Ajit Narayanan: A word game to communicate in any language

Fordító: Agnes Feher Lektor: Tibor B

I work with children with autism.

Autista gyerekekkel foglalkozom.

Specifically, I make technologies

Leginkább olyan eszközöket készítek számukra,

to help them communicate.

amik segítik a kommunikációt.

Now, many of the problems that children

Az autista gyerekek problémáinak nagy része

with autism face, they have a common source,

közös tőről fakad:

and that source is that they find it difficult

nehézséget okoz számukra

to understand abstraction, symbolism.

a szimbólumok és elvont fogalmak megértése.

And because of this, they have a lot of difficulty with language.

Éppen ezért nagyon sok gondjuk van a nyelvvel.

Let me tell you a little bit about why this is.

Hadd meséljek erről kicsit bővebben.

You see that this is a picture of a bowl of soup.

Itt van egy kép egy tányér levesről.

All of us can see it. All of us understand this.

Mindannyiunk számára világos.

These are two other pictures of soup,

További két kép egy tányér levesről,

but you can see that these are more abstract

de ezek már absztraktabbak.

These are not quite as concrete.

Nem annyira egyértelműek.

And when you get to language,

A nyelv esetében

you see that it becomes a word

ezek a képek olyan szavakká válnak,

whose look, the way it looks and the way it sounds,

amelyek kinézetükben és hangzásukban

has absolutely nothing to do with what it started with,

nincsen semmi közük ahhoz, amit kifejeznek,

or what it represents, which is the bowl of soup.

nem utalnak rá. Jelen esetben a tányér levesre.

So it's essentially a completely abstract,

Vagyis, ez egy teljesen absztrakt,

a completely arbitrary representation of something

teljesen önkényes reprezentációja valaminek,

which is in the real world,

ami létezik a való világban.

and this is something that children with autism

Pontosan ez okoz az autista gyerekeknek

have an incredible amount of difficulty with.

rettenetesen nagy gondot. Éppen ezért a legtöbben,

Now that's why most of the people that work with children with autism --

akik autista gyerekekkel foglalkoznak,

speech therapists, educators --

logopédusok, tanítók,

what they do is, they try to help children with autism

úgy segítik az autista gyerekeket, hogy

communicate not with words, but with pictures.

szavak helyett képekkel kommunikálnak velük.

So if a child with autism wanted to say,

Ha egy autista gyerek azt akarja mondani,

"I want soup," that child would pick

hogy " Levest akarok", akkor

three different pictures, "I," "want," and "soup,"

kiválasztja a megfelelő három képet: "én" "akar" és "leves",

and they would put these together,

és egymás mellé rakja őket.

and then the therapist or the parent would

Így a tanító vagy a szülő

understand that this is what the kid wants to say.

megérti, mit akar a gyerek mondani.

And this has been incredibly effective;

Ez a módszer nagyon hatékony,

for the last 30, 40 years

az elmúlt 30-40 évben

people have been doing this.

ez volt a gyakorlat.

In fact, a few years back,

Pár évvel ezelőtt,

I developed an app for the iPad

készítettem egy iPad alkalmazást,

which does exactly this. It's called Avaz,

ami pontosan erre alkalmas. A neve Avaz,

and the way it works is that kids select

és úgy működik, hogy a gyerek kiválaszt

different pictures.

különböző képeket.

These pictures are sequenced together to form sentences,

A képek sorba rakásával mondatok készülnek,

and these sentences are spoken out.

majd e mondatokat az Avaz kimondja.

So Avaz is essentially converting pictures,

Vagyis az Avaz a képeket

it's a translator, it converts pictures into speech.

lefordítja, és beszéddé alakítja.

Now, this was very effective.

Ez egy nagyon hatékony módszer.

There are thousands of children using this,

Gyerekek ezrei használják

you know, all over the world,

and I started thinking about

a világ minden táján.

Elgondolkoztam, hogy

what it does and what it doesn't do.

mi azt, amit ez az alkalmazás tesz, és mi az, amit nem.

And I realized something interesting:

Valami érdekesre lettem figyelmes:

Avaz helps children with autism learn words.

az Avaz segít szavakat tanulni,

What it doesn't help them do is to learn

nem segít viszont megtanulni

word patterns.

a szavak sorrendjét.

Let me explain this in a little more detail.

Elmagyarázom pontosan, mire gondolok.

Take this sentence: "I want soup tonight."

Vegyük a "Levest akarok ma este" mondatot.

Now it's not just the words here that convey the meaning.

A jelentést nem csak a szavak hordozzák.

It's also the way in which these words are arranged,

Az is fontos, hogyan vannak a szavak a mondaton belül elrendezve,

the way these words are modified and arranged.

And that's why a sentence like "I want soup tonight"

mivé alakulnak és hol állnak.

Ezért van, hogy a "Levest akarok ma este"

is different from a sentence like

különbözik ettől a mondattól:

"Soup want I tonight," which is completely meaningless.

"Akarok ma levest este", ami helytelen.

So there is another hidden abstraction here

Vagyis, itt rejlik még valami más is,

which children with autism find a lot of difficulty coping with,

amivel az autista gyerekek nagyon nehezen birkóznak meg,

and that's the fact that you can modify words

az, hogy a szavak megváltoztathatók,

and you can arrange them to have

és különbözőképpen elrendezhetők,

different meanings, to convey different ideas.

és ezáltal különböző jelentésteket közvetítenek.

Now, this is what we call grammar.

Ezt hívjuk nyelvtannak.

A nyelvtannak nagy hatalma van,

And grammar is incredibly powerful,

because grammar is this one component of language

mivel ez a nyelvnek azon része,

which takes this finite vocabulary that all of us have

ami a rendelkezésünkre álló szókincsből

and allows us to convey an infinite amount of information,

végtelen mennyiségű információt,

és végtelen mennyiségű gondolatot alkot.

an infinite amount of ideas.

It's the way in which you can put things together

A nyelvtan az, amivel a szavakat egymás mellé tesszük,

in order to convey anything you want to.

annak érdekében, hogy valamit kifejezzünk.

And so after I developed Avaz,

Az Avaz kifejlesztése után

I worried for a very long time

hosszú ideig töprengtem azon, hogyan

about how I could give grammar to children with autism.

taníthatnánk az autista gyerekeknek nyelvtant.

The solution came to me from a very interesting perspective.

A megoldás egy meglepő helyről érkezett.

I happened to chance upon a child with autism

Láttam egyszer egy autista gyermeket,

conversing with her mom,

ahogy az édesanyával társalgott,

and this is what happened.

és a következő történt.

Completely out of the blue, very spontaneously,

Egyszer csak a gyermek hirtelen

the child got up and said, "Eat."

felállt, és azt mondta "Enni".

Now what was interesting was

Ami ebben érdekes volt,

the way in which the mom was trying to tease out

ahogy az édesanya megpróbálta megfejteni,

hogy mit akart a gyerek mondani,

the meaning of what the child wanted to say

by talking to her in questions.

azáltal, hogy kérdéseket tett fel neki.

So she asked, "Eat what? Do you want to eat ice cream?

"Enni mit? Fagylaltot szeretnél enni?"

You want to eat? Somebody else wants to eat?

"Te szeretnél enni? Valaki más szeretne enni?"

You want to eat cream now? You want to eat ice cream in the evening?"

"Most akarsz fagyit enni? Este akarsz fagyit enni?"

Akkor értettem meg, hogy

And then it struck me that

what the mother had done was something incredible.

amit ez az anya tesz, az fantasztikus.

She had been able to get that child to communicate

Képes volt gondolatokat közvetíteni,

an idea to her without grammar.

a gyermeknek, nyelvtan nélkül.

And it struck me that maybe this is what

Rájöttem, hogy pontosan

I was looking for.

ezt kerestem eddig.

Instead of arranging words in an order, in sequence,

Ahelyett, hogy a szavakat bizonyos módon elhelyeznénk

a mondatokban, elhelyezhetjük őket

as a sentence, you arrange them

in this map, where they're all linked together

egy térképen, ahol össze vannak kapcsolva,

not by placing them one after the other

de nem a helyük által, hanem az által,

but in questions, in question-answer pairs.

hogy milyen kérdésre adnak választ.

And so if you do this, then what you're conveying

Így, amit létrehozunk

is not a sentence in English,

nem egy angol mondat lesz,

but what you're conveying is really a meaning,

de a jelentése megfelel

the meaning of a sentence in English.

egy angol mondatnak.

Now, meaning is really the underbelly, in some sense, of language.

A jelentés a nyelv egy nagyon érzékeny pontja.

It's what comes after thought but before language.

Az a valami, ami a gondolat után van, de még a nyelv előtt.

And the idea was that this particular representation

Az alapgondolat az volt, hogy ez a fajta megjelenítés,

might convey meaning in its raw form.

a gondolat nyers formájából hozza ki a jelentést.

So I was very excited by this, you know,

Nagyon izgatott lettem,

hopping around all over the place,

fel-alá járkáltam

trying to figure out if I can convert

és próbáltam kitalálni, hogyan tudnám beépíteni

all possible sentences that I hear into this.

az összes lehetséges mondatot a rendszerbe.

And I found that this is not enough.

Rájöttem, hogy ez nem elég.

Why is this not enough?

Miért nem?

This is not enough because if you wanted to convey

Mert olyasmit is ki akarunk fejezni,

something like negation,

mint a tagadás,

you want to say, "I don't want soup,"

azt mondani, hogy "Nem akarok levest",

then you can't do that by asking a question.

és ezt nem lehet kérdésekkel elérni.

You do that by changing the word "want."

Again, if you wanted to say,

Ezt úgy fejezzük ki, hogy megváltoztatjuk az "akar" jelentését.

"I wanted soup yesterday,"

Vagy, amikor azt akarod mondani, hogy

you do that by converting the word "want" into "wanted."

" Levest akartam tegnap"

akkor megváltoztatod az "akarok"-ot "akartam"-ra.

It's a past tense.

So this is a flourish which I added

Ez a múlt idő.

Ez volt az az extra, amit

to make the system complete.

hozzáadtam az elképzeléshez, hogy teljes legyen.

This is a map of words joined together

Egy olyan térkép, ahol szavak kapcsolódnak egymáshoz,

as questions and answers,

mint kérdések és válaszok.

and with these filters applied on top of them

Majd további lehetőségeket adtam hozzá

in order to modify them to represent

hogy ezek módosításával ki lehessen fejezni

certain nuances.

Let me show you this with a different example.

bizonyos finomságokat.

Hadd mutassak Önöknek pár példát.

Let's take this sentence:

Vegyük a következő mondatot:

"I told the carpenter I could not pay him."

"Azt mondtam az asztalosnak, hogy nem tudom őt kifizetni."

It's a fairly complicated sentence.

The way that this particular system works,

Ez egy bonyolult mondat.

you can start with any part of this sentence.

A rendszer úgy működik, hogy

a mondat bármely részével el lehet kezdeni.

I'm going to start with the word "tell."

Én a "mondtam" szóval kezdem.

So this is the word "tell."

Now this happened in the past,

Szóval a szavam: "mondani".

Mivel a múltban történt,

so I'm going to make that "told."

ezért átalakítom "mondtam"-ra.

Now, what I'm going to do is,

A következő lépés, hogy

I'm going to ask questions.

felteszek egy kérdést.

So, who told? I told.

Ki mondta? Én mondtam.

I told whom? I told the carpenter.

Kinek mondtam? Az asztalosnak.

Now we start with a different part of the sentence.

We start with the word "pay,"

Most vegyük a mondat egy másik elemét.

and we add the ability filter to it to make it "can pay."

Kezdjük a "kifizetni"-vel,

hozzá adjuk a képességre való hajlamot " tud kifizetni".

Majd ebből "nem tud kifizetni" lesz,

Then we make it "can't pay,"

és végül "nem tudott kifizetni"-vé alakítjuk

and we can make it "couldn't pay"

azzal, hogy múlt időbe tesszük.

by making it the past tense.

So who couldn't pay? I couldn't pay.

Ki nem tudott kifizetni? Én nem tudtam.

Couldn't pay whom? I couldn't pay the carpenter.

Kit nem tudtam kifizetni? Az asztalost.

And then you join these two together

Ezután összekapcsoljuk ezt a kettőt

by asking this question:

feltéve a kérdést:

What did I tell the carpenter?

Mit mondtam az asztalosnak?

I told the carpenter I could not pay him.

Azt mondtam az asztalosnak, hogy nem tudom kifizetni.

Gondoljuk ezt végig.

Now think about this. This is

—(Applause)—

(Taps)

this is a representation of this sentence

Ez nem más, mint egy mondat jelentése,

without language.

nyelv nélkül.

And there are two or three interesting things about this.

Van itt még pár érdekes dolog.

First of all, I could have started anywhere.

Először, kezdhettük volna a mondat bármely elemével

Nem kell, hogy a "mondani" legyen az első.

I didn't have to start with the word "tell."

A mondat bármelyik elemével kezdhettük volna,

I could have started anywhere in the sentence,

and I could have made this entire thing.

hogy elkészítsük a térképet.

The second thing is, if I wasn't an English speaker,

Másodszor, ha nem angolul,

if I was speaking in some other language,

hanem bármilyen más nyelven beszélnék,

this map would actually hold true in any language.

ez a térkép még mindig helyes lenne. Bármelyik nyelven.

So long as the questions are standardized,

Amíg a kérdések egy adott sémát követnek,

the map is actually independent of language.

a térkép nyelvfüggetlen lesz.

So I call this FreeSpeech,

Ezért FreeSpeechnek neveztem el.

and I was playing with this for many, many months.

Hónapokon keresztül játszottam a szavakkal.

I was trying out so many different combinations of this.

A lehető legtöbb kombinációt kipróbáltam.

And then I noticed something very interesting about FreeSpeech.

Észrevettem valami nagyon érdekeset a FreeSpeech-csel kapcsolatban.

I was trying to convert language,

Megpróbáltam átalakítani a nyelvet,

convert sentences in English into sentences in FreeSpeech,

átalakítani angol mondatokat Freespeech mondatokká,

and vice versa, and back and forth.

és vissza.

And I realized that this particular configuration,

Felismertem, hogy ez az igen sajátos szerkezet,

this particular way of representing language,

a nyelv megjelenítésének ez a különös módja

it allowed me to actually create very concise rules

lehetőséget adott, hogy pontos szabályokat állítsak fel,

that go between FreeSpeech on one side

aminek az egyik oldalán a FreeSpeech,

and English on the other.

So I could actually write this set of rules

a másik oldalán pedig az angol áll.

Vagyis, le tudtam írni azokat a szabályokat,

that translates from this particular representation into English.

amelyek ebből a bizonyos megjelenítésből angolra fordítanak.

And so I developed this thing.

Aztán el is végeztem a fejlesztést.

I developed this thing called the FreeSpeech Engine

Kifejlesztettem a FreeSpeech Engine-t,

which takes any FreeSpeech sentence as the input

ami bármely FreeSpeech mondatból

and gives out perfectly grammatical English text.

nyelvtanilag helyes angol mondatra fordít.

And by putting these two pieces together,

Összekapcsolva ezt a két dolgot,

the representation and the engine,

a megjelenítést és a fordítót,

I was able to create an app, a technology for children with autism,

elkészítettem egy alkalmazást az autista gyerek számára,

that not only gives them words

ami nem csak szavakat ad nekik,

but also gives them grammar.

de nyelvtan is.

Majd kipróbáltam az alkalmazást autista gyerekekkel,

So I tried this out with kids with autism,

and I found that there was an incredible amount of identification.

és felfigyeltem az azonosságok nagy számára.

They were able to create sentences in FreeSpeech

A FreeSpeech-csel képesek voltak mondatokat alkotni,

which were much more complicated but much more effective

amik sokkal összetettebbek és hatékonyabbak voltak,

than equivalent sentences in English,

mint az angol megfelelőjük.

and I started thinking about

Elkezdtem azon gondolkozni,

why that might be the case.

And I had an idea, and I want to talk to you about this idea next.

hogy vajon miért van ez így.

Felmerült bennem egy gondolat, amiről most Önöknek is beszélni szeretnék.

In about 1997, about 15 years back,

1997-ben, körülbelül 15 évvel ezelőtt,

there were a group of scientists that were trying

tudósok egy csoportja megpróbálta,

to understand how the brain processes language,

megérteni, hogyan dolgozza fel az agy a nyelvet,

and they found something very interesting.

They found that when you learn a language

és valami nagyon érdekesre bukkantak.

as a child, as a two-year-old,

Amikor nyelvet tanulunk

kétéves gyermekként,

you learn it with a certain part of your brain,

az agy egy adott részével tanuljuk.

and when you learn a language as an adult --

Amikor felnőttként tanulunk egy nyelvet,

for example, if I wanted to learn Japanese right now —

például meg akarok tanulni japánul,

a completely different part of my brain is used.

az agy egy teljesen másik része lép működésbe.

Now I don't know why that's the case,

Nem tudom, hogy ez valóban így van-e

but my guess is that that's because

de feltételezem, igen, hiszen

when you learn a language as an adult,

amikor felnőttként tanulunk nyelvet

you almost invariably learn it

szinte minden esetben,

through your native language, or through your first language.

az anyanyelvünk segítségével, az elsődleges nyelvünkön tesszük ezt.

So what's interesting about FreeSpeech

Ami érdekes a FreeSpeech-csel kapcsolatban,

is that when you create a sentence

hogy amikor megalkotsz egy mondatot

or when you create language,

a child with autism creates language with FreeSpeech,

vagy amikor létrehozol egy nyelvet,

az autista gyerekek egy másik nyelv nélkül

they're not using this support language,

alkotnak nyelvet a FreeSpeech segítségével,

they're not using this bridge language.

náluk nincsen köztes nyelv.

They're directly constructing the sentence.

A mondatokat közvetlenül alkotják meg.

And so this gave me this idea.

Támadt egy ötletem.

Is it possible to use FreeSpeech

Lehetséges-e vajon a FreeSpeech segítségével

not for children with autism

nem csak autista gyerekeket,

but to teach language to people without disabilities?

hanem egészséges embereket is nyelvekre tanítani?

Elvégeztem pár kísérletet.

And so I tried a number of experiments.

The first thing I did was I built a jigsaw puzzle

Elsőként készítettem egy puzzle-t

in which these questions and answers

amiben a kérdések és a válaszok,

are coded in the form of shapes,

formákba és színekbe

in the form of colors,

vannak kódolva.

and you have people putting these together

Az emberek megpróbálják összerakni a darabkákat,

and trying to understand how this works.

és próbálják megérteni, hogyan működik.

And I built an app out of it, a game out of it,

in which children can play with words

Majd elkészítettem egy alkalmazást, egy játékot,

amiben a gyerekek szavakkal játszhatnak;

and with a reinforcement,

a sound reinforcement of visual structures,

folyamatos megerősítéssel,

a képek hangos megjelenítésével,

they're able to learn language.

és képesek megtanulni egy nyelvet.

And this, this has a lot of potential, a lot of promise,

Rengeteg lehetőség és ígéret rejlik ebben,

and the government of India recently

és az indiai kormány nemrégiben

licensed this technology from us,

and they're going to try it out with millions of different children

megvette tőlünk ezt a technológiát,

trying to teach them English.

és különböző gyerekek millióival fogják kipróbálni,

hogy angolra tanítsák őket.

And the dream, the hope, the vision, really,

Az az álmunk, abban reménykedünk,

is that when they learn English this way,

hogy így meg is tanulnak majd angolul,

they learn it with the same proficiency

éppen olyan tökéletességgel,

as their mother tongue.

mint az anyanyelvüket.

Beszéljük valami másról.

All right, let's talk about something else.

Let's talk about speech.

Beszéljünk a beszédről.

This is speech.

Ez a beszéd.

So speech is the primary mode of communication

A beszéd a kommunikáció elsődleges formája,

delivered between all of us.

Now what's interesting about speech is that

közvetít közöttünk.

speech is one-dimensional.

Ami nagyon érdekes a beszédet illetően,

Why is it one-dimensional?

hogy a beszéd egydimenziós.

It's one-dimensional because it's sound.

Miért egydimenziós?

It's also one-dimensional because

Egydimenziós, mivel csupán hang.

our mouths are built that way.

Egysíkú, mivel

Our mouths are built to create one-dimensional sound.

a szánk így van kialakítva.

A szánk úgy alakult ki, hogy egydimenziós hangot képezzen.

But if you think about the brain,

De ha az agyra gondolunk,

the thoughts that we have in our heads

are not one-dimensional.

a gondolatainkra a fejünkben,

I mean, we have these rich,

azok nem egydimenziósak,

complicated, multi-dimensional ideas.

Gazdagabbak

összetettek, sokdimenziósak.

Now, it seems to me that language

Úgy tűnik számomra, hogy a nyelv

is really the brain's invention

valójában az elme találmánya,

to convert this rich, multi-dimensional thought

hogy a gazdag, sokrétű gondolatokat

on one hand

átalakítsa

into speech on the other hand.

beszéddé.

Now what's interesting is that

Ami nagyon érdekes, hogy

we do a lot of work in information nowadays,

napjainkban nagy mennyiségű információt kell feldolgoznunk

and almost all of that is done in the language domain.

és mindezt a nyelv segítségével tesszük.

Take Google, for example.

Google trawls all these countless billions of websites,

Vegyük csak Google-t.

A Google weboldalak milliárdjait kapcsolja össze,

all of which are in English, and when you want to use Google,

mindent, ami angolul van. Így amikor a Google-t használjuk,

you go into Google search, and you type in English,

megnyitjuk a keresőt és angolul beírjuk, amit keresünk,

and it matches the English with the English.

és a kereső az angolt az angollal párosítja.

What if we could do this in FreeSpeech instead?

Mi történne, ha ugyan ezt megtehetnénk a FreeSpeech-csel is?

I have a suspicion that if we did this,

Úgy sejtem, ha megtehetnénk,

we'd find that algorithms like searching,

akkor találnánk egy algoritmust a kereséshez,

like retrieval, all of these things,

a visszakereséshez, és hasonló műveletekhez,

are much simpler and also more effective,

ami egyszerűbb és hatékonyabb,

because they don't process the data structure of speech.

mivel nem a beszéd szerkezetét használja,

hanem a gondolatok szerkezetét.

Instead they're processing the data structure of thought.

The data structure of thought.

A gondolatok adatszerkezetét.

That's a provocative idea.

Ez igen merész gondolat.

But let's look at this in a little more detail.

Nézzük meg kissé részletesebben.

So this is the FreeSpeech ecosystem.

Ez a FreeSpeech.

We have the Free Speech representation on one side,

Az egyik oldalon ott áll a FreeSpeech reprezentáció,

and we have the FreeSpeech Engine, which generates English.

és elkészült a FreeSpeech Engine, ami angol mondatokat készít.

Now if you think about it,

Ha ebbe belegondolunk,

FreeSpeech, I told you, is completely language-independent.

a FreeSpeech független a nyelvtől.

It doesn't have any specific information in it

Semmilyen különleges információt nem tartalmaz

az angol nyelvről.

which is about English.

So everything that this system knows about English

Minden, amit a rendszer tud az angol nyelvről

már eleve kódolva van.

is actually encoded into the engine.

Ami önmagában is egy nagyon érdekes gondolat.

That's a pretty interesting concept in itself.

You've encoded an entire human language

Az összes emberi nyelv kódolva

into a software program.

egy programba.

But if you look at what's inside the engine,

De ha a rendszer belsejébe nézünk,

it's actually not very complicated.

látjuk, hogy ez valójában nem is annyira bonyolult.

It's not very complicated code.

Nem túl bonyolult kód.

And what's more interesting is the fact that

És ami még érdekesebb,

the vast majority of the code in that engine

hogy a kód legnagyobb része,

is not really English-specific.

nem speciálisan angol.

And that gives this interesting idea.

Ebből aztán támadt egy ötletem.

It might be very easy for us to actually

Talán nem is lenne annyira nehéz

create these engines in many, many different languages,

létrehozni egy motort a különböző nyelvekre:

in Hindi, in French, in German, in Swahili.

hindi, francia, német, szuahéli.

And that gives another interesting idea.

Ami szintén egy érdekes dologhoz vezet.

Ha én például újságíró lennék,

For example, supposing I was a writer,

say, for a newspaper or for a magazine.

egy újságnál vagy egy magazinnál,

I could create content in one language, FreeSpeech,

elkészíthetném a cikket FreeSpeech nyelven,

és az, aki olvassa a cikket,

and the person who's consuming that content,

the person who's reading that particular information

akit érdekel az a bizonyos információ,

could choose any engine,

kiválaszthatná a fordító motort,

and they could read it in their own mother tongue,

és az anyanyelvén olvashatná a szöveget,

in their native language.

a saját nyelvén.

Ez egy valóban lenyűgöző ötlet,

I mean, this is an incredibly attractive idea,

especially for India.

főleg Indiában,

We have so many different languages.

ahol a különböző nyelvek száma igen magas.

There's a song about India, and there's a description

Van egy dal Indiáról, amely leírást ad

of the country as, it says,

az országról. Így szól:

(in Sanskrit).

(szanszkrit szöveg)

That means "ever-smiling speaker

" A gyönyörű nyelvek

of beautiful languages."

örökké mosolygó hírnöke."

A nyelv csodálatos.

Language is beautiful.

I think it's the most beautiful of human creations.

A legcsodálatosabb emberi találmány.

I think it's the loveliest thing that our brains have invented.

A legszebb dolog, amit az elménk megalkotott.

Szórakoztat, oktat és felvilágosít,

It entertains, it educates, it enlightens,

but what I like the most about language

de, amit a legjobban szeretek a nyelvben,

is that it empowers.

I want to leave you with this.

az, hogy hatalmat ad nekünk.

This is a photograph of my collaborators,

Ezzel szeretnék elköszönni.

Ezen a képen a munkatársaim láthatók,

my earliest collaborators

when I started working on language

az első munkatársaim,

akikkel együtt kezdtem foglalkozni a nyelvvel,

az autizmussal és más egyéb dolgokkal.

and autism and various other things.

The girl's name is Pavna,

Ez itt Pavna,

and that's her mother, Kalpana.

és az édesanyja Kalpana.

And Pavna's an entrepreneur,

Pavna vállalkozó,

but her story is much more remarkable than mine,

de az ő története sokkal érdekesebb, mint az enyém,

because Pavna is about 23.

mivel Pavna csak 23 éves

She has quadriplegic cerebral palsy,

Az összes végtagjára kiterjedő agyi bénulásban szenved,

so ever since she was born,

she could neither move nor talk.

és születésétől fogva

soha nem tanult meg mozogni, vagy beszélni.

And everything that she's accomplished so far,

Minden, amit eddig elért:

finishing school, going to college,

befejezte az iskolát, főiskolára ment,

starting a company,

elindította saját vállalkozását,

collaborating with me to develop Avaz,

és együtt dolgozott velem az Avaz fejlesztésén.

all of these things she's done

with nothing more than moving her eyes.

Minden, amit eddig tett,

csupán a szeme mozgatásával tette.

Daniel Webster szavaival:

Daniel Webster said this:

He said, "If all of my possessions were taken

"Ha minden vagyonom elvennék

from me with one exception,

tőlem, egy kivételével,

akkor a kommunikáció hatalmát választanám,

I would choose to keep the power of communication,

for with it, I would regain all the rest."

mivel azzal visszaszerezhetném a többit."

And that's why, of all of these incredible applications of FreeSpeech,

Éppen ezért a FreeSpeech fantasztikus felhasználásai közül

az maradt számomra

the one that's closest to my heart

a legkedvesebb képessége,

still remains the ability for this

hogy a fogyatékkal élő gyerekek számára

to empower children with disabilities

to be able to communicate,

lehetővé teszi a kommunikációt,

és a kommunikáció erejével

the power of communication,

to get back all the rest.

minden mást.

Thank you.

Köszönöm!

(Applause)

(Taps)

Thank you. (Applause)

Köszönöm! (Taps)

Köszönöm! Köszönöm! (Taps)

Thank you. Thank you. Thank you. (Applause)

Köszönöm! Köszönöm! (Taps)

Thank you. Thank you. Thank you. (Applause)