TEDGlobal 2010
Steven Johnson: Where good ideas come from
Steven Johnson: Dari mana ide-ide yang bagus muncul
Filmed:
Readability: 4
4,960,715 views
Orang-orang seringkali mereferensikan ide-ide mereka pada saat-saat "Eureka!". Tapi Steven Johnson menunjukkan bagaimana sejarah menceritakan cerita yang berbeda. Tournya yang menarik membawa kita dari "jaringan cair" dari kedai-kedai kopi di London ke firasan Charles Darwin yang panjang dan lama ke website-website super cepat di jaman ini.
Steven Johnson - Writer
Steven Berlin Johnson examines the intersection of science, technology and personal experience. Full bio
Steven Berlin Johnson examines the intersection of science, technology and personal experience. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
Just a few minutes ago, I took this picture
0
0
3000
Hanya beberapa menit yang lalu, Saya mengambil foto ini.
00:18
about 10 blocks from here.
1
3000
2000
sekitar 10 blok dari sini.
00:20
This is the Grand Cafe here in Oxford.
2
5000
3000
Ini adalah Kafe Grand disini di Oxford.
00:23
I took this picture because this turns out to be
3
8000
3000
Saya mengambil gambar ini karena ini ternyata adalah
00:26
the first coffeehouse to open
4
11000
2000
kedai kopi yang pertama kali buka
00:28
in England in 1650.
5
13000
2000
di Inggris pada tahun 1650
00:30
That's its great claim to fame,
6
15000
2000
Itu fakta yg hebat buat promosi
00:32
and I wanted to show it to you,
7
17000
2000
Dan saya ingin menunjukannya pd anda,
00:34
not because I want to give you the kind of Starbucks tour
8
19000
2000
tidak karena saya ingin memberikan anda semacam tour Starbuck
00:36
of historic England,
9
21000
2000
pada Inggris jaman dahulu,
00:38
but rather because
10
23000
2000
akan tetapi karena
00:40
the English coffeehouse was crucial
11
25000
2000
kedai kopi Inggris sangatlah penting
00:42
to the development and spread
12
27000
3000
bagi pengembangan dan penyebaran
00:45
of one of the great intellectual flowerings of the last 500 years,
13
30000
3000
salah satu pertumbuhan intelektual terhebat 500 thn terakhir ini
00:48
what we now call the Enlightenment.
14
33000
3000
yaitu apa yang kita sebut sekarang sbg pencerahan.
00:51
And the coffeehouse played such a big role
15
36000
2000
Dan kedai kopi mempunyai peran yang cukup besar
00:53
in the birth of the Enlightenment,
16
38000
2000
dalam kelahiran pencerahan,
00:55
in part, because of what people were drinking there.
17
40000
2000
sebagian, karena apa yang orang-orang minum disana.
00:57
Because, before the spread
18
42000
3000
Karena, sebelum penyebaran
01:00
of coffee and tea through British culture,
19
45000
3000
dari kopi dan teh sepanjang kebudayaan Inggris,
01:03
what people drank -- both elite and mass folks drank --
20
48000
3000
apa yang orang-orang minum -- baik kalangan elit maupun orang kebanyakan --
01:06
day-in and day-out, from dawn until dusk
21
51000
2000
setiap hari, dari pagi hingga petang
01:08
was alcohol.
22
53000
2000
adalah alkohol.
01:10
Alcohol was the daytime beverage of choice.
23
55000
2000
Alkohol adalah minuman pilihan di siang hari.
01:12
You would drink a little beer with breakfast and have a little wine at lunch,
24
57000
3000
Anda minum sediki bir waktu sarapan dan sedikit anggur waktu makan siang,
01:15
a little gin -- particularly around 1650 --
25
60000
3000
sedikit gin -- khususnya sekitar tahun 1650 --
01:18
and top it off with a little beer and wine at the end of the day.
26
63000
2000
dan ditutup dengan sedikit bir dan anggur di akhir hari.
01:20
That was the healthy choice -- right --
27
65000
2000
Itulah pilihan yang sehat, benar,
01:22
because the water wasn't safe to drink.
28
67000
2000
karena air tidaklah aman untuk diminum.
01:24
And so, effectively until the rise of the coffeehouse,
29
69000
3000
jadi, praktis, sampai kebangkitan dari kedai kopi,
01:27
you had an entire population
30
72000
2000
anda memiliki sebuah populasi
01:29
that was effectively drunk all day.
31
74000
3000
yang praktis semuanya mabuk sepanjang hari.
01:32
And you can imagine what that would be like, right, in your own life --
32
77000
2000
Dan dapat anda bayangkan bagaimana rasanya, benar, di hidup anda sendiri --
01:34
and I know this is true of some of you --
33
79000
2000
dan saya tahu bahwa hal ini benar bagi anda-anda --
01:36
if you were drinking all day,
34
81000
3000
jika anda minum alkohol sepanjang hari,
01:39
and then you switched from a depressant to a stimulant in your life,
35
84000
3000
ketika anda beralih dari penghilang depresi ke stimulus di hidup anda,
01:42
you would have better ideas.
36
87000
2000
anda akan memiliki ide-ide yang lebih baik.
01:44
You would be sharper and more alert.
37
89000
2000
Anda akan menjadi lebih tajam dan lebih tanggap.
01:46
And so it's not an accident that a great flowering of innovation happened
38
91000
3000
Jadi bukan kecelakaan bahwa perkembangan inovasi yang hebat terjadi
01:49
as England switched to tea and coffee.
39
94000
3000
saat Inggris beralih ke teh dan kopi.
01:52
But the other thing that makes the coffeehouse important
40
97000
3000
Akan tetapi hal-hal lain yang membuat kedai kopi penting
01:55
is the architecture of the space.
41
100000
2000
adalah arsitektur ruangnya.
01:57
It was a space where people would get together
42
102000
2000
Ruang dimana orang-orang berkumpul
01:59
from different backgrounds,
43
104000
2000
dari latar belakang yang bebeda,
02:01
different fields of expertise, and share.
44
106000
2000
bidang keahlian yang berbeda, dan saling berbagi.
02:03
It was a space, as Matt Ridley talked about, where ideas could have sex.
45
108000
3000
Ruang dimana, seperti kata Matt Ridley dimana ide bisa bercinta.
02:06
This was their conjugal bed, in a sense --
46
111000
2000
Bisa dibilang sbg tempat tidur dimana ide-ide bercinta
02:08
ideas would get together there.
47
113000
2000
Ide-ide akan berkumpul disana.
02:10
And an astonishing number of innovations from this period
48
115000
3000
Dan sejumlah besar penemuan-penemuan dari periode ini
02:13
have a coffeehouse somewhere in their story.
49
118000
3000
memiliki kedai kopi disuatu waktu di dalam cerita mereka.
02:16
I've been spending a lot of time thinking about coffeehouses
50
121000
3000
Saya sudah menghabiskan sebagian waktu berfikir tentang kedai kopi
02:19
for the last five years,
51
124000
2000
selama lima tahun terakhir,
02:21
because I've been kind of on this quest
52
126000
2000
karena saya seperti sedang menjalani sebuah perjalanan
02:23
to investigate this question
53
128000
2000
untuk menyelidiki pertanyaan ini
02:25
of where good ideas come from.
54
130000
2000
pertanyaan dari mana ide-ide bagus berasal.
02:27
What are the environments
55
132000
2000
Apakah lingkungannya
02:29
that lead to unusual levels of innovation,
56
134000
3000
yang menuntun ke tingkat penemuan yang luar biasa,
02:32
unusual levels of creativity?
57
137000
3000
tingkat kreatifitas yang luar biasa?
02:35
What's the kind of environmental --
58
140000
2000
Lingkungan seperti apakah --
02:37
what is the space of creativity?
59
142000
2000
ruang dari kreatifitas seperti apa?
02:39
And what I've done is
60
144000
2000
Dan apa yang sudah saya lakukan adalah
02:41
I've looked at both environments like the coffeehouse;
61
146000
2000
Saya mengamati kedua jenis tempat baik di lingkungan kedai kopi;
02:43
I've looked at media environments, like the world wide web,
62
148000
2000
Saya juga mengamati lingkungan media, seperti world wide web,
02:45
that have been extraordinarily innovative;
63
150000
2000
yang sudah sangat luar biasa inovatif;
02:47
I've gone back to the history of the first cities;
64
152000
3000
Saya menelusuri kembali sejarah kota-kota pertama;
02:50
I've even gone to biological environments,
65
155000
2000
Saya meneliti lingkungan-lingkungan biologis,
02:52
like coral reefs and rainforests,
66
157000
2000
seperti gugusan koral dan hutan-hutan hujan,
02:54
that involve unusual levels of biological innovation;
67
159000
3000
yang punya andil ditingkatan yg luar biasa dari inovasi biologis;
02:57
and what I've been looking for is shared patterns,
68
162000
3000
Dan apa yang saya cari adalah pola-pola yang sama,
03:00
kind of signature behavior that shows up
69
165000
2000
semacam tanda khas dari perilaku yang muncul
03:02
again and again in all of these environments.
70
167000
3000
lagi dan lagi di dalam semua lingkungan-lingkungan ini.
03:05
Are there recurring patterns that we can learn from,
71
170000
3000
Adakah pola-pola yang berulang yang dapat kita pelajari,
03:08
that we can take and kind of apply to our own lives,
72
173000
2000
yang dapat kita ambil dan terapkan di kehidupan-kehidupan kita,
03:10
or our own organizations,
73
175000
2000
atau organisasi-organisasi kita,
03:12
or our own environments to make them more creative and innovative?
74
177000
2000
atau lingkungan-lingkungan kita supaya kita jadi lebih kreatif dan inovatif?
03:14
And I think I've found a few.
75
179000
2000
Dan saya pikir saya menemukan beberapa.
03:16
But what you have to do to make sense of this
76
181000
3000
Tapi supaya semua ini jadi masuk akal buat anda
03:19
and to really understand these principles
77
184000
2000
dan supaya anda benar-benar paham prinsip-prinsipnya
03:21
is you have to do away
78
186000
2000
anda harus tinggalkan
03:23
with a lot of the way in which our conventional metaphors and language
79
188000
3000
berbagai pandangan dimana metafor-metafor dan bahasa konvensional
03:26
steers us towards
80
191000
2000
telah membentuk kita.
03:28
certain concepts of idea-creation.
81
193000
2000
konsep-konsep tertentu dari penciptaan ide.
03:30
We have this very rich vocabulary
82
195000
2000
Kita memiliki kosa kata yang sangat kaya
03:32
to describe moments of inspiration.
83
197000
2000
untuk mendeskrisikan saat-saat inspiratif
03:34
We have the kind of the flash of insight,
84
199000
3000
Semacam kilatan pemahaman,
03:37
the stroke of insight,
85
202000
2000
pencerahan,
03:39
we have epiphanies, we have "eureka!" moments,
86
204000
3000
kita memiliki naluri, kita memiliki saat-saat "eureka!",
03:42
we have the lightbulb moments, right?
87
207000
2000
kita memiliki saat-saat bayangan lampu pijar, benar?
03:44
All of these concepts,
88
209000
2000
Semua konsep-konsep ini,
03:46
as kind of rhetorically florid as they are,
89
211000
3000
semua kembang-kembang retoris,
03:49
share this basic assumption,
90
214000
2000
menganut asumsi dasar,
03:51
which is that an idea is a single thing,
91
216000
3000
yaitu sebuah ide adalah hal yang tunggal,
03:54
it's something that happens often
92
219000
2000
Sesuatu yang sering terjadi
03:56
in a wonderful illuminating moment.
93
221000
3000
pd saat-saat penuh ilham yang indah.
03:59
But in fact, what I would argue and what you really need to kind of begin with
94
224000
3000
Padahal sebenarnya, apa yg akan saya gugar, dan apa yang anda perlu mulai,
04:02
is this idea that an idea is a network
95
227000
3000
adalah ide, bahwa sebuah ide adalah sebuah jaringan
04:05
on the most elemental level.
96
230000
2000
pada tingkatan yang paling dasar.
04:07
I mean, this is what is happening inside your brain.
97
232000
2000
Maksud saya, inilah yang terjadi di dalam otak anda.
04:09
An idea -- a new idea -- is a new network of neurons
98
234000
3000
Sebuah ide, sebuah ide baru, adalah sebuah jaringan neuron-neuron baru
04:12
firing in sync with each other inside your brain.
99
237000
3000
saling berinteraksi secara bersamaan di dalam otak anda.
04:15
It's a new configuration that has never formed before.
100
240000
3000
Menjadi sebuah konfigurasi yang belum pernah terbentuk sebelumnya.
04:18
And the question is: how do you get your brain into environments
101
243000
3000
Dan pertanyaanya adalah: bagaimana mengkondisikan otak anda
04:21
where these new networks are going to be more likely to form?
102
246000
3000
sedemikian sehingga jaringan-jaringan baru ini mudah terbentuk?
04:24
And it turns out that, in fact, the kind of network patterns of the outside world
103
249000
3000
Dan saya temukan, ternyata, pola jaringan-jaringan di dunia luar
04:27
mimic a lot of the network patterns
104
252000
2000
sangatlah mirip dengan pola-pola jaringan
04:29
of the internal world of the human brain.
105
254000
3000
di dunia internal dari otak manusia.
04:32
So the metaphor I'd like the use
106
257000
2000
Jadi metafora yang saya ingin gunakan
04:34
I can take
107
259000
2000
Saya bisa mengambil
04:36
from a story of a great idea that's quite recent --
108
261000
3000
dari cerita tentang sebuah ide yang bagus yang baru-baru ini --
04:39
a lot more recent than the 1650s.
109
264000
3000
lebih baru dari tahun 1650.
04:43
A wonderful guy named Timothy Prestero,
110
268000
2000
Seorang orang bernama Timothy Prestero,
04:45
who has a company called ... an organization called Design That Matters.
111
270000
3000
yang mempunyai sebuah perusahaan bernama ... Design that Matters.
04:48
They decided to tackle this really pressing problem
112
273000
3000
Mereka memutuskan untuk menangani masalah yang sangat mendesak
04:53
of, you know, the terrible problems we have with infant mortality rates
113
278000
2000
ttg , tahu kan, msalah buruk yang kita miliki ttg tingkat kematian bayi
04:55
in the developing world.
114
280000
2000
di dunia yang sedang berkembang.
04:57
One of the things that's very frustrating about this is that we know,
115
282000
3000
Satu hal yang sangat membuat frustasi dari hal ini adalah kita tahu,
05:00
by getting modern neonatal incubators
116
285000
3000
dengan menempatkan inkubator neonatal modern
05:03
into any context,
117
288000
2000
ke dalam konteks apa saja,
05:05
if we can keep premature babies warm, basically -- it's very simple --
118
290000
3000
jika kita bisa menjaga bayi-bayi prematur tetap hangat, pada dasarnya -- mudah sekali --
05:08
we can halve infant mortality rates in those environments.
119
293000
3000
kita bisa memotong setengah dari tingkat kematian bayi di lingkungan tersebut.
05:11
So, the technology is there.
120
296000
2000
jadi, teknologinya adalah.
05:13
These are standard in all the industrialized worlds.
121
298000
3000
Ini adalah sudah jadi standar di dunia industri.
05:16
The problem is, if you buy a $40,000 incubator,
122
301000
3000
Masalahnya adalah, jika anda membeli inkubator senilai $40.000,
05:19
and you send it off
123
304000
2000
dan anda mengirimkannya
05:21
to a mid-sized village in Africa,
124
306000
2000
ke sebuah desa ukuran menengah di Afrika,
05:23
it will work great for a year or two years,
125
308000
2000
benda itu akan bekerja dengan baik selama satu, atau dua tahun,
05:25
and then something will go wrong and it will break,
126
310000
3000
lalu karena sesuatu benda itu akan rusak,
05:28
and it will remain broken forever,
127
313000
2000
benda itu akan tetap rusak selamanya,
05:30
because you don't have a whole system of spare parts,
128
315000
3000
karena tidak ada dukungan suku cadang,
05:33
and you don't have the on-the-ground expertise
129
318000
2000
dan anda tidak memiliki tukang reparasi lokal
05:35
to fix this $40,000 piece of equipment.
130
320000
2000
untuk memperbaiki peralatan senilai $40.000 ini.
05:37
And so you end up having this problem where you spend all this money
131
322000
2000
Akhirnya muncul problem dimana banyak uang telah disalurkan
05:39
getting aid and all these advanced electronics to these countries,
132
324000
3000
untuk mendatangkan bantuan dan peralatan canggih ke negara-negara tersebut,
05:42
and then it ends up being useless.
133
327000
2000
tapi akhirnya semuanya menjadi tidak berguna.
05:44
So what Prestero and his team decided to do
134
329000
2000
Jadi apa yang Prestero dan timnya putuskan untuk lakukan
05:46
is to look around and see: what are the abundant resources
135
331000
3000
adalah untuk melihat dan mencari: apa sumber daya yang berlimpah
05:49
in these developing world contexts?
136
334000
2000
di negara-negara berkembang ini?
05:51
And what they noticed was they don't have a lot of DVRs,
137
336000
3000
Dan mereka menemukan tidak banyak yg punya DVR-DVR,
05:54
they don't have a lot of microwaves,
138
339000
2000
tidak banyak yg punya mikrowave-mikrowave,
05:56
but they seem to do a pretty good job of keeping their cars on the road.
139
341000
3000
tetapi mereka tampaknya cukup mahir dalam merawat mobil-mobil mereka.
05:59
There's a Toyota Forerunner
140
344000
2000
Ada sebuah Toyota Forerunner
06:01
on the street in all these places.
141
346000
2000
di jalan di seluruh tempat-tempat ini.
06:03
They seem to have the expertise to keep cars working.
142
348000
3000
Mereka sepertinya memiliki keahlian untuk menjaga mobil-mobil tetap bekerja
06:06
So they started to think,
143
351000
2000
Jadi mereka mulai berfikir,
06:08
"Could we build a neonatal incubator
144
353000
2000
"Bisakah kita membuat sebuah neonatal inkubator
06:10
that's built entirely out of automobile parts?"
145
355000
3000
yang terbuat seluruhnya dari komponen-komponen mobil?"
06:13
And this is what they ended up coming with.
146
358000
2000
Dan ini adalah apa yang mereka hasilkan.
06:15
It's called a "neonurture device."
147
360000
2000
Benda itu disebut alat neonurture.
06:17
From the outside, it looks like a normal little thing
148
362000
2000
Dari luar, benda itu terlihat seperti benda kecil yang normal
06:19
you'd find in a modern, Western hospital.
149
364000
2000
yang anda temukan di rumah sakit di dunia barat modern.
06:21
In the inside, it's all car parts.
150
366000
2000
Di dalamnya, semuanya onderdil mobil.
06:23
It's got a fan, it's got headlights for warmth,
151
368000
2000
Ada kipasnya, Ada lampu besar sbg penghangat,
06:25
it's got door chimes for alarm --
152
370000
2000
benda itu memiliki bel pintu sebagai alarm,
06:27
it runs off a car battery.
153
372000
2000
Benda itu bekerja dengan baterai mobil.
06:29
And so all you need is the spare parts from your Toyota
154
374000
2000
Jadi apa yang anda perlukan adalah komponen-komponen dari Toyota anda
06:31
and the ability to fix a headlight,
155
376000
2000
dan kemampuan untuk memperbaiki lampu besar,
06:33
and you can repair this thing.
156
378000
2000
dan anda bisa memperbaiki benda ini.
06:35
Now, that's a great idea, but what I'd like to say is that, in fact,
157
380000
3000
Itu adalah ide yang hebat, tetapi apa yang saya mau katakan adalah,
06:38
this is a great metaphor for the way that ideas happen.
158
383000
2000
ini adalah metafora yang baik untuk menjelaskan bagaimana ide-ide tercipta.
06:40
We like to think our breakthrough ideas, you know,
159
385000
2000
Kita suka memikirkan ide-ide terobosan kita, anda tahu,
06:42
are like that $40,000, brand new incubator,
160
387000
2000
seperti inkubator baru senilai $40.000 itu,
06:44
state-of-the-art technology,
161
389000
2000
teknologi yang muktahir,
06:46
but more often than not, they're cobbled together
162
391000
2000
akan tetapi seringkali bukannya mereka terbentuk
06:48
from whatever parts that happen to be around nearby.
163
393000
2000
dari apapun komponen-komponen yang terdapad di sekitar.
06:50
We take ideas from other people,
164
395000
2000
Kita mengambil ide dari orang lain,
06:52
from people we've learned from, from people we run into in the coffee shop,
165
397000
3000
dari guru-guru kita, dari orang yang kita temui di kedai kopi,
06:55
and we stitch them together into new forms and we create something new.
166
400000
3000
lalu kita gabung mereka menjadi bentuk baru, jadilah sebuah kreasi baru
06:58
That's really where innovation happens.
167
403000
3000
Disitulah dimana inovasi benar-benar terjadi.
07:01
And that means that we have to change some of our models
168
406000
2000
Dan hal tersebut berarti bahwa kita harus mengubah beberapa pandangan kita
07:03
of what innovation and deep thinking really looks like, right.
169
408000
3000
ttg apa sebenarnya inovasi dan perenungan yg dalam itu,
07:06
I mean, this is one vision of it.
170
411000
2000
Ini baru satu cara pandang.
07:08
Another is Newton and the apple, when Newton was at Cambridge.
171
413000
3000
Hal lainnya adalah Newton dan apelnya, ketika Newton berada di Cambridge.
07:11
This is a statue from Oxford.
172
416000
2000
Ini adalah patung dari Oxford.
07:13
You know, you're sitting there thinking a deep thought,
173
418000
2000
Anda tahu, anda duduk disana memikirkan secara mendalam,
07:15
and the apple falls from the tree, and you have the theory of gravity.
174
420000
3000
dan apelnya jatuh dari pohon, dan anda mendapatkan teori gravitasi.
07:18
In fact, the spaces that have historically led to innovation
175
423000
3000
pada kenyataanya, saat-saat yang secara historis mengarah ke inovasi
07:21
tend to look like this, right.
176
426000
2000
pada umumnya memiliki bentuk seperti ini, benar.
07:23
This is Hogarth's famous painting of a kind of political dinner at a tavern,
177
428000
3000
Ini lukisan Hogart yang terkenal ttg makan malam politik di sebuah kedai,
07:26
but this is what the coffee shops looked like back then.
178
431000
3000
akan tetapi ini adalah bagaimana kedai kopi terlihat pada saat itu.
07:29
This is the kind of chaotic environment
179
434000
2000
Ini adalah lingkungan yang kacau
07:31
where ideas were likely to come together,
180
436000
2000
dimana ide-ide kemungkinan datang bersama,
07:33
where people were likely to have
181
438000
2000
dimana orang-orang kemungkinan memiliki
07:35
new, interesting, unpredictable collisions -- people from different backgrounds.
182
440000
3000
pertemuan yang baru, menarik, tak terduga -- orang dgn latar belakang yang berbeda.
07:38
So, if we're trying to build organizations that are more innovative,
183
443000
2000
Jadi, jika kita berniat untuk membangun organisasi yang lebih inovatif,
07:40
we have to build spaces that -- strangely enough -- look a little bit more like this.
184
445000
3000
kita harus membangun sebuah ruang yang, secara aneh, kurang lebih terlihat seperti ini.
07:43
This is what your office should look like,
185
448000
2000
Inilah bagaimana kantor kita harus terlihat,
07:45
is part of my message here.
186
450000
2000
ini adalah sebagian dari pesan saya disini.
07:47
And one of the problems with this is that
187
452000
2000
Dan salah satu masalah dengan hal ini adalah
07:49
people are actually -- when you research this field --
188
454000
3000
orang-orang pada kenyataanya -- ketika anda meneliti bidang ini --
07:52
people are notoriously unreliable,
189
457000
2000
orang-orang sangatlah tidak bisa diandalkan,
07:54
when they actually kind of self-report
190
459000
2000
ketika mereka pada kenyataanya seperti mengumumkan
07:56
on where they have their own good ideas,
191
461000
2000
dimana mereka mendapatkan ide-ide bagus mereka,
07:58
or their history of their best ideas.
192
463000
2000
atau sejarah mereka akan ide-ide terbaik mereka.
08:00
And a few years ago, a wonderful researcher named Kevin Dunbar
193
465000
3000
Dan beberapa tahun yang lalu, seorang peneliti bernama Kevin Dunbar
08:03
decided to go around
194
468000
2000
memutuskan untuk berkeliling
08:05
and basically do the Big Brother approach
195
470000
2000
dan pada dasarnya melakukan pendekatan Big Brother (mata-mata)
08:07
to figuring out where good ideas come from.
196
472000
2000
untuk mengetahui dr mana ide-ide bagus datang
08:09
He went to a bunch of science labs around the world
197
474000
3000
Dia mendatangi sejumlah klub ilmu pengetahuan di seluruh dunia
08:12
and videotaped everyone
198
477000
2000
dan merekam mereka dalam video
08:14
as they were doing every little bit of their job.
199
479000
2000
sampai hal-hal terkecil yg mereka lakukan
08:16
So when they were sitting in front of the microscope,
200
481000
2000
Seperti ketika mereka duduk di depan mikroskop,
08:18
when they were talking to their colleague at the water cooler, and all these things.
201
483000
2000
ketika mereka mengobrol dekat pendingin air, dan semua hal-hal ini.
08:20
And he recorded all of these conversations
202
485000
2000
Dan dia merekam semua pembicaraan-pembicaraan tersebut
08:22
and tried to figure out where the most important ideas,
203
487000
2000
dan berusaha untuk memecahkan manakah ide-ide yang terpenting,
08:24
where they happened.
204
489000
2000
bagaimana mereka terjadi.
08:26
And when we think about the classic image of the scientist in the lab,
205
491000
3000
Dan kita berfikir tentang sebuah gambaran klasik dari para ilmuan di dalam lab,
08:29
we have this image -- you know, they're pouring over the microscope,
206
494000
3000
kita memiliki gambaran ini -- anda tahu, mereka menuangkan sesuatu di depan mikroskop
08:32
and they see something in the tissue sample.
207
497000
2000
dan mereka melihat sesuati di contoh jaringan.
08:34
And "oh, eureka," they've got the idea.
208
499000
3000
Dan "oh, eureka!" mereka mendapatkan ide.
08:37
What happened actually when Dunbar kind of looked at the tape
209
502000
3000
Apa yang sebenarnya terjadi adalah ketika Dunbar melihat rekaman tersebut
08:40
is that, in fact, almost all of the important breakthrough ideas
210
505000
3000
adalah, pada kenyataanya, hampir semua ide terobosan yang penting
08:43
did not happen alone in the lab, in front of the microscope.
211
508000
3000
tidak terjadi di dalam lab, di depan mikroskop.
08:46
They happened at the conference table
212
511000
2000
Mereka terbentuk di meja konferensi
08:48
at the weekly lab meeting,
213
513000
2000
pada saat pertemuan lab mingguan,
08:50
when everybody got together and shared their kind of latest data and findings,
214
515000
3000
ketika semua orang berkumpul dan saling berbagi informasi dan temuan-temuan,
08:53
oftentimes when people shared the mistakes they were having,
215
518000
2000
seringkali ketika orang-orang berbagi kesalahan yag mereka lakukan,
08:55
the error, the noise in the signal they were discovering.
216
520000
3000
kesalahan, gangguan di sinyal yang mereka temukan.
08:58
And something about that environment --
217
523000
3000
Dan sesuatu tentang lingkungan tersebut --
09:01
and I've started calling it the "liquid network,"
218
526000
2000
dan apa yang saya sebut "jaringan cair,"
09:03
where you have lots of different ideas that are together,
219
528000
3000
dimana anda mendapatkan berbagai macam ide yang berkumpul bersama-sama,
09:06
different backgrounds, different interests,
220
531000
2000
dengan latar belakang dan ketertarikan yang berbeda,
09:08
jostling with each other, bouncing off each other --
221
533000
2000
saling dorong-mendorong, saling beradu satu sama lainnya --
09:10
that environment is, in fact,
222
535000
2000
sebuah lingkungan, yang pada kenyataanya,
09:12
the environment that leads to innovation.
223
537000
2000
lingkungan yang mengarah pada inovasi.
09:14
The other problem that people have
224
539000
2000
Masalah lainnya yang orang-orang miliki
09:16
is they like to condense their stories of innovation down
225
541000
2000
adalah mereka suka memadatkan cerita tentang inovasi mereka
09:18
to kind of shorter time frames.
226
543000
2000
kepada jangka waktu yang lebih pendek.
09:20
So they want to tell the story of the "eureka!" moment.
227
545000
3000
Jadi mereka mau bercerita, cerita "eureka!" mereka.
09:23
They want to say, "There I was, I was standing there
228
548000
2000
Mereka ingin berkata, "Disana, saya berdiri disana
09:25
and I had it all suddenly clear in my head."
229
550000
2000
dan tiba-tiba pikiran saya mendapatkan pencerahan."
09:27
But in fact, if you go back and look at the historical record,
230
552000
3000
Akan tetapi kenyataanya, jika anda kembali dan melihat jejak rekam,
09:30
it turns out that a lot of important ideas
231
555000
3000
terlihat bahwa banyak ide-ide penting
09:33
have very long incubation periods --
232
558000
3000
memiliki waktu inkubasi yang sangat lama.
09:36
I call this the "slow hunch."
233
561000
2000
Saya menyebut ini "naluri lambat."
09:38
We've heard a lot recently
234
563000
2000
kita banyak mendengar baru-baru ini
09:40
about hunch and instinct
235
565000
2000
tentang naluri dan insting
09:42
and blink-like sudden moments of clarity,
236
567000
3000
dan saat-saat kedipan pencerahan yang tiba-tiba,
09:45
but in fact, a lot of great ideas
237
570000
2000
akan tetapi pada kenyataanya, banyak ide-ide bagus
09:47
linger on, sometimes for decades,
238
572000
2000
tetap hidup selama beberapa dekade,
09:49
in the back of people's minds.
239
574000
2000
di belakang pikiran orang-orang.
09:51
They have a feeling that there's an interesting problem,
240
576000
2000
Mereka memiliki perasaan bahwa ada sebuah masalah yang menarik,
09:53
but they don't quite have the tools yet to discover them.
241
578000
3000
akan tetapi mereka belum mempunyai peralatan untuk menemukan mereka.
09:56
They spend all this time working on certain problems,
242
581000
3000
Mereka menghabiskan seluruh waktu ini untuk sejumlah masalah-masalah,
09:59
but there's another thing lingering there
243
584000
2000
akan tetapi ada hal lain yang tetap hidup disitu
10:01
that they're interested in, but they can't quite solve.
244
586000
2000
dimana mereka tetap tertarik, akan tetapi mereka belum bisa untuk memecahkannya.
10:03
Darwin is a great example of this.
245
588000
2000
Dawin adalah sebuah contoh yang baik untuk hal ini.
10:05
Darwin himself, in his autobiography,
246
590000
2000
Darwin sendiri, dalam autobiografinya,
10:07
tells the story of coming up with the idea
247
592000
2000
menceritakan sebuah cerita tentang bagaimana sebuah ide muncul
10:09
for natural selection
248
594000
2000
untuk seleksi alam
10:11
as a classic "eureka!" moment.
249
596000
2000
sebagai sebuah saat-saat klasik "eureka!"
10:13
He's in his study,
250
598000
2000
Dia sedang di ruang belajarnya,
10:15
it's October of 1838,
251
600000
2000
saat itu Oktober tahun 1838,
10:17
and he's reading Malthus, actually, on population.
252
602000
2000
dan dia sedang membaca Malthus, sebenarnya, ttg penduduk.
10:19
And all of a sudden,
253
604000
2000
Dan tiba-tiba,
10:21
the basic algorithm of natural selection kind of pops into his head
254
606000
3000
logika dasar dari seleksi alam tiba-tiba muncul di dalam kepalanya,
10:24
and he says, "Ah, at last, I had a theory with which to work."
255
609000
3000
dan dia berkata, "Ah, akhirnya, Saya memiliki teori yg bisa dipakai bekerja."
10:27
That's in his autobiography.
256
612000
2000
Hal tersebut ada di autobiografinya.
10:29
About a decade or two ago,
257
614000
2000
Sekitar satu atau dua dekade lalu,
10:31
a wonderful scholar named Howard Gruber went back
258
616000
2000
seorang pelajar yang baik bernama Howard Gruber kembali
10:33
and looked at Darwin's notebooks from this period.
259
618000
3000
dan melihat buku catatan Darwin dari periode itu.
10:36
And Darwin kept these copious notebooks
260
621000
2000
Dan Darwin menyimpan kopi dari buku catatan tersebut
10:38
where he wrote down every little idea he had, every little hunch.
261
623000
3000
dimana dia menulis setiap ide-ide kecil yang dia miliki, setiap naluri-naluri kecil.
10:41
And what Gruber found was
262
626000
2000
Dan apa yang Gruber temukan adalah
10:43
that Darwin had the full theory of natural selection
263
628000
3000
bahwa Darwin telah menemukan teori dari seleksi alam secara keseluruhan
10:46
for months and months and months
264
631000
2000
selama berbulan-bulan
10:48
before he had his alleged epiphany,
265
633000
2000
sebelun dia mengalami momen pencerahannya,
10:50
reading Malthus in October of 1838.
266
635000
3000
membaca Malthus di bulan Oktober tahun 1838
10:53
There are passages where you can read it,
267
638000
2000
Ada beberapa halaman dimana anda bisa membacanya,
10:55
and you think you're reading from a Darwin textbook,
268
640000
3000
dan anda berfikir bahwa anda membaca dari buku teks milik Darwin
10:58
from the period before he has this epiphany.
269
643000
3000
dari periode sebelum dia mendapatkan pencerhaannya.
11:01
And so what you realize is that Darwin, in a sense,
270
646000
2000
Dan anda sadari bahwa itu adalah Darwin, sedikit banyak
11:03
had the idea, he had the concept,
271
648000
2000
memiliki ide, dia memiliki sebuah konsep,
11:05
but was unable of fully thinking it yet.
272
650000
3000
akan tetapi belum bisa untuk memikirkannya secara menyeluruh
11:08
And that is actually how great ideas often happen;
273
653000
3000
Dan ini adalah bagaimana ide-ide hebat seringkali terjadi;
11:11
they fade into view over long periods of time.
274
656000
2000
mereka meredup dari pandangan selama beberapa periode waktu.
11:13
Now the challenge for all of us is:
275
658000
2000
Dan sekarang tantangannya bagi kita semua adalah:
11:15
how do you create environments
276
660000
2000
bagaimana anda menciptakan sebuah lingkungan
11:17
that allow these ideas to have this kind of long half-life, right?
277
662000
2000
yang memungkinkan semua ide-ide ini untuk memiliki waktu hidup yang panjang, benar?
11:19
It's hard to go to your boss and say,
278
664000
2000
Sangatlah sulit untuk pergi ke bos anda dan berkata,
11:21
"I have an excellent idea for our organization.
279
666000
2000
"Saya memiliki ide yang sangat baik untuk organisasi kita.
11:23
It will be useful in 2020.
280
668000
3000
Ide itu akan sangat berguna di tahun 2020.
11:26
Could you just give me some time to do that?"
281
671000
2000
Bisakan anda memberikan saya waktu untuk mengerjakan ide tersebut?"
11:28
Now a couple of companies -- like Google --
282
673000
2000
Sekarang beberapa perusahaan, seperti Google,
11:30
they have innovation time off, 20 percent time,
283
675000
2000
mereka memiliki waktu-waktu inovasi, 20 persen dari waktu,
11:32
where, in a sense, those are hunch-cultivating mechanisms in an organization.
284
677000
3000
dimana, sedikit banyak, mekanisme pengumpul naluri-naluri itu adalah sebuah organisasi.
11:35
But that's a key thing.
285
680000
3000
Akan tetapi hal tersebut adalah titik kunci
11:38
And the other thing is to allow those hunches
286
683000
2000
dan hal lainnya adalah untuk membiarkan naluri-naluri tersebut
11:40
to connect with other people's hunches; that's what often happens.
287
685000
3000
terhubung dengan naluri-naluri orang lain; hal itu lah yang seringkali terjadi.
11:43
You have half of an idea, somebody else has the other half,
288
688000
2000
Anda punya setengah dari ide-ide tsb, seseorang memiliki setengah sisanya
11:45
and if you're in the right environment,
289
690000
2000
dan jika anda berada di lingkungan yang tepat,
11:47
they turn into something larger than the sum of their parts.
290
692000
2000
mereka berubah menjadi sesuatu yang lebih besar dari dari keseluruhan bagian-bagian mereka.
11:49
So, in a sense,
291
694000
2000
Jadi, sedikit banyak
11:51
we often talk about the value
292
696000
2000
kita sering kali berbicara tentang nilai
11:53
of protecting intellectual property,
293
698000
2000
dari melindungi properti intelektual,
11:55
you know, building barricades,
294
700000
2000
anda tahu, membuat pertahanan,
11:57
having secretive R&D labs, patenting everything that we have,
295
702000
3000
memiliki laboratorium riset dan pengembangan, mematenkan apapun yang kita miliki,
12:00
so that those ideas will remain valuable,
296
705000
3000
jadi ide-ide tersebut tetap berharga,
12:03
and people will be incentivized to come up with more ideas,
297
708000
2000
dan orang-orang akan lebih termotivasi untuk menghasilkan ide-ide yang lebih banyak,
12:05
and the culture will be more innovative.
298
710000
3000
dan kebudayaan akan menjadi lebih inovatif.
12:08
But I think there's a case to be made
299
713000
2000
Tapi menurut saya ada adalah penting
12:10
that we should spend at least as much time, if not more,
300
715000
3000
untuk menghabiskan setidaknya sedikit waktu, jika tidak lebih banyak,
12:13
valuing the premise of connecting ideas
301
718000
2000
menghargai saling keterhubungan ide-ide
12:15
and not just protecting them.
302
720000
2000
dan tidak hanya melindungi mereka.
12:17
And I'll leave you with this story,
303
722000
2000
Dan saya meninggalkan anda dengan sebuah cerita ini,
12:19
which I think captures a lot of these values,
304
724000
3000
yang menurut saya melingkupi banyak nilai-nilai ini,
12:22
and it's just wonderful kind of tale of innovation
305
727000
2000
dan cerita ini adalah cerita tentang inovasi yang menakjubkan,
12:24
and how it happens in unlikely ways.
306
729000
3000
dan bagaimana hal itu terjadi dengan cara yang tidak biasa.
12:27
It's October of 1957,
307
732000
3000
Pada Oktober tahun 1957,
12:30
and Sputnik has just launched,
308
735000
2000
dan Sputnik baru saja diluncurkan,
12:32
and we're in Laurel Maryland,
309
737000
2000
dan kami berada di Laurel Maryland,
12:34
at the applied physics lab
310
739000
2000
dan laboratorium ilmu fisika terapan
12:36
associated with Johns Hopkins University.
311
741000
2000
berasosiasi dengan Universitas John Hopkins.
12:38
And it's Monday morning,
312
743000
2000
Dan itu adalah hari Senin pagi,
12:40
and the news has just broken about this satellite
313
745000
2000
dan beritanya baru saja menyebar tentang sebuah satelit ini
12:42
that's now orbiting the planet.
314
747000
3000
yang sekarang mengorbit di planet.
12:45
And of course, this is nerd heaven, right?
315
750000
2000
Dan tentunya, ini adalah surga para kutu buku, benar?
12:47
There are all these physics geeks who are there thinking,
316
752000
2000
Banyak para kutu buku fisika yang berfikir,
12:49
"Oh my gosh! This is incredible. I can't believe this has happened."
317
754000
3000
"Astaga! Hal ini sangatlah hebat. Saya tidak percaya hal ini telah terjadi."
12:52
And two of them,
318
757000
2000
Dan dua diantara mereka,
12:54
two 20-something researchers at the APL
319
759000
2000
dua peneliti berumur kurang lebih 20 tahunan di APL
12:56
are there at the cafeteria table
320
761000
2000
sedang berada disana di meja kafetaria
12:58
having an informal conversation with a bunch of their colleagues.
321
763000
3000
sedang melakukan percakapan informal dengan sejumlah kolega mereka.
13:01
And these two guys are named Guier and Weiffenbach.
322
766000
3000
Dan dua orang ini bernama Guier dan Weiffenbach.
13:04
And they start talking, and one of them says,
323
769000
2000
Dan mereka mulai berbicara, dan satu diantara mereka berkata,
13:06
"Hey, has anybody tried to listen for this thing?
324
771000
2000
"Hei, apakah kalian sudah mencoba untuk mendengarkah hal ini?"
13:08
There's this, you know, man-made satellite up there in outer space
325
773000
3000
Ada sebuah benda ini, anda tahu, satelit buatan manusia diatas sana di luar angkasa
13:11
that's obviously broadcasting some kind of signal.
326
776000
2000
yang dengan jelas menyiarkan semacam sinyal.
13:13
We could probably hear it, if we tune in."
327
778000
3000
Kita mungkin bisa mendengarnya, jika kita menyesuaikan dengannya."
13:16
And so they ask around to a couple of their colleagues,
328
781000
2000
Dan jadi mereka bertanya pada beberapa kolega mereka,
13:18
and everybody's like, "No, I hadn't thought of doing that.
329
783000
2000
dan semua orang seperti, "Tidak, saya tidak terpikir untuk melakukan hal tersebut.
13:20
That's an interesting idea."
330
785000
2000
Hal itu adalah ide yang menarik."
13:22
And it turns out Weiffenbach is kind of an expert
331
787000
3000
Dan ternyata Weiffenbach adalah semacam seorang ahli
13:25
in microwave reception,
332
790000
2000
dalam penerimaan mikrowave,
13:27
and he's got a little antennae set up
333
792000
2000
dan dia sudah menyiapkan antena kecil
13:29
with an amplifier in his office.
334
794000
2000
dengan sebuah ampli di kantornya.
13:31
And so Guier and Weiffenbach go back to Weiffenbach's office,
335
796000
2000
Dan lalu Guier dan Weiffenbach pergi ke kantor Weiffenbach,
13:33
and they start kind of noodling around -- hacking, as we might call it now.
336
798000
3000
dan mulai mengerjakan sesuatu -- hacking, adalah kata yang kita sebut sekarang.
13:36
And after a couple of hours, they actually start picking up the signal,
337
801000
3000
Dan setelah beberapa jam, mereka akhirnya mendapatkan sinyal,
13:39
because the Soviets made Sputnik
338
804000
2000
karena orang Soviet membuat Spitnik
13:41
very easy to track.
339
806000
2000
sangat mudah untuk dilacak.
13:43
It was right at 20 MHz, so you could pick it up really easily,
340
808000
3000
Hal itu berada tepat di 20 MHz, jadi anda bisa mendapatkannya dengan sangat mudah,
13:46
because they were afraid that people would think it was a hoax, basically.
341
811000
2000
karena khawatir dianggap berita bohong, pada dasarnya.
13:48
So they made it really easy to find it.
342
813000
2000
Jadi mereka membuatnya mudah untuk ditemukan.
13:50
So these two guys are sitting there listening to this signal,
343
815000
3000
Jadi ada dua orang ini yang duduk mendegnarkan sinyal ini,
13:53
and people start kind of coming into the office and saying,
344
818000
2000
dan orang-orang mulai berdatangan ke kantor dan berkata,
13:55
"Wow, that's pretty cool. Can I hear? Wow, that's great."
345
820000
3000
"Wow, keren. Bisakah saya medengarnya? Wow hal tersebut sangatlah hebat."
13:58
And before long, they think, "Well jeez, this is kind of historic.
346
823000
3000
dan tidak berapa lama, mereka befikir, "Wah, hal ini adalah semacam sejarah.
14:01
We may be the first people in the United States to be listening to this.
347
826000
2000
Kita mungkin adalah orang-orang pertama di United States yang mendegarkan hal ini.
14:03
We should record it."
348
828000
2000
Kita harus merekammnya."
14:05
And so they bring in this big, clunky analog tape recorder
349
830000
2000
Dan lalu mereka membawa sebuah perekam yang besar dan aneh,
14:07
and they start recording these little bleep, bleeps.
350
832000
3000
dan mereka mulai merekam setiap bleep-bleep kecil.
14:10
And they start writing the kind of date stamp, time stamps
351
835000
3000
Dan mereka mulai menulis semacam tanda tanggal, tanda waktu
14:13
for each little bleep that they record.
352
838000
3000
untuk setiap bleep kecil yang mereka rekam.
14:16
And they they start thinking, "Well gosh, you know, we're noticing
353
841000
2000
Dan mereka mulai berfikir, "Wah, anda tahu, kita memperhatikan
14:18
small little frequency variations here.
354
843000
3000
variasi frekuensi kecil disini.
14:21
We could probably calculate the speed
355
846000
3000
Kita mungkin bisa menghitung kecepatan
14:24
that the satellite is traveling,
356
849000
2000
satelit tersebut berjalan,
14:26
if we do a little basic math here
357
851000
2000
jika kita lakukan sedikit matematika dasar disini
14:28
using the Doppler effect."
358
853000
2000
menggunakan effek Doppler.
14:30
And then they played around with it a little bit more,
359
855000
2000
Dan mereka bermain dengan hal itu sedikit lebih lama,
14:32
and they talked to a couple of their colleagues
360
857000
2000
dan mereka membicarakannya dengan beberapa kolega mereka
14:34
who had other kind of specialties.
361
859000
2000
yang memiliki spesialisasi lainnya.
14:36
And they said, "Jeez, you know,
362
861000
2000
Dan mereka berkata,"Jeez, anda tahu,
14:38
we think we could actually take a look at the slope of the Doppler effect
363
863000
2000
kami pikir kami bisa melihat pada lereng di efek Doppler
14:40
to figure out the points at which
364
865000
2000
untuk menentukan titik dimana
14:42
the satellite is closest to our antennae
365
867000
2000
satelit tersebut berada dekat pada antena kita
14:44
and the points at which it's farthest away.
366
869000
2000
dan titik dimana satelit tersebut berada jauh.
14:46
That's pretty cool."
367
871000
2000
Hal itu sangatlah hebat."
14:48
And eventually, they get permission --
368
873000
2000
Dan pada akhirnya, mereka mendapatkan ijin --
14:50
this is all a little side project that hadn't been officially part of their job description.
369
875000
3000
ini adalah sebuah proyek sampingan jadi bukan pekerjaan utama mereka.
14:53
They get permission to use the new, you know, UNIVAC computer
370
878000
3000
Mereka mendapatkan ijin untuk menggunakan, anda tahu, komputer UNIVAC
14:56
that takes up an entire room that they'd just gotten at the APL.
371
881000
3000
yang memakan seluruh ruang, yang baru saja mereka dapatkan di APL.
14:59
They run some more of the numbers, and at the end of about three or four weeks,
372
884000
3000
Mereka menjalankan lebih banyak angka, dan pada akhirnya sekitar tiga atau empat minggu,
15:02
turns out they have mapped the exact trajectory
373
887000
3000
ternyata mereka berhasil memetakan lintasan pasti
15:05
of this satellite around the Earth,
374
890000
2000
dari satelit tersebut mengelilingi Bumi,
15:07
just from listening to this one little signal,
375
892000
2000
hanya dari mendengarkan sinyal kecil ini,
15:09
going off on this little side hunch that they'd been inspired to do
376
894000
3000
yang berasal dari naluri sampingan kecil yang menginspirasikan mereka
15:12
over lunch one morning.
377
897000
3000
pada sebuah makan siang di suatu hari
15:15
A couple weeks later their boss, Frank McClure,
378
900000
3000
Beberapa minggu kemudian boss mereka, Frank McClure,
15:18
pulls them into the room and says,
379
903000
2000
memanggil mereka keruangan dan berkata,
15:20
"Hey, you guys, I have to ask you something
380
905000
2000
"Hai, kalian, Saya harus menanyakan sesuatu pada kalian
15:22
about that project you were working on.
381
907000
2000
tentang proyek yang sedang kalian kerjakan.
15:24
You've figured out an unknown location
382
909000
2000
Kalian telah menemukan lokasi yang tidak diketahui
15:26
of a satellite orbiting the planet
383
911000
3000
dari satelit yang mengorbit pada planet
15:29
from a known location on the ground.
384
914000
2000
dari lokasi yang telah diketahui di darat.
15:31
Could you go the other way?
385
916000
2000
bisakah kalian melakukan kebalikannya?
15:33
Could you figure out an unknown location on the ground,
386
918000
2000
Bisakah kalian menentukan lokasi di darat,
15:35
if you knew the location of the satellite?"
387
920000
3000
jika kalian tahu lokasi dari satelit?"
15:38
And they thought about it and they said,
388
923000
2000
Dan mereka memikirkan hal itu, dan mereka berkata,
15:40
"Well, I guess maybe you could. Let's run the numbers here."
389
925000
3000
"Yah, Saya rasa mungkin anda bisa. Mari kita hitung angkanya disini."
15:43
So they went back, and they thought about it.
390
928000
2000
Jadi mereka kembali, dan memikirkan tentang hal itu.
15:45
And they came back and said, "Actually, it'll be easier."
391
930000
2000
Dan mereka datang kembali dan berkata, "Sebenarnya, hal tersebut akan menjadi lebih mudah."
15:47
And he said, "Oh, that's great.
392
932000
2000
Dan dia berkata, "Oh, itu sangatlah bagus.
15:49
Because see, I have these new nuclear submarines
393
934000
3000
Karena begini, Saya memiliki kapal selam nuklir baru
15:52
that I'm building.
394
937000
2000
yang sedang saya buat
15:54
And it's really hard to figure out how to get your missile
395
939000
3000
Dan sangatlah susah untuk memecahkan bagaimana untuk mengarahkan misille anda
15:57
so that it will land right on top of Moscow,
396
942000
2000
sehingga misil itu akan mendarata tepat diatas Moskow.
15:59
if you don't know where the submarine is in the middle of the Pacific Ocean.
397
944000
3000
jika anda tidak tahu dimana kapal selam itu berada di tengah-tengah lautan Pasifik.
16:02
So we're thinking, we could throw up a bunch of satellites
398
947000
3000
Jadi kita berfikir, kita bisa mengirimkan beberapa satelit
16:05
and use it to track our submarines
399
950000
3000
dan menggunakannya untuk melacak kapal selam-kapal selam kita
16:08
and figure out their location in the middle of the ocean.
400
953000
2000
dan mengetahui lokasi mereka di tengah lautan.
16:10
Could you work on that problem?"
401
955000
2000
Bisakah anda memecahkan masalah itu?"
16:12
And that's how GPS was born.
402
957000
3000
Dan itulah bagaimana GPS dilahirkan
16:15
30 years later,
403
960000
2000
30 tahun kemudian,
16:17
Ronald Reagan actually opened it up and made it an open platform
404
962000
3000
Ronal Reagan mempublikasikannya dan membuatnya jadi open platform.
16:20
that anybody could kind of build upon
405
965000
2000
yang dimana semua orang kurang lebih bisa membangun diatasnya
16:22
and anybody could come along and build new technology
406
967000
3000
dan semua orang bisa berkumpul dan membuat teknologi baru
16:25
that would create and innovate
407
970000
2000
yang akan mencipta dan menginovasikan
16:27
on top of this open platform,
408
972000
2000
diatas panggung terbuka ini,
16:29
left it open for anyone to do
409
974000
2000
terbuka untuk semua orang untuk melakukan
16:31
pretty much anything they wanted with it.
410
976000
2000
kurang lebih apapun yang mereka ingin lakukan dengannya.
16:33
And now, I guarantee you
411
978000
2000
Dan sekarang saya jamin anda
16:35
certainly half of this room, if not more,
412
980000
2000
setidaknya setengah dari ruangan ini, jika tidak lebih,
16:37
has a device sitting in their pocket right now
413
982000
2000
memiliki sebuah alat di kantong anda saat ini
16:39
that is talking to one of these satellites in outer space.
414
984000
3000
yang berkomunikasi dengan satelit-satelit ini di angkasa luar.
16:42
And I bet you one of you, if not more,
415
987000
3000
Dan saya berani bertaruh bahwa salah satu dari anda, jika tidak lebih,
16:45
has used said device and said satellite system
416
990000
3000
telah menggunakan alat yang telah disebutkan dan sistem satelit yang telah disebutkan
16:48
to locate a nearby coffeehouse somewhere in the last --
417
993000
3000
untuk menemukan kedai kopi terdekat di suatu tempat setidaknya --
16:51
(Laughter)
418
996000
2000
(Tawa)
16:53
in the last day or last week, right?
419
998000
3000
setidaknya kemarin atau minggu lalu, benar?
16:56
(Applause)
420
1001000
3000
(Tepuk tangan)
16:59
And that, I think,
421
1004000
2000
Dan hal tersebut, menurut saya,
17:01
is a great case study, a great lesson
422
1006000
3000
adalah sebuah studi kasus yang hebat, sebuah pelajaran yang hebat,
17:04
in the power, the marvelous, kind of unplanned
423
1009000
2000
ttg kekuatan, yang luar biasa, tak terencana
17:06
emergent, unpredictable power
424
1011000
3000
tiba-tiba, kekuatan yang tidak bisa diprediksi,
17:09
of open innovative systems.
425
1014000
2000
dari sistem inovasi terbuka.
17:11
When you build them right, they will be led to completely new directions
426
1016000
2000
Ketika anda membangun mereka dengan benar, mereka akan mengarahkan ke arah yang benar-benar baru
17:13
that the creators never even dreamed of.
427
1018000
2000
yang bahkan sang pembuat tidak pernah bermimpi sebelumnya.
17:15
I mean, here you have these guys
428
1020000
2000
Maksud saya, disini anda memiliki orang-orang ini
17:17
who basically thought they were just following this hunch,
429
1022000
2000
yang pada dasarnya berfikir bahwa mereka hanya mengikuti naluri ini,
17:19
this little passion that had developed,
430
1024000
2000
sebuah gairah kecil ini yang mereka kembangkan,
17:21
then they thought they were fighting the Cold War,
431
1026000
2000
dan mereka befikir bahwa mereka sedang berperang di perang dingin,
17:23
and then it turns out they're just helping somebody
432
1028000
2000
dan pada akhirnya mereka hanyalah menolong seseorang
17:25
find a soy latte.
433
1030000
2000
menemukan latte kedelai.
17:27
(Laughter)
434
1032000
2000
(Tawa)
17:29
That is how innovation happens.
435
1034000
2000
Itulah bagaimana inovasi terjadi.
17:31
Chance favors the connected mind.
436
1036000
2000
Peluang lebih memilih pikiran-pikiran yang terhubung
17:33
Thank you very much.
437
1038000
2000
Terima kasih banyak
17:35
(Applause)
438
1040000
3000
(Tepuk Tangan)
ABOUT THE SPEAKER
Steven Johnson - WriterSteven Berlin Johnson examines the intersection of science, technology and personal experience.
Why you should listen
Steven Johnson is a leading light of today's interdisciplinary and collaborative approach to innovation. His writings have influenced everything from cutting-edge ideas in urban planning to the battle against 21st-century terrorism. Johnson was chosen by Prospect magazine as one of the top ten brains of the digital future, and The Wall Street Journal calls him "one of the most persuasive advocates for the role of collaboration in innovation."
Johnson's work on the history of innovation inspired the Emmy-nominated six-part series on PBS, "How We Got To Now with Steven Johnson," which aired in the fall of 2014. The book version of How We Got To Now was a finalist for the PEN/E.O. Wilson Literary Science Writing Award. His new book, Wonderland: How Play Made the Modern World, revolves around the creative power of play and delight: ideas and innovations that set into motion many momentous changes in science, technology, politics and society.
Johnson is also the author of the bestselling Where Good Ideas Come From: The Natural History of Innovation, one of his many books celebrating progress and innovation. Others include The Invention of Air and The Ghost Map. Everything Bad Is Good For You, one of the most discussed books of 2005, argued that the increasing complexity of modern media is training us to think in more complex ways. Emergence and Future Perfect explore the power of bottom-up intelligence in both nature and contemporary society.
An innovator himself, Johnson has co-created three influential sites: the pioneering online magazine FEED, the Webby-Award-winning community site, Plastic.com, and the hyperlocal media site outside.in, which was acquired by AOL in 2011.
Johnson is a regular contributor to WIRED magazine, as well as the New York Times, The Wall Street Journal and many other periodicals. He has appeared on many high-profile television programs, including "The Charlie Rose Show," "The Daily Show with Jon Stewart" and "The NewsHour with Jim Lehrer."
Steven Johnson | Speaker | TED.com