TED2012
Peter Diamandis: Abundance is our future
Peter Diamandis: Abundância é nosso futuro
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No palco do TED2012, Peter Diamandis defende o otimismo -- que nós inventemos, inovemos e criemos meios de resolver os desafios que pairam sobre nós. "Não estou dizendo que não temos problemas; certamente os temos. Mas no final, nós acabaremos com eles".
Peter Diamandis - Space activist
Peter Diamandis runs the X Prize Foundation, which offers large cash incentive prizes to inventors who can solve grand challenges like space flight, low-cost mobile medical diagnostics and oil spill cleanup. He is the chair of Singularity University, which teaches executives and grad students about exponentially growing technologies. Full bio
Peter Diamandis runs the X Prize Foundation, which offers large cash incentive prizes to inventors who can solve grand challenges like space flight, low-cost mobile medical diagnostics and oil spill cleanup. He is the chair of Singularity University, which teaches executives and grad students about exponentially growing technologies. Full bio
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(Aplausos)
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(Video) Announcer: Threats, in the wake of Bin Laden's death, have spiked.
1
3000
3000
(Vídeo) Locutor: Ameaças, que após a morte de Bin Landen, tem surgido.
00:21
Announcer Two: Famine in Somalia. Announcer Three: Police pepper spray.
2
6000
2000
Locutor Dois: Fome na Somália, Locutor Três: Spray de pimenta da polícia.
00:23
Announcer Four: Vicious cartels. Announcer Five: Caustic cruise lines.
3
8000
2000
Locutor Quatro: Cartéis da droga. Locutor Cinco: Cruzeiros cáusticos.
00:25
Announcer Six: Societal decay. Announcer Seven: 65 dead.
4
10000
3000
Locutor Seis: Declínio da sociedade. Locutor Sete: 65 mortos.
00:28
Announcer Eight: Tsunami warning. Announcer Nine: Cyberattacks.
5
13000
2000
Locutor Oito: Aviso de tsunami. Locutor Oito: Cyber-ataques.
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Multiple Announcers: Drug war. Mass destruction. Tornado.
6
15000
2000
Múltiplos Locutores: Guerra às drogas. Destruição em massa. Tornado.
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Recession. Default. Doomsday. Egypt. Syria.
7
17000
2000
Recessão. Não pagamento. Juízo Final. Egito. Síria.
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Crisis. Death. Disaster.
8
19000
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Crise. Morte. Desastre.
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Oh, my God.
9
21000
3000
Oh, meu Deus.
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Peter Diamandis: So those are just a few of the clips
10
24000
2000
Peter Diamandis: Estes foram apenas alguns clipes
00:41
I collected over the last six months --
11
26000
2000
que coletei nos últimos seis meses --
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could have easily been the last six days
12
28000
2000
Facilmente poderia ter sido nos últimos 6 dias
00:45
or the last six years.
13
30000
2000
ou seis anos.
00:47
The point is that the news media
14
32000
2000
A questão é que a mídia das notícias
00:49
preferentially feeds us negative stories
15
34000
3000
preferencialmente nos alimenta com histórias negativas
00:52
because that's what our minds pay attention to.
16
37000
3000
porque é o quê nossas mentes prestam atenção.
00:55
And there's a very good reason for that.
17
40000
2000
E existe uma boa razão para isso.
00:57
Every second of every day,
18
42000
2000
A cada segundo de cada dia,
00:59
our senses bring in way too much data
19
44000
2000
nossos sentidos trazem mais informação
01:01
than we can possibly process in our brains.
20
46000
3000
do que podemos processar em nossas mentes.
01:04
And because nothing is more important to us
21
49000
2000
E porque nada é mais importante para nós
01:06
than survival,
22
51000
2000
do que sobreviver,
01:08
the first stop of all of that data
23
53000
2000
a primeira parada de toda essa informação
01:10
is an ancient sliver of the temporal lobe
24
55000
2000
é a antiga parte do lobo temporal
01:12
called the amygdala.
25
57000
2000
chamada amígdala.
01:14
Now the amygdala is our early warning detector,
26
59000
3000
E a amígdala é o nosso primeiro detector de alerta,
01:17
our danger detector.
27
62000
2000
ou detector de perigo.
01:19
It sorts and scours through all of the information
28
64000
3000
Ela classifica e examina todo tipo de informação
01:22
looking for anything in the environment that might harm us.
29
67000
3000
procurando por algo no meio ambiente que possa nos ferir.
01:25
So given a dozen news stories,
30
70000
2000
Entre uma dúzia de novas histórias,
01:27
we will preferentially look
31
72000
2000
preferencialmente olharemos
01:29
at the negative news.
32
74000
2000
as negativas.
01:31
And that old newspaper saying,
33
76000
2000
E o velho ditado de jornaleiro,
01:33
"If it bleeds it leads,"
34
78000
2000
"Se sangra vai na frente",
01:35
is very true.
35
80000
2000
é bem verdade.
01:37
So given all of our digital devices
36
82000
3000
Dados todos os nossos serviços digitais
01:40
that are bringing all the negative news to us
37
85000
2000
que nos trazem todas as notícias negativas
01:42
seven days a week, 24 hours a day,
38
87000
3000
sete dias por semana, 24 horas por dia,
01:45
it's no wonder that we're pessimistic.
39
90000
2000
não admira que estejamos pessimistas.
01:47
It's no wonder that people think
40
92000
2000
Não admira que as pessoas pensem
01:49
that the world is getting worse.
41
94000
4000
que o mundo está piorando.
01:53
But perhaps that's not the case.
42
98000
3000
Mas talvez não seja o caso.
01:56
Perhaps instead,
43
101000
2000
Ao contrário talvez,
01:58
it's the distortions brought to us
44
103000
2000
sejam as distorções trazidas até nós
02:00
of what's really going on.
45
105000
3000
do que realmente esteja acontecendo.
02:03
Perhaps the tremendous progress we've made
46
108000
2000
Talvez o tremendo progresso que tivemos
02:05
over the last century
47
110000
2000
no último século
02:07
by a series of forces
48
112000
2000
por uma série de forças
02:09
are, in fact, accelerating to a point
49
114000
3000
esteja, de fato, acelerando até um ponto
02:12
that we have the potential in the next three decades
50
117000
3000
em que tenhamos o potencial de nas próximas 3 décadas
02:15
to create a world of abundance.
51
120000
3000
criar um mundo de abundância.
02:18
Now I'm not saying
52
123000
2000
Eu não estou dizendo
02:20
we don't have our set of problems --
53
125000
2000
que não temos problemas --
02:22
climate crisis, species extinction,
54
127000
2000
crise climática, extinção de espécies,
02:24
water and energy shortage -- we surely do.
55
129000
3000
escassez de água e energia -- certamente temos.
02:27
And as humans, we are far better
56
132000
2000
Como humanos, somos bons
02:29
at seeing the problems way in advance,
57
134000
3000
em ver os problemas com antecedência,
02:32
but ultimately we knock them down.
58
137000
4000
mas no fim nós acabamos com eles.
02:36
So let's look
59
141000
2000
Vamos ver
02:38
at what this last century has been
60
143000
2000
como tem sido este último século
02:40
to see where we're going.
61
145000
2000
para ver o que está havendo.
02:42
Over the last hundred years,
62
147000
2000
Nos últimos cem anos,
02:44
the average human lifespan has more than doubled,
63
149000
3000
a expectativa de vida humana mais que duplicou,
02:47
average per capita income adjusted for inflation
64
152000
3000
a renda per capita média ajustada à inflação
02:50
around the world has tripled.
65
155000
2000
triplicou ao redor do mundo.
02:52
Childhood mortality
66
157000
2000
Mortalidade infantil
02:54
has come down a factor of 10.
67
159000
2000
caiu cerca de 10 vezes.
02:56
Add to that the cost of food, electricity,
68
161000
2000
Junte a isso o custo do alimento, eletricidade,
02:58
transportation, communication
69
163000
2000
transporte, comunicação
03:00
have dropped 10 to 1,000-fold.
70
165000
4000
que caiu de 10 a 1.000 vezes.
03:04
Steve Pinker has showed us
71
169000
2000
Steve Pinker nos mostrou
03:06
that, in fact, we're living during the most peaceful time ever
72
171000
3000
que, de fato, vivemos os tempos mais pacíficos da
03:09
in human history.
73
174000
2000
história humana.
03:11
And Charles Kenny
74
176000
2000
E Charles Kenny
03:13
that global literacy has gone from 25 percent to over 80 percent
75
178000
3000
que o alfabetismo global passou de 25% para 80%
03:16
in the last 130 years.
76
181000
3000
nos últimos 130 anos.
03:19
We truly are living in an extraordinary time.
77
184000
4000
Verdadeiramente vivemos em uma época extraordinária.
03:23
And many people forget this.
78
188000
2000
E muitas pessoas esquecem disto.
03:25
And we keep setting our expectations higher and higher.
79
190000
3000
E aumentamos nossas expectativas cada vez mais.
03:28
In fact, we redefine what poverty means.
80
193000
3000
De fato, redefinimos o que pobreza significa.
03:31
Think of this, in America today,
81
196000
2000
Pensem nisto, nos EUA hoje,
03:33
the majority of people under the poverty line
82
198000
3000
a maioria das pessoas abaixo da linha da pobreza
03:36
still have electricity, water, toilets, refrigerators,
83
201000
3000
tem eletricidade, água, banheiros, refrigeradores,
03:39
television, mobile phones,
84
204000
2000
televisão, celulares,
03:41
air conditioning and cars.
85
206000
3000
ar condicionado e carros.
03:44
The wealthiest robber barons of the last century, the emperors on this planet,
86
209000
3000
Os magnatas do século passado, os imperadores deste planeta,
03:47
could have never dreamed of such luxuries.
87
212000
3000
nem poderiam sonhar com tais luxos.
03:53
Underpinning much of this
88
218000
3000
Sustentando grande parte
03:56
is technology,
89
221000
2000
disto está a tecnologia,
03:58
and of late,
90
223000
2000
e depois,
04:00
exponentially growing technologies.
91
225000
2000
tecnologias que crescem exponencialmente.
04:02
My good friend Ray Kurzweil
92
227000
2000
Meu bom amigo Ray Kurzweil
04:04
showed that any tool that becomes an information technology
93
229000
3000
mostrou que qualquer ferramenta que se torne tecnologia de informação
04:07
jumps on this curve, on Moore's Law,
94
232000
3000
dá salto nesta curva, pela Lei de Moore,
04:10
and experiences price performance doubling
95
235000
2000
e experimenta uma duplicação em sua performance de preço
04:12
every 12 to 24 months.
96
237000
3000
entre 12 a 24 meses.
04:15
That's why the cellphone in your pocket
97
240000
2000
Por isso o celular em seu bolso
04:17
is literally a million times cheaper and a thousand times faster
98
242000
2000
é literalmente um milhão de vezes mais barato e mil vez mais rápido
04:19
than a supercomputer of the '70s.
99
244000
2000
do que um supercomputador dos anos 70.
04:21
Now look at this curve.
100
246000
2000
Agora vejam esta curva.
04:23
This is Moore's Law over the last hundred years.
101
248000
2000
Esta é a Lei de Moore nos últimos cem anos.
04:25
I want you to notice two things from this curve.
102
250000
2000
Quero que percebam 2 coisas desta curva.
04:27
Number one, how smooth it is --
103
252000
4000
Número um, como ela é suave --
04:31
through good time and bad time, war time and peace time,
104
256000
3000
através de bons e maus tempos, tempos de guerra e paz,
04:34
recession, depression and boom time.
105
259000
3000
recessão, depressão e grande crescimento.
04:37
This is the result of faster computers
106
262000
2000
É o resultado de computadores mais velozes
04:39
being used to build faster computers.
107
264000
3000
sendo usados para construírem computadores mais velozes.
04:42
It doesn't slow for any of our grand challenges.
108
267000
4000
Não desacelera diante de nenhum dos nossos grandes desafios.
04:46
And also, even though it's plotted
109
271000
2000
E mesmo que seja uma escala
04:48
on a log curve on the left,
110
273000
2000
logarítmica a sua esquerda,
04:50
it's curving upwards.
111
275000
2000
ela está em ascensão.
04:52
The rate at which the technology is getting faster
112
277000
2000
O ritmo pelo qual a tecnologia está acelerando
04:54
is itself getting faster.
113
279000
3000
também está ficando mais rápido.
04:57
And on this curve, riding on Moore's Law,
114
282000
3000
Nesta curva, levado pela Lei de Moore,
05:00
are a set of extraordinarily powerful technologies
115
285000
3000
está um conjunto de tecnologias extraordinariamente poderosas
05:03
available to all of us.
116
288000
2000
disponíveis a todos nós.
05:05
Cloud computing,
117
290000
2000
Computação em nuvem,
05:07
what my friends at Autodesk call infinite computing;
118
292000
2000
que meus amigos na Autodesk chamam de computação infinita;
05:09
sensors and networks; robotics;
119
294000
3000
sensores e redes; robótica;
05:12
3D printing, which is the ability to democratize and distribute
120
297000
3000
impressão em 3D, que é a capacidade de democratizar e distribuir
05:15
personalized production around the planet;
121
300000
2000
produção personalizada ao redor do planeta;
05:17
synthetic biology;
122
302000
2000
biologia sintética;
05:19
fuels, vaccines and foods;
123
304000
3000
combustíveis, vacinas e alimentos;
05:22
digital medicine; nanomaterials; and A.I.
124
307000
3000
medicina digital, nanomateriais; e I.A.
05:25
I mean, how many of you saw the winning of Jeopardy
125
310000
3000
Quantos de vocês viram o Jeopardy sendo vencido
05:28
by IBM's Watson?
126
313000
2000
pelo Watson da IBM?
05:30
I mean, that was epic.
127
315000
3000
Eu digo, aquilo foi épico.
05:33
In fact, I scoured the headlines
128
318000
2000
De fato, ordenei as manchetes
05:35
looking for the best headline in a newspaper I could.
129
320000
2000
procurando pela melhor manchete em um jornal.
05:37
And I love this: "Watson Vanquishes Human Opponents."
130
322000
4000
E adoro esta: "Watson Aniquila Oponentes Humanos".
05:42
Jeopardy's not an easy game.
131
327000
2000
Jeopardy não é um jogo fácil.
05:44
It's about the nuance of human language.
132
329000
3000
Ele usa as nuances da linguagem humana.
05:47
And imagine if you would
133
332000
2000
Imaginem se tivesse
05:49
A.I.'s like this on the cloud
134
334000
2000
I.A. como esta na nuvem
05:51
available to every person with a cellphone.
135
336000
3000
disponível para toda pessoa com um celular.
05:54
Four years ago here at TED,
136
339000
2000
Quatro anos atrás aqui no TED,
05:56
Ray Kurzweil and I started a new university
137
341000
2000
Ray Kurzweil e eu iniciamos uma nova universidade
05:58
called Singularity University.
138
343000
2000
chamada Universidade Singularidade.
06:00
And we teach our students all of these technologies,
139
345000
3000
E ensinamos nossos estudantes todas estas tecnologias,
06:03
and particularly how they can be used
140
348000
2000
e em particular como elas podem ser usadas
06:05
to solve humanity's grand challenges.
141
350000
3000
para resolver os grandes desafios da humanidade.
06:08
And every year we ask them
142
353000
2000
E todo ano nós pedimos a eles
06:10
to start a company or a product or a service
143
355000
3000
que abram uma empresa ou um produto ou um serviço
06:13
that can affect positively the lives of a billion people
144
358000
3000
que possa afetar positivamente as vidas de bilhões de pessoas
06:16
within a decade.
145
361000
2000
dentro de uma década.
06:18
Think about that, the fact that, literally, a group of students
146
363000
3000
Pensem nisso, o fato de que, literalmente, um grupo de estudantes
06:21
can touch the lives of a billion people today.
147
366000
3000
pode tocar as vidas de bilhões de pessoas hoje.
06:24
30 years ago that would have sounded ludicrous.
148
369000
2000
30 anos atrás isso teria soado ridículo.
06:26
Today we can point at dozens of companies
149
371000
3000
Hoje podemos apontar dúzias de empresas
06:29
that have done just that.
150
374000
2000
que fizeram exatamente isso.
06:31
When I think about creating abundance,
151
376000
6000
Quando penso em criar abundância,
06:37
it's not about creating a life of luxury for everybody on this planet;
152
382000
3000
não se trata de criar uma vida de luxo para todos no planeta;
06:40
it's about creating a life of possibility.
153
385000
3000
se trata de criar uma vida de possibilidades.
06:43
It is about taking that which was scarce
154
388000
3000
Se trata de pegar aquilo que era escasso,
06:46
and making it abundant.
155
391000
2000
e torná-lo abundante.
06:48
You see, scarcity is contextual,
156
393000
3000
Vejam, escassez é contextual,
06:51
and technology is a resource-liberating force.
157
396000
5000
e tecnologia é uma força liberadora de recursos.
06:56
Let me give you an example.
158
401000
3000
Permitam-me dar-lhes um exemplo.
06:59
So this is a story of Napoleon III
159
404000
2000
Esta é a história de Napoleão III
07:01
in the mid-1800s.
160
406000
2000
na metade do século 19.
07:03
He's the dude on the left.
161
408000
3000
Ele é o cara à esquerda.
07:06
He invited over to dinner
162
411000
2000
Ele convidou para jantar
07:08
the king of Siam.
163
413000
2000
o rei do Sião.
07:10
All of Napoleon's troops
164
415000
2000
Todas as tropas de Napoleão
07:12
were fed with silver utensils,
165
417000
3000
comiam com talheres de prata,
07:15
Napoleon himself with gold utensils.
166
420000
2000
o próprio Napoleão com ouro.
07:17
But the King of Siam,
167
422000
2000
Mas o Rei do Sião,
07:19
he was fed with aluminum utensils.
168
424000
2000
comia com talheres de alumínio.
07:21
You see, aluminum
169
426000
2000
Vejam, alumínio
07:23
was the most valuable metal on the planet,
170
428000
3000
era o metal mais valioso do planeta,
07:26
worth more than gold and platinum.
171
431000
3000
valendo mais que ouro e platina.
07:29
It's the reason that the tip of the Washington Monument
172
434000
3000
Por isso que a ponta do Monumento A Washington
07:32
is made of aluminum.
173
437000
2000
é feita de alumínio.
07:34
You see, even though aluminum
174
439000
2000
Vejam, mesmo alumínio sendo
07:36
is 8.3 percent of the Earth by mass,
175
441000
3000
8,3 porcento da massa terrestre,
07:39
it doesn't come as a pure metal.
176
444000
2000
ele não vem como um metal puro.
07:41
It's all bound by oxygen and silicates.
177
446000
3000
É todo cercado por oxigênio e silicatos.
07:44
But then the technology of electrolysis came along
178
449000
3000
Mas quando a tecnologia da eletrólise veio
07:47
and literally made aluminum so cheap
179
452000
3000
e literalmente fez o alumínio tão barato
07:50
that we use it with throw-away mentality.
180
455000
3000
que o usamos como algo descartável.
07:53
So let's project this analogy going forward.
181
458000
4000
Vamos projetar esta analogia para adiante.
07:57
We think about energy scarcity.
182
462000
2000
Pensamos na escassez de energia.
07:59
Ladies and gentlemen,
183
464000
2000
Senhoras e senhores,
08:01
we are on a planet
184
466000
2000
estamos em um planeta
08:03
that is bathed with 5,000 times more energy
185
468000
3000
que é banhado com 5.000 vezes mais energia
08:06
than we use in a year.
186
471000
3000
do que usamos em um ano.
08:09
16 terawatts of energy hits the Earth's surface
187
474000
2000
16 terawatts de energia atingem a superfície terrestre
08:11
every 88 minutes.
188
476000
4000
a cada 88 minutos.
08:15
It's not about being scarce,
189
480000
2000
Não se trata de escassez,
08:17
it's about accessibility.
190
482000
2000
mas sim de acessibilidade.
08:19
And there's good news here.
191
484000
2000
E aqui temos boas notícias.
08:21
For the first time, this year
192
486000
2000
Pela primeira vez, este ano
08:23
the cost of solar-generated electricity
193
488000
3000
o custo da eletricidade gerada por energia solar
08:26
is 50 percent that of diesel-generated electricity in India --
194
491000
4000
é 50% da eletricidade gerada pelo diesel na Índia --
08:30
8.8 rupees versus 17 rupees.
195
495000
3000
8,80 contra 17 rúpias.
08:33
The cost of solar dropped 50 percent last year.
196
498000
2000
O custo da energia solar caiu 50% ano passado.
08:35
Last month, MIT put out a study
197
500000
2000
No mês passado, o MIT apresentou um estudo
08:37
showing that by the end of this decade,
198
502000
2000
demonstrando que ao final desta década,
08:39
in the sunny parts of the United States,
199
504000
2000
nas regiões ensolaradas dos EUA,
08:41
solar electricity will be six cents a kilowatt hour
200
506000
2000
a energia solar será 6 centavos por kilowatt a hora
08:43
compared to 15 cents
201
508000
2000
comparado com os 15 centavos
08:45
as a national average.
202
510000
2000
da média nacional.
08:47
And if we have abundant energy,
203
512000
3000
Se teremos energia abundante,
08:50
we also have abundant water.
204
515000
3000
também teremos água abundante.
08:53
Now we talk about water wars.
205
518000
5000
Falamos agora em guerra por água.
08:58
Do you remember
206
523000
2000
Lembram
09:00
when Carl Sagan turned the Voyager spacecraft
207
525000
2000
quando Carl Sagan girou a espaçonave Voyager
09:02
back towards the Earth,
208
527000
2000
em direção à Terra,
09:04
in 1990 after it just passed Saturn?
209
529000
2000
em 1990 logo após ter passado Saturno?
09:06
He took a famous photo. What was it called?
210
531000
3000
Ele tirou uma foto famosa. Como se chamava?
09:09
"A Pale Blue Dot."
211
534000
2000
"Pálido Ponto Azul".
09:11
Because we live on a water planet.
212
536000
3000
Porque vivemos em um planeta de águas.
09:14
We live on a planet 70 percent covered by water.
213
539000
3000
Vivemos em um planeta 70% coberto por água.
09:17
Yes, 97.5 percent is saltwater,
214
542000
2000
Sim, 97,5% é água salgada,
09:19
two percent is ice,
215
544000
2000
2 porcento é gelo,
09:21
and we fight over a half a percent of the water on this planet,
216
546000
3000
e nós lutamos por meio porcento da água neste planeta,
09:24
but here too there is hope.
217
549000
2000
mas aqui também há esperança.
09:26
And there is technology coming online,
218
551000
3000
E existe tecnologia chegando online,
09:29
not 10, 20 years from now,
219
554000
2000
não daqui a 10, 20 anos,
09:31
right now.
220
556000
2000
mas agora mesmo.
09:33
There's nanotechnology coming on, nanomaterials.
221
558000
3000
Existe nanotecnologia chegando, nanomateriais.
09:36
And the conversation I had with Dean Kamen this morning,
222
561000
3000
E a conversa que tive com Dean Kamen esta manhã,
09:39
one of the great DIY innovators,
223
564000
2000
um dos grandes inovadores do faça-você-mesmo,
09:41
I'd like to share with you -- he gave me permission to do so --
224
566000
3000
gostaria de compartilhar com vocês -- ele me permitiu --
09:44
his technology called Slingshot
225
569000
2000
sua tecnologia chamada Slingshot (estilingue)
09:46
that many of you may have heard of,
226
571000
2000
que muitos já devem ter ouvido falar,
09:48
it is the size of a small dorm room refrigerator.
227
573000
2000
é do tamanho de um pequeno frigobar.
09:50
It's able to generate
228
575000
2000
É capaz de gerar
09:52
a thousand liters of clean drinking water a day
229
577000
2000
mil litros de água limpa por dia a partir de
09:54
out of any source -- saltwater, polluted water, latrine --
230
579000
3000
qualquer fonte -- água salgada, poluída, latrinas --
09:57
at less than two cents a liter.
231
582000
3000
por menos de 2 centavos o litro.
10:02
The chairman of Coca-Cola has just agreed
232
587000
2000
O diretor da Coca-Cola acaba de concordar
10:04
to do a major test
233
589000
2000
em fazer um grande teste
10:06
of hundreds of units of this in the developing world.
234
591000
3000
com centenas de unidades nos países em desenvolvimento.
10:09
And if that pans out,
235
594000
2000
Se for bem sucedido,
10:11
which I have every confidence it will,
236
596000
2000
e tenho pleno confiança que será,
10:13
Coca-Cola will deploy this globally
237
598000
2000
a Coca-Cola o disponibilizará globalmente
10:15
to 206 countries
238
600000
2000
para 206 países
10:17
around the planet.
239
602000
2000
ao redor do planeta.
10:19
This is the kind of innovation, empowered by this technology,
240
604000
3000
Este é o tipo de inovação, fortalecida por esta tecnologia,
10:22
that exists today.
241
607000
4000
a que existe hoje.
10:26
And we've seen this in cellphones.
242
611000
2000
A estamos vendo nestes celulares.
10:28
My goodness, we're going to hit 70 percent penetration
243
613000
2000
Nossa, vamos alcançar a marca de 70% de penetração
10:30
of cellphones in the developing world
244
615000
2000
dos celulares nos países em desenvolvimento
10:32
by the end of 2013.
245
617000
2000
no final de 2013.
10:34
Think about it,
246
619000
2000
Pensem nisso,
10:36
that a Masai warrior on a cellphone in the middle of Kenya
247
621000
3000
um guerreiro Masai de celular no meio do Quênia
10:39
has better mobile comm
248
624000
2000
tem melhor comunicação móvel
10:41
than President Reagan did 25 years ago.
249
626000
3000
que o Presidente Reagan há 25 anos atrás.
10:44
And if they're on a smartphone on Google,
250
629000
2000
E se tiverem um smartphone com o Google,
10:46
they've got access to more knowledge and information
251
631000
2000
terão acesso a mais conhecimento e informação
10:48
than President Clinton did 15 years ago.
252
633000
2000
que o Presidente Clinton há 15 anos atrás.
10:50
They're living in a world of information and communication abundance
253
635000
3000
Eles estão vivendo em um mundo de informação e comunicação abundantes
10:53
that no one could have ever predicted.
254
638000
3000
que ninguém poderia ter predito.
10:57
Better than that,
255
642000
2000
Melhor que isso,
10:59
the things that you and I
256
644000
2000
coisas que vocês e eu
11:01
spent tens and hundreds of thousands of dollars for --
257
646000
2000
gastamos dezenas e centenas e milhares de dólares --
11:03
GPS, HD video and still images,
258
648000
3000
GPS, alta definição de imagem,
11:06
libraries of books and music,
259
651000
3000
bibliotecas de livros e música,
11:09
medical diagnostic technology --
260
654000
2000
tecnologia de diagnóstico médico --
11:11
are now literally dematerializing and demonetizing
261
656000
3000
estão agora literalmente desmaterializando e barateando
11:14
into your cellphone.
262
659000
3000
para dentro do seu celular.
11:19
Probably the best part of it
263
664000
2000
Provavelmente a melhor parte disso
11:21
is what's coming down the pike in health.
264
666000
3000
é o que está vindo como impulso na saúde.
11:24
Last month, I had the pleasure of announcing with Qualcomm Foundation
265
669000
4000
Mês passado, tive o prazer de anunciar com a Fundação Qualcomm
11:28
something called the $10 million Qualcomm Tricorder X Prize.
266
673000
4000
algo chamado o Prêmio Qualcomm Tricorder de 10 milhões de dólares.
11:32
We're challenging teams around the world
267
677000
2000
Estamos desafiando equipes ao redor do mundo
11:34
to basically combine these technologies
268
679000
2000
para que em suma combinem 3 tecnologias
11:36
into a mobile device
269
681000
2000
em um dispositivo móvel
11:38
that you can speak to, because it's got A.I.,
270
683000
2000
com o qual você possa falar, porque terá I.A.,
11:40
you can cough on it, you can do a finger blood prick.
271
685000
3000
tossir nele, tirar uma amostra de sangue do dedo.
11:43
And to win, it needs to be able to diagnose you better
272
688000
2000
Para vencer, ele precisa ser capaz de diagnosticar melhor
11:45
than a team of board-certified doctors.
273
690000
4000
que uma equipe de médicos qualificados.
11:49
So literally, imagine this device
274
694000
3000
Literalmente, imaginem este dispositivo
11:52
in the middle of the developing world where there are no doctors,
275
697000
3000
no meio dos países em desenvolvimento onde não há médicos,
11:55
25 percent of the disease burden
276
700000
2000
25% da carga de doenças
11:57
and 1.3 percent of the health care workers.
277
702000
3000
e 1,3% de trabalhadores da saúde.
12:00
When this device sequences an RNA or DNA virus
278
705000
2000
Quando este dispositivo sequencia um vírus com um RNA ou DNA
12:02
that it doesn't recognize,
279
707000
2000
que ele não reconheça,
12:04
it calls the CDC
280
709000
2000
ele chama o Controle de Doenças
12:06
and prevents the pandemic from happening in the first place.
281
711000
3000
e impede de imediato que aconteça a pandemia.
12:11
But here, here is the biggest force
282
716000
3000
Mas aqui, aqui está a maior força
12:14
for bringing about a world of abundance.
283
719000
2000
por se trazer um mundo de abundância.
12:16
I call it the rising billion.
284
721000
3000
Eu chamo de bilhão crescente.
12:19
So the white lines here are population.
285
724000
3000
As linhas brancas aqui são população.
12:22
We just passed the seven billion mark on Earth.
286
727000
3000
Acabamos de passar a marca de 7 bilhões na Terra.
12:25
And by the way,
287
730000
2000
A propósito,
12:27
the biggest protection against a population explosion
288
732000
2000
a maior proteção contra uma explosão populacional
12:29
is making the world educated
289
734000
2000
é tornar o mundo educado
12:31
and healthy.
290
736000
3000
e saudável.
12:34
In 2010,
291
739000
2000
Em 2010,
12:36
we had just short of two billion people
292
741000
2000
tínhamos perto de 2 bilhões de pessoas
12:38
online, connected.
293
743000
2000
online, conectadas.
12:40
By 2020,
294
745000
2000
Em 2020,
12:42
that's going from two billion to five billion
295
747000
2000
de 2 bilhões irá para 5 bilhões
12:44
Internet users.
296
749000
2000
de usuários da Internet.
12:46
Three billion new minds
297
751000
2000
3 bilhões de novas mentes
12:48
who have never been heard from before
298
753000
2000
que nunca foram ouvidas antes
12:50
are connecting to the global conversation.
299
755000
4000
estão se juntando a conversação global.
12:54
What will these people want?
300
759000
2000
O que essas pessoas irão querer?
12:56
What will they consume? What will they desire?
301
761000
2000
O que irão consumir? O que desejarão?
12:58
And rather than having economic shutdown,
302
763000
2000
Ao invés de termos falência econômica,
13:00
we're about to have the biggest economic injection ever.
303
765000
3000
estamos prestes a ter o maior afluxo econômico de todos.
13:03
These people represent
304
768000
2000
Estas pessoas representam
13:05
tens of trillions of dollars
305
770000
2000
dezenas de trilhões de dólares
13:07
injected into the global economy.
306
772000
3000
injetados na economia global.
13:10
And they will get healthier
307
775000
2000
E elas ficarão mais saudáveis
13:12
by using the Tricorder,
308
777000
2000
usando o Tricorder,
13:14
and they'll become better educated by using the Khan Academy,
309
779000
2000
e se tornarão mais letradas utilizando a Academia Khan,
13:16
and by literally being able to use
310
781000
3000
e por literalmente serem capazes de usar
13:19
3D printing and infinite computing
311
784000
3000
impressão 3D e computação inifinita
13:22
[become] more productive than ever before.
312
787000
3000
se tornarão mais produtivas do que nunca.
13:25
So what could three billion rising,
313
790000
3000
E o que a ascensão de 3 bilhões,
13:28
healthy, educated, productive members of humanity
314
793000
3000
saudáveis, letrados, produtivos membros da humanidade
13:31
bring to us?
315
796000
2000
trarão a nós?
13:33
How about a set of voices that have never been heard from before.
316
798000
3000
Que tal um conjunto de vozes que nunca antes foram ouvidas.
13:36
What about giving the oppressed,
317
801000
2000
Que tal dar aos oprimidos,
13:38
wherever they might be,
318
803000
2000
onde quer que estejam,
13:40
the voice to be heard and the voice to act
319
805000
2000
a voz a ser ouvida e a voz para agir
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for the first time ever?
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3000
pela primeira vez?
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What will these three billion people bring?
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3000
O que estas 3 bilhões de pessoas trarão?
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What about contributions we can't even predict?
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3000
Contribuições que nós mesmos nunca previmos?
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The one thing I've learned at the X Prize
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816000
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O que aprendi no Prêmio X
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is that small teams
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2000
é que equipes pequenas
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driven by their passion with a clear focus
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direcionadas por sua paixão com um foco claro
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can do extraordinary things,
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823000
2000
podem fazer coisas extraordinárias,
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things that large corporations and governments
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2000
coisas que grandes corporações e governos
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could only do in the past.
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só podiam fazer no passado.
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Let me share and close with a story
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2000
Permitam-me dividir e encerrar com uma história
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that really got me excited.
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3000
que realmente me animou.
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There is a program that some of you might have heard of.
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835000
2000
É um programa que alguns de vocês já devem ter ouvido falar.
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It's a game called Foldit.
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É um jogo chamado Foldit.
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It came out of the University of Washington in Seattle.
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4000
Veio da Universidade de Washington em Seattle.
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And this is a game
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2000
Este é um jogo
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where individuals can actually take a sequence of amino acids
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onde indivíduos podem pegar uma sequência de aminoácidos
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and figure out how the protein is going to fold.
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849000
4000
e visualizar como a proteína irá se dobrar.
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And how it folds dictates its structure and its functionality.
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Como ela se dobra dita sua estrutura e funcionalidade.
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And it's very important for research in medicine.
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855000
3000
É muito importante para a pesquisa médica.
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And up until now, it's been a supercomputer problem.
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858000
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Até agora, tem sido um problema para supercomputadores.
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And this game has been played
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Este jogo vem sendo jogado
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by university professors and so forth.
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por professores universitários e assim por diante.
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And it's literally, hundreds of thousands of people
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Literalmente, centenas de milhares de pessoas
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came online and started playing it.
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2000
ficam online e começam a jogá-lo.
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And it showed that, in fact, today,
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870000
2000
Ele demonstrou que, de fato, hoje,
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the human pattern recognition machinery
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que o maquinário humano para reconhecimento de padrões
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is better at folding proteins than the best computers.
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3000
é melhor em dobrar proteínas do que o melhor dos computadores.
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And when these individuals went and looked
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2000
Quando estes indivíduos foram ver
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at who was the best protein folder in the world,
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879000
3000
quem era o melhor dobrador de proteína no mundo,
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it wasn't an MIT professor,
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não era um professor do MIT,
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it wasn't a CalTech student,
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884000
2000
não era um estudante da CalTech,
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it was a person from England, from Manchester,
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3000
era uma pessoa da Inglaterra, de Manchester,
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a woman who, during the day,
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4000
uma mulher que, durante o dia,
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was an executive assistant at a rehab clinic
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era assistente executiva em uma clínica de reabilitação
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and, at night, was the world's best protein folder.
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e, à noite, a melhor dobradora de proteínas do mundo.
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Ladies and gentlemen,
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Senhoras e senhores,
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what gives me tremendous confidence
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o que me dá uma enorme confiança
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in the future
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no futuro
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is the fact that we are now more empowered as individuals
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4000
é o fato que somos agora mais poderosos como indivíduos
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to take on the grand challenges of this planet.
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para assumir os grandes desafios deste planeta.
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We have the tools with this exponential technology.
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Temos as ferramentas com esta exponencial tecnologia.
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We have the passion of the DIY innovator.
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Temos a paixão e inovação do faça-você-mesmo.
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We have the capital of the techno-philanthropist.
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Temos o capital do tecno-filantropista.
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And we have three billion new minds
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E temos 3 bilhões de novas mentes
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coming online to work with us
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ficando online para trabalhar conosco
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to solve the grand challenges,
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e resolver os grandes desafios,
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to do that which we must do.
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para fazer aquilo que precisamos fazer.
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We are living into extraordinary decades ahead.
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Vivemos com décadas extraordinárias a nossa frente.
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Thank you.
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2000
Obrigado.
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(Applause)
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(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Peter Diamandis - Space activistPeter Diamandis runs the X Prize Foundation, which offers large cash incentive prizes to inventors who can solve grand challenges like space flight, low-cost mobile medical diagnostics and oil spill cleanup. He is the chair of Singularity University, which teaches executives and grad students about exponentially growing technologies.
Why you should listen
Watch the live onstage debate with Paul Gilding that followed Peter Diamandis' 2012 TEDTalk >>
Peter Diamandis is the founder and chair of the X Prize Foundation, a nonprofit whose mission is simply "to bring about radical breakthroughs for the benefit of humanity." By offering a big cash prize for a specific accomplishment, the X Prize stimulates competition and excitement around some of the planet's most important goals. Diamandis is also co-founder and chairman of Singularity University which runs Exponential Technologies Executive and Graduate Student Programs.
Diamandis' background is in space exploration -- before the X Prize, he ran a company that studied low-cost launching technologies and Zero-G which offers the public the chance to train like an astronaut and experience weightlessness. But though the X Prize's first $10 million went to a space-themed challenge, Diamandis' goal now is to extend the prize into health care, social policy, education and many other fields that could use a dose of competitive innovation.
Peter Diamandis | Speaker | TED.com