Massive-scale online collaboration | Luis von Ahn

מתרגם: Ran Amitay מבקר: Hanan Rosemarin

How many of you had to fill out a web form

כמה מכם כבר נאלצו למלא טופס אינטרנטי

where you've been asked to read

בו התבקשתם לקרוא סדרת אותיות מעוותות כזאת?

a distorted sequence of characters like this?

כמה מכם חשבו שזה ממש ממש מעצבן?

How many of you found it really annoying?

טוב. נהדר. אז אני המצאתי את זה.

(Laughter)

OK, outstanding. So I invented that.

(צחוק)

(Laughter)

או, שהייתי אחד מהממציאים.

Or I was one of the people who did it.

לדבר הזה קוראים CAPTCHA (קאפצ'ה)

That thing is called a CAPTCHA.

והוא נמצא שם על מנת לוודא שאתם, היישות שממלאת את הטופס,

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

הינה למעשה אדם ולא איזו תוכנת מחשב

are a human and not a computer program

שנכתבה ע"מ לשלוח את הטופס מליוני ומליוני פעמים.

that was written to submit the form millions of times.

הסיבה שבגללה זה עובד היא שלאנשים,

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

לפחות לאנשים ללא בעיות ראייה,

אין בעיה לקרוא את האותיות המעוותות האלה,

have no trouble reading these distorted characters,

אבל תוכנות מחשב פשוט אינן עושות זאת מספיק טוב עדיין

whereas programs can't do it as well yet.

In the case of Ticketmaster,

אז למשל, במקרה של טיקטמאסטר,

the reason you have to type these characters

הסיבה שבגללה עליכם להקליד את האותיות המעוותות האלה

is to prevent scalpers from writing a program

היא למנוע מספסרים לכתוב תוכנה

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

שיכולה לקנות מליוני כרטיסים, שניים בכל פעם.

CAPTCHAs are used all over the Internet.

קאפצ'ות נמצאות בשימוש בכל רחבי האינטרנט.

And since they're used so often,

וכיוון שהן בשימוש כה תכוף,

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

הרבה פעמים צירוף האותיות האקראי המוצג למשתמש

אינו כל כך מזהיר

is not so fortunate.

So this is an example from the Yahoo registration page.

זו דוגמה מעמוד ההרשמה של יאהוו.

The random characters that happened to be shown to the user

האותיות האקראיות שהוצגו למשתמש

היו W, A, I, T אשר, כמובן, מאייתות מילה. ("המתן")

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

אבל החלק הכי טוב הוא ההודעה

But the best part is the message

that the Yahoo help desk got about 20 minutes later.

שקיבלה מערכת התמיכה של יאהוו כעבור 20 דקות.

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

"הצילו! אני מחכה כבר 20 דקות, וכלום לא קורה."

(Laughter)

(צחוק)

This person thought they needed to wait.

המשתמש הזה חשב שעליו לחכות.

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

וזה לא כל כך נורא כמו המשתמש האומלל הזה.

(Laughter)

(צחוק)

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

פרוייקט קפאצ'ה הוא משהו שהתחלנו כאן באוניברסיטת קרנגי-מלון לפני יותר מ10 שנים,

והוא בשימוש בכל מקום.

and it's been used everywhere.

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

תנו לי לספר לכם על פרוייקט שערכנו כמה שנים אח"כ

שהוא מעיין השלב האבולוציוני הבא של קאפצ'ה.

which is sort of the next evolution of CAPTCHA.

זה פרוייקט שאנחנו מכנים reCAPTCHA (רי-קאפצ'ה),

This is a project that we call reCAPTCHA,

והוא משהו שהתחלנו כאן, בקרנגי-מלון,

which is something that we started here at Carnegie Mellon,

ואז הפכנו אותו לחברת סטארט-אפ.

then we turned it into a start-up company.

ואז, לפני כשנה וחצי,

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

גוגל רכשה את החברה.

אז תנו לי לספר לכם ממה הפרוייקט הזה התחיל.

Let me tell you what this project started.

אז הפרוייקט הזה התחיל מההבנה הבאה:

This project started from the following realization:

מסתבר שכ200 מליון קפאצ'ות

It turns out that approximately 200 million CAPTCHAs

מוזנות בכל יום ע"י אנשים מסביב לעולם.

are typed everyday by people around the world.

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

ככשמעתי זאת לראשונה הייתי דיי גאה בעצמי.

חשבתי, ראו איזו השפעה היתה למחקר שלי.

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

אבל אז התחלתי להרגיש לא נעים.

But then I started feeling bad.

וזה העניין, בכל פעם שאתם ממלאים קאפצ'ה,

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

אתם למעשה מבזבזים 10 שניות מזמנכם.

essentially, you waste 10 seconds of your time.

And if you multiply that by 200 million,

ואם מכפילים את זה ב200 מליון,

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

מקבלים שהאנושות כולה מבזבזת כ 500,000 שעות כל יום

typing these annoying CAPTCHAs.

בהזינה את הקאפצ'ות המעצבנות האלה.

(Laughter)

ואז התחלתי להרגיש לא נעים.

So then I started feeling bad.

(Laughter)

(צחוק)

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

ואז חשבתי, כמובן אי אפשר פשוט להיפטר מהקאפצ'ות האלה,

כי בטיחות הרשת דיי תלויה בהם

because the security of the web depends on them.

אבל אז התחלתי לחשוב, האם יש דרך בה אפשר לרתום את המאמץ הזה

But then I started thinking, can we use this effort

for something that is good for humanity?

למטרה שתהיה טובה לאנושות?

So see, here's the thing.

אז ראו, זה העניין,

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

בזמן שאתם מקלידים קאפצ'ה, באותן 10 שניות,

מוחכם עושה דבר מדהים

your brain is doing something amazing.

Your brain is doing something that computers cannot yet do.

מוחכם עושה דבר שמחשבים עדיין אינם מסוגלים ךעשות

אז האם נוכל נוכל לגרום לכם לעשות משהו מועיל באותן 10 שניות?

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

דרך אחרת לתאר זאת היא,

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

האם יש בעיה ענקית שעדיין איננו יכולים לפתור באמצעות מחשבים,

אבל אפשר לחלקה לחתיכות קטנות של 10 שניות

yet we can split into tiny 10-second chunks

such that each time somebody solves a CAPTCHA,

כך שבכל פעם שמישהו פותר קאפצ'ה

הוא פותר חתיכה קטנה מהבעיה?

they solve a little bit of this problem?

והתשובה לכך היא "כן", וזה מה שאנחנו עושים עכשיו.

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

ומה שאולי אינכם יודעים הוא שבזמן שאתם פותרים קאפצ'ה,

Nowadays, while you're typing a CAPTCHA,

אתם לא רק מאמתים את זהותכם כבן-אדם,

not only are you authenticating yourself as a human,

אבל למעשה אתם עוזרים לנו להפוך ספרים לדיגיטליים.

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

אז תנו לי להסביר איך זה עובד.

Let me explain how this works.

אז יש הרבה פרוייקטים שמנסים להפוך ספרים לדיגיטליים.

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

לגוגל יש אחד. לארכיון האינטרנט יש אחד.

Google has one. The Internet Archive has one.

אמזון, עכשיו עם הקינדל, מנסה להפוך ספרים לדיגיטליים.

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

איך שזה עובד בעיקרון

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

זה שמתחילים עם ספר ישן.

You've seen those things, right?

ראיתם דבר כזה, כן? כאילו ספר?

Like a book?

(צחוק)

(Laughter)

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

אז מתחילים עם ספר, ואז סורקים אותו.

לסרוק ספר

Now, scanning a book

is like taking a digital photograph of every page.

זה כמו לצלם צילום דיגיטלי של כל עמוד בספר.

מפיקים כך תמונה של כל עמוד בספר.

It gives you an image for every page.

זאת תמונה עם טקסט עבור כל עמוד בספר.

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

השלב הבא בתהליך

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

הוא שהמחשב צריך להצליח לפענח את כל המילים בתמונה.

to decipher the words in this image.

זאת ע"י שימוש בטכנולוגיה הנקראת OCR (או-סי-אר)

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

כמלומר זיהוי אותיות אופטי,

which takes a picture of text

אשר מעבדת תמונה של טקסט

and tries to figure out what text is in there.

ומנסה להבין איזה טקסט נמצא בה.

Now, the problem is that OCR is not perfect.

עכשיו, הבעיה היא שOCR אינו מושלם.

בייחוד עבור ספרים ישנים

Especially for older books

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

שבהם הדיו דהה והדפים הצהיבו,

OCR cannot recognize a lot of the words.

OCR לא מצליח לזהות רבות מהמילים.

For things that were written more than 50 years ago,

למשל, בדברים שנכתבו לפני יותר מ50 שנה,

המחשב אינו מצליח לזהות כ30 אחוז מהמילים.

the computer cannot recognize about 30 percent of the words.

אז מה שאנחנו עושים עכשיו

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

זה שאנחנו לוקחים את כל המילים שהמחשב לא מצליח לזהות

and we're getting people to read them for us

ואנחנו נעזרים באנשים שיקראו לנו אותן

while they're typing a CAPTCHA on the Internet.

בזמן שהם מקלידים קאפצ'ה באינטרנט.

אז בפעם הבאה שאתם מקלידים קאפצ'ה, המילים האלה שאתם מקלידים

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

הן למעשה מילים המגיעות מספרים שהופכים לדיגיטליים

are actually words from books that are being digitized

that the computer could not recognize.

אשר המחשב לא הצליח לזהות.

The reason we have two words nowadays instead of one

והסיבה שבגללה יש לנו שתי מילים במקום אחת בימים אלה

היא שאחת מהמילים

is because one of the words

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

היא מילה שהמערכת קיבלה מספר,

היא לא זיהתה אותה והיא הולכת להציג לכם אותה.

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

אבל כיוון שאינה יודעת את התשובה היא אינה יכולה לציין את תשובתכם.

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

אז אנחנו מציגים לכם מילה נוספת,

So we give you another word,

for which the system does know the answer.

מילה שעבורה המערכת יודעת את התשובה.

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

אנחנו לא מגלים לכם איזו היא איזו, ומבקשים אנא הקלידו את שתיהן.

ואם אתם מקלידים את המילה הנכונה

And if you type the correct word

עבור המילה שהמערכת יודעת את התשובה שלה,

for the one for which the system knows the answer,

היא מניחה שאתם בני אדם,

it assumes you are human

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

וגם שואבת ביטחון מסויים שהקלדתם נכון את המילה השנייה.

ואם נחזור על התהליך לכ10 אנשים שונים

And if we repeat this process to 10 different people

וכולם יסכימו מה המילה,

and they agree on what the new word is,

אז הצלחנו להפוך מילה נוספת לדיגיטלית.

then we get one more word digitized accurately.

וכך המערכת עובדת.

So this is how the system works.

ובעיקרון, מאז ששיחררנו אותה לפני כשלוש או ארבע שנים,

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

הרבה אתרים עברו משימוש

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

בקפאצ'ה הישנה בה אנשים בזבזו את זמנם

where people wasted their time,

לקאפצ'ה החדשה, בה אנשים עוזרים להפוך ספרים לדיגיטליים.

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

אז לדוגמא, טיקטמאסטר (Tickermaster).

So every time you buy tickets on Ticketmaster,

בכל פעם שאתם קונים כרטיסים בטיקט מאסטר אתם עוזרים להפוך ספרים לדיגיטליים.

you help to digitize a book.

פייסבוק: בכל פעם שאתם מוסיפים חבר או עושים פוק למישהו,

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

אתם עוזרים להפוך ספרים לדיגיטליים.

you help to digitize a book.

טוויטר וכ350,000 אתרים אחרים משתמשים כולם ברי-קאפצ'ה.

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

ולמעשה, מספר האתרים המשתמשים ברי-קאפצ'ה הוא כה גבוה

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

שמספר המילים שאנחנו הופכים לדיגיטליות הוא ממש ממש גדול.

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

הוא כ100 מליון ביום,

It's about 100 million a day,

שזה שווה ערך לכשניים וחצי מליון ספרים בשנה.

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

וכל זה נעשה מילה אחת בכל פעם

And this is all being done one word at a time

ע"י אנשים שפשוט מקלידים קאפצ'ה באינטרנט.

by just people typing CAPTCHAs on the Internet.

(תשואות)

(Applause)

Now, of course,

עכשיו כמובן,

since we're doing so many words per day,

כיוון שאחנו עושים כ"כ הרבה מילים בכל יום,

דברים מצחיקים יכולים לקרות.

funny things can happen.

This is especially true because now we're giving people

וזה עוד יותר נכון כי עכשיו אנחנו נותנים לאנשים

שתי מילים אקראיות באנגלית אחת ליד השניה.

two randomly chosen English words next to each other.

אז דברים מצחיקים יכולים לקרות.

So funny things can happen.

למשל, הצגנו את המילה הזאת.

For example, we presented this word.

זאת המילה "נוצרים" אין עם זה בעיה.

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

אבל אם מציגים אותה יחד עם מילה אקראית אחרת,

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

דברים רעים יכולים לקרות.

bad things can happen.

אז אנחנו מקבלים את זה. (טקסט: נוצרים רעים)

So we get this.

[bad Christians]

אבל זה עוד יותר גרוע, כי האתר בו הראנו את זה

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

נקרא, במקרה, שגרירות ממלכת האלוהים.

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

(צחוק)

(Laughter)

אופס.

Oops.

(Laughter)

(צחוק)

הנה עוד מקרה רע.

Here's another really bad one.

ג'ון אדוארדס דוט קום

JohnEdwards.com

[Damn liberal]

(טקסט: ליברלי ארור)

(Laughter)

(צחוק)

אז אנחנו ממשיכים בכל יום להעליב אנשים על ימין ועל שמאל.

So we keep on insulting people left and right everyday.

עכשיו, אנחנו כמובן לא רק מעליבים אנשים.

Of course, we're not just insulting people.

וזה העניין, מאז שאנחנו מציגים שתי מילים אקראיות,

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

דברים מעניינים יכולים לקרות.

interesting things can happen.

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

אז למעשה נוצר כאן

"מם" (מנהג חברתי) אינטרנטי ממש גדול

that tens of thousands of people have participated in,

שעשרות אלפי אנשים השתתפו בו,

שנקרא אומנות קאפצ'ה.

which is called CAPTCHA art.

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

אני בטוח שחלקכם שמעתם על זה.

Here's how it works.

כך זה עובד.

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

נאמר שאתה גולש באינטרנט וראה קאפצ'ה

that you think is somewhat peculiar,

שנראית לך מוזרה,

like this CAPTCHA.

כמו זאת (טקסט: טוסטר בלתי-נראה)

[invisible toaster]

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

אז מה שאתה אמור לעשות זה להעתיק את צילום המסך של הטקסט

ואז כמובן למלא את הקאפצ'ה

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

כי אתה עוזר להפוך ספרים לדיגיטליים.

אבל אז, ראשית אתה מעתיק את צילום המסך,

But first you take a screenshot

and then you draw something that is related to it.

ואז אתה מצייר משהו שקשור לזה.

(צחוק)

(Laughter)

That's how it works.

ככה זה עובד.

(Laughter)

There are tens of thousands of these.

יש עשרות אלפים כאלה.

Some of them are very cute.

חלקם מאוד חמודים (טקסט: תפסתי את זה)

[clenched it]

(צחוק)

(Laughter)

חלקים יותר מצחיקים.

Some of them are funnier.

(טקסט: מייסדים מסטולים)

[stoned Founders]

(Laughter)

(צחוק)

And some of them, like paleontological shvisle ...

וחלקם,

כמו שוויזל פלאונטולוגי,

(Laughter)

מציגים את סנופ-דוג.

they contain Snoop Dogg.

(Laughter)

(צחוק)

OK, so this is my favorite number of reCAPTCHA.

אוקיי, זה המספר האהוב עליי ביותר ברי-קאפצ'ה.

זה הדבר שאני הכי אוהב בכל הפרוייקט.

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

זה מספר האנשים השונים

This is the number of distinct people

אשר עזרו לנו להפוך לחות מילה אחת לדיגיטלית בעזרת רי-קאפצ'ה:

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

750 מליון,

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

שזה קצת יותר מ 10 אחוז מאוכלוסיית העולם,

has helped us digitize human knowledge.

שעזרו לנו להפוך ידע אנושי לדיגיטלי.

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

ומספרים כאלה הם אשר מדרבנים אותי במחקר שלי.

So the question that motivates my research is the following:

אז השאלה אשר מדרבנת את המחקר שלי היא:

אם נבחן את ההישגים הגדולים של האנושות,

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

הדברים הגדולים האלה

these really big things

that humanity has gotten together and done historically --

שהאנושות התאחדה וביצעה יחדיו בעבר --

like, for example, building the pyramids of Egypt

למשל, בניין הפירמידות במצריים

or the Panama Canal

או תעלת פנמה

or putting a man on the Moon --

או להנחית איש על הירח --

there is a curious fact about them,

ישנה עובדה מעניינת בקשר אליהם,

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

והיא שהם כולם בוצעו בעזרת אותו מספר אנשים.

זה מוזר, כולם בוצעו בעזרת כ 100,000 איש.

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

והסיבה לכך היא שלפני האינטרנט,

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

לתאם פעילות של יותר מ 100,000 איש,

coordinating more than 100,000 people,

שלא לדבר על לשלם להם, היה למעשה בלתי אפשרי.

let alone paying them, was essentially impossible.

אבל עכשיו, בעזרת האינטרנט, הראיתי לכם פרוייקט

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

בו הצלחנו להעזר ב 750 מליון אנשים

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

להפוך ידע אנושי לדיגיטלי.

אז השאלה שמדרבנת אותי היא,

So the question that motivates my research is,

אם יכולנו להנחית איש על הירח בעזרת 100,000

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

what can we do with 100 million?

מה נוכל לעשות עם 100 מליון?

So based on this question,

וכך, בהתבסס על שאלה זו,

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

אנחנו עובדים על פרוייקטים רבים ומגוונים.

הרשו לי לספר לכם על אחד מהם שאני מאוד מתלהב ממנו.

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

This is something that we've been semiquietly working on

זהו משהו שאנחנו עובדים עליו בחצי-חשאיות

כבר כשנה וחצי.

for the last year and a half or so.

הוא עוד לא הושק. הוא נקרא דואולינגו (Duolingo).

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

בגלל שעדיין לא הושק, ששש!

Since it hasn't been launched, shhh!

(צחוק)

(Laughter)

Yeah, I can trust you'll do that.

כן, אני יכול לסמוך עליכם.

אז הנה הפרוייקט. כך הוא התחיל.

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

זה התחיל כששאלתי סטודנט שלי שאלה,

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

סוורין האקר.

אוקיי, זה סוורין האקר.

OK, that's Severin Hacker.

אז שאלתו את הסטודנט שלי שאלה.

So I posed the question to my graduate student.

אגב, שמעתם אותי נכון,

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

שם המשפחה שלו הוא האקר.

(Laughter)

אז שאלתי אותו:

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

איך אפשר לגרום ל 100 מליון איש

translating the web into every major language for free?

לתרגם את האיניטרנט לכל השפות הראשיות בחינם?

טוב, אפשר להגיד הרבה דברים על השאלה הזאת.

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

ראשית, תרגום הרשת.

First of all, translating the web.

אז נכון לעכשיו, הרשת מחולקת לשפות רבות.

Right now, the web is partitioned into multiple languages.

חלק ניכר ממנה הוא באנגלית.

A large fraction of it is in English.

אם אתה לא יודע אנגלית לא תוכל לגשת אליו.

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

אבל ישנם חלקים גדולים בשפות שונות,

But there's large fractions in other different languages,

ואם אתה לא יודע אותן לא תוכל לגשת אליהם.

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

אז הייתי רוצה לתרגם את כל הרשת. או לפחות את רובה,

So I would like to translate all of the web,

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

לכל שפה ראשית.

אז זה מה שהייתי רוצה לעשות.

That's what I would like to do.

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

אז חלקכם יגיד, למה לא להשתמש במחשבים לתרגום?

למה אי אפשר להתמש בתרגום ממוחשב?

Machine translation is starting to translate

תרגום ממוחשב בימנו, מתחיל לתרגם כמה משפטים פה ושם.

some sentences here and there.

למה לא להתמש בו לתרגום כל הרשת?

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

ובכן, הבעיה איתו היא שהוא עדיין אינו טוב מספיק.

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

וכנראה שלא יהיה מספיק טוב ב15 עד 20 שנים הבאות.

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

הוא טועה המון.

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

ואפילו כשאינו טועה,

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

כיוון שהוא טועה כ"כ הרבה, אי אפשר לבטוח בו.

אז הרשו לי לתת לכם דוגמא

So let me show you an example

of something that was translated with a machine.

למשהו שתורגם ע"י מכונה.

למעשה זה היה פוסט בפורום.

Actually, it was a forum post.

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

מישהו ניסה לשאול שאלה בג'אווה-סקריפט.

It was translated from Japanese into English.

זה תורגם מיפנית לאנגלית

So I'll just let you read.

אז אתן לכם לקרוא.

This person starts apologizing

האדם הזה התחיל התחיל בהתנצלות

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

על העובדה שזה תורגם באמצעות מחשב.

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

אז המשפט הבא אמור להיות ההקדמה לשאלה.

אז הוא רק מסביר משהו.

So he's just explaining something.

זכרו, זאת שאלה על ג'אווה-סקריפט.

Remember, it's a question about JavaScript.

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

(טקסט: לעיתים תכופות זמן-העז התקנה טעות היא קיא.)

(Laughter)

(צחוק)

Then comes the first part of the question.

אז מגיע החלק הראשון של השאלה.

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

(טקסט: כמה פעמים כמו הרוח, מוט והדרקון?)

(Laughter)

(צחוק)

ואז מגיע החלק האהוב עליי בשאלה.

Then comes my favorite part of the question.

[This insult to father's stones?]

(טקסט: זה עלבון לאשכי האב?)

(Laughter)

(צחוק)

ואז מגיע הסיום, שהוא החלק האהוב עליי בכל העניין.

And then comes the ending,

which is my favorite part of the whole thing.

(טקסט: בבקשה התנצל על טפשותך. יש הרבה תודה רבה.)

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

(Laughter)

(צחוק)

OK, so computer translation, not yet good enough.

אוקיי, אז תרגום ממוחשב, עדיין לא מספיק טוב.

בחזרה לשאלה.

So back to the question.

אז אנחנו רוצים שאנשים יתרגמו את כל הרשת.

So we need people to translate the whole web.

והשאלה הבאה שיכולה להיות לכם היא,

So now the next question you may have is,

למה אי אפשר פשוט לשלם לאנשים לעשות זאת?

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

נוכל לשלם למתרגמים מקצועיים לתרגם את כל הרשת.

We could pay professional translators to translate the whole web.

נוכל לעשות זאת.

We could do that.

Unfortunately, it would be extremely expensive.

למרבה הצער, זה יהיה מאוד יקר.

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

למשל, לתרגם חלק קטנטן מכל הרשת, ויקיפדיה,

לשפה אחרת אחת, ספרדית.

into one other language, Spanish.

OK? Wikipedia exists in Spanish,

ויקיפדיה קיימת בספרדית,

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

אבל היא קטנה מאוד ביחס לזו האנגלית.

היא כ 20 אחוז מגודל האנגלית.

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

אם נרצה לתרגם את שאר 80 האחוז לספרדית,

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

זה יעלה לפחות 50 מליון דולר --

it would cost at least 50 million dollars --

וזה בעזרת המדינה הכי מנוצלת, ובשימוש מיקור חוץ שקיימת.

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

אז זה יהיה מאוד יקר.

So it would be very expensive.

אז מה שאנחינו רוצים לעשות הוא לגרום ל 100 מליון אנשים

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

לתרגם את הרשת לכל השפות הראשיות

translating the web into every major language for free.

בחינם.

אם זה מה שאתם רוצים לעשות,

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

מהר מאוד תתקלו בשני אתגרים די גדולים,

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

שני מכשולים גדולים.

The first one is a lack of bilinguals.

הראשון הוא מחסור בדו-לשוניים.

So I don't even know

אני אפילו לא יודע

if there exists 100 million people out there using the web

אם יש בכלל 100 מליון משתמשים

who are bilingual enough to help us translate.

אשר הנם דו-לשוניים מספיק כדי לעזור לנו בתרגום.

זאת בעיה גדולה.

That's a big problem.

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

הבעיה השניה שתתקלו בה היא חוסר במוטיבציה.

איך נדרבן אנשים

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

לעזור לתרגם את רשת האינטרנט בחינם

בד"כ צריך לתגמל עבור דבר כזה

Normally, you have to pay people to do this.

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

אז איך נדרבן אותם לעשות את זה בחינם?

וכשהתחלנו לחשוב על זה, נתקענו בשני המכשולים האלה.

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

אבל אז הבנו, למעשה אפשר

But then we realized, there's a way

לפתור את שתי הבעיות בעזרת פתרון אחד.

to solve both these problems with the same solution.

יש דרך להרוג שתי ציפורים באבן אחת.

To kill two birds with one stone.

והדרך היא להפוך את מלאכת התרגום

And that is to transform language translation

into something that millions of people want to do

למשהו שמליוני אנשים ירצו לעשות,

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

ושגם עוזרת להתמודד עם בעיית המחסור בדו-לשוניים,

and that is language education.

והדרך היא לימוד שפות.

So it turns out that today,

מסתבר שבימנו,

there are over 1.2 billion people learning a foreign language.

יותר מ 1.2 מליארד אנשים לומדים שפה זרה.

אנשים מאוד מאוד רוצים ללמוד שפה זרה.

People really want to learn a foreign language.

וזה לא רק בגלל שמכריחים אותם בביה"ס.

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

למשל, בארה"ב לבדה,

In the US alone, there are over five million people

יש יותר מחמישה מליון אנשים ששילמו יותר מ 500$

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

עבור תוכנה ללימוד שפה חדשה.

אז אנשים מאוד מאוד רוצים ללמוד שפה חדשה.

So people really want to learn a new language.

אז מה שעבדנו עליו במשך חמש וחצי שנים הוא אתר חדש --

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

שנקרא דואולינגו --

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

בו הרעיון העקרוני הוא שאנשים לומדים שפה חדשה בחינם

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

while simultaneously translating the web.

ובה בעת מתרגמים את הרשת.

ולמעשה הם לומדים בעזרת עשייה.

And so basically, they're learning by doing.

ואיך שזה עובד

So the way this works

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

זה שכשאתה רק מתחיל, אנחנו מציגים לך משפטים מאוד מאוד פשוטים.

יש, כמובן, המון משפטים מאוד פשוטים ברשת.

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

אנחנו מציגים לך משפטים מאוד מאוד פשוטים

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

יחד עם פירושה של כל מילה.

And as you translate them

וכשאתה מתרגם אותם, וכשאתה רואה איך אחרים תירגמו אותם,

and as you see how other people translate them,

אתה מתחיל ללמוד את השפה.

you start learning the language.

וכשאתה משתפר יותר ויותר,

And as you get more advanced,

we give you more complex sentences to translate.

נציג לך משפטים מורכבים יותר ויותר לתרגם.

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

אבל כל הזמן אתה לומד תוך כדי עשייה.

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

והדבר המשוגע בשיטה הזאת

הוא שהיא למעשה עובדת.

People are really learning a language.

ראשית כל, אנשים באמת באמת לומדים שפה.

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

דיי סיימנו לבנות את המערכת ועכשיו אנחנו בודקים אותה.

אנשים ממש יכולים ללמוד שפה בעזרתה.

People really can learn a language with it.

והם לומדים בערך באותה רמה של תוכנות הלימוד המובילות.

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

אז אנשים באמת לומדים שפה חדשה.

So people really do learn a language.

ולא רק שהם לומדים אותה,

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

זה למעשה הרבה יותר מעניין.

כי בדואולינגו אנשים לומדים עם תוכן אמיתי.

Because with Duolingo, people are learning with real content.

להבדיל מלימוד עם משפטים מומצאים,

As opposed to learning with made-up sentences,

אנשים לומדים עם תוכן אמיתי, דבר שהוא באופן מובנה יותר מעניין.

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

אז אנשים אכן לומדים שפה.

So people really do learn a language.

אבל אולי באופן מפתיע,

But perhaps more surprisingly,

התרגומים שאנחנו מקבלים מהמשתמשים,

the translations that we get from people using the site,

even though they're just beginners,

אפילו שהם רק ברמת מתחילים,

the translations that we get

התרגומים שאנחנו מקבלים הם מדוייקים כמו אלו של מתרגמים מקצועיים,

are as accurate as those of professional language translators,

שזה דבר מפתיע מאוד.

which is very surprising.

הרשו להציג לכם דוגמה.

So let me show you one example.

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

המשפט הזה שתורגם מגרמנית לאנגלית.

העליון הוא בגרמנית.

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

האמצעי הוא התרגום לאנגלית

that was done by a professional translator

כפי שתורגם ע"י מתרגם מקצועי לאנגלית

who we paid 20 cents a word for this translation.

שקיבל 20 סנט למילה עבור התרגום.

התחתון הוא תרגום של משתמשי דואולינגו,

And the bottom is a translation by users of Duolingo,

איש מהם לא ידע גרמנית

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

לפני שהתחילו להשתמש באתר.

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

אתם יכולים לראות, זה די מושלם.

Of course, we play a trick here

כמובן, אנחנו משתמשים בתכסיס כאן,

to make the translations as good as professional language translators.

כדי לגרום לתרגומים להיות ברמה מקצועית,

אנחנו מאחדים תרגומים של הרבה מתרגמים מתחילים

We combine the translations of multiple beginners

כדי לקבל רמה של מתרגם מקצועי אחד.

to get the quality of a single professional translator.

Now, even though we're combining the translations,

ואפילו שאנחנו מאחדים תרגומים,

the site actually can translate pretty fast.

האתר למעשה מתרגם די מהר.

הרשו לי להראות לכם,

So let me show you,

this is our estimates of how fast we could translate Wikipedia

זוהי ההערכה שלנו למשך הזמן שיקח לנו לתרגם את וויקיפדיה

מאנגלית לספרדית.

from English into Spanish.

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

זיכרו, זאת עבודה בערך של 50 מליון דולר.

So if we wanted to translate Wikipedia into Spanish,

אז אם נרצה לתרגם את וויקיפדיה לספרדית,

נוכל להשיג זאת בחמישה שבועות עם 100,000 משתמשים פעילים.

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

ונוכל להשיג זאת בכ80 שעות עם מליון משתמשים פעילים.

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

כיוון שבכל הפרוייקטים של הקבוצה שלי השתתפו מליוני משתמשים,

Since all the projects my group has worked on so far

have gotten millions of users,

אנחנו מקווים להצליח לתרגם

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

מאוד מהר בעזרת הפרוייקט הזה.

והדבר שהכי מרגש אותי בדואולינגו

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

הוא שאני חושב שהוא מספק מודל עסקי הוגן ללימוד שפות.

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

והנה העניין:

So here's the thing:

המודל העסקי הנוכחי של לימוד שפות

The current business model for language education

הוא שהסטודנט משלם

is the student pays,

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

ספציפית, הוא משלם ל"רוזטה-סטון" (תוכנה ידועה) $500.

(צחוק)

(Laughter)

זה המודל העסקי הנוכחי.

That's the current business model.

הבעיה עם המודל העסקי הזה

The problem with this business model

היא של-95 אחוז מאוכלוסית העולם אין 500 דולר.

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

אז הוא מאוד לא הוגן כלפי העניים.

So it's extremely unfair towards the poor.

ולחלוטין מוטה כלפי העשירים.

This is totally biased towards the rich.

עכשיו, ראו, בדואולינגו,

Now, see, in Duolingo,

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

בגלל שבזמן שאתה לומד

אתה למעשה יוצר ערך, אתה מתרגם דברים --

you're translating stuff --

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

אשר למשל, נוכל לגבות עבורם כסף ממישהו.

so this is how we could monetize this.

וכך ניתן לייצר מזה כסף.

Since people are creating value while they're learning,

כיוון שאנשים מייצרים ערך בזמן שהם לומדים,

הם לא צריכים לשלם בכספם, הם משלמים בזמנם.

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

אבל הדבר הקסום כאן הוא שהם משלמים בזמנם,

But the magical thing here

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

אבל זה אותו הזמן שהיו מבלים בכל מקרה

בלמידת השפה.

learning the language.

So the nice thing about Duolingo

אז הדבר הנחמד בדואולונגו, הוא לדעתי המודל בעסקי ההוגן --

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

אין אפלייה נגד עניים.

one that doesn't discriminate against poor people.

אז הנה האתר. תודה.

So here's the site. Thank you.

(תשואות)

(Applause)

אז הנה האתר.

We haven't yet launched,

עדיין לא השקנו אותו,

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

אבל אם תגלשו לשם תוכלו להרשם להיות חלק מהבטא הפרטית,

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

שכנראה תתחיל בעוד שלושה או ארבעה שבועות.

עדיין לא השקנו את דואולונגו.

We haven't yet launched it.

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

אגב, אני זה שמדבר כאן,

but Duolingo is the work of a really awesome team,

אבל דואולינגו הוא למעשה פרי עמלה של קבוצה מדהימה, חלקם כאן.

some of whom are here. So thank you.

אז תודה לכם.

(Applause)

(תשואות)