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.
Informatietechnologie groeit exponentieel. Dus niet lineair. Onze intuïtie is lineair. Toen we duizend jaar geleden door de savanne liepen deden we lineaire voorspellingen over de beweging van een dier. En dat werkte prima. Het zit ingebouwd in onze hersenen. Maar de snelheid van exponentiële groei… is wat informatietechnologie werkelijk beschrijft. En dat geldt niet alleen voor rekenkracht. Er is een groot verschil tussen lineaire en exponentiële groei. Als ik 30 lineaire stappen neem: 1, 2, 3, 4, 5… kom ik tot 30. Als ik 30 exponentiële stappen neem: 2, 4, 8, 16… kom ik tot een miljard. Dat maakt een enorm verschil. En dat is de werkelijke aard van informatietechnologie.
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.
Toen ik een student was bij MIT deelden we met zijn allen één computer die een heel gebouw in beslag nam. De computer in je mobiele telefoon is een miljoen keer goedkoper, een miljoen keer kleiner… en duizend keer krachtiger. Dat is een factor miljard hoger in kracht per dollar… dan wat we hebben ervaren sinds ik een student was. En we zullen dit in de komende 25 jaar opnieuw doen. Informatietechnologie vordert… via een serie opeenvolgende S-krommen… waarbij elke 'S' een ander paradigma is. Mensen zeggen: “Wat gaat er gebeuren als Moore's Law ten einde komt?” Hetgeen zal gebeuren rond 2020. Dan gaan we naar het volgende paradigma. En Moore's Law was niet het eerste paradigma… dat exponentiële groei in rekenkracht bracht. De exponentiële groei van rekenkracht begon… al decennia voor Gordon Moore geboren was. En het is niet alleen van toepassing op rekenkracht. Het is eigenlijk aanwezig in elke technologie waar we… de onderliggende informatie-eigenschappen kunnen meten.
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.
Hier staan 49 beroemde computers in een logaritmische grafiek. De logaritmische schaal verhult de schaal van de groei. Omdat dit een miljardvoudige groei vertegenwoordigt… sinds het begin in 1890. In de jaren '50 verkleinden ze vacuüm buizen, en maakten ze kleiner en kleiner. Uiteindelijk liepen ze tegen een muur. Ze konden de vacuüm buizen niet verder verkleinen met behoud van het vacuüm. En dat was het einde van het verkleinen van vacuüm buizen. Maar dat was niet het einde van de exponentiële groei van rekenkracht. We gingen naar het vierde paradigma: transistors. En uiteindelijk naar geïntegreerde circuits. Als dat ten einde komt gaan we naar het zesde paradigma: driedimensionale zelforganiserende moleculaire circuits.
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.
Maar wat nog verbazingwekkender is dan deze… fantastische schaal van vooruitgang… is dat het zo voorspelbaar is. Ik bedoel, dit ging door dik en dun, door oorlog en vrede, door hoogtijdagen en recessies. De Grote Depressie maakte nog geen deuk in deze exponentiële vooruitgang. We zullen hetzelfde zien in de economische recessie van nu. De exponentiële groei van de mogelijkheden van informatietechnologie… zal in onverminderd doorgaan.
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.
En ik heb deze grafieken net geactualiseerd… omdat ik ze vanaf 2002 in mijn boek had, The Singularity is Near. Dus hebben we ze ververst… zodat ik ze hier kan tonen, tot 2007. Men vroeg mij: “Ben je niet zenuwachtig?… Misschien zal het niet meer dezelfde exponentiële vooruitgang laten zien.” Ik was een klein beetje nerveus… omdat de data misschien niet correct zou zijn. Maar ik doe dit al 30 jaar lang. En deze exponentiële vooruitgang hield aan.
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.
Kijk eens naar deze grafiek. Je kon één transistor kopen voor één dollar in 1968. Vandaag de dag kun je er een half miljard kopen. En ze zijn nog beter ook, omdat ze sneller zijn. Maar kijk eens hoe voorspelbaar dit is. En volgens mij klopt deze kennis met data uit het verleden. Ik doe al 30 jaar dit soort toekomstvoorspellingen. En de kosten van de rekenstap van een transistor, die de prijs-prestatieverhouding van elektronica meet, halveert ongeveer elk jaar. Dat is een deflatie van 50%. En dat is ook waar voor andere voorbeelden… zoals DNA data of hersendata. Maar we maken dat meer dan goed. We verschepen in feite meer dan twee keer zo veel… van elke vorm van informatietechnologie. We hebben een groei van 18 procent in constante dollars gehad… in elke vorm van informatietechnologie gedurende de afgelopen halve eeuw, ondanks het feit dat je elk jaar twee keer zo veel kan krijgen.
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.
Dit is een heel ander voorbeeld. Dit is niet Moore's Law. De hoeveelheid DNA-data die we geanalyseerd hebben verdubbelde elk jaar. De kosten zijn elk jaar gehalveerd. En dit is een soepele progressie geweest… sinds het begin van het genoomproject. En halverwege het project zeiden sceptici: “Dit gaat niet lukken. Jullie zijn al halverwege het genoomproject… en jullie zijn pas op één procent van het project.” Maar dat was in feite precies op schema. Want als je één procent zeven keer verdubbeld, en dat is precies is wat er gebeurde, dan krijg je 100 procent. En het project was op tijd klaar.
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.
Communicatietechnologieën: 50 verschillende manier om dit te meten. Het aantal bits dat verplaatst wordt, de grootte van het internet. En dit heeft zich in een exponentieel tempo ontwikkeld. Dit is enorm democratiserend. Ik schreef meer dan 20 jaar geleden in The Age of Intelligent Machines, toen de Sovjetunie nog bestond, dat die unie om zou vallen… door deze groei van decentrale communicatie.
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.
En we zullen voldoende rekenkracht hebben in de 21e eeuw… om dingen te doen zoals het simuleren van regio van het menselijke brein. Maar waar halen we de software vandaan? Sommige critici zeggen: “Ach ja, software zit vast in de modder.” Maar we leren meer en meer over het menselijk brein. De spatiële resolutie van breinscans verdubbeld elk jaar. De hoeveelheid data die we verzamelen over het brein verdubbeld elk jaar. En we laten zien dat we deze data daadwerkelijk kunnen omzetten… in werkende modellen van simulaties van delen van het brein.
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.
Er zijn ongeveer 20 delen van de hersenen die gemodelleerd, gesimuleerd en getest zijn: de auditieve cortex, delen van de visuele cortex, cerebellum, waar we onze vaardigheid vormen, plakjes van de cerebrale cortex, waar ons rationele denken plaatsvindt. En dat alles was de brandstof voor… een zeer gelijkmatige en voorspelbare verhoging van productiviteit. We zijn van 30 dollar naar 130 dollar gegaan, in constante dollars, voor de gemiddelde waarde van een uur werken, voortgestuwd door deze informatietechnologie.
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.
En we zijn allemaal bezorgd over energie en milieu. Dit is een logaritmische grafiek. Dit laat een gelijkmatige verdubbeling zien, elke twee jaar, van de hoeveelheid zonne-energie die we genereren. Zeker nu we nanotechnologie toepassen, een vorm van informatietechnologie, voor zonnepanelen. En we zijn slechts acht verdubbelingen verwijderd… van het voorzien in 100 procent van onze energiebehoeften. En er is 10 duizend keer meer zonlicht dan we nodig hebben.
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.
We zullen uiteindelijk samengaan met deze technologie. Het is al heel dichtbij ons. Toen ik een student was, was het aan de andere kant van de campus. Nu past het in onze zakken. Wat ooit een gebouw in beslag nam, past nu in onze zakken. Wat nu in onze zakken past, past over 25 jaar in een bloedcel. En we zullen beginnen om daadwerkelijk grote invloed… op onze gezondheid en intelligentie te hebben… terwijl we dichter en dichter bij deze technologie komen.
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.
Gebaseerd op wat we hier vertellen, hier bij TED, in de ware TED-traditie, Singularity University. Het is een nieuwe universiteit… opgericht door Peter Diamandis, hier aanwezig in het publiek, en mijzelf. Het wordt ondersteund door NASA en Google… en andere leiders in de wereld van high-tech en wetenschap. En ons doel was om de leiders te verzamelen, zowel leraren als studenten, in deze exponentieel groeiende informatietechnologieën… en hun toepassingen. Maar Larry Page gaf een gepassioneerde toespraak… tijdens onze organiserende vergadering… waarbij hij zei dat we deze studie moeten wijden… aan oplossingen voor enkele daadwerkelijk grote uitdagingen voor de mensheid. En dat als we dat zouden doen, Google ons zou steunen. Dus dat is wat we hebben gedaan.
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.
De laatste drie weken van de negen weken durende intensieve zomersessie… zullen besteedt worden een een groepsproject dat… enkele grote uitdagingen van de mensheid gaat aanpakken. Zoals bijvoorbeeld, het internet, dat nu alomtegenwoordig is, introduceren in de plattelandsgebieden in China of Afrika, om gezondheidsinformatie te brengen naar… ontwikkelende gebieden in de wereld. En deze projecten zullen na de sessies voortgezet worden… door gezamenlijke interactieve communicatie. Alle intellectuele eigendommen die gecreëerd en onderwezen worden… zullen online beschikbaar gemaakt worden… en in samenwerkingsverband online verder ontwikkeld worden.
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.
Dit is onze oprichtingsbijeenkomst. Maar het wordt vandaag bekend gemaakt. Het zal permanent gevestigd zijn in Silicon Valley, in het NASA Ames onderzoekscentrum. Er zijn verschillende programma's voor studenten, voor directeuren van verschillende bedrijven. De eerste zes studierichtingen hier, kunstmatige intelligentie, geavanceerde computertechnologie, biotechnolgie en nanotechnologie… zijn de verschillende kerngebieden van informatietechnologie. Die zullen we dan toepassen op andere gebieden… zoals energie, ecologie, beleidsrecht en ethiek, ondernemerschap, zodat mensen deze technologieën de wereld in kunnen sturen.
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)
We zijn dus enorm dankbaar voor de ondersteuning die we gekregen hebben… van zowel de intellectuele leiders als de high-tech leiders, Google en NASA in het bijzonder. Dit is een spannend nieuw avontuur. En we willen jou uitnodigen deel te nemen. Dank u wel. (Applaus)