Shyam Sankar: The rise of human-computer cooperation

62,464 views ・ 2012-09-06

TED


Proszę kliknąć dwukrotnie na poniższe angielskie napisy, aby odtworzyć film.

00:00
Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
0
0
7000
Tłumaczenie: Kinga Skorupska Korekta: Mateusz Pazdur
00:15
I'd like to tell you about two games of chess.
1
15772
2556
Opowiem o dwóch rozgrywkach szachowych.
00:18
The first happened in 1997, in which Garry Kasparov,
2
18328
3864
Pierwsza miała miejsce w 1997, wtedy Garry Kasparov
00:22
a human, lost to Deep Blue, a machine.
3
22192
3716
przegrał z maszyną - Deep Blue.
00:25
To many, this was the dawn of a new era,
4
25908
2240
Wielu uznało to za nadejście nowej epoki,
00:28
one where man would be dominated by machine.
5
28148
2779
w której nad człowiekiem dominuje maszyna.
00:30
But here we are, 20 years on, and the greatest change
6
30927
3334
Ale teraz, 20 lat później, największe przełożenie
00:34
in how we relate to computers is the iPad,
7
34261
2690
na nasz stosunek do komputerów ma iPad,
00:36
not HAL.
8
36951
2045
a nie HAL z Odysei Kosmicznej.
00:38
The second game was a freestyle chess tournament
9
38996
2648
Druga rozgrywka to turniej freestyle z 2005,
00:41
in 2005, in which man and machine could enter together
10
41644
2969
w którym człowiek i maszyna mogli uczestniczyć
00:44
as partners, rather than adversaries, if they so chose.
11
44613
4666
jako partnerzy, a nie jako przeciwnicy.
00:49
At first, the results were predictable.
12
49279
1851
Na początku wyniki były przewidywalne.
00:51
Even a supercomputer was beaten by a grandmaster
13
51130
2497
Nawet superkomputer został pokonany
00:53
with a relatively weak laptop.
14
53627
2312
przez arcymistrza ze stosunkowo słabym laptopem.
00:55
The surprise came at the end. Who won?
15
55939
2985
Zaskakujący okazał się finał. Kto wygrał?
00:58
Not a grandmaster with a supercomputer,
16
58924
2776
Wcale nie arcymistrz z superkomputerem,
01:01
but actually two American amateurs
17
61700
1493
a dwóch amerykańskich amatorów
01:03
using three relatively weak laptops.
18
63193
3822
używających trzech słabych laptopów.
01:07
Their ability to coach and manipulate their computers
19
67015
2596
Ich umiejętności sterowania komputerem
01:09
to deeply explore specific positions
20
69611
2435
do określenia sytuacji na szachownicy
01:12
effectively counteracted the superior chess knowledge
21
72046
2390
skutecznie stawiały czoła lepszej znajomości szachów
01:14
of the grandmasters and the superior computational power
22
74436
2609
arcymistrza i lepszej mocy obliczeniowej
01:17
of other adversaries.
23
77045
1909
przeciwników.
01:18
This is an astonishing result: average men,
24
78954
2905
Rezultat jest zdumiewający: przeciętni ludzie i maszyny
01:21
average machines beating the best man, the best machine.
25
81859
4081
pokonali najlepszego człowieka i najlepszą maszynę.
01:25
And anyways, isn't it supposed to be man versus machine?
26
85940
3199
Czy nie miała to być maszyna przeciw człowiekowi?
01:29
Instead, it's about cooperation, and the right type of cooperation.
27
89139
4152
Zamiast tego, mamy owocną współpracę.
01:33
We've been paying a lot of attention to Marvin Minsky's
28
93291
2857
Dużo uwagi zwracaliśmy na pogląd Marvina Minskiego
01:36
vision for artificial intelligence over the last 50 years.
29
96148
3242
dotyczący sztucznej inteligencji przez ostatnie 50 lat.
01:39
It's a sexy vision, for sure. Many have embraced it.
30
99390
2262
Oczywiście jest ona atrakcyjna. Wielu zostało jej zwolennikami.
01:41
It's become the dominant school of thought in computer science.
31
101652
2753
Stała się dominującą szkołą w informatyce.
01:44
But as we enter the era of big data, of network systems,
32
104405
3072
Jednak u progu ery wielkich danych, systemów sieciowych,
01:47
of open platforms, and embedded technology,
33
107477
2698
otwartych platform, technologii wbudowanych,
01:50
I'd like to suggest it's time to reevaluate an alternative vision
34
110175
3392
uważam, że to czas na ponowną ocenę alternatywnych wizji,
01:53
that was actually developed around the same time.
35
113567
3070
które opracowywano w tym samym czasie.
01:56
I'm talking about J.C.R. Licklider's human-computer symbiosis,
36
116637
3332
Myślę o symbiozie człowiek komputer wg J.C.R. Licklidera
01:59
perhaps better termed "intelligence augmentation," I.A.
37
119969
3808
być może lepiej określonej jako "inteligencja rozszerzona".
02:03
Licklider was a computer science titan who had a profound
38
123777
2640
Licklider był tytanem informatyki, który miał ogromny
02:06
effect on the development of technology and the Internet.
39
126417
3006
wpływ na rozwój technologii i Internetu.
02:09
His vision was to enable man and machine to cooperate
40
129423
2868
Jego pogląd zakładał współpracę człowieka z maszyną
02:12
in making decisions, controlling complex situations
41
132291
3590
w podejmowaniu decyzji, kontrolowaniu złożonych zdarzeń
02:15
without the inflexible dependence
42
135881
1770
bez sztywnej zależności
02:17
on predetermined programs.
43
137651
2533
od wcześniej ustalonych programów.
02:20
Note that word "cooperate."
44
140184
2498
Zwracam uwagę na słowo "współpraca".
02:22
Licklider encourages us not to take a toaster
45
142682
2747
Licklider zachęca, aby nie wykorzystywać tostera
02:25
and make it Data from "Star Trek,"
46
145429
2284
i nie zmieniać go w androida Datę z "Star Treka"
02:27
but to take a human and make her more capable.
47
147713
3535
ale żeby nadać człowiekowi więcej zdolności.
02:31
Humans are so amazing -- how we think,
48
151248
1911
Ludzie są niesamowici, to jak myślimy,
02:33
our non-linear approaches, our creativity,
49
153159
2618
nasze nieliniowe podejście, kreatywność
02:35
iterative hypotheses, all very difficult if possible at all
50
155777
2131
iteracyjne hipotezy - wszystko bardzo trudne,
02:37
for computers to do.
51
157908
1345
jeśli w ogóle możliwe do wykonania przez komputery.
02:39
Licklider intuitively realized this, contemplating humans
52
159253
2452
Licklider rozumiał to intuicyjnie - rozważania człowieka
02:41
setting the goals, formulating the hypotheses,
53
161705
2327
wyznaczanie celów, formułowanie hipotez,
02:44
determining the criteria, and performing the evaluation.
54
164032
3376
określanie kryteriów i ocenianie.
02:47
Of course, in other ways, humans are so limited.
55
167408
1775
Ludzie są też ograniczeni.
02:49
We're terrible at scale, computation and volume.
56
169183
3235
Nie radzimy sobie z skalowaniem, liczeniem.
02:52
We require high-end talent management
57
172418
1836
Konieczne jest umiejętne zarządzanie talentami,
02:54
to keep the rock band together and playing.
58
174254
2064
żeby zespół rockowy mógł przetrwać i grać.
02:56
Licklider foresaw computers doing all the routinizable work
59
176318
2204
Licklider przewidział, że komputery będą wykonywać całą rutynową pracę,
02:58
that was required to prepare the way for insights and decision making.
60
178522
3276
potrzebną, by dać pole dla zrozumienia i podejmowania decyzji.
03:01
Silently, without much fanfare,
61
181798
2224
W spokoju, bez większego rozgłosu
03:04
this approach has been compiling victories beyond chess.
62
184022
3354
ta koncepcja odniosła zwycięstwo również poza szachami.
03:07
Protein folding, a topic that shares the incredible expansiveness of chess —
63
187376
3356
Zwijanie białka – temat, który jest tak rozległy jak szachy:
03:10
there are more ways of folding a protein than there are atoms in the universe.
64
190732
3042
jest więcej sposobów zwijania białka niż atomów we wszechświecie.
03:13
This is a world-changing problem with huge implications
65
193774
2353
To kluczowy problem z ogromnym wpływem
03:16
for our ability to understand and treat disease.
66
196127
2308
na naszą zdolność rozumienia i leczenia chorób.
03:18
And for this task, supercomputer field brute force simply isn't enough.
67
198435
4248
A do takiego zadania, siła obliczeniowa nie wystarcza.
03:22
Foldit, a game created by computer scientists,
68
202683
2384
Foldit, gra stworzona przez naukowców,
03:25
illustrates the value of the approach.
69
205067
2502
uzmysławia wartość takiego podejścia.
03:27
Non-technical, non-biologist amateurs play a video game
70
207569
3041
Nie-specjaliści, nie-biolodzy, a amatorzy grają w grę,
03:30
in which they visually rearrange the structure of the protein,
71
210610
3073
przestawiają na ekranie strukturę białka,
03:33
allowing the computer to manage the atomic forces
72
213683
1499
pozwalając komputerowi na uwzględnienie sił atomowych
03:35
and interactions and identify structural issues.
73
215182
2957
i interakcji oraz rozpoznawanie problemów strukturalnych.
03:38
This approach beat supercomputers 50 percent of the time
74
218139
3023
To podejście pokonało superkomputery w 50% przypadków
03:41
and tied 30 percent of the time.
75
221162
2584
i zremisowało w 30%.
03:43
Foldit recently made a notable and major scientific discovery
76
223746
3137
Dzięki Foldit niedawno dokonano znaczącego odkrycia,
03:46
by deciphering the structure of the Mason-Pfizer monkey virus.
77
226883
3160
rozwiązano strukturę małpiego wirusa Masona-Pfizera.
03:50
A protease that had eluded determination for over 10 years
78
230043
3015
Proteaza wymykająca się ustaleniu przez ponad 10 lat
03:53
was solved was by three players in a matter of days,
79
233058
2626
została rozwiązana przez trzech graczy w kilka dni,
03:55
perhaps the first major scientific advance
80
235684
2025
możliwe, że to pierwszy poważny postęp naukowy
03:57
to come from playing a video game.
81
237709
2323
pochodzący z gry komputerowej.
04:00
Last year, on the site of the Twin Towers,
82
240032
2181
W ubiegłym roku, na miejscu Bliźniaczych Wież
04:02
the 9/11 memorial opened.
83
242213
1473
został odsłonięty pomnik 11 września.
04:03
It displays the names of the thousands of victims
84
243686
2721
Przedstawia on nazwiska tysięcy ofiar
04:06
using a beautiful concept called "meaningful adjacency."
85
246407
3063
wykorzystując piękny pomysł - "wymowną bliskość".
04:09
It places the names next to each other based on their
86
249470
2166
Nazwiska zostały umieszczone obok siebie na podstawie
04:11
relationships to one another: friends, families, coworkers.
87
251636
2213
ich wzajemnych relacji jako: przyjaciół, rodzin, współpracowników.
04:13
When you put it all together, it's quite a computational
88
253849
3028
Zestawienie ich wszystkich było trudne obliczeniowo
04:16
challenge: 3,500 victims, 1,800 adjacency requests,
89
256877
4223
wyzwanie: 3500 ofiar, 1800 związków,
04:21
the importance of the overall physical specifications
90
261100
3092
konieczność uwzględnienia fizycznych wymagań,
04:24
and the final aesthetics.
91
264192
2137
i estetyka.
04:26
When first reported by the media, full credit for such a feat
92
266329
2615
Po raz pierwszy media opisywały,
04:28
was given to an algorithm from the New York City
93
268944
1892
algorytm powstał w Nowojorskiej
04:30
design firm Local Projects. The truth is a bit more nuanced.
94
270836
4001
pracowni Local Projects. Prawda jest nieco bardziej złożona.
04:34
While an algorithm was used to develop the underlying framework,
95
274837
2871
Podczas gdy algorytmu używano, by rozwinąć szkielet,
04:37
humans used that framework to design the final result.
96
277708
3008
był on już wykorzystywany, aby zaprojektować efekt końcowy.
04:40
So in this case, a computer had evaluated millions
97
280716
2225
Zatem w tym przypadku, komputer określał miliony
04:42
of possible layouts, managed a complex relational system,
98
282941
3335
możliwych układów, zarządzał złożonym, relacyjnym systemem
04:46
and kept track of a very large set of measurements
99
286276
2414
i śledził bardzo duży zestaw pomiarów
04:48
and variables, allowing the humans to focus
100
288690
2410
i zmiennych, pozwalając ludziom skupić się
04:51
on design and compositional choices.
101
291100
2802
na projektowaniu i możliwościach kompozycyjnych.
04:53
So the more you look around you,
102
293902
1036
Tak więc, im częściej patrzysz wokół siebie
04:54
the more you see Licklider's vision everywhere.
103
294938
1962
tym więcej dostrzegasz wyobrażeń Licklidera wokół.
04:56
Whether it's augmented reality in your iPhone or GPS in your car,
104
296900
3304
Czy to rozszerzona rzeczywistość w iPhonie, czy GPS w samochodzie
05:00
human-computer symbiosis is making us more capable.
105
300204
2970
symbioza człowiek-komputer daje większe zdolności.
05:03
So if you want to improve human-computer symbiosis,
106
303174
1655
Zatem, jeśli chcesz udoskonalać symbiozę człowiek-komputer
05:04
what can you do?
107
304829
1429
co możesz zrobić?
05:06
You can start by designing the human into the process.
108
306258
2452
Możesz zacząć od nadania metodzie cech ludzkich.
05:08
Instead of thinking about what a computer will do to solve the problem,
109
308710
2204
Zamiast myśleć o tym jak komputer rozwiąże problem,
05:10
design the solution around what the human will do as well.
110
310914
3869
zaprojektuj takie rozwiązanie jakby robił to człowiek.
05:14
When you do this, you'll quickly realize that you spent
111
314783
1937
Kiedy to zrobisz, zdasz sobie sprawę, że spędzasz
05:16
all of your time on the interface between man and machine,
112
316720
2879
cały swój czas na interakcji między człowiekiem a maszyną,
05:19
specifically on designing away the friction in the interaction.
113
319599
3099
projektując rozwiązania wykluczające opór.
05:22
In fact, this friction is more important than the power
114
322698
2766
Opór jest ważniejszym czynnikiem
05:25
of the man or the power of the machine
115
325464
2052
niż zdolności człowieka czy moc maszyny
05:27
in determining overall capability.
116
327516
1931
w określaniu całkowitych możliwości.
05:29
That's why two amateurs with a few laptops
117
329447
1977
Dlatego, dwóch amatorów z kilkoma laptopami
05:31
handily beat a supercomputer and a grandmaster.
118
331424
2456
zręcznie pokonało superkomputer i arcymistrza.
05:33
What Kasparov calls process is a byproduct of friction.
119
333880
3005
Kasparow mówi, że procesowanie to produkt uboczny oporu.
05:36
The better the process, the less the friction.
120
336885
2401
Lepsza metoda współpracy – mniej oporu.
05:39
And minimizing friction turns out to be the decisive variable.
121
339286
4256
Minimalizowanie oporu okazuje się być decydujące.
05:43
Or take another example: big data.
122
343542
2243
Albo inny przykład: dużo danych.
05:45
Every interaction we have in the world is recorded
123
345785
1906
Każda interakcja na świecie jest rejestrowana
05:47
by an ever growing array of sensors: your phone,
124
347691
3059
przez wciąż rosnącą gamę czujników: telefon,
05:50
your credit card, your computer. The result is big data,
125
350750
2373
kartę kredytową, komputer. Rezultatem jest ogrom danych
05:53
and it actually presents us with an opportunity
126
353123
1742
co daje nam możliwość
05:54
to more deeply understand the human condition.
127
354865
2662
bardziej wnikliwego zrozumienia ludzi.
05:57
The major emphasis of most approaches to big data
128
357527
2305
Podejścia do zbiorów danych skupiają się na pytaniach:
05:59
focus on, "How do I store this data? How do I search
129
359832
2215
“Jak je przechowywać? Jak je przeszukiwać?
06:02
this data? How do I process this data?"
130
362047
2276
Jak je przetwarzać?”
06:04
These are necessary but insufficient questions.
131
364323
2204
To ważne, ale niewystarczające pytania.
06:06
The imperative is not to figure out how to compute,
132
366527
2471
Nie jest konieczne wymyślanie, jak obliczać,
06:08
but what to compute. How do you impose human intuition
133
368998
2184
ale co obliczać. Jak narzucić ludzką intuicję
06:11
on data at this scale?
134
371182
1791
danym w takiej skali?
06:12
Again, we start by designing the human into the process.
135
372973
3499
Ponownie, zaczynamy od nadania metodzie cech ludzkich.
06:16
When PayPal was first starting as a business, their biggest
136
376472
2812
Kiedy PayPal rozpoczęło działalność ich największym
06:19
challenge was not, "How do I send money back and forth online?"
137
379284
2804
wyzwaniem nie było: "Jak przesyłać pieniądze online?"
06:22
It was, "How do I do that without being defrauded by organized crime?"
138
382088
3872
ale: "Jak to zrobić i nie być oszukanym przez przestępczość zorganizowaną?"
06:25
Why so challenging? Because while computers can learn
139
385960
2088
Dlaczego to takie trudne? Wprawdzie komputery umieją
06:28
to detect and identify fraud based on patterns,
140
388048
3144
wykrywać oszustwa na podstawie modeli,
06:31
they can't learn to do that based on patterns
141
391192
1479
ale nie potrafią ich tworzyć bazując na wzorcach,
06:32
they've never seen before, and organized crime
142
392671
2116
których nigdy wcześniej nie widziały, a przestępczość zorganizowana
06:34
has a lot in common with this audience: brilliant people,
143
394787
2709
ma wiele wspólnego z tą publicznością: to genialni ludzie.
06:37
relentlessly resourceful, entrepreneurial spirit — (Laughter) —
144
397496
3640
bezwzględnie sprytni, przedsiębiorczy (Śmiech)
06:41
and one huge and important difference: purpose.
145
401136
2712
ale mają też jedną ogromną i zasadniczą różnicę: cel.
06:43
And so while computers alone can catch all but the cleverest
146
403848
2832
Podczas gdy komputery same łapią wszystkich oprócz
06:46
fraudsters, catching the cleverest is the difference
147
406680
2253
najsprytniejszych oszustów, złapanie tych najsprytniejszych stanowi różnicę
06:48
between success and failure.
148
408933
2545
między sukcesem a porażką.
06:51
There's a whole class of problems like this, ones with
149
411478
2221
Jest cała klasa problemów
06:53
adaptive adversaries. They rarely if ever present with a
150
413699
2575
ja adaptacja przeciwników. Rzadko, jeśli w ogóle są one obecne
06:56
repeatable pattern that's discernable to computers.
151
416274
2736
w powtarzalnym modelu, który jest rozpoznawalny przez komputery.
06:59
Instead, there's some inherent component of innovation or disruption,
152
419010
3993
Zamiast tego, istnieje nieodłączny element innowacyjności czy dezorganizacji,
07:03
and increasingly these problems are buried in big data.
153
423003
2735
i coraz częściej te problemy są ukryte w wielkich danych.
07:05
For example, terrorism. Terrorists are always adapting
154
425738
2500
Na przykład terroryzm. Terroryści zawsze dostosowują się
07:08
in minor and major ways to new circumstances, and despite
155
428238
2052
do nowych okoliczności
07:10
what you might see on TV, these adaptations,
156
430290
3094
i pomimo tego co widać w telewizji, ich adaptacje,
07:13
and the detection of them, are fundamentally human.
157
433384
2293
i wykrywanie ich, są całkowicie ludzkie.
07:15
Computers don't detect novel patterns and new behaviors,
158
435677
3117
Komputery nie wykrywają nowych modeli i zachowań a ludzie tak.
07:18
but humans do. Humans, using technology, testing hypotheses,
159
438794
3235
Ludzie wykorzystujący technikę, testujący hipotezy,
07:22
searching for insight by asking machines to do things for them.
160
442029
4620
szukający zależności w odpowiedziach na polecenia zadawane maszynom.
07:26
Osama bin Laden was not caught by artificial intelligence.
161
446649
2320
Osama bin Laden nie został schwytany dzięki sztucznej inteligencji.
07:28
He was caught by dedicated, resourceful, brilliant people
162
448969
2553
Został złapany przez oddanych, pomysłowych, genialnych ludzi
07:31
in partnerships with various technologies.
163
451522
4269
przy współudziale różnych technologii.
07:35
As appealing as it might sound, you cannot algorithmically
164
455791
2818
Choć brzmi to kusząco, nie da się w sposób ściśle określony
07:38
data mine your way to the answer.
165
458609
1601
znaleźć sposobu odpowiedzi korzystając z eksploracji danych.
07:40
There is no "Find Terrorist" button, and the more data
166
460210
2855
Nie mamy przycisku "znajdź terrorystę", a im więcej danych
07:43
we integrate from a vast variety of sources
167
463065
2302
integrujemy z wielu różnorodnych źródeł,
07:45
across a wide variety of data formats from very
168
465367
2133
w wielu różnych formatach,
07:47
disparate systems, the less effective data mining can be.
169
467500
3309
z odmiennych systemów, tym mniej efektywne staje się zdobywanie danych.
07:50
Instead, people will have to look at data
170
470809
2024
Zamiast tego, ludzie będą przyglądać się danym
07:52
and search for insight, and as Licklider foresaw long ago,
171
472833
3456
i poszukiwać zależności, a jak Licklider przewidział dawno temu,
07:56
the key to great results here is the right type of cooperation,
172
476289
2685
kluczem do znacznych rezultatów jest tu odpowiedni typ współpracy
07:58
and as Kasparov realized,
173
478974
1524
Kasparow zaś sugerował,
08:00
that means minimizing friction at the interface.
174
480498
3031
że klucz do minimalizowania nieporozumień tkwi w interfejsie.
08:03
Now this approach makes possible things like combing
175
483529
2758
Obecnie dzięki tej metodzie możliwe jest m.in. przeczesywanie
08:06
through all available data from very different sources,
176
486287
3386
wszystkich dostępnych danych z wielu różnych źródeł,
08:09
identifying key relationships and putting them in one place,
177
489673
2792
identyfikacja kluczowych relacji i umieszczanie ich w jednym miejscu,
08:12
something that's been nearly impossible to do before.
178
492465
2928
co wcześniej było prawie niemożliwe.
08:15
To some, this has terrifying privacy and civil liberties
179
495393
1942
Dla niektórych ma to zastraszające konsekwencje dla
08:17
implications. To others it foretells of an era of greater
180
497335
3410
prywatności i swobód obywatelskich. Dla innych zaś to zapowiedź ery
08:20
privacy and civil liberties protections,
181
500745
1909
większej ochrony prywatności i swobód,
08:22
but privacy and civil liberties are of fundamental importance.
182
502654
2936
w każdym razie mają one fundamentalne znaczenie.
08:25
That must be acknowledged, and they can't be swept aside,
183
505590
2193
Muszą zostać uznane i nie mogą być zniesione,
08:27
even with the best of intents.
184
507783
2530
nawet z najlepszymi zamiarami.
08:30
So let's explore, through a couple of examples, the impact
185
510313
2518
Przyjrzyjmy się kilku przykładom wpływu
08:32
that technologies built to drive human-computer symbiosis
186
512831
2406
jaki technologie wywarły na symbiozę człowiek-komputer
08:35
have had in recent time.
187
515237
2919
w ostatnim czasie.
08:38
In October, 2007, U.S. and coalition forces raided
188
518156
3416
W październiku 2007, amerykańskie i koalicyjne siły
08:41
an al Qaeda safe house in the city of Sinjar
189
521572
2416
zaatakowały kryjówkę Al-Kaidy w Sindżar
08:43
on the Syrian border of Iraq.
190
523988
1934
na syryjskiej granicy w Iraku.
08:45
They found a treasure trove of documents:
191
525922
2376
Odkryli tam skarbnicę dokumentów:
08:48
700 biographical sketches of foreign fighters.
192
528298
2335
700 biograficznych szkiców zagranicznych bojowników.
08:50
These foreign fighters had left their families in the Gulf,
193
530633
2584
Opuścili oni swoje rodziny w Zatoce Perskiej,
08:53
the Levant and North Africa to join al Qaeda in Iraq.
194
533217
3146
Lewancie i Północnej Afryce, aby dołączyć do Al-Kaidy w Iraku.
08:56
These records were human resource forms.
195
536363
1616
Odnalezione dokumenty to kwestionariusz osobowe
08:57
The foreign fighters filled them out as they joined the organization.
196
537979
2855
które, bojownicy wypełniali, kiedy dołączali do organizacji.
09:00
It turns out that al Qaeda, too,
197
540834
1211
Okazuje się, że również Al-Kaida
09:02
is not without its bureaucracy. (Laughter)
198
542045
2597
nie jest pozbawiona biurokracji. (Śmiech)
09:04
They answered questions like, "Who recruited you?"
199
544642
2098
Odpowiadali na pytania typu: ”Kto cię zwerbował?”,
09:06
"What's your hometown?" "What occupation do you seek?"
200
546740
2854
“Z jakiego miasta pochodzisz?” „Czym chciałbyś się zajmować?”
09:09
In that last question, a surprising insight was revealed.
201
549594
3169
W ostatnim pytaniu został ujawniony zaskakujący pogląd.
09:12
The vast majority of foreign fighters
202
552763
2400
Zdecydowana większość zagranicznych bojowników
09:15
were seeking to become suicide bombers for martyrdom --
203
555163
2400
starała się zostać zamachowcem-samobójcą dla męczeństwa
09:17
hugely important, since between 2003 and 2007, Iraq
204
557563
4338
co było niezwykle ważne, ponieważ między 2003 a 2007, w Iraku
09:21
had 1,382 suicide bombings, a major source of instability.
205
561901
4244
miało miejsce 1382 zamachów samobójczych główny powód niestabilności.
09:26
Analyzing this data was hard. The originals were sheets
206
566145
2058
Analiza tych danych była trudna. Oryginały były po arabsku
09:28
of paper in Arabic that had to be scanned and translated.
207
568203
2742
zatem musiały zostać zeskanowane i przetłumaczone.
09:30
The friction in the process did not allow for meaningful
208
570945
2192
Nieporozumienia w tym zadaniu nie pozwalały na znaczący
09:33
results in an operational time frame using humans, PDFs
209
573137
3350
postęp w operacyjnych ramach czasowych wykorzystując jedynie
09:36
and tenacity alone.
210
576487
2218
ludzi, PDF-y i samodzielną wytrwałość.
09:38
The researchers had to lever up their human minds
211
578705
1953
Badacze musieli podnieść ludzkie umysły i technologię
09:40
with technology to dive deeper, to explore non-obvious
212
580658
2345
na poziom pozwalający zanurzyć się głębiej, odkryć
09:43
hypotheses, and in fact, insights emerged.
213
583003
3218
nieoczywiste hipotezy, i faktycznie takie się pojawiły.
09:46
Twenty percent of the foreign fighters were from Libya,
214
586221
2644
20% zagranicznych bojowników było z Libii,
09:48
50 percent of those from a single town in Libya,
215
588865
2968
50% z nich z jednego miasta w Libii,
09:51
hugely important since prior statistics put that figure at
216
591833
2450
co niezwykle ważne, ponieważ wcześniejsze statystyki mówiły
09:54
three percent. It also helped to hone in on a figure
217
594283
2383
o trzech procentach. Pomogło to również dostrzec,
09:56
of rising importance in al Qaeda, Abu Yahya al-Libi,
218
596666
2977
że coraz większego znaczenia w al Kaidzie nabiera Abu Yahya al-Libi,
09:59
a senior cleric in the Libyan Islamic fighting group.
219
599643
2631
starszy duchowny w Libijskiej Islamskiej Grupie Bojowej.
10:02
In March of 2007, he gave a speech, after which there was
220
602274
2664
W marcu 2007, wygłosił on przemówienie,
10:04
a surge in participation amongst Libyan foreign fighters.
221
604938
3466
po którym gwałtownie wzrosła liczba libijskich bojowników
10:08
Perhaps most clever of all, though, and least obvious,
222
608404
3106
Prawdopodobnie najbardziej pomysłowe i najmniej oczywiste,
10:11
by flipping the data on its head, the researchers were
223
611510
2073
jest to, że dzięki dokładnej analizie, naukowcy
10:13
able to deeply explore the coordination networks in Syria
224
613583
2900
byli w stanie dogłębnie zbadać sieć organizacyjną w Syrii,
10:16
that were ultimately responsible for receiving and
225
616483
2517
która była całkowicie odpowiedzialna za przyjmowanie
10:19
transporting the foreign fighters to the border.
226
619000
2464
i transport zagranicznych bojowników do granicy.
10:21
These were networks of mercenaries, not ideologues,
227
621464
2633
Była to sieć najemników, a nie ideologów,
10:24
who were in the coordination business for profit.
228
624097
2398
którzy byli w niej dla zysku.
10:26
For example, they charged Saudi foreign fighters
229
626495
1904
Na przykład, saudyjscy bojownicy opłacani byli
10:28
substantially more than Libyans, money that would have
230
628399
2199
znacznie lepiej niż libijscy, pieniędzmi
10:30
otherwise gone to al Qaeda.
231
630598
2320
które w przeciwnym razie trafiłyby do Al-Kaidy.
10:32
Perhaps the adversary would disrupt their own network
232
632918
2045
Być może przeciwnicy mogliby przerwać ich własną sieć
10:34
if they knew they cheating would-be jihadists.
233
634963
3035
gdyby wiedzieli, że oszukują potencjalnych dżihadów.
10:37
In January, 2010, a devastating 7.0 earthquake struck Haiti,
234
637998
3745
W styczniu 2010, tragiczne trzęsienie ziemi, 7,0 w skali Richtera, nawiedziło Haiti.
10:41
third deadliest earthquake of all time, left one million people,
235
641743
2916
Było to trzecie najbardziej śmiercionośne trzęsienie ziemi,
10:44
10 percent of the population, homeless.
236
644659
2584
po którym milion ludzi, 10 % społeczeństwa, zostało bez dachu nad głową.
10:47
One seemingly small aspect of the overall relief effort
237
647243
3137
Jeden pozornie niewielki aspekt pomocy humanitarnej
10:50
became increasingly important as the delivery of food
238
650380
2176
stawał się coraz bardziej ważny, gdy dostarczenie żywności
10:52
and water started rolling.
239
652556
2160
i wody stawało się coraz trudniejsze.
10:54
January and February are the dry months in Haiti,
240
654716
1458
Styczeń i luty są suchymi miesiącami na Haiti,
10:56
yet many of the camps had developed standing water.
241
656174
2942
a pomimo tego, w wielu obozach udało się wykorzystać wodę stojącą.
10:59
The only institution with detailed knowledge of Haiti's
242
659116
2122
Jedyna instytucja posiadająca szczegółową wiedzę
11:01
floodplains had been leveled
243
661238
1297
o terenach zalewowych Haiti została zrównana z ziemią
11:02
in the earthquake, leadership inside.
244
662535
3008
w trzęsieniu ziemi, a jej kierownictwo było wewnątrz.
11:05
So the question is, which camps are at risk,
245
665543
2575
Zatem problemem stało się to, które obozy były zagrożone,
11:08
how many people are in these camps, what's the
246
668118
1921
ilu ludzi w nich przebywało, jakie były prognozy powodzi,
11:10
timeline for flooding, and given very limited resources
247
670039
2311
oraz, przy bardzo ograniczonych zasobach i infrastrukturze,
11:12
and infrastructure, how do we prioritize the relocation?
248
672350
3384
w jaki sposób uporządkować przemieszczanie ofiar?
11:15
The data was incredibly disparate. The U.S. Army had
249
675734
2344
Dane były niewiarygodnie rozbieżne. Armia amerykańska miała
11:18
detailed knowledge for only a small section of the country.
250
678078
2929
szczegółową wiedzę dotyczącą tylko małej części kraju.
11:21
There was data online from a 2006 environmental risk
251
681007
2511
Istniały dane online z konferencji o zagrożeniach dla środowiska z 2006
11:23
conference, other geospatial data, none of it integrated.
252
683518
2664
i inne dane geoprzestrzenne, ale żadne z nich nie były zintegrowane.
11:26
The human goal here was to identify camps for relocation
253
686182
2958
Celem było określenie obozów do przeniesienia
11:29
based on priority need.
254
689140
2395
na podstawie pierwszeństwa potrzeb.
11:31
The computer had to integrate a vast amount of geospacial
255
691535
2440
Komputery muszą integrować ogromną ilość geoprzestrzennych
11:33
information, social media data and relief organization
256
693975
2584
informacji, danych z mediów społecznościowych
11:36
information to answer this question.
257
696559
3480
i organizacji pomocowych w celu znalezienia odpowiedzi na ten problem.
11:40
By implementing a superior process, what was otherwise
258
700039
2415
Nadając zadaniu najwyższy priorytet, co w przeciwnym razie
11:42
a task for 40 people over three months became
259
702454
2608
byłoby zadaniem dla 40 osób przez 3 miesiące,
11:45
a simple job for three people in 40 hours,
260
705062
3176
stało się prostą pracą dla 3 osób przez 40 godzin,
11:48
all victories for human-computer symbiosis.
261
708238
2628
a wszystko dzięki symbiozie człowiek-komputer.
11:50
We're more than 50 years into Licklider's vision
262
710866
2054
Jesteśmy ponad 50 lat w wyobrażeniu Licklidera
11:52
for the future, and the data suggests that we should be
263
712920
2242
dotyczącym przyszłości, zaś wyniki wskazują, że powinniśmy być
11:55
quite excited about tackling this century's hardest problems,
264
715162
3030
dość uradowani, bo udało się rozwiązać największe problemy tego stulecia
11:58
man and machine in cooperation together.
265
718192
2947
przy współpracy ludzi i maszyn.
12:01
Thank you. (Applause)
266
721139
2197
Dziękuję. (Brawa)
12:03
(Applause)
267
723336
2505
(Brawa)
O tej stronie

Na tej stronie poznasz filmy z YouTube, które są przydatne do nauki języka angielskiego. Zobaczysz lekcje angielskiego prowadzone przez najlepszych nauczycieli z całego świata. Kliknij dwukrotnie na angielskie napisy wyświetlane na stronie każdego filmu, aby odtworzyć film od tego miejsca. Napisy przewijają się synchronicznie z odtwarzaniem filmu. Jeśli masz jakieś uwagi lub prośby, skontaktuj się z nami za pomocą formularza kontaktowego.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7