TED2003
George Dyson: The birth of the computer
George Dyson o narodzinach komputera
Filmed:
Readability: 4.1
970,297 views
Opowieści historyka George'a Dysona o czasach narodzin współczesnych komputerów – od poczęcia jego idei w XVI wieku do zabawnych notatek inżynierów, którzy zbudowali jedną z pierwszych maszyn.
George Dyson - Historian of science
In telling stories of technologies and the individuals who created them, George Dyson takes a clear-eyed view of our scientific past -- while illuminating what lies ahead. Full bio
In telling stories of technologies and the individuals who created them, George Dyson takes a clear-eyed view of our scientific past -- while illuminating what lies ahead. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Last year, I told you the story, in seven minutes, of Project Orion,
0
0
4000
W zeszłym roku przedstawiłem wam siedmiominutową opowieść o Programie Orion,
00:16
which was this very implausible technology
1
4000
2000
niewiarygodnej technologii,
00:18
that technically could have worked,
2
6000
4000
która miała szanse na sukces z technicznego punktu widzenia,
00:22
but it had this one-year political window where it could have happened.
3
10000
4000
ale musiała być zrealizowana w określonym politycznie rocznym okresie,
00:26
So it didn't happen. It was a dream that did not happen.
4
14000
2000
i projekt zakończył się niepowodzeniem. Był to sen, który się nie ziścił.
00:28
This year I'm going to tell you the story of the birth of digital computing.
5
16000
5000
W tym roku opowiem wam historię narodzin komputera.
00:33
This was a perfect introduction.
6
21000
2000
To był świetny wstęp.
00:35
And it's a story that did work. It did happen,
7
23000
2000
Jest to historia zakończona sukcesem. Udało się,
00:37
and the machines are all around us.
8
25000
2000
a takie maszyny są teraz wszędzie wokół nas.
00:39
And it was a technology that was inevitable.
9
27000
4000
Pojawienie się tej technologii było nieuniknione.
00:43
If the people I'm going to tell you the story about,
10
31000
2000
Jeśli ludzie, o których opowiada ta historia,
00:45
if they hadn't done it, somebody else would have.
11
33000
2000
nie dokonaliby tego, zrobiłby to ktoś inny.
00:47
So, it was sort of the right idea at the right time.
12
35000
4000
Był to więc właściwy pomysł we właściwym czasie.
00:51
This is Barricelli's universe. This is the universe we live in now.
13
39000
3000
To jest Wszechświat Baricelli'ego. To wszechświat, w którym teraz żyjemy.
00:54
It's the universe in which these machines
14
42000
2000
To wszechświat, w którym te maszyny
00:56
are now doing all these things, including changing biology.
15
44000
6000
robią teraz mnóstwo rzeczy – między innymi zmieniają biologię.
01:02
I'm starting the story with the first atomic bomb at Trinity,
16
50000
5000
Swoje opowiadanie rozpocznę od pierwszej bomby atomowej – próbnego wybuchu Trinity,
01:07
which was the Manhattan Project. It was a little bit like TED:
17
55000
2000
czyli Projektu Manhattan. Trochę to przypominało TED:
01:09
it brought a whole lot of very smart people together.
18
57000
3000
zebrano razem masę bardzo inteligentnych ludzi.
01:12
And three of the smartest people were
19
60000
2000
A trzema najinteligentniejszymi byli
01:14
Stan Ulam, Richard Feynman and John von Neumann.
20
62000
4000
Stanisław Ulam, Richard Feynman i John von Neumann,
01:18
And it was Von Neumann who said, after the bomb,
21
66000
2000
a von Neumann był tym, który powiedział, gdy uporali się już z bombą,
01:20
he was working on something much more important than bombs:
22
68000
4000
że pracuje nad czymś dużo ważniejszym niż bomby:
01:24
he's thinking about computers.
23
72000
2000
myśli o komputerach.
01:26
So, he wasn't only thinking about them; he built one. This is the machine he built.
24
74000
4000
I nie tylko myślał o nich – jeden zbudował. Oto maszyna zbudowana przez niego.
01:30
(Laughter)
25
78000
4000
(Śmiech)
01:34
He built this machine,
26
82000
2000
Zbudował ten komputer,
01:36
and we had a beautiful demonstration of how this thing really works,
27
84000
3000
dzięki czemu można było zobaczyć, jak to naprawdę działa –
01:39
with these little bits. And it's an idea that goes way back.
28
87000
3000
– te malutkie bity. A jest to idea, która pochodzi z dość dawnych czasów.
01:42
The first person to really explain that
29
90000
3000
Pierwszą osobą, która naprawdę to opisała
01:45
was Thomas Hobbes, who, in 1651,
30
93000
3000
był Thomas Hobbes, który w 1651 roku
01:48
explained how arithmetic and logic are the same thing,
31
96000
3000
wykazał, że arytmetyka i logika są tym samym,
01:51
and if you want to do artificial thinking and artificial logic,
32
99000
3000
i że jeśli chcemy stworzyć sztuczne myślenie i sztuczną logikę,
01:54
you can do it all with arithmetic.
33
102000
2000
możemy tego dokonać, opierając się na arytmetyce.
01:56
He said you needed addition and subtraction.
34
104000
4000
Twierdził, że potrzebne do tego jest dodawanie i odejmowanie.
02:00
Leibniz, who came a little bit later -- this is 1679 --
35
108000
4000
Nieco później – w 1679 roku – Leibniz
02:04
showed that you didn't even need subtraction.
36
112000
2000
wykazał, że można się obejść nawet bez odejmowania.
02:06
You could do the whole thing with addition.
37
114000
2000
Wszystko można zrobić, wykorzystując tylko dodawanie.
02:08
Here, we have all the binary arithmetic and logic
38
116000
3000
Oto cała arytmetyka i logika binarna
02:11
that drove the computer revolution.
39
119000
2000
umożliwiające rewolucję komputerową,
02:13
And Leibniz was the first person to really talk about building such a machine.
40
121000
4000
a Leibniz był pierwszą osobą rzeczywiście przewidującą budowę takiej maszyny.
02:17
He talked about doing it with marbles,
41
125000
2000
Proponował użycie kulek,
02:19
having gates and what we now call shift registers,
42
127000
2000
zastosowanie bramek i czegoś, co dziś nazywamy rejestrami przesuwnymi,
02:21
where you shift the gates, drop the marbles down the tracks.
43
129000
3000
gdzie bramki są przełączane, kulki toczą się po ścieżkach.
02:24
And that's what all these machines are doing,
44
132000
2000
I to jest wszystko, co każda taka maszyna robi,
02:26
except, instead of doing it with marbles,
45
134000
2000
tyle że zamiast kulek,
02:28
they're doing it with electrons.
46
136000
2000
wykorzystywane są elektrony.
02:30
And then we jump to Von Neumann, 1945,
47
138000
4000
Teraz przeskoczymy do von Neumanna w 1945 roku,
02:34
when he sort of reinvents the whole same thing.
48
142000
2000
gdy w pewnym sensie wynalazł on ponownie to samo rozwiązanie.
02:36
And 1945, after the war, the electronics existed
49
144000
3000
A w roku 1945, po wojnie, istniała elektronika
02:39
to actually try and build such a machine.
50
147000
3000
pozwalająca zbudować taką maszynę.
02:42
So June 1945 -- actually, the bomb hasn't even been dropped yet --
51
150000
4000
Mamy więc czerwiec 1945 r. Bomba nie została jeszcze nawet zrzucona,
02:46
and Von Neumann is putting together all the theory to actually build this thing,
52
154000
4000
a von Neumann składa razem całą teorię, która ma umożliwić zbudowanie czegoś takiego,
02:50
which also goes back to Turing,
53
158000
2000
o czym myślał już Turing,
02:52
who, before that, gave the idea that you could do all this
54
160000
3000
który wcześniej przedstawił pomysł zrealizowania całego działania
02:55
with a very brainless, little, finite state machine,
55
163000
4000
przy użyciu bardzo prymitywnego małego automatu skończonego,
02:59
just reading a tape in and reading a tape out.
56
167000
3000
który po prostu odczytuje i zapisuje taśmę.
03:02
The other sort of genesis of what Von Neumann did
57
170000
3000
Jeszcze innym źródłem dzieła von Neumanna były
03:05
was the difficulty of how you would predict the weather.
58
173000
4000
problemy związane z prognozowaniem pogody.
03:09
Lewis Richardson saw how you could do this with a cellular array of people,
59
177000
4000
Lewis Richardson wymyślił, jak można to robić, wykorzystując siatkę komórkową złożoną z ludzi,
03:13
giving them each a little chunk, and putting it together.
60
181000
3000
z których każdy dostaje małą porcję danych, i odpowiednio łącząc wszystko razem.
03:16
Here, we have an electrical model illustrating a mind having a will,
61
184000
3000
To jest elektryczny model umysłu obdarzonego wolą,
03:19
but capable of only two ideas.
62
187000
2000
ale zdolnego do posiadania tylko dwóch idei.
03:21
(Laughter)
63
189000
1000
(Śmiech)
03:22
And that's really the simplest computer.
64
190000
3000
To jest naprawdę najprostszy komputer.
03:25
It's basically why you need the qubit,
65
193000
2000
Zasadniczo jest to powód tego, że potrzebujemy kubitów –
03:27
because it only has two ideas.
66
195000
2000
– ponieważ ma on tylko dwie idee.
03:29
And you put lots of those together,
67
197000
2000
A gdy złożymy razem ich dużą liczbę,
03:31
you get the essentials of the modern computer:
68
199000
3000
mamy kluczowe elementy współczesnego komputera:
03:34
the arithmetic unit, the central control, the memory,
69
202000
3000
jednostkę arytmetyczną, główną jednostkę sterującą, pamięć,
03:37
the recording medium, the input and the output.
70
205000
3000
nośnik pamięci trwałej, wejście i wyjście.
03:40
But, there's one catch. This is the fatal -- you know,
71
208000
4000
Ale tkwi tu jeden haczyk. Bardzo niebezpieczny – znacie go.
03:44
we saw it in starting these programs up.
72
212000
3000
Wszyscy doświadczyliśmy tego, uruchamiając programy.
03:47
The instructions which govern this operation
73
215000
2000
Instrukcje sterujące działaniem
03:49
must be given in absolutely exhaustive detail.
74
217000
2000
muszą być absolutnie precyzyjne.
03:51
So, the programming has to be perfect, or it won't work.
75
219000
3000
Napisany program musi być bezbłędny – albo nie będzie działać.
03:54
If you look at the origins of this,
76
222000
2000
Gdy chcemy poznać początki tej technologii,
03:56
the classic history sort of takes it all back to the ENIAC here.
77
224000
4000
typowe ujęcie historyczne prowadzi nas do ENIAC-a.
04:00
But actually, the machine I'm going to tell you about,
78
228000
2000
Ale maszyna, o której ja chcę wam opowiedzieć,
04:02
the Institute for Advanced Study machine, which is way up there,
79
230000
3000
maszyna Institute for Advanced Study, która jest tutaj wyżej,
04:05
really should be down there. So, I'm trying to revise history,
80
233000
2000
naprawdę powinna być tu niżej. Tak więc próbuję skorygować historię
04:07
and give some of these guys more credit than they've had.
81
235000
3000
i okazać niektórym z tych ludzi więcej uznania, niż otrzymali w rzeczywistości.
04:10
Such a computer would open up universes,
82
238000
2000
Taki komputer otworzyłby przed nami wszechświaty,
04:12
which are, at the present, outside the range of any instruments.
83
240000
4000
które są obecnie poza zasięgiem wszelkich przyrządów –
04:16
So it opens up a whole new world, and these people saw it.
84
244000
3000
– jest to więc odkrycie całkiem nowego świata, z czego oni zdawali sobie sprawę.
04:19
The guy who was supposed to build this machine
85
247000
2000
Tym, kto miał zbudować tę maszynę,
04:21
was the guy in the middle, Vladimir Zworykin, from RCA.
86
249000
3000
był facet w środku: Vladimir Zworykin z RCA.
04:24
RCA, in probably one of the lousiest business decisions
87
252000
3000
RCA podjęło prawdopodobnie jedną z najgłupszych decyzji biznesowych
04:27
of all time, decided not to go into computers.
88
255000
3000
w całej historii, postanawiając nie wchodzić do branży informatycznej.
04:30
But the first meetings, November 1945, were at RCA's offices.
89
258000
5000
Ale pierwsze zebrania, w listopadzie 1945 r., odbywały się w biurach RCA.
04:35
RCA started this whole thing off, and said, you know,
90
263000
4000
RCA rozpoczęło całą tą przygodę, po czym stwierdziło, wiecie,
04:39
televisions are the future, not computers.
91
267000
3000
przyszłość to telewizja, a nie komputery.
04:42
The essentials were all there --
92
270000
2000
Podstawowe elementy już istniały –
04:44
all the things that make these machines run.
93
272000
4000
– wszystko, co umożliwia działanie tych maszyn.
04:48
Von Neumann, and a logician, and a mathematician from the army
94
276000
3000
Von Neumann oraz jeden logik i jeden matematyk z armii
04:51
put this together. Then, they needed a place to build it.
95
279000
2000
złożyli to wszystko razem. Następnie potrzebowali miejsca, gdzie możnaby to zbudować.
04:53
When RCA said no, that's when they decided to build it in Princeton,
96
281000
4000
Gdy RCA odmówiło, postanowili zbudować to w Princeton,
04:57
where Freeman works at the Institute.
97
285000
2000
gdzie Freeman [Dyson] pracuje w Instytucie.
04:59
That's where I grew up as a kid.
98
287000
2000
To tam dorastałem.
05:01
That's me, that's my sister Esther, who's talked to you before,
99
289000
4000
To ja, to moja siostra Esther, która występowała przed wami wcześniej;
05:05
so we both go back to the birth of this thing.
100
293000
3000
tak więc oboje pochodzimy z czasów narodzin tej technologii.
05:08
That's Freeman, a long time ago,
101
296000
2000
To Freeman – dawno temu,
05:10
and that was me.
102
298000
1000
a to ja.
05:11
And this is Von Neumann and Morgenstern,
103
299000
3000
A to von Neumann i Morgenstern,
05:14
who wrote the "Theory of Games."
104
302000
2000
którzy napisali wspólnie książkę „Teoria gier”.
05:16
All these forces came together there, in Princeton.
105
304000
4000
Te wszystkie siły zebrały się tam, w Princeton.
05:20
Oppenheimer, who had built the bomb.
106
308000
2000
Oppenheimer – twórca bomby.
05:22
The machine was actually used mainly for doing bomb calculations.
107
310000
4000
Maszyna głównie wykonywała kolejkowane obliczenia związane z bombami.
05:26
And Julian Bigelow, who took
108
314000
2000
Oraz Julian Bigelow, który zajął
05:28
Zworkykin's place as the engineer, to actually figure out, using electronics,
109
316000
4000
miejsce Zworykina jako inżynier mający stworzyć projekt
05:32
how you would build this thing. The whole gang of people who came to work on this,
110
320000
3000
konstrukcji tego urządzenia z podzespołów elektronicznych. Spora grupa ludzi zebrała się, aby nad tym pracować;
05:35
and women in front, who actually did most of the coding, were the first programmers.
111
323000
5000
kobiety widoczne z przodu faktycznie napisały większość kodu, były pierwszymi programistkami.
05:40
These were the prototype geeks, the nerds.
112
328000
4000
Byli prototypami geeków, maniaków komputerowych.
05:44
They didn't fit in at the Institute.
113
332000
2000
Nie pasowali do tamtego Instytutu.
05:46
This is a letter from the director, concerned about --
114
334000
3000
Oto list od dyrektora zaniepokojonego
05:49
"especially unfair on the matter of sugar."
115
337000
3000
"wyjątkowo niewłaściwym postępowaniem, jak chodzi o cukier".
05:52
(Laughter)
116
340000
1000
(Śmiech)
05:53
You can read the text.
117
341000
1000
Przeczytajcie.
05:54
(Laughter)
118
342000
6000
(Śmiech)
06:00
This is hackers getting in trouble for the first time.
119
348000
4000
Tak oto hakerzy po raz pierwszy wpakowali się w kłopoty.
06:04
(Laughter).
120
352000
5000
(Śmiech)
06:09
These were not theoretical physicists.
121
357000
2000
To nie byli fizycy teoretyczni.
06:11
They were real soldering-gun type guys, and they actually built this thing.
122
359000
5000
To byli ludzie, którym naprawdę niestraszna lutownica, i oni sami zbudowali tę maszynę.
06:16
And we take it for granted now, that each of these machines
123
364000
2000
Dziś nie jest dla nas niczym niezwykłym, że każdy komputer
06:18
has billions of transistors, doing billions of cycles per second without failing.
124
366000
5000
zawiera miliardy tranzystorów i wykonuje miliardy cykli na sekundę bez jednej awarii.
06:23
They were using vacuum tubes, very narrow, sloppy techniques
125
371000
4000
Oni używali lamp próżniowych – bardzo ograniczonej i kiepskiej technologii –
06:27
to get actually binary behavior out of these radio vacuum tubes.
126
375000
5000
– żeby przy ich zastosowaniu uzyskać urządzenie binarne.
06:32
They actually used 6J6, the common radio tube,
127
380000
3000
Dokładnie mówiąc, używali modelu 6J6, czyli zwykłej radiowej lampy próżniowej,
06:35
because they found they were more reliable than the more expensive tubes.
128
383000
4000
ponieważ odkryli, że jest bardziej niezawodna niż droższe lampy.
06:39
And what they did at the Institute was publish every step of the way.
129
387000
4000
Ponadto instytut publikował opis każdego etapu projektu.
06:43
Reports were issued, so that this machine was cloned
130
391000
3000
Wydawano raporty, dzięki czemu maszyna została sklonowana
06:46
at 15 other places around the world.
131
394000
3000
w 15 innych miejscach na świecie.
06:49
And it really was. It was the original microprocessor.
132
397000
4000
I był to naprawdę... był to pierwszy mikroprocesor.
06:53
All the computers now are copies of that machine.
133
401000
2000
Wszystkie dzisiejsze komputery są kopiami tamtej maszyny.
06:55
The memory was in cathode ray tubes --
134
403000
3000
Jako pamięć służyły lampy kineskopowe,
06:58
a whole bunch of spots on the face of the tube --
135
406000
3000
zbiór plamek na ekranie kineskopu,
07:01
very, very sensitive to electromagnetic disturbances.
136
409000
3000
bardzo wrażliwe na zakłócenia elektromagnetyczne.
07:04
So, there's 40 of these tubes,
137
412000
2000
To 40 takich kineskopów,
07:06
like a V-40 engine running the memory.
138
414000
3000
pamięć wyglądająca jak czterdziestocylindrowy silnik widlasty.
07:09
(Laughter)
139
417000
1000
(Śmiech)
07:10
The input and the output was by teletype tape at first.
140
418000
5000
Wejściem i wyjściem była początkowo taśma do dalekopisu.
07:15
This is a wire drive, using bicycle wheels.
141
423000
2000
To jest drutowa pamięć trwała, zbudowana z wykorzystaniem kół rowerowych.
07:17
This is the archetype of the hard disk that's in your machine now.
142
425000
5000
To archetyp dysków twardych, które mamy teraz w komputerach.
07:22
Then they switched to a magnetic drum.
143
430000
2000
Następnie zastąpili ją bębnem magnetycznym.
07:24
This is modifying IBM equipment,
144
432000
2000
To jest modyfikowanie sprzętu IBM,
07:26
which is the origins of the whole data-processing industry, later at IBM.
145
434000
4000
będące początkiem całej branży przetwarzania danych, później w IBM.
07:30
And this is the beginning of computer graphics.
146
438000
3000
A to początek grafiki komputerowej.
07:33
The "Graph'g-Beam Turn On." This next slide,
147
441000
3000
„Graph'g-Beam Turn On”. Na następnym slajdzie
07:36
that's the -- as far as I know -- the first digital bitmap display, 1954.
148
444000
7000
widzicie – o ile wiem – pierwszy cyfrowy wyświetlacz bitmapowy, rok 1954.
07:43
So, Von Neumann was already off in a theoretical cloud,
149
451000
3000
Tak więc von Neumann zanurzył się już w chmurze teorii,
07:46
doing abstract sorts of studies of how you could build
150
454000
3000
prowadząc abstrakcyjne poszukiwania sposobu budowania
07:49
reliable machines out of unreliable components.
151
457000
3000
niezawodnych maszyn z zawodnych podzespołów.
07:52
Those guys drinking all the tea with sugar in it
152
460000
2000
Ci faceci, wypijający całą herbatę z cukrem,
07:54
were writing in their logbooks, trying to get this thing to work, with all
153
462000
4000
prowadzili swoje dzienniki, gdy nieustannie próbowali zmusić do działania tę maszynę,
07:58
these 2,600 vacuum tubes that failed half the time.
154
466000
3000
z jej 2600 lampami próżniowymi, która przez połowę czasu była niesprawna.
08:01
And that's what I've been doing, this last six months, is going through the logs.
155
469000
5000
A ja przez ostatnie pół roku przeglądałem te dzienniki.
08:06
"Running time: two minutes. Input, output: 90 minutes."
156
474000
3000
„Czas działania: dwie minuty. Wejście, wyjście: 90 minut.”
08:09
This includes a large amount of human error.
157
477000
3000
„Jest tam dużo błędów człowieka.”
08:12
So they are always trying to figure out, what's machine error? What's human error?
158
480000
3000
Wobec czego oni wciąż próbują ustalić: co jest błędem maszyny? co jest błędem człowieka?
08:15
What's code, what's hardware?
159
483000
2000
Czy kod, czy sprzęt?
08:17
That's an engineer gazing at tube number 36,
160
485000
2000
To inżynier przyglądający się lampie nr 36,
08:19
trying to figure out why the memory's not in focus.
161
487000
2000
próbując ustalić dlaczego pamięć nie jest zogniskowana.
08:21
He had to focus the memory -- seems OK.
162
489000
3000
Musiał zogniskować pamięć – „wydaje się OK”.
08:24
So, he had to focus each tube just to get the memory up and running,
163
492000
4000
Musiał więc zogniskować każdą lampę, żeby pamięć w ogóle działała,
08:28
let alone having, you know, software problems.
164
496000
2000
zmagając się jednocześnie z problemami z oprogramowaniem.
08:30
"No use, went home." (Laughter)
165
498000
2000
„Bez sensu, idę do domu.” (Śmiech)
08:32
"Impossible to follow the damn thing, where's a directory?"
166
500000
3000
„Nie można ogarnąć tego cholerstwa. Gdzie jest spis treści?”
08:35
So, already, they're complaining about the manuals:
167
503000
2000
Jak widać, już wtedy narzekano na dokumentację.
08:37
"before closing down in disgust ... "
168
505000
4000
„Przed wyłączeniem z obrzydzeniem”.
08:41
"The General Arithmetic: Operating Logs."
169
509000
2000
„Arytmetyka ogólna – dzienniki pracy”.
08:43
Burning lots of midnight oil.
170
511000
3000
Dużo przesiadywania po nocach.
08:46
"MANIAC," which became the acronym for the machine,
171
514000
2000
MANIAC (takim akronimem ochrzczono maszynę,
08:48
Mathematical and Numerical Integrator and Calculator, "lost its memory."
172
516000
3000
Mathematical And Numerical Integrator And Calculator - matematyczno-numeryczne urządzenie całkujące i obliczeniowe) „utracił pamięć”.
08:51
"MANIAC regained its memory, when the power went off." "Machine or human?"
173
519000
6000
„MANIAC odzyskał pamięć po wyłączeniu zasilania”, „wina maszyny czy człowieka?”
08:57
"Aha!" So, they figured out it's a code problem.
174
525000
3000
„Aha!” Czyli odkryli – to problem z kodem:
09:00
"Found trouble in code, I hope."
175
528000
2000
„Znalazłem usterkę w kodzie – mam nadzieję”.
09:02
"Code error, machine not guilty."
176
530000
3000
„Błąd w kodzie, maszyna niewinna”.
09:05
"Damn it, I can be just as stubborn as this thing."
177
533000
3000
„Cholera, nie odpuszczę – to coś nie wygra ze mną”.
09:08
(Laughter)
178
536000
5000
(Śmiech)
09:13
"And the dawn came." So they ran all night.
179
541000
2000
„I nadszedł świt”. Więc siedzieli całą noc.
09:15
Twenty-four hours a day, this thing was running, mainly running bomb calculations.
180
543000
4000
Maszyna pracowała 24 godziny na dobę – głównie wykonując obliczenia związane z bombami.
09:19
"Everything up to this point is wasted time." "What's the use? Good night."
181
547000
5000
„Wszystko dotąd to strata czasu.” „Po co to? Dobranoc.”
09:24
"Master control off. The hell with it. Way off." (Laughter)
182
552000
4000
„Główne sterowanie nie działa. Chrzanić to. Bardzo nie działa.” (Śmiech)
09:28
"Something's wrong with the air conditioner --
183
556000
2000
„Jakiś problem z klimatyzatorem –
09:30
smell of burning V-belts in the air."
184
558000
3000
– czuć zapach palonych pasków klinowych.”
09:33
"A short -- do not turn the machine on."
185
561000
2000
„Zwarcie – nie włączać maszyny.”
09:35
"IBM machine putting a tar-like substance on the cards. The tar is from the roof."
186
563000
5000
„Maszyna IBM brudzi karty czymś podobnym do smoły. Smoła pochodzi z dachu.”
09:40
So they really were working under tough conditions.
187
568000
2000
Czyli naprawdę pracowali w trudnych warunkach.
09:42
(Laughter)
188
570000
1000
(Śmiech)
09:43
Here, "A mouse has climbed into the blower
189
571000
2000
Tutaj: „Mysz weszła do wentylatora
09:45
behind the regulator rack, set blower to vibrating. Result: no more mouse."
190
573000
4000
za szafą regulatora, co spowodowało wibracje wentylatora. Skutek: mysz już nie istnieje.”
09:49
(Laughter)
191
577000
5000
(Śmiech)
09:54
"Here lies mouse. Born: ?. Died: 4:50 a.m., May 1953."
192
582000
7000
„Tu spoczywa mysz. Urodzona ? Zmarła godz. 4.50, maj 1953.”
10:01
(Laughter)
193
589000
1000
(Śmiech)
10:02
There's an inside joke someone has penciled in:
194
590000
2000
Ktoś zapisał ołówkiem żart dla wtajemniczonych:
10:04
"Here lies Marston Mouse."
195
592000
2000
„Tu spoczywa Marston Mysz.”
10:06
If you're a mathematician, you get that,
196
594000
2000
Matematycy powinni wiedzieć, o co chodzi –
10:08
because Marston was a mathematician who
197
596000
1000
– Marston [Morse] był matematykiem, który
10:09
objected to the computer being there.
198
597000
3000
sprzeciwiał się obecności komputera w Princeton.
10:12
"Picked a lightning bug off the drum." "Running at two kilocycles."
199
600000
4000
„Zdrapałem robaczka świętojańskiego z bębna” – „przy szybkości dwóch kilocykli”.
10:16
That's two thousand cycles per second --
200
604000
2000
To dwa tysiące cykli na sekundę (dwa kiloherce);
10:18
"yes, I'm chicken" -- so two kilocycles was slow speed.
201
606000
3000
„tak, jestem tchórzem” – czyli dwa kilocykle to była mała szybkość.
10:21
The high speed was 16 kilocycles.
202
609000
3000
Duża szybkość to było 16 kilocykli.
10:24
I don't know if you remember a Mac that was 16 Megahertz,
203
612000
3000
Nie wiem, czy pamiętacie 16-megahercowego Macintosha.
10:27
that's slow speed.
204
615000
2000
To jest mała szybkość.
10:29
"I have now duplicated both results.
205
617000
3000
„Właśnie odtworzyłem oba wyniki.
10:32
How will I know which is right, assuming one result is correct?
206
620000
3000
Skąd będę wiedzieć, który jest poprawny – zakładając, że jeden jest poprawny?”
10:35
This now is the third different output.
207
623000
2000
„Ten teraz to trzecie, jeszcze inne wyjście.
10:37
I know when I'm licked."
208
625000
2000
Nie trzeba mi przypominać, że leżę na deskach.”
10:39
(Laughter)
209
627000
2000
(Śmiech)
10:41
"We've duplicated errors before."
210
629000
2000
„Odtworzyliśmy błędy wcześniej.”
10:43
"Machine run, fine. Code isn't."
211
631000
3000
„Maszyna działa, świetnie. Program nie.”
10:46
"Only happens when the machine is running."
212
634000
2000
„To dzieje się, tylko gdy maszyna działa.”
10:48
And sometimes things are okay.
213
636000
4000
A czasem wszystko jest w porządku.
10:52
"Machine a thing of beauty, and a joy forever." "Perfect running."
214
640000
4000
„Ta maszyna to samo piękno i nieustanna radość.” „Działa doskonale.”
10:56
"Parting thought: when there's bigger and better errors, we'll have them."
215
644000
4000
„Wniosek końcowy: gdy pojawią się błędy większe i doskonalsze, dopadniemy je.”
11:00
So, nobody was supposed to know they were actually designing bombs.
216
648000
3000
A nikt nie miał wiedzieć, że w rzeczywistości projektują bomby.
11:03
They're designing hydrogen bombs. But someone in the logbook,
217
651000
2000
Bomby wodorowe. Ale w dzienniku ktoś
11:05
late one night, finally drew a bomb.
218
653000
2000
późno pewnej nocy, w końcu narysował bombę.
11:07
So, that was the result. It was Mike,
219
655000
2000
I to był wynik: Mike –
11:09
the first thermonuclear bomb, in 1952.
220
657000
3000
– pierwsza bomba termojądrowa, w roku 1952.
11:12
That was designed on that machine,
221
660000
2000
Została zaprojektowana na tej maszynie
11:14
in the woods behind the Institute.
222
662000
2000
w lesie za instytutem.
11:16
So Von Neumann invited a whole gang of weirdos
223
664000
4000
Tak więc von Neumann ściągnął całą bandę wariatów
11:20
from all over the world to work on all these problems.
224
668000
3000
z różnych stron świata do pracy nad tymi wszystkimi problemami.
11:23
Barricelli, he came to do what we now call, really, artificial life,
225
671000
4000
Baricelli przyjechał, żeby zajmować się tym, co teraz naprawdę nazywamy sztucznym życiem,
11:27
trying to see if, in this artificial universe --
226
675000
3000
żeby sprawdzić, czy w tym sztucznym wszechświecie...
11:30
he was a viral-geneticist, way, way, way ahead of his time.
227
678000
3000
Zajmował się genetyką wirusów - bardzo wyprzedzając swoje czasy.
11:33
He's still ahead of some of the stuff that's being done now.
228
681000
3000
Dzisiejsze badania nadal pozostają w tyle za niektórymi z jego myśli.
11:36
Trying to start an artificial genetic system running in the computer.
229
684000
5000
Próby stworzenia sztucznego systemu genetycznego działającego w komputerze.
11:41
Began -- his universe started March 3, '53.
230
689000
3000
Zaczął je – jego wszechświat ruszył 3 marca 1953 r.
11:44
So it's almost exactly -- it's 50 years ago next Tuesday, I guess.
231
692000
5000
Więc to prawie dokładnie – 50 lat minie w przyszły wtorek, chyba.
11:49
And he saw everything in terms of --
232
697000
2000
I postrzegał wszystko w kategoriach...
11:51
he could read the binary code straight off the machine.
233
699000
2000
Potrafił czytać kod binarny prosto z maszyny.
11:53
He had a wonderful rapport.
234
701000
2000
Świetnie się z nią rozumiał.
11:55
Other people couldn't get the machine running. It always worked for him.
235
703000
3000
Inni nie potrafili zmusić jej do działania. Jemu była posłuszna zawsze.
11:58
Even errors were duplicated.
236
706000
2000
Nawet błędy udawało się odtworzyć.
12:00
(Laughter)
237
708000
1000
(Śmiech)
12:01
"Dr. Barricelli claims machine is wrong, code is right."
238
709000
3000
„Dr Baricelli twierdzi, że maszyna działa nieprawidłowo, a kod jest poprawny.”
12:04
So he designed this universe, and ran it.
239
712000
3000
Tak więc zaprojektował ten wszechświat i uruchomił go.
12:07
When the bomb people went home, he was allowed in there.
240
715000
3000
Gdy ludzie od bomby skończyli i poszli do domu, on mógł tam zacząć swoją pracę.
12:10
He would run that thing all night long, running these things,
241
718000
3000
Maszyna pracowała całą noc, wykonując jego programy.
12:13
if anybody remembers Stephen Wolfram,
242
721000
2000
Jeśli ktoś pamięta Stephena Wolframa,
12:15
who reinvented this stuff.
243
723000
2000
który na nowo odkrył te zagadnienia.
12:17
And he published it. It wasn't locked up and disappeared.
244
725000
2000
I opublikował to. Nie wylądowało w szufladzie i nie zniknęło.
12:19
It was published in the literature.
245
727000
2000
Trafiło do literatury naukowej.
12:21
"If it's that easy to create living organisms, why not create a few yourself?"
246
729000
3000
„Jeśli tak łatwo jest tworzyć żywe organizmy, czemu nie stworzyć ich trochę samemu?”
12:24
So, he decided to give it a try,
247
732000
2000
Więc postanowił spróbować
12:26
to start this artificial biology going in the machines.
248
734000
4000
stworzyć tę sztuczną biologię działającą wewnątrz maszyn.
12:30
And he found all these, sort of --
249
738000
2000
I odkrył te wszystkie, coś jak...
12:32
it was like a naturalist coming in
250
740000
2000
Można powiedzieć: przychodzi badacz przyrody
12:34
and looking at this tiny, 5,000-byte universe,
251
742000
3000
i ogląda ten malutki, 5000-bajtowy wszechświat
12:37
and seeing all these things happening
252
745000
2000
i widzi tam wszystko to,
12:39
that we see in the outside world, in biology.
253
747000
3000
co widzimy w świecie zewnętrznym, w biologii.
12:42
This is some of the generations of his universe.
254
750000
6000
To kilka pokoleń jego wszechświata.
12:48
But they're just going to stay numbers;
255
756000
2000
Ale one pozostaną liczbami –
12:50
they're not going to become organisms.
256
758000
2000
– nie staną się organizmami.
12:52
They have to have something.
257
760000
1000
Muszą coś dostać.
12:53
You have a genotype and you have to have a phenotype.
258
761000
2000
Mamy genotyp i musimy mieć fenotyp.
12:55
They have to go out and do something. And he started doing that,
259
763000
3000
Muszą ruszyć i zacząć coś robić. I on o to zadbał –
12:58
started giving these little numerical organisms things they could play with --
260
766000
3000
– zaczął dawać tym małym cyfrowym organizmom zajęcia,
13:01
playing chess with other machines and so on.
261
769000
2000
jak gra w szachy z innymi maszynami itp.
13:03
And they did start to evolve.
262
771000
2000
A one zaczęły ewoluować.
13:05
And he went around the country after that.
263
773000
2000
Potem jeździł po całym kraju.
13:07
Every time there was a new, fast machine, he started using it,
264
775000
4000
Zawsze gdy gdzieś pojawiała się nowa szybka maszyna, zaczynał z niej korzystać
13:11
and saw exactly what's happening now.
265
779000
2000
i widział dokładnie to, co mamy dzisiaj:
13:13
That the programs, instead of being turned off -- when you quit the program,
266
781000
6000
programy, zamiast być wyłączane po ich zamknięciu,
13:19
you'd keep running
267
787000
2000
działają nadal,
13:21
and, basically, all the sorts of things like Windows is doing,
268
789000
4000
i najprościej mówiąc wszystko, co robi Windows,
13:25
running as a multi-cellular organism on many machines,
269
793000
2000
działanie jak wielokomórkowy organizm na wielu maszynach –
13:27
he envisioned all that happening.
270
795000
1000
– przewidział to wszystko.
13:28
And he saw that evolution itself was an intelligent process.
271
796000
3000
Ponadto postrzegał samą ewolucję jako inteligentny proces.
13:31
It wasn't any sort of creator intelligence,
272
799000
3000
Nie była to żadna inteligencja stwórcy,
13:34
but the thing itself was a giant parallel computation
273
802000
3000
ale samo to zjawisko było gigantycznym równoległym procesem obliczeniowym
13:37
that would have some intelligence.
274
805000
2000
obdarzonym pewną inteligencją.
13:39
And he went out of his way to say
275
807000
2000
I podsumował swoją pracę, mówiąc,
13:41
that he was not saying this was lifelike,
276
809000
3000
że nie twierdzi, że to jest imitacja życia
13:44
or a new kind of life.
277
812000
2000
lub nowy rodzaj życia,
13:46
It just was another version of the same thing happening.
278
814000
3000
to po prostu inna wersja tego samego procesu.
13:49
And there's really no difference between what he was doing in the computer
279
817000
3000
I naprawdę nie ma żadnej różnicy między tym, co uruchomił w komputerze,
13:52
and what nature did billions of years ago.
280
820000
3000
a tym, co przyroda zrobiła miliardy lat temu.
13:55
And could you do it again now?
281
823000
2000
Czy można to teraz powtórzyć?
13:57
So, when I went into these archives looking at this stuff, lo and behold,
282
825000
4000
Gdy siedziałem w tym archiwum i przeglądałem to wszystko – niespodzianka! –
14:01
the archivist came up one day, saying,
283
829000
2000
– pewnego dnia przyszedł pracownik archiwum i powiedział
14:03
"I think we found another box that had been thrown out."
284
831000
3000
„Chyba znaleźliśmy jeszcze jedno pudło, które zostało wyrzucone.”
14:06
And it was his universe on punch cards.
285
834000
2000
A był to ten wszechświat na kartach dziurkowanych.
14:08
So there it is, 50 years later, sitting there -- sort of suspended animation.
286
836000
6000
Więc oto on, po 50 latach, jest tutaj. Jakby zahibernowany.
14:14
That's the instructions for running --
287
842000
2000
To instrukcje –
14:16
this is actually the source code
288
844000
2000
– to jest naprawdę kod źródłowy
14:18
for one of those universes,
289
846000
2000
jednego z tych wszechświatów
14:20
with a note from the engineers
290
848000
2000
z notatką inżynierów
14:22
saying they're having some problems.
291
850000
1000
mówiącą, że mają pewne problemy.
14:23
"There must be something about this code that you haven't explained yet."
292
851000
5000
„W tym kodzie musi byś coś, czego jeszcze pan nie wytłumaczył.”
14:28
And I think that's really the truth. We still don't understand
293
856000
3000
I myślę, że to prawda. Wciąż nie rozumiemy,
14:31
how these very simple instructions can lead to increasing complexity.
294
859000
4000
jak te bardzo proste instrukcje mogą prowadzić do wzrostu złożoności.
14:35
What's the dividing line between
295
863000
2000
Gdzie jest granica między
14:37
when that is lifelike and when it really is alive?
296
865000
4000
imitacją życia a prawdziwym życiem?
14:41
These cards, now, thanks to me showing up, are being saved.
297
869000
4000
Te karty, dzięki temu że się tam zjawiłem, udało się ocalić.
14:45
And the question is, should we run them or not?
298
873000
2000
Teraz pytanie brzmi: czy powinniśmy to uruchomić?
14:47
You know, could we get them running?
299
875000
2000
Rozumiecie, czy możemy to uruchomić?
14:49
Do you want to let it loose on the Internet?
300
877000
1000
Chcielibyście to wypuścić na wolność w Internecie?
14:50
These machines would think they --
301
878000
2000
Te maszyny myślałyby, że...
14:52
these organisms, if they came back to life now --
302
880000
3000
Te organizmy, gdyby teraz wróciły do życia,
14:55
whether they've died and gone to heaven, there's a universe.
303
883000
2000
zastanawiałyby się, czy umarły i trafiły do nieba, to wszechświat...
14:57
My laptop is 10 thousand million times
304
885000
5000
Mój laptop ma 10 tysięcy milionów razy
15:02
the size of the universe that they lived in when Barricelli quit the project.
305
890000
5000
większą pojemność niż wszechświat, w którym żyły, gdy Baricelli zakończył projekt.
15:07
He was thinking far ahead, to
306
895000
2000
Myślami wybiegał daleko w przyszłość – do kwestii
15:09
how this would really grow into a new kind of life.
307
897000
3000
w jaki sposób to by mogło się rozwinąć w nową formę życia.
15:12
And that's what's happening!
308
900000
2000
I to się właśnie dzieje!
15:14
When Juan Enriquez told us about
309
902000
2000
Gdy Juan Enriquez opowiadał nam o
15:16
these 12 trillion bits being transferred back and forth,
310
904000
4000
tych przesyłanych w tę i z powrotem 12 trylionach bitów,
15:20
of all this genomics data going to the proteomics lab,
311
908000
4000
o tych wszystkich danych genomicznych trafiających do laboratorium proteomiki -
15:24
that's what Barricelli imagined:
312
912000
2000
– to jest właśnie to, co wyobrażał sobie Baricelli:
15:26
that this digital code in these machines
313
914000
3000
że ten kod cyfrowy w maszynach
15:29
is actually starting to code --
314
917000
2000
naprawdę zaczyna pisać kod,
15:31
it already is coding from nucleic acids.
315
919000
3000
już tworzy kod z kwasów nukleinowych.
15:34
We've been doing that since, you know, since we started PCR
316
922000
3000
Robimy to, odkąd wynaleziono reakcję łańcuchową polimerazy (metodę PCR)
15:37
and synthesizing small strings of DNA.
317
925000
6000
i syntetyzujemy małe łańcuchy DNA.
15:43
And real soon, we're actually going to be synthesizing the proteins,
318
931000
3000
A faktycznie już wkrótce będziemy syntetyzować białka,
15:46
and, like Steve showed us, that just opens an entirely new world.
319
934000
5000
co jak pokazał nam Steve otwiera przed nami całkiem nowy świat.
15:51
It's a world that Von Neumann himself envisioned.
320
939000
3000
To świat, który wyobrażał sobie sam von Neumann.
15:54
This was published after he died: his sort of unfinished notes
321
942000
3000
To zostało opublikowane po jego śmierci – rodzaj niedokończonych zapisków
15:57
on self-reproducing machines,
322
945000
2000
o samoreprodukujących się maszynach.
15:59
what it takes to get the machines sort of jump-started
323
947000
3000
Czego trzeba, żeby w maszynach w pewien sposób „odpalić napęd”,
16:02
to where they begin to reproduce.
324
950000
2000
żeby „zaskoczyły” i zaczęły się reprodukować.
16:04
It took really three people:
325
952000
2000
Trzeba do tego było trzech osób:
16:06
Barricelli had the concept of the code as a living thing;
326
954000
3000
Baricelli miał koncepcję kodu jako bytu ożywionego.
16:09
Von Neumann saw how you could build the machines --
327
957000
3000
Von Neumann odkrył sposób budowy komputerów.
16:12
that now, last count, four million
328
960000
3000
Obecnie, według najnowszych danych, cztery miliony
16:15
of these Von Neumann machines is built every 24 hours;
329
963000
3000
takich maszyn von Neumanna są budowane każdej doby.
16:18
and Julian Bigelow, who died 10 days ago --
330
966000
4000
A Julian Bigelow, który zmarł 10 dni temu,
16:22
this is John Markoff's obituary for him --
331
970000
3000
to wspomnienie pośmiertne o nim napisane przez Johna Markoffa,
16:25
he was the important missing link,
332
973000
2000
był ważnym brakującym ogniwem:
16:27
the engineer who came in
333
975000
2000
inżynierem, który pojawił się,
16:29
and knew how to put those vacuum tubes together and make it work.
334
977000
3000
wiedząc jak złożyć razem te lampy próżniowe i sprawić, by to wszystko działało.
16:32
And all our computers have, inside them,
335
980000
2000
Wszystkie nasze komputery mają w środku
16:34
the copies of the architecture that he had to just design
336
982000
4000
kopie architektury, którą on zwyczajnie zaprojektował
16:38
one day, sort of on pencil and paper.
337
986000
3000
pewnego dnia, można powiedzieć mając tylko papier i ołówek.
16:41
And we owe a tremendous credit to that.
338
989000
2000
A zawdzięczamy temu bardzo wiele.
16:43
And he explained, in a very generous way,
339
991000
4000
Ponadto opisał, bardzo obszernie,
16:47
the spirit that brought all these different people to
340
995000
2000
ducha, który przywiódł wszystkich tych ludzi do
16:49
the Institute for Advanced Study in the '40s to do this project,
341
997000
3000
Institute for Advanced Study w latach 40-tych, aby zrealizować ten projekt
16:52
and make it freely available with no patents, no restrictions,
342
1000000
3000
i udostępnić go całemu światu bez żadnych ograniczeń ani patentów,
16:55
no intellectual property disputes to the rest of the world.
343
1003000
3000
żadnych sporów o prawa własności intelektualnej.
16:58
That's the last entry in the logbook
344
1006000
3000
To ostatni wpis w dzienniku,
17:01
when the machine was shut down, July 1958.
345
1009000
3000
w dniu wyłączenia maszyny w lipcu 1958 r.
17:04
And it's Julian Bigelow who was running it until midnight
346
1012000
3000
To Julian Bigelow czuwał nad pracą maszyny do północy,
17:07
when the machine was officially turned off.
347
1015000
2000
kiedy to została oficjalnie wyłączona.
17:09
And that's the end.
348
1017000
2000
To już koniec.
17:11
Thank you very much.
349
1019000
2000
Dziękuję bardzo.
17:13
(Applause)
350
1021000
1000
(Brawa)
ABOUT THE SPEAKER
George Dyson - Historian of scienceIn telling stories of technologies and the individuals who created them, George Dyson takes a clear-eyed view of our scientific past -- while illuminating what lies ahead.
Why you should listen
The development of the Aleutian kayak, its adaptation by Russians in the 18th and 19th centuries, and his own redevelopment of the craft in the 1970s was chronicled in George Dyson’s Baidarka: The Kayak of 1986. His 1997 Darwin Among the Machines: The Evolution of Global Intelligence (“the last book about the Internet written without the Internet”) explored the history and prehistory of digital computing and telecommunications as a manifestation of the convergent destiny of organisms and machines.
Project Orion: The True Story of the Atomic Spaceship, published in 2002, assembled first-person interviews and recently declassified documents to tell the story of a path not taken into space: a nuclear-powered spaceship whose objective was to land a party of 100 people on Mars four years before we landed two people on the Moon. Turing's Cathedral: The Origins of the Digital Universe, published in 2012, illuminated the transition from numbers that mean things to numbers that do things in the aftermath of World War II.
Dyson’s current project, Analogia, is a semi-autobiographical reflection on how analog computation is re-establishing control over the digital world.
George Dyson | Speaker | TED.com