Shyam Sankar: The rise of human-computer cooperation

Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast

Translator: Hrachya Kocharyan Reviewer: Kristine Sargsyan

I'd like to tell you about two games of chess.

Ես ուզում եմ ձեզ պատմել 2 շախմատային խաղերի մասին:

The first happened in 1997, in which Garry Kasparov,

Առաջինը 1997թ. էր, որում Գարրի Կասպարովը,

a human, lost to Deep Blue, a machine.

մարդկային էակը, պարտվեց Deep Blue-ին, մեքենային:

To many, this was the dawn of a new era,

Շատերի համար սա նոր դարաշրջանի սկիզբն էր,

one where man would be dominated by machine.

որտեղ մարդուն կգերակշռեր մեքենան:

But here we are, 20 years on, and the greatest change

Բայց ահա մենք 20 տարի անց, և ամենամեծ փոփոխությունը

in how we relate to computers is the iPad,

համակարգչի հանդեպ մեր վերաբերմունքում iPad-ն է,

not HAL.

HAL-ը չէ:

The second game was a freestyle chess tournament

Երկրորդ խաղը ազատ ոճի շախմատի մրցաշար էր

in 2005, in which man and machine could enter together

2005ին, որում մարդն ու մեքենան կարող էին մասնակցել

as partners, rather than adversaries, if they so chose.

որպես գործընկերներ, այլ ոչ թե հակառակորդներ, եթե դա ընտրեին:

At first, the results were predictable.

Առաջին, արդյունքները կանխատեսելի էին:

Even a supercomputer was beaten by a grandmaster

Նույնիսկ սուպերհամակարգիչը պարտվեց գրոսմայստերին,

with a relatively weak laptop.

ով համեմատաբար թույլ լափթոփ ուներ:

The surprise came at the end. Who won?

Անակնկալը վերջում էր: Ով հաղթեց?

Not a grandmaster with a supercomputer,

Ոչ թե գրոսմայստերը սուպերհամակարգչով,

but actually two American amateurs

այլ երկու ամերիկացի սիրողականներ՝

using three relatively weak laptops.

օգտագործելով երեք համեմատաբար թույլ լափթոփներ:

Their ability to coach and manipulate their computers

Նրանք ունակ էին մարզել և կառավարել համակարգիչները

to deeply explore specific positions

խորապես ուսումնասիրելու կոնկրետ դիրքերը՝

effectively counteracted the superior chess knowledge

հակադրելով գերազանց շախմատային գիտելիքներ

of the grandmasters and the superior computational power

գրոսմայստերներից և սուպեր համակարգչային հզորություն

of other adversaries.

այլ հակառակորդներից:

This is an astonishing result: average men,

Սա զարմանալի արդյունք է. միջին մարդը,

average machines beating the best man, the best machine.

միջին մեքենաները հաղթում են լավագույն մարդուն, լավագույն մեքենային

And anyways, isn't it supposed to be man versus machine?

Եվ միևնույնն է, չի՞ ենթադրվում մարդը՝ մեքենայի դեմ:

Instead, it's about cooperation, and the right type of cooperation.

Փոխարենը՝ դա համագործակցության մասին է, և համագործակցության ճիշտ տեսակի մասին:

We've been paying a lot of attention to Marvin Minsky's

Մենք շատ ուշադիր հետրել ենք Մարվին Մինսկիի

vision for artificial intelligence over the last 50 years.

Արհեստական բանականության տեսլականին վերջին 50 տարիների ընթացքում:

It's a sexy vision, for sure. Many have embraced it.

Այն սեքսուալ է, հաստատ: Շատերն են ընդունել այն:

It's become the dominant school of thought in computer science.

Այն գերիշխող է համակարգչային գիտության մտքի դպրոցում:

But as we enter the era of big data, of network systems,

Բայց քանի որ մենք մտնում ենք մեծ տվյալների, ցանցերի դարաշրջան,

of open platforms, and embedded technology,

բաց հարթակների և ներդրված տեխնոլոգիաների դարաշրջան,

I'd like to suggest it's time to reevaluate an alternative vision

ես կուզեի առաջարկել, որ ժամանակն է վերանայել այլընտրանքային տեսլականը,

that was actually developed around the same time.

որը զարգացվել է գրեթե նույն ժամանակ:

I'm talking about J.C.R. Licklider's human-computer symbiosis,

Ես խոսում եմ Ջ. Կ. Ռ. Լիկլայդերի մարդ-համակարգիչ սիմբիոնի մասին,

perhaps better termed "intelligence augmentation," I.A.

թերևս ավելիլավ անվանված «մտավոր ունակությունների աճ», --

Licklider was a computer science titan who had a profound

Լիկլայդերը համակարգչային գիտության տիտան էր, ով խոր

effect on the development of technology and the Internet.

ազդեցություն ունեցավ տեխնոլոգիայի և ինտերնետի զարգացման վրա:

His vision was to enable man and machine to cooperate

Նրա տեսլականը թույլ կտար մարդուն և մեքենային համագործակցել

in making decisions, controlling complex situations

որոշումների կայացման մեջ, բարդ իրավիճակները հսկելու ժամանակ՝

without the inflexible dependence

առանց անճկուն կախվածություն ունենալու

on predetermined programs.

կանխորոշված ծրագրերից:

Note that word "cooperate."

Նկատեք «համագործակցել» բառը:

Licklider encourages us not to take a toaster

Լիկլայդերը խրախուսում էր մեզ ոչ թե վերցնել տոստերը

and make it Data from "Star Trek,"

և դարձնել այն Դեյտան «Աստղային Ուղիից»,

but to take a human and make her more capable.

այլ վերցնել մարդուն և դարձնել նրան ավելի ընդունակ:

Humans are so amazing -- how we think,

Մարդն ապշեցուցիչ է՝ ինչպես ենք մտածում,

our non-linear approaches, our creativity,

Մեր ոչ գծային մոտեցումները և ստեղծագործականությունը,

iterative hypotheses, all very difficult if possible at all

կրկնվող վարկածներ, բոլորը բարդ, եթե իհարկե

for computers to do.

համակարգչի համար հնարավոր:

Licklider intuitively realized this, contemplating humans

Լիկլայդերը ինտուիտիվ հասկացավ, որ մտածող մարդիկ են

setting the goals, formulating the hypotheses,

նպատակներ դնողը, վարկածներ ձևակերպողը,

determining the criteria, and performing the evaluation.

չափանիշներ որոշողը, գնահատում կատարողը:

Of course, in other ways, humans are so limited.

Իհարկե, մարդիկ նաև սահմանափակ են:

We're terrible at scale, computation and volume.

Մենք սարսափելի ենք մասշտաբի, հաշվարկի և ծավալի հարցերում:

We require high-end talent management

Պահանջում ենք բարձրակարգ կառավարում,

to keep the rock band together and playing.

որ պահենք ռոք խումբը միասին և երգող:

Licklider foresaw computers doing all the routinizable work

Ըստ Լիկլայդերի՝ համակարգիչը կանի առօրյա գործերը

that was required to prepare the way for insights and decision making.

անհրաժեշտ՝ ըմբռնման և որոշումներ կայացնելու ուղիներ գտնելու համար:

Silently, without much fanfare,

Լռելյայն, առանց մեծ շուքի,

this approach has been compiling victories beyond chess.

այս մոտեցումը շախմատից դուրս հաղթանակներ է կազմել:

Protein folding, a topic that shares the incredible expansiveness of chess —

Պրոտեինի բաժանումը, թեմա, որ կիսում է շախմատի անհավատալի տարածումը.

there are more ways of folding a protein than there are atoms in the universe.

պրոտեինի կիսման ավելի շատ ձևեր կան, քան տիեզերքում ատոմներ:

This is a world-changing problem with huge implications

Սա աշխարը փոխող խնդիր է՝ ունենալով մեծ հետևանքներ

for our ability to understand and treat disease.

այդ ախտը ընբռնել, բուժելու մեր ունակության վրա

And for this task, supercomputer field brute force simply isn't enough.

Այս խնդրի համար սուպերհամակարգիչը բավական չէ

Foldit, a game created by computer scientists,

Ֆոլդիթը, համակարգչի գիտնականների ստեղծած խաղը,

illustrates the value of the approach.

ցույց է տալիս այս մոտեցման արժեքը:

Non-technical, non-biologist amateurs play a video game

Ոչ-տեխնիկական, ոչ-կենսաբան սիրողները խաղում են վիդեո խաղ,

in which they visually rearrange the structure of the protein,

որում վիզուալ վերադասավորում են պրոտեինի կառուցվածքը, թույլ տալով

allowing the computer to manage the atomic forces

համակարգչին ղեկավարել ատոմային

and interactions and identify structural issues.

ուժերը և փոխազդեցությունները, բացահայտել կառուցվածքային հարցեր:

This approach beat supercomputers 50 percent of the time

Այս մոտեցումը սուպերհամակարգչին հաղթում է դեպքերի 50 տոկոսում

and tied 30 percent of the time.

և կախում է դեպքերի 30 տոկոսում:

Foldit recently made a notable and major scientific discovery

Ֆոլդիթը վերջերս զգալի և խոշոր գիտական հայտնագործություն արեց

by deciphering the structure of the Mason-Pfizer monkey virus.

Mason-Pfizer կապիկ վիրուսի կառուցվածքը վերծանելով:

A protease that had eluded determination for over 10 years

Պրոտեազները, որոնք չէր ստացվում սահմանել մոտ 10 տարի,

was solved was by three players in a matter of days,

որոշվեց երեք խաղացողների կողմից մի քանի օրում,

perhaps the first major scientific advance

թերևս առաջին խոշոր գիտական առաջխաղացումը,

to come from playing a video game.

որ եկավ վիդեո խաղ խաղալու արդյունքում:

Last year, on the site of the Twin Towers,

Նախորդ տարի, Երկվորյակ Աշտարակների վայրում,

the 9/11 memorial opened.

9/11-ի հուշարձանը բացվեց:

It displays the names of the thousands of victims

Այն ցուցադրում է հազարավոր զոհերի անունները

using a beautiful concept called "meaningful adjacency."

օգտագործելով գեղեցիկ հայեցակարգ՝ կոչվող «իմաստալից մոտիկություն»:

It places the names next to each other based on their

Այն տեղադրում է անունները՝ հիմնվելով նրանց

relationships to one another: friends, families, coworkers.

կապի վրա՝ ընկերներ, ընտանիք, աշխատակիցներ:

When you put it all together, it's quite a computational

Երբ դուք դնում եք բոլորն իրար կողքի, դա հաշվողական

challenge: 3,500 victims, 1,800 adjacency requests,

խնդիր է՝ 3500 զոհ, 1800 մոտիկ պահանջներ,

the importance of the overall physical specifications

ընդհանուր ֆիզիկական բնութագրերի կարևորությունը

and the final aesthetics.

և վերջնական էսթետիկան:

When first reported by the media, full credit for such a feat

Երբ ԶԼՄները հայտնեցին, այդ սխրանքի ամբողջ պատիվը

was given to an algorithm from the New York City

տրվում էր մի ալգորիթմի՝ Նյու Յորքյան

design firm Local Projects. The truth is a bit more nuanced.

Լոքալ Փրոջեքթս դիզայն ընկերության մշակած: Ճշմարտությունը նրբություններ ունի:

While an algorithm was used to develop the underlying framework,

Երբ ալգորիթմը կիրառվեց հիմնական շրջանակը զարգացնելու համար,

humans used that framework to design the final result.

մարդիկ կիրառեցին շրջանակը վերջնական արդյունքը ստեղծելու համար:

So in this case, a computer had evaluated millions

Այս դեպքում համակարգիրը գնահատեց միլիոնավոր

of possible layouts, managed a complex relational system,

հնարավոր դասավորումները, կառավարեց բարդ հարաբերական համակարգը,

and kept track of a very large set of measurements

գրանցելով մի շատ մեծ շարք հաշվարկներ

and variables, allowing the humans to focus

և փոփոխականներ, թույլ տալով մարդկանց կենտրոնանալ

on design and compositional choices.

դիզայնի և կոմպոզիցիոն տարբերակների վրա:

So the more you look around you,

Ձեր շուրջը նայելով

the more you see Licklider's vision everywhere.

ավելի շատ կտեսնեք Լիկլայդերի տեսությունը:

Whether it's augmented reality in your iPhone or GPS in your car,

Լինի դա աճած իրականությունը ձեր iPhoneում, թե GPSը ձեր մեքենայում,

human-computer symbiosis is making us more capable.

մարդ-համակարգիչ սիմբիոզը մեզ ավելի ընդունակ է դարձնում:

So if you want to improve human-computer symbiosis,

Եթե ուզեք լավացնել մարդ-համակարգիչ

what can you do?

սիմբիոզը, ի՞նչ կարող եք անել:

You can start by designing the human into the process.

Կարող եք սկսել մարդուն պրոցեսի մեջ նախագծելուց:

Instead of thinking about what a computer will do to solve the problem,

փոխանակ մտածել, թե ինչ է անելու համակարգիչը

design the solution around what the human will do as well.

խնդիրը լուծելու համար, նախագծեք նաև, թե ինչ է անելու մարդը:

When you do this, you'll quickly realize that you spent

Երբ դուք դա անեք, կհասկանաք, որ ծախսեցիք

all of your time on the interface between man and machine,

ձեր ամբողջ ժամանակը մարդու և մեքենայի միջև ինտերֆեյսի վրա,

specifically on designing away the friction in the interaction.

մասնավորապես, փոխգործակցության բախումից խուսափման նախագծումը:

In fact, this friction is more important than the power

Իրականում, այդ բախումը ավելի կարևոր է, քան

of the man or the power of the machine

մարդու ուժը կամ մեքենայի ուժը

in determining overall capability.

ընդհանուր ընդունակությունները որոշելիս:

That's why two amateurs with a few laptops

Ահա թե ինչու 2 սիրողները մի քանի լափթոփով

handily beat a supercomputer and a grandmaster.

ճարպկորեն հաղթեցին սուպերամակարգչին և գրոսմայստերին:

What Kasparov calls process is a byproduct of friction.

Ինչը Կասպարովը կոչում է բախման կողմնակի արդյունք:

The better the process, the less the friction.

Ինչքան լավն է պրոցեսը, այնքան փոքր է բախումը:

And minimizing friction turns out to be the decisive variable.

Եվ բախման փոքրացումը դառնում է որոշիչ փոփոխական:

Or take another example: big data.

Կամ վերցնենք այլ օրինակ. մեծ տվյալները:

Every interaction we have in the world is recorded

Աշխարհում ամեն փոխազդեցություն

by an ever growing array of sensors: your phone,

գրանցվում է արագ աճող սենսորների զանգվածով՝ ձեր հեռախոսը,

your credit card, your computer. The result is big data,

քարտերը, համակարգիչը: Արդյունքը մեծ տվյալներն են

and it actually presents us with an opportunity

և այն իրոք հնարավորություն է տալիս

to more deeply understand the human condition.

ավելի խորությամբ հասկանալ մարդու վիճակը:

The major emphasis of most approaches to big data

Հիմնական շեշտը մեծ տվյալներին դիմելիս

focus on, "How do I store this data? How do I search

բերվում է.«Ի՞նչպես պահեմ տվյալը

this data? How do I process this data?"

Ի՞նչպես փնտրեմ, Ի՞նչպես մշակեմ»

These are necessary but insufficient questions.

Անհրաժեշտ, բայց անբավարար հարցեր

The imperative is not to figure out how to compute,

Հրատապը ոչ թե գտնել, թե ինչպես պիտի հաշվարկել, այլ

but what to compute. How do you impose human intuition

ինչ հաշվել: Ի՞նչպես հակադրեք մարդու ինտուիցիցան

on data at this scale?

տվյալների հետ այս սանդղակում:

Again, we start by designing the human into the process.

Նորից,սկսենք մարդուն պրոցեսում դնելով:

When PayPal was first starting as a business, their biggest

Երբ PayPal-ը սկսում էր որպես բիզնես, նրանց ամենամեծ

challenge was not, "How do I send money back and forth online?"

մարտահրավերը չէր. «Ի՞նչպես գումար ուղարկեմ առցանց»

It was, "How do I do that without being defrauded by organized crime?"

այլ «Ի՞նչպես անեմ դա առանց խաբվելու հանցագործների կողմից»

Why so challenging? Because while computers can learn

Ի՞նչու այդքան դժվար Քանզի եթե համակարգիչները

to detect and identify fraud based on patterns,

կարող են սովորել գտնել ու տեսնել խաբեությունն ըստ օրինակների, նրանք

they can't learn to do that based on patterns

չեն կարող դա անել օրինակով,

they've never seen before, and organized crime

որ չեն տեսել նախկինում, իսկ հանցագործները

has a lot in common with this audience: brilliant people,

շատ նման են այս հանդիսատեսին. փայլուն մարդիկ,

relentlessly resourceful, entrepreneurial spirit — (Laughter) —

անողոք ճարպիկ, ձեռնարկատիրական ոգի - (Ծիծաղ) -

and one huge and important difference: purpose.

և մի մեծ ու կարևոր տարբերություն. նպատակը:

And so while computers alone can catch all but the cleverest

Եվ այսպես, մինչ համակարգիչները կարող են բռնել ամենախելացի

fraudsters, catching the cleverest is the difference

սրիկաներին,ամենախելացիին բռնելը տարբերությունն է

between success and failure.

հաջողության և անհաջողության միջև:

There's a whole class of problems like this, ones with

Կա նման խնդիրների մի դաս, որոշներն ունեն

adaptive adversaries. They rarely if ever present with a

հարմարվող հակառակորդներ: Դրանք հազվադեպ, եթե ոչ երբեք,

repeatable pattern that's discernable to computers.

ունեն կրկնվող ձև, որը տեսանելի է համակարգչի համար:

Instead, there's some inherent component of innovation or disruption,

Հակառակը, կա նորարարության և կազմալուծման բնորոշ բաղադրիչ,

and increasingly these problems are buried in big data.

և ավելի հաճախ այս խնդիրները թաքնված են մեծ տվյալների մեջ:

For example, terrorism. Terrorists are always adapting

Օրինակ, տեռորիզմը: Տեռորիստները միշտ հարմարվում են

in minor and major ways to new circumstances, and despite

նոր պայմաններին տարբեր ձևերով, և չնայած նրան

what you might see on TV, these adaptations,

ինչ կտեսնեք հեռուստացույցով, հարմարանքները

and the detection of them, are fundamentally human.

և դրանց դրսևորումները սկզբունքորեն մարդկային են:

Computers don't detect novel patterns and new behaviors,

Համակարգիչները չեն տեսնում նոր ձևերն ու վարքագիծը,

but humans do. Humans, using technology, testing hypotheses,

իսկ մարդիկ՝ այո: Մարդիկ, կիրառելով տեխնոլոգիա, ստուգելով հիպոթեզներ,

searching for insight by asking machines to do things for them.

փնտրում են ըմբռնում՝ մեքենաներին ասելով բաներ անել իրենց համար:

Osama bin Laden was not caught by artificial intelligence.

Օսամա բեն Լադենին չէր բռնել արհեստական ինտելեկտը:

He was caught by dedicated, resourceful, brilliant people

Նրան բռնեցին նվիրված, ճարպիկ, հիանալի մարդիկ

in partnerships with various technologies.

տարբեր տեխնոլոգիաների հետ համագործակցելով:

As appealing as it might sound, you cannot algorithmically

Ինչքան էլ գրավիչ լինի, դուք չեք կարող ալգորիթմորեն մշակել

data mine your way to the answer.

տվյալներ՝ պատասխանը փնտրելիս:

There is no "Find Terrorist" button, and the more data

Չկա «Գտնել տեռորիստ» կոճակ, և ինչքան շատ տվյալներ

we integrate from a vast variety of sources

մենք ինտեգրում ենք տարբեր աղբյուրներից

across a wide variety of data formats from very

շատ լայն տվյալների ֆորմատների միջից, տարբեր

disparate systems, the less effective data mining can be.

սիստեմներից, այնքան ոչ-էֆեկտիվ կլինի մշակումը:

Instead, people will have to look at data

Փոխարենը մարդիկ կնայեն տվյալները և կփորձեն

and search for insight, and as Licklider foresaw long ago,

հասկանալ և ինչպես Լիկլայդերն էր կանխագուշակել

the key to great results here is the right type of cooperation,

մեծ արդյունքների բանալին ճիշտ համագործակցության տեսակն է,

and as Kasparov realized,

և ինչպես Կասպարովը հասկացավ,

that means minimizing friction at the interface.

դա նշանակում է նվազեցնել ինտերֆեյսի հետ բախումը:

Now this approach makes possible things like combing

Այժմ այս մոտեցումը հնարավոր է դարձնում այնպիսի բաներ,ինչպես

through all available data from very different sources,

տարբեր աղբյուրներից բոլոր մատչելի տվյալների համակցումը,

identifying key relationships and putting them in one place,

հայտնաբերելով գլխավոր հարաբերությունները և մի տեղում դնելով

something that's been nearly impossible to do before.

մի բան, որ նախկինում անհնար էր անել:

To some, this has terrifying privacy and civil liberties

Ոմանց համար սա գաղտնիության և ազատության

implications. To others it foretells of an era of greater

հետևանքներ ունի: Այլոց համար՝ կանխագուշակում է նոր էրա՝ ավելի մեծ

privacy and civil liberties protections,

գաղտնիության և ազատության պաշտպանության,

but privacy and civil liberties are of fundamental importance.

բայց դրանք ֆունդամենտալ կարևորություն ունեն:

That must be acknowledged, and they can't be swept aside,

Դա պետք է ընդունել և դրանք չեն կարող դեն նետել,

even with the best of intents.

նույնիսկ լավագույն մտադրություններվ:

So let's explore, through a couple of examples, the impact

Եկեք մի քանի օրինակով ուսումնասիրենք ազդեցությունը,

that technologies built to drive human-computer symbiosis

որ տեխնոլոգիաները, ստեղծված մարդ-համակարգիչ

have had in recent time.

սիմբիոզի առաջընթացի համար, ունեին վերջերս:

In October, 2007, U.S. and coalition forces raided

2007թ հոկտեմբերին ԱՄՆ-ն և կոալիցիոն ուժերը ներխուժեցին

an al Qaeda safe house in the city of Sinjar

Ալ Քաիդայի անվտանգ տունը Սինջար քաղաքում

on the Syrian border of Iraq.

Սիրիայի հետ Իրաքի սահմանին:

They found a treasure trove of documents:

Նրանք գտան փաստաթղթերի գանձարան.

700 biographical sketches of foreign fighters.

օտարերկրյա զինյալների 700 կենսագրական ակնարկներ:

These foreign fighters had left their families in the Gulf,

Այս զինյալներն ընտանիքները թողել էին Պարսից ծոցում,

the Levant and North Africa to join al Qaeda in Iraq.

Լևանտում և Հյուսիսային Աֆրիկայում, որ միանան ալ Քաիդային Իրաքում:

These records were human resource forms.

Սրանք մարդկային ռեսուրսների ձև են:

The foreign fighters filled them out as they joined the organization.

Զինյալները լրացրել են դրանք կազմակերպությանը միանալիս:

It turns out that al Qaeda, too,

Պարզվում է, ալ Քաիդան

is not without its bureaucracy. (Laughter)

նույնպես առանց բյուրոկրատիայի չէ: (Ծիծաղ)

They answered questions like, "Who recruited you?"

Նրանք պատասխանել են հարցերի. Ով է վարձել ձեզ?

"What's your hometown?" "What occupation do you seek?"

Որն է ձեր հայրենի քաղաքը? Ինչ զբաղմունք եք փնտրում?

In that last question, a surprising insight was revealed.

Վերջին հարցում զարմանալի բան պարզվեց:

The vast majority of foreign fighters

Օտարերկրյա զինյալների ճնշող մեծամասնությունը

were seeking to become suicide bombers for martyrdom --

ուզում էին դառնալ մահապարտ ռմբարկու,

hugely important, since between 2003 and 2007, Iraq

շատ կարևոր, քանի որ 2003թ և 2007թ միջև Իրաքն ունեցել է

had 1,382 suicide bombings, a major source of instability.

1382 մահապարտ ռմբարկուներ, անկայունության գլխավոր աղբյուրը:

Analyzing this data was hard. The originals were sheets

Տվյալների վերլուծումը բարդ էր: Բնօրինակները

of paper in Arabic that had to be scanned and translated.

թղթի թերթեր էին արաբերենով, որ պետք էր սկանել և թարգմանել:

The friction in the process did not allow for meaningful

Գործընթացում բախումը թույլ չտվեց իմաստալից

results in an operational time frame using humans, PDFs

արդյունքներ ստանալ օպերատիվ ժամկետներում, կիրառելով մարդկանց, PDFներ

and tenacity alone.

և միայն համառությունը:

The researchers had to lever up their human minds

Հետազոտողները ստիպված լարեցին իրենց մտքերը

with technology to dive deeper, to explore non-obvious

տեխնոլոգիայի հետ,որ խորանան, հետազոտեն ոչ բացահայտ

hypotheses, and in fact, insights emerged.

հիպոթեզները, և, իրոք, գաղափարներ առաջացան:

Twenty percent of the foreign fighters were from Libya,

20 տոկոսը զինյալներ էին Լիբիայից,

50 percent of those from a single town in Libya,

նրանց 5 տոկոսը Լիբիայի նույն քաղաքից էին,

hugely important since prior statistics put that figure at

շատ կարևոր, քանզի ըստ նախորդ վիճակագրության այդ թիվը

three percent. It also helped to hone in on a figure

3 տոկոս էր: Դա նաև օգնեց ուշադրությունը սրել դեպի

of rising importance in al Qaeda, Abu Yahya al-Libi,

Ալ Քաիդայի աճող կարևորության անձ Աբու Յահյա Ալ-Լիբին,

a senior cleric in the Libyan Islamic fighting group.

ով լիբիական իսլամական պայքարի խմբի ավագ հոգևորական էր:

In March of 2007, he gave a speech, after which there was

2007թ. մարտին նա ճառ արտասանեց, որից հետո

a surge in participation amongst Libyan foreign fighters.

մասնակցության ալիք բարձրացավ լիբիական օտարերկրյա զինյալների միջև:

Perhaps most clever of all, though, and least obvious,

Թերևս առավել խելացին, սակայն, ամենաքիչ ակնհայտը,

by flipping the data on its head, the researchers were

շրջելով տվյալները գլխի վրա, հետազոտողները

able to deeply explore the coordination networks in Syria

կարողացան խորությամբ բացահայտել Սիրիայում համակարգման ցանցերը

that were ultimately responsible for receiving and

որոնք վերջնական հաշվով պատասխանատու էին օտարերկրյա

transporting the foreign fighters to the border.

զինյալների ստացման և արտասահման փոխադրման համար:

These were networks of mercenaries, not ideologues,

Սրանք ոչ թե գաղափարախոսներ, այլ վարձկանների ցանցեր էին,

who were in the coordination business for profit.

ովքեր բիզնեսն էին համակարգում՝ շահույթի համար:

For example, they charged Saudi foreign fighters

Օրինակ, Սաուդյան զինյալներից գանձում էին

substantially more than Libyans, money that would have

ավելի շատ, քան լիբիացիներից, փողեր, որ

otherwise gone to al Qaeda.

հակառակ դեպքում կգնային ալ Քաիդային:

Perhaps the adversary would disrupt their own network

Թերևս հակառակորդը կքանդեր սեփական ցանցը,

if they knew they cheating would-be jihadists.

եթե իմանային, որ խաբում են ջիհադիստներին:

In January, 2010, a devastating 7.0 earthquake struck Haiti,

2010թ հունվարին 7,0 բալանոց ավերիչ երկրաշարժը հարվածեց Հաիթիին,

third deadliest earthquake of all time, left one million people,

բոլոր ժամանակների թվով 3րդ ամենամահացու երկրաշարժը՝ թողնելով

10 percent of the population, homeless.

մեկ միլիոն մարդ, բնակչության 10 տոկոսը, անտուն:

One seemingly small aspect of the overall relief effort

Ընդհանուր օգնության ջանքերի թվացյալ փոքր մի ասպեկտ

became increasingly important as the delivery of food

դարձավ այնքան կարևոր, ինչքան սննդի առաքումը,

and water started rolling.

ջուրը սկսեց հոսել: Հունվարն ու փետրվարը

January and February are the dry months in Haiti,

Հաիթիում չոր ամիսներ են,

yet many of the camps had developed standing water.

այնուամենային, շատ ճամբարներ մշտապես ջրի մեջ էին:

The only institution with detailed knowledge of Haiti's

Միակ հիմնարկը, որտեղ Հաիթիի ջրհեղեղների մասին

floodplains had been leveled

մանրամասն տվյալներ ուներ,

in the earthquake, leadership inside.

քանդվել էր երկրաշարժի ժամանակ՝ ղեկավարությունը ներսում:

So the question is, which camps are at risk,

Հարցն այն էր, թե որ ճամբարներն են վտանգի տակ,

how many people are in these camps, what's the

քանի մարդ կար այդ ճամբարներում, որոնք են

timeline for flooding, and given very limited resources

հեղեղման ժամկետները և տրված շատ քիչ ռեսուրսներով

and infrastructure, how do we prioritize the relocation?

և ենթակառուցվածքներով ինչպես առաջնահերթ տեղաբաշխում անենք?

The data was incredibly disparate. The U.S. Army had

Տվյալները աննկարագրելի ցրված էին: ԱՄՆ բանակն ուներ

detailed knowledge for only a small section of the country.

մանրամասն տվյալներ երկրի միայն փոքր շրջանի մասին:

There was data online from a 2006 environmental risk

Օնլայն տվյալներ կային 2006թ. բնապահպանական ռիսկերի

conference, other geospatial data, none of it integrated.

կոնֆերանսից,այլ երկրաբանական տվյալներ, ոչ մեկը չինտեգրված

The human goal here was to identify camps for relocation

Մարդկանց նպատակն էր հայտնաբերել տեղափոխման ենթակա ճամբարները՝

based on priority need.

հիմնվելով գերակա կարիքի վրա:

The computer had to integrate a vast amount of geospacial

Համակարգիչը ստիպված էր ինտեգրել բազմաքանակ

information, social media data and relief organization

երկրաբանական ինֆորմացիա, սոցիալական մեդիայի տվյալներ և

information to answer this question.

օգնող կազմակերպության տվյալները՝ հարցին պատասխանելու համար:

By implementing a superior process, what was otherwise

գերազանց գործընթացի իրականացումով այն, ինչ

a task for 40 people over three months became

այլ դեպքում 40 հոգու համար 3 ամիս տևող խնդիր էր, դարձավ

a simple job for three people in 40 hours,

40 ժամ տևող հասարակ աշխատանք 3 մարդու համար,

all victories for human-computer symbiosis.

Բոլորը մարդ-համակարգիչ սիմբիոզի հաղթանակներ են:

We're more than 50 years into Licklider's vision

Մենք ավելի քան 50 տարի է Լիկլայդերի ապագայի

for the future, and the data suggests that we should be

տեսլականում ենք և տվյալները վկայում են, որ մենք

quite excited about tackling this century's hardest problems,

պիտի ոգևորված լինենք այս դարի ամենաբարդ խնդիրներն ընտրելում,

man and machine in cooperation together.

մարդու և մեքենայի համագործակցությունը:

Thank you. (Applause)

Շնորհակալություն: (Ծափեր)

(Applause)

(Ծափեր)