TED2009
Tim Berners-Lee: The next web
Тим Бърнърс-Лий за следващата мрежа
Filmed:
Readability: 3.8
1,638,798 views
Преди 20 години Тим Бърнърс-Лий измисли световната мрежа. В следващия си проект той изгражда мрежа за отворени и свързани данни, които ще направят за числата, това, което мрежата направи за думите, снимките, видеото: да отключи нашите данни и преформулира начина, по който ги използваме.
Tim Berners-Lee - Inventor
Tim Berners-Lee invented the World Wide Web. He leads the World Wide Web Consortium (W3C), overseeing the Web's standards and development. Full bio
Tim Berners-Lee invented the World Wide Web. He leads the World Wide Web Consortium (W3C), overseeing the Web's standards and development. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:18
Time flies.
0
0
2000
Времето лети.
00:20
It's actually almost 20 years ago
1
2000
2000
Изминаха почти 20 години,
00:22
when I wanted to reframe the way we use information,
2
4000
4000
откакто в опита си да преформулирам начина, по който използваме информацията,
00:26
the way we work together: I invented the World Wide Web.
3
8000
3000
начина, по който работим заедно, измислих световната мрежа.
00:29
Now, 20 years on, at TED,
4
11000
3000
Сега, 20 години по-късно, тук на TED
00:32
I want to ask your help in a new reframing.
5
14000
4000
ще ви помоля да ми помогнете за една нова преформулировка.
00:37
So going back to 1989,
6
19000
4000
Връщайки се назад към 1989,
00:41
I wrote a memo suggesting the global hypertext system.
7
23000
3000
тогава написах една записка, в която предложих глобалната хипертекстова система.
00:44
Nobody really did anything with it, pretty much.
8
26000
3000
По онова време никой не й обърна внимание.
00:47
But 18 months later -- this is how innovation happens --
9
29000
4000
Но 18 месеца по-късно, така възниква иновацията,
00:51
18 months later, my boss said I could do it on the side,
10
33000
4000
18 месеца по-късно шефът ми каза, че мога да осъществя идеята си
00:55
as a sort of a play project,
11
37000
2000
като страничен проект, един вид, на игра,
00:57
kick the tires of a new computer we'd got.
12
39000
2000
да изпробвам възможностите на един наш нов компютър.
00:59
And so he gave me the time to code it up.
13
41000
3000
Отпусна ми време, за да напиша кода.
01:02
So I basically roughed out what HTML should look like:
14
44000
5000
И аз нахвърлях как според мен трябва да изглежда HTML,
01:07
hypertext protocol, HTTP;
15
49000
3000
хипертекстовия протокол HTTP,
01:10
the idea of URLs, these names for things
16
52000
3000
идеята за URL - названието за всичко,
01:13
which started with HTTP.
17
55000
2000
започващо с HTTP.
01:15
I wrote the code and put it out there.
18
57000
2000
Написах и публикувах кода.
01:17
Why did I do it?
19
59000
2000
Защо го направих?
01:19
Well, it was basically frustration.
20
61000
2000
Основно защото се чувствах неудовлетворен.
01:21
I was frustrated -- I was working as a software engineer
21
63000
4000
Работех като софтуерен инженер
01:25
in this huge, very exciting lab,
22
67000
2000
в тази огромна и вълнуваща лаборатория,
01:27
lots of people coming from all over the world.
23
69000
2000
в която идваха хора от целия свят.
01:29
They brought all sorts of different computers with them.
24
71000
3000
Те носиха със себе си различни компютри.
01:32
They had all sorts of different data formats,
25
74000
3000
Използваха всевъзможни формати за информацията си.
01:35
all sorts, all kinds of documentation systems.
26
77000
2000
Всякакви видове системи за документиране.
01:37
So that, in all that diversity,
27
79000
3000
И сред цялото това многообразие,
01:40
if I wanted to figure out how to build something
28
82000
2000
ако исках да създам нещо,
01:42
out of a bit of this and a bit of this,
29
84000
2000
използвайки малко от тук и малко от там,
01:44
everything I looked into, I had to connect to some new machine,
30
86000
4000
за да разгледам всяко едно нещо, трябваше да използвам различен компютър,
01:48
I had to learn to run some new program,
31
90000
2000
да се науча да използвам нова програма
01:50
I would find the information I wanted in some new data format.
32
92000
5000
и намирах нужната информация в нов формат.
01:55
And these were all incompatible.
33
97000
2000
А форматите се оказваха несъвместими.
01:57
It was just very frustrating.
34
99000
2000
Всичко това бе много изнервящо.
01:59
The frustration was all this unlocked potential.
35
101000
2000
Особено ме дразнеше целия този неизползван потенциал.
02:01
In fact, on all these discs there were documents.
36
103000
3000
Всъщност всички тези дискове съдържаха документи.
02:04
So if you just imagined them all
37
106000
3000
И ако си ги представим
02:07
being part of some big, virtual documentation system in the sky,
38
109000
5000
като част от една голяма виртуална система за документиране в небето,
02:12
say on the Internet,
39
114000
2000
примерно в Интернет,
02:14
then life would be so much easier.
40
116000
2000
то животът ни би бил много по-лесен.
02:16
Well, once you've had an idea like that it kind of gets under your skin
41
118000
4000
Хрумне ли ви подобна идея, тя не спира да човърка съзнанието ви,
02:20
and even if people don't read your memo --
42
122000
2000
и дори и ако никой не прочете вашата записка -
02:22
actually he did, it was found after he died, his copy.
43
124000
3000
всъщност той я бе прочел, намериха неговото копие след смъртта му.
02:25
He had written, "Vague, but exciting," in pencil, in the corner.
44
127000
3000
Бе написал "неясна, но вълнуваща" с молив в ъгъла.
02:28
(Laughter)
45
130000
2000
(Смях)
02:30
But in general it was difficult -- it was really difficult to explain
46
132000
4000
Но в общи линии бе трудно, наистина трудно да се обясни
02:34
what the web was like.
47
136000
2000
какво представлява мрежата.
02:36
It's difficult to explain to people now that it was difficult then.
48
138000
2000
Трудно е днес да се обясни на хората, колко е било трудно тогава.
02:38
But then -- OK, when TED started, there was no web
49
140000
3000
Когато TED се появи, нямаше мрежа
02:41
so things like "click" didn't have the same meaning.
50
143000
3000
и да "кликнеш" не означаваше същото, което означава днес.
02:44
I can show somebody a piece of hypertext,
51
146000
2000
Можех да покажа на някого част от хипертекст,
02:46
a page which has got links,
52
148000
2000
страница с линкове,
02:48
and we click on the link and bing -- there'll be another hypertext page.
53
150000
4000
и кликвайки върху линка, хоп - появява се друга страница с хипертекст.
02:52
Not impressive.
54
154000
2000
Не особено впечатляващо.
02:54
You know, we've seen that -- we've got things on hypertext on CD-ROMs.
55
156000
3000
Вече го бяхме виждали - като документи с хипертекст на компакт дискове.
02:57
What was difficult was to get them to imagine:
56
159000
3000
Трудната част беше да ги накарам да използват въображението си.
03:00
so, imagine that that link could have gone
57
162000
4000
Да си представят, че тази връзка може да бъде
03:04
to virtually any document you could imagine.
58
166000
2000
към практически всеки документ, за който могат да си помислят.
03:07
Alright, that is the leap that was very difficult for people to make.
59
169000
4000
Този скок на мисълта бе изключително труден.
03:11
Well, some people did.
60
173000
2000
Но някои хора успяха да го направят.
03:13
So yeah, it was difficult to explain, but there was a grassroots movement.
61
175000
3000
Беше трудно за обяснение, но започна да се заражда едно движение.
03:17
And that is what has made it most fun.
62
179000
4000
И именно това беше най-забавната част.
03:21
That has been the most exciting thing,
63
183000
2000
Това бе най-вълнуващото,
03:23
not the technology, not the things people have done with it,
64
185000
2000
не технологията, не това, което хората можеха да направят с нея,
03:25
but actually the community, the spirit of all these people
65
187000
2000
а зараждането на една общност, духът на всички тези хора,
03:27
getting together, sending the emails.
66
189000
2000
които се срещаха, изпращаха си мейли.
03:29
That's what it was like then.
67
191000
2000
Така изглеждаше ситуацията тогава.
03:31
Do you know what? It's funny, but right now it's kind of like that again.
68
193000
3000
И знаете ли, колкото и странно да звучи, днес се случва нещо подобно.
03:34
I asked everybody, more or less, to put their documents --
69
196000
2000
Тогава аз помолих всеки да публикува документите си,
03:36
I said, "Could you put your documents on this web thing?"
70
198000
3000
попитах ви: "Бихте ли качили документите си в тази мрежа?"
03:39
And you did.
71
201000
3000
И вие го направихте.
03:42
Thanks.
72
204000
1000
Благодаря.
03:43
It's been a blast, hasn't it?
73
205000
2000
Но какво преживяване беше, нали?
03:45
I mean, it has been quite interesting
74
207000
2000
Беше ни много интересно,
03:47
because we've found out that the things that happen with the web
75
209000
2000
защото открихме, че всичко, което се случва в тази мрежа,
03:49
really sort of blow us away.
76
211000
2000
е направо поразително.
03:51
They're much more than we'd originally imagined
77
213000
2000
То е много повече, отколкото сме си представяли в началото,
03:53
when we put together the little, initial website
78
215000
2000
когато направихме първия сайт,
03:55
that we started off with.
79
217000
2000
с който поставихме началото.
03:57
Now, I want you to put your data on the web.
80
219000
3000
Сега, аз искам от вас да качите вашите данни в мрежата.
04:00
Turns out that there is still huge unlocked potential.
81
222000
4000
Оказва се, че все още има огромен неизползван потенциал.
04:04
There is still a huge frustration
82
226000
2000
Все още хората са неудлетворени,
04:06
that people have because we haven't got data on the web as data.
83
228000
4000
защото данните не присъстват в мрежата като данни.
04:10
What do you mean, "data"? What's the difference -- documents, data?
84
232000
2000
Какво означава "данни"? Каква е разликата между документи и данни?
04:12
Well, documents you read, OK?
85
234000
3000
Вие четете документите, нали?
04:15
More or less, you read them, you can follow links from them, and that's it.
86
237000
3000
Вие ги четете, до една или друга степен, следвате връзките в тях и това е всичко.
04:18
Data -- you can do all kinds of stuff with a computer.
87
240000
2000
Данните - с помощта на компютъра можем да направим всичко, което ни хрумне.
04:20
Who was here or has otherwise seen Hans Rosling's talk?
88
242000
6000
Някой от вас присъствал ли е на лекцията на Ханс Рослинг?
04:26
One of the great -- yes a lot of people have seen it --
89
248000
4000
Една от впечатляващите - да, много хора са я видяли -
04:30
one of the great TED Talks.
90
252000
2000
една от най-впечатляващите лекции на TED.
04:32
Hans put up this presentation
91
254000
2000
По време на своята презентация Ханс
04:34
in which he showed, for various different countries, in various different colors --
92
256000
5000
ни показа в различни цветове за различните страни
04:39
he showed income levels on one axis
93
261000
3000
нивото на доходите по едната ос
04:42
and he showed infant mortality, and he shot this thing animated through time.
94
264000
3000
и детската смъртност, и той анимира тази графика във времето.
04:45
So, he'd taken this data and made a presentation
95
267000
4000
Той взе нужните данни и направи презентация,
04:49
which just shattered a lot of myths that people had
96
271000
3000
която разби много от митовете
04:52
about the economics in the developing world.
97
274000
4000
за икономиките в развиващия се свят.
04:56
He put up a slide a little bit like this.
98
278000
2000
Един от неговите слайдове изглеждаше горе-долу така.
04:58
It had underground all the data
99
280000
2000
В него се съдържаха всички данни.
05:00
OK, data is brown and boxy and boring,
100
282000
3000
Да, данните са кафяви, квадратни и скучни,
05:03
and that's how we think of it, isn't it?
101
285000
2000
това е начинът, по който мислим за тях, нали?
05:05
Because data you can't naturally use by itself
102
287000
3000
Защото сами по себе си данните не могат да бъдат използвани.
05:08
But in fact, data drives a huge amount of what happens in our lives
103
290000
4000
Но всъщност данните ръководят голяма част от живота ни
05:12
and it happens because somebody takes that data and does something with it.
104
294000
3000
и това се случва, защото някой взема тези данни и прави нещо с тях.
05:15
In this case, Hans had put the data together
105
297000
2000
В този случай Ханс е събрал данните,
05:17
he had found from all kinds of United Nations websites and things.
106
299000
5000
които е намерил в най-различни сайтове и документи на ООН.
05:22
He had put it together,
107
304000
2000
Той ги е събрал на едно място
05:24
combined it into something more interesting than the original pieces
108
306000
3000
и ги е комбинирал в нещо по-интересно от оригинала.
05:27
and then he'd put it into this software,
109
309000
5000
След това ги е въвел в този софтуер,
05:32
which I think his son developed, originally,
110
314000
2000
който мисля, че е бил първоначално разработен от сина му,
05:34
and produces this wonderful presentation.
111
316000
3000
и е създал тази чудесна презентация.
05:37
And Hans made a point
112
319000
2000
И Ханс изрично ни подчерта следното:
05:39
of saying, "Look, it's really important to have a lot of data."
113
321000
4000
"Наистина е важно да имате много данни."
05:43
And I was happy to see that at the party last night
114
325000
3000
Зарадвах се, когато на партито снощи
05:46
that he was still saying, very forcibly, "It's really important to have a lot of data."
115
328000
4000
го чух да продължава да повтаря: "Наистина е важно да имате много данни."
05:50
So I want us now to think about
116
332000
2000
Нека сега да помислим какво ще се случи,
05:52
not just two pieces of data being connected, or six like he did,
117
334000
4000
ако обединим не просто два фрагмента от данни, или шест, както направи той.
05:56
but I want to think about a world where everybody has put data on the web
118
338000
5000
Да си представим един свят, където всички са публикували данните си в мрежата
06:01
and so virtually everything you can imagine is on the web
119
343000
2000
и на практика всичко, за което можете да се сетите е там.
06:03
and then calling that linked data.
120
345000
2000
Ще наречем това свързани данни.
06:05
The technology is linked data, and it's extremely simple.
121
347000
2000
Свързаните данни - това е една изключително проста технология.
06:07
If you want to put something on the web there are three rules:
122
349000
4000
Ако искате да публикувате нещо в интернет, има 3 правила:
06:11
first thing is that those HTTP names --
123
353000
3000
първото правилo са HTTP имената,
06:14
those things that start with "http:" --
124
356000
2000
а именно, всичко, което започва с http:
06:16
we're using them not just for documents now,
125
358000
4000
Използваме ги не само за документи,
06:20
we're using them for things that the documents are about.
126
362000
2000
а и за нещата, за които се говори в тези документи.
06:22
We're using them for people, we're using them for places,
127
364000
2000
Използваме ги за хора, за места,
06:24
we're using them for your products, we're using them for events.
128
366000
4000
използваме ги за вашите продукти, за събития.
06:28
All kinds of conceptual things, they have names now that start with HTTP.
129
370000
4000
Всички концептуални неща си имат име, започващо с HTTP.
06:32
Second rule, if I take one of these HTTP names and I look it up
130
374000
5000
Второто правило е, че ако взема едно HTTP име и го намеря в мрежата,
06:37
and I do the web thing with it and I fetch the data
131
379000
2000
и изтегля всички данни за него
06:39
using the HTTP protocol from the web,
132
381000
2000
използвайки HTTP протокола на мрежата,
06:41
I will get back some data in a standard format
133
383000
3000
аз ще получа част от данните в стандартен формат,
06:44
which is kind of useful data that somebody might like to know
134
386000
5000
и тези данни биха били полезни за някой, който би искал
06:49
about that thing, about that event.
135
391000
2000
да узнае за този предмет, човек или за това събитие.
06:51
Who's at the event? Whatever it is about that person,
136
393000
2000
Кой ще бъде на събитието? Кой е този човек,
06:53
where they were born, things like that.
137
395000
2000
къде е бил роден и подобна информация.
06:55
So the second rule is I get important information back.
138
397000
2000
Второто правило е да получа обратно важна информация.
06:57
Third rule is that when I get back that information
139
399000
4000
И третото правило е, че когато получа тази информация,
07:01
it's not just got somebody's height and weight and when they were born,
140
403000
3000
тя не трябва да бъде само за височината, мястото на раждане на даден човек,
07:04
it's got relationships.
141
406000
2000
а трябва да бъде взаимосвързана.
07:06
Data is relationships.
142
408000
2000
Данните са важни заради своята взаимосвързаност.
07:08
Interestingly, data is relationships.
143
410000
2000
И това е най-интересното.
07:10
This person was born in Berlin; Berlin is in Germany.
144
412000
4000
Този човек е роден в Берлин, а Берлин е в Германия.
07:14
And when it has relationships, whenever it expresses a relationship
145
416000
3000
И когато имаме свързаност с други данни,
07:17
then the other thing that it's related to
146
419000
3000
тогава другия обект, с който данните са свързани,
07:20
is given one of those names that starts HTTP.
147
422000
4000
получава едно от тези имена, започващи с HTTP.
07:24
So, I can go ahead and look that thing up.
148
426000
2000
И така аз ще мога да потърся този обект в мрежата.
07:26
So I look up a person -- I can look up then the city where they were born; then
149
428000
3000
Търсейки информация за даден човек, аз ще мога да открия града, в който е бил роден,
07:29
I can look up the region it's in, and the town it's in,
150
431000
3000
да открия в кой регион е този град,
07:32
and the population of it, and so on.
151
434000
3000
какво е неговото население и т.н.
07:35
So I can browse this stuff.
152
437000
2000
Мога да разгледам цялата тази информация.
07:37
So that's it, really.
153
439000
2000
И в това се състои същността.
07:39
That is linked data.
154
441000
2000
Това са свързаните данни.
07:41
I wrote an article entitled "Linked Data" a couple of years ago
155
443000
3000
Преди няколко години написах статия озаглавена "Свързани данни"
07:44
and soon after that, things started to happen.
156
446000
4000
и скоро след това всичко се задвижи.
07:48
The idea of linked data is that we get lots and lots and lots
157
450000
4000
Идеята за свързаните данни е, че имаме много и много от
07:52
of these boxes that Hans had,
158
454000
2000
тези кутии, каквито имаше Ханс
07:54
and we get lots and lots and lots of things sprouting.
159
456000
2000
и имаме много и много неща, поникващи от тези кутии.
07:56
It's not just a whole lot of other plants.
160
458000
3000
Това не са просто много растения.
07:59
It's not just a root supplying a plant,
161
461000
2000
Това не е просто един корен, захранващ едно растение,
08:01
but for each of those plants, whatever it is --
162
463000
3000
зад всяко от тези растения
08:04
a presentation, an analysis, somebody's looking for patterns in the data --
163
466000
3000
стои презентация, анализ и ако някой търси закономерности в данните -
08:07
they get to look at all the data
164
469000
3000
той може да разгледа всички данни
08:10
and they get it connected together,
165
472000
2000
и да ги свърже едни с други.
08:12
and the really important thing about data
166
474000
2000
И най-важното за данните е,
08:14
is the more things you have to connect together, the more powerful it is.
167
476000
2000
че колкото повече данни свързвате заедно, толкова по-мощни са те.
08:16
So, linked data.
168
478000
2000
И така, свързани данни.
08:18
The meme went out there.
169
480000
2000
Тази идея се разпространи.
08:20
And, pretty soon Chris Bizer at the Freie Universitat in Berlin
170
482000
4000
И много скоро Крис Бицър от Свободния Университет в Берлин,
08:24
who was one of the first people to put interesting things up,
171
486000
2000
един от първите хора, публикуващи интересни неща,
08:26
he noticed that Wikipedia --
172
488000
2000
забеляза, че Уикипедия,
08:28
you know Wikipedia, the online encyclopedia
173
490000
3000
онлайн енциклопедията,
08:31
with lots and lots of interesting documents in it.
174
493000
2000
съдържаща много на брой интересни документи.
08:33
Well, in those documents, there are little squares, little boxes.
175
495000
4000
В тези документи има малки квадрати, малки кутийки.
08:37
And in most information boxes, there's data.
176
499000
3000
И повечето информационни кутийки съдържат данни.
08:40
So he wrote a program to take the data, extract it from Wikipedia,
177
502000
4000
Той написа програма, която да извлече данните от Уикипедия
08:44
and put it into a blob of linked data
178
506000
2000
и да ги събере на едно място със свързани данни
08:46
on the web, which he called dbpedia.
179
508000
3000
в мрежата, което той нарече dbpedia.
08:49
Dbpedia is represented by the blue blob in the middle of this slide
180
511000
4000
Dbpedia е това синьо мехурче в средата на този слайд.
08:53
and if you actually go and look up Berlin,
181
515000
2000
И ако потърсите Берлин,
08:55
you'll find that there are other blobs of data
182
517000
2000
ще видите, че има други мехурчета с данни,
08:57
which also have stuff about Berlin, and they're linked together.
183
519000
3000
които също съдържат информация за Берлин и те са свързани едно с друго.
09:00
So if you pull the data from dbpedia about Berlin,
184
522000
3000
Така че ако изтеглиш всички данни от dbpedia за Берлин,
09:03
you'll end up pulling up these other things as well.
185
525000
2000
ще изтеглиш и тези допълнителни неща.
09:05
And the exciting thing is it's starting to grow.
186
527000
3000
Вълнуващото е, че това начинание се разраства.
09:08
This is just the grassroots stuff again, OK?
187
530000
2000
Това отново е движение на обикновените хора.
09:10
Let's think about data for a bit.
188
532000
3000
Нека да разгледаме пак данните.
09:13
Data comes in fact in lots and lots of different forms.
189
535000
3000
Данните могат да приемат много и различни форми.
09:16
Think of the diversity of the web. It's a really important thing
190
538000
3000
Помислете за разнообразието в мрежата. Много е важно,
09:19
that the web allows you to put all kinds of data up there.
191
541000
3000
че мрежата ви позволява да качите там всякакви видове данни.
09:22
So it is with data. I could talk about all kinds of data.
192
544000
2000
Такова разнообразие наблюдаваме и при данните.
09:25
We could talk about government data, enterprise data is really important,
193
547000
4000
Имаме правителствени данни, корпоративни данни,
09:29
there's scientific data, there's personal data,
194
551000
3000
научни данни, лични данни,
09:32
there's weather data, there's data about events,
195
554000
2000
метеорологични данни, данни за събития,
09:34
there's data about talks, and there's news and there's all kinds of stuff.
196
556000
4000
данни за лекции, новини и още много.
09:38
I'm just going to mention a few of them
197
560000
3000
Ще спомена някои от тях,
09:41
so that you get the idea of the diversity of it,
198
563000
2000
за да добиете представа за тяхното разнообразие
09:43
so that you also see how much unlocked potential.
199
565000
4000
и да видите колко много е този неизползван потенциал.
09:47
Let's start with government data.
200
569000
2000
Да започнем с правителствените данни.
09:49
Barack Obama said in a speech,
201
571000
2000
Барак Обама каза в една своя реч,
09:51
that he -- American government data would be available on the Internet
202
573000
5000
че данните на американското правителство ще бъдат достъпни в Интернет
09:56
in accessible formats.
203
578000
2000
в достъпен формат.
09:58
And I hope that they will put it up as linked data.
204
580000
2000
Надявам се да ги качат като свързани данни.
10:00
That's important. Why is it important?
205
582000
2000
Това е важно. Защо?
10:02
Not just for transparency, yeah transparency in government is important,
206
584000
3000
Не само заради прозрачността, да прозрачността в действията на правителството е важна,
10:05
but that data -- this is the data from all the government departments
207
587000
3000
но данните - това са данните от всички министерства.
10:08
Think about how much of that data is about how life is lived in America.
208
590000
5000
Помислете колко много от тези данни са за живота в Америка в момента.
10:13
It's actual useful. It's got value.
209
595000
2000
Те са много полезни. Имат стойност.
10:15
I can use it in my company.
210
597000
2000
Мога да ги използвам в бизнеса си.
10:17
I could use it as a kid to do my homework.
211
599000
2000
Ако съм дете, мога да ги използвам, за да си напиша домашното.
10:19
So we're talking about making the place, making the world run better
212
601000
3000
В случая ще направим света по-добър,
10:22
by making this data available.
213
604000
2000
ако направим тези данни достъпнни.
10:24
In fact if you're responsible -- if you know about some data
214
606000
4000
Всъщност ако сте отговаряли или ако знаете за някакви данни
10:28
in a government department, often you find that
215
610000
2000
в министерство, често откривате, че
10:30
these people, they're very tempted to keep it --
216
612000
3000
тези хора са силно изкушени да ги запазят за себе си.
10:33
Hans calls it database hugging.
217
615000
3000
Ханс нарича това "прегръщане" на базите данни.
10:36
You hug your database, you don't want to let it go
218
618000
2000
Прегръщате базата си данни, не искате да я пуснете на свобода,
10:38
until you've made a beautiful website for it.
219
620000
2000
докато не й направите един хубав сайт.
10:40
Well, I'd like to suggest that rather --
220
622000
2000
Искам да ви предложа,
10:42
yes, make a beautiful website,
221
624000
2000
вместо да й правите хубав сайт,
10:44
who am I to say don't make a beautiful website?
222
626000
2000
всъщност направете й хубав сайт, защо не?
10:46
Make a beautiful website, but first
223
628000
3000
Направете го, но преди това
10:49
give us the unadulterated data,
224
631000
3000
ни дайте суровите данни,
10:52
we want the data.
225
634000
2000
искаме данните.
10:54
We want unadulterated data.
226
636000
2000
Искаме необработените данни.
10:56
OK, we have to ask for raw data now.
227
638000
3000
Трябва да поискаме тези сурови данни сега.
10:59
And I'm going to ask you to practice that, OK?
228
641000
2000
И ще ви помоля да поупражним това сега.
11:01
Can you say "raw"?
229
643000
1000
Кажете "сурови".
11:02
Audience: Raw.
230
644000
1000
Публиката: Сурови.
11:03
Tim Berners-Lee: Can you say "data"?
231
645000
1000
Тим Бърнърс-Лий: "Ще кажете ли "данни"?
11:04
Audience: Data.
232
646000
1000
Публиката: Данни.
11:05
TBL: Can you say "now"?
233
647000
1000
ТБЛ: Ще кажете ли "Сега"?
11:06
Audience: Now!
234
648000
1000
Публиката: Сега!
11:07
TBL: Alright, "raw data now"!
235
649000
2000
ТБЛ: Сурови данни сега!
11:09
Audience: Raw data now!
236
651000
2000
Публиката: Сурови данни сега!
11:11
Practice that. It's important because you have no idea the number of excuses
237
653000
4000
Упражнявайте това. Важно е, защото нямате представа колко извинения
11:15
people come up with to hang onto their data
238
657000
2000
измислят хората, за да не се разделят с данните си
11:17
and not give it to you, even though you've paid for it as a taxpayer.
239
659000
4000
и за да не ви ги дадат, въпреки че като данъкоплатец сте си платили за това.
11:21
And it's not just America. It's all over the world.
240
663000
2000
И това не е само в Америка, а в целия свят.
11:23
And it's not just governments, of course -- it's enterprises as well.
241
665000
3000
И не важи само за правителствата, разбира се, а и за компаниите.
11:26
So I'm just going to mention a few other thoughts on data.
242
668000
3000
Ще споделя с вас още някои мои размисли за данните.
11:29
Here we are at TED, and all the time we are very conscious
243
671000
5000
Събрали сме се тук на TED и си даваме ясна сметка
11:34
of the huge challenges that human society has right now --
244
676000
5000
за огромните предизвикателства пред човечеството днес -
11:39
curing cancer, understanding the brain for Alzheimer's,
245
681000
3000
да намери лек за рака, да разбере мозъка, за да излекува Алцхаймер,
11:42
understanding the economy to make it a little bit more stable,
246
684000
3000
да разбере икономиката, за да я направи малко по-стабилна,
11:45
understanding how the world works.
247
687000
2000
да разбере как работи светът.
11:47
The people who are going to solve those -- the scientists --
248
689000
2000
Хората, които ще решат тези проблеми, учените,
11:49
they have half-formed ideas in their head,
249
691000
2000
имат някакви смътни идеи,
11:51
they try to communicate those over the web.
250
693000
3000
които се опитват да обяснят в мрежата.
11:54
But a lot of the state of knowledge of the human race at the moment
251
696000
3000
Но в момента голяма част от знанието на човешката раса
11:57
is on databases, often sitting in their computers,
252
699000
3000
е под формата на бази от данни в техните компютри
12:00
and actually, currently not shared.
253
702000
3000
и в момента те не са споделени с никой.
12:03
In fact, I'll just go into one area --
254
705000
3000
Ще ви дам един пример -
12:06
if you're looking at Alzheimer's, for example,
255
708000
2000
ако се занимавате с откриването на лекарство за Алцхаймер
12:08
drug discovery -- there is a whole lot of linked data which is just coming out
256
710000
3000
в момента се публикуват огромно количество свързани данни,
12:11
because scientists in that field realize
257
713000
2000
защото учените в тази сфера са осъзнали,
12:13
this is a great way of getting out of those silos,
258
715000
3000
че това е страхотен начин да се излезе от тези силози,
12:16
because they had their genomics data in one database
259
718000
4000
защото техните данни за генома са в една база данни
12:20
in one building, and they had their protein data in another.
260
722000
3000
в една сграда, а данните за протеините - в друга.
12:23
Now, they are sticking it onto -- linked data --
261
725000
3000
Сега те свързват тези данни едни с други
12:26
and now they can ask the sort of question, that you probably wouldn't ask,
262
728000
3000
и могат да задат въпроса, за който вие не бихте се сетили,
12:29
I wouldn't ask -- they would.
263
731000
2000
нито пък аз бих се сетил, но те - да.
12:31
What proteins are involved in signal transduction
264
733000
2000
Кои протеини участващи в трансдукцията на сигналите
12:33
and also related to pyramidal neurons?
265
735000
2000
са също свързани и с пирамидалните неврони?
12:35
Well, you take that mouthful and you put it into Google.
266
737000
3000
Вземате този въпрос и го написвате в Google.
12:38
Of course, there's no page on the web which has answered that question
267
740000
3000
Разбира се, няма да намерите страница, която да отговори на този въпрос,
12:41
because nobody has asked that question before.
268
743000
2000
защото никой досега не си го е задал.
12:43
You get 223,000 hits --
269
745000
2000
Ще получите 223,000 резултата,
12:45
no results you can use.
270
747000
2000
но нито един няма да ви свърши работа.
12:47
You ask the linked data -- which they've now put together --
271
749000
3000
Ако зададете този въпрос на техните взаимосвързани данни,
12:50
32 hits, each of which is a protein which has those properties
272
752000
4000
ще имате 32 резултата, всеки от които е протеин с тези характеристики
12:54
and you can look at.
273
756000
2000
и вие можете да го разгледате.
12:56
The power of being able to ask those questions, as a scientist --
274
758000
3000
За учените възможността да зададете тези въпроси,
12:59
questions which actually bridge across different disciplines --
275
761000
2000
които свързват много и различни дисциплини,
13:01
is really a complete sea change.
276
763000
3000
е наистина огромна промяна.
13:04
It's very very important.
277
766000
2000
Това е много, много важно.
13:06
Scientists are totally stymied at the moment --
278
768000
2000
В момента учените са напълно парализирани -
13:08
the power of the data that other scientists have collected is locked up
279
770000
5000
потенциалът на данните, които са събрали другите учени е заключен
13:13
and we need to get it unlocked so we can tackle those huge problems.
280
775000
3000
и ние трябва да го освободим, за да разрешим тези огромни проблеми.
13:16
Now if I go on like this, you'll think that all the data comes from huge institutions
281
778000
4000
Ако продължа в този дух, ще решите, че всички данни идват от големи институции
13:20
and has nothing to do with you.
282
782000
3000
и нямат нищо общо с вас.
13:23
But, that's not true.
283
785000
2000
Това не е така.
13:25
In fact, data is about our lives.
284
787000
2000
Всъщност данните са за нашия живот.
13:27
You just -- you log on to your social networking site,
285
789000
3000
Влизате в любимия си сайт за социални мрежи
13:30
your favorite one, you say, "This is my friend."
286
792000
2000
и казвате "Този е мой приятел!"
13:32
Bing! Relationship. Data.
287
794000
3000
Хоп! Взаимоотношение. Данни.
13:35
You say, "This photograph, it's about -- it depicts this person. "
288
797000
3000
Казвате: "Тази снимка е на еди-кой-си човек."
13:38
Bing! That's data. Data, data, data.
289
800000
3000
Хоп! Данни! Данни, данни, данни.
13:41
Every time you do things on the social networking site,
290
803000
2000
Всеки път, когато направите нещо в този сайт,
13:43
the social networking site is taking data and using it -- re-purposing it --
291
805000
4000
той взема данните и ги използва, придава им нова цел,
13:47
and using it to make other people's lives more interesting on the site.
292
809000
4000
и ги използва, за да направи живота на другите потребители на сайта по-интересен.
13:51
But, when you go to another linked data site --
293
813000
2000
Но когато отидете на друг сайт с взаимосвързани данни,
13:53
and let's say this is one about travel,
294
815000
3000
например, на сайт за туризъм
13:56
and you say, "I want to send this photo to all the people in that group,"
295
818000
3000
и кажете: "Искам да изпратя тази снимка до всички хора в онази група."
13:59
you can't get over the walls.
296
821000
2000
не можете да прескочите стените.
14:01
The Economist wrote an article about it, and lots of people have blogged about it --
297
823000
2000
Economist написа статия затова, много хора блогнаха за това -
14:03
tremendous frustration.
298
825000
1000
това огромно разочарование.
14:04
The way to break down the silos is to get inter-operability
299
826000
2000
За да разрушим тези силози, ни е нужна съвместимост
14:06
between social networking sites.
300
828000
2000
между сайтовете със социални мрежи.
14:08
We need to do that with linked data.
301
830000
2000
Трябва да го направим със свързани данни.
14:10
One last type of data I'll talk about, maybe it's the most exciting.
302
832000
3000
Последният вид данни, който ще спомена, е може би най-интересният.
14:13
Before I came down here, I looked it up on OpenStreetMap
303
835000
3000
Преди да дойда тук, погледнах в OpenStreetMap,
14:16
The OpenStreetMap's a map, but it's also a Wiki.
304
838000
2000
това е едновременно карта и Wiki.
14:18
Zoom in and that square thing is a theater -- which we're in right now --
305
840000
3000
Като увеличим мащаба, това квадратче става театър, в който сме ние сега -
14:21
The Terrace Theater. It didn't have a name on it.
306
843000
2000
The Terrace Theater. Тук си няма име.
14:23
So I could go into edit mode, I could select the theater,
307
845000
2000
Мога да редактирам картата като избера театъра
14:25
I could add down at the bottom the name, and I could save it back.
308
847000
5000
напиша отдолу името и запазя промяната.
14:30
And now if you go back to the OpenStreetMap. org,
309
852000
3000
Сега ако отидете на OpenStreetMap.org
14:33
and you find this place, you will find that The Terrace Theater has got a name.
310
855000
3000
и намерите това място, ще видите че то си има име.
14:36
I did that. Me!
311
858000
2000
Аз го направих. Аз!
14:38
I did that to the map. I just did that!
312
860000
2000
Направих това в картата. Току-що!
14:40
I put that up on there. Hey, you know what?
313
862000
2000
Аз я промених. И знаете ли?
14:42
If I -- that street map is all about everybody doing their bit
314
864000
3000
Ако в тази карта всеки може да промени по нещо
14:45
and it creates an incredible resource
315
867000
3000
това ще бъде един невероятен ресурс,
14:48
because everybody else does theirs.
316
870000
3000
защото всеки ще свърши своята част.
14:51
And that is what linked data is all about.
317
873000
3000
И това е същността на свързаните данни.
14:54
It's about people doing their bit
318
876000
3000
Тя се заключава в това, всеки да свърши своята част,
14:57
to produce a little bit, and it all connecting.
319
879000
3000
да направи нещо малко, но част от голямото.
15:00
That's how linked data works.
320
882000
3000
Така функционират свързаните данни.
15:03
You do your bit. Everybody else does theirs.
321
885000
4000
Вие правите вашата част, останалите - своята.
15:07
You may not have lots of data which you have yourself to put on there
322
889000
4000
Може да нямате много данни, които сами да сте сложили там,
15:11
but you know to demand it.
323
893000
3000
но може да поискате такива да бъдат качени от някой друг.
15:14
And we've practiced that.
324
896000
2000
Изпробвали сме това.
15:16
So, linked data -- it's huge.
325
898000
4000
За свързаните данни може да се говори много.
15:20
I've only told you a very small number of things
326
902000
3000
Разказах ви една малка част от същността им.
15:23
There are data in every aspect of our lives,
327
905000
2000
Данните присъстват във всички аспекти на живота ни,
15:25
every aspect of work and pleasure,
328
907000
3000
на работата и удоволствията ни
15:28
and it's not just about the number of places where data comes,
329
910000
3000
и не се интересуваме само къде да намерим тези данни,
15:31
it's about connecting it together.
330
913000
3000
а как да ги свържем едни с други.
15:34
And when you connect data together, you get power
331
916000
3000
И когато свържете тези данни, ще се сдобиете с невероятни възможности,
15:37
in a way that doesn't happen just with the web, with documents.
332
919000
3000
които в настоящата мрежа от документи са недостижими.
15:40
You get this really huge power out of it.
333
922000
4000
Ще получите огромна сила.
15:44
So, we're at the stage now
334
926000
3000
Сега сме в етапа,
15:47
where we have to do this -- the people who think it's a great idea.
335
929000
4000
когато трябва да направим това - има хора, които намират това за добра идея,
15:51
And all the people -- and I think there's a lot of people at TED who do things because --
336
933000
3000
и мисля, че много хора тук на TED инвестират в идеи,
15:54
even though there's not an immediate return on the investment
337
936000
2000
които не обещават незабавно връщане на средствата,
15:56
because it will only really pay off when everybody else has done it --
338
938000
3000
защото тази например ще има стойност, когато всички останали се включат в нея,
15:59
they'll do it because they're the sort of person who just does things
339
941000
4000
те правят това, защото са такъв тип личност, която прави нещо,
16:03
which would be good if everybody else did them.
340
945000
3000
което би било полезно, ако всички други също го направят.
16:06
OK, so it's called linked data.
341
948000
2000
Моята идея е за свързаните данни.
16:08
I want you to make it.
342
950000
2000
Искам от вас да ги създадете.
16:10
I want you to demand it.
343
952000
2000
Искам от вас да настоявате да ги получите.
16:12
And I think it's an idea worth spreading.
344
954000
2000
И мисля, че това е идея, която заслужава да бъде разпространена.
16:14
Thanks.
345
956000
1000
Благодаря.
16:15
(Applause)
346
957000
3000
(Аплодисменти)
ABOUT THE SPEAKER
Tim Berners-Lee - InventorTim Berners-Lee invented the World Wide Web. He leads the World Wide Web Consortium (W3C), overseeing the Web's standards and development.
Why you should listen
In the 1980s, scientists at CERN were asking themselves how massive, complex, collaborative projects -- like the fledgling LHC -- could be orchestrated and tracked. Tim Berners-Lee, then a contractor, answered by inventing the World Wide Web. This global system of hypertext documents, linked through the Internet, brought about a massive cultural shift ushered in by the new tech and content it made possible: AOL, eBay, Wikipedia, TED.com...
Berners-Lee is now director of the World Wide Web Consortium (W3C), which maintains standards for the Web and continues to refine its design. Recently he has envisioned a "Semantic Web" -- an evolved version of the same system that recognizes the meaning of the information it carries. He's the 3Com Founders Professor of Engineering in the School of Engineering with a joint appointment in the Department of Electrical Engineering and Computer Science at the Laboratory for Computer Science and Artificial Intelligence (CSAIL) at the MIT, where he also heads the Decentralized Information Group (DIG). He is also a Professor in the Electronics and Computer Science Department at the University of Southampton, UK.
Tim Berners-Lee | Speaker | TED.com