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.
Տեղեկատվական տեխնոլոգիաները աճում են էքսպոնենցիալ արագությամբ: Այդ աճը գծային չէ: Իսկ մեր ինտուիցիան գծային է: Երբ մենք քայլում էինք սավաննայով հազարավոր տարիներ առաջ մենք կատարում էինք գծային կանխատեսումներ, թե որտեղ կարող է լինել այդ կենդանին: Եվ դա շատ լավ աշխատում էր: Այդ հաշվարկները ծրագրավորված են մեր ուղեղում: Իսկ տեղեկատվական տեխնոլոգիաներին բնորոշ է էքսպոնենցիալ զարգացման արագությունը: Եվ դա միայն հաշվարկներ չեն: Շատ մեծ տարբերություն կա գծային և էքսպոնենցիալ /արագացումով/ աճերի միջև: Գծային աճի դեպքում 30 քայլը` 1, 2, 3, 4, 5... կհասցնի 30-ի: Իսկ էքսպոնենցիալ աճի դեպքում 30 քայլը` 2, 4, 8, 16... կհասցնի միլիարդի: Սա ահռելի տարբերություն է: Եվ այն իսկապես բնորոշում է տեղեկատվական տեխնոլոգիաները:
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.
Երբ ես MIT-ի (Մասաչուսեթսի տեխնոլոգիական համալսարան) ուսանող էի, մենք բոլորս աշխատում էինք մեկ համակարգչով, որը գրավում էր մի ամբողջ շենք: Այն համակարգիչը, որ հիմա ձեր բջջային հեռախոսի մեջ է` միլիոն անգամ ավելի էժան է, միլիոն անգամ ավելի փոքր է, իսկ դրա հզորությունը հազարավոր անգամներ ավելի մեծ է: Սա նշանակում է արտադրողականության միլիարդավոր անգամների աճ, յուրաքանչյուր դոլարի հաշվով, իմ ուսանողական տարիների ժամանակի համեմատ: Նույն պատկերը կդիտվի գալիք 25 տարիների ընթացքում: Տեղեկատվական տեխնոլոգիաները զարգանում են S-աձև կորերի շարքի տեսքով, որոնցից յուրաքանչյուրն արտացոլում է մի նոր պարադիգմա /հայացքների և հասկացությունների համակարգ/: Երբեմն հարցնում են. «Ինչ կպատահի, երբ Մուրի օրենքի ազդեցությունն ավարտվի»: Ինչը տեղի կունենա 2020 թ.-ին: Այդ ժամանակ մենք կանցնենք հաջորդ պարադիգմային: Իսկ Մուրի օրենքը առաջին պարադիգման չէր, որ ցույց էր տալիս հաշվողական տեխնիկայի էքսպոնենցիալ աճը: Հաշվողական հզորությունների էքսպոնենցիալ աճը սկսվել է Գորդոն Մուրի ծնվելուց դեռ տասնամյակներ առաջ: Եվ դա միայն հաշվարկների հետ չէ կապված: Դա կարող է լինել ցանկացած տեխնոլոգիա, որտեղ մենք կարող ենք չափել դրա հիմնական տեղեկատվական հատկությունները:
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.
Այս լոգարիթմական գրաֆիկի վրա նշված են 49 հայտնի համակարգիչներ: Լոգարիթմական սանդղակը ծածկում է աճի սանդղակը: Քանի որ այն ներկայացնում է տրիլիոնավոր անգամներ ավելացած աճ, սկսած 1890 թվականի հաշվառումից: 1950-ականներին փոքրացնում էին վակուումային լամպերը, դարձնելով դրանք ավելի ու ավելի փոքր, քանի դեռ չհասան հնարավորի սահմանագծին: Նրանք այլևս չէին կարող փոքրացնել չափերը, միևնույն ժամանակ պահելով վակուումը: Եվ սա հանդիսացավ վակուումային լամպերի չափերի փոքրացման ավարտը: Բայց դա դեռ հաշվողական հզորությունների էքսպոնենցիալ աճի ավարտը չէր: Մենք հասանք չորրորդ պարադիգմային` տրանզիստորները, և վերջապես` ինտեգրալ սխեմաները: Երբ սա նույնպես հասնի իր ավարտին, մենք կանցնենք վեցերորդ պարադիգմային` եռաչափ, ինքնակազմավորվող մոլեկուլյար սխեմաներին:
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.
Աճի այս ֆանտաստիկ մասշտաբների առավել հետաքրքիր կողմ է հանդիսանում դրա կանխատեսելիությունը: Այս երևութը անցել է տարբեր փորձությունների միջով, դիմակայելով պատերազմներին և խաղաղությանը, վերելքներին և անկումներին: Մեծ ճգնաժամը ոչ մի կերպ չազդեց այս էքսպոնենցիալ աճի վրա: Հավաստիացնում եմ ձեզ, որ նույնը տեղի կունենա նաև առկա տնտեսական ճգնաժամի դեպքում: Համենայն դեպս, տեղեկատվական տեխնոլոգիաների հնարավորությունները առանց թուլանալու կշարունակեն իրենց աճը էքսպոնենցիալ արագությամբ:
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.
Այս գրաֆիկների վրա ներկայացված է վերջերս թարմացված տեղեկատվություն: Ես դրանք ունեի դեռևս 2002-ից, իմ «Սինգույլարությունը մոտենում է» գրքում: Դրանք այստեղ ներկայացնելու համար մենք թարմացրել ենք դիագրամները 2007 թվականի տվյալներով: Ինձ հարցնում էին. «Դուք չե՞ք վախենում, որ աճը շարունակվի ու դուրս գա էքսպոնենցիալի կորի հետ»: Անկեղծ ասած` ես մի քիչ անհանգստանում էի: Քանի որ կարող էր ստացվեր, որ տվյալները ճիշտ չէին: Բայց ես արդեն 30 տարի է ինչ զբաղվում եմ սրանով: Իսկ էքսպոնենցիալ աճը ամբողջ ժամանակ պահպանվում էր:
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.
Նայեք այս գրաֆիկը: 1968-ին դուք կարող էիք 1 դոլարով գնել միայն 1 տրանզիստոր: Այսօր դուք դրանով կարող էք գնել կես միլիարդը: Ընդ որում դրանք ավելի լավն են, քանի որ ավելի արագագործ են: Եկեք նայենք, թե ինչքանով է սա կանխատեսելի: Ես կասեի, որ այս գիտելիքները կարելի է միանգամայն դուրս բերել նախկին տվյալներից: Ես զբաղվել եմ այսպիսի կանխատեսումներով մոտ 30 տարվա ընթացքում: Եվ տրանզիստորային ցիկլի արժեքը, այն է` էլեկտրոնիկայի գնի միավորի արտադրողականության չափը տարեց տարի նվազում է: Դա դեֆլյացիայի 50 տոկոսանոց արագություն է: Եվ այս ամենը ճիշտ է նաև այլ օրինակների համար, ինչպես ԴՆԹ-ի կամ ուղեղի մասին տվյալները: Սակայն դեֆլյացիան առավել քան փոխհատուցվում է: Փաստացիորեն, տեղեկատվական տեխնիկան, իր ցանկացած տեսքով արտադրվում է ավելի քան կրկնակի ծավալներով: Վերջին կես դարի ընթացքում դիտվում է ցանկացած տեսքով տեղեկատվական տեխնոլոգիաների արտադրության 18%-անոց աճ` մշտական դոլարներով: Չնայած նրան, որ յուրաքանչյուր տարի կարելի է դրանից երկու անգամ շատ գնել:
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.
Ահա բոլորովին այլ օրինակ: Սա Մուրի օրենքը չէ: ԴՆԹ-ի հաջորդականացրած տվյալների ծավալը յուրաքանչյուր տարի կրկնապատկվում է: Ընդ որում ծախսերը յուրաքանչյուր տարի երկու անգամ նվազում են: Եվ սա հանդարտ զարգացում է սկսած գենոմի ծրագրից: Ծրագրի կեսն անցնելուց հետո, թերահավատ մարդիկ ասում էին` «Ոչինչ չի ստացվի: Գենոմի ծրագրի կեսն արդեն անցել է, իսկ ավարտվել է նախագծի միայն 1%-ը»: Իրականում ամեն ինչ ընթանում էր ճիշտ ըստ գրաֆիկի: Քանի որ, եթե դուք կկնապատկեք 1%-ը յոթ անգամ, իսկ իրականում այդպես էլ եղավ, դուք կստանաք 100%: Եվ ծրագիրն ավարտվեց ժամանակին:
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.
Ինչ վերաբերում է հեռահաղորդակցություն տեխնոլոգիաներին. դրանց չափման համար կան 50 տարբեր մեթոդներ` փոխանակվող տեղեկատվության բիտերի քանակը, ինտերնետի ծավալը: Միևնույն է` աճը էքսպոնենցիալ է: Սա խորապես դեմոկրատացնում է: Մոտ 20 տարի առաջ «Մտածող մեքենաների դարաշրջան» գրքում ես գրել եմ, այն ժամանակ, երբ Սովետական Միությունն ամուր կանգնած էր, որ այն կվերանա ապակենտրոնացված հաղորդակցությունների աճի պատճառով:
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.
Զարգացմանը համընթաց, 21-րդ դարում հաշվողական հզորությունները կբավականացնեն այնպիսի նախագծեր իրագործելու, ինչպիսիք են մարդկային ուղեղի հատվածների սիմուլյացիան: Սակայն որտեղի՞ց կհայտնվի ծրագրային ապահովումը: Որոշ քննադատներ ասում են. «Ծրագրային ապահովումը անհույս կերպով հետ է մնացել» Իսկ մենք ավելի ու ավելի շատ բան ենք իմանում մարդկային ուղեղի մասին: Ուղեղի ծավալային ընթերցման (scan) թույլատրելի կարողությունը յուրաքանչյուր տարի կրկնապատկվում է: Ուղեղի մասին տեղեկատվությունը նույնպես կրկնապատկվում է ամեն տարի: Եվ մենք ցույց ենք տալիս, այս տվյալները, փաստացիորեն, կարելի է վերածել աշխատանքային մոդելների և մոդելավորել ուղեղի մասերը:
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.
Արդեն կա ուղեղի մոտ 20 հատված, որոնք մոդելավորվել, սիմուլյացվել և փորձարկվել են` լսողական, տեսողական ապարատները, փոքր ուղեղը, որտեղ կատարվում է հմտությունների ձևավորումը, մեծ կիսագնդերի կաղապարի առանձին մասերը, որտեղ կատարվում է ռացիոնալ մտածողությունը: Եվ այս ամենը շարժիչ ուժ է հանդիսանում արտադրողականության շատ հարթ և կանխատեսելի աճի համար: Տեղեկատվական տեխնոլոգիաների շնորհիվ մարդու աշխատուժի մեկ ժամի արժեքը աճել է միջինում 30-ից մինչև 130-ը` դոլարներով:
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.
Մենք բոլորս մտահոգված ենք էներգետիկայի և շրջակա միջավայրի խնդիրներով: Սա լոգարիթմական գրաֆիկ է: Այն ցույց է տալիս մարդու կողմից արտադրվող արևային էներգիայի ծավալի կրկնապատկումը յուրաքանչյուր երկու տարին մեկ: Մասնավորաբար, նանոտեխնոլոգիաները, որոնք տեղեկատվական տեխնոլոգիաների տեսակներից մեկն են, կիրառվում են արևային վահանակներում: Կրկնապատկման ևս 8 քայլից հետո այն կբավարարի մեր կարիքների 100%-ը: Արևի լույսը 10 հազար անգամ ավելի շատ է, քան մեզ հարկավոր է:
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.
Մենք ի վերջո կմիաձուլվենք այս տեխնոլոգիաների հետ: Դա արդեն մոտենում է մեզ: Երբ ես ուսանող էի, այն գրավում էր մի ամբողջ մասնաշենքի չափ տարածք: Այն, ինչն առաջ մի շենքի չափ էր` այժմ տեղավորվում է գրպանում: Այն, ինչ այժմ տեղավորվում է մեր գրպանում` 25 տարի հետո կլինի արյան գնդիկների մեջ: Փաստորեն, մեր առողջության և մտավոր պոտենցիալի վրա ավելի խորը ազդեցություն կսկսվի` այս տեխնոլոգիաներին ավելի ու ավելի շատ մոտենալուն համընթաց:
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.
Հիմնվելով վերը նշվածների վրա, TED-ի ավանդության համաձայն, այստեղ TED-ում մենք հայտարարում ենք Սինգուլյարության (Յուրահատկության) Համալսարանի բացման մասին: Դա նոր համալսարան է, որը հիմնադրվել է Պիտեր Դայամանդիսի, ով այստեղ հանդիսատեսների շարքում է, և իմ կողմից: Դրան աջակցել են NASA-ն և Google-ը, ինչպես նաև այլ առաջատարներ բարձր տեխնոլոգիաների և գիտության բնագավառներից: Մեր նպատակն էր հավաքել առաջնորդներին, ինչպես դասախոսների, այնպես էլ ուսանողների շարքերից էքսպոնենցիալ կերպով աճող տեղեկատվական տեխնոլոգիաների այս բնագավառից, և դրա կիրառությունից: Մեր կազմակերպչական հավաքի ժամանակ Լարի Փեյջը հանդես եկավ մի շատ տպավորիչ ելույթով այն մասին, որ մենք պետք է ուսումնասիրությունն ուղղենք մարդկության առջև կանգնած գլխավոր խնդիրների լուծմանը: Եվ եթե մենք դա անենք` Google-ը պատրաստ է մեզ աջակցել: Հենց այդպես էլ արեցինք:
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.
Ինը շաբաթ տևած ամառային նստաշրջանի վերջին երրորդ մասը նվիրված կլինի մի խմբային ծրագրի, որը ուղղված է որոշ համամարդկային կարևորագույն խնդիրների լուծմանը: Ինչպես, օրինակ, կիրառել ինտերնետը, որն այսօր ամենուրեք է, Չինաստանի գյուղական տեղանքներում և Աֆրիկայում, առողջապահության մասին տեղեկատվությունը երկրագնդի զարգագող մասերին հասցնելու համար: Այս նիստերի ավարտից հետո նախագծերը կշարունակվեն ինտերակտիվ հաղորդակցման միջոցների օգնությամբ: Ողջ ինտելեկտուալ սեփականությունը, որ կստեղծվի և կդասավանդվի կլինի առցանց և հասանելի և կշարունակի զարգանալ առցանց ինտերակտիվ ռեժիմում:
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.
Ահա մեր հիմնադիր հանդիպումը: Այդ մասին հայտարարվում է այսօր: Մեր գլխամասը կտեղակայվի Սիլիկոնային հովտում, NASA Ames հետազոտական կենտրոնին կից: Կան բազմաթիվ ծրագրեր ասպիրանտների, նաև տարբեր ընկերությունների ղեկավարների համար: Այստեղ առաջին 6 թեմաներն են` արհեստական բանականություն, առաջավոր հաշվողական տեխնոլոգիաներ, բիոտեխնոլոգիաներ, նանոտեխնոլոգիաներ, որոնք հանդիսանում են տեղեկատվական տեխնոլոգիաների հիմքը: Ապա մենք պատրաստվում ենք ներդնել այդ գիտելիքները տարբեր ոլորտներում, ինչպես, օրինակ, էներգետիկան, էկոլոգիան, քաղաքական օրենսդրությունը և էթիկան, ձեռնարկատիրությունը, այնպես, որ այս նոր տեխնոլոգիաները ներթափանցեն մարդկանց առօրյա կյանք:
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)
Մենք շատ բարձր ենք գնահատում այն աջակցությունը, որ ունենք գիտատեխնիկական համայնքի առաջնորդների կողմից, հատկապես Google-ից և NASA-ից: Սա շատ հետաքրքրական նոր նախաձեռնություն է: Եվ մենք հրավիրում ենք ձեզ մասնակցելու դրանում: Շատ շնորհակալ եմ: (Ծափահարություններ)