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.
Информационные технологии растут с экспоненциальной скоростью. Это – нелинейный процесс. Но наша интуиция линейна. Когда тысячу лет назад мы передвигались по саванне, мы делали линейные расчёты о следующей точке положения зверя. И это прекрасно работало. Эти расчёты впаяны в наш мозг. Но для информационных технологий характерна скорость экспоненциального развития. И дело не просто в вычислениях. Между линейным и экспоненциальным ростом имеется огромная разница. Если рост линейный, то 30 шагов: раз, два, три, четыре, пять… приведут к 30. Если рост экспоненциальный, то 30 шагов: два, четыре, восемь, 16… приведут к миллиарду. Это – колоссальная разница. И она характерна для информационных технологий.
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.
Когда я был студентом в МТИ, на нас на всех имелся один, занимавший всё здание, компьютер. Сегодняшнее компьютерное оснащение вашего мобильного телефона в миллион раз дешевле, размер его в миллион раз меньше, а мощность в тысячи раз выше. Это – увеличение производительности на 1 доллар затрат в миллиард раз по сравнению с моими студенческими временами. И та же картина повторится в следующие 25 лет. Информационные технологии продвигаются посредством серии S-образных кривых, каждая из которых отражает новую парадигму. Иногда спрашивают: «А что будет, когда закончится действие закона Мура?» Это случится где-то в 2020 году. Тогда мы перейдём к следующей парадигме. Но ведь закон Мура не был первой парадигмой об экспоненциальном росте для вычислительных мощностей. Экспоненциальный рост вычислительных мощностей начался за десятки лет до рождения Гордона Мура. И он относится не только к вычислениям. Так с любой технологией, где можно измерить её основные информационные качества.
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.
На логарифмическом графике отмечены, как вехи, 49 известных компьютеров. Логарифмическая шкала скрывает масштаб роста. Дело в том, что рост здесь – в триллионы раз начиная с переписи 1890-го года. В 1950-х годах вакуумные лампы сокращались в размерах, становились всё меньше и меньше, пока не дошли до предела возможного. Дальше сокращать размер при сохранении вакуума стало невозможно. Это был конец всё уменьшающихся в размере ламп. Но не конец экспоненциального роста вычислительных мощностей. Мы перешли на четвертую парадигму – транзисторы. И, наконец, на большие интегральные схемы. Когда и это придёт к своему концу, мы перейдём на шестую парадигму – на трёхмерные самоорганизующиеся молекулярные схемы.
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.
Но ещё более интересная сторона этого фантастического масштаба роста – это его предсказуемость. Явление оказалось устойчивым к хорошим и плохим временам, к войне и миру, к периодам экономического расцвета и спада. Великая депрессия никак не смогла повлиять на этот экспоненциальный рост. И то же будет, уверяю вас, с нынешним экономическим кризисом. По крайней мере, возможности информационных технологий будут расти, не ослабевая, с экспоненциальной скоростью.
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.
На этих графиках представлена недавно обновлённая информация. Ведь графики ещё с 2002 года, с моей книги «Сингулярность уже близка». Чтобы представить их здесь, мы обновили диаграммы по данным 2007 года. Меня спрашивали: «А вы не боитесь, что рост сойдёт с экспоненциальной кривой?» Честно говоря, я слегка волновался. Ведь могло оказаться, что данные не те. Но я уже 30 лет этим занимаюсь. И всё время сохранялся экспоненциальный рост.
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.
Посмотрите на этот график. В 1968 году за 1 доллар покупался 1 транзистор. Сегодня можно купить пол-миллиарда. При этом они лучше, потому что быстрее. Давайте взглянем, насколько это предсказуемо. Я бы сказал, что эти знания с избытком можно вывести из прошлых данных. Я занимался такими прогнозами в течение примерно 30 лет. И стоимость транзисторного цикла, что есть мера производительности единицы стоимости электроники, падает каждый год. Это – 50%-ная скорость дефляции. И она в равной мере относится и к другим примерам, например, к данным о ДНК или о мозге. Но дефляция более, чем возмещается. Фактически, информационная техника, в любой её форме, производится в более, чем двукратном объёме. За последние полвека наблюдается 18%-ный рост производства любой формы информационной технологии, в постоянных долларах. И это несмотря на то, что каждый год её можно купить вдвое больше.
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.
А вот совершенно другой пример. Это – не закон Мура. Объём секвенированных участков ДНК каждый год удваивается Затраты при этом каждый год сокращаются вдвое. И это сохраняло вид гладкой прогрессии с начала работы над геномным проектом. Когда проект прошёл полпути, скептики говорили: «Ничего не получится. Прошла половина геномного проекта, а завершён лишь 1 процент запроектированного.» Но на самом деле всё шло точно по графику. Потому что, если удвоить 1 % семь раз, а именно это и произошло, то получится 100%. И проект был завершен вовремя.
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.
Теперь насчёт технологии коммуникаций. Имеется 50 способов его измерения: число битов обмениваемой информации; объём интернета. Но всё равно рост – экспоненциальный. Это глубоко демократизирует. Я писал более 20 лет назад в своей книге «Эпоха мыслящих машин», в тот период, когда СССР держался крепко, что его сметёт рост децентрализованных коммуникаций.
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.
По мере развития, вычислительных мощностей в 21-м веке будет достаточно для выхода на такие проекты, как симуляция регионов человеческого мозга. Но откуда появится программное обеспечение? Некоторые критики говорят: «Программное обеспечение безнадёжно отстало». Но мы узнаём всё больше и больше про работу человеческого мозга. Разрешающая способность пространственного сканирования мозга удваивается ежегодно. Каждый год удваивается и объём данных о работе мозга. Как мы показываем, можно фактически превратить эти данные в рабочие модели и симуляцию регионов мозга.
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.
Уже имеется примерно 20 регионов мозга, которые смоделированы, симулированы и тестированы: слуховая кора, регионы зрительной коры, мозжечок, где происходит формирование навыков, отдельные доли коры больших полушарий, где происходит рациональное мышление. И всё это является двигателем очень гладкого и предсказуемого прироста продуктивности. Благодаря информационным технологиям, ценность, производимая за час человеческого труда, поднялась в среднем с 30 до 130 постоянных долларов.
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.
Нас всех беспокоит положение с энергетикой и окружающей средой. Это – логарифмический график. Он отражает гладкое удвоение за каждые два года объёма производимой человеком солнечной энергии. В особенности сейчас, нанотехнология, одна из форм информационной технологии, применяется в солнечных панелях. Еще через восемь шагов удвоения она будет удовлетворять 100% наших потребностей. А солнечного света имеется в 10 тысяч раз больше, чем нам надо.
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.
В конечном итоге мы сольёмся с технологией. Она уже приближается к нам. В мои студенческие годы она была в дальнем конце кампуса. То, что занимало здание, теперь помещается в кармане. То, что сейчас помещается в кармане, через 25 лет будет в кровяных тельцах. Фактически, глубокое воздействие на наше здоровье и наш умственный потенциал начнется по мере приближения всё ближе к этой технологии.
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.
Исходя из изложенного, и в полном соответствии с традицией TED, мы объявляем на TED об открытии Университета Сингулярности. Это – новый университет, его основали Питер Дайамандис – он здесь, в аудитории – и я. Поддержку оказывают NASA и Google, и другие лидеры научно-технического сообщества. Наша цель была собрать лидеров, как среди преподавателей, так и среди студентов, этой экспоненциально растущей информационной технологии и её приложений. Но на нашем организационно собрании Ларри Пейдж сделал пламенную речь о том, что нам надо обратиться к изучению путей решения главных проблем, стоящих перед человечеством. Если мы готовы это сделать, то Google готов нас поддержать. Именно так мы и поступили.
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.
Последняя треть интенсивной 9-недельной летней сессии будет посвящена групповому проекту по поиску путей решения некоторых глобальных проблем. Как, например, применить интернет, который сейчас повсюду, в сельских местностях Китая и в Африке, к донесению информации о здравоохранении в развивающиеся части земного шара. Проекты будут продолжаться и после окончания этих сессий с помощью многостороннего интерактивного обмена. Интеллектуальная собственность, которая будет создаваться и преподаваться по ходу работы, будет доступна в сети и развиваться в интерактивном режиме онлайн.
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.
Вот наше учредительское собрание. Об этом сообщается сегодня. Наша штаб-квартира будет в Силиконовой долине, при Исследовательском Центре NASA Ames. Есть различные программы для аспирантов, для руководителей разных компаний. Здесь первые 6 тем – искусственный интеллект, передовая вычислительная техника, биотехнология, нанотехнология, – составляют сердцевину информационных технологий. Затем мы приложим эти знания к другим областям, таким, как энергетика, экология, политическое законодательство и этика, предпринимательство, с тем, чтобы эта новая технология вошла в жизнь людей.
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)
Мы очень ценим оказанную нам поддержку со стороны лидеров научно-технического сообщества, в особенности, Google и NASA. Это – очень волнующее новое начинание. И мы хотим пригласить вас к участию в нём. Благодарю вас. (Аплодисменты)