Чудесно е да бъда тук. Вече чухме много за обещанията на технологията и за рисковете. Бях достатъчно заинтересован и от двете. Ако можехме да превърнем 0,03 процента от слънчевата светлина, която пада на Земята, в енергия, ще можем да задоволим всичките си нужди до 2030. Сега не можем да направим това, защото слънчевите панели са тежки, скъпи и много неефективни. Съществуват дизайни от нано-инженерството, които най-малкото са били анализирани теоритично, които показват потенциала да са много леки, много евтини, много ефикасни, и ще можем да задоволим всички наши нужди от енергия по този обновяващ се начин. Горивни клетки от нано-инженерството могат да доставят енергия там, където има нужда. Това е основната тенденция, децентрализацията, преминаването от централизирани ядрени централи и танкери с течен природен газ, до децентрализирани ресурси, които са по-благоприятни за околната среда, и много по-ефикасни, с капацитет и сигурност, що се отнася до смущенията.
Well, it's great to be here. We've heard a lot about the promise of technology, and the peril. I've been quite interested in both. If we could convert 0.03 percent of the sunlight that falls on the earth into energy, we could meet all of our projected needs for 2030. We can't do that today because solar panels are heavy, expensive and very inefficient. There are nano-engineered designs, which at least have been analyzed theoretically, that show the potential to be very lightweight, very inexpensive, very efficient, and we'd be able to actually provide all of our energy needs in this renewable way. Nano-engineered fuel cells could provide the energy where it's needed. That's a key trend, which is decentralization, moving from centralized nuclear power plants and liquid natural gas tankers to decentralized resources that are environmentally more friendly, a lot more efficient and capable and safe from disruption.
Боно говори много красноречиво, за това, че за пръв път имаме средствата, за да решим вековните проблеми на болестите и бедността. По-голяма част от регионите в света вървят в тази посока. През 1990 в Източна Азия и в района на Тихия океан, имаше 500 милиона човека, които живееха в бедност -- днес те са под 200 милиона. Световната банка предполага, че през 2011 ще бъдат под 20 милиона, което води до намаление с 95%. Хареса ми коментара на Боно за свързването на Хейт-Ашбъри със Силиконовата долина. Идвайки от една общност на високи технологии в Масачузетс ще подчертая, че през 60-те бяхме хипита, въпреки, че се събирахме около Харвард Скуер. Но ние имаме потенциала да преодолеем болестите и бедността, и ще говоря по тези теми ако имате желание.
Bono spoke very eloquently, that we have the tools, for the first time, to address age-old problems of disease and poverty. Most regions of the world are moving in that direction. In 1990, in East Asia and the Pacific region, there were 500 million people living in poverty -- that number now is under 200 million. The World Bank projects by 2011, it will be under 20 million, which is a reduction of 95 percent. I did enjoy Bono's comment linking Haight-Ashbury to Silicon Valley. Being from the Massachusetts high-tech community myself, I'd point out that we were hippies also in the 1960s, although we hung around Harvard Square. But we do have the potential to overcome disease and poverty, and I'm going to talk about those issues, if we have the will.
Кевин Кели говори за ускоряването на технологиите. Това много ме интересува и е една тема която съм развивал в продължение на 30 години. Дадох си сметка, че моите технологии имат смисъл при завършване на проекта. Че светът неизменно ще бъде по-различно място, когато се приложи дадена технология. Дадох си сметка, че повечето изобретения се провалят, не защото отдела за изследвания не може да ги накара да действат -- ако наблюдавате повечето работни планове, повечето от тях успяват ако им се даде възможност да построят това, което искат, те ще го направят, но 90% от тези проекти ще се провалят, защото времето не е подходящо -- не всички фактори, които обещават успех са налични когато е нужно.
Kevin Kelly talked about the acceleration of technology. That's been a strong interest of mine, and a theme that I've developed for some 30 years. I realized that my technologies had to make sense when I finished a project. That invariably, the world was a different place when I would introduce a technology. And, I noticed that most inventions fail, not because the R&D department can't get it to work -- if you look at most business plans, they will actually succeed if given the opportunity to build what they say they're going to build -- and 90 percent of those projects or more will fail, because the timing is wrong -- not all the enabling factors will be in place when they're needed.
Ето защо аз се превърнах в един пламенен студент в технологичните тенденции, и проследявах кога технологията ще бъде в различни етапи от време, започнах да създавам математически модели за това. Това по някакъв начин пое по собствен път, Имам група от 10 души, които работят заедно с мен, събирайки информация за ключовите мерки на технологията в различни области и създадохме модели. Ще чуете хората да казват, че не може да се предскаже бъдещето. И ако ме попитат, ще се вдигне или ще падне цената на Гугъл през следващите 3 години? Това е много трудно да се каже. Дали WiMax CDMA G3 ще е безжичния стандарт през следващите три години? Много е трудно да се каже. Но ако ме попитате колко ще струва един милион инструкции за секунда изчисления през 2010, или цената за секвентиране на базова двойка ДНК през 2012, или цената за изпращане на 1 мегабайт от данни чрез безжична връзка през 2014, се оказва, че това е много предвидимо.
So I began to be an ardent student of technology trends, and track where technology would be at different points in time, and began to build the mathematical models of that. It's kind of taken on a life of its own. I've got a group of 10 people that work with me to gather data on key measures of technology in many different areas, and we build models. And you'll hear people say, well, we can't predict the future. And if you ask me, will the price of Google be higher or lower than it is today three years from now, that's very hard to say. Will WiMax CDMA G3 be the wireless standard three years from now? That's hard to say. But if you ask me, what will it cost for one MIPS of computing in 2010, or the cost to sequence a base pair of DNA in 2012, or the cost of sending a megabyte of data wirelessly in 2014, it turns out that those are very predictable.
Има забележително гладки експоненциални криви, които управляват изложената цена, капацитет и трафик. И сега ще ви покажа една малка демонстрация на това, въпреки, че съществува една теоретична причина защо технологията се развива на експоненциален принцип. А много хора, когато мислят за бъдещето го разглеждат по линеен начин. Мислят, че ще продължават да развиват проблем, или решават даден проблем, използвайки съвременни методи, с настоящата скорост на прогреса, и се провалят в това, да вземат под внимание това експоненциално развитие.
There are remarkably smooth exponential curves that govern price performance, capacity, bandwidth. And I'm going to show you a small sample of this, but there's really a theoretical reason why technology develops in an exponential fashion. And a lot of people, when they think about the future, think about it linearly. They think they're going to continue to develop a problem or address a problem using today's tools, at today's pace of progress, and fail to take into consideration this exponential growth.
Проекта на генома беше един спорен проект през 1990. Имахме най-добрите докторанти, най-развитото оборудване в света, в целия свят, и завършихме една десетохилядна част от проекта, тогава как ще можем да го завършим за 15 години? И след 10 години скептиците бяха все още силни -- казвайки, "Достигнахте до 2/3 от проекта и секвентирахте само един малък процент от целия геном". Но това е природата на експоненциалното развитие, така че след като достигне извиване на кривата, то избухва. Последната част от проекта беше осъществен през последните няколко години. Отне ни 15 години да секвентираме ХИВ -- а секвентирахме SARS само за 31 дни. Затова печелим потенциала да решим тези проблеми.
The Genome Project was a controversial project in 1990. We had our best Ph.D. students, our most advanced equipment around the world, we got 1/10,000th of the project done, so how're we going to get this done in 15 years? And 10 years into the project, the skeptics were still going strong -- says, "You're two-thirds through this project, and you've managed to only sequence a very tiny percentage of the whole genome." But it's the nature of exponential growth that once it reaches the knee of the curve, it explodes. Most of the project was done in the last few years of the project. It took us 15 years to sequence HIV -- we sequenced SARS in 31 days. So we are gaining the potential to overcome these problems.
Ще ви покажа някои примери, от които впечатляващ е следващия феномен. В сегашния темп на промяна на парадигмата, скоростта на промяна на новите идеи, се удвоява на всеки 10 години, според нашия модел. Всичко това са логаритмични графики, така че колкото повече се изкачвате нагоре, като цяло умножавате по 10 или 100. Отнело е половин век да се конструира телефона, първата виртуална технология. Мобилните телефони бяха усвоени за около 8 години. Ако поставим различни технологии за комуникация на тази логаритмична графика, телевизора, радиото, телефона им трябваше десетилетия за да бъдат усвоени. Най-новите технологии като компютрите, уеб страниците, мобилните телефони -- бяха усвоени за по малко от едно десетилетие. Ето една интересна графика, която показва основната причина, поради която един еволюционен процес каквито са биологията и технологиите се ускорява. Работят чрез взаимодействие -- създаване на капацитет, и след това този капацитет се използва за да се направи следващата стъпка.
I'm going to show you just a few examples of how pervasive this phenomena is. The actual paradigm-shift rate, the rate of adopting new ideas, is doubling every decade, according to our models. These are all logarithmic graphs, so as you go up the levels it represents, generally multiplying by factor of 10 or 100. It took us half a century to adopt the telephone, the first virtual-reality technology. Cell phones were adopted in about eight years. If you put different communication technologies on this logarithmic graph, television, radio, telephone were adopted in decades. Recent technologies -- like the PC, the web, cell phones -- were under a decade. Now this is an interesting chart, and this really gets at the fundamental reason why an evolutionary process -- and both biology and technology are evolutionary processes -- accelerate. They work through interaction -- they create a capability, and then it uses that capability to bring on the next stage.
Следователно първата стъпка в биологичната еволюция, еволюцията на ДНК, или по скоро на РНК, е отнело повече от милиард години, но след това еволюцията използва този стълб на обработка на информация, за да премине към следващото ниво. Така по време на Камбрийската експлозия, когато всички животински видове се развиваха, продължи само 10 милиона години. Беше 200 пъти по-бърза. И тогава еволюцията използва тези телесни планове, за да развие по-съвършени когнитивни функции, и биологичната еволюция продължи да се ускорява. Това е наследствената природа на еволюциония процес. Така че Хомо сапиенс, първият вид създаващ технологии, видовете, които комбинират познавателна функция с противоположен издатък – палеца и между другото, шимпанзетата наистина нямат много добър противоположен палец -- за да можем да манипулираме нещата около нас и да ги хващаме добре трябва да имаме добра двигателна координация, и да използваме нашите умствени възможности, за да променяме света и да развиваме технологиите.
So the first step in biological evolution, the evolution of DNA -- actually it was RNA came first -- took billions of years, but then evolution used that information-processing backbone to bring on the next stage. So the Cambrian Explosion, when all the body plans of the animals were evolved, took only 10 million years. It was 200 times faster. And then evolution used those body plans to evolve higher cognitive functions, and biological evolution kept accelerating. It's an inherent nature of an evolutionary process. So Homo sapiens, the first technology-creating species, the species that combined a cognitive function with an opposable appendage -- and by the way, chimpanzees don't really have a very good opposable thumb -- so we could actually manipulate our environment with a power grip and fine motor coordination, and use our mental models to actually change the world and bring on technology.
Но въпреки това за еволюцията на видовете бяха необходими стотци хиляди години, и след това работейки чрез взаимодействие, еволюцията използва, основно, технологията, за да създаде видове, които да постави на следващото ниво, което бяха първите стъпки на технологичната еволюция. И първите стъпки бяха направени в продължение на десетки хиляди години -- каменни сечива, огъня и колелото продължиха да се развиват. Винаги използваме последното поколение технологии, за да създадем следващото поколение. На пресата и трябваше един век да бъде приложена, дизайна на първите компютри беше направен с лист и химикал -- днес използваме компютри. И имаме непрекъснато ускоряване на този процес.
But anyway, the evolution of our species took hundreds of thousands of years, and then working through interaction, evolution used, essentially, the technology-creating species to bring on the next stage, which were the first steps in technological evolution. And the first step took tens of thousands of years -- stone tools, fire, the wheel -- kept accelerating. We always used then the latest generation of technology to create the next generation. Printing press took a century to be adopted; the first computers were designed pen-on-paper -- now we use computers. And we've had a continual acceleration of this process.
Между другото, ако гледате тази линейна графика, изглежда че всичко се случва сега, но един наблюдател казва, "Добре, Кърцвейл само поставя точки върху тази графика, които се разполагат по тази права линия“. Това съдържа 15 различни списъци на известни мислители, като Енциклопедия Британика, Природо-научния музей, Космическия календар на Карл Сейгън, и тези хора не се опитваха да изразят моята гледна точка, това са просто списъци от справочни материали. И аз мисля че това е, което те мислят за основните събития в биологичната и технологична еволюция. И отново формира същата права линия. И част от линията е удебелена, защото някои от хората са в противоречие спрямо основни точки, има различни виждания за това кога започва да се развива земеделието, или кога -- и колко време е продължила камбрийската експлозия. Но виждате много ясна тенденция. Същесвува едно същесвено ускоряване на еволюционнния процес. Информационите технологии ускоряват двойно капацитета си, цената на производителност, честотен диапазон всяка година. И това е много съществена експлозия на експоненциален растеж. От личен опит, когато работех в MIT -- компютъра имаше размерите на тази стая, но беше по-малко мощен от вашите мобилни телефони. Но Закона на Мур, който много често се индентифицира с този експонинциален растеж е един от многото примери, защото е част от еволюциония процес на технологиите.
Now by the way, if you look at this on a linear graph, it looks like everything has just happened, but some observer says, "Well, Kurzweil just put points on this graph that fall on that straight line." So, I took 15 different lists from key thinkers, like the Encyclopedia Britannica, the Museum of Natural History, Carl Sagan's Cosmic Calendar on the same -- and these people were not trying to make my point; these were just lists in reference works, and I think that's what they thought the key events were in biological evolution and technological evolution. And again, it forms the same straight line. You have a little bit of thickening in the line because people do have disagreements, what the key points are, there's differences of opinion when agriculture started, or how long the Cambrian Explosion took. But you see a very clear trend. There's a basic, profound acceleration of this evolutionary process. Information technologies double their capacity, price performance, bandwidth, every year. And that's a very profound explosion of exponential growth. A personal experience, when I was at MIT -- computer taking up about the size of this room, less powerful than the computer in your cell phone. But Moore's Law, which is very often identified with this exponential growth, is just one example of many, because it's basically a property of the evolutionary process of technology.
Ако ние -- поставих 49 известни компютри в тази логаритмична графика -- между другото, права линия в логаритмична графика е експоненциален растеж -- това е друг експоненциален. Трябваха ни три години за да увеличим двойно ценовата производителност на компютрите през 1990, две години по средата, сега всяка година я увеличаваме двойно. И това е експоненциален растеж чрез пет различни примери. Закона на Мус представява последната част от това, върху интегрална схема, където смалявахме транзистори, но имахме електро-механични калкулатори, компютри базирани на релета, които дешифрираха кода на немската Енигма, вакуумни тръби през 50-те предсказаха избирането на Айзенхауер, дискретни транзистори, използвани в първите космически полети и след това закона на Мур. Всеки път когато една парадигма оставаше без гориво, се появяваше друга парадигма от тази празнота, за да продължи експоненциалния растеж. Започнаха да намаляват вакуумните тръби, правейки ги все по-малки и по-малки. Тук се стигна до задънена улица. Не можеха да породължават да ги намаляват и да поддържат вакуума. Една напълно нова парадигма -- транзисторите се появиха изневиделица. Всъщност, когато стигнем края на определена парадигма, това създава натиск върху изследванията за създаване на следващата парадигма. И заради това предсказваме края на закона на Мур от доста време -- първата прогноза казваше 2002, а сега 2022. Но до десетина години характеристиките на транзисторите ще бъдат няколко атома широки, и няма да можем повече да ги намаляваме. Това ще е края на закона на Мур, но няма да е края на експоненциалния растеж на компютрите, защото чиповете са плоски. Живеем в триизмерен свят, така че можем да използваме третото измерение. Ще отидем в третото измерение, и има огромен прогрес, само през последните години, накарахме да заработят триизмерни молекули, които се самоорганизират. Те ще бъдат готови много преди закона на Мур да остане без енергия. Със супер компютрите -- същото. Производителността на процесорите в чипове на Интел, средната цена на един транзистор, през 1968 можеше да се закупи един транзистор за един долар. Можехте да закупите 10 милиона през 2002.
I put 49 famous computers on this logarithmic graph -- by the way, a straight line on a logarithmic graph is exponential growth -- that's another exponential. It took us three years to double our price performance of computing in 1900, two years in the middle; we're now doubling it every one year. And that's exponential growth through five different paradigms. Moore's Law was just the last part of that, where we were shrinking transistors on an integrated circuit, but we had electro-mechanical calculators, relay-based computers that cracked the German Enigma Code, vacuum tubes in the 1950s predicted the election of Eisenhower, discreet transistors used in the first space flights and then Moore's Law. Every time one paradigm ran out of steam, another paradigm came out of left field to continue the exponential growth. They were shrinking vacuum tubes, making them smaller and smaller. That hit a wall. They couldn't shrink them and keep the vacuum. Whole different paradigm -- transistors came out of the woodwork. In fact, when we see the end of the line for a particular paradigm, it creates research pressure to create the next paradigm. And because we've been predicting the end of Moore's Law for quite a long time -- the first prediction said 2002, until now it says 2022. But by the teen years, the features of transistors will be a few atoms in width, and we won't be able to shrink them any more. That'll be the end of Moore's Law, but it won't be the end of the exponential growth of computing, because chips are flat. We live in a three-dimensional world; we might as well use the third dimension. We will go into the third dimension and there's been tremendous progress, just in the last few years, of getting three-dimensional, self-organizing molecular circuits to work. We'll have those ready well before Moore's Law runs out of steam. Supercomputers -- same thing. Processor performance on Intel chips, the average price of a transistor -- 1968, you could buy one transistor for a dollar. You could buy 10 million in 2002.
Забележително е колко е плавен този експоненциален процес. Искам да кажа, че може би мислите, че това е резултат от някой настолен експеримент, но това е резултат от световното хаотично поведение -- страните се обвиняват взаимно за дъмпинг на продуктите, първичните публични предлагания, фалитите и маркетинговите програми. Вие си мислите, че това е много хаотичен процес, и имате много гладък резултат от този хаотичен процес. Както не може да предскажем какво ще направи една молекула в газ -- безнадежно е да се прогнозира отделна молекула -- но можем да прогнозираме състоянието на целия газ, използвайки много точно термодинамиката. По същия начин и тук. Не можем да прогнозираме един отделен проект, но можем да прогнозираме резултата от тази широкомащабна -- световно разпространена хаотична, непредсказуема дейност на конкуренция и еволюциония процес на технологията е много предсказуем. Можем да прогнозираме тези тенденции далече в бъдещето. За разлика от розите на Гертруд Щайн, случая не е в това, че транзистора е транзистор. Докато ги правим по-малки и по-евтини, електроните трябва да изминават по-малки разстояния. Те стават по-бързи, по този начин имате експоненциално развитие в бързината на транзисторите. така че цената на един цикъл от един транзистор пада наполовина за 1,1 година. Прибавете други форми на иновации и дизайн на процесора и ще увеличите двойно ценовата производителност за изчисления всяка година.
It's pretty remarkable how smooth an exponential process that is. I mean, you'd think this is the result of some tabletop experiment, but this is the result of worldwide chaotic behavior -- countries accusing each other of dumping products, IPOs, bankruptcies, marketing programs. You would think it would be a very erratic process, and you have a very smooth outcome of this chaotic process. Just as we can't predict what one molecule in a gas will do -- it's hopeless to predict a single molecule -- yet we can predict the properties of the whole gas, using thermodynamics, very accurately. It's the same thing here. We can't predict any particular project, but the result of this whole worldwide, chaotic, unpredictable activity of competition and the evolutionary process of technology is very predictable. And we can predict these trends far into the future. Unlike Gertrude Stein's roses, it's not the case that a transistor is a transistor. As we make them smaller and less expensive, the electrons have less distance to travel. They're faster, so you've got exponential growth in the speed of transistors, so the cost of a cycle of one transistor has been coming down with a halving rate of 1.1 years. You add other forms of innovation and processor design, you get a doubling of price performance of computing every one year.
И това по същество е дефлация -- 50% дефлация. И не са само компютрите. Това важи и за ДНК секвенирането, това важи и за скенограмите на мозъка, също е в сила и за световната мрежа. Искам да кажа, за всяко нещо, което можe да се изрази количествено, имаме стотици различни мерни единици на различни мерки свързани с информацията -- капацитет, нива на усвояване -- и те се удвояват по същество на всеки 12, 13, или 15 месеца, в зависимост от това какво търсим. По отношение на цените, това е 50 -- 40 до 50 на сто дефлация. И икономистите започнаха да се тревожат за това. Имахме дефлация по време на Депресията, но това беше рухване на паричното предлагане, сриване на доверието на потребителите, едно съвсем различно явление. Това се дължи на по-голяма производителност, но икономистите казват, "Няма начин, по който да сте в крак с това. Ако има 50 на сто дефлация, хората могат да увеличат обема си 30 или 40%, но не може да продължат да го следват" Но това, което всъщност виждаме, че ние всъщност сме в крак с него. Ние сме имали 28% среден растеж в долари за година, в информационните технологии през последните 50 години. Имам предвид, хората не са създавали iPod-ове за 10,000 долара преди 10 години. Тъй като цените на предлагане отварят нови възможности, излизат нови видове на пазара. И това е много широко разпространено явление. Магнитно съхранение на данни -- то не е закона на Мур, това е намаляване на магнитни точки, различни инженери, различни компании, същият експоненциален процес.
And that's basically deflation -- 50 percent deflation. And it's not just computers. I mean, it's true of DNA sequencing; it's true of brain scanning; it's true of the World Wide Web. I mean, anything that we can quantify, we have hundreds of different measurements of different, information-related measurements -- capacity, adoption rates -- and they basically double every 12, 13, 15 months, depending on what you're looking at. In terms of price performance, that's a 40 to 50 percent deflation rate. And economists have actually started worrying about that. We had deflation during the Depression, but that was collapse of the money supply, collapse of consumer confidence, a completely different phenomena. This is due to greater productivity, but the economist says, "But there's no way you're going to be able to keep up with that. If you have 50 percent deflation, people may increase their volume 30, 40 percent, but they won't keep up with it." But what we're actually seeing is that we actually more than keep up with it. We've had 28 percent per year compounded growth in dollars in information technology over the last 50 years. I mean, people didn't build iPods for 10,000 dollars 10 years ago. As the price performance makes new applications feasible, new applications come to the market. And this is a very widespread phenomena. Magnetic data storage -- that's not Moore's Law, it's shrinking magnetic spots, different engineers, different companies, same exponential process.
Ключова революция е, че започваме да разбираме нашата биология с тези информационни термини. Започваме да разбираме софтуерните програми, които карат нашето тяло да функционира. Те са се развили през много различни времена -- искахме всъщност да променим тези програми. Една малка програма, наречена генен рецептор на инсулина на мазнините, в основата си казва, "Запази всяка калория, защото следващия ловен сезон може да не толкова добър." Това е било в интерес на животинските видове преди десетки хиляди години. В действителност бихме искали да изключим тази програма. Изпробваха това при животни и мишките се хранеха безразборно, и въпреки това останаха слаби и това беше от полза за здравето им. Нямаха диабет, нямаха сърдечни заболявания, живееха 20% повече, получиха здравните предимства от намаляване на калориите без ограниченията. Четири или пет фармацефтични компании забелязаха това, и почувстваха, че това би могло да е един интересен медикамент за хората, и това е само един от 30 000 гени, които оказват влияние на нашата биохимия.
A key revolution is that we're understanding our own biology in these information terms. We're understanding the software programs that make our body run. These were evolved in very different times -- we'd like to actually change those programs. One little software program, called the fat insulin receptor gene, basically says, "Hold onto every calorie, because the next hunting season may not work out so well." That was in the interests of the species tens of thousands of years ago. We'd like to actually turn that program off. They tried that in animals, and these mice ate ravenously and remained slim and got the health benefits of being slim. They didn't get diabetes; they didn't get heart disease; they lived 20 percent longer; they got the health benefits of caloric restriction without the restriction. Four or five pharmaceutical companies have noticed this, felt that would be interesting drug for the human market, and that's just one of the 30,000 genes that affect our biochemistry.
Еволюирали сме в епоха, където не е било в интереса на хората, на възраст на повечето от хората на тази конференция, като мен, да живят по-дълго, защото сме използвали ценни ресурси, които били по-добре предназначени за децата и за онези, които се грижели за тях. Така че продължителен живот, като, да речем, много повече от 30 години, не е бил избиран, но ние се учим как да манипулираме и променим тези софтуерни програми, чрез биотехнологичната еволюция. Например, сега можем да забраняваме гени с намеса на РНК. Има нови, многообещаващи форми на генетична терапия, които преодоляват проблема с поставянето на генетичния материал на точното място в хромозома. Има наистина за пръв път нещо, което е тествано върху хора, което лекува белодробна хипертония -- една фатална болест, при която се използва генетична терапия. Така че ние не само ще имаме бебета по дизайн, но и "бейби бумъри" по дизайн. И тази технология също напредва. Струваше 10 долара за базова двойка през 1990, след това един цент през 2000. Сега е по-малко от една десета от цента. Количеството на генетични данни -- в основни линии, тук е показано, че гладкия експоненциален растеж се е удвоявал всяка година, позволявайки на геномния проект да бъде завършен.
We were evolved in an era where it wasn't in the interests of people at the age of most people at this conference, like myself, to live much longer, because we were using up the precious resources which were better deployed towards the children and those caring for them. So, life -- long lifespans -- like, that is to say, much more than 30 -- weren't selected for, but we are learning to actually manipulate and change these software programs through the biotechnology revolution. For example, we can inhibit genes now with RNA interference. There are exciting new forms of gene therapy that overcome the problem of placing the genetic material in the right place on the chromosome. There's actually a -- for the first time now, something going to human trials, that actually cures pulmonary hypertension -- a fatal disease -- using gene therapy. So we'll have not just designer babies, but designer baby boomers. And this technology is also accelerating. It cost 10 dollars per base pair in 1990, then a penny in 2000. It's now under a 10th of a cent. The amount of genetic data -- basically this shows that smooth exponential growth doubled every year, enabling the genome project to be completed.
Друга голяма революция е тази на комуникациите. Връзката цена/качество, честотен диапазон, капацитета на комуникациите, изчислени по различни начини, кабелни, безжични, нарастват експоненциално. Интернет е удвоил своята мощ и продължава да го прави, измерено по много различни начини. Това е базирано на броя на хостовете.
Another major revolution: the communications revolution. The price performance, bandwidth, capacity of communications measured many different ways; wired, wireless is growing exponentially. The Internet has been doubling in power and continues to, measured many different ways. This is based on the number of hosts.
Миниатюризация -- намаляваме големината на технологиите експоненциално, както кабелни така и безжични. Има някои дизайни от книгата на Ерик Дрекслер -- които сега показваме, че са осъществими със симулации на суперкомпютри, където всъщност има учени, които разработват роботи с молекулярен размер. Има един, който наистина върви със изненадващо наподобяваща човешка стъпка, който е изграден от молекули. Има малки съоръжения, които създават неща в експериментални фази. Най-вълнуващата възможност е всъщност да можем да навлезем в човешкото тяло и да реализираме терапевтични и диагностични функции. И това е по-малко футуристично, отколкото звучи. Тези неща са изпробвани върху животни.
Miniaturization -- we're shrinking the size of technology at an exponential rate, both wired and wireless. These are some designs from Eric Drexler's book -- which we're now showing are feasible with super-computing simulations, where actually there are scientists building molecule-scale robots. One has one that actually walks with a surprisingly human-like gait, that's built out of molecules. There are little machines doing things in experimental bases. The most exciting opportunity is actually to go inside the human body and perform therapeutic and diagnostic functions. And this is less futuristic than it may sound. These things have already been done in animals.
Има нано-устройство, което лекува захарен диабет. То е с размерите на едно червено кръвно телце. Поставили са десетки хиляди от тях в червените кръвни телца -- изпробвали са това върху плъхове -- то позволява на инсулина да излиза по контролиран начин, и всъщност лекува захарен диабет. Вие наблюдавате дизайн на роботизирано червено кръвно телце, и това ни показва, че нашата биология не е толкова оптимална, макар, че е забележителна по своята сложност. Веднъж разбрали нейните принципи на действие, и скороста, с която се прилага обратния инжинеринг, биологията напредва, можем всъщност да проектираме тези неща, за да бъдат хиляди пъти по-способни. Анализ на този респиросайт /изкуствено червено кръвно телце/, който е проектиран от Роб Фрайтес, показва, че ако заменим 10% от нашите червени кръвни телца, с тези роботни версии, можем да направим олимпийски спринт за 15 минути без да дишаме. Може да седите на дъното на вашия басейни в продължение на 4 часа, тогава, "Скъпа, в басейна съм," ще предобие съвсем ново значение. Интересно е да се види, какво ще правим по време на олимпийските квалификации. Вероятно ще ги забраним, но тогава ще имаме набор от младежи в техните училищни салони, които редовно се представят по-добре от олимпийските атлети. Фрайтен има модел на робот на белите кръвни клетки. Това са сценарии за около 2020 година. но не са чак толкова футуристични, колкото звучат. Има 4 важни конференции, посветени на изграждането на устройства, с големината на кръвна клетка, има много експерименти с животни. В действителност има един, който се тества върху хора, така че технологията е осъществима.
There's one nano-engineered device that cures type 1 diabetes. It's blood cell-sized. They put tens of thousands of these in the blood cell -- they tried this in rats -- it lets insulin out in a controlled fashion, and actually cures type 1 diabetes. What you're watching is a design of a robotic red blood cell, and it does bring up the issue that our biology is actually very sub-optimal, even though it's remarkable in its intricacy. Once we understand its principles of operation, and the pace with which we are reverse-engineering biology is accelerating, we can actually design these things to be thousands of times more capable. An analysis of this respirocyte, designed by Rob Freitas, indicates if you replace 10 percent of your red blood cells with these robotic versions, you could do an Olympic sprint for 15 minutes without taking a breath. You could sit at the bottom of your pool for four hours -- so, "Honey, I'm in the pool," will take on a whole new meaning. It will be interesting to see what we do in our Olympic trials. Presumably we'll ban them, but then we'll have the specter of teenagers in their high schools gyms routinely out-performing the Olympic athletes. Freitas has a design for a robotic white blood cell. These are 2020-circa scenarios, but they're not as futuristic as it may sound. There are four major conferences on building blood cell-sized devices; there are many experiments in animals. There's actually one going into human trial, so this is feasible technology.
Ако се върнем към експоненциалното развитие при компютрите, 1000 долара от изчисления е сега някъде между мозъка на едно насекомо и една мишка. Ще достигне човешкия интелект по отношение на обем през 2020, но тава е хардуерната част от уравнението. Къде да отрием софтуера? Ами, оказва се че можем да надникнем в човешкия мозък, и всъщност не е изненадващо, че пространствената и темпоралната резолюция на сканирането на мозъка се удвоява всяка година. С новото поколение средства за сканиране, за пръв път можем наистина да видим индивидуални интерневронни влакна, и да се наблюдават по време на обработка и предаване в реално време но тогава въпросът е, "Добре сега можем да получим тези данни, но дали можем да ги разберем?" Дъг Хофщадер се пита, ами, може би нашата интелигентност не е толкова гениална, за да можем да разберем нашия интелект, и ако ние бяхме по-умни, следователно и мозъците ни ще са по-сложни, и никога няма да можем да ги разберем. Но всъщност можем да ги разберем.
If we come back to our exponential growth of computing, 1,000 dollars of computing is now somewhere between an insect and a mouse brain. It will intersect human intelligence in terms of capacity in the 2020s, but that'll be the hardware side of the equation. Where will we get the software? Well, it turns out we can see inside the human brain, and in fact not surprisingly, the spatial and temporal resolution of brain scanning is doubling every year. And with the new generation of scanning tools, for the first time we can actually see individual inter-neural fibers and see them processing and signaling in real time -- but then the question is, OK, we can get this data now, but can we understand it? Doug Hofstadter wonders, well, maybe our intelligence just isn't great enough to understand our intelligence, and if we were smarter, well, then our brains would be that much more complicated, and we'd never catch up to it. It turns out that we can understand it.
Това е блок диаграма на един модел и симулация на одиторната кора на човешкия мозък, която действа добре, и при психоакустични тестове резултатите са много близки до тези на слуховите възприятия на човека. Ето още една симулация на малкия мозък. Това са повече от половината неврони, които са намират в мозъка. Отново работи много подобно на образувание на човешките умения. Това е много ранен етап, но въпреки това може да се покаже, че с експоненциалния растеж на количеството от информация за мозъка и експоненциалното подобрение в резолюцията на скениране на мозъка, ние ще успеем да приложим обратно конструиране на човешкия мозък до 2020. Ние вече имаме много добри модели и симулации в почти 15 региона от няколко стотин.
This is a block diagram of a model and simulation of the human auditory cortex that actually works quite well -- in applying psychoacoustic tests, gets very similar results to human auditory perception. There's another simulation of the cerebellum -- that's more than half the neurons in the brain -- again, works very similarly to human skill formation. This is at an early stage, but you can show with the exponential growth of the amount of information about the brain and the exponential improvement in the resolution of brain scanning, we will succeed in reverse-engineering the human brain by the 2020s. We've already had very good models and simulation of about 15 regions out of the several hundred.
Това всичко расте експоненциално, експонециално растящ икономически прогрес. Продуктивността нарастна от 30 долара до 150 долара за час труд през последните 50 години. Електрония бизнес нараства екпоненциално. Сега е достигнал до трилион долара Сигурно се питате, ами, нямаше ли някакъв икономически балон? Това беше един феномен на капиталовия пазар. Уол Стрийт разбра, че това е революционна технология, каквато наистина бе, на след 6 месеца, когато не беше променила всички бизнес модели, си казаха: " Добре, сбъркахме" и след това стана тази експлозия.
All of this is driving exponentially growing economic progress. We've had productivity go from 30 dollars to 150 dollars per hour of labor in the last 50 years. E-commerce has been growing exponentially. It's now a trillion dollars. You might wonder, well, wasn't there a boom and a bust? That was strictly a capital-markets phenomena. Wall Street noticed that this was a revolutionary technology, which it was, but then six months later, when it hadn't revolutionized all business models, they figured, well, that was wrong, and then we had this bust.
Добре, това е технология, която изградихме, използвайки някои от технологиите, с които сме въвлечени. Това ще бъде рутинно приложение в мобилен телефон. Ще може да превежда от един език на друг.
All right, this is a technology that we put together using some of the technologies we're involved in. This will be a routine feature in a cell phone. It would be able to translate from one language to another.
Позволете ми да завърша с няколко сценария. До 2010 компютрите ще изчезнат. Ще са толкова малки, че ще могат да бъдат вградени в дрехите ни и в заобикалящата ни среда. Образите ще се изписват директно на ретината ни, ще можем да се потопим напълно във виртуалната реалност, увеличена реалистична реалност. Ще си общуваме с виртулни хора.
So let me just end with a couple of scenarios. By 2010 computers will disappear. They'll be so small, they'll be embedded in our clothing, in our environment. Images will be written directly to our retina, providing full-immersion virtual reality, augmented real reality. We'll be interacting with virtual personalities.
Но ако отидем в 2029, тези тенденции ще бъдат много по-развити, и трябва да оценим колко много промени, в продължение на поколения технологии, които стават все по-бързи и по-бързи, ще достигнем до тази точка. Казвам, че ще имаме едно експонетно развитие от 2 на 25 пъти повече по отношение на качество/цена, капацитет, честотен диапазон, на тези технологии, което е доста забележително. Ще бъдат хиляди пъти по-мощни, отколкото са днес. Ще сме завършили обратния инжинеринг на човешкия мозък, 1000 долара изчислителна мощ ще бъде много по-мощна, отколкото човешкия мозък, по отношение на базисен, суров капацитет. Компютрите ще съчетават фините сили на разпознаване на човешката интелигетност, с начини, при които машините вече са по-напреднали, по отношение на извършване на аналитична мисъл, запомняне на милиарди факти акуратно. Машините могат да споделят познанията си много бързо, но това не е просто извънземно нашествие на интелигетни машини. Ние ще се слеем с нашата технология.
But if we go to 2029, we really have the full maturity of these trends, and you have to appreciate how many turns of the screw in terms of generations of technology, which are getting faster and faster, we'll have at that point. I mean, we will have two-to-the-25th-power greater price performance, capacity and bandwidth of these technologies, which is pretty phenomenal. It'll be millions of times more powerful than it is today. We'll have completed the reverse-engineering of the human brain, 1,000 dollars of computing will be far more powerful than the human brain in terms of basic raw capacity. Computers will combine the subtle pan-recognition powers of human intelligence with ways in which machines are already superior, in terms of doing analytic thinking, remembering billions of facts accurately. Machines can share their knowledge very quickly. But it's not just an alien invasion of intelligent machines. We are going to merge with our technology.
Тези нано роботи, за които споменах, първоначално ще бъдат използвани в медицината и здравеопазването, за почистване на околната среда, подсигуряване на гориво -- мощни горивни клетки, и за широко разпространени и децентрализирани слънчеви панели, и много други неща за околната среда. Но също ще навлезат и в нашия мозък, ще взаимодействат с нашите биологични неврони. Демонстрирахме основните принципи, с които да постигнем това. Така, например, пълно потапяне във виртуална реалност откъм нервната система, нанороботите ще инхибират сигнали от нашите истински сетива, замествайки ги със сигнали, които получава нашия мозък, като че ли сме във виртуална среда, и ще се чувстваме, като че ли сме във виртуална среда. Можем да отидем там с други хора и да имаме всякакъв вид преживявания, с всекиго, включвайки всичките си сетива. Аз ги наричам "Лъчи на опит," които ще съберат целия поток от сетивен опит в неврологични коралативи от своите емоции там, в интернет. Можем да се включим и да преживеем това да сме друга личност. Но най-важното, ще бъде едно огромно разширяване на човешката интелигентност, благодарение на това директно свързване с нашата технология, което по някакъв начин вече прилагаме. Ние редовно извършваме интелектуални подвизи, която нямаше да бъдат възможни без нашата технология Продължителността на човешкия живот се увеличава. През 1800 г. беше 37 год и с този вид биотехнологии, нанотехнологични революции, ще се увеличи още по-бързо през следващите години.
These nano-bots I mentioned will first be used for medical and health applications: cleaning up the environment, providing powerful fuel cells and widely distributed decentralized solar panels and so on in the environment. But they'll also go inside our brain, interact with our biological neurons. We've demonstrated the key principles of being able to do this. So, for example, full-immersion virtual reality from within the nervous system, the nano-bots shut down the signals coming from your real senses, replace them with the signals that your brain would be receiving if you were in the virtual environment, and then it'll feel like you're in that virtual environment. You can go there with other people, have any kind of experience with anyone involving all of the senses. "Experience beamers," I call them, will put their whole flow of sensory experiences in the neurological correlates of their emotions out on the Internet. You can plug in and experience what it's like to be someone else. But most importantly, it'll be a tremendous expansion of human intelligence through this direct merger with our technology, which in some sense we're doing already. We routinely do intellectual feats that would be impossible without our technology. Human life expectancy is expanding. It was 37 in 1800, and with this sort of biotechnology, nano-technology revolutions, this will move up very rapidly in the years ahead.
Моето основно послание е, че напредъкът в технологиите е експоненциален, а не праволинеен. Много, дори учените, приемат линейния модел, и казват, "Ще минат стотици години, преди да имаме саморепликиращи и сглобяващи се нано-технологии, или изкуствен интелект." Ако наистина наблюдавате силата на експоненциалния растеж, ще видите, че тези неща ще са реалност много скоро. И информационните технологии все повече заемат значително място в нашия живот, от музиката до промишлеността, до биологията, до енергията и материалите.
My main message is that progress in technology is exponential, not linear. Many -- even scientists -- assume a linear model, so they'll say, "Oh, it'll be hundreds of years before we have self-replicating nano-technology assembly or artificial intelligence." If you really look at the power of exponential growth, you'll see that these things are pretty soon at hand. And information technology is increasingly encompassing all of our lives, from our music to our manufacturing to our biology to our energy to materials.
През 2020 ще можем да създадем почти всичко, което поискаме, от информацията, от евтините суровини, използвайки нано-технологии. Това са много мощни технологии. Те увеличават нашите обещания, както и нашите рискове. Така че трябва да имаме волята, да ги прилагаме при решаване на правилните проблемите.
We'll be able to manufacture almost anything we need in the 2020s, from information, in very inexpensive raw materials, using nano-technology. These are very powerful technologies. They both empower our promise and our peril. So we have to have the will to apply them to the right problems.
Много ви благодаря.
Thank you very much.
(Ръкопляскания)
(Applause)