EG 2007
Kevin Kelly: The next 5,000 days of the web
Kevin Kelly über die nächsten 5000 Tage des Internets
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Bei der 2007 EG Konferenz, erzählt Kevin Kelly ein interessantes Faktum: Das Internet, wie wir es kennen, ist gerade mal 5.000 Tage alt. Kelly fragt, wie wir voraussagen können was in den nächsten 5.000 Tagen kommt.
Kevin Kelly - Digital visionary
There may be no one better to contemplate the meaning of cultural change than Kevin Kelly, whose life story reads like a treatise on the value and impacts of technology. Full bio
There may be no one better to contemplate the meaning of cultural change than Kevin Kelly, whose life story reads like a treatise on the value and impacts of technology. Full bio
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The Internet, the Web as we know it,
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Das Internet, wie wir es kennen,
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the kind of Web -- the things we're all talking about --
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die Art des Webs -- die Dinge über die wir alle reden --
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is already less than 5,000 days old.
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ist gerademal etwas weniger als 5.000 Tage alt.
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So all of the things that we've seen come about,
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All die Dinge die wir sehen,
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starting, say, with satellite images of the whole Earth,
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beginnend, mit sagen wir Satellitenbildern der ganzen Erde,
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which we couldn't even imagine happening before,
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was wir uns vorher nichtmal im Traum vorstellen konnten --
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all these things rolling into our lives,
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all diese Dinge kommen in unser Leben,
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just this abundance of things that are right before us,
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diese Fülle and Dingen, die vor uns liegen,
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sitting in front of our laptop, or our desktop.
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2000
in unsren Laptops oder Desktops.
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This kind of cornucopia of stuff
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Dieser Reichtum von Dingen
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just coming and never ending is amazing, and we're not amazed.
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der nicht endende Fluss ist beeindruckend, aber wir sind nicht beeindruckt.
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It's really amazing that all this stuff is here.
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Es ist wirklich erstaunlich, dass all diese Sachen hier sind.
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(Laughter)
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(Lachen)
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It's in 5,000 days, all this stuff has come.
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In 5.000 Tagen sind all diese Dinge gekommen.
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And I know that 10 years ago,
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47000
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Und ich weiß, dass wenn ich vor 10 Jahren
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if I had told you that this was all coming,
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50000
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gesagt hätte, dass all dies passiert,
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you would have said that that's impossible.
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3000
dann hätte man gesagt, das sei unmöglich.
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There's simply no economic model that that would be possible.
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55000
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Es gibt einfach kein wirtschaftliches Modell, in dem das möglich wäre
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And if I told you it was all coming for free,
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Und wenn ich gesagt hätte, all dies käme kostenlos,
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you would say, this is simply -- you're dreaming.
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hätte man einfach gesagt -- du träumst.
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You're a Californian utopian. You're a wild-eyed optimist.
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Du bist ein kalifornischer Utopist. Ein kranker Optimist.
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And yet it's here.
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Und trotzdem ist es hier.
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The other thing that we know about it was that 10 years ago,
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4000
Die andere Sache die wir wissen ist, dass vor 10 Jahren,
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as I looked at what even Wired was talking about,
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als ich sah worüber sogar Wired sprach,
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we thought it was going to be TV, but better.
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wir dachten, es werde wie Fernsehen, nur besser.
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That was the model. That was what everybody was suggesting
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Das war das Modell; das war es was alle suggerierten
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was going to be coming.
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das es kommen werde.
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And it turns out that that's not what it was.
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Es stellte sich heraus, das es nicht das war.
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First of all, it was impossible, and it's not what it was.
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Zunächst einmal war es unmöglich und es ist nicht was es war.
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And so one of the things that I think we're learning --
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Etwas, glaube ich, das wir daraus wohl lernen --
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if you think about, like, Wikipedia,
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wenn man beispielsweise an Wikipedia denkt,
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it's something that was simply impossible.
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es ist etwas das einfach unmöglich war,
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It's impossible in theory, but possible in practice.
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97000
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unmöglich in der Theorie, aber möglich in der Praxis.
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And if you take all these things that are impossible,
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Und wenn man all die Dinge nimmt, die unmöglich sind,
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I think one of the things that we're learning from this era,
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glaube ich das etwas, das wir aus dieser Ära lernen -
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from this last decade, is that we have to get good at believing in the impossible,
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und aus dem letzten Jahrzehnt - ist, dass wir gut darin werden müssen, an das Unmögliche zu glauben,
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because we're unprepared for it.
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weil wir dafür unvorbereitet sind.
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So, I'm curious about what's going to happen in the next 5,000 days.
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113000
3000
Ich bin gespannt, was in den nächsten 5.000 Tagen passiert.
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But if that's happened in the last 5,000 days,
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116000
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Wenn das aber in den letzten 5.000 Tagen passiert ist,
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what's going to happen in the next 5,000 days?
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was passiert in den nächsten 5.000 Tagen?
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So, I have a kind of a simple story,
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Ich habe eine einfache Geschichte,
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and it suggests that what we want to think about is this thing that we're making,
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und sie suggeriert, dass worüber wir nachdenken sollten, das ist, das wir machen,
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this thing that has happened in 5,000 days --
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jenes, das in den letzten 5.000 Tagen passiert ist.
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that's all these computers, all these handhelds,
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Dass all diese Computer, all die Handhelds,
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all these cell phones, all these laptops, all these servers --
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all die Handys, all die Laptops, all die Server --
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basically what we're getting out of all these connections
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dass im Prinzip, was wir aus all diesen Verbindungen bekommen
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is we're getting one machine.
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eine Maschine ist.
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If there is only one machine, and our little handhelds and devices
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4000
Und wenn es nur eine Maschine gibt -- und unsre kleinen Handhelds und Geräte
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are actually just little windows into those machines,
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2000
tatsächlich nur ein kleines Fenster in diese Maschine sind,
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but that we're basically constructing a single, global machine.
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148000
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was wir da eigentlich konstruieren ist eine einzige, globale Maschine.
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And so I began to think about that.
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154000
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Ich begann also darüber nachzudenken.
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And it turned out that this machine happens to be
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3000
Es stellt sich heraus, dass diese Maschine
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the most reliable machine that we've ever made.
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die zuverlässigste Maschine ist, die wir jemals gebaut haben.
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It has not crashed; it's running uninterrupted.
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Sie ist nicht abgestürtzt, und läuft ununterbrochen.
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And there's almost no other machine that we've ever made
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Ist gibt fast keine andere Maschine die je produziert wurde
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that runs the number of hours, the number of days.
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die diese Anzahl an Stunden und Tagen läuft,
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5,000 days without interruption -- that's just unbelievable.
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171000
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5.000 Tage ohne Unterbrechung -- das ist unglaublich.
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And of course, the Internet is longer than just 5,000 days;
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Natürlich gibt es das Internet seit mehr als 5.000 Tagen --
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the Web is only 5,000 days.
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176000
2000
Das Web jedoch nur 5.000 Tage.
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So, I was trying to basically make measurements.
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178000
6000
Ich habe also versucht Maß zu nehmen.
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What are the dimensions of this machine?
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184000
3000
Was sind die Dimensionen dieser Maschine?
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And I started off by calculating how many billions of clicks there are
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187000
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Ich fing an mit der Berechnung der Billionen von Klicks die es
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all around the globe on all the computers.
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191000
3000
über den Globus verteilt auf allen Computern gibt.
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And there is a 100 billion clicks per day.
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194000
2000
Es sind 100 Milliarden Klicks pro Tag.
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And there's 55 trillion links between all the Web pages of the world.
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196000
6000
Es gibt 66 Billionen Links zwischen den Webseiten auf der Welt.
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And so I began thinking more about other kinds of dimensions,
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202000
3000
Und so begann ich über andere Dimensionen nachzudenken
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and I made a quick list. Was it Chris Jordan, the photographer,
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205000
5000
und machte eine kurze Liste -- Es war Chris Jorden, der Photograph,
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talking about numbers being so large that they're meaningless?
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210000
4000
der über Nummern sprach, so groß, dass sie bedeutungslos sind?
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Well, here's a list of them. They're hard to tell,
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214000
2000
Naja, hier ist eine Liste davon. Sie sind schwer zu sagen,
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but there's one billion PC chips on the Internet,
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216000
4000
aber es gibt eine Milliarde PC-Chips im Internet,
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if you count all the chips in all the computers on the Internet.
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220000
2000
wenn man all die Chips in all den Computern im Internet zählt.
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There's two million emails per second.
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222000
2000
Es gibt zwei Millionen E-Mails pro Sekunde.
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So it's a very big number.
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224000
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Es ist eine sehr große Zahl.
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It's just a huge machine,
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226000
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Es ist einfach eine rießen Maschine,
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and it uses five percent of the global electricity on the planet.
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228000
4000
sie verbraucht 5 Prozent der globalen Elektrizität des Planeten.
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So here's the specifications,
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232000
1000
Hier sind die Spezifikationen,
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just as if you were to make up a spec sheet for it:
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233000
2000
als ob man ein Spec-Sheet dafür machen würde.
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170 quadrillion transistors, 55 trillion links,
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235000
4000
170 Billiarden Transistoren, 55 Billionen Links,
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emails running at two megahertz itself,
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239000
2000
Emails allein rennen mit zwei Megahertz,
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31 kilohertz text messaging,
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241000
3000
31 Kilohertz Textnachrichten,
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246 exabyte storage. That's a big disk.
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244000
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246 Hexabyte Speicherplatz. Das ist eine große Festplatte.
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That's a lot of storage, memory. Nine exabyte RAM.
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248000
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Das ist ein haufen Speicher, Arbeitsspeicher -- neun Hexabyte RAM.
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And the total traffic on this
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251000
4000
Der gesamte Traffic dabei
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is running at seven terabytes per second.
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255000
3000
sind sieben Terabyte pro Sekunde.
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Brewster was saying the Library of Congress is about twenty terabytes.
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258000
3000
Brewster sagte, die Nationalbibliothek der USA sind ungefähr zwanzig Terabyte.
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So every second, half of the Library of Congress
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261000
3000
Jede Sekunde schwirrt also die halbe Nationalbibliothek
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is swooshing around in this machine. It's a big machine.
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264000
4000
in dieser Maschine herum. Es ist eine große Maschine.
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So I did something else. I figured out 100 billion clicks per day,
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268000
4000
Ich habe noch etwas anderes gemacht. 100 Milliarden Klicks pro Tag
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55 trillion links is almost the same
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3000
55 Billionen Links, ist fast die gleiche
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as the number of synapses in your brain.
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275000
2000
Anzahl an Synapsen im Gehirn.
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A quadrillion transistors is almost the same
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277000
2000
Eine Billiarde Transistoren ist fast die gleiche
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as the number of neurons in your brain.
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279000
2000
Anzahl an Neuronen im Gehirn.
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So to a first approximation, we have these things --
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281000
3000
Als erste Annäherung, haben wir diese Dinge --
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twenty petahertz synapse firings.
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284000
2000
zwanzig Petahertz Synapsenübertragungen.
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Of course, the memory is really huge.
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286000
2000
Natürlich ist der Speicher wirklich groß
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But to a first approximation, the size of this machine is the size --
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288000
6000
In erster Annäherung, die Größe dieser Maschine ist in Größe
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and its complexity, kind of -- to your brain.
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294000
5000
und Komplexität, so ähnlich wie das Gehirn.
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Because in fact, that's how your brain works -- in kind of the same way that the Web works.
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299000
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Es ist sogar ungefähr wie das Gehirn funktioniert - in einer ähnlichen Art wie das Web.
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However, your brain isn't doubling every two years.
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303000
4000
Das Gehirn verdoppelt sich jedoch nicht alle zwei Jahre.
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So if we say this machine right now that we've made
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307000
5000
Wenn wir also sagen, die Maschine die wir kreierten
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is about one HB, one human brain,
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312000
3000
ist jetzt ein HB, ein menschliches Gehirn
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if we look at the rate that this is increasing,
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315000
3000
wenn wir uns die Rate anschauen, mit der dies wächst,
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30 years from now, there'll be six billion HBs.
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318000
5000
gibt es in 30 Jahren sechs Milliarden HBs.
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So by the year 2040, the total processing of this machine
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323000
4000
Im Jahre 2040 wird die Prozessorleistung dieser Maschine
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will exceed a total processing power of humanity,
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327000
3000
die gesamte Prozessleistung der Menschheit übertreffen
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in raw bits and stuff. And this is, I think, where
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330000
3000
In reinen Bits und so. Und das ist glaube ich
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Ray Kurzweil and others get this little chart saying that we're going to cross.
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333000
5000
wo Ray Kurzwell und andere dieses kleine Diagram herbekommen, das wir alle übertreten.
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So, what about that? Well, here's a couple of things.
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338000
6000
Was ist also damit? Hier sind ein paar Dinge.
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I have three kind of general things
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344000
3000
Ich habe drei generelle Dinge
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I would like to say, three consequences of this.
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347000
4000
dich ich sagen möchte; drei Konsequenzen davon.
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First, that basically what this machine is doing is embodying.
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351000
5000
Erstens, was diese Maschine im Prinzip macht ist Verkörperung,
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We're giving it a body. And that's what we're going to do
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356000
2000
wir geben ihr einen Körper. Das ist es was wir
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in the next 5,000 days -- we're going to give this machine a body.
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358000
3000
in den nächsten 5.000 Tagen tun werden - wir geben der Maschine einen Körper
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And the second thing is, we're going to restructure its architecture.
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361000
3000
Das Zweite ist, das wir die Architektur neu strukturieren werden.
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And thirdly, we're going to become completely codependent upon it.
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364000
4000
Drittens werden wir komplett Co-Abhängig davon.
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So let me go through those three things.
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368000
2000
Lasst mich also diese drei Dinge durchgehen.
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First of all, we have all these things in our hands.
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370000
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Wir haben alle diese Dinge in unseren Händen.
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We think they're all separate devices,
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373000
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Wir glauben es seien separate Geräte
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but in fact, every screen in the world
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375000
3000
aber tatsächlich schaut jeder Monitor
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is looking into the one machine.
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378000
3000
nur in die eine Maschine.
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These are all basically portals into that one machine.
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381000
3000
Sie sind alle prinzipiell Portale in die eine Maschine.
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The second thing is that -- some people call this the cloud,
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384000
4000
Das zweite ist - manche Leute nennen es "The Cloud"
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and you're kind of touching the cloud with this.
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388000
2000
und man berührt damit quasi "The Cloud".
06:46
And so in some ways, all you really need is a cloudbook.
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390000
4000
Was man oft also wirklich braucht ist ein "Cloudbook".
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And the cloudbook doesn't have any storage.
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394000
3000
Das "Cloudbook" hat kein Speicher.
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It's wireless. It's always connected.
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397000
3000
Es ist kabellos. Immer verbunden.
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There's many things about it. It becomes very simple,
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400000
2000
Es sind viele Dinge. Es wird sehr einfach,
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and basically what you're doing is you're just touching the machine,
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402000
2000
wenn man die Maschine berührt,
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you're touching the cloud and you're going to compute that way.
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404000
3000
berührt man quasi "The Cloud" und man wird so berechnen.
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So the machine is computing.
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407000
2000
Die Maschine berechnet.
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And in some ways, it's sort of back
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409000
1000
Es ist fast, wie eine Rückkehr
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to the kind of old idea of centralized computing.
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410000
3000
zur alten Idee des zentralisierten Computers.
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But everything, all the cameras, and the microphones,
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413000
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Alles aber, alle Kameras, alle Mikrophone,
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and the sensors in cars
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417000
4000
alle Sensoren in Autos
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and everything is connected to this machine.
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421000
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alles ist mit der Maschine verbunden.
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And everything will go through the Web.
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423000
2000
Alles wird über das Web gehen.
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And we're seeing that already with, say, phones.
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425000
2000
Und wir sehen das bereits in, z.B. Telefonen.
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Right now, phones don't go through the Web,
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427000
2000
Momentan gehen Telefone nicht über das Web,
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but they are beginning to, and they will.
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429000
3000
aber sie beginnen es zu tun und sie werden es.
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And if you imagine what, say, just as an example, what Google Labs has
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432000
4000
Und wenn man sich vorstellt, was z.B. Google Labs
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in terms of experiments with Google Docs, Google Spreadsheets, blah, blah, blah --
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436000
4000
experimentell mit Google Docs, Google Spreadsheets, usw tut.
07:36
all these things are going to become Web based.
141
440000
3000
All diese Dinge werden webbasiert sein.
07:39
They're going through the machine.
142
443000
2000
Sie gehen über die Maschine.
07:41
And I am suggesting that every bit will be owned by the Web.
143
445000
5000
Worauf ich hinaus will, ist dass jedes Bit vom Web besessen wird.
07:46
Right now, it's not. If you do spreadsheets and things at work,
144
450000
3000
Jetzt ist es nicht so - wenn man eine Tabelle und Dinge bei der Arbeit macht,
07:49
a Word document, they aren't on the Web,
145
453000
3000
ein Word Dokument, sind sie nicht Teil des Webs
07:52
but they are going to be. They're going to be part of this machine.
146
456000
2000
aber sie werden es sein. Sie werden Teil der Maschine.
07:54
They're going to speak the Web language.
147
458000
2000
Sie werden "Web-Sprache" sprechen.
07:56
They're going to talk to the machine.
148
460000
2000
Sie werden mit der Maschine sprechen.
07:58
The Web, in some sense, is kind of like a black hole
149
462000
3000
Das Web ist in gewissem Sinne wie ein schwarzes Loch,
08:01
that's sucking up everything into it.
150
465000
3000
das alles in sich hinein saugt.
08:04
And so every thing will be part of the Web.
151
468000
4000
Und so wird alles Teil des Webs sein.
08:08
So every item, every artifact that we make, will have embedded in it
152
472000
5000
Jedes Teil, jedes Artefakt das wir machen, wird
08:13
some little sliver of Web-ness and connection,
153
477000
3000
etwas kleines silbernes webartiges und verbindendes in sich haben
08:16
and it will be part of this machine,
154
480000
2000
und Teil dieser Maschine sein,
08:18
so that our environment -- kind of in that ubiquitous computing sense --
155
482000
3000
so dass unsere Umwelt - eine Art allgegenwärtiger-computer Sinn -
08:21
our environment becomes the Web. Everything is connected.
156
485000
5000
unsere Umwelt wird das Web. Alles ist verbunden.
08:26
Now, with RFIDs and other things -- whatever technology it is,
157
490000
3000
Jetzt, mit RFIDs und sonstigen - welche Technologie es auch ist -
08:29
it doesn't really matter. The point is that everything
158
493000
3000
die Sache ist, dass alle Geräte
08:32
will have embedded in it some sensor connecting it to the machine,
159
496000
3000
etwas eingebaut haben das es mit der Maschine verbindet
08:35
and so we have, basically, an Internet of things.
160
499000
3000
und so haben wir ein Internet von Dingen.
08:38
So you begin to think of a shoe as a chip with heels,
161
502000
4000
Stellen sie sich Schuhe als Chip mit Absätzen
08:42
and a car as a chip with wheels,
162
506000
3000
und Autos als Chips mit Rädern vor.
08:45
because basically most of the cost of manufacturing cars
163
509000
3000
Denn die meisten Kosten der Autoherstellung,
08:48
is the embedded intelligence and electronics in it, and not the materials.
164
512000
6000
liegen in der eingebauten Intelligenz und Elektronik, nicht den Materialien.
08:54
A lot of people think about the new economy
165
518000
2000
Viele Menschen sehen die neue Wirtschaft
08:56
as something that was going to be a disembodied,
166
520000
2000
als etwas, das entkörperlicht wird,
08:58
alternative, virtual existence,
167
522000
3000
eine alternative virtuelle Existenz,
09:01
and that we would have the old economy of atoms.
168
525000
3000
und dass wir eine alte Wirtschaft der Atome haben.
09:04
But in fact, what the new economy really is
169
528000
3000
Was die neue Wirtschaft jedoch wirklich ist,
09:07
is the marriage of those two, where we embed the information,
170
531000
4000
ist eine Hochzeit der beiden, in der wir die Informationen
09:11
and the digital nature of things into the material world.
171
535000
2000
und die digitale Natur der Dinge in die materielle Welt einbauen.
09:13
That's what we're looking forward to. That is where we're going --
172
537000
4000
Danach sehnen wir uns. Das ist wo wir hingehen -
09:17
this union, this convergence of the atomic and the digital.
173
541000
7000
Diese Einheit, die Konvergenz des Atomaren und des Digitalen.
09:24
And so one of the consequences of that, I believe,
174
548000
2000
Eine Konsequenz davon ist, glaube ich,
09:26
is that where we have this sort of spectrum of media right now --
175
550000
4000
dass wir dieses aktuelle Spektrum an Medien -
09:30
TV, film, video -- that basically becomes one media platform.
176
554000
3000
TV, Film, Video - zu einer Medienplatzform wird.
09:33
And while there's many differences in some senses,
177
557000
2000
Es wird viele Unterschiede im gewissen Sinn geben,
09:35
they will share more and more in common with each other.
178
559000
3000
sie werden aber mehr und mehr miteinander gemeinsam haben.
09:38
So that the laws of media, such as the fact that copies have no value,
179
562000
5000
Die Gesetze von Medien, wie der Fakt, dass Kopien keinen Wert haben.
09:43
the value's in the uncopiable things,
180
567000
2000
Der Wert ist im Unkopierbaren.
09:45
the immediacy, the authentication, the personalization.
181
569000
5000
Die Aktualität, Authenzität, Personalisierung -
09:50
The media wants to be liquid.
182
574000
3000
Medien wollen sofort realisierbar sein,
09:53
The reason why things are free is so that you can manipulate them,
183
577000
3000
der Grund warum Dinge "offen" sind, ist dass man sie verändern kann,
09:56
not so that they are "free" as in "beer," but "free" as in "freedom."
184
580000
4000
nicht also "frei" wie in Bier, sondern frei wie in Freiheit.
10:00
And the network effects rule,
185
584000
2000
Das Netzwerkgesetz wirkt -
10:02
meaning that the more you have, the more you get.
186
586000
2000
bedeutet, je mehr man hat, desto mehr bekommt man.
10:04
The first fax machine -- the person who bought the first fax machine
187
588000
3000
Das erste Fax - die Person die die erste Faxmaschine kaufte
10:07
was an idiot, because there was nobody to fax to.
188
591000
5000
war ein Idiot, weil es niemand gab dem man faxen konnte.
10:12
But here she became an evangelist, recruiting others
189
596000
4000
Sie bekam jedoch ein Evangelist, rekrutierte andere
10:16
to get the fax machines because it made their purchase more valuable.
190
600000
3000
ein Fax zu kaufen, weil es den Kauf wertvoller machte.
10:19
Those are the effects that we're going to see.
191
603000
2000
Dies sind die Effekte die wir sehen werden.
10:21
Attention is the currency.
192
605000
2000
Aufmerksamkeit ist die Währung.
10:23
So those laws are going to kind of spread throughout all media.
193
607000
5000
Die Gesetze werden über alle Medien verbreitet sein.
10:28
And the other thing about this embodiment
194
612000
2000
Das andere an dieser Verkörperung
10:30
is that there's kind of what I call the McLuhan reversal.
195
614000
3000
ist, was ich die McLuhan Umkehrung nenne.
10:33
McLuhan was saying, "Machines are the extensions of the human senses."
196
617000
2000
McLuhan sagte: "Maschinen sind Erweiterungen der menschlichen Sinne."
10:35
And I'm saying, "Humans are now going to be
197
619000
2000
Ich sage: "Menschen werden die
10:37
the extended senses of the machine," in a certain sense.
198
621000
3000
erweiterten Sinne der Maschine." in gewissem Sinn.
10:40
So we have a trillion eyes, and ears, and touches,
199
624000
4000
Wir haben Billionen von Augen, Ohren, Hände
10:44
through all our digital photographs and cameras.
200
628000
3000
durch all unsere digitalen Bilder und Kameras.
10:47
And we see that in things like Flickr,
201
631000
5000
Wir sehen Dinge wie Flickr,
10:52
or Photosynth, this program from Microsoft
202
636000
3000
oder Photosynth, das Programm von Microsoft,
10:55
that will allow you to assemble a view of a touristy place
203
639000
4000
das es möglich machen wird, einen Blick auf Touristenplätze
10:59
from the thousands of tourist snapshots of it.
204
643000
4000
aus tausenden von Touristenfotos zu erzeugen.
11:03
In a certain sense, the machine is seeing through the pixels of individual cameras.
205
647000
6000
Im gewissen Sinne, sieht die Maschine durch die Pixel der individuellen Kameras.
11:09
Now, the second thing that I want to talk about was this idea of restructuring,
206
653000
4000
Die zweite Sache über die ich jetzt reden möchte, ist die Idee der Neustrukturierung
11:13
that what the Web is doing is restructuring.
207
657000
2000
was das Web macht ist Neustrukturierung.
11:15
And I have to warn you, that what we'll talk about is --
208
659000
2000
Ich muss sie warnen, das worüber wir reden -
11:17
I'm going to give my explanation of a term you're hearing, which is a "semantic Web."
209
661000
4000
Ich werde Ihnen meine Erklärung eines Begriffes geben, den des "semantischen Webs"
11:21
So first of all, the first stage that we've seen
210
665000
3000
Die erste Stufe die wir vom Internet sahen
11:24
of the Internet was that it was going to link computers.
211
668000
3000
war die Verbindung von Computern.
11:27
And that's what we called the Net; that was the Internet of nets.
212
671000
3000
Das nannten wir das Netz - es war das Internet von Netzen.
11:30
And we saw that, where you have all the computers of the world.
213
674000
3000
Wir sahen, dass wo all die Computer der Welt waren -
11:33
And if you remember, it was a kind of green screen with cursors,
214
677000
4000
Wenn Sie sich erinnern, es war eine Art grüner Bildschirm mit Mauszeiger,
11:37
and there was really not much to do, and if you wanted to connect it,
215
681000
2000
es gab nicht viel zu tun, und wenn man sich verbinden wollte,
11:39
you connected it from one computer to another computer.
216
683000
3000
verband man sich von einem Computer zum Nächsten.
11:42
And what you had to do was -- if you wanted to participate in this,
217
686000
2000
Was man tun musste, wenn man Teilnehmen wollte,
11:44
you had to share packets of information.
218
688000
4000
war Pakete von Informationen zu teilen.
11:48
So you were forwarding on. You didn't have control.
219
692000
2000
Man leitete also weiter, ohne Kontrolle zu haben.
11:50
It wasn't like a telephone system where you had control of a line:
220
694000
2000
Es war nicht wie in einem Telefonsystem, in dem man Kontrolle hatte
11:52
you had to share packets.
221
696000
2000
man musste Packete teilen
11:54
The second stage that we're in now is the idea of linking pages.
222
698000
5000
Die zweite Stufe in der wir jetzt sind ist die Idee von verlinkten Seiten.
11:59
So in the old one, if I wanted to go on to an airline Web page,
223
703000
3000
In der alten, wenn ich auf die Webseite einer Airline wollte,
12:02
I went from my computer, to an FTP site, to another airline computer.
224
706000
4000
ging ich von meinem PC, zu einem FTP, zu einem Airline PC.
12:06
Now we have pages -- the unit has been resolved into pages,
225
710000
5000
Jetzt haben wir Seiten - die Einheit löste sich in Seiten auf.
12:11
so one page links to another page.
226
715000
2000
eine Seite verlinkt zur nächsten-
12:13
And if I want to go in to book a flight,
227
717000
3000
Wenn ich einen Flug buchen will,
12:16
I go into the airline's flight page, the website of the airline,
228
720000
5000
gehe ich auf die Homepage der Airline
12:21
and I'm linking to that page.
229
725000
2000
und verlinke zu der Seite.
12:23
And what we're sharing were links, so you had to be kind of open with links.
230
727000
4000
Und was wir teilen sind Links, man musste offen sein mit Links.
12:27
You couldn't deny -- if someone wanted to link to you,
231
731000
2000
Man konnte niemand stoppen wenn er einen verlinken wollte
12:29
you couldn't stop them. You had to participate in this idea
232
733000
4000
man musste teil dieser Idee werden
12:33
of opening up your pages to be linked by anybody.
233
737000
3000
vom öffnen seiner Seite, die von jedem verlinkt werden konnte.
12:36
So that's what we were doing.
234
740000
2000
Das ist also was wir machen.
12:38
We're now entering to the third stage, which is what I'm talking about,
235
742000
4000
Wir treten in die dritte Phase ein, dies ist worüber ich spreche,
12:42
and that is where we link the data.
236
746000
2000
und in ihr werden Daten verlinkt.
12:44
So, I don't know what the name of this thing is.
237
748000
2000
Ich kenne den Namen dieses Dings nicht.
12:46
I'm calling it the one machine. But we're linking data.
238
750000
2000
Ich nenne es die "Eine Maschine". Aber wir verlinken Daten.
12:48
So we're going from machine to machine,
239
752000
2000
Wir kamen von Maschine zu Maschine,
12:50
from page to page, and now data to data.
240
754000
2000
über Site zu Seite, und jetzt Daten zu Daten.
12:52
So the difference is, is that rather than linking from page to page,
241
756000
4000
Der Unterschied ist, anstatt Seite mit Seite zu verlinken,
12:56
we're actually going to link from one idea on a page
242
760000
4000
verlinken wir von einer Idee auf einer Seite
13:00
to another idea, rather than to the other page.
243
764000
2000
zu einer anderen Idee, anstatt zu einer anderen Seite.
13:02
So every idea is basically being supported --
244
766000
3000
So ist jede Idee prinzipiell unterstützt,
13:05
or every item, or every noun -- is being supported by the entire Web.
245
769000
3000
oder jeder Teil, jedes Wort - wird vom ganzen Web gestützt.
13:08
It's being resolved at the level of items, or ideas, or words, if you want.
246
772000
6000
Es wird auf dem Level der Teile oder Ideen oder Worte, wenn Sie wollen aufgelöst.
13:14
So besides physically coming out again into this idea
247
778000
4000
Neben dem physischen Herauskommen in diese Idee
13:18
that it's not just virtual, it's actually going out to things.
248
782000
4000
das es nicht nur virtuell, es kommt sogar in die Dinge.
13:22
So something will resolve down to the information
249
786000
3000
So wird etwas bis zur Information
13:25
about a particular person, so every person will have a unique ID.
250
789000
4000
über eine bestimmte Person aufgelöst. Jede Peson wird eine einzartige ID haben.
13:29
Every person, every item will have a something
251
793000
2000
Jede Person, jeder Gegenstand wird etwas haben,
13:31
that will be very specific, and will link
252
795000
2000
das sehr spezifisch ist und zu einer
13:33
to a specific representation of that idea or item.
253
797000
4000
spezifischen Repräsentation dieser Idee oder Gegenstandes verlinkt.
13:37
So now, in this new one, when I link to it,
254
801000
3000
In dieser neuen Idee, in der ich verlinke,
13:40
I would link to my particular flight, my particular seat.
255
804000
6000
würde ich zu meinem speziellen Flug, meinem speziellen Sitz verlinken.
13:46
And so, giving an example of this thing,
256
810000
3000
So - als Beispiel für dieses Ding -
13:49
I live in Pacifica, rather than -- right now Pacifica
257
813000
2000
Ich lebe in Pacifica - Pacifica ist im Moment
13:51
is just sort of a name on the Web somewhere.
258
815000
3000
nur ein Name irgendwo im Web.
13:54
The Web doesn't know that that is actually a town,
259
818000
2000
Das Web weiß nicht das es eigentlich eine Stadt ist
13:56
and that it's a specific town that I live in,
260
820000
2000
und dass es eine spezifische Stadt ist, in der ich lebe
13:58
but that's what we're going to be talking about.
261
822000
3000
aber das ist es worüber wir sprechen werden.
14:01
It's going to link directly to --
262
825000
2000
Es wir genau dorthin verlinken -
14:03
it will know, the Web will be able to read itself
263
827000
3000
das Web wird in der Lage sein, sich selbst zu lesen
14:06
and know that that actually is a place,
264
830000
2000
und zu wissen, dass es sich um einen Platz handelt
14:08
and that whenever it sees that word, "Pacifica,"
265
832000
2000
und immer wenn es das Wort "Pacifica" sieht
14:10
it knows that it actually has a place,
266
834000
1000
wissen, dass es tatsächlich einen Platz hat,
14:11
latitude, longitude, a certain population.
267
835000
3000
Breitengrad, Längengrad, Bewohnerzahl.
14:14
So here are some of the technical terms, all three-letter things,
268
838000
3000
Hier sind ein paar technische Begriffe, alles drei-buchstaben Dinge
14:17
that you'll see a lot more of.
269
841000
2000
von denen man viel mehr sehen wird.
14:19
All these things are about enabling this idea of linking to the data.
270
843000
5000
All diese Dinge ermöglichen uns diese Idee vom verknüpfen von Daten.
14:24
So I'll give you one kind of an example.
271
848000
3000
Ich gebe euch ein Beispiel.
14:27
There's like a billion social sites on the Web.
272
851000
4000
Es gibt eine Million soziale Seiten im Web.
14:31
Each time you go into there, you have to tell it again who you are
273
855000
3000
Jedes Mal wenn man dort hingeht muss man nochmal sagen wer man ist,
14:34
and all your friends are.
274
858000
1000
wer seine Freunde sind.
14:35
Why should you be doing that? You should just do that once,
275
859000
2000
Warum sollte man dies tun? Man sollte es nur ein Mal machen,
14:37
and it should know who all your friends are.
276
861000
3000
und es sollte wissen wer all deine Freunde sind.
14:40
So that's what you want, is all your friends are identified,
277
864000
2000
Das ist es was man will, dass alle Freunde identifiziert sind,
14:42
and you should just carry these relationships around.
278
866000
2000
und man sollte diese Beziehungen mit sich tragen können.
14:44
All this data about you should just be conveyed,
279
868000
3000
All diese Daten sollten befördert werden
14:47
and you should do it once and that's all that should happen.
280
871000
3000
und man sollte es ein Mal tun und das ist alles was passieren sollte.
14:50
And you should have all the networks
281
874000
2000
Man sollte all die Netzwerke
14:52
of all the relationships between those pieces of data.
282
876000
2000
von all den Beziehungen zwischen diesen Teilen von Daten haben.
14:54
That's what we're moving into -- where it sort of knows these things down to that level.
283
878000
5000
Das ist es wo wir uns hinbewegen - Wo es all diese Dinge bis zu diesem Level weiß.
14:59
A semantic Web, Web 3.0, giant global graph --
284
883000
3000
Ein semantisches Web, Web 3.0, gigantischer globaler Graph -
15:02
we're kind of trying out what we want to call this thing.
285
886000
3000
wir sind am testen wie wir dieses Ding nennen.
15:05
But what's it's doing is sharing data.
286
889000
2000
Aber was es tut, ist Daten zu teilen.
15:07
So you have to be open to having your data shared, which is a much bigger step
287
891000
5000
Man muss also offen dafür sein, seine Daten zu teilen, was ein sehr viel größerer Schritt ist
15:12
than just sharing your Web page, or your computer.
288
896000
2000
als nur seine Webseite, oder den PC zu teilen.
15:14
And all these things that are going to be on this
289
898000
4000
All diese Dinge, die darin sein werden
15:18
are not just pages, they are things.
290
902000
3000
werden nicht nur Seiten sein, sondern Dinge.
15:21
Everything we've described, every artifact or place,
291
905000
4000
Alles was wir beschrieben, jeder Artefakt oder Platz
15:25
will be a specific representation,
292
909000
2000
wird eine spezifische Repräsentation sein,
15:27
will have a specific character that can be linked to directly.
293
911000
5000
wird einen speziellen Charakter haben, der direkt verlinkt werden kann.
15:32
So we have this database of things.
294
916000
2000
Wir haben diese Datenbank von Dingen.
15:34
And so there's actually a fourth thing that we have not get to,
295
918000
4000
Es gibt tatsächlich ein vierts Ding, zu dem wir noch nicht gekommen sind
15:38
that we won't see in the next 10 years, or 5,000 days,
296
922000
2000
das wir nicht in den nächsten zehn Jahren oder 5.000 Tagen sehen werden
15:40
but I think that's where we're going to. And as the Internet of things --
297
924000
5000
aber ich glaube das ist worauf wir zugehen. Und als das Internet von Dingen -
15:45
where I'm linking directly to the particular things of my seat on the plane --
298
929000
4000
in dem wir direkt auf spezielle Dinge meines Sitzes im Flugzeug verlinken -
15:49
that that physical thing becomes part of the Web.
299
933000
3000
wird das physische Ding Teil des Webs.
15:52
And so we are in the middle of this thing
300
936000
2000
Und so sind wir inmitten dieses Dings
15:54
that's completely linked, down to every object
301
938000
3000
das komplett verlinkt ist, hinunter bis zu jedem Objekt
15:57
in the little sliver of a connection that it has.
302
941000
2000
in dem kleinen Splitter von Verbindung das es besitzt.
15:59
So, the last thing I want to talk about is this idea
303
943000
2000
Der letzte Punkt über den ich sprechen wollte ist die Idee
16:01
that we're going to be codependent.
304
945000
3000
das wir Co-Abhängig werden.
16:04
It's always going to be there, and the closer it is, the better.
305
948000
4000
Es wird immer da sein, je näher desto besser.
16:08
If you allow Google to, it will tell you your search history.
306
952000
3000
Wenn du es Google erlaubst, sagt es dir deine Such-Historie.
16:11
And I found out by looking at it
307
955000
2000
Und ich fand heraus,
16:13
that I search most at 11 o'clock in the morning.
308
957000
2000
dass ich am meisten um 11 Uhr morgens suche.
16:16
So I am open, and being transparent to that.
309
960000
3000
Ich bin also offen und transparent dafür.
16:19
And I think total personalization in this new world will require total transparency.
310
963000
6000
Und ich glaube totale Personalisierung in dieser neuen Welt bedarf totaler Transparenz.
16:25
That is going to be the price.
311
969000
2000
Das ist der Preis.
16:27
If you want to have total personalization,
312
971000
1000
Wenn du totale Personalisierung willst,
16:28
you have to be totally transparent.
313
972000
2000
musst du total transparent sein.
16:30
Google. I can't remember my phone number, I'll just ask Google.
314
974000
3000
Google. Ich erinnere mich nicht an meine Telefonnummer, frage ich einfach Google.
16:33
We're so dependent on this that I have now gotten to the point
315
977000
2000
Wir hängen so sehr davon ab, dass ich an einem Punkt angelangt bin
16:35
where I don't even try to remember things --
316
979000
2000
in dem ich nichtmal mehr versuche mich an Dinge zu erinnern -
16:37
I'll just Google it. It's easier to do that.
317
981000
2000
Ich google sie einfach. Es ist einfacher.
16:39
And we kind of object at first, saying, "Oh, that's awful."
318
983000
3000
Und wir protestieren zu Beginn und sagen "Oh, das ist schlimm."
16:42
But if we think about the dependency that we have on this other technology,
319
986000
3000
Aber wenn wir an unsere Abhängigkeit von dieser anderen Technologie denken,
16:45
called the alphabet, and writing,
320
989000
2000
mit dem Namen Alphabet und Schrift -
16:47
we're totally dependent on it, and it's transformed culture.
321
991000
3000
wir hängen komplett davon ab, und es hat unsere Kultur transformiert.
16:50
We cannot imagine ourselves without the alphabet and writing.
322
994000
4000
Wir können uns nicht vorstellen ohne Alphabet und Schrift zu leben.
16:54
And so in the same way, we're going to not imagine ourselves
323
998000
3000
Und genau so werden wir uns nicht vorstellen können
16:57
without this other machine being there.
324
1001000
2000
ohne diese andere Maschine zu leben.
16:59
And what is happening with this is
325
1003000
3000
Und was damit passiert
17:02
some kind of AI, but it's not the AI in conscious AI,
326
1006000
2000
ist eine Art KI, aber nicht KI als bewusste KI
17:04
as being an expert, Larry Page told me
327
1008000
3000
- also Experten, Larry Page sagte mir
17:07
that that's what they're trying to do,
328
1011000
1000
dass es das ist was sie versuchen,
17:08
and that's what they're trying to do.
329
1012000
2000
dass es das ist was sie versuchen.
17:10
But when six billion humans are Googling,
330
1014000
3000
Aber wenn sechs Milliarden Menschen googlen,
17:13
who's searching who? It goes both ways.
331
1017000
2000
sucht wer wen? Es geht in beide Richtungen.
17:15
So we are the Web, that's what this thing is.
332
1019000
4000
Wir sind also das Web, das ist es was das Ding ist.
17:19
We are going to be the machine.
333
1023000
2000
Wir werden diese Maschine sein.
17:21
So the next 5,000 days, it's not going to be the Web and only better.
334
1025000
5000
In den nächsten 5.000 Tagen - wird es nicht das Web sein, nur etwas besser.
17:26
Just like it wasn't TV and only better.
335
1030000
2000
Genauso wie es nicht TV war, nur etwas besser.
17:28
The next 5,000 days, it's not just going to be the Web
336
1032000
3000
In den nächsten 5.000 Tagen, wird es nicht nur das etwas bessere Web sein;
17:31
but only better -- it's going to be something different.
337
1035000
2000
es wird etwas anderes sein.
17:33
And I think it's going to be smarter.
338
1037000
4000
Ich glaube es wir schlauer sein.
17:37
It'll have an intelligence in there, that's not, again, conscious.
339
1041000
4000
Es wird eine Intelligenz besitzen, keine bewusste.
17:41
But it'll anticipate what we're doing, in a good sense.
340
1045000
4000
Aber ich antizipiere wir tun es im guten Sinne.
17:45
Secondly, it's become much more personalized.
341
1049000
3000
Zweitens wird es sehr viel peronalisierter sein.
17:48
It will know us, and that's good.
342
1052000
2000
Es wird uns kennen und das ist gut.
17:50
And again, the price of that will be transparency.
343
1054000
4000
Nochmal, der Preis wird Transparenz sein.
17:54
And thirdly, it's going to become more ubiquitous
344
1058000
2000
Drittens, es wird mehr allgegenwärtig sein
17:56
in terms of filling your entire environment, and we will be in the middle of it.
345
1060000
5000
es wird unsere gesamte Umgebung füllen und wir sind in der Mitte.
18:01
And all these devices will be portals into that.
346
1065000
3000
All diese Geräte werden Portale hinein sein.
18:04
So the single idea that I wanted to leave with you
347
1068000
3000
Die eine Idee mit der ich euch verlassen will,
18:07
is that we have to begin to think about this as not just "the Web, only better,"
348
1071000
6000
ist dass wir anfangen müssen, dies nicht nur "als Web, nur besser" zu sehen
18:13
but a new kind of stage in this development.
349
1077000
3000
sondern als neue Stufe in der Entwicklung.
18:16
It looks more global. If you take this whole thing,
350
1080000
3000
Es sieht globaler aus - wenn man das ganze Ding nimmt,
18:19
it is a very big machine, very reliable machine,
351
1083000
3000
es ist eine sehr große, sehr zuverlässliche Maschine,
18:22
more reliable than its parts.
352
1086000
2000
verlässlicher als seine Teile.
18:24
But we can also think about it as kind of a large organism.
353
1088000
3000
Wir können es aber auch als Art großen Organismus sehen.
18:27
So we might respond to it more as if this was a whole system,
354
1091000
5000
Damit wir es vielleicht mehr als ganzes System sehen
18:32
more as if this wasn't a large organism
355
1096000
2000
mehr als sei es ein ganzer Organismus
18:34
that we are going to be interacting with. It's a "One."
356
1098000
4000
mit dem wir interagieren. Es ist "Eins".
18:38
And I don't know what else to call it, than the One.
357
1102000
3000
Ich weiß nicht wie man es sonst nennen sollte als das "Eine"
18:41
We'll have a better word for it.
358
1105000
1000
Wir werden bessere Worte dafür haben.
18:42
But there's a unity of some sort that's starting to emerge.
359
1106000
3000
Aber es gibt eine Einheit die beginnt zu Tage zu treten.
18:45
And again, I don't want to talk about consciousness,
360
1109000
3000
Noch mal, ich will nicht über Bewusstsein reden,
18:48
I want to talk about it just as if it was a little bacteria,
361
1112000
2000
Ich will darüber sprechen als sei es ein kleines Bakterium
18:50
or a volvox, which is what that organism is.
362
1114000
3000
oder ein Volvox, das ist es was der Organismus ist.
18:53
So, to do, action, take-away. So, here's what I would say:
363
1117000
6000
Also, To-Do, Aufgabe, Mitnahme. Hier ist was ich sage:
18:59
there's only one machine, and the Web is its OS.
364
1123000
4000
Es gibt nur eine Maschine und das Web ist das OS.
19:03
All screens look into the One. No bits will live outside the Web.
365
1127000
4000
Alle Bildschirme schauen in das "Eine". Keine Bits leben ausserhalb des Webs.
19:07
To share is to gain. Let the One read it.
366
1131000
4000
Teilen ist Vorteil. Lass das "Eine" es lesen.
19:11
It's going to be machine-readable.
367
1135000
1000
Es wird maschinenlesbar sein;
19:12
You want to make something that the machine can read.
368
1136000
3000
man will etwas tun, das die Maschine lesen kann.
19:15
And the One is us. We are in the One.
369
1139000
5000
Das "Eine" sind wir - und wir sind in dem "Einen"
19:20
I appreciate your time.
370
1144000
2000
Vielen Dank für Ihre Zeit.
19:22
(Applause)
371
1146000
3000
(Applaus)
ABOUT THE SPEAKER
Kevin Kelly - Digital visionaryThere may be no one better to contemplate the meaning of cultural change than Kevin Kelly, whose life story reads like a treatise on the value and impacts of technology.
Why you should listen
Kelly has been publisher of the Whole Earth Review, executive editor at Wired magazine (which he co-founded, and where he now holds the title of Senior Maverick), founder of visionary nonprofits and writer on biology, business and “cool tools.” He’s renounced all material things save his bicycle (which he then rode 3,000 miles), founded an organization (the All-Species Foundation) to catalog all life on Earth, championed projects that look 10,000 years into the future (at the Long Now Foundation), and more. He’s admired for his acute perspectives on technology and its relevance to history, biology and society. His new book, The Inevitable, just published, explores 12 technological forces that will shape our future.
Kevin Kelly | Speaker | TED.com