TED2005
Ray Kurzweil: The accelerating power of technology
راي كورزويل: القوة المتسارعة للتقنية
Filmed:
Readability: 5.3
2,876,494 views
يشرح المبتكر, رائد الأعمال و الرجل ذا الرؤيا "راي كورزويل" بتفاصيل محكمة ووفيرة لماذا بحلول عام 2020 سنكون قد فهمنا الدماغ البشري بهندسته عكسيا وكيف أن الروبوتات المتناهية في الصغر ستقوم بتشغيل إدراكك و وعيك.
Ray Kurzweil - Inventor, futurist
Ray Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species. Full bio
Ray Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:24
Well, it's great to be here.
0
0
1000
حسنٌ، من العظيم أن أكون بينكم
00:25
We've heard a lot about the promise of technology, and the peril.
1
1000
5000
لقد سمعنا كثيراً عن وعود التكنولوجيا، و الخطر.
00:30
I've been quite interested in both.
2
6000
2000
وأنا مهتم للغاية بكلاهما.
00:32
If we could convert 0.03 percent
3
8000
4000
إذا استطعنا تحويل 0.03 %
00:36
of the sunlight that falls on the earth into energy,
4
12000
2000
من ضوء الشمس الذي يسقط على الأرض إلى طاقة،
00:38
we could meet all of our projected needs for 2030.
5
14000
5000
يمكننا الوفاء باحتياجاتنا المتوقعة بحلول عام 2030.
00:43
We can't do that today because solar panels are heavy,
6
19000
3000
لا يمكننا فعل ذلك اليوم لأن شرائح الطاقة الشمسية ثقيلة الوزن،
00:46
expensive and very inefficient.
7
22000
2000
وباهظة الثمن وليست فعالة.
00:48
There are nano-engineered designs,
8
24000
3000
و لا توجد الآن تصاميم بتكنولوجيا هندسة النانو،
00:51
which at least have been analyzed theoretically,
9
27000
2000
التي على الأقل تم تحليلها نظريا،
00:53
that show the potential to be very lightweight,
10
29000
2000
تُظهر قابلية أن تكون خفيفة الوزن بشدة،
00:55
very inexpensive, very efficient,
11
31000
2000
ورخيصة الثمن، و فعالة للغاية،
00:57
and we'd be able to actually provide all of our energy needs in this renewable way.
12
33000
4000
وقد نستطيع حقاً الوفاء بكل إحتياجاتنا الطاقوية بهذه الطريقة المستدامة.
01:01
Nano-engineered fuel cells
13
37000
2000
يمكن لخلايا الوقود المهندسة بالنانو
01:03
could provide the energy where it's needed.
14
39000
3000
تقديم الطاقة حيثما طُلبت.
01:06
That's a key trend, which is decentralization,
15
42000
2000
وهذا إتجاه مفتاحي، لفك المركزية،
01:08
moving from centralized nuclear power plants and
16
44000
3000
والإنتقال من منشآت الطاقة النووية المركزية
01:11
liquid natural gas tankers
17
47000
2000
و ناقلات الغاز الطبيعي السائل
01:13
to decentralized resources that are environmentally more friendly,
18
49000
4000
إلى موارد لامركزية أكثر صداقة للبيئة،
01:17
a lot more efficient
19
53000
3000
أكثر كفاءة
01:20
and capable and safe from disruption.
20
56000
4000
مؤهلة وفي مأمن من الخلل.
01:24
Bono spoke very eloquently,
21
60000
2000
تحدث "بونو" -المغني الايرلندي- ببلاغة
01:26
that we have the tools, for the first time,
22
62000
4000
بأن لدينا الأدوات، لأول مرة
01:30
to address age-old problems of disease and poverty.
23
66000
4000
لمجابهة المشاكل المستعصية من مرض و فقر.
01:34
Most regions of the world are moving in that direction.
24
70000
4000
معظم مناطق العالم تمضي في ذلك الإتجاه.
01:38
In 1990, in East Asia and the Pacific region,
25
74000
4000
عام 1990، في شرق آسيا والمنطقة الباسيفيكية
01:42
there were 500 million people living in poverty --
26
78000
2000
كان هناك 500 مليون شخص يعيشون في فقر مدقع--
01:44
that number now is under 200 million.
27
80000
3000
أنخفض ذلك الرقم الآن إلى أقل من 200 مليون.
01:47
The World Bank projects by 2011, it will be under 20 million,
28
83000
3000
يتوقع البنك الدولي بحلول عام 2011، سينخفض هذا الرقم لأقل من 20 مليونا،
01:50
which is a reduction of 95 percent.
29
86000
3000
بنسبة إنخفاض تبلغ 95%.
01:53
I did enjoy Bono's comment
30
89000
3000
لقد استمتعت بتعليق "بونو"
01:56
linking Haight-Ashbury to Silicon Valley.
31
92000
4000
رابطاً هايت - آشبورى مع وادي السليكون.
02:00
Being from the Massachusetts high-tech community myself,
32
96000
3000
وكوني شخصياً من مجتمع معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا،
02:03
I'd point out that we were hippies also in the 1960s,
33
99000
4000
و كنت سأخبركم أننا كنا من الهيبيس أيضاً في الستينات،
02:08
although we hung around Harvard Square.
34
104000
3000
رغماً عن تسكعنا حول مربوع جامعة هارفارد آنذاك.
02:11
But we do have the potential to overcome disease and poverty,
35
107000
5000
لكن لدينا القابلية للتغلب على الأمراض والفقر،
02:16
and I'm going to talk about those issues, if we have the will.
36
112000
3000
وسأتحدث عن تلك الموضوعات، إذا رغبتم بذلك.
02:19
Kevin Kelly talked about the acceleration of technology.
37
115000
3000
تحدث "كيفن كيللي" عن تسارع التكنولوجيا.
02:22
That's been a strong interest of mine,
38
118000
3000
كان هذا محور إهتمامي الشديد،
02:25
and a theme that I've developed for some 30 years.
39
121000
3000
وشعار قمت بتطويره طوال 30 عاما.
02:28
I realized that my technologies had to make sense when I finished a project.
40
124000
5000
وقد أدركت أن التكنولوجيات ينبغي أن تكون مفيدة عندما أنتهي من المشروع.
02:33
That invariably, the world was a different place
41
129000
3000
و أنه وباستمرار، على العالم أن يتغير
02:36
when I would introduce a technology.
42
132000
2000
عندما أقدم تكنولوجيا جديدة.
02:38
And, I noticed that most inventions fail,
43
134000
2000
وقد لاحظت أن معظم الإبتكارات تفشل،
02:40
not because the R&D department can't get it to work --
44
136000
3000
ليس بسبب فشل قسم البحوث والتطوير في إنجاحها--
02:43
if you look at most business plans, they will actually succeed
45
139000
3000
إذا طالعت معظم خطط الأعمال، فانها ناجحة حقا
02:46
if given the opportunity to build what they say they're going to build --
46
142000
4000
إذا أُعطيت لها الفرصة لبناء ما أعلنوا أنهم بصدد بنائه،
02:50
and 90 percent of those projects or more will fail, because the timing is wrong --
47
146000
3000
و 90% من هذه المشروعات أو أكثر تفشل، لأن التوقيت كان خاطئا--
02:53
not all the enabling factors will be in place when they're needed.
48
149000
3000
وليس كل العوامل المساعدة كانت موجودة عندما أحتاجوا لها.
02:56
So I began to be an ardent student of technology trends,
49
152000
4000
لذلك تحولت إلى دارس متحمس لإتجاهات التكنولوجيا،
03:00
and track where technology would be at different points in time,
50
156000
3000
وأتابع أين ستصبح التكنولوجيا في أزمنة مختلفة،
03:03
and began to build the mathematical models of that.
51
159000
3000
وبدأت في بناء النماذج الرياضية لذلك.
03:06
It's kind of taken on a life of its own.
52
162000
2000
و لقد أخذ هذا الأمر منحى بحيث أصبح كيانا قائما بذاته،
03:08
I've got a group of 10 people that work with me to gather data
53
164000
3000
لديّ فريق من 10 أشخاص يعملون معي في تجميع البيانات
03:11
on key measures of technology in many different areas, and we build models.
54
167000
5000
باستخدام قياسات أساسية للتكنولوجيا في مختلف المجالات، و نبني النماذج.
03:16
And you'll hear people say, well, we can't predict the future.
55
172000
3000
وقد تسمع الناس يقولون، لا يمكنك التنبؤ بالمستقبل.
03:19
And if you ask me,
56
175000
2000
وإذا سألتموني،
03:21
will the price of Google be higher or lower than it is today three years from now,
57
177000
3000
هل سيصبح سعر شركة غوغل أعلى أم أقل بعد ثلاث سنوات من اليوم،
03:24
that's very hard to say.
58
180000
2000
فذلك سؤال صعب للغاية.
03:26
Will WiMax CDMA G3
59
182000
3000
هل ستصبح الشبكات اللاسلكية WiMax ، CDMA ، G3
03:29
be the wireless standard three years from now? That's hard to say.
60
185000
2000
هي المعيار للشبكات اللاسلكية بعد 3 سنوات؟ فذلك صعب التنبؤ به.
03:31
But if you ask me, what will it cost
61
187000
2000
لكن إذا سألتموني من سعر
03:33
for one MIPS of computing in 2010,
62
189000
3000
معالج واحد للحوسبة عام 2010 (ميبس = معالج دون توصيل للمراحل)
03:36
or the cost to sequence a base pair of DNA in 2012,
63
192000
3000
أو سعر فك شفرة زوج من الحمض النووي عام 2012،
03:39
or the cost of sending a megabyte of data wirelessly in 2014,
64
195000
4000
أو سعر إرسال ميغابايت من البيانات لا سلكياً عام 2014،
03:43
it turns out that those are very predictable.
65
199000
3000
فقد اتضح أن هذه سهل التنبؤ بها للغاية.
03:46
There are remarkably smooth exponential curves
66
202000
2000
وهناك منحنيات أسية منسابة بشكل ملحوظ
03:48
that govern price performance, capacity, bandwidth.
67
204000
3000
التي تحكم الأداء السعري،السعة، وعرض النطاق الترددي.
03:51
And I'm going to show you a small sample of this,
68
207000
2000
وسوف أعرض عليكم عينة صغيرة من ذلك،
03:53
but there's really a theoretical reason
69
209000
2000
ولكن هناك في الحقيقة سبب نظري
03:55
why technology develops in an exponential fashion.
70
211000
5000
لسبب تطور التكنولوجيا على نحو أسي.
04:00
And a lot of people, when they think about the future, think about it linearly.
71
216000
2000
والكثير من الناس، عندما يفكرون في المستقبل، يفكرون في ذلك خطياً.
04:02
They think they're going to continue
72
218000
2000
يظنون بأنهم قادرون على المواصلة
04:04
to develop a problem
73
220000
2000
لتطوير المشكلة
04:06
or address a problem using today's tools,
74
222000
3000
أو معالجة المشكلة من خلال الأدوات المستخدمة اليوم،
04:09
at today's pace of progress,
75
225000
2000
و بإيقاع اليوم في التطور،
04:11
and fail to take into consideration this exponential growth.
76
227000
4000
و يفشلون في الأخذ بعين الإعتبار هذا النمو المتسارع.
04:15
The Genome Project was a controversial project in 1990.
77
231000
3000
كان مشروع الجينوم مشروع مثير للجدل في عام 1990.
04:18
We had our best Ph.D. students,
78
234000
2000
كان لدينا أفضل الطلاب من حاملي شهادة الدكتوراة،
04:20
our most advanced equipment around the world,
79
236000
2000
ومعداتنا الأكثر تقدماً في جميع أنحاء العالم،
04:22
we got 1/10,000th of the project done,
80
238000
2000
وقد أنجزنا 1 / 10,000من هذا المشروع،
04:24
so how're we going to get this done in 15 years?
81
240000
2000
فكيف لنا أن نقوم بانجازه في 15 عاماً؟
04:26
And 10 years into the project,
82
242000
3000
و10 سنوات في المشروع مضت،
04:30
the skeptics were still going strong -- says, "You're two-thirds through this project,
83
246000
2000
المتشككون مازالو أقوياء--وقالوا، "أنتم اجتزتم الثلثين من هذا المشروع،
04:32
and you've managed to only sequence
84
248000
2000
وقد تمكنتم من السلسلة فقط على
04:34
a very tiny percentage of the whole genome."
85
250000
3000
نسبة قليلة جداً من الجينوم ككل."
04:37
But it's the nature of exponential growth
86
253000
2000
ولكن هذه طبيعة النمو المتضاعف الأسي
04:39
that once it reaches the knee of the curve, it explodes.
87
255000
2000
وهو أنه بمجرد أن تصل إلى ركبة المنحنى، تنفجر.
04:41
Most of the project was done in the last
88
257000
2000
معظم المشروع أنجز في آخر
04:43
few years of the project.
89
259000
2000
سنوات قليلة من المشروع.
04:45
It took us 15 years to sequence HIV --
90
261000
2000
استغرق منا 15 سنة لمتابعة تسلسل فيروس نقص المناعة البشرية --
04:47
we sequenced SARS in 31 days.
91
263000
2000
في حين تابعنا تسلسل فيروس السارس في 31 يوماً.
04:49
So we are gaining the potential to overcome these problems.
92
265000
4000
لذلك فنحن نكتسب القدرة للتغلب على هذه المشاكل.
04:53
I'm going to show you just a few examples
93
269000
2000
سوف أقوم بعرض بعض النماذج لكم
04:55
of how pervasive this phenomena is.
94
271000
3000
لمدى تفشي هذه الظاهرة.
04:58
The actual paradigm-shift rate, the rate of adopting new ideas,
95
274000
4000
معدل النقلة في المفاهيم الفعلية، معدل تبني الأفكار الجديدة،
05:02
is doubling every decade, according to our models.
96
278000
3000
يتضاعف كل عقد، وفقاً للنماذج التي لدينا.
05:05
These are all logarithmic graphs,
97
281000
3000
وهذه كلها رسوم بيانية لوغاريثمية،
05:08
so as you go up the levels it represents, generally multiplying by factor of 10 or 100.
98
284000
3000
و فيما تنتقل للمستويات الأعلى فهذا يمثل، عموماً الضرب بالعامل 10 أو 100.
05:11
It took us half a century to adopt the telephone,
99
287000
3000
لقد استغرقنا الأمر نصف قرن لتبنى الهاتف،
05:14
the first virtual-reality technology.
100
290000
3000
تكنولوجيا الواقع الافتراضي الأولى.
05:17
Cell phones were adopted in about eight years.
101
293000
2000
واعتمدت الهواتف المحمولة في حوالي ثماني سنوات.
05:19
If you put different communication technologies
102
295000
3000
إذا قمت بوضع تكنولوجيات الاتصال المختلفة
05:22
on this logarithmic graph,
103
298000
2000
على هذا الرسم البياني اللوغاريثمي،
05:24
television, radio, telephone
104
300000
2000
التلفاز، والإذاعة، والهاتف
05:26
were adopted in decades.
105
302000
2000
فقد تم اعتمادها خلال عقود.
05:28
Recent technologies -- like the PC, the web, cell phones --
106
304000
3000
التكنولوجيا الحديثة-مثل أجهزة الكمبيوتر الشخصية، والإنترنت، والهواتف المحمولة --
05:31
were under a decade.
107
307000
2000
اعتمدت في أقل من عقد من الزمان
05:33
Now this is an interesting chart,
108
309000
2000
الآن هذا مخطط بياني مثير للإهتمام،
05:35
and this really gets at the fundamental reason why
109
311000
2000
و هذا يوضح لنا السبب الرئيسي لحدوث هذه
05:37
an evolutionary process -- and both biology and technology are evolutionary processes --
110
313000
4000
العمليات التطورية -كلٌ من البيولوجيا والتكنولوجيا هما من العمليات التطورية --
05:41
accelerate.
111
317000
2000
تتسارع.
05:43
They work through interaction -- they create a capability,
112
319000
3000
أنهم يعملون من خلال التفاعل--فهم يقومون بإنشاء قدرة عالية،
05:46
and then it uses that capability to bring on the next stage.
113
322000
3000
ومن ثم تستخدم تلك القدرة للإتيان بالمرحلة القادمة.
05:49
So the first step in biological evolution,
114
325000
3000
إذاً فالخطوة الأولى في التطور البيولوجي،
05:52
the evolution of DNA -- actually it was RNA came first --
115
328000
2000
تطور الحمض النووي(DNA)-في الواقع كان(RNA) جاء في المرتبة الأولى-
05:54
took billions of years,
116
330000
2000
استغرق مليارات السنوات،
05:56
but then evolution used that information-processing backbone
117
332000
3000
ولكن التطور استخدم معالجة المعلومات المحورية تلك
05:59
to bring on the next stage.
118
335000
2000
للانتقال للمرحلة القادمة.
06:01
So the Cambrian Explosion, when all the body plans of the animals were evolved,
119
337000
3000
إذن فإنفجار الكمبريان، عندما تطورت جميع خطط أجساد الحيوانات،
06:04
took only 10 million years. It was 200 times faster.
120
340000
4000
استغرق فقط 10 مليون سنة. وكان أسرع ب 200 مرة.
06:08
And then evolution used those body plans
121
344000
2000
ومن ثم استخدم التطور خطط الجسم تلك
06:10
to evolve higher cognitive functions,
122
346000
2000
لتطوير وظائف معرفية أرقى،
06:12
and biological evolution kept accelerating.
123
348000
2000
وظل التطور البيولوجي يتسارع.
06:14
It's an inherent nature of an evolutionary process.
124
350000
3000
إنها طبيعة متأصلة في عملية التطور.
06:17
So Homo sapiens, the first technology-creating species,
125
353000
3000
لذا الإنسان العاقل الأول، أول نوع صانع للتكنولوجيا ،
06:20
the species that combined a cognitive function
126
356000
2000
النوع الذي جمع وظيفة الإدراك
06:22
with an opposable appendage --
127
358000
2000
مع امتلاك زائدة تستطيع الإستناد على غيرها من الأصابع(الإبهام)--
06:24
and by the way, chimpanzees don't really have a very good opposable thumb --
128
360000
4000
وبالمناسبة، قرود الشمبانزي ليس لديهم إبهام يستطيع الإستناد على بقية أصابع أيديهم--
06:28
so we could actually manipulate our environment with a power grip
129
364000
2000
و لذلك نستطيع التحكم ببراعة في بيئتنا من خلال قبضتنا القوية
06:30
and fine motor coordination,
130
366000
2000
والتنسيق الحركي الدقيق،
06:32
and use our mental models to actually change the world
131
368000
2000
ونستخدم نماذجنا العقلية لتغيير العالم
06:34
and bring on technology.
132
370000
2000
وجلب التكنولوجيا.
06:36
But anyway, the evolution of our species took hundreds of thousands of years,
133
372000
3000
ولكن على أية حال، تطور الجنس البشري أخذ مئات آلاف السنين،
06:39
and then working through interaction,
134
375000
2000
و بعد ذلك بالعمل من خلال التفاعل،
06:41
evolution used, essentially,
135
377000
2000
التطور استخدم ،أساساً،
06:43
the technology-creating species to bring on the next stage,
136
379000
3000
الأجناس التي تصنع التكنولوجيا للإنتقال إلى المرحلة المقبلة،
06:46
which were the first steps in technological evolution.
137
382000
3000
و هذه كانت أولى الخطوات في التطور التكنولوجي.
06:49
And the first step took tens of thousands of years --
138
385000
3000
و أخذت الخطوة الأولى عشرات آلاف السنين --
06:52
stone tools, fire, the wheel -- kept accelerating.
139
388000
3000
الأدوات الحجرية، النار، العجلة --استمرت في التسارع.
06:55
We always used then the latest generation of technology
140
391000
2000
حيث استخدمنا دائماً أحدث ما وصلت له التكنولوجيا
06:57
to create the next generation.
141
393000
2000
لخلق الجيل القادم.
06:59
Printing press took a century to be adopted;
142
395000
2000
أخذت المطبعة قرن من الزمان لتُعتمد،
07:01
the first computers were designed pen-on-paper -- now we use computers.
143
397000
4000
وكان أول تصميم للكمبيوتر حبر على ورق -- ونحن الآن نستخدم أجهزة الكمبيوتر.
07:05
And we've had a continual acceleration of this process.
144
401000
3000
ولقد كان لدينا تسارعا مستمرا لهذه العملية.
07:08
Now by the way, if you look at this on a linear graph, it looks like everything has just happened,
145
404000
3000
والآن و بالمناسبة، إذا نظرتم إلى هذا على رسم بياني خطي،يبدو الأمر وكأن كل شيء حدث للتو،
07:11
but some observer says, "Well, Kurzweil just put points on this graph
146
407000
6000
لكن بعض المراقبين يقولون : "حسناً، كورزويل ضع النقاط على هذا الرسم البياني
07:17
that fall on that straight line."
147
413000
2000
التي تقع على هذا الخط المستقيم."
07:19
So, I took 15 different lists from key thinkers,
148
415000
3000
لذلك فقد أخذت 15 قائمة مختلفة لأهم المفكرين،
07:22
like the Encyclopedia Britannica, the Museum of Natural History, Carl Sagan's Cosmic Calendar
149
418000
4000
مثل الموسوعة البريطانية، ومتحف طبيعة التاريخ، و تقويم كارل ساجان الكوني
07:26
on the same -- and these people were not trying to make my point;
150
422000
3000
و في نفس الوقت-- هؤلاء الأشخاص لا يحاولون الأخذ بوجهة نظري،
07:29
these were just lists in reference works,
151
425000
2000
وكانت هذه القوائم فقط في المراجع.
07:31
and I think that's what they thought the key events were
152
427000
3000
وأعتقد أن هذا ما ظنوا أن الأحداث كانت
07:34
in biological evolution and technological evolution.
153
430000
3000
في التطور البيولوجي والتطور التكنولوجي.
07:37
And again, it forms the same straight line. You have a little bit of thickening in the line
154
433000
3000
ومرة أخرى، إنها تشكل نفس الخط المستقيم. لديك قليلاً بعض من السماكة في السطر
07:40
because people do have disagreements, what the key points are,
155
436000
3000
لأن الناس لديهم خلافات، عن ما هي النقاط الرئيسية،
07:43
there's differences of opinion when agriculture started,
156
439000
2000
هناك خلافات في الرأي عن متى بدأت الزراعة،
07:45
or how long the Cambrian Explosion took.
157
441000
3000
أو متى--كم من الزمن أخذ إنفجار كامبريان.
07:48
But you see a very clear trend.
158
444000
2000
و لكنك ترى نزعة شديدة الوضوح.
07:50
There's a basic, profound acceleration of this evolutionary process.
159
446000
5000
هنالك تسارع أساسي و عميق لهذه العملية التطورية.
07:55
Information technologies double their capacity, price performance, bandwidth,
160
451000
5000
تكنولوجيات المعلومات تضاعف من سعاتها، أدائها التسعيري، نطاقها الترددي،
08:00
every year.
161
456000
2000
كل عام.
08:02
And that's a very profound explosion of exponential growth.
162
458000
4000
و هذا إنفجار جلي و عميق للنمو الأسي.
08:06
A personal experience, when I was at MIT --
163
462000
2000
عن تجربة شخصية، عندما كنت في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا--
08:08
computer taking up about the size of this room,
164
464000
2000
كان الحاسوب يأخذ مساحة هذه الغرفة،
08:10
less powerful than the computer in your cell phone.
165
466000
5000
و كان أقل قدرة من الحاسوب في هاتفك الخليوي.
08:15
But Moore's Law, which is very often identified with this exponential growth,
166
471000
4000
لكن قانون مور، و الذي يتطابق كثيرا مع هذا النمو الأسي،
08:19
is just one example of many, because it's basically
167
475000
2000
هو أحد أمثلة كثيرة ، لأنه في الأساس
08:21
a property of the evolutionary process of technology.
168
477000
5000
صفة للعملية التطورية التكنولوجية.
08:26
I put 49 famous computers on this logarithmic graph --
169
482000
3000
لو أننا-- وضعنا 49 كمبيوتر مشهور على هذا المخطط اللوغاريثمي--
08:29
by the way, a straight line on a logarithmic graph is exponential growth --
170
485000
4000
بالمناسبة، الخط المستقيم على المخطط اللوغاريثمي يدل على النمو الأسي--
08:33
that's another exponential.
171
489000
2000
وهذا نمو أسي آخر.
08:35
It took us three years to double our price performance of computing in 1900,
172
491000
3000
لقد احتجنا ثلاث سنوات لمضاعفة الأداء السعري للحوسبة في 1900،
08:38
two years in the middle; we're now doubling it every one year.
173
494000
3000
سنتين في المنتصف، نحن الآن نضاعف ذلك كل عام.
08:42
And that's exponential growth through five different paradigms.
174
498000
3000
و هذا نمو أسي عبر خمس نماذج مختلفة.
08:45
Moore's Law was just the last part of that,
175
501000
2000
كان قانون مور هو الجزء الأخير لذلك،
08:47
where we were shrinking transistors on an integrated circuit,
176
503000
3000
في الدائرة المتكامة، نحن كنا نكمش الترانزستورات،
08:50
but we had electro-mechanical calculators,
177
506000
3000
و لكن كان لدينا آلات حاسبة إلكتروميكانيكية،
08:53
relay-based computers that cracked the German Enigma Code,
178
509000
2000
الحواسيب المبنية على المرحلات التي فكت شفرة الألغاز الألمانية "شفرة استخدمت من قبل النازيين قبل و في أثناء الحرب العالمية الثانية"،
08:55
vacuum tubes in the 1950s predicted the election of Eisenhower,
179
511000
4000
الأنابيب المفرغة في خمسينات القرن الماضي تنبأت بإنتخاب إيزنهاور،
08:59
discreet transistors used in the first space flights
180
515000
3000
الترانزستورات المتقطعة استخدمت في رحلات الفضاء الأولى
09:02
and then Moore's Law.
181
518000
2000
و بعد ذلك قانون مور.
09:04
Every time one paradigm ran out of steam,
182
520000
2000
كلما أصبح النموذج غير فاعل ،
09:06
another paradigm came out of left field to continue the exponential growth.
183
522000
3000
ظهر نموذج آخر من المجال المتروك ليستمر النمو الأسي.
09:09
They were shrinking vacuum tubes, making them smaller and smaller.
184
525000
3000
كانوا يقومون بكمش الأنابيب المفرغة، و جعلها أصغر و أصغر.
09:12
That hit a wall. They couldn't shrink them and keep the vacuum.
185
528000
3000
و صل الأمر إلى طريق مسدود.لم يستطيعوا كمشها أكثر من ذلك والإحتفاظ بالفراغ في نفس الوقت.
09:15
Whole different paradigm -- transistors came out of the woodwork.
186
531000
2000
ظهر نموذج مختلف تماما--ظهرت الترانزستورات من بقايا تلك المحاولات.
09:17
In fact, when we see the end of the line for a particular paradigm,
187
533000
3000
في الحقيقة ،عندما نرى نهاية المشوار لنموذج معين ،
09:20
it creates research pressure to create the next paradigm.
188
536000
4000
فإن ذلك يخلق ضغطا في الأبحاث لخلق النموذج الذي يليه.
09:24
And because we've been predicting the end of Moore's Law
189
540000
3000
و لأننا تنبأنا بانتهاء قانون مور
09:27
for quite a long time -- the first prediction said 2002, until now it says 2022.
190
543000
3000
لزمن طويل حتى الآن--أول تنبؤ قال عام 2002 و حتى الآن يقال 2022.
09:30
But by the teen years,
191
546000
3000
و لكن بحلول السنوات العشر الثانية في هذا القرن،
09:33
the features of transistors will be a few atoms in width,
192
549000
3000
فإن خصائص الترانزستورات لن تتعدى في عرضها حفنة ذرات،
09:36
and we won't be able to shrink them any more.
193
552000
2000
و لن نستطيع وقتذاك كمشها أكثر من ذلك.
09:38
That'll be the end of Moore's Law, but it won't be the end of
194
554000
3000
هذا سوف يكون نهاية قانون مور، ولكن ليس نهاية ،
09:41
the exponential growth of computing, because chips are flat.
195
557000
2000
النمو الأسي للحوسبة، لأن الرقائق مسطحة.
09:43
We live in a three-dimensional world; we might as well use the third dimension.
196
559000
3000
نحن نعيش في عالم ثلاثي الأبعاد، فلما لا نستخدم البعد الثالث.
09:46
We will go into the third dimension
197
562000
2000
سوف ندخل في البعد الثالث
09:48
and there's been tremendous progress, just in the last few years,
198
564000
3000
و لقد حدث تطور مذهل فقط في السنوات القليلة الماضية،
09:51
of getting three-dimensional, self-organizing molecular circuits to work.
199
567000
4000
لجعل الدوائر الذرية الثلاثية الأبعاد،ذاتية التنظيم تعمل.
09:55
We'll have those ready well before Moore's Law runs out of steam.
200
571000
7000
سوف تكون تلك جاهزة قبل أن نستنفذ كل الفائدة من قانون مور.
10:02
Supercomputers -- same thing.
201
578000
2000
الكمبيوترات السريعة/الهائلة--نفس الشئ.
10:05
Processor performance on Intel chips,
202
581000
3000
أداء المعالجات في رقاقات إنتل،
10:08
the average price of a transistor --
203
584000
3000
السعر المتوسط للترانزستور--
10:11
1968, you could buy one transistor for a dollar.
204
587000
3000
1968، كنت تستطيع شراء ترانزستور واحد بدولار.
10:14
You could buy 10 million in 2002.
205
590000
3000
في عام 2002 يمكن أن تشتري عشر ملايين.
10:17
It's pretty remarkable how smooth
206
593000
3000
إنه من المذهل حقا الإنسياب
10:20
an exponential process that is.
207
596000
2000
في العملية الأسية تلك.
10:22
I mean, you'd think this is the result of some tabletop experiment,
208
598000
3000
يمكنك أن تعتقد أن هذه نتيجة تجربة مخبرية،
10:26
but this is the result of worldwide chaotic behavior --
209
602000
3000
و لكن هذا نتيجة لسلوك فوضوي في أنحاء العالم--
10:29
countries accusing each other of dumping products,
210
605000
2000
بلاد تتهم بعضها بإغراقها بالمنتجات،
10:31
IPOs, bankruptcies, marketing programs.
211
607000
2000
الإكتتابات العامة،الإفلاسات، برامج تسويقية.
10:33
You would think it would be a very erratic process,
212
609000
3000
يمكن أن تتخيل أن العملية عشوائية للغاية،
10:36
and you have a very smooth
213
612000
2000
و تحصل على نتيجة منسابة للغاية
10:38
outcome of this chaotic process.
214
614000
2000
لهذه العملية الفوضوية.
10:40
Just as we can't predict
215
616000
2000
كما أننا لا نستطيع التنبؤ
10:42
what one molecule in a gas will do --
216
618000
2000
ما الذي سيفعله جزئ واحد في الغاز--
10:44
it's hopeless to predict a single molecule --
217
620000
3000
من الميئوس التنبؤ بجزئ واحد--
10:47
yet we can predict the properties of the whole gas,
218
623000
2000
و لكننا نستطيع التنبؤ بخواص الغاز بصورة عامة،
10:49
using thermodynamics, very accurately.
219
625000
3000
باستخدام الديناميكا الحرارية ، بدقة.
10:52
It's the same thing here. We can't predict any particular project,
220
628000
3000
الأمر نفسه ينطبق على حالتنا. نحن لا نستطيع التنبؤ بمشروع معين ،
10:55
but the result of this whole worldwide,
221
631000
2000
و لكن نتيجة ذلك الكلية على مستوى العالم،
10:57
chaotic, unpredictable activity of competition
222
633000
5000
نشاط تنافسي فوضوي و لا يمكن التنبؤ به
11:02
and the evolutionary process of technology is very predictable.
223
638000
3000
و العملية التطورية للتكنولوجيا يمكن التنبؤ بها بصورة كبيرة.
11:05
And we can predict these trends far into the future.
224
641000
3000
و يمكننا التنبؤ بهذه النزعات لفترات ممتدة في المستقبل.
11:10
Unlike Gertrude Stein's roses,
225
646000
2000
بخلاف ورود جيرتروود شتاين،
11:12
it's not the case that a transistor is a transistor.
226
648000
2000
لا يمكن أن نقول أن الترانزستور هو الترانزستور.
11:14
As we make them smaller and less expensive,
227
650000
2000
فنحن نجعلها باستمرار أصغر و أرخص،
11:16
the electrons have less distance to travel.
228
652000
2000
الإلكترونات لديها مسافات أقل لتقطعها.
11:18
They're faster, so you've got exponential growth in the speed of transistors,
229
654000
4000
إنها أسرع، لذا فلدينا نمو أسي في سرعة الترانزستورات،
11:22
so the cost of a cycle of one transistor
230
658000
4000
لذا فإن سعر دورة واحدة من ترانزستور واحد
11:26
has been coming down with a halving rate of 1.1 years.
231
662000
3000
تستمر في الإنخفاض بمعدل النصف لمدة 1.1 سنة.
11:29
You add other forms of innovation and processor design,
232
665000
3000
تضيف صورا أخرى من الإبتكار و تصميم المعالجات،
11:32
you get a doubling of price performance of computing every one year.
233
668000
4000
و تحصل على مضاعفة في الأداء السعري للحوسبة كل سنة.
11:36
And that's basically deflation --
234
672000
3000
و هذا بصورة أساسية هو الإنكماش--
11:39
50 percent deflation.
235
675000
2000
إنكماش بنسبة 50 بالمائة.
11:41
And it's not just computers. I mean, it's true of DNA sequencing;
236
677000
3000
و هذا لا ينطبق على الحواسيب فحسب، أعني ، أن هذا صحيح بالنسبة لسلسلة الحمض النووي،
11:44
it's true of brain scanning;
237
680000
2000
هو صحيح بالنسبة للمسح الدماغي،
11:46
it's true of the World Wide Web. I mean, anything that we can quantify,
238
682000
2000
هو صحيح بالنسبة للشبكة العنكبوتية العالمية.أعني، كل ما نستطيع تحديد كميته،
11:48
we have hundreds of different measurements
239
684000
3000
لدينا مئات القياسات المختلفة
11:51
of different, information-related measurements --
240
687000
3000
لقياسات المعلوماتية المختلفة --
11:54
capacity, adoption rates --
241
690000
2000
سعات، معدلات تبني--
11:56
and they basically double every 12, 13, 15 months,
242
692000
3000
و هي أساسا تتضاعف كل 15،13،12 شهر،
11:59
depending on what you're looking at.
243
695000
2000
بالإعتماد إلى ما تنظر إليه.
12:01
In terms of price performance, that's a 40 to 50 percent deflation rate.
244
697000
4000
بالنسبة للأداء السعري، هذا 50----40 إلى 50 بالمائة معدل إنكماش.
12:06
And economists have actually started worrying about that.
245
702000
2000
و الإقتصاديون بدأوا حقيقة في القلق بهذا الشأن.
12:08
We had deflation during the Depression,
246
704000
2000
كان لدينا إنكماش خلال فترة الكساد،
12:10
but that was collapse of the money supply,
247
706000
2000
لكن كان ذلك انهيارا في التزويد بالمال،
12:12
collapse of consumer confidence, a completely different phenomena.
248
708000
3000
و انهيارا في ثقة المستهلك ، ظاهرة مختلفة تماما.
12:15
This is due to greater productivity,
249
711000
2000
هذه الحالة ناتجة عن الإنتاجية الأعلى،
12:18
but the economist says, "But there's no way you're going to be able to keep up with that.
250
714000
2000
لكن الإقتصادي يقول ،" لكن لا توجد طريقة تستطيع بها مجاراة ذلك.
12:20
If you have 50 percent deflation, people may increase their volume
251
716000
3000
إذا كان لديك 50 بالمائة كساد ، قد يزيد الناس من الكميات
12:23
30, 40 percent, but they won't keep up with it."
252
719000
2000
40،30 بالمائة ، و لكنهم لا يستطيعون مجاراة ذلك.
12:25
But what we're actually seeing is that
253
721000
2000
و لكن ما نراه حقيقة
12:27
we actually more than keep up with it.
254
723000
2000
نحن في الحقيقة نفعل أكثر من المجاراة.
12:29
We've had 28 percent per year compounded growth in dollars
255
725000
3000
لقد كان لدينا 28 بالمائة نمو مركب في العام بالدولارات
12:32
in information technology over the last 50 years.
256
728000
3000
في تقنية المعلومات في الخمسين سنة السابقة.
12:35
I mean, people didn't build iPods for 10,000 dollars 10 years ago.
257
731000
4000
أقصد، لم يكن الناس يصنعون الآيبود مقابل 10,000 في العشر سنوات السابقة.
12:39
As the price performance makes new applications feasible,
258
735000
3000
الآداء السعري يجعل تطبيقات جديدة مجدية ،
12:42
new applications come to the market.
259
738000
2000
التطبيقات الجديدة تأتي إلى السوق.
12:44
And this is a very widespread phenomena.
260
740000
3000
و هذه ظاهرة واسعة الإنتشار.
12:47
Magnetic data storage --
261
743000
2000
تخزين المعلومات الممغنط--
12:49
that's not Moore's Law, it's shrinking magnetic spots,
262
745000
3000
هذا ليس قانون مور ، إنه كمش للبقع الممغنطة،
12:52
different engineers, different companies, same exponential process.
263
748000
4000
مهندسون مختلفون ، شركات مختلفة ، نفس العملية الأسية.
12:56
A key revolution is that we're understanding our own biology
264
752000
4000
إن مفتاح الثورة هنا هي أن نفهم البيولوجيا الخاصة بنا
13:00
in these information terms.
265
756000
2000
بنفس شروط المعلوماتية.
13:02
We're understanding the software programs
266
758000
2000
نحن نفهم البرمجيات
13:04
that make our body run.
267
760000
2000
التي تجعل أجسادنا تعمل.
13:06
These were evolved in very different times --
268
762000
2000
لقد تطورت هذه في أزمنة مختلفة جدا--
13:08
we'd like to actually change those programs.
269
764000
2000
نحن نريد في الواقع تغيير هذه البرامج.
13:10
One little software program, called the fat insulin receptor gene,
270
766000
2000
أحد هذه البرمجيات ، يدعى جين مستقبلات أنسولين الدهون،
13:12
basically says, "Hold onto every calorie,
271
768000
2000
يقول أساسا ، " احتفظ بكل سعرة حرارية،
13:14
because the next hunting season may not work out so well."
272
770000
4000
لأن موسم الصيد القادم قد لا يكون بنفس النجاح."
13:18
That was in the interests of the species tens of thousands of years ago.
273
774000
3000
هذا كان في مصلحة الجنس البشري عشرات آلاف السنين السابقة.
13:21
We'd like to actually turn that program off.
274
777000
3000
نحن نربد تعطيل هذا البرنامج.
13:24
They tried that in animals, and these mice ate ravenously
275
780000
3000
لقد جربوا ذلك على الحيوانات ، و هذه الفئران أكلت بشره
13:27
and remained slim and got the health benefits of being slim.
276
783000
2000
و حافظت على رشاقتها و استمتعت بالفوائد الصحية للرشاقة.
13:29
They didn't get diabetes; they didn't get heart disease;
277
785000
3000
لم تصاب بالسكر ، و لم تصب بأمراض القلب،
13:32
they lived 20 percent longer; they got the health benefits of caloric restriction
278
788000
3000
عاشت 20 بالمائة أطول ، و حصلت على الفوائد الصحية الناتجة عن الحد من السعرات الحرارية
13:35
without the restriction.
279
791000
2000
بدون التقييد.
13:37
Four or five pharmaceutical companies have noticed this,
280
793000
3000
أربع أو خمس شركات صيدلانية لاحظوا ذلك،
13:40
felt that would be
281
796000
3000
و شعروا أن ذلك سيكون
13:43
interesting drug for the human market,
282
799000
3000
دواء مثير للإهتمام بالنسبة للبشر،
13:46
and that's just one of the 30,000 genes
283
802000
2000
و هذه فقط واحدة من ال30,000 جين
13:48
that affect our biochemistry.
284
804000
3000
التي تؤثر في الكيمياء الحيوية لأجسادنا.
13:51
We were evolved in an era where it wasn't in the interests of people
285
807000
3000
لقد تطورنا في عهد حيث لم يكن من مصلحة الناس
13:54
at the age of most people at this conference, like myself,
286
810000
3000
و هم في أعمار معظم الناس في هذا المؤتمر ، مثلي،
13:57
to live much longer, because we were using up the precious resources
287
813000
4000
العيش أطول ، لأننا نستهلك المصادر الثمينة
14:01
which were better deployed towards the children
288
817000
1000
التي من الأفضل أن يتم نشرها للأطفال
14:02
and those caring for them.
289
818000
2000
و من يعتنون بهم.
14:04
So, life -- long lifespans --
290
820000
2000
إذن الحياة -- الأعمار المديدة--
14:06
like, that is to say, much more than 30 --
291
822000
2000
يعني ، القول، أكثر من ثلاثين--
14:08
weren't selected for,
292
824000
3000
لم يتم إختيارها،
14:11
but we are learning to actually manipulate
293
827000
3000
و لكننا نتعلم كيف نتلاعب
14:14
and change these software programs
294
830000
2000
و نغير هذه البرمجيات
14:16
through the biotechnology revolution.
295
832000
2000
من خلال ثورة التكنولوجيا الحيوية.
14:18
For example, we can inhibit genes now with RNA interference.
296
834000
4000
على سبيل المثال ، نستطيع كبح الجينات الآن بتدخل الـحمض الريبونووي.
14:22
There are exciting new forms of gene therapy
297
838000
2000
هناك أشكال جديدة مثيرة للعلاج بالجينات
14:24
that overcome the problem of placing the genetic material
298
840000
2000
التي تتغلب على مشكلة وضع المادة الجينية
14:26
in the right place on the chromosome.
299
842000
2000
في المكان المناسب داخل الكروموسوم.
14:28
There's actually a -- for the first time now,
300
844000
3000
يوجد في الحقيقة --لأول مرة الآن،
14:31
something going to human trials, that actually cures pulmonary hypertension --
301
847000
3000
شيء سوف يختبر على البشر ، يقوم بعلاج ارتفاع ضعط الدم الرئوي--
14:34
a fatal disease -- using gene therapy.
302
850000
3000
مرض قاتل--باستخدام العلاج بالجينات.
14:37
So we'll have not just designer babies, but designer baby boomers.
303
853000
3000
لذا لن يكون لدينا أطفال مصممون ، ولكن بالغين مصممين أيضا من جيل البيبي بوومرز.
14:40
And this technology is also accelerating.
304
856000
3000
و هذه التقنية أيضا في حالة تسارع.
14:43
It cost 10 dollars per base pair in 1990,
305
859000
3000
كان ذلك يكلف 10 دولارات لكل زوج أساسي في العام 1990،
14:46
then a penny in 2000.
306
862000
2000
ثم سنت واحد في العام 2000.
14:48
It's now under a 10th of a cent.
307
864000
2000
و الآن هذا يكلف أقل من عُشر سنت.
14:50
The amount of genetic data --
308
866000
2000
كمية المعلومات الجينية--
14:52
basically this shows that smooth exponential growth
309
868000
3000
أساسا هذا--هذا يرينا أن النمو الأسي المنساب
14:55
doubled every year,
310
871000
2000
يتضاعف كل عام،
14:57
enabling the genome project to be completed.
311
873000
3000
ليمكن مشروع الجينوم من الإنتهاء.
15:00
Another major revolution: the communications revolution.
312
876000
3000
ثورة ضخمة أخرى، ثورة الإتصالات.
15:03
The price performance, bandwidth, capacity of communications measured many different ways;
313
879000
5000
الأداء السعري، عرض النطاق ، سعة الإتصالات مقاسة بعدة طرق مختلفة؛
15:08
wired, wireless is growing exponentially.
314
884000
3000
سلكي ، و لاسلكي كلها تنمو أسيا.
15:11
The Internet has been doubling in power and continues to,
315
887000
3000
الإنترنت تتضاعف في القوة و تستمر،
15:14
measured many different ways.
316
890000
2000
بالقياس بعدة طرق مختلفة.
15:16
This is based on the number of hosts.
317
892000
2000
هذا اعتمادا على عدد الأجهزة.
15:18
Miniaturization -- we're shrinking the size of technology
318
894000
2000
التصغير--نحن نكمش حجم التكنولوجيا
15:20
at an exponential rate,
319
896000
2000
بمعدل أسي منساب،
15:22
both wired and wireless.
320
898000
2000
بالنسبة للسلكي واللاسلكي.
15:24
These are some designs from Eric Drexler's book --
321
900000
4000
هذه بعض التصميمات من كتاب إيريك دريكسلير--
15:28
which we're now showing are feasible
322
904000
2000
التي تشاهدونها الآن هي مجدية
15:30
with super-computing simulations,
323
906000
2000
بمحاكاة حاسوبية ضخمة ،
15:32
where actually there are scientists building
324
908000
2000
حيث يوجد فعليا علماء يبنون
15:34
molecule-scale robots.
325
910000
2000
روبوتات بالمقياس الجزيئي.
15:36
One has one that actually walks with a surprisingly human-like gait,
326
912000
2000
أحد هؤلاء العلماء يملك روبوت يمشي بمشية للدهشة تشبه مشي البشر،
15:38
that's built out of molecules.
327
914000
3000
هذا مبنى من الجزيئات.
15:41
There are little machines doing things in experimental bases.
328
917000
4000
هنالك آلات صغيرة تقوم بمهام في قواعد إختبارية.
15:45
The most exciting opportunity
329
921000
3000
الفرصة الأكثر إثارة
15:48
is actually to go inside the human body
330
924000
2000
هي في الحقيقة الغوض داخل الجسد البشري
15:50
and perform therapeutic and diagnostic functions.
331
926000
3000
لأداء مهام علاجية و تشخيصية.
15:53
And this is less futuristic than it may sound.
332
929000
2000
و هذا الأمر أقل مستقبلية مما قد يبدو عليه.
15:55
These things have already been done in animals.
333
931000
2000
هذه الأمور تم تجريبها مسبقا في الحيوانات.
15:57
There's one nano-engineered device that cures type 1 diabetes. It's blood cell-sized.
334
933000
4000
هنالك جهاز بهندسة النانو يعالج السكري من النوع 1. إنه بحجم خلية الدم.
16:01
They put tens of thousands of these
335
937000
2000
إنهم يضعون عشرات الآلاف من هذه
16:03
in the blood cell -- they tried this in rats --
336
939000
2000
في خلية الدم - لقد جربوا ذلك في الفئران --
16:05
it lets insulin out in a controlled fashion,
337
941000
2000
إنها تطلق الإنسولين بصورة متحكم بها،
16:07
and actually cures type 1 diabetes.
338
943000
2000
و تقوم فعلا بعلاج السكري من النوع الأول.
16:09
What you're watching is a design
339
945000
3000
ما تشاهدونه هو تصميم
16:12
of a robotic red blood cell,
340
948000
2000
لكرية دم حمراء روبوتية،
16:14
and it does bring up the issue that our biology
341
950000
2000
و هذا يقود لإستدعاء كون البيولوجية الخاصة بنا
16:16
is actually very sub-optimal,
342
952000
2000
في الحقيقة دون المثالية ،
16:18
even though it's remarkable in its intricacy.
343
954000
3000
و إن كانت مذهلة في تعقيدها .
16:21
Once we understand its principles of operation,
344
957000
3000
بمجرد أن نفهم مبادئ عملها ،
16:24
and the pace with which we are reverse-engineering biology is accelerating,
345
960000
3000
و السرعة التي نستخدم بها الهندسة العكسية البيولوجية التي تتسارع ،
16:28
we can actually design these things to be
346
964000
2000
نستطيع في الحقيقة تصميم هذه الأشياء لتكون
16:30
thousands of times more capable.
347
966000
2000
أكثر قدرة بآلاف المرات.
16:32
An analysis of this respirocyte, designed by Rob Freitas,
348
968000
4000
تحليل لكرية الدم الآلية هذه ، المصممة من قبل روب فريتس،
16:37
indicates if you replace 10 percent of your red blood cells with these robotic versions,
349
973000
2000
يشير إلى أنه لو قمت باستبدال عشر بالمائة من كريات دمك الحمراء بهذه النسخ الآلية ،
16:40
you could do an Olympic sprint for 15 minutes without taking a breath.
350
976000
3000
تستطيع القيام بعدو سريع أوليمبي لمدة ربع ساعة من غير أخذ نفس واحد.
16:43
You could sit at the bottom of your pool for four hours --
351
979000
3000
تستطيع أن تجلس في قاع حوض السباحة الخاص بك لمد أربع ساعات--
16:46
so, "Honey, I'm in the pool," will take on a whole new meaning.
352
982000
4000
--إذن،" حبيبتي ، أنا في الحوض " ، سوف تأخذ بعدا آخر مختلف تماما.
16:50
It will be interesting to see what we do in our Olympic trials.
353
986000
2000
سوف يكون مثيرا للإهتمام أن نرى ما سنفعله في إختباراتنا الأوليمبية.
16:52
Presumably we'll ban them,
354
988000
2000
إفتراضيا سوف نقوم بحظرها،
16:54
but then we'll have the specter of teenagers in their high schools gyms
355
990000
2000
لكن أيضا سوف يكون لدينا شبح المراهقين في قاعات الرياضة في المدارس الثانوية
16:56
routinely out-performing the Olympic athletes.
356
992000
3000
يتفوقون بصورة روتينية على الرياضيين الأولومبيين.
17:01
Freitas has a design for a robotic white blood cell.
357
997000
3000
فريتس لديه تصميم لكرية دم بيضاء روبوتية.
17:04
These are 2020-circa scenarios,
358
1000000
4000
يوجد ما يقارب 2020 سيناريو،
17:08
but they're not as futuristic as it may sound.
359
1004000
2000
و لكنها ليست مستقبلية كما قد تبدو.
17:10
There are four major conferences on building blood cell-sized devices;
360
1006000
4000
هنالك أربع مؤتمرات رئيسية حول بناء أجهزة بحجم كريات الدم،
17:14
there are many experiments in animals.
361
1010000
2000
و توجد العديد من التجارب في الحيوانات.
17:16
There's actually one going into human trial,
362
1012000
2000
و هنالك تجربة سوف يتم إختبارها على البشر،
17:18
so this is feasible technology.
363
1014000
3000
إذن هذه تكنولوجيا عملية قابلة للتطبيق.
17:22
If we come back to our exponential growth of computing,
364
1018000
2000
إذا عدنا أدراجنا إلى النمو الأسي المنساب للحوسبة ،
17:24
1,000 dollars of computing is now somewhere between an insect and a mouse brain.
365
1020000
3000
1000 دولار من الحوسبة الآن توجد في حجم بين حجم الحشرة و حجم دماغ فأر.
17:27
It will intersect human intelligence
366
1023000
3000
سوف تتقاطع مع الذكاء البشري
17:30
in terms of capacity in the 2020s,
367
1026000
3000
من حيث السعة في سنوات الـ2020 ،
17:33
but that'll be the hardware side of the equation.
368
1029000
2000
لكن هذا من ناحية بنية الأجهزة.
17:35
Where will we get the software?
369
1031000
2000
لكن من أين سنحصل على البرامجيات لتشغيلها ؟
17:37
Well, it turns out we can see inside the human brain,
370
1033000
2000
حسن ، يتضح أننا نستطيع أن نشاهد داخل العقل البشري ،
17:39
and in fact not surprisingly,
371
1035000
2000
و في الحقيقة و من غير دهشة ،
17:41
the spatial and temporal resolution of brain scanning is doubling every year.
372
1037000
4000
فإن وضوح صور المسح الدماغي بالنسبة للمساحة و الزمن تتضاعف كل عام .
17:45
And with the new generation of scanning tools,
373
1041000
2000
و باستخدام الجيل الجديد من أدوات المسح ،
17:47
for the first time we can actually see
374
1043000
2000
نستطيع حقيقة و لأول مرة مشاهدة
17:49
individual inter-neural fibers
375
1045000
2000
ألياف ما بين عصبية مستقلة
17:51
and see them processing and signaling in real time --
376
1047000
3000
و نستطيع رؤيتها تقوم بعملية المعالجة و إرسال الإشارات في الزمن الحي
17:54
but then the question is, OK, we can get this data now,
377
1050000
2000
و-- لكن الآن يكون السؤال ، حسن، نحن نستطيع الحصول على هذه المعلومات الآن،
17:56
but can we understand it?
378
1052000
2000
لكن هل نستطيع فهمها ؟
17:58
Doug Hofstadter wonders, well, maybe our intelligence
379
1054000
3000
دوج هوفستادتر يتساءل ، حسن ، ربما كان ذكاؤنا
18:01
just isn't great enough to understand our intelligence,
380
1057000
3000
ليس كافيا أو قويا بما فيه الكفاية لفهم ذكائنا ،
18:04
and if we were smarter, well, then our brains would be that much more complicated,
381
1060000
3000
و لو كنا أذكي ، كانت أدمغتنا ستكون بهذا القدر الأكثر من التعقيد،
18:07
and we'd never catch up to it.
382
1063000
2000
و لن نستطيع لحاق ذكائنا أبدا.
18:10
It turns out that we can understand it.
383
1066000
3000
لكن اتضح أننا نستطيع فهمه.
18:13
This is a block diagram of
384
1069000
3000
هذا رسم تخطيطي
18:16
a model and simulation of the human auditory cortex
385
1072000
4000
لنموذج و محاكاة لقشرة الدماغ السمعية البشرية
18:20
that actually works quite well --
386
1076000
2000
تعمل في الحقيقة بصورة جيدة--
18:22
in applying psychoacoustic tests, gets very similar results to human auditory perception.
387
1078000
2000
عند تطبيق الإختبارات السمعية البصرية عليها ، نحصل على نتائج مشابهة للإدراك السمعي البشري.
18:26
There's another simulation of the cerebellum --
388
1082000
3000
هنالك محاكاة أخرى للمخيخ --
18:29
that's more than half the neurons in the brain --
389
1085000
2000
هذا أكثر من نصف الخلايا العصبية في المخ--
18:31
again, works very similarly to human skill formation.
390
1087000
3000
مرة أخرى ، يعمل بصورة مشابهة لبناء المهارات البشرية.
18:35
This is at an early stage, but you can show
391
1091000
3000
هذه الإختبارات في مراحلها المبكرة ، و لكنك تستطيع توضيح
18:38
with the exponential growth of the amount of information about the brain
392
1094000
3000
مع معدل النمو الأسي المنساب لكمية المعلومات عن الدماغ
18:41
and the exponential improvement
393
1097000
2000
و التطور الأسي
18:43
in the resolution of brain scanning,
394
1099000
2000
في وضوح صور المسح الدماغي،
18:45
we will succeed in reverse-engineering the human brain
395
1101000
3000
سوف ننجح في عملية الهندسة العكسية للدماغ البشري
18:48
by the 2020s.
396
1104000
2000
بحلول الأعوام 2020.
18:50
We've already had very good models and simulation of about 15 regions
397
1106000
3000
لقد تحصلنا إلى الآن على نماذج جيدة ومحاكاة لحوالي 15 منطقة
18:53
out of the several hundred.
398
1109000
3000
من حوالي عدة مئات من المناطق.
18:56
All of this is driving
399
1112000
2000
كل هذا يقود أسيا--
18:58
exponentially growing economic progress.
400
1114000
2000
للنمو الأسي المنساب للتطور الإقتصادي.
19:00
We've had productivity go from 30 dollars to 150 dollars per hour
401
1116000
3000
لقد تحول لدينا الإنتاج من 30 دولار إلى 150 دولار لساعة
19:05
of labor in the last 50 years.
402
1121000
2000
العمل في الخمسين سنة السابقة.
19:07
E-commerce has been growing exponentially. It's now a trillion dollars.
403
1123000
3000
التجارة الإلكترونية تشهد نموا أسيا منسابا. هي الآن في حدود الترليون دولار.
19:10
You might wonder, well, wasn't there a boom and a bust?
404
1126000
2000
قد تتساءل ألم يكن هناك إزدهار و إفلاس ؟
19:12
That was strictly a capital-markets phenomena.
405
1128000
2000
لقد كان ذلك بصورة صارمة ظاهرة في أسواق المال .
19:14
Wall Street noticed that this was a revolutionary technology, which it was,
406
1130000
4000
وول ستريت لاحظت أن هذه كانت تكنولوحيا ثورية ، وقد كانت كذلك،
19:18
but then six months later, when it hadn't revolutionized all business models,
407
1134000
3000
و لكن بعد ذلك بستة أشهر ، عندما لم تمس هذه الثورة كل نماذج الأعمال،
19:21
they figured, well, that was wrong,
408
1137000
2000
لقد اتضح لهم أن ذلك كان خاطئا،
19:23
and then we had this bust.
409
1139000
2000
ثم حصلنا على هذا الإخفاق المالي .
19:26
All right, this is a technology
410
1142000
2000
حسن ، هذه تكنولوجيا
19:28
that we put together using some of the technologies we're involved in.
411
1144000
3000
قمنا بتكوينها باستخدام بعض التكنولوجيات التي نشارك بها.
19:31
This will be a routine feature in a cell phone.
412
1147000
4000
هذه سوف تكون مزية روتينية في الهاتف الخلوي.
19:35
It would be able to translate from one language to another.
413
1151000
2000
سوف يكون بمقدور الهاتف الترجمة من لغة لأخرى.
19:47
So let me just end with a couple of scenarios.
414
1163000
2000
لذا دعوني أختم بعدة سيناريوهات.
19:49
By 2010 computers will disappear.
415
1165000
3000
بحلول العام 2010 فإن الحاسوب سيختفي.
19:53
They'll be so small, they'll be embedded in our clothing, in our environment.
416
1169000
3000
سوف تكون الحواسيب من الصغر بمكان بحيث تكون مضمنة في ثيابنا ، وفي بيئتنا.
19:56
Images will be written directly to our retina,
417
1172000
2000
سوف يتم رسم الصور مباشرة لشبكة العين،
19:58
providing full-immersion virtual reality,
418
1174000
2000
لتوفير الإنغماس الكامل في الواقع الإفتراضي،
20:00
augmented real reality. We'll be interacting with virtual personalities.
419
1176000
3000
أو الواقع المدمج .سوف نقوم بالتفاعل مع شخصيات إفتراضية.
20:04
But if we go to 2029, we really have the full maturity of these trends,
420
1180000
4000
لكن إذا ذهبنا إلى العام 2029 ، سوف يكون لدينا النضج الحقيقي لكل هذه الإتجاهات،
20:08
and you have to appreciate how many turns of the screw
421
1184000
3000
و علينا تقدير كمية التراكم
20:11
in terms of generations of technology, which are getting faster and faster, we'll have at that point.
422
1187000
4000
فيما يخص أجيال التكنولوجيا ، التي تتسارع أكثر فأكثر التي سوف نحصل عليها في ذلك الوقت.
20:15
I mean, we will have two-to-the-25th-power
423
1191000
2000
أعني ، سوف يكون لدينا إثنين مرفوعة للقوة 25
20:17
greater price performance, capacity and bandwidth
424
1193000
3000
أكثر من ناحية الأداء السعري ، السعة و النطاق الترددي
20:20
of these technologies, which is pretty phenomenal.
425
1196000
2000
بالنسبة لهذه التكنولوجيات ، وهذه ظاهرة استثنائية.
20:22
It'll be millions of times more powerful than it is today.
426
1198000
2000
سوف تكون أقوى بملايين المرات مما هي عليه اليوم.
20:24
We'll have completed the reverse-engineering of the human brain,
427
1200000
2000
سوف نكون أكملنا الهندسة العكسية للدماغ البشري،
20:27
1,000 dollars of computing will be far more powerful
428
1203000
3000
احسب، 1,000 دولار من الحوسبة سوف تكون أقوى
20:30
than the human brain in terms of basic raw capacity.
429
1206000
4000
من الدماغ البشري فيما يخص السعة الخام .
20:34
Computers will combine
430
1210000
2000
سوف تدمج الحواسيب
20:36
the subtle pan-recognition powers
431
1212000
2000
قدرات الإدراك العامة الحاذقة
20:38
of human intelligence with ways in which machines are already superior,
432
1214000
3000
للعقل البشري مع طرق متوفرة مسبقا تتفوق فيها الحواسيب
20:41
in terms of doing analytic thinking,
433
1217000
2000
فيما يخص التفكير التحليلي،
20:43
remembering billions of facts accurately.
434
1219000
2000
تذكر مليارات الحقائق بدقة.
20:45
Machines can share their knowledge very quickly.
435
1221000
2000
الآلات تستطيع المشاركة بالمعلومات بسرعة كبيرة.
20:47
But it's not just an alien invasion of intelligent machines.
436
1223000
5000
و لكنه ليس مجرد غزو غريب للآلات الذكية.
20:52
We are going to merge with our technology.
437
1228000
2000
سوف نقوم بالإندماج مع تكنولوجيتنا.
20:54
These nano-bots I mentioned
438
1230000
2000
آلات النانو هذه التي ذكرتها
20:56
will first be used for medical and health applications:
439
1232000
4000
سوف تستخدم أولا في التطبيقات الطبية و الصحية :
21:00
cleaning up the environment, providing powerful fuel cells
440
1236000
3000
تنظيف البيئة ، توفير الوقود -- خلايا الوقود القوية
21:03
and widely distributed decentralized solar panels and so on in the environment.
441
1239000
5000
و اللوحات الشمسية الواسعة الإنتشار الغير مركزية ، و هكذا بالنسبة للبيئة.
21:08
But they'll also go inside our brain,
442
1244000
2000
و لكنهم أيضا سوف يدخلون إلى أدمغتنا،
21:10
interact with our biological neurons.
443
1246000
2000
و يتفاعلون مع خلايانا العصبية ،
21:12
We've demonstrated the key principles of being able to do this.
444
1248000
3000
لقد سبق و شرحنا المبادئ الرئيسية لكيفية القيام بذلك.
21:15
So, for example,
445
1251000
2000
إذن ، على سبيل المثال ،
21:17
full-immersion virtual reality from within the nervous system,
446
1253000
2000
الإنغماس الكلي في الواقع الإفتراضي ، من داخل النظام العصبي،
21:19
the nano-bots shut down the signals coming from your real senses,
447
1255000
3000
آلات النانو تقوم بإغلاق الإشارات كل الإشارات القادمة من حواسك الحقيقية،
21:22
replace them with the signals that your brain would be receiving
448
1258000
3000
و تقوم بإحلالها بالإشارات التي يقوم دماغك بإستقبالها
21:25
if you were in the virtual environment,
449
1261000
2000
لو كنت في البيئة الإفتراضية،
21:27
and then it'll feel like you're in that virtual environment.
450
1263000
2000
و بعد ذلك سوف تشعر كما لو كنت فعلا في تلك البيئة الإفتراضية
21:29
You can go there with other people, have any kind of experience
451
1265000
2000
يمكن أن تذهب هنالك مع أشخاص آخرين ، و تحصلون على أي نوع من التجارب
21:31
with anyone involving all of the senses.
452
1267000
2000
مع أي شخص و بمشاركة جميع الحواس.
21:34
"Experience beamers," I call them, will put their whole flow of sensory experiences
453
1270000
3000
"متعاطوا التجارب" أسميهم ، سوف يقومون بوضع التدفق الكامل لتجاربهم الحسية
21:37
in the neurological correlates of their emotions out on the Internet.
454
1273000
3000
بالترابط العصبي لمشاعرهم على الإنترنت.
21:40
You can plug in and experience what it's like to be someone else.
455
1276000
3000
يمكنك الإتصال و تجربة كيف تكون شخصا آخر.
21:43
But most importantly,
456
1279000
2000
و لكن الأكثر أهمية،
21:45
it'll be a tremendous expansion
457
1281000
2000
سوف يحدث إمتداد واسع
21:47
of human intelligence through this direct merger with our technology,
458
1283000
4000
للذكاء البشري من خلال هذا الإندماج مع التكنولوجيا ،
21:51
which in some sense we're doing already.
459
1287000
2000
و الذي نقوم به اليوم بصورة من الصور.
21:53
We routinely do intellectual feats
460
1289000
2000
نحن نقوم بصورة روتينية بأعمال فذة
21:55
that would be impossible without our technology.
461
1291000
2000
كانت سوف تكون مستحيلة بدون تكنولوجيتنا.
21:57
Human life expectancy is expanding. It was 37 in 1800,
462
1293000
3000
العمر المتوقع للبشر في اتساع. كان 37 في العام 1800،
22:00
and with this sort of biotechnology, nano-technology revolutions,
463
1296000
5000
و مع هذا النوع من التكنولوجيا البيولوجية ، و ثورات تكنولوجيا النانو،
22:05
this will move up very rapidly
464
1301000
2000
سوف يرتفع هذا الرقم بسرعة
22:07
in the years ahead.
465
1303000
2000
في الأعوام التي أمامنا.
22:09
My main message is that progress in technology
466
1305000
4000
رسالتي الرئيسية هي أن التطور في التكنولوجيا
22:13
is exponential, not linear.
467
1309000
3000
هو أسي منساب و ليس خطي.
22:16
Many -- even scientists -- assume a linear model,
468
1312000
4000
الكثيرون -- و حتى العلماء -- يفترضون نموذجا خطيا ،
22:20
so they'll say, "Oh, it'll be hundreds of years
469
1316000
2000
فيقولون : " حسن ، سوف تمر مئات السنين
22:22
before we have self-replicating nano-technology assembly
470
1318000
3000
قبل أن نحصل على تجميع لتكنولوجيا النانو يقوم بالتكاثر الذاتي
22:25
or artificial intelligence."
471
1321000
2000
أو الذكاء الإصطناعي."
22:27
If you really look at the power of exponential growth,
472
1323000
3000
لو نظرتم حقا لقوة النمو الأسي ،
22:30
you'll see that these things are pretty soon at hand.
473
1326000
3000
سوف ترون أن جميع هذه الأشياء قريبة المنال.
22:33
And information technology is increasingly encompassing
474
1329000
3000
و تكنولوجيا المعلومات تطوق على نحو متزايد
22:36
all of our lives, from our music to our manufacturing
475
1332000
4000
كل حياتنا ، من موسيقانا إلى التصنيع
22:40
to our biology to our energy to materials.
476
1336000
4000
إلي البيولوجيا الخاصة بنا ، إلى طاقتنا ، إلي موادنا.
22:44
We'll be able to manufacture almost anything we need in the 2020s,
477
1340000
3000
سوف نستطيع تصنيع تقريبا كل ما نحتاج إليه في أعوام 2020 ،
22:47
from information, in very inexpensive raw materials,
478
1343000
2000
من المعلومات ، و من مواد رخيصة للغاية ،
22:49
using nano-technology.
479
1345000
3000
باستخدام تكنولوجيا النانو.
22:52
These are very powerful technologies.
480
1348000
2000
هذه تقنيات قوية للغاية.
22:54
They both empower our promise and our peril.
481
1350000
4000
إنها تمكن لوعودنا و مخاطرنا.
22:58
So we have to have the will to apply them to the right problems.
482
1354000
3000
لذلك يتوجب أن تكون لدينا الإرادة لتطبيقها في المشاكل الصحيحة.
23:01
Thank you very much.
483
1357000
1000
شكراً جزيلاً لكم
23:02
(Applause)
484
1358000
1000
(تصفيق)
ABOUT THE SPEAKER
Ray Kurzweil - Inventor, futuristRay Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species.
Why you should listen
Inventor, entrepreneur, visionary, Ray Kurzweil's accomplishments read as a startling series of firsts -- a litany of technological breakthroughs we've come to take for granted. Kurzweil invented the first optical character recognition (OCR) software for transforming the written word into data, the first print-to-speech software for the blind, the first text-to-speech synthesizer, and the first music synthesizer capable of recreating the grand piano and other orchestral instruments, and the first commercially marketed large-vocabulary speech recognition.
Yet his impact as a futurist and philosopher is no less significant. In his best-selling books, which include How to Create a Mind, The Age of Spiritual Machines, The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology, Kurzweil depicts in detail a portrait of the human condition over the next few decades, as accelerating technologies forever blur the line between human and machine.
In 2009, he unveiled Singularity University, an institution that aims to "assemble, educate and inspire leaders who strive to understand and facilitate the development of exponentially advancing technologies." He is a Director of Engineering at Google, where he heads up a team developing machine intelligence and natural language comprehension.
Ray Kurzweil | Speaker | TED.com