Where's Google going next? | Larry Page

1,076,970 views ・ 2014-03-22

TED


Proszę kliknąć dwukrotnie na poniższe angielskie napisy, aby odtworzyć film.

Tłumaczenie: Kasia Kopec Korekta: Krystian Aparta
00:13
Charlie Rose: So Larry sent me an email
0
13381
3626
Charlie Rose: Larry przysłał mi maila
00:17
and he basically said,
1
17007
1987
i pokrótce powiedział,
00:18
we've got to make sure that we don't seem like we're
2
18994
3729
że musimy się upewnić, czy nie wyglądamy na parę nudziarzy w średnim wieku.
00:22
a couple of middle-aged boring men.
3
22723
4491
00:27
I said, I'm flattered by that --
4
27214
3042
Odparłem, że mi to pochlebia,
00:30
(Laughter) —
5
30256
2372
(Śmiech)
00:32
because I'm a bit older,
6
32628
3515
bo jestem nieco starszy
00:36
and he has a bit more net worth than I do.
7
36143
4151
i on ma nieco większe dochody niż ja.
00:40
Larry Page: Well, thank you.
8
40294
2599
Dziękuję.
00:42
CR: So we'll have a conversation about
9
42893
2980
Będziemy rozmawiać o Internecie, o Google
00:45
the Internet, and we'll have a conversation Google,
10
45873
2698
00:48
and we'll have a conversation about search
11
48571
1434
i o wyszukiwaniu informacji i o prywatności
00:50
and privacy,
12
50005
1367
00:51
and also about your philosophy
13
51372
1555
a także o twojej filozofii
00:52
and a sense of how you've connected the dots
14
52927
2456
i jak poskładałeś jedno z drugim
00:55
and how this journey that began
15
55383
2091
i o tym, jak ta podróż rozpoczęta jakiś czas temu
00:57
some time ago
16
57474
1284
00:58
has such interesting prospects.
17
58758
1895
ma tak obiecujące widoki.
01:00
Mainly we want to talk about the future.
18
60653
2596
Głównie chcemy porozmawiać o przyszłości.
01:03
So my first question: Where is Google
19
63249
1589
Moje pytanie: Gdzie jest Google i dokąd zmierza?
01:04
and where is it going?
20
64838
2046
01:06
LP: Well, this is something we think about a lot,
21
66884
1459
To coś, o czym dużo myślimy,
01:08
and our mission we defined a long time ago
22
68343
3575
i nasza misja, którą dawno określiliśmy,
01:11
is to organize the world's information
23
71918
2263
to zorganizowanie światowych zasobów informacji
01:14
and make it universally accessible and useful.
24
74181
3438
oraz uczynienie ich powszechnie dostępnymi i użytecznymi.
01:17
And people always say,
25
77619
2042
Ludzie zastanawiają się, czy to nadal wasza jedyna misja.
01:19
is that really what you guys are still doing?
26
79661
2215
01:21
And I always kind of think about that myself,
27
81876
2118
Ja sam zawsze się nad tym zastanawiam,
01:23
and I'm not quite sure.
28
83994
2196
i nie jestem tego całkowicie pewien.
01:26
But actually, when I think about search,
29
86190
4007
Ale kiedy myślę o wyszukiwaniu informacji,
01:30
it's such a deep thing for all of us,
30
90197
2616
jest to jakże poważna sprawa dla nas wszystkich,
01:32
to really understand what you want,
31
92813
2243
zrozumieć, czego tak naprawdę szukamy,
01:35
to understand the world's information,
32
95056
2368
zrozumieć światowe zasoby informacji,
01:37
and we're still very much in the early stages of that,
33
97424
3532
i ciągle jeszcze jesteśmy na samym początku tej drogi,
01:40
which is totally crazy.
34
100956
1813
co jest zupełnym szaleństwem.
01:42
We've been at it for 15 years already,
35
102769
2518
Pracujemy nad tym od 15 lat,
01:45
but it's not at all done.
36
105287
3575
ale to jeszcze nie jest skończone.
01:48
CR: When it's done, how will it be?
37
108862
2676
CR: Kiedy już zostanie skończone, jak będzie wyglądało?
01:51
LP: Well, I guess,
38
111538
2717
LP: Biorąc pod uwagę, do czego dążymy --
01:54
in thinking about where we're going --
39
114255
2400
01:56
you know, why is it not done? --
40
116655
2287
dlaczego to nie jest jeszcze skończone?
01:58
a lot of it is just computing's kind of a mess.
41
118942
2436
Trochę dlatego, że komputery się gubią.
02:01
You know, your computer doesn't know where you are,
42
121378
1803
Twój komputer nie wie, gdzie jesteś,
02:03
it doesn't know what you're doing,
43
123181
2035
nie wie, co robisz,
02:05
it doesn't know what you know,
44
125216
1682
nie wie, co ty wiesz,
02:06
and a lot we've been trying to do recently
45
126898
2576
i ostatnio naszym celem jest sprawić, żeby maszyny lepiej działały,
02:09
is just make your devices work,
46
129474
3295
02:12
make them understand your context.
47
132769
2341
rozumiały kontekst.
02:15
Google Now, you know, knows where you are,
48
135110
2003
Google Now wie, gdzie się znajdujesz,
02:17
knows what you may need.
49
137113
2182
czego możesz potrzebować.
02:19
So really having computing work and understand you
50
139295
4108
Chcemy, żeby informatyka działała i rozumiała nasze potrzeby,
02:23
and understand that information,
51
143403
2056
i rozumiała tę informację --
02:25
we really haven't done that yet.
52
145459
2310
jeszcze tego nie dokonaliśmy.
02:27
It's still very, very clunky.
53
147769
1549
Działa to nadal siermiężnie.
02:29
CR: Tell me, when you look at what Google is doing,
54
149318
2366
CR: Jak w planach Google figuruje DeepMind?
02:31
where does Deep Mind fit?
55
151684
2969
02:34
LP: Yeah, so Deep Mind is a company
56
154653
1584
Deep Mind to firma, którą nabyliśmy niedawno.
02:36
we just acquired recently.
57
156237
2531
02:38
It's in the U.K.
58
158768
3082
Mieści się w Wielkiej Brytanii.
02:41
First, let me tell you the way we got there,
59
161850
2654
Opowiem jak do niej dotarliśmy.
02:44
which was looking at search
60
164504
2228
Skupialiśmy się na wyszukiwaniu
02:46
and really understanding,
61
166732
1623
02:48
trying to understand everything,
62
168355
2233
i na próbach zrozumienia wszystkiego,
02:50
and also make the computers not clunky
63
170588
1605
a także usprawnieniu tego działania.
02:52
and really understand you --
64
172193
2201
Przykładem jest interakcja głosowa.
02:54
like, voice was really important.
65
174394
2112
02:56
So what's the state of the art on speech recognition?
66
176506
2861
Jaki jest stan technologii rozpoznawania mowy?
02:59
It's not very good.
67
179367
1660
Nie jest za dobrze.
03:01
It doesn't really understand you.
68
181027
2066
Urządzenia nas nie rozumieją.
03:03
So we started doing machine learning research
69
183093
2003
Zaczęliśmy badania nad uczeniem maszynowym,
03:05
to improve that.
70
185096
1537
aby to udoskonalić.
03:06
That helped a lot.
71
186633
1703
To dużo pomogło.
03:08
And we started just looking at things like YouTube.
72
188336
2367
Zaczęliśmy przyglądać się choćby YouTube.
03:10
Can we understand YouTube?
73
190703
1968
Czy potrafimy zrozumieć YouTube?
03:12
But we actually ran machine learning on YouTube
74
192671
2686
Dzięki uczeniu maszynowemu,
03:15
and it discovered cats, just by itself.
75
195357
4085
w eksperymencie program odkrył na YouTube kotki.
To ważne pojęcie.
03:19
Now, that's an important concept.
76
199442
2091
03:21
And we realized there's really something here.
77
201533
2991
Zrozumieliśmy, że coś w tym jest.
03:24
If we can learn what cats are,
78
204524
2117
Jeśli da się odkryć, czym są koty,
03:26
that must be really important.
79
206641
2075
to w tym musi być coś ważnego.
03:28
So I think Deep Mind,
80
208716
2629
Co jest niezwykłe w technologii DeepMind?
03:31
what's really amazing about Deep Mind
81
211345
2364
03:33
is that it can actually --
82
213709
2004
To, że czyni odkrycia samodzielnie, bez nadzoru.
03:35
they're learning things in this unsupervised way.
83
215713
3557
03:39
They started with video games,
84
219270
2567
Zaczęło się od gier wideo.
03:41
and really just, maybe I can show the video,
85
221837
2493
Na tym filmie widzimy grę
03:44
just playing video games,
86
224330
2204
03:46
and learning how to do that automatically.
87
226534
2015
i proces automatycznego uczenia się grania.
03:48
CR: Take a look at the video games
88
228549
1852
CR: Popatrzmy na grę wideo.
03:50
and how machines are coming to be able
89
230401
2410
Maszyny robią niesamowite rzeczy!
03:52
to do some remarkable things.
90
232811
2456
03:55
LP: The amazing thing about this
91
235267
1329
LP: To są stare gry, ale jest coś niezwykłego:
03:56
is this is, I mean, obviously,
92
236596
1680
03:58
these are old games,
93
238276
1474
03:59
but the system just sees what you see, the pixels,
94
239750
4798
system widzi tylko to, co my, tylko piksele.
04:04
and it has the controls and it has the score,
95
244548
2431
Steruje i zna punktację.
04:06
and it's learned to play all of these games,
96
246979
2211
I ten jeden program nauczył się tych wszystkich gier.
04:09
same program.
97
249190
1579
04:10
It's learned to play all of these games
98
250769
2037
Idzie mu nadludzko dobrze.
04:12
with superhuman performance.
99
252806
1786
04:14
We've not been able to do things like this
100
254592
1855
Wcześniej takie rzeczy były niemożliwe.
04:16
with computers before.
101
256447
1518
04:17
And maybe I'll just narrate this one quickly.
102
257965
2295
Może wyjaśnię szybko, o co chodzi.
04:20
This is boxing, and it figures out it can
103
260260
2805
Grając w boks, system odkrył, że może unieruchomić przeciwnika.
04:23
sort of pin the opponent down.
104
263065
2634
04:25
The computer's on the left,
105
265699
1739
Komputer znajduje sie po lewej,
04:27
and it's just racking up points.
106
267438
3085
łatwo zdobywa punkty.
04:30
So imagine if this kind
107
270523
2086
Taka sztuczna inteligencja mogłaby organizować nam kalendarz
04:32
of intelligence were thrown at your schedule,
108
272609
2127
04:34
or your information needs, or things like that.
109
274736
4637
albo pomóc w odnajdowaniu informacji.
04:39
We're really just at the beginning of that,
110
279373
2618
Jesteśmy dopiero na samym początku tego procesu
04:41
and that's what I'm really excited about.
111
281991
2365
i to jest w tym najbardziej ekscytujące.
04:44
CR: When you look at all that's taken place
112
284356
2470
CR: Mamy DeepMind, inteligentny boks...
04:46
with Deep Mind and the boxing,
113
286826
2584
04:49
also a part of where we're going
114
289410
2340
Teraz nasuwa się pytanie o sztuczną inteligencję.
04:51
is artificial intelligence.
115
291750
2889
04:54
Where are we, when you look at that?
116
294639
2799
Na jakim etapie jesteśmy?
04:57
LP: Well, I think for me,
117
297438
1785
LP: Już dawno nie byłem niczym aż tak zafascynowany.
04:59
this is kind of one of the most exciting things
118
299223
1503
05:00
I've seen in a long time.
119
300726
1912
05:02
The guy who started this company, Demis,
120
302638
2413
Demis, człowiek, który stworzył firmę DeepMind,
05:05
has a neuroscience and a computer science background.
121
305051
2778
jest neurobiologiem i informatykiem.
05:07
He went back to school
122
307829
1630
Teraz rozpoczął studia doktoranckie z dziedziny neurobiologii.
05:09
to get his Ph.D. to study the brain.
123
309459
3126
05:12
And so I think we're seeing a lot of exciting work
124
312585
2620
Jest teraz wiele fantastycznych projektów
05:15
going on that sort of crosses computer science
125
315205
3081
z pogranicza informatyki i neurobiologii.
05:18
and neuroscience
126
318286
1750
05:20
in terms of really understanding
127
320036
2325
Ich celem jest określenie, jak nadać czemuś inteligencję.
05:22
what it takes to make something smart
128
322361
2454
05:24
and do really interesting things.
129
324815
1715
05:26
CR: But where's the level of it now?
130
326530
2138
CR: Ale na jakim poziomie jesteśmy obecnie?
05:28
And how fast do you think we are moving?
131
328668
2706
I jak szybko idzie to do przodu?
05:31
LP: Well, this is the state of the art right now,
132
331374
3269
LP: Obecnie szczytowe osiągnięcia
05:34
understanding cats on YouTube
133
334643
2131
to właśnie wynajdowanie kotów na YouTube,
05:36
and things like that,
134
336774
1283
05:38
improving voice recognition.
135
338057
2147
czy ulepszanie rozpoznawania mowy.
05:40
We used a lot of machine learning
136
340204
2418
Dzięki uczeniu maszynowemu stopniowo idziemy do przodu.
05:42
to improve things incrementally,
137
342622
2479
05:45
but I think for me, this example's really exciting,
138
345101
3394
Ale mnie ten przykład niezmiernie fascynuje,
05:48
because it's one program
139
348495
2243
dlatego, że to jeden program, który potrafi wiele różnych rzeczy.
05:50
that can do a lot of different things.
140
350738
2044
05:52
CR: I don't know if we can do this,
141
352782
1138
CR: Chcielibyśmy pokazać obraz kota.
05:53
but we've got the image of the cat.
142
353920
1185
05:55
It would be wonderful to see this.
143
355105
1754
05:56
This is how machines looked at cats
144
356859
2509
Zobaczymy, jak maszyny widzą koty i co nam zaproponowały.
05:59
and what they came up with.
145
359368
1115
06:00
Can we see that image?
146
360483
1055
06:01
LP: Yeah. CR: There it is. Can you see the cat?
147
361538
2402
CR: Widzicie kota?
06:03
Designed by machines, seen by machines.
148
363940
2027
Wykreowany przez maszyny.
06:05
LP: That's right.
149
365967
1110
LP: Zgadza się.
06:07
So this is learned from just watching YouTube.
150
367077
2607
Program nauczył się tego wizerunku, oglądając YouTube.
06:09
And there's no training,
151
369684
1867
System nie został do tego wytrenowany,
06:11
no notion of a cat,
152
371551
1384
nie miał pojęcia o kotach.
06:12
but this concept of a cat
153
372935
2561
Ale koty dla ludzi są dla ludzi ważnym elementem rzeczywistości,
06:15
is something important that you would understand,
154
375496
2808
06:18
and now that the machines can kind of understand.
155
378304
2523
a teraz także maszyna potrafi odróżnić je od innych rzeczy.
06:20
Maybe just finishing
156
380827
1172
06:21
also on the search part,
157
381999
2222
Dodam jeszcze, że wszystko zaczęło się od wyszukiwania informacji
06:24
it started with search, really understanding
158
384221
2786
06:27
people's context and their information.
159
387007
2564
z uwzględnieniem ludzkiego kontekstu.
06:29
I did have a video
160
389571
1860
Ten filmik pokazuje nasze odkrycia.
06:31
I wanted to show quickly on that
161
391431
2010
06:33
that we actually found.
162
393441
1647
06:35
(Video) ["Soy, Kenya"]
163
395088
5112
(Film)
06:40
Zack Matere: Not long ago,
164
400580
1872
Zack Matere: Jakiś czas temu posadziłem ziemniaki.
06:42
I planted a crop of potatoes.
165
402452
2586
06:45
Then suddenly they started dying one after the other.
166
405038
3400
Nagle, jedna po drugiej, sadzonki zaczęły więdnąć.
06:48
I checked out the books and they didn't tell me much.
167
408438
2750
Sprawdziłem w książkach, ale nie znalazłem za wiele.
06:51
So, I went and I did a search.
168
411188
1946
Więc wyszukałem w internecie.
06:53
["Zack Matere, Farmer"]
169
413134
3119
[Zack Matere, rolnik]
06:57
Potato diseases.
170
417609
3147
Choroby ziemniaków.
07:00
One of the websites told me
171
420756
1728
Na jednej stronie odkryłem, że problemem mogą być mrówki.
07:02
that ants could be the problem.
172
422484
1902
07:04
It said, sprinkle wood ash over the plants.
173
424386
2271
I że należy posypać rośliny popiołem drzewnym.
07:06
Then after a few days the ants disappeared.
174
426657
2284
Po kilku dniach mrówki zniknęły.
07:08
I got excited about the Internet.
175
428941
2594
Internet zafascynował mnie.
07:11
I have this friend
176
431535
1665
Mam przyjaciela,
07:13
who really would like to expand his business.
177
433200
3618
który chciałby rozwinąć swój biznes.
07:16
So I went with him to the cyber cafe
178
436818
3195
Poszedłem z nim do kafejki internetowej
07:20
and we checked out several sites.
179
440013
2541
i obejrzeliśmy kilka stron.
07:22
When I met him next, he was going to put a windmill
180
442554
2541
Kiedy znowu go spotkałem,
zakładał wiatrak w lokalnej szkole.
07:25
at the local school.
181
445095
2694
07:27
I felt proud because
182
447789
1604
Poczułem dumę, bo coś, czego wcześniej nie było,
07:29
something that wasn't there before
183
449393
2028
07:31
was suddenly there.
184
451421
1887
powstało dzięki temu.
07:33
I realized that not everybody
185
453308
2690
Uświadomiłem sobie, że nie każdy ma dostęp do tego,
07:35
can be able to access
186
455998
1534
07:37
what I was able to access.
187
457532
1486
z czego ja mogłem skorzystać.
07:39
I thought that I need to have an Internet
188
459018
1838
Potrzeba internetu, którego może używać nawet moja babcia.
07:40
that my grandmother can use.
189
460856
1801
07:42
So I thought about a notice board.
190
462657
2457
Przyszła mi na myśl tablica ogłoszeń.
07:45
A simple wooden notice board.
191
465114
1916
Prostej drewnianej tablicy.
07:47
When I get information on my phone,
192
467030
2315
Kiedy znajduję informacje na telefonie,
07:49
I'm able to post the information
193
469345
2237
mogę umieścić ją na tablicy informacyjnej.
07:51
on the notice board.
194
471582
1722
07:53
So it's basically like a computer.
195
473304
2858
To jest właściwie jak komputer.
07:56
I use the Internet to help people.
196
476162
3889
Używam internetu, żeby pomóc ludziom.
08:00
I think I am searching for
197
480051
3410
Powiedziałbym, że poszukuję lepszego życia
08:03
a better life
198
483461
1541
08:05
for me and my neighbors.
199
485002
4114
dla mnie i dla sąsiadów.
08:09
So many people have access to information,
200
489116
3984
Tak wielu ludzi ma dostęp do informacji,
08:13
but there's no follow-up to that.
201
493100
2581
ale nikt tego nie prowadzi dalej.
08:15
I think the follow-up to that is our knowledge.
202
495681
2508
A dobrym rezultatem jest wzrost wiedzy.
08:18
When people have the knowledge,
203
498189
1606
Kiedy ludzie posiadają wiedzę,
08:19
they can find solutions
204
499795
1630
mogą znaleźć rozwiązania bez żadnej pomocy.
08:21
without having to helped out.
205
501425
1984
08:23
Information is powerful,
206
503440
2121
Siła informacji jest potężna,
08:25
but it is how we use it that will define us.
207
505561
4602
ale świadczy o nas to, jak ją wykorzystujemy.
08:30
(Applause)
208
510163
4381
(Brawa)
08:34
LP: Now, the amazing thing about that video,
209
514544
2546
Niesamowite jest to, że usłyszeliśmy o nim w telewizji.
08:37
actually, was we just read about it in the news,
210
517090
1466
08:38
and we found this gentlemen,
211
518556
2505
Znaleźliśmy tego człowieka,
08:41
and made that little clip.
212
521061
2315
i zrobiliśmy ten krótki film.
08:43
CR: When I talk to people about you,
213
523376
1391
CR: Kiedy pada twoje nazwisko, ludzie, którzy cię znają, mówią,
08:44
they say to me, people who know you well, say,
214
524767
2605
08:47
Larry wants to change the world,
215
527372
1891
że Larry chce zmienić świat
08:49
and he believes technology can show the way.
216
529263
4112
i wierzy, że technologia może w tym pomóc.
08:53
And that means access to the Internet.
217
533375
1858
A to oznacza dostęp do internetu.
08:55
It has to do with languages.
218
535233
1731
Ważne jest tu kwestia językowa,
08:56
It also means how people can get access
219
536964
2829
ale też pytanie o to, jak uzyskać dostęp do sieci
08:59
and do things that will affect their community,
220
539793
2706
i zrobić coś, co wpłynie na ich społeczność,
09:02
and this is an example.
221
542499
2493
a film jest tego przykładem.
09:04
LP: Yeah, that's right, and I think for me,
222
544992
3576
LP: Zgadza się, a dla mnie najważniejszy jest dostęp,
09:08
I have been focusing on access more,
223
548568
2382
09:10
if we're talking about the future.
224
550950
2198
w perspektywie przyszłości.
09:13
We recently released this Loon Project
225
553148
2674
Ogłosiliśmy właśnie Projekt Loon,
09:15
which is using balloons to do it.
226
555822
2300
w którym wykorzystujemy balony.
09:18
It sounds totally crazy.
227
558122
1660
Wygląda na szalony pomysł.
09:19
We can show the video here.
228
559782
2539
Możemy to pokazać.
09:22
Actually, two out of three people in the world
229
562321
1480
Dwie trzecie osób
09:23
don't have good Internet access now.
230
563801
2386
nie ma dobrego dostępu do Internetu.
09:26
We actually think this can really help people
231
566187
2906
Uważamy, że ten projekt może pomóc ludziom
09:29
sort of cost-efficiently.
232
569093
2057
w ekonomiczny sposób.
09:31
CR: It's a balloon. LP: Yeah, get access to the Internet.
233
571150
3371
CR: To balon. LP: Tak, dający dostęp do internetu.
09:34
CR: And why does this balloon give you access
234
574521
2143
CR: Dlaczego balon zapewnia dostęp do internetu?
09:36
to the Internet?
235
576664
1213
09:37
Because there was some interesting things
236
577877
1215
Musieliście to jakoś sprytnie obmyślić.
09:39
you had to do to figure out how
237
579092
1834
09:40
to make balloons possible,
238
580926
2131
09:43
they didn't have to be tethered.
239
583057
1749
Bo te balony nie są przywiązane.
09:44
LP: Yeah, and this is a good example of innovation.
240
584806
2081
LP: To dobry przykład innowacji.
09:46
Like, we've been thinking about this idea
241
586887
2544
Myśleliśmy o tym może nawet 5 lat,
09:49
for five years or more
242
589431
1772
09:51
before we started working on it,
243
591203
1601
zanim zaczęliśmy nad nim pracować,
09:52
but it was just really,
244
592804
1319
ale główną kwestią było, jak tanio wznieść wysoko punkty dostępu.
09:54
how do we get access points up high, cheaply?
245
594123
3520
09:57
You normally have to use satellites
246
597643
1792
Normalnie trzeba użyć satelitów
09:59
and it takes a long time to launch them.
247
599435
2939
i dużo czasu mija przed ich wystrzeleniem.
10:02
But you saw there how easy it is to launch a balloon
248
602374
2494
Ale widziałeś, jak łatwo wypuścić taki balon.
10:04
and get it up,
249
604868
1519
10:06
and actually again, it's the power of the Internet,
250
606387
2001
I tu znowu widać moc internetu:
10:08
I did a search on it,
251
608388
1780
wyszukałem, że 30, 40 lat temu, ktoś wypuścił balon,
10:10
and I found, 30, 40 years ago,
252
610168
2304
10:12
someone had put up a balloon
253
612472
1889
10:14
and it had gone around the Earth multiple times.
254
614361
2805
który wielokrotnie okrążył Ziemię.
10:17
And I thought, why can't we do that today?
255
617166
2835
I pomyślałem: dlaczego nie zrobić tego dzisiaj?
I tak właśnie zaczęliśmy ten projekt.
10:20
And that's how this project got going.
256
620001
2367
10:22
CR: But are you at the mercy of the wind?
257
622368
2330
Czy te balony można kontrolować?
10:24
LP: Yeah, but it turns out,
258
624698
2122
Zrobiliśmy symulacje pogodowe,
10:26
we did some weather simulations
259
626820
1493
10:28
which probably hadn't really been done before,
260
628313
2547
których prawdopodobnie nikt wcześniej nie zrobił
10:30
and if you control the altitude of the balloons,
261
630860
2110
i okazuje się, że jeśli kontrolujemy wysokość,
10:32
which you can do by pumping air into them
262
632970
2281
co można zrobić między innymi przez pompowanie powietrza,
10:35
and other ways,
263
635251
1822
10:37
you can actually control roughly where they go,
264
637073
2929
wtedy da się wpływać na to, dokąd balon poleci
10:40
and so I think we can build a worldwide mesh
265
640002
2205
i możemy stworzyć sieć balonów, która pokryje całą planetę.
10:42
of these balloons that can cover the whole planet.
266
642207
3339
10:45
CR: Before I talk about the future and transportation,
267
645546
2242
Zanim porozmawiamy o przyszłości i transporcie,
10:47
where you've been a nerd for a while,
268
647788
1895
czyli tematach, które cię pasjonują
10:49
and this fascination you have with transportation
269
649683
2424
i o twojej fascynacji transportem,
10:52
and automated cars and bicycles,
270
652107
2063
zautomatyzowanymi samochodami i rowerami,
10:54
let me talk a bit about what's been the subject here
271
654170
1737
pozwól, że porozmawiamy o Edwardzie Snowdenie.
10:55
earlier with Edward Snowden.
272
655907
2443
10:58
It is security and privacy.
273
658350
3106
To jest o bezpieczeństwie i prywatności.
11:01
You have to have been thinking about that.
274
661456
2340
Musiałeś się nad tym zastanawiać.
11:03
LP: Yeah, absolutely.
275
663796
1354
LP: Jak najbardziej.
11:05
I saw the picture of Sergey with Edward Snowden yesterday.
276
665150
2843
Wczoraj widziałem zdjęcie Sergeya z Edwardem Snowden.
11:07
Some of you may have seen it.
277
667993
2870
Myślę, że część publiczności też je już widziała.
11:10
But I think, for me, I guess,
278
670863
3171
Prywatność i bezpieczeństwo są dla mnie bardzo ważne.
11:14
privacy and security are a really important thing.
279
674034
3662
11:17
We think about it in terms of both things,
280
677696
2245
Te dwa pojęcia idą w parze,
11:19
and I think you can't have privacy without security,
281
679941
2903
bo nie można mieć prywatności bez bezpieczeństwa,
11:22
so let me just talk about security first,
282
682844
2371
dlatego opowiem najpierw o bezpieczeństwie,
11:25
because you asked about Snowden and all of that,
283
685215
2596
jako że zapytałeś o Snowdena,
11:27
and then I'll say a little bit about privacy.
284
687811
2441
a później powiem trochę o prywatności.
11:30
I think for me, it's tremendously disappointing
285
690252
3800
Strasznie rozczarowało mnie, że rząd robił to w tajemnicy.
11:34
that the government
286
694052
1439
11:35
secretly did all this stuff and didn't tell us.
287
695491
2330
11:37
I don't think we can have a democracy
288
697821
3303
Nie sądzę, że możemy mówić o demokracji,
11:41
if we're having to protect you and our users
289
701124
3430
jeżeli musimy chronić naszych użytkowników przed rządem
11:44
from the government
290
704554
1696
11:46
for stuff that we've never had a conversation about.
291
706250
2803
w sprawach, o których wcześniej nie było mowy.
11:49
And I don't mean we have to know
292
709053
1896
To nie znaczy, że musimy wiedzieć, jaki zagraża nam atak terrorystyczny,
11:50
what the particular terrorist attack is they're worried
293
710949
1695
11:52
about protecting us from,
294
712644
1762
11:54
but we do need to know
295
714406
1798
ale musimy wiedzieć, jakie są parametry tego wszystkiego,
11:56
what the parameters of it is,
296
716204
2410
11:58
what kind of surveillance the government's
297
718614
2044
jakie środki bezpieczeństwa przedwsięwziął rząd i dlaczego,
12:00
going to do and how and why,
298
720658
2168
12:02
and I think we haven't had that conversation.
299
722826
2277
a o niczym takim nie było rozmowy.
12:05
So I think the government's actually done
300
725103
2567
Więc myślę, że rząd wyrządził sobie straszliwą krzywdę,
12:07
itself a tremendous disservice
301
727670
2168
12:09
by doing all that in secret.
302
729838
2161
robiąc to wszystko w tajemnicy.
12:11
CR: Never coming to Google
303
731999
1615
CR: Nie pytając o nic Google.
12:13
to ask for anything.
304
733614
1525
12:15
LP: Not Google, but the public.
305
735139
2030
LP: Nie chodzi o Google, chodzi o naród.
12:17
I think we need to have a debate about that,
306
737169
3773
Myślę, że potrzebujemy debaty na ten temat,
12:20
or we can't have a functioning democracy.
307
740942
2499
bo inaczej demokracja nie będzie działać.
12:23
It's just not possible.
308
743441
1406
To niemożliwe.
12:24
So I'm sad that Google's
309
744847
2244
Jest mi przykro, że Google
12:27
in the position of protecting you and our users
310
747091
2616
musi chronić was i naszych użytkowników
12:29
from the government
311
749707
1534
przed rządem przeprowadzającym sekretne działania.
12:31
doing secret thing that nobody knows about.
312
751241
2244
12:33
It doesn't make any sense.
313
753485
1747
To nie ma sensu.
12:35
CR: Yeah. And then there's a privacy side of it.
314
755232
2990
CR: A co z prywatnością?
12:38
LP: Yes. The privacy side,
315
758222
2427
LP: Tak, prywatność. Świat się zmienia.
12:40
I think it's -- the world is changing.
316
760649
1969
12:42
You carry a phone. It knows where you are.
317
762618
3905
Nosisz przy sobie telefon. Telefon zna swoją lokalizację.
12:46
There's so much more information about you,
318
766523
3085
Mamy o wiele więcej informacji o tobie,
12:49
and that's an important thing,
319
769608
2846
i to jest ważna sprawa,
12:52
and it makes sense why people are asking
320
772454
2272
i nic dziwnego, że ludzie zadają kłopotliwe pytania.
12:54
difficult questions.
321
774726
2036
12:56
We spend a lot of time thinking about this
322
776762
3367
Długo zastanawialiśmy się, gdzie tkwi problem.
13:00
and what the issues are.
323
780129
2711
13:02
I'm a little bit --
324
782840
1729
Uważam, że powinniśmy dać ludziom wybór,
13:04
I think the main thing that we need to do
325
784569
1260
13:05
is just provide people choice,
326
785829
2362
13:08
show them what data's being collected --
327
788191
2512
ujawniać, jakie dane są zbierane:
13:10
search history, location data.
328
790703
4751
historię wyszukiwania, dane o położeniu.
13:15
We're excited about incognito mode in Chrome,
329
795454
2772
Cieszymy się, jak udał się nam tryb incognito w przeglądarce Chrome,
13:18
and doing that in more ways,
330
798226
2249
i pracujemy nad tym na różne inne sposoby,
13:20
just giving people more choice
331
800475
1396
dajemy więcej możliwości wyboru i uświadamiamy użytkownika, co się dzieje.
13:21
and more awareness of what's going on.
332
801871
3293
13:25
I also think it's very easy.
333
805164
2393
Myślę też, że to jest bardzo łatwe.
13:27
What I'm worried is that we throw out
334
807557
1277
Martwię się, że wylaliśmy dziecko z kąpielą.
13:28
the baby with the bathwater.
335
808834
2090
13:30
And I look at, on your show, actually,
336
810924
2914
Jako gość w twoim programie "60 Minutes" w pewnym sensie straciłem głos
13:33
I kind of lost my voice,
337
813838
1719
13:35
and I haven't gotten it back.
338
815557
1331
i jeszcze go nie odzyskałem.
13:36
I'm hoping that by talking to you
339
816888
1644
Dzięki rozmowie z tobą
13:38
I'm going to get it back.
340
818532
1653
mam nadzieję go odzyskać.
13:40
CR: If I could do anything, I would do that.
341
820185
1732
CR: Pomógłbym, gdybym tylko mógł.
13:41
LP: All right. So get out your voodoo doll
342
821917
2180
LP: Wyciągnij więc swoją laleczkę wudu
13:44
and whatever you need to do.
343
824097
2419
i czyń, co masz czynić.
13:46
But I think, you know what, I look at that,
344
826516
2328
Ale ujawniłem to wszystko
13:48
I made that public,
345
828844
1830
13:50
and I got all this information.
346
830674
1217
i mam dużo informacji.
13:51
We got a survey done on medical conditions
347
831891
2729
Zrobiliśmy badania dotyczące chorób
13:54
with people who have similar issues,
348
834620
3371
i znajdywania osób z podobnymi problemami.
13:57
and I look at medical records, and I say,
349
837991
4741
I myśląc o takich danych medycznych,
14:02
wouldn't it be amazing
350
842732
1405
14:04
if everyone's medical records were available
351
844137
2050
wyobrażam sobie, jak dużo by dało,
14:06
anonymously
352
846187
1683
gdyby te informacje były dostępne, anonimowo, dla badaczy medycznych?
14:07
to research doctors?
353
847870
2636
14:10
And when someone accesses your medical record,
354
850506
3041
I kiedy ktoś przegląda twoją historię choroby
14:13
a research doctor,
355
853547
1609
w ramach takich badań,
14:15
they could see, you could see which doctor
356
855156
2634
osoba, której dane są wykorzystywane,
14:17
accessed it and why,
357
857790
1860
wiedziałaby, jaki lekarz obejrzał je i dlaczego,
14:19
and you could maybe learn about
358
859650
1580
14:21
what conditions you have.
359
861230
1630
i może zrozumieć lepiej, co jej dolega.
14:22
I think if we just did that,
360
862860
1502
Myślę, że wtedy tylko w tym roku uratowalibyśmy 100 000 istnień.
14:24
we'd save 100,000 lives this year.
361
864362
2165
14:26
CR: Absolutely. Let me go — (Applause)
362
866527
2948
CR: Na pewno.
(Brawa)
14:29
LP: So I guess I'm just very worried that
363
869475
2762
LP: Martwi mnie to w kontekście prywatności w sieci.
14:32
with Internet privacy,
364
872237
1806
14:34
we're doing the same thing we're doing with medical records,
365
874043
2300
Robimy to samo, co z historią choroby:
14:36
is we're throwing out the baby with the bathwater,
366
876347
2529
wylewamy dziecko z kąpielą,
14:38
and we're not really thinking
367
878876
1828
i nie zastanawiamy się
14:40
about the tremendous good that can come
368
880704
2210
nad ogromnymi korzyściami
14:42
from people sharing information
369
882914
2191
płynącymi z dzielenia się informacją
14:45
with the right people in the right ways.
370
885105
2577
z odpowiednimi osobami, w odpowiedni sposób.
14:47
CR: And the necessary condition
371
887682
2237
I niezbędny warunek:
14:49
that people have to have confidence
372
889919
1702
ludzie muszą mieć pewność, że informacje nie będą źle wykorzystane.
14:51
that their information will not be abused.
373
891621
2455
14:54
LP: Yeah, and I had this problem with my voice stuff.
374
894076
1777
LP: Wracając do problemu z moim głosem.
14:55
I was scared to share it.
375
895853
1508
Bałem się to ujawniać.
14:57
Sergey encouraged me to do that,
376
897361
1890
Sergey zachęcił mnie do tego
14:59
and it was a great thing to do.
377
899251
1827
i była to świetna decyzja.
15:01
CR: And the response has been overwhelming.
378
901078
1734
CR: A reakcja była ogromna.
15:02
LP: Yeah, and people are super positive.
379
902812
1660
LP: Ludzie podeszli do tego bardzo pozytywnie.
15:04
We got thousands and thousands of people
380
904472
2833
Mamy setki tysięcy ludzi w podobnym stanie,
15:07
with similar conditions,
381
907305
1288
15:08
which there's no data on today.
382
908593
3028
o którym nie ma danych.
15:11
So it was a really good thing.
383
911621
1356
To było coś naprawdę dobrego.
15:12
CR: So talking about the future, what is it about you
384
912977
3019
CP: Mówiąc o przyszłości, co z twoim zainteresowaniem transportem?
15:15
and transportation systems?
385
915996
3758
15:19
LP: Yeah. I guess I was just frustrated
386
919754
2177
LP: Na studiach frustrowała mnie komunikacja miejska.
15:21
with this when I was at college in Michigan.
387
921931
2539
15:24
I had to get on the bus and take it
388
924470
1450
Jeździłem autobusami, dużo wystałem na przystankach.
15:25
and wait for it.
389
925920
1642
15:27
And it was cold and snowing.
390
927562
2179
W zimnie, w śniegu.
15:29
I did some research on how much it cost,
391
929741
2655
Sprawdziłem, ile to kosztuje,
15:32
and I just became a bit obsessed with transportation systems.
392
932396
6425
i zacząłem mieć obsesję na punkcie transportu.
15:38
CR: And that began the idea of an automated car.
393
938821
2370
I tak narodził się pomysł zautomatyzowanych samochodów.
15:41
LP: Yeah, about 18 years ago I learned about
394
941191
1694
Jakieś 18 lat temu dowiedziałem się o ludziach, którzy nad tym pracowali,
15:42
people working on automated cars,
395
942885
3182
15:46
and I became fascinated by that,
396
946067
1623
zafascynowało mnie to.
15:47
and it takes a while to get these projects going,
397
947690
2777
Uruchomienie takich projektów potrafi trochę zająć,
15:50
but I'm super excited about the possibilities of that
398
950467
5097
ale ekscytuje mnie to,
że ta technologia może zmienić świat na lepsze.
15:55
improving the world.
399
955564
1668
15:57
There's 20 million people or more injured per year.
400
957232
4526
Mamy około 20 mln rannych w ciągu roku.
16:01
It's the leading cause of death
401
961758
1986
Wypadki to główna przyczyna śmierci
16:03
for people under 34 in the U.S.
402
963744
2130
wśród osób poniżej 34 roku życia w USA.
16:05
CR: So you're talking about saving lives.
403
965874
1551
CR: Czyli mówimy o ratowaniu życia.
16:07
LP: Yeah, and also saving space
404
967425
2355
LP: Także o oszczędzaniu przestrzeni
16:09
and making life better.
405
969780
3915
i o ulepszaniu życia.
16:13
Los Angeles is half parking lots and roads,
406
973695
4245
Połowa Los Angeles to parkingi i drogi,
16:17
half of the area,
407
977940
1733
zajmują połowę powierzchni,
16:19
and most cities are not far behind, actually.
408
979673
2827
i większość miast nie jest lepsza.
16:22
It's just crazy
409
982500
1564
To niewiarygodne, że tak użytkujemy naszą przestrzeń.
16:24
that that's what we use our space for.
410
984064
1593
16:25
CR: And how soon will we be there?
411
985657
2343
CR: I kiedy to się zmieni?
LP: Myślę, że niebawem.
16:28
LP: I think we can be there very, very soon.
412
988000
1926
16:29
We've driven well over 100,000 miles
413
989926
3501
Automatyczne samochody przejechały już ponad 160 tysięcy kilometrów.
16:33
now totally automated.
414
993427
4093
16:37
I'm super excited about getting that out quickly.
415
997520
3652
Chciałbym ten proces przyspieszyć.
16:41
CR: But it's not only you're talking about automated cars.
416
1001172
2405
CR: Ale mowa nie tylko o zautomatyzowanych samochodach.
16:43
You also have this idea for bicycles.
417
1003577
2386
Masz także pomysł dotyczący rowerów.
16:45
LP: Well at Google, we got this idea
418
1005963
2246
LP: W Google chcieliśmy każdemu dać darmowy rower,
16:48
that we should just provide free bikes to everyone,
419
1008209
3451
16:51
and that's been amazing, most of the trips.
420
1011660
2768
i większość wyjazdów była zdumiewająca.
16:54
You see bikes going everywhere,
421
1014428
1586
Rowery są wszędzie, ale się zużywają.
16:56
and the bikes wear out.
422
1016014
1566
16:57
They're getting used 24 hours a day.
423
1017580
1454
Są w użyciu 24 godziny na dobę.
16:59
CR: But you want to put them above the street, too.
424
1019034
2160
CR: Chcesz je umieścić też nad ulicą.
17:01
LP: Well I said, how do we get people
425
1021194
1575
LP: Żeby zachęcić ludzi do używania rowerów.
17:02
using bikes more?
426
1022769
1527
17:04
CR: We may have a video here.
427
1024296
1625
CR: Mamy wideo.
17:05
LP: Yeah, let's show the video.
428
1025921
1278
LP: Tak, pokażmy wideo.
17:07
I just got excited about this.
429
1027199
3092
Ekscytuje mnie to.
17:10
(Music)
430
1030291
4042
(Muzyka)
17:16
So this is actually how you might separate
431
1036213
2425
LP: Przy minimalnych kosztach można odseparować
17:18
bikes from cars with minimal cost.
432
1038638
3629
rowery od samochodów.
17:26
Anyway, it looks totally crazy,
433
1046711
1755
Wygląda to na szalony plan,
17:28
but I was actually thinking about our campus,
434
1048466
2327
ale myślałem właściwie o naszym kampusie,
17:30
working with the Zippies and stuff,
435
1050793
2060
we współpracy z usługami takimi jak Zipcar.
17:32
and just trying to get a lot more bike usage,
436
1052853
2298
Chciałem zachęcać do rowerów
17:35
and I was thinking about,
437
1055151
1548
i myślałem, jak, w rentowny sposób, odseparować rowery od ruchu ulicznego?
17:36
how do you cost-effectively separate
438
1056699
2831
17:39
the bikes from traffic?
439
1059530
1414
17:40
And I went and searched,
440
1060944
1150
Poszukałem i znalazłem to.
17:42
and this is what I found.
441
1062094
1371
17:43
And we're not actually working on this,
442
1063465
1845
W zasadzie nie pracujemy nad tym szczególnym projektem,
17:45
that particular thing,
443
1065310
1292
17:46
but it gets your imagination going.
444
1066602
2054
ale to pobudza wyobraźnię.
17:48
CR: Let me close with this.
445
1068656
1764
CR: Na zakończenie,
17:50
Give me a sense of the philosophy of your own mind.
446
1070420
2345
wyjaśnim nam swoją filozofię.
17:52
You have this idea of [Google X].
447
1072765
2488
To ty postawiłeś na Google X.
17:55
You don't simply want
448
1075253
2996
Nie interesuje cię tylko postęp, który można łatwo mierzyć.
17:58
to go in some small, measurable arena of progress.
449
1078249
5596
18:03
LP: Yeah, I think
450
1083845
1713
LP: Większość omawianych tu spraw należy do tej kategorii.
18:05
many of the things we just talked about are like that,
451
1085558
2131
18:07
where they're really --
452
1087689
2952
Mam ochotę użyć ekonomicznego pojęcia efektu dodatkowego,
18:10
I almost use the economic concept of additionality,
453
1090641
3630
18:14
which means that you're doing something
454
1094271
2190
co oznacza, że robisz coś,
18:16
that wouldn't happen unless you were actually doing it.
455
1096461
2948
co by się nie działo, gdybyś tego nie robił.
18:19
And I think the more you can do things like that,
456
1099409
3140
Im więcej takich rzeczy możesz robić,
18:22
the bigger impact you have,
457
1102549
2071
tym większy masz wpływ,
18:24
and that's about doing things
458
1104620
2990
i chodzi tu o też o rzeczy uznawane za niemożliwe.
18:27
that people might not think are possible.
459
1107610
3607
18:31
And I've been amazed,
460
1111217
1829
Im więcej wiem o technice,
18:33
the more I learn about technology,
461
1113046
2229
18:35
the more I realize I don't know,
462
1115275
2196
tym bardziej widzę, jak mało o niej wiem.
18:37
and that's because this technological horizon,
463
1117471
3337
I to przez techniczny horyzont,
18:40
the thing that you can see to do next,
464
1120808
2897
twój następny krok.
18:43
the more you learn about technology,
465
1123705
1840
Im więcej wiesz o technice,
18:45
the more you learn what's possible.
466
1125545
2602
tym więcej wydaje się możliwe.
18:48
You learn that the balloons are possible
467
1128147
2246
Balony mogą istnieć,
18:50
because there's some material that will work for them.
468
1130393
2337
bo pewien materiał sprawia, że latają.
18:52
CR: What's interesting about you too, though, for me,
469
1132730
2379
CR: Masz interesujące podejście:
wielu myśli o przyszłości,
18:55
is that, we have lots of people
470
1135109
1711
18:56
who are thinking about the future,
471
1136820
2142
18:58
and they are going and looking and they're coming back,
472
1138962
3268
ale wracają z tych marzeń bez pomysłu, jak je zrealizować.
19:02
but we never see the implementation.
473
1142230
2127
19:04
I think of somebody you knew
474
1144357
1605
Przypomina mi się znajomy ci Nikola Tesla.
19:05
and read about, Tesla.
475
1145962
2907
19:08
The principle of that for you is what?
476
1148869
3804
Jaka zasada tobą kieruje?
19:12
LP: Well, I think invention is not enough.
477
1152673
1785
LP: Uważam, że pomysł to nie wszystko.
19:14
If you invent something,
478
1154458
1221
Tesla wymyślił zasilanie elektryczne,
19:15
Tesla invented electric power that we use,
479
1155679
3195
19:18
but he struggled to get it out to people.
480
1158874
2661
ale miał trudności w przekonaniu do niego innych.
19:21
That had to be done by other people.
481
1161535
1684
Zrobił to ktoś inny.
19:23
It took a long time.
482
1163219
1626
Zajęło to dużo czasu.
19:24
And I think if we can actually combine both things,
483
1164845
3867
Myślę, że jeśli połączymy te dwie rzeczy,
19:28
where we have an innovation and invention focus,
484
1168712
3531
skupimy się na innowacji i pomysłach,
19:32
plus the ability to really -- a company
485
1172243
2972
plus firma, która może to skomercjalizować
19:35
that can really commercialize things
486
1175215
1998
19:37
and get them to people
487
1177213
1630
i dostarczyć ludziom w pozytywny dla świata sposób
19:38
in a way that's positive for the world
488
1178843
2075
19:40
and to give people hope.
489
1180918
2056
i dać im nadzieję.
19:42
You know, I'm amazed with the Loon Project
490
1182974
2774
Zaskoczyło mnie, jak ekscytuje ludzi projekt Loon,
19:45
just how excited people were about that,
491
1185748
2786
19:48
because it gave them hope
492
1188534
1814
bo dał nadzieję tym dwóm trzecim świata
19:50
for the two thirds of the world
493
1190348
1621
19:51
that doesn't have Internet right now that's any good.
494
1191969
2726
pozbawionych dobrego dostępu do internetu.
19:54
CR: Which is a second thing about corporations.
495
1194695
2122
CR: Właśnie, to też ciekawe w kontekście korporacji.
19:56
You are one of those people who believe
496
1196817
2476
Jesteś jednym z tych, którzy wierzą,
19:59
that corporations are an agent of change
497
1199293
2317
że dobrze zarządzane korporacje są inicjatorami zmian.
20:01
if they are run well.
498
1201610
1471
20:03
LP: Yeah. I'm really dismayed
499
1203081
1821
LP: Martwi mnie, że większość uważa, że korporacje to coś złego.
20:04
most people think companies are basically evil.
500
1204902
3294
20:08
They get a bad rap.
501
1208196
1766
Źle się o nich mówi.
20:09
And I think that's somewhat correct.
502
1209962
2241
Jest w tym chyba nieco prawdy.
20:12
Companies are doing the same incremental thing
503
1212203
2870
Firmy pracują nad rozwojem stopniowo,
20:15
that they did 50 years ago
504
1215073
1763
jak 50-20 lat temu.
20:16
or 20 years ago.
505
1216836
1631
20:18
That's not really what we need.
506
1218467
1370
Nie tego nam trzeba.
20:19
We need, especially in technology,
507
1219837
2218
Szczególnie w technice
20:22
we need revolutionary change,
508
1222055
2117
potrzebujemy zmiany rewolucyjnej, nie stopniowej.
20:24
not incremental change.
509
1224172
1413
20:25
CR: You once said, actually,
510
1225585
1169
CR: Mam nadzieję, że dobrze pamiętam,
20:26
as I think I've got this about right,
511
1226754
1818
20:28
that you might consider,
512
1228572
1645
że powiedziałeś, że zamiast dać pieniądze biednym,
20:30
rather than giving your money,
513
1230217
1753
20:31
if you were leaving it to some cause,
514
1231970
3320
zostawiłbyś je Elonowi Muskowi,
20:35
just simply giving it to Elon Musk,
515
1235290
2006
20:37
because you had confidence
516
1237296
1163
bo miałbyś pewność, że on zmieni przyszłość.
20:38
that he would change the future,
517
1238459
1842
20:40
and that you would therefore —
518
1240301
1777
20:42
LP: Yeah, if you want to go Mars,
519
1242078
1584
LP: Jeśli chcesz polecieć na Marsa,
20:43
he wants to go to Mars,
520
1243662
1721
on chce polecieć,
20:45
to back up humanity,
521
1245383
1971
aby wesprzeć ludzkość,
20:47
that's a worthy goal, but it's a company,
522
1247354
1672
to szlachetny cel i chodzi tu o filantropię.
20:49
and it's philanthropical.
523
1249026
2555
20:51
So I think we aim to do kind of similar things.
524
1251581
2952
Myślę więc, że mamy podobne zamiary.
20:54
And I think, you ask, we have a lot of employees
525
1254533
2987
Pracownicy Google'a
20:57
at Google who have become pretty wealthy.
526
1257520
3315
często stają się dosyć zamożni.
21:00
People make a lot of money in technology.
527
1260835
2520
Ludzie pracujący w technice dużo zarabiają.
21:03
A lot of people in the room are pretty wealthy.
528
1263355
2156
W publiczności jest dużo zamożnych osób.
21:05
You're working because you want to change the world.
529
1265511
2314
Pracujemy, żeby zmienić świat.
21:07
You want to make it better.
530
1267825
1762
Sprawić, żeby był lepszy.
21:09
Why isn't the company that you work for
531
1269587
3445
Dlaczego firma, dla której pracujemy,
21:13
worthy not just of your time
532
1273032
1943
nie miałaby być warta nie tylko naszego czasu,
21:14
but your money as well?
533
1274975
2151
ale i pieniędzy?
21:17
I mean, but we don't have a concept of that.
534
1277126
1722
Ale ludzie tak nie myślą.
21:18
That's not how we think about companies,
535
1278848
2304
Myślimy o firmach w inny sposób,
21:21
and I think it's sad,
536
1281152
1467
i moim zdaniem to smutne,
21:22
because companies are most of our effort.
537
1282619
3767
bo w te firmy wkładamy prawie cały nasz wysiłek.
21:26
They're where most of people's time is,
538
1286386
2515
Pochłaniają większość naszego czasu,
21:28
where a lot of the money is,
539
1288901
1854
i pieniędzy,
21:30
and so I think I'd like for us to help out
540
1290755
2352
więc chciałbym pomóc
21:33
more than we are.
541
1293107
1126
bardziej.
21:34
CR: When I close conversations with lots of people,
542
1294233
1721
CR: Kiedy kończę rozmowę,
21:35
I always ask this question:
543
1295954
1779
zawsze zadaję to pytanie:
21:37
What state of mind,
544
1297733
1515
Jaki stan umysłu,
21:39
what quality of mind is it
545
1299248
1809
jaka cecha umysłu
21:41
that has served you best?
546
1301057
1767
tobie służy najlepiej?
21:42
People like Rupert Murdoch have said curiosity,
547
1302824
2521
Rupert Murdoch odpowiedział, że ciekawość,
21:45
and other people in the media have said that.
548
1305345
2628
i wielu znanych ludzi tak odpowiedziało.
21:47
Bill Gates and Warren Buffett have said focus.
549
1307973
3024
Bill Gates i Warren Buffett odpowiedzieli, że skupienie.
21:50
What quality of mind,
550
1310997
1427
Jaka cecha umysłu,
21:52
as I leave this audience,
551
1312424
1374
zanim zakończymy tę rozmowę,
21:53
has enabled you to think about the future
552
1313798
3530
umożliwia ci myślenie o przyszłości
21:57
and at the same time
553
1317328
1647
i jednocześnie
21:58
change the present?
554
1318975
2205
o zmianie teraźniejszości?
22:01
LP: You know, I think the most important thing --
555
1321180
1670
Myślę, że najważniejsza rzecz --
22:02
I looked at lots of companies
556
1322850
1612
Przyjrzałem się wielu firmom
22:04
and why I thought they don't succeed over time.
557
1324462
3303
które z upływem czasu okazują się niepowodzeniem.
22:07
We've had a more rapid turnover of companies.
558
1327765
2833
Wcześniej mieliśmy większą rotację firm.
22:10
And I said, what did they fundamentally do wrong?
559
1330598
2769
I pytam, dlaczego wszyscy popełniają ten podstawowy błąd?
22:13
What did those companies all do wrong?
560
1333367
2167
Co takiego te wszystkie firmy robią źle?
22:15
And usually it's just that they missed the future.
561
1335534
3272
i zazwyczaj chodzi o to że, nie myślą o przyszłości.
22:18
And so I think, for me,
562
1338806
2444
Dla mnie,
22:21
I just try to focus on that and say,
563
1341250
2424
ważne jest to żeby skupić się na tym,
22:23
what is that future really going to be
564
1343674
2184
jaka naprawdę będzie przyszłość
22:25
and how do we create it,
565
1345858
1787
i jak ją wykreujemy,
22:27
and how do we cause our organization,
566
1347645
4667
i jak kierujemy naszą firmą,
22:32
to really focus on that
567
1352312
2440
aby na tym właśnie się skupić
22:34
and drive that at a really high rate?
568
1354752
3325
i prowadzić ją na wysokim poziomie?
22:38
And so that's been curiosity,
569
1358077
1360
i to pozostaje osobliwością,
22:39
it's been looking at things
570
1359437
1733
patrzeć na rzeczy,
22:41
people might not think about,
571
1361170
1718
o których ludzie nie myślą,
22:42
working on things that no one else is working on,
572
1362888
3105
pracować nad czymś, nad czym nikt inny nie pracuje,
22:45
because that's where the additionality really is,
573
1365993
3306
dlatego, że tu są właśnie możliwości,
22:49
and be willing to do that,
574
1369299
1551
i być gotowym
22:50
to take that risk.
575
1370850
1382
na podjęcie ryzyka.
22:52
Look at Android.
576
1372232
1065
Popatrz na Android.
22:53
I felt guilty about working on Android
577
1373297
2785
Czułem się winny pracując nad Androidem
22:56
when it was starting.
578
1376082
1316
na samym początku.
22:57
It was a little startup we bought.
579
1377398
1958
Kupiliśmy małą firmę.
22:59
It wasn't really what we were really working on.
580
1379356
2670
To nie było właściwie to czym się zajmowaliśmy.
23:02
And I felt guilty about spending time on that.
581
1382026
2495
I miałem wyrzuty sumienia tracąc na to czas.
23:04
That was stupid.
582
1384521
1454
To było głupie.
23:05
That was the future, right?
583
1385975
1051
To była przyszłość.
23:07
That was a good thing to be working on.
584
1387026
2285
To była właściwa decyzja.
23:09
CR: It is great to see you here.
585
1389311
1417
Miło cię było tu gościć.
23:10
It's great to hear from you,
586
1390728
1460
I wysłuchać,
23:12
and a pleasure to sit at this table with you.
587
1392188
2297
to przyjemność siedzieć z tobą przy tym stole.
23:14
Thanks, Larry.
588
1394485
928
23:15
LP: Thank you.
589
1395413
2103
Dzięki, Larry.
Dziękuję.
23:17
(Applause)
590
1397516
3932
23:21
CR: Larry Page.
591
1401448
3311
O tej stronie

Na tej stronie poznasz filmy z YouTube, które są przydatne do nauki języka angielskiego. Zobaczysz lekcje angielskiego prowadzone przez najlepszych nauczycieli z całego świata. Kliknij dwukrotnie na angielskie napisy wyświetlane na stronie każdego filmu, aby odtworzyć film od tego miejsca. Napisy przewijają się synchronicznie z odtwarzaniem filmu. Jeśli masz jakieś uwagi lub prośby, skontaktuj się z nami za pomocą formularza kontaktowego.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7