So anyway, who am I? I usually say to people, when they say, "What do you do?" I say, "I do hardware," because it sort of conveniently encompasses everything I do. And I recently said that to a venture capitalist casually at some Valley event, to which he replied, "How quaint."
Tôi là ai? Tôi thường nói với mọi người, khi họ hỏi tôi "Bạn làm nghề gì" Tôi nói, tôi làm về phần cứng Vì đó là câu trả lời chung nhất cho những gì tôi làm Gần đây, tôi nói điều đó với 1 nhà đầu tư, mà tôi tình cờ gặp tại một sự kiện ở Valley và anh ta nói "Thật là kì lạ"
(Laughter)
(Cười)
And I sort of really was dumbstruck. And I really should have said something smart. And now I've had a little bit of time to think about it, I would have said, "Well, you know, if we look at the next 100 years and we've seen all these problems in the last few days, most of the big issues -- clean water, clean energy -- and they're interchangeable in some respects -- and cleaner, more functional materials -- they all look to me to be hardware problems. This doesn't mean we should ignore software, or information, or computation." And that's in fact probably what I'm going to try and tell you about.
Và tôi thật sự đã chết lặng. Và thực sự tôi nên nói điều gì thông minh hơn. Và giờ thì tôi có 1 ít thời gian để nghĩ về điều đó. Tôi đã có thế nói: "Anh biết đấy, nếu chúng ta nhìn vào 100 năm tới và tất cả những vấn đề xảy ra gần đây các vấn đề lớn như nước sạch, nguồn năng lượng sạch và nếu như nhìn chúng ở một khía cạnh khác, sạch hơn, đa năng hơn tôi thấy chúng đều giống như những vấn đề phần cứng Điều đó ko có nghĩa ta không quan tâm đến phần mềm hay thông tin, tính toán. Và đó chính là những gì tôi muốn nói với các bạn hôm nay
So, this talk is going to be about how do we make things and what are the new ways that we're going to make things in the future. Now, TED sends you a lot of spam if you're a speaker about "do this, do that" and you fill out all these forms, and you don't actually know how they're going to describe you, and it flashed across my desk that they were going to introduce me as a futurist. And I've always been nervous about the term "futurist," because you seem doomed to failure because you can't really predict it. And I was laughing about this with the very smart colleagues I have, and said, "You know, well, if I have to talk about the future, what is it?" And George Homsey, a great guy, said, "Oh, the future is amazing. It is so much stranger than you think. We're going to reprogram the bacteria in your gut, and we're going to make your poo smell like peppermint."
Cuộc nói chuyện này sẽ xoay quanh việc làm thế nào để tạo nên mọi thứ và đâu là cách mới để tạo ra mọi thứ trong tương lai. Bây giờ, TED gửi đến bạn rất nhiều thư khi bạn là người phát biểu về việc làm thế này thế kia, bạn điền vào những đơn đó và không biết họ sẽ giới thiệu bạn ra sao và nó lóe lên trong đầu tôi, họ sẽ giới thiệu tôi là nhà tương lai học Tôi thấy phân vân về cụm từ "nhà tương lai học" Vì bạn sẽ bị cho là thất bại khi ko thể dự đoán được nó Và tôi đã cười khi nói với bạn đồng nghiệp thông minh của tôi "Anh biết đấy, nếu tôi phải nói về tương lai, vậy tôi nên nói gì?" Và George Homsay, một anh chàng tuyệt vời nói "Oh, tương lai sẽ thật tuyệt." Nó sẽ khác những gì bạn nghĩ. Chúng tôi đang lập trình đường đi vi khuẩn trong dạ dày và khiến cho phân có mùi giống bạc hà
(Laughter)
(Cười)
So, you may think that's sort of really crazy, but there are some pretty amazing things that are happening that make this possible. So, this isn't my work, but it's work of good friends of mine at MIT. This is called the registry of standard biological parts. This is headed by Drew Endy and Tom Knight and a few other very, very bright individuals. Basically, what they're doing is looking at biology as a programmable system. Literally, think of proteins as subroutines that you can string together to execute a program. Now, this is actually becoming such an interesting idea. This is a state diagram. That's an extremely simple computer.
Bạn có thể nghĩ điều đó thật điên rồ nhưng dựa vào những thứ diễn ra gần đây nó hoàn toàn khả thi Đây không phải công việc của tôi, mà của một người bạn tôi ở MIT Đó là nơi đăng kí các bộ phận sinh học được điều hành bởi Drew Endy, Tom Knight và những cá nhân xuất sắc khác. Cơ bản, họ nhìn vào sinh học như một hệ thống lập trình. Hãy thử nghĩ về protein như một chương trình con mà bạn có thể kết nối để thiết lập 1 chương trình Hiện tại, điều này để trở thành 1 ý tưởng khá thú vị. Đây là 1 sơ đồ. Nó là 1 máy tính rất đơn giản.
This one is a two-bit counter. So that's essentially the computational equivalent of two light switches. And this is being built by a group of students at Zurich for a design competition in biology. And from the results of the same competition last year, a University of Texas team of students programmed bacteria so that they can detect light and switch on and off. So this is interesting in the sense that you can now do "if-then-for" statements in materials, in structure. This is a pretty interesting trend, because we used to live in a world where everyone's said glibly, "Form follows function," but I think I've sort of grown up in a world -- you listened to Neil Gershenfeld yesterday; I was in a lab associated with his -- where it's really a world where information defines form and function.
Đây là hệ thống với 2 bit. Nó cũng tương đương như bóng đèn với 2 công tắc. Điều này đang được xây dựng bởi 1 nhóm sinh viên từ Zurich cho một cuộc thi thiết kế về sinh học. Và từ kết quả cuộc thi này năm trước lập trình cho vi khuẩn của sinh viên trường đại học Texas cho thấy khả năng nhận diện ánh sáng và đóng mở công tắc. Điều đó thật thú vị khi mà bạn có thể xây dựng lệnh "nếu-thì-cho" về vật liệu, trong cấu trúc. Đây là một xu hướng khá thú vị vì ta từng sống trong thế giời mà mọi người đều nói "Hình dạng phụ thuộc vào chức năng", nhưng tôi nghĩ tôi lớn lên trong thế giới mà bạn đã nghe Neil Gershenfeld nói vào hôm qua. Tôi đã ở phòng thí nghiệm của ông ấy - đó thực sự là một thế giới nơi mà thông tin định nghĩa hình dạng và chức năng
I spent six years thinking about that, but to show you the power of art over science -- this is actually one of the cartoons I write. These are called "HowToons." I work with a fabulous illustrator called Nick Dragotta. Took me six years at MIT, and about that many pages to describe what I was doing, and it took him one page. And so this is our muse Tucker. He's an interesting little kid -- and his sister, Celine -- and what he's doing here is observing the self-assembly of his Cheerios in his cereal bowl. And in fact you can program the self-assembly of things, so he starts chocolate-dipping edges, changing the hydrophobicity and the hydrophylicity. In theory, if you program those sufficiently, you should be able to do something pretty interesting and make a very complex structure. In this case, he's done self-replication of a complex 3D structure. And that's what I thought about for a long time, because this is how we currently make things. This is a silicon wafer, and essentially that's just a whole bunch of layers of two-dimensional stuff, sort of layered up. The feature side is -- you know, people will say, [unclear] down around about 65 nanometers now.
Tôi dành 6 năm nghĩ về nó nhưng để bạn thấy sức mạnh của nghệ thuật so với khoa học đây là 1 trong những gì tôi vẽ. Nó tên là "HowToons" Tôi đã làm việc với hoạ sĩ minh họa Nick Dragotta Mất 6 năm ở ĐH MIT, và mất hàng trang đó để diễn tả cái tôi đang làm nhưng ông ấy chỉ có môt trang. Đây là nàng thơ của chúng tôi, Tucker Đó là 1 đứa trẻ thú vị, và chị gái của cậu ấy là Celine Cậu ấy đang quan sát sự tự sắp xếp của những hạt ngủ cốc. Thực tế bạn có thể lập trình sự tự sắp xếp của sự vật cậu ấy nhúng ngập chúng vào sô cô la thay đổi tính hút nước Theo lý thuyết, nếu bạn thiết lập hiệu quả, bạn có thể làm được vài việc khá thú vị và tạo ra một cấu trúc phức tạp Ở đây, cậu ấy tạo ra sự sắp xếp của cấu trúc 3D đấy là điều tôi đã nghĩ từ rất lâu. Vì đây là cách chúng ta hiện nay tạo ra vật chất. Đây là một miếng silicon, bao gồm các lớp của vật dụng hai chiều, gần như chồng lên nhau Các mặt của nó, người ta cho rằng chỉ nhỏ khoảng 65 nanô mét.
On the right, that's a radiolara. That's a unicellular organism ubiquitous in the oceans. And that has feature sizes down to about 20 nanometers, and it's a complex 3D structure. We could do a lot more with computers and things generally if we knew how to build things this way. The secret to biology is, it builds computation into the way it makes things. So this little thing here, polymerase, is essentially a supercomputer designed for replicating DNA. And the ribosome here is another little computer that helps in the translation of the proteins. I thought about this in the sense that it's great to build in biological materials, but can we do similar things? Can we get self-replicating-type behavior? Can we get complex 3D structure automatically assembling in inorganic systems? Because there are some advantages to inorganic systems, like higher speed semiconductors, etc.
Ở bên phải, đó là một radiolara. Đó là một sinh vật đơn bào phổ biến ở các đại dương. Và có kích thước đến khoảng 20 nanô mét, Và đó là một cấu trúc 3D phức tạp. Chúng ta có thể làm nhiều hơn với máy tính và mọi thứ nói chung. Nếu chúng ta biết cách xây dựng mọi thứ theo cách này. Bí mật về sinh học là, nó áp dụng tính toán vào cách nó làm cho mọi thứ. Ví dụ, đây là polymerase. Về cơ bản là một siêu máy tính được thiết kế để sao chép DNA. Và ribosome ở đây là một máy tính nhỏ khác giúp trong việc chuyển đổi các protein. Tôi đã nghĩ là thật tuyệt khi xây dựng các vật liệu sinh học. Nhưng chúng ta có thể làm những việc tương tự không? Chúng ta có thể xây dựng hành vi tự sao chép không? Ta có thể tạo ra cấu trúc 3D phức tạp tự động lắp ghép trong hệ thống vô cơ không? Bởi vì có một số lợi thế của hệ thống vô cơ, như chất bán dẫn tốc độ cao hơn, vv
So, this is some of my work on how do you do an autonomously self-replicating system. And this is sort of Babbage's revenge. These are little mechanical computers. These are five-state state machines. So, that's about three light switches lined up. In a neutral state, they won't bind at all. Now, if I make a string of these, a bit string, they will be able to replicate. So we start with white, blue, blue, white. That encodes; that will now copy. From one comes two, and then from two comes three. And so you've got this sort of replicating system. It was work actually by Lionel Penrose, father of Roger Penrose, the tiles guy. He did a lot of this work in the '60s, and so a lot of this logic theory lay fallow as we went down the digital computer revolution, but it's now coming back.
Và, đây là một số tác phẩm của tôi về cách làm một hệ thống tự sao chép Và cái này giống như sự trả thù của Babbage. Đây là những máy tính cơ học nhỏ. Đây là các máy 5 trạng thái. Đó là về ba thiết bị chuyển mạch ánh sáng xếp thành hàng. Ở trạng thái trung tính, chúng sẽ không bám vào nhau. Bây giờ, nếu tôi tạo ra một chuỗi các chuỗi này, thành một chuỗi bit, nó sẽ có thể nhân rộng. Bắt đầu với trắng, xanh, xanh, trắng. Nó mã hoá; rồi sẽ sao chép. Từ một thành hai, và sau đó từ hai đến ba. Và vì vậy bạn có được loại hệ thống sao chép này. Đó là thành quả bởi Lionel Penrose, Cha của Roger Penrose, chàng trai gạch ngói. Ông đã làm rất nhiều việc này trong thập niên 60, vì vậy phần lớn lý thuyết logic này đã bị lãng quên khi cuộc cách mạng máy tính số diễn ra, nhưng giờ nó đã trở lại.
So now I'm going to show you the hands-free, autonomous self-replication. So we've tracked in the video the input string, which was green, green, yellow, yellow, green. We set them off on this air hockey table. You know, high science uses air hockey tables --
Bây giờ tôi sẽ cho bạn thấy sự sao chép tự động. Chúng tôi quay video chuỗi đầu vào, xanh lá cây, xanh lá cây, vàng, vàng, xanh lá cây. Chúng tôi đặt chúng trên tấm bảng hockey này. Bạn biết đấy, khoa học kỹ thuật cao sử dụng bảng hockey.
(Laughter)
(tiếng cười)
-- and if you watch this thing long enough you get dizzy, but what you're actually seeing is copies of that original string emerging from the parts bin that you have here. So we've got autonomous replication of bit strings. So, why would you want to replicate bit strings? Well, it turns out biology has this other very interesting meme, that you can take a linear string, which is a convenient thing to copy, and you can fold that into an arbitrarily complex 3D structure. So I was trying to, you know, take the engineer's version: Can we build a mechanical system in inorganic materials that will do the same thing?
và nếu bạn xem cái này đủ lâu, bạn sẽ bị chóng mặt, Nhưng những gì bạn thực sự thấy là bản sao của chuỗi ban đầu tạo nên từ các bộ phận mà bạn có ở đây. rồi chúng tôi đã có bản sao tự động của chuỗi bit. Tại sao bạn muốn sao chép chuỗi bit? Vâng, hoá ra sinh học có một chiến lược rất thú vị là bạn có thể dùng một chuỗi tuyến tính rất thuận tiện để sao chép, và bạn có thể gấp thành một cấu trúc 3D phức tạp tùy ý. Vì vậy, tôi đã cố gắng để có phiên bản của kỹ sư: Chúng ta có thể xây dựng hệ thống cơ học trong các vật liệu vô cơ mà sẽ làm điều tương tự không?
So what I'm showing you here is that we can make a 2D shape -- the B -- assemble from a string of components that follow extremely simple rules. And the whole point of going with the extremely simple rules here, and the incredibly simple state machines in the previous design, was that you don't need digital logic to do computation. And that way you can scale things much smaller than microchips. So you can literally use these as the tiny components in the assembly process.
Ở đây chúng tôi có thể làm cho một hình dạng 2D -là chữ B - lắp ráp từ một chuỗi các thành phần tuân theo các quy tắc cực kỳ đơn giản. Và mấu chốt của việc di chuyển với các quy tắc cực kỳ đơn giản ở đây, và các máy trạng thái rất đơn giản trong thiết kế trước đây, là bạn không cần logic kỹ thuật số để tính toán. Và theo cách đó bạn có thể quy mô những vật nhỏ hơn nhiều so với vi mạch. Bạn có thể sử dụng nó như tiểu thành phần trong quá trình lắp ráp.
So, Neil Gershenfeld showed you this video on Wednesday, I believe, but I'll show you again. This is literally the colored sequence of those tiles. Each different color has a different magnetic polarity, and the sequence is uniquely specifying the structure that is coming out. Now, hopefully, those of you who know anything about graph theory can look at that, and that will satisfy you that that can also do arbitrary 3D structure, and in fact, you know, I can now take a dog, carve it up and then reassemble it so it's a linear string that will fold from a sequence. And now I can actually define that three-dimensional object as a sequence of bits. So, you know, it's a pretty interesting world when you start looking at the world a little bit differently. And the universe is now a compiler. And so I'm thinking about, you know, what are the programs for programming the physical universe? And how do we think about materials and structure, sort of as an information and computation problem? Not just where you attach a micro-controller to the end point, but that the structure and the mechanisms are the logic, are the computers.
Tôi tin là Neil Gershenfeld đã cho bạn xem video này vào thứ Tư, nhưng tôi sẽ chiếu lại một lần nữa. Đây thực sự là trình tự màu của những viên gạch ngói. Mỗi màu khác nhau có một cực khác nhau, và trình tự xác định cấu trúc riêng biệt sắp được tạo thành. Hy vọng là, những người biết về lý thuyết đồ thị có thể nhìn vào đó, và cảm thấy thỏa mãn rằng nó cũng có thể làm bất cứ cấu trúc 3D nào. Và trên thực tế, tôi có thể bắt một con chó, cắt nó ra Sau đó sắp xếp lại nó thành một chuỗi tuyến tính rồi gấp lại từ một chuỗi. Tôi thực sự có thể xác định vật thể ba chiều đó dựa vào một dãy bit. Đấy là một thế giới khá thú vị. Khi bạn bắt đầu nhìn thế giới khác đi một chút. Và vũ trụ bây giờ là một trình biên dịch. Và vì vậy tôi đang nghĩ, các chương trình để lập trình vật lý vũ trụ là gì? Và làm thế nào để chúng ta suy nghĩ về vật liệu và cấu trúc, như là một vấn đề của thông tin và sự tính toán ? Không chỉ là gắn một bộ điều khiển vào điểm cuối, mà cấu trúc và cơ chế là logic, là các máy tính.
Having totally absorbed this philosophy, I started looking at a lot of problems a little differently. With the universe as a computer, you can look at this droplet of water as having performed the computations. You set a couple of boundary conditions, like gravity, the surface tension, density, etc., and then you press "execute," and magically, the universe produces you a perfect ball lens. So, this actually applied to the problem of -- so there's a half a billion to a billion people in the world don't have access to cheap eyeglasses. So can you make a machine that could make any prescription lens very quickly on site? This is a machine where you literally define a boundary condition. If it's circular, you make a spherical lens. If it's elliptical, you can make an astigmatic lens. You then put a membrane on that and you apply pressure -- so that's part of the extra program. And literally with only those two inputs -- so, the shape of your boundary condition and the pressure -- you can define an infinite number of lenses that cover the range of human refractive error, from minus 12 to plus eight diopters, up to four diopters of cylinder. And then literally, you now pour on a monomer. You know, I'll do a Julia Childs here. This is three minutes of UV light. And you reverse the pressure on your membrane once you've cooked it. Pop it out. I've seen this video, but I still don't know if it's going to end right.
Biết được triết lý này, tôi bắt đầu nhìn các vấn đề khác đi một chút. Coi vũ trụ như một máy tính, bạn có thể nhìn vào giọt nước này như đã thực hiện tính toán. Bạn thiết lập một vài điều kiện, như lực hấp dẫn, sức căng thẳng bề mặt, mật độ, vv, và sau đó bạn nhấn "thực hiện". Và kỳ diệu thay, vũ trụ tạo ra một mắt kính hoàn hảo. Điều này thực sự áp dụng cho vấn đề một nửa tỷ đến một tỷ người trên thế giới không có kính mắt giá rẻ. Bạn có thể tạo một loại máy có thể tạo ra bất kỳ mắt kính nào một cách nhanh chóng trước mắt không? Đây là một loại máy mà bạn thực sự xác định điều kiện biên. Nếu nó tròn, bạn tạo ra một ống kính hình cầu. Nếu nó có hình elip, bạn có thể tạo ra một ống kính elip. Sau đó bạn đặt một màng vào đó và bạn đặt áp lực - đó là một phần của chương trình bổ sung. Và thực sự chỉ với hai đầu vào hình dạng của điều kiện biên và áp lực, bạn có thể xác định vô số các ống kính bao phủ toàn bộ phạm vi của lỗi khúc xạ của con người, từ âm 12 đến 8 diopter, có tới 4 diopter xi lanh. Và sau đó bạn đổ vào một monomer. tôi sẽ làm một Julia Childs ở đây. Đây là ba phút của tia cực tím. Và bạn đảo ngược áp lực lên màng một khi bạn nấu chín nó. Bật nó ra. Tôi đã xem video này, nhưng tôi vẫn không biết liệu nó có thành công không.
(Laughter)
(tiếng cười)
So you reverse this. This is a very old movie, so with the new prototypes, actually both surfaces are flexible, but this will show you the point. Now you've finished the lens, you literally pop it out. That's next year's Yves Klein, you know, eyeglasses shape. And you can see that that has a mild prescription of about minus two diopters. And as I rotate it against this side shot, you'll see that that has cylinder, and that was programmed in -- literally into the physics of the system. So, this sort of thinking about structure as computation and structure as information leads to other things, like this.
Đây là một video rất cũ, với các nguyên mẫu mới, thực tế cả hai bề mặt đều linh hoạt. Nhưng bạn sẽ thấy mấu chốt ở đây. Bây giờ bạn đã hoàn thành phần ống kính, bật nó ra. Đó là mẫu năm sau của Yves Klein, bạn biết đấy, hình mắt kính. Và bạn có thể thấy rằng nó được ghi là khoảng âm hai diopter. Và khi tôi xoay nó như thế này, bạn sẽ thấy rằng nó có xi lanh, Và đã được lập trình trong khía cạnh vật lý của hệ thống. Suy nghĩ về cấu trúc như một thuật toán và cấu trúc như thông tin dẫn đến những thứ khác, như thế này.
This is something that my people at SQUID Labs are working on at the moment, called "electronic rope." So literally, you think about a rope. It has very complex structure in the weave. And under no load, it's one structure. Under a different load, it's a different structure. And you can actually exploit that by putting in a very small number of conducting fibers to actually make it a sensor. So this is now a rope that knows the load on the rope at any particular point in the rope. Just by thinking about the physics of the world, materials as the computer, you can start to do things like this.
Đây là điều mà các đồng nghiệp của tôi tại SQUID Labs đang thực hiện, được gọi là "dây điện tử." Hãy nghĩ về một sợi dây. Nó có cấu trúc phức tạp trong việc dệt. Khi không phải tải vật, nó có một cấu trúc. Khi phải tải vật, nó có một cấu trúc khác. Và bạn thực sự có thể khai thác nó bằng cách đặt một số lượng rất nhỏ sợi dẫn để làm cho nó thành một cảm biến. Giờ nó là sợi dây biết mình tải cái gì tại bất cứ điểm nào trên sợi dây. Chỉ cần suy nghĩ về khía cạnh vật lí của thế giới, coi những vật liệu như chiếc máy tính, bạn có thể bắt đầu những thứ tương tự.
I'm going to segue a little here. I guess I'm just going to casually tell you the types of things that I think about with this. One thing I'm really interested about this right now is, how, if you're really taking this view of the universe as a computer, how do we make things in a very general sense, and how might we share the way we make things in a general sense the same way you share open source hardware? And a lot of talks here have espoused the benefits of having lots of people look at problems, share the information and work on those things together. So, a convenient thing about being a human is you move in linear time, and unless Lisa Randall changes that, we'll continue to move in linear time. So that means anything you do, or anything you make, you produce a sequence of steps -- and I think Lego in the '70s nailed this, and they did it most elegantly. But they can show you how to build things in sequence. So, I'm thinking about, how can we generalize the way we make all sorts of things, so you end up with this sort of guy, right? And I think this applies across a very broad -- sort of, a lot of concepts.
Tôi sẽ tiếp tục bằng một ví dụ khác. Tôi sẽ chỉ cho bạn sơ qua về những thứ mà tôi nghĩ ra được với vật này. Một thứ mà tôi đang rất quan tâm hiện nay nếu bạn thực sự coi vũ trụ như một máy tính, làm thế nào để chúng ta tạo ra mọi thứ một cách tổng quan, và làm thế nào để chia sẻ cách tạo ra mọi thứ giống các cách mà chúng ta chia sẻ nguồn phần cứng mở? Và có rất nhiều bài diễn thuyết ở đây đã ủng hộ lợi ích của việc nhiều người tìm hiểu vấn đề, chia sẻ thông tin và cùng nhau giải quyết. Một lợi thế của con người là sống trong thời gian tuyến tính, và trừ khi Lisa Randall thay đổi điều đó, chúng ta sẽ tiếp tục sống trong thời gian tuyến tính. Có nghĩa là những gì bạn làm, những gì bạn tạo ra, bạn thực hiện một chuỗi các bước và tôi nghĩ Lego đã làm được điều này trong những năm 70, và họ làm một cách tinh tế nhất. Nhưng họ có thể chỉ cho bạn cách xây dựng mọi thứ theo trình tự. Vì vậy, tôi đang nghĩ làm sao để chúng ta thông dụng hóa cách tạo ra tất cả mọi thứ, và cuối cùng kết thúc bằng anh bạn này. Và tôi nghĩ điều này áp dụng được trong rất nhiều trường hợp.
You know, Cameron Sinclair yesterday said, "How do I get everyone to collaborate on design globally to do housing for humanity?" And if you've seen Amy Smith, she talks about how you get students at MIT to work with communities in Haiti. And I think we have to sort of redefine and rethink how we define structure and materials and assembly things, so that we can really share the information on how you do those things in a more profound way and build on each other's source code for structure. I don't know exactly how to do this yet, but, you know, it's something being actively thought about.
Bạn biết đó, hôm qua Cameron Sinclair đã nói: "Làm thế nào để tất cả mọi người trên thế giới cùng hợp tác để làm nhà cho nhân loại?" Nếu bạn gặp Amy Smith, cô ấy nói về cách khiến các sinh viên trường MIT làm việc với cộng đồng ở Haiti. Và tôi nghĩ chúng ta cần định nghĩa lại và suy nghĩ lại cách định nghĩa cấu trúc và vật liệu và tổ hợp mọi thứ, để có thể thực sự chia sẻ thông tin về cách làm những thứ đó sâu sắc hơn và dựa trên những nguồn mã cấu trúc của nhau. Tôi chưa biết chính xác chúng ta phải làm gì, nhưng nó là thứ cần suy ngẫm.
So, you know, that leads to questions like, is this a compiler? Is this a sub-routine? Interesting things like that. Maybe I'm getting a little too abstract, but you know, this is the sort of -- returning to our comic characters -- this is sort of the universe, or a different universe view, that I think is going to be very prevalent in the future -- from biotech to materials assembly. It was great to hear Bill Joy. They're starting to invest in materials science, but these are the new things in materials science. How do we put real information and real structure into new ideas, and see the world in a different way? And it's not going to be binary code that defines the computers of the universe -- it's sort of an analog computer. But it's definitely an interesting new worldview.
Vì vậy, nó dẫn tới những câu hỏi: đây có phải là bộ máy tổng hợp không? Đây có phải là chương trình con không? Những câu hỏi thú vị như vậy. Có thể tôi đang nói hơi trừu tượng, nhưng -quay lại với hình vẽ truyện tranh- kiểu vũ trụ như thế này, hay một cách nhìn khác về vũ trụ -mà tôi nghĩ là sẽ rất phổ biến trong tương lai- từ công nghệ sinh, tới tổng hợp vật liệu. Thật tuyệt vời khi nghe Bill Joy. Họ đang bắt đầu đầu tư vào khoa học vật liệu, nhưng đây chính là những thứ mới trong khoa học vật liệu. Làm cách nào để biến thông tin thực và cấu trúc thực thành ý tưởng mới, và nhìn thế giới theo cách khác? Và nó sẽ không phải là mã nhị phân định nghĩa máy tính của vũ trụ mà nó chính là máy tính tương tự. Nhưng nó là một cách nhìn thế giới hoàn toàn mới.
I've gone too far. So that sounds like it's it. I've probably got a couple of minutes of questions, or I can show -- I think they also said that I do extreme stuff in the introduction, so I may have to explain that. So maybe I'll do that with this short video.
Tôi đang nói hơi sâu quá. Nói chung là nó có vẻ như thế này. Tôi có một vài phút cho các câu hỏi hoặc có thể trình bày- tôi nghĩ họ đã giới thiệu là tôi làm những thứ thú vị trong phần mở đầu, vì vậy tôi sẽ giải thích điều đó. Tôi sẽ giải thích bằng đoạn phim ngắn này.
So this is actually a 3,000-square-foot kite, which also happens to be a minimal energy surface. So returning to the droplet, again, thinking about the universe in a new way. This is a kite designed by a guy called Dave Kulp. And why do you want a 3,000-square-foot kite? So that's a kite the size of your house. And so you want that to tow boats very fast. So I've been working on this a little, also, with a couple of other guys. But, you know, this is another way to look at the -- if you abstract again, this is a structure that is defined by the physics of the universe. You could just hang it as a bed sheet, but again, the computation of all the physics gives you the aerodynamic shape. And so you can actually sort of almost double your boat speed with systems like that. So that's sort of another interesting aspect of the future.
Đây thực ra là một con diều rộng khoảng 280 mét vuông, nó là một bề mặt năng lượng tối thiểu. Quay lại với giọt nước, suy nghĩ về vũ trụ theo một cách mới. Đây là một con diều thiết kế bởi Dave Kulp Và tại sao bạn lại muốn một con diều rộng 280 mét vuông? Đó là con diều có kích cỡ bằng nhà của bạn. Và bạn muốn con diều đó kéo thuyền thật nhanh. Tôi cũng làm một chút về lĩnh vực này, cùng với một vài người nữa. Nhưng bạn biết đấy, đây là một cách khác để nhìn nếu bạn lại trừu tượng hóa, đây là một cấu trúc được định nghĩa bởi vật lí của vũ trụ. Bạn có thể treo nó như một tấm đệm, nhưng sự tính toán của tất cả đại lượng vật lí lại đưa cho bạn hình dạng khí động học. Vì vậy bạn hầu như tăng gấp đôi tốc độ con thuyền bằng hệ thống như vậy. Nó là một khía cạnh thú vị khác của tương lai.
(Applause)
(Vỗ tay)