TED2004
Sergey Brin + Larry Page: The genesis of Google
Sergey Brin e Larry Page falam sobre o Google
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Os co-fundadores do Google Larry Page e Sergey Brin apresentam a máquina do Google, compartilhando histórias sobre os padrões internacionais de buscas, a fundação filantrópica Google Foundation e o comprometimento da empresa com a inovação e a felicidade do empregado.
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00:26
Sergey Brin: I want to discuss a question
0
1000
2000
Sergey Brin: eu quero tratar de uma questão
00:28
I know that's been pressing on many of your minds.
1
3000
2000
Que eu sei que tem deixado muitos de vocês confusos.
00:30
We spoke to you last several years ago.
2
5000
3000
Nós falamos com vocês muitos anos atrás.
00:33
And before I get started today,
3
8000
2000
E antes de começar hoje,
00:35
since many of you are wondering,
4
10000
3000
já que muitos de vocês estão se perguntando,
00:38
I just wanted to get it out of the way.
5
13000
2000
eu apenas quero deixar claro.
00:40
The answer is boxers.
6
15000
3000
A resposta é: cuecas.
00:52
Now I hope all of you feel better.
7
27000
2000
Agora espero que estejam de sentindo melhor.
00:54
Do you know what this might be? Does anyone know what that is?
8
29000
3000
Sabem o que pode ser isso? Alguém sabe o que é isso?
00:57
Audience: Yes.
9
32000
1000
Platéia: Sim.
00:58
SB: What is it?
10
33000
2000
SB: O que é?
01:00
Audience: It's people logging on to Google around the world.
11
35000
2000
Platéia: São pessoas acessando o Google ao redor do mundo.
01:02
SB: Wow, OK. I didn't really realize what it was when I first saw it.
12
37000
3000
SB: Oh, ok. Eu não soube dizer quando vi pela primeira vez.
01:05
But this is what helped me see it.
13
40000
3000
Mas isso foi o que me ajudou a enxergar.
01:08
This is what we run at the office, that actually runs real time.
14
43000
3000
Isso é o que nós temos no escritório, que na verdade é executado em tempo real.
01:11
Here it's slightly logged.
15
46000
2000
Está parcialmente ligado.
01:13
But here you can see around the world
16
48000
2000
Mas aqui você pode ver em escala global
01:15
how people are using Google.
17
50000
3000
como as pessoas estão usando o Google.
01:18
And every one of those rising dots
18
53000
2000
E cada um desses pontos que emergem
01:20
represents probably about 20, 30 searches,
19
55000
3000
representam provavelmente cerca de 20, 30 buscas,
01:23
or something like that.
20
58000
2000
ou algo próximo disso.
01:25
And they're labeled by color right now, by language.
21
60000
4000
E eles são categorizados por cor, por língua.
01:29
So you can see: here we are in the U.S.,
22
64000
2000
Então vocês podem ver: aqui estamos nos EUA,
01:31
and they're all coming up red.
23
66000
2000
e estão todos aparecendo em vermelho.
01:33
There we are in Monterey -- hopefully I can get it right.
24
68000
2000
Aqui estamos em Monterey - espero estar certo.
01:35
You can see that Japan is busy at night,
25
70000
3000
Vejam que o Japão é bastante ativo durante a noite,
01:38
right there.
26
73000
2000
bem aqui.
01:40
We have Tokyo coming in in Japanese.
27
75000
3000
Temos Tokyo aparecendo em japonês.
01:43
There's a lot of activity in China.
28
78000
2000
Há bastante atividade na China.
01:45
There's a lot of activity in India.
29
80000
3000
Bastante atividade na Índia.
01:48
There's some in the Middle East, the little pockets.
30
83000
4000
Há um pouco de atividade no Oriente Médio,
01:52
And Europe, which is right now in the middle of the day,
31
87000
3000
E Europa, que agora está no meio do dia,
01:55
is going really strong with a whole wide variety of languages.
32
90000
4000
aparece muito forte com uma grande variedade de línguas.
02:06
Now you can also see, if I turn this around here --
33
101000
6000
E você também pode ver, se eu virar aqui --
02:14
hopefully I won't shake the world too much.
34
109000
3000
eu espero não agitar o mundo demais.
02:17
But you can also see, there are places where there's not so much.
35
112000
3000
Mas você também pode ver, existem locais onde não há muita coisa.
02:20
Australia, because there just aren't very many people there.
36
115000
3000
Austrália, porque não há muitas pessoas por lá.
02:23
And this is something that we should really work on,
37
118000
3000
E aqui é aonde devemos realmente trabalhar,
02:26
which is Africa, which is just a few trickles,
38
121000
4000
na África, com apenas alguns pontos,
02:30
basically in South Africa and a few other urban cities.
39
125000
3000
basicamente na África do Sul e outras cidades urbanas.
02:33
But basically, what we've noticed is these queries,
40
128000
4000
Mas basicamente, o que nós percebemos nessas buscas,
02:37
which come in at thousands per second,
41
132000
2000
que surgem aos milhares por segundo,
02:39
are available everywhere there is power.
42
134000
3000
é que elas estão disponíveis em qualquer lugar que possua energia.
02:42
And pretty much everywhere there is power, there is the Internet.
43
137000
3000
E quase todos os lugares que possuem energia, possuem internet.
02:46
And even in Antarctica -- well, at least this time of year --
44
141000
5000
E até na Antártica - bem, pelo menos nesse período do ano -
02:51
we from time to time will see a query rising up.
45
146000
2000
nós veremos de vez em quando algumas solitações de busca.
02:53
And if we had it plotted correctly,
46
148000
2000
E se nós planejamos corretamente,
02:55
I think the International Space Station would have it, too.
47
150000
3000
eu creio que a Estação Espacial Internacional também aparecerá.
03:06
So this is
48
161000
2000
Então esses são
03:09
some of the challenge that we have here,
49
164000
4000
alguns dos desafios que nós temos,
03:13
is you can see that it's actually kind of hard to get the --
50
168000
4000
como podem ver, é díficil fazer essa coisa --
03:22
there we go.
51
177000
2000
aí está.
03:24
This is how we have to move the bits around
52
179000
1000
É assim que nós temos que mover os bits
03:25
to actually get the people the answers to their questions.
53
180000
2000
para enviar às pessoas as respostas para suas questões.
03:27
You can see that there's a lot of data running around.
54
182000
4000
Vocês podem ver que existem muitos dados sendo transmitidos.
03:31
It has to go all over the world: through fibers,
55
186000
3000
Para o mundo inteiro: através de fibras,
03:34
through satellites, through all kinds of connections.
56
189000
2000
através de satélites, através de todos os tipos de conexões.
03:36
And it's pretty tricky for us to maintain the latencies
57
191000
5000
E é bastante complicado para nós manter as latências
03:41
as low as we try to. Hopefully your experience is good.
58
196000
4000
por menos que a gente tente. Ainda bem que a experiência de vocês é boa.
03:45
But you can see also, once again -- so some places are much more wired
59
200000
2000
Mas vocês também podem ver, de novo - alguns lugares são bem mais conectados
03:47
than others, and you can see all the bandwidth across the U.S.,
60
202000
4000
do que outros, e vocês podem ver toda a conectividade nos EUA,
03:51
going up over to Asia, Europe in the other direction, and so forth.
61
206000
5000
passando sobre a Ásia, Europa na outra direção e assim por diante.
03:56
Now what I would like to do is just to show you
62
211000
3000
O que eu gostaria de mostrá-los agora é
03:59
what one second of this activity would look like.
63
214000
4000
como se parece um segundo dessa atividade.
04:03
And if we can switch to slides --
64
218000
3000
E se mudarmos para os slides --
04:09
all right, here we go.
65
224000
2000
certo, lá vamos.
04:11
So this is slowed down.
66
226000
3000
Aqui em velocidade lenta.
04:17
This is what one second looks like.
67
232000
3000
É assim que um segundo parece.
04:20
And this is what we spend a lot of our time doing,
68
235000
2000
E é nisso que gastamos muito do nosso tempo,
04:22
is just making sure that we can keep up
69
237000
2000
nos certificando que podemos continuar
04:24
with this kind of traffic load.
70
239000
2000
com esse volume de tráfego.
04:30
Now, each one of those queries
71
245000
2000
Bom, cada uma dessas buscas
04:32
has an interesting life and tale of its own.
72
247000
2000
possui uma vida e história particular interessante.
04:34
I mean, it could be somebody's health,
73
249000
2000
Isto é, pode ser a saúde de alguém,
04:36
it could be somebody's career, something important to them.
74
251000
3000
pode ser a carreira de alguém, algo importante para eles.
04:39
And it could potentially be something
75
254000
4000
E poderia potencialmente ser algo
04:43
as important as tomato sauce,
76
258000
5000
tão importante quanto molho de tomate,
04:48
or in this case, ketchup.
77
263000
3000
ou nesse caso, ketchup.
04:51
So this is a query that we had --
78
266000
2000
Isso foi uma busca que nós recebemos --
04:54
I guess it's a popular band that was more popular in some parts of the world than others.
79
269000
3000
Acho que é uma marca popular, mais popular em algumas partes do mundo do que outras.
04:57
You can see that it got started right here.
80
272000
3000
Vocês podem ver que teve início bem aqui.
05:00
In the U.S. and Spain, it was popular at the same time.
81
275000
3000
Nos EUA e na Espanha, era popular ao mesmo tempo.
05:03
But it didn't have quite the same pickup in the U.S.
82
278000
2000
Mas não teve exatamente a mesma força nos EUA
05:05
as it did in Spain.
83
280000
2000
como teve na Espanha.
05:07
And then from Spain, it went to Italy,
84
282000
2000
E então da Espanha, foi para a Itália,
05:09
and then Germany got excited, and maybe right now the U.K. is enjoying it.
85
284000
4000
e então a Alemanha se animou e talvez agora o Reino Unido esteja gostando.
05:13
And so I guess the U.S. finally,
86
288000
2000
Então eu acho que os EUA finalmente,
05:15
finally started to like it, too.
87
290000
3000
finalmente passaram a gostar, também.
05:18
And I just wanted to play it for you.
88
293000
3000
E eu apenas queria mostrar pra vocês.
05:26
Anyway, you can all enjoy it for yourselves --
89
301000
2000
Bem, vocês todos podem testar --
05:28
hopefully that search will work.
90
303000
3000
espero que a busca funcione.
05:31
As a part of --
91
306000
4000
Como parte do -
05:35
you know, part of what we want to do to grow our company
92
310000
2000
bem, parte daquilo que queremos realizar para fazer a empresa crescer
05:37
is to have more searches.
93
312000
2000
é receber mais buscas.
05:39
And what that means is we want to have
94
314000
2000
O que isso quer dizer é que nós queremos ter
05:41
more people who are healthy and educated.
95
316000
5000
mais pessoas saudáveis e educadas.
05:46
More animals, if they start doing searches as well.
96
321000
4000
Mais animais, caso eles começem a fazer buscas também.
05:50
But partly, we want to make the world a better place,
97
325000
5000
Mas em parte, nós queremos tornar o mundo um lugar melhor,
05:55
and so one thing that we're embarking upon is the Google Foundation,
98
330000
5000
então uma coisa que nós estamos embarcando é a Fundação Google,
06:00
and we're in the process of setting that up.
99
335000
2000
e estamos em seu processo de iniciação.
06:02
We also have a program already called Google Grants
100
337000
3000
Nós também já temos um programa chamado Google Grants,
06:05
that now serves over 150 different charities around the world,
101
340000
3000
que agora serve mais de 150 instituições de caridade ao redor do mundo,
06:08
and these are some of the charities that are on there.
102
343000
2000
e essas são algumas das instituições participantes.
06:10
And it's something I'm very excited to be a part of.
103
345000
5000
E é algo que me deixa muito feliz por estar fazendo parte.
06:15
In fact, many of the organizations that are here --
104
350000
2000
Na verdade, muitas das organizações que estão aqui -
06:17
the Acumen Fund, I think ApproTEC we have running, I'm not sure if that one's up yet --
105
352000
4000
o Fundo Acumen, eu acho que a ApproTEC já está funcionando, não estou certo -
06:23
and many of the people who have presented here are running through Google Grants.
106
358000
3000
e muitas das pessoas que se apresentaram aqui estão participando do Google Grants.
06:26
They run Google ads, and we just give them the ad credit
107
361000
3000
Eles apresentam os anúncios do Google, e nós damos o crédtio,
06:29
so they can let organizations know.
108
364000
4000
de forma que as organizações saibam.
06:33
One of the earlier results that we got --
109
368000
2000
Um dos primeiros resultados que tivemos -
06:35
we have a Singaporean businessman who is now sponsoring a village
110
370000
3000
tivemos uma empresária de Cingapura que agora está patrocinando uma vila
06:38
of 25 Vietnamese girls for their education,
111
373000
4000
de 25 garotas vietnamitas, para os seus estudos,
06:42
and that was one of the earliest results. And as I said, now there have been
112
377000
3000
e esse foi um dos primeiros resultados. E como eu disse, agora existem
06:45
many, many stories that have come in,
113
380000
2000
muitas, muitas histórias aparecendo,
06:47
because we do have hundreds of charities in there,
114
382000
2000
porque nós temos centenas de instituições de caridade lá,
06:49
and the Google Foundation will be an even broader endeavor.
115
384000
4000
e a Fundação Google será um empreendimento ainda maior.
06:54
Now does anybody know who this is?
116
389000
2000
Agora, alguém sabe quem é esse?
07:00
A-ha!
117
395000
1000
A-ha!
07:01
Audience: Orkut.
118
396000
1000
Platéia: Orkut.
07:02
SB: Yes! Somebody got it.
119
397000
2000
SB: Sim! Alguém acertou.
07:04
This is Orkut. Is anybody here on Orkut?
120
399000
3000
Esse é o Orkut. Alguém aqui está no Orkut?
07:07
Do we have any?
121
402000
2000
Alguém?
07:09
Okay, not very many people know about it.
122
404000
1000
Ok, poucas pessoas sabem sobre ele.
07:10
I'll explain it in a second.
123
405000
2000
Vou explicar em um segundo.
07:12
This is one of our engineers.
124
407000
2000
Esse é um dos nossos engenheiros.
07:14
We find that they work better when they're submerged and covered with leaves.
125
409000
4000
Nós descobrimos que eles trabalham melhor quando estão submersos e cobertos por folhas.
07:19
That's how we churn those products out.
126
414000
3000
É assim que nós extraímos os produtos.
07:22
Orkut had a vision to create a social network.
127
417000
5000
Orkut teve a visão de criar uma rede social.
07:27
I know all of you are thinking, "Yet another social network."
128
422000
2000
Eu sei o que todos estão pensando, "Mais outra rede social".
07:29
But it was a dream of his, and we, basically,
129
424000
3000
Mas era o seu sonho, e nós, basicamente,
07:32
when people really want to do something, well, we generally let them.
130
427000
3000
quando as pessoal realmente querem fazer algo, nós deixamos que elas façam.
07:35
So this is what he built.
131
430000
3000
Então isso é o que ele constriui.
07:38
We just released it in a test phase last month,
132
433000
4000
Nós o lançamos em fase de testes no mês passado,
07:42
and it's been taking off.
133
437000
2000
e está crescendo.
07:44
This is our VP of Engineering.
134
439000
2000
Esse é nosso vice-presidente de engenharia.
07:46
You can see the red hair, and I don't know if you can see the nose ring there.
135
441000
5000
Vocês podem ver o cabelo vermelho, e não sei se enxergam o piercing no nariz bem ali.
07:51
And these are all of his friends.
136
446000
3000
E esses são os seus amigos.
07:54
So this is how -- we just deployed it --
137
449000
7000
Então foi assim - nós acabamos de lançar -
08:01
we just decided that people would send each other invitations to get into the service,
138
456000
3000
nós decidimos que as pessoas deveriam convidar outras para entrar no serviço,
08:04
and so we just had the people in our company initially send them out.
139
459000
5000
então nós tivemos apenas as pessoas de dentro da nossa empresa para iniciar o processo.
08:09
And now we've grown to over 100,000 members.
140
464000
4000
E agora nós temos mais de 100.000 membros.
08:13
And they spread, actually, very quickly, even outside the U.S.
141
468000
3000
E está se espalhando, na verdade, bem rápido, mesmo fora dos EUA
08:16
You can see, even though the U.S. is still the majority here --
142
471000
3000
Vocês podem ver que, apesar de os EUA ainda serem maioria -
08:19
though, by the way, search-wise, it's only about 30 percent of our traffic --
143
474000
4000
entretanto, representa apenas 30% do nosso tráfego.
08:23
but it's already going to Japan, and the U.K., and Europe,
144
478000
3000
E já está se espalhando no Japão, Reino Unido e Europa,
08:26
and all the rest of the countries.
145
481000
2000
e todos os outros países.
08:28
So it's a fun little project.
146
483000
2000
É um projeto bem legal.
08:30
There are a variety of demographics. I won't bore you with these.
147
485000
3000
Existem vários números demográficos. Não vou perturbá-los com isso.
08:33
But it's just the kind of thing that we just try out for fun
148
488000
3000
Mas é o tipo de coisa que nós tentamos apenas por diversão
08:36
and see where it goes.
149
491000
2000
e ver até onde vai.
08:38
And --
150
493000
2000
E -
08:40
well, I'll leave you in suspense.
151
495000
2000
bem, vou deixar em suspense.
08:42
Larry, you can explain this one.
152
497000
2000
Larry, você pode explicar essa.
08:44
Larry Page: Thank you, Sergey.
153
499000
3000
Larry Page: Obrigado, Sergey.
08:47
So one of the things -- both Sergey and I
154
502000
2000
Uma das coisas - tanto Sergey como eu
08:49
went to a Montessori school,
155
504000
2000
estudamos na escola Montessori,
08:51
and I think, for some reason,
156
506000
3000
e eu acredito, por alguma razão,
08:54
this has been incorporated in Google.
157
509000
3000
que isso foi incorporado ao Google.
08:57
And Sergey mentioned Orkut, which is something that,
158
512000
3000
E Sergey mencionou o Orkut, que é algo que,
09:00
you know, Orkut wanted to do in his time,
159
515000
3000
o Orkut queria trabalhar naquilo,
09:04
and we call this -- at Google, we've embodied this as "the 20 percent time,"
160
519000
3000
e nós chamamos isso - no Google, nós chamamos de "20% do tempo",
09:07
and the idea is, for 20 percent of your time,
161
522000
3000
e a idéia é, por 20% do seu tempo,
09:10
if you're working at Google, you can do what you think is the best thing to do.
162
525000
3000
se você trabalha no Google, você pode fazer o que acha que é o melhor a fazer.
09:13
And many, many things at Google have come out of that,
163
528000
3000
E muitas, muitas coisas do Google surgiram a partir disso,
09:17
such as Orkut and also Google News.
164
532000
3000
como o Orkut e o Google Notícias.
09:20
And I think many other things in the world also have come out of this.
165
535000
4000
E acho que muitas outras coisas no mundo também surgiram a partir disso.
09:24
Mendel, who was supposed to be teaching high-school students,
166
539000
3000
Mendel, que era um professor do ensino médio,
09:27
actually, you know, discovered the laws of genetics --
167
542000
3000
na verdade, descobriu as leis da genética -
09:30
as a hobby, basically.
168
545000
2000
como um hobby, basicamente.
09:32
So many, many useful things come out of this.
169
547000
4000
Então muitas coisas úteis surgem a partir disso.
09:36
And News, which I just mentioned,
170
551000
2000
E o Google Notícias, como eu acabei de mencionar,
09:39
was started by a researcher.
171
554000
3000
foi idéia de um pesquisador.
09:42
And he just -- he -- after 9/11, he got really interested in the news.
172
557000
3000
E ele - depois de 11/09, ele se interessou muito por notícias.
09:45
And he said, "Why don't I look at the news better?"
173
560000
5000
E ele disse, "Por que não ver as notícias melhor?"
09:50
And so he started clustering it by category,
174
565000
3000
Então ele começou a agrupá-las em categorias,
09:53
and then he started using it, and then his friends started using it.
175
568000
3000
e passou a usá-las, e então seus amigos passaram a usá-la.
09:56
And then, besides just looking cute on a baby's bottom,
176
571000
5000
E então, além de parecer bonito no bumbum de um bebê,
10:01
we made it a Googlette,
177
576000
2000
nós o tornamos um Googlette,
10:03
which is basically a small project at Google.
178
578000
3000
que é basicamente um pequeno projeto no Google.
10:06
So it'd be like three people, or something like that,
179
581000
3000
Eram três pessoas, ou quase isso,
10:09
and they would try to make a product.
180
584000
2000
e elas tentariam criar um produto.
10:11
And we wouldn't really be sure if it's going to work or not.
181
586000
2000
E nós não tínhamos certeza se isso iria funcionar.
10:13
And in News' case, you know, they had a couple of people
182
588000
4000
No caso do Google Notícias, eles tinham algumas pessoas
10:17
working on it for a while, and then more and more people
183
592000
2000
trabalhando naquilo havia algum tempo, e então mais e mais pessoas
10:19
started using it, and then we put it out on the Internet,
184
594000
2000
passaram a usar, e então nós colocamos na internet,
10:21
and more and more people started using it.
185
596000
2000
e mais e mais pessoas passaram a usá-lo.
10:23
And now it's a real, full-blown project with more people on it.
186
598000
3000
E agora é um projeto real, independente, com mais pessoas trabalhando.
10:26
And this is how we keep our innovation running.
187
601000
3000
E é assim que nós fazemos nossa inovação funcionar.
10:29
I think usually, as companies get bigger,
188
604000
3000
Eu acho que normalmente, quando as companhias crescem,
10:32
they find it really hard to have small, innovative projects.
189
607000
3000
elas acham difícil ter projetos pequenos, inovadores.
10:35
And we had this problem, too, for a while, and we said,
190
610000
3000
E nós enfrentamos esse problema também, por um tempo, e pensamos,
10:38
"Oh, we really need a new concept."
191
613000
2000
"Nós realmente precisamos de um novo conceito".
10:40
You know, the Googlettes -- that's a small project that we're not quite sure if it's going to work or not,
192
615000
4000
O Googlettes - que é um projeto pequeno que não sabemos se dará certo.
10:44
but we hope it will, and if we do enough of them,
193
619000
3000
Mas esperamos que sim, e se fizermos o suficiente,
10:47
some of them will really work and turn out, such as News.
194
622000
4000
alguns deles realmente irão progredir e nascer, como o Google Notícias.
10:51
But then we had a problem because then we had over 100 projects.
195
626000
4000
Mas então tivemos um problema porque agora tínhamos mais de 100 projetos.
10:55
And I don't know about all of you,
196
630000
2000
E eu não sei sobre vocês,
10:57
but I have trouble keeping 100 things in my head at once.
197
632000
3000
mas eu fico confuso com 100 coisas na minha cabeça ao mesmo tempo.
11:00
And we found that if we just wrote all of them down
198
635000
4000
E nós descobrimos que se nós listássemos todos eles
11:04
and ordered them -- and these are kind of made up.
199
639000
3000
e os ordenassem - esses aí são fictícios.
11:07
Don't really pay attention to them.
200
642000
2000
Não liguem pra eles.
11:09
For example, the "Buy Iceland" was from a media article.
201
644000
3000
Por exemplo, o "Compre a Islândia" era um artigo da mídia.
11:12
We would never do such a crazy thing, but --
202
647000
2000
Nós jamais fariamos uma coisa desse tipo. Mas -
11:17
in any case, we found if we just basically wrote them all down and ordered them,
203
652000
4000
de qualquer modo, nós descobrimos que se apenas os listassem e ordenassem,
11:21
that most people would actually agree what the ordering should be.
204
656000
4000
então a maioria das pessoas iria concordar qual ordem deveria ser.
11:25
And this was kind of a surprise to me, but
205
660000
2000
E isso foi uma surpresa para mim, mas
11:27
we found that as long as you keep the 100 things in your head,
206
662000
3000
nós descobrimos que contanto que você mantenha as 100 coisas na sua cabeça,
11:30
which you did by writing them down,
207
665000
2000
o que você fez quando as listou,
11:32
that you could do a pretty good job deciding what to do
208
667000
2000
você poderia realizar um bom trabalho decidindo o que fazer
11:34
and where to put your resources.
209
669000
3000
e onde concentrar os seus recursos.
11:37
And so that's basically what we've done
210
672000
2000
Então isso é basicamento o que nós fizemos
11:39
since we instituted that a few years ago, and I think it has really allowed us to be innovative
211
674000
4000
desde que tornamos a prática institucional, e acho que nos permitiu ser inovadores
11:43
and still stay reasonably well-organized.
212
678000
3000
e ainda assim permanecer bem organizados.
11:46
The other thing we discovered is that people like to work on things that are important,
213
681000
3000
A outra coisa que descobrimos é que as pessoas gostam de trabalhar com coisas importantes,
11:49
and so naturally,
214
684000
2000
então naturalmente,
11:51
people sort of migrate to the things that are high priorities.
215
686000
6000
as pessoas migraram para as coisas que são alta prioridade.
11:57
I just wanted to highlight a couple of things
216
692000
2000
Eu gostaria de apresentar algumas dessas coisas
11:59
that are new, or you might not know about.
217
694000
3000
que são novas, ou que vocês ainda não saibam.
12:02
And the top thing, actually, is the Deskbar.
218
697000
3000
E a coisa mais importante, na verdade, é o Deskbar.
12:05
So this is a new -- how many of you use the Google Toolbar?
219
700000
3000
Isso é novo - quem de vocês usa o Google Toolbar?
12:08
Raise your hands.
220
703000
2000
Levantem as mãos.
12:10
How many of you use the Deskbar?
221
705000
3000
Quantos usam o Deskbar?
12:13
All right, see? You guys should try it out.
222
708000
2000
Ah, certo. Vocês deveriam testar.
12:15
But if you go to our site and search
223
710000
2000
Mas se vocês forem no nosso site e procurar
12:17
for "Deskbar," you'll get this.
224
712000
2000
por "Deskbar", vocês verão isso.
12:19
And the idea is, instead of a toolbar, it's just present all the time
225
714000
2000
E a idéia é, em vez de uma barra de ferramentas, ela está presente o tempo inteiro
12:21
on your screen on the bottom,
226
716000
2000
na parte de baixo da sua tela,
12:23
and you can do searches really easily.
227
718000
3000
e você pode fazer buscas de maneira bem mais fácil.
12:26
And it's sort of like a better version of the toolbar.
228
721000
2000
E é um tipo de versão melhorada da barra de ferramentas.
12:28
Thank you, Sergey.
229
723000
2000
Obrigado, Sergey.
12:34
This is another example of a project that somebody at Google
230
729000
2000
Esse é outro exemplo de um projeto que alguém no Google
12:36
was really passionate about, and they just, they got going,
231
731000
3000
estava realmente apaixonado, e eles - foram tocando,
12:39
and it's really, really a great product, and really taking off.
232
734000
3000
e é um produto muito, muito bom, e em ascensão.
12:42
Google Answers is something we started, which is really cool,
233
737000
4000
Google Answers é algo que lançamos, que é bem interessante,
12:46
which lets you -- for five to 100 dollars,
234
741000
3000
permite que você - por 5 até 100 dólares,
12:49
you can type a question in,
235
744000
2000
você pode fazer uma pergunta,
12:51
and then there's a pool of researchers
236
746000
2000
e existe um grupo de pesquisadores
12:53
that go out and research it for you, and it's guaranteed and all that,
237
748000
4000
que fazem a pesquisa por você, e é garantido e tudo mais,
12:57
and you can get actually very good answers to things
238
752000
2000
você consegue respostas muito boas
12:59
without spending all that time yourself.
239
754000
2000
sem ter que gastar todo o tempo você mesmo.
13:01
Froogle lets you search shopping information,
240
756000
3000
Froogle permite buscar por informações sobre compras,
13:04
and Blogger lets you publish things.
241
759000
2000
e o Blogger permite publicar coisas.
13:06
But all of these -- well, these were all sort of innovative things that we did that --
242
761000
4000
Mas todos esses - bem, essas eram coisas inovadoras que nós fizemos -
13:10
you know, we try many, many different things
243
765000
3000
nós tentamos muitas, muitas coisas diferentes
13:13
in our company.
244
768000
1000
na nossa empresa.
13:14
We also like to innovate in our physical space,
245
769000
2000
Nós também gostamos de inovar em nosso espaço físico,
13:16
and we noticed in meetings, you know, you have to wait a long time
246
771000
3000
e nós percebemos que nas reuniões temos que esperar muito tempo
13:19
for projectors to turn on and off,
247
774000
3000
para os projetores ligarem e desligarem,
13:22
and they're noisy, so people shut them off.
248
777000
2000
e eles são barulhentos, então as pessoas deixaram de usá-los.
13:24
And we didn't like that, so we actually,
249
779000
2000
E nós não gostamos daquilo, então o que fizemos
13:26
in maybe a couple of weeks, we built these little enclosures
250
781000
5000
em poucas semanas, nós construimos essas caixas
13:31
that enclosed the projectors, and so we can leave them on all the time
251
786000
2000
que protegem os projetores, então nós podemos deixá-los ligados o tempo inteiro
13:33
and they're completely silent.
252
788000
3000
e eles ficam completamente silenciosos.
13:36
And as a result, we were able to build some software
253
791000
2000
E como resultado, nós fomos capazes de construir alguns softwares
13:38
that also lets us manage a meeting,
254
793000
2000
que também permite organizar uma reunião,
13:40
so when you walk into a meeting room now,
255
795000
2000
então quando você entra na sala de reunião,
13:42
it lists all the meetings that are happening,
256
797000
2000
ele lista todas reuniões que estão acontecendo,
13:44
you can very easily take notes, and they just get emailed automatically
257
799000
2000
você podem tomar notas, e elas são enviadas automaticamente por email
13:46
to all the people that were present in the meeting.
258
801000
3000
para todas as pessoas que estavam presentes na reunião.
13:49
And as we become more of a global company,
259
804000
3000
E conforme nós nos tornamos uma empresa mais global,
13:52
we find these things really affect us --
260
807000
2000
nós percebemos que essas coisas realmente nos afeta -
13:54
you know, can we work effectively with people who aren't in the room?
261
809000
3000
podemos trabalhar de maneira eficiente com pessoas que não estão na sala?
13:57
And things like that. And simple things like this can really make a big difference.
262
812000
3000
E coisas desse tipo. E coisas simples como essa podem fazer grande diferença.
14:01
We also have a lot of engineers in those meetings,
263
816000
5000
Nós também temos muitos engenheiros nessas reuniões,
14:06
and they don't always do their laundry as much as they should.
264
821000
4000
e eles não lavam a roupa suja o tanto quando deveriam.
14:13
And so we found it was pretty helpful
265
828000
2000
Então nós vimos que seria bem útil
14:15
to have laundry machines, for our younger employees especially, and ...
266
830000
4000
colocar máquinas de lavar, para os nossos empregados mais jovens especialmente, e
14:22
we also allow dogs and things like that,
267
837000
3000
nós também permitimos cachorros e outros animais,
14:25
and we've had, I think, a really fun culture at our company,
268
840000
3000
e nós criamos um cultura bem divertida em nossa empresa,
14:28
which helps people work and enjoy what they're doing.
269
843000
3000
que ajuda as pessoas a ter prazer naquilo que fazem.
14:31
This is actually our "cult picture."
270
846000
2000
Essa é a foto do "nosso culto".
14:33
I just wanted to show quickly.
271
848000
2000
Eu gostaria de mostrar rapidamente.
14:38
We had this on our website for a while,
272
853000
2000
Nós colocamos isso no nosso site por algum tempo,
14:40
but we found that after we put it on our website,
273
855000
3000
mas nós descobrimos que depois que colocamos lá,
14:43
we didn't get any job applications anymore.
274
858000
3000
nós deixamos de receber currículos.
14:48
But anyway, every year we've taken
275
863000
2000
Mas de qualquer forma, todos os anos nós levamos
14:50
the whole company on a ski trip.
276
865000
2000
a empresa inteira para uma viagem de ski.
14:52
A lot of work happens in companies from people knowing each other, and informally.
277
867000
4000
Muito trabalho acontece nas empresas a partir do encontro entre pessoas, informalmente.
14:56
And I think we've done a good job encouraging that.
278
871000
3000
E acho que nós estamos fazendo um bom trabalho encorajando isso.
15:00
It makes it a really fun place to work.
279
875000
2000
O torna um lugar bem divertido de se trabalhar.
15:02
Along with our logos, too, which I think really embody
280
877000
3000
Junto com os nossos logos também, que eu acho representar bem
15:05
our culture when we change things.
281
880000
3000
a nossa cultura quando nós mudamos alguma coisa.
15:08
In the early days, we were actually advised
282
883000
1000
No início, nos foi recomendado
15:09
we should never change our logo because
283
884000
3000
que nós nunca deveríamos mudar nossa logo porque
15:13
we should establish our brand, you know,
284
888000
2000
nós deveríamos estabelecer nossa marca,
15:15
because, you know, you'd never want to change your logo.
285
890000
2000
e você nunca deve mudar o seu logo.
15:17
You want it to be consistent.
286
892000
2000
Você deve ser consistente.
15:19
And we said, "Well, that doesn't sound so much fun.
287
894000
2000
E nós dissemos, "Bem, isso não soa muito divertido.
15:21
Why don't we try changing it every day?"
288
896000
2000
Por que nós não mudamos o logo todos os dias?"
15:26
One of the things that really excites me about what we're doing now
289
901000
3000
Algo que me deixa bem empolgado dentre as coisas que estamos fazendo
15:29
is we have this thing called AdSense,
290
904000
2000
é o que chamamos de AdSense,
15:31
and this is a little bit foreshadowing --
291
906000
4000
e isso é um pouco de presságio --
15:35
this is from before Dean dropped out.
292
910000
3000
isso foi antes do Dean desistir das eleições.
15:38
But the idea is, like, on a newspaper, for example,
293
913000
2000
Mas a idéia é, como em um jornal, por exemplo,
15:40
we show you relevant ads.
294
915000
2000
você mostrar anúncios relevantes.
15:42
And this is hard to read, but this says "Battle for New Hampshire:
295
917000
2000
Está difícil de ler, mas está escrito "Battle for New Hampshire:
15:44
Howard Dean for President" -- articles on Howard Dean.
296
919000
4000
Howard Dean for President" - artigos sobre o Howard Dean.
15:48
And these ads are generated automatically --
297
923000
2000
E esses anúncios são gerados automaticamente --
15:51
like in this case, on the Washington Post --
298
926000
1000
como neste caso, no Washington Post --
15:52
from the content on the site.
299
927000
2000
a partir do conteúdo no site.
15:54
And so we use our over 150,000 advertisers
300
929000
4000
E então nós usamos os mais de 150.000 anunciantes que temos
15:58
and millions of advertisements, so we pick the one
301
933000
2000
e milhões de anúncios, então nós escolhemos um
16:00
that's most relevant to what you're actually looking at,
302
935000
2000
que é o mais relevante para aquilo que você está vendo,
16:02
much as we do on search.
303
937000
2000
exatamente como nós fazemos com as buscas.
16:04
So the idea is we can make advertising useful,
304
939000
3000
A idéia então é que nós podemos tornar os anúncios úteis,
16:07
not just annoying, right?
305
942000
2000
e não apenas irritantes.
16:09
And the nice thing about this,
306
944000
2000
E a coisa legal disto,
16:11
we have a self-serve program,
307
946000
2000
nós temos um programa de auto serviço,
16:13
and many thousands of websites have signed up,
308
948000
3000
e muitos websites já se inscreveram,
16:16
and this let's them really make money. And I --
309
951000
2000
e isso os permite ganhar dinheiro. E eu -
16:18
you know, there's a number of people I met --
310
953000
2000
há um número de pessoas que eu conheci -
16:20
I met this guy who runs a conservation site at a party,
311
955000
3000
eu conheci numa festa um cara que mantêm um site de conservação,
16:23
and he said, "You know, I wasn't making any money.
312
958000
2000
e ele disse, "Eu não estava ganhando nenhum dinheiro.
16:25
I just put this thing on my site and I'm making 10,000 dollars a month.
313
960000
4000
Eu coloquei essa coisa no meu site e estou ganhando 10 mil dólares por mês.
16:29
And, you know, thank you.
314
964000
2000
E bem, obrigado.
16:31
I don't have to do my other job now."
315
966000
2000
Eu não preciso mais do meu outro emprego".
16:33
And I think this is really important for us, because it makes the Internet work better.
316
968000
3000
E isso é bem importante para nós, porque torna o trabalho na internet melhor.
16:36
It makes content get better, it makes searching work better,
317
971000
3000
Torna o conteúdo melhor, faz as buscas funcionarem melhor,
16:39
when people can really make their livelihood
318
974000
2000
quando as pessoas podem garantir sustento
16:41
from producing great content.
319
976000
3000
produzindo conteúdo de qualidade.
16:46
So this session is supposed to be about the future,
320
981000
3000
Nessa sessão nós devemos falar sobre o futuro,
16:49
so I'd thought I'd talk at least briefly about it.
321
984000
3000
então eu gostaria de falar brevemente sobre isso.
16:52
And the idea behind this is to do the perfect job doing search,
322
987000
3000
E a idéia por trás disso é que para fazer o trabalho perfeito com as buscas
16:55
you really have to be smart.
323
990000
2000
você realmente precisa ser esperto.
16:57
Because you can type, you know, any kind of thing into Google,
324
992000
3000
Porque você pode digitar qualquer coisa no Google,
17:00
and you expect an answer back, right?
325
995000
3000
e você espera uma resposta em troca.
17:03
But finding things is tricky, and so you really want intelligence.
326
998000
4000
Mas encontrar as coisas é trabalhoso, então você precisa de inteligência.
17:07
And in fact, the ultimate search engine would be smart.
327
1002000
3000
E na verdade, a máquina de busca definitiva deve ser esperta.
17:10
It would be artificial intelligence.
328
1005000
2000
Deve ter inteligência artificial.
17:12
And so that's something we work on,
329
1007000
2000
Então isso é algo em que estamos trabalhando,
17:14
and we even have some people who are excited enough
330
1009000
2000
e nós temos pessoas que estão empolgadas o suficiente,
17:16
and crazy enough to work on it now,
331
1011000
2000
e malucas o suficiente para tocar esse trabalho,
17:18
and that's really their goal.
332
1013000
2000
e esse é o objetivo delas.
17:20
So we always hope that Google will be smart,
333
1015000
2000
Então nós sempre esperamos que o Google seja esperto,
17:22
but we're always surprised when other people think that it is.
334
1017000
3000
mas nós sempre nos surpreedemos quando outras pessoas acham que ele é.
17:25
And so I just wanted to give a funny example of this.
335
1020000
3000
Então eu apenas gostaria de mostrar um exemplo engraçado disso.
17:28
This is a blog from Iraq,
336
1023000
2000
Esse é um blog do Iraque,
17:30
and it's not really what
337
1025000
2000
e não é exatamente do que
17:32
I'm going to talk about, but I just wanted to show you an example.
338
1027000
2000
vou falar, mas apenas gostaria de mostrar um exemplo.
17:34
Maybe, Sergey, you can highlight this.
339
1029000
2000
Talvez, Sergey, você pode dar uma luz.
17:36
So we decided --
340
1031000
2000
Então nós decidimos -
17:42
actually, the highlight's right there. Oh, thank you.
341
1037000
3000
ei, ilumine ali. Ah, obrigado.
17:47
So, "related searches," right there. You can't see it that well,
342
1042000
5000
Então, "buscas relacionadas", bem ali. Vocês não conseguem enxergar perfeitamente,
17:52
but we decided we should put in this feature
343
1047000
2000
mas nós decidemos que devíamos incluir essa função
17:54
into our AdSense ads, called "related searches."
344
1049000
3000
nos nossos anúncios de AdSense, chamado "buscas relacionadas".
17:57
And so we'd say, you know, "Did you mean 'search for'" -- what is this,
345
1052000
3000
Então nós dizemos, "Você quis dizer 'busca por'" --
18:00
in this case, "Saddam Hussein," because this blog is about Iraq --
346
1055000
3000
e neste caso, "Saddam Hussein", porque esse blog é sobre o Iraque --
18:03
and you know, in addition to the ads,
347
1058000
2000
e então, junto com os anúncios,
18:05
and we thought this would be a great idea.
348
1060000
3000
e nós achamos que essa seria uma boa idéia.
18:08
And so there is this blog
349
1063000
2000
Então aqui temos este blog
18:10
of a young person who was kind of depressed, and he said,
350
1065000
5000
de um jovem que estava deprimido, e ele disse,
18:15
"You know, I'm sleeping a lot."
351
1070000
2000
"Bem, estou dormindo demais".
18:17
He was just kind of writing about his life.
352
1072000
2000
Ele estava apenas escrevendo sobre sua vida.
18:19
And our algorithms -- not a person, of course,
353
1074000
3000
E nossos algoritmos -- que não é uma pessoa, claro,
18:22
but our algorithms, our computers --
354
1077000
2000
mas nossos algoritmos, nossos computadores --
18:24
read his blog and decided that
355
1079000
2000
leram seu blog e decidiram que
18:26
the related search was, "I am bored."
356
1081000
2000
a busca relacionada era, "eu estou de saco cheio".
18:28
And he read this, and he thought a person had decided
357
1083000
3000
E ele leu isso, e achou que uma pessoa tinha decidido
18:31
that he was boring,
358
1086000
2000
que ele estava de saco cheio,
18:33
and it was very unfortunate,
359
1088000
3000
e foi bastante frustrante,
18:36
and he said, "You know, what are these, you know, bastards at Google doing?
360
1091000
4000
e ele disse, "O que esses idiotas do Google estão fazendo?
18:40
Why don't they like my blog?"
361
1095000
2000
Por que eles não gostam do meu blog?"
18:42
And so then we read his blog, which was getting -- you know,
362
1097000
2000
E então nós lemos o seu blog, que estava indo -
18:45
sort of going from bad to worse,
363
1100000
3000
de mal a pior,
18:48
and we said the related search was, "Retards."
364
1103000
2000
e nós dissemos que a busca relacionada era "Retardados".
18:53
And then, you know, he got even more mad,
365
1108000
2000
E então ele ficou ainda mais furioso,
18:55
and he wrote -- like, started swearing and so on.
366
1110000
2000
e escreveu - começou a escrever ofensas e tudo mais.
18:57
And then we produced "You suck."
367
1112000
3000
E então nós produzimos "Você é um bosta".
19:00
And finally, it ended with "Kiss my ass."
368
1115000
3000
E finalmente, terminou com um "Beije meu traseiro".
19:05
And so basically, he thought he was dealing with something smart,
369
1120000
2000
Então basicamente, ele pensou que estava lidando com algo inteligente,
19:07
and of course, you know,
370
1122000
2000
e claro,
19:09
we just sort of wrote this program and we tried it out,
371
1124000
2000
nós apenas escrevemos esse programa e testamos,
19:11
and it didn't quite work,
372
1126000
3000
e ele não funcionou,
19:14
and we don't have this feature anymore.
373
1129000
2000
e nós não temos mais esse aplicativo.
19:18
So with that, maybe I can switch back to the world.
374
1133000
3000
Então assim, talvez eu possa voltar ao mundo.
19:21
I wanted to end just by saying that
375
1136000
2000
Eu quero terminar dizendo que
19:23
there's a couple things that really make me excited
376
1138000
2000
existem algumas coisas que realmente me deixam empolgado
19:25
to be involved with Google,
377
1140000
3000
em estar envolvido com o Google,
19:28
and one of those is that we're able to make money
378
1143000
4000
e uma dessas coisas é que nós somos capazes de ganhar dinheiro
19:32
largely through advertising, and one of the benefits that I didn't expect from that
379
1147000
3000
em larga escala através de propaganda, e um dos benefícios que eu não esperava
19:35
was that we're able to serve everyone in the world
380
1150000
3000
é que nós somos capazes de servir a qualquer pessoa no mundo
19:38
without worrying about, you know, places that don't have as much money.
381
1153000
5000
sem se preocupar sobre os lugares que não possuem tanto dinheiro.
19:43
So we don't have to worry about our products being sold,
382
1158000
3000
Nós não precisamos nos preocupar com nossos produtos não sendo vendidos,
19:46
for example, for less money in places that are poor,
383
1161000
3000
por exemplo, por menos dinheiro em lugares mais pobres,
19:49
and then they get re-imported into the U.S. --
384
1164000
2000
e então eles seriam re-importados aos EUA --
19:51
for example, with the drug industry.
385
1166000
2000
por exemplo, com a indústria das drogas.
19:53
And I think we're really lucky to have that kind of business model
386
1168000
3000
E acho que nós temos sorte de ter esse modelo de negócios,
19:56
because everyone in the world has access to our search,
387
1171000
3000
porque todas as pessoas no mundo tem acesso à nossa busca,
19:59
and I think that's a tremendous, tremendous benefit.
388
1174000
3000
e eu acho que isso é um grande, grande benefício.
20:02
The other thing I wanted to mention just briefly
389
1177000
3000
A outra coisa que eu queria mencionar bem rápido
20:05
is that we have a tremendous ability and responsibility
390
1180000
6000
é que nós temos uma enorme habilidade e responsabilidade
20:11
to provide people the right information,
391
1186000
3000
de fornecer às pessoas a informação correta,
20:14
and we view ourselves like a newspaper or a magazine --
392
1189000
2000
e nós nos vemos como um jornal ou uma revista --
20:16
that we should provide very objective information.
393
1191000
3000
que devemos fornecer informação bastante objetiva.
20:19
And so in our search results, we never accept payment for our search results.
394
1194000
3000
Então nós nunca aceitamos pagamentos pelos nossos resultados de busca.
20:22
We accept payment for advertising,
395
1197000
3000
Nós aceitamos pagamento por anúncios,
20:25
and we mark it as such.
396
1200000
2000
e nós os comercializamos como tal.
20:27
And that's unlike many of our competitors.
397
1202000
2000
E isso nos difere de muitos dos nossos competidores.
20:29
And I think decisions we're able to make like that
398
1204000
3000
E eu acho que as decisões que nós tomamos
20:32
have a tremendous impact on the world,
399
1207000
2000
têm um grande impacto no mundo,
20:34
and it makes me really proud to be involved with Google.
400
1209000
2000
e me deixa muito orgulhoso de estar envolvido com o Google.
20:36
So thank you.
401
1211000
2000
Obrigado.
ABOUT THE SPEAKERS
Sergey Brin - Computer scientist, entrepreneur and philanthropistSergey Brin is half of the team that founded Google.
Why you should listen
Sergey Brin and Larry Page met in grad school at Stanford in the mid-'90s, and in 1996 started working on a search technology based around a new idea: that relevant results come from context. Their technology analyzed the number of times a given website was linked to by other sites — assuming that the more links, the more relevant the site — and ranked sites accordingly. Despite being a late entrant to the search game, it now rules the web.
Brin and Page's innovation-friendly office culture has spun out lucrative new products including AdSense/AdWords, Google News, Google Maps, Google Earth, and Gmail, as well as the Android mobile operating system. Now, led by Brin, Google is pursuing problems beyond the page, like the driverless car and the digital eyewear known as Google Glass .
Sergey Brin | Speaker | TED.com
Larry Page - CEO of Google
Larry Page is the CEO and cofounder of Google, making him one of the ruling minds of the web.
Why you should listen
Larry Page and Sergey Brin met in grad school at Stanford in the mid-'90s, and in 1996 started working on a search technology based on a new idea: that relevant results come from context. Their technology analyzed the number of times a given website was linked to by other sites — assuming that the more links, the more relevant the site — and ranked sites accordingly. In 1998, they opened Google in a garage-office in Menlo Park. In 1999 their software left beta and started its steady rise to web domination.
Beyond the company's ubiquitous search, including AdSense/AdWords, Google Maps, Google Earth and the mighty Gmail. In 2011, Page stepped back into his original role of chief executive officer. He now leads Google with high aims and big thinking, and finds time to devote to his projects like Google X, the idea lab for the out-there experiments that keep Google pushing the limits.
Larry Page | Speaker | TED.com