Can a computer write poetry? | Oscar Schwartz

89,886 views ・ 2016-02-10

TED


A videó lejátszásához kattintson duplán az alábbi angol feliratokra.

Fordító: reka r Lektor: Csaba Lóki
00:12
I have a question.
0
12881
1230
A kérdésem a következő:
00:15
Can a computer write poetry?
1
15422
1943
Képes egy számítógép verset írni?
00:18
This is a provocative question.
2
18959
2077
Ez egy provokatív kérdés.
00:21
You think about it for a minute,
3
21715
1718
Csak egy percig gondolkozunk rajta,
00:23
and you suddenly have a bunch of other questions like:
4
23457
2590
és máris egy csomó más kérdés merül föl bennünk.
00:26
What is a computer?
5
26769
1381
Mi az a számítógép?
00:28
What is poetry?
6
28710
1575
Mi az a költészet?
00:30
What is creativity?
7
30707
1689
Mi az a kreativitás?
00:33
But these are questions
8
33650
1172
De ezek olyan kérdések,
00:34
that people spend their entire lifetime trying to answer,
9
34846
3070
amelyekre egész életünkön keresztül keressük a választ,
00:37
not in a single TED Talk.
10
37940
2224
nem egy egyetlen TED talk-ban.
00:40
So we're going to have to try a different approach.
11
40188
2445
Egyszóval, máshogy kell hozzáállnunk a kérdéshez.
00:42
So up here, we have two poems.
12
42657
2143
Itt fent két verset látnak.
00:45
One of them is written by a human,
13
45839
2276
Az egyiket ember írta,
00:48
and the other one's written by a computer.
14
48139
2102
a másikat egy számítógép,
00:50
I'm going to ask you to tell me which one's which.
15
50754
2410
Most arra kérem önöket, döntsék el, melyik melyik.
00:53
Have a go:
16
53858
1156
Próbálják meg!
00:55
Poem 1: Little Fly / Thy summer's play, / My thoughtless hand / Has brush'd away.
17
55038
4056
1. Vers: Kis legyecske,/ Játszi nyarad Összetört buta/ Kezem alatt.
Nem vagyok én is/ Légy, mint te, szegény? S nem vagy te ember,/ Akárcsak én?
00:59
Am I not / A fly like thee? / Or art not thou / A man like me?
18
59118
3394
01:02
Poem 2: We can feel / Activist through your life's / morning /
19
62536
3299
2. Vers: Érezzük/ Aktivista Életed reggelén/ át
Megáll, hogy lássa, Pápát utálom a/ Ne éjjelen át, hogy kezdje/ másképp nagy(...)
01:05
Pauses to see, pope I hate the / Non all the night to start a / great otherwise (...)
20
65859
4247
OK. Lejárt az idő.
01:10
Alright, time's up.
21
70130
1359
01:11
Hands up if you think Poem 1 was written by a human.
22
71513
4096
Tegye fel a kezét, aki szerint az 1. verset ember írta.
01:17
OK, most of you.
23
77547
1490
OK. A többség.
01:19
Hands up if you think Poem 2 was written by a human.
24
79061
3023
Jelentkezzen, aki szerint a 2. verset írta ember.
01:23
Very brave of you,
25
83172
1190
Ez nagyon merész,
01:24
because the first one was written by the human poet William Blake.
26
84855
4285
mert az elsőt egy emberi költő írta, William Blake.
01:29
The second one was written by an algorithm
27
89784
2949
A másodikat egy algoritmus,
01:32
that took all the language from my Facebook feed on one day
28
92757
3692
mely a Facebookomra egy nap alatt felkerült összes nyelvi elemet
01:36
and then regenerated it algorithmically,
29
96473
2763
felhasználva generálta,
01:39
according to methods that I'll describe a little bit later on.
30
99260
3590
olyan módszerekkel, melyeket kicsit később fogok elmagyarázni.
01:43
So let's try another test.
31
103218
2404
Most próbáljunk meg egy újabb tesztet.
01:46
Again, you haven't got ages to read this,
32
106398
2093
Most sincs sok idejük, hogy elolvassák.
01:48
so just trust your gut.
33
108515
1612
Szóval bízzanak a megérzésükben!
01:50
Poem 1: A lion roars and a dog barks. It is interesting / and fascinating
34
110151
4045
1. Vers: Az oroszlán üvölt/ a kutya ugat. Érdekes,/ és lenyűgöző
01:54
that a bird will fly and not / roar or bark. Enthralling stories about animals
35
114220
4303
Hogy egy madár repül, és nem/ üvölt vagy ugat. Elmémben csodás történetek
01:58
are in my dreams and I will sing them all if I / am not exhausted or weary.
36
118547
4060
állatokról, melyeket mind eléneklek én, ha erőm nem/ fárad, és lankad.
02:02
Poem 2: Oh! kangaroos, sequins, chocolate sodas! / You are really beautiful!
37
122631
3985
2. Vers: Kenguruk, flitterek, jegeskávék! Igazán szépek vagytok! Gyöngysor,
02:06
Pearls, / harmonicas, jujubes, aspirins! All / the stuff they've always talked about (...)
38
126640
4358
furulya, csipkebogyó, aszpirin! Hiába beszélünk róluk annyit, (...)
Az idő lejárt.
02:11
Alright, time's up.
39
131022
1158
02:12
So if you think the first poem was written by a human,
40
132204
3137
Aki szerint az első verset ember írta,
02:15
put your hand up.
41
135365
1215
tegye fel a kezét!
02:17
OK.
42
137687
1154
OK.
02:18
And if you think the second poem was written by a human,
43
138865
2675
És aki szerint a 2. verset írta ember,
02:21
put your hand up.
44
141564
1155
emelje fel a kezét!
02:23
We have, more or less, a 50/50 split here.
45
143779
3810
Nagyjából fele-fele az arány.
02:28
It was much harder.
46
148157
1436
Ez sokkal nehezebb volt.
02:29
The answer is,
47
149617
1712
A válasz az, hogy
02:31
the first poem was generated by an algorithm called Racter,
48
151353
3483
az első verset egy Racter nevű algoritmus generálta,
02:34
that was created back in the 1970s,
49
154860
3002
melyet a távoli 1970-ben készítettek.
02:37
and the second poem was written by a guy called Frank O'Hara,
50
157886
3189
A második verset egy Frank O'Hara nevű fickó írta,
02:41
who happens to be one of my favorite human poets.
51
161099
2668
aki mellesleg az egyik kedvenc emberi költőm.
02:44
(Laughter)
52
164631
3058
(Nevetés)
02:48
So what we've just done now is a Turing test for poetry.
53
168046
3228
Amit éppen most láttunk, az egy Turing-teszt költészetre alkalmazva.
02:52
The Turing test was first proposed by this guy, Alan Turing, in 1950,
54
172018
4547
A Turing- tesztet először Alan Turing mutatta be 1950-ben,
02:56
in order to answer the question,
55
176589
1564
hogy választ találjon arra,
02:58
can computers think?
56
178177
1637
hogy képesek-e a számítógépek a gondolkodásra.
03:00
Alan Turing believed that if a computer was able
57
180245
2770
Alan Turing hitt abban, hogy ha egy számítógép képes
egy szövegen alapuló párbeszédre egy emberrel olyan jártassággal,
03:03
to have a to have a text-based conversation with a human,
58
183039
3078
03:06
with such proficiency such that the human couldn't tell
59
186141
2770
hogy maga az ember sem tudja eldönteni,
03:08
whether they are talking to a computer or a human,
60
188935
2966
hogy egy számtógéppel, vagy egy másik emberrel beszél,
03:11
then the computer can be said to have intelligence.
61
191925
2856
akkor állíthatjuk, hogy a számítógép intelligens.
03:15
So in 2013, my friend Benjamin Laird and I,
62
195270
3295
Így 2013-ban barátommal, Benjamin Lairddel
03:18
we created a Turing test for poetry online.
63
198589
2988
kifejlesztettünk egy online költészeti Turing-tesztet.
03:21
It's called bot or not,
64
201601
1277
A neve 'Robot, vagy nem'.
03:22
and you can go and play it for yourselves.
65
202902
2044
Önök is játszhatnak vele.
03:24
But basically, it's the game we just played.
66
204970
2251
Gyakorlatilag az a játék, amit most játszottunk.
03:27
You're presented with a poem,
67
207245
1528
Kapnak egy verset,
03:28
you don't know whether it was written by a human or a computer
68
208797
3028
nem tudják, hogy ember írta-e, vagy számítógép.
03:31
and you have to guess.
69
211849
1166
És ki kell találniuk.
Idáig több ezren csinálták meg ezt a tesztet online,
03:33
So thousands and thousands of people have taken this test online,
70
213039
3191
03:36
so we have results.
71
216254
1449
és már vannak eredményeink.
03:37
And what are the results?
72
217727
1428
És mit mondanak az eredmények:
03:39
Well, Turing said that if a computer could fool a human
73
219704
2879
Nos, Turing azt monda, hogyha egy számítógép
03:42
30 percent of the time that it was a human,
74
222607
3019
el tudja hitetni egy emberrel, hogy egy másik emberrel beszél
az esetek 30%-ában, akkor átmegy a Turing-teszten.
03:45
then it passes the Turing test for intelligence.
75
225650
2397
03:48
We have poems on the bot or not database
76
228625
2438
A "Robot, vagy nem" adatbázisában vannak olyan versek,
03:51
that have fooled 65 percent of human readers into thinking
77
231087
2979
melyről az emberi olvasók 65%-a hitte azt,
03:54
it was written by a human.
78
234090
1395
hogy emberek írták.
03:55
So, I think we have an answer to our question.
79
235959
2817
Szóval, azt hiszem, hogy megvan válasz a kérdésünkre.
03:59
According to the logic of the Turing test,
80
239546
2348
A Turing-teszt logikáját követve
04:01
can a computer write poetry?
81
241918
1928
képes egy számítógép a versírásra?
04:03
Well, yes, absolutely it can.
82
243870
2351
Igen, teljes mértékben.
04:07
But if you're feeling a little bit uncomfortable
83
247782
2346
Ha kicsit kényelmetlenül érzik magukat
04:10
with this answer, that's OK.
84
250152
1927
a válasz miatt, rendben van.
04:12
If you're having a bunch of gut reactions to it,
85
252103
2316
Ha ösztönösen reagálnak erre,
04:14
that's also OK because this isn't the end of the story.
86
254443
3205
az is rendben van, mert ezzel még nincs vége a történetnek.
04:18
Let's play our third and final test.
87
258594
2324
Végezzük el a harmadik, és egyben utolsó tesztünket.
Mint előbb, megint mutatok két verset
04:22
Again, you're going to have to read
88
262000
1750
04:23
and tell me which you think is human.
89
263774
1909
és tippeljék meg, hogy melyiket írta ember.
04:25
Poem 1: Red flags the reason for pretty flags. / And ribbons.
90
265707
3718
1. vers: Vörös zászlók hozzák a szép zászlókat. / És szalagokat.
04:29
Ribbons of flags / And wearing material / Reasons for wearing material. (...)
91
269449
4321
Zászlók szalagjait/ és anyagot viselni/ hogy anyagot viseljünk. (...)
04:33
Poem 2: A wounded deer leaps highest, / I've heard the daffodil
92
273794
3918
2. vers: Egy sebesült szarvas ugrik a legmagasabbra,/ Hallottam a nárciszt
04:37
I've heard the flag to-day / I've heard the hunter tell; /
93
277736
3446
Hallottam a lobogót ma/ Hallottam, a vadász mondja:/
04:41
'Tis but the ecstasy of death, / And then the brake is almost done (...)
94
281206
3702
Nem más, mint a halál önkívülete,/ És a vadászfogat majdnem tele (...)
04:44
OK, time is up.
95
284932
1599
OK. Lejárt az idő.
04:46
So hands up if you think Poem 1 was written by a human.
96
286555
3837
Tehát, tegye fel a kezét, aki szerint az 1. verset ember írta.
04:51
Hands up if you think Poem 2 was written by a human.
97
291973
3038
Tegye fel a kezét, aki szerint a 2. verset írta ember.
04:55
Whoa, that's a lot more people.
98
295035
2331
Hú, jóval többen vannak.
04:58
So you'd be surprised to find that Poem 1
99
298327
2968
Szóval, biztos meglepődnek, ha elárulom, hogy az 1. verset
05:01
was written by the very human poet Gertrude Stein.
100
301319
3993
egy nagyon is ember költő, Gertrude Stein írta.
05:06
And Poem 2 was generated by an algorithm called RKCP.
101
306100
5038
A 2. verset pedig egy RKCP nevű algoritmus.
05:11
Now before we go on, let me describe very quickly and simply,
102
311162
3319
Mielőtt tovább megyünk, hagy írjam le gyorsan, és egyszerűen,
05:14
how RKCP works.
103
314505
1781
az RKCP működését.
05:16
So RKCP is an algorithm designed by Ray Kurzweil,
104
316873
3850
Az RKCP algoritmust Ray Kurzweil tervezte,
05:20
who's a director of engineering at Google
105
320747
2222
aki a Google fejlesztési igazgatója,
05:22
and a firm believer in artificial intelligence.
106
322993
2360
és a mesterséges intelligencia lelkes híve.
05:25
So, you give RKCP a source text,
107
325822
3991
Tehát, megadunk az RKCP számára egy forrásszöveget.
05:29
it analyzes the source text in order to find out how it uses language,
108
329837
4469
Az algoritmus elemzi a szöveget, hogy rájöjjön, hogyan használja a nyelvet.
05:34
and then it regenerates language
109
334330
1948
Majd újragenerálja a szöveget,
05:36
that emulates that first text.
110
336302
2528
mely az eredeti szöveget utánozza.
05:38
So in the poem we just saw before,
111
338854
2113
Tehát, a versben, amit előbb láttunk,
05:40
Poem 2, the one that you all thought was human,
112
340991
2625
a 2. vers, amiről azt hitték, hogy ember írta,
05:43
it was fed a bunch of poems
113
343640
1550
egy csomó verset tápláltak bele,
05:45
by a poet called Emily Dickinson
114
345214
2035
egy Emily Dickinson nevű költőtől.
Az algoritmus elemezte a költő nyelvhasználatát,
05:47
it looked at the way she used language,
115
347273
2189
05:49
learned the model,
116
349486
1165
megtanulta a modellt,
05:50
and then it regenerated a model according to that same structure.
117
350675
4258
majd újragenerálta a modellt ugyanannak a szerkezetnek megfelelően.
05:56
But the important thing to know about RKCP
118
356732
2178
Fontos tudnunk az RKCP-ről,
05:58
is that it doesn't know the meaning of the words it's using.
119
358934
2838
hogy nem érti a használt szavak jelentését.
06:02
The language is just raw material,
120
362359
2276
A nyelv számára csak nyersanyag.
06:04
it could be Chinese, it could be in Swedish,
121
364659
2160
Lehetne kínaiul, lehetne svédül,
06:06
it could be the collected language from your Facebook feed for one day.
122
366843
4179
lehetne az egynapi Facebook-bejegyzéseik gyűjteménye.
06:11
It's just raw material.
123
371046
1652
Ez csak nyersanyag.
06:13
And nevertheless, it's able to create a poem
124
373380
2697
És mindezek ellenére, képes olyan verset írni,
06:16
that seems more human than Gertrude Stein's poem,
125
376101
3327
ami emberibben hangzik, mint az előbbi Gertrude Stein vers.
06:19
and Gertrude Stein is a human.
126
379452
2153
És Gerstrude Stein ember.
06:22
So what we've done here is, more or less, a reverse Turing test.
127
382846
4072
Tehát, amit ma itt csináltunk, az nagyjából egy fordított Turing-teszt.
06:27
So Gertrude Stein, who's a human, is able to write a poem
128
387940
5179
Vagyis Gertrude Stein, az ember, képes olyan verset írni,
06:33
that fools a majority of human judges into thinking
129
393143
3738
ami megtéveszti az emberek legtöbbjét, akik azt hiszik,
06:36
that it was written by a computer.
130
396905
1826
hogy azt egy számítógép írta.
06:39
Therefore, according to the logic of the reverse Turing test,
131
399176
4141
Ezért, a fordított Turing-teszt logikájának megfelelően
06:43
Gertrude Stein is a computer.
132
403341
1916
Gertrude Stein egy számítógép.
06:45
(Laughter)
133
405281
1462
(Nevetés)
06:47
Feeling confused?
134
407358
1294
Összezavartam önöket?
06:49
I think that's fair enough.
135
409193
1515
Ez teljesen érthető.
06:51
So far we've had humans that write like humans,
136
411546
4116
Idáig láttunk embereket, akik úgy írnak, mint az emberek,
06:55
we have computers that write like computers,
137
415686
3111
és a számítógépeket, melyek úgy írnak, mint a gépek,
06:58
we have computers that write like humans,
138
418821
3055
léteznek számítógépek, amelyek úgy írnak, mint az emberek,
07:01
but we also have, perhaps most confusingly,
139
421900
3632
és talán, ami a legzavaróbb, léteznek emberek,
07:05
humans that write like computers.
140
425556
2375
akik úgy írnak, mint a gépek.
07:08
So what do we take from all of this?
141
428938
1766
Vagyis ebből mi következik?
07:11
Do we take that William Blake is somehow more of a human
142
431611
3157
Úgy vesszük, hogy William Blake jobban ember,
07:14
than Gertrude Stein?
143
434792
1249
mint Gertrude Stein?
07:16
Or that Gertrude Stein is more of a computer than William Blake?
144
436065
3046
Vagy, hogy Gertude Stein számítógép-szerűbb, mint William Blake?
07:19
(Laughter)
145
439135
1552
(Nevetés)
07:20
These are questions I've been asking myself
146
440711
2323
Ilyesmi kérdéseken gondolkoztam
07:23
for around two years now,
147
443058
1465
az elmúlt két évben,
07:24
and I don't have any answers.
148
444547
2309
és nem tudom megválaszolni őket.
07:26
But what I do have are a bunch of insights
149
446880
2330
Viszont van néhány megérzésem
07:29
about our relationship with technology.
150
449234
2534
a technológiával való viszonyunkról.
07:32
So my first insight is that, for some reason,
151
452999
3609
Először is, hogy valamilyen oknál fogva,
07:36
we associate poetry with being human.
152
456632
3111
a költészetet emberi tevékenységnek tartjuk.
07:40
So that when we ask, "Can a computer write poetry?"
153
460197
3715
Tehát, amikor feltesszük a kérdést: 'Képes-e egy számítógép a versírásra?',
07:43
we're also asking,
154
463936
1193
azt is kérdezzük, hogy:
07:45
"What does it mean to be human
155
465153
1798
'Mit jelent az, ha valaki ember,
07:46
and how do we put boundaries around this category?
156
466975
3172
és hogyan írjuk körül ennek a kategóriának a határait?
07:50
How do we say who or what can be part of this category?"
157
470171
3658
Hogyan határozzuk meg, hogy ki vagy mi tartozhat ebbe a kategóriába?'
07:54
This is an essentially philosophical question, I believe,
158
474376
3351
Azt hiszem, ez alapjaiban véve egy filozófiai kérdés,
07:57
and it can't be answered with a yes or no test,
159
477751
2229
amire nem lehet egy egyszerű igen-nem teszttel válaszolni,
08:00
like the Turing test.
160
480004
1327
ahogy a Turing-teszt esetében.
08:01
I also believe that Alan Turing understood this,
161
481805
3045
Azt gondolom, hogy Alan Turing látta ezt,
08:04
and that when he devised his test back in 1950,
162
484874
3305
és amikor a távoli 1950-ben kigondolta a tesztet,
08:08
he was doing it as a philosophical provocation.
163
488203
2802
azt egy filozófiai provokációként értelmezte.
08:13
So my second insight is that, when we take the Turing test for poetry,
164
493124
5541
Második gondolatom, hogy amikor a Turing-tesztet a költészetre alkalmazzuk
08:18
we're not really testing the capacity of the computers
165
498689
3460
nem a számítógép képességeit teszteljük.
08:22
because poetry-generating algorithms,
166
502173
2893
A költeménygeneráló algoritmusok
08:25
they're pretty simple and have existed, more or less, since the 1950s.
167
505090
4563
eléggé egyszerűek, és úgy 1950 óta léteznek.
08:31
What we are doing with the Turing test for poetry, rather,
168
511055
3118
A Turing-teszt költészetre való alkalmazásakor nem teszünk mást,
08:34
is collecting opinions about what constitutes humanness.
169
514197
4615
mint véleményeket gyűjtünk arról, hogy mi határozza meg az emberi mivoltot.
08:40
So, what I've figured out,
170
520313
2729
Tehát, amit ebből megértettem,
08:43
we've seen this when earlier today,
171
523066
2972
éppen ezt láttuk, amikor néhány perce,
azt mondtuk, hogy William Blake jobban ember,
08:46
we say that William Blake is more of a human
172
526062
2478
08:48
than Gertrude Stein.
173
528564
1565
mint Getrude Stein.
Természetesen, ez nem azt jelenti, hogy William Blake
08:50
Of course, this doesn't mean that William Blake
174
530153
2462
08:52
was actually more human
175
532639
1828
jobban ember volt,
08:54
or that Gertrude Stein was more of a computer.
176
534491
2327
vagy, hogy Getrude Stein inkább számítógép volt.
08:57
It simply means that the category of the human is unstable.
177
537533
4714
Ez egyszerűen azt jelenti, hogy az "emberi" kategória bizonytalan.
09:03
This has led me to understand
178
543450
2074
Ez értette meg velem,
09:05
that the human is not a cold, hard fact.
179
545548
2763
hogy az "emberi" nem egy rideg, merev tény.
09:08
Rather, it is something that's constructed with our opinions
180
548832
3132
Sokkal inkább valami olyasmi, amit a véleményünk épít fel,
09:11
and something that changes over time.
181
551988
2855
és változik az idők folyamán.
09:16
So my final insight is that the computer, more or less,
182
556671
4479
A legutolsó meglátásom az a hogy a számítógép, többé-kevésbé,
09:21
works like a mirror that reflects any idea of a human
183
561174
4006
olyan, mint egy tükör, mely olyan emberképet tükröz vissza,
09:25
that we show it.
184
565204
1375
amilyet mi mutatunk neki.
09:26
We show it Emily Dickinson,
185
566958
1884
Emilty Dickinsont mutatjuk neki,
09:28
it gives Emily Dickinson back to us.
186
568866
2321
Emily Dickinsont adja nekünk vissza.
09:31
We show it William Blake,
187
571768
1834
William Blake-et mutatjuk meg neki,
09:33
that's what it reflects back to us.
188
573626
2285
és ez az, amit visszatükröz nekünk.
09:35
We show it Gertrude Stein,
189
575935
1839
Gertrude Stein-t mutatjuk,
09:37
what we get back is Gertrude Stein.
190
577798
2470
és ami visszakerül hozzánk, az Getrude Stein.
09:41
More than any other bit of technology,
191
581083
2368
Jobban, mint bármely más technológia,
09:43
the computer is a mirror that reflects any idea of the human we teach it.
192
583475
5165
a számítógép egy olyan tükör, bármely neki mutatott emberképet visszatükröz.
09:50
So I'm sure a lot of you have been hearing
193
590061
2287
Biztos vagyok benne, hogy önök közül
09:52
a lot about artificial intelligence recently.
194
592372
2862
sokan hallottak a mesterséges intelligenciáról mostanában.
09:56
And much of the conversation is,
195
596694
2830
És a legtöbb vita arról szól,
hogy képesek vagyunk-e ilyet létrehozni.
10:00
can we build it?
196
600292
1189
10:02
Can we build an intelligent computer?
197
602383
3135
Képesek vagyunk egy intelligens számítógép megépítésére?
10:05
Can we build a creative computer?
198
605542
2763
Képesek vagyunk egy kreatív számítógépet létrehozni?
10:08
What we seem to be asking over and over
199
608329
2113
A kérdés, amit újra és újra felteszünk magunknak az az,
10:10
is can we build a human-like computer?
200
610466
2724
hogy meg tudunk-e építeni egy ember-szerű számítógépet.
10:13
But what we've seen just now
201
613961
1556
De épp az imént láttuk,
10:15
is that the human is not a scientific fact,
202
615541
3088
hogy az "emberi" nem egy tudományos tény,
10:18
that it's an ever-shifting, concatenating idea
203
618653
3530
hanem egy örökké mozgó, összefonódó fogalom,
10:22
and one that changes over time.
204
622207
2531
mely folyamatosan változik.
10:24
So that when we begin to grapple with the ideas
205
624762
3152
Vagyis, amikor elkezdünk a mesterséges intelligencia ötletével
10:27
of artificial intelligence in the future,
206
627938
2386
küszködni a jövőben,
10:30
we shouldn't only be asking ourselves,
207
630348
1905
nem csak azt a kérdést kell feltennünk magunknak,
10:32
"Can we build it?"
208
632277
1368
hogy meg tudjuk építeni?
10:33
But we should also be asking ourselves,
209
633669
1894
Hanem azon is el kellene gondolkodnunk,
10:35
"What idea of the human do we want to have reflected back to us?"
210
635587
3713
hohy milyen emberképet szeretnénk viszontlátni?
10:39
This is an essentially philosophical idea,
211
639820
2693
Ez egy lényegileg filozófiai kérdés,
10:42
and it's one that can't be answered with software alone,
212
642537
2997
melyet lehetetlen megválaszolni kizárólag számítógép-programokkal,
10:45
but I think requires a moment of species-wide, existential reflection.
213
645558
4977
és amely egy egész fajra kiterjedő, egzisztenciális elmélkedést igényel.
10:51
Thank you.
214
651040
1153
Köszönöm.
10:52
(Applause)
215
652217
2695
(Taps)
Erről a weboldalról

Ez az oldal olyan YouTube-videókat mutat be, amelyek hasznosak az angol nyelvtanuláshoz. A világ minden tájáról származó, kiváló tanárok által tartott angol leckéket láthatsz. Az egyes videók oldalán megjelenő angol feliratokra duplán kattintva onnan játszhatja le a videót. A feliratok a videó lejátszásával szinkronban gördülnek. Ha bármilyen észrevétele vagy kérése van, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk ezen a kapcsolatfelvételi űrlapon.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7