TED2014
Randall Munroe: Comics that ask "what if?"
แรนเดล มัลโรล (Randall Munroe): การ์ตูนที่ถามคำว่า "จะเป็นอย่างไรนะ ถ้า..."
Filmed:
Readability: 3.3
3,496,101 views
นักวาดการ์ตูนประจำเว็บไซต์ แรนเดล มัลโรล ตอบคำถาม "ถ้าหากว่า" ง่ายๆ ("จะเป็นอย่างไรนะ ถ้าคุณตีเบสบอลที่เคลื่อนด้วยความเร็วแสง") ด้วยคณิตศาสตร์ ฟิสิกส์ ตรรกะ และความฝืด ในการบรรยายที่ทรงเสน่ห์นี้ คำถามจากผู้อ่านเกี่ยวกับโกดังที่เก็บข้อมูลของกูเกิลได้นำมัลโรลเดินวนไปตามทางในการให้คำตอบที่ให้ข้อมูลมากเกินจำเป็นและแสนจะตลก ซึ่งมันอาจทำให้คุณรู้อะไรบางอย่างขึ้นมาก็ได้
Randall Munroe - Cartoonist
Randall Munroe sketches elegant and illuminating explanations of the weird science and math questions that keep geeks awake at night. Full bio
Randall Munroe sketches elegant and illuminating explanations of the weird science and math questions that keep geeks awake at night. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
So, I have a feature on my website where every week
0
882
2509
ครับ ผมมีส่วนหนึ่งของเว็บไซต์ให้คนมาส่งคำถาม
00:15
people submit hypothetical questions
1
3391
2000
โดยเป็นคำถามที่ได้รับการสมมุติขึ้นมา
00:17
for me to answer,
2
5391
1588
ให้ผมตอบทุกสัปดาห์
00:18
and I try to answer them using math, science
3
6979
2381
และผมก็พยายามที่จะตอบมัน
โดยคณิตศาสตร์ วิทยาศาสตร์
โดยคณิตศาสตร์ วิทยาศาสตร์
00:21
and comics.
4
9360
1460
และ เรื่องตลก
00:22
So for example, one person asked,
5
10820
2408
ยกตัวอย่างเช่น คนหนึ่งถามว่า
00:25
what would happen if you tried to hit a baseball
6
13228
1694
จะเกิดอะไรขึ้น ถ้าเราพยายามที่จะตีลูกเบสบอล
00:26
pitched at 90 percent of the speed of light?
7
14922
2406
ที่ขว้างมาด้วยความเร็ว 90 เปอร์เซ็นต์
ของความเร็วแสง
ของความเร็วแสง
00:29
So I did some calculations.
8
17328
2952
ผมก็ได้ทำการคำนวณ
00:32
Now, normally, when an object flies through the air,
9
20280
2267
ตามปกติแล้ว เมื่อวัตถุบินแหวกอากาศ
00:34
the air will flow around the object,
10
22547
1474
อากาศจะไหลไปรอบๆ วัตถุ
00:36
but in this case, the ball would be going so fast
11
24021
1929
แต่ในกรณีนี้ ลูกบอลนั้นจะเคลื่อนไปเร็วมาก
00:37
that the air molecules wouldn't have time
12
25950
1451
เสียจนโมเลกุลของอากาศไม่มีเวลา
00:39
to move out of the way.
13
27401
1619
ที่จะเคลื่อนที่หนีวิถีของมัน
00:41
The ball would smash right into and through them,
14
29020
2987
ลูกบอลนั้นจะชนเข้ากับพวกมันอย่างจัง
00:44
and the collisions with these air molecules
15
32007
1661
และการชนด้วยโมเลกุลของอากาศเหล่านี้
00:45
would knock away the nitrogen,
16
33668
1665
จะทำให้ไนโตรเจน
00:47
carbon and hydrogen from the ball,
17
35333
1958
คาร์บอน และไฮโดรเจน กระเด็นออกจากลูกบอล
00:49
fragmenting it off into tiny particles,
18
37291
1837
แยกมันออกไปในรูปอนุภาคเล็กๆ
00:51
and also triggering waves of thermonuclear fusion
19
39128
2484
และทำก่อให้เกิดคลื่นของปฏิกิริยาฟิวชัน
เทอร์โมนิวเคลียร์ (thermonuclear fusion)
เทอร์โมนิวเคลียร์ (thermonuclear fusion)
00:53
in the air around it.
20
41612
1528
ในอากาศรอบๆ มัน
00:55
This would result in a flood of x-rays
21
43140
2165
ซึ่งมันจะทำให้เกิดการล้นของรังสีเอ็กซ์
00:57
that would spread out in a bubble
22
45305
1751
ที่จะกระจายออกไปในลักษณะเป็นฟอง
00:59
along with exotic particles,
23
47056
1426
พร้อมๆ กับอนุภาคแปลกๆ
01:00
plasma inside, centered on the pitcher's mound,
24
48482
3120
พลาสม่าข้างใน
ซึ่งจุดศูนย์กลางของมันจะอยู่ที่จุดขว้าง
ซึ่งจุดศูนย์กลางของมันจะอยู่ที่จุดขว้าง
01:03
and that would move away from the pitcher's mound
25
51602
3542
และนั่นอาจเคลื่อนออกไปจากจุดขว้าง
01:07
slightly faster than the ball.
26
55144
2485
เร็วกว่าลูกบอลเล็กน้อย
01:09
Now at this point, about 30 nanoseconds in,
27
57629
2682
พอถึงจุดนี้
ซึ่งมันก็ผ่านไปได้ประมาณ 30 นาโนวินาที
ซึ่งมันก็ผ่านไปได้ประมาณ 30 นาโนวินาที
01:12
the home plate is far enough away
28
60311
1903
แท่นโฮมนั้นจะไกลออกไปพอ
01:14
that light hasn't had time to reach it,
29
62214
1906
ที่แสงจะไม่สามารถไปถึงได้ทันเวลา
01:16
which means the batter
30
64120
1451
ซึ่งหมายความว่าผู้ตี
01:17
still sees the pitcher about to throw
31
65571
2764
ยังเห็นผู้ขว้างกำลังจะขว้างลูก
01:20
and has no idea that anything is wrong.
32
68335
2017
และไม่รู้เลยว่ามีอะไรผิดปกติ
01:22
(Laughter)
33
70352
2272
(เสียงหัวเราะ)
01:24
Now, after 70 nanoseconds,
34
72624
2426
เอาล่ะ หลังจาก 70 นาโนวินาทีผ่านไป
01:27
the ball will reach home plate,
35
75050
1454
ลูกบอนจะไปถึงแท่นโฮม
01:28
or at least the cloud of expanding plasma
36
76504
2737
หรืออย่างน้อยก็กลุ่มเมฆของพลาสม่าที่ขยายตัว
01:31
that used to be the ball,
37
79241
2129
ที่เคยเป็นลูกบอล
01:33
and it will engulf the bat and the batter
38
81370
3765
และมันจะกลืนกินไม้ตีและผู้ตี
01:37
and the plate and the catcher and the umpire
39
85135
3461
และแท่นยืน และผู้รอรับลูก และกรรมการ
01:40
and start disintegrating them all
40
88596
2805
และเริ่มที่จะแยกพวกเขาออกจากกัน
01:43
as it also starts to carry them backward
41
91401
3166
และก็เริ่มที่จะดึงพวกเขากลับมาหากันด้วย
01:46
through the backstop, which
also starts to disintegrate.
also starts to disintegrate.
42
94567
3464
ผ่านทางจุดหยุดด้านหลัง
ซึ่งเริ่มที่จะแยกออกจากกัน
ซึ่งเริ่มที่จะแยกออกจากกัน
01:50
So if you were watching this whole thing
43
98031
1770
ฉะนั้นถ้าคุณกำลังมองเหตุการณ์ทั้งหมดนี้
01:51
from a hill,
44
99801
1307
จากเนินเขา
01:53
ideally, far away,
45
101108
3373
ถ้าจะให้ดี ห่างออกไป
01:56
what you'd see is a bright flash of light
46
104481
1455
สิ่งที่คุณเห็นคือแสงสว่างจ้า
01:57
that would fade over a few seconds,
47
105936
1506
ที่อาจจางหายไปในไม่กี่วินาที
01:59
followed by a blast wave spreading out,
48
107442
2128
ตามมาด้วยการระเบิดของคลื่นที่กระจายตัวออก
02:01
shredding trees and houses
49
109570
2460
ฉีกทำลายต้นไม้และบ้านเรือน
02:04
as it moves away from the stadium,
50
112030
2119
ในขณะที่มันผ่านไปยังสนามกีฬา
02:06
and then eventually a mushroom cloud
51
114149
2932
และจากนั้นในที่สุด ก็จะเห็นกลุ่มควันคล้ายรูปเห็ด
02:09
rising up over the ruined city. (Laughter)
52
117081
3761
ก็จะผุดขึ้นเหนือเมืองที่เป็นซากปรักหักพัง
(เสียงหัวเราะ)
(เสียงหัวเราะ)
02:12
So the Major League Baseball rules
53
120842
1156
ดังนั้น กติกาในการแข่งขันลีกเบสบอลอาชีพ
(Major League Baseball)
(Major League Baseball)
02:13
are a little bit hazy,
54
121998
2104
เป็นอะไรที่ไม่ชัดเจน
02:16
but — (Laughter) — under rule 6.02 and 5.09,
55
124102
4885
แต่ - (เสียงหัวเราะ) - ภายใต้กฎ 6.02 และ 5.09
02:20
I think that in this situation,
56
128987
1609
ผมคิดว่าในสถานการณ์แบบนี้
02:22
the batter would be considered hit by pitch
57
130596
2453
อาจจะถือว่าผู้ตีโดนลูกที่ถูกขว้างมา
(hit by pitch)
(hit by pitch)
02:25
and would be eligible to take first base,
58
133049
2634
และสามารถที่จะไปถึงเบสแรกได้
02:27
if it still existed.
59
135683
3203
ถ้ามันยังมีอยู่นะ
02:30
So this is the kind of question I answer,
60
138886
1796
ครับ นี่เป็นคำถามประเภทที่ผมให้คำตอบ
02:32
and I get people writing in with
61
140682
2139
และผมให้คนเขียนคำถาม
02:34
a lot of other strange questions.
62
142821
1874
ที่แปลกๆ แบบนี้เข้ามา
02:36
I've had someone write and say,
63
144695
2547
มีคนเขียนมาหาผม บอกว่า
02:39
scientifically speaking, what is the best
64
147242
1919
ในเชิงวิทยาศาสตร์ อะไรเป็นวิธีที่ดีที่สุด
02:41
and fastest way to hide a body?
65
149161
2070
และเร็วที่สุดในการซ่อนร่างผู้เสียชีวิต
02:43
Can you do this one soon?
66
151231
2222
ช่วยตอบเร็วๆ ด้วยนะ
02:45
And I had someone write in,
67
153453
1860
และก็มีคนเขียนถามมาว่า
02:47
I've had people write in about,
68
155313
2015
เกี่ยวกับว่า
02:49
can you prove whether or not you can find love again
69
157328
2204
คุณพิสูจน์ได้หรือเปล่า
ว่าเราจะพบรักได้อีกครั้งหรือไม่
ว่าเราจะพบรักได้อีกครั้งหรือไม่
02:51
after your heart's broken?
70
159532
1672
หลังจากที่เราอกหัก
02:53
And I've had people send in
71
161204
1775
และก็มีคนที่ส่งคำถาม
02:54
what are clearly homework questions
72
162979
1991
ที่ชัดเลยว่า นั่นเป็นคำถามการบ้าน
02:56
they're trying to get me to do for them.
73
164970
3143
ที่อยากจะให้ผมช่วยทำให้พวกเขา
03:00
But one week, a couple months ago,
74
168113
2905
แต่ในสัปดาห์หนึ่ง สองสามเดือนก่อน
03:03
I got a question that was actually about Google.
75
171018
3661
ผมได้คำถามที่เกี่ยวกับกูเกิล
03:06
If all digital data in the world
were stored on punch cards,
were stored on punch cards,
76
174679
2966
ถ้าข้อมูลดิจิทัลทั้งหมดในโลกนี้
ถูกเก็บในรูปบัตรเจาะรู
ถูกเก็บในรูปบัตรเจาะรู
03:09
how big would Google's data warehouse be?
77
177645
2679
โกดังของกูเกิลจะใหญ่แค่ไหน
03:12
Now, Google's pretty secretive
about their operations,
about their operations,
78
180324
2722
เอาล่ะสิ กูเกิลค่อนข้างจะเก็บ
เรื่องการทำงานของเขา เป็นความลับซะด้วย
เรื่องการทำงานของเขา เป็นความลับซะด้วย
03:15
so no one really knows how much data Google has,
79
183046
3376
ฉะนั้นไม่มึใครรู้จริงๆ หรอกว่า
กูเกิลมีข้อมูลมากแค่ไหน
กูเกิลมีข้อมูลมากแค่ไหน
03:18
and in fact, no one really knows
how many data centers Google has,
how many data centers Google has,
80
186422
2515
และที่จริง ไม่มีใครรู้จริงๆ หรอก ว่ากูเกิล
มีศูนย์เก็บข้อมูลกี่แห่ง
มีศูนย์เก็บข้อมูลกี่แห่ง
03:20
except people at Google itself.
81
188937
2491
เว้นแต่จะเป็นคนในกูเกิลเสียเอง
03:23
And I've tried, I've met them a few times,
82
191428
1234
และผมก็ได้ลองพยายามดู
ผมพบพวกเขาสองสามที
ผมพบพวกเขาสองสามที
03:24
tried asking them, and they
aren't revealing anything.
aren't revealing anything.
83
192662
5223
และพยายามถามพวกเขา
และพวกเขาก็ไม่ได้เปิดเผยอะไร
และพวกเขาก็ไม่ได้เปิดเผยอะไร
03:29
So I decided to try to figure this out myself.
84
197885
2535
ผมก็เลยตัดสินใจจะพยายามหาคำตอบซะเอง
03:32
There are a few things that I looked at here.
85
200420
2159
มีสองสามอย่างที่ผมคิดดู
03:34
I started with money.
86
202579
1906
ผมเริ่มจากเงิน
03:36
Google has to reveal how much they spend,
87
204485
2142
กูเกิลได้บอกไว้ว่าพวกเขาใช้จ่ายไปเท่าไร
03:38
in general, and that lets you put some caps
88
206627
1990
โดยทั่วๆ ไป และนั่นเป็นการกำหนดกรอบบนให้คุณ
03:40
on how many data centers could they be building,
89
208617
3786
ว่าเขาจะสร้างศูนย์ข้อมูลไว้สักกี่แห่ง
03:44
because a big data center costs
a certain amount of money.
a certain amount of money.
90
212403
2300
เพราะว่าศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ใช้เงินจำนวนหนึ่ง
03:46
And you can also then put a cap on
91
214703
2432
และคุณสามารถที่จะตั้งกรอบได้
03:49
how much of the world hard
drive market are they taking up,
drive market are they taking up,
92
217135
2331
ว่าพวกเขากินส่วนแบ่งตลาดฮาร์ดไดรฟ์ไปมากแค่ไหน
03:51
which turns out, it's pretty sizable.
93
219466
1952
ซึ่งผลปรากฎว่า มันค่อนข้างใหญ่เลยล่ะ
03:53
I read a calculation at one point,
94
221418
1937
ณ จุดหนึ่ง ผมอ่านการคำนวณดู
03:55
I think Google has a drive failure
95
223355
1465
ผมคิดว่า กูเกิลมีไดรฟ์ที่ล่ม
03:56
about every minute or two,
96
224820
3254
ทุกๆ นาที หรือสองนาที
04:00
and they just throw out the hard drive
97
228074
1350
และพวกเขาก็แค่โยนฮาร์ไดรฟ์ทิ้งไป
04:01
and swap in a new one.
98
229424
1386
และเปลี่ยนอันใหม่
04:02
So they go through a huge number of them.
99
230810
2200
ดังนั้น พวกเขาจึงใช้มันไปเยอะ
04:05
And so by looking at money,
100
233010
1111
และด้วยการดูจากเงิน
04:06
you can get an idea of how
many of these centers they have.
many of these centers they have.
101
234121
2849
คุณสามารถที่จะเห็นได้ว่า
พวกเขามีศูนย์กี่แห่ง
พวกเขามีศูนย์กี่แห่ง
04:08
You can also look at power.
102
236970
1860
คุณสามาถดูได้อีกที่พลังงาน
04:10
You can look at how much electricity they need,
103
238830
3897
คุณสามารถดูว่าพวกเขาต้องการพลังงานไฟฟ้าแค่ไหน
04:14
because you need a certain amount
of electricity to run the servers,
of electricity to run the servers,
104
242727
1807
เพราะคุณต้องการไฟฟ้าปริมาณหนึ่ง
ทำให้เซอร์เวอร์ทำงาน
ทำให้เซอร์เวอร์ทำงาน
04:16
and Google is more efficient than most,
105
244534
2039
และกูเกิลก็มีประสิทธิมากกว่า
04:18
but they still have some basic requirements,
106
246573
3097
แต่พวกเขายังมีปัจจัยพื้นฐานเหมือนๆ กัน
04:21
and that lets you put a limit
107
249670
1916
และนั่นทำให้คุณใส่กรอบบน
04:23
on the number of servers that they have.
108
251586
1947
ให้กับจำนวนของเซิร์ฟเวอร์ที่พวกเขามี
04:25
You can also look at square footage and see
109
253533
4191
คุณยังสามารถมองที่พื้นที่และจะเห็นได้ว่า
04:29
of the data centers that you know,
110
257724
1276
ศูนย์ข้อมูลที่คุณรู้จักเหล่านั้น
04:31
how big are they?
111
259000
1353
พวกมันใหญ่แค่ไหน
04:32
How much room is that?
112
260353
922
มีพื้นที่สักเท่าไร
04:33
How many server racks could you fit in there?
113
261275
2360
มีแผงเซิร์ฟเวอร์สักกี่อันที่คุณสามารถวางลงไปได้
04:35
And for some data centers,
114
263635
1703
และสำหรับศูนย์ข้อมูลบางแห่ง
04:37
you might get two of these pieces of information.
115
265338
1989
คุณอาจได้ข้อมูลสองชิ้นที่ว่านี้
04:39
You know how much they spent,
116
267327
1696
คุณรู้ว่าพวกเขาใช้เงินไปเท่าไร
04:41
and they also, say, because they had to contract
117
269023
2357
และพวกเขาก็กล่าวถึงมัน
เพราะว่าพวกเขาจะต้องติดต่อ
เพราะว่าพวกเขาจะต้องติดต่อ
04:43
with the local government
118
271380
1419
กับรัฐบาลระดับท้องถิ่น
04:44
to get the power provided,
119
272799
1680
เพื่อขอสาธารณูปโภคด้านพลังงาน
04:46
you might know what they made a deal to buy,
120
274479
2657
คุณอาจรู้ว่าพวกเขาทำข้อตกลงอะไรไว้เพื่อซื้อ
04:49
so you know how much power it takes.
121
277136
1754
ฉะนั้นคุณรู้ว่ามันใช้พลังงานมากแค่ไหน
04:50
Then you can look at the ratios of those numbers,
122
278890
2294
จากนั้น คุณสามารถดูที่สัดส่วนของตัวเลขเหล่านั้น
04:53
and figure out for a data center
123
281184
1529
และบอกได้ถึงข้อมูลเกี่ยวกับศูนย์ข้อมูล
04:54
where you don't have that information,
124
282713
1636
ที่คุณไม่มีข้อมูล
04:56
you can figure out,
125
284349
1092
คุณสามารถบอกได้
04:57
but maybe you only have one of those,
126
285441
2187
แต่บางที คุณอาจมีข้อมูลเพียงอย่างเดียว
04:59
you know the square footage,
then you could figure out
then you could figure out
127
287628
1679
คุณรู้พื้นที่ จากนั้นคุณก็อาจจะบอกได้
05:01
well, maybe the power is proportional.
128
289307
2323
เช่นว่า บางที่พลังงานที่ใช้จะเป็นไปตามสัดส่วน
05:03
And you can do this same thing
with a lot of different quantities,
with a lot of different quantities,
129
291630
2320
และคุณสามารถทำสิ่งเดียวกันกับข้อมูลอื่นๆ
05:05
you know, with guesses about
the total amount of storage,
the total amount of storage,
130
293950
2076
ควบคู่ไปกับการเดาถึงศูนย์ข้อมูลทั้งหมด
05:08
the number of servers, the
number of drives per server,
number of drives per server,
131
296026
2593
จำนวนเซิร์ฟเวอร์
จำนวนของไดรฟ์ต่อเซิร์ฟเวอร์
จำนวนของไดรฟ์ต่อเซิร์ฟเวอร์
05:10
and in each case using what you know
132
298619
3047
และในแต่ละกรณีที่คุณใช้สิ่งที่คุณรู้
05:13
to come up with a model that narrows down
133
301666
2527
เพื่อให้ได้มาซึ่งตัวแบบที่จะจำกัดการเดาของคุณ
05:16
your guesses for the things that you don't know.
134
304193
2130
ถึงสิ่งที่คุณไม่รู้ ให้แคบลง
05:18
It's sort of circling around the
number you're trying to get.
number you're trying to get.
135
306323
2265
มันเหมือนเป็นการล้อมกรอบให้กับจำนวน
ที่คุณกำลังพยายามหา
ที่คุณกำลังพยายามหา
05:20
And this is a lot of fun.
136
308588
2555
และนี่มันก็สนุกมาก
05:23
The math is not all that advanced,
137
311143
2182
การคำนวณก็ไม่ได้ยุ่งยากไปซะทั้งหมด
05:25
and really it's like nothing more than
138
313325
3135
และที่จริงมันไม่ได้เป็นอะไรมากไปกว่า
05:28
solving a sudoku puzzle.
139
316460
2012
การแก้ปริศนาซูโดคุ
05:30
So what I did, I went through all of this information,
140
318472
5309
ฉะนั้น ที่ผมทำก็คือ ดูข้อมูลทั้งหมด
05:35
spent a day or two researching.
141
323781
1759
ใช้เวลาวันสองวันในการหาข้อมูล
05:37
And there are some things I didn't look at.
142
325540
2039
และมีบางสิ่งที่ผมไม่ได้ดู
05:39
You could always look at the Google
143
327579
3043
คุณสามารถดูข้อความประกาศสมัครงาน
05:42
recruitment messages that they post.
144
330622
1817
ที่กูเกิลประกาศออกมาได้เสมอ
05:44
That gives you an idea of where they have people.
145
332439
1938
มันบอกคุณให้รู้ว่าพวกเขามีคนอยู่ที่ไหน
05:46
Sometimes, when people visit a data center,
146
334377
1611
บางที เมื่อคนเข้าไปเยี่ยมศูนย์ข้อมูล
05:47
they'll take a cell-cam photo and post it,
147
335988
1845
พวกเขาก็ถ่ายรูปด้วยโทรศัพท์มือถือแล้วก็โพสมัน
05:49
and they aren't supposed to,
148
337833
1490
และพวกเขาก็ไม่สมควรทำแบบนั้น
05:51
but you can learn things about
their hardware that way.
their hardware that way.
149
339323
2813
แต่คุณได้เรียนรู้ถึงฮาร์ดแวร์ของพวกเขาด้วยวิธีนั้น
05:54
And in fact, you can just
look at pizza delivery drivers.
look at pizza delivery drivers.
150
342136
2553
และที่จริง คุณอาจแค่ดูคนส่งพิซซ่า
05:56
Turns out, they know where all
the Google data centers are,
the Google data centers are,
151
344689
2655
กลายเป็นพวกเขารู้ว่า
ศูนย์ข้อมูลทั้งหมดของกูเกิลอยู่ที่ไหน
ศูนย์ข้อมูลทั้งหมดของกูเกิลอยู่ที่ไหน
05:59
at least the ones that have people in them.
152
347344
2876
อย่างน้อยก็ที่ซึ่งมีคนอยู่
06:02
But I came up with my estimate,
153
350220
2185
แต่ผมได้ผลการคาดคะเนออกมา
06:04
which I felt pretty good about,
154
352405
1864
ซึ่งผมรู้สึกดีกับมัน
06:06
that was about 10 exabytes of data
155
354269
3249
มีข้อมูลอยู่ประมาณ 10 เอ็กสไบท์
06:09
across all of Google's operations,
156
357518
2422
กระจายไปทั่วแหล่งปฏิบัติงานของกูเกิล
06:11
and then another maybe five exabytes or so
157
359940
3432
และนอกจากนั้นอาจจะยังมีข้อมูล
อีกประมาณ 5 เอ็กสไบท์
อีกประมาณ 5 เอ็กสไบท์
06:15
of offline storage in tape drives,
158
363372
2045
ที่เก็บแบบออฟไลน์ในรูปแบบเทปไดรฟ์
06:17
which it turns out Google is
159
365417
1575
ซึ่งกลายเป็นว่า
06:18
about the world's largest consumer of.
160
366992
2510
กูเกิลเป็นผู้บริโภครายใหญ่ที่สุดของโลก
06:21
So I came up with this estimate, and this is
161
369502
3561
ผมก็เลยได้วิธีการคาดคะแน และนี่
06:25
a staggering amount of data.
162
373063
1243
คือข้อมูลปริมาณหนึ่ง
06:26
It's quite a bit more than any other organization
163
374306
2874
มันค่อนข้างจะมีมากกว่าที่องค์กรอื่นๆ
06:29
in the world has, as far as we know.
164
377180
1747
จะมีกัน เท่าที่ผมทราบ
06:30
There's a couple of other contenders,
165
378927
1746
ก็มีคู่แข่งอยู่ประมาณสองสามราย
06:32
especially everyone always thinks of the NSA.
166
380673
2344
โดยเฉพาะที่ทุกคนมักคิดถึง ซึ่งก็คือ
สำนักงานความมั่นคงแห่งชาติ (NSA)
สำนักงานความมั่นคงแห่งชาติ (NSA)
06:35
But using some of these same methods,
167
383017
1429
แต่เมื่อใช้วิธีการบางอย่างเหล่านี้
06:36
we can look at the NSA's data centers,
168
384446
2023
เราสามารถที่จะดูข้อมูลจากศูนย์
ของสำนักความมั่นคงฯ
ของสำนักความมั่นคงฯ
06:38
and figure out, you know, we
don't know what's going on there,
don't know what's going on there,
169
386469
2482
และเรารู้ได้ โดยเราไม่ต้องรู้
ว่าเกิดอะไรขึ้นที่นั่นบ้าง
ว่าเกิดอะไรขึ้นที่นั่นบ้าง
06:40
but it's pretty clear that their operation
170
388951
2090
แต่มันชัดเจนว่า การจัดการของพวกเขา
06:43
is not the size of Google's.
171
391041
1597
ไม่ได้มีขนาดเทียบเท่ากูเกิล
06:44
Adding all of this up, I came up with
172
392638
1739
จากการรวมข้อมูลเหล่านี้เข้าด้วยกัน
06:46
the other thing that we can answer, which is,
173
394377
1896
ผมก็ได้อีกสิ่งหนึ่งที่เราให้คำตอบได้ ซึ่งก็คือ
06:48
how many punch cards would this take?
174
396273
1985
ต้องใช้บัตรเจาะรูสักกี่อัน
06:50
And so a punch card can hold
175
398258
2958
และบัตรเจาะรูนั้นสามารถที่จะบรรจุ
06:53
about 80 characters,
176
401216
1991
อักษรไว้ได้ประมาณ 80 ตัว
06:55
and you can fit about 2,000 or so cards into a box,
177
403207
3773
และคุณสามารถเก็บบัตร 2,000 ใบ
ไว้ได้ในกล่องใบหนึ่ง
ไว้ได้ในกล่องใบหนึ่ง
06:58
and you put them in, say,
178
406980
1274
และคุณก็เก็บพวกมัน เช่นไว้ใน
07:00
my home region of New England,
179
408254
1952
บ้านของคุณในเขต นิว อิงแลนด์
07:02
it would cover the entire region
180
410206
2340
มันอาจกินพื้นที่ไปทั่งเขต
07:04
up to a depth of a little less than five kilometers,
181
412546
3474
และมีความสูงกองขึ้นไปต่ำกว่าห้ากิโลเมตรเล็กน้อย
07:08
which is about three times deeper
182
416020
1443
ซึ่งก็สูงเป็นสามเท่า
07:09
than the glaciers during the last ice age
183
417463
2399
ของน้ำแข็งช่วงสิ้นยุคน้ำแข็ง
07:11
about 20,000 years ago.
184
419862
2168
กว่า 20,000 ปีมาแล้ว
07:14
So this is impractical, but I think
185
422030
2423
วิธีนี้มันไม่มีประสิทธิภาพ แต่ผมคิดว่า
07:16
that's about the best answer I could come up with.
186
424453
2951
นั่นเป็นคำตอบที่ดีที่สุดที่ผมสามารถจะหามาตอบได้
07:19
And I posted it on my website. I wrote it up.
187
427404
2138
และผมก็โพสมันไว้บนเว็บไซต์ของผม ผมเขียนมันไว้
07:21
And I didn't expect to get an answer from Google,
188
429542
3690
และผมก็ไม่ได้หวังไว้เลย ว่าจะได้คำตอบจากกูเกิล
07:25
because of course they've been so secretive,
189
433232
1631
เพราะว่า แน่ล่ะ พวกเขาทำตัวลึกลับเหลือเกิน
07:26
they didn't answer of my questions,
190
434863
1404
พวกเขาไม่ได้ตอบคำถามผม
07:28
and so I just put it up and said,
191
436267
1507
ผมก็เลยเขียนไปว่า
07:29
well, I guess we'll never know.
192
437774
1523
อืม เราคงจะไม่มีวันรู้หรอก
07:31
But then a little while later
193
439297
2024
แต่แล้ว จากนั้นไม่นาน
07:33
I got a message, a couple weeks later, from Google,
194
441321
2449
ผมก็ได้ข้อความจากกูเกิล ในอีกสองสามสัปดาห์ต่อมา
07:35
saying, hey, someone here has an envelope for you.
195
443770
3442
บอกว่า เฮ้ ใครบางคนมีซองจดหมายมาให้คุณ
07:39
So I go and get it, open it up,
196
447212
2801
ผมก็เลยไปรับมัน เปิดมันออกดู
07:42
and it's punch cards. (Laughter)
197
450013
2527
และมันก็คือบัตรเจาะรู (เสียงหัวเราะ)
07:44
Google-branded punch cards.
198
452540
3082
บัตรเจาะรูตรากูเกิล
07:47
And on these punch cards,
there are a bunch of holes,
there are a bunch of holes,
199
455622
3248
และบนบัตรเจาะรูพวกนี้ก็มีรูมากมาย
07:50
and I said, thank you, thank you,
200
458870
1301
ผมก็บอกว่า ขอบคุณ ขอบคุณ
07:52
okay, so what's on here?
201
460171
1519
เอาละ แล้วมันมีอะไรงั้นหรอ
07:53
So I get some software and start reading it,
202
461690
1630
ผมได้ใช้โปรแกรมบางอย่าง และเริ่มที่จะอ่านมัน
07:55
and scan them, and it turns out
203
463320
2000
และสแกนพวกมัน และกลายเป็นว่า
07:57
it's a puzzle.
204
465320
1369
มันเป็นปริศนา
07:58
There's a bunch of code,
205
466689
1638
มันเป็นรหัส
08:00
and I get some friends to help,
206
468327
1254
และผมก็ได้เพื่อนมาช่วย
08:01
and we crack the code, and then
inside that is another code,
inside that is another code,
207
469581
2552
และเราก็ได้ถอดรหัส และรหัสนั้นก็ซ่อนรหัสไว้อีก
08:04
and then there are some equations,
208
472133
1295
และจากนั้นก็เป็นสมการ
08:05
and then we solve those equations,
209
473428
1171
และจากนั้นเราก็แก้สมการ
08:06
and then finally out pops a message from Google
210
474599
3471
และจากนั้น ในที่สุด
ก็มีข้อความจากกูเกิลโผล่ขึ้นมา
ก็มีข้อความจากกูเกิลโผล่ขึ้นมา
08:10
which is their official answer to my article,
211
478070
3189
ซึ่งเป็นคำตอบอย่างเป็นทางการของบทความของผม
08:13
and it said, "No comment."
212
481259
2452
และมันบอกว่า "ไม่มีความเห็น"
08:15
(Laughter) (Applause)
213
483711
6174
(เสียงหัวเราะ) (เสียงปรบมือ)
08:26
And I love calculating these kinds of things,
214
494292
3217
และผมก็ชอบที่จะคำนวณสิ่งเหล่านี้
08:29
and it's not that I love doing the math.
215
497509
1715
และมันก็ไม่ใช่ว่าผมชอบทำการคำนวณ
08:31
I do a lot of math,
216
499224
1565
ผมทำการคำนวณมากมาย
08:32
but I don't really like math for its own sake.
217
500789
3076
แต่ผมไม่ได้ชอบการคำนวณเพราะตัวมัน
08:35
What I love is that it lets you take
218
503865
1950
ที่ผมชอบก็คือ
08:37
some things that you know,
219
505815
1400
มันทำให้คุณได้ใช้บางอย่างที่คุณรู้
08:39
and just by moving symbols
around on a piece of paper,
around on a piece of paper,
220
507215
4778
และแค่ด้วยการย้ายสัญลักษณ์ไปมาบนกระดาษ
08:43
find out something that you didn't know
221
511993
1697
ตามหาสิ่งที่คุณไม่รู้
08:45
that's very surprising.
222
513690
2180
นั่นมันน่าอัศจรรย์มากๆ
08:47
And I have a lot of stupid questions,
223
515870
1676
และผมก็ได้คำถามตลกๆ มากมาย
08:49
and I love that math gives the power
224
517546
1803
และผมก็ชอบที่การคำนวณได้มอบอำนาจ
08:51
to answer them sometimes.
225
519349
2757
ในการตอบพวกมันในบางครั้ง
08:54
And sometimes not.
226
522106
1527
และบางทีก็ไม่
08:55
This is a question I got from a reader,
227
523633
2924
นี่เป็นคำถามที่ผมได้จากผู้อ่าน
08:58
an anonymous reader,
228
526557
1173
ซึ่งเป็นผู้อ่านนิรนาม
08:59
and the subject line just said, "Urgent,"
229
527730
2045
และหัวข้อก็คือ "ด่วน"
09:01
and this was the entire email:
230
529775
1929
และนี่คือเนื้อความในอีเมลทั้งหมด
09:03
"If people had wheels and could fly,
231
531704
2762
"ถ้าคนมีล้อและสามารถบินได้
09:06
how would we differentiate them from airplanes?"
232
534466
2696
เราจะถูกจำแนกออกจากเครื่องบินได้อย่างไร"
09:09
Urgent. (Laughter)
233
537162
2675
ด่วน (เสียงหัวเราะ)
09:11
And I think there are some questions
234
539837
3353
และผมคิดว่ามีบางคำถาม
09:15
that math just cannot answer.
235
543190
2670
ที่การคำนวณก็ไม่สามารถตอบได้
09:17
Thank you.
236
545860
2471
ขอบคุณครับ
09:20
(Applause)
237
548331
4350
(เสียงปรบมือ)
ABOUT THE SPEAKER
Randall Munroe - CartoonistRandall Munroe sketches elegant and illuminating explanations of the weird science and math questions that keep geeks awake at night.
Why you should listen
One of a small group of professional web cartoonists, math obsessive and chronic explainer Randall Munroe dazzles the online world (and racks up millions of monthly page views) with the meaninglessly-named (and occasionally heartbreaking) webcomic xkcd.
Munroe’s blog What If? specializes in cunning answers to, as the Atlantic put it, "the kinds of of wonderful and fanciful hypotheticals that might arise when the nerdily inclined get together in bars," like “How fast can you hit a speed bump while driving and live?” or “What would happen if a hair dryer with continuous power was turned on and put in an airtight 1x1x1 meter box?” As he told Math Horizons, I really enjoy solving these kinds of things, and it’s a bonus if I realize that I can put boxes around it and make it a comic."
He is also the author of the book Thing Explainer: Complicated Stuff in Simple Words.
Randall Munroe | Speaker | TED.com