Frederic Kaplan: How I built an information time machine

מתרגם: Yubal Masalker מבקר: Boaz Hovav

This is an image of the planet Earth.

זוהי תמונת כדור-הארץ.

It looks very much like the Apollo pictures

היא מאוד דומה לתמונות מהחללית אפולו

that are very well known.

המוכרות לכולם.

There is something different;

אבל יש הבדל;

you can click on it,

ניתן להקליק עליה,

and if you click on it,

ואם עושים זאת,

you can zoom in on almost any place on the Earth.

מקבלים זום על כמעט כל אזור בעולם.

For instance, this is a bird's-eye view

לדוגמא, זהו מבט ממעוף ציפור

of the EPFL campus.

על קמפוס ה- EPFL.

In many cases, you can also see

במקרים רבים, ניתן גם לראות

how a building looks from a nearby street.

כיצד בניין מסויים נראה מהרחוב ליד.

This is pretty amazing.

זה די מדהים.

But there's something missing in this wonderful tour:

אבל משהו חסר בסיור מופלא זה:

It's time.

הזמן חסר.

i'm not really sure when this picture was taken.

איני בטוח מתי תמונה זו צולמה.

I'm not even sure it was taken

איני אפילו בטוח

at the same moment as the bird's-eye view.

שהיא צולמה באותו זמן של המבט ממעוף הציפור.

In my lab, we develop tools

במעבדה שלנו, אנו מפתחים כלים

to travel not only in space

למסע לא רק במרחב

but also through time.

אלא גם בזמן.

The kind of question we're asking is

השאלה שאנו שואלים היא:

Is it possible to build something

האם ניתן לבנות משהו

like Google Maps of the past?

כמו מפות גוגל של העבר?

Can I add a slider on top of Google Maps

האם ניתן להוסיף כפתור בראש מפות גוגל

and just change the year,

ולשנות באמצעותו את השנה,

seeing how it was 100 years before,

כדי לראות כיצד זה היה לפני 100 שנה,

1,000 years before?

לפני 1,000 שנה?

Is that possible?

האם זה אפשרי?

Can I reconstruct social networks of the past?

האם ניתן לשחזר רשתות חברתיות מן העבר?

Can I make a Facebook of the Middle Ages?

האם ניתן ליצור פייסבוק של ימי-הביניים?

So, can I build time machines?

האם ניתן לבנות מכונות זמן?

Maybe we can just say, "No, it's not possible."

אולי אפשר פשוט לומר, "לא, זה בלתי אפשרי."

Or, maybe, we can think of it from an information point of view.

או שאולי ניתן לחשוב על כך מנקודת מבט של מידע.

This is what I call the information mushroom.

לזה אני קורא פטריית המידע.

Vertically, you have the time.

אנכית, זה הזמן.

and horizontally, the amount of digital information available.

אופקית, כמות המידע הדיגיטלי הזמין.

Obviously, in the last 10 years, we have much information.

ברור שב-10 השנים האחרונות, יש לנו המון מידע.

And obviously the more we go in the past, the less information we have.

וברור שככל שאנו נעים אל העבר, יש פחות מידע.

If we want to build something like Google Maps of the past,

אם ברצוננו לבנות משהו כמו מפות גוגל של העבר,

or Facebook of the past,

או פייסבוק של העבר,

we need to enlarge this space,

עלינו להגדיל מרחב זה,

we need to make that like a rectangle.

עלינו להפכו לצורת מלבן.

How do we do that?

כיצד עושים זאת?

One way is digitization.

דרך אחת היא דיגיטליזציה.

There's a lot of material available --

יש המון חומר זמין --

newspaper, printed books, thousands of printed books.

עיתונים, ספרים, אלפי ספרים.

I can digitize all these.

ניתן להפכם לדיגיטליים.

I can extract information from these.

ניתן לשלוף מהם מידע.

Of course, the more you go in the past, the less information you will have.

ברור שככל שנעים אל העבר, נקבל פחות נתונים.

So, it might not be enough.

לכן זה עלול שלא להספיק.

So, I can do what historians do.

אז אפשר לעשות מה שהיסטוריונים עושים.

I can extrapolate.

לעשות אקסטרפולציה.

This is what we call, in computer science, simulation.

לזה אנו קוראים, במדעי המחשב, הדמיה.

If I take a log book,

אם אני לוקח יומן,

I can consider, it's not just a log book

אני יכול להחשיבו לא רק בתור יומן

of a Venetian captain going to a particular journey.

של רב-חובל ונציאני המפליג למסע מסויים.

I can consider it is actually a log book

אני יכול להחשיבו בתור יומן

which is representative of many journeys of that period.

המייצג הרבה הפלגות של אותה תקופה.

I'm extrapolating.

אני עושה אקסטרפולציה.

If I have a painting of a facade,

אם יש ציור של חזית מבנה,

I can consider it's not just that particular building,

אני יכול להחשיבו לא רק ככזה השייך

but probably it also shares the same grammar

למבנה מסויים, אלא ככזה המייצג שיטת בניה

of buildings where we lost any information.

של מבנים אחרים שאין לנו מידע עליהם.

So if we want to construct a time machine,

לכן אם ברצוננו לבנות מכונת זמן,

we need two things.

דרושים לנו שני דברים.

We need very large archives,

אנו זקוקים למאגרי נתונים מאוד גדולים,

and we need excellent specialists.

ואנו זקוקים למומחים מצטיינים.

The Venice Time Machine,

מכונת הזמן הונציאנית,

the project I'm going to talk to you about,

המיזם שאני עומד לדבר עליו,

is a joint project between the EPFL

הוא מיזם משותף בין ה-EPFL

and the University of Venice Ca'Foscari.

ואוניברסיטת Venice Ca'Foscari.

There's something very peculiar about Venice,

יש דבר אחד מאוד מיוחד בונציה,

that its administration has been

והוא שהממסד שם היה תמיד

very, very bureaucratic.

מאוד ייקה.

They've been keeping track of everything,

הם שמרו שם הכל,

almost like Google today.

כמעט כמו גוגל היום.

At the Archivio di Stato,

ב- Archivio di Stato,

you have 80 kilometers of archives

יש 80 ק"מ של ארכיונים

documenting every aspect

המתעדים כל אספקט של החיים

of the life of Venice over more than 1,000 years.

בונציה במשך יותר מ-1,000 שנה.

You have every boat that goes out,

יש רישום של כל ספינה שהפליגה,

every boat that comes in.

כל ספינה שנכנסת.

You have every change that was made in the city.

של כל שינוי שבוצע בעיר.

This is all there.

הכל מתועד שם.

We are setting up a 10-year digitization program

אנו מתחילים מיזם דיגיטליזציה בן 10 שנים

which has the objective of transforming

שמטרתו להפוך את

this immense archive

הארכיון הכביר הזה

into a giant information system.

למאגר מידע ענקי.

The type of objective we want to reach

היעד שאנו רוצים

is 450 books a day that can be digitized.

להגיע אליו זה 450 ספרים ביום שיעברו דיגיטליזציה.

Of course, when you digitize, that's not enough,

אבל ברור שזה לא מספיק לעשות דיגיטליזציה,

because these documents,

כי מסמכים הללו,

most of them are in Latin, in Tuscan,

ברובם הם בלטינית, טוסקנית,

in Venetian dialect,

בניב ונציאני,

so you need to transcribe them,

לכן צריך לתעתק אותם,

to translate them in some cases,

לתרגמם במקרים מסויימים,

to index them,

למספר אותם,

and this is obviously not easy.

וברור שכל זה לא קל.

In particular, traditional optical character recognition method

במיוחד, השיטה המסורתית לזיהוי אופטי של אותיות, המשמשת

that can be used for printed manuscripts,

לכתבי-יד מודפסים,

they do not work well on the handwritten document.

אינה יעילה למסמכים הכתובים ביד.

So the solution is actually to take inspiration

הפיתרון לכך מגיע

from another domain: speech recognition.

מתחום אחר: זיהוי דיבור.

This is a domain of something that seems impossible,

זה משהו שנראה בלתי אפשרי,

which can actually be done,

אבל בעצם ניתן להוציאו לפועל,

simply by putting additional constraints.

פשוט על-ידי הוספת אילוצים.

If you have a very good model

אם יש לנו דוגמה טובה

of a language which is used,

של השפה שבשימוש,

if you have a very good model of a document,

אם יש לנו דוגמה טובה של מסמך,

how well they are structured.

כלומר, אם הוא בנוי כהלכה.

And these are administrative documents.

ואלה הם מסמכים מנהלתיים.

They are well structured in many cases.

ברוב המקרים הם בנויים כהלכה.

If you divide this huge archive into smaller subsets

אם מחלקים את הארכיון הענקי הזה למרכיבי-משנה

where a smaller subset actually shares similar features,

בהם כל מרכיב כזה, יש לו תכונות הדומות לאחרים,

then there's a chance of success.

אז יש סיכוי להצליח.

If we reach that stage, then there's something else:

אם מגיעים לשלב הזה, נתקלים בעוד משהו:

we can extract from this document events.

ניתן לשלוף ממסמך כזה אירועים.

Actually probably 10 billion events

קרוב לודאי ניתן לשלוף 10 מיליארד

can be extracted from this archive.

אירועים מארכיון זה.

And this giant information system

ניתן לחפש בתוך מערכת מידע

can be searched in many ways.

ענקית כזו בהמון דרכים.

You can ask questions like,

ניתן לשאול שאלות כגון,

"Who lived in this palazzo in 1323?"

"מי חי במבנה מפואר זה ב-1,323?"

"How much cost a sea bream at the Realto market

"כמה עלה דג דניס בשוק של

in 1434?"

מחוז ריאלטו בשנת 1,434?"

"What was the salary

"מה היתה משכורתו

of a glass maker in Murano

של נפח זכוכית ב-Murano

maybe over a decade?"

במשך עשור?"

You can ask even bigger questions

אפשר אף לשאול שאלות

because it will be semantically coded.

יותר מורכבות כי המאגר יכיל הגדרות סמנטיות.

And then what you can do is put that in space,

ואז מה שניתן יהיה לעשות זה לשים מידע במרחב,

because much of this information is spatial.

כי הרבה מהמידע הוא מרחבי.

And from that, you can do things like

ומזה, ניתן לעשות דברים כמו

reconstructing this extraordinary journey

לשחזר את המסע יוצא-הדופן

of that city that managed to have a sustainable development

של עיר מסויימת שהיה בה פיתוח מתמשך

over a thousand years,

במשך 1,000 שנה,

managing to have all the time

ושהצליחה במשך כל

a form of equilibrium with its environment.

אותה תקופה לשמור על איזון עם סביבתה.

You can reconstruct that journey,

ניתן לשחזר אותו מסע

visualize it in many different ways.

ולצפות בו באופנים שונים.

But of course, you cannot understand Venice if you just look at the city.

אבל ברור שלא ניתן להבין את ונציה רק מתוך צפייה בעיר.

You have to put it in a larger European context.

יש למקם אותה בהקשר אירופאי רחב.

So the idea is also to document all the things

לכן הרעיון הוא לתעד את כל הדברים

that worked at the European level.

שהצליחו ברמה האירופאית.

We can reconstruct also the journey

אנו יכולים לשחזר גם את תולדות

of the Venetian maritime empire,

האימפריה הימית של ונציה,

how it progressively controlled the Adriatic Sea,

כיצד היא הלכה והשתלטה על אזור הים-האדריאטי,

how it became the most powerful medieval empire

כיצד היא הפכה לאימפריה הכי חזקה של ימי-הביניים

of its time,

בתקופתה,

controlling most of the sea routes

שולטת על מרבית הנתיבים הימיים

from the east to the south.

מהמזרח דרומה.

But you can even do other things,

אבל ניתן לבצע עוד דברים אחרים,

because in these maritime routes,

כי בנתיבים הימיים הללו,

there are regular patterns.

יש תבניות קבועות.

You can go one step beyond

ניתן לעשות צעד נוסף

and actually create a simulation system,

וממש ליצור מערכת הדמיה,

create a Mediterranean simulator

ליצור סימולטור של הים-התיכון

which is capable actually of reconstructing

שיהיה מסוגל ממש לשחזר

even the information we are missing,

אפילו את המידע שחסר,

which would enable us to have questions you could ask

דבר שיאפשר לנו לשאול שאלות

like if you were using a route planner.

כאילו אנו משתמשים במתכנן מסלולי שיט.

"If I am in Corfu in June 1323

"אם אני נמצא בקורפו ביוני 1,323

and want to go to Constantinople,

ורוצה להגיע לקונסטנטינופוליס (היום איסטנבול),

where can I take a boat?"

היכן אוכל לעלות לספינה?"

Probably we can answer this question

כנראה שנוכל לענות

with one or two or three days' precision.

על השאלה בדיוק של יום או יומיים או שלושה.

"How much will it cost?"

"כמה זה יעלה?"

"What are the chance of encountering pirates?"

"מה הסיכויים להיתקלות בשודדי-ים?"

Of course, you understand,

אתם בטח מבינים

the central scientific challenge of a project like this one

שהאתגר המדעי המרכזי במיזם כמו זה

is qualifying, quantifying and representing

הוא איפיון, כימות והצגה של אי-הודאות

uncertainty and inconsistency at each step of this process.

וחוסר העקביות בכל שלב של התהליך.

There are errors everywhere,

ישנן שגיאות בכל מקום,

errors in the document, it's the wrong name of the captain,

שגיאות במסמך, שם לא נכון של רב-החובל,

some of the boats never actually took to sea.

חלק מהספינות כלל לא הפליגו בים.

There are errors in translation, interpretative biases,

יש שגיאות בתרגום, הטיות בפרשנות,

and on top of that, if you add algorithmic processes,

ומעל הכל, אם מוסיפים עיבוד נתונים אלגוריתמי ממוחשב,

you're going to have errors in recognition,

יהיו שגיאות בזיהוי,

errors in extraction,

שגיאות בשליפת מידע,

so you have very, very uncertain data.

כך שהנתונים מאוד לא ודאיים.

So how can we detect and correct these inconsistencies?

אם כך, כיצד נוכל לאתר ולתקן אי-התאמות אלו?

How can we represent that form of uncertainty?

כיצד ניתן לבטא חוסר ודאות כזו?

It's difficult. One thing you can do

זה קשה. דבר אחד שאפשר לעשות

is document each step of the process,

זה לתעד כל צעד בתהליך,

not only coding the historical information

לא רק לתעד את המידע ההיסטורי,

but what we call the meta-historical information,

אלא את מה שאנו מכנים נתוני המידע ההיסטורי,

how is historical knowledge constructed,

כלומר כיצד המידע ההיסטורי בנוי,

documenting each step.

תוך תיעוד כל שלב.

That will not guarantee that we actually converge

זה לא יבטיח שאנו

toward a single story of Venice,

מתכנסים לעבר סיפור אחד ויחיד של ונציה.

but probably we can actually reconstruct

אבל קרוב לודאי שנוכל לשחזר

a fully documented potential story of Venice.

סיפור מלא ומתועד אפשרי של ונציה.

Maybe there's not a single map.

אולי אין מפה אחת ויחידה.

Maybe there are several maps.

אולי ישנן כמה מפות.

The system should allow for that,

המערכת אמורה להרשות זאת,

because we have to deal with a new form of uncertainty,

מכיוון שעלינו להתמודד עם צורה חדשה של אי-ודאות,

which is really new for this type of giant databases.

שהיא באמת חדשה בסוג כזה של בסיס נתונים ענקי.

And how should we communicate

וכיצד עלינו להציג

this new research to a large audience?

מחקר זה לקהל הרחב?

Again, Venice is extraordinary for that.

שוב, ונציה היא חריגה.

With the millions of visitors that come every year,

עם מיליוני מבקרים הבאים אליה כל שנה,

it's actually one of the best places

זהו בעצם אחד המקומות

to try to invent the museum of the future.

הטובים ביותר כדי לנסות להמציא את מוזיאון העתיד.

Imagine, horizontally you see the reconstructed map

דמיינו שרואים אופקית את המפה המשוחזרת

of a given year,

של שנה מסויימת,

and vertically, you see the document

ואנכית רואים את המסמך ששימש

that served the reconstruction,

לשיחזור,

paintings, for instance.

את האיורים, לדוגמא.

Imagine an immersive system that permits

דמיינו מערכת היקפית תלת-מימדית

to go and dive and reconstruct the Venice of a given year,

המאפשרת לצלול פנימה ולשחזר את ונציה של שנה מסויימת,

some experience you could share within a group.

חוויה כלשהי שניתן לשתף בקבוצה.

On the contrary, imagine actually that you start

ולהיפך, דמיינו שמתחילים

from a document, a Venetian manuscript,

ממסמך, כתב-יד ונציאני,

and you show, actually, what you can construct out of it,

ואתם מראים מה אפשר לבנות ממנו,

how it is decoded,

כיצד הוא מפוענח,

how the context of that document can be recreated.

כיצד ניתן לשחזר את ההקשרים שבמסמך.

This is an image from an exhibit

זוהי תמונה מתערוכה

which is currently conducted in Geneva

המתקיימת כעת בג'נבה

with that type of system.

בעזרת מערכת מהסוג הנ"ל.

So to conclude, we can say that

לסיום, אפשר לומר

research in the humanities is about to undergo

שהמחקר במדעי-הרוח עומד לעבור אבולוציה

an evolution which is maybe similar

שעשויה להידמות

to what happened to life sciences 30 years ago.

למה שקרה במדעי-החיים לפני 30 שנה.

It's really a question of scale.

זו רק שאלה של מידה.

We see projects which are

אנו רואים מיזמים שהם

much beyond any single research team can do,

מעבר ליכולת הביצוע של קבוצת מחקר בודדת,

and this is really new for the humanities,

וזה דבר באמת חדש בתחום של מדעי-הרוח,

which very often take the habit of working

שלעיתים קרובות רגילים לעבוד בהם

in small groups or only with a couple of researchers.

בקבוצות קטנות או רק עם מס' חוקרים בודדים ביחד.

When you visit the Archivio di Stato,

כאשר מבקרים ב-Archivio di Stato,

you feel this is beyond what any single team can do,

חשים שזה משהו מעבר ליכולתה של קבוצה בודדת,

and that should be a joint and common effort.

ושצריך להתקיים מאמץ משותף.

So what we must do for this paradigm shift

לכן מה שעלינו לעשות בשביל שינוי תפיסתי זה

is actually foster a new generation

הוא לטפח דור חדש של

of "digital humanists"

"אנשי-רוח דיגיטליים"

that are going to be ready for this shift.

שיהיו מוכנים לשינוי זה.

I thank you very much.

אני מאוד מודה לכם.

(Applause)

(מחיאות כפיים)