TED2006
Saul Griffith: Everyday inventions
Сол Ґріффіт про повсякденні винаходи
Filmed:
Readability: 4.2
580,919 views
Винахідник і стипендіат МакАртура Сол Ґріффіт ділиться новаторськими ідеями зі своєї лабораторії: від "розумної мотузки" до повітряного змія розміром як будинок для буксирування великих вантажів.
Saul Griffith - Inventor
Inventor Saul Griffith looks for elegant ways to make real things, from low-cost eyeglasses to a kite that tows boats. His latest projects include open-source inventions and elegant new ways to generate power. Full bio
Inventor Saul Griffith looks for elegant ways to make real things, from low-cost eyeglasses to a kite that tows boats. His latest projects include open-source inventions and elegant new ways to generate power. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:24
So anyway, who am I?
0
0
1000
Отже, хто я такий?
00:25
I usually say to people, when they say, "What do you do?"
1
1000
3000
Зазвичай, коли мене запитують: "Чим ти займаєшся?",
00:28
I say, "I do hardware,"
2
4000
2000
я відповідаю: "Створюю апаратне забезпечення",
00:30
because it sort of conveniently encompasses everything I do.
3
6000
2000
бо це визначення охоплює все, чим я займаюсь.
00:32
And I recently said that to a venture capitalist casually at some
4
8000
4000
Нещодавно я так сказав інвестору на одному з
00:36
Valley event, to which he replied, "How quaint."
5
12000
3000
офіційних заходів у Кремнієвій долині, на що він відповів: "Як дивно".
00:39
(Laughter)
6
15000
2000
(Сміх)
00:41
And I sort of really was dumbstruck.
7
17000
3000
І я просто-таки втратив дар мови.
00:44
And I really should have said something smart.
8
20000
2000
А мені дійсно варто було б сказати щось розумне.
00:46
And now I've had a little bit of time to think about it,
9
22000
5000
І тепер, коли я мав трошки більше часу на роздуми,
00:51
I would have said, "Well, you know,
10
27000
2000
я б сказав: "Ну, знаєте,
00:53
if we look at the next 100 years
11
29000
2000
якщо ми зазирнемо в майбутнє на 100 років уперед
00:55
and we've seen all these problems in the last few days,
12
31000
2000
і подивимося на усі ці сучасні проблеми,
00:57
most of the big issues -- clean water, clean energy --
13
33000
3000
то більшість важливих питань -- чиста вода, чиста енергія --
01:00
and they're interchangeable in some respects --
14
36000
2000
а вони до певної міри взаємопов'язані --
01:02
and cleaner, more functional materials --
15
38000
2000
чистіші, більш функціональні матеріали --
01:04
they all look to me to be hardware problems.
16
40000
3000
здаватимуться проблемами апаратного забезпечення.
01:07
This doesn't mean we should ignore software,
17
43000
2000
Це не означає, що нам слід ігнорувати програмне забезпечення,
01:09
or information, or computation."
18
45000
2000
інформацію чи обчислення".
01:11
And that's in fact probably what I'm going to try and tell you about.
19
47000
3000
І саме про це я спробую сьогодні розповісти.
01:14
So, this talk is going to be about how do we make things
20
50000
3000
Я говоритиму про те, як ми створюємо речі
01:17
and what are the new ways that we're going to make things in the future.
21
53000
5000
і якими новими способами зможемо створювати речі в майбутньому.
01:22
Now, TED sends you a lot of spam if you're a speaker
22
58000
5000
TED надсилає промовцям чимало спаму,
01:27
about "do this, do that" and you fill out all these forms,
23
63000
2000
типу "робіть так, робіть сяк", ви заповнюєте купу різних форм,
01:29
and you don't actually know how they're going to describe you,
24
65000
3000
і навіть не знаєте, як вас опишуть.
01:32
and it flashed across my desk that they were going to introduce me as a futurist.
25
68000
3000
Аж раптом промайнуло повідомлення, що мене збираються представити як футуриста.
01:35
And I've always been nervous about the term "futurist,"
26
71000
2000
А мене завжди дратувало слово "футурист",
01:37
because you seem doomed to failure because you can't really predict it.
27
73000
3000
бо в такому разі ви приречені на провал, адже передбачити майбутнє неможливо.
01:40
And I was laughing about this with the very smart colleagues I have,
28
76000
3000
Я посміявся над цим випадком зі своїми страшенно розумними колегами
01:43
and said, "You know, well, if I have to talk about the future, what is it?"
29
79000
4000
і сказав: "Гаразд, а якби мені довелося говорити про майбутнє, то яке воно?"
01:47
And George Homsey, a great guy, said, "Oh, the future is amazing.
30
83000
5000
І Джордж Гомсі, чудовий хлопець, сказав: "О, майбутнє -- дивовижне.
01:52
It is so much stranger than you think.
31
88000
2000
Воно набагато незвичніше, ніж ти думаєш.
01:54
We're going to reprogram the bacteria in your gut,
32
90000
2000
Ми перепрограмуємо бактерії в твоєму кишечнику
01:56
and we're going to make your poo smell like peppermint."
33
92000
5000
і змусимо твої екскременти пахнути м'ятою".
02:01
(Laughter)
34
97000
2000
(Сміх)
02:03
So, you may think that's sort of really crazy,
35
99000
3000
Звучить трохи божевільно,
02:06
but there are some pretty amazing things that are happening
36
102000
2000
але зараз відбуваються дивовижні речі,
02:08
that make this possible.
37
104000
1000
які уможливлять таке майбутнє.
02:09
So, this isn't my work, but it's work of good friends of mine at MIT.
38
105000
4000
Отже, це робота не моя, а моїх добрих друзів із Массачусетського технологічного інституту.
02:13
This is called the registry of standard biological parts.
39
109000
2000
Це так званий реєстр стандартних біологічних часток.
02:15
This is headed by Drew Endy and Tom Knight
40
111000
2000
Його очолюють Дрю Енді та Том Найт
02:17
and a few other very, very bright individuals.
41
113000
3000
і кілька інших дуже яскравих особистостей.
02:20
Basically, what they're doing is looking at biology as a programmable system.
42
116000
3000
Загалом, вони розглядають біологію як програмовану систему.
02:23
Literally, think of proteins as subroutines
43
119000
4000
Уявіть собі білки як підпрограми,
02:27
that you can string together to execute a program.
44
123000
3000
які можна об'єднати, щоб виконати програму.
02:30
Now, this is actually becoming such an interesting idea.
45
126000
5000
Стає дійсно цікаво.
02:35
This is a state diagram. That's an extremely simple computer.
46
131000
3000
Ось діаграма станів. Це надзвичайно простий комп'ютер.
02:38
This one is a two-bit counter.
47
134000
2000
Оце двохрозрядний лічильник.
02:40
So that's essentially the computational equivalent of two light switches.
48
136000
6000
По суті, обчислювальний еквівалент двох вимикачів.
02:46
And this is being built by a group of students at Zurich
49
142000
3000
Його створила група студентів у Цюриху
02:49
for a design competition in biology.
50
145000
2000
на конкурс проектів у галузі біології.
02:51
And from the results of the same competition last year,
51
147000
3000
Під час торішнього конкурсу
02:54
a University of Texas team of students programmed bacteria
52
150000
4000
команда студентів із Техаського університету запрограмувала бактерії так,
02:58
so that they can detect light and switch on and off.
53
154000
3000
що вони можуть виявити світло і ввімкнути чи вимкнути його.
03:01
So this is interesting in the sense that you can now
54
157000
2000
Ідея варта увага, адже тепер можна
03:03
do "if-then-for" statements in materials, in structure.
55
159000
5000
виконувати вирази "якщо-то" в матеріалі, в структурі.
03:08
This is a pretty interesting trend,
56
164000
2000
Досить цікава тенденція,
03:10
because we used to live in a world where everyone's said glibly,
57
166000
2000
оскільки ми звикли жити в світі, де всі голосно заявляють,
03:12
"Form follows function," but I think I've sort of grown up in a world
58
168000
4000
що форма слідує за функцією, але я думаю, що я виріс у світі --
03:16
-- you listened to Neil Gershenfeld yesterday;
59
172000
3000
ви вчора слухали промову Ніла Ґершенфельда,
03:19
I was in a lab associated with his -- where it's really a world
60
175000
4000
я працював з ним у лабораторії -- я виріс у такому світі,
03:23
where information defines form and function.
61
179000
3000
де інформація визначає форму та функцію.
03:26
I spent six years thinking about that,
62
182000
4000
Я розмірковував над цим шість років,
03:30
but to show you the power of art over science --
63
186000
2000
і зараз покажу вам перевагу мистецтва над наукою --
03:32
this is actually one of the cartoons I write. These are called "HowToons."
64
188000
3000
ось, власне, один із моїх коміксів із серії "як це працює".
03:35
I work with a fabulous illustrator called Nick Dragotta.
65
191000
2000
Я співпрацюю із фантастичним ілюстратором на ім'я Нік Драґотта.
03:37
Took me six years at MIT,
66
193000
2000
Мені знадобилося шість років в МТІ
03:39
and about that many pages to describe what I was doing,
67
195000
4000
і майже стільки ж сторінок, щоб описати те, чим я займаюсь,
03:43
and it took him one page. And so this is our muse Tucker.
68
199000
5000
а в нього вийшла одна сторінка. Ось наша муза -- Такер.
03:48
He's an interesting little kid -- and his sister, Celine --
69
204000
2000
Цікавий маленький хлопчик -- і його сестра, Селін --
03:50
and what he's doing here
70
206000
2000
і зараз він уважно
03:52
is observing the self-assembly of his Cheerios in his cereal bowl.
71
208000
4000
спостерігає самоорганізацію пластівців Чіріос (Cheerios) у своїй мисці.
03:56
And in fact you can program the self-assembly of things,
72
212000
3000
Самоорганізацію речей можна запрограмувати,
03:59
so he starts chocolate-dipping edges,
73
215000
2000
тому він занурює краї у шоколад,
04:01
changing the hydrophobicity and the hydrophylicity.
74
217000
2000
змінюючи гідрофобність і гідрофільність.
04:03
In theory, if you program those sufficiently,
75
219000
2000
Теоретично, якщо успішно все запрограмувати,
04:05
you should be able to do something pretty interesting
76
221000
2000
то можна зробити щось дійсно цікаве
04:07
and make a very complex structure.
77
223000
2000
і створити дуже складну структуру.
04:09
In this case, he's done self-replication of a complex 3D structure.
78
225000
5000
У цьому випадку він здійснив самовідтворення складної тривимірної структури.
04:14
And that's what I thought about for a long time,
79
230000
3000
Саме над цим я довго думав,
04:17
because this is how we currently make things.
80
233000
2000
бо таким способом ми створюємо речі.
04:19
This is a silicon wafer, and essentially
81
235000
2000
Це кремнієва пластина -- по суті,
04:21
that's just a whole bunch of layers of two-dimensional stuff, sort of layered up.
82
237000
4000
просто ціла купа шарів двовимірного матеріалу, певного виду нашарування.
04:25
The feature side is -- you know, people will say,
83
241000
2000
Кажуть, що розмір елемента
04:27
[unclear] down around about 65 nanometers now.
84
243000
2000
[нерозбірливо] близько 65 нанометрів.
04:29
On the right, that's a radiolara.
85
245000
2000
Праворуч -- радіолярія,
04:31
That's a unicellular organism ubiquitous in the oceans.
86
247000
3000
одноклітинний організм, який живе в океані.
04:34
And that has feature sizes down to about 20 nanometers,
87
250000
4000
Його розмір -- приблизно 20 нанометрів,
04:38
and it's a complex 3D structure.
88
254000
2000
це складна тривимірна структура.
04:40
We could do a lot more with computers and things generally
89
256000
4000
Ми зробили б набагато більше з комп'ютерами та речами в цілому,
04:44
if we knew how to build things this way.
90
260000
3000
якби знали, як створювати речі таким чином.
04:47
The secret to biology is, it builds computation
91
263000
3000
Секрет біології полягає в тому, що вона виконує обчислення,
04:50
into the way it makes things. So this little thing here, polymerase,
92
266000
3000
коли щось створює. Ось ця крихітка -- полімераза,
04:53
is essentially a supercomputer designed for replicating DNA.
93
269000
5000
є, по суті, суперкомп'ютером, призначеним для реплікації ДНК.
04:58
And the ribosome here is another little computer
94
274000
3000
А оця рибосома -- це ще один маленький комп'ютер,
05:01
that helps in the translation of the proteins.
95
277000
2000
який допомагає синтезувати білок.
05:03
I thought about this
96
279000
1000
Я міркував собі,
05:04
in the sense that it's great to build in biological materials,
97
280000
3000
що це чудово працює в біологічних матеріалах,
05:07
but can we do similar things?
98
283000
2000
але чи під силу нам щось подібне?
05:09
Can we get self-replicating-type behavior?
99
285000
2000
Чи зможемо ми домогтися поведінки самовідтворювального типу?
05:11
Can we get complex 3D structure automatically assembling
100
287000
4000
Чи зможемо ми змусити складну тривимірну структуру автоматично складатися
05:15
in inorganic systems?
101
291000
2000
в неорганічних системах?
05:17
Because there are some advantages to inorganic systems,
102
293000
2000
Адже неорганічні системи мають певні переваги,
05:19
like higher speed semiconductors, etc.
103
295000
2000
як-от напівпровідники з вищою швидкістю і так далі.
05:21
So, this is some of my work
104
297000
2000
Отож, я трохи розповів про те,
05:23
on how do you do an autonomously self-replicating system.
105
299000
6000
як створити систему, яка автономно самовідтворюється.
05:29
And this is sort of Babbage's revenge.
106
305000
2000
А це своєрідний реванш Беббіджа.
05:31
These are little mechanical computers.
107
307000
1000
Маленькі механічні комп'ютери.
05:32
These are five-state state machines.
108
308000
3000
Автомати, які мають п'ять станів.
05:35
So, that's about three light switches lined up.
109
311000
3000
Це три перемикачі світла.
05:38
In a neutral state, they won't bind at all.
110
314000
2000
У нейтральному стані вони взагалі не зв'язуються.
05:40
Now, if I make a string of these, a bit string,
111
316000
4000
Проте якщо я зроблю з них рядок -- бітовий рядок --
05:44
they will be able to replicate.
112
320000
2000
вони зможуть відтворюватися.
05:46
So we start with white, blue, blue, white.
113
322000
1000
Ми почали з білого, блакитного, блакитного, білого.
05:47
That encodes; that will now copy. From one comes two,
114
323000
6000
Воно кодується; зараз створить копію. З одного стане два,
05:53
and then from two comes three.
115
329000
2000
а потім з двох стане три.
05:55
And so you've got this sort of replicating system.
116
331000
4000
Виходить своєрідна система, яка відтворюється.
05:59
It was work actually by Lionel Penrose,
117
335000
2000
Насправді, це заслуга Лайонела Пенроуза,
06:01
father of Roger Penrose, the tiles guy.
118
337000
3000
батька відомого теоретичного фізика Роджера Пенроуза.
06:04
He did a lot of this work in the '60s,
119
340000
2000
Він провів велику роботу в 60-х.
06:06
and so a lot of this logic theory lay fallow
120
342000
2000
І хоча його логічна теорія припадала пилом,
06:08
as we went down the digital computer revolution, but it's now coming back.
121
344000
3000
коли вибухнула цифрова комп'ютерна революція, зараз вона знову в центрі уваги.
06:11
So now I'm going to show you the hands-free, autonomous self-replication.
122
347000
4000
Зараз я продемонструю автоматичне автономне самовідтворення.
06:15
So we've tracked in the video the input string,
123
351000
2000
У відео ми відстежили вхідну стрічку:
06:17
which was green, green, yellow, yellow, green.
124
353000
2000
зелений, зелений, жовтий, жовтий, зелений.
06:19
We set them off on this air hockey table.
125
355000
4000
Ми відділили елементи на стіл для аерохокею.
06:23
You know, high science uses air hockey tables --
126
359000
2000
Як бачите, висока наука використовує столи для аерохокею.
06:25
(Laughter)
127
361000
1000
(Сміх)
06:26
-- and if you watch this thing long enough you get dizzy,
128
362000
2000
Якщо на них довго дивитися, то запаморочиться голова.
06:28
but what you're actually seeing is copies of that original string
129
364000
3000
Насправді перед вами копії заданої стрічки,
06:31
emerging from the parts bin that you have here.
130
367000
3000
які виходять із контейнера часток.
06:34
So we've got autonomous replication of bit strings.
131
370000
5000
Отож, ми отримали автономне відтворення бітових стрічок.
06:39
So, why would you want to replicate bit strings?
132
375000
3000
Навіщо нам здалося відтворювати бітові стрічки?
06:42
Well, it turns out biology has this other very interesting meme,
133
378000
3000
Виявляється, що біологія має один дуже цікавий мем,
06:45
that you can take a linear string, which is a convenient thing to copy,
134
381000
3000
згідно з яким ви можете взяти лінійну стрічку, яку зручну копіювати,
06:48
and you can fold that into an arbitrarily complex 3D structure.
135
384000
4000
а потім скласти її в яку завгодно складну тривимірну структуру.
06:52
So I was trying to, you know, take the engineer's version:
136
388000
3000
Я намагався поглянути на це очима інженера:
06:55
Can we build a mechanical system in inorganic materials
137
391000
3000
чи можна створити механічну систему з неорганічних матеріалів,
06:58
that will do the same thing?
138
394000
1000
яка б могла робити те саме?
06:59
So what I'm showing you here is that we can make a 2D shape --
139
395000
5000
Зараз я показую вам, що можна створити двовимірну форму --
07:04
the B -- assemble from a string of components
140
400000
4000
літеру В -- зібрану зі стрічки компонентів,
07:08
that follow extremely simple rules.
141
404000
2000
які дотримуються надзвичайно простих правил.
07:10
And the whole point of going with the extremely simple rules here,
142
406000
3000
Ми додержували надзвичайно простих правил тут
07:13
and the incredibly simple state machines in the previous design,
143
409000
3000
і неймовірно простих автоматів у попередньому проекті для того,
07:16
was that you don't need digital logic to do computation.
144
412000
3000
щоб довести, що для виконання обчислень не потрібна цифрова логіка.
07:19
And that way you can scale things much smaller than microchips.
145
415000
4000
Таким чином ви здатні масштабувати речі, набагато менші за мікрочіпи.
07:23
So you can literally use these as the tiny components in the assembly process.
146
419000
4000
І використовувати їх як крихітні компоненти в процесі збирання.
07:27
So, Neil Gershenfeld showed you this video on Wednesday, I believe,
147
423000
5000
Я знаю, що Ніл Ґершенфельд показував вам це відео в середу,
07:32
but I'll show you again.
148
428000
2000
але ми подивимося його знову.
07:34
This is literally the colored sequence of those tiles.
149
430000
3000
Ось розмальований ряд елементів.
07:37
Each different color has a different magnetic polarity,
150
433000
3000
Різним кольорам відповідають різні магнітні полярності.
07:40
and the sequence is uniquely specifying the structure that is coming out.
151
436000
5000
Послідовність однозначно визначає, якою вийде структура.
07:45
Now, hopefully, those of you who know anything about graph theory
152
441000
3000
Той, хто знайомий із теорією графів,
07:48
can look at that, and that will satisfy you
153
444000
2000
подивиться і впевниться,
07:50
that that can also do arbitrary 3D structure,
154
446000
3000
що таким же чином можна зробити довільну тривимірну структуру.
07:53
and in fact, you know, I can now take a dog, carve it up
155
449000
5000
Тепер я можу взяти собаку, розрізати його,
07:58
and then reassemble it so it's a linear string
156
454000
2000
а потім зібрати його так, як цю лінійну стрічку,
08:00
that will fold from a sequence. And now
157
456000
2000
яка складатиметься з послідовності. А зараз
08:02
I can actually define that three-dimensional object as a sequence of bits.
158
458000
7000
я можу визначити цей тривимірний об'єкт як послідовність бітів.
08:09
So, you know, it's a pretty interesting world
159
465000
3000
Одним словом, світ виглядає досить цікаво,
08:12
when you start looking at the world a little bit differently.
160
468000
2000
якщо подивитися на нього трохи по-іншому.
08:14
And the universe is now a compiler.
161
470000
3000
Всесвіт -- це компілятор.
08:17
And so I'm thinking about, you know, what are the programs
162
473000
2000
І тому я думаю -- які програми
08:19
for programming the physical universe?
163
475000
3000
програмують фізичний всесвіт?
08:22
And how do we think about materials and structure,
164
478000
3000
Як розглядати матеріали та структуру
08:25
sort of as an information and computation problem?
165
481000
3000
як задачі інформації та обчислень?
08:28
Not just where you attach a micro-controller to the end point,
166
484000
3000
Не тільки тоді, коли ви допасовуєте мікроконтролер до кінцевої точки,
08:31
but that the structure and the mechanisms are the logic, are the computers.
167
487000
5000
а маючи на увазі, що структура і механізм є логікою, є комп'ютерами.
08:36
Having totally absorbed this philosophy,
168
492000
5000
Коли я з головою поринув у цю філософію,
08:41
I started looking at a lot of problems a little differently.
169
497000
3000
то почав по-іншому сприймати багато проблем.
08:44
With the universe as a computer,
170
500000
1000
Якщо всесвіт -- це комп'ютер,
08:45
you can look at this droplet of water
171
501000
2000
то цю краплю води
08:47
as having performed the computations.
172
503000
2000
можна вважати наслідком обчислень.
08:49
You set a couple of boundary conditions, like gravity,
173
505000
2000
Ви встановлюєте декілька граничних умов, як-от гравітація,
08:51
the surface tension, density, etc., and then you press "execute,"
174
507000
4000
поверхневий натяг, щільність і так далі, а потім натискаєте "виконати",
08:55
and magically, the universe produces you a perfect ball lens.
175
511000
5000
і -- о диво -- всесвіт створює ідеально круглу лінзу.
09:00
So, this actually applied to the problem
176
516000
2000
Взагалі, йдеться про таку проблему:
09:02
of -- so there's a half a billion to a billion people in the world
177
518000
3000
від півмільйона до мільйона людей у світі
09:05
don't have access to cheap eyeglasses.
178
521000
2000
не мають змоги придбати дешеві окуляри.
09:07
So can you make a machine
179
523000
2000
Чи можна створити апарат,
09:09
that could make any prescription lens very quickly on site?
180
525000
4000
який на місці виготовить лінзи за будь-яким рецептом?
09:13
This is a machine where you literally define a boundary condition.
181
529000
4000
Треба визначити граничну умову для цього апарату.
09:17
If it's circular, you make a spherical lens.
182
533000
3000
Якщо він круглий, ви робите сферичні лінзи.
09:20
If it's elliptical, you can make an astigmatic lens.
183
536000
3000
Якщо еліптичний, то астигматичні лінзи.
09:23
You then put a membrane on that and you apply pressure --
184
539000
3000
Потім накладаєте на них мембрани і застосовуєте тиск --
09:26
so that's part of the extra program.
185
542000
2000
тобто проводите додаткові дії.
09:28
And literally with only those two inputs --
186
544000
3000
Задавши тільки дві вихідні умови --
09:31
so, the shape of your boundary condition and the pressure --
187
547000
2000
форму граничної умови і тиск --
09:33
you can define an infinite number of lenses
188
549000
2000
ви виготовите безліч лінз,
09:35
that cover the range of human refractive error,
189
551000
2000
які охоплюють цілий спектр аномалій рефракції,
09:37
from minus 12 to plus eight diopters, up to four diopters of cylinder.
190
553000
5000
від мінус 12 до плюс 8 діоптрій, і до чотирьох діоптрій циліндричних лінз.
09:42
And then literally, you now pour on a monomer.
191
558000
3000
Насамкінець, виливаєте мономер.
09:45
You know, I'll do a Julia Childs here.
192
561000
3000
Знаєте, я зараз як Джулія Чайлд.
09:48
This is three minutes of UV light.
193
564000
3000
Три хвилини ультрафіолетового випромінювання.
09:51
And you reverse the pressure on your membrane
194
567000
3000
Далі ви змінюєте тиск на мембрану,
09:54
once you've cooked it. Pop it out.
195
570000
3000
щойно її приготували. Вигинаєте її.
09:57
I've seen this video, but I still don't know if it's going to end right.
196
573000
3000
Я вже бачив це відео, але досі не знаю, чи воно добре закінчиться.
10:00
(Laughter)
197
576000
3000
(Сміх)
10:03
So you reverse this. This is a very old movie,
198
579000
2000
Перевертаєте. Це дуже старе відео,
10:05
so with the new prototypes, actually both surfaces are flexible,
199
581000
4000
з новими прототипами обидві поверхні гнучкі.
10:09
but this will show you the point.
200
585000
2000
Але суть зрозуміла.
10:11
Now you've finished the lens, you literally pop it out.
201
587000
2000
Коли ви закінчили з лінзою, то берете і виштовхуєте її.
10:13
That's next year's Yves Klein, you know, eyeglasses shape.
202
589000
7000
Вийшла форма окулярів від Ів Кляйн для наступного року.
10:20
And you can see that that has a mild prescription of about minus two diopters.
203
596000
3000
Як бачите, лінза зроблена за рецептом приблизно мінус дві діоптрії.
10:23
And as I rotate it against this side shot, you'll see that that has cylinder,
204
599000
4000
Якщо я поверну її з цього боку, ви побачите, що вона циліндрична,
10:27
and that was programmed in --
205
603000
1000
і це було запрограмовано --
10:28
literally into the physics of the system.
206
604000
4000
дослівно у фізиці системи.
10:32
So, this sort of thinking about structure as computation
207
608000
3000
Такі роздуми над структурою як обчисленням
10:35
and structure as information leads to other things, like this.
208
611000
5000
і структурою як інформацією ведуть до інших проектів.
10:40
This is something that my people at SQUID Labs
209
616000
3000
Наприклад, до "електронної мотузки", над якою зараз
10:43
are working on at the moment, called "electronic rope."
210
619000
2000
працюють мої колеги з лабораторії SQUID Labs.
10:45
So literally, you think about a rope. It has very complex structure in the weave.
211
621000
4000
Уявіть собі мотузку. Вона має дуже складну структуру плетіння.
10:49
And under no load, it's one structure.
212
625000
2000
Без навантаження це одна структура.
10:51
Under a different load, it's a different structure. And you can actually exploit that
213
627000
3000
З навантаженням -- зовсім інша. Скористаймося цим,
10:54
by putting in a very small number of
214
630000
2000
додамо незначну кількість
10:56
conducting fibers to actually make it a sensor.
215
632000
2000
провідних волокон і зробимо мотузку давачем.
10:58
So this is now a rope that knows the load on the rope
216
634000
3000
Отже, тепер ця мотузка знає, яке навантаження на мотузці
11:01
at any particular point in the rope.
217
637000
2000
в будь-якій окремій точці мотузки.
11:03
Just by thinking about the physics of the world,
218
639000
3000
Просто розмірковуючи про фізику світу,
11:06
materials as the computer,
219
642000
2000
про матеріали як про комп'ютери,
11:08
you can start to do things like this.
220
644000
3000
ви можете взятися за щось подібне.
11:11
I'm going to segue a little here.
221
647000
3000
Зараз я плавно перейду сюди.
11:14
I guess I'm just going to casually tell you the types of things
222
650000
2000
І розповім вам при нагоді
11:16
that I think about with this.
223
652000
1000
про те, над чим зараз думаю.
11:17
One thing I'm really interested about this right now is, how,
224
653000
4000
Мене страшенно цікавить одна річ:
11:21
if you're really taking this view of the universe as a computer,
225
657000
4000
якщо дійсно визнати, що всесвіт -- це комп'ютер,
11:25
how do we make things in a very general sense,
226
661000
2000
то як ми створюємо речі у дуже широкому розумінні?
11:27
and how might we share the way we make things in a general sense
227
663000
4000
Як розповісти про те, як ми створюємо речі в широкому розумінні,
11:31
the same way you share open source hardware?
228
667000
3000
так, як ми ділимося відкритим апаратним забезпеченням?
11:34
And a lot of talks here have espoused the benefits
229
670000
3000
Чимало промовців на цій сцені підтримують
11:37
of having lots of people look at problems,
230
673000
2000
спільне обговорення проблем,
11:39
share the information and work on those things together.
231
675000
3000
поширення інформації та співпрацю.
11:42
So, a convenient thing about being a human is you move in linear time,
232
678000
3000
Людиною бути зручно, бо ми рухаємося в лінійному часі,
11:45
and unless Lisa Randall changes that,
233
681000
2000
і якщо тільки Ліза Рендалл цього не змінить,
11:47
we'll continue to move in linear time.
234
683000
3000
ми й надалі рухатимемось у лінійному часі.
11:50
So that means anything you do, or anything you make,
235
686000
2000
Хоч би що ви робили, хоч би що ви створювали,
11:52
you produce a sequence of steps --
236
688000
2000
ви виконуєте послідовність кроків --
11:54
and I think Lego in the '70s nailed this,
237
690000
3000
я думаю, Леґо в 70-х підтвердило цю думку
11:57
and they did it most elegantly.
238
693000
1000
без жодних зусиль.
11:58
But they can show you how to build things in sequence.
239
694000
4000
Нам показали, як створювати речі у певній послідовності.
12:02
So, I'm thinking about, how can we generalize
240
698000
3000
А тепер я міркую, як узагальнити
12:05
the way we make all sorts of things,
241
701000
2000
спосіб, яким ми створюємо всі види речей,
12:07
so you end up with this sort of guy, right?
242
703000
2000
щоб покінчити з цими інструментами.
12:09
And I think this applies across a very broad -- sort of, a lot of concepts.
243
705000
5000
Ідеться про багато ідей.
12:14
You know, Cameron Sinclair yesterday said,
244
710000
2000
Учора Камерон Сінклер сказав:
12:16
"How do I get everyone to collaborate on design
245
712000
2000
"Як мені змусити увесь світ співпрацювати над
12:18
globally to do housing for humanity?"
246
714000
3000
забезпеченням людства житлом?"
12:21
And if you've seen Amy Smith,
247
717000
2000
Можливо, ви бачили Емі Сміт,
12:23
she talks about how you get students at MIT
248
719000
4000
яка радить, як залучити студентів з МТІ
12:27
to work with communities in Haiti.
249
723000
2000
до роботи з громадами на Гаїті.
12:29
And I think we have to sort of redefine and rethink
250
725000
2000
Я вважаю, що нам слід переглянути та переосмислити
12:31
how we define structure and materials and assembly things,
251
727000
4000
визначення структури, матеріалів і процесу складання,
12:35
so that we can really share the information
252
731000
2000
щоб ми дійсно змогли успішно ділитися інформацією
12:37
on how you do those things in a more profound way
253
733000
2000
про те, як робити речі,
12:39
and build on each other's source code for structure.
254
735000
3000
і спільно поліпшувати вихідний код для структури.
12:42
I don't know exactly how to do this yet,
255
738000
1000
Я ще не знаю, як це зробити,
12:43
but, you know, it's something being actively thought about.
256
739000
5000
але я постійно над цим думаю.
12:48
So, you know, that leads to questions
257
744000
2000
Виникають запитання:
12:50
like, is this a compiler? Is this a sub-routine?
258
746000
4000
чи це компілятор? Чи це підпрограма?
12:54
Interesting things like that.
259
750000
1000
Всілякі цікаві думки.
12:55
Maybe I'm getting a little too abstract, but you know,
260
751000
3000
Може, я висловлююся занадто абстрактно, але
12:58
this is the sort of -- returning to our comic characters --
261
754000
3000
це своєрідний -- повертаючись до персонажів із коміксу --
13:01
this is sort of the universe, or a different universe view,
262
757000
2000
це своєрідний всесвіт або інший погляд на всесвіт,
13:03
that I think is going to be very prevalent in the future --
263
759000
2000
який у майбутньому стане панівним --
13:05
from biotech to materials assembly. It was great to hear Bill Joy.
264
761000
3000
від біотехнологій до збірки матеріалів. Було приємно слухати Білла Джоя.
13:08
They're starting to invest in materials science,
265
764000
3000
У матеріалознавство вже інвестують,
13:11
but these are the new things in materials science.
266
767000
2000
але це нові ідеї в галузі матеріалознавства.
13:13
How do we put real information and real structure into new ideas,
267
769000
4000
Як вкласти справжню інформацію і справжню структуру в нові ідеї
13:17
and see the world in a different way? And it's not going to be binary code
268
773000
3000
і побачити світ по-іншому? І комп'ютери всесвіту
13:20
that defines the computers of the universe --
269
776000
2000
визначатиме не бінарний код --
13:22
it's sort of an analog computer.
270
778000
2000
це своєрідний аналоговий комп'ютер.
13:24
But it's definitely an interesting new worldview.
271
780000
5000
Безперечно, новий світогляд дуже цікавий.
13:29
I've gone too far. So that sounds like it's it.
272
785000
3000
Я зайшов надто далеко. Здається, у мене все.
13:32
I've probably got a couple of minutes of questions,
273
788000
2000
Кілька хвилин залишається на запитання,
13:34
or I can show -- I think they also said that I do extreme stuff
274
790000
4000
або я можу показати -- мені сказали, що я показав щось надзвичайне
13:38
in the introduction, so I may have to explain that.
275
794000
4000
у вступі -- тому я напевно поясню, що я мав на увазі.
13:42
So maybe I'll do that with this short video.
276
798000
3000
І зроблю це на прикладі коротенького відео.
13:45
So this is actually a 3,000-square-foot kite,
277
801000
6000
Це повітряний змій розміром 3,000 квадратних футів,
13:51
which also happens to be a minimal energy surface.
278
807000
2000
який, як виявилося, є ще й мінімальною енергетичною поверхнею.
13:53
So returning to the droplet, again,
279
809000
2000
Знову повернемося до краплі
13:55
thinking about the universe in a new way.
280
811000
2000
і подивимося на всесвіт по-новому.
13:57
This is a kite designed by a guy called Dave Kulp.
281
813000
2000
Цього повітряного змія спроектував хлопець на ім'я Дейв Калп.
13:59
And why do you want a 3,000-square-foot kite?
282
815000
2000
Навіщо здався повітряний змій розміром 3,000 квадратних футів?
14:01
So that's a kite the size of your house.
283
817000
2000
Цей повітряний змій за розміром як ваш будинок
14:03
And so you want that to tow boats very fast.
284
819000
4000
стане в пригоді для швидкого буксирування човнів.
14:07
So I've been working on this a little, also,
285
823000
3000
Я також долучився до цього проекту
14:10
with a couple of other guys.
286
826000
2000
разом з кількома іншими хлопцями.
14:12
But, you know, this is another way to look at the --
287
828000
2000
Знову ж таки, подивімося на це з іншого боку.
14:14
if you abstract again,
288
830000
2000
Якщо ми абстрагуємося, то побачимо,
14:16
this is a structure that is defined by the physics of the universe.
289
832000
4000
що ця структура визначена фізикою всесвіту.
14:20
You could just hang it as a bed sheet,
290
836000
1000
Можна просто повісити його як простирадло,
14:21
but again, the computation of all the physics
291
837000
2000
але обчислення усієї фізики
14:23
gives you the aerodynamic shape.
292
839000
2000
свідчать про аеродинамічну форму.
14:25
And so you can actually sort of almost double your boat speed
293
841000
3000
Таким чином, можна подвоїти швидкість човна
14:28
with systems like that. So that's sort of another interesting aspect of the future.
294
844000
7000
з такою системою як ця. Ще одна цікава перспектива на майбутнє.
14:35
(Applause)
295
851000
1000
(Оплески)
ABOUT THE SPEAKER
Saul Griffith - InventorInventor Saul Griffith looks for elegant ways to make real things, from low-cost eyeglasses to a kite that tows boats. His latest projects include open-source inventions and elegant new ways to generate power.
Why you should listen
Innovator and inventor Saul Griffith has a uniquely open approach to problem solving. Whether he's devising a way to slash the cost of prescription eyeglasses or teaching science through cartoons, Griffith makes things and then shares his ideas with the world.
A proponent of open-source information, he established Instructables , an open website showing how to make an array of incredible objects. He is the co-founder of numerous companies including Squid Labs, Low Cost Eyeglasses, Potenco and Makani Power, where he is President and Chief Scientist. His companies have invented a myriad of new devices and materials, such as a "smart" rope that senses its load, or a machine for making low-cost eyeglass lenses through a process inspired by a water droplet. He is a columnist at Make magazine and co-writes How Toons! He's fascinated with materials that assemble themselves, and with taking advantage of those properties to make things quickly and cheaply.
Saul Griffith | Speaker | TED.com