ABOUT THE SPEAKER
Steven Johnson - Writer
Steven Berlin Johnson examines the intersection of science, technology and personal experience.

Why you should listen

Steven Johnson is a leading light of today's interdisciplinary and collaborative approach to innovation. His writings have influenced everything from cutting-edge ideas in urban planning to the battle against 21st-century terrorism. Johnson was chosen by Prospect magazine as one of the top ten brains of the digital future, and The Wall Street Journal calls him "one of the most persuasive advocates for the role of collaboration in innovation."

Johnson's work on the history of innovation inspired the Emmy-nominated six-part series on PBS, "How We Got To Now with Steven Johnson," which aired in the fall of 2014. The book version of How We Got To Now was a finalist for the PEN/E.O. Wilson Literary Science Writing Award. His new book, Wonderland: How Play Made the Modern World, revolves around the creative power of play and delight: ideas and innovations that set into motion many momentous changes in science, technology, politics and society. 

Johnson is also the author of the bestselling Where Good Ideas Come From: The Natural History of Innovation, one of his many books celebrating progress and innovation. Others include The Invention of Air and The Ghost Map. Everything Bad Is Good For You, one of the most discussed books of 2005, argued that the increasing complexity of modern media is training us to think in more complex ways. Emergence and Future Perfect explore the power of bottom-up intelligence in both nature and contemporary society.

An innovator himself, Johnson has co-created three influential sites: the pioneering online magazine FEED, the Webby-Award-winning community site, Plastic.com, and the hyperlocal media site outside.in, which was acquired by AOL in 2011.

Johnson is a regular contributor to WIRED magazine, as well as the New York Times, The Wall Street Journal and many other periodicals. He has appeared on many high-profile television programs, including "The Charlie Rose Show," "The Daily Show with Jon Stewart" and "The NewsHour with Jim Lehrer."


More profile about the speaker
Steven Johnson | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2010

Steven Johnson: Where good ideas come from

סטיבן ג'ונסון: מהיכן באים הרעיונות המוצלחים

Filmed:
4,960,715 views

אנשים לעיתים קרובות זוקפים את הרעיונות שלהם לזכות רגעי השראה בדידים. אבל סטיבן ג'ונסון מראה כיצד ההיסטוריה מספרת לנו משהו אחר. הסיור המרתק שלו לוקח אותנו מ"רשתות נוזלים" של בתי-הקפה בלונדון דרך החיפוש האיטי והארוך של צ'רלס דארווין, אל רשת האינטרנט המהירה של היום.
- Writer
Steven Berlin Johnson examines the intersection of science, technology and personal experience. Full bio

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

00:15
Just a fewמְעַטִים minutesדקות agoלִפנֵי, I tookלקח this pictureתְמוּנָה
0
0
3000
רק לפני מספר דקות, צילמתי תמונה זו
00:18
about 10 blocksבלוקים from here.
1
3000
2000
במרחק 10 בניינים מכאן.
00:20
This is the Grandגָדוֹל Cafeבֵּית קָפֶה here in Oxfordאוקספורד.
2
5000
3000
זהו הגרנד קפה כאן באוקספורד.
00:23
I tookלקח this pictureתְמוּנָה because this turnsפונה out to be
3
8000
3000
צילמתי את התמונה מכיוון שמתברר שזה
00:26
the first coffeehouseבית קפה to openלִפְתוֹחַ
4
11000
2000
היה בית-הקפה הראשון שנפתח
00:28
in Englandאַנְגלִיָה in 1650.
5
13000
2000
באנגליה ב-1650.
00:30
That's its great claimתְבִיעָה to fameפִּרסוּם,
6
15000
2000
מכאן עיקר פרסומו.
00:32
and I wanted to showלְהַצִיג it to you,
7
17000
2000
ורציתי להראות לכם את זה,
00:34
not because I want to give you the kindסוג of Starbucksסטארבקס tourסיור
8
19000
2000
לא בגלל שרציתי לערוך לכם הכרות עם סטארבוקס
00:36
of historicהִיסטוֹרִי Englandאַנְגלִיָה,
9
21000
2000
של אנגליה ההיסטורית,
00:38
but ratherבמקום because
10
23000
2000
אלא בגלל
00:40
the Englishאנגלית coffeehouseבית קפה was crucialמַכרִיעַ
11
25000
2000
שבית-הקפה האנגלי היה קריטי
00:42
to the developmentהתפתחות and spreadהתפשטות
12
27000
3000
להתפתחותה והתפשטותה
00:45
of one of the great intellectualאִינטֶלֶקְטוּאַלִי floweringsפריחה of the last 500 yearsשנים,
13
30000
3000
של אחת מהפריחות האינטלקטואליות הגדולות של 500 השנים האחרונות,
00:48
what we now call the Enlightenmentהֶאָרָה.
14
33000
3000
מה שמכונה היום "תקופת ההשכלה".
00:51
And the coffeehouseבית קפה playedשיחק suchכגון a bigגָדוֹל roleתַפְקִיד
15
36000
2000
ובית-הקפה מילא תפקיד כל-כך משמעותי
00:53
in the birthהוּלֶדֶת of the Enlightenmentהֶאָרָה,
16
38000
2000
בהולדתה של "תקופת ההשכלה",
00:55
in partחֵלֶק, because of what people were drinkingשְׁתִיָה there.
17
40000
2000
בחלקו, בגלל מה שאנשים נהגו לשתות שם.
00:57
Because, before the spreadהתפשטות
18
42000
3000
מכיוון שלפני התפשטותם
01:00
of coffeeקָפֶה and teaתה throughדרך Britishבריטי cultureתַרְבּוּת,
19
45000
3000
של הקפה והתה בתרבות הבריטית,
01:03
what people drankשתה -- bothשניהם eliteעִלִית and massמסה folksאנשים drankשתה --
20
48000
3000
מה שאנשים שתו -- גם האליטה וגם ההמונים --
01:06
day-inיום ב and day-outיום בחוץ, from dawnשַׁחַר untilעד duskאַפְלוּלִית
21
51000
2000
בתחילת היום ובסופו, מבוקר עד ערב,
01:08
was alcoholכּוֹהֶל.
22
53000
2000
היה אלכוהול.
01:10
Alcoholכּוֹהֶל was the daytimeשְׁעוֹת הַיוֹם beverageמַשׁקֶה of choiceבְּחִירָה.
23
55000
2000
אלכוהול היה המשקה המועדף בשעות היום.
01:12
You would drinkלִשְׁתוֹת a little beerבירה with breakfastארוחת בוקר and have a little wineיַיִן at lunchארוחת צהריים,
24
57000
3000
היו שותים קצת בירה בארוחת-בוקר וקצת יין בארוחת-צהריים,
01:15
a little ginג'ין -- particularlyבִּמְיוּחָד around 1650 --
25
60000
3000
וקצת ג'ין -- במיוחד בסביבות 1650 --
01:18
and topחלק עליון it off with a little beerבירה and wineיַיִן at the endסוֹף of the day.
26
63000
2000
ומסיימים את הכל עם קצת בירה ויין בסוף היום.
01:20
That was the healthyבָּרִיא choiceבְּחִירָה -- right --
27
65000
2000
זו היתה הבחירה הבריאה,
01:22
because the waterמַיִם wasn'tלא היה safeבטוח to drinkלִשְׁתוֹת.
28
67000
2000
מכיוון שזה לא היה בטוח לשתות מים.
01:24
And so, effectivelyביעילות untilעד the riseלעלות of the coffeehouseבית קפה,
29
69000
3000
וכך, בפועל, עד לעלייתם של בתי-הקפה,
01:27
you had an entireשלם populationאוּכְלוֹסִיָה
30
72000
2000
האוכלוסייה כולה
01:29
that was effectivelyביעילות drunkשיכור all day.
31
74000
3000
היתה למעשה שתויה כל היום.
01:32
And you can imagineלדמיין what that would be like, right, in your ownשֶׁלוֹ life --
32
77000
2000
ואתם יכולים לדמיין איך זה יכול היה להיות אצלכם --
01:34
and I know this is trueנָכוֹן of some of you --
33
79000
2000
ואני יודע שזה נכון לגבי חלקכם --
01:36
if you were drinkingשְׁתִיָה all day,
34
81000
3000
אם הייתם שותים כל היום,
01:39
and then you switchedעבר from a depressantמדכא to a stimulantמַמרִיץ in your life,
35
84000
3000
ואז הייתם עוברים מסם הרגעה לחומר ממריץ,
01:42
you would have better ideasרעיונות.
36
87000
2000
היו לכם רעיונות יותר טובים.
01:44
You would be sharperחד יותר and more alertעֵרָנִי.
37
89000
2000
הייתם יותר חדים ויותר ערניים.
01:46
And so it's not an accidentתְאוּנָה that a great floweringפְּרִיחָה of innovationחדשנות happenedקרה
38
91000
3000
ולכן אין זה מקרה שהפריחה הגדולה של חדשנות התרחשה
01:49
as Englandאַנְגלִיָה switchedעבר to teaתה and coffeeקָפֶה.
39
94000
3000
כאשר אנגליה עברה לתה וקפה.
01:52
But the other thing that makesעושה the coffeehouseבית קפה importantחָשׁוּב
40
97000
3000
אבל הדבר האחר שהופך את בית-הקפה לחשוב
01:55
is the architectureארכיטקטורה of the spaceמֶרחָב.
41
100000
2000
הוא מבנה המרחב.
01:57
It was a spaceמֶרחָב where people would get togetherיַחַד
42
102000
2000
זה היה המרחב בו אנשים
01:59
from differentשונה backgroundsרקעים,
43
104000
2000
מרקעים שונים, עם תחומי התמחות שונים,
02:01
differentשונה fieldsשדות of expertiseמומחיות, and shareלַחֲלוֹק.
44
106000
2000
התאספו ושיתפו פעולה.
02:03
It was a spaceמֶרחָב, as Mattמאט Ridleyרידלי talkedדיבר about, where ideasרעיונות could have sexמִין.
45
108000
3000
זה היה מרחב, כפי שמאט רידלי סיפר עליו, ששם רעיונות יכלו להזדווג.
02:06
This was theirשֶׁלָהֶם conjugalזנב bedמיטה, in a senseלָחוּשׁ --
46
111000
2000
במובן מסויים, זו היתה המיטה הזוגית שלהם.
02:08
ideasרעיונות would get togetherיַחַד there.
47
113000
2000
הרעיונות היו מתכנסים שם.
02:10
And an astonishingמַפתִיעַ numberמספר of innovationsחידושים from this periodפרק זמן
48
115000
3000
ולמספר מדהים של המצאות מאותה תקופה
02:13
have a coffeehouseבית קפה somewhereאי שם in theirשֶׁלָהֶם storyכַּתָבָה.
49
118000
3000
יש בהיסטוריה שלהם איזה בית-קפה היכן שהוא.
02:16
I've been spendingההוצאה a lot of time thinkingחושב about coffeehousesבתי קפה
50
121000
3000
ביליתי המון זמן במחשבות על בתי-קפה
02:19
for the last fiveחָמֵשׁ yearsשנים,
51
124000
2000
בחמש השנים האחרונות,
02:21
because I've been kindסוג of on this questלַחקוֹר
52
126000
2000
כי הייתי במין מסע חיפוש כזה
02:23
to investigateלַחקוֹר this questionשְׁאֵלָה
53
128000
2000
כדי לחקור את השאלה הזו
02:25
of where good ideasרעיונות come from.
54
130000
2000
של מהיכן באים רעיונות מוצלחים.
02:27
What are the environmentsסביבות
55
132000
2000
מהן הסביבות
02:29
that leadעוֹפֶרֶת to unusualבלתי שגרתי levelsרמות of innovationחדשנות,
56
134000
3000
המובילות לרמות יוצאות-דופן של חדשנות,
02:32
unusualבלתי שגרתי levelsרמות of creativityיְצִירָתִיוּת?
57
137000
3000
לרמות יוצאות-דופן של יצירתיות?
02:35
What's the kindסוג of environmentalסְבִיבָתִי --
58
140000
2000
מהו סוג הסביבה --
02:37
what is the spaceמֶרחָב of creativityיְצִירָתִיוּת?
59
142000
2000
מהו מרחב היצירתיות?
02:39
And what I've doneבוצע is
60
144000
2000
ומה שעשיתי הוא,
02:41
I've lookedהביט at bothשניהם environmentsסביבות like the coffeehouseבית קפה;
61
146000
2000
התבוננתי בשתי הסביבות כמו בית-הקפה;
02:43
I've lookedהביט at mediaכְּלֵי תִקְשׁוֹרֶת environmentsסביבות, like the worldעוֹלָם wideרָחָב webאינטרנט,
62
148000
2000
התבוננתי בסביבות של אמצעי התקשורת, כמו האינטרנט,
02:45
that have been extraordinarilyבאופן יוצא דופן innovativeחדשני;
63
150000
2000
שהם חדשניים בצורה יוצאת דופן;
02:47
I've goneנעלם back to the historyהִיסטוֹרִיָה of the first citiesערים;
64
152000
3000
חזרתי אחורה להיסטוריה של הערים הראשונות;
02:50
I've even goneנעלם to biologicalבִּיוֹלוֹגִי environmentsסביבות,
65
155000
2000
הלכתי אפילו לסביבות ביולוגיות,
02:52
like coralאַלְמוֹג reefsשוניות and rainforestsיערות הגשם,
66
157000
2000
כמו שוניות אלמוגים ויערות גשם,
02:54
that involveכרוך unusualבלתי שגרתי levelsרמות of biologicalבִּיוֹלוֹגִי innovationחדשנות;
67
159000
3000
שיש בהם רמות בלתי רגילות של חדשנות ביולוגית;
02:57
and what I've been looking for is sharedמְשׁוּתָף patternsדפוסי,
68
162000
3000
ומה שחיפשתי זה תבניות משותפות,
03:00
kindסוג of signatureחֲתִימָה behaviorהִתְנַהֲגוּת that showsמופעים up
69
165000
2000
מן התנהגות מפתח המופיעה
03:02
again and again in all of these environmentsסביבות.
70
167000
3000
שוב ושוב בכל הסביבות הללו.
03:05
Are there recurringמַחזוֹרִי patternsדפוסי that we can learnלִלמוֹד from,
71
170000
3000
האם ישנן תבניות החוזרות על עצמן שניתן ללמוד מהן,
03:08
that we can take and kindסוג of applyלהגיש מועמדות to our ownשֶׁלוֹ livesחיים,
72
173000
2000
שאנחנו יכולים ליישם בחיינו שלנו,
03:10
or our ownשֶׁלוֹ organizationsארגונים,
73
175000
2000
או בארגונים שלנו,
03:12
or our ownשֶׁלוֹ environmentsסביבות to make them more creativeיְצִירָתִי and innovativeחדשני?
74
177000
2000
או בסביבות שלנו כדי להפכן ליותר יצירתיות וחדשניות?
03:14
And I think I've foundמצאתי a fewמְעַטִים.
75
179000
2000
ואני חושב שמצאתי כמה.
03:16
But what you have to do to make senseלָחוּשׁ of this
76
181000
3000
אבל מה שעליכם לעשות כדי לעשות בזה סדר
03:19
and to really understandמבין these principlesעקרונות
77
184000
2000
וכדי באמת להבין את העקרונות הללו,
03:21
is you have to do away
78
186000
2000
זה לחשוב הרבה,
03:23
with a lot of the way in whichאיזה our conventionalמוּסכָּם metaphorsמטאפורות and languageשפה
79
188000
3000
הרבה על הדרך שבה הדימויים והשפה הרגילים שלנו
03:26
steersמנועים us towardsלִקרַאת
80
191000
2000
מובילים אותנו אל עבר
03:28
certainמסוים conceptsמושגים of idea-creationיצירת רעיון.
81
193000
2000
תפיסות מסויימות של יצירת רעיונות.
03:30
We have this very richעָשִׁיר vocabularyאוצר מילים
82
195000
2000
יש לנו אוצר מילים רחב מאוד
03:32
to describeלְתַאֵר momentsרגעים of inspirationהַשׁרָאָה.
83
197000
2000
כדי לתאר רגעים של השראה.
03:34
We have the kindסוג of the flashהֶבזֵק of insightתוֹבָנָה,
84
199000
3000
יש לנו מין הבזק של תובנה,
03:37
the strokeשבץ of insightתוֹבָנָה,
85
202000
2000
מכת תובנות,
03:39
we have epiphaniesהתגלויות, we have "eurekaיוריקה!" momentsרגעים,
86
204000
3000
יש לנו התגלויות, יש לנו רגעי "גיליתי, מצאתי!",
03:42
we have the lightbulbנורה momentsרגעים, right?
87
207000
2000
יש לנו רגעי הארה.
03:44
All of these conceptsמושגים,
88
209000
2000
כל המושגים הללו,
03:46
as kindסוג of rhetoricallyרטורית floridאֲדַמדַם as they are,
89
211000
3000
מליציים באופן רטורי כפי שהם,
03:49
shareלַחֲלוֹק this basicבסיסי assumptionהנחה,
90
214000
2000
עומדים על ההנחה הבסיסית המשותפת
03:51
whichאיזה is that an ideaרַעְיוֹן is a singleיחיד thing,
91
216000
3000
שרעיון זה דבר בדיד,
03:54
it's something that happensקורה oftenלעתים קרובות
92
219000
2000
שזה משהו שמתרחש בדרך-כלל
03:56
in a wonderfulנִפלָא illuminatingמאירה momentרֶגַע.
93
221000
3000
ברגע קסום של הארה.
03:59
But in factעוּבדָה, what I would argueלִטעוֹן and what you really need to kindסוג of beginהתחל with
94
224000
3000
אבל למעשה, מה שאני טוען, ומה שעליכם להתחיל איתו,
04:02
is this ideaרַעְיוֹן that an ideaרַעְיוֹן is a networkרֶשֶׁת
95
227000
3000
הוא התפיסה שרעיון הינו רשת
04:05
on the mostרוב elementalיסודי levelרָמָה.
96
230000
2000
ברמה הבסיסית ביותר.
04:07
I mean, this is what is happeningמתרחש insideבְּתוֹך your brainמוֹחַ.
97
232000
2000
כוונתי שזה מה שמתרחש במוחנו.
04:09
An ideaרַעְיוֹן -- a newחָדָשׁ ideaרַעְיוֹן -- is a newחָדָשׁ networkרֶשֶׁת of neuronsנוירונים
98
234000
3000
רעיון, רעיון חדש, הוא רשת של תאי-עצב
04:12
firingירי in syncסינכרון with eachכל אחד other insideבְּתוֹך your brainמוֹחַ.
99
237000
3000
הנדלקים בתיאום האחד עם השני במוחנו.
04:15
It's a newחָדָשׁ configurationתְצוּרָה that has never formedנוצר before.
100
240000
3000
זהו מבנה חדש שמעולם לא היה קיים קודם.
04:18
And the questionשְׁאֵלָה is: how do you get your brainמוֹחַ into environmentsסביבות
101
243000
3000
והשאלה היא: כיצד אנו מביאים את מוחנו אל תוך סביבות
04:21
where these newחָדָשׁ networksרשתות are going to be more likelyסָבִיר to formטופס?
102
246000
3000
ששם יש סיכויים יותר גבוהים שרשתות כאלה תיווצרנה?
04:24
And it turnsפונה out that, in factעוּבדָה, the kindסוג of networkרֶשֶׁת patternsדפוסי of the outsideבחוץ worldעוֹלָם
103
249000
3000
ומתברר שלמעשה, סוגי תבניות הרשת בעולם החיצוני
04:27
mimicלְחַקוֹת a lot of the networkרֶשֶׁת patternsדפוסי
104
252000
2000
מחקות הרבה מן תבניות הרשת
04:29
of the internalפְּנִימִי worldעוֹלָם of the humanבן אנוש brainמוֹחַ.
105
254000
3000
שבעולם הפנימי של המוח האנושי.
04:32
So the metaphorמֵטָפוֹרָה I'd like the use
106
257000
2000
כך שהדימוי שהייתי רוצה להשתמש,
04:34
I can take
107
259000
2000
אקח אותו
04:36
from a storyכַּתָבָה of a great ideaרַעְיוֹן that's quiteדַי recentלאחרונה --
108
261000
3000
מסיפור של רעיון גדול שהוא די חדש --
04:39
a lot more recentלאחרונה than the 1650s.
109
264000
3000
הרבה אחרי 1650.
04:43
A wonderfulנִפלָא guy namedבשם Timothyטימותי Presteroפרסטרו,
110
268000
2000
אדם נפלא ששמו טימותי פרסטרו,
04:45
who has a companyחֶברָה calledשקוראים לו ... an organizationאִרגוּן calledשקוראים לו Designלְעַצֵב That Mattersעניינים.
111
270000
3000
שיש לו חברה הנקראת.... ארגון ששמו "עיצוב שעושה את ההבדל".
04:48
They decidedהחליט to tackleלְהִתְמוֹדֵד this really pressingלחיצה problemבְּעָיָה
112
273000
3000
הם החליטו להתמודד עם בעיה ממש לוחצת
04:53
of, you know, the terribleנורא problemsבעיות we have with infantתִינוֹק mortalityתמותה ratesתעריפים
113
278000
2000
שהיא הבעיה הנוראית שיש לנו עם תמותת תינוקות
04:55
in the developingמתפתח worldעוֹלָם.
114
280000
2000
במדינות המתפתחות.
04:57
One of the things that's very frustratingמתסכל about this is that we know,
115
282000
3000
אחד הדברים המאוד מתסכלים בנושא זה הוא שאנו יודעים,
05:00
by gettingמקבל modernמוֹדֶרנִי neonatalיילודים incubatorsחממות
116
285000
3000
שעל-ידי שימוש באינקובטורים ליילודים
05:03
into any contextהֶקשֵׁר,
117
288000
2000
בכל תנאי שהוא,
05:05
if we can keep prematureמוקדם מדי babiesתינוקות warmחַם, basicallyבעיקרון -- it's very simpleפָּשׁוּט --
118
290000
3000
אם אנו יכולים לשמור על חום גופם של פגים -- זה מאוד פשוט --
05:08
we can halveלִבתוֹר infantתִינוֹק mortalityתמותה ratesתעריפים in those environmentsסביבות.
119
293000
3000
נוכל להפחית בחצי את אחוז תמותת תינוקות באזורים אלו.
05:11
So, the technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה is there.
120
296000
2000
כך שהטכנולוגיה קיימת.
05:13
These are standardתֶקֶן in all the industrializedמתועשת worldsעולמות.
121
298000
3000
אלו הם הסטנדרטים בכל העולם המתועש.
05:16
The problemבְּעָיָה is, if you buyלִקְנוֹת a $40,000 incubatorמַדגֵרָה,
122
301000
3000
הבעיה היא שאם רוכשים אינקובטור ב-40,000 דולר,
05:19
and you sendלִשְׁלוֹחַ it off
123
304000
2000
ומעבירים אותו
05:21
to a mid-sizedבינונית villageכְּפָר in Africaאַפְרִיקָה,
124
306000
2000
לכפר בגודל בינוני באפריקה,
05:23
it will work great for a yearשָׁנָה or two yearsשנים,
125
308000
2000
הוא יפעל היטב לשנה, או שנתיים,
05:25
and then something will go wrongלא בסדר and it will breakלשבור,
126
310000
3000
ואז משהו יתקלקל,
05:28
and it will remainלְהִשָׁאֵר brokenשָׁבוּר foreverלָנֶצַח,
127
313000
2000
והוא יישאר מקולקל לתמיד,
05:30
because you don't have a wholeכֹּל systemמערכת of spareנוֹסָף partsחלקים,
128
315000
3000
מפני שאין שם את כל המערכת של חלקי חילוף,
05:33
and you don't have the on-the-groundעל הקרקע expertiseמומחיות
129
318000
2000
ואין שם אנשים היודעים
05:35
to fixלתקן this $40,000 pieceלְחַבֵּר of equipmentצִיוּד.
130
320000
2000
לתקן ציוד השווה 40,000 דולר.
05:37
And so you endסוֹף up havingשיש this problemבְּעָיָה where you spendלְבַלוֹת all this moneyכֶּסֶף
131
322000
2000
וכך נשארים עם הבעיה שבזבזנו את הכסף
05:39
gettingמקבל aidסיוע and all these advancedמִתקַדֵם electronicsמכשירי חשמל to these countriesמדינות,
132
324000
3000
כדי להביא עזרה ואת כל המיכשור האלקטרוני המתקדם לכל המדינות הללו,
05:42
and then it endsמסתיים up beingלהיות uselessחֲסַר תוֹעֶלֶת.
133
327000
2000
ובסופו של דבר הוא נשאר ללא שימוש.
05:44
So what Presteroפרסטרו and his teamקְבוּצָה decidedהחליט to do
134
329000
2000
אז מה שפרסטרו וצוותו החליטו לעשות
05:46
is to look around and see: what are the abundantשׁוֹפֵעַ resourcesאֶמְצָעִי
135
331000
3000
הוא להסתכל סביב ולראות: איזה משאבים קיימים בשפע
05:49
in these developingמתפתח worldעוֹלָם contextsהקשרים?
136
334000
2000
במדינות המתפתחות הללו?
05:51
And what they noticedשם לב was they don't have a lot of DVRsDVRs,
137
336000
3000
והם שמו לב שאין להם הרבה מכשירי די.וי.די.,
05:54
they don't have a lot of microwavesמיקרוגל,
138
339000
2000
אין להם הרבה מיקרוגלים,
05:56
but they seemנראה to do a prettyיפה good jobעבודה of keepingשְׁמִירָה theirשֶׁלָהֶם carsמכוניות on the roadכְּבִישׁ.
139
341000
3000
אבל נראה שהם עושים עבודה טובה בהחזקת מכוניותיהם על הכביש.
05:59
There's a Toyotaטויוטה Forerunnerמְבַשֵׂר
140
344000
2000
רואים טויוטה פור-ראנר
06:01
on the streetרְחוֹב in all these placesמקומות.
141
346000
2000
על הכבישים בכל המקומות האלה.
06:03
They seemנראה to have the expertiseמומחיות to keep carsמכוניות workingעובד.
142
348000
3000
נראה שיש להם היכולת לשמור שהמכוניות תסענה.
06:06
So they startedהתחיל to think,
143
351000
2000
אז הם החלו לחשוב,
06:08
"Could we buildלִבנוֹת a neonatalיילודים incubatorמַדגֵרָה
144
353000
2000
"האם נוכל לבנות אינקובטור
06:10
that's builtבנוי entirelyלַחֲלוּטִין out of automobileמְכוֹנִית partsחלקים?"
145
355000
3000
שעשוי כולו מחלקי מכוניות?"
06:13
And this is what they endedהסתיים up comingמגיע with.
146
358000
2000
ואז זה מה שהם בנו.
06:15
It's calledשקוראים לו a "neonurtureneonurture deviceהתקן."
147
360000
2000
זה נקרא התקן ניאו-טיפוח.
06:17
From the outsideבחוץ, it looksנראה like a normalנוֹרמָלִי little thing
148
362000
2000
מבחוץ הוא נראה כדבר רגיל
06:19
you'dהיית רוצה find in a modernמוֹדֶרנִי, Westernהמערבי hospitalבית חולים.
149
364000
2000
שמוצאים בבתי-חולים במערב.
06:21
In the insideבְּתוֹך, it's all carאוטו partsחלקים.
150
366000
2000
מבפנים הוא כולו עשוי מחלקי מכוניות.
06:23
It's got a fanאוהד, it's got headlightsפנסים for warmthחוֹם,
151
368000
2000
יש לו מאוורר, יש לו חימום מפנסים ראשיים,
06:25
it's got doorדלת chimesפעמוני for alarmאזעקה --
152
370000
2000
יש לו פעמוני דלתות בשביל אזעקה.
06:27
it runsרץ off a carאוטו batteryסוֹלְלָה.
153
372000
2000
הוא פועל על מצבר של מכונית.
06:29
And so all you need is the spareנוֹסָף partsחלקים from your Toyotaטויוטה
154
374000
2000
וכך כל מה שצריך זה חלקי חילוף של טויוטה
06:31
and the abilityיְכוֹלֶת to fixלתקן a headlightפָּנָס קִדמִי,
155
376000
2000
והיכולת לתקן פנסים ראשיים,
06:33
and you can repairלְתַקֵן this thing.
156
378000
2000
ואז ניתן לתקן את הדבר הזה.
06:35
Now, that's a great ideaרַעְיוֹן, but what I'd like to say is that, in factעוּבדָה,
157
380000
3000
כעת, זה אכן רעיון גדול, אבל מה שהייתי רוצה לומר שלמעשה
06:38
this is a great metaphorמֵטָפוֹרָה for the way that ideasרעיונות happenלִקְרוֹת.
158
383000
2000
זוהי מטפורה נהדרת לדרך בה נולדים רעיונות.
06:40
We like to think our breakthroughפְּרִיצַת דֶרֶך ideasרעיונות, you know,
159
385000
2000
נדמה לנו שרעיונות פורצי-הדרך שלנו,
06:42
are like that $40,000, brandמותג newחָדָשׁ incubatorמַדגֵרָה,
160
387000
2000
הם כמו האינקובטור ההוא ששווה 40,000 דולר,
06:44
state-of-the-artמדינת האומנות technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה,
161
389000
2000
חזית הטכנולוגיה,
06:46
but more oftenלעתים קרובות than not, they're cobbledמרוצפת togetherיַחַד
162
391000
2000
אבל לעיתים יותר קרובות, הם מאוגדים ביחד בתפרים גסים
06:48
from whateverמה שתגיד partsחלקים that happenלִקְרוֹת to be around nearbyסָמוּך.
163
393000
2000
מכל מיני חלקים מזדמנים שנמצאו במקרה בסביבה.
06:50
We take ideasרעיונות from other people,
164
395000
2000
אנו נוטלים רעיונות מאנשים אחרים,
06:52
from people we'veיש לנו learnedמְלוּמָד from, from people we runלָרוּץ into in the coffeeקָפֶה shopלִקְנוֹת,
165
397000
3000
מאנשים שלמדנו מהם, מאנשים שנתקלים בהם בבית-קפה,
06:55
and we stitchתפר them togetherיַחַד into newחָדָשׁ formsטפסים and we createלִיצוֹר something newחָדָשׁ.
166
400000
3000
ואנו תופרים אותם ביחד לצורה חדשה, וכך יוצרים משהו חדש.
06:58
That's really where innovationחדשנות happensקורה.
167
403000
3000
ואכן כאן באמת נוצרים החידושים.
07:01
And that meansאומר that we have to changeשינוי some of our modelsמודלים
168
406000
2000
וכל זה אומר שעלינו לשנות חלק מהמודלים שלנו
07:03
of what innovationחדשנות and deepעָמוֹק thinkingחושב really looksנראה like, right.
169
408000
3000
על כיצד באמת נראות חדשנות וחשיבה עמוקה.
07:06
I mean, this is one visionחָזוֹן of it.
170
411000
2000
כלומר, זהו מבט אחד מסויים על הנושא.
07:08
Anotherאַחֵר is Newtonניוטון and the appleתפוח עץ, when Newtonניוטון was at Cambridgeקיימברידג '.
171
413000
3000
האחר הוא ניוטון והתפוח, כאשר ניוטון היה בקיימברידג'.
07:11
This is a statueפסל from Oxfordאוקספורד.
172
416000
2000
זהו פסל מאוקספורד.
07:13
You know, you're sittingיְשִׁיבָה there thinkingחושב a deepעָמוֹק thought,
173
418000
2000
מישהו יושב שם ומתעמק במחשבותיו,
07:15
and the appleתפוח עץ fallsנופל from the treeעֵץ, and you have the theoryתֵאוֹרִיָה of gravityכוח משיכה.
174
420000
3000
והתפוח נופל מהעץ, ויש לנו תאוריית הכבידה.
07:18
In factעוּבדָה, the spacesרווחים that have historicallyהיסטורית led to innovationחדשנות
175
423000
3000
בעצם, המרחבים שהיסטורית הובילו להמצאות
07:21
tendנוטה to look like this, right.
176
426000
2000
נוטים יותר להיראות כך.
07:23
This is Hogarth'sשל הוגארת famousמפורסם paintingצִיוּר of a kindסוג of politicalפּוֹלִיטִי dinnerאֲרוּחַת עֶרֶב at a tavernמִסְבָּאָה,
177
428000
3000
זהו ציורו המפורסם של הוגארת', מין ארוחה פוליטית בפונדק,
07:26
but this is what the coffeeקָפֶה shopsחנויות lookedהביט like back then.
178
431000
3000
אבל כך נראו בתי-הקפה אז.
07:29
This is the kindסוג of chaoticכאוטי environmentסביבה
179
434000
2000
זוהי מין סביבה מבולגנת שכזו
07:31
where ideasרעיונות were likelyסָבִיר to come togetherיַחַד,
180
436000
2000
שבה רעיונות היו עשויים להתכנס,
07:33
where people were likelyסָבִיר to have
181
438000
2000
שבה לאנשים עשויות היו להיות
07:35
newחָדָשׁ, interestingמעניין, unpredictableבלתי צפוי collisionsהתנגשויות -- people from differentשונה backgroundsרקעים.
182
440000
3000
היתקלויות מעניינות, לא-צפויות -- אנשים מרקעים שונים.
07:38
So, if we're tryingמנסה to buildלִבנוֹת organizationsארגונים that are more innovativeחדשני,
183
443000
2000
כך שאם רוצים ארגונים יותר חדשניים,
07:40
we have to buildלִבנוֹת spacesרווחים that -- strangelyבאופן מוזר enoughמספיק -- look a little bitbit more like this.
184
445000
3000
עלינו לבנות מרחבים, שבאופן די מוזר, נראים קצת יותר כמו זה.
07:43
This is what your officeמִשׂרָד should look like,
185
448000
2000
כך צריך להיראות המשרד שלכם,
07:45
is partחֵלֶק of my messageהוֹדָעָה here.
186
450000
2000
שזהו חלק מהמסר שלי כאן.
07:47
And one of the problemsבעיות with this is that
187
452000
2000
ואחת הבעיות עם זה
07:49
people are actuallyלמעשה -- when you researchמחקר this fieldשדה --
188
454000
3000
אנשים למעשה -- כאשר חוקרים תחום זה --
07:52
people are notoriouslyבאופן ידוע לשמצה unreliableלֹא מְהֵימָן,
189
457000
2000
אנשים באופן מצער בלתי-אמינים,
07:54
when they actuallyלמעשה kindסוג of self-reportדו"ח עצמי
190
459000
2000
כאשר הם מספרים בעצמם
07:56
on where they have theirשֶׁלָהֶם ownשֶׁלוֹ good ideasרעיונות,
191
461000
2000
מהיכן באים הרעיונות המוצלחים שלהם,
07:58
or theirשֶׁלָהֶם historyהִיסטוֹרִיָה of theirשֶׁלָהֶם bestהטוב ביותר ideasרעיונות.
192
463000
2000
או על היסטוריית הרעיונות הכי טובים שלהם.
08:00
And a fewמְעַטִים yearsשנים agoלִפנֵי, a wonderfulנִפלָא researcherחוֹקֵר namedבשם Kevinקווין Dunbarדנבר
193
465000
3000
לפני מספר שנים, חוקר נפלא בשם קווין דנבאר
08:03
decidedהחליט to go around
194
468000
2000
החליט
08:05
and basicallyבעיקרון do the Bigגָדוֹל Brotherאָח approachגִישָׁה
195
470000
2000
ובעצם אימץ את גישת ה"אח הגדול"
08:07
to figuringלהבין out where good ideasרעיונות come from.
196
472000
2000
כדי למצוא מהיכן באים רעיונות מוצלחים.
08:09
He wentהלך to a bunchצְרוֹר of scienceמַדָע labsמעבדות around the worldעוֹלָם
197
474000
3000
הוא הלך למספר מעבדות מדעיות ברחבי העולם
08:12
and videotapedבצילום וידאו everyoneכל אחד
198
477000
2000
וצילם שם בוידאו כל אחד ואחד
08:14
as they were doing everyכֹּל little bitbit of theirשֶׁלָהֶם jobעבודה.
199
479000
2000
בעוד הם עושים את מלאכתם.
08:16
So when they were sittingיְשִׁיבָה in frontחֲזִית of the microscopeמִיקרוֹסקוֹפּ,
200
481000
2000
כך היה כאשר הם ישבו ליד מיקרוסקופ,
08:18
when they were talkingשִׂיחָה to theirשֶׁלָהֶם colleagueעמית at the waterמַיִם coolerמְצַנֵן, and all these things.
201
483000
2000
כאשר הם שוחחו עם עמיתיהם ליד הקולר מים וכו'.
08:20
And he recordedמוּקלָט all of these conversationsשיחות
202
485000
2000
והוא הקליט את כל השיחות
08:22
and triedניסה to figureדמות out where the mostרוב importantחָשׁוּב ideasרעיונות,
203
487000
2000
וניסה להבין איפה הרעיונות הכי חשובים,
08:24
where they happenedקרה.
204
489000
2000
איפה הם נוצרו.
08:26
And when we think about the classicקלַאסִי imageתמונה of the scientistמַדְעָן in the labמַעבָּדָה,
205
491000
3000
וכאשר אנו חושבים על הדמות הקלאסית של מדען במעבדה,
08:29
we have this imageתמונה -- you know, they're pouringמוזג over the microscopeמִיקרוֹסקוֹפּ,
206
494000
3000
יש לנו את התמונה הזו -- הוא שפוף מעל המיקרוסקופ
08:32
and they see something in the tissueרִקמָה sampleלִטעוֹם.
207
497000
2000
והוא רואה משהו בדוגמית של הריקמה.
08:34
And "oh, eurekaיוריקה," they'veהם כבר got the ideaרַעְיוֹן.
208
499000
3000
ואז "גיליתי, מצאתי!", יש לו את הרעיון.
08:37
What happenedקרה actuallyלמעשה when Dunbarדנבר kindסוג of lookedהביט at the tapeסרט הדבקה
209
502000
3000
מה שקרה בפועל כאשר דנבאר צפה בהקלטה
08:40
is that, in factעוּבדָה, almostכִּמעַט all of the importantחָשׁוּב breakthroughפְּרִיצַת דֶרֶך ideasרעיונות
210
505000
3000
הוא שבעצם כמעט כל הרעיונות החשובים פורצי-הדרך
08:43
did not happenלִקְרוֹת aloneלבד in the labמַעבָּדָה, in frontחֲזִית of the microscopeמִיקרוֹסקוֹפּ.
211
508000
3000
לא נוצרו לבד במעבדה, ליד המיקרוסקופ.
08:46
They happenedקרה at the conferenceוְעִידָה tableשולחן
212
511000
2000
הם נוצרו ליד שולחן הכינוסים,
08:48
at the weeklyשְׁבוּעִי labמַעבָּדָה meetingפְּגִישָׁה,
213
513000
2000
בפגישת המעבדה השבועית,
08:50
when everybodyכולם got togetherיַחַד and sharedמְשׁוּתָף theirשֶׁלָהֶם kindסוג of latestהכי מאוחר dataנתונים and findingsממצאים,
214
515000
3000
כאשר כולם התאספו ביחד וחלקו את ממצאיהם ונתוניהם האחרונים,
08:53
oftentimesלְעִתִים קְרוֹבוֹת when people sharedמְשׁוּתָף the mistakesטעויות they were havingשיש,
215
518000
2000
לעיתים מזומנות, כאשר אנשים חלקו
08:55
the errorשְׁגִיאָה, the noiseרַעַשׁ in the signalאוֹת they were discoveringלגלות.
216
520000
3000
את השגיאות שהם קיבלו, את הרעש באות שהם גילו.
08:58
And something about that environmentסביבה --
217
523000
3000
ומשהו לגבי אותה סביבה --
09:01
and I've startedהתחיל callingיִעוּד it the "liquidנוזל networkרֶשֶׁת,"
218
526000
2000
התחלתי לקרוא לה "רשת נוזלים",
09:03
where you have lots of differentשונה ideasרעיונות that are togetherיַחַד,
219
528000
3000
היכן שיש המון רעיונות מכונסים ביחד,
09:06
differentשונה backgroundsרקעים, differentשונה interestsאינטרסים,
220
531000
2000
רקעים שונים, אינטרסים שונים,
09:08
jostlingדוחה with eachכל אחד other, bouncingהַקפָּצָה off eachכל אחד other --
221
533000
2000
נתקלים אחד בשני, מקפצים מהאחד לשני --
09:10
that environmentסביבה is, in factעוּבדָה,
222
535000
2000
סביבה שהיא, למעשה,
09:12
the environmentסביבה that leadsמוביל to innovationחדשנות.
223
537000
2000
הסביבה שמובילה להמצאה.
09:14
The other problemבְּעָיָה that people have
224
539000
2000
הבעיה האחרת היא
09:16
is they like to condenseלִדחוֹס theirשֶׁלָהֶם storiesסיפורים of innovationחדשנות down
225
541000
2000
שאנשים אוהבים לתמצת את סיפורי ההמצאות שלהם
09:18
to kindסוג of shorterקצר יותר time framesמסגרות.
226
543000
2000
למסגרת זמנים יותר קצרה.
09:20
So they want to tell the storyכַּתָבָה of the "eurekaיוריקה!" momentרֶגַע.
227
545000
3000
הם רוצים לספר את סיפור רגע ה"גיליתי, מצאתי!".
09:23
They want to say, "There I was, I was standingעוֹמֵד there
228
548000
2000
הם רוצים לומר, "הנה כאן הייתי, עמדתי כאן
09:25
and I had it all suddenlyפִּתְאוֹם clearברור in my headרֹאשׁ."
229
550000
2000
ופתאום הכל נהיה לי ברור בראש."
09:27
But in factעוּבדָה, if you go back and look at the historicalהִיסטוֹרִי recordתקליט,
230
552000
3000
אבל למעשה, אם תחזרו ותסתכלו ברשומות ההיסטוריה,
09:30
it turnsפונה out that a lot of importantחָשׁוּב ideasרעיונות
231
555000
3000
מתברר שהרבה רעיונות חשובים
09:33
have very long incubationדְגִירָה periodsתקופות --
232
558000
3000
עוברים תקופות דגירה ארוכות.
09:36
I call this the "slowלְהַאֵט hunchתְחוּשָׁה."
233
561000
2000
אני מכנה זאת "אינטואיציה איטית".
09:38
We'veללא שם: יש לנו heardשמע a lot recentlyלאחרונה
234
563000
2000
שמענו הרבה לאחרונה
09:40
about hunchתְחוּשָׁה and instinctיֵצֶר
235
565000
2000
על תחושה ואינסטינקט
09:42
and blink-likeלמצמץ suddenפִּתְאוֹמִי momentsרגעים of clarityבְּהִירוּת,
236
567000
3000
ורגעי בהירות פתאומיים דמויי הבזק,
09:45
but in factעוּבדָה, a lot of great ideasרעיונות
237
570000
2000
אבל למעשה, הרבה מהרעיונות הגדולים
09:47
lingerלְהִשְׁתַהוֹת on, sometimesלִפְעָמִים for decadesעשרות שנים,
238
572000
2000
משתהים, לפעמים במשך עשורים,
09:49
in the back of people'sשל אנשים mindsמוחות.
239
574000
2000
בצידו האחורי של המוח האנושי.
09:51
They have a feelingמַרגִישׁ that there's an interestingמעניין problemבְּעָיָה,
240
576000
2000
לאנשים יש הרגשה שקיימת בעיה מעניינת,
09:53
but they don't quiteדַי have the toolsכלים yetעדיין to discoverלְגַלוֹת them.
241
578000
3000
אבל אין להם עדיין די כלים כדי לגלותה.
09:56
They spendלְבַלוֹת all this time workingעובד on certainמסוים problemsבעיות,
242
581000
3000
הם מעבירים את כל הזמן הזה בעבודה על בעיות מסויימות,
09:59
but there's anotherאַחֵר thing lingeringהִתמַהמְהוּת there
243
584000
2000
אבל יש דבר אחר תלוי ועומד
10:01
that they're interestedמעוניין in, but they can't quiteדַי solveלִפְתוֹר.
244
586000
2000
שהם מעוניינים בו, אבל הם לא בדיוק מצליחים לפותרו.
10:03
Darwinדרווין is a great exampleדוגמא of this.
245
588000
2000
דארווין הוא דוגמא טובה לכך.
10:05
Darwinדרווין himselfעַצמוֹ, in his autobiographyאוֹטוֹבִּיוֹגְרָפִיָה,
246
590000
2000
דארווין עצמו, באוטוביוגרפיה שלו,
10:07
tellsאומר the storyכַּתָבָה of comingמגיע up with the ideaרַעְיוֹן
247
592000
2000
מספר את סיפור הרעיון שעולה
10:09
for naturalטִבעִי selectionבְּחִירָה
248
594000
2000
על ברירה טבעית
10:11
as a classicקלַאסִי "eurekaיוריקה!" momentרֶגַע.
249
596000
2000
בתור רגע קלאסי של "גיליתי, מצאתי!".
10:13
He's in his studyלימוד,
250
598000
2000
הוא עסוק במחקרו,
10:15
it's Octoberאוֹקְטוֹבֶּר of 1838,
251
600000
2000
השנה היא 1838,
10:17
and he's readingקריאה Malthusמלתוס, actuallyלמעשה, on populationאוּכְלוֹסִיָה.
252
602000
2000
והוא קורא את מאלטהוס, על אוכלוסיה.
10:19
And all of a suddenפִּתְאוֹמִי,
253
604000
2000
ופתאום,
10:21
the basicבסיסי algorithmאַלגוֹרִיתְם of naturalטִבעִי selectionבְּחִירָה kindסוג of popsאבא into his headרֹאשׁ
254
606000
3000
ההיגיון הבסיסי של ברירה טבעית צץ בראשו,
10:24
and he saysאומר, "Ahאה, at last, I had a theoryתֵאוֹרִיָה with whichאיזה to work."
255
609000
3000
והוא אומר, "או, סוף סוף היתה לי תאוריה שיכלתי לעבוד איתה."
10:27
That's in his autobiographyאוֹטוֹבִּיוֹגְרָפִיָה.
256
612000
2000
זה כתוב באוטוביוגרפיה שלו.
10:29
About a decadeעָשׂוֹר or two agoלִפנֵי,
257
614000
2000
לפני עשור או שניים,
10:31
a wonderfulנִפלָא scholarמְלוּמָד namedבשם Howardהווארד Gruberגרובר wentהלך back
258
616000
2000
מלומד בשם האוורד גרובר חזר
10:33
and lookedהביט at Darwin'sשל דארווין notebooksמחברות from this periodפרק זמן.
259
618000
3000
ובחן את מחברותיו של דארווין מאותה תקופה.
10:36
And Darwinדרווין keptשמר these copiousשׁוֹפֵעַ notebooksמחברות
260
621000
2000
ודארווין שמר את המחברות שופעות המידע הללו
10:38
where he wroteכתבתי down everyכֹּל little ideaרַעְיוֹן he had, everyכֹּל little hunchתְחוּשָׁה.
261
623000
3000
בהן הוא רשם כל רעיון מעורפל שהיה לו, כל תחושה קטנה.
10:41
And what Gruberגרובר foundמצאתי was
262
626000
2000
ומה שגרובר מצא היה
10:43
that Darwinדרווין had the fullמלא theoryתֵאוֹרִיָה of naturalטִבעִי selectionבְּחִירָה
263
628000
3000
שלדארווין היתה תאוריה שלמה על ברירה טבעית
10:46
for monthsחודשים and monthsחודשים and monthsחודשים
264
631000
2000
במשך חודשים על-גבי חודשים על-גבי חודשים
10:48
before he had his allegedכִּביָכוֹל epiphanyהִתגַלוּת,
265
633000
2000
לפני שהיה לו כביכול רגע ההארה,
10:50
readingקריאה Malthusמלתוס in Octoberאוֹקְטוֹבֶּר of 1838.
266
635000
3000
שהתרחש כביכול בזמן קריאת מאלטהוס ב-1838.
10:53
There are passagesמעברים where you can readלקרוא it,
267
638000
2000
הנה קטעים שניתן לקרוא אותם,
10:55
and you think you're readingקריאה from a Darwinדרווין textbookספר לימוד,
268
640000
3000
ונראה כאילו שאנו קוראים מספר-לימוד של דארווין,
10:58
from the periodפרק זמן before he has this epiphanyהִתגַלוּת.
269
643000
3000
מהתקופה שלפני התרחשות ההארה שלו.
11:01
And so what you realizeלִהַבִין is that Darwinדרווין, in a senseלָחוּשׁ,
270
646000
2000
ואז מה שמגלים הוא שדארווין, במובן מסויים,
11:03
had the ideaרַעְיוֹן, he had the conceptמוּשָׂג,
271
648000
2000
היה לו את הרעיון, היה לו המושג,
11:05
but was unableלא מסוגל of fullyלְגַמרֵי thinkingחושב it yetעדיין.
272
650000
3000
אבל עדיין לא היה מסוגל לחשוב על זה במלואו.
11:08
And that is actuallyלמעשה how great ideasרעיונות oftenלעתים קרובות happenלִקְרוֹת;
273
653000
3000
וכך בעצם נוצרים רעיונות גדולים;
11:11
they fadeלִדעוֹך into viewנוף over long periodsתקופות of time.
274
656000
2000
הם נמוגים למשך תקופה ארוכה.
11:13
Now the challengeאתגר for all of us is:
275
658000
2000
האתגר של כולנו הוא:
11:15
how do you createלִיצוֹר environmentsסביבות
276
660000
2000
כיצד ליצור סביבות
11:17
that allowלהתיר these ideasרעיונות to have this kindסוג of long half-lifeחצי חיים, right?
277
662000
2000
המאפשרות לרעיונות הללו סוג כזה של מחצית-חיים ארוכה?
11:19
It's hardקָשֶׁה to go to your bossבּוֹס and say,
278
664000
2000
זה לא קל ללכת לבוס שלך ולומר,
11:21
"I have an excellentמְעוּלֶה ideaרַעְיוֹן for our organizationאִרגוּן.
279
666000
2000
"יש לי רעיון מצויין בשביל הארגון שלנו.
11:23
It will be usefulמוֹעִיל in 2020.
280
668000
3000
הוא יהיה שימושי ב-2020.
11:26
Could you just give me some time to do that?"
281
671000
2000
האם תוכל לתת לי קצת זמן בשבילו?"
11:28
Now a coupleזוּג of companiesחברות -- like GoogleGoogle --
282
673000
2000
בכמה ארגונים, כמו גוגל,
11:30
they have innovationחדשנות time off, 20 percentאָחוּז time,
283
675000
2000
יש להם פסקי-זמן להמצאות, 20 אחוז מהזמן,
11:32
where, in a senseלָחוּשׁ, those are hunch-cultivatingבטן-טיפוח mechanismsמנגנונים in an organizationאִרגוּן.
284
677000
3000
שזה, במובן מסויים, מנגנון לטיפוח האינטואיציה בארגון.
11:35
But that's a keyמַפְתֵחַ thing.
285
680000
3000
אבל זו נקודת מפתח.
11:38
And the other thing is to allowלהתיר those hunchesתחושות
286
683000
2000
והדבר השני הוא לאפשר לאינטואיציות הללו
11:40
to connectלְחַבֵּר with other people'sשל אנשים hunchesתחושות; that's what oftenלעתים קרובות happensקורה.
287
685000
3000
לבוא במגע עם אינטואיציות של אנשים אחרים; זה מה שקורה לעיתים קרובות.
11:43
You have halfחֲצִי of an ideaרַעְיוֹן, somebodyמִישֶׁהוּ elseאַחֵר has the other halfחֲצִי,
288
688000
2000
לך יש חצי רעיון, למישהו אחר יש את החצי השני,
11:45
and if you're in the right environmentסביבה,
289
690000
2000
ואם אתם בסביבה הנכונה,
11:47
they turnלפנות into something largerיותר גדול than the sumסְכוּם of theirשֶׁלָהֶם partsחלקים.
290
692000
2000
הם הופכים למשהו יותר גדול מאשר סכום חלקיהם.
11:49
So, in a senseלָחוּשׁ,
291
694000
2000
כך שבמובן מסויים,
11:51
we oftenלעתים קרובות talk about the valueערך
292
696000
2000
אנו מדברים לעיתים על הערך
11:53
of protectingמה tra Home intellectualאִינטֶלֶקְטוּאַלִי propertyנכס,
293
698000
2000
של ההגנה על קניין רוחני,
11:55
you know, buildingבִּניָן barricadesבריקדות,
294
700000
2000
אתם יודעים, בונים מחסומים,
11:57
havingשיש secretiveסודי R&D labsמעבדות, patentingפטנט everything that we have,
295
702000
3000
מקימים מעבדות מחקר ופיתוח חשאיות, רושמים פטנט על כל דבר,
12:00
so that those ideasרעיונות will remainלְהִשָׁאֵר valuableבעל ערך,
296
705000
3000
כדי שהרעיונות שלנו ישמרו על ערכם,
12:03
and people will be incentivizedתמריץ to come up with more ideasרעיונות,
297
708000
2000
ואנשים יומרצו להעלות עוד רעיונות,
12:05
and the cultureתַרְבּוּת will be more innovativeחדשני.
298
710000
3000
והתרבות תהיה יותר חדשנית.
12:08
But I think there's a caseמקרה to be madeעָשׂוּי
299
713000
2000
אבל אני חושב שהגיע הזמן לטעון
12:10
that we should spendלְבַלוֹת at leastהכי פחות as much time, if not more,
300
715000
3000
שעלינו לבלות לפחות את אותו הזמן, אם לא יותר,
12:13
valuingמעריך the premiseהַנָחַת יְסוֹד of connectingמְקַשֵׁר ideasרעיונות
301
718000
2000
בלרומם את הנחת היסוד של חיבור רעיונות
12:15
and not just protectingמה tra Home them.
302
720000
2000
ולא רק בהגנה עליהם.
12:17
And I'll leaveלעזוב you with this storyכַּתָבָה,
303
722000
2000
ואסיים עם הסיפור הבא,
12:19
whichאיזה I think capturesלוכדת a lot of these valuesערכים,
304
724000
3000
שלפי דעתי מכיל חלק גדול מהערכים האלה,
12:22
and it's just wonderfulנִפלָא kindסוג of taleמַעֲשִׂיָה of innovationחדשנות
305
727000
2000
והוא מין מעשייה נפלאה על המצאה,
12:24
and how it happensקורה in unlikelyלא סביר waysדרכים.
306
729000
3000
וכיצד היא מתרחשת בדרכים בלתי סבירות.
12:27
It's Octoberאוֹקְטוֹבֶּר of 1957,
307
732000
3000
הזמן הוא אוקטובר 1957,
12:30
and Sputnikספוטניק has just launchedMANAG מספר,
308
735000
2000
וספוטניק שוגרה לא מזמן,
12:32
and we're in Laurelדַפנָה Marylandמרילנד,
309
737000
2000
ואנחנו נמצאים בלורל מרילנד,
12:34
at the appliedהוחל physicsפיזיקה labמַעבָּדָה
310
739000
2000
במעבדה לפיזיקה שימושית
12:36
associatedהמשויך with Johnsג 'ונס Hopkinsהופקינס Universityאוּנִיבֶרְסִיטָה.
311
741000
2000
הקשורה לאוניברסיטת ג'ונס הופקינס.
12:38
And it's Mondayיוֹם שֵׁנִי morningשַׁחַר,
312
743000
2000
זהו בוקר יום שני,
12:40
and the newsחֲדָשׁוֹת has just brokenשָׁבוּר about this satelliteלוויין
313
745000
2000
והחדשות הטריות מספרות על הלוויין הזה
12:42
that's now orbitingבמסלול the planetכוכב לכת.
314
747000
3000
שחג כעת סביב כדור-הארץ.
12:45
And of courseקוּרס, this is nerdחנון heavenגן העדן, right?
315
750000
2000
וכמובן זה תחום של חנונים, נכון?
12:47
There are all these physicsפיזיקה geeksחנון who are there thinkingחושב,
316
752000
2000
יש את כל המכורים האלה לפיזיקה אשר חושבים,
12:49
"Oh my goshגוש! This is incredibleמדהים. I can't believe this has happenedקרה."
317
754000
3000
"הו אלוהים! זה לא ייאמן. אני לא יכול להאמין שזה קרה."
12:52
And two of them,
318
757000
2000
ושניים מהם,
12:54
two 20-something-משהו researchersחוקרים at the APLAPL
319
759000
2000
שני חוקרים בני 20 ומשהו במעבדה,
12:56
are there at the cafeteriaקָפֵטֶרִיָה tableשולחן
320
761000
2000
יושבים ליד שולחן בקפיטריה
12:58
havingשיש an informalלא רשמי conversationשִׂיחָה with a bunchצְרוֹר of theirשֶׁלָהֶם colleaguesעמיתים.
321
763000
3000
ומנהלים שיחת-חולין עם עמיתיהם.
13:01
And these two guys are namedבשם Guierגייר and Weiffenbachויפנבאך.
322
766000
3000
ושמותיהם הם גואייר ו-ואיפנבאך.
13:04
And they startהַתחָלָה talkingשִׂיחָה, and one of them saysאומר,
323
769000
2000
והם מתחילים לדבר, ואחד מהם שואל,
13:06
"Hey, has anybodyמִישֶׁהוּ triedניסה to listen for this thing?
324
771000
2000
"מישהו ניסה להאזין לדבר הזה?
13:08
There's this, you know, man-madeמעשה ידי אדם satelliteלוויין up there in outerחִיצוֹנִי spaceמֶרחָב
325
773000
3000
יש שם לוויין שאדם יצר, שם למעלה בחלל החיצון
13:11
that's obviouslyמובן מאליו broadcastingשידור some kindסוג of signalאוֹת.
326
776000
2000
שברור שהוא משדר איזה שהוא אות.
13:13
We could probablyכנראה hearלִשְׁמוֹעַ it, if we tuneמנגינה in."
327
778000
3000
קרוב לוודאי שהיינו יכולים לשמוע אותו, אם נתכוונן נכון."
13:16
And so they askלִשְׁאוֹל around to a coupleזוּג of theirשֶׁלָהֶם colleaguesעמיתים,
328
781000
2000
ואז הם שואלים על הנושא כמה מהעמיתים שלהם,
13:18
and everybody'sשל כולם like, "No, I hadn'tלא thought of doing that.
329
783000
2000
וכל אחד עונה משהו כמו, "לא, לא חשבתי לעשות את זה.
13:20
That's an interestingמעניין ideaרַעְיוֹן."
330
785000
2000
אבל זה רעיון מעניין."
13:22
And it turnsפונה out Weiffenbachויפנבאך is kindסוג of an expertמוּמחֶה
331
787000
3000
וזה הופך את ואיפנבאך למין מומחה כזה
13:25
in microwaveמיקרוגל receptionקבלה,
332
790000
2000
לקליטת מיקרו-גלים,
13:27
and he's got a little antennaeאנטנות setמַעֲרֶכֶת up
333
792000
2000
ואז הוא מציב אנטנה קטנה
13:29
with an amplifierמַגבֵּר in his officeמִשׂרָד.
334
794000
2000
עם מגבר ששוכן בתוך משרדו.
13:31
And so Guierגייר and Weiffenbachויפנבאך go back to Weiffenbach'sWeiffenbach של officeמִשׂרָד,
335
796000
2000
וכך גואייר וואיפנבאך הלכו למשרדו של ואיפנבאך,
13:33
and they startהַתחָלָה kindסוג of noodlingנודלינג around -- hackingפריצה, as we mightאולי call it now.
336
798000
3000
והחלו לשחק עם המכשירים כדי לקלוט משהו -- היום היו קוראים להם האקרים.
13:36
And after a coupleזוּג of hoursשעות, they actuallyלמעשה startהַתחָלָה pickingקטיף up the signalאוֹת,
337
801000
3000
ולאחר מספר שעות, הם התחילו לעלות על האות,
13:39
because the Sovietsהסובייטים madeעָשׂוּי Sputnikספוטניק
338
804000
2000
מאחר והסובייטים בנו את הספוטניק
13:41
very easyקַל to trackמַסלוּל.
339
806000
2000
כך שיהיה קל מאוד לאתרה.
13:43
It was right at 20 MHzMHz, so you could pickלִבחוֹר it up really easilyבְּקַלוּת,
340
808000
3000
זה היה בדיוק על 20 מגה-הרץ, כך שבאמת כל אחד יכול היה לעלות על זה,
13:46
because they were afraidחוֹשֵׁשׁ that people would think it was a hoaxמתיחה, basicallyבעיקרון.
341
811000
2000
מפני שהם חששו שאנשים יחשבו שזו מתיחה.
13:48
So they madeעָשׂוּי it really easyקַל to find it.
342
813000
2000
לכן הם בנו את זה כך שיהיה קל לאתר.
13:50
So these two guys are sittingיְשִׁיבָה there listeningהַקשָׁבָה to this signalאוֹת,
343
815000
3000
וכך שני הברנשים האלה יושבים שם ומאזינים לאות,
13:53
and people startהַתחָלָה kindסוג of comingמגיע into the officeמִשׂרָד and sayingפִּתגָם,
344
818000
2000
ואנשים מתחילים להיכנס למשרד ולומר,
13:55
"Wowוואו, that's prettyיפה coolמגניב. Can I hearלִשְׁמוֹעַ? Wowוואו, that's great."
345
820000
3000
"וואו, זה די מדהים. האם אוכל להאזין? וואו, זה נפלא."
13:58
And before long, they think, "Well jeezהיי, this is kindסוג of historicהִיסטוֹרִי.
346
823000
3000
ולפני שעובר זמן רב, הם מתחילים לחשוב, "יו, זה רגע הסיטורי.
14:01
We mayמאי be the first people in the Unitedמאוחד Statesמדינות to be listeningהַקשָׁבָה to this.
347
826000
2000
אנו עשויים להיות הראשונים בארה"ב שמאזינים לזה.
14:03
We should recordתקליט it."
348
828000
2000
אז עלינו להקליט זאת."
14:05
And so they bringלְהָבִיא in this bigגָדוֹל, clunkyמגושם analogאנלוגי tapeסרט הדבקה recorderמַקלִיט
349
830000
2000
אז הם מכניסים את רשם-הקול האנלוגי הגדול והמסורבל הזה,
14:07
and they startהַתחָלָה recordingהקלטה these little bleepצפצוף, bleepsצפצופים.
350
832000
3000
ומתחילים להקליט את הביפים האלה.
14:10
And they startהַתחָלָה writingכְּתִיבָה the kindסוג of dateתַאֲרִיך stampחותמת, time stampsחותמות
351
835000
3000
והם גם מתחילים לרשום את התאריך והזמן
14:13
for eachכל אחד little bleepצפצוף that they recordתקליט.
352
838000
3000
של כל ביפ שהם מקליטים.
14:16
And they they startהַתחָלָה thinkingחושב, "Well goshגוש, you know, we're noticingמבחין
353
841000
2000
והם מתחילים לחשוב, "וואו, אנו מבחינים
14:18
smallקָטָן little frequencyתדירות variationsוריאציות here.
354
843000
3000
בשינויי תדירות קטנים כאן.
14:21
We could probablyכנראה calculateלחשב the speedמְהִירוּת
355
846000
3000
נראה שנוכל לחשב את מהירות
14:24
that the satelliteלוויין is travelingנסיעה,
356
849000
2000
הטיסה של הלוויין,
14:26
if we do a little basicבסיסי mathמתמטיקה here
357
851000
2000
אם נעשה חישובים פשוטים
14:28
usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני the Dopplerדופלר effectהשפעה."
358
853000
2000
תוך שימוש באפקט דופלר.
14:30
And then they playedשיחק around with it a little bitbit more,
359
855000
2000
והם המשיכו לשחק קצת עם המערכת,
14:32
and they talkedדיבר to a coupleזוּג of theirשֶׁלָהֶם colleaguesעמיתים
360
857000
2000
והם דיברו עם כמה מעמיתיהם
14:34
who had other kindסוג of specialtiesהתמחויות.
361
859000
2000
בעלי תחומי התמחות אחרים.
14:36
And they said, "Jeezללא שם: היי, you know,
362
861000
2000
והם אמרו, "יו, אתם יודעים,
14:38
we think we could actuallyלמעשה take a look at the slopeמִדרוֹן of the Dopplerדופלר effectהשפעה
363
863000
2000
אולי נוכל להסתכל בשיפוע של אפקט הדופלר
14:40
to figureדמות out the pointsנקודות at whichאיזה
364
865000
2000
ולגלות את הנקודות שבהן
14:42
the satelliteלוויין is closestהכי קרוב to our antennaeאנטנות
365
867000
2000
הלוויין נמצא הכי קרוב לאנטנה שלנו
14:44
and the pointsנקודות at whichאיזה it's farthestרָחוֹק בִּיוֹתֵר away.
366
869000
2000
והנקודות שבהן הוא הכי רחוק ממנה.
14:46
That's prettyיפה coolמגניב."
367
871000
2000
זה די מדהים."
14:48
And eventuallyבסופו של דבר, they get permissionרְשׁוּת --
368
873000
2000
ולבסוף, הם קיבלו אישור --
14:50
this is all a little sideצַד projectפּרוֹיֶקט that hadn'tלא been officiallyרשמית partחֵלֶק of theirשֶׁלָהֶם jobעבודה descriptionתיאור.
369
875000
3000
כל זה הוא משהו מן הצד שלא היה באופן רשמי חלק מהעבודה שלהם.
14:53
They get permissionרְשׁוּת to use the newחָדָשׁ, you know, UNIVACUNIVAC computerמַחשֵׁב
370
878000
3000
הם מקבלים אישור להשתמש במחשב ה-UNIVAC החדש
14:56
that takes up an entireשלם roomחֶדֶר that they'dהם היו just gottenקיבל at the APLAPL.
371
881000
3000
שתופס את כל החדר, שהם רק קיבלו לא מזמן במעבדה.
14:59
They runלָרוּץ some more of the numbersמספרים, and at the endסוֹף of about threeשְׁלוֹשָׁה or fourארבעה weeksשבועות,
372
884000
3000
הם עושים עוד כמה חישובים, ובסיום כ-3 או 4 שבועות,
15:02
turnsפונה out they have mappedממופה the exactמְדוּיָק trajectoryמַסלוּל
373
887000
3000
מתברר שהם מיפו את המסלול המדוייק
15:05
of this satelliteלוויין around the Earthכדור הארץ,
374
890000
2000
של לוויין זה סביב כדור-הארץ,
15:07
just from listeningהַקשָׁבָה to this one little signalאוֹת,
375
892000
2000
רק על-ידי האזנה לאות יחיד זה,
15:09
going off on this little sideצַד hunchתְחוּשָׁה that they'dהם היו been inspiredבהשראה to do
376
894000
3000
כאשר מה שדחף אותם זו רק תחושה קטנה ושולית
15:12
over lunchארוחת צהריים one morningשַׁחַר.
377
897000
3000
שהתעוררה אצלם בוקר אחד בארוחה.
15:15
A coupleזוּג weeksשבועות laterיותר מאוחר theirשֶׁלָהֶם bossבּוֹס, Frankגלוי לב McClureמקלאור,
378
900000
3000
כמה שבועות אחר-כך, הבוס שלהם, פראנק מק'קלור,
15:18
pullsמושך them into the roomחֶדֶר and saysאומר,
379
903000
2000
מזמין אותם לחדרו ואומר,
15:20
"Hey, you guys, I have to askלִשְׁאוֹל you something
380
905000
2000
"ברצוני לשאול אתכם משהו
15:22
about that projectפּרוֹיֶקט you were workingעובד on.
381
907000
2000
על הפרויקט שאתם עובדים עליו.
15:24
You've figuredמְעוּטָר out an unknownלא ידוע locationמקום
382
909000
2000
גיליתם מיקום שלא היה ידוע
15:26
of a satelliteלוויין orbitingבמסלול the planetכוכב לכת
383
911000
3000
של לוויין החג סביב כדור-הארץ,
15:29
from a knownידוע locationמקום on the groundקרקע, אדמה.
384
914000
2000
באמצעות מיקום ידוע על הקרקע.
15:31
Could you go the other way?
385
916000
2000
האם תוכלו לעשות את ההיפך?
15:33
Could you figureדמות out an unknownלא ידוע locationמקום on the groundקרקע, אדמה,
386
918000
2000
האם תוכלו לגלות מיקום לא ידוע על הקרקע,
15:35
if you knewידע the locationמקום of the satelliteלוויין?"
387
920000
3000
אם אתם יודעים את מיקום הלוויין?"
15:38
And they thought about it and they said,
388
923000
2000
והם חשבו ואמרו,
15:40
"Well, I guessלְנַחֵשׁ maybe you could. Let's runלָרוּץ the numbersמספרים here."
389
925000
3000
"ייתכן וזה אפשרי. בוא נריץ כמה מספרים."
15:43
So they wentהלך back, and they thought about it.
390
928000
2000
הם חזרו למעבדה וחשבו על הנושא.
15:45
And they cameבא back and said, "Actuallyבעצם, it'llזה יהיה be easierקל יותר."
391
930000
2000
ואז הם באו אליו ואמרו, "בעצם, זה יהיה אפילו יותר קל."
15:47
And he said, "Oh, that's great.
392
932000
2000
והוא אמר, "זה נהדר.
15:49
Because see, I have these newחָדָשׁ nuclearגַרעִינִי submarinesצוללות
393
934000
3000
כי אתם מבינים, יש את הצוללות הגרעיניות החדשות
15:52
that I'm buildingבִּניָן.
394
937000
2000
שאני בונה עכשיו.
15:54
And it's really hardקָשֶׁה to figureדמות out how to get your missileטִיל
395
939000
3000
וזה קשה למצוא כיצד להציב את הטילים
15:57
so that it will landארץ right on topחלק עליון of Moscowמוסקווה,
396
942000
2000
כך שהם יפלו בדיוק על מוסקבה,
15:59
if you don't know where the submarineצוֹלֶלֶת is in the middleאֶמצַע of the Pacificהאוקיינוס ​​השקט Oceanאוקיינוס.
397
944000
3000
אם לא יודעים היכן בדיוק נמצאות הצוללות באוקיינוס השקט.
16:02
So we're thinkingחושב, we could throwלזרוק up a bunchצְרוֹר of satellitesלוויינים
398
947000
3000
אז אנו חושבים על זה שאולי נוכל לפזר כמה לוויינים בחלל
16:05
and use it to trackמַסלוּל our submarinesצוללות
399
950000
3000
ולהשתמש בחישובים שלכם כדי לעקוב אחר הצוללות שלנו
16:08
and figureדמות out theirשֶׁלָהֶם locationמקום in the middleאֶמצַע of the oceanאוקיינוס.
400
953000
2000
ולמצוא את מיקומן באוקיינוס.
16:10
Could you work on that problemבְּעָיָה?"
401
955000
2000
האם תוכלו לעבוד על הבעיה?"
16:12
And that's how GPSג'י.פי. אס was bornנוֹלָד.
402
957000
3000
וכך נולד ה-GPS.
16:15
30 yearsשנים laterיותר מאוחר,
403
960000
2000
30 שנה יותר מאוחר,
16:17
Ronaldרונלד Reaganרייגן actuallyלמעשה openedנפתח it up and madeעָשׂוּי it an openלִפְתוֹחַ platformפּלַטפוֹרמָה
404
962000
3000
רונלד רייגן למעשה פתח אותו והפך אותו לפלטפורמה פתוחה
16:20
that anybodyמִישֶׁהוּ could kindסוג of buildלִבנוֹת uponעַל
405
965000
2000
כך שכל אחד יכול היה לבנות עליה
16:22
and anybodyמִישֶׁהוּ could come alongלְאוֹרֶך and buildלִבנוֹת newחָדָשׁ technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה
406
967000
3000
וכל אחד יכול היה לבוא ולבנות טכנולוגיה חדשה
16:25
that would createלִיצוֹר and innovateלְחַדֵשׁ
407
970000
2000
שתיצור ותחדש
16:27
on topחלק עליון of this openלִפְתוֹחַ platformפּלַטפוֹרמָה,
408
972000
2000
על-גבי פלטפורמה פתוחה זו,
16:29
left it openלִפְתוֹחַ for anyoneכֹּל אֶחָד to do
409
974000
2000
שהושארה פתוחה לכל אחד
16:31
prettyיפה much anything they wanted with it.
410
976000
2000
כדי שיעשה כמעט כל מה שבא לו.
16:33
And now, I guaranteeאַחֲרָיוּת you
411
978000
2000
ועכשיו, אני מתערב איתכם,
16:35
certainlyבְּהֶחלֵט halfחֲצִי of this roomחֶדֶר, if not more,
412
980000
2000
שבטוח מחצית האולם הזה, אם לא יותר,
16:37
has a deviceהתקן sittingיְשִׁיבָה in theirשֶׁלָהֶם pocketכִּיס right now
413
982000
2000
יש להם מכשיר בתוך כיסם ממש עכשיו
16:39
that is talkingשִׂיחָה to one of these satellitesלוויינים in outerחִיצוֹנִי spaceמֶרחָב.
414
984000
3000
שמשוחח עם אחד הלוויינים הללו בחלל החיצון.
16:42
And I betלְהַמֵר you one of you, if not more,
415
987000
3000
ואני מתערב איתכם שאחד מכם, אם לא יותר,
16:45
has used said deviceהתקן and said satelliteלוויין systemמערכת
416
990000
3000
השתמש במכשיר הנ"ל ובלוויין הנ"ל
16:48
to locateלְאַתֵר a nearbyסָמוּך coffeehouseבית קפה somewhereאי שם in the last --
417
993000
3000
כדי לאתר בית-קפה בקרבת מקום --
16:51
(Laughterצחוק)
418
996000
2000
(צחוק)
16:53
in the last day or last weekשָׁבוּעַ, right?
419
998000
3000
ביממה או בשבוע האחרון, נכון?
16:56
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
420
1001000
3000
(מחיאות כפיים)
16:59
And that, I think,
421
1004000
2000
וזה, אני סבור,
17:01
is a great caseמקרה studyלימוד, a great lessonשיעור
422
1006000
3000
לקח מצויין ממקרה יחיד,
17:04
in the powerכּוֹחַ, the marvelousנִפלָא, kindסוג of unplannedלא מתוכננת
423
1009000
2000
על הכוח, הנהדר, משהו לא מתוכנן,
17:06
emergentמתהווה, unpredictableבלתי צפוי powerכּוֹחַ
424
1011000
3000
עוצמה הצומחת מבלי שניתן לחזותה מראש,
17:09
of openלִפְתוֹחַ innovativeחדשני systemsמערכות.
425
1014000
2000
של מערכות חדשניות פתוחות.
17:11
When you buildלִבנוֹת them right, they will be led to completelyלַחֲלוּטִין newחָדָשׁ directionsכיוונים
426
1016000
2000
אם בונים אותן נכון, הן יובילו לכיוונים חדשים לגמרי
17:13
that the creatorsיוצרי never even dreamedחלמתי of.
427
1018000
2000
שיצרניהן אף פעם לא חלמו עליהם.
17:15
I mean, here you have these guys
428
1020000
2000
כלומר, יש לכם את האנשים הללו
17:17
who basicallyבעיקרון thought they were just followingהבא this hunchתְחוּשָׁה,
429
1022000
2000
שחשבו תחילה שהם רק הולכים אחר תחושה,
17:19
this little passionתשוקה that had developedמפותח,
430
1024000
2000
התשוקה הקטנה שהם פיתחו,
17:21
then they thought they were fightingלְחִימָה the Coldקַר Warמִלחָמָה,
431
1026000
2000
אחר-כך הם חשבו שהם לוחמים את ה"מלחמה הקרה",
17:23
and then it turnsפונה out they're just helpingמָנָה somebodyמִישֶׁהוּ
432
1028000
2000
ואז התברר שהם רק מסייעים למישהו
17:25
find a soyסויה latteLatte.
433
1030000
2000
למצוא איזה גרגיר נעלם.
17:27
(Laughterצחוק)
434
1032000
2000
(צחוק)
17:29
That is how innovationחדשנות happensקורה.
435
1034000
2000
כך נוצרים חידושים.
17:31
Chanceהִזדַמְנוּת favorsטובות the connectedמְחוּבָּר mindאכפת.
436
1036000
2000
הזדמנויות נוטות חסד לנפשות ומוחות מקושרים.
17:33
Thank you very much.
437
1038000
2000
תודה רבה לכם.
17:35
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
438
1040000
3000
(מחיאות כפיים)
Translated by Yubal Masalker
Reviewed by Sigal Tifferet

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Steven Johnson - Writer
Steven Berlin Johnson examines the intersection of science, technology and personal experience.

Why you should listen

Steven Johnson is a leading light of today's interdisciplinary and collaborative approach to innovation. His writings have influenced everything from cutting-edge ideas in urban planning to the battle against 21st-century terrorism. Johnson was chosen by Prospect magazine as one of the top ten brains of the digital future, and The Wall Street Journal calls him "one of the most persuasive advocates for the role of collaboration in innovation."

Johnson's work on the history of innovation inspired the Emmy-nominated six-part series on PBS, "How We Got To Now with Steven Johnson," which aired in the fall of 2014. The book version of How We Got To Now was a finalist for the PEN/E.O. Wilson Literary Science Writing Award. His new book, Wonderland: How Play Made the Modern World, revolves around the creative power of play and delight: ideas and innovations that set into motion many momentous changes in science, technology, politics and society. 

Johnson is also the author of the bestselling Where Good Ideas Come From: The Natural History of Innovation, one of his many books celebrating progress and innovation. Others include The Invention of Air and The Ghost Map. Everything Bad Is Good For You, one of the most discussed books of 2005, argued that the increasing complexity of modern media is training us to think in more complex ways. Emergence and Future Perfect explore the power of bottom-up intelligence in both nature and contemporary society.

An innovator himself, Johnson has co-created three influential sites: the pioneering online magazine FEED, the Webby-Award-winning community site, Plastic.com, and the hyperlocal media site outside.in, which was acquired by AOL in 2011.

Johnson is a regular contributor to WIRED magazine, as well as the New York Times, The Wall Street Journal and many other periodicals. He has appeared on many high-profile television programs, including "The Charlie Rose Show," "The Daily Show with Jon Stewart" and "The NewsHour with Jim Lehrer."


More profile about the speaker
Steven Johnson | Speaker | TED.com