Geoffrey West: The surprising math of cities and corporations

170,954 views ・ 2011-07-26

TED


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

Traducător: preda silvana Corector: Maria Tancu
00:16
Cities are the crucible of civilization.
0
16260
3000
Oraşele sunt creuzetele civilizaţiilor.
00:19
They have been expanding,
1
19260
2000
S-au extins,
00:21
urbanization has been expanding,
2
21260
2000
urbanizarea s-a extins
00:23
at an exponential rate in the last 200 years
3
23260
2000
cu o rată exponenţială în ultimii 200 de ani,
00:25
so that by the second part of this century,
4
25260
3000
astfel că, până în a doua parte a acestui secol,
00:28
the planet will be completely dominated
5
28260
2000
planeta va fi complet dominată
00:30
by cities.
6
30260
3000
de oraşe.
00:33
Cities are the origins of global warming,
7
33260
3000
Oraşele sunt sursa încălzirii globale,
00:36
impact on the environment,
8
36260
2000
influenţează mediul,
00:38
health, pollution, disease,
9
38260
3000
sănătatea, poluarea, bolile,
00:41
finance,
10
41260
2000
finanţele,
00:43
economies, energy --
11
43260
3000
economia, energia -
00:46
they're all problems
12
46260
2000
toate sunt probleme
00:48
that are confronted by having cities.
13
48260
2000
cu care ne confruntăm având oraşe.
00:50
That's where all these problems come from.
14
50260
2000
De acolo provin toate aceste probleme.
00:52
And the tsunami of problems that we feel we're facing
15
52260
3000
Şi tsunami-ul problemelor cu care credem că ne confruntăm
00:55
in terms of sustainability questions
16
55260
2000
privitoare la chestiunile legate de viabilitate,
00:57
are actually a reflection
17
57260
2000
sunt, de fapt, o reflexie
00:59
of the exponential increase
18
59260
2000
a creşterii exponenţiale
01:01
in urbanization across the planet.
19
61260
3000
a urbanizării pe întreaga planetă.
01:04
Here's some numbers.
20
64260
2000
Iată câteva cifre.
01:06
Two hundred years ago, the United States
21
66260
2000
Acum 200 de ani, Statele Unite
01:08
was less than a few percent urbanized.
22
68260
2000
aveau un procent de urbanizare foarte scăzut.
01:10
It's now more than 82 percent.
23
70260
2000
Acum au mai mult de 82 la sută.
01:12
The planet has crossed the halfway mark a few years ago.
24
72260
3000
Planeta a depăşit limita jumătăţii acum câţiva ani.
01:15
China's building 300 new cities
25
75260
2000
China va construi 300 de oraşe noi
01:17
in the next 20 years.
26
77260
2000
în următorii 20 de ani.
01:19
Now listen to this:
27
79260
2000
Acum, atenţie la asta:
01:21
Every week for the foreseeable future,
28
81260
3000
În fiecare săptămână din viitorul apropiat,
01:24
until 2050,
29
84260
2000
până în 2050,
01:26
every week more than a million people
30
86260
2000
în fiecare săptămână, mai mult de un milion de persoane
01:28
are being added to our cities.
31
88260
2000
sunt adăugate oraşelor noastre.
01:30
This is going to affect everything.
32
90260
2000
Acest lucru va afecta totul.
01:32
Everybody in this room, if you stay alive,
33
92260
2000
Toţi cei din această încăpere, dacă veţi supravieţui,
01:34
is going to be affected
34
94260
2000
veţi fi afectaţi
01:36
by what's happening in cities
35
96260
2000
de ceea ce se întâmplă în oraşe
01:38
in this extraordinary phenomenon.
36
98260
2000
în cadrul acestui fenomen extraordinar.
01:40
However, cities,
37
100260
3000
Totuşi, oraşele,
01:43
despite having this negative aspect to them,
38
103260
3000
în ciuda aspectelor lor negative,
01:46
are also the solution.
39
106260
2000
reprezintă şi soluţia.
01:48
Because cities are the vacuum cleaners and the magnets
40
108260
4000
Pentru că oraşele sunt aspiratoarele şi magneţii
01:52
that have sucked up creative people,
41
112260
2000
care au atras oameni creativi,
01:54
creating ideas, innovation,
42
114260
2000
idei creative, inovaţii,
01:56
wealth and so on.
43
116260
2000
bogăţie, şi aşa mai departe.
01:58
So we have this kind of dual nature.
44
118260
2000
Deci, avem o asemenea natură duală.
02:00
And so there's an urgent need
45
120260
3000
Şi de aceea există o nevoie urgentă
02:03
for a scientific theory of cities.
46
123260
4000
pentru o teorie ştiinţifică a oraşelor.
02:07
Now these are my comrades in arms.
47
127260
3000
Aceştia sunt tovarăşii mei de arme.
02:10
This work has been done with an extraordinary group of people,
48
130260
2000
Această lucrare a fost realizată cu un grup extraordinar de oameni,
02:12
and they've done all the work,
49
132260
2000
care au făcut toată treaba,
02:14
and I'm the great bullshitter
50
134260
2000
iar eu sunt marele idiot
02:16
that tries to bring it all together.
51
136260
2000
care încearcă să o pună cap la cap.
02:18
(Laughter)
52
138260
2000
(Râsete)
02:20
So here's the problem: This is what we all want.
53
140260
2000
Deci, iată problema: Asta este ceea ce vrem cu toţii.
02:22
The 10 billion people on the planet in 2050
54
142260
3000
Cei 10 miliarde de oameni de pe planetă din 2050
02:25
want to live in places like this,
55
145260
2000
vor să trăiască în astfel de locuri,
02:27
having things like this,
56
147260
2000
având astfel de lucruri,
02:29
doing things like this,
57
149260
2000
făcând astfel de lucruri,
02:31
with economies that are growing like this,
58
151260
3000
cu economii care cresc în acest fel,
02:34
not realizing that entropy
59
154260
2000
fără a realiza că entropia
02:36
produces things like this,
60
156260
2000
produce lucruri ca acesta,
02:38
this, this
61
158260
4000
acesta, acesta
02:42
and this.
62
162260
2000
şi acesta.
02:44
And the question is:
63
164260
2000
Şi întrebarea este:
02:46
Is that what Edinburgh and London and New York
64
166260
2000
Aşa vor arăta Edinburgh şi Londra şi New York
02:48
are going to look like in 2050,
65
168260
2000
în 2050,
02:50
or is it going to be this?
66
170260
2000
sau vor arăta aşa?
02:52
That's the question.
67
172260
2000
Aceasta este întrebarea.
02:54
I must say, many of the indicators
68
174260
2000
Trebuie să spun că, mulţi indicatori
02:56
look like this is what it's going to look like,
69
176260
3000
preconizează că aşa vor arăta,
02:59
but let's talk about it.
70
179260
3000
dar, haideţi să vorbim despre asta.
03:02
So my provocative statement
71
182260
3000
Deci, afirmaţia mea provocatoare
03:05
is that we desperately need a serious scientific theory of cities.
72
185260
3000
este că avem disperată nevoie de o teorie ştiinţifică a oraşelor.
03:08
And scientific theory means quantifiable --
73
188260
3000
Iar teoriile ştiinţifice înseamnă teorii cuantificabile -
03:11
relying on underlying generic principles
74
191260
3000
care se bazează pe puternice principii generale
03:14
that can be made into a predictive framework.
75
194260
2000
care se pot transforma într-un cadru predictiv.
03:16
That's the quest.
76
196260
2000
Asta se caută.
03:18
Is that conceivable?
77
198260
2000
Este realizabil?
03:20
Are there universal laws?
78
200260
2000
Există legi universale?
03:22
So here's two questions
79
202260
2000
Deci, iată două întrebări
03:24
that I have in my head when I think about this problem.
80
204260
2000
care îmi vin în minte când mă gândesc la această problemă.
03:26
The first is:
81
206260
2000
Prima este:
03:28
Are cities part of biology?
82
208260
2000
Fac oraşele parte din biologie?
03:30
Is London a great big whale?
83
210260
2000
Este Londra o imensă balenă?
03:32
Is Edinburgh a horse?
84
212260
2000
Este Edinburgh un cal?
03:34
Is Microsoft a great big anthill?
85
214260
2000
Este Microsoft un imens furnicar?
03:36
What do we learn from that?
86
216260
2000
Ce învăţăm din asta?
03:38
We use them metaphorically --
87
218260
2000
Operăm cu ele metaforic -
03:40
the DNA of a company, the metabolism of a city, and so on --
88
220260
2000
ADN-ul companiei, metabolismul oraşului, şi aşa mai departe -
03:42
is that just bullshit, metaphorical bullshit,
89
222260
3000
sunt doar tâmpenii, tâmpenii metaforice,
03:45
or is there serious substance to it?
90
225260
3000
sau au o reală substanţă?
03:48
And if that is the case,
91
228260
2000
Şi, dacă aşa stau lucrurile,
03:50
how come that it's very hard to kill a city?
92
230260
2000
cum se face că este atât de greu să omori un oraş?
03:52
You could drop an atom bomb on a city,
93
232260
2000
Poţi să lansezi o bombă atomică asupra unui oraş
03:54
and 30 years later it's surviving.
94
234260
2000
şi, supravieţuieşte şi peste 30 de ani.
03:56
Very few cities fail.
95
236260
3000
Foarte puţine oraşe dispar.
03:59
All companies die, all companies.
96
239260
3000
Toate companiile mor, toate companiile.
04:02
And if you have a serious theory, you should be able to predict
97
242260
2000
Şi, dacă aveţi o teorie serioasă, veţi putea anticipa
04:04
when Google is going to go bust.
98
244260
3000
momentul în care Google va intra în faliment.
04:07
So is that just another version
99
247260
3000
Deci aceasta este doar o altă versiune
04:10
of this?
100
250260
2000
a acesteia?
04:12
Well we understand this very well.
101
252260
2000
E un lucru pe care-l înţelegem foarte bine.
04:14
That is, you ask any generic question about this --
102
254260
2000
Adică, puneţi orice întrebare generică despre asta -
04:16
how many trees of a given size,
103
256260
2000
câţi copaci de o anumită mărime,
04:18
how many branches of a given size does a tree have,
104
258260
2000
câte ramuri de o anumită mărime are un copac,
04:20
how many leaves,
105
260260
2000
câte frunze,
04:22
what is the energy flowing through each branch,
106
262260
2000
câtă energie trece prin fiecare ramură,
04:24
what is the size of the canopy,
107
264260
2000
care este mărimea coronamentului,
04:26
what is its growth, what is its mortality?
108
266260
2000
cum se dezvoltă, care este mortalitatea sa?
04:28
We have a mathematical framework
109
268260
2000
Avem un cadru matematic
04:30
based on generic universal principles
110
270260
3000
bazat pe principii generice universale
04:33
that can answer those questions.
111
273260
2000
care pot răspunde acelor întrebări.
04:35
And the idea is can we do the same for this?
112
275260
4000
Iar ideea este, putem face la fel pentru aceasta?
04:40
So the route in is recognizing
113
280260
3000
Deci, direcţia este aceea de a recunoaşte
04:43
one of the most extraordinary things about life,
114
283260
2000
unul dintre cele mai extraordinare lucruri ale vieţii,
04:45
is that it is scalable,
115
285260
2000
şi anume, dimensiunea ei,
04:47
it works over an extraordinary range.
116
287260
2000
faptul că are efect asupra unei varietăţi extraordinare de lucruri.
04:49
This is just a tiny range actually:
117
289260
2000
Aceasta este, de fapt, o mică varietate;
04:51
It's us mammals;
118
291260
2000
noi, mamiferele
04:53
we're one of these.
119
293260
2000
facem parte din aceasta.
04:55
The same principles, the same dynamics,
120
295260
2000
Aceleaşi principii, aceleaşi dinamici,
04:57
the same organization is at work
121
297260
2000
aceeaşi organizare lucrează
04:59
in all of these, including us,
122
299260
2000
în toate acestea, inclusiv în noi
05:01
and it can scale over a range of 100 million in size.
123
301260
3000
şi poate atinge, în mărime, o varietate de 100 de milioane.
05:04
And that is one of the main reasons
124
304260
3000
Şi acesta este unul dintre principalele motive pentru care
05:07
life is so resilient and robust --
125
307260
2000
viaţa este atât de rezistentă şi puternică -
05:09
scalability.
126
309260
2000
dimensionarea.
05:11
We're going to discuss that in a moment more.
127
311260
3000
Vom discuta despre asta imediat.
05:14
But you know, at a local level,
128
314260
2000
Dar ştiţi, la nivel local,
05:16
you scale; everybody in this room is scaled.
129
316260
2000
dimensionaţi, toată lumea din această cameră este dimensionată.
05:18
That's called growth.
130
318260
2000
Aceasta se numeşte creştere.
05:20
Here's how you grew.
131
320260
2000
Iată cum creşteţi.
05:22
Rat, that's a rat -- could have been you.
132
322260
2000
Şobolan, acela este un şobolan - aţi fi putut fi voi.
05:24
We're all pretty much the same.
133
324260
3000
Cu toţii suntem cam la fel.
05:27
And you see, you're very familiar with this.
134
327260
2000
Şi vedeţi, sunteţi familiarizaţi cu asta.
05:29
You grow very quickly and then you stop.
135
329260
2000
Creşteţi foarte repede şi apoi vă opriţi.
05:31
And that line there
136
331260
2000
Iar linia de acolo
05:33
is a prediction from the same theory,
137
333260
2000
este o predicţie a aceleiaşi teorii,
05:35
based on the same principles,
138
335260
2000
bazată pe aceleaşi principii,
05:37
that describes that forest.
139
337260
2000
care descriu acea pădure.
05:39
And here it is for the growth of a rat,
140
339260
2000
Şi acestea sunt pentru creşterea şobolanului.
05:41
and those points on there are data points.
141
341260
2000
Şi punctele de acolo sunt puncte de date.
05:43
This is just the weight versus the age.
142
343260
2000
Este doar greutatea versus vârsta.
05:45
And you see, it stops growing.
143
345260
2000
Şi vedeţi, nu mai creşte.
05:47
Very, very good for biology --
144
347260
2000
Foarte, foarte bun pentru biologie -
05:49
also one of the reasons for its great resilience.
145
349260
2000
de asemenea unul din motivele marii sale rezistenţe.
05:51
Very, very bad
146
351260
2000
Foarte, foarte rău
05:53
for economies and companies and cities
147
353260
2000
pentru economii şi companii şi oraşe
05:55
in our present paradigm.
148
355260
2000
în prezenta noastră paradigmă.
05:57
This is what we believe.
149
357260
2000
Asta credem noi.
05:59
This is what our whole economy
150
359260
2000
Această întreagă economie
06:01
is thrusting upon us,
151
361260
2000
care ne traversează,
06:03
particularly illustrated in that left-hand corner:
152
363260
3000
este mai ales ilustrată în colţul din stânga:
06:06
hockey sticks.
153
366260
2000
bastoane de hochei.
06:08
This is a bunch of software companies --
154
368260
2000
Acestea sunt mai multe companii de software -
06:10
and what it is is their revenue versus their age --
155
370260
2000
şi venitul lor versus vârsta lor -
06:12
all zooming away,
156
372260
2000
toate îndepărtându-se
06:14
and everybody making millions and billions of dollars.
157
374260
2000
şi toată lumea făcând milioane şi miliarde de dolari.
06:16
Okay, so how do we understand this?
158
376260
3000
Ok, deci cum înţelegem asta?
06:19
So let's first talk about biology.
159
379260
3000
Haideţi întâi să vorbim despre biologie.
06:22
This is explicitly showing you
160
382260
2000
Aceasta vă arată în mod explicit
06:24
how things scale,
161
384260
2000
cum se dimensionează lucrurile.
06:26
and this is a truly remarkable graph.
162
386260
2000
Iar acesta este un grafic cu adevărat remarcabil.
06:28
What is plotted here is metabolic rate --
163
388260
3000
Această reprezentare grafică este rata metabolică -
06:31
how much energy you need per day to stay alive --
164
391260
3000
de câtă energie aveţi nevoie zilnic pentru a supravieţui -
06:34
versus your weight, your mass,
165
394260
2000
versus greutatea voastră, masa voastră,
06:36
for all of us bunch of organisms.
166
396260
3000
pentru noi toate organismele.
06:39
And it's plotted in this funny way by going up by factors of 10,
167
399260
3000
Şi sunt reprezentate grafic într-un mod ciudat avansând cu factori de 10,
06:42
otherwise you couldn't get everything on the graph.
168
402260
2000
altfel nu aţi putea reprezenta totul pe grafic.
06:44
And what you see if you plot it
169
404260
2000
Şi ceea ce observaţi dacă o reprezentaţi grafic
06:46
in this slightly curious way
170
406260
2000
în acest mod puţin ciudat,
06:48
is that everybody lies on the same line.
171
408260
3000
este faptul că toată lumea se desfăşoară pe aceeaşi linie.
06:51
Despite the fact that this is the most complex and diverse system
172
411260
3000
În ciuda faptului că acesta este cel mai complex şi divers sistem
06:54
in the universe,
173
414260
3000
din univers,
06:57
there's an extraordinary simplicity
174
417260
2000
există o extraordinară simplitate
06:59
being expressed by this.
175
419260
2000
exprimată de acesta.
07:01
It's particularly astonishing
176
421260
3000
Este mai ales uimitoare
07:04
because each one of these organisms,
177
424260
2000
pentru că, fiecare dintre aceste organisme,
07:06
each subsystem, each cell type, each gene,
178
426260
2000
fiecare subsistem, fiecare tip de celulă, fiecare genă
07:08
has evolved in its own unique environmental niche
179
428260
4000
a evoluat în mediul său unic de nişă
07:12
with its own unique history.
180
432260
3000
cu istoria sa unică.
07:15
And yet, despite all of that Darwinian evolution
181
435260
3000
Şi totuşi, în ciuda acestei teorii evoluţioniste darwiniene
07:18
and natural selection,
182
438260
2000
şi a selecţiei naturale,
07:20
they've been constrained to lie on a line.
183
440260
2000
au fost constrânse să se desfăşoare pe o linie.
07:22
Something else is going on.
184
442260
2000
Altceva se întâmplă.
07:24
Before I talk about that,
185
444260
2000
Înainte să vorbesc despre asta,
07:26
I've written down at the bottom there
186
446260
2000
am notat, acolo, în partea de jos
07:28
the slope of this curve, this straight line.
187
448260
2000
variaţiile acestei curbe, această linie dreaptă.
07:30
It's three-quarters, roughly,
188
450260
2000
Este cu trei sferturi mai bruscă,
07:32
which is less than one -- and we call that sublinear.
189
452260
3000
ceea ce este mai puţin de unu - şi o numim subliniară.
07:35
And here's the point of that.
190
455260
2000
Şi iată de ce este aşa.
07:37
It says that, if it were linear,
191
457260
3000
Se spune că, dacă ar fi liniare,
07:40
the steepest slope,
192
460260
2000
cele mai mari variaţii,
07:42
then doubling the size
193
462260
2000
atunci, dublând mărimea
07:44
you would require double the amount of energy.
194
464260
2000
v-ar trebui o cantitate dublă de energie.
07:46
But it's sublinear, and what that translates into
195
466260
3000
În schimb, este subliniară şi asta înseamnă
07:49
is that, if you double the size of the organism,
196
469260
2000
că, dacă dublaţi mărimea organismului,
07:51
you actually only need 75 percent more energy.
197
471260
3000
aveţi nevoie numai de 75 la sută mai multă energie.
07:54
So a wonderful thing about all of biology
198
474260
2000
Deci, un lucru extraordinar legat de biologie
07:56
is that it expresses an extraordinary economy of scale.
199
476260
3000
este că exprimă o nemaipomenită economie a dimensionării.
07:59
The bigger you are systematically,
200
479260
2000
Cu cât sunteţi mai mari, sistematic,
08:01
according to very well-defined rules,
201
481260
2000
conform unor legi foarte bine definite,
08:03
less energy per capita.
202
483260
3000
mai puţină energie per capita.
08:06
Now any physiological variable you can think of,
203
486260
3000
La orice variabilă fiziologică v-aţi putea gândi,
08:09
any life history event you can think of,
204
489260
2000
la orice eveniment din trecut v-aţi putea gândi,
08:11
if you plot it this way, looks like this.
205
491260
3000
dacă îl planificaţi aşa, arată astfel.
08:14
There is an extraordinary regularity.
206
494260
2000
Există o regularitate extraordinară.
08:16
So you tell me the size of a mammal,
207
496260
2000
Deci, îmi spuneţi mărimea unui mamifer,
08:18
I can tell you at the 90 percent level everything about it
208
498260
3000
eu vă spun în proporţie de 90 la sută totul despre el
08:21
in terms of its physiology, life history, etc.
209
501260
4000
în termeni fiziologici, ai trecutului etc.
08:25
And the reason for this is because of networks.
210
505260
3000
Şi aceasta se întâmplă datorită reţelelor.
08:28
All of life is controlled by networks --
211
508260
3000
Tot ceea ce este legat de viaţă este controlat de reţele -
08:31
from the intracellular through the multicellular
212
511260
2000
de la intracelular la pluricelular
08:33
through the ecosystem level.
213
513260
2000
traversând nivelul ecosistemului.
08:35
And you're very familiar with these networks.
214
515260
3000
Iar voi sunteţi foarte familiarizaţi cu aceste reţele.
08:39
That's a little thing that lives inside an elephant.
215
519260
3000
Acesta este o părticică din ceea ce trăieşte în interiorul unui elefant.
08:42
And here's the summary of what I'm saying.
216
522260
3000
Şi acesta este rezumatul a ceea ce vă spun.
08:45
If you take those networks,
217
525260
2000
Dacă luaţi acele reţele,
08:47
this idea of networks,
218
527260
2000
această idee a reţelelor,
08:49
and you apply universal principles,
219
529260
2000
şi aplicaţi principii universale,
08:51
mathematizable, universal principles,
220
531260
2000
matematice, principii universale,
08:53
all of these scalings
221
533260
2000
toate aceste redimensionări
08:55
and all of these constraints follow,
222
535260
3000
toate aceste constrângeri le urmează,
08:58
including the description of the forest,
223
538260
2000
inclusiv descrierea pădurii,
09:00
the description of your circulatory system,
224
540260
2000
descrierea sistemululi vostru celular,
09:02
the description within cells.
225
542260
2000
descrierea interiorului celulelor.
09:04
One of the things I did not stress in that introduction
226
544260
3000
Unul din lucrurile pe care nu le-am subliniat în acea introducere
09:07
was that, systematically, the pace of life
227
547260
3000
a fost acela că, sistematic, ritmul vieţii
09:10
decreases as you get bigger.
228
550260
2000
descreşte pe măsură ce creşteţi.
09:12
Heart rates are slower; you live longer;
229
552260
3000
Ritmul inimii scade; trăiţi mai mult;
09:15
diffusion of oxygen and resources
230
555260
2000
răspândirea oxigenului şi a resurselor
09:17
across membranes is slower, etc.
231
557260
2000
prin membrane este mai lentă etc.
09:19
The question is: Is any of this true
232
559260
2000
Întrebarea este: Este ceva din toate acestea valabil
09:21
for cities and companies?
233
561260
3000
pentru oraşe şi companii?
09:24
So is London a scaled up Birmingham,
234
564260
3000
Deci, este Londra o multiplicare a Birmingham-ului,
09:27
which is a scaled up Brighton, etc., etc.?
235
567260
3000
care este o multiplicare a Brighton-ului, etc., etc.?
09:30
Is New York a scaled up San Francisco,
236
570260
2000
Este New York-ul o multiplicare a San Franciso-ului,
09:32
which is a scaled up Santa Fe?
237
572260
2000
care este o multiplicare a Santa Fe-ului?
09:34
Don't know. We will discuss that.
238
574260
2000
Nu ştiu. Vom dezbate asta.
09:36
But they are networks,
239
576260
2000
Dar sunt reţele.
09:38
and the most important network of cities
240
578260
2000
Iar cele mai importante reţele ale oraşelor
09:40
is you.
241
580260
2000
sunteţi voi.
09:42
Cities are just a physical manifestation
242
582260
3000
Oraşele sunt doar o manifestare fizică
09:45
of your interactions,
243
585260
2000
a interacţiunilor voastre,
09:47
our interactions,
244
587260
2000
a interacţiunilor noastre,
09:49
and the clustering and grouping of individuals.
245
589260
2000
a îngrămădirii şi grupării indivizilor.
09:51
Here's just a symbolic picture of that.
246
591260
3000
Iată doar o imagine simbolică a acestora.
09:54
And here's scaling of cities.
247
594260
2000
Şi aici este dimensionarea oraşelor.
09:56
This shows that in this very simple example,
248
596260
3000
Aceasta arată că în acest exemplu foarte simplu,
09:59
which happens to be a mundane example
249
599260
2000
care întâmplător este unul banal
10:01
of number of petrol stations
250
601260
2000
al numărului de benzinării
10:03
as a function of size --
251
603260
2000
funcţionând ca mărimi -
10:05
plotted in the same way as the biology --
252
605260
2000
reprezentate grafic în acelaşi fel ca biologia -
10:07
you see exactly the same kind of thing.
253
607260
2000
vedeţi exact acelaşi fel de lucruri.
10:09
There is a scaling.
254
609260
2000
Există o dimensionare.
10:11
That is that the number of petrol stations in the city
255
611260
4000
Şi anume, faptul că numărul benzinăriilor din oraş
10:15
is now given to you
256
615260
2000
vă este oferit
10:17
when you tell me its size.
257
617260
2000
atunci când îmi spuneţi mărimea lui.
10:19
The slope of that is less than linear.
258
619260
3000
Variaţia acestuia este mai puţin decât liniară.
10:22
There is an economy of scale.
259
622260
2000
Există o economie a dimensionării.
10:24
Less petrol stations per capita the bigger you are -- not surprising.
260
624260
3000
Mai puţine benzinării per capita cu atât mai mari deveniţi - nimic surprinzător.
10:27
But here's what's surprising.
261
627260
2000
Dar iată ceea ce este surprinzător.
10:29
It scales in the same way everywhere.
262
629260
2000
Se dimensionează în acelaşi fel peste tot.
10:31
This is just European countries,
263
631260
2000
Acestea sunt doar ţările europene,
10:33
but you do it in Japan or China or Colombia,
264
633260
3000
dar se reprezintă în Japonia sau China sau Columbia,
10:36
always the same
265
636260
2000
întotdeauna la fel
10:38
with the same kind of economy of scale
266
638260
2000
cu aceeaşi economie a dimensionării
10:40
to the same degree.
267
640260
2000
la acelaşi nivel.
10:42
And any infrastructure you look at --
268
642260
3000
Şi, la orice infrastructură v-aţi uita -
10:45
whether it's the length of roads, length of electrical lines --
269
645260
3000
fie că este vorba de lungimea drumurilor, lungimea firelor electrice -
10:48
anything you look at
270
648260
2000
la orice v-aţi uita
10:50
has the same economy of scale scaling in the same way.
271
650260
3000
există aceeaşi economie a dimensionării în acelaşi fel.
10:53
It's an integrated system
272
653260
2000
Este un sistem integrat
10:55
that has evolved despite all the planning and so on.
273
655260
3000
care a evoluat în ciuda tuturor planificărilor şi aşa mai departe.
10:58
But even more surprising
274
658260
2000
Dar mai surprinzător
11:00
is if you look at socio-economic quantities,
275
660260
2000
este dacă vă uitaţi la cantităţile socio-economice,
11:02
quantities that have no analog in biology,
276
662260
3000
cantităţi care nu au analogii în biologie,
11:05
that have evolved when we started forming communities
277
665260
3000
care au evoluat când am început să formăm comunităţi
11:08
eight to 10,000 years ago.
278
668260
2000
acum 8 până la 10000 de ani.
11:10
The top one is wages as a function of size
279
670260
2000
Cel mai sus se află salariile ca o funcţie a mărimii
11:12
plotted in the same way.
280
672260
2000
reprezentate grafic în acelaşi fel.
11:14
And the bottom one is you lot --
281
674260
2000
Şi, în partea de jos este situaţia voastră -
11:16
super-creatives plotted in the same way.
282
676260
3000
reprezentate grafic super creativ în acelaşi fel.
11:19
And what you see
283
679260
2000
Iar ceea ce vedeţi
11:21
is a scaling phenomenon.
284
681260
2000
este un fenomen de dimensionare.
11:23
But most important in this,
285
683260
2000
Dar cel mai important în cadrul acestuia,
11:25
the exponent, the analog to that three-quarters
286
685260
2000
exponentul, analogic acelor trei sferturi
11:27
for the metabolic rate,
287
687260
2000
ai ratei metabolice,
11:29
is bigger than one -- it's about 1.15 to 1.2.
288
689260
2000
este mai mare de unu - este aproximativ 1.15 până la1.2.
11:31
Here it is,
289
691260
2000
Iată-l,
11:33
which says that the bigger you are
290
693260
3000
spunând că, cu cât sunteţi mai mari
11:36
the more you have per capita, unlike biology --
291
696260
3000
cu atât aveţi mai mult per capita -spre deosebire de biologie--
11:39
higher wages, more super-creative people per capita as you get bigger,
292
699260
4000
salarii mai mari, mai mulţi oameni superi creativi per capita cu cât creşteţi,
11:43
more patents per capita, more crime per capita.
293
703260
3000
mai multe brevete per capita, mai multe crime per capita.
11:46
And we've looked at everything:
294
706260
2000
Şi am trecut în revistă totul:
11:48
more AIDS cases, flu, etc.
295
708260
3000
cazurile de SIDA, gripă, etc.
11:51
And here, they're all plotted together.
296
711260
2000
Iar aici, toate sunt reprezentate grafic împreună.
11:53
Just to show you what we plotted,
297
713260
2000
Doar pentru a vă arăta ceea ce am reprezentat grafic
11:55
here is income, GDP --
298
715260
3000
aici e venitul, PIB-ul -
11:58
GDP of the city --
299
718260
2000
PIB-ul oraşului -
12:00
crime and patents all on one graph.
300
720260
2000
crime şi brevete într-un singur grafic.
12:02
And you can see, they all follow the same line.
301
722260
2000
Şi, după cum puteţi vedea, toate urmează aceeaşi linie.
12:04
And here's the statement.
302
724260
2000
Şi, iată aserţiunea.
12:06
If you double the size of a city from 100,000 to 200,000,
303
726260
3000
Dacă dublaţi dimensiunea oraşului de la 100,000 la 200,000,
12:09
from a million to two million, 10 to 20 million,
304
729260
2000
de la un milion la 2 milioane, de la 10 la 20 de milioane,
12:11
it doesn't matter,
305
731260
2000
nu contează,
12:13
then systematically
306
733260
2000
atunci, sistematic,
12:15
you get a 15 percent increase
307
735260
2000
veţi dobândi o creştere cu 15 procente
12:17
in wages, wealth, number of AIDS cases,
308
737260
2000
a salariilor, prosperităţii, numărului de cazuri de SIDA,
12:19
number of police,
309
739260
2000
numărului de poliţişti,
12:21
anything you can think of.
310
741260
2000
a oricărui lucru la care vă gândiţi.
12:23
It goes up by 15 percent,
311
743260
2000
Cresc cu 15 procente.
12:25
and you have a 15 percent savings
312
745260
3000
Şi economisiţi 15 procente
12:28
on the infrastructure.
313
748260
3000
cu infrastructura.
12:31
This, no doubt, is the reason
314
751260
3000
Acesta este, incontestabil, motivul
12:34
why a million people a week are gathering in cities.
315
754260
3000
pentru care un milion de oameni pe săptămână se stabilesc în oraşe.
12:37
Because they think that all those wonderful things --
316
757260
3000
Deoarece consideră că toate acele lucruri minunate,
12:40
like creative people, wealth, income --
317
760260
2000
cum ar fi oameni creativi, prosperitate, câştiguri,
12:42
is what attracts them,
318
762260
2000
sunt ceea ce îi atrage,
12:44
forgetting about the ugly and the bad.
319
764260
2000
uitând de lucrurile urâte şi rele.
12:46
What is the reason for this?
320
766260
2000
Care este motivul pentru toate astea?
12:48
Well I don't have time to tell you about all the mathematics,
321
768260
3000
Ei bine, nu am timp să vă prezint toate calculele,
12:51
but underlying this is the social networks,
322
771260
3000
dar subliniez că acestea sunt reţelele sociale,
12:54
because this is a universal phenomenon.
323
774260
3000
pentru că acesta este un fenomen universal.
12:57
This 15 percent rule
324
777260
3000
Această regulă a procentului de 15 la sută
13:00
is true
325
780260
2000
este adevărată
13:02
no matter where you are on the planet --
326
782260
2000
indiferent de locul în care vă aflaţi pe planetă -
13:04
Japan, Chile,
327
784260
2000
Japonia, Chile,
13:06
Portugal, Scotland, doesn't matter.
328
786260
3000
Portugalia, Scoţia, nu contează.
13:09
Always, all the data shows it's the same,
329
789260
3000
Întotdeauna, toate datele indică faptul că e la fel,
13:12
despite the fact that these cities have evolved independently.
330
792260
3000
deşi aceste oraşe au evoluat independent.
13:15
Something universal is going on.
331
795260
2000
Ceva universal se întâmplă.
13:17
The universality, to repeat, is us --
332
797260
3000
Universalitatea, repet, suntem noi -
13:20
that we are the city.
333
800260
2000
adică, noi suntem oraşele.
13:22
And it is our interactions and the clustering of those interactions.
334
802260
3000
Şi, sunt interacţiunile noastre şi îngrămădirea acelor interacţiuni.
13:25
So there it is, I've said it again.
335
805260
2000
Deci, iată, am spus-o din nou.
13:27
So if it is those networks and their mathematical structure,
336
807260
3000
Aşa că, dacă sunt acele reţele şi structura lor matematică,
13:30
unlike biology, which had sublinear scaling,
337
810260
3000
care, spre deosebire de biologie, au avut dimensionare subliniară,
13:33
economies of scale,
338
813260
2000
economii ale dimensionării,
13:35
you had the slowing of the pace of life
339
815260
2000
aveţi încetinirea ritmului vieţii
13:37
as you get bigger.
340
817260
2000
pe măsură ce creşteţi.
13:39
If it's social networks with super-linear scaling --
341
819260
2000
Dacă reţelele voastre sociale au dimensionare super liniară -
13:41
more per capita --
342
821260
2000
mai mult per capita -
13:43
then the theory says
343
823260
2000
atunci, teoria spune
13:45
that you increase the pace of life.
344
825260
2000
că vă măriţi ritmul de viaţă
13:47
The bigger you are, life gets faster.
345
827260
2000
Cu cât sunteţi mai mari, cu atât viaţa devine mai rapidă.
13:49
On the left is the heart rate showing biology.
346
829260
2000
La stânga este ritmul cardiac arătând biologia.
13:51
On the right is the speed of walking
347
831260
2000
În dreapta este viteza de deplasare
13:53
in a bunch of European cities,
348
833260
2000
în mai multe oraşe europene,
13:55
showing that increase.
349
835260
2000
arătând acea creştere.
13:57
Lastly, I want to talk about growth.
350
837260
3000
În cele din urmă, vreau să vorbesc despre creştere.
14:00
This is what we had in biology, just to repeat.
351
840260
3000
Aceasta este ceea ce am avut în biologie, repet.
14:03
Economies of scale
352
843260
3000
Economiile dimensionării
14:06
gave rise to this sigmoidal behavior.
353
846260
3000
au dat naştere acestui comportament sigmoidal.
14:09
You grow fast and then stop --
354
849260
3000
Creşteţi repede şi apoi vă opriţi -
14:12
part of our resilience.
355
852260
2000
face parte din adaptabilitatea noastră.
14:14
That would be bad for economies and cities.
356
854260
3000
Acest lucru ar fi rău pentru economii şi oraşe.
14:17
And indeed, one of the wonderful things about the theory
357
857260
2000
Într-adevăr, unul dintre lucrurile extraordinare ale teoriei
14:19
is that if you have super-linear scaling
358
859260
3000
este acela că aveţi dimensionare super liniară
14:22
from wealth creation and innovation,
359
862260
2000
de la crearea prosperităţii şi inovării,
14:24
then indeed you get, from the same theory,
360
864260
3000
iar atunci realmente primiţi, de la aceeaşi teorie,
14:27
a beautiful rising exponential curve -- lovely.
361
867260
2000
o frumoasă curbă de creştere exponenţială.
14:29
And in fact, if you compare it to data,
362
869260
2000
Şi, de fapt, dacă o comparaţi cu datele,
14:31
it fits very well
363
871260
2000
se potriveşte foarte bine
14:33
with the development of cities and economies.
364
873260
2000
cu dezvoltarea oraşelor şi companiilor.
14:35
But it has a terrible catch,
365
875260
2000
Dar are un truc teribil.
14:37
and the catch
366
877260
2000
Iar trucul
14:39
is that this system is destined to collapse.
367
879260
3000
este că acest sistem este destinat colapsului.
14:42
And it's destined to collapse for many reasons --
368
882260
2000
Şi este destinat colapsului din multe motive -
14:44
kind of Malthusian reasons -- that you run out of resources.
369
884260
3000
motive cam malthusiene - acelea că rămâneţi fără resurse.
14:47
And how do you avoid that? Well we've done it before.
370
887260
3000
Cum evitaţi asta? Ei bine, am mai făcut-o.
14:50
What we do is,
371
890260
2000
Ceea ce facem este,
14:52
as we grow and we approach the collapse,
372
892260
3000
pe măsură ce creştem şi ne apropiem de colaps,
14:55
a major innovation takes place
373
895260
3000
apare o inovaţie majoră
14:58
and we start over again,
374
898260
2000
şi o luăm de la capăt.
15:00
and we start over again as we approach the next one, and so on.
375
900260
3000
Şi o luăm de la început pe măsură ce ne apropiem de următorul, şi aşa mai departe.
15:03
So there's this continuous cycle of innovation
376
903260
2000
Deci, există acest ciclu neîntrerupt de inovaţii
15:05
that is necessary
377
905260
2000
care este necesar
15:07
in order to sustain growth and avoid collapse.
378
907260
3000
pentru a susţine creşterea şi a evita colapsul.
15:10
The catch, however, to this
379
910260
2000
Totuşi, trucul
15:12
is that you have to innovate
380
912260
2000
este acela că trebuie să inovaţi
15:14
faster and faster and faster.
381
914260
3000
din ce în ce mai repede.
15:17
So the image
382
917260
2000
Deci imaginea
15:19
is that we're not only on a treadmill that's going faster,
383
919260
3000
nu este doar aceea că suntem pe o bandă de alergat tot mai rapidă,
15:22
but we have to change the treadmill faster and faster.
384
922260
3000
dar trebuie să schimbăm banda din ce în ce mai repede.
15:25
We have to accelerate on a continuous basis.
385
925260
3000
Trebuie să accelerăm încontinuu.
15:28
And the question is: Can we, as socio-economic beings,
386
928260
3000
Iar întrebarea este: Putem noi, ca fiinţe socio-economice,
15:31
avoid a heart attack?
387
931260
3000
să evităm infarctul?
15:34
So lastly, I'm going to finish up in this last minute or two
388
934260
3000
Deci, la final, voi încheia, în aceste câteva minute,
15:37
asking about companies.
389
937260
2000
întrebându-mă despre companii.
15:39
See companies, they scale.
390
939260
2000
Vedeţi, companiile dimensionează.
15:41
The top one, in fact, is Walmart on the right.
391
941260
2000
Cea mai importantă, de fapt, este Walmart, în dreapta.
15:43
It's the same plot.
392
943260
2000
Este aceeaşi reprezentare grafică.
15:45
This happens to be income and assets
393
945260
2000
Acestea sunt veniturile şi bunurile
15:47
versus the size of the company as denoted by its number of employees.
394
947260
2000
versus dimensiunea companiei indicată de numărul angajaţilor săi.
15:49
We could use sales, anything you like.
395
949260
3000
Putem să folosim vânzările, orice doriţi.
15:52
There it is: after some little fluctuations at the beginning,
396
952260
3000
Iată: după câteva fluctuaţii la început,
15:55
when companies are innovating,
397
955260
2000
când companiile inovează
15:57
they scale beautifully.
398
957260
2000
se dezvoltă frumos.
15:59
And we've looked at 23,000 companies
399
959260
3000
Şi am cercetat 23,000 de companii
16:02
in the United States, may I say.
400
962260
2000
din Statele Unite, dacă-mi permiteţi.
16:04
And I'm only showing you a little bit of this.
401
964260
3000
Şi vă arăt doar o mică parte din asta.
16:07
What is astonishing about companies
402
967260
2000
Uimitor legat de companii
16:09
is that they scale sublinearly
403
969260
3000
este faptul că se dezvoltă subliniar
16:12
like biology,
404
972260
2000
ca biologia,
16:14
indicating that they're dominated,
405
974260
2000
indicând că sunt dominate,
16:16
not by super-linear
406
976260
2000
nu de inovaţii şi idei
16:18
innovation and ideas;
407
978260
3000
super liniare;
16:21
they become dominated
408
981260
2000
companiile devin dominate
16:23
by economies of scale.
409
983260
2000
de dimensionarea economiilor.
16:25
In that interpretation,
410
985260
2000
În această interpretare
16:27
by bureaucracy and administration,
411
987260
2000
de către birocraţie şi administraţie
16:29
and they do it beautifully, may I say.
412
989260
2000
și fac o treabă minunată, pemiteţi-mi să spun.
16:31
So if you tell me the size of some company, some small company,
413
991260
3000
Deci, dacă îmi spuneţi mărimea unei companii, unei companii mici,
16:34
I could have predicted the size of Walmart.
414
994260
3000
v-aş fi putut prezice mărimea companiei Walmart.
16:37
If it has this sublinear scaling,
415
997260
2000
Dacă are această dimensionare subliniară
16:39
the theory says
416
999260
2000
teoria spune
16:41
we should have sigmoidal growth.
417
1001260
3000
că vom avea creştere sigmoidală.
16:44
There's Walmart. Doesn't look very sigmoidal.
418
1004260
2000
Aici e Walmart. Nu arată foarte sigmoidal.
16:46
That's what we like, hockey sticks.
419
1006260
3000
Acestea ne plac, bastoanele de hochei.
16:49
But you notice, I've cheated,
420
1009260
2000
Dar, observaţi, am trişat,
16:51
because I've only gone up to '94.
421
1011260
2000
pentru că am urcat doar până la 94.
16:53
Let's go up to 2008.
422
1013260
2000
Haideţi să urcăm la 2008.
16:55
That red line is from the theory.
423
1015260
3000
Linia roşie este din teorie.
16:58
So if I'd have done this in 1994,
424
1018260
2000
Deci, dacă aş fi făcut asta în 1994,
17:00
I could have predicted what Walmart would be now.
425
1020260
3000
aş fi anticipat ceea ce Walmart ar face acum.
17:03
And then this is repeated
426
1023260
2000
Şi apoi acest lucru se repetă
17:05
across the entire spectrum of companies.
427
1025260
2000
de-a lungul întregului spectru de companii.
17:07
There they are. That's 23,000 companies.
428
1027260
3000
Iată-le. Sunt 23,000 de companii.
17:10
They all start looking like hockey sticks,
429
1030260
2000
Toate încep să semene cu bastoanele de hochei,
17:12
they all bend over,
430
1032260
2000
toate se apleacă
17:14
and they all die like you and me.
431
1034260
2000
şi toate mor ca voi şi ca mine.
17:16
Thank you.
432
1036260
2000
Mulţumesc.
17:18
(Applause)
433
1038260
9000
(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