ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Ray Kurzweil | Speaker | TED.com
TED2009

Ray Kurzweil: A university for the coming singularity

Ray Kurzweil: Et universitet for den kommende singularitet.

Filmed:
1,025,725 views

Ray Kurzweils seneste grafer viser at teknologiens halsbrækkende fremskridt vil accelerere -- recession eller ej. Han afslører sit nyeste projekt, Singularitets Universitetet, som skal forske i de kommende teknologier og lede dem mod menneskets gavn.
- 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

Double-click the English transcript below to play the video.

00:13
InformationOplysninger technologyteknologi growsvokser in an exponentialeksponentiel mannermåde.
0
1000
3000
Informationsteknologien vokser eksponentielt.
00:16
It's not linearlineær. And our intuitionintuition is linearlineær.
1
4000
4000
Den er ikke lineær, men vores intuition er lineær.
00:20
When we walkedgik throughigennem the savannaSavanna a thousandtusind yearsflere år agosiden
2
8000
2000
Da vi vandrede på savannen for tusind år siden
00:22
we madelavet linearlineær predictionsforudsigelser where that animaldyr would be,
3
10000
2000
lavede vi lineære forudsigelser om hvor dyret ville være.
00:24
and that workedarbejdet fine. It's hardwiredhardwired in our brainshjerner.
4
12000
3000
Og det virkede fint. Det er indbygget i vores hjerner.
00:27
But the pacetempo of exponentialeksponentiel growthvækst
5
15000
3000
Men hastigheden for eksponentiel vækst
00:30
is really what describesbeskriver informationinformation technologiesteknologier.
6
18000
3000
beskriver i virkeligheden informationsteknologien.
00:33
And it's not just computationberegning.
7
21000
3000
Og det er ikke kun beregninger.
00:36
There is a bigstor differenceforskel betweenmellem linearlineær and exponentialeksponentiel growthvækst.
8
24000
2000
Der er en stor forskel på lineær og eksponentiel vækst.
00:38
If I take 30 stepstrin linearlylineært -- one, two, threetre, fourfire, fivefem --
9
26000
4000
Hvis jeg rykker 30 trin lineært, et, to, tre, fire fem,
00:42
I get to 30.
10
30000
2000
så kommer jeg til 30
00:44
If I take 30 stepstrin exponentiallyeksponentielt -- two, fourfire, eightotte, 16 --
11
32000
3000
Hvis jeg rykker 30 trin eksponentielt, to, fire, otte, 16,
00:47
I get to a billionmilliard.
12
35000
2000
får jeg en milliard.
00:49
It makesmærker a hugekæmpe stor differenceforskel.
13
37000
2000
Det gør en kæmpe forskel.
00:51
And that really describesbeskriver informationinformation technologyteknologi.
14
39000
2000
Det beskriver faktisk informationsteknologi.
00:53
When I was a studentstuderende at MITMIT,
15
41000
2000
Da jeg var student på MIT
00:55
we all shareddelt one computercomputer that tooktog up a wholehel buildingbygning.
16
43000
2000
delte vi alle én computer, som fyldte en hel bygning.
00:57
The computercomputer in your cellphonemobiltelefon todayi dag is a millionmillion timesgange cheaperbilligere,
17
45000
3000
Computeren i jeres mobiltelefoner idag, er en million gange billigere,
01:00
a millionmillion timesgange smallermindre,
18
48000
2000
en million gange mindre,
01:02
a thousandtusind timesgange more powerfulkraftfuld.
19
50000
2000
tusing gange mere kraftfuld.
01:04
That's a billion-foldbillion-fold increaseøge in capabilityevne perom dollardollar
20
52000
3000
Det er en milliard gang stigning i kapacitet per dollar,
01:07
that we'vevi har actuallyrent faktisk experiencedoplevet sincesiden I was a studentstuderende.
21
55000
2000
som vi har oplevet siden jeg var studerende..
01:09
And we're going to do it again in the nextNæste 25 yearsflere år.
22
57000
3000
Og vi vil opleve det igen over de næste 25 år.
01:12
InformationOplysninger technologyteknologi progressesskrider frem
23
60000
2000
Informationsteknologi skrider frem
01:14
throughigennem a seriesserie of S-curvesS-kurver
24
62000
2000
gennem en serie af S-kurver
01:16
where eachhver one is a differentforskellige paradigmparadigme.
25
64000
2000
hvor hver enkelt af dem er et nyt paradigme.
01:18
So people say, "What's going to happenske when Moore'sMoores LawLoven comeskommer to an endende?"
26
66000
3000
Folk spørger. "Hvad sker der når Moore's Lov stopper?"
01:21
WhichSom will happenske around 2020.
27
69000
2000
Hvilket vil ske omkring 2020.
01:23
We'llVi vil then go to the nextNæste paradigmparadigme.
28
71000
2000
Så vil vi gå videre til den næste paradigme.
01:25
And Moore'sMoores LawLoven was not the first paradigmparadigme
29
73000
2000
Og Moore's Lov var ikke det første paradigme
01:27
to bringtage med exponentialeksponentiel growthvækst to computingcomputing.
30
75000
2000
der bragte eksponentiel vækst til computere.
01:29
The exponentialeksponentiel growthvækst of computingcomputing startedstartede
31
77000
2000
Den eksponentielle vækst indenfor computere startede
01:31
decadesårtier before GordonGordon MooreMoore was even bornFødt.
32
79000
2000
årtier før Gordon Moore blev født.
01:33
And it doesn't just applyansøge to computationberegning.
33
81000
4000
Og den gælder ikke kun for computere.
01:37
It's really any technologyteknologi where we can measuremåle
34
85000
2000
Det er faktisk for alle teknologier hvor vi kan måle
01:39
the underlyingunderliggende informationinformation propertiesejendomme.
35
87000
3000
de underliggende egenskaber for informationen.
01:42
Here we have 49 famousberømt computerscomputere. I put them in a logarithmiclogaritmisk graphkurve.
36
90000
4000
Her har vi 49 berømte computere. Jeg har sat dem på en logaritmisk graf.
01:46
The logarithmiclogaritmisk scalevægt hidesskjuler the scalevægt of the increaseøge,
37
94000
4000
Den logaritmiske skala skjuler størrelsen på stigningen.
01:50
because this representsrepræsenterer trillions-foldtrillioner-fold increaseøge
38
98000
2000
For dette repræsenterer en billion gange stigning
01:52
sincesiden the 1890 censusfolketælling.
39
100000
3000
siden folkeoptællingen i 1890.
01:55
In 1950s they were shrinkingskrumpende vacuumvakuum tubesrør,
40
103000
2000
I 1950'erne gjorde de vacuumrør mindre,
01:57
makingmaking them smallermindre and smallermindre. They finallyendelig hithit a wallvæg;
41
105000
3000
og lavede dem mindre og mindre. Til sidste ramte de en mur.
02:00
they couldn'tkunne ikke shrinkkrympe the vacuumvakuum tuberør any more and keep the vacuumvakuum.
42
108000
2000
De kunne ikke lave vacuumrørene mindre og samtidig holde på vacuumen.
02:02
And that was the endende of the shrinkingskrumpende of vacuumvakuum tubesrør,
43
110000
3000
Og det var afslutningen på at gøre vacuumrørene mindre.
02:05
but it was not the endende of the exponentialeksponentiel growthvækst of computingcomputing.
44
113000
3000
Men det var ikke afslutningen på den eksponentielle vækst af computere.
02:08
We wentgik to the fourthfjerde paradigmparadigme, transistorstransistorer,
45
116000
2000
Vi gik til det fjerde paradigme, transistorer.
02:10
and finallyendelig integratedintegreret circuitskredsløb.
46
118000
2000
Og til sidst til integrerede kredsløb.
02:12
When that comeskommer to an endende we'llgodt go to the sixthsjette paradigmparadigme;
47
120000
2000
Når det kommer til en afslutning, vi vir fortsætte med det sjette pradigme,
02:14
three-dimensionaltredimensionale self-organizingselvorganiserende molecularmolekylær circuitskredsløb.
48
122000
4000
tredimensionelle selv-arrangerende molekylære kredsløb.
02:18
But what's even more amazingfantastiske, really, than this
49
126000
3000
Men det, der er endnu mere forunderligt, end denne
02:21
fantasticfantastisk scalevægt of progressfremskridt,
50
129000
2000
fantastiske skala for fremskridtet,
02:23
is that -- look at how predictableforudsigelig this is.
51
131000
2000
er at se hvor forudsigeligt det er.
02:25
I mean this wentgik throughigennem thicktyk and thintynd,
52
133000
2000
Jeg mener, dette gik gennem tykt og tyndt,
02:27
throughigennem warkrig and peacefred, throughigennem boomboom timesgange and recessionsrecessioner.
53
135000
3000
gennem krig og fred, gennem opture og nedture.
02:30
The Great DepressionDepression madelavet not a dentDent in this exponentialeksponentiel progressionprogression.
54
138000
4000
Den Store Depression lavede ikke engang en bule i dette eksponentielle fremskridt.
02:34
We'llVi vil see the samesamme thing in the economicøkonomisk recessionrecession we're havingat have now.
55
142000
4000
Vi vil se det samme for den økonomiske recession vi har nu.
02:38
At leastmindst the exponentialeksponentiel growthvækst of informationinformation technologyteknologi capabilityevne
56
146000
3000
Som minimum vil den eksponentielle vækst i informationsteknologiske muligheder
02:41
will continueBlive ved unabatedmed uformindsket styrke.
57
149000
3000
fortsætte uhindret.
02:44
And I just updatedopdateret these graphsgrafer.
58
152000
2000
Jeg har lige opdateret disse grafer.
02:46
Because I had them throughigennem 2002 in my bookBestil, "The SingularitySingularitet is NearI nærheden af."
59
154000
3000
For jeg havde dem til og med 2002 i min bog, Singulariteten Er Tæt På.
02:49
So we updatedopdateret them,
60
157000
2000
Så vi opdaterede dem
02:51
so I could presenttil stede it here, to 2007.
61
159000
3000
så jeg kunne fremvise dem her, op til 2007.
02:54
And I was askedspurgt, "Well aren'ter ikke you nervousnervøs?
62
162000
2000
Jeg blev spurgt, "Nå men, er du ikke nervøs?
02:56
Maybe it kindvenlig of didn't stayBliv on this exponentialeksponentiel progressionprogression."
63
164000
4000
Måske fortsætter den eksponentielle vækst ikke."
03:00
I was a little nervousnervøs
64
168000
2000
Jeg var lidt nervøs.
03:02
because maybe the datadata wouldn'tville ikke be right,
65
170000
2000
For måske ville mine data ikke være rigtige.
03:04
but I've doneFærdig this now for 30 yearsflere år,
66
172000
2000
Men jeg har nu gjort det her i 30 år.
03:06
and it has stayedopholdt sig on this exponentialeksponentiel progressionprogression.
67
174000
3000
Og den er fortsat med den eksponentielle vækst.
03:09
Look at this graphkurve here.You could buykøbe one transistortransistor for a dollardollar in 1968.
68
177000
3000
Se grafen her. I kunne købe én transistor for en dollar i 1969.
03:12
You can buykøbe halfhalvt a billionmilliard todayi dag,
69
180000
2000
I kan købe en halv milliard i dag.
03:14
and they are actuallyrent faktisk better, because they are fasterhurtigere.
70
182000
2000
Og de er faktisk bedre, for de er hurtigere.
03:16
But look at how predictableforudsigelig this is.
71
184000
2000
Se hvor forudsigeligt det er.
03:18
And I'd say this knowledgeviden is over-fittingover montering to pastforbi datadata.
72
186000
3000
Jeg vil sige at denne viden passer med tidligere tiders data.
03:21
I've been makingmaking these forward-lookingfremadrettet predictionsforudsigelser for about 30 yearsflere år.
73
189000
4000
Jeg har lavet disse fremskrivende forudsigelser i omkring 30 år.
03:25
And the costkoste of a transistortransistor cyclecyklus,
74
193000
2000
Og prisen på en transister cycle,
03:27
whichhvilken is a measuremåle of the pricepris performanceydeevne of electronicselektronik,
75
195000
2000
som er et mål for pris-præstationen for elektronik,
03:29
comeskommer down about everyhver yearår.
76
197000
2000
falder næsten hvert år.
03:31
That's a 50 percentprocent deflationdeflation ratesats.
77
199000
2000
Det er en 50 procents deflationsrate.
03:33
And it's alsoogså truerigtigt of other exampleseksempler,
78
201000
2000
Og det gælder også for andre eksempler
03:35
like DNADNA datadata or brainhjerne datadata.
79
203000
2000
som DNA data eller hjerne data.
03:37
But we more than make up for that.
80
205000
2000
Men vi mere end kompenserede for det.
03:39
We actuallyrent faktisk shipskib more than twiceto gange as much
81
207000
2000
Vi producerer mere end dobbelt så meget
03:41
of everyhver formform of informationinformation technologyteknologi.
82
209000
2000
af alle former for informationsteknologi.
03:43
We'veVi har had 18 percentprocent growthvækst in constantkonstant dollarsdollars
83
211000
3000
Vi havde en vækst på 18 procent i indekserede dollars
03:46
in everyhver formform of informationinformation technologyteknologi for the last half-centuryhalve århundrede,
84
214000
3000
for alle former for informations teknologi i det sidste halve århundrede.
03:49
despitepå trods af the factfaktum that you can get twiceto gange as much of it eachhver yearår.
85
217000
4000
På trods af at I kan få dobbelt så meget af det hvert år.
03:53
This is a completelyfuldstændig differentforskellige exampleeksempel.
86
221000
2000
Dette er et helt andet eksempel.
03:55
This is not Moore'sMoores LawLoven.
87
223000
2000
Dette er ikke Moore's Lov.
03:57
The amountbeløb of DNADNA datadata
88
225000
2000
Mængden af DNA data
03:59
we'vevi har sequencedsekventeret has doubledfordoblet everyhver yearår.
89
227000
2000
vi har sekventeret er fordoblet hvert år.
04:01
The costkoste has come down by halfhalvt everyhver yearår.
90
229000
3000
Prisen er faldet med halvdelen hvert år.
04:04
And this has been a smoothglat progressionprogression
91
232000
2000
Og det har været en glidende fremgang
04:06
sincesiden the beginningstarten of the genomegenom projectprojekt.
92
234000
2000
siden begyndelsen af genom projektet.
04:08
And halfwayhalvvejs throughigennem the projectprojekt, skepticsskeptikere said,
93
236000
2000
Og halvvejs gennem projektet sagde skeptikerne,
04:10
"Well, this is not workingarbejder out. You're halfwayhalvvejs throughigennem the genomegenom projectprojekt
94
238000
3000
"Det her fungerer ikke. I er halvvejs igennem genom projektet,
04:13
and you've finishedfærdig one percentprocent of the projectprojekt."
95
241000
2000
og I har kun afsluttet en procent af projektet."
04:15
But that was really right on scheduletidsplan.
96
243000
2000
Men det var faktisk lige efter planen.
04:17
Because if you doubledobbelt one percentprocent sevensyv more timesgange,
97
245000
2000
For hvis du fordobler en procent syv gange,
04:19
whichhvilken is exactlyNemlig what happenedskete,
98
247000
2000
som er præcis hvad der skete,
04:21
you get 100 percentprocent. And the projectprojekt was finishedfærdig on time.
99
249000
3000
så får du 100 procent. Og projektet sluttede til tiden.
04:24
CommunicationKommunikation technologiesteknologier:
100
252000
2000
Kommunikationsteknologier:
04:26
50 differentforskellige waysmåder to measuremåle this,
101
254000
2000
Der er 50 forskellige måder at måle det på.
04:28
the numbernummer of bitsbits beingvære movedflyttet around, the sizestørrelse of the InternetInternet.
102
256000
3000
Antallet af bit, der flyttes rundt, størrelsen på internettet.
04:31
But this has progressedskred at an exponentialeksponentiel pacetempo.
103
259000
2000
Men det er fremskredet i eksponentiel hastighed.
04:33
This is deeplydybt democratizingdemokratiseringen af.
104
261000
2000
Det er dybt demokratiserende.
04:35
I wroteskrev, over 20 yearsflere år agosiden in "The AgeAlder of IntelligentIntelligent MachinesMaskiner,"
105
263000
3000
Jeg skrev for over 20 år siden i Tiden af Intelligente Maskiner,
04:38
when the SovietSovjetiske UnionUnion was going strongstærk, that it would be sweptfejet away
106
266000
3000
da Sovjetunionen stadig var stærk, at den ville blive skyllet bort
04:41
by this growthvækst of decentralizeddecentral communicationmeddelelse.
107
269000
4000
af væksten i decentraliseret kommunikation.
04:45
And we will have plentymasser of computationberegning as we go throughigennem the 21stst centuryårhundrede
108
273000
3000
Og at vi vil have masser af regnekraft når vi går igennem det 21. århundrede
04:48
to do things like simulatesimulere regionsregioner of the humanhuman brainhjerne.
109
276000
4000
til at gøre ting som at simulere regioner i den menneskelige hjerne.
04:52
But where will we get the softwaresoftware?
110
280000
2000
Men hvor får vi softwaren fra?
04:54
Some criticskritikere say, "Oh, well softwaresoftware is stucksidde fast in the mudmudder."
111
282000
3000
Nogle kritikere siger "Men softwaren hænger fast i dyndet."
04:57
But we are learninglæring more and more about the humanhuman brainhjerne.
112
285000
2000
Men vi lærer mere og mere om menneskets hjerne.
04:59
SpatialRumlige resolutionløsning of brainhjerne scanningscanning is doublingfordobling everyhver yearår.
113
287000
3000
Den rummelige opløsning ved hjerneskanninger fordobles hvert år.
05:02
The amountbeløb of datadata we're getting about the brainhjerne is doublingfordobling everyhver yearår.
114
290000
3000
Mængden af data vi samler om hjernen fordobles hvert år.
05:05
And we're showingviser that we can actuallyrent faktisk turntur this datadata
115
293000
3000
Og vi viser at vi faktisk kan bruge de data
05:08
into workingarbejder modelsmodeller and simulationssimuleringer of brainhjerne regionsregioner.
116
296000
3000
i brugbare modeller og simuleringer af regioner i hjernen.
05:11
There is about 20 regionsregioner of the brainhjerne that have been modeledmodelleret,
117
299000
2000
Der er omkring 20 regioner i hjernen, der er modelleret,
05:13
simulatedsimuleret and testedtestet:
118
301000
2000
simuleret og testet:
05:15
the auditoryauditive cortexcortex, regionsregioner of the visualvisuel cortexcortex;
119
303000
3000
hørecentret og dele af synscentret,
05:18
cerebellumlillehjernen, where we do our skilldygtighed formationformation;
120
306000
2000
lillehjernen, hvor vores evner dannes,
05:20
slicesskiver of the cerebralcerebral cortexcortex, where we do our rationalrationel thinkingtænker.
121
308000
4000
dele af hjernebarken, hvor vi laver vores rationelle tænkning.
05:24
And all of this has fuelednæret
122
312000
2000
Og alt det har drevet
05:26
an increaseøge, very smoothglat and predictableforudsigelig, of productivityproduktivitet.
123
314000
3000
og forøget produktiviteten meget glidende og forudsigeligt.
05:29
We'veVi har gonevæk from 30 dollarsdollars to 130 dollarsdollars
124
317000
2000
Vi er gået fra 30 dollars til 130 dollars
05:31
in constantkonstant dollarsdollars in the valueværdi of an averagegennemsnit hourtime of humanhuman laborarbejdskraft,
125
319000
4000
i indekserede dollars for værdien af en gennemsnitlige time af menneskelig arbejde,
05:35
fuelednæret by this informationinformation technologyteknologi.
126
323000
3000
drevet af denne informationsteknologi.
05:38
And we're all concernedberørte about energyenergi and the environmentmiljø.
127
326000
3000
Vi er alle bekymrede om energi og om mijøet.
05:41
Well this is a logarithmiclogaritmisk graphkurve.
128
329000
2000
Her er en logaritmisk graf.
05:43
This representsrepræsenterer a smoothglat doublingfordobling,
129
331000
2000
Den viser en glat fordobling,
05:45
everyhver two yearsflere år, of the amountbeløb of solarsol energyenergi we're creatingskabe,
130
333000
4000
hvert andet år i mængden af solenergi vi producerer.
05:49
particularlyisær as we're now applyinganvende nanotechnologynanoteknologi,
131
337000
2000
I særdeleshed når vi nu anvender nanoteknologi,
05:51
a formform of informationinformation technologyteknologi, to solarsol panelspaneler.
132
339000
3000
en form for informationsteknologi, på solpanelerne.
05:54
And we're only eightotte doublingsdoublings away
133
342000
2000
Og vi er kun otte fordoblinger væk
05:56
from it meetingmøde 100 percentprocent of our energyenergi needsbehov.
134
344000
2000
fra at opnå 100 procent af vores energibehov.
05:58
And there is 10 thousandtusind timesgange more sunlightsollys than we need.
135
346000
4000
Og der er ti tusind gange mere sollys end vi har brug for.
06:02
We ultimatelyultimativt will mergefusionere with this technologyteknologi. It's alreadyallerede very closetæt to us.
136
350000
5000
Vi vil i sidste ende smelte sammen med denne teknologi. Det er allerede meget tæt på os.
06:07
When I was a studentstuderende it was acrosset kors campusuniversitetsområde, now it's in our pocketslommer.
137
355000
3000
Da jeg studerede var det i den anden ende af universitetet. Nu passer den i en lomme.
06:10
What used to take up a buildingbygning now fitspasser in our pocketslommer.
138
358000
3000
Det, der tidligere fyldte en bygning, passer nu i en lomme.
06:13
What now fitspasser in our pocketslommer would fitpasse in a bloodblod cellcelle in 25 yearsflere år.
139
361000
3000
Det, der nu passer i en lomme vil om 25 år kunne være en i en blodcelle.
06:16
And we will beginbegynde to actuallyrent faktisk deeplydybt influenceindflydelse
140
364000
4000
Og vi vil faktisk begynde på at have indflydelse
06:20
our healthsundhed and our intelligenceintelligens,
141
368000
2000
på vores helbred og intelligens,
06:22
as we get closertættere and closertættere to this technologyteknologi.
142
370000
4000
når vi kommer tættere og tættere på denne teknologi.
06:26
BasedBaseret on that we are announcingannoncerer, here at TEDTED,
143
374000
3000
Baseret på det vi annoncerede her på TED,
06:29
in truerigtigt TEDTED traditiontradition, SingularitySingularitet UniversityUniversitet.
144
377000
3000
i en sand TED tradition, Singularitets Universitetet.
06:32
It's a newny universityuniversitet
145
380000
2000
Det er et nyt universitet
06:34
that's foundedGrundlagt by PeterPeter DiamandisDiamandis, who is here in the audiencepublikum,
146
382000
2000
som er grundlagt af Peter Diamandis, som er blandt publikum,
06:36
and myselfMig selv.
147
384000
2000
og mig selv.
06:38
It's backedBacked by NASANASA and GoogleGoogle,
148
386000
2000
Det er støttet af NASA og Google,
06:40
and other leadersledere in the high-techhøjteknologisk and sciencevidenskab communityfællesskab.
149
388000
4000
og andre førende indenfor de højteknologiske og videnskabelige samfund.
06:44
And our goalmål was to assemblesamle the leadersledere,
150
392000
3000
Vores mål var at samle lederne,
06:47
bothbegge teacherslærere and studentsstuderende,
151
395000
2000
både lærere og studerende,
06:49
in these exponentiallyeksponentielt growingvoksende informationinformation technologiesteknologier,
152
397000
2000
i disse eksponentielt voksende informationsteknologier,
06:51
and theirderes applicationAnsøgning.
153
399000
2000
og deres virkemåde.
06:53
But LarryLarry PageSide madelavet an impassionedlidenskabelig speechtale
154
401000
2000
Men Larry Page gav en lidenskabelig tale
06:55
at our organizingorganisering meetingmøde,
155
403000
2000
på vores konstituerende møde
06:57
sayingordsprog we should devotehellige this studyundersøgelse
156
405000
5000
hvor han sagde at vi burde hengive studiet
07:02
to actuallyrent faktisk addressingadressering some of the majorstørre challengesudfordringer facingover humanitymenneskelighed.
157
410000
4000
til at adressere nogen af de store udfordringer for menneskeheden.
07:06
And if we did that, then GoogleGoogle would back this.
158
414000
2000
Og hvis vi gjorde det, ville Google støtte det.
07:08
And so that's what we'vevi har doneFærdig.
159
416000
2000
Så det er hvad vi har gjort.
07:10
The last thirdtredje of the nine-weekni-uge intensiveintensiv summersommer sessionsession
160
418000
4000
Den sidste tredjedel af de ni ugers intensiv sommerundervisning
07:14
will be devotedhengivne to a groupgruppe projectprojekt to addressadresse
161
422000
2000
vil blive givet til et gruppeprojekt, der skal se på
07:16
some majorstørre challengeudfordring of humanitymenneskelighed.
162
424000
2000
nogen af de store udfordringer for menneskeheden.
07:18
Like for exampleeksempel, applyinganvende the InternetInternet,
163
426000
2000
Som for eksempel at tage internettet i brug,
07:20
whichhvilken is now ubiquitousallestedsnærværende, in the rurallanddistrikterne areasområder of ChinaKina or in AfricaAfrika,
164
428000
5000
som nu er en integreret del af de landlige områder i Kina og Afrika,
07:25
to bringingbringe healthsundhed informationinformation
165
433000
2000
til at give sundhedsinformationer
07:27
to developingudvikle areasområder of the worldverden.
166
435000
3000
til verdens udviklingslande.
07:30
And these projectsprojekter will continueBlive ved pastforbi these sessionssessioner,
167
438000
3000
Projekterne vil fortsætte udover undervisningen,
07:33
usingved brug af collaborativekollaborativ interactiveinteraktiv communicationmeddelelse.
168
441000
3000
ved at bruge kollaborativ interaktiv kommunikation.
07:36
All the intellectualintellektuel propertyejendom that is createdskabt and taughtundervist
169
444000
4000
Al den intellektuelle ejendom, der bliver skabt og undervist i,
07:40
will be onlineonline and availableledig,
170
448000
2000
blive blive lagt online og blive tilgængelig,
07:42
and developedudviklede sig onlineonline in a collaborativekollaborativ fashionmode.
171
450000
3000
og videreudviklet online på kollaborativ vis.
07:45
Here is our foundingstiftende meetingmøde.
172
453000
2000
Her er vores konstituerende møde.
07:47
But this is beingvære announcedannonceret todayi dag.
173
455000
2000
Dette bliver bekendtgjort i dag.
07:49
It will be permanentlypermanent headquarteredhovedsæde in SiliconSilicium ValleyDalen,
174
457000
3000
Det vil få permanent hovedkvarter i Silicon Valley,
07:52
at the NASANASA AmesAmes researchforskning centercentrum.
175
460000
2000
på NASA Ames forskningscentret.
07:54
There are differentforskellige programsprogrammer for graduatebestå studentsstuderende,
176
462000
2000
Der er forskellige linier for kandidatstuderende
07:56
for executivesledere at differentforskellige companiesvirksomheder.
177
464000
3000
og for lederne af forskellige virksomheder.
07:59
The first sixseks tracksspor here -- artificialkunstig intelligenceintelligens,
178
467000
2000
De første seks spor er her, kunstig intelligens,
08:01
advancedfremskreden computingcomputing technologiesteknologier, biotechnologybioteknologi, nanotechnologynanoteknologi --
179
469000
3000
avanceret beregnings teknologier, bioteknologi, nanoteknologi
08:04
are the differentforskellige corekerne areasområder of informationinformation technologyteknologi.
180
472000
4000
er de forskellige kerneområder indenfor informationsteknologi.
08:08
Then we are going to applyansøge them to the other areasområder,
181
476000
2000
Derefter vil vi anvende dem på andre områder
08:10
like energyenergi, ecologyøkologi,
182
478000
3000
som energi, økologi,
08:13
policypolitik lawlov and ethicsetik, entrepreneurshipiværksætteri,
183
481000
2000
politik, lovgivning og etik og iværksætteri,
08:15
so that people can bringtage med these newny technologiesteknologier to the worldverden.
184
483000
4000
så folk kan bringe disse nye teknologier ud i verden.
08:19
So we're very appreciativeanerkendende of the supportsupport we'vevi har gottenfået
185
487000
5000
Vi er meget taknemmelige for den støtte vi har fået
08:24
from bothbegge the intellectualintellektuel leadersledere, the high-techhøjteknologisk leadersledere,
186
492000
2000
fra både intellektuelle ledere, højteknologiske ledere,
08:26
particularlyisær GoogleGoogle and NASANASA.
187
494000
2000
specielt Google og NASA.
08:28
This is an excitingspændende newny ventureventure.
188
496000
2000
Det er et spændende nyt projekt.
08:30
And we inviteinvitere you to participatedeltage. Thank you very much.
189
498000
3000
Og vi inviterer jer til at deltage. Mange tak.
08:33
(ApplauseBifald)
190
501000
3000
(Klapsalver)
Translated by Kian Conteh
Reviewed by Louise Frilund Petersen

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Ray Kurzweil | Speaker | TED.com