TED2004
Sergey Brin + Larry Page: The genesis of Google
Sergejs Brins un Lerijs Peidžs par Google
Filmed:
Readability: 3.1
1,819,827 views
Google līdzdibinātāji Lerijs Peidžs un Sergejs Brins piedāvā ieskatīties Google aparātā, stāstot par starptautiskajām meklēšanas īpatnībām, filantropisko Google fondu, un uzņēmuma tiekšanos pēc inovācijām un darbinieku laimes sajūtas.
Double-click the English transcript below to play the video.
00:26
Sergey Brin: I want to discuss a question
0
1000
2000
Sergejs Brins: Es gribu atbildēt uz kādu jautājumu.
00:28
I know that's been pressing on many of your minds.
1
3000
2000
Es zinu, ka tas ir nodarbinājis daudzu jūsu prātus.
00:30
We spoke to you last several years ago.
2
5000
3000
Pēdējo reizi mēs ar jums runājām pirms vairākiem gadiem.
00:33
And before I get started today,
3
8000
2000
Un pirms es šodien sāku,
00:35
since many of you are wondering,
4
10000
3000
ņemot vērā, ka daudzus tas interesē,
00:38
I just wanted to get it out of the way.
5
13000
2000
es gribēju uz to atbildēt.
00:40
The answer is boxers.
6
15000
3000
Atbilde ir bokseršorti.
00:52
Now I hope all of you feel better.
7
27000
2000
Ceru, ka nu visi jūtas labāk.
00:54
Do you know what this might be? Does anyone know what that is?
8
29000
3000
Kā jūs domājat, kas tas varētu būt? Vai kāds zina, kas tas ir?
00:57
Audience: Yes.
9
32000
1000
Publika: Jā!
00:58
SB: What is it?
10
33000
2000
SB: Kas tas ir?
01:00
Audience: It's people logging on to Google around the world.
11
35000
2000
Publika: Tie ir cilvēki visā pasaulē, kas ieiet Google.
01:02
SB: Wow, OK. I didn't really realize what it was when I first saw it.
12
37000
3000
SB: Oho, labi. Kad es to pirmo reizi redzēju, es to tā uzreiz neuztvēru.
01:05
But this is what helped me see it.
13
40000
3000
Bet šis man palīdzēja to ieraudzīt.
01:08
This is what we run at the office, that actually runs real time.
14
43000
3000
Šo te mēs reāllaika režīmā laižam mūsu birojā.
01:11
Here it's slightly logged.
15
46000
2000
Šeit tas ir nedaudz ierakstīts.
01:13
But here you can see around the world
16
48000
2000
Šeit jūs varat redzēt, kā visā pasaulē
01:15
how people are using Google.
17
50000
3000
cilvēki lieto Google.
01:18
And every one of those rising dots
18
53000
2000
Katrs no šiem augošajiem punktiņiem
01:20
represents probably about 20, 30 searches,
19
55000
3000
parāda aptuveni 20, 30 meklēšanas,
01:23
or something like that.
20
58000
2000
vai kaut kā tā.
01:25
And they're labeled by color right now, by language.
21
60000
4000
Tie šobrīd ir atzīmēti pa krāsām, pēc valodām.
01:29
So you can see: here we are in the U.S.,
22
64000
2000
Te jūs varat redzēt: šeit esam mēs, ASV,
01:31
and they're all coming up red.
23
66000
2000
un tie ir sarkani.
01:33
There we are in Monterey -- hopefully I can get it right.
24
68000
2000
Te mēs esam Monterejā, cerams, ka es to dabūšu precīzi.
01:35
You can see that Japan is busy at night,
25
70000
3000
Jūs varat redzēt, ka Japāna ir rosīga naktī,
01:38
right there.
26
73000
2000
lūk, te.
01:40
We have Tokyo coming in in Japanese.
27
75000
3000
Tokijā mums meklē japāniski.
01:43
There's a lot of activity in China.
28
78000
2000
Ķīnā ir liela aktivitāte.
01:45
There's a lot of activity in India.
29
80000
3000
Indijā ir liela aktivitāte.
01:48
There's some in the Middle East, the little pockets.
30
83000
4000
Ir zināma aktivitāte Vidējos Austrumos, mazās kabatiņās.
01:52
And Europe, which is right now in the middle of the day,
31
87000
3000
Eiropā, kurā šobrīd ir dienas vidus,
01:55
is going really strong with a whole wide variety of languages.
32
90000
4000
meklē tiešām daudz, ļoti dažādās valodās.
02:06
Now you can also see, if I turn this around here --
33
101000
6000
Te jūs varat arī redzēt, to pagriežot,
02:14
hopefully I won't shake the world too much.
34
109000
3000
cerams, ka pārāk nesakratīšu Zemi.
02:17
But you can also see, there are places where there's not so much.
35
112000
3000
Jūs varat arī redzēt vietas, kur nav tik daudz meklēšanu.
02:20
Australia, because there just aren't very many people there.
36
115000
3000
Austrālija, jo tur vienkārši nav daudz cilvēku.
02:23
And this is something that we should really work on,
37
118000
3000
Te ir kaut kas, kur mums tiešām vajadzētu piestrādāt,
02:26
which is Africa, which is just a few trickles,
38
121000
4000
tā ir Āfrika, kur ir tikai daži pilieni,
02:30
basically in South Africa and a few other urban cities.
39
125000
3000
pamatā Dienvidāfrikā un lielpilsētās dažviet citur.
02:33
But basically, what we've noticed is these queries,
40
128000
4000
Mēs būtībā esam ievērojuši, ka šie meklēšanas pieprasījumi,
02:37
which come in at thousands per second,
41
132000
2000
kas ienāk tūkstošiem sekundē,
02:39
are available everywhere there is power.
42
134000
3000
nāk no jebkuras vietas, kur ir strāva.
02:42
And pretty much everywhere there is power, there is the Internet.
43
137000
3000
Un pamatā visur, kur ir strāva, ir arī Internets.
02:46
And even in Antarctica -- well, at least this time of year --
44
141000
5000
Pat no Antarktīdas, vismaz šajā gada laikā,
02:51
we from time to time will see a query rising up.
45
146000
2000
mēs pa laikam redzēsim meklēšanas pieprasījumu.
02:53
And if we had it plotted correctly,
46
148000
2000
Šķiet, ja būtu pareizi atzīmējuši,
02:55
I think the International Space Station would have it, too.
47
150000
3000
pat no Starptautiskās kosmosa stacijas būtu redzamas meklēšanas.
03:06
So this is
48
161000
2000
Tātad šī ir
03:09
some of the challenge that we have here,
49
164000
4000
daļa no izaicinājumiem, ar ko sastopamies,
03:13
is you can see that it's actually kind of hard to get the --
50
168000
4000
kā redzat, ir diezgan grūti dabūt,
03:22
there we go.
51
177000
2000
te tas ir.
03:24
This is how we have to move the bits around
52
179000
1000
Šādi mums ir jāpārvieto biti
03:25
to actually get the people the answers to their questions.
53
180000
2000
lai cilvēkiem patiešām sniegtu atbildes uz viņu jautājumiem
03:27
You can see that there's a lot of data running around.
54
182000
4000
Jūs redzat, ka apkārt ir jāpārvietojas lielam datu apjomam.
03:31
It has to go all over the world: through fibers,
55
186000
3000
Tam ir jāšķērso visa pasaule: caur optisko šķiedru,
03:34
through satellites, through all kinds of connections.
56
189000
2000
caur pavadoņiem, caur visvisādiem savienojumiem.
03:36
And it's pretty tricky for us to maintain the latencies
57
191000
5000
Mums ir diezgan grūti samazināt un noturēt aizkavējumus,
03:41
as low as we try to. Hopefully your experience is good.
58
196000
4000
lai to būtu pēc iespējas mazāk. Cerams jūsu pieredze ir laba.
03:45
But you can see also, once again -- so some places are much more wired
59
200000
2000
Jūs arī redzat, kā jau teicu, dažas vietas ir daudz savienotākas
03:47
than others, and you can see all the bandwidth across the U.S.,
60
202000
4000
kā citas, jūs redzat visu joslas platumu pāri ASV,
03:51
going up over to Asia, Europe in the other direction, and so forth.
61
206000
5000
stiepjoties pāri uz Āziju, Eiropu un pretējā virzienā, un tā tālāk.
03:56
Now what I would like to do is just to show you
62
211000
3000
Nu es gribētu jums parādīt,
03:59
what one second of this activity would look like.
63
214000
4000
kā izskatās viena sekunde šīs aktivitātes.
04:03
And if we can switch to slides --
64
218000
3000
Un ja mēs varētu pārslēgties uz slīdiem,
04:09
all right, here we go.
65
224000
2000
tā, te tie ir.
04:11
So this is slowed down.
66
226000
3000
Šis ir palēlinājums.
04:17
This is what one second looks like.
67
232000
3000
Šādi izskatās viena sekunde.
04:20
And this is what we spend a lot of our time doing,
68
235000
2000
Mēs tērējam lielu daļu sava laika,
04:22
is just making sure that we can keep up
69
237000
2000
lai rūpētos, ka tiksim galā
04:24
with this kind of traffic load.
70
239000
2000
ar šādu datu satiksmes noslodzi.
04:30
Now, each one of those queries
71
245000
2000
Katram no šiem meklēšanas pieprasījumiem
04:32
has an interesting life and tale of its own.
72
247000
2000
ir sava interesanta dzīve un savs stāsts.
04:34
I mean, it could be somebody's health,
73
249000
2000
Tā varētu būt kāda veselība,
04:36
it could be somebody's career, something important to them.
74
251000
3000
vai kāda karjera, kaut kas viņiem svarīgs.
04:39
And it could potentially be something
75
254000
4000
Vai arī, iespējams, tas varētu būt kaut kas
04:43
as important as tomato sauce,
76
258000
5000
tik svarīgs kā tomātu mērce,
04:48
or in this case, ketchup.
77
263000
3000
vai, šajā gadījumā, kečups.
04:51
So this is a query that we had --
78
266000
2000
Lūk, saņemtie meklēšanas pieprasījumi.
04:54
I guess it's a popular band that was more popular in some parts of the world than others.
79
269000
3000
Acīmredzot tā ir pazīstama grupa, kas dažās vietās pasaulē bija zināmāka, kā citās.
04:57
You can see that it got started right here.
80
272000
3000
Jūs varat redzēt, ka tas viss sākās šeit.
05:00
In the U.S. and Spain, it was popular at the same time.
81
275000
3000
ASV un Spānijā tā bija populāra tajā pašā laikā.
05:03
But it didn't have quite the same pickup in the U.S.
82
278000
2000
Taču popularitātes pieaugums ASV nebija tik straujš,
05:05
as it did in Spain.
83
280000
2000
kā tas bija Spānijā.
05:07
And then from Spain, it went to Italy,
84
282000
2000
Tad pēc Spānijas tas pārgāja uz Itāliju,
05:09
and then Germany got excited, and maybe right now the U.K. is enjoying it.
85
284000
4000
un tad aizrāvās Vācija, un iespējams, ka tieši tagad par to priecājas Apvienotajā Karalistē.
05:13
And so I guess the U.S. finally,
86
288000
2000
Izskatās, ka beidzot arī ASV
05:15
finally started to like it, too.
87
290000
3000
sāk to iemīļot.
05:18
And I just wanted to play it for you.
88
293000
3000
Vēlējos jums to atskaņot.
05:26
Anyway, you can all enjoy it for yourselves --
89
301000
2000
Lai nu kā, jūs to paši varat izbaudīt,
05:28
hopefully that search will work.
90
303000
3000
cerams, ka meklēšana strādās.
05:31
As a part of --
91
306000
4000
Daļa no tā,
05:35
you know, part of what we want to do to grow our company
92
310000
2000
ziniet, daļa no tā, kā vēlamies veicināt mūsu uzņēmuma izaugsmi,
05:37
is to have more searches.
93
312000
2000
ir, lai būtu vairāk meklēšanas pieprasījumu.
05:39
And what that means is we want to have
94
314000
2000
Proti, vēlamies, lai būtu
05:41
more people who are healthy and educated.
95
316000
5000
vairāk cilvēku, kas ir veselīgi un izglītoti.
05:46
More animals, if they start doing searches as well.
96
321000
4000
Arī vairāk dzīvnieku, ja viņi sāks lietot meklētājus.
05:50
But partly, we want to make the world a better place,
97
325000
5000
Daļēji arī tāpēc mēs vēlamies padarīt pasauli labāku,
05:55
and so one thing that we're embarking upon is the Google Foundation,
98
330000
5000
viena lieta, ko grasāmies uzsākt, ir Google fonds,
06:00
and we're in the process of setting that up.
99
335000
2000
un šobrīd esam tā izveides procesā.
06:02
We also have a program already called Google Grants
100
337000
3000
Mums jau ir programma, ko sauc Google Grants,
06:05
that now serves over 150 different charities around the world,
101
340000
3000
kas kalpo vairāk kā 150 dažādām labdarbības organizācijām visā pasaulē,
06:08
and these are some of the charities that are on there.
102
343000
2000
un te ir redzamas dažas no šīm labdarības organizācijām.
06:10
And it's something I'm very excited to be a part of.
103
345000
5000
Man būt daļai no šī procesa ir ļoti aizraujoši.
06:15
In fact, many of the organizations that are here --
104
350000
2000
Patiesībā, mēs atbalstām daudzas no organizācijām, kuras ir šeit:
06:17
the Acumen Fund, I think ApproTEC we have running, I'm not sure if that one's up yet --
105
352000
4000
Acumen fonds, šķiet arī ApproTEC, es gan neesmu pārliecināts, vai tas jau darbojas,
06:23
and many of the people who have presented here are running through Google Grants.
106
358000
3000
un daudzi cilvēki, kas šeit ir uzstājušies, arī saņem atbalstu no Google Grants.
06:26
They run Google ads, and we just give them the ad credit
107
361000
3000
Viņi ievieto Google reklāmas, un mēs viņiem to ļaujam darīt par brīvu,
06:29
so they can let organizations know.
108
364000
4000
lai viņi varētu sasniegt vajadzīgo auditoriju.
06:33
One of the earlier results that we got --
109
368000
2000
Viens no pirmajiem rezultātiem mums bija
06:35
we have a Singaporean businessman who is now sponsoring a village
110
370000
3000
kāds Singapūras uzņēmējs, kurš nu atbalsta
06:38
of 25 Vietnamese girls for their education,
111
373000
4000
25 Vjetnamiešu meiteņu izglītību,
06:42
and that was one of the earliest results. And as I said, now there have been
112
377000
3000
un tas ir tikai viens no agrīnajiem rezultātiem. Kā jau teicu,
06:45
many, many stories that have come in,
113
380000
2000
nu mums ir daudz, daudz šādu stāstu,
06:47
because we do have hundreds of charities in there,
114
382000
2000
jo mēs strādājam ar simtiem labdarības organizāciju
06:49
and the Google Foundation will be an even broader endeavor.
115
384000
4000
un Google fonds būs pat vēl aptverošāks.
06:54
Now does anybody know who this is?
116
389000
2000
Vai kāds zina, kas tas ir?
07:00
A-ha!
117
395000
1000
Ahā!
07:01
Audience: Orkut.
118
396000
1000
Auditorija: Orkuts.
07:02
SB: Yes! Somebody got it.
119
397000
2000
SB: Jā! Kāds to zināja.
07:04
This is Orkut. Is anybody here on Orkut?
120
399000
3000
Tas ir Orkuts. Vai šeit ir kāds, kas ir Orkutā?
07:07
Do we have any?
121
402000
2000
Vai ir kāds?
07:09
Okay, not very many people know about it.
122
404000
1000
Labi, īpaši daudz cilvēku par to nezina.
07:10
I'll explain it in a second.
123
405000
2000
Mirklīti, tūlīt paskaidrošu.
07:12
This is one of our engineers.
124
407000
2000
Tas ir viens no mūsu inženieriem.
07:14
We find that they work better when they're submerged and covered with leaves.
125
409000
4000
Mēs esam atklājuši, ka viņi darbojas labāk, ja ir iegremdēti un apklāti ar lapām.
07:19
That's how we churn those products out.
126
414000
3000
Tā mēs tos jaunos produktus sataisām.
07:22
Orkut had a vision to create a social network.
127
417000
5000
Orkutam bija vīzija radīt sociālo tīklu.
07:27
I know all of you are thinking, "Yet another social network."
128
422000
2000
Es zinu, visi tagad domā: „Atkal jau kārtējais sociālais tīkls.”
07:29
But it was a dream of his, and we, basically,
129
424000
3000
Taču tas bija viņa sapnis, un mēs, lielākoties,
07:32
when people really want to do something, well, we generally let them.
130
427000
3000
kad cilvēki kaut ko ļoti grib darīt, mēs parasti to viņiem atļaujam.
07:35
So this is what he built.
131
430000
3000
Lūk, ko viņš izveidoja.
07:38
We just released it in a test phase last month,
132
433000
4000
Mēs to pagājušajā mēnesī palaidām testa fāzē,
07:42
and it's been taking off.
133
437000
2000
un tas ceļas augšup.
07:44
This is our VP of Engineering.
134
439000
2000
Šis ir mūsu viceprezidents inženierijā.
07:46
You can see the red hair, and I don't know if you can see the nose ring there.
135
441000
5000
Jūs varat redzēt sarkanos matus, es nezinu, vai redzat arī riņķi degunā.
07:51
And these are all of his friends.
136
446000
3000
Un šie visi ir viņa draugi.
07:54
So this is how -- we just deployed it --
137
449000
7000
Un tā, mēs tikko to palaidām,
08:01
we just decided that people would send each other invitations to get into the service,
138
456000
3000
mēs nolēmām, ka cilvēki varētu sūtīt cits citam ielūgumus, lai iekļūtu šajā servisā,
08:04
and so we just had the people in our company initially send them out.
139
459000
5000
un sākotnēji ielūgumus izsūtīja tikai mūsu uzņēmuma darbinieki.
08:09
And now we've grown to over 100,000 members.
140
464000
4000
Nu esam izauguši līdz 100 000 dalībniekiem.
08:13
And they spread, actually, very quickly, even outside the U.S.
141
468000
3000
Un tas izplatās, īstenībā, ļoti ātri, pat ārpus ASV.
08:16
You can see, even though the U.S. is still the majority here --
142
471000
3000
Jūs redzat, lai arī ASV šeit ir vairākums,
08:19
though, by the way, search-wise, it's only about 30 percent of our traffic --
143
474000
4000
tomēr meklēšanas pieprasījumu ziņā, starp citu, ASV ir tikai 30% no mūsu datu plūsmas,
08:23
but it's already going to Japan, and the U.K., and Europe,
144
478000
3000
tomēr tas jau ir arī Japānā un Apvienotajā Karalistē, un Eiropā,
08:26
and all the rest of the countries.
145
481000
2000
un visās pārējās valstīs.
08:28
So it's a fun little project.
146
483000
2000
Tas ir mazs, jauks projektiņš.
08:30
There are a variety of demographics. I won't bore you with these.
147
485000
3000
Ir daudz un dažādi demogrāfiskie dati. Es jūs ar tiem negarlaikošu.
08:33
But it's just the kind of thing that we just try out for fun
148
488000
3000
Šī ir viena no lietām, ko mēs izmēģinām vienkārši prieka pēc,
08:36
and see where it goes.
149
491000
2000
un skatāmies cik tālu tas nonāk.
08:38
And --
150
493000
2000
Un,
08:40
well, I'll leave you in suspense.
151
495000
2000
labi, es atstāšu jūs gaidot.
08:42
Larry, you can explain this one.
152
497000
2000
Lerij, tu vari izskaidrot šo te.
08:44
Larry Page: Thank you, Sergey.
153
499000
3000
Lerijs Peidžs: Paldies, Sergej.
08:47
So one of the things -- both Sergey and I
154
502000
2000
Tātad viena no lietām, gan Sergejs, gan es,
08:49
went to a Montessori school,
155
504000
2000
mēs gājām Montessori skolā,
08:51
and I think, for some reason,
156
506000
3000
šķiet, ka kāda iemesla dēļ,
08:54
this has been incorporated in Google.
157
509000
3000
tas ir iekļauts arī Google uzņēmumā.
08:57
And Sergey mentioned Orkut, which is something that,
158
512000
3000
Sergejs pieminēja Orkutu, kas ir kaut kas,
09:00
you know, Orkut wanted to do in his time,
159
515000
3000
ko Orkuts savulaik gribēja izdarīt,
09:04
and we call this -- at Google, we've embodied this as "the 20 percent time,"
160
519000
3000
mēs to saucam par, Google mēs to esam nosaukuši par „20% laiku”,
09:07
and the idea is, for 20 percent of your time,
161
522000
3000
doma ir tāda, ka 20% no sava laika,
09:10
if you're working at Google, you can do what you think is the best thing to do.
162
525000
3000
strādājot Google, varat to veltīt tam, ko uzskatāt par tā vērtu.
09:13
And many, many things at Google have come out of that,
163
528000
3000
Daudzas jo daudzas lietas Google ir radušās šajā 20% laikā,
09:17
such as Orkut and also Google News.
164
532000
3000
piemēram, Orkut un arī Google News.
09:20
And I think many other things in the world also have come out of this.
165
535000
4000
Manuprāt, arī daudzas citas lietas pasaulē ir radušās šādā veidā.
09:24
Mendel, who was supposed to be teaching high-school students,
166
539000
3000
Ziniet, Mendelis, kam bija jāmāca augstskolas studenti,
09:27
actually, you know, discovered the laws of genetics --
167
542000
3000
īstenībā ģenētikas likumus faktiski atklāja
09:30
as a hobby, basically.
168
545000
2000
savā brīvajā laikā.
09:32
So many, many useful things come out of this.
169
547000
4000
Tā kā tā ir radušās daudzas jo daudzas noderīgas lietas.
09:36
And News, which I just mentioned,
170
551000
2000
Arī Google News, ko tikko minēju,
09:39
was started by a researcher.
171
554000
3000
uzsāka kāds pētnieks.
09:42
And he just -- he -- after 9/11, he got really interested in the news.
172
557000
3000
Viņš pēc 11.septembra notikumiem ļoti ieinteresējās par ziņām.
09:45
And he said, "Why don't I look at the news better?"
173
560000
5000
„Kāpēc gan man rūpīgāk neizpētīt ziņas?” viņš vaicāja.
09:50
And so he started clustering it by category,
174
565000
3000
Un tā viņš sāka tās šķirot pēc kategorijām,
09:53
and then he started using it, and then his friends started using it.
175
568000
3000
tad viņš tās sāka lietot, un tad tās sāka lietot arī viņa draugi.
09:56
And then, besides just looking cute on a baby's bottom,
176
571000
5000
Tad, ne tikai tādēļ, lai tas izskatītos piemīlīgi uz zīdaiņa dibena,
10:01
we made it a Googlette,
177
576000
2000
mēs to uztaisījām par Googlette,
10:03
which is basically a small project at Google.
178
578000
3000
kas pamatā Google uzņēmumam ir mazs projekts.
10:06
So it'd be like three people, or something like that,
179
581000
3000
Tam būtu kādi trīs cilvēki, aptuveni tā,
10:09
and they would try to make a product.
180
584000
2000
un viņi mēģinātu uztaisīt no tā produktu.
10:11
And we wouldn't really be sure if it's going to work or not.
181
586000
2000
Mēs tā īsti arī nezinātu, vai tas nostrādātu vai nē.
10:13
And in News' case, you know, they had a couple of people
182
588000
4000
Ziniet, Google News gadījumā pie tā strādāja pāris cilvēku,
10:17
working on it for a while, and then more and more people
183
592000
2000
kādu laiciņu, un tad arvien vairāk un vairāk cilvēku
10:19
started using it, and then we put it out on the Internet,
184
594000
2000
sāka to lietot, un tad mēs to ielikām Internetā,
10:21
and more and more people started using it.
185
596000
2000
un arvien vairāk un vairāk cilvēku sāka to lietot.
10:23
And now it's a real, full-blown project with more people on it.
186
598000
3000
Un nu tas ir īsts, pilna izmēra projekts ar daudziem tajā iesaistītiem cilvēkiem.
10:26
And this is how we keep our innovation running.
187
601000
3000
Tas ir veids, kā mēs savā uzņēmumā nodrošinām radošumu.
10:29
I think usually, as companies get bigger,
188
604000
3000
Manuprāt, parasti, uzņēmumiem kļūstot lielākiem,
10:32
they find it really hard to have small, innovative projects.
189
607000
3000
tiem ir patiešām grūti uzturēt mazus, inovatīvus projektus.
10:35
And we had this problem, too, for a while, and we said,
190
610000
3000
Kādu laiciņu arī mums tā bija problēma, un mēs teicām,
10:38
"Oh, we really need a new concept."
191
613000
2000
„Ai, mums tiešām vajag jaunu konceptu.”
10:40
You know, the Googlettes -- that's a small project that we're not quite sure if it's going to work or not,
192
615000
4000
Ziniet, Googlette, tas ir mazs projekts un mēs īsti neesam droši, vai tas nostrādās vai nē.
10:44
but we hope it will, and if we do enough of them,
193
619000
3000
Mēs ceram, ka tas nostrādās, un ja tādu projektu ir pietiekami daudz,
10:47
some of them will really work and turn out, such as News.
194
622000
4000
tad daži no viņiem noteikti nostrādās, kā piemēram Google News.
10:51
But then we had a problem because then we had over 100 projects.
195
626000
4000
Taču tad mēs sadūrāmies ar citu problēmu, jo tad mums bija vairāk kā 100 projektu.
10:55
And I don't know about all of you,
196
630000
2000
Nezinu kā jums visiem,
10:57
but I have trouble keeping 100 things in my head at once.
197
632000
3000
taču man vienlaicīgi paturēt galvā 100 lietas ir problemātiski.
11:00
And we found that if we just wrote all of them down
198
635000
4000
Tad mēs atklājām, ka pierakstot visas šīs idejas
11:04
and ordered them -- and these are kind of made up.
199
639000
3000
un tās sanumurējot, šis ir izdomāts saraksts.
11:07
Don't really pay attention to them.
200
642000
2000
Nepievērsiet tam uzmanību.
11:09
For example, the "Buy Iceland" was from a media article.
201
644000
3000
Piemēram, „Nopirkt Īslandi” ir no kāda raksta medijos.
11:12
We would never do such a crazy thing, but --
202
647000
2000
Mēs nekad nedarītu tādu trakulību. Taču,
11:17
in any case, we found if we just basically wrote them all down and ordered them,
203
652000
4000
lai nu kā, mēs atklājām, ka idejas pierakstot un sarindojot,
11:21
that most people would actually agree what the ordering should be.
204
656000
4000
lielākā daļa cilvēku īstenībā varēs vienoties par to secību.
11:25
And this was kind of a surprise to me, but
205
660000
2000
Man tas pašam bija pārsteigums, bet
11:27
we found that as long as you keep the 100 things in your head,
206
662000
3000
mēs atklājām, ka, paturot galvā 100 ideju,
11:30
which you did by writing them down,
207
665000
2000
ko jūs varat izdarīt tās pierakstot,
11:32
that you could do a pretty good job deciding what to do
208
667000
2000
jūs samērā labi varat izlemt ko darīt,
11:34
and where to put your resources.
209
669000
3000
un kurās idejās ieguldīt savus resursus.
11:37
And so that's basically what we've done
210
672000
2000
Mēs šo metodi būtībā lietojam
11:39
since we instituted that a few years ago, and I think it has really allowed us to be innovative
211
674000
4000
kopš to pirms pāris gadiem uzņēmumā ieviesām. Tas mums patiešām ir ļāvis būt radošiem
11:43
and still stay reasonably well-organized.
212
678000
3000
un vienlaicīgi palikt arī pietiekami labi organizētiem.
11:46
The other thing we discovered is that people like to work on things that are important,
213
681000
3000
Cita lieta, ko atklājām, ka cilvēkiem patīk strādāt pie svarīgām lietām,
11:49
and so naturally,
214
684000
2000
un tā, dabiskā kārtā,
11:51
people sort of migrate to the things that are high priorities.
215
686000
6000
cilvēki pārvietojas pie tām lietām, kam ir augsta prioritāte.
11:57
I just wanted to highlight a couple of things
216
692000
2000
Es gribētu pievērst jūsu uzmanību dažām lietām,
11:59
that are new, or you might not know about.
217
694000
3000
kuras ir jaunas, vai jūs varētu tās nezināt.
12:02
And the top thing, actually, is the Deskbar.
218
697000
3000
Pati pirmā ir Deskbar.
12:05
So this is a new -- how many of you use the Google Toolbar?
219
700000
3000
Tas ir kas jauns, cik daudzi no jums lieto Google rīkjoslu?
12:08
Raise your hands.
220
703000
2000
Paceliet rokas.
12:10
How many of you use the Deskbar?
221
705000
3000
Cik no jums lieto Deskbar?
12:13
All right, see? You guys should try it out.
222
708000
2000
Labi! Redzat? Jums to vajadzētu izmēģināt!
12:15
But if you go to our site and search
223
710000
2000
Ja dosities uz mūsu vietni un meklēsit
12:17
for "Deskbar," you'll get this.
224
712000
2000
pēc „Deskbar”, saņemsit šo te.
12:19
And the idea is, instead of a toolbar, it's just present all the time
225
714000
2000
Pamatdoma ir, ka pretēji rīkjoslai, tas ir pieejams visu laiku,
12:21
on your screen on the bottom,
226
716000
2000
uz jūsu ekrāna, apakšdaļā.
12:23
and you can do searches really easily.
227
718000
3000
jums ļoti ērti varot veikt meklēšanas.
12:26
And it's sort of like a better version of the toolbar.
228
721000
2000
Tas, zināmā mērā, ir kā labāka rīkjoslas versija.
12:28
Thank you, Sergey.
229
723000
2000
Paldies, Sergej.
12:34
This is another example of a project that somebody at Google
230
729000
2000
Šis ir vēl viens piemērs projektam, par kuru kāds Google
12:36
was really passionate about, and they just, they got going,
231
731000
3000
bija ļoti aizrautīgs, un viņi vienkārši sāka to darīt,
12:39
and it's really, really a great product, and really taking off.
232
734000
3000
un tas patiešām ir lielisks produkts ar strauju izaugsmi.
12:42
Google Answers is something we started, which is really cool,
233
737000
4000
Google Answers ir kas kolosāls, ko esam iesākuši,
12:46
which lets you -- for five to 100 dollars,
234
741000
3000
tas jums ļauj par pieciem līdz 100 dolāriem,
12:49
you can type a question in,
235
744000
2000
jūs varat ievadīt jautājumu,
12:51
and then there's a pool of researchers
236
746000
2000
un tad ir kaudze ar pētniekiem,
12:53
that go out and research it for you, and it's guaranteed and all that,
237
748000
4000
kas iet un izpēta šo jautājumu tieši jums, un tas ir ar garantiju, utt.,
12:57
and you can get actually very good answers to things
238
752000
2000
un jūs īstenībā varat saņemt ļoti izsmeļošas atbildes,
12:59
without spending all that time yourself.
239
754000
2000
tam netērējot savu laiku.
13:01
Froogle lets you search shopping information,
240
756000
3000
Froogle jums ļauj meklēt iepirkšanās informāciju,
13:04
and Blogger lets you publish things.
241
759000
2000
un Blogger ļauj jums publicēties.
13:06
But all of these -- well, these were all sort of innovative things that we did that --
242
761000
4000
Visi šie bija piemēri dažādām inovatīvām lietām, ko mēs darām,
13:10
you know, we try many, many different things
243
765000
3000
mēs mūsu uzņēmumā izmēģinām daudz, daudz
13:13
in our company.
244
768000
1000
dažādu lietu.
13:14
We also like to innovate in our physical space,
245
769000
2000
Mums patīk būt radošiem arī savā fiziskajā telpā,
13:16
and we noticed in meetings, you know, you have to wait a long time
246
771000
3000
mēs ievērojām, ka sanāksmēs, ziniet, ir jāgaida ilgs laiks,
13:19
for projectors to turn on and off,
247
774000
3000
lai uzsiltu vai izslēgtos projektori,
13:22
and they're noisy, so people shut them off.
248
777000
2000
tie ir trokšņaini, tāpēc cilvēki tos slēdz ārā.
13:24
And we didn't like that, so we actually,
249
779000
2000
Mēs ar to nebijām mierā, un tāpēc,
13:26
in maybe a couple of weeks, we built these little enclosures
250
781000
5000
kādu pāris nedēļu laikā, mēs uztaisījām šos mazos ietvarus,
13:31
that enclosed the projectors, and so we can leave them on all the time
251
786000
2000
kas aptver projektorus tā, ka mēs tos varam turēt ieslēgtus visu laiku,
13:33
and they're completely silent.
252
788000
3000
un tie ir pilnīgi klusi.
13:36
And as a result, we were able to build some software
253
791000
2000
Tā rezultātā, mēs varējām uztaisīt arī nelielu programmiņu,
13:38
that also lets us manage a meeting,
254
793000
2000
kas mums ļauj labāk administrēt sanāksmes,
13:40
so when you walk into a meeting room now,
255
795000
2000
nu jums ienākot sanāksmju telpā,
13:42
it lists all the meetings that are happening,
256
797000
2000
ir pieejams viss notiekošo sanāksmju saraksts,
13:44
you can very easily take notes, and they just get emailed automatically
257
799000
2000
jūs ļoti viegli varat rakstīt piezīmes, un tās automātiski tiek nosūtītas uz e-pastu
13:46
to all the people that were present in the meeting.
258
801000
3000
visiem cilvēkiem, kuri piedalījās sanāksmē.
13:49
And as we become more of a global company,
259
804000
3000
Un tā kā mēs arvien vairāk kļūstam par pasaules mēroga uzņēmumu,
13:52
we find these things really affect us --
260
807000
2000
mēs jūtam, ka šīs lietas mūs patiešām ietekmē,
13:54
you know, can we work effectively with people who aren't in the room?
261
809000
3000
ziniet, vai mēs varam efektīvi strādāt ar cilvēkiem, kuru nav telpā?
13:57
And things like that. And simple things like this can really make a big difference.
262
812000
3000
Nu tādas lietas. Vienkāršas lietas, kā šī, var radīt patiesi lielas izmaiņas.
14:01
We also have a lot of engineers in those meetings,
263
816000
5000
Mums tajās sanāksmēs ir arī daudz inženieru,
14:06
and they don't always do their laundry as much as they should.
264
821000
4000
un viņi nevienmēr mazgā veļu tik bieži, cik vajadzētu.
14:13
And so we found it was pretty helpful
265
828000
2000
Tāpēc mēs sapratām, ka būtu parocīgi,
14:15
to have laundry machines, for our younger employees especially, and ...
266
830000
4000
ja būtu pieejamas veļas mašīnas, it īpaši mūsu janākajiem darbiniekiem, un ...
14:22
we also allow dogs and things like that,
267
837000
3000
mēs ļaujam darbā atrasties arī suņiem un tamlīdzigi,
14:25
and we've had, I think, a really fun culture at our company,
268
840000
3000
manuprāt, mums ir patiešām jautra uzņēmuma iekšējā kultūra,
14:28
which helps people work and enjoy what they're doing.
269
843000
3000
kas palīdz cilvēkiem strādāt un baudīt to, ko viņi dara.
14:31
This is actually our "cult picture."
270
846000
2000
Šī īstenībā ir mūsu „kulta fotogrāfija”.
14:33
I just wanted to show quickly.
271
848000
2000
Es to gribēju jums ātri parādīt.
14:38
We had this on our website for a while,
272
853000
2000
Tā kādu laiku mums bija mājas lapā,
14:40
but we found that after we put it on our website,
273
855000
3000
bet tad mēs sapratām, ka pēc tās ievietošanas mājas lapā,
14:43
we didn't get any job applications anymore.
274
858000
3000
mēs vairs nesaņēmām nevienu darba pieteikumu.
14:48
But anyway, every year we've taken
275
863000
2000
Jebkurā gadījumā, katru gadu mēs esam organizējuši
14:50
the whole company on a ski trip.
276
865000
2000
visa uzņēmuma slēpošanas pasākumu.
14:52
A lot of work happens in companies from people knowing each other, and informally.
277
867000
4000
Daudz kas uzņēmumos notiek dēļ tā, ka cilvēki pazīst viens otru neformāli.
14:56
And I think we've done a good job encouraging that.
278
871000
3000
Uzskatu, ka esam diezgan labi pastrādājuši, lai to veicinātu.
15:00
It makes it a really fun place to work.
279
875000
2000
Tas mūs padara par jautru vietu darbam.
15:02
Along with our logos, too, which I think really embody
280
877000
3000
Tāpat mūsu logo, kas, manuprāt, arī iemieso
15:05
our culture when we change things.
281
880000
3000
mūsu kultūru, mums mainot lietas.
15:08
In the early days, we were actually advised
282
883000
1000
Pirmsākumos, mums pat tika ieteikts,
15:09
we should never change our logo because
283
884000
3000
ka nevajadzētu mainīt sava logo izskatu, jo
15:13
we should establish our brand, you know,
284
888000
2000
mums būtu jānostiprina savs zīmols,
15:15
because, you know, you'd never want to change your logo.
285
890000
2000
tāpēc jums nekad nebūtu jāmaina savs logo.
15:17
You want it to be consistent.
286
892000
2000
Tam būtu jābūt pastāvīgam.
15:19
And we said, "Well, that doesn't sound so much fun.
287
894000
2000
Mēs teicām: „Nu, tas neizklausās īpaši interesanti.
15:21
Why don't we try changing it every day?"
288
896000
2000
Kāpēc gan nepamēģināt mainīt to katru dienu?”
15:26
One of the things that really excites me about what we're doing now
289
901000
3000
Viena no lietām, ko mēs šobrīd darām, un, kas mani patiesi aizrauj,
15:29
is we have this thing called AdSense,
290
904000
2000
ir tas, ko mēs saucam par AdSense,
15:31
and this is a little bit foreshadowing --
291
906000
4000
un te es mazliet paskrienu uz priekšu,
15:35
this is from before Dean dropped out.
292
910000
3000
tas ir no laika, pirms mūs atstāja Dīns.
15:38
But the idea is, like, on a newspaper, for example,
293
913000
2000
Taču pamatideja ir, ka līdzīgi kā, piemēram, avīzē,
15:40
we show you relevant ads.
294
915000
2000
mēs jums rādām ar meklējumu saistītas reklāmas.
15:42
And this is hard to read, but this says "Battle for New Hampshire:
295
917000
2000
Šeit to ir grūti saredzēt, bet te rakstīts „Kauja par Ņūhempšīru:
15:44
Howard Dean for President" -- articles on Howard Dean.
296
919000
4000
Hovardu Dīnu par prezidentu” — raksti par Hovardu Dīnu.
15:48
And these ads are generated automatically --
297
923000
2000
Šīs reklāmas tiek ģenerētas automātiski,
15:51
like in this case, on the Washington Post --
298
926000
1000
kā, piemēram, Washington Post gadījumā
15:52
from the content on the site.
299
927000
2000
no lapas satura.
15:54
And so we use our over 150,000 advertisers
300
929000
4000
Mēs tam lietojam vairāk kā 150 000 mūsu reklāmdevēju
15:58
and millions of advertisements, so we pick the one
301
933000
2000
un miljoniem reklāmu, un izvēlamies vienu,
16:00
that's most relevant to what you're actually looking at,
302
935000
2000
kas ir visvairāk saistītā ar to, ko meklējat,
16:02
much as we do on search.
303
937000
2000
līdzīgi, kā mēs darām attiecībā uz meklēšanas rezultātiem.
16:04
So the idea is we can make advertising useful,
304
939000
3000
Ideja ir tāda, ka mēs varam padarīt reklāmas noderīgas,
16:07
not just annoying, right?
305
942000
2000
nevis tikai kaitinošas, vai ne?
16:09
And the nice thing about this,
306
944000
2000
Un, kas ir patīkami attiecībā uz šo,
16:11
we have a self-serve program,
307
946000
2000
mums ir pašapkalpošanās programma
16:13
and many thousands of websites have signed up,
308
948000
3000
un uz to ir pieteikušās tūkstošiem tīmekļa lapu,
16:16
and this let's them really make money. And I --
309
951000
2000
un tas ļauj viņiem tiešām nopelnīt naudu.
16:18
you know, there's a number of people I met --
310
953000
2000
Ziniet, ir daudz cilvēku, ko satieku,
16:20
I met this guy who runs a conservation site at a party,
311
955000
3000
kādā ballītē es satiku puisi, kam ir mājas lapa par rezervātu tēmu,
16:23
and he said, "You know, I wasn't making any money.
312
958000
2000
un viņš teica: „Ziniet, es neko nepelnīju.
16:25
I just put this thing on my site and I'm making 10,000 dollars a month.
313
960000
4000
Tad es uzliku šo lietu savā mājas lapā un nu pelnu 10 000 dolāru mēnesī.
16:29
And, you know, thank you.
314
964000
2000
Un, ziniet, paldies!
16:31
I don't have to do my other job now."
315
966000
2000
Nu man vairs nav jāstrādā otrs darbs.”
16:33
And I think this is really important for us, because it makes the Internet work better.
316
968000
3000
Tas mums ir ļoti svarīgi, jo tas uzlabo Interneta darbību.
16:36
It makes content get better, it makes searching work better,
317
971000
3000
Tas padara saturu labāku, tas padara meklēšanu vieglāku,
16:39
when people can really make their livelihood
318
974000
2000
ja cilvēki var izdzīvot no tā,
16:41
from producing great content.
319
976000
3000
ka veido lielisku saturu.
16:46
So this session is supposed to be about the future,
320
981000
3000
Šai sesijai ir jābūt par nākotni,
16:49
so I'd thought I'd talk at least briefly about it.
321
984000
3000
tāpēc es vismaz nedaudz par to parunāšu.
16:52
And the idea behind this is to do the perfect job doing search,
322
987000
3000
Doma ir tāda, lai jūs varētu lieliski darboties meklēšanā,
16:55
you really have to be smart.
323
990000
2000
jums ir jābūt gudram.
16:57
Because you can type, you know, any kind of thing into Google,
324
992000
3000
Jūs Google varat ierakstīt jebkādu tekstu,
17:00
and you expect an answer back, right?
325
995000
3000
un jūs sagaidāt atbildi, vai ne?
17:03
But finding things is tricky, and so you really want intelligence.
326
998000
4000
Taču meklēšana ir sarežģīta, tāpēc jūs tiešām gribat intelektu.
17:07
And in fact, the ultimate search engine would be smart.
327
1002000
3000
Faktiski, vislabākais meklētājs būtu gudrs meklētājs.
17:10
It would be artificial intelligence.
328
1005000
2000
Tas būtu mākslīgais intelekts.
17:12
And so that's something we work on,
329
1007000
2000
Tas ir kaut kas, pie kā mēs strādājam,
17:14
and we even have some people who are excited enough
330
1009000
2000
mums pat ir daži cilvēki, kas ir gana aizrautīgi
17:16
and crazy enough to work on it now,
331
1011000
2000
un gana traki, lai pie tā strādātu jau šobrīd,
17:18
and that's really their goal.
332
1013000
2000
un tas patiešām ir viņu mērķis.
17:20
So we always hope that Google will be smart,
333
1015000
2000
Mēs vienmēr ceram, ka Google būs uz intelektu bāzēts meklētājs,
17:22
but we're always surprised when other people think that it is.
334
1017000
3000
bet mēs vienmēr esam pārsteigti, ja citi cilvēki domā, ka tas tā jau ir.
17:25
And so I just wanted to give a funny example of this.
335
1020000
3000
Es jums gribu tam parādīt kādu smieklīgu piemēru.
17:28
This is a blog from Iraq,
336
1023000
2000
Lūk, bloga ieraksts no Irākas,
17:30
and it's not really what
337
1025000
2000
un tas nav tas,
17:32
I'm going to talk about, but I just wanted to show you an example.
338
1027000
2000
par ko es runāšu, bet es gribēju jums parādīt piemēru.
17:34
Maybe, Sergey, you can highlight this.
339
1029000
2000
Sergej, varbūt varat to parādīt.
17:36
So we decided --
340
1031000
2000
Un tā mēs nolēmām,
17:42
actually, the highlight's right there. Oh, thank you.
341
1037000
3000
īstenībā, jārāda ir šeit. O, paldies.
17:47
So, "related searches," right there. You can't see it that well,
342
1042000
5000
Tātad, „saistītie meklējumi”, šeit. Jūs gan to īpaši labi neredzat,
17:52
but we decided we should put in this feature
343
1047000
2000
bet mēs nolēmām uzlikt to iespēju
17:54
into our AdSense ads, called "related searches."
344
1049000
3000
mūsu AdSense reklāmās, ko sauc par „saistīto meklēšanu.”
17:57
And so we'd say, you know, "Did you mean 'search for'" -- what is this,
345
1052000
3000
Un tad mēs teiktu, ziniet, „Vai jūs domājāt 'meklēt šo'?” -
18:00
in this case, "Saddam Hussein," because this blog is about Iraq --
346
1055000
3000
šajā gadījumā tas ir „Sadams Huseins”, jo šis blogs ir par Irāku,
18:03
and you know, in addition to the ads,
347
1058000
2000
un papildus reklāmām,
18:05
and we thought this would be a great idea.
348
1060000
3000
mēs domājām, ka tā būtu lieliska ideja.
18:08
And so there is this blog
349
1063000
2000
Tātad, ir šis blogs,
18:10
of a young person who was kind of depressed, and he said,
350
1065000
5000
ko raksta jauns cilvēks, kurš ir tādā kā depresijā, un raksta,
18:15
"You know, I'm sleeping a lot."
351
1070000
2000
„Ziniet, es daudz guļu.”
18:17
He was just kind of writing about his life.
352
1072000
2000
Viņš vienkārši rakstīja par savu dzīvi.
18:19
And our algorithms -- not a person, of course,
353
1074000
3000
Un mūsu algoritmi, ne jau dzīvs cilvēks, protams,
18:22
but our algorithms, our computers --
354
1077000
2000
bet mūsu algoritmi, mūsu datori,
18:24
read his blog and decided that
355
1079000
2000
izlasīja viņa blogu un nolēma, ka
18:26
the related search was, "I am bored."
356
1081000
2000
saistītais meklējums ir „man ir garlaicīgi”.
18:28
And he read this, and he thought a person had decided
357
1083000
3000
Un viņš to izlasīja, un padomāja, ka kāds cilvēks ir nolēmis,
18:31
that he was boring,
358
1086000
2000
ka viņš ir garlaicīgs,
18:33
and it was very unfortunate,
359
1088000
3000
un kā par nelaimi
18:36
and he said, "You know, what are these, you know, bastards at Google doing?
360
1091000
4000
viņš to ierakstīja blogā: „Ziniet, ko viņi tur Google iedomājas?
18:40
Why don't they like my blog?"
361
1095000
2000
Kāpēc viņiem nepatīk mans blogs?”
18:42
And so then we read his blog, which was getting -- you know,
362
1097000
2000
Un tad mēs izlasījām šo blogu, kurš kļuva
18:45
sort of going from bad to worse,
363
1100000
3000
no slikta vēl sliktāks,
18:48
and we said the related search was, "Retards."
364
1103000
2000
un nolēmām, ka saistītais meklējums ir "garīgi atpalicis".
18:53
And then, you know, he got even more mad,
365
1108000
2000
Ziniet, tas viņu nokaitināja vēl vairāk,
18:55
and he wrote -- like, started swearing and so on.
366
1110000
2000
un viņš ierakstīja... viņš sāka lamāties un tā tālāk.
18:57
And then we produced "You suck."
367
1112000
3000
Tad mūsu algoritmi piemeklēja „tu sūkā”.
19:00
And finally, it ended with "Kiss my ass."
368
1115000
3000
Visbeidzot tas beidzās ar saistīto meklējumu „nobučo man pakaļu”.
19:05
And so basically, he thought he was dealing with something smart,
369
1120000
2000
Tā kā viņš būtībā domāja, ka viņam ir darīšana ar kaut ko gudru,
19:07
and of course, you know,
370
1122000
2000
bet protams, ziniet,
19:09
we just sort of wrote this program and we tried it out,
371
1124000
2000
mēs vienkārši bijām uzrakstījuši programmu, to pamēģinājām,
19:11
and it didn't quite work,
372
1126000
3000
un tā īsti labi nestrādāja,
19:14
and we don't have this feature anymore.
373
1129000
2000
un mēs šo iespēju vairs neizmantojam.
19:18
So with that, maybe I can switch back to the world.
374
1133000
3000
Ar to, varbūt es varētu tagad pārslēgties atpakaļ uz zemeslodi.
19:21
I wanted to end just by saying that
375
1136000
2000
Nobeigumā es tikai vēlētos teikt, ka
19:23
there's a couple things that really make me excited
376
1138000
2000
ir dažas lietas, kuras mani aizrauj
19:25
to be involved with Google,
377
1140000
3000
saistībā ar Google.
19:28
and one of those is that we're able to make money
378
1143000
4000
Viena no tām ir tā, ka mēs varam nopelnīt naudu
19:32
largely through advertising, and one of the benefits that I didn't expect from that
379
1147000
3000
lielā mērā caur reklāmām, viens no ieguvumiem, ko es no tā negaidīju,
19:35
was that we're able to serve everyone in the world
380
1150000
3000
ir, ka mēs varam kalpot jebkuram visā pasaulē,
19:38
without worrying about, you know, places that don't have as much money.
381
1153000
5000
nebaidoties, ka kādā vietā ir mazāk naudas.
19:43
So we don't have to worry about our products being sold,
382
1158000
3000
Tāpēc mums nav jābaidās, ka mūsu produkti tiks tirgoti,
19:46
for example, for less money in places that are poor,
383
1161000
3000
piemēram, par mazāku naudu nabadzīgākās vietās,
19:49
and then they get re-imported into the U.S. --
384
1164000
2000
un tad pārimportēti atpakaļ uz ASV,
19:51
for example, with the drug industry.
385
1166000
2000
kā tas ir, piemēram, zāļu nozarē.
19:53
And I think we're really lucky to have that kind of business model
386
1168000
3000
Uzskatu, ka mums ir paveicies ar šādu biznesa modeli,
19:56
because everyone in the world has access to our search,
387
1171000
3000
jo jebkuram visā pasaulē ir pieeja mūsu meklētājam,
19:59
and I think that's a tremendous, tremendous benefit.
388
1174000
3000
un, manuprāt, tas ir milzīgs, milzīgs ieguvums.
20:02
The other thing I wanted to mention just briefly
389
1177000
3000
Otra lieta, kuru vēlējos pavisam īsi minēt,
20:05
is that we have a tremendous ability and responsibility
390
1180000
6000
ir, ka mums ir milzīgas spējas un pienākums
20:11
to provide people the right information,
391
1186000
3000
piegādāt cilvēkiem pareizo informāciju,
20:14
and we view ourselves like a newspaper or a magazine --
392
1189000
2000
mēs uz sevi skatāmies kā uz laikrakstu vai žurnālu,
20:16
that we should provide very objective information.
393
1191000
3000
ka mums ir pienākums piegādāt ļoti objektīvu informāciju.
20:19
And so in our search results, we never accept payment for our search results.
394
1194000
3000
Un tā, mēs nekad nepieņemam naudu par mūsu meklētāja rezultātiem.
20:22
We accept payment for advertising,
395
1197000
3000
Mēs pieņemam naudu par reklāmām,
20:25
and we mark it as such.
396
1200000
2000
un mēs to tā arī norādām.
20:27
And that's unlike many of our competitors.
397
1202000
2000
Tas ir citādāk, nekā dara daudzi no mūsu konkurentiem.
20:29
And I think decisions we're able to make like that
398
1204000
3000
Manuprāt, šāda veida lēmumiem, ko mēs varam pieņemt,
20:32
have a tremendous impact on the world,
399
1207000
2000
ir milzīga ietekme uz pasauli,
20:34
and it makes me really proud to be involved with Google.
400
1209000
2000
un tas man ļauj justies lepnam, ka esmu saistīts ar Google.
20:36
So thank you.
401
1211000
2000
Tā kā paldies!
ABOUT THE SPEAKERS
Sergey Brin - Computer scientist, entrepreneur and philanthropistSergey Brin is half of the team that founded Google.
Why you should listen
Sergey Brin and Larry Page met in grad school at Stanford in the mid-'90s, and in 1996 started working on a search technology based around a new idea: that relevant results come from context. Their technology analyzed the number of times a given website was linked to by other sites — assuming that the more links, the more relevant the site — and ranked sites accordingly. Despite being a late entrant to the search game, it now rules the web.
Brin and Page's innovation-friendly office culture has spun out lucrative new products including AdSense/AdWords, Google News, Google Maps, Google Earth, and Gmail, as well as the Android mobile operating system. Now, led by Brin, Google is pursuing problems beyond the page, like the driverless car and the digital eyewear known as Google Glass .
Sergey Brin | Speaker | TED.com
Larry Page - CEO of Google
Larry Page is the CEO and cofounder of Google, making him one of the ruling minds of the web.
Why you should listen
Larry Page and Sergey Brin met in grad school at Stanford in the mid-'90s, and in 1996 started working on a search technology based on a new idea: that relevant results come from context. Their technology analyzed the number of times a given website was linked to by other sites — assuming that the more links, the more relevant the site — and ranked sites accordingly. In 1998, they opened Google in a garage-office in Menlo Park. In 1999 their software left beta and started its steady rise to web domination.
Beyond the company's ubiquitous search, including AdSense/AdWords, Google Maps, Google Earth and the mighty Gmail. In 2011, Page stepped back into his original role of chief executive officer. He now leads Google with high aims and big thinking, and finds time to devote to his projects like Google X, the idea lab for the out-there experiments that keep Google pushing the limits.
Larry Page | Speaker | TED.com