TED2014
Nicholas Negroponte: A 30-year history of the future
Nicholas Negroponte: Trinta anos de História do Futuro.
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Nicholas Negroponte, fundador do Media Lab do MIT, conduz-nos numa viagem ao longo dos últimos 30 anos de tecnologia. O conhecido visionário realça interfaces e inovações que previu nos anos 70 e 80, na altura ridicularizadas, mas que são hoje universais. E deixa-nos 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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(Vídeo) Nicholas Negroponte:
Podemos mudar para o disco de vídeo,
Podemos mudar para o disco de vídeo,
00:12
(Video) Nicholas Negroponte:
Can we switch to the video disc,
Can we switch to the video disc,
0
657
2454
00:15
which is in play mode?
1
3111
2123
que está em reprodução?
00:17
I'm really interested in how you put people and computers together.
2
5234
5230
Estou mesmo interessado em como
juntar pessoas e computadores.
juntar pessoas e computadores.
00:22
We will be using the TV screens or their equivalents
3
10464
3370
Usaremos os ecrãs de televisão
ou os seus equivalentes
ou os seus equivalentes
00:25
for electronic books of the future.
4
13834
4374
como livros eletrónicos do futuro.
(Música, conversas cruzadas)
00:30
(Music, crosstalk)
5
18208
3614
00:50
Very interested in touch-sensitive displays,
6
38117
2252
Muito interessado em ecrãs
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
alta tecnologia, sensibilidade ao toque,
não ter que utilizar os dedos.
não ter que utilizar os dedos.
00:56
There is another way where computers
8
44696
1800
Há outra forma de os computadores
00:58
touch people: wearing, physically wearing.
9
46496
2463
tocarem as pessoas:
vestindo-os, fisicamente.
vestindo-os, fisicamente.
01:08
Suddenly on September 11th,
10
56646
2021
De repente, a 11 de setembro,
01:10
the world got bigger.
11
58667
2637
o mundo tornou-se maior.
01:13
NN: Thank you. (Applause)
12
61304
2985
(Aplausos)
01:16
Thank you.
13
64289
2059
Obrigado.
01:18
When I was asked to do this,
14
66348
2108
Quando me pediram para fazer isto,
01:20
I was also asked to look at all 14 TED Talks
15
68456
4196
também me pediram que olhasse
para todas as 14 palestras TED que dei,
01:24
that I had given,
16
72652
1710
01:26
chronologically.
17
74362
1798
por ordem cronológica.
01:28
The first one was actually two hours.
18
76160
2274
A primeira durou duas horas.
01:30
The second one was an hour,
19
78434
1456
A segunda durou uma hora,
01:31
and then they became half hours,
20
79890
1549
e depois passaram a durar meia hora.
01:33
and all I noticed was my bald spot getting bigger.
21
81439
3936
O que me chamou a atenção foi
a minha careca a aumentar.
a minha careca a aumentar.
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 vossa vida a passar.
da vossa vida a passar.
01:43
and it was, to say the least,
24
91163
3407
Para mim foi, no mínimo,
01:46
for me, quite a shocking experience.
25
94570
4373
uma experiência bastante chocante.
01:50
So what I'm going to do in my time
26
98943
1593
O que vou fazer no meu tempo
01:52
is try and share with you what happened
27
100536
1544
é tentar partilhar convosco
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 também fazer uma previsão,
01:58
and then tell you a little bit
30
106400
2061
e falar-vos um pouco
02:00
about what I'm doing next.
31
108461
2654
do que vou fazer a seguir.
02:03
And I put on a slide
32
111115
2951
Coloquei num diapositivo
02:06
where TED 1 happened in my life.
33
114066
4060
em que altura da minha vida
foi a TED 1.
foi a TED 1.
02:10
And it's rather important
34
118126
1914
É muito importante
02:12
because I had done 15 years of research before it,
35
120040
4060
porque tinha feito 15 anos
de pesquisa antes.
de pesquisa antes.
02:16
so I had a backlog, so it was easy.
36
124100
2428
Eu tinha um registo,
por isso foi fácil.
por isso foi fácil.
02:18
It's not that I was Fidel Castro
37
126528
1760
Não é que fosse o Fidel Castro
02:20
and I could talk for two hours,
38
128288
1833
e pudesse falar durante 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 coisas,
02:25
and the Media Lab was about to start.
41
133358
2472
e o Media Lab estava prestes a começar.
02:27
So that was easy.
42
135830
1800
Por isso, foi fácil.
02:29
But there are a couple of things
43
137630
2664
Mas há algumas coisas
02:32
about that period
44
140294
1688
sobre esse período
02:33
and about what happened that are
45
141982
2053
e sobre o que aconteceu
02:36
really quite important.
46
144035
1855
que são muito importantes.
02:37
One is that
47
145890
2556
Uma é o facto de ser um período
02:40
it was a period when computers
48
148446
2896
em que os computadores
02:43
weren't yet for people.
49
151342
2637
ainda não eram feitos para as pessoas.
02:45
And the other thing that sort of happened
50
153979
3145
Outra coisa que aconteceu nessa altura
02:49
during that time is that
51
157124
3071
é que éramos considerados cientistas
de computadores ingénuos.
de computadores ingénuos.
02:52
we were considered sissy computer scientists.
52
160195
3382
02:55
We weren't considered the real thing.
53
163577
1563
Não éramos levados a sério.
02:57
So what I'm going to show you is, in retrospect,
54
165140
3999
O que vos vou mostrar é,
em retrospetiva,
em retrospetiva,
03:01
a lot more interesting and a lot more accepted
55
169139
2508
muito mais interessante e aceite
03:03
than it was at the time.
56
171647
2066
do que era na altura.
03:05
So I'm going to characterize the years
57
173713
2554
Vou caracterizar os anos
03:08
and I'm even going to go back
58
176267
1833
e vou até retroceder
03:10
to some very early work of mine,
59
178100
2104
a algum trabalho meu
muito antigo.
muito antigo.
03:12
and this was the kind of stuff I was doing in the '60s:
60
180204
2886
Isto era o tipo de coisas
que fazia nos anos 60:
que fazia nos anos 60:
03:15
very direct manipulation,
61
183090
2187
manipulação muito direta,
03:17
very influenced as I studied architecture
62
185277
2655
muito influenciado,
por estudar arquitetura,
por estudar 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
coisas robóticas
coisas robóticas
03:24
that could build habitat-like structures.
65
192781
2756
que podiam construir
estruturas tipo "habitat".
estruturas tipo "habitat".
03:27
And this for me was
66
195537
1687
Para mim, isto ainda não era o Media Lab,
03:29
not yet the Media Lab,
67
197224
1916
03:31
but was the beginning of what I'll call
68
199140
2817
mas era o início do que eu considero
03:33
sensory computing,
69
201957
1519
computação sensorial.
03:35
and I pick fingers
70
203476
1872
Escolho "dedos"
03:37
partly because everybody thought it was ridiculous.
71
205348
4202
em parte porque todos
pensavam ser ridículo.
pensavam ser ridículo.
03:41
Papers were published
72
209550
2155
Publicavam-se documentos
03:43
about how stupid it was to use fingers.
73
211705
4252
sobre quão estúpido era usar os dedos.
03:47
Three reasons: One was they were low-resolution.
74
215957
2818
Três razões: uma era serem
de baixa resolução.
de baixa resolução.
03:50
The other is your hand would occlude
75
218775
1929
Outra era que a vossa mão ocultaria
o que queriam ver,
o que queriam ver,
03:52
what you wanted to see,
76
220704
1441
03:54
and the third, which was the winner,
77
222145
1758
e a terceira, que era a vencedora,
03:55
was that your fingers would get the screen dirty,
78
223903
3656
era que os vossos dedos
sujariam o ecrã.
sujariam o ecrã.
(Risos)
03:59
and hence, fingers would never be
79
227559
2326
Por isso, os dedos nunca seriam
04:01
a device that you'd use.
80
229885
1788
um dispositivo a utilizar.
04:03
And this was a device we built in the '70s,
81
231673
3049
Isto é um dispositivo que construímos
nos anos 70,
nos anos 70,
04:06
which has never even been picked up.
82
234722
1871
que nunca chegou a ser adotado.
04:08
It's not just touch sensitive,
83
236593
1441
Não é apenas sensível ao toque,
04:10
it's pressure sensitive.
84
238034
2178
é sensível à pressão.
04:12
(Video) Voice: Put a yellow circle there.
85
240212
1977
(Vídeo) Voz: Ponha um círculo amarelo ali.
04:14
NN: Later work, and again this was before TED 1 —
86
242189
3444
NN: Um trabalho posterior
— isto foi antes da TED 1.
— isto foi antes da TED 1.
04:17
(Video) Voice: Move that west of the diamond.
87
245633
2803
(Vídeo) Voz: Mover para oeste do losango.
04:20
Create a large green circle there.
88
248436
3212
Criar um círculo verde grande aqui.
04:23
Man: Aw, shit.
89
251648
2329
Homem: Oh, bolas!
04:25
NN: — was to sort of do interface concurrently,
90
253977
3430
NN: Era como fazer interface
concorrentemente,
concorrentemente,
04:29
so when you talked and you pointed
91
257407
1808
de modo que quando falássemos
e apontássemos
e apontássemos
04:31
and you had, if you will,
92
259215
3187
tínhamos, se quiserem, múltiplos canais.
04:34
multiple channels.
93
262402
1559
04:35
Entebbe happened.
94
263961
2007
Aconteceu Entebbe.
04:37
1976, Air France was hijacked,
95
265968
3547
Em 1976, um avião
da Air France foi desviado,
da Air France foi desviado,
04:41
taken to Entebbe,
96
269515
1498
levado para Entebbe.
04:43
and the Israelis not only did an extraordinary rescue,
97
271013
5057
Os israelitas não fizeram apenas
um resgate extraordinário.
um resgate extraordinário.
04:48
they did it partly because they had practiced
98
276070
1963
Fizeram-no, em parte,
porque tinham praticado
porque tinham praticado
04:50
on a physical model of the airport,
99
278033
2495
num modelo físico do aeroporto.
Porque tinham construído 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
construíram um modelo no deserto.
04:55
and when they arrived at Entebbe,
102
283417
1716
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
sabiam onde ir,
porque já lá tinham estado.
porque já lá tinham estado.
05:00
The U.S. government asked some of us, '76,
104
288053
3252
Em 1976, o governo dos EUA
perguntou a alguns de nós
perguntou a alguns de nós
05:03
if we could replicate that computationally,
105
291305
2775
se podíamos replicar a situação
computacionalmente.
computacionalmente.
05:06
and of course somebody like myself says yes.
106
294080
2189
Claro que alguém como eu diz "sim".
05:08
Immediately, you get a contract,
107
296269
2026
De imediato, conseguimos um contrato
05:10
Department of Defense,
108
298295
1485
do Departamento de Defesa.
05:11
and we built this truck and this rig.
109
299780
2688
Construímos um camião e 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 vídeo.
05:18
and again, this is '76.
112
306814
2328
Estávamos em 1976.
05:21
And then many years later,
113
309142
2697
Então, muitos anos depois,
05:23
you get this truck,
114
311839
1469
temos este camião e mapas Google.
05:25
and so you have Google Maps.
115
313308
2958
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
"Não, isso não é ciência
de computadores séria".
de computadores séria".
05:33
and it was a man named Jerry Wiesner,
118
321806
2059
Um homem chamado Jerry Wiesner,
05:35
who happened to be the president of MIT,
119
323865
2407
que, por acaso, era o presidente do MIT,
05:38
who did think it was computer science.
120
326272
2348
pensava tratar-se de ciência
de computadores.
de computadores.
05:40
And one of the keys for anybody
121
328620
2637
Uma das chaves para todos
os que querem começar algo na vida:
os que querem começar algo na vida:
05:43
who wants to start something in life:
122
331257
3384
05:46
Make sure your president is part of it.
123
334641
3269
Garantam que o vosso presidente
faz parte da questão.
faz parte da questão.
05:49
So when I was doing the Media Lab,
124
337910
3020
Quando eu estava a construir
o Media Lab,
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.
no banco da frente.
05:56
If you were stopped for speeding
126
344087
2185
Se fôssemos parados
por excesso de velocidade
por excesso de velocidade
05:58
and the officer looked in the window
127
346272
2240
e o polícia olhasse pela janela
06:00
and saw who was in the passenger seat,
128
348512
2009
e visse quem estava
no banco do passageiro,
no banco do passageiro,
06:02
then, "Oh, continue on, sir."
129
350521
1962
diria: "Siga, por favor".
06:04
And so we were able,
130
352483
1685
Assim, conseguimos.
06:06
and this is a cute, actually, device, parenthetically.
131
354168
3793
Isto é um dispositivo "engraçado".
06:09
This was a lenticular photograph of Jerry Wiesner
132
357961
3049
É uma fotografia lenticular
de Jerry Wiesner
de Jerry Wiesner
06:13
where the only thing that changed in the photograph
133
361010
2363
em que a única coisa que mudou
foram os lábios.
foram os lábios.
06:15
were the lips.
134
363373
1343
06:16
So when you oscillated that little piece
135
364716
2976
Quando fazíamos oscilar
a pequena folha lenticular
com a sua fotografia,
com a sua fotografia,
06:19
of lenticular sheet with his photograph,
136
367692
3230
06:22
it would be in lip sync
137
370922
2013
estaria em sincronismo
com os lábios
com os lábios
06:24
with zero bandwidth.
138
372935
2239
com largura de banda nula.
06:27
It was a zero-bandwidth teleconferencing system
139
375174
2711
Era um sistema de teleconferência
com largura de banda nula
com largura de banda nula
06:29
at the time.
140
377885
1842
na altura.
06:31
So this was the Media Lab's —
141
379727
3981
Isto era o Media Lab
06:35
this is what we said we'd do,
142
383708
1693
— isto é o que dizíamos fazer:
06:37
that the world of computers, publishing,
143
385401
2575
juntar o mundo dos computadores,
06:39
and so on would come together.
144
387976
2688
publicação e tudo o que surgisse.
06:42
Again, not generally accepted,
145
390664
2104
Não era aceite de modo geral,
06:44
but very much part of TED in the early days.
146
392768
4972
mas era parte dos primeiros
tempos da TED.
tempos da TED.
06:49
And this is really where we were headed.
147
397740
3206
Esta era a nossa orientação.
06:52
And that created the Media Lab.
148
400946
1687
Criámos, assim, o Media Lab.
06:54
One of the things about age
149
402633
4251
Uma das coisas em relação à idade
06:58
is that I can tell you with great confidence,
150
406884
4267
é que posso dizer-vos com confiança,
07:03
I've been to the future.
151
411151
2464
que estive no futuro.
07:05
I've been there, actually, many times.
152
413615
3284
Estive lá, de facto, muitas vezes.
07:08
And the reason I say that is,
153
416899
1508
A razão por que o digo
07:10
how many times in my life have I said,
154
418407
2441
é quantas vezes na minha vida disse:
07:12
"Oh, in 10 years, this will happen,"
155
420848
1777
"Oh, isso irá acontecer
dentro de 10 anos ".
dentro de 10 anos ".
07:14
and then 10 years comes.
156
422625
2048
e depois passam 10 anos.
Depois dizemos:
"isso irá acontecer dentro de 5 anos".
"isso irá acontecer dentro de 5 anos".
07:16
And then you say, "Oh, in
five years, this will happen."
five years, this will happen."
157
424673
1758
07:18
And then five years comes.
158
426431
1684
E depois passam cinco anos.
07:20
So I say this a little bit with having felt
159
428115
3758
Eu digo que é um pouco
como ter sentido
como ter sentido
07:23
that I'd been there a number of times,
160
431873
2337
que estive lá várias vezes.
07:26
and one of the things that is most quoted
161
434210
3640
Uma das coisas que eu disse
— que foi mais citada —
07:29
that I've ever said
162
437850
1149
07:30
is that computing is not about computers,
163
438999
2383
foi que a computação não tem a ver
com computadores.
com computadores.
07:33
and that didn't quite get enough traction,
164
441382
3556
Não teve grande aceitação.
07:36
and then it started to.
165
444938
1519
Depois passou a ter.
07:38
It started to because people caught on
166
446457
3695
Passou a ter porque as pessoas perceberam
07:42
that the medium wasn't the message.
167
450152
3138
que o meio não é a mensagem.
07:45
And the reason I show this car
168
453290
2645
A razão por que mostro este carro,
07:47
in actually a rather ugly slide
169
455935
2328
num diapositivo particularmente feio,
07:50
is just again to tell you the kind of story
170
458263
2504
é dizer-vos o tipo de história
07:52
that characterized a little bit of my life.
171
460767
2828
que caracterizou um pouco da minha vida.
07:55
This is a student of mine
172
463595
2014
Trata-se de um aluno meu
07:57
who had done a Ph.D. called "Backseat Driver."
173
465609
3551
que fez um doutoramento chamado
"Condutor no Banco de Trás".
"Condutor no Banco de Trás".
08:01
It was in the early days of GPS,
174
469160
2082
Foi nos primeiros tempos 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 dava instruções áudio ao condutor,
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,
e quando virar à esquerda.
e quando virar à esquerda.
08:10
Turns out, there are a lot of things
178
478150
1611
Afinal, há muitas coisas
nessas instruções
nessas instruções
08:11
in those instructions that back in that period
179
479761
3035
que eram, nesse período,
bastante desafiadoras.
bastante desafiadoras.
08:14
were pretty challenging,
180
482796
1250
08:16
like what does it mean, take the next right?
181
484046
3228
Por exemplo, o que significa
"virar na próxima à direita"?
"virar na próxima à direita"?
08:19
Well, if you're coming up on a street,
182
487274
1900
Se vamos a subir uma rua,
08:21
the next right's probably the one after,
183
489174
2183
a próxima à direita
é talvez a outra a seguir,
é talvez a outra a seguir,
08:23
and there are lots of issues,
184
491357
1231
e há uma série de questões.
08:24
and the student did a wonderful thesis,
185
492588
2245
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 a patenteie".
disse: "Não a patenteie".
(Risos)
08:31
It'll never be accepted.
187
499680
1940
"Nunca será aceite".
08:33
The liabilities are too large.
188
501620
2310
"As obrigações são demasiadas".
08:35
There will be insurance issues.
189
503930
1391
"Haverá questões de seguros".
08:37
Don't patent it."
190
505321
1644
"Não a patenteie".
08:38
So we didn't,
191
506965
1093
Por isso não o fizemos.
08:40
but it shows you how people, again, at times,
192
508058
3638
Mostra-nos como as pessoas, por vezes,
08:43
don't really look at what's happening.
193
511696
4199
não reparam no que está a acontecer.
08:47
Some work, and I'll just go
through these very quickly,
through these very quickly,
194
515895
2895
Alguns trabalhos,
— vou fazer uma referência rápida —
— vou fazer uma referência rápida —
08:50
a lot of sensory stuff.
195
518790
1605
muitas coisas sensoriais.
08:52
You might recognize a young Yo-Yo Ma
196
520395
2475
Poderão reconhecer um jovem Yo-Yo Ma
08:54
and tracking his body for playing
197
522870
3970
e o registo do seu corpo
ao tocar o violoncelo
ou o hipervioloncelo.
ou o hipervioloncelo.
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
Na altura, estes tipos andaram
por aí assim, literalmente.
por aí assim, literalmente.
09:05
It's now a little bit more discreet
200
533165
2635
Agora é um pouco mais discreto,
mais comum.
mais comum.
09:07
and more commonplace.
201
535800
2041
(Risos)
09:09
And then there are at least three heroes
202
537841
2269
Há pelo menos três heróis
09:12
I want to quickly mention.
203
540110
1129
que quero mencionar rapidamente.
09:13
Marvin Minsky, who taught me a lot
204
541239
2478
Marvin Minsky,
que me ensinou muito
que me ensinou muito
09:15
about common sense,
205
543717
1387
sobre 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 bastante importante
para Ricky Wurman e para a TED.
para Ricky Wurman e para a TED.
09:23
and to TED, and in fact, when she got onstage,
208
551163
3735
De facto, quando subiu ao palco
09:26
she said, the first thing she said was,
209
554898
1947
a primeira coisa que disse foi:
09:28
"I introduced Ricky to Nicky."
210
556845
2154
"Apresentei o Ricky ao Nicky".
09:30
And nobody calls me Nicky
211
558999
1700
Ninguém me chama Nicky
09:32
and nobody calls Richard Ricky,
212
560699
1759
e ninguém chama Ricky ao Richard,
09:34
so nobody knew who she was talking about.
213
562458
3402
por isso ninguém sabia
de quem estava ela a falar.
de quem estava ela a falar.
09:37
And then, of course, Seymour Papert,
214
565860
2397
Além deles, claro, Seymour Papert,
09:40
who is the person who said,
215
568257
1505
que foi a pessoa que disse:
"Não podemos pensar
acerca do pensamento"
acerca do pensamento"
09:41
"You can't think about thinking
216
569762
1415
09:43
unless you think about thinking about something."
217
571177
2415
"a menos que pensemos
acerca de pensar em algo".
acerca de pensar em algo".
09:45
And that's actually — you can unpack that later.
218
573592
5663
Esta é uma afirmação bastante profunda.
09:51
It's a pretty profound statement.
219
579255
4106
— poderão analisá-la mais tarde.
09:55
I'm showing some slides
220
583361
1740
Estou a mostrar alguns
diapositivos da TED 2,
diapositivos da TED 2,
09:57
that were from TED 2,
221
585101
2086
09:59
a little silly as slides, perhaps.
222
587187
3742
talvez um pouco disparatados.
10:02
Then I felt television really was about displays.
223
590929
5341
Achei que a televisão tratava de ecrãs.
10:08
Again, now we're past TED 1,
224
596273
3063
Isto é posterior à TED 1.
10:11
but just around the time of TED 2,
225
599336
3026
Estamos na época da TED 2.
10:14
and what I'd like to mention here is,
226
602362
2149
O que gostaria de mencionar,
10:16
even though you could imagine
227
604511
2115
embora possam imaginar
10:18
intelligence in the device,
228
606626
2054
inteligência no dispositivo...
10:20
I look today at some of the work
229
608680
1432
Olho agora para algum do trabalho
10:22
being done about the Internet of Things,
230
610112
2438
feito sobre a "Internet das Coisas",
10:24
and I think it's kind of tragically pathetic,
231
612550
2940
e penso que é tragicamente patético,
10:27
because what has happened is people take
232
615490
2430
porque o que sucedeu
é que as pessoas
é que as pessoas
10:29
the oven panel and put it on your cell phone,
233
617920
3498
pegam no painel do forno
e põem-no no telefone.
e põem-no no telefone.
10:33
or the door key onto your cell phone,
234
621418
1789
Ou põem a chave da porta no telefone,
10:35
just taking it and bringing it to you,
235
623207
2173
pegando nela e trazendo-a até nós.
10:37
and in fact that's actually what you don't want.
236
625380
2721
Isso de facto é o que não queremos.
10:40
You want to put a chicken in the oven,
237
628101
2058
Queremos pôr uma galinha no forno,
10:42
and the oven says, "Aha, it's a chicken,"
238
630159
2328
e que o forno diga:
"Aha, é uma galinha",
"Aha, é uma galinha",
10:44
and it cooks the chicken.
239
632487
1149
e que cozinhe a galinha.
10:45
"Oh, it's cooking the chicken for Nicholas,
240
633636
1766
"Oh, está a cozinhar a galinha
para o Nicholas"
para o Nicholas"
10:47
and he likes it this way and that way."
241
635402
1834
"e ele gosta dela assim e assado".
10:49
So the intelligence, instead of being in the device,
242
637236
3053
Em vez de a inteligência
estar no dispositivo,
estar no dispositivo,
10:52
we have started today
243
640289
1709
começámos atualmente
10:53
to move it back onto the cell phone
244
641998
2112
a pô-la de novo no telefone,
10:56
or closer to the user,
245
644110
2370
ou mais perto do utilizador.
10:58
not a particularly enlightened view
246
646480
2188
Não é uma visão muito inspirada
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
A televisão a que me referi
11:06
that was back in 1990,
249
654873
2622
como era nos anos 90,
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
será algo deste género.
11:13
Again, people, but they laughed cynically,
252
661288
3544
As pessoas riam-se cinicamente,
11:16
they didn't laugh with much appreciation.
253
664832
5251
não com muita simpatia.
11:22
Telecommunications in the 1990s,
254
670083
2650
Telecomunicações nos anos 90.
11:24
George Gilder decided that he would call this diagram
255
672733
5700
George Gilder decidiu
chamar a este diagrama
chamar a este diagrama
11:30
the Negroponte switch.
256
678433
2429
o "Interruptor de Negroponte".
11:32
I'm probably much less famous than George,
257
680862
2006
Provavelmente, sou muito menos
famoso do que o George.
famoso do que o George.
11:34
so when he called it the Negroponte switch, it stuck,
258
682868
3607
Por isso, quando lhe chamou isso
o nome pegou.
o nome pegou.
11:38
but the idea of things that came in the ground
259
686475
2665
Mas a ideia de que coisas
que surgiram do nada
que surgiram do nada
11:41
would go in the air and stuff in the air
260
689140
1715
teriam sucesso
e coisas de sucesso desapareceriam,
11:42
would go into the ground
261
690855
1459
11:44
has played itself out.
262
692314
1885
veio para ficar.
11:46
That is the original slide from that year,
263
694199
4745
Este é o diapositivo original daquele ano
11:50
and it has worked in lockstep obedience.
264
698944
3375
e resultou sem falhas.
11:54
We started Wired magazine.
265
702319
2167
Iniciámos a revista "Wired".
11:56
Some people, I remember we shared
266
704486
3736
Recordo que partilhávamos,
periodicamente,
periodicamente,
12:00
the reception desk periodically,
267
708222
2722
a secretária da receção.
12:02
and some parent called up irate that his son
268
710944
4058
Um pai ligou-nos, irado,
porque o seu filho
porque o seu filho
12:07
had given up Sports Illustrated
269
715002
2229
tinha desistido da "Sports Illustrated"
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
Ele disse: "Vocês são uma espécie
de revista porno ou algo parecido?"
de revista porno ou algo parecido?"
12:14
and couldn't understand why his son
272
722307
2584
Não conseguia perceber
por que razão o seu filho
por que razão o 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
Serei um pouco mais rápido nisto.
12:23
This is my favorite, 1995,
275
731394
3499
Esta é a minha contracapa favorita
da revista "Newsweek", de 1995.
12:26
back page of Newsweek magazine.
276
734893
3037
(Risos)
Ok. Leiam-na!
12:29
Okay. Read it. (Laughter)
277
737930
1969
[N. N. prevê que em breve compraremos
livros e revistas na Internet. Ah, pois.]
livros e revistas na Internet. Ah, pois.]
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
12:33
You must admit that gives you,
279
741800
1645
Têm que admitir que dá gozo,
12:35
at least it gives me pleasure
280
743445
2227
— pelo menos a mim dá —
12:37
when somebody says how dead wrong you are.
281
745672
3758
quando alguém nos diz quão
redondamente errados estamos.
redondamente errados estamos.
(Risos)
12:41
"Being Digital" came out.
282
749430
2146
"Being Digital" foi publicado.
12:43
For me, it gave me an opportunity
283
751576
2641
A mim deu-me a 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 trazer isto a público.
12:51
and it also allowed us to build the new Media Lab,
286
759690
3015
Também nos permitiu construir
o novo Media Lab,
o novo Media Lab,
12:54
which if you haven't been to, visit,
287
762705
1933
que devem visitar,
se ainda não o fizeram,
se ainda não o fizeram,
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
para além de ser um lugar
maravilhoso para trabalhar.
maravilhoso para trabalhar.
[Hoje, a multimédia tem uma aparelhagem
desajeitada.
desajeitada.
13:02
So these are the things we were saying in those TEDs.
290
770482
2695
Isso mudará com ecrãs pequenos,
brilhantes, finos e de alta resolução]
brilhantes, finos e de alta resolução]
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
13:06
We came to them.
292
774744
1492
Dizíamos estas coisas
nessas palestras TED.
nessas palestras TED.
13:08
I looked forward to it every year.
293
776236
1992
Chegámos a este ponto.
Ansiei este momento em cada ano.
Ansiei este momento em cada ano.
13:10
It was the party that Ricky Wurman never had
294
778228
3052
Foi a festa que o Ricky Wurman
nunca teve,
nunca teve,
13:13
in the sense that he invited many of his old friends,
295
781280
2909
no sentido de que ele convidava
muitos dos seus velhos amigos,
muitos dos seus velhos amigos,
13:16
including myself.
296
784189
1659
incluindo eu próprio.
13:17
And then something for me changed
297
785848
2392
Então algo em mim mudou
13:20
pretty profoundly.
298
788240
1469
muito profundamente.
13:21
I became more involved with computers and learning
299
789709
3953
Envolvi-me mais nos computadores
e na aprendizagem,
e na aprendizagem,
13:25
and influenced by Seymour,
300
793662
2462
influenciado por Seymour,
13:28
but particularly looking at learning
301
796124
2615
mas principalmente considerando
a aprendizagem
a aprendizagem
13:30
as something that is best approximated
302
798739
3910
como algo que é bastante próximo
13:34
by computer programming.
303
802649
1754
da programação de computadores.
13:36
When you write a computer program,
304
804403
2014
Quando escrevemos
um programa de computador,
um programa de computador,
13:38
you've got to not just list things out
305
806417
2795
não basta listar as coisas,
13:41
and sort of take an algorithm
306
809212
1728
escolher um algoritmo
13:42
and translate it into a set of instructions,
307
810940
2876
e traduzi-las numa série de instruções.
13:45
but when there's a bug, and all programs have bugs,
308
813816
2683
Quando surge um "bug"
— e todos os programas os têm —
— e todos os programas os têm —
13:48
you've got to de-bug it.
309
816499
1709
temos que fazer o "debugging".
13:50
You've got to go in, change it,
310
818208
1990
Temos que entrar, mudá-lo
13:52
and then re-execute,
311
820198
1622
e depois voltar a executá-lo.
13:53
and you iterate,
312
821820
1804
Temos que fazer iterações.
13:55
and that iteration is really
313
823624
2907
Essas iterações, na verdade,
são uma aproximação muito,
muito boa da aprendizagem.
muito boa da aprendizagem.
13:58
a very, very good approximation of learning.
314
826531
2903
14:01
So that led to my own work with Seymour
315
829434
3667
Isso conduziu ao meu trabalho
com Seymour,
com Seymour,
14:05
in places like Cambodia
316
833101
2358
em locais como o Camboja,
14:07
and the starting of One Laptop per Child.
317
835459
2904
no início de "Um portátil
para cada criança".
para cada criança".
14:10
Enough TED Talks on One Laptop per Child,
318
838363
2814
Já houve várias palestras TEDs
sobre o assunto,
sobre o assunto,
14:13
so I'll go through it very fast,
319
841177
1761
por isso serei breve.
14:14
but it did give us the chance
320
842938
3925
Mas deu-nos a oportunidade
14:18
to do something at a relatively large scale
321
846863
3506
de fazer algo a uma escala
relativamente grande
relativamente grande
14:22
in the area of learning, development and computing.
322
850369
3993
na área da 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 "Um portátil para cada criança"
que "Um portátil para cada criança"
14:29
was a $1 billion project,
324
857179
2635
era um projeto de
mil milhões de dólares.
mil milhões de dólares.
14:31
and it was, at least over the seven years I ran it,
325
859814
2647
Era, pelo menos
nos sete anos em que o dirigi.
nos sete anos em que o dirigi.
14:34
but even more important, the World Bank
326
862461
2146
Mais importante:
o Banco Mundial e a USAID
o Banco Mundial e a USAID
14:36
contributed zero, USAID zero.
327
864607
3115
não contribuíram com nada.
14:39
It was mostly the countries
using their own treasuries,
using their own treasuries,
328
867722
4155
Foram essencialmente os países
com os seus recursos,
com os seus recursos,
o que é muito interessante.
14:43
which is very interesting,
329
871877
1603
Pelo menos para mim
foi muito interessante,
foi muito interessante,
14:45
at least to me it was very interesting
330
873480
1356
14:46
in terms of what I plan to do next.
331
874836
3144
em termos do que pretendia fazer depois.
14:49
So these are the various places it happened.
332
877980
3025
Estes são os vários locais em que sucedeu.
14:53
I then tried an experiment,
333
881005
2902
Tentei, então, uma experiência,
14:55
and the experiment happened in Ethiopia.
334
883907
4281
que se realizou na Etiópia.
15:00
And here's the experiment.
335
888188
2642
Aqui está a experiência.
15:02
The experiment is,
336
890830
1631
A experiência é saber
15:04
can learning happen where there are no schools.
337
892461
3780
se pode haver aprendizagem
onde não há escolas.
onde não há escolas.
15:08
And we dropped off tablets
338
896241
2530
Deixámos Tablets sem instruções
15:10
with no instructions
339
898771
2243
15:13
and let the children figure it out.
340
901014
3273
e deixámos as crianças explorar.
15:16
And in a short period of time,
341
904287
3647
Num curto intervalo de tempo,
15:19
they not only
342
907934
2098
não só os tinham ligado
15:22
turned them on and were using 50 apps per child
343
910032
3072
e usavam 50 aplicações por criança
em cinco dias,
em cinco dias,
15:25
within five days,
344
913104
2102
15:27
they were singing "ABC" songs within two weeks,
345
915206
2934
cantavam canções infantis
em duas semanas,
em duas semanas,
15:30
but they hacked Android within six months.
346
918140
3893
como tinham dominado 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 é talvez a melhor imagem que tenho.
15:40
The kid on your right
349
928110
4151
A criança à direita
15:44
has sort of nominated himself as teacher.
350
932261
2475
autonomeou-se professor.
15:46
Look at the kid on the left, and so on.
351
934736
2520
Reparem na criança à esquerda,
e seguintes.
e seguintes.
15:49
There are no adults involved in this at all.
352
937256
3150
Não há qualquer adulto envolvido nisto.
15:52
So I said, well can we do this
353
940406
1424
Pergunto-me: poderemos fazer isto
15:53
at a larger scale?
354
941830
1597
a uma escala maior?
15:55
And what is it that's missing?
355
943427
2481
O que é que está a faltar?
15:57
The kids are giving a press conference at this point,
356
945908
2269
As crianças estão agora a dar
uma conferência de imprensa,
uma conferência de imprensa,
16:00
and sort of writing in the dirt.
357
948177
2685
e como que a escrever no pó.
16:02
And the answer is, what is missing?
358
950862
3445
A questão é: o que está a faltar?
16:06
And I'm going to skip over my prediction, actually,
359
954307
2536
Vou saltar a minha previsão
16:08
because I'm running out of time,
360
956843
1528
porque estou a ficar sem tempo.
16:10
and here's the question, is what's going to happen?
361
958371
3968
Eis a questão: o que vai acontecer?
16:14
I think the challenge
362
962339
1487
Penso que o desafio
16:15
is to connect the last billion people,
363
963826
2628
é interligar o último milhar
de milhão de pessoas.
de milhão de pessoas.
16:18
and connecting the last billion
364
966454
2651
Interligar o último milhar de milhão
16:21
is very different than connecting the next billion,
365
969105
3397
é muito diferente de interligar
o próximo milhar de milhão.
o próximo milhar de milhão.
16:24
and the reason it's different
366
972502
1394
A razão de ser diferente
16:25
is that the next billion
367
973896
1864
é que o próximo milhar de milhão
16:27
are sort of low-hanging fruit,
368
975760
1950
é como frutas acessíveis,
16:29
but the last billion are rural.
369
977710
3367
mas o último milhar de milhão 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
são coisas muito diferentes.
16:37
Poverty tends to be created by our society,
372
985961
3633
A pobreza tende a ser criada
pela nossa sociedade
pela nossa sociedade
16:41
and the people in that community are not poor
373
989594
5450
e as pessoas nessa comunidade
não são igualmente pobres.
16:47
in the same way at all.
374
995044
1909
16:48
They may be primitive,
375
996953
1405
Podem ser primitivas,
16:50
but the way to approach it and to connect them,
376
998358
4044
mas a forma de os abordar e interligar,
16:54
the history of One Laptop per Child,
377
1002402
2531
a história de "Um portátil
para cada criança",
para cada criança",
16:56
and the experiment in Ethiopia,
378
1004933
3656
e a experiência na Etiópia,
17:00
lead me to believe that we can in fact
379
1008589
3275
levam-me a pensar que podemos de facto
17:03
do this in a very short period of time.
380
1011864
2801
fazer isto num intervalo
de tempo muito curto.
de tempo muito curto.
17:06
And so my plan,
381
1014665
1841
O meu plano
17:08
and unfortunately I haven't been able
382
1016506
2234
— e infelizmente ainda não consegui
17:10
to get my partners at this point
383
1018740
2868
que os meus parceiros
me deixassem anunciá-lo —
me deixassem anunciá-lo —
17:13
to let me announce them,
384
1021608
1291
17:14
but is to do this with a stationary satellite.
385
1022899
4907
é fazer isto com um 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
para que os satélites estacionários
não sejam o melhor
não sejam o melhor
17:26
but there are a lot of reasons why they are,
388
1034780
2937
mas há muitas razões
para o serem.
para o serem.
17:29
and for two billion dollars,
389
1037717
3095
Por dois mil milhões de dólares
17:32
you can connect a lot more than 100 million people,
390
1040812
3684
podemos interligar mais
de 100 milhões de pessoas,
de 100 milhões de pessoas,
17:36
but the reason I picked two,
391
1044496
2661
A razão de ter escolhido dois
17:39
and I will leave this as my last slide,
392
1047157
3383
— este será o meu último diapositivo —
17:42
is two billion dollars
393
1050540
1784
são os dois mil milhões de dólares,
17:44
is what we were spending
394
1052324
2919
que estamos a gastar
17:47
in Afghanistan
395
1055243
2093
no Afeganistão
17:49
every week.
396
1057336
1912
todas as semanas.
17:51
So surely if we can connect
397
1059248
3307
Se podemos interligar África
17:54
Africa and the last billion people
398
1062555
2700
e o último milhar
de milhão de pessoas
de milhão de pessoas
17:57
for numbers like that,
399
1065255
1554
por quantias destas,
17:58
we should be doing it.
400
1066809
1313
deveríamos estar a fazê-lo.
18:00
Thank you very much.
401
1068122
2297
Muito obrigado.
(Aplausos)
18:02
(Applause)
402
1070419
3529
Chris Anderson:
Não saias daí! Não saias daí!
Não saias daí! Não saias daí!
18:05
Chris Anderson: Stay up there. Stay up there.
403
1073948
4330
18:10
NN: You're going to give me extra time?
404
1078278
2030
NN: Queres dar-me tempo extra?
18:12
CA: No. That was wickedly clever, wickedly clever.
405
1080308
2362
CA: Não. Isso foi
perversamente inteligente.
perversamente inteligente.
18:14
You gamed it beautifully.
406
1082670
1865
Fizeste a aposta certa.
18:16
Nicholas, what is your prediction?
407
1084535
2630
Nicholas, qual é a tua previsão?
18:19
(Laughter)
408
1087165
2026
(Risos)
18:21
NN: Thank you for asking.
409
1089191
2436
NN: Obrigado por perguntares.
18:23
I'll tell you what my prediction is,
410
1091627
2773
Vou dizer-te a minha previsão.
18:26
and my prediction, and this is a prediction,
411
1094400
2700
A minha previsão — e é uma previsão —
porque será daqui a 30 anos.
porque será daqui a 30 anos.
18:29
because it'll be 30 years. I won't be here.
412
1097100
2662
Não estarei por cá.
18:31
But one of the things about learning how to read,
413
1099762
4728
Uma das coisas em relação
a aprender a ler,
a aprender a ler,
18:36
we have been doing a lot of consuming
414
1104490
2849
— temos digerido muita informação
18:39
of information going through our eyes,
415
1107339
2285
que passa pelos nossos olhos —
18:41
and so that may be a very inefficient channel.
416
1109624
3076
Isso pode ser um canal ineficiente.
18:44
So my prediction is that we are
going to ingest information
going to ingest information
417
1112700
5085
A minha previsão é que vamos
ingerir informação.
ingerir informação.
18:49
You're going to swallow a pill and know English.
418
1117785
3197
Vamos engolir um comprimido
e aprender inglês.
e aprender inglês.
18:52
You're going to swallow a
pill and know Shakespeare.
pill and know Shakespeare.
419
1120982
2692
Vamos engolir um comprimido
e aprender Shakespeare.
e aprender Shakespeare.
18:55
And the way to do it is through the bloodstream.
420
1123674
2609
Isto será feito através
da corrente sanguínea.
da corrente sanguínea.
18:58
So once it's in your bloodstream,
421
1126283
1857
Uma vez no nosso sangue,
19:00
it basically goes through it and gets into the brain,
422
1128140
2218
basicamente irá até ao cérebro.
19:02
and when it knows that it's in the brain
423
1130358
2182
Quando souber que está no cérebro
19:04
in the different pieces,
424
1132540
1322
nas várias partes,
19:05
it deposits it in the right places.
425
1133862
2625
depositar-se-á nos sítios certos.
19:08
So it's ingesting.
426
1136487
1332
É ingestão.
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 tens saído 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. Tenho estado com Ed Boyden,
19:15
and hanging around with one of the speakers
429
1143552
1845
e com um dos oradores
aqui presentes, Hugh Herr,
aqui presentes, Hugh Herr,
19:17
who is here, Hugh Herr,
430
1145397
1813
19:19
and there are a number of people.
431
1147210
1897
e há várias outras pessoas.
19:21
This isn't quite as far-fetched,
432
1149107
1397
Isto não será assim tão rebuscado,
19:22
so 30 years from now.
433
1150504
2945
daqui a 30 anos.
19:25
CA: We will check it out.
434
1153449
1742
CA: Veremos.
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
Voltaremos e iremos reproduzir
este vídeo daqui a 30 anos,
este vídeo daqui a 30 anos,
19:29
and then all eat the red pill.
436
1157493
3031
e todos tomaremos
o comprimido vermelho.
o comprimido vermelho.
19:32
Well thank you for that.
437
1160524
2185
Obrigado pela previsão.
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