TED2003
Juan Enriquez: The life code that will reshape the future
Juan Enriquez - genetica şi viitorul nostru
Filmed:
Readability: 3.4
831,634 views
Descoperirile ştiinţifice, observă futurologul Juan Enriquez, necesită o schimbare în cod, şi capacitatea noastră de a prospera depinde de cât de bine stăpânim acel cod. Aici, el aplică această noţiune domeniului geneticii.
Juan Enriquez - Futurist
Juan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society. Full bio
Juan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:25
I'm supposed to scare you, because it's about fear, right?
0
1000
3000
Ar trebui să vă sperii, pentru că e despre frică, nu ?
00:29
And you should be really afraid,
1
5000
2000
Şi chiar ar trebui să vă fie frică,
00:31
but not for the reasons why you think you should be.
2
7000
2000
dar nu pentru motivele pentru care credeţi.
00:34
You should be really afraid that --
3
10000
2000
Chiar ar trebui să vă fie frică pe motiv că
00:36
if we stick up the first slide on this thing -- there we go -- that you're missing out.
4
12000
4000
-- dacă reuşim să scoatem slide-ul cu chestia asta -- gata -- veţi rata multe.
00:42
Because if you spend this week thinking about Iraq and
5
18000
4000
Pentru că dacă veţi petrece săptămâna asta gândindu-vă la Irak
00:46
thinking about Bush and thinking about the stock market,
6
22000
4000
şi gândindu-vă la Bush şi gândindu-vă la bursa de valori,
00:50
you're going to miss one of the greatest adventures that we've ever been on.
7
26000
2000
veţi pierde una din cele mai mari aventuri la care am luat parte vreodată.
00:53
And this is what this adventure's really about.
8
29000
2000
Şi despre asta este toată aventura aceasta.
00:55
This is crystallized DNA.
9
31000
4000
Acesta e ADN cristalizat.
00:59
Every life form on this planet -- every insect, every bacteria, every plant,
10
35000
3000
Orice formă de viaţă de pe planeta asta -- orice insectă, orice bacterie, orice plantă,
01:02
every animal, every human, every politician -- (Laughter)
11
38000
3000
orice animal, orice om, orice politician -- (Râsete)
01:07
is coded in that stuff.
12
43000
2000
este codat în chestia aia.
01:09
And if you want to take a single crystal of DNA, it looks like that.
13
45000
4000
Şi dacă veţi vrea să luaţi un singur cristal de ADN, va arăta aşa.
01:13
And we're just beginning to understand this stuff.
14
49000
2000
Şi de-abia începem să înţelegem cum funcţionează chestia asta.
01:16
And this is the single most exciting adventure that we have ever been on.
15
52000
3000
Şi asta este cea mai captivantă şi singura aventură la care am luat parte vreodată.
01:20
It's the single greatest mapping project we've ever been on.
16
56000
3000
Este singurul şi cel mai mare proiect de cartare în care ne-am angajat vreodată.
01:23
If you think that the mapping of America's made a difference,
17
59000
2000
Dacă credeţi că acţiunea de cartografiere a Americii a contat,
01:25
or landing on the moon, or this other stuff,
18
61000
3000
sau misiunile de pe lună, sau chestia asta,
01:28
it's the map of ourselves and the map of every plant
19
64000
3000
harta a nouă înşine şi harta fiecărei plante
01:31
and every insect and every bacteria that really makes a difference.
20
67000
3000
şi a fiecărei insecte şi a fiecărei bacterii este cea care contează cu adevărat.
01:34
And it's beginning to tell us a lot about evolution.
21
70000
3000
Şi începe să ne spună foarte multe despre evoluţie.
01:39
(Laughter)
22
75000
4000
(Râsete)
01:43
It turns out that what this stuff is --
23
79000
2000
Se pare că ceea ce este chestia asta --
01:45
and Richard Dawkins has written about this --
24
81000
2000
şi Richard Dawkins a scris despre asta --
01:47
is, this is really a river out of Eden.
25
83000
2000
-- este într-adevăr un râu venit din Eden.
01:49
So, the 3.2 billion base pairs inside each of your cells
26
85000
4000
Deci, cele 3,2 miliarde de perechi de baze din interiorul fiecăreia dintre celule voastre
01:53
is really a history of where you've been for the past billion years.
27
89000
3000
sunt de fapt o istorie a locurilor pe unde aţi fost în ultimul miliard de ani.
01:56
And we could start dating things,
28
92000
1000
Şi am putea să începem să datăm lucruri,
01:57
and we could start changing medicine and archeology.
29
93000
3000
şi am putea începe să schimbăm medicina şi arheologia.
02:01
It turns out that if you take the human species about 700 years ago,
30
97000
3000
Se pare că dacă aţi lua specia umană acum aproape 700 de ani,
02:04
white Europeans diverged from black Africans in a very significant way.
31
100000
3000
europenii albi au avut o evoluţie divergentă faţă de negrii africani într-un mod foarte semnificativ.
02:07
White Europeans were subject to the plague.
32
103000
5000
Albii europeni au fost victima ciumei bubonice.
02:13
And when they were subject to the plague, most people didn't survive,
33
109000
3000
Şi când au suferit din cauza ciumei, majoritatea oamenilor nu au supravieţuit,
02:16
but those who survived had a mutation on the CCR5 receptor.
34
112000
4000
dar cei care au supravieţuit aveau o mutaţie pe receptorul CCR5.
02:20
And that mutation was passed on to their kids
35
116000
2000
Şi acea mutaţie a fost transmisă mai departe copiilor lor
02:22
because they're the ones that survived,
36
118000
2000
pentru că ei erau cei care supravieţuiseră,
02:24
so there was a great deal of population pressure.
37
120000
2000
deci exista o presiune considerabilă asupra populaţiei.
02:26
In Africa, because you didn't have these cities,
38
122000
2000
În Africa, pentru că nu existau aceste oraşe,
02:28
you didn't have that CCR5 population pressure mutation.
39
124000
3000
nu a rezultat acea mutaţie CCR5 datorată presiunii populaţiei.
02:31
We can date it to 700 years ago.
40
127000
3000
Putem să o datăm la 700 de ani în urmă.
02:34
That is one of the reasons why AIDS is raging across Africa as fast as it is,
41
130000
4000
Acesta e unul din motivele pentru care SIDA se împrăştie aşa de rapid de-a lungul Africii,
02:38
and not as fast across Europe.
42
134000
4000
şi nu la fel de rapid în Europa.
02:42
And we're beginning to find these little things for malaria,
43
138000
3000
Şi începem să gasim lucrurile astea mărunte pentru malarie,
02:45
for sickle cell, for cancers.
44
141000
3000
pentru anemia cu celule falciforme, pentru cancer.
02:49
And in the measure that we map ourselves,
45
145000
2000
Şi în măsura în care ne cartăm pe noi înşine,
02:51
this is the single greatest adventure that we'll ever be on.
46
147000
2000
aceasta este singura şi cea mai mare aventură în care vom fi antrenaţi vreodată.
02:53
And this Friday, I want you to pull out a really good bottle of wine,
47
149000
4000
Şi vinerea asta, aş vrea să scoateţi o sticlă de vin foarte bun,
02:57
and I want you to toast these two people.
48
153000
2000
şi să oferiţi un toast pentru aceşti doi oameni.
03:00
Because this Friday, 50 years ago, Watson and Crick found the structure of DNA,
49
156000
4000
Pentru că acum 50 de ani, Watson şi Crick gasiseră structura ADN-ului,
03:04
and that is almost as important a date
50
160000
3000
şi acea dată e aproape la fel de importantă
03:07
as the 12th of February when we first mapped ourselves,
51
163000
3000
ca şi 12 Februarie, când ne-am cartat pentru prima dată,
03:10
but anyway, we'll get to that.
52
166000
2000
dar oricum, ajungem şi acolo.
03:12
I thought we'd talk about the new zoo.
53
168000
2000
M-am gândit să vorbim despre noua gradină zoologică.
03:14
So, all you guys have heard about DNA, all the stuff that DNA does,
54
170000
4000
Şi, fiecare dintre voi a auzit de ADN, de toate chestiile pe care le poate face ADN-ul,
03:18
but some of the stuff we're discovering is kind of nifty
55
174000
3000
dar unele dintre chestiile pe care le descoperim sunt destul de ciudate
03:21
because this turns out to be the single most abundant species on the planet.
56
177000
5000
pentru că asta pare a fi singura specie abundentă de pe planetă.
03:26
If you think you're successful or cockroaches are successful,
57
182000
3000
Dacă aţi fi crezut că noi avem succes (ca specie) sau gândacii au succes,
03:29
it turns out that there's ten trillion trillion Pleurococcus sitting out there.
58
185000
3000
se pare că există zece trilioane de trilioane de Pleurococcus în lume.
03:32
And we didn't know that Pleurococcus was out there,
59
188000
3000
Şi nici nu ştiam că Pleurococcus există,
03:35
which is part of the reason
60
191000
1000
ceea ce reprezintă parţial motivul pentru care
03:36
why this whole species-mapping project is so important.
61
192000
5000
acest proiect de cartare al speciilor e aşa de important.
03:41
Because we're just beginning to learn
62
197000
2000
Pentru că de-abia începem să învăţăm
03:43
where we came from and what we are.
63
199000
1000
de unde provenim şi ce suntem.
03:45
And we're finding amoebas like this. This is the amoeba dubia.
64
201000
3000
Şi găsim amibe de genul ăsta. Asta e Amiba dubia.
03:49
And the amoeba dubia doesn't look like much,
65
205000
2000
Şi Amiba dubia nu arată a cine ştie ce,
03:51
except that each of you has about 3.2 billion letters,
66
207000
3000
exceptând faptul că fiecare dintre voi aveţi 3,2 miliarde de litere,
03:54
which is what makes you you,
67
210000
2000
ceea ce vă face pe voi - voi înşivă
03:56
as far as gene code inside each of your cells,
68
212000
3000
- în ceea ce priveşte codul genetic din fiecare celulă,
03:59
and this little amoeba which, you know,
69
215000
3000
şi această amibă care, ştiţi,
04:02
sits in water in hundreds and millions and billions,
70
218000
2000
stă în apă cu sutele şi milioanele şi miliardele,
04:05
turns out to have 620 billion base pairs of gene code inside.
71
221000
6000
pare a avea 620 de miliarde de perechi de cromozomi în codul ei genetic.
04:11
So, this little thingamajig has a genome
72
227000
3000
Deci chestia asta din borcan are un genom
04:14
that's 200 times the size of yours.
73
230000
2000
care e de 200 de ori mai mare decât al vostru.
04:17
And if you're thinking of efficient information storage mechanisms,
74
233000
3000
Şi dacă vă gândiţi la medii eficiente de stocare a informaţiei,
04:21
it may not turn out to be chips.
75
237000
2000
s-ar putea să nu fie .. cipuri.
04:24
It may turn out to be something that looks a little like that amoeba.
76
240000
4000
S-ar putea să fie ceva care ar arăta puţin cam ca amiba asta.
04:28
And, again, we're learning from life and how life works.
77
244000
4000
Şi din nou, învăţăm de la viaţă şi cum funcţionează viaţa.
04:32
This funky little thing: people didn't used to think
78
248000
4000
Chestia asta simpatică: oamenii nu credeau
04:36
that it was worth taking samples out of nuclear reactors
79
252000
3000
că ar avea sens să ia mostre din reactoare nucleare
04:39
because it was dangerous and, of course, nothing lived there.
80
255000
3000
pentru că ar fi periculos şi, bineînţeles că nimic nu ar trăi acolo.
04:42
And then finally somebody picked up a microscope
81
258000
3000
Şi, în sfârşit, la un moment dat, cineva a luat un microscop
04:45
and looked at the water that was sitting next to the cores.
82
261000
3000
şi s-a uitat la apa grea care trecea pe langă barele de uraniu.
04:48
And sitting next to that water in the cores
83
264000
2000
Şi stând în apa respectivă de lângă barele de uraniu
04:50
was this little Deinococcus radiodurans, doing a backstroke,
84
266000
3000
era o micul Deinococcus radiodurans, înotând pe spate,
04:53
having its chromosomes blown apart every day,
85
269000
2000
având cromozomii rupţi în bucăţi în fiecare zi,
04:55
six, seven times, restitching them,
86
271000
3000
de şase, şapte ori, relipindu-i,
04:58
living in about 200 times the radiation that would kill you.
87
274000
2000
trăind într-o radiaţie de aprope 200 de ori peste pragul care v-ar omorî.
05:01
And by now you should be getting a hint as to how diverse
88
277000
3000
Şi deja ar trebui să începeţi să vă faceţi o idee legată de cât de diversă
05:04
and how important and how interesting this journey into life is,
89
280000
2000
şi cât de importantă şi cât de interesantă această călătorie prin viaţă este de fapt,
05:06
and how many different life forms there are,
90
282000
3000
şi câte forme de viaţă diferite există,
05:09
and how there can be different life forms living in
91
285000
3000
şi cum pot exista forme de viaţă diferite care trăiesc
05:12
very different places, maybe even outside of this planet.
92
288000
3000
în locuri foarte diferite, poate chiar în afara planetei ăsteia.
05:16
Because if you can live in radiation that looks like this,
93
292000
2000
Pentru că dacă poţi trăi într-o radiaţie care arată în felul ăsta,
05:18
that brings up a whole series of interesting questions.
94
294000
3000
asta naşte o serie întreagă de întrebări interesante.
05:22
This little thingamajig: we didn't know this thingamajig existed.
95
298000
3000
Ciudăţenia asta mică: nu ştiam că ciudeţenia asta există.
05:26
We should have known that this existed
96
302000
2000
Trebuia să ştim că există
05:28
because this is the only bacteria that you can see to the naked eye.
97
304000
3000
pentru că asta e singura bacterie care poate fi văzută cu ochiul liber.
05:31
So, this thing is 0.75 millimeters.
98
307000
3000
Şi chestia asta are 0,75 milimetri.
05:34
It lives in a deep trench off the coast of Namibia.
99
310000
2000
Trăieşte într-o fosă oceanică de pe coasta Namibiei.
05:37
And what you're looking at with this namibiensis
100
313000
2000
Şi ceea ce vedeţi este namibiensis
05:39
is the biggest bacteria we've ever seen.
101
315000
2000
- este cea mai mare bacterie pe care am văzut-o vreodată.
05:41
So, it's about the size of a little period on a sentence.
102
317000
3000
Şi, are aproape mărimea unui punct de la sfârşitul unei fraze.
05:45
Again, we didn't know this thing was there three years ago.
103
321000
4000
Din nou, nu ştiam că bacteria asta exista acum trei ani.
05:49
We're just beginning this journey of life in the new zoo.
104
325000
3000
De-abia începem această călătorie a vieţii în noua grădina zoologică.
05:53
This is a really odd one. This is Ferroplasma.
105
329000
3000
Asta e una foarte ciudată. Asta este Ferroplasma.
05:57
The reason why Ferroplasma is interesting is because it eats iron,
106
333000
3000
Motivul pentru care Ferroplasma e interesantă este faptul că mânâncă fier,
06:01
lives inside the equivalent of battery acid,
107
337000
3000
locuieşte în echivalentul acidului dintr-o baterie,
06:05
and excretes sulfuric acid.
108
341000
2000
şi excretă acid sulfuric.
06:09
So, when you think of odd life forms,
109
345000
2000
Şi, când vă gândiţi la forme de viaţă ciudate,
06:11
when you think of what it takes to live,
110
347000
3000
când vă gândiţi la ce e necesar ca să trăieşti,
06:15
it turns out this is a very efficient life form,
111
351000
2000
se pare că aceasta este o formă de viaţă foarte eficientă,
06:17
and they call it an archaea. Archaea means "the ancient ones."
112
353000
4000
şi o numesc o archea. Archea înseamnă străvechii.
06:21
And the reason why they're ancient is because this thing came up
113
357000
4000
Şi motivul pentru care sunt străvechi este următorul: această creatură a apărut
06:25
when this planet was covered
114
361000
2000
când planeta era acoperită
06:27
by things like sulfuric acid in batteries,
115
363000
1000
în chestii precum acid sulfuric ca şi cel din baterii,
06:28
and it was eating iron when the earth was part of a melted core.
116
364000
4000
şi mânca fier atunci când pământul era parte a unui nucleu topit.
06:33
So, it's not just dogs and cats and whales and dolphins
117
369000
4000
Deci nu numai câinii şi pisicile şi balenele şi delfinii
06:37
that you should be aware of and interested in on this little journey.
118
373000
4000
sunt lucrurile de care ar trebui să fiţi conştienţi şi interesaţi în mica noastră călătorie.
06:41
Your fear should be that you are not,
119
377000
3000
Frica dumneavoastră ar trebui să fie că nu sunteţi..
06:44
that you're paying attention to stuff which is temporal.
120
380000
3000
că acordaţi atenţie lucrurilor care sunt temporale.
06:47
I mean, George Bush -- he's going to be gone, alright? Life isn't.
121
383000
5000
Vreau să spun .. George Bush -- o să dispară la un moment dat, nu ? Viaţa nu va dispărea.
06:53
Whether the humans survive or don't survive,
122
389000
3000
Fie că oamenii vor supraviţui sau nu,
06:56
these things are going to be living on this planet or other planets.
123
392000
3000
chestiile astea vor trăi pe planeta asta, sau pe altele.
06:59
And it's just beginning to understand this code of DNA
124
395000
4000
Şi faptul că de-abia începem să înţelegem acest cod de ADN
07:03
that's really the most exciting intellectual adventure
125
399000
3000
reprezintă cea mai captivantă aventură intelectuală
07:06
that we've ever been on.
126
402000
3000
la care am luat parte vreodată.
07:09
And you can do strange things with this stuff. This is a baby gar.
127
405000
4000
Şi se pot face lucruri ciudate cu chestia asta. Acesta este un pui de gar (bou sălbatic din Asia).
07:13
Conservation group gets together,
128
409000
2000
Un grup de oameni preocupat de conservarea speciilor se reuneşte,
07:15
tries to figure out how to breed an animal that's almost extinct.
129
411000
4000
şi încearcă să-şi dea seama cum să reproducă un animal aflat la limita extincţiei.
07:20
They can't do it naturally, so what they do with this thing is
130
416000
3000
Nu pot să mai facă asta natural, şi ce fac, drept urmare, este
07:23
they take a spoon, take some cells out of an adult gar's mouth, code,
131
419000
5000
să ia o lingură, să ia nişte celule din gura unui adult de gar, codifică,
07:29
take the cells from that and insert it into a fertilized cow's egg,
132
425000
4000
iau celulele de aici şi le inserează într-un ou fertilizat de vacă,
07:34
reprogram cow's egg -- different gene code.
133
430000
3000
reprogramează oul de vacă -- cod genetic diferit.
07:38
When you do that, the cow gives birth to a gar.
134
434000
4000
Când faci asta, vaca va naşte un pui de gar (bou sălbatic din Asia).
07:43
We are now experimenting with bongos, pandas, elims, Sumatran tigers,
135
439000
6000
Şi acum experimentăm cu animale precum bongo, urşi panda, elimi, tigri din Sumatra,
07:49
and the Australians -- bless their hearts --
136
445000
3000
şi australienii -- Dumnezeu să-i ţină --
07:52
are playing with these things.
137
448000
1000
se joacă cu chestiile astea.
07:53
Now, the last of these things died in September 1936.
138
449000
4000
Acum, ultimul dintre chestiile astea a murit în septembrie, 1936.
07:57
These are Tasmanian tigers. The last known one died at the Hobart Zoo.
139
453000
4000
Ăştia sunt tigri tasmanieni. Ultimul a murit la grădina zoologică din Hobart.
08:01
But it turns out that as we learn more about gene code
140
457000
3000
Dar se pare că, pe măsură ce învăţăm mai multe despre codul genetic,
08:04
and how to reprogram species,
141
460000
2000
şi cum să reprogramăm specii,
08:06
we may be able to close the gene gaps in deteriorate DNA.
142
462000
5000
s-ar putea să reuşim să umplem golurile dintr-un ADN deteriorat.
08:11
And when we learn how to close the gene gaps,
143
467000
3000
Şi când vom învăţa cum să umplem golurile din codul genetic,
08:14
then we can put a full string of DNA together.
144
470000
2000
atunci vom putea să restaurăm un şir întreg de ADN.
08:17
And if we do that, and insert this into a fertilized wolf's egg,
145
473000
4000
Şi dacă facem asta, şi inserăm asta într-un ou fertilizat de lup,
08:22
we may give birth to an animal
146
478000
2000
am putea să dăm naştere unui animal
08:24
that hasn't walked the earth since 1936.
147
480000
2000
care nu a mai existat pe pământ din 1936.
08:27
And then you can start going back further,
148
483000
2000
Şi apoi poţi începe să mergi şi mai înapoi,
08:29
and you can start thinking about dodos,
149
485000
2000
şi poţi începe să te gândeşti la păsările dodo,
08:32
and you can think about other species.
150
488000
1000
şi te poţi gândi şi la alte specii.
08:34
And in other places, like Maryland, they're trying to figure out
151
490000
3000
Şi în alte locuri, precum Maryland, oamenii încearcă să-şi dea seama
08:37
what the primordial ancestor is.
152
493000
2000
care este strămoşul primar.
08:39
Because each of us contains our entire gene code
153
495000
3000
Pentru că fiecare dintre noi conţine întregul nostru cod genetic
08:42
of where we've been for the past billion years,
154
498000
3000
cu locurile pe unde am fost în ultimul miliard de ani,
08:45
because we've evolved from that stuff,
155
501000
2000
pentru că am evoluat din chestia aia,
08:47
you can take that tree of life and collapse it back,
156
503000
2000
poţi lua întregul copac al vieţii şi poţi extrapola datele,
08:49
and in the measure that you learn to reprogram,
157
505000
3000
şi, în măsura în care înveţi să reprogramezi,
08:52
maybe we'll give birth to something
158
508000
2000
poate că vom da naştere unei chestii
08:54
that is very close to the first primordial ooze.
159
510000
2000
care e foarte similară mâlului primordial.
08:56
And it's all coming out of things that look like this.
160
512000
2000
Şi totul provine din chestii care arată cam aşa.
08:58
These are companies that didn't exist five years ago.
161
514000
2000
Astea sunt companii care nu existau acum cinci ani.
09:00
Huge gene sequencing facilities the size of football fields.
162
516000
4000
Hale imense de secvenţionare genetică de mărimea unor terenuri de fotbal.
09:04
Some are public. Some are private.
163
520000
2000
Unele sunt publice. Unele sunt private.
09:06
It takes about 5 billion dollars to sequence a human being the first time.
164
522000
3000
Costă cam 5 miliarde de dolari să secvenţionezi o fiinţă umană pentru prima dată.
09:10
Takes about 3 million dollars the second time.
165
526000
2000
Costă cam 3 milioane de dolari a doua oară.
09:12
We will have a 1,000-dollar genome within the next five to eight years.
166
528000
4000
Vom avea un genom de 1000 de dolari în următorii 5 - 8 ani.
09:16
That means each of you will contain on a CD your entire gene code.
167
532000
4000
Asta înseamnă că fiecare din voi va avea pe un CD întregul vostru cod genetic.
09:21
And it will be really boring. It will read like this.
168
537000
2000
Şi o să fie foarte plictisitor. Va arăta cam aşa.
09:24
(Laughter)
169
540000
2000
(Râsete)
09:26
The really neat thing about this stuff is that's life.
170
542000
2000
Chestia foarte faină legată de treaba asta e că asta este viaţă.
09:28
And Laurie's going to talk about this one a little bit.
171
544000
3000
Şi Laurie o să vorbească despre asta puţin.
09:31
Because if you happen to find this one inside your body,
172
547000
2000
Pentru că dacă se întâmplă să gaseşti asta în corpul tău,
09:33
you're in big trouble, because that's the source code for Ebola.
173
549000
2000
o să ai mari probleme pentru că ăla este codul sursă pentru Ebola.
09:37
That's one of the deadliest diseases known to humans.
174
553000
2000
Asta este una dintre cele mai periculoase boli cunoscute de oameni.
09:39
But plants work the same way and insects work the same way,
175
555000
2000
Dar plantele funcţionează în acelaşi mod şi insectele funcţionează în acelaşi mod,
09:41
and this apple works the same way.
176
557000
2000
şi acest măr funcţionează în acelaşi mod.
09:43
This apple is the same thing as this floppy disk.
177
559000
2000
Acest măr este acelaşi lucru cu acest floppy disc.
09:45
Because this thing codes ones and zeros,
178
561000
2000
Pentru că acest lucru codează în unu şi zero,
09:47
and this thing codes A, T, C, Gs, and it sits up there,
179
563000
2000
şi chestia asta codează în A, T, C şi G , şi stă sus acolo,
09:49
absorbing energy on a tree, and one fine day
180
565000
3000
absorbînd energie într-un copac, şi într-o bună zi
09:52
it has enough energy to say, execute, and it goes [thump]. Right?
181
568000
4000
are suficientă energie încât să zică: execută, şi poc .. cade. Nu ?
09:56
(Laughter)
182
572000
3000
(Râsete)
09:59
And when it does that, pushes a .EXE, what it does is,
183
575000
4000
Şi când face asta, ia un fişier .EXE, şi ce face este
10:03
it executes the first line of code, which reads just like that,
184
579000
3000
să execute prima linie de cod, care arată exact aşa:
10:06
AATCAGGGACCC, and that means: make a root.
185
582000
3000
AATCAGGGACCC, şi asta înseamnă: fă o rădăcină.
10:09
Next line of code: make a stem.
186
585000
2000
Următoarea linie de cod: fă o tulpină.
10:11
Next line of code, TACGGGG: make a flower that's white,
187
587000
3000
Următoarea linie de cod, TACGGGG: fă o floare care să fie albă,
10:14
that blooms in the spring, that smells like this.
188
590000
3000
care înfloreşte primăvara, care miroase în felul ăsta.
10:17
In the measure that you have the code
189
593000
2000
În măsura în care ai codul,
10:19
and the measure that you read it --
190
595000
3000
şi în măsura în care îl citeşti --
10:22
and, by the way, the first plant was read two years ago;
191
598000
2000
şi, că veni vorba, prima plantă a fost citită acum doi ani;
10:24
the first human was read two years ago;
192
600000
2000
primul om a fost citit acum doi ani;
10:26
the first insect was read two years ago.
193
602000
2000
prima insectă a fost citită acum doi ani.
10:28
The first thing that we ever read was in 1995:
194
604000
3000
Prima chestie pe care am citit-o vreodată a fost în 1995:
10:31
a little bacteria called Haemophilus influenzae.
195
607000
2000
o mică bacterie numită Haemophilus influenzae.
10:34
In the measure that you have the source code, as all of you know,
196
610000
3000
În măsura în care ai codul sursă, precum ştiţi cu toţii,
10:37
you can change the source code, and you can reprogram life forms
197
613000
2000
poţi schimba codul sursă, şi poţi reprograma forme de viaţă
10:39
so that this little thingy becomes a vaccine,
198
615000
2000
aşa încât chestia asta micuţă să devină un vaccin,
10:41
or this little thingy starts producing biomaterials,
199
617000
3000
sau aşa încât chestia asta micuţă să înceapă să producă biomateriale,
10:44
which is why DuPont is now growing a form of polyester
200
620000
3000
ceea ce reprezintă motivul pentru care DuPont creşte o formă de polyester,
10:47
that feels like silk in corn.
201
623000
2000
care se simte ca şi mătasea din porumb.
10:50
This changes all rules. This is life, but we're reprogramming it.
202
626000
5000
Asta schimbă toate regulile. Asta este viaţă, dar o reprogramăm.
10:57
This is what you look like. This is one of your chromosomes.
203
633000
4000
Asta este cum arăţi tu. Ăsta este unul dintre cromozomii tăi.
11:01
And what you can do now is,
204
637000
2000
Şi ceea ce poţi face acum,
11:03
you can outlay exactly what your chromosome is,
205
639000
3000
este să îţi afişezi exact care este cromozomul tău,
11:06
and what the gene code on that chromosome is right here,
206
642000
3000
şi care este codul genetic al acelui cromozom de aici,
11:09
and what those genes code for, and what animals they code against,
207
645000
3000
şi pentru ce codează acele gene, şi împotriva căror animale codează,
11:12
and then you can tie it to the literature.
208
648000
2000
şi apoi poţi lega totul de publicaţii.
11:14
And in the measure that you can do that, you can go home today,
209
650000
3000
Şi în măsura în care poţi face asta, poţi merge acasă astăzi,
11:17
and get on the Internet, and access
210
653000
2000
şi să intri pe internet, şi să accesezi
11:19
the world's biggest public library, which is a library of life.
211
655000
3000
cea mai mare bibliotecă publică a lumii, care este o bilbiotecă a vieţii.
11:23
And you can do some pretty strange things
212
659000
2000
Şi poţi face nişte chestii destul de ciudate
11:25
because in the same way as you can reprogram this apple,
213
661000
2000
pentru că în acelaşi mod în care poţi reprograma acest măr,
11:28
if you go to Cliff Tabin's lab at the Harvard Medical School,
214
664000
2000
dacă mergi la laboratorul lui Cliff Tabin la Facultatea de Medicină de la Harvard,
11:31
he's reprogramming chicken embryos to grow more wings.
215
667000
4000
el reprogramează embrioni de găină să crească mai multe aripi.
11:37
Why would Cliff be doing that? He doesn't have a restaurant.
216
673000
3000
De ce ar face Cliff aşa ceva? Nu are restaurant.
11:40
(Laughter)
217
676000
1000
(Râsete)
11:42
The reason why he's reprogramming that animal to have more wings
218
678000
3000
Motivul pentru care reprogramează animalul ăla să aibă mai multe aripi este urmatorul:
11:45
is because when you used to play with lizards as a little child,
219
681000
3000
atunci când te jucai cu şopârle când erai copil,
11:48
and you picked up the lizard, sometimes the tail fell off, but it regrew.
220
684000
4000
şi culegeai o şopârlă, uneori îi cădea coada, dar recreştea în timp.
11:52
Not so in human beings:
221
688000
3000
Nu prea se întâmplă aşa cu oamenii:
11:55
you cut off an arm, you cut off a leg -- it doesn't regrow.
222
691000
3000
dacă tai o mână, dacă tai un picior, nu cresc la loc.
11:58
But because each of your cells contains your entire gene code,
223
694000
4000
Dar pentru că fiecare dintre celulele voastre conţin întregul vostru cod genetic,
12:03
each cell can be reprogrammed, if we don't stop stem cell research
224
699000
4000
fiecare celulă poate fi reprogramată, dacă nu oprim cercetarea făcută pe celule stem,
12:07
and if we don't stop genomic research,
225
703000
2000
şi dacă nu oprim cercetarea bazată pe genomuri,
12:09
to express different body functions.
226
705000
3000
să exprime funcţii diferite ale corpului.
12:13
And in the measure that we learn how chickens grow wings,
227
709000
3000
Şi în măsura în care învăţăm cum puilor de găină le cresc aripi,
12:16
and what the program is for those cells to differentiate,
228
712000
2000
şi care este programul care le face pe acele celule să se diferenţieze,
12:18
one of the things we're going to be able to do
229
714000
3000
unul dintre lucrurile pe care le vom putea face
12:21
is to stop undifferentiated cells, which you know as cancer,
230
717000
3000
este să oprim înmulţirea celulelor nediferenţiate, ceea ce numiţi cancer,
12:25
and one of the things we're going to learn how to do
231
721000
2000
şi unul din lucrurile pe care le vom învăţa cum să le facem
12:27
is how to reprogram cells like stem cells
232
723000
3000
va fi cum să reprogramăm celule precum celulele stem
12:30
in such a way that they express bone, stomach, skin, pancreas.
233
726000
6000
în aşa fel încât să producă os, stomac, piele, pancreas.
12:37
And you are likely to be wandering around -- and your children --
234
733000
3000
Şi e destul de probabil că vă veţi plimba -- şi copiii voştri --
12:40
on regrown body parts in a reasonable period of time,
235
736000
3000
cu ajutorul unor părţi din corp recrescute într-o perioadă de timp rezonabilă,
12:44
in some places in the world where they don't stop the research.
236
740000
3000
în unele zone din lume unde nu opresc cercetarea.
12:49
How's this stuff work? If each of you differs
237
745000
5000
Cum funcţionează chestia asta? Dacă fiecare dintre voi diferă
12:54
from the person next to you by one in a thousand, but only three percent codes,
238
750000
3000
faţă de persoana de lângă prin unu la mie, dar numai prin 3 la sută codează,
12:57
which means it's only one in a thousand times three percent,
239
753000
2000
ceea ce înseamnă că e numai unu la mie ori 3 la sută,
12:59
very small differences in expression and punctuation
240
755000
3000
foarte mici schimbări în expresie şi punctuaţie
13:02
can make a significant difference. Take a simple declarative sentence.
241
758000
3000
pot crea o diferenţă semnificativă. Luaţi o propoziţie afirmativă simplă.
13:07
(Laughter)
242
763000
2000
(O femeie fără ea bărbatul e un nimic.) (Râsete)
13:09
Right?
243
765000
1000
Nu ?
13:10
That's perfectly clear. So, men read that sentence,
244
766000
4000
E foarte clar. Şi, bărbaţii citesc această propoziţie
13:14
and they look at that sentence, and they read this.
245
770000
2000
şi se uită la acea propoziţie, şi citesc asta.
13:22
Okay?
246
778000
1000
(O femeie, fără bărbatul ei, e un nimic.) Ok ?
13:23
Now, women look at that sentence and they say, uh-uh, wrong.
247
779000
4000
Acum, femeile se uită la acea propoziţie şi , nup, greşit.
13:27
This is the way it should be seen.
248
783000
2000
Cam aşa ar trebui văzut.
13:31
(Laughter)
249
787000
8000
(O femeie: fără ea, bărbatul e un nimic.) (Râsete)
13:39
That's what your genes are doing.
250
795000
1000
Cam asta fac şi genele voastre.
13:40
That's why you differ from this person over here by one in a thousand.
251
796000
5000
De asta diferiţi faţă de persoana aceasta de aici prin unu la mie.
13:45
Right? But, you know, he's reasonably good looking, but...
252
801000
3000
Nu ? Dar, ştiţi, el arată destul de bine, dar...
13:48
I won't go there.
253
804000
2000
nu intru în subiectul acesta.
13:51
You can do this stuff even without changing the punctuation.
254
807000
3000
Poţi face lucrul ăsta şi fără să schimbi punctuaţia.
13:55
You can look at this, right?
255
811000
4000
Puteţi vedea asta, nu ?
13:59
And they look at the world a little differently.
256
815000
2000
Şi ele privesc lumea puţin diferit.
14:01
They look at the same world and they say...
257
817000
2000
Ele se uită la acelaşi cuvânt şi zic... (joc de cuvinte)
14:03
(Laughter)
258
819000
6000
(Râsete)
14:09
That's how the same gene code -- that's why you have 30,000 genes,
259
825000
4000
Din cauza asta acelaşi cod genetic -- de asta ai 30.000 de gene,
14:13
mice have 30,000 genes, husbands have 30,000 genes.
260
829000
3000
şoarecii au 30.000 de gene, soţii au 30.000 de gene.
14:16
Mice and men are the same. Wives know that, but anyway.
261
832000
3000
Şoarecii si bărbaţii sunt la fel. Soţiile ştiu asta, dar oricum.
14:20
You can make very small changes in gene code
262
836000
2000
Poţi face schimbări foarte mici în codul genetic
14:22
and get really different outcomes,
263
838000
2000
şi să obţii rezultate foarte diferite,
14:26
even with the same string of letters.
264
842000
2000
chiar şi cu acelaşi şir de litere.
14:30
That's what your genes are doing every day.
265
846000
2000
Asta fac genele voastre în fiecare zi.
14:33
That's why sometimes a person's genes
266
849000
2000
Din cauza asta, uneori, genele unei persoane
14:35
don't have to change a lot to get cancer.
267
851000
2000
nu trebuie să se schimbe prea mult pentru a produce cancer.
14:41
These little chippies, these things are the size of a credit card.
268
857000
4000
Cipurile astea micuţe, chestiile astea sunt de mărimea unui card de credit.
14:46
They will test any one of you for 60,000 genetic conditions.
269
862000
2000
Vă pot testa pe oricare dintre voi pentru 60.000 de condiţii genetice.
14:49
That brings up questions of privacy and insurability
270
865000
3000
Asta aduce în discuţie chestiuni legate de securitatea informaţiilor şi legate de asigurări,
14:52
and all kinds of stuff, but it also allows us to start going after diseases,
271
868000
2000
şi tot felul de chestii, dar ne şi permite să începem să tratăm cu adevărat bolile,
14:55
because if you run a person who has leukemia through something like this,
272
871000
3000
pentru că dacă testaţi cu aşa ceva o persoană care are leucemie,
14:59
it turns out that three diseases with
273
875000
2000
se pare că trei boli cu
15:01
completely similar clinical syndromes
274
877000
4000
sindromuri clinice complet similare
15:05
are completely different diseases.
275
881000
2000
sunt boli complet diferite.
15:07
Because in ALL leukemia, that set of genes over there over-expresses.
276
883000
3000
Pentru că în leucemia ALL, acel set de gene din trei este supra-exprimat.
15:10
In MLL, it's the middle set of genes,
277
886000
2000
În MLL, este setul din mijloc,
15:12
and in AML, it's the bottom set of genes.
278
888000
2000
şi în AML, setul de gene de jos.
15:14
And if one of those particular things is expressing in your body,
279
890000
5000
Şi dacă unul dintre aceste lucruri se exprimă în corpul vostru,
15:19
then you take Gleevec and you're cured.
280
895000
2000
atunci luaţi Gleevec şi sunteţi vindecaţi.
15:22
If it is not expressing in your body,
281
898000
2000
Dacă nu se exprimă în corpul vostru,
15:24
if you don't have one of those types --
282
900000
2000
dacă nu aveţi unul dintre acele tipuri --
15:26
a particular one of those types -- don't take Gleevec.
283
902000
3000
un tip particular dintre toate -- nu luaţi Gleevec.
15:29
It won't do anything for you.
284
905000
1000
Nu o să vă ajute cu nimic.
15:31
Same thing with Receptin if you've got breast cancer.
285
907000
2000
Acelaşi lucru cu Receptin dacă aveţi cancer de sân.
15:34
Don't have an HER-2 receptor? Don't take Receptin.
286
910000
3000
Nu aveţi un receptor HER-2, nu luaţi Receptin.
15:37
Changes the nature of medicine. Changes the predictions of medicine.
287
913000
4000
Schimbă natura medicinei. Schimbă predicţiile medicinei.
15:41
Changes the way medicine works.
288
917000
2000
Schimbă modul în care medicina funcţionează.
15:43
The greatest repository of knowledge when most of us went to college
289
919000
3000
Cel mai mare depozit de cunoştinţe atunci când majoritatea dintre noi terminam liceul
15:46
was this thing, and it turns out that
290
922000
2000
era chestia asta, şi se pare acum
15:48
this is not so important any more.
291
924000
2000
că nu mai e aşa de importantă.
15:50
The U.S. Library of Congress, in terms of its printed volume of data,
292
926000
4000
Biblioteca Congresului S.U.A. , judecând după volumul de date printate,
15:54
contains less data than is coming out of a good genomics company
293
930000
4000
conţine mai puţine date decât cele produse de o companie de genetică
15:58
every month on a compound basis.
294
934000
3000
în fiecare lună, per compus.
16:01
Let me say that again: A single genomics company
295
937000
3000
Voi mai spune asta încă odată: O singură companie de genetică
16:04
generates more data in a month, on a compound basis,
296
940000
3000
generează mai multe date, într-o lună, per compus,
16:07
than is in the printed collections of the Library of Congress.
297
943000
3000
decât datele aflate în colecţiile printate ale Bibliotecii Congresului.
16:11
This is what's been powering the U.S. economy. It's Moore's Law.
298
947000
4000
Asta e ceea ce alimentează economia S.U.A. Este legea lui Moore.
16:15
So, all of you know that the price of computers halves every 18 months
299
951000
5000
Deci, fiecare dintre voi ştie că preţul computerelor se înjumătăţeşte în fiecare 18 luni
16:20
and the power doubles, right?
300
956000
2000
şi puterea se dublează, nu ?
16:22
Except that when you lay that side by side with the speed
301
958000
4000
Exceptând faptul că atunci când aşezi asta paralel cu viteza
16:26
with which gene data's being deposited in GenBank,
302
962000
3000
cu care sunt depozitate date genetice în GenBank,
16:29
Moore's Law is right here: it's the blue line.
303
965000
4000
legea lui Moore va fi aici: este linia albastră.
16:34
This is on a log scale, and that's what superexponential growth means.
304
970000
4000
Asta este pe o scară logaritmică, şi asta e ceea ce înseamnă creştere superexponenţială.
16:38
This is going to push computers to have to grow faster
305
974000
4000
Asta va face computerele să fie nevoite să crească mai repede
16:42
than they've been growing, because so far,
306
978000
2000
decât au crescut, pentru că până acum,
16:44
there haven't been applications that have been required
307
980000
3000
nu au existat aplicaţii până acum care să fie nevoite
16:47
that need to go faster than Moore's Law. This stuff does.
308
983000
3000
să meargă mai rapid decât legea lui Moore. Chestia asta o face.
16:50
And here's an interesting map.
309
986000
2000
Şi aici avem o hartă interesantă.
16:52
This is a map which was finished at the Harvard Business School.
310
988000
4000
Aceasta este o hartă prelucrată de Facultatea de Afaceri de la Harvard.
16:56
One of the really interesting questions is, if all this data's free,
311
992000
3000
Una din cele mai interesante întrebări este, dacă toate datele astea sunt gratuite,
16:59
who's using it? This is the greatest public library in the world.
312
995000
4000
cine le foloseşte? Asta este cea mai mare bibliotecă publică din lume.
17:03
Well, it turns out that there's about 27 trillion bits
313
999000
3000
Ei bine, se pare că aproape 27 de trilioane de biţi
17:06
moving inside from the United States to the United States;
314
1002000
3000
sunt transferaţi în interior din Statele Unite către Statele Unite;
17:09
about 4.6 trillion is going over to those European countries;
315
1005000
4000
aproape 4,6 trilioane se duc către ţările astea europene;
17:13
about 5.5's going to Japan; there's almost no communication
316
1009000
3000
în jur de 5,5 merg către Japonia; aproape nu există comunicare
17:16
between Japan, and nobody else is literate in this stuff.
317
1012000
4000
în Japonia, şi nimeni altcineva nu mai este educat în a citi aşa ceva.
17:20
It's free. No one's reading it. They're focusing on the war;
318
1016000
5000
E gratuit. Nimeni nu le citeşte. Se concentrează asupra războiului;
17:25
they're focusing on Bush; they're not interested in life.
319
1021000
2000
se concentrează asupra lui Bush; nu e interesată de viaţă.
17:28
So, this is what a new map of the world looks like.
320
1024000
2000
Şi, cam aşa ar arăta o nouă hartă a lumii.
17:31
That is the genomically literate world. And that is a problem.
321
1027000
6000
Asta este lumea educată în genomică. Şi asta e o problemă.
17:37
In fact, it's not a genomically literate world.
322
1033000
2000
De fapt, nu e o lume educată în genomică.
17:39
You can break this out by states.
323
1035000
2000
Şi se poate împărţi asta pe state.
17:41
And you can watch states rise and fall depending on
324
1037000
2000
Şi se pot privi cum unele state decad sau progresează în funcţie de
17:43
their ability to speak a language of life,
325
1039000
2000
capacitatea lor de a vorbi o limbă a vieţii,
17:45
and you can watch New York fall off a cliff,
326
1041000
2000
şi puteţi vedea New York-ul căzând într-o prăpastie,
17:47
and you can watch New Jersey fall off a cliff,
327
1043000
2000
şi puteţi vedea New Jersey-ul căzând într-o prăpastie,
17:49
and you can watch the rise of the new empires of intelligence.
328
1045000
3000
şi puteţi vedea cum se ridică noile imperii de inteligenţă.
17:53
And you can break it out by counties, because it's specific counties.
329
1049000
3000
Şi se poate împărţi totul pe districte, pentru că sunt anumite districte.
17:56
And if you want to get more specific,
330
1052000
2000
Şi dacă vreţi să fiţi şi mai specifici,
17:58
it's actually specific zip codes.
331
1054000
2000
e vorba de anumite coduri poştale.
18:00
(Laughter)
332
1056000
2000
(Râsete)
18:02
So, you want to know where life is happening?
333
1058000
3000
Deci, vreţi să ştiţi unde are loc viaţa ?
18:05
Well, in Southern California it's happening in 92121. And that's it.
334
1061000
5000
Ei bine, în sudul Californiei se întâmplă în 92121. Şi asta e tot.
18:11
And that's the triangle between Salk, Scripps, UCSD,
335
1067000
5000
Şi ăsta e triunghiul dintre Sulk, Scripps, UCSD,
18:16
and it's called Torrey Pines Road.
336
1072000
2000
şi e numit strada Torrey Pines.
18:18
That means you don't need to be a big nation to be successful;
337
1074000
3000
Asta înseamnă că nu trebuie să fi o ţară mare ca să ai succes;
18:21
it means you don't need a lot of people to be successful;
338
1077000
2000
înseamnă că nu ai nevoie de mulţi oameni ca să ai succes;
18:23
and it means you can move most of the wealth of a country
339
1079000
3000
şi înseamnă că poţi muta majoritatea bogăţiei unei ţări
18:26
in about three or four carefully picked 747s.
340
1082000
3000
în trei sau patru avioane 747 alese cu atenţie.
18:30
Same thing in Massachusetts. Looks more spread out but --
341
1086000
4000
Cam acelaşi lucru şi în Massachusetts. Arată mai împrăştiat, dar --
18:34
oh, by the way, the ones that are the same color are contiguous.
342
1090000
3000
a.. apropo, cele care au aceeaşi culoare sunt învecinate.
18:38
What's the net effect of this?
343
1094000
2000
Care e efectul net al acestui lucru?
18:40
In an agricultural society, the difference between
344
1096000
2000
Într-o societate bazată pe agricultură, diferenţa dintre
18:42
the richest and the poorest,
345
1098000
1000
cei mai bogaţi şi cei mai săraci,
18:44
the most productive and the least productive, was five to one. Why?
346
1100000
4000
dintre cei mai productivi şi cei mai puţin productivi, era de cinci la unu. De ce ?
18:48
Because in agriculture, if you had 10 kids
347
1104000
2000
Pentru că în agricultură, dacă aveai 10 copii
18:50
and you grow up a little bit earlier and you work a little bit harder,
348
1106000
3000
şi te trezeai puţin mai devreme şi munceai puţin mai mult,
18:53
you could produce about five times more wealth, on average,
349
1109000
2000
puteai produce de cinci ori mai multă bogăţie, în medie,
18:55
than your neighbor.
350
1111000
1000
decât vecinul tău.
18:57
In a knowledge society, that number is now 427 to 1.
351
1113000
3000
Într-o societate a cunoaşterii, acel număr este acum 427 la 1.
19:01
It really matters if you're literate, not just in reading and writing
352
1117000
4000
Contează cu adevărat dacă eşti educat, nu numai în a citi şi a scrie
19:05
in English and French and German,
353
1121000
2000
în engleză şi în franceză şi în germană,
19:07
but in Microsoft and Linux and Apple.
354
1123000
2000
ci în Microsoft şi Linux şi Apple.
19:10
And very soon it's going to matter if you're literate in life code.
355
1126000
4000
Şi foarte curând o să conteze dacă eşti educat în codul vieţii.
19:14
So, if there is something you should fear,
356
1130000
2000
Deci, dacă ar fi ceva de care ar trebui să vă fie frică,
19:16
it's that you're not keeping your eye on the ball.
357
1132000
3000
ar fi faptul că nu vă menţineţi atenţia pe ceea ce contează.
19:19
Because it really matters who speaks life.
358
1135000
2000
Pentru că este cu adevărat important cine vorbeşte viaţă.
19:22
That's why nations rise and fall.
359
1138000
2000
De asta decad sau prosperă ţări întregi.
19:25
And it turns out that if you went back to the 1870s,
360
1141000
3000
Şi se pare că dacă te-ai fi întors în anii 1870,
19:28
the most productive nation on earth was Australia, per person.
361
1144000
3000
cea mai productivă ţară de pe Pământ era Australia, pe cap de locuitor.
19:31
And New Zealand was way up there. And then the U.S. came in about 1950,
362
1147000
3000
Şi Noua Zeelandă era şi ea sus, acolo. Şi apoi Statele Unite s-au ridicat în jur de 1950,
19:34
and then Switzerland about 1973, and then the U.S. got back on top --
363
1150000
3000
şi apoi Elveţia prin 1973, şi apoi Statele Unite au revenit în faţă --
19:38
beat up their chocolates and cuckoo clocks.
364
1154000
2000
le-au bătut ciocolatele lor şi ceasurile lor cu cuc.
19:42
And today, of course, you all know that the most productive nation
365
1158000
3000
Şi astăzi, bineînţeles, ştiţi cu toţii că cea mai productivă naţiune
19:45
on earth is Luxembourg, producing about one third more wealth
366
1161000
3000
de pe Pămînt e Luxemburg, producând cu o treime mai multă bogăţie
19:48
per person per year than America.
367
1164000
2000
per persoană pe an decât America.
19:51
Tiny landlocked state. No oil. No diamonds. No natural resources.
368
1167000
4000
O ţărişoară mică, fără ieşire la mare. Fără petrol. Fără diamante. Fără resurse naturale.
19:55
Just smart people moving bits. Different rules.
369
1171000
5000
Doar oameni inteligenţi mişcând biţi. Reguli diferite.
20:01
Here's differential productivity rates.
370
1177000
3000
Aici sunt ratele de productivitate difernţială.
20:05
Here's how many people it takes to produce a single U.S. patent.
371
1181000
3000
Aici vedeţi câţi oameni sunt necesari pentru a produce un singur patent S.U.A.
20:08
So, about 3,000 Americans, 6,000 Koreans, 14,000 Brits,
372
1184000
4000
Deci, aproape 3.000 de americani, 6.000 de coreeni, 14.000 de britanici,
20:12
790,000 Argentines. You want to know why Argentina's crashing?
373
1188000
3000
790.000 de argentinieni. Vreţi să ştiţi de ce se prăbuşeşte Argentina?
20:15
It's got nothing to do with inflation.
374
1191000
2000
Nu are nimic de-a face cu inflaţia.
20:17
It's got nothing to do with privatization.
375
1193000
2000
Nu are nimic de-a face cu privatizarea.
20:19
You can take a Harvard-educated Ivy League economist,
376
1195000
4000
Puteţi lua un economist absolvent de Harvard - din Ivy League,
20:23
stick him in charge of Argentina. He still crashes the country
377
1199000
3000
îl puneţi responsabil de Argentina. Tot va falimenta ţara,
20:26
because he doesn't understand how the rules have changed.
378
1202000
2000
pentru că nu înţelege cum s-au schimbat regulile.
20:29
Oh, yeah, and it takes about 5.6 million Indians.
379
1205000
3000
A, da, şi sunt necesari cam 5,6 milioane de indieni.
20:32
Well, watch what happens to India.
380
1208000
2000
Ei bine, urmăriţi ce se întâmplă cu India.
20:34
India and China used to be 40 percent of the global economy
381
1210000
3000
India şi China ocupau 40 la sută din economia mondială
20:37
just at the Industrial Revolution, and they are now about 4.8 percent.
382
1213000
5000
chiar după revoluţia industrială, şi acum reprezintă aproximativ 4,8 la sută.
20:42
Two billion people. One third of the global population producing 5 percent of the wealth
383
1218000
4000
Două miliarde de oameni. O treime din populaţia globală, producând 5 la sută din venituri
20:46
because they didn't get this change,
384
1222000
3000
pentru că nu au înţeleles această schimbare,
20:49
because they kept treating their people like serfs
385
1225000
2000
pentru că au continuat să îşi trateze oamenii ca pe sclavi legaţi de pământ
20:51
instead of like shareholders of a common project.
386
1227000
3000
în loc de acţionari la aceeaşi afacere, acelaşi proiect.
20:55
They didn't keep the people who were educated.
387
1231000
3000
Nu şi-au păstrat oamenii care erau educaţi.
20:58
They didn't foment the businesses. They didn't do the IPOs.
388
1234000
2000
Nu şi-au întreţinut afacerile. Nu şi-au făcut IPO-urile.
21:01
Silicon Valley did. And that's why they say
389
1237000
4000
Silicon Valley a făcut altfel. Şi de asta se spune
21:05
that Silicon Valley has been powered by ICs.
390
1241000
2000
că Silicon Valley funcţionează pe bază de CI-uri.
21:08
Not integrated circuits: Indians and Chinese.
391
1244000
3000
Nu circuite integrate: chinezi şi indieni.
21:11
(Laughter)
392
1247000
4000
(Râsete)
21:15
Here's what's happening in the world.
393
1251000
2000
Asta se întâmplă în lume:
21:17
It turns out that if you'd gone to the U.N. in 1950,
394
1253000
3000
Se pare că dacă ai fi intrat în Naţiunile Unite în 1950,
21:20
when it was founded, there were 50 countries in this world.
395
1256000
2000
când a fost înfiinţată organizaţia, existau 50 de ţări în lume.
21:22
It turns out there's now about 192.
396
1258000
3000
Acum se pare că sunt 192.
21:25
Country after country is splitting, seceding, succeeding, failing --
397
1261000
4000
Ţară după ţară se divide, se retrage, prosperă, decade.
21:30
and it's all getting very fragmented. And this has not stopped.
398
1266000
5000
Şi totul devine foarte fragmentat. Şi procesul nu s-a oprit.
21:35
In the 1990s, these are sovereign states
399
1271000
3000
În anii 1990, acestea sunt state suverane
21:38
that did not exist before 1990.
400
1274000
2000
care nu existau înainte de 1990.
21:40
And this doesn't include fusions or name changes or changes in flags.
401
1276000
5000
Şi asta nu include fuziunile sau schimbările numelor sau schimbările steagurilor.
21:45
We're generating about 3.12 states per year.
402
1281000
3000
Generăm cam 3,12 state pe an.
21:48
People are taking control of their own states,
403
1284000
3000
Oamenii preiau controlul propriilor state,
21:51
sometimes for the better and sometimes for the worse.
404
1287000
3000
uneori mergând spre mai bine, uneori spre mai rău.
21:54
And the really interesting thing is,
405
1290000
2000
Şi cel mai interesant lucru este faptul că ,
21:56
you and your kids are empowered to build great empires,
406
1292000
2000
voi şi copiii voştri sunteţi împuterniciţi să construiţi mari imperii,
21:58
and you don't need a lot to do it.
407
1294000
2000
şi nu aveţi nevoie de prea mult pentru a reuşi.
22:00
(Music)
408
1296000
2000
(Muzică)
22:02
And, given that the music is over, I was going to talk
409
1298000
3000
Şi, pentru că acum s-a terminat muzica, urma să vorbesc
22:05
about how you can use this to generate a lot of wealth,
410
1301000
3000
despre cum puteţi folosi asta pentru a genera multă bunăstare,
22:08
and how code works.
411
1304000
2000
şi cum funcţionează codul.
22:10
Moderator: Two minutes.
412
1306000
1000
(Moderatorul: Două minute.)
22:11
(Laughter)
413
1307000
2000
(Râsete)
22:13
Juan Enriquez: No, I'm going to stop there and we'll do it next year
414
1309000
4000
Nu, mă voi opri aici, şi o să povestim despre restul anul următor
22:17
because I don't want to take any of Laurie's time.
415
1313000
2000
pentru că nu vreau să iau din timpul lui Laurie.
22:20
But thank you very much.
416
1316000
1000
Dar vă mulţumesc foarte mult.
ABOUT THE SPEAKER
Juan Enriquez - FuturistJuan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society.
Why you should listen
A broad thinker who studies the intersections of these fields, Enriquez has a talent for bridging disciplines to build a coherent look ahead. He is the managing director of Excel Venture Management, a life sciences VC firm. He recently published (with Steve Gullans) Evolving Ourselves: How Unnatural Selection and Nonrandom Mutation Are Shaping Life on Earth. The book describes a world where humans increasingly shape their environment, themselves and other species.
Enriquez is a member of the board of Synthetic Genomics, which recently introduced the smallest synthetic living cell. Called “JCVI-syn 3.0,” it has 473 genes (about half the previous smallest cell). The organism would die if one of the genes is removed. In other words, this is the minimum genetic instruction set for a living organism.
Juan Enriquez | Speaker | TED.com