Informationsteknologien vokser eksponentielt. Den er ikke lineær, men vores intuition er lineær. Da vi vandrede på savannen for tusind år siden lavede vi lineære forudsigelser om hvor dyret ville være. Og det virkede fint. Det er indbygget i vores hjerner. Men hastigheden for eksponentiel vækst beskriver i virkeligheden informationsteknologien. Og det er ikke kun beregninger. Der er en stor forskel på lineær og eksponentiel vækst. Hvis jeg rykker 30 trin lineært, et, to, tre, fire fem, så kommer jeg til 30 Hvis jeg rykker 30 trin eksponentielt, to, fire, otte, 16, får jeg en milliard. Det gør en kæmpe forskel. Det beskriver faktisk informationsteknologi.
Information technology grows in an exponential manner. It's not linear. And our intuition is linear. When we walked through the savanna a thousand years ago we made linear predictions where that animal would be, and that worked fine. It's hardwired in our brains. But the pace of exponential growth is really what describes information technologies. And it's not just computation. There is a big difference between linear and exponential growth. If I take 30 steps linearly -- one, two, three, four, five -- I get to 30. If I take 30 steps exponentially -- two, four, eight, 16 -- I get to a billion. It makes a huge difference. And that really describes information technology.
Da jeg var student på MIT delte vi alle én computer, som fyldte en hel bygning. Computeren i jeres mobiltelefoner idag, er en million gange billigere, en million gange mindre, tusing gange mere kraftfuld. Det er en milliard gang stigning i kapacitet per dollar, som vi har oplevet siden jeg var studerende.. Og vi vil opleve det igen over de næste 25 år. Informationsteknologi skrider frem gennem en serie af S-kurver hvor hver enkelt af dem er et nyt paradigme. Folk spørger. "Hvad sker der når Moore's Lov stopper?" Hvilket vil ske omkring 2020. Så vil vi gå videre til den næste paradigme. Og Moore's Lov var ikke det første paradigme der bragte eksponentiel vækst til computere. Den eksponentielle vækst indenfor computere startede årtier før Gordon Moore blev født. Og den gælder ikke kun for computere. Det er faktisk for alle teknologier hvor vi kan måle de underliggende egenskaber for informationen.
When I was a student at MIT, we all shared one computer that took up a whole building. The computer in your cellphone today is a million times cheaper, a million times smaller, a thousand times more powerful. That's a billion-fold increase in capability per dollar that we've actually experienced since I was a student. And we're going to do it again in the next 25 years. Information technology progresses through a series of S-curves where each one is a different paradigm. So people say, "What's going to happen when Moore's Law comes to an end?" Which will happen around 2020. We'll then go to the next paradigm. And Moore's Law was not the first paradigm to bring exponential growth to computing. The exponential growth of computing started decades before Gordon Moore was even born. And it doesn't just apply to computation. It's really any technology where we can measure the underlying information properties.
Her har vi 49 berømte computere. Jeg har sat dem på en logaritmisk graf. Den logaritmiske skala skjuler størrelsen på stigningen. For dette repræsenterer en billion gange stigning siden folkeoptællingen i 1890. I 1950'erne gjorde de vacuumrør mindre, og lavede dem mindre og mindre. Til sidste ramte de en mur. De kunne ikke lave vacuumrørene mindre og samtidig holde på vacuumen. Og det var afslutningen på at gøre vacuumrørene mindre. Men det var ikke afslutningen på den eksponentielle vækst af computere. Vi gik til det fjerde paradigme, transistorer. Og til sidst til integrerede kredsløb. Når det kommer til en afslutning, vi vir fortsætte med det sjette pradigme, tredimensionelle selv-arrangerende molekylære kredsløb.
Here we have 49 famous computers. I put them in a logarithmic graph. The logarithmic scale hides the scale of the increase, because this represents trillions-fold increase since the 1890 census. In 1950s they were shrinking vacuum tubes, making them smaller and smaller. They finally hit a wall; they couldn't shrink the vacuum tube any more and keep the vacuum. And that was the end of the shrinking of vacuum tubes, but it was not the end of the exponential growth of computing. We went to the fourth paradigm, transistors, and finally integrated circuits. When that comes to an end we'll go to the sixth paradigm; three-dimensional self-organizing molecular circuits.
Men det, der er endnu mere forunderligt, end denne fantastiske skala for fremskridtet, er at se hvor forudsigeligt det er. Jeg mener, dette gik gennem tykt og tyndt, gennem krig og fred, gennem opture og nedture. Den Store Depression lavede ikke engang en bule i dette eksponentielle fremskridt. Vi vil se det samme for den økonomiske recession vi har nu. Som minimum vil den eksponentielle vækst i informationsteknologiske muligheder fortsætte uhindret.
But what's even more amazing, really, than this fantastic scale of progress, is that -- look at how predictable this is. I mean this went through thick and thin, through war and peace, through boom times and recessions. The Great Depression made not a dent in this exponential progression. We'll see the same thing in the economic recession we're having now. At least the exponential growth of information technology capability will continue unabated.
Jeg har lige opdateret disse grafer. For jeg havde dem til og med 2002 i min bog, Singulariteten Er Tæt På. Så vi opdaterede dem så jeg kunne fremvise dem her, op til 2007. Jeg blev spurgt, "Nå men, er du ikke nervøs? Måske fortsætter den eksponentielle vækst ikke." Jeg var lidt nervøs. For måske ville mine data ikke være rigtige. Men jeg har nu gjort det her i 30 år. Og den er fortsat med den eksponentielle vækst.
And I just updated these graphs. Because I had them through 2002 in my book, "The Singularity is Near." So we updated them, so I could present it here, to 2007. And I was asked, "Well aren't you nervous? Maybe it kind of didn't stay on this exponential progression." I was a little nervous because maybe the data wouldn't be right, but I've done this now for 30 years, and it has stayed on this exponential progression.
Se grafen her. I kunne købe én transistor for en dollar i 1969. I kan købe en halv milliard i dag. Og de er faktisk bedre, for de er hurtigere. Se hvor forudsigeligt det er. Jeg vil sige at denne viden passer med tidligere tiders data. Jeg har lavet disse fremskrivende forudsigelser i omkring 30 år. Og prisen på en transister cycle, som er et mål for pris-præstationen for elektronik, falder næsten hvert år. Det er en 50 procents deflationsrate. Og det gælder også for andre eksempler som DNA data eller hjerne data. Men vi mere end kompenserede for det. Vi producerer mere end dobbelt så meget af alle former for informationsteknologi. Vi havde en vækst på 18 procent i indekserede dollars for alle former for informations teknologi i det sidste halve århundrede. På trods af at I kan få dobbelt så meget af det hvert år.
Look at this graph here.You could buy one transistor for a dollar in 1968. You can buy half a billion today, and they are actually better, because they are faster. But look at how predictable this is. And I'd say this knowledge is over-fitting to past data. I've been making these forward-looking predictions for about 30 years. And the cost of a transistor cycle, which is a measure of the price performance of electronics, comes down about every year. That's a 50 percent deflation rate. And it's also true of other examples, like DNA data or brain data. But we more than make up for that. We actually ship more than twice as much of every form of information technology. We've had 18 percent growth in constant dollars in every form of information technology for the last half-century, despite the fact that you can get twice as much of it each year.
Dette er et helt andet eksempel. Dette er ikke Moore's Lov. Mængden af DNA data vi har sekventeret er fordoblet hvert år. Prisen er faldet med halvdelen hvert år. Og det har været en glidende fremgang siden begyndelsen af genom projektet. Og halvvejs gennem projektet sagde skeptikerne, "Det her fungerer ikke. I er halvvejs igennem genom projektet, og I har kun afsluttet en procent af projektet." Men det var faktisk lige efter planen. For hvis du fordobler en procent syv gange, som er præcis hvad der skete, så får du 100 procent. Og projektet sluttede til tiden.
This is a completely different example. This is not Moore's Law. The amount of DNA data we've sequenced has doubled every year. The cost has come down by half every year. And this has been a smooth progression since the beginning of the genome project. And halfway through the project, skeptics said, "Well, this is not working out. You're halfway through the genome project and you've finished one percent of the project." But that was really right on schedule. Because if you double one percent seven more times, which is exactly what happened, you get 100 percent. And the project was finished on time.
Kommunikationsteknologier: Der er 50 forskellige måder at måle det på. Antallet af bit, der flyttes rundt, størrelsen på internettet. Men det er fremskredet i eksponentiel hastighed. Det er dybt demokratiserende. Jeg skrev for over 20 år siden i Tiden af Intelligente Maskiner, da Sovjetunionen stadig var stærk, at den ville blive skyllet bort af væksten i decentraliseret kommunikation.
Communication technologies: 50 different ways to measure this, the number of bits being moved around, the size of the Internet. But this has progressed at an exponential pace. This is deeply democratizing. I wrote, over 20 years ago in "The Age of Intelligent Machines," when the Soviet Union was going strong, that it would be swept away by this growth of decentralized communication.
Og at vi vil have masser af regnekraft når vi går igennem det 21. århundrede til at gøre ting som at simulere regioner i den menneskelige hjerne. Men hvor får vi softwaren fra? Nogle kritikere siger "Men softwaren hænger fast i dyndet." Men vi lærer mere og mere om menneskets hjerne. Den rummelige opløsning ved hjerneskanninger fordobles hvert år. Mængden af data vi samler om hjernen fordobles hvert år. Og vi viser at vi faktisk kan bruge de data i brugbare modeller og simuleringer af regioner i hjernen.
And we will have plenty of computation as we go through the 21st century to do things like simulate regions of the human brain. But where will we get the software? Some critics say, "Oh, well software is stuck in the mud." But we are learning more and more about the human brain. Spatial resolution of brain scanning is doubling every year. The amount of data we're getting about the brain is doubling every year. And we're showing that we can actually turn this data into working models and simulations of brain regions.
Der er omkring 20 regioner i hjernen, der er modelleret, simuleret og testet: hørecentret og dele af synscentret, lillehjernen, hvor vores evner dannes, dele af hjernebarken, hvor vi laver vores rationelle tænkning. Og alt det har drevet og forøget produktiviteten meget glidende og forudsigeligt. Vi er gået fra 30 dollars til 130 dollars i indekserede dollars for værdien af en gennemsnitlige time af menneskelig arbejde, drevet af denne informationsteknologi.
There is about 20 regions of the brain that have been modeled, simulated and tested: the auditory cortex, regions of the visual cortex; cerebellum, where we do our skill formation; slices of the cerebral cortex, where we do our rational thinking. And all of this has fueled an increase, very smooth and predictable, of productivity. We've gone from 30 dollars to 130 dollars in constant dollars in the value of an average hour of human labor, fueled by this information technology.
Vi er alle bekymrede om energi og om mijøet. Her er en logaritmisk graf. Den viser en glat fordobling, hvert andet år i mængden af solenergi vi producerer. I særdeleshed når vi nu anvender nanoteknologi, en form for informationsteknologi, på solpanelerne. Og vi er kun otte fordoblinger væk fra at opnå 100 procent af vores energibehov. Og der er ti tusind gange mere sollys end vi har brug for.
And we're all concerned about energy and the environment. Well this is a logarithmic graph. This represents a smooth doubling, every two years, of the amount of solar energy we're creating, particularly as we're now applying nanotechnology, a form of information technology, to solar panels. And we're only eight doublings away from it meeting 100 percent of our energy needs. And there is 10 thousand times more sunlight than we need.
Vi vil i sidste ende smelte sammen med denne teknologi. Det er allerede meget tæt på os. Da jeg studerede var det i den anden ende af universitetet. Nu passer den i en lomme. Det, der tidligere fyldte en bygning, passer nu i en lomme. Det, der nu passer i en lomme vil om 25 år kunne være en i en blodcelle. Og vi vil faktisk begynde på at have indflydelse på vores helbred og intelligens, når vi kommer tættere og tættere på denne teknologi.
We ultimately will merge with this technology. It's already very close to us. When I was a student it was across campus, now it's in our pockets. What used to take up a building now fits in our pockets. What now fits in our pockets would fit in a blood cell in 25 years. And we will begin to actually deeply influence our health and our intelligence, as we get closer and closer to this technology.
Baseret på det vi annoncerede her på TED, i en sand TED tradition, Singularitets Universitetet. Det er et nyt universitet som er grundlagt af Peter Diamandis, som er blandt publikum, og mig selv. Det er støttet af NASA og Google, og andre førende indenfor de højteknologiske og videnskabelige samfund. Vores mål var at samle lederne, både lærere og studerende, i disse eksponentielt voksende informationsteknologier, og deres virkemåde. Men Larry Page gav en lidenskabelig tale på vores konstituerende møde hvor han sagde at vi burde hengive studiet til at adressere nogen af de store udfordringer for menneskeheden. Og hvis vi gjorde det, ville Google støtte det. Så det er hvad vi har gjort.
Based on that we are announcing, here at TED, in true TED tradition, Singularity University. It's a new university that's founded by Peter Diamandis, who is here in the audience, and myself. It's backed by NASA and Google, and other leaders in the high-tech and science community. And our goal was to assemble the leaders, both teachers and students, in these exponentially growing information technologies, and their application. But Larry Page made an impassioned speech at our organizing meeting, saying we should devote this study to actually addressing some of the major challenges facing humanity. And if we did that, then Google would back this. And so that's what we've done.
Den sidste tredjedel af de ni ugers intensiv sommerundervisning vil blive givet til et gruppeprojekt, der skal se på nogen af de store udfordringer for menneskeheden. Som for eksempel at tage internettet i brug, som nu er en integreret del af de landlige områder i Kina og Afrika, til at give sundhedsinformationer til verdens udviklingslande. Projekterne vil fortsætte udover undervisningen, ved at bruge kollaborativ interaktiv kommunikation. Al den intellektuelle ejendom, der bliver skabt og undervist i, blive blive lagt online og blive tilgængelig, og videreudviklet online på kollaborativ vis.
The last third of the nine-week intensive summer session will be devoted to a group project to address some major challenge of humanity. Like for example, applying the Internet, which is now ubiquitous, in the rural areas of China or in Africa, to bringing health information to developing areas of the world. And these projects will continue past these sessions, using collaborative interactive communication. All the intellectual property that is created and taught will be online and available, and developed online in a collaborative fashion.
Her er vores konstituerende møde. Dette bliver bekendtgjort i dag. Det vil få permanent hovedkvarter i Silicon Valley, på NASA Ames forskningscentret. Der er forskellige linier for kandidatstuderende og for lederne af forskellige virksomheder. De første seks spor er her, kunstig intelligens, avanceret beregnings teknologier, bioteknologi, nanoteknologi er de forskellige kerneområder indenfor informationsteknologi. Derefter vil vi anvende dem på andre områder som energi, økologi, politik, lovgivning og etik og iværksætteri, så folk kan bringe disse nye teknologier ud i verden.
Here is our founding meeting. But this is being announced today. It will be permanently headquartered in Silicon Valley, at the NASA Ames research center. There are different programs for graduate students, for executives at different companies. The first six tracks here -- artificial intelligence, advanced computing technologies, biotechnology, nanotechnology -- are the different core areas of information technology. Then we are going to apply them to the other areas, like energy, ecology, policy law and ethics, entrepreneurship, so that people can bring these new technologies to the world.
Vi er meget taknemmelige for den støtte vi har fået fra både intellektuelle ledere, højteknologiske ledere, specielt Google og NASA. Det er et spændende nyt projekt. Og vi inviterer jer til at deltage. Mange tak. (Klapsalver)
So we're very appreciative of the support we've gotten from both the intellectual leaders, the high-tech leaders, particularly Google and NASA. This is an exciting new venture. And we invite you to participate. Thank you very much. (Applause)