Kevin Kelly: The next 5,000 days of the web

211,249 views ・ 2008-07-29

TED


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

Tłumaczenie: Szymon Wiercinski Korekta: Jacek Malewski
00:16
The Internet, the Web as we know it,
0
16160
2000
Internet, Sieć taka, jaką znamy,
00:18
the kind of Web -- the things we're all talking about --
1
18160
3000
ten rodzaj sieci - to o czym aktualnie mówimy
00:21
is already less than 5,000 days old.
2
21160
4000
nie ma jeszcze nawet 5000 dni.
00:25
So all of the things that we've seen come about,
3
25160
4000
Wszystkie te rzeczy, które do tej pory zobaczyliśmy,
00:29
starting, say, with satellite images of the whole Earth,
4
29160
3000
poczynając np. od zdjęć satelitarnych całej Ziemi,
00:32
which we couldn't even imagine happening before,
5
32160
3000
których wcześniej nawet nie mogliśmy sobie wyobrazić,
00:35
all these things rolling into our lives,
6
35160
4000
wszystkie te rzeczy wplotły się w naszą codzienność,
00:39
just this abundance of things that are right before us,
7
39160
5000
cała ich obfitość którą mamy w zasięgu,
00:44
sitting in front of our laptop, or our desktop.
8
44160
2000
siedząc przed swoimi komputerami.
00:46
This kind of cornucopia of stuff
9
46160
2000
Ten róg obfitości rzeczy
00:48
just coming and never ending is amazing, and we're not amazed.
10
48160
6000
pojawiajacych się bez końca jest zdumiewający, lecz wcale nas nie zaskakuje.
00:54
It's really amazing that all this stuff is here.
11
54160
4000
To doprawdy niesamowite, że ten cały majdan tu jest.
00:58
(Laughter)
12
58160
1000
(Śmiech)
00:59
It's in 5,000 days, all this stuff has come.
13
59160
4000
Wszystko to pojawiło się w zaledwie 5000 dni.
01:03
And I know that 10 years ago,
14
63160
3000
I wiem, że gdybym 10 lat temu,
01:06
if I had told you that this was all coming,
15
66160
2000
powiedział Wam, że to wszystko to nadchodzi,
01:08
you would have said that that's impossible.
16
68160
3000
powiedzielibyście, że to niemożliwe.
01:11
There's simply no economic model that that would be possible.
17
71160
5000
Po prostu nie ma modelu ekonomicznego, który by na to pozwolił.
01:16
And if I told you it was all coming for free,
18
76160
2000
I gdybym Wam powiedział, że to wszystko będzie za darmo,
01:18
you would say, this is simply -- you're dreaming.
19
78160
2000
powiedzielibyście po prostu - śnisz na jawie.
01:20
You're a Californian utopian. You're a wild-eyed optimist.
20
80160
4000
Jesteś marzycielem, wierzysz w Utopię. Jesteś nadmiernym optymistą.
01:24
And yet it's here.
21
84160
2000
A jednak to wszystko już jest.
01:26
The other thing that we know about it was that 10 years ago,
22
86160
4000
Z innej strony, to czego domyślaliśmy się 10 lat temu,
01:30
as I looked at what even Wired was talking about,
23
90160
3000
kiedy patrzę na to co mówili wówczas entuzjaści
01:33
we thought it was going to be TV, but better.
24
93160
3000
Sieć miała być rodzajem telewizji, tyle że lepszej.
01:36
That was the model. That was what everybody was suggesting
25
96160
4000
Taki był wzorzec, więc wszyscy sugerowali,
01:40
was going to be coming.
26
100160
2000
że tak właśnie się stanie.
01:42
And it turns out that that's not what it was.
27
102160
3000
Tymczasem Sieć stała się czymś innym.
01:45
First of all, it was impossible, and it's not what it was.
28
105160
3000
Po pierwsze, była czymś niemożliwym, i nie stała się tym, czego się po niej spodziewano.
01:48
And so one of the things that I think we're learning --
29
108160
1000
Myślę więc, że jedną z rzeczy, których się uczymy
01:49
if you think about, like, Wikipedia,
30
109160
2000
choćby na przykładzie czegoś takiego, jak Wikipedia,
01:51
it's something that was simply impossible.
31
111160
2000
jest, że było to po prostu coś niewykonalnego.
01:53
It's impossible in theory, but possible in practice.
32
113160
4000
Jest to niemożliwe w teorii, lecz możliwe w praktyce.
01:57
And if you take all these things that are impossible,
33
117160
1000
Wziąwszy pod uwagę wszystkie rzeczy, które są niemożliwe,
01:58
I think one of the things that we're learning from this era,
34
118160
4000
uważam, że jedną z rzeczy, których nauczyła nas ta epoka,
02:02
from this last decade, is that we have to get good at believing in the impossible,
35
122160
4000
w ostatniej dekadzie jest to, że powinniśmy dobrze nauczyć się wierzyć w rzeczy niemożliwe,
02:06
because we're unprepared for it.
36
126160
3000
ponieważ nie jesteśmy na to przygotowani.
02:09
So, I'm curious about what's going to happen in the next 5,000 days.
37
129160
3000
Ciekawy jestem, co się stanie w ciągu kolejnych 5000 dni.
02:12
But if that's happened in the last 5,000 days,
38
132160
2000
Bo jeśli to wszystko wydarzyło się w ciągu ostatnich 5000 dni,
02:14
what's going to happen in the next 5,000 days?
39
134160
3000
to cóż czeka nas w następnych 5000 dni?
02:17
So, I have a kind of a simple story,
40
137160
3000
Więc mam prostą historyjkę,
02:20
and it suggests that what we want to think about is this thing that we're making,
41
140160
3000
która sugeruje, że chcemy zastanowić się nad tym, co tworzymy,
02:23
this thing that has happened in 5,000 days --
42
143160
2000
nad tą rzeczą, która pojawiła się w ciągu ostatnich 5000 dni.
02:25
that's all these computers, all these handhelds,
43
145160
3000
Te wszystkie komputery, wszystkie palmtopy,
02:28
all these cell phones, all these laptops, all these servers --
44
148160
4000
wszystkie komórki, laptopy, serwery
02:32
basically what we're getting out of all these connections
45
152160
4000
a w zasadzie to, co uzyskujemy z tych połączeń,
02:36
is we're getting one machine.
46
156160
2000
stanowi razem jedną maszynę.
02:38
If there is only one machine, and our little handhelds and devices
47
158160
4000
Jeśli jest tylko jedna maszyna - nasze małe palmtopy i inne urządzenia
02:42
are actually just little windows into those machines,
48
162160
2000
to właściwie tylko okienka do tych urządzeń,
02:44
but that we're basically constructing a single, global machine.
49
164160
6000
a w istocie to my tworzymy jedną, globalną maszynę.
02:50
And so I began to think about that.
50
170160
2000
Zacząłem się więc nad tym zastanawiać
02:52
And it turned out that this machine happens to be
51
172160
3000
i wyszło na to, że ta maszyna jest
02:55
the most reliable machine that we've ever made.
52
175160
3000
najbardziej niezawodną maszyną, jaką kiedykolwiek zbudowano.
02:58
It has not crashed; it's running uninterrupted.
53
178160
2000
Ona się nigdy nie zawiesiła, działa bez przerwy.
03:00
And there's almost no other machine that we've ever made
54
180160
3000
Nie ma chyba innej maszyny, przez nas stworzonej,
03:03
that runs the number of hours, the number of days.
55
183160
4000
która działałaby przez tyle godzin, przez tyle dni.
03:07
5,000 days without interruption -- that's just unbelievable.
56
187160
3000
5000 dni bez przerwy - to po prostu niewiarygodne.
03:10
And of course, the Internet is longer than just 5,000 days;
57
190160
2000
Oczywiście, Internet istnieje już dłużej
03:12
the Web is only 5,000 days.
58
192160
2000
jedynie Sieć ma tylko 5000 dni.
03:14
So, I was trying to basically make measurements.
59
194160
6000
Próbowałem więc przede wszystkim dokonać pewnych pomiarów.
03:20
What are the dimensions of this machine?
60
200160
3000
Jakie są wymiary tej maszyny?
03:23
And I started off by calculating how many billions of clicks there are
61
203160
4000
Zacząłem od obliczenia ile miliardów kliknięć wykonywanych jest
03:27
all around the globe on all the computers.
62
207160
3000
na całym świecie, na wszystkich komputerach.
03:30
And there is a 100 billion clicks per day.
63
210160
2000
Otóż każdego dnia wykonywanych jest 100 miliardów kliknięć,
03:32
And there's 55 trillion links between all the Web pages of the world.
64
212160
6000
a pomiędzy wszystkimi stronami w Sieci jest 55 trylionów linków
03:38
And so I began thinking more about other kinds of dimensions,
65
218160
3000
Zacząłem więc zatem zastanawiać się nad różnymi wymiarami.
03:41
and I made a quick list. Was it Chris Jordan, the photographer,
66
221160
5000
Zrobiłem sobie szybko listę - czy to nie ten fotograf, Chris Jordan,
03:46
talking about numbers being so large that they're meaningless?
67
226160
4000
mówił o liczbach, które są tak wielkie, że stają się bez znaczenia.
03:50
Well, here's a list of them. They're hard to tell,
68
230160
2000
Cóż. Oto więc lista takich liczb. Jest to trudne do ustalenia,
03:52
but there's one billion PC chips on the Internet,
69
232160
4000
ale w Internecie jest miliard czipów,
03:56
if you count all the chips in all the computers on the Internet.
70
236160
2000
jeśli zliczymy wszystkie czipy, we wszystkich komputerach podłączonych do Sieci.
03:58
There's two million emails per second.
71
238160
2000
Co sekundę wysyłanych jest dwa miliardy wiadomości e-mail.
04:00
So it's a very big number.
72
240160
2000
To wielka liczba.
04:02
It's just a huge machine,
73
242160
2000
To po prostu ogromna maszyna,
04:04
and it uses five percent of the global electricity on the planet.
74
244160
4000
zużywająca ponad 5% światowego zapotrzebowania na energię.
04:08
So here's the specifications,
75
248160
1000
Więc spojrzmy na specyfikację,
04:09
just as if you were to make up a spec sheet for it:
76
249160
2000
tak jakbyście mieli przygotować kartę techniczną dla Sieci:
04:11
170 quadrillion transistors, 55 trillion links,
77
251160
4000
170 biliardów tranzystorów, 55 trylionów linków,
04:15
emails running at two megahertz itself,
78
255160
2000
maile wysyłane z częstotliwością dwóch megaherców,
04:17
31 kilohertz text messaging,
79
257160
3000
31 kiloherców wiadomości tekstowych,
04:20
246 exabyte storage. That's a big disk.
80
260160
4000
246 heksabajtów pojemności to wielki dysk.
04:24
That's a lot of storage, memory. Nine exabyte RAM.
81
264160
3000
Dziewięć heksabajtów RAMu to bardzo pojemna pamięć
04:27
And the total traffic on this
82
267160
4000
a zachodzący w niej łączny przepływ danych
04:31
is running at seven terabytes per second.
83
271160
3000
wynosi siedem terabajtów na sekundę.
04:34
Brewster was saying the Library of Congress is about twenty terabytes.
84
274160
3000
Brewster mówił, że Biblioteka Kongresu zajmuje około 20 terabajtów.
04:37
So every second, half of the Library of Congress
85
277160
3000
Więc każdej sekundy połowa Biblioteki Kongresu
04:40
is swooshing around in this machine. It's a big machine.
86
280160
4000
przemieszcza się w tej maszynie. To wielka maszyna.
04:44
So I did something else. I figured out 100 billion clicks per day,
87
284160
4000
Zrobiłem jeszcze coś innego. Wyliczyłem, że 100 miliardów kliknięć dziennie,
04:48
55 trillion links is almost the same
88
288160
3000
55 trylionów połączeń to prawie tyle samo
04:51
as the number of synapses in your brain.
89
291160
2000
co ilość synaps w naszym mózgu.
04:53
A quadrillion transistors is almost the same
90
293160
2000
Biliard tranzystorów to prawie tyle samo
04:55
as the number of neurons in your brain.
91
295160
2000
co ilość neuronów w naszym mózgu.
04:57
So to a first approximation, we have these things --
92
297160
3000
W przybliżeniu wskazuje to na częstotliwość
05:00
twenty petahertz synapse firings.
93
300160
2000
dwudziestu petaherców (10^15 Hz) impulsów wysłanych przez synapsy.
05:02
Of course, the memory is really huge.
94
302160
2000
Oczywiście taka pamięć jest naprawdę ogromna.
05:04
But to a first approximation, the size of this machine is the size --
95
304160
6000
Ale pierwsze szacunki wskazują na to, że maszynę tę zarówno pod względem wielkości,
05:10
and its complexity, kind of -- to your brain.
96
310160
5000
jak i jej złożoności można by porównać do naszego mózgu,
05:15
Because in fact, that's how your brain works -- in kind of the same way that the Web works.
97
315160
4000
bo w istocie nasz mózg działa poniekąd w tak samo, jak działa Sieć.
05:19
However, your brain isn't doubling every two years.
98
319160
4000
Tylko nasz mózg nie powiększa się dwukrotnie co dwa lata.
05:23
So if we say this machine right now that we've made
99
323160
5000
Jeśli więc powiemy, że ta stworzona przez nas maszyna w tej chwili
05:28
is about one HB, one human brain,
100
328160
3000
odpowiada jednej jednostce HB (human brain), jednemu mózgowi człowieka,
05:31
if we look at the rate that this is increasing,
101
331160
3000
i jeśli spojrzymy na tempo, w jakim się ona powiększa,
05:34
30 years from now, there'll be six billion HBs.
102
334160
5000
to za 30 lat będzie ona odpowiadać sześciu miliardom jednostek HB.
05:39
So by the year 2040, the total processing of this machine
103
339160
4000
Do roku 2040 łączna moc obliczeniowa tej maszyny
05:43
will exceed a total processing power of humanity,
104
343160
3000
przekroczy łączną moc obliczeniową ludzkości,
05:46
in raw bits and stuff. And this is, I think, where
105
346160
3000
liczoną w “surowych” bitach. Myślę, że to jest moment, w którym
05:49
Ray Kurzweil and others get this little chart saying that we're going to cross.
106
349160
5000
Ray Kurzweil i inni powinni sięgnąć po te małe wykresy mówiąc, że tutaj nastąpi przecięcie.
05:54
So, what about that? Well, here's a couple of things.
107
354160
6000
Co z tego wynika? Kilka spraw.
06:00
I have three kind of general things
108
360160
3000
Mam trzy ogólne spostrzeżenia,
06:03
I would like to say, three consequences of this.
109
363160
4000
które chciałbym omówić, trzy konsekwencje tego wszystkiego.
06:07
First, that basically what this machine is doing is embodying.
110
367160
5000
Po pierwsze, to co robi ta maszyna, to nabiera kształtu, ciała
06:12
We're giving it a body. And that's what we're going to do
111
372160
2000
a my stajemy się jej ciałem. I to jest to, co będziemy robić
06:14
in the next 5,000 days -- we're going to give this machine a body.
112
374160
3000
przez następnych 5000 dni - będziemy stawać się ciałem tej maszyny.
06:17
And the second thing is, we're going to restructure its architecture.
113
377160
3000
Drugą rzeczą jest to, że zrestrukturyzujemy jej architekturę.
06:20
And thirdly, we're going to become completely codependent upon it.
114
380160
4000
Po trzecie, staniemy się całkowicie od niej współzależni.
06:24
So let me go through those three things.
115
384160
2000
Pozwólcie mi zatem omówić te trzy rzeczy.
06:26
First of all, we have all these things in our hands.
116
386160
3000
Przede wszystkim, mamy wszystkie te rzeczy w naszych rękach.
06:29
We think they're all separate devices,
117
389160
2000
Myślimy, że to są oddzielne urządzenia,
06:31
but in fact, every screen in the world
118
391160
3000
ale w istocie każdy ekran na świecie
06:34
is looking into the one machine.
119
394160
3000
”spogląda” do wnętrza tej jednej maszyny.
06:37
These are all basically portals into that one machine.
120
397160
3000
Są one wszystkie w zasadzie portalami do tej jednej maszyny.
06:40
The second thing is that -- some people call this the cloud,
121
400160
4000
Drugą sprawą jest, to co niektórzy nazywają 'cloud', czyli chmurą,
06:44
and you're kind of touching the cloud with this.
122
404160
2000
której niejako w ten sposób dotykamy.
06:46
And so in some ways, all you really need is a cloudbook.
123
406160
4000
W pewnym sensie wszystko, czego naprawdę potrzebujemy to Cloudbook.
06:50
And the cloudbook doesn't have any storage.
124
410160
3000
Cloudbook nie posiada miejsca na przechowywanie danych.
06:53
It's wireless. It's always connected.
125
413160
3000
Jest bezprzewodowy. Jest zawsze połączony z Siecią.
06:56
There's many things about it. It becomes very simple,
126
416160
2000
Długo by o tym mowić, ale w sumie będzie to działać bardzo prosto,
06:58
and basically what you're doing is you're just touching the machine,
127
418160
2000
bo w zasadzie jedyne co robisz, to tylko dotykasz maszyny,
07:00
you're touching the cloud and you're going to compute that way.
128
420160
3000
dotykasz 'chmury', by w ten sposób dokonywać komputerowych obliczeń.
07:03
So the machine is computing.
129
423160
2000
Zatem maszyna dokonuje obliczeń.
07:05
And in some ways, it's sort of back
130
425160
1000
Jest to w pewnym sensie jest to swego rodzaju powrót
07:06
to the kind of old idea of centralized computing.
131
426160
3000
do dawnego pomysłu scentralizowanego przetwarzania danych.
07:09
But everything, all the cameras, and the microphones,
132
429160
4000
Ale wszystko, wszystkie kamery, mikrofony,
07:13
and the sensors in cars
133
433160
4000
sensory w samochodach
07:17
and everything is connected to this machine.
134
437160
2000
wszystko jest połączone z tą maszyną.
07:19
And everything will go through the Web.
135
439160
2000
I wszystko będzie przechodzić przez Sieć.
07:21
And we're seeing that already with, say, phones.
136
441160
2000
Widzimy to już w tej chwili, powiedzmy, w telefonii.
07:23
Right now, phones don't go through the Web,
137
443160
2000
W tym momencie połączenia telefoniczne nie są realizowane poprzez Sieć internetową,
07:25
but they are beginning to, and they will.
138
445160
3000
ale już zaczynają być i w przyszłości będą tak realizowane.
07:28
And if you imagine what, say, just as an example, what Google Labs has
139
448160
4000
A jeśli wyobrazicie sobie, powiedzmy, dla przykładu, co robi Google Labs,
07:32
in terms of experiments with Google Docs, Google Spreadsheets, blah, blah, blah --
140
452160
4000
eksperymentując z Google docs, Google speadsheets, itd., itd. --
07:36
all these things are going to become Web based.
141
456160
3000
to zauważycie, że wszystkie te projekty działaja w oparciu o sieć internetową.
07:39
They're going through the machine.
142
459160
2000
One przechodzą przez maszynę.
07:41
And I am suggesting that every bit will be owned by the Web.
143
461160
5000
Sugeruję, że kiedyś każdy bit będzie należał do Sieci.
07:46
Right now, it's not. If you do spreadsheets and things at work,
144
466160
3000
Obecnie tak nie jest gdy używasz w pracy arkuszy kalkulacyjnych czy innych plików,
07:49
a Word document, they aren't on the Web,
145
469160
3000
np. dokumentów Word, to nie są one jeszcze w Sieci,
07:52
but they are going to be. They're going to be part of this machine.
146
472160
2000
ale kiedyś będą. Będą częścią maszyny.
07:54
They're going to speak the Web language.
147
474160
2000
One będą mówić językiem Sieci.
07:56
They're going to talk to the machine.
148
476160
2000
Będą komunikować się z maszyną.
07:58
The Web, in some sense, is kind of like a black hole
149
478160
3000
Sieć, w pewnym sensie, jest jak czarna dziura,
08:01
that's sucking up everything into it.
150
481160
3000
która wszystko wciąga.
08:04
And so every thing will be part of the Web.
151
484160
4000
I tak każda rzecz stanie się częścią Sieci.
08:08
So every item, every artifact that we make, will have embedded in it
152
488160
5000
Każdy przedmiot, każdy nasz wytwór będzie mieć wbudowaną
08:13
some little sliver of Web-ness and connection,
153
493160
3000
odrobinę sieciowości i połączenie
08:16
and it will be part of this machine,
154
496160
2000
i będzie częścią maszyny,
08:18
so that our environment -- kind of in that ubiquitous computing sense --
155
498160
3000
tak, że nasze środowisko - w sensie wszędobylskiej techniki komputerowej
08:21
our environment becomes the Web. Everything is connected.
156
501160
5000
nasze środowisko stanie się Siecią. Wszystko będzie połączone.
08:26
Now, with RFIDs and other things -- whatever technology it is,
157
506160
3000
Chodzi o to, że teraz, gdy mamy system RFID i inne technologie, jakie by one nie były,
08:29
it doesn't really matter. The point is that everything
158
509160
3000
nie ma to w sumie znaczenia - wszystko
08:32
will have embedded in it some sensor connecting it to the machine,
159
512160
3000
będzie miało wbudowaną jakąś formę komunikacji z maszyną,
08:35
and so we have, basically, an Internet of things.
160
515160
3000
i będziemy mieć w istocie Internet encji.
08:38
So you begin to think of a shoe as a chip with heels,
161
518160
4000
Zaczyna się więc myślieć o bucie jako o czipie z obcasem
08:42
and a car as a chip with wheels,
162
522160
3000
i o samochodzie jako o czipie z kołami.
08:45
because basically most of the cost of manufacturing cars
163
525160
3000
Ponieważ większość kosztu wytworzenia samochodu stanowi
08:48
is the embedded intelligence and electronics in it, and not the materials.
164
528160
6000
wbudowana w nim inteligencja i elektronika, a nie reszta materiałów.
08:54
A lot of people think about the new economy
165
534160
2000
Wielu ludzi myśli o nowej ekonomii
08:56
as something that was going to be a disembodied,
166
536160
2000
jako o czymś, co stanie się bezcielesne,
08:58
alternative, virtual existence,
167
538160
3000
będzie alternatywną wirtualną egzystencją,
09:01
and that we would have the old economy of atoms.
168
541160
3000
i że będziemy znów mieć starą ekonomię atomową.
09:04
But in fact, what the new economy really is
169
544160
3000
De facto, to czym nowa ekonomia naprawdę jest
09:07
is the marriage of those two, where we embed the information,
170
547160
4000
to mariaż tych dwóch systemów, w których osadzamy informacje
09:11
and the digital nature of things into the material world.
171
551160
2000
wprowadzając cyfrowy charakter rzeczy w nasz materialny świat.
09:13
That's what we're looking forward to. That is where we're going --
172
553160
4000
To jest to, czego oczekujemy. To do czego zmierzamy,
09:17
this union, this convergence of the atomic and the digital.
173
557160
7000
to ta unia, ta konwergencja struktur atomowych i cyfrowych.
09:24
And so one of the consequences of that, I believe,
174
564160
2000
Jedną z konsekwencji takiego stanu rzeczy, jest wg mnie to, że
09:26
is that where we have this sort of spectrum of media right now --
175
566160
4000
nasz obecny zakres mediów
09:30
TV, film, video -- that basically becomes one media platform.
176
570160
3000
TV, film, wideo - stanie się po prostu jedną platformą medialną
09:33
And while there's many differences in some senses,
177
573160
2000
Choć pod niektórymi względami te środki przekazu wykazują jeszcze wiele różnic,
09:35
they will share more and more in common with each other.
178
575160
3000
będą one mieć ze sobą coraz więcej wspólnego.
09:38
So that the laws of media, such as the fact that copies have no value,
179
578160
5000
Tak jak i prawa rządzące mediami, takie jak to, że kopie nie mają wartości,
09:43
the value's in the uncopiable things,
180
583160
2000
że wartość jest w rzeczach, których nie da się skopiować.
09:45
the immediacy, the authentication, the personalization.
181
585160
5000
Natychmiastowość, identyfikacja, personalizacja
09:50
The media wants to be liquid.
182
590160
3000
media chcą stać się płynne;
09:53
The reason why things are free is so that you can manipulate them,
183
593160
3000
Rzeczy są “wolne” po to, by można było je przekształcać.
09:56
not so that they are "free" as in "beer," but "free" as in "freedom."
184
596160
4000
nie chodzi tu o to, by były "wolne" w znaczeniu "wolne od opłat", lecz "wolne" w znaczeniu "wolności."
10:00
And the network effects rule,
185
600160
2000
Efekty sieciowości narzucają wówczas reguły,
10:02
meaning that the more you have, the more you get.
186
602160
2000
co oznacza, że im więcej posiadasz, tym więcej dostajesz.
10:04
The first fax machine -- the person who bought the first fax machine
187
604160
3000
To tak, jak z pierwszym faksem - człowiek, który kupił pierwszy faks
10:07
was an idiot, because there was nobody to fax to.
188
607160
5000
był idiotą, ponieważ nie było do kogo faksować.
10:12
But here she became an evangelist, recruiting others
189
612160
4000
Stał się on jednak ewangelistą werbującym innych do tego,
10:16
to get the fax machines because it made their purchase more valuable.
190
616160
3000
by też kupowali faksy, ponieważ zwiększało to wartość ich zakupu.
10:19
Those are the effects that we're going to see.
191
619160
2000
To efekty, z jakimi będziemy mieć do czynienia.
10:21
Attention is the currency.
192
621160
2000
Środkiem płatniczym jest dziś przyciąganie uwagi.
10:23
So those laws are going to kind of spread throughout all media.
193
623160
5000
Te prawa będą się rozpowszechniać na wszystkie media.
10:28
And the other thing about this embodiment
194
628160
2000
A teraz inny aspekt tego ucieleśniania.
10:30
is that there's kind of what I call the McLuhan reversal.
195
630160
3000
Jest coś, co nazywam odwróconym efektem McLuhana.
10:33
McLuhan was saying, "Machines are the extensions of the human senses."
196
633160
2000
McLuhan mówił "maszyny są rozszerzeniem ludzkich zmysłów",
10:35
And I'm saying, "Humans are now going to be
197
635160
2000
ja zaś mówię "ludzie staną się
10:37
the extended senses of the machine," in a certain sense.
198
637160
3000
w pewnym sensie rozszerzonymi zmysłami maszyny".
10:40
So we have a trillion eyes, and ears, and touches,
199
640160
4000
Mamy więc trylion oczu, uszu i dotknięć,
10:44
through all our digital photographs and cameras.
200
644160
3000
poprzez wszystkie nasze aparaty cyfrowe i kamery.
10:47
And we see that in things like Flickr,
201
647160
5000
Widzimy to w takich aplikacjach, jak Flickr
10:52
or Photosynth, this program from Microsoft
202
652160
3000
czy program Microsoftu, Photosynth,
10:55
that will allow you to assemble a view of a touristy place
203
655160
4000
umożliwiających złożenie widoków turystycznych miejsc
10:59
from the thousands of tourist snapshots of it.
204
659160
4000
z tysięcy zdjęć danego miejsca wykonanych przez turystów.
11:03
In a certain sense, the machine is seeing through the pixels of individual cameras.
205
663160
6000
W pewnym sensie maszyna widzi poprzez piksele poszczególnych aparatów.
11:09
Now, the second thing that I want to talk about was this idea of restructuring,
206
669160
4000
Druga rzecz, o której chciałem mówić to idea restrukturyzacji
11:13
that what the Web is doing is restructuring.
207
673160
2000
to, co robi Sieć to restrukturyzacja.
11:15
And I have to warn you, that what we'll talk about is --
208
675160
2000
Muszę Was przy tym ostrzec, że to, o czym będziemy mówić to
11:17
I'm going to give my explanation of a term you're hearing, which is a "semantic Web."
209
677160
4000
moje wyobrażenie pojęcia "Sieć semantyczna".
11:21
So first of all, the first stage that we've seen
210
681160
3000
Przede wszystkim, pierwszym etapem, który widzieliśmy
11:24
of the Internet was that it was going to link computers.
211
684160
3000
był Internet, który miał połączyć ze sobą komputery.
11:27
And that's what we called the Net; that was the Internet of nets.
212
687160
3000
Właśnie to nazwaliśmy Siecią - był to Internet sieci.
11:30
And we saw that, where you have all the computers of the world.
213
690160
3000
Było to miejsce skupiające wszystkie komputery świata.
11:33
And if you remember, it was a kind of green screen with cursors,
214
693160
4000
Jak może pamiętacie, był to taki zielony ekran z kursorami
11:37
and there was really not much to do, and if you wanted to connect it,
215
697160
2000
i w sumie nie było w nim za bardzo co robić. Łączenie się z Siecią
11:39
you connected it from one computer to another computer.
216
699160
3000
polegało na łączeniu się z jednego komputera do drugiego.
11:42
And what you had to do was -- if you wanted to participate in this,
217
702160
2000
By móc w tym w tym uczestniczyć,
11:44
you had to share packets of information.
218
704160
4000
należało współdzielić pakiety informacji.
11:48
So you were forwarding on. You didn't have control.
219
708160
2000
Przesyłało się je więc dalej, nie mając nad tym kontroli.
11:50
It wasn't like a telephone system where you had control of a line:
220
710160
2000
Nie było tak, jak w systemie telefonii, gdzie ma się kontrolę nad linią
11:52
you had to share packets.
221
712160
2000
trzeba było współdzielić pakiety.
11:54
The second stage that we're in now is the idea of linking pages.
222
714160
5000
Drugi etap, na którym teraz byliśmy, to koncepcja linkowania stron.
11:59
So in the old one, if I wanted to go on to an airline Web page,
223
719160
3000
W starej Sieci, chcąc wejść na stronę linii lotniczych,
12:02
I went from my computer, to an FTP site, to another airline computer.
224
722160
4000
wchodziłem ze swojego komputera do serwisu FTP, do innego komputera należącego do linii.
12:06
Now we have pages -- the unit has been resolved into pages,
225
726160
5000
Teraz mamy strony - całość została rozłożona na strony
12:11
so one page links to another page.
226
731160
2000
i poszczególne strony łączą się ze sobą za pomocą linków.
12:13
And if I want to go in to book a flight,
227
733160
3000
Gdy chcę zarezerwować lot,
12:16
I go into the airline's flight page, the website of the airline,
228
736160
5000
wchodzę na stronę lotów w serwisie linii lotniczych,
12:21
and I'm linking to that page.
229
741160
2000
łącząc się z tą stroną za pomocą linku.
12:23
And what we're sharing were links, so you had to be kind of open with links.
230
743160
4000
Współdzieliliśmy linki, więc należało podchodzić do nich z otwartością.
12:27
You couldn't deny -- if someone wanted to link to you,
231
747160
2000
Gdy ktoś chciał do nas zalinkować, nie można było mu tego wzbronić,
12:29
you couldn't stop them. You had to participate in this idea
232
749160
4000
ani go powstrzymać. Trzeba było uczestniczyć w tej koncepcji
12:33
of opening up your pages to be linked by anybody.
233
753160
3000
otwierania swoich stron dla innych, aby ktokolwiek mógł się z nimi połączyć.
12:36
So that's what we were doing.
234
756160
2000
Tak zatem robiliśmy.
12:38
We're now entering to the third stage, which is what I'm talking about,
235
758160
4000
Teraz wchodzimy w trzeci etap i o nim właśnie mówię
12:42
and that is where we link the data.
236
762160
2000
etap łączenia danych.
12:44
So, I don't know what the name of this thing is.
237
764160
2000
Nie wiem jak nazywa się tę rzecz.
12:46
I'm calling it the one machine. But we're linking data.
238
766160
2000
Ja nazywam ją "jedną maszyną", lecz teraz, gdy linkujemy dane,
12:48
So we're going from machine to machine,
239
768160
2000
Więc przechodzimy od maszyny do maszyny,
12:50
from page to page, and now data to data.
240
770160
2000
od strony do strony, a teraz jeszcze od danych do danych.
12:52
So the difference is, is that rather than linking from page to page,
241
772160
4000
Różnica polega zatem na tym, że zamiast linkować od strony do strony,
12:56
we're actually going to link from one idea on a page
242
776160
4000
będziemy teraz linkować od pojęcia na jakiejś stronie
13:00
to another idea, rather than to the other page.
243
780160
2000
do innego pojęcia, zamiast do innej strony.
13:02
So every idea is basically being supported --
244
782160
3000
Więc w zasadzie obsługiwane jest każde pojęcie,
13:05
or every item, or every noun -- is being supported by the entire Web.
245
785160
3000
każda rzecz, czy nawet każdy rzeczownik - obsługuje je cała Sieć.
13:08
It's being resolved at the level of items, or ideas, or words, if you want.
246
788160
6000
Jest to rozwiązywane na poziomie encji lub pojęć, a nawet słów.
13:14
So besides physically coming out again into this idea
247
794160
4000
Tu znów pojawia się materialny aspekt tej koncepcji,
13:18
that it's not just virtual, it's actually going out to things.
248
798160
4000
bo nie jest to jedynie coś wirtualnego, będzie to też dotyczyć konkretnych rzeczy.
13:22
So something will resolve down to the information
249
802160
3000
To coś będzie sprowadzać się do informacji
13:25
about a particular person, so every person will have a unique ID.
250
805160
4000
o konkretnej osobie, więc każda osoba będzie posiadać unikalny numer ID.
13:29
Every person, every item will have a something
251
809160
2000
Każda osoba, każdy przedmiot, będzie mieć coś
13:31
that will be very specific, and will link
252
811160
2000
bardzo dla siebie charakterystycznego, przez co będzie powiązana
13:33
to a specific representation of that idea or item.
253
813160
4000
z określonym przedstawieniem tego pojęcia lub przedmiotu.
13:37
So now, in this new one, when I link to it,
254
817160
3000
Zatem łącząc się z tym w tej nowej Sieci,
13:40
I would link to my particular flight, my particular seat.
255
820160
6000
będę tworzyć link do mojego konkretnego lotu, do konkretnego miejsca w samolocie.
13:46
And so, giving an example of this thing,
256
826160
3000
Podam przykład, jak to "coś" działa -
13:49
I live in Pacifica, rather than -- right now Pacifica
257
829160
2000
mieszkam w Pacifica - teraz Pacifica
13:51
is just sort of a name on the Web somewhere.
258
831160
3000
jest tylko jakąś nazwą gdzieś w Sieci.
13:54
The Web doesn't know that that is actually a town,
259
834160
2000
Sieć nie wie, że w rzeczywistości jest to miasto
13:56
and that it's a specific town that I live in,
260
836160
2000
i że jest to konkretnie to miasto, w którym mieszkam
13:58
but that's what we're going to be talking about.
261
838160
3000
i to właśnie będzie teraz przedmiotem naszych rozważań.
14:01
It's going to link directly to --
262
841160
2000
Będzie to się bezpośrednio wiązać z tym,
14:03
it will know, the Web will be able to read itself
263
843160
3000
że Sieć będzie w stanie sama odczytywać swoje informacje
14:06
and know that that actually is a place,
264
846160
2000
i będzie wiedzieć, że w rzeczywistości jest to miejscowość.
14:08
and that whenever it sees that word, "Pacifica,"
265
848160
2000
Kiedykolwiek Sieć dostrzeże słowo "Pacyfica",
14:10
it knows that it actually has a place,
266
850160
1000
będzie wiedzieć, że to jest to konkretne miejsce
14:11
latitude, longitude, a certain population.
267
851160
3000
o konkretnej długości i szerokości geograficznej i określonej populacji.
14:14
So here are some of the technical terms, all three-letter things,
268
854160
3000
Oto kilka terminów technicznych, trzyliterowych skrótów,
14:17
that you'll see a lot more of.
269
857160
2000
z którymi będziecie się coraz częściej spotykać.
14:19
All these things are about enabling this idea of linking to the data.
270
859160
5000
To technologie, które wkrótce umożliwią koncepcję linkowania danych.
14:24
So I'll give you one kind of an example.
271
864160
3000
Dam Wam przykład.
14:27
There's like a billion social sites on the Web.
272
867160
4000
W Sieci jest około miliarda serwisów społecznościowych.
14:31
Each time you go into there, you have to tell it again who you are
273
871160
3000
Za każdym razem, gdy z nich korzystamy, trzeba im ponownie podawać, kim jesteśmy
14:34
and all your friends are.
274
874160
1000
i kim są wszyscy nasi znajomi.
14:35
Why should you be doing that? You should just do that once,
275
875160
2000
Dlaczego trzeba to wciąż robić? Zrobienie tego tylko raz powinno
14:37
and it should know who all your friends are.
276
877160
3000
wystarczyć, by serwis wiedział, kim jesteśmy i kim są nasi znajomi.
14:40
So that's what you want, is all your friends are identified,
277
880160
2000
Chcemy zatem, by wszyscy nasi znajomi byli zidentyfikowani
14:42
and you should just carry these relationships around.
278
882160
2000
i aby nasze powiązania z nimi przenosiły się wszędzie wraz nami.
14:44
All this data about you should just be conveyed,
279
884160
3000
wszystkie te informacje o nas powinny być po prostu przekazywane
14:47
and you should do it once and that's all that should happen.
280
887160
3000
i powinno wystarczyć do tego wprowadzenie ich tylko raz.
14:50
And you should have all the networks
281
890160
2000
Powinniśmy posiadać wszystkie sieci
14:52
of all the relationships between those pieces of data.
282
892160
2000
powiązań pomiędzy poszczególnymi elementami tych danych
14:54
That's what we're moving into -- where it sort of knows these things down to that level.
283
894160
5000
Do tego własnie zmierzamy - do Sieci, która wie wszystko aż do najniższego poziomu.
14:59
A semantic Web, Web 3.0, giant global graph --
284
899160
3000
Sieć semantyczna, Web 3.0, gigantyczny, globalny wykres
15:02
we're kind of trying out what we want to call this thing.
285
902160
3000
to są swego rodzaju próby, jak to określić.
15:05
But what's it's doing is sharing data.
286
905160
2000
Jej działanie polega na współużytkowaniu informacji.
15:07
So you have to be open to having your data shared, which is a much bigger step
287
907160
5000
Musimy zaakceptować dzielenie się dotyczącymi nas informacjami, co sięga znacznie dalej
15:12
than just sharing your Web page, or your computer.
288
912160
2000
niż dzielenie się tylko swoją stroną internetową, czy swoim komputerem.
15:14
And all these things that are going to be on this
289
914160
4000
Wszystko, co się tam znajdzie
15:18
are not just pages, they are things.
290
918160
3000
nie będzie już tylko stronami, lecz konkretnymi rzeczami.
15:21
Everything we've described, every artifact or place,
291
921160
4000
Wszystko, co opisaliśmy, każdy przedmiot lub miejsce,
15:25
will be a specific representation,
292
925160
2000
będzie mieć swoje konkretne odzwierciedlenie,
15:27
will have a specific character that can be linked to directly.
293
927160
5000
będzie posiadać konkretną charakterystykę, do której będzie można bezpośrednio linkować.
15:32
So we have this database of things.
294
932160
2000
Będziemy mieć zatem bazę danych zawierającą konkretne rzeczy.
15:34
And so there's actually a fourth thing that we have not get to,
295
934160
4000
Jest jeszcze czwarta sprawa, do której jeszcze nie doszliśmy,
15:38
that we won't see in the next 10 years, or 5,000 days,
296
938160
2000
Nie będziemy mieć z tym do czynienia przez następne 10 lat lub 5.000 dni,
15:40
but I think that's where we're going to. And as the Internet of things --
297
940160
5000
lecz uważam, że do tego właśnie zmierzamy. W tym Internecie rzeczy,
15:45
where I'm linking directly to the particular things of my seat on the plane --
298
945160
4000
w którym linkuję bezpośrednio do konkretnych szczegółów mojego miejsca w samolocie,
15:49
that that physical thing becomes part of the Web.
299
949160
3000
rzeczy fizyczne staną się częścią Sieci,
15:52
And so we are in the middle of this thing
300
952160
2000
a my znajdziemy się w centrum tego czegoś,
15:54
that's completely linked, down to every object
301
954160
3000
co jest całkowicie połączone linkami, aż do poziomu każdego obiektu
15:57
in the little sliver of a connection that it has.
302
957160
2000
poprzez cząstkę łączności, jaką on posiada.
15:59
So, the last thing I want to talk about is this idea
303
959160
2000
Ostatnią rzeczą, którą chciałbym omówić
16:01
that we're going to be codependent.
304
961160
3000
jest to, że staniemy się współzależni
16:04
It's always going to be there, and the closer it is, the better.
305
964160
4000
To coś zawsze będzie i im będzie bliżej, tym lepiej.
16:08
If you allow Google to, it will tell you your search history.
306
968160
3000
Jeśli na to zezwolicie, to Google pokaże Wam historię Waszego wyszukiwania.
16:11
And I found out by looking at it
307
971160
2000
Dowiedziałem się z tego, że
16:13
that I search most at 11 o'clock in the morning.
308
973160
2000
ja najwięcej wyszukuję o 11 rano
16:16
So I am open, and being transparent to that.
309
976160
3000
Jestem więc otwarty i stałem się transparentny.
16:19
And I think total personalization in this new world will require total transparency.
310
979160
6000
Uważam, że całkowita personalizacja w tym nowym świecie wymagać będzie całkowitej transparentności.
16:25
That is going to be the price.
311
985160
2000
To będzie cena za postęp.
16:27
If you want to have total personalization,
312
987160
1000
Chcąc, by wszystko było spersonalizowane,
16:28
you have to be totally transparent.
313
988160
2000
będziemy musieli być całkowicie transparentni.
16:30
Google. I can't remember my phone number, I'll just ask Google.
314
990160
3000
Gdy nie pamiętam swego numeru telefonu, pytam o to Google
16:33
We're so dependent on this that I have now gotten to the point
315
993160
2000
Jesteśmy tak od tego zależni, że ja już nawet
16:35
where I don't even try to remember things --
316
995160
2000
nie staram się zapamiętywać tych rzeczy.
16:37
I'll just Google it. It's easier to do that.
317
997160
2000
Po prostu je sobie "googluję". Tak jest łatwiej.
16:39
And we kind of object at first, saying, "Oh, that's awful."
318
999160
3000
Na początku odrzucamy to, mówiąc: "to okropne."
16:42
But if we think about the dependency that we have on this other technology,
319
1002160
3000
Jeśli jednak zastanowimy się nad naszą zależnością od innej technologii,
16:45
called the alphabet, and writing,
320
1005160
2000
którą nazywamy alfabetem i pismem, stwierdzimy,
16:47
we're totally dependent on it, and it's transformed culture.
321
1007160
3000
że jesteśmy całkowicie od niej zależni i że zreformowała ona naszą kulturę.
16:50
We cannot imagine ourselves without the alphabet and writing.
322
1010160
4000
Nie wyobrażamy sobie siebie bez alfabetu i pisma.
16:54
And so in the same way, we're going to not imagine ourselves
323
1014160
3000
I tak samo nie będziemy mogli sobie wyobrazić siebie
16:57
without this other machine being there.
324
1017160
2000
bez istnienia tej innej maszyny.
16:59
And what is happening with this is
325
1019160
3000
Co się w związku z tym teraz pojawia,
17:02
some kind of AI, but it's not the AI in conscious AI,
326
1022160
2000
to pewien rodzaj sztucznej inteligencji, lecz nie w sensie świadomej AI.
17:04
as being an expert, Larry Page told me
327
1024160
3000
Będac ekspertem, Larry Page powiedział mi, że AI
17:07
that that's what they're trying to do,
328
1027160
1000
to jest to, co starają się oni teraz stworzyć.
17:08
and that's what they're trying to do.
329
1028160
2000
Ale kiedy sześć militarów ludzi "googluje",
17:10
But when six billion humans are Googling,
330
1030160
3000
to kto wyszukuje kogo? Działa to w obie strony.
17:13
who's searching who? It goes both ways.
331
1033160
2000
Więc to my jesteśmy Siecią.
17:15
So we are the Web, that's what this thing is.
332
1035160
4000
My będziemy maszyną.
17:19
We are going to be the machine.
333
1039160
2000
Za 5000 dni nie będzie to Sieć, tyle że lepsza,
17:21
So the next 5,000 days, it's not going to be the Web and only better.
334
1041160
5000
tak, jak nie była ona ulepszoną telewizją.
17:26
Just like it wasn't TV and only better.
335
1046160
2000
Za 5000 dni nie będzie to po prostu lepsza Sieć,
17:28
The next 5,000 days, it's not just going to be the Web
336
1048160
3000
lecz będzie to coś zupełnie innego.
17:31
but only better -- it's going to be something different.
337
1051160
2000
Myślę, że będzie to coś bystrzejszego.
17:33
And I think it's going to be smarter.
338
1053160
4000
Będzie posiadać inteligencję - i powtarzam: nie będzie to świadomość,
17:37
It'll have an intelligence in there, that's not, again, conscious.
339
1057160
4000
lecz, w pewnym sensie, zdolność przewidywania naszych działań.
17:41
But it'll anticipate what we're doing, in a good sense.
340
1061160
4000
Po drugie, to coś stanie się znacznie bardziej spersonalizowane.
17:45
Secondly, it's become much more personalized.
341
1065160
3000
Będzie nas znać i w sumie to dobrze, że tak będzie,
17:48
It will know us, and that's good.
342
1068160
2000
ale powiem raz jeszcze - ceną tego będzie transparentność.
17:50
And again, the price of that will be transparency.
343
1070160
4000
Po trzecie - to coś stanie się wszechobecne, w sensie,
17:54
And thirdly, it's going to become more ubiquitous
344
1074160
2000
że będzie wypełniać całe nasze otoczenie, a my będziemy w samym centrum.
17:56
in terms of filling your entire environment, and we will be in the middle of it.
345
1076160
5000
Wszystkie nasze urządzenia staną się wejściami do tej całości.
18:01
And all these devices will be portals into that.
346
1081160
3000
Jedyne, o czym chciałbym Was przekonać, to jest to
18:04
So the single idea that I wanted to leave with you
347
1084160
3000
że musimy zacząć myśleć o tym nie jako o "Sieci, tylko że lepszej",
18:07
is that we have to begin to think about this as not just "the Web, only better,"
348
1087160
6000
lecz jako o nowym etapie tego rozwoju.
18:13
but a new kind of stage in this development.
349
1093160
3000
Wygląda to globalnie, gdy spojrzymy na to całościowo,
18:16
It looks more global. If you take this whole thing,
350
1096160
3000
jak na ogromną, solidnie działajacą maszynę,
18:19
it is a very big machine, very reliable machine,
351
1099160
3000
bardziej niezawodną niż jej poszczególne części.
18:22
more reliable than its parts.
352
1102160
2000
Możemy również myśleć o tym jak o wielkim organizmie,
18:24
But we can also think about it as kind of a large organism.
353
1104160
3000
ale podchodząc to tego tak, jakby był to cały system,
18:27
So we might respond to it more as if this was a whole system,
354
1107160
5000
a nie tylko ogromny organizm
18:32
more as if this wasn't a large organism
355
1112160
2000
z którym będziemy wchodzić w interakcje. Jest to "Jednia" ["One"].
18:34
that we are going to be interacting with. It's a "One."
356
1114160
4000
Nie wiem, jak mógłbym to coś nazwać inaczej, niż "Jednia".
18:38
And I don't know what else to call it, than the One.
357
1118160
3000
Z pewnością znajdziemy kiedyś na to lepszą nazwę.
18:41
We'll have a better word for it.
358
1121160
1000
Ale jest w tym już jakaś jedność, która zaczyna się przejawiać.
18:42
But there's a unity of some sort that's starting to emerge.
359
1122160
3000
Powtarzam pownownie - nie mówię tu o świadomości.
18:45
And again, I don't want to talk about consciousness,
360
1125160
3000
Chcę mówić o tym tak, jakby było to małą bakterią
18:48
I want to talk about it just as if it was a little bacteria,
361
1128160
2000
lub jednokomórkowym glonem - bo tym jest ten organizm.
18:50
or a volvox, which is what that organism is.
362
1130160
3000
Dobrze, do rzeczy, podsumujmy, co z tego wynika. Powiedziałbym, że
18:53
So, to do, action, take-away. So, here's what I would say:
363
1133160
6000
jest tylko jedna maszyna, a Sieć jest jej systemem operacyjnym.
18:59
there's only one machine, and the Web is its OS.
364
1139160
4000
Wszystkie ekrany patrzą w tę "Jednię". Żaden bit nie będzie istnieć poza Siecią.
19:03
All screens look into the One. No bits will live outside the Web.
365
1143160
4000
Współdzielenie się wzbogaca - pozwólmy "Jedni" czytać
19:07
To share is to gain. Let the One read it.
366
1147160
4000
informacje w formie zrozumiałej dla maszyny,
19:11
It's going to be machine-readable.
367
1151160
1000
bo chcemy stworzyć coś, co maszyna będzie mogła przeczytać.
19:12
You want to make something that the machine can read.
368
1152160
3000
A zatem "Jednia" to my - my jesteśmy "Jednią".
19:15
And the One is us. We are in the One.
369
1155160
5000
Dziękuję za poświęcony czas.
19:20
I appreciate your time.
370
1160160
2000
(Brawa)
19:22
(Applause)
371
1162160
3000
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