TED2014
Larry Page: Where's Google going next?
לארי פייג': לאן פניה של גוגל?
Filmed:
Readability: 3.5
2,575,315 views
על הבמה ב-TED2014, צ'רלי רוז מראיין את מנכ"ל גוגל, לארי פייג' על החזון הרחוק שלו לחברה. הוא כולל דרכי אופניים אוויריות, ובלוני אינטרנט ... ואז זה נעשה אפילו יותר מעניין, כשפייג' מדבר על הרכישה האחרונה של "דיפ מיינד" חברה שמתמחה בבינה מלאכותית שלומדת כמה דברים מפתיעים.
Larry Page - CEO of Google
Larry Page is the CEO and cofounder of Google, making him one of the ruling minds of the web. Full bio
Larry Page is the CEO and cofounder of Google, making him one of the ruling minds of the web. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:13
Charlie Rose: So Larry sent me an email
0
1381
3626
צ'ארלי רוז: אז לארי שלח לי מייל
00:17
and he basically said,
1
5007
1987
ובעצם אמר,
00:18
we've got to make sure that
we don't seem like we're
we don't seem like we're
2
6994
3729
אנחנו חייבים לוודא שאנחנו לא נראים כמו
00:22
a couple of middle-aged boring men.
3
10723
4491
זוג גברים משעממים בגיל העמידה.
00:27
I said, I'm flattered by that --
4
15214
3042
אמרתי, זה מחמיא לי --
00:30
(Laughter) —
5
18256
2372
(צחוק) —
00:32
because I'm a bit older,
6
20628
3515
משום שאני קצת יותר מבוגר.
00:36
and he has a bit more net worth than I do.
7
24143
4151
ולו יש קצת שווי נטו מאשר לי.
00:40
Larry Page: Well, thank you.
8
28294
2599
לארי פייג: טוב, תודה.
00:42
CR: So we'll have a conversation about
9
30893
2980
צ.ר.: אז תהיה לנו שיחה על
00:45
the Internet, and we'll have a conversation Google,
10
33873
2698
האינטרנט, ותהיה לנו שיחה על גוגל,
00:48
and we'll have a conversation about search
11
36571
1434
ותהיה לנו שיחה על חיפוש
00:50
and privacy,
12
38005
1367
ופרטיות,
00:51
and also about your philosophy
13
39372
1555
וגם על הפילוסופיה שלך
00:52
and a sense of how you've connected the dots
14
40927
2456
ותחושה של איך חיברת את הנקודות
00:55
and how this journey that began
15
43383
2091
ואיך למסע הזה שהחל
00:57
some time ago
16
45474
1284
לפני כמה זמן
00:58
has such interesting prospects.
17
46758
1895
יש כאלה תחזיות מעניינות.
01:00
Mainly we want to talk about the future.
18
48653
2596
בעיקר אנחנו רוצים לדבר על העתיד.
01:03
So my first question: Where is Google
19
51249
1589
אז השאלה הראשונה שלי: איפה גוגל נמצאת
01:04
and where is it going?
20
52838
2046
ולאן היא הולכת?
01:06
LP: Well, this is something we think about a lot,
21
54884
1459
ל.פ.: ובכן, זה משהו. שאנחנו חושבים עליו הרבה,
01:08
and our mission we defined a long time ago
22
56343
3575
ואת המשימה שלנו הגדרנו לפני זמן רב
01:11
is to organize the world's information
23
59918
2263
והיא לארגן את המידע בעולם
01:14
and make it universally accessible and useful.
24
62181
3438
ולהפוך אותו לנגיש ושימושי אוניברסלית.
01:17
And people always say,
25
65619
2042
ואנשים תמיד אומרים
01:19
is that really what you guys are still doing?
26
67661
2215
האם זה באמת מה שאתם עדיין עושים?
01:21
And I always kind of think about that myself,
27
69876
2118
ואני תמיד איכשהו חושב על זה בעצמי,
01:23
and I'm not quite sure.
28
71994
2196
ואני לא ממש בטוח.
01:26
But actually, when I think about search,
29
74190
4007
אבל בעצם, כשאני חושב על חיפוש.
01:30
it's such a deep thing for all of us,
30
78197
2616
זה משהו מרכזי עבור כולנו.
01:32
to really understand what you want,
31
80813
2243
להבין באמת מה אתם רוצים.
01:35
to understand the world's information,
32
83056
2368
להבין את המידע של העולם,
01:37
and we're still very much in the early stages of that,
33
85424
3532
ואנחנו עדיין מאד בשלבים המוקדמים של זה,
01:40
which is totally crazy.
34
88956
1813
שזה מטורף לגמרי.
01:42
We've been at it for 15 years already,
35
90769
2518
אנחנו כבר בעניין מזה 15 שנה,
01:45
but it's not at all done.
36
93287
3575
אבל זה בכלל לא גמור.
01:48
CR: When it's done, how will it be?
37
96862
2676
צ.ר.: כאשר זה ניהיה גמור, איך זה יהיה?
01:51
LP: Well, I guess,
38
99538
2717
ל.פ.: ובכן, אני מניח,
01:54
in thinking about where we're going --
39
102255
2400
כשחושבים על לאן אנחנו הולכים --.
01:56
you know, why is it not done? --
40
104655
2287
אתה יודע, למה זה לא גמור? --
01:58
a lot of it is just computing's kind of a mess.
41
106942
2436
הרבה מזה הוא רק בלגן של מיחשוב.
02:01
You know, your computer
doesn't know where you are,
doesn't know where you are,
42
109378
1803
אתה יודע, המחשב שלך לא יודע איפוא אתה,
02:03
it doesn't know what you're doing,
43
111181
2035
הוא לא יודע מה אתה עושה,
02:05
it doesn't know what you know,
44
113216
1682
הוא לא יודע מה אתה יודע
02:06
and a lot we've been trying to do recently
45
114898
2576
והרבה ממה שניסינו לעשות לאחרונה
02:09
is just make your devices work,
46
117474
3295
זה פשוט לגרום להתקנים שלכם לעבוד,
02:12
make them understand your context.
47
120769
2341
לגרום להם להבין את ההקשר שלכם.
02:15
Google Now, you know, knows where you are,
48
123110
2003
גוגל עכשיו, אתה יודע, יודעת היכן אתה נמצא,
02:17
knows what you may need.
49
125113
2182
יודעת מה שאתה עשוי להזדקק לו.
02:19
So really having computing
work and understand you
work and understand you
50
127295
4108
אז באמת לגרום למחשוב לעבוד ולהבין אותך
02:23
and understand that information,
51
131403
2056
ולהבין את המידע הזה,
02:25
we really haven't done that yet.
52
133459
2310
באמת לא עשינו זאת עדיין.
02:27
It's still very, very clunky.
53
135769
1549
זה עדיין מאוד מאד מסורבל.
02:29
CR: Tell me, when you look at what Google is doing,
54
137318
2366
צ.ר.: אמור לי, כשאתה מסתכל על מה גוגל עושה,
02:31
where does Deep Mind fit?
55
139684
2969
איפה "דיפ מיינד" משתלבת?
02:34
LP: Yeah, so Deep Mind is a company
56
142653
1584
ל.פ.: כן, אז "דיפ מיינד" היא חברה
02:36
we just acquired recently.
57
144237
2531
שרכשנו ממש לאחרונה.
02:38
It's in the U.K.
58
146768
3082
זה בבריטניה
02:41
First, let me tell you the way we got there,
59
149850
2654
ראשית, הרשה לי לספר לך איך הגענו לשם,
02:44
which was looking at search
60
152504
2228
מה שהיה להביט על חיפוש
02:46
and really understanding,
61
154732
1623
וממש להבין,
02:48
trying to understand everything,
62
156355
2233
ניסיון להבין את הכל.
02:50
and also make the computers not clunky
63
158588
1605
וגם להפוך את המחשבים ללא מסורבלים
02:52
and really understand you --
64
160193
2201
וממש להבין אתכם --
02:54
like, voice was really important.
65
162394
2112
כמו, הקול היה ממש חשוב.
02:56
So what's the state of the art
on speech recognition?
on speech recognition?
66
164506
2861
אז מה חדשני בזיהוי דיבור ?
02:59
It's not very good.
67
167367
1660
זה לא ממש טוב
03:01
It doesn't really understand you.
68
169027
2066
זה לא ממש מבין אתכם.
03:03
So we started doing machine learning research
69
171093
2003
אז התחלנו לעשות מחקר למידת מכונה
03:05
to improve that.
70
173096
1537
כדי לשפר את זה.
03:06
That helped a lot.
71
174633
1703
שעזר מאוד.
03:08
And we started just looking at things like YouTube.
72
176336
2367
והתחלנו רק להסתכל על דברים כמו יוטיוב
03:10
Can we understand YouTube?
73
178703
1968
האם נוכל להבין את יוטיוב?
03:12
But we actually ran machine learning on YouTube
74
180671
2686
אבל הרצנו למעשה מכונת למידה ב-יוטיוב
03:15
and it discovered cats, just by itself.
75
183357
4085
והיא גילתה חתולים, פשוט בעצמה.
03:19
Now, that's an important concept.
76
187442
2091
כעת, זה רעיון חשוב.
03:21
And we realized there's really something here.
77
189533
2991
והבנו שבאמת יש כאן משהו.
03:24
If we can learn what cats are,
78
192524
2117
אם נוכל ללמוד מה הם חתולים,
03:26
that must be really important.
79
194641
2075
זה חייב להיות ממש חשוב.
03:28
So I think Deep Mind,
80
196716
2629
אז אני חושב ש"דיפ מיינד",
03:31
what's really amazing about Deep Mind
81
199345
2364
מה שמדהים באמת ב"דיפ מיינד"
03:33
is that it can actually --
82
201709
2004
זה שהיא יכולה למעשה --
03:35
they're learning things in this unsupervised way.
83
203713
3557
הם לומדים דברים בדרך ללא פיקוח שכזו
03:39
They started with video games,
84
207270
2567
הם התחילו עם משחקי וידאו,
03:41
and really just, maybe I can show the video,
85
209837
2493
ולמעשה רק, אולי אני יכול להראות את הוידאו
03:44
just playing video games,
86
212330
2204
רק משחקים במשחקי וידאו,
03:46
and learning how to do that automatically.
87
214534
2015
ולומדים איך לעשות את זה באופן אוטומטי.
03:48
CR: Take a look at the video games
88
216549
1852
צ.ר.:הסתכלו על משחקי הוידאו
03:50
and how machines are coming to be able
89
218401
2410
ואיך מכונות נעשות מסוגלות
03:52
to do some remarkable things.
90
220811
2456
לעשות כמה דברים מרשימים.
03:55
LP: The amazing thing about this
91
223267
1329
ל.פ.: הדבר המדהים בזה
03:56
is this is, I mean, obviously,
92
224596
1680
הוא שזה, אני מתכוון, כמובן,
03:58
these are old games,
93
226276
1474
אלה הם משחקים ישנים,
03:59
but the system just sees what you see, the pixels,
94
227750
4798
אבל המערכת רואה רק מה שאתם רואים , הפיקסלים.
04:04
and it has the controls and it has the score,
95
232548
2431
ויש לה את הבקרות ויש לה את התוצאה.
04:06
and it's learned to play all of these games,
96
234979
2211
והיא למדה לשחק את כל המשחקים האלה,
04:09
same program.
97
237190
1579
אותה תוכנה.
04:10
It's learned to play all of these games
98
238769
2037
היא למדה לשחק את כל המשחקים האלה
04:12
with superhuman performance.
99
240806
1786
עם ביצועים על-אנושיים.
04:14
We've not been able to do things like this
100
242592
1855
לא היינו יכולים לעשות. דברים כאלה
04:16
with computers before.
101
244447
1518
עם מחשבים לפני כן.
04:17
And maybe I'll just narrate this one quickly.
102
245965
2295
ואולי אני אספר רק את הסיפור הזה במהירות.
04:20
This is boxing, and it figures out it can
103
248260
2805
זה איגרוף, והוא מחשב שהוא יכול
04:23
sort of pin the opponent down.
104
251065
2634
איכשהו לדחוף את היריב למטה
04:25
The computer's on the left,
105
253699
1739
המחשב הוא משמאל.
04:27
and it's just racking up points.
106
255438
3085
וזה רק צבירת נקודות.
04:30
So imagine if this kind
107
258523
2086
אז דמיינו אם סוג זה
04:32
of intelligence were thrown at your schedule,
108
260609
2127
של בינה היה נזרק לעבר לוח הזמנים שלכם,
04:34
or your information needs, or things like that.
109
262736
4637
או צורכי המידע שלכם, או דברים כאלה.
04:39
We're really just at the beginning of that,
110
267373
2618
אנחנו באמת רק בתחילתו של דבר זה,
04:41
and that's what I'm really excited about.
111
269991
2365
וזה מה שממש מרגש אותי.
04:44
CR: When you look at all that's taken place
112
272356
2470
צ.ר.: כאשר אתה מסתכל על כל מה שקרה
04:46
with Deep Mind and the boxing,
113
274826
2584
עם "דיפ מיינד" והאיגרוף,
04:49
also a part of where we're going
114
277410
2340
גם חלק ממה שאנחנו הולכים אליו
04:51
is artificial intelligence.
115
279750
2889
הוא בינה מלאכותית.
04:54
Where are we, when you look at that?
116
282639
2799
איפה אנחנו, כאשר אתה מסתכל על זה?
04:57
LP: Well, I think for me,
117
285438
1785
ל.פ.: ובכן, אני חושב שבשבילי,
04:59
this is kind of one of the most exciting things
118
287223
1503
זה מסוג הדברים הכי מרגשים
05:00
I've seen in a long time.
119
288726
1912
שראיתי מזה זמן רב.
05:02
The guy who started this company, Demis,
120
290638
2413
לבחור שייסד את החברה הזאת, דמיס,
05:05
has a neuroscience and a
computer science background.
computer science background.
121
293051
2778
יש רקע במדעי המוח ובמדעי המחשב.
05:07
He went back to school
122
295829
1630
הוא חזר ללימודים
05:09
to get his Ph.D. to study the brain.
123
297459
3126
כדי לקבל את הדוקטורט שלו בחקר המוח.
05:12
And so I think we're seeing a lot of exciting work
124
300585
2620
אז אני חושב שאנחנו רואים הרבה עבודה מרגשת
05:15
going on that sort of crosses computer science
125
303205
3081
מתרחשת בסוג של הצטלבות של מדעי המחשב
05:18
and neuroscience
126
306286
1750
ומדע המוח
05:20
in terms of really understanding
127
308036
2325
במונחים של הבנה ממשית
05:22
what it takes to make something smart
128
310361
2454
של מה שנדרש כדי לעשות משהו חכם
05:24
and do really interesting things.
129
312815
1715
ולעשות דברים ממש מעניינים.
05:26
CR: But where's the level of it now?
130
314530
2138
צ.ר: אבל באיזו רמה זה עומד עכשיו?
05:28
And how fast do you think we are moving?
131
316668
2706
וכמה מהר אתה חושב שאנחנו מתקדמים?
05:31
LP: Well, this is the state of the art right now,
132
319374
3269
ל.פ.: ובכן, זוהי רמת החדשנות עכשיו,
05:34
understanding cats on YouTube
133
322643
2131
הבנת חתולים ביוטיוב
05:36
and things like that,
134
324774
1283
ודברים כאלה,
05:38
improving voice recognition.
135
326057
2147
שיפור זיהוי קולי.
05:40
We used a lot of machine learning
136
328204
2418
השתמשנו הרבה בלמידת מכונה
05:42
to improve things incrementally,
137
330622
2479
כדי לשפר את הדברים באופן הדרגתי,
05:45
but I think for me, this example's really exciting,
138
333101
3394
אבל אני חושב שבשבילי, דוגמה זו היא ממש מרגשת,
05:48
because it's one program
139
336495
2243
כי זו תוכנה אחת
05:50
that can do a lot of different things.
140
338738
2044
שיכולה לעשות הרבה דברים שונים.
05:52
CR: I don't know if we can do this,
141
340782
1138
צ.ר.: אני לא יודע אם אנחנו יכולים לעשות את זה,
05:53
but we've got the image of the cat.
142
341920
1185
אבל יש לנו את התמונה של החתול.
05:55
It would be wonderful to see this.
143
343105
1754
זה יהיה נהדר לראות את זה.
05:56
This is how machines looked at cats
144
344859
2509
זה איך מכונות הסתכלו על חתולים
05:59
and what they came up with.
145
347368
1115
ומה הם המציאו.
06:00
Can we see that image?
146
348483
1055
נוכל לראות את התמונה הזו?
06:01
LP: Yeah.
CR: There it is. Can you see the cat?
CR: There it is. Can you see the cat?
147
349538
2402
ל.פ.: כן.
צ.ר.: הנה זה. אתה רואה את החתול?
צ.ר.: הנה זה. אתה רואה את החתול?
06:03
Designed by machines, seen by machines.
148
351940
2027
עוצב על ידי מכונות, נראה על ידי מכונות.
06:05
LP: That's right.
149
353967
1110
ל.פ.: זה נכון.
06:07
So this is learned from just watching YouTube.
150
355077
2607
אז זה נלמד רק מצפיה ביוטיוב.
06:09
And there's no training,
151
357684
1867
ואין שום הדרכה.
06:11
no notion of a cat,
152
359551
1384
שום רעיון של חתול,
06:12
but this concept of a cat
153
360935
2561
אבל הרעיון הזה של חתול
06:15
is something important that you would understand,
154
363496
2808
זה משהו חשוב שתבין,
06:18
and now that the machines can kind of understand.
155
366304
2523
וכעת, שהמכונות יכולות איכשהו להבין.
06:20
Maybe just finishing
156
368827
1172
אולי רק לסיום
06:21
also on the search part,
157
369999
2222
גם של החלק של החיפוש,
06:24
it started with search, really understanding
158
372221
2786
זה התחיל עם חיפוש, להבין באמת
06:27
people's context and their information.
159
375007
2564
את ההקשר של בני אדם והמידע שלהם.
06:29
I did have a video
160
377571
1860
היה לי וידאו
06:31
I wanted to show quickly on that
161
379431
2010
שרציתי להראות במהירות על זה
06:33
that we actually found.
162
381441
1647
שלמעשה מצאנו.
06:35
(Video) ["Soy, Kenya"]
163
383088
5112
(וידאו) ["סוי, קניה"]
06:40
Zack Matere: Not long ago,
164
388580
1872
זאק מאטר: לא מזמן,
06:42
I planted a crop of potatoes.
165
390452
2586
שתלתי יבול של תפוחי אדמה.
06:45
Then suddenly they started
dying one after the other.
dying one after the other.
166
393038
3400
ואז פתאום הם התחילו למות בזה אחר זה.
06:48
I checked out the books and
they didn't tell me much.
they didn't tell me much.
167
396438
2750
בדקתי בספרים, הם לא גילו הרבה.
06:51
So, I went and I did a search.
168
399188
1946
אז, הלכתי, ועשיתי חיפוש.
06:53
["Zack Matere, Farmer"]
169
401134
3119
["זאק מאטר, חקלאי"]
06:57
Potato diseases.
170
405609
3147
מחלות תפוחי אדמה.
07:00
One of the websites told me
171
408756
1728
אחד מאתרי האינטרנט אמר לי
07:02
that ants could be the problem.
172
410484
1902
שנמלים יכולות להיות הבעיה.
07:04
It said, sprinkle wood ash over the plants.
173
412386
2271
היה כתוב, מפזרים אפר עצים על הצמחים.
07:06
Then after a few days the ants disappeared.
174
414657
2284
ואז אחרי כמה ימים נעלמו הנמלים.
07:08
I got excited about the Internet.
175
416941
2594
התלהבתי מהאינטרנט.
07:11
I have this friend
176
419535
1665
יש לי חבר
07:13
who really would like to expand his business.
177
421200
3618
שבאמת היה רוצה להרחיב את העסק.
07:16
So I went with him to the cyber cafe
178
424818
3195
אז הלכתי איתו לסייבר קפה
07:20
and we checked out several sites.
179
428013
2541
ובדקנו מספר אתרים.
07:22
When I met him next, he was going to put a windmill
180
430554
2541
כשפגשתי אותו שוב, הוא עמד להציב טחנת רוח
07:25
at the local school.
181
433095
2694
בבית הספר המקומי.
07:27
I felt proud because
182
435789
1604
חשתי גאווה כי
07:29
something that wasn't there before
183
437393
2028
משהו שלא היה שם לפני כן
07:31
was suddenly there.
184
439421
1887
היה שם פתאום.
07:33
I realized that not everybody
185
441308
2690
הבנתי שלא כולם
07:35
can be able to access
186
443998
1534
יהיו מסוגלים לגשת
07:37
what I was able to access.
187
445532
1486
למה שאני יכולתי לגשת אליו.
07:39
I thought that I need to have an Internet
188
447018
1838
חשבתי שאני צריך אינטרנט
07:40
that my grandmother can use.
189
448856
1801
שסבתא שלי יכולה להשתמש בו.
07:42
So I thought about a notice board.
190
450657
2457
אז חשבתי על לוח מודעות.
07:45
A simple wooden notice board.
191
453114
1916
לוח מודעות פשוט מעץ.
07:47
When I get information on my phone,
192
455030
2315
כשאני מקבל מידע בנייד שלי
07:49
I'm able to post the information
193
457345
2237
אני יכול לפרסם את המידע
07:51
on the notice board.
194
459582
1722
על גבי לוח המודעות.
07:53
So it's basically like a computer.
195
461304
2858
אז זה בעצם כמו מחשב.
07:56
I use the Internet to help people.
196
464162
3889
אני משתמש באינטרנט כדי לעזור לאנשים.
08:00
I think I am searching for
197
468051
3410
אני חושב שאני מחפש אחר
08:03
a better life
198
471461
1541
חיים טובים יותר
08:05
for me and my neighbors.
199
473002
4114
בשבילי ובשביל השכנים שלי.
08:09
So many people have access to information,
200
477116
3984
אז להרבה אנשים יש גישה למידע,
08:13
but there's no follow-up to that.
201
481100
2581
אבל אין מעקב על זה.
08:15
I think the follow-up to that is our knowledge.
202
483681
2508
אני חושב שמעקב אחר זה הוא הידע שלנו.
08:18
When people have the knowledge,
203
486189
1606
כאשר יש לאנשים יש ידע,
08:19
they can find solutions
204
487795
1630
הם יכולים למצוא פתרונות
08:21
without having to helped out.
205
489425
1984
ללא צורך לקבל עזרה
08:23
Information is powerful,
206
491440
2121
מידע הוא רב עוצמה,
08:25
but it is how we use it that will define us.
207
493561
4602
אבל הדרך בה אנו משתמשים בו הוא מה שיגדיר אותנו.
08:30
(Applause)
208
498163
4381
(מחיאות כפיים)
08:34
LP: Now, the amazing thing about that video,
209
502544
2546
ל.פ.: עכשיו, הדבר המדהים בקשר לוידאו,
08:37
actually, was we just read about it in the news,
210
505090
1466
למעשה, שפשוט קראנו על זה בחדשות,
08:38
and we found this gentlemen,
211
506556
2505
ומצאנו את האדם הזה,
08:41
and made that little clip.
212
509061
2315
ועשינו את הקליפ הקטן הזה.
08:43
CR: When I talk to people about you,
213
511376
1391
צ.ר.: כשאני מדבר עם אנשים עליך.
08:44
they say to me, people who know you well, say,
214
512767
2605
הם אומרים לי, אנשים שמכירים אותך טוב, אומרים,
08:47
Larry wants to change the world,
215
515372
1891
לארי רוצה לשנות את העולם,
08:49
and he believes technology can show the way.
216
517263
4112
והוא מאמין שטכנולוגיה יכולה להראות את הדרך.
08:53
And that means access to the Internet.
217
521375
1858
וזה אומר גישה לאינטרנט.
08:55
It has to do with languages.
218
523233
1731
זה קשור לשפות.
08:56
It also means how people can get access
219
524964
2829
פירוש הדבר הוא גם כיצד אנשים יכולים לקבל גישה
08:59
and do things that will affect their community,
220
527793
2706
ולעשות דברים שישפיעו על הקהילה שלהם,
09:02
and this is an example.
221
530499
2493
וזו דוגמה.
09:04
LP: Yeah, that's right, and I think for me,
222
532992
3576
ל.פ.: כן, זה נכון, ואני חושב שמבחינתי,
09:08
I have been focusing on access more,
223
536568
2382
אני כבר מתמקד יותר על גישה,
09:10
if we're talking about the future.
224
538950
2198
אם אנחנו מדברים על העתיד.
09:13
We recently released this Loon Project
225
541148
2674
לאחרונה פרסמנו את פרוייקט לון הזה
09:15
which is using balloons to do it.
226
543822
2300
שעושה שימוש בבלונים כדי לעשות את זה.
09:18
It sounds totally crazy.
227
546122
1660
זה נשמע מטורף לגמרי
09:19
We can show the video here.
228
547782
2539
אנחנו יכולים להראות כאן את הוידאו.
09:22
Actually, two out of three people in the world
229
550321
1480
למעשה, לשניים מתוך שלושה אנשים בעולם
09:23
don't have good Internet access now.
230
551801
2386
אין גישה טובה לאינטרנט עכשיו.
09:26
We actually think this can really help people
231
554187
2906
למעשה אנחנו חושבים שזה באמת יכול לעזור לאנשים
09:29
sort of cost-efficiently.
232
557093
2057
סוג של חיסכון בעלות.
09:31
CR: It's a balloon.
LP: Yeah, get access to the Internet.
LP: Yeah, get access to the Internet.
233
559150
3371
צ.ר.: זה בלון.
ל.פ.: כן, לקבל גישה לאינטרנט.
ל.פ.: כן, לקבל גישה לאינטרנט.
09:34
CR: And why does this balloon give you access
234
562521
2143
צ.ר:, ולמה הבלון הזה נותן לך גישה
09:36
to the Internet?
235
564664
1213
לאינטרנט?
09:37
Because there was some interesting things
236
565877
1215
כי היו כמה דברים מעניינים
09:39
you had to do to figure out how
237
567092
1834
שהיית צריך לעשות כדי להבין איך
09:40
to make balloons possible,
238
568926
2131
להפוך בלונים לאפשריים,
09:43
they didn't have to be tethered.
239
571057
1749
הם לא היו צריכים להיות קשורים.
09:44
LP: Yeah, and this is a good example of innovation.
240
572806
2081
ל.פ.: כן, וזו דוגמה טובה של חדשנות.
09:46
Like, we've been thinking about this idea
241
574887
2544
חשבנו על הרעיון הזה
09:49
for five years or more
242
577431
1772
במשך חמש שנים או יותר
09:51
before we started working on it,
243
579203
1601
לפני שהתחלנו לעבוד על זה,
09:52
but it was just really,
244
580804
1319
אבל זה היה באמת פשוט.
09:54
how do we get access points up high, cheaply?
245
582123
3520
איך אנחנו מקבלים נקודות גישה גבוה, במחיר זול
09:57
You normally have to use satellites
246
585643
1792
בדרך כלל צריך להשתמש בלוויינים
09:59
and it takes a long time to launch them.
247
587435
2939
וזה לוקח זמן רב לשגר אותם.
10:02
But you saw there how easy it is to launch a balloon
248
590374
2494
אבל ראית שם כמה קל לשגר בלון
10:04
and get it up,
249
592868
1519
ולהעלות אותו למעלה
10:06
and actually again, it's the power of the Internet,
250
594387
2001
ולמעשה. שוב, זה הכוח של האינטרנט,
10:08
I did a search on it,
251
596388
1780
עשיתי חיפוש על זה,
10:10
and I found, 30, 40 years ago,
252
598168
2304
ומצאתי, שלפני 30, 40 שנה,
10:12
someone had put up a balloon
253
600472
1889
מישהו שיגר בלון
10:14
and it had gone around the Earth multiple times.
254
602361
2805
והוא הסתובב סביב כדור הארץ פעמים רבות.
10:17
And I thought, why can't we do that today?
255
605166
2835
ואני חשבתי, מדוע איננו יכולים לעשות את זה היום?
10:20
And that's how this project got going.
256
608001
2367
וכך הפרויקט הזה התחיל להתגלגל.
10:22
CR: But are you at the mercy of the wind?
257
610368
2330
צ.ר.: אבל האם אינכם נתונים לחסדי הרוח?
10:24
LP: Yeah, but it turns out,
258
612698
2122
ל.פ.: כן, אבל מסתבר,
10:26
we did some weather simulations
259
614820
1493
שעשינו כמה סימולציות מזג אוויר
10:28
which probably hadn't really been done before,
260
616313
2547
שכנראה לא באמת נעשו בעבר,
10:30
and if you control the altitude of the balloons,
261
618860
2110
ואם אתה שולט בגובה של הבלונים,
10:32
which you can do by pumping air into them
262
620970
2281
שניתן לעשות זאת על-ידי שאיבת אוויר לתוכם
10:35
and other ways,
263
623251
1822
ודרכים אחרות,
10:37
you can actually control roughly where they go,
264
625073
2929
אתה יכול למעשה לשלוט פחות יותר לאן הם הולכים.
10:40
and so I think we can build a worldwide mesh
265
628002
2205
אז אני חושב שאנחנו יכולים לבנות רשת עולמית
10:42
of these balloons that can cover the whole planet.
266
630207
3339
של הבלונים האלו שיכולה לכסות את כל הפלנטה.
10:45
CR: Before I talk about the future and transportation,
267
633546
2242
צ.ר.: לפני שאדבר על העתיד ועל תחבורה,
10:47
where you've been a nerd for a while,
268
635788
1895
איפוא שהיית חנון. לזמן מה
10:49
and this fascination you have with transportation
269
637683
2424
והמשיכה הזאת שיש לך לתחבורה
10:52
and automated cars and bicycles,
270
640107
2063
ומכוניות אוטומטיות ואופניים,
10:54
let me talk a bit about what's been the subject here
271
642170
1737
הרשה לי לדבר קצת על מה שהיה כבר הנושא כאן
10:55
earlier with Edward Snowden.
272
643907
2443
קודם עם אדוארד סנודן
10:58
It is security and privacy.
273
646350
3106
זה אבטחה ופרטיות.
11:01
You have to have been thinking about that.
274
649456
2340
אתה בטוח חשבת על זה,
11:03
LP: Yeah, absolutely.
275
651796
1354
ל.פ: כן, בהחלט.
11:05
I saw the picture of Sergey with
Edward Snowden yesterday.
Edward Snowden yesterday.
276
653150
2843
ראיתי את התמונה של סרגיי עם אדוארד סנודן אתמול.
11:07
Some of you may have seen it.
277
655993
2870
חלק מכם אולי ראו את זה
11:10
But I think, for me, I guess,
278
658863
3171
אבל, אני חושב, מבחינתי, אני מניח
11:14
privacy and security are a really important thing.
279
662034
3662
פרטיות ואבטחה הם דבר מאוד חשוב.
11:17
We think about it in terms of both things,
280
665696
2245
אנחנו חושבים על זה במונחים של שני הדברים.
11:19
and I think you can't have privacy without security,
281
667941
2903
ולדעתי לא יכולה להיות פרטיות ללא אבטחה,
11:22
so let me just talk about security first,
282
670844
2371
אז תן לי קודם כל לדבר על אבטחה,
11:25
because you asked about Snowden and all of that,
283
673215
2596
בגלל ששאלת על סנודן וכל זה,
11:27
and then I'll say a little bit about privacy.
284
675811
2441
ולאחר מכן אני אדבר קצת על פרטיות.
11:30
I think for me, it's tremendously disappointing
285
678252
3800
לדעתי, זה מאוד מאכזב
11:34
that the government
286
682052
1439
שהממשלה
11:35
secretly did all this stuff and didn't tell us.
287
683491
2330
עשתה את כל זה בסתר מבלי לספר לנו.
11:37
I don't think we can have a democracy
288
685821
3303
אני לא חושב שיכולה להיות לנו דמוקרטיה
11:41
if we're having to protect you and our users
289
689124
3430
אם אנו צריכים לקבל הגנה עליך ועל המשתמשים שלנו
11:44
from the government
290
692554
1696
מהממשלה
11:46
for stuff that we've never had a conversation about.
291
694250
2803
על דברים שמעולם לא דיברנו עליהם.
11:49
And I don't mean we have to know
292
697053
1896
ואני לא מתכוון שאנחנו חייבים לדעת
11:50
what the particular terrorist attack is they're worried
293
698949
1695
מאיזו מתקפת טרור מסוימת הם מודאגים
11:52
about protecting us from,
294
700644
1762
כדי להגן עלינו מפניה,
11:54
but we do need to know
295
702406
1798
אבל אנחנו צריכים לדעת
11:56
what the parameters of it is,
296
704204
2410
מהם הפרמטרים של זה,
11:58
what kind of surveillance the government's
297
706614
2044
איזה סוג של מעקב הממשלה
12:00
going to do and how and why,
298
708658
2168
הולכת לעשות, ואיך ולמה.
12:02
and I think we haven't had that conversation.
299
710826
2277
ואני חושב שלא קיימנו את השיחה הזאת.
12:05
So I think the government's actually done
300
713103
2567
אז אני חושב שהממשלה באמת גרמה
12:07
itself a tremendous disservice
301
715670
2168
לעצמה נזק עצום
12:09
by doing all that in secret.
302
717838
2161
על-ידי כך שביצעה כל זאת בחשאי.
12:11
CR: Never coming to Google
303
719999
1615
צ.ר.: בלי לפנות לגוגל
12:13
to ask for anything.
304
721614
1525
לבקש משהו.
12:15
LP: Not Google, but the public.
305
723139
2030
ל.פ.: לא גוגל, אלא הציבור.
12:17
I think we need to
have a debate about that,
have a debate about that,
306
725169
3773
אני חושב שאנחנו צריכים לקיים דיון על כך,
12:20
or we can't have a functioning democracy.
307
728942
2499
או שאיננו יכולים שתהיה לנו דמוקרטיה מתפקדת.
12:23
It's just not possible.
308
731441
1406
זה פשוט בלתי אפשרי.
12:24
So I'm sad that Google's
309
732847
2244
אז אני עצוב שגוגל היא
12:27
in the position of protecting you and our users
310
735091
2616
במצב של הגנה עליך ועל המשתמשים שלנו
12:29
from the government
311
737707
1534
מהממשלה
12:31
doing secret thing that nobody knows about.
312
739241
2244
שעושה קטע סודי שאף אחד לא יודע עליו.
12:33
It doesn't make any sense.
313
741485
1747
זה לא הגיוני.
12:35
CR: Yeah. And then there's a privacy side of it.
314
743232
2990
צ.ר.: כן. ואז יש נושא הפרטיות של זה.
12:38
LP: Yes. The privacy side,
315
746222
2427
ל.פ.: כן. נושא הפרטיות,
12:40
I think it's -- the world is changing.
316
748649
1969
לדעתי זה -- העולם משתנה.
12:42
You carry a phone. It knows where you are.
317
750618
3905
יש עליך נייד. הוא יודע איפה אתה.
12:46
There's so much more information about you,
318
754523
3085
יש כל כך הרבה מידע אודותיך,
12:49
and that's an important thing,
319
757608
2846
וזה דבר חשוב,
12:52
and it makes sense why people are asking
320
760454
2272
וזה הגיוני למה אנשים שואלים
12:54
difficult questions.
321
762726
2036
שאלות קשות.
12:56
We spend a lot of time thinking about this
322
764762
3367
אנחנו מבלים הרבה זמן בלחשוב על זה
13:00
and what the issues are.
323
768129
2711
ומהם הנושאים.
13:02
I'm a little bit --
324
770840
1729
אני קצת --
13:04
I think the main thing that we need to do
325
772569
1260
אני חושב שהדבר העיקרי שאנחנו צריכים לעשות
13:05
is just provide people choice,
326
773829
2362
הוא פשוט לספק לאנשים אפשרות בחירה
13:08
show them what data's being collected --
327
776191
2512
להראות להם מהם הנתונים שנאספו --
13:10
search history, location data.
328
778703
4751
היסטורית חיפוש, מידע על מיקום.
13:15
We're excited about incognito mode in Chrome,
329
783454
2772
אנחנו נרגשים אודות מצב גלישה בסתר בכרום,
13:18
and doing that in more ways,
330
786226
2249
ועושים את זה בדרכים רבות יותר.
13:20
just giving people more choice
331
788475
1396
פשוט נותנים לאנשים אפשרות בחירה נוספת
13:21
and more awareness of what's going on.
332
789871
3293
ויותר מודעות על מה שקורה.
13:25
I also think it's very easy.
333
793164
2393
אני גם חושב שזה קל מאוד.
13:27
What I'm worried is that we throw out
334
795557
1277
מה שמדאיג אותי שאנחנו זורקים
13:28
the baby with the bathwater.
335
796834
2090
את התינוק עם מי האמבטיה.
13:30
And I look at, on your show, actually,
336
798924
2914
ואני מסתכל על, בתוכנית שלכם, למעשה,
13:33
I kind of lost my voice,
337
801838
1719
אני איכשהו איבדתי את הקול שלי,
13:35
and I haven't gotten it back.
338
803557
1331
ולא קיבלתי אותו בחזרה.
13:36
I'm hoping that by talking to you
339
804888
1644
אני מקווה שבעזרת השיחה איתך
13:38
I'm going to get it back.
340
806532
1653
אני הולך להשיב אותו חזרה.
13:40
CR: If I could do anything, I would do that.
341
808185
1732
צ.ר.: אם אני אוכל לעשות משהו, אעשה זאת.
13:41
LP: All right. So get out your voodoo doll
342
809917
2180
ל.פ.: בסדר. אז תשלוף את בובת הוודו שלך
13:44
and whatever you need to do.
343
812097
2419
וכל מה שאתה צריך לעשות.
13:46
But I think, you know what, I look at that,
344
814516
2328
אבל אני חושב, אתה יודע מה, אני מסתכל על זה,
13:48
I made that public,
345
816844
1830
פירסמתי את זה בפומבי,
13:50
and I got all this information.
346
818674
1217
ויש לי את כל המידע הזה.
13:51
We got a survey done on medical conditions
347
819891
2729
יש לנו סקר שנעשה על מצבים רפואיים
13:54
with people who have similar issues,
348
822620
3371
עם אנשים שיש להם בעיות דומות,
13:57
and I look at medical records, and I say,
349
825991
4741
ואני מסתכל על התיק הרפואי, ואומר
14:02
wouldn't it be amazing
350
830732
1405
האם זה לא יהיה מדהים
14:04
if everyone's medical records were available
351
832137
2050
אם כל הרשומות הרפואיות של כולם היו זמינות
14:06
anonymously
352
834187
1683
בעילום שם
14:07
to research doctors?
353
835870
2636
לרופאי מחקר?
14:10
And when someone accesses your medical record,
354
838506
3041
וכאשר מישהו ניגש לתיק הרפואי שלך,
14:13
a research doctor,
355
841547
1609
רופא מחקר.
14:15
they could see, you could see which doctor
356
843156
2634
הם יוכלו לראות, אתה תוכל לראות איזה רופא
14:17
accessed it and why,
357
845790
1860
ניגש אליו ומדוע,
14:19
and you could maybe learn about
358
847650
1580
והיית יכול אולי ללמוד
14:21
what conditions you have.
359
849230
1630
מה המצב שלך.
14:22
I think if we just did that,
360
850860
1502
אני חושב שאם רק היינו עושים את זה,
14:24
we'd save 100,000 lives this year.
361
852362
2165
היינו חוסכים חיים של 100,000 אנשים בשנה זו.
14:26
CR: Absolutely. Let me go — (Applause)
362
854527
2948
צ.ר.: בהחלט. תן לי להמשיך - (מחיאות כפיים)
14:29
LP: So I guess I'm just very worried that
363
857475
2762
ל.פ.: אז אני מניח שאני פשוט מודאג מאד
14:32
with Internet privacy,
364
860237
1806
מנושא הפרטיות באינטרנט,
14:34
we're doing the same thing we're
doing with medical records,
doing with medical records,
365
862043
2300
אנחנו עושים את אותו הדבר שאנחנו עושים עם התיק הרפואי,
14:36
is we're throwing out the baby with the bathwater,
366
864347
2529
והוא שאנחנו זורקים את התינוק עם מי האמבטיה.
14:38
and we're not really thinking
367
866876
1828
ואנחנו לא באמת חושבים
14:40
about the tremendous good that can come
368
868704
2210
על התועלת האדירה שזה יכול להביא
14:42
from people sharing information
369
870914
2191
מאנשים שמשתפים מידע
14:45
with the right people in the right ways.
370
873105
2577
עם האנשים הנכונים בדרכים הנכונות.
14:47
CR: And the necessary condition
371
875682
2237
צ.ר.: והתנאי ההכרחי
14:49
that people have to have confidence
372
877919
1702
שאנשים צריכים להאמין
14:51
that their information will not be abused.
373
879621
2455
שהמידע שלהם לא ינוצל לרעה.
14:54
LP: Yeah, and I had this problem with my voice stuff.
374
882076
1777
ל.פ.: כן, והייתה לי בעיה זו עם נושא הקול שלי.
14:55
I was scared to share it.
375
883853
1508
פחדתי לחלוק אותו.
14:57
Sergey encouraged me to do that,
376
885361
1890
סרגיי עודד אותי לעשות את זה
14:59
and it was a great thing to do.
377
887251
1827
וזה היה דבר גדול לעשות.
15:01
CR: And the response has been overwhelming.
378
889078
1734
צ.ר.: והתגובה היתה מדהימה.
15:02
LP: Yeah, and people are super positive.
379
890812
1660
ל.פ.: כן, והאנשים הם סופר חיוביים.
15:04
We got thousands and thousands of people
380
892472
2833
יש לנו אלפי רבבות אנשים
15:07
with similar conditions,
381
895305
1288
עם תנאים דומים,
15:08
which there's no data on today.
382
896593
3028
ללא שום מידע היום.
15:11
So it was a really good thing.
383
899621
1356
אז זה היה באמת משהו טוב.
15:12
CR: So talking about the future, what is it about you
384
900977
3019
צ.ר. : אז כשמדברים על העתיד, מה יש לך
15:15
and transportation systems?
385
903996
3758
עם מערכות תחבורה ?
15:19
LP: Yeah. I guess I was just frustrated
386
907754
2177
ל.פ.: כן. אני מניח שאני הייתי פשוט מתוסכל
15:21
with this when I was at college in Michigan.
387
909931
2539
מזה כשהייתי במכללת מישיגן.
15:24
I had to get on the bus and take it
388
912470
1450
הייתי צריך לעלות על האוטובוס ולקחת אותו
15:25
and wait for it.
389
913920
1642
ולחכות לו.
15:27
And it was cold and snowing.
390
915562
2179
והיה קר וירד שלג.
15:29
I did some research on how much it cost,
391
917741
2655
עשיתי מחקר קטן על כמה זה עולה,
15:32
and I just became a bit obsessed
with transportation systems.
with transportation systems.
392
920396
6425
והפכתי להיות קצת אובססיבי עם מערכות תחבורה.
15:38
CR: And that began the idea of an automated car.
393
926821
2370
צ.ר.: וזה מה שהחל את הרעיון של מכונית אוטומטית.
15:41
LP: Yeah, about 18 years ago I learned about
394
929191
1694
ל.פ.: כן, לפני כ-18 שנה למדתי על
15:42
people working on automated cars,
395
930885
3182
אנשים שעובדים על מכוניות אוטומטיות,
15:46
and I became fascinated by that,
396
934067
1623
והוקסמתי מזה,
15:47
and it takes a while to
get these projects going,
get these projects going,
397
935690
2777
וזה לוקח זמן להוציא פרויקטים כאלה לדרך,
15:50
but I'm super excited about the possibilities of that
398
938467
5097
אבל אני מאוד מתרגש לגבי האפשרויות של זה
15:55
improving the world.
399
943564
1668
לשפר את העולם.
15:57
There's 20 million people or more injured per year.
400
945232
4526
20 מיליון אנשים או יותר נפגעים בכל שנה.
16:01
It's the leading cause of death
401
949758
1986
זה הגורם מס. 1 למוות
16:03
for people under 34 in the U.S.
402
951744
2130
של אנשים מתחת לגיל 34 בארצות הברית.
16:05
CR: So you're talking about saving lives.
403
953874
1551
צ.ר.: אז אתה מדבר על הצלת חיים.
16:07
LP: Yeah, and also saving space
404
955425
2355
ל.פ.: כן, וגם חיסכון במקום
16:09
and making life better.
405
957780
3915
ולהפוך את החיים לטובים יותר.
16:13
Los Angeles is half parking lots and roads,
406
961695
4245
חצי מלוס אנג'לס הוא חניונים וכבישים,
16:17
half of the area,
407
965940
1733
חצי מהאזור,
16:19
and most cities are not far behind, actually.
408
967673
2827
ורוב הערים לא נמצאות הרחק מאחור, למען האמת.
16:22
It's just crazy
409
970500
1564
זה פשוט מטורף
16:24
that that's what we use our space for.
410
972064
1593
למה השטח שלנו משמש.
16:25
CR: And how soon will we be there?
411
973657
2343
צ.ר.: וכמה מהר אנחנו נהיה שם?
16:28
LP: I think we can be there very, very soon.
412
976000
1926
ל.פ.: אני חושב שנוכל להיות שם מאוד, מאוד בקרוב.
16:29
We've driven well over 100,000 miles
413
977926
3501
אנחנו נסענו מעל 160000 קילומטר
16:33
now totally automated.
414
981427
4093
כעת לגמרי אוטומטית.
16:37
I'm super excited about getting that out quickly.
415
985520
3652
אני ממש נרגש לצאת עם זה מהר.
16:41
CR: But it's not only you're
talking about automated cars.
talking about automated cars.
416
989172
2405
צ.ר.: אבל אתה לא רק מדבר על מכוניות אוטומטיות.
16:43
You also have this idea for bicycles.
417
991577
2386
יש לך גם את הרעיון הזה לאופניים.
16:45
LP: Well at Google, we got this idea
418
993963
2246
ל.פ.: טוב בגוגל, יש לנו את הרעיון הזה
16:48
that we should just provide free bikes to everyone,
419
996209
3451
שאנחנו צריכים רק לספק אופניים בחינם לכולם.
16:51
and that's been amazing, most of the trips.
420
999660
2768
וזה היה מדהים, רוב הנסיעות.
16:54
You see bikes going everywhere,
421
1002428
1586
רואים אופניים בכל מקום,
16:56
and the bikes wear out.
422
1004014
1566
והאופניים מתבלים.
16:57
They're getting used 24 hours a day.
423
1005580
1454
משתמשים בהן 24 שעות ביממה.
16:59
CR: But you want to put them above the street, too.
424
1007034
2160
צ.ר: אבל אתה רוצה גם לשים אותם מעל הרחוב,
17:01
LP: Well I said, how do we get people
425
1009194
1575
ל.פ.: ובכן אמרתי, איך גורמים לאנשים
17:02
using bikes more?
426
1010769
1527
להשתמש יותר באופניים?
17:04
CR: We may have a video here.
427
1012296
1625
צ.ר.: יכול להיות שיש לנו כאן וידאו.
17:05
LP: Yeah, let's show the video.
428
1013921
1278
ל.פ.: כן, בואו ונראה את הוידאו.
17:07
I just got excited about this.
429
1015199
3092
אני פשוט נרגש מזה.
17:10
(Music)
430
1018291
4042
(מוסיקה)
17:16
So this is actually how you might separate
431
1024213
2425
אז כך בעצם אתה יכול להפריד
17:18
bikes from cars with minimal cost.
432
1026638
3629
אופניים ממכוניות בעלות מינימלית.
17:26
Anyway, it looks totally crazy,
433
1034711
1755
בכל מקרה, זה נראה מטורף לגמרי,
17:28
but I was actually thinking about our campus,
434
1036466
2327
אבל למעשה חשבתי על הקמפוס שלנו.
17:30
working with the Zippies and stuff,
435
1038793
2060
עבודה עם ערים וכד'.
17:32
and just trying to get a lot more bike usage,
436
1040853
2298
ורק מנסה להשיג הרבה יותר שימוש באופניים,
17:35
and I was thinking about,
437
1043151
1548
וחשבתי,
17:36
how do you cost-effectively separate
438
1044699
2831
כיצד ניתן באופן חסכוני להפריד
17:39
the bikes from traffic?
439
1047530
1414
את האופניים מהתנועה?
17:40
And I went and searched,
440
1048944
1150
והלכתי וחיפשתי,
17:42
and this is what I found.
441
1050094
1371
וזה מה שמצאתי.
17:43
And we're not actually working on this,
442
1051465
1845
ואנחנו לא ממש עובדים על זה,
17:45
that particular thing,
443
1053310
1292
על הדבר המסוים הזה.
17:46
but it gets your imagination going.
444
1054602
2054
אבל זה גורם לדמיון שלך לפעול.
17:48
CR: Let me close with this.
445
1056656
1764
צ.ר.: תן לי לסיים עם זה.
17:50
Give me a sense of the philosophy
of your own mind.
of your own mind.
446
1058420
2345
תן לי תחושה של הפילוסופיה של המיינד שלך.
17:52
You have this idea of [Google X].
447
1060765
2488
יש לך את הרעיון של גוגל X.
17:55
You don't simply want
448
1063253
2996
אתה לא רוצה פשוט
17:58
to go in some small, measurable arena of progress.
449
1066249
5596
ללכת בזירה קטנה של התקדמות, שניתנת למדידה.
18:03
LP: Yeah, I think
450
1071845
1713
ל.פ: כן, אני חושב
18:05
many of the things we just
talked about are like that,
talked about are like that,
451
1073558
2131
הרבה מהדברים שדיברנו עליהם הם כאלה.
18:07
where they're really --
452
1075689
2952
היכן שהם באמת --
18:10
I almost use the economic concept of additionality,
453
1078641
3630
אני כמעט משתמש במושג הכלכלי של הוספה,
18:14
which means that you're doing something
454
1082271
2190
מה שאומר שאתה עושה משהו
18:16
that wouldn't happen unless
you were actually doing it.
you were actually doing it.
455
1084461
2948
שלא יקרה אלא אם כן אתה באמת עושה זאת
18:19
And I think the more you can do things like that,
456
1087409
3140
ואני חושב שככל שאתה יכול לעשות יותר דברים כאלה,
18:22
the bigger impact you have,
457
1090549
2071
תהיה לך יותר השפעה,
18:24
and that's about doing things
458
1092620
2990
וזה על עשיית דברים
18:27
that people might not think are possible.
459
1095610
3607
שאנשים עשויים לחשוב שאינם אפשריים.
18:31
And I've been amazed,
460
1099217
1829
ונדהמתי,
18:33
the more I learn about technology,
461
1101046
2229
ככל שאני לומד יותר על טכנולוגיה,
18:35
the more I realize I don't know,
462
1103275
2196
יותר אני מבין שאני לא יודע
18:37
and that's because this technological horizon,
463
1105471
3337
וזה משום שהאופק הטכנולוגי,
18:40
the thing that you can see to do next,
464
1108808
2897
הדבר שאתה יכול לראות מהו הצעד הבא.
18:43
the more you learn about technology,
465
1111705
1840
ככל שאתה לומד יותר על טכנולוגיה,
18:45
the more you learn what's possible.
466
1113545
2602
אתה לומד יותר מה אפשרי.
18:48
You learn that the balloons are possible
467
1116147
2246
למדת שהבלונים אפשריים
18:50
because there's some material
that will work for them.
that will work for them.
468
1118393
2337
משום שיש חומר שיעבוד עבורם.
18:52
CR: What's interesting about
you too, though, for me,
you too, though, for me,
469
1120730
2379
צ.ר.: מה שמעניין עבורי , אולם
18:55
is that, we have lots of people
470
1123109
1711
זה שיש לנו המון אנשים
18:56
who are thinking about the future,
471
1124820
2142
שחושבים על העתיד,
18:58
and they are going and looking
and they're coming back,
and they're coming back,
472
1126962
3268
והם הולכים ומסתכלים, והם חוזרים,
19:02
but we never see the implementation.
473
1130230
2127
אבל אנחנו לא רואים את המימוש.
19:04
I think of somebody you knew
474
1132357
1605
אני חושב על מישהו שהכרת
19:05
and read about, Tesla.
475
1133962
2907
וקראת, עליו, טסלה.
19:08
The principle of that for you is what?
476
1136869
3804
העיקרון של זה בשבילך הוא מה?
19:12
LP: Well, I think invention is not enough.
477
1140673
1785
ל.פ.: לדעתי להמציא זה לא מספיק.
19:14
If you invent something,
478
1142458
1221
אם אתה ממציא משהו.
19:15
Tesla invented electric power that we use,
479
1143679
3195
טסלה המציא את הזרם החשמלי שבו אנו משתמשים,
19:18
but he struggled to get it out to people.
480
1146874
2661
אבל הוא נאבק להביא את זה לאנשים.
19:21
That had to be done by other people.
481
1149535
1684
זה היה חייב להיעשות על ידי אנשים אחרים.
19:23
It took a long time.
482
1151219
1626
זה לקח הרבה זמן.
19:24
And I think if we can actually combine both things,
483
1152845
3867
ואני חושב שאם אנחנו יכולים
למעשה לשלב את שני דברים,
למעשה לשלב את שני דברים,
19:28
where we have an innovation and invention focus,
484
1156712
3531
היכן שיש לנו מיקוד על חדשנות והמצאה,
19:32
plus the ability to really -- a company
485
1160243
2972
בתוספת היכולת שתהיה ממש -- חברה.
19:35
that can really commercialize things
486
1163215
1998
שיכולה ממש למסחר דברים
19:37
and get them to people
487
1165213
1630
ולהביא אותם לאנשים
19:38
in a way that's positive for the world
488
1166843
2075
בדרך שהיא חיובית לעולם
19:40
and to give people hope.
489
1168918
2056
ולתת לאנשים תקווה.
19:42
You know, I'm amazed with the Loon Project
490
1170974
2774
אתה יודע, אני נדהם מפרוייקט לון
19:45
just how excited people were about that,
491
1173748
2786
עד כמה אנשים היו נרגשים מכך,
19:48
because it gave them hope
492
1176534
1814
כי זה נתן להם תקווה
19:50
for the two thirds of the world
493
1178348
1621
עבור שני שלישים מהעולם
19:51
that doesn't have Internet right now that's any good.
494
1179969
2726
שאין להם אינטרנט עכשיו שהוא איכשהו טוב.
19:54
CR: Which is a second thing about corporations.
495
1182695
2122
צ.ר: שזה דבר השני בנושא תאגידים.
19:56
You are one of those people who believe
496
1184817
2476
אתה אחד מאלה שמאמינים
19:59
that corporations are an agent of change
497
1187293
2317
שתאגידים הם סוכנים של שינוי
20:01
if they are run well.
498
1189610
1471
אם הם פועלים טוב.
20:03
LP: Yeah. I'm really dismayed
499
1191081
1821
ל.פ.: כן. אני ממש נחרד
20:04
most people think companies are basically evil.
500
1192902
3294
מכך שרוב האנשים חושבים שחברות הן רעות ביסודן.
20:08
They get a bad rap.
501
1196196
1766
הן זוכות למוניטין גרוע.
20:09
And I think that's somewhat correct.
502
1197962
2241
ולדעתי זה קצת נכון.
20:12
Companies are doing the same incremental thing
503
1200203
2870
חברות עושות את אותו דבר הדרגתי
20:15
that they did 50 years ago
504
1203073
1763
שהן עשו לפני 50 שנה
20:16
or 20 years ago.
505
1204836
1631
או לפני 20 שנה.
20:18
That's not really what we need.
506
1206467
1370
שזה לא באמת מה שאנחנו צריכים.
20:19
We need, especially in technology,
507
1207837
2218
אנחנו צריכים, במיוחד בתחום הטכנולוגיה,
20:22
we need revolutionary change,
508
1210055
2117
אנחנו צריכים שינוי מהפכני,
20:24
not incremental change.
509
1212172
1413
לא שינוי הדרגתי.
20:25
CR: You once said, actually,
510
1213585
1169
צ.ר.: אמרת לי פעם, למעשה,
20:26
as I think I've got this about right,
511
1214754
1818
שאני חושב שהבנתי זאת נכון,
20:28
that you might consider,
512
1216572
1645
שייתכן שאתה תשקול.
20:30
rather than giving your money,
513
1218217
1753
במקום לתת את הכסף שלך
20:31
if you were leaving it to some cause,
514
1219970
3320
אם היית משאיר אותו למטרה כלשהי,
20:35
just simply giving it to Elon Musk,
515
1223290
2006
פשוט לתת אותו לאלון מאסק,
20:37
because you had confidence
516
1225296
1163
משום שהיה לך ביטחון
20:38
that he would change the future,
517
1226459
1842
שהוא ישנה את העתיד,
20:40
and that you would therefore —
518
1228301
1777
ושהיית לפיכך -
20:42
LP: Yeah, if you want to go Mars,
519
1230078
1584
ל.פ.: כן, אם אתה רוצה להגיע למאדים.
20:43
he wants to go to Mars,
520
1231662
1721
הוא רוצה להגיע למאדים,
20:45
to back up humanity,
521
1233383
1971
כדי לגבות את האנושות,
20:47
that's a worthy goal, but it's a company,
522
1235354
1672
זו מטרה ראויה, אבל זו חברה,
20:49
and it's philanthropical.
523
1237026
2555
והיא פילנטרופית.
20:51
So I think we aim to do kind of similar things.
524
1239581
2952
אז אני חושב שאנו שואפים לעשות סוג של דברים דומים.
20:54
And I think, you ask, we have a lot of employees
525
1242533
2987
ואני חושב, שאתה שואל, שיש לנו הרבה עובדים
20:57
at Google who have become pretty wealthy.
526
1245520
3315
בגוגל שהפכו לעשירים למדי.
21:00
People make a lot of money in technology.
527
1248835
2520
אנשים עושים הרבה כסף בתחום הטכנולוגיה.
21:03
A lot of people in the room are pretty wealthy.
528
1251355
2156
הרבה אנשים באולם הם די עשירים.
21:05
You're working because you
want to change the world.
want to change the world.
529
1253511
2314
אתה עובד כי אתה רוצה לשנות את העולם
21:07
You want to make it better.
530
1255825
1762
אתה רוצה לעשות אותו לטוב יותר.
21:09
Why isn't the company that you work for
531
1257587
3445
מדוע החברה שאתה עובד בשבילה אינה
21:13
worthy not just of your time
532
1261032
1943
ראויה לא רק לזמן שלך
21:14
but your money as well?
533
1262975
2151
אלא גם לכסף שלך?
21:17
I mean, but we don't have a concept of that.
534
1265126
1722
אני מתכוון, אבל אין לנו את הרעיון הזה.
21:18
That's not how we think about companies,
535
1266848
2304
זה לא מה שאנחנו חושבים על חברות,
21:21
and I think it's sad,
536
1269152
1467
ואני חושב שזה עצוב,
21:22
because companies are most of our effort.
537
1270619
3767
כי חברות הן רוב המאמץ שלנו.
21:26
They're where most of people's time is,
538
1274386
2515
הן איפה שמושקע רוב זמנם של אנשים
21:28
where a lot of the money is,
539
1276901
1854
איפה שיש הרבה כסף,
21:30
and so I think I'd like for us to help out
540
1278755
2352
אז אני חושב שהייתי שמח לו עזרנו
21:33
more than we are.
541
1281107
1126
יותר מאשר אנחנו עושים זאת.
21:34
CR: When I close conversations with lots of people,
542
1282233
1721
צ.ר.: כשאני מסיים שיחות עם הרבה אנשים,
21:35
I always ask this question:
543
1283954
1779
אני תמיד שואל את השאלה הזו:
21:37
What state of mind,
544
1285733
1515
מה הלך הרוח,
21:39
what quality of mind is it
545
1287248
1809
מהי איכות הלך רוח זה
21:41
that has served you best?
546
1289057
1767
ששירת אותך הכי טוב?
21:42
People like Rupert Murdoch have said curiosity,
547
1290824
2521
אנשים כמו רופרט מורדוך אמרו סקרנות,
21:45
and other people in the media have said that.
548
1293345
2628
ואנשים אחרים בתקשורת אמרו זאת.
21:47
Bill Gates and Warren Buffett have said focus.
549
1295973
3024
ביל גייטס ווורן באפט אמרו שההתמקדות.
21:50
What quality of mind,
550
1298997
1427
איזו איכות של מיינד,
21:52
as I leave this audience,
551
1300424
1374
כשאני עוזב הקהל הזה,
21:53
has enabled you to think about the future
552
1301798
3530
אפשר לך לחשוב על העתיד
21:57
and at the same time
553
1305328
1647
ובאותו הזמן
21:58
change the present?
554
1306975
2205
לשנות את ההווה?
22:01
LP: You know, I think the most important thing --
555
1309180
1670
ל.פ.: אתה יודע, אני חושב שהדבר החשוב ביותר --
22:02
I looked at lots of companies
556
1310850
1612
הסתכלתי על הרבה חברות
22:04
and why I thought they don't succeed over time.
557
1312462
3303
ועל הסיבה שחשבתי שהן לא מצליחות לאורך זמן.
22:07
We've had a more rapid turnover of companies.
558
1315765
2833
היתה לנו תחלופה מהירה יותר של חברות.
22:10
And I said, what did they fundamentally do wrong?
559
1318598
2769
ואמרתי, היכן הם טעו באופן בסיסי?
22:13
What did those companies all do wrong?
560
1321367
2167
מה כל אותן חברות האלה עשו לא בסדר?
22:15
And usually it's just that they missed the future.
561
1323534
3272
ובדרך כלל זה רק שהם פספסו את העתיד.
22:18
And so I think, for me,
562
1326806
2444
אז אני חושב, בשבילי,
22:21
I just try to focus on that and say,
563
1329250
2424
אני רק אנסה להתמקד על זה ולומר,
22:23
what is that future really going to be
564
1331674
2184
מה העתיד הזה באמת הולך להיות
22:25
and how do we create it,
565
1333858
1787
ואיך אנחנו יוצרים את זה,
22:27
and how do we cause our organization,
566
1335645
4667
ואיך נוכל לגרום לארגון שלנו,
22:32
to really focus on that
567
1340312
2440
להתרכז בזה באמת
22:34
and drive that at a really high rate?
568
1342752
3325
ולהניע את זה בקצב ממש גבוה?
22:38
And so that's been curiosity,
569
1346077
1360
וכך זו היתה סקרנות,
22:39
it's been looking at things
570
1347437
1733
זה היה להסתכל על דברים
22:41
people might not think about,
571
1349170
1718
שאנשים אולי לא לחושבים עליהם,
22:42
working on things that no one else is working on,
572
1350888
3105
לעבוד על דברים שאף אחד אחר לא עובד עליהם,
22:45
because that's where the additionality really is,
573
1353993
3306
כי זה איפה שבאמת יש הוספה,
22:49
and be willing to do that,
574
1357299
1551
ולהיות מוכן לעשות זאת
22:50
to take that risk.
575
1358850
1382
לקחת את הסיכון.
22:52
Look at Android.
576
1360232
1065
הסתכל על אנדרואיד.
22:53
I felt guilty about working on Android
577
1361297
2785
הרגשתי אשם בלעבוד על אנדרואיד
22:56
when it was starting.
578
1364082
1316
כשזה התחיל.
22:57
It was a little startup we bought.
579
1365398
1958
זה היה סטארטאפ קטן שקנינו.
22:59
It wasn't really what we were really working on.
580
1367356
2670
זה לא היה ממש מה שאנחנו באמת עובדים עליו.
23:02
And I felt guilty about spending time on that.
581
1370026
2495
והרגשתי אשם לבזבז על זה זמן.
23:04
That was stupid.
582
1372521
1454
זה היה טיפשי.
23:05
That was the future, right?
583
1373975
1051
זה היה העתיד, נכון?
23:07
That was a good thing to be working on.
584
1375026
2285
זה היה דבר טוב לעבוד עליו.
23:09
CR: It is great to see you here.
585
1377311
1417
צ.ר.: זה נהדר לראות אותך כאן.
23:10
It's great to hear from you,
586
1378728
1460
זה נפלא לשמוע ממך,
23:12
and a pleasure to sit at this table with you.
587
1380188
2297
ותענוג לשבת בשולחן הזה איתך.
23:14
Thanks, Larry.
588
1382485
928
תודה, לארי.
23:15
LP: Thank you.
589
1383413
2103
ל.פ.: תודה לך.
23:17
(Applause)
590
1385516
3932
(מחיאות כפיים)
23:21
CR: Larry Page.
591
1389448
3311
צ.ר.: לארי פייג.
ABOUT THE SPEAKER
Larry Page - CEO of GoogleLarry Page is the CEO and cofounder of Google, making him one of the ruling minds of the web.
Why you should listen
Larry Page and Sergey Brin met in grad school at Stanford in the mid-'90s, and in 1996 started working on a search technology based on a new idea: that relevant results come from context. Their technology analyzed the number of times a given website was linked to by other sites — assuming that the more links, the more relevant the site — and ranked sites accordingly. In 1998, they opened Google in a garage-office in Menlo Park. In 1999 their software left beta and started its steady rise to web domination.
Beyond the company's ubiquitous search, including AdSense/AdWords, Google Maps, Google Earth and the mighty Gmail. In 2011, Page stepped back into his original role of chief executive officer. He now leads Google with high aims and big thinking, and finds time to devote to his projects like Google X, the idea lab for the out-there experiments that keep Google pushing the limits.
Larry Page | Speaker | TED.com