ABOUT THE SPEAKER
Joi Ito - Relentless mind
Joi Ito is the director of the MIT Media Lab.

Why you should listen

Joichi "Joi" Ito is one of those names threaded through the history of the Internet. From his days kickstarting Internet culture in Japan at Digital Garage, his restless curiosity led him to be an early-stage investor in Twitter, Six Apart, Wikia, Flickr, Last.fm, Kickstarter and other Internet companies, and to serve on countless boards and advisory committees around digital culture and Internet freedom.
 
He leads the legendary MIT Media Lab as it heads toward its third decade, and is working on a book with Jeff Howe about nine principles for navigating whatever the changing culture throws at us next. As he told Wired, "The amount of money and the amount of permission that you need to create an idea has decreased dramatically." So: aim for resilience, not strength; seek risk, not safety. The book is meant to be a compass for a world without maps.

More profile about the speaker
Joi Ito | Speaker | TED.com
TED2014

Joi Ito: Want to innovate? Become a "now-ist"

Joi Ito: Újítani akarunk? Legyünk "jelenisták"!

Filmed:
2,304,454 views

"Emlékszenek az internet előtti időkre?" — kérdi Joi Ito. "Emlékszenek, mikor az emberek megpróbálták megjósolni a jövőt?" Lebilincselő előadásában Joi, a MIT Media Lab vezetője eltekint a jövőre vonatkozó jóslatoktól, és helyette az egy szempillantás alatti alkotás új felfogásával foglalkozik: gyorsan létrehozni és állandóan tökéletesíteni, nem várva semmilyen engedélyre vagy jóváhagyásra arról, hogy a mi gondolatunk a helyes. Ez az alulról fölfelé építkező innováció figyelhető meg mostanában a legtöbb káprázatos futurisztikus projektben. Ezek úgy kezdődnek - hangsúlyozza az előadó -, hogy nyitottak vagyunk és figyelünk a jelenleg körülöttünk zajló eseményekre. Azt javasolja: ne legyünk futuristák, legyünk inkább "jelenisták".
- Relentless mind
Joi Ito is the director of the MIT Media Lab. Full bio

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

00:12
On MarchMárcius 10, 2011,
0
543
2743
2011. március 10-én
00:15
I was in CambridgeCambridge at the MITMIT MediaMédia LabLabor
1
3286
3007
Cambridge-ben, az MIT Média Laborban volt
00:18
meetingtalálkozó with facultykari, studentsdiákok and staffszemélyzet,
2
6293
3229
találkozóm a karral, diákokkal
és a munkatársaimmal
00:21
and we were tryingmegpróbálja to figureábra out whetherakár
3
9522
1789
s azon tűnődtünk,
00:23
I should be the nextkövetkező directorrendező.
4
11311
2360
alkalmas leszek-e új igazgatónak vagy sem.
00:25
That night, at midnightéjfél,
5
13671
2369
Akkor éjszaka, éjfélkor,
00:28
a magnitudenagyság 9 earthquakeföldrengés
6
16040
1770
9-es fokozatú földrengés rázta meg
00:29
hittalálat off of the PacificCsendes-óceáni coasttengerpart of JapanJapán.
7
17810
2866
Japán csendes-óceáni partját.
00:32
My wifefeleség and familycsalád were in JapanJapán,
8
20676
2285
Feleségem és családom Japánban volt,
00:34
and as the newshírek startedindult to come in,
9
22961
3310
és ahogy a hírek kezdtek befutni,
00:38
I was panickingpánikba.
10
26271
1699
bepánikoltam.
00:39
I was looking at the newshírek streamspatakok
11
27970
1262
Figyeltem a híreket,
00:41
and listeningkihallgatás to the pressnyomja meg conferenceskonferenciák
12
29232
2828
s hallgattam a kormányzat
00:44
of the governmentkormány officialstisztviselők
13
32060
2210
és a Tokiói Villamos Művek
00:46
and the TokyoTokió PowerTeljesítmény CompanyVállalat,
14
34270
1590
hivatalos sajtóközleményeit.
00:47
and hearingmeghallgatás about this explosionrobbanás
15
35860
2551
Ott hallottam az atomerőműnél történt
00:50
at the nuclearnukleáris reactorsreaktorok
16
38411
1199
robbanásokról
00:51
and this cloudfelhő of falloutcsapadék
17
39610
1681
és a radioaktív csapadékfelhőről,
00:53
that was headedfejes towardsfelé our houseház
18
41291
1899
amely a helyszíntől
00:55
whichmelyik was only about 200 kilometerskilométerre away.
19
43190
2899
alig 200 km-re lévő házunk felé tartott.
00:58
And the people on TVTV weren'tnem voltak tellingsokatmondó us
20
46089
2831
De a tévében nem arról beszéltek,
01:00
anything that we wanted to hearhall.
21
48920
1940
amiről hallani szerettünk volna.
01:02
I wanted to know what was going on with the reactorreaktor,
22
50860
1960
Engem a reaktor állapota érdekelt,
01:04
what was going on with the radiationsugárzás,
23
52820
1422
a radioaktivitás alakulása,
01:06
whetherakár my familycsalád was in dangerveszély.
24
54242
2328
és hogy a családom veszélyben van-e.
01:08
So I did what instinctivelyösztönösen feltfilc like the right thing,
25
56570
3189
Így azt tettem,
amit ösztönösen helyesnek ítéltem,
01:11
whichmelyik was to go onto-ra the InternetInternet
26
59759
1671
azaz beléptem az internetre,
01:13
and try to figureábra out
27
61430
1342
és próbáltam kitalálni,
01:14
if I could take mattersügyek into my ownsaját handskezek.
28
62772
2411
hogyan vehetném a kezembe az ügyet.
01:17
On the NetNET, I foundtalál there were a lot of other people
29
65183
1841
Arra jöttem rá, hogy sokan vagyunk,
01:19
like me tryingmegpróbálja to figureábra out what was going on,
30
67024
2066
akik próbáljuk megérteni a történteket.
01:21
and togetheregyütt we sortfajta of looselylazán formedalakított a groupcsoport
31
69090
2216
Közösen, Safecast néven
01:23
and we calledhívott it SafecastSafecast,
32
71306
2471
csoportot alakítottunk, és elhatároztuk,
01:25
and we decidedhatározott we were going to try
33
73777
1172
hogy megmérjük
01:26
to measuremérték the radiationsugárzás
34
74949
1746
a radioaktivitás szintjét,
01:28
and get the dataadat out to everybodymindenki elsemás,
35
76695
1774
s nyilvánosságra hozzuk az adatokat,
01:30
because it was clearegyértelmű that the governmentkormány
36
78469
1672
mivel nyilvánvaló volt,
01:32
wasn'tnem volt going to be doing this for us.
37
80141
2902
hogy a kormányzat helyettünk
ezt nem fogja megtenni.
01:35
ThreeHárom yearsévek latera későbbiekben,
38
83043
1417
Három évvel később
01:36
we have 16 millionmillió dataadat pointspont,
39
84460
3094
16 millió adatunk volt,
magunk terveztünk Geiger-Müller-számlálót,
01:39
we have designedtervezett our ownsaját GeigerGeiger countersszámlálók
40
87554
2745
01:42
that you can downloadLetöltés the designsminták
41
90299
1653
a terve letölthető,
01:43
and plugdugó it into the networkhálózat.
42
91952
874
csatlakozhatnak a hálózatra.
01:44
We have an appapp that showsműsorok you
43
92826
1904
Egy alkalmazásunk mutatja Japán
01:46
mosta legtöbb of the radiationsugárzás in JapanJapán
and other partsalkatrészek of the worldvilág.
44
94730
3027
és a világ más részeinek
sugárzási szintjét.
01:49
We are arguablyalighanem one of the mosta legtöbb successfulsikeres
45
97757
2205
Vélhetően a miénk a világ
egyik legsikeresebb
01:51
citizenpolgár sciencetudomány projectsprojektek in the worldvilág,
46
99962
1855
amatőr tudományos projektje.
01:53
and we have createdkészítette
47
101817
2352
Létrehoztuk a sugárzási
adatokat tartalmazó
01:56
the largestlegnagyobb opennyisd ki datasetadatkészlet of radiationsugárzás measurementsmérések.
48
104169
3501
legnagyobb nyilvános adattárat.
01:59
And the interestingérdekes thing here
49
107670
2742
Az itt az érdekes, hogy hogyan —
02:02
is how did — (ApplauseTaps) — Thank you.
50
110412
4648
(Taps) — Köszönöm.
02:07
How did a bunchcsokor of amateursamatőrök
51
115060
2091
Hogyan sikerült néhány amatőrnek,
02:09
who really didn't know what we were doing
52
117151
2169
akik valójában nem is tudták,
mit csinálnak,
02:11
somehowvalahogy come togetheregyütt
53
119320
1689
valahogy összefogni,
02:13
and do what NGOsNem kormányzati szervezetek and the governmentkormány
54
121009
3184
és megtenni, amire a civil szervezetek
02:16
were completelyteljesen incapablealkalmatlan of doing?
55
124193
2418
és a kormányzat képtelen volt?
02:18
And I would suggestjavasol that this has something to do
56
126611
2758
Állítom: ennek az internethez van köze.
02:21
with the InternetInternet. It's not a flukeFluke.
57
129369
1760
Nem volt véletlen.
02:23
It wasn'tnem volt luckszerencse, and it wasn'tnem volt because it was us.
58
131129
2851
Nem a szerencse és nem miattunk történt,
02:25
It helpedsegített that it was an eventesemény
59
133980
1418
hanem azért, mert egy esemény
02:27
that pulledhúzta everybodymindenki togetheregyütt,
60
135398
1635
összekovácsolt minket.
02:29
but it was a newúj way of doing things
61
137033
1758
De új módon cselekedtünk,
02:30
that was enabledengedélyezve by the InternetInternet
62
138791
2079
ezt az internet
02:32
and a lot of the other things that were going on,
63
140870
1592
és sok minden tette lehetővé.
02:34
and I want to talk a little bitbit about
64
142462
2013
Szeretnék egy keveset szólni arról,
02:36
what those newúj principleselvek are.
65
144475
2669
hogy pontosan mik ezek az új elvek.
02:39
So rememberemlékezik before the InternetInternet? (LaughterNevetés)
66
147144
4808
Emlékeznek az internet előtti időkre?
(Nevetés)
02:43
I call this B.I. Okay?
67
151952
1788
Ezt IE-nek nevezem. Rendben?
02:45
So, in B.I., life was simpleegyszerű.
68
153740
3611
Az IE idején az élet egyszerű volt.
02:49
Things were EuclidianEuklidészi, NewtonianNewtoni,
69
157351
2746
Minden euklideszi, newtoni
02:52
somewhatnémileg predictablekiszámítható.
70
160097
1459
és valahogy előrelátható volt.
02:53
People actuallytulajdonképpen triedmegpróbálta to predictmegjósolni the futurejövő,
71
161556
2410
Az emberek próbálták megjósolni a jövőt,
02:55
even the economistsközgazdászok.
72
163966
1714
még a közgazdászok is.
02:57
And then the InternetInternet happenedtörtént,
73
165680
3214
És akkor megjelent az internet,
03:00
and the worldvilág becamelett extremelyrendkívüli módon complexösszetett,
74
168894
2071
és a világ elképesztően bonyolulttá,
03:02
extremelyrendkívüli módon low-costalacsony költségű, extremelyrendkívüli módon fastgyors,
75
170965
2637
olcsóvá és gyorssá vált,
03:05
and those NewtonianNewtoni lawstörvények
76
173602
2118
és azokról a newtoni törvényekről,
03:07
that we so dearlydrága cherisheddédelgetett
77
175720
1799
melyeket oly sokra tartottunk,
03:09
turnedfordult out to be just localhelyi ordinancesszertartások,
78
177519
2197
kiderült, hogy csak holmi helyi előírások.
03:11
and what we foundtalál was that in this
79
179716
1751
Azt találtuk,
03:13
completelyteljesen unpredictablekiszámíthatatlan worldvilág
80
181467
2613
hogy e teljesen kiszámíthatatlan világban
03:16
that mosta legtöbb of the people who were survivingtúlélő
81
184080
2032
a túlélő emberek többsége
03:18
were workingdolgozó with sortfajta of a differentkülönböző setkészlet of principleselvek,
82
186112
3333
már más elvek alapján cselekszik.
03:21
and I want to talk a little bitbit about that.
83
189445
2631
Erről szeretnék egy kicsit beszélni.
03:24
Before the InternetInternet, if you rememberemlékezik,
84
192076
1364
Az internet előtt,
03:25
when we triedmegpróbálta to createteremt servicesszolgáltatások,
85
193440
1905
amikor szolgáltatásokat hoztunk létre,
03:27
what you would do is you'djobb lenne, ha createteremt
86
195345
1026
a hardver, a hálózati
03:28
the hardwarehardver layerréteg and the
networkhálózat layerréteg and the softwareszoftver
87
196371
2312
és a szoftver részt kellett létrehozni.
03:30
and it would costköltség millionsTöbb millió of dollarsdollár
88
198683
2028
Több millió dollárba került
03:32
to do anything that was substantiallényeges.
89
200711
2307
bármi lényegit kidolgozni.
03:35
So when it costskiadások millionsTöbb millió of dollarsdollár
to do something substantiallényeges,
90
203018
2439
Így amikor több millió
dollárba kerül a fejlesztés,
03:37
what you would do is you'djobb lenne, ha get an MBAMBA
91
205457
2072
a teendőnk egy MBA-s mukit szerezni,
03:39
who would writeír a planterv
92
207529
1458
aki elkészíti a terveket
03:40
and get the moneypénz
93
208987
943
és pénzt szerez
a kockázati tőkéstől és nagy cégektől,
03:41
from V.C.s or bignagy companiesvállalatok,
94
209930
1744
03:43
and then you'djobb lenne, ha hirebérel the designerstervezők and the engineersmérnökök,
95
211674
2113
s tervezőket, mérnököket veszünk fel
s ők létrehozzák a terméket.
03:45
and they'dők azt buildépít the thing.
96
213787
1023
03:46
This is the Before InternetInternet, B.I., innovationinnováció modelmodell.
97
214810
4619
De ez az Internet Előtti,
IE innovációs modell.
03:51
What happenedtörtént after the InternetInternet was
98
219429
2307
De az internet után
03:53
the costköltség of innovationinnováció wentment down so much
99
221736
1756
az innováció ára nagyot csökkent,
03:55
because the costköltség of collaborationegyüttműködés,
the costköltség of distributionterjesztés,
100
223492
2487
mivel az együttműködés, a terjesztés
03:57
the costköltség of communicationközlés, and Moore'sMoore LawTörvény
101
225979
2643
és a kommunikáció költsége,
és Moore-törvény miatt
04:00
madekészült it so that the costköltség of tryingmegpróbálja a newúj thing
102
228622
2676
az újdonság kidolgozásának költsége
04:03
becamelett nearlyközel zeronulla,
103
231298
1394
közel nulla lett.
04:04
and so you would have GoogleGoogle, FacebookFacebook, YahooYahoo,
104
232692
2269
Így jött a Google, Facebook, Yahoo,
04:06
studentsdiákok that didn't have permissionengedély
105
234961
1771
az engedély nélküli diákok
— engedély nélküli innováció —
04:08
permissionlesspermissionless innovationinnováció
106
236732
1373
04:10
didn't have permissionengedély, didn't have PowerPointsPowerPoints,
107
238105
1620
nem volt PowerPointjuk sem,
04:11
they just builtépült the thing,
108
239725
2103
csak úgy megépítették az elképzelésüket,
04:13
then they raisedemelt the moneypénz,
109
241828
1444
s utána megszerezték hozzá a pénzt,
04:15
and then they sortfajta of figuredmintás out a businessüzleti planterv
110
243272
2201
nagyjából összehozták az üzleti tervet,
04:17
and maybe latera későbbiekben on they hiredbérelt some MBAsMBA.
111
245473
2357
és esetleg később
egy pár MBA-st is felvettek.
04:19
So the InternetInternet causedokozott innovationinnováció,
112
247830
2311
Az internet innovációval járt,
legalább a szoftver
04:22
at leastlegkevésbé in softwareszoftver and servicesszolgáltatások,
113
250141
1124
és a szolgáltatás terén,
04:23
to go from an MBA-drivenMBA-vezérelt innovationinnováció modelmodell
114
251265
2859
így az MBA-sok vezetette
innovációs modellről áttértek
04:26
to a designer-engineer-driventervező, mérnök-meghajtású innovationinnováció modelmodell,
115
254124
3903
a tervezőmérnök általi fejlesztésre,
ami az innováció határait
04:30
and it pushedmeglökött innovationinnováció to the edgesélek,
116
258027
2098
kijjebb tolta a kollégiumi szobákba,
04:32
to the dormkollégiumi roomsszobák, to the startupsinduló,
117
260125
1546
a startupok világába,
04:33
away from the largenagy institutionsintézmények,
118
261671
1686
el a nagy intézményektől,
04:35
the stodgynehéz étel oldrégi institutionsintézmények that had the powererő
119
263357
2355
a nehézkes régi intézményektől,
melyeknek pénzük,
04:37
and the moneypénz and the authorityhatóság.
120
265712
1687
hatalmuk, és befolyásuk volt.
04:39
And we all know this. We all know
this happenedtörtént on the InternetInternet.
121
267399
2609
Mindünknek ismerős,
hogy ez az internet miatt történt.
04:42
It turnsmenetek out it's happeningesemény in other things, too.
122
270008
2765
Mint kiderült, más téren is ez folyik.
04:44
Let me give you some examplespéldák.
123
272773
3242
Hadd említsek egy pár példát.
04:48
So at the MediaMédia LabLabor, we don't just do hardwarehardver.
124
276015
2785
A Media Labban nemcsak
hardverrel foglalkozunk.
Mindenfélét csinálunk.
04:50
We do all kindsféle of things.
125
278800
1042
04:51
We do biologybiológia, we do hardwarehardver,
126
279842
1885
Biológiával is foglalkozunk,
04:53
and NicholasMiklós NegroponteNegroponte
famouslyremekül said, "DemoDemo or diemeghal,"
127
281727
3621
és ahogy Nicholas Negroponte mondta:
"Demó vagy halál", szemben
04:57
as opposedellentétes to "PublishKözzététele or perishvesszen el,"
128
285348
1722
a "Publikálj vagy pusztulj"-jal:
04:59
whichmelyik was the traditionalhagyományos academicakadémiai way of thinkinggondolkodás.
129
287070
2243
az a hagyományos akadémiai gondolkodásmód.
05:01
And he oftengyakran said, the demodemo only has to work onceegyszer,
130
289313
3562
Sokszor elismételte, hogy a demónak
elég csak egyszer működnie,
05:04
because the primaryelsődleges modemód of us impactingbefolyásolják a the worldvilág
131
292875
2816
mivel ez az elsődleges módja,
hogy hassunk a világra:
05:07
was throughkeresztül largenagy companiesvállalatok
132
295691
1778
célja a nagy cégek elkápráztatása.
05:09
beinglény inspiredihletett by us
133
297469
1263
A hatására
05:10
and creatinglétrehozása productsTermékek like
the KindleKindle or LegoLEGO MindstormsMindstorms.
134
298732
3516
olyan termékeket gyártanak
mint pl. a Kindle vagy a Lego Mindstorms.
05:14
But todayMa, with the abilityképesség
135
302248
1942
De ma, mivel ilyen olcsón
05:16
to deploytelepítése things into the realigazi worldvilág at suchilyen lowalacsony costköltség,
136
304190
2309
valósíthatjuk meg elképzeléseinket,
05:18
I'm changingváltozó the mottoMottó now,
137
306499
2150
megváltoztatom a mottót,
05:20
and this is the officialhivatalos publicnyilvános statementnyilatkozat.
138
308649
1813
és ez legyen a hivatalos közlemény.
05:22
I'm officiallyhivatalosan sayingmondás, "DeployTelepítése or diemeghal."
139
310462
2497
Mostantól a hivatalos mottó:
"Indítsd el vagy pusztulj".
05:24
You have to get the stuffdolog into the realigazi worldvilág
140
312959
2221
Meg kell valósítanunk a terméket
ahhoz, hogy érjen valamit,
05:27
for it to really countszámol,
141
315180
1356
05:28
and sometimesnéha it will be largenagy companiesvállalatok,
142
316536
1879
és néha lehetnek ezek nagy cégek is,
05:30
and NicholasMiklós can talk about satellitesműholdak.
143
318415
1957
és Nicholas beszélhet
05:32
(ApplauseTaps)
144
320372
1286
majd műholdakról.
05:33
Thank you.
145
321658
1082
(Taps) Köszönöm.
05:34
But we should be gettingszerzés out there ourselvesminket
146
322740
1774
De ez a mi dolgunk,
05:36
and not dependingattól on largenagy
institutionsintézmények to do it for us.
147
324514
3584
és nem várhatjuk el a nagy szervezetektől.
05:40
So last yearév, we sentküldött a bunchcsokor
of studentsdiákok to ShenzhenShenzhen,
148
328098
2702
Tavaly küldtünk néhány diákot Sencsenbe,
05:42
and they satült on the factorygyár floorsemelet
149
330800
1580
és ők az üzem padlóján ültek
05:44
with the innovatorsinnovátorok in ShenzhenShenzhen, and it was amazingelképesztő.
150
332380
2305
a sencseni feltalálókkal,
és ez elképesztő volt.
05:46
What was happeningesemény there
151
334685
1477
Az történt, hogy volt ott
05:48
was you would have these manufacturinggyártás deviceskészülékek,
152
336162
2184
mindenféle gyártóeszköz,
s nem prototípust
vagy PowerPoint prezentációt készítettek.
05:50
and they weren'tnem voltak makinggyártás prototypesprototípusok or PowerPointsPowerPoints.
153
338346
2193
05:52
They were fiddlinghaszontalan with the manufacturinggyártás equipmentfelszerelés
154
340539
2465
A gyártóeszközökkel pepecseltek,
s újításaikat rajtuk, helyben találták ki.
05:55
and innovatingújító right on the
manufacturinggyártás equipmentfelszerelés.
155
343004
3210
05:58
The factorygyár was in the designertervező,
156
346214
1886
Az üzem volt a tervező,
06:00
and the designertervező was literallyszó szerint in the factorygyár.
157
348100
2274
és a tervező, szó szerint,
az üzemben volt.
06:02
And so what you would do is,
158
350374
1626
Ez esetben azt tehetnénk,
06:04
you'djobb lenne, ha go down to the stallsstandokon
159
352000
1241
hogy lemegyünk a raktárba,
06:05
and you would see these cellsejt phonestelefonok.
160
353241
2556
és ott látnánk ezeket a mobiltelefonokat.
06:07
So insteadhelyette of startingkiindulási little websiteshonlapok
161
355797
2525
Honlapok helyett a sencseniek
06:10
like the kidsgyerekek in PaloPalo AltoAlto do,
162
358322
1548
— nem mint a Palo Alto-iak —
06:11
the kidsgyerekek in ShenzhenShenzhen make newúj cellsejt phonestelefonok.
163
359870
2540
új mobilokat készítenek.
06:14
They make newúj cellsejt phonestelefonok like kidsgyerekek in PaloPalo AltoAlto
164
362410
2697
Úgy készülnek ezek az új telefonok,
mint Palo Altóban a honlapok,
06:17
make websiteshonlapok,
165
365107
1258
06:18
and so there's a rainforestesőerdő
166
366365
2113
és így egy szerteágazó
06:20
of innovationinnováció going on in the cellsejt phonetelefon.
167
368478
1556
innováció megy végbe.
06:22
What they do is, they make a cellsejt phonetelefon,
168
370034
1600
Így ők elkészítik a mobilt,
06:23
go down to the stallistálló, they sellelad some,
169
371634
2224
lemennek a raktárba, eladnak párat,
06:25
they look at the other kids'gyerekek stuffdolog, go up,
170
373858
2325
megnézik a többiek cuccait, felmennek,
06:28
make a couplepárosít thousandezer more, go down.
171
376183
2591
és még pár ezret gyártanak, majd vissza.
06:30
Doesn't this soundhang like a softwareszoftver thing?
172
378774
1991
Nem úgy hangzik ez,
06:32
It soundshangok like agileagilis softwareszoftver developmentfejlődés,
173
380765
1647
mint az agilis szoftverfejlesztés?
06:34
A/B testingtesztelés and iterationiterációs,
174
382412
2928
A/B tesztelés, iteráció?
06:37
and what we thought you could only do with softwareszoftver
175
385340
2083
Amiről azt hittük,
hogy csak szoftverrel megy,
06:39
kidsgyerekek in ShenzhenShenzhen are doing this in hardwarehardver.
176
387423
2270
a sencseniek hardverrel oldják meg.
06:41
My nextkövetkező fellowfickó, I hoperemény, is going to be
177
389693
1467
Az új munkatársam, remélem,
06:43
one of these innovatorsinnovátorok from ShenzhenShenzhen.
178
391160
1485
egyike lesz ezen újítóknak.
06:44
And so what you see is
179
392645
1665
Itt az innováció végletekig való
06:46
that is pushingnyomja innovationinnováció to the edgesélek.
180
394310
1969
fölpörgetését láthatjuk.
06:48
We talk about 3D printersnyomtatók and stuffdolog like that,
181
396279
2105
3D-s nyomtatókról és hasonlókról van szó,
06:50
and that's great, but this is LimorKoczka.
182
398384
1991
Ez mind menő. De ez itt Limor Fried.
06:52
She is one of our favoritekedvenc graduatesdiplomások,
183
400375
2259
Ő az egyik kedvenc végzősünk, aki éppen
06:54
and she is standingálló in frontelülső of a SamsungSamsung
184
402634
2076
egy Samsung Techwin Pick és Place Machine
06:56
TechwinTechwin PickPick and PlaceHely MachineGép.
185
404710
1833
berendezés előtt áll.
06:58
This thing can put 23,000 componentsalkatrészek perper houróra
186
406543
3924
Ez a gép óránként 23 ezer alkatrészt
képes rászerelni
07:02
onto-ra an electronicselektronika boardtábla.
187
410467
1993
egy alaplapra.
07:04
This is a factorygyár in a boxdoboz.
188
412460
1823
Ez igazi üzem a dobozban.
07:06
So what used to take a factorygyár fullteljes of workersmunkások
189
414283
2498
Amihez korábban egy üzemnyi munkás
07:08
workingdolgozó by handkéz
190
416781
1019
kézi munkája kellett,
07:09
in this little boxdoboz in NewÚj YorkYork,
191
417800
1709
azt Limor e kis New York-i dobozban
07:11
she's ableképes to have effectivelyhatékonyan
192
419509
1050
hatékonyan megoldja.
07:12
She doesn't actuallytulajdonképpen have to go to ShenzhenShenzhen
193
420559
1633
Nem kell Sencsenig elmennie
07:14
to do this manufacturinggyártás.
194
422192
1244
a gyártás kedvéért.
07:15
She can buyVásárol this boxdoboz and she can manufacturegyártás it.
195
423436
2261
Megveheti ezt a dobozt, és gyárthat vele.
07:17
So manufacturinggyártás, the costköltség of innovationinnováció,
196
425697
2243
Így a gyártás,
az innováció, a prototípus,
07:19
the costköltség of prototypingprototípus, distributionterjesztés,
manufacturinggyártás, hardwarehardver,
197
427940
2690
a terjesztés, a gyártás
és a gép költsége
07:22
is gettingszerzés so lowalacsony
198
430630
1463
annyira csökken,
07:24
that innovationinnováció is beinglény pushedmeglökött to the edgesélek
199
432093
2317
hogy az innováció
a végletekig kiterjeszthető.
07:26
and studentsdiákok and startupsinduló are beinglény ableképes to buildépít it.
200
434410
2428
Diákok és startuposok is
megépíthetik a cuccokat.
07:28
This is a recentfriss thing, but this will happentörténik
201
436838
1878
Ez egy új dolog, de tovább
07:30
and this will changeváltozás
202
438716
1483
fog fejlődni, változni fog,
07:32
just like it did with softwareszoftver.
203
440199
2425
ahogy a szoftverrel is történt..
07:34
SoronaSorona is a DuPontDuPont processfolyamat
204
442624
3246
A Sorona a DuPont egyik gyártási eljárása,
07:37
that usesfelhasználások a geneticallygenetikailag engineeredmanipulált microbeMikroba
205
445870
3020
amely genetikailag módosított
mikrobákat alkalmaz
07:40
to turnfordulat cornkukorica sugarcukor into polyesterpoliészter.
206
448890
3950
a kukoricacukor
poliészterré alakításához.
Ez a fosszilis üzemanyagra épülő
módszernél 30%-kal hatékonyabb,
07:44
It's 30 percentszázalék more efficienthatékony
than the fossilkövület fuelüzemanyag methodmódszer,
207
452840
2478
07:47
and it's much better for the environmentkörnyezet.
208
455318
3659
és kevésbé káros a környezetre.
07:50
GeneticGenetikai engineeringmérnöki and bioengineeringBiomérnöki
209
458977
1405
A gén- és biotechnológia
07:52
are creatinglétrehozása a wholeegész bunchcsokor
210
460382
1531
teljesen új és elképesztő
07:53
of great newúj opportunitieslehetőségek
211
461913
1758
lehetőségeket tár föl
07:55
for chemistrykémia, for computationszámítás, for memorymemória.
212
463671
2829
a vegyészet, a számítástechnika
és a memória számára.
07:58
We will probablyvalószínűleg be doing a lot,
obviouslymagától értetődően doing healthEgészség things,
213
466500
2050
Valószínűleg sok egészségügyi újítás lesz,
08:00
but we will probablyvalószínűleg be growingnövekvő chairsszékek
214
468550
2204
de talán hamarosan már székeket,
épületeket növesztünk.
08:02
and buildingsépületek soonhamar.
215
470754
1040
08:03
The problemprobléma is, SoronaSorona costskiadások
about 400 millionmillió dollarsdollár
216
471794
3910
A gond viszont az, hogy a Sorona
közel 400 millió dollárba került,
08:07
and tookvett sevenhét yearsévek to buildépít.
217
475704
1381
és hét évig épült.
08:09
It kindkedves of remindsemlékezteti you of the oldrégi mainframemainframe daysnapok.
218
477085
3079
A régi, nagyszámítógépes
időkre emlékeztet.
08:12
The thing is, the costköltség of innovationinnováció
219
480164
2492
Az a helyzet, hogy az innováció költsége
08:14
in bioengineeringBiomérnöki is alsois going down.
220
482656
1586
a biotechnológiában is csökken.
08:16
This is desktopasztal genegén sequencerSequencer.
221
484242
1969
Ez egy asztali génszekvenáló.
08:18
It used to costköltség millionsTöbb millió and millionsTöbb millió
of dollarsdollár to sequencesorrend genesgének.
222
486211
3554
Valaha több millió dollárba került
egy gén szekvenciákra bontása.
08:21
Now you can do it on a desktopasztal like this,
223
489765
1744
Most már ilyen gépen elvégezhető,
08:23
and kidsgyerekek can do this in dormkollégiumi roomsszobák.
224
491509
2093
a srácok a kollégiumban is elvégezhetik.
08:25
This is GenGen9 genegén assemblerszerelő,
225
493602
2688
Ez a Gen9 génillesztő,
08:28
and so right now when you try to printnyomtatás a genegén,
226
496290
2079
s ha megpróbálunk illeszteni egy gént,
08:30
what you do is somebodyvalaki in a factorygyár
227
498369
1268
egy üzemben kézzel,
08:31
with pipettespipetták putshelyezi the thing togetheregyütt by handkéz,
228
499637
1940
pipettával szokták összeilleszteni.
08:33
you have one errorhiba perper 100 basebázis pairspárok,
229
501577
2351
a hibaarány 1:100-hoz bázispáronként.
08:35
and it takes a long time and costskiadások a lot of moneypénz.
230
503928
2576
ugyanakkor hosszú és költséges folyamat.
08:38
This newúj deviceeszköz
231
506504
1386
Ez az új eszköz
08:39
assemblesösszegyűjt genesgének on a chipcsip,
232
507890
1674
egy csipre illeszti a géneket,
08:41
and insteadhelyette of one errorhiba perper 100 basebázis pairspárok,
233
509564
2149
és az 1:100-hoz génpárhiba helyett
08:43
it's one errorhiba perper 10,000 basebázis pairspárok.
234
511713
2126
1:10 000-hez a hibaarány.
08:45
In this lablabor, we will have the world'svilág capacitykapacitás
235
513839
2745
E laborban egy éven belül el fogjuk érni
08:48
of genegén printingnyomtatás withinbelül a yearév,
236
516584
2103
a világ teljes géntérképező kapacitását,
08:50
200 millionmillió basebázis pairspárok a yearév.
237
518687
2612
200 millió génpárt egy év alatt.
08:53
This is kindkedves of like when we wentment
238
521299
2563
Ez kb. olyan, mint amikor kézi szerelésű
08:55
from transistortranzisztor radiosrádiók wrappedcsomagolt by handkéz
239
523862
2261
tranzisztoros rádióktól
08:58
to the PentiumPentium.
240
526123
1271
eljutottunk a Pentiumig.
08:59
This is going to becomeválik the
PentiumPentium of bioengineeringBiomérnöki,
241
527394
2396
Ez lesz a biotechnológia Pentiuma,
09:01
pushingnyomja bioengineeringBiomérnöki into the handskezek
242
529790
2036
a biotechnológia átkerül
09:03
of dormkollégiumi roomsszobák and startupüzembe helyezés companiesvállalatok.
243
531826
2601
a kollégiumi szobákba
és a startupok világába.
09:06
So it's happeningesemény in softwareszoftver and in hardwarehardver
244
534427
2773
Ma ez játszódik le
a szoftver- és hardvergyártásban
09:09
and bioengineeringBiomérnöki,
245
537200
963
s a biotechnikában,
09:10
and so this is a fundamentalalapvető newúj
way of thinkinggondolkodás about innovationinnováció.
246
538163
3281
és ez alapvetően újszerű
innovációs gondolkodásmód.
09:13
It's a bottom-upalulról felfelé innovationinnováció, it's democraticdemokratikus,
247
541444
2677
Alulról felfelé építkező, demokratikus,
09:16
it's chaoticzavaros, it's hardkemény to controlellenőrzés.
248
544121
2204
kaotikus, nehezen kezelhető innováció.
09:18
It's not badrossz, but it's very differentkülönböző,
249
546325
2307
Nem rossz, de nagyon más.
09:20
and I think that the traditionalhagyományos rulesszabályok that we have
250
548632
1967
és szerintem a hagyományos szervezetre
09:22
for institutionsintézmények don't work anymoretöbbé,
251
550599
2072
vonatkozó szabályok már nem hatékonyak,
09:24
and mosta legtöbb of us here
252
552671
1679
és legtöbbünk
09:26
operateműködik with a differentkülönböző setkészlet of principleselvek.
253
554350
3083
más elvek alapján dolgozik.
09:29
One of my favoritekedvenc principleselvek is the powererő of pullHúzni,
254
557433
2836
Az egyik kedvenc elvem az igény elve,
09:32
whichmelyik is the ideaötlet of pullingvontatás resourceserőforrások
255
560269
2291
ez az erőforrásoknak a rendszerből
09:34
from the networkhálózat as you need them
256
562560
1766
igény szerinti kiragadásának elve,
09:36
ratherInkább than stockingharisnya them in the centerközpont
257
564326
1845
mintsem az erőforrások felhalmozása
09:38
and controllingkontrolling everything.
258
566171
1585
és mindennek az ellenőrzése.
09:39
So in the caseügy of the SafecastSafecast storysztori,
259
567756
2764
Így a Safecast esetében
semmit sem tudtam,
09:42
I didn't know anything when
the earthquakeföldrengés happenedtörtént,
260
570520
1842
amikor a földrengés bekövetkezett,
09:44
but I was ableképes to find SeanSean
261
572362
1628
de sikerült megtalálnom Seant,
09:45
who was the hackerspacehackerhely communityközösség organizerSzervező,
262
573990
2196
egy hackerközösség szervezőjét,
09:48
and PeterPéter, the analoganalóg hardwarehardver hackerhacker
263
576186
1786
és Petert, az analóg hardver hackert
09:49
who madekészült our first GeigerGeiger counterszámláló,
264
577972
1716
Geiger-Müller-számlálónk készítőjét,
09:51
and DanDan, who builtépült the ThreeHárom MileMérföld IslandSziget
265
579688
1998
Dant, aki a Three Mile Island
09:53
monitoringmegfigyelés systemrendszer after the
ThreeHárom MileMérföld IslandSziget meltdownolvadás.
266
581686
3334
monitoring rendszerét készítette el
a reaktor leolvadását követően.
09:57
And these people I wouldn'tnem have been ableképes to find
267
585020
2386
Nem lettem volna képes
korábban rájuk találni,
09:59
beforehandelőzetesen and probablyvalószínűleg were better
268
587406
2434
és talán jobb is,
10:01
that I foundtalál them just in time from the networkhálózat.
269
589840
3127
hogy pont idejében találtam meg őket
a hálózaton keresztül.
10:04
I'm a three-timehárom alkalommal collegefőiskola dropoutlemorzsolódás,
270
592967
1867
Háromszor hagytam abba az egyetemet,
így a "tanulás az oktatás fölött" elv
10:06
so learningtanulás over educationoktatás
271
594834
1673
nagyon közel áll a szívemhez,
10:08
is very nearközel and dearkedves to my heartszív,
272
596507
1425
10:09
but to me, educationoktatás is what people do to you
273
597932
2524
de számomra az oktatás az,
amit mások tesznek velünk,
10:12
and learningtanulás is what you do to yourselfsaját magad.
274
600456
2999
és a tanulás pedig az,
amit mi magunk teszünk.
10:15
(ApplauseTaps)
275
603455
3776
(Taps)
10:19
And it feelsérzi like, and I'm biasedelfogult,
276
607231
1759
Úgy érzem, ebben elfogult vagyok,
10:20
it feelsérzi like they're tryingmegpróbálja to make you memorizememorizál
277
608990
2797
olyan, mintha próbálnák
bebifláztatni velünk
10:23
the wholeegész encyclopediaenciklopédia before
they let you go out and playjáték,
278
611787
3114
előbb a teljes lexikont,
és csak utána engednének ki játszani,
10:26
and to me, I've got WikipediaWikipédia on my cellsejt phonetelefon,
279
614901
4097
de nekem ott a Wikipédia a mobilomon.
10:30
and it feelsérzi like they assumefeltételezni
280
618998
1703
Olyan, mintha azt feltételeznék,
10:32
you're going to be on topfelső of some mountainhegy
281
620701
1787
hogy valami hegy tetején leszünk,
10:34
all by yourselfsaját magad with a numberszám 2 pencilceruza
282
622488
2461
tök egyedül, kezünkben egy 2B-s ceruza,
10:36
tryingmegpróbálja to figureábra out what to do
283
624949
1383
agyalunk, mitévők legyünk,
10:38
when in facttény you're always going to be connectedcsatlakoztatva,
284
626332
2116
holott folyamatosan kapcsolatban leszünk,
10:40
you're always going to have friendsbarátok,
285
628448
1645
mindig lesznek barátaink,
10:42
and you can pullHúzni WikipediaWikipédia
up wheneverbármikor you need it,
286
630093
1959
és mindig elővehetjük a Wikipédiát.
10:44
and what you need to learntanul is how to learntanul.
287
632052
3448
Tehát csakis azt kell megtanulnunk,
hogy hogyan kell tanulnunk.
10:47
In the caseügy of SafecastSafecast, a bunchcsokor of amateursamatőrök
288
635500
2644
A Safecastot 3 éve
10:50
when we startedindult threehárom yearsévek agoezelőtt,
289
638144
1598
amatőrökként kezdtük,
10:51
I would argueérvel that we probablyvalószínűleg as a groupcsoport
290
639742
2508
de lefogadom, hogy csapatként
10:54
know more than any other organizationszervezet
291
642250
2416
valószínűleg bármely szervezetnél
többet tudunk
10:56
about how to collectgyűjt dataadat and publishközzétesz dataadat
292
644666
3209
az adatok gyűjtéséről és közzétételéről,
10:59
and do citizenpolgár sciencetudomány.
293
647875
2772
s arról, hogyan műveljük
a hétköznapi tudományt.
Térkép helyett iránytűt.
11:02
CompassIránytű over mapstérképek.
294
650647
1120
11:03
So this one, the ideaötlet is that the costköltség of writingírás a planterv
295
651767
3725
Az az elképzelés, hogy a tervkészítés
11:07
or mappingtérképészet something is gettingszerzés so expensivedrága
296
655492
3103
s a kivitelezés egyre drágább lesz,
11:10
and it's not very accuratepontos or usefulhasznos.
297
658595
3173
hogy közben sem nem elég pontos,
sem nem elég hasznos.
11:13
So in the SafecastSafecast storysztori, we
knewtudta we neededszükséges to collectgyűjt dataadat,
298
661768
3112
Így a Safecastban tudtuk,
hogy adatokat kell gyűjtenünk,
11:16
we knewtudta we wanted to publishközzétesz the dataadat,
299
664880
2423
tudtuk, hogy közzé is akarjuk őket tenni,
11:19
and insteadhelyette of tryingmegpróbálja to come up with the exactpontos planterv,
300
667303
2889
így egy pontos terv helyett
11:22
we first said, oh, let's get GeigerGeiger countersszámlálók.
301
670192
2408
inkább Geiger-számlálókat akartunk venni.
11:24
Oh, they'veők már runfuss out.
302
672600
1766
Elfogytak?
11:26
Let's buildépít them. There aren'tnem enoughelég sensorsérzékelők.
303
674366
2003
Akkor készítsünk mi. Nincs elég érzékelő?
11:28
Okay, then we can make a mobileMobil GeigerGeiger counterszámláló.
304
676369
2227
Jó, akkor legyen hordozható számláló,
és körbevihetjük.
Szerezhetünk önkénteseket.
11:30
We can drivehajtás around. We can get volunteersönkéntesek.
305
678596
2047
11:32
We don't have enoughelég moneypénz. Let's KickstarterKickstarter it.
306
680643
1879
Nincs elég tőkénk. Hol a Kickstarter?
11:34
We could not have plannedtervezett this wholeegész thing,
307
682522
1991
Ezt nem tudtuk volna előre eltervezni,
11:36
but by havingamelynek a very strongerős compassiránytű,
308
684513
1744
de nagyon tudatos célunk volt,
11:38
we eventuallyvégül is got to where we were going,
309
686257
1435
végül elértük, amit akartunk,
11:39
and to me it's very similarhasonló to
agileagilis softwareszoftver developmentfejlődés,
310
687692
2418
Ez nagyon hasonlít
az agilis szoftverfejlesztéshez,
11:42
but this ideaötlet of compassesiránytű is very importantfontos.
311
690110
3358
de az iránytűk gondolata nagyon fontos.
11:45
So I think the good newshírek is
312
693468
1941
Tehát, az a jó hír,
11:47
that even thoughbár the worldvilág is extremelyrendkívüli módon complexösszetett,
313
695409
3501
hogy bár a világ rendkívül bonyolult,
11:50
what you need to do is very simpleegyszerű.
314
698920
2382
a teendőnk egyszerű.
11:53
I think it's about stoppingmegállítás this notionfogalom
315
701302
2698
Ideje kivernünk a fejünkből,
11:56
that you need to planterv everything,
316
704000
1572
hogy mindent előre kell tervezni,
11:57
you need to stockKészlet everything,
317
705572
1092
és fölhalmozni,
11:58
and you need to be so preparedelőkészített,
318
706664
1470
Tettre készeknek kell lennünk,
12:00
and focusfókusz on beinglény connectedcsatlakoztatva,
319
708134
2994
figyelnünk kell, hogy kapcsolódjunk
valamihez,
12:03
always learningtanulás,
320
711128
1851
folyamatosan tanuljunk,
12:04
fullyteljesen awaretudatában van,
321
712979
1861
teljes készenlétben
12:06
and superszuper presentajándék.
322
714840
1780
és teljesen a jelenben.
12:08
So I don't like the wordszó "futuristfuturista."
323
716620
2946
Nem szeretem a 'futurista' kifejezést.
12:11
I think we should be now-istsmost ists,
324
719566
5615
Legyünk inkább "jelenisták",
12:17
like we are right now.
325
725181
2046
mint amilyenek most vagyunk.
12:19
Thank you.
326
727227
1843
Köszönöm.
12:21
(ApplauseTaps)
327
729070
3979
(Taps)
Translated by Bartos Júlia Dorottya
Reviewed by Peter Pallós

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Joi Ito - Relentless mind
Joi Ito is the director of the MIT Media Lab.

Why you should listen

Joichi "Joi" Ito is one of those names threaded through the history of the Internet. From his days kickstarting Internet culture in Japan at Digital Garage, his restless curiosity led him to be an early-stage investor in Twitter, Six Apart, Wikia, Flickr, Last.fm, Kickstarter and other Internet companies, and to serve on countless boards and advisory committees around digital culture and Internet freedom.
 
He leads the legendary MIT Media Lab as it heads toward its third decade, and is working on a book with Jeff Howe about nine principles for navigating whatever the changing culture throws at us next. As he told Wired, "The amount of money and the amount of permission that you need to create an idea has decreased dramatically." So: aim for resilience, not strength; seek risk, not safety. The book is meant to be a compass for a world without maps.

More profile about the speaker
Joi Ito | Speaker | TED.com