Ajit Narayanan: A word game to communicate in any language

Ajit Narayanan: Ein Sprachspiel zur Kommunikation in allen Sprachen

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2014-03-10 ・ TED


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Ajit Narayanan: Ein Sprachspiel zur Kommunikation in allen Sprachen

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Übersetzung: Nadine Hennig Lektorat: P Hakenberg
00:12
I work with children with autism.
0
12721
2670
Also ich arbeite mit autistischen Kindern.
00:15
Specifically, I make technologies
1
15391
1914
Ich stelle Technologien her,
00:17
to help them communicate.
2
17305
2171
um ihnen beim Kommunizieren zu helfen.
00:19
Now, many of the problems that children
3
19476
1539
Viele Probleme von Kindern mit Autismus
00:21
with autism face, they have a common source,
4
21015
3763
haben einen gemeinsamen Ursprung,
00:24
and that source is that they find it difficult
5
24778
2094
denn ihnen allen fällt es schwer,
00:26
to understand abstraction, symbolism.
6
26872
5260
Abstraktion und Symbolik zu verstehen.
00:32
And because of this, they have a lot of difficulty with language.
7
32132
4652
Dadurch haben sie sehr viele Schwierigkeiten mit Sprache.
00:36
Let me tell you a little bit about why this is.
8
36784
3015
Lassen Sie mich Ihnen erklären, warum das so ist.
00:39
You see that this is a picture of a bowl of soup.
9
39799
3934
Das ist ein Bild einer Schüssel mit Suppe darin.
00:43
All of us can see it. All of us understand this.
10
43733
2485
Alle von uns können das sehen und verstehen.
00:46
These are two other pictures of soup,
11
46218
2312
Das hier sind zwei andere Bilder von Suppe,
00:48
but you can see that these are more abstract
12
48530
2067
aber Sie sehen schon, dass diese abstrakter sind.
00:50
These are not quite as concrete.
13
50597
1856
Sie sind nicht so konkret.
00:52
And when you get to language,
14
52453
2174
Und dann wird Sprache daraus,
00:54
you see that it becomes a word
15
54627
1868
es wird zu einem Wort,
00:56
whose look, the way it looks and the way it sounds,
16
56495
3261
dessen Aussehen und Aussprache
00:59
has absolutely nothing to do with what it started with,
17
59756
2912
nichts mit dem zu tun hat, was es am Anfang war,
01:02
or what it represents, which is the bowl of soup.
18
62668
2830
oder was es darstellt, nämlich die Schüssel Suppe.
01:05
So it's essentially a completely abstract,
19
65498
2900
Es ist also etwas völlig Abstraktes,
01:08
a completely arbitrary representation of something
20
68398
2576
eine völlig beliebige Darstellung
01:10
which is in the real world,
21
70974
1163
eines realen Gegenstandes,
01:12
and this is something that children with autism
22
72137
1791
und das ist etwas, womit autistische Kinder
01:13
have an incredible amount of difficulty with.
23
73928
3164
eine Menge Schwierigkeiten haben.
01:17
Now that's why most of the people that work with children with autism --
24
77092
2751
Deshalb versuchen Leute, die mit autistischen Kindern arbeiten --
01:19
speech therapists, educators --
25
79843
1878
Sprachtherapeuten, Lehrer --
01:21
what they do is, they try to help children with autism
26
81721
2633
ihnen beim Kommunizieren zu helfen.
01:24
communicate not with words, but with pictures.
27
84354
3229
Nicht mit Wörtern, sondern mit Bildern.
01:27
So if a child with autism wanted to say,
28
87583
1930
Wenn ein autistisches Kind also sagen wollte:
01:29
"I want soup," that child would pick
29
89513
2458
"Ich will Suppe", würde es 3 verschiedene Bilder
01:31
three different pictures, "I," "want," and "soup,"
30
91971
2260
in die Hand nehmen: "Ich", "will" und "Suppe".
01:34
and they would put these together,
31
94231
1609
Es würde diese zusammen hochhalten
01:35
and then the therapist or the parent would
32
95840
1867
und dann verstehen Therapeut oder die Eltern,
01:37
understand that this is what the kid wants to say.
33
97707
1887
was das Kind sagen will.
01:39
And this has been incredibly effective;
34
99594
1778
Das ist unglaublich effektiv.
01:41
for the last 30, 40 years
35
101372
2141
Seit den letzten 30, 40 Jahren
01:43
people have been doing this.
36
103513
1613
wird das so gemacht.
01:45
In fact, a few years back,
37
105126
1349
Vor einigen Jahren
01:46
I developed an app for the iPad
38
106475
2675
habe ich sogar eine App für das iPad entwickelt,
01:49
which does exactly this. It's called Avaz,
39
109150
2255
die genau das macht. Sie heißt Avaz.
01:51
and the way it works is that kids select
40
111405
2279
Sie funktioniert so,
01:53
different pictures.
41
113684
1321
dass Kinder verschiedene Bilder auswählen.
01:55
These pictures are sequenced together to form sentences,
42
115005
2570
Diese Bilder werden aneinander gereiht, um Sätze zu bilden,
01:57
and these sentences are spoken out.
43
117575
1719
und diese Sätze werden dann ausgesprochen.
01:59
So Avaz is essentially converting pictures,
44
119294
3025
Avaz wandelt also Bilder um,
02:02
it's a translator, it converts pictures into speech.
45
122319
3960
sie ist ein Übersetzer, sie wandelt Bilder in Sprache um.
02:06
Now, this was very effective.
46
126279
1718
Das war sehr effektiv.
02:07
There are thousands of children using this,
47
127997
1384
Tausende von Kindern auf der ganzen Welt nutzen sie,
02:09
you know, all over the world,
48
129381
1430
02:10
and I started thinking about
49
130811
2175
und ich begann darüber nachzudenken,
02:12
what it does and what it doesn't do.
50
132986
2654
was sie kann und was sie nicht kann.
02:15
And I realized something interesting:
51
135640
1684
Dabei wurde mir etwas Interessantes bewusst:
02:17
Avaz helps children with autism learn words.
52
137324
4203
Avaz hilft autistischen Kindern, Wörter zu lernen.
02:21
What it doesn't help them do is to learn
53
141527
2405
Aber sie hilft Ihnen nicht dabei,
02:23
word patterns.
54
143932
2748
Satzstrukturen zu lernen.
02:26
Let me explain this in a little more detail.
55
146680
2472
Lassen Sie mich das genauer erklären.
02:29
Take this sentence: "I want soup tonight."
56
149152
3057
Nehmen wir den Satz: "Heute Abend will ich Suppe."
02:32
Now it's not just the words here that convey the meaning.
57
152209
4080
Es sind nicht nur die Wörter, die die Bedeutung übermitteln,
02:36
It's also the way in which these words are arranged,
58
156289
3140
sondern auch die Art und Weise, wie sie angeordnet sind,
02:39
the way these words are modified and arranged.
59
159429
2515
also die Art, wie sie angepasst und angeordnet sind.
02:41
And that's why a sentence like "I want soup tonight"
60
161959
2306
Deshalb ist ein Satz wie "Heute Abend will ich Suppe."
02:44
is different from a sentence like
61
164265
1984
nicht das Gleiche wie der Satz:
02:46
"Soup want I tonight," which is completely meaningless.
62
166249
3312
"Heute Suppe Abend ich will.", der absolut keinen Sinn ergibt.
02:49
So there is another hidden abstraction here
63
169561
2619
Hier ist also eine weitere versteckte Abstraktion,
02:52
which children with autism find a lot of difficulty coping with,
64
172180
3557
mit der autistische Kinder schwer umgehen können,
02:55
and that's the fact that you can modify words
65
175737
2840
denn Tatsache ist, dass man Wörter verändern
02:58
and you can arrange them to have
66
178577
2101
und sie so anordnen kann,
03:00
different meanings, to convey different ideas.
67
180678
2895
dass sie verschiedene Bedeutungen haben, unterschiedliche Gedanken übermitteln.
03:03
Now, this is what we call grammar.
68
183573
3459
Das bezeichnen wir als Grammatik.
03:07
And grammar is incredibly powerful,
69
187032
2036
Grammatik ist unglaublich mächtig,
03:09
because grammar is this one component of language
70
189068
3157
da Grammatik diese eine Komponente der Sprache ist,
03:12
which takes this finite vocabulary that all of us have
71
192225
3489
mit der wir unser begrenztes Vokabular
03:15
and allows us to convey an infinite amount of information,
72
195714
4531
zur Übermittlung einer unendlichen Menge von Informationen nutzen können,
03:20
an infinite amount of ideas.
73
200245
2134
also eine unendliche Menge von Gedanken.
03:22
It's the way in which you can put things together
74
202379
2002
Man stellt also Dinge zusammen,
03:24
in order to convey anything you want to.
75
204381
2168
um alles das, was man will, zu übermitteln.
03:26
And so after I developed Avaz,
76
206549
2127
Nachdem ich also Avaz entwickelt hatte,
03:28
I worried for a very long time
77
208676
1568
grübelte ich sehr lange darüber nach,
03:30
about how I could give grammar to children with autism.
78
210244
3910
wie ich autistischen Kindern Grammatik beibringen könnte.
03:34
The solution came to me from a very interesting perspective.
79
214154
2275
Die Lösung kam mir bei einer sehr interessanten Beobachtung.
03:36
I happened to chance upon a child with autism
80
216429
3449
Ich war zufällig dabei, als sich ein autistisches Kind
03:39
conversing with her mom,
81
219878
2109
mit seiner Mutter unterhielt,
03:41
and this is what happened.
82
221987
2094
und dabei geschah Folgendes.
03:44
Completely out of the blue, very spontaneously,
83
224081
2186
Völlig unerwartet, ganz spontan
03:46
the child got up and said, "Eat."
84
226267
2463
stand das Kind auf und sagte: "Essen."
03:48
Now what was interesting was
85
228730
1770
Das Interessante daran war,
03:50
the way in which the mom was trying to tease out
86
230500
4244
auf welche Art und Weise die Mutter versuchte herauszubekommen,
03:54
the meaning of what the child wanted to say
87
234744
2213
was das Kind sagen wollte,
03:56
by talking to her in questions.
88
236957
2260
indem sie nämlich Fragen stellte.
03:59
So she asked, "Eat what? Do you want to eat ice cream?
89
239217
2593
Sie fragte: "Was essen? Willst du Eis essen?
04:01
You want to eat? Somebody else wants to eat?
90
241810
2112
Willst du essen? Will jemand anderes essen?
04:03
You want to eat cream now? You want to eat ice cream in the evening?"
91
243922
3313
Willst du jetzt Eis essen? Willst du heute Abend Eis essen?"
04:07
And then it struck me that
92
247235
1514
Dabei wurde mir schlagartig bewusst,
04:08
what the mother had done was something incredible.
93
248749
2028
dass die Mutter etwas Unglaubliches getan hatte.
04:10
She had been able to get that child to communicate
94
250777
1994
Sie hatte dem Kind geholfen, ihr ohne Grammatik
04:12
an idea to her without grammar.
95
252771
4138
einen Gedanken mitzuteilen.
04:16
And it struck me that maybe this is what
96
256909
2696
Und da wurde mir bewusst, dass es das war,
04:19
I was looking for.
97
259605
1385
wonach ich suchte.
04:20
Instead of arranging words in an order, in sequence,
98
260990
4142
Anstatt die Wörter in einer Reihenfolge anzuordnen,
04:25
as a sentence, you arrange them
99
265132
2172
als einen Satz, ordnet man sie
04:27
in this map, where they're all linked together
100
267304
3811
in dieser "Karte" an, auf der sie alle miteinander verbunden sind;
04:31
not by placing them one after the other
101
271115
2143
man ordnet sie nicht eines nach dem anderen an,
04:33
but in questions, in question-answer pairs.
102
273258
3284
sondern in Fragen, in Frage-Antwort-Paaren.
04:36
And so if you do this, then what you're conveying
103
276542
2358
Wenn man das macht,
04:38
is not a sentence in English,
104
278900
1986
übermittelt man keinen Satz auf Englisch,
04:40
but what you're conveying is really a meaning,
105
280886
2966
sondern man übermittelt eine Bedeutung,
04:43
the meaning of a sentence in English.
106
283852
1511
die Bedeutung des Satzes in Englisch.
04:45
Now, meaning is really the underbelly, in some sense, of language.
107
285363
2932
Eigentlich ist die Bedeutung die Grundlage der Sprache.
04:48
It's what comes after thought but before language.
108
288295
3821
Sie kommt nach dem Gedanken, aber noch vor dem Aussprechen.
04:52
And the idea was that this particular representation
109
292116
2503
Und die Idee hinter dieser besonderen Darstellung ist,
04:54
might convey meaning in its raw form.
110
294619
3261
dass sie Bedeutung in ihrer reinen Form übermitteln könnte.
04:57
So I was very excited by this, you know,
111
297880
1771
Ich war so begeistert davon,
04:59
hopping around all over the place,
112
299651
1493
dass ich Freudensprünge machte.
05:01
trying to figure out if I can convert
113
301144
1771
Dann versuchte ich herauszufinden,
05:02
all possible sentences that I hear into this.
114
302915
2524
ob alle Sätze, die ich höre, auf diese Weise umformen kann.
05:05
And I found that this is not enough.
115
305439
1773
Ich fand heraus, dass das nicht ausreicht.
05:07
Why is this not enough?
116
307212
1385
Warum reicht das nicht aus?
05:08
This is not enough because if you wanted to convey
117
308597
1711
Es ist zum Beispiel nicht genug,
05:10
something like negation,
118
310308
2250
wenn man Verneinung ausdrücken möchte,
05:12
you want to say, "I don't want soup,"
119
312558
1736
und man sagen will: "Ich will keine Suppe".
05:14
then you can't do that by asking a question.
120
314294
2220
Man kann dies nicht tun, indem man eine Frage stellt.
05:16
You do that by changing the word "want."
121
316514
2285
Man macht das durch die Beugung des Verbs "wollen".
05:18
Again, if you wanted to say,
122
318799
1637
Auch wenn man sagen möchte:
05:20
"I wanted soup yesterday,"
123
320436
1980
"Gestern wollte ich Suppe",
05:22
you do that by converting the word "want" into "wanted."
124
322416
2737
wandelt man das Wort "will" in "wollte" um.
05:25
It's a past tense.
125
325153
1666
Das ist die Vergangenheitsform.
05:26
So this is a flourish which I added
126
326819
2103
Diese Funktion habe ich noch hinzugefügt,
05:28
to make the system complete.
127
328922
1576
um das System zu vervollständigen.
05:30
This is a map of words joined together
128
330498
1977
Dies ist eine Karte mit verbundenen Wörtern
05:32
as questions and answers,
129
332475
1656
als Fragen und Antworten,
05:34
and with these filters applied on top of them
130
334131
2264
und darüber sind Filter,
05:36
in order to modify them to represent
131
336395
1817
um sie zu verändern,
05:38
certain nuances.
132
338212
1709
um bestimmte Nuancen darzustellen.
05:39
Let me show you this with a different example.
133
339921
1951
Ich zeige es Ihnen an einem anderen Beispiel.
05:41
Let's take this sentence:
134
341872
1254
Nehmen wir einmal diesen Satz.
05:43
"I told the carpenter I could not pay him."
135
343126
1980
"Ich sagte dem Handwerker, dass ich ihn nicht bezahlen könne."
05:45
It's a fairly complicated sentence.
136
345106
1792
Das ist ein recht komplizierter Satz.
05:46
The way that this particular system works,
137
346898
1893
Dieses besondere System funktioniert so,
05:48
you can start with any part of this sentence.
138
348791
2578
dass man mit jedem beliebigen Teil des Satzes beginnen kann.
05:51
I'm going to start with the word "tell."
139
351369
1698
Ich fange mit dem Verb "sagen" an.
05:53
So this is the word "tell."
140
353067
1462
Das ist das Verb "sagen".
05:54
Now this happened in the past,
141
354529
1600
Da dies in der Vergangenheit passiert ist,
05:56
so I'm going to make that "told."
142
356129
2223
mache ich daraus "sagte".
05:58
Now, what I'm going to do is,
143
358352
1708
Und jetzt stelle ich Fragen:
06:00
I'm going to ask questions.
144
360060
1756
06:01
So, who told? I told.
145
361816
2364
Wer sagte? Ich sagte.
06:04
I told whom? I told the carpenter.
146
364180
1927
Wem sagte ich es? Ich sagte es dem Handwerker.
06:06
Now we start with a different part of the sentence.
147
366107
1751
Jetzt fangen wir in einem anderen Teil an.
06:07
We start with the word "pay,"
148
367858
1867
Wir beginnen mit dem Verb "bezahlen"
06:09
and we add the ability filter to it to make it "can pay."
149
369725
4577
und fügen den "Modalverb-Filter" hinzu und machen "bezahlen können" daraus.
06:14
Then we make it "can't pay,"
150
374302
2101
Dann machen wir es zu "nicht bezahlen können"
06:16
and we can make it "couldn't pay"
151
376403
1599
und dann "nicht bezahlen konnten",
06:18
by making it the past tense.
152
378002
1663
durch den "Vergangenheitsfilter".
06:19
So who couldn't pay? I couldn't pay.
153
379665
1923
Wer konnte nicht bezahlen? Ich konnte nicht bezahlen.
06:21
Couldn't pay whom? I couldn't pay the carpenter.
154
381588
2676
Wen konnte ich nicht bezahlen? Den Handwerker.
06:24
And then you join these two together
155
384264
1731
Und dann verbindet man diese zwei Teile
06:25
by asking this question:
156
385995
1350
und fragt:
06:27
What did I tell the carpenter?
157
387345
1737
"Was sagte ich dem Handwerker?"
06:29
I told the carpenter I could not pay him.
158
389082
4049
"Ich sagte dem Handwerker, dass ich ihn nicht bezahlen könne." [Konjunktiv > indirekte Rede]
06:33
Now think about this. This is
159
393131
1937
Denken Sie darüber nach.
06:35
—(Applause)—
160
395068
3542
(Applaus)
06:38
this is a representation of this sentence
161
398610
3672
Das ist eine Darstellung dieses Satzes
06:42
without language.
162
402282
2435
ohne die Verwendung von Sprache.
06:44
And there are two or three interesting things about this.
163
404717
2192
Ich möchte noch auf zwei, drei interessante Dinge hinweisen.
06:46
First of all, I could have started anywhere.
164
406909
3131
Zum einen hätte ich überall anfangen können.
06:50
I didn't have to start with the word "tell."
165
410040
2243
Ich hätte nicht beim Verb "sagen" anfangen müssen.
06:52
I could have started anywhere in the sentence,
166
412283
1416
Ich hätte überall im Satz anfangen können
06:53
and I could have made this entire thing.
167
413699
1507
und mir wäre es trotzdem gelungen.
06:55
The second thing is, if I wasn't an English speaker,
168
415206
2776
Zweitens, wenn ich nicht Englisch sprechen würde,
06:57
if I was speaking in some other language,
169
417982
2175
sondern eine andere Sprache,
07:00
this map would actually hold true in any language.
170
420157
3156
würde dieses Prinzip genauso gelten.
07:03
So long as the questions are standardized,
171
423313
1990
Solange es Standardfragen sind,
07:05
the map is actually independent of language.
172
425303
4287
ist dieses Prinzip nicht von Sprache abhängig.
07:09
So I call this FreeSpeech,
173
429590
2115
Ich nenne es "FreeSpeech" (etwa "sprachfrei")
07:11
and I was playing with this for many, many months.
174
431705
2935
und ich habe viele Monate mit diesem Spiel verbracht.
07:14
I was trying out so many different combinations of this.
175
434640
2726
Ich habe viele verschiedene Kombinationen ausprobiert.
07:17
And then I noticed something very interesting about FreeSpeech.
176
437366
2289
Dabei fiel mir etwas Interessantes an FreeSpeech auf.
07:19
I was trying to convert language,
177
439655
3243
Ich versuchte Sprache umzuformen,
07:22
convert sentences in English into sentences in FreeSpeech,
178
442898
2384
englische Sätze in FreeSpeech-Sätze umzuwandeln
07:25
and vice versa, and back and forth.
179
445282
1752
und umgekehrt, vor und zurück.
07:27
And I realized that this particular configuration,
180
447034
2255
Mir wurde klar, dass durch diese besondere Konfiguration,
07:29
this particular way of representing language,
181
449289
2026
diese besondere Art und Weise, Sprache darzustellen,
07:31
it allowed me to actually create very concise rules
182
451315
4395
tatsächlich sehr konkrete Regeln
07:35
that go between FreeSpeech on one side
183
455710
2734
zwischen FreeSpeech
07:38
and English on the other.
184
458444
1488
und Englisch existieren.
07:39
So I could actually write this set of rules
185
459932
2180
So konnte ich dieses Regelwerk erstellen,
07:42
that translates from this particular representation into English.
186
462112
3395
in dem von dieser besonderen Darstellung ins Englische übersetzt wird.
07:45
And so I developed this thing.
187
465507
1831
Also entwickelte ich
07:47
I developed this thing called the FreeSpeech Engine
188
467338
2232
die "FreeSpeech Engine", [dt. Maschine]
07:49
which takes any FreeSpeech sentence as the input
189
469570
2561
die jeden Satz in FreeSpeech aufnimmt
07:52
and gives out perfectly grammatical English text.
190
472131
3930
und einen grammatisch korrekten Satz auf Englisch wiedergibt.
07:56
And by putting these two pieces together,
191
476061
1605
Durch die Kombination dieser zwei Dinge,
07:57
the representation and the engine,
192
477666
1881
der Darstellung und der Maschine,
07:59
I was able to create an app, a technology for children with autism,
193
479547
3796
konnte ich eine App konstruieren, eine Technologie für autistische Kinder,
08:03
that not only gives them words
194
483343
2499
wodurch sie nicht nur Wörter lernen,
08:05
but also gives them grammar.
195
485842
3941
sondern auch Grammatik.
08:09
So I tried this out with kids with autism,
196
489783
2360
Ich habe das mit autistischen Kindern ausprobiert,
08:12
and I found that there was an incredible amount of identification.
197
492143
5013
und ich fand, dass es sehr gut angekommen ist.
08:17
They were able to create sentences in FreeSpeech
198
497156
2720
Sie konnten Sätze in FreeSpeech bilden,
08:19
which were much more complicated but much more effective
199
499876
2558
die viel komplizierter, aber viel effektiver waren,
08:22
than equivalent sentences in English,
200
502434
2899
als äquivalente Sätze auf Englisch,
08:25
and I started thinking about
201
505333
1682
und ich begann darüber nachzudenken,
08:27
why that might be the case.
202
507015
1969
woran das lag.
08:28
And I had an idea, and I want to talk to you about this idea next.
203
508984
4287
Mir kam etwas in den Sinn und darüber möchte ich jetzt sprechen.
08:33
In about 1997, about 15 years back,
204
513271
3142
1997, also vor ungefähr 15 Jahren,
08:36
there were a group of scientists that were trying
205
516413
2011
versuchte eine Gruppe von Forschern zu verstehen,
08:38
to understand how the brain processes language,
206
518424
2389
wie Sprache im Gehirn verarbeitet wird,
08:40
and they found something very interesting.
207
520813
1779
und sie entdeckten etwas sehr Interessantes.
08:42
They found that when you learn a language
208
522592
1872
Sie fanden heraus, wenn man als Kind,
08:44
as a child, as a two-year-old,
209
524464
2912
als 2-jähriges Kind, eine Sprache lernt,
08:47
you learn it with a certain part of your brain,
210
527376
2366
dann lernt man sie mit einem bestimmten Teil des Gehirns.
08:49
and when you learn a language as an adult --
211
529742
1600
Wenn Erwachsene eine Sprache lernen --
08:51
for example, if I wanted to learn Japanese right now —
212
531342
3911
wenn ich jetzt zum Beispiel Japanisch lernen wollte --
08:55
a completely different part of my brain is used.
213
535253
2707
nutzen sie einen völlig anderen Teil des Gehirns.
08:57
Now I don't know why that's the case,
214
537960
1831
Ich weiß nicht, warum das so ist,
08:59
but my guess is that that's because
215
539791
1991
aber ich schätze es ist so:
09:01
when you learn a language as an adult,
216
541782
2437
Wenn man als Erwachsener eine Sprache lernt,
09:04
you almost invariably learn it
217
544219
1616
verwendet man immer die Muttersprache
09:05
through your native language, or through your first language.
218
545835
4266
oder die erste Fremdsprache als Grundlage.
09:10
So what's interesting about FreeSpeech
219
550101
3252
Das ist das Interessante an FreeSpeech.
09:13
is that when you create a sentence
220
553353
1802
Wenn sie einen Satz bilden
09:15
or when you create language,
221
555155
1695
oder sich artikulieren,
09:16
a child with autism creates language with FreeSpeech,
222
556850
3070
bilden autistische Kinder Sätze mit FreeSpeech,
09:19
they're not using this support language,
223
559920
1833
ohne eine "Hilfssprache" zu benutzen.
09:21
they're not using this bridge language.
224
561753
2211
Sie verwenden keine "Brückensprache".
09:23
They're directly constructing the sentence.
225
563964
2657
Sie bilden den Satz direkt.
09:26
And so this gave me this idea.
226
566621
2193
Das brachte mich auf eine Idee.
09:28
Is it possible to use FreeSpeech
227
568814
2024
Ist es vielleicht möglich,
09:30
not for children with autism
228
570838
2510
dass nicht nur autistische Kinder FreeSpeech verwenden,
09:33
but to teach language to people without disabilities?
229
573348
6262
sondern auch Menschen ohne Behinderungen?
09:39
And so I tried a number of experiments.
230
579610
1978
Ich führte mehrere Experimente durch.
09:41
The first thing I did was I built a jigsaw puzzle
231
581588
2948
Als Erstes entwarf ich dieses Puzzle,
09:44
in which these questions and answers
232
584536
1970
in dem sich diese Fragen und Antworten
09:46
are coded in the form of shapes,
233
586506
1835
durch Formen
09:48
in the form of colors,
234
588341
1138
und Farben unterscheiden,
09:49
and you have people putting these together
235
589479
1849
und die Leute müssen sie zusammensetzen
09:51
and trying to understand how this works.
236
591328
1773
und versuchen zu verstehen, wie es funktioniert.
09:53
And I built an app out of it, a game out of it,
237
593101
2376
Also konstruierte ich eine App, ein Spiel daraus,
09:55
in which children can play with words
238
595477
2661
in dem Kinder mit Wörtern spielen können
09:58
and with a reinforcement,
239
598138
1704
und mit Aussprache,
09:59
a sound reinforcement of visual structures,
240
599842
2585
die Aussprache der angezeigten Bilder,
10:02
they're able to learn language.
241
602427
2013
und so lernen sie die Sprache.
10:04
And this, this has a lot of potential, a lot of promise,
242
604440
2736
Da diese App großes Potential hat und vielversprechend ist,
10:07
and the government of India recently
243
607176
1975
hat die indische Regierung unsere Technologie
10:09
licensed this technology from us,
244
609151
1404
vor Kurzem lizensiert.
10:10
and they're going to try it out with millions of different children
245
610555
2074
Damit versuchen sie jetzt Millionen von Kindern
10:12
trying to teach them English.
246
612629
2605
Englisch beizubringen.
10:15
And the dream, the hope, the vision, really,
247
615234
2614
Der Traum, die Hoffnung und die Vision ist es,
10:17
is that when they learn English this way,
248
617848
3082
dass sie Englisch auf solche Art und Weise lernen,
10:20
they learn it with the same proficiency
249
620930
2643
dass sie die Sprache genauso gut
10:23
as their mother tongue.
250
623573
3718
wie ihre Muttersprache beherrschen.
10:27
All right, let's talk about something else.
251
627291
3816
Reden wir über etwas anderes.
10:31
Let's talk about speech.
252
631107
1997
Reden wir über das Sprechen.
10:33
This is speech.
253
633104
1271
So sieht das Sprechen aus.
10:34
So speech is the primary mode of communication
254
634375
1962
Das Sprechen ist unser vorherrschender Kommunikationsmodus.
10:36
delivered between all of us.
255
636337
1613
10:37
Now what's interesting about speech is that
256
637950
1855
Das Interessante am Sprechen ist,
10:39
speech is one-dimensional.
257
639805
1245
dass es eindimensional ist.
10:41
Why is it one-dimensional?
258
641050
1359
Warum ist es eindimensional?
10:42
It's one-dimensional because it's sound.
259
642409
1568
Es ist eindimensional, weil es Schall ist.
10:43
It's also one-dimensional because
260
643977
1539
Es ist auch eindimensional,
10:45
our mouths are built that way.
261
645516
1205
weil unser Mund so gebaut ist.
10:46
Our mouths are built to create one-dimensional sound.
262
646721
3512
Unser Mund ist so konstruiert, um einen eindimensionalen Klang zu erzeugen.
10:50
But if you think about the brain,
263
650233
2866
Wenn Sie jedoch an das Gehirn denken...
10:53
the thoughts that we have in our heads
264
653099
1764
Die Gedanken in unserem Kopf
10:54
are not one-dimensional.
265
654863
2102
sind nicht eindimensional.
10:56
I mean, we have these rich,
266
656965
1459
Wir haben diese reichen,
10:58
complicated, multi-dimensional ideas.
267
658424
3028
komplexen, mehrdimensionalen Gedanken.
11:01
Now, it seems to me that language
268
661452
1690
Ich glaube, dass die Sprache
11:03
is really the brain's invention
269
663142
2332
eigentlich die Erfindung des Gehirns ist,
11:05
to convert this rich, multi-dimensional thought
270
665474
3096
um diese reichen, mehrdimensionalen Gedanken zu artikulieren.
11:08
on one hand
271
668570
1587
11:10
into speech on the other hand.
272
670157
1923
11:12
Now what's interesting is that
273
672080
1762
Interessant ist,
11:13
we do a lot of work in information nowadays,
274
673842
2568
dass wir heutzutage viel mit Informationen und Daten hantieren,
11:16
and almost all of that is done in the language domain.
275
676410
3079
und dass fast alles davon im Bereich der Sprache geschieht.
11:19
Take Google, for example.
276
679489
1939
Nehmen wir zum Beispiel Google.
11:21
Google trawls all these countless billions of websites,
277
681428
2677
Google durchkämmt all diese zahllosen Webseiten,
11:24
all of which are in English, and when you want to use Google,
278
684105
2725
die alle auf Englisch sind, und will man Google nutzen,
11:26
you go into Google search, and you type in English,
279
686830
2450
gibt man bei Google ein Wort auf Englisch ein
11:29
and it matches the English with the English.
280
689280
4163
und es gleicht Englisch mit Englisch ab.
11:33
What if we could do this in FreeSpeech instead?
281
693443
3583
Was wäre, wenn wir das in FreeSpeech machen könnten?
11:37
I have a suspicion that if we did this,
282
697026
2301
Ich glaube, wenn wir das tun,
11:39
we'd find that algorithms like searching,
283
699327
2068
würden wir feststellen, dass die Such-Algorithmen,
11:41
like retrieval, all of these things,
284
701395
2325
das Abrufen etc.
11:43
are much simpler and also more effective,
285
703720
3075
viel einfacher und effektiver sind,
11:46
because they don't process the data structure of speech.
286
706795
4417
da keine Sprachstruktur verarbeitet werden muss.
11:51
Instead they're processing the data structure of thought.
287
711212
5976
Stattdessen wird die Gedankenstruktur verarbeitet.
11:57
The data structure of thought.
288
717188
2808
Die Gedankenstruktur.
11:59
That's a provocative idea.
289
719996
2076
Das ist ein herausfordernder Gedanke.
12:02
But let's look at this in a little more detail.
290
722072
2142
Lassen Sie mich das näher erklären.
12:04
So this is the FreeSpeech ecosystem.
291
724214
2366
Das ist das FreeSpeech-System.
12:06
We have the Free Speech representation on one side,
292
726580
2884
Die Darstellung in FreeSpeech auf der einen Seite, und auf der anderen
12:09
and we have the FreeSpeech Engine, which generates English.
293
729464
2228
die FreeSpeech-Engine, die Englisch wiedergibt.
12:11
Now if you think about it,
294
731694
1725
Wie ich Ihnen bereits gesagt habe,
12:13
FreeSpeech, I told you, is completely language-independent.
295
733419
2544
ist FreeSpeech völlig unabhängig von Sprache.
12:15
It doesn't have any specific information in it
296
735963
2087
Das System enthält keine spezifische Informationen
12:18
which is about English.
297
738050
1228
in Bezug auf Englisch.
12:19
So everything that this system knows about English
298
739278
2800
Alles, was dieses System über Englisch weiß,
12:22
is actually encoded into the engine.
299
742078
4620
ist in der Engine kodiert.
12:26
That's a pretty interesting concept in itself.
300
746698
2237
Das ist schon an sich ein recht interessantes Konzept:
12:28
You've encoded an entire human language
301
748935
3604
eine vollständige, menschliche Sprache
12:32
into a software program.
302
752539
2645
in einer Software kodiert.
12:35
But if you look at what's inside the engine,
303
755184
2531
Aber schaut man in die Engine hinein,
12:37
it's actually not very complicated.
304
757715
2358
dann ist sie eigentlich nicht sehr kompliziert.
12:40
It's not very complicated code.
305
760073
2105
Es ist kein komplizierter Code.
12:42
And what's more interesting is the fact that
306
762178
2672
Noch interessanter ist die Tatsache,
12:44
the vast majority of the code in that engine
307
764850
2203
dass der größte Teil des Engine-Codes
12:47
is not really English-specific.
308
767053
2412
nicht spezifisch für Englisch ist.
12:49
And that gives this interesting idea.
309
769465
1895
Ein interessanter Gedanke:
12:51
It might be very easy for us to actually
310
771360
2038
Es könnte sehr einfach für uns sein,
12:53
create these engines in many, many different languages,
311
773398
3826
diese Engines in vielen verschiedenen Sprachen,
12:57
in Hindi, in French, in German, in Swahili.
312
777224
6354
wie Hindi, Französisch, Deutsch, Swahili etc. zu entwickeln.
13:03
And that gives another interesting idea.
313
783578
2799
Und das bringt mich auf einen weiteren Gedanken.
13:06
For example, supposing I was a writer,
314
786377
2654
Stellen Sie sich vor, ich würde für eine Zeitung
13:09
say, for a newspaper or for a magazine.
315
789031
2122
oder eine Zeitschrift schreiben.
13:11
I could create content in one language, FreeSpeech,
316
791153
5011
Ich könnte den Inhalt in einer Sprache, FreeSpeech, entwerfen,
13:16
and the person who's consuming that content,
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796164
2056
und die Person, die diesen Inhalt nutzt,
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the person who's reading that particular information
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798220
3061
die diese bestimmte Information liest,
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could choose any engine,
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801281
2495
könnte sich eine x-beliebige Engine aussuchen
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and they could read it in their own mother tongue,
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803776
2736
und das Ganze in ihrer eigenen Sprache,
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in their native language.
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806512
3939
in ihrer Muttersprache lesen.
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I mean, this is an incredibly attractive idea,
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810451
2722
Das ist ein wirklich reizvoller Gedanke,
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especially for India.
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813173
1999
besonders für Indien.
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We have so many different languages.
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1690
Wir haben so viele verschiedene Sprachen.
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There's a song about India, and there's a description
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2142
Es gibt ein Lied über Indien und darin wird das Land
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of the country as, it says,
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819004
2344
wie folgt beschrieben:
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(in Sanskrit).
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821348
2360
(Sanskrit).
13:43
That means "ever-smiling speaker
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823708
2773
Das bedeutet in etwa :
"Stets lächelnder Sprecher schöner Sprachen."
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of beautiful languages."
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826481
4519
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Language is beautiful.
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831000
1964
Sprache ist schön.
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I think it's the most beautiful of human creations.
331
832964
2454
Sie ist das Schönste, was der Mensch je geschaffen hat.
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I think it's the loveliest thing that our brains have invented.
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3978
Sie ist das Herrlichste, das unser Gehirn erfunden hat.
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It entertains, it educates, it enlightens,
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3584
Sie unterhält, sie bildet, sie klärt auf --
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but what I like the most about language
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842980
2044
und für mich ist das Besondere an Sprache,
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is that it empowers.
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845024
1500
dass sie stärkt.
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I want to leave you with this.
336
846524
1838
Ich möchte Ihnen Folgendes mitgeben.
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This is a photograph of my collaborators,
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848362
2385
Das ist ein Bild meiner Mitarbeiter,
14:10
my earliest collaborators
338
850747
997
der ersten Mitarbeiter,
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when I started working on language
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851744
1462
als ich anfing, mich mit Sprache,
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and autism and various other things.
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1502
Autismus und Anderem zu beschäftigen.
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The girl's name is Pavna,
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854708
1417
Das Mädchen heißt Pavna
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and that's her mother, Kalpana.
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856125
1902
und daneben ist ihre Mutter, Kalpana.
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And Pavna's an entrepreneur,
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858027
2138
Pavna ist Unternehmerin,
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but her story is much more remarkable than mine,
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860165
2371
aber ihre Geschichte ist noch viel ungewöhnlicher als meine,
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because Pavna is about 23.
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862536
2400
weil Pavna erst 23 ist.
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She has quadriplegic cerebral palsy,
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864936
2552
Sie hat tetraplegische Zerebralparese,
14:27
so ever since she was born,
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867488
1640
das heißt, dass sie von Geburt an
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she could neither move nor talk.
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869128
3600
sich weder bewegen noch sprechen konnte.
14:32
And everything that she's accomplished so far,
349
872728
2403
Alles, was sie bis jetzt erreicht hat,
14:35
finishing school, going to college,
350
875131
2227
Schulabschluss, College,
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starting a company,
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877358
1416
die Gründung eines Unternehmens
14:38
collaborating with me to develop Avaz,
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878774
2140
unsere Zusammenarbeit zur Entwicklung von Avaz,
14:40
all of these things she's done
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880914
1892
all dies hat sie geschafft,
14:42
with nothing more than moving her eyes.
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882806
5523
indem sie nur ihre Augen bewegt hat.
14:48
Daniel Webster said this:
355
888329
2689
Daniel Webster sagte Folgendes:
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He said, "If all of my possessions were taken
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891018
2940
"Würden mir all meine Besitztümer genommen werden,
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from me with one exception,
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893958
2988
mit einer Ausnahme,
14:56
I would choose to keep the power of communication,
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896946
2981
dann behielte ich die Macht der Kommunikation,
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for with it, I would regain all the rest."
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899927
3903
denn damit würde ich alles andere wieder zurück gewinnen."
15:03
And that's why, of all of these incredible applications of FreeSpeech,
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903830
5116
Daher sind all diese unglaublichen Anwendungen von FreeSpeech...
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the one that's closest to my heart
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2080
Die, die mir am Wichtigsten ist,
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still remains the ability for this
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911026
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bleibt weiterhin, Kinder mit Behinderungen
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to empower children with disabilities
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913094
2380
damit stärker zu machen,
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to be able to communicate,
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915474
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so dass sie kommunizieren können,
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the power of communication,
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917247
1789
die Macht der Kommunikation,
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to get back all the rest.
366
919036
2240
um sich den Rest dann auch noch zurückzuholen.
15:21
Thank you.
367
921276
1397
Vielen Dank.
15:22
(Applause)
368
922673
1332
(Applaus)
15:24
Thank you. (Applause)
369
924005
4199
Danke schön. (Applaus)
15:28
Thank you. Thank you. Thank you. (Applause)
370
928204
5323
Danke. Danke. Danke. (Applaus)
15:33
Thank you. Thank you. Thank you. (Applause)
371
933527
4000
Danke. Danke. Danke. (Applaus)
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