TED2014
Joi Ito: Want to innovate? Become a "now-ist"
Джой Ито: Хочешь изобретать? Действуй сейчас!
Filmed:
Readability: 4.2
2,304,454 views
«Помните времена до интернета?», — спрашивает Джой Ито. «Помните, как люди раньше пытались предсказать будущее?» В этом увлекательном выступлении руководитель MIT Media Lab опускает прогнозы будущего, а вместо этого делится новым подходом «создавать прямо сейчас»: разрабатывать быстро и постоянно улучшать, не ждать разрешений или доказательств, что идея верна. Этот вид инноваций, идущий снизу вверх, заметен в наиболее футуристических, необыкновенных проектах, возникающих в наши дни. Начинается он с того, чтобы быть открытым и внимательным к происходящему вокруг. Не надо быть футуристом, предлагает он: действуй сейчас!
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
On March 10, 2011,
0
543
2743
10 марта 2011 года
00:15
I was in Cambridge at the MIT Media Lab
1
3286
3007
я был в Кембридже в MIT Media Lab
00:18
meeting with faculty, students and staff,
2
6293
3229
на встрече с профессорами,
студентами и персоналом,
студентами и персоналом,
00:21
and we were trying to figure out whether
3
9522
1789
и мы пытались выяснить,
00:23
I should be the next director.
4
11311
2360
следует ли мне быть
следующим руководителем.
следующим руководителем.
00:25
That night, at midnight,
5
13671
2369
Той ночью, в полночь,
00:28
a magnitude 9 earthquake
6
16040
1770
землетрясение силой 9 баллов
00:29
hit off of the Pacific coast of Japan.
7
17810
2866
ударило по тихоокеанскому
побережью Японии.
побережью Японии.
00:32
My wife and family were in Japan,
8
20676
2285
Моя жена и семья были в Японии,
00:34
and as the news started to come in,
9
22961
3310
и по мере поступления новостей
00:38
I was panicking.
10
26271
1699
я начал паниковать.
00:39
I was looking at the news streams
11
27970
1262
Я смотрел новостные ленты
00:41
and listening to the press conferences
12
29232
2828
и слушал пресс-конференции
00:44
of the government officials
13
32060
2210
представителей правительства
00:46
and the Tokyo Power Company,
14
34270
1590
и компании Tokyo Power
00:47
and hearing about this explosion
15
35860
2551
о взрыве
00:50
at the nuclear reactors
16
38411
1199
на ядерном реакторе
00:51
and this cloud of fallout
17
39610
1681
и облаке радиоактивных осадков,
00:53
that was headed towards our house
18
41291
1899
движущемся по направлению к моему дому,
00:55
which was only about 200 kilometers away.
19
43190
2899
всего в 200 километрах от него.
00:58
And the people on TV weren't telling us
20
46089
2831
По телевизору не говорили ничего,
01:00
anything that we wanted to hear.
21
48920
1940
что хотелось бы слышать.
01:02
I wanted to know what was going on with the reactor,
22
50860
1960
Я хотел знать,
что происходит с реактором,
что происходит с реактором,
01:04
what was going on with the radiation,
23
52820
1422
с радиацией,
01:06
whether my family was in danger.
24
54242
2328
в опасности ли моя семья.
01:08
So I did what instinctively felt like the right thing,
25
56570
3189
И я сделал то, что инстинктивно
казалось мне правильным,
казалось мне правильным,
01:11
which was to go onto the Internet
26
59759
1671
а именно, зашёл в интернет
01:13
and try to figure out
27
61430
1342
и попытался выяснить,
01:14
if I could take matters into my own hands.
28
62772
2411
смогу ли я взять дело в свои руки.
01:17
On the Net, I found there were a lot of other people
29
65183
1841
В интернете я обнаружил множество людей,
01:19
like me trying to figure out what was going on,
30
67024
2066
пытающихся, как и я,
выяснить, что происходит,
выяснить, что происходит,
01:21
and together we sort of loosely formed a group
31
69090
2216
и все вместе мы спонтанно создали группу
01:23
and we called it Safecast,
32
71306
2471
и назвали её Safecast.
01:25
and we decided we were going to try
33
73777
1172
Мы решили попытаться
01:26
to measure the radiation
34
74949
1746
измерить радиацию
01:28
and get the data out to everybody else,
35
76695
1774
и передать данные всем остальным,
01:30
because it was clear that the government
36
78469
1672
ведь было ясно, что правительство
01:32
wasn't going to be doing this for us.
37
80141
2902
этого делать для нас не собиралось.
01:35
Three years later,
38
83043
1417
Три года спустя
01:36
we have 16 million data points,
39
84460
3094
у нас 16 миллионов точек сбора данных,
01:39
we have designed our own Geiger counters
40
87554
2745
мы спроектировали собственные
счётчики Гейгера,
счётчики Гейгера,
01:42
that you can download the designs
41
90299
1653
чертежи которых можно загрузить,
01:43
and plug it into the network.
42
91952
874
сделать их, и подключить к сети.
01:44
We have an app that shows you
43
92826
1904
У нас есть приложение,
показывающее наиболее высокую
показывающее наиболее высокую
01:46
most of the radiation in Japan
and other parts of the world.
and other parts of the world.
44
94730
3027
концентрацию радиации в Японии
и по всему миру.
и по всему миру.
01:49
We are arguably one of the most successful
45
97757
2205
Мы, пожалуй, один из самых успешных
01:51
citizen science projects in the world,
46
99962
1855
гражданских научных проектов в мире.
01:53
and we have created
47
101817
2352
Мы создали крупнейшую
01:56
the largest open dataset of radiation measurements.
48
104169
3501
открытую базу данных
показателей радиации.
показателей радиации.
01:59
And the interesting thing here
49
107670
2742
Интересно в этом то,
02:02
is how did — (Applause) — Thank you.
50
110412
4648
как —
(Аплодисменты) Спасибо.—
(Аплодисменты) Спасибо.—
02:07
How did a bunch of amateurs
51
115060
2091
Как горстка любителей,
02:09
who really didn't know what we were doing
52
117151
2169
ничего не соображающих в том,
что они делали,
что они делали,
02:11
somehow come together
53
119320
1689
собралась вместе
02:13
and do what NGOs and the government
54
121009
3184
и занялась тем,
что НПО и правительство
что НПО и правительство
02:16
were completely incapable of doing?
55
124193
2418
были абсолютно не способны сделать?
02:18
And I would suggest that this has something to do
56
126611
2758
Я предположу, что это
имело отношение к интернету.
имело отношение к интернету.
02:21
with the Internet. It's not a fluke.
57
129369
1760
Это не просто везение.
02:23
It wasn't luck, and it wasn't because it was us.
58
131129
2851
Это не просто удача
и не потому, что это были мы.
и не потому, что это были мы.
02:25
It helped that it was an event
59
133980
1418
Помогло то, что это было происшествие,
02:27
that pulled everybody together,
60
135398
1635
объединившее людей,
02:29
but it was a new way of doing things
61
137033
1758
но это был и новый способ
осуществления идей,
осуществления идей,
02:30
that was enabled by the Internet
62
138791
2079
возможный благодаря интернету
02:32
and a lot of the other things that were going on,
63
140870
1592
и всему происходящему.
02:34
and I want to talk a little bit about
64
142462
2013
Хочу поговорить немного о том,
02:36
what those new principles are.
65
144475
2669
что представляют собой
эти новые принципы.
эти новые принципы.
02:39
So remember before the Internet? (Laughter)
66
147144
4808
Помните время до интернета? (Смех)
02:43
I call this B.I. Okay?
67
151952
1788
Я называю это до э.и.
[до эры интернета].
[до эры интернета].
02:45
So, in B.I., life was simple.
68
153740
3611
До э.и. жизнь была проста.
02:49
Things were Euclidian, Newtonian,
69
157351
2746
Всё было евклидово, ньютоново,
02:52
somewhat predictable.
70
160097
1459
в каком-то смысле предсказуемо.
02:53
People actually tried to predict the future,
71
161556
2410
Люди пытались предсказать будущее,
02:55
even the economists.
72
163966
1714
даже экономисты.
02:57
And then the Internet happened,
73
165680
3214
А затем появился интернет,
03:00
and the world became extremely complex,
74
168894
2071
и мир стал невероятно сложным,
03:02
extremely low-cost, extremely fast,
75
170965
2637
крайне дешёвым, чрезвычайно быстрым.
03:05
and those Newtonian laws
76
173602
2118
И Ньютоновы законы,
03:07
that we so dearly cherished
77
175720
1799
так любимые нами,
03:09
turned out to be just local ordinances,
78
177519
2197
оказались просто местными законами.
03:11
and what we found was that in this
79
179716
1751
Мы обнаружили, что в этом
03:13
completely unpredictable world
80
181467
2613
абсолютно непредсказуемом мире
03:16
that most of the people who were surviving
81
184080
2032
большинство тех, кто выживал,
03:18
were working with sort of a different set of principles,
82
186112
3333
работали с несколько иным
набором принципов.
набором принципов.
03:21
and I want to talk a little bit about that.
83
189445
2631
Хочу об этом немного поговорить.
03:24
Before the Internet, if you remember,
84
192076
1364
До интернета, если помните,
03:25
when we tried to create services,
85
193440
1905
для запуска сервисов
ты брал и создавал
ты брал и создавал
03:27
what you would do is you'd create
86
195345
1026
аппаратный уровень,
03:28
the hardware layer and the
network layer and the software
network layer and the software
87
196371
2312
сетевой уровень и ПО,
03:30
and it would cost millions of dollars
88
198683
2028
что стоило миллионы долларов
03:32
to do anything that was substantial.
89
200711
2307
для разработки чего-то значительного.
03:35
So when it costs millions of dollars
to do something substantial,
to do something substantial,
90
203018
2439
Когда оно стоит миллионы долларов,
03:37
what you would do is you'd get an MBA
91
205457
2072
находишь кого-от с МВА,
03:39
who would write a plan
92
207529
1458
чтобы тот написал план,
03:40
and get the money
93
208987
943
и получаешь деньги
03:41
from V.C.s or big companies,
94
209930
1744
из венчурных капиталов
или от крупных компаний.
или от крупных компаний.
03:43
and then you'd hire the designers and the engineers,
95
211674
2113
Затем нанимаешь дизайнеров, инженеров,
03:45
and they'd build the thing.
96
213787
1023
и они создают сам продукт.
03:46
This is the Before Internet, B.I., innovation model.
97
214810
4619
Это модель инновации
до интернета, до э.и.
до интернета, до э.и.
03:51
What happened after the Internet was
98
219429
2307
После появления интернета
03:53
the cost of innovation went down so much
99
221736
1756
стоимость инноваций
так сильно снизилась,
так сильно снизилась,
03:55
because the cost of collaboration,
the cost of distribution,
the cost of distribution,
100
223492
2487
потому что стоимость сотрудничества,
распространения,
распространения,
03:57
the cost of communication, and Moore's Law
101
225979
2643
коммуникаций и закон Мура приблизили
04:00
made it so that the cost of trying a new thing
102
228622
2676
стоимость попытки создать нечто новое
04:03
became nearly zero,
103
231298
1394
к нулю.
04:04
and so you would have Google, Facebook, Yahoo,
104
232692
2269
Так появились Google, Facebook, Yahoo,
04:06
students that didn't have permission —
105
234961
1771
студенты, у которых не было разрешения —
04:08
permissionless innovation —
106
236732
1373
инновации без разрешений —
04:10
didn't have permission, didn't have PowerPoints,
107
238105
1620
ни разрешения, ни PowerPoint.
04:11
they just built the thing,
108
239725
2103
Они просто что-то создавали,
04:13
then they raised the money,
109
241828
1444
затем собирали деньги,
04:15
and then they sort of figured out a business plan
110
243272
2201
и уж после как-то
формулировали бизнес-план,
формулировали бизнес-план,
04:17
and maybe later on they hired some MBAs.
111
245473
2357
а там, может, и кого-то с МВА нанимали.
04:19
So the Internet caused innovation,
112
247830
2311
То есть интернет спровоцировал движение
в сфере инноваций,
в сфере инноваций,
04:22
at least in software and services,
113
250141
1124
по крайней мере, в ПО и сервисах,
04:23
to go from an MBA-driven innovation model
114
251265
2859
от модели инноваций, основанной на МВА,
04:26
to a designer-engineer-driven innovation model,
115
254124
3903
к модели инноваций, основанной
на дизайнерах и инженерах,
на дизайнерах и инженерах,
04:30
and it pushed innovation to the edges,
116
258027
2098
что вытолкнуло инновации на передовую,
04:32
to the dorm rooms, to the startups,
117
260125
1546
в комнаты общежитий, к стартапам,
04:33
away from the large institutions,
118
261671
1686
прочь от крупных учреждений,
04:35
the stodgy old institutions that had the power
119
263357
2355
громоздких старых учреждений,
имеющих власть,
имеющих власть,
04:37
and the money and the authority.
120
265712
1687
деньги и авторитет.
04:39
And we all know this. We all know
this happened on the Internet.
this happened on the Internet.
121
267399
2609
Нам всем это известно. Все мы знаем,
что это случилось из-за интернета.
что это случилось из-за интернета.
04:42
It turns out it's happening in other things, too.
122
270008
2765
Оказывается, такое происходит
и в других сферах.
и в других сферах.
04:44
Let me give you some examples.
123
272773
3242
Позвольте, приведу несколько примеров.
04:48
So at the Media Lab, we don't just do hardware.
124
276015
2785
В Media Lab мы производим
не только оборудование.
не только оборудование.
04:50
We do all kinds of things.
125
278800
1042
Много всего мы там делаем.
04:51
We do biology, we do hardware,
126
279842
1885
Занимаемся биологией, оборудованием.
04:53
and Nicholas Negroponte
famously said, "Demo or die,"
famously said, "Demo or die,"
127
281727
3621
Как отлично сказал Николас Негропонте:
«Покажи образец или умри» —
«Покажи образец или умри» —
04:57
as opposed to "Publish or perish,"
128
285348
1722
в отличие от «Публикуй или пропади»,
04:59
which was the traditional academic way of thinking.
129
287070
2243
традиционного образа
академического мышления.
академического мышления.
05:01
And he often said, the demo only has to work once,
130
289313
3562
И он всегда говорил,
что образец должен сработать лишь раз,
что образец должен сработать лишь раз,
05:04
because the primary mode of us impacting the world
131
292875
2816
так как основным образом
мы влияли на мир
мы влияли на мир
05:07
was through large companies
132
295691
1778
через крупные компании,
05:09
being inspired by us
133
297469
1263
вдохновлённые нами
05:10
and creating products like
the Kindle or Lego Mindstorms.
the Kindle or Lego Mindstorms.
134
298732
3516
и запускающие такие товары,
как Kindle и Lego Mindstorms.
как Kindle и Lego Mindstorms.
05:14
But today, with the ability
135
302248
1942
Однако сегодня, с возможностью
05:16
to deploy things into the real world at such low cost,
136
304190
2309
выпустить в реальный мир
вещи по такой низкой себестоимости,
вещи по такой низкой себестоимости,
05:18
I'm changing the motto now,
137
306499
2150
я меняю девиз,
05:20
and this is the official public statement.
138
308649
1813
и это моё официальное
публичное заявление.
публичное заявление.
05:22
I'm officially saying, "Deploy or die."
139
310462
2497
Официально заявляю:
«Запускай или умри».
«Запускай или умри».
05:24
You have to get the stuff into the real world
140
312959
2221
Необходимо вывести продукт в мир,
05:27
for it to really count,
141
315180
1356
чтобы он мог сыграть какую-то роль.
05:28
and sometimes it will be large companies,
142
316536
1879
А иногда это могут быть
и крупные компании,
и крупные компании,
05:30
and Nicholas can talk about satellites.
143
318415
1957
и Николас заговорит о спутниках.
05:32
(Applause)
144
320372
1286
(Аплодисменты)
05:33
Thank you.
145
321658
1082
Спасибо.
05:34
But we should be getting out there ourselves
146
322740
1774
Но нам нужно самим это делать,
05:36
and not depending on large
institutions to do it for us.
institutions to do it for us.
147
324514
3584
не полагаясь на крупные учреждения.
05:40
So last year, we sent a bunch
of students to Shenzhen,
of students to Shenzhen,
148
328098
2702
В прошлом году мы отправили
группу студентов в Шэньчжэнь.
группу студентов в Шэньчжэнь.
05:42
and they sat on the factory floors
149
330800
1580
Они посетили цеха завода
05:44
with the innovators in Shenzhen, and it was amazing.
150
332380
2305
вместе с новаторами Шэньчжэня.
Это было удивительно!
Это было удивительно!
05:46
What was happening there
151
334685
1477
Вот что там происходило:
05:48
was you would have these manufacturing devices,
152
336162
2184
там были всякие
промышленные устройства,
промышленные устройства,
05:50
and they weren't making prototypes or PowerPoints.
153
338346
2193
но они создавали не прототипы
или презентации PowerPoint,
или презентации PowerPoint,
05:52
They were fiddling with the manufacturing equipment
154
340539
2465
а возились
с производственным оборудованием,
с производственным оборудованием,
05:55
and innovating right on the
manufacturing equipment.
manufacturing equipment.
155
343004
3210
придумывая новое прямо на месте.
05:58
The factory was in the designer,
156
346214
1886
Завод был разработчиком,
06:00
and the designer was literally in the factory.
157
348100
2274
а разработчик был,
в прямом смысле, на заводе.
в прямом смысле, на заводе.
06:02
And so what you would do is,
158
350374
1626
Подходишь вот к этим стендам,
06:04
you'd go down to the stalls
159
352000
1241
а там вот такие
06:05
and you would see these cell phones.
160
353241
2556
мобильные телефоны.
06:07
So instead of starting little websites
161
355797
2525
И вместо того,
чтобы запускать маленький веб-сайт,
чтобы запускать маленький веб-сайт,
06:10
like the kids in Palo Alto do,
162
358322
1548
как ребята из «Пало-Альто»,
06:11
the kids in Shenzhen make new cell phones.
163
359870
2540
ребята из Шэньчжэня
создают новые мобильные телефоны.
создают новые мобильные телефоны.
06:14
They make new cell phones like kids in Palo Alto
164
362410
2697
Они делают новые мобильники,
06:17
make websites,
165
365107
1258
как детки из «Пало-Альто» —
новые вебсайты.
новые вебсайты.
06:18
and so there's a rainforest
166
366365
2113
Сейчас в сфере мобильных телефонов
06:20
of innovation going on in the cell phone.
167
368478
1556
целый лес инновационных разработок.
06:22
What they do is, they make a cell phone,
168
370034
1600
Создают они мобильник,
06:23
go down to the stall, they sell some,
169
371634
2224
спускаются к стенду, несколько продают,
06:25
they look at the other kids' stuff, go up,
170
373858
2325
смотрят на стенды других участников,
06:28
make a couple thousand more, go down.
171
376183
2591
поднимаются, ещё тысячу делают,
опять идут вниз.
опять идут вниз.
06:30
Doesn't this sound like a software thing?
172
378774
1991
Не похоже ли это на ПО?
06:32
It sounds like agile software development,
173
380765
1647
Это похоже на разработку динамичного ПО,
06:34
A/B testing and iteration,
174
382412
2928
A/B тестирование и итерацию.
06:37
and what we thought you could only do with software
175
385340
2083
То, что мы думали,
возможно сделать лишь с ПО,
возможно сделать лишь с ПО,
06:39
kids in Shenzhen are doing this in hardware.
176
387423
2270
эти подростки в Шэньчжэне
делают в аппаратной.
делают в аппаратной.
06:41
My next fellow, I hope, is going to be
177
389693
1467
Надеюсь, что моим следующим студентом
06:43
one of these innovators from Shenzhen.
178
391160
1485
будет один из этих
новаторов из Шэньчжэня.
новаторов из Шэньчжэня.
06:44
And so what you see is
179
392645
1665
То, что вы видите, —
06:46
that is pushing innovation to the edges.
180
394310
1969
это выталкивание инноваций за пределы.
06:48
We talk about 3D printers and stuff like that,
181
396279
2105
Мы говорим о 3D-принтерах
и тому подобных вещах.
и тому подобных вещах.
06:50
and that's great, but this is Limor.
182
398384
1991
Всё это круто, но посмотрите на Лимор.
06:52
She is one of our favorite graduates,
183
400375
2259
Она — одна из наших любимых выпускниц.
06:54
and she is standing in front of a Samsung
184
402634
2076
Она стоит напротив аппарата
06:56
Techwin Pick and Place Machine.
185
404710
1833
Samsung Techwin Pick&Place.
06:58
This thing can put 23,000 components per hour
186
406543
3924
Эта штука может поместить
23 000 элементов в час
23 000 элементов в час
07:02
onto an electronics board.
187
410467
1993
на материнскую плату.
07:04
This is a factory in a box.
188
412460
1823
Это настоящий завод в коробке.
07:06
So what used to take a factory full of workers
189
414283
2498
То, для чего раньше требовался завод,
07:08
working by hand
190
416781
1019
набитый рабочими, трудящимися вручную,
07:09
in this little box in New York,
191
417800
1709
теперь в этой маленькой коробке
в Нью-Йорке
в Нью-Йорке
07:11
she's able to have effectively —
192
419509
1050
у неё эффективно…
07:12
She doesn't actually have to go to Shenzhen
193
420559
1633
Ей, по сути, не надо ехать в Шэньчжэнь
07:14
to do this manufacturing.
194
422192
1244
для производства этих плат.
07:15
She can buy this box and she can manufacture it.
195
423436
2261
Она может купить такую коробку
и начать их выпускать.
и начать их выпускать.
07:17
So manufacturing, the cost of innovation,
196
425697
2243
То есть выпуск, стоимость инновации,
07:19
the cost of prototyping, distribution,
manufacturing, hardware,
manufacturing, hardware,
197
427940
2690
стоимость прототипа, распространения,
производства, оборудования
производства, оборудования
07:22
is getting so low
198
430630
1463
становится такой низкой,
07:24
that innovation is being pushed to the edges
199
432093
2317
что инновации выталкиваются за пределы,
07:26
and students and startups are being able to build it.
200
434410
2428
и студенты и стартапы
могут их создавать.
могут их создавать.
07:28
This is a recent thing, but this will happen
201
436838
1878
Это началось недавно,
но это будет развиваться
но это будет развиваться
07:30
and this will change
202
438716
1483
и меняться так же,
07:32
just like it did with software.
203
440199
2425
как это произошло с ПО.
07:34
Sorona is a DuPont process
204
442624
3246
Sorona — процесс в DuPont,
07:37
that uses a genetically engineered microbe
205
445870
3020
использующий генетически
модифицированный микроб
модифицированный микроб
07:40
to turn corn sugar into polyester.
206
448890
3950
для превращения
кукурузного сахара в полиэстер.
кукурузного сахара в полиэстер.
07:44
It's 30 percent more efficient
than the fossil fuel method,
than the fossil fuel method,
207
452840
2478
Этот способ на 30% более эффективен,
чем использование природных ископаемых,
чем использование природных ископаемых,
07:47
and it's much better for the environment.
208
455318
3659
и гораздо менее вредный.
07:50
Genetic engineering and bioengineering
209
458977
1405
Генетическая инженерия и биоинженерия
07:52
are creating a whole bunch
210
460382
1531
создают целую кучу
07:53
of great new opportunities
211
461913
1758
новых отличных возможностей
07:55
for chemistry, for computation, for memory.
212
463671
2829
для химии, вычислений, памяти.
07:58
We will probably be doing a lot,
obviously doing health things,
obviously doing health things,
213
466500
2050
Мы, вероятно, много чего сделаем,
и в области здравоохранения тоже.
и в области здравоохранения тоже.
08:00
but we will probably be growing chairs
214
468550
2204
Но, может, скоро мы начнём
выращивать стулья
выращивать стулья
08:02
and buildings soon.
215
470754
1040
и даже здания.
08:03
The problem is, Sorona costs
about 400 million dollars
about 400 million dollars
216
471794
3910
Проблема в том, что Sorona
стоит 400 миллионов долларов,
стоит 400 миллионов долларов,
08:07
and took seven years to build.
217
475704
1381
а на её разработку ушло 7 лет.
08:09
It kind of reminds you of the old mainframe days.
218
477085
3079
Напоминает деньки старой ЭВМ.
08:12
The thing is, the cost of innovation
219
480164
2492
Правда такова, что и в биоинженерии
08:14
in bioengineering is also going down.
220
482656
1586
стоимость инноваций снижается.
08:16
This is desktop gene sequencer.
221
484242
1969
Это настольный секвенсер генома.
08:18
It used to cost millions and millions
of dollars to sequence genes.
of dollars to sequence genes.
222
486211
3554
Секвенирование раньше стоило
миллионы и миллионы долларов.
миллионы и миллионы долларов.
08:21
Now you can do it on a desktop like this,
223
489765
1744
Сейчас это можно делать
на таком вот настольном приборе.
на таком вот настольном приборе.
08:23
and kids can do this in dorm rooms.
224
491509
2093
Даже подростки могут это сделать
в своей комнате в общежитии.
в своей комнате в общежитии.
08:25
This is Gen9 gene assembler,
225
493602
2688
Это Gen9 — геномный принтер.
08:28
and so right now when you try to print a gene,
226
496290
2079
Сейчас, когда нужно напечатать ген,
08:30
what you do is somebody in a factory
227
498369
1268
то кто-то с пипетками на фабрике
08:31
with pipettes puts the thing together by hand,
228
499637
1940
складывает их вместе вручную.
08:33
you have one error per 100 base pairs,
229
501577
2351
Может быть одна ошибка
на 100 базовых пар.
на 100 базовых пар.
08:35
and it takes a long time and costs a lot of money.
230
503928
2576
Это занимает много времени
и стоит очень много денег.
и стоит очень много денег.
08:38
This new device
231
506504
1386
Вот это новое устройство
08:39
assembles genes on a chip,
232
507890
1674
собирает гены на чипе,
08:41
and instead of one error per 100 base pairs,
233
509564
2149
и вместо одной ошибки на 100 пар,
08:43
it's one error per 10,000 base pairs.
234
511713
2126
выдаёт одну на 10 000 пар.
08:45
In this lab, we will have the world's capacity
235
513839
2745
В этой лаборатории мы добьёмся
создания объёма
создания объёма
08:48
of gene printing within a year,
236
516584
2103
всех печатаемых генов в год —
08:50
200 million base pairs a year.
237
518687
2612
200 миллионов базовых пар в год.
08:53
This is kind of like when we went
238
521299
2563
Это вроде того, когда мы перешли
08:55
from transistor radios wrapped by hand
239
523862
2261
от транзисторных радио,
собранных вручную,
собранных вручную,
08:58
to the Pentium.
240
526123
1271
к Pentium.
08:59
This is going to become the
Pentium of bioengineering,
Pentium of bioengineering,
241
527394
2396
Это будет Pentium биоинженерии,
09:01
pushing bioengineering into the hands
242
529790
2036
толкающим биоинженерию в руки
09:03
of dorm rooms and startup companies.
243
531826
2601
студентов и начинающих компаний.
09:06
So it's happening in software and in hardware
244
534427
2773
Это происходит в сферах ПО,
оборудования и биоинженерии.
оборудования и биоинженерии.
09:09
and bioengineering,
245
537200
963
Это фундаментально новый способ
представления инноваций.
представления инноваций.
09:10
and so this is a fundamental new
way of thinking about innovation.
way of thinking about innovation.
246
538163
3281
Это восходящая, демократичная,
09:13
It's a bottom-up innovation, it's democratic,
247
541444
2677
хаотичная,
трудно-контролируемая инновация.
трудно-контролируемая инновация.
09:16
it's chaotic, it's hard to control.
248
544121
2204
Она не плохая, просто совсем другая.
09:18
It's not bad, but it's very different,
249
546325
2307
Думаю, что традиционные правила,
09:20
and I think that the traditional rules that we have
250
548632
1967
существующие для учреждений,
больше не работают.
больше не работают.
09:22
for institutions don't work anymore,
251
550599
2072
Большинство из нас здесь
09:24
and most of us here
252
552671
1679
действуют
09:26
operate with a different set of principles.
253
554350
3083
по другому набору принципов.
09:29
One of my favorite principles is the power of pull,
254
557433
2836
Один из моих любимых принципов:
«по запросу»,
«по запросу»,
09:32
which is the idea of pulling resources
255
560269
2291
то есть идея вытаскивания ресурсов
09:34
from the network as you need them
256
562560
1766
из системы, когда они нужны,
09:36
rather than stocking them in the center
257
564326
1845
вместо того, чтобы складировать их
09:38
and controlling everything.
258
566171
1585
и всё контролировать.
09:39
So in the case of the Safecast story,
259
567756
2764
В случае истории с Safecast,
09:42
I didn't know anything when
the earthquake happened,
the earthquake happened,
260
570520
1842
я ничего не знал,
когда произошло землетрясение,
когда произошло землетрясение,
09:44
but I was able to find Sean
261
572362
1628
но я нашёл Шона,
09:45
who was the hackerspace community organizer,
262
573990
2196
который был организатором
сообщества хакеров,
сообщества хакеров,
09:48
and Peter, the analog hardware hacker
263
576186
1786
и Питера — хакера
аналогового оборудования,
аналогового оборудования,
09:49
who made our first Geiger counter,
264
577972
1716
который изобрёл
свой первый счётчик Гейгера,
свой первый счётчик Гейгера,
09:51
and Dan, who built the Three Mile Island
265
579688
1998
и Дэна, создавшего систему контроля
Три-Майл-Айленд
Три-Майл-Айленд
09:53
monitoring system after the
Three Mile Island meltdown.
Three Mile Island meltdown.
266
581686
3334
после катастрофы на Три-Майл-Айленд.
09:57
And these people I wouldn't have been able to find
267
585020
2386
Этих людей мне раньше было бы не найти,
09:59
beforehand and probably were better
268
587406
2434
и к лучшему, что я нашёл их
10:01
that I found them just in time from the network.
269
589840
3127
именно в нужное время в сети.
10:04
I'm a three-time college dropout,
270
592967
1867
Меня трижды исключали из колледжа,
10:06
so learning over education
271
594834
1673
так что вопрос о разнице
между обучением и образованием
между обучением и образованием
10:08
is very near and dear to my heart,
272
596507
1425
очень мил и близок моему сердцу.
10:09
but to me, education is what people do to you
273
597932
2524
Но для меня образование —
то, что с тобой делают,
то, что с тобой делают,
10:12
and learning is what you do to yourself.
274
600456
2999
а вот обучение — то, что ты делаешь сам.
10:15
(Applause)
275
603455
3776
(Аплодисменты)
10:19
And it feels like, and I'm biased,
276
607231
1759
Кажется, в этом я не беспристрастен,
10:20
it feels like they're trying to make you memorize
277
608990
2797
как будто тебя заставляют запомнить
10:23
the whole encyclopedia before
they let you go out and play,
they let you go out and play,
278
611787
3114
целую энциклопедию,
прежде чем отпустить поиграть.
прежде чем отпустить поиграть.
10:26
and to me, I've got Wikipedia on my cell phone,
279
614901
4097
Я считаю — у меня Википедия
в мобильнике, —
в мобильнике, —
10:30
and it feels like they assume
280
618998
1703
они как будто думают,
10:32
you're going to be on top of some mountain
281
620701
1787
что ты будешь на верхушке какой-то горы
10:34
all by yourself with a number 2 pencil
282
622488
2461
сам по себе с карандашом,
10:36
trying to figure out what to do
283
624949
1383
пытаясь разобраться, что делать,
10:38
when in fact you're always going to be connected,
284
626332
2116
когда, на самом деле,
ты всегда будешь на связи,
ты всегда будешь на связи,
10:40
you're always going to have friends,
285
628448
1645
всегда будут друзья,
10:42
and you can pull Wikipedia
up whenever you need it,
up whenever you need it,
286
630093
1959
в любое время можно открыть Википедию,
10:44
and what you need to learn is how to learn.
287
632052
3448
и всё, чему нужно научиться,
это тому, как учиться.
это тому, как учиться.
10:47
In the case of Safecast, a bunch of amateurs
288
635500
2644
В случае с Safecast
мы были горсткой любителей,
мы были горсткой любителей,
10:50
when we started three years ago,
289
638144
1598
когда начинали 3 года назад,
10:51
I would argue that we probably as a group
290
639742
2508
но, как группа, знаем больше,
чем любая другая организация о том,
чем любая другая организация о том,
10:54
know more than any other organization
291
642250
2416
как собирать данные,
10:56
about how to collect data and publish data
292
644666
3209
как публиковать данные
10:59
and do citizen science.
293
647875
2772
и как заниматься гражданской наукой.
11:02
Compass over maps.
294
650647
1120
Компас или карты.
11:03
So this one, the idea is that the cost of writing a plan
295
651767
3725
Это идея, что стоимость
составления плана
составления плана
11:07
or mapping something is getting so expensive
296
655492
3103
или прогнозирования
чего-либо очень высока,
чего-либо очень высока,
11:10
and it's not very accurate or useful.
297
658595
3173
притом она не обязательно
правильна или полезна.
правильна или полезна.
11:13
So in the Safecast story, we
knew we needed to collect data,
knew we needed to collect data,
298
661768
3112
Мы знали в Safecast,
что необходимо собирать данные,
что необходимо собирать данные,
11:16
we knew we wanted to publish the data,
299
664880
2423
что их нужно публиковать.
11:19
and instead of trying to come up with the exact plan,
300
667303
2889
Вместо того чтобы пытаться
написать чёткий план,
написать чёткий план,
11:22
we first said, oh, let's get Geiger counters.
301
670192
2408
мы решили первым делом
приобрести счётчики Гейгера.
приобрести счётчики Гейгера.
11:24
Oh, they've run out.
302
672600
1766
Ах, они закончились.
11:26
Let's build them. There aren't enough sensors.
303
674366
2003
Так построим. Не достаточно датчиков.
11:28
Okay, then we can make a mobile Geiger counter.
304
676369
2227
Что ж, тогда сделаем мобильный
счётчик Гейгера.
счётчик Гейгера.
11:30
We can drive around. We can get volunteers.
305
678596
2047
Его можно перемещать.
Можем найти волонтёров.
Можем найти волонтёров.
11:32
We don't have enough money. Let's Kickstarter it.
306
680643
1879
Денег недостаточно.
Запустим сбор денег в Kickstarter.
Запустим сбор денег в Kickstarter.
11:34
We could not have planned this whole thing,
307
682522
1991
Всё это мы не смогли бы
спланировать заранее,
спланировать заранее,
11:36
but by having a very strong compass,
308
684513
1744
но имея очень сильный компас,
11:38
we eventually got to where we were going,
309
686257
1435
в конечном итоге, мы пришли,
куда намеревались,
куда намеревались,
11:39
and to me it's very similar to
agile software development,
agile software development,
310
687692
2418
и для меня это очень похоже
на динамичную разработку ПО.
на динамичную разработку ПО.
11:42
but this idea of compasses is very important.
311
690110
3358
Эта идея с компасом очень важна.
11:45
So I think the good news is
312
693468
1941
Хорошие новости в том,
11:47
that even though the world is extremely complex,
313
695409
3501
что, хотя мир и невероятно сложен,
11:50
what you need to do is very simple.
314
698920
2382
необходимые действия весьма просты.
11:53
I think it's about stopping this notion
315
701302
2698
Хватит думать,
11:56
that you need to plan everything,
316
704000
1572
что всё необходимо планировать,
11:57
you need to stock everything,
317
705572
1092
где-то складировать,
11:58
and you need to be so prepared,
318
706664
1470
быть ко всему подготовленным
12:00
and focus on being connected,
319
708134
2994
и сфокусироваться на том,
чтобы быть на связи,
чтобы быть на связи,
12:03
always learning,
320
711128
1851
постоянно учиться,
12:04
fully aware,
321
712979
1861
с полным осознанием
12:06
and super present.
322
714840
1780
и будучи супер сосредоточенным.
12:08
So I don't like the word "futurist."
323
716620
2946
Мне не нравится слово «футурист».
12:11
I think we should be now-ists,
324
719566
5615
Думаю, нужно действовать сейчас,
12:17
like we are right now.
325
725181
2046
так, как мы.
12:19
Thank you.
326
727227
1843
Спасибо.
12:21
(Applause)
327
729070
3979
(Аплодисменты)
ABOUT THE SPEAKER
Joi Ito - Relentless mindJoi Ito is the director of the MIT Media Lab.
Why you should listen
Joichi "Joi" Ito is one of those names threaded through the history of the Internet. From his days kickstarting Internet culture in Japan at Digital Garage, his restless curiosity led him to be an early-stage investor in Twitter, Six Apart, Wikia, Flickr, Last.fm, Kickstarter and other Internet companies, and to serve on countless boards and advisory committees around digital culture and Internet freedom.
He leads the legendary MIT Media Lab as it heads toward its third decade, and is working on a book with Jeff Howe about nine principles for navigating whatever the changing culture throws at us next. As he told Wired, "The amount of money and the amount of permission that you need to create an idea has decreased dramatically." So: aim for resilience, not strength; seek risk, not safety. The book is meant to be a compass for a world without maps.
Joi Ito | Speaker | TED.com