English-Video.net comment policy

The comment field is common to all languages

Let's write in your language and use "Google Translate" together

Please refer to informative community guidelines on TED.com

TEDGlobal 2011

Geoffrey West: The surprising math of cities and corporations

جيفري ويست: الرياضيات المدهشة للمُدُنْ و الشركات

Filmed
Views 1,442,576

عالم الفيزياء جيفري ويست و جد أن القوانين الرياضية البسيطة تتحكم في خصائص المدن-- و أن الثروة ، معدل الجريمة ، سرعة المشي و جوانب أخرى عديدة لأي مدينة يمكن استخلاصها من رقم واحد فقط : التعداد السكاني للمدينة .في هذا الحديث المثير من TEDGlobal ، يرينا كيف تعمل هذه القوانين و كيف ان القوانين المشابهة يمكن تطبيقها للكائنات الحية و المؤسسات.

- Theorist
Physicist Geoffrey West believes that complex systems from organisms to cities are in many ways governed by simple laws -- laws that can be discovered and analyzed. Full bio

Cities are the crucible of civilization.
المدن هي بوتقة الحضارة.
00:16
They have been expanding,
إنها تستمر في التوسع
00:19
urbanization has been expanding,
التمدن في توسع ،
00:21
at an exponential rate in the last 200 years
بمعدل أسي في السنوات المائتين الأخيرة ،
00:23
so that by the second part of this century,
وبحلول النصف الثاني من هذا القرن ،
00:25
the planet will be completely dominated
سوف يكون كوكب الأرض مهيمن عليه
00:28
by cities.
من قبل المدن .
00:30
Cities are the origins of global warming,
المدن هي اصل الإحتباس الحراري العالمي ،
00:33
impact on the environment,
التأثير على البيئة ،
00:36
health, pollution, disease,
الصحة ، التلوث ، الأمراض ،
00:38
finance,
التمويل ،
00:41
economies, energy --
الإقتصاد ، الطاقة --
00:43
they're all problems
كلها مشاكل نواجهها ..
00:46
that are confronted by having cities.
بسبب وجود المدن.
00:48
That's where all these problems come from.
انها منبع كل المشاكل
00:50
And the tsunami of problems that we feel we're facing
و تسونامي المشاكل التي نشعر أننا نواجهها
00:52
in terms of sustainability questions
فيما يخص أسئلة الإستدامة ،
00:55
are actually a reflection
هي في الحقيقة انعكاس
00:57
of the exponential increase
للزيادة الأسية
00:59
in urbanization across the planet.
للتمدن في عالمنا .
01:01
Here's some numbers.
هذه بعض الأرقام والاحصائيات عن ذلك الأمر
01:04
Two hundred years ago, the United States
فقبل 200 عام ، في الولايات المتحدة
01:06
was less than a few percent urbanized.
كانت المدن تشكل نسبة ضئيلة
01:08
It's now more than 82 percent.
الآن إنها اكثر من 82 بالمائة .
01:10
The planet has crossed the halfway mark a few years ago.
بالنسبة للكوكب فقد تعدي علامة المنتصف منذ عدة سنوات ( نصف سكان العالم في المدن ) .
01:12
China's building 300 new cities
الصين ستبني 300 مدينة جديدة
01:15
in the next 20 years.
في العشرين سنة القادمة .
01:17
Now listen to this:
الآن استمعوا لهذا :
01:19
Every week for the foreseeable future,
في كل أسبوع من المستقبل المنظور
01:21
until 2050,
وحتى عام 2050
01:24
every week more than a million people
في كل اسبوع سوف يزيد عدد المتمدنين
01:26
are being added to our cities.
مليوناً
01:28
This is going to affect everything.
وهذا سوف يؤثر على كل شيء
01:30
Everybody in this room, if you stay alive,
على كل شخص في هذه الغرفة .. إن بقيتم على قيد الحياة
01:32
is going to be affected
سوف يتأثر بما ..
01:34
by what's happening in cities
يحدث في المدن
01:36
in this extraordinary phenomenon.
جراء هذه الظاهرة الاستثنائية
01:38
However, cities,
ومن جهة أخرى فالمدن
01:40
despite having this negative aspect to them,
على الرغم من المنظور السلبي الذي يطلق عليها
01:43
are also the solution.
فهي تمثل حلاً أيضاً
01:46
Because cities are the vacuum cleaners and the magnets
لان المدن هي " مجمعات و جاذبات " كبيرة
01:48
that have sucked up creative people,
للاشخاص المبدعين
01:52
creating ideas, innovation,
ولتوليف الافكار والابداع
01:54
wealth and so on.
والثروة و نحو ذلك
01:56
So we have this kind of dual nature.
إذا نملك طبيعة إزدواجية فيما يخص التمدن
01:58
And so there's an urgent need
ولذا هناك حاجة ملحة
02:00
for a scientific theory of cities.
من اجل توليف نظرية عن المدن والتمدن
02:03
Now these are my comrades in arms.
هؤلاء هم رفاق الدرب بكامل أهبتهم
02:07
This work has been done with an extraordinary group of people,
لقد تم القيام بهذا العمل بواسطة متميزة من الاشخاص
02:10
and they've done all the work,
قاموا بكل هذا العمل
02:12
and I'm the great bullshitter
وانا الشخص " المنظر " الذي
02:14
that tries to bring it all together.
سيحاول ان يلخص كل هذا
02:16
(Laughter)
(ضحك)
02:18
So here's the problem: This is what we all want.
حسناً لنعرض المشكلة .. هذا ما نريده جميعاً
02:20
The 10 billion people on the planet in 2050
فالعشر بلايين القاطنون على كوكبنا عام 2050
02:22
want to live in places like this,
سيريدون السكن في أماكن كهذه
02:25
having things like this,
وان يمتلكوا كتلك
02:27
doing things like this,
وإمكانية ذلك
02:29
with economies that are growing like this,
في الاقتصاديات التي تنمو هكذا ..
02:31
not realizing that entropy
دون الإدراك على أن الانتروبيا
02:34
produces things like this,
ستعمل على توليد أشياء كهذه
02:36
this, this
وهذه .. وهذه
02:38
and this.
وهذه
02:42
And the question is:
والسؤال هو :
02:44
Is that what Edinburgh and London and New York
هل ستغدو إدنبرغ و لندن و نيويوك
02:46
are going to look like in 2050,
هكذا في عام 2050
02:48
or is it going to be this?
أم أنها ستغدو هكذا ؟
02:50
That's the question.
هذا هو السؤال الأهم
02:52
I must say, many of the indicators
يجب أن أقول ان العديد من المؤشرات
02:54
look like this is what it's going to look like,
تقول انها سوف تبدو هكذا
02:56
but let's talk about it.
ولكن دعونا نتحدث عن هذا
02:59
So my provocative statement
لذا فتصريحي المستفز يقول
03:02
is that we desperately need a serious scientific theory of cities.
انه علينا و هناك حاجة علمية ملحة لتوليف نظرية عن المدن
03:05
And scientific theory means quantifiable --
والنظرية العلمية تعني معطيات قابلة للقياس
03:08
relying on underlying generic principles
تعتمد على معطيات اساسية
03:11
that can be made into a predictive framework.
يمكن استخدامها لاحقا في عمليات التنبؤ و التوقع
03:14
That's the quest.
هذا هو المسعى ..
03:16
Is that conceivable?
هل ذلك ممكناً ؟
03:18
Are there universal laws?
هل هناك قوانين عالمية لذلك ؟
03:20
So here's two questions
وهناك تساؤلين ..
03:22
that I have in my head when I think about this problem.
يدوران في خلدي الآن عن هذه المشكلة
03:24
The first is:
الاول هو ..
03:26
Are cities part of biology?
هل المدن جزء من البيولوجيا ؟
03:28
Is London a great big whale?
هل يمكن أن نعد لندن " كحوت كبير " ؟
03:30
Is Edinburgh a horse?
هل إيندبرغ تعد " كحصان " ؟
03:32
Is Microsoft a great big anthill?
هل يمكن أن نعد مايكروسوفت عش نمل كبير ؟
03:34
What do we learn from that?
ما الذي يمكننا تعلمه من هذا ؟
03:36
We use them metaphorically --
نحن نستخدم التعابير " التشبيهية " بصورة عامة
03:38
the DNA of a company, the metabolism of a city, and so on --
مثل الحمض النووي لشركة ما .. او استقلاب مدينة .. او نحو هذا
03:40
is that just bullshit, metaphorical bullshit,
ولكن هل هذا هراء .. تشبيه واه
03:42
or is there serious substance to it?
أم يوجد حقاً تواكب ملائم للحالة ؟
03:45
And if that is the case,
وان كان الامر كذلك
03:48
how come that it's very hard to kill a city?
لماذا إذا من الصعب جداً قتل مدينة ؟
03:50
You could drop an atom bomb on a city,
إن ألقينا قنبلة نووية على مدينة ..
03:52
and 30 years later it's surviving.
فإنها تنتعش خلال 30 عام
03:54
Very few cities fail.
مدن قليلة فقط تفشل او تندثر
03:56
All companies die, all companies.
كل الشركات تموت .. كل الشركات
03:59
And if you have a serious theory, you should be able to predict
وان كان لديك نظرية حقيقية .. يجب ان تكون قادراً على ان تتوقع
04:02
when Google is going to go bust.
تاريخ انهيار شركة جوجل
04:04
So is that just another version
إذا هل الامر مجرد إصدار آخر
04:07
of this?
من النظرية ؟
04:10
Well we understand this very well.
حسناً .. نحن نفهم ونستوعب هذا جيداً
04:12
That is, you ask any generic question about this --
هكذا هي , يمكنك طرح أي تساؤل " جيني " فيما يخص ذلك مثل ..
04:14
how many trees of a given size,
كم عدد الاشجار ذات الحجم المعين ..
04:16
how many branches of a given size does a tree have,
كم عدد الاغصان ذات الحجم المعين التي تملكها تلك الشجرة
04:18
how many leaves,
كم عدد الأوراق
04:20
what is the energy flowing through each branch,
وكم مقدار الطاقة التي تتدفق من كل غصن
04:22
what is the size of the canopy,
ما هو حجم الظل الموجود تحت الشجرة ؟
04:24
what is its growth, what is its mortality?
ما هو النمو ؟ وكم العمر المتوقع ؟
04:26
We have a mathematical framework
يوجد آلية رياضية
04:28
based on generic universal principles
يمكن أن نبنيها على مبادىء جينية عالمية
04:30
that can answer those questions.
يمكنها أن تجيب تلك الاسئلة
04:33
And the idea is can we do the same for this?
والسؤال هل يمكننا القيام بالامر ذاته فيما يتعلق بموضوعنا ؟
04:35
So the route in is recognizing
إذا الوسيلة هي تميز
04:40
one of the most extraordinary things about life,
واحدة من أكثر الامور " روعة " في هذه الحياة
04:43
is that it is scalable,
ومعرفة ان كان بالامكان قياسها " كماً و نوعاً وحجماً "
04:45
it works over an extraordinary range.
وان كان يمكن تطبيقها على مجالات أخرى
04:47
This is just a tiny range actually:
هذا مجرد مجال صغير
04:49
It's us mammals;
انه نحن .. الثديات
04:51
we're one of these.
نحن من هذا الفصيل
04:53
The same principles, the same dynamics,
نفس الاساسيات .. نفس الديناميكية
04:55
the same organization is at work
ونفس آلية العمل
04:57
in all of these, including us,
تنطوي على الثديات جميعاً .. من ضمننا
04:59
and it can scale over a range of 100 million in size.
وهي تنطبق على طيف من 100 مليون حجم
05:01
And that is one of the main reasons
وهذا واحد من الاسباب الرئيسية
05:04
life is so resilient and robust --
التي تجعل الحياة مرنة وقوية
05:07
scalability.
بتدرج
05:09
We're going to discuss that in a moment more.
وسنستهل دقيقة أخرى لشرح هذه الفكرة
05:11
But you know, at a local level,
ولكن كما تعلمون أنه على الصعيد المحلي
05:14
you scale; everybody in this room is scaled.
أنت تمر بمراحل تدريجية ,أي شخص في هذه القاعة مر بهذا التدرج
05:16
That's called growth.
وهذا مايدعى بالنمو
05:18
Here's how you grew.
وهنا يبين لك كيف نموت
05:20
Rat, that's a rat -- could have been you.
جرذ , هذا الجرذ من المحتمل ان تكون انت
05:22
We're all pretty much the same.
نحن كلنا بنفس الجمال
05:24
And you see, you're very familiar with this.
وانت ترى ان هذا الشيء مألوف لديك
05:27
You grow very quickly and then you stop.
حين أنك نموت بسرعة كبيرة وتوقفت بعدها
05:29
And that line there
وهذا الخط هناك
05:31
is a prediction from the same theory,
هو عبارة عن تنبؤ من النظرية ذاتها
05:33
based on the same principles,
ويعتمد على نفس المبادئ
05:35
that describes that forest.
وذلك يصف تلك الغابة
05:37
And here it is for the growth of a rat,
وهنا من أجل نمو الجرذ
05:39
and those points on there are data points.
وهذه النقاط هي عبارة عن نقاط بيانات
05:41
This is just the weight versus the age.
وهذا فقط الوزن مقابل العمر
05:43
And you see, it stops growing.
وكما ترى توقف نموها
05:45
Very, very good for biology --
وهو جيد جداً لعلم الأحياء
05:47
also one of the reasons for its great resilience.
أيضاً انها أحد الأسباب التي تعود لها مرونتها الكبيرة
05:49
Very, very bad
من السيء للغاية
05:51
for economies and companies and cities
للأنظمة الاقتصادية والشركات والمدن
05:53
in our present paradigm.
في نموذجنا الحالي
05:55
This is what we believe.
هذا مانؤمن به
05:57
This is what our whole economy
هذا مايقوم عليه اقتصادنا الكلي
05:59
is thrusting upon us,
بإقحامنا به وفرضه
06:01
particularly illustrated in that left-hand corner:
وموضح على وجه الخصوص بتلك الزاوية اليسارية
06:03
hockey sticks.
مضارب الهوكي
06:06
This is a bunch of software companies --
هذه مجموعة من الشركات الإلكترونية
06:08
and what it is is their revenue versus their age --
وما هو ظاهر أمامكم هو الإيرادات مقابل عمر الشركة
06:10
all zooming away,
كلها ترتفع
06:12
and everybody making millions and billions of dollars.
وكل شخص يقوم بتحقيق الملايين والبلايين من الدولارات
06:14
Okay, so how do we understand this?
حسناً , كيف نفهم نحن هذا الشيء
06:16
So let's first talk about biology.
لذلك, دعونا نتكلم في بداية الأمر عن علم الاحياء
06:19
This is explicitly showing you
هذا يريكم بوضوح
06:22
how things scale,
كيف تتدرج الأشياء
06:24
and this is a truly remarkable graph.
وإنه حقاً رسم بياني جدير بالملاحظة
06:26
What is plotted here is metabolic rate --
حيث أن المشار إليه هنا هو معدل أيضي (التمثيل الغذائي)
06:28
how much energy you need per day to stay alive --
يوضح كم تحتاج من الطاقة باليوم الواحد لتبقى حياً
06:31
versus your weight, your mass,
مقارنةً مع وزنك,بنيتك
06:34
for all of us bunch of organisms.
لكل الكائنات الحية
06:36
And it's plotted in this funny way by going up by factors of 10,
وأشير إليه بهذه الطريقة المضحكة من خلال العوامل العشر
06:39
otherwise you couldn't get everything on the graph.
وإلا لن تستطيع الحصول على أي شيء من هذا التمثيل البياني
06:42
And what you see if you plot it
وماستحصل عليه اذا قمت بنتقيطه
06:44
in this slightly curious way
بهذه الطريقة الغريبة قليلاً
06:46
is that everybody lies on the same line.
هو أنه كل شخص يتوضع على نفس الصف
06:48
Despite the fact that this is the most complex and diverse system
بالرغم من حقيقة الأمر ان هذا النظام هو الأكثر تعقيداً وتنوعاً
06:51
in the universe,
في الكون
06:54
there's an extraordinary simplicity
الا أنه ببساطة فائقة
06:57
being expressed by this.
تم التعبير عنه بهذه الطريقة
06:59
It's particularly astonishing
إنه مدهش على وجه الخصوص
07:01
because each one of these organisms,
لأن كل كائن من هذه الكائنات الحية
07:04
each subsystem, each cell type, each gene,
كل نظام فرعي ,كل نوع خليه , كل وحدة وراثية
07:06
has evolved in its own unique environmental niche
تم تضمينها بمحرابها البيئي الفريد من نوعه
07:08
with its own unique history.
وتاريخها الفريد من نوعه
07:12
And yet, despite all of that Darwinian evolution
وحتى الآن ,بالرغم من كل هذه التطورات المتعلقة بداروين
07:15
and natural selection,
والانتقاء الطبيعي
07:18
they've been constrained to lie on a line.
هم مقيدون بالتموضع على الخط ذاته
07:20
Something else is going on.
شيء آخر يحدث
07:22
Before I talk about that,
قبل أن اتحدث عن ذلك
07:24
I've written down at the bottom there
لقد قمت بالكتابة في الاسفل هناك
07:26
the slope of this curve, this straight line.
أن انحدار هذا المنعطف هو هذا الخط المستقيم
07:28
It's three-quarters, roughly,
انها ثلاثة أرباع تقريباً
07:30
which is less than one -- and we call that sublinear.
وبالتالي هي أقل من واحد ونطلق عليها خط فرعي
07:32
And here's the point of that.
وهنا الدلاله على ذلك
07:35
It says that, if it were linear,
تقول بأنه فيما اذا كان خطي
07:37
the steepest slope,
الانحدار التدريجي
07:40
then doubling the size
وبالتالي يتضاعف الحجم
07:42
you would require double the amount of energy.
وسيتطلب ذلك ضعف كمية الطاقة الحيوية
07:44
But it's sublinear, and what that translates into
ولكنه خط فرعي , وهذا مايترجم اليه
07:46
is that, if you double the size of the organism,
في حال تمت مضاعفة حجم الكائنات الحية
07:49
you actually only need 75 percent more energy.
فأنت بالواقع بحاجة فقط الى طاقة حيوية أكثر بنسبة 75%
07:51
So a wonderful thing about all of biology
لذلك ,الشيء الأجمل إطلاقاً في علم الأحياء
07:54
is that it expresses an extraordinary economy of scale.
هو:أنها تعبر عن ميزان اقتصادي استثنائي
07:56
The bigger you are systematically,
بقدر ماكنت منظماً,
07:59
according to very well-defined rules,
وفقاً لقواعد محددة جيداً,
08:01
less energy per capita.
أقل طاقةً من الفرد الواحد
08:03
Now any physiological variable you can think of,
الآن ,أي تغير فيزيولوجي تستطيع أن تفكر به
08:06
any life history event you can think of,
أي حدث تاريخي في الحياة تستطيع أن تفكر به
08:09
if you plot it this way, looks like this.
وإذا أشرت بهذه الطريقة ,ستبدو كذلك
08:11
There is an extraordinary regularity.
هذا عبارة عن انتظام استثنائي
08:14
So you tell me the size of a mammal,
اذاُ انت تخبرني عن حجم الماموث
08:16
I can tell you at the 90 percent level everything about it
أنا استطيع اخبارك كل شيء عنه بمعدل 90%
08:18
in terms of its physiology, life history, etc.
من حيث تكوينه الفيزيولوجي , تاريخ حياته ..الخ
08:21
And the reason for this is because of networks.
وسبب هذا يعود الى الشبكات
08:25
All of life is controlled by networks --
الحياة كلها محكومة بالشبكات
08:28
from the intracellular through the multicellular
بدءاً من بين الخلايا من خلال الخلايا المتعددة
08:31
through the ecosystem level.
من خلال النظام الإيكولوجي
08:33
And you're very familiar with these networks.
وانتم تعرفون جيداً هذه الشبكات
08:35
That's a little thing that lives inside an elephant.
هذا الشيء الصغير الذي يعيش داخل فيل
08:39
And here's the summary of what I'm saying.
وهنا خلاصة ما أقوله
08:42
If you take those networks,
إذا أخذت هذه الشبكات
08:45
this idea of networks,
هذه الفكرة عن الشبكات
08:47
and you apply universal principles,
وطبقت عليهم مبادئ عالمية
08:49
mathematizable, universal principles,
مبادئ رياضية ,مبادئ كونية
08:51
all of these scalings
كل هذه المقاييس
08:53
and all of these constraints follow,
وكل هذه القيود تتايع
08:55
including the description of the forest,
ويتضمنها توصيف الغابة
08:58
the description of your circulatory system,
توصيف نظام دورتك الدموية
09:00
the description within cells.
التوصيف ضمن الخلايا
09:02
One of the things I did not stress in that introduction
واحدة من الأشياء التي لم أقم بالتركيز عليها في تلك المقدمة
09:04
was that, systematically, the pace of life
كانت المنهجية , بحيث أن سرعة الحياة
09:07
decreases as you get bigger.
تتراجع كلما كبرت
09:10
Heart rates are slower; you live longer;
إن معدل ضربات القلب تكون أبطأ كلما تقدمت بالعمر
09:12
diffusion of oxygen and resources
حيث أن انتشار الاوكسجين والموارد
09:15
across membranes is slower, etc.
عبر الأغشية يتباطئ, الخ ..
09:17
The question is: Is any of this true
السؤال هو : هل أي شيء من هذا القبيل صحيح
09:19
for cities and companies?
بالنسبة للمدن والشركات ؟
09:21
So is London a scaled up Birmingham,
إذاً هل لندن ارتقت الى برمنغهام
09:24
which is a scaled up Brighton, etc., etc.?
والتي ارتقت تدريجياً الى بريغتون , الخ الخ ؟
09:27
Is New York a scaled up San Francisco,
هل نيويورك ارتقت الى سان فرانسيسكو
09:30
which is a scaled up Santa Fe?
والتي ارتقت الى سنتافي
09:32
Don't know. We will discuss that.
لاتعرفون, حسناً سنقوم بمناقشة ذلك
09:34
But they are networks,
ولكنهم شبكات
09:36
and the most important network of cities
وإن أهم اتصال شبكي للمدن
09:38
is you.
هو أنت
09:40
Cities are just a physical manifestation
المدن هي عبارة عن مظهر مادي
09:42
of your interactions,
لتفاعلاتك
09:45
our interactions,
تفاعلاتنا
09:47
and the clustering and grouping of individuals.
وتجمع وتجمهر الأفراد
09:49
Here's just a symbolic picture of that.
وهنا توضيح رسمي رمزي لذلك
09:51
And here's scaling of cities.
وهنا رسم تدريجي للمدن
09:54
This shows that in this very simple example,
وهذا يظهر لك بأنه من خلال هذا المثال البسيط جداً
09:56
which happens to be a mundane example
والذي يميل لأن يصبح مثال دنيوي
09:59
of number of petrol stations
لعدد من محطات البترول
10:01
as a function of size --
كدلالة على الحجم
10:03
plotted in the same way as the biology --
وتوضعت بهذه الطريقة كما في سابقها علم الأحياء
10:05
you see exactly the same kind of thing.
ويمكنك رؤية نفس الشيء تماماً
10:07
There is a scaling.
هنالك تدرج
10:09
That is that the number of petrol stations in the city
بأنه عدد محطات البترول في المدينة
10:11
is now given to you
الذي يمكن معرفته
10:15
when you tell me its size.
عندما تخبرني حجمها
10:17
The slope of that is less than linear.
إن انحدار ذلك أقل من توضعها خطياً
10:19
There is an economy of scale.
في الاقتصاديات ذات الحجم الكبير
10:22
Less petrol stations per capita the bigger you are -- not surprising.
كلما قلت أعداد محطات البترول كلما كبرت أكثر,, شيء لايدعو للدهشة
10:24
But here's what's surprising.
ولكن هنا سترى ماسيفاجأك
10:27
It scales in the same way everywhere.
إنها تتدرج بنفس الطريقة في كل مكان
10:29
This is just European countries,
هذه فقط البلاد الأوروبية
10:31
but you do it in Japan or China or Colombia,
ولكن بالإمكان تطبيقها في اليابان, الصين, كولومبيا
10:33
always the same
عادت بنفس الطريقة
10:36
with the same kind of economy of scale
وبنفس الدراسة الاقتصادية للاحجام الكبيرة
10:38
to the same degree.
وإلى نفس الدرجة
10:40
And any infrastructure you look at --
وأي بنية تحتية تنظر إليها
10:42
whether it's the length of roads, length of electrical lines --
فيما إذا كانت امتداد الطرق,,امتداد الاسلاك الكهربائية
10:45
anything you look at
أي شيء تنظر إليه
10:48
has the same economy of scale scaling in the same way.
لديه نفس الجدوى الاقتصادية والتي تتدرج بنفس الطريقة
10:50
It's an integrated system
إنه نظام متكامل
10:53
that has evolved despite all the planning and so on.
والذي تطور رغماً عن كل التخطيطات وهلم جرا
10:55
But even more surprising
ولكن مايثير الدهشة
10:58
is if you look at socio-economic quantities,
أنه إذا نظرت إلى الكميات الإقتصادية الاجتماعية
11:00
quantities that have no analog in biology,
الكميات التي لاتملك أي تناظرية في علم الأحياء
11:02
that have evolved when we started forming communities
والتي تطورت عندما بدأنا بتشكيل المجتمعات
11:05
eight to 10,000 years ago.
من ثمانية إلى عشرة الاف سنة ماضية
11:08
The top one is wages as a function of size
التمثيل البياني أعلاه يستدخم للدلالة على الحجم
11:10
plotted in the same way.
وتم تنقيطها بنفس الطريقة
11:12
And the bottom one is you lot --
والتمثيل البياني أدناه هو من نصيبك
11:14
super-creatives plotted in the same way.
حيث أن الأكثر تطويراً تم تنقيطها بنفس الطريقة
11:16
And what you see
وماتراه هو
11:19
is a scaling phenomenon.
ظاهرة توسع
11:21
But most important in this,
والأهم من هذا الشيء
11:23
the exponent, the analog to that three-quarters
الدليل على أنه تناظرية الثلاث أرباع
11:25
for the metabolic rate,
لمعدل الأيض
11:27
is bigger than one -- it's about 1.15 to 1.2.
هي أكبر من واحد , هي حوالي 1.15 الي 1.2
11:29
Here it is,
هذا هو
11:31
which says that the bigger you are
والذي يقول بأنه كلما كنت أكبر
11:33
the more you have per capita, unlike biology --
كلما كان لديك أكثر للفرد الواحد ,على عكس علم الأحياء
11:36
higher wages, more super-creative people per capita as you get bigger,
أجور اكثر ارتفاعاً , وكلما ازدادت الأناس الأكثر تطويراً خلال نموك
11:39
more patents per capita, more crime per capita.
كلما ازدادت البراءات والجرائم للنفر الواحد
11:43
And we've looked at everything:
وقد قمنا بالنظر على كل شيء
11:46
more AIDS cases, flu, etc.
حيث ازدادت حالات الإيدز, الزكام , إلخ
11:48
And here, they're all plotted together.
وهنا تم تنقيطهم مع بعضهم البعض
11:51
Just to show you what we plotted,
وذلك لتشاهدوا بأنه ماقمنا بتنقيطه هو
11:53
here is income, GDP --
الناتج المحلي الإجمالي
11:55
GDP of the city --
الناتج المحلي الإجمالي للمدينة
11:58
crime and patents all on one graph.
حيث أن الجرائم وبراءة الاختراع كلها في خط بياني واحد
12:00
And you can see, they all follow the same line.
وبإمكانكم رؤية هذا الشي , حيث أنهم يتبعون نفس الخط
12:02
And here's the statement.
وهنا ستكون العبارة
12:04
If you double the size of a city from 100,000 to 200,000,
اذا ضاعفت حجم المدينة من مئة ألف إلى مئتي ألف
12:06
from a million to two million, 10 to 20 million,
من مليون الى مليونين, من 10 ملايين الى 20 مليون
12:09
it doesn't matter,
لايهم
12:11
then systematically
حيث أنه بانتظام
12:13
you get a 15 percent increase
ستحصل على ازدياد بمعدل 15 بالمئة
12:15
in wages, wealth, number of AIDS cases,
في الأجور, الثروة, عدد حالات الإيدز
12:17
number of police,
عدد مراكز الشرطة
12:19
anything you can think of.
أي شي تفكر به
12:21
It goes up by 15 percent,
انها تتنامى بمعدل 15 بالمئة
12:23
and you have a 15 percent savings
ولديك 15 بالمئة من المدخرات
12:25
on the infrastructure.
على البنيات التحتية
12:28
This, no doubt, is the reason
وبلا شك هذه هو االسبب
12:31
why a million people a week are gathering in cities.
الذي يوضح لماذا يتجمع مليون شخص في المدن
12:34
Because they think that all those wonderful things --
لأنهم يعتقدون أن كل هذه الأشياء الرائعة
12:37
like creative people, wealth, income --
مثل الناس المبدعة ,الثروة , الدخل
12:40
is what attracts them,
هو مايجذبهم
12:42
forgetting about the ugly and the bad.
متناسين كل مايتعلق بالسيئ والقبيح
12:44
What is the reason for this?
ماهو سبب هذا الشيء
12:46
Well I don't have time to tell you about all the mathematics,
حسناً, إنني لا املك الوقت الكافي لإخباركم عن كل هذه الحسابات
12:48
but underlying this is the social networks,
ولكن يمكن التننويه عن أن الشبكات الإجتماعية كامنة وراءها
12:51
because this is a universal phenomenon.
وذلك لأنها ظاهرة كونية
12:54
This 15 percent rule
قاعدة الخمسة عشر بالمئة
12:57
is true
صحيحة
13:00
no matter where you are on the planet --
حيث أنه لايهم أينما كنت في أي بقعة في هذا الكوكب
13:02
Japan, Chile,
اليابان,تشيلي
13:04
Portugal, Scotland, doesn't matter.
البرتغال, سكوتلندا,لايهم
13:06
Always, all the data shows it's the same,
دائماً ,كل هذه البيانات تبين نفس الشيء
13:09
despite the fact that these cities have evolved independently.
على الرغم من حقيقة أن هذه المدن تطورت بشكل مستقل
13:12
Something universal is going on.
شي كوني ما يحدث
13:15
The universality, to repeat, is us --
وسأكرر بأن الكونية هي نحن
13:17
that we are the city.
حيث أننا نحن المدينة
13:20
And it is our interactions and the clustering of those interactions.
وأنها تداخلاتنا وبالتالي تجمهرنا فيها
13:22
So there it is, I've said it again.
إذاً ها هي , قد قلتها مرة أخرى
13:25
So if it is those networks and their mathematical structure,
إذاً , إذا كانت هذه هي الشبكات وبنيتها الرياضية
13:27
unlike biology, which had sublinear scaling,
على عكس علم الأحياء , والتي تملك تدرج شبه خطي
13:30
economies of scale,
اقتصاديات الأحجام الكبيرة
13:33
you had the slowing of the pace of life
فإذاً أنت تملك أبطأ تسارع للحياة
13:35
as you get bigger.
كلما تقدمت في الكبر أكثر
13:37
If it's social networks with super-linear scaling --
إذا كانت هذه هي الشبكات و تدرجها الخطي الفائق
13:39
more per capita --
اكثر للفرد الواحد
13:41
then the theory says
في هذه الحالة النظرية تقول
13:43
that you increase the pace of life.
أنك زدت تسارع الحياة
13:45
The bigger you are, life gets faster.
كلما كنت أكبر , كلما تسارعت الحياة بشكل اكبر
13:47
On the left is the heart rate showing biology.
على اليسار يظهر معدل نبضات القلب من ناحية علم الأحياء
13:49
On the right is the speed of walking
وعلى اليمين سرعة المشي
13:51
in a bunch of European cities,
في عدة من المدن الأوربية
13:53
showing that increase.
تظهر تلك الزيادة
13:55
Lastly, I want to talk about growth.
وأخيراً, اود التحدث عن النمو
13:57
This is what we had in biology, just to repeat.
واذا ماقمنا بسرده في علم الأحياء , ولكن فقط للإعادة
14:00
Economies of scale
اقتصاديات الاحجام الكبيرة
14:03
gave rise to this sigmoidal behavior.
أعطت النمو لذلك السلوك السيني
14:06
You grow fast and then stop --
لقد نمت بسرعة ثم توقفت
14:09
part of our resilience.
وهو جزء من قدرتنا على البقاء
14:12
That would be bad for economies and cities.
ذلك من شأنه أن يكون سيئاً على الاقتصاد والمدن
14:14
And indeed, one of the wonderful things about the theory
وفي الواقع, أحد الأشياء الرائعة التي تتعلق بهذه النظرية
14:17
is that if you have super-linear scaling
هو , فيما إذا كان لديك توسع خطي
14:19
from wealth creation and innovation,
من تكوين الثروة والابداعات
14:22
then indeed you get, from the same theory,
عندها تكون قد حصلت بالفعل من النظرية نفسها
14:24
a beautiful rising exponential curve -- lovely.
على ازدياد رائع في المنحنى الأسى , جميل أليس كذلك ؟
14:27
And in fact, if you compare it to data,
وفي الواقع , إذا قمت بمقارنتها بالبيانات
14:29
it fits very well
ستكون ملائمة جداً
14:31
with the development of cities and economies.
مع تطور في المدن والاقتصاد
14:33
But it has a terrible catch,
ولكن هنالك شيء مزعج
14:35
and the catch
وهذا الالتقاط المزعج
14:37
is that this system is destined to collapse.
هو النظام المحتوم بالانهيار
14:39
And it's destined to collapse for many reasons --
ومحتوم عليه بالانهيار لعدة أسباب
14:42
kind of Malthusian reasons -- that you run out of resources.
شيء من الاسباب التي تتعلق بالمالتوس ,حيث تكون الموارد قد نفذت
14:44
And how do you avoid that? Well we've done it before.
وكيف ستتجنب ذلك؟ حسناً قد قمنا بعملها سابقاً
14:47
What we do is,
مايجب علينا القيام به هو
14:50
as we grow and we approach the collapse,
في حال كبرنا ووصلنا للإنهيار
14:52
a major innovation takes place
ستحل هنالك ابتكارات جديدة
14:55
and we start over again,
وسنبدأ بها من جديد
14:58
and we start over again as we approach the next one, and so on.
ونعاود الكرة ونبدأ من جديد حالما وصلنا الرحلة الثانية وهلم جرا
15:00
So there's this continuous cycle of innovation
إذا هنالك دائرية متتابعة من الابتكارات
15:03
that is necessary
وذلك ضروري
15:05
in order to sustain growth and avoid collapse.
وذلك لضمان النمو وتجنب الإنهيار
15:07
The catch, however, to this
على كل حال للوصول الي هذا الشيء يعني
15:10
is that you have to innovate
أنه عليك الإبتكار
15:12
faster and faster and faster.
أسرع وأسرع وأسرع
15:14
So the image
وبالتالي الصورة هي أننا
15:17
is that we're not only on a treadmill that's going faster,
نحن لسنا الوحيدين على ذلك الطاحون الذي يتسارع
15:19
but we have to change the treadmill faster and faster.
ولكن علينا تغير هذا الطاحون أسرع وأسرع
15:22
We have to accelerate on a continuous basis.
علينا الإسراع على أسس مستمرة
15:25
And the question is: Can we, as socio-economic beings,
والسؤال هو : هل نستطيع ككائنات اقتصادية اجتماعية
15:28
avoid a heart attack?
تجنب الذبحة القلبية ؟
15:31
So lastly, I'm going to finish up in this last minute or two
أخيراً, على أن انهي بالدقيقة او الاثنتين المتبقية
15:34
asking about companies.
بالسؤال عن الشركات
15:37
See companies, they scale.
انظر الى الشركات و انها تتدرج
15:39
The top one, in fact, is Walmart on the right.
المتصدرة المراتب العليا هي في الواقع وول مارت على اليمين
15:41
It's the same plot.
انها على نفس النقطة
15:43
This happens to be income and assets
وهذا يحصل ليكون دخل وأصول
15:45
versus the size of the company as denoted by its number of employees.
على عكس حجم الشركة كما هو مشار اليها تبعاً لعدد الموطفين لديها
15:47
We could use sales, anything you like.
بالامكان استخدام المبيعات , أي شي تريده
15:49
There it is: after some little fluctuations at the beginning,
وهذا هو : وبعد هذه التقلبات في البداية
15:52
when companies are innovating,
عندما تبتكر الشركة
15:55
they scale beautifully.
فإنها تتدرج بشكل رائع
15:57
And we've looked at 23,000 companies
وقد قمنا بالنظر إلى ثلاث وعشرون ألف شركة
15:59
in the United States, may I say.
في الولايات المتحدة , إن صح القول
16:02
And I'm only showing you a little bit of this.
وسوف أريكم شي بسيط من هذا الشيء
16:04
What is astonishing about companies
الذي يدهش عن الشركات هو
16:07
is that they scale sublinearly
أنها تتدرج بشكل شبه خطي
16:09
like biology,
كعلم الأحياء
16:12
indicating that they're dominated,
بالإشارة إلى أنهم محكومون
16:14
not by super-linear
ليس من قبل التدرج الشبه خطي
16:16
innovation and ideas;
للابتكارات أو الأفكار
16:18
they become dominated
لقد أصبحوا محكومين
16:21
by economies of scale.
من قبل اقتصاديات الأحجام الكبيرة
16:23
In that interpretation,
في ذلك التفسير
16:25
by bureaucracy and administration,
من قبل البيروقراطية والإدارة
16:27
and they do it beautifully, may I say.
واسمحوا لي بالقول انهم قاموا بها بشكل رائع
16:29
So if you tell me the size of some company, some small company,
اذا قمتم بإخباري عن حجم بعض الشركات ,بعض الشركات الصغيرة
16:31
I could have predicted the size of Walmart.
لكان بالامكان التنبؤ عن حجم وول مارت
16:34
If it has this sublinear scaling,
اذا كانت تملك هذا التدرج الشبه خطي
16:37
the theory says
تقول النظرية
16:39
we should have sigmoidal growth.
يجب أن يكون لدينا نمو سيني
16:41
There's Walmart. Doesn't look very sigmoidal.
وهذا هو نمو وول مارت , لايبدو سينياً
16:44
That's what we like, hockey sticks.
وهذا ما نرغبه : عصا الهوكي
16:46
But you notice, I've cheated,
ولكن هل لاحظتم انني قمت بالغش
16:49
because I've only gone up to '94.
لأنني ذهبت فقط لعام 1994
16:51
Let's go up to 2008.
ولكن دعونا نذهب لعام 2008
16:53
That red line is from the theory.
ذلك الخط الأحمر من النظرية
16:55
So if I'd have done this in 1994,
لو وودت فعل ذلك عام 1994
16:58
I could have predicted what Walmart would be now.
لكنت قد استطعت التنبؤ عما سيصل اليه وول مارت الآن
17:00
And then this is repeated
وهنا ستكرر الفكرة
17:03
across the entire spectrum of companies.
عبر كافة أطياف الشركات
17:05
There they are. That's 23,000 companies.
ها هم . هذه 23 ألف شركة
17:07
They all start looking like hockey sticks,
كلهم بدأوا البحث كعصا الهوكي
17:10
they all bend over,
كلهم انحنوا للأسفل
17:12
and they all die like you and me.
وكلهم ماتوا مثلي ومثلك
17:14
Thank you.
شكراً لكم
17:16
(Applause)
تصفيق
17:18
Translated by Lara abu hassan
Reviewed by Mahmoud Aghiorly

▲Back to top

About the speaker:

Geoffrey West - Theorist
Physicist Geoffrey West believes that complex systems from organisms to cities are in many ways governed by simple laws -- laws that can be discovered and analyzed.

Why you should listen

Trained as a theoretical physicist, Geoffrey West has turned his analytical mind toward the inner workings of more concrete things, like ... animals. In a paper for Science in 1997, he and his team uncovered what he sees as a surprisingly universal law of biology — the way in which heart rate, size and energy consumption are related, consistently, across most living animals. (Though not all animals: “There are always going to be people who say, ‘What about the crayfish?’ " he says. “Well, what about it? Every fundamental law has exceptions. But you still need the law or else all you have is observations that don’t make sense.")

A past president of the multidisciplinary Santa Fe Institute (after decades working  in high-energy physics at Los Alamos and Stanford), West now studies the behavior and development of cities. In his newest work, he proposes that one simple number, population, can predict a stunning array of details about any city, from crime rate to economic activity. It's all about the plumbing, he says, the infrastructure that powers growth or dysfunction. His next target for study: corporations.

He says: "Focusing on the differences [between cities] misses the point. Sure, there are differences, but different from what? We’ve found the what."

More profile about the speaker
Geoffrey West | Speaker | TED.com