Kalika Bali: The giant leaps in language technology -- and who's left behind | TED

Transcriber:

المترجم: Basma Aljaber المدقّق: Shimaa Nabil

I'm Kalika Bali, I'm a linguist by training

اسمي كاليكا بالي، أنا مدربة لغوية

and a technologist by profession,

وأعمل كمختصة في التكنولوجيا،

I have worked in academia,

لقد عملت في أوساط أكاديمية،

in startups, in small companies and multinationals for over two decades,

وفي شركات ناشئة، وشركات صغيرة وشركات متعددة الجنسيات لأكثر من 20 عام،

doing research in and building language technology systems.

قمت فيها بالأبحاث عن أنظمة تكنولوجيا اللغات كما نفذت بنائها.

My dream is to see technology work across the language barrier.

حلمي هو ان أشهد التكنولوجيا تعمل كجسر فوق حواجز اللغة.

As a researcher at Microsoft Research Labs India

كباحثة في مختبرات أبحاث مايكروسوفت في الهند

I work in the field of language technology and speech technology.

أنا أعمل في مجال تكنولوجيا اللغة وتكنولوجيا الخطاب.

And I worry about how can we make technology accessible

ومايقلقني هو كيف يمكننا إتاحة التكنولوجيا

to people across the board,

للناس في جميع المجالات،

you know, irrespective of the language that they speak.

وبصرف النظر عن لغتهم الأم.

So natural language processing,

المعالجة اللغوية الطبيعية،

artificial intelligence, speech technology,

الذكاء الاصطناعي، تكنولوجيا الخطاب

these are very big words, they are buzzwords right now.

هذه كلمات كبيرة جداً، وهي عبارات رنانة اليوم.

Everybody is talking about what exactly is NLP or natural language processing.

الجميع يتساءل عن ماهية NLP أو المعالجة اللغوية الفطرية.

So in very simple terms,

ببساطة،

this is the part of computer science engineering

هي الجزء المنتمي لهندسة علم الحاسوب

that makes machines process,

والذي يسمح للآلات بأن تعالج،

understand and generate natural language,

تفهم وتولد اللغة الفطرية،

which is the language that humans speak.

وهي اللغة التي يتحدث بها البشر.

When you are interacting with a bot trying to book your train tickets

عندما تتفاعل مع مجيب آلي لكي تحجز تذكرتك لقطار أو طائرة،

or flight tickets,

when you are speaking to a voice-based digital assistant in your phone,

أو عندما تتحدث إلى مساعد رقمي قائم على الصوت في هاتفك،

it's natural language processing

هذه هي معالجة اللغة الفطرية

that underpins the entire technology that makes that work.

وهي تشكل جزءاً من كامل التكنولوجيا التي تسمح لنا بفعل ذلك.

But how does this work?

ولكن كيف يعمل ذلك؟

How does NLP work?

كيف تعمل NLP؟

In a very, very basic way,

بمفهوم مبسط للغاية،

it's about data.

هي تتمحور حول البيانات.

So a huge amount of data of how actually humans use language

لذا كمية هائلة من البيانات عن كيفية استخدام البشر للغة

is then processed by certain algorithms and techniques

يتم معالجتها بواسطة خوارزميات وتقنيات معينة

that make the machines learn the patterns

التي تجعل الآلات تتعلم أنماط

of natural language of humans, right?

اللغة الفطرية للبشر، صحيح؟

These days, another buzzword that you hear a lot about is deep neural networks.

هذه الأيام، كلمة رنانة أخرى تسمعها كثيراُ هي الشبكات العصبية العميقة.

And these are the advanced techniques

وهذه هي التقنيات المتقدمة

that underpin a lot of the NLP stuff that happens right now.

التي تدعم الكثير من عناصر البرمجة اللغوية العصبية التي تحدث الآن.

And I will not go into the details of how that works,

ولن أخوض في التفاصيل عن كيفية عمل ذلك،

but the thing that you really have to understand and keep in mind

لكن الشيء الذي يجب عليك أن تفهمه وتضعه في الاعتبار

is that all of this requires a humungous amount of data,

هو أن كل هذا يتطلب كمية هائلة من البيانات،

natural language data.

بيانات اللغة الطبيعية.

If you want a speech system to converse with you in Gujarati,

إذا كنت تريد بناء نظام مخاطبة لكي يتحدث معك باللغة الغوجاراتية،

the first thing you require

أول شيء تحتاجه

is a lot of data of Gujarati people speaking to each other

الكثير من البيانات للشعب الغوجاراتي وهم يتحدثون إلى بعضهم البعض

in their own language.

بلغتهم الخاصة.

So 2017, Microsoft came up with a speech recognition system

في 2017، مايكروسوفت اخترعت نظام التعرف على الكلام

which was able to transcribe speech into text

والذي كان قادراً على تحويل الكلام إلى نص

better than a human did.

أفضل من الإنسان.

And this system was trained

وهذا النظام تم تدريبه

on 200 million transcribed words.

على 200 مليون كلمة مكتوبة.

In 2018, an English-Chinese machine translation system

في عام 2018، نظام إنجليزي-صيني للترجمة الآلية

was able to translate from English to Chinese

قادر علي الترجمة من الإنجليزية للصينية

as well as any human bilingual could.

مثل أي شخص ثنائي اللغة.

And this was trained on 18 million bilingual sentence pairs.

وهذا ما تم تدريبه على 18 مليون زوج من الجمل ثنائية اللغة.

This is a very, very exciting time in natural language processing

هذا وقت مليء بالمفاجآت بالنسبة لمجال معالجة اللغة الطبيعية

and in technology as such.

و التكنولوجيا على حد سواء.

You know, we are seeing science fiction, which we had read about and watched,

كما تعلمون، نحن نشهد الخيال العلمي، الذي قرأنا عنه وشاهدناه،

kind of come true in front of our own eyes.

نوعًا ما يتحقق أمام أعيننا.

We are making giant leaps in technical advancement.

نحن نحقق قفزات هائلة في التقدم التقني.

But these giant leaps are limited to very few languages.

لكن هذه القفزات العملاقة تقتصر على عدد قليل جدًا من اللغات.

So Monojit Choudhury,

لذا مونوجيت تشودري،

who's like a very good friend of mine

وهو صديق وزميل عزيز علي

and a colleague,

he has studied this in some detail

قد درس هذا بشيء من التفصيل

and he has looked at resource distribution across languages in the world.

ونظر في توزيع الموارد عبر اللغات في العالم.

And he says that these follow what is called a power-law distribution,

ويقول إن هذا يتبع ما يسمى بقانون قوة التوزيع،

which essentially means that there are four languages,

والذي يعني أن هناك أربع لغات أساسية،

Arabic, Chinese, English and Spanish,

العربية والصينية والإنجليزية والإسبانية،

which have the maximum amount of resources available.

والتي لديها أكبر قدر ممكن من الموارد المتاحة.

There are another handful of languages which can also benefit from, you know,

وهناك عدة لغات آخرى يمكنها أن تستفيد، كما تعلمون،

the resources and the technology that's available right now.

من الموارد والتكنولوجيا المتاحة الآن.

But there are 90 percent of the world's languages

ولكن هناك 90 بالمائة من لغات العالم

which have no resources

ليس لها أي موارد

or very little resources available.

أو موارد قليلة جدًا متاحة.

This revolution that we are talking about

هذه الثورة التي نتحدث عنها

has essentially bypassed 5,000 languages of the world.

قد تغافلت عن 5000 لغة في العالم.

Now, what this means is that resource-rich languages

الآن، ما يعنيه ذلك هو أن تلك اللغات الغنية بالموارد

have technologies built for them,

لديها تقنيات مبنية لها،

so researchers and technologists get attracted towards them.

ولذلك الباحثون والتقنيون ينجذبون نحوها.

They build more technologies for them. They create more resources.

يبنون المزيد من التقنيات لهم. يوجدون المزيد من الموارد لهم.

So it's like a rich getting richer kind of a cycle.

وهذا شيء يشبه دائرة الأثرياء يزيدون ثراءً.

And the resource-poor languages stay poor,

وتبقى اللغات فقيرة-الموارد فقيرة،

there's no technology for them, nobody works for them.

لا توجد تكنولوجيا لهم، لا أحد يعمل من أجلهم.

And this divide, digital divide between languages

وهذا الانقسام، الانقسام الرقمي بين اللغات

is ever-expanding

آخذ في الاتساع باستمرار

and by implication also the divide between the communities

والذي ينتج عنه انقسام ضمني بين المجتمعات

that speak these languages is expanding.

التي تتحدث هذه اللغات.

So in Microsoft, in Project Ellora, we aim to bridge this gap.

لذلك في ميكروسوفت، في مشروع إلورا، نحن نهدف إلى سد هذه الفجوة.

We are trying to see how can we create more data by innovative methods,

نحن نحاول أن نرى كيف يمكننا أن نخلق المزيد من البيانات بالطرق المبتكرة،

have more techniques to build technology without having a lot of resources,

والحصول علي التقنيات لبناء التكنولوجيا دون وجود الكثير من الموارد،

and what are the applications that can truly benefit these communities.

ونحاول أن نرى التطبيقات التي يمكن أن تفيد هذه المجتمعات حقًا.

So at the moment, this might seem very theoretical,

لذلك في الوقت الحالي، قد يبدو هذا نظريًا للغاية،

like what is he talking about, data and techniques and technology.

عن ماذا هو يتحدث، البيانات والتقنيات والتكنولوجيا.

So let me give you a very concrete example here.

اسمحوا لي أن أقدم لكم مثالًا ملموسًا للغاية.

I'm a linguist at heart, I love languages, and that's what I love talking about.

أنا لغوية حتى النخاع، أحب اللغات، وأحب التحدث عنها.

So let me tell you about a language that many of you might not know about.

لذا دعوني أخبركم عن لغة قد لا يعرفها الكثير منكم.

Gondi.

جوندي.

Gondi is a South-Central Dravidian language.

جوندي هي لغة جنوب وسط درافيدية

It is spoken by three million people in five states of India.

يتحدث بها ثلاثة ملايين شخص في خمس مقاطعات في الهند.

And to put this in some kind of perspective,

ولفهم هذا الأمر أكثر دعوني أشرحه بشكل تطبيقي،

Norwegian is spoken by five million people

يتحدث خمسة ملايين شخص باللغة النرويجية

and Welsh by a little under a million.

ويتحدث الويلزية أقل من مليون بقليل.

So Gondi is actually a pretty robust and pretty large community

لذا في الواقع جوندي مجتمع قوي وكبير جدًا

of the Gond tribals in India.

يتكون من قبائل جوند في الهند.

But by UNESCO's Atlas of Languages in Danger,

لكن من خلال أطلس اليونسكو للغات المهددة بالخطر،

Gondi is designated vulnerable status.

تم تصنيف جوندي على أنها في حالة ضعف.

CGNet Swara is an NGO that provides a citizen journalism portal

CGNet Swara هي منظمة غير حكومية توفر بوابة صحافة المواطن

for the Gond community

للمجتمع الجوندي

by making local stories accessible through mobile phones.

من خلال إتاحة الوصول إلى القصص المحلية عبر الهواتف المحمولة.

There's absolutely no tech support for Gondi.

لا يوجد دعم فني على الإطلاق لـجوندي.

There is no data available for Gondi, no resources available for Gondi.

لا توجد بيانات متاحة عن جوندي ، لا توجد موارد متاحة لجوندي .

So all content that is created, moderated and edited is done manually.

لذا فإن كل المحتوى الذي تم إنشاؤه، والإشراف عليه وتحريره تم يدويًا.

Now, under Project Ellora,

الآن، من خلال مشروع إلورا

what we did was that we brought together all the stakeholders,

قمنا بالتواصل مع عدة جهات

an NGOs like CGNet Swara,

منصات تطوعية، مثل منصة CGNet Swara

and academic institutions, like IIIT Naya Raipur,

ومؤسسات أكاديمية مثل المعهد الدولي لتكنولوجيا المعلومات نايا رايبور

a not-for-profit children's book publisher,

ومنظمة غير ربحية لنشر كتب الأطفال

like Pratham Books,

مثل كتب براثام،

and most importantly, the speakers of the community.

والأكثر أهمية، مجتمع المتحدثين للغة

The Gond tribals themselves participated in this activity

حتى قبائل الجوند شاركوا في هذا المشروع

and for the first time edited and translated children’s books in Gondi.

وللمرة الأولى تمت معالجة وترجمة كتب للأطفال إلى اللغة الجوندية

We were able to put out 200 books for the very first time in Gondi,

استطعنا إدراج 200 كتاب للمرة الأولى إلى اللغة الجوندية

so that the children had access to stories and books in their own language.

وبهذا أصبح من السهل بالنسبة للأطفال الوصول لقصص وكتب مدونة بلغتهم

Another extension of this was Adivasi Radio,

امتداد آخر لهذا المشروع كانت راديو أدافاسي

which was like an app that we built and developed in Microsoft Research,

وهو عبارة عن تطبيق بنيناه وطورناه في مركز ميكروسوفت للأبحاث،

and then put out there, along with our stakeholders,

وقمنا بنشره هناك بمساعدة المتعاونين معنا،

which takes a Hindi text-to-speech system

يوجد بهذا التطبيق نظام يحول النص الهندي إلى كلام

and allows it to read out news and articles provided by CGNet Swara

وبذلك يستطيع قراءة الأخبار والمقالات المقدمة من قبل منصة CGNet Swara

in Gondi language.

باللغة الجوندية.

Users can now use this app to read,

الآن يستطيع المستخدمون استعمال هذا التطبيق للقراءة،

watch news and access any information

ومتابعة الأخبار والوصول إلى أية معلومات

through text and voice in their own language.

من خلال النص والصوت بلغتهم الأم.

A very interesting thing is that this app is now being used to translate --

والشيء الجدير بالاهتمام هو أن التطبيق أصبح يستخدم الآن كمترجم

by the community to translate text from Hindi to Gondi.

من قبل المجموعة ليترجم النص من اللغة الهندية إلى الجوندية.

Now, what that will result in is a lot of parallel data,

الآن، إن ما سينتج عن ذلك هو الكثير من البيانات المتوازية

that we call parallel data,

التي ندعوها بالبيانات المتوازية،

that will allow us to build machine translation systems for Gondi,

مما سيسمح لنا ببناء نظم الترجمة الآلية للغة الجوندي،

which will truly open up a window for the Gond community to the world.

والتي بدورها ستفتح نافذة جديدة للمجتمع الجوندي إلى العالم.

And what is even more important is now we know how to do this.

والأهم من ذلك أننا الآن أصبحنا نعلم كيف نفعل هذا.

We have the entire pipeline and we can replicate this for any language

فلدينا الخط الرئيسي كله ونستطيع تطبيقه على أي لغة

and any language community

وأي مجتمع لغوي آخر

which is in a similar situation as the Gond tribals.

يعيش حالة مشابهة للقبائل الجوندية.

Also education -- yes, you know, information access -- yes,

حتى التعليم، نعم، كما تعلمون، الوصول للمعلومات، نعم،

but what about earning a living?

لكن ماذا عن كسب لقمة العيش؟

Right? What about -- how can we make these people earn a living

صحيح؟ ماذا عن.. كيف يمكننا جعل هؤلاء الناس يكسبون قوتهم

through the digital tools that all of us just take for granted these days?

من خلال الأدوات الرقمية والتي لا نستطيع أخذها على محمل الجد في يومنا هذا؟

Vivek Seshadri, who's another researcher at MSR,

فيفيك سيشادري، باحث آخر في الأبحاث العلمية البحرية

and his collaborator, Manu Chopra,

ومعاونه مانو شوبرا

they've designed a platform called Karya

صمموا منصة تدعى كاريا

for providing digital microtasks to the underserved communities.

لتوفير المهام الرقمية للمجتمعات التي تعاني من نقص الخدمات.

His aim was basically to find a way to provide a means of dignified labor

هدفه الأساسي كان إيجاد طريقة لتوفير المعنى للعمل الكريم

to the populations, the rural populations

للسكان، لسكان الريف

and the urban poor populations of this country.

وللسكان الفقراء في هذه البلاد.

They don't have access to all the knowledge

فهم لا يستطيعون الحصول على كل المعلومات

to use the digital platforms

لاستخدام المنصات الرقمية

that all of us use every day without even thinking, right?

التي نستخدمها كل يوم دون تفكير، صحيح؟

But ...

لكن..

Here is a large

هنا الكثير

literate population that wants to work, right,

السكان الأميين الذين يرغبون بالعمل، أليس كذلك؟

and how can we make this possible for them?

وكيف باستطاعتنا أن نجعل هذا ممكناً لهم؟

So Karya is one such way

حسنا منصة كاريا هي إحدى هذه الطرق

through which this population can get on to the digital world

التي من خلالها سيستطيع هؤلاء الناس من الدخول في العالم الرقمي

and, you know,

وكما تعلمون،

through that find work and do tasks that can then earn them money.

وسيتمكنون من خلالها بالقيام بالأعمال التي ستدر عليهم بالنقود.

So we saw this and we thought, oh, this is wonderful.

لذا رأينا ذلك واعتقدنا، حسناً هذا رائع.

We could probably use this for data collection as well.

ومن الممكن استخدام هذا لجمع البيانات كذلك.

So we went to Amale,

فذهبنا إلى أمالي،

which is a small village of 200 people

وهي قرية صغيرة تعدادها السكاني هو 200

in the Wada district of Maharashtra

في منطقة وادا في ماهاراشترا،

and decided to use Karya to collect Marathi data.

وقررنا استخدام كاريا لجمع بيانات اللغة الماراثية.

Now, I know what you are thinking --

الآن أعرف بماذا تفكرون،

I'm sure a lot of Marathi speakers also in the audience --

أنا متأكدة أن الكثير من الجمهور يتحدثون الماراثية،

that Marathi is not a low-resource language.

فالماراثية ليست لغة قليلة الموارد.

Marathi is definitely a mainstream language of the country.

بالتأكيد فهي لغة رئيسية في البلاد.

But as far as language technology is concerned,

لكن فيما يتعلق بتكنولوجيا اللغة،

Marathi is a low-resource language.

فالماراثية لغة قليلة الموارد.

So we went to this village

لذلك ذهبنا إلى هذه القرية

and we had a very successful data-collection trip.

وحظينا برحلة ناجحة جداً في جمع البيانات.

And, you know, this village is very remote.

وكما تعلمون أن هذه القرية بعيدة جداً.

They have no TV, they have no electricity,

لا يملكون التلفاز ولا الكهرباء،

they have no mobile signal.

ولا يوجد تغطية للهواتف النقالة.

You have to climb a hill and wave your phone around

عليك أن تبلغ التلة وتلوح بهاتفك

if you want to, you know, use your mobile to call anyone.

إذا أردت استخدام هاتفك للاتصال بأي أحد

So they gave us all this data.

فأعطونا كل هذه المعلومات.

But more than that, they gave us very valuable lessons in life.

لكن أكثر من ذلك، لقد أعطونا درساً قيماً في الحياة.

One is this pride in one's own language.

أحدها هو هذا الفخر بلغة الشخص الخاصة.

The people of Amale were thrilled to be doing this

شعب أمالي كانوا سعداء للقيام بذلك

because they were advancing their own language by doing this.

لأنهم كانوا يقدمون لغتهم الخاصة من خلال القيام بذلك.

The second was the value of community.

والدرس الثاني هو قيمة المجتمع.

Very quickly, this became a village community effort.

وعلى الفور أصبح هذا جهداً مجتمعياً قروياً.

People would gather together in tasks and do this together as a group.

يجتمع الناس معاً للقيام بالمهمات سوياً كمجموعة.

And the third is the importance of storytelling.

والدرس الثالث هو مدى أهمية سرد القصص.

People of Amale were so starved of content that in the morning, during the daytime,

كان سكان آمالي متعطشين لكتابة المحتوى ففي الصباح، وخلال النهار،

they would do recordings of stories in Karya

يسجلون القصص في كاريا

and then in the evening they would gather the entire village

وبعدها في المساء يجتمعون معاً القرية بأكملها

and retell and recount these stories to the village.

يعيدون سرد تلك القصص للقرية.

So as scientists, we get so caught up

ونحن على اعتبارنا علماء، فقد انغمسنا جداً

in the science and technology part of what we are doing, you know --

في الجزء العلمي والتكنولوجي بما نفعله، كما تعلمون..

which is the next best model to have,

وهو النموذج الأفضل،

how can we increase the accuracy of my system,

كيف يمكننا زيادة الدقة في نظامي،

how can I build the next best system there is --

كيف باستطاعتي بناء أفضل نظام قادم موجود،

that we forget the reason why we are doing this: the people.

والذي جعلنا ننسى السبب في القيام بذلك: وهو الناس.

And any successful technology is the one that keeps the people and the users

وأي تقنية ناجحة هي التي تجعل من الناس والمستخدمين

up front and center.

في المقدمة والمركز

And when they start doing that,

وعندما بدأوا بالقيام بذلك،

we also realize that technology is probably a very small part of this

أدركنا أن التكنولوجيا ربما ليست إلا جزءاً صغيراً من ذلك

and there are other things in the story.

وهناك أشياء أخرى في القصة.

Maybe there are social, cultural and policy interventions

ربما يوجد مداخلات اجتماعية وثقافية وسياسية

that are required, as much as technology.

والتي بدورها مطلوبة تمامًا كالتكنولوجيا.

So some time back, I worked on a project called VideoKheti

لذا لنعد قليلاً إلى الوراء، عملت على مشروع يسمى فيديوخيتي

that allowed Hindi-speaking farmers in Central India

والذي يسمح للفلاحين المتحدثين بالهندية وسط الهند

to search for agricultural videos by speaking into a phone-based app.

بالبحث عن فيديوهات زراعية عن طريق الكلام في تطبيق على الهاتف.

So we went to Madhya Pradesh to collect data for this,

لذا ذهبنا إلى مادهيا برادش لجمع البيانات عن ذلك،

and we came back and we were training our models

وعدنا وقمنا بتدريب نماذجنا

and we discovered we're getting very bad results.

واكتشفنا أننا حصلنا على نتائج سيئة جداً.

This is not working.

هذا لا ينفع.

So we were very confused. Why is this happening?

لذا كنا مشوشين جداً. لماذا حدث ذلك؟

So we looked deeper and deeper into the data

لذا بحثنا أعمق وأعمق في البيانات

and discovered that, yes, we had collected data

واكتشفنا أن، نعم، لقد جمعنا البيانات

from what we thought was a very silent, quiet village in the evening.

من ما اعتقدناها قرية صغيرة هادئة وصامتة في المساء.

But what we hadn't heard while we were doing this

لكن ما لم نسمعه بينما كنا نقوم بذلك

was that there was this constant buzz of night insects, you know?

وجود الطنين الدائم من الحشرات الليلية،

So throughout the recordings, we had this "bzz" of the insects,

لذا خلال التسجيل كان هناك صوت “ززز” من الحشرات،

which was actually distorting our speech.

والذي كان يشوه خطابنا.

The second thing was that when we went there

الشيء الثاني هو عندما ذهبنا إلى هناك

to kind of test our app in the village,

نوعًا ما لاختبار تطبيقنا في القرية،

I and my colleague Indrani Medhi,

أنا وزميلتي آندريا ميدهي،

who is a very well-regarded design researcher,

وهي باحثة في مجال التصميم تحظى بتقدير جيد جداً

we found that the women couldn't pronounce the sanskritized words

وجدنا أن النساء لا يستطعن لفظ الكلمات السنسكريتية

that we had for some of the search terms.

كانت لدينا لبعض مصطلحات البحث.

So, like ...

حسناً مثل..

(speaks Hindi)

(تتحدث الهندية)

Which is like the term for chemical pesticides, right?

التي تشبه مصطلح المبيدات الحشرية،

Because we got these terms from the agricultural extension center

لأننا حصلنا على هذا المصطلحات من مركز الإرشاد الزراعي

and the women, even though they are farming,

والنساء، على الرغم من كونهن فلاحات،

do not interact with that center at all.

فإنهن لا يتواصلن مع المركز أبداً.

The men do, the women probably use something much simpler, like ...

الرجال يفعلون، أما النساء فهن في الغالب يستخدمن شيئًا أبسط مثل،

(speaks Hindi)

(تتحدث الهندية)

Which basically means killing pests with medicine.

والتي تعني بالأساس قتل الآفات بالدواء.

So what I have learned through my journey

إذاً ما تعلمته خلال رحلتي

and what I would like to put across to you --

والذي أرغب في نقله لكم،

by now, I hope you've understood me,

الآن آمل أنكم قد فهمتموني،

is that there is the majority of the world's languages

ذلك أن معظم لغات العالم

that require intensive investment for resource creation

والتي تتطلب استثمارات مكثفة لإيجاد الموارد

if they are to benefit from language technology.

إذا كان لهم أن يستفيدوا من التكنولوجية اللغوية.

And this is unlikely to happen in a very fast and efficient manner.

وهذا مستبعد الحدوث بطريقة سريعة وكفؤة.

So it is extremely important for us to ensure

لذا من المهم جداً لنا التأكد

that the community derives maximum benefit

أن المجتمع يحصل على الاستفادة القصوى

from whatever that we are doing in the language tech area.

من مهما كان ما نفعله في المنطقة التكنولوجيا للغة.

And to do this and deliver a positive social impact

للقيام بذك والحصول على الأثر الاجتماعي الإيجابي

on these communities,

في تلك المجتمعات،

we follow what we call the modified 4-D design thinking methodology.

نتبع ما ندعوه بمنهجية التفكير التصميمي المعدلة 4D

So the 4-D means: discover, design, develop and deploy.

إذاً 4D تعني: الاكتشاف، التصميم، التطوير، النشر.

So discover the problem that language technology can solve

لذا اكتشف المشكلة التي تستطيع التكنولوجيا اللغوية حلها

for a particular language community.

لمجموعة محددة من المجتمع.

This observation-led approach can help allocate resources

النهج القائم على الملاحظة هذا يساعد على تخصيص موارد

where they are most needed,

حيث يكون هناك حاجة ماسة لها،

designed for the users and their language,

تصاميم للمستخدمين ولغتهم،

understand the diversity in the linguistic properties

فهم التنوع في الخصائص اللغوية

and the languages of the world.

ولغة العالم.

And don't think, oh, this is made for English.

ولا تفكر، أوه، هذا فقط للغة الإنجليزية.

Now, how can we just adapt it for Marathi or for Gondi, right?

الآن، كيف يمكننا تكييف هذا بالنسبة للماراثية والجوندية،

Develop rapidly and deploy frequently.

طور بسرعة وانشر على فترات أقل.

It's an iterative process that will help you fail fast

إنها عملية تكرارية تساعدك على الفشل بسرعة

and early failures will eventually lead to success.

والأخطاء المبكرة في النهاية ستقود إلى النجاح.

The important thing is to persevere.

الشيء المهم هو المثابرة.

Do not give up.

لا تستلم.

And I remember the story of these two Aborigine Australian women,

أذكر القصة عن امرأتين من السكان الأصليين الأستراليين

Patricia O'Connor and Ysola Best.

باتريشيا أوكونر ويسولا بيست.

In the mid-90s, they went to the University of Queensland

في منتصف التسعينات، ذهبتا إلى جامعة كوينزلاند

and they wanted to learn their own language, called Yugambeh,

كانتا ترغبان في تعلم لغتهما الخاصة، وهي يوغامبه،

and they were told very bluntly, "Your language is dead.

وقد قيل لهم بكل صراحة “لغتكم ماتت.

It's been dead for three decades.

لقد ماتت منذ ثلاث عقود.

You cannot work on this. Find something else to work on."

لن تستطيعا العمل على ذلك. فلتجدوا شيئًا آخر للقيام به.”

They did not give up.

لم تستسلما.

They went to the community,

ذهبتا إلى المجموعة،

they dug up oral memories, oral traditions, oral literature,

لقد استخرجوا الذكريات الشفهية والتقاليد الشفوية والأدب الشفوي،

and founded the Yugambeh Museum,

ووجدوا متحف يوغامبه،

which became the most important cultural and linguistic center for the language

الذي أصبح من أهم المراكز الثقافية واللغوية بالنسبة للغة

and its community.

وللمجتمع.

They did not have technology. They only had their willpower.

لا يملكون التكنولوجيا. لكنهم يملكون قوة الإرادة.

Now, with the power of technology,

الآن، مع قوة التكنولوجيا،

we can ensure that the next page is written in Salmi from Finland,

يمكننا التأكد أن الصفحة القادمة مكتوبة باللغة السالمية من فنلندا،

Lillooet from Canada or Mundari from India.

ليلويت من كندا أو منداري من الهند.

Thank you.

شكرًا لكم.