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

Kevin Kelly nos próximos 5000 dias da web

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TED


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Tradutor: Mauro Rego Revisor: Vagner Pagotti
00:16
The Internet, the Web as we know it,
0
16160
2000
A Internet, a web como nós conhecemos,
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the kind of Web -- the things we're all talking about --
1
18160
3000
o tipo de web -- essas coisas das quais nós estamos falando --
00:21
is already less than 5,000 days old.
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21160
4000
tem menos de 5000 dias de vida.
00:25
So all of the things that we've seen come about,
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25160
4000
todas essas coisas que nós vemos aparecendo,
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starting, say, with satellite images of the whole Earth,
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29160
3000
como as imagens de satélite de toda a Terra,
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which we couldn't even imagine happening before,
5
32160
3000
coisas que nós não poderíamos se quer imaginar ontem --
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all these things rolling into our lives,
6
35160
4000
todas essas coisas entraram em nossas vidas,
00:39
just this abundance of things that are right before us,
7
39160
5000
apenas essa abundância de coisas que está bem diante de nós,
00:44
sitting in front of our laptop, or our desktop.
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44160
2000
em frente do nosso laptop, ou em nossa mesa de trabalho.
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This kind of cornucopia of stuff
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46160
2000
É um tipo de cornucópia de coisas
00:48
just coming and never ending is amazing, and we're not amazed.
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48160
6000
que não para de mandar novidades, isso é maravilhoso, e nós não estamos maravilhados.
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It's really amazing that all this stuff is here.
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54160
4000
É realmente incrível ter todas essas coisas aqui.
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(Laughter)
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1000
(risos)
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It's in 5,000 days, all this stuff has come.
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59160
4000
Em 5000 dias, todas essas coisas apareceram.
01:03
And I know that 10 years ago,
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63160
3000
Eu sei que se ha 10 anos atrás,
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if I had told you that this was all coming,
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66160
2000
eu tivesse contado que todas essas coisas viriam,
01:08
you would have said that that's impossible.
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68160
3000
vocês diriam que isso era impossível.
01:11
There's simply no economic model that that would be possible.
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71160
5000
Não há modelo econômico que tornasse isso possível.
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And if I told you it was all coming for free,
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76160
2000
E se eu tivesse dito que tudo isso seria de graça,
01:18
you would say, this is simply -- you're dreaming.
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78160
2000
vocês diriam: "você está sonhando".
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You're a Californian utopian. You're a wild-eyed optimist.
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80160
4000
"Você está viajando na maionese. Você é um doido otimista".
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And yet it's here.
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84160
2000
mas aqui está.
01:26
The other thing that we know about it was that 10 years ago,
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86160
4000
A outra coisa que nós sabemos é que faz dez anos,
01:30
as I looked at what even Wired was talking about,
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90160
3000
que eu via para o que a revista Wired falava sobre isso,
01:33
we thought it was going to be TV, but better.
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93160
3000
Nós pensamos que isso seria como a TV, mas melhor.
01:36
That was the model. That was what everybody was suggesting
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96160
4000
Este era o modelo que todos supunham
01:40
was going to be coming.
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100160
2000
que teríamos.
01:42
And it turns out that that's not what it was.
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102160
3000
E isso veio de um jeito que não era como "seria".
01:45
First of all, it was impossible, and it's not what it was.
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105160
3000
Primeiro de tudo, isso era impossível, e não foi.
01:48
And so one of the things that I think we're learning --
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108160
1000
E então uma das coisas que eu pensei que estávamos aprendendo --
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if you think about, like, Wikipedia,
30
109160
2000
se você pensar, por exemplo, Wikipédia,
01:51
it's something that was simply impossible.
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111160
2000
é uma coisa que era simplesmente impossível.
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It's impossible in theory, but possible in practice.
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113160
4000
É impossível em teoria, mas possível em prática.
01:57
And if you take all these things that are impossible,
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117160
1000
E se você pegar todas essas coisas que são impossíveis,
01:58
I think one of the things that we're learning from this era,
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118160
4000
Eu penso que uma das coisas que aprendemos dessa era,
02:02
from this last decade, is that we have to get good at believing in the impossible,
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122160
4000
da última década, é que precisamos melhorar em acreditar no impossível,
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because we're unprepared for it.
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126160
3000
porque ainda estamos despreparados pra isso.
02:09
So, I'm curious about what's going to happen in the next 5,000 days.
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129160
3000
Então eu estou curioso pra saber o que vai acontecer nos próximos 5000 dias.
02:12
But if that's happened in the last 5,000 days,
38
132160
2000
Porque se tudo isso aconteceu nos últimos 5000 dias,
02:14
what's going to happen in the next 5,000 days?
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134160
3000
o que será que acontecerá nos próximos 5000 dias?
02:17
So, I have a kind of a simple story,
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137160
3000
Eu tenho uma historinha,
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and it suggests that what we want to think about is this thing that we're making,
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140160
3000
e ela conta que o que nós queremos pensar sobre é essa coisa que nós estamos criando,
02:23
this thing that has happened in 5,000 days --
42
143160
2000
essa coisa que aconteceu em 5000 dias.
02:25
that's all these computers, all these handhelds,
43
145160
3000
Todos esses computadores, portáteis,
02:28
all these cell phones, all these laptops, all these servers --
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148160
4000
todos esses celulares, laptops, servidores --
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basically what we're getting out of all these connections
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152160
4000
basicamente o que nós temos para nos conectar
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is we're getting one machine.
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156160
2000
irá se comunicar com uma máquina.
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If there is only one machine, and our little handhelds and devices
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158160
4000
Se houver apenas uma máquina -- e nossos pequenos portáteis e equipamentos
02:42
are actually just little windows into those machines,
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162160
2000
são apenas pequenas janelas individuais,
02:44
but that we're basically constructing a single, global machine.
49
164160
6000
mas que estão basicamente construindo uma única máquina global.
02:50
And so I began to think about that.
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170160
2000
E então eu comecei a pensar sobre isso.
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And it turned out that this machine happens to be
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172160
3000
E revelou-se que essa máquina será
02:55
the most reliable machine that we've ever made.
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175160
3000
a mais estável que já foi feita pelo homem.
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It has not crashed; it's running uninterrupted.
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178160
2000
Sem quedas, funcionará ininterruptamente.
03:00
And there's almost no other machine that we've ever made
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180160
3000
E não há quase nenhuma máquina feita
03:03
that runs the number of hours, the number of days.
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183160
4000
que pode funcionar esse número de horas, o número de dias.
03:07
5,000 days without interruption -- that's just unbelievable.
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187160
3000
5000 dias sem interrupção -- isso é inacreditável.
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And of course, the Internet is longer than just 5,000 days;
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190160
2000
E claro, a Internet é mais velha que apenas 5000 dias --
03:12
the Web is only 5,000 days.
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192160
2000
a web tem somente 5000 dias.
03:14
So, I was trying to basically make measurements.
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194160
6000
Eu tentei fazer algumas medições.
03:20
What are the dimensions of this machine?
60
200160
3000
Qual são as dimensões dessa máquina?
03:23
And I started off by calculating how many billions of clicks there are
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203160
4000
E eu comecei calculando quantos bilhões de cliques existes
03:27
all around the globe on all the computers.
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207160
3000
em todo o mundo, em todos os computadores.
03:30
And there is a 100 billion clicks per day.
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210160
2000
E há 100 bilhões de cliques por dia.
03:32
And there's 55 trillion links between all the Web pages of the world.
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212160
6000
E há 55 trilhões de links entre páginas no mundo.
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And so I began thinking more about other kinds of dimensions,
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218160
3000
E então eu comecei a pensar mais sobre outros tipos de dimensões,
03:41
and I made a quick list. Was it Chris Jordan, the photographer,
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221160
5000
e eu fiz uma lista rápida -- e foi o Chris Jordan, o fotógrafo,
03:46
talking about numbers being so large that they're meaningless?
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226160
4000
que falou sobre números tão grandes que perdem o sentido?
03:50
Well, here's a list of them. They're hard to tell,
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230160
2000
Bem, temos aqui uma lista deles. Eles são difíceis de falar,
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but there's one billion PC chips on the Internet,
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232160
4000
há 1 bilhão de chips de PC na Internet,
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if you count all the chips in all the computers on the Internet.
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236160
2000
se você contar todos os chips em todos os computadores na Internet.
03:58
There's two million emails per second.
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238160
2000
Há 2 bilhões de e-mails por segundo.
04:00
So it's a very big number.
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240160
2000
Esse é um número bem grande.
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It's just a huge machine,
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242160
2000
É uma máquina imensa,
04:04
and it uses five percent of the global electricity on the planet.
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244160
4000
e usa 5% de toda a energia elétrica do planeta.
04:08
So here's the specifications,
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248160
1000
Bem, aqui vão as configurações,
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just as if you were to make up a spec sheet for it:
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249160
2000
apenas pra vocês fazerem uma listagem informal:
04:11
170 quadrillion transistors, 55 trillion links,
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251160
4000
170 quadrilhões de transitores, 55 trilhões de links,
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emails running at two megahertz itself,
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255160
2000
e-mails indo em 2 megahertz,
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31 kilohertz text messaging,
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257160
3000
31 kilohertz de mensagens de texto,
04:20
246 exabyte storage. That's a big disk.
80
260160
4000
246 hexabyte de armazenamento. Isso é um HD grande.
04:24
That's a lot of storage, memory. Nine exabyte RAM.
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264160
3000
É muito espaço, memória -- nove hexabytes de memória RAM.
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And the total traffic on this
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267160
4000
e o tráfego nessa máquina
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is running at seven terabytes per second.
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271160
3000
é de 7 terabytes por segundo.
04:34
Brewster was saying the Library of Congress is about twenty terabytes.
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274160
3000
Brewster disse que toda a biblioteca do congresso tem 20 terabytes.
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So every second, half of the Library of Congress
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277160
3000
Então, a cada segundo, metade da biblioteca do congresso
04:40
is swooshing around in this machine. It's a big machine.
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280160
4000
está indo por essa máquina. É uma máquina bem grande.
04:44
So I did something else. I figured out 100 billion clicks per day,
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284160
4000
Então eu fiz outra coisa. Eu vi que 100 bilhões de clicks por dia,
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55 trillion links is almost the same
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288160
3000
55 trilhões de links, é quase o mesmo
04:51
as the number of synapses in your brain.
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291160
2000
que o número de sinapses em seu cérebro.
04:53
A quadrillion transistors is almost the same
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293160
2000
Um quadrilhão de transistores é quase o mesmo que
04:55
as the number of neurons in your brain.
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295160
2000
o número de neorônios no seu cérebro.
04:57
So to a first approximation, we have these things --
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297160
3000
Então para uma primeira aproximação, nós temos essas coisas --
05:00
twenty petahertz synapse firings.
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300160
2000
20 petahertz de sinapses flamejando.
05:02
Of course, the memory is really huge.
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302160
2000
Claro que a memória é realmente muito grande.
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But to a first approximation, the size of this machine is the size --
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304160
6000
fazendo uma aproximação, o tamanho dessa máquina é --
05:10
and its complexity, kind of -- to your brain.
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310160
5000
e sua complexidade -- de um cérebro.
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Because in fact, that's how your brain works -- in kind of the same way that the Web works.
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315160
4000
Porque de fato, é como o cérebro humano funciona -- mais ou menos como a web funciona.
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However, your brain isn't doubling every two years.
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319160
4000
Porém seu cérebro não duplica de tamanho a cada dois anos.
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So if we say this machine right now that we've made
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323160
5000
Se nós dissermos que essa máquina que nós construímos
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is about one HB, one human brain,
100
328160
3000
é um CH, um cérebro humano.
05:31
if we look at the rate that this is increasing,
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331160
3000
se nós olharmos a taxa que isso cresce,
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30 years from now, there'll be six billion HBs.
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334160
5000
em trinta anos, a partir de agora, terá 6 bilhões de CHs.
05:39
So by the year 2040, the total processing of this machine
103
339160
4000
Então, em 2040, a capacidade de processamento dessa máquina
05:43
will exceed a total processing power of humanity,
104
343160
3000
excederá a capacidade de processamento da humanidade,
05:46
in raw bits and stuff. And this is, I think, where
105
346160
3000
em raw bits e etc. E esta é, eu acho, onde
05:49
Ray Kurzweil and others get this little chart saying that we're going to cross.
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349160
5000
Ray Kurzweil e outros pegaram essa pequena tabela que nós vamos cruzar.
05:54
So, what about that? Well, here's a couple of things.
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354160
6000
Então o que fazemos com isso? Bem, algumas coisas.
06:00
I have three kind of general things
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360160
3000
Eu tenho 3 tipos de coisas gerais
06:03
I would like to say, three consequences of this.
109
363160
4000
que eu queria dizer: três consequências disso.
06:07
First, that basically what this machine is doing is embodying.
110
367160
5000
Primeiro, basicamente a máquina está se materializando --
06:12
We're giving it a body. And that's what we're going to do
111
372160
2000
nós estamos dando um corpo a ela. E o que nós vamos fazer
06:14
in the next 5,000 days -- we're going to give this machine a body.
112
374160
3000
nos próximos 5000 dias -- nós vamos dar um corpo a essa máquina.
06:17
And the second thing is, we're going to restructure its architecture.
113
377160
3000
A segunda coisa é, nós vamos re-estruturar sua arquitetura.
06:20
And thirdly, we're going to become completely codependent upon it.
114
380160
4000
e terceiro, nós vamos nos tornar completamente co-dependentes dela.
06:24
So let me go through those three things.
115
384160
2000
Vamos falar mais dessas três coisas.
06:26
First of all, we have all these things in our hands.
116
386160
3000
Primeiramente, nós temos todas essas coisas em nossas mãos.
06:29
We think they're all separate devices,
117
389160
2000
Nós pensamos que eles são aparelhos individuais,
06:31
but in fact, every screen in the world
118
391160
3000
mas na realidade, todas as telas no mundo
06:34
is looking into the one machine.
119
394160
3000
está olhando para dentro de uma única máquina.
06:37
These are all basically portals into that one machine.
120
397160
3000
Estes são, basicamente, portais para essa máquina única.
06:40
The second thing is that -- some people call this the cloud,
121
400160
4000
A segunda coisa é que -- alguns chamam isso de a "nuvem",
06:44
and you're kind of touching the cloud with this.
122
404160
2000
e você meio que toca a "nuvem" com isto.
06:46
And so in some ways, all you really need is a cloudbook.
123
406160
4000
e de algum jeito, tudo que você precisa é de um netbook.
06:50
And the cloudbook doesn't have any storage.
124
410160
3000
e o netbook não tem nenhuma capacidade de armazenamento.
06:53
It's wireless. It's always connected.
125
413160
3000
Possui wireless. Está sempre conectado.
06:56
There's many things about it. It becomes very simple,
126
416160
2000
Existem muitas coisas sobre isso. E se torna muito simples,
06:58
and basically what you're doing is you're just touching the machine,
127
418160
2000
e basicamente o que você está fazendo é tocar a máquina.
07:00
you're touching the cloud and you're going to compute that way.
128
420160
3000
você esta tocando a "nuvem" e você usa o computador assim.
07:03
So the machine is computing.
129
423160
2000
Então a máquina é o computador.
07:05
And in some ways, it's sort of back
130
425160
1000
e de algum modo, isso de algum jeito volta
07:06
to the kind of old idea of centralized computing.
131
426160
3000
à velha ideia de processamento centralizado.
07:09
But everything, all the cameras, and the microphones,
132
429160
4000
Mas tudo, todas essas câmeras, e os microfones,
07:13
and the sensors in cars
133
433160
4000
e os sensores nos carros
07:17
and everything is connected to this machine.
134
437160
2000
e tudo que é conectado a esta máquina.
07:19
And everything will go through the Web.
135
439160
2000
e tudo será enviado pela web.
07:21
And we're seeing that already with, say, phones.
136
441160
2000
E nós já estamos vendo isso com, por exemplo, celulares.
07:23
Right now, phones don't go through the Web,
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443160
2000
Agora mesmo, celulares não usam a web,
07:25
but they are beginning to, and they will.
138
445160
3000
mas eles estão começando, e eles irão usar.
07:28
And if you imagine what, say, just as an example, what Google Labs has
139
448160
4000
E se você imaginar, apenas como exemplo, o que o Google Labs tem
07:32
in terms of experiments with Google Docs, Google Spreadsheets, blah, blah, blah --
140
452160
4000
em termos de experimentos com o Google Docs, Google spreadsheets, blá, blá, blá --
07:36
all these things are going to become Web based.
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456160
3000
todas essas coisas vão funcionar pela web.
07:39
They're going through the machine.
142
459160
2000
Elas irão processar na máquina.
07:41
And I am suggesting that every bit will be owned by the Web.
143
461160
5000
E eu estou dizendo que todos os bit serão processados na web.
07:46
Right now, it's not. If you do spreadsheets and things at work,
144
466160
3000
Agora mesmo, se você criar um documento de texto no trabalho,
07:49
a Word document, they aren't on the Web,
145
469160
3000
um documento do Word, ele não está na web,
07:52
but they are going to be. They're going to be part of this machine.
146
472160
2000
mas ele estará. Eles farão parte dessa máquina.
07:54
They're going to speak the Web language.
147
474160
2000
Eles irão falar a linguagem da web.
07:56
They're going to talk to the machine.
148
476160
2000
Eles irão conversar com a máquina.
07:58
The Web, in some sense, is kind of like a black hole
149
478160
3000
A web, de certo ponto de vista, é um tipo de buraco negro,
08:01
that's sucking up everything into it.
150
481160
3000
que sugará tudo pra si.
08:04
And so every thing will be part of the Web.
151
484160
4000
E então tudo fará parte da web.
08:08
So every item, every artifact that we make, will have embedded in it
152
488160
5000
Todo item, qualquer artefato que nos fazemos, terá embutido em si
08:13
some little sliver of Web-ness and connection,
153
493160
3000
um pedacinho da web e algum tipo de conexão
08:16
and it will be part of this machine,
154
496160
2000
e isso será parte da máquina,
08:18
so that our environment -- kind of in that ubiquitous computing sense --
155
498160
3000
logo nosso ambiente -- nesse tipo de "computação onipresente" --
08:21
our environment becomes the Web. Everything is connected.
156
501160
5000
nosso ambiente se tornará a web. Tudo está conectado.
08:26
Now, with RFIDs and other things -- whatever technology it is,
157
506160
3000
Agora, com RFID's e outras coisas -- qualquer tecnologia que seja,
08:29
it doesn't really matter. The point is that everything
158
509160
3000
realmente não importa, o ponto é que tudo
08:32
will have embedded in it some sensor connecting it to the machine,
159
512160
3000
que teremos será embutido nisso e de algum modo conectado com a máquina,
08:35
and so we have, basically, an Internet of things.
160
515160
3000
e logo nós temos, basicamente, uma "Internet de coisas".
08:38
So you begin to think of a shoe as a chip with heels,
161
518160
4000
Você começa a pensar num sapato com um chip nos calcanhares,
08:42
and a car as a chip with wheels,
162
522160
3000
e carros com chips nas rodas.
08:45
because basically most of the cost of manufacturing cars
163
525160
3000
Porque basicamente o maior custo de produção dos carros
08:48
is the embedded intelligence and electronics in it, and not the materials.
164
528160
6000
é a inteligência e os eletrônicos embutidos e não os materiais.
08:54
A lot of people think about the new economy
165
534160
2000
Muitas pessoas pensam sobre a nova economia
08:56
as something that was going to be a disembodied,
166
536160
2000
como algo que seria desmaterializada,
08:58
alternative, virtual existence,
167
538160
3000
existência virtual alternativa,
09:01
and that we would have the old economy of atoms.
168
541160
3000
e que nós teríamos a velha economia de átomos.
09:04
But in fact, what the new economy really is
169
544160
3000
Mas na verdade, o que a nova economia é
09:07
is the marriage of those two, where we embed the information,
170
547160
4000
é o casamento dessas duas, onde nós embutimos a informação,
09:11
and the digital nature of things into the material world.
171
551160
2000
e a natureza digital das coisas no mundo material.
09:13
That's what we're looking forward to. That is where we're going --
172
553160
4000
É por isso que nós estamos ansiosos. É para aonde vamos --
09:17
this union, this convergence of the atomic and the digital.
173
557160
7000
está união, está convergência do atômico e do digital.
09:24
And so one of the consequences of that, I believe,
174
564160
2000
E uma das consequência disso, acredito eu,
09:26
is that where we have this sort of spectrum of media right now --
175
566160
4000
é que os tipos de mídia que temos agora --
09:30
TV, film, video -- that basically becomes one media platform.
176
570160
3000
TV, filmes, vídeo -- se tornarão uma única plataforma.
09:33
And while there's many differences in some senses,
177
573160
2000
E enquanto houver muitas diferenças em alguns sentidos,
09:35
they will share more and more in common with each other.
178
575160
3000
eles compartilharão mais e mais coisas em comum entre eles.
09:38
So that the laws of media, such as the fact that copies have no value,
179
578160
5000
As leis da mídia, como: o fato que cópias não possuem nenhum valor
09:43
the value's in the uncopiable things,
180
583160
2000
O valor está nas coisas incopiáveis.
09:45
the immediacy, the authentication, the personalization.
181
585160
5000
A rapidez, a autenticação, a personalização --
09:50
The media wants to be liquid.
182
590160
3000
a mídia quer ser líquida;
09:53
The reason why things are free is so that you can manipulate them,
183
593160
3000
a razão pelas quais as coisas são livres é que você pode manipulá-las,
09:56
not so that they are "free" as in "beer," but "free" as in "freedom."
184
596160
4000
não que sejam livres como "gratuidade", mas livres como "liberdade".
10:00
And the network effects rule,
185
600160
2000
E os efeitos da rede ditarão as regras --
10:02
meaning that the more you have, the more you get.
186
602160
2000
significa que quanto mais você tem, mas você consegue.
10:04
The first fax machine -- the person who bought the first fax machine
187
604160
3000
O primeiro aparelho de Fax -- a pessoa que comprou o primeiro Fax
10:07
was an idiot, because there was nobody to fax to.
188
607160
5000
era um idiota, porque não havia ninguém para quem mandar um fax.
10:12
But here she became an evangelist, recruiting others
189
612160
4000
Mas ela se tornou uma pregadora, recrutando outros
10:16
to get the fax machines because it made their purchase more valuable.
190
616160
3000
a comprar um fax porque isso tornaria a sua compra mais valiosa.
10:19
Those are the effects that we're going to see.
191
619160
2000
Estes serão os efeitos que nós veremos.
10:21
Attention is the currency.
192
621160
2000
Atenção é a moeda.
10:23
So those laws are going to kind of spread throughout all media.
193
623160
5000
Portanto, essas leis irão se aplicar a todos os tipos de mídia.
10:28
And the other thing about this embodiment
194
628160
2000
e a outra coisa sobre essa materialização
10:30
is that there's kind of what I call the McLuhan reversal.
195
630160
3000
é o que há algo como o que podemos chamar de "reversão de McLuhan".
10:33
McLuhan was saying, "Machines are the extensions of the human senses."
196
633160
2000
McLuhan disse: "Máquinas são extensões dos sentidos humanos."
10:35
And I'm saying, "Humans are now going to be
197
635160
2000
e eu estou dizendo, "Humanos serão agora
10:37
the extended senses of the machine," in a certain sense.
198
637160
3000
a extensão dos sentidos das máquinas", de certa forma.
10:40
So we have a trillion eyes, and ears, and touches,
199
640160
4000
Nós temos trilhões de olhos, e orelhas, e dedos,
10:44
through all our digital photographs and cameras.
200
644160
3000
através de todas as nossas fotografias digitais e das câmeras.
10:47
And we see that in things like Flickr,
201
647160
5000
E nós vemos que em coisas como o Flickr,
10:52
or Photosynth, this program from Microsoft
202
652160
3000
ou Photosynth, esse programa da Microsoft
10:55
that will allow you to assemble a view of a touristy place
203
655160
4000
que permite que se cole a perspectiva de um ponto turístico
10:59
from the thousands of tourist snapshots of it.
204
659160
4000
de milhares de fotos batidas por turistas.
11:03
In a certain sense, the machine is seeing through the pixels of individual cameras.
205
663160
6000
Em certo sentido, a máquina está vendo por meio dos pixels de cada câmera.
11:09
Now, the second thing that I want to talk about was this idea of restructuring,
206
669160
4000
Agora, a segunda coisa que queria falar é sobre essa ideia de reestruturação --
11:13
that what the Web is doing is restructuring.
207
673160
2000
o que a web está fazendo é reestruturar.
11:15
And I have to warn you, that what we'll talk about is --
208
675160
2000
E eu tenho que alertar vocês, que o que nós iremos falar é --
11:17
I'm going to give my explanation of a term you're hearing, which is a "semantic Web."
209
677160
4000
Eu vou dar minha explicação do termo que vocês têm ouvido, a "web semântica".
11:21
So first of all, the first stage that we've seen
210
681160
3000
Primeiramente, o primeiro estágio do que vimos
11:24
of the Internet was that it was going to link computers.
211
684160
3000
da internet foi a ligação entre computadores.
11:27
And that's what we called the Net; that was the Internet of nets.
212
687160
3000
e isso era o que chamamos de Net -- esta era a internet de redes.
11:30
And we saw that, where you have all the computers of the world.
213
690160
3000
E nós vimos que é onde tem todos os computadores do mundo --
11:33
And if you remember, it was a kind of green screen with cursors,
214
693160
4000
e se você lembra, era tipo uma tela verde com cursores,
11:37
and there was really not much to do, and if you wanted to connect it,
215
697160
2000
onde não havia realmente muito que se fazer, e se você quisesse se conectar
11:39
you connected it from one computer to another computer.
216
699160
3000
você teria que conectar um computador a outro computador.
11:42
And what you had to do was -- if you wanted to participate in this,
217
702160
2000
E o que você tinha que fazer era, se quisesse participar nisso,
11:44
you had to share packets of information.
218
704160
4000
você tinha que compartilhar pacotes de informação.
11:48
So you were forwarding on. You didn't have control.
219
708160
2000
Você estava encaminhando. Você não tinha controle.
11:50
It wasn't like a telephone system where you had control of a line:
220
710160
2000
Não era como o sistema de telefone em que você tem o controle da linha --
11:52
you had to share packets.
221
712160
2000
você tem de compartilhar pacotes.
11:54
The second stage that we're in now is the idea of linking pages.
222
714160
5000
O segundo estágio que temos agora é a ideia de conectar páginas.
11:59
So in the old one, if I wanted to go on to an airline Web page,
223
719160
3000
Então na antiga, se você quisesse ir para a página de uma empresa aérea,
12:02
I went from my computer, to an FTP site, to another airline computer.
224
722160
4000
Eu iria do meu computador, ao site FTP, ao computador da empresa aérea.
12:06
Now we have pages -- the unit has been resolved into pages,
225
726160
5000
Agora nós temos páginas -- a unidade ficou resolvida em páginas,
12:11
so one page links to another page.
226
731160
2000
portanto, uma página conecta com outra página.
12:13
And if I want to go in to book a flight,
227
733160
3000
E se eu quero reservar um voo,
12:16
I go into the airline's flight page, the website of the airline,
228
736160
5000
eu vou para a página de voos, o site da companhia aérea,
12:21
and I'm linking to that page.
229
741160
2000
e eu estou conectado àquela página.
12:23
And what we're sharing were links, so you had to be kind of open with links.
230
743160
4000
E o que nós estamos compartilhando são links, portanto você tem que ser meio aberto para conexões.
12:27
You couldn't deny -- if someone wanted to link to you,
231
747160
2000
Você não pode negar -- se alguém quiser conectar a você,
12:29
you couldn't stop them. You had to participate in this idea
232
749160
4000
você não poderá pará-lo; você precisa participar dessa ideia
12:33
of opening up your pages to be linked by anybody.
233
753160
3000
de abrir suas páginas para ser linkada por qualquer um.
12:36
So that's what we were doing.
234
756160
2000
Então o que nós estamos fazendo agora.
12:38
We're now entering to the third stage, which is what I'm talking about,
235
758160
4000
Nós estamos entrando no terceiro estágio, o qual nós estamos falando,
12:42
and that is where we link the data.
236
762160
2000
e que é onde os dados estão conectados.
12:44
So, I don't know what the name of this thing is.
237
764160
2000
Eu não sei qual é o nome dessa coisa.
12:46
I'm calling it the one machine. But we're linking data.
238
766160
2000
Eu estou chamando de "máquina única". Mas estamos conectando dados.
12:48
So we're going from machine to machine,
239
768160
2000
Então nós vamos de máquina para máquina,
12:50
from page to page, and now data to data.
240
770160
2000
de página para página, e agora, de dado para dado.
12:52
So the difference is, is that rather than linking from page to page,
241
772160
4000
A diferença é, ao invés de conectar páginas,
12:56
we're actually going to link from one idea on a page
242
776160
4000
nós estamos na verdade conectando uma ideia de uma página
13:00
to another idea, rather than to the other page.
243
780160
2000
a outra ideia, ao invés de uma outra página.
13:02
So every idea is basically being supported --
244
782160
3000
Então toda ideia está, basicamente, apoiada --
13:05
or every item, or every noun -- is being supported by the entire Web.
245
785160
3000
ou cada item, ou cada substantivo -- está apoiada em toda a web.
13:08
It's being resolved at the level of items, or ideas, or words, if you want.
246
788160
6000
Está sendo resolvido no nível de itens, ou ideias, ou palavras, se você quiser.
13:14
So besides physically coming out again into this idea
247
794160
4000
Além de fisicamente indo na direção dessa ideia
13:18
that it's not just virtual, it's actually going out to things.
248
798160
4000
que não é apenas virtual, isto está realmente indo para as coisas.
13:22
So something will resolve down to the information
249
802160
3000
De alguma forma chegará na informação
13:25
about a particular person, so every person will have a unique ID.
250
805160
4000
sobre uma pessoa em particular, então cada um terá uma identidade única.
13:29
Every person, every item will have a something
251
809160
2000
Toda pessoa, todo objeto terá algo
13:31
that will be very specific, and will link
252
811160
2000
que será muito específico e conectará
13:33
to a specific representation of that idea or item.
253
813160
4000
a uma representação específica daquela ideia ou objeto.
13:37
So now, in this new one, when I link to it,
254
817160
3000
Portanto, agora nessa nova máquina, quando eu me conectar a ela,
13:40
I would link to my particular flight, my particular seat.
255
820160
6000
Eu conectaria ao meu voo, ao meu acento.
13:46
And so, giving an example of this thing,
256
826160
3000
e portanto --- dando um exemplo sobre essa coisa --
13:49
I live in Pacifica, rather than -- right now Pacifica
257
829160
2000
Eu moro em Pacifica, em vez disso -- agora mesmo "Pacifica"
13:51
is just sort of a name on the Web somewhere.
258
831160
3000
é apenas um tipo de nome em algum lugar da web.
13:54
The Web doesn't know that that is actually a town,
259
834160
2000
A web não sabe que isso é realmente uma cidade,
13:56
and that it's a specific town that I live in,
260
836160
2000
e que é uma cidade específica onde eu moro,
13:58
but that's what we're going to be talking about.
261
838160
3000
mas é sobre isto que nós vamos falar.
14:01
It's going to link directly to --
262
841160
2000
Isso será conectado diretamente --
14:03
it will know, the Web will be able to read itself
263
843160
3000
a web será capaz de ler
14:06
and know that that actually is a place,
264
846160
2000
e saber que aquilo é um lugar,
14:08
and that whenever it sees that word, "Pacifica,"
265
848160
2000
e que sempre que ela vir essa palavra, "Pacifica",
14:10
it knows that it actually has a place,
266
850160
1000
saberá que isso é realmente um lugar,
14:11
latitude, longitude, a certain population.
267
851160
3000
latitude, longitude, uma determinada população.
14:14
So here are some of the technical terms, all three-letter things,
268
854160
3000
Então aqui estão alguns termos técnicos, todos de três letras,
14:17
that you'll see a lot more of.
269
857160
2000
que você verá muito mais depois.
14:19
All these things are about enabling this idea of linking to the data.
270
859160
5000
Tudo isso é sobre possibilitar esta ideia de conexão com os dados.
14:24
So I'll give you one kind of an example.
271
864160
3000
Portanto vou dar a vocês um exemplo.
14:27
There's like a billion social sites on the Web.
272
867160
4000
Há bilhões de sites de redes sociais na web.
14:31
Each time you go into there, you have to tell it again who you are
273
871160
3000
Cada vez que você se cadastra em um, você tem que dizer de novo quem é você,
14:34
and all your friends are.
274
874160
1000
e quem são seus amigos.
14:35
Why should you be doing that? You should just do that once,
275
875160
2000
Por que você deveria fazer isso? Você deveria fazer isso uma vez,
14:37
and it should know who all your friends are.
276
877160
3000
e ele deveria saber quem são todos os seus amigos.
14:40
So that's what you want, is all your friends are identified,
277
880160
2000
Portanto o que você quer, é todos seus amigos identificados,
14:42
and you should just carry these relationships around.
278
882160
2000
e você deveria apenas carregar essas relações consigo.
14:44
All this data about you should just be conveyed,
279
884160
3000
Todas essas informações sobre você deveriam ser apenas transferidas,
14:47
and you should do it once and that's all that should happen.
280
887160
3000
e você deveria fazer isso apenas uma vez e tudo isso deveria acontecer.
14:50
And you should have all the networks
281
890160
2000
E você deveria ter todas as redes
14:52
of all the relationships between those pieces of data.
282
892160
2000
de todos os relacionamentos nessas informações.
14:54
That's what we're moving into -- where it sort of knows these things down to that level.
283
894160
5000
É para onde estamos caminhando -- onde esse tipo de conhecimento desce para esse nível.
14:59
A semantic Web, Web 3.0, giant global graph --
284
899160
3000
Uma web semântica, Web 3.0, gráfico global gigante --
15:02
we're kind of trying out what we want to call this thing.
285
902160
3000
nós estamos tentando achar um nome para essa coisa.
15:05
But what's it's doing is sharing data.
286
905160
2000
Mas o que isso faz é compartilhar informação.
15:07
So you have to be open to having your data shared, which is a much bigger step
287
907160
5000
Portanto temos de estar abertos para compartilhar informações, que é um passo muito maior
15:12
than just sharing your Web page, or your computer.
288
912160
2000
que simplesmente compartilhar seu site, ou seu computador.
15:14
And all these things that are going to be on this
289
914160
4000
E todas essas coisas que estão vindo
15:18
are not just pages, they are things.
290
918160
3000
não são apenas páginas, elas são coisas.
15:21
Everything we've described, every artifact or place,
291
921160
4000
Tudo que nós construimos, todo artefato ou lugar,
15:25
will be a specific representation,
292
925160
2000
será uma representação específica,
15:27
will have a specific character that can be linked to directly.
293
927160
5000
terá uma característica específica que pode ser conectada diretamente.
15:32
So we have this database of things.
294
932160
2000
Portanto teremos esse banco de dados de coisas.
15:34
And so there's actually a fourth thing that we have not get to,
295
934160
4000
E haverá realmente uma quarta coisa que nós não poderemos conceber,
15:38
that we won't see in the next 10 years, or 5,000 days,
296
938160
2000
que nós não veremos nos próximos dez anos, ou 5000 dias,
15:40
but I think that's where we're going to. And as the Internet of things --
297
940160
5000
mas eu acho que é para onde nós estamos indo. E como a Internet das coisas--
15:45
where I'm linking directly to the particular things of my seat on the plane --
298
945160
4000
onde eu estou me conectando diretamente às coisas particulares no meu acento no avião --
15:49
that that physical thing becomes part of the Web.
299
949160
3000
as coisas físicas farão parte da web.
15:52
And so we are in the middle of this thing
300
952160
2000
E nós estamos no meio dessas coisas
15:54
that's completely linked, down to every object
301
954160
3000
que estão completamente conectadas, a todo objeto
15:57
in the little sliver of a connection that it has.
302
957160
2000
por uma pequena lasca de conexão que ele tem.
15:59
So, the last thing I want to talk about is this idea
303
959160
2000
Então, a última coisa que eu quero falar sobre essa ideia
16:01
that we're going to be codependent.
304
961160
3000
é que nós seremos dependentes.
16:04
It's always going to be there, and the closer it is, the better.
305
964160
4000
Isto sempre estará aqui, e quanto mais perto estiver, melhor.
16:08
If you allow Google to, it will tell you your search history.
306
968160
3000
Se você permitir ao Google, ele contará todo seu histórico de pesquisa.
16:11
And I found out by looking at it
307
971160
2000
E eu descobri, ao olhar pra isso,
16:13
that I search most at 11 o'clock in the morning.
308
973160
2000
que eu pesquiso mais às 11 horas da manhã.
16:16
So I am open, and being transparent to that.
309
976160
3000
Portanto, eu estou aberto, e sou transparente com isso.
16:19
And I think total personalization in this new world will require total transparency.
310
979160
6000
E eu acho que a total personalização nesse novo mundo necessitará de total transparência.
16:25
That is going to be the price.
311
985160
2000
E este será o preço.
16:27
If you want to have total personalization,
312
987160
1000
Se você quiser personalização total,
16:28
you have to be totally transparent.
313
988160
2000
você terá de ser totalmente transparente.
16:30
Google. I can't remember my phone number, I'll just ask Google.
314
990160
3000
Google. Eu não consigo me lembrar do meu número de telefone, eu simplesmente pergunto pro Google.
16:33
We're so dependent on this that I have now gotten to the point
315
993160
2000
Nós somos tão dependentes disso que eu cheguei ao ponto de
16:35
where I don't even try to remember things --
316
995160
2000
que eu nem tento mais me lembrar das coisas --
16:37
I'll just Google it. It's easier to do that.
317
997160
2000
Eu simplesmente busco no Google. É mais fácil fazer isso.
16:39
And we kind of object at first, saying, "Oh, that's awful."
318
999160
3000
E nós dizemos à primeira vista: "Isso é terrível."
16:42
But if we think about the dependency that we have on this other technology,
319
1002160
3000
Mas se nós pensarmos sobre a dependência que nós temos em outras tecnologias,
16:45
called the alphabet, and writing,
320
1005160
2000
chamada "alfabeto" e escrita --
16:47
we're totally dependent on it, and it's transformed culture.
321
1007160
3000
nós somos totalmente dependentes disso, e isso transforma a cultura.
16:50
We cannot imagine ourselves without the alphabet and writing.
322
1010160
4000
Nós não podemos nos imaginar sem o alfabeto e a escrita.
16:54
And so in the same way, we're going to not imagine ourselves
323
1014160
3000
E também do mesmo jeito, nós não iremos nos imaginar
16:57
without this other machine being there.
324
1017160
2000
sem essa outra Máquina aqui.
16:59
And what is happening with this is
325
1019160
3000
E o que está acontecendo com isso é
17:02
some kind of AI, but it's not the AI in conscious AI,
326
1022160
2000
algum tipo de Inteligência Artificial, mas não a IA consciente,
17:04
as being an expert, Larry Page told me
327
1024160
3000
como -- sendo um especialista, Larry Page me contou
17:07
that that's what they're trying to do,
328
1027160
1000
que isso é o que eles estão tentando fazer,
17:08
and that's what they're trying to do.
329
1028160
2000
e isso é o que eles estão tentando fazer.
17:10
But when six billion humans are Googling,
330
1030160
3000
Mas quando seis bilhões de pessoas estão "googleando"
17:13
who's searching who? It goes both ways.
331
1033160
2000
quem procura quem? Isso será uma via de mão dupla.
17:15
So we are the Web, that's what this thing is.
332
1035160
4000
Portanto nós somos a web, isso é o que essa coisa é.
17:19
We are going to be the machine.
333
1039160
2000
Nós seremos a Máquina.
17:21
So the next 5,000 days, it's not going to be the Web and only better.
334
1041160
5000
Então os próximos 5000 dias -- isso não será como a web, só que melhor.
17:26
Just like it wasn't TV and only better.
335
1046160
2000
Como isso não é a TV, só que melhor.
17:28
The next 5,000 days, it's not just going to be the Web
336
1048160
3000
Os próximos 5000 dias -- isso não será apenas a web,
17:31
but only better -- it's going to be something different.
337
1051160
2000
mas um pouco melhor; isso será algo diferente.
17:33
And I think it's going to be smarter.
338
1053160
4000
E eu acho que isso será mais esperto.
17:37
It'll have an intelligence in there, that's not, again, conscious.
339
1057160
4000
E será inteligente, e digo novamente, não terá consciência.
17:41
But it'll anticipate what we're doing, in a good sense.
340
1061160
4000
Mas isso antecipará o que nós estamos fazendo, em um bom sentido.
17:45
Secondly, it's become much more personalized.
341
1065160
3000
Segundo, isso será muito mais personalizado.
17:48
It will know us, and that's good.
342
1068160
2000
Isso irá nos conhecer, o que é bom.
17:50
And again, the price of that will be transparency.
343
1070160
4000
Outra vez, o preço disso será transparente.
17:54
And thirdly, it's going to become more ubiquitous
344
1074160
2000
E terceiro, isso se tornará mais ubíquo
17:56
in terms of filling your entire environment, and we will be in the middle of it.
345
1076160
5000
em termos de preencher todo o ambiente, e nós estaremos no meio disso.
18:01
And all these devices will be portals into that.
346
1081160
3000
E todos esses aparelhos serão portais para isso.
18:04
So the single idea that I wanted to leave with you
347
1084160
3000
Portanto a simples ideia que eu quero deixar para vocês
18:07
is that we have to begin to think about this as not just "the Web, only better,"
348
1087160
6000
é que nós temos que começar a pensar que isso não será "a web, só que melhor",
18:13
but a new kind of stage in this development.
349
1093160
3000
mas um novo estágio nesse desenvolvimento.
18:16
It looks more global. If you take this whole thing,
350
1096160
3000
Isso será mais global -- se você pegar a coisa por inteiro,
18:19
it is a very big machine, very reliable machine,
351
1099160
3000
isso será uma grande máquina, uma máquina muito confiável,
18:22
more reliable than its parts.
352
1102160
2000
mais confiável que suas partes.
18:24
But we can also think about it as kind of a large organism.
353
1104160
3000
Mas nós podemos pensar também nisso como um grande organismo.
18:27
So we might respond to it more as if this was a whole system,
354
1107160
5000
Nós provavelmente respondemos a isso como se fosse um sistema completo,
18:32
more as if this wasn't a large organism
355
1112160
2000
mais como se isso não fosse um grande organismo
18:34
that we are going to be interacting with. It's a "One."
356
1114160
4000
que nós iremos interagir. Isso é a "Um".
18:38
And I don't know what else to call it, than the One.
357
1118160
3000
E eu não sei que outro jeito chamar isso que não "Um".
18:41
We'll have a better word for it.
358
1121160
1000
Nós teremos uma resposta melhor pra isso.
18:42
But there's a unity of some sort that's starting to emerge.
359
1122160
3000
Mas há uma unidade de tipos de coisas que estão começando a surgir.
18:45
And again, I don't want to talk about consciousness,
360
1125160
3000
E mais uma vez, eu não quero falar sobre consciência,
18:48
I want to talk about it just as if it was a little bacteria,
361
1128160
2000
eu quero falar sobre isso como se fosse uma pequena bacteria,
18:50
or a volvox, which is what that organism is.
362
1130160
3000
ou uma alga, que é o que esse organismo é.
18:53
So, to do, action, take-away. So, here's what I would say:
363
1133160
6000
Então, sendo objetivo. Aqui está o que eu gostaria de dizer:
18:59
there's only one machine, and the Web is its OS.
364
1139160
4000
Há apenas uma máquina, e a web será o sistema operacional.
19:03
All screens look into the One. No bits will live outside the Web.
365
1143160
4000
Todas as telas olharão para dentro desse "Um". Nenhum bit viverá forá da web.
19:07
To share is to gain. Let the One read it.
366
1147160
4000
Compartilhar para ganhar. Deixe o "Um" saber isso.
19:11
It's going to be machine-readable.
367
1151160
1000
Isso será um leitor óptico;
19:12
You want to make something that the machine can read.
368
1152160
3000
você quer fazer algo que a máquina possa ler.
19:15
And the One is us. We are in the One.
369
1155160
5000
E o "Um" somos nós -- nós estamos no "Um".
19:20
I appreciate your time.
370
1160160
2000
Eu agradeço sua atenção.
19:22
(Applause)
371
1162160
3000
(Aplausos)
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