Andrew McAfee: Are droids taking our jobs?

162,347 views ・ 2012-09-24

TED


ভিডিওটি চালানোর জন্য অনুগ্রহ করে নিচের ইংরেজি সাবটাইটেলে ডাবল-ক্লিক করুন।

00:00
Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
0
0
7000
Translator: Jyotirmoy Roy Reviewer: Palash Ranjan Sanyal
00:15
As it turns out, when tens of millions of people are unemployed
1
15648
3580
এমন একটা ব্যাপার এসে দাঁড়িয়েছে যে যখন লক্ষ লক্ষ মানুষ
বেকার বা নিজের যোগ্যতা অনুযায়ী কাজ পাচ্ছে না
00:19
or underemployed,
2
19252
1534
00:20
there's a fair amount of interest in what technology might be doing
3
20810
3166
আর তাই প্রযুক্তি এই কায়িক পরিশ্রম এর ব্যাপারে কি করছে তাই নিয়ে অনেক আগ্রহ সৃষ্টি হয়েছে।
00:24
to the labor force.
4
24000
1162
আর যখনি আমি এই কথোপকথন নিয়ে ভাবি, এটা আমায় আন্দোলিত করে
00:25
And as I look at the conversation,
5
25186
1889
00:27
it strikes me that it's focused on exactly the right topic,
6
27099
3680
কারন এই ব্যাপারটা সত্যিকার টপিক নিয়ে ফোকাস করছে
00:30
and at the same time, it's missing the point entirely.
7
30803
2825
আর একই সাথে এটা আসল ব্যাপারটা পুরোপুরি মিস করে ফেলছে।
00:33
The topic that it's focused on,
8
33652
1541
যে টপিক এই বিষয়ের কেন্দ্রবিন্দু, তা হলো যে
00:35
the question is whether or not all these digital technologies are affecting
9
35217
4483
এই যে এত ডিজিটাল প্রযুক্তি মানুষের জীবনে প্রভাব ফেলছে
00:39
people's ability to earn a living,
10
39724
2017
অর্থ উপার্জনের ক্ষেত্রে, অথবা অন্যভাবে বলা যায়,
00:41
or, to say it a little bit different way,
11
41765
1985
00:43
are the droids taking our jobs?
12
43774
2089
আসলে এভাবে রোবটগুলো আমাদের চাকরিগুলো কেড়ে নিচ্ছে?
00:45
And there's some evidence that they are.
13
45887
1937
এবং কিছু অভিযোগ আছে যে আসলে তেমনি হচ্ছে!
00:47
The Great Recession ended when American GDP resumed
14
47848
4045
গ্রেট রিসেশন শেষ হয়েছিল যখন আমেরিকার জিডিপি তার
00:51
its kind of slow, steady march upward,
15
51917
2867
কিছুটা ধীরগতির অর্থনীতি তার উপরের দিকে ওঠার গতি ফিরে পেল আর কিছু
00:54
and some other economic indicators also started to rebound,
16
54808
3270
অর্থনৈতিক সূচকগুলোও ঠিকঠাক ফিরে আসতে শুরু করল এবং তারা
00:58
and they got kind of healthy kind of quickly.
17
58102
2293
খুব তাড়াতাড়ি এর স্বাভাবিক গতি ফিরে পেল। বাণিজ্যিক লাভও
01:00
Corporate profits are quite high;
18
60419
2167
ছিল বেশ ভাল। এমনকি আপনি যদি ব্যাংক গুলোর লাভ দেখেন, তাহলে দেখবেন
01:02
in fact, if you include bank profits,
19
62610
1896
01:04
they're higher than they've ever been.
20
64530
1991
তারা আগে যা ছিল, তার চেয়েও ভালো অবস্থায় আছে।
01:06
And business investment in gear -- in equipment
21
66545
3487
আর বিভিন্ন যন্ত্রপাতি আর সফটওয়্যারের উপর
বাণিজ্যিক বিনিয়োগ ছিল অন্য যে কোন সময়ের চেয়ে অনেক বেশি!
01:10
and hardware and software -- is at an all-time high.
22
70056
2844
01:12
So the businesses are getting out their checkbooks.
23
72924
3315
ব্যবসাগুলো তাদের চেকবুকগুলো ভালভাবে ব্যবহারের সুযোগ পাচ্ছিল।
01:16
What they're not really doing is hiring.
24
76263
1999
কিন্তু তারা যা করছিল না, তা হল নিয়োগ করা।
01:18
So this red line
25
78661
1151
তাই এই লাল সীমারেখা হলো চাকরি আর জনসংখ্যার অনুপাত,
01:19
is the employment-to-population ratio,
26
79836
2538
01:22
in other words, the percentage of working-age people in America
27
82398
4129
অন্য কথায়, আমেরিকার কর্মক্ষম লোকেদের শতকরা হার
যাদের কাছে চাকরি আছে।
01:26
who have work.
28
86551
1386
01:27
And we see that it cratered during the Great Recession,
29
87961
3106
আর আমরা দেখতে পাই এটা সেই গহ্বর তৈরি করেছিল গ্রেট রিসেশনের সময়
01:31
and it hasn't started to bounce back at all.
30
91091
2897
যা এখনো আগের অবস্থায় ফিরে আসে নি।
01:34
But the story is not just a recession story.
31
94012
2919
কিন্তু এটা আসলে শুধু রিসেশন এর গল্প নয়।
01:36
The decade that we've just been through had
32
96955
2080
আমরা যে যুগ অতিক্রম করলাম তাতে
01:39
relatively anemic job growth all throughout,
33
99059
3213
চাকরির বৃদ্ধি ছিলো বরাবরই কম। সেটা খুব ভালো ভাবে বোঝা যায় যখন
01:42
especially when we compare it to other decades,
34
102296
2623
আমরা এটাকে অন্য যুগ গুলোর সাথে ভুলনা করি এবং ২০০০ এর দিকে
01:44
and the 2000s are the only time we have on record
35
104943
3030
আমরা এমন একটা অবস্তায় এসেছি যখন আমরা দেখছি যুগটির শুরুর
01:47
where there were fewer people working at the end of the decade
36
107997
3532
চেয়ে শেষের দিকে এসে আরও কম মানুষ
01:51
than at the beginning.
37
111553
1402
কাজ করছে! এ রকম কিছু আসলে আপনি দেখতে চান না।
01:52
This is not what you want to see.
38
112979
1673
01:54
When you graph the number of potential employees
39
114984
3383
আপনি যদি একটা গ্রাফ আকেঁন যেখানে সম্ভাব্য চাকরিদাতা
01:58
versus the number of jobs in the country,
40
118391
2556
আর দেশের চাকরির সংখ্যাটা প্লট করা হবে, আপনি এই ফারাকটা
02:00
you see the gap gets bigger and bigger over time,
41
120971
3850
দেখবেন শুধু বড় হচ্ছে আর হচ্ছে!
02:04
and then, during the Great Recession, it opened up in a huge way.
42
124845
3310
এবং গ্রেট রিসেশন এর সময় এটা বিশাল
আমি কিছু হিসেব করেছি। আমি শেষ ২০ বছরের জিডিপি বৃদ্ধি
02:08
I did some quick calculations.
43
128179
1460
02:09
I took the last 20 years of GDP growth
44
129663
2432
02:12
and the last 20 years of labor-productivity growth
45
132119
3272
আর শেষ ২০ বছরের কায়িক শ্রমক্ষমতার বৃদ্ধি নিয়েছি
02:15
and used those in a fairly straightforward way
46
135415
2718
এবং সেগুলো একদম সোজাসাপ্টা ভাবে
02:18
to try to project how many jobs the economy was going to need
47
138157
3023
উপস্থাপন করে দেখাতে চেয়েছি এই অর্থনীতি আরও কত চাকরি
বৃদ্ধি করা দরকার এবং এই রেখাটিই আমি পেয়েছি।
02:21
to keep growing,
48
141204
1303
02:22
and this is the line that I came up with.
49
142531
2125
02:24
Is that good or bad?
50
144680
1742
এটা কি ভাল না খারাপ? এটা সরকারের উপস্থাপন যাতে
02:26
This is the government's projection
51
146446
1911
কর্মক্ষম লোকজন সামনে এগিয়ে যাচ্ছে।
02:28
for the working-age population going forward.
52
148381
3336
02:31
So if these predictions are accurate, that gap is not going to close.
53
151741
5098
যদি এই বাণী সত্যিই নির্ভূল হয় তবে সেই ফারাক আর বন্ধ হবে না।
02:36
The problem is, I don't think these projections are accurate.
54
156863
3026
কিন্তু সমস্যাটা হলো, আমি মনে করিনা এই বাণীগুলো সত্য হবে!
02:39
In particular, I think my projection is way too optimistic,
55
159913
3479
বিশেষভাবে আমি মনে করি, আমার উপস্থাপন একটু বেশিই আশাব্যঞ্জক
02:43
because when I did it,
56
163416
1447
কেননা যখন আমি এটা করেছি, আমি ভাবছিলাম যে ভবিষ্যৎ
02:44
I was assuming that the future was kind of going to look like the past,
57
164887
4218
আবার আগের মত হতে যাচ্ছে
02:49
with labor productivity growth,
58
169129
1669
যেখানে শ্রমদক্ষতা বাড়ছে, আর সত্যি কথা হলো আমি তা বিশ্বাস করি না।
02:50
and that's actually not what I believe.
59
170822
1871
02:52
Because when I look around,
60
172717
1349
কারন আমি যখন চারদিকে দেখছি, আমি মনে করি আমরা এখনো
02:54
I think that we ain't seen nothing yet
61
174090
2220
02:56
when it comes to technology's impact on the labor force.
62
176334
3236
প্রযুক্তির শ্রমশক্তির উপর প্রভাবটা দেখিই নি।
02:59
Just in the past couple years, we've seen digital tools
63
179962
3971
মাত্র কয়েক বছর আগে, আমরা দেখেছি ডিজিটাল যন্ত্রগুলো
03:03
display skills and abilities that they never, ever had before,
64
183957
4233
তাদের বিভিন্ন কলা এবং ক্ষমতা গুলো দেখাচ্ছে যা তাদের কাছে আগে কখনো ছিল না।
আর তা আসলে আমরা মানুষেরা যা করে জীবিকা নির্বাহ করি,
03:08
and that kind of eat deeply into what we human beings
65
188214
3510
03:11
do for a living.
66
191748
1282
তা করে ফেলছে। আমি কিছু উদাহরন দেই
03:13
Let me give you a couple examples.
67
193054
1926
03:15
Throughout all of history,
68
195004
1252
ইতিহাস জুড়ে আপনি দেখবেন, যদি আপনি কিছু চেয়েছেন যে
03:16
if you wanted something translated from one language into another,
69
196280
3550
কোন কিছু এক ভাষা থেকে অন্য ভাষায় রুপান্তরিত হোক,
03:19
you had to involve a human being.
70
199854
1725
আপনার দরকার হত একজন মানুষকে।
03:21
Now we have multi-language, instantaneous,
71
201930
3128
এখন আমাদের কাছে বিভিন্ন ভাষায় জ্ঞানী, মূহুর্তেই তা করার ক্ষমতার
03:25
automatic translation services available for free
72
205082
4420
অধিকারী অটোমেটিক ভাষানুবাদ করার সুবিধা বিনে পয়সায় পাচ্ছি
03:29
via many of our devices, all the way down to smartphones.
73
209526
3143
বিভিন্ন যন্ত্রের মাধ্যমে, যেমন উন্নত মুঠোফোন গুলোতে।
03:32
And if any of us have used these,
74
212693
1796
আর আমাদের অনেকেই সেগুলো ব্যবহার করেছি এবং আমরা জানি যে
03:34
we know that they're not perfect, but they're decent.
75
214513
3515
এগুলো একদম নিখুঁত নয়, তবে যথেষ্ট কার্যকরী।
03:38
Throughout all of history, if you wanted something written,
76
218540
2972
ইতিহাস থেকে দেখবেন, যখন আপনি চেয়েছন যে কোন কিছু লিখিত হোক
03:41
a report or an article, you had to involve a person.
77
221536
3337
কোন আর্টিকেলে কোন রিপোর্ট, আপনার দরকার হবে কোন ব্যক্তির।
কিন্তু আর নয়! এই যে এই আর্টিকেল যেটা
03:45
Not anymore.
78
225418
1153
03:46
This is an article that appeared in Forbes online a while back,
79
226595
2973
ফোর্বস অনলাইনে এসেছে এ্যাপেলের আয় নিয়ে
03:49
about Apple's earnings.
80
229592
1176
03:50
It was written by an algorithm.
81
230792
1618
এটা লেখা হয়েছে একটা অ্যালগরিদম ব্যবহার করে।
03:52
And it's not decent -- it's perfect.
82
232980
2857
এটা শুধু কার্যকর নয়, এটা নিখুঁত!
অনেকে এর দিকে তাকাবেন এবং হয়ত বলবেন যে, "হ্যাঁ ঠিক আছে
03:57
A lot of people look at this and they say,
83
237009
2029
03:59
"OK, but those are very specific, narrow tasks,
84
239062
2305
ওগুলো খুব নির্দিষ্ট করে দেওয়া
04:01
and most knowledge workers are actually generalists.
85
241391
2911
আর বেশিরভাগ বুদ্ধিজীবীরা আসলে নানা বিষয়ে জ্ঞানের অধিকারী,
04:04
And what they do is sit on top of a very large body of expertise and knowledge
86
244326
4192
এবং তারা নানা বিষয়ে দক্ষতা ও পারদর্শিতার
অধিকারী, যা তারা
04:08
and they use that to react on the fly to kind of unpredictable demands,
87
248542
3797
সময়ের সাথে পরিবর্তন হওয়া ব্যাপারগুলো নিয়ে কাজ করতে সক্ষম
04:12
and that's very, very hard to automate."
88
252363
2120
আর সেটা আসলে স্বয়ংক্রিয়ভাবে করা অনেক কঠিন।"
এমন একজন দারুন চিত্তাকর্ষক বুদ্ধিজীবী হলেন
04:15
One of the most impressive knowledge workers in recent memory
89
255063
2905
আমাদের এ সময়ের এক ব্যক্তি - কেন জেনিংস।
04:17
is a guy named Ken Jennings.
90
257992
1521
04:19
He won the quiz show "Jeopardy!" 74 times in a row.
91
259537
4734
তিনি "জিওপ্যারডি" নামের কুইজ শো টি ৭৪ বার একটানা জিতেছেন,
04:24
Took home three million dollars.
92
264870
2190
৩০ লক্ষের বেশি ডলার জিতেছেন!
ঐ যে দেখুন সবার ডানে কেন দাড়িঁয়ে আছেন আইবিএম এর ওয়াটসন সুপার কম্পিউটারের পাশে
04:27
That's Ken on the right, getting beat three-to-one
93
267084
3771
04:30
by Watson, the Jeopardy-playing supercomputer from IBM.
94
270879
4377
তিন - এক এ "জিওপ্যারডি" শোতে হারার পর!
04:35
So when we look at what technology can do to general knowledge workers,
95
275902
3515
তাই আমরা যখন দেখি যে প্রযুক্তি আসলে এই বুদ্ধিজীবীদের
কি করতে পারে, আমি চিন্তা করতে থাকি
04:39
I start to think there might not be something so special
96
279441
3078
এই সর্ব বিষয়ে পারদর্শী লোকেদের ব্যাপারে আসলে তেমন বিশেষ কিছু নেই।
04:42
about this idea of a generalist,
97
282543
1768
বিশেষত আমরা যখন সিরি কে ওয়াটসন এর সাথে
04:44
particularly when we start doing things like hooking Siri up to Watson,
98
284335
4330
লাগিয়ে দেই আর প্রযুক্তির এমন ব্যবহার শুরু করি
04:48
and having technologies that can understand what we're saying
99
288689
3269
যখন তা আমরা কি বলি তা বুঝতে পারে
04:51
and repeat speech back to us.
100
291982
1984
এবং আমাদের সাথেও সেভাবে তা বলতে পারে।
04:53
Now, Siri is far from perfect, and we can make fun of her flaws,
101
293990
3903
সিরি এখন নিখুঁত কিছু হওয়া থেকে অনেক দূরে এবং আমরা সেটা নিয়ে,
এর ভুলগুলো নিয়ে মজা করতে পারি, কিন্তু আমাদের এটা মনে রাখা প্রয়োজন যে
04:57
but we should also keep in mind
102
297917
1499
04:59
that if technologies like Siri and Watson improve along a Moore's law trajectory,
103
299440
5364
যদি সিরি আর ওয়াটসন এর
মুরের ল অনুযায়ী উন্নতি ঘটানো সম্ভব হয়, যেটা সম্ভবত হবেও,
05:04
which they will,
104
304828
1522
05:06
in six years, they're not going to be two times better or four times better,
105
306374
3590
সেভাবে ৬ বছর নাগাদ তারা শুধু দ্বিগুন বা চারগুন নয়,
তারা এখনকার চেয়ে ১৬ গুন বেশি উন্নত হবে!
05:09
they'll be 16 times better than they are right now.
106
309988
3470
05:13
So I start to think a lot of knowledge work is going to be affected by this.
107
313482
3846
তাই আমি ভাবতে শুরু করেছি যে, তখন বুদ্ধি লাগে এমন অনেক কাজগুলো এর দ্বারা প্রভাবিত হবে!
05:17
And digital technologies are not just impacting knowledge work,
108
317352
3736
আর ডিজিটাল টেকনোলজি শুধু বুদ্ধির কাজ গুলোতেই প্রভাব ফেলবে না,
এগুলো জড়জগতের নানা জায়গাতেই কাজ করা শুরু করবে।
05:21
they're starting to flex their muscles in the physical world as well.
109
321112
3739
05:24
I had the chance a little while back to ride in the Google autonomous car,
110
324875
3725
আমার সুযোগ হয়েছিল কিছুদিন আগে গুগুলের স্বয়ংক্রিয় গাড়িতে চড়বার,
আর সেটা আসলে যেমনটা শোনাচ্ছে, সে রকমি দারুন ছিলো। (হাসি)
05:28
which is as cool as it sounds.
111
328624
2277
05:30
(Laughter)
112
330925
2188
আর আমি একদম সাক্ষী দিতে পারি যে, এটা ইউ.এস ১০১ এর
05:33
And I will vouch that it handled the stop-and-go traffic on US 101
113
333137
4421
থামা আর সাথে সাথে যাওয়ার অবস্থাও খুব ভালোভাবে পার হয়েছিল!
05:37
very smoothly.
114
337582
1253
05:38
There are about three and a half million people who drive trucks for a living
115
338859
3651
আমেরিকার প্রায় ৩৫ লক্ষ মানুষ আছে
যারা শুধু ট্রাক চালিয়ে জীবিকা নির্বাহ করে।
05:42
in the United States;
116
342534
1151
আমি মনে করি তাদের মধ্যে বেশ কিছু এই প্রযুক্তি দিয়ে ক্ষতির সম্মুখীন হবেন।
05:43
I think some of them are going to be affected by this technology.
117
343709
3068
আর এই মূহুর্তে মানুষের মত রোবটগুলো প্রায়
05:46
And right now, humanoid robots are still incredibly primitive.
118
346801
3100
আদিম পর্যায়ে আছে। তারা বেশি কিছু করতে পারে না।
05:49
They can't do very much.
119
349925
1957
05:51
But they're getting better quite quickly
120
351906
1972
কিন্তু সেগুলো খুব দ্রুতই উন্নতি করছে আর ডারপা,
05:53
and DARPA, which is the investment arm of the Defense Department,
121
353902
3537
যেটা কিনা প্রতিরক্ষা মন্ত্রনালয়ের বিনিয়োগের ব্যাপারগুলো দেখে,
05:57
is trying to accelerate their trajectory.
122
357463
1977
এই উন্নতির পথ আরও সুগম করার চেষ্টা করছে।
05:59
So, in short, yeah, the droids are coming for our jobs.
123
359464
4442
তাই, অল্প কথায়, হ্যাঁ এই রোবটগুলো আমাদের চাকরিগুলো নিয়ে নিতেই আসছে!
স্বল্পমেয়াদে আমরা চাকরির বৃদ্ধিটা আর উদ্দীপিত করতে পারি
06:05
In the short term, we can stimulate job growth
124
365105
2892
উদ্যোক্তাদের উৎসাহ দিয়ে আর পরিকাঠামো নির্মাণে
06:08
by encouraging entrepreneurship
125
368021
2137
06:10
and by investing in infrastructure,
126
370182
1914
বিনিয়োগ করে, কেননা আজকের রোবটগুলো এখনো
06:12
because the robots today still aren't very good at fixing bridges.
127
372120
3538
ব্রীজ মেরামত করার যোগ্যতা অর্জন করে নি।
06:15
But in the not-too-long-term,
128
375682
1898
কিন্তু খুব বেশি দূরে নয়, আমি মনে করি, এই রুমে যারা আছেন,
06:17
I think within the lifetimes of most of the people in this room,
129
377604
3902
তাদের অনেকের জীবনকালের মাঝেই আমরা সেই অবস্থার মাঝে পড়ব
06:21
we're going to transition into an economy that is very productive,
130
381530
3548
যখন আমাদের অর্থনীতি অনেক উৎপাদনক্ষম হবে,
06:25
but that just doesn't need a lot of human workers.
131
385102
2894
কিন্তু এতে মানুষের কাজ করার তেমন দরকার পড়বে না।
06:28
And managing that transition is going to be the greatest challenge
132
388020
3112
আর এই পরিবর্তনের মধ্যে দিয়ে যাওয়া হবে আমাদের সমাজের
অন্যতম বড় একটা ব্যাপার!
06:31
that our society faces.
133
391156
1538
06:32
Voltaire summarized why; he said,
134
392718
1950
ভল্টায়ার এর কারণের একটা সারমর্ম করেছেন। তিনি বলেছেন, "কাজ আমাদের
06:34
"Work saves us from three great evils: boredom, vice and need."
135
394692
5179
তিনটা শয়তান থেকে বাচাঁয়ঃ একঘেয়েমি, অনৈতিক্তা আর প্রয়োজনীয়তা।"
06:40
But despite this challenge --
136
400430
2057
কিন্তু এত কিছুর পরও, আমি ব্যক্তিগতভাবে
06:42
personally, I'm still a huge digital optimist,
137
402511
2912
এখনো ডিজিটাল এই জগতের একজন আশাবাদী ব্যক্তি এবং আমি
06:45
and I am supremely confident
138
405447
2204
ভীষনভাবে বিশ্বাস করি যে এই ডিজিটাল প্রযুক্তিগুলো যেটা আমরা
06:47
that the digital technologies that we're developing now
139
407675
2588
তৈরি করছি, আমাদের এক আদর্শ ভবিষ্যতের দিকে নিয়ে যাবে,
06:50
are going to take us into a Utopian future,
140
410287
2650
06:52
not a dystopian future.
141
412961
1712
কোন ভয়ানক ভবিষ্যতের দিকে নয়। আর যদি এর ব্যাখা দিতেই হয়,
06:54
And to explain why,
142
414697
1151
06:55
I want to pose a ridiculously broad question.
143
415872
2579
তবে একটা ভীষন বড় রকমের প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে চাই।
06:58
I want to ask:
144
418475
1151
আমি জিজ্ঞাসা করতে চাই, মানব সভ্যতার ইতিহাসে সবচেয়ে
06:59
what have been the most important developments in human history?
145
419650
3346
গুরুত্বপূর্ণ ঘটনাটি কি?
07:03
Now, I want to share some of the answers that I've gotten
146
423020
2961
এখন, যদি আমি কিছু উত্তরের কথা বলি যা এই প্রশ্ন উত্তোলনের
পর পেয়েছিলাম। এটা একটা চমৎকার প্রশ্ন ছিল যা
07:06
in response to this question.
147
426005
1397
07:07
It's a wonderful question to ask and start an endless debate about,
148
427426
3168
নিঃসীম এক বিতর্কের জন্ম দিত,
07:10
because some people are going to bring up
149
430618
1974
কেননা কিছু মানুষ পূর্ব এবং পশ্চিমের
07:12
systems of philosophy in both the West and the East
150
432616
3300
নানা দর্শনের কথা তুলবে
07:15
that have changed how a lot of people think about the world.
151
435940
3223
যা কি না অনেক মানুষের এই পৃথিবী সম্পর্কে ধারনা বদলে দিয়েছে!
07:19
And then other people will say,
152
439187
1493
আর যখন অন্যেরা বলবে যে, "না, আসলে সবচেয়ে বড় যে ব্যাপারটা হয়েছে
07:20
"No, actually, the big stories, the big developments
153
440704
2461
তা হলো বিভিন্ন ধর্মের সৃষ্টির পেছনে ঘটা ঘটনাগুলো,
07:23
are the founding of the world's major religions,
154
443189
2583
যেগুলো মানব সভ্যতাকে বদলে দিয়েছে
07:25
which have changed civilizations and have changed and influenced
155
445796
3226
এবং অগনিত মানুষের চিন্তাধারা বদলে দিয়েছে।
07:29
how countless people are living their lives."
156
449046
2594
তখন আবার অনেকেই বলবে যে,
07:31
And then some other folk will say,
157
451664
1697
07:33
"Actually, what changes civilizations,
158
453385
2390
"আসলে যেটা সভ্যতাগুলো বদলেছে, যেটা পরিবর্তন ঘটিয়েছে,
07:35
what modifies them and what changes people's lives are empires,
159
455799
4785
এবং যেটা মানুষের জীবন একদম বদলে দিয়েছে তা হলো
সাম্রাজ্যগুলো। তাই মানুষদের মাঝে সবচেয়ে বড় ঘটনাগুলো
07:40
so the great developments in human history
160
460608
2405
হলো বিজয়ের আর যুদ্ধের।"
07:43
are stories of conquest and of war."
161
463037
2762
07:45
And then some cheery soul usually always pipes up and says,
162
465823
2781
আর তখনি দেখবেন আরেক দল বলে উঠবে,
07:48
"Hey, don't forget about plagues!"
163
468628
1682
"প্লেগের কথা কিন্তু ভুলে যেও না।" (হাসি)
07:50
(Laughter)
164
470334
3909
কিছু আশাব্যঞ্জক উত্তরও রয়েছে এই প্রশ্নের,
07:54
There are some optimistic answers to this question,
165
474267
2523
07:56
so some people will bring up the Age of Exploration
166
476814
2414
যেমন কিছু মানুষ আমাদের অনুসন্ধানের যুগের কথা বলে,
এবং কি করে আমাদের এই বিশ্বের দুয়ার খুলে গেলো।
07:59
and the opening up of the world.
167
479252
1545
08:00
Others will talk about intellectual achievements in disciplines like math
168
480821
3778
অনেকে হয়ত বুদ্ধিগত অর্জনগুলো
যেমন গণিতে আমাদের অর্জনের কথা বলবে যা আমাদের
08:04
that have helped us get a better handle on the world,
169
484623
2494
এই বিশ্বকে সত্যিকারভাবে বুঝতে সাহায্য করেছিলো। অনেকেই আবার ঐ সময়ের কথা বলে
08:07
and other folk will talk about periods when there was a deep flourishing
170
487141
3440
যখন বিজ্ঞান আর কলার অভূতপূর্ব উন্নতি ঘটেছিল।
08:10
of the arts and sciences.
171
490605
1605
আর এই বিতর্ক এমনিভাবে চলতেই থাকবে।
08:12
So this debate will go on and on.
172
492234
1587
08:13
It's an endless debate
173
493845
1461
এটা শেষ হবার নয়, এর উপসংহারও নেই এবং
08:15
and there's no conclusive, single answer to it.
174
495330
3233
এর শুধুমাত্র একটা করে উত্তরও নেই। কিন্তু আপনি যদি আমার মত একটু গুরু হন
08:18
But if you're a geek like me,
175
498587
1517
তাহলে আপনি বলবেন, "তথ্যগুলো কি বলে?"
08:20
you say, "Well, what do the data say?"
176
500128
2681
08:22
And you start to do things
177
502833
1332
আর সত্যিই যদি আপনি গ্রাফে প্লট করা শুরু করেন যে কি আমাদের কাছে সত্যিই গুরুত্বপূর্ণ,
08:24
like graph things that we might be interested in --
178
504189
2684
যেমন পৃথিবীর জনসংখ্যা
08:26
the total worldwide population, for example,
179
506897
3079
বা সামাজিক উন্নয়ন মাপা
08:30
or some measure of social development
180
510000
2365
08:32
or the state of advancement of a society.
181
512389
2488
কিংবা কোন সমাজের উন্নতির পর্যায়
08:34
And you start to plot the data, because, by this approach,
182
514901
4123
তবে এই উপায়ে আপনি দেখবেন যে
মানব সভ্যতার বড় ঘটনাগুলোতে
08:39
the big stories, the big developments in human history,
183
519048
2605
08:41
are the ones that will bend these curves a lot.
184
521677
2510
এই বাকঁ গুলো যেন অনেক বেশি বেকেঁ যাচ্ছে।
08:44
So when you do this and when you plot the data,
185
524211
2220
আর তাই আপনি যখন এভাবে তথ্য গুলো প্লট করতে থাকবেন,
08:46
you pretty quickly come to some weird conclusions.
186
526455
2692
আপনি অনেক তাড়াতাড়ি অনেক অদ্ভুত সিদ্ধান্তে পৌছাবেন!
আপনি আসলে এই সিদ্ধান্তে পৌছাবেন যে এই ঘটনাগুলো আসলে
08:49
You conclude, actually,
187
529171
1396
08:50
that none of these things have mattered very much.
188
530591
2563
তেমন ব্যাপকভাবে কিছু করে নি! (হাসি)
08:53
(Laughter)
189
533178
3594
এগুলো এক বিন্দু পরিমান বাকঁ খাওয়াতে পারে নি বক্ররেখাটিকে। (হাসি)
08:57
They haven't done a darn thing to the curves.
190
537240
3353
09:00
There has been one story, one development in human history
191
540617
4690
কিন্তু একটা ঘটনা আছে, একটা উন্নতির গল্প
যা এই মানবসভ্যতার রেখা একদম ৯০ ডিগ্রির একটা বাকঁ এনে দিয়েছে!
09:05
that bent the curve, bent it just about 90 degrees,
192
545331
3209
আর সেটা প্রযুক্তির গল্প!
09:08
and it is a technology story.
193
548564
2135
09:11
The steam engine and the other associated technologies
194
551223
2770
বাষ্প ইঞ্জিন আর এর সাথের অন্য প্রযুক্তিগুলো যেটা
09:14
of the Industrial Revolution
195
554017
2031
পৃথিবীব্যাপী শিল্প বিপ্লবের সূচনা করেছিল
09:16
changed the world and influenced human history so much,
196
556072
3276
এবং তা মানব সভ্যতাকে এমনভাবে প্রভাবিত করেছে যে,
09:19
that in the words of the historian Ian Morris,
197
559372
2402
ইতিহাসবিদ ইয়ান মরিসের ভাষায়,
09:21
"... they made mockery out of all that had come before."
198
561798
3791
এটা এর আগে যা কিছু উন্নতি হয়েছিল, তা যেন একটা ঠাট্টার মত মনে হতে লাগাতে শুরু করেছিল!
09:25
And they did this by infinitely multiplying the power of our muscles,
199
565613
3527
আর তারা এটা করেছিল আমাদের পেশীর ক্ষমতাকে
অসীমের সাথে গুণ করে, পেশীর সব সীমাবদ্ধতাকে অতিক্রম করে!
09:29
overcoming the limitations of our muscles.
200
569164
2394
09:31
Now, what we're in the middle of now
201
571582
2498
এখন আমরা সেই অবস্থার মাঝে আছি,
09:34
is overcoming the limitations of our individual brains
202
574104
3033
যখন আমরা আমাদের মস্তিষ্কের সীমাবদ্ধতা কাটিয়ে ওঠার চেষ্টা করছি
09:37
and infinitely multiplying our mental power.
203
577161
2911
আর সেই সাথে অসীমের সাথে আমাদের মানসিক শক্তিকে গুণ করছি।
09:40
How can this not be as big a deal
204
580096
3177
আর কেন এটা আমদের পেশীর সীমাবদ্ধতা কাটিয়ে ওঠার চেয়ে
09:43
as overcoming the limitations of our muscles?
205
583297
2704
বড় কিছু নয়?
09:46
So at the risk of repeating myself a little bit,
206
586025
2860
তাই আমি নিজের কথা বারবার বলার ঝুঁকি নিয়েও বলতে চাই,
09:48
when I look at what's going on with digital technology these days,
207
588909
3753
যখন আমি দেখি এই ডিজিটাল প্রযুক্তি আসলে এখন কি করতে চলেছে,
09:52
we are not anywhere near through with this journey.
208
592686
3110
আর আমাদের যাত্রার আসলে অনেক বাকি আছে
09:55
And when I look at what is happening to our economies and our societies,
209
595820
3506
এবং আমি দেখি কি হতে চলেছে আমাদের এই অর্থনীতিতে
আর আমাদের সমাজে। আমার একমাত্র উপসংহার হলো যে,
09:59
my single conclusion is that we ain't seen nothing yet.
210
599350
3089
আমরা আসলে কিছুই দেখিনি! সব চেয়ে ভালো সময় এখনো সামনে।
10:02
The best days are really ahead.
211
602463
1726
10:04
Let me give you a couple examples.
212
604213
2001
আমি একটা উদাহরন দেই।
অর্থনীতি শক্তি দিয়ে চলে না। এটা মূলধন দিয়েও চলে না,
10:06
Economies don't run on energy.
213
606238
2373
10:08
They don't run on capital, they don't run on labor.
214
608635
3039
কায়িক শ্রম দিয়েও না। অর্থনীতি চলে চিন্তাগুলো দিয়ে!
10:11
Economies run on ideas.
215
611698
2405
আর তাই সৃষ্টির কাজ, নতুন ধারার চিন্তা তৈরির কাজ হল
10:14
So the work of innovation, the work of coming up with new ideas,
216
614127
3341
সবচেয়ে শক্তিশালী মৌলিক কাজগুলোর মধ্যে অন্যতম,
10:17
is some of the most powerful, most fundamental work that we can do
217
617492
3698
যা আমরা কোন অর্থনীতিতে করতে পারি।
এবং এভাবেই আসলে নতুন কিছু আমরা করে আসছি।
10:21
in an economy.
218
621214
1151
10:22
And this is kind of how we used to do innovation.
219
622389
3118
আর আমরা এমনি প্রায় একি রকম মানুষও খুঁজে পাব!
10:25
We'd find a bunch of fairly similar-looking people ...
220
625531
2976
10:28
(Laughter)
221
628531
3496
(হাসি)
আমরা তাদের সেরা প্রতিষ্ঠানগুলো থেকে বের করে আনব, তারপর তাদের
10:32
We'd take them out of elite institutions,
222
632051
1993
10:34
we'd put them into other elite institutions
223
634068
2079
অন্য সেরা প্রতিষ্ঠানগুলোতে পাঠাব এবং নতুন কিছু ঘটার অপেক্ষা করব।
10:36
and we'd wait for the innovation.
224
636171
1586
10:37
Now --
225
637781
1169
এখন -- (হাসি) --
10:38
(Laughter)
226
638974
2429
10:41
as a white guy who spent his whole career at MIT and Harvard,
227
641427
3488
একজন সাদা মানুষ হিসেবে যে তার পেশাদার জীবনের পুরো অংশই
10:44
I've got no problem with this.
228
644939
2026
এমআইটি আর হার্ভাডে কাটিয়ে এসেছে, আমার এতে কোন আপত্তি নেই। (হাসি)
10:46
(Laughter)
229
646989
2305
10:50
But some other people do,
230
650605
1207
কিন্তু অন্য অনেকের আপত্তি আছে এবং তারা আসলে ভোজসভায় হঠাৎ করে ঢুকে পড়েছে
10:51
and they've kind of crashed the party
231
651836
1785
আর ভোজসভার ড্রেস কোড যে নতুন কিছু সৃষ্টি তা বেমালুম ভুলে গেছে!
10:53
and loosened up the dress code of innovation.
232
653645
2145
10:55
(Laughter)
233
655814
1032
(হাসি)
10:56
So here are the winners of a Topcoder programming challenge,
234
656870
3200
আর এই যে এখানে দেখুন টপ কোডার প্রোগ্রামিং প্রতিযোগিতার বিজয়ীরা
11:00
and I assure you that nobody cares
235
660094
2692
আর আমি আপনাদের নিশ্চিত করে বলে দিতে পারি, এতে কারো কিছু এসে যায় না যে
11:02
where these kids grew up, where they went to school,
236
662810
3756
কোথায় এই বাচ্চাগুলো বড় হয়েছে, কোথায় স্কুলে গেছে
11:06
or what they look like.
237
666590
1500
অথবা তারা দেখতে কেমন। অন্যরা শুধু ভাবে
11:08
All anyone cares about is the quality of the work, the quality of the ideas.
238
668114
3843
এদের কাজের মান নিয়ে, তাদের চিন্তার মান নিয়ে।
11:11
And over and over again, we see this happening
239
671981
2236
এবং আমরা বারবার এটা হতে দেখি
11:14
in the technology-facilitated world.
240
674241
2524
এই প্রযুক্তিনির্ভর বিশ্বে।
11:16
The work of innovation is becoming more open,
241
676789
2497
নতুন কিছু তৈরির প্রয়াস তাই এখন আরো উন্মুক্ত,
আরো ব্যাপক, আরো স্বচ্ছ এবং আরো মেধা নির্ভর,
11:19
more inclusive, more transparent and more merit-based,
242
679310
3649
11:22
and that's going to continue no matter what MIT and Harvard think of it,
243
682983
3698
এবং তাই হতে থাকবে - এমআইটি বা হার্ভাড যাই মনে করুক না কেন
এবং আমি এই উন্নতি নিয়ে এর চেয়ে বেশি খুশি হতে পারবনা!
11:26
and I couldn't be happier about that development.
244
686705
2565
11:29
I hear once in a while, "OK, I'll grant you that,
245
689609
2455
আমি প্রায়শই শুনি "হ্যাঁ, আমি সবই মানছি,
কিন্তু প্রযুক্তি আসলে ধনী দেশগুলোর জন্যে একটা মাধ্যম
11:32
but technology is still a tool for the rich world,
246
692088
3019
11:35
and what's not happening,
247
695131
1399
এবং যেটা হচ্ছে যে এই ডিজিটাল যন্ত্রগুলো পিরামিডের নিচের
11:36
these digital tools are not improving the lives
248
696554
2611
হতভাগা মানুষগুলোর জন্য কিছুই করছে না।"
11:39
of people at the bottom of the pyramid."
249
699189
2149
11:41
And I want to say to that very clearly: nonsense.
250
701362
2666
আমি পরিস্কারভাবে এর উত্তরে বলতে চাইঃ সব বাজে কথা।
পিরামিডের এই নিচতলা আসলে এই প্রুযুক্তি থেকে ব্যাপকভাবে উপকৃত হচ্ছে।
11:44
The bottom of the pyramid is benefiting hugely from technology.
251
704052
3493
11:47
The economist Robert Jensen did this wonderful study a while back
252
707569
3560
অর্থনীতিবিদ রবার্ট জেনসেন একটা দারুন গবেষণা করেছেন
কিছু পূর্বে তিনি গভীরভাবে
11:51
where he watched, in great detail,
253
711153
1933
11:53
what happened to the fishing villages of Kerala, India,
254
713110
3618
ভারতের কেরালার জেলে গ্রামগুলোতে কি হচ্ছে তা পর্যবেক্ষণ করেছেন।
11:56
when they got mobile phones for the very first time.
255
716752
2881
তারা যখন প্রথমবারের মত মোবাইল পেল
11:59
And when you write for the Quarterly Journal of Economics,
256
719657
2809
এবং আপনি যখন ত্রৈমাসিক অর্থনীতির জার্নালে লিখবেন,
12:02
you have to use very dry and very circumspect language.
257
722490
2882
আপনাকে অত্যন্ত কাঠখোট্টা আর সতর্কভাবে লিখতে হবে,
12:05
But when I read his paper,
258
725396
1262
কিন্তু আমি যখন তার লেখাটা পড়লাম, আমার মনে হলো জেনসন যেন চিৎকার করে আমাদের বলছেন
12:06
I kind of feel Jensen is trying to scream at us
259
726682
2207
দেখ দেখ এটা একটা বিশাল ঘটনা।
12:08
and say, "Look, this was a big deal.
260
728913
2324
দাম স্থির হচ্ছে, মানুষ তাদের অর্থনৈতিক পরিকল্পনা করতে পারছে।
12:11
Prices stabilized, so people could plan their economic lives.
261
731261
3651
12:14
Waste was not reduced -- it was eliminated.
262
734936
3674
অপচয় কম হলো না, এটা যেন নিশ্চিহ্ন হয়ে গেলো।
আর সেই সাথে ঐ গ্রামগুলোর ক্রেতা আর বিক্রেতাদের জীবন
12:19
And the lives of both the buyers and the sellers
263
739007
2241
12:21
in these villages measurably improved."
264
741272
2474
বেশ ভালোভাবে বদলে গেলো।
এখন আমার মনে হয় না যে জেনসন অনেক ভাগ্যবান ছিলেন
12:24
Now, what I don't think is that Jensen got extremely lucky
265
744073
3790
12:27
and happened to land in the one set of villages
266
747887
2211
আর এমন এক জায়গায় গিয়ে পড়েছিলেন যেখানে
প্রযুক্তি কিছু গ্রামের চেহারা বদলে দিচ্ছিল।
12:30
where technology made things better.
267
750122
2309
12:32
What happened instead is he very carefully documented
268
752455
2647
ওখানে যা হলো তা খুব সতর্কের সাথে তিনি লিখে রাখলেন
যা কিনা প্রযুক্তি কোন পরিবেশ বা মানব সমাজে
12:35
what happens over and over again when technology comes for the first time
269
755126
4079
প্রথমবারের মত এলে হয়।
12:39
to an environment and a community:
270
759229
1937
এই মানুষগুলোর জীবন, তাদের কল্যাণ দারুনভাবে উন্নতি লাভ করল।
12:41
the lives of people, the welfares of people, improve dramatically.
271
761190
3837
তাই আমি যখন এই প্রমাণাদি গুলো দেখি এবং ভাবতে শুরু করি
12:45
So as I look around at all the evidence
272
765051
1881
12:46
and I think about the room that we have ahead of us,
273
766956
2437
আমদের সামনে কি আসছে, আর আমি ভীষণরকম ডিজিটাল বিশ্বের প্রতি
12:49
I become a huge digital optimist
274
769417
1828
আশাবাদী হয়ে পড়ি এবং ভাবতে শুরু করি ঐ চমকপ্রদ কথাগুলো
12:51
and I start to think that this wonderful statement from the physicist Freeman Dyson
275
771269
4576
যা পদার্থবিৎ ফ্রিম্যান ডাইসন বলেছেন
12:55
is actually not hyperbole.
276
775869
1738
হয়ত আসলেই অত্যুক্তি নয়। এটাই একটা নির্ভুল মূল্যায়ন যা আমাদের চারপাশে ঘটছে।
12:57
This is an accurate assessment of what's going on.
277
777631
2509
13:00
Our technologies are great gifts,
278
780164
2698
আমাদের এই ডিজিটাল প্রযুক্তিগুলো অনেক বড় উপহার!
13:02
and we, right now, have the great good fortune
279
782886
3047
আর তাই আমরা অনেক ভাগ্যবান এমন একটা সময়ে বাস করতে পেরে
13:05
to be living at a time when digital technology is flourishing,
280
785957
3730
যখন কি না এই প্রযুক্তি চারদিকে ছড়িয়ে পড়ছে,
13:09
when it is broadening and deepening and becoming more profound
281
789711
3395
আর এর মাত্রা বড় হচ্ছে
এবং সেই সাথে আরও গভীরে ছড়িয়ে পড়ছে এই বিশ্বে।
13:13
all around the world.
282
793130
1278
13:14
So, yeah, the droids are taking our jobs,
283
794432
3275
তাই হ্যাঁ, রোবটগুলো আমাদের চাকরিগুলো নিয়ে নিচ্ছে
13:17
but focusing on that fact misses the point entirely.
284
797731
3571
কিন্তু এর উপর ফোকাস করলে আসল ব্যাপারটা একদম মিস হয়ে যায়।
13:21
The point is that then we are freed up to do other things,
285
801326
3500
আর সেটা হল যে, আমরা সময় পাচ্ছি অন্য কিছু করবার
13:24
and what we're going to do, I am very confident,
286
804850
2287
আর আমরা যা করতে চলেছি, সে ব্যাপারে আমি অনেক আত্মবিশ্বাসী,
13:27
what we're going to do is reduce poverty
287
807161
2516
আর সেটা হলো এই বিশ্ব হতে দারিদ্রতা, দাসত্ব
13:29
and drudgery and misery around the world.
288
809701
2469
আর দুর্দশা থেকে মুক্তি। আমি বিশ্বাস করি আমরা শিখতে চলেছি
13:32
I'm very confident we're going to learn to live more lightly on the planet,
289
812194
4005
কি করে আর সহজ উপায়ে এই ধরিত্রীতে বাস করা যায়।
আমি প্রবলভাবে আস্থা রাখি এই ডিজিটাল যন্ত্র আর মাধ্যমগুলোর উপরে
13:36
and I am extremely confident that what we're going to do
290
816223
3425
13:39
with our new digital tools
291
819672
1375
যার গভীরতর ব্যবহারের মাধ্যমে আমরা
13:41
is going to be so profound and so beneficial
292
821071
2992
এটাকে এত উপকারী করে ফেলব যে এটা আগে যা কিছু এসেছিল, সব কিছুকে
13:44
that it's going to make a mockery out of everything that came before.
293
824087
3484
একদম একটা নিরেট ঠাট্টা বানিয়ে দেবে।
13:47
I'm going to leave the last word
294
827595
1556
আমি শেষ করব সেই ব্যক্তির কথা দিয়ে যে কি না
13:49
to a guy who had a front-row seat for digital progress,
295
829175
2654
ডিজিটাল প্রযুক্তির উন্নয়নের একদম প্রথম সারিতে বসে ছিল
13:51
our old friend Ken Jennings.
296
831853
1572
আমাদের পুরোনো বন্ধু কেন জেনংস। আমি তার সাথে আছি।
13:53
I'm with him; I'm going to echo his words:
297
833449
2243
আমি তার কথা গুলোর পুনরাবৃত্তি করতে চাই,
13:55
"I, for one, welcome our new computer overlords."
298
835716
2916
"আমি নিজে অন্তত স্বাগত জানাচ্ছি আমাদের নতুন কম্পিউটার মহারাজদেরকে" (হাসি)
13:58
(Laughter)
299
838656
1081
13:59
Thanks very much.
300
839761
1484
ধন্যবাদ সবাইকে। (করতালি)
14:01
(Applause)
301
841269
1158
এই ওয়েবসাইট সম্পর্কে

এই সাইটটি আপনাকে YouTube ভিডিওগুলির সাথে পরিচয় করিয়ে দেবে যা ইংরেজি শেখার জন্য দরকারী। আপনি সারা বিশ্বের শীর্ষস্থানীয় শিক্ষকদের দ্বারা শেখানো ইংরেজি পাঠ দেখতে পাবেন। সেখান থেকে ভিডিও চালাতে প্রতিটি ভিডিও পৃষ্ঠায় প্রদর্শিত ইংরেজি সাবটাইটেলগুলিতে ডাবল-ক্লিক করুন। সাবটাইটেলগুলি ভিডিও প্লেব্যাকের সাথে সিঙ্কে স্ক্রোল করে৷ আপনার কোন মন্তব্য বা অনুরোধ থাকলে, এই যোগাযোগ ফর্ম ব্যবহার করে আমাদের সাথে যোগাযোগ করুন.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7