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.
Les technologies de l’information croissent exponentiellement. Ce n’est pas linéaire. Notre intuition, elle, est linéaire. Il y a des milliers d’années, quand nous marchions dans la savane nous faisions des prédictions linéaires pour savoir où cet animal sera. Et ça marchait bien. C’est câblé dans nos cerveaux. Mais le rythme de croissance exponentielle est ce qui décrit le mieux les technologies de l’information. Et il ne s’agit pas seulement de calcul. Il y a une grande différence entre une croissance linéaire et une exponentielle. Si je fais 30 pas en ligne droite, un, deux, trois, quatre, cinq, j'arrive à 30. Si je fais 30 pas exponentiellement, deux, quatre, huit, seize, j'arrive à un milliard. Cela fait une énorme différence. Et c’est vraiment ce qui décrit les technologies de l’information.
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.
Quand j’étais étudiant au MIT (Massachusetts Institute of Technology) nous partagions tous un ordinateur qui remplissait tout un bâtiment. L’ordinateur dans votre téléphone portable est un million de fois moins cher, un million de fois plus petit, mille fois plus puissant. C’est une multiplication par un milliard de la capacité par dollar c'est ce que nous avons vécu dans les faits depuis que j’étais étudiant. Et nous allons le refaire durant les 25 prochaines années. Les technologies de l’information progressent en suivant des courbes en S qui correspondent chacune à un modèle différent. Les gens disent, «Que va-t-il se passer quand la Loi de Moore ne sera plus vraie?» Ce qui va arriver aux alentours de 2020. Nous passerons alors au modèle suivant. Et la Loi de Moore n’a pas été le premier modèle à fournir une croissance exponentielle à la puissance de calcul. La croissance exponentielle de la puissance de calcul a commencé des dizaines d’années avant même que Gordon Moore ne naisse. Et cela ne s’applique pas seulement au calcul. On peut mesurer les propriétés de l’information sous jacente de vraiment n’importe quelle technologie.
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.
Ici nous avons 49 ordinateurs célèbres. Je les ai représentés avec une échelle logarithmique. L’échelle logarithmique masque l’importance de l’augmentation. En effet, ceci représente une multiplication par un billion depuis l’état de 1890. Dans les années 50, ils réduisaient la taille des tubes à vide, les rendant de plus en plus petits. Finalement, ils atteignirent un mur. Ils ne pouvaient pas réduire plus la taille du tube à vide tout en gardant le vide. Et ce fut la fin de la réduction des tubes à vide. Mais ce ne fut pas la fin de la croissance exponentielle du calcul. Nous sommes alors passés au quatrième modèle : les transistors. Et finallement les circuits intégrés. Quand cela touchera à sa fin, nous passerons au sixième modèle, les circuits moléculaires tri-dimensionnels et auto-organisés.
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.
Mais vraiment, ce qui est encore plus impressionnant que ce fantastique rythme de croissance est de voir à quel point il est prévisible. Je veux dire qu'il traversa des périodes d’abondance et de vaches maigres, connu la guerre et la paix, des époques de boom économique ou de récession La Grande Dépression ne causa même pas un tressaillement de cette progression exponentielle Nous voyons la même chose pendant la période de récession que nous vivons aujourd’hui. La croissance exponentielle des capacités des technologies de l’information, au moins, va continuer sans faiblir.
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.
Je viens juste de mettre à jour ces graphiques. Je les ai en effet depuis 2002 dans mon livre: Humanité 2.0 : La bible du changement (The Singularity is Near) Nous les avons donc mis à jour jusqu'à 2007, pour que je puisse les présenter ici. Et on m’a demandé «Alors, vous n’êtes pas nerveux? Peut-être que ce n’est pas vraiment resté sur ce rythme de croissance exponentielle.» J’étais un peu nerveux. Parce que les données n’allaient peut-être pas marcher. Mais je fais ça depuis 30 ans. Et cela a continué avec cette progression exponentielle.
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.
Regardez cette courbe. Vous pouviez acheter un transistor pour un dollar en 1968. Vous pouvez en acheter un demi-milliard aujourd’hui. Et en fait, ils sont même mieux, car ils sont plus rapides. Mais regardez à quel point tout ceci est prévisible. Je dirais même que ce modèle s’adapte trop bien aux données passées. Cela fait environ 30 ans que je fais ces prédictions à long terme. Et le prix d’un cycle de transistor, ce qui est une mesure du prix de la performance en électronique, diminue à peu près tous les ans. C’est un taux de déflation de 50 %. C’est aussi vrai pour d’autres exemples comme les données ADN ou les données cérébrales. Mais nous faisons plus que compenser cela. Nous fournissons effectivement plus que deux fois plus de toutes les formes de technologie de l’information. Durant la seconde moitié du siècle dernier, nous avons eu une croissance de 18% à dollar constant pour toutes les formes des technologies de l’information. Malgré le fait que vous puissiez en avoir deux fois plus tous les ans.
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.
C’est un exemple complètement différent. Il ne s’agit pas de la Loi de Moore. La quantité d’ADN que nous avons séquencée a doublé tous les ans. Le coût a diminué de moitié tous les ans. Et cela a été une progression régulière depuis le début du projet Génome. À mi-chemin du projet, les sceptiques disaient, «Ça ne marche pas. Vous en êtes à la moitié du projet Génome et vous n’avez fini que 1 % du projet.» Mais en fait, c’était exactement dans les délais. Parce que si vous doublez 1 % sept fois de suite, ce qui est exactement ce qui est arrivé, vous obtenez 100 %. Et le projet fut fini en temps et en heure.
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.
Les technologies de communication : 50 façons différentes de mesurer cela. Le nombre de bits qui sont déplacés, la taille d'Internet. Mais cela a progressé à un rythme exponentiel. Ça se démocratise en profondeur. J’ai écrit, il ya 20 ans dans L’âge des Machines intelligentes (The Age of Intelligent Machines), alors que l’Union Sovétique se renforçait, qu’elle allait être balayée par cette croissance de la communication décentralisée.
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.
Et nous allons avoir une puissance de calcul abondante tandis que nous avancerons dans le 21ième siècle qui nous permettra de faire des choses comme simuler des régions du cerveau humain. Mais où allons nous trouver le logiciel ? Certains critiques disent, «Oh, bah le logiciel est échec et mat» Mais nous en apprenons de plus en plus sur le cerveau humain. La résolution spatiale de l’imagerie cérébrale double tous les ans. La quantité de données sur le cerveau que nous obtenons double tous les ans. Et nous sommes en train de montrer que nous pouvons transformer ces données en modèles fonctionnels et en simulations de régions du cerveau.
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.
Il y a environ 20 régions du cerveau qui ont été modelisées, simulées et testées : le cortex auditif, des régions du cortex visuel, le cervelet, où nous formons nos compétences des tranches du cortex cérébral, où nos pensées rationnelles se font. Et tout ceci a nourri une augmentation, très régulière et prédictible, de la productivité. La valeur moyenne d’une heure de travail humain est passée à dollar constant de 30 $ à 130 $, grâce à ces technologies de l’information.
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.
Nous sommes tous inquiets au sujet de l’énergie et de l’environnement. Et bien, ceci est une courbe logarithmique. Elle représente un doublement régulier, tous les deux ans, de la quantité d’énergie solaire que nous produisons. Et notamment, maintenant que nous utilisons les nanotechnologies, une forme de technologie de l’information, aux panneaux solaires. Et nous ne sommes qu’à huit doublements d'atteindre 100 % de nos besoins énergétiques. Il y a dix mille fois plus de lumière solaire que nous n’en avons besoin.
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.
Au final, nous allons nous mélanger avec ces technologies. Ce jour est déjà très proche. Quand j’étais étudiant, ça s’étendait sur tout le campus. Maintenant, ça tient dans nos poches. Ce qui prenait tout un bâtiment tient maintenant dans nos poches. Ce qui tient dans nos poches aujourd’hui, tiendra dans une cellule sanguine dans 25 ans. Et nous allons commencer à influencer profondément notre santé et notre intelligence, en devenant de plus en plus proches de ces technologies.
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.
C’est sur ces bases, que nous annonçons, ici à TED, dans la vrai tradition de TED, l’Université de la Singularité. C’est une nouvelle université fondée par Peter Diamandis, qui est présent aujourd’hui, et moi-même. Elle est supportée par la NASA et Google ainsi que par d’autres leaders de la high-tech et de la communauté scientifique. Notre but était de rassembler les leaders, professeurs et étudiants, de ces technologies de l’information à la croissance exponentielle et de leurs applications. Mais Larry Page fit un discours passionné lors de notre réunion d’organisation, disant que nous devrions consacrer cette étude à nous confronter à quelques uns des défis majeurs auxquels l’humanité est confrontée. Et que si nous faisions cela, alors Google nous supporterait. Donc c’est ce que nous avons fait.
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.
Le dernier tiers de la session estivale intensive de neuf semaines sera consacrée à un projet de groupe s’intéressant à un défi majeur de l’humanité. Comme par exemple, utiliser Internet, qui est maintenant omniprésent, dans les régions rurales de Chine ou en Afrique, pour apporter de l’information médicale pour développer des régions du monde. Et ces projets continueront après ces sessions, grâce à une communication collaborative et interactive. Toute la propriété intellectuelle qui est créée et enseignée sera en ligne et disponible, et développée en ligne d’une façon collaborative.
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.
Ceci est notre réunion fondatrice. Mais l’annonce en est faite aujourd’hui. Son siège définitif sera dans la Silicon Valley, au centre de recherche Ames de la NASA. Il y a différents programmes pour les nouveaux diplômés, pour les cadres dirigeants de différentes entreprises. Les six premiers cursus, ici, intelligence artificielle, technologies avancées de calcul, biotechnologie, nanotechnologie sont les domaines centraux des technologies de l’information. Nous les appliqueront alors à d’autres domaines, comme l’énergie, l’écologie, lois et éthique politiques, entrepreunariat, pour que les gens puissent apporter ces nouvelles technologies au monde.
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)
Ainsi, nous apprécions énormément le soutien que nous avons obtenu à la fois des leaders intellectuels et des leaders high-tech, en particulier de Google et de la NASA. C’est une nouvelle entreprise commune excitante. Et nous vous invitons à y participer. Merci beaucoup. (Applaudissements)