TED2006
Neil Gershenfeld: Unleash your creativity in a Fab Lab
Нийл Гершенфелд за Fab Labs
Filmed:
Readability: 4.8
871,282 views
Професор Нийл Гершенфелд от MIT разказва за своята Fab Lab - лаборатория с ниски разходи, която дава възможност на хората да строят неща, от които имат нужда с цифрови и аналогови инструменти. Това е проста идея с мощни резултати.
Neil Gershenfeld - Physicist, personal fab pioneer
As Director of MIT’s Center for Bits and Atoms, Neil Gershenfeld explores the boundaries between the digital and physical worlds. Full bio
As Director of MIT’s Center for Bits and Atoms, Neil Gershenfeld explores the boundaries between the digital and physical worlds. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:25
This meeting has really been about a digital revolution,
0
0
4000
Тази среща всъщност е свързана с една дигитална революция,
00:29
but I'd like to argue that it's done; we won.
1
4000
3000
но бих искал да твърдя, че това е приключено; спечелихме.
00:33
We've had a digital revolution but we don't need to keep having it.
2
8000
4000
Имахме дигитална революция, но не е нужно да продължим да я имаме.
00:37
And I'd like to look after that,
3
12000
2000
Бих искал да се погрижа за това,
00:39
to look what comes after the digital revolution.
4
14000
3000
да видя какво идва след дигиталната революция.
00:42
So, let me start projecting forward.
5
17000
2000
И така, започвам да проектирам напред.
00:44
These are some projects I'm involved in today at MIT,
6
19000
4000
Това са някои проекти, с които се занимавам днес в МТИ,
00:48
looking what comes after computers.
7
23000
3000
разглеждащи това какво идва след компютрите.
00:51
This first one, Internet Zero, up here -- this is a web server
8
26000
5000
Първият, Интернет Нула, тук горе... това е уеб сървър,
00:56
that has the cost and complexity of an RFID tag --
9
31000
3000
който има цената и сложността на RFID етикет...
00:59
about a dollar -- that can go in every light bulb and doorknob,
10
34000
3000
около един долар... който може да влезе във всяка електрическа крушка и дръжка на врата,
01:02
and this is getting commercialized very quickly.
11
37000
2000
и това се комерсиализира много бързо.
01:04
And what's interesting about it isn't the cost;
12
39000
2000
Интересното в него не е цената,
01:06
it's the way it encodes the Internet.
13
41000
1000
а начинът, по който кодира Интернет.
01:07
It uses a kind of a Morse code for the Internet
14
42000
3000
Използва един вид морзова азбука за Интернет,
01:10
so you could send it optically; you can communicate acoustically
15
45000
3000
така че да може да се изпраща оптично; може да се комуникира акустично
01:13
through a power line, through RF.
16
48000
2000
чрез далекопровод, чрез радиочестоти.
01:15
It takes the original principle of the Internet,
17
50000
2000
Взема оригиналния принцип на Интернет,
01:17
which is inter-networking computers,
18
52000
2000
а именно свързани в мрежа компютри,
01:19
and now lets devices inter-network.
19
54000
3000
и сега позволява на устройствата да се свързват помежду си в мрежа.
01:22
That we can take the whole idea that gave birth to the Internet
20
57000
3000
Че може да вземем цялата идея, родила Интернет,
01:25
and bring it down to the physical world in this Internet Zero,
21
60000
3000
и да я сведем до физическия свят в този Интернет Нула,
01:28
this internet of devices.
22
63000
2000
този интернет от устройства.
01:30
So this is the next step from there to here,
23
65000
2000
Това е следващата стъпка оттам дотук,
01:32
and this is getting commercialized today.
24
67000
3000
и се комерсиализира днес.
01:35
A step after that is a project on fungible computers.
25
70000
5000
Една стъпка след това е един проект от гъбовидни компютри.
01:40
Fungible goods in economics can be extended and traded.
26
75000
3000
Гъбовидните стоки в икономиката могат да се разширяват и търгуват.
01:43
So, half as much grain is half as much useful,
27
78000
2000
Значи, наполовина зърно е наполовина полезно,
01:45
but half a baby or half a computer is less useful than
28
80000
3000
но половин бебе или половин компютър е по-малко полезно
01:48
a whole baby or a whole computer,
29
83000
2000
от цяло бебе или цял компютър,
01:50
and we've been trying to make computers that work that way.
30
85000
3000
и се опитваме да правим компютри, които работят по този начин.
01:53
So, what you see in the background is a prototype.
31
88000
2000
Това, което виждате на заден план, е един прототип.
01:55
This was from a thesis of a student, Bill Butow, now at Intel,
32
90000
3000
Беше от дипломната работа на един студент, Бил Бътоу, сега в "Интел",
01:58
who wondered why, instead of making bigger and bigger chips,
33
93000
3000
който се чудел защо, вместо да се правят по-големи и по-големи чипове,
02:01
you don't make small chips, put them in a viscous medium,
34
96000
3000
да не се правят малки чипове, да се поставят във вискозна среда
02:04
and pour out computing by the pound or by the square inch.
35
99000
2000
и да се налива изчислителна техника на паунд или на квадратен инч.
02:06
And that's what you see here.
36
101000
2000
Това се вижда тук.
02:08
On the left was postscript being rendered by a conventional computer;
37
103000
3000
Отляво беше послепис, изобразен от конвенционален компютър,
02:11
on the right is postscript being rendered from the first prototype
38
106000
3000
отдясно е постскрипт, изобразен от първия прототип,
02:14
we made, but there's no frame buffer, IO processor,
39
109000
4000
който направихме, но няма рамков буфер, IO процесор,
02:18
any of that stuff -- it's just this material.
40
113000
2000
нищо от това... само този материал.
02:20
Unlike this screen where the dots are placed carefully,
41
115000
2000
За разлика от екрана, където точките са разположени внимателно,
02:22
this is a raw material.
42
117000
1000
това е суров материал.
02:23
If you add twice as much of it, you have twice as much display.
43
118000
3000
Ако добавиш двойно повече от него, ще имаш двойно повече дисплей.
02:26
If you shoot a gun through the middle, nothing happens.
44
121000
3000
Ако стреляш с пушка по средата, не се случва нищо.
02:29
If you need more resource, you just apply more computer.
45
124000
4000
Ако ти трябват повече ресурси, просто прилагаш повече компютър.
02:33
So, that's the step after this -- of computing as a raw material.
46
128000
3000
Това е стъпката след това... изчислителната техника като суров материал.
02:36
That's still conventional bits, the step after that is --
47
131000
3000
Това са все още конвенционални битове, стъпката след това е...
02:39
this is an earlier prototype in the lab;
48
134000
2000
това е един по-ранен прототип в лабораторията,
02:41
this is high-speed video slowed down.
49
136000
2000
това е забавено високоскоростно видео.
02:43
Now, integrating chemistry in computation, where the bits are bubbles.
50
138000
3000
А сега, интеграция на химия в изчислителна техника, при което битовете са мехурчета.
02:46
This is showing making bits, this is showing --
51
141000
2000
Това показва правене на битове, това показва...
02:48
once again, slowed down so you can see it,
52
143000
2000
още веднъж, забавено, за да може да го виждате,
02:50
bits interacting to do logic and multiplexing and de-multiplexing.
53
145000
4000
битове взаимодействат за логика, усложняване и опростяване.
02:54
So, now we can compute that the output arranges material
54
149000
3000
Сега можем да изчислим, че резултатът подрежда материал,
02:57
as well as information. And, ultimately, these are some slides
55
152000
4000
както и информация. И, в крайна сметка, това са няколко кадъра
03:01
from an early project I did, computing where the bits are stored
56
156000
3000
от един по-ранен мой проект - изчисление, при което битовете се съхраняват
03:04
quantum-mechanically in the nuclei of atoms, so
57
159000
3000
квантово механично в ядрата на атомите, така че
03:07
programs rearrange the nuclear structure of molecules.
58
162000
4000
програмите преподреждат ядрената структура на молекулите.
03:11
All of these are in the lab pushing further and further and further,
59
166000
4000
Всичко това е в лабораторията и се движи все по-напред, по-напред и по-напред,
03:15
not as metaphor but literally integrating bits and atoms,
60
170000
3000
не като метафора, а буквално интегрирайки битове и атоми,
03:18
and they lead to the following recognition.
61
173000
3000
и те водят до следното признание.
03:21
We all know we've had a digital revolution, but what is that?
62
176000
3000
Всички знаем, че сме имали дигитална революция, но какво е това?
03:24
Well, Shannon took us, in the '40s, from here to here:
63
179000
3000
Е, Шанън ни отведе, през 40-те, оттук дотук:
03:27
from a telephone being a speaker wire that degraded with distance
64
182000
4000
от един телефон, представляващ жица високоговорител, деградиращ с разстоянието,
03:31
to the Internet. And he proved the first threshold theorem, that shows
65
186000
4000
до Интернет. И той доказва първата прагова теорема, която показва,
03:35
if you add information and remove it to a signal,
66
190000
3000
че ако се добави информация и се отстрани тя в сигнал,
03:38
you can compute perfectly with an imperfect device.
67
193000
2000
може да се изчисли съвършено с несъвършено устройство.
03:40
And that's when we got the Internet.
68
195000
2000
И тогава сме получили Интернет.
03:42
Von Neumann, in the '50s, did the same thing for computing;
69
197000
3000
Фон Нойман, през 50-те, прави същото нещо за изчислителната техника:
03:45
he showed you can have an unreliable computer but restore its state
70
200000
3000
показва, че може да има ненадежден компютър, но да се възстанови състоянието му,
03:48
to make it perfect. This was the last great analog computer at MIT:
71
203000
4000
за да стане съвършен. Това беше последният велик аналогов компютър в МТИ:
03:52
a differential analyzer, and the more you ran it,
72
207000
2000
диференциален анализатор, и колкото повече го пускаш,
03:54
the worse the answer got.
73
209000
2000
толкова по-лош ставаше отговорът.
03:56
After Von Neumann, we have the Pentium, where the billionth transistor
74
211000
3000
След Фон Нойман имаме Пентиум, при който милиардният транзистор
03:59
is as reliable as the first one.
75
214000
3000
е също толкова надежден, както и първият.
04:02
But all our fabrication is down in this lower left corner.
76
217000
3000
Но цялата ни фабрикация е долу, в долния ляв ъгъл.
04:05
A state-of-the-art airplane factory rotating metal wax at fixed metal,
77
220000
3000
Една съвременна самолетна фабрика, въртяща метален восък на фиксиран метал,
04:08
or you maybe melt some plastic. A 10-billion-dollar chip fab
78
223000
3000
или може би се топи малко пластмаса. Една фабрика за чипове за 10 милиарда долара
04:11
uses a process a village artisan would recognize --
79
226000
3000
използва процес, който и селски занаятчия би разпознал -
04:14
you spread stuff around and bake it.
80
229000
3000
разстила се нещо и се пече.
04:17
All the intelligence is external to the system;
81
232000
2000
Цялата интелигентност е външна за системата;
04:19
the materials don't have information.
82
234000
2000
материалите нямат информация.
04:21
Yesterday you heard about molecular biology,
83
236000
3000
Вчера чухте за молекулярната биология,
04:24
which fundamentally computes to build.
84
239000
2000
която в основата си изчислява за изграждане.
04:26
It's an information processing system.
85
241000
2000
Тя е система за обработка на информация.
04:28
We've had digital revolutions in communication and computation,
86
243000
4000
Имали сме дигитални революции в комуникацията и изчислителната техника,
04:32
but precisely the same idea, precisely the same math
87
247000
3000
но точно същата идея, точно същата математика,
04:35
Shannon and Von Neuman did, hasn't yet come out
88
250000
2000
с която се занимавали Шанън и Фон Нойман, все още не е излязла
04:37
to the physical world. So, inspired by that,
89
252000
3000
във физическия свят. И така, вдъхновени от това,
04:40
colleagues in this program -- the Center for Bits and Atoms
90
255000
2000
колегите в тази програма... Центъра за битове и атоми
04:42
at MIT -- which is a group of people, like me,
91
257000
3000
в МТИ... който е група хора като мен,
04:45
who never understood the boundary between physical science
92
260000
3000
които никога не са разбирали границата между физичната наука
04:48
and computer science. I would even go further and say
93
263000
3000
и компютърната наука. Дори бих стигнал по-далеч, като кажа,
04:51
computer science is one of the worst things that ever happened
94
266000
2000
че компютърната наука е едно от най-лошите неща, случвали се някога
04:53
to either computers or to science --
95
268000
2000
както с компютрите, така и с науката...
04:55
(Laughter)
96
270000
1000
(Смях)
04:56
-- because the canon -- computer science --
97
271000
4000
...защото оръдието... компютърната наука...
05:00
many of them are great but the canon of computer science
98
275000
2000
много от тях са страхотни, но оръдието на компютърната наука
05:02
prematurely froze a model of computation
99
277000
3000
преждевременно замразява един модел на изчислителна техника,
05:05
based on technology that was available in 1950,
100
280000
3000
основан върху технологията, налична през 1950-а,
05:08
and nature's a much more powerful computer than that.
101
283000
2000
а природата е много по-мощен компютър от това.
05:10
So, you'll hear, tomorrow, from Saul Griffith. He was one of the
102
285000
4000
Утре ще чуете Саул Грифит. Той беше един от първите
05:14
first students to emerge from this program.
103
289000
3000
студенти, излезли от тази програма.
05:17
We started to figure out how you can compute to fabricate.
104
292000
3000
Започнахме да търсим начин за изчисление с цел фабрикация.
05:20
This was just a proof of principle he did of tiles
105
295000
3000
Това беше просто негово принципно доказателство за плочи,
05:23
that interact magnetically, where you write a code,
106
298000
2000
които взаимодействат магнетично, при което се пише код,
05:25
much like protein folding, that specifies their structure.
107
300000
3000
много подобно на протеиновото сгъване, който указва тяхната структура.
05:28
So, there's no feedback to a tool metrology;
108
303000
3000
Няма обратна връзка към инструментална метрология,
05:31
the material itself codes for its structure in just the same ways
109
306000
5000
самият материал кодира за структурата си точно по същите начини,
05:36
that protein are fabricated. So, you can, for example, do that.
110
311000
4000
по които се фалшифицира протеинът. Значи, например, може да се направи това.
05:40
You can do other things. That's in 2D. It works in 3D.
111
315000
3000
Може да се правят други неща. Това е двуизмерно. Действа в три измерения.
05:43
The video on the upper right -- I won't show for time --
112
318000
2000
Видеото горе вдясно... няма да показвам за време...
05:45
shows self-replication, templating so something can make something
113
320000
4000
показва самокопиране, макетиране, така че нещо може да прави нещо,
05:49
that can make something, and we're doing that now over, maybe,
114
324000
3000
което може да прави нещо, и правим това сега, може би,
05:52
nine orders of magnitude. Those ideas have been used to show
115
327000
3000
в девет порядъка на величина. Тези идеи са били използвани, за да се покаже
05:55
the best fidelity and direct rate DNA to make an organism,
116
330000
3000
най-добрата точност и пряка норма ДНК за създаване на организъм,
05:58
in functionalizing nanoclusters with peptide tails
117
333000
3000
във функционализиращи наноклъстъри с пептидни опашки,
06:01
that code for their assembly -- so, much like the magnets,
118
336000
2000
които кодират тяхното сглобяване. Доста подобно на магнитите,
06:03
but now on nanometer scales.
119
338000
2000
но в наномащаби.
06:05
Laser micro-machining: essentially 3D printers that digitally fabricate
120
340000
4000
Лазерен микромашининг: по същество 3D принтери, които дигитално фалшифицират
06:09
functional systems, all the way up to building buildings,
121
344000
3000
функционални системи, чак до строеж на сгради,
06:12
not by having blueprints,
122
347000
1000
не чрез проектни чертежи,
06:13
but having the parts code for the structure of the building.
123
348000
3000
а чрез кода на частите за структурата на сградата.
06:16
So, these are early examples in the lab of emerging technologies
124
351000
5000
Това са ранни примери в лабораторията за възникващи технологии
06:21
to digitize fabrication. Computers that don't control tools
125
356000
4000
за дигитализация на фалшификацията. Компютрите не контролират инструменти,
06:25
but computers that are tools, where the output of a program
126
360000
4000
а компютри, които са инструменти, при които резултатът от програмата
06:29
rearranges atoms as well as bits.
127
364000
4000
преподрежда атоми, както и битове.
06:33
Now, to do that -- with your tax dollars, thank you --
128
368000
3000
За да се направи това... с парите от вашите данъци, благодаря...
06:36
I bought all these machines. We made a modest proposal
129
371000
4000
купих всички тези машини. Направихме скромно предложение
06:40
to the NSF. We wanted to be able to make anything on any length scale,
130
375000
4000
пред Националната научна фондация. Искахме да можем да правим всичко във всеки мащаб,
06:44
all in one place, because you can't segregate digital fabrication
131
379000
4000
всичко на едно място, защото дигиталната фабрикация не може да се сегрегира
06:48
by a discipline or a length scale.
132
383000
2000
от дадена дисциплина или мащаб.
06:50
So we put together focused nano beam writers
133
385000
4000
Затова събрахме фокусирани писци за нанолъчи,
06:54
and supersonic water jet cutters and excimer micro-machining systems.
134
389000
5000
резци със свръхзвукова водна струя и системи за ексимерен микромашининг.
06:59
But I had a problem. Once I had all these machines,
135
394000
3000
Но имах един проблем. Щом имах всички тези машини,
07:02
I was spending too much time teaching students to use them.
136
397000
3000
прекарвах твърде много време в обучение на студентите да ги използват.
07:05
So I started teaching a class, modestly called,
137
400000
2000
Затова започнах да преподавам на един клас, скромно наречен
07:07
"How To Make Almost Anything." And that wasn't meant to be provocative;
138
402000
3000
"Как да се прави почти всичко". И това не беше предназначено за провокация,
07:10
it was just for a few research students.
139
405000
2000
а само за малцина студенти-изследователи.
07:12
But the first day of class looked like this.
140
407000
2000
Но първият ден часове изглеждаше така.
07:14
You know, hundreds of people came in begging,
141
409000
2000
Знаете ли, отначало влязоха много хора,
07:16
all my life I've been waiting for this class; I'll do anything to do it.
142
411000
3000
цял живот съм чакал този клас, готов съм на всичко, за да го проведа.
07:19
Then they'd ask, can you teach it at MIT? It seems too useful?
143
414000
3000
После питат: може ли да преподавате в МТИ? Изглежда твърде полезно?
07:22
And then the next --
144
417000
1000
А после, следващото...
07:23
(Laughter)
145
418000
2000
(Смях)
07:25
-- surprising thing was they weren't there to do research.
146
420000
1000
...изненадващо нещо беше, че не бяха дошли там, за да се занимават с изследвания.
07:26
They were there because they wanted to make stuff.
147
421000
2000
Бяха там, защото искаха да правят разни неща.
07:28
They had no conventional technical background.
148
423000
4000
Нямаха никаква конвенционална техническа подготовка.
07:32
At the end of a semester they integrated their skills.
149
427000
2000
В края на семестъра интегрираха уменията си.
07:34
I'll show an old video. Kelly was a sculptor, and this is what she did
150
429000
4000
Ще покажа едно старо видео. Кели беше скулптор, и ето какво направи
07:38
with her semester project.
151
433000
2000
със семестриалния си проект.
07:40
(Video): Kelly: Hi, I'm Kelly and this is my scream buddy.
152
435000
3000
(Видео): Кели: Здрасти, аз съм Кели, а това е моето крещящо другарче.
07:45
Do you ever find yourself in a situation
153
440000
3000
Случвало ли ви се е да изпаднете в положение,
07:48
where you really have to scream, but you can't because you're at work,
154
443000
5000
когато наистина трябва да изкрещите, но не може, защото сте на работа,
07:53
or you're in a classroom, or you're watching your children,
155
448000
3000
или в класна стая, или гледате децата си,
07:56
or you're in any number of situations where it's just not permitted?
156
451000
5000
или сте в ред ситуации, при които това просто не е позволено?
08:01
Well, scream buddy is a portable space for screaming.
157
456000
4000
Е, крещящото другарче е портативно пространство за крещене.
08:05
When a user screams into scream buddy, their scream is silenced.
158
460000
5000
Когато един потребител изкрещи в крещящо другарче, крясъкът му се заглушава.
08:10
It is also recorded for later release where, when and how
159
465000
4000
Също така се записва и за по-късно излъчване, когато и както
08:14
the user chooses.
160
469000
1000
реши потребителят.
08:36
(Scream)
161
491000
2000
(Крясък)
08:39
(Laughter) (Applause)
162
494000
4000
(Смях) (Аплодисменти)
08:43
So, Einstein would like this.
163
498000
2000
Това би се харесало на Айнщайн.
08:45
This student made a web browser for parrots --
164
500000
1000
Този студент направи уеб браузър за папагали...
08:46
lets parrots surf the Net and talk to other parrots.
165
501000
3000
позволява на папагалите да сърфират в нета и да говорят с други папагали.
08:49
This student's made an alarm clock you wrestle
166
504000
2000
Този студент е направил будилник, с който се бориш,
08:51
to prove you're awake; this is one that defends --
167
506000
2000
за да докажеш, че си буден, а този защитава...
08:53
a dress that defends your personal space.
168
508000
2000
рокля, която защитава личното ти пространство.
08:55
This isn't technology for communication;
169
510000
2000
Това не е технология за комуникация;
08:57
it's technology to prevent it.
170
512000
2000
това е технология за предотвратяването й.
08:59
This is a device that lets you see your music.
171
514000
3000
Това е устройство, което ти позволява да виждаш музиката си.
09:02
This is a student who made a machine that makes machines,
172
517000
3000
Това е студент, който направи машина, която прави машини -
09:05
and he made it by making Lego bricks that do the computing.
173
520000
3000
направил я, като направил тухли "Лего", които извършват изчислението.
09:08
Just year after year -- and I finally realized
174
523000
2000
Просто година след година... и най-сетне осъзнах,
09:10
the students were showing the killer app of personal fabrication
175
525000
4000
че студентите показват, че приложението-убиец за лична фалшификация
09:14
is products for a market of one person.
176
529000
2000
са продукти за пазар от едно лице.
09:16
You don't need this for what you can get in Wal-Mart;
177
531000
2000
Това не ти трябва като нещо, което може да получиш в супермаркета;
09:18
you need this for what makes you unique.
178
533000
1000
трябва ти за това, което те прави уникален.
09:19
Ken Olsen famously said, nobody needs a computer in the home.
179
534000
4000
Прочути са думите на Кен Олсен, че на никого не е нужен компютър в дома.
09:23
But you don't use it for inventory and payroll;
180
538000
2000
Но не го използваш за склад и заплати;
09:25
DEC is now twice bankrupt. You don't need personal fabrication
181
540000
3000
палубата сега са банкрутирали играчки. Не ти трябва лична фалшификация
09:28
in the home to buy what you can buy because you can buy it.
182
543000
2000
в дома, за да купуваш това, което може да купиш, защото може да го купиш.
09:30
You need it for what makes you unique, just like personalization.
183
545000
4000
Трябва ти за това, което те прави уникален, точно като персонализацията.
09:34
So, with that, in turn, 20 million dollars today does this;
184
549000
4000
С това, на свой ред, днес 20 милиона долара правят това,
09:38
20 years from now we'll make Star Trek replicators that make anything.
185
553000
4000
след 20 години ще правим репликатори от "Стар Трек", които правят всичко.
09:42
The students hijacked all the machines I bought to do personal fabrication.
186
557000
4000
Студентите отвлякоха всички машини, които купих, за да правят лична фабрикация.
09:46
Today, when you spend that much of your money,
187
561000
2000
Днес, когато харчиш толкова много от парите си,
09:48
there's a government requirement to do outreach, which often means
188
563000
3000
има правителствено изискване да се стига по-далеч, което често значи
09:51
classes at a local school, a website -- stuff that's just not that exciting.
189
566000
3000
часове в местно училище, уебсайт; неща, които просто не са чак толкова вълнуващи.
09:54
So, I made a deal with my NSF program managers that
190
569000
4000
Затова сключих сделка с моите програмни управители от Националния научен фонд -
09:58
instead of talking about it, I'd give people the tools.
191
573000
2000
вместо да говоря за това, да давам на хората инструментите.
10:00
This wasn't meant to be provocative or important,
192
575000
2000
Това не беше преднназначено да е провокативно или важно,
10:02
but we put together these Fab Labs. It's about 20,000 dollars in equipment
193
577000
4000
но ще съберем тези Фаб Лаб-ове. Това са около 20 000 долара в оборудване,
10:06
that approximate both what the 20 million dollars does and where it's going.
194
581000
5000
приблизително както това, което правят 20-те милиона долара, така и накъде отиват нещата.
10:11
A laser cutter to do press-fit assembly with 3D from 2D,
195
586000
3000
Лазерна резачка за триизмерно сглобяване от двуизмерно,
10:14
a sign cutter to plot in copper to do electromagnetics,
196
589000
2000
резачка за табели за изрязване в мед за електромагнити,
10:16
a micron scale,
197
591000
2000
микронна везна,
10:18
numerically-controlled milling machine for precise structures,
198
593000
2000
числово контролирана мелница за точни структури,
10:20
programming tools for less than a dollar,
199
595000
3000
инструменти за програмиране за по-малко от долар,
10:23
100-nanosecond microcontrollers. It lets you work from microns
200
598000
3000
100-наносекундни микроконтролери. Това ти дава възможност да работиш от микрони
10:26
and microseconds on up, and they exploded around the world.
201
601000
4000
и микросекунди нагоре, и те експлодират по цял свят.
10:30
This wasn't scheduled, but they went from inner-city Boston
202
605000
2000
Това не беше по разписание, но стигнаха от центъра на Бостън
10:32
to Pobal in India, to Secondi-Takoradi on Ghana's coast
203
607000
4000
до Побал в Индия, до Секонди-Такоради на крайбрежието на Гана
10:36
to Soshanguve in a township in South Africa,
204
611000
3000
до Сошангуве в едно селище в Южна Африка,
10:39
to the far north of Norway, uncovering, or helping uncover,
205
614000
4000
до далечния север на Норвегия,
10:43
for all the attention to the digital divide,
206
618000
3000
за цялото внимание към дигиталното делене,
10:46
we would find unused computers in all these places.
207
621000
4000
бихме открили неизползвани компютри на всички тези места.
10:50
A farmer in a rural village -- a kid needs to measure and modify
208
625000
3000
Един фермер в село... едно дете трябва да измерва и променя
10:53
the world, not just get information about it on a screen.
209
628000
4000
света, а не само да получава информация за него на екран.
10:57
That there's really a fabrication and an instrumentation divide
210
632000
2000
Че наистина има фабрикация и инструментално разделение,
10:59
bigger than the digital divide.
211
634000
3000
по-голямо от дигиталното разделение.
11:02
And the way you close it is not IT for the masses but IT development for the masses.
212
637000
3000
И начинът да се затваря не е IT за масите, а развитие на IT за масите.
11:05
So, in place after place
213
640000
3000
И така, на едно място след друго
11:08
we saw this same progression: that we'd open one of these Fab Labs,
214
643000
3000
виждахме същия този напредък: отваряме една от тези Фаб Лаб-ове,
11:11
where we didn't -- this is too crazy to think of.
215
646000
3000
при което не... твърде налудничаво е, като се замислиш.
11:14
We didn't think this up, that we would get pulled to these places;
216
649000
3000
Не сме го премисляли, че ще ни изтеглят на тези места,
11:17
we'd open it. The first step was just empowerment.
217
652000
2000
ще отваряме. Първата стъпка беше упълномощаване.
11:19
You can see it in their face, just this joy of, I can do it.
218
654000
3000
Може да се види по лицето им, просто тази радост от това, че си способен да го направиш.
11:22
This is a girl in inner-city Boston who had just done a high-tech
219
657000
2000
Това е едно момиче в центъра на Бостън, току-що направило високотехнологична
11:24
on-demand craft sale in the inner city community center.
220
659000
4000
занаятчийска продажба по заявка във вътреградския общностен център.
11:28
It goes on from there to serious hands-on technical education
221
663000
4000
Продължава оттук до сериозно техническо образование,
11:32
informally, out of schools. In Ghana we had set up one of these labs.
222
667000
5000
неформално, извън училищата. В Гана бяхме създали една от тези лаборатории.
11:37
We designed a network sensor, and kids would show up
223
672000
2000
Проектирахме мрежов сензор, и хлапетата се появяваха
11:39
and refuse to leave the lab.
224
674000
1000
и отказваха да напуснат лабораторията.
11:40
There was a girl who insisted we stay late at night --
225
675000
3000
Имаше едно момиче, което настояваше да стоим до късни нощи...
11:43
(Video): Kids: I love the Fab Lab.
226
678000
2000
(Видео): Деца: Обичам Фаб Лаб.
11:45
-- her first night in the lab because she was going to make the sensor.
227
680000
3000
...първата й вечер в лабораторията, защото щеше да прави сензора.
11:48
So she insisted on fabbing the board, learning how to stuff it,
228
683000
3000
Затова настоя да изучи дъската, да се научи как да я пълни,
11:51
learning how to program it. She didn't really know
229
686000
2000
да се научи как да я програмира. Всъщност не знаеше
11:53
what she was doing or why she was doing it, but she knew
230
688000
2000
какво прави или защо го прави, но знаеше,
11:55
she just had to do it. There was something electric about it.
231
690000
3000
че просто трябва да го направи. Имаше нещо електрическо в това.
11:58
This is late at, you know, 11 o'clock at night
232
693000
2000
Това е късно, разбирате ли, в 11 часа вечерта,
12:00
and I think I was the only person surprised when what she built
233
695000
3000
и мисля, че бях единственият изненадан, че това, което направи тя,
12:03
worked the first time.
234
698000
2000
сработи от първия път.
12:05
And I've shown this to engineers at big companies, and they say
235
700000
2000
Показвал съм го на инженери и големи фирми, и те казват,
12:07
they can't do this. Any one thing she's doing, they can do better,
236
702000
3000
че те не могат да го напраят. Всяко нещо, което прави тя, те могат да го правят по-добре,
12:10
but it's distributed over many people and many sites
237
705000
3000
но се разпространява сред много хора и много места
12:13
and they can't do in an afternoon
238
708000
1000
и не могат да направят за един следобед това,
12:14
what this little girl in rural Ghana is doing.
239
709000
3000
което прави това малко момиченце в селска Гана.
12:33
(Video): Girl: My name is Valentina Kofi; I am eight years old.
240
728000
4000
(Видео): Момиче: Казвам се Валентина Кофи, на осем години съм.
12:37
I made a stacking board.
241
732000
3000
Направих компютърна памет.
12:40
And, again, that was just for the joy of it.
242
735000
3000
И, отново, беше само за удоволствие.
12:43
Then these labs started doing serious problem solving --
243
738000
3000
После тези лаборатории започнаха да се занимават със сериозно разрешаване на проблеми...
12:46
instrumentation for agriculture in India,
244
741000
2000
оборудване за земеделие в Индия,
12:48
steam turbines for energy conversion in Ghana,
245
743000
2000
парни турбини за преработка на енергия в Гана,
12:50
high-gain antennas in thin client computers.
246
745000
4000
високочувствителни антени в тънки клиентски компютри.
12:54
And then, in turn, businesses started to grow,
247
749000
1000
И тогава, на свой ред, започнаха да израстват бизнеси,
12:55
like making these antennas.
248
750000
1000
като производството на тези антени.
12:56
And finally, the lab started doing invention.
249
751000
2000
И най-сетне, лабораторията започна да се занимава с изобретение.
12:58
We're learning more from them than we're giving them.
250
753000
2000
Научаваме повече от тях, отколкото им даваме.
13:00
I was showing my kids in a Fab Lab how to use it.
251
755000
3000
Показвах на децата си в една Фаб Лаб как да я използват.
13:03
They invented a way to do a construction kit out of a cardboard box --
252
758000
4000
Те изобретиха начин да се направи строителен набор от картонена кутия...
13:07
which, as you see up there, that's becoming a business --
253
762000
2000
което, както виждате тук горе, се превръща в бизнес...
13:09
but their design was better than Saul's design at MIT,
254
764000
3000
но техният проект беше по-добър от проекта на Саул в МТИ,
13:12
so there's now three students at MIT doing their theses on
255
767000
3000
така че сега има трима студенти в МТИ, които правят дипломните си работи
13:15
scaling the work of eight-year-old children
256
770000
3000
като мащабиране на работата на осемгодишни деца,
13:18
because they had better designs.
257
773000
1000
защото те имаха по-добри проекти.
13:19
Real invention is happening in these labs.
258
774000
3000
В тези лаборатории се случват истински изобретения.
13:22
And I still kept -- so, in the last year I've been spending time with
259
777000
2000
И все пак продължавах да... през последната година прекарвах време
13:24
heads of state and generals and tribal chiefs who all want this,
260
779000
3000
с държавни глави, генерали и племенни вождове - всички те искат това,
13:27
and I keep saying, but this isn't the real thing.
261
782000
2000
а аз продължавам да казвам - но това не е истинското.
13:29
Wait, like, 20 years and then we'll be done.
262
784000
2000
Почакайте двайсетина години, и тогава ще приключим.
13:31
And I finally got what's been going on. This is Kernigan and Ritchie
263
786000
3000
И най-сетне схванах какво става. Това са Керниган и Ричи,
13:34
inventing UNIX on a PDP.
264
789000
3000
изобретяващи UNIX на PDP.
13:37
PDPs came between mainframes and minicomputers.
265
792000
2000
PDP-тата дойдоха между дънните платки и миникомпютрите.
13:39
They were tens of thousands of dollars, hard to use,
266
794000
3000
Струваха десетки хиляди долари, бяха трудни за употреба,
13:42
but they brought computing down to work groups,
267
797000
2000
но сведоха изчислителната техника до работни групи
13:44
and everything we do today happened there.
268
799000
2000
и всичко, което правим днес, се случи тук.
13:46
These Fab Labs are the cost and complexity of a PDP.
269
801000
3000
Тези Фаб Лаб-ове са цената и сложността на PDP.
13:49
The projection of digital fabrication
270
804000
2000
Проекцията на дигитална фабрикация
13:51
isn't a projection for the future; we are now in the PDP era.
271
806000
3000
не е проекция за бъдещето; сега сме в ерата PDP.
13:54
We talked in hushed tones about the great discoveries then.
272
809000
3000
Тогава говорехме тихо за великите открития.
13:57
It was very chaotic, it wasn't, sort of, clear what was going on.
273
812000
3000
Беше много хаотично, някак не беше ясно какво става.
14:00
In the same sense we are now, today, in the minicomputer era
274
815000
3000
В същия смисъл ние сега, днес, сме в ерата на миникомпютрите
14:03
of digital fabrication.
275
818000
2000
за дигитална фабрикация.
14:05
The only problem with that is it breaks everybody's boundaries.
276
820000
4000
Единственият проблем с това е, че то нарушава границите на всички.
14:09
In DC, I go to every agency that wants to talk, you know;
277
824000
3000
Във Вашингтон ходя във всяка агенция, която иска да разговаря, разбирате ли.
14:12
in the Bay Area, I go to every organization you can think of --
278
827000
2000
В Бей Ериа ходя при всяка организация, за която може да се сетите.
14:14
they all want to talk about it, but it breaks
279
829000
2000
Всички искат да говорят за това, но то нарушава
14:16
their organizational boundaries. In fact, it's illegal for them,
280
831000
3000
организационните им граници. Всъщност, за тях е незаконно,
14:19
in many cases, to equip ordinary people to create
281
834000
4000
в много случаи, да оборудват обикновени хора, за да създават,
14:23
rather than consume technology.
282
838000
1000
вместо да консумират технология.
14:24
And that problem is so severe that the ultimate invention
283
839000
4000
И този проблем е толкова тежък, че последното изобретение,
14:28
coming from this community surprised me:
284
843000
3000
идващо от тази общност, ме изненада:
14:31
it's the social engineering. That the lab in far north of Norway --
285
846000
4000
то е социалното инженерство. Че лабораторията в далечния север на Норвегия...
14:35
this is so far north its satellite dishes look at the ground
286
850000
2000
това е толкова далеч на север, че сателитните й чинии гледат по-скоро към земята,
14:37
rather than the sky because that's where the satellites are --
287
852000
4000
отколкото към небето, защото там са сателитите...
14:41
the lab outgrew the little barn that it was in.
288
856000
1000
лабораторията е израснала малката плевня, в която била.
14:42
It was there because they wanted to find animals in the mountains
289
857000
3000
Тя беше там, защото искали да откриват животни в планините,
14:45
but it outgrew it, so they built this extraordinary village for the lab.
290
860000
4000
но го надраснала, затова построили едно изключително село за лабораторията.
14:49
This isn't a university; it's not a company. It's essentially
291
864000
2000
Това не е университет, не е фирма; по същество е
14:51
a village for invention; it's a village for the outliers in society,
292
866000
5000
село за изобретение, село за външните хора в обществото,
14:56
and those have been growing up around these Fab Labs
293
871000
2000
и такива израстват около тези лаборатории Фаб
14:58
all around the world.
294
873000
1000
по цял свят.
14:59
So this program has split into an NGO foundation,
295
874000
4000
Тази програма се е разцепила в неправителствена фондация,
15:03
a Fab Foundation to support the scaling, a micro VC fund.
296
878000
4000
фондация "Фаб" за подкрепа на мащабирането, фонд с микропредприемачески капитал.
15:07
The person who runs it nicely describes it as
297
882000
1000
Лицето, което го управлява, го описва хубаво по следния начин -
15:08
"machines that make machines need businesses that make businesses:"
298
883000
4000
машини, които правят машини, имат нужда от бизнеси, които правят бизнеси:
15:12
it's a cross between micro-finance and VC to do fan-out,
299
887000
3000
кръстоска между микрофинансиране и предприемачески капитал с цел фан-аут,
15:15
and then the research partnerships back at MIT for what's
300
890000
2000
и после изследователски партньорства в МТИ
15:17
making it possible.
301
892000
3000
за това, което го прави възможно.
15:20
So I'd like to leave you with two thoughts.
302
895000
2000
Бих искал да приключа с две мисли.
15:22
There's been a sea change in aid, from top-down mega-projects
303
897000
5000
Има трансформация в помощта, от мегапроекти отгоре надолу
15:27
to bottom-up, grassroots, micro-finance investing in the roots,
304
902000
4000
към отдолу нагоре, народни, микрофинансиращи инвестиции сред обикновени хора,
15:31
so that everybody's got that that's what works.
305
906000
3000
така че всеки да получи това, което действа.
15:34
But we still look at technology as top-down mega-projects.
306
909000
3000
Но все още гледаме на технологията като мегапроекти отгоре надолу.
15:37
Computing, communication, energy for the rest of the planet
307
912000
3000
Изчислителна техника, комуникация, енергия за останалата част от планетата
15:40
are these top-down mega-projects.
308
915000
2000
са такива мегапроекти отгоре надолу.
15:42
If this room full of heroes is just clever enough,
309
917000
2000
Ако тази зала, пълна с герои, е достатъчно умна,
15:44
you can solve the problems.
310
919000
2000
можете да разрешите проблемите.
15:46
The message coming from the Fab Labs is that
311
921000
2000
Посланието, идващо от Фаб Лаб-овете е,
15:48
the other five billion people on the planet
312
923000
2000
че другите пет милиарда души на планетата
15:50
aren't just technical sinks; they're sources.
313
925000
2000
не са само технически преливници; те са източници.
15:52
The real opportunity is to harness the inventive power of the world
314
927000
3000
Реалната възможност е да се впрегне изобретателната мощ на света
15:55
to locally design and produce solutions to local problems.
315
930000
4000
за местно проектиране и създаване на решения на местни проблеми.
15:59
I thought that's the projection 20 years hence into the future,
316
934000
3000
Мислех, че това е проекцията за след 20 години в бъдещето,
16:02
but it's where we are today.
317
937000
2000
но ето къде сме днес.
16:04
It breaks every organizational boundary we can think of.
318
939000
2000
Това разбива всяка организационна граница, за която можем да се сетим.
16:06
The hardest thing at this point is the social engineering
319
941000
3000
Най-трудното на този етап е социалното инженерство
16:09
and the organizational engineering, but it's here today.
320
944000
3000
и организационното инженерство, но днес го има.
16:12
And, finally, any talk like this on the future of computing
321
947000
2000
И, накрая, при всеки такъв разговор за бъдещето на изчислителната техника
16:14
is required to show Moore's law, but my favorite version --
322
949000
4000
се изисква да се покаже законът на Мур, но любимата ми версия...
16:18
this is Gordon Moore's original one from his original paper --
323
953000
5000
това е оригинал на Гордън Мур от оригиналния му труд...
16:23
and what's happened is, year after year after year,
324
958000
2000
а това, което се случи, е, че година след година, след година
16:25
we've scaled and we've scaled and we've scaled
325
960000
1000
сме мащабирали, мащабирали и мащабирали,
16:26
and we've scaled, and we've scaled and we've scaled,
326
961000
4000
мащабирали сме, мащабирали и мащабирали,
16:30
and we've scaled and we've scaled,
327
965000
1000
мащабирали сме и сме мащабирали
16:31
and there's this looming bug of what's going to happen
328
966000
2000
и се задава този бъг за това, което ще се случи
16:33
at the end of Moore's law; this ultimate bug is coming.
329
968000
4000
накрая на закона на Мур - идва този последен бъг.
16:37
But we're coming to appreciate, is the transition from 2D to 3D,
330
972000
5000
Но ще започнем да оценяваме прехода от двуизмерно към триизмерно,
16:42
from programming bits to programming atoms,
331
977000
3000
от програмиране на битове към програмиране на атоми,
16:45
turns the ends of Moore's law scaling from the ultimate bug
332
980000
2000
обръща краищата на мащабирането на закона на Мур от последния бъг
16:47
to the ultimate feature.
333
982000
2000
към последната черта.
16:49
So, we're just at the edge of this digital revolution in fabrication,
334
984000
4000
И така, ние сме точно на ръба на една дигитална революция във фалшификацията,
16:53
where the output of computation programs the physical world.
335
988000
3000
при която резултатът от изчислителната техника програмира физическия свят.
16:56
So, together, these two projects answer questions
336
991000
3000
Тези два проекта, взети заедно, отговарят на въпроси,
16:59
I hadn't asked carefully. The class at MIT shows the killer app
337
994000
4000
които не съм задавал внимателно. Класът в МТИ показва приложението-убиец
17:03
for personal fabrication in the developed world
338
998000
2000
за лична фалшификация в развития свят
17:05
is technology for a market of one: personal expression in technology
339
1000000
4000
е технология за пазар от един: лично изразяване в технология,
17:09
that touches a passion unlike anything I've seen in technology
340
1004000
3000
което докосва страст, различна от всичко, което съм виждал в технологията
17:12
for a very long time.
341
1007000
2000
много дълго време.
17:14
And the killer app for the rest of the planet is the instrumentation
342
1009000
4000
А приложението-убиец за останалата част от планетата е оборудването
17:18
and the fabrication divide: people locally developing solutions
343
1013000
3000
и делението на фалшификацията: хора развиват решения локално
17:21
to local problems. Thank you.
344
1016000
2000
за местни проблеми. Благодаря.
ABOUT THE SPEAKER
Neil Gershenfeld - Physicist, personal fab pioneerAs Director of MIT’s Center for Bits and Atoms, Neil Gershenfeld explores the boundaries between the digital and physical worlds.
Why you should listen
MIT's Neil Gershenfeld is redefining the boundaries between the digital and analog worlds. The digital revolution is over, Gershenfeld says. We won. What comes next? His Center for Bits and Atoms has developed quite a few answers, including Internet 0, a tiny web server that fits into lightbulbs and doorknobs, networking the physical world in previously unimaginable ways.
But Gershenfeld is best known as a pioneer in personal fabrication -- small-scale manufacturing enabled by digital technologies, which gives people the tools to build literally anything they can imagine. His famous Fab Lab is immensely popular among students at MIT, who crowd Gershenfeld's classes. But the concept is potentially life-altering in the developing world, where a Fab Lab with just $20,000 worth of laser cutters, milling machines and soldering irons can transform a community, helping people harness their creativity to build tools, replacement parts and essential products unavailable in the local market. Read more in Fab: The Coming Revolution on Your Desktop.
Neil Gershenfeld | Speaker | TED.com