TEDGlobal 2010
Steven Johnson: Where good ideas come from
Стивен Джонсон: Откуда берутся хорошие идеи?
Filmed:
Readability: 4
4,960,715 views
Люди часто приписывают свои идеи индивидуальным вспышкам озарения. Но Стивен Джонсон демонстрирует, что история открытий говорит о другом. Его увлекательный тур проводит нас от "текучих сетей" лондонских кофеен и длительного вызревания идей Чарльза Дарвина к сегодняшним высокоскоростным сетям.
Steven Johnson - Writer
Steven Berlin Johnson examines the intersection of science, technology and personal experience. Full bio
Steven Berlin Johnson examines the intersection of science, technology and personal experience. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
Just a few minutes ago, I took this picture
0
0
3000
Несколько минут назад я сделал эту фотографию
00:18
about 10 blocks from here.
1
3000
2000
примерно за 10 кварталов отсюда.
00:20
This is the Grand Cafe here in Oxford.
2
5000
3000
Это Гранд Кафе здесь, в Оксфорде.
00:23
I took this picture because this turns out to be
3
8000
3000
Я сфотографировал его, потому что выяснилось, что это
00:26
the first coffeehouse to open
4
11000
2000
первая кофейня, открытая
00:28
in England in 1650.
5
13000
2000
в Англии в 1650 году.
00:30
That's its great claim to fame,
6
15000
2000
Она славится своей стариной.
00:32
and I wanted to show it to you,
7
17000
2000
И я захотел показать ее вам,
00:34
not because I want to give you the kind of Starbucks tour
8
19000
2000
не потому, что я хочу устроить что-то вроде Старбакс-тура
00:36
of historic England,
9
21000
2000
по историческим местам Англии,
00:38
but rather because
10
23000
2000
а скорее потому,
00:40
the English coffeehouse was crucial
11
25000
2000
что появление кофейни в Англии послужило толчком
00:42
to the development and spread
12
27000
3000
для развития и распространения
00:45
of one of the great intellectual flowerings of the last 500 years,
13
30000
3000
величайшей поры интеллектуального расцвета за последние 500 лет,
00:48
what we now call the Enlightenment.
14
33000
3000
которая называется эпохой Просвещения.
00:51
And the coffeehouse played such a big role
15
36000
2000
Кофейня сыграла столь значимую роль
00:53
in the birth of the Enlightenment,
16
38000
2000
в зарождении эпохи Просвещения
00:55
in part, because of what people were drinking there.
17
40000
2000
отчасти из-за напитков, которые там употребляли.
00:57
Because, before the spread
18
42000
3000
Потому что до распространения
01:00
of coffee and tea through British culture,
19
45000
3000
кофе и чая в британской культуре
01:03
what people drank -- both elite and mass folks drank --
20
48000
3000
главным напитком как элиты, так и простого народа
01:06
day-in and day-out, from dawn until dusk
21
51000
2000
день за днем, от рассвета до заката,
01:08
was alcohol.
22
53000
2000
был алкоголь.
01:10
Alcohol was the daytime beverage of choice.
23
55000
2000
Алкоголь был излюбленным напитком в течение дня.
01:12
You would drink a little beer with breakfast and have a little wine at lunch,
24
57000
3000
Немного пива на завтрак, немного вина на обед,
01:15
a little gin -- particularly around 1650 --
25
60000
3000
немного джина -- особенно ближе к 1650 году --
01:18
and top it off with a little beer and wine at the end of the day.
26
63000
2000
и в довершение ко всему немного пива и вина к концу дня.
01:20
That was the healthy choice -- right --
27
65000
2000
В то время это был здоровый выбор,
01:22
because the water wasn't safe to drink.
28
67000
2000
потому что вода была небезопасна для питья.
01:24
And so, effectively until the rise of the coffeehouse,
29
69000
3000
Таким образом, до появления кофеен
01:27
you had an entire population
30
72000
2000
почти все население
01:29
that was effectively drunk all day.
31
74000
3000
целый день было пьяным.
01:32
And you can imagine what that would be like, right, in your own life --
32
77000
2000
Можете себе представить, как бы это смотрелось в вашей жизни --
01:34
and I know this is true of some of you --
33
79000
2000
а я знаю, что кое-кто так и живет --
01:36
if you were drinking all day,
34
81000
3000
если бы вы пили весь день,
01:39
and then you switched from a depressant to a stimulant in your life,
35
84000
3000
а потом перешли с депрессанта на стимулятор,
01:42
you would have better ideas.
36
87000
2000
ваши идеи стали бы намного лучше.
01:44
You would be sharper and more alert.
37
89000
2000
Вы стали бы мыслить острее и более живо.
01:46
And so it's not an accident that a great flowering of innovation happened
38
91000
3000
И поэтому неудивительно, что появилось множество новаторских идей,
01:49
as England switched to tea and coffee.
39
94000
3000
с тех пор, как Англия перешла на чай и кофе.
01:52
But the other thing that makes the coffeehouse important
40
97000
3000
Но другой аспект, что делает кофейни значимыми
01:55
is the architecture of the space.
41
100000
2000
это архитектура пространства.
01:57
It was a space where people would get together
42
102000
2000
Это было пространство, где люди могли собраться вместе
01:59
from different backgrounds,
43
104000
2000
из разных социальных слоев,
02:01
different fields of expertise, and share.
44
106000
2000
разных профессий, и обмениваться идеями.
02:03
It was a space, as Matt Ridley talked about, where ideas could have sex.
45
108000
3000
По выражению Мэтта Ридли, это было пространство, где идеи могли заняться сексом.
02:06
This was their conjugal bed, in a sense --
46
111000
2000
В каком-то смысле это было их брачное ложе.
02:08
ideas would get together there.
47
113000
2000
Идеи могли встретиться здесь.
02:10
And an astonishing number of innovations from this period
48
115000
3000
И с этого времени поразительное количество нововведений
02:13
have a coffeehouse somewhere in their story.
49
118000
3000
так или иначе связано с кофейнями.
02:16
I've been spending a lot of time thinking about coffeehouses
50
121000
3000
Я провел много времени, размышляя о кофейнях
02:19
for the last five years,
51
124000
2000
за последние пять лет,
02:21
because I've been kind of on this quest
52
126000
2000
потому что я увлёкся поиском информации,
02:23
to investigate this question
53
128000
2000
чтобы исследовать вопрос
02:25
of where good ideas come from.
54
130000
2000
откуда берутся хорошие идеи?
02:27
What are the environments
55
132000
2000
Какая обстановка и окружение
02:29
that lead to unusual levels of innovation,
56
134000
3000
способствует необычным уровням инноваций,
02:32
unusual levels of creativity?
57
137000
3000
необычным уровням творчества?
02:35
What's the kind of environmental --
58
140000
2000
Что это за окружение?
02:37
what is the space of creativity?
59
142000
2000
Где это пространство для творчества?
02:39
And what I've done is
60
144000
2000
Вот что я сделал:
02:41
I've looked at both environments like the coffeehouse;
61
146000
2000
Я стал рассматривать подобные кофейне виды окружающей среды.
02:43
I've looked at media environments, like the world wide web,
62
148000
2000
Я рассмотрел медиа-среду, например, Всемирную паутину,
02:45
that have been extraordinarily innovative;
63
150000
2000
которая стала удивительно инновационной.
02:47
I've gone back to the history of the first cities;
64
152000
3000
Я вспомнил об истории первых городов;
02:50
I've even gone to biological environments,
65
155000
2000
Я даже исследовал биологические среды:
02:52
like coral reefs and rainforests,
66
157000
2000
коралловые рифы и тропические леса,
02:54
that involve unusual levels of biological innovation;
67
159000
3000
в которых необычайно развиты биологические инновации.
02:57
and what I've been looking for is shared patterns,
68
162000
3000
Я искал общие черты,
03:00
kind of signature behavior that shows up
69
165000
2000
что-то вроде характерных признаков, которые проявляются
03:02
again and again in all of these environments.
70
167000
3000
снова и снова во всех этих средах.
03:05
Are there recurring patterns that we can learn from,
71
170000
3000
Есть ли повторяющиеся признаки, которым мы можем научиться,
03:08
that we can take and kind of apply to our own lives,
72
173000
2000
которые мы можем взять и применить к нашей жизни,
03:10
or our own organizations,
73
175000
2000
или к нашим организациям,
03:12
or our own environments to make them more creative and innovative?
74
177000
2000
или к нашей социальной среде, чтобы сделать ее более творческой и инновационной?
03:14
And I think I've found a few.
75
179000
2000
Мне кажется, я нашел несколько признаков.
03:16
But what you have to do to make sense of this
76
181000
3000
Но чтобы увидеть в них смысл,
03:19
and to really understand these principles
77
184000
2000
чтобы действительно понять эти принципы,
03:21
is you have to do away
78
186000
2000
вам придётся забыть
03:23
with a lot of the way in which our conventional metaphors and language
79
188000
3000
о том, как наши традиционные метафоры и язык,
03:26
steers us towards
80
191000
2000
обозначают некоторые понятия,
03:28
certain concepts of idea-creation.
81
193000
2000
связанные с созданием идей.
03:30
We have this very rich vocabulary
82
195000
2000
У нас есть очень богатый словарный запас,
03:32
to describe moments of inspiration.
83
197000
2000
чтобы описать моменты вдохновения.
03:34
We have the kind of the flash of insight,
84
199000
3000
Мы чувствуем что-то вроде вспышки озарения,
03:37
the stroke of insight,
85
202000
2000
как будто током ударило,
03:39
we have epiphanies, we have "eureka!" moments,
86
204000
3000
у нас бывают прозрения, моменты "Эврика!"
03:42
we have the lightbulb moments, right?
87
207000
2000
в мозгу "вспыхивает лампочка", так?
03:44
All of these concepts,
88
209000
2000
Все эти понятия,
03:46
as kind of rhetorically florid as they are,
89
211000
3000
несмотря на то, что они немного вычурные,
03:49
share this basic assumption,
90
214000
2000
разделяют общее предположение,
03:51
which is that an idea is a single thing,
91
216000
3000
что идея это некая разовая вещь,
03:54
it's something that happens often
92
219000
2000
это нечто, что часто приходит
03:56
in a wonderful illuminating moment.
93
221000
3000
в один прекрасный момент озарения.
03:59
But in fact, what I would argue and what you really need to kind of begin with
94
224000
3000
На самом деле, что я хотел показать, а вам действительно надо с этого начать,
04:02
is this idea that an idea is a network
95
227000
3000
это идея о том, что идея - это сеть
04:05
on the most elemental level.
96
230000
2000
самого первого, начального уровня.
04:07
I mean, this is what is happening inside your brain.
97
232000
2000
Я имею ввиду, что это то, что происходит у вас в мозге.
04:09
An idea -- a new idea -- is a new network of neurons
98
234000
3000
Идея, новая идея - это новая сеть нейронов,
04:12
firing in sync with each other inside your brain.
99
237000
3000
синхронно активирующаяся внутри вашего мозга.
04:15
It's a new configuration that has never formed before.
100
240000
3000
Это новая конфигурация, которой ранее никогда не было.
04:18
And the question is: how do you get your brain into environments
101
243000
3000
И вопрос в том: как создать для мозга такую среду,
04:21
where these new networks are going to be more likely to form?
102
246000
3000
где эти новые сети будут формироваться с большей вероятностью?
04:24
And it turns out that, in fact, the kind of network patterns of the outside world
103
249000
3000
И выясняется, что в действительности модели сетей окружающего мира
04:27
mimic a lot of the network patterns
104
252000
2000
во многом имитируют модели сетей
04:29
of the internal world of the human brain.
105
254000
3000
внутреннего мира человеческого мозга.
04:32
So the metaphor I'd like the use
106
257000
2000
Мне нравится такая метафора.
04:34
I can take
107
259000
2000
Возьмем для примера
04:36
from a story of a great idea that's quite recent --
108
261000
3000
историю великой идеи из недавнего прошлого
04:39
a lot more recent than the 1650s.
109
264000
3000
намного более раннюю, чем 1650-е.
04:43
A wonderful guy named Timothy Prestero,
110
268000
2000
Чудесный парень по имени Тимоти Престеро,
04:45
who has a company called ... an organization called Design That Matters.
111
270000
3000
который работал в организации "Дизайн, несущий Смысл".
04:48
They decided to tackle this really pressing problem
112
273000
3000
Они решили взяться за действительно насущную проблему,
04:53
of, you know, the terrible problems we have with infant mortality rates
113
278000
2000
вы знаете, ужасающую проблему с уровнем детской смертности
04:55
in the developing world.
114
280000
2000
в развивающихся странах.
04:57
One of the things that's very frustrating about this is that we know,
115
282000
3000
Одна из основных сложностей в том, что мы знаем,
05:00
by getting modern neonatal incubators
116
285000
3000
помещая современные неонатальные инкубаторы
05:03
into any context,
117
288000
2000
в любую обстановку,
05:05
if we can keep premature babies warm, basically -- it's very simple --
118
290000
3000
что если мы помещаем недоношенных детей в тепло -- все просто --
05:08
we can halve infant mortality rates in those environments.
119
293000
3000
мы можем вдвое уменьшить уровень смертности в этих регионах.
05:11
So, the technology is there.
120
296000
2000
Технология существует.
05:13
These are standard in all the industrialized worlds.
121
298000
3000
Она стала стандартом в индустриальных странах.
05:16
The problem is, if you buy a $40,000 incubator,
122
301000
3000
Проблема в том, что если вы покупаете инкубатор за $40 000,
05:19
and you send it off
123
304000
2000
и посылаете его
05:21
to a mid-sized village in Africa,
124
306000
2000
в средних размеров деревню в Африке,
05:23
it will work great for a year or two years,
125
308000
2000
он будет отлично работать год или два,
05:25
and then something will go wrong and it will break,
126
310000
3000
а потом что-то пойдет не так, и он сломается
05:28
and it will remain broken forever,
127
313000
2000
и останется сломанным навсегда,
05:30
because you don't have a whole system of spare parts,
128
315000
3000
потому что там нет полного набора запчастей,
05:33
and you don't have the on-the-ground expertise
129
318000
2000
и нет возможности провести экспертизу на месте,
05:35
to fix this $40,000 piece of equipment.
130
320000
2000
чтобы исправить сломанный элемент оборудования за $40 000.
05:37
And so you end up having this problem where you spend all this money
131
322000
2000
И мы приходим к проблеме: мы тратим все эти деньги,
05:39
getting aid and all these advanced electronics to these countries,
132
324000
3000
оказывая помощь и доставляя всю эту продвинутую электронику в эти страны,
05:42
and then it ends up being useless.
133
327000
2000
а через какое-то время она становится бесполезна.
05:44
So what Prestero and his team decided to do
134
329000
2000
Что Престеро и его команда решили сделать -
05:46
is to look around and see: what are the abundant resources
135
331000
3000
оглянуться и понять, какими ресурсами в изобилии
05:49
in these developing world contexts?
136
334000
2000
обладают эти развивающиеся страны?
05:51
And what they noticed was they don't have a lot of DVRs,
137
336000
3000
Они заметили, что у них нет много видеомагнитофонов,
05:54
they don't have a lot of microwaves,
138
339000
2000
у них нет много микроволновок,
05:56
but they seem to do a pretty good job of keeping their cars on the road.
139
341000
3000
но они хорошо умеют поддерживать свои машины на ходу.
05:59
There's a Toyota Forerunner
140
344000
2000
И машины Тойота Фораннер
06:01
on the street in all these places.
141
346000
2000
на улицах во всех этих местах.
06:03
They seem to have the expertise to keep cars working.
142
348000
3000
Похоже, что у них достаточно навыков, чтобы поддерживать их работу.
06:06
So they started to think,
143
351000
2000
И они начали думать:
06:08
"Could we build a neonatal incubator
144
353000
2000
"Можем ли мы построить неонатальный инкубатор
06:10
that's built entirely out of automobile parts?"
145
355000
3000
полностью состоящий из автомобильных запчастей?"
06:13
And this is what they ended up coming with.
146
358000
2000
И вот к чему они в итоге пришли.
06:15
It's called a "neonurture device."
147
360000
2000
Это устройство для вынашивания.
06:17
From the outside, it looks like a normal little thing
148
362000
2000
Снаружи оно выглядит как обычное устройство,
06:19
you'd find in a modern, Western hospital.
149
364000
2000
которое вы найдете в современном западном госпитале.
06:21
In the inside, it's all car parts.
150
366000
2000
Изнутри оно полностью состоит из автомобильных запчастей.
06:23
It's got a fan, it's got headlights for warmth,
151
368000
2000
В нем есть вентилятор, фары для согревания,
06:25
it's got door chimes for alarm --
152
370000
2000
в нем есть сигнализация для предупреждений.
06:27
it runs off a car battery.
153
372000
2000
Оно работает от автомобильного аккумулятора.
06:29
And so all you need is the spare parts from your Toyota
154
374000
2000
И все, что вам нужно, - запчасти от Тойоты
06:31
and the ability to fix a headlight,
155
376000
2000
и умение устанавливать фары
06:33
and you can repair this thing.
156
378000
2000
и вы сможете починить эту штуку.
06:35
Now, that's a great idea, but what I'd like to say is that, in fact,
157
380000
3000
Да, это отличная идея, но что я на самом деле хотел сказать -
06:38
this is a great metaphor for the way that ideas happen.
158
383000
2000
это прекрасная метафора для принципа, по которому возникают идеи.
06:40
We like to think our breakthrough ideas, you know,
159
385000
2000
Нам нравится думать о прорывных идеях, знаете,
06:42
are like that $40,000, brand new incubator,
160
387000
2000
типа крутого нового инкубатора за $40 000,
06:44
state-of-the-art technology,
161
389000
2000
ультрасовременная технология,
06:46
but more often than not, they're cobbled together
162
391000
2000
но чаще они латаются
06:48
from whatever parts that happen to be around nearby.
163
393000
2000
из каких-то частей, которым случилось оказаться рядом.
06:50
We take ideas from other people,
164
395000
2000
Мы берем идеи от других людей,
06:52
from people we've learned from, from people we run into in the coffee shop,
165
397000
3000
от людей, у которых мы учились, от людей, которых мы встретили в кофейне,
06:55
and we stitch them together into new forms and we create something new.
166
400000
3000
и соединяем их в новых формах, мы создаем что-то новое.
06:58
That's really where innovation happens.
167
403000
3000
Так на самом деле происходят инновации.
07:01
And that means that we have to change some of our models
168
406000
2000
И это значит, что мы должны пересмотреть некоторые наши модели того,
07:03
of what innovation and deep thinking really looks like, right.
169
408000
3000
каким образом выглядят инновации и глубокие размышления.
07:06
I mean, this is one vision of it.
170
411000
2000
Я имею ввиду, что есть такой образ.
07:08
Another is Newton and the apple, when Newton was at Cambridge.
171
413000
3000
Другой - это Ньютон и яблоко, когда Ньютон был в Кембридже.
07:11
This is a statue from Oxford.
172
416000
2000
Это памятник в Оксфорде.
07:13
You know, you're sitting there thinking a deep thought,
173
418000
2000
Знаете, вы сидите здесь, обдумывая глубокую мысль,
07:15
and the apple falls from the tree, and you have the theory of gravity.
174
420000
3000
и вдруг яблоко падает с дерева, и у вас появляется теория гравитации.
07:18
In fact, the spaces that have historically led to innovation
175
423000
3000
На самом деле пространства, исторически приводившие к инновациям,
07:21
tend to look like this, right.
176
426000
2000
скорее выглядели таким образом.
07:23
This is Hogarth's famous painting of a kind of political dinner at a tavern,
177
428000
3000
Это знаменитая картина Хогарта, изображающая званый обед в таверне,
07:26
but this is what the coffee shops looked like back then.
178
431000
3000
но так же выглядели и кофейни в те времена.
07:29
This is the kind of chaotic environment
179
434000
2000
Это разновидность хаотичной среды,
07:31
where ideas were likely to come together,
180
436000
2000
где у идей появляются возможности для встречи,
07:33
where people were likely to have
181
438000
2000
где люди вероятно получат
07:35
new, interesting, unpredictable collisions -- people from different backgrounds.
182
440000
3000
новые, интересные, непредсказуемые столкновения -- люди с разным опытом.
07:38
So, if we're trying to build organizations that are more innovative,
183
443000
2000
Итак, если мы хотим строить организации, которые более инновационны,
07:40
we have to build spaces that -- strangely enough -- look a little bit more like this.
184
445000
3000
то мы должны создавать пространства, как это ни странно, несколько похожие на это.
07:43
This is what your office should look like,
185
448000
2000
Вот как должен выглядеть ваш офис -
07:45
is part of my message here.
186
450000
2000
это часть моего послания.
07:47
And one of the problems with this is that
187
452000
2000
И одна из проблем с этим в том, что
07:49
people are actually -- when you research this field --
188
454000
3000
люди -- когда вы начинаете исследовать этот вопрос --
07:52
people are notoriously unreliable,
189
457000
2000
люди не заслуживают доверия,
07:54
when they actually kind of self-report
190
459000
2000
когда они самостоятельно рассказывают о том,
07:56
on where they have their own good ideas,
191
461000
2000
как появились их отличные идеи,
07:58
or their history of their best ideas.
192
463000
2000
или историю своих лучших идей.
08:00
And a few years ago, a wonderful researcher named Kevin Dunbar
193
465000
3000
Несколько лет назад прекрасный исследователь Кевин Данбар
08:03
decided to go around
194
468000
2000
решил провести исследование
08:05
and basically do the Big Brother approach
195
470000
2000
используя для этого методику Большого Брата,
08:07
to figuring out where good ideas come from.
196
472000
2000
чтобы выяснить, откуда берутся хорошие идеи.
08:09
He went to a bunch of science labs around the world
197
474000
3000
Он пошел в различные научные лаборатории по всему миру
08:12
and videotaped everyone
198
477000
2000
и снимал каждого
08:14
as they were doing every little bit of their job.
199
479000
2000
пока они делали каждый маленький этап своей работы.
08:16
So when they were sitting in front of the microscope,
200
481000
2000
Когда они сидели перед микроскопом,
08:18
when they were talking to their colleague at the water cooler, and all these things.
201
483000
2000
когда они разговаривали с коллегами около кулера с водой, и в прочих местах.
08:20
And he recorded all of these conversations
202
485000
2000
Когда он записал все эти разговоры
08:22
and tried to figure out where the most important ideas,
203
487000
2000
и постарался выяснить, откуда возникли самые важные идеи,
08:24
where they happened.
204
489000
2000
где они родились.
08:26
And when we think about the classic image of the scientist in the lab,
205
491000
3000
Когда мы представляем себе классический образ ученого в лаборатории,
08:29
we have this image -- you know, they're pouring over the microscope,
206
494000
3000
у нас есть такой образ -- вы знаете, они корпят над микроскопом,
08:32
and they see something in the tissue sample.
207
497000
2000
и они видят что-то в лабораторном образце.
08:34
And "oh, eureka," they've got the idea.
208
499000
3000
И - "О, Эврика!" - у них рождается идея.
08:37
What happened actually when Dunbar kind of looked at the tape
209
502000
3000
Что на самом деле обнаружилось, когда Данбар стал просматривать пленку,
08:40
is that, in fact, almost all of the important breakthrough ideas
210
505000
3000
что в действительности почти все важные прорывные идеи
08:43
did not happen alone in the lab, in front of the microscope.
211
508000
3000
родились не в одиночестве в лаборатории перед микроскопом.
08:46
They happened at the conference table
212
511000
2000
Они родились за конференц-столом,
08:48
at the weekly lab meeting,
213
513000
2000
на еженедельном обсуждении в лаборатории,
08:50
when everybody got together and shared their kind of latest data and findings,
214
515000
3000
когда все собрались вместе и обсуждали свои последние данные и находки,
08:53
oftentimes when people shared the mistakes they were having,
215
518000
2000
зачастую, когда люди говорили о допущенных просчетах,
08:55
the error, the noise in the signal they were discovering.
216
520000
3000
ошибках, шуме в сигнале, который они обнаружили.
08:58
And something about that environment --
217
523000
3000
И кое-что об окружении --
09:01
and I've started calling it the "liquid network,"
218
526000
2000
я начал называть его "текучая сеть",
09:03
where you have lots of different ideas that are together,
219
528000
3000
когда у вас множество разных идей, которые объединены
09:06
different backgrounds, different interests,
220
531000
2000
различной квалификацией, разными интересами,
09:08
jostling with each other, bouncing off each other --
221
533000
2000
сталкиваясь друг с другом, обсуждая идеи друг друга --
09:10
that environment is, in fact,
222
535000
2000
это окружение, по факту,
09:12
the environment that leads to innovation.
223
537000
2000
такое окружение приводит к инновациям.
09:14
The other problem that people have
224
539000
2000
Другая проблема в том,
09:16
is they like to condense their stories of innovation down
225
541000
2000
что люди уплотняют свои истории инноваций
09:18
to kind of shorter time frames.
226
543000
2000
до более коротких временных отрезков.
09:20
So they want to tell the story of the "eureka!" moment.
227
545000
3000
Они хотят рассказать историю момента "Эврика!"
09:23
They want to say, "There I was, I was standing there
228
548000
2000
Они хотят сказать, "Я был там, стоял вот здесь,
09:25
and I had it all suddenly clear in my head."
229
550000
2000
и, вдруг, все мгновенно прояснилось в моей голове."
09:27
But in fact, if you go back and look at the historical record,
230
552000
3000
В действительности, если вы оглянетесь и посмотрите исторические записи,
09:30
it turns out that a lot of important ideas
231
555000
3000
обнаружится, что множество важных идей
09:33
have very long incubation periods --
232
558000
3000
имели длительный инкубационный период.
09:36
I call this the "slow hunch."
233
561000
2000
Я называю это "медленная догадка".
09:38
We've heard a lot recently
234
563000
2000
Мы много слышали
09:40
about hunch and instinct
235
565000
2000
о догадках и инстинкте
09:42
and blink-like sudden moments of clarity,
236
567000
3000
и подобным вспышке моментам ясности,
09:45
but in fact, a lot of great ideas
237
570000
2000
но в действительности множество великих идей
09:47
linger on, sometimes for decades,
238
572000
2000
существуют, иногда десятилетиями,
09:49
in the back of people's minds.
239
574000
2000
на задворках человеческих умов.
09:51
They have a feeling that there's an interesting problem,
240
576000
2000
У них есть ощущение, что существует интересная проблема,
09:53
but they don't quite have the tools yet to discover them.
241
578000
3000
но у них еще нет достаточно инструментов, чтобы разрешить ее.
09:56
They spend all this time working on certain problems,
242
581000
3000
Они проводят все это время, работая над определенными проблемами,
09:59
but there's another thing lingering there
243
584000
2000
при этом параллельно существует другая вещь,
10:01
that they're interested in, but they can't quite solve.
244
586000
2000
в которой они заинтересованы, но пока не могут ее решить.
10:03
Darwin is a great example of this.
245
588000
2000
Великолепным тому примером является Дарвин.
10:05
Darwin himself, in his autobiography,
246
590000
2000
Сам Дарвин в своей автобиографии
10:07
tells the story of coming up with the idea
247
592000
2000
рассказывает историю появления идеи
10:09
for natural selection
248
594000
2000
естественного отбора
10:11
as a classic "eureka!" moment.
249
596000
2000
как классического "эврика!" момента.
10:13
He's in his study,
250
598000
2000
Он сидит в своем кабинете,
10:15
it's October of 1838,
251
600000
2000
октябрь 1838 года,
10:17
and he's reading Malthus, actually, on population.
252
602000
2000
и он читает книгу Мальтуса о народонаселении.
10:19
And all of a sudden,
253
604000
2000
И вдруг откуда ни возьмись,
10:21
the basic algorithm of natural selection kind of pops into his head
254
606000
3000
основной алгоритм естественного отбора внезапно появляется у него в голове,
10:24
and he says, "Ah, at last, I had a theory with which to work."
255
609000
3000
и он говорит: "Ага, наконец-то, у меня появилась теория, с которой я буду работать."
10:27
That's in his autobiography.
256
612000
2000
Так описано в автобиографии.
10:29
About a decade or two ago,
257
614000
2000
Лет 10-20 назад
10:31
a wonderful scholar named Howard Gruber went back
258
616000
2000
прекрасный специалист Говард Грюбер вернулся назад
10:33
and looked at Darwin's notebooks from this period.
259
618000
3000
и посмотрел записные книжки Дарвина того периода.
10:36
And Darwin kept these copious notebooks
260
621000
2000
У Дарвина было множество блокнотов,
10:38
where he wrote down every little idea he had, every little hunch.
261
623000
3000
в которые он записывал каждую свою небольшую идею, каждое предположение.
10:41
And what Gruber found was
262
626000
2000
Так вот, Грубер обнаружил,
10:43
that Darwin had the full theory of natural selection
263
628000
3000
что у Дарвина уже была полная теория естественного отбора
10:46
for months and months and months
264
631000
2000
месяцы и месяцы и месяцы
10:48
before he had his alleged epiphany,
265
633000
2000
до озарения, о котором он говорил,
10:50
reading Malthus in October of 1838.
266
635000
3000
читая Мальтуса в октябре 1838-го.
10:53
There are passages where you can read it,
267
638000
2000
Существуют выдержки, где вы можете это прочитать,
10:55
and you think you're reading from a Darwin textbook,
268
640000
3000
и вы думайте, что читаете тетради Дарвина
10:58
from the period before he has this epiphany.
269
643000
3000
с периода предшествующего тому, как к нему пришло озарение.
11:01
And so what you realize is that Darwin, in a sense,
270
646000
2000
И так вы понимаете, что у Дарвина, в определенном смысле,
11:03
had the idea, he had the concept,
271
648000
2000
уже была идея, уже была концепция,
11:05
but was unable of fully thinking it yet.
272
650000
3000
но он еще не был в состоянии полностью ее осмыслить.
11:08
And that is actually how great ideas often happen;
273
653000
3000
Вот как в действительности великие идеи зачастую приходят,
11:11
they fade into view over long periods of time.
274
656000
2000
постепенно проясняются на протяжении длительного времени.
11:13
Now the challenge for all of us is:
275
658000
2000
Сейчас наш вызов в следующем:
11:15
how do you create environments
276
660000
2000
как создать такую среду,
11:17
that allow these ideas to have this kind of long half-life, right?
277
662000
2000
которая позволит этим идеям пройти через период "полужизни", так?
11:19
It's hard to go to your boss and say,
278
664000
2000
Сложно пойти к своему боссу и сказать:
11:21
"I have an excellent idea for our organization.
279
666000
2000
У меня есть отличная идея для нашей организации.
11:23
It will be useful in 2020.
280
668000
3000
Она пригодится в 2020 году.
11:26
Could you just give me some time to do that?"
281
671000
2000
Могли бы вы предоставить мне время ее осуществить?"
11:28
Now a couple of companies -- like Google --
282
673000
2000
Сейчас есть несколько компаний, например, Google,
11:30
they have innovation time off, 20 percent time,
283
675000
2000
в которых есть время посвященное инновациям, 20 процентов рабочего времени,
11:32
where, in a sense, those are hunch-cultivating mechanisms in an organization.
284
677000
3000
это своего рода механизмы организации, культивирующие идейные прорывы.
11:35
But that's a key thing.
285
680000
3000
Но это ключевая вещь.
11:38
And the other thing is to allow those hunches
286
683000
2000
Другая вещь в том, чтобы позволять всем этим догадкам
11:40
to connect with other people's hunches; that's what often happens.
287
685000
3000
соединяться с догадками других людей, вот что часто происходит.
11:43
You have half of an idea, somebody else has the other half,
288
688000
2000
У вас есть половина идеи, у кого-то другого есть другая половина,
11:45
and if you're in the right environment,
289
690000
2000
и если вы находитесь в правильной среде,
11:47
they turn into something larger than the sum of their parts.
290
692000
2000
они превращаются в нечто большее, чем сумма их частей.
11:49
So, in a sense,
291
694000
2000
Так получается, что
11:51
we often talk about the value
292
696000
2000
мы часто говорим о ценности
11:53
of protecting intellectual property,
293
698000
2000
защиты интеллектуальной собственности,
11:55
you know, building barricades,
294
700000
2000
вы знаете, построение баррикад,
11:57
having secretive R&D labs, patenting everything that we have,
295
702000
3000
секретные исследовательские лаборатории, патентование всего, что только можно,
12:00
so that those ideas will remain valuable,
296
705000
3000
таким образом эти идеи будут представлять ценность,
12:03
and people will be incentivized to come up with more ideas,
297
708000
2000
и люди будут заинтересованы, чтобы создавать еще больше идей,
12:05
and the culture will be more innovative.
298
710000
3000
и культура будет более инновационна.
12:08
But I think there's a case to be made
299
713000
2000
Но я считаю, что нужно создать такие условия,
12:10
that we should spend at least as much time, if not more,
300
715000
3000
чтобы мы могли проводить как можно больше времени, и еще больше,
12:13
valuing the premise of connecting ideas
301
718000
2000
создавая предпосылки для объединения идей,
12:15
and not just protecting them.
302
720000
2000
а не только для их защиты.
12:17
And I'll leave you with this story,
303
722000
2000
И я завершу этой историей,
12:19
which I think captures a lot of these values,
304
724000
3000
которая, мне кажется, охватывает множество этих достоинств,
12:22
and it's just wonderful kind of tale of innovation
305
727000
2000
и является прекрасным примером истории инновации,
12:24
and how it happens in unlikely ways.
306
729000
3000
которая произошла невероятным образом.
12:27
It's October of 1957,
307
732000
3000
Октябрь 1957-го,
12:30
and Sputnik has just launched,
308
735000
2000
только что запущен спутник,
12:32
and we're in Laurel Maryland,
309
737000
2000
и мы в городе Лорел штата Мэрилэнд,
12:34
at the applied physics lab
310
739000
2000
в прикладной физической лаборатории
12:36
associated with Johns Hopkins University.
311
741000
2000
относящейся к Университету Джона Хопкинса.
12:38
And it's Monday morning,
312
743000
2000
Утро понедельника,
12:40
and the news has just broken about this satellite
313
745000
2000
и новости взорвались информацией об этом спутнике,
12:42
that's now orbiting the planet.
314
747000
3000
который сейчас летит по орбите планеты.
12:45
And of course, this is nerd heaven, right?
315
750000
2000
Рай для ботаников, да?
12:47
There are all these physics geeks who are there thinking,
316
752000
2000
И вот все эти пробитые физики, которые думают,
12:49
"Oh my gosh! This is incredible. I can't believe this has happened."
317
754000
3000
"Боже мой! Это невероятно. Не могу поверить, что это произошло."
12:52
And two of them,
318
757000
2000
И двое из них,
12:54
two 20-something researchers at the APL
319
759000
2000
два 20-летних исследователя в лаборатории прикладной физики
12:56
are there at the cafeteria table
320
761000
2000
сидят за столом в кафе
12:58
having an informal conversation with a bunch of their colleagues.
321
763000
3000
и в неформальной обстановке обсуждают это с группой своих коллег.
13:01
And these two guys are named Guier and Weiffenbach.
322
766000
3000
И эти два парня, Гуер и Вайффенбах.
13:04
And they start talking, and one of them says,
323
769000
2000
Они начинают разговаривать, и один из них говорит,
13:06
"Hey, has anybody tried to listen for this thing?
324
771000
2000
"Слушайте, а кто-нибудь пробовал услышать эту штуку?
13:08
There's this, you know, man-made satellite up there in outer space
325
773000
3000
В космическом пространстве появился созданный человеком спутник,
13:11
that's obviously broadcasting some kind of signal.
326
776000
2000
который очевидно передает некоторый сигнал.
13:13
We could probably hear it, if we tune in."
327
778000
3000
Возможно мы могли бы услышать его, если нам получится найти волну."
13:16
And so they ask around to a couple of their colleagues,
328
781000
2000
И они поспрашивали своих коллег,
13:18
and everybody's like, "No, I hadn't thought of doing that.
329
783000
2000
которые отвечали вроде: "Нет, я не думал об этом.
13:20
That's an interesting idea."
330
785000
2000
Но это интересная идея."
13:22
And it turns out Weiffenbach is kind of an expert
331
787000
3000
И оказалось, что Вайффенбах был экспертом
13:25
in microwave reception,
332
790000
2000
по приему микроволн,
13:27
and he's got a little antennae set up
333
792000
2000
и у него была маленькая антенная установка
13:29
with an amplifier in his office.
334
794000
2000
с усилителем в его кабинете.
13:31
And so Guier and Weiffenbach go back to Weiffenbach's office,
335
796000
2000
Итак, Гуер и Вайффенбах вернулись в кабинет,
13:33
and they start kind of noodling around -- hacking, as we might call it now.
336
798000
3000
и начали обмозговывать, сейчас бы мы назвали их хакерами.
13:36
And after a couple of hours, they actually start picking up the signal,
337
801000
3000
И через пару часов они начали улавливать сигнал,
13:39
because the Soviets made Sputnik
338
804000
2000
потому что в Советском Союзе сделали спутник
13:41
very easy to track.
339
806000
2000
очень легко обнаружимым.
13:43
It was right at 20 MHz, so you could pick it up really easily,
340
808000
3000
Он было точно на 20 МГц, так что поймать сигнал было реально легко,
13:46
because they were afraid that people would think it was a hoax, basically.
341
811000
2000
потому что они боялись, что люди сочтут мистификацией запуск спутника.
13:48
So they made it really easy to find it.
342
813000
2000
Поэтому они сделали так, чтобы его легко можно было обнаружить.
13:50
So these two guys are sitting there listening to this signal,
343
815000
3000
Итак, эти два парня сидят и слушают сигнал,
13:53
and people start kind of coming into the office and saying,
344
818000
2000
а люди начинают заходить к ним в кабинет и говорить,
13:55
"Wow, that's pretty cool. Can I hear? Wow, that's great."
345
820000
3000
"Вау, это реально круто. Могу послушать? Обалдеть."
13:58
And before long, they think, "Well jeez, this is kind of historic.
346
823000
3000
Вскоре они подумали, "Господи, это же историческое событие.
14:01
We may be the first people in the United States to be listening to this.
347
826000
2000
Может быть, мы первые люди в США, начавшие слушать его.
14:03
We should record it."
348
828000
2000
Мы должны записать это."
14:05
And so they bring in this big, clunky analog tape recorder
349
830000
2000
И они принесли большой, громоздкий аналоговый магнитофон,
14:07
and they start recording these little bleep, bleeps.
350
832000
3000
и начали записывать эти короткие звуковые сигналы.
14:10
And they start writing the kind of date stamp, time stamps
351
835000
3000
И они начали записывать ежедневные отметки, записи времени,
14:13
for each little bleep that they record.
352
838000
3000
когда они слышали каждый звуковой сигнал.
14:16
And they they start thinking, "Well gosh, you know, we're noticing
353
841000
2000
И они начали думать, "Вот это да, мы же обнаружили
14:18
small little frequency variations here.
354
843000
3000
небольшие колебания по частоте сигнала.
14:21
We could probably calculate the speed
355
846000
3000
Может, мы могли бы вычислить скорость,
14:24
that the satellite is traveling,
356
849000
2000
с которой движется спутник,
14:26
if we do a little basic math here
357
851000
2000
а что если мы сделаем простейшие расчеты,
14:28
using the Doppler effect."
358
853000
2000
используя эффект Доплера.
14:30
And then they played around with it a little bit more,
359
855000
2000
И они еще покумекали на эту тему,
14:32
and they talked to a couple of their colleagues
360
857000
2000
и поговорили с парой своих коллег,
14:34
who had other kind of specialties.
361
859000
2000
у которых была другая специализация.
14:36
And they said, "Jeez, you know,
362
861000
2000
И они сказали, "Господи, да вы знаете,
14:38
we think we could actually take a look at the slope of the Doppler effect
363
863000
2000
мы могли бы посмотреть на крутизну эффекта Доплера
14:40
to figure out the points at which
364
865000
2000
и обнаружить точки, в которых
14:42
the satellite is closest to our antennae
365
867000
2000
спутник максимально приближен к нашей антенне,
14:44
and the points at which it's farthest away.
366
869000
2000
и точки, где он наиболее удален.
14:46
That's pretty cool."
367
871000
2000
Это очень здорово"
14:48
And eventually, they get permission --
368
873000
2000
В итоге они получили разрешение -
14:50
this is all a little side project that hadn't been officially part of their job description.
369
875000
3000
это все небольшой сторонний проект, который не был официальной частью их работы.
14:53
They get permission to use the new, you know, UNIVAC computer
370
878000
3000
Им разрешили использовать новую ЭВМ,
14:56
that takes up an entire room that they'd just gotten at the APL.
371
881000
3000
которая занимала целую комнату, только что полученную для лаборатории.
14:59
They run some more of the numbers, and at the end of about three or four weeks,
372
884000
3000
Они провели еще несколько вычислений, и через три-четыре недели
15:02
turns out they have mapped the exact trajectory
373
887000
3000
они вычислили точную траекторию движения
15:05
of this satellite around the Earth,
374
890000
2000
этого спутника вокруг Земли,
15:07
just from listening to this one little signal,
375
892000
2000
просто слушая один короткий сигнал,
15:09
going off on this little side hunch that they'd been inspired to do
376
894000
3000
пришедший от одной небольшой догадки, которой они вдохновились
15:12
over lunch one morning.
377
897000
3000
за обедом однажды утром.
15:15
A couple weeks later their boss, Frank McClure,
378
900000
3000
Пару недель спустя их босс, Фрэнк МакКлюр,
15:18
pulls them into the room and says,
379
903000
2000
пригласил их к себе в кабинет и сказал,
15:20
"Hey, you guys, I have to ask you something
380
905000
2000
"Эй, парни, я должен у вас кое-что спросить
15:22
about that project you were working on.
381
907000
2000
насчет проекта, над которым вы работаете.
15:24
You've figured out an unknown location
382
909000
2000
Вы обнаружили неизвестно расположенный
15:26
of a satellite orbiting the planet
383
911000
3000
спутник, движущийся по орбите,
15:29
from a known location on the ground.
384
914000
2000
из известного местоположения на земле.
15:31
Could you go the other way?
385
916000
2000
Могли бы вы сделать наоборот?
15:33
Could you figure out an unknown location on the ground,
386
918000
2000
Могли бы вы обнаружить неизвестное местоположение на земле,
15:35
if you knew the location of the satellite?"
387
920000
3000
если бы вы знали местоположение спутника?"
15:38
And they thought about it and they said,
388
923000
2000
Они подумали, и сказали,
15:40
"Well, I guess maybe you could. Let's run the numbers here."
389
925000
3000
"Хорошо, кажется мы могли бы. Давайте проведем вычисления."
15:43
So they went back, and they thought about it.
390
928000
2000
Итак, они пошли и стали думать.
15:45
And they came back and said, "Actually, it'll be easier."
391
930000
2000
Потом они вернулись и сказали, "На самом деле, это еще и легче."
15:47
And he said, "Oh, that's great.
392
932000
2000
А он сказал, "Это прекрасно.
15:49
Because see, I have these new nuclear submarines
393
934000
3000
Потому как, понимаете, у меня есть новые атомные подлодки,
15:52
that I'm building.
394
937000
2000
которые я строю.
15:54
And it's really hard to figure out how to get your missile
395
939000
3000
И действительно сложно рассчитать, как направить ракеты,
15:57
so that it will land right on top of Moscow,
396
942000
2000
чтобы они приземлились точно в центре Москвы,
15:59
if you don't know where the submarine is in the middle of the Pacific Ocean.
397
944000
3000
если вы не знаете где именно подводная лодка в центре Тихого океана.
16:02
So we're thinking, we could throw up a bunch of satellites
398
947000
3000
Я думаю, мы могли бы запустить несколько спутников
16:05
and use it to track our submarines
399
950000
3000
и использовать их, чтобы отслеживать наши подлодки
16:08
and figure out their location in the middle of the ocean.
400
953000
2000
и вычислять их положение в центре океана.
16:10
Could you work on that problem?"
401
955000
2000
Могли бы вы поработать над этой проблемой?"
16:12
And that's how GPS was born.
402
957000
3000
Так была рождена система GPS.
16:15
30 years later,
403
960000
2000
30 лет спустя
16:17
Ronald Reagan actually opened it up and made it an open platform
404
962000
3000
Рональд Рейган открыл технологию и сделал ее открытой платформой,
16:20
that anybody could kind of build upon
405
965000
2000
которую каждый мог дорабатывать,
16:22
and anybody could come along and build new technology
406
967000
3000
и каждый мог прийти и привнести новую технологию,
16:25
that would create and innovate
407
970000
2000
которая будет создавать инновации
16:27
on top of this open platform,
408
972000
2000
на основе этой платформы,
16:29
left it open for anyone to do
409
974000
2000
давайте откроем ее для всех,
16:31
pretty much anything they wanted with it.
410
976000
2000
и пусть они делают, что хотят.
16:33
And now, I guarantee you
411
978000
2000
И сейчас, я гарантирую,
16:35
certainly half of this room, if not more,
412
980000
2000
как минимум у половины этого зала, если не больше,
16:37
has a device sitting in their pocket right now
413
982000
2000
есть устройство в одном из карманов,
16:39
that is talking to one of these satellites in outer space.
414
984000
3000
которое общается с этими спутниками в космосе.
16:42
And I bet you one of you, if not more,
415
987000
3000
И я готов поставить, что хотя бы один из вас, если не больше,
16:45
has used said device and said satellite system
416
990000
3000
использовал это самое устройство и эту самую систему спутников,
16:48
to locate a nearby coffeehouse somewhere in the last --
417
993000
3000
чтобы найти ближайшую кофейню -
16:51
(Laughter)
418
996000
2000
(Смех)
16:53
in the last day or last week, right?
419
998000
3000
несколько дней или на прошлой неделе, верно?
16:56
(Applause)
420
1001000
3000
(Аплодисменты)
16:59
And that, I think,
421
1004000
2000
И, что я думаю,
17:01
is a great case study, a great lesson
422
1006000
3000
это великолепный пример, великолепный урок
17:04
in the power, the marvelous, kind of unplanned
423
1009000
2000
о силе изумительного, незапланированного;
17:06
emergent, unpredictable power
424
1011000
3000
стихийно возникающей, непредсказуемой силе
17:09
of open innovative systems.
425
1014000
2000
открытых инновационных систем.
17:11
When you build them right, they will be led to completely new directions
426
1016000
2000
Когда вы правильно их создаете, они приведут вас к абсолютно новым направлениям,
17:13
that the creators never even dreamed of.
427
1018000
2000
о которых создатели даже и не мечтали.
17:15
I mean, here you have these guys
428
1020000
2000
Я имею ввиду, что вот у нас были два парня,
17:17
who basically thought they were just following this hunch,
429
1022000
2000
которые изначально просто следовали свей догадке,
17:19
this little passion that had developed,
430
1024000
2000
развивали свое небольшое увлечение,
17:21
then they thought they were fighting the Cold War,
431
1026000
2000
потом они думали, что сражаются в Холодной войне,
17:23
and then it turns out they're just helping somebody
432
1028000
2000
и развернулось так, что они просто помогают кому-то
17:25
find a soy latte.
433
1030000
2000
найти соевое латте.
17:27
(Laughter)
434
1032000
2000
(Смех)
17:29
That is how innovation happens.
435
1034000
2000
Так происходят инновации.
17:31
Chance favors the connected mind.
436
1036000
2000
Удача благосклонна соединенным умам.
17:33
Thank you very much.
437
1038000
2000
Спасибо большое.
17:35
(Applause)
438
1040000
3000
(Аплодисменты)
ABOUT THE SPEAKER
Steven Johnson - WriterSteven Berlin Johnson examines the intersection of science, technology and personal experience.
Why you should listen
Steven Johnson is a leading light of today's interdisciplinary and collaborative approach to innovation. His writings have influenced everything from cutting-edge ideas in urban planning to the battle against 21st-century terrorism. Johnson was chosen by Prospect magazine as one of the top ten brains of the digital future, and The Wall Street Journal calls him "one of the most persuasive advocates for the role of collaboration in innovation."
Johnson's work on the history of innovation inspired the Emmy-nominated six-part series on PBS, "How We Got To Now with Steven Johnson," which aired in the fall of 2014. The book version of How We Got To Now was a finalist for the PEN/E.O. Wilson Literary Science Writing Award. His new book, Wonderland: How Play Made the Modern World, revolves around the creative power of play and delight: ideas and innovations that set into motion many momentous changes in science, technology, politics and society.
Johnson is also the author of the bestselling Where Good Ideas Come From: The Natural History of Innovation, one of his many books celebrating progress and innovation. Others include The Invention of Air and The Ghost Map. Everything Bad Is Good For You, one of the most discussed books of 2005, argued that the increasing complexity of modern media is training us to think in more complex ways. Emergence and Future Perfect explore the power of bottom-up intelligence in both nature and contemporary society.
An innovator himself, Johnson has co-created three influential sites: the pioneering online magazine FEED, the Webby-Award-winning community site, Plastic.com, and the hyperlocal media site outside.in, which was acquired by AOL in 2011.
Johnson is a regular contributor to WIRED magazine, as well as the New York Times, The Wall Street Journal and many other periodicals. He has appeared on many high-profile television programs, including "The Charlie Rose Show," "The Daily Show with Jon Stewart" and "The NewsHour with Jim Lehrer."
Steven Johnson | Speaker | TED.com