Massive-scale online collaboration | Luis von Ahn

Překladatel: Ondrej Ferby Korektor: Petr Bela

How many of you had to fill out a web form

Kolik z vás už muselo vyplnit nějaký nějaký webový formulář,

where you've been asked to read

kde jste byli požádáni o přečtení řetězce zdeformovaných znaků jako jsou tato?

a distorted sequence of characters like this?

Pro kolik z vás to bylo otravné?

How many of you found it really annoying?

Dobře, skvělé. To jsem vymyslel já.

(Laughter)

OK, outstanding. So I invented that.

(Smích)

(Laughter)

Spíš jsem byl jedním z těch, co to vymysleli.

Or I was one of the people who did it.

Jmenuje se to CAPTCHA.

That thing is called a CAPTCHA.

A je tam proto, aby zjistila, že vy, bytost, která formulář vyplňuje,

And it is there to make sure you, the entity filling out the form,

jste opravdu člověk a ne nějaký typ programu,

are a human and not a computer program

napsaný tak, aby odesílal formulář milionkrát.

that was written to submit the form millions of times.

Funguje to, protože lidé,

The reason it works is because humans, at least non-visually-impaired humans,

alespoň ti bez zrakového postižení,

nemají problém se čtením těchto pokroucených znaků,

have no trouble reading these distorted characters,

zatímco počítačové programy to zatím tak dobře nesvedou.

whereas programs can't do it as well yet.

In the case of Ticketmaster,

Například v případě Ticketmasteru,

the reason you have to type these characters

musíte tyto znaky zadat,

is to prevent scalpers from writing a program

aby se zabránilo spekulantům v napsání programu,

that can buy millions of tickets, two at a time.

který by po dvou nakoupil miliony lístků.

CAPTCHAs are used all over the Internet.

CAPTCHA se používá po celém internetu.

And since they're used so often,

A protože se užívá tak hojně,

a lot of times the sequence of random characters shown to the user

často se stane, že konkrétní řada zobrazených náhodných znaků

může být nešťastná.

is not so fortunate.

So this is an example from the Yahoo registration page.

Například tento registrační formulář na Yahoo.

The random characters that happened to be shown to the user

Náhodné znaky, které se uživateli zobrazily,

byly Č, E, K, E, J, což samozřejmě tvoří slovo.

were W, A, I, T, which, of course, spell a word.

Ale nejlepší část je zpráva,

But the best part is the message

that the Yahoo help desk got about 20 minutes later.

kterou obdržela pomocná linka Yahoo asi za 20 minut.

[Help! I've been waiting for over 20 minutes and nothing happens.]

"Pomoc! Už čekám přes 20 minut a nic se neděje."

(Laughter)

(Smích)

This person thought they needed to wait.

Takže si myslel, že musí počkat.

This, of course, is not as bad as this poor person.

Ale tento uživatel na tom byl ještě hůř.

(Laughter)

(Smích)

CAPTCHA Project is something that we did at Carnegie Melllon over 10 years ago,

Projekt CAPTCHA jsme vytvořili zde v Carnegie Mellon před 10 lety

a používá se úplně všude.

and it's been used everywhere.

Let me now tell you about a project that we did a few years later,

Řeknu vám o projektu, který jsme udělali o pár let později,

další krok ve vývoji CAPTCHA.

which is sort of the next evolution of CAPTCHA.

Říkáme mu reCAPTCHA,

This is a project that we call reCAPTCHA,

a je něčím, co jsme začli zde na Carnegie Mellon

which is something that we started here at Carnegie Mellon,

a časem z toho udělali začínající firmu.

then we turned it into a start-up company.

A pak, asi před rokem a půl,

And then about a year and a half ago, Google actually acquired this company.

koupil tuto firmu Google.

Řeknu vám, jak to začalo.

Let me tell you what this project started.

Když mi došlo následující:

This project started from the following realization:

Přibližně 200 milionů CAPTCHA

It turns out that approximately 200 million CAPTCHAs

se na světě vyplní každý den.

are typed everyday by people around the world.

When I first heard this, I was quite proud of myself.

Když jsem to slyšel prvně, byl jsem na sebe hrdý.

Říkal jsem si, jaký dopad můj výzkum má.

I thought, look at the impact my research has had.

Ale pak jsem se začal cítit špatně.

But then I started feeling bad.

Víte, pokaždé, když vyplňujete CAPTCHA,

Here's the thing: each time you type a CAPTCHA,

vlastně přijdete o 10 vteřin vašeho času.

essentially, you waste 10 seconds of your time.

And if you multiply that by 200 million,

A když to vynásobíte 200 miliony,

you get that humanity is wasting about 500,000 hours every day

zjistíte, že lidstvo jako celek ztrácí asi 500 000 hodin denně

typing these annoying CAPTCHAs.

při psaní těch otravných CAPTCHA.

(Laughter)

Tehdy jsem se začal cítit špatně.

So then I started feeling bad.

(Laughter)

(Smích)

And then I started thinking, of course, we can't just get rid of CAPTCHAs,

A pak jsem si říkal, no, nemůžeme CAPTCHA odstranit,

protože bezpečnost webu na nich závisí.

because the security of the web depends on them.

Ale pak jsem si pomyslel, existuje způsob jak z tohoto úsilí

But then I started thinking, can we use this effort

for something that is good for humanity?

získat něco dobrého pro lidstvo?

So see, here's the thing.

Má se to takto.

While you're typing a CAPTCHA, during those 10 seconds,

Zatímco píšete CAPTCHU, během těch 10 vteřin,

váš mozek dělá něco úžasného.

your brain is doing something amazing.

Your brain is doing something that computers cannot yet do.

Vás mozek dělá něco, co počítače zatím nesvedou.

Můžete tak dělat během těch 10 vteřin něco užitečného?

So can we get you to do useful work for those 10 seconds?

Jinak řečeno,

Is there some humongous problem that we cannot yet get computers to solve,

je tu nějaký velký problém, který počítače nedokáží vyřešit,

ale můžeme jej rozdělit na 10 vteřinové úseky,

yet we can split into tiny 10-second chunks

such that each time somebody solves a CAPTCHA,

takže když někdo vyřeší CAPTCHA

vyřeší i kousek toho problému?

they solve a little bit of this problem?

A odpověď na to je "ano", a to je to co teď děláme.

And the answer to that is "yes," and this is what we're doing now.

Takže to co možná nevíte je, že zatímco píšete CAPTCHA,

Nowadays, while you're typing a CAPTCHA,

nejen, že se dokazujete, že jste člověk,

not only are you authenticating yourself as a human,

ale zároveň pomáháte digitalizovat knihy.

but in addition you're helping us to digitize books.

Vysvětlím vám jak to funguje.

Let me explain how this works.

Je tu spousty projektů, pokoušejících se o digitalizaci knih.

There's a lot of projects trying to digitize books.

Google jeden má, The Internet Archive jeden má.

Google has one. The Internet Archive has one.

Amazon, teď když má Kindle, se o to pokouší.

Amazon, with the Kindle, is trying to digitize books.

V základě to funguje tak,

Basically, the way this works is you start with an old book.

že vezmete starou knihu.

You've seen those things, right?

Viděli jste ty věci, že? Myslím, knihy?

Like a book?

(Smích)

(Laughter)

So you start with a book and then you scan it.

Začnete s knihou a naskenujete jí.

Ale skenování knihy

Now, scanning a book

is like taking a digital photograph of every page.

je jako focení každé její stránky.

Z každé stránky máte obrázek.

It gives you an image for every page.

Je to obrázek s textem z každé stránky knihy.

This is an image with text for every page of the book.

V dalším kroku procesu

The next step in the process is that the computer needs to be able

musí počítač dešifrovat všechna ta slova na obrázku.

to decipher the words in this image.

K tomu se používá technologie OCR,

That's using a technology called OCR, for optical character recognition,

optické rozeznávání znaků,

which takes a picture of text

které vezme obrázek textu

and tries to figure out what text is in there.

a pokusí se zjistit, jaký text tam je.

Now, the problem is that OCR is not perfect.

Problém u OCR je, že je nedokonalý.

Hlavně u starších knih,

Especially for older books

where the ink has faded and the pages have turned yellow,

kde inkoust vybledl a stránky zežloutly,

OCR cannot recognize a lot of the words.

OCR nerozpozná hodně slov.

For things that were written more than 50 years ago,

Například u knih napsaných před více než 50 roky,

počítač nerozpozná okolo 30 procent slov.

the computer cannot recognize about 30 percent of the words.

Takže my děláme to,

So now we're taking all of the words that the computer cannot recognize

že sebereme všechna slova, která počítač nerozezná,

and we're getting people to read them for us

a dáváme je lidem, aby je pro nás přečetli,

while they're typing a CAPTCHA on the Internet.

když píšou CAPTCHA na internetu.

Takže příště až budete psát CAPTCHA, ta slova která píšete,

So the next time you type a CAPTCHA, these words that you're typing

jsou vlastně slova z knih, které se právě digitalizují

are actually words from books that are being digitized

that the computer could not recognize.

a počítač je nerozeznal.

The reason we have two words nowadays instead of one

A důvod proč používáme 2 slova místo jednoho je ten,

protože jedno z těch slov

is because one of the words

is a word that the system just got out of a book,

je slovo, které systém dostal z knihy,

a neví co to to je a ukáže vám ho.

it didn't know what it was and it's going to present it to you.

Protože ale neví, jaká je správná odpověď, nemůže jí posoudit.

But since it doesn't know the answer, it cannot grade it.

Takže vám dáme další slovo,

So we give you another word,

for which the system does know the answer.

které systém už zná.

We don't tell you which one's which and we say, please type both.

Neřekneme vám, které je které a poprosíme o vyplnění obou.

A když zadáte správné slovo

And if you type the correct word

pro to, které systém už zná, tak předpokládá,

for the one for which the system knows the answer,

že jste člověk

it assumes you are human

and it also gets some confidence that you typed the other word correctly.

a také získá důvěru, že jste dobře napsali i to druhé slovo.

A když zopakujeme tento proces třeba u 10 různých lidí

And if we repeat this process to 10 different people

a všichni se shodnou jaké to nové slovo je,

and they agree on what the new word is,

máme jedno nové správné slovo v digitální podobě.

then we get one more word digitized accurately.

Takže takhle to funguje.

So this is how the system works.

A od doby před asi třemi nebo čtyřmi lety, kdy jsme s tím začli,

And since we released it about three or four years ago,

spousta stránek začala přecházet

a lot of websites have started switching from the old CAPTCHA,

ze staré CAPTCHA, kde lidé mrhali svým časem,

where people wasted their time,

na novou CAPTCHA, kde lidí pomáhají s digitalizováním knih.

to the new CAPTCHA where people are helping to digitize books.

Například Ticketmaster.

So every time you buy tickets on Ticketmaster,

S každou koupí lístku na Ticketmasteru, pomůžete digitalizovat knihu.

you help to digitize a book.

Facebook: Pokaždé když si někoho přidáte nebo šťouchnete,

Facebook: Every time you add a friend or poke somebody,

pomůžete digitalizovat knihu.

you help to digitize a book.

Twitter a dalších asi 350 000 dalších stránek používá reCAPTCHA.

Twitter and about 350,000 other sites are all using reCAPTCHA.

Popravdě to číslo stránek, které reCAPTCHA používají je tak vysoké,

And the number of sites that are using reCAPTCHA is so high

že množství slov digitalizovaných denně je opravdu velké.

that the number of words we're digitizing per day is really large.

Je to kolem 100 milionu denně,

It's about 100 million a day,

což je asi dva a půl milionu knížek ročně.

which is the equivalent of about two and a half million books a year.

A to vše napsáno slovo po slově

And this is all being done one word at a time

jen lidmi vyplňujícími CAPTCHA na internetu.

by just people typing CAPTCHAs on the Internet.

(Potlesk)

(Applause)

Now, of course,

Samozřejmě,

since we're doing so many words per day,

když máme tolik slov každý den,

může se stát něco vtipného.

funny things can happen.

This is especially true because now we're giving people

A to hlavně proto, že teď dáváme lidem dvě

náhodně vybraná anglická slova vedle sebe.

two randomly chosen English words next to each other.

Takže se stávají vtipné věci.

So funny things can happen.

Například, objevilo se toto slovo.

For example, we presented this word.

Slovo "Křesťané", na tom není nic špatného.

It's the word "Christians"; there's nothing wrong with it.

Když se ale objeví vedle dalšího náhodného slova,

But if you present it along with another randomly chosen word,

může se stát něco špatného.

bad things can happen.

Dostali jsme toto. (Špatní křesťané)

So we get this.

[bad Christians]

Ale je to ještě horší, protože stránka, na které se ukázalo

But it's even worse, because the website where we showed this

byla "Ambasáda Království božího".

actually happened to be called The Embassy of the Kingdom of God.

(Smích)

(Laughter)

Hups.

Oops.

(Laughter)

(Smích)

Tady je další špatná.

Here's another really bad one.

JohnEdwards.com

JohnEdwards.com

[Damn liberal]

(Zatracený liberál)

(Laughter)

(Smích)

Takže pořád urážíme lidi v jednom kuse.

So we keep on insulting people left and right everyday.

Samozřejmě lidi jen neurážíme.

Of course, we're not just insulting people.

Jde o to, že když uvádíme dvě náhodná slova,

Here's the thing. Since we're presenting two randomly chosen words,

může se stát něco zajímavého.

interesting things can happen.

So this actually has given rise to a really big Internet meme

To dalo vzniknout velkému

internetovému memu,

that tens of thousands of people have participated in,

kterému přispěli desetitisíce lidí,

říká se mu CAPTCHA umění.

which is called CAPTCHA art.

I'm sure some of you have heard about it.

Určitě o něm někteří z vás slyšeli.

Here's how it works.

Takhle to funguje.

Imagine you're using the Internet and you see a CAPTCHA

Představte si, že jste na internetu a vidíte CAPTCHA

that you think is somewhat peculiar,

a pomyslíte si, že je to něco konkrétního,

like this CAPTCHA.

jako zde. (Neviditelný toustovač)

[invisible toaster]

What you're supposed to do is you take a screenshot of it.

Takže uděláte s tím snímek obrazovky.

Pak, samozřejmě, vyplníte CAPTCHA,

Then of course, you fill out the CAPTCHA because you help us digitize a book.

protože pomůžete s digitalizací.

Ale nejdřív uděláte snímek,

But first you take a screenshot

and then you draw something that is related to it.

a pak namalujete něco co se k tomu vztahuje.

(Smích)

(Laughter)

That's how it works.

To je celá věda.

(Laughter)

There are tens of thousands of these.

Jsou jich desetitisíce.

Some of them are very cute.

Některé roztomilé. (Udržel jsem to)

[clenched it]

(Smích)

(Laughter)

Některé vtipné.

Some of them are funnier.

(Sjetí předci)

[stoned Founders]

(Laughter)

Smích

And some of them, like paleontological shvisle ...

A některé,

jako paleontologické ňůňo

(Laughter)

mohou obsahovat Snoop Dogga.

they contain Snoop Dogg.

(Laughter)

(Smích)

OK, so this is my favorite number of reCAPTCHA.

Dobře, toto je mé nejoblíbenější číslo z reCAPTCHA.

Je to moje nejoblíbenější věc na celém projektu.

So this is the favorite thing that I like about this whole project.

Je to množství lidí,

This is the number of distinct people

kteří pomohli zdigitalizovat alespoň jedno slovo přes reCAPTCHA

that have helped us digitize at least one word out of a book through reCAPTCHA:

750 milionů,

750 million, a little over 10 percent of the world's population,

což je něco málo přes 10 procent světové populace,

has helped us digitize human knowledge.

nám pomohlo zdigitalizovat vědění lidstva.

And it is numbers like these that motivate my research agenda.

A čísla jako jsou tato, mě motivují ve výzkumu.

So the question that motivates my research is the following:

Otázka, která motivuje můj výzkum, je tato:

Když se podíváte na největší úspěchy lidstva,

If you look at humanity's large-scale achievements,

ty opravdu největší,

these really big things

that humanity has gotten together and done historically --

které spojily lidstvo a změnily dějiny --

like, for example, building the pyramids of Egypt

například stavba pyramid v Egyptě,

or the Panama Canal

Panamského kanálu

or putting a man on the Moon --

nebo poslání člověka na Měsíc --

there is a curious fact about them,

všechny mají něco společného,

and it is that they were all done with about the same number of people.

hlavně to, byly dokončeny s podobným množstvím lidí.

Zvláštní, ty všechny zvládnuty s asi 100.000 lidmi.

It's weird; they were all done with about 100,000 people.

A důvod je ten, že před internetem,

And the reason for that is because, before the Internet,

organizování více než 100.000 lidí,

coordinating more than 100,000 people,

nemluvě o výplatách, byla téměř nemožná.

let alone paying them, was essentially impossible.

Teď jsem vám ale ukázal projekt, který v době internetu

But now with the Internet, I've just shown you a project

kde spolupracuje 750 milionu lidí

where we've gotten 750 million people to help us digitize human knowledge.

na digitalizaci vědění lidstva.

Takže otázkou, která mě motivuje je,

So the question that motivates my research is,

když zvládneme poslat člověka na Měsíc se 100 000 lidmi,

if we can put a man on the Moon with 100,000,

what can we do with 100 million?

co zvládneme se 100 miliony?

So based on this question,

A na základě této otázky

we've had a lot of different projects that we've been working on.

jsme rozjeli různé projekty, na kterých pracujeme.

Ukážu vám jeden, ze kterého jsem opravdu nadšený.

Let me tell you about one that I'm most excited about.

This is something that we've been semiquietly working on

Něco, na čem jsme v tichosti pracovali

asi poslední rok a půl.

for the last year and a half or so.

Ještě není spuštěn. Jmenuje se Duolingo.

It hasn't yet been launched. It's called Duolingo.

A protože nebyl spuštěn, pšššt!

Since it hasn't been launched, shhh!

(Smích)

(Laughter)

Yeah, I can trust you'll do that.

Věřím vám.

To je ten projekt a takhle začal.

So this is the project. Here's how it started.

Začal mou otázkou na mého studenta

It started with me posing a question to my graduate student, Severin Hacker.

Severina Hackera.

Dobře, to je Severin Hacker.

OK, that's Severin Hacker.

Takže, položil jsem mu svou otázku.

So I posed the question to my graduate student.

Mimochodem, slyšeli jste dobře,

By the way, you did hear me correctly; his last name is Hacker.

jeho příjmení je Hacker.

(Laughter)

Dal jsem mu tedy tuto otázku:

So I posed this question to him: How can we get 100 million people

Jak přimějeme 100 milionů lidí

translating the web into every major language for free?

přeložit web do všech hlavních jazyků zdarma?

Dobře, několik věcí k té otázce.

There's a lot of things to say about this question.

Zaprvé, překládání webu.

First of all, translating the web.

Web je rozložen do více jazyků.

Right now, the web is partitioned into multiple languages.

Jeho velká část je v angličtině.

A large fraction of it is in English.

Když anglicky neumíte, nedostanete s k ní.

If you don't know English, you can't access it.

Ale jsou i ty velké části v jiných jazycích,

But there's large fractions in other different languages,

které když neznáte, nedostanete se k nim.

and if you don't know them, you can't access it.

A my bychom chtěli přeložit web, alespoň jeho většinu,

So I would like to translate all of the web,

or at least most of it, into every major language.

do všech hlavních jazyků.

To je to, co bych rád udělal.

That's what I would like to do.

Now, some of you may say, why can't we use computers to translate?

Někteří možná namítnou, proč nepoužijeme počítače?

Proč nemůžeme použít překladače?

Machine translation is starting to translate

V současnosti počítačové překlady sem tam přeloží větu.

some sentences here and there.

Proč je nepoužijeme pro celý web?

Why can't we use it to translate the web?

No, problém s tímto je, že to není dost dobré

The problem with that is it's not yet good enough

a pravděpodobně nebude dalších asi 15 až 20 let.

and it probably won't be for the next 15 to 20 years.

Tvoří spoustu chyb.

It makes a lot of mistakes. Even when it doesn't,

A i když nechybuje,

since it makes so many mistakes, you don't know whether to trust it or not.

tak protože dělá tolik chyb, nevíte, zda tomu věřit, či ne.

Ukážu vám příklad

So let me show you an example

of something that was translated with a machine.

něčeho přeloženého strojem.

Byl to příspěvek na fóru.

Actually, it was a forum post.

It was somebody who was trying to ask a question about JavaScript.

Někdo se ptal na něco ohledně JavaScriptu.

It was translated from Japanese into English.

Bylo to přeloženo s japonštiny do angličtiny.

So I'll just let you read.

Nechám vás číst.

This person starts apologizing

Ten člověk začíná omluvou za to,

for the fact that it's translated with a computer.

že to bylo přeloženo počítačem.

So the next sentence is going to be the preamble to the question.

Další věta je úvod k otázce.

Takže něco vysvětluje.

So he's just explaining something.

Pamatujte, je to otázka ohledně JavaScriptu.

Remember, it's a question about JavaScript.

[At often, the goat-time install a error is vomit.]

(Často, kozločas instaluje chyba jsou zvratky.)

(Laughter)

(Často, kozločas instaluje chyba jsou zvratky.)

Then comes the first part of the question.

Pak následuje první část otázky.

[How many times like the wind, a pole, and the dragon?]

(Kolikrát jako vítr, stožár a drak?)

(Laughter)

(Kolikrát jako vítr, stožár a drak?)

Pak přichází má oblíbená část otázky.

Then comes my favorite part of the question.

[This insult to father's stones?]

(Není to urážka otcových gulí?)

(Laughter)

(Není to urážka otcových gulí?)

A pak přichází závěr, který je z toho všeho nejlepší.

And then comes the ending,

which is my favorite part of the whole thing.

(Prosím omluvte svou hloupost. Pro vás mnohé díky.)

[Please apologize for your stupidity. There are a many thank you.]

(Laughter)

(Prosím omluvte svou hloupost. Pro vás mnohé díky.)

OK, so computer translation, not yet good enough.

Takže počítačový překlad ještě není dost dobrý.

Zpět k otázce.

So back to the question.

Takže potřebujeme, aby lidé přeložili web.

So we need people to translate the whole web.

Takže teď asi budete ptát,

So now the next question you may have is,

proč nemůžeme lidem zaplatit, aby to udělali?

well, why can't we just pay people to do this?

Mohli bychom zaplatit profesionální překladatele, aby vše přeložili.

We could pay professional translators to translate the whole web.

To můžeme.

We could do that.

Unfortunately, it would be extremely expensive.

Bohužel by to bylo extrémně nákladné.

For example, translating a tiny fraction of the whole web, Wikipedia,

Například, překlad malinkého zlomku celého webu, Wikipedie,

do jednoho jazyka, španělštiny.

into one other language, Spanish.

OK? Wikipedia exists in Spanish,

Wikipedia existuje ve španělštině,

but it's very small compared to the size of English.

ale ta je velice malá ve srovnání s anglickou.

Je to asi 20 procent velikosti té anglické.

It's about 20 percent of the size of English.

Pokud chceme přeložit těch dalších 80 procent do španělštiny,

If we wanted to translate the other 80 percent into Spanish,

stálo by to asi 50 milionů dolarů --

it would cost at least 50 million dollars --

a to v té nejzneužívanější outsourcingové zemi vůbec.

and this is even at the most exploited, outsourcing country out there.

Takže by to bylo velice nákladné.

So it would be very expensive.

Takže my chceme sehnat 100 milionů lidí

So what we want to do is, we want to get 100 million people

na překlad webu do všech hlavních jazyků

translating the web into every major language for free.

zadarmo.

Ale když se do toho pustíte,

If this is what you want to do, you quickly realize

brzy si uvědomíte, že máte dvě velké trhliny,

you're going to run into two big hurdles, two big obstacles.

dvě velké překážky.

The first one is a lack of bilinguals.

První je nedostatek bilingvních lidí.

So I don't even know

Já ani nevím,

if there exists 100 million people out there using the web

jestli na světě existuje 100 milionu lidí, kteří používají web

who are bilingual enough to help us translate.

a umí dva jazyky tak, aby mohli pomoci.

To je velký problém.

That's a big problem.

The other problem you're going to run into is a lack of motivation.

A ten druhý problém je nedostatek motivace.

Jak chceme lidi motivovat,

How are we going to motivate people to actually translate the web for free?

aby opravdu překládali web zdarma?

Běžně za to lidem musíte platit.

Normally, you have to pay people to do this.

So how are we going to motivate them to do it for free?

Tak jak je přimět, aby to udělali zdarma?

Když o tom začneme přemýšlet, jsme omezeni těmi dvěmi věcmi.

When we were starting to think about this, we were blocked by these two things.

Ale pak jsme si uvědomili, že vlastně

But then we realized, there's a way

existuje způsob na řešení obou problémů naráz.

to solve both these problems with the same solution.

Jak zabít dvě mouchy jednou ranou.

To kill two birds with one stone.

A to tak, že změníte překládání,

And that is to transform language translation

into something that millions of people want to do

v něco, co miliony lidí chtějí dělat,

and that also helps with the problem of lack of bilinguals,

a to také vyřeší problém s nedostatkem bilingválů,

and that is language education.

a to je výuka jazyků.

So it turns out that today,

Ukázalo se, že dnes

there are over 1.2 billion people learning a foreign language.

se asi 1,2 miliardy lidí učí cizí jazyk.

Lidé se opravdu chtějí cizí jazyk učit.

People really want to learn a foreign language.

Ne jen proto, že jsou k tomu nuceni ve škole.

And it's not just because they're being forced to do so in school.

Například jen ve Spojených státech

In the US alone, there are over five million people

je přes 5 milionů lidí, kteří zaplatili přes 500 dolarů

who have paid over $500 for software to learn a new language.

za software na výuku jazyků.

Lidé se chtějí jazyky učit opravdu hodně.

So people really want to learn a new language.

Takže na tom jsme pracovali přibližně poslední rok a půl --

So what we've been working on for the last year and a half

stránka jménem Duolingo,

is a new website -- it's called Duolingo --

kde hlavní myšlenkou je naučit lidi jazyky zdarma

where the basic idea is people learn a new language for free

while simultaneously translating the web.

a zároveň překládat web.

Takže se učí praxí.

And so basically, they're learning by doing.

Funguje to tak,

So the way this works

is whenever you're a just a beginner, we give you very simple sentences.

že když jste nováček, dostanete velice snadné věty.

Těch je na webu samozřejmě plno.

There's a lot of very simple sentences on the web.

Dáme vám velice snadné věty

We give you very simple sentences along with what each word means.

společně s významem slov.

And as you translate them

A jak překládáte a koukáte, jak je překládali ostatní,

and as you see how other people translate them,

začnete se učit jazyk.

you start learning the language.

A jak se zlepšujete,

And as you get more advanced,

we give you more complex sentences to translate.

dostáváte na překlad složitější věty.

But at all times, you're learning by doing.

Ale pořád se učíte praxí.

Now, the crazy thing about this method is that it actually really works.

Šílené na tomto způsobu je,

že opravdu funguje.

People are really learning a language.

Zaprvé, lidé se opravdu učí jazyky.

We're mostly done building it and now we're testing it.

Už to je převážně hotové, teď to testujeme.

Lidé se tam tak mohou naučit jazyk.

People really can learn a language with it.

A naučí se ho přibližně stejně jako u nejlepšího výukového programu.

And they learn it about as well as the leading language learning software.

Takže lidé se jazyk opravdu naučí.

So people really do learn a language.

Výuka není jen stejně dobrá,

And not only do they learn it as well, but actually it's more interesting.

ale i zajímavější.

A to proto, že Duolingo používá skutečný obsah.

Because with Duolingo, people are learning with real content.

Na rozdíl od vymyšlených vět z učebnic,

As opposed to learning with made-up sentences,

lidé se učí na skutečném obsahu, který je zajímavější.

people are learning with real content, which is inherently interesting.

Takže lidé se doopravdy naučí.

So people really do learn a language.

Ale co je asi nejpřekvapivější,

But perhaps more surprisingly,

překlady, které máme od lidí z této stránky,

the translations that we get from people using the site,

even though they're just beginners,

i když jsou jen začátečníci,

the translations that we get

jsou tak přesné, jako ty od profesionálních překladatelů,

are as accurate as those of professional language translators,

což je opravdu překvapivé.

which is very surprising.

Ukážu vám jeden příklad.

So let me show you one example.

This is a sentence that was translated from German into English.

Toto je věta přeložená z němčiny do angličtiny.

Horní je německy.

The top is the German. The middle is an English translation

Prostřední je anglický překlad,

that was done by a professional translator

který dělal profesionální překladatel,

who we paid 20 cents a word for this translation.

kterému bylo zaplaceno 20 centů za každé slovo.

A spodní je překlad uživateli Duolinga,

And the bottom is a translation by users of Duolingo,

kteří vůbec neuměli německy,

none of whom knew any German before they started using the site.

když stránky začali používat.

If you can see, it's pretty much perfect.

Vidíte, že je téměř perfektní.

Of course, we play a trick here

Samozřejmě, máme na to malý trik

to make the translations as good as professional language translators.

aby překlad byl stejně dobrý jako profesionální.

Kombinujeme překlad několika začátečníků

We combine the translations of multiple beginners

na dosáhnutí profesionální kvality.

to get the quality of a single professional translator.

Now, even though we're combining the translations,

Ale i když kombinujeme překlady,

the site actually can translate pretty fast.

tyto stránky dokáží překládat velice rychle.

Něco vám ukážu,

So let me show you,

this is our estimates of how fast we could translate Wikipedia

toto je odhad, za jak dlouho můžeme přeložit Wikipedii

z angličtiny do španělštiny.

from English into Spanish.

Remember, this is 50 million dollars' worth of value.

Nezapomínejme, že to má hodnotu 50 milionů dolarů.

So if we wanted to translate Wikipedia into Spanish,

Takže kdybychom chtěli přeložit Wikipedii do Španělštiny,

šlo by to za 5 týdnů se 100 000 aktivními uživateli.

we could do it in five weeks with 100,000 active users.

A přibližně za 80 hodin s milionem aktivních uživatelů.

And we could do it in about 80 hours with a million active users.

Protože všechny projekty, na kterých jsme pracovali, měly miliony uživatelů,

Since all the projects my group has worked on so far

have gotten millions of users,

doufáme, že s tímto projektem budeme schopni

we're hopeful that we'll be able to translate extremely fast.

překládat extrémně rychle.

To, proč jsem z Duolinga tak nadšený je to,

Now, the thing that I'm most excited about with Duolingo

že si myslím, že nabízí poctivý obchodní model výuky jazyka.

is I think this provides a fair business model for language education.

Jde o tohle:

So here's the thing:

Současný obchodní model výuky jazyků je,

The current business model for language education

že student platí,

is the student pays,

and in particular, the student pays Rosetta Stone 500 dollars.

vlastně platí Rosettově desce 500 dolarů.

vlastně platí Rosettově desce 500 dolarů.

(Laughter)

Takový je současný obchodní model.

That's the current business model.

Problém s tímto modelem je,

The problem with this business model

že 95 procent světové populace nemá 500 dolarů.

is that 95 percent of the world's population doesn't have 500 dollars.

Takže je extrémně nefér k chudým.

So it's extremely unfair towards the poor.

A vlastně je zaměřen na bohaté.

This is totally biased towards the rich.

Ale u Duolinga,

Now, see, in Duolingo,

because while you learn, you're actually creating value,

protože jak se učíte,

tvoříte hodnoty, děláte překlad --

you're translating stuff --

which, for example, we could charge somebody for translations,

za který bychom mohli někomu zaplatit.

so this is how we could monetize this.

A takto to můžeme zpeněžit.

Since people are creating value while they're learning,

A protože lidé tvoří hodnoty během učení,

nemusí nám platit penězi, platí nám svým časem.

they don't have to pay with their money, they pay with their time.

Kouzelné na tom je, že sice platí svým časem,

But the magical thing here

is that is time that would have had to have been spent anyways

ale ten čas by stejně strávili tím,

že by se učili jazyk.

learning the language.

So the nice thing about Duolingo

Takže pěkné na Duolingu je, že nabízí poctivý obchodní model --

is, I think, it provides a fair business model --

takový, který nediskriminuje chudé.

one that doesn't discriminate against poor people.

Toto je ta stránka. Děkuji vám.

So here's the site. Thank you.

(Potlesk)

(Applause)

Takže toto je ta stránka.

We haven't yet launched,

Ještě jsme ji nespustili,

but if you go there, you can sign up to be part of our private beta,

ale když tam půjdete, můžete se přihlásit do naší soukromé bety,

which is probably going to start in three or four weeks.

která začne nejspíš za 3 nebo 4 týdny.

Ještě jsme toto Duolingo nespustili.

We haven't yet launched it.

By the way, I'm the one talking here,

Mimochodem, já zde mluvím,

but Duolingo is the work of a really awesome team,

ale Duolingo je ve skutečnosti práce úžasného týmu, ze kterého tu část je.

some of whom are here. So thank you.

Takže, děkuji.

(Applause)

(Potlesk)