Adam Ostrow: After your final status update

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TED


वीडियो चलाने के लिए कृपया नीचे दिए गए अंग्रेजी उपशीर्षक पर डबल-क्लिक करें।

Translator: Gaurav Gupta Reviewer: Omprakash Bisen
00:15
By the end of this year,
0
15260
2000
इस वर्ष के अंत तक,
00:17
there'll be nearly a billion people on this planet
1
17260
3000
इस ग्रह पर लगभग एक अरब लोग ऐसे होंगे
00:20
that actively use social networking sites.
2
20260
2000
जो सक्रिय रूप से सामाजिक नेटवर्किंग साइटों का उपयोग करेंगे.
00:22
The one thing that all of them have in common
3
22260
2000
उन सब में जो एक बात आम है
00:24
is that they're going to die.
4
24260
3000
वह है कि वे मरने वाले हैं .
00:27
While that might be a somewhat morbid thought,
5
27260
3000
हालांकि यह कुछ हद तक एक रुग्ण सोच है ,
00:30
I think it has some really profound implications
6
30260
2000
मुझे लगता है कि इसमें कुछ गहरे प्रभाव हैं
00:32
that are worth exploring.
7
32260
2000
जो कि तलाश के लायक हैं.
00:34
What first got me thinking about this
8
34260
3000
मुझे पहली बार इसका ख्याल आया
00:37
was a blog post authored earlier this year by Derek K. Miller,
9
37260
3000
डेरेक के.एच. मिलर द्वारा एक ब्लॉग पोस्ट देखने के बाद,
00:40
who was a science and technology journalist
10
40260
3000
जो एक विज्ञान और प्रौद्योगिकी पत्रकार थे
00:43
who died of cancer.
11
43260
2000
जिनकी कैंसर से मृत्यु हुई.
00:45
And what Miller did was have his family and friends write a post
12
45260
3000
और मिलर ने अपने परिवार और दोस्तों से एक पोस्ट लिखने को कहा
00:48
that went out shortly after he died.
13
48260
2000
अपने मरने के बाद शीघ्र ही पोस्ट करने के लिए.
00:50
Here's what he wrote in starting that out.
14
50260
2000
उसके शुरू में उन्होंने लिखा.
00:52
He said, "Here it is. I'm dead,
15
52260
2000
उन्होंने कहा, "आज यहाँ, मैं मर चूका हूँ.
00:54
and this is my last post to my blog.
16
54260
2000
और यह मेरे ब्लॉग पर मेरी आखिरी पोस्ट है.
00:56
In advance, I asked that once my body finally shut down
17
56260
3000
अग्रिम में, मैंने माँगा था कि एक बार मेरा शरीर बंद हो जाए
00:59
from the punishments of my cancer,
18
59260
2000
मेरी कैंसर के दंड से,
01:01
then my family and friends publish this prepared message I wrote --
19
61260
3000
तो मेरे परिवार और दोस्त मेरे द्वारा इस तैयार संदेश को प्रकाशित करें -
01:04
the first part of the process
20
64260
2000
एक प्रक्रिया का पहला भाग
01:06
of turning this from an active website to an archive."
21
66260
3000
इस सक्रिय वेबसाइट को एक संग्रह बनाने के लिए."
01:09
Now, while as a journalist,
22
69260
2000
अब, एक पत्रकार के रूप में,
01:11
Miller's archive may have been better written
23
71260
2000
मिलर का संग्रह बेहतर लिखा हो सकता है
01:13
and more carefully curated than most,
24
73260
2000
और अधिक ध्यान से सम्पादित,
01:15
the fact of the matter is that all of us today
25
75260
2000
इस मामले का तथ्य यह है कि हम में से सभी आज
01:17
are creating an archive
26
77260
2000
एक संग्रह बना रहे हैं
01:19
that's something completely different
27
79260
2000
जो कि पूरी तरह से कुछ अलग है
01:21
than anything that's been created
28
81260
2000
जो कुछ आज तक बनाया गया है उसकी तुलना में
01:23
by any previous generation.
29
83260
2000
किसी भी पिछली पीढ़ी के द्वारा.
01:25
Consider a few stats for a moment.
30
85260
2000
एक पल के लिए कुछ आकड़ों पर विचार करें.
01:27
Right now there are 48 hours of video
31
87260
2000
अभी यहाँ वीडियो के ४८ घंटे
01:29
being uploaded to YouTube every single minute.
32
89260
3000
जो हर एक मिनट में YouTube पर अपलोड हो रहे हैं.
01:32
There are 200 million Tweets being posted every day.
33
92260
4000
२००० लाख त्वीट्स हर दिन पोस्ट की जा रही हैं.
01:36
And the average Facebook user
34
96260
3000
और औसत Facebook उपयोगकर्ता
01:39
is creating 90 pieces of content each month.
35
99260
4000
सामग्री के ९० टुकड़े प्रत्येक महीने बना रहा है.
01:43
So when you think about your parents or your grandparents,
36
103260
3000
इसलिए, जब आप अपने माता पिता या अपने दादा दादी के बारे में सोचते हैं
01:46
at best they may have created
37
106260
2000
उन्होंने ज्यादा से ज्यादा बनायें होंगे
01:48
some photos or home videos,
38
108260
2000
कुछ तस्वीरें या घर का वीडियो,
01:50
or a diary that lives in a box somewhere.
39
110260
3000
या एक डायरी जो कि एक बक्से में कहीं रखी है.
01:53
But today we're all creating this incredibly rich digital archive
40
113260
3000
लेकिन आज हम सब इस अविश्वसनीय रूप से समृद्ध डिजिटल संग्रह बना रहे हैं
01:56
that's going to live in the cloud indefinitely,
41
116260
2000
जो कंप्यूटर बादल में अनिश्चित काल के लिए जियेगा,
01:58
years after we're gone.
42
118260
2000
हमारे चले जाने के वर्षों बाद तक.
02:00
And I think that's going to create some incredibly intriguing opportunities
43
120260
3000
और मुझे लगता है कि यह कुछ अविश्वसनीय पेचीदा अवसर पैदा करेगा
02:03
for technologists.
44
123260
2000
प्रौद्योगिकीविदों के लिए.
02:05
Now to be clear, I'm a journalist and not a technologist,
45
125260
2000
अब स्पष्ट होने के लिए, मैं एक पत्रकार हूँ और प्रौद्योगिकीवादी नहीं,
02:07
so what I'd like to do briefly
46
127260
2000
तो मैं संक्षेप में
02:09
is paint a picture
47
129260
2000
एक तस्वीर बनाना चाहूँगा
02:11
of what the present and the future are going to look like.
48
131260
3000
कि वर्तमान और भविष्य कैसे दिखने जा रहे हैं.
02:14
Now we're already seeing some services
49
134260
2000
हम पहले से ही कुछ सेवाओं को देख रहे हैं
02:16
that are designed to let us decide
50
136260
2000
जो हमें तय करने में मदद कर रही हैं
02:18
what happens to our online profile and our social media accounts
51
138260
3000
हमारे ऑनलाइन प्रोफ़ाइल और हमारे सामाजिक मीडिया खातों का क्या होगा
02:21
after we die.
52
141260
2000
हमारे मर जाने के बाद.
02:23
One of them actually, fittingly enough,
53
143260
2000
उनमें से वास्तव में, संयोग पर्याप्त एक,
02:25
found me when I checked into a deli
54
145260
2000
मुझे मिला जब मैं एक भोजनालय में गया
02:27
at a restaurant in New York
55
147260
2000
न्यू यॉर्क में
02:29
on foursquare.
56
149260
3000
foursquare पर .
02:32
(Recording) Adam Ostrow: Hello.
57
152260
2000
(रिकॉर्डिंग) एडम ओस्त्रो: हैलो.
02:34
Death: Adam?
58
154260
2000
मौत: एडम?
02:36
AO: Yeah.
59
156260
2000
ए ओ: हाँ.
02:38
Death: Death can catch you anywhere, anytime,
60
158260
3000
मौत: मौत आप को कहीं भी, कभी भी पकड़ सकती है,
02:41
even at the Organic.
61
161260
3000
यहां तक कि जैविक में भी.
02:44
AO: Who is this?
62
164260
2000
ए ओ: यह कौन है?
02:46
Death: Go to ifidie.net
63
166260
3000
मौत: ifidie.net पर जाओ
02:49
before it's too late.
64
169260
2000
इससे पहले कि बहुत देर हो जाए.
02:51
(Laughter)
65
171260
2000
(हँसी)
02:53
Adam Ostrow: Kind of creepy, right?
66
173260
2000
एडम ओस्त्रो: डरावना है न?
02:55
So what that service does, quite simply,
67
175260
2000
तो यह सेवा क्या करती है, बस,
02:57
is let you create a message or a video
68
177260
2000
यह आप को एक संदेश या एक वीडियो बनाने देती है
02:59
that can be posted to Facebook after you die.
69
179260
3000
जो कि आप की मौत के बाद फेसबुक पर पोस्ट किया जा सकता है .
03:02
Another service right now
70
182260
2000
एक और सेवा
03:04
is called 1,000 Memories.
71
184260
2000
१,००० यादें .
03:06
And what this lets you do is create an online tribute to your loved ones,
72
186260
2000
और यह आपको अपने प्रियजनों के लिए एक ऑनलाइन श्रद्धांजलि बनाने देती है,
03:08
complete with photos and videos and stories
73
188260
3000
फ़ोटो और वीडियो और कहानियों के साथ पूरी
03:11
that they can post after you die.
74
191260
3000
जो कि आप मरने के बाद पोस्ट कर सकते हैं .
03:14
But what I think comes next is far more interesting.
75
194260
3000
लेकिन मुझे लगता है कि अगला कहीं अधिक रोचक है.
03:17
Now a lot of you are probably familiar with Deb Roy
76
197260
3000
आप में से बहुत शायद देब रॉय के साथ परिचित हैं
03:20
who, back in March,
77
200260
2000
जो मार्च में,
03:22
demonstrated how he was able to analyze more than 90,000 hours of home video.
78
202260
4000
दिखा रहे थे कैसे वह घर के ९०,००० से अधिक घंटे के वीडियो का विश्लेषण करने में सक्षम थे.
03:26
I think as machines' ability
79
206260
2000
मुझे लगता है कि मशीनों की क्षमता के रूप में
03:28
to understand human language and process vast amounts of data
80
208260
2000
मानव भाषा को समझना और विशाल मात्रा में डेटा की प्रक्रिया करना
03:30
continues to improve,
81
210260
2000
में सुधार हो रहा है,
03:32
it's going to become possible
82
212260
2000
यह संभव हो रहा है
03:34
to analyze an entire life's worth of content --
83
214260
2000
एक पूरे जीवन की सामग्री का विश्लेषण करना -
03:36
the Tweets, the photos, the videos, the blog posts --
84
216260
3000
त्वीट्स, फोटो, वीडियो, ब्लॉग पोस्ट -
03:39
that we're producing in such massive numbers.
85
219260
2000
जो कि हम इस भारी संख्या में उत्पाद कर रहे हैं.
03:41
And I think as that happens,
86
221260
2000
और मुझे लगता है जैसे यह होता है,
03:43
it's going to become possible for our digital personas
87
223260
3000
यह हमारे डिजिटल व्यक्तित्व के लिए संभव हो रहा है
03:46
to continue to interact in the real world long after we're gone
88
226260
3000
असली दुनिया में लंबे समय तक बातचीत जारी रखना, हमारे चले जाने के बाद
03:49
thanks to the vastness of the amount of content we're creating
89
229260
3000
हमारे द्वारा बनाई सामग्री की मात्रा की विशालता के कारण
03:52
and technology's ability to make sense of it all.
90
232260
3000
और प्रौद्योगिकी की इसको समझने की क्षमता के कारण
03:55
Now we're already starting to see some experiments here.
91
235260
3000
अब हम पहले से ही यहाँ कुछ प्रयोगों देख रहे हैं.
03:58
One service called My Next Tweet
92
238260
2000
एक सेवा "मेरी अगली तवीत(Tweet)"
04:00
analyzes your entire Twitter stream, everything you've posted onto Twitter,
93
240260
3000
आप के पूरे ट्विट्टर धारा का विश्लेषण करती है, सब कुछ जो आपने ट्विट्टर पर पोस्ट किया है,
04:03
to make some predictions as to what you might say next.
94
243260
3000
आप आगे क्या कह सकते हैं उस की भविष्यवाणी करने के लिए.
04:06
Well right now, as you can see,
95
246260
2000
जैसा कि आप देख सकते हैं अभी,
04:08
the results can be somewhat comical.
96
248260
2000
परिणाम कुछ हास्यकारक हो सकते हैं.
04:10
You can imagine what something like this might look like
97
250260
2000
आप कल्पना कर सकते हैं कि यह कुछ इस तरह का लग सकता है
04:12
five, 10 or 20 years from now
98
252260
2000
अब से पांच, १० या २० साल बाद
04:14
as our technical capabilities improve.
99
254260
3000
हमारे तकनीकी क्षमताओं में सुधार के बाद.
04:17
Taking it a step further,
100
257260
2000
इसे एक कदम आगे ले कर,
04:19
MIT's media lab is working on robots
101
259260
2000
एमआईटी मीडिया प्रयोगशाला रोबोट पर काम कर रहा है
04:21
that can interact more like humans.
102
261260
3000
जो कि इंसानों की तरह बातचीत कर सकते हैं.
04:24
But what if those robots were able to interact
103
264260
2000
लेकिन क्या अगर वह रोबोट बातचीत करने में सक्षम हो सकते
04:26
based on the unique characteristics of a specific person
104
266260
3000
एक विशिष्ट व्यक्ति की अनूठी विशेषताओं पर आधारित
04:29
based on the hundreds of thousands of pieces of content
105
269260
2000
सामग्री के हजारों, सैकड़ों टुकड़े के आधार पर
04:31
that person produces in their lifetime?
106
271260
3000
जो कि व्यक्ति अपने जीवनकाल में उत्पादित करता है?
04:34
Finally, think back to this famous scene
107
274260
2000
अंत में, इस प्रसिद्ध दृश्य के बारे में सोचिये
04:36
from election night 2008
108
276260
2000
चुनाव रात २००८ से
04:38
back in the United States,
109
278260
2000
संयुक्त राज्य अमेरिका में,
04:40
where CNN beamed a live hologram
110
280260
2000
जहां सीएनएन ने एक जीवित होलोग्राम प्रसारित किया
04:42
of hip hop artist will.i.am into their studio
111
282260
2000
अपने स्टूडियो में हिप हॉप कलाकार विल.इ.ऍम का
04:44
for an interview with Anderson Cooper.
112
284260
3000
एंडरसन कूपर के साथ एक साक्षात्कार के लिए.
04:47
What if we were able to use that same type of technology
113
287260
2000
क्या होगा अगर हम उस प्रकार की प्रौद्योगिकी का उपयोग करने में सक्षम होते
04:49
to beam a representation of our loved ones into our living rooms --
114
289260
4000
हमारे चाहने वालों के प्रतिनिधित्व को बीम करने में -
04:53
interacting in a very lifelike way
115
293260
2000
एक बहुत जीवित रूप में बातचीत करने के लिए
04:55
based on all the content they created while they were alive?
116
295260
3000
उस सभी सामग्री पर आधारित जो उन्होंने जीवित रहते बनाई थी.
04:58
I think that's going to become completely possible
117
298260
3000
मुझे लगता है कि वह पूरी तरह से संभव है
05:01
as the amount of data we're producing
118
301260
2000
हमारे द्वारा उपयोग की जाने वाले डेटा की राशि
05:03
and technology's ability to understand it
119
303260
2000
और प्रौद्योगिकी की क्षमता उसे समझने के लिए
05:05
both expand exponentially.
120
305260
3000
दोनों तेजी से विस्तारित होती हैं.
05:08
Now in closing, I think what we all need to be thinking about
121
308260
2000
अब समापन में, मुझे लगता है कि हम सब को इस बारे में सोचने की जरूरत है
05:10
is if we want that to become our reality --
122
310260
2000
अगर हम चाहते हैं कि यह वास्तविकता बने -
05:12
and if so,
123
312260
2000
और यदि हां,
05:14
what it means for a definition of life and everything that comes after it.
124
314260
3000
यह जीवन की परिभाषा और उसके बाद के लिए क्या मतलब रखता है.
05:17
Thank you very much.
125
317260
2000
बहुत बहुत धन्यवाद.
05:19
(Applause)
126
319260
4000
(अभिवादन)
इस वेबसाइट के बारे में

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