Geoffrey West: The surprising math of cities and corporations

170,954 views ・ 2011-07-26

TED


වීඩියෝව වාදනය කිරීමට කරුණාකර පහත ඉංග්‍රීසි උපසිරැසි මත දෙවරක් ක්ලික් කරන්න.

Translator: Prabhasri Herath Reviewer: Dulini Mudunkotuwa
00:16
Cities are the crucible of civilization.
0
16260
3000
නගර යනු ශිෂ්ටාචාරයේ තීරණාත්මක සාධකයයි.
00:19
They have been expanding,
1
19260
2000
ඒවා නිරන්තරයෙන් පුළුල් වෙමින් තිබෙනවා,
00:21
urbanization has been expanding,
2
21260
2000
නාගරීකරණය පුළුල් වෙමින් තියෙනවා
00:23
at an exponential rate in the last 200 years
3
23260
2000
ඝාතීය වේගයකින් පසුගිය වසර 200 තිස්සෙම.
00:25
so that by the second part of this century,
4
25260
3000
මේ සියවසේ දෙවන භාගය වන විට,
00:28
the planet will be completely dominated
5
28260
2000
පෘථිවියේ සම්පූර්ණ ආධිපත්‍යය
00:30
by cities.
6
30260
3000
නගර විසින් හිමි කරගනු ඇති.
00:33
Cities are the origins of global warming,
7
33260
3000
නගර මූලික වෙනවා, ගෝලීය උෂ්ණත්වය ඉහල යාමට,
00:36
impact on the environment,
8
36260
2000
වෙනත් පාරිසරික බලපෑම් වලට,
00:38
health, pollution, disease,
9
38260
3000
සෞඛ්‍යය, දූෂණය, ලෙඩ රෝග,
00:41
finance,
10
41260
2000
වාණිජ්‍යය,
00:43
economies, energy --
11
43260
3000
ආර්ථිකය, බල ශක්තිය....
00:46
they're all problems
12
46260
2000
මේ සියල්ල ගැටළුකාරී ලෙස
00:48
that are confronted by having cities.
13
48260
2000
නාගරීකරණය ඉදිරියේ තිබෙනවා.
00:50
That's where all these problems come from.
14
50260
2000
එතැන් සිට තමයි මේ සියලු ගැටළු ඇරඹෙන්නේ.
00:52
And the tsunami of problems that we feel we're facing
15
52260
3000
ඇත්තෙන්ම, අප මේ මුහුණදෙන
00:55
in terms of sustainability questions
16
55260
2000
තිරසාරභාවයට අදාල
00:57
are actually a reflection
17
57260
2000
මහා පරිමාණ ගැටළු සමුදාය,
00:59
of the exponential increase
18
59260
2000
පෘථිවිය පුරාම සිදුවෙන මේ නාගරීකරණයේම
01:01
in urbanization across the planet.
19
61260
3000
ඝාතීය වැඩිවීමේ පිළිඹිඹුවක්.
01:04
Here's some numbers.
20
64260
2000
මේ අදාල දත්ත කීපයක්...
01:06
Two hundred years ago, the United States
21
66260
2000
මීට වසර දෙසියයකට පෙර
ඇමෙරිකාවේ නාගරීකරණය, අදට වඩා අඩු ප්‍රතිශතයක්.
01:08
was less than a few percent urbanized.
22
68260
2000
01:10
It's now more than 82 percent.
23
70260
2000
දැන් එය 82% කටත් වැඩියි.
01:12
The planet has crossed the halfway mark a few years ago.
24
72260
3000
පෘථිවිය වසර කිහිපයකට පෙර නාගරික ජනගහනය 50% පසුකලා.
01:15
China's building 300 new cities
25
75260
2000
චීනය එළඹෙන වසර 20 තුළ
01:17
in the next 20 years.
26
77260
2000
නව නගර 300ක් ගොඩනගාවී.
01:19
Now listen to this:
27
79260
2000
දැන් ඇහුම්කන් දෙන්න මේකට;
01:21
Every week for the foreseeable future,
28
81260
3000
2050 වන තෙක්
අනාගතයේ එළඹෙන සෑම සතියකදීම
01:24
until 2050,
29
84260
2000
මිලියනයකට වඩා මිනිසුන් පිරිසක්
01:26
every week more than a million people
30
86260
2000
අපේ නාගරික ජනගහනයට එකතු වේවි.
01:28
are being added to our cities.
31
88260
2000
01:30
This is going to affect everything.
32
90260
2000
මෙය සියලු දේ මතම බලපෑමක් ඇති කරාවී.
01:32
Everybody in this room, if you stay alive,
33
92260
2000
ජීවත්ව හිටියොත්,
01:34
is going to be affected
34
94260
2000
මේ කාමරයේ ඉන්න හැමදෙනාටම,
01:36
by what's happening in cities
35
96260
2000
අනාගතයේ බලපෑමක් වේවි.
නගරවල සිදුවෙමින් පවතින මේ අසාමාන්‍ය සංසිද්ධියෙන්.
01:38
in this extraordinary phenomenon.
36
98260
2000
01:40
However, cities,
37
100260
3000
කොහොම වුණත්
ඍණාත්මක පැතිකඩ නොතකා හැරියම,
01:43
despite having this negative aspect to them,
38
103260
3000
විසඳුම වෙන්නෙත් "නගර"මයි.
01:46
are also the solution.
39
106260
2000
01:48
Because cities are the vacuum cleaners and the magnets
40
108260
4000
හේතුව, නගර තමයි රික්ත ශෝධක, සහ චුම්බක වෙන්නෙ
01:52
that have sucked up creative people,
41
112260
2000
නිර්මාණශීලී මිනිසුන්ව ආකර්ෂණය කරගන්න,
01:54
creating ideas, innovation,
42
114260
2000
නිර්මාණශීලී අදහස්, නව නිපැයුම්,
01:56
wealth and so on.
43
116260
2000
ප්‍රාග් ධනය සහ වෙනත් දෑ.
ඒ නිසා මෙහි තියෙන්නෙ ද්විත්ව ස්වභාවයක්.
01:58
So we have this kind of dual nature.
44
118260
2000
02:00
And so there's an urgent need
45
120260
3000
නගර සඳහා විද්‍යාත්මක ප්‍රතිපත්තියක
02:03
for a scientific theory of cities.
46
123260
4000
හදිසි අවශ්‍යතාවයක් මෙතැන තියෙනවා.
02:07
Now these are my comrades in arms.
47
127260
3000
දැන්, මේ ඉන්නෙ මගෙ සෙන්පතියො ටික, කණ්ඩායම
02:10
This work has been done with an extraordinary group of people,
48
130260
2000
මේ පර්යේෂණාත්මක වැඩ කෙරෙන්නෙ මේ අසාමාන්‍ය මිනිසුන් කණ්ඩායමෙන්.
02:12
and they've done all the work,
49
132260
2000
ඔවුන් තමයි මේ සියලු වැඩ ටික කරන්නෙ,
02:14
and I'm the great bullshitter
50
134260
2000
සහ මම තමයි ලොකුම පම්පෝරිකාරයා-
02:16
that tries to bring it all together.
51
136260
2000
ඒ සියල්ල එකට එකතු කරන්න උත්සහ කරන.
02:18
(Laughter)
52
138260
2000
(සිනා...)
02:20
So here's the problem: This is what we all want.
53
140260
2000
ඉතින්.. මේකයි ගැටලුව. මේකයි අපි සියල්ලටම උවමනා.
02:22
The 10 billion people on the planet in 2050
54
142260
3000
2050දි පෘථිවියේ ඉන්න බිලියන දහයක් මිනිස්සුන්ට
02:25
want to live in places like this,
55
145260
2000
උවමනායි මේ වගේ තැනක ජීවත් වෙන්න,
02:27
having things like this,
56
147260
2000
මේ වගේ දේවල් පාවිච්චි කරන්න,
02:29
doing things like this,
57
149260
2000
මේ වගේ දේවල් කරන්න,
02:31
with economies that are growing like this,
58
151260
3000
මේ වගේ වර්ධනය වෙන ආර්ථිකයක් එක්ක,
02:34
not realizing that entropy
59
154260
2000
මේ එන්ට්‍රොපිය වටහා නොගෙන
02:36
produces things like this,
60
156260
2000
මේ දේවල් නිර්මාණය කරන,
02:38
this, this
61
158260
4000
මෙය, මෙය
02:42
and this.
62
162260
2000
සහ මෙය.
02:44
And the question is:
63
164260
2000
සහ.., ප්‍රශ්නය තමයි,
02:46
Is that what Edinburgh and London and New York
64
166260
2000
මේ විදියටද 2050දි
02:48
are going to look like in 2050,
65
168260
2000
එඩින්බරෝ සහ ලන්ඩන් දකින්න වෙන්නෙ?
02:50
or is it going to be this?
66
170260
2000
නැතිනම් ඒක මෙහෙම වෙයිද?
02:52
That's the question.
67
172260
2000
ඒකයි ගැටලුව.
02:54
I must say, many of the indicators
68
174260
2000
මම කිව යුතුයි, මේ පේන බොහොමයක් දර්ශක
02:56
look like this is what it's going to look like,
69
176260
3000
අනාගතයේ කොහොම වේවිද කියන එක ගැන...,
02:59
but let's talk about it.
70
179260
3000
නමුත් අපි ඒක ගැන කතා කරමු.
03:02
So my provocative statement
71
182260
3000
ඒ නිසා මගේ මතභේදාත්මක ප්‍රකාශය වෙන්නෙ
03:05
is that we desperately need a serious scientific theory of cities.
72
185260
3000
අපට නගර පිළිබඳ බරපතල විද්‍යාත්මක න්‍යායක් අවශ්‍යයයි.
03:08
And scientific theory means quantifiable --
73
188260
3000
විද්‍යාත්මක න්‍යායක් කියන්නෙ, ප්‍රමාණාත්මක....,
03:11
relying on underlying generic principles
74
191260
3000
පොදු මූලධර්ම මත රඳා පවතින,
03:14
that can be made into a predictive framework.
75
194260
2000
එය පුරෝකථන රාමුවක් ලෙස ගොඩ නැගිය යුතුයි.
03:16
That's the quest.
76
196260
2000
ඒකයි ගැටලුව.
03:18
Is that conceivable?
77
198260
2000
එය ඒත්තු ගැන්විය හැකිද?
03:20
Are there universal laws?
78
200260
2000
ඒ සඳහා විශ්ව නීති තිබේද?
03:22
So here's two questions
79
202260
2000
ඉතින්, මෙන්න ගැටලු දෙක මට තිබුණා,
03:24
that I have in my head when I think about this problem.
80
204260
2000
මං මේ ගැටලුව ගැන හිතද්දි.
03:26
The first is:
81
206260
2000
පළමුවැන්න තමයි,
03:28
Are cities part of biology?
82
208260
2000
නගර කියන්නෙ ජීව විද්‍යාවෙම කොටසක්ද?
03:30
Is London a great big whale?
83
210260
2000
ලන්ඩන් විශාල තල්මසෙක් වගේද?
03:32
Is Edinburgh a horse?
84
212260
2000
එඩින්බරෝ අශ්වයෙක් වගේද?
03:34
Is Microsoft a great big anthill?
85
214260
2000
මයික්‍රොසොෆ්ට් ආයතනය ලොකු කූඹි ගුලක් වගේද?
03:36
What do we learn from that?
86
216260
2000
අපිට මොනවද එයින් ඉගෙනගන්න පුලුවන්?
03:38
We use them metaphorically --
87
218260
2000
අපි රූපක ලෙස යොදාගන්නවා,
ආයතනයක DNA, නගරයක පරිවෘත්තිය වශයෙන්,
03:40
the DNA of a company, the metabolism of a city, and so on --
88
220260
2000
03:42
is that just bullshit, metaphorical bullshit,
89
222260
3000
එය රූපකයක් විදියට යෙදන නිශ්ඵල කතාවක් විතරද?
03:45
or is there serious substance to it?
90
225260
3000
නැතිනම් ඊට වඩා බැරෑරුම් භාවිතාවක් එහි තිබේද?
03:48
And if that is the case,
91
228260
2000
එය එසේ නම්,
03:50
how come that it's very hard to kill a city?
92
230260
2000
නගරයක් විනාශ කිරීම ඉතා අසීරු වන්නේ කෙසේද?
03:52
You could drop an atom bomb on a city,
93
232260
2000
ඔබට නගරයකට පරමාණු බෝම්බයක් දැමිය හැකියි,
03:54
and 30 years later it's surviving.
94
234260
2000
අවුරුදු 30 කට පසු එය නොනැසී නැගිටීවි.
03:56
Very few cities fail.
95
236260
3000
නගර කිහිපයක් පමණක් අසමත් වේවි.
03:59
All companies die, all companies.
96
239260
3000
සියලුම සමාගම් මිය යයි, සියලුම සමාගම්...
ඔබට හොඳ න්‍යායක් තිබේ නම් ගූගල් සමාගම කඩාවැටීමට යන විට,
04:02
And if you have a serious theory, you should be able to predict
97
242260
2000
04:04
when Google is going to go bust.
98
244260
3000
ඔබට අනාවැකි කීමට හැකි විය යුතුයි.
04:07
So is that just another version
99
247260
3000
ඉතින් මෙය...,
04:10
of this?
100
250260
2000
මෙහිම තවත් පිටපතක්ද?
04:12
Well we understand this very well.
101
252260
2000
හොඳයි, අපිට මෙය ඉතා හොඳින් තේරුම් යනවා.
04:14
That is, you ask any generic question about this --
102
254260
2000
එනම්, ඔබ මේ පිළිබඳව ඕනෑම සාමාන්‍ය ප්‍රශ්නයක් අසද්දි
04:16
how many trees of a given size,
103
256260
2000
අදාල ප්‍රමාණයෙන් ගස් කීයක්ද,
04:18
how many branches of a given size does a tree have,
104
258260
2000
ගසක දී ඇති ප්‍රමාණයේ අතු කීයක් තිබේද,
04:20
how many leaves,
105
260260
2000
පත්‍ර කොපමණද,
04:22
what is the energy flowing through each branch,
106
262260
2000
එක් එක් අත්ත හරහා ගලා යන ශක්තිය කොපමණද?
04:24
what is the size of the canopy,
107
264260
2000
වියන් වල ප්‍රමාණය කුමක්ද,
04:26
what is its growth, what is its mortality?
108
266260
2000
එහි වර්ධනය කුමක්ද, මරණ අනුපාතය කුමක්ද?
04:28
We have a mathematical framework
109
268260
2000
අපට ගණිතමය රාමුවක් තියෙනවා
04:30
based on generic universal principles
110
270260
3000
සාමාන්‍ය විශ්ව මූලධර්ම මත පදනම් වුනු,
04:33
that can answer those questions.
111
273260
2000
ඒ ඇසුරින් අර ගැටලු වලට පිලිතුරු දිය හැකියි.
04:35
And the idea is can we do the same for this?
112
275260
4000
අදහස තමයි, මේ දේම අපිට මේ වෙනුවෙනුත් කළ හැකිද යන්න?
04:40
So the route in is recognizing
113
280260
3000
එබැවින්, මාර්ගය හඳුනා ගනිමින් ඉන්නෙ,
04:43
one of the most extraordinary things about life,
114
283260
2000
ජීවිතය පිළිබඳ අතිශය අසාමාන්‍ය දේවලින් එකක් තමයි,
04:45
is that it is scalable,
115
285260
2000
එය පරිමාණය කළ හැකි ය,
04:47
it works over an extraordinary range.
116
287260
2000
එය අසාමාන්‍ය පරාසයක ක්‍රියාත්මකයි.
04:49
This is just a tiny range actually:
117
289260
2000
මෙය ඇත්ත වශයෙන්ම ඉතා කුඩා පරාසයක් පමණයි.
04:51
It's us mammals;
118
291260
2000
ඒ අපි, ක්ෂීරපායින්;
04:53
we're one of these.
119
293260
2000
අපි මෙයින් එකක්.
එකම මූලධර්ම, එකම ගතිකතාවය.
04:55
The same principles, the same dynamics,
120
295260
2000
04:57
the same organization is at work
121
297260
2000
එකම සංවිධානය ක්‍රියාත්මක වෙන්නෙ
04:59
in all of these, including us,
122
299260
2000
මේ සියල්ලම තුළ, අපිත් ඇතුලුව,
05:01
and it can scale over a range of 100 million in size.
123
301260
3000
ප්‍රමාණයෙන්, මිලියන 100ක විතර පරාසයක පරිමාණය වෙනවා.
05:04
And that is one of the main reasons
124
304260
3000
ඉතින් එය ප්‍රධාන හේතු වලින් එකක්,
05:07
life is so resilient and robust --
125
307260
2000
ජීවිතය එතරම් ශක්තිමත් හා ඔරොත්තු දීමට.
05:09
scalability.
126
309260
2000
පරිමාණීය බව
05:11
We're going to discuss that in a moment more.
127
311260
3000
අපි තව මොහොතකින් ඒ ගැන සාකච්ඡා කරමු.
05:14
But you know, at a local level,
128
314260
2000
නමුත් ඔබ දන්නවා, ප්‍රාදේශීය මට්ටමින්,
05:16
you scale; everybody in this room is scaled.
129
316260
2000
ඔබ සහ මෙහි සිටින සෑම කෙනෙකුටම පරිමාණයක් තිබෙනවා.
05:18
That's called growth.
130
318260
2000
ඒකට කියන්නෙ වර්ධනය කියල.
05:20
Here's how you grew.
131
320260
2000
මෙහෙමයි ඔබ වර්ධනය වුනේ.
05:22
Rat, that's a rat -- could have been you.
132
322260
2000
මේ මීයෙක්; ඔබ විය හැකිව තිබුණා.
05:24
We're all pretty much the same.
133
324260
3000
අපි හැමෝම එක හා සමානයි.
05:27
And you see, you're very familiar with this.
134
327260
2000
ඔබ දන්නවා, මේක ඔබට හුරුපුරුදුයි.
05:29
You grow very quickly and then you stop.
135
329260
2000
ඔබ ඉක්මණින් වැඩෙනවා, සහ පසුව එය නවතිනවා.
05:31
And that line there
136
331260
2000
මේ තිබෙන රේඛාව
05:33
is a prediction from the same theory,
137
333260
2000
එකම න්‍යායයක පුරෝකථනය,
05:35
based on the same principles,
138
335260
2000
අර කැලෑව විස්තර කරපු
05:37
that describes that forest.
139
337260
2000
එකම මූලධර්මයම පදනම් කරගෙන.
05:39
And here it is for the growth of a rat,
140
339260
2000
මෙන්න, මෙය මීයාගේ වර්ධනය,
05:41
and those points on there are data points.
141
341260
2000
රේඛාව මත තියෙන්නෙ දත්ත ලක්ෂ්‍යයන්.
05:43
This is just the weight versus the age.
142
343260
2000
මේ වයසට සාපේක්ෂව බර.
05:45
And you see, it stops growing.
143
345260
2000
සහ ඔබ දකිනවා, වර්ධනය නවතිනවා.
05:47
Very, very good for biology --
144
347260
2000
ජීව විද්‍යාත්මකව මෙය ඉතා හොඳයි;
05:49
also one of the reasons for its great resilience.
145
349260
2000
ඒවගේම, ඔරොත්තුදීමේ හැකියාවට එක හේතුවක්.
05:51
Very, very bad
146
351260
2000
නමුත් මෙය ඉතාම නරකයි,
05:53
for economies and companies and cities
147
353260
2000
ආර්ථිකයට, ආයතන වලට සහ නගර වලට
05:55
in our present paradigm.
148
355260
2000
අපගේ වර්තමාන පරමාදර්ශය තුළ.
05:57
This is what we believe.
149
357260
2000
මෙයයි අප විශ්වාස කරන්නේ.
05:59
This is what our whole economy
150
359260
2000
මේ නිසයි අපේ සම්පූර්ණ ආර්ථිකයම
06:01
is thrusting upon us,
151
361260
2000
අප මතට තල්ලු වෙන්නේ,
06:03
particularly illustrated in that left-hand corner:
152
363260
3000
විශේෂයෙන් වම් කෙළවරේ නිදර්ශනයෙන්;
06:06
hockey sticks.
153
366260
2000
හොකී පිත්තක් හැඩයට.
06:08
This is a bunch of software companies --
154
368260
2000
මේ මෘදුකාංග සමාගම් සමූහයක්--
06:10
and what it is is their revenue versus their age --
155
370260
2000
ඔවුන්ගේ වයසට සාපේක්ෂව ආදායම කුමක්ද යන්න,
06:12
all zooming away,
156
372260
2000
සියල්ල විශාලනය වෙනවා,
සහ සියල්ලෝම මිලියන, බිලියන ගණනින් උපයනවා.
06:14
and everybody making millions and billions of dollars.
157
374260
2000
06:16
Okay, so how do we understand this?
158
376260
3000
හරි, ඉතින් අපි මෙය තේරුම් ගන්නේ කෙසේද?
06:19
So let's first talk about biology.
159
379260
3000
අපි මුලින්ම ජීව විද්‍යාව ගැන කතා කරමු.
06:22
This is explicitly showing you
160
382260
2000
මෙය ඔබට පැහැදිලිව පෙන්වනවා
06:24
how things scale,
161
384260
2000
දේවල් පරිමාණය කරන්නේ කෙසේද,
06:26
and this is a truly remarkable graph.
162
386260
2000
මෙය සැබවින්ම විශිෂ්ට ප්‍රස්ථාරයක්.
06:28
What is plotted here is metabolic rate --
163
388260
3000
මෙහි ප්‍රස්ථාරගත කර ඇත්තේ පරිවෘත්තීය වේගය--
06:31
how much energy you need per day to stay alive --
164
391260
3000
ජීවත්වීමට ඔබට දිනකට කොපමණ ශක්තියක් අවශ්‍යද--
06:34
versus your weight, your mass,
165
394260
2000
යන්නට සාපේක්ෂව ඔබේ ශරීර බර,
06:36
for all of us bunch of organisms.
166
396260
3000
මෙය අදාලයි අපි ඇතුලු ජීවීන් රැසකටම.
06:39
And it's plotted in this funny way by going up by factors of 10,
167
399260
3000
එය විහිලු සහගත ලෙස ඇඳ තියෙන්නෙ, 10 බල වලින් ඉහළ යන ලෙස,
06:42
otherwise you couldn't get everything on the graph.
168
402260
2000
එසේ නොවී, ප්‍රස්ථාරයේ සියලු දේ පෙන්වීමට බැරිවෙනවා.
06:44
And what you see if you plot it
169
404260
2000
එසේ ප්‍රස්තාර ගත කළවිට කුමක්ද ඔබ දකින්නේ...
06:46
in this slightly curious way
170
406260
2000
මෙය තරමක් කුතුහලය ගෙනදෙනවා,
06:48
is that everybody lies on the same line.
171
408260
3000
හැමදෙනාම එකම රේඛාවකට ගැලපෙනවා.
06:51
Despite the fact that this is the most complex and diverse system
172
411260
3000
මෙය මේ විශ්වය තුළ පවතින
වඩාත්ම සංකීර්ණ හා විවිධත්වයක් ඇති පද්ධතිය--
06:54
in the universe,
173
414260
3000
යන කාරණය නොසලකා හැරිය විට,
06:57
there's an extraordinary simplicity
174
417260
2000
මෙයින් ප්‍රකාශ වන අසාමාන්‍ය සරල බවක් තියෙනවා.
06:59
being expressed by this.
175
419260
2000
07:01
It's particularly astonishing
176
421260
3000
එය විශේෂයෙන් විශ්මයජනකයි
මොකද මේ සෑම ජීවියෙක්ම,
07:04
because each one of these organisms,
177
424260
2000
සෑම උප පද්ධතියක්ම, සෑම සෛලයක්ම, ජානයක්ම,
07:06
each subsystem, each cell type, each gene,
178
426260
2000
07:08
has evolved in its own unique environmental niche
179
428260
4000
පරිණාමය වුණේ එයටම ආවේණික පාරිසරික නිකේතනයක,
07:12
with its own unique history.
180
432260
3000
එයටම අද්විතීය ඉතිහාසයක් සමඟ.
07:15
And yet, despite all of that Darwinian evolution
181
435260
3000
එහෙත් ඒ සියල්ල ඩාවින්ගේ පරිණාමය නොතකා,
07:18
and natural selection,
182
438260
2000
ස්වාභාවික වරණය නොසලකා,
07:20
they've been constrained to lie on a line.
183
440260
2000
ඔවුන් මේ එකම රේඛාව මත සීමා කරල තියෙනවා.
07:22
Something else is going on.
184
442260
2000
වෙනත් යමක් සිදුවෙමින් පවතිනවා.
07:24
Before I talk about that,
185
444260
2000
මං ඒ ගැන කතා කරන්න කලින්,
07:26
I've written down at the bottom there
186
446260
2000
මං අතන පහළ ලියල තියෙනව
07:28
the slope of this curve, this straight line.
187
448260
2000
මේ වක්‍රයේ අනුක්‍රමණය,මේ සරල රේඛාව.
07:30
It's three-quarters, roughly,
188
450260
2000
දළ වශයෙන් එය හතරෙන් තුනක්,
07:32
which is less than one -- and we call that sublinear.
189
452260
3000
එය එකකට වඩා අඩුයි- උප රේඛාව වශයෙන් හඳුන්වන්නෙ.
07:35
And here's the point of that.
190
455260
2000
මෙන්න එහි කාරණය.
07:37
It says that, if it were linear,
191
457260
3000
එයින් කියන්නෙ එය රේඛීය නම්,
07:40
the steepest slope,
192
460260
2000
තීව්‍ර අනුක්‍රමණයෙන්,
පසුව ප්‍රමාණය දෙගුණ වෙද්දි
07:42
then doubling the size
193
462260
2000
07:44
you would require double the amount of energy.
194
464260
2000
ඔබට අවශ්‍ය වෙනවා දෙගුණයක ශක්තියක්.
07:46
But it's sublinear, and what that translates into
195
466260
3000
නමුත් මෙය උප රේඛාවක්, එහි තේරුම--
ජීවියා ප්‍රමාණයෙන් දෙගුණ වෙද්දි,
07:49
is that, if you double the size of the organism,
196
469260
2000
07:51
you actually only need 75 percent more energy.
197
471260
3000
ඇත්තටම ඔබට උවමනා 75% වැඩිපුර ශක්තියක් පමණයි.
07:54
So a wonderful thing about all of biology
198
474260
2000
ඉතින් ජීව විද්‍යාව ගැන පුදුමාකාර දෙය තමයි,
07:56
is that it expresses an extraordinary economy of scale.
199
476260
3000
එය ප්‍රකාශ කරන අසාමාන්‍ය පරිමාණ විචලනය.
07:59
The bigger you are systematically,
200
479260
2000
ක්‍රමානුකූලව ඔබ විශාලවීම සමඟම,
08:01
according to very well-defined rules,
201
481260
2000
හොඳින් අර්ථ දක්වා ඇති නීති වලට අනුව,
08:03
less energy per capita.
202
483260
3000
ඒක පුද්ගල ශක්තිය අඩුයි.
08:06
Now any physiological variable you can think of,
203
486260
3000
දැන් ඔබට සිතිය හැකි ඕනෑම භෞතික විද්‍යාත්මක විචල්‍යයක්,
08:09
any life history event you can think of,
204
489260
2000
ඔබට සිතිය හැකි ඕනෑම ජීවන ඉතිහාස සිදුවීමක්,
08:11
if you plot it this way, looks like this.
205
491260
3000
මෙලෙස ප්‍රස්තාරගත කරනවානම්, ඔබට මෙසේ පෙනෙනු ඇත.
08:14
There is an extraordinary regularity.
206
494260
2000
එහි අසාමාන්‍ය විධිමත් බවක් තියෙනවා.
08:16
So you tell me the size of a mammal,
207
496260
2000
එනිසා ඔබ මට කියන්න, ක්ෂීරපායීයාගේ ප්‍රමාණය--
08:18
I can tell you at the 90 percent level everything about it
208
498260
3000
මට 90% ක මට්ටමට ඔබට කියන්න පුළුවන්--
08:21
in terms of its physiology, life history, etc.
209
501260
4000
එහි කායික විද්‍යාව, ජීවන ඉතිහාසය යනාදිය.
08:25
And the reason for this is because of networks.
210
505260
3000
ඒ සඳහා හේතුව ජාලයන්..
08:28
All of life is controlled by networks --
211
508260
3000
සියලූම ජීවය ජාල මගින් පාලනය වෙන්නෙ--
08:31
from the intracellular through the multicellular
212
511260
2000
අන්තර් සෛලීය ජීවයේ සිට බහු සෛල ජීවය හරහා,
08:33
through the ecosystem level.
213
513260
2000
පරිසර පද්ධති මට්ටම තෙක්ම.
08:35
And you're very familiar with these networks.
214
515260
3000
ඔබ මෙම ජාල පිළිබඳව හොඳින් හුරුපුරුදුයි.
08:39
That's a little thing that lives inside an elephant.
215
519260
3000
මේ අලියෙකු තුළ ජීවත් වන කුඩා ජීවියෙක්.
08:42
And here's the summary of what I'm saying.
216
522260
3000
මෙයයි මම කියන දේ සාරාංශය.
08:45
If you take those networks,
217
525260
2000
ඔබ ජාල පද්ධති සලකන්නේ නම්,
08:47
this idea of networks,
218
527260
2000
ජාලය යන්නෙහි අදහසින්
08:49
and you apply universal principles,
219
529260
2000
ඔබ විශ්වීය නීති ඒ සඳහා යොදන්නේ නම්
08:51
mathematizable, universal principles,
220
531260
2000
ගණිතමය, විශ්වීය මූලධර්ම..,
08:53
all of these scalings
221
533260
2000
මේ සියලු පරිමාණයන්ට
08:55
and all of these constraints follow,
222
535260
3000
මේ සියලු සීමාවන් එය අනුගමනය කරනවා
08:58
including the description of the forest,
223
538260
2000
අර කැලෑවේ විස්තර කිරීමත් ඇතුලුව
09:00
the description of your circulatory system,
224
540260
2000
ඔබේ සංසරණ පද්ධතියේ විස්තරය,
09:02
the description within cells.
225
542260
2000
සෛලීය පැහැදිලි කිරීමත් ඇතුලුව.
09:04
One of the things I did not stress in that introduction
226
544260
3000
එම හැඳින්වීමේදී මා අවධාරණය නොකළ එක් කරුණක් තමයි,
09:07
was that, systematically, the pace of life
227
547260
3000
ක්‍රමානුකූලව, ඔබ විශාල වන විට
ජීවිතයේ වේගය අඩුවන බව.
09:10
decreases as you get bigger.
228
550260
2000
09:12
Heart rates are slower; you live longer;
229
552260
3000
හද ගැස්මේ වේගය අඩුවත්ම; ඔබ වැඩි කල් ජීවත් වෙනවා
09:15
diffusion of oxygen and resources
230
555260
2000
පටල හරහා ඔක්සිජන් හා සම්පත්
09:17
across membranes is slower, etc.
231
557260
2000
ව්‍යාප්ත වීම මන්දගාමී වෙනවා.
09:19
The question is: Is any of this true
232
559260
2000
ප්‍රශ්නය වෙන්නෙ, නගර සහ සමාගම් සඳහා--
09:21
for cities and companies?
233
561260
3000
මේ කිසිවක් සත්‍යයක් ද?
09:24
So is London a scaled up Birmingham,
234
564260
3000
ඒ කියන්නෙ, ලන්ඩන් යනු පරිමාණය වැඩි කල බර්මින්හැම් ද?
09:27
which is a scaled up Brighton, etc., etc.?
235
567260
3000
ඒ පරිමාණය වැඩි වුණු බ්‍රයිටන්ද යනාදී වශයෙන්..?
09:30
Is New York a scaled up San Francisco,
236
570260
2000
නිව්යෝර්ක් යනු පරිමාණය විශාල කල සැන් ෆ්‍රැන්සිස්කෝවද,
09:32
which is a scaled up Santa Fe?
237
572260
2000
ඒ පරිමාණය වැඩි වුණු සැන්ටා ෆේ ද?
09:34
Don't know. We will discuss that.
238
574260
2000
දන්නෙ නෑ.., අපි ඒක ගැන කතා කරමු.
09:36
But they are networks,
239
576260
2000
නමුත් ඒ සියල්ල ජාලයන්,
09:38
and the most important network of cities
240
578260
2000
සහ නගර වල වඩා වැදගත්ම ජාලය,
09:40
is you.
241
580260
2000
ඔබයි...
09:42
Cities are just a physical manifestation
242
582260
3000
නගර යනු භෞතික ප්‍රකාශනයක් පමණයි--
09:45
of your interactions,
243
585260
2000
ඔබේ අන්තර්ක්‍රියාවන් වල,
09:47
our interactions,
244
587260
2000
අපේ අන්තර්ක්‍රියාවන් වල,
සහ තනි පුද්ගලයින් සහ කණ්ඩායම් වල පොකුරක්.
09:49
and the clustering and grouping of individuals.
245
589260
2000
09:51
Here's just a symbolic picture of that.
246
591260
3000
මේ එහි සංකේතාත්මක පින්තූරයක්.
09:54
And here's scaling of cities.
247
594260
2000
සහ මේ නගර පරිමාණය වැඩි කිරීම.
09:56
This shows that in this very simple example,
248
596260
3000
මෙයින් පෙන්වන්නේ ඉතා සරල උදාහරණයක්,
09:59
which happens to be a mundane example
249
599260
2000
භෞතික උදාහරණයක්.
10:01
of number of petrol stations
250
601260
2000
ඉන්ධන පිරවුම්හල් ගණන,
10:03
as a function of size --
251
603260
2000
ඒවායේ විශාලත්වයේ ශ්‍රීතයක් ලෙස,
10:05
plotted in the same way as the biology --
252
605260
2000
ජීව විද්‍යා උදාහරණය වගේම ප්‍රස්තාර ගත කළ.
10:07
you see exactly the same kind of thing.
253
607260
2000
ඔබ දකින්නෙ හරියටම කලින් දුටු දේමයි.
10:09
There is a scaling.
254
609260
2000
එහි පරිමාණ විචලනය තියෙනවා.
10:11
That is that the number of petrol stations in the city
255
611260
4000
එනම් නගරයේ පෙට්‍රල් මධ්‍යස්ථාන ගණන,
10:15
is now given to you
256
615260
2000
දැන් ඔබට දී තිබෙන්නෙ,
10:17
when you tell me its size.
257
617260
2000
ඔබ මට විශාලත්වය පැවසුවාම.
10:19
The slope of that is less than linear.
258
619260
3000
මෙහි අනුක්‍රමණය රේඛීය බෑවුමකට වඩා අඩුයි.
10:22
There is an economy of scale.
259
622260
2000
මෙහි පරිමාණ විචලනය තියෙනවා.
10:24
Less petrol stations per capita the bigger you are -- not surprising.
260
624260
3000
පුදුමයක් නෑ, ඉන්ධන පිරවුම්හල් අඩුයි ඒක පුදගල විශාලත්වය වැඩි වෙද්දි.
10:27
But here's what's surprising.
261
627260
2000
නමුත් මෙයයි පුදුම සහගත දේ..
10:29
It scales in the same way everywhere.
262
629260
2000
එහි පරිමාණය විචලනය වෙන්නෙ අනිත් හැමතැනටම සමානව.
10:31
This is just European countries,
263
631260
2000
මෙහි තියෙන්නෙ යුරෝපීය රටවල් පමණයි,
10:33
but you do it in Japan or China or Colombia,
264
633260
3000
නමුත් ඔබ සලකන්නෙ ජපානය, චීනය, කොලොම්බියාව...
10:36
always the same
265
636260
2000
කොහේ නමුත් හැමවිටම සමානයි,
එකම විදියේ පරිමාණ විචලනයක් එක්ක,
10:38
with the same kind of economy of scale
266
638260
2000
10:40
to the same degree.
267
640260
2000
එකම මට්ටමකට.
10:42
And any infrastructure you look at --
268
642260
3000
සහ, ඔබ සලකන ඕනෑම යටිතල පහසුකමක්
10:45
whether it's the length of roads, length of electrical lines --
269
645260
3000
එය මාර්ගවල දිග, විදුලි රැහැන් වල දිග වේවා
10:48
anything you look at
270
648260
2000
ඔබ කුමක් සැලකුවත්,
10:50
has the same economy of scale scaling in the same way.
271
650260
3000
එකම පරිමාණ විචලනයක් තිබෙන්නේ. එකම විදියට පරිමාණීයයි.
10:53
It's an integrated system
272
653260
2000
එය සියලු සැලසුම් කිරීම් නොතකා--
10:55
that has evolved despite all the planning and so on.
273
655260
3000
පරිණාමය වූ ඒකාබද්ධ පද්ධතියක්.
10:58
But even more surprising
274
658260
2000
නමුත් ඊටත් වඩා පුදුම සහගත දේ තමයි,
11:00
is if you look at socio-economic quantities,
275
660260
2000
ඔබ, ජීව විද්‍යාවේ ප්‍රතිසමයක් නොමැති
11:02
quantities that have no analog in biology,
276
662260
3000
සාමාජයීය ආර්ථික ප්‍රමාණාත්මය සැලකුවොත්;
11:05
that have evolved when we started forming communities
277
665260
3000
ඒවා පරිණාමය වුණේ ප්‍රජාවන් පිහිටුවීමට පටන් ගත් කාලෙ,
11:08
eight to 10,000 years ago.
278
668260
2000
මීට වසර අටදහසකට, දහදහසකට එහා.
11:10
The top one is wages as a function of size
279
670260
2000
ඉහල පින්තූරය, වැටුප් නගර විශාලත්වයට එදිරිව
11:12
plotted in the same way.
280
672260
2000
පෙර පරිදිම ප්‍රස්තාරගත කරලා.
11:14
And the bottom one is you lot --
281
674260
2000
සහ, පහල ප්‍රස්තාරයේ,
11:16
super-creatives plotted in the same way.
282
676260
3000
සුපිරි නිර්මාණකරුවන් එකම ආකාරයට ඇන්ද.
11:19
And what you see
283
679260
2000
කුමක්ද ඔබ දකින්නේ?
මේ පරිමාණ සංසිද්ධිය.
11:21
is a scaling phenomenon.
284
681260
2000
11:23
But most important in this,
285
683260
2000
නමුත් මෙහි වඩාත්ම වැදගත් දේ,
ඝාතීය වැඩිවීම- ප්‍රතිසමයේ කාර්තු තුනක.
11:25
the exponent, the analog to that three-quarters
286
685260
2000
11:27
for the metabolic rate,
287
687260
2000
පරිවෘත්තීය වේගය සඳහා;
11:29
is bigger than one -- it's about 1.15 to 1.2.
288
689260
2000
මෙය එකට වඩා විශාලයි, 1.15 සිට 1.2 පමණ.
11:31
Here it is,
289
691260
2000
මෙන්න එය කියන්නෙ,
11:33
which says that the bigger you are
290
693260
3000
ඔබේ විශාලනය වැඩි වෙද්දි,
11:36
the more you have per capita, unlike biology --
291
696260
3000
ඔබේ ඒක පුද්ගල අගය වැඩිවෙලා-- ජීව විද්‍යාවේ වගේ නොවෙයි,
11:39
higher wages, more super-creative people per capita as you get bigger,
292
699260
4000
විශාලනය වැඩි වෙද්දි ඒක පුද්ගල වැටුප්, නිර්මාණශීලී ජනගහනය වැඩි වෙලා.
11:43
more patents per capita, more crime per capita.
293
703260
3000
වැඩි පේටන්ට් ප්‍රමාණයක්, වැඩිපුර අපරාධ...
11:46
And we've looked at everything:
294
706260
2000
සහ අපි හැම දෙයක් ගැනම හෙව්වා,
11:48
more AIDS cases, flu, etc.
295
708260
3000
ඒඩ්ස්, උණ ආසාදිතයො පවා වැඩිවෙනවා.
11:51
And here, they're all plotted together.
296
711260
2000
මෙහි, ඒ සියල්ල එකට ප්‍රස්තාරගත කරලා.
11:53
Just to show you what we plotted,
297
713260
2000
ඔබට පෙන්වීම සඳහා... අපි මොකක්ද ඇන්දෙ කිව්වොත්--
11:55
here is income, GDP --
298
715260
3000
මෙහි තියෙනවා ආදායම, GDP--
11:58
GDP of the city --
299
718260
2000
නගරයේ GDP අගය--
12:00
crime and patents all on one graph.
300
720260
2000
අපරාධ, පේටන්ට් සියල්ල එකම ප්‍රස්තාරයේ.
12:02
And you can see, they all follow the same line.
301
722260
2000
ඔබට පේනවා ඒ සියල්ලම එකම රේඛාවක පවතිනවා.
12:04
And here's the statement.
302
724260
2000
ඉතින් මෙන්න මේකයි ප්‍රකාශය,
12:06
If you double the size of a city from 100,000 to 200,000,
303
726260
3000
නගරයක ප්‍රමාණය 100,000 සිට 200,000 තෙක් දෙගුණ කලොත්
12:09
from a million to two million, 10 to 20 million,
304
729260
2000
මිලියනයේ සිට මිලියන දෙකට,
12:11
it doesn't matter,
305
731260
2000
එහි ගැටලුවක් නෑ,
12:13
then systematically
306
733260
2000
ඉන්පසු ක්‍රමානුකූලව
ඔබ ලබනවා 15% වැඩිවීමක්--
12:15
you get a 15 percent increase
307
735260
2000
12:17
in wages, wealth, number of AIDS cases,
308
737260
2000
වැටුප්වල, ප්‍රාග්ධනයේ, ඒඩ්ස් ආසාදිත ගණනේ,
12:19
number of police,
309
739260
2000
පොලිසියේ ප්‍රමාණයේ,
12:21
anything you can think of.
310
741260
2000
ඔබ හිතන ඕනෑම දෙයක.
12:23
It goes up by 15 percent,
311
743260
2000
එය සියයට 15 කින් ඉහළ යන අතර,
12:25
and you have a 15 percent savings
312
745260
3000
සහ.. යටිතල පහසුකම් සඳහා ඔබට
12:28
on the infrastructure.
313
748260
3000
සියයට 15 ක ඉතිරියක් තිබෙනවා
12:31
This, no doubt, is the reason
314
751260
3000
සැකයකින් තොරවම, මෙයයි හේතුව--
12:34
why a million people a week are gathering in cities.
315
754260
3000
සතියකට මිලියනය බැගින් මිනිසුන් ඇයි නගර වටා එකතු වෙන්නෙ කියන එකට.
12:37
Because they think that all those wonderful things --
316
757260
3000
ඔවුන් සිතන්නේ නිර්මාණශීලී පුද්ගලයින්,
12:40
like creative people, wealth, income --
317
760260
2000
ධනය, ආදායම වැනි ඒ සියලු අපූරු දේවල්
12:42
is what attracts them,
318
762260
2000
නගර වලින් ආකර්ෂණය කරන නිසා
12:44
forgetting about the ugly and the bad.
319
764260
2000
නරක සහ අප්‍රසන්න දෙවල් අමතක කර දමනවා.
12:46
What is the reason for this?
320
766260
2000
මෙයට හේතුව කුමක්ද?
12:48
Well I don't have time to tell you about all the mathematics,
321
768260
3000
සියලුම ගණිතය ගැන ඔබට කියන්නට මට වෙලාවක් නැහැ
12:51
but underlying this is the social networks,
322
771260
3000
නමුත්, සාමාජීය ජාල මේ යටතේ පවතිනවා,
12:54
because this is a universal phenomenon.
323
774260
3000
එයට හේතුව, මේක විශ්වීය සංසිද්ධියක්.
12:57
This 15 percent rule
324
777260
3000
මේ සියයට පහලොවේ නීතිය,
13:00
is true
325
780260
2000
සත්‍යයක්..,
13:02
no matter where you are on the planet --
326
782260
2000
ඔබ පෘථිවියේ කොහේ සිටිනවාද යන්න නොසලකා....
13:04
Japan, Chile,
327
784260
2000
ජපානයේ, චිලී හි,
13:06
Portugal, Scotland, doesn't matter.
328
786260
3000
පෘතුගාලයේ, ස්කොට්ලන්තයේ, වෙනසක් නැහැ,
13:09
Always, all the data shows it's the same,
329
789260
3000
හැමවිටම, සියලු දත්ත පෙන්වන්නේ එකම දෙය,
13:12
despite the fact that these cities have evolved independently.
330
792260
3000
නගර පරිණාමය වෙන්නේ ස්වාධීනව කියන එක මෙහිදී අදාල නැහැ.
13:15
Something universal is going on.
331
795260
2000
විශ්වීය යමක් සිදු වෙමින් පවතිනවා.
13:17
The universality, to repeat, is us --
332
797260
3000
නැවත අවධාරණය කළොත්
13:20
that we are the city.
333
800260
2000
විශ්වයටම පොදු කරුණ තමයි, නගර යනු අපියි කියන එක.
13:22
And it is our interactions and the clustering of those interactions.
334
802260
3000
එබැවින් අපේ අන්තර් ක්‍රියා සහ ඒ අන්තර් ක්‍රියා අතර එකතුවයි.
13:25
So there it is, I've said it again.
335
805260
2000
ඉතින් ඒක එහෙමයි, මම ආයෙත් කිව්වා.
13:27
So if it is those networks and their mathematical structure,
336
807260
3000
එබැවින් එය එම ජාල සහ ඒවායේ ගණිතමය ව්‍යුහය නම්,
13:30
unlike biology, which had sublinear scaling,
337
810260
3000
උප රේඛීය පරිමාණයන් සහිත ජීව විද්‍යාව මෙන් නොව,
13:33
economies of scale,
338
813260
2000
ඔබ විශාලවත්ම කෙමෙන්--
13:35
you had the slowing of the pace of life
339
815260
2000
මන්දගාමී වන ජීවන වේගයක් සහිත
පරිමාණ විචලනයක් වගෙයි.
13:37
as you get bigger.
340
817260
2000
13:39
If it's social networks with super-linear scaling --
341
819260
2000
එය සුපිරි රේඛීය පරිමාණයන් සහිත සාමාජීය ජාල නම්--
13:41
more per capita --
342
821260
2000
වැඩි ඒක පුද්ගල අගයන් ලැබෙන,
13:43
then the theory says
343
823260
2000
එසේනම් න්‍යායිකව කියැවෙන පරිදි
13:45
that you increase the pace of life.
344
825260
2000
ජීවන වේගය වැඩිවෙනවා.
13:47
The bigger you are, life gets faster.
345
827260
2000
ඔබ විශාල වෙන තරමට ජීවිතය වේගවත් වෙනවා.
13:49
On the left is the heart rate showing biology.
346
829260
2000
වම්පස හද ගැස්මේ වේගය පෙන්වන්නෙ ජීවී විද්‍යාව.
13:51
On the right is the speed of walking
347
831260
2000
දකුණෙන්, ඇවිදීමේ වේගය--
13:53
in a bunch of European cities,
348
833260
2000
යුරෝපීය නගර කිහිපයක දත්ත,
13:55
showing that increase.
349
835260
2000
වැඩිවීමක් පෙන්වනවා.
13:57
Lastly, I want to talk about growth.
350
837260
3000
අවසාන වශයෙන්, මට ඕනෙ වර්ධනය ගැන කතා කරන්න.
14:00
This is what we had in biology, just to repeat.
351
840260
3000
ජීව විද්‍යාවේ අපට තිබුනේ මෙය, මම නැවත කියනවා.
14:03
Economies of scale
352
843260
3000
පරිමාණීය විචලනය
14:06
gave rise to this sigmoidal behavior.
353
846260
3000
මේ සිග්මාකාර හැසිරීමට හේතු වෙන්නෙ.
14:09
You grow fast and then stop --
354
849260
3000
ඔබ වේගයෙන් වැඩෙනවා, ඊට පස්සෙ නවතිනවා--
14:12
part of our resilience.
355
852260
2000
අපේ ඔරොත්තු දීමේ හැකියාවෙ කොටසක්.
14:14
That would be bad for economies and cities.
356
854260
3000
එය ආර්ථිකයන්ට සහ නගරවලට අයහපත්.
14:17
And indeed, one of the wonderful things about the theory
357
857260
2000
සහ ඇත්තෙන්ම මේ න්‍යාය පිළිබඳ අපූරු දේවලින් එකක් වෙන්නෙ--,
14:19
is that if you have super-linear scaling
358
859260
3000
ඔබට තිබෙන්නෙ සුපිරි රේඛීය පරිමාණයක් නම්,
14:22
from wealth creation and innovation,
359
862260
2000
ධනය, නිර්මාණශීලීත්වය හා නව්‍යෝත්පාදනය ගැන
14:24
then indeed you get, from the same theory,
360
864260
3000
එකම න්‍යායය තුළින් ඔබට අනිවාර්යයෙන්ම ලැබෙන්නෙ
14:27
a beautiful rising exponential curve -- lovely.
361
867260
2000
ලස්සනට නිමැවුණු ඝාතීය වක්‍රයක්. අපූරුයි.
14:29
And in fact, if you compare it to data,
362
869260
2000
ඇත්තෙන්ම, ඔබ එය දත්ත සමඟ සංසන්දනය කරන්නේ නම්,
14:31
it fits very well
363
871260
2000
එය ඉතා හොඳින් ගැලපෙනවා--
14:33
with the development of cities and economies.
364
873260
2000
නගරවල සංවර්ධනය හා ආර්ථිකය එක්ක.
14:35
But it has a terrible catch,
365
875260
2000
නමුත් එතන දරුණු උගුලක් තියෙනවා.
14:37
and the catch
366
877260
2000
ඒක තමයි,
14:39
is that this system is destined to collapse.
367
879260
3000
මේ පද්ධතිය බිඳවැටීමට නියම වෙලා තියෙනවා.
14:42
And it's destined to collapse for many reasons --
368
882260
2000
බොහොමයක් හේතු නිසා, එය කඩා වැටීමට නියමිතයි
14:44
kind of Malthusian reasons -- that you run out of resources.
369
884260
3000
මැල්තුසියානු න්‍යාය - ඔබේ සම්පත් අවසන්ව යාම වැනි හේතු.
14:47
And how do you avoid that? Well we've done it before.
370
887260
3000
ඔබ එය වළක්වා ගන්නේ කෙසේද? අපි මීට පෙර එය කර තිබෙනවා.
14:50
What we do is,
371
890260
2000
අපි වර්ධනය වෙමින්
14:52
as we grow and we approach the collapse,
372
892260
3000
කඩා වැටීමට ආසන්න වෙද්දි,
14:55
a major innovation takes place
373
895260
3000
ප්‍රධාන නවෝත්පාදනයක් සිදු වෙලා--
14:58
and we start over again,
374
898260
2000
අපි නැවත පටන්ගන්නවා,
සහ අපි නැවත නැවත අරඹනවා, ඊළඟ කොටසට ළඟා වෙනවා.
15:00
and we start over again as we approach the next one, and so on.
375
900260
3000
15:03
So there's this continuous cycle of innovation
376
903260
2000
එබැවින් මේ නවෝත්පාදනයේ නොකැඩෙන චක්‍රය--
15:05
that is necessary
377
905260
2000
මෙය අත්‍යාවශ්‍යයි,
15:07
in order to sustain growth and avoid collapse.
378
907260
3000
වර්ධනය පවත්වා ගැනීමට හා බිඳවැටීම වලක්වා ගැනීමට.
15:10
The catch, however, to this
379
910260
2000
කෙසේ නමුත්, මෙහි වන්දිය වෙන්නෙ,
15:12
is that you have to innovate
380
912260
2000
ඔබට සිදුවෙනවා නවෝත්පාදන කරන්න
15:14
faster and faster and faster.
381
914260
3000
වේගයෙන්, ඉතා වේගයෙන්.
15:17
So the image
382
917260
2000
එබැවින් මේ පින්තූරයෙන් පේන්නෙ,
15:19
is that we're not only on a treadmill that's going faster,
383
919260
3000
අපි වේගයෙන් ට්‍රෙඩ්මිල් එකක යනවා පමණක් නෙවෙයි,
15:22
but we have to change the treadmill faster and faster.
384
922260
3000
අපිට ඉතා වේගයෙන් ට්‍රෙඩ්මිල් එකත් මාරු කරන්නට උවමනා බවයි.
15:25
We have to accelerate on a continuous basis.
385
925260
3000
නිරන්තරයෙන්ම අපි සියල්ල වේගවත් කළ යුතුයි.
15:28
And the question is: Can we, as socio-economic beings,
386
928260
3000
ප්‍රශ්නය තමයි, සාමාජයීය ආර්ථික ජීවීන් ලෙස--
15:31
avoid a heart attack?
387
931260
3000
අපිට ඒ හෘදයාබාධයෙන් වැලකිය හැකිද යන්න?
15:34
So lastly, I'm going to finish up in this last minute or two
388
934260
3000
අවසාන වශයෙන්, මම මෙය අවසන් කරනවා මිනිත්තුවකින් දෙකකින්,
15:37
asking about companies.
389
937260
2000
ආයතන ගැන විමසමින්.
15:39
See companies, they scale.
390
939260
2000
ආයතන බලන්න, පරිමාණීයයි.
15:41
The top one, in fact, is Walmart on the right.
391
941260
2000
උදාහරණයකට, ඉහළම පෙන්වන්නෙ වෝල්මාර්ට්.
15:43
It's the same plot.
392
943260
2000
එයත් පෙර ප්‍රස්තාරයමයි.
15:45
This happens to be income and assets
393
945260
2000
මෙයින් පේන්නෙ, අදායම් හා වත්කම්--
15:47
versus the size of the company as denoted by its number of employees.
394
947260
2000
ආයතනයේ විශාලත්වයට එදිරිව, දැක්වෙන්නෙ සේවක සංඛ්‍යාව මගින්.
15:49
We could use sales, anything you like.
395
949260
3000
අපිට යොදන්න පුලුවන් විකුණුම් ප්‍රමාණය, ඔබේ කැමත්තක්.
15:52
There it is: after some little fluctuations at the beginning,
396
952260
3000
මෙන්න තිබෙනවා, ආරම්භයේ දී සුළු උච්චාවචනයන්ගෙන් පසුව,
15:55
when companies are innovating,
397
955260
2000
ආයතන නවෝත්පාදනය කරනවා,
15:57
they scale beautifully.
398
957260
2000
ඔවුන් අපූරුවට පරිමාණීය වෙනවා.
15:59
And we've looked at 23,000 companies
399
959260
3000
අපි ඇමරිකා එක්සත් ජනපදයේ
සමාගම් 23,000 ක් දෙස බැලුවා.
16:02
in the United States, may I say.
400
962260
2000
මං මේ පෙන්වන්නෙ එයින් පොඩි කොටසයි.
16:04
And I'm only showing you a little bit of this.
401
964260
3000
සමාගම් ගැන විශ්මය ජනක දේ තමයි
16:07
What is astonishing about companies
402
967260
2000
16:09
is that they scale sublinearly
403
969260
3000
ඒවායේ පරිමාණ විචලනය උප රේඛීයයි.
16:12
like biology,
404
972260
2000
හරියට ජීව විද්‍යාව වගේ.
16:14
indicating that they're dominated,
405
974260
2000
පෙන්නුම් කරන්නෙ, ඒවායේ ආධිපත්‍යය
16:16
not by super-linear
406
976260
2000
සුපිරි-රේඛීයත්වයට අදාල
16:18
innovation and ideas;
407
978260
3000
නවෝත්පාදන හා අදහස් වලින් නොවන බව.
16:21
they become dominated
408
981260
2000
එහි ආධිපත්‍යය ලබා ඇත්තේ
16:23
by economies of scale.
409
983260
2000
පරිමාණීය විචලනයන් වලින්.
16:25
In that interpretation,
410
985260
2000
එම අර්ථ නිරූපණය තුළ,
16:27
by bureaucracy and administration,
411
987260
2000
නිලධාරිවාදය සහ පරිපාලනය විසින්,
16:29
and they do it beautifully, may I say.
412
989260
2000
මම කියන්නෙ, ඔවුන් එය ලස්සනට කරනවා.
16:31
So if you tell me the size of some company, some small company,
413
991260
3000
ඉතින් ඔබ මට යම් සමාගමක, කුඩා සමාගමක ප්‍රමාණය කිව්වොත්,
16:34
I could have predicted the size of Walmart.
414
994260
3000
මට වෝල්මාර්ට්හි ප්‍රමාණය ගැන අනාවැකි කියන්න තිබුණා.
16:37
If it has this sublinear scaling,
415
997260
2000
එයට මෙම න්‍යාය මඟින් කියන ලද
16:39
the theory says
416
999260
2000
උප රේඛීය පරිමාණය තිබේ නම්,
16:41
we should have sigmoidal growth.
417
1001260
3000
අපිට තිබිය යුතුයි මේ සිග්මාකාර වර්ධනය.
16:44
There's Walmart. Doesn't look very sigmoidal.
418
1004260
2000
මේ වෝල්මාර්ට්, සිග්මාකාර ගතියක් පෙනෙන්නෑ.
16:46
That's what we like, hockey sticks.
419
1006260
3000
ඒ නිසයි මේ හොකී පිත්තේ හැඩය.
16:49
But you notice, I've cheated,
420
1009260
2000
නමුත් ඔබට පේන්න ඇති, මං වංචා කලා,
16:51
because I've only gone up to '94.
421
1011260
2000
මොකද මම ගියෙ 1994 දක්වා පමණයි.
16:53
Let's go up to 2008.
422
1013260
2000
අපි යමු 2008 දක්වා.
16:55
That red line is from the theory.
423
1015260
3000
මේ රතු ඉර එන්නෙ න්‍යාය තුළින්.
16:58
So if I'd have done this in 1994,
424
1018260
2000
ඉතින් මම මෙය 1994 දී කළා නම්,
17:00
I could have predicted what Walmart would be now.
425
1020260
3000
වොල්මාර්ට් දැන් කොතැන වේදැයි මට අනාවැකි කිව හැකිව තිබුණා.
17:03
And then this is repeated
426
1023260
2000
දැන් මෙය නැවත නැවත සිදුවෙනවා,
17:05
across the entire spectrum of companies.
427
1025260
2000
සමාගම්වල සමස්ත වර්ණාවලිය පුරා.
17:07
There they are. That's 23,000 companies.
428
1027260
3000
මෙන්න ඒවා, සමාගම් 23,000ම.
17:10
They all start looking like hockey sticks,
429
1030260
2000
ඒ සියල්ල ඇරඹෙන්නෙ හොකී පිත්තක් පෙනෙන විදියට,
17:12
they all bend over,
430
1032260
2000
ඒ සියල්ලෙ නැමීමක් තියෙනවා,
17:14
and they all die like you and me.
431
1034260
2000
සහ ඒ සියල්ල දවසක මියයනවා ඔබත් මාත් වගේම.
17:16
Thank you.
432
1036260
2000
ස්තූතියි.
(අත්පොලොසන්)
17:18
(Applause)
433
1038260
9000
මෙම වෙබ් අඩවිය ගැන

මෙම වෙබ් අඩවිය ඔබට ඉංග්‍රීසි ඉගෙනීමට ප්‍රයෝජනවත් YouTube වීඩියෝ ඔබට හඳුන්වා දෙනු ඇත. ලොව පුරා සිටින ඉහළ පෙළේ ගුරුවරුන් විසින් උගන්වනු ලබන ඉංග්‍රීසි පාඩම් ඔබට පෙනෙනු ඇත. එතැන් සිට වීඩියෝව වාදනය කිරීමට සෑම වීඩියෝ පිටුවකම පෙන්වන ඉංග්‍රීසි උපසිරැසි මත දෙවරක් ක්ලික් කරන්න. උපසිරැසි වීඩියෝ නැවත ධාවනය සමඟ සමමුහුර්තව අනුචලනය වේ. ඔබට කිසියම් අදහස් හෝ ඉල්ලීමක් තිබේ නම්, කරුණාකර මෙම සම්බන්ධතා පෝරමය භාවිතා කර අප හා සම්බන්ධ වන්න.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7