ABOUT THE SPEAKER
Ray Kurzweil - Inventor, futurist
Ray Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species.

Why you should listen

Inventor, entrepreneur, visionary, Ray Kurzweil's accomplishments read as a startling series of firsts -- a litany of technological breakthroughs we've come to take for granted. Kurzweil invented the first optical character recognition (OCR) software for transforming the written word into data, the first print-to-speech software for the blind, the first text-to-speech synthesizer, and the first music synthesizer capable of recreating the grand piano and other orchestral instruments, and the first commercially marketed large-vocabulary speech recognition.

Yet his impact as a futurist and philosopher is no less significant. In his best-selling books, which include How to Create a Mind, The Age of Spiritual Machines, The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology, Kurzweil depicts in detail a portrait of the human condition over the next few decades, as accelerating technologies forever blur the line between human and machine.

In 2009, he unveiled Singularity University, an institution that aims to "assemble, educate and inspire leaders who strive to understand and facilitate the development of exponentially advancing technologies." He is a Director of Engineering at Google, where he heads up a team developing machine intelligence and natural language comprehension.

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

Ray Kurzweil: A university for the coming singularity

ריי קורצווייל: אוניברסיטה לסינגולריות שבדרך

Filmed:
1,025,725 views

הגרפים החדשים ביותר של ריי קורצווייל מראים כי ההתקדמות המסחררת של הטכנולוגיה רק תלך ותאיץ עוד -- מיתון או לא. הוא חושף את הפרוייקט החדש שלו, אוניברסיטת הסינגולריות, ללימוד טכנולוגיות חדישות ולניתובן לטובת האנושות.
- Inventor, futurist
Ray Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species. Full bio

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

00:13
Informationמֵידָע technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה growsגדל in an exponentialאקספוננציאלית mannerדֶרֶך.
0
1000
3000
טכנולוגיית המידע מתקדמת בצורה אקספוננציאלית (מעריכית)
00:16
It's not linearליניארי. And our intuitionאינטואיציה is linearליניארי.
1
4000
4000
לא בצורה לינארית (קווית). והאינטואיציה שלנו היא לינארית.
00:20
When we walkedהלך throughדרך the savannaסוואנה a thousandאלף yearsשנים agoלִפנֵי
2
8000
2000
כשהלכנו בסוואנה לפני אלף שנה
00:22
we madeעָשׂוּי linearליניארי predictionsתחזיות where that animalבעל חיים would be,
3
10000
2000
הערכנו בצורה לינארית היכן תימצא החיה.
00:24
and that workedעבד fine. It's hardwiredקשה in our brainsמוֹחַ.
4
12000
3000
וזה עבד מצוין. זה נצרב למוחותינו.
00:27
But the paceלִפְסוֹעַ of exponentialאקספוננציאלית growthצְמִיחָה
5
15000
3000
אבל הקצב של הגידול האקספוננציאלי
00:30
is really what describesמתאר informationמֵידָע technologiesטכנולוגיות.
6
18000
3000
הוא מה שבאמת מתאר את טכנולוגיות המידע.
00:33
And it's not just computationחישוב.
7
21000
3000
וזה לא רק חישוב.
00:36
There is a bigגָדוֹל differenceהֶבדֵל betweenבֵּין linearליניארי and exponentialאקספוננציאלית growthצְמִיחָה.
8
24000
2000
יש הבדל גדול בין גידול לינארי לאקספוננציאלי.
00:38
If I take 30 stepsצעדים linearlyבאופן ליניארי -- one, two, threeשְׁלוֹשָׁה, fourארבעה, fiveחָמֵשׁ --
9
26000
4000
אם אבצע 30 צעדים בצורה לינארית, אחת, שתיים, שלוש, ארבע, חמש,
00:42
I get to 30.
10
30000
2000
אגיע ל30.
00:44
If I take 30 stepsצעדים exponentiallyאקספוננציאלית -- two, fourארבעה, eightשמונה, 16 --
11
32000
3000
אם אבצע 30 צעדים בצורה אקספוננציאלית, שתיים, ארבע, שמונה, 16,
00:47
I get to a billionמיליארד.
12
35000
2000
אגיע למיליארד.
00:49
It makesעושה a hugeעָצוּם differenceהֶבדֵל.
13
37000
2000
זה הבדל עצום.
00:51
And that really describesמתאר informationמֵידָע technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה.
14
39000
2000
וזה מה שבאמת מתאר את טכנולוגיית המידע.
00:53
When I was a studentתלמיד at MITMIT,
15
41000
2000
כשהייתי סטודנט באוניברסיטת MIT
00:55
we all sharedמְשׁוּתָף one computerמַחשֵׁב that tookלקח up a wholeכֹּל buildingבִּניָן.
16
43000
2000
חלקנו ביננו מחשב אחד שהיה בגודל הבניין כולו.
00:57
The computerמַחשֵׁב in your cellphoneטלפון נייד todayהיום is a millionמִילִיוֹן timesפִּי cheaperיותר זול,
17
45000
3000
המחשב שיש לכם בטלפון הסלולרי כיום הוא זול פי מליון,
01:00
a millionמִילִיוֹן timesפִּי smallerקטן יותר,
18
48000
2000
קטן פי מליון,
01:02
a thousandאלף timesפִּי more powerfulחָזָק.
19
50000
2000
חזק פי אלף.
01:04
That's a billion-foldמיליארד פי increaseלהגביר in capabilityיכולת perלְכָל dollarדוֹלָר
20
52000
3000
זה שיפור של פי מיליארד ביכולות לכל דולר
01:07
that we'veיש לנו actuallyלמעשה experiencedמְנוּסֶה sinceמאז I was a studentתלמיד.
21
55000
2000
שחווינו למעשה מאז שהייתי סטודנט.
01:09
And we're going to do it again in the nextהַבָּא 25 yearsשנים.
22
57000
3000
ואנחנו נעשה את זה שוב ב25 שנים הבאות.
01:12
Informationמֵידָע technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה progressesהתקדמות
23
60000
2000
טכנולוגיית המידע מתקדמת
01:14
throughדרך a seriesסִדרָה of S-curvesS- עקומות
24
62000
2000
ברצף של עקומות בצורת S
01:16
where eachכל אחד one is a differentשונה paradigmפרדיגמה.
25
64000
2000
כשכל אחת היא פרדיגמה אחרת.
01:18
So people say, "What's going to happenלִקְרוֹת when Moore'sשל מור Lawחוֹק comesבא to an endסוֹף?"
26
66000
3000
אז אנשים אומרים: "מה יקרה כש'חוק מור' (Moore's Law) יגיע לקיצו?"
01:21
Whichאיזה will happenלִקְרוֹת around 2020.
27
69000
2000
דבר שיקרה בסביבות 2020.
01:23
We'llטוֹב then go to the nextהַבָּא paradigmפרדיגמה.
28
71000
2000
אז אנחנו נתקדם לפרדיגמה הבאה.
01:25
And Moore'sשל מור Lawחוֹק was not the first paradigmפרדיגמה
29
73000
2000
וחוק מור לא היה הפרדיגמה הראשונה
01:27
to bringלְהָבִיא exponentialאקספוננציאלית growthצְמִיחָה to computingמחשוב.
30
75000
2000
שהביאה התקדמות אקספוננציאלית למיחשוב.
01:29
The exponentialאקספוננציאלית growthצְמִיחָה of computingמחשוב startedהתחיל
31
77000
2000
ההתקדמות האקספוננציאלית במיחשוב החלה
01:31
decadesעשרות שנים before Gordonגורדון Mooreמור was even bornנוֹלָד.
32
79000
2000
עשורים רבים לפני שגורדון מור בכלל נולד.
01:33
And it doesn't just applyלהגיש מועמדות to computationחישוב.
33
81000
4000
והחוק הזה לא תקף רק במיחשוב.
01:37
It's really any technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה where we can measureלִמְדוֹד
34
85000
2000
הוא תקף למעשה בכל טכנולוגיה שניתן למדוד בה
01:39
the underlyingבְּסִיסִי informationמֵידָע propertiesנכסים.
35
87000
3000
את תכונות המידע היסודיות שבה.
01:42
Here we have 49 famousמפורסם computersמחשבים. I put them in a logarithmicלוגריתמי graphגרָף.
36
90000
4000
יש לנו כאן 49 מחשבים מפורסמים. אני מציג אותם בגרף לוגריתמי.
01:46
The logarithmicלוגריתמי scaleסוּלָם hidesמסתיר the scaleסוּלָם of the increaseלהגביר,
37
94000
4000
הסולם הלוגריתמי מסתיר את הסולם של ההתקדמות.
01:50
because this representsמייצג trillions-foldטריליונים increaseלהגביר
38
98000
2000
כיוון שזה מייצג התקדמות פי טריליונים
01:52
sinceמאז the 1890 censusמִפקָד.
39
100000
3000
מאז הסקר של 1890.
01:55
In 1950s they were shrinkingהִתכַּוְצוּת vacuumלִשְׁאוֹב tubesצינורות,
40
103000
2000
בשנות ה50 של המאה ה20 כיווצו שפופרות ואקום,
01:57
makingהֲכָנָה them smallerקטן יותר and smallerקטן יותר. They finallyסוף כל סוף hitמכה a wallקִיר;
41
105000
3000
הקטינו אותן עוד ועוד. לבסוף נתקלו בקיר.
02:00
they couldn'tלא יכול shrinkלצמק the vacuumלִשְׁאוֹב tubeצינור any more and keep the vacuumלִשְׁאוֹב.
42
108000
2000
הם לא יכלו להקטין עוד את השפופרות ועדיין לשמור על הואקום.
02:02
And that was the endסוֹף of the shrinkingהִתכַּוְצוּת of vacuumלִשְׁאוֹב tubesצינורות,
43
110000
3000
וזה היה הסוף של כיווץ שפופרות ואקום.
02:05
but it was not the endסוֹף of the exponentialאקספוננציאלית growthצְמִיחָה of computingמחשוב.
44
113000
3000
אבל זה לא היה הסוף של הגידול האקספוננציאלי של המיחשוב.
02:08
We wentהלך to the fourthרביעי paradigmפרדיגמה, transistorsטרנזיסטורים,
45
116000
2000
עברנו לפרדיגמה הרביעית, טרנזיסטורים,
02:10
and finallyסוף כל סוף integratedמְשׁוּלָב circuitsמעגלים.
46
118000
2000
ולבסוף, מעגלים משולבים.
02:12
When that comesבא to an endסוֹף we'llטוֹב go to the sixthשִׁשִׁית paradigmפרדיגמה;
47
120000
2000
וכשזה יגיע לקיצו, נעבור לפרדיגמה השישית,
02:14
three-dimensionalתלת ממד self-organizingארגון עצמי molecularמולקולרי circuitsמעגלים.
48
122000
4000
מעגלים מולקולריים תלת-מימדיים שמתארגנים מעצמם.
02:18
But what's even more amazingמדהים, really, than this
49
126000
3000
אבל מה שאפילו יותר מדהים, בעצם,
02:21
fantasticפַנטַסטִי scaleסוּלָם of progressהתקדמות,
50
129000
2000
מקצב הגידול הפנטסטי הזה
02:23
is that -- look at how predictableצָפוּי this is.
51
131000
2000
הוא שתראו כמה שהוא צפוי.
02:25
I mean this wentהלך throughדרך thickעָבֶה and thinדַק,
52
133000
2000
אני מתכוון, הוא המשיך בזמנים טובים ורעים,
02:27
throughדרך warמִלחָמָה and peaceשָׁלוֹם, throughדרך boomבּוּם timesפִּי and recessionsמיתון.
53
135000
3000
במלחמה ושלום, בשגשוג ובמיתון.
02:30
The Great Depressionדִכָּאוֹן madeעָשׂוּי not a dentשֶׁקַע in this exponentialאקספוננציאלית progressionהִתקַדְמוּת.
54
138000
4000
"המיתון הגדול" לא גרם אפילו לקמט קל בגידול האקספוננציאלי הזה.
02:34
We'llטוֹב see the sameאותו thing in the economicכַּלְכָּלִי recessionשֵׁפֶל we're havingשיש now.
55
142000
4000
ואחנו נראה את אותו הדבר במיתון הכלכלי של היום.
02:38
At leastהכי פחות the exponentialאקספוננציאלית growthצְמִיחָה of informationמֵידָע technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה capabilityיכולת
56
146000
3000
לפחות הגידול האקספוננציאלי של היכולות של טכנולוגיית המידע
02:41
will continueלְהַמשִׁיך unabatedלְלֹא הֲפוּגָה.
57
149000
3000
ימשיך ללא הפרעה.
02:44
And I just updatedמְעוּדכָּן these graphsגרפים.
58
152000
2000
ורק לאחרונה עידכני את הגרפים האלה.
02:46
Because I had them throughדרך 2002 in my bookסֵפֶר, "The Singularityסינגולריות is Nearליד."
59
154000
3000
כיוון שהם הופיעו מאז 2002 בספרי "הסינגולריות קרבה".
02:49
So we updatedמְעוּדכָּן them,
60
157000
2000
אז עידכנו אותם,
02:51
so I could presentמתנה it here, to 2007.
61
159000
3000
כדי שאוכל להציגם כאן, לשנת 2007
02:54
And I was askedשאל, "Well aren'tלא you nervousעַצבָּנִי?
62
162000
2000
ושאלו אותי: "ובכן, אתה לא מודאג?
02:56
Maybe it kindסוג of didn't stayשָׁהוּת on this exponentialאקספוננציאלית progressionהִתקַדְמוּת."
63
164000
4000
אולי ההתקדמות לא תישאר אקספוננציאלית לגמרי."
03:00
I was a little nervousעַצבָּנִי
64
168000
2000
הייתי קצת מודאג
03:02
because maybe the dataנתונים wouldn'tלא be right,
65
170000
2000
כי אולי הנתונים לא יהיו נכונים,
03:04
but I've doneבוצע this now for 30 yearsשנים,
66
172000
2000
אבל אני כבר עוסק בזה במשך 30 שנה,
03:06
and it has stayedנשאר on this exponentialאקספוננציאלית progressionהִתקַדְמוּת.
67
174000
3000
ועדיין, הגרף נשאר עם ההתקדמות האקספוננציאלית הזו.
03:09
Look at this graphגרָף here.You could buyלִקְנוֹת one transistorטרָנזִיסטוֹר for a dollarדוֹלָר in 1968.
68
177000
3000
הביטו בגרף הזה. היה ניתן לקנות טרנזיסטור אחד בדולר אחד בשנת 1968.
03:12
You can buyלִקְנוֹת halfחֲצִי a billionמיליארד todayהיום,
69
180000
2000
כיום ניתן לקנות חצי מיליארד.
03:14
and they are actuallyלמעשה better, because they are fasterמהיר יותר.
70
182000
2000
והם אפילו יותר טובים, כי הם מהירים יותר.
03:16
But look at how predictableצָפוּי this is.
71
184000
2000
אבל ראו כמה זה צפוי.
03:18
And I'd say this knowledgeיֶדַע is over-fittingיתר על המידה to pastעבר dataנתונים.
72
186000
3000
והייתי אומר שהידע הזה הוא יותר ממתאים לנתוני העבר.
03:21
I've been makingהֲכָנָה these forward-lookingצופה פני עתיד predictionsתחזיות for about 30 yearsשנים.
73
189000
4000
אני כבר מבצע את התחזיות האלה במשך כ30 שנה.
03:25
And the costעֲלוּת of a transistorטרָנזִיסטוֹר cycleמחזור,
74
193000
2000
והמחיר של פעולת מחזור של טרנזיסטור,
03:27
whichאיזה is a measureלִמְדוֹד of the priceמחיר performanceביצועים of electronicsמכשירי חשמל,
75
195000
2000
שהוא מדד של מחיר הביצועים של אלקטרוניקה,
03:29
comesבא down about everyכֹּל yearשָׁנָה.
76
197000
2000
יורד בערך כל שנה.
03:31
That's a 50 percentאָחוּז deflationדפלציה rateציון.
77
199000
2000
דבר שמייצג קצב של 50 אחוזי דיפלציה.
03:33
And it's alsoגַם trueנָכוֹן of other examplesדוגמאות,
78
201000
2000
והדבר נכון גם בדוגמאות אחרות
03:35
like DNAדנ"א dataנתונים or brainמוֹחַ dataנתונים.
79
203000
2000
כמו נתוני די.אנ.איי או נתוני מח.
03:37
But we more than make up for that.
80
205000
2000
אבל אנחנו יותר ממפצים על זה.
03:39
We actuallyלמעשה shipספינה more than twiceפעמיים as much
81
207000
2000
אנחנו למעשה מיצאים יותר מפי שניים
03:41
of everyכֹּל formטופס of informationמֵידָע technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה.
82
209000
2000
מכל סוג של טכנולוגיית מידע.
03:43
We'veללא שם: יש לנו had 18 percentאָחוּז growthצְמִיחָה in constantקָבוּעַ dollarsדולר
83
211000
3000
היו לנו 18 אחוזי גידול בדולרים
03:46
in everyכֹּל formטופס of informationמֵידָע technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה for the last half-centuryחצי מאה,
84
214000
3000
בכל צורה של של טכנולוגיית מידע בחצי המאה האחרונה.
03:49
despiteלמרות the factעוּבדָה that you can get twiceפעמיים as much of it eachכל אחד yearשָׁנָה.
85
217000
4000
אף-על-פי שניתן להשיג פי שתיים יותר מכל טכנולוגיה - בכל שנה.
03:53
This is a completelyלַחֲלוּטִין differentשונה exampleדוגמא.
86
221000
2000
זאת דוגמה שונה לגמרי.
03:55
This is not Moore'sשל מור Lawחוֹק.
87
223000
2000
זה אינו חוק מור.
03:57
The amountכמות of DNAדנ"א dataנתונים
88
225000
2000
כמות מידע הדי.אנ.איי
03:59
we'veיש לנו sequencedרצף has doubledמוּכפָּל everyכֹּל yearשָׁנָה.
89
227000
2000
שאספנו הוכפל בכל שנה
04:01
The costעֲלוּת has come down by halfחֲצִי everyכֹּל yearשָׁנָה.
90
229000
3000
המחיר יחד בחצי כל שנה.
04:04
And this has been a smoothחלק progressionהִתקַדְמוּת
91
232000
2000
וזו היתה התקדמות חלקה
04:06
sinceמאז the beginningהתחלה of the genomeגנום projectפּרוֹיֶקט.
92
234000
2000
מאז תחילת פרוייקט הגנום האנושי.
04:08
And halfwayבְּחַצִי הַדֶרֶך throughדרך the projectפּרוֹיֶקט, skepticsספקנים said,
93
236000
2000
ובמחצית הפרוייקט, הספקנים אמרו:
04:10
"Well, this is not workingעובד out. You're halfwayבְּחַצִי הַדֶרֶך throughדרך the genomeגנום projectפּרוֹיֶקט
94
238000
3000
"זה לא עובד. אתם כבר באמצע הפרוייקט
04:13
and you've finishedגָמוּר one percentאָחוּז of the projectפּרוֹיֶקט."
95
241000
2000
וסיימתם רק אחוז אחד מכלל הפרוייקט."
04:15
But that was really right on scheduleלוח זמנים.
96
243000
2000
אבל זה היה בדיוק לפי הלו"ז.
04:17
Because if you doubleלְהַכפִּיל one percentאָחוּז sevenשֶׁבַע more timesפִּי,
97
245000
2000
כי אם מכפילים אחוז אחד שבע פעמים נוספות,
04:19
whichאיזה is exactlyבְּדִיוּק what happenedקרה,
98
247000
2000
וזה בדיוק מה שקרה,
04:21
you get 100 percentאָחוּז. And the projectפּרוֹיֶקט was finishedגָמוּר on time.
99
249000
3000
מגיעים ל100 אחוז. והפרוייקט הסתיים בזמן.
04:24
Communicationתִקשׁוֹרֶת technologiesטכנולוגיות:
100
252000
2000
טכנולוגיות תקשורת:
04:26
50 differentשונה waysדרכים to measureלִמְדוֹד this,
101
254000
2000
50 דרכים שונות למדידה.
04:28
the numberמספר of bitsסיביות beingלהיות movedנִרגָשׁ around, the sizeגודל of the Internetאינטרנט.
102
256000
3000
מספר ה"ביטים" שמועברים, גודל האינטרנט.
04:31
But this has progressedהתקדמה at an exponentialאקספוננציאלית paceלִפְסוֹעַ.
103
259000
2000
אבל זה התקדם בקצב אקספוננציאלי.
04:33
This is deeplyבאופן מעמיק democratizingדמוקרטיזציה.
104
261000
2000
זה ממש גורם לדמוקרטיזציה.
04:35
I wroteכתבתי, over 20 yearsשנים agoלִפנֵי in "The Ageגיל of Intelligentאִינְטֶלִיגֶנְטִי Machinesמכונות,"
105
263000
3000
לפני 20 שנה, כתבתי ב"עידן המכונות האיטיליגנטיות"
04:38
when the Sovietהסובייטית Unionהִתאַחֲדוּת was going strongחָזָק, that it would be sweptנסחף away
106
266000
3000
כשברית המועצות היתה עדיין בתהליך התחזקות, שהיא תתפוגג
04:41
by this growthצְמִיחָה of decentralizedמבוזר communicationתִקשׁוֹרֶת.
107
269000
4000
ע"י הגל הזה של תקשורת מבוזרת.
04:45
And we will have plentyשפע of computationחישוב as we go throughדרך the 21stרחוב centuryמֵאָה
108
273000
3000
ויהיה לנו די כח מיחשוב במהלך המאה ה21
04:48
to do things like simulateלְחַקוֹת regionsאזורים of the humanבן אנוש brainמוֹחַ.
109
276000
4000
כדי לדמות איזורים מהמח האנושי.
04:52
But where will we get the softwareתוֹכנָה?
110
280000
2000
אבל מהיכן נשיג את התוכנה?
04:54
Some criticsמבקרים say, "Oh, well softwareתוֹכנָה is stuckתָקוּעַ in the mudבּוֹץ."
111
282000
3000
חלק מהמבקרים אומרים: "המ.. התוכנה תקועה ולא מתקדמת"
04:57
But we are learningלְמִידָה more and more about the humanבן אנוש brainמוֹחַ.
112
285000
2000
אבל אנחנו לומדים עוד ועוד על המוח האנושי.
04:59
Spatialמֶרחָבִי resolutionפתרון הבעיה of brainמוֹחַ scanningסריקה is doublingכְּפִילָה everyכֹּל yearשָׁנָה.
113
287000
3000
והרזולוציה המרחבית של סריקת המח האנושי מוכפלת כל שנה.
05:02
The amountכמות of dataנתונים we're gettingמקבל about the brainמוֹחַ is doublingכְּפִילָה everyכֹּל yearשָׁנָה.
114
290000
3000
כמות המידע שאנחנו אוספים על המוח מוכפלת כל שנה.
05:05
And we're showingמראה that we can actuallyלמעשה turnלפנות this dataנתונים
115
293000
3000
ואנחנו מראים שאנחנו אכן יכולים להפוך את המידע הזה
05:08
into workingעובד modelsמודלים and simulationsסימולציות of brainמוֹחַ regionsאזורים.
116
296000
3000
לכדי מודלים מתפקדים וסימולציות של חלקים במוח.
05:11
There is about 20 regionsאזורים of the brainמוֹחַ that have been modeledמודל,
117
299000
2000
ישנם כ20 איזורים במוח שכבר יש לנו עבורם מודלים,
05:13
simulatedמדומה and testedבָּדוּק:
118
301000
2000
שעברו סימולציה ומבחנים:
05:15
the auditoryשְׁמִיעָתִי cortexקליפת המוח, regionsאזורים of the visualחָזוּתִי cortexקליפת המוח;
119
303000
3000
קליפת השמיעה, איזורים של קליפת הראיה,
05:18
cerebellumמוֹחַ מְאוּרָך, where we do our skillמְיוּמָנוּת formationהיווצרות;
120
306000
2000
המח הקטן, האיזור בו אנחנו מייצבים את היכולות שלנו,
05:20
slicesפרוסות of the cerebralמוֹחִי cortexקליפת המוח, where we do our rationalרַצִיוֹנָלִי thinkingחושב.
121
308000
4000
פיסות של קליפת המח, האיזור בו אנחנו מבצעים חשיבה הגיונית.
05:24
And all of this has fueledתודלק
122
312000
2000
וכל זה הניע
05:26
an increaseלהגביר, very smoothחלק and predictableצָפוּי, of productivityפִּריוֹן.
123
314000
3000
שיפור, מאוד חלק וצפוי, של פרודוקטיביות.
05:29
We'veללא שם: יש לנו goneנעלם from 30 dollarsדולר to 130 dollarsדולר
124
317000
2000
עברנו מ30 דולר ל130 דולר
05:31
in constantקָבוּעַ dollarsדולר in the valueערך of an averageמְמוּצָע hourשָׁעָה of humanבן אנוש laborעבודה,
125
319000
4000
בשווי ממוצע עבור שעת עבודת אדם,
05:35
fueledתודלק by this informationמֵידָע technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה.
126
323000
3000
דבר שהונע ע" טכנולוגיית המידע.
05:38
And we're all concernedמודאג about energyאֵנֶרְגִיָה and the environmentסביבה.
127
326000
3000
וכולנו מודאגים מאנרגיה ומהסביבה.
05:41
Well this is a logarithmicלוגריתמי graphגרָף.
128
329000
2000
ובכן, זה גרף לוגריתמי,
05:43
This representsמייצג a smoothחלק doublingכְּפִילָה,
129
331000
2000
שמתאר הכפלה יציבה
05:45
everyכֹּל two yearsשנים, of the amountכמות of solarסוֹלָרִי energyאֵנֶרְגִיָה we're creatingיוצר,
130
333000
4000
כל שנתיים, של כמות האנרגיה הסולארית שאנחנו מייצרים.
05:49
particularlyבִּמְיוּחָד as we're now applyingיישום nanotechnologyננוטכנולוגיה,
131
337000
2000
ובייחוד כעת, כאשר אנחנו מיישמים ננו-טכנולוגיה,
05:51
a formטופס of informationמֵידָע technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה, to solarסוֹלָרִי panelsלוחות.
132
339000
3000
שהיא סוג של טכנולוגיית מידע, ללוחות סולאריים.
05:54
And we're only eightשמונה doublingsכפילויות away
133
342000
2000
ואנחנו רק במרחק של 8 הכפלות
05:56
from it meetingפְּגִישָׁה 100 percentאָחוּז of our energyאֵנֶרְגִיָה needsצרכי.
134
344000
2000
מיכולת ייצור של 100 אחוזים מצרכי האנרגיה שלנו.
05:58
And there is 10 thousandאלף timesפִּי more sunlightאוֹר שֶׁמֶשׁ than we need.
135
346000
4000
ויש פי 10,000 יותר אור שמש ממה שאנחנו צריכים.
06:02
We ultimatelyבסופו של דבר will mergeלְמַזֵג with this technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה. It's alreadyכְּבָר very closeלִסְגוֹר to us.
136
350000
5000
אנחנו לבסוף נתמזג עם הטכנולוגיה הזאת. זה כבר די קרוב אלינו.
06:07
When I was a studentתלמיד it was acrossלְרוֹחָב campusקַמפּוּס, now it's in our pocketsכיסים.
137
355000
3000
כשהייתי סטודנט זה היה לרוחב הקמפוס. היום זה נכנס בכיס.
06:10
What used to take up a buildingבִּניָן now fitsמתאים in our pocketsכיסים.
138
358000
3000
מה שתפס בניין שלם, היום נכנס בכיס.
06:13
What now fitsמתאים in our pocketsכיסים would fitלְהַתְאִים in a bloodדָם cellתָא in 25 yearsשנים.
139
361000
3000
מה שהיום נכנס בכיס, ייכנס בתוך תא דם בעוד 25 שנה.
06:16
And we will beginהתחל to actuallyלמעשה deeplyבאופן מעמיק influenceלְהַשְׁפִּיעַ
140
364000
4000
ואנחנו נתחיל להשפיע באופן מהותי ביותר
06:20
our healthבְּרִיאוּת and our intelligenceאינטליגנציה,
141
368000
2000
על הבריאות והאינטיליגנציה שלנו
06:22
as we get closerיותר קרוב and closerיותר קרוב to this technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה.
142
370000
4000
ככל שנתקרב לטכנולוגיה הזאת.
06:26
Basedמבוסס on that we are announcingמכריז, here at TEDTED,
143
374000
3000
בהתבסס על זה, אנחנו מכריזים כאן בTED
06:29
in trueנָכוֹן TEDTED traditionמָסוֹרֶת, Singularityסינגולריות Universityאוּנִיבֶרְסִיטָה.
144
377000
3000
כמיטב מסורת TED, על אוניברסיטת הסינגולריות.
06:32
It's a newחָדָשׁ universityאוּנִיבֶרְסִיטָה
145
380000
2000
זו אוניברסיטה חדשה
06:34
that's foundedמְבוּסָס by Peterפיטר Diamandisדיאמאנדיס, who is here in the audienceקהל,
146
382000
2000
שמיוסדת ע"י פיטר דיאמנדיס, שנמצא כאן בקהל,
06:36
and myselfעצמי.
147
384000
2000
ואנוכי.
06:38
It's backedמגובה by NASAנאס"א and GoogleGoogle,
148
386000
2000
היא נתמכת ע"י נאסא וגוגל,
06:40
and other leadersמנהיגים in the high-techהיי טק and scienceמַדָע communityהקהילה.
149
388000
4000
וע"י מובילים אחרים בקהילת ההי-טק והמדע.
06:44
And our goalמטרה was to assembleלהרכיב the leadersמנהיגים,
150
392000
3000
מטרתנו היתה לאסוף את המנהיגים,
06:47
bothשניהם teachersמורים and studentsסטודנטים,
151
395000
2000
מורים ותלמידים כאחד,
06:49
in these exponentiallyאקספוננציאלית growingגָדֵל informationמֵידָע technologiesטכנולוגיות,
152
397000
2000
בתחומי הטכנולוגיות האלה, שמתקדמות בקצב האקספוננציאלי,
06:51
and theirשֶׁלָהֶם applicationיישום.
153
399000
2000
וביישומן.
06:53
But Larryלארי Pageעמוד madeעָשׂוּי an impassionedנִלהָב speechנְאוּם
154
401000
2000
אבל לארי פייג' נשא נאום נרגש
06:55
at our organizingהִתאַרגְנוּת meetingפְּגִישָׁה,
155
403000
2000
באסיפת הייסוד שלנו,
06:57
sayingפִּתגָם we should devoteלהקדיש this studyלימוד
156
405000
5000
ואמר שעלינו להקדיש את המחקר הזה
07:02
to actuallyלמעשה addressingפְּנִיָה some of the majorגדול challengesאתגרים facingמוּל humanityאֶנוֹשִׁיוּת.
157
410000
4000
לנסיון לפתור כמה מהאתגרים הגדולים ביותר שמולם ניצבת האנושות.
07:06
And if we did that, then GoogleGoogle would back this.
158
414000
2000
ושאם נעשה כך, גוגל תתמוך בנו.
07:08
And so that's what we'veיש לנו doneבוצע.
159
416000
2000
וכך עשינו.
07:10
The last thirdשְׁלִישִׁי of the nine-weekתשעה שבועות intensiveאִינטֶנסִיבִי summerקַיִץ sessionמוֹשָׁב
160
418000
4000
השליש האחרון של קורס הקיץ האינטנסיבי בן 9 השבועות
07:14
will be devotedמסור to a groupקְבוּצָה projectפּרוֹיֶקט to addressכתובת
161
422000
2000
יוקדש לפרוייקט קבוצתי שמטרתו להתמקד
07:16
some majorגדול challengeאתגר of humanityאֶנוֹשִׁיוּת.
162
424000
2000
באיזה אתגר גדול של האנושות.
07:18
Like for exampleדוגמא, applyingיישום the Internetאינטרנט,
163
426000
2000
כמו למשל, להשתמש ברשת האינטרנט,
07:20
whichאיזה is now ubiquitousנִמצָא בְּכָל מָקוֹם, in the ruralכַּפרִי areasאזורי of Chinaסין or in Africaאַפְרִיקָה,
164
428000
5000
שכבר נפוצה באיזורים כפריים של סין או אפריקה,
07:25
to bringingמביא healthבְּרִיאוּת informationמֵידָע
165
433000
2000
להפצת מידע בריאותי
07:27
to developingמתפתח areasאזורי of the worldעוֹלָם.
166
435000
3000
באיזורים מתפתחים של העולם.
07:30
And these projectsפרויקטים will continueלְהַמשִׁיך pastעבר these sessionsמפגשים,
167
438000
3000
והפרוייקטים האלה ימשיכו מעבר לקורסים האלה
07:33
usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני collaborativeשיתופי interactiveאינטראקטיבי communicationתִקשׁוֹרֶת.
168
441000
3000
תוך שימוש בתקשרות שיתופית אינטראקטיבית.
07:36
All the intellectualאִינטֶלֶקְטוּאַלִי propertyנכס that is createdשנוצר and taughtלימד
169
444000
4000
כל הקניין הרוחני שייווצר ויילמד
07:40
will be onlineבאינטרנט and availableזמין,
170
448000
2000
יהיה נגיש ברשת
07:42
and developedמפותח onlineבאינטרנט in a collaborativeשיתופי fashionאופנה.
171
450000
3000
ויפותח ברשת בצורה שיתופית.
07:45
Here is our foundingייסוד meetingפְּגִישָׁה.
172
453000
2000
הנה אסיפת הייסוד שלנו.
07:47
But this is beingלהיות announcedהודיעה todayהיום.
173
455000
2000
אבל אנחנו מכריזים על זאת היום.
07:49
It will be permanentlyלִצְמִיתוּת headquarteredשבסיסה in Siliconסִילִיקוֹן Valleyעֶמֶק,
174
457000
3000
מפקדת הקבע שלנו תהיה בעמק הסיליקון,
07:52
at the NASAנאס"א Amesאיימס researchמחקר centerמֶרְכָּז.
175
460000
2000
במרכז המחקר "איימס" של נאסא.
07:54
There are differentשונה programsתוכניות for graduateבוגר studentsסטודנטים,
176
462000
2000
ישנן תוכניות שונות עבור תלמידים לתארים מתקדמים,
07:56
for executivesמנהלים at differentשונה companiesחברות.
177
464000
3000
לבכירים בחברות שונות.
07:59
The first sixשֵׁשׁ tracksמסלולים here -- artificialמְלָאכוּתִי intelligenceאינטליגנציה,
178
467000
2000
ששת המסלולים הראשונים כאן, בינה מלאכותית,
08:01
advancedמִתקַדֵם computingמחשוב technologiesטכנולוגיות, biotechnologyביוטכנולוגיה, nanotechnologyננוטכנולוגיה --
179
469000
3000
טכנולוגיות מחשוב מתקדמות, ביו-טכנולוגיה, ננו-טכנולוגיה
08:04
are the differentשונה coreהליבה areasאזורי of informationמֵידָע technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה.
180
472000
4000
הינם תחומי הליבה של טכנולוגיית המידע.
08:08
Then we are going to applyלהגיש מועמדות them to the other areasאזורי,
181
476000
2000
לאחר מכן, ניישם אותן בתחומים אחרים
08:10
like energyאֵנֶרְגִיָה, ecologyאֵקוֹלוֹגִיָה,
182
478000
3000
כמו אנרגיה, אקולוגיה,
08:13
policyמְדִינִיוּת lawחוֹק and ethicsאֶתִיקָה, entrepreneurshipיזמות,
183
481000
2000
מדיניות חוק ואתיקה, ייזמות
08:15
so that people can bringלְהָבִיא these newחָדָשׁ technologiesטכנולוגיות to the worldעוֹלָם.
184
483000
4000
כדי שאנשים יוכלו להביא את הטכנולוגיות החדשות האלה אל העולם.
08:19
So we're very appreciativeמוֹקִיר of the supportתמיכה we'veיש לנו gottenקיבל
185
487000
5000
אנחנו מעריכים מאוד את התמיכה שקיבלנו
08:24
from bothשניהם the intellectualאִינטֶלֶקְטוּאַלִי leadersמנהיגים, the high-techהיי טק leadersמנהיגים,
186
492000
2000
מהמנהיגים האיטלקטואלים, מנהיגי ההי-טק,
08:26
particularlyבִּמְיוּחָד GoogleGoogle and NASAנאס"א.
187
494000
2000
בייחוד נאסא וגוגל.
08:28
This is an excitingמְרַגֵשׁ newחָדָשׁ ventureמיזם.
188
496000
2000
זה מפעל חדש ומרתק.
08:30
And we inviteלהזמין you to participateלְהִשְׂתַתֵף. Thank you very much.
189
498000
3000
ואנחנו מזמינים אתכם לקחת בו חלק. תודה רבה.
08:33
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
190
501000
3000
(כפיים)
Translated by ran amitay
Reviewed by Arnon Cahen

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Ray Kurzweil - Inventor, futurist
Ray Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species.

Why you should listen

Inventor, entrepreneur, visionary, Ray Kurzweil's accomplishments read as a startling series of firsts -- a litany of technological breakthroughs we've come to take for granted. Kurzweil invented the first optical character recognition (OCR) software for transforming the written word into data, the first print-to-speech software for the blind, the first text-to-speech synthesizer, and the first music synthesizer capable of recreating the grand piano and other orchestral instruments, and the first commercially marketed large-vocabulary speech recognition.

Yet his impact as a futurist and philosopher is no less significant. In his best-selling books, which include How to Create a Mind, The Age of Spiritual Machines, The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology, Kurzweil depicts in detail a portrait of the human condition over the next few decades, as accelerating technologies forever blur the line between human and machine.

In 2009, he unveiled Singularity University, an institution that aims to "assemble, educate and inspire leaders who strive to understand and facilitate the development of exponentially advancing technologies." He is a Director of Engineering at Google, where he heads up a team developing machine intelligence and natural language comprehension.

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