TED2009
Juan Enriquez: The next species of human
Juan Enriquez akıllara durgunluk veren yeni bilimi bizlerle paylasiyor
Filmed:
Readability: 3.4
3,584,967 views
Mega-bankalar dahi bu kadar sendelerken, Juan Enriquez büyük yenilenmenin henüz başlamadığını söylüyor. "Ama bu büyük yenilik için oy pusulalarınıza veya menkul değerler borsasına bakmanıza gerek yok. Bu büyük yenilenme bizlere hevesli/zeki akıl ve vücutları vaat eden bilimsel labarotuvarlardan gelecek. Bizim çocuklarımız FARKLI olacaklar..."
Juan Enriquez - Futurist
Juan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society. Full bio
Juan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
There's a great big elephant in the room called the economy.
0
0
3000
Odada devasa büyüklükte bir fil var, bu filin ismi ekonomi.
00:16
So let's start talking about that.
1
4000
2000
Hadi biraz bundan bahsedelim
00:18
I wanted to give you a current picture of the economy.
2
6000
3000
Size ekonominin şu anki tablosunu sunmak istiyorum
00:21
That's what I have behind myself.
3
9000
3000
İşte tam arkamdaki de bu tablo...
00:24
(Laughter)
4
12000
3000
(Gülüşmeler)
00:27
But of course what we have to remember is this.
5
15000
3000
Ama elbette hatırlamamız gereken şey şu.
00:30
And what you have to think about is,
6
18000
3000
(Krizle başa çıkmanın yolu, uzun vadede, siz ateşle dans ederken...ondan gözünüzü ayırmamanızdır)
00:33
when you're dancing in the flames, what's next?
7
21000
3000
siz ateşle dans ederken, sırada ne var?
00:36
So what I'm going to try to do in the next 17 and a half minutes
8
24000
3000
Önümüzdeki 17.5 dakika boyunca şunu yapmaya çalışacağım;
00:39
is I'm going to talk first about the flames --
9
27000
2000
size bu alevlerden ve ekonomide--
00:41
where we are in the economy --
10
29000
2000
nerede bulunduğumuzdan bahsedeceğim.
00:43
and then I'm going to take three trends
11
31000
2000
daha sonra TED'de son 25 yıldır
00:45
that have taken place at TED over the last 25 years
12
33000
3000
yer almış ve bu konferansta da yer alacak olan
00:48
and that will take place in this conference
13
36000
2000
üç akımı ele alacağım ve
00:50
and I will try and bring them together.
14
38000
3000
bu ikisini bir araya getirmeye çalışacağım.
00:53
And I will try and give you a sense of what the ultimate reboot looks like.
15
41000
4000
Böylece size son yenilenmenin ne olacağına dair bir fikir vermeye çalışacağım.
00:57
Those three trends are
16
45000
2000
Bahsettiğim 3 akım,
00:59
the ability to engineer cells,
17
47000
2000
kök hücre mühendisliği,
01:01
the ability to engineer tissues,
18
49000
2000
doku mühendisliği,
01:03
and robots.
19
51000
2000
ve robotlar.
01:05
And somehow it will all make sense.
20
53000
2000
Bir şekilde bunların hepsi size birşeyler çağrıştıracak.
01:07
But anyway, let's start with the economy.
21
55000
3000
Yinede, ekonomi ile başlayalım.
01:10
There's a couple of really big problems that are still sitting there.
22
58000
3000
Halen var olan gerçekten ciddi birkaç büyük sorun var.
01:13
One is leverage.
23
61000
2000
İlki finansal kaldıraç sistemi.
01:15
And the problem with leverage is
24
63000
2000
Kaldıraçla ilgili problem şu:
01:17
it makes the U.S. financial system look like this.
25
65000
3000
Amerika'nın finansal sistemine şöyle bir görüntü veriyor
01:20
(Laughter)
26
68000
3000
(Gülüşmeler)
01:27
So, a normal commercial bank has nine to 10 times leverage.
27
75000
3000
Normal bir ticari banka yüzde 9-10 oranında kaldıraç kullanır.
01:30
That means for every dollar you deposit, it loans out about nine or 10.
28
78000
3000
Yani yatırdığınız her bir dolara 9-10 oranında borç verilir.
01:33
A normal investment bank is not a deposit bank,
29
81000
3000
Normal bir yatırım bankası birikim bankası değildir.
01:36
it's an investment bank;
30
84000
2000
Yatırım bankasında ise,
01:38
it has 15 to 20 times.
31
86000
2000
15-20 katı veriliyor.
01:40
It turns out that B of A in September had 32 times.
32
88000
3000
Eylül ayında Amerikan Bankası'nda bu 32 kattı.
01:43
And your friendly Citibank had 47 times.
33
91000
3000
Ve sevgili arkadaşınız Citibank'da 47 kattı.
01:46
Oops.
34
94000
2000
Oops!
01:48
That means every bad loan goes bad 47 times over.
35
96000
4000
Bu her kötü borçlanmanın 47 kat daha kötü olması demek.
01:52
And that, of course, is the reason why all of you
36
100000
3000
ve elbette bu, hepinizin bu cici insanlara
01:55
are making such generous and wonderful donations
37
103000
3000
ne kadar cömert ve harika BAĞIŞLAR
01:58
to these nice folks.
38
106000
2000
yaptığınız anlamına da geliyor
02:03
And as you think about that,
39
111000
2000
Siz bunu düşünürken
02:05
you've got to wonder: so what do banks have in store for you now?
40
113000
3000
Şunu merak etmelisiniz; bankalar kasalarında sizin için ne saklıyor?
02:11
(Laughter)
41
119000
3000
(Gülüşmeler)
02:20
It ain't pretty.
42
128000
2000
Bu hiç hoş değil.
02:23
The government, meanwhile, has been acting like Santa Claus.
43
131000
4000
Bu sırada devlet ise Noel Baba gibi davranıyor.
02:27
We all love Santa Claus, right?
44
135000
3000
Hepimiz Noel Babayı severiz, değil mi?
02:30
But the problem with Santa Clause is,
45
138000
3000
Noel Baba hakkındaki sorun şu;
02:33
if you look at the mandatory spending of what these folks have been doing
46
141000
3000
Bu arkadaşların yaptığı zorunlu harcamalara bir bakarsanız,
02:36
and promising folks,
47
144000
2000
ve bu bankalara
02:38
it turned out that in 1967, 38 percent was mandatory spending
48
146000
5000
1967 yılında "iyileştirme" adı altında yapılan
02:43
on what we call "entitlements."
49
151000
3000
zorunlu harcamalar %38 olarak hesaplanırken,
02:46
And then by 2007 it was 68 percent.
50
154000
3000
2007'de bu rakam %68'e çıkmış.
02:49
And we weren't supposed to run into 100 percent until about 2030.
51
157000
4000
Ve hemde 2030 civarına kadar %100'e çıkmamamız gerekirken.
02:54
Except we've been so busy giving away a trillion here, a trillion there,
52
162000
3000
Ama bir trilyon oraya, bir trilyon buraya dağıtmakla o kadar meşguldük ki
02:57
that we've brought that date of reckoning forward
53
165000
3000
oturup ileriye dönük hesap yapacağımız tarihi
03:00
to about 2017.
54
168000
3000
2017 yılına dek erteledik.
03:03
And we thought we were going to be able to lay these debts off on our kids,
55
171000
3000
Ve bu borçların hepsini çocuklarımızın üstüne devredebileceğimizi sandık.
03:06
but, guess what?
56
174000
2000
Ama tahmin edin bakalım ne oldu?
03:08
We're going to start to pay them.
57
176000
2000
Artık ödemeye başlayacağız.
03:10
And the problem with this stuff is, now that the bill's come due,
58
178000
2000
Sorun şu, ödeme günü geldiğinde
03:12
it turns out Santa isn't quite as cute when it's summertime.
59
180000
4000
(Devletin) Noel Baba'nın yazın olduğu kadar şirin olmadığı ortaya çıktı.
03:16
Right?
60
184000
2000
Değil mi?
03:18
(Laughter)
61
186000
3000
(Gülüşmeler)
03:30
Here's some advice from one of the largest investors in the United States.
62
198000
4000
İşte ABD'deki en büyük yatırımcıdan öğütler.
03:34
This guy runs the China Investment Corporation.
63
202000
3000
Bu kişi Çin Yatırım Kurumununu yönetiyor.
03:37
He is the main buyer of U.S. Treasury bonds.
64
205000
3000
ABD hazine bonolarının ana alıcısı bu kişidir.
03:40
And he gave an interview in December.
65
208000
3000
Aralık ayındaki bir röportajında verdiği öğütler.
03:43
Here's his first bit of advice.
66
211000
2000
İlk öğüt (Size borç veren ülkelere iyi davranın)
03:45
And here's his second bit of advice.
67
213000
3000
Buda ikincisi (Elbette size destek oluruz, eğer sürdürülebilirse)
03:50
And, by the way,
68
218000
2000
Bu arada, Çin Başbakanı
03:52
the Chinese Prime Minister reiterated this at Davos last Sunday.
69
220000
3000
geçen Pazar günü Davos'ta bunu tekrarladı.
03:55
This stuff is getting serious enough
70
223000
2000
Bu olay ciddiye gidiyor,
03:57
that if we don't start paying attention to the deficit,
71
225000
2000
bu bütçe açığına gereken önemi vermeye başlamazsak
03:59
we're going to end up losing the dollar.
72
227000
3000
Dolar'ı kaybetmeye başlayacağız.
04:02
And then all bets are off.
73
230000
3000
Ve işte o zaman "Bütün bahisler" kapanır.
04:05
Let me show you what it looks like.
74
233000
3000
Size olayın nasıl gözüktüğünü göstereyim.
04:08
I think I can safely say
75
236000
2000
Şu an güvenle söyleyebilirim ki,
04:10
that I'm the only trillionaire in this room.
76
238000
3000
bu odadaki tek trilyoner benim.
04:14
This is an actual bill.
77
242000
2000
Bu gerçek bir fatura.
04:16
And it's 10 triliion dollars.
78
244000
3000
Ve bu fatura 10 trilyon dolar.
04:19
The only problem with this bill is it's not really worth very much.
79
247000
3000
Tek problemimiz, artık bu fatura çok para etmiyor.
04:22
That was eight bucks last week, four bucks this week,
80
250000
3000
Geçen hafta sekiz dolardı, bu hafta dört dolara düştü.
04:25
a buck next week.
81
253000
2000
haftaya bir dolar.
04:27
And that's what happens to currencies when you don't stand behind them.
82
255000
4000
Eğer para biriminizin arkasında durmazsanız bu olur.
04:32
So the next time somebody as cute as this shows up on your doorstep,
83
260000
5000
Bir dahaki sefere, bu kadar şirin biri kapınızda belirdiğinde,
04:37
and sometimes this creature's called Chrysler and sometimes Ford and sometimes ... whatever you want --
84
265000
7000
ve hatta bu yaratığın adı Chrysler, Ford veya bazen de....- her ne isim verdiyseniz- olsa da,
04:44
you've just got to say no.
85
272000
2000
sadece hayır demek zorundasınız.
04:46
And you've got to start banishing a word that's called "entitlement."
86
274000
4000
'İyileştirme' kelimesini de artık kafanızdan silmeye başlayın.
04:50
And the reason we have to do that in the short term
87
278000
3000
Kısa vadede bunu yapma nedenimiz
04:53
is because we have just run out of cash.
88
281000
3000
artık nakit paramızın tükenmiş olmasıdır
04:56
If you look at the federal budget, this is what it looks like.
89
284000
3000
Devlet bütçesine baktığınızda, görünen durum böyle.
04:59
The orange slice is what's discretionary.
90
287000
3000
Turuncu dilim "ihtiyari harcamalar" kısmı.
05:02
Everything else is mandated.
91
290000
2000
Geri kanal herşey yetkilendirilmiş halde.
05:05
It makes no difference if we cut out the bridges to Alaska in the overall scheme of things.
92
293000
3000
Görünüş itibariyle Alaska ile aramızdaki köprüleri kaldırmaktan bir farkı yok.
05:08
So what we have to start thinking about doing
93
296000
3000
Artık sağlık harcamalarına kısıtlama getirmeyi
05:11
is capping our medical spending
94
299000
2000
düşünmeye başlamalıyız.
05:13
because that's a monster that's simply going to eat the entire budget.
95
301000
3000
çünkü bu canavar basitçe bütçenin tamamını yemek üzere.
05:16
We've got to start thinking about asking people
96
304000
3000
ve artık insanlardan biraz daha geç emekli olmalarını
05:19
to retire a little bit later.
97
307000
2000
istemeyi düşünmeliyiz.
05:22
If you're 60 to 65 you retire on time.
98
310000
3000
60-65 yaş arasındaysanız zamanında emekli olursunuz.
05:25
Your 401(k) just got nailed.
99
313000
2000
401K'nız (şirkette biriken emeklilik fonunuz) hazırlanır.
05:27
If you're 50 to 60 we want you to work two years more.
100
315000
3000
50-60 yaş arasındaysanız 2 yıl daha fazla çalışmanızı istiyoruz
05:30
If you're under 50 we want you to work four more years.
101
318000
3000
50 yaş altıysanız, 4 yıl daha fazla çalışmanızı istiyoruz.
05:33
The reason why that's reasonable is,
102
321000
3000
Bunun mantıklı olma sebebi şu,
05:36
when your grandparents were given Social Security,
103
324000
2000
Büyükbabalarınıza verilen Sosyal Güvenlik hakkını
05:38
they got it at 65 and were expected to check out at 68.
104
326000
3000
onlar 65 yaşında aldılar ve 68'de işten ayrılmaları beklendi
05:41
Sixty-eight is young today.
105
329000
3000
Bugün 68 yaş genç bir yaş.
05:44
We've also got to cut the military about three percent a year.
106
332000
4000
Ayrıca Ordu'dan da her sene üçte bir kesmeliyiz.
05:48
We've got to limit other mandatory spending.
107
336000
2000
Diğer zorunlu harcamaların hepsine limit koymalıyız.
05:50
We've got to quit borrowing as much,
108
338000
3000
Bu kadar çok borç almaya son vermeliyiz
05:53
because otherwise the interest is going to eat that whole pie.
109
341000
3000
yoksa pastanın tamamını faizler yiyecek.
05:56
And we've got to end up with a smaller government.
110
344000
2000
ve sonunda daha küçük bir hükümete sahip olmalıyız.
05:58
And if we don't start changing this trend line,
111
346000
3000
Ve bu eğilimi değiştirmeye başlamazsak
06:01
we are going to lose the dollar
112
349000
2000
doları kaybedeceğiz ve --
06:03
and start to look like Iceland.
113
351000
2000
Izlanda gibi görünmeye başlayacağız.
06:05
I got what you're thinking.
114
353000
3000
Şu an düşündüğünüz şeyi biliyorum.
06:08
This is going to happen when hell freezes over.
115
356000
4000
Bu ancak cehennem donduğunda mümkün diyorsunuz
06:13
But let me remind you this December it did snow in Vegas.
116
361000
3000
ama anımsatayım, bu aralık ayı Vegas'a kar yağdı.
06:18
(Laughter)
117
366000
3000
(Gülüşmeler)
06:23
Here's what happens if you don't address this stuff.
118
371000
3000
Eğer bu konuyu konuşmazsak ne olur?
06:26
So, Japan had a fiscal real estate crisis
119
374000
3000
Japonya 1980'lerin sonunda
06:29
back in the late '80s.
120
377000
2000
emlak sektöründe mali bir kriz yaşadı.
06:31
And its 225 largest companies today
121
379000
3000
Ve bugünün en büyük 225 şirketi
06:34
are worth one quarter of what they were 18 years ago.
122
382000
3000
18 yıl önce bugünkü değerlerinin dörtte biri ediyorlardı.
06:37
We don't fix this now,
123
385000
2000
Bunu düzeltmezsek,
06:39
how would you like to see a Dow 3,500 in 2026?
124
387000
3000
2026'da, 3.500'lerde bir DOW (Wall Street) görmeye ne dersiniz?
06:42
Because that's the consequence of not dealing with this stuff.
125
390000
3000
Şu an düzeltmezsek olacak olan budur.
06:45
And unless you want this person
126
393000
3000
Ancak bu kişinin yalnızca Florida'nın değil,
06:48
to not just become the CFO of Florida, but the United States,
127
396000
3000
ABD'nin de CFO'su olduğunu görmek istiyorsanız, o başka.
06:51
we'd better deal with this stuff.
128
399000
3000
Bu konu ile bir an önce ilgilenmeliyiz.
06:54
That's the short term. That's the flame part.
129
402000
3000
Bu kısa vadede. Bu işin alev kısmı.
06:57
That's the financial crisis.
130
405000
2000
İşte bu finansal krizdir.
06:59
Now, right behind the financial crisis there's a second and bigger wave
131
407000
4000
Şimdi, finansal krizin hemen arkasında ikinci bir dalga var.
07:03
that we need to talk about.
132
411000
1000
İşte bunun hakkında konuşmak lazım.
07:04
That wave is much larger, much more powerful,
133
412000
2000
Bu dalga çok daha geniş ve güçlü
07:06
and that's of course the wave of technology.
134
414000
3000
Elbette bahsettiğim şey teknolojinin dalgası.
07:09
And what's really important in this stuff is,
135
417000
2000
Bu konuda gerçekten önemli olan
07:11
as we cut, we also have to grow.
136
419000
2000
kısıtlama yaparken, büyümemizin şart olması.
07:13
Among other things, because startup companies
137
421000
3000
Hepsinden öte, yeni başlayan şirketler
07:16
are .02 percent of U.S. GDP investmentm
138
424000
2000
ABD'nin GDP yatırımından %0.2'lik pay alırlarken
07:18
and they're about 17.8 percent of output.
139
426000
3000
getirinin %17.8'ini sağlıyorlar.
07:23
It's groups like that in this room that generate the future of the U.S. economy.
140
431000
3000
ABD ekonomisinin geleceğini yaratanlar buradaki gibi bir grup insan.
07:26
And that's what we've got to keep growing.
141
434000
2000
İşte bu büyütmek zorunda olduğumuz şey bu.
07:28
We don't have to keep growing these bridges to nowhere.
142
436000
3000
Bu köprüyü hiç bir yere kurararak büyümek zorunda değiliz.
07:32
So let's bring a romance novelist into this conversation.
143
440000
4000
O zaman romantik bir yazarı konuşmaya dahil edelim.
07:38
And that's where these three trends come together.
144
446000
5000
--Herşeyin bittiğini düşündüğünüz anda, bir zaman gelecek....ve bu bir başlangıç olacak--
07:43
That's where the ability to engineer microbes,
145
451000
3000
İşte bu nokta, bu üç eğilimin birleştiği nokta.
07:46
the ability to engineer tissues,
146
454000
2000
Burada Mikrobiyoloji, doku mühendisliği ve
07:48
and the ability to engineer robots
147
456000
2000
robot mühendisliği birleşerek
07:50
begin to lead to a reboot.
148
458000
2000
yenilenmeye öncülük ediyorlar.
07:52
And let me recap some of the stuff you've seen.
149
460000
2000
Bazı eski başlıkları tekrarlamama izin verin.
07:54
Craig Venter showed up last year
150
462000
2000
Craig Verner geçen sene buraya geldi
07:56
and showed you the first fully programmable cell that acts like hardware
151
464000
2000
hardware gibi davranabilen ilk programlanabilir hücreyi size tanıttı.
07:58
where you can insert DNA and have it boot up as a different species.
152
466000
3000
DNA ekleyip başka bir türe aitmiş gibi yenileyebiliyorsunuz
08:01
In parallel, the folks at MIT
153
469000
3000
Paralel olarak, MIT'dekiler
08:04
have been building a standard registry of biological parts.
154
472000
3000
standart kayıtlı biyolojik uzuvlar inşa ediyorlar
08:07
So think of it as a Radio Shack for biology.
155
475000
3000
Biyolojinin Radio Shack'ı olarak görebilirsiniz (Ç.N: teknoloji-market)
08:10
You can go out and get your proteins, your RNA, your DNA, whatever.
156
478000
3000
Gidip proteinlerinizi, RNA veya DNA'nızı alabiliyorsunuz.
08:13
And start building stuff.
157
481000
3000
sonra evde kendiniz inşa etmeye başlıyorsunuz..
08:16
In 2006 they brought together high school students and college students
158
484000
3000
2006 yılında yüksekokul ve üniversite öğrencilerini toplayıp
08:19
and started to build these little odd creatures.
159
487000
2000
bu ufak tefek tuhaf şeyleri oluşturmaya başladılar
08:21
They just happened to be alive instead of circuit boards.
160
489000
3000
Bir elektrik devresinden ziyade yaşayan şeyler oldular.
08:24
Here was one of the first things they built.
161
492000
3000
İnşa ettikleri ilk şeylerden birkaçı
08:27
So, cells have this cycle.
162
495000
2000
Hücrelerde böyle bir döngü var.
08:29
First they don't grow.
163
497000
2000
Önce büyümüyorlar,
08:31
Then they grow exponentially.
164
499000
2000
sonra inanılmaz ölçüde büyüyor
08:33
Then they stop growing.
165
501000
2000
ve büyümeyi kesiyorlar.
08:35
Graduate students wanted a way of telling which stage they were in.
166
503000
3000
Mezuniyet sınıfları hangi evrelerde olduklarını göstermek istediler
08:38
So they engineered these cells
167
506000
2000
Ve bu hücreleri inşa ettiler;
08:40
so that when they're growing in the exponential phase,
168
508000
2000
hücreler aşırı büyüme evresinde iken
08:42
they would smell like wintergreen.
169
510000
2000
kekliküzümü gibi kokmaya ayarlandılar
08:44
And when they stopped growing they would smell like bananas.
170
512000
3000
Ve büyümeleri durunca da muz kokmaları gerekiyordu.
08:47
And you could tell very easily when your experiment was working
171
515000
3000
Artık kolayca deneyinizin çalışıp çalışmadığını,
08:50
and wasn't, and where it was in the phase.
172
518000
3000
çalışıyorsa da hangi fazda olduğunu biliyordunuz.
08:53
This got a bit more complicated two years later.
173
521000
3000
2 yıl sonra iş biraz daha kompleks bir hal aldı.
08:56
Twenty-one countries came together. Dozens of teams.
174
524000
2000
21 ülke bir araya geldi, düzinelerce takım.
08:58
They started competing.
175
526000
2000
Yarışmaya başladılar.
09:00
The team from Rice University started to engineer the substance in red wine
176
528000
5000
Rice üniversitesi kırmızı şarabın içinde bulunan ve size iyi gelen
09:05
that makes red wine good for you
177
533000
2000
maddenin üzerinde çalışmaya başladı
09:07
into beer.
178
535000
2000
ve bunu biraya aktardılar.
09:10
So you take resveratrol and you put it into beer.
179
538000
4000
Yani resveratolü alıp biraya koydular.
09:14
Of course, one of the judges is wandering by, and he goes,
180
542000
3000
Elbette, dolaşan hakemlerden biri sayıklamaya başladı,
09:17
"Wow! Cancer-fighting beer! There is a God."
181
545000
4000
"Wow! Kanserle savaşan Bira! Tanrı varmış!"
09:21
(Laughter)
182
549000
3000
(Gülüşmeler)
09:24
The team from Taiwan was a little bit more ambitious.
183
552000
3000
Taiwan takımı daha bir azimliydi
09:27
They tried to engineer bacterias in such a way
184
555000
3000
Bakterileri aslında böbreklerinizmiş gibi davranacakları
09:30
that they would act as your kidneys.
185
558000
3000
şekilde inşa etmeye çalıştılar.
09:33
Four years ago, I showed you this picture.
186
561000
3000
4 yıl önce size bu fotoğrafı gösterdim,
09:36
And people oohed and ahhed,
187
564000
2000
Herkes ah'ladı, oh'ladı...
09:38
because Cliff Tabin had been able to grow an extra wing on a chicken.
188
566000
3000
Çünkü Cliff Tabin bir tavukta ekstra bir kanat yetiştirmeyi başarmıştı.
09:41
And that was very cool stuff back then.
189
569000
3000
Geçmişte bu acayip bir başarıydı.
09:44
But now moving from bacterial engineering to tissue engineering,
190
572000
3000
Şimdi bakteri mühendisliğinden doku mühendisliğine geçerken
09:47
let me show you what's happened in that period of time.
191
575000
3000
bu dönemde neler olduğunu sizlere göstermeme izin verin
09:50
Two years ago, you saw this creature.
192
578000
3000
2 yıl önce, bu yaratığı gördünüz,
09:53
An almost-extinct animal from Xochimilco, Mexico
193
581000
3000
Xochimilco, Mexico'dan neredeyse türü tükenmiş bir canlı
09:56
called an axolotl
194
584000
2000
ismi Axolotl,
09:58
that can re-generate its limbs.
195
586000
2000
kol ve bacaklarını yeniden çıkarabiliyor
10:00
You can freeze half its heart. It regrows.
196
588000
2000
kalbinin yarısını dondurun, yeniden tamamlanıyor
10:02
You can freeze half the brain. It regrows.
197
590000
2000
Beyininin yarısını dondurun, yeniden büyüyor.
10:04
It's almost like leaving Congress.
198
592000
2000
Neredeyse aynen Kongre'den ayrılmak gibi...
10:06
(Laughter)
199
594000
3000
gülüşmeler
10:12
But now, you don't have to have the animal itself to regenerate,
200
600000
3000
Şimdi, hayvanların kendini yenilemesine gerek kalmadı
10:15
because you can build cloned mice molars in Petri dishes.
201
603000
5000
çünkü klonlanmış fare dişini petri kaplarında inşa edebiliyorsunuz.
10:21
And, of course if you can build mice molars in Petri dishes,
202
609000
4000
Ve, elbette eğer petri kabında sıçan dişi inşa edebiliyorsanız
10:25
you can grow human molars in Petri dishes.
203
613000
3000
insan dişini de petri kabında büyütebilirsiniz.
10:28
This should not surprise you, right?
204
616000
2000
Bu sizi şaşırtmamalı, değil mi?
10:30
I mean, you're born with no teeth.
205
618000
2000
Yani dişsiz doğdunuz.
10:32
You give away all your teeth to the tooth fairy.
206
620000
3000
İlk dişlerinizin hepsini de diş perisine verdiniz.
10:35
You re-grow a set of teeth.
207
623000
2000
Yeni bir diş seti çıkarıyorsunuz.
10:37
But then if you lose one of those second set of teeth, they don't regrow,
208
625000
3000
Ama sonra, bu dişleri yeniden kaybettiğinizde yeniden büyümüyorlar,
10:40
unless, if you're a lawyer.
209
628000
2000
tabii bir avukat değilseniz.
10:42
(Laughter)
210
630000
4000
(Gülüşmeler)
10:46
But, of course, for most of us,
211
634000
3000
Ama elbette çoğumuz için
10:49
we know how to grow teeth, and therefore we can take adult stem teeth,
212
637000
3000
artık nasıl diş yetiştireceğimizi biliyoruz. Dişin erişkin kök hücresini alıyor
10:52
put them on a biodegradable mold, re-grow a tooth,
213
640000
3000
biyo-ayrıştırıcı bir kalıba koyuyorsunuz, yeniden diş yetiştiriyorsunuz.
10:55
and simply implant it.
214
643000
1000
ve basitçe implante ediyorsunuz
10:56
And we can do it with other things.
215
644000
3000
Ve bunu başka şeyler için de yapabiliriz.
10:59
So, a Spanish woman who was dying of T.B. had a donor trachea,
216
647000
5000
Tüberkülozdan ölmek üzere olan ispanyol kadın trake donörüydü.
11:04
they took all the cells off the trachea,
217
652000
2000
onun trakesindeki tüm hücrelerini aldılar
11:06
they spraypainted her stem cells onto that cartilage.
218
654000
3000
ve kök hücrelerini geride kalan kıkırdak dokusuna püskürttüler
11:09
She regrew her own trachea,
219
657000
2000
Kendi trakesini yeniden büyüttü
11:11
and 72 hours later it was implanted.
220
659000
3000
ve 72 saat sonra da implante ettiler.
11:14
She's now running around with her kids.
221
662000
2000
Şimdi çocuklarıyla etrafta koşturuyor
11:16
This is going on in Tony Atala's lab in Wake Forest
222
664000
3000
Bu Tony Atala'nın Wake Forest'ta ki, savaşta yaralanan askerler için
11:19
where he is re-growing ears for injured soldiers,
223
667000
3000
kulaklar büyüttüğü laboratuvarında gerçekleşiyor.
11:22
and he's also re-growing bladders.
224
670000
4000
Ayrıca safra kesesi de büyütüyorlar.
11:26
So there are now nine women walking around Boston
225
674000
3000
Boston'da şu anda 9 kadın yenilenmiş safra keseleri ile
11:29
with re-grown bladders,
226
677000
2000
etrafta dolaşıyor.
11:31
which is much more pleasant than walking around with a whole bunch of plastic bags
227
679000
2000
ki bu yaşamınızın sonuna dek plastik torbalara bağlanmış halde
11:33
for the rest of your life.
228
681000
2000
gezmekten çok daha hoş.
11:35
This is kind of getting boring, right?
229
683000
3000
Bu gittikçe sıkıcı olmaya başladı, değil mi?
11:38
I mean, you understand where this story's going.
230
686000
2000
Yani, bu hikayenin nereye gittiğini kestirebiliyorsunuzdur?
11:40
But, I mean it gets more interesting.
231
688000
2000
Ama, gittikçe ilginçleşiyor da.
11:42
Last year, this group was able to take all the cells off a heart,
232
690000
4000
Geçen sene, bu grup bir kalpten bütün kalp hücrelerini almayi başardı
11:46
leaving just the cartilage.
233
694000
3000
Geride sadece kıkırdak dokusu kaldı.
11:49
Then, they sprayed stem cells onto that heart, from a mouse.
234
697000
2000
Sonrasında, kök hücreleri bir fare kalbinin üstüne püskürttüler.
11:51
Those stem cells self-organized, and that heart started to beat.
235
699000
4000
Bu kök hücreler, kendileri organize oldular ve kalp atmaya başladı.
11:55
Life happens.
236
703000
3000
Hayat oluşuyor!
11:59
This may be one of the ultimate papers.
237
707000
3000
Bu basılmış en son yayınlardan.
12:02
This was done in Japan and in the U.S., published at the same time,
238
710000
3000
Japonya ve U.S'de aynı anda yayınlandı
12:05
and it rebooted skin cells into stem cells, last year.
239
713000
4000
ve geçen sene de deri hücreleri kök hücreye dönüştürüldü.
12:10
That meant that you can take the stuff right here,
240
718000
3000
Buradaki dokuyu alıyorsunuz,
12:13
and turn it into almost anything in your body.
241
721000
2000
ve vücutta istediğiniz neyse ona çeviriyorsunuz.
12:15
And this is becoming common, it's moving very quickly,
242
723000
3000
Bu artık sıradanlaştı, çok hızlı ilerliyor,
12:18
it's moving in a whole series of places.
243
726000
3000
ve dünyada pek çok yerde çalışmalar yapılıyor.
12:22
Third trend: robots.
244
730000
2000
Üçüncü trend ise robotlardı.
12:25
Those of us of a certain age grew up expecting that by now
245
733000
3000
Bizim gibi belirli bir yaştakiler şimdiye dek hep,
12:28
we would have Rosie the Robot from "The Jetsons" in our house.
246
736000
4000
Jetgillerdeki Robot Rosie'nin evimizde çalışacağı günleri bekledik.
12:32
And all we've got is a Roomba.
247
740000
3000
Ama elimizdeki tek şey Roomba. (ÇN: robot elektrik süpürgesi)
12:35
(Laughter)
248
743000
3000
(Gülüşmeler)
12:38
We also thought we'd have this robot to warn us of danger.
249
746000
4000
Hatta bu robot'un bizi tehlikelere karşı uyaracağını düşünmüştük
12:42
Didn't happen.
250
750000
2000
Olmadı.
12:44
And these were robots engineered for a flat world, right?
251
752000
3000
Bunlar bir apartman dairesi için yapılmış robotlardı, değil mi?
12:47
So, Rosie runs around on skates
252
755000
2000
Yani, Rosie tekerlekler üstünde hareket ediyordu.
12:49
and the other one ran on flat threads.
253
757000
2000
ve diğeri de düz bir sistemin üzerinde.
12:52
If you don't have a flat world, that's not good,
254
760000
2000
Eğer düz bir dünyanız yoksa, bu iyi değildir.
12:54
which is why the robot's we're designing today are a little different.
255
762000
5000
Bu nedenle günümüzde robotlar biraz daha farklı dizayn ediliyor.
13:00
This is Boston Dynamics' "BigDog."
256
768000
2000
Bu Boston Dynamics şirketinin BigDog'u
13:05
And this is about as close as you can get to a physical Turing test.
257
773000
3000
ve bu fiziksel bir Turing testine gelebileceğiniz en yakın noktadır.
13:08
O.K., so let me remind you, a Turing test is where you've got a wall,
258
776000
4000
Tamam, size anımsatmama izin verin, Turing testi duvar varken yapılır.
13:12
you're talking to somebody on the other side of the wall,
259
780000
2000
sizse duvarın diğer tarafındaki biriyle konuşuyorsunuz.
13:14
and when you don't know if that thing is human or animal --
260
782000
3000
ve eğer bunun bir insan ya da hayvan olduğunu bilemezseniz
13:17
that's when computers have reached human intelligence.
261
785000
4000
işte o zaman bilgisayarlar insan zekasına ulaşmış demektir.
13:21
This is not an intelligence Turing rest,
262
789000
3000
Bu bir zeka Turing testi değil,
13:24
but this is as close as you can get to a physical Turing test.
263
792000
3000
ama yine de fiziksel bir turing testine en yaklaşabileceğiniz durumdur.
13:27
And this stuff is moving very quickly,
264
795000
2000
Bu alet çok hızlı hareket ediyor,
13:29
and by the way, that thing can carry about 350 pounds of weight.
265
797000
4000
bu arada, bu şey yaklaşık 160 kg. taşıyabiliyor.
13:34
These are not the only interesting robots.
266
802000
3000
İlginç olan tek robotlar bunlar değil.
13:37
You've also got flies, the size of flies,
267
805000
2000
Ayrıca birde, Harvard'dan Robert Wood tarafından
13:39
that are being made by Robert Wood at Harvard.
268
807000
3000
yapılan sinekler var, gerçe sinek boyunda.
13:42
You've got Stickybots that are being made at Stanford.
269
810000
3000
Standford'da yapılmakta olan stickybot'lar da var.
13:45
And as you bring these things together,
270
813000
3000
Bunların hepsini bir araya getirdiğinizde
13:48
as you bring cells, biological tissue engineering and mechanics together,
271
816000
6000
yani hücreler, biyolojik doku mühendisliği ve mekanik
13:54
you begin to get some really odd questions.
272
822000
3000
işte o zaman sıradışı sorularla karşılaşmaya başlıyorsunuz.
13:57
In the last Olympics, this gentleman,
273
825000
2000
Son olimpiyatlarda, bu beyefendi,
13:59
who had several world records in the Special Olympics,
274
827000
4000
daha önce yapılan özel olimpiyatlarda pek çok rekoru olduğu halde
14:03
tried to run in the normal Olympics.
275
831000
2000
normal olimpiyatlara katılmaya gayret etti.
14:05
The only issue with Oscar Pistorius
276
833000
2000
Oscar Pisorius'un fiziksel durumu şöyle,
14:07
is he was born without bones in the lower part of his legs.
277
835000
4000
bacaklarının alt kısmındaki kemikleri olmadan doğmuş
14:11
He came within about a second of qualifying.
278
839000
2000
Sıralama turlarında yeterince iyi bir sürede koşmuştu.
14:13
He sued to be allowed to run,
279
841000
3000
Koşabilmek için dava açtı
14:16
and he won the suit,
280
844000
2000
ve davayı kazandı.
14:18
but didn't qualify by time.
281
846000
2000
Ama iyi bir süre yapamadı.
14:20
Next Olympics, you can bet that Oscar, or one of Oscar's successors,
282
848000
5000
Bir sonraki olimpiyatlarda, Oscar veya Oscar'ın takipçilerinden birisi
14:25
is going to make the time.
283
853000
2000
bu barajı aşacak.
14:27
And two or three Olympics after that, they are going to be unbeatable.
284
855000
3000
Ve 2-3 olimpiyat sonrasında yenilmez olacaklar.
14:30
And as you bring these trends together, and as you think of what it means
285
858000
5000
Bu trendleri bir araya getirip, bir zamanlar tamamen sağır olan ancak
14:35
to take people who are profoundly deaf, who can now begin to hear --
286
863000
4000
şimdi duymaya başlayan insanları alıp, bunun ne anlama geldiğini düşünün.
14:39
I mean, remember the evolution of hearing aids, right?
287
867000
3000
İşitme cihazlarındaki devrimi anımsıyorsunuz, değil mi?
14:42
I mean, your grandparents had these great big cones,
288
870000
3000
Büyükbabanızda o büyük külahlardan vardı
14:45
and then your parents had these odd boxes
289
873000
2000
ve anne-babanızda akşam yemeği sırasında
14:47
that would squawk at odd times during dinner,
290
875000
2000
cızırtı çıkaran o tuhaf kutulardan vardı
14:49
and now we have these little buds that nobody sees.
291
877000
2000
ve şimdi kimsenin görmediği bu küçük tomurcuklar var.
14:51
And now you have cochlear implants
292
879000
2000
Şimdi de koklear implantlar var.
14:53
that go into people's heads and allow the deaf to begin to hear.
293
881000
5000
İnsanların kafalarına yerleştiriyorsunuz ve sağırlar işitmeye başlıyor.
14:58
Now, they can't hear as well as you and I can.
294
886000
2000
Yani sizin ve benim gibi işitmiyorlar elbette
15:00
But, in 10 or 15 machine generations they will,
295
888000
3000
ama 10-15 nesil sonrasındaki makinalarla, işitecekler
15:03
and these are machine generations, not human generations.
296
891000
2000
bunlar makine nesilleri olacak, insan nesli değil.
15:06
And about two or three years after they can hear as well as you and I can,
297
894000
4000
Yani 2-3 yıl sonra aynen bizim gibi işitmeye başlayacaklar.
15:10
they'll be able to hear maybe how bats sing, or how whales talk,
298
898000
4000
hatta yarasaların nasıl şarkı söyleyip, balinaların nasıl konuştuğunu,
15:14
or how dogs talk, and other types of tonal scales.
299
902000
3000
yada köpeklerin nasıl konuştuğunu ve diğer tip ton skalalarını duyabilecekler.
15:17
They'll be able to focus their hearing,
300
905000
2000
İşitmelerine konsantre olabilecek
15:19
they'll be able to increase the sensitivity, decrease the sensitivity,
301
907000
3000
seslere hassasiyeti arttırıp, azaltabilecekler,
15:22
do a series of things that we can't do.
302
910000
2000
bizim yapamayacağımız pek çok şeyi yapacaklar.
15:24
And the same thing is happening in eyes.
303
912000
2000
Gözler için de aynı durum söz konusu.
15:27
This is a group in Germany that's beginning to engineer eyes
304
915000
3000
Bu Almanya'da göz mühendisliğine başlayan bir ekip
15:30
so that people who are blind can begin to see light and dark.
305
918000
4000
böylece kör kişiler artık karanlık ve aydınlığı görebilecek.
15:34
Very primitive.
306
922000
2000
Çok ilkelce.
15:36
And then they'll be able to see shape.
307
924000
2000
Daha sonra şekilleri görebilmeye başlayacaklar
15:38
And then they'll be able to see color, and then they'll be able to see in definition,
308
926000
3000
Daha sonra renkleri ve derken, ayrıntıları görebilecekler.
15:41
and one day, they'll see as well as you and I can.
309
929000
3000
Bir gün gelecek, sizin benim gibi görecekler.
15:44
And a couple of years after that, they'll be able to see in ultraviolet,
310
932000
3000
Ondan birkaç yıl sonra da ultraviyole ışınlarını görmeyi başaracaklar,
15:47
they'll be able to see in infrared, they'll be able to focus their eyes,
311
935000
2000
Kızılötesini görüp, gözlerine odaklanabilecekler.
15:49
they'll be able to come into a microfocus.
312
937000
3000
ve mikro-odaklanmayı başaracaklar,
15:52
They'll do stuff you and I can't do.
313
940000
2000
Bizim yapamadıklarımızı yapacaklar.
15:55
All of these things are coming together,
314
943000
2000
Bütün bunlar artık birleşiyor,
15:57
and it's a particularly important thing to understand,
315
945000
4000
ve özellikle şunu anlamamız çok önemli,
16:01
as we worry about the flames of the present,
316
949000
3000
şu an alevlerden endişe ediyorken
16:04
to keep an eye on the future.
317
952000
3000
gelecekten gözümüzü ayırmamalıyız.
16:07
And, of course, the future is looking back 200 years,
318
955000
3000
Ve elbette, gelecek 200 yıl öncesine de bakmak demek,
16:10
because next week is the 200th anniversary of Darwin's birth.
319
958000
4000
çünkü önümüzdeki hafta Darwin'in doğuşunun 200. yıldönümü.
16:14
And it's the 150th anniversary of the publication of "The Origin of Species."
320
962000
6000
Türlerin Kökeni'nin basımının da 150. yıldönümü.
16:20
And Darwin, of course, argued that evolution is a natural state.
321
968000
4000
Darwin, elbette, evrimin doğal bir durum olduğunu iddia ediyordu.
16:24
It is a natural state in everything that is alive, including hominids.
322
972000
6000
Canlı olan herşey için, hominidler de dahil, geçerli olan doğal bir durum.
16:30
There have actually been 22 species of hominids
323
978000
5000
Gerçekte çevrede yaşayan 22 tür hominidin olduğu
16:35
that have been around, have evolved, have wandered in different places,
324
983000
4000
ve evrimleştikleri, değişik yerlere dağıldıkları
16:39
have gone extinct.
325
987000
2000
ve soylarının tükendiği biliniyor.
16:41
It is common for hominids to evolve.
326
989000
5000
Hominidler için evrimleşme sıradandır.
16:46
And that's the reason why, as you look at the hominid fossil record,
327
994000
3000
Ve bu yüzden, hominid fosil kayıtlarına baktığınızda,
16:49
erectus, and heidelbergensis, and floresiensis, and Neanderthals,
328
997000
8000
erectus, heildelbergensis, floresiensis, neanderthals ve Homo Sapiens
16:57
and Homo sapiens, all overlap.
329
1005000
4000
hepsi üst üste binmektedir.
17:02
The common state of affairs is to have overlapping versions of hominids,
330
1010000
5000
Üst üste binen hominid versiyonları olması çok yaygın bir durum,
17:07
not one.
331
1015000
2000
tek değil yani.
17:09
And as you think of the implications of that,
332
1017000
2000
Bu konuda akıl yürütürseniz
17:11
here's a brief history of the universe.
333
1019000
2000
işte size evrenin hikayesi.
17:13
The universe was created 13.7 billion years ago,
334
1021000
3000
Evren 13.7 milyar yıl önce yaratıldı,
17:16
and then you created all the stars, and all the planets,
335
1024000
2000
ve siz yıldızları yarattınız, sonra gezegenleri,
17:18
and all the galaxies, and all the Milky Ways.
336
1026000
2000
ve bütün galaksileri, bütün Milky Way'leri.
17:20
And then you created Earth about 4.5 billion years ago,
337
1028000
3000
Dünyayı ise 4.5 milyar yıl önce yarattınız,
17:23
and then you got life about four billion years ago,
338
1031000
3000
4 milyar yıl önce de hayatı başlattınız,
17:26
and then you got hominids about 0.006 billion years ago,
339
1034000
4000
hominidler 0.006 milyar yıl önce vardılar,
17:30
and then you got our version of hominids about 0.0015 billion years ago.
340
1038000
5000
bizim bildiğimiz hominid versiyonu 0.0015 milyar yıl önce yaratıldı,
17:35
Ta-dah!
341
1043000
2000
Ta-Daaah!
17:37
Maybe the reason for thr creation of the universe,
342
1045000
2000
Belki de, evrenin, galaksilerin, tüm gezegenlerin
17:39
and all the galaxies, and all the planets, and all the energy,
343
1047000
3000
ve bütün bu enerjinin ve bütün kara enerjinin ve
17:42
and all the dark energy, and all the rest of stuff
344
1050000
2000
bütün diğer şeylerin yaratılmasının nedeni
17:44
is to create what's in this room.
345
1052000
4000
bu odada olanı yaratmak içindi.
17:48
Maybe not.
346
1056000
2000
Ya da değildi.
17:51
That would be a mildly arrogant viewpoint.
347
1059000
3000
Bu biraz ukala bir bakış açısı olurdu.
17:54
(Laughter)
348
1062000
4000
(Gülüşmeler)
17:59
So, if that's not the purpose of the universe, then what's next?
349
1067000
3000
Yani, eğer evrenin amacı bu değilse, sırada ne var?
18:04
(Laughter)
350
1072000
4000
gülüşmeler
18:08
I think what we're going to see is we're going to see a different species of hominid.
351
1076000
4000
Bence göreceğimiz şey hominidlerin farklı bir türü.
18:13
I think we're going to move from a Homo sapiens into a Homo evolutis.
352
1081000
4000
Sanırım Homo Sapiens'den Homo Evolutis'e doğru geçiş yapacağız.
18:17
And I think this isn't 1,000 years out.
353
1085000
2000
ve bence bu 1000 yıl dahi sürmeyecek.
18:19
I think most of us are going to glance at it,
354
1087000
3000
Hatta çoğumuz onlara bir göz atma fırsatı bulacağız,
18:22
and our grandchildren are going to begin to live it.
355
1090000
2000
torunlarımızsa onlarla yaşamaya başlayacaklar.
18:24
And a Homo evolutis brings together these three trends
356
1092000
3000
Ve bir Homo Evolutis, bu üç trendi, kendisinin ve
18:27
into a hominid that takes direct and deliberate control
357
1095000
3000
diğer türlerin evrimi üzerindeki doğrudan ve kasıtlı kontrolü
18:30
over the evolution of his species, her species and other species.
358
1098000
4000
eline alan bir hominid türünde bir araya getirecek.
18:35
And that, of course, would be the ultimate reboot.
359
1103000
4000
Ve tabii ki bu da en son yenilenme olacak.
18:39
Thank you very much.
360
1107000
2000
Çok teşekkür ederim.
18:41
(Applause)
361
1109000
3000
(Alkışlar)
ABOUT THE SPEAKER
Juan Enriquez - FuturistJuan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society.
Why you should listen
A broad thinker who studies the intersections of these fields, Enriquez has a talent for bridging disciplines to build a coherent look ahead. He is the managing director of Excel Venture Management, a life sciences VC firm. He recently published (with Steve Gullans) Evolving Ourselves: How Unnatural Selection and Nonrandom Mutation Are Shaping Life on Earth. The book describes a world where humans increasingly shape their environment, themselves and other species.
Enriquez is a member of the board of Synthetic Genomics, which recently introduced the smallest synthetic living cell. Called “JCVI-syn 3.0,” it has 473 genes (about half the previous smallest cell). The organism would die if one of the genes is removed. In other words, this is the minimum genetic instruction set for a living organism.
Juan Enriquez | Speaker | TED.com