How algorithms shape our world | Kevin Slavin

Překladatel: Tomáš Křehlík Korektor: Jan Kadlec

This is a photograph

Tohle je fotka

by the artist Michael Najjar,

vytvořená umělcem, který se jmenuje Michael Najjar,

and it's real,

a je reálná

in the sense that he went there to Argentina

protože jel do Argentiny,

to take the photo.

aby to vyfotil.

But it's also a fiction. There's a lot of work that went into it after that.

Ale je to taky fikce. Hodně na té fotce pracoval i potom.

And what he's done

A tady je co udělal:

is he's actually reshaped, digitally,

digitálně upravil

all of the contours of the mountains

všechny obrysy a vrcholky hor,

to follow the vicissitudes of the Dow Jones index.

aby vypadaly jako vývoj Dow Jones indexu.

So what you see,

Takže to, co vidíte,

that precipice, that high precipice with the valley,

ten sráz, ta stěna s údolím,

is the 2008 financial crisis.

je finanční krize v roce 2008.

The photo was made

Ta fotka byla vytvořená,

when we were deep in the valley over there.

když jsme byli hluboko v tamtom údolí.

I don't know where we are now.

Netuším, kde jsme teď.

This is the Hang Seng index

Tohle je Hang Seng index

for Hong Kong.

pro Hong Kong.

And similar topography.

A podobný tvar.

I wonder why.

Přemýšlím proč.

And this is art. This is metaphor.

A tohle je umění. Tohle je metafora.

But I think the point is

Ale myslím, že je důležité,

that this is metaphor with teeth,

že je to břitká metafora.

and it's with those teeth that I want to propose today

A stejně ostře bych rád dnes navrhl,

that we rethink a little bit

abychom se trochu zamysleli

about the role of contemporary math --

nad rolí matematiky,

not just financial math, but math in general.

nejenom finanční matematiky, ale matematiky obecně.

That its transition

A její přerod

from being something that we extract and derive from the world

z něčeho, co jsme dostávali a odvozovali ze světa

to something that actually starts to shape it --

v něco, co začíná svět, kolem nás

the world around us and the world inside us.

a v nás, utvářet.

And it's specifically algorithms,

A jsou to především algoritmy,

which are basically the math

které jsou vlastně matematika,

that computers use to decide stuff.

kterou používají počítače, aby rozhodovali věci.

They acquire the sensibility of truth

Učí se být citlivé vůči podstatě,

because they repeat over and over again,

protože se opakují pořád dokola.

and they ossify and calcify,

A tak kostnatí

and they become real.

a stávají se reálnými.

And I was thinking about this, of all places,

A přemýšlel jsem o tom hlavně,

on a transatlantic flight a couple of years ago,

když jsem letěl před několika lety přes Atlantik,

because I happened to be seated

protože jsem se náhodou ocitl

next to a Hungarian physicist about my age

vedle maďarského fyzika, zhruba stejně starého.

and we were talking

A tak jsme si povídali

about what life was like during the Cold War

o tom, jaký byl život během studené války

for physicists in Hungary.

pro fyziky v Maďarsku.

And I said, "So what were you doing?"

A tak mu říkám: "Co jste tenkrát dělali?"

And he said, "Well we were mostly breaking stealth."

On na to: "Tak, hlavně jsme se snažili prolomit maskovací technologie."

And I said, "That's a good job. That's interesting.

"To je dobrá práce, to je zajímavé.

How does that work?"

Jak to fungovalo?"

And to understand that,

A abyste tomu porozuměli,

you have to understand a little bit about how stealth works.

musíte trochu vědět, jak fungují maskovací technologie.

And so -- this is an over-simplification --

No, hodně to zjednodušuji,

but basically, it's not like

ale vlastně… nemůžete

you can just pass a radar signal

jen tak dostat radarový signál

right through 156 tons of steel in the sky.

skrz 156 tun železa, co je ve vzduchu.

It's not just going to disappear.

Jen tak to nezmizí.

But if you can take this big, massive thing,

Ale když dokážete vzít tuhle obrovskou masivní věc

and you could turn it into

a změnit ji v

a million little things --

milion malých věcí,

something like a flock of birds --

něco jako hejno ptáků,

well then the radar that's looking for that

tak radar, který to hledá,

has to be able to see

musí vidět

every flock of birds in the sky.

každé hejno ptáků na obloze.

And if you're a radar, that's a really bad job.

A pokud jste radar, tak je to fakt blbej úkol.

And he said, "Yeah." He said, "But that's if you're a radar.

A on mi na to povídá: "Jasně, pokud jsi radar.

So we didn't use a radar;

Takže jsme nepoužili radar.

we built a black box that was looking for electrical signals,

Postavili jsme černou skříňku, která hledá elektronické signály,

electronic communication.

elektronickou komunikaci.

And whenever we saw a flock of birds that had electronic communication,

A když jsme viděli hejno ptáků, ve kterém byla nějaká elektronická komunikace,

we thought, 'Probably has something to do with the Americans.'"

řekli jsme si, že to asi bude mít co dělat s Američany."

And I said, "Yeah.

A já mu povídám: "Jo,

That's good.

to je dobrý.

So you've effectively negated

Takže jste v podstatě zničili

60 years of aeronautic research.

60 let leteckého výzkumu.

What's your act two?

Co je druhé dějství?

What do you do when you grow up?"

Co děláš, když jsi vyrostl?"

And he said,

On na to:

"Well, financial services."

"To víš, finanční služby."

And I said, "Oh."

Já mu povídám: "Hmm."

Because those had been in the news lately.

Protože zrovna nedávno byly ve zprávách.

And I said, "How does that work?"

Tak se ho ptám: "Jak to funguje?"

And he said, "Well there's 2,000 physicists on Wall Street now,

A on na to: "Na Wall Street je teď 2000 fyziků

and I'm one of them."

a já jsem jeden z nich."

And I said, "What's the black box for Wall Street?"

"A jaká je černá skříňka pro Wall Street?"

And he said, "It's funny you ask that,

A on povídá: "To je vtipný, že se ptáš zrovna takhle,

because it's actually called black box trading.

protože se tomu říká obchodování přes černou skříňku.

And it's also sometimes called algo trading,

Nebo taky občas algo obchodování,

algorithmic trading."

algoritmické obchodování."

And algorithmic trading evolved in part

A algoritmické obchodování se rozvinulo zčásti proto,

because institutional traders have the same problems

že institucionální obchodníci měli stejné problémy,

that the United States Air Force had,

jako mělo letectvo Spojených států,

which is that they're moving these positions --

protože přetvářeli své finanční pozice,

whether it's Proctor & Gamble or Accenture, whatever --

ať to byl Proctor & Gamble nebo Accenture, to je jedno,

they're moving a million shares of something

přesouvali miliony akcií něčeho

through the market.

skrz trh.

And if they do that all at once,

A pokud by to udělali všechno najednou,

it's like playing poker and going all in right away.

bylo by to jako hrát poker a hned vsadit všechno.

You just tip your hand.

Všichni by věděli, co plánují.

And so they have to find a way --

A tak potřebovali najít způsob,

and they use algorithms to do this --

jak rozdělit jednu velkou věc

to break up that big thing

na milion malých transakcí –

into a million little transactions.

a k tomu použili algoritmy.

And the magic and the horror of that

A to kouzlo a děs je v tom,

is that the same math

že ta stejná matematika,

that you use to break up the big thing

kterou používáme, abychom rozdělili jednu velkou věc

into a million little things

na milion malých,

can be used to find a million little things

se dá použít, abychom našli milion malých věcí

and sew them back together

a dali je zpátky dohromady

and figure out what's actually happening in the market.

a přišli na to, co se vlastně na trhu děje.

So if you need to have some image

Takže abyste si trochu představili,

of what's happening in the stock market right now,

co se vlastně dneska děje na akciových trzích,

what you can picture is a bunch of algorithms

představte si spoustu algoritmů,

that are basically programmed to hide,

které jsou naprogramovány, aby se schovávaly,

and a bunch of algorithms that are programmed to go find them and act.

a spoustu algoritmů, které jsou naprogramovány, aby našly ty, co se schovávají.

And all of that's great, and it's fine.

A všechno to je super a je to v pohodě.

And that's 70 percent

A je to 70 %

of the United States stock market,

amerického akciového trhu,

70 percent of the operating system

70 % operačního systému,

formerly known as your pension,

kterému se dřív říkalo penze

your mortgage.

nebo půjčka.

And what could go wrong?

A co by se mohlo porouchat?

What could go wrong

Co se mohlo stát je,

is that a year ago,

že před rokem

nine percent of the entire market just disappears in five minutes,

devět procent celého trhu jen tak zmizelo během pěti minut.

and they called it the Flash Crash of 2:45.

A dneska se tomu říká propad ve 2:45.

All of a sudden, nine percent just goes away,

Z ničeho nic, devět procent zmizelo

and nobody to this day

a dodneška

can even agree on what happened

se nedokážeme shodnout, co se stalo,

because nobody ordered it, nobody asked for it.

protože to nikdo nezpůsobil, nikdo o to nepožádal.

Nobody had any control over what was actually happening.

Nikdo neměl kontrolu nad tím, co se tenkrát dělo.

All they had

Všechno co měli

was just a monitor in front of them

byl monitor,

that had the numbers on it

čísla na něm

and just a red button

a jedno červené tlačítko,

that said, "Stop."

na kterém bylo napsáno "Stop."

And that's the thing,

A to je ono,

is that we're writing things,

píšeme věci,

we're writing these things that we can no longer read.

píšeme věci, které už nedokážeme přečíst.

And we've rendered something

A vytvořili jsme něco

illegible,

nečitelného.

and we've lost the sense

A ztratili jsme ponětí o tom,

of what's actually happening

co se vlastně děje

in this world that we've made.

ve světě, který jsme stvořili.

And we're starting to make our way.

A postupně se k tomu dostáváme.

There's a company in Boston called Nanex,

V Bostonu je firma, která se jmenuje Nanex,

and they use math and magic

a tam používají matematiku a magii

and I don't know what,

a ještě nevím co,

and they reach into all the market data

aby koukali do tržních dat

and they find, actually sometimes, some of these algorithms.

a občas tam nacházeli některé tyhle algoritmy.

And when they find them they pull them out

A když je najdou, tak je vytáhnou

and they pin them to the wall like butterflies.

a připíchnou je na zeď jako motýly.

And they do what we've always done

A taky dělají, co jsme vždycky dělali,

when confronted with huge amounts of data that we don't understand --

když jsme čelili obrovskému množství dat, kterým nerozumíme.

which is that they give them a name

Pojmenovávají je

and a story.

a vyprávějí jejich příběh.

So this is one that they found,

Tohle je jeden, který našli,

they called the Knife,

nazvali ho Nůž,

the Carnival,

Karneval,

the Boston Shuffler,

Žonglér,

Twilight.

Soumrak.

And the gag is

A vtip je v tom,

that, of course, these aren't just running through the market.

že tyhle nejsou jenom na trzích.

You can find these kinds of things wherever you look,

Tyhle věci najdete, kam se podíváte,

once you learn how to look for them.

pokud víte, jak se koukat.

You can find it here: this book about flies

Najdete ji tady. Tahle kniha o mouchách,

that you may have been looking at on Amazon.

kterou jste možná hledali na Amazonu.

You may have noticed it

Možná jste si všimli,

when its price started at 1.7 million dollars.

že její cena byla 1.7 miliónu dolarů.

It's out of print -- still ...

Sice už se netiskne, ale stejně...

(Laughter)

(Smích)

If you had bought it at 1.7, it would have been a bargain.

Pokud jste to koupili za 1.7, bylo to nakonec za babku.

A few hours later, it had gone up

Za pár hodin cena vyskočila

to 23.6 million dollars,

na 23.6 miliónu dolarů

plus shipping and handling.

plus poštovné a balné.

And the question is:

A otázka je,

Nobody was buying or selling anything; what was happening?

nikdo nic neprodával ani nekupoval, tak co se vlastně dělo?

And you see this behavior on Amazon

A můžete vidět tenhle druh chování na Amazonu

as surely as you see it on Wall Street.

stejně jistě jako ho uvidíte na Wall Streetu.

And when you see this kind of behavior,

A když něco takového uvidíte,

what you see is the evidence

to co vidíte je důkaz

of algorithms in conflict,

algoritmů v konfliktu,

algorithms locked in loops with each other,

algoritmů, které jsou vzájemně uvězněny ve smyčce,

without any human oversight,

bez jakéhokoliv lidského dohledu,

without any adult supervision

bez dohledu dospělých,

to say, "Actually, 1.7 million is plenty."

kteří by řekli: "Hmm, 1.7 milionu je dost."

(Laughter)

(Smích)

And as with Amazon, so it is with Netflix.

A jako s Amazonem, stejné je to na Netflixu.

And so Netflix has gone through

A tak Netflix prošel

several different algorithms over the years.

za několik let různé algoritmy.

They started with Cinematch, and they've tried a bunch of others --

Začali s Cinematch a vyzkoušeli několik dalších.

there's Dinosaur Planet; there's Gravity.

Tady je Dinosauří planeta, tady Přitažlivost.

They're using Pragmatic Chaos now.

Teď používají Pragmatický chaos.

Pragmatic Chaos is, like all of Netflix algorithms,

Pragmatický chaos, stejně jako všechny algoritmy Netflixu,

trying to do the same thing.

se snaží o stejnou věc.

It's trying to get a grasp on you,

Snaží se vám přijít na kloub,

on the firmware inside the human skull,

na to, jaký je firmware uvnitř lidské lebky,

so that it can recommend what movie

aby vám mohl doporučit film,

you might want to watch next --

na který se budete chtít podívat příště.

which is a very, very difficult problem.

A to je opravdu, opravdu složitý problém.

But the difficulty of the problem

Ale složitost toho problému

and the fact that we don't really quite have it down,

a fakt, že se jim to zatím nepovedlo,

it doesn't take away

nic neubírá

from the effects Pragmatic Chaos has.

na efektech, které Pragmatický chaos má.

Pragmatic Chaos, like all Netflix algorithms,

Pragmatický chaos, jako ostatní algoritmy Netflixu,

determines, in the end,

nakonec určí

60 percent

60 procent

of what movies end up being rented.

filmů, které si nakonec vypůjčíte.

So one piece of code

Takže jeden kousek kódu

with one idea about you

s jednou představou o vás

is responsible for 60 percent of those movies.

je zodpovědný za 60 procent filmů, které si půjčíte.

But what if you could rate those movies

Ale co kdybyste mohli ty filmy ohodnotit

before they get made?

před tím, než se natočí?

Wouldn't that be handy?

Nebylo by to praktické?

Well, a few data scientists from the U.K. are in Hollywood,

No, pár statistiků z UK v Hollywoodu je

and they have "story algorithms" --

a mají algoritmy na příběh.

a company called Epagogix.

Společnost, která se jmenuje Epagogix.

And you can run your script through there,

Můžete jim dát scénář, aby ho projeli,

and they can tell you, quantifiably,

a oni vám řeknou, kvantifikovatelně,

that that's a 30 million dollar movie

že film vydělá 30 milionů dolarů

or a 200 million dollar movie.

nebo 200 milionů.

And the thing is, is that this isn't Google.

A průšvih je, že tohle není Google.

This isn't information.

Tohle nejsou informace.

These aren't financial stats; this is culture.

Nebo finanční ukazatele. To je kultura.

And what you see here,

A co tady vidíte

or what you don't really see normally,

nebo co tu normálně nevidíte je,

is that these are the physics of culture.

že tohle je fyzika kultury.

And if these algorithms,

A pokud by tyhle algoritmy,

like the algorithms on Wall Street,

jako algoritmy na Wall Streetu,

just crashed one day and went awry,

jednoho dne zkolabovaly a nevyšlo by to,

how would we know?

jak máme vědět,

What would it look like?

jak to bude vypadat?

And they're in your house. They're in your house.

A jsou ve vašem domě. Ve vašem domě.

These are two algorithms competing for your living room.

Tyhle dva algoritmy soupeří o váš obývák.

These are two different cleaning robots

To jsou dva automatické vysavače,

that have very different ideas about what clean means.

každý má úplně jinou představu o uklízení.

And you can see it

A vy to vidíte,

if you slow it down and attach lights to them,

když to zpomalíte a připnete k nim světlo.

and they're sort of like secret architects in your bedroom.

A jsou trochu jako architekti ve vaší ložnici.

And the idea that architecture itself

A myšlenka, že sama architektura

is somehow subject to algorithmic optimization

jaksi podléhá algoritmické optimalizaci,

is not far-fetched.

není úplně přehnaná.

It's super-real and it's happening around you.

Je to sakra reálné a děje se to kolem vás.

You feel it most

Nejvíc to cítíte,

when you're in a sealed metal box,

když jste zavření v železné krabici,

a new-style elevator;

moderním výtahu.

they're called destination-control elevators.

Říkají jim výtahy, které kontrolují destinaci.

These are the ones where you have to press what floor you're going to go to

To jsou ty, u kterých musíte zmáčknout patro, kam jedete,

before you get in the elevator.

před tím než nastoupíte.

And it uses what's called a bin-packing algorithm.

Používají bin-packing algoritmus.

So none of this mishegas

Takže žádné bláznovství,

of letting everybody go into whatever car they want.

že si každý může jít, do kterého výtahu chce.

Everybody who wants to go to the 10th floor goes into car two,

Každý kdo jede do 10. patra, jde do dvojky,

and everybody who wants to go to the third floor goes into car five.

a každý kdo jede do třetího, jde do výtahu číslo 5.

And the problem with that

Ale problém je,

is that people freak out.

že lidé z toho šílí.

People panic.

Propadají panice.

And you see why. You see why.

A vidíte proč.

It's because the elevator

Je to kvůli tomu,

is missing some important instrumentation, like the buttons.

že výtah nemá jednu důležitou součást. Tlačítka.

(Laughter)

(Smích)

Like the things that people use.

Jako ty věci, které lidé používají.

All it has

Všechno, co má,

is just the number that moves up or down

je číslo, které se hýbe buď nahoru nebo dolů

and that red button that says, "Stop."

a červené tlačítko, na kterém je napsáno: "Stop."

And this is what we're designing for.

A tímhle způsobem designujeme.

We're designing

Designujeme

for this machine dialect.

v jazyku strojů.

And how far can you take that? How far can you take it?

A kam se to až může vyvinout? Kam?

You can take it really, really far.

Může se to hodně přehnat.

So let me take it back to Wall Street.

Vraťme se na Wall Street.

Because the algorithms of Wall Street

Protože algoritmy na Wall Streetu

are dependent on one quality above all else,

jsou závislé především na jedné věci

which is speed.

a tou je rychlost.

And they operate on milliseconds and microseconds.

Pracují v milisekundách a mikrosekundách.

And just to give you a sense of what microseconds are,

Abyste pochopili, co jsou mikrosekundy:

it takes you 500,000 microseconds

zabere vám 500 000 mikrosekund

just to click a mouse.

jen abyste klikli myší.

But if you're a Wall Street algorithm

Ale když jste algoritmus na Wall Streetu

and you're five microseconds behind,

a jste pozadu o pět mikrosekund,

you're a loser.

jste nula.

So if you were an algorithm,

Takže pokud jste algoritmus,

you'd look for an architect like the one that I met in Frankfurt

hledali byste architekta jako jsem já potkal ve Frankfurtu.

who was hollowing out a skyscraper --

Vyklízel mrakodrap,

throwing out all the furniture, all the infrastructure for human use,

vyhazoval všechen nábytek, zařízení pro lidi,

and just running steel on the floors

a dával na zem železo,

to get ready for the stacks of servers to go in --

aby se připravil na skříně serverů.

all so an algorithm

Všechno to jen kvůli tomu,

could get close to the Internet.

aby se algoritmus dostal blíž k Internetu.

And you think of the Internet as this kind of distributed system.

A čekali byste, že Internet bude distribuovaný systém.

And of course, it is, but it's distributed from places.

Jasně, je, ale přece jen odněkud.

In New York, this is where it's distributed from:

V New Yorku je distribuovaný z

the Carrier Hotel

Carrier Hotelu,

located on Hudson Street.

který je na Hudson Street.

And this is really where the wires come right up into the city.

A to je místo, kde dráty přichází přímo do města.

And the reality is that the further away you are from that,

A čím dál odtamtud jste,

you're a few microseconds behind every time.

pokaždé budete mít několik mikrosekund zpoždění.

These guys down on Wall Street,

Tihle fešáci na Wall Streetu,

Marco Polo and Cherokee Nation,

Marco Polo a Cherokee Nation,

they're eight microseconds

jsou osm mikrosekund

behind all these guys

pozadu oproti všem těmhle krasavcům,

going into the empty buildings being hollowed out

kteří jsou v prázdných vyklízených budovách

up around the Carrier Hotel.

kolem Carrier Hotelu.

And that's going to keep happening.

To se děje,

We're going to keep hollowing them out,

vyklízíme je,

because you, inch for inch

protože vy, milimetr po milimetru,

and pound for pound and dollar for dollar,

gram po gramu, dolar po dolaru,

none of you could squeeze revenue out of that space

nikdo z vás nedokáže z toho prostoru vymáčknout takový zisk,

like the Boston Shuffler could.

jako algoritmus Žonglér.

But if you zoom out,

Ale pokud to oddálíte,

if you zoom out,

pokud to oddálíte,

you would see an 825-mile trench

uviděli byste 825 mil dlouhý příkop

between New York City and Chicago

mezi New Yorkem a Chicagem,

that's been built over the last few years

který byl vybudován během posledních let

by a company called Spread Networks.

společností Spread Networks.

This is a fiber optic cable

Je to optický kabel,

that was laid between those two cities

který byl položený mezi tahle dvě města,

to just be able to traffic one signal

jen kvůli tomu, aby přenášel jeden signál

37 times faster than you can click a mouse --

37krát rychleji, než dokážete kliknout na myš,

just for these algorithms,

jen pro tyhle algoritmy,

just for the Carnival and the Knife.

jen pro Karneval a Nůž.

And when you think about this,

A když o tom přemýšlíte,

that we're running through the United States

že přerýváme Spojené státy

with dynamite and rock saws

dynamitem a řezáním skal

so that an algorithm can close the deal

jen kvůli tomu, aby algoritmus mohl obchodovat

three microseconds faster,

o tři mikrosekundy rychleji,

all for a communications framework

všechno kvůli komunikačnímu rámci,

that no human will ever know,

o kterém nebude člověk ani vědět,

that's a kind of manifest destiny;

to je trochu projev osudu,

and we'll always look for a new frontier.

který bude vždycky hledat další hranice.

Unfortunately, we have our work cut out for us.

Naneštěstí už teď víme, co máme dělat.

This is just theoretical.

Tohle je jen teoretické.

This is some mathematicians at MIT.

Nějaký matematik z MIT.

And the truth is I don't really understand

A popravdě moc nerozumím tomu

a lot of what they're talking about.

o čem mluví.

It involves light cones and quantum entanglement,

Zahrnuje to světelné kužely a nějaké kvantové věci

and I don't really understand any of that.

a opravdu nerozumím ani jednomu.

But I can read this map,

Ale umím si přečíst tuhle mapu.

and what this map says

A co ta mapa říká je,

is that, if you're trying to make money on the markets where the red dots are,

že pokud se snažíte vydělávat peníze na trzích, kde jsou červené tečky –

that's where people are, where the cities are,

to je kde jsou lidé a kde jsou města –

you're going to have to put the servers where the blue dots are

budete muset dát servery do míst, kde jsou modré tečky,

to do that most effectively.

abyste to dělali efektivně.

And the thing that you might have noticed about those blue dots

A čeho jste si už mohli všimnout,

is that a lot of them are in the middle of the ocean.

spousta modrých teček je uprostřed oceánů.

So that's what we'll do: we'll build bubbles or something,

To je to co budeme dělat, budeme budovat bubliny

or platforms.

nebo plošiny.

We'll actually part the water

Půjdeme na vodu,

to pull money out of the air,

abychom vydělali peníze z čistého nebe,

because it's a bright future

protože to je přece dobrá budoucnost,

if you're an algorithm.

pokud jste algoritmus.

(Laughter)

(Smích)

And it's not the money that's so interesting actually.

A nejsou to ani tak peníze, co je na tom zajímavé.

It's what the money motivates,

Je to to, co peníze motivují.

that we're actually terraforming

Že přetváříme

the Earth itself

samotnou Zemi

with this kind of algorithmic efficiency.

s nějakou algoritmickou efektivností.

And in that light,

A teď když to víme

you go back

a vrátíme se

and you look at Michael Najjar's photographs,

a podíváme se na fotky Michaela Najjara,

and you realize that they're not metaphor, they're prophecy.

zjistíme, že vůbec nejsou metaforou, ale proroctvím.

They're prophecy

Jsou proroctvím

for the kind of seismic, terrestrial effects

seismických a pozemních manifestací

of the math that we're making.

matematiky, kterou vytváříme.

And the landscape was always made

A krajina byla vždycky utvářena

by this sort of weird, uneasy collaboration

tou podivnou a složitou spoluprací

between nature and man.

člověka a přírody.

But now there's this third co-evolutionary force: algorithms --

Ale teď tu máme třetí evoluční sílu: algoritmy –

the Boston Shuffler, the Carnival.

Žongléra, Karneval.

And we will have to understand those as nature,

A budeme je muset chápat jako přírodu.

and in a way, they are.

A svým způsobem přírodní jsou.

Thank you.

Děkuji.

(Applause)

(Potlesk)