TED2009
Ray Kurzweil: A university for the coming singularity
Ray Kurzweil: Universitas untuk menyambut singularitas
Filmed:
Readability: 4.9
1,025,725 views
Grafik terbaru Ray Kurzweil menunjukkan bahwa perkembangan pesat teknologi hanya akan terus meningkat -- baik dalam resesi atau tidak. Dia mengungkap proyek barunya, Universitas Singularitas, untuk mempelajari teknologi masa depan dan mengarahkannya untuk kemajuan umat manusia.
Ray Kurzweil - Inventor, futurist
Ray Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species. Full bio
Ray Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:13
Information technology grows in an exponential manner.
0
1000
3000
Teknologi informasi tumbuh secara eksponensial.
00:16
It's not linear. And our intuition is linear.
1
4000
4000
Tidak linear. Sementara intuisi kita linear.
00:20
When we walked through the savanna a thousand years ago
2
8000
2000
Saat kita berjalan melalui savannah seribu tahun lalu
00:22
we made linear predictions where that animal would be,
3
10000
2000
kita melakukan prediksi linear tentang lokasi binatang.
00:24
and that worked fine. It's hardwired in our brains.
4
12000
3000
Itu berhasil. Itu tertanam dalam otak kita.
00:27
But the pace of exponential growth
5
15000
3000
Tapi laju pertumbuhan eksponansial
00:30
is really what describes information technologies.
6
18000
3000
terjadi pada teknologi informasi.
00:33
And it's not just computation.
7
21000
3000
Ini bukan sekadar masalah perhitungan.
00:36
There is a big difference between linear and exponential growth.
8
24000
2000
Ada perbedaan besar antara pertumbuhan linear dan eksponansial.
00:38
If I take 30 steps linearly -- one, two, three, four, five --
9
26000
4000
Jika Anda berjalan 30 langkah secara linear, satu, dua, tiga, empat, lima,
00:42
I get to 30.
10
30000
2000
Anda dapat 30 langkah.
00:44
If I take 30 steps exponentially -- two, four, eight, 16 --
11
32000
3000
Jika saya berjalan 30 langkah secara eksponansial, dua, empat, delapan, 16.
00:47
I get to a billion.
12
35000
2000
Anda dapat satu miliar langkah.
00:49
It makes a huge difference.
13
37000
2000
Itu perbedaan yang super besar.
00:51
And that really describes information technology.
14
39000
2000
Itulah gambaran teknologi informasi.yang sebenarnya.
00:53
When I was a student at MIT,
15
41000
2000
Ketika saya menjadi mahasiswa di MIT
00:55
we all shared one computer that took up a whole building.
16
43000
2000
kami semua berbagi satu komputer yang menempati seluruh gedung.
00:57
The computer in your cellphone today is a million times cheaper,
17
45000
3000
Komputer di ponsel Anda sekarang satu juta kali lebih murah,
01:00
a million times smaller,
18
48000
2000
satu juta kali lebih kecil,
01:02
a thousand times more powerful.
19
50000
2000
seribu kali lebih kuat.
01:04
That's a billion-fold increase in capability per dollar
20
52000
3000
Itu berarti peningkatan satu miliar kali lipat dalam kemampuan per dolar
01:07
that we've actually experienced since I was a student.
21
55000
2000
yang telah kita alami sejak saya masih mahasiswa.
01:09
And we're going to do it again in the next 25 years.
22
57000
3000
Kita akan terus melakukan itu 25 tahun yang akan datang.
01:12
Information technology progresses
23
60000
2000
Teknologi informasi berkembang
01:14
through a series of S-curves
24
62000
2000
melalui serangkaian kurva-S
01:16
where each one is a different paradigm.
25
64000
2000
di mana tiap-tiapnya mempunyai paradigma yang berbeda.
01:18
So people say, "What's going to happen when Moore's Law comes to an end?"
26
66000
3000
Orang bilang, "Apa yang akan terjadi jika Hukum Moore berakhir?"
01:21
Which will happen around 2020.
27
69000
2000
Yang akan terjadi sekitar tahun 2020.
01:23
We'll then go to the next paradigm.
28
71000
2000
Kita akan pindah ke paradigma selanjutnya.
01:25
And Moore's Law was not the first paradigm
29
73000
2000
Hukum Moor bukanlah paradima yang pertama
01:27
to bring exponential growth to computing.
30
75000
2000
yang menghasilkan pertumbuhan eksponansial dalam komputasi.
01:29
The exponential growth of computing started
31
77000
2000
Pertumbuhan eksponansial dalam komputasi diaawali
01:31
decades before Gordon Moore was even born.
32
79000
2000
satu dekade sebelum Gordon Moore dilahirkan.
01:33
And it doesn't just apply to computation.
33
81000
4000
Dan itu tidak hanya berlaku pada komputasi.
01:37
It's really any technology where we can measure
34
85000
2000
Itu adalah teknologi yang bisa digunakan untuk mengukur
01:39
the underlying information properties.
35
87000
3000
properti informasi yang tersembunyi.
01:42
Here we have 49 famous computers. I put them in a logarithmic graph.
36
90000
4000
Di sini kita punya 49 komputer yang terkenal. Saya menempatkannya dalam grafik logaritma.
01:46
The logarithmic scale hides the scale of the increase,
37
94000
4000
Skala logaritma menyembunyikan skala peningkatannya.
01:50
because this represents trillions-fold increase
38
98000
2000
Karena ini mewakili peningkatan triliunan kali lipat
01:52
since the 1890 census.
39
100000
3000
sejak sensus pada tahun 1890.
01:55
In 1950s they were shrinking vacuum tubes,
40
103000
2000
Pada tahun 1950, mereka menyusutkan tabung vakum,
01:57
making them smaller and smaller. They finally hit a wall;
41
105000
3000
membuatnya semakin kecil dan kecil. Sampai mereka tiba di jalan buntu.
02:00
they couldn't shrink the vacuum tube any more and keep the vacuum.
42
108000
2000
Mereka tidak bisa menyusutkan tabung vakum lagi sambil tetap menjaga vakumnya.
02:02
And that was the end of the shrinking of vacuum tubes,
43
110000
3000
Itulah akhir penyusutan tabung vakum.
02:05
but it was not the end of the exponential growth of computing.
44
113000
3000
Tapi tiu bukan akhir dari pertumbuhan eksponansial komputasi.
02:08
We went to the fourth paradigm, transistors,
45
116000
2000
Kita masuk ke paradigma keempat, transistor,
02:10
and finally integrated circuits.
46
118000
2000
dan terakhir sirkuit terpadu.
02:12
When that comes to an end we'll go to the sixth paradigm;
47
120000
2000
Ketika itu juga mencapai ujung, kita akan menemui paradigma yang keenam,
02:14
three-dimensional self-organizing molecular circuits.
48
122000
4000
sirkuit molekular tiga dimensi yang bisa mengatur dirinya sendiri.
02:18
But what's even more amazing, really, than this
49
126000
3000
Tapi yang lebih luar biasa lagi,
02:21
fantastic scale of progress,
50
129000
2000
lebih dari kemajuan yang fantastis ini,
02:23
is that -- look at how predictable this is.
51
131000
2000
lihat betapa mudahnya hal ini diperkirakan.
02:25
I mean this went through thick and thin,
52
133000
2000
Maksud saya semua ini melewati banyak hal,
02:27
through war and peace, through boom times and recessions.
53
135000
3000
melewati perang dan damai, ekonomi maju dan resesi.
02:30
The Great Depression made not a dent in this exponential progression.
54
138000
4000
Depresi Besar tidak ada artinya dalam perkembangan eksponansial ini.
02:34
We'll see the same thing in the economic recession we're having now.
55
142000
4000
Kita akan melihat hal yang sama dalam resesi ekonomi yang kita lalui sekarang.
02:38
At least the exponential growth of information technology capability
56
146000
3000
Paling tidak, pertumbuhan eksponensial dalam kemampuan teknologi informasi
02:41
will continue unabated.
57
149000
3000
akan terus tak terhadang.
02:44
And I just updated these graphs.
58
152000
2000
Saya baru saja memperbarui grafik ini.
02:46
Because I had them through 2002 in my book, "The Singularity is Near."
59
154000
3000
Karena saya hanya punya sampai 2002 dalam buku saya, "The Singularity is Near."
02:49
So we updated them,
60
157000
2000
Jadi kami perbaruinya
02:51
so I could present it here, to 2007.
61
159000
3000
agar bisa saya sajikan di sini, sampai tahun 2007.
02:54
And I was asked, "Well aren't you nervous?
62
162000
2000
Saya ditanya, "Apakah Anda tidak khawatir?
02:56
Maybe it kind of didn't stay on this exponential progression."
63
164000
4000
Mungkin ini justru tidak akan menunjukkan perkembangan eksponansial lagi."
03:00
I was a little nervous
64
168000
2000
Saya sedikit khawatir
03:02
because maybe the data wouldn't be right,
65
170000
2000
karena mungkin datanya menjadi salah,
03:04
but I've done this now for 30 years,
66
172000
2000
tapi saya sudah melakukan ini selama 30 tahun,
03:06
and it has stayed on this exponential progression.
67
174000
3000
dan selalu perkembangannya adalah eksponansial.
03:09
Look at this graph here.You could buy one transistor for a dollar in 1968.
68
177000
3000
Lihat grafik ini di sini. Anda bisa membeli satu transistor seharga satu dolar tahun 1968.
03:12
You can buy half a billion today,
69
180000
2000
Sekarang ini, Anda bisa dapat setengah miliar.
03:14
and they are actually better, because they are faster.
70
182000
2000
Dan transistornya lebih baik, lebih cepat.
03:16
But look at how predictable this is.
71
184000
2000
Lihat betapa mudahnya hal ini diperkirakan.
03:18
And I'd say this knowledge is over-fitting to past data.
72
186000
3000
Pengetahuan ini sebenarnya kurang cocok dengan data masa lalu.
03:21
I've been making these forward-looking predictions for about 30 years.
73
189000
4000
Saya membuat prediksi masa depan hingga 30 tahun yang akan datang.
03:25
And the cost of a transistor cycle,
74
193000
2000
Biaya siklus transistor,
03:27
which is a measure of the price performance of electronics,
75
195000
2000
yang merupakan ukuran kinerja harga alat-alat elektronik,
03:29
comes down about every year.
76
197000
2000
turun setiap tahunnya.
03:31
That's a 50 percent deflation rate.
77
199000
2000
Itu tingkat deflasi 50 persen.
03:33
And it's also true of other examples,
78
201000
2000
Ini juga sama untuk contoh lainnya
03:35
like DNA data or brain data.
79
203000
2000
seperti data DNA atau data otak.
03:37
But we more than make up for that.
80
205000
2000
Tapi kita lebih dari sekadar memenuhi angka itu.
03:39
We actually ship more than twice as much
81
207000
2000
Kita bahkan mengirim dua kali lebih banyak
03:41
of every form of information technology.
82
209000
2000
untuk setiap bentuk teknologi informasi.
03:43
We've had 18 percent growth in constant dollars
83
211000
3000
Kita pernah mengalami pertumbuhan 18 persen dalam dolar konstan
03:46
in every form of information technology for the last half-century,
84
214000
3000
di setiap bentuk teknologi informasi selama setengah abad yang lalu.
03:49
despite the fact that you can get twice as much of it each year.
85
217000
4000
Terlepas dari kenyataan kita mendapatkan dua kali lebih banyak setiap tahun.
03:53
This is a completely different example.
86
221000
2000
Ini benar-benar contoh yang berbeda.
03:55
This is not Moore's Law.
87
223000
2000
Ini bukan Hukum Mooer.
03:57
The amount of DNA data
88
225000
2000
Jumlah data DNA
03:59
we've sequenced has doubled every year.
89
227000
2000
yang berhasil kita rangkai meningkat dua kali lipat setiap tahun.
04:01
The cost has come down by half every year.
90
229000
3000
Biayanya turun sampai separuh setiap tahun.
04:04
And this has been a smooth progression
91
232000
2000
Dan ini berjalan lancar
04:06
since the beginning of the genome project.
92
234000
2000
sejak awal proyek genome.
04:08
And halfway through the project, skeptics said,
93
236000
2000
Ketika separuh perjalanan, para skeptis berkata,
04:10
"Well, this is not working out. You're halfway through the genome project
94
238000
3000
"Ini tidak akan berhasil. Kita sudah separuh proyek genome
04:13
and you've finished one percent of the project."
95
241000
2000
dan Anda hanya menyelesaikan satu persen proyek ini."
04:15
But that was really right on schedule.
96
243000
2000
Tapi sebenarnya itu sesuai jadwal.
04:17
Because if you double one percent seven more times,
97
245000
2000
Karena kalau Anda lipat gandakan satu persen tujuh kali,
04:19
which is exactly what happened,
98
247000
2000
ini yang akan terjadi,
04:21
you get 100 percent. And the project was finished on time.
99
249000
3000
kita dapat 100 persen. Dan proyek ini selesai tepat waktu.
04:24
Communication technologies:
100
252000
2000
Teknologi komunikasi:
04:26
50 different ways to measure this,
101
254000
2000
ada 50 cara berbeda untuk mengukur ini.
04:28
the number of bits being moved around, the size of the Internet.
102
256000
3000
Jumlah bita yang dipindahkan, ukuran Internet
04:31
But this has progressed at an exponential pace.
103
259000
2000
Tapi ini berkembang dalam laju eksponansial.
04:33
This is deeply democratizing.
104
261000
2000
Ini sangat mendorong demokrasi.
04:35
I wrote, over 20 years ago in "The Age of Intelligent Machines,"
105
263000
3000
Lebih dari 20 tahun yang lalu saya menulis dalam "The Age of Intelligent Machines,"
04:38
when the Soviet Union was going strong, that it would be swept away
106
266000
3000
saat Uni Soviet punya posisi kuat, bahwa mereka akan terkubur
04:41
by this growth of decentralized communication.
107
269000
4000
oleh pertumbuhan komunikasi yang terdesentralisasi.
04:45
And we will have plenty of computation as we go through the 21st century
108
273000
3000
Kita akan melakukan banyak komputasi sepanjang abad ke-21 ini
04:48
to do things like simulate regions of the human brain.
109
276000
4000
melakukan hal-hal seperti mensimulasi wilayah otak manusia.
04:52
But where will we get the software?
110
280000
2000
Tapi dari mana kita akan mendapatkan perangkat lunaknya?
04:54
Some critics say, "Oh, well software is stuck in the mud."
111
282000
3000
Beberapa kritikus berkata, "perangkat lunaknya tenggelam dalam lumpur."
04:57
But we are learning more and more about the human brain.
112
285000
2000
Tapi kita semakin banyak belajar tentang otak manusia.
04:59
Spatial resolution of brain scanning is doubling every year.
113
287000
3000
Resolusi pemindaian otak spasial meningkat dua kali lipat setiap tahun.
05:02
The amount of data we're getting about the brain is doubling every year.
114
290000
3000
Jumlah data yang kita dapat tentang otak meningkat dua kali lipat setiap tahun.
05:05
And we're showing that we can actually turn this data
115
293000
3000
Kita menunjukkan bahwa kita berhasil mengubah data ini
05:08
into working models and simulations of brain regions.
116
296000
3000
menjadi model dan simulasi wilayah otak yang berfungsi.
05:11
There is about 20 regions of the brain that have been modeled,
117
299000
2000
Ada sekitar 20 wilayah otak yang sudah dimodel,
05:13
simulated and tested:
118
301000
2000
disimulasikan dan diuji:
05:15
the auditory cortex, regions of the visual cortex;
119
303000
3000
korteks auditori, wilayah korteks visual,
05:18
cerebellum, where we do our skill formation;
120
306000
2000
cerebelum, tempat kita membentuk ketrampilan kita,
05:20
slices of the cerebral cortex, where we do our rational thinking.
121
308000
4000
potongan-potongan korteks cerebral, tempat kita melakukan pemikiran rasional.
05:24
And all of this has fueled
122
312000
2000
Semua ini telah mendorong
05:26
an increase, very smooth and predictable, of productivity.
123
314000
3000
peningkatan, sangat halus dan bisa diperhitungkan, produktivitas.
05:29
We've gone from 30 dollars to 130 dollars
124
317000
2000
Kita telah bergerak dari 30 dolar ke 130 dolar
05:31
in constant dollars in the value of an average hour of human labor,
125
319000
4000
dalam dolar konstan dalam nilai buruh manusia per jam rata-rata,
05:35
fueled by this information technology.
126
323000
3000
dengan dorongan teknologi informasi ini.
05:38
And we're all concerned about energy and the environment.
127
326000
3000
Kita semua memikirkan energi dan lingkungan.
05:41
Well this is a logarithmic graph.
128
329000
2000
Ini adalah grafik logaritma.
05:43
This represents a smooth doubling,
129
331000
2000
Ini menunjukkan lipat dua yang mulus.
05:45
every two years, of the amount of solar energy we're creating,
130
333000
4000
setiap dua tahu, jumlah energi matahari yang kita ciptakan.
05:49
particularly as we're now applying nanotechnology,
131
337000
2000
Terutama setelah kita menerapkan nanoteknologi,
05:51
a form of information technology, to solar panels.
132
339000
3000
salah satu bentuk teknologi informasi, ke panel surya.
05:54
And we're only eight doublings away
133
342000
2000
Dan kita hanya kurang delapan lipat lagi
05:56
from it meeting 100 percent of our energy needs.
134
344000
2000
dari memenuhi 100 persen kebutuhan energi kita.
05:58
And there is 10 thousand times more sunlight than we need.
135
346000
4000
Ada lebih dari 10 ribu kali lipat sinar matahari dari yang kita butuhkan.
06:02
We ultimately will merge with this technology. It's already very close to us.
136
350000
5000
Akhirnya nanti kita akan menggabungkan teknologi ini. Itu sudah dekat.
06:07
When I was a student it was across campus, now it's in our pockets.
137
355000
3000
Ketika saya mahasiswa, itu ada di kampus. Sekarang itu ada di kantong kita.
06:10
What used to take up a building now fits in our pockets.
138
358000
3000
Apa yang dulu memerlukan ruang satu gedung, sekarang cukup masuk di kantong kita.
06:13
What now fits in our pockets would fit in a blood cell in 25 years.
139
361000
3000
Yang sekarang dalam kantong mungkin akan cukup dalam sel darah kita 25 tahun yang akan datang.
06:16
And we will begin to actually deeply influence
140
364000
4000
Kita akan mulai benar-benar mempengaruhi
06:20
our health and our intelligence,
141
368000
2000
kesehatan dan kecerdasan kita,
06:22
as we get closer and closer to this technology.
142
370000
4000
semakin dekat kita dengan teknologi ini.
06:26
Based on that we are announcing, here at TED,
143
374000
3000
Berdasarkan semua itu, kami umumkan di sini di TED,
06:29
in true TED tradition, Singularity University.
144
377000
3000
dalam semangat TED sejati, Univeristas Singularitas.
06:32
It's a new university
145
380000
2000
Ini adalah universitas baru
06:34
that's founded by Peter Diamandis, who is here in the audience,
146
382000
2000
yang dibentuk oleh Peter Diamandis, yang ada di antara hadirin,
06:36
and myself.
147
384000
2000
dan saya sendiri.
06:38
It's backed by NASA and Google,
148
386000
2000
Universitas ini didukung oleh NASA dan Google,
06:40
and other leaders in the high-tech and science community.
149
388000
4000
dan para pemimpin lainnya dalam bidang teknologi tinggi dan komunitas ilmu pengetahuan.
06:44
And our goal was to assemble the leaders,
150
392000
3000
Tujuan kami adalah untuk mengumpulkan para pemimpin,
06:47
both teachers and students,
151
395000
2000
baik guru maupun murid,
06:49
in these exponentially growing information technologies,
152
397000
2000
dalam teknologi informasi yang tumbuh secara eksponansial ini,
06:51
and their application.
153
399000
2000
dan aplikasinya.
06:53
But Larry Page made an impassioned speech
154
401000
2000
Larry Page memberikan pidato yang menggugah
06:55
at our organizing meeting,
155
403000
2000
dalam rapat pengurus kami,
06:57
saying we should devote this study
156
405000
5000
ia mengatakan bahwa kami harus mendedikasikan penelitian ini
07:02
to actually addressing some of the major challenges facing humanity.
157
410000
4000
untuk benar-benar menangani beberapa masalah besar yang dihadapi umat manusia saat ini.
07:06
And if we did that, then Google would back this.
158
414000
2000
Dan jika kami melakukan itu, Google akan mendukung prakarsa ini.
07:08
And so that's what we've done.
159
416000
2000
Jadi itulah yang kami lakukan.
07:10
The last third of the nine-week intensive summer session
160
418000
4000
Sepertiga terakhir dari sesi musim panas sembilan minggu yang intensif
07:14
will be devoted to a group project to address
161
422000
2000
akan didedikasikan untuk proyek grup yang menangani
07:16
some major challenge of humanity.
162
424000
2000
beberapa masalah besar yang dihadapi umat manusia.
07:18
Like for example, applying the Internet,
163
426000
2000
Misalnya, menerapkan Internet,
07:20
which is now ubiquitous, in the rural areas of China or in Africa,
164
428000
5000
yang sekarang ada di mana-mana, ke daerah pedesaan di China atau Afrika,
07:25
to bringing health information
165
433000
2000
membawa masuk informasi kesehatan
07:27
to developing areas of the world.
166
435000
3000
mengembangkan daerah-dearah di dunia.
07:30
And these projects will continue past these sessions,
167
438000
3000
Proyek-proyek ini akan berlanjut setelah sesi-sesi ini,
07:33
using collaborative interactive communication.
168
441000
3000
menggunakan komunikasi interaktif kolaboratif.
07:36
All the intellectual property that is created and taught
169
444000
4000
Semua kekayaan intelektual yang ditemukan dan diajarkan
07:40
will be online and available,
170
448000
2000
akan tersedia secara online,
07:42
and developed online in a collaborative fashion.
171
450000
3000
dan dikembangkan dengan berkolaborasi.
07:45
Here is our founding meeting.
172
453000
2000
Ini rapat pembentukan kami.
07:47
But this is being announced today.
173
455000
2000
Tapi ini baru diumumkan hari ini.
07:49
It will be permanently headquartered in Silicon Valley,
174
457000
3000
Kantor pusat permanennya ada di Silicon Valley,
07:52
at the NASA Ames research center.
175
460000
2000
di pusat penelitian Ames NASA.
07:54
There are different programs for graduate students,
176
462000
2000
Ada beberapa program untuk mahasiswa pascasarjana,
07:56
for executives at different companies.
177
464000
3000
untuk eksekutif dari perusahaan yang berbeda.
07:59
The first six tracks here -- artificial intelligence,
178
467000
2000
Tapi enam jalur yang ada awalnya, kecerdasan buatan,
08:01
advanced computing technologies, biotechnology, nanotechnology --
179
469000
3000
teknologi komputasi canggih, bioteknologi, nanoteknologi
08:04
are the different core areas of information technology.
180
472000
4000
adalah bidang inti teknologi informasi yang berbeda.
08:08
Then we are going to apply them to the other areas,
181
476000
2000
Kemudian kami akan menerapkannya ke bidang-bidang yang lain,
08:10
like energy, ecology,
182
478000
3000
seperti energi, ekologi,
08:13
policy law and ethics, entrepreneurship,
183
481000
2000
undang-undang kebijakan, etnis, dan kewirausahaan,
08:15
so that people can bring these new technologies to the world.
184
483000
4000
agar orang-orang bisa membawa teknologi baru ini ke dunia.
08:19
So we're very appreciative of the support we've gotten
185
487000
5000
Jadi kami sangat menghargai dukungan yang kami dapatkan
08:24
from both the intellectual leaders, the high-tech leaders,
186
492000
2000
baik dari para pemimpin intelektual, pemimpin teknologi tinggi,
08:26
particularly Google and NASA.
187
494000
2000
terutama Google dan NASA.
08:28
This is an exciting new venture.
188
496000
2000
Ini adalah jalan baru yang menunggu kita.
08:30
And we invite you to participate. Thank you very much.
189
498000
3000
Kami mengundang Anda untuk berpartisipasi. Terima kasih banyak.
08:33
(Applause)
190
501000
3000
(Tepuk tangan)
ABOUT THE SPEAKER
Ray Kurzweil - Inventor, futuristRay Kurzweil is an engineer who has radically advanced the fields of speech, text and audio technology. He's revered for his dizzying -- yet convincing -- writing on the advance of technology, the limits of biology and the future of the human species.
Why you should listen
Inventor, entrepreneur, visionary, Ray Kurzweil's accomplishments read as a startling series of firsts -- a litany of technological breakthroughs we've come to take for granted. Kurzweil invented the first optical character recognition (OCR) software for transforming the written word into data, the first print-to-speech software for the blind, the first text-to-speech synthesizer, and the first music synthesizer capable of recreating the grand piano and other orchestral instruments, and the first commercially marketed large-vocabulary speech recognition.
Yet his impact as a futurist and philosopher is no less significant. In his best-selling books, which include How to Create a Mind, The Age of Spiritual Machines, The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology, Kurzweil depicts in detail a portrait of the human condition over the next few decades, as accelerating technologies forever blur the line between human and machine.
In 2009, he unveiled Singularity University, an institution that aims to "assemble, educate and inspire leaders who strive to understand and facilitate the development of exponentially advancing technologies." He is a Director of Engineering at Google, where he heads up a team developing machine intelligence and natural language comprehension.
Ray Kurzweil | Speaker | TED.com