TED2014
Larry Page: Where's Google going next?
Charlie Rose e Larry Page: Para onde a Google vai seguir?
Filmed:
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No palco do TED2014, Charlie Rose entrevista o CEO da Google, Larry Page, sobre sua visão para o futuro da companhia. Ele inclui ciclovias aéreas e balões para a Internet … e depois fica mais interessante ainda quando Page discorre sobre a recente aquisição da Deep Mind, um programa de IA que está aprendendo coisas surpreendentes.
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
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00:13
Charlie Rose: So Larry sent me an email
0
1381
3626
Charlie Rose: Larry enviou-me um "email"
00:17
and he basically said,
1
5007
1987
e basicamente disse:
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
"Temos que garantir que
não vamos passar a imagem
não vamos passar a imagem
00:22
a couple of middle-aged boring men.
3
10723
4491
de uma dupla de homens chatos,
de meia idade".
de meia idade".
00:27
I said, I'm flattered by that --
4
15214
3042
Eu disse: "Fico lisonjeado com isto" --
00:30
(Laughter) —
5
18256
2372
(Risos)
00:32
because I'm a bit older,
6
20628
3515
porque eu sou
um pouquinho mais velho,
um pouquinho mais velho,
00:36
and he has a bit more net worth than I do.
7
24143
4151
e ele possui uma rede
um pouco maior do que a minha.
um pouco maior do que a minha.
00:40
Larry Page: Well, thank you.
8
28294
2599
Larry Page: Ora, obrigado.
00:42
CR: So we'll have a conversation about
9
30893
2980
CR: Conversaremos sobre a Internet
00:45
the Internet, and we'll have a conversation Google,
10
33873
2698
conversaremos sobre a Google,
00:48
and we'll have a conversation about search
11
36571
1434
falaremos sobre busca e privacidade,
00:50
and privacy,
12
38005
1367
00:51
and also about your philosophy
13
39372
1555
e também sobre sua filosofia
00:52
and a sense of how you've connected the dots
14
40927
2456
e um sentido de como você percebeu
00:55
and how this journey that began
15
43383
2091
como esta jornada
00:57
some time ago
16
45474
1284
que começou há algum tempo
00:58
has such interesting prospects.
17
46758
1895
tem perspectivas tão interessantes.
01:00
Mainly we want to talk about the future.
18
48653
2596
Queremos falar principalmente do futuro.
01:03
So my first question: Where is Google
19
51249
1589
Minha primeira pergunta:
onde a Google se encontra
onde a Google se encontra
01:04
and where is it going?
20
52838
2046
e para onde ela está indo?
01:06
LP: Well, this is something we think about a lot,
21
54884
1459
LP: Bem, pensamos muito nisto
01:08
and our mission we defined a long time ago
22
56343
3575
e a nossa missão,
que definimos há muito tempo,
que definimos há muito tempo,
01:11
is to organize the world's information
23
59918
2263
é organizar as informações do mundo
01:14
and make it universally accessible and useful.
24
62181
3438
e torná-las universalmente
acessíveis e úteis.
acessíveis e úteis.
01:17
And people always say,
25
65619
2042
As pessoas sempre perguntam:
01:19
is that really what you guys are still doing?
26
67661
2215
"É isso mesmo que
vocês ainda estão fazendo?"
vocês ainda estão fazendo?"
01:21
And I always kind of think about that myself,
27
69876
2118
Eu sempre me pergunto essa mesma coisa
01:23
and I'm not quite sure.
28
71994
2196
e não estou muito seguro.
01:26
But actually, when I think about search,
29
74190
4007
Mas quando penso em busca,
01:30
it's such a deep thing for all of us,
30
78197
2616
é algo muito profundo para todos nós,
01:32
to really understand what you want,
31
80813
2243
compreender de fato o que você deseja,
01:35
to understand the world's information,
32
83056
2368
compreender as informações do mundo,
01:37
and we're still very much in the early stages of that,
33
85424
3532
e ainda nos encontramos
nos estágios iniciais disto,
nos estágios iniciais disto,
01:40
which is totally crazy.
34
88956
1813
o que é uma loucura.
01:42
We've been at it for 15 years already,
35
90769
2518
Já lidamos com isto há 15 anos,
01:45
but it's not at all done.
36
93287
3575
mas não está pronto de maneira nenhuma.
01:48
CR: When it's done, how will it be?
37
96862
2676
CR: Quando estiver, como será?
01:51
LP: Well, I guess,
38
99538
2717
LP: Bem, eu imagino,
01:54
in thinking about where we're going --
39
102255
2400
ao pensar para onde iremos, --
01:56
you know, why is it not done? --
40
104655
2287
sabe, por que não está pronto? --
01:58
a lot of it is just computing's kind of a mess.
41
106942
2436
muito disso é apenas
a uma bagunça de computação.
a uma bagunça de computação.
02:01
You know, your computer
doesn't know where you are,
doesn't know where you are,
42
109378
1803
Veja, seu computador
não sabe onde você está,
não sabe onde você está,
02:03
it doesn't know what you're doing,
43
111181
2035
não sabe o que você está fazendo,
02:05
it doesn't know what you know,
44
113216
1682
não sabe o que você sabe,
02:06
and a lot we've been trying to do recently
45
114898
2576
e muito do que tentamos fazer recentemente
02:09
is just make your devices work,
46
117474
3295
é apenas fazer
seus dispositivos funcionarem,
seus dispositivos funcionarem,
02:12
make them understand your context.
47
120769
2341
fazê-los entender seu contexto.
02:15
Google Now, you know, knows where you are,
48
123110
2003
O Google Now sabe onde você está,
02:17
knows what you may need.
49
125113
2182
sabe do que você pode precisar.
02:19
So really having computing
work and understand you
work and understand you
50
127295
4108
Logo, ter um computador
que trabalhe e entenda você
que trabalhe e entenda você
02:23
and understand that information,
51
131403
2056
e compreenda essas informações,
02:25
we really haven't done that yet.
52
133459
2310
realmente ainda não está pronto.
02:27
It's still very, very clunky.
53
135769
1549
É ainda muito, muito estúpido.
02:29
CR: Tell me, when you look at what Google is doing,
54
137318
2366
CR: Quando você olha o que a Google faz,
02:31
where does Deep Mind fit?
55
139684
2969
onde a Deep Mind se encaixa?
02:34
LP: Yeah, so Deep Mind is a company
56
142653
1584
LP: Sim, Deep Mind é uma empresa
02:36
we just acquired recently.
57
144237
2531
que nós adquirimos recentemente.
02:38
It's in the U.K.
58
146768
3082
Está sediada no Reino Unido.
02:41
First, let me tell you the way we got there,
59
149850
2654
Primeiro, deixe-me contar
como chegamos até ali,
como chegamos até ali,
02:44
which was looking at search
60
152504
2228
que foi prestando atenção à busca
02:46
and really understanding,
61
154732
1623
e realmente compreendendo,
02:48
trying to understand everything,
62
156355
2233
tentando entender tudo,
e tornar os computadores
menos desajeitados
menos desajeitados
02:50
and also make the computers not clunky
63
158588
1605
02:52
and really understand you --
64
160193
2201
e fazê-los compreender você para valer —
02:54
like, voice was really important.
65
162394
2112
como a voz, foi muito importante.
02:56
So what's the state of the art
on speech recognition?
on speech recognition?
66
164506
2861
O que há de mais avançado
no reconhecimento de voz?
no reconhecimento de voz?
02:59
It's not very good.
67
167367
1660
Não é muito bom.
03:01
It doesn't really understand you.
68
169027
2066
Não o compreende por completo.
03:03
So we started doing machine learning research
69
171093
2003
E começamos a pesquisar
aprendizagem de máquina
aprendizagem de máquina
03:05
to improve that.
70
173096
1537
para aperfeiçoar isso.
03:06
That helped a lot.
71
174633
1703
Ajudou muito.
03:08
And we started just looking at things like YouTube.
72
176336
2367
Começamos a pesquisar
coisas como o YouTube.
coisas como o YouTube.
03:10
Can we understand YouTube?
73
178703
1968
Podemos compreender o YouTube?
03:12
But we actually ran machine learning on YouTube
74
180671
2686
Usamos aprendizagem de máquina no YouTube
03:15
and it discovered cats, just by itself.
75
183357
4085
e ele, sozinho, descobriu os gatos.
03:19
Now, that's an important concept.
76
187442
2091
Bem, este é um conceito importante.
03:21
And we realized there's really something here.
77
189533
2991
Percebemos que ali havia algo.
03:24
If we can learn what cats are,
78
192524
2117
Se podemos aprender o que são gatos,
03:26
that must be really important.
79
194641
2075
isto deve ser mesmo importante.
03:28
So I think Deep Mind,
80
196716
2629
Eu penso que Deep Mind,
03:31
what's really amazing about Deep Mind
81
199345
2364
o que é impressionante no Deep Mind
03:33
is that it can actually --
82
201709
2004
é que ele pode --
03:35
they're learning things in this unsupervised way.
83
203713
3557
estão aprendendo coisas sem supervisão.
03:39
They started with video games,
84
207270
2567
Eles começaram com "videogames",
03:41
and really just, maybe I can show the video,
85
209837
2493
talvez eu possa mostrar o vídeo,
03:44
just playing video games,
86
212330
2204
apenas jogando "videogames"
03:46
and learning how to do that automatically.
87
214534
2015
e aprendendo a jogar automaticamente.
03:48
CR: Take a look at the video games
88
216549
1852
CR: Observe os videogames
03:50
and how machines are coming to be able
89
218401
2410
e como as máquina estão ficando capazes
03:52
to do some remarkable things.
90
220811
2456
de fazer coisas admiráveis.
03:55
LP: The amazing thing about this
91
223267
1329
LP: O surpreendente disso
03:56
is this is, I mean, obviously,
92
224596
1680
é que, obviamente,
03:58
these are old games,
93
226276
1474
estes são jogos antigos,
03:59
but the system just sees what you see, the pixels,
94
227750
4798
mas o sistema enxerga apenas
o que você vê, os pixels,
o que você vê, os pixels,
04:04
and it has the controls and it has the score,
95
232548
2431
e ele tem os controles, ele tem o placar,
04:06
and it's learned to play all of these games,
96
234979
2211
e aprendeu a jogar todos estes jogos,
04:09
same program.
97
237190
1579
o mesmo programa.
04:10
It's learned to play all of these games
98
238769
2037
Ele aprendeu a jogar todos estes jogos
04:12
with superhuman performance.
99
240806
1786
com um desempenho supra-humano.
Não tínhamos conseguido
fazer coisas assim
fazer coisas assim
04:14
We've not been able to do things like this
100
242592
1855
com computadores, anteriormente.
04:16
with computers before.
101
244447
1518
04:17
And maybe I'll just narrate this one quickly.
102
245965
2295
Vamos narrar este rapidamente.
04:20
This is boxing, and it figures out it can
103
248260
2805
Este é um jogo de box e ele pode
04:23
sort of pin the opponent down.
104
251065
2634
de certa forma adivinhar
a ação do adversário.
a ação do adversário.
04:25
The computer's on the left,
105
253699
1739
O computador é o da esquerda
04:27
and it's just racking up points.
106
255438
3085
e está acumulando pontos.
04:30
So imagine if this kind
107
258523
2086
Imagine se esse tipo
04:32
of intelligence were thrown at your schedule,
108
260609
2127
de inteligência fosse colocada
à sua disposição,
à sua disposição,
04:34
or your information needs, or things like that.
109
262736
4637
ou atendendo suas necessidades
de informação e coisas assim.
de informação e coisas assim.
04:39
We're really just at the beginning of that,
110
267373
2618
Estamos apenas no início disso,
04:41
and that's what I'm really excited about.
111
269991
2365
e é isso o que me anima.
04:44
CR: When you look at all that's taken place
112
272356
2470
CR: Quando se analisa
tudo o que aconteceu
tudo o que aconteceu
04:46
with Deep Mind and the boxing,
113
274826
2584
com Deep Mind e o jogo de boxe,
04:49
also a part of where we're going
114
277410
2340
uma parte do rumo em que estamos seguindo
04:51
is artificial intelligence.
115
279750
2889
é a inteligência artificial.
04:54
Where are we, when you look at that?
116
282639
2799
Onde estamos, deste ponto de vista?
04:57
LP: Well, I think for me,
117
285438
1785
LP: Bem, para mim,
04:59
this is kind of one of the most exciting things
118
287223
1503
esta é uma das coisas mais apaixonantes
05:00
I've seen in a long time.
119
288726
1912
que já vi.
05:02
The guy who started this company, Demis,
120
290638
2413
O cara que começou esta companhia, Demis,
05:05
has a neuroscience and a
computer science background.
computer science background.
121
293051
2778
tem formação em neurociência
e em ciência da computação.
e em ciência da computação.
05:07
He went back to school
122
295829
1630
Ele voltou a estudar
05:09
to get his Ph.D. to study the brain.
123
297459
3126
para obter sua pós-graduação,
para estudar o cérebro.
para estudar o cérebro.
05:12
And so I think we're seeing a lot of exciting work
124
300585
2620
Eu acho que estamos vendo
muito trabalho empolgante em curso,
muito trabalho empolgante em curso,
05:15
going on that sort of crosses computer science
125
303205
3081
que cruza a ciência da computação
05:18
and neuroscience
126
306286
1750
com a neurociência,
05:20
in terms of really understanding
127
308036
2325
no que diz respeito à compreensão
05:22
what it takes to make something smart
128
310361
2454
do que é preciso
para tornar algo inteligente
para tornar algo inteligente
05:24
and do really interesting things.
129
312815
1715
e fazer coisas realmente interessantes.
05:26
CR: But where's the level of it now?
130
314530
2138
CR: Mas em que nível está agora?
05:28
And how fast do you think we are moving?
131
316668
2706
E a que velocidade você acha
que estamos avançando?
que estamos avançando?
05:31
LP: Well, this is the state of the art right now,
132
319374
3269
LP: Bem, agora isto é
o que há de mais avançado,
o que há de mais avançado,
05:34
understanding cats on YouTube
133
322643
2131
reconhecer gatos no YouTube
05:36
and things like that,
134
324774
1283
e coisas assim,
05:38
improving voice recognition.
135
326057
2147
aperfeiçoar o reconhecimento de voz.
05:40
We used a lot of machine learning
136
328204
2418
Usamos bastante aprendizado de máquina
05:42
to improve things incrementally,
137
330622
2479
para melhorar as coisas incrementalmente,
05:45
but I think for me, this example's really exciting,
138
333101
3394
e na minha opinião,
este exemplo é empolgante,
este exemplo é empolgante,
05:48
because it's one program
139
336495
2243
porque é um programa
05:50
that can do a lot of different things.
140
338738
2044
capaz de fazer muitas coisas diferentes.
05:52
CR: I don't know if we can do this,
141
340782
1138
CR: Não sei se podemos,
mas temos a imagem do gato.
mas temos a imagem do gato.
05:53
but we've got the image of the cat.
142
341920
1185
05:55
It would be wonderful to see this.
143
343105
1754
Seria maravilhoso ver isto.
05:56
This is how machines looked at cats
144
344859
2509
É assim que as máquinas
olharam para os gatos
olharam para os gatos
05:59
and what they came up with.
145
347368
1115
e o que elas criaram.
06:00
Can we see that image?
146
348483
1055
Podemos ver aquela imagem?
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: Sim.
CR: Lá está. Podem ver o gato?
CR: Lá está. Podem ver o gato?
Desenhado por máquinas,
visto por máquinas.
visto por máquinas.
06:03
Designed by machines, seen by machines.
148
351940
2027
06:05
LP: That's right.
149
353967
1110
LP: Isto mesmo.
06:07
So this is learned from just watching YouTube.
150
355077
2607
Isto foi aprendido
apenas assistindo o YouTube.
apenas assistindo o YouTube.
06:09
And there's no training,
151
357684
1867
E sem nenhum treinamento,
06:11
no notion of a cat,
152
359551
1384
sem qualquer noção do que é um gato,
06:12
but this concept of a cat
153
360935
2561
este conceito de um gato,
06:15
is something important that you would understand,
154
363496
2808
é uma coisa importante de compreender
06:18
and now that the machines can kind of understand.
155
366304
2523
e que agora as máquinas,
de certa forma, podem fazê-lo.
de certa forma, podem fazê-lo.
06:20
Maybe just finishing
156
368827
1172
Talvez concluindo
06:21
also on the search part,
157
369999
2222
também a parte de buscas,
06:24
it started with search, really understanding
158
372221
2786
começou com a busca, compreender
06:27
people's context and their information.
159
375007
2564
o contexto das pessoas e suas informações.
06:29
I did have a video
160
377571
1860
Eu tenho um vídeo
06:31
I wanted to show quickly on that
161
379431
2010
que eu gostaria de mostrar rapidamente,
06:33
that we actually found.
162
381441
1647
o que nós efetivamente descobrimos.
06:35
(Video) ["Soy, Kenya"]
163
383088
5112
(Video) [“Soy, Quênia”]
06:40
Zack Matere: Not long ago,
164
388580
1872
Zack Matere: Não faz muito tempo,
06:42
I planted a crop of potatoes.
165
390452
2586
eu plantei batatas.
06:45
Then suddenly they started
dying one after the other.
dying one after the other.
166
393038
3400
Então, de repente, elas começaram
a morrer, uma após a outra.
a morrer, uma após a outra.
06:48
I checked out the books and
they didn't tell me much.
they didn't tell me much.
167
396438
2750
Consultei os livros
e eles não diziam muita coisa.
e eles não diziam muita coisa.
06:51
So, I went and I did a search.
168
399188
1946
Então fiz uma busca.
06:53
["Zack Matere, Farmer"]
169
401134
3119
[“Zack Matere, Fazendeiro"]
06:57
Potato diseases.
170
405609
3147
Doenças de batatas.
07:00
One of the websites told me
171
408756
1728
Um dos "sites" disse-me
07:02
that ants could be the problem.
172
410484
1902
que as formigas podiam
ser a causa do problema.
ser a causa do problema.
07:04
It said, sprinkle wood ash over the plants.
173
412386
2271
Dizia para jogar cinza
de madeira nas plantas.
de madeira nas plantas.
07:06
Then after a few days the ants disappeared.
174
414657
2284
Depois de alguns dias,
as formigas desapareceram.
as formigas desapareceram.
07:08
I got excited about the Internet.
175
416941
2594
Fiquei entusiasmado com a internet.
07:11
I have this friend
176
419535
1665
Tenho um amigo
07:13
who really would like to expand his business.
177
421200
3618
que gostaria de ampliar seus negócios.
07:16
So I went with him to the cyber cafe
178
424818
3195
Fui com ele a um "cybercafé"
07:20
and we checked out several sites.
179
428013
2541
e consultamos vários "sites".
07:22
When I met him next, he was going to put a windmill
180
430554
2541
Da próxima vez que o vi,
ele ia montar um moinho
ele ia montar um moinho
07:25
at the local school.
181
433095
2694
na escola local.
07:27
I felt proud because
182
435789
1604
Eu fiquei orgulhoso porque
07:29
something that wasn't there before
183
437393
2028
algo que antes não existia ali
07:31
was suddenly there.
184
439421
1887
de repente estava lá.
07:33
I realized that not everybody
185
441308
2690
Dei-me conta de que nem todos
07:35
can be able to access
186
443998
1534
podem ter acesso
07:37
what I was able to access.
187
445532
1486
ao que eu podia acessar.
07:39
I thought that I need to have an Internet
188
447018
1838
Pensei que precisava de uma Internet
07:40
that my grandmother can use.
189
448856
1801
que minha avó possa usar.
07:42
So I thought about a notice board.
190
450657
2457
Então eu imaginei um quadro de avisos.
07:45
A simple wooden notice board.
191
453114
1916
Um simples quadro de avisos
feito de madeira.
feito de madeira.
07:47
When I get information on my phone,
192
455030
2315
Quando eu receber
informações pelo telefone,
informações pelo telefone,
07:49
I'm able to post the information
193
457345
2237
poderei publicá-las
07:51
on the notice board.
194
459582
1722
no quadro de avisos.
07:53
So it's basically like a computer.
195
461304
2858
É basicamente como um computador.
07:56
I use the Internet to help people.
196
464162
3889
Eu uso a Internet para ajudar as pessoas.
08:00
I think I am searching for
197
468051
3410
Acho que estou procurando
08:03
a better life
198
471461
1541
uma vida melhor
08:05
for me and my neighbors.
199
473002
4114
para mim e meus vizinhos.
08:09
So many people have access to information,
200
477116
3984
Muitas pessoas têm acesso à informação,
08:13
but there's no follow-up to that.
201
481100
2581
mas sem qualquer consequência.
08:15
I think the follow-up to that is our knowledge.
202
483681
2508
Creio que o próximo passo
seja o nosso conhecimento.
seja o nosso conhecimento.
08:18
When people have the knowledge,
203
486189
1606
Quando se tem o conhecimento,
08:19
they can find solutions
204
487795
1630
é possível encontrar as soluções
08:21
without having to helped out.
205
489425
1984
sem precisar de ajuda.
08:23
Information is powerful,
206
491440
2121
A informação é poderosa,
08:25
but it is how we use it that will define us.
207
493561
4602
porém o que nos define é como a usamos.
08:30
(Applause)
208
498163
4381
(Aplausos)
08:34
LP: Now, the amazing thing about that video,
209
502544
2546
LP: O que esse vídeo tem de impressionante
08:37
actually, was we just read about it in the news,
210
505090
1466
é que nós lemos nos jornais
08:38
and we found this gentlemen,
211
506556
2505
e encontramos estes senhores,
08:41
and made that little clip.
212
509061
2315
e produzimos aquele pequeno clipe.
CR: Quando eu falo
de você para as pessoas,
de você para as pessoas,
08:43
CR: When I talk to people about you,
213
511376
1391
08:44
they say to me, people who know you well, say,
214
512767
2605
elas me dizem, pessoas
que o conhecem bem, dizem
que o conhecem bem, dizem
08:47
Larry wants to change the world,
215
515372
1891
que Larry quer mudar o mundo,
08:49
and he believes technology can show the way.
216
517263
4112
e ele acredita que a tecnologia
pode indicar o caminho.
pode indicar o caminho.
08:53
And that means access to the Internet.
217
521375
1858
E isso significa acessar a Internet.
08:55
It has to do with languages.
218
523233
1731
Tem a ver com os idiomas.
08:56
It also means how people can get access
219
524964
2829
Também quer dizer
como as pessoas podem acessar
como as pessoas podem acessar
08:59
and do things that will affect their community,
220
527793
2706
e realizar coisas que afetarão
sua comunidade
sua comunidade
09:02
and this is an example.
221
530499
2493
e este é um exemplo.
09:04
LP: Yeah, that's right, and I think for me,
222
532992
3576
LP: Sim, certo, eu penso
que tenho focalizado mais no acesso,
09:08
I have been focusing on access more,
223
536568
2382
09:10
if we're talking about the future.
224
538950
2198
se estivermos falando do futuro.
09:13
We recently released this Loon Project
225
541148
2674
Lançamos recentemente o Projeto Loon,
09:15
which is using balloons to do it.
226
543822
2300
que consiste em usar balões
para consegui-lo.
para consegui-lo.
09:18
It sounds totally crazy.
227
546122
1660
Parece totalmente maluco.
09:19
We can show the video here.
228
547782
2539
Podemos mostrar o vídeo aqui.
09:22
Actually, two out of three people in the world
229
550321
1480
Dois terços das pessoas do mundo
09:23
don't have good Internet access now.
230
551801
2386
não têm bom acesso à Internet atualmente.
09:26
We actually think this can really help people
231
554187
2906
Acreditamos que isto possa
ajudar as pessoas
ajudar as pessoas
09:29
sort of cost-efficiently.
232
557093
2057
a um custo otimizado.
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: É um balão
LP: Sim, dá acesso à Internet.
LP: Sim, dá acesso à Internet.
09:34
CR: And why does this balloon give you access
234
562521
2143
CR: E por que este balão dá
acesso à Internet?
acesso à Internet?
09:36
to the Internet?
235
564664
1213
Porque havia coisas
interessantes para resolver,
interessantes para resolver,
09:37
Because there was some interesting things
236
565877
1215
09:39
you had to do to figure out how
237
567092
1834
09:40
to make balloons possible,
238
568926
2131
para conseguir viabilizar os balões,
09:43
they didn't have to be tethered.
239
571057
1749
e eles não precisassem
ficar amarrados.
ficar amarrados.
09:44
LP: Yeah, and this is a good example of innovation.
240
572806
2081
LP: Sim, e isto é um bom exemplo
de inovação.
de inovação.
09:46
Like, we've been thinking about this idea
241
574887
2544
Por exemplo, temos pensado nisso
09:49
for five years or more
242
577431
1772
por cinco anos ou mais,
09:51
before we started working on it,
243
579203
1601
antes de começarmos a trabalhar nela,
09:52
but it was just really,
244
580804
1319
mas, em síntese,
09:54
how do we get access points up high, cheaply?
245
582123
3520
como ter pontos de acesso
lá no alto, a baixo custo?
lá no alto, a baixo custo?
09:57
You normally have to use satellites
246
585643
1792
Normalmente usam-se satélitres
09:59
and it takes a long time to launch them.
247
587435
2939
e leva muito tempo para lançá-los.
10:02
But you saw there how easy it is to launch a balloon
248
590374
2494
Mas você viu como é fácil
lançar um balão,
lançar um balão,
10:04
and get it up,
249
592868
1519
fazê-lo subir,
10:06
and actually again, it's the power of the Internet,
250
594387
2001
mais uma vez, é a força da Internet,
10:08
I did a search on it,
251
596388
1780
pesquisei nela,
10:10
and I found, 30, 40 years ago,
252
598168
2304
e descobri que, 30, 40 anos atrás,
10:12
someone had put up a balloon
253
600472
1889
alguém havia lançado um balão
10:14
and it had gone around the Earth multiple times.
254
602361
2805
e ele deu a volta na Terra várias vezes.
10:17
And I thought, why can't we do that today?
255
605166
2835
E eu pensei, por que não podemos
fazer isto hoje?
fazer isto hoje?
10:20
And that's how this project got going.
256
608001
2367
E foi assim que este projeto começou.
10:22
CR: But are you at the mercy of the wind?
257
610368
2330
CR: Mas você não fica à mercê do vento?
10:24
LP: Yeah, but it turns out,
258
612698
2122
LP: Sim, mas acontece
10:26
we did some weather simulations
259
614820
1493
que simulamos as condições climáticas
10:28
which probably hadn't really been done before,
260
616313
2547
o que provavelmente
não tinha sido feito antes,
não tinha sido feito antes,
10:30
and if you control the altitude of the balloons,
261
618860
2110
e se você controlar a altitude dos balões,
10:32
which you can do by pumping air into them
262
620970
2281
o que pode ser feito enchendo-os mais,
10:35
and other ways,
263
623251
1822
e por outros meios,
10:37
you can actually control roughly where they go,
264
625073
2929
você pode controlar mais ou menos
para onde eles vão,
para onde eles vão,
10:40
and so I think we can build a worldwide mesh
265
628002
2205
e assim podemos construir uma rede mundial
10:42
of these balloons that can cover the whole planet.
266
630207
3339
com estes balões,
que pode cobrir todo o planeta.
que pode cobrir todo o planeta.
10:45
CR: Before I talk about the future and transportation,
267
633546
2242
CR: Antes de falar sobre o futuro
e o transporte,
e o transporte,
10:47
where you've been a nerd for a while,
268
635788
1895
coisa em que você foi estudioso
por algum tempo,
por algum tempo,
10:49
and this fascination you have with transportation
269
637683
2424
e a fascinação que você tem
pelo transporte
pelo transporte
10:52
and automated cars and bicycles,
270
640107
2063
e carros automáticos e bicicletas,
10:54
let me talk a bit about what's been the subject here
271
642170
1737
vamos falar do que foi o assunto aqui,
10:55
earlier with Edward Snowden.
272
643907
2443
com o Edward Snowden.
10:58
It is security and privacy.
273
646350
3106
É a segurança e a privacidade.
11:01
You have to have been thinking about that.
274
649456
2340
Você tem que estar pensando nisto.
11:03
LP: Yeah, absolutely.
275
651796
1354
LP: Sim, sem dúvida.
11:05
I saw the picture of Sergey with
Edward Snowden yesterday.
Edward Snowden yesterday.
276
653150
2843
Eu vi a fotografia do Sergey
com o Edward Snowden, ontem.
com o Edward Snowden, ontem.
11:07
Some of you may have seen it.
277
655993
2870
Alguns de vocês devem tê-la visto.
11:10
But I think, for me, I guess,
278
658863
3171
Considero que a privacidade e a segurança
11:14
privacy and security are a really important thing.
279
662034
3662
são coisas realmente importantes.
11:17
We think about it in terms of both things,
280
665696
2245
Devemos pensá-las em conjunto,
11:19
and I think you can't have privacy without security,
281
667941
2903
e julgo que não podemos
ter privacidade sem segurança.
ter privacidade sem segurança.
11:22
so let me just talk about security first,
282
670844
2371
Então, em primeiro lugar,
deixe-me falar de segurança,
deixe-me falar de segurança,
11:25
because you asked about Snowden and all of that,
283
673215
2596
porque você perguntou
sobre o Snowden e tudo mais,
sobre o Snowden e tudo mais,
11:27
and then I'll say a little bit about privacy.
284
675811
2441
eu falarei um pouco sobre privacidade.
11:30
I think for me, it's tremendously disappointing
285
678252
3800
Penso que, é muito
decepcionante que o governo
decepcionante que o governo
11:34
that the government
286
682052
1439
tenha feito tudo secretamente e
não nos tenha contado.
não nos tenha contado.
11:35
secretly did all this stuff and didn't tell us.
287
683491
2330
11:37
I don't think we can have a democracy
288
685821
3303
Não acho que possamos ter uma democracia
11:41
if we're having to protect you and our users
289
689124
3430
se tivermos que proteger você
e os nossos usuários
e os nossos usuários
11:44
from the government
290
692554
1696
dos atos do governo,
11:46
for stuff that we've never had a conversation about.
291
694250
2803
de coisas sobre as quais
nunca conversamos.
nunca conversamos.
11:49
And I don't mean we have to know
292
697053
1896
Não estou dizendo que temos que saber
de que ataque terrorista
eles estão tentando nos proteger,
eles estão tentando nos proteger,
11:50
what the particular terrorist attack is they're worried
293
698949
1695
11:52
about protecting us from,
294
700644
1762
mas temos mesmo que saber
11:54
but we do need to know
295
702406
1798
11:56
what the parameters of it is,
296
704204
2410
quais são os parâmetros
11:58
what kind of surveillance the government's
297
706614
2044
e que tipo de vigilância o governo
12:00
going to do and how and why,
298
708658
2168
vai fazer e como e por quê,
12:02
and I think we haven't had that conversation.
299
710826
2277
e acho que não houve esse diálogo.
12:05
So I think the government's actually done
300
713103
2567
Considero que o governo realmente
12:07
itself a tremendous disservice
301
715670
2168
prestou um enorme desserviço a si mesmo
12:09
by doing all that in secret.
302
717838
2161
fazendo tudo em segredo.
12:11
CR: Never coming to Google
303
719999
1615
CR: Nunca procurou a Google
12:13
to ask for anything.
304
721614
1525
para pedir alguma coisa.
12:15
LP: Not Google, but the public.
305
723139
2030
LP: Não a Google, mais o público.
12:17
I think we need to
have a debate about that,
have a debate about that,
306
725169
3773
Acho que precisamos
ter um debate sobre isto
ter um debate sobre isto
12:20
or we can't have a functioning democracy.
307
728942
2499
ou não poderemos ter
uma democracia que funcione.
uma democracia que funcione.
12:23
It's just not possible.
308
731441
1406
Simplesmente não é possível.
12:24
So I'm sad that Google's
309
732847
2244
Eu estou triste
que a Google esteja na posição
de defender você e nossos usuários
de defender você e nossos usuários
12:27
in the position of protecting you and our users
310
735091
2616
12:29
from the government
311
737707
1534
do governo fazer coisas secretas
12:31
doing secret thing that nobody knows about.
312
739241
2244
sobre as quais ninguém sabe.
12:33
It doesn't make any sense.
313
741485
1747
Não faz sentido.
12:35
CR: Yeah. And then there's a privacy side of it.
314
743232
2990
CR: Sim. E tem o lado da privacidade.
12:38
LP: Yes. The privacy side,
315
746222
2427
LP: Sim. O lado da privacidade,
12:40
I think it's -- the world is changing.
316
748649
1969
o que eu acho — o mundo está mudando.
12:42
You carry a phone. It knows where you are.
317
750618
3905
Você leva um telefone.
Sabe-se onde você está.
Sabe-se onde você está.
12:46
There's so much more information about you,
318
754523
3085
Há muito mais informações a seu respeito
12:49
and that's an important thing,
319
757608
2846
e isso é importante,
12:52
and it makes sense why people are asking
320
760454
2272
e faz sentido as pessoas
fazerem perguntas difíceis.
fazerem perguntas difíceis.
12:54
difficult questions.
321
762726
2036
Passamos muito tempo pensando nisto
12:56
We spend a lot of time thinking about this
322
764762
3367
13:00
and what the issues are.
323
768129
2711
e em quais são os problemas.
13:02
I'm a little bit --
324
770840
1729
Eu estou um pouco --
13:04
I think the main thing that we need to do
325
772569
1260
eu penso que o principal a fazer
13:05
is just provide people choice,
326
773829
2362
é dar opção às pessoas,
13:08
show them what data's being collected --
327
776191
2512
mostrar-lhes quais dados
estão sendo coletados —
estão sendo coletados —
13:10
search history, location data.
328
778703
4751
o histórico de buscas,
os dados de localização.
os dados de localização.
13:15
We're excited about incognito mode in Chrome,
329
783454
2772
Estamos entusiasmados
com o modo incógnito no Chrome,
com o modo incógnito no Chrome,
13:18
and doing that in more ways,
330
786226
2249
e fazendo-o de mais modos,
13:20
just giving people more choice
331
788475
1396
dando às pessoas mais escolhas
13:21
and more awareness of what's going on.
332
789871
3293
e mais consciência
do que está acontecendo.
do que está acontecendo.
13:25
I also think it's very easy.
333
793164
2393
Eu também acho que é muito fácil.
13:27
What I'm worried is that we throw out
334
795557
1277
O que me preocupa é jogar fora
o bebê junto com a água do banho.
o bebê junto com a água do banho.
13:28
the baby with the bathwater.
335
796834
2090
13:30
And I look at, on your show, actually,
336
798924
2914
Assisto ao seu "show"
13:33
I kind of lost my voice,
337
801838
1719
e quase perco minha voz,
13:35
and I haven't gotten it back.
338
803557
1331
e eu ainda não a recuperei.
13:36
I'm hoping that by talking to you
339
804888
1644
Espero que conversando com você
13:38
I'm going to get it back.
340
806532
1653
eu possa tê-la de volta.
13:40
CR: If I could do anything, I would do that.
341
808185
1732
CR: Se eu pudesse fazer
alguma coisa, eu o faria.
alguma coisa, eu o faria.
13:41
LP: All right. So get out your voodoo doll
342
809917
2180
LP: Tudo bem. Então pegue
sua boneca de vodu
sua boneca de vodu
13:44
and whatever you need to do.
343
812097
2419
e tudo o que precisar para fazê-lo.
13:46
But I think, you know what, I look at that,
344
814516
2328
Sabe, eu olho para isso,
13:48
I made that public,
345
816844
1830
Eu tornei isso público,
e consegui todas estas informações.
13:50
and I got all this information.
346
818674
1217
13:51
We got a survey done on medical conditions
347
819891
2729
Recebemos uma pesquisa
das condições médicas
das condições médicas
13:54
with people who have similar issues,
348
822620
3371
de pessoas com problemas semelhantes,
13:57
and I look at medical records, and I say,
349
825991
4741
eu examino os registros médicos
e digo: "Não seria maravilhoso
14:02
wouldn't it be amazing
350
830732
1405
14:04
if everyone's medical records were available
351
832137
2050
se os dados médicos de todos
estivessem disponíveis,
estivessem disponíveis,
14:06
anonymously
352
834187
1683
de modo anônimo,
14:07
to research doctors?
353
835870
2636
para médicos pesquisadores?"
14:10
And when someone accesses your medical record,
354
838506
3041
E quando alguém tivesse acesso
ao seu arquivo médico,
ao seu arquivo médico,
14:13
a research doctor,
355
841547
1609
um médico pesquisador,
14:15
they could see, you could see which doctor
356
843156
2634
eles poderiam ver,
você poderia ver qual médico
você poderia ver qual médico
14:17
accessed it and why,
357
845790
1860
o acessou e por qual motivo,
14:19
and you could maybe learn about
358
847650
1580
e talvez você pudesse compreender
14:21
what conditions you have.
359
849230
1630
quais são suas condições de saúde.
14:22
I think if we just did that,
360
850860
1502
Penso que se fizéssemos isto,
14:24
we'd save 100,000 lives this year.
361
852362
2165
salvaríamos milhares de vidas neste ano.
14:26
CR: Absolutely. Let me go — (Applause)
362
854527
2948
CR: Com certeza. Deixe-me —
(Aplausos)
(Aplausos)
14:29
LP: So I guess I'm just very worried that
363
857475
2762
LP: Estou muito preocupado
que, com a privacidade na Internet,
14:32
with Internet privacy,
364
860237
1806
estejamos fazendo o mesmo
que fazemos com os dados médicos,
que fazemos com os dados médicos,
14:34
we're doing the same thing we're
doing with medical records,
doing with medical records,
365
862043
2300
14:36
is we're throwing out the baby with the bathwater,
366
864347
2529
que estejamos jogando fora o bebê
junto com a água do banho,
junto com a água do banho,
14:38
and we're not really thinking
367
866876
1828
sem realmente pensar
14:40
about the tremendous good that can come
368
868704
2210
no enorme bem que pode advir
14:42
from people sharing information
369
870914
2191
de pessoas compartilhando informações
14:45
with the right people in the right ways.
370
873105
2577
com as pessoas certas,
dos modos corretos.
dos modos corretos.
14:47
CR: And the necessary condition
371
875682
2237
CR: E as condições necessárias
14:49
that people have to have confidence
372
877919
1702
para que as pessoas possam ter confiança
14:51
that their information will not be abused.
373
879621
2455
de que suas informações
não serão violadas.
não serão violadas.
14:54
LP: Yeah, and I had this problem with my voice stuff.
374
882076
1777
LP: Sim, e eu tive
este problema com a minha voz.
este problema com a minha voz.
14:55
I was scared to share it.
375
883853
1508
Eu estava temeroso de compartilhar isto
14:57
Sergey encouraged me to do that,
376
885361
1890
Sergey encorajou-me a compartilhar
14:59
and it was a great thing to do.
377
887251
1827
e foi ótimo.
15:01
CR: And the response has been overwhelming.
378
889078
1734
CR: E a resposta foi muito grande.
15:02
LP: Yeah, and people are super positive.
379
890812
1660
LP: Sim, e as pessoas são superpositivas.
15:04
We got thousands and thousands of people
380
892472
2833
Temos milhares e milhares de pessoas
15:07
with similar conditions,
381
895305
1288
em condições semelhantes,
15:08
which there's no data on today.
382
896593
3028
para as quais não existem dados atualmente.
15:11
So it was a really good thing.
383
899621
1356
Portanto, foi uma coisa muito boa.
15:12
CR: So talking about the future, what is it about you
384
900977
3019
CR: Falando do futuro, o que há com você
15:15
and transportation systems?
385
903996
3758
e sistemas de transporte?
15:19
LP: Yeah. I guess I was just frustrated
386
907754
2177
Pois é. Acho que fiquei frustrado com isso
15:21
with this when I was at college in Michigan.
387
909931
2539
quando eu estava
na faculdade em Michigan.
na faculdade em Michigan.
15:24
I had to get on the bus and take it
388
912470
1450
Eu tinha que ir de ônibus
e esperar por ele.
e esperar por ele.
15:25
and wait for it.
389
913920
1642
Fazia frio e nevava.
15:27
And it was cold and snowing.
390
915562
2179
15:29
I did some research on how much it cost,
391
917741
2655
Fiz pesquisa de quanto custava,
15:32
and I just became a bit obsessed
with transportation systems.
with transportation systems.
392
920396
6425
e fiquei um tanto obcecado
pelo sistemas de transporte.
pelo sistemas de transporte.
15:38
CR: And that began the idea of an automated car.
393
926821
2370
CR: Aquilo deu início à ideia
de um carro automático.
de um carro automático.
15:41
LP: Yeah, about 18 years ago I learned about
394
929191
1694
LP: Sim, cerca de 18 anos atrás, eu soube
15:42
people working on automated cars,
395
930885
3182
de pessoas que trabalhavam
com carros automáticos
com carros automáticos
15:46
and I became fascinated by that,
396
934067
1623
e eu fiquei fascinado por aquilo,
15:47
and it takes a while to
get these projects going,
get these projects going,
397
935690
2777
e leva algum tempo
para que estes projetos avancem,
para que estes projetos avancem,
15:50
but I'm super excited about the possibilities of that
398
938467
5097
mas estou superempolgado
com as possibilidades
com as possibilidades
de que isso melhore o mundo.
15:55
improving the world.
399
943564
1668
15:57
There's 20 million people or more injured per year.
400
945232
4526
Há 20 milhões de pessoas
feridas por ano, ou mais.
feridas por ano, ou mais.
16:01
It's the leading cause of death
401
949758
1986
É a principal causa de morte
16:03
for people under 34 in the U.S.
402
951744
2130
de pessoas com menos
de 34 anos nos EUA.
de 34 anos nos EUA.
16:05
CR: So you're talking about saving lives.
403
953874
1551
CR: Você está falando em salvar vidas.
16:07
LP: Yeah, and also saving space
404
955425
2355
LP: Sim, e também em economizar espaço
16:09
and making life better.
405
957780
3915
e tornar a vida melhor.
16:13
Los Angeles is half parking lots and roads,
406
961695
4245
Metade de Los Angeles é constituída
por áreas de estacionamento e estradas,
por áreas de estacionamento e estradas,
16:17
half of the area,
407
965940
1733
metade da área,
16:19
and most cities are not far behind, actually.
408
967673
2827
e a maioria das cidades
não fica muito longe.
não fica muito longe.
16:22
It's just crazy
409
970500
1564
É uma loucura
16:24
that that's what we use our space for.
410
972064
1593
usarmos nosso espaço dessa maneira.
16:25
CR: And how soon will we be there?
411
973657
2343
CR: E dentro de quanto tempo
chegaremos lá?
chegaremos lá?
16:28
LP: I think we can be there very, very soon.
412
976000
1926
LP: Acho que muito brevemente.
16:29
We've driven well over 100,000 miles
413
977926
3501
Dirigimos por mais de 160 mil quilômetros,
16:33
now totally automated.
414
981427
4093
totalmente automatizados.
16:37
I'm super excited about getting that out quickly.
415
985520
3652
Estou superempolgado
em produzir isto rapidamente.
em produzir isto rapidamente.
16:41
CR: But it's not only you're
talking about automated cars.
talking about automated cars.
416
989172
2405
CR: Mas você não fala só
de carros automatizados.
de carros automatizados.
16:43
You also have this idea for bicycles.
417
991577
2386
Você também tem
uma ideia para as bicicletas.
uma ideia para as bicicletas.
16:45
LP: Well at Google, we got this idea
418
993963
2246
LP: Bem, na Google tivemos a ideia
16:48
that we should just provide free bikes to everyone,
419
996209
3451
de podermos disponibilizar
bicicletas grátis para todos,
bicicletas grátis para todos,
16:51
and that's been amazing, most of the trips.
420
999660
2768
e tem sido surpreendente,
na maioria dos passeios.
na maioria dos passeios.
Vemos as bicicletas indo e vindo
e as bicicletas se esgotam.
e as bicicletas se esgotam.
16:54
You see bikes going everywhere,
421
1002428
1586
16:56
and the bikes wear out.
422
1004014
1566
Estão sendo usadas 24 horas por dia.
16:57
They're getting used 24 hours a day.
423
1005580
1454
16:59
CR: But you want to put them above the street, too.
424
1007034
2160
CR: Você também quer
colocá-las acima das ruas.
colocá-las acima das ruas.
17:01
LP: Well I said, how do we get people
425
1009194
1575
LP: Bem, como faremos que as pessoas
usem mais as bicicletas?
usem mais as bicicletas?
17:02
using bikes more?
426
1010769
1527
17:04
CR: We may have a video here.
427
1012296
1625
CR: Acho que temos um vídeo aqui.
17:05
LP: Yeah, let's show the video.
428
1013921
1278
LP: Sim, mostremos o vídeo.
17:07
I just got excited about this.
429
1015199
3092
Fiquei empolgado com isto.
17:10
(Music)
430
1018291
4042
(Música)
17:16
So this is actually how you might separate
431
1024213
2425
Eis como separar
17:18
bikes from cars with minimal cost.
432
1026638
3629
as bicicletas dos carros
com um custo mínimo.
com um custo mínimo.
17:26
Anyway, it looks totally crazy,
433
1034711
1755
Bem, parece uma loucura total,
17:28
but I was actually thinking about our campus,
434
1036466
2327
mas eu estava pensando
no nosso "campus"
no nosso "campus"
17:30
working with the Zippies and stuff,
435
1038793
2060
trabalhando com as cidades e tal,
17:32
and just trying to get a lot more bike usage,
436
1040853
2298
tentando fazer maior uso das bicicletas
17:35
and I was thinking about,
437
1043151
1548
e eu pensava a respeito
17:36
how do you cost-effectively separate
438
1044699
2831
de como separar, de modo econômico,
17:39
the bikes from traffic?
439
1047530
1414
as bicicletas do tráfego?
17:40
And I went and searched,
440
1048944
1150
Fui e pesquisei,
e isto foi o que descobri.
e isto foi o que descobri.
17:42
and this is what I found.
441
1050094
1371
17:43
And we're not actually working on this,
442
1051465
1845
Na verdade, não estamos trabalhando nisso
17:45
that particular thing,
443
1053310
1292
nesta coisa específica,
17:46
but it gets your imagination going.
444
1054602
2054
mas ela atiça nossa imaginação.
17:48
CR: Let me close with this.
445
1056656
1764
CR: Deixe-me encerrar com isto.
17:50
Give me a sense of the philosophy
of your own mind.
of your own mind.
446
1058420
2345
Dê-me uma percepção
da filosofia em sua mente.
da filosofia em sua mente.
17:52
You have this idea of [Google X].
447
1060765
2488
Você tem esta ideia do [Google X]
17:55
You don't simply want
448
1063253
2996
você não deseja simplesmente
17:58
to go in some small, measurable arena of progress.
449
1066249
5596
chegar a uma pequena arena
de progresso mensurável.
de progresso mensurável.
18:03
LP: Yeah, I think
450
1071845
1713
LP: Sim, eu creio
18:05
many of the things we just
talked about are like that,
talked about are like that,
451
1073558
2131
que muitas das coisas
de que falamos são assim,
de que falamos são assim,
18:07
where they're really --
452
1075689
2952
onde elas são --
18:10
I almost use the economic concept of additionality,
453
1078641
3630
quase usei o conceito econômico
de "adicionalidade",
de "adicionalidade",
18:14
which means that you're doing something
454
1082271
2190
o que significa que você faz algo
18:16
that wouldn't happen unless
you were actually doing it.
you were actually doing it.
455
1084461
2948
que não acontecerá
a menos que o faça de fato.
a menos que o faça de fato.
18:19
And I think the more you can do things like that,
456
1087409
3140
E eu acho que, quanto mais
você puder fazer coisas assim,
você puder fazer coisas assim,
18:22
the bigger impact you have,
457
1090549
2071
maior será o impacto que obterá
18:24
and that's about doing things
458
1092620
2990
e trata-se de fazer coisas
18:27
that people might not think are possible.
459
1095610
3607
que as pessoas podem
considerar impossíveis.
considerar impossíveis.
18:31
And I've been amazed,
460
1099217
1829
Eu estou surpreso.
18:33
the more I learn about technology,
461
1101046
2229
Quanto mais eu aprendo tecnologia,
18:35
the more I realize I don't know,
462
1103275
2196
mais eu percebo que não sei,
18:37
and that's because this technological horizon,
463
1105471
3337
e isto se deve ao horizonte tecnológico,
18:40
the thing that you can see to do next,
464
1108808
2897
aquilo que você enxerga
para fazer a seguir,
para fazer a seguir,
18:43
the more you learn about technology,
465
1111705
1840
quanto mais você aprende tecnologia,
18:45
the more you learn what's possible.
466
1113545
2602
mais você aprende o que é possível.
18:48
You learn that the balloons are possible
467
1116147
2246
Você aprende que os balões são possíveis
18:50
because there's some material
that will work for them.
that will work for them.
468
1118393
2337
porque há um material
que serve para construí-los.
que serve para construí-los.
18:52
CR: What's interesting about
you too, though, for me,
you too, though, for me,
469
1120730
2379
CR: O que também é interessante em você,
18:55
is that, we have lots of people
470
1123109
1711
é que temos muita gente
18:56
who are thinking about the future,
471
1124820
2142
que pensa no futuro,
18:58
and they are going and looking
and they're coming back,
and they're coming back,
472
1126962
3268
que vão e olham e voltam,
19:02
but we never see the implementation.
473
1130230
2127
mas nunca vemos a implementação.
19:04
I think of somebody you knew
474
1132357
1605
Eu penso em alguém que você conheceu
19:05
and read about, Tesla.
475
1133962
2907
e sobre quem leu, Tesla.
19:08
The principle of that for you is what?
476
1136869
3804
Para você, qual é o princípio disso?
19:12
LP: Well, I think invention is not enough.
477
1140673
1785
LP: Bem, acho que invenção não é suficiente.
19:14
If you invent something,
478
1142458
1221
Se você inventar alguma coisa --
19:15
Tesla invented electric power that we use,
479
1143679
3195
Tesla inventou a energia elétrica
que nós usamos,
que nós usamos,
19:18
but he struggled to get it out to people.
480
1146874
2661
mas ele lutou para que ela
chegasse até as pessoas.
chegasse até as pessoas.
19:21
That had to be done by other people.
481
1149535
1684
Aquilo teria que ser feito
por outras pessoas.
por outras pessoas.
19:23
It took a long time.
482
1151219
1626
Demorou muito.
19:24
And I think if we can actually combine both things,
483
1152845
3867
Acredito que se pudermos
combinar as duas coisas,
combinar as duas coisas,
19:28
where we have an innovation and invention focus,
484
1156712
3531
termos uma inovovação
e um foco na invenção,
e um foco na invenção,
19:32
plus the ability to really -- a company
485
1160243
2972
mais a capacidade de — uma empresa
19:35
that can really commercialize things
486
1163215
1998
que possa comercializar as coisas,
19:37
and get them to people
487
1165213
1630
e fazê-las chegar às pessoas,
19:38
in a way that's positive for the world
488
1166843
2075
de um modo que seja positivo para o mundo,
19:40
and to give people hope.
489
1168918
2056
e dar a elas esperança.
19:42
You know, I'm amazed with the Loon Project
490
1170974
2774
Sabe, eu estou esperançoso
com o Projeto Loon
com o Projeto Loon
19:45
just how excited people were about that,
491
1173748
2786
e com como as pessoas
ficaram empolgadas com ele,
ficaram empolgadas com ele,
19:48
because it gave them hope
492
1176534
1814
porque trouxe esperança
19:50
for the two thirds of the world
493
1178348
1621
aos dois terços do mundo
19:51
that doesn't have Internet right now that's any good.
494
1179969
2726
que no momento não têm
Internet que seja boa.
Internet que seja boa.
19:54
CR: Which is a second thing about corporations.
495
1182695
2122
CR: Que é a segunda coisa
com respeito às corporações.
com respeito às corporações.
19:56
You are one of those people who believe
496
1184817
2476
Você é um dos que acreditam
19:59
that corporations are an agent of change
497
1187293
2317
que as corporações são
agentes de transformação,
agentes de transformação,
20:01
if they are run well.
498
1189610
1471
se elas forem bem gerenciadas.
20:03
LP: Yeah. I'm really dismayed
499
1191081
1821
LP: Sim, eu fico muito desanimado
20:04
most people think companies are basically evil.
500
1192902
3294
que a maioria pense
que as companhias sejam más.
que as companhias sejam más.
20:08
They get a bad rap.
501
1196196
1766
Elas têm uma má reputação.
20:09
And I think that's somewhat correct.
502
1197962
2241
Acho isso um tanto correto.
20:12
Companies are doing the same incremental thing
503
1200203
2870
As empresas estão fazendo
a mesma coisa incremental
a mesma coisa incremental
20:15
that they did 50 years ago
504
1203073
1763
que faziam há 50 anos,
20:16
or 20 years ago.
505
1204836
1631
ou 20 anos atrás.
20:18
That's not really what we need.
506
1206467
1370
Não é mesmo do que precisamos.
20:19
We need, especially in technology,
507
1207837
2218
Precisamos, especialmente na tecnologia,
20:22
we need revolutionary change,
508
1210055
2117
precisamos de mudança revolucionária,
20:24
not incremental change.
509
1212172
1413
não de mudança incremental.
20:25
CR: You once said, actually,
510
1213585
1169
CR: Certa vez, você disse
20:26
as I think I've got this about right,
511
1214754
1818
acho que foi assim mesmo,
20:28
that you might consider,
512
1216572
1645
que você considera
20:30
rather than giving your money,
513
1218217
1753
que, em vez de doar seu dinheiro,
20:31
if you were leaving it to some cause,
514
1219970
3320
se o fosse deixar para alguma causa,
20:35
just simply giving it to Elon Musk,
515
1223290
2006
simplesmente doá-lo a Elon Musk,
20:37
because you had confidence
516
1225296
1163
porque você tinha confiança
20:38
that he would change the future,
517
1226459
1842
de que ele mudaria o futuro,
20:40
and that you would therefore —
518
1228301
1777
e que você, portanto...
20:42
LP: Yeah, if you want to go Mars,
519
1230078
1584
LP: Sim, se você quiser ir a Marte,
20:43
he wants to go to Mars,
520
1231662
1721
ele quer ir a Marte,
20:45
to back up humanity,
521
1233383
1971
para preservar a humanidade,
20:47
that's a worthy goal, but it's a company,
522
1235354
1672
o que é louvável,
mas é uma empresa,
mas é uma empresa,
20:49
and it's philanthropical.
523
1237026
2555
e é filantrópica.
20:51
So I think we aim to do kind of similar things.
524
1239581
2952
Penso que devemos almejar
fazer coisas parecidas.
fazer coisas parecidas.
20:54
And I think, you ask, we have a lot of employees
525
1242533
2987
E acho, você pergunta,
temos muitos funcionários
temos muitos funcionários
20:57
at Google who have become pretty wealthy.
526
1245520
3315
na Google que ficaram bastante ricos.
21:00
People make a lot of money in technology.
527
1248835
2520
As pessoas ganham
muito dinheiro com tecnologia.
muito dinheiro com tecnologia.
21:03
A lot of people in the room are pretty wealthy.
528
1251355
2156
Muitos nesta sala são bem ricos.
21:05
You're working because you
want to change the world.
want to change the world.
529
1253511
2314
Você trabalha porque
você quer mudar o mundo.
você quer mudar o mundo.
21:07
You want to make it better.
530
1255825
1762
Você quer mudá-lo para melhor.
21:09
Why isn't the company that you work for
531
1257587
3445
Por que não é a companhia
para a qual você trabalha
para a qual você trabalha
21:13
worthy not just of your time
532
1261032
1943
digna não apenas do seu tempo,
21:14
but your money as well?
533
1262975
2151
mas também do seu dinheiro?
21:17
I mean, but we don't have a concept of that.
534
1265126
1722
Quero dizer que não temos uma noção disso.
21:18
That's not how we think about companies,
535
1266848
2304
Não é assim que pensamos
a respeito das companhias
a respeito das companhias
21:21
and I think it's sad,
536
1269152
1467
e eu acho que isto é triste,
21:22
because companies are most of our effort.
537
1270619
3767
porque as companhias
são a maior parte de nosso esforço.
são a maior parte de nosso esforço.
21:26
They're where most of people's time is,
538
1274386
2515
São a maior parte
do tempo onde as pessoas ficam,
do tempo onde as pessoas ficam,
21:28
where a lot of the money is,
539
1276901
1854
onde está muito dinheiro
21:30
and so I think I'd like for us to help out
540
1278755
2352
e eu gostaria que nós ajudássemos mais.
21:33
more than we are.
541
1281107
1126
21:34
CR: When I close conversations with lots of people,
542
1282233
1721
CR: Quando eu encerro conversas
com muitas pessoas,
com muitas pessoas,
21:35
I always ask this question:
543
1283954
1779
eu sempre faço esta pergunta:
21:37
What state of mind,
544
1285733
1515
Qual estado de espírito,
21:39
what quality of mind is it
545
1287248
1809
qual a qualidade mental
21:41
that has served you best?
546
1289057
1767
que mais lhe convém?
21:42
People like Rupert Murdoch have said curiosity,
547
1290824
2521
Pessoas como Rupert Murdoch
disseram "curiosidade"
disseram "curiosidade"
21:45
and other people in the media have said that.
548
1293345
2628
e outras pessoas da mídia
disseram o mesmo.
disseram o mesmo.
21:47
Bill Gates and Warren Buffett have said focus.
549
1295973
3024
Bill Gates e Warren Buffet
responderam que eram o foco.
responderam que eram o foco.
21:50
What quality of mind,
550
1298997
1427
Qual a qualidade mental,
21:52
as I leave this audience,
551
1300424
1374
ao deixar esta plateia,
21:53
has enabled you to think about the future
552
1301798
3530
permitiu-lhe pensar no futuro
21:57
and at the same time
553
1305328
1647
e ao mesmo tempo
21:58
change the present?
554
1306975
2205
mudar o presente?
22:01
LP: You know, I think the most important thing --
555
1309180
1670
LP: Sabe, eu acho que a coisa
mais importante --
mais importante --
22:02
I looked at lots of companies
556
1310850
1612
eu analisei muitas empresas
22:04
and why I thought they don't succeed over time.
557
1312462
3303
e o motivo pelo qual acho
que não são bem-sucedidas com o tempo.
que não são bem-sucedidas com o tempo.
22:07
We've had a more rapid turnover of companies.
558
1315765
2833
Tem havido uma rotatividade
mais rápida das empresas.
mais rápida das empresas.
22:10
And I said, what did they fundamentally do wrong?
559
1318598
2769
O que elas fazem de errado,
fundamentalmente?
fundamentalmente?
22:13
What did those companies all do wrong?
560
1321367
2167
Qual é o erro dessas empresas?
22:15
And usually it's just that they missed the future.
561
1323534
3272
Geralmente, elas apenas perderam o futuro.
22:18
And so I think, for me,
562
1326806
2444
Quanto a mim,
22:21
I just try to focus on that and say,
563
1329250
2424
eu tento manter o foco e dizer:
22:23
what is that future really going to be
564
1331674
2184
"Como será o futuro realmente
22:25
and how do we create it,
565
1333858
1787
e como podemos criá-lo,
22:27
and how do we cause our organization,
566
1335645
4667
e como podemos fazer nossa organização
22:32
to really focus on that
567
1340312
2440
manter o foco nisso
22:34
and drive that at a really high rate?
568
1342752
3325
e conduzi-la num ritmo alto?"
22:38
And so that's been curiosity,
569
1346077
1360
E assim foi curiosidade,
22:39
it's been looking at things
570
1347437
1733
examinando as coisas sobre as quais
as pessoas não pensam,
as pessoas não pensam,
22:41
people might not think about,
571
1349170
1718
trabalhando com coisas com as quais
ninguém esteja trabalhando,
ninguém esteja trabalhando,
22:42
working on things that no one else is working on,
572
1350888
3105
22:45
because that's where the additionality really is,
573
1353993
3306
porque é aí
que "adcionalidade" se encontra,
que "adcionalidade" se encontra,
22:49
and be willing to do that,
574
1357299
1551
e estar disposto a fazer isso,
assumir esse risco.
assumir esse risco.
22:50
to take that risk.
575
1358850
1382
Veja o Android. Eu me senti
culpado por trabalhar no Android
culpado por trabalhar no Android
22:52
Look at Android.
576
1360232
1065
22:53
I felt guilty about working on Android
577
1361297
2785
22:56
when it was starting.
578
1364082
1316
quando ela estava começando.
22:57
It was a little startup we bought.
579
1365398
1958
Era uma pequena "startup*
que nós compramos.
que nós compramos.
22:59
It wasn't really what we were really working on.
580
1367356
2670
Não estávamos trabalhando nele.
23:02
And I felt guilty about spending time on that.
581
1370026
2495
Eu me senti culpado
de perder tempo naquilo.
de perder tempo naquilo.
23:04
That was stupid.
582
1372521
1454
Aquilo foi burrice.
23:05
That was the future, right?
583
1373975
1051
Aquilo era o futuro, certo?
23:07
That was a good thing to be working on.
584
1375026
2285
Era uma boa coisa na qual trabalhar.
23:09
CR: It is great to see you here.
585
1377311
1417
CR: É ótimo vê-lo aqui.
23:10
It's great to hear from you,
586
1378728
1460
É ótimo saber de você,
23:12
and a pleasure to sit at this table with you.
587
1380188
2297
e um prazer sentar-me aqui com você.
23:14
Thanks, Larry.
588
1382485
928
Obrigado, Larry.
23:15
LP: Thank you.
589
1383413
2103
LP: Obrigado.
(Aplausos)
23:17
(Applause)
590
1385516
3932
23:21
CR: Larry Page.
591
1389448
3311
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