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.
Tecnologia da informação cresce exponencialmente. Não é linear. Mas nossa intuição é linear. Quando andávamos pela savana mil anos atrás fazíamos previsões lineares de onde aquele animal poderia estar. E isso funcionava bem. Isto está fortemente conectado em nossos cerébros. Mas a marcha de crescimento exponencial é o que realmente descreve as tecnologias de informação. E não é apenas cálculo. Há uma grande diferença entre crescimento linear e exponencial. Se dou 30 passos linearmente, um, dois, três, quatro, cinco, chego a 30. Se dou 30 passos exponencialmente, dois, quatro, oito, dezesseis, chego a um bilhão. Faz uma diferença enorme. E isso realmente descreve a tecnologia de informação.
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.
Quando eu era estudante no MIT nós dividíamos um computador que ocupava um edifício inteiro. Hoje, o computador em nosso celular é um milhão de vezes mais barato, um milhão de vezes menor, e mil vezes mais potente. Isto é um aumento de um bilhão de vezes na capacidade por dólar que vivenciamos desde que eu era estudante. E o mesmo acontecerá nos próximos 25 anos. A tecnologia de Informação progride através de uma série de curvas em S onde cada uma é um paradigma diferente. Então dizem, "O que acontecerá quando a lei de Moore acabar? O que acontecerá por volta de 2020. Iremos então para o próximo paradigma. E a lei de Moore não foi o primeiro paradigma a trazer crescimento exponencial para a computação. O crescimento exponencial da computação começou décadas antes de Gordon Moore ter mesmo nascido. E ele não se aplica apenas à computação. Se aplica de verdade a qualquer tecnologia na qual podemos medir as propriedades da informação subjacente.
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.
Temos aqui 49 computadores famosos. Coloquei-os em um gráfico logarítmico. A escala logarítmica esconde a escala do aumento. Porque isto representa um aumento de trilhões de vezes desde o censo de 1890. Na década de 50 começaram a encolher válvulas eletrônicas, tornando-as cada vez menores. Finalmente se depararam com uma barreira. Não era mais possível diminuir a válvula eletrônica e ainda manter o vácuo. E o encolhimento das válvulas eletrônicas chegou ao fim. Mas não foi o fim do crescimento exponencial da computação. Chegamos ao quarto paradigma, transistores, e finalmente circuitos integrados. Quando este chegar ao fim iremos ao sexto paradigma, circuitos moleculares tridimensionais auto-organizados
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.
Mas, realmente, o que é ainda mais impressionante do que esta escala fantástica de progresso, é o quão previsível ela é. Ela passou por altos e baixos, tempos de guerra e paz, booms econômicos e recessões. A Grande Depressão não fez nem um arranhãozinho nesta progressão exponencial. E o mesmo veremos na recessão atual. Pelo menos o crescimento exponencial da capacidade da tecnologia de informação continuará inalabado.
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.
Eu acabei de atualizar estes gráficos. Porque eu os tinha até 2002 em meu livro, "A Singularidade está Próxima" Então os atualizamos de forma que eu os pudesse apresentar aqui, em 2007. Então me perguntaram, "Bem, você não está nervoso? Talvez o crescimento não tenha se mantido nessa progressão exponencial." Eu estava um pouco nervoso porque talvez os dados poderiam não estar corretos, mas tenho feito isso por 30 anos, e o crescimento se manteve nessa progressão exponencial.
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.
Olhem este gráfico. Você poderia comprar um transistor por um dólar em 1968. Você pode comprar meio bilhão hoje. E eles estão melhores na verdade, porque são mais rápidos. Mas olhem como isto é previsível. E eu diria que este conhecimento se encaixa muito bem aos dados passados. Eu tenho feito previsões por cerca de 30 anos. E o custo de um ciclo de transistor, que é a medida do desempenho do preço de eletrônicos, diminui a cada ano. É uma taxa de 50 por cento de deflação. E isto também é verdade para outros exemplos como dados sobre o DNA ou sobre o cerébro. Mas nós mais que compensamos isso. Na verdade, enviamos mais que duas vezes todo tipo de tecnologia de informação. Tivemos um crescimento de 18 por cento em dólares contínuos em todas as formas de tecnologia da informação na metade do último século. Apesar de ser possível obter duas vezes mais a cada ano.
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.
Este é um exemplo completamente diferente. Isto não é a Lei de Moore. A quantidade de dados de DNA que sequenciamos tem dobrado a cada ano. O custo tem diminuído pela metade a cada ano. E esta tem sido uma progressão suave desde que o projeto genoma começou. E na metade do projeto, céticos disseram "Não está funcionando. Vocês já estão na metade do projeto genoma e finalizaram um por cento do projeto." Mas aquilo estava exatamente no cronograma. Porque se você dobrar 1% por mais sete vezes, que foi exatamente o que aconteceu, você chega a 100%. E o projeto foi finalizado a tempo.
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.
Tecnologias de comunicação: 50 maneiras diferentes de medí-las. O número de bits sendo movimentandos, o tamanho da Internet. Mas isto tem progredido em passos exponenciais. Isto é uma demoratização profunda. Eu escrevi, há mais de 20 anos atrás em "A Idade das Máquinas Inteligentes," quando a união Soviética estava se fortalecendo, que ela seria abalada por este crescimento da comunicação descentralizada.
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.
E teremos muita computação à medida que o século 21 passa para fazer coisas como simular regiões do cérebro humano. Mas aonde iremos chegar com software? Alguns críticos dizem, "Oh, software está encalhado na lama." Mas estamos aprendendo cada vez mais sobre o cérebro humano. A resolução espacial do mapeamento do cérebro está dobrando a cada ano. A quantidade de informação que estamos obtendo sobre o cérebro está dobrando a cada ano. E estamos mostrando que podemos realmente transformar estes dados em modelos que funcionam, e simulações de regiões do cérebro.
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.
Há cerca de 20 regiões do cérebro que têm sido modeladas, simuladas e testadas: o córtex auditivo, regiões do córtex visual, cerebelo, onde ocorre nossa formação de habilidades, fatias do córtex cerebral, onde fazemos o nosso pensamento racional. E tudo isso tem alimentado um aumento, muito suave e previsível, de produtividade. Saímos de 30 para 130 dólares em dólares contínuos no valor de uma hora média de trabalho humano, alimentada por esta tecnologia de informação.
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.
E estamos todos preocupados com energia e meio-ambiente. Bem, este é um gráfico logarítmico. Representa uma duplicação suave, a cada dois anos, da quantidade de energia solar que estamos criando. Particularmente agora, a medida que estamos aplicando nanotecnologia, uma forma de tecnologia da informação, a placas solares. E estamos a apenas 8 duplicações de atingirmos 100 por cento das nossas necessidades energéticas. E há 10 mil vezes mais luz solar do que precisamos.
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.
Finalmente iremos nos fundir com essa tecnologia. Ela já está muito perto de nós. Quando eu era estudante, ela ocupava o campus de lado a lado. Agora cabe no bolso. O que costumava ocupar um edifício, agora cabe no seu bolso. O que cabe no nosso bolso hoje, caberia em uma célula sanguínea daqui a 25 anos. E começaremos de fato a influenciar profundamente nossa saúde e inteligência, à medida que nos aproximamos desta tecnologia.
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.
Baseado no que estamos anunciando, aqui no TED, na verdadedeira tradição do TED, a Universidade da Singularidade. É uma universidade nova, fundada por Peter Diamandis, que está aqui na audiência, e por mim. É apoiada pela NASA e pelo Google, e por outros líderes da comunidade científica e da alta tecnologia. E o nosso objetivo era reunir os líderes, tanto professores, como estudantes, nestas tecnologias de informação exponencialmente crescentes, e suas aplicações. Mas Larry Page fez um discurso apaixonado em nossa reunião de organização, dizendo que deveríamos dedicar este estudo a realmente abordar alguns dos principais desafios enfrentados pela humanidade. E se fizéssemos isso, então o Google iria nos apoiar. E então foi o que fizemos.
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.
O último terço das nove semanas da sessão intensiva de verão será dedicada a um projeto de grupo para abordar alguns dos principais desafios da humanidade. Como por exemplo, aplicando a Internet, que agora é onipresente, nas áreas rurais da China ou na África, para trazer informação de saúde para áreas em desenvolvimento do mundo inteiro. E esses projetos continuarão depois de terminadas essas sessões, usando comunicação interativa e colaborativa. Toda a propriedade intelectual que é criada e ensinada estará disponível e online, e será desenvolvida online de maneira colaborativa.
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.
Esta é a nossa reunião de fundação. Mas isto está sendo anunciado hoje. Sua sede permanente será no Vale do Silício, no Ames Research Center da NASA. Há diferentes programas para estudantes de pós-graduação, para executivos de diferentes empresas. Os seis primeiros cursos aqui, inteligência artificial, tecnologias de computação avançada, biotecnologia, nanotecnologia são as diferentes áreas centrais da tecnologia de informação. Depois os aplicaremos às outras áreas, como energia, ecologia, leis diplomáticas e ética, empreendedorismo, de forma que as pessoas possam trazer estas novas tecnologias ao mundo.
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)
Então somos muito agradecidos pelo apoio que temos tido tanto dos líderes intelectuais, como dos líderes da alta tecnologia, particularmente Google e NASA. Este é um empreendimento novo e excitante. E convidamos vocês para participarem. Muitíssimo obrigado. (Aplausos)