Ajit Narayanan: A word game to communicate in any language

מתרגם: Hallel Rabinowitz מבקר: Ido Dekkers

I work with children with autism.

אני עובד עם ילדים אוטיסטיים.

Specifically, I make technologies

ספציפית, אני יוצר טכנולוגיות

to help them communicate.

כדי לסייע להם לתקשר.

Now, many of the problems that children

עכשיו, הרבה מהבעיות איתן ילדים אוטיסטיים

with autism face, they have a common source,

מתמודדים הן בעלות שורש משותף,

and that source is that they find it difficult

והשורש הזה הוא שקשה להם

to understand abstraction, symbolism.

להבין הפשטה, סימליות.

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

ולכן יש להם קושי רב עם שפה.

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

תנו לי להסביר לכם קצת למה.

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

אתם רואים שזו תמונה של קערת מרק.

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

כולנו רואים את זה. כולנו יכולים להבין את זה.

These are two other pictures of soup,

הנה עוד שתי תמונות של מרק,

but you can see that these are more abstract

אבל אתם יכולים לראות שאלו יותר מופשטות

These are not quite as concrete.

הן פחות ממשיות.

And when you get to language,

וכשמגיעים לשפה

you see that it becomes a word

רואים שזה נהיה מילה

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

שהמראה שלה, איך שהיא נראית ואיך שהיא נשמעת,

has absolutely nothing to do with what it started with,

לא קשורים בכלל למה שהתחלנו ממנו,

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

או למה שהיא מסמלת, קערת המרק.

So it's essentially a completely abstract,

אז המילה במהותה היא מופשטת לגמרי,

a completely arbitrary representation of something

ייצוג שרירותי לגמרי של משהו

which is in the real world,

שקיים בעולם האמיתי.

and this is something that children with autism

וזה משהו שילדים אוטיסטיים

have an incredible amount of difficulty with.

חווים קושי עצום מולו.

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

וזאת הסיבה שרוב האנשים שעובדים עם ילדים אוטיסטיים --

speech therapists, educators --

קלינאי תקשורת, מחנכים --

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

מה שהם עושים הוא לנסות לעזור לילדים אוטיסטיים

communicate not with words, but with pictures.

לתקשר לא בעזרת מילים, אלא בעזרת תמונות.

So if a child with autism wanted to say,

אז אם ילד אוטיסטי רצה להגיד:

"I want soup," that child would pick

"אני רוצה מרק", הילד הזה היה בוחר

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

שלוש תמונות שונות "אני" "רוצה" ו"מרק",

and they would put these together,

והם היו מחברים את המילים,

and then the therapist or the parent would

ואז המטפל או ההורה היה

understand that this is what the kid wants to say.

מבין שזה מה שהילד רוצה להגיד.

And this has been incredibly effective;

והשיטה הזו הייתה אפקטיבית לגמרי;

for the last 30, 40 years

במשך ה30, 40 שנה האחרונות

people have been doing this.

אנשים עושים את זה.

In fact, a few years back,

למעשה, לפני כמה שנים,

I developed an app for the iPad

אני פיתחתי אפליקציה לאייפד

which does exactly this. It's called Avaz,

שעושה בדיוק את זה. היא נקראת "אווז",

and the way it works is that kids select

ובאפליקציה הילדים בוחרים

different pictures.

תמונות שונות.

These pictures are sequenced together to form sentences,

התמונות האלו מסודרות יחד כדי ליצור משפטים,

and these sentences are spoken out.

והמשפטים הללו נאמרים בקול.

So Avaz is essentially converting pictures,

אז אווז בעצם ממיר תמונות,

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

זה מתרגם, זה ממיר תמונות לדיבור.

Now, this was very effective.

עכשיו, זה היה אפקטיבי מאוד.

There are thousands of children using this,

יש אלפי ילדים שמשתמשים בזה,

you know, all over the world,

אתם יודעים, בכל העולם,

and I started thinking about

והתחלתי לחשוב על

what it does and what it doesn't do.

מה זה עושה ומה זה לא עושה.

And I realized something interesting:

והבנתי משהו מעניין:

Avaz helps children with autism learn words.

אווז עוזר לילדים אוטיסטיים ללמוד מילים.

What it doesn't help them do is to learn

זה לא עוזר להם ללמוד

word patterns.

דפוסי מילים.

Let me explain this in a little more detail.

תנו לי להסביר את זה בקצת יותר פירוט.

Take this sentence: "I want soup tonight."

קחו את המשפט הזה: "אני רוצה מרק הערב."

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

אלו לא רק המילים כאן שמעבירות את המשמעות.

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

אלא גם הדרך בה מילים אלו מסודרות,

the way these words are modified and arranged.

הדרך בה המילים מותאמות ומסודרות.

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

ולכן משפט כמו "אני רוצה מרק הערב"

is different from a sentence like

שונה ממשפט כמו

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

"הערב רוצה מרק אני" שהוא חסר משמעות.

So there is another hidden abstraction here

אז יש כאן עוד הפשטה מוסתרת

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

שילדים אוטיסטיים מתקשים איתה,

and that's the fact that you can modify words

וזו העובדה שאפשר להתאים מילים

and you can arrange them to have

ולסדר אותן כך שיש להן

different meanings, to convey different ideas.

משמעויות אחרות, כדי להעביר רעיונות שונים.

Now, this is what we call grammar.

זה מה שנקרא דקדוק.

And grammar is incredibly powerful,

ודקדוק הוא עוצמתי להפליא,

because grammar is this one component of language

בגלל שדקדוק הוא המרכיב בשפה

which takes this finite vocabulary that all of us have

שלוקח את אוצר המילים המוגבל שיש לכולנו

and allows us to convey an infinite amount of information,

ומאפשר לנו להעביר כמות אינסופית של מידע,

an infinite amount of ideas.

אינסוף רעיונות.

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

דקדוק הוא הדרך בה אפשר לחבר דברים

in order to convey anything you want to.

כדי להעביר כל מה שנרצה.

And so after I developed Avaz,

ולכן אחרי שפיתחתי את אווז,

I worried for a very long time

הוטרדתי הרבה מאוד זמן

about how I could give grammar to children with autism.

בשאלה איך אוכל לתת דקדוק לילדים אוטיסטיים?

The solution came to me from a very interesting perspective.

הפתרון הגיע אלי מנקודת מבט מאוד מעניינת.

I happened to chance upon a child with autism

במקרה נתקלתי בילדה אוטיסטית

conversing with her mom,

מתקשרת עם אמה,

and this is what happened.

וזה מה שקרה:

Completely out of the blue, very spontaneously,

לגמרי לפתע, בספונטניות רבה,

the child got up and said, "Eat."

הילדה קמה ואמרה "לאכול".

Now what was interesting was

עכשיו מה שהיה מעניין הוא

the way in which the mom was trying to tease out

הדרך בה האם ניסתה לדלות

the meaning of what the child wanted to say

את המשמעות של מה שהילדה רצתה להגיד

by talking to her in questions.

באמצעות שאלות.

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

אז היא שאלה "לאכול מה? את רוצה לאכול גלידה?

You want to eat? Somebody else wants to eat?

את רוצה לאכול? מישהו אחר רוצה לאכול?

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

את רוצה לאכול גלידה עכשיו? את רוצה לאכול גלידה בערב?"

And then it struck me that

ואז קלטתי

what the mother had done was something incredible.

שמה שהאם עשתה היה דבר מדהים.

She had been able to get that child to communicate

היא הצליחה לגרום לילדה להעביר

an idea to her without grammar.

לה רעיון ללא דקדוק.

And it struck me that maybe this is what

וקלטתי שאולי זה מה

I was looking for.

שחיפשתי.

Instead of arranging words in an order, in sequence,

במקום סידור מילים בסדר, בתבנית,

as a sentence, you arrange them

כמשפט, מסדרים אותם

in this map, where they're all linked together

במפה הזו, בה כולם מחוברים

not by placing them one after the other

לא ע"י הסדר

but in questions, in question-answer pairs.

אלא בשאלות, בזוגות של שאלה ותשובה.

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

וכך, אם עושים את זה, אז מה שמעבירים

is not a sentence in English,

הוא לא משפט באנגלית,

but what you're conveying is really a meaning,

אלא מעבירים את המשמעות.

the meaning of a sentence in English.

המשמעות של המשפט באנגלית.

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

משמעות היא בצורה מסויימת הבטן הרכה של שפה.

It's what comes after thought but before language.

זה מה שבא אחרי מחשבה, אבל לפני שפה.

And the idea was that this particular representation

והרעיון היה שהייצוג המיוחד הזה

might convey meaning in its raw form.

אולי יעביר משמעות בצורה הגולמית שלה.

So I was very excited by this, you know,

אז אני התרגשתי מאוד מזה, אתם יודעים,

hopping around all over the place,

קיפצתי בכל מקום,

trying to figure out if I can convert

וניסיתי להבין אם אני יכול להמיר

all possible sentences that I hear into this.

את כל המשפטים האפשריים שאני שומע לזה.

And I found that this is not enough.

ומצאתי שזה לא מספיק.

Why is this not enough?

למה זה לא מספיק?

This is not enough because if you wanted to convey

זה לא מספיק בגלל שאם רציתם להעביר

something like negation,

משהו כמו שלילה,

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

רציתם להגיד "אני לא רוצה מרק"

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

אז אי אפשר לעשות את זה על ידי שאילת שאלה.

You do that by changing the word "want."

עושים את זה בעזרת שינוי המילה "רוצה".

Again, if you wanted to say,

שוב, אם רציתם להגיד

"I wanted soup yesterday,"

"אני רציתי מרק אתמול"

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

עושים זאת בעזרת המרה של המילה "רוצה" ל"רציתי"

It's a past tense.

זה בזמן עבר.

So this is a flourish which I added

אז זה קישוט שהוספתי

to make the system complete.

כדי להשלים את המערכת.

This is a map of words joined together

זוהי מפת מילים המחוברות

as questions and answers,

כשאלות ותשובות,

and with these filters applied on top of them

עם הפילטרים האלה עליהם

in order to modify them to represent

כדי להתאים אותם לייצוג

certain nuances.

של הבדלים קטנים מסויימים.

Let me show you this with a different example.

תנו לי להראות לכם את זה באמצעות דוגמא אחרת.

Let's take this sentence:

בואו ניקח את המשפט הזה:

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

"אני אמרתי לנגר שאני לא יכולתי לשלם לו."

It's a fairly complicated sentence.

זה משפט די מורכב.

The way that this particular system works,

המערכת הזו עובדת כך

you can start with any part of this sentence.

שאפשר להתחיל בכל חלק של המשפט.

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

אני הולך להתחיל עם המילה "אמור".

So this is the word "tell."

אז זו המילה "אמור".

Now this happened in the past,

אבל זה קרה בעבר,

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

אז אני הולך להפוך את זה ל"אמר"

Now, what I'm going to do is,

עכשיו מה שאני הולך לעשות הוא

I'm going to ask questions.

לשאול שאלות.

So, who told? I told.

אז, מי אמר? אני אמרתי.

I told whom? I told the carpenter.

אני אמרתי למי? לנגר.

Now we start with a different part of the sentence.

עכשיו אנחנו מתחילים עם חלק אחר במשפט:

We start with the word "pay,"

אנחנו מתחילים עם המילה "לשלם"

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

ואנחנו מוסיפים את פילטר היכולת כדי להפוך את זה ל"יכול לשלם"

Then we make it "can't pay,"

ואז אנחנו הופכים את זה ל"לא יכול לשלם"

and we can make it "couldn't pay"

ואנחנו הופכים את זה ל"לא יכל לשלם"

by making it the past tense.

בעזרת הטייה לזמן עבר.

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

אז מי לא יכל לשלם? אני לא יכלתי לשלם.

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

לא יכלתי לשלם למי? לנגר.

And then you join these two together

ואז מחברים את שני אלו

by asking this question:

בעזרת השאלה:

What did I tell the carpenter?

מה אמרתי לנגר?

I told the carpenter I could not pay him.

אני אמרתי לנגר שאני לא יכולתי לשלם לו.

Now think about this. This is

עכשיו תחשבו על זה, זו ---

—(Applause)—

----(מחיאות כפיים)-----

this is a representation of this sentence

זוהי הצגה של משפט

without language.

ללא שפה.

And there are two or three interesting things about this.

ויש שניים שלושה דברים מעניינים בזה,

First of all, I could have started anywhere.

קודם כל, יכולתי להתחיל בכל חלק.

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

לא הייתי חייב להתחיל עם המילה "אמור".

I could have started anywhere in the sentence,

יכולתי להתחיל בכל חלק במשפט,

and I could have made this entire thing.

ויכולתי ליצור את כל זה.

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

הדבר השני הוא שאם לא הייתי דובר אנגלית,

if I was speaking in some other language,

אם דיברתי בשפה אחרת,

this map would actually hold true in any language.

המפה הזו הייתה תקפה בכל שפה.

So long as the questions are standardized,

כל עוד השאלות הן מתוקננות,

the map is actually independent of language.

המפה בעצם לא תלויה בשפה.

So I call this FreeSpeech,

אז אני קורא לזה "פרי ספיטש" (דיבור חופשי)

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

ושיחקתי עם זה במשך הרבה מאוד חודשים.

I was trying out so many different combinations of this.

ניסיתי הרבה מאוד הרכבים של זה.

And then I noticed something very interesting about FreeSpeech.

ואז שמתי לב למשהו מאוד מעניין ב"פרי ספיטש".

I was trying to convert language,

ניסיתי להמיר שפה,

convert sentences in English into sentences in FreeSpeech,

להמיר משפטים באנגלית למשפטים ב"פרי ספיטש",

and vice versa, and back and forth.

ולהפך, הלוך ושוב.

And I realized that this particular configuration,

והבנתי שהתצורה המסויימת הזו,

this particular way of representing language,

הדרך הזו להציג שפה,

it allowed me to actually create very concise rules

אפשרה לי להגדיר כללים מאוד תכליתיים

that go between FreeSpeech on one side

שמקשרים בין "פרי ספיטש" מצד אחד

and English on the other.

לאנגלית מהצד השני.

So I could actually write this set of rules

אז יכולתי ממש לכתוב מערכת חוקים

that translates from this particular representation into English.

שתרגמה מהייצוג המסוים הזה לאנגלית.

And so I developed this thing.

אז פיתחתי את הדבר הזה.

I developed this thing called the FreeSpeech Engine

פיתחתי את הדבר הזה שנקרא מנוע ה"פרי ספיטש"

which takes any FreeSpeech sentence as the input

שלוקח כל משפט "פרי ספיטש" כתשומה

and gives out perfectly grammatical English text.

ומוציא טקסט מדוקדק לגמרי באנגלית.

And by putting these two pieces together,

ובהרכבה של שני חלקים אלו ביחד,

the representation and the engine,

הייצוג והמנוע,

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

הייתי מסוגל ליצור אפליקציה, טכנולוגייה עבור ילדים אוטיסטיים,

that not only gives them words

שלא רק נותנת להם מילים,

but also gives them grammar.

אלא גם נותנת להם דיקדוק.

So I tried this out with kids with autism,

אז ניסיתי את זה עם ילדים אוטיסטיים,

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

ומצאתי כי הייתה זהות עצומה.

They were able to create sentences in FreeSpeech

הם היו מסוגלים ליצור משפטים ב"פרי ספיטש"

which were much more complicated but much more effective

שהיו יותר מסובכים אך הרבה יותר אפקטיבים

than equivalent sentences in English,

מאשר משפטים אלו באנגלית.

and I started thinking about

והתחלתי לחשוב

why that might be the case.

למה?

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

והיה לי רעיון, ואני רוצה לדבר איתכם על הרעיון הזה.

In about 1997, about 15 years back,

בערך ב1997, לפני כ 15 שנה,

there were a group of scientists that were trying

הייתה קבוצת מדענים שניסו

to understand how the brain processes language,

להבין איך המח מעבד שפה,

and they found something very interesting.

והם גילו משהו מאוד מעניין.

They found that when you learn a language

הם גילו שכשלומדים שפה

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

כילדים, כבני שנתיים,

you learn it with a certain part of your brain,

לומדים אותה עם חלק מסויים במח,

and when you learn a language as an adult --

וכשלומדים שפה כמבוגרים --

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

לדוגמא אם רציתי ללמוד יפנית עכשיו --

a completely different part of my brain is used.

משתמשים בחלק אחר לגמרי במח.

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

עכשיו אני לא יודע למה זה קורה,

but my guess is that that's because

אבל הניחוש שלי הוא שזה בגלל

when you learn a language as an adult,

שכשלומדים שפה כמבוגרים,

you almost invariably learn it

כמעט תמיד לומדים אותה

through your native language, or through your first language.

דרך שפת האם, או דרך השפה הראשונה.

So what's interesting about FreeSpeech

אז מה שמעניין ב"פרי ספיטש"

is that when you create a sentence

הוא שכשיוצרים משפט

or when you create language,

או כשיוצרים שפה,

a child with autism creates language with FreeSpeech,

ילד אוטיסטי שיוצר שפה עם "פרי ספיטש",

they're not using this support language,

לא משתמשים בשפה תומכת,

they're not using this bridge language.

לא משתמשים בשפה מגשרת.

They're directly constructing the sentence.

בונים את המשפט בצורה ישירה.

And so this gave me this idea.

אז זה נתן לי רעיון.

Is it possible to use FreeSpeech

האם אפשר להשתמש ב"פרי ספיטש"

not for children with autism

לא עבור ילדים אוטיסטיים

but to teach language to people without disabilities?

אלא כדי ללמד שפה לאנשים ללא מוגבלויות?

And so I tried a number of experiments.

אז ניסיתי כמה ניסויים.

The first thing I did was I built a jigsaw puzzle

הדבר הראשון שעשיתי הוא שבניתי פאזל

in which these questions and answers

בו השאלות והתשובות הללו

are coded in the form of shapes,

מוצפנות בצורת צורות

in the form of colors,

או צבעים,

and you have people putting these together

ויש אנשים שמרכיבים את החלקים האלה

and trying to understand how this works.

ומנסים להבין איך זה עובד.

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

ובניתי מזה אפליקציה, משחק,

in which children can play with words

בו ילדים יכולים לשחק עם מילים

and with a reinforcement,

ועם תיגבור,

a sound reinforcement of visual structures,

תיגבור קולי של מבנים ויזואלים,

they're able to learn language.

הם מסוגלים ללמוד שפה.

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

ולזה, לזה יש פוטנציאל, זה מבטיח מאוד,

and the government of India recently

וממשלת הודו לאחרונה

licensed this technology from us,

הירשתה את הטכנולוגיה הזו מאיתנו,

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

והם הולכים לנסות את זה עם מליוני ילדים

trying to teach them English.

בנסיון ללמד אותם אנגלית.

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

והחלום, התקווה, החזון באמת הוא

is that when they learn English this way,

שכשהם לומדים אנגלית בצורה הזו,

they learn it with the same proficiency

הם לומדים אותה באותה מומחיות

as their mother tongue.

של שפת האם שלהם.

All right, let's talk about something else.

בסדר, בואו נדבר על משהו אחר.

Let's talk about speech.

בואו נדבר על דיבור.

This is speech.

זהו דיבור.

So speech is the primary mode of communication

אז דיבור הוא צורת בסיס של תקשורת

delivered between all of us.

המועבר בין כולנו.

Now what's interesting about speech is that

עכשיו מה שמעניין בדיבור הוא

speech is one-dimensional.

שדיבור הוא חד-מימדי.

Why is it one-dimensional?

למה הוא חד-מימדי?

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

הוא חד-מימדי בגלל שהוא קול.

It's also one-dimensional because

הוא גם חד-מימדי בגלל

our mouths are built that way.

שהפיות שלנו בנויות כך.

Our mouths are built to create one-dimensional sound.

הפיות שלנו בנויות לייצר קול חד-מימדי.

But if you think about the brain,

אבל אם חושבים על המח,

the thoughts that we have in our heads

המחשבות שעוברות בראשנו

are not one-dimensional.

אינן חד-מימדיות.

I mean, we have these rich,

זאת אומרת, יש לנו עושר,

complicated, multi-dimensional ideas.

מורכבות ורב-מימדיות ברעיונות שלנו.

Now, it seems to me that language

נדמה לי ששפה

is really the brain's invention

היא המצאה של המח

to convert this rich, multi-dimensional thought

שנועדה להמיר מחשבות רב-מימדיות

on one hand

מחד,

into speech on the other hand.

לדיבור מאידך.

Now what's interesting is that

עכשיו מה שמעניין הוא

we do a lot of work in information nowadays,

שאנחנו עושים הרבה עבודה במידע כיום,

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

וכמעט כולה נעשית בתחום השפה.

Take Google, for example.

קחו את גוגל לדוגמא.

Google trawls all these countless billions of websites,

גוגל דג את כל אינספור האתרים האלו,

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

כולם באנגלית, וכשאנחנו רוצים להשתמש בגוגל

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

אנחנו נכנסים לחיפוש בגוגל, ומקלידים באנגלית,

and it matches the English with the English.

וגוגל מתאים את האנגלית עם האנגלית.

What if we could do this in FreeSpeech instead?

מה אם היינו יכולים לעשות זאת ב"פרי ספיטש" במקום זאת?

I have a suspicion that if we did this,

יש לי חשד שאם היינו עושים זאת

we'd find that algorithms like searching,

היינו מגלים שאלגוריתמים כמו חיפוש,

like retrieval, all of these things,

כמו שליפת מידע, כל הדברים הללו,

are much simpler and also more effective,

היו הרבה יותר פשוטים וגם יותר אפקטיבים,

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

בגלל שהם לא מעבדים את מבנה הדיבור.

Instead they're processing the data structure of thought.

במקום זאת הם מעבדים את מבנה המחשבה.

The data structure of thought.

מבנה המחשבה.

That's a provocative idea.

זה רעיון פרובוקטיבי.

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

אבל בואו נסתכל על זה בקצת יותר פרוט.

So this is the FreeSpeech ecosystem.

אז זוהי המערכת האקולוגית של "פרי ספיטש".

We have the Free Speech representation on one side,

יש לנו את ייצוג ה"פרי ספיטש" מצד אחד,

and we have the FreeSpeech Engine, which generates English.

ויש לנו את המנוע המייצר אנגלית.

Now if you think about it,

עכשיו אם חושבים על זה,

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

"פרי ספיטש" כמו שאמרתי לכם הוא לגמרי בלתי תלוי בשפות.

It doesn't have any specific information in it

אין בו שום מידע מסוים

which is about English.

על אנגלית.

So everything that this system knows about English

אז כל מה שהמערכת הזו יודעת על אנגלית

is actually encoded into the engine.

בעצם מוצפן במנוע.

That's a pretty interesting concept in itself.

זה קונספט די מעניין בפני עצמו.

You've encoded an entire human language

הכנסנו שפת אדם שלמה

into a software program.

לתוך תוכנה.

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

אבל אם מסתכלים על מה שבתוך המנוע,

it's actually not very complicated.

זה בעצם לא כל כך מסובך.

It's not very complicated code.

זה לא קוד מאוד מסובך.

And what's more interesting is the fact that

ועוד יותר מעניינת היא העובדה

the vast majority of the code in that engine

שהרוב המוחלט של הקוד במנוע

is not really English-specific.

הוא לא ממש ספציפי לאנגלית.

And that gives this interesting idea.

וזה מציג רעיון מעניין.

It might be very easy for us to actually

ייתכן ויהיה לנו קל מאוד

create these engines in many, many different languages,

ליצור מנועים כאלו בהרבה מאוד שפות,

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

בהינדי, בצרפתית, בגרמנית, בסווהילי.

And that gives another interesting idea.

וזה מייצר עוד רעיון מעניין.

For example, supposing I was a writer,

לדוגמא, נגיד שאני כתב,

say, for a newspaper or for a magazine.

נגיד בשביל עיתון או מגזין.

I could create content in one language, FreeSpeech,

אני אוכל ליצור תוכן בשפה אחת, ב"פרי ספיטש",

and the person who's consuming that content,

והאדם שצורך את התוכן,

the person who's reading that particular information

האדם שקורא את המידע המסוים הזה

could choose any engine,

יוכל לבחור בכל מנוע

and they could read it in their own mother tongue,

ויוכל לקרוא בשפת האם שלו,

in their native language.

בשפתו המולדת.

I mean, this is an incredibly attractive idea,

זה רעיון מושך בצורה יוצאת מן הכלל,

especially for India.

בעיקר עבור הודו.

We have so many different languages.

יש לנו כל כך הרבה שפות שונות.

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

יש שיר על הודו ויש תיאור

of the country as, it says,

של המדינה והוא:

(in Sanskrit).

(בסנסקרית).

That means "ever-smiling speaker

משמעותו "דובר שפות יפות

of beautiful languages."

המחוייך תמיד"

Language is beautiful.

שפה היא יפה.

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

אני חושב שהיא היפה ביותר מיצירות האדם.

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

אני חושב שהיא הדבר המופלא ביותר שמוחותינו המציאו.

It entertains, it educates, it enlightens,

היא מבדרת, היא מלמדת, היא מחנכת,

but what I like the most about language

אבל מה שאני הכי אוהב בשפה

is that it empowers.

הוא שהיא מעצימה.

I want to leave you with this.

אני רוצה להשאיר אתכם עם זה.

This is a photograph of my collaborators,

זה תצלום של אחת משותפותיי,

my earliest collaborators

שותפותיי הראשונות

when I started working on language

כשהתחלתי לעבוד על שפה

and autism and various other things.

ואוטיזם ועוד כל מיני דברים.

The girl's name is Pavna,

שמה של הבת הוא פוונה,

and that's her mother, Kalpana.

וזוהי אמה, קלפנה.

And Pavna's an entrepreneur,

פוונה היא יזמת,

but her story is much more remarkable than mine,

אבל הסיפור שלה הוא הרבה יותר מדהים משל שלי,

because Pavna is about 23.

בגלל שפוונה היא בת כ23.

She has quadriplegic cerebral palsy,

יש לה שיתוק מוחין,

so ever since she was born,

אז מאז שהיא נולדה

she could neither move nor talk.

היא לא יכלה לא לזוז ולא לדבר.

And everything that she's accomplished so far,

וכל מה שהיא השיגה עד עכשיו,

finishing school, going to college,

סיום בית הספר, לימוד בקולג',

starting a company,

ייסוד חברה,

collaborating with me to develop Avaz,

שיתוף פעולה איתי כדי ליצור את אווז,

all of these things she's done

את כל הדברים הללו היא עשתה

with nothing more than moving her eyes.

עם לא יותר מתזוזות עיניה.

Daniel Webster said this:

דניאל וובסטר אמר:

He said, "If all of my possessions were taken

"אם כל מה ששייך לי נלקח

from me with one exception,

ממני למעט דבר אחד,

I would choose to keep the power of communication,

הייתי בוחר לשמור את כח התקשורת,

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

כי איתו, הייתי רוכש את כל השאר מחדש."

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

ולכן, מתוך כל היישומים המדהימים הללו של "פרי ספיטש",

the one that's closest to my heart

הקרוב ביותר לליבי

still remains the ability for this

עדיין נשאר היכולת

to empower children with disabilities

להעצים ילדים עם מוגבלויות

to be able to communicate,

לתקשר,

the power of communication,

כח התקשורת,

to get back all the rest.

כדי לרכוש מחדש את כל השאר.

Thank you.

תודה.

(Applause)

(מחיאות כפיים)

Thank you. (Applause)

תודה. (מחיאות כפיים)

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

תודה. תודה. תודה. (מחיאות כפיים)

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

תודה. תודה. תודה. (מחיאות כפיים)