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.
Công nghệ thông tin phát triển theo cấp số lũy thừa. Nó không tuyến tính. Trực giác của chúng ta mới tuyến tính. Hàng ngàn năm trước, khi ta băng qua vùng đồng cỏ ta đã phán đoán theo tuyến tính để tìm nơi ẩn nấp của động vật và ta đã đoán đúng. Điều đó hằn sâu trong đầu chúng ta. Trên thực tế, tăng trưởng theo hàm lũy thừa mới miêu tả chính xác tốc độ phát triển của công nghệ thông tin. Đó không chỉ là sự ước tính. Tăng trưởng tuyến tính và lũy thừa khác nhau rõ rệt. Nếu tôi đi 30 bước theo hàm tuyến tính, một, hai, ba, bốn, năm... Tôi đến được 30. Nếu tôi đi 30 bước theo hàm mũ, hai, bốn, tám, mười sáu... Tôi đến được một tỷ. Đây là sự khác biệt rất lớn, điều đó phản ánh đúng sự phát triển công nghệ.
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.
Khi tôi còn là sinh viên MIT, mọi người dùng chung một máy tính to bằng tòa nhà. Máy tính trong điện thoại bạn hiện nay rẻ hơn hàng triệu lần, nhỏ hơn hàng triệu lần, và mạnh hơn hàng nghìn lần. Khả năng của máy tính tăng cả tỉ lần trên một đơn vị tiền tệ, đó là những gì chúng tôi trải qua khi tôi là một sinh viên. Điều đó sẽ tiếp diễn trong 25 năm tiếp theo. Công nghệ thông tin phát triển, qua một chuỗi các đường cong chữ S, với mỗi đường cong là một mô hình khác nhau. Ta tự hỏi: "Điều gì sẽ xảy ra khi định luật Moore không còn đúng nữa?" Điều đó sẽ diễn ra vào năm 2020. Chúng ta sẽ tiếp tục với mô hình tiếp theo. Định luật Moore không phải mô hình đầu tiên tính toán sự phát triển theo hàm mũ đó. Sự tăng trưởng đó đã bắt đầu hàng thập kỉ trước khi Gordon Moore sinh ra. Và điều này không chỉ diễn ra với máy tính, nó còn diễn ra với mọi loại công nghệ ta biết từ trước đến nay.
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.
Ta đang có 49 chiếc máy tính nổi tiếng. Tôi sẽ xếp chúng vào thang đo logarit. Thang logarit đã ẩn đi quy mô của sự tăng trưởng, bởi đồ thị trên thể hiện sự phát triển cỡ vài nghìn tỷ lần kể từ năm 1890. Những năm 1950, họ thu nhỏ ống chân không của máy tính, làm chúng ngày càng nhỏ hơn. Điều đó đã đến giới hạn, họ không thể thu nhỏ hơn được nữa mà vẫn giữ được chân không. Và việc thu nhỏ bóng chân không đã kết thúc, nhưng sự phát triển của tốc độ tính toán thì chưa kết thúc. Chúng ta đã tiến tới mô hình thứ tư, bán dẫn, và cuối cùng là mạch tích hợp. Khi nó kết thúc, ta sẽ tiến tới mô hình thứ sáu, mạch phân tử ba chiều tự thiết lập.
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.
Nhưng điều thực sự đáng ngạc nhiên hơn cả quy mô sự tăng trưởng đáng kinh ngạc này chính là việc, điều đó có thể được dự báo trước. Đó là việc đi từ dày đến mỏng, qua chiến tranh và hòa bình, qua thời kì bùng nổ và suy thoái. Cuộc Đại khủng hoảng không hề ảnh hưởng đến sự phát triển theo cấp số mũ này. Chúng ta sẽ thấy điều tương tự trong suy thoái kinh tế hiện nay. Khả năng phát triển theo cấp số mũ của công nghệ thông tin sẽ còn tiếp diễn.
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.
Tôi vừa cập nhật lại các biểu đồ này, Chúng được trình bày năm 2002 ở cuốn "The Singularity is Near" của tôi. Vậy nên tôi cập nhật lại chúng, để tôi có thể trình bày lại tại đây, năm 2007. Người ta hỏi tôi: "Cậu có lo lắng không? Rằng có thể mọi thứ sẽ không phát triển theo cấp số mũ nữa." Tôi đã lo lắng một chút, vì có thể số liệu không hoàn toàn đúng, nhưng tôi đã làm công việc này trong 30 năm, và mọi thứ vẫn phát triển theo hàm mũ.
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.
Hãy nhìn vào biểu đồ này. Năm 1968, bạn mua một bóng bán dẫn với một đôla, ngày nay bạn sẽ mua được nửa tỉ cái, với chất lượng tốt hơn, vì chúng nhanh hơn. Những điều trên thật dễ đoán trước. Những số liệu đó trùng khớp với dữ liệu trong quá khứ. Tôi đã thực hiện những dự báo này liên tục trong 30 năm, Chi phí của mỗi chu kỳ thay bóng bán dẫn, được hiểu như một cách đánh giá hiệu năng của thiết bị, giảm dần theo từng năm, theo tỷ lệ 50 phần trăm. Điều đó cũng đúng ở các lĩnh vực khác, như dữ liệu ADN hoặc dữ liệu não bộ. Nhưng ta còn làm được hơn thế. Chúng ta trao đổi dữ liệu nhiều gấp đôi, trong mỗi loại hình công nghệ thông tin. Chúng ta tăng trưởng 18 phần trăm theo đồng đôla ở tất cả các loại hình công nghệ thông tin trong nửa thế kỉ qua, bất chấp thực tế là bạn có thể nhận được gấp đôi mỗi năm.
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.
Sau đây là một ví dụ hoàn toàn khác. Đây không phải định luật Moore. Lượng dữ liệu về ADN mà chúng ta giải mã tăng gấp đôi mỗi năm. Giá thành giảm đi một nửa mỗi năm. Quá trình này diễn ra tốt đẹp, ngay từ lúc dự án gien bắt đầu. Khi dự án đi được nửa đường, một số người nghi ngờ rằng, "Dự án này không ổn. Nửa thời gian đã trôi qua, nhưng tiến độ chỉ được một phần trăm." Nhưng mọi thứ vẫn theo kế hoạch! Nếu bạn nhân đôi 1% thêm bảy lần nữa, đó đúng là điều đang diễn ra, các bạn sẽ đạt được 100%. Dự án hoàn thành đúng thời hạn.
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.
Ở công nghệ truyền thông: có 50 cách khác nhau để đo đếm lượng bit trao đổi, hoặc kích thước của internet. Và chúng phát triển theo tốc độ hàm mũ. Điều này làm mọi thứ dân chủ hơn. Hơn 20 năm trước, tôi viết trong "The Age of Intelligent Machines," khi Liên bang Xô viết đang hùng mạnh, họ cũng có thể tan rã vì sự phát triển của phương thức liên lạc phân quyền.
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.
Bước vào thế kỉ XXI, ta sẽ có nhiều phương pháp tính toán khác nhau, để làm các việc như tái tạo các vùng trong não bộ. Nhưng phải lấy những phần mềm ấy từ đâu? Một số người nghi ngờ: "Chẳng có phần mềm nào tốt đến thế đâu." Nhưng ta ngày càng biết nhiều hơn về não người. Độ phân giải của ảnh quét não tăng gấp đôi mỗi năm. Lượng dữ liệu về não bộ tăng gấp đôi mỗi năm. Chúng ta đủ khả năng xử lý lượng dữ liệu này thành các mô hình mô phỏng các vùng não người.
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.
Có 20 vùng trong não người đã được mô hình hóa, giả lập và thử nghiệm: vùng thính giác; vùng thị giác; tiểu não, nơi mà các kĩ năng của chúng ta được xử lý; các lát của vỏ não, vùng lý trí của chúng ta. Và tất cả điều này đã thúc đẩy cho việc tăng trưởng đều đặn năng suất lao động. Có sự cải thiện rõ rệt từ 30 tới 130 đôla cho năng suất lao động bình quân đầu người, tất cả nhờ vào công nghệ thông tin.
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.
Tất cả chúng ta đều lo lắng về năng lượng và môi trường. Vâng, đây là một biểu đồ logarit. Cứ sau mỗi hai năm, lượng năng lượng mặt trời ta tạo ra đều tăng gấp đôi. đặc biệt khi ta ứng dụng công nghệ nano, một ứng dụng của công nghệ thông tin, vào các pin mặt trời. Và ta chỉ cần tám lần nhân đôi nữa để đạt con số 100% lượng năng lượng cần thiết. Và ánh sáng mặt trời ngoài kia nhiều hơn gấp vạn lần lượng chúng ta cần.
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.
Cuối cùng, chúng ta sẽ hợp nhất những công nghệ này. Điều đó đang ở rất gần ta. Khi tôi còn là sinh viên, thứ này chiếm cả một khu. Giờ nó ở trong túi tôi. Thứ to bằng tòa nhà bây giờ vừa trong túi các bạn. Thứ bây giờ trong túi các bạn có thể nằm trong tế bào máu 25 năm tới. Chúng ta thực sự bắt đầu tác động sâu hơn đến sức khỏe và trí thông minh của mình, khi chúng ta tiến gần hơn tới công nghệ này.
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.
Theo những gì chúng tôi tuyên bố, tại hội thảo TED này đây, theo truyền thống TED, đó là đại học Singularity. Đây là một trường đại học mới, sáng lập bởi Peter Diamandis, người đang ngồi hàng ghế khán giả ở đây. Được hỗ trợ bởi NASA, Google, và những người đứng đầu trong cộng đồng Khoa học và Công nghệ cao. Mục tiêu của chúng tôi là tập hợp những người lãnh đạo, cả giáo viên và sinh viên, vào sự phát triển như vũ bão này của công nghệ thông tin và các ứng dụng của chúng. Larry Page đã có bài phát biểu sôi nổi tại buổi khánh thành trường Đại học, nói rằng chúng tôi sẽ tập trung vào nghiên cứu nhằm giải quyết những thách thức lớn mà nhân loại đang đối mặt. Nếu chúng tôi làm điều đó, Google sẽ ủng hộ. Và đó là những gì chúng tôi đã làm.
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.
Ba tuần cuối trong chín tuần của khóa tăng cường mùa hè được dành cho 1 dự án để giải quyết các thách thức lớn của nhân loại. Ví dụ như việc ứng dụng Internet, thứ rất phổ biến hiện nay, thậm chí ngay ở nông thôn Trung Quốc hay Châu Phi, nhằm mang thông tin y tế đến những vùng đang phát triển trên thế giới. Những dự án đó sẽ được truyền bá sau khóa học thông qua việc trao đổi và hợp tác. Tất cả các kiến thức trí tuệ đã qua nghiên cứu và giảng dạy sẽ được đưa lên Internet, và được phát triển nhờ vào hình thức hợp tác.
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.
Đây là buổi lễ khánh thành trường. Nhưng hôm nay, chúng tôi tuyên bố, trụ sở chính sẽ được đặt ở Thung lũng Silicon, tại trung tâm nghiên cứu Ames của NASA. Có các khoa khác nhau, dành cho sinh viên đã tốt nghiệp, hoặc quản trị viên của các tập đoàn. Sáu khoá học đầu tiên gồm trí tuệ nhân tạo, công nghệ điện toán, công nghệ sinh học, công nghệ nano... là những lĩnh vực cơ bản của công nghệ thông tin. Sau đó chúng ta sẽ áp dụng vào các lĩnh vực khác, như năng lượng, sinh thái học, chính sách pháp luật và đạo đức, khởi nghiệp, để học viên có thể phổ biến những công nghệ mới này ra thế giới.
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)
Chúng tôi rất trân trọng mọi sự giúp đỡ, từ các nhà khoa học hay những người làm công nghệ, đặc biệt là từ Google và NASA. Đây sẽ là một thử thách mới mẻ. Và chúng tôi mời các bạn tham gia. Cảm ơn! (Vỗ tay)