ABOUT THE SPEAKER
Ray Kurzweil - Inventor, futurist
Ray Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species.

Why you should listen

Inventor, entrepreneur, visionary, Ray Kurzweil's accomplishments read as a startling series of firsts -- a litany of technological breakthroughs we've come to take for granted. Kurzweil invented the first optical character recognition (OCR) software for transforming the written word into data, the first print-to-speech software for the blind, the first text-to-speech synthesizer, and the first music synthesizer capable of recreating the grand piano and other orchestral instruments, and the first commercially marketed large-vocabulary speech recognition.

Yet his impact as a futurist and philosopher is no less significant. In his best-selling books, which include How to Create a Mind, The Age of Spiritual Machines, The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology, Kurzweil depicts in detail a portrait of the human condition over the next few decades, as accelerating technologies forever blur the line between human and machine.

In 2009, he unveiled Singularity University, an institution that aims to "assemble, educate and inspire leaders who strive to understand and facilitate the development of exponentially advancing technologies." He is a Director of Engineering at Google, where he heads up a team developing machine intelligence and natural language comprehension.

More profile about the speaker
Ray Kurzweil | Speaker | TED.com
TED2005

Ray Kurzweil: The accelerating power of technology

Ray Kurzweil'den teknoloji bizi nasil etkiliyecek

Filmed:
2,876,494 views

Buluşlari girisimciligi ve vizyonuyla tanınan Ray Kurzweil 2020 yılından sonra insan beyninin calisma seklinin nasil çözüleceğini ve micro robotlarin benliğimizi nasil idare edebileceğinin mantıgını ayrıntılarıyla anlatıyor.
- Inventor, futurist
Ray Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species. Full bio

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

00:24
Well, it's great to be here.
0
0
1000
Burada olduğum icin cok mutluyum
00:25
We'veBiz ettik heardduymuş a lot about the promisesöz vermek of technologyteknoloji, and the periltehlike.
1
1000
5000
Teknolojinin neler vaadettigini ve tehlikelerini cok duyduk.
00:30
I've been quiteoldukça interestedilgili in bothher ikisi de.
2
6000
2000
Her ikisi de benim cok ilgimi çekiyor.
00:32
If we could convertdönüştürmek 0.03 percentyüzde
3
8000
4000
Dunya üzerine duşen guneş ışığının yüzde 0.03'ünü
00:36
of the sunlightGüneş ışığı that fallsdüşme on the earthtoprak into energyenerji,
4
12000
2000
enerjiye çevirebilirsek
00:38
we could meetkarşılamak all of our projectedprojekte needsihtiyaçlar for 2030.
5
14000
5000
2030'a kadar olan ihtiyacimizi karşılayabiliriz.
00:43
We can't do that todaybugün because solargüneş panelspaneller are heavyağır,
6
19000
3000
bunu şimdi yapamayız çünkü güneş panelleri ağır,
00:46
expensivepahalı and very inefficientyetersiz.
7
22000
2000
pahali ve verimli degil.
00:48
There are nano-engineerednano mühendislik designstasarımlar,
8
24000
3000
En azindan teoride analiz edilmis
00:51
whichhangi at leasten az have been analyzedanaliz theoreticallyteorik olarak,
9
27000
2000
nano dizaynlar mevcut
00:53
that showgöstermek the potentialpotansiyel to be very lightweighthafif,
10
29000
2000
bunlar cok hafif, ucuz ve verimli
00:55
very inexpensiveucuz, very efficientverimli,
11
31000
2000
olma potensiyelini gösteriyor
00:57
and we'devlenmek be ableyapabilmek to actuallyaslında providesağlamak all of our energyenerji needsihtiyaçlar in this renewableyenilenebilir way.
12
33000
4000
ustelik ilerde bu yenilenebilir yol ile butun enerji ihtiyacımızı karşılayabileceğiz.
01:01
Nano-engineeredNano-mühendislik fuelyakıt cellshücreler
13
37000
2000
Nano teknolojiye sahip yakıt hücreleri
01:03
could providesağlamak the energyenerji where it's neededgerekli.
14
39000
3000
gereken yerde enerjiyi sağlayabilir.
01:06
That's a keyanahtar trendakım, whichhangi is decentralizationademi,
15
42000
2000
merkezi nükleer enerji santralleri ve sıvı doğal gaz
01:08
movinghareketli from centralizedmerkezileşmiş nuclearnükleer powergüç plantsbitkiler and
16
44000
3000
tankerlerinden daha çevreci, verimli, kapasitesi fazla
01:11
liquidsıvı naturaldoğal gasgaz tankerstankerleri
17
47000
2000
ve bozulma riski az olan
01:13
to decentralizedMerkezi olmayan resourceskaynaklar that are environmentallyçevresel olarak more friendlyarkadaş canlısı,
18
49000
4000
kaynaklara doğru
01:17
a lot more efficientverimli
19
53000
3000
yapılacak trend
01:20
and capableyetenekli and safekasa from disruptionbozulma.
20
56000
4000
anahtar görevi görüyor.
01:24
BonoBono spokekonuştu very eloquentlyikna edici,
21
60000
2000
Bono çok anlamlı bir şekilde konuştu,
01:26
that we have the toolsaraçlar, for the first time,
22
62000
4000
dedi ki tarihte ilk defa
01:30
to addressadres age-oldasırlık problemssorunlar of diseasehastalık and povertyyoksulluk.
23
66000
4000
hastalık ve fakirlik gibi problemlere karşı araçlarımız var.
01:34
MostÇoğu regionsbölgeler of the worldDünya are movinghareketli in that directionyön.
24
70000
4000
Dünyanın çoğu bölgesi bu yönde ilerliyor.
01:38
In 1990, in EastDoğu AsiaAsya and the PacificPasifik regionbölge,
25
74000
4000
1990da doğu asya ve pasifik bölgesinde,
01:42
there were 500 millionmilyon people livingyaşam in povertyyoksulluk --
26
78000
2000
yoksulluk içinde yaşayan 500 milyon insan vardı
01:44
that numbernumara now is underaltında 200 millionmilyon.
27
80000
3000
şu anda ise bu sayı 200 milyonun altında.
01:47
The WorldDünya BankBanka projectsprojeler by 2011, it will be underaltında 20 millionmilyon,
28
83000
3000
Dünya Bankasına göre 2011de bu sayı 20 milyonun altına inecek,
01:50
whichhangi is a reductionindirgeme of 95 percentyüzde.
29
86000
3000
bu da yüzde 95 lik bir azalma demek.
01:53
I did enjoykeyfini çıkarın Bono'sBono'nun commentyorum Yap
30
89000
3000
Bono'nun Haight Ashbury ile Silikon Vadisi'ni
01:56
linkingbağlayıcı Haight-AshburyHaight-Ashbury to SiliconSilikon ValleyVadi.
31
92000
4000
birleştiren yorumundan çok keyif aldım.
02:00
BeingVarlık from the MassachusettsMassachusetts high-techyüksek teknoloji communitytoplum myselfkendim,
32
96000
3000
Massachusetts yüksek teknoloji çevresinden gelme biri olarak,
02:03
I'd pointpuan out that we were hippieshippiler alsoAyrıca in the 1960s,
33
99000
4000
biz de 1960larda hippilerdik,
02:08
althougholmasına rağmen we hungasılı around HarvardHarvard SquareKare.
34
104000
3000
Harvard meydanında takılırdık.
02:11
But we do have the potentialpotansiyel to overcomeüstesinden gelmek diseasehastalık and povertyyoksulluk,
35
107000
5000
ama hastalık ve yoksulluğu aşabilecek potansiyele sahibiz,
02:16
and I'm going to talk about those issuessorunlar, if we have the will.
36
112000
3000
ve de bu meseleler hakkında konuşacağım.
02:19
KevinKevin KellyKelly talkedkonuştuk about the accelerationhızlanma of technologyteknoloji.
37
115000
3000
Kevin Kelly teknolojinin ivmelenmesi hakkında konuştu.
02:22
That's been a stronggüçlü interestfaiz of mineMayın,
38
118000
3000
bu benim için çok güçlü bir ilgi alanı,
02:25
and a themetema that I've developedgelişmiş for some 30 yearsyıl.
39
121000
3000
ve 30 yıldır üzerinde ilerlemeler kaydettiğim bir tema.
02:28
I realizedgerçekleştirilen that my technologiesteknolojiler had to make senseduyu when I finishedbitmiş a projectproje.
40
124000
5000
Anladım ki projelerimi bitirdiğim zaman teknolojilerim anlam ifade etmek zorunda.
02:33
That invariablyher zaman, the worldDünya was a differentfarklı placeyer
41
129000
3000
Değişmez bir biçimde, yeni bir teknolojiyi sürdüğüm
02:36
when I would introducetakdim etmek a technologyteknoloji.
42
132000
2000
zaman dünya değişik bir yer oldu.
02:38
And, I noticedfark that mostçoğu inventionsbuluşlar failbaşarısız,
43
134000
2000
ve fark ettim ki çoğu buluşlar başarısız oldu,
02:40
not because the R&D departmentbölüm can't get it to work --
44
136000
3000
Ar-ge departmanının işi başaramaması ile ilgili değildi bu,
02:43
if you look at mostçoğu business plansplanları, they will actuallyaslında succeedbaşarılı olmak
45
139000
3000
çoğu iş planına bakarsanız, insanlara yapacaklarını söyledikleri şeyler
02:46
if givenverilmiş the opportunityfırsat to buildinşa etmek what they say they're going to buildinşa etmek --
46
142000
4000
için fırsat sağladığınızda başaracaklardır bunu yapabilirler,
02:50
and 90 percentyüzde of those projectsprojeler or more will failbaşarısız, because the timingzamanlama is wrongyanlış --
47
146000
3000
ama bu projelerin yüzde 90ından fazlası başarısız olacak, çünkü
02:53
not all the enablingetkinleştirme factorsfaktörler will be in placeyer when they're neededgerekli.
48
149000
3000
zamanlama yanlış.ihtiyaç olunduğunda işleri kolaylaştıracak faktörler ortada olmayacak.
02:56
So I beganbaşladı to be an ardentateşli studentÖğrenci of technologyteknoloji trendseğilimler,
49
152000
4000
Bende teknoloji trenleri konusunda hevesli bir öğrenci oldum,
03:00
and trackiz where technologyteknoloji would be at differentfarklı pointsmakas in time,
50
156000
3000
zamanında daha farklı olabilecek teknolojilerin izini sürüp
03:03
and beganbaşladı to buildinşa etmek the mathematicalmatematiksel modelsmodeller of that.
51
159000
3000
onların matematiksel modellerini oluşturmaya başladım.
03:06
It's kindtür of takenalınmış on a life of its ownkendi.
52
162000
2000
bu biraz bir hayatı kendisi ile almaya benziyor,
03:08
I've got a groupgrup of 10 people that work with me to gathertoplamak dataveri
53
164000
3000
teknolojinin ana sınırlarında farklı alanlarda bilgi toplamak için
03:11
on keyanahtar measuresönlemler of technologyteknoloji in manyçok differentfarklı areasalanlar, and we buildinşa etmek modelsmodeller.
54
167000
5000
benimle beraber çalışan 10 kişi var,ve biz modeller inşa ediyoruz
03:16
And you'llEğer olacak hearduymak people say, well, we can't predicttahmin the futuregelecek.
55
172000
3000
ve insanların dediklerini duyarsınız, yani geleceği tahmin edemeyiz.
03:19
And if you asksormak me,
56
175000
2000
ve eğer bana soracak olursanız,
03:21
will the pricefiyat of GoogleGoogle be higherdaha yüksek or loweralt than it is todaybugün threeüç yearsyıl from now,
57
177000
3000
bundan üç sene sonra Google'ın fiyatı şu anki değerinden az mı fazla mı olacak,
03:24
that's very hardzor to say.
58
180000
2000
buna cevap vermek oldukça zor .
03:26
Will WiMaxWiMax CDMACDMA G3
59
182000
3000
WiMax CDMA G3
03:29
be the wirelesskablosuz standardstandart threeüç yearsyıl from now? That's hardzor to say.
60
185000
2000
bundan üç sene sonrasının kablosuz bağlantı standardı olacak mı?Bunu söylemek de zor.
03:31
But if you asksormak me, what will it costmaliyet
61
187000
2000
ama eğer bana sorarsanız, 2010da
03:33
for one MIPSMIPS of computingbilgi işlem in 2010,
62
189000
3000
saniyede bir milyon işlem,
03:36
or the costmaliyet to sequencesıra a basebaz pairçift of DNADNA in 2012,
63
192000
3000
ya da baz bir DNA çiftini 2012 yılında sıralama,
03:39
or the costmaliyet of sendinggönderme a megabytemegabayt of dataveri wirelesslykablosuz olarak in 2014,
64
195000
4000
ya da kablosuz olarak bir megabayt veriyi 2014de iletmenin fiyatı ne kadar olacak diye?
03:43
it turnsdönüşler out that those are very predictabletahmin edilebilir.
65
199000
3000
Gözüküyor ki bu oldukça tahmin edilebilir.
03:46
There are remarkablyoldukça smoothpürüzsüz exponentialüstel curveseğrileri
66
202000
2000
Bunlar oldukça düzenli bir biçimde giden üstel eğrilerdir
03:48
that governyönetmek pricefiyat performanceperformans, capacitykapasite, bandwidthBant genişliği.
67
204000
3000
performans, kapasite, bant genişliği bilgilerini sağlar.
03:51
And I'm going to showgöstermek you a smallküçük sampleNumune of this,
68
207000
2000
ve bunun bir örneğini sizinle paylaşacağım şimdi,
03:53
but there's really a theoreticalteorik reasonneden
69
209000
2000
teknolijinin neden üstel bir düzende geliştiğini
03:55
why technologyteknoloji developsgeliştirir in an exponentialüstel fashionmoda.
70
211000
5000
açıklayan teorik bir sebep var.
04:00
And a lot of people, when they think about the futuregelecek, think about it linearlydoğrusal.
71
216000
2000
ve de bir çok insan, gelecek ile ilgili düşünürken, doğrusal düşünür.
04:02
They think they're going to continuedevam et
72
218000
2000
bir probleme ya da bir probleme gidecek bir konuya
04:04
to developgeliştirmek a problemsorun
73
220000
2000
bugünün araçları ile
04:06
or addressadres a problemsorun usingkullanma today'sbugünkü toolsaraçlar,
74
222000
3000
yaklaşacaklarını düşünürler,
04:09
at today'sbugünkü pacehız of progressilerleme,
75
225000
2000
bugünün ilerlemesi gidişatı ile,
04:11
and failbaşarısız to take into considerationdüşünce this exponentialüstel growthbüyüme.
76
227000
4000
ve üstel olarak gelişmeyi hesaba katmada başarısız olurlar.
04:15
The GenomeGenom ProjectProje was a controversialtartışmalı projectproje in 1990.
77
231000
3000
1990da genom projesi tartışmalıydı.
04:18
We had our besten iyi PhPH.D. studentsöğrencilerin,
78
234000
2000
en iyi doktora öğrencilerine sahiptik,
04:20
our mostçoğu advancedileri equipmentekipman around the worldDünya,
79
236000
2000
dünya çapında en gelişmiş ekipmanlar vardı,
04:22
we got 1/10,000thinci of the projectproje donetamam,
80
238000
2000
ve projenin 10binde birini başardık,
04:24
so how'reNasılsın we going to get this donetamam in 15 yearsyıl?
81
240000
2000
bunu 15 sene içerisinde nasıl bitireceğiz?
04:26
And 10 yearsyıl into the projectproje,
82
242000
3000
ve projede geçen 10 senede,
04:30
the skepticsşüpheciler were still going stronggüçlü -- saysdiyor, "You're two-thirdsüçte iki throughvasitasiyla this projectproje,
83
246000
2000
şüpheci insanlar hala yanlıştaydı diyorlardı ki ''Projeyi bitirmek için gereken sürenin üç bölü ikisindesiniz
04:32
and you've managedyönetilen to only sequencesıra
84
248000
2000
ama tüm genomun yalnızca çok küçük
04:34
a very tinyminik percentageyüzde of the wholebütün genomegenom."
85
250000
3000
bir yüzdesini tamamladınız.''
04:37
But it's the naturedoğa of exponentialüstel growthbüyüme
86
253000
2000
ama bu üstel ilerlemenin doğasında vardır
04:39
that oncebir Zamanlar it reachesulaşır the kneediz of the curveeğri, it explodespatlar.
87
255000
2000
eğrinin ortasına yaklaşınca artık durdurulamaz bir hal alır.
04:41
MostÇoğu of the projectproje was donetamam in the last
88
257000
2000
Projenin çoğu son bir kaç
04:43
fewaz yearsyıl of the projectproje.
89
259000
2000
senede bitti.
04:45
It tookaldı us 15 yearsyıl to sequencesıra HIVHIV --
90
261000
2000
HIV dizilimi yapmak 15 sene aldı
04:47
we sequencedsıralanmış SARSSARS in 31 daysgünler.
91
263000
2000
SARS ise 31 günde başarıldı.
04:49
So we are gainingkazanma the potentialpotansiyel to overcomeüstesinden gelmek these problemssorunlar.
92
265000
4000
yani bu tür sorunların üstesinden gelme potansiyeli kazanıyoruz.
04:53
I'm going to showgöstermek you just a fewaz examplesörnekler
93
269000
2000
bu fenomenin nasıl yayıldığını size bir
04:55
of how pervasiveyaygın this phenomenafenomenler is.
94
271000
3000
kaç örnekle anlatacağım.
04:58
The actualgerçek paradigm-shiftparadigma kayması rateoran, the rateoran of adoptingbenimseyerek newyeni ideasfikirler,
95
274000
4000
gerçek paradigma kayması oranı,yeni fikirleri oluşturmanın oranı,
05:02
is doublingikiye katlama everyher decadeonyıl, accordinggöre to our modelsmodeller.
96
278000
3000
her on yılda ikiye katlanıyor, bizim modellerimize göre.
05:05
These are all logarithmiclogaritmik graphsgrafikleri,
97
281000
3000
bunların hepsi logaritmik grafikler,
05:08
so as you go up the levelsseviyeleri it representstemsil, generallygenellikle multiplyingçarpılması by factorfaktör of 10 or 100.
98
284000
3000
yani gözüken değerlerde ilerledikçe 10 veya 100 gibi bir çarpanla da çarpmak lazım.
05:11
It tookaldı us halfyarım a centuryyüzyıl to adoptbenimsemek the telephonetelefon,
99
287000
3000
telefonu icat etmek yarım yüzyıl aldı,
05:14
the first virtual-realitysanal gerçeklik technologyteknoloji.
100
290000
3000
ilk görsel gerçeklik teknolojisi.
05:17
CellHücre phonestelefonlar were adoptedbenimsenen in about eightsekiz yearsyıl.
101
293000
2000
Cep telefonları 8 senede oluşturuldu.
05:19
If you put differentfarklı communicationiletişim technologiesteknolojiler
102
295000
3000
eğer bu logaritmik grafiğe değişik iletişim
05:22
on this logarithmiclogaritmik graphgrafik,
103
298000
2000
teknolojileri koyarsanız,
05:24
televisiontelevizyon, radioradyo, telephonetelefon
104
300000
2000
televizyon, radyo, telefon
05:26
were adoptedbenimsenen in decadeson yıllar.
105
302000
2000
on yıllar boyunca kabul edildiler.
05:28
RecentSon technologiesteknolojiler -- like the PCPC, the web, cellhücre phonestelefonlar --
106
304000
3000
yeni teknojiler --Kişisel bilgisayar, İnternet, cep telefonlar--
05:31
were underaltında a decadeonyıl.
107
307000
2000
10 senenin altında bir sürede kabul edildi.
05:33
Now this is an interestingilginç chartgrafik,
108
309000
2000
Şimdi bu ilginç bir grafik,
05:35
and this really getsalır at the fundamentaltemel reasonneden why
109
311000
2000
ve de neden evrimsel bir sürecin ivmelendiğinin
05:37
an evolutionaryevrimsel processsüreç -- and bothher ikisi de biologyBiyoloji and technologyteknoloji are evolutionaryevrimsel processessüreçler --
110
313000
4000
--biyoloji ve teknoloji evrimsel süreçlerdir--
05:41
acceleratehızlandırmak.
111
317000
2000
temel nedenini gösteriyor.
05:43
They work throughvasitasiyla interactionetkileşim -- they createyaratmak a capabilitykabiliyet,
112
319000
3000
etkileşim yoluyla çalışıyorlar, kullanılabilirlik yaratıyorlar,
05:46
and then it useskullanımları that capabilitykabiliyet to bringgetirmek on the nextSonraki stageevre.
113
322000
3000
ve sonra bu kapasiteyi bir sonraki safha için kullanıyorlar.
05:49
So the first stepadım in biologicalbiyolojik evolutionevrim,
114
325000
3000
yani biyolojik evrimin ilk safhası,
05:52
the evolutionevrim of DNADNA -- actuallyaslında it was RNARNA camegeldi first --
115
328000
2000
DNAnın evrimi --aslında ilk başta RNA gelir--
05:54
tookaldı billionsmilyarlarca of yearsyıl,
116
330000
2000
milyarlarca yıl alır,
05:56
but then evolutionevrim used that information-processingbilgi işlem backboneomurga
117
332000
3000
ama sonra evrim veri işleme belkemiğini
05:59
to bringgetirmek on the nextSonraki stageevre.
118
335000
2000
bir sonraki safhaya taşır.
06:01
So the CambrianKambriyen ExplosionPatlama, when all the bodyvücut plansplanları of the animalshayvanlar were evolvedgelişti,
119
337000
3000
Kambriyal Patlamada, hayvanların bütün vücut planlarının evrildiği safha,
06:04
tookaldı only 10 millionmilyon yearsyıl. It was 200 timeszamanlar fasterDaha hızlı.
120
340000
4000
sadece 10 milyon yıl sürdü.200 kat daha hızlı.
06:08
And then evolutionevrim used those bodyvücut plansplanları
121
344000
2000
ve sonra evrim bu vücut planlarını
06:10
to evolvegelişmek higherdaha yüksek cognitivebilişsel functionsfonksiyonlar,
122
346000
2000
daha yüksek bilişsel fonksiyonlara evirdi,
06:12
and biologicalbiyolojik evolutionevrim kepttuttu acceleratinghızlanan.
123
348000
2000
ve biyolojik evrim ivmelenmesini sürdürdü.
06:14
It's an inherentdoğal naturedoğa of an evolutionaryevrimsel processsüreç.
124
350000
3000
bu evrim sürecinin doğasında olan bir durum.
06:17
So HomoHomo sapienssapiens, the first technology-creatingteknoloji yaratma speciesTürler,
125
353000
3000
yani Homo sapienler, ilk teknolojiyi oluşturan türler,
06:20
the speciesTürler that combinedkombine a cognitivebilişsel functionfonksiyon
126
356000
2000
karşısına gelebilen uzantı ile
06:22
with an opposableopposable appendageuzantı --
127
358000
2000
bilişsel fonksiyonu kombine eden tür,
06:24
and by the way, chimpanzeesşempanzelerin don't really have a very good opposableopposable thumbbaşparmak --
128
360000
4000
ve bu arada, şempanzelerin karşısına gelebilen başparmakları yoktur,
06:28
so we could actuallyaslında manipulateidare our environmentçevre with a powergüç gripkavrama
129
364000
2000
yani çevremizi bir tutuşla
06:30
and fine motormotor coordinationKoordinasyon,
130
366000
2000
ve motor koordinesi ile manipüle edebiliriz
06:32
and use our mentalzihinsel modelsmodeller to actuallyaslında changedeğişiklik the worldDünya
131
368000
2000
ve de beyinsel modellerimizi kullanarak dünyayı değiştirip
06:34
and bringgetirmek on technologyteknoloji.
132
370000
2000
teknolojiyi açığa çıkarabiliriz.
06:36
But anywayneyse, the evolutionevrim of our speciesTürler tookaldı hundredsyüzlerce of thousandsbinlerce of yearsyıl,
133
372000
3000
ama bu arada, türlerimizin evrimi yüzbinlerce yıl aldı,
06:39
and then workingçalışma throughvasitasiyla interactionetkileşim,
134
375000
2000
ve sonra interaktif süreçle beraber,
06:41
evolutionevrim used, essentiallyesasen,
135
377000
2000
evrim kullanıldı, temel olarak,
06:43
the technology-creatingteknoloji yaratma speciesTürler to bringgetirmek on the nextSonraki stageevre,
136
379000
3000
teknolji üreten türleri bir sonraki seviyeye atlatmak için,
06:46
whichhangi were the first stepsadımlar in technologicalteknolojik evolutionevrim.
137
382000
3000
ki bu da teknolojideki ilk adımlardı.
06:49
And the first stepadım tookaldı tensonlarca of thousandsbinlerce of yearsyıl --
138
385000
3000
ve ilk adım on binlerce yıl aldı
06:52
stonetaş toolsaraçlar, fireateş, the wheeltekerlek -- kepttuttu acceleratinghızlanan.
139
388000
3000
--taş araçları, ateş, tekerlek-- ve ilerleme devam etti.
06:55
We always used then the latestson generationnesil of technologyteknoloji
140
391000
2000
bir sonraki nesil için her zaman en son nesil
06:57
to createyaratmak the nextSonraki generationnesil.
141
393000
2000
teknolojiyi kullandık.
06:59
PrintingYazdırma pressbasın tookaldı a centuryyüzyıl to be adoptedbenimsenen;
142
395000
2000
basılı yayının kabul görmesi bir yüzyıl aldı,
07:01
the first computersbilgisayarlar were designedtasarlanmış pen-on-paperkalem üzerinde kağıt -- now we use computersbilgisayarlar.
143
397000
4000
ilk bilgisayarlar kağıt üstüne yazan kalemler şeklinde tasarlandı ve şu an da bilgisayarları kullanıyoruz.
07:05
And we'vebiz ettik had a continualsürekli accelerationhızlanma of this processsüreç.
144
401000
3000
bu süreçte sürekli devam eden bir ivmelenme söz konusu.
07:08
Now by the way, if you look at this on a lineardoğrusal graphgrafik, it looksgörünüyor like everything has just happenedolmuş,
145
404000
3000
Şimdi bu arada, buna lineer bir grafik olarak bakarsanız,her şey henüz oluşmuş gibi gözükür,
07:11
but some observergözlemci saysdiyor, "Well, KurzweilKurzweil just put pointsmakas on this graphgrafik
146
407000
6000
ama gözlemciler der ki, ''Kurzweil grafiği düz çizginin
07:17
that falldüşmek on that straightDüz linehat."
147
413000
2000
üzerine noktalar atarak yapmış.''
07:19
So, I tookaldı 15 differentfarklı listslisteleri from keyanahtar thinkersdüşünürler,
148
415000
3000
Bende düşürlerden derlenen 15 farklı liste aldım,
07:22
like the EncyclopediaAnsiklopedi BritannicaBritannica, the MuseumMüze of NaturalDoğal HistoryGeçmiş, CarlCarl Sagan'sSagan'ın CosmicKozmik CalendarTakvim
149
418000
4000
Britanika ansiklopedisi, tarih müzesi, Carl Sagan'ın kozmik takvimi,
07:26
on the sameaynı -- and these people were not tryingçalışıyor to make my pointpuan;
150
422000
3000
ve bu insanlar benim anlatmak istediğim şey için çalışmadılar,
07:29
these were just listslisteleri in referencereferans worksEserleri,
151
425000
2000
bunlar kendi çalışmaları için referans işleriydi.
07:31
and I think that's what they thought the keyanahtar eventsolaylar were
152
427000
3000
ve bunlar o insanların gözünden önemli olan olayların listesi
07:34
in biologicalbiyolojik evolutionevrim and technologicalteknolojik evolutionevrim.
153
430000
3000
biyolojik ve teknolojik evrim konusunda.
07:37
And again, it formsformlar the sameaynı straightDüz linehat. You have a little bitbit of thickeningkalınlaşma in the linehat
154
433000
3000
ve yine, aynı düz çizgi var.çizgi biraz değişiyor bir kısım yerlerde çünkü
07:40
because people do have disagreementsanlaşmazlıklar, what the keyanahtar pointsmakas are,
155
436000
3000
insanlar fikir ayrılıklarını düşmüş olabiliyor,
07:43
there's differencesfarklar of opiniongörüş when agriculturetarım startedbaşladı,
156
439000
2000
tarımın ne zaman başladığı ile ilgili fikir ayrılıkları var,
07:45
or how long the CambrianKambriyen ExplosionPatlama tookaldı.
157
441000
3000
ya da Kambrian patlamanın ne zaman olduğu ile ilgili.
07:48
But you see a very clearaçık trendakım.
158
444000
2000
ama yine de çok temiz bir gidişat açıkça belli oluyor.
07:50
There's a basictemel, profoundderin accelerationhızlanma of this evolutionaryevrimsel processsüreç.
159
446000
5000
evrim sürecinin basit ve derin bir ivmelenmesi var.
07:55
InformationBilgi technologiesteknolojiler doubleçift theironların capacitykapasite, pricefiyat performanceperformans, bandwidthBant genişliği,
160
451000
5000
bilgi teknolojileri her sene kapasitesini,
08:00
everyher yearyıl.
161
456000
2000
ücrete karşılık performansı ve bant genişliğini iki kat artırıyor.
08:02
And that's a very profoundderin explosionpatlama of exponentialüstel growthbüyüme.
162
458000
4000
ve de üstel gelişimin çok belli bir patlaması söz konusu.
08:06
A personalkişisel experiencedeneyim, when I was at MITMIT --
163
462000
2000
kişisel bir deneyim, MIT'deyken
08:08
computerbilgisayar takingalma up about the sizeboyut of this roomoda,
164
464000
2000
bilgisayar bu oda kadar yer kaplardı,
08:10
lessaz powerfulgüçlü than the computerbilgisayar in your cellhücre phonetelefon.
165
466000
5000
cep telefonunuzdaki işlemciden daha güçsüzdü.
08:15
But Moore'sMoore'un LawHukuk, whichhangi is very oftensık sık identifiedtespit with this exponentialüstel growthbüyüme,
166
471000
4000
ama Moore yasası, ki genelde bu üstel gelişim ile ilişkilendirilir,
08:19
is just one exampleörnek of manyçok, because it's basicallytemel olarak
167
475000
2000
çoğundan sadece birinin örneği çünkü temelde
08:21
a propertyözellik of the evolutionaryevrimsel processsüreç of technologyteknoloji.
168
477000
5000
teknoloji evriminin sürecinin oranı
08:26
I put 49 famousünlü computersbilgisayarlar on this logarithmiclogaritmik graphgrafik --
169
482000
3000
--bu grafiğe 49 ünlü bilgisayar koydum--
08:29
by the way, a straightDüz linehat on a logarithmiclogaritmik graphgrafik is exponentialüstel growthbüyüme --
170
485000
4000
bu arada, --logaritmik grafikte düz çizgi üstelliği ifade eder--
08:33
that's anotherbir diğeri exponentialüstel.
171
489000
2000
bu da üstel.
08:35
It tookaldı us threeüç yearsyıl to doubleçift our pricefiyat performanceperformans of computingbilgi işlem in 1900,
172
491000
3000
1900da işlem yapmanın ücret performansını iki katına çıkarmak üç senemizi aldı,
08:38
two yearsyıl in the middleorta; we're now doublingikiye katlama it everyher one yearyıl.
173
494000
3000
ortada iki sene, ve şu an da her sene iki katına çıkarıyoruz.
08:42
And that's exponentialüstel growthbüyüme throughvasitasiyla fivebeş differentfarklı paradigmsparadigmalar.
174
498000
3000
ve bu da beş farklı paradigmadaki üstel grafik.
08:45
Moore'sMoore'un LawHukuk was just the last partBölüm of that,
175
501000
2000
Moore yasası sadece bunun son parçası,
08:47
where we were shrinkingbüzülür transistorstransistörler on an integratedentegre circuitdevre,
176
503000
3000
enterge devre üzerinde, küçültülmüş transistörler varken,
08:50
but we had electro-mechanicalElektro-mekanik calculatorshesap makineleri,
177
506000
3000
ama elektro-mekanik hesaplayıcılarımız vardı,
08:53
relay-basedröle bazlı computersbilgisayarlar that crackedçatlamış the GermanAlmanca EnigmaBilmece CodeKodu,
178
509000
2000
Alman Enigma kodunu kıran röle-bazlı bilgisayarlar,
08:55
vacuumvakum tubesborular in the 1950s predictedtahmin the electionseçim of EisenhowerEisenhower,
179
511000
4000
Eisenhower'ın 1950deki seçimini tahmin eden vakumlu tüpler,
08:59
discreetsağduyulu transistorstransistörler used in the first spaceuzay flightsuçuşlar
180
515000
3000
ilk uzay uçuşlarında kullanılan transistörler
09:02
and then Moore'sMoore'un LawHukuk.
181
518000
2000
ve sonra Moore yasası.
09:04
EveryHer time one paradigmparadigma ranran out of steambuhar,
182
520000
2000
bir paradigma miyadını doldurduğunda
09:06
anotherbir diğeri paradigmparadigma camegeldi out of left fieldalan to continuedevam et the exponentialüstel growthbüyüme.
183
522000
3000
her seferinde yeni birisi üstel büyümeyi devam ettirir.
09:09
They were shrinkingbüzülür vacuumvakum tubesborular, makingyapma them smallerdaha küçük and smallerdaha küçük.
184
525000
3000
küçültülmüş vakum tüpleri vardı, küçülttükçe küçülltüler.
09:12
That hitvurmak a wallduvar. They couldn'tcould shrinkküçültmek them and keep the vacuumvakum.
185
528000
3000
bir yerde tıkandılar daha da küçültüp vakumlayamadılar.
09:15
WholeBütün differentfarklı paradigmparadigma -- transistorstransistörler camegeldi out of the woodworkdoğrama işleri.
186
531000
2000
bambaşka bir paradigma yer buldu kendine.transistörler tahtadan olmamaya başladı.
09:17
In factgerçek, when we see the endson of the linehat for a particularbelirli paradigmparadigma,
187
533000
3000
aslında, belli bir paradigmanın çizgisinin sonunu gördüğümüzde,
09:20
it createsyaratır researchAraştırma pressurebasınç to createyaratmak the nextSonraki paradigmparadigma.
188
536000
4000
yeni bir paradigma oluşturmak için araştırma yapılması gerektiği konusunda baskı oluştuğunu anlarız.
09:24
And because we'vebiz ettik been predictingtahmin the endson of Moore'sMoore'un LawHukuk
189
540000
3000
çünkü çok uzun bir süredir Moore yasasının sonuna gelindiğini tahmin ediyorduk
09:27
for quiteoldukça a long time -- the first predictiontahmin said 2002, untila kadar now it saysdiyor 2022.
190
543000
3000
ilk tahmin 2002ydi şu anda ise 2022.
09:30
But by the teengenç yearsyıl,
191
546000
3000
ama ilk başlarda
09:33
the featuresÖzellikler of transistorstransistörler will be a fewaz atomsatomları in widthGenişlik,
192
549000
3000
transistörlerin özellikleri ende bir kaç atom genişliğinde
09:36
and we won'talışkanlık be ableyapabilmek to shrinkküçültmek them any more.
193
552000
2000
olacak ve daha da fazla küçültemeyeceğiz.
09:38
That'llBu olacak be the endson of Moore'sMoore'un LawHukuk, but it won'talışkanlık be the endson of
194
554000
3000
bu Moore yasasının sonu olacak ama işlem yapmanın
09:41
the exponentialüstel growthbüyüme of computingbilgi işlem, because chipscips are flatdüz.
195
557000
2000
üstel gelişmesinin sonu olmayacak çünkü çipler düzdür.
09:43
We livecanlı in a three-dimensional3 boyutlu worldDünya; we mightbelki as well use the thirdüçüncü dimensionboyut.
196
559000
3000
3 boyutlu bir dünyada yaşıyoruz, üçüncü boyutu tabi ki kullanabiliriz.
09:46
We will go into the thirdüçüncü dimensionboyut
197
562000
2000
üçüncü boyuta gideceğiz ve bu çok
09:48
and there's been tremendousmuazzam progressilerleme, just in the last fewaz yearsyıl,
198
564000
3000
muazzam bir süreç, son bir kaç yılda,
09:51
of gettingalma three-dimensional3 boyutlu, self-organizingkendi kendini organize molecularmoleküler circuitsdevreler to work.
199
567000
4000
üç boyuta geçiş, kendinden organik moleküler devrelerin yürürlüğe girişini getirdi.
09:55
We'llWe'll have those readyhazır well before Moore'sMoore'un LawHukuk runskoşar out of steambuhar.
200
571000
7000
Moore yasası geçerliliğini yitirmeden önce bunlara sahip olacağız.
10:02
SupercomputersSüper -- sameaynı thing.
201
578000
2000
süperbilgisayarlar - aynı şey.
10:05
Processorİşlemci performanceperformans on IntelIntel chipscips,
202
581000
3000
Intel çiplerindeki işlemci performansı,
10:08
the averageortalama pricefiyat of a transistortransistor --
203
584000
3000
transistörün ortalama fiyatı-
10:11
1968, you could buysatın almak one transistortransistor for a dollardolar.
204
587000
3000
1968de bir transistörü bir dolara alabilirdiniz.
10:14
You could buysatın almak 10 millionmilyon in 2002.
205
590000
3000
2002 de 10 milyon tane alabilirsiniz.
10:17
It's prettygüzel remarkabledikkat çekici how smoothpürüzsüz
206
593000
3000
bu üstel gelişimin ne kadar düzgün bir
10:20
an exponentialüstel processsüreç that is.
207
596000
2000
trendi olduğunu görmek çok muhteşem.
10:22
I mean, you'dşimdi etsen think this is the resultsonuç of some tabletopmasaüstü experimentdeney,
208
598000
3000
yani bunu masa üstünde yapılan bir deney sonucu olarak görebilirsiniz,
10:26
but this is the resultsonuç of worldwideDünya çapında chaotickarmakarışık behaviordavranış --
209
602000
3000
ama bu dünya çapındaki kaotik davranışın bir sonucu,
10:29
countriesülkeler accusingitham eachher other of dumpingdamping productsÜrünler,
210
605000
2000
ülkeler birbirlerini ürünlerin fiyatını kırmakla suçluyor,
10:31
IPOsIPOs, bankruptciesiflaslar, marketingpazarlama programsprogramlar.
211
607000
2000
halka arzlar, iflaslar, pazarlama programları.
10:33
You would think it would be a very erraticdüzensiz processsüreç,
212
609000
3000
çok değişken bir süreç olacağını düşünebilirsiniz,
10:36
and you have a very smoothpürüzsüz
213
612000
2000
ve yine de bu kaotik sürecin sonunda
10:38
outcomesonuç of this chaotickarmakarışık processsüreç.
214
614000
2000
elinizde düzgün bir sonuç olur.
10:40
Just as we can't predicttahmin
215
616000
2000
tıpkı gazın içindeki bir gaz
10:42
what one moleculemolekül in a gasgaz will do --
216
618000
2000
molekülünün ne yapacağını tahmin edememize rağmen
10:44
it's hopelessUmutsuz to predicttahmin a singletek moleculemolekül --
217
620000
3000
-tek bir molekülün ne yapacağını tahmin etmek mümkün değildir-
10:47
yethenüz we can predicttahmin the propertiesözellikleri of the wholebütün gasgaz,
218
623000
2000
yine de tüm gazın özelliklerini termodinamik bilgilerini
10:49
usingkullanma thermodynamicstermodinamik, very accuratelytam olarak.
219
625000
3000
kullanarak çok doğru olarak bulabiliriz.
10:52
It's the sameaynı thing here. We can't predicttahmin any particularbelirli projectproje,
220
628000
3000
burada da aynı şey var.Tek bir projeyi tahmin edemeyiz,
10:55
but the resultsonuç of this wholebütün worldwideDünya çapında,
221
631000
2000
ama bunun sonucu dünya çapında,
10:57
chaotickarmakarışık, unpredictableöngörülemeyen activityaktivite of competitionyarışma
222
633000
5000
kaotik, mücadelenin tahmin edilemez aktivitesi
11:02
and the evolutionaryevrimsel processsüreç of technologyteknoloji is very predictabletahmin edilebilir.
223
638000
3000
ve teknolojinin evrim süreci oldukça tahmin edilebilirdir.
11:05
And we can predicttahmin these trendseğilimler faruzak into the futuregelecek.
224
641000
3000
ve uzak gelecek içinde bunları tahmin edebiliriz.
11:10
UnlikeAksine GertrudeGertrude Stein'sStein'ın rosesgüller,
225
646000
2000
Gertrude Stein'ın güllerindekinin aksine,
11:12
it's not the casedurum that a transistortransistor is a transistortransistor.
226
648000
2000
bir transistör, transistördür asıl mesele değil.
11:14
As we make them smallerdaha küçük and lessaz expensivepahalı,
227
650000
2000
onları küçültüp ucuz hale getirdikçe,
11:16
the electronselektronlar have lessaz distancemesafe to travelseyahat.
228
652000
2000
elektronların kat etmesi gereken mesafe azalacak.
11:18
They're fasterDaha hızlı, so you've got exponentialüstel growthbüyüme in the speedhız of transistorstransistörler,
229
654000
4000
daha hızlı olacaklar, yani transistör hızında üstel bir büyüme olacak,
11:22
so the costmaliyet of a cycledevir of one transistortransistor
230
658000
4000
bir transistörün döngüsünün maliyeti
11:26
has been cominggelecek down with a halvinghalving rateoran of 1.1 yearsyıl.
231
662000
3000
yılda 1.1 oranında azalıyor.
11:29
You addeklemek other formsformlar of innovationyenilik and processorişlemci designdizayn,
232
665000
3000
eğer diğer formlarda innovasyon ve işlemci tasarımlar geliştirirseniz,
11:32
you get a doublingikiye katlama of pricefiyat performanceperformans of computingbilgi işlem everyher one yearyıl.
233
668000
4000
her sene işlemci hızını iki katına çıkarırsınız.
11:36
And that's basicallytemel olarak deflationdeflasyon --
234
672000
3000
ve bu basit olarak fiyatlarda azalma demektir
11:39
50 percentyüzde deflationdeflasyon.
235
675000
2000
yüzde 50 azalma.
11:41
And it's not just computersbilgisayarlar. I mean, it's truedoğru of DNADNA sequencingdizileme;
236
677000
3000
ve sadece bilgisayarlarda değil.bu DNA dizilimi içinde doğru,
11:44
it's truedoğru of brainbeyin scanningtarama;
237
680000
2000
beyin taraması içinde doğru,
11:46
it's truedoğru of the WorldDünya WideGeniş WebWeb. I mean, anything that we can quantifyölçmek,
238
682000
2000
internet içinde doğru.yani ölçebildiğimiz herşey,
11:48
we have hundredsyüzlerce of differentfarklı measurementsölçümler
239
684000
3000
yüzlerce farklı ölçüm yapılacak şey var
11:51
of differentfarklı, information-relatedbilgi-ilişkili measurementsölçümler --
240
687000
3000
farklı bilgi destekli ölçümler
11:54
capacitykapasite, adoptionBenimseme ratesoranları --
241
690000
2000
kapasite, kabul edilme oranları
11:56
and they basicallytemel olarak doubleçift everyher 12, 13, 15 monthsay,
242
692000
3000
ve basit olarak her 12, 13, 15 ayda bir ikiye katlanırlar,
11:59
dependingbağlı on what you're looking at.
243
695000
2000
neye baktığınıza bağlı olarak.
12:01
In termsşartlar of pricefiyat performanceperformans, that's a 40 to 50 percentyüzde deflationdeflasyon rateoran.
244
697000
4000
ücret performansı olarak, yüzde 40 ila 50 arası bir ücret indirimi anlamına gelir.
12:06
And economistsekonomistler have actuallyaslında startedbaşladı worryingendişe verici about that.
245
702000
2000
ve ekonomistler bunun hakkında endişelenmeye başladılar.
12:08
We had deflationdeflasyon duringsırasında the DepressionDepresyon,
246
704000
2000
ekonomik durgunluk durumunda da ücret indirimi vardı,
12:10
but that was collapseçöküş of the moneypara supplyarz,
247
706000
2000
ama bu para desteğinin çöküşüydü,
12:12
collapseçöküş of consumertüketici confidencegüven, a completelytamamen differentfarklı phenomenafenomenler.
248
708000
3000
tüketici güveninin çöküşüydü, tamamen farklı bir fenomen.
12:15
This is duenedeniyle to greaterbüyük productivityverimlilik,
249
711000
2000
bu daha iyi üretkenlik sonucu oluyor,
12:18
but the economistiktisatçı saysdiyor, "But there's no way you're going to be ableyapabilmek to keep up with that.
250
714000
2000
ama ekonomistler diyor ki, ''ama bu halde devam etmenin bir yolu tok.
12:20
If you have 50 percentyüzde deflationdeflasyon, people mayMayıs ayı increaseartırmak theironların volumehacim
251
716000
3000
eğer yüzde 50 indirim olursa, insanlar harcamalarını yüzde 30,40
12:23
30, 40 percentyüzde, but they won'talışkanlık keep up with it."
252
719000
2000
artırabilir, ama bu devam edemez.
12:25
But what we're actuallyaslında seeinggörme is that
253
721000
2000
ama bizim gerçekte gördüğümüz
12:27
we actuallyaslında more than keep up with it.
254
723000
2000
böyle devam etmesinden daha da ileri gidileceği.
12:29
We'veBiz ettik had 28 percentyüzde perbaşına yearyıl compoundedbileşik growthbüyüme in dollarsdolar
255
725000
3000
son 50 yılda bilgi teknolojilerinde
12:32
in informationbilgi technologyteknoloji over the last 50 yearsyıl.
256
728000
3000
dolarda yılda yüzde 28 oranında bileşik artış yaşadık
12:35
I mean, people didn't buildinşa etmek iPodsiPod for 10,000 dollarsdolar 10 yearsyıl agoönce.
257
731000
4000
yani, insanlar 10 sene önce ipodları 10bin dolara üretmedi.
12:39
As the pricefiyat performanceperformans makesmarkaları newyeni applicationsuygulamaları feasiblemümkün,
258
735000
3000
ücret performansı yeni uygulamaları fizible hale getirdikçe,
12:42
newyeni applicationsuygulamaları come to the marketpazar.
259
738000
2000
yeni uygulamalar piyasaya geliyor.
12:44
And this is a very widespreadyaygın phenomenafenomenler.
260
740000
3000
ve bu çok yaygın bir fenomen.
12:47
MagneticManyetik dataveri storagedepolama --
261
743000
2000
manyetik veri depolaması-
12:49
that's not Moore'sMoore'un LawHukuk, it's shrinkingbüzülür magneticmanyetik spotsnoktalar,
262
745000
3000
bu Moore yasası ile ilgili değil,bu manyetik noktaları küçültmek,
12:52
differentfarklı engineersmühendisler, differentfarklı companiesşirketler, sameaynı exponentialüstel processsüreç.
263
748000
4000
farklı mühendisler, farklı şirketler, aynı üstel süreç.
12:56
A keyanahtar revolutiondevrim is that we're understandinganlayış our ownkendi biologyBiyoloji
264
752000
4000
bu bilgi terimleri içerisinde kendi biyolojimizi
13:00
in these informationbilgi termsşartlar.
265
756000
2000
anlıyoruz ve bu bir anahtar noktadır.
13:02
We're understandinganlayış the softwareyazılım programsprogramlar
266
758000
2000
kendi vücudumuzu çalıştıran yazılım programlarını
13:04
that make our bodyvücut runkoş.
267
760000
2000
anlıyoruz.
13:06
These were evolvedgelişti in very differentfarklı timeszamanlar --
268
762000
2000
bunlar çok farklı zamanlarda evrildi
13:08
we'devlenmek like to actuallyaslında changedeğişiklik those programsprogramlar.
269
764000
2000
bu programları gerçekten değiştirmek istiyoruz.
13:10
One little softwareyazılım programprogram, calleddenilen the fatşişman insulinensülin receptorreseptörü genegen,
270
766000
2000
bir küçük yazılım programı,ismi yağ insülin algılayan gen,
13:12
basicallytemel olarak saysdiyor, "HoldBasılı tutun ontoüstüne everyher caloriekalori,
271
768000
2000
basitçe diyor ki, ''her kaloriyi sakla,
13:14
because the nextSonraki huntingavcılık seasonsezon mayMayıs ayı not work out so well."
272
770000
4000
çünkü önümüzdeki av sezonu çok iyi geçmeyebilir.''
13:18
That was in the interestsilgi of the speciesTürler tensonlarca of thousandsbinlerce of yearsyıl agoönce.
273
774000
3000
bu, türlerin 10binlerce yıl önceki ilgi alanlarıydı.
13:21
We'dBiz istiyorsunuz like to actuallyaslında turndönüş that programprogram off.
274
777000
3000
bu programı kapatmayı istiyoruz.
13:24
They trieddenenmiş that in animalshayvanlar, and these micefareler ateyemek yedi ravenouslyiştahla
275
780000
3000
bunu hayvanlarda denediler, ve fareler aç kurtlar gibi yediler
13:27
and remainedkalmıştır slimince and got the healthsağlık benefitsfaydaları of beingolmak slimince.
276
783000
2000
ve ince kaldılar ve ince kalmanın faydalarından istifade ettiler.
13:29
They didn't get diabetesdiyabet; they didn't get heartkalp diseasehastalık;
277
785000
3000
şeker hastalığına yakalanmadılar, kalp krizi geçirmediler,
13:32
they livedyaşamış 20 percentyüzde longeruzun; they got the healthsağlık benefitsfaydaları of caloricısı restrictionkısıtlama
278
788000
3000
yüzde 20 daha uzun yaşadılar, kalori sınırlamasının faydalarından istifade ettiler
13:35
withoutolmadan the restrictionkısıtlama.
279
791000
2000
sınırlama yapmadan.
13:37
FourDört or fivebeş pharmaceuticalfarmasötik companiesşirketler have noticedfark this,
280
793000
3000
4 veya 5 ilaç firması bunun farkına vardı,
13:40
feltkeçe that would be
281
796000
3000
insanlar için ilginç bir ilaç
13:43
interestingilginç drugilaç for the humaninsan marketpazar,
282
799000
3000
olacağını hissettiler
13:46
and that's just one of the 30,000 genesgenler
283
802000
2000
ve bu biyokimyamızı etkileyen 30bin genden
13:48
that affectetkilemek our biochemistrybiokimya.
284
804000
3000
sadece biri.
13:51
We were evolvedgelişti in an eraçağ where it wasn'tdeğildi in the interestsilgi of people
285
807000
3000
biz öyle bir çağda büyüdük ki insanların, bu konferanstaki
13:54
at the ageyaş of mostçoğu people at this conferencekonferans, like myselfkendim,
286
810000
3000
çoğu insanın yaşında olduğu gibi, tıpkı benim gibi,
13:57
to livecanlı much longeruzun, because we were usingkullanma up the preciousdeğerli resourceskaynaklar
287
813000
4000
daha uzun yaşama isteği yoktu çünkü en kıymetli kaynakları
14:01
whichhangi were better deployedkonuşlandırılmış towardskarşı the childrençocuklar
288
817000
1000
kullanıyorduk ki bunlar çocuklarımıza daha iyi aktarılacak
14:02
and those caringsempatik for them.
289
818000
2000
onlara daha iyi bakılacak.
14:04
So, life -- long lifespansyaşam süreleri --
290
820000
2000
yani, yaşam--uzun yaşam süreleri--
14:06
like, that is to say, much more than 30 --
291
822000
2000
yani, söylemek gerekirse 30dan fazla--
14:08
weren'tdeğildi selectedseçilmiş for,
292
824000
3000
onlar için seçilmedi,
14:11
but we are learningöğrenme to actuallyaslında manipulateidare
293
827000
3000
ama aslında bu yazılım programlarını manipüle etmeyi
14:14
and changedeğişiklik these softwareyazılım programsprogramlar
294
830000
2000
ve değiştirmeyi öğreniyoruz
14:16
throughvasitasiyla the biotechnologybiyoteknoloji revolutiondevrim.
295
832000
2000
biyoteknoloji devrimi sayesinde.
14:18
For exampleörnek, we can inhibitengellemek genesgenler now with RNARNA interferencegirişim.
296
834000
4000
örnek olarak, RNA müdahelesi ile genleri kısıtlayabiliyoruz.
14:22
There are excitingheyecan verici newyeni formsformlar of genegen therapyterapi
297
838000
2000
genetik malzemeyi kromozomda doğru yere
14:24
that overcomeüstesinden gelmek the problemsorun of placingyerleştirme the geneticgenetik materialmalzeme
298
840000
2000
yerleştirme sorununun üstesinden gelen
14:26
in the right placeyer on the chromosomekromozom.
299
842000
2000
yeni ve heyecan veren gen terapisi formları var.
14:28
There's actuallyaslında a -- for the first time now,
300
844000
3000
aslında ilk defa şimdi,
14:31
something going to humaninsan trialsdenemeler, that actuallyaslında cureskürler pulmonaryakciğer hypertensionyüksek tansiyon --
301
847000
3000
insanlar üzerinde denenen, akciğer hipertansiyonuna çözüm olan
14:34
a fatalölümcül diseasehastalık -- usingkullanma genegen therapyterapi.
302
850000
3000
-ölümcül bir hastalık- ve gen terapisini kullanan bir gelişme var.
14:37
So we'lliyi have not just designertasarımcı babiesbebekler, but designertasarımcı babybebek boomersboomerlar.
303
853000
3000
yani sadece bebekleri tasarlamayacağız, bebekleri yapanları da tasarlayacağız.
14:40
And this technologyteknoloji is alsoAyrıca acceleratinghızlanan.
304
856000
3000
ve bu teknoloji de ivmeleniyor.
14:43
It costmaliyet 10 dollarsdolar perbaşına basebaz pairçift in 1990,
305
859000
3000
bir baz çift için 1990da 10 dolardı,
14:46
then a pennykuruş in 2000.
306
862000
2000
2000de bir peni.
14:48
It's now underaltında a 10thinci of a centsent.
307
864000
2000
şu an ise bir sentin onda birinden az.
14:50
The amounttutar of geneticgenetik dataveri --
308
866000
2000
genetik veri miktarı -basitçe bu-
14:52
basicallytemel olarak this showsgösterileri that smoothpürüzsüz exponentialüstel growthbüyüme
309
868000
3000
düzgün üstel gelişimi gösteriyor
14:55
doubledkatına everyher yearyıl,
310
871000
2000
her sene iki katına çıkıyor,
14:57
enablingetkinleştirme the genomegenom projectproje to be completedtamamlanan.
311
873000
3000
genom projesinin tamamlanmasına imkan tanıyor.
15:00
AnotherBaşka bir majormajör revolutiondevrim: the communicationsiletişim revolutiondevrim.
312
876000
3000
bir başka büyük devrim, iletişim devrimi.
15:03
The pricefiyat performanceperformans, bandwidthBant genişliği, capacitykapasite of communicationsiletişim measuredölçülü manyçok differentfarklı waysyolları;
313
879000
5000
ücret performansı, bant genişliği, bir çok farklı kablolu kablosuz
15:08
wiredtelli, wirelesskablosuz is growingbüyüyen exponentiallykatlanarak.
314
884000
3000
iletişim ölçümü kapasitesi, üstel bir biçimde büyüyor.
15:11
The InternetInternet has been doublingikiye katlama in powergüç and continuesdevam ediyor to,
315
887000
3000
internet gücünü ikiye katlıyor ve birçok farklı yoldan
15:14
measuredölçülü manyçok differentfarklı waysyolları.
316
890000
2000
ölçülebilen bir biçimde devam ediyor.
15:16
This is basedmerkezli on the numbernumara of hostsana bilgisayarlar.
317
892000
2000
bu sunucuların sayısı baz alınarak yapılmış.
15:18
MiniaturizationKüçültme -- we're shrinkingbüzülür the sizeboyut of technologyteknoloji
318
894000
2000
minyatürleştirme - teknolojinin boyutunu küçültüyoruz
15:20
at an exponentialüstel rateoran,
319
896000
2000
üstel bir biçimde,
15:22
bothher ikisi de wiredtelli and wirelesskablosuz.
320
898000
2000
kablolu ve kablosuz olarak.
15:24
These are some designstasarımlar from EricEric Drexler'sDrexler'ın bookkitap --
321
900000
4000
bunlar Eric Drexler'in kitabından bazı tasarımlar
15:28
whichhangi we're now showinggösterme are feasiblemümkün
322
904000
2000
şu anda süper işlemcili simülasyonlarda gösterebildiğimiz
15:30
with super-computingsüper bilgisayar simulationssimülasyonlar,
323
906000
2000
üzere yapılabilir,
15:32
where actuallyaslında there are scientistsBilim adamları buildingbina
324
908000
2000
aslında bilim adamları molekül ölçeğinde
15:34
molecule-scalemolekül ölçekli robotsrobotlar.
325
910000
2000
robotlar inşa ediyorlar.
15:36
One has one that actuallyaslında walksyürüyüşleri with a surprisinglyşaşırtıcı biçimde human-likeİnsan gibi gaityürüyüş,
326
912000
2000
bir tanesi şaşırtıcı insan benzeri koşma tarzıyla yürüyor,
15:38
that's builtinşa edilmiş out of moleculesmoleküller.
327
914000
3000
moleküllerden inşa edilmiş.
15:41
There are little machinesmakineler doing things in experimentaldeneysel basesbazlar.
328
917000
4000
deneysel olarak bunları yapan küçük makineler var.
15:45
The mostçoğu excitingheyecan verici opportunityfırsat
329
921000
3000
en heyecan verici fırsat ise gerçekten
15:48
is actuallyaslında to go insideiçeride the humaninsan bodyvücut
330
924000
2000
insan vücudunun içine girip şifa verici
15:50
and performyapmak therapeutictedavi edici and diagnosticArıza tespit functionsfonksiyonlar.
331
926000
3000
ve teşhise dayalı fonksiyonlar gerçekleştirmesi.
15:53
And this is lessaz futuristicfütüristik than it mayMayıs ayı soundses.
332
929000
2000
ve bu kulağa geldiğinden daha da futuristik.
15:55
These things have alreadyzaten been donetamam in animalshayvanlar.
333
931000
2000
bu şeyler hayvanlarda denendi bile.
15:57
There's one nano-engineerednano mühendislik devicecihaz that cureskürler typetip 1 diabetesdiyabet. It's bloodkan cell-sizedHücre boyutlu.
334
933000
4000
tip 1 diyabet hastalığını iyileştiren bir nano mühendislik ürünü var.kan hücresi boyutunda.
16:01
They put tensonlarca of thousandsbinlerce of these
335
937000
2000
bunlardan 10binlercesini kan hücrelerine
16:03
in the bloodkan cellhücre -- they trieddenenmiş this in ratssıçanlar --
336
939000
2000
koyuyorlar -bunu farelerde denediler-
16:05
it letsHaydi insulinensülin out in a controlledkontrollü fashionmoda,
337
941000
2000
içerideki insülini kontrollü bir biçimde dışarıya bırakıyor,
16:07
and actuallyaslında cureskürler typetip 1 diabetesdiyabet.
338
943000
2000
ve tip 1 diyabeti iyileştiriyor.
16:09
What you're watchingseyretme is a designdizayn
339
945000
3000
izlediğiniz şey ise robotik bir
16:12
of a roboticrobotik redkırmızı bloodkan cellhücre,
340
948000
2000
kırmızı kan hücresi,
16:14
and it does bringgetirmek up the issuekonu that our biologyBiyoloji
341
950000
2000
ve biyolojimizin gerçekte çok yetersiz
16:16
is actuallyaslında very sub-optimalalt-optimal,
342
952000
2000
olduğunu gösteriyor,
16:18
even thoughgerçi it's remarkabledikkat çekici in its intricacykarışıklık.
343
954000
3000
ve hatta kendi içerisindeki karmaşıklığı da.
16:21
OnceBir kez we understandanlama its principlesprensipler of operationoperasyon,
344
957000
3000
çalışma prensibini bir kez anladığımızda,
16:24
and the pacehız with whichhangi we are reverse-engineeringtersine mühendislik biologyBiyoloji is acceleratinghızlanan,
345
960000
3000
ve yürüttüğümüzde ki bu konudaki ters mühendislik ivmelenmekte,
16:28
we can actuallyaslında designdizayn these things to be
346
964000
2000
bu tür şeyleri binlerce kat daha fazla kapasitede
16:30
thousandsbinlerce of timeszamanlar more capableyetenekli.
347
966000
2000
tasarlayabiliriz.
16:32
An analysisanaliz of this respirocyterespirocyte, designedtasarlanmış by RobRob FreitasFreitas,
348
968000
4000
bu yapay nano hücrenin analizi, Rob Freitas tarafından tasarlanmış,
16:37
indicatesgösterir if you replacedeğiştirmek 10 percentyüzde of your redkırmızı bloodkan cellshücreler with these roboticrobotik versionsversiyonları,
349
973000
2000
eğer kırmızı kan hücrelerinizin yüzde 10unu bu hücrelerle değiştirirseniz,
16:40
you could do an OlympicOlimpiyat sprintsürat koşusu for 15 minutesdakika withoutolmadan takingalma a breathnefes.
350
976000
3000
bir nefesle olimpik bir koşuyu 15 dakikada yapabilirsiniz.
16:43
You could sitoturmak at the bottomalt of your poolhavuz for fourdört hourssaatler --
351
979000
3000
havuzunuzda dipte 4 saat boyunca oturabilirdiniz
16:46
so, "HoneyTatlım, I'm in the poolhavuz," will take on a wholebütün newyeni meaninganlam.
352
982000
4000
-''Hayatım, havuzdayım,'' demek tamamen yeni bir anlam kazanır.
16:50
It will be interestingilginç to see what we do in our OlympicOlimpiyat trialsdenemeler.
353
986000
2000
olimpik denemelerde neler yapabileceğimizi görmek ilginç olacak.
16:52
PresumablyMuhtemelen we'lliyi banyasak them,
354
988000
2000
büyük ihtimalle onları yasaklarız,
16:54
but then we'lliyi have the specterhayalet of teenagersgençler in theironların highyüksek schoolsokullar gymsSpor salonları
355
990000
2000
ama sonra liselerinin salonlarında rutin olarak
16:56
routinelyrutin out-performingdışarı performans gösteren the OlympicOlimpiyat athletessporcular.
356
992000
3000
olimpik atletlerin performansını gösteren gençler olurdu.
17:01
FreitasFreitas has a designdizayn for a roboticrobotik whitebeyaz bloodkan cellhücre.
357
997000
3000
Freitas robotik beyaz kan hücresi tasarımına sahip.
17:04
These are 2020-circa-circa scenariossenaryolar,
358
1000000
4000
bunlar 2020 civarında olacak senaryolar,
17:08
but they're not as futuristicfütüristik as it mayMayıs ayı soundses.
359
1004000
2000
ama kulağa geldiği kadar futuristik değil.
17:10
There are fourdört majormajör conferenceskonferanslar on buildingbina bloodkan cell-sizedHücre boyutlu devicescihazlar;
360
1006000
4000
kan hücresi boyutunda aletlerin yapımı ile ilgilenilen 4 tane büyük konferans var
17:14
there are manyçok experimentsdeneyler in animalshayvanlar.
361
1010000
2000
hayvanlar üzerinde bir çok deney yapılıyor.
17:16
There's actuallyaslında one going into humaninsan trialDeneme,
362
1012000
2000
aslında bir tanesi insanlar üzerinde deneniyor,
17:18
so this is feasiblemümkün technologyteknoloji.
363
1014000
3000
yani bu yapılabilir bir teknoloji.
17:22
If we come back to our exponentialüstel growthbüyüme of computingbilgi işlem,
364
1018000
2000
eğer üstel işlemci büyümesine dönersek,
17:24
1,000 dollarsdolar of computingbilgi işlem is now somewherebir yerde betweenarasında an insectböcek and a mousefare brainbeyin.
365
1020000
3000
1000 dolarlık bir işlem bir böceğin ve farenin beyni arasında bir yerlerde.
17:27
It will intersectkesişmek humaninsan intelligencezeka
366
1023000
3000
insan zekası ile kapasite olarak
17:30
in termsşartlar of capacitykapasite in the 2020s,
367
1026000
3000
2020lerde kesişecek,
17:33
but that'llo olacak be the hardwaredonanım sideyan of the equationdenklem.
368
1029000
2000
ama bu denklemin donanım tarafı.
17:35
Where will we get the softwareyazılım?
369
1031000
2000
yazılımı nereden elde edeceğiz?
17:37
Well, it turnsdönüşler out we can see insideiçeride the humaninsan brainbeyin,
370
1033000
2000
aslında, insan beyninin içini görebileceğimiz ortaya çıkıyor,
17:39
and in factgerçek not surprisinglyşaşırtıcı biçimde,
371
1035000
2000
ve şaşırtıcı olmayan bir biçimde,
17:41
the spatialuzaysal and temporalgeçici resolutionçözüm of brainbeyin scanningtarama is doublingikiye katlama everyher yearyıl.
372
1037000
4000
beyin taramasının uzaysal ve zamansal çözünürlüğü her sene iki kat artıyor.
17:45
And with the newyeni generationnesil of scanningtarama toolsaraçlar,
373
1041000
2000
ve yeni nesil tarama aletleri ile,
17:47
for the first time we can actuallyaslında see
374
1043000
2000
ilk defa gerçek olarak
17:49
individualbireysel inter-neuralarası sinir fiberselyaf
375
1045000
2000
ayrı ayrı nöronlar arasındaki fiberleri
17:51
and see them processingişleme and signalingsinyalizasyon in realgerçek time --
376
1047000
3000
ve işlem yapmalarını ve sinyal vermeleri gerçek zamanlı olarak görebiliyoruz
17:54
but then the questionsoru is, OK, we can get this dataveri now,
377
1050000
2000
ve -ama sonra soru tamam,bu veriyi elde ediyoruz,
17:56
but can we understandanlama it?
378
1052000
2000
ama anlayabiliyor muyuz?
17:58
DougDoug HofstadterHofstadter wondersharikaları, well, maybe our intelligencezeka
379
1054000
3000
Doug Hofstadter merak ediyor, aslında, belki zekamız
18:01
just isn't great enoughyeterli to understandanlama our intelligencezeka,
380
1057000
3000
zekamızı anlayacak kadar iyi değildir,
18:04
and if we were smarterdaha akıllı, well, then our brainsbeyin would be that much more complicatedkarmaşık,
381
1060000
3000
ve eğer daha zeki olsaydık, beyinlerimiz daha fazla karışmış olacaktı,
18:07
and we'devlenmek never catchyakalamak up to it.
382
1063000
2000
ve hiç bir zaman yakalama şansımız olmayacaktı.
18:10
It turnsdönüşler out that we can understandanlama it.
383
1066000
3000
anlayabileceğimiz ortaya çıktı.
18:13
This is a blockblok diagramdiyagram of
384
1069000
3000
bu bir model ve insan işitsel korteksinin
18:16
a modelmodel and simulationsimülasyon of the humaninsan auditoryişitsel cortexkorteks
385
1072000
4000
bir simülasyonu ve blok diyagramı
18:20
that actuallyaslında worksEserleri quiteoldukça well --
386
1076000
2000
aslında gayet iyi çalışıyor
18:22
in applyinguygulayarak psychoacousticpsiko teststestler, getsalır very similarbenzer resultsSonuçlar to humaninsan auditoryişitsel perceptionalgı.
387
1078000
2000
psikoakustik testler ile insan işitsel algısınınkine çok yakın sonuçlar alınıyor
18:26
There's anotherbir diğeri simulationsimülasyon of the cerebellumbeyincik --
388
1082000
3000
beyinciğin başka bir simülasyonu
18:29
that's more than halfyarım the neuronsnöronlar in the brainbeyin --
389
1085000
2000
--beyindeki nöronların yarıdan fazlası orada--
18:31
again, worksEserleri very similarlybenzer şekilde to humaninsan skillbeceri formationformasyon.
390
1087000
3000
yine, insan formasyonuna oldukça yakın olarak çalışıyor.
18:35
This is at an earlyerken stageevre, but you can showgöstermek
391
1091000
3000
şu anda erken aşamada, ama beyin hakkındaki
18:38
with the exponentialüstel growthbüyüme of the amounttutar of informationbilgi about the brainbeyin
392
1094000
3000
bilgilerin üstel artışının ve beyin taramasındaki
18:41
and the exponentialüstel improvementgelişme iyilesme duzelme ilerleme
393
1097000
2000
üstel artışın gösterilmesi ile
18:43
in the resolutionçözüm of brainbeyin scanningtarama,
394
1099000
2000
2020lerde insan beyninin
18:45
we will succeedbaşarılı olmak in reverse-engineeringtersine mühendislik the humaninsan brainbeyin
395
1101000
3000
ters mühendisliğinde
18:48
by the 2020s.
396
1104000
2000
başarılı olacağız.
18:50
We'veBiz ettik alreadyzaten had very good modelsmodeller and simulationsimülasyon of about 15 regionsbölgeler
397
1106000
3000
şu an da bir kaç yüz bölgeden 15inde çok iyi modeller
18:53
out of the severalbirkaç hundredyüz.
398
1109000
3000
simülasyonları elde ettik.
18:56
All of this is drivingsürme
399
1112000
2000
bütün bunlar üstel olarak büyüyen
18:58
exponentiallykatlanarak growingbüyüyen economicekonomik progressilerleme.
400
1114000
2000
ekonomik süreç.
19:00
We'veBiz ettik had productivityverimlilik go from 30 dollarsdolar to 150 dollarsdolar perbaşına hoursaat
401
1116000
3000
son 50 senede işçilerin üretkenliği saatte 30 dolardan
19:05
of laboremek in the last 50 yearsyıl.
402
1121000
2000
150 dolara çıktı.
19:07
E-commerceE-ticaret has been growingbüyüyen exponentiallykatlanarak. It's now a trilliontrilyon dollarsdolar.
403
1123000
3000
E-ticaret üstel olarak büyüyor.Şu anda trilyon dolarlarda.
19:10
You mightbelki wondermerak etmek, well, wasn'tdeğildi there a boomBoom and a bustbüst?
404
1126000
2000
merak edebilirsiniz, hiç mi patlama ve başarısızlık olmadı?
19:12
That was strictlykesinlikle a capital-marketsSermaye piyasaları phenomenafenomenler.
405
1128000
2000
tam anlamıyla kapital pazarlama fenomeni bu.
19:14
WallDuvar StreetSokak noticedfark that this was a revolutionarydevrimci technologyteknoloji, whichhangi it was,
406
1130000
4000
Wall Street farkına vardı ki bu devrimsel bir teknolojiydi,ki öyleydi de,
19:18
but then sixaltı monthsay latersonra, when it hadn'tolmasaydı revolutionizeddevrim all business modelsmodeller,
407
1134000
3000
ama 10 ay sonra, bütün iş modelleri devrimleşmediğinde,
19:21
they figuredanladım, well, that was wrongyanlış,
408
1137000
2000
fark ettiler ki bu yanlış,
19:23
and then we had this bustbüst.
409
1139000
2000
ve sonra başarısızlık oldu.
19:26
All right, this is a technologyteknoloji
410
1142000
2000
tamam, bu içerisinde olduğumuz
19:28
that we put togetherbirlikte usingkullanma some of the technologiesteknolojiler we're involvedilgili in.
411
1144000
3000
teknolojilerin bir araya gelmesi ile oluşan bir teknoloji.
19:31
This will be a routinerutin featureözellik in a cellhücre phonetelefon.
412
1147000
4000
bu cep telefonunda rutin bir özellik.
19:35
It would be ableyapabilmek to translateÇevirmek from one languagedil to anotherbir diğeri.
413
1151000
2000
bir dilden diğerine çeviri mümkün olacak.
19:47
So let me just endson with a coupleçift of scenariossenaryolar.
414
1163000
2000
o zaman birkaç senaryo ile bitireyim.
19:49
By 2010 computersbilgisayarlar will disappearkaybolmak.
415
1165000
3000
2010da bilgisayarlar ortadan kaybolacak.
19:53
They'llOnlar olacak be so smallküçük, they'llacaklar be embeddedgömülü in our clothingGiyim, in our environmentçevre.
416
1169000
3000
çok küçük olacaklar, giysilerimize monte halde, çevremizde olacaklar.
19:56
ImagesGörüntüleri will be writtenyazılı directlydirekt olarak to our retinaretina,
417
1172000
2000
görüntüler retinamıza direkt olarak yazılacak,
19:58
providingsağlama full-immersiontam daldırma virtualsanal realitygerçeklik,
418
1174000
2000
tam monte edilmiş sanal gerçeklik sağlayan,
20:00
augmentedartar realgerçek realitygerçeklik. We'llWe'll be interactingetkileşim with virtualsanal personalitieskişilikleri.
419
1176000
3000
artırılmış gerçek gerçeklik.sanal kişilikler ile iletişime geçeceğiz.
20:04
But if we go to 2029, we really have the fulltam maturityolgunluk of these trendseğilimler,
420
1180000
4000
ama eğer 2029a gidersek, bu trendlerin tam olgunluğuna ulaşacağız,
20:08
and you have to appreciateanlamak how manyçok turnsdönüşler of the screwvida
421
1184000
3000
sürekli gelişen ve hızlanan teknoloji
20:11
in termsşartlar of generationsnesiller of technologyteknoloji, whichhangi are gettingalma fasterDaha hızlı and fasterDaha hızlı, we'lliyi have at that pointpuan.
422
1187000
4000
takdir edilesi olacak.
20:15
I mean, we will have two-to-the-İki, seansları25th-powerth-güç
423
1191000
2000
yani bu teknolojilerin 2 üzeri 25. kuvveti kadar
20:17
greaterbüyük pricefiyat performanceperformans, capacitykapasite and bandwidthBant genişliği
424
1193000
3000
daha fazla ücret performansı, kapasite ve bantgenişliği
20:20
of these technologiesteknolojiler, whichhangi is prettygüzel phenomenalolağanüstü.
425
1196000
2000
elde edeceğiz ki bu çok şaşırtıcı.
20:22
It'llİtll ' be millionsmilyonlarca of timeszamanlar more powerfulgüçlü than it is todaybugün.
426
1198000
2000
şu ankinden milyonlarca kat daha güçlü olacak.
20:24
We'llWe'll have completedtamamlanan the reverse-engineeringtersine mühendislik of the humaninsan brainbeyin,
427
1200000
2000
insan beyninin ters mühendisliğini bitirmiş olacağız,
20:27
1,000 dollarsdolar of computingbilgi işlem will be faruzak more powerfulgüçlü
428
1203000
3000
1000 dolarlık bir işlem insan beyninin ham kapasitesinden
20:30
than the humaninsan brainbeyin in termsşartlar of basictemel rawçiğ capacitykapasite.
429
1206000
4000
çok daha fazla kuvvetli olacak.
20:34
ComputersBilgisayarlar will combinebirleştirmek
430
1210000
2000
bilgisayarlar analitik düşünmeyi
20:36
the subtleince pan-recognitionPan-tanıma powersgüçler
431
1212000
2000
kullanarak insan zekası ile zaten makinelerin
20:38
of humaninsan intelligencezeka with waysyolları in whichhangi machinesmakineler are alreadyzaten superiorüstün,
432
1214000
3000
iyi yaptığı şeyleri
20:41
in termsşartlar of doing analyticanalitik thinkingdüşünme,
433
1217000
2000
bir araya getirecek,
20:43
rememberinganımsama billionsmilyarlarca of factsGerçekler accuratelytam olarak.
434
1219000
2000
milyarca gerçeği doğru bir biçimde hatırlayarak.
20:45
MachinesMakineleri can sharepay theironların knowledgebilgi very quicklyhızlı bir şekilde.
435
1221000
2000
makineler bilgilerini çok çabuk olarak paylaşabilirler.
20:47
But it's not just an alienyabancı invasionistila of intelligentakıllı machinesmakineler.
436
1223000
5000
ama bu sadece zeki makinelerin istilası olmayacak.
20:52
We are going to mergebirleşmek with our technologyteknoloji.
437
1228000
2000
kendi teknolojimiz ile bahsettiğim
20:54
These nano-botsNano-botlar I mentionedadı geçen
438
1230000
2000
nano bot teknolojisini bir araya getiriyoruz
20:56
will first be used for medicaltıbbi and healthsağlık applicationsuygulamaları:
439
1232000
4000
önce sağlık alanında kullanılacak:
21:00
cleaningtemizlik up the environmentçevre, providingsağlama powerfulgüçlü fuelyakıt cellshücreler
440
1236000
3000
çevreyi temizlemek,yakıt sağlamak-- güçlü yakıt hücreleri
21:03
and widelygeniş ölçüde distributeddağıtılmış decentralizedMerkezi olmayan solargüneş panelspaneller and so on in the environmentçevre.
441
1239000
5000
ve yaygın olarak dağıtılmış güneş panelleri ve bunun gibi doğada bulunan şeyler ile.
21:08
But they'llacaklar alsoAyrıca go insideiçeride our brainbeyin,
442
1244000
2000
ama bunlar aynı zamanda beynimizin içine de girecek,
21:10
interactetkileşim with our biologicalbiyolojik neuronsnöronlar.
443
1246000
2000
biyolojik nöronlarımız ile iletişime geçerek.
21:12
We'veBiz ettik demonstratedgösterdi the keyanahtar principlesprensipler of beingolmak ableyapabilmek to do this.
444
1248000
3000
bunu yapmanın ana prensiplerinden bahsettik.
21:15
So, for exampleörnek,
445
1251000
2000
yani örnek olarak,
21:17
full-immersiontam daldırma virtualsanal realitygerçeklik from withiniçinde the nervoussinir systemsistem,
446
1253000
2000
nöron sistemi ile tam entegre sanal gerçeklik,
21:19
the nano-botsNano-botlar shutkapamak down the signalssinyalleri cominggelecek from your realgerçek sensesduyular,
447
1255000
3000
nano botlar gerçek hislerinizden gelen sinyalleri keserek,
21:22
replacedeğiştirmek them with the signalssinyalleri that your brainbeyin would be receivingkabul
448
1258000
3000
beyninizin eğer o sanal çevrede olsaydınız
21:25
if you were in the virtualsanal environmentçevre,
449
1261000
2000
algılayacağı sinyaller ile yerlerini değiştirecek,
21:27
and then it'llolacak feel like you're in that virtualsanal environmentçevre.
450
1263000
2000
ve siz de kendinizi o çevrede hissedeceksiniz.
21:29
You can go there with other people, have any kindtür of experiencedeneyim
451
1265000
2000
oraya diğer insanlar ile beraber gidebilirsiniz, bu duygulara dahil olan
21:31
with anyonekimse involvingiçeren all of the sensesduyular.
452
1267000
2000
herhangi biri ile herhangi bir çeşit duyguyu tadabilirsiniz.
21:34
"ExperienceDeneyim beamersbeamers," I call them, will put theironların wholebütün flowakış of sensoryduyusal experiencesdeneyimler
453
1270000
3000
''deneyim göstericileri'' adını veriyorum,bunlar bütün algılayıcı deneyim akışlarını
21:37
in the neurologicalnörolojik correlatesbağıntılar of theironların emotionsduygular out on the InternetInternet.
454
1273000
3000
nörolojik bir bağ ile duygulara internet üzerinden birleştirecek.
21:40
You can plugfiş in and experiencedeneyim what it's like to be someonebirisi elsebaşka.
455
1276000
3000
başka birisi olmanın deneyimini bunu takıp deneyerek anlayabilirsiniz.
21:43
But mostçoğu importantlyönemlisi,
456
1279000
2000
ama en önemlisi,
21:45
it'llolacak be a tremendousmuazzam expansiongenişleme
457
1281000
2000
kendi teknolojimiz ile insan beyninin birleşmesi
21:47
of humaninsan intelligencezeka throughvasitasiyla this directdirekt mergerbirleşme with our technologyteknoloji,
458
1283000
4000
muazzam bir genişleme olacak,
21:51
whichhangi in some senseduyu we're doing alreadyzaten.
459
1287000
2000
bazı şekillerde zaten yaptığımız gibi.
21:53
We routinelyrutin do intellectualentellektüel featskahramanlık
460
1289000
2000
rutin olarak zekice marifetler yaparız
21:55
that would be impossibleimkansız withoutolmadan our technologyteknoloji.
461
1291000
2000
teknolojimiz olmadan imkansız olacak şeyleri.
21:57
Humanİnsan life expectancybeklenti is expandinggenişleyen. It was 37 in 1800,
462
1293000
3000
insan ömrü beklentisi artıyor.1800 de 37ydi,
22:00
and with this sortçeşit of biotechnologybiyoteknoloji, nano-technologyNano-teknoloji revolutionsdevrimler,
463
1296000
5000
bu tür bir biyoteknoloji ile, nano teknoloji devrimleri ile,
22:05
this will movehareket up very rapidlyhızla
464
1301000
2000
bu çok hızlı bir biçimde artıyor
22:07
in the yearsyıl aheadönde.
465
1303000
2000
önümüzdeki yıllarda.
22:09
My mainana messagemesaj is that progressilerleme in technologyteknoloji
466
1305000
4000
ana mesajım teknolojideki ilerlemenin
22:13
is exponentialüstel, not lineardoğrusal.
467
1309000
3000
üstel olduğu, lineer değil.
22:16
ManyBirçok -- even scientistsBilim adamları -- assumeüstlenmek a lineardoğrusal modelmodel,
468
1312000
4000
birçokları -bilim adamları dahil- lineer bir model farz ediyor,
22:20
so they'llacaklar say, "Oh, it'llolacak be hundredsyüzlerce of yearsyıl
469
1316000
2000
diyorlar ki, ''yapay zekanın nano teknolojideki kopyalamasını
22:22
before we have self-replicatingkendini kopyalayan nano-technologyNano-teknoloji assemblymontaj
470
1318000
3000
yapmamız yüzlerce yıl
22:25
or artificialyapay intelligencezeka."
471
1321000
2000
alacak.''
22:27
If you really look at the powergüç of exponentialüstel growthbüyüme,
472
1323000
3000
üstel gelişmenin gücüne bakarsanız,
22:30
you'llEğer olacak see that these things are prettygüzel soonyakında at handel.
473
1326000
3000
göreceksiniz ki bu tüt şeyler çok yakında olacak.
22:33
And informationbilgi technologyteknoloji is increasinglygiderek encompassingkapsayan
474
1329000
3000
ve bilgi teknolojileri hayatımız artarak kuşatıyor
22:36
all of our liveshayatları, from our musicmüzik to our manufacturingimalat
475
1332000
4000
müziğimiz, üretimimiz
22:40
to our biologyBiyoloji to our energyenerji to materialsmalzemeler.
476
1336000
4000
biyolojimiz, enerjimiz, malzemelerimiz.
22:44
We'llWe'll be ableyapabilmek to manufactureüretim almostneredeyse anything we need in the 2020s,
477
1340000
3000
ihtiyacımız olan neredeyse herşeyi 2020lerde üretecek hale geleceğiz,
22:47
from informationbilgi, in very inexpensiveucuz rawçiğ materialsmalzemeler,
478
1343000
2000
nano teknoloji kullanarak çok pahalı
22:49
usingkullanma nano-technologyNano-teknoloji.
479
1345000
3000
ham maddelerin dönüşümü ile.
22:52
These are very powerfulgüçlü technologiesteknolojiler.
480
1348000
2000
bunlar çok güçlü teknolojiler.
22:54
They bothher ikisi de empowergüçlendirmek our promisesöz vermek and our periltehlike.
481
1350000
4000
umudumuzu ve tehlikeyi artırıyorlar.
22:58
So we have to have the will to applyuygulamak them to the right problemssorunlar.
482
1354000
3000
doğru işler için bu teknolojileri kullanma isteğine sahip olmamız lazım.
23:01
Thank you very much.
483
1357000
1000
çok teşekkürler.
23:02
(ApplauseAlkış)
484
1358000
1000
(Alkışlar)
Translated by Taner Tarlakazan
Reviewed by osman oguz ahsen

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Ray Kurzweil - Inventor, futurist
Ray Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species.

Why you should listen

Inventor, entrepreneur, visionary, Ray Kurzweil's accomplishments read as a startling series of firsts -- a litany of technological breakthroughs we've come to take for granted. Kurzweil invented the first optical character recognition (OCR) software for transforming the written word into data, the first print-to-speech software for the blind, the first text-to-speech synthesizer, and the first music synthesizer capable of recreating the grand piano and other orchestral instruments, and the first commercially marketed large-vocabulary speech recognition.

Yet his impact as a futurist and philosopher is no less significant. In his best-selling books, which include How to Create a Mind, The Age of Spiritual Machines, The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology, Kurzweil depicts in detail a portrait of the human condition over the next few decades, as accelerating technologies forever blur the line between human and machine.

In 2009, he unveiled Singularity University, an institution that aims to "assemble, educate and inspire leaders who strive to understand and facilitate the development of exponentially advancing technologies." He is a Director of Engineering at Google, where he heads up a team developing machine intelligence and natural language comprehension.

More profile about the speaker
Ray Kurzweil | Speaker | TED.com