TED2012
Peter Diamandis: Abundance is our future
Peter Diamandis: Jövőnk a bőség
Filmed:
Readability: 4.7
1,664,920 views
A TED2012 színpadán Peter Diamandis optimistán foglal állást - meg van győződve róla, hogy képesek leszünk a fölénk tornyosuló problémákra megoldásokat találni. "Nem azt állítom, hogy nincsenek meg a magunk gondjai; mert megvannak. De végül mind megoldjuk őket!"
Peter Diamandis - Space activist
Peter Diamandis runs the X Prize Foundation, which offers large cash incentive prizes to inventors who can solve grand challenges like space flight, low-cost mobile medical diagnostics and oil spill cleanup. He is the chair of Singularity University, which teaches executives and grad students about exponentially growing technologies. Full bio
Peter Diamandis runs the X Prize Foundation, which offers large cash incentive prizes to inventors who can solve grand challenges like space flight, low-cost mobile medical diagnostics and oil spill cleanup. He is the chair of Singularity University, which teaches executives and grad students about exponentially growing technologies. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
(Applause)
0
0
3000
(Taps)
00:18
(Video) Announcer: Threats, in the wake of Bin Laden's death, have spiked.
1
3000
3000
(Videó) Bin Laden halálát követően zavargások törtek ki.
00:21
Announcer Two: Famine in Somalia. Announcer Three: Police pepper spray.
2
6000
2000
Éhezés Szomáliában. Rendőrségi bors spray.
00:23
Announcer Four: Vicious cartels. Announcer Five: Caustic cruise lines.
3
8000
2000
Ördögi kartellek. Zátonyra futott luxushajó.
00:25
Announcer Six: Societal decay. Announcer Seven: 65 dead.
4
10000
3000
Hanyatló társadalom. 65 halott.
00:28
Announcer Eight: Tsunami warning. Announcer Nine: Cyberattacks.
5
13000
2000
Cunami riadó. Cyber-támadások.
00:30
Multiple Announcers: Drug war. Mass destruction. Tornado.
6
15000
2000
Drogháború. Tömegszerencsétlenség. Tornádó.
00:32
Recession. Default. Doomsday. Egypt. Syria.
7
17000
2000
Válság. Államcsőd. Ítéletnap. Egyiptom. Szíria.
00:34
Crisis. Death. Disaster.
8
19000
2000
Krízis. Halál. Katasztrófa.
00:36
Oh, my God.
9
21000
3000
Ó, Istenem!
00:39
Peter Diamandis: So those are just a few of the clips
10
24000
2000
Peter Diamandis: Ez csak néhány részlet,
00:41
I collected over the last six months --
11
26000
2000
amiket az elmúlt hat hónapban gyűjtöttem --
00:43
could have easily been the last six days
12
28000
2000
de lehetett volna akár 6 nap is,
00:45
or the last six years.
13
30000
2000
vagy 6 év.
00:47
The point is that the news media
14
32000
2000
A lényeg az, hogy a hírszolgáltatók
00:49
preferentially feeds us negative stories
15
34000
3000
előszeretettel adagolják nekünk a negatív híreket,
00:52
because that's what our minds pay attention to.
16
37000
3000
mivel az agyunk ezekre figyel fel!
00:55
And there's a very good reason for that.
17
40000
2000
Ennek pedig komoly oka van.
00:57
Every second of every day,
18
42000
2000
A nap minden pillanatában aktív
00:59
our senses bring in way too much data
19
44000
2000
érzékszerveink jóval több adatot gyűjtenek be,
01:01
than we can possibly process in our brains.
20
46000
3000
mint amennyit az agyunk feldolgozni lenne képes.
01:04
And because nothing is more important to us
21
49000
2000
S mivel az életbenmaradásnál semmi
01:06
than survival,
22
51000
2000
sem fontosabb számunkra,
01:08
the first stop of all of that data
23
53000
2000
ezért ezen adatok először
01:10
is an ancient sliver of the temporal lobe
24
55000
2000
a homloklebeny ősi egységében,
01:12
called the amygdala.
25
57000
2000
az amigdalában kötnek ki.
01:14
Now the amygdala is our early warning detector,
26
59000
3000
Nos, az amigdala az első riasztónk,
01:17
our danger detector.
27
62000
2000
veszélyérzékelőnk.
01:19
It sorts and scours through all of the information
28
64000
3000
Atválogatja, átfésüli az összes beérkezõ információt,
01:22
looking for anything in the environment that might harm us.
29
67000
3000
és közben keresi, hogy mi lehet környezetünkben, ami árthat nekünk.
01:25
So given a dozen news stories,
30
70000
2000
Egy tucatnyi hírből is
01:27
we will preferentially look
31
72000
2000
nagy valószínűséggel
01:29
at the negative news.
32
74000
2000
a negatívakra fogunk leginkább felfigyelni.
01:31
And that old newspaper saying,
33
76000
2000
Vagy ahogy a régi újságírós mondás mondja:
01:33
"If it bleeds it leads,"
34
78000
2000
"Ha véres, akkor vezércikk!"
01:35
is very true.
35
80000
2000
nagyon is igaz.
01:37
So given all of our digital devices
36
82000
3000
És mivel az összes digitális készülékünk
01:40
that are bringing all the negative news to us
37
85000
2000
ontja ezt a sok negatív hírt,
01:42
seven days a week, 24 hours a day,
38
87000
3000
a hét minden napján, 24 órán át,
01:45
it's no wonder that we're pessimistic.
39
90000
2000
egyáltalán nem csoda, hogy pesszimisták vagyunk.
01:47
It's no wonder that people think
40
92000
2000
Nem csoda, hogy az emberek úgy gondolják,
01:49
that the world is getting worse.
41
94000
4000
hogy a világ egyre rosszabb.
01:53
But perhaps that's not the case.
42
98000
3000
Ám lehet, hogy ez nem is így van!
01:56
Perhaps instead,
43
101000
2000
Lehet, hogy hozzánk egy torzított
01:58
it's the distortions brought to us
44
103000
2000
mása jut el annak,
02:00
of what's really going on.
45
105000
3000
ami valójában történik.
02:03
Perhaps the tremendous progress we've made
46
108000
2000
Lehet, hogy az a nagymértékű fejlődés,
02:05
over the last century
47
110000
2000
amit az elmúlt évszázad során elértünk,
02:07
by a series of forces
48
112000
2000
nem kevés erőfeszítés árán,
02:09
are, in fact, accelerating to a point
49
114000
3000
valójában olyannyira felgyorsult,
02:12
that we have the potential in the next three decades
50
117000
3000
hogy akár három évtizeden belül sikerülhet
02:15
to create a world of abundance.
51
120000
3000
létrehoznunk a bőség és jólét világát.
02:18
Now I'm not saying
52
123000
2000
Nem azt mondom,
02:20
we don't have our set of problems --
53
125000
2000
hogy ne lenne egy csomó problémánk --
02:22
climate crisis, species extinction,
54
127000
2000
klímaválság, fajok kihalása,
02:24
water and energy shortage -- we surely do.
55
129000
3000
víz- és energiahiány -- mert ezek a problemák nagyon is valósak.
02:27
And as humans, we are far better
56
132000
2000
És emberi szemmel, mi már jó elõre meglátjuk
02:29
at seeing the problems way in advance,
57
134000
3000
ezeket a problémákat,
02:32
but ultimately we knock them down.
58
137000
4000
ám végül leküzdjük őket.
02:36
So let's look
59
141000
2000
Nézzük csak meg,
02:38
at what this last century has been
60
143000
2000
milyen is volt ez az utolsó évszázad,
02:40
to see where we're going.
61
145000
2000
hogy láthassuk, merre tartunk.
02:42
Over the last hundred years,
62
147000
2000
Az elmúlt száz évben
02:44
the average human lifespan has more than doubled,
63
149000
3000
az átlag emberi életkor több mint megkétszereződött,
02:47
average per capita income adjusted for inflation
64
152000
3000
az inflációhoz igazított egy főre eső kereset
02:50
around the world has tripled.
65
155000
2000
világszerte megháromszorozódott.
02:52
Childhood mortality
66
157000
2000
A gyermekhalandóság
02:54
has come down a factor of 10.
67
159000
2000
tizedére csökkent.
02:56
Add to that the cost of food, electricity,
68
161000
2000
Adjuk ehhez hozzá, hogy az élelmiszer, az elektromos áram,
02:58
transportation, communication
69
163000
2000
a szállítás, a távközlés ára
03:00
have dropped 10 to 1,000-fold.
70
165000
4000
tizedére, ezredére csökkent.
03:04
Steve Pinker has showed us
71
169000
2000
Steve Pinker megmutatta nekünk,
03:06
that, in fact, we're living during the most peaceful time ever
72
171000
3000
hogy valójában a történelem
03:09
in human history.
73
174000
2000
legbékésebb korszakában élünk.
03:11
And Charles Kenny
74
176000
2000
Charles Kenny pedig azt mutatta meg,
03:13
that global literacy has gone from 25 percent to over 80 percent
75
178000
3000
hogy a globális írástudás szintje 25%-ról 80%-ra nőtt
03:16
in the last 130 years.
76
181000
3000
az elmúlt 130 év alatt.
03:19
We truly are living in an extraordinary time.
77
184000
4000
Igazán rendkívüli időkben élünk.
03:23
And many people forget this.
78
188000
2000
És sokan vannak, akik megfeledkeznek errõl.
03:25
And we keep setting our expectations higher and higher.
79
190000
3000
Elvárásaink pedig egyre csak nőnek.
03:28
In fact, we redefine what poverty means.
80
193000
3000
Tulajdonképpen, a szegénység manapság teljesen mást jelent, mint korábban.
03:31
Think of this, in America today,
81
196000
2000
Gondoljátok csak el, ma Amerikában
03:33
the majority of people under the poverty line
82
198000
3000
a szegénységi küszöb alatt élők többsége
03:36
still have electricity, water, toilets, refrigerators,
83
201000
3000
elektromos áramot, vizet, WC-t, hűtőszekrényt,
03:39
television, mobile phones,
84
204000
2000
TV-t, mobil telefont,
03:41
air conditioning and cars.
85
206000
3000
légkondit és személygépkocsit használ.
03:44
The wealthiest robber barons of the last century, the emperors on this planet,
86
209000
3000
A múlt század legjómódúbb rabló bárói, a bolygónk császárai,
03:47
could have never dreamed of such luxuries.
87
212000
3000
még álmodni sem mertek ilyen luxuscikkekről!
03:53
Underpinning much of this
88
218000
3000
Nagyban hozzájárul mindehhez
03:56
is technology,
89
221000
2000
a technológia,
03:58
and of late,
90
223000
2000
ami mostanra,
04:00
exponentially growing technologies.
91
225000
2000
eszméletlen sebességgel fejlődik.
04:02
My good friend Ray Kurzweil
92
227000
2000
Jóbarátom Ray Kurzweil
04:04
showed that any tool that becomes an information technology
93
229000
3000
megmutatta, hogy bármely eszköz, ami információs technológiává válik,
04:07
jumps on this curve, on Moore's Law,
94
232000
3000
felkerül erre a Moore-törvény szerinti görbére,
04:10
and experiences price performance doubling
95
235000
2000
és átmegy egy ár-feleződésen vagy
04:12
every 12 to 24 months.
96
237000
3000
teljesitmény-duplázodáson 12-24 havonta.
04:15
That's why the cellphone in your pocket
97
240000
2000
Emiatt van az, hogy a mobil a zsebetekben
04:17
is literally a million times cheaper and a thousand times faster
98
242000
2000
szó szerint milliószor olcsóbb és ezerszer gyorsabb,
04:19
than a supercomputer of the '70s.
99
244000
2000
mint egy 70-es évekbeli szuperszámítógép!
04:21
Now look at this curve.
100
246000
2000
Nézzétek csak ezt a görbét.
04:23
This is Moore's Law over the last hundred years.
101
248000
2000
Ez itt Moore-törvénye, az elmúlt 100 év során.
04:25
I want you to notice two things from this curve.
102
250000
2000
Szeretném, ha két dolgot megfigyelnétek ezen a görbén.
04:27
Number one, how smooth it is --
103
252000
4000
Az első, hogy mennyire egyenletes --
04:31
through good time and bad time, war time and peace time,
104
256000
3000
mindegy, hogy rossz idők, jó idők, háborúk, békeidők,
04:34
recession, depression and boom time.
105
259000
3000
recesszió, depresszió, vagy épp fellendülés volt jelen.
04:37
This is the result of faster computers
106
262000
2000
Ez annak köszönhető, hogy egyre gyorsabb számítógépek
04:39
being used to build faster computers.
107
264000
3000
még annál is gyorsabb számatógépeket készítenek.
04:42
It doesn't slow for any of our grand challenges.
108
267000
4000
Nem lassul egyik előttünk álló nagy kihívás ellenére sem.
04:46
And also, even though it's plotted
109
271000
2000
És habár logaritmikus skála
04:48
on a log curve on the left,
110
273000
2000
jelenik meg a görbe baloldalán,
04:50
it's curving upwards.
111
275000
2000
akkor is felfelé ível.
04:52
The rate at which the technology is getting faster
112
277000
2000
Az arány, ami a technológia gyorsulását mutatja,
04:54
is itself getting faster.
113
279000
3000
maga is egyre jobban gyorsul.
04:57
And on this curve, riding on Moore's Law,
114
282000
3000
És ezen a Moore-görbén,
05:00
are a set of extraordinarily powerful technologies
115
285000
3000
számos hihetetlenül hatékony technológia található,
05:03
available to all of us.
116
288000
2000
ami mindannyiunk számára hozzáférhetõ.
05:05
Cloud computing,
117
290000
2000
A felhő számítástechnika,
05:07
what my friends at Autodesk call infinite computing;
118
292000
2000
amit a barátaim az Autodesk-nél csak végtelen számítástechnikának hívnak;
05:09
sensors and networks; robotics;
119
294000
3000
szenzorok és hálózatok, robotika;
05:12
3D printing, which is the ability to democratize and distribute
120
297000
3000
3D-s nyomtatás, amely lehetővé teszi, hogy terjedjen
05:15
personalized production around the planet;
121
300000
2000
és vilagszerte elérhetõvé váljon
a személyre szabott gyártás;
a személyre szabott gyártás;
05:17
synthetic biology;
122
302000
2000
szintetikus biológia;
05:19
fuels, vaccines and foods;
123
304000
3000
üzemanyagok, oltóanyagok, és élelmiszerek;
05:22
digital medicine; nanomaterials; and A.I.
124
307000
3000
digitális orvostudomány; nanoanyagok;
mesterséges intelligencia.
mesterséges intelligencia.
05:25
I mean, how many of you saw the winning of Jeopardy
125
310000
3000
Hányan látták közületek a Jeopardy-nek azt a részét,
05:28
by IBM's Watson?
126
313000
2000
amikor az IBM Watson-ja nyert?
05:30
I mean, that was epic.
127
315000
3000
Hát, az hatalmas volt.
05:33
In fact, I scoured the headlines
128
318000
2000
Annyira nagy hatással volt rám, hogy utána át kellett hogy fürkésszem
05:35
looking for the best headline in a newspaper I could.
129
320000
2000
a híreket, hogy megtaláljam a legtalálóbb cikkcímet.
05:37
And I love this: "Watson Vanquishes Human Opponents."
130
322000
4000
És ez nagyon megtetszett: "Watson leigázza emberi ellenfeleit."
05:42
Jeopardy's not an easy game.
131
327000
2000
A Jeopardy nem egy könnyű játék.
05:44
It's about the nuance of human language.
132
329000
3000
Az emberi nyelv árnyalatain alapszik.
05:47
And imagine if you would
133
332000
2000
És képzeljetek csak el egy
05:49
A.I.'s like this on the cloud
134
334000
2000
ilyen mesterséges intelligenciát a felhőn,
05:51
available to every person with a cellphone.
135
336000
3000
ami minden mobiltulajdonos rendelkezésére áll!
05:54
Four years ago here at TED,
136
339000
2000
4 évvel ezelőtt itt a TED-en
05:56
Ray Kurzweil and I started a new university
137
341000
2000
Ray Kurzweil és én létrehoztunk egy egyetemet,
05:58
called Singularity University.
138
343000
2000
amit Singularity University-nek hivnak.
06:00
And we teach our students all of these technologies,
139
345000
3000
Hallgatóinknak az összes ilyen technológiáról tanítunk,
06:03
and particularly how they can be used
140
348000
2000
és különösképpen azt tanítjuk, hogy hogyan lehet ezeket felhasználni
06:05
to solve humanity's grand challenges.
141
350000
3000
az emberiség előtt tornyosuló kihívások megoldására.
06:08
And every year we ask them
142
353000
2000
Minden évben azt kérjük tőlük,
06:10
to start a company or a product or a service
143
355000
3000
hogy indítsanak be egy olyan céget, terméket, ill. szolgáltatást,
06:13
that can affect positively the lives of a billion people
144
358000
3000
ami pozitívan fogja megváltoztatni egymilliárd ember életét
06:16
within a decade.
145
361000
2000
az elkövetkezendő tíz éven belül.
06:18
Think about that, the fact that, literally, a group of students
146
363000
3000
Gondoljatok csak bele, odaáig jutottunk,
hogy egy csoport hallgató
hogy egy csoport hallgató
06:21
can touch the lives of a billion people today.
147
366000
3000
szó szerint, meg tudja érinteni egymilliárd ember életét.
06:24
30 years ago that would have sounded ludicrous.
148
369000
2000
30 évvel ezelőtt ez nevetségesen hangzott volna!
06:26
Today we can point at dozens of companies
149
371000
3000
Ma azonban rámutathatunk vagy egy tucat cégre,
06:29
that have done just that.
150
374000
2000
akik ezt megtették!
06:31
When I think about creating abundance,
151
376000
6000
Amikor elképzelem magam előtt a bőség világát,
06:37
it's not about creating a life of luxury for everybody on this planet;
152
382000
3000
nem úgy képzelem el, hogy a világon
mindenki luxusban fog élni;
mindenki luxusban fog élni;
06:40
it's about creating a life of possibility.
153
385000
3000
hanem inkább egy lehetőségekkel teli életet képzelek el.
06:43
It is about taking that which was scarce
154
388000
3000
Ez az egész arról szól, hogy amiből hiányunk volt,
06:46
and making it abundant.
155
391000
2000
legyen a jövőben bőségesen.
06:48
You see, scarcity is contextual,
156
393000
3000
Persze az, hogy mit értünk pontosan hiány alatt az a kontextustól is függhet,
06:51
and technology is a resource-liberating force.
157
396000
5000
viszont a technológia egy olyan erő, amely felszabadítja az erőforrásokat.
06:56
Let me give you an example.
158
401000
3000
Hadd világítsam meg ezt.
06:59
So this is a story of Napoleon III
159
404000
2000
III. Napóleon története következik,
07:01
in the mid-1800s.
160
406000
2000
az 1800-as évek közepéről.
07:03
He's the dude on the left.
161
408000
3000
Ő a baloldali fickó.
07:06
He invited over to dinner
162
411000
2000
Meghívta vacsorára
07:08
the king of Siam.
163
413000
2000
a sziámi királyt.
07:10
All of Napoleon's troops
164
415000
2000
Napóleon egész serege
07:12
were fed with silver utensils,
165
417000
3000
ezüst evőeszközzel étkezhetett,
07:15
Napoleon himself with gold utensils.
166
420000
2000
Napóleon maga pedig arannyal.
07:17
But the King of Siam,
167
422000
2000
Ám Sziám uralkodója
07:19
he was fed with aluminum utensils.
168
424000
2000
alumínium evőeszközt kapott!
07:21
You see, aluminum
169
426000
2000
Hozzá kell tenni, hogy akkoriban az alumínium volt
07:23
was the most valuable metal on the planet,
170
428000
3000
a bolygó legértékesebb féme,
07:26
worth more than gold and platinum.
171
431000
3000
az aranynál vagy a platinánál is többet ért.
07:29
It's the reason that the tip of the Washington Monument
172
434000
3000
Ez a magyarázata többek között annak, hogy miért van a
07:32
is made of aluminum.
173
437000
2000
Washington-emlékmű csúcsa alumíniumból.
07:34
You see, even though aluminum
174
439000
2000
Ha belegondoltok, hiába teszi ki az alumínium
07:36
is 8.3 percent of the Earth by mass,
175
441000
3000
a Föld súlyának a 8,3 %-át,
07:39
it doesn't come as a pure metal.
176
444000
2000
nem jelenik meg elemi formában a természetben.
07:41
It's all bound by oxygen and silicates.
177
446000
3000
Oxidok és szilikátok formájában van jelen.
07:44
But then the technology of electrolysis came along
178
449000
3000
De aztán jött az elektrolízis technikája,
07:47
and literally made aluminum so cheap
179
452000
3000
ami annyira olcsóvá tette az alumíniumot,
07:50
that we use it with throw-away mentality.
180
455000
3000
hogy ma pazarlóan használjuk.
07:53
So let's project this analogy going forward.
181
458000
4000
Vigyük egy kicsit tovább ezt a hasonlatot.
07:57
We think about energy scarcity.
182
462000
2000
Az energiára úgy gondolunk, hogy abból hiány van.
07:59
Ladies and gentlemen,
183
464000
2000
Hölgyeim és uraim,
08:01
we are on a planet
184
466000
2000
olyan bolygón élünk,
08:03
that is bathed with 5,000 times more energy
185
468000
3000
ami 5000-szer annyi energiában fürdik,
08:06
than we use in a year.
186
471000
3000
mint amennyit mi egy év alatt használunk el!
08:09
16 terawatts of energy hits the Earth's surface
187
474000
2000
88 percenként 16 terrawatt energia éri
08:11
every 88 minutes.
188
476000
4000
a Föld felszínét.
08:15
It's not about being scarce,
189
480000
2000
Nem hiányról van szó,
08:17
it's about accessibility.
190
482000
2000
hanem hozzáférhetőségről!
08:19
And there's good news here.
191
484000
2000
És ebben a témában jó hírrel szolgálhatok.
08:21
For the first time, this year
192
486000
2000
Az idén, a világon először, Indiában,
08:23
the cost of solar-generated electricity
193
488000
3000
a napkollektorok által generált áram költsége
08:26
is 50 percent that of diesel-generated electricity in India --
194
491000
4000
a gázolajjal készített áram felébe kerül --
08:30
8.8 rupees versus 17 rupees.
195
495000
3000
8,8 rúpiába a 17 rúpiával szemben.
08:33
The cost of solar dropped 50 percent last year.
196
498000
2000
A napenergia előállítása 50 százalékkal kerül
kevesebbe a múlt évhez képest.
kevesebbe a múlt évhez képest.
08:35
Last month, MIT put out a study
197
500000
2000
A múlt hónapban, az MIT közzé tett egy tanulmányt
08:37
showing that by the end of this decade,
198
502000
2000
ami azt mutatja, hogy az évtized végére,
08:39
in the sunny parts of the United States,
199
504000
2000
az Egyesült Államok naposabb részein,
08:41
solar electricity will be six cents a kilowatt hour
200
506000
2000
a napenergia által előállított áram kilowattórája
08:43
compared to 15 cents
201
508000
2000
csak 6 centbe fog kerülni a mostani 15 centhez képest,
08:45
as a national average.
202
510000
2000
ami az országos átlag.
08:47
And if we have abundant energy,
203
512000
3000
És ha bőségesen van energiánk,
08:50
we also have abundant water.
204
515000
3000
akkor bőségesen lesz vizünk is.
08:53
Now we talk about water wars.
205
518000
5000
Manapság vízért folytatott háborúkat sem tartunk elképzelhetetlennek.
08:58
Do you remember
206
523000
2000
Emlékeztek, amikor Carl Sagan
09:00
when Carl Sagan turned the Voyager spacecraft
207
525000
2000
a Föld felé fordította
09:02
back towards the Earth,
208
527000
2000
a Voyager űrszondát 1990-ben,
09:04
in 1990 after it just passed Saturn?
209
529000
2000
közvetlenül azután, hogy a Szaturnuszt elhagyta?
09:06
He took a famous photo. What was it called?
210
531000
3000
Ekkor készítette híres fotóját. Mi is volt a neve?
09:09
"A Pale Blue Dot."
211
534000
2000
"Halványkék pötty."
09:11
Because we live on a water planet.
212
536000
3000
Mert mi egy vízi bolygón élünk.
09:14
We live on a planet 70 percent covered by water.
213
539000
3000
Egy olyan bolygón, amit 70%-ban víz borít.
09:17
Yes, 97.5 percent is saltwater,
214
542000
2000
Tudom, ennek a 97,5%-a sós víz,
09:19
two percent is ice,
215
544000
2000
2%-ka pedig jég,
09:21
and we fight over a half a percent of the water on this planet,
216
546000
3000
mi pedig azért a fél százalék vízért küzdünk,
09:24
but here too there is hope.
217
549000
2000
de ezzel kapcsolatban is van ok a reményre.
09:26
And there is technology coming online,
218
551000
3000
Egy új technológia kerül bemutatásra,
09:29
not 10, 20 years from now,
219
554000
2000
nem 10-20 év múlva, hanem most,
09:31
right now.
220
556000
2000
ebben a pillanatban.
09:33
There's nanotechnology coming on, nanomaterials.
221
558000
3000
Új nanotechnológia kerül majd bevezetésre,
új nanoanyagok.
új nanoanyagok.
09:36
And the conversation I had with Dean Kamen this morning,
222
561000
3000
Szeretném megosztani veletek a Dean Kamennel
09:39
one of the great DIY innovators,
223
564000
2000
ma reggel folytatott beszélgetésemet --
09:41
I'd like to share with you -- he gave me permission to do so --
224
566000
3000
persze az ő előzetes engedélyével --
09:44
his technology called Slingshot
225
569000
2000
az ő technologiáját úgy hivják, hogy Slingshot,
09:46
that many of you may have heard of,
226
571000
2000
lehet hogy van közöttetek aki már hallott róla,
09:48
it is the size of a small dorm room refrigerator.
227
573000
2000
ez kb. akkora, mint egy kisméretű, koleszos hűtõ.
09:50
It's able to generate
228
575000
2000
Ennek segitségével napi 1000 liter
09:52
a thousand liters of clean drinking water a day
229
577000
2000
tiszta vizet lehet készíteni
09:54
out of any source -- saltwater, polluted water, latrine --
230
579000
3000
bármilyen forrásból -- sósvíz, szennyezett víz, szennyvíz --
09:57
at less than two cents a liter.
231
582000
3000
két cent per liter alatti áron.
10:02
The chairman of Coca-Cola has just agreed
232
587000
2000
A Coca-Cola elnöke nemrég egyezett bele,
10:04
to do a major test
233
589000
2000
hogy egy nagyszabású próba keretében,
10:06
of hundreds of units of this in the developing world.
234
591000
3000
több száz egységet próbáljanak ki fejlődő országokban.
10:09
And if that pans out,
235
594000
2000
És ha minden összejön,
10:11
which I have every confidence it will,
236
596000
2000
ami felől semmi kételyem nincsen,
10:13
Coca-Cola will deploy this globally
237
598000
2000
a Coca-Cola globálisan fogja használni ezt
10:15
to 206 countries
238
600000
2000
206 országban
10:17
around the planet.
239
602000
2000
az egész bolygón.
10:19
This is the kind of innovation, empowered by this technology,
240
604000
3000
Ilyen fajta innovációk mennek végbe ma,
10:22
that exists today.
241
607000
4000
új technológiák segitségével.
10:26
And we've seen this in cellphones.
242
611000
2000
Ezt láttuk a mobiltelefonok esetében is.
10:28
My goodness, we're going to hit 70 percent penetration
243
613000
2000
Szent ég, 2013 végére
10:30
of cellphones in the developing world
244
615000
2000
a fejlődő világ 70%-nak
10:32
by the end of 2013.
245
617000
2000
lesz mobilja.
10:34
Think about it,
246
619000
2000
Gondoljatok bele,
10:36
that a Masai warrior on a cellphone in the middle of Kenya
247
621000
3000
hogy Kenya közepén, egy mobillal rendelkező Masai harcos
10:39
has better mobile comm
248
624000
2000
jobban tud a világgal kommunikálni,
10:41
than President Reagan did 25 years ago.
249
626000
3000
mint Reagan elnök 25 évvel ezelőtt.
10:44
And if they're on a smartphone on Google,
250
629000
2000
És ha még a Google-t is tudják használni egy okostelefonon,
10:46
they've got access to more knowledge and information
251
631000
2000
több ismerethez és információhoz férnek hozzá,
10:48
than President Clinton did 15 years ago.
252
633000
2000
mint Clinton elnök 15 éve.
10:50
They're living in a world of information and communication abundance
253
635000
3000
Egy olyan információban és kommunikációban gazdag világban élünk,
10:53
that no one could have ever predicted.
254
638000
3000
amit soha senki nem jósolt volna meg korábban.
10:57
Better than that,
255
642000
2000
Ami még ennél is jobb,
10:59
the things that you and I
256
644000
2000
az a sok dolog, amire te meg én
11:01
spent tens and hundreds of thousands of dollars for --
257
646000
2000
több tízezer dollárt költöttünk még akkoriban --
11:03
GPS, HD video and still images,
258
648000
3000
a GPS, HD minőségű videók és képek,
11:06
libraries of books and music,
259
651000
3000
könyvek és zenék tárai,
11:09
medical diagnostic technology --
260
654000
2000
orvosi diagnosztikai technológia --
11:11
are now literally dematerializing and demonetizing
261
656000
3000
ezek szó szerint töredékükre csökkentek, árban és
méretben is,
méretben is,
11:14
into your cellphone.
262
659000
3000
olyannyira, hogy manapság a mobilotokban is elférnek.
11:19
Probably the best part of it
263
664000
2000
Talán a legjobb az egészben az,
11:21
is what's coming down the pike in health.
264
666000
3000
ami az egészségügy terén vár ránk.
11:24
Last month, I had the pleasure of announcing with Qualcomm Foundation
265
669000
4000
Az elmúlt hónapban, abban a megtiszteltetésben volt részem, a Qualcomm Alapítvánnyal együttműködve,
11:28
something called the $10 million Qualcomm Tricorder X Prize.
266
673000
4000
hogy én jelenthettem be a 10 millió dolláros Qualcomm Tricorder X Prize-t.
11:32
We're challenging teams around the world
267
677000
2000
Azt tűztük ki feladatnak a világ minden részéről érkező csapatoknak,
11:34
to basically combine these technologies
268
679000
2000
hogy ötvözzék ezeket a technológiákat,
11:36
into a mobile device
269
681000
2000
és sűrítsék bele egy mobiltelefonba,
11:38
that you can speak to, because it's got A.I.,
270
683000
2000
amihez beszélni is lehet, hiszen mesterséges intelligenciával rendelkezik,
11:40
you can cough on it, you can do a finger blood prick.
271
685000
3000
bele lehet köhögni, ujjból tud vérmintát venni.
11:43
And to win, it needs to be able to diagnose you better
272
688000
2000
És ahhoz, hogy nyerjen, egy csapat hivatásos orvosnál
11:45
than a team of board-certified doctors.
273
690000
4000
jobban kell tudnia diagnosztizálni a találmánynak.
11:49
So literally, imagine this device
274
694000
3000
Képzeljétek el ezt a műszert, a fejlődő világ közepén,
11:52
in the middle of the developing world where there are no doctors,
275
697000
3000
ott, ahol nincsenek orvosok,
11:55
25 percent of the disease burden
276
700000
2000
viszont a világ betegség terhének 25%-a,
11:57
and 1.3 percent of the health care workers.
277
702000
3000
és a világ egészségügyi szakembereinek csak 1,3%-a.
12:00
When this device sequences an RNA or DNA virus
278
705000
2000
Amikor ez a műszer egy RNS vagy DNS vírust szekvenál
12:02
that it doesn't recognize,
279
707000
2000
és nem ismeri fel,
12:04
it calls the CDC
280
709000
2000
azonnal hívja a CDC-t és meggátolja,
12:06
and prevents the pandemic from happening in the first place.
281
711000
3000
hogy egy népjárvány egyáltalán megjelenjen.
12:11
But here, here is the biggest force
282
716000
3000
De íme, itt van a legnagyobb erõ
12:14
for bringing about a world of abundance.
283
719000
2000
ami bőséget fog hozni a világunkba:
12:16
I call it the rising billion.
284
721000
3000
én csak a "felfelé törtetõ milliárdnak" hívom.
12:19
So the white lines here are population.
285
724000
3000
Tehát a fehér oszlopok itt a lakosságot jelölik.
12:22
We just passed the seven billion mark on Earth.
286
727000
3000
Most, nem régen haladtuk meg a hétmilliárdot.
12:25
And by the way,
287
730000
2000
És mellesleg,
12:27
the biggest protection against a population explosion
288
732000
2000
a legjobb ellenszer a népesség elszaporodása ellen
12:29
is making the world educated
289
734000
2000
az, ha a világot tanultabbá
12:31
and healthy.
290
736000
3000
és egészségesebbé tesszük.
12:34
In 2010,
291
739000
2000
2010-ben,
12:36
we had just short of two billion people
292
741000
2000
szűk kétmilliárd ember élt a Földön,
12:38
online, connected.
293
743000
2000
akit az internet összekapcsolt.
12:40
By 2020,
294
745000
2000
2020-ra
12:42
that's going from two billion to five billion
295
747000
2000
ez a szám kétmilliárdról ötmilliárd
12:44
Internet users.
296
749000
2000
internet felhasználóra fog nőni.
12:46
Three billion new minds
297
751000
2000
Hárommilliárd új elme,
12:48
who have never been heard from before
298
753000
2000
akiket eddig senki nem hallgatott meg,
12:50
are connecting to the global conversation.
299
755000
4000
fog kapcsolódni a globális párbeszédhez.
12:54
What will these people want?
300
759000
2000
Mit fognak majd ezek az emberek akarni?
12:56
What will they consume? What will they desire?
301
761000
2000
Mit fognak fogyasztani? Mit fognak kívánni?
12:58
And rather than having economic shutdown,
302
763000
2000
Egy gazdasági leállás helyett
13:00
we're about to have the biggest economic injection ever.
303
765000
3000
minden idők legnagyobb gazdasági
lökését fogjuk megélni.
lökését fogjuk megélni.
13:03
These people represent
304
768000
2000
Ezek az emberek több
13:05
tens of trillions of dollars
305
770000
2000
tízbillió dollárt képviselnek,
13:07
injected into the global economy.
306
772000
3000
ami be lesz pumpálva a világgazdaságba.
13:10
And they will get healthier
307
775000
2000
Ezek az emberek egészségesebbek lesznek
13:12
by using the Tricorder,
308
777000
2000
a Tricoder segítségével,
13:14
and they'll become better educated by using the Khan Academy,
309
779000
2000
és műveltebbek lesznek a Khan Akadémia segítségével,
13:16
and by literally being able to use
310
781000
3000
és a 3D-s nyomtatás
13:19
3D printing and infinite computing
311
784000
3000
és a felhő számítástechnika segítségével
13:22
[become] more productive than ever before.
312
787000
3000
produktívabbak lesznek, mint valaha.
13:25
So what could three billion rising,
313
790000
3000
És mi mindennel tud előrukkolni majd hárommilliárd
13:28
healthy, educated, productive members of humanity
314
793000
3000
felemelkedőfélben lévő, egészséges, művelt,
13:31
bring to us?
315
796000
2000
produktív tagja az emberiségnek?
13:33
How about a set of voices that have never been heard from before.
316
798000
3000
Olyan álláspontokkal fogunk megismerkedni,
amikkel még ezelőtt soha.
amikkel még ezelőtt soha.
13:36
What about giving the oppressed,
317
801000
2000
Mi lenne, ha az elnyomottaknak,
13:38
wherever they might be,
318
803000
2000
bárhol is legyenek,
13:40
the voice to be heard and the voice to act
319
805000
2000
lehetőségük nyílna arra, hogy valaki meghallgassa őket,
13:42
for the first time ever?
320
807000
3000
és lehetőségük lenne arra, hogy cselekedjenek, most először?
13:45
What will these three billion people bring?
321
810000
3000
Mit fog ez a hárommilliárd ember hozni magával?
13:48
What about contributions we can't even predict?
322
813000
3000
És mi van azokkal a hozzájárulásokkal, amiket még elképzelni sem tudunk?
13:51
The one thing I've learned at the X Prize
323
816000
2000
A dolog, amit az X Prize keretében megfigyeltem,
13:53
is that small teams
324
818000
2000
hogy kis csapatok,
13:55
driven by their passion with a clear focus
325
820000
3000
akiket a szenvedélyük és eltökéltségük hajt,
13:58
can do extraordinary things,
326
823000
2000
fantasztikus dolgokra képesek,
14:00
things that large corporations and governments
327
825000
2000
dolgokra, amikre ezelőtt csak nagy vállalatok és
14:02
could only do in the past.
328
827000
3000
a kormányok voltak képesek.
14:05
Let me share and close with a story
329
830000
2000
Hadd meséljek el zárásul egy történetet,
14:07
that really got me excited.
330
832000
3000
ami nagyon izgatottá tett.
14:10
There is a program that some of you might have heard of.
331
835000
2000
Van egy program, amiről néhányatok már talán hallott.
14:12
It's a game called Foldit.
332
837000
2000
Ez egy játék, amit Foldit-nak hívnak. [Hajtogasd]
14:14
It came out of the University of Washington in Seattle.
333
839000
4000
A seattle-i University of Washingtonból származik.
14:18
And this is a game
334
843000
2000
Nos, ez a játék arról szól,
14:20
where individuals can actually take a sequence of amino acids
335
845000
4000
hogy a résztvevõk fognak egy aminosav szekvenciát
14:24
and figure out how the protein is going to fold.
336
849000
4000
és megfejtik, hogy a fehérje hogyan fog elhajlani.
14:28
And how it folds dictates its structure and its functionality.
337
853000
2000
És a hajtása határozza meg a szerkezetét és a feladatát.
14:30
And it's very important for research in medicine.
338
855000
3000
Ez nagyon fontos része sok orvosi kutatómunkának.
14:33
And up until now, it's been a supercomputer problem.
339
858000
3000
És mostanáig csak szupeszámítógépek tudták
ezt a feladatot megoldani.
ezt a feladatot megoldani.
14:36
And this game has been played
340
861000
2000
Ezt a játekot egyetemi professzoroktól
14:38
by university professors and so forth.
341
863000
2000
kezdve mindenki játszhatta.
14:40
And it's literally, hundreds of thousands of people
342
865000
3000
Túlzás nélkül, több százezer ember
14:43
came online and started playing it.
343
868000
2000
játszott vele online.
14:45
And it showed that, in fact, today,
344
870000
2000
És tanúbizonyságot adtak arról, hogy valójában ma,
14:47
the human pattern recognition machinery
345
872000
2000
az emberek mintafelismerõ képessége
14:49
is better at folding proteins than the best computers.
346
874000
3000
jobb a fehérje hajtogatásban, mint a legjobb számítógépek.
14:52
And when these individuals went and looked
347
877000
2000
És amikor megnézték, ki a világ legjobb
14:54
at who was the best protein folder in the world,
348
879000
3000
fehérje hajtogatója,
14:57
it wasn't an MIT professor,
349
882000
2000
nem egy MIT-s professzor volt az,
14:59
it wasn't a CalTech student,
350
884000
2000
de nem is egy CalTech-es hallgató,
15:01
it was a person from England, from Manchester,
351
886000
3000
hanem egy hölgy az angliai Manchesterből,
15:04
a woman who, during the day,
352
889000
4000
aki napközben titkárnő
15:08
was an executive assistant at a rehab clinic
353
893000
3000
egy rehabilitációs klinikán,
15:11
and, at night, was the world's best protein folder.
354
896000
4000
este pedig a világ legjobb fehérje hajtogatója.
15:16
Ladies and gentlemen,
355
901000
2000
Hölgyeim és uraim,
15:18
what gives me tremendous confidence
356
903000
2000
ami hihetetlenul nagy bizakodással tölt el
15:20
in the future
357
905000
4000
a jövőt illetően,
15:24
is the fact that we are now more empowered as individuals
358
909000
4000
az az, hogy sokkal nagyobb eséllyel és felkészültséggel
15:28
to take on the grand challenges of this planet.
359
913000
3000
szállhatunk szembe azokkal a nagy kihívásokkal,
amikkel a bolygónk szembenéz.
amikkel a bolygónk szembenéz.
15:31
We have the tools with this exponential technology.
360
916000
3000
A rohamosan fejlődő technika révén új eszközök
állnak rendelkezésünkre.
állnak rendelkezésünkre.
15:34
We have the passion of the DIY innovator.
361
919000
3000
Megvan bennünk egy ezermester újító szenvedélye.
15:37
We have the capital of the techno-philanthropist.
362
922000
3000
Rendelkezésünkre áll a techno-filantrópusok tőkéje.
15:40
And we have three billion new minds
363
925000
2000
És van hárommilliárd új elme,
15:42
coming online to work with us
364
927000
2000
ami az internet segítségével együtt fog tudni
15:44
to solve the grand challenges,
365
929000
2000
működni velünk, hogy megoldjuk ezeket a nagy kihívásokat,
15:46
to do that which we must do.
366
931000
4000
amiket muszáj megoldanunk.
15:50
We are living into extraordinary decades ahead.
367
935000
2000
Fantasztikus évtizedeknek nézünk elébe!
15:52
Thank you.
368
937000
2000
Köszönöm.
15:54
(Applause)
369
939000
14000
(Taps)
ABOUT THE SPEAKER
Peter Diamandis - Space activistPeter Diamandis runs the X Prize Foundation, which offers large cash incentive prizes to inventors who can solve grand challenges like space flight, low-cost mobile medical diagnostics and oil spill cleanup. He is the chair of Singularity University, which teaches executives and grad students about exponentially growing technologies.
Why you should listen
Watch the live onstage debate with Paul Gilding that followed Peter Diamandis' 2012 TEDTalk >>
Peter Diamandis is the founder and chair of the X Prize Foundation, a nonprofit whose mission is simply "to bring about radical breakthroughs for the benefit of humanity." By offering a big cash prize for a specific accomplishment, the X Prize stimulates competition and excitement around some of the planet's most important goals. Diamandis is also co-founder and chairman of Singularity University which runs Exponential Technologies Executive and Graduate Student Programs.
Diamandis' background is in space exploration -- before the X Prize, he ran a company that studied low-cost launching technologies and Zero-G which offers the public the chance to train like an astronaut and experience weightlessness. But though the X Prize's first $10 million went to a space-themed challenge, Diamandis' goal now is to extend the prize into health care, social policy, education and many other fields that could use a dose of competitive innovation.
Peter Diamandis | Speaker | TED.com