ABOUT THE SPEAKER
Danny Hillis - Computer theorist
Inventor, scientist, author, engineer -- over his broad career, Danny Hillis has turned his ever-searching brain on an array of subjects, with surprising results.

Why you should listen

Danny Hillis is an inventor, scientist, author and engineer. While completing his doctorate at MIT, he pioneered the concept of parallel computers that is now the basis for graphics processors and cloud computing. He holds more than 300 US patents, covering parallel computers, disk arrays, forgery prevention methods, various electronic and mechanical devices, and the pinch-to-zoom display interface. He has recently been working on problems in medicine as well. He is also the designer of a 10,000-year mechanical clock, and he gave a TED Talk in 1994 that is practically prophetic. Throughout his career, Hillis has worked at places like Disney, and now MIT and Applied Invention, always looking for the next fascinating problem.

More profile about the speaker
Danny Hillis | Speaker | TED.com
TED1994

Danny Hillis: Back to the future (of 1994)

Danny Hillis: Inapoi in viitor (din 1994)

Filmed:
686,810 views

Din adancul arhivei TED, Danny Hillis evidentiaza o teorie intriganta despre cum si de ce schimbarile tehnologice par sa se accelereze, legand teoria de insasi evolutia vietii. Tehnicile de prezentare pot parea invechite, dar ideile sunt mai relevante ca niciodata.
- Computer theorist
Inventor, scientist, author, engineer -- over his broad career, Danny Hillis has turned his ever-searching brain on an array of subjects, with surprising results. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:15
Because I usuallyde obicei take the rolerol
0
0
3000
Pentru ca imi asum de obicei rolul
00:18
of tryingîncercat to explainexplica to people
1
3000
2000
de a incerca sa explic oamenilor
00:20
how wonderfulminunat the newnou technologiestehnologii
2
5000
3000
cat de extraordinare vor fi noile tehnologii
00:23
that are comingvenire alongde-a lungul are going to be,
3
8000
2000
care vor aparea
00:25
and I thought that, sincede cand I was amongprintre friendsprieteni here,
4
10000
3000
si m-am gandit ca, fiind intre prieteni aici,
00:28
I would tell you what I really think
5
13000
4000
sa va spun ce cred cu adevarat
00:32
and try to look back and try to understanda intelege
6
17000
2000
si sa incerc sa privesc inapoi si sa inteleg
00:34
what is really going on here
7
19000
3000
ce se intampla de fapt aici
00:37
with these amazinguimitor jumpssalturi in technologytehnologie
8
22000
5000
cu aceste salturi extraordinare in tehnologie
00:42
that seempărea so fastrapid that we can barelyde abia keep on toptop of it.
9
27000
3000
care se deruleaza asa de repede incat abia mai putem tine pasul cu ele.
00:45
So I'm going to startstart out
10
30000
2000
Asa ca voi incepe
00:47
by showingarătând just one very boringplictisitor technologytehnologie slidealuneca.
11
32000
3000
prin a arata o prezentare despre tehnologie.
00:50
And then, so if you can just turnviraj on the slidealuneca that's on.
12
35000
3000
Si apoi, daca puteti da drumul prezentarii.
00:56
This is just a randomîntâmplător slidealuneca
13
41000
2000
Aceasta prezentare este
00:58
that I pickedales out of my filefişier.
14
43000
2000
una aleasa la intamplare.
01:00
What I want to showspectacol you is not so much the detailsDetalii of the slidealuneca,
15
45000
3000
Ceea ce vreau sa va arat nu sunt atat detaliile prezentarii,
01:03
but the generalgeneral formformă of it.
16
48000
2000
ci forma ei generala.
01:05
This happensse întâmplă to be a slidealuneca of some analysisanaliză that we were doing
17
50000
3000
Aceasta prezentare se refera la o analiza facuta
01:08
about the powerputere of RISCRISC microprocessorsmicroprocesoare
18
53000
3000
despre puterea microprocesoarelor RISC
01:11
versusimpotriva the powerputere of locallocal areazonă networksrețele.
19
56000
3000
contra puterii retelelor locale.
01:14
And the interestinginteresant thing about it
20
59000
2000
Si ce este interesant la prezentare
01:16
is that this slidealuneca,
21
61000
2000
este ca aceasta,
01:18
like so manymulți technologytehnologie slidesslide-uri that we're used to,
22
63000
3000
ca multe altele de felul ei cu care suntem obisnuiti,
01:21
is a sortfel of a straightdrept linelinia
23
66000
2000
este o linie dreapta
01:23
on a semi-logsemi-jurnal curvecurba.
24
68000
2000
intr-un grafic semilogaritmic.
01:25
In other wordscuvinte, everyfiecare stepEtapa here
25
70000
2000
Cu alte cuvinte, fiecare pas de aici
01:27
representsreprezintă an orderOrdin of magnitudemărime
26
72000
2000
reprezinta o magnitudine
01:29
in performanceperformanţă scalescară.
27
74000
2000
pe scara performantei.
01:31
And this is a newnou thing
28
76000
2000
Si acesta este un lucru nou
01:33
that we talk about technologytehnologie
29
78000
2000
sa vorbim despre tehnologie
01:35
on semi-logsemi-jurnal curvescurbe.
30
80000
2000
pe grafice semilogaritmice.
01:37
Something really weirdciudat is going on here.
31
82000
2000
`
01:39
And that's basicallype scurt what I'm going to be talkingvorbind about.
32
84000
3000
Si despre asta voi vorbi de fapt.
01:42
So, if you could bringaduce up the lightslumini.
33
87000
3000
Deci, daca puteti lumina sus.
01:47
If you could bringaduce up the lightslumini highersuperior,
34
92000
2000
Daca puteti lumina mai sus,
01:49
because I'm just going to use a piecebucată of paperhârtie here.
35
94000
3000
pentru ca voi folosi o bucata de hartie.
01:52
Now why do we drawa desena technologytehnologie curvescurbe
36
97000
2000
Acum de ce desenam grafice tehnologice
01:54
in semi-logsemi-jurnal curvescurbe?
37
99000
2000
in grafice semilogaritmice?
01:56
Well the answerRăspuns is, if I drewdrew it on a normalnormal curvecurba
38
101000
3000
Ei bine raspunsul este, daca as desena pe un grafic normal
01:59
where, let's say, this is yearsani,
39
104000
2000
unde, sa spunem, acestia sunt anii,
02:01
this is time of some sortfel,
40
106000
2000
acesta este un fel de timp,
02:03
and this is whateverindiferent de measuremăsura of the technologytehnologie
41
108000
3000
si aceasta este masura tehnologiei
02:06
that I'm tryingîncercat to graphgrafic,
42
111000
3000
pe care incerc sa o desenez,
02:09
the graphsgrafice look sortfel of sillyprost.
43
114000
3000
diagramele par stupide.
02:12
They sortfel of go like this.
44
117000
3000
Arata cam asa.
02:15
And they don't tell us much.
45
120000
3000
Si nu ne spun prea multe.
02:18
Now if I graphgrafic, for instanceinstanță,
46
123000
3000
Acum daca desenez, de exemplu,
02:21
some other technologytehnologie, say transportationtransport technologytehnologie,
47
126000
2000
alte tehnologii, de exemplu tehnologia transportului,
02:23
on a semi-logsemi-jurnal curvecurba,
48
128000
2000
pe un tabel semilogaritmic,
02:25
it would look very stupidprost, it would look like a flatapartament linelinia.
49
130000
3000
ar arata foarte stupid, ca o linie dreapta.
02:28
But when something like this happensse întâmplă,
50
133000
2000
Dar cand se intampla ceva de genul acesta,
02:30
things are qualitativelycalitativ changingschimbare.
51
135000
2000
calitatea lucrurilor se imbunatateste.
02:32
So if transportationtransport technologytehnologie
52
137000
2000
Deci daca tehnologia transportului
02:34
was movingin miscare alongde-a lungul as fastrapid as microprocessormicroprocesor technologytehnologie,
53
139000
3000
s-ar dezvolta la fel de repede ca cea a microprocesoarelor,
02:37
then the day after tomorrowMâine,
54
142000
2000
atunci poimaine,
02:39
I would be ablecapabil to get in a taxiTaxi cabtaxi
55
144000
2000
as putea sa ma urc intr-un taxi
02:41
and be in TokyoTokyo in 30 secondssecunde.
56
146000
2000
si sa ajung in Tokio in 30 de secunde.
02:43
It's not movingin miscare like that.
57
148000
2000
Nu se intampla asa.
02:45
And there's nothing precedentedprecedented
58
150000
2000
Si nu exista precedent
02:47
in the historyistorie of technologytehnologie developmentdezvoltare
59
152000
2000
in istoria dezvoltarii tehnologice
02:49
of this kinddrăguț of self-feedingauto-alimentare growthcreştere
60
154000
2000
a unei astfel de auto-crestere
02:51
where you go by ordersordinele of magnitudemărime everyfiecare fewpuțini yearsani.
61
156000
3000
unde vorbim de magnitudine la fiecare cativa ani.
02:54
Now the questionîntrebare that I'd like to askcere is,
62
159000
3000
Acum intrebarea mea este,
02:57
if you look at these exponentialexponențială curvescurbe,
63
162000
3000
daca te uiti la aceste grafice exponentiale
03:00
they don't go on foreverpentru totdeauna.
64
165000
3000
nu continua la nesfarsit.
03:03
Things just can't possiblyeventual keep changingschimbare
65
168000
3000
Lucrurile nu pot fi intr-o continua schimbare
03:06
as fastrapid as they are.
66
171000
2000
in ritmul alert in care o fac.
03:08
One of two things is going to happenîntâmpla.
67
173000
3000
Unul din doua lucruri se va intampla.
03:11
EitherFie it's going to turnviraj into a sortfel of classicalclasice S-curveS-curba like this,
68
176000
4000
Fie se va transforma intr-un grafic in forma de S ca acesta,
03:15
untilpana cand something totallyintru totul differentdiferit comesvine alongde-a lungul,
69
180000
4000
pana cand apare ceva cu totul diferit,
03:19
or maybe it's going to do this.
70
184000
2000
sau poate va face asta.
03:21
That's about all it can do.
71
186000
2000
Asta este cam tot ce poate face.
03:23
Now I'm an optimistoptimist,
72
188000
2000
Eu sunt un optimist,
03:25
so I sortfel of think it's probablyprobabil going to do something like that.
73
190000
3000
deci cred ca va fi cam asa.
03:28
If so, that meansmijloace that what we're in the middlemijloc of right now
74
193000
3000
Daca este asa, suntem in mijlocul
03:31
is a transitiontranziție.
75
196000
2000
unei tranzitii.
03:33
We're sortfel of on this linelinia
76
198000
2000
Suntem pe aceasta linie
03:35
in a transitiontranziție from the way the worldlume used to be
77
200000
2000
in tranzitia dintre cum era lumea
03:37
to some newnou way that the worldlume is.
78
202000
3000
si noua ei forma.
03:40
And so what I'm tryingîncercat to askcere, what I've been askingcer myselfeu insumi,
79
205000
3000
Si ceea ce incerc sa intreb, ce m-am intrebat pe mine insumi,
03:43
is what's this newnou way that the worldlume is?
80
208000
3000
este cum este aceasta noua lume?
03:46
What's that newnou statestat that the worldlume is headingrubrică towardspre?
81
211000
3000
Care este acea stare noua catre care se indreapta lumea?
03:49
Because the transitiontranziție seemspare very, very confusingconfuz
82
214000
3000
Pentru ca tranzitia pare foarte derutanta
03:52
when we're right in the middlemijloc of it.
83
217000
2000
cand suntem exact in mijlocul ei.
03:54
Now when I was a kidcopil growingcreştere up,
84
219000
3000
Cand eram copil,
03:57
the futureviitor was kinddrăguț of the yearan 2000,
85
222000
3000
viitorul era ca anul 2000,
04:00
and people used to talk about what would happenîntâmpla in the yearan 2000.
86
225000
4000
si oamenii vorbeau despre ce se va intampla in 2000.
04:04
Now here'saici e a conferenceconferinţă
87
229000
2000
Aceasta este o conferinta
04:06
in whichcare people talk about the futureviitor,
88
231000
2000
in care oamenii vorbesc despre viitor,
04:08
and you noticeînștiințare that the futureviitor is still at about the yearan 2000.
89
233000
3000
si remarcati ca viitorul face referire tot la anul 2000.
04:11
It's about as fardeparte as we go out.
90
236000
2000
Cam atat de departe mergem.
04:13
So in other wordscuvinte, the futureviitor has kinddrăguț of been shrinkingscădere
91
238000
3000
Cu alte cuvinte viitorul s-a cam micsorat
04:16
one yearan perpe yearan
92
241000
3000
an dupa an
04:19
for my wholeîntreg lifetimedurata de viață.
93
244000
3000
pe parcursul intregii mele vieti.
04:22
Now I think that the reasonmotiv
94
247000
2000
Cred ca motivul
04:24
is because we all feel
95
249000
2000
este ca simtim cu totii
04:26
that something'sceva e happeninglucru there.
96
251000
2000
ca se va intampla ceva acolo.
04:28
That transitiontranziție is happeninglucru. We can all sensesens it.
97
253000
2000
Acea tranzitie se petrece. Cu totii o simtim.
04:30
And we know that it just doesn't make too much sensesens
98
255000
2000
Si stim ca nu are prea mult sens
04:32
to think out 30, 50 yearsani
99
257000
2000
sa ne gandim peste 30, 50 de ani
04:34
because everything'stotul going to be so differentdiferit
100
259000
3000
pentru ca totul va fi asa de diferit
04:37
that a simplesimplu extrapolationextrapolare of what we're doing
101
262000
2000
ca o simpla extrapolare a ceea ce facem
04:39
just doesn't make any sensesens at all.
102
264000
3000
nu are nici un sens.
04:42
So what I would like to talk about
103
267000
2000
Deci as dori sa vorbesc despre
04:44
is what that could be,
104
269000
2000
ce ar putea fi,
04:46
what that transitiontranziție could be that we're going throughprin.
105
271000
3000
ce ar putea fi acea tranzitie prin ceea ce trecem.
04:49
Now in orderOrdin to do that
106
274000
3000
Pentru a putea face asta
04:52
I'm going to have to talk about a bunchbuchet of stuffchestie
107
277000
2000
va trebui sa vorbesc despre multe lucruri
04:54
that really has nothing to do
108
279000
2000
care nu au de a face
04:56
with technologytehnologie and computerscalculatoare.
109
281000
2000
cu tehnologia si computerele.
04:58
Because I think the only way to understanda intelege this
110
283000
2000
Deoarece cred ca singurul mod de a intelege asta
05:00
is to really stepEtapa back
111
285000
2000
este sa faci un pas inapoi
05:02
and take a long time scalescară look at things.
112
287000
2000
si sa privesti lucrurile prin dimensiunea timpului.
05:04
So the time scalescară that I would like to look at this on
113
289000
3000
Deci scara temporala la care as dori sa privim
05:07
is the time scalescară of life on EarthPământ.
114
292000
3000
este aceea a vietii pe pamant.
05:13
So I think this pictureimagine makesmărci sensesens
115
298000
2000
Deci cred ca aceasta imagine are sens
05:15
if you look at it a fewpuțini billionmiliard yearsani at a time.
116
300000
4000
daca facem referire la ea odata la cateva miliarde de ani.
05:19
So if you go back
117
304000
2000
Deci daca mergi inapoi
05:21
about two and a halfjumătate billionmiliard yearsani,
118
306000
2000
acum doua miliarde si jumatate de ani,
05:23
the EarthPământ was this bigmare, sterilesteril hunkflorin c of rockstâncă
119
308000
3000
Pamantul era o bucata mare de roca sterila
05:26
with a lot of chemicalschimicale floatingplutitor around on it.
120
311000
3000
cu multe chimicale plutind in jurul sau.
05:29
And if you look at the way
121
314000
2000
Iar daca privim felul in care
05:31
that the chemicalschimicale got organizedorganizat,
122
316000
2000
chimicalele s-au organizat,
05:33
we beginÎNCEPE to get a prettyfrumos good ideaidee of how they do it.
123
318000
3000
incepem sa intelegem destul de bine cum o fac.
05:36
And I think that there's theoriesteorii that are beginningînceput to understanda intelege
124
321000
3000
Si cred ca sunt teorii care incep sa inteleaga
05:39
about how it starteda început with RNAARN,
125
324000
2000
cum a inceput RNA
05:41
but I'm going to tell a sortfel of simplesimplu storypoveste of it,
126
326000
3000
dar voi spune o poveste simpla despre asta,
05:44
whichcare is that, at that time,
127
329000
2000
si anume, ca la acea data
05:46
there were little dropspicături of oilulei floatingplutitor around
128
331000
3000
erau picaturi mici de ulei care pluteau
05:49
with all kindstipuri of differentdiferit recipesRețete of chemicalschimicale in them.
129
334000
3000
cu tot felul de diferite retete chimice in ele.
05:52
And some of those dropspicături of oilulei
130
337000
2000
Si unele dintre acele stropi de ulei
05:54
had a particularspecial combinationcombinaţie of chemicalschimicale in them
131
339000
2000
aveau o combinatie de chimicale mai deosebita
05:56
whichcare causedcauzate them to incorporatesă includă chemicalschimicale from the outsidein afara
132
341000
3000
care a cauzat incorporarea chimicalelor exterioare
05:59
and growcrește the dropspicături of oilulei.
133
344000
3000
si cresterea picaturilor de ulei.
06:02
And those that were like that
134
347000
2000
Si cele care erau asa
06:04
starteda început to splitDespică and dividedivide.
135
349000
2000
au inceput sa se separe si sa se divida.
06:06
And those were the mostcel mai primitiveprimitiv formsformulare of cellscelulele in a sensesens,
136
351000
3000
Si acelea au fost cele mai primitive celule intr-un fel,
06:09
those little dropspicături of oilulei.
137
354000
2000
acele picaturi de ulei.
06:11
But now those dropspicături of oilulei weren'tnu au fost really aliveîn viaţă, as we say it now,
138
356000
3000
Dar acele picaturi nu erau cu adevarat in viata, cum spunem acum,
06:14
because everyfiecare one of them
139
359000
2000
pentru ca fiecare dintre ele
06:16
was a little randomîntâmplător recipereţetă of chemicalschimicale.
140
361000
2000
era o reteta de chimicale aleatorie.
06:18
And everyfiecare time it dividedîmpărțit,
141
363000
2000
Si ori de cate ori se diviza,
06:20
they got sortfel of unequalinegal divisiondiviziune
142
365000
3000
aveau o diviziune inegala
06:23
of the chemicalschimicale withinîn them.
143
368000
2000
a chimicalelor din interior.
06:25
And so everyfiecare dropcădere brusca was a little bitpic differentdiferit.
144
370000
3000
Deci fiecare picatura era putin diferita.
06:28
In factfapt, the dropspicături that were differentdiferit in a way
145
373000
2000
De fapt picaturile care erau diferite intr-un fel
06:30
that causedcauzate them to be better
146
375000
2000
care le facea sa fie mai bune
06:32
at incorporatingcare încorporează chemicalschimicale around them,
147
377000
2000
la incorporarea chimicalelor din jurul lor,
06:34
grewcrescut more and incorporatedîncorporate more chemicalschimicale and dividedîmpărțit more.
148
379000
3000
cresteau mai mult si incorporau mai multe chimicale divizandu-se mai mult.
06:37
So those tendedtendinţa de to livetrăi longermai lung,
149
382000
2000
Deci cele mai longevive,
06:39
get expressedexprimate more.
150
384000
3000
sunt mai exprimate.
06:42
Now that's sortfel of just a very simplesimplu
151
387000
3000
Acesta este o simpla
06:45
chemicalchimic formformă of life,
152
390000
2000
forma chimica de viata,
06:47
but when things got interestinginteresant
153
392000
3000
dar lucrurile au devenit interesante
06:50
was when these dropspicături
154
395000
2000
cand aceste picaturi
06:52
learnedînvățat a tricktruc about abstractionabstracție.
155
397000
3000
au invatat ce inseamna abstractia.
06:55
SomehowÎntr-un fel by waysmoduri that we don't quitedestul de understanda intelege,
156
400000
3000
Cumva, prin moduri pe care nu le prea intelegem,
06:58
these little dropspicături learnedînvățat to writescrie down informationinformație.
157
403000
3000
aceste picaturi au invatat sa scrie informatia.
07:01
They learnedînvățat to recordrecord the informationinformație
158
406000
2000
Au invatat sa inregistreze informatia
07:03
that was the recipereţetă of the cellcelulă
159
408000
2000
care era reteta celulei
07:05
ontope a particularspecial kinddrăguț of chemicalchimic
160
410000
2000
pe o anume chimicala
07:07
calleddenumit DNAADN-UL.
161
412000
2000
numita ADN.
07:09
So in other wordscuvinte, they workeda lucrat out,
162
414000
2000
Cu alte cuvinte, au creat,
07:11
in this mindlesslipsit de raţiune sortfel of evolutionaryevolutiv way,
163
416000
3000
in evolutia lor haotica,
07:14
a formformă of writingscris that let them writescrie down what they were,
164
419000
3000
o forma a scrisului care le permite sa transmita ce erau
07:17
so that that way of writingscris it down could get copiedcopiat.
165
422000
3000
fiind posibila copierea.
07:20
The amazinguimitor thing is that that way of writingscris
166
425000
3000
Uimitor este faptul ca acea forma de scriere
07:23
seemspare to have stayedau stat steadyconstant
167
428000
2000
pare sa fi ramas stabila
07:25
sincede cand it evolvedevoluat two and a halfjumătate billionmiliard yearsani agoîn urmă.
168
430000
2000
de la evolutia sa de acum doua miliarde si jumatate de ani.
07:27
In factfapt the recipereţetă for us, our genesgene,
169
432000
3000
De fapt reteta genelor noastre,
07:30
is exactlyexact that samela fel codecod and that samela fel way of writingscris.
170
435000
3000
este exact acelasi cod scris in acelasi fel.
07:33
In factfapt, everyfiecare livingviaţă creaturecreatură is writtenscris
171
438000
3000
In fapt codul fiecarei creaturi este scris
07:36
in exactlyexact the samela fel seta stabilit of lettersscrisori and the samela fel codecod.
172
441000
2000
cu aceleasi litere care sunt la fel.
07:38
In factfapt, one of the things that I did
173
443000
2000
De fapt, unul dintre lucrurile pe care le-am facut,
07:40
just for amusementdistracţii purposesscopuri
174
445000
2000
doar pentru amuzament,
07:42
is we can now writescrie things in this codecod.
175
447000
2000
este ca putem sa scriem lucruri in acest cod.
07:44
And I've got here a little 100 microgramsmicrograme of whitealb powderpudra,
176
449000
6000
Am aici 100 micrograme de pudra alba,
07:50
whichcare I try not to let the securitySecuritate people see at airportsAeroporturi.
177
455000
4000
pe care incerc sa o ascund de paza din aeroport.
07:54
(LaughterRâs)
178
459000
2000
(hohote de ras)
07:56
But this has in it --
179
461000
2000
Dar aceasta contine--
07:58
what I did is I tooka luat this codecod --
180
463000
2000
ce am facut a fost sa iau acest cod--
08:00
the codecod has standardstandard lettersscrisori that we use for symbolizingsimbolizând it --
181
465000
3000
codul are litere standard folosite pentru a-l simboliza--
08:03
and I wrotea scris my businessAfaceri cardcard ontope a piecebucată of DNAADN-UL
182
468000
3000
si mi-am scris cartea de vizita pe o bucata de ADN
08:06
and amplifiedamplificat it 10 to the 22 timesori.
183
471000
3000
si am amplificat-o de 10 pana la 22 de ori.
08:09
So if anyoneoricine would like a hundredsută millionmilion copiescopii of my businessAfaceri cardcard,
184
474000
3000
Daca doreste cineva o suta de milioane de copii ale cartii mele de vizita,
08:12
I have plentymulțime for everyonetoata lumea in the roomcameră,
185
477000
2000
am destule pentru toti cei de aici,
08:14
and, in factfapt, everyonetoata lumea in the worldlume,
186
479000
2000
si pentru intreaga populatie,
08:16
and it's right here.
187
481000
3000
chiar aici.
08:19
(LaughterRâs)
188
484000
5000
(hohote de ras)
08:26
If I had really been a egotistindividualist,
189
491000
2000
Daca as fi fost intr-adevar un egocentric,
08:28
I would have put it into a virusvirus and releasedeliberată it in the roomcameră.
190
493000
3000
l-as fi pus intr-un virus si l-as fi eliberat in incapere.
08:31
(LaughterRâs)
191
496000
5000
(hohote de ras)
08:39
So what was the nextUrmător → stepEtapa?
192
504000
2000
Deci care era urmatorul pas?
08:41
WritingScris down the DNAADN-UL was an interestinginteresant stepEtapa.
193
506000
2000
Scrierea ADN-ului a fost interesanta.
08:43
And that causedcauzate these cellscelulele --
194
508000
2000
Si a dus la aparitia acestor celule--
08:45
that keptținut them happyfericit for anothero alta billionmiliard yearsani.
195
510000
2000
lucru care le-a bucurat inca un miliard de ani.
08:47
But then there was anothero alta really interestinginteresant stepEtapa
196
512000
2000
Dar a existat un alt pas foarte interesant
08:49
where things becamea devenit completelycomplet differentdiferit,
197
514000
3000
cand lucrurile s-au schimbat complet,
08:52
whichcare is these cellscelulele starteda început exchangingschimbul de and communicatingcomunicarea informationinformație,
198
517000
3000
adica momentul in care celulele au inceput sa comunice si sa faca schimb de informatii,
08:55
so that they begana început to get communitiescomunități of cellscelulele.
199
520000
2000
creand comunitati de celule.
08:57
I don't know if you know this,
200
522000
2000
Nu stiu daca stiti,
08:59
but bacteriabacterii can actuallyde fapt exchangeschimb valutar DNAADN-UL.
201
524000
2000
dar bacteriile pot chiar si sa schimbe ADN-ul.
09:01
Now that's why, for instanceinstanță,
202
526000
2000
De aceea, spre exemplu,
09:03
antibioticantibiotic resistancerezistenţă has evolvedevoluat.
203
528000
2000
rezistenta la antibiotice a evoluat.
09:05
Some bacteriabacterii figuredimaginat out how to staystau away from penicillinpenicilină,
204
530000
3000
Unele bacterii si-au dat seama cum sa se fereasca de penicilina,
09:08
and it wenta mers around sortfel of creatingcrearea its little DNAADN-UL informationinformație
205
533000
3000
si a inceput sa isi creeze propria mini informatie ADN
09:11
with other bacteriabacterii,
206
536000
2000
cu alte bacterii,
09:13
and now we have a lot of bacteriabacterii that are resistantrezistent to penicillinpenicilină,
207
538000
3000
avand acum multe bacterii rezistente la penicilina,
09:16
because bacteriabacterii communicatecomunica.
208
541000
2000
pentru ca bacteriile comunica.
09:18
Now what this communicationcomunicare allowedpermis
209
543000
2000
Aceasta comunicare a permis
09:20
was communitiescomunități to formformă
210
545000
2000
formarea de comunitati
09:22
that, in some sensesens, were in the samela fel boatbarcă togetherîmpreună;
211
547000
2000
aflate , oarecum, in aceeasi barca
09:24
they were synergisticsinergice.
212
549000
2000
fiind sinergetice.
09:26
So they survivedsupraviețuit
213
551000
2000
Deci au supravietuit
09:28
or they faileda eșuat togetherîmpreună,
214
553000
2000
sau au dat gres impreuna,
09:30
whichcare meansmijloace that if a communitycomunitate was very successfulde succes,
215
555000
2000
adica daca o comunitate avea mult succes,
09:32
all the individualspersoane fizice in that communitycomunitate
216
557000
2000
toti indivizii acelei comunitati
09:34
were repeatedrepetate more
217
559000
2000
se multiplicau
09:36
and they were favoredfavorizat by evolutionevoluţie.
218
561000
3000
si erau favorizati de evolutie.
09:39
Now the transitiontranziție pointpunct happeneds-a întâmplat
219
564000
2000
Punctul de tranzitie a urmat
09:41
when these communitiescomunități got so closeînchide
220
566000
2000
cand aceste comunitati s-au apropiat asa de mult
09:43
that, in factfapt, they got togetherîmpreună
221
568000
2000
incat, de fapt, s-au reunit
09:45
and decideda decis to writescrie down the wholeîntreg recipereţetă for the communitycomunitate
222
570000
3000
si au decis sa scrie intreaga reteta pentru comunitate
09:48
togetherîmpreună on one stringşir of DNAADN-UL.
223
573000
3000
pe un singur ADN.
09:51
And so the nextUrmător → stageetapă that's interestinginteresant in life
224
576000
2000
Urmatorul pas interesant al vietii
09:53
tooka luat about anothero alta billionmiliard yearsani.
225
578000
2000
a durat un alt miliard de ani.
09:55
And at that stageetapă,
226
580000
2000
In aceasta etapa,
09:57
we have multi-cellularmulti-celular communitiescomunități,
227
582000
2000
avem comunitati multi-celulare,
09:59
communitiescomunități of lots of differentdiferit typestipuri of cellscelulele,
228
584000
2000
comunitati cu multe tipuri diferite de celule,
10:01
workinglucru togetherîmpreună as a singlesingur organismorganism.
229
586000
2000
care lucreaza impreuna ca un singur organism.
10:03
And in factfapt, we're suchastfel de a multi-cellularmulti-celular communitycomunitate.
230
588000
3000
Si de fapt, suntem o astfel de comunitate multicelulara.
10:06
We have lots of cellscelulele
231
591000
2000
Avem multe celule
10:08
that are not out for themselvesînșiși anymoremai.
232
593000
2000
care nu mai sunt independente.
10:10
Your skinpiele cellcelulă is really uselessinutil
233
595000
3000
Celula pielii este nefolositoare
10:13
withoutfără a heartinimă cellcelulă, musclemuşchi cellcelulă,
234
598000
2000
fara o celula a inimii, a muschilor,
10:15
a braincreier cellcelulă and so on.
235
600000
2000
a creierului si asa mai departe.
10:17
So these communitiescomunități begana început to evolveevolua
236
602000
2000
Deci aceste comunitati au inceput sa evolueze
10:19
so that the interestinginteresant levelnivel on whichcare evolutionevoluţie was takingluare placeloc
237
604000
3000
in asa fel incat nivelul interesant la care lua loc evolutia
10:22
was no longermai lung a cellcelulă,
238
607000
2000
nu mai era celula,
10:24
but a communitycomunitate whichcare we call an organismorganism.
239
609000
3000
.
10:28
Now the nextUrmător → stepEtapa that happeneds-a întâmplat
240
613000
2000
Urmatoarea schimbare a avut loc
10:30
is withinîn these communitiescomunități.
241
615000
2000
in aceste comunitati.
10:32
These communitiescomunități of cellscelulele,
242
617000
2000
Aceste comunitati de celule,
10:34
again, begana început to abstractabstract informationinformație.
243
619000
2000
au inceput din nou sa extraga informatii.
10:36
And they begana început buildingclădire very specialspecial structuresstructuri
244
621000
3000
Si au inceput sa construiasca structuri foarte speciale
10:39
that did nothing but processproces informationinformație withinîn the communitycomunitate.
245
624000
3000
care nu faceau nimic in afara procesarii informatiilor in comunitate.
10:42
And those are the neuralneural structuresstructuri.
246
627000
2000
Si acelea sunt structurile neurologice.
10:44
So neuronsneuroni are the informationinformație processingprelucrare apparatusaparate
247
629000
3000
Deci neuronii reprezinta dispozitivul procesator de informatie
10:47
that those communitiescomunități of cellscelulele builtconstruit up.
248
632000
3000
construit de comunitatile de celule.
10:50
And in factfapt, they begana început to get specialistsspecialiști in the communitycomunitate
249
635000
2000
Si au inceput sa aiba specialisti in comunitate
10:52
and specialspecial structuresstructuri
250
637000
2000
si structuri speciale
10:54
that were responsibleresponsabil for recordingînregistrare,
251
639000
2000
care erau responsabile cu inregistrarea,
10:56
understandingînţelegere, learningînvăţare informationinformație.
252
641000
3000
intelegerea, invatarea informatiilor.
10:59
And that was the brainscreier and the nervousagitat systemsistem
253
644000
2000
Si acelea reprezentau creierul si sistemul nervos
11:01
of those communitiescomunități.
254
646000
2000
al acelor comunitati.
11:03
And that gavea dat them an evolutionaryevolutiv advantageavantaj.
255
648000
2000
Acest lucru le-a dat un avantaj evolutionar.
11:05
Because at that pointpunct,
256
650000
3000
Deoarece in acest punct,
11:08
an individualindividual --
257
653000
3000
un individ--
11:11
learningînvăţare could happenîntâmpla
258
656000
2000
procesul de invatare putea avea loc
11:13
withinîn the time spandeschidere of a singlesingur organismorganism,
259
658000
2000
in intervalul de timp al unui singur organism,
11:15
insteadin schimb of over this evolutionaryevolutiv time spandeschidere.
260
660000
3000
in loc de intervalul de timp al evolutiei.
11:18
So an organismorganism could, for instanceinstanță,
261
663000
2000
Deci un organism, ar putea spre exemplu,
11:20
learnînvăța not to eatmânca a certainanumit kinddrăguț of fruitfruct
262
665000
2000
sa invete sa nu manance un anumit fel de fruct
11:22
because it tastedgustat badrău and it got sickbolnav last time it atea mancat it.
263
667000
4000
pentru ca avea gust rau si l-a imbolnavit data trecuta cand l-a mancat.
11:26
That could happenîntâmpla withinîn the lifetimedurata de viață of a singlesingur organismorganism,
264
671000
3000
Acel lucru s-ar putea intampla de-a lungul vietii unui singur organism,
11:29
whereasîntrucât before they'dle-ar builtconstruit these specialspecial informationinformație processingprelucrare structuresstructuri,
265
674000
4000
pe cand inainte ar fi construit aceste structuri speciale de procesare a informatiilor,
11:33
that would have had to be learnedînvățat evolutionarilyevolutiv
266
678000
2000
care ar fi trebuit sa fie invatate evolutionar
11:35
over hundredssute of thousandsmii of yearsani
267
680000
3000
de-a lungul a sute de mii de ani
11:38
by the individualspersoane fizice dyingmoarte off that atea mancat that kinddrăguț of fruitfruct.
268
683000
3000
de catre indivizii care au murit pentru ca au mancat acel tip de fruct.
11:41
So that nervousagitat systemsistem,
269
686000
2000
Deci acel sistem nervos,
11:43
the factfapt that they builtconstruit these specialspecial informationinformație structuresstructuri,
270
688000
3000
faptul ca au construit aceste structuri speciale de informatie,
11:46
tremendouslyturbat spedaccelerat up the wholeîntreg processproces of evolutionevoluţie.
271
691000
3000
a grabit mult intreg procesul de evolutie.
11:49
Because evolutionevoluţie could now happenîntâmpla withinîn an individualindividual.
272
694000
3000
Pentru ca evolutia se putea manifesta acum in individ.
11:52
It could happenîntâmpla in learningînvăţare time scalescântare.
273
697000
3000
S-ar putea intampla in perioade de invatare
11:55
But then what happeneds-a întâmplat
274
700000
2000
Dar ce s-a petrecut apoi
11:57
was the individualspersoane fizice workeda lucrat out,
275
702000
2000
a fost faptul ca indivizii au creat,
11:59
of coursecurs, trickstrucuri of communicatingcomunicarea.
276
704000
2000
desigur, trucuri pentru a comunica.
12:01
And for exampleexemplu,
277
706000
2000
Si spre exemplu,
12:03
the mostcel mai sophisticatedsofisticat versionversiune that we're awareconștient of is humanuman languagelimba.
278
708000
3000
cea mai sofisticata versiune pe care o cunoastem este limbajul uman.
12:06
It's really a prettyfrumos amazinguimitor inventioninvenţie if you think about it.
279
711000
3000
Este de fapt o inventie destul de remarcabila daca te gandesti.
12:09
Here I have a very complicatedcomplicat, messymurdar,
280
714000
2000
Am o foarte complicata, dezordonata,
12:11
confusedconfuz ideaidee in my headcap.
281
716000
3000
confuza idee in cap.
12:14
I'm sittingședință here makingluare gruntinggrohăit soundssunete basicallype scurt,
282
719000
3000
Stau aici mormaind practic,
12:17
and hopefullyin speranta constructingconstruirea a similarasemănător messymurdar, confusedconfuz ideaidee in your headcap
283
722000
3000
si sper sa creez o idee la fel de dezordonata si confuza in capul vostru
12:20
that bearsursi some analogyanalogie to it.
284
725000
2000
care are o oarecare analogie.
12:22
But we're takingluare something very complicatedcomplicat,
285
727000
2000
Dar luam ceva foarte complicat,
12:24
turningcotitură it into soundsunet, sequencessecvenţe of soundssunete,
286
729000
3000
il transformam in sunete, secvente de sunete,
12:27
and producingproducând something very complicatedcomplicat in your braincreier.
287
732000
4000
si producem ceva foarte complicat in creierul tau.
12:31
So this allowspermite us now
288
736000
2000
Deci asta ne permite acum
12:33
to beginÎNCEPE to startstart functioningfuncționare
289
738000
2000
sa incepem sa functionam
12:35
as a singlesingur organismorganism.
290
740000
3000
ca un singur organism.
12:38
And so, in factfapt, what we'vene-am doneTerminat
291
743000
3000
Ceea ce am facut, de fapt,
12:41
is we, humanityumanitate,
292
746000
2000
este ca noi umanitatea,
12:43
have starteda început abstractingabstractizare out.
293
748000
2000
am inceput sa extragem.
12:45
We're going throughprin the samela fel levelsniveluri
294
750000
2000
trecem prin aceleasi etape
12:47
that multi-cellularmulti-celular organismsorganisme have goneplecat throughprin --
295
752000
2000
prin care au trecut si organismele multi-celulare--
12:49
abstractingabstractizare out our methodsmetode of recordingînregistrare,
296
754000
3000
prin crearea propriilor metode de inregistrare,
12:52
presentingprezentarea, processingprelucrare informationinformație.
297
757000
2000
prezentare, procesare de informatii.
12:54
So for exampleexemplu, the inventioninvenţie of languagelimba
298
759000
2000
Deci, spre exemplu, inventia limbajului
12:56
was a tinyminuscul stepEtapa in that directiondirecţie.
299
761000
3000
a fost un pas minuscul in acea directie.
12:59
TelephonyTelefonie, computerscalculatoare,
300
764000
2000
Telefonia, computerele,
13:01
videotapescasete video, CD-ROMsCD-ROM-uri and so on
301
766000
3000
casetele video, CD-ROMurile, si asa mai departe
13:04
are all our specializedde specialitate mechanismsmecanisme
302
769000
2000
sunt toate mecanismele noastre specializate
13:06
that we'vene-am now builtconstruit withinîn our societysocietate
303
771000
2000
pe care le-am construit in societatea noastra
13:08
for handlingmanipulare that informationinformație.
304
773000
2000
pentru a lucra cu acea informatie.
13:10
And it all connectsConnects us togetherîmpreună
305
775000
3000
Si ne conecteaza unii cu altii
13:13
into something
306
778000
2000
in ceva
13:15
that is much biggermai mare
307
780000
2000
care este mult mai mare
13:17
and much fastermai repede
308
782000
2000
si mult mai rapid
13:19
and ablecapabil to evolveevolua
309
784000
2000
si capabil de evolutie
13:21
than what we were before.
310
786000
2000
decat ce am fost inainte.
13:23
So now, evolutionevoluţie can take placeloc
311
788000
2000
Asa ca acum evolutia poate avea loc
13:25
on a scalescară of microsecondsmicrosecunde.
312
790000
2000
pe o scara a microsecundelor.
13:27
And you saw Ty'sTy pe little evolutionaryevolutiv exampleexemplu
313
792000
2000
Si ati vazut micul exemplu evolutionar al lui Ty
13:29
where he sortfel of did a little bitpic of evolutionevoluţie
314
794000
2000
unde a exersat putin evolutia
13:31
on the ConvolutionConvoluţie programprogram right before your eyesochi.
315
796000
3000
in cadrul programului Convolution sub privirea noastra.
13:34
So now we'vene-am speededaccelerată up the time scalescântare onceo singura data again.
316
799000
3000
Si am accelerat scara temporala din nou.
13:37
So the first stepspași of the storypoveste that I told you about
317
802000
2000
Primii pasi ai povestii pe care tocmai v-am spus-o
13:39
tooka luat a billionmiliard yearsani a piecebucată.
318
804000
2000
au durat un miliard de ani fiecare.
13:41
And the nextUrmător → stepspași,
319
806000
2000
Si urmatorii pasi,
13:43
like nervousagitat systemssisteme and brainscreier,
320
808000
2000
cum ar fi sistemele nervoase si creierele
13:45
tooka luat a fewpuțini hundredsută millionmilion yearsani.
321
810000
2000
au durat cateva sute de milioane de ani.
13:47
Then the nextUrmător → stepspași, like languagelimba and so on,
322
812000
3000
Asa ca urmatorii pasi, ca limba si altele,
13:50
tooka luat lessMai puțin than a millionmilion yearsani.
323
815000
2000
au durat mai putin de un milion de ani.
13:52
And these nextUrmător → stepspași, like electronicsElectronică,
324
817000
2000
Si acesti pasi care urmeaza precum electronica,
13:54
seempărea to be takingluare only a fewpuțini decadesdecenii.
325
819000
2000
par sa dureze doar cateva decenii.
13:56
The processproces is feedinghrănire on itselfîn sine
326
821000
2000
Procesul se hraneste din sine insusi
13:58
and becomingdevenire, I guessghici, autocatalyticautocatalytic is the wordcuvânt for it --
327
823000
3000
si devine, cred, autocatalitic este cuvantul corect--
14:01
when something reinforcesRigidizează its raterată of changeSchimbare.
328
826000
3000
cand ceva isi consolideaza modul de dezvoltare.
14:04
The more it changesschimbări, the fastermai repede it changesschimbări.
329
829000
3000
Cu cat se schimba mai mult cu atat se schimba mai repede.
14:07
And I think that that's what we're seeingvedere here in this explosionexplozie of curvecurba.
330
832000
3000
Si cred ca asta vedem aici in explozia acestei diagrame.
14:10
We're seeingvedere this processproces feedinghrănire back on itselfîn sine.
331
835000
3000
Vedem cum acest proces se autodezvolta.
14:13
Now I designproiecta computerscalculatoare for a livingviaţă,
332
838000
3000
Eu proiectez computere ca meserie,
14:16
and I know that the mechanismsmecanisme
333
841000
2000
si stiu ca mecanismele
14:18
that I use to designproiecta computerscalculatoare
334
843000
3000
pe care le folosesc pentru a proiecta computere
14:21
would be impossibleimposibil
335
846000
2000
nu ar putea exista
14:23
withoutfără recentRecent advancesavans in computerscalculatoare.
336
848000
2000
fara descoperirile recente in materie de computere.
14:25
So right now, what I do
337
850000
2000
Deci ce fac acum
14:27
is I designproiecta objectsobiecte at suchastfel de complexitycomplexitate
338
852000
3000
este sa proiectez obiecte de asa o complexitate
14:30
that it's really impossibleimposibil for me to designproiecta them in the traditionaltradiţional sensesens.
339
855000
3000
incat este imposibil ca eu sa le proiectez in sensul traditional.
14:33
I don't know what everyfiecare transistortranzistor in the connectionconexiune machinemaşină does.
340
858000
4000
Nu stiu ce face fiecare tranzistor al masinariei.
14:37
There are billionsmiliarde of them.
341
862000
2000
Sunt miliarde.
14:39
InsteadÎn schimb, what I do
342
864000
2000
In schimb, ceea ce fac
14:41
and what the designersdesigneri at ThinkingGândire MachinesMasini do
343
866000
3000
si ce fac proiectantii de la Thinking Machines
14:44
is we think at some levelnivel of abstractionabstracție
344
869000
2000
este sa gandim la un nivel abstract
14:46
and then we handmână it to the machinemaşină
345
871000
2000
si apoi lasam totul pe mana masinariei
14:48
and the machinemaşină takes it beyonddincolo what we could ever do,
346
873000
3000
si aceasta duce totul la un punct mult mai indepartat decat am putea noi sa o facem vreodata,
14:51
much farthermai departe and fastermai repede than we could ever do.
347
876000
3000
mai departe si mai repede decat am putea noi s-o facem.
14:54
And in factfapt, sometimesuneori it takes it by methodsmetode
348
879000
2000
Si de fapt uneori o face prin metode
14:56
that we don't quitedestul de even understanda intelege.
349
881000
3000
pe care nu le prea intelegem.
14:59
One methodmetodă that's particularlyîn special interestinginteresant
350
884000
2000
O metoda deosebit de interesanta
15:01
that I've been usingutilizând a lot latelyîn ultimul timp
351
886000
3000
pe care o folosesc mult in ultimul timp
15:04
is evolutionevoluţie itselfîn sine.
352
889000
2000
este insasi evolutia.
15:06
So what we do
353
891000
2000
Ceea ce facem
15:08
is we put insideinterior the machinemaşină
354
893000
2000
este sa punem in interiorul masinariei
15:10
a processproces of evolutionevoluţie
355
895000
2000
un proces de evolutie
15:12
that takes placeloc on the microsecondmicrosecundă time scalescară.
356
897000
2000
care are loc in timpul unei microsecunde.
15:14
So for exampleexemplu,
357
899000
2000
Deci spre exemplu,
15:16
in the mostcel mai extremeextrem casescazuri,
358
901000
2000
in cele mai extreme cazuri,
15:18
we can actuallyde fapt evolveevolua a programprogram
359
903000
2000
putem evolua un program
15:20
by startingpornire out with randomîntâmplător sequencessecvenţe of instructionsinstrucțiuni.
360
905000
4000
incepand cu secvente de instructiuni aleatorii.
15:24
Say, "ComputerCalculator, would you please make
361
909000
2000
Sa spunem," Computer, vrei sa faci te rog
15:26
a hundredsută millionmilion randomîntâmplător sequencessecvenţe of instructionsinstrucțiuni.
362
911000
3000
o suta de milioane de succesiuni de instructiuni aleatorii.
15:29
Now would you please runalerga all of those randomîntâmplător sequencessecvenţe of instructionsinstrucțiuni,
363
914000
3000
Acum te rog sa rulezi aceste instructiuni,
15:32
runalerga all of those programsprograme,
364
917000
2000
aceste programe,
15:34
and pickalege out the onescele that camea venit closestcel mai apropiat to doing what I wanted."
365
919000
3000
si sa le alegi pe cele care au fost cele mai apropiate de ceea ce cautam eu."
15:37
So in other wordscuvinte, I definedefini what I wanted.
366
922000
2000
Cu alte cuvinte, definesc ceea ce voiam.
15:39
Let's say I want to sortfel numbersnumerele,
367
924000
2000
Sa spunem ca vreau sa sortez numere,
15:41
as a simplesimplu exampleexemplu I've doneTerminat it with.
368
926000
2000
ca un exemplu a cum am facut-o.
15:43
So find the programsprograme that come closestcel mai apropiat to sortingtriere numbersnumerele.
369
928000
3000
Gaseste programele cele mai apropiate de sortarea numerelor.
15:46
So of coursecurs, randomîntâmplător sequencessecvenţe of instructionsinstrucțiuni
370
931000
3000
Desigur, secventele de instructiuni aleatorii
15:49
are very unlikelyimprobabil to sortfel numbersnumerele,
371
934000
2000
au putine sanse sa sorteze numere,
15:51
so nonenici unul of them will really do it.
372
936000
2000
deci niciuna n-o va face cu adevarat.
15:53
But one of them, by lucknoroc,
373
938000
2000
Dar una dintre ele, cu putin noroc,
15:55
mayMai put two numbersnumerele in the right orderOrdin.
374
940000
2000
ar putea pune doua numere in ordinea corecta.
15:57
And I say, "ComputerCalculator,
375
942000
2000
Si eu spun,"Computer,
15:59
would you please now take the 10 percentla sută
376
944000
3000
ia acum cele 10 la suta
16:02
of those randomîntâmplător sequencessecvenţe that did the bestCel mai bun jobloc de munca.
377
947000
2000
din acele succesiuni aleatorii care au facut cea mai buna treaba.
16:04
SaveSalva those. KillUcide off the restodihnă.
378
949000
2000
Salveaza-le pe acelea. Distruge-le pe restul.
16:06
And now let's reproducereproduce
379
951000
2000
Si acum sa le reproducem
16:08
the onescele that sortedsortate numbersnumerele the bestCel mai bun.
380
953000
2000
pe cele care au sortat numerele cel mai bine.
16:10
And let's reproducereproduce them by a processproces of recombinationrecombinare
381
955000
3000
Si sa le reproducem printr-un proces de recombinare
16:13
analogousanalog to sexsex."
382
958000
2000
asemanator cu sexul."
16:15
Take two programsprograme and they producelegume şi fructe childrencopii
383
960000
3000
Luam doua programe si ele produc copii
16:18
by exchangingschimbul de theiral lor subroutinessubrutine,
384
963000
2000
facand schimb de subprograme,
16:20
and the childrencopii inheritmoşteni the traitstrăsături of the subroutinessubrutine of the two programsprograme.
385
965000
3000
si copiii mostenesc trasaturile ambelor subprograme.
16:23
So I've got now a newnou generationgeneraţie of programsprograme
386
968000
3000
Deci am o noua generatie de programe
16:26
that are producedprodus by combinationscombinaţii
387
971000
2000
care sunt produse prin combinarea
16:28
of the programsprograme that did a little bitpic better jobloc de munca.
388
973000
2000
programelor care au facut o treaba putin mai buna.
16:30
Say, "Please repeatrepeta that processproces."
389
975000
2000
Spunem,"Te rog repeta procesul."
16:32
ScoreScor them again.
390
977000
2000
Sortam din nou.
16:34
IntroduceIntroducă some mutationsmutații perhapspoate.
391
979000
2000
Introducem poate unele mutatii.
16:36
And try that again and do that for anothero alta generationgeneraţie.
392
981000
3000
Si incercam asta din nou facand-o pentru alta generatie.
16:39
Well everyfiecare one of those generationsgenerații just takes a fewpuțini millisecondsmilisecunde.
393
984000
3000
Fiecare generatie necesita cateva milisecunde.
16:42
So I can do the equivalentechivalent
394
987000
2000
Deci pot face echivalentul
16:44
of millionsmilioane of yearsani of evolutionevoluţie on that
395
989000
2000
a milioane de ani de evolutie astfel
16:46
withinîn the computercomputer in a fewpuțini minutesminute,
396
991000
3000
pe un computer in cateva minute,
16:49
or in the complicatedcomplicat casescazuri, in a fewpuțini hoursore.
397
994000
2000
sau in cazurile complicate, in cateva ore.
16:51
At the endSfârşit of that, I endSfârşit up with programsprograme
398
996000
3000
La sfarsit am programe
16:54
that are absolutelyabsolut perfectperfect at sortingtriere numbersnumerele.
399
999000
2000
care sunt absolut perfecte la sortarea numerelor.
16:56
In factfapt, they are programsprograme that are much more efficienteficient
400
1001000
3000
Sunt, in fapt, programe care sunt mult mai eficiente
16:59
than programsprograme I could have ever writtenscris by handmână.
401
1004000
2000
decat cele pe care as fi putut sa le scriu manual.
17:01
Now if I look at those programsprograme,
402
1006000
2000
Daca ma uit la acele programe,
17:03
I can't tell you how they work.
403
1008000
2000
nu va pot spune cum functioneaza.
17:05
I've triedîncercat looking at them and tellingspune you how they work.
404
1010000
2000
Am incercat sa le studiez si sa va spun cum functioneaza.
17:07
They're obscureobscur, weirdciudat programsprograme.
405
1012000
2000
Sunt programe obscure, ciudate.
17:09
But they do the jobloc de munca.
406
1014000
2000
Dar isi fac meseria.
17:11
And in factfapt, I know, I'm very confidentîncrezător that they do the jobloc de munca
407
1016000
3000
Si stiu, in fapt, sunt convins ca-si fac treaba
17:14
because they come from a linelinia
408
1019000
2000
pentru ca provin dintr-o serie de
17:16
of hundredssute of thousandsmii of programsprograme that did the jobloc de munca.
409
1021000
2000
sute de mii de programe care si-au facut treaba.
17:18
In factfapt, theiral lor life dependeddepindea on doing the jobloc de munca.
410
1023000
3000
De fapt, viata lor depindea de infaptuirea scopului.
17:21
(LaughterRâs)
411
1026000
4000
(hohote de ras)
17:26
I was ridingcălărie in a 747
412
1031000
2000
Mergeam odata intr-un avion 747
17:28
with MarvinMarvin MinskyMinsky onceo singura data,
413
1033000
2000
cu Marvin Minski,
17:30
and he pullstrage out this cardcard and saysspune, "Oh look. Look at this.
414
1035000
3000
si el scoate un card si spune," Priveste.
17:33
It saysspune, 'This"Acest lucru planeavion has hundredssute of thousandsmii of tinyminuscul partspărți
415
1038000
4000
Spune, " Acest avion are sute de mii de parti minuscule
17:37
workinglucru togetherîmpreună to make you a safesigur flightzbor.'
416
1042000
4000
care lucreaza impreuna pentru un zbor sigur."
17:41
Doesn't that make you feel confidentîncrezător?"
417
1046000
2000
Nu te face sa te simti increzator?"
17:43
(LaughterRâs)
418
1048000
2000
(hohote de ras)
17:45
In factfapt, we know that the engineeringInginerie processproces doesn't work very well
419
1050000
3000
Stim ca procesul tehnologic nu functioneaza foarte bine
17:48
when it getsdevine complicatedcomplicat.
420
1053000
2000
cand devine complicat.
17:50
So we're beginningînceput to dependdepinde on computerscalculatoare
421
1055000
2000
Deci incepem sa depindem de computere
17:52
to do a processproces that's very differentdiferit than engineeringInginerie.
422
1057000
4000
sa faca un procedeu foarte diferit de cel ingineresc.
17:56
And it letspermite us producelegume şi fructe things of much more complexitycomplexitate
423
1061000
3000
Si ne permite sa producem lucruri mult mai complexe
17:59
than normalnormal engineeringInginerie letspermite us producelegume şi fructe.
424
1064000
2000
decat ne permite ingineria normala.
18:01
And yetinca, we don't quitedestul de understanda intelege the optionsOpțiuni of it.
425
1066000
3000
Si totusi, nu intelegem pe deplin optiunile sale.
18:04
So in a sensesens, it's gettingobtinerea aheadînainte of us.
426
1069000
2000
Deci pe de-o parte ne-o ia inainte.
18:06
We're now usingutilizând those programsprograme
427
1071000
2000
Acum folosim acele programe
18:08
to make much fastermai repede computerscalculatoare
428
1073000
2000
pentru a face computere mult mai rapide
18:10
so that we'llbine be ablecapabil to runalerga this processproces much fastermai repede.
429
1075000
3000
pentru a putea rula acest proces mult mai repede.
18:13
So it's feedinghrănire back on itselfîn sine.
430
1078000
3000
Deci se auto dezvolta.
18:16
The thing is becomingdevenire fastermai repede
431
1081000
2000
Devine mai rapid
18:18
and that's why I think it seemspare so confusingconfuz.
432
1083000
2000
si de aceea cred ca produce confuzie.
18:20
Because all of these technologiestehnologii are feedinghrănire back on themselvesînșiși.
433
1085000
3000
Pentru ca toate aceste tehnologii se autodezvolta.
18:23
We're takingluare off.
434
1088000
2000
Decolam.
18:25
And what we are is we're at a pointpunct in time
435
1090000
3000
Si suntem intr-un punct in timp
18:28
whichcare is analogousanalog to when single-celledunicelulare organismsorganisme
436
1093000
2000
analog cu acela in care organismele unicelulare
18:30
were turningcotitură into multi-celledmulti-celled organismsorganisme.
437
1095000
3000
se transformau in organisme multicelulare.
18:33
So we're the amoebasamoebas
438
1098000
2000
Suntem amibele
18:35
and we can't quitedestul de figurefigura out what the helliad this thing is we're creatingcrearea.
439
1100000
3000
si nu ne prea putem da seama ce naiba cream.
18:38
We're right at that pointpunct of transitiontranziție.
440
1103000
2000
Suntem in punctul de tranzitie.
18:40
But I think that there really is something comingvenire alongde-a lungul after us.
441
1105000
3000
Dar cred ca este cu adevarat ceva ce urmeaza dupa noi.
18:43
I think it's very haughtyarogant of us
442
1108000
2000
Cred ca este arogant din partea noastra
18:45
to think that we're the endSfârşit productprodus of evolutionevoluţie.
443
1110000
3000
sa credem ca suntem produsul finit al evolutiei.
18:48
And I think all of us here
444
1113000
2000
Si cred ca toti cei de aici
18:50
are a partparte of producingproducând
445
1115000
2000
sunt o parte a producerii
18:52
whateverindiferent de that nextUrmător → thing is.
446
1117000
2000
urmatorului lucru, indiferent care va fi acela.
18:54
So lunchmasa de pranz is comingvenire alongde-a lungul,
447
1119000
2000
Se apropie pranzul,
18:56
and I think I will stop at that pointpunct,
448
1121000
2000
si cred ca ma voi opri in acest punct
18:58
before I get selectedselectat out.
449
1123000
2000
inainte sa fiu indepartat.
19:00
(ApplauseAplauze)
450
1125000
3000
(Aplauze)
Translated by anca tincu
Reviewed by Aura Raducan

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Danny Hillis - Computer theorist
Inventor, scientist, author, engineer -- over his broad career, Danny Hillis has turned his ever-searching brain on an array of subjects, with surprising results.

Why you should listen

Danny Hillis is an inventor, scientist, author and engineer. While completing his doctorate at MIT, he pioneered the concept of parallel computers that is now the basis for graphics processors and cloud computing. He holds more than 300 US patents, covering parallel computers, disk arrays, forgery prevention methods, various electronic and mechanical devices, and the pinch-to-zoom display interface. He has recently been working on problems in medicine as well. He is also the designer of a 10,000-year mechanical clock, and he gave a TED Talk in 1994 that is practically prophetic. Throughout his career, Hillis has worked at places like Disney, and now MIT and Applied Invention, always looking for the next fascinating problem.

More profile about the speaker
Danny Hillis | Speaker | TED.com