TED2014
Joi Ito: Want to innovate? Become a "now-ist"
Joi Ito: İnovasyon yapmak mı istiyorsunuz? "Şimdi-ci" olun
Filmed:
Readability: 4.2
2,304,454 views
"İnternetten öncesini hatırlıyor musunuz?" diye soruyor Joi İto. "İnsanların bir zamanlar geleceği tahmin etmeye çalıştıklarını hatırlıyor musunuz?". MIT Media Lab'in başkanı, bu merak uyandırıcı konuşmada geleceğe dair tahminleri bırakıp şimdiki anı yaratmak için yeni bir yaklaşımı paylaşıyor: Doğru fikre sahip olup olmadığınıza dair izin veya kanıt beklemeden hızla geliştirme ve durmadan iyileştirme. Bu tür aşağıdan yukarıya inovasyonun günümüzde en ilginç ve fütüristik projelerde görüldüğünü ve bunun da çevrenizde şu an olan bitene karşı açık ve uyanık olmakla başladığını söylüyor. Önerisi ise fütürist olmak değil, şimdi-ci olmak.
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
On March 10, 2011,
0
543
2743
10 Mart 2011'de
00:15
I was in Cambridge at the MIT Media Lab
1
3286
3007
Cambridge'deki MIT Media Lab'inde
00:18
meeting with faculty, students and staff,
2
6293
3229
öğretim görevlileri, öğrenciler ve çalışanlarla
00:21
and we were trying to figure out whether
3
9522
1789
buluşmuştum ve bir sonraki direktör
00:23
I should be the next director.
4
11311
2360
olup olmayacağımı tartışıyorduk.
00:25
That night, at midnight,
5
13671
2369
O gece, gece yarısı
00:28
a magnitude 9 earthquake
6
16040
1770
dokuz şiddetinde bir deprem
00:29
hit off of the Pacific coast of Japan.
7
17810
2866
Japonya'nın Pasifik kıyılarını vurdu.
00:32
My wife and family were in Japan,
8
20676
2285
Karım ve ailem Japonya'daydı ve
00:34
and as the news started to come in,
9
22961
3310
haberler gelmeye başladıkça
00:38
I was panicking.
10
26271
1699
panikliyordum.
00:39
I was looking at the news streams
11
27970
1262
Haber akışlarına bakıyor
00:41
and listening to the press conferences
12
29232
2828
ve devlet görevlileriyle
00:44
of the government officials
13
32060
2210
Tokyo Elektrik Şirketi'nin
00:46
and the Tokyo Power Company,
14
34270
1590
basın konferanslarını dinliyordum,
00:47
and hearing about this explosion
15
35860
2551
nükleer reaktörlerdeki
00:50
at the nuclear reactors
16
38411
1199
patlamayı ve
00:51
and this cloud of fallout
17
39610
1681
evimize sadece 200 kilometre
00:53
that was headed towards our house
18
41291
1899
uzaklıkta olan nükleer serpinti
00:55
which was only about 200 kilometers away.
19
43190
2899
bulutunun yaklaştığını duyuyordum.
00:58
And the people on TV weren't telling us
20
46089
2831
Ve televizyondaki insanlar duymak
01:00
anything that we wanted to hear.
21
48920
1940
istediğimiz hiçbir şeyi söylemiyorlardı.
01:02
I wanted to know what was going on with the reactor,
22
50860
1960
Reaktörde neler olduğunu,
01:04
what was going on with the radiation,
23
52820
1422
radyasyonla ilgili neler olduğunu,
01:06
whether my family was in danger.
24
54242
2328
ailemin tehlikede olup olmadığını bilmek istiyordum.
01:08
So I did what instinctively felt like the right thing,
25
56570
3189
Bu yüzden içgüdüsel olarak doğru olan şeyi yaptım,
01:11
which was to go onto the Internet
26
59759
1671
yani internetin başına gidip
01:13
and try to figure out
27
61430
1342
meseleyi kendim çözüp çözemeyeceğimi
01:14
if I could take matters into my own hands.
28
62772
2411
bulmaya çalıştım.
01:17
On the Net, I found there were a lot of other people
29
65183
1841
İnternette benim gibi neler olup bittiğini anlamaya çalışan
01:19
like me trying to figure out what was going on,
30
67024
2066
bir sürü insan olduğunu fark ettim
01:21
and together we sort of loosely formed a group
31
69090
2216
ve beraberce grup benzeri bir şey oluşturup
01:23
and we called it Safecast,
32
71306
2471
adını Safecast koyduk.
01:25
and we decided we were going to try
33
73777
1172
Radyasyonu ölçmeyi
01:26
to measure the radiation
34
74949
1746
ve bu veriyi herkese iletmeyi
01:28
and get the data out to everybody else,
35
76695
1774
denemeye karar verdik,
01:30
because it was clear that the government
36
78469
1672
çünkü hükümetin bunu bizim için
01:32
wasn't going to be doing this for us.
37
80141
2902
yapmayacağı aşikârdı.
01:35
Three years later,
38
83043
1417
Üç sene sonra,
01:36
we have 16 million data points,
39
84460
3094
16 milyon veri noktamız vardı,
01:39
we have designed our own Geiger counters
40
87554
2745
tasarımları indirip
01:42
that you can download the designs
41
90299
1653
ağa bağlanabileceğimiz kendi
01:43
and plug it into the network.
42
91952
874
Geiger sayaçlarımızı tasarlamıştık.
01:44
We have an app that shows you
43
92826
1904
Japonya ve dünyanın diğer bölgelerindeki
01:46
most of the radiation in Japan
and other parts of the world.
and other parts of the world.
44
94730
3027
radyasyonun büyük bir kısmını gösteren bir uygulamamız var.
01:49
We are arguably one of the most successful
45
97757
2205
Muhtemelen dünyadaki en başarılı halk bilim
01:51
citizen science projects in the world,
46
99962
1855
projelerinden biriyiz
01:53
and we have created
47
101817
2352
ve radyasyon ölçümleri için
01:56
the largest open dataset of radiation measurements.
48
104169
3501
en büyük açık veri kümesini yarattık.
01:59
And the interesting thing here
49
107670
2742
Ve burada ilginç olan şey
02:02
is how did — (Applause) — Thank you.
50
110412
4648
nasıl- (Alkış)- Teşekkürler.
02:07
How did a bunch of amateurs
51
115060
2091
Ne yaptığını gerçekten bilmeyen
02:09
who really didn't know what we were doing
52
117151
2169
bir avuç amatör nasıl
02:11
somehow come together
53
119320
1689
bir şekilde biraraya gelip
02:13
and do what NGOs and the government
54
121009
3184
STK'ların ve hükümetin hiçbir şekilde
02:16
were completely incapable of doing?
55
124193
2418
yapamayacağı bir şeyi yaptı?
02:18
And I would suggest that this has something to do
56
126611
2758
Ve bunun internetle ilgili olduğunu
02:21
with the Internet. It's not a fluke.
57
129369
1760
söyleyebilirim. Bu bir rastlantı değil.
02:23
It wasn't luck, and it wasn't because it was us.
58
131129
2851
Şans eseri değildi ve biz olduğumuz için de değildi.
02:25
It helped that it was an event
59
133980
1418
Herkesi biraraya getiren bir olay
02:27
that pulled everybody together,
60
135398
1635
olması işi kolaylaştırdı,
02:29
but it was a new way of doing things
61
137033
1758
ama internetin ve o sırada olan
02:30
that was enabled by the Internet
62
138791
2079
başka şeylerin olanak verdiği
02:32
and a lot of the other things that were going on,
63
140870
1592
yeni bir iş yapma biçimiydi
02:34
and I want to talk a little bit about
64
142462
2013
ve bu yeni prensiplerin neler olduğundan
02:36
what those new principles are.
65
144475
2669
biraz bahsetmek istiyorum.
02:39
So remember before the Internet? (Laughter)
66
147144
4808
Evet, internetten öncesini hatırlıyor musunuz? (Gülüşmeler)
02:43
I call this B.I. Okay?
67
151952
1788
Buna İ.Ö. diyorum. Tamam mı?
02:45
So, in B.I., life was simple.
68
153740
3611
Evet, İ.Ö.'de hayat basitti.
02:49
Things were Euclidian, Newtonian,
69
157351
2746
İşler Öklid, Newton kuramına göreydi,
02:52
somewhat predictable.
70
160097
1459
yani bir şekilde öngörülebilirdi.
02:53
People actually tried to predict the future,
71
161556
2410
İnsanlar gerçekten geleceği öngörmeye çalıştılar,
02:55
even the economists.
72
163966
1714
iktisatçılar bile.
02:57
And then the Internet happened,
73
165680
3214
Ve sonra internet ortaya çıktı
03:00
and the world became extremely complex,
74
168894
2071
ve dünya son derece karmaşıklaştı,
03:02
extremely low-cost, extremely fast,
75
170965
2637
son derece düşük maliyetli, son derece hızlı hâle geldi
03:05
and those Newtonian laws
76
173602
2118
ve son derece değer verdiğimiz
03:07
that we so dearly cherished
77
175720
1799
o Newton yasalarının
03:09
turned out to be just local ordinances,
78
177519
2197
sadece uygulanan kurallar olduğu görüldü
03:11
and what we found was that in this
79
179716
1751
ve bulduğumuz şey bu tamamıyla
03:13
completely unpredictable world
80
181467
2613
öngörülemeyen dünyada ayakta kalan
03:16
that most of the people who were surviving
81
184080
2032
insanların çoğunun bir nevi farklı bir
03:18
were working with sort of a different set of principles,
82
186112
3333
prensip kümesiyle iş yaptıklarıydı
03:21
and I want to talk a little bit about that.
83
189445
2631
ve biraz bundan bahsetmek istiyorum.
03:24
Before the Internet, if you remember,
84
192076
1364
Hatırlarsanız internetten önce
03:25
when we tried to create services,
85
193440
1905
bir hizmet ortaya çıkarmak isteyince
03:27
what you would do is you'd create
86
195345
1026
yaptığınız şey donanım katmanını,
03:28
the hardware layer and the
network layer and the software
network layer and the software
87
196371
2312
ağ katmanını ve yazılımı yaratmaktı
03:30
and it would cost millions of dollars
88
198683
2028
ve kayda değer bir şey yapmak
03:32
to do anything that was substantial.
89
200711
2307
milyonlarca dolara mal olurdu.
03:35
So when it costs millions of dollars
to do something substantial,
to do something substantial,
90
203018
2439
Yani kayda değer bir şey yapmak milyonlarca dolara mal olduğunda,
03:37
what you would do is you'd get an MBA
91
205457
2072
yapacağınız şey plan yazabilecek
03:39
who would write a plan
92
207529
1458
MBA'li birini almak
03:40
and get the money
93
208987
943
ve parayı risk sermayederleri veya
03:41
from V.C.s or big companies,
94
209930
1744
büyük şirketlerden elde etmek,
03:43
and then you'd hire the designers and the engineers,
95
211674
2113
sonra da tasarımcıları ve mühendisleri işe almak
03:45
and they'd build the thing.
96
213787
1023
ve onların de nesneyi geliştirmesiydi.
03:46
This is the Before Internet, B.I., innovation model.
97
214810
4619
Bu, internet öncesi, yani İ.Ö. inovasyon modeli.
03:51
What happened after the Internet was
98
219429
2307
İnternetten sonra olan şeyse şuydu,
03:53
the cost of innovation went down so much
99
221736
1756
işbirliği maliyeti, dağıtım maliyeti,
03:55
because the cost of collaboration,
the cost of distribution,
the cost of distribution,
100
223492
2487
iletişim maliyeti sayesinde
03:57
the cost of communication, and Moore's Law
101
225979
2643
inovasyon maliyeti büyük miktarda düştü
04:00
made it so that the cost of trying a new thing
102
228622
2676
ve Moore yasası yeni bir şey denemenin maliyetini
04:03
became nearly zero,
103
231298
1394
neredeyse sıfıra getirdi
04:04
and so you would have Google, Facebook, Yahoo,
104
232692
2269
ve Google, Facebook, Yahoo,
04:06
students that didn't have permission —
105
234961
1771
izinleri olmayan öğrenciler vardı
04:08
permissionless innovation —
106
236732
1373
-izinsiz inovasyon-
04:10
didn't have permission, didn't have PowerPoints,
107
238105
1620
izinleri yoktu, PowerPoint'leri yoktu,
04:11
they just built the thing,
108
239725
2103
sadece nesneyi geliştirdiler,
04:13
then they raised the money,
109
241828
1444
sonra para buldular,
04:15
and then they sort of figured out a business plan
110
243272
2201
sonra bir çeşit iş planı ortaya çıkardılar
04:17
and maybe later on they hired some MBAs.
111
245473
2357
ve belki sonra birkaç MBA'liyi işe aldılar.
04:19
So the Internet caused innovation,
112
247830
2311
Yani internet inovasyona sebep oldu,
04:22
at least in software and services,
113
250141
1124
en azından yazılım ve hizmetlerde,
04:23
to go from an MBA-driven innovation model
114
251265
2859
MBA güdümlü inovasyon modelinden
04:26
to a designer-engineer-driven innovation model,
115
254124
3903
tasarımcı-mühendis güdümlü inovasyon modeline gidildi
04:30
and it pushed innovation to the edges,
116
258027
2098
ve bu da inovasyonu uçlara,
04:32
to the dorm rooms, to the startups,
117
260125
1546
öğrenci yatakhanelerine, yeni kurulan şirketlere itti,
04:33
away from the large institutions,
118
261671
1686
büyük kuruluşlardan uzağa,
04:35
the stodgy old institutions that had the power
119
263357
2355
gücü, parası ve otoritesi olan
04:37
and the money and the authority.
120
265712
1687
hantal ve eski kuruluşlardan.
04:39
And we all know this. We all know
this happened on the Internet.
this happened on the Internet.
121
267399
2609
Ve bunu hepimiz biliyoruz. Biliyoruz ki bu internette oldu.
04:42
It turns out it's happening in other things, too.
122
270008
2765
Görünen o ki, başka şeylerde de oluyor.
04:44
Let me give you some examples.
123
272773
3242
Birkaç örnek vereceğim.
04:48
So at the Media Lab, we don't just do hardware.
124
276015
2785
Media Lab'da sadece donanımla uğraşmıyoruz.
04:50
We do all kinds of things.
125
278800
1042
Her çeşit şey yapıyoruz.
04:51
We do biology, we do hardware,
126
279842
1885
Biyolojiyle uğraşıyoruz, donanımla uğraşıyoruz
04:53
and Nicholas Negroponte
famously said, "Demo or die,"
famously said, "Demo or die,"
127
281727
3621
ve geleneksel akademik düşünme biçimi olan "Yayın çıkar veya yok ol" yerine,
04:57
as opposed to "Publish or perish,"
128
285348
1722
Nicholas Negroponte meşhur
04:59
which was the traditional academic way of thinking.
129
287070
2243
"Demo yap veya öl" sözünü söylemiştir.
05:01
And he often said, the demo only has to work once,
130
289313
3562
Ve sık sık demonun sadece bir kez çalışması gerektiğini söylemiştir,
05:04
because the primary mode of us impacting the world
131
292875
2816
çünkü dünyayı etkilemenin başlıca şekli
05:07
was through large companies
132
295691
1778
büyük şirketlerin bizden
05:09
being inspired by us
133
297469
1263
etkilenmesi
05:10
and creating products like
the Kindle or Lego Mindstorms.
the Kindle or Lego Mindstorms.
134
298732
3516
ve Kindle veya Lego Mindstorms gibi ürünler yaratmasıydı.
05:14
But today, with the ability
135
302248
1942
Ama bugün ürünleri gerçek dünyaya
05:16
to deploy things into the real world at such low cost,
136
304190
2309
böylesine düşük maliyetle getirme yeteneğiyle beraber,
05:18
I'm changing the motto now,
137
306499
2150
artık sloganı değiştiriyorum
05:20
and this is the official public statement.
138
308649
1813
ve bu bir resmi kamu açıklamasıdır.
05:22
I'm officially saying, "Deploy or die."
139
310462
2497
Resmi olarak "Harekete geç veya öl" diyorum.
05:24
You have to get the stuff into the real world
140
312959
2221
Gerçekten işe yaraması için
05:27
for it to really count,
141
315180
1356
nesneleri gerçek dünyaya sunmanız gerekiyor
05:28
and sometimes it will be large companies,
142
316536
1879
ve bazen bunlar büyük şirketler olacak,
05:30
and Nicholas can talk about satellites.
143
318415
1957
Nicholas uydulardan bahsedebilir.
05:32
(Applause)
144
320372
1286
(Alkış)
05:33
Thank you.
145
321658
1082
Teşekkürler.
05:34
But we should be getting out there ourselves
146
322740
1774
Ancak biz kendimiz işe koyulup
05:36
and not depending on large
institutions to do it for us.
institutions to do it for us.
147
324514
3584
bize bunu yapmaları için büyük kuruluşlara bağlı kalmamalıyız.
05:40
So last year, we sent a bunch
of students to Shenzhen,
of students to Shenzhen,
148
328098
2702
Geçen sene bir sürü öğrenciyi Shenzhen'e gönderdik
05:42
and they sat on the factory floors
149
330800
1580
ve Shenzhen'de fabrika içindeki
05:44
with the innovators in Shenzhen, and it was amazing.
150
332380
2305
yenilik yapanlarla beraberce oturdular ve bu harikaydı.
05:46
What was happening there
151
334685
1477
Orada olan şey,
05:48
was you would have these manufacturing devices,
152
336162
2184
üretim araçlarına sahip olmanızdı
05:50
and they weren't making prototypes or PowerPoints.
153
338346
2193
ve bunlar prototip veya PowerPoint hazırlamak için değildi.
05:52
They were fiddling with the manufacturing equipment
154
340539
2465
İmalat yapan makine ile uğraşıyorlardı ve
05:55
and innovating right on the
manufacturing equipment.
manufacturing equipment.
155
343004
3210
bu makine başında yenilik yapıyorlardı.
05:58
The factory was in the designer,
156
346214
1886
Fabrika tasarımcının içindeydi
06:00
and the designer was literally in the factory.
157
348100
2274
ve gerçekten tasarımcı da fabrika içinde.
06:02
And so what you would do is,
158
350374
1626
Ve yapacağınız şey,
06:04
you'd go down to the stalls
159
352000
1241
tezgâhlara gidip
06:05
and you would see these cell phones.
160
353241
2556
bu cep telefonlarını görmekti.
06:07
So instead of starting little websites
161
355797
2525
Palo Alto'daki çocuklar gibi
06:10
like the kids in Palo Alto do,
162
358322
1548
küçük internet siteleri yaratmak yerine,
06:11
the kids in Shenzhen make new cell phones.
163
359870
2540
Shenzhen'deki çocuklar yeni cep telefonları yapıyor.
06:14
They make new cell phones like kids in Palo Alto
164
362410
2697
Palo Alto'daki çocukların internet siteleri yapmaları gibi,
06:17
make websites,
165
365107
1258
yeni cep telefonları yapıyorlar
06:18
and so there's a rainforest
166
366365
2113
ve cep telefonunda yoğun bir
06:20
of innovation going on in the cell phone.
167
368478
1556
inovasyon gerçekleşiyor.
06:22
What they do is, they make a cell phone,
168
370034
1600
Yaptıkları şey, cep telefonu yapmak,
06:23
go down to the stall, they sell some,
169
371634
2224
tezgâha gitmek, biraz satış yapmak,
06:25
they look at the other kids' stuff, go up,
170
373858
2325
diğer çocukların cihazlarına bakmak, yukarı çıkıp
06:28
make a couple thousand more, go down.
171
376183
2591
birkaç bin tane daha yapmak, aşağı inmek.
06:30
Doesn't this sound like a software thing?
172
378774
1991
Sanki biraz yazılıma benzer değil mi?
06:32
It sounds like agile software development,
173
380765
1647
Agile (çevik) yazılım geliştirmeye benziyor,
06:34
A/B testing and iteration,
174
382412
2928
A/B testi ve iterasyon,
06:37
and what we thought you could only do with software
175
385340
2083
sadece yazılımla yapılabileceğini düşündüğümüz şeyi
06:39
kids in Shenzhen are doing this in hardware.
176
387423
2270
Shenzhen'deki çocuklar donanımla yapıyor.
06:41
My next fellow, I hope, is going to be
177
389693
1467
Bir sonraki yardımcım umarım Shenzhen'deki
06:43
one of these innovators from Shenzhen.
178
391160
1485
bu inovasyon yapanlardan biri olacak.
06:44
And so what you see is
179
392645
1665
İşte burada gördüğünüz şey inovasyonu
06:46
that is pushing innovation to the edges.
180
394310
1969
uçlara götürmek.
06:48
We talk about 3D printers and stuff like that,
181
396279
2105
3B yazıcılar ve bunun gibi şeylerden bahsediyoruz
06:50
and that's great, but this is Limor.
182
398384
1991
ve bu harika. İşte bu Limor.
06:52
She is one of our favorite graduates,
183
400375
2259
Favori öğrencilerimizden biridir,
06:54
and she is standing in front of a Samsung
184
402634
2076
Samsung Techwin Pick & Place Machine (Al ve Yerleştir Makinesi)'nin
06:56
Techwin Pick and Place Machine.
185
404710
1833
önünde duruyor.
06:58
This thing can put 23,000 components per hour
186
406543
3924
Bu alet elektronik kartların üzerine
07:02
onto an electronics board.
187
410467
1993
saatte 23.000 parça koyabiliyor.
07:04
This is a factory in a box.
188
412460
1823
Kutu içerisinde bir fabrika.
07:06
So what used to take a factory full of workers
189
414283
2498
Yani önceden bir fabrika dolusu işçinin
07:08
working by hand
190
416781
1019
elleriyle çalışmaları
07:09
in this little box in New York,
191
417800
1709
New York'taki bu küçük kutuda,
07:11
she's able to have effectively —
192
419509
1050
verimli bir biçimde yapabiliyor...
07:12
She doesn't actually have to go to Shenzhen
193
420559
1633
Yani bu imalatı yapabilmesi için
07:14
to do this manufacturing.
194
422192
1244
Shenzhen'e kadar gitmesine gerek yok.
07:15
She can buy this box and she can manufacture it.
195
423436
2261
Bu kutuyu satın alıp imalat yapabilir.
07:17
So manufacturing, the cost of innovation,
196
425697
2243
Yani üretim, inovasyonun maliyeti,
07:19
the cost of prototyping, distribution,
manufacturing, hardware,
manufacturing, hardware,
197
427940
2690
prototiplemenin, dağıtımın, imalatın, donanımın maliyeti,
07:22
is getting so low
198
430630
1463
öylesine düşüyor ki,
07:24
that innovation is being pushed to the edges
199
432093
2317
inovasyon uçlara götürülüyor,
07:26
and students and startups are being able to build it.
200
434410
2428
öğrenciler ve yeni kurulan şirketler bunları geliştirebiliyorlar.
07:28
This is a recent thing, but this will happen
201
436838
1878
Bu yeni bir olay, ancak gerçekleşecek
07:30
and this will change
202
438716
1483
ve aynı yazılımda olduğu gibi
07:32
just like it did with software.
203
440199
2425
değişiklik getirecek.
07:34
Sorona is a DuPont process
204
442624
3246
Sorona, mısır şekerini polyestere
07:37
that uses a genetically engineered microbe
205
445870
3020
dönüştürmek için genetik olarak işlenmiş mikroplar
07:40
to turn corn sugar into polyester.
206
448890
3950
kullanan bir DuPont prosesi.
07:44
It's 30 percent more efficient
than the fossil fuel method,
than the fossil fuel method,
207
452840
2478
Fosil yakıt yönteminden yüzde 30 daha verimli
07:47
and it's much better for the environment.
208
455318
3659
ve çevre için çok daha iyi.
07:50
Genetic engineering and bioengineering
209
458977
1405
Genetik mühendisliği ve biyomühendislik
07:52
are creating a whole bunch
210
460382
1531
kimya, hesaplama ve bellek için
07:53
of great new opportunities
211
461913
1758
bir sürü harika yeni
07:55
for chemistry, for computation, for memory.
212
463671
2829
olanak yaratıyor.
07:58
We will probably be doing a lot,
obviously doing health things,
obviously doing health things,
213
466500
2050
Öyle görünüyor ki, sağlıkla ilgili pek çok şey yapacağız,
08:00
but we will probably be growing chairs
214
468550
2204
ancak yakında muhtemelen sandalyeler
08:02
and buildings soon.
215
470754
1040
ve binalar büyüteceğiz.
08:03
The problem is, Sorona costs
about 400 million dollars
about 400 million dollars
216
471794
3910
Sorun ise, Sorona'nın 400 milyon dolara mal olması
08:07
and took seven years to build.
217
475704
1381
ve geliştirmenin yedi sene alması.
08:09
It kind of reminds you of the old mainframe days.
218
477085
3079
Bir bakıma eski anabilgisayar günlerini hatırlatıyor.
08:12
The thing is, the cost of innovation
219
480164
2492
Biyomühendislikte inovasyonun maliyeti
08:14
in bioengineering is also going down.
220
482656
1586
de aslında aşağı düşüyor.
08:16
This is desktop gene sequencer.
221
484242
1969
Bu, masaüstü gen dizileyici.
08:18
It used to cost millions and millions
of dollars to sequence genes.
of dollars to sequence genes.
222
486211
3554
Bir zamanlar gen dizilemek milyonlarca dolara mal olurdu.
08:21
Now you can do it on a desktop like this,
223
489765
1744
Artık bunun gibi bir masaüstünde yapabiliyorsunuz
08:23
and kids can do this in dorm rooms.
224
491509
2093
ve çocuklar bunu yurt yatakhanelerinde yapabiliyor.
08:25
This is Gen9 gene assembler,
225
493602
2688
Bu, Gen9 gen monte edici
08:28
and so right now when you try to print a gene,
226
496290
2079
ve şimdi bir gen basmaya çalışsanız,
08:30
what you do is somebody in a factory
227
498369
1268
yapılan şey fabrikada pipetli biri eliyle
08:31
with pipettes puts the thing together by hand,
228
499637
1940
her şeyi biraraya koyar,
08:33
you have one error per 100 base pairs,
229
501577
2351
her 100 baz çiftinde bir hata olur,
08:35
and it takes a long time and costs a lot of money.
230
503928
2576
çok uzun zaman alır ve bir sürü paraya mal olur.
08:38
This new device
231
506504
1386
Bu yeni cihaz
08:39
assembles genes on a chip,
232
507890
1674
genleri devreler üzerine monte ediyor
08:41
and instead of one error per 100 base pairs,
233
509564
2149
ve her 100 baz çiftinde bir hata yerine,
08:43
it's one error per 10,000 base pairs.
234
511713
2126
her 10.000 baz çiftinde bir hata oluyor.
08:45
In this lab, we will have the world's capacity
235
513839
2745
Bu laboratuvarda, bir yıl içinde
08:48
of gene printing within a year,
236
516584
2103
gen basmada dünya kapasitesine sahip olacağız,
08:50
200 million base pairs a year.
237
518687
2612
yılda 200 milyon baz çifti ediyor.
08:53
This is kind of like when we went
238
521299
2563
Bu bir nevi elle sarılan
08:55
from transistor radios wrapped by hand
239
523862
2261
transistörlü radyolardan
08:58
to the Pentium.
240
526123
1271
Pentium'a geçmemiz gibi.
08:59
This is going to become the
Pentium of bioengineering,
Pentium of bioengineering,
241
527394
2396
Bu olay biyomühendisliğin Pentium'u hâline gelip,
09:01
pushing bioengineering into the hands
242
529790
2036
biyomühendisliği yurt yatakhanelerine
09:03
of dorm rooms and startup companies.
243
531826
2601
ve yeni kurulan şirketlere doğru itecek.
09:06
So it's happening in software and in hardware
244
534427
2773
Bakın bu olay yazılım, donanım
09:09
and bioengineering,
245
537200
963
ve biyomühendislikte oluyor,
09:10
and so this is a fundamental new
way of thinking about innovation.
way of thinking about innovation.
246
538163
3281
yani bu inovasyonun temelde yeni bir şekilde düşünülmesi.
09:13
It's a bottom-up innovation, it's democratic,
247
541444
2677
Bu aşağıdan yukarıya inovasyon, demokratik,
09:16
it's chaotic, it's hard to control.
248
544121
2204
kaotik, kontrol edilmesi zor.
09:18
It's not bad, but it's very different,
249
546325
2307
Kötü değil, ama oldukça farklı,
09:20
and I think that the traditional rules that we have
250
548632
1967
bence kuruluşlar için olan geleneksel kurallar
09:22
for institutions don't work anymore,
251
550599
2072
artık işe yaramıyor
09:24
and most of us here
252
552671
1679
ve burada çoğumuz farklı bir
09:26
operate with a different set of principles.
253
554350
3083
prensip kümesiyle hareket ediyoruz.
09:29
One of my favorite principles is the power of pull,
254
557433
2836
En sevdiğim prensiplerden biri çekme gücü,
09:32
which is the idea of pulling resources
255
560269
2291
yani kaynakları merkezde toplayıp
09:34
from the network as you need them
256
562560
1766
her şeyi kontrol etmek yerine,
09:36
rather than stocking them in the center
257
564326
1845
onları ağdan ihtiyacınız
09:38
and controlling everything.
258
566171
1585
olduğunda çekme fikri.
09:39
So in the case of the Safecast story,
259
567756
2764
Safecast hikâyesindeki duruma gelince,
09:42
I didn't know anything when
the earthquake happened,
the earthquake happened,
260
570520
1842
deprem olduğunda hiçbir şey bilmiyordum,
09:44
but I was able to find Sean
261
572362
1628
ama hackerspace (ortak çalışma alanı) topluluğu
09:45
who was the hackerspace community organizer,
262
573990
2196
organizatörü olan Sean'ı ve
09:48
and Peter, the analog hardware hacker
263
576186
1786
ilk Geiger sayacımızı yapan
09:49
who made our first Geiger counter,
264
577972
1716
analog donanım korsanı Peter'ı ve
09:51
and Dan, who built the Three Mile Island
265
579688
1998
Three Mile Adası erimesinden sonra
09:53
monitoring system after the
Three Mile Island meltdown.
Three Mile Island meltdown.
266
581686
3334
Three Mile Adası izleme sistemini kuran Dan'i bulmayı başardım.
09:57
And these people I wouldn't have been able to find
267
585020
2386
Ve bu insanları önceden
09:59
beforehand and probably were better
268
587406
2434
bulamazdım ve onları ağdan tam
10:01
that I found them just in time from the network.
269
589840
3127
zamanında bulmam muhtemelen daha iyiydi.
10:04
I'm a three-time college dropout,
270
592967
1867
Ben üç kez üniversiteyi bırakmış biriyim,
10:06
so learning over education
271
594834
1673
yani eğitim yerine öğrenmek
10:08
is very near and dear to my heart,
272
596507
1425
benim için çok daha önemlidir,
10:09
but to me, education is what people do to you
273
597932
2524
bana göre eğitim insanların size verdiği bir şey,
10:12
and learning is what you do to yourself.
274
600456
2999
öğrenme ise kendinizin yaptığı bir şeydir.
10:15
(Applause)
275
603455
3776
(Alkış)
10:19
And it feels like, and I'm biased,
276
607231
1759
Ve sanki şöyle gibi, ki ben bunda taraflıyım,
10:20
it feels like they're trying to make you memorize
277
608990
2797
sanki gidip oynamanıza izin vermeden önce
10:23
the whole encyclopedia before
they let you go out and play,
they let you go out and play,
278
611787
3114
bütün bir ansiklopediyi hatırlamanızı sağlamaya çalışıyorlar gibi.
10:26
and to me, I've got Wikipedia on my cell phone,
279
614901
4097
Bana göre, cep telefonumda Wikipedia (Vikipedi) var
10:30
and it feels like they assume
280
618998
1703
ve sanki tek başına
10:32
you're going to be on top of some mountain
281
620701
1787
bir dağın tepesinde
10:34
all by yourself with a number 2 pencil
282
622488
2461
2 numara kalemle ne yapmak gerektiğini
10:36
trying to figure out what to do
283
624949
1383
bulmaya çalışacağını varsayıyorlar gibi,
10:38
when in fact you're always going to be connected,
284
626332
2116
ki aslında her zaman bağlantıda olacaksınız,
10:40
you're always going to have friends,
285
628448
1645
her zaman arkadaşlarınız olacak
10:42
and you can pull Wikipedia
up whenever you need it,
up whenever you need it,
286
630093
1959
ve ne zaman ihtiyacınız olursa Vikipedi'yi açabilirsiniz,
10:44
and what you need to learn is how to learn.
287
632052
3448
öğrenmeniz gereken şey öğrenmeyi öğrenmek.
10:47
In the case of Safecast, a bunch of amateurs
288
635500
2644
Safecast olayında, üç sene önce
10:50
when we started three years ago,
289
638144
1598
bir grup amatör bu işe başladığımızda,
10:51
I would argue that we probably as a group
290
639742
2508
grup olarak muhtemelen herhangi bir organizasyondan
10:54
know more than any other organization
291
642250
2416
veri toplama, veri yayınlama
10:56
about how to collect data and publish data
292
644666
3209
ve halk bilimi yapma konusunda
10:59
and do citizen science.
293
647875
2772
daha fazla şey biliyorduk.
11:02
Compass over maps.
294
650647
1120
Haritalar yerine pusula.
11:03
So this one, the idea is that the cost of writing a plan
295
651767
3725
Sonuçta bunda, bir plan yazma veya bir şeyi
11:07
or mapping something is getting so expensive
296
655492
3103
haritalamanın çok pahalı hâle gelmesi söz konusu
11:10
and it's not very accurate or useful.
297
658595
3173
ve bu çok doğru veya faydalı değil.
11:13
So in the Safecast story, we
knew we needed to collect data,
knew we needed to collect data,
298
661768
3112
Yani Safecast hikâyesinde, veri toplamamız gerektiğini biliyorduk,
11:16
we knew we wanted to publish the data,
299
664880
2423
veriyi yayınlamak istediğimizi biliyorduk
11:19
and instead of trying to come up with the exact plan,
300
667303
2889
ve kusursuz planı geliştirmeye çalışmak yerine,
11:22
we first said, oh, let's get Geiger counters.
301
670192
2408
önce hadi Geiger sayacını yapalım dedik.
11:24
Oh, they've run out.
302
672600
1766
Ah, ellerinde kalmadı.
11:26
Let's build them. There aren't enough sensors.
303
674366
2003
Hadi yapalım. Yeterli sensör yok.
11:28
Okay, then we can make a mobile Geiger counter.
304
676369
2227
Tamam, sonra mobil bir Geiger sayacı yapabiliriz.
11:30
We can drive around. We can get volunteers.
305
678596
2047
Arabayla etrafa bakabiliriz. Gönüllüler bulabiliriz.
11:32
We don't have enough money. Let's Kickstarter it.
306
680643
1879
Yeterli paramız yok. Hadi Kickstarter'la bulalım.
11:34
We could not have planned this whole thing,
307
682522
1991
Bütün her şeyi planlayamazdık,
11:36
but by having a very strong compass,
308
684513
1744
ama çok güçlü bir pusulamız olduğu için
11:38
we eventually got to where we were going,
309
686257
1435
en sonunda gideceğimiz yere vardık
11:39
and to me it's very similar to
agile software development,
agile software development,
310
687692
2418
ve bana göre bu çevik yazılım geliştirmeye çok benziyor,
11:42
but this idea of compasses is very important.
311
690110
3358
ancak bu pusula fikri çok önemli.
11:45
So I think the good news is
312
693468
1941
Bu sebeple iyi haber,
11:47
that even though the world is extremely complex,
313
695409
3501
dünya son derece karmaşık olsa da
11:50
what you need to do is very simple.
314
698920
2382
yapmanız gereken şeyin çok basit olması.
11:53
I think it's about stopping this notion
315
701302
2698
Bence bu her şeyi planlamanız gerektiği,
11:56
that you need to plan everything,
316
704000
1572
her şeyi stoklamanız gerektiği
11:57
you need to stock everything,
317
705572
1092
nosyonundan vazgeçmekle ilgili bir şey,
11:58
and you need to be so prepared,
318
706664
1470
çok hazırlıklı olmalısınız
12:00
and focus on being connected,
319
708134
2994
ve bağlantıda olmaya,
12:03
always learning,
320
711128
1851
her zaman öğrenmeye,
12:04
fully aware,
321
712979
1861
tam olarak farkında
12:06
and super present.
322
714840
1780
ve tam bu anda olmaya odaklanmalısınız.
12:08
So I don't like the word "futurist."
323
716620
2946
İşte bu yüzden "fütürist" sözünü sevmiyorum.
12:11
I think we should be now-ists,
324
719566
5615
Bence şimdi-ci olmalıyız,
12:17
like we are right now.
325
725181
2046
yani şimdi olduğumuz gibi.
12:19
Thank you.
326
727227
1843
Teşekkürler.
12:21
(Applause)
327
729070
3979
(Alkış)
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