A 30-year history of the future | Nicholas Negroponte

Nicholas Negroponte: Uma história de 30 anos do futuro

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2014-07-08 ・ TED


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A 30-year history of the future | Nicholas Negroponte

Nicholas Negroponte: Uma história de 30 anos do futuro

299,956 views ・ 2014-07-08

TED


Por favor, clique duas vezes nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Andrea Mussap Revisor: Gustavo Rocha
00:12
(Video) Nicholas Negroponte: Can we switch to the video disc,
0
12657
2454
(Video) Nicholas Negroponte: Podemos mudar para
00:15
which is in play mode?
1
15111
2123
o disco de vídeo que está em reprodução.
00:17
I'm really interested in how you put people and computers together.
2
17234
5230
Estou muito interessado em como unir pessoas e computadores.
00:22
We will be using the TV screens or their equivalents
3
22464
3370
Usaremos telas de TV ou seus equivalentes
00:25
for electronic books of the future.
4
25834
4374
para livros eletrônicos do futuro.
00:30
(Music, crosstalk)
5
30208
3614
(Música, conversas cruzadas)
00:50
Very interested in touch-sensitive displays,
6
50117
2252
Muito interessado em telas sensíveis ao toque,
00:52
high-tech, high-touch, not having to pick up your fingers to use them.
7
52369
4327
high-tech, high-touch, não ter que tocá-las para usá-las.
00:56
There is another way where computers
8
56696
1800
Há outro jeito de os computadores
00:58
touch people: wearing, physically wearing.
9
58496
2463
tocarem as pessoas: vestindo, vestindo fisicamente.
01:08
Suddenly on September 11th,
10
68646
2021
De repente, em 11 de setembro
01:10
the world got bigger.
11
70667
2637
o mundo ficou maior.
01:13
NN: Thank you. (Applause)
12
73304
2985
NN: Obrigado. (Aplausos)
01:16
Thank you.
13
76289
2059
Obrigado.
01:18
When I was asked to do this,
14
78348
2108
Quando fui chamado para fazer isso,
01:20
I was also asked to look at all 14 TED Talks
15
80456
4196
pediram-me que desse uma olhada nas 14 palestras
01:24
that I had given,
16
84652
1710
que eu já havia feito aqui no TED,
01:26
chronologically.
17
86362
1798
cronologicamente.
01:28
The first one was actually two hours.
18
88160
2274
A primeira foi de duas horas.
01:30
The second one was an hour,
19
90434
1456
A segunda foi de uma hora,
01:31
and then they became half hours,
20
91890
1549
depois passaram a ter meia hora,
01:33
and all I noticed was my bald spot getting bigger.
21
93439
3936
e tudo que notei foi minha careca ficando maior.
01:37
(Laughter)
22
97375
1620
(Risos)
01:38
Imagine seeing your life, 30 years of it, go by,
23
98995
4168
Imaginem ver 30 anos da sua vida passando.
01:43
and it was, to say the least,
24
103163
3407
E isso foi, para dizer no mínimo
01:46
for me, quite a shocking experience.
25
106570
4373
foi uma experiência marcante para mim.
01:50
So what I'm going to do in my time
26
110943
1593
O que farei no tempo que resta
01:52
is try and share with you what happened
27
112536
1544
é tentar dividir com vocês
01:54
during the 30 years,
28
114080
1802
o que aconteceu durante 30 anos,
01:55
and then also make a prediction,
29
115882
2518
e depois fazer uma previsão
01:58
and then tell you a little bit
30
118400
2061
e contar-lhes um pouco
02:00
about what I'm doing next.
31
120461
2654
do que farei depois.
02:03
And I put on a slide
32
123115
2951
Eu coloquei em um slide
02:06
where TED 1 happened in my life.
33
126066
4060
onde TED 1 aconteceu em minha vida.
02:10
And it's rather important
34
130126
1914
Isso é importante porque
02:12
because I had done 15 years of research before it,
35
132040
4060
eu tinha 15 anos de pesquisa antes disso,
02:16
so I had a backlog, so it was easy.
36
136100
2428
eu tinha coisas guardadas, então foi fácil.
02:18
It's not that I was Fidel Castro
37
138528
1760
Não que eu fosse Fidel Castro
02:20
and I could talk for two hours,
38
140288
1833
e pudesse falar por duas horas,
02:22
or Bucky Fuller.
39
142121
1322
ou Bucky Fuller.
02:23
I had 15 years of stuff,
40
143443
1915
Eu tinha 15 anos de pesquisa,
02:25
and the Media Lab was about to start.
41
145358
2472
e o Media Lab estava para ser inaugurado.
02:27
So that was easy.
42
147830
1800
Então foi fácil.
02:29
But there are a couple of things
43
149630
2664
Mas tem algumas coisas
02:32
about that period
44
152294
1688
sobre aquele período
02:33
and about what happened that are
45
153982
2053
e sobre o que aconteceu naquela época
02:36
really quite important.
46
156035
1855
que são muito importantes.
02:37
One is that
47
157890
2556
Uma é que
02:40
it was a period when computers
48
160446
2896
foi uma época onde computadores
02:43
weren't yet for people.
49
163342
2637
ainda não eram para as pessoas.
02:45
And the other thing that sort of happened
50
165979
3145
E outra coisa que meio que aconteceu
02:49
during that time is that
51
169124
3071
naquela época é que
02:52
we were considered sissy computer scientists.
52
172195
3382
éramos considerados cientistas tímidos.
02:55
We weren't considered the real thing.
53
175577
1563
Não éramos uma coisa real.
02:57
So what I'm going to show you is, in retrospect,
54
177140
3999
O que vou mostrar-lhes em retrospecto,
03:01
a lot more interesting and a lot more accepted
55
181139
2508
é muito mais interessante e aceito agora
03:03
than it was at the time.
56
183647
2066
do que naquela época.
03:05
So I'm going to characterize the years
57
185713
2554
Vou descrever os anos
03:08
and I'm even going to go back
58
188267
1833
e vou até voltar mais ainda
03:10
to some very early work of mine,
59
190100
2104
a alguns dos meus mais antigos trabalhos,
03:12
and this was the kind of stuff I was doing in the '60s:
60
192204
2886
este é o tipo de trabalho que eu fazia nos anos 60:
03:15
very direct manipulation,
61
195090
2187
manipulação direta,
03:17
very influenced as I studied architecture
62
197277
2655
muito influenciada enquanto eu estudava arquitetura
03:19
by the architect Moshe Safdie,
63
199932
2087
pelo arquiteto Moshe Safdie,
03:22
and you can see that we even built robotic things
64
202019
2762
podem ver que até construíamos robôs
03:24
that could build habitat-like structures.
65
204781
2756
que podiam construir estruturas como casas.
03:27
And this for me was
66
207537
1687
E para mim
03:29
not yet the Media Lab,
67
209224
1916
isso ainda não era o Media Lab,
03:31
but was the beginning of what I'll call
68
211140
2817
mas era o começo do que eu chamaria
03:33
sensory computing,
69
213957
1519
de computação sensorial,
03:35
and I pick fingers
70
215476
1872
e eu escolhi os dedos
03:37
partly because everybody thought it was ridiculous.
71
217348
4202
em parte, porque todo mundo achava que era ridículo.
03:41
Papers were published
72
221550
2155
Trabalhos foram publicados
03:43
about how stupid it was to use fingers.
73
223705
4252
sobre o quão estúpido era usar os dedos.
03:47
Three reasons: One was they were low-resolution.
74
227957
2818
Três razões: uma foi que eram de baixa resolução.
03:50
The other is your hand would occlude
75
230775
1929
Outra é que sua mão obstruiria
03:52
what you wanted to see,
76
232704
1441
o que você queria ver,
03:54
and the third, which was the winner,
77
234145
1758
e a terceira e campeã
03:55
was that your fingers would get the screen dirty,
78
235903
3656
é que os dedos sujariam a tela,
03:59
and hence, fingers would never be
79
239559
2326
portanto os dedos nunca seriam
04:01
a device that you'd use.
80
241885
1788
um dispositivo que você usaria.
04:03
And this was a device we built in the '70s,
81
243673
3049
Construímos este dispositivo nos anos 70,
04:06
which has never even been picked up.
82
246722
1871
ele nunca foi usado.
04:08
It's not just touch sensitive,
83
248593
1441
Ele não é sensível apenas
04:10
it's pressure sensitive.
84
250034
2178
ao toque, é sensível também a pressão.
04:12
(Video) Voice: Put a yellow circle there.
85
252212
1977
(Video) Voz: Faça um círculo amarelo ali.
04:14
NN: Later work, and again this was before TED 1 —
86
254189
3444
NN: Um trabalho mais recente, mas ainda antes do TED 1 -
04:17
(Video) Voice: Move that west of the diamond.
87
257633
2803
(Video) Voz: Mova isso a oeste do diamante.
04:20
Create a large green circle there.
88
260436
3212
Crie um grande círculo verde lá.
04:23
Man: Aw, shit.
89
263648
2329
Homem: Ah, droga.
04:25
NN: — was to sort of do interface concurrently,
90
265977
3430
NN: - foi fazer interface concorrentemente,
04:29
so when you talked and you pointed
91
269407
1808
então quando você falava e apontava
04:31
and you had, if you will,
92
271215
3187
você tinha, se quisesse,
04:34
multiple channels.
93
274402
1559
múltiplos canais.
04:35
Entebbe happened.
94
275961
2007
Entebbe aconteceu.
04:37
1976, Air France was hijacked,
95
277968
3547
1976, um Air France foi sequestrado
04:41
taken to Entebbe,
96
281515
1498
e levado para Entebbe,
04:43
and the Israelis not only did an extraordinary rescue,
97
283013
5057
e os israelenses não só fizeram um resgate extraordinário,
04:48
they did it partly because they had practiced
98
288070
1963
eles conseguiram porque tinham praticado
04:50
on a physical model of the airport,
99
290033
2495
em um modelo físico do aeroporto,
04:52
because they had built the airport,
100
292528
1156
eles construíram o aeroporto,
04:53
so they built a model in the desert,
101
293684
1733
um modelo no deserto,
04:55
and when they arrived at Entebbe,
102
295417
1716
e quando chegaram a Entebbe
04:57
they knew where to go because they had actually been there.
103
297133
2920
eles sabiam para onde ir pois já haviam estado lá.
05:00
The U.S. government asked some of us, '76,
104
300053
3252
O governo dos EUA perguntou a alguns de nós, em 76,
05:03
if we could replicate that computationally,
105
303305
2775
se podíamos replicar aquilo computacionalmente
05:06
and of course somebody like myself says yes.
106
306080
2189
e é claro que alguém como eu disse sim.
05:08
Immediately, you get a contract,
107
308269
2026
Imediatamente você tem um contrato
05:10
Department of Defense,
108
310295
1485
com o Departamento de Defesa,
05:11
and we built this truck and this rig.
109
311780
2688
e construímos esta caminhonete e este equipamento.
05:14
We did sort of a simulation,
110
314468
2520
Fizemos uma espécie de simulação
05:16
because you had video discs,
111
316988
1826
porque tínhamos discos de vídeo,
05:18
and again, this is '76.
112
318814
2328
e novamente, é 1976.
05:21
And then many years later,
113
321142
2697
Muitos anos depois
05:23
you get this truck,
114
323839
1469
você tem esse carro
05:25
and so you have Google Maps.
115
325308
2958
e você tem o Google Maps.
05:28
Still people thought,
116
328266
1520
Ainda assim as pessoas pensavam
05:29
no, that was not serious computer science,
117
329786
4020
que não era uma ciência da computação séria.
05:33
and it was a man named Jerry Wiesner,
118
333806
2059
Foi um cara chamado Jerry Wiesner,
05:35
who happened to be the president of MIT,
119
335865
2407
por acaso presidente do MIT,
05:38
who did think it was computer science.
120
338272
2348
que achou que isso era ciência da computação.
05:40
And one of the keys for anybody
121
340620
2637
Uma das chaves para qualquer um
05:43
who wants to start something in life:
122
343257
3384
que queira começar algo na vida é:
05:46
Make sure your president is part of it.
123
346641
3269
Certifique-se que seu presidente faz parte disso.
05:49
So when I was doing the Media Lab,
124
349910
3020
Quando eu estava construindo o Media Lab
05:52
it was like having a gorilla in the front seat.
125
352930
3157
era como ter um gorila no banco da frente.
05:56
If you were stopped for speeding
126
356087
2185
Se fosse parado por excesso de velocidade
05:58
and the officer looked in the window
127
358272
2240
e o policial olhasse pela janela
06:00
and saw who was in the passenger seat,
128
360512
2009
e visse quem estava no banco do carona,
06:02
then, "Oh, continue on, sir."
129
362521
1962
e dissesse: "Oh, pode continuar senhor."
06:04
And so we were able,
130
364483
1685
E assim fomos capazes,
06:06
and this is a cute, actually, device, parenthetically.
131
366168
3793
este é um dispositivo legal, a propósito.
06:09
This was a lenticular photograph of Jerry Wiesner
132
369961
3049
É uma fotografia lenticular do Jerry Wiesner
06:13
where the only thing that changed in the photograph
133
373010
2363
onde a única coisa que muda na foto
06:15
were the lips.
134
375373
1343
são os lábios.
06:16
So when you oscillated that little piece
135
376716
2976
Quando você oscila aquele pequeno pedaço
06:19
of lenticular sheet with his photograph,
136
379692
3230
de folha lenticular com a fotografia,
06:22
it would be in lip sync
137
382922
2013
você tem sincronia labial
06:24
with zero bandwidth.
138
384935
2239
com largura de banda zero.
06:27
It was a zero-bandwidth teleconferencing system
139
387174
2711
Um sistema de teleconferência de largura de banda zero
06:29
at the time.
140
389885
1842
já naquela época.
06:31
So this was the Media Lab's —
141
391727
3981
Esse era o Media Lab,
06:35
this is what we said we'd do,
142
395708
1693
era o que dissemos que faríamos,
06:37
that the world of computers, publishing,
143
397401
2575
que o mundo dos computadores, da publicidade,
06:39
and so on would come together.
144
399976
2688
e por aí vai, estariam juntos.
06:42
Again, not generally accepted,
145
402664
2104
Novamente, não geralmente aceito
06:44
but very much part of TED in the early days.
146
404768
4972
mas muito presente no começo do TED.
06:49
And this is really where we were headed.
147
409740
3206
É para onde realmente estávamos indo.
06:52
And that created the Media Lab.
148
412946
1687
E o Media Lab foi criado.
06:54
One of the things about age
149
414633
4251
Uma das coisas sobre a idade
06:58
is that I can tell you with great confidence,
150
418884
4267
é que posso dizer-lhes com muita segurança
07:03
I've been to the future.
151
423151
2464
que eu estive no futuro.
07:05
I've been there, actually, many times.
152
425615
3284
De fato, muitas vezes.
07:08
And the reason I say that is,
153
428899
1508
E eu digo isso porque
07:10
how many times in my life have I said,
154
430407
2441
quantas vezes na minha vida eu disse:
07:12
"Oh, in 10 years, this will happen,"
155
432848
1777
"Em 10 anos isso vai acontecer,"
07:14
and then 10 years comes.
156
434625
2048
e então, 10 anos se passaram.
07:16
And then you say, "Oh, in five years, this will happen."
157
436673
1758
"Em cinco anos isso vai acontecer,"
07:18
And then five years comes.
158
438431
1684
e então, cinco anos se passaram.
07:20
So I say this a little bit with having felt
159
440115
3758
É um pouco como sentir
07:23
that I'd been there a number of times,
160
443873
2337
que eu estive lá várias vezes,
07:26
and one of the things that is most quoted
161
446210
3640
e uma das coisas mais citadas
07:29
that I've ever said
162
449850
1149
que eu já disse
07:30
is that computing is not about computers,
163
450999
2383
é que a computação não é sobre computadores,
07:33
and that didn't quite get enough traction,
164
453382
3556
e que não chegou a ter tração suficiente
07:36
and then it started to.
165
456938
1519
e de repente começou a ter.
07:38
It started to because people caught on
166
458457
3695
Começou a porque as pessoas entenderam
07:42
that the medium wasn't the message.
167
462152
3138
que o meio não era a mensagem.
07:45
And the reason I show this car
168
465290
2645
E a razão de eu mostrar este carro
07:47
in actually a rather ugly slide
169
467935
2328
em um slide bastante feio,
07:50
is just again to tell you the kind of story
170
470263
2504
é para mais uma vez dizer-lhes o tipo de história
07:52
that characterized a little bit of my life.
171
472767
2828
que caracteriza um pouco da minha vida.
07:55
This is a student of mine
172
475595
2014
Trata-se de um dos meus alunos
07:57
who had done a Ph.D. called "Backseat Driver."
173
477609
3551
que fez um Ph.D. chamado "Motorista do banco traseiro."
08:01
It was in the early days of GPS,
174
481160
2082
Isso foi nos primeiros dias do GPS,
08:03
the car knew where it was,
175
483242
1566
o carro sabia onde estava,
08:04
and it would give audio instructions
176
484808
1915
e daria instruções de áudio ao motorista
08:06
to the driver, when to turn right, when to turn left and so on.
177
486723
3427
quando virar à direita, à esquerda e assim por diante.
08:10
Turns out, there are a lot of things
178
490150
1611
Acontece que há várias coisas
08:11
in those instructions that back in that period
179
491761
3035
sobre dar instruções, que naquela época
08:14
were pretty challenging,
180
494796
1250
foram muito desafiadoras.
08:16
like what does it mean, take the next right?
181
496046
3228
O que significa pegar a próxima à direita?
08:19
Well, if you're coming up on a street,
182
499274
1900
Se você está chegando em uma rua,
08:21
the next right's probably the one after,
183
501174
2183
a próxima à direita provavelmente é uma depois,
08:23
and there are lots of issues,
184
503357
1231
e tem várias questões
08:24
and the student did a wonderful thesis,
185
504588
2245
e o aluno fez uma tese maravilhosa,
08:26
and the MIT patent office said "Don't patent it.
186
506833
4847
e o escritório de patentes do MIT disse: "Não patenteie isso.
08:31
It'll never be accepted.
187
511680
1940
Isso nunca será aceito.
08:33
The liabilities are too large.
188
513620
2310
As responsabilidades são muito grandes.
08:35
There will be insurance issues.
189
515930
1391
Haverá questões de seguro.
08:37
Don't patent it."
190
517321
1644
Não patenteie isso".
08:38
So we didn't,
191
518965
1093
Então não patenteamos.
08:40
but it shows you how people, again, at times,
192
520058
3638
Isso mostra como as pessoas, mais uma vez, às vezes,
08:43
don't really look at what's happening.
193
523696
4199
realmente não veem o que está acontecendo.
08:47
Some work, and I'll just go through these very quickly,
194
527895
2895
Alguns trabalhos, passarei por estes rapidamente,
08:50
a lot of sensory stuff.
195
530790
1605
um monte de coisas sensoriais.
08:52
You might recognize a young Yo-Yo Ma
196
532395
2475
Vocês devem reconhecer o jovem Yo-Yo Ma
08:54
and tracking his body for playing
197
534870
3970
seguindo seu corpo para
tocar um violoncelo ou um hipercello.
08:58
the cello or the hypercello.
198
538840
2348
09:01
These fellows literally walked around like that at the time.
199
541188
3977
Estes companheiros literalmente andavam assim naquela época.
09:05
It's now a little bit more discreet
200
545165
2635
Agora é um pouco mais discreto
09:07
and more commonplace.
201
547800
2041
e mais comum.
09:09
And then there are at least three heroes
202
549841
2269
E há pelo menos três heróis
que quero mencionar.
09:12
I want to quickly mention.
203
552110
1129
09:13
Marvin Minsky, who taught me a lot
204
553239
2478
Marvin Minsky, que me ensinou muito
09:15
about common sense,
205
555717
1387
sobre o senso comum,
09:17
and I will talk briefly about Muriel Cooper,
206
557104
3441
falarei brevemente sobre Muriel Cooper,
09:20
who was very important to Ricky Wurman
207
560545
2618
que foi muito importante para o Ricky Wurman
09:23
and to TED, and in fact, when she got onstage,
208
563163
3735
e para o TED, e quando ela chegou no palco
09:26
she said, the first thing she said was,
209
566898
1947
a primeira coisa que ela disse foi:
09:28
"I introduced Ricky to Nicky."
210
568845
2154
"Eu apresentei o Ricky para o Nicky."
09:30
And nobody calls me Nicky
211
570999
1700
E ninguém me chama de Nicky
09:32
and nobody calls Richard Ricky,
212
572699
1759
e ninguém chama o Richard de Ricky,
09:34
so nobody knew who she was talking about.
213
574458
3402
então ninguém sabia de quem ela estava falando.
09:37
And then, of course, Seymour Papert,
214
577860
2397
E é claro, Seymour Papert,
09:40
who is the person who said,
215
580257
1505
que é a pessoa que disse:
09:41
"You can't think about thinking
216
581762
1415
"Não se pensa sobre o pensar
09:43
unless you think about thinking about something."
217
583177
2415
a menos que se pense sobre pensar em alguma coisa"
09:45
And that's actually — you can unpack that later.
218
585592
5663
Bem, você pode pensar nisso mais tarde.
09:51
It's a pretty profound statement.
219
591255
4106
É uma afirmação muito profunda.
09:55
I'm showing some slides
220
595361
1740
Estou mostrando alguns slides
09:57
that were from TED 2,
221
597101
2086
do TED 2,
09:59
a little silly as slides, perhaps.
222
599187
3742
uns slides meio bobos talvez.
10:02
Then I felt television really was about displays.
223
602929
5341
Eu percebi que televisão tinha a ver com monitores.
10:08
Again, now we're past TED 1,
224
608273
3063
Novamente, passamos do TED 1
10:11
but just around the time of TED 2,
225
611336
3026
mas estamos na época do TED 2,
10:14
and what I'd like to mention here is,
226
614362
2149
e o que eu quero mencionar aqui
10:16
even though you could imagine
227
616511
2115
é que mesmo que você pudesse imaginar
10:18
intelligence in the device,
228
618626
2054
inteligência em um dispositivo,
10:20
I look today at some of the work
229
620680
1432
eu olho para alguns trabalhos
10:22
being done about the Internet of Things,
230
622112
2438
que estão sendo feito sobre a Internet das Coisas,
10:24
and I think it's kind of tragically pathetic,
231
624550
2940
e eu acho que é tragicamente patético
10:27
because what has happened is people take
232
627490
2430
porque o que tem acontecido é que as pessoas
10:29
the oven panel and put it on your cell phone,
233
629920
3498
colocam o painel do forno no celular,
10:33
or the door key onto your cell phone,
234
633418
1789
ou a chave da porta no celular,
10:35
just taking it and bringing it to you,
235
635207
2173
você pegou aquilo e trouxe para você.
10:37
and in fact that's actually what you don't want.
236
637380
2721
E isso é exatamente o que você não quer.
10:40
You want to put a chicken in the oven,
237
640101
2058
Você quer colocar um frango no forno
10:42
and the oven says, "Aha, it's a chicken,"
238
642159
2328
e que o forno diga: "Ah, isso é um frango"
10:44
and it cooks the chicken.
239
644487
1149
e o frango seja cozido.
10:45
"Oh, it's cooking the chicken for Nicholas,
240
645636
1766
"Cozinhar o frango para o Nicholas
10:47
and he likes it this way and that way."
241
647402
1834
e ele gosta desse jeito ou daquele."
10:49
So the intelligence, instead of being in the device,
242
649236
3053
A inteligência em vez de estar no dispositivo,
10:52
we have started today
243
652289
1709
nós começamos a movê-la
10:53
to move it back onto the cell phone
244
653998
2112
de volta para o celular
10:56
or closer to the user,
245
656110
2370
ou para próximo do usuário,
10:58
not a particularly enlightened view
246
658480
2188
não é uma visão particularmente esclarecida
11:00
of the Internet of Things.
247
660668
2741
da Internet das Coisas.
11:03
Television, again, television what I said today,
248
663409
3464
O que eu digo hoje sobre a televisão
11:06
that was back in 1990,
249
666873
2622
remonta a 1990,
11:09
and the television of tomorrow
250
669495
1470
e a televisão de amanhã
11:10
would look something like that.
251
670965
2323
pode se parecer com isso.
11:13
Again, people, but they laughed cynically,
252
673288
3544
Novamente as pessoas riram cinicamente,
11:16
they didn't laugh with much appreciation.
253
676832
5251
eles não riram com apreciação.
11:22
Telecommunications in the 1990s,
254
682083
2650
Telecomunicações na década de 1990,
11:24
George Gilder decided that he would call this diagram
255
684733
5700
George Gilder decidiu que chamaria este diagrama
11:30
the Negroponte switch.
256
690433
2429
de interruptor Negroponte.
11:32
I'm probably much less famous than George,
257
692862
2006
Eu sou muito menos famoso do que George,
11:34
so when he called it the Negroponte switch, it stuck,
258
694868
3607
então o interruptor Negroponte não foi pra frente,
11:38
but the idea of things that came in the ground
259
698475
2665
mas a ideia de coisas que estavam lá embaixo
11:41
would go in the air and stuff in the air
260
701140
1715
depois subiam, e coisas que subiam
11:42
would go into the ground
261
702855
1459
e depois desciam
11:44
has played itself out.
262
704314
1885
se exauriu.
11:46
That is the original slide from that year,
263
706199
4745
Esse é o slide original daquele ano
11:50
and it has worked in lockstep obedience.
264
710944
3375
e ele serviu ao seu propósito.
11:54
We started Wired magazine.
265
714319
2167
Nós lançamos a revista "Wired".
11:56
Some people, I remember we shared
266
716486
3736
Lembro-me de que compartilhávamos
12:00
the reception desk periodically,
267
720222
2722
a recepção periodicamente,
12:02
and some parent called up irate that his son
268
722944
4058
e alguns pais ligavam irados porque seu filho
12:07
had given up Sports Illustrated
269
727002
2229
desistiu da revista de esportes
12:09
to subscribe for Wired,
270
729231
1879
para assinar a Wired,
12:11
and he said, "Are you some porno magazine or something?"
271
731110
3197
eles diziam "Essa revista é pornô ou algo do tipo?"
12:14
and couldn't understand why his son
272
734307
2584
e não entendiam por que seu filho
12:16
would be interested in Wired, at any rate.
273
736891
3899
estaria interessado na Wired.
12:20
I will go through this a little quicker.
274
740790
2604
Vou passar por isso rapidamente.
12:23
This is my favorite, 1995,
275
743394
3499
Esse é meu favorito, 1995,
12:26
back page of Newsweek magazine.
276
746893
3037
contracapa da revista Newsweek.
12:29
Okay. Read it. (Laughter)
277
749930
1969
["Nicholas Negroponte, diretor do MIT Media Lab, prevê que em breve
12:31
["Nicholas Negroponte, director of the MIT Media Lab, predicts that we'll soon buy books and newspapers straight over the Internet. Uh, sure." —Clifford Stoll, Newsweek, 1995]
278
751899
1901
12:33
You must admit that gives you,
279
753800
1645
compraremos livros e jornais na Internet. Claro."]
12:35
at least it gives me pleasure
280
755445
2227
Vocês têm que admitir que dá prazer
12:37
when somebody says how dead wrong you are.
281
757672
3758
quando alguém diz que você está super errado.
12:41
"Being Digital" came out.
282
761430
2146
"Being Digital" foi publicada.
12:43
For me, it gave me an opportunity
283
763576
2641
Isso me deu uma oportunidade
12:46
to be more in the trade press
284
766217
2202
de estar mais na imprensa especializada
12:48
and get this out to the public,
285
768419
3271
e levar isso mais a público,
12:51
and it also allowed us to build the new Media Lab,
286
771690
3015
e também nos permitiu construir o novo Media Lab
12:54
which if you haven't been to, visit,
287
774705
1933
que se você ainda não foi, vá visitá-lo,
12:56
because it's a beautiful piece of architecture
288
776638
3019
porque é uma bela peça de arquitetura
12:59
aside from being a wonderful place to work.
289
779657
2825
além de ser um ótimo lugar para trabalhar.
13:02
So these are the things we were saying in those TEDs.
290
782482
2695
Estas são coisas que temos dito nos TED's.
13:05
[Today, multimedia is a desktop or living room experience, because the apparatus is so clunky. This will change dramatically with small, bright, thin, high-resolution displays. — 1995]
291
785177
1567
Nós chegamos a elas.
13:06
We came to them.
292
786744
1492
13:08
I looked forward to it every year.
293
788236
1992
Eu aguardava ansioso a cada ano.
13:10
It was the party that Ricky Wurman never had
294
790228
3052
Foi a festa que Ricky Wurman nunca teve
13:13
in the sense that he invited many of his old friends,
295
793280
2909
no sentido de que ele convidou muitos de seus velhos amigos,
13:16
including myself.
296
796189
1659
inclusive eu.
13:17
And then something for me changed
297
797848
2392
E então para mim, algo mudou
13:20
pretty profoundly.
298
800240
1469
profundamente.
13:21
I became more involved with computers and learning
299
801709
3953
Eu me envolvi mais com computadores e aprendizagem
13:25
and influenced by Seymour,
300
805662
2462
e fui influenciado por Seymour,
13:28
but particularly looking at learning
301
808124
2615
mas particularmente pela aprendizagem
13:30
as something that is best approximated
302
810739
3910
como algo que é mais acessível
13:34
by computer programming.
303
814649
1754
pela programação de computadores.
13:36
When you write a computer program,
304
816403
2014
Quando você escreve um programa
13:38
you've got to not just list things out
305
818417
2795
não se trata apenas de listar as coisas
13:41
and sort of take an algorithm
306
821212
1728
e escolher um algoritmo
13:42
and translate it into a set of instructions,
307
822940
2876
e traduzi-lo em um conjunto de instruções,
13:45
but when there's a bug, and all programs have bugs,
308
825816
2683
quando ocorre um erro, e todos os programas têm erros,
13:48
you've got to de-bug it.
309
828499
1709
você tem que depurá-lo.
13:50
You've got to go in, change it,
310
830208
1990
Você tem que entrar lá, alterá-lo
13:52
and then re-execute,
311
832198
1622
e reexecutá-lo
13:53
and you iterate,
312
833820
1804
e iterar.
13:55
and that iteration is really
313
835624
2907
E essa iteração é de fato
13:58
a very, very good approximation of learning.
314
838531
2903
uma boa forma de aprendizagem.
14:01
So that led to my own work with Seymour
315
841434
3667
Aquilo levou o meu próprio trabalho com Seymour
14:05
in places like Cambodia
316
845101
2358
a lugares como o Camboja
14:07
and the starting of One Laptop per Child.
317
847459
2904
e ao início do "Um Laptop por Criança".
14:10
Enough TED Talks on One Laptop per Child,
318
850363
2814
Tivemos palestras "Um Laptop por Criança" suficientes
14:13
so I'll go through it very fast,
319
853177
1761
então passarei por isso rapidamente,
14:14
but it did give us the chance
320
854938
3925
mas nos deu a chance
14:18
to do something at a relatively large scale
321
858863
3506
de fazer algo em uma escala relativamente grande
14:22
in the area of learning, development and computing.
322
862369
3993
nas área de aprendizagem, desenvolvimento e computação.
14:26
Very few people know that One Laptop per Child
323
866362
2817
Poucas pessoas sabem que o Um Laptop por Criança
14:29
was a $1 billion project,
324
869179
2635
foi um projeto de um bilhão de dólares,
14:31
and it was, at least over the seven years I ran it,
325
871814
2647
e foi, ao menos nos sete anos que o administrei.
14:34
but even more important, the World Bank
326
874461
2146
Mas o mais importante é que a contribuição
14:36
contributed zero, USAID zero.
327
876607
3115
do Banco Mundial foi zero, ZERO!
14:39
It was mostly the countries using their own treasuries,
328
879722
4155
Foram principalmente os países que usaram seus próprios tesouros
14:43
which is very interesting,
329
883877
1603
Isso é muito interessante,
14:45
at least to me it was very interesting
330
885480
1356
ao menos para mim foi muito
14:46
in terms of what I plan to do next.
331
886836
3144
interessante, em termos do que eu pretendo fazer.
14:49
So these are the various places it happened.
332
889980
3025
Isso aconteceu em vários lugares.
14:53
I then tried an experiment,
333
893005
2902
Então eu fiz um experimento
14:55
and the experiment happened in Ethiopia.
334
895907
4281
na Etiópia.
15:00
And here's the experiment.
335
900188
2642
Eis o experimento.
15:02
The experiment is,
336
902830
1631
O experimento é,
15:04
can learning happen where there are no schools.
337
904461
3780
será que pode haver aprendizado onde não há escolas?
15:08
And we dropped off tablets
338
908241
2530
Nós entregamos tablets
15:10
with no instructions
339
910771
2243
sem dar nenhuma instrução
15:13
and let the children figure it out.
340
913014
3273
e deixamos as crianças descobrirem.
15:16
And in a short period of time,
341
916287
3647
E em pouco tempo
15:19
they not only
342
919934
2098
eles não apenas
15:22
turned them on and were using 50 apps per child
343
922032
3072
ligaram o tablet, como usaram 50 aplicativos por criança
15:25
within five days,
344
925104
2102
em cinco dias,
15:27
they were singing "ABC" songs within two weeks,
345
927206
2934
eles cantaram a música "ABC" em duas semanas,
15:30
but they hacked Android within six months.
346
930140
3893
mas eles hackearam o Android em seis meses.
15:34
And so that seemed sufficiently interesting.
347
934033
3518
Isso pareceu suficientemente interessante.
15:37
This is perhaps the best picture I have.
348
937551
2559
Esta talvez seja a melhor foto que tenho.
15:40
The kid on your right
349
940110
4151
A criança a sua direita
15:44
has sort of nominated himself as teacher.
350
944261
2475
meio que se intitulou professor.
15:46
Look at the kid on the left, and so on.
351
946736
2520
Cuidou da criança à esquerda, e assim vai.
15:49
There are no adults involved in this at all.
352
949256
3150
Não há adultos envolvidos aqui.
15:52
So I said, well can we do this
353
952406
1424
Então eu disse: "será que podemos
15:53
at a larger scale?
354
953830
1597
fazer isso em larga escala?"
15:55
And what is it that's missing?
355
955427
2481
E o que está faltando?
15:57
The kids are giving a press conference at this point,
356
957908
2269
Aqui as crianças estão dando uma conferência
16:00
and sort of writing in the dirt.
357
960177
2685
e escrevendo no barro.
16:02
And the answer is, what is missing?
358
962862
3445
E a resposta é, o que está faltando?
16:06
And I'm going to skip over my prediction, actually,
359
966307
2536
E eu vou pular minha previsão
16:08
because I'm running out of time,
360
968843
1528
porque estou ficando sem tempo
16:10
and here's the question, is what's going to happen?
361
970371
3968
e a questão é: "o que vai acontecer?"
16:14
I think the challenge
362
974339
1487
Creio que o desafio
16:15
is to connect the last billion people,
363
975826
2628
seja conectar o último bilhão de pessoas,
16:18
and connecting the last billion
364
978454
2651
e conectar o último bilhão
16:21
is very different than connecting the next billion,
365
981105
3397
é muito diferente de conectar o próximo bilhão,
16:24
and the reason it's different
366
984502
1394
e a razão de ser diferente
16:25
is that the next billion
367
985896
1864
é que o próximo bilhão
16:27
are sort of low-hanging fruit,
368
987760
1950
é meio que o mais fácil,
16:29
but the last billion are rural.
369
989710
3367
mas o último bilhão é rural.
16:33
Being rural and being poor
370
993077
3752
Ser rural e ser pobre
16:36
are very different.
371
996829
1132
é muito diferente.
16:37
Poverty tends to be created by our society,
372
997961
3633
A pobreza tende a ser criada por nossa sociedade
16:41
and the people in that community are not poor
373
1001594
5450
e as pessoas daquela comunidade não são pobres
16:47
in the same way at all.
374
1007044
1909
da mesma forma.
16:48
They may be primitive,
375
1008953
1405
Eles podem ser primitivos
16:50
but the way to approach it and to connect them,
376
1010358
4044
mas a maneira de abordar isso e conectá-los,
16:54
the history of One Laptop per Child,
377
1014402
2531
a história do Um laptop por Criança
16:56
and the experiment in Ethiopia,
378
1016933
3656
e o experimento na Etiópia,
17:00
lead me to believe that we can in fact
379
1020589
3275
levaram-me a acreditar que podemos
17:03
do this in a very short period of time.
380
1023864
2801
fazer isso em um curto período de tempo.
17:06
And so my plan,
381
1026665
1841
Então, meu plano
17:08
and unfortunately I haven't been able
382
1028506
2234
e infelizmente eu não consegui
17:10
to get my partners at this point
383
1030740
2868
trazer meus parceiros
17:13
to let me announce them,
384
1033608
1291
para poder apresentá-los,
17:14
but is to do this with a stationary satellite.
385
1034899
4907
mas é fazer isso com um satélite estacionário.
17:19
There are many reasons
386
1039806
2459
Há muitas razões
17:22
that stationary satellites aren't the best things,
387
1042265
4515
pelas quais os satélites estacionários não são as melhores coisas,
17:26
but there are a lot of reasons why they are,
388
1046780
2937
mas há uma série de razões pelas quais eles são,
17:29
and for two billion dollars,
389
1049717
3095
e com dois bilhões de dólares
17:32
you can connect a lot more than 100 million people,
390
1052812
3684
dá para conectar muito mais que 100 milhões de pessoas,
17:36
but the reason I picked two,
391
1056496
2661
mas a razão de eu escolher dois
17:39
and I will leave this as my last slide,
392
1059157
3383
e vou deixar isso para o meu último slide,
17:42
is two billion dollars
393
1062540
1784
é que dois bilhões de dólares
17:44
is what we were spending
394
1064324
2919
é o que gastamos
17:47
in Afghanistan
395
1067243
2093
no Afeganistão
17:49
every week.
396
1069336
1912
toda semana.
17:51
So surely if we can connect
397
1071248
3307
Certamente se podemos conectar
17:54
Africa and the last billion people
398
1074555
2700
a África e o último bilhão de pessoas
17:57
for numbers like that,
399
1077255
1554
por números como esse,
17:58
we should be doing it.
400
1078809
1313
então deveríamos fazê-lo.
18:00
Thank you very much.
401
1080122
2297
Muito obrigado.
18:02
(Applause)
402
1082419
3529
(Aplausos)
18:05
Chris Anderson: Stay up there. Stay up there.
403
1085948
4330
Chris Anderson: Fique aí. Fique aí.
18:10
NN: You're going to give me extra time?
404
1090278
2030
NN: Você vai me dar um tempo extra?
18:12
CA: No. That was wickedly clever, wickedly clever.
405
1092308
2362
CA: Não. Foi perversamente inteligente.
18:14
You gamed it beautifully.
406
1094670
1865
Você falou muito apropriadamente.
18:16
Nicholas, what is your prediction?
407
1096535
2630
Nicholas, qual é sua previsão?
18:19
(Laughter)
408
1099165
2026
(Risos)
18:21
NN: Thank you for asking.
409
1101191
2436
NN: Obrigado por perguntar.
18:23
I'll tell you what my prediction is,
410
1103627
2773
Vou te dizer qual é a minha previsão,
18:26
and my prediction, and this is a prediction,
411
1106400
2700
minha previsão, e isso é uma previsão
18:29
because it'll be 30 years. I won't be here.
412
1109100
2662
porque será em 30 anos. Eu não estarei aqui.
18:31
But one of the things about learning how to read,
413
1111762
4728
Mas uma das coisas sobre aprender a ler,
18:36
we have been doing a lot of consuming
414
1116490
2849
nós temos consumido muita
18:39
of information going through our eyes,
415
1119339
2285
informação com nossos olhos,
18:41
and so that may be a very inefficient channel.
416
1121624
3076
e esse canal é muito ineficiente.
18:44
So my prediction is that we are going to ingest information
417
1124700
5085
Minha previsão é que vamos ingerir informação.
18:49
You're going to swallow a pill and know English.
418
1129785
3197
Você vai engolir uma pílula e aprender inglês.
18:52
You're going to swallow a pill and know Shakespeare.
419
1132982
2692
Você vai engolir uma pílula e aprender Shakespeare.
18:55
And the way to do it is through the bloodstream.
420
1135674
2609
E isso se dará pela corrente sanguínea.
18:58
So once it's in your bloodstream,
421
1138283
1857
E, uma vez na corrente sanguínea
19:00
it basically goes through it and gets into the brain,
422
1140140
2218
basicamente ela vai para o cérebro,
19:02
and when it knows that it's in the brain
423
1142358
2182
e quando ela souber que está no cérebro
19:04
in the different pieces,
424
1144540
1322
nas diferentes partes,
19:05
it deposits it in the right places.
425
1145862
2625
vai depositá-lo no lugar certo.
19:08
So it's ingesting.
426
1148487
1332
Então, isso é ingerir.
19:09
CA: Have you been hanging out with Ray Kurzweil by any chance?
427
1149819
2520
CA: Por acaso você tem conversado com Ray Kurzweil?
19:12
NN: No, but I've been hanging around with Ed Boyden
428
1152339
3213
NN: Não, mas tenho andado com o Ed Boyden
19:15
and hanging around with one of the speakers
429
1155552
1845
e com um outro palestrante
19:17
who is here, Hugh Herr,
430
1157397
1813
que está aqui, Hugh Herr,
19:19
and there are a number of people.
431
1159210
1897
e com outras pessoas.
19:21
This isn't quite as far-fetched,
432
1161107
1397
Isso não é tão rebuscado
19:22
so 30 years from now.
433
1162504
2945
para daqui a 30 anos.
19:25
CA: We will check it out.
434
1165449
1742
CA: Vamos ver.
19:27
We're going to be back and we're going to play this clip 30 years from now,
435
1167191
2302
Em 30 anos voltaremos e passaremos esse vídeo
19:29
and then all eat the red pill.
436
1169493
3031
e vamos tomar a pílula vermelha.
19:32
Well thank you for that.
437
1172524
2185
Obrigado.
19:34
Nicholas Negroponte.
438
1174709
1444
Nicholas Negroponte.
19:36
NN: Thank you.
439
1176153
1348
NN: Obrigado.
19:37
(Applause)
440
1177501
814
(Aplausos)
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