BOX SET: 6 Minute English - 'Technology 2' English mega-class! Thirty minutes of new vocabulary!

164,356 views ・ 2022-10-16

BBC Learning English


Videoyu oynatmak için lütfen aşağıdaki İngilizce altyazılara çift tıklayınız. Çevrilmiş altyazılar makine çevirisidir.

00:05
Hello. This is 6 Minute English
0
5920
1760
Merhaba. Bu,
00:07
from BBC Learning English.
1
7680
1440
BBC Learning English'ten 6 Dakikalık İngilizce. Ben
00:09
I’m Sam.
2
9120
720
00:09
And I’m Neil.
3
9840
880
Sam.
Ve ben Neil.
00:10
On Saturday mornings I love going
4
10720
2000
Cumartesi sabahları
00:12
to watch football in the park.
5
12720
1920
parkta futbol izlemeye bayılırım.
00:14
The problem is when it’s cold and
6
14640
1760
Sorun şu ki, hava soğuk ve
00:16
rainy - I look out the bedroom window
7
16400
2160
yağmurlu olduğunda - yatak odası penceresinden dışarı bakıyorum
00:18
and go straight back to bed!
8
18560
1760
ve doğruca yatağa geri dönüyorum!
00:20
Well, instead of going to the park, why
9
20320
2000
Peki, parka gitmek yerine neden
00:22
not bring the park to you? Imagine
10
22320
2400
parkı size getirmiyorsunuz?
00:24
watching a live version of the
11
24720
1760
00:26
football match at home in the warm,
12
26480
1760
Evde, sıcacık bir futbol maçını canlı olarak
00:28
with friends. Sound good, Sam?
13
28240
2240
arkadaşlarınızla izlediğinizi hayal edin. Ses iyi mi, Sam?
00:30
Sounds great! – but how can I be in
14
30480
2160
Kulağa harika geliyor! - ama
00:32
two places at once? Is there some
15
32640
2000
aynı anda iki yerde nasıl olabilirim?
00:34
amazing invention to do that?
16
34640
1840
Bunu yapmak için harika bir icat var mı?
00:36
There might be, Sam - and it could
17
36480
1600
Olabilir Sam - ve
00:38
be happening sooner than you think,
18
38080
2080
00:40
thanks to developments in VR, or
19
40160
2320
VR veya
00:42
virtual reality. According to Facebook
20
42480
2000
sanal gerçeklikteki gelişmeler sayesinde düşündüğünden daha erken gerçekleşebilir. Facebook
00:44
boss, Mark Zuckerberg, in the future
21
44480
2240
patronu Mark Zuckerberg'e göre, gelecekte
00:46
we’ll all spend much of our time
22
46720
1840
hepimiz zamanımızın çoğunu
00:48
living and working in the ‘metaverse’ – a
23
48560
2880
bir dizi sanal dünya olan 'metaverse'de yaşayarak ve çalışarak geçireceğiz
00:51
series of virtual worlds.
24
51440
2400
.
00:53
Virtual reality is a topic we’ve discussed
25
53840
2480
Sanal gerçeklik, daha
00:56
before at 6 Minute English. But when
26
56320
2720
önce 6 Dakika İngilizce'de tartıştığımız bir konu. Ancak
00:59
Facebook announced that it was
27
59040
1280
Facebook,
01:00
hiring ten thousand new workers
28
60320
2000
01:02
to develop VR for the ‘metaverse’, we
29
62320
2720
'metaverse' için sanal gerçeklik geliştirmek üzere on bin yeni çalışan işe alacağını duyurduğunda,
01:05
thought it was time for another look.
30
65040
1760
başka bir bakışın zamanının geldiğini düşündük.
01:06
Is this programme, we’ll be hearing two
31
66800
1760
Bu program,
01:08
different opinions on the ‘metaverse’
32
68560
1760
'metaverse'
01:10
and how it might shape the future.
33
70320
2000
ve geleceği nasıl şekillendirebileceği hakkında iki farklı görüş duyacağız.
01:12
But first I have a question for you, Neil.
34
72320
3040
Ama önce sana bir sorum var Neil. Oyun şirketi Thrive Analytics
01:15
According to a 2021 survey by
35
75360
2480
tarafından 2021'de yapılan bir ankete göre,
01:17
gaming company, Thrive Analytics, what
36
77840
2880
01:20
percentage of people who try virtual
37
80720
2240
sanal gerçekliği bir kez deneyen insanların yüzde kaçı
01:22
reality once want to try it again? Is it:
38
82960
3920
onu tekrar denemek istiyor?
01:26
a) 9 percent?
39
86880
1920
a) yüzde 9 mu?
01:28
b) 49 percent? or,
40
88800
2240
b) yüzde 49? veya
01:31
c) 79 percent?
41
91040
2160
c) yüzde 79?
01:33
I guess with VR you either love it
42
93200
1840
Sanırım VR ile onu seviyorsun
01:35
or hate it, so I’ll say b) 49 percent of
43
95040
3120
ya da ondan nefret ediyorsun, bu yüzden şunu söyleyeceğim b) İnsanların yüzde 49'u
01:38
people want to try it again.
44
98160
1840
onu tekrar denemek istiyor.
01:40
OK, I’ll reveal the correct answer
45
100000
1840
Tamam, programın ilerleyen bölümlerinde doğru cevabı açıklayacağım
01:41
later in the programme. But what
46
101840
1760
. Ancak
01:43
Neil said is true: people tend to either
47
103600
2400
Neil'in söylediği doğru: insanlar
01:46
love virtual reality or hate it.
48
106000
2720
sanal gerçekliği ya seviyor ya da ondan nefret ediyor.
01:48
Somebody who loves it is
49
108720
1440
Onu seven biri, VR teknolojisi geliştiren
01:50
Emma Ridderstad, CEO of Warpin’, a
50
110160
2800
bir şirket olan Warpin'in CEO'su Emma Ridderstad
01:52
company which develops
51
112960
1280
01:54
VR technology.
52
114240
1200
.
01:55
Here she is telling BBC World
53
115440
1760
Burada BBC World
01:57
Service programme, Tech Tent, her
54
117200
1920
Service programı Tech Tent'in
01:59
vision of the future:
55
119120
1520
gelecek vizyonunu anlatıyor:
02:00
In ten years, everything that you
56
120640
1760
On yıl sonra,
02:02
do on your phone today, you will
57
122400
2160
bugün telefonunuzda yaptığınız her şeyi, örneğin
02:04
do in 3-D, through your classes
58
124560
2000
dersleriniz aracılığıyla 3 boyutlu yapacaksınız
02:06
for example. You will be able to do
59
126560
2480
.
02:09
your shopping, you will be able to
60
129040
1920
Alışverişlerinizi yapabilecek,
02:10
meet your friends, you will be able
61
130960
1680
arkadaşlarınızla buluşabilecek, dilediğiniz kişilerle
02:12
to work remotely with whomever
62
132640
2400
uzaktan çalışabilecek,
02:15
you want, you will be able to share
63
135040
2480
02:17
digital spaces, share music, share
64
137520
3920
dijital alanlarda dijital alanlarda paylaşımda bulunabilecek, müzik paylaşabilecek,
02:21
art, share projects in digital spaces
65
141440
3200
sanat paylaşabilecek, dijital alanlarda proje paylaşabileceksiniz.
02:24
between each other. And you will also
66
144640
2080
birbirleri arasında. Ayrıca
02:26
be able to integrate the digital objects
67
146720
2160
dijital nesneleri
02:28
in your physical world, making the
68
148880
2720
fiziksel dünyanıza entegre edebilecek,
02:31
world much more phygital than
69
151600
1840
dünyayı bugün olduğundan çok daha fiziksel hale getirebileceksiniz
02:33
is it today.
70
153440
1399
.
02:35
Virtual reality creates 3-D, or
71
155040
2720
Sanal gerçeklik,
02:37
three-dimensional experiences where
72
157760
2080
02:39
objects have the three dimensions of
73
159840
2400
nesnelerin
02:42
length, width and height. This makes
74
162240
2640
uzunluk, genişlik ve yükseklik olmak üzere üç boyuta sahip olduğu 3 boyutlu veya üç boyutlu deneyimler yaratır. Bu, iki boyutlu ve düz
02:44
them look lifelike and solid, not
75
164880
2400
değil, gerçekçi ve sağlam görünmelerini sağlar
02:47
two-dimensional and flat.
76
167280
2560
.
02:49
Emma says that in the future VR will
77
169840
2160
Emma, ​​gelecekte VR'nin
02:52
mix digital objects and physical
78
172000
2000
dijital nesnelerle fiziksel
02:54
objects to create exciting new
79
174000
1920
nesneleri karıştırarak heyecan verici yeni
02:55
experiences – like staying home to
80
175920
2400
deneyimler yaratacağını söylüyor - aynı anda parkta gerçekleşen aynı futbol maçını izlemek için evde kalmak gibi
02:58
watch the same football match
81
178320
1440
02:59
that is simultaneously happening in
82
179760
1840
03:01
the park. She blends the words
83
181600
2400
. Bu kombinasyonu tanımlayan
03:04
‘physical’ and ‘digital’ to make a new
84
184000
2240
yeni bir kelime oluşturmak için "fiziksel" ve "dijital" kelimelerini harmanlıyor
03:06
word describing this
85
186240
1040
03:07
combination: phygital.
86
187280
2480
: phygital.
03:09
But while a ‘phygital’ future sounds
87
189760
1920
Ancak bazılarına 'fijital' bir gelecek
03:11
like paradise to some, others are
88
191680
2080
cennet gibi gelse de, diğerleri
03:13
more sceptical – they doubt that
89
193760
2080
daha şüpheci -
03:15
VR will come true or be useful.
90
195840
2480
VR'nin gerçekleşeceğinden veya faydalı olacağından şüphe ediyorlar.
03:18
One such sceptic is technology
91
198320
2080
Böyle bir şüpheci, teknoloji
03:20
innovator, Dr Nicola Millard. For one
92
200400
2720
mucidi Dr Nicola Millard'dır. Bir
03:23
thing, she doesn’t like wearing a
93
203120
1440
kere, bir
03:24
VR headset – the heavy helmet and
94
204560
2320
VR başlığı takmayı sevmiyor - kullanıcı için
03:26
glasses that create virtual reality
95
206880
2160
sanal gerçeklik yaratan ağır kask ve gözlükler
03:29
for the wearer – something she
96
209040
1760
- bunu
03:30
explained to BBC World Service’s,
97
210800
2160
BBC Dünya Servisi
03:32
Tech Tent:
98
212960
1189
Tech Tent'e açıkladı: Düşünülmesi
03:34
There are some basic things to
99
214480
1680
gereken bazı temel şeyler var
03:36
think about. So, how do we
100
216160
1600
. Peki,
03:37
access it? So, the reason, sort of,
101
217760
2400
ona nasıl erişeceğiz? Yani, bir nevi
03:40
social networks took off was, we’ve
102
220160
2240
sosyal ağların yükselişinin nedeni, onu kullanmamıza izin veren
03:42
got mobile technologies that let
103
222400
1840
mobil teknolojilere sahip olmamızdı
03:44
us use it. Now, obviously one of
104
224240
1840
. Şimdi, bariz bir şekilde
03:46
the barriers can be that VR or AR
105
226080
2640
engellerden biri VR veya AR
03:48
headsets - so VR, I’ve always been
106
228720
2320
kulaklıkları olabilir - bu yüzden VR, her zaman
03:51
slightly sceptical about. I’ve called
107
231040
2480
biraz şüpheci olmuşumdur.
03:53
it ‘vomity reality’ for a while because,
108
233520
2240
Bir süredir buna 'kusma gerçeği' adını verdim çünkü
03:55
frankly, I usually need a bucket
109
235760
2960
açıkçası, eğer üzerimde bir kulaklık varsa genellikle yakınlarda bir yerde bir kovaya ihtiyacım olur
03:58
somewhere close if you’ve got a
110
238720
1360
04:00
headset on me… and also, do I want
111
240080
1840
...
04:01
to spend vast amounts of time in
112
241920
2000
04:03
those rather unwieldy headsets?
113
243920
1440
?
04:05
Now, I know they’re talking AR as
114
245360
1840
Şimdi, AR'den de bahsettiklerini biliyorum
04:07
well and obviously that does not
115
247200
1600
ve açıkçası bunun
04:08
necessarily need a headset, but I
116
248800
1680
bir kulaklığa ihtiyacı yok, ancak şu anda
04:10
think we’re seeing some quite
117
250480
1840
oldukça
04:12
immersive environments coming
118
252320
1600
sürükleyici ortamların
04:13
out at the moment as well.
119
253920
1600
da çıktığını görüyoruz.
04:15
Nicola called VR ‘vomity reality’
120
255520
3040
Nicola, VR'ye "kusma gerçeği" adını verdi
04:18
because wearing a headset makes
121
258560
1600
çünkü bir kulaklık takmak
04:20
her feel sick, maybe because it’s
122
260160
2320
kendisini hasta hissettiriyor, belki de
04:22
so unwieldy – difficult to move or
123
262480
2640
çok hantal olduğu için -
04:25
wear because it’s big and heavy.
124
265120
2080
büyük ve ağır olduğu için taşıması veya takması zor.
04:27
She also makes a difference
125
267200
1440
Ayrıca,
04:28
between VR - virtual reality- and AR,
126
268640
3600
04:32
which stands for augmented
127
272240
1600
04:33
reality – tech which adds to the
128
273840
2560
04:36
ordinary physical world by
129
276400
1440
04:37
projecting virtual words, pictures
130
277840
2400
sanal kelimeleri, resimleri
04:40
and characters, usually by wearing
131
280240
1840
ve karakterleri genellikle
04:42
glasses or with a mobile phone.
132
282080
2320
gözlük takarak veya bir cep telefonuyla yansıtarak sıradan fiziksel dünyaya katkıda bulunan teknoloji olan artırılmış gerçeklik (artırılmış gerçeklik) anlamına gelen VR (sanal gerçeklik) ile AR arasında da bir fark yaratıyor. Duyduklarınızın ve gördüklerinizin
04:44
While virtual reality replaces what
133
284400
2000
yerini sanal gerçeklik alırken
04:46
you hear and see, augmented
134
286400
2000
, artırılmış
04:48
reality adds to it. Both VR and AR
135
288400
3920
gerçeklik de buna ekleniyor. Hem VR hem de AR
04:52
are immersive experiences – they
136
292320
2400
sürükleyici deneyimlerdir -
04:54
stimulate your senses and surround
137
294720
1920
duyularınızı harekete geçirir ve
04:56
you so that you feel completely
138
296640
1600
sizi çevreler, böylece
04:58
involved in the experience.
139
298240
1680
deneyime tamamen dahil olduğunuzu hissedersiniz.
04:59
In fact, the experience feels so real
140
299920
2480
Aslında, deneyim o kadar gerçek hissettiriyor
05:02
that people keep coming back
141
302400
1280
ki insanlar
05:03
for more.
142
303680
720
daha fazlası için geri gelmeye devam ediyor.
05:04
Right! In my question I asked
143
304400
2240
Sağ! Sorumda
05:06
Neil how many people who try
144
306640
1600
Neil'e
05:08
VR for the first time want to try
145
308240
2000
sanal gerçekliği ilk kez deneyen kaç kişinin tekrar denemek istediğini sordum
05:10
it again.
146
310240
800
. Yüzde 49
05:11
I guessed it was about half –
147
311040
1760
civarında olduğunu tahmin ettim
05:12
49 percent. Was I right?
148
312800
1840
. Haklı mıyım?
05:14
You were… wrong, I’m afraid.
149
314640
2400
Korkarım... yanılıyordun.
05:17
The correct answer is much
150
317040
1440
Doğru cevap çok
05:18
higher - 79 percent of people
151
318480
2560
daha yüksek - insanların yüzde 79'u
05:21
would give VR another try.
152
321040
2080
VR'yi bir kez daha deneyecek.
05:23
I suppose because the experience
153
323120
1680
Sanırım deneyim
05:24
was so immersive – stimulating,
154
324800
2480
çok sürükleyici olduğu için - teşvik edici,
05:27
surrounding and realistic.
155
327280
2000
çevreleyen ve gerçekçi.
05:29
Ok, A, let’s recap the other
156
329280
1680
Tamam, A, hadi
05:30
vocabulary from this programme
157
330960
1600
bu programdaki diğer kelime dağarcığını
05:32
on the ‘metaverse’, a kind of
158
332560
1840
"metaverse", bir tür
05:34
augmented reality – reality which
159
334400
2720
artırılmış gerçeklik - teknoloji tarafından
05:37
is enhanced or added to
160
337120
1600
geliştirilmiş veya eklenen gerçeklik - özetleyelim
05:38
by technology.
161
338720
1280
.
05:40
3-D objects have three
162
340000
1280
3 boyutlu nesnelerin üç
05:41
dimensions, making them
163
341280
1200
boyutu vardır, bu da onların
05:42
appear real and solid.
164
342480
1840
gerçek ve sağlam görünmesini sağlar.
05:44
Phygital is an invented word
165
344320
1760
Phygital,
05:46
which combines the features of
166
346080
1680
05:47
‘physical’ and ‘digital’ worlds.
167
347760
2240
'fiziksel' ve 'dijital' dünyaların özelliklerini birleştiren icat edilmiş bir kelimedir.
05:50
A sceptical person is doubtful
168
350000
2320
Şüpheci bir kişi
05:52
about something.
169
352320
1040
bir şey hakkında şüphelidir.
05:53
And finally, unwieldy means
170
353360
1760
Ve son olarak, hantal, çok büyük ve ağır olduğu
05:55
difficult to move or carry because
171
355120
1840
için taşınması veya taşınması zor anlamına gelir
05:56
it’s so big and heavy.
172
356960
1520
. Zaten
05:58
That’s our six minutes up, in this
173
358480
2000
bu gerçeklikte altı dakikamız bu
06:00
reality anyway. See you in the
174
360480
2000
kadar.
06:02
‘metaverse’ soon!
175
362480
1120
Yakında "metaverse" de görüşmek üzere!
06:03
Goodbye!
176
363600
959
Güle güle!
06:10
Hello. This is 6 Minute English
177
370320
1680
Merhaba. Bu,
06:12
from BBC Learning English.
178
372000
1680
BBC Learning English'ten 6 Dakikalık İngilizce.
06:13
I’m Neil.
179
373680
800
Ben Neil. Ben
06:14
And I’m Sam.
180
374480
1040
de Sam'im.
06:15
What do shopping with a credit
181
375520
1520
Kredi kartıyla alışveriş yapmak
06:17
card, finding love through
182
377040
1680
, internet randevusu ile aşkı bulmak
06:18
internet dating and waiting for
183
378720
1920
ve
06:20
the traffic lights to change
184
380640
1520
trafik ışıklarının değişmesini beklemek arasında ne gibi
06:22
have in common?
185
382160
1040
ortak noktalar var?
06:23
Hmmm, they all involve
186
383200
1920
Hmmm, hepsi
06:25
computers?
187
385120
800
06:25
Good guess, Sam! But how
188
385920
1520
bilgisayar içeriyor mu?
İyi tahmin Sam! Peki
06:27
exactly do those computers work?
189
387440
2400
bu bilgisayarlar tam olarak nasıl çalışıyor?
06:29
The answer is that they all use
190
389840
2400
Cevap, hepsinin
06:32
algorithms – sets of mathematical
191
392240
2480
algoritmaları - problemlere çözüm bulan matematiksel talimat kümelerini - kullanmasıdır
06:34
instructions which find solutions
192
394720
1920
06:36
to problems.
193
396640
1120
.
06:37
Although they are often hidden,
194
397760
2000
Genellikle gizlenmiş olsalar da,
06:39
algorithms are all around us.
195
399760
2080
algoritmalar her yerdedir.
06:41
From mobile phone maps to
196
401840
1520
Cep telefonu haritalarından
06:43
home delivery pizza, they play a
197
403360
2160
eve teslim pizzaya kadar,
06:45
big part of modern life. And
198
405520
2000
modern yaşamın büyük bir bölümünü oynuyorlar. Ve
06:47
they’re the topic of this programme.
199
407520
2080
onlar bu programın konusu.
06:49
A simple way to think of algorithms
200
409600
2000
Algoritmaları düşünmenin basit bir yolu
06:51
is as recipes. To make pancakes
201
411600
2880
tariflerdir. Krep yapmak için
06:54
you mix flour, eggs and milk, then
202
414480
2320
un, yumurta ve sütü karıştırdıktan sonra
06:56
melt butter in a frying pan and
203
416800
1920
bir tavada tereyağını eritin ve
06:58
so on. Computers do this in more
204
418720
2080
bu şekilde devam edin. Bilgisayarlar, matematiksel denklemleri defalarca tekrarlayarak bunu daha
07:00
a complicated way by repeating
205
420800
2000
karmaşık bir şekilde yaparlar
07:02
mathematical equations over
206
422800
1840
07:04
and over again.
207
424640
1360
.
07:06
Equations are mathematical
208
426000
1440
Denklemler,
07:07
sentences showing how two
209
427440
1520
iki
07:08
things are equal. They’re similar
210
428960
2160
şeyin nasıl eşit olduğunu gösteren matematiksel cümlelerdir.
07:11
to algorithms and the most famous
211
431120
2080
Algoritmalara benzerler ve en ünlü
07:13
scientific equation of all, Einstein's
212
433200
2720
bilimsel denklem olan Einstein'ın
07:15
E=MC2, can be thought of as a
213
435920
3520
E=MC2 denklemi,
07:19
three-part algorithm.
214
439440
1920
üç parçalı bir algoritma olarak düşünülebilir.
07:21
But before my brain gets squashed
215
441360
2000
Ama beynim
07:23
by all this maths, I have a quiz
216
443360
1760
tüm bu matematik tarafından ezilmeden önce sana bir sınav
07:25
question for you, Sam. As you know,
217
445120
2400
sorum var Sam. Bildiğiniz gibi,
07:27
Einstein’s famous equation is
218
447520
1760
Einstein'ın ünlü denklemi
07:29
E=MC2 - but what does the
219
449280
2880
E=MC2'dir - peki
07:32
‘E’ stand for? Is it:
220
452160
1680
'E' neyi temsil ediyor? Bu:
07:33
a) electricity?
221
453840
1840
a) elektrik mi?
07:35
b) energy? or
222
455680
1360
b) enerji? veya
07:37
c) everything?
223
457040
1600
c) her şey? "
07:38
I’m tempted to say ‘E’ is for
224
458640
1680
E"nin
07:40
‘everything’ but I reckon I know
225
460320
1760
"her şey" anlamına geldiğini söylemek geliyor içimden ama sanırım
07:42
the answer: b – ‘E’ stands
226
462080
2320
yanıtı biliyorum: b - "E",
07:44
for ‘energy’.
227
464400
800
"enerji" anlamına gelir.
07:45
OK, Sam, we’ll find out if you’re
228
465200
1600
Tamam, Sam,
07:46
right later in the programme.
229
466800
2000
programın ilerleyen bölümlerinde doğru olup olmadığını öğreneceğiz.
07:48
With all this talk of computers, you
230
468800
1680
Bilgisayarlarla ilgili tüm bu konuşmalardan sonra,
07:50
might think algorithms are a
231
470480
1440
algoritmaların yeni bir fikir olduğunu düşünebilirsiniz
07:51
new idea. In fact, they’ve been
232
471920
2320
. Aslında,
07:54
around since Babylonian times,
233
474240
2080
07:56
around 4,000 years ago.
234
476320
2000
yaklaşık 4.000 yıl önce Babil döneminden beri varlar.
07:58
And their use today can be
235
478320
1520
Ve bugün kullanımları
07:59
controversial. Some algorithms
236
479840
2080
tartışmalı olabilir.
08:01
used in internet search engines
237
481920
1760
İnternet arama motorlarında kullanılan bazı algoritmalar
08:03
have been accused of
238
483680
1040
08:04
racial prejudice.
239
484720
1440
ırkçı önyargılarla suçlanıyor.
08:06
Ramesh Srinivasan is Professor
240
486160
2000
Ramesh Srinivasan, California
08:08
of Information Studies at the
241
488160
1600
Üniversitesi'nde Bilgi Çalışmaları Profesörüdür
08:09
University of California. Here’s what
242
489760
2400
.
08:12
he said when asked what the word
243
492160
1760
08:13
‘algorithm’ actually means by
244
493920
1760
08:15
BBC World Service’s programme,
245
495680
1840
BBC Dünya Servisi'nin programı
08:17
The Forum:
246
497520
1219
The Forum'da 'algoritma' kelimesinin gerçekte ne anlama geldiği sorulduğunda şöyle dedi: 'Algoritma' teriminden
08:20
My understanding of the term
247
500560
2000
benim anladığım
08:22
‘algorithm’ is that it’s not necessarily
248
502560
1840
şu ki, bunun mutlaka
08:24
the bogyman, or its not necessarily
249
504400
2640
öcü olmadığı ya da ille de öyle bir
08:27
something that is, you know, inscrutable
250
507040
2800
şey olmadığı, bilirsiniz,
08:29
or mysterious to all people – it’s the
251
509840
2080
tüm insanlar için anlaşılmaz veya gizemli –
08:31
set of instructions that you write in
252
511920
3760
08:35
some mathematical form or in
253
515680
1920
bir matematiksel formda veya
08:37
some software code – so it’s the
254
517600
1680
bir yazılım kodunda yazdığınız talimatlar dizisidir – yani
08:39
repeated set of instructions that
255
519280
2640
08:41
are sequenced, that are used and
256
521920
2400
08:44
applied to answer a question or
257
524320
2080
bir soruyu yanıtlamak veya
08:46
resolve a problem – it’s a simple
258
526400
1600
bir sorunu çözmek için kullanılan ve uygulanan, sıralanmış, tekrarlanan yönergeler dizisidir –
08:48
as that, actually.
259
528000
1393
bu kadar basit aslında.
08:51
Some think that algorithms have
260
531200
1440
Bazıları algoritmaların
08:52
been controversial, but Professor
261
532640
1760
tartışmalı olduğunu düşünüyor, ancak Profesör
08:54
Srinivasan says they are not
262
534400
2080
Srinivasan bunların
08:56
necessarily the bogyman. The
263
536480
2240
ille de öcü olmadığını söylüyor. Öcü, diğer insanları
08:58
bogyman refers to something
264
538720
1520
09:00
people call ‘bad’ or ‘evil’ to make
265
540240
2800
korkutmak için insanların 'kötü' veya 'kötü' dediği bir şeyi ifade eder
09:03
other people afraid.
266
543040
1520
.
09:04
Professor Srinivasan thinks
267
544560
1840
Profesör Srinivasan,
09:06
algorithms are neither evil nor
268
546400
2320
algoritmaların ne şeytani ne de
09:08
inscrutable – not showing emotions
269
548720
2640
anlaşılmaz olmadığını, duyguları
09:11
or thoughts and therefore very
270
551360
1680
veya düşünceleri göstermediğini ve bu nedenle
09:13
difficult to understand.
271
553040
1840
anlaşılmasının çok zor olduğunu düşünüyor.
09:14
Still, it can be difficult to understand
272
554880
1920
Yine de, özellikle pek çok farklı türü olduğunda
09:16
exactly what algorithms are,
273
556800
1840
, algoritmaların tam olarak ne olduğunu anlamak zor olabilir
09:18
especially when there are many
274
558640
1680
09:20
different types of them. So, let’s
275
560320
2080
. Öyleyse
09:22
take an example.
276
562400
1200
bir örnek alalım.
09:23
It’s autumn and we want to
277
563600
1280
Mevsim sonbahar ve
09:24
collect all the apples from our
278
564880
1680
bahçemizdeki tüm elmaları toplayıp
09:26
orchard and divide them into
279
566560
1360
09:27
three groups – big, medium
280
567920
2080
büyük, orta
09:30
and small. One method is to
281
570000
2000
ve küçük olmak üzere üç gruba ayırmak istiyoruz. Bir yöntem,
09:32
collect all the apples together
282
572000
1760
tüm elmaları bir araya toplamak
09:33
and compare their sizes.
283
573760
1840
ve boyutlarını karşılaştırmaktır.
09:35
But doing this would take hours!
284
575600
1680
Ancak bunu yapmak saatler alır!
09:37
It’s much easier to first collect
285
577280
1840
Önce
09:39
the apples from only one tree -
286
579120
2240
tek bir ağaçtan elmaları toplamak -
09:41
divide those into big, medium
287
581360
2080
bunları büyük, orta
09:43
or small – and then repeat the
288
583440
2000
veya küçük olarak bölmek - ve ardından
09:45
process for the other trees,
289
585440
2000
işlemi diğer ağaçlar için
09:47
one by one.
290
587440
1440
teker teker tekrarlamak çok daha kolaydır.
09:48
That’s basically what algorithms
291
588880
1680
Temelde algoritmaların
09:50
do – they find the most efficient
292
590560
1840
yaptığı budur -
09:52
way to get things done, or in other
293
592400
2080
işleri halletmenin en verimli yolunu bulurlar veya başka bir
09:54
words, get the best results in the
294
594480
1760
deyişle, en kısa sürede en iyi sonuçları alırlar
09:56
quickest time.
295
596240
1520
.
09:57
Mathematics professor Ian
296
597760
1520
Matematik profesörü Ian
09:59
Stewart agrees. Listen as he
297
599280
2080
Stewart da aynı fikirde.
10:01
explains how the algorithm called
298
601360
2240
10:03
‘bubble sort’ works to BBC World
299
603600
2480
BBC Dünya Servisi'nin programı The Forum'da "balon sıralama" adlı algoritmanın nasıl çalıştığını açıklarken dinleyin
10:06
Service’s programme, The Forum:
300
606080
2266
:
10:10
Think of when your computer is
301
610080
1440
Bilgisayarınızın
10:11
sorting emails by date and maybe
302
611520
2000
e-postaları tarihe göre sıraladığını ve belki de
10:13
you’ve got 500 emails and it sorts
303
613520
1760
500 e-postanız olduğunu ve
10:15
them by date in a flash.
304
615280
1520
bunları bir anda tarihe göre sıraladığını düşünün.
10:16
Now it doesn’t use bubble sort,
305
616800
1280
Artık kabarcık sıralama kullanmıyor,
10:18
but it does use a sorting method
306
618080
1920
ancak bir sıralama yöntemi kullanıyor
10:20
and if you tried to do that by hand
307
620000
2320
ve bunu el ile yapmaya çalışırsanız hangi yöntemi kullanırsanız kullanın
10:22
it would take you a very long time,
308
622320
1520
çok uzun zamanınızı alacaktır
10:23
whatever method you used.
309
623840
1982
.
10:27
Professor Stewart describes how
310
627520
1680
Profesör Stewart,
10:29
algorithms sort emails. To sort is a
311
629200
2880
algoritmaların e-postaları nasıl sıraladığını açıklıyor. Sıralamak, benzerlikleri paylaşan şeyleri
10:32
verb meaning to group together
312
632080
1520
bir araya gruplamak anlamına gelen bir fiildir
10:33
things which share similarities.
313
633600
2080
. Tıpkı
10:35
Just like grouping the apples by
314
635680
1760
elmaları boylarına göre gruplandırmak gibi
10:37
size, sorting hundreds of emails
315
637440
2320
, yüzlerce e-postayı
10:39
by hand would take a long time.
316
639760
2320
elle sıralamak uzun zaman alır.
10:42
But using algorithms, computers
317
642080
2080
Ancak bilgisayarlar, algoritmalar kullanarak
10:44
do it in a flash – very quickly or
318
644160
2720
bunu bir anda, çok hızlı veya
10:46
suddenly.
319
646880
880
aniden yapar.
10:47
That phrase – in a flash – reminds
320
647760
1840
Bu ifade - bir anda -
10:49
me of how Albert Einstein came up
321
649600
2160
bana Albert Einstein'ın
10:51
with his famous equation, E=MC2.
322
651760
4080
ünlü denklemi E=MC2'yi nasıl bulduğunu hatırlattı.
10:55
And that reminds me of your quiz
323
655840
2080
Ve bu bana sınav sorunuzu hatırlattı
10:57
question. You asked about the ‘E’
324
657920
2720
.
11:00
in E=MC2. I said it stands for ‘energy’.
325
660640
3840
E=MC2'deki 'E'yi sordunuz. 'Enerji' anlamına geldiğini söyledim.
11:04
So, was I right?
326
664480
1280
Haklı mıydım?
11:05
‘Energy’ is the correct answer.
327
665760
2560
"Enerji" doğru cevaptır.
11:08
Energy equals ‘M’ for mass,
328
668320
2080
Enerji, kütle için 'M'ye eşittir, ışık hızı olan
11:10
multiplied by the Constant ‘C’ which
329
670400
2560
sabit 'C'nin karesi ile çarpılır
11:12
is the speed of light, squared.
330
672960
2480
.
11:15
OK, let’s recap the vocabulary from
331
675440
2240
Tamam, iki eşit şeyi göstermek için semboller kullanan matematiksel bir ifade olan denklemden başlayarak bu programdaki kelime dağarcığını özetleyelim
11:17
this programme, starting with
332
677680
1520
11:19
equation – a mathematical statement
333
679200
2640
11:21
using symbols to show two
334
681840
2000
11:23
equal things.
335
683840
1040
.
11:24
If something is called a bogyman,
336
684880
2000
Bir şeye öcü denirse,
11:26
it’s something considered bad
337
686880
1680
bu kötü kabul edilen
11:28
and to be feared.
338
688560
1200
ve korkulacak bir şeydir.
11:29
Inscrutable people don’t show
339
689760
1760
Esrarengiz insanlar
11:31
their emotions so are very difficult
340
691520
2080
duygularını göstermezler, bu yüzden onları tanımak çok zordur
11:33
to get to know.
341
693600
1040
.
11:34
Efficient means working quickly
342
694640
1680
Verimli, organize bir şekilde hızlı ve etkili bir şekilde çalışmak anlamına gelir
11:36
and effectively in an
343
696320
1200
11:37
organised way.
344
697520
1040
.
11:38
The verb to sort means to group
345
698560
2080
Sıralama fiili, benzerlikleri paylaşan şeyleri bir araya gruplandırmak anlamına gelir
11:40
together things which
346
700640
1120
11:41
share similarities.
347
701760
1360
.
11:43
And finally, if something happens
348
703120
1840
Ve son olarak, bir şey
11:44
in a flash, it happens quickly
349
704960
2080
bir anda olursa, hızlı
11:47
or suddenly.
350
707040
960
veya aniden olur. Algoritmaları tartışmamız
11:48
That’s all the time we have to
351
708000
1360
gereken süre bu kadar
11:49
discuss algorithms. And if
352
709360
1920
. Ve tam olarak ne olduklarından
11:51
you’re still not 100% sure about
353
711280
2240
hala %100 emin değilseniz
11:53
exactly what they are, we hope
354
713520
1840
,
11:55
at least you’ve learned some
355
715360
960
en azından bazı
11:56
useful vocabulary!
356
716320
1200
yararlı kelimeler öğrendiğinizi umuyoruz! BBC Learning English'ten 6 Minute English'te
11:57
Join us again soon for more
357
717520
1360
daha fazla
11:58
trending topics, sensational
358
718880
1840
trend olan konular, sansasyonel
12:00
science and useful vocabulary
359
720720
2080
bilim ve faydalı kelimeler için yakında tekrar bize katılın
12:02
here at 6 Minute English from
360
722800
1440
12:04
BBC Learning English.
361
724240
1520
.
12:05
Bye for now!
362
725760
880
Şimdilik hoşça kal!
12:06
Goodbye!
363
726640
830
Güle güle!
12:13
Hello. This is 6 Minute English
364
733200
1760
Merhaba. Bu,
12:14
from BBC Learning English.
365
734960
1680
BBC Learning English'ten 6 Dakikalık İngilizce.
12:16
I’m Neil.
366
736640
960
Ben Neil. Ben
12:17
And I’m Sam.
367
737600
1520
de Sam'im.
12:19
In recent years, many people
368
739120
1520
Son yıllarda, birçok insan nereden geldikleri hakkında
12:20
have wanted to find out more
369
740640
1600
daha fazla bilgi edinmek istedi
12:22
about where they come from.
370
742240
1760
.
12:24
Millions have tried to trace
371
744000
1360
Milyonlarca kişi
12:25
their family history and discover
372
745360
1920
aile geçmişlerinin izini sürmeye ve
12:27
how their ancestors lived
373
747280
1360
atalarının
12:28
hundreds of years ago.
374
748640
1840
yüzlerce yıl önce nasıl yaşadıklarını keşfetmeye çalıştı.
12:30
The internet has made it much
375
750480
1680
İnternet, aile geçmişinizle ilgili
12:32
easier to find historical
376
752160
1680
tarihi belgeleri ve kayıtları bulmayı çok daha kolay hale getirdi
12:33
documents and records about
377
753840
1760
12:35
your family history - and one of
378
755600
2000
- ve bunu yapmak
12:37
the most useful documents for
379
757600
1840
için en yararlı belgelerden biri de
12:39
doing this is the census.
380
759440
3120
nüfus sayımıdır.
12:42
A census is an official count of all
381
762560
2480
Nüfus sayımı,
12:45
the people living in a country.
382
765040
1920
bir ülkede yaşayan tüm insanların resmi olarak sayılmasıdır.
12:46
It collects information about a
383
766960
1600
Bir ülkenin nüfusu hakkında bilgi [ __ ]
12:48
country’s population and is usually
384
768560
2160
ve genellikle
12:50
carried out by the government.
385
770720
2080
hükümet tarafından yürütülür.
12:52
In Britain, a census has been
386
772800
1760
İngiltere'de, 1801'den beri her on yılda bir nüfus sayımı yapılıyor.
12:54
carried out every ten years
387
774560
1840
12:56
since 1801. In 2002, when
388
776400
4000
2002'de,
13:00
census records from a hundred
389
780400
1600
yüz yıl öncesine ait nüfus sayımı kayıtları
13:02
years before became available
390
782000
2080
13:04
online, so many people rushed
391
784080
2320
çevrimiçi olarak kullanıma sunulduğunda, o kadar çok insan bunlara
13:06
to their computers to access
392
786400
1520
erişmek için bilgisayarlarına koştu ve web
13:07
them that the website crashed!
393
787920
2640
sitesi çöktü!
13:10
But before we find out more
394
790560
1600
Ancak
13:12
about the census and its related
395
792160
1760
nüfus sayımı ve bununla ilgili
13:13
vocabulary it’s time for a quiz
396
793920
1920
kelime dağarcığı hakkında daha fazla şey öğrenmeden önce bir test sorusu yapmanın zamanı geldi
13:15
question, Sam. Someone who
397
795840
2240
, Sam.
13:18
knows a lot about his family
398
798080
1680
Aile geçmişi hakkında çok şey bilen biri
13:19
history is British actor, Danny
399
799760
2000
, İngiliz aktör Danny
13:21
Dyer. When BBC television
400
801760
2480
Dyer. BBC televizyon programı ne zaman
13:24
programme, Who Do You
401
804240
1120
, Kim
13:25
Think You Are? researched
402
805360
1280
Olduğunu Sanıyorsun?
13:26
his family history they discovered
403
806640
2240
Aile geçmişini araştırdıklarında,
13:28
that the actor was related to
404
808880
1440
oyuncunun
13:30
someone very famous – but
405
810320
2000
çok ünlü biriyle akraba olduğunu keşfettiler - ama
13:32
who was it?
406
812320
1360
kimdi?
13:33
A) King Edward III,
407
813680
2080
A) Kral Edward III,
13:35
B) William Shakespeare, or,
408
815760
2080
B) William Shakespeare veya
13:37
C) Winston Churchill?
409
817840
2080
C) Winston Churchill?
13:39
Well, I know Danny Dyer usually
410
819920
2320
Danny Dyer'ın genellikle
13:42
plays tough-guy characters so
411
822240
2400
sert adam karakterleri oynadığını biliyorum, bu yüzden
13:44
maybe it’s
412
824640
640
belki de
13:45
C), war hero Winston Churchill?
413
825280
3600
C), savaş kahramanı Winston Churchill?
13:48
OK, Sam, we’ll find out later if
414
828880
1920
Tamam Sam, bunun doğru olup olmadığını daha sonra öğreneceğiz
13:50
that’s correct. Now, although
415
830800
2160
. Şimdi,
13:52
the first British census took
416
832960
1520
ilk İngiliz nüfus sayımı
13:54
place in 1801, other censuses
417
834480
2560
1801'de gerçekleşmiş olsa da, diğer nüfus sayımlarının
13:57
have a much longer history.
418
837040
2480
çok daha uzun bir geçmişi var.
13:59
In fact, the bible story of Mary
419
839520
2080
Aslında, Meryem
14:01
and Joseph travelling to
420
841600
1200
ve Yusuf'un Beytüllahim'e seyahatiyle ilgili İncil hikayesi,
14:02
Bethlehem is linked to a
421
842800
1440
bir
14:04
Roman census.
422
844240
2022
Roma nüfus sayımıyla bağlantılıdır.
14:06
So, what was the original
423
846262
2298
Peki,
14:08
reason for counting people
424
848560
1840
insanları saymanın asıl nedeni neydi
14:10
and what did governments
425
850400
1200
ve hükümetler
14:11
hope to achieve by doing so?
426
851600
2320
bunu yaparak neyi başarmayı umuyordu?
14:13
Here’s Dr Kathrin Levitan, author
427
853920
2640
İşte nüfus sayımının
14:16
of a book on the cultural history
428
856560
1760
kültürel tarihi üzerine bir kitabın yazarı olan Dr Kathrin Levitan,
14:18
of the census, speaking to
429
858320
1840
14:20
BBC World Service programme,
430
860160
1760
BBC Dünya Servisi programı
14:21
The Forum:
431
861920
1299
The Forum'a konuşuyor:
14:24
I think there were probably
432
864480
960
Muhtemelen
14:25
two most common reasons.
433
865440
2080
en yaygın iki sebep olduğunu düşünüyorum.
14:27
One was in order to figure out
434
867520
2000
Biri,
14:29
who could fight in wars, so basically
435
869520
1760
savaşlarda kimin savaşabileceğini bulmak içindi, yani temelde zorunlu
14:31
military conscription and in order
436
871280
2160
askerlik ve
14:33
to find out who could fight in wars
437
873440
1840
kimin savaşlarda savaşabileceğini bulmak için, Roma İmparatorluğu
14:35
ancient governments like the
438
875280
1040
gibi eski hükümetler,
14:36
Roman Empire had to find out how
439
876320
2480
14:38
many men of a certain age there were.
440
878800
2560
belirli bir yaşta kaç erkek olduğunu bulmak zorundaydı.
14:41
And I would say that the other thing
441
881360
1760
Ve
14:43
that censuses were most commonly
442
883120
2080
nüfus sayımlarının en yaygın olarak
14:45
used for was for purposes of taxation.
443
885200
2800
kullanıldığı diğer şeyin vergilendirme amaçları olduğunu söyleyebilirim.
14:48
According to Kathrin Levitan, ancient
444
888880
2400
Kathrin Levitan'a göre, eski
14:51
censuses were used to figure out – or
445
891280
2400
nüfus sayımları, savaşmak için kaç kişinin müsait olduğunu anlamak ya da anlamak için kullanılıyordu
14:53
understand, how many men were
446
893680
2000
14:55
available to fight wars.
447
895680
2000
.
14:57
The Roman Empire needed a strong
448
897680
2400
Roma İmparatorluğu'nun güçlü bir orduya ihtiyacı vardı
15:00
army, and this depended on
449
900080
1840
ve bu zorunlu
15:01
conscription – forcing people to
450
901920
2560
askerliğe bağlıydı - insanları
15:04
become soldiers and join the army.
451
904480
2320
asker olmaya ve orduya katılmaya zorlamak. Nüfus sayımı
15:06
The other main reason for taking
452
906800
1600
yapmanın diğer ana nedeni
15:08
a census was taxation – the
453
908400
2080
vergilendirmeydi - kamu hizmetleri için hükümete ödenmek üzere
15:10
system of taxing people a certain
454
910480
2000
belirli bir miktar parayı insanlardan vergilendirme sistemi
15:12
amount of money to be paid to
455
912480
1600
15:14
the government for public services.
456
914080
2640
.
15:16
Ancient and early modern censuses
457
916720
2240
Eski ve erken modern nüfus sayımları
15:18
were large and difficult-to-organise
458
918960
2320
büyük ve organize edilmesi zor
15:21
projects. They often involved
459
921280
2160
projelerdi. Sıklıkla,
15:23
government officials going from
460
923440
1600
hükümet görevlilerinin ev ev dolaşarak
15:25
house to house, asking questions
461
925040
2640
15:27
about the people who lived there.
462
927680
2400
orada yaşayan insanlar hakkında sorular sormalarını içeriyordu.
15:30
But over time governments’ desire
463
930080
2160
Ancak zamanla hükümetlerin vatandaşlarını
15:32
to know about, and control, its
464
932240
1840
bilme ve kontrol etme arzusu,
15:34
citizens gave rise to new
465
934080
1680
15:35
technologies for counting people.
466
935760
2320
insanları saymak için yeni teknolojilere yol açtı.
15:38
Here’s statistician and economist
467
938080
2160
İşte istatistikçi ve ekonomist
15:40
Andrew Whitby explaining how
468
940240
1920
Andrew Whitby,
15:42
this happened in the US to BBC
469
942160
2400
ABD'de bunun nasıl olduğunu BBC
15:44
World Service programme,
470
944560
1360
Dünya Servisi programı
15:45
The Forum:
471
945920
2000
The Forum'a açıklıyor: Amerika
15:47
The 1890 census of the United
472
947920
1760
Birleşik Devletleri'nin 1890 nüfus sayımı, insanları saymak için
15:49
States was the first in which some
473
949680
1520
bir
15:51
kind of electro-mechanical process
474
951200
1760
tür elektro-mekanik sürecin
15:52
was used to count people… so
475
952960
1680
kullanıldığı ilk nüfus sayımıydı...
15:54
instead of armies of clerks reading
476
954640
2880
15:57
off census schedules and tabulating
477
957520
2480
nüfus sayımı çizelgelerini okuyan ve bunları
16:00
these things by hand, for the first
478
960000
1520
elle sıralayan katip orduları, ilk
16:01
time an individual census record
479
961520
1760
kez bireysel bir nüfus sayımı kaydı
16:03
would be punched onto a card… so
480
963280
2080
bir karta delinecekti…
16:05
that there were holes in this card
481
965360
1520
böylece bu kartta kişinin
16:06
representing different characteristics
482
966880
1280
farklı özelliklerini temsil eden delikler olacaktı
16:08
of the person and then those cards
483
968160
1120
ve sonra bu kartlar
16:09
could be fed through a machine.
484
969280
1985
beslenebilecekti bir makine aracılığıyla.
16:12
Old-fashioned censuses were managed
485
972080
2000
Eski moda nüfus sayımları,
16:14
by clerks – office workers whose job
486
974080
2640
işleri kayıt tutmak olan ofis çalışanları olan katipler tarafından yönetiliyordu
16:16
involved keeping records.
487
976720
2160
. Nüfus sayımında toplanan bilgileri
16:18
Thousands of clerks would record
488
978880
1680
binlerce katip kayıt altına alır
16:20
the information gathered in the
489
980560
1520
16:22
census and tabulate it, in other words,
490
982080
3360
, tablolaştırır, yani
16:25
show the information in the form of
491
985440
2080
bilgileri
16:27
a table with rows and columns.
492
987520
3280
satır ve sütunlardan oluşan bir tablo halinde gösterirdi.
16:30
The US census of 1890 was the first
493
990800
2800
1890'daki ABD nüfus sayımı,
16:33
to use machines, and many censuses
494
993600
2400
makineleri ilk kullanan nüfus sayımıydı ve bugün birçok nüfus sayımı,
16:36
today are electronically updated to
495
996000
2320
16:38
record new trends and shifts in
496
998320
2000
yeni eğilimleri ve
16:40
populations as they happen.
497
1000320
2400
nüfus değişimlerini olduğu gibi kaydetmek için elektronik olarak güncelleniyor.
16:42
In fact, so much personal
498
1002720
1920
Aslında, artık sosyal medya ve internet aracılığıyla o kadar çok kişisel
16:44
information is now freely available
499
1004640
2320
bilgiye ücretsiz olarak erişilebiliyor
16:46
through social media and the
500
1006960
1280
16:48
internet that some people have
501
1008240
1920
ki, bazı insanlar
16:50
questioned the need for having
502
1010160
1760
16:51
a census at all.
503
1011920
1680
nüfus sayımı yapılmasının gerekliliğini hiç sorgulamadı.
16:53
Yes, it isn’t hard to find out about
504
1013600
2080
Evet,
16:55
someone famous, like a TV star.
505
1015680
2640
bir televizyon yıldızı gibi ünlü birini bulmak zor değil.
16:58
Someone like Danny Dyer, you mean?
506
1018320
2400
Danny Dyer gibi birini mi kastediyorsun?
17:00
Right. In my quiz question I asked
507
1020720
2000
Sağ. Sınav sorumda
17:02
Sam which historical figure TV
508
1022720
2400
Sam'e hangi tarihsel figür TV
17:05
actor, Danny Dyer, was related to.
509
1025120
2720
oyuncusu Danny Dyer'ın akraba olduğunu sordum.
17:07
And I said it was
510
1027840
1120
Ben de
17:08
C) Winston Churchill. Was I right?
511
1028960
3200
C) Winston Churchill olduğunu söyledim. Haklı mıyım?
17:12
It was a good guess, Sam, but
512
1032160
1440
İyi bir tahmindi Sam ama
17:13
the actual answer was
513
1033600
1120
asıl cevap şuydu:
17:14
A) King Edward III. And no-one
514
1034720
2640
A) Kral Edward III. Ve hiç kimse
17:17
was more surprised that he was
515
1037360
1440
17:18
related to royalty than the
516
1038800
1600
kraliyet ailesiyle akraba olmasına
17:20
EastEnders actor himself!
517
1040400
2400
EastEnders aktörünün kendisinden daha fazla şaşırmadı!
17:22
OK, Neil, let’s recap the
518
1042800
1520
Tamam, Neil,
17:24
vocabulary from this programme
519
1044320
1760
17:26
about the census - the official
520
1046080
2240
17:28
counting of a nation’s population.
521
1048320
2480
bir ulusun nüfusunun resmi olarak sayılması olan nüfus sayımı hakkındaki bu programdaki kelimeleri özetleyelim.
17:30
To figure something out means
522
1050800
1600
Bir şeyi anlamak,
17:32
to understand it.
523
1052400
1760
onu anlamak demektir.
17:34
The Romans used conscription
524
1054160
2000
Romalılar zorunlu askerliği,
17:36
to force men to join the army by law.
525
1056160
2960
erkekleri kanunen orduya katılmaya zorlamak için kullandılar.
17:39
Taxation is the government’s
526
1059120
1520
Vergilendirme, hükümetin
17:40
system of taxing people to pay
527
1060640
2080
insanları
17:42
for public services.
528
1062720
2000
kamu hizmetleri için ödeme yapmaları için vergilendirme sistemidir.
17:44
A clerk is an office worker whose
529
1064720
2240
Katip,
17:46
job involves keeping records.
530
1066960
3120
işi kayıt tutmayı içeren bir ofis çalışanıdır.
17:50
And tabulate means show
531
1070080
1680
Ve tablolama,
17:51
information in the form of a table
532
1071760
1920
bilgileri
17:53
with rows and columns.
533
1073680
2217
satırlar ve sütunlar içeren bir tablo biçiminde göstermek anlamına gelir. Nüfus sayımına
17:55
That’s all for our six-minute look
534
1075897
2023
altı dakikalık bakışımız bu kadar
17:57
at the census, but if we’ve whetted
535
1077920
1920
, ancak daha
17:59
your appetite for more why not
536
1079840
2000
fazlası için iştahınızı kabarttıysak neden
18:01
check out the whole episode – it’s
537
1081840
2080
tüm bölüme göz atmıyorsunuz?
18:03
available now on the website of
538
1083920
1920
18:05
BBC World Service programme,
539
1085840
1760
18:07
The Forum.
540
1087600
1440
18:09
Bye for now!
541
1089040
1280
Şimdilik hoşça kal!
18:10
Bye bye.
542
1090320
890
Güle güle.
18:17
Hello. This is 6 Minute English
543
1097040
1520
Merhaba. Bu,
18:18
from BBC Learning English.
544
1098560
1440
BBC Learning English'ten 6 Dakikalık İngilizce.
18:20
I’m Neil.
545
1100000
720
18:20
And I’m Georgina.
546
1100720
1360
Ben Neil.
Ve ben Georgina.
18:22
What do Homer, Ray Charles
547
1102080
1840
Homer, Ray Charles
18:23
and Jorge Borges all have in
548
1103920
1760
ve Jorge Borges'in
18:25
common, Georgina?
549
1105680
1040
ortak noktası nedir, Georgina?
18:26
Hmm, so that’s the ancient Greek
550
1106720
2400
Hmm, demek bu eski Yunan
18:29
poet, Homer; American singer,
551
1109120
2160
şairi Homer; Amerikalı şarkıcı
18:31
Ray Charles; and Argentine writer,
552
1111280
2400
Ray Charles; ve Arjantinli yazar
18:33
Jorge Luis Borges… I can’t see
553
1113680
2480
Jorge Luis Borges...
18:36
much in common there, Neil.
554
1116160
1440
Orada pek ortak nokta göremiyorum Neil.
18:37
Well, the answer is that they
555
1117600
1360
Cevap,
18:38
were all blind.
556
1118960
1280
hepsinin kör olduğudur.
18:40
Ah! But that obviously didn’t hold
557
1120240
1760
Ah! Ama bu kesinlikle
18:42
them back - I mean, they were
558
1122000
1280
onları engellemedi - yani,
18:43
some of the greatest artists ever!
559
1123280
2160
gelmiş geçmiş en büyük sanatçılardan bazılarıydılar!
18:45
Right, but I wonder how easy they
560
1125440
1840
Doğru, ama modern dünyada yaşamayı ve çalışmayı ne kadar kolay bulacaklarını merak ediyorum
18:47
would find it living and working in
561
1127280
1600
18:48
the modern world.
562
1128880
1040
.
18:49
Blind people can use a guide dog
563
1129920
1680
Kör insanlar, hareket etmelerine yardımcı olması için bir rehber köpek
18:51
or a white cane to help them
564
1131600
1280
veya beyaz bir baston kullanabilir
18:52
move around.
565
1132880
1040
.
18:53
Yes, but a white cane is hardly
566
1133920
2000
Evet, ama beyaz bir baston
18:55
advanced technology! Recently,
567
1135920
2240
ileri teknoloji sayılmaz! Son zamanlarda, dünyanın dört bir yanındaki kör insanların yaşamlarını önemli ölçüde iyileştiren
18:58
smartphone apps have been
568
1138160
1440
akıllı telefon uygulamaları icat edildi
18:59
invented which dramatically
569
1139600
1520
19:01
improve the lives of blind people
570
1141120
1760
19:02
around the world.
571
1142880
1120
. Dijital çağda
19:04
In this programme on blindness
572
1144000
1600
körlük üzerine olan bu programda,
19:05
in the digital age we’ll be looking
573
1145600
1920
19:07
at some of these inventions, known
574
1147520
2080
19:09
collectively as assistive technology –
575
1149600
3040
toplu olarak yardımcı teknoloji olarak bilinen bu icatlardan bazılarına bakacağız - bu, insanların engellerini veya zorluklarını aşmasına yardımcı olan
19:12
that’s any software or equipment
576
1152640
2000
herhangi bir yazılım veya ekipmandır
19:14
that helps people work around their
577
1154640
1920
19:16
disabilities or challenges.
578
1156560
2080
.
19:18
But first it’s time for my quiz
579
1158640
1680
Ama önce sınav sorumun zamanı geldi
19:20
question, Georgina. In 1842 a
580
1160320
2960
, Georgina. 1842'de, kör insanların okumasına izin veren, baskılı yükseltilmiş noktaları
19:23
technique of using fingers to feel
581
1163280
2240
hissetmek için parmakları kullanma tekniği
19:25
printed raised dots was invented
582
1165520
2240
icat edildi
19:27
which allowed blind people to read.
583
1167760
2080
.
19:29
But who invented it? Was it:
584
1169840
2000
Ama onu kim icat etti? Şu muydu:
19:31
a) Margaret Walker?,
585
1171840
2000
a) Margaret Walker mı?,
19:33
b) Louis Braille?, or
586
1173840
1760
b) Louis Braille mi?, veya
19:35
c) Samuel Morse?
587
1175600
1360
c) Samuel Morse?
19:36
Hmm, I’ve heard of Morse code but
588
1176960
2560
Hmm, Mors alfabesini duymuştum ama
19:39
that wouldn’t help blind people
589
1179520
1440
bu kör insanların okumasına yardımcı olmuyor
19:40
read, so I think it’s, b) Louis Braille.
590
1180960
2880
, bu yüzden bence öyle, b) Louis Braille.
19:43
OK, Georgina, we’ll find out the
591
1183840
1600
Tamam, Georgina,
19:45
answer at the end of the programme.
592
1185440
2160
programın sonunda cevabı öğreneceğiz.
19:47
One remarkable feature of the latest
593
1187600
2080
En son yardımcı teknolojinin dikkate değer bir özelliği
19:49
assistive technology is its practicality.
594
1189680
3200
pratikliğidir.
19:52
Smartphone apps like ‘BeMyEyes’
595
1192880
2400
"BeMyEyes" gibi akıllı telefon uygulamaları, görme
19:55
allow blind users to find lost keys,
596
1195280
2480
engelli kullanıcıların kayıp anahtarları bulmasına,
19:57
cross busy roads and even colour
597
1197760
2080
işlek yollardan geçmesine ve hatta
19:59
match their clothes.
598
1199840
1200
kıyafetlerinin rengini eşleştirmesine olanak tanır.
20:01
Brian Mwenda is CEO of a Kenyan
599
1201040
2640
Brian Mwenda,
20:03
company developing this kind of
600
1203680
1760
bu tür bir teknoloji geliştiren Kenyalı bir şirketin CEO'sudur
20:05
technology. Here he explains to
601
1205440
2400
. Burada
20:07
BBC World Service programme,
602
1207840
2000
BBC Dünya Servisi programı
20:09
Digital Planet, how his devices seek
603
1209840
2560
Digital Planet'e cihazlarının geleneksel beyaz bastonu nasıl
20:12
to enhance, not replace, the
604
1212400
2160
değiştirmeyi değil, geliştirmeyi amaçladığını açıklıyor
20:14
traditional white cane:
605
1214560
1829
:
20:16
The device is very compatible with
606
1216880
1840
Cihaz
20:18
any kind of white cane. So, once you
607
1218720
2000
her türlü beyaz bastonla çok uyumlu. Bu nedenle,
20:20
clip it on to any white cane it
608
1220720
2160
herhangi bir beyaz bastona taktığınızda, önünüzdeki engelleri
20:22
works perfectly to detect the
609
1222880
1360
algılamak için mükemmel bir şekilde çalışır
20:24
obstacles in front of you, and it
610
1224240
1920
ve
20:26
relies on echo-location. So,
611
1226160
2080
yankı konumuna dayanır. Yani,
20:28
echo-location is the same technology
612
1228240
1840
eko-konum,
20:30
used by bats and dolphins to detect
613
1230080
3520
yarasalar ve yunuslar tarafından
20:33
prey and obstacles and all that. You
614
1233600
2560
avları, engelleri ve diğer şeyleri tespit etmek için kullanılan teknolojinin aynısıdır.
20:36
send out a sound pulse and then
615
1236160
1840
Bir ses darbesi gönderirsiniz ve ardından
20:38
once it bounces off an obstacle, you
616
1238000
2000
bir engelden sekerse,
20:40
can tell how far the obstacle is.
617
1240000
2320
engelin ne kadar uzakta olduğunu anlayabilirsiniz.
20:42
When attached to a white cane, the
618
1242320
1840
Beyaz bir bastona takıldığında,
20:44
digital device - called ‘Sixth Sense’ -
619
1244160
2560
'Altıncı His' adı verilen dijital cihaz
20:46
can detect obstacles – objects which
620
1246720
2640
engelleri, yani
20:49
block your way, making it difficult for
621
1249360
2160
yolunuzu kapatan ve
20:51
you to move forward.
622
1251520
1360
ilerlemenizi zorlaştıran nesneleri algılayabilir.
20:52
‘Sixth Sense’ works using echo-location,
623
1252880
3040
"Altıncı His", çevredeki nesnelerden seken ses dalgaları gönderen yarasaların kullandığına benzer bir tür ultrason olan eko-konum kullanarak çalışır
20:55
a kind of ultrasound like that used by
624
1255920
2640
20:58
bats who send out sound waves
625
1258560
2000
21:00
which bounce off surrounding objects.
626
1260560
2560
.
21:03
The returning echoes show where these
627
1263120
2320
Geri dönen yankılar, bu
21:05
objects are located.
628
1265440
1840
nesnelerin nerede olduğunu gösterir.
21:07
Some of the assistive apps are so
629
1267280
1840
Yardımcı uygulamalardan bazıları o kadar
21:09
smart they can even tell what kind of
630
1269120
2000
akıllıdır ki, ileride ne tür bir
21:11
object is coming up ahead – be it a
631
1271120
2240
nesnenin geldiğini bile söyleyebilirler - bu bir
21:13
friend, a shop door or a speeding car.
632
1273360
3040
arkadaş, bir mağaza kapısı veya hızla giden bir araba.
21:16
I guess being able to move around
633
1276400
1600
Sanırım kendinden emin bir şekilde hareket edebilmek
21:18
confidently really boosts people’s
634
1278000
2000
insanların bağımsızlığını gerçekten artırıyor
21:20
independence.
635
1280000
1200
.
21:21
Absolutely. And it’s challenging
636
1281200
1760
Kesinlikle. Ve
21:22
stereotypes around blindness too.
637
1282960
2480
körlükle ilgili klişelere de meydan okuyor. Kendisi de
21:25
Blogger, Fern Lulham, who is blind
638
1285440
2160
görme engelli olan blog yazarı Fern Lulham
21:27
herself, uses assistive apps every day.
639
1287600
3280
, her gün yardımcı uygulamalar kullanıyor.
21:30
Here she is talking to
640
1290880
1120
Burada
21:32
BBC World Service’s, Digital Planet:
641
1292000
2979
BBC World Service'den Digital Planet'e konuşuyor:
21:35
I think the more that society sees
642
1295680
2160
Bence toplum,
21:37
blind people in the community, at work,
643
1297840
2640
toplumda, işte, ilişkilerde kör insanları ne kadar çok görürse,
21:40
in relationships it does help to tackle
644
1300480
2800
21:43
all of these stereotypes, it helps
645
1303280
1440
tüm bu klişelerin üstesinden gelmeye yardımcı oluyor,
21:44
people to see blind and
646
1304720
1600
insanların kör ve
21:46
visually-impaired people in a whole
647
1306320
1200
görme engelli görmelerine yardımcı oluyor. insanları tamamen
21:47
new way and it just normalises
648
1307520
2240
yeni bir şekilde ve sadece
21:49
disability – that’s what we need, we
649
1309760
1520
engelliliği normalleştiriyor – ihtiyacımız olan şey bu,
21:51
need to see people just getting on
650
1311280
1840
insanların
21:53
with their life and doing it and then
651
1313120
1600
hayatlarına devam ettiğini ve bunu yaptığını görmeliyiz ve o zaman
21:54
people won’t see it as such a big
652
1314720
1760
insanlar bunu artık o kadar da önemli bir şey olarak görmeyecekler
21:56
deal anymore, it’ll just be the ordinary.
653
1316480
2979
, sadece sıradan ol
22:00
Fern distinguishes between people
654
1320320
1680
Fern,
22:02
who are blind, or unable to see, and
655
1322000
2480
kör olan veya göremeyen kişiler ile görme
22:04
those who are visually impaired –
656
1324480
2080
engelli kişiler arasında ayrım yapar -
22:06
experience a decreased ability to see.
657
1326560
3120
görme yeteneğinde azalma yaşarlar.
22:09
Assistive tech helps blind people
658
1329680
2080
Yardımcı teknoloji, görme engelli kişilerin kendi yerel
22:11
lead normal, independent lives within
659
1331760
2400
topluluklarında normal, bağımsız yaşamlar sürmelerine yardımcı olur
22:14
their local communities. Fern hopes
660
1334160
2640
. Fern
22:16
that this will help normalise disability –
661
1336800
2640
bunun engelliliği normalleştirmeye yardımcı olacağını umuyor –
22:19
treat something as normal which has
662
1339440
2000
22:21
not been accepted as normal before…
663
1341440
2480
daha önce normal olarak kabul edilmemiş bir şeye normalmiş gibi davranın…
22:23
…so being blind doesn’t have to be a
664
1343920
2160
…bu nedenle kör olmak büyük bir sorun olmak zorunda değil
22:26
big deal – an informal way to say
665
1346080
2240
– bir şeyi söylemenin resmi olmayan bir yolu
22:28
something is not a serious problem.
666
1348320
2800
ciddi bir sorun değil.
22:31
Just keep your eyes closed for a
667
1351120
1280
Bir dakikalığına gözlerinizi kapalı tutun
22:32
minute and try moving around the
668
1352400
1440
ve odanın içinde hareket etmeyi deneyin
22:33
room. You’ll soon see how difficult
669
1353840
2320
. Yakında bunun ne kadar zor olduğunu
22:36
it is… and how life changing this
670
1356160
1680
ve bu teknolojinin hayatınızı nasıl
22:37
technology can be.
671
1357840
1600
değiştirebileceğini göreceksiniz.
22:39
Being able to read books must also
672
1359440
2240
Kitap okuyabilmek aynı zamanda
22:41
open up a world of imagination.
673
1361680
2320
bir hayal dünyasının kapısını açmalıdır. Sınav
22:44
So what was the answer to your
674
1364000
1280
sorunuzun cevabı neydi
22:45
quiz question, Neil?
675
1365280
1600
, Neil?
22:46
Ah yes. I asked Georgina who
676
1366880
1600
Ah evet. Basılı kabarık nokta desenlerini hissetmek için parmak uçlarının kullanıldığı
22:48
invented the system of reading
677
1368480
1760
okuma sistemini kimin icat ettiğini Georgina'ya sordum
22:50
where fingertips are used to feel
678
1370240
1840
22:52
patterns of printed raised dots.
679
1372080
2160
.
22:54
What did you say, Georgina?
680
1374240
1600
Ne dedin Georgina? Öyle
22:55
I thought it was, b) Louis Braille.
681
1375840
2880
sanıyordum, b) Louis Braille.
22:58
Which was…of course the correct
682
1378720
1600
Hangisi… elbette doğru
23:00
answer! Well done, Georgina – Louise
683
1380320
2560
cevaptı! Aferin, Georgina – Louise
23:02
Braille the inventor of a reading
684
1382880
1600
Braille,
23:04
system which is known worldwide
685
1384480
1760
dünya çapında
23:06
simply as braille.
686
1386240
1680
sadece braille olarak bilinen bir okuma sisteminin mucidi.
23:07
I suppose braille is an early example
687
1387920
2160
Braille'in yardımcı teknolojinin erken bir örneği olduğunu düşünüyorum
23:10
of assistive technology – systems
688
1390080
2480
- engelli
23:12
and equipment that assist people
689
1392560
1600
kişilerin günlük işlevlerini yerine getirmelerine yardımcı olan sistemler ve ekipman
23:14
with disabilities to perform everyday
690
1394160
2160
23:16
functions. Let’s recap the rest of
691
1396320
2400
. Sözlüğün geri kalanını özetleyelim
23:18
the vocabulary, Neil.
692
1398720
1760
, Neil.
23:20
OK. An obstacle is an object that
693
1400480
2240
TAMAM. Engel,
23:22
is in your way and blocks your
694
1402720
2000
yolunuza çıkan ve hareketinizi engelleyen bir nesnedir
23:24
movement.
695
1404720
1120
.
23:25
Some assisted technology works
696
1405840
1680
Bazı yardımcı teknolojiler,
23:27
using echo-location – a system of
697
1407520
2560
23:30
ultrasound detection used by bats.
698
1410080
3120
yarasalar tarafından kullanılan bir ultrason algılama sistemi olan yankı konumlandırmayı kullanarak çalışır.
23:33
Being blind is different from being
699
1413200
1760
Kör olmak,
23:34
visually impaired - having a
700
1414960
1840
görme engelli olmaktan farklıdır -
23:36
decreased ability to see, whether
701
1416800
1920
23:38
disabling or not.
702
1418720
1626
engelli olsun ya da olmasın, görme yeteneğinde azalma olması.
23:40
And finally, the hope is that
703
1420346
1654
Ve son olarak,
23:42
assistive phone apps can help
704
1422000
1760
yardımcı telefon uygulamalarının
23:43
normalise disability – change the
705
1423760
2160
engelliliği normalleştirmeye - bir
23:45
perception of something into
706
1425920
1440
şeyin algısını
23:47
being accepted as normal…
707
1427360
2080
normal olarak kabul etmeye dönüştürmeye - yardımcı olabileceği umut ediliyor...
23:49
..so that disability is no longer a
708
1429440
2080
..böylece engellilik artık
23:51
big deal – not a big problem.
709
1431520
2240
önemli değil - büyük bir sorun değil.
23:53
That’s all for this programme but
710
1433760
1360
Bu program için hepsi bu kadar ama
23:55
join us again soon at 6 Minute English…
711
1435120
2800
yakında 6 Dakikada İngilizce'de tekrar aramıza katılın... ...
23:57
…and remember you can find many
712
1437920
1360
ve bbclearningenglish.com'da arşivlenmiş
23:59
more 6 Minute topics and useful
713
1439280
1920
daha birçok 6 Dakikada konu ve faydalı
24:01
vocabulary archived on
714
1441200
1440
sözlük bulabileceğinizi unutmayın
24:02
bbclearningenglish.com.
715
1442640
2240
.
24:04
Don’t forget we also have an app
716
1444880
1680
Unutmayın, uygulama mağazalarından ücretsiz olarak indirebileceğiniz bir uygulamamız da var
24:06
you can download for free from
717
1446560
1600
24:08
the app stores. And of course we
718
1448160
2160
. Ve tabii ki
24:10
are all over social media, so come
719
1450320
2240
hepimiz sosyal medyadayız, o yüzden
24:12
on over and say hi.
720
1452560
1360
gelin ve merhaba deyin.
24:13
Bye for now!
721
1453920
800
Şimdilik hoşça kal!
24:14
Bye!
722
1454720
830
Hoşçakal!
24:21
Welcome to 6 Minute English, where
723
1461280
1520
24:22
we bring you an intelligent topic
724
1462800
1600
Size zekice bir konu
24:24
and six related items of vocabulary.
725
1464400
2480
ve altı ilgili kelime dağarcığı getirdiğimiz 6 Dakikada İngilizce'ye hoş geldiniz.
24:26
I’m Neil.
726
1466880
640
Ben Neil. Ben
24:27
And I’m Tim. And today we’re talking
727
1467520
2560
de Tim'im. Ve bugün
24:30
about AI – or Artificial Intelligence.
728
1470080
3840
AI'dan veya Yapay Zekadan bahsediyoruz.
24:33
Artificial Intelligence is the ability of
729
1473920
2480
Yapay Zeka,
24:36
machines to copy human intelligent
730
1476400
2560
makinelerin insan akıllı
24:38
behaviour – for example, an
731
1478960
1920
davranışlarını kopyalama yeteneğidir; örneğin,
24:40
intelligent machine can learn
732
1480880
1440
akıllı bir makine
24:42
from its own mistakes, and make
733
1482320
1600
kendi hatalarından ders çıkarabilir ve geçmişte
24:43
decisions based on what’s happened
734
1483920
2000
olanlara dayanarak kararlar alabilir
24:45
in the past.
735
1485920
880
.
24:46
There’s a lot of talk about AI these
736
1486800
2000
Bugünlerde AI hakkında çok fazla konuşma var
24:48
days, Neil, but it’s still just science
737
1488800
2160
Neil ama bu hala sadece bilim
24:50
fiction, isn’t it?
738
1490960
1360
kurgu, değil mi?
24:52
That’s not true – AI is everywhere.
739
1492320
2640
Bu doğru değil - AI her yerde.
24:54
Machine thinking is in our homes,
740
1494960
2160
Makine düşüncesi evlerimizde,
24:57
offices, schools and hospitals.
741
1497120
2480
ofislerimizde, okullarımızda ve hastanelerimizde.
24:59
Computer algorithms are helping
742
1499600
1680
Bilgisayar algoritmaları
25:01
us drive our cars. They’re diagnosing
743
1501280
2560
arabalarımızı sürmemize yardımcı oluyor.
25:03
what’s wrong with us in hospitals.
744
1503840
2160
Hastanelerde bizde neyin yanlış olduğunu teşhis ediyorlar.
25:06
They’re marking student essays…
745
1506000
1840
Öğrenci kompozisyonlarını işaretliyorlar...
25:07
They’re telling us what to read on
746
1507840
1520
Bize akıllı telefonlarımızda ne okuyacağımızı söylüyorlar
25:09
our smartphones…
747
1509360
960
...
25:10
Well, that really does sound like
748
1510320
1680
Kulağa gerçekten
25:12
science fiction – but it’s
749
1512000
1760
bilim kurgu gibi geliyor - ama
25:13
happening already, you say, Neil?
750
1513760
1840
şimdiden oluyor diyorsun, Neil?
25:15
It’s definitely happening, Tim.
751
1515600
2245
Kesinlikle oluyor, Tim.
25:17
And an algorithm, by the way, is
752
1517845
1435
Algoritma, bu arada,
25:19
a set of steps a computer follows
753
1519280
2320
bilgisayarın
25:21
in order to solve a problem.
754
1521600
1680
bir sorunu çözmek için izlediği bir dizi adımdır. 1997'de
25:23
So can you tell me what was the
755
1523280
2080
25:25
name of the computer which
756
1525360
1920
25:27
famously beat world chess
757
1527280
1600
dünya satranç
25:28
champion Garry Kasparov
758
1528880
1600
şampiyonu Garry Kasparov'u
25:30
using algorithms in 1997?
759
1530480
2800
algoritmalar kullanarak yenen ünlü bilgisayarın adı neydi?
25:33
Was it…
760
1533280
400
25:33
a) Hal, b) Alpha 60,
761
1533680
3120
Bu…
a) Hal mi, b) Alpha 60 mı
25:36
or, c) Deep Blue?
762
1536800
1840
yoksa c) Deep Blue mu?
25:38
I’ll say Deep Blue.
763
1538640
2800
Derin Mavi diyeceğim.
25:41
Although I’m just guessing.
764
1541440
1200
Sadece tahmin etsem de.
25:42
Was it an educated guess, Tim?
765
1542640
1920
Mantıklı bir tahmin miydi, Tim?
25:44
I know a bit about chess…
766
1544560
1520
Satranç hakkında biraz bilgim var…
25:46
An educated guess is based
767
1546080
1920
Eğitimli bir tahmin,
25:48
on knowledge and experience
768
1548000
1600
bilgi ve deneyime dayalıdır
25:49
and is therefore likely to be correct.
769
1549600
2080
ve bu nedenle doğru olma olasılığı yüksektir.
25:51
Well, we’ll find out later on how
770
1551680
1760
Pekala, bu davadaki tahmininizin ne kadar mantıklı olduğunu daha sonra öğreneceğiz
25:53
educated your guess was in
771
1553440
1440
25:54
this case, Tim!
772
1554880
880
Tim!
25:55
Indeed. But getting back to AI
773
1555760
2400
Aslında. Ancak yapay zekaya
25:58
and what machines can do – are
774
1558160
2480
ve makinelerin yapabileceklerine geri dönersek,
26:00
they any good at solving real-life
775
1560640
2720
gerçek hayattaki sorunları çözmede iyiler mi
26:03
problems? Computers think in zeros
776
1563360
2640
? Bilgisayarlar sıfırları
26:06
and ones don’t they? That sounds
777
1566000
1760
ve birleri düşünür, değil mi? Hayat deneyimi söz konusu
26:07
like a pretty limited language when
778
1567760
1600
olduğunda bu oldukça sınırlı bir dil gibi geliyor
26:09
it comes to life experience!
779
1569360
1760
!
26:11
You would be surprised to what
780
1571120
1520
26:12
those zeroes and ones can do, Tim.
781
1572640
2240
Sıfırların ve birlerin neler yapabildiğini görsen şaşırırsın Tim.
26:14
Although you’re right that AI does
782
1574880
1920
Haklı olsanız da, yapay zekanın
26:16
have its limitations at the moment.
783
1576800
1920
şu anda sınırlamaları var.
26:18
And if something has limitations
784
1578720
1760
Ve eğer bir şeyin sınırları varsa,
26:20
there’s a limit on what it can do or
785
1580480
1920
yapabileceklerinin veya
26:22
how good it can be.
786
1582400
1280
ne kadar iyi olabileceğinin de bir sınırı vardır.
26:23
OK – well now might be a good time
787
1583680
2640
Tamam, şimdi Cambridge Üniversitesi'nde
26:26
to listen to Zoubin Bharhramani,
788
1586320
2160
26:28
Professor of Information Engineering
789
1588480
1920
Bilgi Mühendisliği Profesörü
26:30
at the University of Cambridge and
790
1590400
2240
ve
26:32
deputy director of the Leverhulme Centre
791
1592640
2880
Leverhulme İstihbaratın Geleceği Merkezi'nin müdür yardımcısı Zoubin Bharhramani'yi dinlemek için iyi bir zaman olabilir
26:35
for the Future of Intelligence.
792
1595520
2000
.
26:37
He’s talking about what limitations
793
1597520
2240
26:39
AI has at the moment.
794
1599760
2240
Şu anda yapay zekanın sahip olduğu sınırlamalardan bahsediyor. Nasıl yürürüz, nasıl ulaşırız, kendimizi nasıl tanırız gibi düşünmeden bile düşünmediğimiz şeyler olarak kabul ettiğimiz -biz insanların kanıksadığımız-
26:43
I think it’s very interesting how many
795
1603280
2880
ne kadar çok şey olduğunu düşünüyorum.
26:46
of the things that we take for granted –
796
1606160
2160
26:48
we humans take for granted – as being
797
1608320
2000
26:50
sort of things we don’t even think about
798
1610320
1600
26:51
like how do we walk, how do we reach,
799
1611920
2320
26:54
how do we recognize our mother. You
800
1614240
3120
anne.
26:57
know, all these things. When you start
801
1617360
2480
Bilirsin, tüm bu şeyler. Bunları
26:59
to think how to implement them on a
802
1619840
1840
bir bilgisayara nasıl uygulayacağınızı düşünmeye başladığınızda
27:01
computer, you realize that it’s those
803
1621680
3120
, bilgisayarlara
27:04
things that are incredibly difficult to get
804
1624800
4400
yaptırmanın inanılmaz derecede zor olan şeylerin bu olduğunu
27:09
computers to do, and that’s where the
805
1629200
2960
ve
27:12
current cutting edge of research is.
806
1632160
2899
araştırmaların şu anki en ileri noktasının bu olduğunu fark ediyorsunuz.
27:16
If we take something for granted we
807
1636320
1440
Bir şeyi hafife alırsak,
27:17
don’t realise how important something is.
808
1637760
2400
bir şeyin ne kadar önemli olduğunun farkında olmayız.
27:20
You sometimes take me for granted, I
809
1640160
2080
Bazen beni hafife alıyorsun
27:22
think, Neil.
810
1642240
1200
sanırım Neil.
27:23
No – I never take you for granted, Tim!
811
1643440
1920
Hayır - Seni asla hafife almam, Tim!
27:25
You’re far too important for that!
812
1645360
2320
Bunun için fazla önemlisin!
27:27
Good to hear! So things we take for
813
1647680
2800
Duymak güzel!
27:30
granted are doing every day tasks like
814
1650480
3280
27:33
walking, picking something up, or
815
1653760
2160
Yürümek, bir yerden bir şey almak ya da
27:35
recognizing somebody. We implement –
816
1655920
3040
birini tanımak gibi günlük işleri doğal karşıladığımız şeyler.
27:38
or perform – these things without
817
1658960
2240
Bunları düşünmeden uygularız - veya gerçekleştiririz
27:41
thinking – Whereas it’s cutting edge
818
1661200
2640
- Oysa bunları yapmak için
27:43
research to try and program a
819
1663840
1760
bir makineyi denemek ve programlamak en son araştırmadır
27:45
machine to do them.
820
1665600
1200
.
27:46
Cutting edge means very new and
821
1666800
2000
Son teknoloji, çok yeni ve
27:48
advanced. It’s interesting isn't it, that
822
1668800
2000
gelişmiş demektir. İlginç değil mi,
27:50
over ten years ago a computer beat
823
1670800
2160
on yıldan fazla bir süre önce bir bilgisayar
27:52
a chess grand master – but the
824
1672960
1680
bir satranç ustasını yendi - ama
27:54
same computer would find it incredibly
825
1674640
2240
aynı bilgisayar
27:56
difficult to pick up a chess piece.
826
1676880
2000
bir satranç taşını almakta inanılmaz zorlanırdı.
27:58
I know. It’s very strange. But now
827
1678880
2400
Biliyorum. Çok garip. Ama şimdi
28:01
you’ve reminded me that we need
828
1681280
1520
bana
28:02
the answer to today’s question.
829
1682800
2080
bugünkü sorunun cevabına ihtiyacımız olduğunu hatırlattın.
28:04
Which was: What was the name
830
1684880
1840
Hangisi: 1997'de
28:06
of the computer which famously
831
1686720
1600
28:08
beat world chess champion
832
1688320
1760
dünya satranç şampiyonu
28:10
Garry Kasparov in 1997? Now, you
833
1690080
2800
Garry Kasparov'u yenen ünlü bilgisayarın adı neydi? Şimdi,
28:12
said Deep Blue, Tim, and … that was
834
1692880
2400
Deep Blue, Tim dedin ve... bu
28:15
the right answer!
835
1695280
1200
doğru cevaptı!
28:16
You see, my educated guess was
836
1696480
2320
Görüyorsunuz, eğitimli tahminim
28:18
based on knowledge and experience!
837
1698800
2160
bilgi ve deneyime dayanıyordu!
28:20
Or maybe you were just lucky. So, the
838
1700960
3680
Ya da belki sadece şanslıydın. Böylece
28:24
IBM supercomputer Deep Blue played
839
1704640
2320
IBM süper bilgisayarı Deep Blue,
28:26
against US world chess champion
840
1706960
2000
ABD dünya satranç şampiyonu
28:28
Garry Kasparov in two chess matches.
841
1708960
2400
Garry Kasparov'a karşı iki satranç maçında oynadı.
28:31
The first match was played in
842
1711360
1360
İlk maç
28:32
Philadelphia in 1996 and was
843
1712720
2080
1996 yılında Philadelphia'da oynandı ve
28:34
won by Kasparov. The second was
844
1714800
2080
Kasparov kazandı. İkincisi,
28:36
played in New York City in 1997
845
1716880
2320
1997'de New York'ta oynandı
28:39
and won by Deep Blue. The 1997
846
1719200
3120
ve Deep Blue kazandı. 1997
28:42
match was the first defeat of a
847
1722320
1600
maçı, turnuva koşullarında bir bilgisayar tarafından
28:43
reigning world chess champion
848
1723920
1600
hüküm süren bir dünya satranç şampiyonunun ilk yenilgisiydi
28:45
by a computer under
849
1725520
1360
28:46
tournament conditions.
850
1726880
1680
. Bugün
28:48
Let’s go through the words we
851
1728560
1520
öğrendiğimiz kelimelerin üzerinden geçelim
28:50
learned today. First up was
852
1730080
2320
. İlki, makinelerin insan akıllı davranışını kopyalama yeteneği olan
28:52
‘artificial intelligence’ or AI – the
853
1732400
3200
"yapay zeka" veya AI idi
28:55
ability of machines to copy human
854
1735600
2400
28:58
intelligent behaviour.
855
1738000
1200
.
28:59
“There are AI programs that can
856
1739200
1840
"Şiir yazabilen AI programları var
29:01
write poetry.”
857
1741040
1280
."
29:02
Do you have any examples you
858
1742320
1600
Okuyabileceğiniz herhangi bir örneğiniz var mı
29:03
can recite?
859
1743920
1040
?
29:04
Afraid I don’t! Number two – an
860
1744960
2080
Korkarım bilmiyorum! İki numara –
29:07
algorithm is a set of steps a
861
1747040
1840
algoritma,
29:08
computer follows in order to
862
1748880
1520
bilgisayarın
29:10
solve a problem. For example,
863
1750400
1760
bir sorunu çözmek için izlediği bir dizi adımdır. Örneğin,
29:12
“Google changes its search
864
1752160
1680
"Google, arama algoritmasını
29:13
algorithm hundreds of times
865
1753840
1760
29:15
every year.”
866
1755600
880
her yıl yüzlerce kez değiştirir."
29:16
The adjective is algorithmic – for
867
1756480
2560
Sıfat algoritmiktir -
29:19
example, “Google has made many
868
1759040
2240
örneğin, "Google birçok
29:21
algorithmic changes.”
869
1761280
1760
algoritmik değişiklik yaptı."
29:23
Number three – if something has
870
1763040
2000
Üç numara - eğer bir şeyin
29:25
‘limitations’ – there’s a limit on
871
1765040
1680
"sınırları" varsa -
29:26
what it can do or how good it
872
1766720
1520
yapabileceklerinin veya ne kadar iyi
29:28
can be. “Our show has certain
873
1768240
2400
olabileceğinin bir sınırı vardır. "Şovumuzun belirli
29:30
limitations – for example, it’s only
874
1770640
2320
sınırlamaları var - örneğin, yalnızca
29:32
six minutes long!”
875
1772960
1040
altı dakika uzunluğunda!"
29:34
That’s right – there’s only time to
876
1774000
1760
Bu doğru - sadece
29:35
present six vocabulary items.
877
1775760
2400
altı kelime ögesini sunmak için zaman var.
29:38
Short but sweet!
878
1778160
1120
Kısa ama tatlı!
29:39
And very intelligent, too. OK, the
879
1779280
2640
Ve ayrıca çok zeki. Tamam, bir
29:41
next item is ‘take something for
880
1781920
1760
sonraki madde 'bir şeyi olduğu gibi kabul et
29:43
granted’ – which is when we don’t
881
1783680
1760
' - bu,
29:45
realise how important something is.
882
1785440
1920
bir şeyin ne kadar önemli olduğunu anlamadığımız zamandır.
29:47
“We take our smart phones for granted
883
1787360
2160
"Bugünlerde akıllı telefonlarımızı hafife alıyoruz
29:49
these days – but before 1995 hardly
884
1789520
3200
- ancak 1995'ten önce neredeyse hiç
29:52
anyone owned one.”
885
1792720
1520
kimsenin bir telefonu yoktu."
29:54
Number five – ‘to implement’ – means
886
1794240
2480
Beş numara - 'uygulamak' -
29:56
to perform a task, or take action.
887
1796720
2080
bir görevi yerine getirmek veya harekete geçmek anlamına gelir.
29:58
“Neil implemented some changes
888
1798800
1760
"Neil dizide bazı değişiklikler yaptı
30:00
to the show.”
889
1800560
880
."
30:01
The final item is ‘cutting edge’ – new
890
1801440
2480
Son öğe "son teknoloji"dir - yeni
30:03
and advanced – “This software is
891
1803920
2000
ve gelişmiş - "Bu yazılım
30:05
cutting edge.”
892
1805920
880
son teknolojidir."
30:06
“The software uses cutting edge
893
1806800
2000
"Yazılım en son
30:08
technology.”
894
1808800
1280
teknolojiyi kullanıyor."
30:10
OK – that’s all we have time for on
895
1810080
1840
Tamam, bugünün en yeni şovu için vaktimiz bu kadar
30:11
today’s cutting edge show. But please
896
1811920
2640
. Ama lütfen
30:14
check out our Instagram, Twitter,
897
1814560
1840
Instagram, Twitter,
30:16
Facebook and YouTube pages.
898
1816400
1840
Facebook ve YouTube sayfalarımıza göz atın.
30:18
Bye-bye!
899
1818240
560
30:18
Goodbye!
900
1818800
903
Güle güle!
Güle güle!
Bu web sitesi hakkında

Bu site size İngilizce öğrenmek için yararlı olan YouTube videolarını tanıtacaktır. Dünyanın dört bir yanından birinci sınıf öğretmenler tarafından verilen İngilizce derslerini göreceksiniz. Videoyu oradan oynatmak için her video sayfasında görüntülenen İngilizce altyazılara çift tıklayın. Altyazılar video oynatımı ile senkronize olarak kayar. Herhangi bir yorumunuz veya isteğiniz varsa, lütfen bu iletişim formunu kullanarak bizimle iletişime geçin.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7