TED2013
Erik Brynjolfsson: The key to growth? Race with the machines
Ерік Брінолфссон: Ерік Брінолфссон: Ключ до зростання? Перегони разом з машинами.
Filmed:
Readability: 4.6
1,321,770 views
Поки машини опановують щораз новіші спеціальності, багато людей втрачають роботу, а їхню зарплатню "заморожують" на невизначений час. Чи означає це кінець зростання? Ні, каже професор Ерік Брінолфссон, це просто побічні ефекти розвитку радикально перебудованої економіки. Захопливі факти, які свідчать про те, що настає ера великих інновацій... якщо ми візьмемо комп'ютери в свою команду. Не забудьте переглянути протилежну точку зору Роберта Гордона.
Erik Brynjolfsson - Innovation researcher
Erik Brynjolfsson examines the effects of information technologies on business strategy, productivity and employment. Full bio
Erik Brynjolfsson examines the effects of information technologies on business strategy, productivity and employment. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Growth is not dead.
0
605
2272
Зростання ще не вмерло.
00:14
(Applause)
1
2877
1386
(Оплески)
00:16
Let's start the story 120 years ago,
2
4263
3963
Почнемо з історії 120-річної давнини,
00:20
when American factories began to electrify their operations,
3
8226
3632
коли американські заводи почали постачати свої виробництва електроенергією,
00:23
igniting the Second Industrial Revolution.
4
11858
3344
що призвело до Другої промислової революції.
00:27
The amazing thing is
5
15202
1111
Дивовижно,
00:28
that productivity did not increase in those factories
6
16313
2777
що продуктивність цих заводів не збільшувалась
00:31
for 30 years. Thirty years.
7
19090
3256
протягом 30 років. Тридцяти років!
00:34
That's long enough for a generation of managers to retire.
8
22346
3474
Цього часу достатньо, щоб змінилося ціле покоління керівників.
00:37
You see, the first wave of managers
9
25820
2222
Бачте, перша хвиля керівників
00:40
simply replaced their steam engines with electric motors,
10
28042
3417
просто міняла парові двигуни на електромотори -
00:43
but they didn't redesign the factories to take advantage
11
31459
3010
але вони модернізували підприємства не для того, щоб з розумом використовувати
00:46
of electricity's flexibility.
12
34469
2341
гнучкість електрики.
00:48
It fell to the next generation to invent new work processes,
13
36810
3984
На плечі вже наступного покоління перепало винайдення нових технологічних процесів.
00:52
and then productivity soared,
14
40794
2727
Саме тоді продуктивність цих підприємств
00:55
often doubling or even tripling in those factories.
15
43521
3665
стала різко зростати,
часто у два чи, навіть, у три рази.
часто у два чи, навіть, у три рази.
00:59
Electricity is an example of a general purpose technology,
16
47186
4723
Електрика - це приклад технології загального призначення,
01:03
like the steam engine before it.
17
51909
2230
якою до цього був паровий двигун.
01:06
General purpose technologies drive most economic growth,
18
54139
3416
Технології загального призначення стимулюють економічне зростання,
01:09
because they unleash cascades of complementary innovations,
19
57555
3454
оскільки вони вивільняють цілий ланцюг супутніх інновацій,
01:13
like lightbulbs and, yes, factory redesign.
20
61009
3632
таких, як лампи розжарювання і, так, модернізацію підприємств.
01:16
Is there a general purpose technology of our era?
21
64641
3610
Чи існує технологія загального призначення для нашої ери?
01:20
Sure. It's the computer.
22
68251
2508
Звичайно. Це комп'ютер.
01:22
But technology alone is not enough.
23
70759
2659
Але одних технологій не достатньо.
01:25
Technology is not destiny.
24
73418
2766
Технології - це не доля, яку дано зверху.
01:28
We shape our destiny,
25
76184
1580
Ми самі творці своєї долі,
01:29
and just as the earlier generations of managers
26
77764
2516
і так само, як і раннім покоління управлінців,
01:32
needed to redesign their factories,
27
80280
2298
яким необхідно було модернізувати виробництва,
01:34
we're going to need to reinvent our organizations
28
82578
2229
нам потрібно оновити наші організації
01:36
and even our whole economic system.
29
84807
2555
і навіть цілу економічну систему.
01:39
We're not doing as well at that job as we should be.
30
87362
3602
Ми не виконуємо цю роботу так, як мали би.
01:42
As we'll see in a moment,
31
90964
1230
Як ми зараз побачимо,
01:44
productivity is actually doing all right,
32
92194
2722
з самою продуктивністю все в порядку,
01:46
but it has become decoupled from jobs,
33
94916
3862
але вона відокремилась від робочих місць,
01:50
and the income of the typical worker is stagnating.
34
98778
4419
і заробітки пересічного працівника перестали зростати.
01:55
These troubles are sometimes misdiagnosed
35
103197
2519
Ці проблеми деколи неправильно сприймають
01:57
as the end of innovation,
36
105716
3712
за кінець інновацій,
02:01
but they are actually the growing pains
37
109428
2129
хоча насправді це паростки того,
02:03
of what Andrew McAfee and I call the new machine age.
38
111557
5590
що ми з Ендрю Макафі називаємо новою ерою машин.
02:09
Let's look at some data.
39
117147
1882
Погляньмо на деякі дані.
02:11
So here's GDP per person in America.
40
119029
2902
Ось ВВП на душу населення у США.
02:13
There's some bumps along the way, but the big story
41
121931
2766
У різних місцях тенденції різні, але в загальному
02:16
is you could practically fit a ruler to it.
42
124697
2715
тренд можна прокреслити по лінійці.
02:19
This is a log scale, so what looks like steady growth
43
127412
3276
Цей графік подано в логарифмічній шкалі, так що те, що виглядає як лінійне зростання,
02:22
is actually an acceleration in real terms.
44
130688
3043
у реальних величинах є зростанням з прискоренням.
02:25
And here's productivity.
45
133731
2160
А ось продуктивність.
02:27
You can see a little bit of a slowdown there in the mid-'70s,
46
135891
2671
У середині 70-х можна було спостерігати певне уповільнення,
02:30
but it matches up pretty well with the Second Industrial Revolution,
47
138562
3738
але в цілому графік добре співпадає з
Другою промисловою революцією,
Другою промисловою революцією,
02:34
when factories were learning how to electrify their operations.
48
142300
2691
коли підприємства освоювали еликтрифікацію виробництв.
02:36
After a lag, productivity accelerated again.
49
144991
4129
Після затримки ріст продуктивності знову прискорився.
02:41
So maybe "history doesn't repeat itself,
50
149120
2571
Так що, можливо, "історія не повторює себе,
02:43
but sometimes it rhymes."
51
151691
2568
але іноді вона йде по спіралі".
02:46
Today, productivity is at an all-time high,
52
154259
3136
Зараз продуктивність перебуває на історичному максимумі,
02:49
and despite the Great Recession,
53
157395
1977
і, незважаючи на Великий Спад,
02:51
it grew faster in the 2000s than it did in the 1990s,
54
159372
4252
вона зростала у 2000-х швидше, ніж у 90-х,
02:55
the roaring 1990s, and that was faster than the '70s or '80s.
55
163624
4136
у бурхливих 90-х; а тоді вона зростала швидше, аніж у 70-х чи 80-х.
02:59
It's growing faster than it did during the Second Industrial Revolution.
56
167760
3674
Вона росте швидше, аніж у часи Другої промислової революції.
03:03
And that's just the United States.
57
171434
1743
І це тільки у США.
03:05
The global news is even better.
58
173177
3248
Новини решти світу - ще кращі.
03:08
Worldwide incomes have grown at a faster rate
59
176425
2360
Доходи по всьому світові зростали швидше
03:10
in the past decade than ever in history.
60
178785
2496
за останнє десятиліття, ніж коли-небудь в історії.
03:13
If anything, all these numbers actually understate our progress,
61
181281
5051
Напевно, ці дані навіть недооцінюють наш прогрес,
03:18
because the new machine age
62
186332
1912
оскільки суть нової ери машин
03:20
is more about knowledge creation
63
188244
1664
радше у створенні знань,
03:21
than just physical production.
64
189908
2331
аніж у простому фізичному виробництві;
03:24
It's mind not matter, brain not brawn,
65
192239
2938
у розумі, а не в матерії, у мозку, а не в м'язах,
03:27
ideas not things.
66
195177
2062
в ідеях, а не в речах.
03:29
That creates a problem for standard metrics,
67
197239
2570
І це є проблемою для стандартних систем показників:
03:31
because we're getting more and more stuff for free,
68
199809
3502
з'являється щораз більше безкоштовних продуктів,
03:35
like Wikipedia, Google, Skype,
69
203311
2641
як-от Вікіпедія, Гугл, Скайп,
03:37
and if they post it on the web, even this TED Talk.
70
205952
3063
і, навіть, цей виступ, якщо його викладуть в мережу.
03:41
Now getting stuff for free is a good thing, right?
71
209015
3303
Безкоштовні речі - це класно, правда?
03:44
Sure, of course it is.
72
212318
1765
Звичайно, так!
03:46
But that's not how economists measure GDP.
73
214083
3868
Але це не вписується у концепцію вимірювання ВВП.
03:49
Zero price means zero weight in the GDP statistics.
74
217951
5592
Нульова ціна означає відсутність ваги в статистиці ВВП.
03:55
According to the numbers, the music industry
75
223543
2112
Дані показують, що обіг музичної індустрії
03:57
is half the size that it was 10 years ago,
76
225655
3000
скоротився вдвічі за останні десять років.
04:00
but I'm listening to more and better music than ever.
77
228655
3656
Але я слухаю все більше і більше музики найкращої якості.
04:04
You know, I bet you are too.
78
232311
2192
Готовий побитися об заклад, що і Ви - також!
04:06
In total, my research estimates
79
234503
2723
Моє дослідження показує,
04:09
that the GDP numbers miss over 300 billion dollars per year
80
237226
4754
всього в цифрах ВВП не враховується
близько 300 мільярдів доларів
близько 300 мільярдів доларів
04:13
in free goods and services on the Internet.
81
241980
3346
безкоштовних товарів і послуг Інтернету щорічно.
04:17
Now let's look to the future.
82
245326
1789
Зазирнімо в майбутнє.
04:19
There are some super smart people
83
247115
2263
Деякі дуже розумні люди
04:21
who are arguing that we've reached the end of growth,
84
249378
5019
проголошують, що зростанню прийшов кінець,
04:26
but to understand the future of growth,
85
254397
3558
але щоб зрозуміти майбутнє зростання,
04:29
we need to make predictions
86
257955
2683
потрібні прогнози відносно
04:32
about the underlying drivers of growth.
87
260638
3290
факторів, що лежать в його основі.
04:35
I'm optimistic, because the new machine age
88
263928
3806
Я налаштований оптимістично, тому що
новій ері машин притаманні
новій ері машин притаманні
04:39
is digital, exponential and combinatorial.
89
267734
5030
цифровий формат, експоненційні тренди і комбінаторність.
04:44
When goods are digital, they can be replicated
90
272764
2264
Цифрові товари можна тиражувати
04:47
with perfect quality at nearly zero cost,
91
275028
4509
з ідеальною якістю і практично нульовими витратами,
04:51
and they can be delivered almost instantaneously.
92
279537
4018
а доставити їх можна практично миттєво.
04:55
Welcome to the economics of abundance.
93
283555
2800
Ласкаво просимо в економіку достатку!
04:58
But there's a subtler benefit to the digitization of the world.
94
286355
3690
Але є ще одна невловима перевага у переході світу на цифрові технології.
05:02
Measurement is the lifeblood of science and progress.
95
290045
4600
Вимірювання - це джерело життєвої сили і прогресу.
05:06
In the age of big data,
96
294645
2148
В епоху великих масивів даних
05:08
we can measure the world in ways we never could before.
97
296793
4286
ми можемо змінювати світ небаченими досі методами.
05:13
Secondly, the new machine age is exponential.
98
301079
4095
По-друге, нова ера машин експоненціальна.
05:17
Computers get better faster than anything else ever.
99
305174
5935
Комп'ютери вдосконалюються швидше, аніж будь-коли будь-що.
05:23
A child's Playstation today is more powerful
100
311109
3568
Приставка Playstation сьогодні потужніша,
05:26
than a military supercomputer from 1996.
101
314677
4056
аніж військовий суперкомп'ютер 1996 року.
05:30
But our brains are wired for a linear world.
102
318733
3207
Але наш мозок звик до лінійного світу.
05:33
As a result, exponential trends take us by surprise.
103
321940
3888
Як наслідок, експоненційні тренди захоплюють нас зненацька.
05:37
I used to teach my students that there are some things,
104
325828
2602
Я раніше вчив своїх студентів, що є заняття,
05:40
you know, computers just aren't good at,
105
328430
1934
у яких від комп'ютерів користі мало,
05:42
like driving a car through traffic.
106
330364
2385
наприклад, водіння автомобіля в корках.
05:44
(Laughter)
107
332749
2013
(Сміх)
05:46
That's right, here's Andy and me grinning like madmen
108
334762
3491
Справді. Ось ми з Енді посміхаємося від вуха до вуха,
05:50
because we just rode down Route 101
109
338253
2384
тому що ми щойно проїхали по автотрасі 101
05:52
in, yes, a driverless car.
110
340637
3669
на безпілотному автомобілі.
05:56
Thirdly, the new machine age is combinatorial.
111
344306
2583
По-третє, нова ера машин комбінаторна.
05:58
The stagnationist view is that ideas get used up,
112
346889
4048
Прихильники теорії стагнації вважають,
що ідеї виснажуються
що ідеї виснажуються
06:02
like low-hanging fruit,
113
350937
1856
як фрукти, що низько висять на дереві.
06:04
but the reality is that each innovation
114
352793
3163
Але насправді, кожна інновація
06:07
creates building blocks for even more innovations.
115
355956
3256
закладає фундамент новим інноваціям.
06:11
Here's an example. In just a matter of a few weeks,
116
359212
3345
Ось приклад. Усього за кілька тижнів
06:14
an undergraduate student of mine
117
362557
2072
один із моїх студентів-бакалаврів
06:16
built an app that ultimately reached 1.3 million users.
118
364629
4111
розробив прикладну програмку для 1,3 мільйона користувачів.
06:20
He was able to do that so easily
119
368740
1699
Йому це так просто вдалось,
06:22
because he built it on top of Facebook,
120
370439
1827
тому що прикладна програмка написана для Фейсбук,
06:24
and Facebook was built on top of the web,
121
372266
1933
а Фейсбук було колись створено на базі всесвітньої мережі,
06:26
and that was built on top of the Internet,
122
374199
1698
яка була створена на базі Інтернету,
06:27
and so on and so forth.
123
375897
2418
і так далі.
06:30
Now individually, digital, exponential and combinatorial
124
378315
4765
Кожен окремо: цифровий формат, експоненційне зростання чи комбінаторність
06:35
would each be game-changers.
125
383080
2350
уже змінили би правила гри.
06:37
Put them together, and we're seeing a wave
126
385430
2190
Але з'єднані воєдино, вони дають нам змогу побачити
06:39
of astonishing breakthroughs,
127
387620
1393
цілу хвилю приголомшливих відкриттів,
06:41
like robots that do factory work or run as fast as a cheetah
128
389013
3060
як-от роботи, що виконують роботу на конвеєрі, чи бігають швидше від гепарда,
06:44
or leap tall buildings in a single bound.
129
392073
2796
чи перестрибують одним стрибком високі будівлі.
06:46
You know, robots are even revolutionizing
130
394869
2232
Роботи докорінним чином змінюють навіть
06:49
cat transportation.
131
397101
1829
процес пересування котів.
06:50
(Laughter)
132
398930
2270
(Сміх)
06:53
But perhaps the most important invention,
133
401200
2732
Але, можливо, найважливіший винахід,
06:55
the most important invention is machine learning.
134
403932
5065
найважливіший винахід - навчання за допомогою машин.
07:00
Consider one project: IBM's Watson.
135
408997
3376
Розглянемо проект IBM - суперкомп'ютер Watson.
07:04
These little dots here,
136
412373
1589
Ці маленькі крапки на графіку -
07:05
those are all the champions on the quiz show "Jeopardy."
137
413962
4860
чемпіони телевікторини Jeopardy.
(відсоток точності їх відповідей)
(відсоток точності їх відповідей)
07:10
At first, Watson wasn't very good,
138
418822
2544
Спочатку у Watson мало що виходило,
07:13
but it improved at a rate faster than any human could,
139
421366
5622
але він вдосконалювався у стократ швидше,
аніж будь-яка людина,
аніж будь-яка людина,
07:18
and shortly after Dave Ferrucci showed this chart
140
426988
2687
і невдовзі після того, як Дейв Ферручі показав цей графік
07:21
to my class at MIT,
141
429675
1652
на моїй парі в МТІ (Массачусетський технологічний інститут),
07:23
Watson beat the world "Jeopardy" champion.
142
431327
3542
Watson побив рекорд чемпіона з гри в Jeopardy.
07:26
At age seven, Watson is still kind of in its childhood.
143
434869
3989
Сім років для Watson - це все ще вік дитини.
07:30
Recently, its teachers let it surf the Internet unsupervised.
144
438858
5318
Нещодавно його вчителі дозволили йому
понишпорити без нагляду по просторах Інтернету.
понишпорити без нагляду по просторах Інтернету.
07:36
The next day, it started answering questions with profanities.
145
444176
5946
Наступного дня він почав відповідати на запитання нецензурною лайкою.
07:42
Damn. (Laughter)
146
450122
2274
Дідько... (Сміх)
07:44
But you know, Watson is growing up fast.
147
452396
2280
Проте Watson росте дуже швидко.
07:46
It's being tested for jobs in call centers, and it's getting them.
148
454676
4212
Він намагається влаштуватися на роботу в кол-центрах, і його беруть.
07:50
It's applying for legal, banking and medical jobs,
149
458888
3724
Він шукає роботу в юриспруденції, банківській справі і галузі медицини
07:54
and getting some of them.
150
462612
1950
і теж отримує певні місця.
07:56
Isn't it ironic that at the very moment
151
464562
1889
Чи не є іронією те, що коли
07:58
we are building intelligent machines,
152
466451
2234
ми створюємо машини зі штучним інтелектом -
08:00
perhaps the most important invention in human history,
153
468685
3449
ймовірно, найголовніший винахід людства -
08:04
some people are arguing that innovation is stagnating?
154
472134
3975
дехто проголошує, що інноваціям настав кінець?
08:08
Like the first two industrial revolutions,
155
476109
2419
Як і у двох перших промислових революціях
08:10
the full implications of the new machine age
156
478528
3134
всі наслідки нової ери машин
08:13
are going to take at least a century to fully play out,
157
481662
2682
повністю розкриються щонайменше через століття,
08:16
but they are staggering.
158
484344
3032
але вони вже нас приголомшують.
08:19
So does that mean we have nothing to worry about?
159
487376
3336
Чи значить це, що нам немає про що хвилюватися?
08:22
No. Technology is not destiny.
160
490712
3680
Ні. Технології - це не доля.
08:26
Productivity is at an all time high,
161
494392
2569
Продуктивність перебуває на історичному максимумі,
08:28
but fewer people now have jobs.
162
496961
2983
але у меншої кількості людей є робота.
08:31
We have created more wealth in the past decade than ever,
163
499944
3120
За останні десять років ми акумулювали більше
багатств, аніж будь-коли до цього.
багатств, аніж будь-коли до цього.
08:35
but for a majority of Americans, their income has fallen.
164
503064
3904
Однак доходи більшості американців впали.
08:38
This is the great decoupling
165
506968
2312
Це велике відчуження
08:41
of productivity from employment,
166
509280
2976
продуктивності від зайнятості,
08:44
of wealth from work.
167
512256
3104
багатства від роботи.
08:47
You know, it's not surprising that millions of people
168
515360
2346
Не дивно, що мільйони людей
08:49
have become disillusioned by the great decoupling,
169
517706
2846
розчаровані у цьому великому відчуженні.
08:52
but like too many others,
170
520552
1747
Утім, як і багато інших,
08:54
they misunderstand its basic causes.
171
522299
3097
вони неправильно розуміють
його основні причини.
його основні причини.
08:57
Technology is racing ahead,
172
525396
2610
Технології мчать уперед
09:00
but it's leaving more and more people behind.
173
528006
3550
і залишають дедалі більше людей позаду.
09:03
Today, we can take a routine job,
174
531556
3519
Зараз ми можемо закодувати рутинну роботу
09:07
codify it in a set of machine-readable instructions,
175
535075
3091
у послідовність інструкцій, зрозумілих для машин,
09:10
and then replicate it a million times.
176
538166
2827
і розтиражувати її мільйони разів.
09:12
You know, I recently overheard a conversation
177
540993
2279
Нещодавно я підслухав розмову,
09:15
that epitomizes these new economics.
178
543272
1952
яка підсумовує новий економічний лад.
09:17
This guy says, "Nah, I don't use H&R Block anymore.
179
545224
4197
Один хлопець сказав: "Ні, я більше не користуюсь послугами H&R Block (для підготовки декларацій)
09:21
TurboTax does everything that my tax preparer did,
180
549421
2448
(програма) Turbo Tax робить все,
що робила та компанія,
що робила та компанія,
09:23
but it's faster, cheaper and more accurate."
181
551869
4558
але вона швидша, дешевша і точніша".
09:28
How can a skilled worker
182
556427
1799
Як кваліфікований працівник
09:30
compete with a $39 piece of software?
183
558226
3009
може конкурувати з програмою вартістю 39 доларів?!
09:33
She can't.
184
561235
1967
Ніяк!
09:35
Today, millions of Americans do have faster,
185
563202
2780
Сьогодні для мільйонів американців
процес підготовки декларацій
процес підготовки декларацій
09:37
cheaper, more accurate tax preparation,
186
565982
2387
став швидшим, дешевшим і точнішим,
09:40
and the founders of Intuit
187
568369
1486
а засновники Intuit
09:41
have done very well for themselves.
188
569855
2493
живуть у розкоші.
09:44
But 17 percent of tax preparers no longer have jobs.
189
572348
4214
Але 17% людей, які займалися податковими деклараціями, втратили роботу.
09:48
That is a microcosm of what's happening,
190
576562
2078
Це приклад процесів, що відбуваються
09:50
not just in software and services, but in media and music,
191
578640
4677
не тільки у програмному забезпеченні і сфері послуг, але й у медіа та музичній індустрії,
09:55
in finance and manufacturing, in retailing and trade --
192
583317
3686
фінансах і виробництві, роздрібних продажах і торгівлі,
09:59
in short, in every industry.
193
587003
3895
одне слово - в усіх галузях.
10:02
People are racing against the machine,
194
590898
3095
Люди конкурують з машинами,
10:05
and many of them are losing that race.
195
593993
3090
і часто програють.
10:09
What can we do to create shared prosperity?
196
597083
3886
Що можна зробити для загального добробуту?
10:12
The answer is not to try to slow down technology.
197
600969
3017
Відповідь - не уповільнювати розвиток технологій.
10:15
Instead of racing against the machine,
198
603986
2557
Замість того, щоб бігти наввипередки з машинами,
10:18
we need to learn to race with the machine.
199
606543
3677
треба навчитися бігти разом з ними.
10:22
That is our grand challenge.
200
610220
3129
Це наш головний виклик.
10:25
The new machine age
201
613349
2324
Відлік нової ери машин
10:27
can be dated to a day 15 years ago
202
615673
3113
можна почати з дати 15-річної давності,
10:30
when Garry Kasparov, the world chess champion,
203
618786
2878
коли Гаррі Каспаров, чемпіон світу з шахів,
10:33
played Deep Blue, a supercomputer.
204
621664
3706
зіграв проти суперкомп'ютера Deep Blue.
10:37
The machine won that day,
205
625370
2012
Тоді машина виграла,
10:39
and today, a chess program running on a cell phone
206
627382
2968
а сьогодні простенька мобільна прикладна програмка
для гри в шахи
для гри в шахи
10:42
can beat a human grandmaster.
207
630350
2296
може перемогти гросмейстера.
10:44
It got so bad that, when he was asked
208
632646
3365
Усе стало настільки погано, що коли Яна Доннера,
10:48
what strategy he would use against a computer,
209
636011
2563
нідерландського гросмейстера, спитали, яку стратегію
10:50
Jan Donner, the Dutch grandmaster, replied,
210
638574
4016
він застосував би проти комп'ютера, він відповів:
10:54
"I'd bring a hammer."
211
642590
1771
"Я взяв би з собою молоток".
10:56
(Laughter)
212
644361
3680
(Сміх)
11:00
But today a computer is no longer the world chess champion.
213
648041
4544
Сьогодні чемпіон з шахів вже ані комп'ютер,
11:04
Neither is a human,
214
652585
2654
ані людина.
11:07
because Kasparov organized a freestyle tournament
215
655239
3579
Каспаров організував турнір з фрістайл-шахів,
11:10
where teams of humans and computers
216
658818
1916
де команди людей і комп'ютерів
11:12
could work together,
217
660734
2099
могли працювати разом.
11:14
and the winning team had no grandmaster,
218
662833
3157
У команди-переможниці не було ані гросмейстера,
11:17
and it had no supercomputer.
219
665990
2465
ані суперкомп'ютера.
11:20
What they had was better teamwork,
220
668455
4175
У них була найкраща командна гра,
11:24
and they showed that a team of humans and computers,
221
672630
5016
і вони довели,
що команда людей і комп'ютерів,
що команда людей і комп'ютерів,
11:29
working together, could beat any computer
222
677646
3048
яка працює разом,
може перемогти будь-який комп'ютер
може перемогти будь-який комп'ютер
11:32
or any human working alone.
223
680694
3520
чи людину, що працює наодинці.
11:36
Racing with the machine
224
684214
1664
Перегони разом з машинами
11:37
beats racing against the machine.
225
685878
2343
краще, аніж перегони наввипередки з машинами.
11:40
Technology is not destiny.
226
688221
2564
Технологія - не доля.
11:42
We shape our destiny.
227
690785
1742
Ми самі творці своєї долі!
11:44
Thank you.
228
692527
1447
Дякую вам.
11:45
(Applause)
229
693974
5016
(Оплески)
ABOUT THE SPEAKER
Erik Brynjolfsson - Innovation researcherErik Brynjolfsson examines the effects of information technologies on business strategy, productivity and employment.
Why you should listen
The director of the MIT Center for Digital Business and a research associate at the National Bureau of Economic Research, Erik Brynjolfsson asks how IT affects organizations, markets and the economy. His recent work studies data-driven decision-making, management practices that drive productivity, the pricing implications of Internet commerce and the role of intangible assets.
Brynjolfsson was among the first researchers to measure the productivity contributions of information and community technology (ICT) and the complementary role of organizational capital and other intangibles. His research also provided the first quantification of the value of online product variety, often known as the “Long Tail,” and developed pricing and bundling models for information goods.
His books include Wired for Innovation: How IT Is Reshaping the Economy and Race Against the Machine: How the Digital Revolution Is Accelerating Innovation, Driving Productivity and Irreversibly Transforming Employment and the Economy (with Andrew McAfee); and the recent article "Big Data: The Management Revolution" (with Andrew McAfee).
Erik Brynjolfsson | Speaker | TED.com