TED2014
Nicholas Negroponte: A 30-year history of the future
Nicholas Negroponte: Uma história de 30 anos do futuro
Filmed:
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Nicholas Negroponte, fundador do Laboratório de Mídia do MIT, vai levá-lo a uma viagem através dos últimos 30 anos de tecnologia. O preditor consumado destaca interfaces e inovações que ele previu nas décadas de 70 e 80 e que foram motivo de chacota, mas que hoje são ubíquas. E ele deixa-o com uma última previsão (absurda? brilhante?) para os próximos 30 anos.
Nicholas Negroponte - Tech visionary
The founder of the MIT Media Lab, Nicholas Negroponte pushed the edge of the information revolution as an inventor, thinker and angel investor. He's the driving force behind One Laptop per Child, building computers for children in the developing world. Full bio
The founder of the MIT Media Lab, Nicholas Negroponte pushed the edge of the information revolution as an inventor, thinker and angel investor. He's the driving force behind One Laptop per Child, building computers for children in the developing world. Full bio
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00:12
(Video) Nicholas Negroponte:
Can we switch to the video disc,
Can we switch to the video disc,
0
657
2454
(Video) Nicholas Negroponte:
Podemos mudar para
Podemos mudar para
00:15
which is in play mode?
1
3111
2123
o disco de vídeo que está
em reprodução.
em reprodução.
00:17
I'm really interested in how you put people and computers together.
2
5234
5230
Estou muito interessado em como
unir pessoas e computadores.
unir pessoas e computadores.
00:22
We will be using the TV screens or their equivalents
3
10464
3370
Usaremos telas de TV ou seus equivalentes
00:25
for electronic books of the future.
4
13834
4374
para livros eletrônicos do futuro.
00:30
(Music, crosstalk)
5
18208
3614
(Música, conversas cruzadas)
00:50
Very interested in touch-sensitive displays,
6
38117
2252
Muito interessado em telas
sensíveis ao toque,
sensíveis ao toque,
00:52
high-tech, high-touch, not having
to pick up your fingers to use them.
to pick up your fingers to use them.
7
40369
4327
high-tech, high-touch, não ter
que tocá-las para usá-las.
que tocá-las para usá-las.
00:56
There is another way where computers
8
44696
1800
Há outro jeito de os computadores
00:58
touch people: wearing, physically wearing.
9
46496
2463
tocarem as pessoas: vestindo,
vestindo fisicamente.
vestindo fisicamente.
01:08
Suddenly on September 11th,
10
56646
2021
De repente, em 11 de setembro
01:10
the world got bigger.
11
58667
2637
o mundo ficou maior.
01:13
NN: Thank you. (Applause)
12
61304
2985
NN: Obrigado. (Aplausos)
01:16
Thank you.
13
64289
2059
Obrigado.
01:18
When I was asked to do this,
14
66348
2108
Quando fui chamado para fazer isso,
01:20
I was also asked to look at all 14 TED Talks
15
68456
4196
pediram-me que desse uma
olhada nas 14 palestras
olhada nas 14 palestras
01:24
that I had given,
16
72652
1710
que eu já havia feito aqui no TED,
01:26
chronologically.
17
74362
1798
cronologicamente.
01:28
The first one was actually two hours.
18
76160
2274
A primeira foi de duas horas.
01:30
The second one was an hour,
19
78434
1456
A segunda foi de uma hora,
01:31
and then they became half hours,
20
79890
1549
depois passaram a ter meia hora,
01:33
and all I noticed was my bald spot getting bigger.
21
81439
3936
e tudo que notei foi minha
careca ficando maior.
careca ficando maior.
01:37
(Laughter)
22
85375
1620
(Risos)
01:38
Imagine seeing your life, 30 years of it, go by,
23
86995
4168
Imaginem ver 30 anos da sua vida passando.
01:43
and it was, to say the least,
24
91163
3407
E isso foi, para dizer no mínimo
01:46
for me, quite a shocking experience.
25
94570
4373
foi uma experiência marcante para mim.
01:50
So what I'm going to do in my time
26
98943
1593
O que farei no tempo que resta
01:52
is try and share with you what happened
27
100536
1544
é tentar dividir com vocês
01:54
during the 30 years,
28
102080
1802
o que aconteceu durante 30 anos,
01:55
and then also make a prediction,
29
103882
2518
e depois fazer uma previsão
01:58
and then tell you a little bit
30
106400
2061
e contar-lhes um pouco
02:00
about what I'm doing next.
31
108461
2654
do que farei depois.
02:03
And I put on a slide
32
111115
2951
Eu coloquei em um slide
02:06
where TED 1 happened in my life.
33
114066
4060
onde TED 1 aconteceu em minha vida.
02:10
And it's rather important
34
118126
1914
Isso é importante porque
02:12
because I had done 15 years of research before it,
35
120040
4060
eu tinha 15 anos de pesquisa antes disso,
02:16
so I had a backlog, so it was easy.
36
124100
2428
eu tinha coisas guardadas,
então foi fácil.
então foi fácil.
02:18
It's not that I was Fidel Castro
37
126528
1760
Não que eu fosse Fidel Castro
02:20
and I could talk for two hours,
38
128288
1833
e pudesse falar por duas horas,
02:22
or Bucky Fuller.
39
130121
1322
ou Bucky Fuller.
02:23
I had 15 years of stuff,
40
131443
1915
Eu tinha 15 anos de pesquisa,
02:25
and the Media Lab was about to start.
41
133358
2472
e o Media Lab estava para ser inaugurado.
02:27
So that was easy.
42
135830
1800
Então foi fácil.
02:29
But there are a couple of things
43
137630
2664
Mas tem algumas coisas
02:32
about that period
44
140294
1688
sobre aquele período
02:33
and about what happened that are
45
141982
2053
e sobre o que aconteceu naquela época
02:36
really quite important.
46
144035
1855
que são muito importantes.
02:37
One is that
47
145890
2556
Uma é que
02:40
it was a period when computers
48
148446
2896
foi uma época onde computadores
02:43
weren't yet for people.
49
151342
2637
ainda não eram para as pessoas.
02:45
And the other thing that sort of happened
50
153979
3145
E outra coisa que meio que aconteceu
02:49
during that time is that
51
157124
3071
naquela época é que
02:52
we were considered sissy computer scientists.
52
160195
3382
éramos considerados cientistas tímidos.
02:55
We weren't considered the real thing.
53
163577
1563
Não éramos uma coisa real.
02:57
So what I'm going to show you is, in retrospect,
54
165140
3999
O que vou mostrar-lhes em retrospecto,
03:01
a lot more interesting and a lot more accepted
55
169139
2508
é muito mais interessante e aceito agora
03:03
than it was at the time.
56
171647
2066
do que naquela época.
03:05
So I'm going to characterize the years
57
173713
2554
Vou descrever os anos
03:08
and I'm even going to go back
58
176267
1833
e vou até voltar mais ainda
03:10
to some very early work of mine,
59
178100
2104
a alguns dos meus mais antigos trabalhos,
03:12
and this was the kind of stuff I was doing in the '60s:
60
180204
2886
este é o tipo de trabalho
que eu fazia nos anos 60:
que eu fazia nos anos 60:
03:15
very direct manipulation,
61
183090
2187
manipulação direta,
03:17
very influenced as I studied architecture
62
185277
2655
muito influenciada enquanto
eu estudava arquitetura
eu estudava arquitetura
03:19
by the architect Moshe Safdie,
63
187932
2087
pelo arquiteto Moshe Safdie,
03:22
and you can see that we even built robotic things
64
190019
2762
podem ver que até construíamos robôs
03:24
that could build habitat-like structures.
65
192781
2756
que podiam construir
estruturas como casas.
estruturas como casas.
03:27
And this for me was
66
195537
1687
E para mim
03:29
not yet the Media Lab,
67
197224
1916
isso ainda não era o Media Lab,
03:31
but was the beginning of what I'll call
68
199140
2817
mas era o começo do que eu chamaria
03:33
sensory computing,
69
201957
1519
de computação sensorial,
03:35
and I pick fingers
70
203476
1872
e eu escolhi os dedos
03:37
partly because everybody thought it was ridiculous.
71
205348
4202
em parte, porque todo mundo
achava que era ridículo.
achava que era ridículo.
03:41
Papers were published
72
209550
2155
Trabalhos foram publicados
03:43
about how stupid it was to use fingers.
73
211705
4252
sobre o quão estúpido era usar os dedos.
03:47
Three reasons: One was they were low-resolution.
74
215957
2818
Três razões: uma foi que eram
de baixa resolução.
de baixa resolução.
03:50
The other is your hand would occlude
75
218775
1929
Outra é que sua mão obstruiria
03:52
what you wanted to see,
76
220704
1441
o que você queria ver,
03:54
and the third, which was the winner,
77
222145
1758
e a terceira e campeã
03:55
was that your fingers would get the screen dirty,
78
223903
3656
é que os dedos sujariam a tela,
03:59
and hence, fingers would never be
79
227559
2326
portanto os dedos nunca seriam
04:01
a device that you'd use.
80
229885
1788
um dispositivo que você usaria.
04:03
And this was a device we built in the '70s,
81
231673
3049
Construímos este dispositivo nos anos 70,
04:06
which has never even been picked up.
82
234722
1871
ele nunca foi usado.
04:08
It's not just touch sensitive,
83
236593
1441
Ele não é sensível apenas
04:10
it's pressure sensitive.
84
238034
2178
ao toque, é sensível também a pressão.
04:12
(Video) Voice: Put a yellow circle there.
85
240212
1977
(Video) Voz: Faça um círculo amarelo ali.
04:14
NN: Later work, and again this was before TED 1 —
86
242189
3444
NN: Um trabalho mais recente,
mas ainda antes do TED 1 -
mas ainda antes do TED 1 -
04:17
(Video) Voice: Move that west of the diamond.
87
245633
2803
(Video) Voz: Mova isso a oeste
do diamante.
do diamante.
04:20
Create a large green circle there.
88
248436
3212
Crie um grande círculo verde lá.
04:23
Man: Aw, shit.
89
251648
2329
Homem: Ah, droga.
04:25
NN: — was to sort of do interface concurrently,
90
253977
3430
NN: - foi fazer interface
concorrentemente,
concorrentemente,
04:29
so when you talked and you pointed
91
257407
1808
então quando você falava e apontava
04:31
and you had, if you will,
92
259215
3187
você tinha, se quisesse,
04:34
multiple channels.
93
262402
1559
múltiplos canais.
04:35
Entebbe happened.
94
263961
2007
Entebbe aconteceu.
04:37
1976, Air France was hijacked,
95
265968
3547
1976, um Air France foi sequestrado
04:41
taken to Entebbe,
96
269515
1498
e levado para Entebbe,
04:43
and the Israelis not only did an extraordinary rescue,
97
271013
5057
e os israelenses não só fizeram
um resgate extraordinário,
um resgate extraordinário,
04:48
they did it partly because they had practiced
98
276070
1963
eles conseguiram porque tinham praticado
04:50
on a physical model of the airport,
99
278033
2495
em um modelo físico do aeroporto,
eles construíram o aeroporto,
04:52
because they had built the airport,
100
280528
1156
04:53
so they built a model in the desert,
101
281684
1733
um modelo no deserto,
04:55
and when they arrived at Entebbe,
102
283417
1716
e quando chegaram a Entebbe
04:57
they knew where to go because
they had actually been there.
they had actually been there.
103
285133
2920
eles sabiam para onde ir
pois já haviam estado lá.
pois já haviam estado lá.
05:00
The U.S. government asked some of us, '76,
104
288053
3252
O governo dos EUA perguntou a
alguns de nós, em 76,
alguns de nós, em 76,
05:03
if we could replicate that computationally,
105
291305
2775
se podíamos replicar aquilo
computacionalmente
computacionalmente
05:06
and of course somebody like myself says yes.
106
294080
2189
e é claro que alguém como eu disse sim.
05:08
Immediately, you get a contract,
107
296269
2026
Imediatamente você tem um contrato
05:10
Department of Defense,
108
298295
1485
com o Departamento de Defesa,
05:11
and we built this truck and this rig.
109
299780
2688
e construímos esta caminhonete
e este equipamento.
e este equipamento.
05:14
We did sort of a simulation,
110
302468
2520
Fizemos uma espécie de simulação
05:16
because you had video discs,
111
304988
1826
porque tínhamos discos de vídeo,
05:18
and again, this is '76.
112
306814
2328
e novamente, é 1976.
05:21
And then many years later,
113
309142
2697
Muitos anos depois
05:23
you get this truck,
114
311839
1469
você tem esse carro
05:25
and so you have Google Maps.
115
313308
2958
e você tem o Google Maps.
05:28
Still people thought,
116
316266
1520
Ainda assim as pessoas pensavam
05:29
no, that was not serious computer science,
117
317786
4020
que não era uma ciência da
computação séria.
computação séria.
05:33
and it was a man named Jerry Wiesner,
118
321806
2059
Foi um cara chamado Jerry Wiesner,
05:35
who happened to be the president of MIT,
119
323865
2407
por acaso presidente do MIT,
05:38
who did think it was computer science.
120
326272
2348
que achou que isso era
ciência da computação.
ciência da computação.
05:40
And one of the keys for anybody
121
328620
2637
Uma das chaves para qualquer um
05:43
who wants to start something in life:
122
331257
3384
que queira começar algo na vida é:
05:46
Make sure your president is part of it.
123
334641
3269
Certifique-se que seu presidente
faz parte disso.
faz parte disso.
05:49
So when I was doing the Media Lab,
124
337910
3020
Quando eu estava construindo o Media Lab
05:52
it was like having a gorilla in the front seat.
125
340930
3157
era como ter um gorila no banco da frente.
05:56
If you were stopped for speeding
126
344087
2185
Se fosse parado por excesso de velocidade
05:58
and the officer looked in the window
127
346272
2240
e o policial olhasse pela janela
06:00
and saw who was in the passenger seat,
128
348512
2009
e visse quem estava no banco do carona,
06:02
then, "Oh, continue on, sir."
129
350521
1962
e dissesse: "Oh, pode continuar senhor."
06:04
And so we were able,
130
352483
1685
E assim fomos capazes,
06:06
and this is a cute, actually, device, parenthetically.
131
354168
3793
este é um dispositivo legal, a propósito.
06:09
This was a lenticular photograph of Jerry Wiesner
132
357961
3049
É uma fotografia lenticular
do Jerry Wiesner
do Jerry Wiesner
06:13
where the only thing that changed in the photograph
133
361010
2363
onde a única coisa que muda na foto
06:15
were the lips.
134
363373
1343
são os lábios.
06:16
So when you oscillated that little piece
135
364716
2976
Quando você oscila aquele pequeno pedaço
06:19
of lenticular sheet with his photograph,
136
367692
3230
de folha lenticular com a fotografia,
06:22
it would be in lip sync
137
370922
2013
você tem sincronia labial
06:24
with zero bandwidth.
138
372935
2239
com largura de banda zero.
06:27
It was a zero-bandwidth teleconferencing system
139
375174
2711
Um sistema de teleconferência
de largura de banda zero
de largura de banda zero
06:29
at the time.
140
377885
1842
já naquela época.
06:31
So this was the Media Lab's —
141
379727
3981
Esse era o Media Lab,
06:35
this is what we said we'd do,
142
383708
1693
era o que dissemos que faríamos,
06:37
that the world of computers, publishing,
143
385401
2575
que o mundo dos computadores,
da publicidade,
da publicidade,
06:39
and so on would come together.
144
387976
2688
e por aí vai, estariam juntos.
06:42
Again, not generally accepted,
145
390664
2104
Novamente, não geralmente aceito
06:44
but very much part of TED in the early days.
146
392768
4972
mas muito presente no começo do TED.
06:49
And this is really where we were headed.
147
397740
3206
É para onde realmente estávamos indo.
06:52
And that created the Media Lab.
148
400946
1687
E o Media Lab foi criado.
06:54
One of the things about age
149
402633
4251
Uma das coisas sobre a idade
06:58
is that I can tell you with great confidence,
150
406884
4267
é que posso dizer-lhes
com muita segurança
com muita segurança
07:03
I've been to the future.
151
411151
2464
que eu estive no futuro.
07:05
I've been there, actually, many times.
152
413615
3284
De fato, muitas vezes.
07:08
And the reason I say that is,
153
416899
1508
E eu digo isso porque
07:10
how many times in my life have I said,
154
418407
2441
quantas vezes na minha vida eu disse:
07:12
"Oh, in 10 years, this will happen,"
155
420848
1777
"Em 10 anos isso vai acontecer,"
07:14
and then 10 years comes.
156
422625
2048
e então, 10 anos se passaram.
07:16
And then you say, "Oh, in
five years, this will happen."
five years, this will happen."
157
424673
1758
"Em cinco anos isso vai acontecer,"
07:18
And then five years comes.
158
426431
1684
e então, cinco anos se passaram.
07:20
So I say this a little bit with having felt
159
428115
3758
É um pouco como sentir
07:23
that I'd been there a number of times,
160
431873
2337
que eu estive lá várias vezes,
07:26
and one of the things that is most quoted
161
434210
3640
e uma das coisas mais citadas
07:29
that I've ever said
162
437850
1149
que eu já disse
07:30
is that computing is not about computers,
163
438999
2383
é que a computação não é
sobre computadores,
sobre computadores,
07:33
and that didn't quite get enough traction,
164
441382
3556
e que não chegou a ter tração suficiente
07:36
and then it started to.
165
444938
1519
e de repente começou a ter.
07:38
It started to because people caught on
166
446457
3695
Começou a porque as pessoas entenderam
07:42
that the medium wasn't the message.
167
450152
3138
que o meio não era a mensagem.
07:45
And the reason I show this car
168
453290
2645
E a razão de eu mostrar este carro
07:47
in actually a rather ugly slide
169
455935
2328
em um slide bastante feio,
07:50
is just again to tell you the kind of story
170
458263
2504
é para mais uma vez
dizer-lhes o tipo de história
dizer-lhes o tipo de história
07:52
that characterized a little bit of my life.
171
460767
2828
que caracteriza um pouco da minha vida.
07:55
This is a student of mine
172
463595
2014
Trata-se de um dos meus alunos
07:57
who had done a Ph.D. called "Backseat Driver."
173
465609
3551
que fez um Ph.D. chamado
"Motorista do banco traseiro."
"Motorista do banco traseiro."
08:01
It was in the early days of GPS,
174
469160
2082
Isso foi nos primeiros dias do GPS,
08:03
the car knew where it was,
175
471242
1566
o carro sabia onde estava,
08:04
and it would give audio instructions
176
472808
1915
e daria instruções de áudio ao motorista
08:06
to the driver, when to turn right,
when to turn left and so on.
when to turn left and so on.
177
474723
3427
quando virar à direita, à esquerda
e assim por diante.
e assim por diante.
08:10
Turns out, there are a lot of things
178
478150
1611
Acontece que há várias coisas
08:11
in those instructions that back in that period
179
479761
3035
sobre dar instruções, que naquela época
08:14
were pretty challenging,
180
482796
1250
foram muito desafiadoras.
08:16
like what does it mean, take the next right?
181
484046
3228
O que significa pegar a próxima à direita?
Se você está chegando em uma rua,
08:19
Well, if you're coming up on a street,
182
487274
1900
a próxima à direita provavelmente
é uma depois,
é uma depois,
08:21
the next right's probably the one after,
183
489174
2183
08:23
and there are lots of issues,
184
491357
1231
e tem várias questões
08:24
and the student did a wonderful thesis,
185
492588
2245
e o aluno fez uma tese maravilhosa,
08:26
and the MIT patent office said "Don't patent it.
186
494833
4847
e o escritório de patentes do
MIT disse: "Não patenteie isso.
MIT disse: "Não patenteie isso.
08:31
It'll never be accepted.
187
499680
1940
Isso nunca será aceito.
08:33
The liabilities are too large.
188
501620
2310
As responsabilidades são muito grandes.
08:35
There will be insurance issues.
189
503930
1391
Haverá questões de seguro.
08:37
Don't patent it."
190
505321
1644
Não patenteie isso".
08:38
So we didn't,
191
506965
1093
Então não patenteamos.
08:40
but it shows you how people, again, at times,
192
508058
3638
Isso mostra como as pessoas,
mais uma vez, às vezes,
mais uma vez, às vezes,
08:43
don't really look at what's happening.
193
511696
4199
realmente não veem o que está acontecendo.
08:47
Some work, and I'll just go
through these very quickly,
through these very quickly,
194
515895
2895
Alguns trabalhos, passarei
por estes rapidamente,
por estes rapidamente,
08:50
a lot of sensory stuff.
195
518790
1605
um monte de coisas sensoriais.
08:52
You might recognize a young Yo-Yo Ma
196
520395
2475
Vocês devem reconhecer o jovem Yo-Yo Ma
08:54
and tracking his body for playing
197
522870
3970
seguindo seu corpo para
tocar um violoncelo ou um hipercello.
08:58
the cello or the hypercello.
198
526840
2348
09:01
These fellows literally walked
around like that at the time.
around like that at the time.
199
529188
3977
Estes companheiros literalmente
andavam assim naquela época.
andavam assim naquela época.
09:05
It's now a little bit more discreet
200
533165
2635
Agora é um pouco mais discreto
09:07
and more commonplace.
201
535800
2041
e mais comum.
09:09
And then there are at least three heroes
202
537841
2269
E há pelo menos três heróis
que quero mencionar.
09:12
I want to quickly mention.
203
540110
1129
09:13
Marvin Minsky, who taught me a lot
204
541239
2478
Marvin Minsky, que me ensinou muito
09:15
about common sense,
205
543717
1387
sobre o senso comum,
09:17
and I will talk briefly about Muriel Cooper,
206
545104
3441
falarei brevemente sobre Muriel Cooper,
09:20
who was very important to Ricky Wurman
207
548545
2618
que foi muito importante
para o Ricky Wurman
para o Ricky Wurman
09:23
and to TED, and in fact, when she got onstage,
208
551163
3735
e para o TED, e quando ela chegou no palco
09:26
she said, the first thing she said was,
209
554898
1947
a primeira coisa que ela disse foi:
09:28
"I introduced Ricky to Nicky."
210
556845
2154
"Eu apresentei o Ricky para o Nicky."
09:30
And nobody calls me Nicky
211
558999
1700
E ninguém me chama de Nicky
09:32
and nobody calls Richard Ricky,
212
560699
1759
e ninguém chama o Richard de Ricky,
09:34
so nobody knew who she was talking about.
213
562458
3402
então ninguém sabia de quem
ela estava falando.
ela estava falando.
09:37
And then, of course, Seymour Papert,
214
565860
2397
E é claro, Seymour Papert,
09:40
who is the person who said,
215
568257
1505
que é a pessoa que disse:
09:41
"You can't think about thinking
216
569762
1415
"Não se pensa sobre o pensar
09:43
unless you think about thinking about something."
217
571177
2415
a menos que se pense sobre
pensar em alguma coisa"
pensar em alguma coisa"
09:45
And that's actually — you can unpack that later.
218
573592
5663
Bem, você pode pensar nisso mais tarde.
09:51
It's a pretty profound statement.
219
579255
4106
É uma afirmação muito profunda.
09:55
I'm showing some slides
220
583361
1740
Estou mostrando alguns slides
09:57
that were from TED 2,
221
585101
2086
do TED 2,
09:59
a little silly as slides, perhaps.
222
587187
3742
uns slides meio bobos talvez.
10:02
Then I felt television really was about displays.
223
590929
5341
Eu percebi que televisão
tinha a ver com monitores.
tinha a ver com monitores.
10:08
Again, now we're past TED 1,
224
596273
3063
Novamente, passamos do TED 1
10:11
but just around the time of TED 2,
225
599336
3026
mas estamos na época do TED 2,
10:14
and what I'd like to mention here is,
226
602362
2149
e o que eu quero mencionar aqui
10:16
even though you could imagine
227
604511
2115
é que mesmo que você pudesse imaginar
10:18
intelligence in the device,
228
606626
2054
inteligência em um dispositivo,
10:20
I look today at some of the work
229
608680
1432
eu olho para alguns trabalhos
10:22
being done about the Internet of Things,
230
610112
2438
que estão sendo feito sobre
a Internet das Coisas,
a Internet das Coisas,
10:24
and I think it's kind of tragically pathetic,
231
612550
2940
e eu acho que é tragicamente patético
10:27
because what has happened is people take
232
615490
2430
porque o que tem acontecido
é que as pessoas
é que as pessoas
10:29
the oven panel and put it on your cell phone,
233
617920
3498
colocam o painel do forno no celular,
10:33
or the door key onto your cell phone,
234
621418
1789
ou a chave da porta no celular,
10:35
just taking it and bringing it to you,
235
623207
2173
você pegou aquilo e trouxe para você.
10:37
and in fact that's actually what you don't want.
236
625380
2721
E isso é exatamente o que você não quer.
10:40
You want to put a chicken in the oven,
237
628101
2058
Você quer colocar um frango no forno
10:42
and the oven says, "Aha, it's a chicken,"
238
630159
2328
e que o forno diga:
"Ah, isso é um frango"
"Ah, isso é um frango"
10:44
and it cooks the chicken.
239
632487
1149
e o frango seja cozido.
10:45
"Oh, it's cooking the chicken for Nicholas,
240
633636
1766
"Cozinhar o frango para o Nicholas
10:47
and he likes it this way and that way."
241
635402
1834
e ele gosta desse jeito ou daquele."
10:49
So the intelligence, instead of being in the device,
242
637236
3053
A inteligência em vez de
estar no dispositivo,
estar no dispositivo,
10:52
we have started today
243
640289
1709
nós começamos a movê-la
10:53
to move it back onto the cell phone
244
641998
2112
de volta para o celular
10:56
or closer to the user,
245
644110
2370
ou para próximo do usuário,
10:58
not a particularly enlightened view
246
646480
2188
não é uma visão particularmente
esclarecida
esclarecida
11:00
of the Internet of Things.
247
648668
2741
da Internet das Coisas.
11:03
Television, again, television what I said today,
248
651409
3464
O que eu digo hoje sobre a televisão
11:06
that was back in 1990,
249
654873
2622
remonta a 1990,
11:09
and the television of tomorrow
250
657495
1470
e a televisão de amanhã
11:10
would look something like that.
251
658965
2323
pode se parecer com isso.
11:13
Again, people, but they laughed cynically,
252
661288
3544
Novamente as pessoas riram cinicamente,
11:16
they didn't laugh with much appreciation.
253
664832
5251
eles não riram com apreciação.
11:22
Telecommunications in the 1990s,
254
670083
2650
Telecomunicações na década de 1990,
11:24
George Gilder decided that he would call this diagram
255
672733
5700
George Gilder decidiu que
chamaria este diagrama
chamaria este diagrama
11:30
the Negroponte switch.
256
678433
2429
de interruptor Negroponte.
11:32
I'm probably much less famous than George,
257
680862
2006
Eu sou muito menos famoso do que George,
11:34
so when he called it the Negroponte switch, it stuck,
258
682868
3607
então o interruptor Negroponte
não foi pra frente,
não foi pra frente,
11:38
but the idea of things that came in the ground
259
686475
2665
mas a ideia de coisas que
estavam lá embaixo
estavam lá embaixo
11:41
would go in the air and stuff in the air
260
689140
1715
depois subiam, e coisas que subiam
11:42
would go into the ground
261
690855
1459
e depois desciam
11:44
has played itself out.
262
692314
1885
se exauriu.
11:46
That is the original slide from that year,
263
694199
4745
Esse é o slide original daquele ano
11:50
and it has worked in lockstep obedience.
264
698944
3375
e ele serviu ao seu propósito.
11:54
We started Wired magazine.
265
702319
2167
Nós lançamos a revista Wired.
11:56
Some people, I remember we shared
266
704486
3736
Lembro-me de que compartilhávamos
12:00
the reception desk periodically,
267
708222
2722
a recepção periodicamente,
12:02
and some parent called up irate that his son
268
710944
4058
e alguns pais ligavam irados
porque seu filho
porque seu filho
12:07
had given up Sports Illustrated
269
715002
2229
desistiu da revista de esportes
12:09
to subscribe for Wired,
270
717231
1879
para assinar a Wired,
12:11
and he said, "Are you some
porno magazine or something?"
porno magazine or something?"
271
719110
3197
eles diziam "Essa revista é pornô
ou algo do tipo?"
ou algo do tipo?"
12:14
and couldn't understand why his son
272
722307
2584
e não entendiam por que seu filho
12:16
would be interested in Wired, at any rate.
273
724891
3899
estaria interessado na Wired.
12:20
I will go through this a little quicker.
274
728790
2604
Vou passar por isso rapidamente.
12:23
This is my favorite, 1995,
275
731394
3499
Esse é meu favorito, 1995,
12:26
back page of Newsweek magazine.
276
734893
3037
contracapa da revista Newsweek.
12:29
Okay. Read it. (Laughter)
277
737930
1969
Certo. Leiam. (Risos)
12:31
["Nicholas Negroponte, director of the MIT Media Lab, predicts that we'll soon buy books and newspapers straight over the Internet. Uh, sure."
—Clifford Stoll, Newsweek, 1995]
—Clifford Stoll, Newsweek, 1995]
278
739899
1901
["Nicholas Negroponte, diretor do MIT Media Lab,
prevê que em breve compraremos livros
e jornais na Internet. Ah, claro."]
prevê que em breve compraremos livros
e jornais na Internet. Ah, claro."]
12:33
You must admit that gives you,
279
741800
1645
Vocês têm que admitir que dá,
12:35
at least it gives me pleasure
280
743445
2227
pelo menos a mim dá prazer
12:37
when somebody says how dead wrong you are.
281
745672
3758
quando alguém diz que
você está super errado.
você está super errado.
12:41
"Being Digital" came out.
282
749430
2146
Being Digital foi publicada.
12:43
For me, it gave me an opportunity
283
751576
2641
Isso me deu uma oportunidade
12:46
to be more in the trade press
284
754217
2202
de estar mais na imprensa especializada
12:48
and get this out to the public,
285
756419
3271
e levar isso mais a público,
12:51
and it also allowed us to build the new Media Lab,
286
759690
3015
e também nos permitiu
construir o novo Media Lab
construir o novo Media Lab
12:54
which if you haven't been to, visit,
287
762705
1933
que se você ainda não foi, vá visitá-lo,
12:56
because it's a beautiful piece of architecture
288
764638
3019
porque é uma bela peça de arquitetura
12:59
aside from being a wonderful place to work.
289
767657
2825
além de ser um ótimo lugar para trabalhar.
13:02
So these are the things we were saying in those TEDs.
290
770482
2695
Estas são coisas que temos dito nos TED's.
13:05
[Today, multimedia is a desktop or living room experience, because the apparatus is so clunky. This will change dramatically with small, bright, thin, high-resolution displays. — 1995]
291
773177
1567
[Hoje, multimídia é uma experiência de escritório
ou ambiente de trabalho pois a aparelhagem
é desajeitada. Isso mudará drasticamente
com os pequenos monitores, brilhantes, finos
e de alta resolução. — 1995]
ou ambiente de trabalho pois a aparelhagem
é desajeitada. Isso mudará drasticamente
com os pequenos monitores, brilhantes, finos
e de alta resolução. — 1995]
13:06
We came to them.
292
774744
1492
Nós chegamos a elas.
13:08
I looked forward to it every year.
293
776236
1992
Eu aguardava ansioso a cada ano.
13:10
It was the party that Ricky Wurman never had
294
778228
3052
Foi a festa que Ricky Wurman nunca teve
13:13
in the sense that he invited many of his old friends,
295
781280
2909
no sentido de que ele convidou
muitos de seus velhos amigos,
muitos de seus velhos amigos,
13:16
including myself.
296
784189
1659
inclusive eu.
13:17
And then something for me changed
297
785848
2392
E então para mim, algo mudou
13:20
pretty profoundly.
298
788240
1469
profundamente.
13:21
I became more involved with computers and learning
299
789709
3953
Eu me envolvi mais com
computadores e aprendizagem
computadores e aprendizagem
13:25
and influenced by Seymour,
300
793662
2462
e fui influenciado por Seymour,
13:28
but particularly looking at learning
301
796124
2615
mas particularmente pela aprendizagem
13:30
as something that is best approximated
302
798739
3910
como algo que é mais acessível
13:34
by computer programming.
303
802649
1754
pela programação de computadores.
13:36
When you write a computer program,
304
804403
2014
Quando você escreve um programa
13:38
you've got to not just list things out
305
806417
2795
não se trata apenas de listar as coisas
13:41
and sort of take an algorithm
306
809212
1728
e escolher um algoritmo
13:42
and translate it into a set of instructions,
307
810940
2876
e traduzi-lo em um conjunto de instruções,
13:45
but when there's a bug, and all programs have bugs,
308
813816
2683
quando ocorre um erro, e todos
os programas têm erros,
os programas têm erros,
13:48
you've got to de-bug it.
309
816499
1709
você tem que depurá-lo.
13:50
You've got to go in, change it,
310
818208
1990
Você tem que entrar lá, alterá-lo
13:52
and then re-execute,
311
820198
1622
e reexecutá-lo
13:53
and you iterate,
312
821820
1804
e iterar.
13:55
and that iteration is really
313
823624
2907
E essa iteração é de fato
13:58
a very, very good approximation of learning.
314
826531
2903
uma boa forma de aprendizagem.
14:01
So that led to my own work with Seymour
315
829434
3667
Aquilo levou o meu próprio
trabalho com Seymour
trabalho com Seymour
14:05
in places like Cambodia
316
833101
2358
a lugares como o Camboja
14:07
and the starting of One Laptop per Child.
317
835459
2904
e ao início do "Um Laptop por Criança".
14:10
Enough TED Talks on One Laptop per Child,
318
838363
2814
Tivemos palestras
"Um Laptop por Criança" suficientes
"Um Laptop por Criança" suficientes
14:13
so I'll go through it very fast,
319
841177
1761
então passarei por isso rapidamente,
14:14
but it did give us the chance
320
842938
3925
mas nos deu a chance
14:18
to do something at a relatively large scale
321
846863
3506
de fazer algo em uma escala
relativamente grande
relativamente grande
14:22
in the area of learning, development and computing.
322
850369
3993
nas área de aprendizagem,
desenvolvimento e computação.
desenvolvimento e computação.
14:26
Very few people know that One Laptop per Child
323
854362
2817
Poucas pessoas sabem que o
Um Laptop por Criança
Um Laptop por Criança
14:29
was a $1 billion project,
324
857179
2635
foi um projeto de um bilhão de dólares,
14:31
and it was, at least over the seven years I ran it,
325
859814
2647
e foi, ao menos nos sete anos
que o administrei.
que o administrei.
14:34
but even more important, the World Bank
326
862461
2146
Mas o mais importante é que a contribuição
14:36
contributed zero, USAID zero.
327
864607
3115
do Banco Mundial foi zero, ZERO!
14:39
It was mostly the countries
using their own treasuries,
using their own treasuries,
328
867722
4155
Foram principalmente os países
que usaram seus próprios tesouros
que usaram seus próprios tesouros
14:43
which is very interesting,
329
871877
1603
Isso é muito interessante,
14:45
at least to me it was very interesting
330
873480
1356
ao menos para mim foi muito
14:46
in terms of what I plan to do next.
331
874836
3144
interessante, em termos do que
eu pretendo fazer.
eu pretendo fazer.
14:49
So these are the various places it happened.
332
877980
3025
Isso aconteceu em vários lugares.
14:53
I then tried an experiment,
333
881005
2902
Então eu fiz um experimento
14:55
and the experiment happened in Ethiopia.
334
883907
4281
na Etiópia.
15:00
And here's the experiment.
335
888188
2642
Eis o experimento.
15:02
The experiment is,
336
890830
1631
O experimento é,
15:04
can learning happen where there are no schools.
337
892461
3780
será que pode haver aprendizado
onde não há escolas?
onde não há escolas?
15:08
And we dropped off tablets
338
896241
2530
Nós entregamos tablets
15:10
with no instructions
339
898771
2243
sem dar nenhuma instrução
15:13
and let the children figure it out.
340
901014
3273
e deixamos as crianças descobrirem.
15:16
And in a short period of time,
341
904287
3647
E em pouco tempo
15:19
they not only
342
907934
2098
eles não apenas
15:22
turned them on and were using 50 apps per child
343
910032
3072
ligaram o tablet, como usaram
50 aplicativos por criança
50 aplicativos por criança
15:25
within five days,
344
913104
2102
em cinco dias,
15:27
they were singing "ABC" songs within two weeks,
345
915206
2934
eles cantaram a música "ABC"
em duas semanas,
em duas semanas,
15:30
but they hacked Android within six months.
346
918140
3893
mas eles hackearam o Android
em seis meses.
em seis meses.
15:34
And so that seemed sufficiently interesting.
347
922033
3518
Isso pareceu suficientemente interessante.
15:37
This is perhaps the best picture I have.
348
925551
2559
Esta talvez seja a melhor foto que tenho.
15:40
The kid on your right
349
928110
4151
A criança a sua direita
15:44
has sort of nominated himself as teacher.
350
932261
2475
meio que se intitulou professor.
15:46
Look at the kid on the left, and so on.
351
934736
2520
Cuidou da criança à esquerda, e assim vai.
15:49
There are no adults involved in this at all.
352
937256
3150
Não há adultos envolvidos aqui.
Então eu disse: "será que podemos
15:52
So I said, well can we do this
353
940406
1424
15:53
at a larger scale?
354
941830
1597
fazer isso em larga escala?"
15:55
And what is it that's missing?
355
943427
2481
E o que está faltando?
15:57
The kids are giving a press conference at this point,
356
945908
2269
Aqui as crianças estão
dando uma conferência
dando uma conferência
16:00
and sort of writing in the dirt.
357
948177
2685
e escrevendo no barro.
16:02
And the answer is, what is missing?
358
950862
3445
E a resposta é, o que está faltando?
16:06
And I'm going to skip over my prediction, actually,
359
954307
2536
E eu vou pular minha previsão
16:08
because I'm running out of time,
360
956843
1528
porque estou ficando sem tempo
16:10
and here's the question, is what's going to happen?
361
958371
3968
e a questão é: "o que vai acontecer?"
16:14
I think the challenge
362
962339
1487
Creio que o desafio
16:15
is to connect the last billion people,
363
963826
2628
seja conectar o último bilhão de pessoas,
16:18
and connecting the last billion
364
966454
2651
e conectar o último bilhão
16:21
is very different than connecting the next billion,
365
969105
3397
é muito diferente de conectar
o próximo bilhão,
o próximo bilhão,
16:24
and the reason it's different
366
972502
1394
e a razão de ser diferente
16:25
is that the next billion
367
973896
1864
é que o próximo bilhão
16:27
are sort of low-hanging fruit,
368
975760
1950
é meio que o mais fácil,
16:29
but the last billion are rural.
369
977710
3367
mas o último bilhão é rural.
16:33
Being rural and being poor
370
981077
3752
Ser rural e ser pobre
16:36
are very different.
371
984829
1132
é muito diferente.
16:37
Poverty tends to be created by our society,
372
985961
3633
A pobreza tende a ser criada
por nossa sociedade
por nossa sociedade
16:41
and the people in that community are not poor
373
989594
5450
e as pessoas daquela comunidade
não são pobres
não são pobres
16:47
in the same way at all.
374
995044
1909
da mesma forma.
16:48
They may be primitive,
375
996953
1405
Eles podem ser primitivos
16:50
but the way to approach it and to connect them,
376
998358
4044
mas a maneira de abordar
isso e conectá-los,
isso e conectá-los,
16:54
the history of One Laptop per Child,
377
1002402
2531
a história do Um laptop por Criança
16:56
and the experiment in Ethiopia,
378
1004933
3656
e o experimento na Etiópia,
17:00
lead me to believe that we can in fact
379
1008589
3275
levaram-me a acreditar que podemos
17:03
do this in a very short period of time.
380
1011864
2801
fazer isso em um curto período de tempo.
17:06
And so my plan,
381
1014665
1841
Então, meu plano
17:08
and unfortunately I haven't been able
382
1016506
2234
e infelizmente eu não consegui
17:10
to get my partners at this point
383
1018740
2868
trazer meus parceiros
17:13
to let me announce them,
384
1021608
1291
para poder apresentá-los,
17:14
but is to do this with a stationary satellite.
385
1022899
4907
mas é fazer isso com um
satélite estacionário.
satélite estacionário.
17:19
There are many reasons
386
1027806
2459
Há muitas razões
17:22
that stationary satellites aren't the best things,
387
1030265
4515
pelas quais os satélites estacionários
não são as melhores coisas,
não são as melhores coisas,
17:26
but there are a lot of reasons why they are,
388
1034780
2937
mas há uma série de razões
pelas quais eles são,
pelas quais eles são,
17:29
and for two billion dollars,
389
1037717
3095
e com dois bilhões de dólares
17:32
you can connect a lot more than 100 million people,
390
1040812
3684
dá para conectar muito mais que
100 milhões de pessoas,
100 milhões de pessoas,
17:36
but the reason I picked two,
391
1044496
2661
mas a razão de eu escolher dois
17:39
and I will leave this as my last slide,
392
1047157
3383
e vou deixar isso para o meu último slide,
17:42
is two billion dollars
393
1050540
1784
é que dois bilhões de dólares
17:44
is what we were spending
394
1052324
2919
é o que gastamos
17:47
in Afghanistan
395
1055243
2093
no Afeganistão
17:49
every week.
396
1057336
1912
toda semana.
17:51
So surely if we can connect
397
1059248
3307
Certamente se podemos conectar
17:54
Africa and the last billion people
398
1062555
2700
a África e o último bilhão de pessoas
17:57
for numbers like that,
399
1065255
1554
por números como esse,
17:58
we should be doing it.
400
1066809
1313
então deveríamos fazê-lo.
18:00
Thank you very much.
401
1068122
2297
Muito obrigado.
18:02
(Applause)
402
1070419
3529
(Aplausos)
18:05
Chris Anderson: Stay up there. Stay up there.
403
1073948
4330
Chris Anderson: Fique aí. Fique aí.
18:10
NN: You're going to give me extra time?
404
1078278
2030
NN: Você vai me dar um tempo extra?
18:12
CA: No. That was wickedly clever, wickedly clever.
405
1080308
2362
CA: Não. Foi perversamente inteligente.
18:14
You gamed it beautifully.
406
1082670
1865
Você falou muito apropriadamente.
18:16
Nicholas, what is your prediction?
407
1084535
2630
Nicholas, qual é sua previsão?
18:19
(Laughter)
408
1087165
2026
(Risos)
18:21
NN: Thank you for asking.
409
1089191
2436
NN: Obrigado por perguntar.
18:23
I'll tell you what my prediction is,
410
1091627
2773
Vou te dizer qual é a minha previsão,
18:26
and my prediction, and this is a prediction,
411
1094400
2700
minha previsão, e isso é uma previsão
18:29
because it'll be 30 years. I won't be here.
412
1097100
2662
porque será em 30 anos.
Eu não estarei aqui.
Eu não estarei aqui.
18:31
But one of the things about learning how to read,
413
1099762
4728
Mas uma das coisas sobre aprender a ler,
18:36
we have been doing a lot of consuming
414
1104490
2849
nós temos consumido muita
18:39
of information going through our eyes,
415
1107339
2285
informação com nossos olhos,
18:41
and so that may be a very inefficient channel.
416
1109624
3076
e esse canal é muito ineficiente.
18:44
So my prediction is that we are
going to ingest information
going to ingest information
417
1112700
5085
Minha previsão é que vamos
ingerir informação.
ingerir informação.
18:49
You're going to swallow a pill and know English.
418
1117785
3197
Você vai engolir uma pílula e
aprender inglês.
aprender inglês.
18:52
You're going to swallow a
pill and know Shakespeare.
pill and know Shakespeare.
419
1120982
2692
Você vai engolir uma pílula e
aprender Shakespeare.
aprender Shakespeare.
18:55
And the way to do it is through the bloodstream.
420
1123674
2609
E isso se dará pela corrente sanguínea.
18:58
So once it's in your bloodstream,
421
1126283
1857
E, uma vez na corrente sanguínea
19:00
it basically goes through it and gets into the brain,
422
1128140
2218
basicamente ela vai para o cérebro,
19:02
and when it knows that it's in the brain
423
1130358
2182
e quando ela souber que está no cérebro
19:04
in the different pieces,
424
1132540
1322
nas diferentes partes,
19:05
it deposits it in the right places.
425
1133862
2625
vai depositá-lo no lugar certo.
19:08
So it's ingesting.
426
1136487
1332
Então, isso é ingerir.
19:09
CA: Have you been hanging out
with Ray Kurzweil by any chance?
with Ray Kurzweil by any chance?
427
1137819
2520
CA: Por acaso você tem conversado
com Ray Kurzweil?
com Ray Kurzweil?
19:12
NN: No, but I've been hanging
around with Ed Boyden
around with Ed Boyden
428
1140339
3213
NN: Não, mas tenho andado com o Ed Boyden
19:15
and hanging around with one of the speakers
429
1143552
1845
e com um outro palestrante
19:17
who is here, Hugh Herr,
430
1145397
1813
que está aqui, Hugh Herr,
19:19
and there are a number of people.
431
1147210
1897
e com outras pessoas.
19:21
This isn't quite as far-fetched,
432
1149107
1397
Isso não é tão rebuscado
19:22
so 30 years from now.
433
1150504
2945
para daqui a 30 anos.
19:25
CA: We will check it out.
434
1153449
1742
CA: Vamos ver.
19:27
We're going to be back and we're going
to play this clip 30 years from now,
to play this clip 30 years from now,
435
1155191
2302
Em 30 anos voltaremos
e passaremos esse vídeo
e passaremos esse vídeo
19:29
and then all eat the red pill.
436
1157493
3031
e vamos tomar a pílula vermelha.
19:32
Well thank you for that.
437
1160524
2185
Obrigado.
19:34
Nicholas Negroponte.
438
1162709
1444
Nicholas Negroponte.
19:36
NN: Thank you.
439
1164153
1348
NN: Obrigado.
19:37
(Applause)
440
1165501
814
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Nicholas Negroponte - Tech visionaryThe founder of the MIT Media Lab, Nicholas Negroponte pushed the edge of the information revolution as an inventor, thinker and angel investor. He's the driving force behind One Laptop per Child, building computers for children in the developing world.
Why you should listen
A pioneer in the field of computer-aided design, Negroponte founded (and was the first director of) MIT's Media Lab, which helped drive the multimedia revolution and now houses more than 500 researchers and staff across a broad range of disciplines. An original investor in Wired (and the magazine's "patron saint"), for five years he penned a column exploring the frontiers of technology -- ideas that he expanded into his 1995 best-selling book Being Digital. An angel investor extraordinaire, he's funded more than 40 startups, and served on the boards of companies such as Motorola and Ambient Devices.
But his latest effort, the One Laptop per Child project, may prove his most ambitious. The organization is designing, manufacturing and distributing low-cost, wireless Internet-enabled computers costing roughly $100 and aimed at children. Negroponte hopes to put millions of these devices in the hands of children in the developing world.
Nicholas Negroponte | Speaker | TED.com