ABOUT THE SPEAKER
Larry Page - CEO of Google
Larry Page is the CEO and cofounder of Google, making him one of the ruling minds of the web.

Why you should listen

Larry Page and Sergey Brin met in grad school at Stanford in the mid-'90s, and in 1996 started working on a search technology based on a new idea: that relevant results come from context. Their technology analyzed the number of times a given website was linked to by other sites — assuming that the more links, the more relevant the site — and ranked sites accordingly. In 1998, they opened Google in a garage-office in Menlo Park. In 1999 their software left beta and started its steady rise to web domination.

Beyond the company's ubiquitous search, including AdSense/AdWords, Google Maps, Google Earth and the mighty Gmail. In 2011, Page stepped back into his original role of chief executive officer. He now leads Google with high aims and big thinking, and finds time to devote to his projects like Google X, the idea lab for the out-there experiments that keep Google pushing the limits.

More profile about the speaker
Larry Page | Speaker | TED.com
TED2014

Larry Page: Where's Google going next?

Charlie Rose und Larry Page: Wohin geht die Reise von Google?

Filmed:
2,575,315 views

Auf der Bühne von TED2014 befragt Charlie Rose den Geschäftsführer von Google, Larry Page, zu seinen langfristigen Visionen für das Unternehmen. Das Gespräch streift Radwege in der Luft und Internet-Ballons ... Noch interessanter wird es, wenn Page über "DeepMind" spricht: Die jüngste Neuerwerbung des Unternehmens ist eine künstliche Intelligenz, die Überraschendes zu lernen in der Lage ist.
- CEO of Google
Larry Page is the CEO and cofounder of Google, making him one of the ruling minds of the web. Full bio

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

00:13
CharlieCharlie RoseRose: So LarryLarry sentgesendet me an emailEmail
0
1381
3626
Charlie Rose: Larry hat mir
eine Mail geschickt.
00:17
and he basicallyGrundsätzlich gilt said,
1
5007
1987
Im Grunde schrieb er,
wir müssten dafür sorgen,
dass wir nicht wirken
00:18
we'vewir haben got to make sure that
we don't seemscheinen like we're
2
6994
3729
00:22
a couplePaar of middle-agedmittleren Alters boringlangweilig menMänner.
3
10723
4491
wie ein paar langweilige Männer
mittleren Alters.
00:27
I said, I'm flatteredgeschmeichelt by that --
4
15214
3042
Ich sagte, das schmeichele mir --
00:30
(LaughterLachen) —
5
18256
2372
(Gelächter) --
00:32
because I'm a bitBit olderälter,
6
20628
3515
weil ich ein wenig älter bin
00:36
and he has a bitBit more netNetz worthwert than I do.
7
24143
4151
und er einen etwas
höheren Nettowert hat als ich.
00:40
LarryLarry PageSeite: Well, thank you.
8
28294
2599
Larry Page: Vielen Dank!
00:42
CRCR: So we'llGut have a conversationKonversation about
9
30893
2980
CR: Wir werden uns über das Internet
00:45
the InternetInternet, and we'llGut have a conversationKonversation GoogleGoogle,
10
33873
2698
und über Google unterhalten.
00:48
and we'llGut have a conversationKonversation about searchSuche
11
36571
1434
Wir werden über das Suchen sprechen,
00:50
and privacyDatenschutz,
12
38005
1367
über Privatsphäre
00:51
and alsoebenfalls about your philosophyPhilosophie
13
39372
1555
und auch über deine Philosophie.
00:52
and a senseSinn of how you've connectedin Verbindung gebracht the dotsPunkte
14
40927
2456
Wir werden sehen, wie du
diese Punkte verknüpfst,
00:55
and how this journeyReise that beganbegann
15
43383
2091
und warum diese Reise,
die schon vor einiger Zeit begann,
00:57
some time agovor
16
45474
1284
so interessante Perspektiven hat.
00:58
has sucheine solche interestinginteressant prospectsAussichten.
17
46758
1895
01:00
MainlyVor allem we want to talk about the futureZukunft.
18
48653
2596
Vor allem wollen wir
über die Zukunft sprechen.
01:03
So my first questionFrage: Where is GoogleGoogle
19
51249
1589
Meine erste Frage: Wo steht Google
und wo will es hin?
01:04
and where is it going?
20
52838
2046
LP: Darüber denken wir viel nach.
01:06
LPLP: Well, this is something we think about a lot,
21
54884
1459
01:08
and our missionMission we defineddefiniert a long time agovor
22
56343
3575
Unsere Aufgabe haben wir
uns vor langer Zeit gestellt:
01:11
is to organizeorganisieren the world'sWelt informationInformation
23
59918
2263
die Information der Welt organisieren
01:14
and make it universallyallgemein accessiblezugänglich and usefulsinnvoll.
24
62181
3438
und sie universell zugänglich
und nutzbar machen.
01:17
And people always say,
25
65619
2042
Die Leute fragen immer:
01:19
is that really what you guys are still doing?
26
67661
2215
Stimmt es denn,
dass ihr das noch immer macht?
01:21
And I always kindArt of think about that myselfmich selber,
27
69876
2118
Darüber denke ich selbst immer nach,
01:23
and I'm not quiteganz sure.
28
71994
2196
und ich bin mir nicht ganz sicher.
01:26
But actuallytatsächlich, when I think about searchSuche,
29
74190
4007
Aber wenn ich
über das Suchen nachdenke:
01:30
it's sucheine solche a deeptief thing for all of us,
30
78197
2616
Es ist für uns alle
ein so tief greifendes Thema --
01:32
to really understandverstehen what you want,
31
80813
2243
wirklich zu verstehen, was wir wollen,
01:35
to understandverstehen the world'sWelt informationInformation,
32
83056
2368
die Information der Welt zu verstehen.
01:37
and we're still very much in the earlyfrüh stagesStufen of that,
33
85424
3532
Wir stehen noch am Anfang --
01:40
whichwelche is totallytotal crazyverrückt.
34
88956
1813
was wirklich Wahnsinn ist.
01:42
We'veWir haben been at it for 15 yearsJahre alreadybereits,
35
90769
2518
Wir arbeiten schon seit 15 Jahren daran,
01:45
but it's not at all doneerledigt.
36
93287
3575
aber der Prozess ist
längst nicht abgeschlossen.
01:48
CRCR: When it's doneerledigt, how will it be?
37
96862
2676
CR: Wenn er abgeschlossen ist,
wie wird das aussehen?
01:51
LPLP: Well, I guessvermuten,
38
99538
2717
LP: Wenn ich überlege, wo wir hingehen:
01:54
in thinkingDenken about where we're going --
39
102255
2400
01:56
you know, why is it not doneerledigt? --
40
104655
2287
Warum ist [der Prozess]
nicht abgeschlossen?
Ein wichtiger Grund ist
die Unordnung im Computerwesen.
01:58
a lot of it is just computing'sComputing kindArt of a messChaos.
41
106942
2436
02:01
You know, your computerComputer
doesn't know where you are,
42
109378
1803
Dein Computer weiß nicht, wo du bist.
02:03
it doesn't know what you're doing,
43
111181
2035
Er weiß nicht, was du tust.
02:05
it doesn't know what you know,
44
113216
1682
Er weiß nicht, was du weißt.
02:06
and a lot we'vewir haben been tryingversuchen to do recentlyvor kurzem
45
114898
2576
In letzter Zeit versuchen wir vor allem,
02:09
is just make your devicesGeräte work,
46
117474
3295
Geräte dazu zu bringen,
02:12
make them understandverstehen your contextKontext.
47
120769
2341
dass sie deinen Kontext verstehen.
02:15
GoogleGoogle Now, you know, knowsweiß where you are,
48
123110
2003
Google Now weiß, wo du bist,
02:17
knowsweiß what you maykann need.
49
125113
2182
weiß, was du brauchen könntest.
02:19
So really havingmit computingComputer
work and understandverstehen you
50
127295
4108
Computer, die funktionieren
und dich verstehen,
02:23
and understandverstehen that informationInformation,
51
131403
2056
die Informationen begreifen,
02:25
we really haven'thabe nicht doneerledigt that yetnoch.
52
133459
2310
das haben wir noch nicht erreicht.
02:27
It's still very, very clunkyklobig.
53
135769
1549
Es ist alles noch sehr klobig.
02:29
CRCR: Tell me, when you look at what GoogleGoogle is doing,
54
137318
2366
CR: Wenn man sich ansieht,
was Google macht,
02:31
where does DeepTief MindGeist fitpassen?
55
139684
2969
wie passt DeepMind da hinein?
LP: DeepMind ist ein Unternehmen,
02:34
LPLP: Yeah, so DeepTief MindGeist is a companyUnternehmen
56
142653
1584
02:36
we just acquirederworben recentlyvor kurzem.
57
144237
2531
das wir kürzlich erworben haben.
Es ist in Großbritannien.
02:38
It's in the U.K.
58
146768
3082
02:41
First, let me tell you the way we got there,
59
149850
2654
Ich möchte zunächst erzählen,
wie wir dazu kamen:
02:44
whichwelche was looking at searchSuche
60
152504
2228
Wir haben uns mit Suchen
02:46
and really understandingVerstehen,
61
154732
1623
und echtem Verstehen befasst.
02:48
tryingversuchen to understandverstehen everything,
62
156355
2233
Wir wollten alles verstehen,
02:50
and alsoebenfalls make the computersComputer not clunkyklobig
63
158588
1605
Computer weniger schwerfällig machen
02:52
and really understandverstehen you --
64
160193
2201
und erreichen,
dass sie dich ganz verstehen.
02:54
like, voiceStimme was really importantwichtig.
65
162394
2112
Stimme war wirklich wichtig.
02:56
So what's the stateBundesland of the artKunst
on speechRede recognitionAnerkennung?
66
164506
2861
Was ist der neueste Stand
in der Spracherkennung?
02:59
It's not very good.
67
167367
1660
Sie ist nicht sonderlich gut.
03:01
It doesn't really understandverstehen you.
68
169027
2066
Sie versteht dich nicht richtig.
03:03
So we startedhat angefangen doing machineMaschine learningLernen researchForschung
69
171093
2003
Wir haben maschinelles
Lernen erforscht,
03:05
to improveverbessern that.
70
173096
1537
um [Spracherkennung]
zu verbessern.
03:06
That helpedhalf a lot.
71
174633
1703
Das hat uns weitergebracht.
03:08
And we startedhat angefangen just looking at things like YouTubeYouTube.
72
176336
2367
Wir fingen an, uns Sachen
wie YouTube anzusehen.
03:10
Can we understandverstehen YouTubeYouTube?
73
178703
1968
Können wir YouTube verstehen?
03:12
But we actuallytatsächlich ranlief machineMaschine learningLernen on YouTubeYouTube
74
180671
2686
Wir haben maschinelles Lernen
über YouTube laufen lassen.
03:15
and it discoveredentdeckt catsKatzen, just by itselfselbst.
75
183357
4085
Die Maschine hat Katzen entdeckt,
ganz von alleine.
03:19
Now, that's an importantwichtig conceptKonzept.
76
187442
2091
Das ist ein wichtiges Konzept.
03:21
And we realizedrealisiert there's really something here.
77
189533
2991
Wir begriffen, dass da wirklich etwas ist.
03:24
If we can learnlernen what catsKatzen are,
78
192524
2117
Wenn wir lernen können,
was Katzen sind,
03:26
that mustsollen be really importantwichtig.
79
194641
2075
dann muss das wichtig sein.
03:28
So I think DeepTief MindGeist,
80
196716
2629
Ich denke, das Faszinierende
03:31
what's really amazingtolle about DeepTief MindGeist
81
199345
2364
an DeepMind ist:
03:33
is that it can actuallytatsächlich --
82
201709
2004
Es kann tatsächlich
03:35
they're learningLernen things in this unsupervisedohne Aufsicht way.
83
203713
3557
Dinge ohne Anleitung lernen.
03:39
They startedhat angefangen with videoVideo gamesSpiele,
84
207270
2567
Sie haben mit Videospielen angefangen.
03:41
and really just, maybe I can showShow the videoVideo,
85
209837
2493
Vielleicht kann ich das Video zeigen.
Die Computer haben einfach
Videospiele gespielt
03:44
just playingspielen videoVideo gamesSpiele,
86
212330
2204
03:46
and learningLernen how to do that automaticallyautomatisch.
87
214534
2015
und automatisch gelernt,
wie man das macht.
03:48
CRCR: Take a look at the videoVideo gamesSpiele
88
216549
1852
CR: Sehen Sie sich im Video an,
03:50
and how machinesMaschinen are comingKommen to be ablefähig
89
218401
2410
wie Maschinen zunehmend in der Lage sind,
03:52
to do some remarkablebemerkenswert things.
90
220811
2456
Bemerkenswertes zu leisten.
03:55
LPLP: The amazingtolle thing about this
91
223267
1329
LP: Das Faszinierende ist:
03:56
is this is, I mean, obviouslyoffensichtlich,
92
224596
1680
Das sind zwar offensichtlich
03:58
these are oldalt gamesSpiele,
93
226276
1474
alte Computerspiele,
03:59
but the systemSystem just seessieht what you see, the pixelsPixel,
94
227750
4798
aber das System sieht,
was du siehst: Pixel.
04:04
and it has the controlsKontrollen and it has the scoreErgebnis,
95
232548
2431
Es hat die Steuerung und den Spielstand.
04:06
and it's learnedgelernt to playspielen all of these gamesSpiele,
96
234979
2211
Es hat gelernt,
all diese Spiele zu spielen.
04:09
samegleich programProgramm.
97
237190
1579
Dasselbe Programm hat gelernt,
04:10
It's learnedgelernt to playspielen all of these gamesSpiele
98
238769
2037
Menschen in diesen Spielen zu übertreffen.
04:12
with superhumanübermenschliche performancePerformance.
99
240806
1786
04:14
We'veWir haben not been ablefähig to do things like this
100
242592
1855
Bisher konnten wir solche Dinge
04:16
with computersComputer before.
101
244447
1518
mit Computern nicht machen.
04:17
And maybe I'll just narrateerzählen this one quicklyschnell.
102
245965
2295
Ich erzähle schnell, was wir hier sehen.
04:20
This is boxingBoxen, and it figuresZahlen out it can
103
248260
2805
Dies ist Boxen.
Er hat herausgefunden,
04:23
sortSortieren of pinStift the opponentGegner down.
104
251065
2634
dass er den Gegner
in die Ecke drängen kann.
04:25
The computer'sdes Computers on the left,
105
253699
1739
Der Computer ist links.
04:27
and it's just rackingRegale up pointsPunkte.
106
255438
3085
Er häuft einfach Punkte an.
04:30
So imaginevorstellen if this kindArt
107
258523
2086
Stell dir vor, man würde diese Intelligenz
auf deinen Terminkalender
04:32
of intelligenceIntelligenz were throwngeworfen at your scheduleZeitplan,
108
260609
2127
04:34
or your informationInformation needsBedürfnisse, or things like that.
109
262736
4637
oder auf deine Informationsbedürfnisse
oder Ähnliches loslassen!
04:39
We're really just at the beginningAnfang of that,
110
267373
2618
Wir stehen in dieser Sache
erst am Anfang.
04:41
and that's what I'm really excitedaufgeregt about.
111
269991
2365
Das ist es, was mich wirklich begeistert.
04:44
CRCR: When you look at all that's takengenommen placeOrt
112
272356
2470
CR: Wenn man sich diese Entwicklung
04:46
with DeepTief MindGeist and the boxingBoxen,
113
274826
2584
mit DeepMind und dem Boxen ansieht,
04:49
alsoebenfalls a partTeil of where we're going
114
277410
2340
dann bewegen wir uns
04:51
is artificialkünstlich intelligenceIntelligenz.
115
279750
2889
in Richtung künstliche Intelligenz.
04:54
Where are we, when you look at that?
116
282639
2799
Wo stehen wir da aus deiner Sicht?
04:57
LPLP: Well, I think for me,
117
285438
1785
LP: Für mich ist das
eine der aufregendsten Sachen,
04:59
this is kindArt of one of the mostdie meisten excitingaufregend things
118
287223
1503
05:00
I've seengesehen in a long time.
119
288726
1912
die ich seit Langem gesehen habe.
05:02
The guy who startedhat angefangen this companyUnternehmen, DemisDemis,
120
290638
2413
Der Gründer der Firma, Demis,
05:05
has a neuroscienceNeurowissenschaften and a
computerComputer scienceWissenschaft backgroundHintergrund.
121
293051
2778
hat Neurowissenschaften
und Informatik studiert.
05:07
He wentging back to schoolSchule
122
295829
1630
Er ging zurück an die Uni,
05:09
to get his PhPH.D. to studyStudie the brainGehirn.
123
297459
3126
um seinen Doktor in der
Gehirnforschung zu machen.
05:12
And so I think we're seeingSehen a lot of excitingaufregend work
124
300585
2620
Wir sehen also
sehr viel aufregende Arbeit,
05:15
going on that sortSortieren of crossesKreuze computerComputer scienceWissenschaft
125
303205
3081
die Informatik und
Neurowissenschaft verbindet,
05:18
and neuroscienceNeurowissenschaften
126
306286
1750
um wirklich zu verstehen,
05:20
in termsBegriffe of really understandingVerstehen
127
308036
2325
05:22
what it takes to make something smartsmart
128
310361
2454
wie man etwas "schlau" machen kann,
05:24
and do really interestinginteressant things.
129
312815
1715
damit es interessante Dinge tut.
05:26
CRCR: But where'swo ist the levelEbene of it now?
130
314530
2138
CR: Aber in welchem Stadium ist es jetzt?
05:28
And how fastschnell do you think we are movingbewegend?
131
316668
2706
Wie schnell, denkst du,
schreiten wir voran?
05:31
LPLP: Well, this is the stateBundesland of the artKunst right now,
132
319374
3269
LP: Das ist der aktuelle Stand der Dinge:
05:34
understandingVerstehen catsKatzen on YouTubeYouTube
133
322643
2131
Katzenerkennung auf YouTube
05:36
and things like that,
134
324774
1283
und ähnliche Dinge,
05:38
improvingVerbesserung voiceStimme recognitionAnerkennung.
135
326057
2147
auch bessere Spracherkennung.
05:40
We used a lot of machineMaschine learningLernen
136
328204
2418
Wir haben viel
maschinelles Lernen eingesetzt,
05:42
to improveverbessern things incrementallyinkrementell,
137
330622
2479
um Dinge schrittweise zu verbessern.
05:45
but I think for me, this example'sdes Beispiels really excitingaufregend,
138
333101
3394
Für mich ist dieses Beispiel spannend,
05:48
because it's one programProgramm
139
336495
2243
weil es ein Programm ist,
05:50
that can do a lot of differentanders things.
140
338738
2044
das viele verschiedene Dinge tun kann.
CR: Vielleicht geht das?
05:52
CRCR: I don't know if we can do this,
141
340782
1138
Wir haben das Katzenbild.
05:53
but we'vewir haben got the imageBild of the catKatze.
142
341920
1185
05:55
It would be wonderfulwunderbar to see this.
143
343105
1754
Es wäre wunderbar, es zu zeigen.
05:56
This is how machinesMaschinen lookedsah at catsKatzen
144
344859
2509
Computer sahen Katzen und
05:59
and what they camekam up with.
145
347368
1115
dies war das Resultat.
Können wir das sehen?
06:00
Can we see that imageBild?
146
348483
1055
06:01
LPLP: Yeah.
CRCR: There it is. Can you see the catKatze?
147
349538
2402
LP: Ja.
CR: Da ist es. Sehen Sie die Katze?
06:03
DesignedEntwickelt by machinesMaschinen, seengesehen by machinesMaschinen.
148
351940
2027
Von Computern gesehen und gestaltet.
06:05
LPLP: That's right.
149
353967
1110
LP: Richtig.
06:07
So this is learnedgelernt from just watchingAufpassen YouTubeYouTube.
150
355077
2607
Das haben sie nur aus
YouTube-Videos gelernt.
06:09
And there's no trainingAusbildung,
151
357684
1867
Es gab kein Training,
06:11
no notionBegriff of a catKatze,
152
359551
1384
keine Vorstellung einer Katze.
06:12
but this conceptKonzept of a catKatze
153
360935
2561
Aber dieses Konzept einer Katze
06:15
is something importantwichtig that you would understandverstehen,
154
363496
2808
ist etwas Wichtiges,
das du verstehen würdest
06:18
and now that the machinesMaschinen can kindArt of understandverstehen.
155
366304
2523
und das nun auch Computer
gewissermaßen verstehen.
06:20
Maybe just finishingFinishing
156
368827
1172
Nur um den Teil über
die Suche abzuschließen:
06:21
alsoebenfalls on the searchSuche partTeil,
157
369999
2222
06:24
it startedhat angefangen with searchSuche, really understandingVerstehen
158
372221
2786
Angefangen hatte es
mit dem Suchen und Verstehen
06:27
people'sMenschen contextKontext and theirihr informationInformation.
159
375007
2564
von Zusammenhängen und
dem Informationsstand der Menschen.
06:29
I did have a videoVideo
160
377571
1860
Ich habe diesbezüglich ein Video,
06:31
I wanted to showShow quicklyschnell on that
161
379431
2010
das ich schnell zeigen wollte,
06:33
that we actuallytatsächlich foundgefunden.
162
381441
1647
das wir gefunden haben.
06:35
(VideoVideo) ["SoySoja, KenyaKenia"]
163
383088
5112
CR: Ja.
(Video) ["Soy, Kenya"] (Ich, Kenia)
06:40
ZackZack MatereMatere: Not long agovor,
164
388580
1872
Zack Matere: Vor einer Weile
habe ich Kartoffeln gepflanzt.
06:42
I plantedgepflanzt a cropErnte of potatoesKartoffeln.
165
390452
2586
Dann sind die Pflanzen plötzlich
eine nach der anderen eingegangen.
06:45
Then suddenlyplötzlich they startedhat angefangen
dyingsterben one after the other.
166
393038
3400
06:48
I checkedgeprüft out the booksBücher and
they didn't tell me much.
167
396438
2750
Ich habe Bücher gelesen,
aber die verrieten nicht viel.
06:51
So, I wentging and I did a searchSuche.
168
399188
1946
Also habe ich eine Suche gestartet.
06:53
["ZackZack MatereMatere, FarmerLandwirt"]
169
401134
3119
[»Zack Matere, Landwirt«]
06:57
PotatoKartoffel diseasesKrankheiten.
170
405609
3147
Kartoffelkrankheiten.
07:00
One of the websitesWebseiten told me
171
408756
1728
Eine der Websites schrieb,
07:02
that antsAmeisen could be the problemProblem.
172
410484
1902
Ameisen könnten das Problem sein.
07:04
It said, sprinklebestreuen woodHolz ashEsche over the plantsPflanzen.
173
412386
2271
Man solle Holzasche
über die Pflanzen streuen.
07:06
Then after a fewwenige daysTage the antsAmeisen disappearedverschwunden.
174
414657
2284
Nach ein paar Tagen waren die Ameisen weg.
07:08
I got excitedaufgeregt about the InternetInternet.
175
416941
2594
Das Internet fing an, mich zu begeistern.
07:11
I have this friendFreund
176
419535
1665
Ich habe einen Freund,
07:13
who really would like to expanderweitern his businessGeschäft.
177
421200
3618
der sein Geschäft gern ausweiten würde.
07:16
So I wentging with him to the cyberCyber cafeCafé
178
424818
3195
Also bin ich mit ihm
ins Internetcafé gegangen,
07:20
and we checkedgeprüft out severalmehrere sitesStandorte.
179
428013
2541
und wir haben uns
mehrere Seiten angesehen.
07:22
When I metgetroffen him nextNächster, he was going to put a windmillWindmühle
180
430554
2541
Beim nächsten Treffen
wollte er ein Windrad
07:25
at the locallokal schoolSchule.
181
433095
2694
in der Dorfschule errichten.
07:27
I feltFilz proudstolz because
182
435789
1604
Ich war stolz, weil etwas,
07:29
something that wasn'twar nicht there before
183
437393
2028
das vorher nicht existierte,
07:31
was suddenlyplötzlich there.
184
439421
1887
nun plötzlich da war.
07:33
I realizedrealisiert that not everybodyjeder
185
441308
2690
Ich begriff, dass nicht jeder
07:35
can be ablefähig to accessZugriff
186
443998
1534
auf das zugreifen konnte,
07:37
what I was ablefähig to accessZugriff.
187
445532
1486
auf das ich zugreifen konnte.
07:39
I thought that I need to have an InternetInternet
188
447018
1838
Ich dachte, ich brauche ein Internet,
07:40
that my grandmotherOma can use.
189
448856
1801
das meine Großmutter nutzen kann.
07:42
So I thought about a noticebeachten boardTafel.
190
450657
2457
Also dachte ich an ein Schwarzes Brett.
07:45
A simpleeinfach woodenaus Holz noticebeachten boardTafel.
191
453114
1916
Ein einfaches Schwarzes Brett aus Holz.
07:47
When I get informationInformation on my phoneTelefon,
192
455030
2315
Wenn ich auf mein Telefon
Informationen bekomme,
07:49
I'm ablefähig to postPost the informationInformation
193
457345
2237
kann ich diese Informationen
07:51
on the noticebeachten boardTafel.
194
459582
1722
am Schwarzen Brett aushängen.
07:53
So it's basicallyGrundsätzlich gilt like a computerComputer.
195
461304
2858
Es ist also im Grunde wie ein Computer.
07:56
I use the InternetInternet to help people.
196
464162
3889
Ich nutze das Internet,
um Leuten zu helfen.
08:00
I think I am searchingSuche for
197
468051
3410
Ich denke, ich suche
nach einem besseren Leben
08:03
a better life
198
471461
1541
08:05
for me and my neighborsNachbarn.
199
473002
4114
für mich und meine Nachbarn.
08:09
So manyviele people have accessZugriff to informationInformation,
200
477116
3984
So viele Leute haben
Zugang zu Informationen,
08:13
but there's no follow-upFollow-up to that.
201
481100
2581
aber es entsteht nichts daraus.
08:15
I think the follow-upFollow-up to that is our knowledgeWissen.
202
483681
2508
Ich denke, was daraus entsteht,
ist unser Wissen.
08:18
When people have the knowledgeWissen,
203
486189
1606
Wenn Leute Wissen besitzen,
08:19
they can find solutionsLösungen
204
487795
1630
können sie Lösungen finden,
08:21
withoutohne havingmit to helpedhalf out.
205
489425
1984
ohne dass man ihnen helfen muss.
08:23
InformationInformationen is powerfulmächtig,
206
491440
2121
Information ist mächtig,
aber die Art, wie wir sie nutzen,
wird uns definieren.
08:25
but it is how we use it that will definedefinieren us.
207
493561
4602
08:30
(ApplauseApplaus)
208
498163
4381
(Applaus)
08:34
LPLP: Now, the amazingtolle thing about that videoVideo,
209
502544
2546
LP: Das Erstaunliche an diesem Video:
08:37
actuallytatsächlich, was we just readlesen about it in the newsNachrichten,
210
505090
1466
Wir lasen in den Nachrichten davon.
08:38
and we foundgefunden this gentlemenHerren,
211
506556
2505
Wir haben diesen Herrn besucht
08:41
and madegemacht that little clipKlammer.
212
509061
2315
und dieses kurze Video gedreht.
CR: Wenn ich mit Leuten
über dich spreche,
08:43
CRCR: When I talk to people about you,
213
511376
1391
08:44
they say to me, people who know you well, say,
214
512767
2605
sagen die, die dich gut kennen:
Larry will die Welt verändern
08:47
LarryLarry wants to changeVeränderung the worldWelt,
215
515372
1891
08:49
and he believesglaubt technologyTechnologie can showShow the way.
216
517263
4112
und er glaubt, die Technik weist den Weg.
08:53
And that meansmeint accessZugriff to the InternetInternet.
217
521375
1858
Das bedeutet Zugang zum Internet.
Das hat mit Sprachen zu tun.
08:55
It has to do with languagesSprachen.
218
523233
1731
08:56
It alsoebenfalls meansmeint how people can get accessZugriff
219
524964
2829
Es bedeutet auch, dass Menschen
Zugang bekommen
08:59
and do things that will affectbeeinflussen theirihr communityGemeinschaft,
220
527793
2706
und etwas tun können,
das ihre Gemeinde verändert.
09:02
and this is an exampleBeispiel.
221
530499
2493
Dies ist ein Beispiel dafür.
09:04
LPLP: Yeah, that's right, and I think for me,
222
532992
3576
LP: Ja, das ist richtig.
Was mich betrifft,
09:08
I have been focusingfokussierend on accessZugriff more,
223
536568
2382
ich konzentriere mich mehr auf den Zugang,
09:10
if we're talkingim Gespräch about the futureZukunft.
224
538950
2198
wenn wir von Zukunft sprechen.
09:13
We recentlyvor kurzem releasedfreigegeben this LoonLoon ProjectProjekt
225
541148
2674
Wir haben kürzlich
das Loon-Projekt gestartet,
09:15
whichwelche is usingmit balloonsBallons to do it.
226
543822
2300
wobei Ballons eingesetzt werden,
um das zu erreichen.
09:18
It soundsGeräusche totallytotal crazyverrückt.
227
546122
1660
Es klingt völlig verrückt.
09:19
We can showShow the videoVideo here.
228
547782
2539
Wir können hier das Video zeigen.
09:22
ActuallyTatsächlich, two out of threedrei people in the worldWelt
229
550321
1480
Zwei Drittel der Weltbevölkerung
09:23
don't have good InternetInternet accessZugriff now.
230
551801
2386
hat heute keinen
guten Internetzugang.
09:26
We actuallytatsächlich think this can really help people
231
554187
2906
Wir denken, dies könnte Leuten
09:29
sortSortieren of cost-efficientlykosteneffizient.
232
557093
2057
auf günstige Weise helfen.
09:31
CRCR: It's a balloonBallon.
LPLP: Yeah, get accessZugriff to the InternetInternet.
233
559150
3371
CR: Es ist ein Ballon.
LP: Für den Internetzugang.
09:34
CRCR: And why does this balloonBallon give you accessZugriff
234
562521
2143
CR: Wie verschafft dir dieser Ballon
09:36
to the InternetInternet?
235
564664
1213
Zugang zum Internet?
09:37
Because there was some interestinginteressant things
236
565877
1215
Du musstest interessante Probleme lösen,
09:39
you had to do to figureZahl out how
237
567092
1834
09:40
to make balloonsBallons possiblemöglich,
238
568926
2131
damit man die Ballons
nicht festbinden muss.
09:43
they didn't have to be tetheredangebunden.
239
571057
1749
LP: Ja, es ist ein gutes
Beispiel für Innovation.
09:44
LPLP: Yeah, and this is a good exampleBeispiel of innovationInnovation.
240
572806
2081
09:46
Like, we'vewir haben been thinkingDenken about this ideaIdee
241
574887
2544
Wir haben über diese Idee
09:49
for fivefünf yearsJahre or more
242
577431
1772
5 Jahre oder länger nachgedacht,
bevor wir mit der Arbeit anfingen.
09:51
before we startedhat angefangen workingArbeiten on it,
243
579203
1601
09:52
but it was just really,
244
580804
1319
Im Grunde ging es darum:
09:54
how do we get accessZugriff pointsPunkte up highhoch, cheaplybillig?
245
582123
3520
Wie können wir Internetzugang
günstig aus großen Höhen anbieten?
09:57
You normallynormalerweise have to use satellitesSatelliten
246
585643
1792
Normalerweise nimmt man Satelliten.
09:59
and it takes a long time to launchstarten them.
247
587435
2939
Aber es dauert sehr lange,
bis man sie starten kann.
10:02
But you saw there how easyeinfach it is to launchstarten a balloonBallon
248
590374
2494
Du hast gesehen, wie leicht
man Ballons steigen
10:04
and get it up,
249
592868
1519
und hoch hinaufbringen kann.
10:06
and actuallytatsächlich again, it's the powerLeistung of the InternetInternet,
250
594387
2001
Auch das ist die Macht des Internets.
10:08
I did a searchSuche on it,
251
596388
1780
Ich habe nachgeforscht
10:10
and I foundgefunden, 30, 40 yearsJahre agovor,
252
598168
2304
und gelesen, dass jemand
vor 30 oder 40 Jahren
10:12
someonejemand had put up a balloonBallon
253
600472
1889
einen Ballon fliegen ließ,
10:14
and it had goneWeg around the EarthErde multiplemehrere timesmal.
254
602361
2805
der die Erde mehrere Male umkreiste.
10:17
And I thought, why can't we do that todayheute?
255
605166
2835
Ich dachte, warum machen wir
das nicht auch heute?
10:20
And that's how this projectProjekt got going.
256
608001
2367
Damit war der erste Schritt
für das Projekt getan.
10:22
CRCR: But are you at the mercyBarmherzigkeit of the windWind?
257
610368
2330
CR: Aber bist du
nicht dem Wind ausgeliefert?
10:24
LPLP: Yeah, but it turnswendet sich out,
258
612698
2122
LP: Ja, aber Wettersimulationen
haben gezeigt --
10:26
we did some weatherWetter simulationsSimulationen
259
614820
1493
die man wohl bis dahin
noch nicht angestellt hatte --
10:28
whichwelche probablywahrscheinlich hadn'thatte nicht really been doneerledigt before,
260
616313
2547
10:30
and if you controlsteuern the altitudeHöhe of the balloonsBallons,
261
618860
2110
dass man die Ballonhöhe
kontrollieren kann,
10:32
whichwelche you can do by pumpingPumpen airLuft into them
262
620970
2281
indem man Luft in sie hineinpumpt
10:35
and other waysWege,
263
623251
1822
oder andere Methoden einsetzt,
10:37
you can actuallytatsächlich controlsteuern roughlygrob where they go,
264
625073
2929
und so steuern kann,
wo die Ballons ungefähr hinfliegen.
10:40
and so I think we can buildbauen a worldwideweltweit meshMesh
265
628002
2205
Ich denke, wir können
ein weltweites Netz
10:42
of these balloonsBallons that can coverAbdeckung the wholeganze planetPlanet.
266
630207
3339
mit diesen Ballons errichten,
das den ganzen Planeten umspannt.
10:45
CRCR: Before I talk about the futureZukunft and transportationTransport,
267
633546
2242
CR: Bevor ich über Zukunft
und Verkehr spreche --
10:47
where you've been a nerdNerd for a while,
268
635788
1895
womit du dich schon
länger beschäftigst --
10:49
and this fascinationFaszination you have with transportationTransport
269
637683
2424
und deine Faszination für Verkehr,
10:52
and automatedautomatisiert carsAutos and bicyclesFahrräder,
270
640107
2063
automatisiertem Fahren und Fahrrädern,
10:54
let me talk a bitBit about what's been the subjectFach here
271
642170
1737
möchte ich kurz darüber sprechen,
10:55
earliervorhin with EdwardEdward SnowdenSnowden.
272
643907
2443
was hier gerade mit
Edward Snowden Thema war.
10:58
It is securitySicherheit and privacyDatenschutz.
273
646350
3106
Es geht um Sicherheit und Datenschutz.
11:01
You have to have been thinkingDenken about that.
274
649456
2340
Du musst darüber nachgedacht haben.
11:03
LPLP: Yeah, absolutelyunbedingt.
275
651796
1354
LP: Absolut. Ich habe das Foto von Sergey
und Edward Snowden gestern gesehen.
11:05
I saw the pictureBild of SergeySergej with
EdwardEdward SnowdenSnowden yesterdaygestern.
276
653150
2843
11:07
Some of you maykann have seengesehen it.
277
655993
2870
Einige von Ihnen
haben es vielleicht gesehen.
11:10
But I think, for me, I guessvermuten,
278
658863
3171
Ich denke, für mich sind
11:14
privacyDatenschutz and securitySicherheit are a really importantwichtig thing.
279
662034
3662
Privatsphäre und Sicherheit
wirklich wichtig.
11:17
We think about it in termsBegriffe of bothbeide things,
280
665696
2245
Für uns hängt beides zusammen.
Ich glaube, ohne Sicherheit
gibt es keine Privatsphäre.
11:19
and I think you can't have privacyDatenschutz withoutohne securitySicherheit,
281
667941
2903
11:22
so let me just talk about securitySicherheit first,
282
670844
2371
Zuerst möchte ich etwas
zur Sicherheit sagen,
11:25
because you askedaufgefordert about SnowdenSnowden and all of that,
283
673215
2596
weil du nach Snowden
und all dem gefragt hast,
11:27
and then I'll say a little bitBit about privacyDatenschutz.
284
675811
2441
und dann sage ich
etwas zur Privatsphäre.
11:30
I think for me, it's tremendouslyenorm disappointingenttäuschend
285
678252
3800
Für mich persönlich ist es
unglaublich enttäuschend,
11:34
that the governmentRegierung
286
682052
1439
dass die Regierung
all das heimlich getan
und uns nichts gesagt hat.
11:35
secretlyheimlich did all this stuffSachen and didn't tell us.
287
683491
2330
11:37
I don't think we can have a democracyDemokratie
288
685821
3303
Ich denke nicht, dass wir
eine Demokratie haben können,
11:41
if we're havingmit to protectschützen you and our usersBenutzer
289
689124
3430
wenn wir dich und unsere Nutzer
vor der Regierung schützen müssen
11:44
from the governmentRegierung
290
692554
1696
11:46
for stuffSachen that we'vewir haben never had a conversationKonversation about.
291
694250
2803
wegen Dingen, über die
nie gesprochen wurde.
11:49
And I don't mean we have to know
292
697053
1896
Ich meine nicht,
dass wir wissen müssen,
11:50
what the particularinsbesondere terroristTerrorist attackAttacke is they're worriedbesorgt
293
698949
1695
vor welchem Terroranschlag genau
sie uns beschützen wollen.
11:52
about protectingSchützen us from,
294
700644
1762
11:54
but we do need to know
295
702406
1798
Aber wir müssen wissen,
11:56
what the parametersParameter of it is,
296
704204
2410
was die Parameter sind,
11:58
what kindArt of surveillanceÜberwachung the government'sRegierung
297
706614
2044
welche Art von Überwachung
die Regierung
12:00
going to do and how and why,
298
708658
2168
durchführen wird, wie und warum.
12:02
and I think we haven'thabe nicht had that conversationKonversation.
299
710826
2277
Ich denke, darüber ist
nicht gesprochen worden.
12:05
So I think the government'sRegierung actuallytatsächlich doneerledigt
300
713103
2567
Deshalb meine ich, dass die Regierung
12:07
itselfselbst a tremendousenorm disserviceBärendienst
301
715670
2168
sich selbst schwer geschadet hat,
12:09
by doing all that in secretGeheimnis.
302
717838
2161
indem sie all das heimlich getan hat.
CR: Indem sie nie zu Google kamen,
um danach zu fragen.
12:11
CRCR: Never comingKommen to GoogleGoogle
303
719999
1615
12:13
to askFragen for anything.
304
721614
1525
12:15
LPLP: Not GoogleGoogle, but the publicÖffentlichkeit.
305
723139
2030
LP: Nicht Google, die Öffentlichkeit.
12:17
I think we need to
have a debateDebatte about that,
306
725169
3773
Ich meine, wir müssen
eine Debatte darüber führen,
sonst können wir keine
funktionierende Demokratie haben.
12:20
or we can't have a functioningFunktion democracyDemokratie.
307
728942
2499
12:23
It's just not possiblemöglich.
308
731441
1406
Das ist einfach nicht möglich.
12:24
So I'm sadtraurig that Google'sGoogles
309
732847
2244
Es stimmt mich traurig, dass Google
12:27
in the positionPosition of protectingSchützen you and our usersBenutzer
310
735091
2616
in der Situation ist,
dass wir dich und unsere Nutzer
12:29
from the governmentRegierung
311
737707
1534
vor der Regierung schützen,
12:31
doing secretGeheimnis thing that nobodyniemand knowsweiß about.
312
739241
2244
die heimlich Dinge tut,
von denen keiner weiß.
12:33
It doesn't make any senseSinn.
313
741485
1747
Das ergibt keinen Sinn.
12:35
CRCR: Yeah. And then there's a privacyDatenschutz sideSeite of it.
314
743232
2990
CR: Das Thema hat noch eine Seite,
die Privatsphäre.
12:38
LPLP: Yes. The privacyDatenschutz sideSeite,
315
746222
2427
LP: Ja, die Privatsphäre.
12:40
I think it's -- the worldWelt is changingÄndern.
316
748649
1969
Ich denke, die Welt verändert sich.
12:42
You carrytragen a phoneTelefon. It knowsweiß where you are.
317
750618
3905
Man hat ein Telefon bei sich.
Es weiß, wo man ist.
12:46
There's so much more informationInformation about you,
318
754523
3085
Es gibt so viel mehr
Informationen über dich her.
12:49
and that's an importantwichtig thing,
319
757608
2846
Das ist ein wichtiger Aspekt.
12:52
and it makesmacht senseSinn why people are askingfragen
320
760454
2272
Es leuchtet ein, dass Leute
schwierige Fragen stellen.
12:54
difficultschwer questionsFragen.
321
762726
2036
12:56
We spendverbringen a lot of time thinkingDenken about this
322
764762
3367
Wir verwenden viel Zeit darauf,
über diese Sache
13:00
and what the issuesProbleme are.
323
768129
2711
und die auftretenden Probleme
nachzudenken.
13:02
I'm a little bitBit --
324
770840
1729
Ich bin ein bisschen ...
13:04
I think the mainMain thing that we need to do
325
772569
1260
Unsere Hauptaufgabe ist es,
13:05
is just providezu Verfügung stellen people choiceWahl,
326
773829
2362
Leuten die Wahl zu lassen,
13:08
showShow them what data'sDatas beingSein collectedgesammelt --
327
776191
2512
ihnen zu zeigen,
welche Daten gesammelt werden:
Suchverlauf, Standortdaten.
13:10
searchSuche historyGeschichte, locationLage dataDaten.
328
778703
4751
13:15
We're excitedaufgeregt about incognitoInkognito modeModus in ChromeChrom,
329
783454
2772
Wir sind begeistert vom
Inkognito-Modus in Chrome.
13:18
and doing that in more waysWege,
330
786226
2249
Wir wollen mehr
Möglichkeiten bieten,
13:20
just givinggeben people more choiceWahl
331
788475
1396
Leuten mehr Optionen geben
13:21
and more awarenessdas Bewusstsein of what's going on.
332
789871
3293
und ein Bewusstsein schaffen
für das, was vor sich geht.
13:25
I alsoebenfalls think it's very easyeinfach.
333
793164
2393
Ich denke, dass das sehr einfach ist.
13:27
What I'm worriedbesorgt is that we throwwerfen out
334
795557
1277
Meine Sorge ist, dass wir
das Kind mit dem Bade ausschütten.
13:28
the babyBaby with the bathwaterBade.
335
796834
2090
13:30
And I look at, on your showShow, actuallytatsächlich,
336
798924
2914
In deiner Show habe ich gewissermaßen
13:33
I kindArt of losthat verloren my voiceStimme,
337
801838
1719
meine Stimme verloren und
habe sie noch nicht zurück.
13:35
and I haven'thabe nicht gottenbekommen it back.
338
803557
1331
13:36
I'm hopinghoffend that by talkingim Gespräch to you
339
804888
1644
Ich hoffe, indem ich mit dir rede,
kommt sie zurück.
13:38
I'm going to get it back.
340
806532
1653
CR: Ich würde dir helfen, wenn ich könnte.
13:40
CRCR: If I could do anything, I would do that.
341
808185
1732
13:41
LPLP: All right. So get out your voodooVoodoo dollPuppe
342
809917
2180
LP: Gut. Hol deine Voodoo-Puppe raus
13:44
and whateverwas auch immer you need to do.
343
812097
2419
und tu, was du tun musst.
13:46
But I think, you know what, I look at that,
344
814516
2328
Aber weißt du was?
Ich sehe mir das an ...
13:48
I madegemacht that publicÖffentlichkeit,
345
816844
1830
Ich habe es öffentlich gemacht
und viele Hinweise erhalten.
13:50
and I got all this informationInformation.
346
818674
1217
13:51
We got a surveyUmfrage doneerledigt on medicalmedizinisch conditionsBedingungen
347
819891
2729
Wir haben eine Studie
über die Erkrankung
13:54
with people who have similarähnlich issuesProbleme,
348
822620
3371
mit Leuten durchgeführt,
die ähnliche Beschwerden haben.
13:57
and I look at medicalmedizinisch recordsAufzeichnungen, and I say,
349
825991
4741
Wenn ich die Krankenberichte
sehe, sage ich mir:
14:02
wouldn'twürde nicht it be amazingtolle
350
830732
1405
Wäre es nicht fantastisch,
14:04
if everyone'sjeder ist medicalmedizinisch recordsAufzeichnungen were availableverfügbar
351
832137
2050
wenn die Krankenberichte von allen
14:06
anonymouslyAnonym
352
834187
1683
anonym verfügbar wären
14:07
to researchForschung doctorsÄrzte?
353
835870
2636
für Ärzte in der Forschung?
14:10
And when someonejemand accessesZugriffe your medicalmedizinisch recordAufzeichnung,
354
838506
3041
Wenn jemand auf deinen
Krankenbericht zugreift --
14:13
a researchForschung doctorArzt,
355
841547
1609
in der medizinischen Forschung --,
14:15
they could see, you could see whichwelche doctorArzt
356
843156
2634
könntest du sehen, welcher Arzt
14:17
accessedzugegriffen it and why,
357
845790
1860
darauf zugegriffen hat und warum.
14:19
and you could maybe learnlernen about
358
847650
1580
Du könntest vielleicht mehr
14:21
what conditionsBedingungen you have.
359
849230
1630
über deine Beschwerden erfahren.
14:22
I think if we just did that,
360
850860
1502
Wenn wir das machen würden,
14:24
we'dheiraten savesparen 100,000 livesLeben this yearJahr.
361
852362
2165
könnten wir dieses Jahr
100 000 Leben retten.
14:26
CRCR: AbsolutelyAbsolut. Let me go — (ApplauseApplaus)
362
854527
2948
CR: Auf jeden Fall, lass mich ...
(Applaus)
14:29
LPLP: So I guessvermuten I'm just very worriedbesorgt that
363
857475
2762
LP: Ich bin einfach sehr besorgt,
14:32
with InternetInternet privacyDatenschutz,
364
860237
1806
dass wir beim Datenschutz im Internet
14:34
we're doing the samegleich thing we're
doing with medicalmedizinisch recordsAufzeichnungen,
365
862043
2300
dasselbe tun
wie bei Krankenberichten --
14:36
is we're throwingwerfen out the babyBaby with the bathwaterBade,
366
864347
2529
das Kind mit dem Bade ausschütten --
14:38
and we're not really thinkingDenken
367
866876
1828
und eigentlich nicht daran denken,
wie enorm viel Gutes
14:40
about the tremendousenorm good that can come
368
868704
2210
14:42
from people sharingTeilen informationInformation
369
870914
2191
durch Informationsaustausch
mit den richtigen Leuten
auf die richtige Weise entstehen kann.
14:45
with the right people in the right waysWege.
370
873105
2577
14:47
CRCR: And the necessarynotwendig conditionBedingung
371
875682
2237
CR: Die notwendige Voraussetzung ist,
14:49
that people have to have confidenceVertrauen
372
877919
1702
dass Leute Vertrauen haben müssen,
14:51
that theirihr informationInformation will not be abusedmissbraucht.
373
879621
2455
dass ihre Daten nicht missbraucht werden.
14:54
LPLP: Yeah, and I had this problemProblem with my voiceStimme stuffSachen.
374
882076
1777
LP: Ja. Ich habe ein Stimmproblem.
Ich hatte Angst, darüber zu sprechen.
14:55
I was scarederschrocken to shareAktie it.
375
883853
1508
14:57
SergeySergej encouragedgefördert me to do that,
376
885361
1890
Sergey hat mich dazu ermutigt,
14:59
and it was a great thing to do.
377
887251
1827
und es war eine großartige Sache.
15:01
CRCR: And the responseAntwort has been overwhelmingüberwältigend.
378
889078
1734
CR: Das Echo ist überwältigend.
15:02
LPLP: Yeah, and people are superSuper positivepositiv.
379
890812
1660
LP: Die Leute sind sehr positiv.
15:04
We got thousandsTausende and thousandsTausende of people
380
892472
2833
Wir haben Tausende und Abertausende
mit ähnlichen Beschwerden,
15:07
with similarähnlich conditionsBedingungen,
381
895305
1288
15:08
whichwelche there's no dataDaten on todayheute.
382
896593
3028
über die es heute keinerlei Daten gibt.
Es ist eine wirklich gute Sache.
15:11
So it was a really good thing.
383
899621
1356
15:12
CRCR: So talkingim Gespräch about the futureZukunft, what is it about you
384
900977
3019
CR: Zum Thema Zukunft:
Um was geht es dir bei
Verkehrssystemen?
15:15
and transportationTransport systemsSysteme?
385
903996
3758
15:19
LPLP: Yeah. I guessvermuten I was just frustratedfrustriert
386
907754
2177
LP: Ja, ich war einfach frustriert,
15:21
with this when I was at collegeHochschule in MichiganMichigan.
387
909931
2539
als ich in Michigan im College war.
15:24
I had to get on the busBus and take it
388
912470
1450
Ich musste mit dem Bus fahren,
und auf ihn warten.
15:25
and wait for it.
389
913920
1642
15:27
And it was coldkalt and snowingschneien.
390
915562
2179
Es war kalt und es schneite.
15:29
I did some researchForschung on how much it costKosten,
391
917741
2655
Ich habe nachgerechnet, was er kostet,
15:32
and I just becamewurde a bitBit obsessedbesessen
with transportationTransport systemsSysteme.
392
920396
6425
und so entstand mein Interesse
an Verkehrssystemen.
15:38
CRCR: And that beganbegann the ideaIdee of an automatedautomatisiert carAuto.
393
926821
2370
CR: So kamst du auf die Idee
des automatisierten Fahrens.
15:41
LPLP: Yeah, about 18 yearsJahre agovor I learnedgelernt about
394
929191
1694
LP: Vor 18 Jahren erfuhr ich, dass
Leute am automatisierten Fahren arbeiten,
15:42
people workingArbeiten on automatedautomatisiert carsAutos,
395
930885
3182
15:46
and I becamewurde fascinatedfasziniert by that,
396
934067
1623
und das hat mich fasziniert.
15:47
and it takes a while to
get these projectsProjekte going,
397
935690
2777
Es dauert eine Weile,
diese Projekte an den Start zu bringen,
15:50
but I'm superSuper excitedaufgeregt about the possibilitiesMöglichkeiten of that
398
938467
5097
aber ich finde ihr Potenzial, die Welt
zu verbessern, unglaublich aufregend.
15:55
improvingVerbesserung the worldWelt.
399
943564
1668
15:57
There's 20 millionMillion people or more injuredverletzt perpro yearJahr.
400
945232
4526
Es werden 20 Mio. Menschen
oder mehr pro Jahr verletzt.
16:01
It's the leadingführend causeUrsache of deathTod
401
949758
1986
Es ist die führende Todesursache
16:03
for people underunter 34 in the U.S.
402
951744
2130
bei US-Amerikanern unter 34 Jahren.
16:05
CRCR: So you're talkingim Gespräch about savingsparen livesLeben.
403
953874
1551
CR: Du sprichst davon, Leben zu retten.
16:07
LPLP: Yeah, and alsoebenfalls savingsparen spacePlatz
404
955425
2355
LP: Ja, und Platz zu sparen
16:09
and makingHerstellung life better.
405
957780
3915
und das Leben besser zu machen.
16:13
LosLos AngelesAngeles is halfHälfte parkingParken lots and roadsStraßen,
406
961695
4245
Los Angeles besteht zur Hälfte
aus Parkplätzen und Straßen --
16:17
halfHälfte of the areaBereich,
407
965940
1733
die Hälfte der Fläche.
16:19
and mostdie meisten citiesStädte are not farweit behindhinter, actuallytatsächlich.
408
967673
2827
In den meisten Städten
ist es nicht viel weniger.
16:22
It's just crazyverrückt
409
970500
1564
Es ist einfach verrückt,
16:24
that that's what we use our spacePlatz for.
410
972064
1593
dass wir unseren Raum dafür nutzen.
16:25
CRCR: And how soonbald will we be there?
411
973657
2343
CR: Wann werden wir das erreicht haben?
16:28
LPLP: I think we can be there very, very soonbald.
412
976000
1926
LP: Ich schätze sehr, sehr bald.
16:29
We'veWir haben drivenGefahren well over 100,000 milesMeilen
413
977926
3501
Wir sind jetzt weit über 161 000 km
16:33
now totallytotal automatedautomatisiert.
414
981427
4093
voll automatisiert gefahren.
16:37
I'm superSuper excitedaufgeregt about gettingbekommen that out quicklyschnell.
415
985520
3652
Ich total begeistert und
will es schnell herausbringen.
CR: Du sprichst nicht nur
vom automatisierten Fahren.
16:41
CRCR: But it's not only you're
talkingim Gespräch about automatedautomatisiert carsAutos.
416
989172
2405
16:43
You alsoebenfalls have this ideaIdee for bicyclesFahrräder.
417
991577
2386
Du hast auch eine Idee für Fahrräder.
16:45
LPLP: Well at GoogleGoogle, we got this ideaIdee
418
993963
2246
LP: Bei Google hatten wir die Idee,
16:48
that we should just providezu Verfügung stellen freefrei bikesFahrräder to everyonejeder,
419
996209
3451
dass wir jedem gratis Fahrräder
zur Verfügung stellen sollten.
16:51
and that's been amazingtolle, mostdie meisten of the tripsReisen.
420
999660
2768
Das ist fantastisch
für die meisten Fahrten.
16:54
You see bikesFahrräder going everywhereüberall,
421
1002428
1586
Man sieht die Fahrräder überall.
Die Räder haben Verschleiß.
16:56
and the bikesFahrräder weartragen out.
422
1004014
1566
16:57
They're gettingbekommen used 24 hoursStd. a day.
423
1005580
1454
Man nutzt sie rund um die Uhr.
16:59
CRCR: But you want to put them aboveüber the streetStraße, too.
424
1007034
2160
CR: Du willst sie auch
über die Straße bringen.
17:01
LPLP: Well I said, how do we get people
425
1009194
1575
LP: Ich fragte: Wie bringt man Leute
dazu, mehr Rad zu fahren?
17:02
usingmit bikesFahrräder more?
426
1010769
1527
17:04
CRCR: We maykann have a videoVideo here.
427
1012296
1625
CR: Wir haben ein Video.
17:05
LPLP: Yeah, let's showShow the videoVideo.
428
1013921
1278
LP: Zeigen wir es.
Es hat mich einfach begeistert.
17:07
I just got excitedaufgeregt about this.
429
1015199
3092
(Musik)
17:10
(MusicMusik)
430
1018291
4042
17:16
So this is actuallytatsächlich how you mightMacht separategetrennte
431
1024213
2425
So könnten wir bei minimalen Kosten
17:18
bikesFahrräder from carsAutos with minimalminimal costKosten.
432
1026638
3629
Autos und Fahrräder trennen.
17:26
AnywayWie auch immer, it lookssieht aus totallytotal crazyverrückt,
433
1034711
1755
Es sieht wirklich verrückt aus,
aber ich dachte an unser Firmengelände,
17:28
but I was actuallytatsächlich thinkingDenken about our campusCampus,
434
1036466
2327
an die Arbeit mit den Zippies etc.,
17:30
workingArbeiten with the ZippiesZippies and stuffSachen,
435
1038793
2060
17:32
and just tryingversuchen to get a lot more bikeFahrrad usageVerwendung,
436
1040853
2298
und versuchte,
die Fahrradnutzung zu erhöhen.
17:35
and I was thinkingDenken about,
437
1043151
1548
Ich überlegte, wie man Fahrräder und
Verkehr kosteneffizient trennen könnte.
17:36
how do you cost-effectivelykostengünstig separategetrennte
438
1044699
2831
17:39
the bikesFahrräder from trafficder Verkehr?
439
1047530
1414
17:40
And I wentging and searchedgesucht,
440
1048944
1150
Ich habe recherchiert und das gefunden.
17:42
and this is what I foundgefunden.
441
1050094
1371
17:43
And we're not actuallytatsächlich workingArbeiten on this,
442
1051465
1845
Wir arbeiten eigentlich nicht
17:45
that particularinsbesondere thing,
443
1053310
1292
an dieser speziellen Sache,
17:46
but it getsbekommt your imaginationPhantasie going.
444
1054602
2054
aber es regt die Fantasie an.
17:48
CRCR: Let me closeschließen with this.
445
1056656
1764
CR: Ich möchte mit Folgendem schließen:
17:50
Give me a senseSinn of the philosophyPhilosophie
of your ownbesitzen mindVerstand.
446
1058420
2345
Sag mir etwas über deine
persönliche Philosophie.
17:52
You have this ideaIdee of [GoogleGoogle X].
447
1060765
2488
Du hast eine Idee für Google X.
17:55
You don't simplyeinfach want
448
1063253
2996
Du willst nicht einfach nur
17:58
to go in some smallklein, measurablemessbare arenaArena of progressFortschritt.
449
1066249
5596
einen kleinen messbaren Fortschritt.
18:03
LPLP: Yeah, I think
450
1071845
1713
LP: Das trifft auf vieles zu,
worüber wir geredet haben,
18:05
manyviele of the things we just
talkedsprach about are like that,
451
1073558
2131
18:07
where they're really --
452
1075689
2952
weil es wirklich ...
18:10
I almostfast use the economicWirtschaftlich conceptKonzept of additionalityZusätzlichkeit,
453
1078641
3630
Ich verwende fast das
ökonomische Prinzip der "Zusätzlichkeit".
18:14
whichwelche meansmeint that you're doing something
454
1082271
2190
Das heißt: Du tust etwas,
18:16
that wouldn'twürde nicht happengeschehen unlesses sei denn
you were actuallytatsächlich doing it.
455
1084461
2948
das nicht passieren würde,
wenn du es nicht tätest.
18:19
And I think the more you can do things like that,
456
1087409
3140
Je mehr solcher Dinge
du realisieren kannst,
18:22
the biggergrößer impactEinfluss you have,
457
1090549
2071
desto größer ist die Wirkung,
die du erzielst.
18:24
and that's about doing things
458
1092620
2990
Das beziehe ich auf Dinge, die Leute
vielleicht für unmöglich halten.
18:27
that people mightMacht not think are possiblemöglich.
459
1095610
3607
18:31
And I've been amazederstaunt,
460
1099217
1829
Es erstaunt mich:
18:33
the more I learnlernen about technologyTechnologie,
461
1101046
2229
Je mehr ich über Technologien lerne,
desto klarer wird mir, was ich nicht weiß.
18:35
the more I realizerealisieren I don't know,
462
1103275
2196
18:37
and that's because this technologicaltechnologisch horizonHorizont,
463
1105471
3337
Das liegt am technologischen Horizont,
18:40
the thing that you can see to do nextNächster,
464
1108808
2897
also die Sache, die du
als nächsten Schritt siehst.
18:43
the more you learnlernen about technologyTechnologie,
465
1111705
1840
Je mehr du über Technologien erfährst,
18:45
the more you learnlernen what's possiblemöglich.
466
1113545
2602
desto mehr erfährst du
darüber, was möglich ist.
18:48
You learnlernen that the balloonsBallons are possiblemöglich
467
1116147
2246
Du erfährst, dass Ballons möglich sind,
weil es Material gibt,
mit dem sie funktionieren.
18:50
because there's some materialMaterial
that will work for them.
468
1118393
2337
CR: Was ich an dir
aber auch interessant finde:
18:52
CRCR: What's interestinginteressant about
you too, thoughobwohl, for me,
469
1120730
2379
Wir haben viele Leute,
18:55
is that, we have lots of people
470
1123109
1711
18:56
who are thinkingDenken about the futureZukunft,
471
1124820
2142
die über die Zukunft nachdenken;
18:58
and they are going and looking
and they're comingKommen back,
472
1126962
3268
sie suchen nach Antworten
und kommen wieder,
19:02
but we never see the implementationImplementierung.
473
1130230
2127
aber wir sehen nie eine Umsetzung.
19:04
I think of somebodyjemand you knewwusste
474
1132357
1605
Ich denke an jemanden, den du kennst
und von dem du gelesen hast: Tesla.
19:05
and readlesen about, TeslaTesla.
475
1133962
2907
19:08
The principlePrinzip of that for you is what?
476
1136869
3804
Welches Prinzip steckt für dich dahinter?
19:12
LPLP: Well, I think inventionErfindung is not enoughgenug.
477
1140673
1785
LP: Ich denke, Erfindung
ist nicht genug --
19:14
If you inventerfinden something,
478
1142458
1221
19:15
TeslaTesla inventederfunden electricelektrisch powerLeistung that we use,
479
1143679
3195
Tesla hat die Elektrizität,
die wir benutzen, erfunden,
19:18
but he struggledkämpfte to get it out to people.
480
1146874
2661
aber er hatte Probleme,
sie unter die Leute zu bringen.
19:21
That had to be doneerledigt by other people.
481
1149535
1684
Das mussten andere Leute erledigen.
19:23
It tookdauerte a long time.
482
1151219
1626
Es hat sehr lang gebraucht.
19:24
And I think if we can actuallytatsächlich combinekombinieren bothbeide things,
483
1152845
3867
Ich denke, wir können
tatsächlich beides verbinden,
19:28
where we have an innovationInnovation and inventionErfindung focusFokus,
484
1156712
3531
wenn wir Innovation und Erfindung
in den Fokus rücken
19:32
plusPlus the abilityFähigkeit to really -- a companyUnternehmen
485
1160243
2972
und zusätzlich die Fähigkeit haben, ...
ein Unternehmen, das Dinge
wirklich kommerzialisieren
19:35
that can really commercializezu vermarkten things
486
1163215
1998
19:37
and get them to people
487
1165213
1630
und auf eine Weise unter die Leute
bringen kann, die positiv für die Welt ist
19:38
in a way that's positivepositiv for the worldWelt
488
1166843
2075
19:40
and to give people hopeHoffnung.
489
1168918
2056
und den Menschen Hoffnung gibt.
19:42
You know, I'm amazederstaunt with the LoonLoon ProjectProjekt
490
1170974
2774
Weißt du, das Loon-Projekt
fasziniert mich --
19:45
just how excitedaufgeregt people were about that,
491
1173748
2786
wie begeistert die Leute waren,
19:48
because it gavegab them hopeHoffnung
492
1176534
1814
weil es ihnen Hoffnung gab
19:50
for the two thirdsDrittel of the worldWelt
493
1178348
1621
für die zwei Drittel der Welt,
19:51
that doesn't have InternetInternet right now that's any good.
494
1179969
2726
die noch kein brauchbares Internet haben.
19:54
CRCR: WhichDie is a secondzweite thing about corporationsKonzerne.
495
1182695
2122
CR: Was uns zum Thema "Unternehmen" führt.
19:56
You are one of those people who believe
496
1184817
2476
Du gehörst zu den Leuten, die glauben,
19:59
that corporationsKonzerne are an agentAgent of changeVeränderung
497
1187293
2317
dass Unternehmen Wandel
herbeiführen können,
20:01
if they are runLauf well.
498
1189610
1471
wenn sie gut geführt werden.
20:03
LPLP: Yeah. I'm really dismayedbestürzt
499
1191081
1821
LP: Ja, es bestürzt mich wirklich,
20:04
mostdie meisten people think companiesFirmen are basicallyGrundsätzlich gilt evilböse.
500
1192902
3294
dass die meisten Leute denken,
Unternehmen seien dem Wesen nach böse.
20:08
They get a badschlecht rapRap.
501
1196196
1766
Sie bekommen einen schlechten Ruf.
20:09
And I think that's somewhatetwas correctrichtig.
502
1197962
2241
In gewisser Weise stimmt das.
20:12
CompaniesUnternehmen are doing the samegleich incrementalinkrementell thing
503
1200203
2870
Unternehmen gehen immer noch
so schrittweise vor
20:15
that they did 50 yearsJahre agovor
504
1203073
1763
wie vor 50 Jahren
20:16
or 20 yearsJahre agovor.
505
1204836
1631
oder vor 20 Jahren.
20:18
That's not really what we need.
506
1206467
1370
Das ist nicht, was wir brauchen.
Wir brauchen --
20:19
We need, especiallyinsbesondere in technologyTechnologie,
507
1207837
2218
vor allem in der Technikbranche --
20:22
we need revolutionaryRevolutionär changeVeränderung,
508
1210055
2117
revolutionären Wandel,
nicht schrittweise Veränderung.
20:24
not incrementalinkrementell changeVeränderung.
509
1212172
1413
20:25
CRCR: You onceEinmal said, actuallytatsächlich,
510
1213585
1169
CR: Du hast einmal gesagt --
ich glaube, ich sage das richtig --,
20:26
as I think I've got this about right,
511
1214754
1818
20:28
that you mightMacht considerErwägen,
512
1216572
1645
du könntest dir eher
vorstellen, dein Geld --
20:30
ratherlieber than givinggeben your moneyGeld,
513
1218217
1753
20:31
if you were leavingVerlassen it to some causeUrsache,
514
1219970
3320
wenn du es schon einem guten Zweck
hinterlassen wolltest --
20:35
just simplyeinfach givinggeben it to ElonElon MuskMoschus,
515
1223290
2006
einfach Elon Musk zu geben,
weil du das Vertrauen hättest,
20:37
because you had confidenceVertrauen
516
1225296
1163
20:38
that he would changeVeränderung the futureZukunft,
517
1226459
1842
dass er die Zukunft verändern würde,
20:40
and that you would thereforedeswegen
518
1228301
1777
und du deshalb --
20:42
LPLP: Yeah, if you want to go MarsMars,
519
1230078
1584
LP: Ja, wenn du zum Mars willst,
20:43
he wants to go to MarsMars,
520
1231662
1721
er will zum Mars fliegen,
20:45
to back up humanityMenschheit,
521
1233383
1971
um den Fortbestand
der Menschheit zu sichern.
20:47
that's a worthywürdig goalTor, but it's a companyUnternehmen,
522
1235354
1672
Das ist ein würdiges Ziel,
20:49
and it's philanthropicalwelche.
523
1237026
2555
aber es ist ein Unternehmen,
und es ist philanthropisch.
20:51
So I think we aimZiel to do kindArt of similarähnlich things.
524
1239581
2952
Also denke ich, dass wir
Ähnliches erreichen wollen.
20:54
And I think, you askFragen, we have a lot of employeesMitarbeiter
525
1242533
2987
Wir haben viele Mitarbeiter bei Google,
20:57
at GoogleGoogle who have becomewerden prettyziemlich wealthywohlhabend.
526
1245520
3315
die ziemlich wohlhabend geworden sind.
21:00
People make a lot of moneyGeld in technologyTechnologie.
527
1248835
2520
Leute verdienen viel Geld
in der Technikbranche.
21:03
A lot of people in the roomZimmer are prettyziemlich wealthywohlhabend.
528
1251355
2156
Viele Leute hier im Raum
sind recht wohlhabend.
21:05
You're workingArbeiten because you
want to changeVeränderung the worldWelt.
529
1253511
2314
Du arbeitest, weil du
die Welt verändern willst.
21:07
You want to make it better.
530
1255825
1762
Du willst sie besser machen.
21:09
Why isn't the companyUnternehmen that you work for
531
1257587
3445
Warum soll das Unternehmen,
für das du arbeitest,
21:13
worthywürdig not just of your time
532
1261032
1943
nur deine Zeit wert sein,
21:14
but your moneyGeld as well?
533
1262975
2151
aber nicht auch dein Geld?
21:17
I mean, but we don't have a conceptKonzept of that.
534
1265126
1722
Aber dafür haben wir kein Konzept.
21:18
That's not how we think about companiesFirmen,
535
1266848
2304
Das ist nicht die Art,
wie wir Unternehmen sehen.
21:21
and I think it's sadtraurig,
536
1269152
1467
Ich finde das traurig, weil das Gros
unserer Bemühungen in Unternehmen fließt.
21:22
because companiesFirmen are mostdie meisten of our effortAnstrengung.
537
1270619
3767
21:26
They're where mostdie meisten of people'sMenschen time is,
538
1274386
2515
In sie stecken Menschen
den Großteil ihrer Zeit und viel Geld.
21:28
where a lot of the moneyGeld is,
539
1276901
1854
21:30
and so I think I'd like for us to help out
540
1278755
2352
Ich wünschte, wir wären hilfreicher,
als das der Fall ist.
21:33
more than we are.
541
1281107
1126
21:34
CRCR: When I closeschließen conversationsGespräche with lots of people,
542
1282233
1721
CR: Ich beende Gespräche immer gern
mit dieser Frage:
21:35
I always askFragen this questionFrage:
543
1283954
1779
21:37
What stateBundesland of mindVerstand,
544
1285733
1515
Welche Geisteshaltung, welche Denkqualität
hat dir die besten Dienste geleistet?
21:39
what qualityQualität of mindVerstand is it
545
1287248
1809
21:41
that has servedserviert you bestBeste?
546
1289057
1767
21:42
People like RupertRupert MurdochMurdoch have said curiosityNeugierde,
547
1290824
2521
Leute wie Rupert Murdoch sagten "Neugier".
21:45
and other people in the mediaMedien have said that.
548
1293345
2628
Auch andere in den Medien
haben so geantwortet.
21:47
BillBill GatesGates and WarrenWarren BuffettBuffett have said focusFokus.
549
1295973
3024
Bill Gates und Warren Buffett
sagten "Konzentration".
21:50
What qualityQualität of mindVerstand,
550
1298997
1427
Welche Geisteshaltung --
so verabschiede ich mich vom Publikum --
21:52
as I leaveverlassen this audiencePublikum,
551
1300424
1374
21:53
has enabledaktiviert you to think about the futureZukunft
552
1301798
3530
hat dich befähigt,
über die Zukunft nachzudenken
21:57
and at the samegleich time
553
1305328
1647
und zugleich die Gegenwart zu verändern?
21:58
changeVeränderung the presentGeschenk?
554
1306975
2205
22:01
LPLP: You know, I think the mostdie meisten importantwichtig thing --
555
1309180
1670
LP: Das Wichtigste ...
22:02
I lookedsah at lots of companiesFirmen
556
1310850
1612
Ich habe mir viele Unternehmen
angesehen und nachgedacht,
22:04
and why I thought they don't succeedgelingen over time.
557
1312462
3303
warum sie sich langfristig
nicht durchsetzen.
22:07
We'veWir haben had a more rapidschnell turnoverUmsatz of companiesFirmen.
558
1315765
2833
Wir haben einen rascheren
Umschlag an Unternehmen.
22:10
And I said, what did they fundamentallygrundlegend do wrongfalsch?
559
1318598
2769
Ich fragte mich: Was haben
sie grundlegend falsch gemacht?
22:13
What did those companiesFirmen all do wrongfalsch?
560
1321367
2167
Was haben diese Unternehmen
alle falsch gemacht?
22:15
And usuallygewöhnlich it's just that they missedübersehen the futureZukunft.
561
1323534
3272
Üblicherweise haben sie nur
die Zukunft außer Acht gelassen.
22:18
And so I think, for me,
562
1326806
2444
Ich selbst versuche, mich
darauf zu konzentrieren und zu fragen:
22:21
I just try to focusFokus on that and say,
563
1329250
2424
22:23
what is that futureZukunft really going to be
564
1331674
2184
Wie wird die Zukunft aussehen?
22:25
and how do we createerstellen it,
565
1333858
1787
Wir erschaffen wir sie?
22:27
and how do we causeUrsache our organizationOrganisation,
566
1335645
4667
Wie bringen wir unsere Organisation dazu,
22:32
to really focusFokus on that
567
1340312
2440
sich auf sie zu konzentrieren und
sie mit Nachdruck voranzutreiben?
22:34
and driveFahrt that at a really highhoch ratePreis?
568
1342752
3325
22:38
And so that's been curiosityNeugierde,
569
1346077
1360
Also war es die Neugier,
22:39
it's been looking at things
570
1347437
1733
das Sich-Dinge-ansehen, über die
andere vielleicht nicht nachdenken;
22:41
people mightMacht not think about,
571
1349170
1718
22:42
workingArbeiten on things that no one elsesonst is workingArbeiten on,
572
1350888
3105
das Arbeiten an Dingen,
an denen kein anderer arbeitet,
22:45
because that's where the additionalityZusätzlichkeit really is,
573
1353993
3306
weil dort echte Zusätzlichkeit liegt;
22:49
and be willingbereit to do that,
574
1357299
1551
die Bereitschaft, das zu tun,
das Risiko einzugehen.
22:50
to take that riskRisiko.
575
1358850
1382
22:52
Look at AndroidAndroid.
576
1360232
1065
Sieh dir Android an ...
22:53
I feltFilz guiltyschuldig about workingArbeiten on AndroidAndroid
577
1361297
2785
Ich hatte ein schlechtes Gewissen,
an Android zu arbeiten,
22:56
when it was startingbeginnend.
578
1364082
1316
als es herauskam: Es war ein
kleiner Start-up, den wir kauften.
22:57
It was a little startupAnfang we boughtgekauft.
579
1365398
1958
22:59
It wasn'twar nicht really what we were really workingArbeiten on.
580
1367356
2670
Es war nicht, woran wir
zu der Zeit arbeiteten.
Ich hatte Schuldgefühle,
weil ich Zeit darauf verwandte.
23:02
And I feltFilz guiltyschuldig about spendingAusgaben time on that.
581
1370026
2495
23:04
That was stupidblöd.
582
1372521
1454
Das war dumm, denn
das war die Zukunft, richtig?
23:05
That was the futureZukunft, right?
583
1373975
1051
23:07
That was a good thing to be workingArbeiten on.
584
1375026
2285
Es war eine gute Sache,
daran zu arbeiten.
23:09
CRCR: It is great to see you here.
585
1377311
1417
CR: Es ist toll, dich hier zu sehen,
toll, dich zu hören, und
23:10
It's great to hearhören from you,
586
1378728
1460
23:12
and a pleasureVergnügen to sitsitzen at this tableTabelle with you.
587
1380188
2297
ein Vergnügen, mit dir an
diesem Tisch zu sitzen. Danke, Larry!
23:14
ThanksVielen Dank, LarryLarry.
588
1382485
928
23:15
LPLP: Thank you.
589
1383413
2103
LP: Ich danke dir.
(Applaus)
23:17
(ApplauseApplaus)
590
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3932
23:21
CRCR: LarryLarry PageSeite.
591
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3311
CR: Larry Page.
Translated by Tracey J. Evans
Reviewed by Nadine Hennig

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ABOUT THE SPEAKER
Larry Page - CEO of Google
Larry Page is the CEO and cofounder of Google, making him one of the ruling minds of the web.

Why you should listen

Larry Page and Sergey Brin met in grad school at Stanford in the mid-'90s, and in 1996 started working on a search technology based on a new idea: that relevant results come from context. Their technology analyzed the number of times a given website was linked to by other sites — assuming that the more links, the more relevant the site — and ranked sites accordingly. In 1998, they opened Google in a garage-office in Menlo Park. In 1999 their software left beta and started its steady rise to web domination.

Beyond the company's ubiquitous search, including AdSense/AdWords, Google Maps, Google Earth and the mighty Gmail. In 2011, Page stepped back into his original role of chief executive officer. He now leads Google with high aims and big thinking, and finds time to devote to his projects like Google X, the idea lab for the out-there experiments that keep Google pushing the limits.

More profile about the speaker
Larry Page | Speaker | TED.com