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.
Nii, on väga tore siin olla. Me oleme palju kuulnud tehnoloogia võimalustest ja riskist. Ma olen olnud üsna huvitatud mõlemast. Kui me suudaksime muuta 0,03% päikesekiirgusest, mis langeb Maale, energiaks, suudaksime täita kõik meie kavandatud vajadused aastaks 2030. Me ei suuda seda teha täna, sest päikesepaneelid on rasked, kulukad ja väga ebaefektiivsed. On olemas nano-projekteeritud kavandid, mida on vähemalt analüüsitud teoreetiliselt, mis on potentsiaalselt väga kerged, väga odavad, väga tõhusad, ja me suudaksime tegelikult täita kogu meie energiavajaduse sellisel taastuval teel. Nano-projekteeritud akumulaatorid suudaksid pakkuda energiat seal, kus seda vajatakse. Võtmetrendiks on detsentralisatsioon, liikudes tsentraliseeritud tuumaenergiajaamadelt ja vedelate looduslike gaaside tankeritelt detsentraliseeritud ressurssidele, mis on keskkonna suhtes sõbralikumad, palju tõhusamad ja võimekamad ja katkestuste suhtes turvalisemad.
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.
Bono rääkis väga ilusasti, et meil on esimest korda olemas vahendid, et tegeleda igivanade probleemidega nagu haigused ja vaesus. Enamik maailma piirkondadest liigub selles suunas. 1990. aastal elas Ida-Aasias ja Vaikse ookeani regioonis 500 miljonit inimest vaesuses -- see number on nüüd alla 200 miljoni. Maailma Pank ennustab, et aastaks 2011 on see alla 20 miljoni, mis on 95%-line vähenemine. Ma nautisin Bono märkust Haight-Ashbury ja Silicon Valley seoste kohta. Olles ise pärit Massachusettsi kõrgtehnoloogia kogukonnast, tooksin välja, et me olime hipid samuti 1960-ndatel, kuigi me veetsime aega Harvard Square'il. Aga meil on olemas potentsiaal, et ületada haigused ja vaesus, ja ma hakkan nendel teemadel rääkima, kui meil on soovi.
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.
Kevin Kelly rääkis tehnoloogia kiirendusest. See on olnud minu tugev huviala ja teema, mida ma olen arendanud ligi 30 aastat. Ma taipasin, et mu tehnoloogiad peavad olema mõistlikud, kui ma projekti lõpetan. Et maailm oleks eranditult teistsugune koht, kui ma seda tehnoloogiat esitleks. Ja ma märkasin, et enamik leiutisi nurjuvad, mitte sellepärast, et uurimis- ja arendusosakonnad ei saa seda tööle -- kui sa vaatad enamikke äriplaane, siis nad on tegelikult edukad, kui neile antakse võimalus ehitada seda, mida nad on lubanud ehitada, ja 90% või rohkem nendest projektidest kukuvad läbi, sest ajastus oli vale -- mitte kõik eduks vajalikud faktorid ei ole paigas, kui neid vajatakse.
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.
Nii sai minust tulihingeline tehnoloogia trendide õppija ja ma jälgisin, kus tehnoloogia oleks erinevatel ajahetkedel, ja hakkasin selle kohta matemaatilisi mudeleid ehitama. See on natuke nagu loonud juba oma enda elu. Mul on 10-liikmeline grupp, mis töötab koos minuga, et koguda andmeid juhtivate tehnoloogiamõõdikute kohta paljudes erinevates piirkondades, ning me ehitame mudeleid. Ja sa kuuled inimesi ütlemas, et me ei saa ennustada tulevikku. Ja kui sa küsid minult, kas Google'i hind on kolme aasta pärast kõrgem või madalam kui ta on täna, siis seda on väga raske öelda. Kas WiMax CDMA G3 on juhtmeta ühenduse standard kolme aasta pärast? Seda on raske öelda. Aga kui sa küsid minult, kui palju maksab üks andmetöötluse MIPS aastal 2010 või DNA ühe aluspaari järjestamine aastal 2012 või mis on ühe megabaidi andmete juhtmevaba saatmise kulu aastal 2014, siis tuleb välja, et need on väga hästi ennustatavad.
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.
On olemas tähelepanuväärselt sujuvad eksponentsiaalsed kõverad, mis juhivad hinna käitumist, võimet ja ülekandekiirust. Ja ma toon teile selle kohta väikese näite, aga tegelikult on olemas teoreetiline põhjus, miks tehnoloogia areneb eksponentsiaalsel moel. Ent paljud inimesed, kui nad mõtlevad tulevikule, mõtlevad sellele lineaarselt. Nad arvavad, et jätkavad probleemi arendamist või probleemi käsitlemist, kasutades tänaseid vahendeid tänase progressi tempos ning nad ei suuda arvesse võtta seda eksponentsiaalset kasvu.
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.
Genoomi projekt oli vastuoluline projekt aastal 1990. Meil olid meie parimad doktorandid, meie kõige arenenum tehnika üle maailma, me saime tehtud 1/10 000 osa projektist, nii et kuidas me saame selle tehtud 15 aasta jooksul? Ja pärast 10 aastat seda projekti olid skeptikute argumendid ikka veel tugevad -- öeldes: "Teil on 2/3 sellest projektist läbi ja teil on õnnestunud ainult järjestada väga väike protsent kogu genoomist." Aga see on eksponentsiaalse kasvu loomus, et kord kui see jõuab kõvera tippu, siis see plahvatab. Enamik projektist tehti mõne viimase projektiaasta jooksul. Meil võttis 15 aastat, et järjestada HIV -- me järjestasime SARSi 31 päevaga. Niisiis potentsiaal nende probleemide ületamiseks suureneb.
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.
Ma toon teile ainult mõned näited, kui valdav see fenomen on. Tegelik paradigma vahetuse kiirus, uute ideede omaks võtmise kiirus kahekordistub iga kümnendiga, vastavalt meie mudelitele. Need on kõik logaritmilised graafikud, mis antud tasemeid vaadeldes on korrutatud 10 või 100ga. Meil kulus pool sajandit, et võtta omaks telefon, esimene virtuaalse reaalsuse tehnoloogia. Mobiiltelefonid võeti omaks 8 aasta jooksul. Kui panna erinevad kommunikatsiooni tehnoloogiad sellesse logaritmilisse graafikusse, televisioon, raadio, telefon mis võeti omaks kümnendite jooksul. Hiljutised tehnoloogiad -- nagu personaalarvuti, internet, mobiiltelefonid -- olid alla kümnendi. Nii, see on nüüd huvitav graafik ja see tõesti jõuab välja peamise põhjuseni, miks evolutsiooniline protsess -- ja nii bioloogia kui tehnoloogia on evolutsioonilised protsessid -- kiireneb. Ja see töötab vastastikustel interaktsioonidel -- loob võimekuse, mida kasutatakse järgmise etapini jõudmiseks.
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.
Esimene samm bioloogilises evolutsioonis, DNA evolutsioonis -- tegelikult tuli esimesena RNA -- võttis miljardeid aastaid, aga siis kasutas evolutsioon seda eelnevalt töödeldud informatsiooni, et jõuda järgmise etapini. Kambriumi plahvatus, kui kõik loomade kehaplaanid välja arenesid, võttis ainult 10 miljonit aastat. See oli 200 korda kiirem. Ja siis kasutas evolutsioon neid kehaplaane, et arendada välja kõrgemaid kognitiivseid funktsioone, ja bioloogiline evolutsioon muudkui kiirenes. See on evolutsioonilise protsessi sisemine loomus. Niisiis Homo sapiens, esimene tehnoloogia loonud liik, liik, mis ühendas kognitiivsed funktsioonid vastakuti asetatavate lisanditega -- ja muuseas, šimpansitel pole päriselt väga head vastanduvat pöialt -- nii et me saime tegelikult manipuleerida keskkonnaga jõuhaarde ja hea mootorika abil, ja kasutada oma vaimseid mudeleid, et tegelikult maailma muuta ja tuua välja tehnoloogia.
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.
Igatahes, meie liigi evolutsioon võttis sadu tuhandeid aastaid ja siis, töötades vastastikkusel toimel, evolutsioon kasutas põhiliselt tehnoloogia loonud liiki, et jõuda järgmise etapini, mis olid esimesed sammud tehnoloogilises evolutsioonis. Ja esimene samm võttis kümneid tuhandeid aastaid -- kivist tööriistad, tuli, ratas -- muudkui kiirenesid. Me kasutasime siis alati viimast tehnoloogilist generatsiooni, et luua järgmine generatsioon. Trükipressil kulus omaks võtmiseks sajand, esimesed arvutid kavandati pliiatsi ja paberiga -- nüüd me kasutame arvuteid. Ja meil on selles protsessis olnud jätkuv kiirendus.
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.
Nüüd muide, kui te vaatate seda lineaarsel graafikul, näib nagu kõik oleks just äsja toimunud, kuid mõni jälgija ütleb: "Olgu, Kurzweil lihtsalt paneb sellele graafikule punktid, mis kulgevad sellel sirgjoonel." Niisiis, ma võtsin 15 erinevat nimekirja juhtivatelt mõttetarkadelt, nagu entsüklopeedia Britannica, Loodusloo Muuseum, Carl Sagani Kosmiline Kalender üheskoos -- ja need inimesed ei püüdnud minu juttu tõestada, need olid lihtsalt nimekirjad viidetest. Ja ma usun, et nende arvates need olidki põhilised sündmused bioloogilises ja tehnoloogilises evolutsioonis. Kuid jällegi, see moodustab sama sirgjoone. Siin on näha natuke joone paksenemist, sest inimestel on lahkarvamusi selles, mis on olulisemad punktid, on olemas eriarvamusi selle kohta, millal algas maaharimine või millal -- kui kaua võttis aega Kambriumi plahvatus. Aga on näha väga selge trend. On olemas selle evolutsioonilise protsessi lihtne ja tähendusrikas kiirendus. Informatsiooni tehnoloogiad kahekordistavad oma võimekust, hinna suutlikkust ja ülekandekiirust igal aastal. Ja see on eksponentsiaalse kasvu väga tähendusrikas plahvatus. Isiklik kogemus, kui ma olin MITis -- arvuti, mis võttis enda alla umbes selle ruumi suuruse ala, oli vähem võimekas kui arvuti sinu mobiiltelefonis. Aga Moore'i seadus, mida väga tihti samastatakse selle eksponentsiaalse kasvuga, on lihtsalt üks näide paljudest, sest see on põhiliselt tehnoloogia evolutsioonilise protsessi omand.
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.
Kui me -- ma panin 49 tuntud arvutit sellele logaritmilisele graafikule -- muide, sirgjoon logaritmilisel graafikul on eksponentsiaalne kasv -- see on teine eksponentsiaal. Meil kulus kolm aastat, et kahekordistada andmetöötluse hinna konkurentsivõimet aastal 1900, kaks aastat vahepeal, nüüd me kahekordistame seda igal aastal. Ja see ongi eksponentsiaalne kasv läbi viie erineva paradigma. Moore'i seadus oli lihtsalt selle viimane osa integreeritud ahelast, kus me kahandasime transistoreid, kuid meil olid elektro-mehaanilised kalkulaatorid, releel põhinevad arvutid, mis murdsid saksa Enigma koodi, vaakumlambid 1950-ndatel ennustasid Eisenhoweri valimise, diskreetsed transistorid, mida kasutati esimestes kosmoselendudes ja siis Moore'i seadus. Iga kord kui ühel paradigmal sai aur otsa, ilmus vasakust väljast teine paradigma, et jätkata eksponentsiaalset kasvu. Vaakumlampe kahandati üha väiksemaks ja väiksemaks. Siis tuli sein ette. Nad ei saanud neid rohkem kahandada ja samal ajal vaakumit hoida. Täiesti teine paradigma -- transistorid tulid välja puidutööst. Tegelikult, kui me näeme konkreetse paradigma joone lõppu, tekitab see uurimuses surve luua järgmine paradigma. Ja kuna me oleme ennustanud Moore'i seaduse lõppu üsna pikka aega -- esimene ennustus ütles 2002, kuni nüüd see ütleb 2022. Aga "teismeliseikka" jõudes on transistori laius paar aatomit ja me ei ole enam võimelised neid kahandama. See oleks Moore'i seaduse lõpp, aga see ei oleks andmetöötluse eksponentsiaalse kasvu lõpp, sest kiibid on lamedad. Me elame kolme-mõõtmelises maailmas, me võime samahästi kasutada kolmandat dimensiooni. Me läheme kolmandasse dimensiooni ja see on olnud vapustav progress, ainult mõne viimase aasta jooksul, saades tööle kolmemõõtmelised ise-organiseeruvad molekulaarskeemid. Meil on need valmis palju varem kui Moore'i seadusel aur otsa saab. Super-arvutid -- sama asi. Protsessori toimimine Inteli kiipidel, transistori keskmine hind -- 1968. aastal said sa osta ühe transistori ühe dollari eest. Sa said osta 10 miljonit aastal 2002.
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.
See on üsna tähelepanuväärne, kui sujuv see eksponentsiaalne protsess on. Ma pean silmas, et me eeldame, et see on mõne laua taga valminud eksperimendi tulemus, kuid see on ülemaailmse kaootilise käitumise tulemus -- riigid süüdistamas teineteist toodete hindade alanemises, IPO-des, pankrottides, turundusprogrammides. Ma arvaksin, et see on väga kõikuv protsess ja sul on selle kaootilise protsessi väga sujuv tulemus. Nagu me ei saa ennustada, mida üks gaasi molekul saab teha -- on lootusetu ennustada üksikut molekuli -- siiski saame me ennustada kogu gaasi omadusi, kasutades termodünaamikat, väga täpselt. Siin on sama asi. Me ei saa ennustada konkreetset projekti, vaid selle ülemaailmse, kaootilise, ettearvamatu konkurentsi tulemust, ja tehnoloogia evolutsiooniline protsess on väga hästi ennustatav. Ja me saame ennustada neid trende kaugesse tulevikku välja. Erinevalt Gertrude Stein'i roosidest, pole siin küsimus, et transistorid on transistorid. Kui me teeme neid väiksemaks ja odavamaks, on elektronidel vähem vahemaad reisimiseks. Nad on kiiremad, niisiis on sul eksponentsiaalne kasv transistorite kiiruses, niisiis ühe transistori elutsükli hind odavneb poole võrra iga 1,1 aastaga. Kui lisada innovatsiooni teised vormid ja protsessori kujundus, jõuame selleni, et andmetöötluse kulu langeb poole võrra igal aastal.
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.
Ja sisuliselt on see deflatsioon -- 50%-line deflatsioon. Ja see ei ole ainult arvutitega nii. See kehtib ka DNA järjestamise kohta, see on õige aju skaneerimise kohta, see on õige interneti kohta. Kõike, mida me saame koguseliselt väljendada, meil on sadu erinevaid mõõte erinevate teabega seotud mõõtmiste jaoks -- suutlikkus, omaksvõtu määr -- ja need põhimõtteliselt kahekordistuvad iga 12, 13, 15 kuu järel sõltuvalt sellest, mida sa vaatad. Hinna suutlikkuse seisukohalt on see 50 -- 40 kuni 50%-line deflatsiooni määr. Ja majandusteadlased on tegelikult hakanud selle pärast muret tundma. Meil oli deflatsioon Suure Depressiooni ajal, aga see oli raha varude kokku varisemine, tarbijate kindlustunde kokku varisemine, täiesti erinev fenomen. Praegune olukord on tingitud suuremast tootlikkusest, aga majandusteadlane ütleb: " Pole võimalust, et te suudate sellega sammu pidada. Kui sul on 50%-line deflatsioon, võivad inimesed suurendada mahtu 30, 40 protsenti, aga nad ei suuda sellega sammu pidada. Aga mida me tegelikult näeme, on see et, tegelikult suudame me rohkem kui vaid sellega sammu pidada. Meil on olnud 28%-line aastane liitkasv dollarites informatsiooni tehnoloogias viimase 50 aasta jooksul. Ma pean silmas seda, et inimesed ei ehitanud iPod'e 10 000 dollari eest 10 aastat tagasi. Kuna hinna suutlikkus teeb uued seaded teostatavateks, tulevad uued seaded turule. Ja see on väga laialtlevinud fenomen. Magnetiline andmesalvestus -- see ei ole Moore'i seadus, kuid seda on kahanevad magnetilised laigud, erinevad insenerid, erinevad ettevõtted, sama eksponentsiaalne protsess.
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.
Põhiline revolutsioon on see, et me saame aru iseenda bioloogiast nendes informatsiooni tingimustes. Me saame aru tarkvara programmidest, mis võimaldavad meie kehal töötada. Need arenesid välja väga erinevatel aegadel -- meile meeldiks tegelikult neid programme muuta. Üks väike tarkvara programm, mida kutsutakse rasva insuliini retseptorgeeniks, põhimõtteliselt ütleb: "Hoia kinni igast kalorist, sest järgmine jahihooaeg ei pruugi nii hästi laheneda." See oli liigile kasulik kümneid tuhandeid aastaid tagasi. Meie tegelikult sooviksime seda programmi välja lülitada. Nad proovisid seda loomade peal ja need hiired sõid aplalt ja jäid saledaks ja said saledaks olemisest tervislikku kasu. Nad ei haigestunud diabeeti, nad ei saanud südamehaigusi, nad elasid 20% kauem, nad said kaloripiirangust tervislikku kasu ilma piiranguteta. Neli või viis ravimifirmat on seda märganud, tundnud, et see oleks huvitav ravim turule toomiseks, ja see on ainult üks 30 000 geenist, mis mõjutab meie biokeemiat.
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.
Me arenesime ajastul, mil selles vanuses inimestel, nagu enamik sellel konverentsil osalejaid, nagu ka mina ise, ei olnud kasulik elada palju kauem, sest me kasutasime ära hinnalisi ressursse, mida oli mõistlikum jätta lastele ja nendele, kes laste eest hoolitsesid. Seega, elu -- pikk eluiga -- nagu näiteks palju rohkem kui 30 aastat -- ei olnud looduse poolt valitud, aga me õpime tegelikult nende tarkvaraprogrammidega manipuleerima ja neid muutma läbi biotehnoloogilise revolutsiooni. Näiteks, me võime geene maha suruda RNA interferentsiga. On olemas uued põnevad geeniteraapia vormid, mis lahendavad geneetilise materjali kromosoomis õigesse kohta paigutamisega seotud probleeme. Nüüd on tegelikult olemas -- esimest korda, midagi, mis läheb inimkatsetele, mis tegelikult ravib bronhiaalset hüpertooniat -- see on surmav haigus - kasutades geeniteraapiat. Seega ei ole meil mitte ainult “disainerbeebid”, aga ka disainitud beebibuumi ajal sündinud inimesed. Ja see tehnoloogia samuti kiireneb. See maksis 10 dollarit DNA aluspaari kohta aastal 1990, siis aastal 2000 ühe penni. Nüüd on see alla 1/10 sendi. Geneetiliste andmete hulk -- põhimõtteliselt seesama -- see näitab, et sujuv eksponentsiaalne kasv kahekordistus igal aastal, võimaldades genoomi projektil lõpule jõuda.
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.
Teine peamine revolutsioon on kommunikatsiooni revolutsioon. Kommunikatsiooni hinna suutlikkus, ülekandekiirus, võimekus, mida on võimalik mitmel erineval moel mõõta, juhtmega või juhtmeta, kasvab eksponentsiaalselt. Interneti võimsus on kahekordistunud ja see areng jätkub, seda on mõõdetud mitmel erineval moel. See põhineb hostide arvul.
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.
Miniaturiseerimine -- me kahandame tehnoloogia suurust eksponentsiaalsel määral nii juhtmega kui juhtmeta. Need on mõned kavandid Eric Drexler'i raamatust -- mida me nüüd näitame, on elluviidavad super-andmetöötluse simulatsioonide abil, kus tegelikult on olemas teadlased, kes ehitavad molekulisuuruseid roboteid. Ühel on selline, mis tegelikult kõnnib üllatavalt inimsarnase kõnnakuga, see on ehitatud molekulidest. Väikesed masinad teevad asju eksperimendi alusel. Kõige põnevam on tegelikult võimalus minna inimkeha sisse ja sooritada terapeutilisi ja diagnostilisi funktsioone. Ja see on vähem futuristlik kui see kõlada võib. Neid asju on juba tehtud loomadel.
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.
On olemas üks nano-tehniline seade, mis ravib 1. tüüpi diabeeti. See on verelible-suurune. Nad panid kümneid tuhandeid neid seadmeid verelible sisse -- nad proovisid seda rottidel -- see laseb insuiini välja reguleeritud moel, ja tegelikult ravib 1. tüüpi diabeeti. See, mida te siin näete, on robootilise punase verelible kavand, ja see tõstatab teema, et meie bioloogiline elu on tegelikult väga suboptimaalne, kuigi see on oma keerukuses tähelepanuväärne. Siis, kui me saame aru selle tööpõhimõtetest ja tempo, millega me kavandame ümber bioloogiat, on kiirenemas, saame me tegelikult kujundada need asjad tuhandeid kordi võimsamaks. Rob Freitas'i poolt loodud analüüs selle tehisliku punaverelible kohta viitab sellele, et kui sa asendad 10% oma punaverelibledest nende robootiliste versioonidega, võiksid sa joosta Olümpia tasemel sprinti 15 minutit järjest ilma hingetõmbe pausita. Sa võiksid istuda oma basseini põhjas neli tundi -- -- nii et ütlus: "Kallis, ma olen basseinis," saaks täiesti uue tähenduse. Oleks huvitav näha, mida me teeme oma Olümpia katsetel. Arvatavasti me keelame selle ära, aga siis on meil hunnik teismelisi keskkoolide võimlates, kes igapäevaselt edestavad Olümpia atleetide tulemusi. Freitas on loonud robootilise valgeverelible kuvandi. Need on umbes 2020. aasta stsenaariumid, aga ka see ei ole nii futuristlik kui see kõlada võib. On neli peamist konverentsi verelible-suuruseliste seadete ehitamise teemal, loomade peal tehakse mitmeid eksperimente. Üks läheb tegelikult varsti inimkatsetusele, seega on see teostatav tehnoloogia.
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.
Kui me tuleme tagasi oma eksponentsiaalse kasvu juurde andmetöötluses, 1 000 dollari eest andmetöötlust on praegu kusagil putuka ja hiire aju vahepeal. See jõuab suutlikkuse mõttes inimintelligentsi tasemele 2020. aastatel, kuid see on võrrandi riistvaraline pool. Kust kohast saame me tarkvara? Tuleb välja, et me näeme inimaju sisse ja tegelikult mitte üllatavalt, on aju skaneerimise ruumiline ja ajaline resolutsioon kahekordistunud iga aastaga. Ja skaneerimisvahendite uue põlvkonnaga saame me tegelikult esimest korda näha individuaalseid närvide-vahelisi kiude ja näha neid töötlemas ja teateid edastamas otseülekandes ja -- aga siis tekib küsimus, et olgu, me saame praegu need andmed, aga kas me saame neist aru? Doug Hofstadter imestab, et võib-olla meie intelligents lihtsalt ei ole piisavalt võimas, et aru saada meie intelligentsist, ja kui me oleks targemad, siis meie ajud oleks palju keerukamad ja me ei jõuaks iial sellele järele. Tuleb välja, et me võime sellest aru saada.
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.
See on plokkskeem inimese auditoorse korteksi mudeli ja simulatsiooni kohta, mis tegelikult töötab üsna hästi -- psühhoakustiliste testide rakendamisel saadakse üsna sarnased tulemused võrreldes inimese kuulmistajuga. On olemas teinegi väikeaju simulatsioon -- see on rohkem kui pooled neutronid ajus -- jällegi, töötab väga sarnaselt inimoskuste kujunemisele. See on varajases staadiumis, aga te võite näha, et arvestades informatsiooni hulga eksponentsiaalset kasvu inimaju kohta ja eksponentsiaalset arengut aju skaneeringu resolutsioonis, õnnestub meil inimaju pöördprojekteerimine 2020. aastateks. Meil on juba olnud väga head mudelid ja simulatsioonid 15 piirkonnast mitmete sadade hulgast.
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.
See kõik tüürib eksponentsiaalselt -- eksponentsiaalselt kasvav majanduslik progress. Tootlikkus on muutunud 30 dollarist kuni 150 dollarini töötunni kohta viimase 50 aasta jooksul. E-kaubandus on kasvanud eksponentsiaalselt. See on nüüd triljon dollarit. Te võite muidugi imestada, et kas seal ei olnud tõusu- ja mõõnaperioode? See oli ainult kapitaliturgude fenomen. Wall Street märkas, et see oli revolutsiooniline tehnoloogia, mida see oligi, aga siis kuus kuud hiljem, kui see ei olnud revolutsiooni korraldanud kõigis ärimudelites, arvasid nad, et see oli vale, ja siis meil oli see mõõn.
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.
Olgu, see on tehnoloogia, mille me panime kokku, kasutades mõnesid teisi tehnoloogiaid, millega me tegelesime. Sellest saab mobiiltelefonides tavapärane omadus. See on võimeline tõlkima ühest keelest teise.
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.
Niisiis, las ma nüüd lõpetan mõne stsenaariumiga. Aastaks 2010 arvutid kaovad. Nad muutuvad nii väikesteks, et neid sisestatakse meie riietesse, meie keskkonda. Pildid kirjutatakse otse meie silma võrkkestale, pakkudes täielikku sukeldumist virtuaalsesse reaalsusesse, kasvatatud tõelisesse reaalsusesse. Me suhtleme virtuaalsete isiksustega.
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.
Aga kui me lähme aastasse 2029, on meil olemas nende trendide täielik küpsus ja te peate väärtustama seda, kui mitu kruvipööret üha kiirenevate tehnoloogia generatsioonide mõistes meil selleks hetkeks tehtud on. Ma pean silmas seda, et nende tehnoloogiate puhul on meil olemas kaks astmel 25 korda parem hinna suutlikkus, võimekus ja ülekandekiirus, mis on üsna fenomenaalne. See on miljoneid kordi võimsam kui see on täna. Selleks ajaks oleme me lõpule viinud inimaju pöördprojekteerimise, andmetöötlus -- 1 000 dollari eest andmetöötlust on palju võimsam kui inimaju elementaarse põhivõimekuse väljenduses. Arvutid ühendavad inim-intelligentsi peened pan-tuvastuse võimed sellisel viisil, milles masinad on juba ülimad, analüütilise mõtlemise tingimustes, pidades täpselt meeles miljardeid fakte. Masinad saavad oma teadmisi jagada väga kiiresti. aga asi pole ainult intelligentsete masinate võõr-sissetungis. Me sulame oma tehnoloogiaga kokku.
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.
Neid nano-roboteid, millest ma rääkisin, kasutatakse kõigepealt meditsiini ja tervise rakendustes, keskkonnapuhastuses, kütuse soetamises – võimsad kütuseelemendid, ja laialdaselt levinud detsentraliseeritud päikesepaneelid, ja nii edasi kogu keskkonnas. Aga nad lähevad samuti meie ajusse, toimivad koos meie bioloogiliste neuronitega. Me oleme demonstreerinud peamisi põhimõtteid, et olla suutelised seda tegema. Seega, näiteks täielik sukeldumine virtuaalsesse maailma närvisüsteemi kaudu, kui nano-robotid lülitavad välja signaalid, mis tulevad sinu päris meeltest, asendades need signaalidega, mida sinu aju võtaks vastu, kui sa oleksid virtuaalses keskkonnas. Ja siis tundub, nagu sa oleksidki selles virtuaalses keskkonnas. Sa võid minna sinna koos teiste inimestega, saada igasugust kogemust igaühega, kasutades kõiki tajusid. "Kogemuste kiirgajad," nagu ma neid kutsun, laevad kogu oma tunnetuslike kogemuste voo oma emotsioonide neuroloogilistes korrelaatides internetti. Sina võid ennast sisse lülitada ja kogeda, kuidas on olla keegi teine. Aga kõige tähtsam on, et see on vapustav inim-intelligentsi laienemine läbi selle otsese ühinemise meie tehnoloogiaga, mida me mõnes mõttes juba teeme. Me teeme igapäevaselt intellektuaalseid saavutusi, mis oleksid võimatud ilma tehnoloogiata. Inimese oodatav eluiga pikeneb. 1800. aastal oli see 37 aastat, ent seda sorti biotehnoloogia ja nano-tehnoloogia revolutsiooniga liigub see väga kiiresti ülespoole juba eesolevatel aastatel.
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.
Minu peamine sõnum on, et progress tehnoloogias on eksponentsiaalne, mitte lineaarne. Paljud -- isegi teadlased -- oletavad, et see on lineaarne mudel, niisiis nad ütlevad, "Oh, see võtab sadu aastaid enne kui meil on ise-paljunevad nano-tehnoloogia komplektid või tehisintelligents." Kui sa tõesti vaatad eksponentsiaalse kasvu jõudu, siis sa näed, et need asjad on üsna varsti käes. Ja informatsiooni tehnoloogia haarab üha enam meie eludest, alates muusikast kuni tootmiseni, kuni bioloogiani, kuni energiani, kuni materjalideni.
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.
Me oleme võimelised tootma peaaegu kõike, mida me vajame, 2020. aastatel informatsiooni abil ja väga odavate toormaterjalidega, kasutades nano-tehnoloogiat. Need on väga võimsad tehnoloogiad. Nad annavad jõudu nii meie lubadusele kui ka riskile. Seega peab meil olema tahe rakendada neid õigetele probleemidele.
Thank you very much.
Tänan teid väga!
(Applause)
(Aplaus)