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.
Burada olduğum icin cok mutluyum Teknolojinin neler vaadettigini ve tehlikelerini cok duyduk. Her ikisi de benim cok ilgimi çekiyor. Dunya üzerine duşen guneş ışığının yüzde 0.03'ünü enerjiye çevirebilirsek 2030'a kadar olan ihtiyacimizi karşılayabiliriz. bunu şimdi yapamayız çünkü güneş panelleri ağır, pahali ve verimli degil. En azindan teoride analiz edilmis nano dizaynlar mevcut bunlar cok hafif, ucuz ve verimli olma potensiyelini gösteriyor ustelik ilerde bu yenilenebilir yol ile butun enerji ihtiyacımızı karşılayabileceğiz. Nano teknolojiye sahip yakıt hücreleri gereken yerde enerjiyi sağlayabilir. merkezi nükleer enerji santralleri ve sıvı doğal gaz tankerlerinden daha çevreci, verimli, kapasitesi fazla ve bozulma riski az olan kaynaklara doğru yapılacak trend anahtar görevi görüyor.
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 çok anlamlı bir şekilde konuştu, dedi ki tarihte ilk defa hastalık ve fakirlik gibi problemlere karşı araçlarımız var. Dünyanın çoğu bölgesi bu yönde ilerliyor. 1990da doğu asya ve pasifik bölgesinde, yoksulluk içinde yaşayan 500 milyon insan vardı şu anda ise bu sayı 200 milyonun altında. Dünya Bankasına göre 2011de bu sayı 20 milyonun altına inecek, bu da yüzde 95 lik bir azalma demek. Bono'nun Haight Ashbury ile Silikon Vadisi'ni birleştiren yorumundan çok keyif aldım. Massachusetts yüksek teknoloji çevresinden gelme biri olarak, biz de 1960larda hippilerdik, Harvard meydanında takılırdık. ama hastalık ve yoksulluğu aşabilecek potansiyele sahibiz, ve de bu meseleler hakkında konuşacağım.
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 teknolojinin ivmelenmesi hakkında konuştu. bu benim için çok güçlü bir ilgi alanı, ve 30 yıldır üzerinde ilerlemeler kaydettiğim bir tema. Anladım ki projelerimi bitirdiğim zaman teknolojilerim anlam ifade etmek zorunda. Değişmez bir biçimde, yeni bir teknolojiyi sürdüğüm zaman dünya değişik bir yer oldu. ve fark ettim ki çoğu buluşlar başarısız oldu, Ar-ge departmanının işi başaramaması ile ilgili değildi bu, çoğu iş planına bakarsanız, insanlara yapacaklarını söyledikleri şeyler için fırsat sağladığınızda başaracaklardır bunu yapabilirler, ama bu projelerin yüzde 90ından fazlası başarısız olacak, çünkü zamanlama yanlış.ihtiyaç olunduğunda işleri kolaylaştıracak faktörler ortada olmayacak.
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.
Bende teknoloji trenleri konusunda hevesli bir öğrenci oldum, zamanında daha farklı olabilecek teknolojilerin izini sürüp onların matematiksel modellerini oluşturmaya başladım. bu biraz bir hayatı kendisi ile almaya benziyor, teknolojinin ana sınırlarında farklı alanlarda bilgi toplamak için benimle beraber çalışan 10 kişi var,ve biz modeller inşa ediyoruz ve insanların dediklerini duyarsınız, yani geleceği tahmin edemeyiz. ve eğer bana soracak olursanız, bundan üç sene sonra Google'ın fiyatı şu anki değerinden az mı fazla mı olacak, buna cevap vermek oldukça zor . WiMax CDMA G3 bundan üç sene sonrasının kablosuz bağlantı standardı olacak mı?Bunu söylemek de zor. ama eğer bana sorarsanız, 2010da saniyede bir milyon işlem, ya da baz bir DNA çiftini 2012 yılında sıralama, ya da kablosuz olarak bir megabayt veriyi 2014de iletmenin fiyatı ne kadar olacak diye? Gözüküyor ki bu oldukça tahmin edilebilir.
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.
Bunlar oldukça düzenli bir biçimde giden üstel eğrilerdir performans, kapasite, bant genişliği bilgilerini sağlar. ve bunun bir örneğini sizinle paylaşacağım şimdi, teknolijinin neden üstel bir düzende geliştiğini açıklayan teorik bir sebep var. ve de bir çok insan, gelecek ile ilgili düşünürken, doğrusal düşünür. bir probleme ya da bir probleme gidecek bir konuya bugünün araçları ile yaklaşacaklarını düşünürler, bugünün ilerlemesi gidişatı ile, ve üstel olarak gelişmeyi hesaba katmada başarısız olurlar.
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.
1990da genom projesi tartışmalıydı. en iyi doktora öğrencilerine sahiptik, dünya çapında en gelişmiş ekipmanlar vardı, ve projenin 10binde birini başardık, bunu 15 sene içerisinde nasıl bitireceğiz? ve projede geçen 10 senede, şüpheci insanlar hala yanlıştaydı diyorlardı ki ''Projeyi bitirmek için gereken sürenin üç bölü ikisindesiniz ama tüm genomun yalnızca çok küçük bir yüzdesini tamamladınız.'' ama bu üstel ilerlemenin doğasında vardır eğrinin ortasına yaklaşınca artık durdurulamaz bir hal alır. Projenin çoğu son bir kaç senede bitti. HIV dizilimi yapmak 15 sene aldı SARS ise 31 günde başarıldı. yani bu tür sorunların üstesinden gelme potansiyeli kazanıyoruz.
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.
bu fenomenin nasıl yayıldığını size bir kaç örnekle anlatacağım. gerçek paradigma kayması oranı,yeni fikirleri oluşturmanın oranı, her on yılda ikiye katlanıyor, bizim modellerimize göre. bunların hepsi logaritmik grafikler, yani gözüken değerlerde ilerledikçe 10 veya 100 gibi bir çarpanla da çarpmak lazım. telefonu icat etmek yarım yüzyıl aldı, ilk görsel gerçeklik teknolojisi. Cep telefonları 8 senede oluşturuldu. eğer bu logaritmik grafiğe değişik iletişim teknolojileri koyarsanız, televizyon, radyo, telefon on yıllar boyunca kabul edildiler. yeni teknojiler --Kişisel bilgisayar, İnternet, cep telefonlar-- 10 senenin altında bir sürede kabul edildi. Şimdi bu ilginç bir grafik, ve de neden evrimsel bir sürecin ivmelendiğinin --biyoloji ve teknoloji evrimsel süreçlerdir-- temel nedenini gösteriyor. etkileşim yoluyla çalışıyorlar, kullanılabilirlik yaratıyorlar, ve sonra bu kapasiteyi bir sonraki safha için kullanıyorlar.
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.
yani biyolojik evrimin ilk safhası, DNAnın evrimi --aslında ilk başta RNA gelir-- milyarlarca yıl alır, ama sonra evrim veri işleme belkemiğini bir sonraki safhaya taşır. Kambriyal Patlamada, hayvanların bütün vücut planlarının evrildiği safha, sadece 10 milyon yıl sürdü.200 kat daha hızlı. ve sonra evrim bu vücut planlarını daha yüksek bilişsel fonksiyonlara evirdi, ve biyolojik evrim ivmelenmesini sürdürdü. bu evrim sürecinin doğasında olan bir durum. yani Homo sapienler, ilk teknolojiyi oluşturan türler, karşısına gelebilen uzantı ile bilişsel fonksiyonu kombine eden tür, ve bu arada, şempanzelerin karşısına gelebilen başparmakları yoktur, yani çevremizi bir tutuşla ve motor koordinesi ile manipüle edebiliriz ve de beyinsel modellerimizi kullanarak dünyayı değiştirip teknolojiyi açığa çıkarabiliriz.
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.
ama bu arada, türlerimizin evrimi yüzbinlerce yıl aldı, ve sonra interaktif süreçle beraber, evrim kullanıldı, temel olarak, teknolji üreten türleri bir sonraki seviyeye atlatmak için, ki bu da teknolojideki ilk adımlardı. ve ilk adım on binlerce yıl aldı --taş araçları, ateş, tekerlek-- ve ilerleme devam etti. bir sonraki nesil için her zaman en son nesil teknolojiyi kullandık. basılı yayının kabul görmesi bir yüzyıl aldı, ilk bilgisayarlar kağıt üstüne yazan kalemler şeklinde tasarlandı ve şu an da bilgisayarları kullanıyoruz. bu süreçte sürekli devam eden bir ivmelenme söz konusu.
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.
Şimdi bu arada, buna lineer bir grafik olarak bakarsanız,her şey henüz oluşmuş gibi gözükür, ama gözlemciler der ki, ''Kurzweil grafiği düz çizginin üzerine noktalar atarak yapmış.'' Bende düşürlerden derlenen 15 farklı liste aldım, Britanika ansiklopedisi, tarih müzesi, Carl Sagan'ın kozmik takvimi, ve bu insanlar benim anlatmak istediğim şey için çalışmadılar, bunlar kendi çalışmaları için referans işleriydi. ve bunlar o insanların gözünden önemli olan olayların listesi biyolojik ve teknolojik evrim konusunda. ve yine, aynı düz çizgi var.çizgi biraz değişiyor bir kısım yerlerde çünkü insanlar fikir ayrılıklarını düşmüş olabiliyor, tarımın ne zaman başladığı ile ilgili fikir ayrılıkları var, ya da Kambrian patlamanın ne zaman olduğu ile ilgili. ama yine de çok temiz bir gidişat açıkça belli oluyor. evrim sürecinin basit ve derin bir ivmelenmesi var. bilgi teknolojileri her sene kapasitesini, ücrete karşılık performansı ve bant genişliğini iki kat artırıyor. ve de üstel gelişimin çok belli bir patlaması söz konusu. kişisel bir deneyim, MIT'deyken bilgisayar bu oda kadar yer kaplardı, cep telefonunuzdaki işlemciden daha güçsüzdü. ama Moore yasası, ki genelde bu üstel gelişim ile ilişkilendirilir, çoğundan sadece birinin örneği çünkü temelde teknoloji evriminin sürecinin oranı
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.
--bu grafiğe 49 ünlü bilgisayar koydum-- bu arada, --logaritmik grafikte düz çizgi üstelliği ifade eder-- bu da üstel. 1900da işlem yapmanın ücret performansını iki katına çıkarmak üç senemizi aldı, ortada iki sene, ve şu an da her sene iki katına çıkarıyoruz. ve bu da beş farklı paradigmadaki üstel grafik. Moore yasası sadece bunun son parçası, enterge devre üzerinde, küçültülmüş transistörler varken, ama elektro-mekanik hesaplayıcılarımız vardı, Alman Enigma kodunu kıran röle-bazlı bilgisayarlar, Eisenhower'ın 1950deki seçimini tahmin eden vakumlu tüpler, ilk uzay uçuşlarında kullanılan transistörler ve sonra Moore yasası. bir paradigma miyadını doldurduğunda her seferinde yeni birisi üstel büyümeyi devam ettirir. küçültülmüş vakum tüpleri vardı, küçülttükçe küçülltüler. bir yerde tıkandılar daha da küçültüp vakumlayamadılar. bambaşka bir paradigma yer buldu kendine.transistörler tahtadan olmamaya başladı. aslında, belli bir paradigmanın çizgisinin sonunu gördüğümüzde, yeni bir paradigma oluşturmak için araştırma yapılması gerektiği konusunda baskı oluştuğunu anlarız. çünkü çok uzun bir süredir Moore yasasının sonuna gelindiğini tahmin ediyorduk ilk tahmin 2002ydi şu anda ise 2022. ama ilk başlarda transistörlerin özellikleri ende bir kaç atom genişliğinde olacak ve daha da fazla küçültemeyeceğiz. bu Moore yasasının sonu olacak ama işlem yapmanın üstel gelişmesinin sonu olmayacak çünkü çipler düzdür. 3 boyutlu bir dünyada yaşıyoruz, üçüncü boyutu tabi ki kullanabiliriz. üçüncü boyuta gideceğiz ve bu çok muazzam bir süreç, son bir kaç yılda, üç boyuta geçiş, kendinden organik moleküler devrelerin yürürlüğe girişini getirdi. Moore yasası geçerliliğini yitirmeden önce bunlara sahip olacağız. süperbilgisayarlar - aynı şey. Intel çiplerindeki işlemci performansı, transistörün ortalama fiyatı- 1968de bir transistörü bir dolara alabilirdiniz. 2002 de 10 milyon tane alabilirsiniz.
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.
bu üstel gelişimin ne kadar düzgün bir trendi olduğunu görmek çok muhteşem. yani bunu masa üstünde yapılan bir deney sonucu olarak görebilirsiniz, ama bu dünya çapındaki kaotik davranışın bir sonucu, ülkeler birbirlerini ürünlerin fiyatını kırmakla suçluyor, halka arzlar, iflaslar, pazarlama programları. çok değişken bir süreç olacağını düşünebilirsiniz, ve yine de bu kaotik sürecin sonunda elinizde düzgün bir sonuç olur. tıpkı gazın içindeki bir gaz molekülünün ne yapacağını tahmin edememize rağmen -tek bir molekülün ne yapacağını tahmin etmek mümkün değildir- yine de tüm gazın özelliklerini termodinamik bilgilerini kullanarak çok doğru olarak bulabiliriz. burada da aynı şey var.Tek bir projeyi tahmin edemeyiz, ama bunun sonucu dünya çapında, kaotik, mücadelenin tahmin edilemez aktivitesi ve teknolojinin evrim süreci oldukça tahmin edilebilirdir. ve uzak gelecek içinde bunları tahmin edebiliriz. Gertrude Stein'ın güllerindekinin aksine, bir transistör, transistördür asıl mesele değil. onları küçültüp ucuz hale getirdikçe, elektronların kat etmesi gereken mesafe azalacak. daha hızlı olacaklar, yani transistör hızında üstel bir büyüme olacak, bir transistörün döngüsünün maliyeti yılda 1.1 oranında azalıyor. eğer diğer formlarda innovasyon ve işlemci tasarımlar geliştirirseniz, her sene işlemci hızını iki katına çıkarırsınız.
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.
ve bu basit olarak fiyatlarda azalma demektir yüzde 50 azalma. ve sadece bilgisayarlarda değil.bu DNA dizilimi içinde doğru, beyin taraması içinde doğru, internet içinde doğru.yani ölçebildiğimiz herşey, yüzlerce farklı ölçüm yapılacak şey var farklı bilgi destekli ölçümler kapasite, kabul edilme oranları ve basit olarak her 12, 13, 15 ayda bir ikiye katlanırlar, neye baktığınıza bağlı olarak. ücret performansı olarak, yüzde 40 ila 50 arası bir ücret indirimi anlamına gelir. ve ekonomistler bunun hakkında endişelenmeye başladılar. ekonomik durgunluk durumunda da ücret indirimi vardı, ama bu para desteğinin çöküşüydü, tüketici güveninin çöküşüydü, tamamen farklı bir fenomen. bu daha iyi üretkenlik sonucu oluyor, ama ekonomistler diyor ki, ''ama bu halde devam etmenin bir yolu tok. eğer yüzde 50 indirim olursa, insanlar harcamalarını yüzde 30,40 artırabilir, ama bu devam edemez. ama bizim gerçekte gördüğümüz böyle devam etmesinden daha da ileri gidileceği. son 50 yılda bilgi teknolojilerinde dolarda yılda yüzde 28 oranında bileşik artış yaşadık yani, insanlar 10 sene önce ipodları 10bin dolara üretmedi. ücret performansı yeni uygulamaları fizible hale getirdikçe, yeni uygulamalar piyasaya geliyor. ve bu çok yaygın bir fenomen. manyetik veri depolaması- bu Moore yasası ile ilgili değil,bu manyetik noktaları küçültmek, farklı mühendisler, farklı şirketler, aynı üstel süreç.
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.
bu bilgi terimleri içerisinde kendi biyolojimizi anlıyoruz ve bu bir anahtar noktadır. kendi vücudumuzu çalıştıran yazılım programlarını anlıyoruz. bunlar çok farklı zamanlarda evrildi bu programları gerçekten değiştirmek istiyoruz. bir küçük yazılım programı,ismi yağ insülin algılayan gen, basitçe diyor ki, ''her kaloriyi sakla, çünkü önümüzdeki av sezonu çok iyi geçmeyebilir.'' bu, türlerin 10binlerce yıl önceki ilgi alanlarıydı. bu programı kapatmayı istiyoruz. bunu hayvanlarda denediler, ve fareler aç kurtlar gibi yediler ve ince kaldılar ve ince kalmanın faydalarından istifade ettiler. şeker hastalığına yakalanmadılar, kalp krizi geçirmediler, yüzde 20 daha uzun yaşadılar, kalori sınırlamasının faydalarından istifade ettiler sınırlama yapmadan. 4 veya 5 ilaç firması bunun farkına vardı, insanlar için ilginç bir ilaç olacağını hissettiler ve bu biyokimyamızı etkileyen 30bin genden sadece biri.
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.
biz öyle bir çağda büyüdük ki insanların, bu konferanstaki çoğu insanın yaşında olduğu gibi, tıpkı benim gibi, daha uzun yaşama isteği yoktu çünkü en kıymetli kaynakları kullanıyorduk ki bunlar çocuklarımıza daha iyi aktarılacak onlara daha iyi bakılacak. yani, yaşam--uzun yaşam süreleri-- yani, söylemek gerekirse 30dan fazla-- onlar için seçilmedi, ama aslında bu yazılım programlarını manipüle etmeyi ve değiştirmeyi öğreniyoruz biyoteknoloji devrimi sayesinde. örnek olarak, RNA müdahelesi ile genleri kısıtlayabiliyoruz. genetik malzemeyi kromozomda doğru yere yerleştirme sorununun üstesinden gelen yeni ve heyecan veren gen terapisi formları var. aslında ilk defa şimdi, insanlar üzerinde denenen, akciğer hipertansiyonuna çözüm olan -ölümcül bir hastalık- ve gen terapisini kullanan bir gelişme var. yani sadece bebekleri tasarlamayacağız, bebekleri yapanları da tasarlayacağız. ve bu teknoloji de ivmeleniyor. bir baz çift için 1990da 10 dolardı, 2000de bir peni. şu an ise bir sentin onda birinden az. genetik veri miktarı -basitçe bu- düzgün üstel gelişimi gösteriyor her sene iki katına çıkıyor, genom projesinin tamamlanmasına imkan tanıyor.
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.
bir başka büyük devrim, iletişim devrimi. ücret performansı, bant genişliği, bir çok farklı kablolu kablosuz iletişim ölçümü kapasitesi, üstel bir biçimde büyüyor. internet gücünü ikiye katlıyor ve birçok farklı yoldan ölçülebilen bir biçimde devam ediyor. bu sunucuların sayısı baz alınarak yapılmış.
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.
minyatürleştirme - teknolojinin boyutunu küçültüyoruz üstel bir biçimde, kablolu ve kablosuz olarak. bunlar Eric Drexler'in kitabından bazı tasarımlar şu anda süper işlemcili simülasyonlarda gösterebildiğimiz üzere yapılabilir, aslında bilim adamları molekül ölçeğinde robotlar inşa ediyorlar. bir tanesi şaşırtıcı insan benzeri koşma tarzıyla yürüyor, moleküllerden inşa edilmiş. deneysel olarak bunları yapan küçük makineler var. en heyecan verici fırsat ise gerçekten insan vücudunun içine girip şifa verici ve teşhise dayalı fonksiyonlar gerçekleştirmesi. ve bu kulağa geldiğinden daha da futuristik. bu şeyler hayvanlarda denendi bile.
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.
tip 1 diyabet hastalığını iyileştiren bir nano mühendislik ürünü var.kan hücresi boyutunda. bunlardan 10binlercesini kan hücrelerine koyuyorlar -bunu farelerde denediler- içerideki insülini kontrollü bir biçimde dışarıya bırakıyor, ve tip 1 diyabeti iyileştiriyor. izlediğiniz şey ise robotik bir kırmızı kan hücresi, ve biyolojimizin gerçekte çok yetersiz olduğunu gösteriyor, ve hatta kendi içerisindeki karmaşıklığı da. çalışma prensibini bir kez anladığımızda, ve yürüttüğümüzde ki bu konudaki ters mühendislik ivmelenmekte, bu tür şeyleri binlerce kat daha fazla kapasitede tasarlayabiliriz. bu yapay nano hücrenin analizi, Rob Freitas tarafından tasarlanmış, eğer kırmızı kan hücrelerinizin yüzde 10unu bu hücrelerle değiştirirseniz, bir nefesle olimpik bir koşuyu 15 dakikada yapabilirsiniz. havuzunuzda dipte 4 saat boyunca oturabilirdiniz -''Hayatım, havuzdayım,'' demek tamamen yeni bir anlam kazanır. olimpik denemelerde neler yapabileceğimizi görmek ilginç olacak. büyük ihtimalle onları yasaklarız, ama sonra liselerinin salonlarında rutin olarak olimpik atletlerin performansını gösteren gençler olurdu. Freitas robotik beyaz kan hücresi tasarımına sahip. bunlar 2020 civarında olacak senaryolar, ama kulağa geldiği kadar futuristik değil. kan hücresi boyutunda aletlerin yapımı ile ilgilenilen 4 tane büyük konferans var hayvanlar üzerinde bir çok deney yapılıyor. aslında bir tanesi insanlar üzerinde deneniyor, yani bu yapılabilir bir teknoloji.
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.
eğer üstel işlemci büyümesine dönersek, 1000 dolarlık bir işlem bir böceğin ve farenin beyni arasında bir yerlerde. insan zekası ile kapasite olarak 2020lerde kesişecek, ama bu denklemin donanım tarafı. yazılımı nereden elde edeceğiz? aslında, insan beyninin içini görebileceğimiz ortaya çıkıyor, ve şaşırtıcı olmayan bir biçimde, beyin taramasının uzaysal ve zamansal çözünürlüğü her sene iki kat artıyor. ve yeni nesil tarama aletleri ile, ilk defa gerçek olarak ayrı ayrı nöronlar arasındaki fiberleri ve işlem yapmalarını ve sinyal vermeleri gerçek zamanlı olarak görebiliyoruz ve -ama sonra soru tamam,bu veriyi elde ediyoruz, ama anlayabiliyor muyuz? Doug Hofstadter merak ediyor, aslında, belki zekamız zekamızı anlayacak kadar iyi değildir, ve eğer daha zeki olsaydık, beyinlerimiz daha fazla karışmış olacaktı, ve hiç bir zaman yakalama şansımız olmayacaktı. anlayabileceğimiz ortaya çıktı.
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.
bu bir model ve insan işitsel korteksinin bir simülasyonu ve blok diyagramı aslında gayet iyi çalışıyor psikoakustik testler ile insan işitsel algısınınkine çok yakın sonuçlar alınıyor beyinciğin başka bir simülasyonu --beyindeki nöronların yarıdan fazlası orada-- yine, insan formasyonuna oldukça yakın olarak çalışıyor. şu anda erken aşamada, ama beyin hakkındaki bilgilerin üstel artışının ve beyin taramasındaki üstel artışın gösterilmesi ile 2020lerde insan beyninin ters mühendisliğinde başarılı olacağız. şu an da bir kaç yüz bölgeden 15inde çok iyi modeller simülasyonları elde ettik.
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.
bütün bunlar üstel olarak büyüyen ekonomik süreç. son 50 senede işçilerin üretkenliği saatte 30 dolardan 150 dolara çıktı. E-ticaret üstel olarak büyüyor.Şu anda trilyon dolarlarda. merak edebilirsiniz, hiç mi patlama ve başarısızlık olmadı? tam anlamıyla kapital pazarlama fenomeni bu. Wall Street farkına vardı ki bu devrimsel bir teknolojiydi,ki öyleydi de, ama 10 ay sonra, bütün iş modelleri devrimleşmediğinde, fark ettiler ki bu yanlış, ve sonra başarısızlık oldu.
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.
tamam, bu içerisinde olduğumuz teknolojilerin bir araya gelmesi ile oluşan bir teknoloji. bu cep telefonunda rutin bir özellik. bir dilden diğerine çeviri mümkün olacak.
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.
o zaman birkaç senaryo ile bitireyim. 2010da bilgisayarlar ortadan kaybolacak. çok küçük olacaklar, giysilerimize monte halde, çevremizde olacaklar. görüntüler retinamıza direkt olarak yazılacak, tam monte edilmiş sanal gerçeklik sağlayan, artırılmış gerçek gerçeklik.sanal kişilikler ile iletişime geçeceğiz.
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.
ama eğer 2029a gidersek, bu trendlerin tam olgunluğuna ulaşacağız, sürekli gelişen ve hızlanan teknoloji takdir edilesi olacak. yani bu teknolojilerin 2 üzeri 25. kuvveti kadar daha fazla ücret performansı, kapasite ve bantgenişliği elde edeceğiz ki bu çok şaşırtıcı. şu ankinden milyonlarca kat daha güçlü olacak. insan beyninin ters mühendisliğini bitirmiş olacağız, 1000 dolarlık bir işlem insan beyninin ham kapasitesinden çok daha fazla kuvvetli olacak. bilgisayarlar analitik düşünmeyi kullanarak insan zekası ile zaten makinelerin iyi yaptığı şeyleri bir araya getirecek, milyarca gerçeği doğru bir biçimde hatırlayarak. makineler bilgilerini çok çabuk olarak paylaşabilirler. ama bu sadece zeki makinelerin istilası olmayacak. kendi teknolojimiz ile bahsettiğim
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.
nano bot teknolojisini bir araya getiriyoruz önce sağlık alanında kullanılacak: çevreyi temizlemek,yakıt sağlamak-- güçlü yakıt hücreleri ve yaygın olarak dağıtılmış güneş panelleri ve bunun gibi doğada bulunan şeyler ile. ama bunlar aynı zamanda beynimizin içine de girecek, biyolojik nöronlarımız ile iletişime geçerek. bunu yapmanın ana prensiplerinden bahsettik. yani örnek olarak, nöron sistemi ile tam entegre sanal gerçeklik, nano botlar gerçek hislerinizden gelen sinyalleri keserek, beyninizin eğer o sanal çevrede olsaydınız algılayacağı sinyaller ile yerlerini değiştirecek, ve siz de kendinizi o çevrede hissedeceksiniz. oraya diğer insanlar ile beraber gidebilirsiniz, bu duygulara dahil olan herhangi biri ile herhangi bir çeşit duyguyu tadabilirsiniz. ''deneyim göstericileri'' adını veriyorum,bunlar bütün algılayıcı deneyim akışlarını nörolojik bir bağ ile duygulara internet üzerinden birleştirecek. başka birisi olmanın deneyimini bunu takıp deneyerek anlayabilirsiniz. ama en önemlisi, kendi teknolojimiz ile insan beyninin birleşmesi muazzam bir genişleme olacak, bazı şekillerde zaten yaptığımız gibi. rutin olarak zekice marifetler yaparız teknolojimiz olmadan imkansız olacak şeyleri. insan ömrü beklentisi artıyor.1800 de 37ydi, bu tür bir biyoteknoloji ile, nano teknoloji devrimleri ile, bu çok hızlı bir biçimde artıyor önümüzdeki yıllarda.
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.
ana mesajım teknolojideki ilerlemenin üstel olduğu, lineer değil. birçokları -bilim adamları dahil- lineer bir model farz ediyor, diyorlar ki, ''yapay zekanın nano teknolojideki kopyalamasını yapmamız yüzlerce yıl alacak.'' üstel gelişmenin gücüne bakarsanız, göreceksiniz ki bu tüt şeyler çok yakında olacak. ve bilgi teknolojileri hayatımız artarak kuşatıyor müziğimiz, üretimimiz biyolojimiz, enerjimiz, malzemelerimiz.
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.
ihtiyacımız olan neredeyse herşeyi 2020lerde üretecek hale geleceğiz, nano teknoloji kullanarak çok pahalı ham maddelerin dönüşümü ile. bunlar çok güçlü teknolojiler. umudumuzu ve tehlikeyi artırıyorlar. doğru işler için bu teknolojileri kullanma isteğine sahip olmamız lazım.
Thank you very much.
çok teşekkürler.
(Applause)
(Alkışlar)