TED2014
Joi Ito: Want to innovate? Become a "now-ist"
Joi Ito: Quer inovar? Torne-se um ''agora-ista''
Filmed:
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"Lembram-se de antes da Internet?" pergunta Joi Ito. "Lembram-se de quando as pessoas tentavam prever o futuro?" Nesta conversa cativante, o diretor do Media Lab do MIT ignora as previsões de futuro e, em vez disso, partilha uma nova abordagem de criar no presente: construir rapidamente e melhorar constantemente, sem esperar autorização ou prova de que temos a ideia certa. Vemos este tipo de inovação, de baixo para cima, nos projetos mais fascinantes e futuristas que surgem hoje em dia, e começa, segundo ele, por estarmos abertos e alerta para o que se passa à nossa volta agora mesmo. Não sejam futuristas, sugere: sejam "agora-istas".
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00:12
On March 10, 2011,
0
543
2743
Em 10 de março de 2011,
00:15
I was in Cambridge at the MIT Media Lab
1
3286
3007
eu estava em Cambridge,
no Media Lab do MIT,
no Media Lab do MIT,
00:18
meeting with faculty, students and staff,
2
6293
3229
reunido com docentes, alunos e pessoal.
00:21
and we were trying to figure out whether
3
9522
1789
Estávamos a discutir
00:23
I should be the next director.
4
11311
2360
se eu devia ser o próximo diretor.
00:25
That night, at midnight,
5
13671
2369
Naquela noite, à meia noite,
00:28
a magnitude 9 earthquake
6
16040
1770
um terramoto de magnitude 9
00:29
hit off of the Pacific coast of Japan.
7
17810
2866
atingiu a costa do Pacífico no Japão.
00:32
My wife and family were in Japan,
8
20676
2285
A minha mulher e família estavam no Japão.
00:34
and as the news started to come in,
9
22961
3310
Quando as notícias começaram a chegar,
00:38
I was panicking.
10
26271
1699
eu fiquei em pânico.
00:39
I was looking at the news streams
11
27970
1262
Eu via os noticiários
00:41
and listening to the press conferences
12
29232
2828
e ouvia as conferências de imprensa
00:44
of the government officials
13
32060
2210
dos agentes do governo
00:46
and the Tokyo Power Company,
14
34270
1590
e da Companhia de Energia de Tóquio,
00:47
and hearing about this explosion
15
35860
2551
a ouvir falar sobre a explosão
nos reatores nucleares
nos reatores nucleares
00:50
at the nuclear reactors
16
38411
1199
00:51
and this cloud of fallout
17
39610
1681
e na nuvem de partículas radioativas
00:53
that was headed towards our house
18
41291
1899
que estava a ir na direção da nossa casa
00:55
which was only about 200 kilometers away.
19
43190
2899
que ficava apenas a 200 quilómetros dali.
00:58
And the people on TV weren't telling us
20
46089
2831
As pessoas na TV não nos diziam
01:00
anything that we wanted to hear.
21
48920
1940
nada do que queríamos ouvir.
01:02
I wanted to know what was going on with the reactor,
22
50860
1960
Queria saber o que se
passava com o reator,
passava com o reator,
01:04
what was going on with the radiation,
23
52820
1422
o que se passava com a radiação,
01:06
whether my family was in danger.
24
54242
2328
se a minha família corria perigo.
01:08
So I did what instinctively felt like the right thing,
25
56570
3189
Então fiz o que instintivamente
me pareceu o melhor.
me pareceu o melhor.
01:11
which was to go onto the Internet
26
59759
1671
Fui à Internet
01:13
and try to figure out
27
61430
1342
tentar descobrir se eu podia
resolver as coisas à minha maneira.
resolver as coisas à minha maneira.
01:14
if I could take matters into my own hands.
28
62772
2411
01:17
On the Net, I found there were a lot of other people
29
65183
1841
Descobri que havia
muitas outras pessoas como eu,
muitas outras pessoas como eu,
01:19
like me trying to figure out what was going on,
30
67024
2066
a tentar saber o que se passava.
01:21
and together we sort of loosely formed a group
31
69090
2216
e formámos um grupo informal
01:23
and we called it Safecast,
32
71306
2471
a que chamámos Safecast.
01:25
and we decided we were going to try
33
73777
1172
Decidimos que iríamos tentar
medir a radiação
medir a radiação
01:26
to measure the radiation
34
74949
1746
01:28
and get the data out to everybody else,
35
76695
1774
e disponibilizar os dados a toda a gente,
01:30
because it was clear that the government
36
78469
1672
porque estava claro que o governo
01:32
wasn't going to be doing this for us.
37
80141
2902
não ia fazer isso para nós.
01:35
Three years later,
38
83043
1417
Três anos depois,
01:36
we have 16 million data points,
39
84460
3094
temos 16 milhões de observações.
01:39
we have designed our own Geiger counters
40
87554
2745
Concebemos os nossos sensores Geiger,
01:42
that you can download the designs
41
90299
1653
cujo projeto é aberto
e podem ligar-se na rede.
e podem ligar-se na rede.
01:43
and plug it into the network.
42
91952
874
01:44
We have an app that shows you
43
92826
1904
Temos uma aplicação que nos mostra
01:46
most of the radiation in Japan
and other parts of the world.
and other parts of the world.
44
94730
3027
grande parte da radiação
no Japão e noutros países.
no Japão e noutros países.
01:49
We are arguably one of the most successful
45
97757
2205
Somos um dos projetos "cidadão" de ciência
01:51
citizen science projects in the world,
46
99962
1855
mais bem-sucedidos do mundo.
01:53
and we have created
47
101817
2352
Criámos o maior conjunto aberto
01:56
the largest open dataset of radiation measurements.
48
104169
3501
de dados de medidas de radiação.
01:59
And the interesting thing here
49
107670
2742
O interessante aqui é como...
02:02
is how did — (Applause) — Thank you.
50
110412
4648
(Aplausos)
Obrigado.
02:07
How did a bunch of amateurs
51
115060
2091
Como é que um grupo de amadores
02:09
who really didn't know what we were doing
52
117151
2169
que não sabiam bem o que estavam a fazer
02:11
somehow come together
53
119320
1689
acabaram por se juntar
02:13
and do what NGOs and the government
54
121009
3184
e fizeram o que as ONGs e o governo
02:16
were completely incapable of doing?
55
124193
2418
foram completamente incapazes de fazer?
02:18
And I would suggest that this has something to do
56
126611
2758
Eu sugeriria que isto tem a ver
com a Internet.
com a Internet.
02:21
with the Internet. It's not a fluke.
57
129369
1760
Não é um acaso.
02:23
It wasn't luck, and it wasn't because it was us.
58
131129
2851
Não foi sorte, e não foi porque fomos nós.
02:25
It helped that it was an event
59
133980
1418
Ajudou ter sido um acontecimento
que uniu toda a gente.
que uniu toda a gente.
02:27
that pulled everybody together,
60
135398
1635
02:29
but it was a new way of doing things
61
137033
1758
Foi uma nova maneira de fazer as coisas
02:30
that was enabled by the Internet
62
138791
2079
que só foi possível graças à Internet.
02:32
and a lot of the other things that were going on,
63
140870
1592
Aconteciam muitas outras coisas.
02:34
and I want to talk a little bit about
64
142462
2013
É sobre isso que quero falar,
02:36
what those new principles are.
65
144475
2669
o que são estes novos princípios.
02:39
So remember before the Internet? (Laughter)
66
147144
4808
Lembram-se de antes da Internet?
(Risos)
Chamo-lhe "a.I.", certo?
02:43
I call this B.I. Okay?
67
151952
1788
02:45
So, in B.I., life was simple.
68
153740
3611
Em "a.I.", a vida era simples.
02:49
Things were Euclidian, Newtonian,
69
157351
2746
As coisas eram euclidianas, newtonianas,
02:52
somewhat predictable.
70
160097
1459
de certa forma previsíveis.
02:53
People actually tried to predict the future,
71
161556
2410
As pessoas tentavam prever o futuro,
02:55
even the economists.
72
163966
1714
até os economistas.
(Risos)
02:57
And then the Internet happened,
73
165680
3214
Depois, aconteceu a Internet.
03:00
and the world became extremely complex,
74
168894
2071
O mundo tornou-se extremamente complexo,
03:02
extremely low-cost, extremely fast,
75
170965
2637
extremamente barato, extremamente rápido.
03:05
and those Newtonian laws
76
173602
2118
Aquelas leis newtonianas
03:07
that we so dearly cherished
77
175720
1799
que nos eram tão queridas
03:09
turned out to be just local ordinances,
78
177519
2197
acabaram por ser apenas decretos locais.
03:11
and what we found was that in this
79
179716
1751
Descobrimos que,
03:13
completely unpredictable world
80
181467
2613
neste mundo totalmente imprevisível,
03:16
that most of the people who were surviving
81
184080
2032
a maioria das pessoas que sobreviviam
03:18
were working with sort of a different set of principles,
82
186112
3333
estavam a trabalhar
com um conjunto diferente de princípios.
com um conjunto diferente de princípios.
03:21
and I want to talk a little bit about that.
83
189445
2631
Quero falar um pouco sobre isso.
03:24
Before the Internet, if you remember,
84
192076
1364
Antes da Internet, se se lembram,
03:25
when we tried to create services,
85
193440
1905
quando tentávamos criar serviços,
03:27
what you would do is you'd create
86
195345
1026
criávamos a parte do "hardware",
03:28
the hardware layer and the
network layer and the software
network layer and the software
87
196371
2312
a parte da rede, e o "software".
03:30
and it would cost millions of dollars
88
198683
2028
Custava milhões de dólares
03:32
to do anything that was substantial.
89
200711
2307
fazer qualquer coisa substancial.
03:35
So when it costs millions of dollars
to do something substantial,
to do something substantial,
90
203018
2439
Para uma coisa substancial
que custava milhões de dólares
que custava milhões de dólares
03:37
what you would do is you'd get an MBA
91
205457
2072
arranjávamos um especialista
03:39
who would write a plan
92
207529
1458
que escrevia um plano
03:40
and get the money
93
208987
943
e arranjava o dinheiro
03:41
from V.C.s or big companies,
94
209930
1744
de capitalistas ou de grandes empresas.
03:43
and then you'd hire the designers and the engineers,
95
211674
2113
Contratávamos projetistas e engenheiros,
03:45
and they'd build the thing.
96
213787
1023
e eles construíam a coisa.
03:46
This is the Before Internet, B.I., innovation model.
97
214810
4619
Era esse o modelo de inovação
antes da Internet.
antes da Internet.
03:51
What happened after the Internet was
98
219429
2307
O que aconteceu depois da Internet
foi que o custo da inovação caiu muito
03:53
the cost of innovation went down so much
99
221736
1756
03:55
because the cost of collaboration,
the cost of distribution,
the cost of distribution,
100
223492
2487
porque o custo da colaboração,
da distribuição,
da distribuição,
03:57
the cost of communication, and Moore's Law
101
225979
2643
o custo da comunicação e a Lei de Moore
04:00
made it so that the cost of trying a new thing
102
228622
2676
fizeram com que o custo
de tentar uma coisa nova
de tentar uma coisa nova
04:03
became nearly zero,
103
231298
1394
se tornasse quase zero.
04:04
and so you would have Google, Facebook, Yahoo,
104
232692
2269
Tivemos o Google, o Facebook, o Yahoo,
04:06
students that didn't have permission —
105
234961
1771
estudantes ainda não licenciados
04:08
permissionless innovation —
106
236732
1373
— inovação sem qualificação —
04:10
didn't have permission, didn't have PowerPoints,
107
238105
1620
sem graduação, sem PowerPoints,
04:11
they just built the thing,
108
239725
2103
mas que construíam a coisa,
04:13
then they raised the money,
109
241828
1444
arranjavam o dinheiro
04:15
and then they sort of figured out a business plan
110
243272
2201
e descobriram um plano de negócio.
04:17
and maybe later on they hired some MBAs.
111
245473
2357
Talvez, mais tarde,
contratavam uns especialistas.
contratavam uns especialistas.
04:19
So the Internet caused innovation,
112
247830
2311
A Internet levou à inovação,
pelo menos em "software" e serviços,
pelo menos em "software" e serviços,
04:22
at least in software and services,
113
250141
1124
04:23
to go from an MBA-driven innovation model
114
251265
2859
para passar dum modelo de inovação
feito por especialistas
feito por especialistas
04:26
to a designer-engineer-driven innovation model,
115
254124
3903
para um modelo de inovação
feito por engenheiros e projetistas.
feito por engenheiros e projetistas.
04:30
and it pushed innovation to the edges,
116
258027
2098
Isso empurrou a inovação para o limite,
04:32
to the dorm rooms, to the startups,
117
260125
1546
os estudantes, as "startups",
04:33
away from the large institutions,
118
261671
1686
longe das grandes instituições
e das velhas instituições pesadas,
e das velhas instituições pesadas,
04:35
the stodgy old institutions that had the power
119
263357
2355
que tinham o poder,
o dinheiro e a autoridade.
o dinheiro e a autoridade.
04:37
and the money and the authority.
120
265712
1687
04:39
And we all know this. We all know
this happened on the Internet.
this happened on the Internet.
121
267399
2609
Todos sabemos
que isso aconteceu na Internet.
que isso aconteceu na Internet.
04:42
It turns out it's happening in other things, too.
122
270008
2765
Isso também está a acontecer
noutras coisas.
noutras coisas.
04:44
Let me give you some examples.
123
272773
3242
Vou dar alguns exemplos.
04:48
So at the Media Lab, we don't just do hardware.
124
276015
2785
No Media Lab, não fazemos só "hardware".
04:50
We do all kinds of things.
125
278800
1042
Fazemos muitas coisas.
04:51
We do biology, we do hardware,
126
279842
1885
Fazemos biologia, fazemos "hardware".
04:53
and Nicholas Negroponte
famously said, "Demo or die,"
famously said, "Demo or die,"
127
281727
3621
Nicholas Negroponte disse:
"Demonstrar ou morrer".
"Demonstrar ou morrer".
04:57
as opposed to "Publish or perish,"
128
285348
1722
em oposição a: "Publicar ou perecer",
04:59
which was the traditional academic way of thinking.
129
287070
2243
a forma académica
tradicional de pensar.
tradicional de pensar.
05:01
And he often said, the demo only has to work once,
130
289313
3562
Ele dizia com frequência:
"A demo só tem que funcionar uma vez",
"A demo só tem que funcionar uma vez",
05:04
because the primary mode of us impacting the world
131
292875
2816
porque a forma principal
de ter impacto no mundo
de ter impacto no mundo
05:07
was through large companies
132
295691
1778
era através das grandes empresas
05:09
being inspired by us
133
297469
1263
que eram inspiradas por nós
05:10
and creating products like
the Kindle or Lego Mindstorms.
the Kindle or Lego Mindstorms.
134
298732
3516
e que criavam produtos como o Kindle
ou o Lego Mindstorms.
ou o Lego Mindstorms.
05:14
But today, with the ability
135
302248
1942
Mas hoje, com a capacidade
05:16
to deploy things into the real world at such low cost,
136
304190
2309
de colocar coisas no mundo real,
a um custo tão baixo,
a um custo tão baixo,
05:18
I'm changing the motto now,
137
306499
2150
eu agora vou mudar o lema.
05:20
and this is the official public statement.
138
308649
1813
Esta é a afirmação pública oficial,
05:22
I'm officially saying, "Deploy or die."
139
310462
2497
Estou oficialmente a dizer:
"Difundir ou morrer'."
"Difundir ou morrer'."
05:24
You have to get the stuff into the real world
140
312959
2221
Temos que levar a coisa para o mundo real
05:27
for it to really count,
141
315180
1356
para que ela conte realmente.
05:28
and sometimes it will be large companies,
142
316536
1879
Por vezes serão grandes empresas,
05:30
and Nicholas can talk about satellites.
143
318415
1957
Nicholas pode falar sobre satélites,
05:32
(Applause)
144
320372
1286
(Aplausos)
05:33
Thank you.
145
321658
1082
05:34
But we should be getting out there ourselves
146
322740
1774
Mas nós mesmos devíamos sair de lá
05:36
and not depending on large
institutions to do it for us.
institutions to do it for us.
147
324514
3584
e não dependermos de grandes instituições
para fazê-lo por nós.
para fazê-lo por nós.
05:40
So last year, we sent a bunch
of students to Shenzhen,
of students to Shenzhen,
148
328098
2702
O ano passado, mandámos
um grupo de alunos para Shenzhen.
um grupo de alunos para Shenzhen.
05:42
and they sat on the factory floors
149
330800
1580
Eles sentaram-se no chão da fábrica
05:44
with the innovators in Shenzhen, and it was amazing.
150
332380
2305
com os inovadores em Shenzhen,
e foi espantoso.
e foi espantoso.
05:46
What was happening there
151
334685
1477
O que acontecia ali
05:48
was you would have these manufacturing devices,
152
336162
2184
era que havia dispositivos de manufatura,
05:50
and they weren't making prototypes or PowerPoints.
153
338346
2193
e eles não estavam a fazer
protótipos ou PowerPoints.
protótipos ou PowerPoints.
05:52
They were fiddling with the manufacturing equipment
154
340539
2465
Estavam a manipular
05:55
and innovating right on the
manufacturing equipment.
manufacturing equipment.
155
343004
3210
e a inovar o equipamento de fabrico.
05:58
The factory was in the designer,
156
346214
1886
A fábrica estava no projetista,
06:00
and the designer was literally in the factory.
157
348100
2274
e o projetista encontrava-se na fábrica.
06:02
And so what you would do is,
158
350374
1626
Podíamos passear pelos "stands"
06:04
you'd go down to the stalls
159
352000
1241
06:05
and you would see these cell phones.
160
353241
2556
e ver os telemóveis.
06:07
So instead of starting little websites
161
355797
2525
Em vez de iniciar pequenos "sites"
06:10
like the kids in Palo Alto do,
162
358322
1548
como fazem os jovens em Palo Alto,
06:11
the kids in Shenzhen make new cell phones.
163
359870
2540
os jovens em Shenzhen
criam novos telemóveis.
criam novos telemóveis.
06:14
They make new cell phones like kids in Palo Alto
164
362410
2697
Fazem novos telemóveis
como os jovens em Palo Alto fazem "sites".
06:17
make websites,
165
365107
1258
06:18
and so there's a rainforest
166
366365
2113
Há como que uma floresta exuberante
06:20
of innovation going on in the cell phone.
167
368478
1556
de inovação nos telemóveis.
06:22
What they do is, they make a cell phone,
168
370034
1600
Fabricam um telemóvel,
06:23
go down to the stall, they sell some,
169
371634
2224
descem aos "stands", vendem alguns,
06:25
they look at the other kids' stuff, go up,
170
373858
2325
olham para as coisas
dos outros jovens, sobem,
dos outros jovens, sobem,
06:28
make a couple thousand more, go down.
171
376183
2591
fabricam mais uns mil, descem.
06:30
Doesn't this sound like a software thing?
172
378774
1991
Isto não parece "software"?
06:32
It sounds like agile software development,
173
380765
1647
Parece desenvolvimento de "software" ágil,
06:34
A/B testing and iteration,
174
382412
2928
Teste A/B e iteração.
06:37
and what we thought you could only do with software
175
385340
2083
O que achávamos ser só
possível em "software"
possível em "software"
06:39
kids in Shenzhen are doing this in hardware.
176
387423
2270
estão jovens em Shenzhen
a fazer com "hardware".
a fazer com "hardware".
06:41
My next fellow, I hope, is going to be
177
389693
1467
Espero que o meu sucessor
06:43
one of these innovators from Shenzhen.
178
391160
1485
seja um desses inovadores de Shenzhen.
06:44
And so what you see is
179
392645
1665
O que observamos é um empurrão
da inovação para o limite.
da inovação para o limite.
06:46
that is pushing innovation to the edges.
180
394310
1969
06:48
We talk about 3D printers and stuff like that,
181
396279
2105
Conversamos sobre impressoras 3D
e coisas dessas, é ótimo
e coisas dessas, é ótimo
06:50
and that's great, but this is Limor.
182
398384
1991
Esta é Limor, uma
das nossas estudantes preferidas.
das nossas estudantes preferidas.
06:52
She is one of our favorite graduates,
183
400375
2259
06:54
and she is standing in front of a Samsung
184
402634
2076
Está de pé em frente duma máquina
Samsung Techwin Pick e Place .
Samsung Techwin Pick e Place .
06:56
Techwin Pick and Place Machine.
185
404710
1833
06:58
This thing can put 23,000 components per hour
186
406543
3924
Esta coisa pode colocar
uns 23 000 componentes por hora
uns 23 000 componentes por hora
07:02
onto an electronics board.
187
410467
1993
numa placa eletrónica.
07:04
This is a factory in a box.
188
412460
1823
Isto é uma fábrica numa caixa.
07:06
So what used to take a factory full of workers
189
414283
2498
Outrora era precisa
uma fábrica cheia de trabalhadores
uma fábrica cheia de trabalhadores
07:08
working by hand
190
416781
1019
07:09
in this little box in New York,
191
417800
1709
a trabalhar à mão.
Esta pequena caixa
em Nova Iorque faz o mesmo.
em Nova Iorque faz o mesmo.
07:11
she's able to have effectively —
192
419509
1050
07:12
She doesn't actually have to go to Shenzhen
193
420559
1633
Ela não precisa de ir
a Shenzhen para fabricar.
a Shenzhen para fabricar.
07:14
to do this manufacturing.
194
422192
1244
07:15
She can buy this box and she can manufacture it.
195
423436
2261
Pode comprar esta caixa e fabricar.
07:17
So manufacturing, the cost of innovation,
196
425697
2243
A manufatura, o custo da inovação,
07:19
the cost of prototyping, distribution,
manufacturing, hardware,
manufacturing, hardware,
197
427940
2690
o custo do protótipo, distribuição,
manufatura, "hardware",
manufatura, "hardware",
07:22
is getting so low
198
430630
1463
está a cair tanto
07:24
that innovation is being pushed to the edges
199
432093
2317
que a inovação está a ser alargada
07:26
and students and startups are being able to build it.
200
434410
2428
e estudantes e "startups"
conseguem construir isso.
conseguem construir isso.
07:28
This is a recent thing, but this will happen
201
436838
1878
É uma coisa recente, mas vai acontecer
07:30
and this will change
202
438716
1483
e vai mudar
07:32
just like it did with software.
203
440199
2425
como aconteceu com o "software".
07:34
Sorona is a DuPont process
204
442624
3246
Sorona é um processo DuPont
07:37
that uses a genetically engineered microbe
205
445870
3020
que utiliza um micróbio
geneticamente modificado
geneticamente modificado
07:40
to turn corn sugar into polyester.
206
448890
3950
para transformar açúcar
de milho em poliéster.
de milho em poliéster.
07:44
It's 30 percent more efficient
than the fossil fuel method,
than the fossil fuel method,
207
452840
2478
É 30% mais eficiente que
o método de combustível fóssil
o método de combustível fóssil
07:47
and it's much better for the environment.
208
455318
3659
e é muito melhor para o meio ambiente.
07:50
Genetic engineering and bioengineering
209
458977
1405
A engenharia genética e a bioengenharia
estão a criar
estão a criar
07:52
are creating a whole bunch
210
460382
1531
muitas novas oportunidades
07:53
of great new opportunities
211
461913
1758
07:55
for chemistry, for computation, for memory.
212
463671
2829
para a química, a computação, a memória.
07:58
We will probably be doing a lot,
obviously doing health things,
obviously doing health things,
213
466500
2050
Podemos fazer muitas coisas,
coisas saudáveis,
coisas saudáveis,
08:00
but we will probably be growing chairs
214
468550
2204
mas, em breve, estaremos a construir
08:02
and buildings soon.
215
470754
1040
cadeiras e edifícios.
08:03
The problem is, Sorona costs
about 400 million dollars
about 400 million dollars
216
471794
3910
O problema é: os custos da Sorona
são de cerca de 400 milhões de dólares
são de cerca de 400 milhões de dólares
08:07
and took seven years to build.
217
475704
1381
e levou sete anos a construir.
08:09
It kind of reminds you of the old mainframe days.
218
477085
3079
Faz lembrar os velhos tempos
do "mainframe".
do "mainframe".
08:12
The thing is, the cost of innovation
219
480164
2492
O custo da inovação
08:14
in bioengineering is also going down.
220
482656
1586
em bioengenharia também está a cair.
08:16
This is desktop gene sequencer.
221
484242
1969
Este é um sequenciador de genes.
08:18
It used to cost millions and millions
of dollars to sequence genes.
of dollars to sequence genes.
222
486211
3554
Custava milhões e milhões de dólares
sequenciar genes.
sequenciar genes.
08:21
Now you can do it on a desktop like this,
223
489765
1744
Agora podemos usar este computador.
08:23
and kids can do this in dorm rooms.
224
491509
2093
e os jovens podem fazê-lo nas camaratas.
08:25
This is Gen9 gene assembler,
225
493602
2688
Este é o montador de genes Gen9.
Agora, quando tentamos imprimir um gene,
08:28
and so right now when you try to print a gene,
226
496290
2079
08:30
what you do is somebody in a factory
227
498369
1268
há alguém numa fábrica, com pipetas,
a fazer a coisa à mão,
a fazer a coisa à mão,
08:31
with pipettes puts the thing together by hand,
228
499637
1940
08:33
you have one error per 100 base pairs,
229
501577
2351
temos um erro por 100 pares de base,
08:35
and it takes a long time and costs a lot of money.
230
503928
2576
demora tempo e custa muito dinheiro.
08:38
This new device
231
506504
1386
Este novo dispositivo
reúne genes num "chip".
reúne genes num "chip".
08:39
assembles genes on a chip,
232
507890
1674
08:41
and instead of one error per 100 base pairs,
233
509564
2149
Em vez de um erro por 100 pares de base,
08:43
it's one error per 10,000 base pairs.
234
511713
2126
temos um erro por 10 000 pares de base,
08:45
In this lab, we will have the world's capacity
235
513839
2745
Neste laboratório, vamos poder,
a nível mundial,
a nível mundial,
08:48
of gene printing within a year,
236
516584
2103
imprimir genes dentro de um ano:
08:50
200 million base pairs a year.
237
518687
2612
200 milhões de pares de base por ano.
08:53
This is kind of like when we went
238
521299
2563
É como quando passámos
08:55
from transistor radios wrapped by hand
239
523862
2261
do transístor dos rádios feitos à mão
08:58
to the Pentium.
240
526123
1271
para o Pentium.
08:59
This is going to become the
Pentium of bioengineering,
Pentium of bioengineering,
241
527394
2396
Isto vai tornar-se o Pentium
da bioengenharia,
da bioengenharia,
09:01
pushing bioengineering into the hands
242
529790
2036
lançando a bioengenharia
09:03
of dorm rooms and startup companies.
243
531826
2601
nas camaratas e empresas novas.
09:06
So it's happening in software and in hardware
244
534427
2773
Está a acontecer
no "software", no "hardware
no "software", no "hardware
09:09
and bioengineering,
245
537200
963
e na bioengenharia.
09:10
and so this is a fundamental new
way of thinking about innovation.
way of thinking about innovation.
246
538163
3281
É uma fundamental forma nova
de pensar sobre inovação.
de pensar sobre inovação.
09:13
It's a bottom-up innovation, it's democratic,
247
541444
2677
É uma inovação de baixo para cima,
é democrática,
é democrática,
09:16
it's chaotic, it's hard to control.
248
544121
2204
É caótica, é difícil de controlar.
09:18
It's not bad, but it's very different,
249
546325
2307
Não é má, mas é muito diferente,
09:20
and I think that the traditional rules that we have
250
548632
1967
e acho que que as regras tradicionais,
09:22
for institutions don't work anymore,
251
550599
2072
para as instituições, já não funcionam.
09:24
and most of us here
252
552671
1679
A maioria de nós aqui
09:26
operate with a different set of principles.
253
554350
3083
funciona com um conjunto
diferente de princípios.
diferente de princípios.
09:29
One of my favorite principles is the power of pull,
254
557433
2836
Um dos meus princípios favoritos
é o poder de "sacar".
é o poder de "sacar".
09:32
which is the idea of pulling resources
255
560269
2291
É a ideia de sacar recursos da "net"
09:34
from the network as you need them
256
562560
1766
quando precisamos deles,
09:36
rather than stocking them in the center
257
564326
1845
em vez de armazená-los no centro
09:38
and controlling everything.
258
566171
1585
e controlar tudo.
09:39
So in the case of the Safecast story,
259
567756
2764
No caso da história da Safecast,
09:42
I didn't know anything when
the earthquake happened,
the earthquake happened,
260
570520
1842
eu não sabia nada
quando ocorreu o terramoto,
quando ocorreu o terramoto,
09:44
but I was able to find Sean
261
572362
1628
mas consegui encontrar o Sean
09:45
who was the hackerspace community organizer,
262
573990
2196
que era o organizador
da comunidade "hacker",
da comunidade "hacker",
09:48
and Peter, the analog hardware hacker
263
576186
1786
Peter, o "hacker" de "hardware" analógico
09:49
who made our first Geiger counter,
264
577972
1716
que fez o nosso primeiro contador Geiger,
09:51
and Dan, who built the Three Mile Island
265
579688
1998
e Dan, que construiu o sistema
de vigilância de Three Mile Island,
de vigilância de Three Mile Island,
09:53
monitoring system after the
Three Mile Island meltdown.
Three Mile Island meltdown.
266
581686
3334
após o colapso de Three Mile Island.
09:57
And these people I wouldn't have been able to find
267
585020
2386
Não seria capaz de encontrar
essas pessoas de antemão
essas pessoas de antemão
09:59
beforehand and probably were better
268
587406
2434
e provavelmente foi melhor
tê-las encontrado na Internet
tê-las encontrado na Internet
10:01
that I found them just in time from the network.
269
589840
3127
exatamente na hora certa.
10:04
I'm a three-time college dropout,
270
592967
1867
Abandonei três vezes a faculdade.
10:06
so learning over education
271
594834
1673
Gosto muito mais da aprendizagem
do que do ensino convencional.
do que do ensino convencional.
10:08
is very near and dear to my heart,
272
596507
1425
10:09
but to me, education is what people do to you
273
597932
2524
Para mim, o ensino é o que
as pessoas fazem para nós
as pessoas fazem para nós
10:12
and learning is what you do to yourself.
274
600456
2999
e a aprendizagem é o que
fazemos para nós mesmos.
fazemos para nós mesmos.
10:15
(Applause)
275
603455
3776
(Aplausos)
10:19
And it feels like, and I'm biased,
276
607231
1759
Parece que — eu sou tendencioso —
10:20
it feels like they're trying to make you memorize
277
608990
2797
parece que tentam fazer-nos decorar
10:23
the whole encyclopedia before
they let you go out and play,
they let you go out and play,
278
611787
3114
a enciclopédia inteira,
antes de nos deixar sair e brincar.
antes de nos deixar sair e brincar.
10:26
and to me, I've got Wikipedia on my cell phone,
279
614901
4097
Na minha opinião, eu tenho
a Wikipedia no meu telemóvel.
a Wikipedia no meu telemóvel.
10:30
and it feels like they assume
280
618998
1703
Parece que eles acham
10:32
you're going to be on top of some mountain
281
620701
1787
que vamos ficar no topo de uma montanha
10:34
all by yourself with a number 2 pencil
282
622488
2461
sozinhos com um lápis número dois
10:36
trying to figure out what to do
283
624949
1383
tentando descobrir o que fazer
10:38
when in fact you're always going to be connected,
284
626332
2116
quando estaremos sempre ligados,
10:40
you're always going to have friends,
285
628448
1645
teremos sempre amigos,
10:42
and you can pull Wikipedia
up whenever you need it,
up whenever you need it,
286
630093
1959
podemos ir à Wikipedia
sempre que precisarmos dela.
sempre que precisarmos dela.
10:44
and what you need to learn is how to learn.
287
632052
3448
O que precisamos de aprender
é como aprender.
é como aprender.
10:47
In the case of Safecast, a bunch of amateurs
288
635500
2644
No caso da Safecast,
era um grupo de amadores
era um grupo de amadores
10:50
when we started three years ago,
289
638144
1598
quando começou há três anos.
10:51
I would argue that we probably as a group
290
639742
2508
Hoje podia dizer que o nosso grupo
10:54
know more than any other organization
291
642250
2416
sabe mais do que
qualquer outra organização
qualquer outra organização
10:56
about how to collect data and publish data
292
644666
3209
sobre como reunir dados e publicar dados
10:59
and do citizen science.
293
647875
2772
e fazer ciência de cidadania.
11:02
Compass over maps.
294
650647
1120
Bússola em vez de mapas.
11:03
So this one, the idea is that the cost of writing a plan
295
651767
3725
A ideia é que o custo de escrever um plano
11:07
or mapping something is getting so expensive
296
655492
3103
ou mapear qualquer coisa
está a ficar tão caro
está a ficar tão caro
11:10
and it's not very accurate or useful.
297
658595
3173
e não é muito rigoroso nem útil.
11:13
So in the Safecast story, we
knew we needed to collect data,
knew we needed to collect data,
298
661768
3112
Na história da Safecast, sabíamos
que precisávamos de reunir dados,
que precisávamos de reunir dados,
11:16
we knew we wanted to publish the data,
299
664880
2423
sabíamos que queríamos publicar os dados
11:19
and instead of trying to come up with the exact plan,
300
667303
2889
e, em vez de tentarmos
traçar o plano exato,
traçar o plano exato,
11:22
we first said, oh, let's get Geiger counters.
301
670192
2408
primeiro dissemos:
"Vamos arranjar contadores Geiger".
"Vamos arranjar contadores Geiger".
11:24
Oh, they've run out.
302
672600
1766
Ah!, esgotaram-se.
11:26
Let's build them. There aren't enough sensors.
303
674366
2003
Vamos construí-los.
Não há sensores.
Não há sensores.
11:28
Okay, then we can make a mobile Geiger counter.
304
676369
2227
Então construímos
um contador Geiger portátil.
um contador Geiger portátil.
11:30
We can drive around. We can get volunteers.
305
678596
2047
Procuramos por aí.
Arranjamos voluntários.
Arranjamos voluntários.
11:32
We don't have enough money. Let's Kickstarter it.
306
680643
1879
Não temos dinheiro.
Usamos o Kickstarter.
Usamos o Kickstarter.
11:34
We could not have planned this whole thing,
307
682522
1991
Podíamos não ter planeado isto tudo,
11:36
but by having a very strong compass,
308
684513
1744
mas tendo uma bússola forte,
11:38
we eventually got to where we were going,
309
686257
1435
acabámos por chegar onde queríamos.
11:39
and to me it's very similar to
agile software development,
agile software development,
310
687692
2418
É muito similar
ao desenvolvimento ágil de "software".
ao desenvolvimento ágil de "software".
11:42
but this idea of compasses is very important.
311
690110
3358
Esta ideia de bússolas é muito importante.
11:45
So I think the good news is
312
693468
1941
Acho que a boa notícia
11:47
that even though the world is extremely complex,
313
695409
3501
é que, embora o mundo seja
extremamente complexo,
extremamente complexo,
11:50
what you need to do is very simple.
314
698920
2382
o que precisamos de fazer é muito simples.
11:53
I think it's about stopping this notion
315
701302
2698
Acho que se deve acabar com a ideia
11:56
that you need to plan everything,
316
704000
1572
de que é preciso planear tudo,
11:57
you need to stock everything,
317
705572
1092
guardar tudo,
11:58
and you need to be so prepared,
318
706664
1470
estarmos bem preparados,
12:00
and focus on being connected,
319
708134
2994
e concentrarmo-nos em estar ligados,
12:03
always learning,
320
711128
1851
sempre a aprender,
12:04
fully aware,
321
712979
1861
totalmente cientes
12:06
and super present.
322
714840
1780
e super presentes.
12:08
So I don't like the word "futurist."
323
716620
2946
Não gosto da palavra "futurista."
12:11
I think we should be now-ists,
324
719566
5615
Acho que devemos ser "agora-istas",
(Risos)
(Aplausos)
12:17
like we are right now.
325
725181
2046
como estamos a fazer agora.
12:19
Thank you.
326
727227
1843
Obrigado.
(Aplausos)
12:21
(Applause)
327
729070
3979
ABOUT THE SPEAKER
Joi Ito - Relentless mindJoi Ito is the director of the MIT Media Lab.
Why you should listen
Joichi "Joi" Ito is one of those names threaded through the history of the Internet. From his days kickstarting Internet culture in Japan at Digital Garage, his restless curiosity led him to be an early-stage investor in Twitter, Six Apart, Wikia, Flickr, Last.fm, Kickstarter and other Internet companies, and to serve on countless boards and advisory committees around digital culture and Internet freedom.
He leads the legendary MIT Media Lab as it heads toward its third decade, and is working on a book with Jeff Howe about nine principles for navigating whatever the changing culture throws at us next. As he told Wired, "The amount of money and the amount of permission that you need to create an idea has decreased dramatically." So: aim for resilience, not strength; seek risk, not safety. The book is meant to be a compass for a world without maps.
Joi Ito | Speaker | TED.com