Art in the age of machine intelligence | Refik Anadol

644,872 views ・ 2020-08-19

TED


يرجى النقر نقرًا مزدوجًا فوق الترجمة الإنجليزية أدناه لتشغيل الفيديو.

المترجم: Shimaa Nabil المدقّق: Nawfal Aljabali
00:12
Hi, I'm Refik. I'm a media artist.
0
12784
2875
مرحباً، أنا رفيق. فنان وسائط متعددة.
00:15
I use data as a pigment
1
15683
1975
أستخدم البيانات كصبغة
00:17
and paint with a thinking brush
2
17682
1890
وأرسم بفرشاة تفكير
00:19
that is assisted by artificial intelligence.
3
19596
2859
هذا بمساعدة الذكاء الاصطناعي.
00:23
Using architectural spaces as canvases,
4
23128
2748
باستخدام المساحات المعمارية كلوحة فنية،
00:25
I collaborate with machines
5
25900
1794
أتعاون مع الآلات
00:27
to make buildings dream and hallucinate.
6
27718
2943
لجعل المباني تحلم وتهلوس.
00:30
You may be wondering, what does all this mean?
7
30685
2715
ربما تتساءل: ماذا يعني كل هذا؟
00:33
So let me please take you into my work and my world.
8
33424
3665
لذا اسمحوا لي من فضلكم أن آخذكم في عملي وعالمي.
00:37
I witnessed the power of imagination when I was eight years old,
9
37851
3739
لقد شاهدت قوة الخيال عندما كنت في الثامنة من العمر،
00:41
as a child growing up in Istanbul.
10
41614
2342
كطفل نشأ في اسطنبول.
00:43
One day, my mom brought home a videocassette
11
43980
3391
ذات يوم، أحضرت أمي إلى المنزل شريط فيديو
00:47
of the science-fiction movie "Blade Runner."
12
47395
2683
من فيلم الخيال العلمي "Blade Runner".
00:50
I clearly remember being mesmerized
13
50102
2975
أتذكر بوضوح أنني كنت مفتوناً
00:53
by the stunning architectural vision of the future of Los Angeles,
14
53101
4909
من خلال الرؤية المعمارية المذهلة لمستقبل لوس أنجلوس،
00:58
a place that I had never seen before.
15
58034
2552
مكان لم أره من قبل.
01:00
That vision became a kind of a staple of my daydreams.
16
60610
5397
أصبحت تلك الرؤية مكوناً أساسياً في أحلام اليقظة.
01:06
When I arrived in LA in 2012
17
66031
2762
عندما وصلت إلى لوس أنجلوس في 2012
01:08
for a graduate program in Design Media Arts,
18
68817
2420
لبرنامج الدراسات العليا في فنون تصميم الوسائط،
01:11
I rented a car and drove downtown
19
71261
2390
استأجرت سيارة وقدتها إلى وسط المدينة
01:13
to see that wonderful world of the near future.
20
73675
3046
لرؤية هذا العالم الرائع في المستقبل القريب.
01:17
I remember a specific line
21
77482
1646
أتذكر سطراً محدداً
01:19
that kept playing over and over in my head:
22
79152
3069
استمر مراراً وتكراراً في رأسي:
01:22
the scene when the android Rachael
23
82245
2095
المشهد عندما أدرك الروبوت راشيل
01:24
realizes that her memories are actually not hers,
24
84364
3715
أن ذكرياتها ليست لها في الواقع،
01:28
and when Deckard tells her they are someone else's memories.
25
88103
4651
وعندما أخبرها ديكارد إنها ذكريات شخص آخر.
01:32
Since that moment,
26
92778
1233
منذ تلك اللحظة،
01:34
one of my inspirations has been this question.
27
94035
2880
كان هذا السؤال أحد مصادر إلهامي.
01:37
What can a machine do with someone else's memories?
28
97561
4339
ماذا يمكن للآلة أن تفعل مع ذكريات شخص آخر؟
01:41
Or, to say that in another way,
29
101924
2703
أو لنقول ذلك بطريقة أخرى،
01:44
what does it mean to be an AI in the 21st century?
30
104651
3751
ماذا يعني أن تكون ذكاءً اصطناعياً في القرن الـ 21؟
01:49
Any android or AI machine
31
109441
2097
أي جهاز أندريود أو ذكاء اصطناعي
01:51
is only intelligent as long as we collaborate with it.
32
111562
3117
يكون ذكياً فقط طالما نتعاون معه.
01:55
It can construct things
33
115327
1465
يمكنه بناء الأشياء
01:56
that human intelligence intends to produce
34
116816
3256
التي ينوي الذكاء البشري إنتاجها
02:00
but does not have the capacity to do so.
35
120096
2142
ولكن ليس لديه القدرة على القيام بذلك.
02:03
Think about your activities and social networks, for example.
36
123373
3805
فكر في أنشطتك والشبكات الاجتماعية، مثلاً.
02:07
They get smarter the more you interact with them.
37
127208
3548
يصبحون أكثر ذكاءً كلما تفاعلت معهم أكثر.
02:10
If machines can learn or process memories,
38
130780
4469
إذا كان بإمكان الآلات تعلم أو معالجة الذكريات،
02:15
can they also dream?
39
135273
1861
هل يستطيعون أيضاً أن يحلموا؟
02:17
Hallucinate?
40
137158
1486
يهلوسون؟
02:18
Involuntarily remember,
41
138668
2414
تذكر لا إرادياً،
02:21
or make connections between multiple people's dreams?
42
141106
3953
أو أجري ربطاً بين أحلام عدة أشخاص؟
02:25
Does being an AI in the 21st century simply mean not forgetting anything?
43
145083
6023
هل يعني الذكاء الاصطناعي في القرن الـ 21 ببساطة عدم نسيان أي شيء؟
02:32
And, if so,
44
152365
1183
وإذا كان الأمر كذلك،
02:33
isn't it the most revolutionary thing that we have experienced
45
153572
4254
أليس هذا هو الشيء الأكثر ثورية الذي اختبرناه
02:37
in our centuries-long effort to capture history across media?
46
157850
4912
في جهودنا المستمرة منذ قرون للاطلاع على التاريخ عبر وسائل الإعلام؟
02:43
In other words,
47
163406
1334
بعبارات أخرى،
02:44
how far have we come since Ridley Scott's "Blade Runner"?
48
164764
3453
إلى أي مدى وصلنا منذ فيلم "Blade Runner" لريدلي سكوت؟
02:48
So I established my studio in 2014
49
168678
3487
لذلك قمت بتأسيس الاستوديو الخاص بي في 2014
02:52
and invited architects,
50
172189
2011
ودعوت مهندسين معماريين،
02:54
computer and data scientists, neuroscientists,
51
174224
2372
علماء الكمبيوتر والبيانات وعلماء أعصاب،
02:56
musicians and even storytellers
52
176620
2847
موسيقيين وحتى رواة قصص
02:59
to join me in realizing my dreams.
53
179491
2741
لينضموا إليّ في تحقيق أحلامي.
03:03
Can data become a pigment?
54
183001
2834
هل يمكن أن تصبح البيانات صبغة؟
03:05
This was the very first question we asked
55
185859
2587
كان هذا أول سؤال طرحناه
03:08
when starting our journey to embed media arts into architecture,
56
188470
4547
عند بدء رحلتنا لتضمين فنون الإعلام في العمارة،
03:13
to collide virtual and physical worlds.
57
193041
2658
لتتصادم بين العالمين الافتراضي والمادي.
03:16
So we began to imagine what I would call the poetics of data.
58
196555
4739
لذلك بدأنا نتخيل ما أسميه شاعرية البيانات.
03:22
One of our first projects, "Virtual Depictions,"
59
202124
2717
واحدة من أول مشاريعنا، "تصويرات افتراضية"،
03:24
was a public data sculpture piece
60
204865
2099
كانت قطعة نحت بيانات عامة
03:26
commissioned by the city of San Francisco.
61
206988
2700
بتكليف من مدينة سان فرانسيسكو.
03:29
The work invites the audience
62
209712
2206
يدعو العمل الجمهور
03:31
to be part of a spectacular aesthetic experience
63
211942
3215
ليكونوا جزءًا من تجربة جمالية مذهلة
03:35
in a living urban space
64
215181
1639
في مساحة حضرية حية
03:36
by depicting a fluid network of connections of the city itself.
65
216844
5571
من خلال تصوير شبكة من الوصلات السائلة للمدينة نفسها.
03:42
It also stands as a reminder
66
222439
2723
كما أنها بمثابة تذكير
03:45
of how invisible data from our everyday lives,
67
225186
3360
كيف أن البيانات غير المرئية من حياتنا اليومية،
03:48
like the Twitter feeds that are represented here,
68
228570
3166
مثل موقع تويتر الذي يتم تمثيله هنا،
03:51
can be made visible
69
231760
2128
يمكن جعلها مرئية
03:53
and transformed into sensory knowledge that can be experienced collectively.
70
233912
5697
وتحويلها إلى معرفة حسية يمكن تجربتها بشكل جماعي.
04:00
In fact, data can only become knowledge when it's experienced,
71
240619
4900
في الواقع، يمكن أن تصبح البيانات معرفة فقط عندما تُختبر،
04:05
and what is knowledge and experience can take many forms.
72
245543
3976
ويمكن للمعرفة والخبرة أن تتخذ عدة أشكال.
04:09
When exploring such connections
73
249543
1760
عند استكشاف مثل هذه الروابط
04:11
through the vast potential of machine intelligence,
74
251327
4506
من خلال الإمكانات الهائلة من ذكاء الآلة،
04:15
we also pondered the connection between human senses
75
255857
5215
فكرنا أيضاً في الاتصال بين حواس الإنسان
04:21
and the machines' capacity for simulating nature.
76
261096
3651
وقدرة الآلات على محاكاة الطبيعة.
04:24
These inquiries began while working on wind-data paintings.
77
264771
5000
بدأت هذه الاستفسارات أثناء العمل على لوحات بيانات الرياح.
04:29
They took the shape of visualized poems
78
269795
2960
أخذوا شكل القصائد المرئية
04:32
based on hidden data sets that we collected from wind sensors.
79
272779
4814
على أساس مجموعات البيانات المخفية التي جمعناها من أجهزة استشعار الرياح.
04:37
We then used generative algorithms
80
277617
2813
ثم استخدمنا الخوارزميات التوليدية
04:40
to transform wind speed, gust and direction
81
280454
4191
لتحويل سرعة الرياح والعاصفة والاتجاه
04:44
into an ethereal data pigment.
82
284669
2634
في صبغة بيانات أثيري.
04:48
The result was a meditative yet speculative experience.
83
288387
4031
كانت النتيجة تأملية بعد تجربة التخمين.
04:53
This kinetic data sculpture, titled "Bosphorus,"
84
293349
2863
نحت البيانات الحركية، بعنوان "Bosphorus"،
04:56
was a similar attempt to question our capacity to reimagine
85
296236
4317
كانت محاولة مماثلة لتساؤل قدرتنا على إعادة تصور
05:00
natural occurrences.
86
300577
1405
الأحداث الطبيعية.
05:03
Using high-frequency radar collections of the Marmara Sea,
87
303299
4437
استخدام مجموعات الرادار عالية التردد لبحر مرمرة،
05:07
we collected sea-surface data
88
307760
2230
جمعنا بيانات سطح البحر
05:10
and projected its dynamic movement with machine intelligence.
89
310014
3181
وتوقعنا حركتها الديناميكية مع ذكاء الآلة.
05:13
We create a sense of immersion
90
313874
2098
نخلق إحساساً بالانغماس
05:15
in a calm yet constantly changing synthetic sea view.
91
315996
4179
في هدوء يغير باستمرار منظر البحر الاصطناعي.
05:21
Seeing with the brain is often called imagination,
92
321524
4088
الرؤية بالدماغ غالباً ما يسمى بالخيال،
05:25
and, for me, imagining architecture
93
325636
2304
وبالنسبة لي، تخيل العمارة
05:27
goes beyond just glass, metal or concrete,
94
327964
3881
يتجاوز مجرد الزجاج أو المعدن أو الخرسانة،
05:31
instead experimenting with the furthermost possibilities of immersion
95
331869
4501
بدلاً من التجريب بأبعد احتمالات الانغماس
05:36
and ways of augmenting our perception in built environments.
96
336394
4113
وطرق زيادة إدراكنا في البيئات المبنية.
05:40
Research in artificial intelligence is growing every day,
97
340531
3653
يتوسع البحث في الذكاء الاصطناعي كل يوم،
05:44
leaving us with the feeling of being plugged into a system
98
344208
3878
يتركنا مع شعور أن تكون موصولاً بنظام
05:48
that is bigger and more knowledgeable
99
348110
2294
أكبر وأكثر معرفة
05:50
than ourselves.
100
350428
1452
من أنفسنا.
05:51
In 2017, we discovered an open-source library
101
351904
3604
في عام 2017، اكتشفنا مكتبة مفتوحة المصدر
05:55
of cultural documents in Istanbul
102
355532
2642
من الوثائق الثقافية في اسطنبول
05:58
and began working on "Archive Dreaming,"
103
358198
3460
وبدأت العمل على "Archive Dreaming"،
06:01
one of the first AI-driven public installations in the world,
104
361682
4294
واحدة من أولى الشركات العامة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في العالم،
06:06
an AI exploring approximately 1.7 million documents that span 270 years.
105
366000
6975
يستكشف الذكاء الاصطناعي تقريباً 1.7 مليون وثيقة تمتد إلى 270 سنة.
06:13
One of our inspirations during this process
106
373788
2842
أحد مصادر إلهامنا خلال هذه العملية
06:16
was a short story called "The Library of Babel"
107
376654
3427
كانت قصة قصيرة تسمى "مكتبة بابل".
06:20
by the Argentine writer Jorge Luis Borges.
108
380105
3207
للكاتب الأرجنتيني خورخي لويس بورجيس.
06:23
In the story, the author conceives a universe in the form of a vast library
109
383336
5729
في القصة، يتصور المؤلف الكون على شكل مكتبة واسعة
06:29
containing all possible 410-page books of a certain format and character set.
110
389089
5911
تحتوي على جميع الكتب الممكنة المكونة من 410 صفحة من تنسيق معين ومجموعة أحرف.
06:35
Through this inspiring image,
111
395024
1469
من خلال هذه الصورة الملهمة،
06:36
we imagine a way to physically explore the vast archives of knowledge
112
396517
4730
نتخيل طريقة للاستكشاف المادي للمحفوظات الهائلة للمعرفة
06:41
in the age of machine intelligence.
113
401271
2491
في عصر ذكاء الآلة.
06:43
The resulting work, as you can see,
114
403786
2058
العمل الناتج، كما ترون،
06:45
was a user-driven immersive space.
115
405868
2623
كانت مساحة غامرة يحركها المستخدم.
06:48
"Archive Dreaming" profoundly transformed the experience of a library
116
408515
4875
تحولت تجربة مكتبة "Archive Dreaming" بشكل عميق
06:53
in the age of machine intelligence.
117
413414
2749
في عصر ذكاء الآلة.
06:56
"Machine Hallucination" is an exploration of time and space
118
416187
4068
"هلوسة الآلة" هو استكشاف للزمان والمكان
07:00
experienced through New York City's public photographic archives.
119
420279
4453
تمت تجربته من خلال أرشيفات الصور الفوتوغرافية العامة لمدينة نيويورك.
07:04
For this one-of-a-kind immersive project,
120
424756
2626
لهذا المشروع الغامر الفريد من نوعه،
07:07
we deployed machine-learning algorithms
121
427406
2664
نشرنا خوارزميات التعلم الآلي
07:10
to find and process over 100 million photographs of the city.
122
430094
4162
للعثور على ومعالجة 100 مليون صورة فوتوغرافية للمدينة.
07:15
We designed an innovative narrative system
123
435008
3082
قمنا بتصميم نظام سردي مبتكر
07:18
to use artificial intelligence to predict or to hallucinate new images,
124
438114
6203
لاستخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ أو الهلوسة بالصور الجديدة،
07:24
allowing the viewer to step into a dreamlike fusion
125
444341
3923
سامحين للمشاهد للدخول إلى اندماج يشبه الحلم
07:28
of past and future New York.
126
448288
2124
لماضي ومستقبل نيويورك.
07:31
As our projects delve deeper
127
451832
1819
كما تتعمق مشاريعنا أعمق
07:33
into remembering and transmitting knowledge,
128
453675
3676
في التذكر ونقل المعرفة،
07:37
we thought more about how memories were not static recollections
129
457375
4958
فكرنا أكثر في كيفية أن الذكريات لم تكن ذكريات ثابتة
07:42
but ever-changing interpretations of past events.
130
462357
3361
لكن تتغير تفسيرات الأحداث الماضية باستمرار.
07:46
We pondered how machines
131
466269
2081
فكرنا في كيفية أن عمل الآلات
07:48
could simulate unconscious and subconscious events,
132
468374
4030
يمكن أن تحاكي اللاوعي وأحداث العقل الباطن،
07:52
such as dreaming, remembering and hallucinating.
133
472428
3912
مثل الحلم والتذكر والهلوسة.
07:57
Thus, we created "Melting Memories"
134
477356
2904
وهكذا، أنشأنا "Melting Memories"
08:00
to visualize the moment of remembering.
135
480284
2421
لتصور لحظة التذكر.
08:03
The inspiration came from a tragic event,
136
483824
2667
جاء الإلهام من حدث مأساوي،
08:06
when I found out that my uncle was diagnosed with Alzheimer's.
137
486515
3511
عندما اكتشفت أن عمي تم تشخيصه بمرض الزهايمر.
08:11
At that time, all I could think about
138
491602
2421
في ذلك الوقت، كل ما كنت أفكر فيه
08:14
was to find a way to celebrate how and what we remember
139
494047
5063
هو إيجاد طريقة لنحتفل بكيف وماذا نتذكر
08:19
when we are still able to do so.
140
499134
1994
عندما لا نزال قادرين على القيام بذلك.
08:21
I began to think of memories not as disappearing
141
501152
4080
بدأت أفكر في أن الذكريات لا تختفي
08:25
but as melting or changing shape.
142
505256
2912
ولكن تذوب أو يتغير شكلها.
08:28
With the help of machine intelligence,
143
508192
2061
بمساعدة ذكاء الآلة،
08:30
we worked with the scientists at the Neuroscape Laboratory
144
510277
3463
عملنا مع العلماء في مختبر نيوروسكيب
08:33
at the University of California,
145
513764
1839
في جامعة كاليفورنيا،
08:35
who showed us how to understand brain signals as memories are made.
146
515627
5557
الذين أظهروا لنا كيف نفهم إشارات الدماغ كذكريات.
08:41
Although my own uncle was losing the ability to process memories,
147
521208
5103
على الرغم من أن عمي كان يفقد القدرة على معالجة الذكريات،
08:46
the artwork generated by EEG data
148
526335
3523
العمل الفني الذي تم إنشاؤه بواسطة بيانات EEG
08:49
explored the materiality of remembering
149
529882
3302
استكشف أهمية التذكر
08:53
and stood as a tribute to what my uncle had lost.
150
533208
4380
وتعبيراً عن تقدير ما فقده عمي.
09:00
Almost nothing about contemporary LA
151
540533
2954
لا شيء تقريباً عن لوس أنجلوس المعاصرة
09:03
matched my childhood expectation of the city,
152
543511
3761
يضاهي توقع طفولتي للمدينة،
09:07
with the exception of one amazing building:
153
547296
3090
باستثناء مبنى واحد مذهل:
09:10
the Walt Disney Concert Hall, designed by Frank Gehry,
154
550410
3389
قاعة حفلات والت ديزني الذي صممه فرانك جيري،
09:13
one of my all-time heroes.
155
553823
1731
أحد أبطالي طوال الوقت.
09:16
In 2018, I had a call from the LA Philharmonic
156
556208
3357
في عام 2018، تلقيت مكالمة من LA Philharmonic
09:19
who was looking for an installation
157
559589
1911
الذي كان يبحث عن تنصيب
09:21
to help mark the celebrated symphony's hundred-year anniversary.
158
561524
4090
للمساعدة في الاحتفال بذكرى مرور مائة عام على السمفونية الشهيرة.
09:25
For this, we decided to ask the question,
159
565638
3372
لهذا قررنا طرح السؤال،
09:29
"Can a building learn? Can it dream?"
160
569034
2940
"هل يمكن أن يتعلم المبنى؟ هل يمكن أن يحلم؟"
09:32
To answer this question,
161
572614
1177
للإجابة على هذا السؤال،
09:33
we decided to collect everything recorded in the archives of the LA Phil and WDCH.
162
573815
5831
قررنا جمع كل شيء مسجل في أرشيف LA Phil وWDCH.
09:39
To be precise, 77 terabytes of digitally archived memories.
163
579670
4865
على وجه الدقة، 77 تيرابايت من الذكريات المؤرشفة رقمياً.
09:44
By using machine intelligence,
164
584559
2167
باستخدام الذكاء الآلي،
09:46
the entire archive, going back 100 years,
165
586750
3416
الأرشيف بأكمله، يعود إلى 100 عام،
09:50
became projections on the building's skin,
166
590190
3005
أصبح إسقاطات على سطح المبنى،
09:53
42 projectors to achieve this futuristic public experience
167
593219
3944
42 جهاز لعرض هذه التجربة العامة المستقبلية
09:57
in the heart of Los Angeles,
168
597187
2175
في قلب لوس أنجلوس،
09:59
getting one step closer to the LA of "Blade Runner."
169
599386
3983
بقرب خطوة واحدة إلى "Blade Runner" لوس أنجلوس.
10:04
If ever a building could dream,
170
604146
2514
إذا كان يمكن لأي مبنى أن يحلم،
10:06
it was in this moment.
171
606684
1677
كان في هذه اللحظة.
10:11
Now, I am inviting you to one last journey into the mind of a machine.
172
611703
4746
الآن، أدعوكم إلى رحلة أخيرة في عقل الآلة.
10:17
Right now, we are fully immersed in the data universe
173
617877
3364
الآن، نحن منغمسون تماماً في عالم البيانات
10:21
of every single curated TED Talk from the past 30 years.
174
621265
4548
من كل محادثة TED من الثلاثين عاماً الماضية.
10:25
That means this data set includes 7,705 talks from the TED stage.
175
625837
6602
هذا يعني أن مجموعة البيانات هذه تتضمن 7705 محاضرة من مسرح TED.
10:33
Those talks have been translated into 7.4 million seconds,
176
633094
4541
تمت ترجمة تلك المحادثات إلى 7.4 مليون ثانية،
10:37
and each second is represented here in this data universe.
177
637659
4095
ويتم تمثيل كل ثانية هنا في عالم البيانات هذا.
10:41
Every image that you are seeing in here
178
641778
2071
كل صورة تراها هنا
10:43
represents unique moments from those talks.
179
643873
3072
تمثل لحظات فريدة من تلك المحادثات.
10:46
By using machine intelligence,
180
646969
1873
باستخدام ذكاء الآلة،
10:48
we processed a total of 487,000 sentences
181
648866
4301
عالجنا ما مجموعه 487,000 جملة
10:53
into 330 unique clusters of topics like nature, global emissions,
182
653191
4389
في 330 مجموعة فريدة من الموضوعات مثل الطبيعة والانبعاثات العالمية،
10:57
extinction, race issues, computation,
183
657604
3286
الانقراض وقضايا العرق والحوسبة،
11:00
trust, emotions, water and refugees.
184
660914
3540
الثقة والعواطف والمياه واللاجئين.
11:04
These clusters are then connected to each other
185
664478
2849
ثم هذه المجموعات متصلة ببعضها البعض
11:07
by an algorithm,
186
667351
1262
بواسطة خوارزمية،
11:08
[that] generated 113 million line segments,
187
668637
3842
[التي] ولدت 113 مليون قطاعات خطية،
11:12
which reveal new conceptual relationships.
188
672503
3103
التي تكشف عن علاقات مفاهيمية جديدة.
11:15
Wouldn't it be amazing to be able to remember
189
675630
3341
ألن يكون الأمر رائعاً أن تكون قادراً على تذكر
11:18
all the questions that have ever been asked on the stage?
190
678995
3069
كل الأسئلة التي سُئلت على المسرح في أي وقت مضى؟
11:23
Here I am,
191
683507
1439
ها أنا،
11:24
inside the mind of countless great thinkers,
192
684970
2862
داخل عقل عدد لا يحصى من المفكرين العظماء،
11:27
as well as a machine, interacting with various feelings
193
687856
3723
فضلاً عن الآلة، التفاعل مع المشاعر المختلفة
11:31
attributed to learning,
194
691603
2365
ينسب إلى التعلم،
11:33
remembering, questioning
195
693992
2236
التذكر والاستجواب
11:36
and imagining all at the same time,
196
696252
3367
وتخيّل الجميع في نفس الوقت،
11:39
expanding the power of the mind.
197
699643
2275
يوسع قوة العقل.
11:43
For me, being right here
198
703034
2397
بالنسبة لي، وجودي هنا
11:45
is indeed what it means to be an AI in the 21st century.
199
705455
3952
هو في الواقع ما يعنيه أن تكون ذكاءً اصطناعياً في القرن الـ 21.
11:50
It is in our hands, humans,
200
710184
2293
إنه بأيدينا أيها البشر
11:52
to train this mind to learn and remember
201
712501
3516
لتدريب هذا العقل على تعلم وتذكر
11:56
what we can only dream of.
202
716041
2093
ما لا يمكننا إلا أن نحلم به.
11:59
Thank you.
203
719258
1150
شكراً لكم.
حول هذا الموقع

سيقدم لك هذا الموقع مقاطع فيديو YouTube المفيدة لتعلم اللغة الإنجليزية. سترى دروس اللغة الإنجليزية التي يتم تدريسها من قبل مدرسين من الدرجة الأولى من جميع أنحاء العالم. انقر نقرًا مزدوجًا فوق الترجمة الإنجليزية المعروضة على كل صفحة فيديو لتشغيل الفيديو من هناك. يتم تمرير الترجمات بالتزامن مع تشغيل الفيديو. إذا كان لديك أي تعليقات أو طلبات ، يرجى الاتصال بنا باستخدام نموذج الاتصال هذا.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7