TED2014
Larry Page: Where's Google going next?
Charlie Rose en Larry Page: Welke richting gaat Google inslaan?
Filmed:
Readability: 3.5
2,575,315 views
Op het podium van TED2014 interviewt Charlie Rose Google CEO Larry Page over zijn toekomstvisie voor het bedrijf. Het gaat over fietspaden in de lucht en internetballonnen... en het wordt nog interessanter als Page het heeft over de recente overname van Deep Mind, kunstmatige intelligentie die bezig is met het leren van een aantal verrassende dingen.
Larry Page - CEO of Google
Larry Page is the CEO and cofounder of Google, making him one of the ruling minds of the web. Full bio
Larry Page is the CEO and cofounder of Google, making him one of the ruling minds of the web. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:13
Charlie Rose: So Larry sent me an email
0
1381
3626
Charlie Rose: Larry stuurde me een e-mail
00:17
and he basically said,
1
5007
1987
waarin hij in feite zei
00:18
we've got to make sure that
we don't seem like we're
we don't seem like we're
2
6994
3729
dat we ervoor moesten zorgen
dat we er niet uitzagen
dat we er niet uitzagen
00:22
a couple of middle-aged boring men.
3
10723
4491
als een paar saaie mannen
van middelbare leeftijd.
van middelbare leeftijd.
00:27
I said, I'm flattered by that --
4
15214
3042
Ik zei dat ik me er gevleid door voelde,
00:30
(Laughter) —
5
18256
2372
(Gelach)
00:32
because I'm a bit older,
6
20628
3515
want ik ben een beetje ouder
00:36
and he has a bit more net worth than I do.
7
24143
4151
en hij heeft een beetje
meer centen dan ik.
meer centen dan ik.
00:40
Larry Page: Well, thank you.
8
28294
2599
Larry Page: Nou, dank je.
00:42
CR: So we'll have a conversation about
9
30893
2980
CR: We gaan een gesprek hebben
00:45
the Internet, and we'll have a conversation Google,
10
33873
2698
over het internet, over Google
00:48
and we'll have a conversation about search
11
36571
1434
en over zoekopdrachten
00:50
and privacy,
12
38005
1367
en privacy,
00:51
and also about your philosophy
13
39372
1555
en ook over je filosofie,
00:52
and a sense of how you've connected the dots
14
40927
2456
over hoe je de punten hebt verbonden
00:55
and how this journey that began
15
43383
2091
en dat de reis die je
een tijdje geleden begon
een tijdje geleden begon
00:57
some time ago
16
45474
1284
00:58
has such interesting prospects.
17
46758
1895
zulke interessante perspectieven heeft.
01:00
Mainly we want to talk about the future.
18
48653
2596
Vooral willen we praten over de toekomst.
01:03
So my first question: Where is Google
19
51249
1589
Vandaar mijn eerste vraag:
waar is Google nu
waar is Google nu
01:04
and where is it going?
20
52838
2046
en waar gaat het naartoe?
01:06
LP: Well, this is something we think about a lot,
21
54884
1459
LP: Hier denken we vaak en veel over
01:08
and our mission we defined a long time ago
22
56343
3575
en onze missie die we
lange tijd geleden definieerden
lange tijd geleden definieerden
01:11
is to organize the world's information
23
59918
2263
is om alle informatie
ter wereld te organiseren
ter wereld te organiseren
01:14
and make it universally accessible and useful.
24
62181
3438
en ze universeel toegankelijk
en bruikbaar te maken.
en bruikbaar te maken.
01:17
And people always say,
25
65619
2042
Mensen zeggen altijd:
01:19
is that really what you guys are still doing?
26
67661
2215
"Zijn jullie daar echt
nog steeds mee bezig?"
nog steeds mee bezig?"
01:21
And I always kind of think about that myself,
27
69876
2118
Ik denk daar ook vaak over
01:23
and I'm not quite sure.
28
71994
2196
en ik ben er zelf niet helemaal uit.
01:26
But actually, when I think about search,
29
74190
4007
Maar als ik nadenk over de zoekfunctie,
01:30
it's such a deep thing for all of us,
30
78197
2616
dat is voor ons allen zo'n ernstige zaak,
01:32
to really understand what you want,
31
80813
2243
om echt te begrijpen wat je wilt,
01:35
to understand the world's information,
32
83056
2368
om de informatie
van de wereld te begrijpen,
van de wereld te begrijpen,
01:37
and we're still very much in the early stages of that,
33
85424
3532
daarin staan we nog steeds
helemaal aan het begin,
helemaal aan het begin,
01:40
which is totally crazy.
34
88956
1813
wat eigenlijk toch te gek is.
01:42
We've been at it for 15 years already,
35
90769
2518
We zijn er al al 15 jaar mee bezig,
01:45
but it's not at all done.
36
93287
3575
maar het is helemaal nog niet gedaan.
01:48
CR: When it's done, how will it be?
37
96862
2676
CR: Hoe zal het zijn als het klaar is?
01:51
LP: Well, I guess,
38
99538
2717
LP: Nou, ik denk dat,
01:54
in thinking about where we're going --
39
102255
2400
denkend over waar we naartoe gaan --
01:56
you know, why is it not done? --
40
104655
2287
waarom het niet nog niet klaar is? --
een heleboel komt gewoon neer
op een hoop computerwerk.
op een hoop computerwerk.
01:58
a lot of it is just computing's kind of a mess.
41
106942
2436
02:01
You know, your computer
doesn't know where you are,
doesn't know where you are,
42
109378
1803
Je computer weet niet waar je bent,
02:03
it doesn't know what you're doing,
43
111181
2035
weet niet wat je doet,
02:05
it doesn't know what you know,
44
113216
1682
weet niet wat je weet,
02:06
and a lot we've been trying to do recently
45
114898
2576
en veel van waarmee we bezig waren,
02:09
is just make your devices work,
46
117474
3295
komt erop neer
je apparaten te doen werken,
je apparaten te doen werken,
02:12
make them understand your context.
47
120769
2341
ze je context te doen begrijpen.
02:15
Google Now, you know, knows where you are,
48
123110
2003
Google Now, weet waar je bent,
02:17
knows what you may need.
49
125113
2182
weet wat je nodig hebt.
02:19
So really having computing
work and understand you
work and understand you
50
127295
4108
Maar computers jou laten begrijpen
02:23
and understand that information,
51
131403
2056
en die informatie laten begrijpen,
02:25
we really haven't done that yet.
52
133459
2310
dat hebben we echt nog niet gedaan.
02:27
It's still very, very clunky.
53
135769
1549
Het is nog steeds heel onhandig.
02:29
CR: Tell me, when you look at what Google is doing,
54
137318
2366
CR: Als je kijkt naar wat Google doet,
02:31
where does Deep Mind fit?
55
139684
2969
hoe past Deep Mind daarin?
02:34
LP: Yeah, so Deep Mind is a company
56
142653
1584
LP: Deep Mind is een bedrijf
02:36
we just acquired recently.
57
144237
2531
dat we onlangs overnamen.
02:38
It's in the U.K.
58
146768
3082
Het is in het Verenigd Koninkrijk.
02:41
First, let me tell you the way we got there,
59
149850
2654
Ik vertel eerst hoe we ertoe kwamen.
02:44
which was looking at search
60
152504
2228
Het had te maken met de zoekfunctie
02:46
and really understanding,
61
154732
1623
en het echt begrijpen ervan,
02:48
trying to understand everything,
62
156355
2233
proberen om alles te begrijpen
02:50
and also make the computers not clunky
63
158588
1605
en ook de computers handiger maken,
02:52
and really understand you --
64
160193
2201
zodat ze je echt begrijpen --
02:54
like, voice was really important.
65
162394
2112
stemherkenning was echt belangrijk.
02:56
So what's the state of the art
on speech recognition?
on speech recognition?
66
164506
2861
Wat is nu de stand van zaken
qua spraakherkenning?
qua spraakherkenning?
02:59
It's not very good.
67
167367
1660
Niet erg goed.
03:01
It doesn't really understand you.
68
169027
2066
Het begrijpt je eigenlijk niet.
03:03
So we started doing machine learning research
69
171093
2003
Daarom begonnen we
met onderzoek naar machinaal leren
met onderzoek naar machinaal leren
03:05
to improve that.
70
173096
1537
om dat te verbeteren.
03:06
That helped a lot.
71
174633
1703
Dat hielp veel.
03:08
And we started just looking at things like YouTube.
72
176336
2367
We begonnen met zaken als YouTube.
03:10
Can we understand YouTube?
73
178703
1968
Kunnen we YouTube begrijpen?
03:12
But we actually ran machine learning on YouTube
74
180671
2686
We pasten machinaal leren toe op YouTube
03:15
and it discovered cats, just by itself.
75
183357
4085
en het ontdekte katten, uit zichzelf.
03:19
Now, that's an important concept.
76
187442
2091
Dat een belangrijk concept.
03:21
And we realized there's really something here.
77
189533
2991
En we beseften dat er echt iets in zat.
03:24
If we can learn what cats are,
78
192524
2117
Als we kunnen leren wat katten zijn,
03:26
that must be really important.
79
194641
2075
moet dat echt belangrijk zijn.
03:28
So I think Deep Mind,
80
196716
2629
Ik denk dat Deep Mind--
03:31
what's really amazing about Deep Mind
81
199345
2364
wat echt geweldig is aan Deep Mind
03:33
is that it can actually --
82
201709
2004
is dat het echt
03:35
they're learning things in this unsupervised way.
83
203713
3557
dingen op zichzelf kan leren.
03:39
They started with video games,
84
207270
2567
Ze begonnen met videogames,
03:41
and really just, maybe I can show the video,
85
209837
2493
misschien kan ik de video laten zien,
03:44
just playing video games,
86
212330
2204
gewoon met videogames te spelen
03:46
and learning how to do that automatically.
87
214534
2015
en leren hoe je dat automatisch kan doen.
03:48
CR: Take a look at the video games
88
216549
1852
CR: Kijk eens naar de videogames
03:50
and how machines are coming to be able
89
218401
2410
en hoe machines in staat kunnen zijn
03:52
to do some remarkable things.
90
220811
2456
om een aantal opmerkelijke dingen te doen.
03:55
LP: The amazing thing about this
91
223267
1329
LP: Het verbazingwekkende hiervan
03:56
is this is, I mean, obviously,
92
224596
1680
is nogal duidelijk.
03:58
these are old games,
93
226276
1474
Dit zijn oude games,
03:59
but the system just sees what you see, the pixels,
94
227750
4798
maar het systeem ziet precies
wat jij ziet, de pixels,
wat jij ziet, de pixels,
04:04
and it has the controls and it has the score,
95
232548
2431
het heeft de besturing
en het heeft de score,
en het heeft de score,
04:06
and it's learned to play all of these games,
96
234979
2211
en het heeft al deze games leren spelen,
04:09
same program.
97
237190
1579
hetzelfde programma.
04:10
It's learned to play all of these games
98
238769
2037
Het heeft al deze games leren spelen,
04:12
with superhuman performance.
99
240806
1786
maar met bovenmenselijke prestaties.
04:14
We've not been able to do things like this
100
242592
1855
We zijn tot nu toe niet in staat geweest
04:16
with computers before.
101
244447
1518
om computers dit soort
dingen te laten doen.
dingen te laten doen.
04:17
And maybe I'll just narrate this one quickly.
102
245965
2295
Dit vertel ik nog even snel.
04:20
This is boxing, and it figures out it can
103
248260
2805
Dit is boksen en het komt erachter
04:23
sort of pin the opponent down.
104
251065
2634
dat het de tegenstander kan vastzetten.
04:25
The computer's on the left,
105
253699
1739
De computer is aan de linkerkant
04:27
and it's just racking up points.
106
255438
3085
en hij is gewoon punten aan het scoren.
04:30
So imagine if this kind
107
258523
2086
Stel je voor dat dit soort intelligentie
04:32
of intelligence were thrown at your schedule,
108
260609
2127
zich zou bezig houden met je planning,
04:34
or your information needs, or things like that.
109
262736
4637
je informatiebehoeften
of dat soort dingen.
of dat soort dingen.
04:39
We're really just at the beginning of that,
110
267373
2618
We staan nog maar aan het begin hiervan
04:41
and that's what I'm really excited about.
111
269991
2365
en daar ben ik echt enthousiast over.
04:44
CR: When you look at all that's taken place
112
272356
2470
CR: Als je kijkt naar wat er gebeurd is
04:46
with Deep Mind and the boxing,
113
274826
2584
met Deep Mind en het boksen,
04:49
also a part of where we're going
114
277410
2340
dan maakt kunstmatige intelligentie
ook deel uit van waar we naartoe gaan
ook deel uit van waar we naartoe gaan
04:51
is artificial intelligence.
115
279750
2889
04:54
Where are we, when you look at that?
116
282639
2799
Waar staan we dan,
als je hiernaar kijkt?
als je hiernaar kijkt?
04:57
LP: Well, I think for me,
117
285438
1785
LP: Ik denk dat dit
een van de meest spannende dingen is
04:59
this is kind of one of the most exciting things
118
287223
1503
05:00
I've seen in a long time.
119
288726
1912
die ik in lange tijd heb gezien.
05:02
The guy who started this company, Demis,
120
290638
2413
De man die het bedrijf Demis opstartte,
05:05
has a neuroscience and a
computer science background.
computer science background.
121
293051
2778
heeft neurowetenschappen
en computerwetenschap gestudeerd.
en computerwetenschap gestudeerd.
05:07
He went back to school
122
295829
1630
Hij ging terug naar school
05:09
to get his Ph.D. to study the brain.
123
297459
3126
voor zijn Ph.D. in hersenstudies.
05:12
And so I think we're seeing a lot of exciting work
124
300585
2620
We zien een heleboel spannend werk
05:15
going on that sort of crosses computer science
125
303205
3081
in het overlappingsgebied van informatica
05:18
and neuroscience
126
306286
1750
en neurowetenschappen,
05:20
in terms of really understanding
127
308036
2325
in termen van echt begrijpen
05:22
what it takes to make something smart
128
310361
2454
van wat er nodig is om iets slim te maken
05:24
and do really interesting things.
129
312815
1715
en echt interessante dingen doen.
05:26
CR: But where's the level of it now?
130
314530
2138
CR: Maar waar staan we nu?
05:28
And how fast do you think we are moving?
131
316668
2706
En hoe snel denk je dat we vooruitgaan?
05:31
LP: Well, this is the state of the art right now,
132
319374
3269
LP: Dit is de stand
van de techniek op dit moment,
van de techniek op dit moment,
05:34
understanding cats on YouTube
133
322643
2131
het begrijpen van katten op YouTube
05:36
and things like that,
134
324774
1283
en dingen zoals het verbeteren
van spraakherkenning.
van spraakherkenning.
05:38
improving voice recognition.
135
326057
2147
05:40
We used a lot of machine learning
136
328204
2418
We gebruikten veel machinaal leren
05:42
to improve things incrementally,
137
330622
2479
om dingen stap voor stap te verbeteren,
05:45
but I think for me, this example's really exciting,
138
333101
3394
maar voor mij
is dit voorbeeld echt spannend,
is dit voorbeeld echt spannend,
05:48
because it's one program
139
336495
2243
want het is één programma
dat een heleboel
verschillende dingen kan doen.
verschillende dingen kan doen.
05:50
that can do a lot of different things.
140
338738
2044
CR: Ik weet niet of het gaat,
05:52
CR: I don't know if we can do this,
141
340782
1138
05:53
but we've got the image of the cat.
142
341920
1185
maar het beeld van 'de kat'.
05:55
It would be wonderful to see this.
143
343105
1754
Prachtig om te zien.
05:56
This is how machines looked at cats
144
344859
2509
Dit is hoe machines naar katten keken
en wat ze eruit haalden.
05:59
and what they came up with.
145
347368
1115
06:00
Can we see that image?
146
348483
1055
Kunnen we het zien?
06:01
LP: Yeah.
CR: There it is. Can you see the cat?
CR: There it is. Can you see the cat?
147
349538
2402
LP: Ja.
CR: Zie je de kat?
CR: Zie je de kat?
06:03
Designed by machines, seen by machines.
148
351940
2027
Ontworpen en gezien door machines.
06:05
LP: That's right.
149
353967
1110
LP: Dat klopt.
06:07
So this is learned from just watching YouTube.
150
355077
2607
Dit is geleerd door alleen
maar te kijken naar YouTube.
maar te kijken naar YouTube.
06:09
And there's no training,
151
357684
1867
Geen training,
06:11
no notion of a cat,
152
359551
1384
geen notie van een kat,
06:12
but this concept of a cat
153
360935
2561
maar dit concept van een kat
06:15
is something important that you would understand,
154
363496
2808
is iets belangrijks dat jij zou begrijpen
06:18
and now that the machines can kind of understand.
155
366304
2523
en dat de machines
nu ook wat kunnen begrijpen.
nu ook wat kunnen begrijpen.
06:20
Maybe just finishing
156
368827
1172
Misschien dit nog
06:21
also on the search part,
157
369999
2222
over het opzoeken.
06:24
it started with search, really understanding
158
372221
2786
Het begon met opzoeken
en werkelijk begrijpen
en werkelijk begrijpen
06:27
people's context and their information.
159
375007
2564
van de context van mensen
en hun informatie.
en hun informatie.
06:29
I did have a video
160
377571
1860
Ik heb een video
06:31
I wanted to show quickly on that
161
379431
2010
waarmee ik snel wilde laten zien
06:33
that we actually found.
162
381441
1647
wat we eigenlijk hebben gevonden.
06:35
(Video) ["Soy, Kenya"]
163
383088
5112
(Video) [Soya, Kenia]
06:40
Zack Matere: Not long ago,
164
388580
1872
Zack Matere: Niet zo lang geleden
06:42
I planted a crop of potatoes.
165
390452
2586
plantte ik aardappelen.
06:45
Then suddenly they started
dying one after the other.
dying one after the other.
166
393038
3400
Opeens gingen ze één voor één dood.
06:48
I checked out the books and
they didn't tell me much.
they didn't tell me much.
167
396438
2750
Ik raadpleegde boeken
en ze vertelden me niet veel.
en ze vertelden me niet veel.
06:51
So, I went and I did a search.
168
399188
1946
Daarom ging ik wat opzoeken.
06:53
["Zack Matere, Farmer"]
169
401134
3119
[Zack Matere, Boer]
06:57
Potato diseases.
170
405609
3147
Aardappelziekten.
07:00
One of the websites told me
171
408756
1728
Een van de websites vertelde me
dat mieren het probleem
zouden kunnen zijn.
zouden kunnen zijn.
07:02
that ants could be the problem.
172
410484
1902
07:04
It said, sprinkle wood ash over the plants.
173
412386
2271
Het zei houtassen
over de planten te strooien.
over de planten te strooien.
07:06
Then after a few days the ants disappeared.
174
414657
2284
Na enkele dagen verdwenen de mieren.
07:08
I got excited about the Internet.
175
416941
2594
Ik werd enthousiast over het internet.
07:11
I have this friend
176
419535
1665
Ik heb een vriend
07:13
who really would like to expand his business.
177
421200
3618
die zijn bedrijf graag wil uitbreiden.
07:16
So I went with him to the cyber cafe
178
424818
3195
Ik ging met hem mee naar het cybercafé
07:20
and we checked out several sites.
179
428013
2541
en we bekeken verschillende sites.
07:22
When I met him next, he was going to put a windmill
180
430554
2541
Toen ik hem daarna ontmoette,
zou hij een windmolen plaatsen
zou hij een windmolen plaatsen
07:25
at the local school.
181
433095
2694
voor de plaatselijke school.
07:27
I felt proud because
182
435789
1604
Ik voelde me trots
07:29
something that wasn't there before
183
437393
2028
omdat iets dat er eerder niet was
07:31
was suddenly there.
184
439421
1887
er ineens was.
07:33
I realized that not everybody
185
441308
2690
Ik realiseerde me dat niet iedereen
07:35
can be able to access
186
443998
1534
toegang tot internet had zoals ik.
07:37
what I was able to access.
187
445532
1486
Ik vond dat ik
een internetverbinding nodig had
een internetverbinding nodig had
07:39
I thought that I need to have an Internet
188
447018
1838
07:40
that my grandmother can use.
189
448856
1801
die mijn oma kon gebruiken.
07:42
So I thought about a notice board.
190
450657
2457
Ik dacht aan een prikbord.
07:45
A simple wooden notice board.
191
453114
1916
Een eenvoudig houten prikbord.
07:47
When I get information on my phone,
192
455030
2315
Als ik informatie krijg
op mijn smartphone,
op mijn smartphone,
07:49
I'm able to post the information
193
457345
2237
kan ik die informatie posten
07:51
on the notice board.
194
459582
1722
op dat prikbord.
07:53
So it's basically like a computer.
195
461304
2858
Eigenlijk als bij een computer.
07:56
I use the Internet to help people.
196
464162
3889
Ik gebruik het internet
om mensen te helpen.
om mensen te helpen.
08:00
I think I am searching for
197
468051
3410
Ik denk dat ik op zoek ben
08:03
a better life
198
471461
1541
naar een beter leven
08:05
for me and my neighbors.
199
473002
4114
voor mij en mijn buren.
08:09
So many people have access to information,
200
477116
3984
Zoveel mensen hebben
toegang tot informatie,
toegang tot informatie,
08:13
but there's no follow-up to that.
201
481100
2581
maar er is geen follow-up.
08:15
I think the follow-up to that is our knowledge.
202
483681
2508
Ik denk dat de follow-up
ervan onze kennis is.
ervan onze kennis is.
08:18
When people have the knowledge,
203
486189
1606
Wanneer mensen de kennis hebben,
08:19
they can find solutions
204
487795
1630
kunnen ze oplossingen vinden
08:21
without having to helped out.
205
489425
1984
zonder dat iemand ze helpt.
08:23
Information is powerful,
206
491440
2121
Informatie is krachtig,
08:25
but it is how we use it that will define us.
207
493561
4602
maar het is hoe we ze gebruiken
dat ons bepaalt.
dat ons bepaalt.
08:30
(Applause)
208
498163
4381
(Applaus)
08:34
LP: Now, the amazing thing about that video,
209
502544
2546
LP: Het verbazingwekkende aan die video is
08:37
actually, was we just read about it in the news,
210
505090
1466
dat we het gewoon lazen in het nieuws,
08:38
and we found this gentlemen,
211
506556
2505
we vonden deze meneer
08:41
and made that little clip.
212
509061
2315
en maakten die kleine clip.
08:43
CR: When I talk to people about you,
213
511376
1391
CR: Als ik met mensen over jou praat,
08:44
they say to me, people who know you well, say,
214
512767
2605
zeggen mensen die je goed kennen:
08:47
Larry wants to change the world,
215
515372
1891
"Larry wil de wereld veranderen
08:49
and he believes technology can show the way.
216
517263
4112
en hij gelooft dat technologie
de weg kan wijzen."
de weg kan wijzen."
08:53
And that means access to the Internet.
217
521375
1858
Dat betekent toegang tot het internet.
08:55
It has to do with languages.
218
523233
1731
Het heeft te maken met talen.
08:56
It also means how people can get access
219
524964
2829
Het betekent ook hoe mensen
toegang kunnen krijgen
toegang kunnen krijgen
08:59
and do things that will affect their community,
220
527793
2706
en dingen doen die hun gemeenschap
zullen beïnvloeden.
zullen beïnvloeden.
09:02
and this is an example.
221
530499
2493
Dit is er een voorbeeld van.
09:04
LP: Yeah, that's right, and I think for me,
222
532992
3576
LP: Ja, dat klopt
en wat ik belangrijk vind,
en wat ik belangrijk vind,
09:08
I have been focusing on access more,
223
536568
2382
ik heb me meer gericht op toegang,
09:10
if we're talking about the future.
224
538950
2198
als het gaat om de toekomst.
09:13
We recently released this Loon Project
225
541148
2674
We hebben onlangs
het Loon Project opgestart
het Loon Project opgestart
09:15
which is using balloons to do it.
226
543822
2300
om dat met ballonnen te doen.
09:18
It sounds totally crazy.
227
546122
1660
Het klinkt helemaal te gek.
09:19
We can show the video here.
228
547782
2539
We kunnen de video hier laten zien.
09:22
Actually, two out of three people in the world
229
550321
1480
Twee op drie mensen in de wereld
09:23
don't have good Internet access now.
230
551801
2386
hebben nu geen goede toegang tot internet.
09:26
We actually think this can really help people
231
554187
2906
We denken dat dit mensen echt kan helpen
09:29
sort of cost-efficiently.
232
557093
2057
op een kostenefficiënte manier.
09:31
CR: It's a balloon.
LP: Yeah, get access to the Internet.
LP: Yeah, get access to the Internet.
233
559150
3371
CR: Het is een ballon.
LP: Ja, toegang krijgen tot het internet.
LP: Ja, toegang krijgen tot het internet.
09:34
CR: And why does this balloon give you access
234
562521
2143
CR: En waarom geeft deze ballon toegang
09:36
to the Internet?
235
564664
1213
tot het internet?
Omdat je een aantal interessante dingen
09:37
Because there was some interesting things
236
565877
1215
09:39
you had to do to figure out how
237
567092
1834
moest zien te weten te komen
09:40
to make balloons possible,
238
568926
2131
om ballonnen mogelijk te maken
die niet hoefden
te worden aangebonden.
te worden aangebonden.
09:43
they didn't have to be tethered.
239
571057
1749
LP: Dit is een goed
voorbeeld van innovatie.
voorbeeld van innovatie.
09:44
LP: Yeah, and this is a good example of innovation.
240
572806
2081
09:46
Like, we've been thinking about this idea
241
574887
2544
We hebben over dit idee
09:49
for five years or more
242
577431
1772
al vijf jaar of meer nagedacht,
voordat we eraan begonnen te werken.
09:51
before we started working on it,
243
579203
1601
09:52
but it was just really,
244
580804
1319
Het ging er eigenlijk om
09:54
how do we get access points up high, cheaply?
245
582123
3520
om toegangspunten
goedkoop omhoog te krijgen.
goedkoop omhoog te krijgen.
09:57
You normally have to use satellites
246
585643
1792
Normaal doe je dat met satellieten
09:59
and it takes a long time to launch them.
247
587435
2939
en dat duurt een lange tijd
om ze te lanceren.
om ze te lanceren.
Maar je zag daar hoe gemakkelijk
het is om een ballon te lanceren
het is om een ballon te lanceren
10:02
But you saw there how easy it is to launch a balloon
248
590374
2494
10:04
and get it up,
249
592868
1519
en te laten opstijgen.
10:06
and actually again, it's the power of the Internet,
250
594387
2001
Dat is de kracht van het internet.
10:08
I did a search on it,
251
596388
1780
Ik zocht het op
10:10
and I found, 30, 40 years ago,
252
598168
2304
en ik vond dat 30, 40 jaar geleden
10:12
someone had put up a balloon
253
600472
1889
iemand een ballon had opgelaten
10:14
and it had gone around the Earth multiple times.
254
602361
2805
die meerdere keren
om de aarde was gegaan.
om de aarde was gegaan.
10:17
And I thought, why can't we do that today?
255
605166
2835
Ik dacht: "Waarom kunnen
we dat vandaag niet ook doen?"
we dat vandaag niet ook doen?"
10:20
And that's how this project got going.
256
608001
2367
En zo kwam dit project op gang.
10:22
CR: But are you at the mercy of the wind?
257
610368
2330
CR: Maar je bent dan toch
een speelbal van de wind?
een speelbal van de wind?
10:24
LP: Yeah, but it turns out,
258
612698
2122
LP: Ja, maar we deden wat weersimulaties
10:26
we did some weather simulations
259
614820
1493
die waarschijnlijk
nooit eerder waren gedaan.
nooit eerder waren gedaan.
10:28
which probably hadn't really been done before,
260
616313
2547
Als je de hoogte van de ballonnen
kunt beïnvloeden --
kunt beïnvloeden --
10:30
and if you control the altitude of the balloons,
261
618860
2110
10:32
which you can do by pumping air into them
262
620970
2281
wat gaat door er lucht in te pompen
10:35
and other ways,
263
623251
1822
en op andere manieren --
10:37
you can actually control roughly where they go,
264
625073
2929
hou je eigenlijk in de hand
waar ze ongeveer naartoe gaan.
waar ze ongeveer naartoe gaan.
10:40
and so I think we can build a worldwide mesh
265
628002
2205
Zo kunnen we een wereldwijd
netwerk van ballonnen opbouwen
netwerk van ballonnen opbouwen
10:42
of these balloons that can cover the whole planet.
266
630207
3339
die de hele planeet kunnen dekken.
10:45
CR: Before I talk about the future and transportation,
267
633546
2242
CR: Voordat we gaan praten
over de toekomst en het transport,
over de toekomst en het transport,
10:47
where you've been a nerd for a while,
268
635788
1895
wat al een tijdje je stokpaardje is,
10:49
and this fascination you have with transportation
269
637683
2424
die fascinatie met vervoer,
10:52
and automated cars and bicycles,
270
640107
2063
geautomatiseerde auto's en fietsen,
10:54
let me talk a bit about what's been the subject here
271
642170
1737
wil ik het nog even hebben
10:55
earlier with Edward Snowden.
272
643907
2443
over wat het onderwerp was
met Edward Snowden.
met Edward Snowden.
10:58
It is security and privacy.
273
646350
3106
Namelijk beveiliging en privacy.
11:01
You have to have been thinking about that.
274
649456
2340
Daar moet je over hebben nagedacht.
11:03
LP: Yeah, absolutely.
275
651796
1354
LP: Ja, absoluut.
11:05
I saw the picture of Sergey with
Edward Snowden yesterday.
Edward Snowden yesterday.
276
653150
2843
Ik zag gisteren de foto
van Sergey met Edward Snowden.
van Sergey met Edward Snowden.
11:07
Some of you may have seen it.
277
655993
2870
Sommigen van jullie
kunnen ze gezien hebben.
kunnen ze gezien hebben.
11:10
But I think, for me, I guess,
278
658863
3171
Maar ik denk persoonlijk
11:14
privacy and security are a really important thing.
279
662034
3662
dat privacy en veiligheid
heel belangrijk zijn.
heel belangrijk zijn.
We denken altijd aan beide zaken
11:17
We think about it in terms of both things,
280
665696
2245
11:19
and I think you can't have privacy without security,
281
667941
2903
en ik denk dat je geen privacy
kan hebben zonder veiligheid.
kan hebben zonder veiligheid.
11:22
so let me just talk about security first,
282
670844
2371
Laat ik het daarom
eerst over veiligheid hebben,
eerst over veiligheid hebben,
11:25
because you asked about Snowden and all of that,
283
673215
2596
omdat je naar Snowden en dat alles vroeg,
11:27
and then I'll say a little bit about privacy.
284
675811
2441
en dan zal ik
een beetje praten over privacy.
een beetje praten over privacy.
11:30
I think for me, it's tremendously disappointing
285
678252
3800
Voor mij is het enorm teleurstellend
11:34
that the government
286
682052
1439
dat de overheid
11:35
secretly did all this stuff and didn't tell us.
287
683491
2330
stiekem al deze dingen deed
en er ons niets over vertelde.
en er ons niets over vertelde.
11:37
I don't think we can have a democracy
288
685821
3303
Ik denk niet dat we
een democratie kunnen hebben
een democratie kunnen hebben
11:41
if we're having to protect you and our users
289
689124
3430
als we jou en onze gebruikers
moeten beschermen
moeten beschermen
11:44
from the government
290
692554
1696
tegen de overheid
11:46
for stuff that we've never had a conversation about.
291
694250
2803
voor dingen waar we nooit over spraken.
11:49
And I don't mean we have to know
292
697053
1896
Dan bedoel ik niet dat we moeten weten
11:50
what the particular terrorist attack is they're worried
293
698949
1695
over welke specifieke
terroristische aanslag
terroristische aanslag
11:52
about protecting us from,
294
700644
1762
ze zich zorgen maken,
11:54
but we do need to know
295
702406
1798
maar we moeten
11:56
what the parameters of it is,
296
704204
2410
de parameters ervan kennen,
11:58
what kind of surveillance the government's
297
706614
2044
wat voor soort toezicht
de overheid gaat uitoefenen
de overheid gaat uitoefenen
12:00
going to do and how and why,
298
708658
2168
en het hoe en waarom ervan,
12:02
and I think we haven't had that conversation.
299
710826
2277
en ik denk dat we het daarover
nog niet hebben gehad.
nog niet hebben gehad.
12:05
So I think the government's actually done
300
713103
2567
Dus denk ik dat de overheid
12:07
itself a tremendous disservice
301
715670
2168
zichzelf een enorm slechte
dienst heeft bewezen
dienst heeft bewezen
12:09
by doing all that in secret.
302
717838
2161
door dat allemaal in het geheim te doen.
12:11
CR: Never coming to Google
303
719999
1615
CR: Dat ze nooit naar Google
zijn gekomen om iets te vragen.
zijn gekomen om iets te vragen.
12:13
to ask for anything.
304
721614
1525
12:15
LP: Not Google, but the public.
305
723139
2030
LP: Niet Google, maar het publiek.
12:17
I think we need to
have a debate about that,
have a debate about that,
306
725169
3773
Ik denk dat we daar nodig
eens moeten over praten
eens moeten over praten
12:20
or we can't have a functioning democracy.
307
728942
2499
als we een functionerende
democratie willen hebben.
democratie willen hebben.
12:23
It's just not possible.
308
731441
1406
Anders kan dat gewoon niet.
12:24
So I'm sad that Google's
309
732847
2244
Dus ben ik triest dat Google
12:27
in the position of protecting you and our users
310
735091
2616
zich in de positie bevindt
om jou en onze gebruikers
om jou en onze gebruikers
12:29
from the government
311
737707
1534
tegen de overheid te beschermen
12:31
doing secret thing that nobody knows about.
312
739241
2244
die iets verborgens doet dat niemand weet.
12:33
It doesn't make any sense.
313
741485
1747
Dat slaat toch nergens op.
12:35
CR: Yeah. And then there's a privacy side of it.
314
743232
2990
CR: Ja, en dan is er ook nog de privacy.
12:38
LP: Yes. The privacy side,
315
746222
2427
LP: Ja. Het privacy-aspect.
12:40
I think it's -- the world is changing.
316
748649
1969
De wereld verandert.
12:42
You carry a phone. It knows where you are.
317
750618
3905
Je hebt een telefoon bij je
die weet waar je bent.
die weet waar je bent.
12:46
There's so much more information about you,
318
754523
3085
Er is zo veel meer informatie over jou
12:49
and that's an important thing,
319
757608
2846
en dat is belangrijk.
12:52
and it makes sense why people are asking
320
760454
2272
Het is logisch dat mensen
12:54
difficult questions.
321
762726
2036
moeilijke vragen stellen.
12:56
We spend a lot of time thinking about this
322
764762
3367
We besteden veel tijd
met hierover te denken
met hierover te denken
13:00
and what the issues are.
323
768129
2711
en wat de problemen zijn.
13:02
I'm a little bit --
324
770840
1729
Ik ben een beetje --
13:04
I think the main thing that we need to do
325
772569
1260
het belangrijkste
wat we moeten doen,
wat we moeten doen,
13:05
is just provide people choice,
326
773829
2362
is mensen gewoon de keuze bieden,
13:08
show them what data's being collected --
327
776191
2512
laten zien welke gegevens
worden verzameld --
worden verzameld --
13:10
search history, location data.
328
778703
4751
zoekgeschiedenis, locatiegegevens.
13:15
We're excited about incognito mode in Chrome,
329
783454
2772
We zijn enthousiast
over de incognitomodus in Chrome
over de incognitomodus in Chrome
13:18
and doing that in more ways,
330
786226
2249
en dat te doen op meer manieren,
13:20
just giving people more choice
331
788475
1396
mensen meer keuze geven
13:21
and more awareness of what's going on.
332
789871
3293
en meer bewust maken
van wat er gaande is.
van wat er gaande is.
13:25
I also think it's very easy.
333
793164
2393
Ik denk ook dat het heel eenvoudig is.
Waar ik me zorgen over maak,
13:27
What I'm worried is that we throw out
334
795557
1277
13:28
the baby with the bathwater.
335
796834
2090
is dat we het kind
met het badwater weggooien.
met het badwater weggooien.
13:30
And I look at, on your show, actually,
336
798924
2914
Ik lijk tijdens je show
13:33
I kind of lost my voice,
337
801838
1719
mijn stem te zijn kwijtgeraakt
13:35
and I haven't gotten it back.
338
803557
1331
en ik heb ze niet nog terug.
13:36
I'm hoping that by talking to you
339
804888
1644
Ik hoop dat door tegen je te praten
13:38
I'm going to get it back.
340
806532
1653
ik ze ga terugkrijgen.
13:40
CR: If I could do anything, I would do that.
341
808185
1732
CR: Als ik iets kan doen...
13:41
LP: All right. So get out your voodoo doll
342
809917
2180
LP: Oké. Dus haal je voodoo-pop erbij
13:44
and whatever you need to do.
343
812097
2419
en doe je ding.
13:46
But I think, you know what, I look at that,
344
814516
2328
Maar ik denk, weet je wat, ik kijk ernaar,
13:48
I made that public,
345
816844
1830
ik maakte het bekend
en kreeg al deze informatie.
13:50
and I got all this information.
346
818674
1217
13:51
We got a survey done on medical conditions
347
819891
2729
We deden een enquête
over de medische toestand
over de medische toestand
13:54
with people who have similar issues,
348
822620
3371
van mensen met soortgelijke problemen
13:57
and I look at medical records, and I say,
349
825991
4741
en ik keek naar medische dossiers en zei:
14:02
wouldn't it be amazing
350
830732
1405
"Zou het niet geweldig zijn
14:04
if everyone's medical records were available
351
832137
2050
als de medische dossiers
van iedereen beschikbaar waren
van iedereen beschikbaar waren
14:06
anonymously
352
834187
1683
om ze anoniem door artsen
te laten onderzoeken?"
te laten onderzoeken?"
14:07
to research doctors?
353
835870
2636
14:10
And when someone accesses your medical record,
354
838506
3041
En wanneer iemand toegang
zocht tot je medische dossier,
zocht tot je medische dossier,
14:13
a research doctor,
355
841547
1609
een onderzoeksarts,
14:15
they could see, you could see which doctor
356
843156
2634
dat je dan kon zien welke arts
14:17
accessed it and why,
357
845790
1860
het raadpleegde en waarom.
14:19
and you could maybe learn about
358
847650
1580
Zo kan je misschien iets leren
14:21
what conditions you have.
359
849230
1630
over wat je mankeert.
Ik denk dat als we dat deden,
14:22
I think if we just did that,
360
850860
1502
we dit jaar al 100.000 levens
zouden kunnen redden.
zouden kunnen redden.
14:24
we'd save 100,000 lives this year.
361
852362
2165
14:26
CR: Absolutely. Let me go — (Applause)
362
854527
2948
CR: Absoluut. Laat me --
(Applaus)
(Applaus)
14:29
LP: So I guess I'm just very worried that
363
857475
2762
LP: Ik vermoed dat ik gewoon heel bang ben
14:32
with Internet privacy,
364
860237
1806
dat we met internet privacy
14:34
we're doing the same thing we're
doing with medical records,
doing with medical records,
365
862043
2300
hetzelfde doen als met medische dossiers,
14:36
is we're throwing out the baby with the bathwater,
366
864347
2529
dat we het kind weggooien
met het badwater.
met het badwater.
14:38
and we're not really thinking
367
866876
1828
We denken niet echt na
14:40
about the tremendous good that can come
368
868704
2210
over de enorme goede dingen
14:42
from people sharing information
369
870914
2191
die resulteren uit
het delen van informatie
het delen van informatie
14:45
with the right people in the right ways.
370
873105
2577
met de juiste mensen
en op de juiste manier.
en op de juiste manier.
14:47
CR: And the necessary condition
371
875682
2237
CR: De noodzakelijke voorwaarde is
14:49
that people have to have confidence
372
877919
1702
dat mensen erop moeten vertrouwen
14:51
that their information will not be abused.
373
879621
2455
dat hun informatie
niet zal worden misbruikt.
niet zal worden misbruikt.
14:54
LP: Yeah, and I had this problem with my voice stuff.
374
882076
1777
LP: Ja, ik had dat probleem met mijn stem.
14:55
I was scared to share it.
375
883853
1508
Ik was bang om het te delen.
14:57
Sergey encouraged me to do that,
376
885361
1890
Sergey moedigde me aan om het te doen
14:59
and it was a great thing to do.
377
887251
1827
en het was een geweldig iets.
15:01
CR: And the response has been overwhelming.
378
889078
1734
CR: De respons was overweldigend.
15:02
LP: Yeah, and people are super positive.
379
890812
1660
LP: Ja, en de mensen zijn superpositief.
15:04
We got thousands and thousands of people
380
892472
2833
We vonden duizenden en duizenden mensen
15:07
with similar conditions,
381
895305
1288
met dezelfde aandoeningen
15:08
which there's no data on today.
382
896593
3028
waarover vandaag geen gegevens bestaan.
Dus was het echt een goede zaak.
15:11
So it was a really good thing.
383
899621
1356
15:12
CR: So talking about the future, what is it about you
384
900977
3019
CR: Even praten over de toekomst.
Hoe zit het met jou en transportsystemen?
15:15
and transportation systems?
385
903996
3758
15:19
LP: Yeah. I guess I was just frustrated
386
907754
2177
LP: Ik was daar gefrustreerd over
15:21
with this when I was at college in Michigan.
387
909931
2539
toen ik in Michigan
op de universiteit zat.
op de universiteit zat.
15:24
I had to get on the bus and take it
388
912470
1450
Ik moest de bus nemen
15:25
and wait for it.
389
913920
1642
en wachten tot hij kwam.
15:27
And it was cold and snowing.
390
915562
2179
Het was koud en het sneeuwde.
15:29
I did some research on how much it cost,
391
917741
2655
Ik deed wat onderzoek
over hoeveel het kostte
over hoeveel het kostte
15:32
and I just became a bit obsessed
with transportation systems.
with transportation systems.
392
920396
6425
en ik werd een beetje geobsedeerd
door transportsystemen.
door transportsystemen.
15:38
CR: And that began the idea of an automated car.
393
926821
2370
CR: Zo kwam het idee
van een geautomatiseerde auto.
van een geautomatiseerde auto.
15:41
LP: Yeah, about 18 years ago I learned about
394
929191
1694
LP: Ja, ongeveer 18 jaar geleden hoorde ik
15:42
people working on automated cars,
395
930885
3182
over mensen die werken
aan geautomatiseerde auto's
aan geautomatiseerde auto's
15:46
and I became fascinated by that,
396
934067
1623
en ik raakte erdoor gefascineerd.
15:47
and it takes a while to
get these projects going,
get these projects going,
397
935690
2777
Het duurt een tijdje
voor deze projecten van start gaan,
voor deze projecten van start gaan,
15:50
but I'm super excited about the possibilities of that
398
938467
5097
maar ik ben superenthousiast
over de mogelijkheden ervan
over de mogelijkheden ervan
15:55
improving the world.
399
943564
1668
om de wereld te verbeteren.
15:57
There's 20 million people or more injured per year.
400
945232
4526
Per jaar lopen 20 miljoen
of meer mensen verwondingen op.
of meer mensen verwondingen op.
16:01
It's the leading cause of death
401
949758
1986
Het is de belangrijkste doodsoorzaak
voor mensen onder de 34
in de Verenigde Staten.
in de Verenigde Staten.
16:03
for people under 34 in the U.S.
402
951744
2130
16:05
CR: So you're talking about saving lives.
403
953874
1551
CR: Je praat over het redden van levens.
16:07
LP: Yeah, and also saving space
404
955425
2355
LP: Ja, en ook over ruimtebesparing
16:09
and making life better.
405
957780
3915
en het leven beter maken.
16:13
Los Angeles is half parking lots and roads,
406
961695
4245
Los Angeles bestaat voor de helft
uit parkeerplaatsen en wegen,
uit parkeerplaatsen en wegen,
16:17
half of the area,
407
965940
1733
de helft van het oppervlak,
16:19
and most cities are not far behind, actually.
408
967673
2827
en de meeste steden lopen niet ver achter.
16:22
It's just crazy
409
970500
1564
Het is gewoon te gek
waar we onze ruimte voor gebruiken.
16:24
that that's what we use our space for.
410
972064
1593
16:25
CR: And how soon will we be there?
411
973657
2343
CR: En hoe snel zal het er zijn?
16:28
LP: I think we can be there very, very soon.
412
976000
1926
LP: Ik denk zeer binnenkort.
16:29
We've driven well over 100,000 miles
413
977926
3501
We hebben nu al meer dan 150.000 km
16:33
now totally automated.
414
981427
4093
volledig geautomatiseerd gereden.
16:37
I'm super excited about getting that out quickly.
415
985520
3652
Ik ben superenthousiast
dat het er snel zit aan te komen.
dat het er snel zit aan te komen.
16:41
CR: But it's not only you're
talking about automated cars.
talking about automated cars.
416
989172
2405
CR: Maar het gaat niet alleen
over geautomatiseerde auto's.
over geautomatiseerde auto's.
16:43
You also have this idea for bicycles.
417
991577
2386
Je hebt ook een idee voor fietsen.
16:45
LP: Well at Google, we got this idea
418
993963
2246
LP: Bij Google kregen we het idee
16:48
that we should just provide free bikes to everyone,
419
996209
3451
dat we gewoon iedereen
gratis fietsen moeten aanbieden
gratis fietsen moeten aanbieden
16:51
and that's been amazing, most of the trips.
420
999660
2768
en het werkt geweldig
voor de meeste verplaatsingen.
voor de meeste verplaatsingen.
16:54
You see bikes going everywhere,
421
1002428
1586
Je ziet overal fietsen
16:56
and the bikes wear out.
422
1004014
1566
en de fietsen verslijten.
Ze worden 24 uur per dag gebruikt.
16:57
They're getting used 24 hours a day.
423
1005580
1454
CR: Je wilt ze
boven de straat laten rijden.
boven de straat laten rijden.
16:59
CR: But you want to put them above the street, too.
424
1007034
2160
17:01
LP: Well I said, how do we get people
425
1009194
1575
LP: Ik vroeg me af hoe we mensen
17:02
using bikes more?
426
1010769
1527
meer op de fiets krijgen.
17:04
CR: We may have a video here.
427
1012296
1625
CR: Hier een video.
17:05
LP: Yeah, let's show the video.
428
1013921
1278
LP: Daar komt ie.
17:07
I just got excited about this.
429
1015199
3092
Ik ben er enthousiast over.
17:10
(Music)
430
1018291
4042
(Muziek)
17:16
So this is actually how you might separate
431
1024213
2425
Dit is de manier om fietsen
17:18
bikes from cars with minimal cost.
432
1026638
3629
van auto's te scheiden
met minimale kosten.
met minimale kosten.
17:26
Anyway, it looks totally crazy,
433
1034711
1755
Het ziet er helemaal te gek uit,
17:28
but I was actually thinking about our campus,
434
1036466
2327
maar ik dacht eigenlijk aan onze campus,
17:30
working with the Zippies and stuff,
435
1038793
2060
en het werken met Zippies,
17:32
and just trying to get a lot more bike usage,
436
1040853
2298
om de fiets veel meer te gebruiken.
17:35
and I was thinking about,
437
1043151
1548
Ik zat te denken:
17:36
how do you cost-effectively separate
438
1044699
2831
hoe kun je kosten-effectief
17:39
the bikes from traffic?
439
1047530
1414
fietsen van verkeer te scheiden?
17:40
And I went and searched,
440
1048944
1150
Ik zocht en zocht
en dit is wat ik heb gevonden.
en dit is wat ik heb gevonden.
17:42
and this is what I found.
441
1050094
1371
17:43
And we're not actually working on this,
442
1051465
1845
We zijn er nog niet echt mee bezig,
17:45
that particular thing,
443
1053310
1292
17:46
but it gets your imagination going.
444
1054602
2054
maar het prikkelt je fantasie.
17:48
CR: Let me close with this.
445
1056656
1764
CR: Laat me hiermee eindigen.
17:50
Give me a sense of the philosophy
of your own mind.
of your own mind.
446
1058420
2345
Welke filosofie zit hier achter.
17:52
You have this idea of [Google X].
447
1060765
2488
Je hebt dit idee van [Google X].
17:55
You don't simply want
448
1063253
2996
Je wil je niet alleen maar beperken
17:58
to go in some small, measurable arena of progress.
449
1066249
5596
tot een klein, afgebakend gebiedje
van de vooruitgang.
van de vooruitgang.
18:03
LP: Yeah, I think
450
1071845
1713
LP: Ja, ik denk dat dat geldt
voor veel van de dingen
waar we het over hadden,
waar we het over hadden,
18:05
many of the things we just
talked about are like that,
talked about are like that,
451
1073558
2131
18:07
where they're really --
452
1075689
2952
waar ze echt zijn --
18:10
I almost use the economic concept of additionality,
453
1078641
3630
ik gebruik bijna het economische
concept van additionaliteit,
concept van additionaliteit,
18:14
which means that you're doing something
454
1082271
2190
wat betekent dat je iets doet
18:16
that wouldn't happen unless
you were actually doing it.
you were actually doing it.
455
1084461
2948
dat niet zou gebeuren,
tenzij je het echt doet.
tenzij je het echt doet.
18:19
And I think the more you can do things like that,
456
1087409
3140
En ik denk dat hoe meer
je dat soort dingen kunt doen,
je dat soort dingen kunt doen,
18:22
the bigger impact you have,
457
1090549
2071
des te groter de impact die je hebt,
18:24
and that's about doing things
458
1092620
2990
en dat is om dingen te doen
18:27
that people might not think are possible.
459
1095610
3607
die mensen niet
voor mogelijk zouden houden.
voor mogelijk zouden houden.
18:31
And I've been amazed,
460
1099217
1829
Ik was verbaasd,
18:33
the more I learn about technology,
461
1101046
2229
hoe meer ik leer over technologie,
18:35
the more I realize I don't know,
462
1103275
2196
hoe meer ik besef dat ik het niet weet,
18:37
and that's because this technological horizon,
463
1105471
3337
en dat komt door deze
technologische horizon,
technologische horizon,
18:40
the thing that you can see to do next,
464
1108808
2897
het ding dat je denkt te gaan doen,
18:43
the more you learn about technology,
465
1111705
1840
hoe meer je leert over technologie,
18:45
the more you learn what's possible.
466
1113545
2602
hoe meer je ontdekt wat er mogelijk is.
18:48
You learn that the balloons are possible
467
1116147
2246
Je leert dat de ballonnen mogelijk zijn
18:50
because there's some material
that will work for them.
that will work for them.
468
1118393
2337
want er bestaat materiaal
waar dat mee gaat.
waar dat mee gaat.
18:52
CR: What's interesting about
you too, though, for me,
you too, though, for me,
469
1120730
2379
CR: Wat me ook aan je interesseert,
18:55
is that, we have lots of people
470
1123109
1711
is dat we veel mensen hebben
18:56
who are thinking about the future,
471
1124820
2142
die denken over de toekomst,
18:58
and they are going and looking
and they're coming back,
and they're coming back,
472
1126962
3268
en ze gaan en kijken en komen terug,
19:02
but we never see the implementation.
473
1130230
2127
maar we zien nooit de implementatie.
19:04
I think of somebody you knew
474
1132357
1605
Ik denk aan iemand die je kende
19:05
and read about, Tesla.
475
1133962
2907
en waar je over las: Tesla.
19:08
The principle of that for you is what?
476
1136869
3804
Welk principe speelt hier, denk je?
19:12
LP: Well, I think invention is not enough.
477
1140673
1785
LP: Uitvinden alleen is niet genoeg.
19:14
If you invent something,
478
1142458
1221
Als je iets uitvindt --
19:15
Tesla invented electric power that we use,
479
1143679
3195
Tesla was de uitvinder
van ons systeem van elektrische energie,
van ons systeem van elektrische energie,
19:18
but he struggled to get it out to people.
480
1146874
2661
maar hij kreeg het niet verkocht.
19:21
That had to be done by other people.
481
1149535
1684
Dat moesten andere mensen doen.
19:23
It took a long time.
482
1151219
1626
Het duurde lang.
19:24
And I think if we can actually combine both things,
483
1152845
3867
Ik denk dat als we
beide kunnen combineren,
beide kunnen combineren,
19:28
where we have an innovation and invention focus,
484
1156712
3531
met focus op innovatie en inventiviteit,
19:32
plus the ability to really -- a company
485
1160243
2972
plus de mogelijkheid --
een bedrijf dat dingen
echt kan commercialiseren
echt kan commercialiseren
19:35
that can really commercialize things
486
1163215
1998
19:37
and get them to people
487
1165213
1630
en ze bij de mensen te krijgen
19:38
in a way that's positive for the world
488
1166843
2075
op een positieve manier
19:40
and to give people hope.
489
1168918
2056
en om mensen hoop te geven.
19:42
You know, I'm amazed with the Loon Project
490
1170974
2774
Ik stond verbaasd hoe het Loon Project
19:45
just how excited people were about that,
491
1173748
2786
mensen enthousiasmeerde,
19:48
because it gave them hope
492
1176534
1814
want het gaf hen hoop
19:50
for the two thirds of the world
493
1178348
1621
voor de tweederde van de wereld
19:51
that doesn't have Internet right now that's any good.
494
1179969
2726
dat nog geen deugdelijk internet heeft.
19:54
CR: Which is a second thing about corporations.
495
1182695
2122
CR: Dat is nog iets over bedrijven.
19:56
You are one of those people who believe
496
1184817
2476
Je bent een van die mensen die geloven
19:59
that corporations are an agent of change
497
1187293
2317
dat bedrijven iets kunnen veranderen
20:01
if they are run well.
498
1189610
1471
als ze goed geleid worden.
20:03
LP: Yeah. I'm really dismayed
499
1191081
1821
LP: Ja. Ik ben echt verbijsterd
20:04
most people think companies are basically evil.
500
1192902
3294
dat de meeste mensen denken dat bedrijven
in principe kwaadaardig zijn.
in principe kwaadaardig zijn.
20:08
They get a bad rap.
501
1196196
1766
Ze staan in een kwalijk daglicht.
20:09
And I think that's somewhat correct.
502
1197962
2241
Ergens klopt dat een beetje.
20:12
Companies are doing the same incremental thing
503
1200203
2870
Bedrijven blijven hetzelfde
incrementele ding doen
incrementele ding doen
20:15
that they did 50 years ago
504
1203073
1763
dat ze 50 jaar geleden
20:16
or 20 years ago.
505
1204836
1631
of 20 jaar geleden ook al deden.
20:18
That's not really what we need.
506
1206467
1370
Dat is niet wat we nodig hebben.
20:19
We need, especially in technology,
507
1207837
2218
Met name in de technologie
20:22
we need revolutionary change,
508
1210055
2117
moet je revolutionair veranderen,
20:24
not incremental change.
509
1212172
1413
niet incrementeel veranderen.
20:25
CR: You once said, actually,
510
1213585
1169
CR: Je zei ooit
20:26
as I think I've got this about right,
511
1214754
1818
-- ik denk dat ik het juist heb --
20:28
that you might consider,
512
1216572
1645
dat je zou kunnen overwegen,
20:30
rather than giving your money,
513
1218217
1753
in plaats van je geld weg te geven
20:31
if you were leaving it to some cause,
514
1219970
3320
aan een of ander goed doel,
20:35
just simply giving it to Elon Musk,
515
1223290
2006
je het gewoon aan Elon Musk zou geven,
20:37
because you had confidence
516
1225296
1163
want je had vertrouwen
20:38
that he would change the future,
517
1226459
1842
dat hij de toekomst zou veranderen,
20:40
and that you would therefore —
518
1228301
1777
en dat je dan ook --
20:42
LP: Yeah, if you want to go Mars,
519
1230078
1584
LP: Ja, als je naar Mars wilt gaan
20:43
he wants to go to Mars,
520
1231662
1721
-- hij wil naar Mars gaan,
20:45
to back up humanity,
521
1233383
1971
als back-up voor de mensheid --
20:47
that's a worthy goal, but it's a company,
522
1235354
1672
dat is een waardig doel,
maar het is een bedrijf
maar het is een bedrijf
20:49
and it's philanthropical.
523
1237026
2555
en het is filantropisch.
20:51
So I think we aim to do kind of similar things.
524
1239581
2952
Ik denk dat we
gelijkaardige doelen nastreven.
gelijkaardige doelen nastreven.
20:54
And I think, you ask, we have a lot of employees
525
1242533
2987
We hebben bij Google veel werknemers
20:57
at Google who have become pretty wealthy.
526
1245520
3315
die behoorlijk rijk zijn geworden.
21:00
People make a lot of money in technology.
527
1248835
2520
Mensen verdienen
een hoop geld in de technologie.
een hoop geld in de technologie.
21:03
A lot of people in the room are pretty wealthy.
528
1251355
2156
Veel mensen hier zijn nogal welvarend.
21:05
You're working because you
want to change the world.
want to change the world.
529
1253511
2314
Je werkt omdat je
de wereld wil veranderen.
de wereld wil veranderen.
21:07
You want to make it better.
530
1255825
1762
Je wilt hem beter maken.
21:09
Why isn't the company that you work for
531
1257587
3445
Waarom zou het bedrijf waar je voor werkt
21:13
worthy not just of your time
532
1261032
1943
alleen je tijd waard zijn,
21:14
but your money as well?
533
1262975
2151
waarom niet ook je geld?
21:17
I mean, but we don't have a concept of that.
534
1265126
1722
Ik bedoel, dat komt niet bij ons op.
21:18
That's not how we think about companies,
535
1266848
2304
Zo denken we niet over bedrijven
21:21
and I think it's sad,
536
1269152
1467
en ik denk dat dat triest is,
21:22
because companies are most of our effort.
537
1270619
3767
want de meeste van onze inspanningen
gaan naar bedrijven.
gaan naar bedrijven.
21:26
They're where most of people's time is,
538
1274386
2515
Daar brengen mensen de meeste tijd door,
21:28
where a lot of the money is,
539
1276901
1854
daar zit veel geld
21:30
and so I think I'd like for us to help out
540
1278755
2352
en dus denk ik dat we
ze meer zouden moeten helpen.
21:33
more than we are.
541
1281107
1126
21:34
CR: When I close conversations with lots of people,
542
1282233
1721
CR: Wanneer ik interviews afsluit,
21:35
I always ask this question:
543
1283954
1779
stel ik meestal deze vraag:
21:37
What state of mind,
544
1285733
1515
welke geestesinstelling,
21:39
what quality of mind is it
545
1287248
1809
welke eigenschap van de geest
21:41
that has served you best?
546
1289057
1767
heeft je het beste gediend?
21:42
People like Rupert Murdoch have said curiosity,
547
1290824
2521
Mensen als Rupert Murdoch
zeiden 'nieuwsgierigheid',
zeiden 'nieuwsgierigheid',
21:45
and other people in the media have said that.
548
1293345
2628
en anderen in de media
hebben dat ook gezegd.
hebben dat ook gezegd.
21:47
Bill Gates and Warren Buffett have said focus.
549
1295973
3024
Bill Gates en Warren Buffett
zeiden 'focus'.
zeiden 'focus'.
21:50
What quality of mind,
550
1298997
1427
Welke geestesinstelling
21:52
as I leave this audience,
551
1300424
1374
heeft jou in staat gesteld
om over de toekomst na te denken
om over de toekomst na te denken
21:53
has enabled you to think about the future
552
1301798
3530
21:57
and at the same time
553
1305328
1647
en tegelijkertijd
21:58
change the present?
554
1306975
2205
het heden te veranderen?
22:01
LP: You know, I think the most important thing --
555
1309180
1670
LP: Ik denk dat het allerbelangrijkste --
22:02
I looked at lots of companies
556
1310850
1612
ik keek naar veel bedrijven
22:04
and why I thought they don't succeed over time.
557
1312462
3303
en vroeg me af waarom ze
op de lange termijn niet slaagden.
op de lange termijn niet slaagden.
22:07
We've had a more rapid turnover of companies.
558
1315765
2833
Ze kwamen en gingen steeds sneller.
22:10
And I said, what did they fundamentally do wrong?
559
1318598
2769
En ik vroeg me af
wat ze fundamenteel verkeerd deden?
wat ze fundamenteel verkeerd deden?
22:13
What did those companies all do wrong?
560
1321367
2167
Wat deden die bedrijven allemaal verkeerd?
22:15
And usually it's just that they missed the future.
561
1323534
3272
En meestal was het gewoon
dat ze de toekomst misten.
dat ze de toekomst misten.
22:18
And so I think, for me,
562
1326806
2444
Daarom blijf ik
22:21
I just try to focus on that and say,
563
1329250
2424
me erop concentreren en zeggen:
22:23
what is that future really going to be
564
1331674
2184
hoe gaat de toekomst echt worden
22:25
and how do we create it,
565
1333858
1787
en hoe creëren we ze
22:27
and how do we cause our organization,
566
1335645
4667
en hoe kunnen we ervoor zorgen
dat onze organisatie
dat onze organisatie
22:32
to really focus on that
567
1340312
2440
er echt op gefocust blijft
22:34
and drive that at a really high rate?
568
1342752
3325
en er ten volle voor gaat?
22:38
And so that's been curiosity,
569
1346077
1360
Dat is nieuwsgierigheid,
22:39
it's been looking at things
570
1347437
1733
het op zoek gaan naar dingen
waar mensen misschien niet aan denken,
22:41
people might not think about,
571
1349170
1718
22:42
working on things that no one else is working on,
572
1350888
3105
werken aan dingen
waar niemand anders aan werkt,
waar niemand anders aan werkt,
22:45
because that's where the additionality really is,
573
1353993
3306
want daar zit de toegevoegde waarde echt,
22:49
and be willing to do that,
574
1357299
1551
en bereid zijn om dat te doen,
22:50
to take that risk.
575
1358850
1382
om risico te nemen.
22:52
Look at Android.
576
1360232
1065
Kijk naar Android.
22:53
I felt guilty about working on Android
577
1361297
2785
Ik voelde me schuldig
om aan Android te werken
om aan Android te werken
22:56
when it was starting.
578
1364082
1316
toen het begon.
22:57
It was a little startup we bought.
579
1365398
1958
Het was een kleine onderneming
die we opkochten.
die we opkochten.
22:59
It wasn't really what we were really working on.
580
1367356
2670
Het was niet echt
waar wij mee bezig waren.
waar wij mee bezig waren.
23:02
And I felt guilty about spending time on that.
581
1370026
2495
Ik voelde me schuldig
om er tijd in te steken.
om er tijd in te steken.
23:04
That was stupid.
582
1372521
1454
Dat was dom.
23:05
That was the future, right?
583
1373975
1051
Dat was de toekomst, toch?
23:07
That was a good thing to be working on.
584
1375026
2285
Het was een goede zaak om aan te werken.
23:09
CR: It is great to see you here.
585
1377311
1417
CR: Geweldig dat je er was.
23:10
It's great to hear from you,
586
1378728
1460
Geweldig je te horen
23:12
and a pleasure to sit at this table with you.
587
1380188
2297
en een genoegen
om met je te praten.
om met je te praten.
23:14
Thanks, Larry.
588
1382485
928
Bedankt, Larry.
23:15
LP: Thank you.
589
1383413
2103
LP: Dank je wel.
23:17
(Applause)
590
1385516
3932
(Applaus)
23:21
CR: Larry Page.
591
1389448
3311
CR: Larry Page.
ABOUT THE SPEAKER
Larry Page - CEO of GoogleLarry 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