The accelerating power of technology | Ray Kurzweil

309,710 views ・ 2007-01-12

TED


Vă rugăm să faceți dublu clic pe subtitrările în limba engleză de mai jos pentru a reda videoclipul.

Traducător: Juncu Andrei Corector: Dragos Mitrica
00:25
Well, it's great to be here.
0
25000
1000
Mă bucur că sunt aici.
00:26
We've heard a lot about the promise of technology, and the peril.
1
26000
5000
Auzim multe despre promisiunile tehnologiei şi despre pericolele ce pot apărea
00:31
I've been quite interested in both.
2
31000
2000
Am fost destul de intesesat de ambele aspecte.
00:33
If we could convert 0.03 percent
3
33000
4000
Dacă am putea converti 0,03 la sută
00:37
of the sunlight that falls on the earth into energy,
4
37000
2000
din lumina soarelui care ajunge pe Pământ în energie,
00:39
we could meet all of our projected needs for 2030.
5
39000
5000
am putea satisface toate cererile prezise pentru 2030.
00:44
We can't do that today because solar panels are heavy,
6
44000
3000
Nu putem face astăzi aşa ceva pentru că panourile solare sunt grele,
00:47
expensive and very inefficient.
7
47000
2000
scumpe şi foarte ineficiente.
00:49
There are nano-engineered designs,
8
49000
3000
Există design-uri ce folosesc nano-inginerie,
00:52
which at least have been analyzed theoretically,
9
52000
2000
care cel puţin au fost analizate teoretic,
00:54
that show the potential to be very lightweight,
10
54000
2000
care au calitatea de a fi foarte uşoare,
00:56
very inexpensive, very efficient,
11
56000
2000
foarte ieftine, foarte eficiente,
00:58
and we'd be able to actually provide all of our energy needs in this renewable way.
12
58000
4000
şi chiar am reuşi să satisfacem toată cererea de energie în acest mod regenerabil.
01:02
Nano-engineered fuel cells
13
62000
2000
Pile de combustie folosind nano-inginerie
01:04
could provide the energy where it's needed.
14
64000
3000
ar putea furniza energia acolo unde este nevoie.
01:07
That's a key trend, which is decentralization,
15
67000
2000
Asta este o directie cheie, descentralizarea,
01:09
moving from centralized nuclear power plants and
16
69000
3000
trecerea de la centrale nucleare mari şi
01:12
liquid natural gas tankers
17
72000
2000
de la nave petroliere de gaze naturale lichefiate
01:14
to decentralized resources that are environmentally more friendly,
18
74000
4000
la resurse descentralizate care sunt mai puţin periculoase pentru mediu,
01:18
a lot more efficient
19
78000
3000
mult mai eficiente
01:21
and capable and safe from disruption.
20
81000
4000
şi fiabile şi sigure împotriva accidentelor.
01:25
Bono spoke very eloquently,
21
85000
2000
Bono a vorbit foarte elocvent,
01:27
that we have the tools, for the first time,
22
87000
4000
că, pentru prima dată, avem uneltele necesare,
01:31
to address age-old problems of disease and poverty.
23
91000
4000
să rezolvăm problemele eterne ale bolilor şi sărăciei.
01:35
Most regions of the world are moving in that direction.
24
95000
4000
Majoritatea regiunilor lumii evoluează în acea direcţie.
01:39
In 1990, in East Asia and the Pacific region,
25
99000
4000
În 1990, în Asia de Est şi în regiunea Pacificului,
01:43
there were 500 million people living in poverty --
26
103000
2000
existau 500 de milioane de oameni trăind în sărăcie --
01:45
that number now is under 200 million.
27
105000
3000
acel număr este acum sub 200 de milioane.
01:48
The World Bank projects by 2011, it will be under 20 million,
28
108000
3000
Banca Mondială prezice că până în 2011, va fi sub 20 de milioane,
01:51
which is a reduction of 95 percent.
29
111000
3000
ceea ce reprezintă o reducere de 95 la sută.
01:54
I did enjoy Bono's comment
30
114000
3000
Mi-a plăcut comentariul lui Bono.
01:57
linking Haight-Ashbury to Silicon Valley.
31
117000
4000
care lega Haight-Ashbury de Silicon Valley.
02:01
Being from the Massachusetts high-tech community myself,
32
121000
3000
Făcând parte şi eu din comunitatea high-tech din Massachusetts
02:04
I'd point out that we were hippies also in the 1960s,
33
124000
4000
aş sublinia că şi noi eram hipioţi în 1960,
02:09
although we hung around Harvard Square.
34
129000
3000
Deşi ne plimbam prin jurul Pieţii Harvard.
02:12
But we do have the potential to overcome disease and poverty,
35
132000
5000
Dar chiar avem potenţialul de a depăşi problema bolilor şi a sărăciei,
02:17
and I'm going to talk about those issues, if we have the will.
36
137000
3000
şi vă voi vorbi despre aceste probleme, dacă avem voinţă.
02:20
Kevin Kelly talked about the acceleration of technology.
37
140000
3000
Kevin Kelly a vorbit despre accelerarea tehnologiei.
02:23
That's been a strong interest of mine,
38
143000
3000
Am fost foarte interesat de acest domeniu,
02:26
and a theme that I've developed for some 30 years.
39
146000
3000
şi un subiect pe care l-am dezvoltat de 30 de ani.
02:29
I realized that my technologies had to make sense when I finished a project.
40
149000
5000
Mi-am dat seama că tehnologiile mele trebuiau să aibă sens atunci când terminam proiectul.
02:34
That invariably, the world was a different place
41
154000
3000
Invariabil, lumea era un loc diferit
02:37
when I would introduce a technology.
42
157000
2000
când introduceam o tehnologie nouă.
02:39
And, I noticed that most inventions fail,
43
159000
2000
Şi am remarcat că cele mai multe invenţii dau greş,
02:41
not because the R&D department can't get it to work --
44
161000
3000
nu pentru că departamentul de Cercetare şi Dezvoltare nu-şi făcuse treaba --
02:44
if you look at most business plans, they will actually succeed
45
164000
3000
dacă vă uitaţi peste cele mai multe planuri de afaceri, acestea ar reuşi de fapt
02:47
if given the opportunity to build what they say they're going to build --
46
167000
4000
dacă li s-ar da oportunitatea de a construi ceea ce spun că ar vrea să construiască,
02:51
and 90 percent of those projects or more will fail, because the timing is wrong --
47
171000
3000
şi 90 % din acele proiecte sau mai mult vor eşua, pentru că sincronizarea e greşită --
02:54
not all the enabling factors will be in place when they're needed.
48
174000
3000
nu vor fi disponibili toţi factorii esenţiali lor atunci când va fi nevoie de ei.
02:57
So I began to be an ardent student of technology trends,
49
177000
4000
Aşa că am început să fiu un student pasionat al tendinţelor tehnologice,
03:01
and track where technology would be at different points in time,
50
181000
3000
şi să urmăresc unde va fi tehnologia la un moment dat în timp,
03:04
and began to build the mathematical models of that.
51
184000
3000
şi am început să construiesc modele matematice pentru aşa ceva.
03:07
It's kind of taken on a life of its own.
52
187000
2000
Aproape a început să evolueze de la sine,
03:09
I've got a group of 10 people that work with me to gather data
53
189000
3000
am un grup de 10 oameni care lucrează cu mine în adunarea datelor
03:12
on key measures of technology in many different areas, and we build models.
54
192000
5000
privind indicatori cheie ai tehnologiei din multe arii diferite, şi construim modele.
03:17
And you'll hear people say, well, we can't predict the future.
55
197000
3000
Şi veţi auzi oameni zicând, păi, nu putem prezice viitorul.
03:20
And if you ask me,
56
200000
2000
Şi dacă mă întrebaţi pe mine,
03:22
will the price of Google be higher or lower than it is today three years from now,
57
202000
3000
va fi preţul lui Google mai mare sau mai mic decât este astăzi -- peste trei ani --
03:25
that's very hard to say.
58
205000
2000
asta e foarte greu de zis.
03:27
Will WiMax CDMA G3
59
207000
3000
Va fi WiMax CDMA G3
03:30
be the wireless standard three years from now? That's hard to say.
60
210000
2000
standartul wireless în trei ani de acum? E greu de spus.
03:32
But if you ask me, what will it cost
61
212000
2000
Dar dacă mă întrebaţi: cât va costa
03:34
for one MIPS of computing in 2010,
62
214000
3000
un MIPS(milion de instructiuni pe secundă) de procesare in 2010,
03:37
or the cost to sequence a base pair of DNA in 2012,
63
217000
3000
sau costul secvenţionării unei baze de ADN in 2012,
03:40
or the cost of sending a megabyte of data wirelessly in 2014,
64
220000
4000
sau costul trimiterii unui megabyte de date prin wireless în 2014,
03:44
it turns out that those are very predictable.
65
224000
3000
se dovedeşte că aceste lucruri sunt foarte predictibile.
03:47
There are remarkably smooth exponential curves
66
227000
2000
Sunt curbe exponenţiale remarcabil de bine conturate
03:49
that govern price performance, capacity, bandwidth.
67
229000
3000
care guvernează performanţa şi preţul, capacitatea, viteza de transfer.
03:52
And I'm going to show you a small sample of this,
68
232000
2000
Şi vă voi arăta un scurt exemplu,
03:54
but there's really a theoretical reason
69
234000
2000
pentru că, practic există un motiv teoretic
03:56
why technology develops in an exponential fashion.
70
236000
5000
datorită căruia tehnologia se dezvoltă exponenţial.
04:01
And a lot of people, when they think about the future, think about it linearly.
71
241000
2000
Şi, o mulţime de oameni, când se gândesc la viitor, îl privesc într-un mod liniar.
04:03
They think they're going to continue
72
243000
2000
Ei consideră că vor continua
04:05
to develop a problem
73
245000
2000
să se confrunte cu probleme
04:07
or address a problem using today's tools,
74
247000
3000
sau să abordeze o anumită problemă folosind instrumentele de azi,
04:10
at today's pace of progress,
75
250000
2000
la ritmul de astăzi al progresului,
04:12
and fail to take into consideration this exponential growth.
76
252000
4000
şi nu reuşesc să ia în considerare această creştere exponenţială
04:16
The Genome Project was a controversial project in 1990.
77
256000
3000
Proiectul genomului era un proiect controversat în 1990.
04:19
We had our best Ph.D. students,
78
259000
2000
Aveam cei mai buni studenţi la doctorat,
04:21
our most advanced equipment around the world,
79
261000
2000
cel mai avansat echipament din lume,
04:23
we got 1/10,000th of the project done,
80
263000
2000
şi aveam 1/10.000 din proiect realizat,
04:25
so how're we going to get this done in 15 years?
81
265000
2000
deci cum vom ajunge sa terminam in 15 ani?
04:27
And 10 years into the project,
82
267000
3000
Şi după 10 ani de proiect,
04:31
the skeptics were still going strong -- says, "You're two-thirds through this project,
83
271000
2000
scepticii încă îşi susţineau cauza -- spunând, "Sunteţi la două treimi din acest proiect,
04:33
and you've managed to only sequence
84
273000
2000
şi aţi secvenţionat numai
04:35
a very tiny percentage of the whole genome."
85
275000
3000
un mic procent din întregul genom."
04:38
But it's the nature of exponential growth
86
278000
2000
Dar asta este natura creşterii exponenţiale:
04:40
that once it reaches the knee of the curve, it explodes.
87
280000
2000
după ce trece de zona critică a curbei, explodează.
04:42
Most of the project was done in the last
88
282000
2000
Cea mai mare parte a proiectului a fost făcută in ultimii
04:44
few years of the project.
89
284000
2000
câţiva ani ai proiectului.
04:46
It took us 15 years to sequence HIV --
90
286000
2000
Ne-a luat 15 ani să secventionam HIV-ul --
04:48
we sequenced SARS in 31 days.
91
288000
2000
am secventionat SARS in 31 de zile.
04:50
So we are gaining the potential to overcome these problems.
92
290000
4000
Deci, câştigăm capacitatea de a depăşi aceste probleme.
04:54
I'm going to show you just a few examples
93
294000
2000
Vă voi arăta doar câteva exemple
04:56
of how pervasive this phenomena is.
94
296000
3000
Referitor la cât de universal este acest fenomen.
04:59
The actual paradigm-shift rate, the rate of adopting new ideas,
95
299000
4000
Rata reală de schimbare a paradigmei, rata adoptării ideilor noi,
05:03
is doubling every decade, according to our models.
96
303000
3000
se dublează în fiecare deceniu, conform modelelor noastre.
05:06
These are all logarithmic graphs,
97
306000
3000
Acestea sunt toate grafice logaritmice,
05:09
so as you go up the levels it represents, generally multiplying by factor of 10 or 100.
98
309000
3000
în aşa fel încât, pe măsură ce urci de la un nivel la altul, înmulţeşti cu 10 sau 100.
05:12
It took us half a century to adopt the telephone,
99
312000
3000
Ne-a luat jumătate de secol să adoptăm telefonul,
05:15
the first virtual-reality technology.
100
315000
3000
prima tehnologie de realitate virtuală.
05:18
Cell phones were adopted in about eight years.
101
318000
2000
Telefoanele mobile au fost adoptate în aproape 8 ani.
05:20
If you put different communication technologies
102
320000
3000
Dacă pui diferite tehnologii de comunicare
05:23
on this logarithmic graph,
103
323000
2000
pe acest grafic logaritmic,
05:25
television, radio, telephone
104
325000
2000
televiziunea, radioul, telefonul
05:27
were adopted in decades.
105
327000
2000
au fost adoptate in decenii.
05:29
Recent technologies -- like the PC, the web, cell phones --
106
329000
3000
Tehnologiile recente -- precum PC-ul, intenetul, telefoanele mobile --
05:32
were under a decade.
107
332000
2000
în mai puţin de un deceniu.
05:34
Now this is an interesting chart,
108
334000
2000
Aceasta este o diagramă interesantă,
05:36
and this really gets at the fundamental reason why
109
336000
2000
si aceasta dezvăluie într-adevar motivul fundamental pentru care
05:38
an evolutionary process -- and both biology and technology are evolutionary processes --
110
338000
4000
un proces evoluţionist -- şi atât biologia cât şi tehnologia sunt procese evoluţioniste --
05:42
accelerate.
111
342000
2000
accelerează.
05:44
They work through interaction -- they create a capability,
112
344000
3000
Ele lucrează prin interecţiune -- crează o aptitudine
05:47
and then it uses that capability to bring on the next stage.
113
347000
3000
şi apoi folosesc acea aptitudine pentru a crea nivelul următor.
05:50
So the first step in biological evolution,
114
350000
3000
Deci, primul pas in evoluţia biologică,
05:53
the evolution of DNA -- actually it was RNA came first --
115
353000
2000
evoluţia ADN-ului -- de fapt ARN-ul a venit primul --
05:55
took billions of years,
116
355000
2000
a luat miliarde de ani,
05:57
but then evolution used that information-processing backbone
117
357000
3000
dar apoi evoluţia a folosit acest stalp de procesare a informaţiei
06:00
to bring on the next stage.
118
360000
2000
pentru a aduce nivelul următor.
06:02
So the Cambrian Explosion, when all the body plans of the animals were evolved,
119
362000
3000
Deci Explozia Cambiană, când toate planurile corpurilor animalelor au evoluat,
06:05
took only 10 million years. It was 200 times faster.
120
365000
4000
a durat numai 10 milioane de ani. A fost de 200 ori mai rapid.
06:09
And then evolution used those body plans
121
369000
2000
Şi apoi evoluţia a folosit acele planuri de corpuri
06:11
to evolve higher cognitive functions,
122
371000
2000
pentru a evolua funcţii cognitive superioare,
06:13
and biological evolution kept accelerating.
123
373000
2000
si evoluţia biologică a continuat să accelereze.
06:15
It's an inherent nature of an evolutionary process.
124
375000
3000
Asta este însăşi natura unui proces evoluţionist.
06:18
So Homo sapiens, the first technology-creating species,
125
378000
3000
Deci Homo sapiens, prima specie creatoare de tehnologie,
06:21
the species that combined a cognitive function
126
381000
2000
specia care combina o functie cognitivă
06:23
with an opposable appendage --
127
383000
2000
cu un apendice opozabil --
06:25
and by the way, chimpanzees don't really have a very good opposable thumb --
128
385000
4000
si apropo, cimpanzeii nu prea au un deget opozabil foarte bun --
06:29
so we could actually manipulate our environment with a power grip
129
389000
2000
aşa că de fapt putem manipula mediul nostru cu puterea unei strânsori
06:31
and fine motor coordination,
130
391000
2000
şi o excelentă coordonare motorie,
06:33
and use our mental models to actually change the world
131
393000
2000
şi prin folosirea modelelor noastre mentale pentru a schimba lumea
06:35
and bring on technology.
132
395000
2000
şi pentru a crea tehnologie.
06:37
But anyway, the evolution of our species took hundreds of thousands of years,
133
397000
3000
Dar oricum, evoluţia speciei noastre a luat sute de mii de ani,
06:40
and then working through interaction,
134
400000
2000
ai apoi lucrând prin interacţiune,
06:42
evolution used, essentially,
135
402000
2000
evoluţia a folosit, in primul rând,
06:44
the technology-creating species to bring on the next stage,
136
404000
3000
tehnologia creatoare de specii pentru a crea nivelul următor,
06:47
which were the first steps in technological evolution.
137
407000
3000
care erau primii paşi în evoluţia tehnologică.
06:50
And the first step took tens of thousands of years --
138
410000
3000
Şi primul pas a luat zeci de mii de ani --
06:53
stone tools, fire, the wheel -- kept accelerating.
139
413000
3000
unelete de piatră, foc, roata -- au continuat accelerarea.
06:56
We always used then the latest generation of technology
140
416000
2000
Întodeauna am folosit apoi tehnologie de ultima generaţie
06:58
to create the next generation.
141
418000
2000
pentru a crea generaţia următoare.
07:00
Printing press took a century to be adopted;
142
420000
2000
Presa tiparită a durat un secol până când să fie adoptată,
07:02
the first computers were designed pen-on-paper -- now we use computers.
143
422000
4000
primele calcule erau făcute cu pixul pe hârtie-- acum folosim computere
07:06
And we've had a continual acceleration of this process.
144
426000
3000
Şi am avut o accelerare continuă a acestui proces.
07:09
Now by the way, if you look at this on a linear graph, it looks like everything has just happened,
145
429000
3000
Acum apropo, dacă vă uitaţi la acest lucru pe un grafic liniar, pare că totul tocmai s-a întâmplat,
07:12
but some observer says, "Well, Kurzweil just put points on this graph
146
432000
6000
dar unii observatori afirmă, "Ei bine, Kurzweil a pus doar puncte pe acest grafic
07:18
that fall on that straight line."
147
438000
2000
care curg pe acea linie dreaptă."
07:20
So, I took 15 different lists from key thinkers,
148
440000
3000
Deci, am luat 15 liste diferite de la gânditori cheie,
07:23
like the Encyclopedia Britannica, the Museum of Natural History, Carl Sagan's Cosmic Calendar
149
443000
4000
precum Enciclopedia Britanica, Muzeul de Istorie Naturala, Calendarul Cosmic al lui Carl Sagan
07:27
on the same -- and these people were not trying to make my point;
150
447000
3000
privind aceleaşi aspecte -- și acei oameni nu încercau să demonstreze punctul meu de vedere,
07:30
these were just lists in reference works,
151
450000
2000
acelea erau doar liste în lucrări de referinţă.
07:32
and I think that's what they thought the key events were
152
452000
3000
Şi cred că de aceea credeau că evenimentele cheie erau
07:35
in biological evolution and technological evolution.
153
455000
3000
în evolutia biologică şi în evoluţia tehnologică.
07:38
And again, it forms the same straight line. You have a little bit of thickening in the line
154
458000
3000
Şi iar, formează aceeaşi linie dreaptă. Ai un pic de îngrosare în linie
07:41
because people do have disagreements, what the key points are,
155
461000
3000
pentru că oamenii au dezacorduri, care sunt punctele cheie,
07:44
there's differences of opinion when agriculture started,
156
464000
2000
există diferenţe de opinie atunci când agricultura a început,
07:46
or how long the Cambrian Explosion took.
157
466000
3000
sau când -- cât timp a durat Explozia Cambriană.
07:49
But you see a very clear trend.
158
469000
2000
Dar vezi o tendinţă foarte clară.
07:51
There's a basic, profound acceleration of this evolutionary process.
159
471000
5000
Există o acceleratie fundamentală, profundă a acestui proces evoluţionist.
07:56
Information technologies double their capacity, price performance, bandwidth,
160
476000
5000
Tehnologiile informaţionale îşi dublează capacitatea, performanţa pretului, mărimea de bandă,
08:01
every year.
161
481000
2000
în fiecare an.
08:03
And that's a very profound explosion of exponential growth.
162
483000
4000
Şi asta este o explozie foarte profundă a creşterii exponenţiale.
08:07
A personal experience, when I was at MIT --
163
487000
2000
O experienţă personală, când am fost la MIT --
08:09
computer taking up about the size of this room,
164
489000
2000
calculatorul ocupând aproximativ mărimea acestei camere,
08:11
less powerful than the computer in your cell phone.
165
491000
5000
mai puţin puternic decât computerul din telefonul mobil.
08:16
But Moore's Law, which is very often identified with this exponential growth,
166
496000
4000
Dar Legea lui Moore, care este foarte des identificată cu creşterea exponentială,
08:20
is just one example of many, because it's basically
167
500000
2000
este doar un exemplu din multe, pentru că este în esenţă
08:22
a property of the evolutionary process of technology.
168
502000
5000
o proprietate a procesului evoluţionist al tehnologiei.
08:27
I put 49 famous computers on this logarithmic graph --
169
507000
3000
Dacă noi -- Am pus 49 de computere faimoase pe acest grafic logaritmic --
08:30
by the way, a straight line on a logarithmic graph is exponential growth --
170
510000
4000
apropo, o linie dreaptă pe un grafic logaritmic, este o creştere exponentială --
08:34
that's another exponential.
171
514000
2000
este o altă exponentială.
08:36
It took us three years to double our price performance of computing in 1900,
172
516000
3000
Ne-a luat trei ani să dublăm performanţa preţului de calcul în 1900,
08:39
two years in the middle; we're now doubling it every one year.
173
519000
3000
doi ani la mijloc, acum o dublăm în fiecare an.
08:43
And that's exponential growth through five different paradigms.
174
523000
3000
Aceasta este creştere exponentială prin 5 paradigme diferite.
08:46
Moore's Law was just the last part of that,
175
526000
2000
Legea lui Moore a fost numai ultima parte din aceasta,
08:48
where we were shrinking transistors on an integrated circuit,
176
528000
3000
pe un circuit integrat, cănd micşoram tranzistorii,
08:51
but we had electro-mechanical calculators,
177
531000
3000
dar aveam calculatoare electro-mecanice,
08:54
relay-based computers that cracked the German Enigma Code,
178
534000
2000
computere bazate pe relee care au spart Codul Enigma German,
08:56
vacuum tubes in the 1950s predicted the election of Eisenhower,
179
536000
4000
tuburile vidate in 1950 au prezis alegerea lui Eisenhower,
09:00
discreet transistors used in the first space flights
180
540000
3000
tranzistoare discrete folosite in primele zboruri in spatiu
09:03
and then Moore's Law.
181
543000
2000
si Legea lui Moore.
09:05
Every time one paradigm ran out of steam,
182
545000
2000
De fiecare data cand o paradigma epuizeza aburul,
09:07
another paradigm came out of left field to continue the exponential growth.
183
547000
3000
alta paradigma iese din un domeniu radical pentru a continua cresterea exponentiala.
09:10
They were shrinking vacuum tubes, making them smaller and smaller.
184
550000
3000
Micsorau tuburi cu vid, facandu-le din ce in ce mai mici.
09:13
That hit a wall. They couldn't shrink them and keep the vacuum.
185
553000
3000
Aceasta s-a lovit de un perete. Nu le mai puteau micşora astfel încât să menţină vidul.
09:16
Whole different paradigm -- transistors came out of the woodwork.
186
556000
2000
Intreaga diferita paradigma -- tranzistorii au iesit au iesit din dulap.
09:18
In fact, when we see the end of the line for a particular paradigm,
187
558000
3000
De fapt, ce vedem ca sfarsitul liniei pentru o paradigma particulara,
09:21
it creates research pressure to create the next paradigm.
188
561000
4000
creaza presiune de cercetare pentru a crea urmatoarea paradigma.
09:25
And because we've been predicting the end of Moore's Law
189
565000
3000
Si pentru ca am prezis sfarsitul Legii lui Moore
09:28
for quite a long time -- the first prediction said 2002, until now it says 2022.
190
568000
3000
de un timp destul de indelungat -- prima predictie spunea 2002, pana ce acum, se spune 2022.
09:31
But by the teen years,
191
571000
3000
Dar in 10 ani,
09:34
the features of transistors will be a few atoms in width,
192
574000
3000
proprietatile de constructie ale tranzistorilor vor fi de cativa atomi in latime,
09:37
and we won't be able to shrink them any more.
193
577000
2000
si nu vom mai fi capabili sa-i micsoram mai mult.
09:39
That'll be the end of Moore's Law, but it won't be the end of
194
579000
3000
Aceasta va fi sfarsitul Legii lui Moore, dar nu va fi sfarsitul
09:42
the exponential growth of computing, because chips are flat.
195
582000
2000
cresterii exponentiale a computerelor, pentru ca cipurile sunt plate.
09:44
We live in a three-dimensional world; we might as well use the third dimension.
196
584000
3000
Traim intr-o lume tridimensionala, am putea foarte bine sa folosim a treia dimensiune.
09:47
We will go into the third dimension
197
587000
2000
Vom merge in a treia dimensiune.
09:49
and there's been tremendous progress, just in the last few years,
198
589000
3000
a fost un progres grozav, numai in ultimii cativa ani,
09:52
of getting three-dimensional, self-organizing molecular circuits to work.
199
592000
4000
de a obtine tridimensionale, auto-organizante circuite moleculare sa lucreze.
09:56
We'll have those ready well before Moore's Law runs out of steam.
200
596000
7000
Le vom avea pe acestea gata cu mult inainte ca Legea lui Moore sa ramana fara abur.
10:03
Supercomputers -- same thing.
201
603000
2000
Supercomputere -- acelasi lucru.
10:06
Processor performance on Intel chips,
202
606000
3000
Performanta procesoarelor pe cipurile Intel,
10:09
the average price of a transistor --
203
609000
3000
pretul mediu al unui tranzistor --
10:12
1968, you could buy one transistor for a dollar.
204
612000
3000
1968, puteai cumpara un tranzistor cu un dollar.
10:15
You could buy 10 million in 2002.
205
615000
3000
Puteai cumpara 10 milioane in 2002.
10:18
It's pretty remarkable how smooth
206
618000
3000
Este destul de remarcabil cat de constant
10:21
an exponential process that is.
207
621000
2000
un proces exponential este.
10:23
I mean, you'd think this is the result of some tabletop experiment,
208
623000
3000
Vreau sa spun, ai crede ca acesta este rezultatul unui experiment din lumea jocurilor de masa
10:27
but this is the result of worldwide chaotic behavior --
209
627000
3000
dar acesta este rezultatul unui comportament haotic mondial --
10:30
countries accusing each other of dumping products,
210
630000
2000
tarile acuzandu-se una pe alta de dumpingul produselor,
10:32
IPOs, bankruptcies, marketing programs.
211
632000
2000
,IPO-uri falimente, programe de marketing.
10:34
You would think it would be a very erratic process,
212
634000
3000
Ai crede ca ar fi un proces foarte dezordonat,
10:37
and you have a very smooth
213
637000
2000
si ai un foarte constant
10:39
outcome of this chaotic process.
214
639000
2000
rezultat din acest proces haotic.
10:41
Just as we can't predict
215
641000
2000
La fel cum nu putem prezice
10:43
what one molecule in a gas will do --
216
643000
2000
ce o molecula intr-un gaz va face --
10:45
it's hopeless to predict a single molecule --
217
645000
3000
este imposibil sa anticipam o singura molecula --
10:48
yet we can predict the properties of the whole gas,
218
648000
2000
totusi putem prezice proprietățile întregului gaz
10:50
using thermodynamics, very accurately.
219
650000
3000
foarte exact, folosind termodinamica.
10:53
It's the same thing here. We can't predict any particular project,
220
653000
3000
Este acelasi lucru aici. Nu putem prezice un proiect singular,
10:56
but the result of this whole worldwide,
221
656000
2000
dar rezultatul acestei activități mondiale
10:58
chaotic, unpredictable activity of competition
222
658000
5000
haotice, imprevizible de competitie
11:03
and the evolutionary process of technology is very predictable.
223
663000
3000
și procesul evoluţionist al tehnologiei este foarte previzibil.
11:06
And we can predict these trends far into the future.
224
666000
3000
Si putem prezice aceste tendinte departe in viitor.
11:11
Unlike Gertrude Stein's roses,
225
671000
2000
Spre deosebire de trandafirii lui Gertrude Stein,
11:13
it's not the case that a transistor is a transistor.
226
673000
2000
nu este cazul ca un tranzistor este un tranzistor.
11:15
As we make them smaller and less expensive,
227
675000
2000
Pe masura ce îi facem mai mici si mai ieftini,
11:17
the electrons have less distance to travel.
228
677000
2000
electronii au o distanță mai mica de parcurs.
11:19
They're faster, so you've got exponential growth in the speed of transistors,
229
679000
4000
Ei sunt mai rapizi, deci ai crestere exponentiala in viteza tranzistorilor,
11:23
so the cost of a cycle of one transistor
230
683000
4000
deci costul unui ciclu al unui tranzistor
11:27
has been coming down with a halving rate of 1.1 years.
231
687000
3000
sa redus cu o rata de injumatatire de 1.1 ani.
11:30
You add other forms of innovation and processor design,
232
690000
3000
Adaugi alte forme de inovatie si proiectare a procesorului
11:33
you get a doubling of price performance of computing every one year.
233
693000
4000
obti o dublare a performantei pretului de calcul odata la un an.
11:37
And that's basically deflation --
234
697000
3000
Si aceasta este practic deflatie --
11:40
50 percent deflation.
235
700000
2000
50 la suta deflatie.
11:42
And it's not just computers. I mean, it's true of DNA sequencing;
236
702000
3000
Si nu este vorba doar de calculatoare. Adica, este adevarat cu privire la secventierea ADN-ului,
11:45
it's true of brain scanning;
237
705000
2000
este adevarat cu privire la scanarea creierului,
11:47
it's true of the World Wide Web. I mean, anything that we can quantify,
238
707000
2000
este adevarat despre Internet. Adica despre totul pe care il putem cuantifica,
11:49
we have hundreds of different measurements
239
709000
3000
aveam sute de diferite masuratori
11:52
of different, information-related measurements --
240
712000
3000
de diferite, masuratori legate de informatie --
11:55
capacity, adoption rates --
241
715000
2000
capacitate, ratele de adoptare --
11:57
and they basically double every 12, 13, 15 months,
242
717000
3000
si se dubleaza practic odata la 12, 13, 15 luni,
12:00
depending on what you're looking at.
243
720000
2000
in functie de ceea ce privesti.
12:02
In terms of price performance, that's a 40 to 50 percent deflation rate.
244
722000
4000
In termeni de performanta a pretului, este un 50 -- 40 la 50 la suta rata a deflatiei.
12:07
And economists have actually started worrying about that.
245
727000
2000
Si economistii au inceput de fapt se se ingrijoreze despre aceasta.
12:09
We had deflation during the Depression,
246
729000
2000
Am avut deflatie in timpul Recesiunii,
12:11
but that was collapse of the money supply,
247
731000
2000
Dar aceasta a fost o colapsare a rezervei de bani,
12:13
collapse of consumer confidence, a completely different phenomena.
248
733000
3000
o prabusire a increderii consumatorului, un fenomen cu totul diferit.
12:16
This is due to greater productivity,
249
736000
2000
Acest lucru se datoreaza unei productivitati mai mari,
12:19
but the economist says, "But there's no way you're going to be able to keep up with that.
250
739000
2000
dar economistii spun, "Dar nu se poate sa fi in stare sa o tii in ritmul acesta.
12:21
If you have 50 percent deflation, people may increase their volume
251
741000
3000
Daca ai 50 la suta deflatie, oamenii ar putea creste volumul
12:24
30, 40 percent, but they won't keep up with it."
252
744000
2000
30, 40 la suta, dar ei nu vor putea tine pasul cu ea.
12:26
But what we're actually seeing is that
253
746000
2000
Dar ceeea ce vedem adevar este ca
12:28
we actually more than keep up with it.
254
748000
2000
reusim mai mult decat sa tinem pasul cu el
12:30
We've had 28 percent per year compounded growth in dollars
255
750000
3000
am avut 28 la suta pe an cresteri compuse, in dollari
12:33
in information technology over the last 50 years.
256
753000
3000
in tehnologia informatiei in ultimii 50 de ani.
12:36
I mean, people didn't build iPods for 10,000 dollars 10 years ago.
257
756000
4000
Adica, oameni nu au construit iPod-uri pentru 10,000 de dolari acum 10 ani.
12:40
As the price performance makes new applications feasible,
258
760000
3000
In vreme ce performata pretului face noi aplicatii fezabile,
12:43
new applications come to the market.
259
763000
2000
noi aplicatii vin pe piata.
12:45
And this is a very widespread phenomena.
260
765000
3000
Si acesta este un fenomen foarte raspandit.
12:48
Magnetic data storage --
261
768000
2000
Date stocate magnetic --
12:50
that's not Moore's Law, it's shrinking magnetic spots,
262
770000
3000
nu este Legea lui Moore, este micsorarea punctelor magnetice,
12:53
different engineers, different companies, same exponential process.
263
773000
4000
ingineri diferiti, companii diferite, acelasi proces exponential.
12:57
A key revolution is that we're understanding our own biology
264
777000
4000
O revolutie cheie este ca intelegem propria noastra biologie
13:01
in these information terms.
265
781000
2000
in acesti termeni informatici.
13:03
We're understanding the software programs
266
783000
2000
Intelegem programele software
13:05
that make our body run.
267
785000
2000
care fac corpul nostru sa lucreze.
13:07
These were evolved in very different times --
268
787000
2000
Acestea au evoluat in vremuri foarte diferite --
13:09
we'd like to actually change those programs.
269
789000
2000
am dori de fapt sa putem schimba aceste programe.
13:11
One little software program, called the fat insulin receptor gene,
270
791000
2000
Micul nostru program, numit gena receptorului gras de insulina,
13:13
basically says, "Hold onto every calorie,
271
793000
2000
practic spune, "retine fiecare calorie,
13:15
because the next hunting season may not work out so well."
272
795000
4000
pentru ca urmatorul sezon de vanatoare ar putea sa numai dea rezultate asa de bune."
13:19
That was in the interests of the species tens of thousands of years ago.
273
799000
3000
Aceasta a fost in interesul speciilor acum zeci de mii de ani.
13:22
We'd like to actually turn that program off.
274
802000
3000
am dori de fapt sa oprim acel program.
13:25
They tried that in animals, and these mice ate ravenously
275
805000
3000
Au incercat aceasta in animale, si acesti soareci au mancat vorace
13:28
and remained slim and got the health benefits of being slim.
276
808000
2000
si au ramas slabi si au obtinut beneficiile sanatoase ale slabiri
13:30
They didn't get diabetes; they didn't get heart disease;
277
810000
3000
Nu au facut diabet, nu au facut boli de inima,
13:33
they lived 20 percent longer; they got the health benefits of caloric restriction
278
813000
3000
au trait cu 20 la suta mai mult, au obtinut beneficiile sanatoase ale restrictiei calorice
13:36
without the restriction.
279
816000
2000
fara restrictie.
13:38
Four or five pharmaceutical companies have noticed this,
280
818000
3000
Patru sau cinci companii farmaceutice au observat acesta,
13:41
felt that would be
281
821000
3000
si au simtit ca ar fi
13:44
interesting drug for the human market,
282
824000
3000
un medicament interesant pentru piata umana,
13:47
and that's just one of the 30,000 genes
283
827000
2000
si acesta este doar una din cele 30,000 de gene
13:49
that affect our biochemistry.
284
829000
3000
care afecteaza biochimia noastra.
13:52
We were evolved in an era where it wasn't in the interests of people
285
832000
3000
Noi am evoluat intr-o era unde nu era in interesul unei persoane
13:55
at the age of most people at this conference, like myself,
286
835000
3000
de varsta cu majoritatea oamenilor din acesta conferinta, ca si mine,
13:58
to live much longer, because we were using up the precious resources
287
838000
4000
sa traiasca mai mult, pentru ca foloseam resursele pretioase
14:02
which were better deployed towards the children
288
842000
1000
care erau mai bine orientate spre copii
14:03
and those caring for them.
289
843000
2000
si catre aceia carora le pasa de ei.
14:05
So, life -- long lifespans --
290
845000
2000
Deci, viata -- durate mari de viata --
14:07
like, that is to say, much more than 30 --
291
847000
2000
ca, sa spunem, mult mai mult de 30 --
14:09
weren't selected for,
292
849000
3000
nu au fost selectate pentru,
14:12
but we are learning to actually manipulate
293
852000
3000
dar invatam sa manipulam efectiv
14:15
and change these software programs
294
855000
2000
si sa schimbam aceste programe software
14:17
through the biotechnology revolution.
295
857000
2000
prin revolutia biotehnologica.
14:19
For example, we can inhibit genes now with RNA interference.
296
859000
4000
De exemplu, putem acum inhiba gene cu interventia ARN -ului.
14:23
There are exciting new forms of gene therapy
297
863000
2000
Acestea sunt excitante noi forme de terapie genetica
14:25
that overcome the problem of placing the genetic material
298
865000
2000
care depasesc problema plasarii materialului genetic
14:27
in the right place on the chromosome.
299
867000
2000
pe locul corect in cromozom.
14:29
There's actually a -- for the first time now,
300
869000
3000
Este de fapt un -- pentru prima data acum,
14:32
something going to human trials, that actually cures pulmonary hypertension --
301
872000
3000
ceva merge in studii umane,care efectiv vindeca hipertensiunea pulmonara --
14:35
a fatal disease -- using gene therapy.
302
875000
3000
o boala fatala -- folosind terapie genetica.
14:38
So we'll have not just designer babies, but designer baby boomers.
303
878000
3000
Deci vom avea nu numai copii proiectati, dar o explozie de nasteri de copii proiectati.
14:41
And this technology is also accelerating.
304
881000
3000
Si aceasta tehnologie accelereaza deasemenea.
14:44
It cost 10 dollars per base pair in 1990,
305
884000
3000
Costa 10 dolari perechea de baze in 1990,
14:47
then a penny in 2000.
306
887000
2000
apoi un penny in 2000.
14:49
It's now under a 10th of a cent.
307
889000
2000
acum este sub o zecime dintr-un cent.
14:51
The amount of genetic data --
308
891000
2000
Cantitatea de date genetice --
14:53
basically this shows that smooth exponential growth
309
893000
3000
practic acesta este -- acesta arata cu cresterea exponentiala constanta
14:56
doubled every year,
310
896000
2000
sa dublat in fiecare an,
14:58
enabling the genome project to be completed.
311
898000
3000
permitand ca proiectul genomului sa fie completat.
15:01
Another major revolution: the communications revolution.
312
901000
3000
Alta revolutie majora, revolutia comunicatiilor.
15:04
The price performance, bandwidth, capacity of communications measured many different ways;
313
904000
5000
Performanta pretului, latimea de banda in internet, capacitatea de comunicatii masurata in multe moduri diferite;
15:09
wired, wireless is growing exponentially.
314
909000
3000
cu fir, wireless creste exponential.
15:12
The Internet has been doubling in power and continues to,
315
912000
3000
Internetul sa dublat in putere si continua sa o faca,
15:15
measured many different ways.
316
915000
2000
masurat in diferite moduri.
15:17
This is based on the number of hosts.
317
917000
2000
Acesta este bazata pe un numar de gazde.
15:19
Miniaturization -- we're shrinking the size of technology
318
919000
2000
Miniaturizarea -- micsoram marimea tehnologiei
15:21
at an exponential rate,
319
921000
2000
la o rata exponentiala,
15:23
both wired and wireless.
320
923000
2000
atat cu fir si fara fir,
15:25
These are some designs from Eric Drexler's book --
321
925000
4000
Acestea sunt unele schite din cartea lui Eric Drexler --
15:29
which we're now showing are feasible
322
929000
2000
pe care le aratam acum ca sunt fezabile
15:31
with super-computing simulations,
323
931000
2000
cu simulari super-computerizate,
15:33
where actually there are scientists building
324
933000
2000
unde efectiv sunt savanti care construiesc
15:35
molecule-scale robots.
325
935000
2000
roboti la scara moleculara.
15:37
One has one that actually walks with a surprisingly human-like gait,
326
937000
2000
Cineva are unul care merge de fapt cu un surprinzator mers uman,
15:39
that's built out of molecules.
327
939000
3000
care este construit din molecule.
15:42
There are little machines doing things in experimental bases.
328
942000
4000
Sunt mici masini care fac lucruri in baze experimentale.
15:46
The most exciting opportunity
329
946000
3000
Cea mai interesantă oportunitate
15:49
is actually to go inside the human body
330
949000
2000
este de a pătrunde efectiv în corpul uman
15:51
and perform therapeutic and diagnostic functions.
331
951000
3000
si de a efectua funcţii terapeutice şi diagnostice.
15:54
And this is less futuristic than it may sound.
332
954000
2000
Şi asta este mai puţin futuristic decât sună.
15:56
These things have already been done in animals.
333
956000
2000
Aceste lucruri au fost făcute deja în testele pe animale.
15:58
There's one nano-engineered device that cures type 1 diabetes. It's blood cell-sized.
334
958000
4000
Există un dispozitiv cu nanoinginerie care vindecă diabetul de tip 1. Este de marinea unei celule sangvine.
16:02
They put tens of thousands of these
335
962000
2000
Se injectează zeci de mii de astfel de nanostructuri
16:04
in the blood cell -- they tried this in rats --
336
964000
2000
în sânge -- au încercat asta în şobolani --
16:06
it lets insulin out in a controlled fashion,
337
966000
2000
lasă insulina să iasă într-un mod controlat,
16:08
and actually cures type 1 diabetes.
338
968000
2000
şi efectiv vindecă diabetul de tip 1.
16:10
What you're watching is a design
339
970000
3000
Ceea ce urmăriti este un proiect
16:13
of a robotic red blood cell,
340
973000
2000
al unei celule roşii robotice,
16:15
and it does bring up the issue that our biology
341
975000
2000
şi asta ridică problema că biologia noastră
16:17
is actually very sub-optimal,
342
977000
2000
este de fapt foarte sub-optimă,
16:19
even though it's remarkable in its intricacy.
343
979000
3000
cu toate că este remarcabilă în complexitatea sa.
16:22
Once we understand its principles of operation,
344
982000
3000
Odata ce întelegem principiile ei de operaţie,
16:25
and the pace with which we are reverse-engineering biology is accelerating,
345
985000
3000
si ritmul cu care proiectăm o inginerie asemănătoare biologiei accelerează,
16:29
we can actually design these things to be
346
989000
2000
putem efectiv proiecta aceste lucruri să fie
16:31
thousands of times more capable.
347
991000
2000
de mii de ori mai capabile.
16:33
An analysis of this respirocyte, designed by Rob Freitas,
348
993000
4000
O analiza a acestei respirocite, proiectate de Rob Freitas,
16:38
indicates if you replace 10 percent of your red blood cells with these robotic versions,
349
998000
2000
indică faptul că dacă inlocuiesti 10 la suta din celulele tale roşii cu aceste versiuni robotice,
16:41
you could do an Olympic sprint for 15 minutes without taking a breath.
350
1001000
3000
ai putea face un sprint Olimpic timp de 15 minute fără a lua o gură de aer.
16:44
You could sit at the bottom of your pool for four hours --
351
1004000
3000
Ai putea sta pe fundul piscinei tale timp de patru ore --
16:47
so, "Honey, I'm in the pool," will take on a whole new meaning.
352
1007000
4000
-- deci, "Dragă, sunt in piscină," va avea un complet alt sens.
16:51
It will be interesting to see what we do in our Olympic trials.
353
1011000
2000
Va fi interesant de văzut ce vom face în probele noatre Olimpice.
16:53
Presumably we'll ban them,
354
1013000
2000
Probabil le vom interzice,
16:55
but then we'll have the specter of teenagers in their high schools gyms
355
1015000
2000
dar apoi vom avea un spectru de adolescenti in sălile de sport din liceu
16:57
routinely out-performing the Olympic athletes.
356
1017000
3000
depaşind în mod frecvent atleţii Olimpici.
17:02
Freitas has a design for a robotic white blood cell.
357
1022000
3000
Freitas are un plan pentru o celula albă sangvină.
17:05
These are 2020-circa scenarios,
358
1025000
4000
Acestea sunt scenarii circa 2020,
17:09
but they're not as futuristic as it may sound.
359
1029000
2000
dar nu sunt atat de futuristice pe cât sună.
17:11
There are four major conferences on building blood cell-sized devices;
360
1031000
4000
Sunt patru mari conferinţe asupra construirii dispozitivelor de marimea unor celule sangvine,
17:15
there are many experiments in animals.
361
1035000
2000
sunt multe experimente pe animale.
17:17
There's actually one going into human trial,
362
1037000
2000
Este de fapt una care intra în studii clinice umane,
17:19
so this is feasible technology.
363
1039000
3000
deci aceasta este o tehnologie fiabilă.
17:23
If we come back to our exponential growth of computing,
364
1043000
2000
Daca revenim la cresterea noastra exponentiala a procesării,
17:25
1,000 dollars of computing is now somewhere between an insect and a mouse brain.
365
1045000
3000
1,000 de dolari de calcule este acum undeva între o insectă şi un creier de şoarece.
17:28
It will intersect human intelligence
366
1048000
3000
Va intersecta inteligenţa umană
17:31
in terms of capacity in the 2020s,
367
1051000
3000
în ceea ce priveşte capacitatea - în 2020,
17:34
but that'll be the hardware side of the equation.
368
1054000
2000
dar asta ar fi partea hardware a ecuaţiei.
17:36
Where will we get the software?
369
1056000
2000
De unde vom lua software-ul?
17:38
Well, it turns out we can see inside the human brain,
370
1058000
2000
Ei bine, se pare ca putem vedea in interiorul creierului uman,
17:40
and in fact not surprisingly,
371
1060000
2000
si de fapt nesurprinzator,
17:42
the spatial and temporal resolution of brain scanning is doubling every year.
372
1062000
4000
rezolutiile spatiale si temporale ale scanarilor creierului se dubleaza in fiecare an.
17:46
And with the new generation of scanning tools,
373
1066000
2000
Si cu noua generatie de instrumente de scanare,
17:48
for the first time we can actually see
374
1068000
2000
pentru prima dată putem vedea într-adevar
17:50
individual inter-neural fibers
375
1070000
2000
fibre individuale inter-neuronale
17:52
and see them processing and signaling in real time --
376
1072000
3000
si le putem vedea procesând şi transmiţând în timp real
17:55
but then the question is, OK, we can get this data now,
377
1075000
2000
şi -- dar apoi intrebarea este, OK, putem înregistra aceste date acum,
17:57
but can we understand it?
378
1077000
2000
dar le putem intelege?
17:59
Doug Hofstadter wonders, well, maybe our intelligence
379
1079000
3000
Doug Hofstadter se mira, ei bine, poate inteligenta noastra
18:02
just isn't great enough to understand our intelligence,
380
1082000
3000
nu este chiar suficienta pentru a intelege inteligenta noastra,
18:05
and if we were smarter, well, then our brains would be that much more complicated,
381
1085000
3000
si daca am fi mai destepti, ei bine, atunci creierele noastre ar fi mult mai complicate,
18:08
and we'd never catch up to it.
382
1088000
2000
si niciodata nu am prinde-o din urma.
18:11
It turns out that we can understand it.
383
1091000
3000
Se pare, ca o putem intelege.
18:14
This is a block diagram of
384
1094000
3000
Acesta este o diagrama bloc a
18:17
a model and simulation of the human auditory cortex
385
1097000
4000
unui model si a unei simulari a cortexului auditiv uman
18:21
that actually works quite well --
386
1101000
2000
care de fapt funcţionează destul de bine --
18:23
in applying psychoacoustic tests, gets very similar results to human auditory perception.
387
1103000
2000
în aplicarea testelor psihoacoustice, primeste rezultate foarte similare cu perceptia auditivă umană
18:27
There's another simulation of the cerebellum --
388
1107000
3000
Exista o alta simulare a cerebelului --
18:30
that's more than half the neurons in the brain --
389
1110000
2000
acesta este mai mult de jumatate din neuronii din creier
18:32
again, works very similarly to human skill formation.
390
1112000
3000
iar, functioneaza foarte similar cu formarea abilitatilor umane
18:36
This is at an early stage, but you can show
391
1116000
3000
Acesta este într-un stadiu timpuriu, dar putem arata
18:39
with the exponential growth of the amount of information about the brain
392
1119000
3000
cu cresterea exponentiala a cantitatii de informatie despre creier
18:42
and the exponential improvement
393
1122000
2000
si imbunatatirea exponentiala
18:44
in the resolution of brain scanning,
394
1124000
2000
in rezolutia scanarilor cerebrale,
18:46
we will succeed in reverse-engineering the human brain
395
1126000
3000
vom reuşi să reproducem tehnologic creierul uman
18:49
by the 2020s.
396
1129000
2000
prin 2020.
18:51
We've already had very good models and simulation of about 15 regions
397
1131000
3000
Deja am avut modele foarte bune si simulari a aproximativ 15 regiuni
18:54
out of the several hundred.
398
1134000
3000
din cateva sute.
18:57
All of this is driving
399
1137000
2000
Toate acestea conduc exponentialitatea --
18:59
exponentially growing economic progress.
400
1139000
2000
cresterea exponentiala a progreselor economice.
19:01
We've had productivity go from 30 dollars to 150 dollars per hour
401
1141000
3000
Am avut o crestere a productivitatii de la 30 de dolari la 150 de dolari pe ora
19:06
of labor in the last 50 years.
402
1146000
2000
de munca in ultimii 50 de ani.
19:08
E-commerce has been growing exponentially. It's now a trillion dollars.
403
1148000
3000
Comertul electronic a cescut exponential. valoreaza acum un trilion de dolari.
19:11
You might wonder, well, wasn't there a boom and a bust?
404
1151000
2000
S-ar putea sa va intrebati, pai bine, nu a fost o crestere si spoi o descrestere?
19:13
That was strictly a capital-markets phenomena.
405
1153000
2000
Acesta a fost strict un fenomen a pietelor de capital.
19:15
Wall Street noticed that this was a revolutionary technology, which it was,
406
1155000
4000
Wall Street a observat ca acesta a fost o tehnologie revolutionara, ceea ce a si fost,
19:19
but then six months later, when it hadn't revolutionized all business models,
407
1159000
3000
dar apoi sase luni mai tarziu, cand nu a revolutionat toate modelele de afaceri,
19:22
they figured, well, that was wrong,
408
1162000
2000
au gandit, pai bine, a fost gresit.
19:24
and then we had this bust.
409
1164000
2000
si apoi am avut descresterea.
19:27
All right, this is a technology
410
1167000
2000
De acord, este o tehnologie
19:29
that we put together using some of the technologies we're involved in.
411
1169000
3000
pe care o elaboram folosind unele din tehnologiile in care suntem implicati.
19:32
This will be a routine feature in a cell phone.
412
1172000
4000
Acesta va fi o caracteristica de rutina intr-un telefon mobil.
19:36
It would be able to translate from one language to another.
413
1176000
2000
Va fi capabil sa traduca dintr-o limba in alta.
19:48
So let me just end with a couple of scenarios.
414
1188000
2000
Deci, lasati-ma sa inchei cu cateva scenarii.
19:50
By 2010 computers will disappear.
415
1190000
3000
prin 2010 computerele vor disparea.
19:54
They'll be so small, they'll be embedded in our clothing, in our environment.
416
1194000
3000
Ele vor fi atat de mici, încât vor fi încorporate în îmbracamintea noastra, in mediul nostru.
19:57
Images will be written directly to our retina,
417
1197000
2000
Imaginile vor fi scrise direct pe retina noastra,
19:59
providing full-immersion virtual reality,
418
1199000
2000
furnizand o imersiune completă în realitatea virtuală,
20:01
augmented real reality. We'll be interacting with virtual personalities.
419
1201000
3000
realitate reala augumentata. Vom interactiona cu personalitati virtuale.
20:05
But if we go to 2029, we really have the full maturity of these trends,
420
1205000
4000
Dar daca vom merge pana in 2029, vom avea cu adevarat o completa maturitate a acestor tendinte,
20:09
and you have to appreciate how many turns of the screw
421
1209000
3000
si trebuie sa apreciati cate intoarceri de surub
20:12
in terms of generations of technology, which are getting faster and faster, we'll have at that point.
422
1212000
4000
in termeni de generatii de tehnologie care devin din ce in ce mai rapide vom avea atunci.
20:16
I mean, we will have two-to-the-25th-power
423
1216000
2000
Vreau sa spun, ca vom avea 2 la puterea 25
20:18
greater price performance, capacity and bandwidth
424
1218000
3000
o mai mare performanta a pretului, capacitatii si latimii de banda a internetului
20:21
of these technologies, which is pretty phenomenal.
425
1221000
2000
a acestor tehnologii, care sunt destul de fenomenale.
20:23
It'll be millions of times more powerful than it is today.
426
1223000
2000
Vor fi de milioane de ori mai puternice decat sunt astazi.
20:25
We'll have completed the reverse-engineering of the human brain,
427
1225000
2000
Vom fi terminat reproducerea tehnologică a creierul uman,
20:28
1,000 dollars of computing will be far more powerful
428
1228000
3000
procesarea -- procesarea in valoare de 100 de dolari va fi mult mai puternică
20:31
than the human brain in terms of basic raw capacity.
429
1231000
4000
decat creierul uman in termeni de capacitate de bază.
20:35
Computers will combine
430
1235000
2000
Computerele vor combina
20:37
the subtle pan-recognition powers
431
1237000
2000
subtilele puteri de pan-recunoastere
20:39
of human intelligence with ways in which machines are already superior,
432
1239000
3000
ale inteligentei umane cu moduri in care masinile sunt deja superioare,
20:42
in terms of doing analytic thinking,
433
1242000
2000
in termeni de gandire analitica,
20:44
remembering billions of facts accurately.
434
1244000
2000
reamintindu-ne bilioane de date corect.
20:46
Machines can share their knowledge very quickly.
435
1246000
2000
Masinile pot imparti cunoasterea lor foarte rapid,
20:48
But it's not just an alien invasion of intelligent machines.
436
1248000
5000
dar nu este doar o invazie extraterestra de masini inteligente.
20:53
We are going to merge with our technology.
437
1253000
2000
Ne vom contopi cu tehnologia noastra.
20:55
These nano-bots I mentioned
438
1255000
2000
Acesti nano-roboti pe care i-am mentionat
20:57
will first be used for medical and health applications:
439
1257000
4000
vor fi folositi prima data pentru aplicatii medicale si de sanatate:
21:01
cleaning up the environment, providing powerful fuel cells
440
1261000
3000
curatarea mediului, furnizarea combustibilului -- celule de combustibil puternice
21:04
and widely distributed decentralized solar panels and so on in the environment.
441
1264000
5000
panouri solare decentralizate distribuite pe larg si asa mai departe in mediu.
21:09
But they'll also go inside our brain,
442
1269000
2000
Dar se vor duce de asemenea si in interiorul creierului nostru,
21:11
interact with our biological neurons.
443
1271000
2000
vor interactiona cu neuronii nostri biologici.
21:13
We've demonstrated the key principles of being able to do this.
444
1273000
3000
Am demonstrat principiile cheie pentru a fi capabili sa facem aceasta.
21:16
So, for example,
445
1276000
2000
Deci, de exemplu,
21:18
full-immersion virtual reality from within the nervous system,
446
1278000
2000
realitate virtuala complet imersiva din interiorul sistemului nostru nervos,
21:20
the nano-bots shut down the signals coming from your real senses,
447
1280000
3000
nano-robotii intrerup semnalele care vin de la simturile tale reale,
21:23
replace them with the signals that your brain would be receiving
448
1283000
3000
le inlocuiesc cu semnalele pe care creierul tau le-ar primi
21:26
if you were in the virtual environment,
449
1286000
2000
daca ai fi in mediul virtual,
21:28
and then it'll feel like you're in that virtual environment.
450
1288000
2000
Si apoi vei simti ca si cum ai fi in acel mediu virtual
21:30
You can go there with other people, have any kind of experience
451
1290000
2000
Te poti duce acolo cu alti alti oameni si avea orice tip de experienta
21:32
with anyone involving all of the senses.
452
1292000
2000
cu oricine implicand toate simturile.
21:35
"Experience beamers," I call them, will put their whole flow of sensory experiences
453
1295000
3000
Le numesc 'Fascicule de experienta," vor pune intregul lor flux de experiente senzoriale
21:38
in the neurological correlates of their emotions out on the Internet.
454
1298000
3000
in asocierile neurologice ale emotiilor lor pe internet.
21:41
You can plug in and experience what it's like to be someone else.
455
1301000
3000
Te poti conecta si experimenta cum este sa fi altcineva.
21:44
But most importantly,
456
1304000
2000
Dar cel mai important,
21:46
it'll be a tremendous expansion
457
1306000
2000
va fi o uimitoare expansiune
21:48
of human intelligence through this direct merger with our technology,
458
1308000
4000
a inteligentei umane prin acesta directa contopire cu tehnologia noastra,
21:52
which in some sense we're doing already.
459
1312000
2000
si care in unele privinte se intampla deja.
21:54
We routinely do intellectual feats
460
1314000
2000
Noi de obicei facem performante intelectuale
21:56
that would be impossible without our technology.
461
1316000
2000
care ar fi imposibile fara tehnologia noastra.
21:58
Human life expectancy is expanding. It was 37 in 1800,
462
1318000
3000
Speranta de viata a oamenilor se mareste. Era 37 in 1800,
22:01
and with this sort of biotechnology, nano-technology revolutions,
463
1321000
5000
si cu acest tip de biotehnologie, revolutii nano tehnologice,
22:06
this will move up very rapidly
464
1326000
2000
acesta va urca foarte rapid
22:08
in the years ahead.
465
1328000
2000
in anii urmartori.
22:10
My main message is that progress in technology
466
1330000
4000
Principalul meu mesaj in acel progres in tehnologie
22:14
is exponential, not linear.
467
1334000
3000
este exponential, nu liniar.
22:17
Many -- even scientists -- assume a linear model,
468
1337000
4000
Multi -- chiar savanti -- presupun un model liniar,
22:21
so they'll say, "Oh, it'll be hundreds of years
469
1341000
2000
deci vor spune, "Vor fi sute de ani
22:23
before we have self-replicating nano-technology assembly
470
1343000
3000
inainte sa avem nanotehnologie cu asamblare auto-replicanta
22:26
or artificial intelligence."
471
1346000
2000
sau inteligenta artificiala."
22:28
If you really look at the power of exponential growth,
472
1348000
3000
Daca te uiti intr-adevar la puterea cresterii exponentiale,
22:31
you'll see that these things are pretty soon at hand.
473
1351000
3000
vei vedea ca aceste lucruri vor fi destul de curand la indemana.
22:34
And information technology is increasingly encompassing
474
1354000
3000
Si tehnologia informatiei cuprinde din ce in ce mai mult
22:37
all of our lives, from our music to our manufacturing
475
1357000
4000
toate vietile noastre, de la muzica noastra la productia noastra
22:41
to our biology to our energy to materials.
476
1361000
4000
la biologia noastra, la energia noastra la materiale.
22:45
We'll be able to manufacture almost anything we need in the 2020s,
477
1365000
3000
Vom fi capabili sa producem aproape orice avem nevoie in 2020.
22:48
from information, in very inexpensive raw materials,
478
1368000
2000
de la informatie, in materiale brute foarte ieftine,
22:50
using nano-technology.
479
1370000
3000
folosind nanotehnologie.
22:53
These are very powerful technologies.
480
1373000
2000
Acestea sunt tehnologii foarte puternice.
22:55
They both empower our promise and our peril.
481
1375000
4000
Ambele ne apropie de visele noastre dar şi autodistrugerea noastră.
22:59
So we have to have the will to apply them to the right problems.
482
1379000
3000
Deci trebuie să avem voinţa de a le aplica problemelor potrivite.
23:02
Thank you very much.
483
1382000
1000
Vă multumesc foarte mult
23:03
(Applause)
484
1383000
1000
(Aplauze)
Despre acest site

Acest site vă va prezenta videoclipuri de pe YouTube care sunt utile pentru a învăța limba engleză. Veți vedea lecții de engleză predate de profesori de top din întreaga lume. Faceți dublu clic pe subtitrările în limba engleză afișate pe fiecare pagină video pentru a reda videoclipul de acolo. Subtitrările se derulează în sincron cu redarea videoclipului. Dacă aveți comentarii sau solicitări, vă rugăm să ne contactați folosind acest formular de contact.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7