TED2005
Kevin Kelly: How technology evolves
Kevin Kelly: Hogyan bontakozik ki a technika?
Filmed:
Readability: 3.7
2,037,387 views
Kevin Kelly, a technika szerelmese fölteszi a kérdést: mit akar a technika?
Fölvázolja a technika haladását: a mindenütt előfordulás és bonyolultság szempontjából olyan, mint az élet evolúciója.
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:25
I don't know about you, but I haven't quite figured out
0
0
4000
Nem tudom, ki hogy van vele,
de én nem tudok rájönni,
de én nem tudok rájönni,
00:29
exactly what technology means in my life.
1
4000
3000
pontosan mit jelent
életemben a technika.
életemben a technika.
00:32
I've spent the past year thinking about what it really should be about.
2
7000
7000
Tavaly végig azon töprengtem,
hogy milyennek kell lennie.
hogy milyennek kell lennie.
00:39
Should I be pro-technology? Should I embrace it full arms?
3
14000
3000
A technika élharcosa legyek?
Vagy teljesen magamévá tegyem?
Vagy teljesen magamévá tegyem?
00:42
Should I be wary? Like you, I'm very tempted by the latest thing.
4
17000
5000
Inkább bizalmatlan legyek?
Nagyon hajlok az utóbbira.
Nagyon hajlok az utóbbira.
00:47
But at the other hand, a couple of years ago
5
22000
2000
Másrészt, egy pár éve
00:49
I gave up all of my possessions,
6
24000
3000
megszabadultam minden tulajdonomtól,
minden műszaki dolgomat eladtam,
bicajomat kivéve,
bicajomat kivéve,
00:52
sold all my technology -- except for a bicycle --
7
27000
2000
00:54
and rode across 3,000 miles on the U.S. back roads under the power of my one body,
8
29000
6000
és 5 000 kilométert karikáztam
az USA mellékútjain, izomerőmre,
az USA mellékútjain, izomerőmre,
01:00
fuelled mostly by Twinkies and junk food.
9
35000
3000
piskótára és ócska
gyors-kajákra hagyatkozva.
gyors-kajákra hagyatkozva.
01:03
(Laughter)
10
38000
1000
(Nevetés)
01:04
And I've since then tried to keep technology
11
39000
2000
Azóta megpróbáltam a technikát
01:06
at arm's length in many ways, so it doesn't master my life.
12
41000
4000
mindenképp távol tartani magamtól,
hogy ne uralja az életem.
hogy ne uralja az életem.
01:10
At the same time, I run a website on cool tools,
13
45000
4000
Ugyanakkor klassz eszközökről
tudósító honlapot üzemeltetek,
tudósító honlapot üzemeltetek,
01:14
where I issue a daily obsession of the latest things in technology.
14
49000
4000
amelyen napi rögeszmémként
a műszaki újdonságokról tudósítok.
a műszaki újdonságokról tudósítok.
01:18
So I'm still perplexed about what the true meaning of technology is
15
53000
6000
Még mindig zavarban vagyok
a technika igazi jelentését illetően:
a technika igazi jelentését illetően:
01:24
as it relates to humanity, as it relates to nature,
16
59000
4000
mi köze az emberiséghez,
mi köze a természethez,
mi köze a természethez,
01:28
as it relates to the spiritual.
17
63000
3000
mi köze a spiritualitáshoz.
01:31
And I'm not even sure we know what technology is.
18
66000
4000
Nem vagyok benne biztos,
hogy tudjuk, mi a technika.
hogy tudjuk, mi a technika.
01:35
And one definition of technology is that which is first recorded.
19
70000
6000
A technika egyik meghatározása,
melyet elsőként jegyeztek föl.
melyet elsőként jegyeztek föl.
01:41
This is the first example of the modern use of technology that I can find.
20
76000
5000
Ez a technika alkalmazásának
általam talált első példája.
általam talált első példája.
01:46
It was the suggested syllabus for dealing with
21
81000
4000
A cambridge-i egyetemen oktatott
01:50
the Applied Arts and Science at Cambridge University in 1829.
22
85000
6000
Iparművészet és tudomány tárgy
1829-es sillabusza tartalmazza.
1829-es sillabusza tartalmazza.
01:56
Before that, obviously, technology didn't exist. But obviously it did.
23
91000
5000
Azelőtt a technológia,
technika nem létezett, vagy mégis?
technika nem létezett, vagy mégis?
02:01
I like one of the definitions that Alan Kay has for technology.
24
96000
4000
Tetszik Alan Kay egyik meghatározása.
02:05
He says technology is anything that was invented after you were born.
25
100000
4000
Így fogalmaz: a technológia, technika
minden, amit születésünk óta föltaláltak.
minden, amit születésünk óta föltaláltak.
02:09
(Laughter)
26
104000
1000
(Nevetés)
02:10
So it sums up a lot of what we're talking about.
27
105000
4000
Sokat összegez abból,
amiről már beszéltünk.
amiről már beszéltünk.
02:14
Danny Hillis actually has an update on that --
28
109000
2000
Danny Hillis ezt továbbfejlesztette:
02:16
he says technology is anything that doesn't quite work yet.
29
111000
4000
szerinte az a technológia,
ami még nem egészen működik.
ami még nem egészen működik.
02:20
(Laughter)
30
115000
1000
(Nevetés)
02:21
Which also, I think, gets into a little bit of our current idea.
31
116000
5000
Ez is egy kissé visszavisz
a jelenlegi témánkhoz.
a jelenlegi témánkhoz.
02:26
But I was interested in another definition of technology.
32
121000
3000
De érdekelt a technika
más meghatározása is.
más meghatározása is.
02:29
Something, again, that went back to something more fundamental.
33
124000
4000
Valami mélyebbre hatót szerettem volna.
02:33
Something that was deeper. And as I struggled to understand that,
34
128000
6000
S amíg a megértésével küszködtem,
02:39
I came up with a way of framing the question
35
134000
3000
eljutottam a kérdés megfogalmazásához,
02:42
that seemed to work for me in my investigations.
36
137000
2000
amely kutatásaimhoz hasznosnak bizonyult.
02:44
And I'm, this morning, going to talk about this for the first time.
37
139000
3000
Ma fogok először beszélni róla.
02:47
So this is a very rough attempt to think out loud.
38
142000
5000
Kezdetleges kísérletet teszek,
hogy hangosan gondolkozzam róla.
hogy hangosan gondolkozzam róla.
02:52
The question that I came up with was this question:
39
147000
4000
Így teszem föl a kérdést:
mit akar a technika?
mit akar a technika?
02:56
what does technology want? And by that, I don't mean,
40
151000
3000
Nem úgy értem, hogy csoki-
vagy vaníliafagylaltot akar.
vagy vaníliafagylaltot akar.
02:59
does it want chocolate or vanilla? By what it wants, I mean,
41
154000
5000
Azt értem rajta,
03:04
what are its inherent trends and biases?
42
159000
2000
hogy mi a lényeges irányvonala
és törekvése?
és törekvése?
03:06
What are its tendencies over time? One way to think about this is
43
161000
5000
Mi az irányvonala az idő függvényében?
Az egyik a biológiai szervezetként való
megközelítés; ezt már jól ismerjük.
megközelítés; ezt már jól ismerjük.
03:11
thinking about biological organisms, which we've heard a lot about.
44
166000
4000
03:15
And the trick that Richard Dawkins does, which is to say,
45
170000
3000
Richard Dawkins trükkje abban áll,
03:18
to look at them as simply as genes, as vehicles for genes.
46
173000
4000
hogy pusztán gének vivőanyagának
tekinti a biológiai szervezeteket.
tekinti a biológiai szervezeteket.
03:22
So he's saying, what do genes want? The selfish gene.
47
177000
3000
Azt kérdezi Az önző gén
c. könyvében: mit akarnak a gének?
c. könyvében: mit akarnak a gének?
03:25
And I'm applying a similar trick to say,
48
180000
3000
Kérdésemhez hasonló trükköt alkalmazok.
03:28
what if we looked at the universe in our culture
49
183000
3000
Mi lenne, ha kultúránkban az univerzumot
a technika szemével néznénk?
a technika szemével néznénk?
03:31
through the eyes of technology? What does technology want?
50
186000
5000
Mit akar a technika?
A kérdés nyilván hiányos,
03:36
Obviously, this in an incomplete question,
51
191000
2000
03:38
just as looking at an organism as only a gene
52
193000
2000
mert csak génnek tekinteni egy szervezetet
03:40
is an incomplete way of looking at it.
53
195000
2000
tökéletlen vizsgálati módszer,
bár igen hatékony.
bár igen hatékony.
03:42
But it's still very, very productive. So I'm attempting to say,
54
197000
4000
Arra gondolok,
03:46
if we take technology's view of the world, what does it want?
55
201000
4000
hogy ha a technika nézőpontját
alkalmazzuk a világra: mit akar?
alkalmazzuk a világra: mit akar?
03:50
And I think once we ask that question
56
205000
3000
S ha már ezt kérdezzük,
vissza kell mennünk az életig,
vissza kell mennünk az életig,
03:53
we have to go back, actually, to life. Because obviously,
57
208000
5000
mert nyilván, ha még régebbről keressük
03:58
if we keep extending the origins of technology far back,
58
213000
3000
a technika eredetét,
04:01
I think we come back to life at some point.
59
216000
2000
az élethez jutunk vissza.
04:03
So that's where I want to begin my little exploration, is in life.
60
218000
3000
Ott szeretném kis fölfedezőutamat kezdeni.
04:06
And like you heard from the previous speakers,
61
221000
3000
Az előző előadóktól hallhatták,
04:09
we don't really know what life there is on Earth right now.
62
224000
3000
hogy valójában nem tudjuk,
miféle élet van most a Földön.
miféle élet van most a Földön.
04:12
We have really no idea.
63
227000
2000
Valójában fogalmunk sincs.
04:14
Craig Venter's tremendous and brilliant attempt
64
229000
4000
Craig Venter rengeteg ragyogó kísérlete
04:18
to DNA sequence things in the ocean is great.
65
233000
3000
az óceán lények DNS-ének
szekvenálására nagyszerű.
szekvenálására nagyszerű.
04:21
Brian Farrell's work is all part of this agenda to try
66
236000
3000
Brian Farrell munkásságának része
04:24
and actually discover all the species on Earth.
67
239000
2000
a Föld minden fajának fölfedezése.
04:26
And one of the things that we should do is just make a grid of the globe
68
241000
3000
Amit meg kell tennünk:
térképhálózatot kijelölni a bolygóra,
térképhálózatot kijelölni a bolygóra,
04:29
and randomly go and inspect all the places that the grid intersects,
69
244000
5000
és véletlenszerűen megvizsgálnunk
a hálózat egyes területeit,
a hálózat egyes területeit,
04:34
just to see what's on life. And if we did that
70
249000
2000
csak hogy lássuk, milyen ott az élet.
04:36
with our little Martian probe, which we have not done on Earth,
71
251000
3000
Ha ezt elvégeznénk, amit a Földön
még nem tettünk meg,
még nem tettünk meg,
04:39
we would begin to see some incredible species.
72
254000
4000
elképesztő fajoknak bukkannánk a nyomára.
04:43
This is not on another planet. These are things
73
258000
2000
Nem más bolygókon vannak.
04:45
that are hidden away on our planet.
74
260000
2000
Ezek bolygónkon vannak rejtve előlünk.
04:47
This is an ant that stores its colleagues' honey in its abdomen.
75
262000
5000
Ez a hangya potrohában tárolja
a társai gyűjtötte mézet.
a társai gyűjtötte mézet.
04:52
Each one of these organisms that we've described -- that you've seen
76
267000
3000
Az általunk leírt minden egyes szervezet,
04:55
from Jamie and others, these magnificent things --
77
270000
3000
s amelyeket Jamie és társai mutattak be,
04:58
what they're doing, each one of them,
78
273000
2000
mind-mind kicselezik, megszegik
05:00
is they're hacking the rules of life.
79
275000
3000
az élet törvényszerűségeit.
05:03
I can't think of a single general principle of biology
80
278000
5000
Nem tudok biológiai
alapvető törvényszerűségről,
alapvető törvényszerűségről,
05:08
that does not have an exception somewhere by some organism.
81
283000
4000
amely alól ne lenne kivétel
valahol valamely szervezetben.
valahol valamely szervezetben.
05:12
Every single thing that we can think of --
82
287000
2000
Minden elképzelhető dologra igaz
– s ha hallották Olivia előadását
a szexuális szokásokról, rájöhetnek –,
a szexuális szokásokról, rájöhetnek –,
05:14
and if you heard Olivia's talk about the sexual habits,
83
289000
3000
05:17
you'll realize that there isn't anything we can say that's true for all life,
84
292000
3000
hogy nincs semmi,
ami az egész élővilágra igaz lenne,
ami az egész élővilágra igaz lenne,
05:20
because every single one of them is hacking something about it.
85
295000
4000
mert mindegyikük áthág
valamely törvényszerűséget.
valamely törvényszerűséget.
05:24
This is a solar-powered sea slug. It's a nudibranch
86
299000
4000
Ez napenergiát fölhasználó
tengeri csiga, a csupaszkopoltyús csiga,
tengeri csiga, a csupaszkopoltyús csiga,
05:28
that has incorporated chloroplast inside it to drive its energy.
87
303000
6000
kloroplasztiszt tartalmaz, segítségével
fotoszintézissel nyeri az energiát.
fotoszintézissel nyeri az energiát.
05:34
This is another version of that. This is a sea dragon,
88
309000
3000
Ez egy másik változata,
a leveles tengeri sárkány,
a leveles tengeri sárkány,
05:37
and the one on the bottom, the blue one, is a juvenile that has not yet
89
312000
6000
alul a kék a fiatal állat,
amely még nem nyelt savat,
amely még nem nyelt savat,
05:43
swallowed the acid, has not yet taken in
90
318000
2000
még nem vette magához a zöldesbarna algát,
05:45
the brown-green algae pond scum into its body to give it energy.
91
320000
7000
amelyből az energiát nyeri.
05:52
These are hacks, and if we looked at the general shape
92
327000
5000
Ezek a kicselezések, s ha szemügyre
vesszük megnyilvánulási formáikat,
vesszük megnyilvánulási formáikat,
05:57
of the approaches to hacking life there are, current consensus,
93
332000
4000
amelyekről közmegegyezés van,
hogy hat birodalom létezik:
06:01
six kingdoms. Six different broad approaches: the plants,
94
336000
4000
növények, állatok, gombák,
protiszták – ezek a véglények –,
protiszták – ezek a véglények –,
06:05
the animals, the fungi, the protests -- the little things -- the bacteria
95
340000
3000
06:08
and the Archaea bacteria. The Archaeas.
96
343000
3000
baktériumok és archeák. Ősbaktériumok.
06:11
Those are the general approaches to life. That's one way to look at life on Earth today.
97
346000
6000
Ma ez a földi élet általános fölfogása.
06:17
But a more interesting way,
98
352000
2000
De érdekesebb a modern módszer,
06:19
the current way to take the long view,
99
354000
3000
ha nagyobb távlatban,
evolúciós szempontból vizsgáljuk.
06:22
is to look at it in an evolutionary perspective.
100
357000
3000
06:25
And here we have a view of evolution where rather than having evolution
101
360000
6000
Ez itt az evolúció ábrája, látható,
hogy az evolúció
hogy az evolúció
06:31
go over the linear time, we have it coming out from the center.
102
366000
3000
időben nem lineárisan van ábrázolva,
hanem a középről kifelé tart,
hanem a középről kifelé tart,
06:34
So in the center is the most primitive, and this is a genealogical chart
103
369000
4000
középen vannak a legegyszerűbbek;
ez minden földi élőlény családfája.
ez minden földi élőlény családfája.
06:38
of all life on earth. This is all the same six kingdoms.
104
373000
4000
Ugyanaz a hat birodalom.
06:42
You see 4,000 representative species, and you can see where we are.
105
377000
4000
4 000 jellemző faj látható,
köztük látható, mi hol vagyunk.
köztük látható, mi hol vagyunk.
06:46
But what I like about this is it shows that
106
381000
1000
Azt szeretem benne, hogy megmutatja:
06:47
every living organism on Earth today is equally evolved.
107
382000
6000
minden földi élő szervezet
egyformán fejlett.
egyformán fejlett.
06:53
Those fungi and bacteria are as highly evolved as humans.
108
388000
4000
A gombák és a baktériumok az emberhez
képest ugyanolyan jól fejlettek.
képest ugyanolyan jól fejlettek.
06:57
They've been around just as long and gone through
109
392000
2000
Egyidősek, s ugyanazon „próba
és tévedés” módszert alkalmazták,
és tévedés” módszert alkalmazták,
06:59
just the same kind of trial and error to get here.
110
394000
4000
hogy eddig eljussanak.
07:03
But we see that each one of these is actually hacking,
111
398000
5000
De látható, hogy valamennyiük
tkp. szabályt szeg,
tkp. szabályt szeg,
07:08
and has a different way of finding out how to do life.
112
403000
2000
és eltérő a módszere az életben maradásra.
07:10
And if we take the long-term trends of life, if we begin to say,
113
405000
4000
Ha az élet hosszú távú trendjét nézzük
azt eldöntendő, mit akar az evolúció,
azt eldöntendő, mit akar az evolúció,
07:14
what does evolution want? There's several things that we see.
114
409000
3000
néhány dolgot észrevehetünk.
07:17
One of the things about evolution is that nowhere on Earth
115
412000
6000
Az egyik, hogy nincs a Földön hely,
07:23
have we ever been where we don't find life.
116
418000
4000
ahol ne lenne nyoma az életnek.
07:27
We find life at the bottom of every long-term,
117
422000
4000
Életet találunk minden ősi mélyfúrási
07:31
long-distance drilling core into the center of rock
118
426000
3000
kőzetmag-minta kiemelt aljában:
07:34
that we bring up -- and there's bacteria in the pores of that rock.
119
429000
4000
baktériumra lelünk a kőzet pórusaiban.
Bárhol legyen is élet, soha nem hátrál
meg, mindenütt jelen van, s mohó.
meg, mindenütt jelen van, s mohó.
07:38
And wherever life is, it never retreats. It's ubiquitous and it wants to be more.
120
433000
4000
07:42
More and more of the inert matter of the globe
121
437000
3000
A bolygó élettelen anyagát
07:45
is being touched and animated by life.
122
440000
3000
az élet egyre jobban eléri,
és életet önt belé.
és életet önt belé.
07:48
The second thing is is we see diversity. We also see specialization.
123
443000
4000
A másik a sokrétűség,
továbbá a szakosodás.
továbbá a szakosodás.
07:52
We see the movement from a general-purpose cell
124
447000
3000
Látható az elmozdulás
az általános célú sejtektől
az általános célú sejtektől
07:55
to the more specific and specialized.
125
450000
4000
a sajátságos és szakosodott sejtek felé.
07:59
And we see a drift towards complexity that's very intuitive.
126
454000
4000
Látjuk a bonyolultság irányába
való igen intuitív elmozdulást.
való igen intuitív elmozdulást.
08:03
And actually, we have current data that does show
127
458000
2000
Friss adataink bizonyítják
08:05
that there is an actual drift towards complexity over time.
128
460000
4000
a bonyolultság irányába
idővel történő elmozdulást.
idővel történő elmozdulást.
Az utolsó, s ismét előveszem
a csupaszkopoltyúst.
a csupaszkopoltyúst.
08:09
And the last thing, I bring back this nudibranch.
129
464000
2000
08:11
One of the things we see about life is that it moves
130
466000
3000
Azt látjuk, hogy az élet a bensőből
a fokozott közösségi felé halad.
a fokozott közösségi felé halad.
08:14
from the inner to increasing sociability. And by that it means
131
469000
4000
Ez azt jelenti,
hogy egyre több életnek
teljes környezete egy másik élet.
teljes környezete egy másik élet.
08:18
that there is more and more of life whose entire environment is other life.
132
473000
4000
08:22
Like those chloroplast cells --
133
477000
2000
Mint a kloroplasztisz sejtek,
melyeket teljesen
körülvesz egy másik élet.
körülvesz egy másik élet.
08:24
they're completely surrounded by other life.
134
479000
1000
08:25
They never touch the inner matter. There is more and more co-evolution.
135
480000
6000
Soha nem érintik a belső anyagot;
egyre gyakoribb a koevolúció.
egyre gyakoribb a koevolúció.
08:31
And so the general, long-term trends of evolution
136
486000
3000
Ezért az evolúció általános hosszú távú
trendje durván ez az öt tényező:
trendje durván ez az öt tényező:
08:34
are roughly these five: ubiquity, diversity, specialization,
137
489000
4000
mindenütt előfordulás, sokrétűség,
szakosodás, bonyolultság, szocializáció.
szakosodás, bonyolultság, szocializáció.
08:38
complexity and socialization. Now, I took that and said,
138
493000
5000
Ezt alapul véve kérdezem:
08:43
OK, what are the long-term trends in technology?
139
498000
5000
jó, de a technikában
mi a hosszú távú tendencia?
mi a hosszú távú tendencia?
08:48
And again, my question is, what does technology want?
140
503000
4000
Ismétlem a kérdésem: mit akar a technika?
08:52
And so, remarkably, I discovered
141
507000
3000
Meglepetéssel fedeztem föl,
08:55
that there's also a drift toward specialization.
142
510000
3000
hogy a szakosodás
irányában is van elmozdulás.
irányában is van elmozdulás.
08:58
That we see there's a general hammer,
143
513000
3000
Itt a köznapi kalapács látható.
09:01
and hammers become more and more specific over time.
144
516000
3000
A kalapácsok idővel egyre szakosodnak.
09:04
There's obviously diversity. Huge numbers of things.
145
519000
5000
Ez nyilvánvalóan a sokrétűség;
nagyszámú dolog.
nagyszámú dolog.
09:09
This is all the contents of a Japanese home.
146
524000
2000
Ezek egy japán otthon tárgyai.
09:11
I actually had my daughter -- gave her a tally counter,
147
526000
3000
Múlt nyáron lányom kapott
tőlem egy kézi számlálót
tőlem egy kézi számlálót
09:14
and I gave her an assignment last summer to go around
148
529000
2000
s egy feladatot: járjon körbe,
09:16
and count the number of species of technology in our household.
149
531000
4000
és számolja össze házunkban
lévő műszaki cikkek fajtáit.
lévő műszaki cikkek fajtáit.
Az eredmény: 6 000 fajta cikk.
09:20
And it came up with 6,000 different species of products.
150
535000
3000
09:23
I did some research and found out that the King of England, Henry VIII,
151
538000
3000
Utánanéztem, és kiderült,
hogy VIII. Henrik angol királynak
hogy VIII. Henrik angol királynak
09:26
had only about 7,000 items in his household.
152
541000
3000
csak 7 000 cikke volt a háztartásában.
Anglia királya volt,
09:29
And he was the King of England,
153
544000
1000
09:30
and that was the entire wealth of England at the time.
154
545000
2000
Angliában akkor minden az övé volt.
09:32
So we're seeing huge numbers of diversity in the kinds of things.
155
547000
5000
Látjuk a tárgyak óriási sokrétűségét.
Ez jelenet a Csillagok háborújából,
amint a 3PO megjelenik, és látja,
amint a 3PO megjelenik, és látja,
09:37
This is a scene from Star Wars where the 3PO comes out
156
552000
4000
09:41
and he sees machines making machines. How depraved!
157
556000
3000
ahogy a gépek gépeket gyártanak.
Micsoda erkölcsi fertő!
Micsoda erkölcsi fertő!
09:44
Well, this is actually what we're headed towards: world machines.
158
559000
4000
Hát, efelé haladunk: világgépek.
09:48
And the technology is only being thrown out by other technologies.
159
563000
3000
Az egyik technikát
egy másik technika szorítja ki.
egy másik technika szorítja ki.
09:51
Most machines will only ever be in contact with other technology
160
566000
3000
A legtöbb gép csak másik
géppel kerül kapcsolatba,
géppel kerül kapcsolatba,
09:54
and not non-technology, or even life.
161
569000
3000
nem-technikával vagy élőlénnyel sohasem.
Harmadszor: közhely, hogy a gépek
biológiaivá és bonyolulttá válnak.
biológiaivá és bonyolulttá válnak.
09:57
And thirdly, the idea that machines are becoming biological and complex
162
572000
3000
10:00
is at this point a cliche. And I'm happy to say,
163
575000
4000
Örömmel közlöm,
10:04
I was partly responsible for that cliche
164
579000
2000
hogy részben nekem is
fölróható a közhely,
fölróható a közhely,
10:06
that machines are becoming biological, but that's pretty evident.
165
581000
3000
hogy a a gépek biológiaivá válnak,
de ez elég kézenfekvő.
de ez elég kézenfekvő.
10:09
So the major trends in technology evolution actually
166
584000
6000
A technikában a fő trend
a műszaki evolúció,
a műszaki evolúció,
10:15
are the same as in biological evolution. The same drives that we see
167
590000
5000
csakúgy, mint a biológiai evolúció.
A hajtóerő ugyanaz: mindenütt előfordulás,
sokrétűség, szocializáció,
sokrétűség, szocializáció,
10:20
towards ubiquity, towards diversity, towards socialization,
168
595000
3000
10:23
towards complexity. That is maybe not a big surprise
169
598000
4000
s bonyolultság felé mozgat.
Ez tán nemigen meglepő, mert ha pl.
a páncélsisak evolúcióját térképezzük föl,
a páncélsisak evolúcióját térképezzük föl,
10:27
because if we map out, say, the evolution of armor,
170
602000
5000
10:32
you can actually follow a sort of an evolutionary-type cladistic tree.
171
607000
4000
evolúció típusú
leszármazási fát láthatunk.
leszármazási fát láthatunk.
10:36
I suggest that, in fact, technology is the seventh kingdom of life.
172
611000
5000
Szerintem a technika
az élet hetedik birodalma.
az élet hetedik birodalma.
10:41
That its operations and how it works is so similar
173
616000
4000
Tevékenysége és működése oly hasonló,
10:45
that we can think of it as the seventh kingdom.
174
620000
4000
hogy a hetedik birodalomnak tekinthetjük.
10:49
And so it would be sort of approximately up there,
175
624000
3000
Ezért kb. az állatvilág táján
fenn helyezkedne el.
fenn helyezkedne el.
10:52
coming out of the animal kingdom. And if we were to do that,
176
627000
6000
Ha ezt tennénk, rájönnénk,
10:58
we would find out -- we could actually approach technology in this way.
177
633000
3000
hogy a technikát így is fölfoghatnánk.
11:01
This is Niles Eldredge. He was the co-developer with Stephen Jay Gould
178
636000
5000
Ő Niles Eldredge,
aki Stephen Jay Goulddal kidolgozta
aki Stephen Jay Goulddal kidolgozta
11:06
of the theory of punctuated equilibrium.
179
641000
2000
a kvantumevolúció elméletét.
11:08
But as a sideline, he happens to collect cornets.
180
643000
3000
Hobbiból ventilkornetet,
pisztont és szárnykürtöt gyűjt.
pisztont és szárnykürtöt gyűjt.
11:11
He has one of the world's largest collections -- about 500 of them.
181
646000
4000
Az övé a világon a legnagyobb
gyűjtemény: kb. 500 darabos.
gyűjtemény: kb. 500 darabos.
Úgy döntött, hogy háromkaréjú
ráknak vagy csigának tekinti őket,
ráknak vagy csigának tekinti őket,
11:15
And he has decided to treat them as if they were trilobites, or snails,
182
650000
3000
11:18
and to do a morphological analysis,
183
653000
2000
elvégezve morfológiai elemzésüket
11:20
and try to derive their genealogical history over time.
184
655000
4000
fölállítja leszármazásuk történetét.
11:24
This is his chart, which is not quite published yet.
185
659000
2000
E nem teljesen közzétett ábra az ő műve.
11:26
But the most interesting aspect about this
186
661000
3000
Az ábra legérdekesebb része
11:29
is that if you look at those red lines at the bottom,
187
664000
3000
az alján lévő vörös vonalak,
11:32
those indicate basically a parentage of a type of cornet
188
667000
7000
amelyek ma már nem gyártott
kürtfélék származására utalnak.
kürtfélék származására utalnak.
11:39
that was no longer made. That does not happen in biology.
189
674000
4000
A biológiában ez nem így van.
11:43
When something is extinct, you can't have it as your parent.
190
678000
3000
Ami kihalt, nem lehet semminek a szülője.
11:46
But that does happen in technology. And it turns out
191
681000
3000
De a technikában lehet.
Kiderül, hogy oly jellegzetes,
hogy a családfára nézve
hogy a családfára nézve
11:49
that that's so distinctive that you can actually look at this tree,
192
684000
4000
11:53
and you can actually use it to determine
193
688000
3000
műszaki rendszerként tudjuk meghatározni,
11:56
that this is a technological system versus a biological system.
194
691000
4000
nem pedig biológiai rendszerként.
12:00
In fact, this idea of resurrecting the whole idea is so important
195
695000
4000
A föléledés elve oly fontos,
12:04
that I began to think about what happens with old technology.
196
699000
4000
hogy elgondolkoztam:
vajon mi történik a régi technikával?
vajon mi történik a régi technikával?
12:08
And it turns out that, in fact, technologies don't die.
197
703000
5000
Kiderül, hogy a technika nem hal meg.
12:13
So I suggested this to an historian of science, and he said,
198
708000
2000
Egy tudománytörténész úgy vélte:
12:15
"Well, what about, you know, come on, what about steam cars?
199
710000
5000
"Na, de sehol egy gőzautó! Nincsenek!"
12:20
They're not around anymore." Well actually, they are.
200
715000
4000
De mégiscsak vannak,
12:24
In fact, they're so around that you can buy new parts for a Stanley steam automobile.
201
719000
7000
olyannyira, hogy kapható új
pótalkatrész Stanley gőzautókhoz.
pótalkatrész Stanley gőzautókhoz.
12:31
And this is a website of a guy who's selling brand new parts
202
726000
3000
Ez egy fickó honlapja, aki vadiúj
Stanley pótalkatrészeket árul.
Stanley pótalkatrészeket árul.
12:34
for the Stanley automobile. And the thing that I liked
203
729000
4000
Tetszett nekem, hogy egy kattintás
12:38
is sort of this one-click, add-to-your-cart button --
204
733000
3000
a Kosárba gombra,
s vehetek egy gőzszelepet.
s vehetek egy gőzszelepet.
12:41
(Laughter) --
205
736000
1000
12:42
for buying steam valves. I mean, it was just -- it was really there.
206
737000
5000
(Nevetés)
Ilyen egyszerűen.
12:47
And so, I began to think about, well, maybe that's just a random sample.
207
742000
5000
Aztán belegondoltam,
hogy tán véletlen volt.
hogy tán véletlen volt.
12:52
Maybe I should do this sort of in a more conservative way.
208
747000
3000
Tán hagyományosabban kellene csinálnom.
12:55
So I took the great big 1895 Montgomery Ward's catalog
209
750000
5000
Elővettem az 1895-ös Montgomery
Ward katalógust, és belelapoztam.
Ward katalógust, és belelapoztam.
13:00
and I randomly went through it. And I took a page -- not quite a random page --
210
755000
3000
Nem teljesen véletlenszerűen
kiválasztottam egy oldalt,
kiválasztottam egy oldalt,
13:03
I took a page that was actually more difficult than others
211
758000
3000
amely bonyolultabb volt a többinél,
13:06
because lots of the pages are filled with things
212
761000
2000
mert a zömük tele volt
még gyártott alkatrészekkel.
még gyártott alkatrészekkel.
13:08
that are still being made. But I took this page
213
763000
3000
Kíváncsi voltam, arról az oldalról
13:11
and I said, how many of these things are still being made?
214
766000
4000
hány alkatrészt gyártanak még ma?
13:15
And not antiques. I want to know how many of these things are still in production.
215
770000
5000
Nem antikvitásokat.
Érdekel, hány alkatrészt gyártanak még ma?
Érdekel, hány alkatrészt gyártanak még ma?
13:20
And the answer is: all of them.
216
775000
3000
A válasz: mindet.
13:23
All of them are still being produced. So you've got corn shellers.
217
778000
7000
Mindet gyártják. Van ott kukoricamorzsoló.
13:30
I don't know who needs a corn sheller.
218
785000
2000
Nem tudom, kinek kell
pl. kukoricamorzsoló,
pl. kukoricamorzsoló,
13:32
Be it corn shellers -- you've got ploughs; you've got fan mills;
219
787000
4000
Legyen az eke, szerelőrosta, bármi más.
13:36
all these things -- and these are not, again, antiques. These are --
220
791000
3000
Nem antikvitások, hanem rendelhetők.
13:39
you can order these. You can go to the web and you can buy them now,
221
794000
3000
A webről vadiújakat vehetünk.
13:42
brand-new made. So in a certain sense, technologies don't die.
222
797000
5000
A technika bizonyos
értelemben nem hal meg.
értelemben nem hal meg.
13:47
In fact, you can buy, for 50 bucks, a stone-age knife
223
802000
7000
Ötven dolcsiért kőkorszaki kést vehetünk,
13:54
made exactly the same way that they were made 10,000 years ago.
224
809000
4000
amely 10 000 éves módszerrel készül.
13:58
It's short, bone handle, 50 bucks. And in fact,
225
813000
4000
Rövid és csontnyelű; csak 50 dolcsi.
Fontos, hogy e tudás
egyáltalán nem halt ki.
egyáltalán nem halt ki.
14:02
what's important is that this information actually never died out.
226
817000
3000
14:05
It's not just that it was resurrected. It's continued all along.
227
820000
2000
Nem élesztették föl. Fönnmaradt.
14:07
And in Papua New Guinea, they were making stone axes
228
822000
3000
Kőbaltát még két évtizede is
készítettek Pápua Új-Guineában
készítettek Pápua Új-Guineában
14:10
until two decades ago, just as a course of practical matters.
229
825000
7000
gyakorlati okokból.
Elég nehéz megszabadulnunk
valamely technológiától.
valamely technológiától.
14:17
Even when we try to get rid of a technology, it's actually very hard.
230
832000
4000
14:21
So we've all heard about the Amish giving up cars.
231
836000
4000
Mindenki hallott róla,
hogy az amisok lemondanak az autóról,
hogy az amisok lemondanak az autóról,
14:25
We've heard about the Japanese giving up guns.
232
840000
2000
a japánok lemondanak a fegyverről.
14:27
We've heard about this and that. But I actually went back and
233
842000
2000
Erről-arról hallottunk.
De én történelmi példákat kerestem
14:29
took what I could find, the examples in history
234
844000
3000
14:32
where there have been prohibitions against technology,
235
847000
3000
a technika betiltásáról,
majd próbáltam rájönni,
majd próbáltam rájönni,
14:35
and then I tried to find out when they came back in,
236
850000
3000
mikor tért vissza,
minthogy a technika mindig visszatért.
minthogy a technika mindig visszatért.
14:38
because they always came back in. And it turns out that the time,
237
853000
3000
Kiderül, hogy a technika
tiltás utáni visszatérése
tiltás utáni visszatérése
14:41
the duration of when they were outlawed and prohibited,
238
856000
2000
14:43
is decreasing over time. And that basically, you can delay technology,
239
858000
5000
egyre rövidült.
A technikát késleltetni lehet,
de megsemmisíteni nem.
de megsemmisíteni nem.
14:48
but you can't kill it. So this makes sense, because in a certain sense
240
863000
3000
Ennek van értelme, mert a kultúra
bizonyos szempontból
bizonyos szempontból
14:51
what culture is, is the accumulation of ideas.
241
866000
5000
elgondolások halmozódása.
Erre szolgál, ezért nem
halnak ki az elgondolások.
halnak ki az elgondolások.
14:56
That's what it's for. It's so that ideas don't die out.
242
871000
3000
14:59
And when we take that, we take this idea of what culture is doing
243
874000
6000
S ha ezzel egyetértünk,
egyetértünk a kultúra szerepével is,
egyetértünk a kultúra szerepével is,
15:05
and add it to what the long-term trajectory -- again, in life's evolution --
244
880000
6000
adjuk hozzá a hosszú távú pályagörbét
– megint csak az élet evolúciójában –,
– megint csak az élet evolúciójában –,
15:11
we find that each case -- each of the major transitions in life --
245
886000
3000
kiderül, hogy minden esetnek,
az élet összes jelentős
átalakulásának lényege
átalakulásának lényege
15:14
what they're really about is accelerating and changing
246
889000
3000
az evolúció gyorsulása és változása.
15:17
the way in which evolution happens.
247
892000
3000
Megváltoztatják az elgondolások
keletkezési módját.
keletkezési módját.
15:20
They're actually changing the way in which ideas are generated.
248
895000
3000
15:23
So all these steps in evolution are increasing, basically,
249
898000
4000
Az evolúció e lépései elvileg erősítik
15:27
the evolution of evolvability.
250
902000
2000
az alkalmazkodási
s evolúciós képességeket.
s evolúciós képességeket.
15:29
So what's happening over time in life is
251
904000
2000
Életünk során az új elgondolások,
15:31
that the ways in which you generate these new ideas, these new hacks,
252
906000
3000
új kicselezések keletkezésének
módjai kibővülnek.
módjai kibővülnek.
15:34
are increasing. And the real tricks are ways
253
909000
4000
Az igazi trükk a módszer,
15:38
in which you kind of explore the way of exploring.
254
913000
3000
amellyel felfedezzük
a felfedezés módszerét.
a felfedezés módszerét.
15:41
And then what we see in the singularity,
255
916000
2000
Aztán azt látjuk a szingularitásban,
15:43
that prophesized by Kurzweil and others --
256
918000
3000
amelyet Kurzweil és mások megjósoltak –
15:46
his idea that technology is accelerating evolution.
257
921000
4000
úgy vélik, hogy a technika
fölgyorsítja az evolúciót –,
fölgyorsítja az evolúciót –,
15:50
It's accelerating the way in which we search for ideas.
258
925000
3000
fölgyorsítja az elgondolások
fölkutatásának módszerét.
fölkutatásának módszerét.
15:53
So if you have life hacking --
259
928000
3000
Ha az élet szabályt sért – az élet
a túlélés játszmájának szabálysértése –,
15:56
life means hacking, the game of survival --
260
931000
2000
15:58
then evolution is a way to extend the game by changing the rules of the game.
261
933000
4000
akkor az evolúció a játszma bővítési módja
a játszma szabályainak változtatásával.
a játszma szabályainak változtatásával.
16:02
And what technology is really about is better ways to evolve.
262
937000
4000
A technika valódi értelme
a fejlődés jobb módszerét jelenti.
a fejlődés jobb módszerét jelenti.
16:06
That is what we call an "infinite game."
263
941000
3000
Ezt hívjuk végtelen játszmának.
16:09
That's the definition of "infinite game." A finite game is play to win,
264
944000
3000
Ez a végtelen játszma meghatározása;
a véges játszma célja a nyerés,
a véges játszma célja a nyerés,
16:12
and an infinite game is played to keep playing.
265
947000
3000
a végtelené meg, hogy játékban maradjunk.
16:15
And I believe that technology is actually a cosmic force.
266
950000
5000
Meggyőződésem,
hogy a technika kozmikus erő.
hogy a technika kozmikus erő.
16:20
The origins of technology was not in 1829,
267
955000
3000
A technika nem 1829-ben kezdődött,
16:23
but was actually at the beginning of the Big Bang,
268
958000
3000
hanem a Nagy Bumm bekövetkeztekor,
16:26
and at that moment the entire huge billions of stars in the universe
269
961000
4000
amikor az univerzum csillagmilliárdjai
16:30
were compressed. The entire universe was compressed into a little quantum dot,
270
965000
4000
egy pici kvantumpöttyé nyomódtak össze.
16:34
and it was so tight in there, there was no room for any difference at all.
271
969000
3000
Olyan helyszűke volt ott,
hogy nem volt helye az eltérésnek.
hogy nem volt helye az eltérésnek.
16:37
That's the definition. There was no temperature.
272
972000
2000
A meghatározás: nem volt
hőmérséklet, semmiféle eltérés.
hőmérséklet, semmiféle eltérés.
16:39
There was no difference whatsoever. And at the Big Bang,
273
974000
3000
Amit a Nagy Bumm kiterjesztett,
16:42
what it expanded was the potential for difference.
274
977000
3000
az volt a lehetőség az eltérésre.
16:45
So as it expands and as things expand what we have
275
980000
3000
Amikor valami kiterjed,
akkor lehetőségünk van
akkor lehetőségünk van
16:48
is the potential for differences, diversity, options, choices,
276
983000
5000
a különbségre, sokrétűségre,
lehetőségre, választásra,
lehetőségre, választásra,
16:53
opportunities, possibilities and freedoms.
277
988000
2000
alkalomra, eshetőségre s szabadságra.
16:55
Those are all basically the same thing.
278
990000
2000
Lényegüket tekintve ezek azonosak.
16:57
And those are the things that technology brings us.
279
992000
4000
Ezeket nyújtja nekünk a technika:
választási lehetőségeket,
szabadságot: ez a lényege.
szabadságot: ez a lényege.
17:01
That's what technology is bringing us: choices, possibilities, freedoms.
280
996000
4000
17:05
That's what it's about. It's this expansion of room to make differences.
281
1000000
4000
A helybővítés a különbséghez szükséges.
17:09
And so a hammer, when we grab a hammer, that's what we're grabbing.
282
1004000
4000
Amikor megragadunk egy kalapácsot,
akkor pont azt ragadjuk meg.
akkor pont azt ragadjuk meg.
17:13
And that's why we continue to grab technology --
283
1008000
3000
Azért ragadjuk meg folyton a technikát,
17:16
because we want those things. Those things are good.
284
1011000
2000
mert vágyunk e jó dolgokra.
17:18
Differences, freedom, choices, possibilities.
285
1013000
4000
Különbségek, szabadság,
választás, lehetőségek.
választás, lehetőségek.
17:22
And each time we make a new opportunity place,
286
1017000
2000
Amikor új lehetőségnek adunk helyet,
17:24
we're allowing a platform to make new ones.
287
1019000
4000
mindig megteremtjük új dolgok alapját.
17:28
And I think it's really important. Because if you can imagine
288
1023000
3000
Ez valóban fontos, mert képzeljük el
17:31
Mozart before the technology of the piano was invented --
289
1026000
3000
Mozartot a zongora technológiájának
kifejlesztése előtt:
kifejlesztése előtt:
17:34
what a loss to society there would be.
290
1029000
2000
micsoda veszteség lenne a társadalomnak!
17:36
Imagine Van Gogh being born
291
1031000
2000
Képzeljük el Van Goghot
17:38
before the technologies of cheap oil paints.
292
1033000
3000
az olcsó olajfesték technológiája előtt!
17:41
Imagine Hitchcock before the technologies of film.
293
1036000
4000
Képzeljük el Hitchcockot
a filmezés technológiája előtt!
a filmezés technológiája előtt!
17:45
Somewhere, today, there are millions of young children being born
294
1040000
5000
Ma valahol gyerekek
milliói abba születnek,
milliói abba születnek,
17:50
whose technology of self-expression has not yet been invented.
295
1045000
5000
hogy önkifejezésük technikája
még nincs kitalálva.
még nincs kitalálva.
17:55
We have a moral obligation to invent technology
296
1050000
3000
Erkölcsi kötelességünk
a technika föltalálása,
a technika föltalálása,
hogy bolygónk minden lakójának
meglegyen a lehetősége
meglegyen a lehetősége
17:58
so that every person on the globe has the potential
297
1053000
2000
18:00
to realize their true difference.
298
1055000
3000
az igazi különbsége megvalósítására.
18:03
We want a trillion zillion species of one individuals.
299
1058000
3000
Iszonyú sok, eltérő
egyedekből álló fajt szeretnénk.
egyedekből álló fajt szeretnénk.
18:06
That's what technology really wants.
300
1061000
3000
Ezt akarja a technika.
18:09
I'm going to skip through some of the objections
301
1064000
2000
Mellőzök egy pár kifogást,
18:11
because I don't have answers to why there's deforestation.
302
1066000
4000
mert nem tudom a választ
az erdők pusztítására,
az erdők pusztítására,
18:15
I don't have an answer to the fact that there seem to be
303
1070000
3000
hogy miért vannak rossz technológiák.
18:18
bad technologies. I don't have an answer to
304
1073000
2000
Nem tudom a választ,
hogyan hat mindez a méltóságunkra,
hogyan hat mindez a méltóságunkra,
18:20
how this impacts on our dignity, other than to suggest that
305
1075000
4000
csak arra gondolok,
hogy létezik hetedik birodalom,
hogy létezik hetedik birodalom,
18:24
maybe the seventh kingdom, because it's so close to what life is about,
306
1079000
6000
amely nagyon hasonló az élet lényegéhez,
ezért esetleg segíthet
megfigyelni az életet.
megfigyelni az életet.
18:30
maybe we can bring it back and have it help us monitor life.
307
1085000
3000
18:33
Maybe in some ways
308
1088000
2000
Lehet, hogy bizonyos értelemben,
18:35
the fact that what we're trying to do with technology is find a good home for it.
309
1090000
5000
amit a technikával próbálunk tenni,
nem más, mint jó otthont találni neki.
nem más, mint jó otthont találni neki.
Szörnyű DDT-t szórni a gyapotföldekre,
18:40
It's a terrible thing to spray DDT on cotton fields,
310
1095000
3000
18:43
but it's a really good thing to use
311
1098000
2000
de ennek a jó oldala,
hogy milliószámra küszöbölhetünk ki
falvakban malária okozta haláleseteket.
falvakban malária okozta haláleseteket.
18:45
to eliminate millions of cases of death due to malaria in a small village.
312
1100000
4000
18:49
Our humanity is actually defined by technology.
313
1104000
3000
Emberi mivoltunkat
a technika határozza meg.
a technika határozza meg.
18:52
All the things that we think that we really like about humanity
314
1107000
3000
A technika dönti el. miről hisszük,
hogy tetszik emberi mivoltunkban.
hogy tetszik emberi mivoltunkban.
18:55
is being driven by technology. This is the infinite game.
315
1110000
5000
Ez a végtelen játszma.
Erről van szó.
19:00
That's what we're talking about.
316
1115000
2000
19:02
You see, technology is a way to evolve the evolution.
317
1117000
4000
A technika az evolúció
kibontakoztatásának módja.
kibontakoztatásának módja.
19:06
It's a way to explore possibilities and opportunities and create more.
318
1121000
6000
Az eshetőségek, lehetőségek kiaknázása,
és a többet alkotás módja.
és a többet alkotás módja.
19:12
And it's actually a way of playing the game, of playing all the games.
319
1127000
5000
És voltaképpen a játszma,
mindenféle játszma játszási módja.
mindenféle játszma játszási módja.
Ezt akarja a technika.
19:17
That's what technology wants.
320
1132000
2000
19:19
And so when I think about what technology wants,
321
1134000
3000
Amikor arról töprengek,
amit a technika akar, arra gondolok,
amit a technika akar, arra gondolok,
19:22
I think that it has to do with the fact that every person here -- and I really believe this --
322
1137000
5000
hogy ennek köze van ahhoz
– s őszintén hiszek benne –,
– s őszintén hiszek benne –,
19:27
every person here has an assignment. And your assignment is
323
1142000
5000
hogy mindenkinek van rendeltetése:
az önöké, hogy rendeltetésük
fölfedezésére tegyék föl életüket.
fölfedezésére tegyék föl életüket.
19:32
to spend your life discovering what your assignment is.
324
1147000
3000
19:35
That recursive nature is the infinite game.
325
1150000
3000
Ez a végtelen játszma visszatérő jellege.
19:38
And if you play that well, you'll have other people involved,
326
1153000
3000
Ha jól játsszák, másokat is bevonnak,
19:41
so even that game extends and continues even when you're gone.
327
1156000
4000
s a játszma életük elmúltával
sem ér véget, tovább folytatódik.
sem ér véget, tovább folytatódik.
Ez a végtelen játszma.
19:45
That is the infinite game. And what technology is
328
1160000
3000
A technika pedig, amelyben játsszuk,
a végtelen játszma közege.
a végtelen játszma közege.
19:48
is the medium in which we play that infinite game.
329
1163000
3000
19:51
And so I think that we should embrace technology
330
1166000
3000
Úgy vélem, magunkévá
kell tennünk a technikát,
kell tennünk a technikát,
19:54
because it is an essential part of our journey
331
1169000
3000
mert fölfedezőutunk
nélkülözhetetlen része,
nélkülözhetetlen része,
19:57
in finding out who we are.
332
1172000
2000
hogy megtudjuk, kik vagyunk.
19:59
Thank you.
333
1174000
2000
Köszönöm.
20:01
(Applause)
334
1176000
1000
(Taps)
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