TED2009
Tim Berners-Lee: The next web
Tim Berners-Lee despre viitorul Web
Filmed:
Readability: 3.8
1,638,798 views
În urmă cu 20 de ani, Tim Berners-Lee a inventat World Wide Web-ul. Pentru proiectul său viitor, el construieşte o reţea pentru date disponibile, interconectate, care poate face pentru valorile numerice acelaşi lucru pe care World Wide Web-ul l-a făcut pentru cuvinte, poze şi clipuri video: să elibereze datele noastre şi să reformuleze modul în care le folosim împreună.
Tim Berners-Lee - Inventor
Tim Berners-Lee invented the World Wide Web. He leads the World Wide Web Consortium (W3C), overseeing the Web's standards and development. Full bio
Tim Berners-Lee invented the World Wide Web. He leads the World Wide Web Consortium (W3C), overseeing the Web's standards and development. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:18
Time flies.
0
0
2000
Timpul zboară.
00:20
It's actually almost 20 years ago
1
2000
2000
Sunt de fapt aproape 20 de ani
00:22
when I wanted to reframe the way we use information,
2
4000
4000
de când am vrut să reformulez modul în care folosim informaţia,
00:26
the way we work together: I invented the World Wide Web.
3
8000
3000
modul în care lucrăm împreună -- am inventat World Wide Web-ul.
00:29
Now, 20 years on, at TED,
4
11000
3000
Acum, după 20 de ani, la TED,
00:32
I want to ask your help in a new reframing.
5
14000
4000
vreau să vă cer ajutorul într-o nouă reformulare.
00:37
So going back to 1989,
6
19000
4000
Deci, revenind în1989,
00:41
I wrote a memo suggesting the global hypertext system.
7
23000
3000
am scris un memo în care sugeram sistemul global de hypertext.
00:44
Nobody really did anything with it, pretty much.
8
26000
3000
În mare, nimeni nu a făcut de fapt nimic cu el.
00:47
But 18 months later -- this is how innovation happens --
9
29000
4000
Dar, 18 luni mai târziu -- aşa se întâmplă inovaţia --
00:51
18 months later, my boss said I could do it on the side,
10
33000
4000
18 luni mai târziu, şeful meu a spus că îl pot face separat,
00:55
as a sort of a play project,
11
37000
2000
ca un fel de proiect în joacă,
00:57
kick the tires of a new computer we'd got.
12
39000
2000
să testez noul computer pe care îl achiziţionasem.
00:59
And so he gave me the time to code it up.
13
41000
3000
Şi astfel, mi-a acordat timpul să îl transpun în cod.
01:02
So I basically roughed out what HTML should look like:
14
44000
5000
Aşadar am schiţat în mare felul în care HTML-ul ar trebui să arate,
01:07
hypertext protocol, HTTP;
15
49000
3000
protocolul hypertext -- HTTP --
01:10
the idea of URLs, these names for things
16
52000
3000
ideea de URL-uri -- aceste nume pentru lucruri
01:13
which started with HTTP.
17
55000
2000
care începeau cu HTTP.
01:15
I wrote the code and put it out there.
18
57000
2000
Am scris codul sursă şi l-am făcut disponibil.
01:17
Why did I do it?
19
59000
2000
De ce am făcut asta?
01:19
Well, it was basically frustration.
20
61000
2000
Păi, a fost în mare parte din cauza frustrării.
01:21
I was frustrated -- I was working as a software engineer
21
63000
4000
Eram frustrat -- lucram ca inginer software
01:25
in this huge, very exciting lab,
22
67000
2000
în acest imens, foarte captivant laborator,
01:27
lots of people coming from all over the world.
23
69000
2000
o mulţime de oameni venind din toate colţurile lumii.
01:29
They brought all sorts of different computers with them.
24
71000
3000
Ei aduceau tot felul de computere diferite cu ei.
01:32
They had all sorts of different data formats,
25
74000
3000
Aveau tot felul de formate de date diferite.
01:35
all sorts, all kinds of documentation systems.
26
77000
2000
Tot felul de sisteme de documentaţie.
01:37
So that, in all that diversity,
27
79000
3000
Astfel încât, în toată acea diversitate,
01:40
if I wanted to figure out how to build something
28
82000
2000
dacă vroiam să îmi dau seama cum să construiesc ceva
01:42
out of a bit of this and a bit of this,
29
84000
2000
dintr-o bucăţică de aici şi o bucăţică de dincolo,
01:44
everything I looked into, I had to connect to some new machine,
30
86000
4000
tot ce examinam, trebuia să mă conectez la o nouă maşină,
01:48
I had to learn to run some new program,
31
90000
2000
trebuia să învăţ să execut un program nou,
01:50
I would find the information I wanted in some new data format.
32
92000
5000
găseam informaţia de care aveam nevoie într-un format de date nou.
01:55
And these were all incompatible.
33
97000
2000
Şi acestea erau toate incompatibile.
01:57
It was just very frustrating.
34
99000
2000
Era pur şi simplu foarte frustrant.
01:59
The frustration was all this unlocked potential.
35
101000
2000
Frustrarea a fost tot acest potenţial neeliberat.
02:01
In fact, on all these discs there were documents.
36
103000
3000
De fapt, pe toate acele discuri se aflau documente.
02:04
So if you just imagined them all
37
106000
3000
Deci dacă vi le puteţi imagina pe toate
02:07
being part of some big, virtual documentation system in the sky,
38
109000
5000
ca făcând parte dintr-un sistem mare, virtual de documentaţie în aer,
02:12
say on the Internet,
39
114000
2000
să spunem pe Internet,
02:14
then life would be so much easier.
40
116000
2000
atunci viaţa ar fi mult mai uşoară.
02:16
Well, once you've had an idea like that it kind of gets under your skin
41
118000
4000
Ei bine, odată ce ai o astfel de idee, ea îţi intră oarecum pe sub piele,
02:20
and even if people don't read your memo --
42
122000
2000
şi chiar dacă lumea nu citeşte memoul tău --
02:22
actually he did, it was found after he died, his copy.
43
124000
3000
de fapt l-a citit, a fost găsită copia lui, după ce a murit.
02:25
He had written, "Vague, but exciting," in pencil, in the corner.
44
127000
3000
A scris, "Vag, dar incitant" cu creionul, în colţ.
02:28
(Laughter)
45
130000
2000
(Râsete)
02:30
But in general it was difficult -- it was really difficult to explain
46
132000
4000
Dar în general a fost dificil -- a fost într-adevăr dificil să explic
02:34
what the web was like.
47
136000
2000
cum era Web-ul.
02:36
It's difficult to explain to people now that it was difficult then.
48
138000
2000
E dificil să explic acum la oameni că atunci era dificil.
02:38
But then -- OK, when TED started, there was no web
49
140000
3000
Dar atunci -- OK, când TED a început, nu exista webul
02:41
so things like "click" didn't have the same meaning.
50
143000
3000
deci lucruri precum clickul nu aveau acelaşi înţeles.
02:44
I can show somebody a piece of hypertext,
51
146000
2000
Pot să arăt cuiva o bucată de hypertext,
02:46
a page which has got links,
52
148000
2000
o pagină care are linkuri,
02:48
and we click on the link and bing -- there'll be another hypertext page.
53
150000
4000
dăm click pe link şi bing -- apare o nouă pagină de hypertext.
02:52
Not impressive.
54
154000
2000
Neimpresionant.
02:54
You know, we've seen that -- we've got things on hypertext on CD-ROMs.
55
156000
3000
Stiţi, am văzut aşa ceva -- aveam lucruri în format hypertext pe CD-ROM-uri.
02:57
What was difficult was to get them to imagine:
56
159000
3000
Ceea ce era dificil era să îi fac pe ei să îşi imagineze.
03:00
so, imagine that that link could have gone
57
162000
4000
Deci, imaginaţi-vă că acel link putea direcţiona
03:04
to virtually any document you could imagine.
58
166000
2000
către practic orice document vă puteţi imagina.
03:07
Alright, that is the leap that was very difficult for people to make.
59
169000
4000
De fapt, acesta era saltul pe care era foarte dificil să îl facă oamenii.
03:11
Well, some people did.
60
173000
2000
Ei bine, unii oameni l-au făcut.
03:13
So yeah, it was difficult to explain, but there was a grassroots movement.
61
175000
3000
Greu într-adevăr, era dificil de explicat, dar a fost o mişcare fundamentală.
03:17
And that is what has made it most fun.
62
179000
4000
Şi asta este ceea ce a făcut-o distractivă.
03:21
That has been the most exciting thing,
63
183000
2000
Aceasta a fost partea cea mai incitantă,
03:23
not the technology, not the things people have done with it,
64
185000
2000
nu tehnologia, nici lucrurile pe care lumea le-a făcut cu ea,
03:25
but actually the community, the spirit of all these people
65
187000
2000
ci însăşi comunitatea, spiritul tuturor acestor oameni
03:27
getting together, sending the emails.
66
189000
2000
interacţionând, trimiţând emailuri.
03:29
That's what it was like then.
67
191000
2000
Aşa era atunci.
03:31
Do you know what? It's funny, but right now it's kind of like that again.
68
193000
3000
Ştiţi ce? E amuzant, dar chiar acum este într-un fel din nou aşa.
03:34
I asked everybody, more or less, to put their documents --
69
196000
2000
Le-am cerut tuturor, mai mult sau mai puţin, să îşi pună documentele --
03:36
I said, "Could you put your documents on this web thing?"
70
198000
3000
Am spus, "Puteţi să vă puneţi documentele pe această reţea?"
03:39
And you did.
71
201000
3000
Şi, le-aţi pus.
03:42
Thanks.
72
204000
1000
Mulţumesc.
03:43
It's been a blast, hasn't it?
73
205000
2000
A fost o explozie, nu-i aşa?
03:45
I mean, it has been quite interesting
74
207000
2000
Vreau să spun, a fost destul de interesant
03:47
because we've found out that the things that happen with the web
75
209000
2000
pentru că am aflat că lucrurile care se întâmplă cu webul
03:49
really sort of blow us away.
76
211000
2000
ne impresionează într-adevăr.
03:51
They're much more than we'd originally imagined
77
213000
2000
Ele sunt cu mult mai mult decât ne-am imaginat la început
03:53
when we put together the little, initial website
78
215000
2000
când am construit siteul web iniţial
03:55
that we started off with.
79
217000
2000
cu care am pornit.
03:57
Now, I want you to put your data on the web.
80
219000
3000
Acum, vreau să publicaţi datele voastre pe web.
04:00
Turns out that there is still huge unlocked potential.
81
222000
4000
Se pare că există încă un potenţial imens blocat.
04:04
There is still a huge frustration
82
226000
2000
Există încă o frustrare imensă
04:06
that people have because we haven't got data on the web as data.
83
228000
4000
pe care o au oamenii pentru că nu avem informaţiile de pe web ca şi date.
04:10
What do you mean, "data"? What's the difference -- documents, data?
84
232000
2000
Ce se înţelege prin date? Care e diferenţa -- documente, date?
04:12
Well, documents you read, OK?
85
234000
3000
Documentele le citeşti, OK?
04:15
More or less, you read them, you can follow links from them, and that's it.
86
237000
3000
Mai mult sau mai puţin, le citeşti, poţi urma linkuri din cadrul lor, şi asta-i tot.
04:18
Data -- you can do all kinds of stuff with a computer.
87
240000
2000
Datele -- poţi face tot felul de lucruri cu un computer.
04:20
Who was here or has otherwise seen Hans Rosling's talk?
88
242000
6000
Cine a fost aici sau a văzut altfel prezentarea lui Hans Rosling?
04:26
One of the great -- yes a lot of people have seen it --
89
248000
4000
Unul dintre cele mai bune -- da multe persoane au văzut-o --
04:30
one of the great TED Talks.
90
252000
2000
unul dintre cele mai bune discursuri TED.
04:32
Hans put up this presentation
91
254000
2000
Hans a pregătit această prezentare
04:34
in which he showed, for various different countries, in various different colors --
92
256000
5000
în care a arătat, pentru mai multe ţări diferite, în culori diferite --
04:39
he showed income levels on one axis
93
261000
3000
a arătat nivelurile de venit pe o axă
04:42
and he showed infant mortality, and he shot this thing animated through time.
94
264000
3000
şi a arătat mortalitatea infantilă, şi a prezentat aceast lucru animat în timp.
04:45
So, he'd taken this data and made a presentation
95
267000
4000
Deci, el a luat aceste date şi a făcut o prezentare
04:49
which just shattered a lot of myths that people had
96
271000
3000
care a spulberat multe mituri pe care le avea lumea
04:52
about the economics in the developing world.
97
274000
4000
despre situaţia economică din ţările în curs de dezvoltare.
04:56
He put up a slide a little bit like this.
98
278000
2000
El a afişat un slide puţin asemănător cu acesta.
04:58
It had underground all the data
99
280000
2000
A plasat la subsol toate datele.
05:00
OK, data is brown and boxy and boring,
100
282000
3000
OK, datele sunt maronii şi rectangulare şi plictisitoare,
05:03
and that's how we think of it, isn't it?
101
285000
2000
şi aşa le percepem, nu?
05:05
Because data you can't naturally use by itself
102
287000
3000
Pentru că datele nu le poți folosi în mod natural prin ele însele.
05:08
But in fact, data drives a huge amount of what happens in our lives
103
290000
4000
Dar de fapt, datele pun în mişcare o parte importantă din ceea ce se întâmplă în vieţile noastre
05:12
and it happens because somebody takes that data and does something with it.
104
294000
3000
şi se întâmplă pentru că cineva ia acele date şi face ceva cu ele.
05:15
In this case, Hans had put the data together
105
297000
2000
În acest caz, Hans a pus împreună date
05:17
he had found from all kinds of United Nations websites and things.
106
299000
5000
pe care le-a găsit pe tot felul de websituri ale Națiunilor Unite sau altele asemănătoare.
05:22
He had put it together,
107
304000
2000
El le-a pus împreună,
05:24
combined it into something more interesting than the original pieces
108
306000
3000
le-a combinat în ceva mai interesant decât bucăţile originale
05:27
and then he'd put it into this software,
109
309000
5000
şi apoi le-a introdus în acest software,
05:32
which I think his son developed, originally,
110
314000
2000
pe care cred că fiul său l-a dezvoltat, iniţial,
05:34
and produces this wonderful presentation.
111
316000
3000
şi a produs această extraordinară prezentare.
05:37
And Hans made a point
112
319000
2000
Şi Hans a arătat ceva
05:39
of saying, "Look, it's really important to have a lot of data."
113
321000
4000
spunând: "Uite, e într-adevăr important să avem multe date."
05:43
And I was happy to see that at the party last night
114
325000
3000
Şi am fost fericit să văd că la petrecerea de noaptea trecută
05:46
that he was still saying, very forcibly, "It's really important to have a lot of data."
115
328000
4000
el încă spunea, foarte convingător, "Este foarte important să avem multe date."
05:50
So I want us now to think about
116
332000
2000
Deci vreau ca noi acum să ne gândim la
05:52
not just two pieces of data being connected, or six like he did,
117
334000
4000
nu numai două bucăţi de date conectate, sau şase cum a făcut el,
05:56
but I want to think about a world where everybody has put data on the web
118
338000
5000
dar vreau să mă gândesc la o lume în care fiecare a pus datele pe web
06:01
and so virtually everything you can imagine is on the web
119
343000
2000
şi deci tot ce vă puteţi imagina este pe web.
06:03
and then calling that linked data.
120
345000
2000
Şi apoi să numim acele date date interconectate.
06:05
The technology is linked data, and it's extremely simple.
121
347000
2000
Tehnologia reprezintă date interconectate, şi este extrem de simplă.
06:07
If you want to put something on the web there are three rules:
122
349000
4000
Dacă vrei să pui ceva pe internet sunt 3 reguli:
06:11
first thing is that those HTTP names --
123
353000
3000
primul lucru sunt acele nume HTTP --
06:14
those things that start with "http:" --
124
356000
2000
acelea care încep cu "http:" --
06:16
we're using them not just for documents now,
125
358000
4000
acum le folosim nu numai pentru documente,
06:20
we're using them for things that the documents are about.
126
362000
2000
le folosim pentru lucruri pe care documentele le descriu.
06:22
We're using them for people, we're using them for places,
127
364000
2000
Le folosim pentru oameni, le folosim pentru locuri,
06:24
we're using them for your products, we're using them for events.
128
366000
4000
le folosim pentru produsele voastre, le folosim pentru evenimente.
06:28
All kinds of conceptual things, they have names now that start with HTTP.
129
370000
4000
Tot felul de lucruri abstracte, au acum nume care încep cu HTTP.
06:32
Second rule, if I take one of these HTTP names and I look it up
130
374000
5000
A doua regulă, dacă iau unul dintre aceste nume HTTP şi îl caut
06:37
and I do the web thing with it and I fetch the data
131
379000
2000
şi fac acel lucru specific web-ului cu el şi extrag datele
06:39
using the HTTP protocol from the web,
132
381000
2000
folosind protocolul HTTP de pe web,
06:41
I will get back some data in a standard format
133
383000
3000
o să primesc înapoi nişte date într-un format standard
06:44
which is kind of useful data that somebody might like to know
134
386000
5000
care sunt date utile pe care cineva poate ar dori să le ştie
06:49
about that thing, about that event.
135
391000
2000
despre acel lucru, despre acel eveniment.
06:51
Who's at the event? Whatever it is about that person,
136
393000
2000
Cine este la eveniment? Orice există despre acea persoană,
06:53
where they were born, things like that.
137
395000
2000
unde s-au născut, lucruri de genul acela.
06:55
So the second rule is I get important information back.
138
397000
2000
Aşadar a doua regulă este faptul că primesc înapoi informaţii importante.
06:57
Third rule is that when I get back that information
139
399000
4000
A treia regulă este că atunci când primesc înapoi acea informaţie
07:01
it's not just got somebody's height and weight and when they were born,
140
403000
3000
nu conţine numai înăltimea, greutatea şi data naşterii cuiva,
07:04
it's got relationships.
141
406000
2000
conţine relaţii.
07:06
Data is relationships.
142
408000
2000
Datele reprezintă relaţii.
07:08
Interestingly, data is relationships.
143
410000
2000
Într-un mod interesant, datele sunt relaţii.
07:10
This person was born in Berlin; Berlin is in Germany.
144
412000
4000
Această persoană s-a născut în Berlin, Berlin este în Germania.
07:14
And when it has relationships, whenever it expresses a relationship
145
416000
3000
Şi atunci când conţine relaţii, ori de câte ori exprimă o relaţie
07:17
then the other thing that it's related to
146
419000
3000
atunci celuilalt lucru cu care este asociat
07:20
is given one of those names that starts HTTP.
147
422000
4000
îi este dat unul dintre acele nume care încep cu HTTP.
07:24
So, I can go ahead and look that thing up.
148
426000
2000
Deci, pot continua şi căuta acel lucru.
07:26
So I look up a person -- I can look up then the city where they were born; then
149
428000
3000
Deci caut o persoană -- pot căuta apoi oraşul unde s-a născut
07:29
I can look up the region it's in, and the town it's in,
150
431000
3000
pot căuta regiunea în care se află, şi oraşul în care se află,
07:32
and the population of it, and so on.
151
434000
3000
şi populaţia oraşului, şi aşa mai departe.
07:35
So I can browse this stuff.
152
437000
2000
Deci pot răsfoi aceste lucruri.
07:37
So that's it, really.
153
439000
2000
Aşadar aceasta este, de fapt.
07:39
That is linked data.
154
441000
2000
Acestea sunt datele interconectate.
07:41
I wrote an article entitled "Linked Data" a couple of years ago
155
443000
3000
Am scris un articol intitulat "Date interconectate" acum câţiva ani
07:44
and soon after that, things started to happen.
156
446000
4000
şi curând dupa aceea, lucrurile au început să se întâmple.
07:48
The idea of linked data is that we get lots and lots and lots
157
450000
4000
Ideea datelor interconectate este că obţinem o mulţime din
07:52
of these boxes that Hans had,
158
454000
2000
aceste cutii pe care Hans le-a avut,
07:54
and we get lots and lots and lots of things sprouting.
159
456000
2000
şi obţinem o grămadă de lucruri care încolţesc.
07:56
It's not just a whole lot of other plants.
160
458000
3000
Nu sunt numai o mulţime de alte plante.
07:59
It's not just a root supplying a plant,
161
461000
2000
Nu este numai o rădăcină care alimentează o plantă,
08:01
but for each of those plants, whatever it is --
162
463000
3000
dar pentru fiecare dintre acele plante, orice reprezintă ea --
08:04
a presentation, an analysis, somebody's looking for patterns in the data --
163
466000
3000
o prezentare, o analiză, cineva care caută şabloane în date --
08:07
they get to look at all the data
164
469000
3000
se uită la toate acele date
08:10
and they get it connected together,
165
472000
2000
şi le conectează împreună.
08:12
and the really important thing about data
166
474000
2000
Şi lucrul cu adevărat important despre date
08:14
is the more things you have to connect together, the more powerful it is.
167
476000
2000
este că cu cât avem mai multe lucruri pe care să le conectăm împreună, cu atât mai puternice devin.
08:16
So, linked data.
168
478000
2000
Aşadar, date interconectate.
08:18
The meme went out there.
169
480000
2000
Ideea a ajuns acolo afară.
08:20
And, pretty soon Chris Bizer at the Freie Universitat in Berlin
170
482000
4000
Şi, destul de curând Chris Bizer la Universitatea Freie din Berlin
08:24
who was one of the first people to put interesting things up,
171
486000
2000
care a fost unul dintre primii oamenii care au încărcat lucruri interesante,
08:26
he noticed that Wikipedia --
172
488000
2000
a observat că Wikipedia --
08:28
you know Wikipedia, the online encyclopedia
173
490000
3000
ştiţi Wikipedia, enciclopedia online
08:31
with lots and lots of interesting documents in it.
174
493000
2000
cu o grămadă de lucruri interesante în ea.
08:33
Well, in those documents, there are little squares, little boxes.
175
495000
4000
Ei bine, în aceste documente, sunt pătrăţele, mici căsuţe.
08:37
And in most information boxes, there's data.
176
499000
3000
Şi în cele mai multe căsuţe de informaţii, există date.
08:40
So he wrote a program to take the data, extract it from Wikipedia,
177
502000
4000
Deci a scris un program care să ia datele, să le extragă din Wikipedia
08:44
and put it into a blob of linked data
178
506000
2000
şi să le pună într-o aglomerare de date interconectate
08:46
on the web, which he called dbpedia.
179
508000
3000
pe internet, pe care a numit-o dbpedia.
08:49
Dbpedia is represented by the blue blob in the middle of this slide
180
511000
4000
Dbpedia este reprezentată de către această bulină albastră din mijlocul slide-ului
08:53
and if you actually go and look up Berlin,
181
515000
2000
şi dacă te duci şi cauţi efectiv Berlinul,
08:55
you'll find that there are other blobs of data
182
517000
2000
o să descoperi că sunt alte aglomerări de date
08:57
which also have stuff about Berlin, and they're linked together.
183
519000
3000
care de asemenea conţin informaţii despre Berlin, şi sunt legate împreună.
09:00
So if you pull the data from dbpedia about Berlin,
184
522000
3000
Deci dacă extragi datele despre Berlin din dbpedia ,
09:03
you'll end up pulling up these other things as well.
185
525000
2000
o să sfârşesti prin a extrage şi aceste alte lucruri de asemenea.
09:05
And the exciting thing is it's starting to grow.
186
527000
3000
Şi lucrul captivant este că începe să crească.
09:08
This is just the grassroots stuff again, OK?
187
530000
2000
Acestea sunt din nou lucrurile care reprezintă fundaţia, OK?
09:10
Let's think about data for a bit.
188
532000
3000
Să ne gândim un pic la date.
09:13
Data comes in fact in lots and lots of different forms.
189
535000
3000
Datele vin de fapt în multe forme diferite.
09:16
Think of the diversity of the web. It's a really important thing
190
538000
3000
Gândiţi-vă la diversitatea webului, este un lucru cu adevărat important
09:19
that the web allows you to put all kinds of data up there.
191
541000
3000
faptul că webul vă permite să încărcaţi tot felul de date.
09:22
So it is with data. I could talk about all kinds of data.
192
544000
2000
Aşa stau lucrurile cu datele. Aş putea vorbi despre tot felul de date.
09:25
We could talk about government data, enterprise data is really important,
193
547000
4000
Am putea vorbi despre date guvernamentale, datele întreprinderilor sunt foarte importante,
09:29
there's scientific data, there's personal data,
194
551000
3000
apoi mai sunt date ştiinţifice, date personale,
09:32
there's weather data, there's data about events,
195
554000
2000
sunt date despre vreme, date despre evenimente,
09:34
there's data about talks, and there's news and there's all kinds of stuff.
196
556000
4000
sunt date despre discursuri, şi mai sunt ştiri şi tot felul de lucruri.
09:38
I'm just going to mention a few of them
197
560000
3000
O să menţionez câteva dintre ele
09:41
so that you get the idea of the diversity of it,
198
563000
2000
ca să vă faceţi o idee despre diversitatea lor,
09:43
so that you also see how much unlocked potential.
199
565000
4000
pentru ca să puteţi de asemenea vedea cât de mult potenţial blocat există.
09:47
Let's start with government data.
200
569000
2000
Să începem cu datele guvernamentale.
09:49
Barack Obama said in a speech,
201
571000
2000
Barack Obama a spus, într-un discurs,
09:51
that he -- American government data would be available on the Internet
202
573000
5000
că el -- datele Guvernului American o să fie disponibile pe Internet
09:56
in accessible formats.
203
578000
2000
în formate accesibile.
09:58
And I hope that they will put it up as linked data.
204
580000
2000
Şi sper că o să le încarce ca şi date interconectate.
10:00
That's important. Why is it important?
205
582000
2000
Aceasta este important. De ce este important?
10:02
Not just for transparency, yeah transparency in government is important,
206
584000
3000
Nu numai pentru transparenţă, da transparenţa în guvern este importantă,
10:05
but that data -- this is the data from all the government departments
207
587000
3000
dar acele date -- acestea sunt datele din toate departamentele guvernului.
10:08
Think about how much of that data is about how life is lived in America.
208
590000
5000
Gândiţi-vă la cât de multe dintre acele date sunt despre cum se trăieşte în America.
10:13
It's actual useful. It's got value.
209
595000
2000
Este de fapt folositor. Are valoare.
10:15
I can use it in my company.
210
597000
2000
Le pot folosi în compania mea.
10:17
I could use it as a kid to do my homework.
211
599000
2000
Ca şi copil le-aş putea folosi să îmi fac tema.
10:19
So we're talking about making the place, making the world run better
212
601000
3000
Deci vorbim despre a face lumea să funcţioneze mai bine
10:22
by making this data available.
213
604000
2000
făcând aceste date disponibile.
10:24
In fact if you're responsible -- if you know about some data
214
606000
4000
De fapt dacă esti responsabil -- dacă ştii despre nişte date
10:28
in a government department, often you find that
215
610000
2000
dintr-un departament guvernamental, deseori afli că
10:30
these people, they're very tempted to keep it --
216
612000
3000
aceşti oameni, sunt foarte tentaţi să le păstreze --
10:33
Hans calls it database hugging.
217
615000
3000
Hans numeşte acest lucru îmbrăţişarea bazei de date.
10:36
You hug your database, you don't want to let it go
218
618000
2000
Îţi îmbrăţişezi baza ta de date, nu vrei să îi dai drumul
10:38
until you've made a beautiful website for it.
219
620000
2000
până când nu ai făcut un site web frumos pentru ea.
10:40
Well, I'd like to suggest that rather --
220
622000
2000
Ei bine, mi-ar plăcea să sugerez că în loc să --
10:42
yes, make a beautiful website,
221
624000
2000
da, fă un website frumos,
10:44
who am I to say don't make a beautiful website?
222
626000
2000
cine sunt eu să spun să nu faci un website frumos?
10:46
Make a beautiful website, but first
223
628000
3000
Fă un website frumos, dar mai întâi
10:49
give us the unadulterated data,
224
631000
3000
dă-ne nouă datele nealterate,
10:52
we want the data.
225
634000
2000
noi vrem datele.
10:54
We want unadulterated data.
226
636000
2000
Vrem date nealterate.
10:56
OK, we have to ask for raw data now.
227
638000
3000
OK, acum trebuie să cerem date brute.
10:59
And I'm going to ask you to practice that, OK?
228
641000
2000
Şi o să vă rog să practicaţi acest lucru, OK?
11:01
Can you say "raw"?
229
643000
1000
Spuneţi "brute".
11:02
Audience: Raw.
230
644000
1000
Audienţa: Brute.
11:03
Tim Berners-Lee: Can you say "data"?
231
645000
1000
Tim Berners-Lee: Puteţi spune "date"?
11:04
Audience: Data.
232
646000
1000
Audienţa: Date.
11:05
TBL: Can you say "now"?
233
647000
1000
TBL: Puteţi spune "acum"?
11:06
Audience: Now!
234
648000
1000
Audienţa: Acum!
11:07
TBL: Alright, "raw data now"!
235
649000
2000
TBL: În regulă, date brute acum!
11:09
Audience: Raw data now!
236
651000
2000
Audienţa: Date brute acum!
11:11
Practice that. It's important because you have no idea the number of excuses
237
653000
4000
Exersaţi acest lucru. Este important pentru că nu aveţi idee de numărul de scuze
11:15
people come up with to hang onto their data
238
657000
2000
cu care vin oamenii pentru a ţine de datele lor
11:17
and not give it to you, even though you've paid for it as a taxpayer.
239
659000
4000
şi a nu vi le da, deşi aţi plătit pentru ele ca şi contribuabili.
11:21
And it's not just America. It's all over the world.
240
663000
2000
Şi nu este vorba doar de America. Se întâmplă peste tot în lume.
11:23
And it's not just governments, of course -- it's enterprises as well.
241
665000
3000
Şi nu este vorba numai de guverne, bineînteles -- este vorba şi de intreprinderi de asemenea.
11:26
So I'm just going to mention a few other thoughts on data.
242
668000
3000
Deci o să menţionez alte câteva gânduri despre date.
11:29
Here we are at TED, and all the time we are very conscious
243
671000
5000
Aici ne aflăm la TED, şi tot timpul suntem foarte conştienţi
11:34
of the huge challenges that human society has right now --
244
676000
5000
de imensa provocare pe care societatea umană o are momentan --
11:39
curing cancer, understanding the brain for Alzheimer's,
245
681000
3000
să vindece cancerul, să înteleagă creierul pentru vindecarea Alzheimerului,
11:42
understanding the economy to make it a little bit more stable,
246
684000
3000
să înteleagă economia pentru a o face puţin mai stabilă,
11:45
understanding how the world works.
247
687000
2000
să înteleagă cum funcţionează lumea.
11:47
The people who are going to solve those -- the scientists --
248
689000
2000
Oamenii care o să rezolve acele lucruri -- cercetătorii --
11:49
they have half-formed ideas in their head,
249
691000
2000
au idei pe jumătate formate în mintea lor,
11:51
they try to communicate those over the web.
250
693000
3000
încearcă să le comunice pe acestea pe internet.
11:54
But a lot of the state of knowledge of the human race at the moment
251
696000
3000
Dar o mare parte din cunoştiinţele rasei umane la acest moment
11:57
is on databases, often sitting in their computers,
252
699000
3000
este în baze de date, adesea stând în computerele lor
12:00
and actually, currently not shared.
253
702000
3000
şi în realitate, la acest moment nu sunt partajate.
12:03
In fact, I'll just go into one area --
254
705000
3000
De fapt, o să mă refer doar la un domeniu --
12:06
if you're looking at Alzheimer's, for example,
255
708000
2000
dacă luăm în considerare Alzheimer, de exemplu,
12:08
drug discovery -- there is a whole lot of linked data which is just coming out
256
710000
3000
descoperirea medicamentelor -- există o mulţime de date interconectate care abia acum ies la iveală
12:11
because scientists in that field realize
257
713000
2000
deoarece cercetătorii din acel domeniu înțeleg
12:13
this is a great way of getting out of those silos,
258
715000
3000
că aceasta este o modalitate minunată de a ieşi din impas,
12:16
because they had their genomics data in one database
259
718000
4000
pentru că aveau datele despre genom într-o bază de date
12:20
in one building, and they had their protein data in another.
260
722000
3000
într-o clădire, şi aveau datele despre proteine în alta.
12:23
Now, they are sticking it onto -- linked data --
261
725000
3000
Acum, se ţin de această abordare -- date interconectate --
12:26
and now they can ask the sort of question, that you probably wouldn't ask,
262
728000
3000
şi acum pot pune genul de întrebare, pe care probabil nu a-ţi pune-o,
12:29
I wouldn't ask -- they would.
263
731000
2000
Eu nu aş pune-o -- ei da.
12:31
What proteins are involved in signal transduction
264
733000
2000
Ce proteine sunt implicate în transducţia semnalului
12:33
and also related to pyramidal neurons?
265
735000
2000
şi de asemenea sunt asociate cu neuronii piramidali?
12:35
Well, you take that mouthful and you put it into Google.
266
737000
3000
Ei bine, luaţi acea frază şi introduceţi-o în Google.
12:38
Of course, there's no page on the web which has answered that question
267
740000
3000
Bineînteles, nu există nici o pagină pe internet care să fi răspuns la acea întrebare
12:41
because nobody has asked that question before.
268
743000
2000
deoarece nimeni nu a mai pus acea întrebare înainte.
12:43
You get 223,000 hits --
269
745000
2000
Obţii 223,000 rezultate --
12:45
no results you can use.
270
747000
2000
nici unul pe care să îl poţi folosi.
12:47
You ask the linked data -- which they've now put together --
271
749000
3000
Adresezi întrebarea datelor interconectate -- pe care acum le-au pus la un loc --
12:50
32 hits, each of which is a protein which has those properties
272
752000
4000
32 rezultate, fiecare dintre ele este o proteină care are acele proprietăţi
12:54
and you can look at.
273
756000
2000
şi la care te poţi uita.
12:56
The power of being able to ask those questions, as a scientist --
274
758000
3000
Puterea de a fi capabil să pui aceste întrebări, ca şi cercetător --
12:59
questions which actually bridge across different disciplines --
275
761000
2000
întrebări care de fapt traversează domenii diferite --
13:01
is really a complete sea change.
276
763000
3000
este cu adevărat o schimbare radicală.
13:04
It's very very important.
277
766000
2000
Este foarte foarte important.
13:06
Scientists are totally stymied at the moment --
278
768000
2000
Cercetătorii sunt total împotmoliţi la acest moment --
13:08
the power of the data that other scientists have collected is locked up
279
770000
5000
puterea datelor pe care alți cercetători le-au colecţionat este blocată
13:13
and we need to get it unlocked so we can tackle those huge problems.
280
775000
3000
şi trebuie să o deblocăm pentru a putea aborda acele imense probleme.
13:16
Now if I go on like this, you'll think that all the data comes from huge institutions
281
778000
4000
Acum dacă continui în maniera aceasta, o să credeţi că toate datele provin din instituţii imense
13:20
and has nothing to do with you.
282
782000
3000
şi nu au nici o legătură cu voi.
13:23
But, that's not true.
283
785000
2000
Dar, acest lucru nu este adevărat.
13:25
In fact, data is about our lives.
284
787000
2000
De fapt, datele sunt despre vieţile noastre.
13:27
You just -- you log on to your social networking site,
285
789000
3000
Tu doar -- te loghezi pe siteul tău de socializare,
13:30
your favorite one, you say, "This is my friend."
286
792000
2000
cel preferat, spui, "Acesta este prietenul meu."
13:32
Bing! Relationship. Data.
287
794000
3000
Bing! Relaţie. Date.
13:35
You say, "This photograph, it's about -- it depicts this person. "
288
797000
3000
Spui, "Aceasta fotografie, este despre -- înfăţişează această persoană. "
13:38
Bing! That's data. Data, data, data.
289
800000
3000
Bing! Acestea reprezintă date. Date, date, date.
13:41
Every time you do things on the social networking site,
290
803000
2000
De fiecare dată când faci un lucru pe siteul de socializare,
13:43
the social networking site is taking data and using it -- re-purposing it --
291
805000
4000
siteul de socializare preia datele şi le foloseşte -- dându-le un alt scop --
13:47
and using it to make other people's lives more interesting on the site.
292
809000
4000
şi folosindu-le pentru a face viaţa altor oameni pe site mai interesantă.
13:51
But, when you go to another linked data site --
293
813000
2000
Dar, când mergi pe alt site cu date interconectate --
13:53
and let's say this is one about travel,
294
815000
3000
şi să spunem că acesta este unul despre călătorii --
13:56
and you say, "I want to send this photo to all the people in that group,"
295
818000
3000
şi spui, "Vreau să trimit această fotografie tuturor oamenilor din acel grup."
13:59
you can't get over the walls.
296
821000
2000
nu poți să treci peste bariere.
14:01
The Economist wrote an article about it, and lots of people have blogged about it --
297
823000
2000
"The Economist" a scris un articol despre acest lucru, şi o mulţime de oameni şi-au exprimat părerea pe bloguri despre acest lucru --
14:03
tremendous frustration.
298
825000
1000
o frustrare colosală.
14:04
The way to break down the silos is to get inter-operability
299
826000
2000
Modalitate prin care să ieși din impas este să obţii interoperabilitate
14:06
between social networking sites.
300
828000
2000
între siteurile de socializare online.
14:08
We need to do that with linked data.
301
830000
2000
Trebuie să facem acest lucru cu ajutorul datelor interconectate.
14:10
One last type of data I'll talk about, maybe it's the most exciting.
302
832000
3000
Un ultim tip de date despre care o să vorbesc, poate este cel mai interesant.
14:13
Before I came down here, I looked it up on OpenStreetMap
303
835000
3000
Înainte să vin aici, am căutat locaţia pe OpenStreetMap
14:16
The OpenStreetMap's a map, but it's also a Wiki.
304
838000
2000
OpenStreetMap este o hartă, dar este de asemenea şi o Wiki.
14:18
Zoom in and that square thing is a theater -- which we're in right now --
305
840000
3000
Mărim o zonă și acel lucru în formă de pătrat este un teatru -- în care ne aflăm noi chiar acum --
14:21
The Terrace Theater. It didn't have a name on it.
306
843000
2000
Teatrul Terrace. Nu avea un nume alocat.
14:23
So I could go into edit mode, I could select the theater,
307
845000
2000
Deci am putut să merg în modul de editare, am putut să selectez teatrul,
14:25
I could add down at the bottom the name, and I could save it back.
308
847000
5000
am putut să adaug în partea de jos numele, şi am putut să îl salvez la loc.
14:30
And now if you go back to the OpenStreetMap. org,
309
852000
3000
Iar acum dacă vă duceţi înapoi la OpenStreetMap.org,
14:33
and you find this place, you will find that The Terrace Theater has got a name.
310
855000
3000
şi găsiţi acest loc, o să constataţi că Teatrul Terrace a primit un nume.
14:36
I did that. Me!
311
858000
2000
Eu am făcut acest lucru. Eu!
14:38
I did that to the map. I just did that!
312
860000
2000
Am făcut asta hărţii. Tocmai am făcut asta!
14:40
I put that up on there. Hey, you know what?
313
862000
2000
Am publicat asta. Hey, ştiţi ce?
14:42
If I -- that street map is all about everybody doing their bit
314
864000
3000
Dacă eu -- în acea hartă a străzii este vorba numai despre cum fiecare îşi face părticica lui
14:45
and it creates an incredible resource
315
867000
3000
şi creează o resursă incredibilă
14:48
because everybody else does theirs.
316
870000
3000
pentru că toţi ceilalţi şi-o fac pe a lor.
14:51
And that is what linked data is all about.
317
873000
3000
Şi asta semnifică datele interconectate.
14:54
It's about people doing their bit
318
876000
3000
Este vorba despre oameni care işi fac bucăţica lor
14:57
to produce a little bit, and it all connecting.
319
879000
3000
pentru a produce o parte mică, şi totul este conectat.
15:00
That's how linked data works.
320
882000
3000
Aşa funcţionează datele interconectate.
15:03
You do your bit. Everybody else does theirs.
321
885000
4000
Tu iţi faci părticica ta. Toţi ceilalţi şi-o fac pe a lor.
15:07
You may not have lots of data which you have yourself to put on there
322
889000
4000
Poate nu ai multe date pe care le deţii tu însuţi să le publici acolo,
15:11
but you know to demand it.
323
893000
3000
dar ştii să le soliciţi.
15:14
And we've practiced that.
324
896000
2000
Şi am practicat acest lucru.
15:16
So, linked data -- it's huge.
325
898000
4000
Aşadar, datele interconectate -- au un impact uriaş.
15:20
I've only told you a very small number of things
326
902000
3000
V-am spus numai un număr foarte mic de lucruri.
15:23
There are data in every aspect of our lives,
327
905000
2000
Există date în fiecare aspect al vieţii noastre,
15:25
every aspect of work and pleasure,
328
907000
3000
fiecare aspect al muncii şi plăcerii,
15:28
and it's not just about the number of places where data comes,
329
910000
3000
şi nu este vorba numai despre numărul de locuri din care provin datele,
15:31
it's about connecting it together.
330
913000
3000
este vorba despre a le conecta împreună.
15:34
And when you connect data together, you get power
331
916000
3000
Şi atunci când conectezi datele împreună, obţii putere
15:37
in a way that doesn't happen just with the web, with documents.
332
919000
3000
într-un fel care nu se întâmplă numai cu webul, cu documentele.
15:40
You get this really huge power out of it.
333
922000
4000
Obţii această putere cu adevărat imensă din aceasta.
15:44
So, we're at the stage now
334
926000
3000
Aşadar, suntem acum în faza
15:47
where we have to do this -- the people who think it's a great idea.
335
929000
4000
în care trebuie să facem acest lucru -- oamenii care cred că este o idee bună.
15:51
And all the people -- and I think there's a lot of people at TED who do things because --
336
933000
3000
Şi toţi oamenii -- şi cred că sunt o mulţime de oameni la TED care fac lucruri pentru că --
15:54
even though there's not an immediate return on the investment
337
936000
2000
chiar dacă nu există o recompensă imediată la investiţie,
15:56
because it will only really pay off when everybody else has done it --
338
938000
3000
pentru că o să fie răsplătită cu adevărat numai când toţi ceilalţi o să o facă --
15:59
they'll do it because they're the sort of person who just does things
339
941000
4000
o să o facă pentru că sunt genul de persoane care pur şi simplu fac lucruri
16:03
which would be good if everybody else did them.
340
945000
3000
care o să fie bune dacă toţi ceilalţi le-ar face de asemenea.
16:06
OK, so it's called linked data.
341
948000
2000
OK, deci se numesc date interconectate.
16:08
I want you to make it.
342
950000
2000
Vreau să le produceţi.
16:10
I want you to demand it.
343
952000
2000
Vreau să le solicitaţi.
16:12
And I think it's an idea worth spreading.
344
954000
2000
Şi cred că este o idee care merită răspândită.
16:14
Thanks.
345
956000
1000
Mulţumesc.
16:15
(Applause)
346
957000
3000
(Aplauze)
ABOUT THE SPEAKER
Tim Berners-Lee - InventorTim Berners-Lee invented the World Wide Web. He leads the World Wide Web Consortium (W3C), overseeing the Web's standards and development.
Why you should listen
In the 1980s, scientists at CERN were asking themselves how massive, complex, collaborative projects -- like the fledgling LHC -- could be orchestrated and tracked. Tim Berners-Lee, then a contractor, answered by inventing the World Wide Web. This global system of hypertext documents, linked through the Internet, brought about a massive cultural shift ushered in by the new tech and content it made possible: AOL, eBay, Wikipedia, TED.com...
Berners-Lee is now director of the World Wide Web Consortium (W3C), which maintains standards for the Web and continues to refine its design. Recently he has envisioned a "Semantic Web" -- an evolved version of the same system that recognizes the meaning of the information it carries. He's the 3Com Founders Professor of Engineering in the School of Engineering with a joint appointment in the Department of Electrical Engineering and Computer Science at the Laboratory for Computer Science and Artificial Intelligence (CSAIL) at the MIT, where he also heads the Decentralized Information Group (DIG). He is also a Professor in the Electronics and Computer Science Department at the University of Southampton, UK.
Tim Berners-Lee | Speaker | TED.com