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.
خب، خوشحالم که اینجا هستم ما در مورد مزایای تکنولوژی و همچنین در مورد خطراتش زیاد شنیده ایم من شدیدا به هر دو موضوع علاقمندم. اگر ما میتونستیم 0.03 درصد از نور خورشید را که به زمین می تابد به انرژی تبدیل کنیم، میتوانستیم تمامی نیازهای مان را تا سال 2030 برآورده کنیم. در حال حاضر نمیتونیم این کارو بکنیم چون سلولهای خورشیدی سنگین، گرhون و بسیار ناکارآمد هستند. در حال حاضر طراحی های مهندسی نانو بسیاری وجود دارد که حداقل به صورت تئوریک تجزیه و تحلیل شده اند که می توانند بسیار سبک ارزان و کارآمد باشند و بشر قادر خواهد بود تمام انرژی مورد نیازش را از این طریق فراهم کند سلول های سوختی مهندسی نانو می توانند انرژی مورد نیاز را در هر مکان فراهم کنند تمرکززدایی روندی کلیدی است انتقال از نیروگاه های هسته ای متمرکز به تانکرهای گاز طبیعی مایع به سمت منابع غیرمتمرکزی که با محیط زیست مهربان تر هستند و همچنین کارآمدتر می باشند با توانایی بیشتر و بدون خطر
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.
بونو بسیار سلیس صحبت کرد در مورد اینکه برای اولین بار ابزارهایی داریم برای نشان دادن مشکلات ریشه ای ناشی از فقر و بیماری. بیشتر مناطق جهان به این سمت در حال حرکت هستند. در 1990، در منطقه آسیای شرقی و پاسفیک، 500 میلیون نفر در فقر زندگی می کردند که این عدد در حال حاضر 200 میلیون نفر است بانک جهانی برنامه ریزی کرده که تا سال 2011، این مقدار به زیر 20 میلیون نفر خواهد رسید، که این یک کاهش 95 درصدی است. من از پیشنهاد بونو لذت بردم منظورم پیوند بین «هیت-اشبو» و «سیلیکون ولی» من عضوی از انجمن سطح بالای تکنولوژی در ماساچوست بودم، و همچنین در دهه 1960 عضوی از دار و دسته هیپی ها اگرچه در میدان دانشگاه هاروارد بودیم ولی پتانسیل این را داشتیم که بر فقر و بیماری غلبه کنیم. و اگه فرصت داشته باشیم می خواهدم درباره این مشکلات صحبت کنم
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.
کوین کلی در مورد شتاب تنکولوژی صحبت کرد. که این موضوع مورد علاقه من شده است و زمینه ای است که من در طی 30 سال آن را توسعه داده ام من متوجه شدم که وقتی پروژه را تمام کردیم ، تکنولوژی آن باید تاثیرگذار می بود و این هنگامی بود که دنیا جای متفاوتی شده بود نسبت به زمانی که ما فناوری رو معرفی کرده بودیم و متوجه شدم که عدم موفقیت بیشتر اختراعات، به این خاطر نیست که بخش تحقیق و توسعه در بکارگیری آن ناتوان است اگر شما به اکثر طرح های تجاری نگاهی بیندازید، می بینید که آنها وقتی واقعا موفق می شوند که فرصت کافی برای ساختن چیزی که می گفتند را داشته باشند و 90 درصد یا بیش از 90 درصد این پروژه ها به دلیل زمانبدی اشتباه شکست خواهند خورد و وقتی که به تمامی عوامل موفقیت نیاز داریم ، آنها در دسترس نیستند.
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.
لذا تصمیم گرفتم شاگرد سخت کوشی برای یادگیری تکنولوژی بشوم و روند حرکت تکنولوژی را در طول زمان ردیابی کنم، و شروع به مدل سازی ریاضی آن کردم. مدلی که برگرفته از دوام این تکنولوژی هاست من گروهی 10 نفره تشکیل دادم که در جمع کردن داده ها در مقیاس های کلیدی تکنولوژی در زمینه های مختلف به من کمک می کردند و آنگاه ما مدل ها را ساختیم. شما شنیدید که مردم میگویند که ما آینده را نمیتوانیم پیش بینی کنیم. و اگر شما از من بپرسید، ارزش گوگل تا سه سال آینده از ارزش فعلی اش بیشتر خواهد شد یا کمتر بسیار مشکل است که به این پرسش پاسخ دهیم و یا آیا WiMax CDMA G3 تا سه سال آینده استاندارد شبکه های بی سیم خواهد شد؟ جواب این هم مشکل است اما اگر ازمن بپرسید، هزینه یک MIPS تا سال 2010 چقدر خواهد بود، یا هزینه مرتب سازی یک جفت دی ان ای در سال 2012 یا هزینه ارسال یک مگابایت اطلاعات بصورت بی سیم در سال 2014 مدل ما روشن می کند که پاسخ این پرسش ها بسیار قابل پیش بینی می باشد
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.
منحنی های نمایی یکنواختی هستند که هزینه کارآیی، ظرفیت و پهنای باند را می توان از طریق آنها به دست آورد و مایلم که نمونه کوچکی از این را به شما نشان بدهم، اما واقعا دلیلی تئوریک وجود دارد که چرا تکنولوژی به صورت نمایی توسعه پیدا می کند و بیشتر مردم ، وقتی درباره آینده فکر می کنند، آن را به صورت خطی می بینند. مردم فکر می کنند که به بسط و پرورش یک مساله ادامه خواهند داد و یا به رفع مشکلی توسط ابزارهای امروزی خواهند پرداخت با همین سرعتی که امروزه انجام می دهند و از توجه به پیشرفت چنین توابع نمایی غافل می شوند
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.
پروژه ژنوم پروژه ای جنجال برانگیز در سال 1990 بود. ما بهترین دانشجویان دوره دکترا را داشتیم و پیشرفته ترین تجهیزات را در سرتاسر دنیا ما در کل دنیا، یک ده هزارم پروژه به انجام رسیده است پس ما چطور می خواستیم این پروژه را طی 15 سال انجام بدهیم؟ و 10 سال از پروژه گذشته بود، و بدبین ها هنوز بطور جدی می گفتند دو سوم زمانبندی پروژه گذشته و شما فقط درصد بسیار کمی از کل پروژه را انجام داده اید ولی این طبیعت رشد نمایی هست که وقتی که به قسمت زانوی منحنی می رسد، منفجر می شود. بیشتر کار پروژه در چند سال پایانی آن به انجام رسید چیدمان ژن های ویروس HIV پانزده سال طول کشید و این کار برای ویروس سارس در 31 روز انجام شد بنابراین ما پتانسیل غلبه بر این مشکلات را بدست آوردیم.
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.
حالا می خواهم چند مثال کوچک در مورد اینکه این پدیده چقدر فراگیر شده است به شما نشان بدهم. یک نرخ جابجایی-پارادایم حقیقی، سرعت ظهور ایده های نو است، که براساس مدل های ما هر دو دهه دو برابر می شود، اینها همه نمودارهای لگاریتمی هستند، که هر چقدر شما به سمت سطوح بالاتر می روید به صورت کلی در عامل 10 یا 100 ضرب می شود اختراع تلفن برای ما نیم قرن طول کشید، اولین فناوری واقعیت مجازی. حدود هشت سال طول کشید تا تلفن همراه فراگیر شود. اگر شما تکنولوژی های متفاوت ارتباطی را روی این نمودار لگاریتمی قرار دهید، تلویزیون، رادیو، تلفن ظرف چندین دهه فراگیر شده اند. تکنولوزیهای جدید، مثل کامپیوتر، وب یا تلفن همراه در کمتر از یک دهه فراگیر شده اند. اینک این یک نمودار جالب است، این در واقع علت اساسی اینکه چرا یک پیشرفت روند تکاملی (بیولوژی و تکنولوژی هر دو پیشرفت های تکاملی هستند) شتاب می گیرد را نشان می دهد. آنها از طریق تعامل کار می کنند -- آنها یک توانایی را بوجود می آورند، و سپس آن توانایی را جهت رسیدن به مرحله بعد استفاده می کنند.
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.
لذا مرحله اول در سنجش بیولوژیکی، سنجش دی ان ای -- در واقع نخست ار ان ای بوجود آمد -- میلیاردها سال زمان برد، اما بعد از آن ، این ارزیابی اولیه، قدرت پردازش اطلاعاتی را مورد استفاده قرار داد تا به مرحله بعد برسد. از اینرو انفجار کامبرین، وقتی که تمامی طرح های بدن حیوانات تکامل یافته بود، تنها 10 میلیون سال زمان برد که 200 برابر سریع تر بود. و سپس سنجش طرح های بدن را جهت تکامل وظایف شناختی بالاتر مورد استفاه قرار داد، و سنجش بیولوژیکی شتاب گرفت. این طبیعت ذاتی یک روند تکاملی است. بنابراین انسان ساپینز، اولین تکنولوژی که گونه ها را ایجاد می کند، گونه هایی که یک عملکرد ادراکی را ترکیب می کند با یک دستگاه فرعی انعطاف پذیر راستی شامپانزه ها انگشت شست قابل انعطاف خوبی ندارند در واقع ما میتوانی محیط اطرافمان را با اتکا به قدرت اداره کنیم و هماهنگی محرک خوب، و مدل های مغزی خود را برای تغییر واقعی دنیا استفاده کنیم و آوردن تکنولوژی.
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.
اما بهرحال، تکامل گونه های ما صدها هزار سال زمان برده، و سپس با استفاده از طریق تعامل، اساسا، تکامل استفاده کرده از تکنولوژی ایجاد گونه ها برای رسیدن به مرحله بعد، که اولین گامها در تکامل تکنولوژیکی بود. این مرحله دهها هزار سال زمان برده -- ابزارهای سنگی، آتش، چرخ -- و تکامل در حال شتاب گرفتن بوده است. ما همیشه آخرین تولیدات تکنولوژی را استفاده کرده ایم برای ایجاد تولیدات بعدی. یک قرن زمان تا ماشین چاپ بوجود آید، اولین کامپیوترها بصورت قلم - روی - کاغذ -- طراحی شدند حالا ما از کامپیوترها استفاده می کنیم. و می بینید که یک شتاب مستمر در پیشرفت را داشته ایم.
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.
و راستی حالا، اگر شما به نمودار خطی بنگرید، به نظر می رسد هر چیزی به تازگی رخ داده است، ولی بعضی ناظرین میگویند، «خب، کاژویل فقط نقاط را روی این نمودار که بر روی آن خط راست جریان دارد قرار می دهد.» ولی، 15 لیست از اندیشمندان کلیدی آنرا ارائه میدهند به همین صورت مانند دائره المعارف بریتانیکا، موزه تاریخ طبیعی، تقویم جهانی کارل ساگان -- و این مجموعه ها سعی ندارند که برای من روی نمودار نقاط بسازند، اینها فقط تعدادی از مراجع کارها بودند. و به نظر من این چیزی است که آنها عقیده دارند دو رویداد اصلی در تکامل بیولوژیکی و تکامل تکنولوژیکی بوده است. و مجددا، آن همان خط راست را شکل میدهد. شما یک مقدار کوچک سفت شدن در خط دارید چرا که در میان مردم اختلافاتی وجود دارد، در اینکه نقاط اصلی و کلیدی کدام هستند این اختلاف نظر در مورد وقتی است که کشاورزی شروع میشود، یا اینکه -- انفجار کامبرین چه مقدار به طول انجامیده است. ولی شما شاهد یک روند بسیار روشن هستید. یک شتاب پایه ای عمیق در پیشرفت تکامل وجود دارد. تکنولوژی اطلاعات دوبرابر کرده ظرفیتها، هزینه عملکرد و پهنای باند خود را هر سال. و آن یک انفجار بسیار عمیق در رشد نمایی است. براساس یک تجربه شخصی، وقتی که من در MIT بودم -- یک کامپیوتر به اندازه این سالن جا میگرفت، با قدرتمندی کمتر از کامپیوتر موجود در تلفن همراه شما. اما قانون مور، که در اغلب موارد با این رشد نمایی شناسایی میشه، یک نمونه از بسیارها مورد موجود است، بدلیل اینکه اساسا آن یک خصوصیت پیشرفت تکاملی تکنولوژی است.
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.
اگر ما -- قرار دهیم 49 کامپیوتر مشهور رو در این نمودار لگاریتمی -- یک خط راست روی یک نمودار لگاریتمی، آن دارای رشد نمایی است -- آن یک نمایی دیگر است. برای ما سه سال زمان برد تا هزینه عملکرد محاسباتیمان را در سال 1990 دوبرابر کنیم. دو سال در وسط، ما حالا هر یک سال آنرا دوبرابر میکنیم. آن رشد نمایی است از طریق پنج الگوی متفاوت. قانون مور آخرین بخش از آن است، در یک مدار مجتمع، جاییکه ما ترانزیستورها را کوچک میسازیم، ولی ما ماشین حسابهای الکترومکانیکی داشتیم، کامپیوترهای مبتنی بر رله که رمز آلمانی انیگما را شکستند، لوله های خلاء در سال 1950 که انتخاب آیزنهاور را پیش بینی کردند، ترانزیستورها محتاطانه در اولین سفرهای فضایی مورد استفاده قرار گرفتند و سپس قانون مور. هر بار که یک نمونه و نمونه از مجموعه فرار میکند، نمونه دیگری در سمت چپ میدان ظاهر میشود تا رشد نمایی ادامه یابد. آنها لوله های خلاء را کوچکتر کردند، آنها را کوچکتر و کوچکتر ساختند. تا اینکه با یک مانع برخورد کردند. آنها نمیتوانستند آنرا کوچکتر کنند و از لوله خلاء استفاده کنند. یک نمونه کاملا متفاوت -- ترانزیستورها از صندوقچه بیرون آمدند. در واقع، وقتی که ما به انتهای خط یک نمونه خاص نگاه میکنیم، آن فشار پژوهشی ایجاد میکند برای ساخت نمونه بعدی. و به دلیل اینکه ما پایان قانون مور را برای مدت زمانی طولانی پیش بینی کرده بودیم -- اولین پیش بینی سال 2002 را مشخص کرده بود، تا کنون سال 2022 مشخص شده. اما در سالهای نوجوانی، آینده ترانزیستورها تعداد کمی اتم در عرض خود خواهد داشت، و ما دیگر قادر به کوچک کردن آنها بیشتر از این نخواهیم بود. آن پایان قانون مور خواهد بود، ولی پایان رشد نمایی محاسبات نخواهد بود، بدلیل اینکه چیپها مسطح هستند. ما در یک جهان سه بعدی زندگی میکنیم، ممکن است که از بعد سوم استفاده کنیم. ما به سمت بعد سوم خواهیم رفت و آن یک پیشرفت عظیم خواهد بود، تنها ظرف چند سال آینده، با استفاده از بعد سوم، مدارهای مولکولی خود-سازماندهنده کار خواهند کرد. قبل از اینکه قانون مور از گردونه خارج شود آن بخوبی آماده به کار خواهد بود. سوپرکامپیوترها -- نیز همان هستند. عملکرد پروسسور در چیپهای اینتل، میانگین قیمت یک ترانزیستور -- در سال 1968، شما میتوانستید یک ترانزیستور را به قیمت یک دلار بخرید. شما میتوانستید در سال 2002 10 میلیون از آنها را با یک دلار بخرید.
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.
آن بسیار قابل توجه است که پیشرفت نمایی چقدر ملایم و روان است. منظورم این است که، شما فکر میکنید این نتیجه تعداد آزمیاش روی میزی است، اما این نتیجه رفتار آشفته جهانی است -- کشورهای یکدیگر را به کپی برداری محصولات متهم میکنند، IPOs ، ورشکستگی ها، برنامه های بازاریابی، ممکن است شما فکر کنید که آن یک روند بسیار نامنظم است، ولی شما یک نتیجه بسیار نرم و هموار از این روند نامنظم دارید. همانطور که ما نمیتوانیم پیش بینی کنیم که یک مولکول در گاز چه خواهد کرد -- آن ناامید کننده است که یک مولکول را پیش بینی کنیم -- ولی هنوز ما خصوصیات کل گاز را میتوانیم پیش بینی کنیم، با استفاده از ترمودینامیک، با دقت بسیار بالا. همان چیز نیز در اینجا هست. ما نمیتوانیم هیچ پروژه خاصی را پیش بینی کنیم، اما نتیجه این گستره کلی -- بی نظمی جهانی، فعالیتهای غیرقابل پیش بنی رقابتی است. ولی روند تکاملی تکنولوژی بسیار قابل پیش بینی است. و ما میتوانیم این روندها را در آینده دور پیش بینی کنیم. برخلاف رزهای گرترود استین، آن حالتی نیست که ترانزیستور، ترانزیستور است. هرچقدر که ما آنها را کوچکتر و ارزانتر کنیم، الکترونها فاصله کمتری را طی میکنند. آنها سریعتر خواهند بود، لذا شما رشد نمایی خواهید داشت در سرعت ترانزیستورها، همین طور هزینه یک سیکل از یک ترانزیستور کاهش خواهد یافت با نرخ 1.1 سال شما اشکال دیگر نوآوری و طراحی پروسسور را اضافه میکنید، شما بدست می آورید دوبرابر هزینه عملکرد محاسبانی هر یک سال.
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.
و آن اساسا کاهش قیمت است -- 50 درصد کاهش قیمت. و این فقط کامپیوترها نیستند. منظورم این است که این درمورد مرتب سازی دی ان ای هم صدق میکند. آن در مورد اسکن کردن مغز هم صدق میکند، آن در مورد وب نیز صدق میکند، یعنی هر چیزی که ما بتوانیم تعیین کمیت کنیم، ما صدها نوع اندازه گیری مختلف از چیزهای متفاوت داریم، اندازه گیریهای مرتبط با اطلاعات -- ظرفیت، نرخ ایده های نو -- و آنها اساسا هر 12 ، 13، 15 ماه دوبرابر میشوند، بسته به اینکه شما به چه چیزی مینگرید. از لحاظ قیمت عملکرد، آن 50 -- 40 تا 50 درصد نرخ کاهش قیمت وجود دارد. و اقتصاددانان واقعا شروع به نگران شدن درباره آن کرده اند. ما کاهش قیمت همزمان با رکود را داریم، اما آن باعث سقوط عرضه پول بود، سقوط اعتماد مصرف کننده، یک پدیده کاملا متفاوت. این به سبب بهره وری بیشتر است، ولی اقتصاددانان میگویند، «اما هیچ راهی وجود ندارد که شما قادر به ادامه به آن باشید.» اگر شما کاهش قیمت 50 درصدی دارید، مردم ممکن است افزایش دهند سهم خود را 30 یا 40 درصد اما آنها نمیخواهند با آن همراهی کنند. اما چیزی که ما در واقع میبینیم این است که ما واقعا همراهی بیشتری با آن داریم. ما داشته ایم 28 درصد در سال افزایش رشد دلار در تکنولوژی اطلاعات ظرف 50 سال گذشته. یعنی، مردم نساخته اند آیپاد را به قیمت 10000 دلار در 10 سال گذشته. همانطور که عملکرد قیمت برنامه های کاربردی جدید را عملی میسازد، برنامه های جدید به بازار می آیند. و این یک پدیده بسیار گسترده است. ذخیره سازی اطلاعات مغناطیسی -- آن قانون مور نیست، آن کوچک سازی نقاط مغناطیسی است، مهندسین متفاوت، کمپانی های مختلف، روند نمایی مشابه.
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.
یک تکامل کلیدی این است که ما بیولوژی خود را در حال درک کردن هستیم در این شرایط اطلاعاتی. ما در حال درک برنامه نرم افزار حاکم بر بدنمان هستیم. اینها تکامل یافته اند در زمانهای بسیار مختلف -- و در واقع مایلیم که آن برنامه ها را تغییر دهیم. یکی از برنامه های نرم افزاری کوچیک، ژن گیرنده چربی انسولین نامیده میشود، اساسا نگه میدارد بر روی هر کالری، بدلیل اینکه در فصل شکار بعدی ممکن است به خوبی کار نکند. آن مورد علاقه گونه ها در ده ها هزار سال پیش بود. ما واقعا میخواهیم که آن برنامه را خاموش کنیم. آنها این کار را روی حیوانات آزمودند، و این موشها آنرا با ولع بسیار خوردند و لاغر باقی ماندند و از مزایای لاغر ماندن بهره مند شدند. آنها دچار دیابت نشدند، آنها دچار بیماری قلبی نشدند، آنها 20 درصد طول عمر بیشتری پیدا کردند، آنها از مزایای سلامتی بخاطر محدودیت کالری بهره مند شدند بدون هیچ محدودیتی. چهار یا پنج کمپانی داروسازی متوجه این موضوع شدند، احساس کردند که داروی جالبی برای بازار انسانی خواهد بود، و آن تنها یکی از 30000 ژنی است که زیست شیمی ما را تحت تاثیر قرار میدهد.
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.
ما تکامل یافته ایم در دورانی که مورد علاقه مردم نبود در سنین اغلب افرادی حاضر در این کنفرانس، مانند خود من، تا زندگی کنند مدت زمان طولانی تری، زیرا ما مورد استفاده قرار داده ایم منابع گرانبهایی را که بهتر بود برای بچه ها تخصیص داده شود و آنها برای مراقبت از آنها باشد. بنابراین، زندگی -- دوره زندگی طولانی -- دوست دارم، که بگویم، بیشتر از 30 سال انتخاب نمی شد، اما ما در حال یادگرفتن در واقع دستکاری کردن هستیم و تغییر دادن این برنامه های نرم افزاری از طریق تکامل بیوتکنولوژی. برای مثال، ما میتوانیم مهار کنیم در حال حاضر دخالت ار ان ای را. وجود دارند اشکال جدید هیجان انگیز ژن درمانی که غلبه میکنند بر مشکلات جایگیری مواد ژنتیکی در مکان درست روی کروموزوم. آن است اساسا یک -- برای اولین بار در حال حاضر، چیزی که باعث رنج انسان میشه، که در واقع درمان میکند فشار خون بالای ریوی -- یک بیماری کشنده -- با استفاده از ژن درمانی. بنابراین ما نه تنها طراح بچه ها هستیم بلکه طراح توسعه دهندگان بچه هم هستیم. و این تکنولوژی نیز در حال شتاب گرفتن است. آن 10 دلار هزینه داشت برای مرتب سازی هر جفت دی ان ای در 1990، سپس یک پنی در سال 2000. آن در حال حاضر زیر یک دهم سنت هزینه دارد. مقدار اطلاعات ژنتیکی -- اساسا -- این نشان میدهد یک رشد نمایی نرم را. هر سال دو برابر میشود قادر میسازد که پروژه ژنوم کامل گردد.
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.
یک انقلاب عمده دیگر، انقلاب ارتباطات است. عملکرد قیمت، پهنای باند، ظرفیت ارتباطات از راههای گوناگونی اندازه گیری میشود. با سیم، بی سیم بطور نمایی درحال رشد است. اینترنت از لحاظ قدرت در حال دوبرابر شدن است و ادامه دارد، انداره گیری میشود از راههای مختلف. آن است بر مبنای تعداد میزبانها اینترنت.
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.
کوچک سازی -- ما در حال کوجک کردن سایز تکنولوژی هستیم در یک نرخ نمایی، در هر دو حالت با سیم و بدون سیم. اینها تعداد طرح هستند از کتاب اریک درکسلر -- که حالا ما داریم نشان میدیم عملی شده اند به کمک شبیه سازیهای با سوپر کامپیوتر، که در واقع وجود دارند دانشمندانی که در حال ساخت روبوتهای در اندازه مولکولی هستند. یکی یکی در واقع پیاده میروند بطور شگفت انگیزی مانند راه رفتن انسان، که آنها خارج از مولکولهای ساخته شده اند. اینها ماشینهای کوچکی هستند که کارها را در یک محیط آزمایشی انجام میدهند. یک فرصت بسیار هیجان انگیز این است که واقعا درون بدن انسان بروند و وظایف تشخیصی و درمانی را انجام دهند. و این مربوط به آینده نزدیک است. این کارها قبلا در مورد حیوانات انجام شده است.
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.
اینجا یک وسیله مهندسی شده نانو وجود دارد که دیابت نوع یک را درمان میکند. آن در اندازه سلولهای خونی است. آنها قرار میدهند دهها هزار از اینها را در سلول خونی -- آنها این را در موشها آزمایش کرده اند -- آن اجازه میدهد که انسولین در یک حالت کنترل شده بیرون بیاید، و در واقع درمان میکند دیابت نوع یک را. آنچه که شما در حال تماشا هستید طرحی است از یک سلول خونی روبوتیک، و آن مطرح میکند موضوعی را که بیولوژی ما در واقع خیلی بهینه شده است حتی اگر آن از لحاظ ریزه کاری و پیچیدگی قابل توجه باشد بعد از آنکه ما درک کردیم اصول عملیاتی آنرا، و سرعت مهندسی معکوس کردن بیولوژی ما که درحال شتاب گرفتن است، ما واقعا میتوانیم این چیزها را با هزاران بار قابلیت بیشتر طراحی کنیم. یک تجزیه و تحلیل درباره این رسپیروکایت (گلبول قرمز مصنوعی)، طراحی شده توسط راب فریتاس، مشخص میکند که اگر 10 درصد از گلبولهای قرمز خونتان را با این نسخه از ربوتها جایگزین کنید، شما میتوانید دو سرعت المپیک را به مدت 15 دقیقه یک نفس انجام دهید. شما میتوانید کف استخرتان به مدت چهار ساعت بنشینید -- -- بنابراین، جمله «عزیزم، من در استخر هستم،» معنی جدیدی پیدا خواهد کرد. بسیار جالب خواهد بود که ببینیم ما در مسابقات المپیک چگونه عمل خواهیم کرد. احتمالا ما از آن ممانعت خواهیم کرد، ولی سپس ما تخیل نوجوانان را در مدارس ژیمیناستیک خواهیم داشت که بطور روزمره مانند ورزشکاران المپیک خارج از برنامه کار خواهند کرد. فریتاس یک طراحی برای گلبولهای سفید نیز دارد. این سناریو حدودا مربوط به سال 2020 خواهد بود. اما آن خیلی دور نخواهد بود اینطور که شنیده میشود. چهار کنفرانس اصلی در زمینه ساخت دستگاههای در اندازه سلولهای خونی وجود دارد، آزمایشات فراوانی با حیوانات وجود دارد. فعلا یک تجربه انسانی وجود دارد، بنابراین این یک تکنولوژی کاملا عملی است.
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.
اگر ما به رشد نمایی محاسبات خود برگردیم، 1000 دلار از محاسبات حالا قرار دارد جایی بین یک حشره و مغز موش. آن قطع خواهد کرد هوش انسانی را از لحاظ ظرفیت در سال 2020، اما آن طرف سخت افزاری معادله است. چه زمانی ما نرم افزار مربوطه را بدست خواهیم آورد؟ خب، نوبت آن است که ما میتوانیم درون مغز انسان را ببینیم، و درواقع جای تعجب نیست، دورنمای فضایی و زمانی اسکن مغز هر سال دو برابر میشود. و با نسل جدیدی از ابزارهای اسکن، برای اولین بار ما میتوانیم واقعا ببینیم الیاف درون عصبی تک را و آنها را بطور زنده حین پردازش و سگنالینگ ببینیم و -- اما سوال بعدی این است، اوکی، حالا ما میتوانیم این اطلاعات را بدست آوریم، اما آیا ما میتوانیم آنرا درک کنیم؟ داج هافشتاتر تعجب میکند، خب، ممکن است هوش ما به اندازه کافی قادر نباشد که هوشمان را درک کند، و اگر ما باهوشتر شویم، خب، مغز ما بسیار پیچیده تر خواهد بود، و ما هرگز قادر نخواهیم بود که به آن هدف برسیم. این نشان میدهد که ما قادر به درک آن هستیم.
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.
این بلاک دیاگرام یک مدل و شبیه سازی از کرتکس شنوایی انسان است که واقعا خیلی عالی کار میکند -- با بکارگیری تستهای شنوایی، نتایج بسیار شبیه به ادراک شنوایی انسان دارد. اینجا یک شبیه سازی دیگر از مخچه وجود دارد -- که بیش از نصف نرونهای مغز در ان است -- مجددا، بسیار مشابه شکل گیری مهارت انسانی کار میکند. این در مراحل اولیه است، اما شما میتوانید نشان دهید با کمک رشد نمایی مقدار اطلاعات درباره مغز و با گسترش نمایی در دورنمایی اسکن کردن مغز، ما در مهندسی معکوس کردن مغز موفق خواهیم شد تا سال 2020. ما قبلا مدلها و شبیه سازیهای خوبی در 15 منطقه داشتیم بیش از چند صد مورد.
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.
تمامی اینها در حال حرکت نمایی هستند -- بطور نمایی -- پیشرفت اقتصادی در حال رشد. ما داشته ایم افزایش بهره وری و سود از 30 دلار تا 150 دلار در ساعت کاری را ظرف 50 سال گذشته. تجارت الکترونیکی بطور نمایی رشد کرده است. در حال حاضر آن حدود یک تریلیون دلار است. شما ممکن است تعجب کنید، خب، آیا در آن رونق و ورشکستگی وجود ندارد؟ آن صرفا یک پدیده بازارهای سرمایه بود. وال استریت متوجه شد که این یک انقلاب تکنولوژیکی بود، که آن بود، اما شش ماه بعد، وقتی در هیچ مدل کسب و کاری انقلابی نبود، آنها تصور کردند که، خب، آن اشتباه بود، پس ما ورشکستگی خواهیم داشت.
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.
بسیار خب، این یک تکنولوژی است که ما میتوانیم در کنار هم قرار دهیم با استفاده از تعدادی تکنولوژی که در آن تکامل یافته ایم. این یکی از ویژگیهای معمول در تلفن همراه خواهد بود. آن قادر خواهد بود تا از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کند.
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.
بنابراین اجازه دهید با دو سناریو صحبتهایم را پایان دهم. تا 2010 کامپیوترها ناپدید خواهند شد. آنها بسیار کوچک خواهند شد، آنها در لباسهایمان جاسازی خواهند شد، در محیطمان. تصاویر مستقیما در شبکیه ما هک خواهند شد، و غوطه وری کامل در واقعیت مجازی را فراهم خواهند کرد، واقعیت افزونه کاملا واقعی. ما با شخصیتهای مجازی تعامل خواهیم داشت.
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.
ولی اگر ما به 2029 برویم، ما بطور کامل در این روند به کمال خواهیم رسید. و شما باید درک کنید که ما چه تعداد چرخش و تبدیل در شرایط تولید تکنولوژیهای جدیدی که سریعتر و سریعتر میشوند، در آن حالت خواهیم داشت. منظورم این است که ما خواهیم داشت دو تا 25 برابر قدرت بیشتر در عملکرد قیمت، ظرفیت و پهنای باند این تکنولوژیها، که بسیار فوق العاد هستند. آن میلیون ها برابر قدرتمندتر از هم اکنون خواهد بود. ما کامل خواهیم کرد مهندسی معکوس مغز انسان را، محاسبه کردن -- 1000 دلار محاسبات بسیار قدرتمندتر خواهد بود از مغز انسان در شرایط ظرفیت خام اولیه. کامپیوترها ترکیب خواهند شد با قدرت تشخیص دقیق هوش انسانی با روشهایی که ماشینها قبلا برتر هستند، در شرایط انجام تفکر تحلیلی، با بخاطر سپردن دقیق میلیاردها حقیقت. ماشینها میتوانند دانش خود را به سرعت به اشتراک بگذارند، اما این تنها یک تهاجم خارجی ماشین های هوشمند نیست. ما در حال ادغام شدن با تکنولوژی خود هستیم.
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.
این نانو روباتها که بدان اشاره کردم در ابتدا برای استفاده های پزشکی و سلامتی بکار خواهند رفت: تمیز کردن محیط، فراهم کردن سوخت -- سلولهای سوختی قدرتمند و صفحات خورشیدی غیر متمرکز بطور گسترده ای توزیع شده و غیره در محیط. اما آنها همچنین به داخل مغز ما خواهند رفت، و با نرونهای بیولوژیکی ما تعامل خواهند داشت. ما نشان داده ایم اصول کلیدی که شما قادر به انجام این کار خواهید بود. لذا، برای مثال، غوطه وری کامل در واقعیت مجازی از درون سیستم عصبی، نانو روباتها خاموش میکنند سیگنالهایی که از حواس واقعی ما می آیند، و آنها را با سیگنالهایی که مغز شما وقتی که در محیط مجازی باشد دریافت میکند، جایگزین خواهند کرد. و شما احساس خواهید کرد که شما واقعا در آن محیط مجازی هستید. شما میتوانید با مردم دیگر به آنجا بروید، هر نوع تجریه ای با هر کسی که شامل تمامی حواس باشد داشته باشید. «تجربیات بیمر»، که نامگذاری من است، تمام جریان تجربیات حسی خود را قرار خواهند داد بصورت روابط عصبی احساسیشان بر روی اینترنت. شما میتوانید متصل شوید و شبیه کس دیگری بودن را تجربه کنید. اما مهمتر از آن، از طریق این ادغام مستقمی با تکنولوژیمان، آن توسعه فوق العاده و عظیمی در هوش انسانی ما خواهد بود، که ما چند تجربه قبلا در مورد آن داشته ایم. ما بطور معمول شاهکارهای فکری انجام میدهیم که بدون تکنولوژیمان غیرممکن خواهند بود. امید به زندگی بشر در حال گسترش است، در سال 1800 آن 37 سال بود، و با این نوع بیوتکنولوژی، انقلابهای نانو تکنولوژي، این گسترش خواهد یافت بسیار با سرعت در سالهای پیش رو.
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.
پیام اصلی من این است که پیشرفت تکنولوژی بصورت نمایی است، نه خطی. حتی بسیاری از دانشمندان یک مدل خطی را فرض میکنند، بنابراین آنها میگویند، «آه، آن صدها سال طول خواهد کشید قبل از اینکه ما مونتاژ خود تکثیر کننده نانو تکنولوژی یا هوش مصنوعی داشته باشیم.» اگر شما واقعا به قدرت رشد نمایی نظر کنید، خواهید دید که این چیزها خیلی زود در دسترس خواهند بود. و فن آوری اطلاعات به طور فزاینده فراگیر خواهد شد در تمامی زندگی ما، از موزیک ما تا ساخت و ساز ما تا بیولوژی ما تا انرژی ما تا مواد ما.
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.
ما تا سال 2020 قادر به ساخت هرچیزی که مورد نیازمان باشد خواهیم بود، از طریق اطلاعات، به کمک مواد خام بسیار ارزانقیمت، با استفاده از نانو تکنولوژی. اینها تکنولوژیهای بسیار قدرتمندی هستند. آنها هر دو خطرات ما و تعهدات و وعده های ما را توانمند میسازند. بنابراین ما مجبوریم در آینده آنها را برای حل مشکلات اساسی و حقیق خود بکار بگیریم .
Thank you very much.
با تشکر فراوان از شما
(Applause)
(تشویق و تحسین)