Massive-scale online collaboration | Luis von Ahn

Fordító: David Bernhardt Lektor: Laszlo Kereszturi

How many of you had to fill out a web form

Hány embernek kellett már Önök közül kitöltenie egy webes űrlapot,

where you've been asked to read

ahol arra kérték, hogy értelmezzen egy eltorzult karaktersort,

a distorted sequence of characters like this?

mint mondjuk ez itt?

How many of you found it really annoying?

Hányan találták ezt nagyon idegesítőnek?

(Laughter)

OK, outstanding. So I invented that.

Rendben, kiváló. Ezt én találtam fel. (Nevetés)

(Laughter)

Vagyis egyike voltam azoknak, akik feltalálták.

Or I was one of the people who did it.

Ezt nevezik CAPTCHA-nak.

That thing is called a CAPTCHA.

És azért van ott, hogy biztosítsa, hogy Ön, vagyis az entitás, aki kitölti az űrlapot

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

valóban egy ember és nem valamilyen számítógépes program,

are a human and not a computer program

amit azért írtak, hogy milliószor és milliószor kitöltse az űrlapot.

that was written to submit the form millions of times.

Azért működik, mert az emberek,

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

legalábbis a nem-látássérült emberek,

könnyedén el tudják olvasni ezeket az eltorzult, girbegurba karaktereket,

have no trouble reading these distorted characters,

míg a számítógépes programok még nem igazán képesek erre.

whereas programs can't do it as well yet.

In the case of Ticketmaster,

Tehát például a Ticketmaster esetében

the reason you have to type these characters

azért kell Önnek begépelnie ezeket az eltorzult karaktereket,

is to prevent scalpers from writing a program

hogy megakadályozzuk a jegyüzéreket egy olyan program írásában,

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

mellyel kettesével ugyan, de jegyek millióit vehetnék meg.

CAPTCHAs are used all over the Internet.

CAPTCHA-kat szerte az interneten használnak,

And since they're used so often,

és mivel olyan gyakran használják őket, előfordul,

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

hogy a véletlenszerű karakterek konkrét sorrendje, amit a felhasználó lát

nem épp a legszerencsésebb.

is not so fortunate.

So this is an example from the Yahoo registration page.

Itt egy példa a Yahoo regisztrációs oldaláról.

The random characters that happened to be shown to the user

A véletlenszerű karakterek, amiket a felhasználó látott

W, A, I és T voltak, amik persze kiadnak egy szót. ("Várj")

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

De a történet legszebb része az az üzenet,

But the best part is the message

that the Yahoo help desk got about 20 minutes later.

amit a Yahoo ügyfélszolgálata kapott úgy 20 perccel később.

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

"Segítség! Több mint 20 perce várok, és nem történik semmi."

(Laughter)

(Nevetés)

This person thought they needed to wait.

A felhasználó azt hitte várnia kell.

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

Ez persze nem olyan rossz, mint ez a szegény felhasználó.

(Laughter)

"Restart" - "Újraindítás"

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

A CAPTCHA Projektet úgy 10 éve kezdtük itt a Carnegie Melllon Egyetemen (Pennsylvania, USA),

és azóta mindenütt használják.

and it's been used everywhere.

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

Hadd meséljek most egy másik projektről, ami pár évvel később kezdtünk,

ami nagyjából a CAPTCHA következő fejlődési állomása.

which is sort of the next evolution of CAPTCHA.

Ezt a projektet úgy hívjuk, hogy reCAPTCHA,

This is a project that we call reCAPTCHA,

és szintén itt a Carnegie Mellon Egyetemen kezdtünk hozzá,

which is something that we started here at Carnegie Mellon,

majd alapítottunk egy céget a folytatáshoz.

then we turned it into a start-up company.

Aztán úgy másfél évvel ezelőtt

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

a Google megvette ezt a céget.

Hadd meséljem el mibe kezdett bele ez a projekt.

Let me tell you what this project started.

Ez a projekt a következő felismerésből indult:

This project started from the following realization:

Kiderült, hogy hozzávetőlegesen 200 millió CAPTCHA-t

It turns out that approximately 200 million CAPTCHAs

gépelnek be az emberek naponta, szerte a világon.

are typed everyday by people around the world.

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

Mikor ezt először hallottam, elég büszke voltam magamra.

Azt gondoltam, nézzenek oda micsoda hatása lett a kutatásomnak.

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

Viszont nem sokkal később rossz érzésem támadt.

But then I started feeling bad.

Az a helyzet, hogy minden alkalommal mikor valaki begépel egy CAPTCHA-t,

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

tulajdonképpen veszít 10 másodpercet az életéből,

essentially, you waste 10 seconds of your time.

And if you multiply that by 200 million,

és ha ezt megszorozzuk 200 millióval, azt kapjuk,

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

hogy az egész emberiség úgy 500.000 órát pazarol el naponta arra,

typing these annoying CAPTCHAs.

hogy ezeket az idegesítő CAPTCHA-kat begépelje.

(Laughter)

Ekkor kezdtem magam rosszul érezni.

So then I started feeling bad.

(Laughter)

(Nevetés)

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

Először arra gondoltam, hogy nem szabadulhatunk meg csak úgy a CAPTCHA-któl

hiszen a web biztonsága részben ezektől függ.

because the security of the web depends on them.

Aztán azon kezdtem gondolkozni, hogy nem tudnánk-e felhasználni ezt az erőfeszítést

But then I started thinking, can we use this effort

for something that is good for humanity?

valamire, ami hasznos az emberiségnek?

So see, here's the thing.

Nos... a következőre jöttünk rá.

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

Amikor valaki begépel egy CAPTCHA-t, abban a 10 másodpercben

az illető agya valami csodálatos dolgot művel.

your brain is doing something amazing.

Your brain is doing something that computers cannot yet do.

Az emberi agy olyasmikre képes, amikre a számítógépek még nem.

Szóval hogyan hasznosíthatnánk ezeket a 10 másodperceket?

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

Másképpen fogalmazva,

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

létezik-e olyan hatalmas probléma, amit még nem tudunk számítógépekkel megoldani,

de fel tudunk darabolni picinyke 10 másodperces szeletekre,

yet we can split into tiny 10-second chunks

such that each time somebody solves a CAPTCHA,

amiket egy felhasználó könnyedén meg tud oldani,

mialatt megold egy CAPTCHA-t?

they solve a little bit of this problem?

A válasz "igen", és pontosan ez az amit jelenleg csinálunk.

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

Talán nem tudják, de ha mostanában begépelnek egy CAPTCHA-t,

Nowadays, while you're typing a CAPTCHA,

nem csak hitelesítik magukat, mint emberi lények,

not only are you authenticating yourself as a human,

de ráadásul segítenek nekünk könyveket digitalizálni.

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

Hadd magyarázzam el hogyan is működik ez.

Let me explain how this works.

Sok projekt létezik, melyben könyveket próbálnak digitalizálni.

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

A Google-nek is van egy ilyen projektje, és az Internet Archívumnak is.

Google has one. The Internet Archive has one.

Az Amazon is, most épp a Kindle e-book olvasójához, szintén próbál könyveket digitalizálni.

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

Ez alapvetően úgy történik,

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

hogy fognak egy régi könyvet...

You've seen those things, right?

Láttak már ilyen dolgokat ugye? Mármint könyveket...

Like a book?

(Nevetés)

(Laughter)

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

Szóval fognak egy könyvet, és beszkennelik az egészet.

Namármost beszkennelni egy könyvet, olyan

Now, scanning a book

is like taking a digital photograph of every page.

mintha a könyv minden oldaláról készítenénk egy digitális fotót.

Lesz egy képünk a könyv összes oldaláról,

It gives you an image for every page.

ahol mindegyik képen rengeteg szöveg van.

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

A folyamat következő lépése, hogy a számítógépnek

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

képesnek kell lennie felismerni a képen található összes szót.

to decipher the words in this image.

Ehhez egy OCR nevű technológiát használnak,

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

ami az 'Optical Character Recognition' rövidítése, (optikai karakterfelismerés)

which takes a picture of text

ami fog egy képet egy szövegről,

and tries to figure out what text is in there.

és megpróbálja kitalálni, hogy milyen szöveg van benne.

Now, the problem is that OCR is not perfect.

A probléma az, hogy az OCR nem tökéletes.

Különösen régi könyvek esetén,

Especially for older books

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

ahol elmosódott a tinta és megsárgultak a lapok,

OCR cannot recognize a lot of the words.

az OCR sok szót nem képes felismerni.

For things that were written more than 50 years ago,

Például ha valamit több mint 50 évvel ezelőtt írtak,

a számítógép úgy a szavak 30 százalékát nem képes felismerni.

the computer cannot recognize about 30 percent of the words.

Tehát, amit mi csinálunk az az, hogy

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

fogjuk az összes szót, amit a számítógép nem ismer fel,

and we're getting people to read them for us

és embereket veszünk rá, hogy értelmezzék őket,

while they're typing a CAPTCHA on the Internet.

mialatt begépelnek egy CAPTCHA-t az interneten.

Tehát a következő alkalommal mikor begépelnek egy CAPTCHA-t, ezek a szavak, amiket begépelnek

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

valójában digitalizálás alatt álló könyvekből való szavak,

are actually words from books that are being digitized

that the computer could not recognize.

amiket a számítógép nem tudott felismerni.

The reason we have two words nowadays instead of one

Azért láthatnak mostanában két szót egy helyett,

mert ezen szavak egyike, egy olyan szó,

is because one of the words

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

amit a rendszer épp most szedett ki egy könyvből,

mivel nem tudta mi az, és így Önöknek fogja megmutatni.

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

De mivel a rendszer nem tudja mi a szó, így nem képes értékelni a válaszok helyességét.

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

Ezért adunk egy másik szót is,

So we give you another word,

for which the system does know the answer.

aminek a rendszer ténylegesen tudja a jelentését.

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

Nem mondjuk meg melyik szó melyik, csak arra kérjük, hogy gépelje be mindkettőt.

És ha begépelik a megfelelő szót,

And if you type the correct word

aminek a rendszer már tudja a jelentését,

for the one for which the system knows the answer,

akkor feltételezi, hogy Önök emberek,

it assumes you are human

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

és bizalommal feltételezi, hogy a másik szót is helyesen gépelték be.

És ha ezt az eljárást megismételjük 10 különböző emberrel,

And if we repeat this process to 10 different people

és mindegyikük egyetért az új szó helyes begépelésében,

and they agree on what the new word is,

akkor sikerült egy újabb szót pontosan digitalizálnunk.

then we get one more word digitized accurately.

Tehát így működik a rendszer.

So this is how the system works.

És mivel úgy négy vagy öt éve tettük közzé,

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

sok weboldal átállt a régi CAPTCHA-ról,

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

amivel az emberek az idejüket vesztegették, az új CAPTHCA-ra,

where people wasted their time,

amivel segítenek nekünk könyveket digitalizálni.

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

Tehát például a Ticketmaster.

So every time you buy tickets on Ticketmaster,

Minden alkalommal, mikor vesznek egy jegyet a Ticketmasteren, segítenek digitalizálni egy könyvet.

you help to digitize a book.

Facebook: minden alkalommal mikor megjelölnek valakit ismerősként, vagy megböknek valakit,

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

segítenek digitalizálni egy könyvet.

you help to digitize a book.

A Twitter is, és körülbelül 350.000 másik weboldal is a reCAPTCHA-t használ.

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

Valójában olyan magas a reCAPTCHA-t használó weboldalak száma,

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

hogy a naponta digitalizált szavak száma igencsak óriási.

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

Körülbelül 100 millió naponta,

It's about 100 million a day,

ami úgy 2.5 millió könyvnek felel meg évente.

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

És mindezt szavanként érjük el,

And this is all being done one word at a time

azzal, hogy az emberek CAPTCHA-kat gépelnek az interneten.

by just people typing CAPTCHAs on the Internet.

(Taps)

(Applause)

Now, of course,

Természetesen,

since we're doing so many words per day,

mivel ilyen sok szóval dolgozunk naponta,

vicces dolgok fordulhatnak elő.

funny things can happen.

This is especially true because now we're giving people

És ez most ráadásul különösen igaz, mivel most már két,

véletlenszerűen választott angol szót adunk az embereknek egymás mellett.

two randomly chosen English words next to each other.

Így valóban vicces dolgok történhetnek.

So funny things can happen.

Egyszer például ezt a szót jelenítettük meg.

For example, we presented this word.

Ez a "Keresztények" szó, semmi baj nincs vele.

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

Azonban ha egy másik véletlenszerűen választott szóval együtt jelenítjük meg,

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

szörnyű dolgok történhetnek.

bad things can happen.

Így láthatjuk például ezt: "rossz keresztények"

So we get this.

[bad Christians]

De a helyzet még ennél is rosszabb, hiszen a weboldal, ahol ezt a két szót mutattuk,

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

éppenséggel az "Isten Királyságának Követsége" nevet viselte.

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

(Nevetés)

(Laughter)

Hoppá.

Oops.

(Laughter)

(Nevetés)

Itt egy másik borzasztó eset.

Here's another really bad one.

JohnEdwards.com (liberális politikus az Egyesült Államokban)

JohnEdwards.com

[Damn liberal]

"Átkozott liberális"

(Laughter)

(Nevetés)

Szóval naponta sértegetjük az embereket bal és jobb oldalon egyaránt.

So we keep on insulting people left and right everyday.

Persze nem csak sértegetjük őket.

Of course, we're not just insulting people.

Tudják az a helyzet, hogy mióta két véletlenszerű szót mutatunk,

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

érdekes dolgok tudnak megesni.

interesting things can happen.

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

Igazából a jelenség egy meglehetősen nagy

internetes mémmé nőtte ki magát,

that tens of thousands of people have participated in,

amiben emberek tízezrei vettek részt,

és amit CAPTCHA művészetnek hívunk.

which is called CAPTCHA art.

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

Bizonyára néhányan már hallottak róla.

Here's how it works.

A következőképpen működik.

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

Képzeljék el, hogy internetezés közben látnak egy CAPTCHA-t,

that you think is somewhat peculiar,

amit valamiért különlegesnek tartanak,

like this CAPTCHA.

mint például ez a CAPTCHA: "láthatatlan kenyérpirító".

[invisible toaster]

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

Ilyenkor készítenek egy képernyőképet,

aztán persze kitöltik a CAPTCHA-t,

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

mert segítenek nekünk könyveket digitalizálni,

de aztán... először csinálnak egy képernyőképet,

But first you take a screenshot

and then you draw something that is related to it.

és aztán rajzolnak valami odaillőt.

"láthatatlan kenyérpirító" (Nevetés)

(Laughter)

That's how it works.

Ez így működik.

(Laughter)

There are tens of thousands of these.

Több tízezer van ezekből.

Some of them are very cute.

Némelyikük nagyon édes: "összeszorítottam"

[clenched it]

"összeszorítottam" (Nevetés)

(Laughter)

Némelyik viccesebb.

Some of them are funnier.

"betépett alapítók"

[stoned Founders]

(Laughter)

"betépett alapítók" (Nevetés)

And some of them, like paleontological shvisle ...

És némelyiken,

mint a "paleontológikus shvizén"-n,

(Laughter)

még Snoop Dogg is feltűnik.

they contain Snoop Dogg.

(Laughter)

(Nevetés)

OK, so this is my favorite number of reCAPTCHA.

Oké, ez a kedvenc reCAPTCHA-s számom,

vagyis ez az, amit leginkább kedvelek ebben a projektben.

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

Ez a különböző emberek száma, akik segítettek nekünk

This is the number of distinct people

a reCAPTCHA-n keresztül digitalizálni akár csak egyetlen szavát egy könyvnek.

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

750 millió ember,

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

ami valamivel több, mint a világ lakosságának 10 százaléka,

has helped us digitize human knowledge.

segített nekünk az emberi tudás digitalizálásában.

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

És ezek azok a számok, amik leginkább motiválják a kutatási céljaimat.

So the question that motivates my research is the following:

A következő kérdés motiválja a kutatásaimat:

Ha az emberiség nagyléptékű eredményeit tekintjük,

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

azokat melyek igazán hatalmasak,

these really big things

that humanity has gotten together and done historically --

melyekben az emberiség összefogott egy történelmi tettre,

like, for example, building the pyramids of Egypt

mint például az egyiptomi piramisok megépítése,

or the Panama Canal

vagy a Panama Csatorna megépítése,

or putting a man on the Moon --

vagy az első ember Holdra juttatása.

there is a curious fact about them,

Van egy közös vonás mindezekben,

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

mégpedig az, hogy mindegyikhez körülbelül ugyanannyi ember munkája kellett,

ami elég fura. Mindegyik úgy 100.000 ember munkájával jött létre.

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

És ennek az az oka, hogy az internet előtt

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

100.000 embernél többet koordinálni,

coordinating more than 100,000 people,

nemhogy megfizetni, lényegében lehetetlen volt.

let alone paying them, was essentially impossible.

De manapság van internetünk, és épp most mutattam Önöknek

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

egy projektet, melyben 750 millió ember

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

segít nekünk digitalizálni az emberi tudást.

Tehát a kérdés, ami a kutatásaimat motiválja az az,

So the question that motivates my research is,

hogy ha képesek vagyunk 100.000 emberrel embert juttatni a Holdra,

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

what can we do with 100 million?

akkor mire vagyunk képesek 100 millió emberrel?

So based on this question,

Erre a kérdésre alapozva,

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

rengeteg különböző projekttel foglalkoztunk.

Az egyikkel kapcsolatban különösen izgatott vagyok.

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

This is something that we've been semiquietly working on

Az elmúlt másfél évben ezen dolgoztunk,

viszonylag csendesen.

for the last year and a half or so.

Hivatalosan még nem indult el. Duolingo a neve.

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

Mivel még nem indult el, pssszt!

Since it hasn't been launched, shhh!

(Nevetés)

(Laughter)

Yeah, I can trust you'll do that.

Oké, megbízom magukban.

Tehát erről szól a projekt, és a következőképp indult.

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

Azzal kezdődött, hogy feltettem egy kérdést az egyik végzős hallgatómnak,

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

Severin Hacker-nek.

Oké, ő itt Severin Hacker.

OK, that's Severin Hacker.

Szóval feltettem a kérdést egy végzős hallgatómnak.

So I posed the question to my graduate student.

Egyébként jól hallották,

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

a vezetékneve Hacker.

(Laughter)

Feltettem neki a kérdést:

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

Hogyan tehetünk szert 100 millió emberre,

translating the web into every major language for free?

akik ingyen lefordítják a webet minden nagyobb nyelvre?

Rendben, tehát egy jó pár dolgot el kell mondani a kérdésről.

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

Először is a web lefordítása.

First of all, translating the web.

Ebben a pillanatban a web számos nyelvre van felosztva.

Right now, the web is partitioned into multiple languages.

Egy nagy része angol.

A large fraction of it is in English.

Ha nem tudnak angolul, nem tudnak hozzáférni.

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

De vannak hatalmas részei más nyelveken is,

But there's large fractions in other different languages,

melyekhez szintén nem fér hozzá, aki nem beszél azokon a nyelveken.

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

Én az egész webet szeretném lefordítani, legalábbis a nagy részét

So I would like to translate all of the web,

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

minden nagyobb nyelvre.

Ezt szeretném tenni.

That's what I would like to do.

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

Néhányan talán most azt kérdezik, hogy miért nem használunk számítógépeket a fordításhoz?

Miért nem használhatunk gépi fordítást?

Machine translation is starting to translate

A gépi fordítás manapság már lefordít néhány mondatot itt-ott.

some sentences here and there.

Miért nem használjuk arra, hogy lefordítsuk az egész webet?

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

Nos a probléma ezzel az, hogy még nem elég pontos,

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

és valószínűleg nem is lesz az a következő 15-20 évben.

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

Sokat hibázik.

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

És még akkor is, mikor nem téved,

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

mivel olyan sok hibát vét, nem tudhatjuk, hogy megbízhatunk-e benne.

Hadd mutassak egy példát

So let me show you an example

of something that was translated with a machine.

valamire, ami gépi fordítással készült.

Igazából ez egy fórum hozzászólás.

Actually, it was a forum post.

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

Valaki a JavaScriptről próbált kérdezni valamit.

It was translated from Japanese into English.

Japánról lett angolra fordítva.

So I'll just let you read.

Oké, hagyom, hogy elolvassák.

This person starts apologizing

Az író bocsánatkéréssel kezdi

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

amiért a fordítást géppel végezte.

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

A következő mondat a kérdés bevezetője,

szóval az író csak magyaráz valamit.

So he's just explaining something.

Ne feledjék, a kérdés a JavaScript nyelvről szól.

Remember, it's a question about JavaScript.

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

"Gyakran a kecske-idő telepítésekor az hiba hányódik."

(Laughter)

(Nevetés)

Then comes the first part of the question.

Aztán jön a kérdés első része.

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

"Milyen sokszor mint a szél, egy rúd és egy sárkány?"

(Laughter)

(Nevetés)

Aztán a kedvenc részem következik.

Then comes my favorite part of the question.

[This insult to father's stones?]

"Ez sérti az apák köveit?"

(Laughter)

(Nevetés)

Aztán jön a lezárás, ami a kedvencem az egész szövegben.

And then comes the ending,

which is my favorite part of the whole thing.

"Elnézést kérek a butaságotokért. Nagyon sok köszönet van nektek."

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

(Laughter)

(Nevetés)

OK, so computer translation, not yet good enough.

Oké, tehát a gépi fordítás még nem elég jó.

Tehát vissza a kérdéshez.

So back to the question.

Emberekre van szükségünk, hogy lefordítsuk a webet.

So we need people to translate the whole web.

A következő kérdés, amit feltehetnének,

So now the next question you may have is,

hogy miért nem fizethetünk ezért az embereknek?

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

Felvehetnénk hivatásos fordítókat, hogy lefordítsák az egész webet.

We could pay professional translators to translate the whole web.

Megtehetnénk.

We could do that.

Unfortunately, it would be extremely expensive.

Sajnálatos módon ez elképesztően drága lenne.

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

Vegyük például a web egy aprócska részének, a Wikipédiának a

lefordítását egyetlen más nyelvre, spanyolra.

into one other language, Spanish.

OK? Wikipedia exists in Spanish,

A Wikipédia létezik spanyol nyelven is,

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

de igen kicsi az angol nyelvű változathoz képest.

Körülbelül az angol változat 20 százaléka.

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

Ha le akarnánk fordítani a másik 80 százalékot spanyolra,

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

az legalább 50 millió dollárba kerülne,

it would cost at least 50 million dollars --

még ha a legkihasználhatóbb, legszegényebb országba helyezzük is ki a munkát.

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

Tehát nagyon drága lenne.

So it would be very expensive.

Amit mi szeretnénk, az 100 millió ember,

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

akik minden nagyobb nyelvre lefordítják a webet,

translating the web into every major language for free.

ráadásul ingyen.

Ha ilyesmit szeretnének csinálni,

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

elég hamar be fogják látni, hogy két elég magas lécet is át kell ugraniuk,

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

két igen nagy akadályt.

The first one is a lack of bilinguals.

Az első a kétnyelvűek hiánya.

So I don't even know

Még azt sem tudom,

if there exists 100 million people out there using the web

hogy létezik-e egyáltalán 100 millió internethasználó a világon,

who are bilingual enough to help us translate.

akik elég jól beszélnek két nyelven ahhoz, hogy segíteni tudjanak.

Ez egy nagy probléma.

That's a big problem.

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

A másik akadály, amibe bele fognak futni, az a motiváció hiánya.

Hogyan fogjuk ösztönözni az embereket,

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

hogy ingyen lefordítsák a webet?

Általában ezért fizetni kell az embereknek.

Normally, you have to pay people to do this.

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

Hogyan fogjuk rávenni őket, hogy ingyen csinálják?

Amikor elkezdtünk gondolkozni az ügyön, ez a két dolog leblokkolt minket.

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

De aztán rájöttünk, hogy valójában van egy módja annak,

But then we realized, there's a way

hogy egyszerre oldjuk meg mind a két problémát.

to solve both these problems with the same solution.

Lehetséges két legyet ütni egy csapásra.

To kill two birds with one stone.

Mégpedig azáltal, hogy átformáljuk a fordítást

And that is to transform language translation

into something that millions of people want to do

valamivé, amit emberek milliói szeretnének csinálni,

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

és ami megoldja a kétnyelvűek hiányának problémáját is.

and that is language education.

Ez pedig a nyelvtanulás.

So it turns out that today,

Kiderült, hogy napjainkban

there are over 1.2 billion people learning a foreign language.

több mint 1.2 milliárd ember tanul valamilyen idegen nyelvet.

Az emberek nagyon szeretnek idegen nyelveket tanulni.

People really want to learn a foreign language.

És nem csak azért, mert erre kényszerítik őket az iskolában.

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

Például csak az Egyesült Államokban

In the US alone, there are over five million people

több mint öt millióan költöttek több mint 500 dollárt

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

nyelvtanulást segítő szoftverre.

Tehát az emberek tényleg nagyon szeretnek idegen nyelvet tanulni.

So people really want to learn a new language.

Így mi egy új weblapon dolgoztunk az elmúlt másfél évben,

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

melynek Duolingo a neve,

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

melynek az alapötlete az, hogy az emberek ingyen tanulhatnak meg

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

while simultaneously translating the web.

egy nyelvet, miközben a webet fordítják.

Tehát tulajdonképpen azzal tanulják, hogy csinálják.

And so basically, they're learning by doing.

Ez úgy működik, hogy ha valaki teljesen kezdő,

So the way this works

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

akkor nagyon egyszerű mondatokat adunk neki.

Természetesen rengeteg nagyon egyszerű mondat van a weben.

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

Mi nagyon egyszerű mondatokat adunk a felhasználónak,

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

a mondatban lévő szavak jelentésével együtt.

And as you translate them

És ahogy ezeket fordítják, és látják mások miként fordítják őket,

and as you see how other people translate them,

az emberek elkezdik megtanulni a nyelvet.

you start learning the language.

És ahogy egyre ügyesebbek lesznek,

And as you get more advanced,

we give you more complex sentences to translate.

úgy adunk egyre összetettebb mondatokat.

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

De minden esetben azáltal tanulnak, hogy csinálják.

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

Az igazán őrült dolog ebben a módszerben

az az, hogy ténylegesen működik.

People are really learning a language.

Először is a felhasználók ezáltal tényleg megtanulnak egy nyelvet.

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

Nagyjából kész vagyunk a fejlesztéssel és most teszteljük.

Az emberek tényleg képesek nyelvet tanulni vele.

People really can learn a language with it.

Méghozzá körülbelül annyira jól mint egy vezető nyelvtanulást segítő szoftverrel.

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

Tehát az emberek tényleg megtanulnak egy nyelvet.

So people really do learn a language.

És nem csak azonos hatékonysággal tanulják meg,

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

de így sokkal érdekesebb is.

Mert a Duolingoval az emberek valós szövegekkel tanulnak,

Because with Duolingo, people are learning with real content.

nem nyelvtanuláshoz kreált mondatokkal.

As opposed to learning with made-up sentences,

Az emberek valós tartalommal tanulnak, ami természeténél fogva érdekes.

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

Szóval az emberek tényleg megtanulnak egy nyelvet.

So people really do learn a language.

De ami talán ennél is meglepőbb,

But perhaps more surprisingly,

a fordítás, amit a felhasználóktól kapunk,

the translations that we get from people using the site,

even though they're just beginners,

annak ellenére, hogy még csak kezdők,

the translations that we get

a fordítások épp olyan pontosak mint a hivatásos fordítók fordításai,

are as accurate as those of professional language translators,

ami eléggé meglepő.

which is very surprising.

Hadd mutassak egy példát.

So let me show you one example.

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

Ezt a mondatot németből fordították angolra.

A felső a német.

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

A középső egy angol fordítás,

that was done by a professional translator

amit egy hivatásos angol fordító készített,

who we paid 20 cents a word for this translation.

akinek szavanként 20 centet fizettünk a fordításért.

Az alsó pedig a Duolingo felhasználóinak a fordítása,

And the bottom is a translation by users of Duolingo,

akik közül egyik sem tudott egy szót sem németül,

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

mielőtt használni kezdték volna a weboldalt.

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

Amint látják, a fordítás tulajdonképpen tökéletes.

Of course, we play a trick here

Persze itt trükközünk egy kicsit,

to make the translations as good as professional language translators.

hogy a fordítások olyan jók legyenek mint a hivatásos fordítóké.

Több kezdő felhasználó fordítását kombináljuk,

We combine the translations of multiple beginners

hogy elérjük az egyetlen hivatásos fordító által nyújtott minőséget.

to get the quality of a single professional translator.

Now, even though we're combining the translations,

De még azzal együtt is, hogy kombináljuk a fordításokat,

the site actually can translate pretty fast.

a weboldal igen gyorsan képes fordítani.

Hadd mutassam meg

So let me show you,

this is our estimates of how fast we could translate Wikipedia

a becslésünket arról, hogy milyen gyorsan tudnánk lefordítani

a Wikipédiát angolról spanyolra.

from English into Spanish.

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

Ne feledjék, ez itt 50 millió dollárnyi érték.

So if we wanted to translate Wikipedia into Spanish,

Tehát ha spanyolra akarjuk fordítani a Wikipédiát,

akkor ezt meg tudjuk tenni öt hét alatt, 100.000 aktív felhasználóval.

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

Ugyanezt meg tudjuk tenni 80 óra alatt egymillió aktív felhasználóval.

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

Mivel az összes projektnek, amin a csoportom eddig dolgozott,

Since all the projects my group has worked on so far

have gotten millions of users,

több millió felhasználója volt, reménytelien hisszük,

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

hogy elképesztően gyorsan fogunk tudni fordítani ezzel a projekttel.

Leginkább amiatt vagyok izgatott a Duolingoval kapcsolatban,

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

hogy szerintem ez egy korrekt üzleti modellt kínál a nyelvoktatáshoz.

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

A helyzet a következő:

So here's the thing:

A nyelvoktatás jelenlegi üzleti modellje szerint

The current business model for language education

a tanuló fizet,

is the student pays,

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

mondjuk a Rosetta Stone cégnek 500 dollárt.

(Nevetés)

(Laughter)

Ez a jelenlegi üzleti modell.

That's the current business model.

Ezzel a modellel az a probléma,

The problem with this business model

hogy a Föld lakosságának 95 százalékának nincs 500 dollárja.

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

Tehát ez kimondottan igazságtalan a szegényekkel szemben,

So it's extremely unfair towards the poor.

és elfogult a gazdagok felé.

This is totally biased towards the rich.

Namármost a Duolingoval,

Now, see, in Duolingo,

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

mivel a tanulással egyidejűleg a felhasználó értéket teremt,

azzal hogy dolgokat fordít,

you're translating stuff --

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

amit mi kiszámlázhatunk másoknak mint fordítási díj.

so this is how we could monetize this.

Így néz ki az anyagi oldal.

Since people are creating value while they're learning,

Mivel az emberek értéket teremtenek tanulás közben,

nem a pénzükkel fizetnek, hanem az idejükkel.

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

De a varázslatos dolog az, hogy olyan idejükkel fizetnek,

But the magical thing here

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

amit amúgy is azzal töltöttek volna,

hogy tanulják a nyelvet.

learning the language.

So the nice thing about Duolingo

Szóval a Duolingoban az a szép, hogy korrekt üzleti modellt nyújt,

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

ami nem diszkriminálja a szegényeket.

one that doesn't discriminate against poor people.

Ez hát a Duolingo. Köszönöm.

So here's the site. Thank you.

(Taps)

(Applause)

Ez tehát a weboldal.

We haven't yet launched,

Még nem indítottuk el,

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

de ha ellátogatnak az oldalra, részt vehetnek a privát béta verzióban,

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

ami valószínűleg elindul a következő három-négy hétben.

Még nem indítottuk el a Duolingot.

We haven't yet launched it.

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

Egyébként, most csak én beszélek itt,

but Duolingo is the work of a really awesome team,

de a Duolingo valójában egy fantasztikus csapat munkája, melynek itt látható néhány tagja.

some of whom are here. So thank you.

Köszönöm.

(Applause)

(Taps)