Saul Griffith: Hardware solutions to everyday problems

Сол Гриффит о повседневных изобретениях

25,194 views

2007-03-23 ・ TED


New videos

Saul Griffith: Hardware solutions to everyday problems

Сол Гриффит о повседневных изобретениях

25,194 views ・ 2007-03-23

TED


Пожалуйста, дважды щелкните на английские субтитры ниже, чтобы воспроизвести видео.

Переводчик: Tanya Mulkidzhanova Редактор: Aliaksandr Autayeu
00:25
So anyway, who am I?
0
25000
1000
Итак, кто я?
00:26
I usually say to people, when they say, "What do you do?"
1
26000
3000
Обычно, в ответ на вопрос: «Чем ты занимаешься?»
00:29
I say, "I do hardware,"
2
29000
2000
я отвечаю: «Техническим оборудованием»,
00:31
because it sort of conveniently encompasses everything I do.
3
31000
2000
потому что это некоторым образом описывает род моих занятий.
00:33
And I recently said that to a venture capitalist casually at some
4
33000
4000
Я недавно это сказал одному инвестору на мероприятии в Долине,
00:37
Valley event, to which he replied, "How quaint."
5
37000
3000
на что он ответил: «Как оригинально».
00:40
(Laughter)
6
40000
2000
(Смех)
00:42
And I sort of really was dumbstruck.
7
42000
3000
Я был действительно ошеломлён.
00:45
And I really should have said something smart.
8
45000
2000
И мне нужно было сказать что-то умное.
00:47
And now I've had a little bit of time to think about it,
9
47000
5000
И если бы у меня было больше времени на размышления,
00:52
I would have said, "Well, you know,
10
52000
2000
я бы сказал: «Ну, знаете,
00:54
if we look at the next 100 years
11
54000
2000
если заглянуть на следующие сто лет вперёд,
00:56
and we've seen all these problems in the last few days,
12
56000
2000
и, видя все эти проблемы последнего времени,
00:58
most of the big issues -- clean water, clean energy --
13
58000
3000
большинство из больших вопросов — чистая вода, чистая энергия —
01:01
and they're interchangeable in some respects --
14
61000
2000
а они взаимосвязаны в некотором роде —
01:03
and cleaner, more functional materials --
15
63000
2000
и чистые, более функциональные материалы —
01:05
they all look to me to be hardware problems.
16
65000
3000
все они видятся мне как технические проблемы.
01:08
This doesn't mean we should ignore software,
17
68000
2000
Это не значит, что мы можем игнорировать программное обеспечение,
01:10
or information, or computation."
18
70000
2000
информацию или вычислительную технику».
01:12
And that's in fact probably what I'm going to try and tell you about.
19
72000
3000
Вот об этом, фактически, я вам сегодня и постараюсь рассказать.
01:15
So, this talk is going to be about how do we make things
20
75000
3000
То есть, это выступление будет о том, как мы сейчас производим вещи,
01:18
and what are the new ways that we're going to make things in the future.
21
78000
5000
и какие есть пути в будущем для производства.
01:23
Now, TED sends you a lot of spam if you're a speaker
22
83000
5000
Выступающим TED присылает вам много спама
01:28
about "do this, do that" and you fill out all these forms,
23
88000
2000
на тему “сделай то, сделай это”, и ты заполняешь все эти формы,
01:30
and you don't actually know how they're going to describe you,
24
90000
3000
и фактически, не знаешь, как они тебя в итоге опишут,
01:33
and it flashed across my desk that they were going to introduce me as a futurist.
25
93000
3000
и тут где-то мелькает, что они представят меня как футуриста.
01:36
And I've always been nervous about the term "futurist,"
26
96000
2000
Я всегда недолюбливал термин «футурист», потому что с ним ты как будто
01:38
because you seem doomed to failure because you can't really predict it.
27
98000
3000
обречён на провал из-за того, что не можешь на самом деле предсказать будущее.
01:41
And I was laughing about this with the very smart colleagues I have,
28
101000
3000
Я смеялся по этому поводу с одними моими очень умными коллегами, и сказал:
01:44
and said, "You know, well, if I have to talk about the future, what is it?"
29
104000
4000
«Знаете, если я буду выступать с речью о будущем, то какое оно?»
01:48
And George Homsey, a great guy, said, "Oh, the future is amazing.
30
108000
5000
А Джордж Хомси, отличный парень, сказал: «О, будущее прекрасно.
01:53
It is so much stranger than you think.
31
113000
2000
Оно настолько более странное, чем ты можешь представить.
01:55
We're going to reprogram the bacteria in your gut,
32
115000
2000
Мы сможем перепрограммировать бактерии в твоём кишечнике,
01:57
and we're going to make your poo smell like peppermint."
33
117000
5000
и твои какашки будут пахнуть мятой».
02:02
(Laughter)
34
122000
2000
(Смех)
02:04
So, you may think that's sort of really crazy,
35
124000
3000
Вы можете подумать, что это просто сумасшествие,
02:07
but there are some pretty amazing things that are happening
36
127000
2000
но на самом деле уже происходят такие впечатляющие вещи,
02:09
that make this possible.
37
129000
1000
которые делают это возможным.
02:10
So, this isn't my work, but it's work of good friends of mine at MIT.
38
130000
4000
Итак, это не моё достижение, это работа моих хороших друзей в MIT.
02:14
This is called the registry of standard biological parts.
39
134000
2000
Это называется реестром стандартных биологических частей.
02:16
This is headed by Drew Endy and Tom Knight
40
136000
2000
Его возглавляет Дрю Энди и Том Найт,
02:18
and a few other very, very bright individuals.
41
138000
3000
вместе с другими очень, очень умными людьми.
02:21
Basically, what they're doing is looking at biology as a programmable system.
42
141000
3000
Фактически, они занимаются тем, что смотрят на биологию как на программируемую систему.
02:24
Literally, think of proteins as subroutines
43
144000
4000
В буквальном смысле, посмотрите на белки как на подпрограммы,
02:28
that you can string together to execute a program.
44
148000
3000
которые можно соединить в одну цепочку, чтобы выполнить программу.
02:31
Now, this is actually becoming such an interesting idea.
45
151000
5000
Теперь это становится очень интересной идеей.
02:36
This is a state diagram. That's an extremely simple computer.
46
156000
3000
Это диаграмма состояний. Это очень простой компьютер.
02:39
This one is a two-bit counter.
47
159000
2000
Это двухбитный счётчик.
02:41
So that's essentially the computational equivalent of two light switches.
48
161000
6000
То есть, фактически, это компьютерный эквивалент двух выключателей.
02:47
And this is being built by a group of students at Zurich
49
167000
3000
А сейчас группа студентов в Цюрихе строит это
02:50
for a design competition in biology.
50
170000
2000
для конкурса проектов по биологии.
02:52
And from the results of the same competition last year,
51
172000
3000
По результатам этого конкурса в прошлом году,
02:55
a University of Texas team of students programmed bacteria
52
175000
4000
команда студентов Университета Техаса запрограммировала бактерии так,
02:59
so that they can detect light and switch on and off.
53
179000
3000
что они могут определять свет и включать-выключать его.
03:02
So this is interesting in the sense that you can now
54
182000
2000
Так что это интересный пример, в том смысле, что теперь
03:04
do "if-then-for" statements in materials, in structure.
55
184000
5000
можно выполнять значения «если-то» в материале, в структуре.
03:09
This is a pretty interesting trend,
56
189000
2000
Это довольно интересная тенденция,
03:11
because we used to live in a world where everyone's said glibly,
57
191000
2000
так как раньше мы жили в мире, где все говорили, живописно выражаясь,
03:13
"Form follows function," but I think I've sort of grown up in a world
58
193000
4000
«Форма следует за функцией», но мне кажется, я вырос в мире,
03:17
-- you listened to Neil Gershenfeld yesterday;
59
197000
3000
— вчера вы слушали Нила Гершенфельда;
03:20
I was in a lab associated with his -- where it's really a world
60
200000
4000
я работал в соседней с ним лаборатории — где в мире на самом деле
03:24
where information defines form and function.
61
204000
3000
информация определяет форму и функцию.
03:27
I spent six years thinking about that,
62
207000
4000
Я провёл шесть лет, размышляя об этом,
03:31
but to show you the power of art over science --
63
211000
2000
но чтобы продемонстрировать вам силу искусства над наукой —
03:33
this is actually one of the cartoons I write. These are called "HowToons."
64
213000
3000
вот, кстати, один из комиксов, которые я рисую. Они называются «HowToons».
03:36
I work with a fabulous illustrator called Nick Dragotta.
65
216000
2000
Я работаю с прекрасным иллюстратором по имени Ник Драготта.
03:38
Took me six years at MIT,
66
218000
2000
Мне потребовалось шесть лет в MIT,
03:40
and about that many pages to describe what I was doing,
67
220000
4000
и примерно вот столько страниц, чтобы описать, чем я занимаюсь,
03:44
and it took him one page. And so this is our muse Tucker.
68
224000
5000
а ему хватило одной страницы. И вот это наша муза, Такер.
03:49
He's an interesting little kid -- and his sister, Celine --
69
229000
2000
Он интересный паренёк — и его сестра, Селина.
03:51
and what he's doing here
70
231000
2000
Здесь он наблюдает за самоорганизацией
03:53
is observing the self-assembly of his Cheerios in his cereal bowl.
71
233000
4000
хлопьев Cheerios в своей тарелке.
03:57
And in fact you can program the self-assembly of things,
72
237000
3000
Фактически, можно запрограммировать самоорганизацию вещей,
04:00
so he starts chocolate-dipping edges,
73
240000
2000
и он начинает опускать края в шоколад,
04:02
changing the hydrophobicity and the hydrophylicity.
74
242000
2000
меняя гидрофобию и гидрофилию.
04:04
In theory, if you program those sufficiently,
75
244000
2000
Теоретически, если запрограммировать их должным образом,
04:06
you should be able to do something pretty interesting
76
246000
2000
можно достичь интересных результатов,
04:08
and make a very complex structure.
77
248000
2000
и создать очень сложную структуру.
04:10
In this case, he's done self-replication of a complex 3D structure.
78
250000
5000
В этом случае, он создал самовоспроизведение сложной трёхмерной структуры.
04:15
And that's what I thought about for a long time,
79
255000
3000
И вот о чем я думал в течение долгого времени,
04:18
because this is how we currently make things.
80
258000
2000
потому что именно так мы сейчас создаём вещи.
04:20
This is a silicon wafer, and essentially
81
260000
2000
Это кремниевая пластина, по существу,
04:22
that's just a whole bunch of layers of two-dimensional stuff, sort of layered up.
82
262000
4000
это просто набор слоёв двухмерного вещества, как бы наслоение.
04:26
The feature side is -- you know, people will say,
83
266000
2000
Функциональная сторона — как люди скажут,
04:28
[unclear] down around about 65 nanometers now.
84
268000
2000
[неразборчиво] сейчас около 65 нанометров.
04:30
On the right, that's a radiolara.
85
270000
2000
Справа — радиолярия.
04:32
That's a unicellular organism ubiquitous in the oceans.
86
272000
3000
Это одноклеточный организм, широко распространённый в океане.
04:35
And that has feature sizes down to about 20 nanometers,
87
275000
4000
И для него размер элемента составляет всего около 20 нанометров,
04:39
and it's a complex 3D structure.
88
279000
2000
и это сложная трёхмерная структура.
04:41
We could do a lot more with computers and things generally
89
281000
4000
Мы могли бы сделать гораздо больше с компьютерами и вещами вообще,
04:45
if we knew how to build things this way.
90
285000
3000
если бы знали, как строить вещи таким образом.
04:48
The secret to biology is, it builds computation
91
288000
3000
Секрет биологии в том, что она внедряет вычисления
04:51
into the way it makes things. So this little thing here, polymerase,
92
291000
3000
в сам процесс создания вещей. Например, вот эта маленькая вещица, полимераза,
04:54
is essentially a supercomputer designed for replicating DNA.
93
294000
5000
фактически является суперкомпьютером для воспроизведения ДНК.
04:59
And the ribosome here is another little computer
94
299000
3000
А вот эта рибосома — это ещё один маленький компьютер,
05:02
that helps in the translation of the proteins.
95
302000
2000
который помогает в перемещении белков.
05:04
I thought about this
96
304000
1000
Я думал об этом, в том смысле, что это отлично работает
05:05
in the sense that it's great to build in biological materials,
97
305000
3000
при строительстве в биологических материях,
05:08
but can we do similar things?
98
308000
2000
но можем ли мы создавать подобные вещи?
05:10
Can we get self-replicating-type behavior?
99
310000
2000
Можем ли мы получить самовоспроизводящийся тип поведения?
05:12
Can we get complex 3D structure automatically assembling
100
312000
4000
Можем ли мы получить сложную трёхмерную структуру,
05:16
in inorganic systems?
101
316000
2000
которая автоматически собирается в неорганических системах?
05:18
Because there are some advantages to inorganic systems,
102
318000
2000
Потому что у неорганических систем есть свои преимущества,
05:20
like higher speed semiconductors, etc.
103
320000
2000
такие как более высокая скорость полупроводников и другие.
05:22
So, this is some of my work
104
322000
2000
Вот кое-что из моей работы над тем,
05:24
on how do you do an autonomously self-replicating system.
105
324000
6000
как создать автономную самовоспроизводящуюся систему.
05:30
And this is sort of Babbage's revenge.
106
330000
2000
А это своеобразная месть Беббиджа.
05:32
These are little mechanical computers.
107
332000
1000
Это маленькие механические компьютеры.
05:33
These are five-state state machines.
108
333000
3000
Это автоматы, у которых есть пять состояний.
05:36
So, that's about three light switches lined up.
109
336000
3000
Итак, это три выключателя света, в линию.
05:39
In a neutral state, they won't bind at all.
110
339000
2000
В нейтральном состоянии, они совершенно не связаны.
05:41
Now, if I make a string of these, a bit string,
111
341000
4000
А теперь, если собрать их в цепь, в двоичную последовательность,
05:45
they will be able to replicate.
112
345000
2000
они смогут воспроизводиться.
05:47
So we start with white, blue, blue, white.
113
347000
1000
Мы начинаем с белого, синего, синего, белого.
05:48
That encodes; that will now copy. From one comes two,
114
348000
6000
Это кодируется; и они сейчас начнут копироваться.
05:54
and then from two comes three.
115
354000
2000
Из одного получается два, затем из двух — три.
05:56
And so you've got this sort of replicating system.
116
356000
4000
И вот у вас получается своеобразная воспроизводящаяся система.
06:00
It was work actually by Lionel Penrose,
117
360000
2000
Изначально, это была работа Лайонела Пенроуза,
06:02
father of Roger Penrose, the tiles guy.
118
362000
3000
отца Роджера Пенроуза, изобретателя Мозаики Пенроуза.
06:05
He did a lot of this work in the '60s,
119
365000
2000
Он сделал много такой работы в 60-х,
06:07
and so a lot of this logic theory lay fallow
120
367000
2000
и многое из этой теории логики оставалось без применения,
06:09
as we went down the digital computer revolution, but it's now coming back.
121
369000
3000
пока происходила цифровая компьютерная революция, но сейчас она возвращается.
06:12
So now I'm going to show you the hands-free, autonomous self-replication.
122
372000
4000
Сейчас я покажу вам автономное самовоспроизведение, без участия человека.
06:16
So we've tracked in the video the input string,
123
376000
2000
Мы проследили на видео входящую цепочку,
06:18
which was green, green, yellow, yellow, green.
124
378000
2000
которая была зелёная, зелёная, жёлтая, жёлтая, зелёная.
06:20
We set them off on this air hockey table.
125
380000
4000
Мы отделили их на этот стол для аэрохоккея.
06:24
You know, high science uses air hockey tables --
126
384000
2000
Знаете, в высокой науке используются столы для аэрохоккея —
06:26
(Laughter)
127
386000
1000
(Смех)
06:27
-- and if you watch this thing long enough you get dizzy,
128
387000
2000
— если долго за этим наблюдать, может голова закружиться,
06:29
but what you're actually seeing is copies of that original string
129
389000
3000
но что мы на самом деле наблюдаем — это копии исходной цепи,
06:32
emerging from the parts bin that you have here.
130
392000
3000
которые появляются из частей, которые у нас есть.
06:35
So we've got autonomous replication of bit strings.
131
395000
5000
Таким образом, мы получаем автономное самовоспроизведение двоичной последовательности.
06:40
So, why would you want to replicate bit strings?
132
400000
3000
Зачем же нужно воспроизводить двоичные последовательности?
06:43
Well, it turns out biology has this other very interesting meme,
133
403000
3000
Оказывается, у биологии есть вот такой интересный мем:
06:46
that you can take a linear string, which is a convenient thing to copy,
134
406000
3000
можно взять линейную цепь, которую удобно копировать,
06:49
and you can fold that into an arbitrarily complex 3D structure.
135
409000
4000
и можно согнуть её в сколь угодно сложную трёхмерную структуру.
06:53
So I was trying to, you know, take the engineer's version:
136
413000
3000
И я пытался, знаете, принять версию инженера:
06:56
Can we build a mechanical system in inorganic materials
137
416000
3000
Можем ли мы создать механическую систему из неорганических материалов,
06:59
that will do the same thing?
138
419000
1000
которая будет делать то же самое?
07:00
So what I'm showing you here is that we can make a 2D shape --
139
420000
5000
Я пытаюсь показать вам, что мы можем создать двухмерную форму —
07:05
the B -- assemble from a string of components
140
425000
4000
букву B — собрать её из цепочки компонентов,
07:09
that follow extremely simple rules.
141
429000
2000
которые следуют исключительно простым правилам.
07:11
And the whole point of going with the extremely simple rules here,
142
431000
3000
Весь смысл того, чтобы работать с простейшими правилами
07:14
and the incredibly simple state machines in the previous design,
143
434000
3000
и неимоверно простыми автоматами состояний из предыдущего макета в том,
07:17
was that you don't need digital logic to do computation.
144
437000
3000
что вам не нужна цифровая логика для произведения вычислений.
07:20
And that way you can scale things much smaller than microchips.
145
440000
4000
Таким образом, можно работать с вещами, гораздо меньшими, чем микрочипы.
07:24
So you can literally use these as the tiny components in the assembly process.
146
444000
4000
То есть, буквально можно использовать эти вещи, как крохотные компоненты в процессе сборки.
07:28
So, Neil Gershenfeld showed you this video on Wednesday, I believe,
147
448000
5000
Думаю, Нил Гершенфельд показывал вам в среду это видео,
07:33
but I'll show you again.
148
453000
2000
но я покажу ещё раз.
07:35
This is literally the colored sequence of those tiles.
149
455000
3000
Это буквально цветная последовательность мозаики.
07:38
Each different color has a different magnetic polarity,
150
458000
3000
У каждого цвета своя магнитная полярность,
07:41
and the sequence is uniquely specifying the structure that is coming out.
151
461000
5000
и последовательность однозначно определяет итоговую структуру.
07:46
Now, hopefully, those of you who know anything about graph theory
152
466000
3000
Надеюсь, те из вас, кому что-либо известно о теории графов,
07:49
can look at that, and that will satisfy you
153
469000
2000
могут, глядя на это, убедиться,
07:51
that that can also do arbitrary 3D structure,
154
471000
3000
что это тоже может создавать произвольные трёхмерные структуры,
07:54
and in fact, you know, I can now take a dog, carve it up
155
474000
5000
и фактически, знаете, я могу взять собаку, порубить её
07:59
and then reassemble it so it's a linear string
156
479000
2000
и затем собрать заново в линейную цепь,
08:01
that will fold from a sequence. And now
157
481000
2000
которая соберётся из последовательности.
08:03
I can actually define that three-dimensional object as a sequence of bits.
158
483000
7000
Теперь я могу определить этот трёхмерный объект как последовательность битов.
08:10
So, you know, it's a pretty interesting world
159
490000
3000
Знаете, мир довольно интересный,
08:13
when you start looking at the world a little bit differently.
160
493000
2000
когда начинаешь смотреть на него немного иначе.
08:15
And the universe is now a compiler.
161
495000
3000
И теперь вселенная становится компилятором.
08:18
And so I'm thinking about, you know, what are the programs
162
498000
2000
Я думаю, каковы программы
08:20
for programming the physical universe?
163
500000
3000
для программирования физической вселенной?
08:23
And how do we think about materials and structure,
164
503000
3000
И каким образом нам надо думать о материалах и структуре
08:26
sort of as an information and computation problem?
165
506000
3000
как о вопросах информации и вычисления?
08:29
Not just where you attach a micro-controller to the end point,
166
509000
3000
Не только там, где ты прикрепляешь микроконтроллер к конечной точке,
08:32
but that the structure and the mechanisms are the logic, are the computers.
167
512000
5000
а там, где структура и механизмы являются логикой, компьютерами.
08:37
Having totally absorbed this philosophy,
168
517000
5000
Полностью впитав в себя эту философию,
08:42
I started looking at a lot of problems a little differently.
169
522000
3000
я начал иначе смотреть на многие вопросы.
08:45
With the universe as a computer,
170
525000
1000
Если вселенная — компьютер,
08:46
you can look at this droplet of water
171
526000
2000
можно рассматривать эту каплю воды
08:48
as having performed the computations.
172
528000
2000
как результат вычислений.
08:50
You set a couple of boundary conditions, like gravity,
173
530000
2000
Задаёшь пару граничных условий, таких как гравитация,
08:52
the surface tension, density, etc., and then you press "execute,"
174
532000
4000
поверхностное натяжение, плотность, и т.д., и нажимаешь «выполнить»,
08:56
and magically, the universe produces you a perfect ball lens.
175
536000
5000
и волшебным образом, вселенная производит тебе идеальную сферическую линзу.
09:01
So, this actually applied to the problem
176
541000
2000
Так вот, это, на самом деле, применимо к такой проблеме...
09:03
of -- so there's a half a billion to a billion people in the world
177
543000
3000
В мире от полумиллиарда до миллиарда людей,
09:06
don't have access to cheap eyeglasses.
178
546000
2000
у которых нет возможности купить очки.
09:08
So can you make a machine
179
548000
2000
Так, можно ли построить машину,
09:10
that could make any prescription lens very quickly on site?
180
550000
4000
которая сможет создать любые очки на месте?
09:14
This is a machine where you literally define a boundary condition.
181
554000
4000
Это машина, в которой вы, буквально, определяете граничное условие.
09:18
If it's circular, you make a spherical lens.
182
558000
3000
Если она круглая — вы делаете сферическую линзу.
09:21
If it's elliptical, you can make an astigmatic lens.
183
561000
3000
Если эллиптическая — астигматическую линзу.
09:24
You then put a membrane on that and you apply pressure --
184
564000
3000
После, вы кладёте мембрану и применяете давление —
09:27
so that's part of the extra program.
185
567000
2000
так что это часть дополнительной программы.
09:29
And literally with only those two inputs --
186
569000
3000
И буквально только с этими двумя исходными условиями —
09:32
so, the shape of your boundary condition and the pressure --
187
572000
2000
то есть, форма вашего граничного условия и давление —
09:34
you can define an infinite number of lenses
188
574000
2000
можно разработать бесконечное число линз,
09:36
that cover the range of human refractive error,
189
576000
2000
которое покроет весь спектр аметропии у человека,
09:38
from minus 12 to plus eight diopters, up to four diopters of cylinder.
190
578000
5000
от -12 до +8 диоптрий, до четырёх цилиндрических линз.
09:43
And then literally, you now pour on a monomer.
191
583000
3000
А потом вы буквально выливаете мономер.
09:46
You know, I'll do a Julia Childs here.
192
586000
3000
Знаете, я сейчас изображу Джулию Чайлдс.
09:49
This is three minutes of UV light.
193
589000
3000
Это три минуты УФ-света.
09:52
And you reverse the pressure on your membrane
194
592000
3000
И вы меняете давление на мембрану,
09:55
once you've cooked it. Pop it out.
195
595000
3000
как только она готова. Вытаскиваете.
09:58
I've seen this video, but I still don't know if it's going to end right.
196
598000
3000
Я видел это видео, но до сих пор не знаю, правильно ли оно закончится.
10:01
(Laughter)
197
601000
3000
(Смех)
10:04
So you reverse this. This is a very old movie,
198
604000
2000
Итак, переворачиваете. Это очень старое видео,
10:06
so with the new prototypes, actually both surfaces are flexible,
199
606000
4000
так что с новыми прототипами, собственно, обе поверхности гибкие,
10:10
but this will show you the point.
200
610000
2000
но это покажет вам суть дела.
10:12
Now you've finished the lens, you literally pop it out.
201
612000
2000
Теперь, когда вы закончили с линзой, вы буквально её вытаскиваете.
10:14
That's next year's Yves Klein, you know, eyeglasses shape.
202
614000
7000
Знаете, это форма очков Yves Klein следующего сезона.
10:21
And you can see that that has a mild prescription of about minus two diopters.
203
621000
3000
И тут вы можете увидеть, что здесь слабенькие очки, примерно на минус две диоптрии.
10:24
And as I rotate it against this side shot, you'll see that that has cylinder,
204
624000
4000
И если повернуть её с этой стороны, видно, что она цилиндрическая,
10:28
and that was programmed in --
205
628000
1000
и это было запрограммировано
10:29
literally into the physics of the system.
206
629000
4000
буквально в физике системы.
10:33
So, this sort of thinking about structure as computation
207
633000
3000
Итак, подобный взгляд на структуру как вычисление
10:36
and structure as information leads to other things, like this.
208
636000
5000
и структуру как информацию, приводит нас к другим вещам, вроде этой.
10:41
This is something that my people at SQUID Labs
209
641000
3000
Это нечто, над чем мои коллеги в лаборатории SQUID
10:44
are working on at the moment, called "electronic rope."
210
644000
2000
работают в настоящий момент, называется «электронная верёвка».
10:46
So literally, you think about a rope. It has very complex structure in the weave.
211
646000
4000
Буквально, представьте себе верёвку. У неё очень сложная структура плетения.
10:50
And under no load, it's one structure.
212
650000
2000
И без груза, это одна структура.
10:52
Under a different load, it's a different structure. And you can actually exploit that
213
652000
3000
А под разными грузами, это разные структуры. И вы можете её протестировать,
10:55
by putting in a very small number of
214
655000
2000
добавляя очень небольшое число
10:57
conducting fibers to actually make it a sensor.
215
657000
2000
проводящих волокон, чтобы сделать из неё датчик.
10:59
So this is now a rope that knows the load on the rope
216
659000
3000
И теперь это верёвка, которая знает нагрузку на верёвку,
11:02
at any particular point in the rope.
217
662000
2000
в любой точке этой верёвки.
11:04
Just by thinking about the physics of the world,
218
664000
3000
Просто рассматривая физику мира,
11:07
materials as the computer,
219
667000
2000
материалы как компьютер,
11:09
you can start to do things like this.
220
669000
3000
вы можете начать делать подобные вещи.
11:12
I'm going to segue a little here.
221
672000
3000
Сейчас я перейду немного к следующему.
11:15
I guess I'm just going to casually tell you the types of things
222
675000
2000
Кажется, я попутно расскажу вам о вещах,
11:17
that I think about with this.
223
677000
1000
над которыми я думаю вместе с этим.
11:18
One thing I'm really interested about this right now is, how,
224
678000
4000
Предмет, который меня очень интересует сейчас, —
11:22
if you're really taking this view of the universe as a computer,
225
682000
4000
если вы по-настоящему принимаете вселенную как компьютер,
11:26
how do we make things in a very general sense,
226
686000
2000
как создавать вещи в самом широком смысле
11:28
and how might we share the way we make things in a general sense
227
688000
4000
и как нам делиться способом, с помощью которого мы создаём вещи в широком смысле,
11:32
the same way you share open source hardware?
228
692000
3000
так же, как мы делимся открытыми аппаратными средствами?
11:35
And a lot of talks here have espoused the benefits
229
695000
3000
Многие из выступающих здесь поддерживают преимущества того,
11:38
of having lots of people look at problems,
230
698000
2000
когда много людей смотрят на проблемы,
11:40
share the information and work on those things together.
231
700000
3000
делятся информацией и работают над всем этим вместе.
11:43
So, a convenient thing about being a human is you move in linear time,
232
703000
3000
И удобство того, что мы люди, заключается в том, что мы движемся в линейном времени,
11:46
and unless Lisa Randall changes that,
233
706000
2000
и если только Лиза Рэндалл не изменит это,
11:48
we'll continue to move in linear time.
234
708000
3000
мы будем продолжать двигаться в линейном времени.
11:51
So that means anything you do, or anything you make,
235
711000
2000
А это значит, что всё, что вы делаете или создаёте,
11:53
you produce a sequence of steps --
236
713000
2000
вы выполняете в виде последовательности шагов —
11:55
and I think Lego in the '70s nailed this,
237
715000
3000
и я думаю, что Lego в 70-х правильно это уловили,
11:58
and they did it most elegantly.
238
718000
1000
и весьма элегантно.
11:59
But they can show you how to build things in sequence.
239
719000
4000
Но они могут показать вам, как строить вещи последовательно.
12:03
So, I'm thinking about, how can we generalize
240
723000
3000
А я думаю, как мы можем обобщить то,
12:06
the way we make all sorts of things,
241
726000
2000
как мы делаем всевозможные вещи,
12:08
so you end up with this sort of guy, right?
242
728000
2000
чтобы в результате получилось вот это?
12:10
And I think this applies across a very broad -- sort of, a lot of concepts.
243
730000
5000
И я думаю, что это применимо к очень широкому — вообще, ко многим вещам.
12:15
You know, Cameron Sinclair yesterday said,
244
735000
2000
Знаете, вчера Кэмерон Синклер сказал:
12:17
"How do I get everyone to collaborate on design
245
737000
2000
«Как заставить всех работать вместе над дизайном
12:19
globally to do housing for humanity?"
246
739000
3000
по всему миру, чтобы обеспечить человечество жильём?»
12:22
And if you've seen Amy Smith,
247
742000
2000
И если вы видели Эми Смит,
12:24
she talks about how you get students at MIT
248
744000
4000
она говорила о том, как привлечь студентов MIT
12:28
to work with communities in Haiti.
249
748000
2000
работать с сообществами в Гаити.
12:30
And I think we have to sort of redefine and rethink
250
750000
2000
И я думаю, что нам нужно в чём-то переосмыслить,
12:32
how we define structure and materials and assembly things,
251
752000
4000
как мы определяем структуру и материалы, и как делается сборка вещей,
12:36
so that we can really share the information
252
756000
2000
чтобы можно было на самом деле делиться информацией о том,
12:38
on how you do those things in a more profound way
253
758000
2000
как создавать вещи в более широком масштабе,
12:40
and build on each other's source code for structure.
254
760000
3000
и развиваться, совместно используя исходный код для структуры.
12:43
I don't know exactly how to do this yet,
255
763000
1000
Я пока что не знаю, как именно это сделать,
12:44
but, you know, it's something being actively thought about.
256
764000
5000
но, знаете, об этом сейчас многие усиленно думают.
12:49
So, you know, that leads to questions
257
769000
2000
И отсюда возникают вопросы,
12:51
like, is this a compiler? Is this a sub-routine?
258
771000
4000
например, это компилятор? Это подпрограмма?
12:55
Interesting things like that.
259
775000
1000
Интересные вещи, вроде этой.
12:56
Maybe I'm getting a little too abstract, but you know,
260
776000
3000
Возможно, я слишком перехожу в абстракции, но, знаете,
12:59
this is the sort of -- returning to our comic characters --
261
779000
3000
это вроде — возвращаясь к нашим мультипликационным персонажам —
13:02
this is sort of the universe, or a different universe view,
262
782000
2000
это своего рода вселенная, или другой взгляд на вселенную,
13:04
that I think is going to be very prevalent in the future --
263
784000
2000
который, думаю, будет преобладать в будущем —
13:06
from biotech to materials assembly. It was great to hear Bill Joy.
264
786000
3000
от биотехнологии до сборки материалов. Было приятно слышать Билла Джоя.
13:09
They're starting to invest in materials science,
265
789000
3000
Они начинают инвестировать в материаловедение,
13:12
but these are the new things in materials science.
266
792000
2000
но это всё — новые вещи в материаловедении.
13:14
How do we put real information and real structure into new ideas,
267
794000
4000
Как нам привнести настоящую информацию и настоящую структуру в новые идеи,
13:18
and see the world in a different way? And it's not going to be binary code
268
798000
3000
и увидеть мир иначе? И вовсе не двоичный код
13:21
that defines the computers of the universe --
269
801000
2000
будет определять компьютеры вселенной —
13:23
it's sort of an analog computer.
270
803000
2000
это своего рода аналоговый компьютер.
13:25
But it's definitely an interesting new worldview.
271
805000
5000
Но это определённо интересное новое восприятие мира.
13:30
I've gone too far. So that sounds like it's it.
272
810000
3000
Я зашёл слишком далеко. Так что на этом, пожалуй, всё.
13:33
I've probably got a couple of minutes of questions,
273
813000
2000
У меня, наверное, есть пара минут для вопросов,
13:35
or I can show -- I think they also said that I do extreme stuff
274
815000
4000
или я могу показать — кажется, говорили ещё, что я занимаюсь экстримом,
13:39
in the introduction, so I may have to explain that.
275
819000
4000
когда меня представляли, так что я постараюсь это пояснить.
13:43
So maybe I'll do that with this short video.
276
823000
3000
Наверное, лучше всего будет это сделать с помощью короткого видео.
13:46
So this is actually a 3,000-square-foot kite,
277
826000
6000
Вот это воздушный змей размером в 280 квадратных метров,
13:52
which also happens to be a minimal energy surface.
278
832000
2000
который также ещё и является минимальной энергетической поверхностью.
13:54
So returning to the droplet, again,
279
834000
2000
Возвращаясь к капле, повторюсь,
13:56
thinking about the universe in a new way.
280
836000
2000
мы смотрим на вселенную по-новому.
13:58
This is a kite designed by a guy called Dave Kulp.
281
838000
2000
Это воздушный змей, которого создал Дейв Калп.
14:00
And why do you want a 3,000-square-foot kite?
282
840000
2000
Зачем нам змей площадью в почти 300 квадратных метров?
14:02
So that's a kite the size of your house.
283
842000
2000
Это же змей размером с ваш дом.
14:04
And so you want that to tow boats very fast.
284
844000
4000
С его помощью можно очень быстро буксировать лодки.
14:08
So I've been working on this a little, also,
285
848000
3000
Я также работал над этим
14:11
with a couple of other guys.
286
851000
2000
вместе с парой других парней.
14:13
But, you know, this is another way to look at the --
287
853000
2000
Но, знаете, есть иной способ смотреть на —
14:15
if you abstract again,
288
855000
2000
если, опять же, абстрагироваться,
14:17
this is a structure that is defined by the physics of the universe.
289
857000
4000
это структура, которая определяется физикой вселенной.
14:21
You could just hang it as a bed sheet,
290
861000
1000
Можете просто повесить его как покрывало,
14:22
but again, the computation of all the physics
291
862000
2000
но, опять-таки, все физические вычисления
14:24
gives you the aerodynamic shape.
292
864000
2000
дают вам аэродинамическую форму.
14:26
And so you can actually sort of almost double your boat speed
293
866000
3000
И можно, фактически, почти удвоить скорость вашей лодки,
14:29
with systems like that. So that's sort of another interesting aspect of the future.
294
869000
7000
с подобными системами. Так что, это ещё один интересный аспект будущего.
14:36
(Applause)
295
876000
1000
(Аплодисменты)
Об этом сайте

Этот сайт познакомит вас с видеороликами YouTube, полезными для изучения английского языка. Вы увидите уроки английского языка, преподаваемые высококлассными учителями со всего мира. Дважды щелкните по английским субтитрам, отображаемым на каждой странице видео, чтобы воспроизвести видео оттуда. Субтитры прокручиваются синхронно с воспроизведением видео. Если у вас есть какие-либо комментарии или пожелания, пожалуйста, свяжитесь с нами, используя эту контактную форму.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7