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.
Az információtechnológia exponenciális mértékben fejlődik. Nem lineárisan. Pedig az intuíciónk lineáris. Amikor még a szavannán sétálgattunk ezer évvel ezelőtt lineárisan jeleztük előre, hogy hol lesz az az állat, és ez jól működött. Be van huzalozva az agyunkba. De az exponenciális növekedés az ami igazán leírja az információtechnológiákat. És ez nem csak számolgatás. Óriási különbség van lineáris és exponenciális növekedés között. Ha lineárisan teszek 30 lépést -- egy, kettő, három, négy, öt -- harmincig jutok. Ha harmincat lépek exponenciálisan -- kettő, négy, nyolc, tizenhat -- egymilliárdig jutok. Óriási lesz a különbség. És ez nagyon jellemző az információtechnológiára.
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.
Amikor az MIT-n voltam diák, közösen használtunk egy számítógépet, aminek kellett egy egész épület. A számítógép a mobiltelefonukban ma egymilliószor olcsóbb, egymilliószor kisebb, ezerszer erősebb. A teljesítmény és költség arányában ez egymilliárdszoros növekedés, amit megéltünk mióta diák voltam. És a következő huszonöt évben ezt ismét el fogjuk érni. Az információtechnológia S-kanyarok sorozatán keresztül fejlődik, ahol mindegyik S egy másik paradigma. Azt szokták kérdezni: "Mi történik, ha Moore törvénye már nem lesz érvényes?" Ami olyan 2020 körül fog bekövetkezni. Akkor attérünk a következő paradigmára. És Moore törvénye nem az első paradigma volt ami exponenciális növekedést hozott a számítási teljesítmény terén. Az exponenciális növekedés a számítási teljesítményben már évtizedekkel Gordon Moore születése előtt fennállt. És ez nem csak a számításra vonatkozik. Minden technológiára igaz, ahol mérni tudjuk az alapvető információs jellemzőket.
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.
Itt látható 49 híres számítógép. Elhelyeztem őket egy logaritmikus ábrán. A logaritmikus skála elrejti a növekedés skáláját, mert ez egy ezermilliárdos növekedést reprezentál az 1890-es népszámlálás óta. Az 50-es években zsugorították a vákuumcsöveket, egyre kisebbé és kisebbé téve őket. Végül egy falba ütköztek; nem tudták tovább zsugorítani a vákuumcsövet és fenntartani a vákuumot. Ez volt a vákuumcsövek zsugorításának vége, de nem volt a számítási kapacitás exponenciális növekedésének vége. A negyedik paradigmához érkeztünk, tranzisztorokhoz, és végül az integrált áramkörökhöz. Amikor ennek vége lesz eljutunk a hatodik paradigmához, a háromdimenziós, önszerveződő molekuláris áramkörökhöz.
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.
De ami még lenyűgözőbb, tényleg, ez a fantasztikus skálája a fejlődésnek, ami -- nézzék, milyen kiszámítható. Úgy értem, ez minden körülmények között fennállt, háburúban és békében, virágzó gazdaságban és recesszióban. A nagy világgazdasági válság sem okozott törést ebben az exponenciális fejlődésben. Ugyanezt fogjuk látni a mostani gazdasági recesszióban is. Legalábbis az exponenciális növekedés az információtechnológia lehetőségeiben továbbra sem fog csökkenni.
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.
Nemrég frissítettem ezeket az ábrákat. Mivel 2002-ig volt meg nekem a "Közel a szingularitás" című könyvemben. Tehát frissítettük, így meg tudom mutatni itt 2007-ig. Megkérdezték tőlem: "Nem ideges? Talán lekerültünk az exponenciális növekedés görbéjéről." Kicsit ideges voltam mert talán nem voltak jók az adatok, de ezt csinálom már harminc éve, és eddig az exponenciális görbén maradtak.
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.
Nézzék ezt az ábrát. Egy dollárért egy tranzisztort vehettek 1968-ban. Ma félmilliárdot lehet, és tulajdonképpen jobbak is, mivel gyorsabbak. De nézzék milyen kiszámítható is ez. És én azt mondanám, hogy ez túlilleszkedik a régi adatokra. Már harminc éve készítem ezeket az előrejelzéseket, és egy tranzisztor-ciklus költsége, ami a mértéke az elektronika ár-teljesítményének, minden évben csökken. Ez egy 50%-os csökkenési ráta. És ez igaz más példákra is, mint a DNS-információra vagy agy-információra. De ennél többet is teljesítünk. Tulajdonképpen több, mint kétszeresére vagyunk képesek az információtechnológia minden formájában. 18%-os növekedést produkáltunk konstans dollárban számolva az információtechnológia minden formájában az utolsó fél évszázadban, annak ellenére, hogy minden évben megduplázódik.
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.
Ez egy teljesen más példa. Ez nem Moore törvénye. A DNS-adataink mennyiségét minden évben megdupláztuk. A költsége minden évben felére csökkent. És ez egy egyenletes fejlődés volt már a genom projekt kezdetétől. A projekt felénél a szkeptikusok azt mondták: "Nos, ez nem fog működni. A genom projekt felénél vagytok, de csak az 1%-át végeztétek el." De teljesen menetrend szerint haladtunk. Mivel ha hétszer duplázzuk az egy százalékot, és pontosan ez történt, 100%-ot kapunk. És a projekt időben befejeződött.
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.
Kommunikációs technológiák: 50 különböző módon lehet mérni ezeket, az átvitt bitek számával, az Internet nagyságával. De ez exponenciális mértékben fejlődött. Ez nagyon demokratizáló hatású. 20 évvel ezelőtt azt írtam a "Az intelligens gépek kora"-ban, mikor a Szovjetúnió erős volt, hogy el lesz söpörve a decentralizált kommunikáció ilyen növekedésével.
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.
És elég számítási kapacitásunk lesz a XXI. században olyan feladatokhoz, mint agyterületek szimulálása. De honnan lesz szoftverünk? Egyek kritikusok azt mondják: "Ó, a szoftverek megakadtak." De egyre többet és többet tanulunk az emberi agyról. Az agyi képalkotó eljárások térbeli felbontása évente duplázódik. Az agyról szerzett információnk minden évben megduplázódik. És megmutatjuk, hogy át tudjuk alakítani ezt az információt működő modellekké és agyterületek szimulációjává.
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.
Nagyjából húsz olyan agyterület van, amit modelleztünk, szimuláltunk és teszteltünk: a hallóközpontot, a látóközpont egyes részeit, a kisagyat, ahol az tehetségünk rejtőzik, az agykéreg szeleteit, ahol pedig a racionális gondolkodásunk van. És mindezt egy növekvő, nagyon sima és kiszámítható eredményesség tette lehetővé. 30 dollárról 130 dollárra nőtt konstans dollárban számolva egy átlagos labor egy órás használatának értéke, amit ez az információtechnológia tett lehetővé.
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.
És mindannyian törődünk az energiával és a környezetünkkel. Ez egy logaritmikus ábra. Ez egy finom duplázást mutat, minden két évben, az általunk termelt napenergia mennyiségében, kiváltképpen most amikor nanotechnológiát alkalmazunk, az információtechnológia egy formáját, napelemekre. És csak nyolc duplázásra vagyunk attól, hogy ez elérje az energiaszükségletünk 100%-át. És 10000-szer annyi napenergia van, mint amennyire szükségünk lenne.
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.
Véglegesen össze fogunk fonódni ezzel a technológiával. Már most közel vagyunk hozzá. Amikor diák voltam az egész kampuszt elfoglalta, most elfér a zsebünkben. Amihez korábban egy épület kellett ma már elfér a zsebünkben. Ami ma elfér a zsebünkben az el fog férni egy vérsejtben 25 éven belül. És egyre inkább kezdünk egyre mélyebb hatással lenni az egészségünkre és az intelligenciánkra, ahogy közelebb és közelebb kerülünk ehhez a technológiához.
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.
Mindezekután bejelentjük, itt a TED-en, a TED hagyományaihoz híven, a Szingularitás Egyetemét. Ez egy új egyetem, aminek az alapítói Peter Diamandis, aki itt van a közönség soraiban, és én. Támogatja a NASA és a Google, valamint a high-tech és a tudományos világ más vezető közösségei. És a célunk az volt, hogy összegyűjtsük a vezetőket, tanárokat és diákokat egyaránt, ezekből az exponenciálisan növekedő információtechnológiákból, és az alkalmazásaikból. De Larry Page tartott egy szenvedélyes beszédet, a szervezői megbeszélésen, ahol azt mondta, hogy ezt a tudást szenteljük azoknak a nagy kihívásoknak, amikkel az emberiség szembesül. Ha így tettünk volna, a Goggle is támogatott volna. Így ezt tettük.
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.
Az utolsó harmada a kilenchetes intenzív nyári periódusnak olyan projekteknek lett szentelve, amelyek az emberiség néhány nagy kihívásával foglalkoznak. Tehát például, az Internetet használva, ami már mindenhol elterjedt, Kína és Afrika falusi területein is, küldjünk egészségügyi információkat a világ fejlődő területeire. És a projektek folytatódni fognak a periódus befejezte után, együttműködő, interaktív kommunikációval. Minden létrehozott vagy tanított szellemi tulajdon elérhető lesz online, és együttműködve, online lesz fejlesztve.
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.
Ez az alakuló ülésünk. De ez ma lett bejelentve. A Szilícium-völgyben lesz a végleges központja, a NASA Ames kutatóközpontjában. Különböző programjaink lesznek a diákok, a különböző cégek vezetői számára. Az első hat témakör -- mesterséges intelligencia, haladó számítástechnika, biotechnológia, nanotechnológia -- különböző központi területei az információtechnológiának. Ezután más területekre kezdjük alkalmazni őket, mint energia, ökológia, jog és erkölcs, fejlesztő-vállalkozások, így az emberek elhozhatják ezeket az új technológiákat a világnak.
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)
Tehát nagyon hálásak vagyunk a segítségért amit kaptunk, mind az intellektuális vezetőktől, mind a high-tech vezetőktől, különösen a Google-nak és a NASA-nak. Ez egy nagyszerű új kihívás. És meghívjuk Önöket, hogy vegyenek részt ebben. Köszönöm. (Taps)