Shyam Sankar: The rise of human-computer cooperation

Shyam Sankar: Der Aufbruch der Mensch-Maschine-Kooperation

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Shyam Sankar: Der Aufbruch der Mensch-Maschine-Kooperation

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00:00
Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
0
0
7000
Übersetzung: Angelika Lueckert Leon Lektorat: Krzysztof Ignaciuk
00:15
I'd like to tell you about two games of chess.
1
15772
2556
Ich möchte von zwei Schachspielen erzählen.
00:18
The first happened in 1997, in which Garry Kasparov,
2
18328
3864
Das erste fand 1997 statt: Garry Kasparow,
00:22
a human, lost to Deep Blue, a machine.
3
22192
3716
ein Mensch, verlor gegen Deep Blue, eine Maschine.
00:25
To many, this was the dawn of a new era,
4
25908
2240
Für viele war das der Beginn einer neuen Ära,
00:28
one where man would be dominated by machine.
5
28148
2779
in der Maschinen herrschen.
00:30
But here we are, 20 years on, and the greatest change
6
30927
3334
Heute ist die größte Veränderung
00:34
in how we relate to computers is the iPad,
7
34261
2690
in unserer Beziehung zu Computern
00:36
not HAL.
8
36951
2045
nicht HAL, sondern das iPad.
00:38
The second game was a freestyle chess tournament
9
38996
2648
Das zweite Spiel war ein Freestyle-Turnier
00:41
in 2005, in which man and machine could enter together
10
41644
2969
2005, bei dem Mensch und Maschine
00:44
as partners, rather than adversaries, if they so chose.
11
44613
4666
als Partner statt als Gegner spielen konnten.
00:49
At first, the results were predictable.
12
49279
1851
Anfangs waren die Ergebnisse klar.
00:51
Even a supercomputer was beaten by a grandmaster
13
51130
2497
Selbst ein Supercomputer wurde von einem Großmeister
00:53
with a relatively weak laptop.
14
53627
2312
mit einem einfachen Laptop geschlagen.
00:55
The surprise came at the end. Who won?
15
55939
2985
Die Überraschung kam zum Schluss. Wer gewann?
00:58
Not a grandmaster with a supercomputer,
16
58924
2776
Kein Großmeister mit einem Supercomputer,
01:01
but actually two American amateurs
17
61700
1493
sondern zwei amerikanische Amateure,
01:03
using three relatively weak laptops.
18
63193
3822
die drei einfache Laptops benutzten.
01:07
Their ability to coach and manipulate their computers
19
67015
2596
Ihrer Fähigkeit, ihre Computer so auszureizen,
01:09
to deeply explore specific positions
20
69611
2435
um bestimmte Stellungen intensiv zu erforschen,
01:12
effectively counteracted the superior chess knowledge
21
72046
2390
waren weder das Wissen der Großmeister
01:14
of the grandmasters and the superior computational power
22
74436
2609
noch die Rechnerleistung der Supercomputer
01:17
of other adversaries.
23
77045
1909
anderer Gegener gewachsen.
01:18
This is an astonishing result: average men,
24
78954
2905
Ein erstaunliches Ergebnis: Durchschnittliche Menschen
01:21
average machines beating the best man, the best machine.
25
81859
4081
mit durchschnittlicher Technik schlagen die besten Menschen und die beste Maschine.
01:25
And anyways, isn't it supposed to be man versus machine?
26
85940
3199
Heißt es nicht eigentlich Mensch gegen Maschine?
01:29
Instead, it's about cooperation, and the right type of cooperation.
27
89139
4152
Stattdessen geht es um die richtige Zusammenarbeit.
01:33
We've been paying a lot of attention to Marvin Minsky's
28
93291
2857
In den letzten 50 Jahren war große Aufmerksamkeit
01:36
vision for artificial intelligence over the last 50 years.
29
96148
3242
auf Marvin Minskys Vision der künstlichen Intelligenz (KI) gerichtet.
01:39
It's a sexy vision, for sure. Many have embraced it.
30
99390
2262
Sie wurde zur dominierenden Denkrichtung in der Informatik.
01:41
It's become the dominant school of thought in computer science.
31
101652
2753
Sie wurde zur dominierenden Denkrichtung in der Informatik.
01:44
But as we enter the era of big data, of network systems,
32
104405
3072
Angesichts der großen Daten, der Netzwerk-Systeme,
01:47
of open platforms, and embedded technology,
33
107477
2698
Plattformen und eingebetteter Technologie
01:50
I'd like to suggest it's time to reevaluate an alternative vision
34
110175
3392
wird es Zeit, eine andere Vision wieder zu beleben,
01:53
that was actually developed around the same time.
35
113567
3070
die etwa zur gleichen Zeit entstand.
01:56
I'm talking about J.C.R. Licklider's human-computer symbiosis,
36
116637
3332
Ich meine Lickliders Mensch-Maschine-Symbiose
01:59
perhaps better termed "intelligence augmentation," I.A.
37
119969
3808
oder "Intelligence Augmentation" (IA).
02:03
Licklider was a computer science titan who had a profound
38
123777
2640
Licklider hatte einen großen Einfluss
02:06
effect on the development of technology and the Internet.
39
126417
3006
auf die Entwicklung der Technologie und das Internet.
02:09
His vision was to enable man and machine to cooperate
40
129423
2868
Seine Vision war, die Mensch-Computer-Kooperation
02:12
in making decisions, controlling complex situations
41
132291
3590
bei Entscheidungen und Kontrolle komplexer Situationen zu ermöglichen
02:15
without the inflexible dependence
42
135881
1770
ohne jegliche Abhängigkeit von vorgegebenen Programmen.
02:17
on predetermined programs.
43
137651
2533
ohne jegliche Abhängigkeit von vorgegebenen Programmen.
02:20
Note that word "cooperate."
44
140184
2498
Die Betonung liegt auf "kooperieren".
02:22
Licklider encourages us not to take a toaster
45
142682
2747
Er meinte nicht, einen Toaster zu benutzen,
02:25
and make it Data from "Star Trek,"
46
145429
2284
um Daten von "Star Trek" zu generieren,
02:27
but to take a human and make her more capable.
47
147713
3535
sondern Menschen leistungsfähiger zu machen.
02:31
Humans are so amazing -- how we think,
48
151248
1911
Der Mensch ist unglaublich – wie er denkt,
02:33
our non-linear approaches, our creativity,
49
153159
2618
seine nichtlinearen Gedankengänge, Kreativität, – all das kann ein Computer
02:35
iterative hypotheses, all very difficult if possible at all
50
155777
2131
seine nichtlinearen Gedankengänge, Kreativität, – all das kann ein Computer
02:37
for computers to do.
51
157908
1345
nur mit großen Schwierigkeiten.
02:39
Licklider intuitively realized this, contemplating humans
52
159253
2452
Licklider erkannte das intuitiv, während er Menschen
02:41
setting the goals, formulating the hypotheses,
53
161705
2327
bei der Formulierung von Zielen und Hypothesen
02:44
determining the criteria, and performing the evaluation.
54
164032
3376
und der Auswertung von Erhebungen beobachtete.
02:47
Of course, in other ways, humans are so limited.
55
167408
1775
Natürlich sind Menschen andererseits begrenzt.
02:49
We're terrible at scale, computation and volume.
56
169183
3235
Wir machen Fehler bei Maßstab, Berechnungen und Umfang.
02:52
We require high-end talent management
57
172418
1836
Wir benötigen ein talentiertes Management,
02:54
to keep the rock band together and playing.
58
174254
2064
um Rockbands zum Spielen zu bringen
02:56
Licklider foresaw computers doing all the routinizable work
59
176318
2204
Licklider erkannte, Computer können die notwendige Routinearbeit tun,
02:58
that was required to prepare the way for insights and decision making.
60
178522
3276
um Einsichten und Entscheidungen vorzubereiten.
03:01
Silently, without much fanfare,
61
181798
2224
um Einsichten und Entscheidungen vorzubereiten.
03:04
this approach has been compiling victories beyond chess.
62
184022
3354
Dieser Ansatz ist nicht nur im Schach sehr erfolgreich.
03:07
Protein folding, a topic that shares the incredible expansiveness of chess —
63
187376
3356
Proteinfaltung ist wie ein Schachspiel:
03:10
there are more ways of folding a protein than there are atoms in the universe.
64
190732
3042
es gibt zahllose Möglichkeiten, ein Protein zu falten.
03:13
This is a world-changing problem with huge implications
65
193774
2353
Dies ist ein Problem mit großen Auswirkungen
03:16
for our ability to understand and treat disease.
66
196127
2308
auf unsere Fähigkeit, Krankheiten zu behandeln.
03:18
And for this task, supercomputer field brute force simply isn't enough.
67
198435
4248
Die rohe Gewalt eines Computers ist nicht genug.
03:22
Foldit, a game created by computer scientists,
68
202683
2384
Foldit, ein Wissenschaftsspiel,
03:25
illustrates the value of the approach.
69
205067
2502
illustriert den Wert dieses Ansatzes.
03:27
Non-technical, non-biologist amateurs play a video game
70
207569
3041
Amateure müssen die Struktur eines Proteins
03:30
in which they visually rearrange the structure of the protein,
71
210610
3073
visuell neu ordnen, während sie dem Computer
03:33
allowing the computer to manage the atomic forces
72
213683
1499
erlauben, die atomaren Kräfte und
03:35
and interactions and identify structural issues.
73
215182
2957
Wechselwirkungen zu verwalten und Probleme zu identifizieren.
03:38
This approach beat supercomputers 50 percent of the time
74
218139
3023
Dieser Ansatz übertraf in 50 % der Fälle die Supercomputer
03:41
and tied 30 percent of the time.
75
221162
2584
und war in 30 % der Fälle gleichwertig.
03:43
Foldit recently made a notable and major scientific discovery
76
223746
3137
Foldit machte kürzlich eine große Entdeckung
03:46
by deciphering the structure of the Mason-Pfizer monkey virus.
77
226883
3160
bei der Entzifferung des Mason-Pfizer-Affen-Virus.
03:50
A protease that had eluded determination for over 10 years
78
230043
3015
Eine Protease, die der Bestimmung über 10 Jahre auswich,
03:53
was solved was by three players in a matter of days,
79
233058
2626
wurde von drei Spielern in ein paar Tagen gelöst,
03:55
perhaps the first major scientific advance
80
235684
2025
vielleicht der erste bedeutende Fortschritt,
03:57
to come from playing a video game.
81
237709
2323
der aus einem Videospiel hervorging.
04:00
Last year, on the site of the Twin Towers,
82
240032
2181
Letztes Jahr wurde die 9/11-Gedenkstätte eröffnet.
04:02
the 9/11 memorial opened.
83
242213
1473
Letztes Jahr wurde die 9/11-Gedenkstätte eröffnet.
04:03
It displays the names of the thousands of victims
84
243686
2721
Es zeigt die Namen tausender Opfer und nutzt
04:06
using a beautiful concept called "meaningful adjacency."
85
246407
3063
das schöne Konzept "bedeutungsvoller Nähe".
04:09
It places the names next to each other based on their
86
249470
2166
Es platziert die Namen in Relation zu Beziehungen:
04:11
relationships to one another: friends, families, coworkers.
87
251636
2213
Freunde, Familien, Kollegen.
04:13
When you put it all together, it's quite a computational
88
253849
3028
Eine riesige technische Herausforderung
04:16
challenge: 3,500 victims, 1,800 adjacency requests,
89
256877
4223
3.500 Opfer, 1.800 Nähe-Anfragen,
04:21
the importance of the overall physical specifications
90
261100
3092
die Wichtigkeit der physischen Spezifikationen
04:24
and the final aesthetics.
91
264192
2137
und das endgültige Aussehen.
04:26
When first reported by the media, full credit for such a feat
92
266329
2615
Zuerst wurde diese Leistung
04:28
was given to an algorithm from the New York City
93
268944
1892
dem Algorithmus der New Yorker Designfirma
04:30
design firm Local Projects. The truth is a bit more nuanced.
94
270836
4001
Local Projects zugesprochen. Die Wahrheit ist komplexer.
04:34
While an algorithm was used to develop the underlying framework,
95
274837
2871
Ein Algorithmus wurde verwendet, um das Bezugssystem zu entwickeln,
04:37
humans used that framework to design the final result.
96
277708
3008
Menschen nutzten dieses System, um die Endergebnisse zu gestalten.
04:40
So in this case, a computer had evaluated millions
97
280716
2225
In diesem Fall hat der Computer also Millionen möglicher
04:42
of possible layouts, managed a complex relational system,
98
282941
3335
Anordnungen berechnet, ein komplexes Beziehungssystem bearbeitet
04:46
and kept track of a very large set of measurements
99
286276
2414
und eine große Anzahl von Meßwerten und Variablen
04:48
and variables, allowing the humans to focus
100
288690
2410
berücksichtigt, was den Menschen ermöglichte,
04:51
on design and compositional choices.
101
291100
2802
sich auf Design- und Kompositionsfragen zu fokussieren.
04:53
So the more you look around you,
102
293902
1036
Je mehr man sich umschaut,
04:54
the more you see Licklider's vision everywhere.
103
294938
1962
desto mehr sieht man Lickliders Vision.
04:56
Whether it's augmented reality in your iPhone or GPS in your car,
104
296900
3304
Ob Augmented Reality in Ihrem iPhone oder GPS,
05:00
human-computer symbiosis is making us more capable.
105
300204
2970
Mensch-Computer-Symbiose macht uns leistungsfähiger.
05:03
So if you want to improve human-computer symbiosis,
106
303174
1655
Was kann man tun, um diese Symbiose
05:04
what can you do?
107
304829
1429
zu verbessern?
05:06
You can start by designing the human into the process.
108
306258
2452
Man kann den Mensch in den Prozess designen.
05:08
Instead of thinking about what a computer will do to solve the problem,
109
308710
2204
Anstatt zu denken, wie Computer das Problem lösen wird,
05:10
design the solution around what the human will do as well.
110
310914
3869
entwirft man die Lösung um die Möglichkeiten des Menschen.
05:14
When you do this, you'll quickly realize that you spent
111
314783
1937
Es wird schnell klar, dass man seine ganze Zeit
05:16
all of your time on the interface between man and machine,
112
316720
2879
in die Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine investiert,
05:19
specifically on designing away the friction in the interaction.
113
319599
3099
insbesondere, um die Reibung in der Interaktion zu umgehen.
05:22
In fact, this friction is more important than the power
114
322698
2766
Tatsächlich ist diese Reibung wichtiger als
05:25
of the man or the power of the machine
115
325464
2052
die Leistung des Menschen oder der Maschine
05:27
in determining overall capability.
116
327516
1931
für die Bestimmung der Leistungsfähigkeit.
05:29
That's why two amateurs with a few laptops
117
329447
1977
Daher konnten zwei Amateure mit Laptops
05:31
handily beat a supercomputer and a grandmaster.
118
331424
2456
einfach das Duo Supercomputer-Großmeister schlagen.
05:33
What Kasparov calls process is a byproduct of friction.
119
333880
3005
Kasparow sagt, Prozess sei ein Nebenprodukt der Reibung.
05:36
The better the process, the less the friction.
120
336885
2401
Je besser der Prozess, desto weniger Reibungsverlust.
05:39
And minimizing friction turns out to be the decisive variable.
121
339286
4256
Die Minimierung der Reibung ist die entscheidende Variable.
05:43
Or take another example: big data.
122
343542
2243
Oder ein anderes Beispiel: große Datenmengen.
05:45
Every interaction we have in the world is recorded
123
345785
1906
Jede Interaktion wird von
05:47
by an ever growing array of sensors: your phone,
124
347691
3059
immer mehr Sensoren aufgezeichnet: Ihr Telefon,
05:50
your credit card, your computer. The result is big data,
125
350750
2373
Ihre Kreditkarte, Ihr Computer. Es sind viele Daten
05:53
and it actually presents us with an opportunity
126
353123
1742
und wir bekommen dadurch die Gelegenheit,
05:54
to more deeply understand the human condition.
127
354865
2662
unser Dasein genauer zu verstehen.
05:57
The major emphasis of most approaches to big data
128
357527
2305
Der Schwerpunkt der meisten Ansätze bei Datenmengen
05:59
focus on, "How do I store this data? How do I search
129
359832
2215
besteht in: "Wie kann ich diese Daten speichern, durchsuchen und verarbeiten?
06:02
this data? How do I process this data?"
130
362047
2276
besteht in: "Wie kann ich diese Daten speichern, durchsuchen und verarbeiten?
06:04
These are necessary but insufficient questions.
131
364323
2204
Notwendige, aber unzureichende Fragen.
06:06
The imperative is not to figure out how to compute,
132
366527
2471
Entscheidend ist nicht nur zu wissen "wie",
06:08
but what to compute. How do you impose human intuition
133
368998
2184
sondern "was" man berechnet. Wie ist unsere Intuition
06:11
on data at this scale?
134
371182
1791
in Daten dieser Größenordnung zu bringen?
06:12
Again, we start by designing the human into the process.
135
372973
3499
Wir fangen an, das Menschliche in dem Prozess zu gestalten.
06:16
When PayPal was first starting as a business, their biggest
136
376472
2812
Wenn PayPal anfing, war ihre größte Herausforderung nicht,
06:19
challenge was not, "How do I send money back and forth online?"
137
379284
2804
wie man Geld online hin- und herschickt.
06:22
It was, "How do I do that without being defrauded by organized crime?"
138
382088
3872
Es war, wie man es macht, ohne betrogen zu werden.
06:25
Why so challenging? Because while computers can learn
139
385960
2088
Warum ist das so schwierig? Obwohl Computer lernen können,
06:28
to detect and identify fraud based on patterns,
140
388048
3144
Betrug nach Mustern zu erkennen,
06:31
they can't learn to do that based on patterns
141
391192
1479
können sie das nicht anhand von Mustern lernen,
06:32
they've never seen before, and organized crime
142
392671
2116
die sie noch nie gesehen haben; die organisierte Kriminalität
06:34
has a lot in common with this audience: brilliant people,
143
394787
2709
hat viel mit diesem Publikum gemeinsam: geniale Leute,
06:37
relentlessly resourceful, entrepreneurial spirit — (Laughter) —
144
397496
3640
sehr kompetent und mit Unternehmergeist (Gelächter) –
06:41
and one huge and important difference: purpose.
145
401136
2712
und mit einem Unterschied: die Absicht.
06:43
And so while computers alone can catch all but the cleverest
146
403848
2832
Computer erwischen alle außer die Schlausten.
06:46
fraudsters, catching the cleverest is the difference
147
406680
2253
Das Fangen der Cleversten macht den Unterschied
06:48
between success and failure.
148
408933
2545
zwischen Erfolg und Niederlage.
06:51
There's a whole class of problems like this, ones with
149
411478
2221
Es gibt eine Reihe solcher Probleme, manche mit
06:53
adaptive adversaries. They rarely if ever present with a
150
413699
2575
lernfähigen Gegnern. Sie zeigen sich selten
06:56
repeatable pattern that's discernable to computers.
151
416274
2736
mit einem reproduzierbaren Muster, das man erkennen kann.
06:59
Instead, there's some inherent component of innovation or disruption,
152
419010
3993
Stattdessen werden mit innewohnender Innovation und Störungen
07:03
and increasingly these problems are buried in big data.
153
423003
2735
diese Probleme unter Datenmengen begraben.
07:05
For example, terrorism. Terrorists are always adapting
154
425738
2500
Z.B. Terrorismus. Terroristen passen sich immer
07:08
in minor and major ways to new circumstances, and despite
155
428238
2052
den neuen Bedingungen an und trotz allem
07:10
what you might see on TV, these adaptations,
156
430290
3094
was Sie im Fernsehen sehen, sind diese Anpassungen
07:13
and the detection of them, are fundamentally human.
157
433384
2293
und ihre Erkennung im Wesentlichen menschlich.
07:15
Computers don't detect novel patterns and new behaviors,
158
435677
3117
Computer erkennen keine neuen Muster und Verhaltensweisen,
07:18
but humans do. Humans, using technology, testing hypotheses,
159
438794
3235
aber Menschen schon – wir nutzen Technologie, testen Hypothesen,
07:22
searching for insight by asking machines to do things for them.
160
442029
4620
und suchen nach Erkenntnissen, indem wir Maschinen Aufgaben geben.
07:26
Osama bin Laden was not caught by artificial intelligence.
161
446649
2320
Bin Laden wurde nicht von KI erwischt.
07:28
He was caught by dedicated, resourceful, brilliant people
162
448969
2553
Er wurde von engagierten, kompetenten Menschen
07:31
in partnerships with various technologies.
163
451522
4269
gefangen, die bestimmte Technologien verwendeten.
07:35
As appealing as it might sound, you cannot algorithmically
164
455791
2818
Egal wie reizvoll das klingt, man kann nicht
07:38
data mine your way to the answer.
165
458609
1601
durch Analysieren von Daten zur Antwort kommen.
07:40
There is no "Find Terrorist" button, and the more data
166
460210
2855
Es gibt keinen "Finde den Terrorist"-Knopf. Je mehr Daten
07:43
we integrate from a vast variety of sources
167
463065
2302
wir aus einer Vielzahl an Quellen integrieren
07:45
across a wide variety of data formats from very
168
465367
2133
mit einer großen Bandbreite an Datenformaten, von sehr
07:47
disparate systems, the less effective data mining can be.
169
467500
3309
ungleichen Systemen, desto weniger effektiv ist Datenanalyse.
07:50
Instead, people will have to look at data
170
470809
2024
Stattdessen werden Menschen die Daten untersuchen müssen
07:52
and search for insight, and as Licklider foresaw long ago,
171
472833
3456
und nach der Erkenntnis suchen müssen. Wie Licklider vorhersah, die richtige Kooperation
07:56
the key to great results here is the right type of cooperation,
172
476289
2685
ist der Schlüssel für hervorragende Ergebnisse
07:58
and as Kasparov realized,
173
478974
1524
und wie Kasparow erkannte,
08:00
that means minimizing friction at the interface.
174
480498
3031
bedeutete das, den Reibungsverlust an der Schnittstelle zu minimieren.
08:03
Now this approach makes possible things like combing
175
483529
2758
Dieser Ansatz ermöglicht jetzt Dinge wie alle
08:06
through all available data from very different sources,
176
486287
3386
verfügbaren Daten der unterschiedlichen Quellen zu durchkämmen,
08:09
identifying key relationships and putting them in one place,
177
489673
2792
um Schlüsselbeziehungen zu identifizieren und sie zu sammeln,
08:12
something that's been nearly impossible to do before.
178
492465
2928
etwas das vorher nahezu unmöglich war.
08:15
To some, this has terrifying privacy and civil liberties
179
495393
1942
Für einige hat dies furchteinflößende Auswirkungen auf private und bürgerliche Rechte.
08:17
implications. To others it foretells of an era of greater
180
497335
3410
Für einige hat dies furchteinflössende Auswirkungen auf private und bürgerliche Rechte.
08:20
privacy and civil liberties protections,
181
500745
1909
Für andere ist es eine Ära von stärkerem privatem und gesellschaftlichem Schutz.
08:22
but privacy and civil liberties are of fundamental importance.
182
502654
2936
Für andere ist es eine Ära von stärkerem privatem und gesellschaftlichem Schutz.
08:25
That must be acknowledged, and they can't be swept aside,
183
505590
2193
Aber diese Rechte sind von fundamentaler Bedeutung.
08:27
even with the best of intents.
184
507783
2530
Man kann das nicht einfach bei Seite wischen.
08:30
So let's explore, through a couple of examples, the impact
185
510313
2518
Also lasst uns die Auswirkungen untersuchen,
08:32
that technologies built to drive human-computer symbiosis
186
512831
2406
die Technologien zum Betrieb von Mensch-Maschine-Symbiosen
08:35
have had in recent time.
187
515237
2919
in jüngster Zeit gehabt haben.
08:38
In October, 2007, U.S. and coalition forces raided
188
518156
3416
Im Oktober 2007 haben US- und Koalitionsstreitkräfte
08:41
an al Qaeda safe house in the city of Sinjar
189
521572
2416
ein sicheres Al-Qaida Haus in der Stadt Sinjar
08:43
on the Syrian border of Iraq.
190
523988
1934
an der Grenze zu Syrien und Irak gestürmt.
08:45
They found a treasure trove of documents:
191
525922
2376
Sie fanden eine Fundgrube von Dokumenten:
08:48
700 biographical sketches of foreign fighters.
192
528298
2335
700 biografische Skizzen ausländischer Kämpfer.
08:50
These foreign fighters had left their families in the Gulf,
193
530633
2584
SIe hatten ihre Familien im Golf, der Levante
08:53
the Levant and North Africa to join al Qaeda in Iraq.
194
533217
3146
und Nordafrika zurück gelassen, um sich Al-Qaida im Irak anzuschließen.
08:56
These records were human resource forms.
195
536363
1616
Diese Aufzeichnungen waren menschliche Bezugsformate.
08:57
The foreign fighters filled them out as they joined the organization.
196
537979
2855
Die Kämpfer füllten sie aus, als sie der Organisation beitraten.
09:00
It turns out that al Qaeda, too,
197
540834
1211
Es zeigt sich, dass auch Al-Qaida
09:02
is not without its bureaucracy. (Laughter)
198
542045
2597
nicht ohne Bürokratie auskam. (Gelächter)
09:04
They answered questions like, "Who recruited you?"
199
544642
2098
Fragen wie: "Wer hat dich rekrutiert?",
09:06
"What's your hometown?" "What occupation do you seek?"
200
546740
2854
"Was ist deine Heimatstadt?", "Welche Tätigkeit suchst du?"
09:09
In that last question, a surprising insight was revealed.
201
549594
3169
Die letztere verrät einen überraschenden Einblick.
09:12
The vast majority of foreign fighters
202
552763
2400
Die große Mehrheit wollte
09:15
were seeking to become suicide bombers for martyrdom --
203
555163
2400
Selbstmordattentäter werden –
09:17
hugely important, since between 2003 and 2007, Iraq
204
557563
4338
sehr wichtig, denn zwischen 2003 und 2007 gab es im Irak
09:21
had 1,382 suicide bombings, a major source of instability.
205
561901
4244
1.382 Selbstmordattentate, eine Hauptursache für Instabilität.
09:26
Analyzing this data was hard. The originals were sheets
206
566145
2058
Die Analyse dieser Daten war schwierig. Die Originale waren
09:28
of paper in Arabic that had to be scanned and translated.
207
568203
2742
auf Arabisch, die eingescannt und übersetzt werden mussten.
09:30
The friction in the process did not allow for meaningful
208
570945
2192
Der Reibungsverlust in diesem Prozess hätte keine bedeutenden
09:33
results in an operational time frame using humans, PDFs
209
573137
3350
Ergebnisse innerhalb des operativen Zeitrahmens ermöglicht,
09:36
and tenacity alone.
210
576487
2218
wenn nur Menschen, PDFs und Beharrlichkeit genutzt worden wären.
09:38
The researchers had to lever up their human minds
211
578705
1953
Die Forscher mussten ihren menschlichen Verstand um
09:40
with technology to dive deeper, to explore non-obvious
212
580658
2345
Technologie ergänzen, um tiefer einzutauchen, um nicht offensichtliche
09:43
hypotheses, and in fact, insights emerged.
213
583003
3218
Hypothesen zu erforschen und es ergaben sich tatsächlich Erkenntnisse.
09:46
Twenty percent of the foreign fighters were from Libya,
214
586221
2644
20 % der ausländischen Kämpfer waren aus Libyen,
09:48
50 percent of those from a single town in Libya,
215
588865
2968
50 % davon stammten aus derselben Stadt,
09:51
hugely important since prior statistics put that figure at
216
591833
2450
enorm wichtig, da frühere Statistiken diesen Anteil mit
09:54
three percent. It also helped to hone in on a figure
217
594283
2383
3 % angaben. Es half auch dabei, sich auf eine Person
09:56
of rising importance in al Qaeda, Abu Yahya al-Libi,
218
596666
2977
von zunehmender Bedeutung zu konzentrieren, Abu Yahya al-Libi,
09:59
a senior cleric in the Libyan Islamic fighting group.
219
599643
2631
ein hochrangiger Geistlicher innerhalb der libyschen islamischen Kampfgruppe.
10:02
In March of 2007, he gave a speech, after which there was
220
602274
2664
Im März 2007 hielt er eine Rede, nach der es einen
10:04
a surge in participation amongst Libyan foreign fighters.
221
604938
3466
Beteiligungsanstieg unter libyschen ausländischen Kämpfern gab.
10:08
Perhaps most clever of all, though, and least obvious,
222
608404
3106
Vielleicht am cleversten und wenig offensichtlich,
10:11
by flipping the data on its head, the researchers were
223
611510
2073
dadurch, dass die Daten auf den Kopf gestellt werden, sind die Forscher in der Lage,
10:13
able to deeply explore the coordination networks in Syria
224
613583
2900
die Koordinierungsnetzwerke in Syrien zu erforschen,
10:16
that were ultimately responsible for receiving and
225
616483
2517
diese waren letztlich dafür verantwortlich, die ausländischen
10:19
transporting the foreign fighters to the border.
226
619000
2464
Kämpfer aufzunehmen und zur Grenze zu transportieren.
10:21
These were networks of mercenaries, not ideologues,
227
621464
2633
Das waren Netzwerke von Söldnern, nicht von Ideologien,
10:24
who were in the coordination business for profit.
228
624097
2398
sie waren wegen des Profits im Koordinierungsnetzwerk.
10:26
For example, they charged Saudi foreign fighters
229
626495
1904
Sie berechneten zum Beispiel den saudischen ausländischen Kämpfern
10:28
substantially more than Libyans, money that would have
230
628399
2199
wesentlich mehr als den Libyern, Geld das ansonsten
10:30
otherwise gone to al Qaeda.
231
630598
2320
an Al-Qaida gegangen wäre.
10:32
Perhaps the adversary would disrupt their own network
232
632918
2045
Vielleicht würde der Gegner das eigene Netzwerk zerstören,
10:34
if they knew they cheating would-be jihadists.
233
634963
3035
wenn sie wüssten, dass sie von angeblichen Dschihadisten betrogen werden.
10:37
In January, 2010, a devastating 7.0 earthquake struck Haiti,
234
637998
3745
Im Januar 2010 traf ein verheerendes Erdbeben Haiti,
10:41
third deadliest earthquake of all time, left one million people,
235
641743
2916
das dritttödlichste Erdbeben aller Zeiten, eine Million Menschen,
10:44
10 percent of the population, homeless.
236
644659
2584
10 Prozent der Bevölkerung wurden obdachlos.
10:47
One seemingly small aspect of the overall relief effort
237
647243
3137
Ein anscheinend kleiner Aspekt der allgemeinen Hilfsmaßnahmen
10:50
became increasingly important as the delivery of food
238
650380
2176
wurde immer wichtiger als die Ausgabe von Essen
10:52
and water started rolling.
239
652556
2160
und Wasser ins Rollen kam.
10:54
January and February are the dry months in Haiti,
240
654716
1458
Januar und Februar sind in Haiti trocken,
10:56
yet many of the camps had developed standing water.
241
656174
2942
dennoch hatte sich in einigen Camps stehendes Wasser gebildet.
10:59
The only institution with detailed knowledge of Haiti's
242
659116
2122
Die einzige Einrichtung mit detailliertem Wissen über Haitis
11:01
floodplains had been leveled
243
661238
1297
Überschwemmungsgebiete wurde
11:02
in the earthquake, leadership inside.
244
662535
3008
beim Erdbeben plattgemacht, Führungspersonen inklusive.
11:05
So the question is, which camps are at risk,
245
665543
2575
Die Frage ist also, welche Camps gefährdet sind,
11:08
how many people are in these camps, what's the
246
668118
1921
wie viele Menschen in diesen Camps sind, was der
11:10
timeline for flooding, and given very limited resources
247
670039
2311
Zeitrahmen des Flutens ist und, wegen der begrenzten Ressourcen
11:12
and infrastructure, how do we prioritize the relocation?
248
672350
3384
und der Infrastruktur, wie priorisieren wir die Umverteilung?
11:15
The data was incredibly disparate. The U.S. Army had
249
675734
2344
Die Daten waren unglaublich ungleich. Das US-Militär verfügte
11:18
detailed knowledge for only a small section of the country.
250
678078
2929
über detailliertes Wissen über einen kleinen Bereich des Landes.
11:21
There was data online from a 2006 environmental risk
251
681007
2511
Es waren Daten online verfügbar von einer Umweltrisiko-Konferenz
11:23
conference, other geospatial data, none of it integrated.
252
683518
2664
von 2006, andere raumbezogene Daten, keine davon integriert.
11:26
The human goal here was to identify camps for relocation
253
686182
2958
Das menschliche Ziel war hier, Camps für Umsiedlung zu identifizieren,
11:29
based on priority need.
254
689140
2395
basierend auf vorrangigem Bedarf.
11:31
The computer had to integrate a vast amount of geospacial
255
691535
2440
Der Computer musste eine große Menge an raumbezogener
11:33
information, social media data and relief organization
256
693975
2584
Information integrieren, Social Media-Daten und Informationen
11:36
information to answer this question.
257
696559
3480
der Hilfsorganisationen, um diese Frage zu beantworten.
11:40
By implementing a superior process, what was otherwise
258
700039
2415
Indem ein verbesserter Prozess eingeführt wird, was sonst
11:42
a task for 40 people over three months became
259
702454
2608
eine Aufgabe für 40 Personen über drei Monate war,
11:45
a simple job for three people in 40 hours,
260
705062
3176
wurde zu einer einfachen Aufgabe für drei Personen in 40 Stunden.
11:48
all victories for human-computer symbiosis.
261
708238
2628
Das alles sind Siege der Mensch-Computer-Symbiose.
11:50
We're more than 50 years into Licklider's vision
262
710866
2054
Wir befinden uns mehr als 50 Jahre in Lickliders Vision
11:52
for the future, and the data suggests that we should be
263
712920
2242
einer Zukunft und die Daten deuten darauf hin, dass wir
11:55
quite excited about tackling this century's hardest problems,
264
715162
3030
begeistert darüber sein sollten, das schwierigste Problem des Jahrhunderts zu lösen,
11:58
man and machine in cooperation together.
265
718192
2947
Mensch und Maschine in Kooperation vereint.
12:01
Thank you. (Applause)
266
721139
2197
Danke. (Applaus)
12:03
(Applause)
267
723336
2505
(Applaus)
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