ABOUT THE SPEAKER
Geoffrey West - Theorist
Physicist Geoffrey West believes that complex systems from organisms to cities are in many ways governed by simple laws -- laws that can be discovered and analyzed.

Why you should listen

Trained as a theoretical physicist, Geoffrey West has turned his analytical mind toward the inner workings of more concrete things, like ... animals. In a paper for Science in 1997, he and his team uncovered what he sees as a surprisingly universal law of biology — the way in which heart rate, size and energy consumption are related, consistently, across most living animals. (Though not all animals: “There are always going to be people who say, ‘What about the crayfish?’ " he says. “Well, what about it? Every fundamental law has exceptions. But you still need the law or else all you have is observations that don’t make sense.")

A past president of the multidisciplinary Santa Fe Institute (after decades working  in high-energy physics at Los Alamos and Stanford), West now studies the behavior and development of cities. In his newest work, he proposes that one simple number, population, can predict a stunning array of details about any city, from crime rate to economic activity. It's all about the plumbing, he says, the infrastructure that powers growth or dysfunction. His next target for study: corporations.

He says: "Focusing on the differences [between cities] misses the point. Sure, there are differences, but different from what? We’ve found the what."

More profile about the speaker
Geoffrey West | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2011

Geoffrey West: The surprising math of cities and corporations

Джефри Уест: Невероятната математика на градовете и корпорациите

Filmed:
1,583,030 views

Физикът Джефри Уест е открил, че прости математически закони описват свойствата на градовете -- че богатството, нивото на престъпност, скоростта на ходене, и много други аспекти на един град, могат да бъдат открити по едно число: населението на града. В този разчупващ съзнанието разговор от TEDGlobal той показва, как става това и как подобни закони са в сила за организми и корпорации.
- Theorist
Physicist Geoffrey West believes that complex systems from organisms to cities are in many ways governed by simple laws -- laws that can be discovered and analyzed. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:16
CitiesГрадове are the crucibleтигел of civilizationцивилизация.
0
1000
3000
Градовете са опората на цивилизацията.
00:19
They have been expandingразширяване,
1
4000
2000
Те са разширяват,
00:21
urbanizationурбанизация has been expandingразширяване,
2
6000
2000
урбанизацията се увеличава
00:23
at an exponentialпоказателен rateскорост in the last 200 yearsгодини
3
8000
2000
в експоненциален мащаб през последните 200 години,
00:25
so that by the secondвтори partчаст of this centuryвек,
4
10000
3000
така че до средата на този век
00:28
the planetпланета will be completelyнапълно dominatedдоминиран
5
13000
2000
планетата ще бъде напълно доминирана
00:30
by citiesградове.
6
15000
3000
от градовете.
00:33
CitiesГрадове are the originsпроизход of globalв световен мащаб warmingзагряване,
7
18000
3000
Градовете са първоизточника на глобалното затопляне,
00:36
impactвъздействие on the environmentзаобикаляща среда,
8
21000
2000
оказват въздействие върху околната среда,
00:38
healthздраве, pollutionзамърсяване, diseaseболест,
9
23000
3000
здравето, замърсяването, болестите,
00:41
financeфинанси,
10
26000
2000
финансите,
00:43
economiesикономики, energyенергия --
11
28000
3000
икономиките, енергията --
00:46
they're all problemsпроблеми
12
31000
2000
всичко това са проблеми,
00:48
that are confrontedизправен by havingкато citiesградове.
13
33000
2000
пред които сме изправени, когато имаме градове.
00:50
That's where all these problemsпроблеми come from.
14
35000
2000
Това е мястото, откъдето идват всички тези проблеми.
00:52
And the tsunamiцунами of problemsпроблеми that we feel we're facingизправени пред
15
37000
3000
И цунамито от проблеми, пред които чувстваме, че сме изправени,
00:55
in termsусловия of sustainabilityустойчивост questionsвъпроси
16
40000
2000
по отношение на въпроси за устойчивостта,
00:57
are actuallyвсъщност a reflectionразмисъл
17
42000
2000
всъщност са отражение
00:59
of the exponentialпоказателен increaseнараства
18
44000
2000
на експоненциалното увеличение
01:01
in urbanizationурбанизация acrossпрез the planetпланета.
19
46000
3000
на урбанизацията по цялата планета.
01:04
Here'sТук е some numbersчисленост.
20
49000
2000
Ето някои числа.
01:06
Two hundredсто yearsгодини agoпреди, the UnitedЮнайтед StatesДържавите
21
51000
2000
Преди 200 години, Съединените Щати
01:08
was lessпо-малко than a fewмалцина percentна сто urbanizedпогражданен.
22
53000
2000
бяха по-малко от няколко процента урбанизирани.
01:10
It's now more than 82 percentна сто.
23
55000
2000
Сега са повече от 82 процента.
01:12
The planetпланета has crossedпресече the halfwayна половината път markмарка a fewмалцина yearsгодини agoпреди.
24
57000
3000
Планетата прекоси границата на половината преди няколко години.
01:15
China'sВ Китай buildingсграда 300 newнов citiesградове
25
60000
2000
Китай строи 300 нови градове
01:17
in the nextследващия 20 yearsгодини.
26
62000
2000
през следващите 20 години.
01:19
Now listen to this:
27
64000
2000
Сега чуйте това:
01:21
EveryВсеки weekседмица for the foreseeableпредвидими futureбъдеще,
28
66000
3000
Всяка седмица в обозримото бъдеще,
01:24
untilдо 2050,
29
69000
2000
до 2050 година,
01:26
everyвсеки weekседмица more than a millionмилион people
30
71000
2000
всяка седмица повече от един милион души
01:28
are beingсъщество addedдобавен to our citiesградове.
31
73000
2000
ще бъдат добавени към нашите градове.
01:30
This is going to affectзасегне everything.
32
75000
2000
Това ще се отрази на всичко.
01:32
EverybodyВсеки in this roomстая, if you stayстоя aliveжив,
33
77000
2000
Всеки в тази зала, ако остане жив,
01:34
is going to be affectedповлиян
34
79000
2000
ще бъде засегнат
01:36
by what's happeningслучва in citiesградове
35
81000
2000
от това, което се случва в градовете,
01:38
in this extraordinaryнеобикновен phenomenonфеномен.
36
83000
2000
от този изключителен феномен.
01:40
HoweverВъпреки това, citiesградове,
37
85000
3000
Обаче, градовете,
01:43
despiteвъпреки havingкато this negativeотрицателен aspectаспект to them,
38
88000
3000
въпреки че имат този негативен аспект в тях,
01:46
are alsoсъщо the solutionрешение.
39
91000
2000
са също и решението.
01:48
Because citiesградове are the vacuumвакуум cleanersпочистващи средства and the magnetsмагнити
40
93000
4000
Тъй като градовете са прахосмукачките и магнитите,
01:52
that have suckedсмуче up creativeтворчески people,
41
97000
2000
които са засмукали креативните хора,
01:54
creatingсъздаване на ideasидеи, innovationиновация,
42
99000
2000
създаващи идеи, иновации,
01:56
wealthблагосъстояние and so on.
43
101000
2000
богатство и така нататък.
01:58
So we have this kindмил of dualдвоен natureприрода.
44
103000
2000
Така че имаме този вид двойна природа.
02:00
And so there's an urgentспешно need
45
105000
3000
И така, има спешна нужда
02:03
for a scientificнаучен theoryтеория of citiesградове.
46
108000
4000
от научна теория за градовете.
02:07
Now these are my comradesдругари in armsобятия.
47
112000
3000
А това са моите другари по оръжие.
02:10
This work has been doneСвършен with an extraordinaryнеобикновен groupгрупа of people,
48
115000
2000
Тази работа беше направена с изключителна група от хора,
02:12
and they'veте имат doneСвършен all the work,
49
117000
2000
и те свършиха цялата работа,
02:14
and I'm the great bullshitterпразнословец
50
119000
2000
а аз съм големия празнословец,
02:16
that triesопитва to bringвъвеждат it all togetherзаедно.
51
121000
2000
който се опитва да обедини всичко заедно.
02:18
(LaughterСмях)
52
123000
2000
(Смях)
02:20
So here'sето the problemпроблем: This is what we all want.
53
125000
2000
Така че тук е проблемът: Това е, което всички ние искаме.
02:22
The 10 billionмилиард people on the planetпланета in 2050
54
127000
3000
10-те милиарда хора на планетата през 2050 година,
02:25
want to liveживея in placesместа like this,
55
130000
2000
ще искат да живеят на места като това,
02:27
havingкато things like this,
56
132000
2000
да имат неща като тези,
02:29
doing things like this,
57
134000
2000
да правят неща като тези,
02:31
with economiesикономики that are growingнарастващ like this,
58
136000
3000
с икономики, които растат по този начин,
02:34
not realizingосъзнавайки that entropyентропия
59
139000
2000
без да осъзнават, че ентропията
02:36
producesпроизвежда things like this,
60
141000
2000
произвежда неща като това,
02:38
this, this
61
143000
4000
това, това
02:42
and this.
62
147000
2000
и това.
02:44
And the questionвъпрос is:
63
149000
2000
И въпросът е:
02:46
Is that what EdinburghЕдинбург and LondonЛондон and NewНов YorkЙорк
64
151000
2000
Това ли е начинът, по който Единбург и Лондон и Ню Йорк
02:48
are going to look like in 2050,
65
153000
2000
ще изглеждат през 2050 година,
02:50
or is it going to be this?
66
155000
2000
или ще бъде това?
02:52
That's the questionвъпрос.
67
157000
2000
Това е въпросът.
02:54
I mustтрябва да say, manyмного of the indicatorsиндикатори
68
159000
2000
Трябва да кажа, че много от показателите
02:56
look like this is what it's going to look like,
69
161000
3000
показват, че това ще бъде начина, по който ще изглеждат,
02:59
but let's talk about it.
70
164000
3000
но нека да поговорим за това.
03:02
So my provocativeпровокативно statementизявление
71
167000
3000
Моето провокативно изявление
03:05
is that we desperatelyотчаяно need a seriousсериозно scientificнаучен theoryтеория of citiesградове.
72
170000
3000
е, че ние отчаяно се нуждаем от сериозна научна теория за градовете.
03:08
And scientificнаучен theoryтеория meansсредства quantifiableколичествено --
73
173000
3000
И научна теория означава количествено измерима --
03:11
relyingсе разчита on underlyingосновните genericродов principlesпринципи
74
176000
3000
разчитаща на основни генерални принципи,
03:14
that can be madeизработен into a predictiveвъвеждане на предсказуем frameworkрамка.
75
179000
2000
които могат да бъдат представени в един предсказуем модел.
03:16
That's the questТърсене.
76
181000
2000
Това е начинанието.
03:18
Is that conceivableвъзможен?
77
183000
2000
Дали това е постижимо?
03:20
Are there universalуниверсален lawsзакони?
78
185000
2000
Има ли универсални закони?
03:22
So here'sето two questionsвъпроси
79
187000
2000
Ето два въпроса,
03:24
that I have in my headглава when I think about this problemпроблем.
80
189000
2000
които ми се въртят из главата, когато си мисля за този проблем.
03:26
The first is:
81
191000
2000
Първият е:
03:28
Are citiesградове partчаст of biologyбиология?
82
193000
2000
Дали градове са част от биологията?
03:30
Is LondonЛондон a great bigголям whaleкит?
83
195000
2000
Дали Лондон е огромен голям кит?
03:32
Is EdinburghЕдинбург a horseкон?
84
197000
2000
Дали Единбург е кон?
03:34
Is MicrosoftMicrosoft a great bigголям anthillМравуняк?
85
199000
2000
Дали Майкрософт е огромен мравуняк?
03:36
What do we learnуча from that?
86
201000
2000
Какво можем да научим от това?
03:38
We use them metaphoricallyметафорично --
87
203000
2000
Ние ги използваме метафорично -
03:40
the DNAДНК of a companyкомпания, the metabolismметаболизъм of a cityград, and so on --
88
205000
2000
ДНК-то на компанията, метаболизма на града, и така нататък --
03:42
is that just bullshitглупости, metaphoricalметафорично bullshitглупости,
89
207000
3000
дали това са празни приказки, метафорични брътвежи,
03:45
or is there seriousсериозно substanceвещество to it?
90
210000
3000
или има някаква сериозна субстанция?
03:48
And if that is the caseслучай,
91
213000
2000
И ако случаят е такъв,
03:50
how come that it's very hardтвърд to killубивам a cityград?
92
215000
2000
защо е много трудно да се убие един град?
03:52
You could dropизпускайте an atomатом bombбомба on a cityград,
93
217000
2000
Може да пуснете атомна бомба върху град,
03:54
and 30 yearsгодини laterпо късно it's survivingоцелял.
94
219000
2000
и 30 години по-късно той да оцелее.
03:56
Very fewмалцина citiesградове failпровали.
95
221000
3000
Много малко градове се провалят.
03:59
All companiesкомпании dieумирам, all companiesкомпании.
96
224000
3000
Всички компании умират, всички компании.
04:02
And if you have a seriousсериозно theoryтеория, you should be ableспособен to predictпредскаже
97
227000
2000
И ако имате сериозна теория, би трябвало да може да предскажете
04:04
when GoogleGoogle is going to go bustбюст.
98
229000
3000
кога Гугъл ще фалират.
04:07
So is that just anotherоще versionверсия
99
232000
3000
Така, дали това е просто друга версия
04:10
of this?
100
235000
2000
на това?
04:12
Well we understandразбирам this very well.
101
237000
2000
Ами, ние разбираме това много добре.
04:14
That is, you askпитам any genericродов questionвъпрос about this --
102
239000
2000
С други думи, може да задавате различни общи въпрос за това --
04:16
how manyмного treesдървета of a givenдаден sizeразмер,
103
241000
2000
колко дървета с определен размер,
04:18
how manyмного branchesклонове of a givenдаден sizeразмер does a treeдърво have,
104
243000
2000
колко клонове с даден размер има дърво,
04:20
how manyмного leavesлиста,
105
245000
2000
колко листа,
04:22
what is the energyенергия flowingтечаща throughпрез eachвсеки branchклон,
106
247000
2000
каква е енергията, преминаваща през всеки клон,
04:24
what is the sizeразмер of the canopyнавес,
107
249000
2000
какъв е размера на навеса,
04:26
what is its growthрастеж, what is its mortalityсмъртност?
108
251000
2000
какъв е растежа, каква е неговата смъртност?
04:28
We have a mathematicalматематически frameworkрамка
109
253000
2000
Имаме математически модел,
04:30
basedбазиран on genericродов universalуниверсален principlesпринципи
110
255000
3000
базиран на обширни универсални принципи,
04:33
that can answerотговор those questionsвъпроси.
111
258000
2000
които могат да отговорят на тези въпроси.
04:35
And the ideaидея is can we do the sameедин и същ for this?
112
260000
4000
И идеята е, дали можем да направим същото за това?
04:40
So the routeмаршрут in is recognizingпризнаването
113
265000
3000
Пътят минава през разпознаването,
04:43
one of the mostнай-много extraordinaryнеобикновен things about life,
114
268000
2000
че едно от най-необикновените неща за живота е,
04:45
is that it is scalableмащабируема,
115
270000
2000
че той е мащабируем,
04:47
it worksвърши работа over an extraordinaryнеобикновен rangeдиапазон.
116
272000
2000
че работи в невероятни диапазони.
04:49
This is just a tinyмъничък rangeдиапазон actuallyвсъщност:
117
274000
2000
Това всъщност е само един малък набор;
04:51
It's us mammalsбозайници;
118
276000
2000
ние бозайниците,
04:53
we're one of these.
119
278000
2000
ние сме едни от тях.
04:55
The sameедин и същ principlesпринципи, the sameедин и същ dynamicsдинамика,
120
280000
2000
Същите принципи, същата динамика,
04:57
the sameедин и същ organizationорганизация is at work
121
282000
2000
същата организация работи
04:59
in all of these, includingвключително us,
122
284000
2000
във всички от тях, включително и при нас,
05:01
and it can scaleмащаб over a rangeдиапазон of 100 millionмилион in sizeразмер.
123
286000
3000
и може да се мащабира в диапазона от 100 милиона по размер.
05:04
And that is one of the mainосновен reasonsпричини
124
289000
3000
И това е една от основните причини,
05:07
life is so resilientиздръжливи and robustздрав --
125
292000
2000
защо животът е толкова гъвкав и енергичен --
05:09
scalabilityмащабируемост.
126
294000
2000
мащабируемост.
05:11
We're going to discussобсъждам that in a momentмомент more.
127
296000
3000
След момент ще обсъдим това по-подробно.
05:14
But you know, at a localместен levelниво,
128
299000
2000
Но знаете ли, на местно ниво,
05:16
you scaleмащаб; everybodyвсички in this roomстая is scaledизкачен.
129
301000
2000
мащабираме, всички в тази зала са мащабирани.
05:18
That's calledНаречен growthрастеж.
130
303000
2000
Това се нарича растеж.
05:20
Here'sТук е how you grewизраснал.
131
305000
2000
Ето как вие растете.
05:22
RatПлъх, that's a ratплъх -- could have been you.
132
307000
2000
Плъх, това е плъх -- но може и да сте вие.
05:24
We're all prettyкрасива much the sameедин и същ.
133
309000
3000
Всички ние сме много подобни.
05:27
And you see, you're very familiarзапознат with this.
134
312000
2000
И виждате ли, вие сте много добре запознати с това.
05:29
You growрастат very quicklyбързо and then you stop.
135
314000
2000
Вие растете много бързо и след това спирате.
05:31
And that lineлиния there
136
316000
2000
И тази линия там
05:33
is a predictionпредвиждане from the sameедин и същ theoryтеория,
137
318000
2000
е предсказание от същата теория,
05:35
basedбазиран on the sameедин и същ principlesпринципи,
138
320000
2000
базирана на същите принципи,
05:37
that describesописва that forestгора.
139
322000
2000
които описват гората.
05:39
And here it is for the growthрастеж of a ratплъх,
140
324000
2000
А това е за растежа на плъх.
05:41
and those pointsточки on there are dataданни pointsточки.
141
326000
2000
И тези точки там са точки от данни.
05:43
This is just the weightтегло versusсрещу the ageвъзраст.
142
328000
2000
Това е просто теглото в сравнение с възрастта.
05:45
And you see, it stopsспирки growingнарастващ.
143
330000
2000
И виждате, че спира да расте.
05:47
Very, very good for biologyбиология --
144
332000
2000
Много, много добре за биологията --
05:49
alsoсъщо one of the reasonsпричини for its great resilienceеластичност.
145
334000
2000
също една от причините за нейната голяма устойчивост.
05:51
Very, very badлошо
146
336000
2000
Много, много лошо
05:53
for economiesикономики and companiesкомпании and citiesградове
147
338000
2000
за икономиките, и компаниите, и градовете,
05:55
in our presentнастояще paradigmпарадигма.
148
340000
2000
в нашия настоящ модел.
05:57
This is what we believe.
149
342000
2000
Това е, което вярваме.
05:59
This is what our wholeцяло economyикономика
150
344000
2000
Това е, което цялата икономика
06:01
is thrustingбутане uponвърху us,
151
346000
2000
ни стоварва върху нас,
06:03
particularlyособено illustratedИлюстрирана in that left-handлява ръка cornerъглов:
152
348000
3000
особено илюстрирано в левия ъгъл:
06:06
hockeyхокей sticksпръчици.
153
351000
2000
хокейния стик.
06:08
This is a bunchкуп of softwareсофтуер companiesкомпании --
154
353000
2000
Това са няколко софтуерни компании --
06:10
and what it is is theirтехен revenueприход versusсрещу theirтехен ageвъзраст --
155
355000
2000
и това са техните приходи, в сравнение с тяхната възраст --
06:12
all zoomingмащабиране away,
156
357000
2000
всички нарастващи,
06:14
and everybodyвсички makingприготвяне millionsмилиони and billionsмилиарди of dollarsдолара.
157
359000
2000
и всички печелят милиони и милиарди долари.
06:16
Okay, so how do we understandразбирам this?
158
361000
3000
Добре, как да разбираме това?
06:19
So let's first talk about biologyбиология.
159
364000
3000
И така, нека първо поговорим за биологията.
06:22
This is explicitlyизрично showingпоказване you
160
367000
2000
Това изрично ви показва
06:24
how things scaleмащаб,
161
369000
2000
как нещата се мащабират.
06:26
and this is a trulyнаистина remarkableзабележителен graphдиаграма.
162
371000
2000
И това е една наистина забележителна графика.
06:28
What is plottedизобразени here is metabolicметаболитни rateскорост --
163
373000
3000
Тук е изобразено нивото на метаболизма --
06:31
how much energyенергия you need perна day to stayстоя aliveжив --
164
376000
3000
колко енергия ви трябва на ден за да останете живи --
06:34
versusсрещу your weightтегло, your massмаса,
165
379000
2000
в сравнение с теглото, вашата маса,
06:36
for all of us bunchкуп of organismsорганизми.
166
381000
3000
за всички нас, куп организми.
06:39
And it's plottedизобразени in this funnyзабавен way by going up by factorsфактори of 10,
167
384000
3000
И е изобразено по този странен начин, като се използват степени на 10,
06:42
otherwiseв противен случай you couldn'tне можех get everything on the graphдиаграма.
168
387000
2000
иначе не бихте могли да изобразите всичко на графиката.
06:44
And what you see if you plotпарцел it
169
389000
2000
И това, което можете да забележите,
06:46
in this slightlyмалко curiousлюбопитен way
170
391000
2000
ако изобразите данните по този малко любопитен начин
06:48
is that everybodyвсички liesлъжи on the sameедин и същ lineлиния.
171
393000
3000
е, че всички лежат на една и съща линия.
06:51
DespiteВъпреки the factфакт that this is the mostнай-много complexкомплекс and diverseразнообразен systemсистема
172
396000
3000
Въпреки факта, че това е най-сложната и разнообразна система
06:54
in the universeвселена,
173
399000
3000
във Вселената,
06:57
there's an extraordinaryнеобикновен simplicityпростота
174
402000
2000
има невероятна простота,
06:59
beingсъщество expressedизразена by this.
175
404000
2000
чрез изобразяването на това.
07:01
It's particularlyособено astonishingудивителен
176
406000
3000
Това е особено удивително,
07:04
because eachвсеки one of these organismsорганизми,
177
409000
2000
понеже всеки един от тези организми,
07:06
eachвсеки subsystemподсистема, eachвсеки cellклетка typeТип, eachвсеки geneген,
178
411000
2000
всяка подсистема, всеки клетъчен тип, всеки ген,
07:08
has evolvedеволюира in its ownсобствен uniqueединствен по рода си environmentalна околната среда nicheниша
179
413000
4000
са се развили в своя уникална ниша на околната среда
07:12
with its ownсобствен uniqueединствен по рода си historyистория.
180
417000
3000
със своя собствена уникална история.
07:15
And yetоще, despiteвъпреки all of that DarwinianДарвиновата evolutionеволюция
181
420000
3000
И все пак, въпреки цялата тази дарвинова еволюция
07:18
and naturalестествен selectionселекция,
182
423000
2000
и естествен подбор,
07:20
they'veте имат been constrainedскован to lieлъжа on a lineлиния.
183
425000
2000
те са ограничени да лежат на една линия.
07:22
Something elseоще is going on.
184
427000
2000
Нещо друго се случва.
07:24
Before I talk about that,
185
429000
2000
Преди да говоря за това,
07:26
I've writtenписмен down at the bottomдъно there
186
431000
2000
аз съм написал долу, в дъното там,
07:28
the slopeнаклон of this curveкрива, this straightнаправо lineлиния.
187
433000
2000
наклона на кривата, на тази права линия.
07:30
It's three-quartersтри четвърти, roughlyприблизително,
188
435000
2000
Той е три-четвърти, приблизително,
07:32
whichкойто is lessпо-малко than one -- and we call that sublinearсублинейно.
189
437000
3000
което е по-малко от единица -- и ние наричаме това сублинейност (изпъкналост).
07:35
And here'sето the pointточка of that.
190
440000
2000
И ето го обяснението на това.
07:37
It saysказва that, if it were linearлинеен,
191
442000
3000
Това означава, че ако тя е линейна,
07:40
the steepestстръмните slopeнаклон,
192
445000
2000
с по-стръмен наклон,
07:42
then doublingудвояване the sizeразмер
193
447000
2000
при удвояване на размера
07:44
you would requireизисква doubleдвойно the amountколичество of energyенергия.
194
449000
2000
ще ви е необходимо двойно количество енергия.
07:46
But it's sublinearсублинейно, and what that translatesпревежда into
195
451000
3000
Но тя е сублинейна и това оначава,
07:49
is that, if you doubleдвойно the sizeразмер of the organismорганизъм,
196
454000
2000
че ако увеличите двукратно размера на организма,
07:51
you actuallyвсъщност only need 75 percentна сто more energyенергия.
197
456000
3000
всъщност ще имате нужда само от 75% повече енергия.
07:54
So a wonderfulчудесен thing about all of biologyбиология
198
459000
2000
Прекрасно нещо за цялата биология е,
07:56
is that it expressesизразява an extraordinaryнеобикновен economyикономика of scaleмащаб.
199
461000
3000
че тя изразява извънредни икономии от мащаба.
07:59
The biggerпо-голям you are systematicallyсистематично,
200
464000
2000
Колкото по-големи сте систематично,
08:01
accordingСпоред to very well-definedдобре дефинирана rulesправилник,
201
466000
2000
според много добре дефинирани правила,
08:03
lessпо-малко energyенергия perна capitaна глава от населението.
202
468000
3000
толкова по-малко енергия на глава.
08:06
Now any physiologicalфизиологични variableпроменлива you can think of,
203
471000
3000
Всяка физиологична променлива, за която можете да се сетите,
08:09
any life historyистория eventсъбитие you can think of,
204
474000
2000
всяко житейско събитие, за което можете да се сетите,
08:11
if you plotпарцел it this way, looksвъншност like this.
205
476000
3000
ако го изобразите по този начин, изглежда така.
08:14
There is an extraordinaryнеобикновен regularityредовността.
206
479000
2000
Има изключителна регулярност.
08:16
So you tell me the sizeразмер of a mammalбозайник,
207
481000
2000
Така че ако ми кажете размера на бозайник,
08:18
I can tell you at the 90 percentна сто levelниво everything about it
208
483000
3000
аз мога да ви кажа с 90% вероятност всичко за него
08:21
in termsусловия of its physiologyфизиология, life historyистория, etcи т.н..
209
486000
4000
по отношение на неговата физиология, житейска история и др.
08:25
And the reasonпричина for this is because of networksмрежи.
210
490000
3000
И причината за това е поради мрежи.
08:28
All of life is controlledконтролиран by networksмрежи --
211
493000
3000
Целият живот е контролиран от мрежи --
08:31
from the intracellularмеждуклетъчен throughпрез the multicellularмногоклетъчен
212
496000
2000
от вътреклетъчно до многоклетъчно,
08:33
throughпрез the ecosystemекосистема levelниво.
213
498000
2000
до екосистемно ниво.
08:35
And you're very familiarзапознат with these networksмрежи.
214
500000
3000
И вие сте много добре запознати с тези мрежи.
08:39
That's a little thing that livesживота insideвътре an elephantслон.
215
504000
3000
Това е малко нещо, което живее вътре в слона.
08:42
And here'sето the summaryРезюме of what I'm sayingпоговорка.
216
507000
3000
И тук е обобщение на това, което казвам.
08:45
If you take those networksмрежи,
217
510000
2000
Ако вземете тези мрежи,
08:47
this ideaидея of networksмрежи,
218
512000
2000
тази идея за мрежите,
08:49
and you applyПриложи universalуниверсален principlesпринципи,
219
514000
2000
и приложите универсални принципи,
08:51
mathematizableматематически, universalуниверсален principlesпринципи,
220
516000
2000
математически, универсални принципи,
08:53
all of these scalingsмащабирания
221
518000
2000
всички тези мащабирания
08:55
and all of these constraintsограничения followпоследвам,
222
520000
3000
и всички тези ограничения ще следват,
08:58
includingвключително the descriptionописание of the forestгора,
223
523000
2000
включително описанието на гората,
09:00
the descriptionописание of your circulatoryкръвообращението systemсистема,
224
525000
2000
описанието на вашата клетъчна система,
09:02
the descriptionописание withinв рамките на cellsклетки.
225
527000
2000
описанието на клетките.
09:04
One of the things I did not stressстрес in that introductionВъведение
226
529000
3000
Едно от нещата, които не подчертах във въведението
09:07
was that, systematicallyсистематично, the paceтемпо of life
227
532000
3000
беше, че систематично, темпото на живота
09:10
decreasesнамалява as you get biggerпо-голям.
228
535000
2000
намалява, докато ставате по-големи.
09:12
HeartСърце ratesпроценти are slowerпо-бавно; you liveживея longerповече време;
229
537000
3000
Ударите на сърцето стават по-бавни, живеете по-дълго;
09:15
diffusionдифузия of oxygenкислород and resourcesресурси
230
540000
2000
разпространението на кислород и ресурси
09:17
acrossпрез membranesмембрани is slowerпо-бавно, etcи т.н..
231
542000
2000
сред мембраните се забавя и др.
09:19
The questionвъпрос is: Is any of this trueвярно
232
544000
2000
Въпросът е: Дали нещо от това е вярно
09:21
for citiesградове and companiesкомпании?
233
546000
3000
за градовете и за компаниите?
09:24
So is LondonЛондон a scaledизкачен up BirminghamБирмингам,
234
549000
3000
Дали Лондон е уголемена версия на Бирмингам,
09:27
whichкойто is a scaledизкачен up BrightonБрайтън, etcи т.н.., etcи т.н..?
235
552000
3000
който е уголемена версия на Брайтън и т.н., и т.н.?
09:30
Is NewНов YorkЙорк a scaledизкачен up SanСан FranciscoФрансиско,
236
555000
2000
Дали Ню Йорк е уголемена версия на Сан Франциско,
09:32
whichкойто is a scaledизкачен up SantaСанта FeFE?
237
557000
2000
който е уголемена версия на Санта Фе?
09:34
Don't know. We will discussобсъждам that.
238
559000
2000
Не знам. Ще обсъдим това.
09:36
But they are networksмрежи,
239
561000
2000
Но има мрежи.
09:38
and the mostнай-много importantважно networkмрежа of citiesградове
240
563000
2000
И най-важната мрежа от градовете
09:40
is you.
241
565000
2000
сте вие.
09:42
CitiesГрадове are just a physicalфизически manifestationпроява
242
567000
3000
Градовете са само физическо проявление
09:45
of your interactionsвзаимодействия,
243
570000
2000
на вашите взаимодействия,
09:47
our interactionsвзаимодействия,
244
572000
2000
нашите взаимодействия,
09:49
and the clusteringгрупиране and groupingгрупиране of individualsиндивиди.
245
574000
2000
и събирането и групирането на хора.
09:51
Here'sТук е just a symbolicсимволично pictureснимка of that.
246
576000
3000
Тук е опростена символична картина на това.
09:54
And here'sето scalingмащабиране of citiesградове.
247
579000
2000
И тук има мащабиране на градовете.
09:56
This showsпредавания that in this very simpleпрост exampleпример,
248
581000
3000
Това показва, че в този много прост пример,
09:59
whichкойто happensслучва се to be a mundaneземен exampleпример
249
584000
2000
който се оказва един обикновен пример
10:01
of numberномер of petrolбензин stationsстанции
250
586000
2000
за броя на бензиностанциите,
10:03
as a functionфункция of sizeразмер --
251
588000
2000
като функция на размера --
10:05
plottedизобразени in the sameедин и същ way as the biologyбиология --
252
590000
2000
изобразени по същия начин, както при биологията --
10:07
you see exactlyточно the sameедин и същ kindмил of thing.
253
592000
2000
можете да видите точно същото нещо.
10:09
There is a scalingмащабиране.
254
594000
2000
Има мащабиране.
10:11
That is that the numberномер of petrolбензин stationsстанции in the cityград
255
596000
4000
И то е, че броят на бензиностанциите в града
10:15
is now givenдаден to you
256
600000
2000
сега ви става известен,
10:17
when you tell me its sizeразмер.
257
602000
2000
когато ми кажете размера му.
10:19
The slopeнаклон of that is lessпо-малко than linearлинеен.
258
604000
3000
Наклонът на тази крива е по-малък от линеен.
10:22
There is an economyикономика of scaleмащаб.
259
607000
2000
Налице са икономии от мащаба.
10:24
LessПо-малко petrolбензин stationsстанции perна capitaна глава от населението the biggerпо-голям you are -- not surprisingизненадващ.
260
609000
3000
По-малко бензиностанции на глава от населението, колкото по-големи сте -- не е изненадващо.
10:27
But here'sето what's surprisingизненадващ.
261
612000
2000
Но ето какво е изненадващо.
10:29
It scalesвезни in the sameедин и същ way everywhereнавсякъде.
262
614000
2000
Мащабира се по един и същи начин навсякъде.
10:31
This is just EuropeanЕвропейската countriesдържави,
263
616000
2000
Това е само за европейските страни,
10:33
but you do it in JapanЯпония or ChinaКитай or ColombiaКолумбия,
264
618000
3000
но можете да го направите в Япония, Китай или Колумбия,
10:36
always the sameедин и същ
265
621000
2000
навсякъде е същото,
10:38
with the sameедин и същ kindмил of economyикономика of scaleмащаб
266
623000
2000
със същия вид на икономии от мащаба,
10:40
to the sameедин и същ degreeстепен.
267
625000
2000
в същата степен.
10:42
And any infrastructureинфраструктура you look at --
268
627000
3000
И всяка инфраструктура която разгледате --
10:45
whetherдали it's the lengthдължина of roadsпътища, lengthдължина of electricalелектрически linesлинии --
269
630000
3000
дали това е дължината на пътищата, дължината на електропроводите --
10:48
anything you look at
270
633000
2000
всичко, което погледнете
10:50
has the sameедин и същ economyикономика of scaleмащаб scalingмащабиране in the sameедин и същ way.
271
635000
3000
има същото разпределение на икономиите от мащаба, по същия начин.
10:53
It's an integratedинтегриран systemсистема
272
638000
2000
Това е интегрирана система,
10:55
that has evolvedеволюира despiteвъпреки all the planningпланиране and so on.
273
640000
3000
която се е развила въпреки цялото планиране и така нататък.
10:58
But even more surprisingизненадващ
274
643000
2000
Но още по-изненадващо е,
11:00
is if you look at socio-economicсоциално икономически quantitiesколичества,
275
645000
2000
ако се вгледате в социално-икономически показатели,
11:02
quantitiesколичества that have no analogаналог in biologyбиология,
276
647000
3000
показатели, които нямат аналог в областта на биологията,
11:05
that have evolvedеволюира when we startedзапочна formingформиране communitiesобщности
277
650000
3000
които са се развили, когато сме започнали да формираме общности,
11:08
eightосем to 10,000 yearsгодини agoпреди.
278
653000
2000
преди 8000 до 10 000 години.
11:10
The topвръх one is wagesзаплати as a functionфункция of sizeразмер
279
655000
2000
Най-отгоре е работната заплата като функция на размера,
11:12
plottedизобразени in the sameедин и същ way.
280
657000
2000
изобразени по същия начин.
11:14
And the bottomдъно one is you lot --
281
659000
2000
А на дъното сте вие хора --
11:16
super-creativesсупер-креативни plottedизобразени in the sameедин и същ way.
282
661000
3000
супер-креативни, изобразени по същия начин.
11:19
And what you see
283
664000
2000
И това, което виждате
11:21
is a scalingмащабиране phenomenonфеномен.
284
666000
2000
е едно мащабно явление.
11:23
But mostнай-много importantважно in this,
285
668000
2000
Но най-важното в това,
11:25
the exponentстепенен показател, the analogаналог to that three-quartersтри четвърти
286
670000
2000
степенния показател, аналога на три-четвърти
11:27
for the metabolicметаболитни rateскорост,
287
672000
2000
за нивата на метаболизма,
11:29
is biggerпо-голям than one -- it's about 1.15 to 1.2.
288
674000
2000
е по-голям от едно -- той е около 1,15 до 1,2.
11:31
Here it is,
289
676000
2000
Ето това е,
11:33
whichкойто saysказва that the biggerпо-голям you are
290
678000
3000
което казва, че колкото сте по-големи,
11:36
the more you have perна capitaна глава от населението, unlikeза разлика от biologyбиология --
291
681000
3000
толкова повече имате на глава от населението, за разлика от биологията --
11:39
higherпо-висок wagesзаплати, more super-creativeсупер-креативни people perна capitaна глава от населението as you get biggerпо-голям,
292
684000
4000
по-високи заплати, повече супер-творчески хора на глава от населението, докато ставате по-големи,
11:43
more patentsпатенти perна capitaна глава от населението, more crimeпрестъпление perна capitaна глава от населението.
293
688000
3000
повече патенти на глава от населението, повече престъпления на глава от населението.
11:46
And we'veние имаме lookedпогледнах at everything:
294
691000
2000
И ние наблюдавахме всичко:
11:48
more AIDSСПИН casesслучаи, fluгрип, etcи т.н..
295
693000
3000
случаи на СПИН, грип и др.
11:51
And here, they're all plottedизобразени togetherзаедно.
296
696000
2000
И тук, те всички са изобразени заедно.
11:53
Just to showшоу you what we plottedизобразени,
297
698000
2000
Само да ви покажа какво сме изобразили,
11:55
here is incomeдоход, GDPБВП --
298
700000
3000
тук е дохода, БВП --
11:58
GDPБВП of the cityград --
299
703000
2000
БВП на града --
12:00
crimeпрестъпление and patentsпатенти all on one graphдиаграма.
300
705000
2000
престъпността и патентите всичко върху една графика.
12:02
And you can see, they all followпоследвам the sameедин и същ lineлиния.
301
707000
2000
И можете да видите, те всички следват една и съща линия.
12:04
And here'sето the statementизявление.
302
709000
2000
И ето го твърдението.
12:06
If you doubleдвойно the sizeразмер of a cityград from 100,000 to 200,000,
303
711000
3000
Ако удвоите размера на един град от 100 000 на 200 000,
12:09
from a millionмилион to two millionмилион, 10 to 20 millionмилион,
304
714000
2000
от един милион на два милиона, от 10 на 20 милиона,
12:11
it doesn't matterвъпрос,
305
716000
2000
няма значение,
12:13
then systematicallyсистематично
306
718000
2000
тогава систематично
12:15
you get a 15 percentна сто increaseнараства
307
720000
2000
ще получите 15 процентово увеличение
12:17
in wagesзаплати, wealthблагосъстояние, numberномер of AIDSСПИН casesслучаи,
308
722000
2000
на заплатите, богатството, брой на случаите на СПИН,
12:19
numberномер of policeполиция,
309
724000
2000
броя на полицаите,
12:21
anything you can think of.
310
726000
2000
всичко, за което можете да се сетите.
12:23
It goesотива up by 15 percentна сто,
311
728000
2000
Увеличава се с 15 процента.
12:25
and you have a 15 percentна сто savingsспестявания
312
730000
3000
И имате 15 процента спестявания
12:28
on the infrastructureинфраструктура.
313
733000
3000
при инфраструктурата.
12:31
This, no doubtсъмнение, is the reasonпричина
314
736000
3000
Това, без съмнение, е причината,
12:34
why a millionмилион people a weekседмица are gatheringсъбиране in citiesградове.
315
739000
3000
защо един милион души седмично идват в градовете.
12:37
Because they think that all those wonderfulчудесен things --
316
742000
3000
Защото те мислят, че всички тези прекрасни неща,
12:40
like creativeтворчески people, wealthблагосъстояние, incomeдоход --
317
745000
2000
како креативни хора, богатство, доходи,
12:42
is what attractsпривлича them,
318
747000
2000
е това, което ги привлича,
12:44
forgettingзабравяйки about the uglyгрозен and the badлошо.
319
749000
2000
забравяйки за грозните и лошите.
12:46
What is the reasonпричина for this?
320
751000
2000
Каква е причината за това?
12:48
Well I don't have time to tell you about all the mathematicsматематика,
321
753000
3000
Ами, не разполагам с достатъчно време, за да ви разкажа за цялата математика,
12:51
but underlyingосновните this is the socialсоциален networksмрежи,
322
756000
3000
но в основата на това са социалните мрежи,
12:54
because this is a universalуниверсален phenomenonфеномен.
323
759000
3000
защото това е универсален феномен.
12:57
This 15 percentна сто ruleправило
324
762000
3000
Това 15 процентово правило
13:00
is trueвярно
325
765000
2000
е вярно
13:02
no matterвъпрос where you are on the planetпланета --
326
767000
2000
без значение къде сте на планетата --
13:04
JapanЯпония, ChileЧили,
327
769000
2000
Япония, Чили,
13:06
PortugalПортугалия, ScotlandШотландия, doesn't matterвъпрос.
328
771000
3000
Португалия, Шотландия, няма значение.
13:09
Always, all the dataданни showsпредавания it's the sameедин и същ,
329
774000
3000
Винаги, всичко, което данните показват е същото,
13:12
despiteвъпреки the factфакт that these citiesградове have evolvedеволюира independentlyНезависимо.
330
777000
3000
въпреки факта, че тези градове са се развили независимо.
13:15
Something universalуниверсален is going on.
331
780000
2000
Нещо универсално се случва.
13:17
The universalityуниверсалност, to repeatповторение, is us --
332
782000
3000
Универсалността, повтарям, сме ние --
13:20
that we are the cityград.
333
785000
2000
ние сме града.
13:22
And it is our interactionsвзаимодействия and the clusteringгрупиране of those interactionsвзаимодействия.
334
787000
3000
И това са нашите взаимодействия и групирането на тези взаимодействия.
13:25
So there it is, I've said it again.
335
790000
2000
Ето го, аз го казах отново.
13:27
So if it is those networksмрежи and theirтехен mathematicalматематически structureструктура,
336
792000
3000
Така че, ако в тези мрежи и в техните математически структури,
13:30
unlikeза разлика от biologyбиология, whichкойто had sublinearсублинейно scalingмащабиране,
337
795000
3000
за разлика от биологията, която има сублинейно мащабиране,
13:33
economiesикономики of scaleмащаб,
338
798000
2000
икономии от мащаба,
13:35
you had the slowingзабавя of the paceтемпо of life
339
800000
2000
имате забавяне на темпото на живот,
13:37
as you get biggerпо-голям.
340
802000
2000
когато ставате по-големи.
13:39
If it's socialсоциален networksмрежи with super-linearсупер-линейни scalingмащабиране --
341
804000
2000
Ако социалните мрежи са със супер-линейно мащабиране --
13:41
more perна capitaна глава от населението --
342
806000
2000
повече на глава от населението --
13:43
then the theoryтеория saysказва
343
808000
2000
тогава теорията казва,
13:45
that you increaseнараства the paceтемпо of life.
344
810000
2000
че вие повишавате темпото на живот.
13:47
The biggerпо-голям you are, life getsполучава fasterпо-бързо.
345
812000
2000
Колкото по-големи сте, толкова животът става по-бърз.
13:49
On the left is the heartсърце rateскорост showingпоказване biologyбиология.
346
814000
2000
В ляво е сърдечната честота показана като биология.
13:51
On the right is the speedскорост of walkingходене
347
816000
2000
В дясно е скоростта на ходене
13:53
in a bunchкуп of EuropeanЕвропейската citiesградове,
348
818000
2000
в няколко европейски градове,
13:55
showingпоказване that increaseнараства.
349
820000
2000
показваща това увеличение.
13:57
LastlyНа последно място, I want to talk about growthрастеж.
350
822000
3000
И накрая, искам да ви поговоря за растежа.
14:00
This is what we had in biologyбиология, just to repeatповторение.
351
825000
3000
Това е, което имахме в биологията, просто да се повтаря.
14:03
EconomiesИкономики of scaleмащаб
352
828000
3000
Икономиите от мащаба
14:06
gaveдадох riseиздигам се to this sigmoidals-образен behaviorповедение.
353
831000
3000
довеждат до това S-образно поведение.
14:09
You growрастат fastбърз and then stop --
354
834000
3000
Израствате бързо и след това спирате --
14:12
partчаст of our resilienceеластичност.
355
837000
2000
част от нашата издръжливост.
14:14
That would be badлошо for economiesикономики and citiesградове.
356
839000
3000
Това би било зле за икономиките и градовете.
14:17
And indeedнаистина, one of the wonderfulчудесен things about the theoryтеория
357
842000
2000
И наистина, едно от чудесните неща на теорията е,
14:19
is that if you have super-linearсупер-линейни scalingмащабиране
358
844000
3000
че ако имате супер-линейно мащабиране
14:22
from wealthблагосъстояние creationсъздаване and innovationиновация,
359
847000
2000
от създаването на богатство и иновациите,
14:24
then indeedнаистина you get, from the sameедин и същ theoryтеория,
360
849000
3000
тогава наистина ще получите, от същата теория,
14:27
a beautifulкрасив risingнарастващ exponentialпоказателен curveкрива -- lovelyпрекрасен.
361
852000
2000
красива нарастваща експоненциална крива -- чудесно.
14:29
And in factфакт, if you compareсравнение it to dataданни,
362
854000
2000
И всъщност, ако я сравните с данните,
14:31
it fitsуниверсален very well
363
856000
2000
тя се вписва много добре
14:33
with the developmentразвитие of citiesградове and economiesикономики.
364
858000
2000
с развитието на градовете и икономиките.
14:35
But it has a terribleужасен catchулов,
365
860000
2000
Но това има ужасна уловка.
14:37
and the catchулов
366
862000
2000
И уловката е,
14:39
is that this systemсистема is destinedотреден to collapseколапс.
367
864000
3000
че тази система е обречена да се сгромоляса.
14:42
And it's destinedотреден to collapseколапс for manyмного reasonsпричини --
368
867000
2000
И е обречена да се сгромоляса по много причини --
14:44
kindмил of MalthusianMalthusian reasonsпричини -- that you runтичам out of resourcesресурси.
369
869000
3000
един вид малтуски причини -- че ще ви свършат ресурсите.
14:47
And how do you avoidда се избегне that? Well we'veние имаме doneСвършен it before.
370
872000
3000
И как да се избегне това? Ами ние сме го правили преди.
14:50
What we do is,
371
875000
2000
Това, което правим е,
14:52
as we growрастат and we approachподход the collapseколапс,
372
877000
3000
че докато растем и се приближаваме към колапса,
14:55
a majorголям innovationиновация takes placeмясто
373
880000
3000
значима иновация се появява
14:58
and we startначало over again,
374
883000
2000
и ние започваме отначало.
15:00
and we startначало over again as we approachподход the nextследващия one, and so on.
375
885000
3000
И ние започваме отново, докато приближаваме следващия, и така нататък.
15:03
So there's this continuousнепрекъснат cycleцикъл of innovationиновация
376
888000
2000
Така че съществува този непрекъснат цикъл на иновации,
15:05
that is necessaryнеобходимо
377
890000
2000
който е необходим,
15:07
in orderпоръчка to sustainподдържане на growthрастеж and avoidда се избегне collapseколапс.
378
892000
3000
за да се поддържа растежа и да се избегне колапса.
15:10
The catchулов, howeverвъпреки това, to this
379
895000
2000
Уловката, обаче, в това е,
15:12
is that you have to innovateиновации
380
897000
2000
че трябва да правим иновации
15:14
fasterпо-бързо and fasterпо-бързо and fasterпо-бързо.
381
899000
3000
все по-бързо, и по-бързо, и по-бързо.
15:17
So the imageизображение
382
902000
2000
Така че образът е,
15:19
is that we're not only on a treadmillнеблагодарна that's going fasterпо-бързо,
383
904000
3000
че ние не сме само на лента за бягане, която се движи все по-бързо,
15:22
but we have to changeпромяна the treadmillнеблагодарна fasterпо-бързо and fasterпо-бързо.
384
907000
3000
но ние трябва да променяме лентата за бягане все по-бързо и по-бързо.
15:25
We have to accelerateускоряване on a continuousнепрекъснат basisоснова.
385
910000
3000
Трябва да ускоряваме постоянно.
15:28
And the questionвъпрос is: Can we, as socio-economicсоциално икономически beingsсъщества,
386
913000
3000
И въпросът е: Може ли ние, като социално-икономически същества,
15:31
avoidда се избегне a heartсърце attackатака?
387
916000
3000
да избегнем инфаркт?
15:34
So lastlyнакрая, I'm going to finishзавършек up in this last minuteминута or two
388
919000
3000
И накрая, ще привърша в оставащите минута-две,
15:37
askingпита about companiesкомпании.
389
922000
2000
говорейки за компаниите.
15:39
See companiesкомпании, they scaleмащаб.
390
924000
2000
Виждате ли, компаниите, те се мащабират.
15:41
The topвръх one, in factфакт, is WalmartWalmart on the right.
391
926000
2000
Най-отгоре, всъщност, е Уолмарт в дясно.
15:43
It's the sameедин и същ plotпарцел.
392
928000
2000
Това е същата графика.
15:45
This happensслучва се to be incomeдоход and assetsактив
393
930000
2000
Това са доходите и активите,
15:47
versusсрещу the sizeразмер of the companyкомпания as denotedобозначава by its numberномер of employeesслужители.
394
932000
2000
в сравнение с размера на компанията, обозначена с броя на служителите.
15:49
We could use salesтърговски, anything you like.
395
934000
3000
Можем да използваме и продажбите, ако искате.
15:52
There it is: after some little fluctuationsколебания at the beginningначало,
396
937000
3000
Ето ви: след някои малки колебания в началото,
15:55
when companiesкомпании are innovatingнововъведения,
397
940000
2000
когато компаниите са иновативни,
15:57
they scaleмащаб beautifullyпрекрасно.
398
942000
2000
те се мащабират красиво.
15:59
And we'veние имаме lookedпогледнах at 23,000 companiesкомпании
399
944000
3000
И ние разгледахме 23 000 компании,
16:02
in the UnitedЮнайтед StatesДържавите, mayможе I say.
400
947000
2000
в Съединените щати, може ли да спомена.
16:04
And I'm only showingпоказване you a little bitмалко of this.
401
949000
3000
И аз ви показвам само малка част от това.
16:07
What is astonishingудивителен about companiesкомпании
402
952000
2000
Това, което е учудващо за фирмите е,
16:09
is that they scaleмащаб sublinearlyсублинейно
403
954000
3000
че те се мащабират сублинейно,
16:12
like biologyбиология,
404
957000
2000
като биологията,
16:14
indicatingкоето показва, that they're dominatedдоминиран,
405
959000
2000
показващо, че те са доминирани,
16:16
not by super-linearсупер-линейни
406
961000
2000
не от супер-линейни
16:18
innovationиновация and ideasидеи;
407
963000
3000
нововъведения и идеи;
16:21
they becomeда стане dominatedдоминиран
408
966000
2000
те стават доминирани
16:23
by economiesикономики of scaleмащаб.
409
968000
2000
от икономии от мащаба.
16:25
In that interpretationустен превод,
410
970000
2000
В това тълкуване,
16:27
by bureaucracyбюрокрация and administrationадминистрация,
411
972000
2000
от бюрокрация и администрация,
16:29
and they do it beautifullyпрекрасно, mayможе I say.
412
974000
2000
и те го правят красиво, ако мога да кажа.
16:31
So if you tell me the sizeразмер of some companyкомпания, some smallмалък companyкомпания,
413
976000
3000
Така че ако ми кажете размера на някоя компания, някоя малка фирма,
16:34
I could have predictedпрогнозира, the sizeразмер of WalmartWalmart.
414
979000
3000
ще мога да прогнозирам размера на Уолмарт.
16:37
If it has this sublinearсублинейно scalingмащабиране,
415
982000
2000
Ако има това сублинейно мащабиране,
16:39
the theoryтеория saysказва
416
984000
2000
твърди теорията,
16:41
we should have sigmoidals-образен growthрастеж.
417
986000
3000
би трябвало да имаме S-образен растеж.
16:44
There's WalmartWalmart. Doesn't look very sigmoidals-образен.
418
989000
2000
Ето го Walmart. Не изглежда много S-образен.
16:46
That's what we like, hockeyхокей sticksпръчици.
419
991000
3000
Това е, което ни харесва, хокейни стикове.
16:49
But you noticeизвестие, I've cheatedизлъган,
420
994000
2000
Но ще забележите, че послъгах,
16:51
because I've only goneси отиде up to '94.
421
996000
2000
понеже стигнах само до '94 година.
16:53
Let's go up to 2008.
422
998000
2000
Нека да отидем до 2008 година.
16:55
That redчервен lineлиния is from the theoryтеория.
423
1000000
3000
Тази червена линия е от теорията.
16:58
So if I'd have doneСвършен this in 1994,
424
1003000
2000
Така че, ако бях направил това през 1994 година,
17:00
I could have predictedпрогнозира, what WalmartWalmart would be now.
425
1005000
3000
щях да предвидя какъв щеше да бъде Walmart сега.
17:03
And then this is repeatedповторен
426
1008000
2000
И после това се повтаря
17:05
acrossпрез the entireцял spectrumспектър of companiesкомпании.
427
1010000
2000
по целия спектър от компании.
17:07
There they are. That's 23,000 companiesкомпании.
428
1012000
3000
Ето ги. Това са 23 000 компании.
17:10
They all startначало looking like hockeyхокей sticksпръчици,
429
1015000
2000
Всички те започват, изглеждайки като хокейни стикове,
17:12
they all bendизвивам over,
430
1017000
2000
всички те се огъват,
17:14
and they all dieумирам like you and me.
431
1019000
2000
и всички те умират като вас и мен.
17:16
Thank you.
432
1021000
2000
Благодаря ви.
17:18
(ApplauseАплодисменти)
433
1023000
9000
(Ръкопляскане)
Translated by Anton Hikov
Reviewed by Darina Stoyanova

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Geoffrey West - Theorist
Physicist Geoffrey West believes that complex systems from organisms to cities are in many ways governed by simple laws -- laws that can be discovered and analyzed.

Why you should listen

Trained as a theoretical physicist, Geoffrey West has turned his analytical mind toward the inner workings of more concrete things, like ... animals. In a paper for Science in 1997, he and his team uncovered what he sees as a surprisingly universal law of biology — the way in which heart rate, size and energy consumption are related, consistently, across most living animals. (Though not all animals: “There are always going to be people who say, ‘What about the crayfish?’ " he says. “Well, what about it? Every fundamental law has exceptions. But you still need the law or else all you have is observations that don’t make sense.")

A past president of the multidisciplinary Santa Fe Institute (after decades working  in high-energy physics at Los Alamos and Stanford), West now studies the behavior and development of cities. In his newest work, he proposes that one simple number, population, can predict a stunning array of details about any city, from crime rate to economic activity. It's all about the plumbing, he says, the infrastructure that powers growth or dysfunction. His next target for study: corporations.

He says: "Focusing on the differences [between cities] misses the point. Sure, there are differences, but different from what? We’ve found the what."

More profile about the speaker
Geoffrey West | Speaker | TED.com