TED2014
Nicholas Negroponte: A 30-year history of the future
Nicholas Negroponte: A jövő 30 éves története
Filmed:
Readability: 3.8
2,035,246 views
Nicholas Negroponte, az MIT Media Lab alapítója a technika világának 30 éves történetébe visz magával bennünket útitársul. Mint egykori tökéletes előrejelző bemutatja az általa az 1970-80-as években előrelátott interfészeket és újításokat, amelyeken a kortársai csak gúnyolódtak, de amelyek ma mindenütt jelen vannak. A színpadról úgy távozik, hogy örökül hagyja nekünk a következő 30 évre szóló utolsó (képtelen? zseniális?) jóslatát.
Nicholas Negroponte - Tech visionary
The founder of the MIT Media Lab, Nicholas Negroponte pushed the edge of the information revolution as an inventor, thinker and angel investor. He's the driving force behind One Laptop per Child, building computers for children in the developing world. Full bio
The founder of the MIT Media Lab, Nicholas Negroponte pushed the edge of the information revolution as an inventor, thinker and angel investor. He's the driving force behind One Laptop per Child, building computers for children in the developing world. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
(Videó) Nicholas Negroponte:
Átkapcsolhatunk
Átkapcsolhatunk
00:12
(Video) Nicholas Negroponte:
Can we switch to the video disc,
Can we switch to the video disc,
0
657
2454
00:15
which is in play mode?
1
3111
2123
a lejátszásra kész videolemezre?
00:17
I'm really interested in how you put people and computers together.
2
5234
5230
Tényleg érdekel, hogyan működik
együtt az ember és a számítógép.
együtt az ember és a számítógép.
00:22
We will be using the TV screens or their equivalents
3
10464
3370
Tévéképernyőt vagy hozzá hasonlót
fogunk a jövőben használni
elektronikus könyvekhez.
elektronikus könyvekhez.
00:25
for electronic books of the future.
4
13834
4374
00:30
(Music, crosstalk)
5
18208
3614
(Zene, beszédfoszlányok)
00:50
Very interested in touch-sensitive displays,
6
38117
2252
Nagyon érdekel a high-tech szenzoros
00:52
high-tech, high-touch, not having
to pick up your fingers to use them.
to pick up your fingers to use them.
7
40369
4327
érintőképernyő, mert le sem kell
róla vennünk az ujjunkat.
róla vennünk az ujjunkat.
00:56
There is another way where computers
8
44696
1800
Van egy más módja is a kapcsolatnak,
00:58
touch people: wearing, physically wearing.
9
46496
2463
mikor az emberek a számítógépeket
magukon hordják.
magukon hordják.
01:08
Suddenly on September 11th,
10
56646
2021
Szeptember 11-én hirtelen
01:10
the world got bigger.
11
58667
2637
a világ nagyobb lett.
01:13
NN: Thank you. (Applause)
12
61304
2985
NN: Köszönöm. (Taps)
01:16
Thank you.
13
64289
2059
Köszönöm.
01:18
When I was asked to do this,
14
66348
2108
Amikor fölkértek előadónak,
01:20
I was also asked to look at all 14 TED Talks
15
68456
4196
azt is kérték, hogy nézzem át
01:24
that I had given,
16
72652
1710
a 14 korábbi TED-előadásomat,
01:26
chronologically.
17
74362
1798
időrendben.
01:28
The first one was actually two hours.
18
76160
2274
Az első előadásom kétórás volt.
01:30
The second one was an hour,
19
78434
1456
A második egyórás,
01:31
and then they became half hours,
20
79890
1549
a következők pedig félórásak,
01:33
and all I noticed was my bald spot getting bigger.
21
81439
3936
és az egyetlen dolog, amit láttam,
hogy egyre jobban kopaszodom.
hogy egyre jobban kopaszodom.
01:37
(Laughter)
22
85375
1620
(Nevetés)
01:38
Imagine seeing your life, 30 years of it, go by,
23
86995
4168
Képzelhetik, hogy mikor az ember
01:43
and it was, to say the least,
24
91163
3407
az életének 30 évét látja elsuhanni
a szeme előtt,
a szeme előtt,
01:46
for me, quite a shocking experience.
25
94570
4373
legalábbis nekem, elég megdöbbentő.
01:50
So what I'm going to do in my time
26
98943
1593
A rendelkezésemre álló időben
01:52
is try and share with you what happened
27
100536
1544
tekintsük át együtt,
01:54
during the 30 years,
28
102080
1802
mi történt a 30 év alatt,
01:55
and then also make a prediction,
29
103882
2518
s azután jövendölést adok,
01:58
and then tell you a little bit
30
106400
2061
majd szólok egy keveset
02:00
about what I'm doing next.
31
108461
2654
a terveimről.
02:03
And I put on a slide
32
111115
2951
A dián láthatják
02:06
where TED 1 happened in my life.
33
114066
4060
életem első TED-rendezvényét.
02:10
And it's rather important
34
118126
1914
Eléggé fontos volt,
02:12
because I had done 15 years of research before it,
35
120040
4060
mert előtte 15 évig kutattam,
02:16
so I had a backlog, so it was easy.
36
124100
2428
megvoltak a feljegyzéseim, nem volt nehéz.
02:18
It's not that I was Fidel Castro
37
126528
1760
Nem voltam egy Fidel Castro,
02:20
and I could talk for two hours,
38
128288
1833
hogy két órát tudtam volna beszélni,
02:22
or Bucky Fuller.
39
130121
1322
vagy Bucky Fuller.
02:23
I had 15 years of stuff,
40
131443
1915
De volt 15 évnyi anyagom,
02:25
and the Media Lab was about to start.
41
133358
2472
és a Media Lab akkor indult.
02:27
So that was easy.
42
135830
1800
Tehát nem volt nehéz.
02:29
But there are a couple of things
43
137630
2664
De van egy pár dolog
02:32
about that period
44
140294
1688
azzal a korszakkal
02:33
and about what happened that are
45
141982
2053
és az akkor történtekkel kapcsolatban,
02:36
really quite important.
46
144035
1855
amelyek tényleg fontosak.
02:37
One is that
47
145890
2556
Az első,
02:40
it was a period when computers
48
148446
2896
hogy abban az időben a számítógépek
02:43
weren't yet for people.
49
151342
2637
még nem az embereket szolgálták.
02:45
And the other thing that sort of happened
50
153979
3145
Az akkori időszakot
02:49
during that time is that
51
157124
3071
még az is jellemezte,
02:52
we were considered sissy computer scientists.
52
160195
3382
hogy nyámnyila számítástechnikusoknak
tartottak minket.
tartottak minket.
02:55
We weren't considered the real thing.
53
163577
1563
Csak legyintettek ránk.
02:57
So what I'm going to show you is, in retrospect,
54
165140
3999
Visszatekintve mutatok egy pár dolgot,
03:01
a lot more interesting and a lot more accepted
55
169139
2508
amelyek sokkal érdekesebbek
és elfogadottabbak,
és elfogadottabbak,
03:03
than it was at the time.
56
171647
2066
mint akkortájt.
03:05
So I'm going to characterize the years
57
173713
2554
Jellemzést adok azokról az évekről,
03:08
and I'm even going to go back
58
176267
1833
s vissza is tekintek
03:10
to some very early work of mine,
59
178100
2104
némely nagyon korai munkámra.
03:12
and this was the kind of stuff I was doing in the '60s:
60
180204
2886
Arról van szó, amivel a 60-as
években foglalkoztam:
években foglalkoztam:
03:15
very direct manipulation,
61
183090
2187
igen direkt kezelés,
03:17
very influenced as I studied architecture
62
185277
2655
amelyet az építészeti tanulmányaim során
03:19
by the architect Moshe Safdie,
63
187932
2087
Moshe Safdie építészete befolyásolt.
03:22
and you can see that we even built robotic things
64
190019
2762
Láthatják, hogy még
robotféléket is készítettünk,
robotféléket is készítettünk,
03:24
that could build habitat-like structures.
65
192781
2756
melyek élőhelyszerű szerkezetek
építésére voltak képesek.
építésére voltak képesek.
03:27
And this for me was
66
195537
1687
Ez még
03:29
not yet the Media Lab,
67
197224
1916
nem a Media Labom volt,
03:31
but was the beginning of what I'll call
68
199140
2817
hanem, nevezzük így, az érzékelős
03:33
sensory computing,
69
201957
1519
számítástechnika kezdete.
03:35
and I pick fingers
70
203476
1872
Az ujj mellett döntöttem,
03:37
partly because everybody thought it was ridiculous.
71
205348
4202
részben azért, mert mindenki
nevetségesnek vélte.
nevetségesnek vélte.
03:41
Papers were published
72
209550
2155
Megjelentek cikkek is arról,
03:43
about how stupid it was to use fingers.
73
211705
4252
mekkora hülyeség az ujjunkat használni.
03:47
Three reasons: One was they were low-resolution.
74
215957
2818
Három okot jelöltek meg:
a gyenge felbontóképességet,
a gyenge felbontóképességet,
03:50
The other is your hand would occlude
75
218775
1929
A másik, hogy kezünk eltakarja,
03:52
what you wanted to see,
76
220704
1441
amit látni akarunk.
03:54
and the third, which was the winner,
77
222145
1758
A harmadik, a kedvencem,
03:55
was that your fingers would get the screen dirty,
78
223903
3656
hogy az ujjunk összepiszkolja a képernyőt,
03:59
and hence, fingers would never be
79
227559
2326
s ezért az ujjainkat soha az életben
04:01
a device that you'd use.
80
229885
1788
nem fogjuk erre használni.
04:03
And this was a device we built in the '70s,
81
231673
3049
E készüléket a 70-es években készítettük,
04:06
which has never even been picked up.
82
234722
1871
soha nem terjedt el.
04:08
It's not just touch sensitive,
83
236593
1441
Nemcsak érintésre,
04:10
it's pressure sensitive.
84
238034
2178
hanem nyomásra is érzékeny volt.
04:12
(Video) Voice: Put a yellow circle there.
85
240212
1977
(Videó) Hang: Tegyünk ide egy sárga kört.
04:14
NN: Later work, and again this was before TED 1 —
86
242189
3444
NN: Ez egy későbbi munka,
még mindig a TED-1 előtt.
még mindig a TED-1 előtt.
04:17
(Video) Voice: Move that west of the diamond.
87
245633
2803
(Videó) Hang:
Mozdítsuk el a rombusztól balra.
Mozdítsuk el a rombusztól balra.
04:20
Create a large green circle there.
88
248436
3212
Ide rajzoljunk egy nagy zöld kört.
04:23
Man: Aw, shit.
89
251648
2329
Férfi: A fenébe.
04:25
NN: — was to sort of do interface concurrently,
90
253977
3430
NN: Párhuzamos interfész céljából
fejlesztettük ki,
fejlesztettük ki,
04:29
so when you talked and you pointed
91
257407
1808
mikor beszélni és mutogatni lehet.
04:31
and you had, if you will,
92
259215
3187
Mondhatjuk, hogy ez már
04:34
multiple channels.
93
262402
1559
sokcsatornás megoldás volt.
04:35
Entebbe happened.
94
263961
2007
De aztán beütött Entebbe.
04:37
1976, Air France was hijacked,
95
265968
3547
1976. Az Air France gépét
04:41
taken to Entebbe,
96
269515
1498
Entebbébe térítették,
04:43
and the Israelis not only did an extraordinary rescue,
97
271013
5057
s az izraeliek tökéletes
mentőakciót hajtottak végre,
mentőakciót hajtottak végre,
04:48
they did it partly because they had practiced
98
276070
1963
Azért is sikerült nekik,
04:50
on a physical model of the airport,
99
278033
2495
mert a reptér valós
modelljén gyakorlatoztak,
modelljén gyakorlatoztak,
04:52
because they had built the airport,
100
280528
1156
hiszen korábban a sivatagban
04:53
so they built a model in the desert,
101
281684
1733
megépítették a repteret,
04:55
and when they arrived at Entebbe,
102
283417
1716
s mikor Entebbébe értek,
04:57
they knew where to go because
they had actually been there.
they had actually been there.
103
285133
2920
ismerték a járást, mert már "jártak ott".
05:00
The U.S. government asked some of us, '76,
104
288053
3252
A kormány 76-ban
azt kérdezte néhányunktól:
azt kérdezte néhányunktól:
05:03
if we could replicate that computationally,
105
291305
2775
le tudjuk-e ezt játszani számítógépen,
05:06
and of course somebody like myself says yes.
106
294080
2189
s olyan valaki mint én
persze igennel felel.
persze igennel felel.
05:08
Immediately, you get a contract,
107
296269
2026
Azonnal szerződést ajánlott
05:10
Department of Defense,
108
298295
1485
a Védelmi Minisztérium,
05:11
and we built this truck and this rig.
109
299780
2688
és megépítettük ezt a furgont
és kameraállást.
és kameraállást.
05:14
We did sort of a simulation,
110
302468
2520
Egyféle videó-szimulációt hoztunk létre,
05:16
because you had video discs,
111
304988
1826
mert voltak már videólemezek.
05:18
and again, this is '76.
112
306814
2328
Ez is 1976-ban történt.
05:21
And then many years later,
113
309142
2697
Azután sok-sok év múlva
05:23
you get this truck,
114
311839
1469
megjelent ez a furgon,
05:25
and so you have Google Maps.
115
313308
2958
és előttünk áll a Google Maps.
05:28
Still people thought,
116
316266
1520
Az emberek még mindig
05:29
no, that was not serious computer science,
117
317786
4020
úgy hitték, hogy "nem, ez nem komoly
számítógép-tudomány",
számítógép-tudomány",
05:33
and it was a man named Jerry Wiesner,
118
321806
2059
de volt egy Jerry Wiesner nevű férfi,
05:35
who happened to be the president of MIT,
119
323865
2407
történetesen az MIT elnöke,
05:38
who did think it was computer science.
120
326272
2348
aki azt gondolta,
hogy "ez számítógép-tudomány".
hogy "ez számítógép-tudomány".
05:40
And one of the keys for anybody
121
328620
2637
Bárkinek, aki valamibe bele akar fogni
05:43
who wants to start something in life:
122
331257
3384
az életben, az egyik kulcskérdés:
05:46
Make sure your president is part of it.
123
334641
3269
meggyőződni róla,
hogy az elnök támogatja-e.
hogy az elnök támogatja-e.
05:49
So when I was doing the Media Lab,
124
337910
3020
Mikor a Media Labot csináltam,
05:52
it was like having a gorilla in the front seat.
125
340930
3157
az olyan volt, mintha gorilla ült volna
a kocsi anyósülésén.
a kocsi anyósülésén.
05:56
If you were stopped for speeding
126
344087
2185
Ha gyorshajtás miatt lemeszeltek volna,
05:58
and the officer looked in the window
127
346272
2240
s a rendőr benéz az ablakon, és meglátja
06:00
and saw who was in the passenger seat,
128
348512
2009
ki ül az anyósülésen, csak annyit nyögne:
06:02
then, "Oh, continue on, sir."
129
350521
1962
"Jaj, csak hajtson tovább, uram."
06:04
And so we were able,
130
352483
1685
Így képesek voltunk megcsinálni
06:06
and this is a cute, actually, device, parenthetically.
131
354168
3793
mellesleg ezt az aranyos készüléket.
06:09
This was a lenticular photograph of Jerry Wiesner
132
357961
3049
Ez Jerry Wiesner lentikuláris fényképe,
06:13
where the only thing that changed in the photograph
133
361010
2363
ahol a képek közt kizárólag
06:15
were the lips.
134
363373
1343
a szájnál van eltérés.
06:16
So when you oscillated that little piece
135
364716
2976
Így ha a lencselemeznek
06:19
of lenticular sheet with his photograph,
136
367692
3230
e kis területét mozgatjuk,
06:22
it would be in lip sync
137
370922
2013
szájszinkront tudunk megvalósítani,
06:24
with zero bandwidth.
138
372935
2239
nulla sávszélesség mellett.
06:27
It was a zero-bandwidth teleconferencing system
139
375174
2711
Ez egy nulla sávszélességű
telekonferencia-rendszer volt
telekonferencia-rendszer volt
06:29
at the time.
140
377885
1842
abban az időben.
06:31
So this was the Media Lab's —
141
379727
3981
Ez volt hát a Media Lab --
06:35
this is what we said we'd do,
142
383708
1693
erre mondtuk, hogy összehozzuk
06:37
that the world of computers, publishing,
143
385401
2575
a számítógépek,
06:39
and so on would come together.
144
387976
2688
a kiadók stb. világát.
06:42
Again, not generally accepted,
145
390664
2104
Ismétlem, nem mindenki fogadta el,
06:44
but very much part of TED in the early days.
146
392768
4972
de a TED-esek nagy része hajdanán igen.
06:49
And this is really where we were headed.
147
397740
3206
Ez volt a célunk.
06:52
And that created the Media Lab.
148
400946
1687
Ez hozta létre a Media Labot.
06:54
One of the things about age
149
402633
4251
Koromnál fogva
06:58
is that I can tell you with great confidence,
150
406884
4267
nagy magabiztossággal állíthatom,
07:03
I've been to the future.
151
411151
2464
hogy jártam a jövőben.
07:05
I've been there, actually, many times.
152
413615
3284
Több ízben is jártam ott.
07:08
And the reason I say that is,
153
416899
1508
Az ok, amiért ezt mondom,
07:10
how many times in my life have I said,
154
418407
2441
hogy hányszor állítottam életem során:
07:12
"Oh, in 10 years, this will happen,"
155
420848
1777
"Ó, 10 éven belül megvalósul",
07:14
and then 10 years comes.
156
422625
2048
azután eltelik 10 év.
Akkor azt modnjuk:
"Ó, 5 éven belül megvalósul",
"Ó, 5 éven belül megvalósul",
07:16
And then you say, "Oh, in
five years, this will happen."
five years, this will happen."
157
424673
1758
07:18
And then five years comes.
158
426431
1684
azután eltelik 5 év.
07:20
So I say this a little bit with having felt
159
428115
3758
Ezért mondom, hogy egy kicsit úgy érzem,
07:23
that I'd been there a number of times,
160
431873
2337
már sokszor jártam a jövőben.
07:26
and one of the things that is most quoted
161
434210
3640
Az egyik leggyakrabban idézett
07:29
that I've ever said
162
437850
1149
korábbi kijelenésem,
07:30
is that computing is not about computers,
163
438999
2383
mely szerint a számítástechnika már nem
07:33
and that didn't quite get enough traction,
164
441382
3556
a számítógépekről szól, eleinte
nem keltett elég figyelmet,
nem keltett elég figyelmet,
07:36
and then it started to.
165
444938
1519
de később már igen.
07:38
It started to because people caught on
166
446457
3695
Azért keltett figyelmet,
mert az embereknek leesett,
mert az embereknek leesett,
07:42
that the medium wasn't the message.
167
450152
3138
hogy nem a közvetítő eszköz a lényeg.
07:45
And the reason I show this car
168
453290
2645
Azért mutatom ezt a kocsit
07:47
in actually a rather ugly slide
169
455935
2328
sajnos, egy elég csúnya dián,
07:50
is just again to tell you the kind of story
170
458263
2504
hogy elmondjak egy történetet,
07:52
that characterized a little bit of my life.
171
460767
2828
amely egy kicsit jellemezte az életemet.
07:55
This is a student of mine
172
463595
2014
Ez egy diákom, akinek a PhD dolgozata
07:57
who had done a Ph.D. called "Backseat Driver."
173
465609
3551
ezt a címet viseli:
"Autóvezető a hátsó ülésen."
"Autóvezető a hátsó ülésen."
08:01
It was in the early days of GPS,
174
469160
2082
A dolog a GPS korai időszakában történt,
08:03
the car knew where it was,
175
471242
1566
a kocsi tudta, hol jár,
08:04
and it would give audio instructions
176
472808
1915
hangutasításokat adott a vezetőnek,
08:06
to the driver, when to turn right,
when to turn left and so on.
when to turn left and so on.
177
474723
3427
mikor kanyarodjon jobbra vagy balra,
meg hasonlók.
meg hasonlók.
08:10
Turns out, there are a lot of things
178
478150
1611
Kiderült, hogy egy csomó dolog
08:11
in those instructions that back in that period
179
479761
3035
ezekben az utasításokban akkoriban
08:14
were pretty challenging,
180
482796
1250
elég nehéznek bizonyult,
08:16
like what does it mean, take the next right?
181
484046
3228
például mit jelent "a következőnél
fordulj jobbra"?
fordulj jobbra"?
Hiszen ha éppen
egy keresztutcánál vagyunk,
egy keresztutcánál vagyunk,
08:19
Well, if you're coming up on a street,
182
487274
1900
08:21
the next right's probably the one after,
183
489174
2183
a "következőnél jobbra" nyilván
az azt követőnél lesz,
az azt követőnél lesz,
08:23
and there are lots of issues,
184
491357
1231
és rengeteg ilyen dolog van.
08:24
and the student did a wonderful thesis,
185
492588
2245
A diák kiváló disszertációt írt,
08:26
and the MIT patent office said "Don't patent it.
186
494833
4847
de a MIT szabadalmi irodája azt mondta:
"Ne szabadalmaztasd,
"Ne szabadalmaztasd,
08:31
It'll never be accepted.
187
499680
1940
soha nem fogják bejegyezni.
08:33
The liabilities are too large.
188
501620
2310
Túl nagy a felelősség.
08:35
There will be insurance issues.
189
503930
1391
Biztosítási zűrök lesznek.
08:37
Don't patent it."
190
505321
1644
Ne szabadalmaztasd."
08:38
So we didn't,
191
506965
1093
Így is tettünk.
08:40
but it shows you how people, again, at times,
192
508058
3638
Ez is azt bizonyítja, hogy néha az emberek
08:43
don't really look at what's happening.
193
511696
4199
nem veszik észre, mi zajlik körülöttük.
08:47
Some work, and I'll just go
through these very quickly,
through these very quickly,
194
515895
2895
Néhány munka, csak átfutok rajtuk,
08:50
a lot of sensory stuff.
195
518790
1605
egy csomó, érzékelőkkel
kapcsolatos dolog.
kapcsolatos dolog.
08:52
You might recognize a young Yo-Yo Ma
196
520395
2475
Lehet, hogy fölismerik az ifjú Yo-Yo Mát,
08:54
and tracking his body for playing
197
522870
3970
és követhetik a testmozgását,
08:58
the cello or the hypercello.
198
526840
2348
ahogy csellózik vagy hipercsellózik.
09:01
These fellows literally walked
around like that at the time.
around like that at the time.
199
529188
3977
Ezek a fickók akkoriban
szó szerint így jártak-keltek.
szó szerint így jártak-keltek.
09:05
It's now a little bit more discreet
200
533165
2635
Az érzékelők manapság kisebbek
09:07
and more commonplace.
201
535800
2041
és megszokottabbak.
09:09
And then there are at least three heroes
202
537841
2269
Gyorsan szólni akarok még
09:12
I want to quickly mention.
203
540110
1129
legalább három hősről.
09:13
Marvin Minsky, who taught me a lot
204
541239
2478
Marvin Minskytől
09:15
about common sense,
205
543717
1387
a józan észjárást tanultam.
09:17
and I will talk briefly about Muriel Cooper,
206
545104
3441
Röviden megemlítem Muriel Cooper-t,
09:20
who was very important to Ricky Wurman
207
548545
2618
aki nagyon fontos volt Ricky Wurmannek
09:23
and to TED, and in fact, when she got onstage,
208
551163
3735
és a TED-nek, s amikor Muriel
a színpadra lépett,
a színpadra lépett,
09:26
she said, the first thing she said was,
209
554898
1947
az első mondata ez volt:
09:28
"I introduced Ricky to Nicky."
210
556845
2154
"Bemutattam Ricky-t Nicky-nek."
09:30
And nobody calls me Nicky
211
558999
1700
Engem senki sem hív Nicky-nek,
09:32
and nobody calls Richard Ricky,
212
560699
1759
sem Richardot Ricky-nek,
09:34
so nobody knew who she was talking about.
213
562458
3402
ezért sejtelme sem volt a hallgatóságnak,
hogy kikről van szó.
hogy kikről van szó.
09:37
And then, of course, Seymour Papert,
214
565860
2397
És még persze Seymour Papertöt,
aki azt mondta:
aki azt mondta:
"Nem gondolkozhatunk a gondolkodásról
09:40
who is the person who said,
215
568257
1505
09:41
"You can't think about thinking
216
569762
1415
anélkül, hogy ne
09:43
unless you think about thinking about something."
217
571177
2415
a valamiről gondolkodásra gondolnánk."
09:45
And that's actually — you can unpack that later.
218
573592
5663
Később eltűnődhetnek rajta,
09:51
It's a pretty profound statement.
219
579255
4106
nagyon mélyenszántó kijelentés.
09:55
I'm showing some slides
220
583361
1740
Mutatok még néhány diát
09:57
that were from TED 2,
221
585101
2086
a TED 2 idejéből,
09:59
a little silly as slides, perhaps.
222
587187
3742
talán kissé bugyuta diák.
10:02
Then I felt television really was about displays.
223
590929
5341
Akkoriban úgy éreztem,
hogy a tévé lényege a képernyő.
hogy a tévé lényege a képernyő.
10:08
Again, now we're past TED 1,
224
596273
3063
Ismét a TED 1 után
10:11
but just around the time of TED 2,
225
599336
3026
de a TED 2 környékén járunk,
10:14
and what I'd like to mention here is,
226
602362
2149
és arra szeretnék rámutatni,
10:16
even though you could imagine
227
604511
2115
hogy bár el tudják képzelni,
10:18
intelligence in the device,
228
606626
2054
hogy értelem van a készülékekben,
10:20
I look today at some of the work
229
608680
1432
ma olyan szemmel nézek rájuk,
10:22
being done about the Internet of Things,
230
610112
2438
melyeket a Dolgok internetje hozott létre,
10:24
and I think it's kind of tragically pathetic,
231
612550
2940
s patetikusan tragikusnak gondolom őket,
10:27
because what has happened is people take
232
615490
2430
mert ugye az történt, hogy fogtunk
10:29
the oven panel and put it on your cell phone,
233
617920
3498
egy sütőpanelt, rátettük a mobilunkra,
10:33
or the door key onto your cell phone,
234
621418
1789
vagy az ajtókulcsot a mobilunkra,
10:35
just taking it and bringing it to you,
235
623207
2173
aztán odaadtuk önöknek.
10:37
and in fact that's actually what you don't want.
236
625380
2721
De hát önök nem ezt kérték:
10:40
You want to put a chicken in the oven,
237
628101
2058
be akarták tenni a csirkét a sütőbe,
10:42
and the oven says, "Aha, it's a chicken,"
238
630159
2328
hogy a sütő azt mondja:
"Ez egy csirke,"
"Ez egy csirke,"
10:44
and it cooks the chicken.
239
632487
1149
és süsse meg.
10:45
"Oh, it's cooking the chicken for Nicholas,
240
633636
1766
"Lám, sül Nicholasnak a csirke,
10:47
and he likes it this way and that way."
241
635402
1834
mert ő így meg amúgy szereti."
10:49
So the intelligence, instead of being in the device,
242
637236
3053
Tehát az értelem ma nem a készülékben van,
10:52
we have started today
243
640289
1709
hanem kezdtük visszajuttatni
10:53
to move it back onto the cell phone
244
641998
2112
a mobilba
10:56
or closer to the user,
245
644110
2370
vagy közelebb a felhasználóhoz.
10:58
not a particularly enlightened view
246
646480
2188
Ez nem nagyon felvilágosult nézet
11:00
of the Internet of Things.
247
648668
2741
a Dolgok internetjétől.
11:03
Television, again, television what I said today,
248
651409
3464
Ma már említettem,
11:06
that was back in 1990,
249
654873
2622
hogy a 90-es évek tévéje ilyen volt.
11:09
and the television of tomorrow
250
657495
1470
A holnap tévéje
11:10
would look something like that.
251
658965
2323
körülbelül ilyen lesz.
11:13
Again, people, but they laughed cynically,
252
661288
3544
Az emberek cinikusan nevetgéltek,
11:16
they didn't laugh with much appreciation.
253
664832
5251
a nevetésük nem nagyon volt elismerő.
11:22
Telecommunications in the 1990s,
254
670083
2650
Az 1990-es évek távközlése.
11:24
George Gilder decided that he would call this diagram
255
672733
5700
George Gilder elhatározta,
hogy ezt a diagramot
hogy ezt a diagramot
11:30
the Negroponte switch.
256
678433
2429
Negroponte-kapcsolónak nevezi el.
11:32
I'm probably much less famous than George,
257
680862
2006
Nyilván kevésbé vagyok híres, mint George,
11:34
so when he called it the Negroponte switch, it stuck,
258
682868
3607
de amikor Negroponte-kapcsolónak
nevezte, megdöbbentett.
nevezte, megdöbbentett.
11:38
but the idea of things that came in the ground
259
686475
2665
De az elképzelés,
hogy a földön lévő dolgok
hogy a földön lévő dolgok
11:41
would go in the air and stuff in the air
260
689140
1715
a levegőbe jutnak,
11:42
would go into the ground
261
690855
1459
és a levegőben lévők a földre,
11:44
has played itself out.
262
692314
1885
beigazolódott.
11:46
That is the original slide from that year,
263
694199
4745
Ez az eredeti dia abból az évből,
11:50
and it has worked in lockstep obedience.
264
698944
3375
és a terv szerint megvalósult.
11:54
We started Wired magazine.
265
702319
2167
Elindítottuk a Wired folyóiratot.
11:56
Some people, I remember we shared
266
704486
3736
Emlékszem, többen váltottuk
12:00
the reception desk periodically,
267
708222
2722
egymást a recepcióban,
12:02
and some parent called up irate that his son
268
710944
4058
és egy szülő dühödten hívott minket,
12:07
had given up Sports Illustrated
269
715002
2229
mert a fia lemondta
a Sports Illustratedet,
a Sports Illustratedet,
12:09
to subscribe for Wired,
270
717231
1879
hogy a Wiredre fizessen elő.
12:11
and he said, "Are you some
porno magazine or something?"
porno magazine or something?"
271
719110
3197
A szülő azt kérdezte:
"Ez valami pornóújság vagy mifene?",
"Ez valami pornóújság vagy mifene?",
12:14
and couldn't understand why his son
272
722307
2584
és képtelen volt felfogni,
12:16
would be interested in Wired, at any rate.
273
724891
3899
hogy a fiát a Wired
miért érdekelheti annyira.
miért érdekelheti annyira.
12:20
I will go through this a little quicker.
274
728790
2604
Most rákapcsolok egy kicsit.
12:23
This is my favorite, 1995,
275
731394
3499
1995. Ez a kedvencem, a Newsweek
hátoldala. Nos, olvassák csak. (Nevetés)
hátoldala. Nos, olvassák csak. (Nevetés)
12:26
back page of Newsweek magazine.
276
734893
3037
["Negroponte, a MIT Media Lab
igazgatója azt jósolja,
igazgatója azt jósolja,
12:29
Okay. Read it. (Laughter)
277
737930
1969
hogy nemsokára az internetről veszünk
12:31
["Nicholas Negroponte, director of the MIT Media Lab, predicts that we'll soon buy books and newspapers straight over the Internet. Uh, sure."
—Clifford Stoll, Newsweek, 1995]
—Clifford Stoll, Newsweek, 1995]
278
739899
1901
könyveket és újságokat. Ugyan már!]
12:33
You must admit that gives you,
279
741800
1645
Ismerjük el, hogy bennünket,
12:35
at least it gives me pleasure
280
743445
2227
de legalábbis engem, örömmel tölt el,
12:37
when somebody says how dead wrong you are.
281
745672
3758
ha valaki megmondja,
mekkorát tévedtünk.
mekkorát tévedtünk.
12:41
"Being Digital" came out.
282
749430
2146
Megjelent a "Being Digital".
12:43
For me, it gave me an opportunity
283
751576
2641
Ezáltal arra nyílt lehetőségem,
12:46
to be more in the trade press
284
754217
2202
hogy ismertebbé váljak a szakmai sajtóban,
12:48
and get this out to the public,
285
756419
3271
és hogy a gondolataimat
közkinccsé tegyem.
közkinccsé tegyem.
12:51
and it also allowed us to build the new Media Lab,
286
759690
3015
Ezáltal módunk nyílt
az új Media Lab megépítésére.
az új Media Lab megépítésére.
12:54
which if you haven't been to, visit,
287
762705
1933
Ha még nem jártak ott, el ne mulasszák,
12:56
because it's a beautiful piece of architecture
288
764638
3019
mert gyönyörű építmény,
12:59
aside from being a wonderful place to work.
289
767657
2825
amellett hogy nagyszerű munkahely.
13:02
So these are the things we were saying in those TEDs.
290
770482
2695
A TED-eken ezekről esett szó:
[Ma a multimédia ormótlan.
[Ma a multimédia ormótlan.
13:05
[Today, multimedia is a desktop or living room experience, because the apparatus is so clunky. This will change dramatically with small, bright, thin, high-resolution displays. — 1995]
291
773177
1567
De más lesz, ha kis, vékony
13:06
We came to them.
292
774744
1492
és HD képernyőink lesznek.]
13:08
I looked forward to it every year.
293
776236
1992
Megértük. Évről évre erre vártam.
13:10
It was the party that Ricky Wurman never had
294
778228
3052
A TED olyan esemény volt,
amelyre Ricky Wurman soha nem járt,
amelyre Ricky Wurman soha nem járt,
13:13
in the sense that he invited many of his old friends,
295
781280
2909
de sok régi barátját meghívta rá,
13:16
including myself.
296
784189
1659
köztük engem is.
13:17
And then something for me changed
297
785848
2392
Azután számomra valami
13:20
pretty profoundly.
298
788240
1469
alapvetően megváltozott.
13:21
I became more involved with computers and learning
299
789709
3953
Egyre jobban foglalkoztatott
a számítógépek és a tanulás kapcsolata,
a számítógépek és a tanulás kapcsolata,
13:25
and influenced by Seymour,
300
793662
2462
Seymour hatására,
13:28
but particularly looking at learning
301
796124
2615
de különösen az a gondolat,
hogy a tanulást
hogy a tanulást
13:30
as something that is best approximated
302
798739
3910
számítógép-programozással
jól közelíthető
jól közelíthető
13:34
by computer programming.
303
802649
1754
dologként kezeljük.
13:36
When you write a computer program,
304
804403
2014
Amikor programozunk,
13:38
you've got to not just list things out
305
806417
2795
nemcsak dolgokat listázunk ki,
13:41
and sort of take an algorithm
306
809212
1728
alkalmazunk algoritmusokat,
13:42
and translate it into a set of instructions,
307
810940
2876
és fordítjuk le őket utasításokká,
13:45
but when there's a bug, and all programs have bugs,
308
813816
2683
hanem amikor hiba van
— és hiba mindig van —,
— és hiba mindig van —,
13:48
you've got to de-bug it.
309
816499
1709
azt el kell hárítanunk.
13:50
You've got to go in, change it,
310
818208
1990
Meg kell találni, ki kell javítani,
13:52
and then re-execute,
311
820198
1622
azután újra kell futtatni,
13:53
and you iterate,
312
821820
1804
és iterálunk,
13:55
and that iteration is really
313
823624
2907
s ez az iteráció
13:58
a very, very good approximation of learning.
314
826531
2903
a tanulási folyamathoz igen hasonlatos.
14:01
So that led to my own work with Seymour
315
829434
3667
Ez vezetett a Seymourral közös
munkámhoz
munkámhoz
14:05
in places like Cambodia
316
833101
2358
például Kambodzsában,
14:07
and the starting of One Laptop per Child.
317
835459
2904
s belefogtunk a "Laptopot
minden gyereknek" akcióba.
minden gyereknek" akcióba.
14:10
Enough TED Talks on One Laptop per Child,
318
838363
2814
Elég sok TED-előadás foglalkozott ezzel,
14:13
so I'll go through it very fast,
319
841177
1761
ezért csak átfutok rajta.
14:14
but it did give us the chance
320
842938
3925
Ez a program megadta a lehetőséget,
14:18
to do something at a relatively large scale
321
846863
3506
hogy egy viszonylag nagyobb
lélegzetű dolgot tegyünk
lélegzetű dolgot tegyünk
14:22
in the area of learning, development and computing.
322
850369
3993
a tanulás, a fejlesztés
és a számítástechnika terén.
és a számítástechnika terén.
14:26
Very few people know that One Laptop per Child
323
854362
2817
Kevesen tudják, hogy a "Laptopot
minden gyereknek" akció
minden gyereknek" akció
14:29
was a $1 billion project,
324
857179
2635
egymilliárd dolláros költségvetésű volt,
14:31
and it was, at least over the seven years I ran it,
325
859814
2647
legalábbis a 7 év során, amikor vezettem.
14:34
but even more important, the World Bank
326
862461
2146
Sokkal lényegesebb, hogy a programhoz
14:36
contributed zero, USAID zero.
327
864607
3115
sem a Világbank, sem az USAID
semmivel nem járult hozzá.
semmivel nem járult hozzá.
14:39
It was mostly the countries
using their own treasuries,
using their own treasuries,
328
867722
4155
Többségükben a résztvevő országok
saját pénze volt benne,
saját pénze volt benne,
14:43
which is very interesting,
329
871877
1603
s ez nagyon érdekes,
14:45
at least to me it was very interesting
330
873480
1356
legalábbis nekem,
14:46
in terms of what I plan to do next.
331
874836
3144
a jövőbeni terveim szempontjából.
14:49
So these are the various places it happened.
332
877980
3025
Ezeken a helyeken
valósítottuk meg a programot.
valósítottuk meg a programot.
14:53
I then tried an experiment,
333
881005
2902
Majd egy kísérletbe fogtam
14:55
and the experiment happened in Ethiopia.
334
883907
4281
Etiópiában
15:00
And here's the experiment.
335
888188
2642
Ez itt a kísérlet.
15:02
The experiment is,
336
890830
1631
A kísérlet arra kereste a választ,
15:04
can learning happen where there are no schools.
337
892461
3780
hogy lehet-e tanulni iskola nélkül.
15:08
And we dropped off tablets
338
896241
2530
Táblagépeket osztottunk szét,
15:10
with no instructions
339
898771
2243
nem adtunk hozzájuk útmutatást,
15:13
and let the children figure it out.
340
901014
3273
s hagytuk, hogy a gyerekek
maguk jöjjenek rá a használatára.
maguk jöjjenek rá a használatára.
15:16
And in a short period of time,
341
904287
3647
Rövid idő alatt
15:19
they not only
342
907934
2098
a gyerekek nemcsak bekapcsolták,
15:22
turned them on and were using 50 apps per child
343
910032
3072
és 5 napra rá már ki-ki
15:25
within five days,
344
913104
2102
50 alkalmazást használt,
15:27
they were singing "ABC" songs within two weeks,
345
915206
2934
két hétre rá az ABC-dalokat énekelték,
15:30
but they hacked Android within six months.
346
918140
3893
de fél évre rá még
az Androidot is feltörték.
az Androidot is feltörték.
15:34
And so that seemed sufficiently interesting.
347
922033
3518
Ez nagyon érdekes.
15:37
This is perhaps the best picture I have.
348
925551
2559
Ez az egyik legjobb fényképem.
15:40
The kid on your right
349
928110
4151
A jobb oldalon lévő srác
15:44
has sort of nominated himself as teacher.
350
932261
2475
mintegy tanárnak kiáltotta ki magát.
15:46
Look at the kid on the left, and so on.
351
934736
2520
Nézzék meg egyenként a gyerekeket.
15:49
There are no adults involved in this at all.
352
937256
3150
Felnőttek egyáltalán
nem vesznek részt a folyamatban.
nem vesznek részt a folyamatban.
15:52
So I said, well can we do this
353
940406
1424
Megkérdeztem: megvalósítható-e
15:53
at a larger scale?
354
941830
1597
ugyanez nagyobb léptékben is?
15:55
And what is it that's missing?
355
943427
2481
Mi hiányzik hozzá?
15:57
The kids are giving a press conference at this point,
356
945908
2269
A srácok épp sajtótájékoztatót tartanak,
16:00
and sort of writing in the dirt.
357
948177
2685
és a porba írnak.
16:02
And the answer is, what is missing?
358
950862
3445
A válasz: mi hiányzik?
16:06
And I'm going to skip over my prediction, actually,
359
954307
2536
Eltekintek a jövendöléstől,
16:08
because I'm running out of time,
360
956843
1528
mivel fogytán az idő,
16:10
and here's the question, is what's going to happen?
361
958371
3968
de az a kérdés, hogy mit hoz a jövő.
16:14
I think the challenge
362
962339
1487
Azt hiszem, az a bökkenő,
16:15
is to connect the last billion people,
363
963826
2628
hogy az utolsó milliárd embert
16:18
and connecting the last billion
364
966454
2651
bekapcsolni a folyamatba
16:21
is very different than connecting the next billion,
365
969105
3397
nagyon más, mint a következő milliárdot,
16:24
and the reason it's different
366
972502
1394
és azért más,
16:25
is that the next billion
367
973896
1864
mert a következő milliárd fő olyan,
16:27
are sort of low-hanging fruit,
368
975760
1950
mint az alsó ágakon lévő gyümölcs,
16:29
but the last billion are rural.
369
977710
3367
de az utolsó milliárd vidéki.
16:33
Being rural and being poor
370
981077
3752
Vidékinek és szegénynek lenni
16:36
are very different.
371
984829
1132
két külön dolog.
16:37
Poverty tends to be created by our society,
372
985961
3633
A nyomort főleg társadalmunk hozza létre,
16:41
and the people in that community are not poor
373
989594
5450
és a vidékiek egyáltalán nem szegények
ebben az értelemben.
16:47
in the same way at all.
374
995044
1909
16:48
They may be primitive,
375
996953
1405
Lehet, hogy egyszerűek,
16:50
but the way to approach it and to connect them,
376
998358
4044
de a velük való bánásmód
és bekapcsolásuk,
és bekapcsolásuk,
16:54
the history of One Laptop per Child,
377
1002402
2531
a "Laptopot minden gyereknek"
akció története,
akció története,
16:56
and the experiment in Ethiopia,
378
1004933
3656
és az etiópiai kísérlet
17:00
lead me to believe that we can in fact
379
1008589
3275
meggyőzött arról,
hogy ez nagyon rövid idő megvalósítható.
17:03
do this in a very short period of time.
380
1011864
2801
17:06
And so my plan,
381
1014665
1841
Azt tervezem,
17:08
and unfortunately I haven't been able
382
1016506
2234
— de sajnos nem tudtam idehozni
17:10
to get my partners at this point
383
1018740
2868
a partnereimet,
17:13
to let me announce them,
384
1021608
1291
hogy bemutathassam őket —,
17:14
but is to do this with a stationary satellite.
385
1022899
4907
hogy geoszinkron pályán keringő
műholddal csináljuk meg.
műholddal csináljuk meg.
17:19
There are many reasons
386
1027806
2459
Sok oka van, amiért nem előnyös
17:22
that stationary satellites aren't the best things,
387
1030265
4515
a geoszinkron pályán keringő műhold,
17:26
but there are a lot of reasons why they are,
388
1034780
2937
de annak is, hogy miért igen.
17:29
and for two billion dollars,
389
1037717
3095
Kétmilliárd dollárból
17:32
you can connect a lot more than 100 million people,
390
1040812
3684
több mint 100 millió embert köthetünk be,
17:36
but the reason I picked two,
391
1044496
2661
s azért neveztem meg a kétmilliárdot,
17:39
and I will leave this as my last slide,
392
1047157
3383
és ez lesz az utolsó diám,
17:42
is two billion dollars
393
1050540
1784
mert kétmilliárdot,
17:44
is what we were spending
394
1052324
2919
kétmilliárd dollárt költöttünk
17:47
in Afghanistan
395
1055243
2093
Afganisztánban
17:49
every week.
396
1057336
1912
hetente.
17:51
So surely if we can connect
397
1059248
3307
Biztos, hogy ha beköthetjük
17:54
Africa and the last billion people
398
1062555
2700
Afrikát és az utolsó milliárd főt
17:57
for numbers like that,
399
1065255
1554
ilyen összegért,
17:58
we should be doing it.
400
1066809
1313
akkor meg kell tennünk.
18:00
Thank you very much.
401
1068122
2297
Köszönöm szépen.
18:02
(Applause)
402
1070419
3529
(Taps)
18:05
Chris Anderson: Stay up there. Stay up there.
403
1073948
4330
Chris Anderson: Maradj még. Maradj még.
18:10
NN: You're going to give me extra time?
404
1078278
2030
NN: Kapok még egy kis pótidőt?
18:12
CA: No. That was wickedly clever, wickedly clever.
405
1080308
2362
CA: Nem. De azért ez
pokolian okos húzás volt.
pokolian okos húzás volt.
18:14
You gamed it beautifully.
406
1082670
1865
Le a kalappal.
18:16
Nicholas, what is your prediction?
407
1084535
2630
Nicholas, milyen jövendölést adnál?
18:19
(Laughter)
408
1087165
2026
(Nevetés)
18:21
NN: Thank you for asking.
409
1089191
2436
MM: Köszönöm a kérdést.
18:23
I'll tell you what my prediction is,
410
1091627
2773
Elmondom, mi a jövendölésem,
18:26
and my prediction, and this is a prediction,
411
1094400
2700
és ez csak jövendölés,
18:29
because it'll be 30 years. I won't be here.
412
1097100
2662
mert 30 évre szól.
Akkor már nem leszek itt.
Akkor már nem leszek itt.
18:31
But one of the things about learning how to read,
413
1099762
4728
Egyet mondok az olvasástanulásról.
18:36
we have been doing a lot of consuming
414
1104490
2849
Sokat teszünk, hogy fölfogjuk
18:39
of information going through our eyes,
415
1107339
2285
a szemünkön áthaladó információt.
18:41
and so that may be a very inefficient channel.
416
1109624
3076
Lehet, hogy a szemünk nem
nagyon hatékony csatorna.
nagyon hatékony csatorna.
18:44
So my prediction is that we are
going to ingest information
going to ingest information
417
1112700
5085
A jövendölésem, hogy szájon át
fogjuk bevenni az információt.
fogjuk bevenni az információt.
18:49
You're going to swallow a pill and know English.
418
1117785
3197
Lenyelünk egy tablettát,
és máris tudunk angolul.
és máris tudunk angolul.
18:52
You're going to swallow a
pill and know Shakespeare.
pill and know Shakespeare.
419
1120982
2692
Egy tabletta, és máris
ismerjük Shakespeare-t.
ismerjük Shakespeare-t.
18:55
And the way to do it is through the bloodstream.
420
1123674
2609
Mindez a véráramon keresztül történik meg.
18:58
So once it's in your bloodstream,
421
1126283
1857
Ha már a tabletta a véráramba került,
19:00
it basically goes through it and gets into the brain,
422
1128140
2218
átmegy rajta, és az agyba jut,
19:02
and when it knows that it's in the brain
423
1130358
2182
s mikor már tudja,
19:04
in the different pieces,
424
1132540
1322
hogy melyik részben jár,
19:05
it deposits it in the right places.
425
1133862
2625
a megfelelő helyre rakja be.
19:08
So it's ingesting.
426
1136487
1332
Tehát bevesszük.
19:09
CA: Have you been hanging out
with Ray Kurzweil by any chance?
with Ray Kurzweil by any chance?
427
1137819
2520
CA: Netán Ray Kurzweillel lógtál együtt ?
19:12
NN: No, but I've been hanging
around with Ed Boyden
around with Ed Boyden
428
1140339
3213
NN: Nem, de Ed Boydennel igen,
19:15
and hanging around with one of the speakers
429
1143552
1845
és az egyik itteni előadóval,
19:17
who is here, Hugh Herr,
430
1145397
1813
Hugh Herr-rel is,
19:19
and there are a number of people.
431
1147210
1897
és még sok mással is.
19:21
This isn't quite as far-fetched,
432
1149107
1397
Az elmondott gondolat
19:22
so 30 years from now.
433
1150504
2945
30 éves távlatra nem túl merész.
19:25
CA: We will check it out.
434
1153449
1742
CA: Majd meglátjuk.
19:27
We're going to be back and we're going
to play this clip 30 years from now,
to play this clip 30 years from now,
435
1155191
2302
30 év múlva visszajövünk,
lejátsszuk ezt a videót,
lejátsszuk ezt a videót,
19:29
and then all eat the red pill.
436
1157493
3031
és mindenki beveszi a piros tablettát.
19:32
Well thank you for that.
437
1160524
2185
Nagyon köszönünk mindent,
19:34
Nicholas Negroponte.
438
1162709
1444
Nicholas Negroponte.
19:36
NN: Thank you.
439
1164153
1348
NN: Köszönöm.
19:37
(Applause)
440
1165501
814
(Taps)
ABOUT THE SPEAKER
Nicholas Negroponte - Tech visionaryThe founder of the MIT Media Lab, Nicholas Negroponte pushed the edge of the information revolution as an inventor, thinker and angel investor. He's the driving force behind One Laptop per Child, building computers for children in the developing world.
Why you should listen
A pioneer in the field of computer-aided design, Negroponte founded (and was the first director of) MIT's Media Lab, which helped drive the multimedia revolution and now houses more than 500 researchers and staff across a broad range of disciplines. An original investor in Wired (and the magazine's "patron saint"), for five years he penned a column exploring the frontiers of technology -- ideas that he expanded into his 1995 best-selling book Being Digital. An angel investor extraordinaire, he's funded more than 40 startups, and served on the boards of companies such as Motorola and Ambient Devices.
But his latest effort, the One Laptop per Child project, may prove his most ambitious. The organization is designing, manufacturing and distributing low-cost, wireless Internet-enabled computers costing roughly $100 and aimed at children. Negroponte hopes to put millions of these devices in the hands of children in the developing world.
Nicholas Negroponte | Speaker | TED.com