TED2014
Nicholas Negroponte: A 30-year history of the future
Nicholas Negroponte: 30 lat historii przyszłości
Filmed:
Readability: 3.8
2,035,246 views
Założyciel Media Lab MIT, Nicholas Negroponte zabiera nas w podróż przez 30 lat historii technologii. Uznany wizjoner podkreśla znaczenie interfejsów i innowacji, które przewidywał w latach 70-tych i 80-tych XX wieku, i z których wtedy się śmiano, a które dzisiaj są wszechobecne. Kończy swoją prezentację kolejną (absurdalną? genialną?) prognozą na kolejne 30 lat.
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.
00:12
(Video) Nicholas Negroponte:
Can we switch to the video disc,
Can we switch to the video disc,
0
657
2454
(Video) N. Negroponte:
Czy możemy przejść do dysku,
Czy możemy przejść do dysku,
00:15
which is in play mode?
1
3111
2123
który jest w trybie odtwarzania?
00:17
I'm really interested in how you put people and computers together.
2
5234
5230
Interesują mnie relacje
pomiędzy ludźmi a komputerami.
pomiędzy ludźmi a komputerami.
00:22
We will be using the TV screens or their equivalents
3
10464
3370
Będziemy używali ekranów telewizyjnych
lub ich odpowiedników
lub ich odpowiedników
00:25
for electronic books of the future.
4
13834
4374
do czytania elektronicznych
książek przyszłości.
książek przyszłości.
00:30
(Music, crosstalk)
5
18208
3614
(Muzyka, przenikające się głosy)
00:50
Very interested in touch-sensitive displays,
6
38117
2252
Interesują mnie ekrany dotykowe,
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
zaawansowane, bardzo czułe,
obsługiwane bez unoszenia palców.
obsługiwane bez unoszenia palców.
00:56
There is another way where computers
8
44696
1800
Komputery łączy z ludźmi coś jeszcze,
00:58
touch people: wearing, physically wearing.
9
46496
2463
ludzie noszą je na sobie.
01:08
Suddenly on September 11th,
10
56646
2021
Nagle 11 września
01:10
the world got bigger.
11
58667
2637
świat stał się większy.
01:13
NN: Thank you. (Applause)
12
61304
2985
NN: Dziękuję. (Brawa)
01:16
Thank you.
13
64289
2059
Dziękuję.
01:18
When I was asked to do this,
14
66348
2108
Gdy dostałem zaproszenie na dzisiaj,
01:20
I was also asked to look at all 14 TED Talks
15
68456
4196
poproszono mnie też bym przejrzał
01:24
that I had given,
16
72652
1710
14 prelekcji TED, które wygłosiłem,
01:26
chronologically.
17
74362
1798
w porządku chronologicznym.
01:28
The first one was actually two hours.
18
76160
2274
Pierwsza z nich trwała dwie godziny.
01:30
The second one was an hour,
19
78434
1456
Druga godzinę,
01:31
and then they became half hours,
20
79890
1549
kolejne trwały po pół godziny,
01:33
and all I noticed was my bald spot getting bigger.
21
81439
3936
a ja zauważyłem tylko
moją postępującą łysinę.
moją postępującą łysinę.
01:37
(Laughter)
22
85375
1620
(Śmiech)
01:38
Imagine seeing your life, 30 years of it, go by,
23
86995
4168
To tak, jakby ktoś zobaczył,
jak mija 30 lat jego życia.
jak mija 30 lat jego życia.
01:43
and it was, to say the least,
24
91163
3407
I delikatnie mówiąc,
01:46
for me, quite a shocking experience.
25
94570
4373
było to dla mnie dość szokujące.
01:50
So what I'm going to do in my time
26
98943
1593
Dlatego dzisiaj spróbuję omówić,
01:52
is try and share with you what happened
27
100536
1544
co wydarzyło się
01:54
during the 30 years,
28
102080
1802
podczas tych trzydziestu lat
01:55
and then also make a prediction,
29
103882
2518
oraz czego możemy się jeszcze spodziewać.
01:58
and then tell you a little bit
30
106400
2061
Opowiem też o tym,
02:00
about what I'm doing next.
31
108461
2654
co ja zamierzam dalej robić.
02:03
And I put on a slide
32
111115
2951
Ten slajd przedstawia moment w moim życiu,
02:06
where TED 1 happened in my life.
33
114066
4060
w którym wygłosiłem
pierwszą prelekcję TED.
pierwszą prelekcję TED.
02:10
And it's rather important
34
118126
1914
Jest to dosyć istotne,
02:12
because I had done 15 years of research before it,
35
120040
4060
bo miałem wtedy za sobą 15 lat badań,
02:16
so I had a backlog, so it was easy.
36
124100
2428
więc było mi łatwo,
bo miałem o czym mówić.
bo miałem o czym mówić.
02:18
It's not that I was Fidel Castro
37
126528
1760
Chociaż nie byłem jak Fidel Castro,
02:20
and I could talk for two hours,
38
128288
1833
który mógł przemawiać dwie godziny,
02:22
or Bucky Fuller.
39
130121
1322
czy Bucky Fuller.
02:23
I had 15 years of stuff,
40
131443
1915
Miałem materiał z 15 lat
02:25
and the Media Lab was about to start.
41
133358
2472
i były to początki Media Lab.
02:27
So that was easy.
42
135830
1800
Więc było to łatwe.
02:29
But there are a couple of things
43
137630
2664
Jednak muszę podkreślić klika rzeczy
02:32
about that period
44
140294
1688
związanych z tamtym okresem
02:33
and about what happened that are
45
141982
2053
i tamtymi wydarzeniami,
02:36
really quite important.
46
144035
1855
które były dość istotne.
02:37
One is that
47
145890
2556
Po pierwsze
02:40
it was a period when computers
48
148446
2896
był to okres,
02:43
weren't yet for people.
49
151342
2637
gdy komputery nie były jeszcze
powszechnie dostępne.
powszechnie dostępne.
02:45
And the other thing that sort of happened
50
153979
3145
Po drugie
02:49
during that time is that
51
157124
3071
byliśmy w tamtym czasie postrzegani,
02:52
we were considered sissy computer scientists.
52
160195
3382
jako maminsynki od komputerów.
02:55
We weren't considered the real thing.
53
163577
1563
Nie traktowano nas poważnie.
02:57
So what I'm going to show you is, in retrospect,
54
165140
3999
Z perspektywy czasu to,
o czym dzisiaj opowiem,
o czym dzisiaj opowiem,
03:01
a lot more interesting and a lot more accepted
55
169139
2508
wydaje się nam ciekawsze
i bardziej akceptowane
i bardziej akceptowane
03:03
than it was at the time.
56
171647
2066
w porównaniu z tamtym okresem.
03:05
So I'm going to characterize the years
57
173713
2554
Opiszę ubiegłe lata,
03:08
and I'm even going to go back
58
176267
1833
wracając nawet
03:10
to some very early work of mine,
59
178100
2104
do samego początku mojej pracy.
03:12
and this was the kind of stuff I was doing in the '60s:
60
180204
2886
Tym zajmowałem się w latach 60.,
03:15
very direct manipulation,
61
183090
2187
bezpośredni kontakt.
03:17
very influenced as I studied architecture
62
185277
2655
Byłem pod wpływem
prac architekta Moshe Safdie,
prac architekta Moshe Safdie,
03:19
by the architect Moshe Safdie,
63
187932
2087
ponieważ studiowałem architekturę.
03:22
and you can see that we even built robotic things
64
190019
2762
Konstruowaliśmy nawet roboty
03:24
that could build habitat-like structures.
65
192781
2756
budujące struktury na wzór natury.
03:27
And this for me was
66
195537
1687
Co prawda według mnie
03:29
not yet the Media Lab,
67
197224
1916
nie było to jeszcze Media Lab,
03:31
but was the beginning of what I'll call
68
199140
2817
ale był to początek czegoś,
03:33
sensory computing,
69
201957
1519
co nazwałem technologią dotykową.
03:35
and I pick fingers
70
203476
1872
Chciałem używać palców,
03:37
partly because everybody thought it was ridiculous.
71
205348
4202
bo inni się z tego śmiali.
03:41
Papers were published
72
209550
2155
Publikowano prace na temat tego,
03:43
about how stupid it was to use fingers.
73
211705
4252
jak idiotyczne było używanie palców.
03:47
Three reasons: One was they were low-resolution.
74
215957
2818
Były trzy powody: po pierwsze,
ich niska rozdzielczość.
ich niska rozdzielczość.
03:50
The other is your hand would occlude
75
218775
1929
Po drugie ręka zasłaniała to,
03:52
what you wanted to see,
76
220704
1441
co chciało się zobaczyć.
03:54
and the third, which was the winner,
77
222145
1758
Po trzecie, najważniejsze,
03:55
was that your fingers would get the screen dirty,
78
223903
3656
palce brudziły ekran,
03:59
and hence, fingers would never be
79
227559
2326
dlatego uważano,
04:01
a device that you'd use.
80
229885
1788
że nie powinno się ich używać.
04:03
And this was a device we built in the '70s,
81
231673
3049
W latach 70. stworzyliśmy coś,
04:06
which has never even been picked up.
82
234722
1871
czego nigdy nie zaczęto używać.
04:08
It's not just touch sensitive,
83
236593
1441
Było nie tylko czułe na dotyk,
04:10
it's pressure sensitive.
84
238034
2178
ale i na siłę nacisku.
04:12
(Video) Voice: Put a yellow circle there.
85
240212
1977
(Video): Narysuj żółte koło.
04:14
NN: Later work, and again this was before TED 1 —
86
242189
3444
NN: W późniejszych pracach,
też przed TED 1...
też przed TED 1...
04:17
(Video) Voice: Move that west of the diamond.
87
245633
2803
(Video): Przesuń to na zachód od rombu.
04:20
Create a large green circle there.
88
248436
3212
Narysuj tam duże zielono koło.
04:23
Man: Aw, shit.
89
251648
2329
Mężczyzna: O cholera!
04:25
NN: — was to sort of do interface concurrently,
90
253977
3430
NN: chcieliśmy stworzyć złożony interfejs
04:29
so when you talked and you pointed
91
257407
1808
reagujący na mowę i gesty,
04:31
and you had, if you will,
92
259215
3187
i składający się
04:34
multiple channels.
93
262402
1559
z wielu kanałów.
04:35
Entebbe happened.
94
263961
2007
W 1976 miała miejsce operacja Entebbe.
04:37
1976, Air France was hijacked,
95
265968
3547
Porwano samolot Air France,
04:41
taken to Entebbe,
96
269515
1498
który wylądował w Entebbe.
04:43
and the Israelis not only did an extraordinary rescue,
97
271013
5057
Izraelczycy przeprowadzili
nadzwyczajną akcję ratunkową,
nadzwyczajną akcję ratunkową,
04:48
they did it partly because they had practiced
98
276070
1963
między innymi dzięki ćwiczeniom
04:50
on a physical model of the airport,
99
278033
2495
na modelu lotniska w Entebbe,
04:52
because they had built the airport,
100
280528
1156
które pomagali budować,
04:53
so they built a model in the desert,
101
281684
1733
więc stworzyli też model na pustyni
04:55
and when they arrived at Entebbe,
102
283417
1716
i gdy lądowali w Entebbe,
04:57
they knew where to go because
they had actually been there.
they had actually been there.
103
285133
2920
wiedzieli dokładnie dokąd się udać.
05:00
The U.S. government asked some of us, '76,
104
288053
3252
Rząd Amerykański zapytał nas w 1976,
05:03
if we could replicate that computationally,
105
291305
2775
czy możemy to odtworzyć komputerowo,
05:06
and of course somebody like myself says yes.
106
294080
2189
na co ja oczywiście
odpowiedziałem, że tak.
odpowiedziałem, że tak.
05:08
Immediately, you get a contract,
107
296269
2026
Natychmiast podpisaliśmy kontrakt
05:10
Department of Defense,
108
298295
1485
z Departamentem Obrony
05:11
and we built this truck and this rig.
109
299780
2688
i zbudowaliśmy taki samochód
z wysięgnikiem.
z wysięgnikiem.
05:14
We did sort of a simulation,
110
302468
2520
Przeprowadziliśmy symulację
05:16
because you had video discs,
111
304988
1826
używając dysków video,
05:18
and again, this is '76.
112
306814
2328
a był to rok 1976.
05:21
And then many years later,
113
309142
2697
Wiele lat później
05:23
you get this truck,
114
311839
1469
pojawił się taki samochód
05:25
and so you have Google Maps.
115
313308
2958
i powstało Google Maps.
05:28
Still people thought,
116
316266
1520
Ludzie wtedy uważali,
05:29
no, that was not serious computer science,
117
317786
4020
że to nie jest poważna informatyka.
05:33
and it was a man named Jerry Wiesner,
118
321806
2059
Ale Jerry Weisner,
05:35
who happened to be the president of MIT,
119
323865
2407
ówczesny rektor MIT,
05:38
who did think it was computer science.
120
326272
2348
był innego zdania.
05:40
And one of the keys for anybody
121
328620
2637
Stąd rada dla wszystkich,
05:43
who wants to start something in life:
122
331257
3384
którzy podejmują się czegoś w życiu,
05:46
Make sure your president is part of it.
123
334641
3269
upewnijcie się, że macie poparcie
waszego przełożonego.
waszego przełożonego.
05:49
So when I was doing the Media Lab,
124
337910
3020
Gdy tworzyłem Media Lab,
05:52
it was like having a gorilla in the front seat.
125
340930
3157
to było jak jazda samochodem
z gorylem w fotelu pasażera.
z gorylem w fotelu pasażera.
05:56
If you were stopped for speeding
126
344087
2185
Gdy policjant zatrzymuje cię
za nadmierną prędkość,
za nadmierną prędkość,
05:58
and the officer looked in the window
127
346272
2240
zagląda do środka
06:00
and saw who was in the passenger seat,
128
348512
2009
i widzi kogo wieziesz,
06:02
then, "Oh, continue on, sir."
129
350521
1962
mówi: "Proszę jechać, proszę Pana".
06:04
And so we were able,
130
352483
1685
Więc mogliśmy wiele.
06:06
and this is a cute, actually, device, parenthetically.
131
354168
3793
A oto kolejne urządzenie.
06:09
This was a lenticular photograph of Jerry Wiesner
132
357961
3049
To twarz Jerry'ego Wiesnera
w druku soczewkowym.
w druku soczewkowym.
06:13
where the only thing that changed in the photograph
133
361010
2363
Jedyną rzeczą zmieniającą się
na tym zdjęciu
na tym zdjęciu
06:15
were the lips.
134
363373
1343
były jego usta.
06:16
So when you oscillated that little piece
135
364716
2976
Gdy poruszało się zdjęciem
06:19
of lenticular sheet with his photograph,
136
367692
3230
w rytm nadsyłanego dźwięku,
06:22
it would be in lip sync
137
370922
2013
obraz odpowiadał dźwiękowi
06:24
with zero bandwidth.
138
372935
2239
bez dodatkowego sygnału w paśmie.
06:27
It was a zero-bandwidth teleconferencing system
139
375174
2711
Był to ówczesny zero-pasmowy
06:29
at the time.
140
377885
1842
system telekonferencyjny.
06:31
So this was the Media Lab's —
141
379727
3981
To było Media Lab...
06:35
this is what we said we'd do,
142
383708
1693
Mówiliśmy, że właśnie tego chcemy,
06:37
that the world of computers, publishing,
143
385401
2575
by świat IT, wydawcy, media
06:39
and so on would come together.
144
387976
2688
i inni rozpoczęli ścisłą współpracę.
06:42
Again, not generally accepted,
145
390664
2104
Nie był to pomysł powszechnie akceptowany,
06:44
but very much part of TED in the early days.
146
392768
4972
za to był zdecydowanie w duchu TED.
06:49
And this is really where we were headed.
147
397740
3206
Właśnie w tym kierunku zmierzaliśmy.
06:52
And that created the Media Lab.
148
400946
1687
Takie były założenia Media Lab.
06:54
One of the things about age
149
402633
4251
Jedną z zalet mojego wieku jest to,
06:58
is that I can tell you with great confidence,
150
406884
4267
że mogę spokojnie stwierdzić,
07:03
I've been to the future.
151
411151
2464
że byłem w przyszłości.
07:05
I've been there, actually, many times.
152
413615
3284
Właściwie byłem tam wiele razy.
07:08
And the reason I say that is,
153
416899
1508
Mogę tak powiedzieć,
07:10
how many times in my life have I said,
154
418407
2441
ponieważ już wiele razy
07:12
"Oh, in 10 years, this will happen,"
155
420848
1777
mówiłem: "Za 10 lat będzie tak",
07:14
and then 10 years comes.
156
422625
2048
i mijało 10 lat.
I ktoś mówił: "Za pięć lat będzie tak".
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
I mijało 5 lat.
07:20
So I say this a little bit with having felt
159
428115
3758
Więc mówię to wiedząc,
07:23
that I'd been there a number of times,
160
431873
2337
że mówiłem to już wiele razy.
07:26
and one of the things that is most quoted
161
434210
3640
Wśród moich wypowiedzi
jedną z najczęściej cytowanych
jedną z najczęściej cytowanych
07:29
that I've ever said
162
437850
1149
jest stwierdzenie,
07:30
is that computing is not about computers,
163
438999
2383
że w informatyce nie chodzi o komputery.
07:33
and that didn't quite get enough traction,
164
441382
3556
Początkowo ludzie się z tym nie zgadzali,
07:36
and then it started to.
165
444938
1519
ale z czasem zmienili zdanie,
07:38
It started to because people caught on
166
446457
3695
ponieważ zrozumieli,
07:42
that the medium wasn't the message.
167
450152
3138
że medium nie jest przekazem.
07:45
And the reason I show this car
168
453290
2645
Ten samochód,
07:47
in actually a rather ugly slide
169
455935
2328
widoczny na raczej kiepskim slajdzie,
07:50
is just again to tell you the kind of story
170
458263
2504
ilustruje kolejną historię
07:52
that characterized a little bit of my life.
171
460767
2828
charakterystyczną dla mojego życia.
07:55
This is a student of mine
172
463595
2014
To mój student,
07:57
who had done a Ph.D. called "Backseat Driver."
173
465609
3551
który zrobił doktorat zatytułowany
"Kierowca na tylnym siedzeniu".
"Kierowca na tylnym siedzeniu".
08:01
It was in the early days of GPS,
174
469160
2082
Były to początki GPS,
08:03
the car knew where it was,
175
471242
1566
samochód znał swoją pozycję
08:04
and it would give audio instructions
176
472808
1915
i dawał kierowcy wskazówki,
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
kiedy skręcić w prawo, kiedy w lewo itd.
08:10
Turns out, there are a lot of things
178
478150
1611
Okazuje się, że w tamtym czasie
08:11
in those instructions that back in that period
179
479761
3035
opracowanie takich wskazówek
08:14
were pretty challenging,
180
482796
1250
było nie lada wyzwaniem,
08:16
like what does it mean, take the next right?
181
484046
3228
na przykład co znaczy
"skręć w następną w prawo"?
"skręć w następną w prawo"?
08:19
Well, if you're coming up on a street,
182
487274
1900
Jeśli zbliżamy się do jakiejś ulicy,
08:21
the next right's probably the one after,
183
489174
2183
następna w prawo to pewnie ulica za nią.
08:23
and there are lots of issues,
184
491357
1231
Są i inne kwestie.
08:24
and the student did a wonderful thesis,
185
492588
2245
Mój student napisał doskonałą pracę,
08:26
and the MIT patent office said "Don't patent it.
186
494833
4847
a biuro patentowe MIT
powiedziało: "Nie patentujcie tego.
powiedziało: "Nie patentujcie tego.
08:31
It'll never be accepted.
187
499680
1940
Nikt się na to nie zgodzi.
08:33
The liabilities are too large.
188
501620
2310
Będą problemy z ubezpieczeniami.
08:35
There will be insurance issues.
189
503930
1391
Ryzyko jest zbyt duże.
08:37
Don't patent it."
190
505321
1644
Nie patentujcie tego".
08:38
So we didn't,
191
506965
1093
Więc odpuściliśmy,
08:40
but it shows you how people, again, at times,
192
508058
3638
ale to pokazuje, jak czasami ludzie
08:43
don't really look at what's happening.
193
511696
4199
nie zwracają uwagi na to, co się dzieje.
08:47
Some work, and I'll just go
through these very quickly,
through these very quickly,
194
515895
2895
Oto nasze inne projekty,
głównie sensoryczne,
głównie sensoryczne,
08:50
a lot of sensory stuff.
195
518790
1605
które przedstawię w skrócie.
08:52
You might recognize a young Yo-Yo Ma
196
520395
2475
Może poznajecie młodego Yo-Yo Ma
08:54
and tracking his body for playing
197
522870
3970
z czujnikami śledzącymi ruchy
08:58
the cello or the hypercello.
198
526840
2348
podczas gry na wiolonczeli
i hiper-wiolenczeli.
i hiper-wiolenczeli.
09:01
These fellows literally walked
around like that at the time.
around like that at the time.
199
529188
3977
W tamtych czasach oni naprawdę
nosili te czujniki na co dzień.
nosili te czujniki na co dzień.
09:05
It's now a little bit more discreet
200
533165
2635
Dzisiaj są bardziej dyskretne
09:07
and more commonplace.
201
535800
2041
i znacznie powszechniejsze.
09:09
And then there are at least three heroes
202
537841
2269
Chcę wspomnieć o trzech ważnych osobach.
09:12
I want to quickly mention.
203
540110
1129
09:13
Marvin Minsky, who taught me a lot
204
541239
2478
Marvin Minsky, który nauczył mnie wiele
09:15
about common sense,
205
543717
1387
na temat zdrowego rozsądku.
09:17
and I will talk briefly about Muriel Cooper,
206
545104
3441
Muriel Cooper,
09:20
who was very important to Ricky Wurman
207
548545
2618
która była bardzo ważna
dla Ricky'ego Wurmana
dla Ricky'ego Wurmana
09:23
and to TED, and in fact, when she got onstage,
208
551163
3735
i dla TED, ale gdy wyszła na scenę,
09:26
she said, the first thing she said was,
209
554898
1947
powiedziała: "Przedstawiłam
Ricky'ego Nicky'emu".
Ricky'ego Nicky'emu".
09:28
"I introduced Ricky to Nicky."
210
556845
2154
09:30
And nobody calls me Nicky
211
558999
1700
Nikt nie nazywa mnie Nicky
09:32
and nobody calls Richard Ricky,
212
560699
1759
ani Richarda Ricky,
09:34
so nobody knew who she was talking about.
213
562458
3402
więc nikt nie wiedział, o kogo chodzi.
09:37
And then, of course, Seymour Papert,
214
565860
2397
I oczywiście Seymour Papert,
09:40
who is the person who said,
215
568257
1505
który powiedział: "Nie można
myśleć o myśleniu,
myśleć o myśleniu,
09:41
"You can't think about thinking
216
569762
1415
09:43
unless you think about thinking about something."
217
571177
2415
bez myślenia o myśleniu o czymś".
09:45
And that's actually — you can unpack that later.
218
573592
5663
Możecie przeanalizować to później.
09:51
It's a pretty profound statement.
219
579255
4106
To bardzo głębokie spostrzeżenie.
09:55
I'm showing some slides
220
583361
1740
Oto kilka slajdów
09:57
that were from TED 2,
221
585101
2086
z TED 2,
09:59
a little silly as slides, perhaps.
222
587187
3742
może to trochę niepoważne slajdy.
10:02
Then I felt television really was about displays.
223
590929
5341
Wierzyłem wtedy, że w telewizji
najważniejsze są ekrany.
najważniejsze są ekrany.
10:08
Again, now we're past TED 1,
224
596273
3063
Jesteśmy teraz po TED 1,
10:11
but just around the time of TED 2,
225
599336
3026
w okolicach TED 2...
10:14
and what I'd like to mention here is,
226
602362
2149
Chciałbym tu nadmienić,
10:16
even though you could imagine
227
604511
2115
że chociaż można sobie wyobrazić
10:18
intelligence in the device,
228
606626
2054
inteligentne urządzenia,
10:20
I look today at some of the work
229
608680
1432
gdy widzę dzisiejsze prace
10:22
being done about the Internet of Things,
230
610112
2438
nad Internetem rzeczy,
10:24
and I think it's kind of tragically pathetic,
231
612550
2940
to wydają mi się one nieco żałosne,
10:27
because what has happened is people take
232
615490
2430
ponieważ bierze się panel piekarnika
10:29
the oven panel and put it on your cell phone,
233
617920
3498
i przenosi się go na ekran smartfona.
10:33
or the door key onto your cell phone,
234
621418
1789
Podobnie jest z kluczami do drzwi,
10:35
just taking it and bringing it to you,
235
623207
2173
które umieszcza się w komórce,
10:37
and in fact that's actually what you don't want.
236
625380
2721
ale nie tego przecież oczekujemy.
10:40
You want to put a chicken in the oven,
237
628101
2058
Chcielibyśmy włożyć kurczaka do pieca,
10:42
and the oven says, "Aha, it's a chicken,"
238
630159
2328
który sam stwierdzi: "Aha, to kurczak"
10:44
and it cooks the chicken.
239
632487
1149
i upiecze go.
10:45
"Oh, it's cooking the chicken for Nicholas,
240
633636
1766
"Piekę kurczaka dla Nicholasa,
10:47
and he likes it this way and that way."
241
635402
1834
wiem jakiego kurczaka lubi".
10:49
So the intelligence, instead of being in the device,
242
637236
3053
Więc zamiast obdarzać
urządzenia inteligencją,
urządzenia inteligencją,
10:52
we have started today
243
640289
1709
zaczęliśmy dzisiaj
10:53
to move it back onto the cell phone
244
641998
2112
przenosić ją na smartfony,
10:56
or closer to the user,
245
644110
2370
bliżej użytkownika,
10:58
not a particularly enlightened view
246
646480
2188
co nie jest zbyt twórczym podejściem
11:00
of the Internet of Things.
247
648668
2741
do Internetu rzeczy.
11:03
Television, again, television what I said today,
248
651409
3464
Gdy w 1990 porównywałem ówczesną telewizję
11:06
that was back in 1990,
249
654873
2622
(głośność, kolor, kontrast)
11:09
and the television of tomorrow
250
657495
1470
z telewizją przyszłości
11:10
would look something like that.
251
658965
2323
(przemoc, seks, polityka).
11:13
Again, people, but they laughed cynically,
252
661288
3544
Ludzie się śmiali, ale cynicznie,
11:16
they didn't laugh with much appreciation.
253
664832
5251
nie traktowali tego poważnie.
11:22
Telecommunications in the 1990s,
254
670083
2650
Telekomunikacja w 1990.
11:24
George Gilder decided that he would call this diagram
255
672733
5700
George Glider postanowił nazwać ten wykres
11:30
the Negroponte switch.
256
678433
2429
"zwrotem Negroponte".
11:32
I'm probably much less famous than George,
257
680862
2006
George jest bardziej znany ode mnie,
11:34
so when he called it the Negroponte switch, it stuck,
258
682868
3607
więc jego określenie się przyjęło,
11:38
but the idea of things that came in the ground
259
686475
2665
a pomysł, że to, co było w ziemi,
11:41
would go in the air and stuff in the air
260
689140
1715
znajdzie się w powietrzu
11:42
would go into the ground
261
690855
1459
i vice versa,
11:44
has played itself out.
262
692314
1885
stał się rzeczywistością.
11:46
That is the original slide from that year,
263
694199
4745
To jest oryginalny slajd z tamtego roku,
11:50
and it has worked in lockstep obedience.
264
698944
3375
okazał się być trafiony w punkt.
11:54
We started Wired magazine.
265
702319
2167
Założyliśmy magazyn "Wired".
11:56
Some people, I remember we shared
266
704486
3736
Pamiętam, że w tamtym czasie
12:00
the reception desk periodically,
267
708222
2722
zmienialiśmy się na recepcji
12:02
and some parent called up irate that his son
268
710944
4058
i kiedyś zadzwonił zdenerwowany rodzic
narzekając, że jego syn
narzekając, że jego syn
12:07
had given up Sports Illustrated
269
715002
2229
zrezygnował ze "Sports Ilustrated"
12:09
to subscribe for Wired,
270
717231
1879
na rzecz prenumeraty "Wired".
12:11
and he said, "Are you some
porno magazine or something?"
porno magazine or something?"
271
719110
3197
Pytał, czy jesteśmy jakimś magazynem porno
12:14
and couldn't understand why his son
272
722307
2584
i nie rozumiał, dlaczego jego syn
12:16
would be interested in Wired, at any rate.
273
724891
3899
w ogóle chciałby czytać "Wired".
12:20
I will go through this a little quicker.
274
728790
2604
To omówię trochę szybciej.
Mój ulubiony punkt.
Mój ulubiony punkt.
12:23
This is my favorite, 1995,
275
731394
3499
Rok 1995, ostatnie strony "Newsweeka".
Przeczytajcie sami.
Przeczytajcie sami.
12:26
back page of Newsweek magazine.
276
734893
3037
"Negroponte przewiduje,
że wkrótce gazety i książki
że wkrótce gazety i książki
12:29
Okay. Read it. (Laughter)
277
737930
1969
będziemy kupować prosto z Internetu.
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
Tak, jasne." - Clifford Stoll, 1995.
12:33
You must admit that gives you,
279
741800
1645
Przyznacie, że jest to przyjemne,
12:35
at least it gives me pleasure
280
743445
2227
przynajmniej dla mnie,
12:37
when somebody says how dead wrong you are.
281
745672
3758
gdy ktoś stwierdza,
jak bardzo się mylicie.
jak bardzo się mylicie.
12:41
"Being Digital" came out.
282
749430
2146
Wydano "Cyfrowe Życie",
12:43
For me, it gave me an opportunity
283
751576
2641
co dało mi dostęp
12:46
to be more in the trade press
284
754217
2202
do prasy branżowej,
12:48
and get this out to the public,
285
756419
3271
pozwoliło mówić szerzej o naszej pracy
12:51
and it also allowed us to build the new Media Lab,
286
759690
3015
i zbudować nowy budynek Media Lab,
12:54
which if you haven't been to, visit,
287
762705
1933
który naprawdę warto obejrzeć,
12:56
because it's a beautiful piece of architecture
288
764638
3019
ponieważ jest to
kawałek dobrej architektury,
kawałek dobrej architektury,
12:59
aside from being a wonderful place to work.
289
767657
2825
no i wspaniale się tam pracuje.
13:02
So these are the things we were saying in those TEDs.
290
770482
2695
Przewidywaliśmy wtedy,
że multimedia zmienią się
że multimedia zmienią się
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
z pojawieniem się małych,
13:06
We came to them.
292
774744
1492
jasnych, wyświetlaczy HD.
13:08
I looked forward to it every year.
293
776236
1992
W końcu tego doczekaliśmy.
13:10
It was the party that Ricky Wurman never had
294
778228
3052
To przyjęcie ominęło jednak
Ricky'ego Wurmana,
Ricky'ego Wurmana,
13:13
in the sense that he invited many of his old friends,
295
781280
2909
a zapraszał on na nie
wielu swoich starych znajomych
wielu swoich starych znajomych
13:16
including myself.
296
784189
1659
łącznie ze mną.
13:17
And then something for me changed
297
785848
2392
Ale wtedy coś się dla mnie zmieniło,
13:20
pretty profoundly.
298
788240
1469
zmieniło się bardzo.
13:21
I became more involved with computers and learning
299
789709
3953
Zainteresowałem się bardziej związkiem
między komputerami i uczeniem się
między komputerami i uczeniem się
13:25
and influenced by Seymour,
300
793662
2462
i byłem pod silnym wpływem Seymoura,
13:28
but particularly looking at learning
301
796124
2615
szczególnie uważając,
że proces uczenia się
że proces uczenia się
13:30
as something that is best approximated
302
798739
3910
najbardziej przypomina
13:34
by computer programming.
303
802649
1754
programowanie komputerowe.
13:36
When you write a computer program,
304
804403
2014
Pisząc program komputerowy,
13:38
you've got to not just list things out
305
806417
2795
nie wystarczy wszystko wypunktować,
13:41
and sort of take an algorithm
306
809212
1728
stworzyć algorytm
13:42
and translate it into a set of instructions,
307
810940
2876
i przetłumaczyć to na zbiór instrukcji,
13:45
but when there's a bug, and all programs have bugs,
308
813816
2683
bo gdy pojawia się błąd,
a wszystkie programy mają błędy,
a wszystkie programy mają błędy,
13:48
you've got to de-bug it.
309
816499
1709
trzeba program debugować.
13:50
You've got to go in, change it,
310
818208
1990
Trzeba błąd znaleźć, poprawić
13:52
and then re-execute,
311
820198
1622
i uruchomić program ponownie.
13:53
and you iterate,
312
821820
1804
Ten proces podlega iteracji
13:55
and that iteration is really
313
823624
2907
i właśnie taka iteracja,
inaczej powtarzanie,
inaczej powtarzanie,
13:58
a very, very good approximation of learning.
314
826531
2903
naprawdę dobrze oddaje proces uczenia się.
14:01
So that led to my own work with Seymour
315
829434
3667
Dlatego zacząłem pracować z Seymourem
14:05
in places like Cambodia
316
833101
2358
w takich miejscach jak Kambodża
14:07
and the starting of One Laptop per Child.
317
835459
2904
i uruchomiliśmy projekt
Laptop dla każdego dziecka.
Laptop dla każdego dziecka.
14:10
Enough TED Talks on One Laptop per Child,
318
838363
2814
Projekt ten był często omawiany na TED,
14:13
so I'll go through it very fast,
319
841177
1761
więc opowiem o nim w skrócie.
14:14
but it did give us the chance
320
842938
3925
Była to dla nas szansa,
by podjąć działania
by podjąć działania
14:18
to do something at a relatively large scale
321
846863
3506
na relatywnie dużą skalę
14:22
in the area of learning, development and computing.
322
850369
3993
w dziedzinie uczenia się,
rozwoju i informatyki.
rozwoju i informatyki.
14:26
Very few people know that One Laptop per Child
323
854362
2817
Niewiele osób wie,
że Laptop dla każdego dziecka
że Laptop dla każdego dziecka
14:29
was a $1 billion project,
324
857179
2635
był projektem wartym miliard dolarów,
14:31
and it was, at least over the seven years I ran it,
325
859814
2647
przynajmniej przez 7 lat,
gdy ja go prowadziłem,
gdy ja go prowadziłem,
14:34
but even more important, the World Bank
326
862461
2146
a Bank Światowy nic do niego nie dołożył,
14:36
contributed zero, USAID zero.
327
864607
3115
podobnie Amerykańska Agencja
ds. Rozwoju Międzynarodowego.
ds. Rozwoju Międzynarodowego.
14:39
It was mostly the countries
using their own treasuries,
using their own treasuries,
328
867722
4155
Płaciły głównie państwa
biorące udział w projekcie,
biorące udział w projekcie,
14:43
which is very interesting,
329
871877
1603
co jest bardzo ciekawe,
14:45
at least to me it was very interesting
330
873480
1356
przynajmniej dla mnie
14:46
in terms of what I plan to do next.
331
874836
3144
w kontekście moich przyszłych projektów.
14:49
So these are the various places it happened.
332
877980
3025
To miejsca, gdzie projekt był realizowany.
14:53
I then tried an experiment,
333
881005
2902
W dalszej kolejności
przeprowadziliśmy eksperyment,
przeprowadziliśmy eksperyment,
14:55
and the experiment happened in Ethiopia.
334
883907
4281
który miał miejsce w Etiopii.
15:00
And here's the experiment.
335
888188
2642
Celem eksperymentu
15:02
The experiment is,
336
890830
1631
było sprawdzenie,
15:04
can learning happen where there are no schools.
337
892461
3780
czy uczenie się jest możliwe
w miejscach bez szkół.
w miejscach bez szkół.
15:08
And we dropped off tablets
338
896241
2530
W takie miejsca wysłaliśmy tablety
15:10
with no instructions
339
898771
2243
bez instrukcji obsługi
15:13
and let the children figure it out.
340
901014
3273
i pozwoliliśmy, by dzieci
same nauczyły się je obsługiwać.
same nauczyły się je obsługiwać.
15:16
And in a short period of time,
341
904287
3647
Nie trzeba było długo czekać.
15:19
they not only
342
907934
2098
Nie tylko nauczyły się je włączać,
15:22
turned them on and were using 50 apps per child
343
910032
3072
a każde z nich używało 50 aplikacji
15:25
within five days,
344
913104
2102
po zaledwie pięciu dniach,
15:27
they were singing "ABC" songs within two weeks,
345
915206
2934
po dwóch tygodniach
śpiewały też angielskie abecadło,
śpiewały też angielskie abecadło,
15:30
but they hacked Android within six months.
346
918140
3893
a po sześciu miesiącach
zaczęły hakować Androida.
zaczęły hakować Androida.
15:34
And so that seemed sufficiently interesting.
347
922033
3518
Wydało nam się to dosyć ciekawe.
15:37
This is perhaps the best picture I have.
348
925551
2559
To pewnie najlepsze zdjęcie jakie mam.
15:40
The kid on your right
349
928110
4151
Dziecko z prawej strony
15:44
has sort of nominated himself as teacher.
350
932261
2475
wyznaczyło siebie na nauczyciela.
15:46
Look at the kid on the left, and so on.
351
934736
2520
Popatrzcie na pozostałe dzieci.
15:49
There are no adults involved in this at all.
352
937256
3150
Nie bierze w tym udziału żaden dorosły.
15:52
So I said, well can we do this
353
940406
1424
Więc zapytałem, czy możemy
15:53
at a larger scale?
354
941830
1597
zrobić to na większą skalę?
15:55
And what is it that's missing?
355
943427
2481
I czego nam jeszcze brakuje?
15:57
The kids are giving a press conference at this point,
356
945908
2269
Na tym zdjęciu dziecko
prowadzi konferencję
prowadzi konferencję
16:00
and sort of writing in the dirt.
357
948177
2685
pisząc patykiem po ziemi.
16:02
And the answer is, what is missing?
358
950862
3445
Pytanie brzmi: czego nam brakuje?
16:06
And I'm going to skip over my prediction, actually,
359
954307
2536
Będę musiał pominąć swoje przewidywania,
16:08
because I'm running out of time,
360
956843
1528
bo kończy mi się czas.
16:10
and here's the question, is what's going to happen?
361
958371
3968
Więc jaki jest kolejny krok?
16:14
I think the challenge
362
962339
1487
Myślę, że wyzwaniem będzie
16:15
is to connect the last billion people,
363
963826
2628
podłączenie do sieci
ostatniego miliarda ludzi.
ostatniego miliarda ludzi.
16:18
and connecting the last billion
364
966454
2651
Podłączenie ostatniego miliarda
16:21
is very different than connecting the next billion,
365
969105
3397
to nie to samo, co podłączenie kolejnego,
16:24
and the reason it's different
366
972502
1394
z powodu tego,
16:25
is that the next billion
367
973896
1864
że kolejny miliard
16:27
are sort of low-hanging fruit,
368
975760
1950
będzie łatwo dostępny,
16:29
but the last billion are rural.
369
977710
3367
a ostatni miliard
to społeczności wiejskie.
to społeczności wiejskie.
16:33
Being rural and being poor
370
981077
3752
Życie na wsi i życie w ubóstwie
16:36
are very different.
371
984829
1132
to nie to samo.
16:37
Poverty tends to be created by our society,
372
985961
3633
Nasze społeczeństwo przyczynia się
do powstawania ubóstwa,
do powstawania ubóstwa,
16:41
and the people in that community are not poor
373
989594
5450
ale społeczności ostatniego miliarda
wcale nie są ubogie
wcale nie są ubogie
16:47
in the same way at all.
374
995044
1909
w takim samy sensie.
16:48
They may be primitive,
375
996953
1405
Może są prymitywni,
16:50
but the way to approach it and to connect them,
376
998358
4044
ale żeby podłączyć ich do sieci,
16:54
the history of One Laptop per Child,
377
1002402
2531
z perspektywy projektu
Laptop dla każdego dziecka
Laptop dla każdego dziecka
16:56
and the experiment in Ethiopia,
378
1004933
3656
i eksperymentu w Etiopii,
17:00
lead me to believe that we can in fact
379
1008589
3275
można stwierdzić, że możemy to zrobić
17:03
do this in a very short period of time.
380
1011864
2801
w bardzo krótkim czasie.
17:06
And so my plan,
381
1014665
1841
Więc mam plan,
17:08
and unfortunately I haven't been able
382
1016506
2234
którego niestety moi partnerzy
17:10
to get my partners at this point
383
1018740
2868
nie pozwolili mi wyjawić
17:13
to let me announce them,
384
1021608
1291
w tej chwili,
17:14
but is to do this with a stationary satellite.
385
1022899
4907
ale będzie wykorzystywał
satelity stacjonarne.
satelity stacjonarne.
17:19
There are many reasons
386
1027806
2459
Satelity stacjonarne
17:22
that stationary satellites aren't the best things,
387
1030265
4515
mają co prawda wiele wad,
17:26
but there are a lot of reasons why they are,
388
1034780
2937
ale mają też wiele zalet
17:29
and for two billion dollars,
389
1037717
3095
i za dwa miliardy dolarów
17:32
you can connect a lot more than 100 million people,
390
1040812
3684
można podłączyć do sieci
ponad 100 milionów ludzi,
ponad 100 milionów ludzi,
17:36
but the reason I picked two,
391
1044496
2661
a wybieram taką kwotę,
17:39
and I will leave this as my last slide,
392
1047157
3383
i to będzie mój ostatni slajd,
17:42
is two billion dollars
393
1050540
1784
ponieważ w Afganistanie
17:44
is what we were spending
394
1052324
2919
2 miliardy dolarów
17:47
in Afghanistan
395
1055243
2093
wydawaliśmy
17:49
every week.
396
1057336
1912
tygodniowo.
17:51
So surely if we can connect
397
1059248
3307
Więc jeśli taki jest koszt
17:54
Africa and the last billion people
398
1062555
2700
podłączenia do sieci Afryki
17:57
for numbers like that,
399
1065255
1554
i ostatniego miliarda ludzi,
17:58
we should be doing it.
400
1066809
1313
trzeba to zrobić.
18:00
Thank you very much.
401
1068122
2297
Dziękuję bardzo.
18:02
(Applause)
402
1070419
3529
(Brawa)
18:05
Chris Anderson: Stay up there. Stay up there.
403
1073948
4330
Chris Anderson: Zaczekaj, zaczekaj.
18:10
NN: You're going to give me extra time?
404
1078278
2030
NN: Dostanę dodatkowy czas?
18:12
CA: No. That was wickedly clever, wickedly clever.
405
1080308
2362
CA: Nie. To było bardzo sprytne, naprawdę.
18:14
You gamed it beautifully.
406
1082670
1865
Pięknie to rozegrałeś.
18:16
Nicholas, what is your prediction?
407
1084535
2630
Nicholas, jakie są twoje przewidywania?
18:19
(Laughter)
408
1087165
2026
(Śmiech)
18:21
NN: Thank you for asking.
409
1089191
2436
NN: Dziękuję, że spytałeś.
18:23
I'll tell you what my prediction is,
410
1091627
2773
Powiem wam, co przewiduję,
18:26
and my prediction, and this is a prediction,
411
1094400
2700
a są to przewidywania,
18:29
because it'll be 30 years. I won't be here.
412
1097100
2662
bo to będzie za 30 lat,
wtedy mnie już tu nie będzie.
wtedy mnie już tu nie będzie.
18:31
But one of the things about learning how to read,
413
1099762
4728
Ma to związek z nauką czytania,
18:36
we have been doing a lot of consuming
414
1104490
2849
konsumujemy bardzo dużo informacji
18:39
of information going through our eyes,
415
1107339
2285
za pośrednictwem naszych oczu,
18:41
and so that may be a very inefficient channel.
416
1109624
3076
a może nie jest to
najskuteczniejszy kanał.
najskuteczniejszy kanał.
18:44
So my prediction is that we are
going to ingest information
going to ingest information
417
1112700
5085
Więc przewiduję,
że będziemy informacje połykać.
że będziemy informacje połykać.
18:49
You're going to swallow a pill and know English.
418
1117785
3197
Wystarczy jedna tabletka,
by nauczyć się angielskiego.
by nauczyć się angielskiego.
18:52
You're going to swallow a
pill and know Shakespeare.
pill and know Shakespeare.
419
1120982
2692
Jedna, by poznać dzieła Szekspira.
18:55
And the way to do it is through the bloodstream.
420
1123674
2609
Informacja będzie przekazywana
poprzez krwiobieg.
poprzez krwiobieg.
18:58
So once it's in your bloodstream,
421
1126283
1857
Za pośrednictwem krwi
19:00
it basically goes through it and gets into the brain,
422
1128140
2218
dotrze do mózgu
19:02
and when it knows that it's in the brain
423
1130358
2182
i gdy się tam znajdzie
19:04
in the different pieces,
424
1132540
1322
w różnych miejscach,
19:05
it deposits it in the right places.
425
1133862
2625
rozprzestrzeni we właściwym kierunku.
19:08
So it's ingesting.
426
1136487
1332
Tak więc połykanie.
19:09
CA: Have you been hanging out
with Ray Kurzweil by any chance?
with Ray Kurzweil by any chance?
427
1137819
2520
CA: Czy spędzałeś ostatnio czas
z Rayem Kurzweilem?
z Rayem Kurzweilem?
19:12
NN: No, but I've been hanging
around with Ed Boyden
around with Ed Boyden
428
1140339
3213
NN: Nie, ale z Edem Boydenem owszem
19:15
and hanging around with one of the speakers
429
1143552
1845
i z jednym z tegorocznych mówców,
19:17
who is here, Hugh Herr,
430
1145397
1813
który jest tu dzisiaj, Hugh Herrem.
19:19
and there are a number of people.
431
1147210
1897
I z wieloma innymi.
19:21
This isn't quite as far-fetched,
432
1149107
1397
To nie jest naciągane,
19:22
so 30 years from now.
433
1150504
2945
zobaczymy za 30 lat.
19:25
CA: We will check it out.
434
1153449
1742
CA: Sprawdzimy to.
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
Odtworzymy dzisiejszy materiał za 30 lat,
19:29
and then all eat the red pill.
436
1157493
3031
po czym połkniemy czerwoną pigułkę.
19:32
Well thank you for that.
437
1160524
2185
Dziękujemy bardzo.
19:34
Nicholas Negroponte.
438
1162709
1444
Nicholas Negroponte.
19:36
NN: Thank you.
439
1164153
1348
NN: Dziękuję.
19:37
(Applause)
440
1165501
814
(Brawa)
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