Massive-scale online collaboration | Luis von Ahn

Luis von Ahn: colaboração online em escala massiva

309,846 views ・ 2011-12-06

TED


Por favor, clique duas vezes nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Christine Veras Revisor: Luiz Alexandre Gruszynski
00:15
How many of you had to fill out a web form
0
15260
2000
Quantos de vocês já preencheu algum tipo de formulário da web
00:17
where you've been asked to read
1
17284
1512
em que tiveram que ler uma distorcida sequência de caracteres como esta?
00:18
a distorted sequence of characters like this?
2
18820
2136
Quantos de vocês achou isso realmente chato?
00:20
How many of you found it really annoying?
3
20980
1953
Ok, excelente. Então, eu inventei isso.
00:22
(Laughter)
4
22957
1099
00:24
OK, outstanding. So I invented that.
5
24080
1736
(Risadas)
00:25
(Laughter)
6
25840
1836
Ou fui uma das pessoas que inventou.
00:27
Or I was one of the people who did it.
7
27700
1856
Aquela coisa é chamada CAPTCHA.
00:29
That thing is called a CAPTCHA.
8
29580
1536
E a razão pela qual isso existe é para garantir que você, a entidade que preenche o formulário,
00:31
And it is there to make sure you, the entity filling out the form,
9
31140
3136
é realmente um humano e não apenas um programa de computador
00:34
are a human and not a computer program
10
34300
1856
que foi criado para preencher formulários milhões e milhões de vezes.
00:36
that was written to submit the form millions of times.
11
36180
2576
A razão pela qual funciona é porque humanos,
00:38
The reason it works is because humans, at least non-visually-impaired humans,
12
38780
3656
pelo menos os que não possuem deficiências visuais,
não possuem problema lendo esses caracteres distorcidos,
00:42
have no trouble reading these distorted characters,
13
42460
2416
enquanto programas de computadores simplesmente não fazem isso ainda.
00:44
whereas programs can't do it as well yet.
14
44900
1976
00:46
In the case of Ticketmaster,
15
46900
1496
Por exemplo, no caso do Ticketmaster,
00:48
the reason you have to type these characters
16
48420
2096
a razão pelo qual você tem que digitar esses caracteres distorcidos
00:50
is to prevent scalpers from writing a program
17
50540
2136
é para prevenir cambistas de escreverem um programa
00:52
that can buy millions of tickets, two at a time.
18
52700
2256
que pode comprar milhões de ingressos, 2 por vez.
00:54
CAPTCHAs are used all over the Internet.
19
54980
1936
CAPTCHAs são usados por toda internet.
00:56
And since they're used so often,
20
56940
1576
E como são usados tão frequentemente,
00:58
a lot of times the sequence of random characters shown to the user
21
58540
3136
muitas vezes a sequência aleatória de caracteres que é mostrada ao usuário
não é muito favorável.
01:01
is not so fortunate.
22
61700
1216
01:02
So this is an example from the Yahoo registration page.
23
62940
2656
Assim este exemplo é da página de registro do Yahoo.
01:05
The random characters that happened to be shown to the user
24
65620
2816
Os caracteres aleatórios que acabaram sendo exibidos ao usuário
foram W, A, I, T, que, em inglês, forma a palavra "espere".
01:08
were W, A, I, T, which, of course, spell a word.
25
68460
2696
Mas a melhor parte desta mensagem
01:11
But the best part is the message
26
71180
2096
01:13
that the Yahoo help desk got about 20 minutes later.
27
73300
2456
foi a que o setor de ajuda do Yahoo recebeu 20 minutos depois.
01:15
[Help! I've been waiting for over 20 minutes and nothing happens.]
28
75780
3136
Texto: "Ajuda! Estou esperando a mais de 20 minutos, e nada acontece."
01:18
(Laughter)
29
78940
4856
(Risadas)
01:23
This person thought they needed to wait.
30
83820
1905
Esta pessoa pensou que precisava esperar.
01:25
This, of course, is not as bad as this poor person.
31
85749
2407
Isto é claro, não é tão ruim como esta pobre pessoa.
01:28
(Laughter)
32
88180
2376
(Risadas)
01:30
CAPTCHA Project is something that we did at Carnegie Melllon over 10 years ago,
33
90580
3736
O Projeto CAPTCHA é algo que fizemos aqui na Carnegie Melllon mais de 10 anos atrás,
e tem sido usado em toda parte.
01:34
and it's been used everywhere.
34
94340
1456
01:35
Let me now tell you about a project that we did a few years later,
35
95820
3136
Deixe-me agora contar-lhes sobre um projeto que fizemos alguns anos atrás,
que é como uma evolução do CAPTCHA.
01:38
which is sort of the next evolution of CAPTCHA.
36
98980
2216
Este é um projeto que chamamos reCAPTCHA,
01:41
This is a project that we call reCAPTCHA,
37
101220
1976
que é algo que começamos na Carnegie Mellon,
01:43
which is something that we started here at Carnegie Mellon,
38
103220
2776
então nós o transformamos em uma empresa voltada a alta tecnologia.
01:46
then we turned it into a start-up company.
39
106020
2008
E cerca de um ano e meio atrás,
01:48
And then about a year and a half ago, Google actually acquired this company.
40
108052
3588
Google adquiriu esta companhia.
Assim deixe-me contar-lhes o que este projeto iniciou.
01:51
Let me tell you what this project started.
41
111664
2007
Então este projeto começou a partir da seguinte percepção:
01:53
This project started from the following realization:
42
113695
2531
Acontece que aproximadamente 200 milhões de CAPTCHAs
01:56
It turns out that approximately 200 million CAPTCHAs
43
116250
2437
são digitadas todos os dias por pessoas em todo mundo.
01:58
are typed everyday by people around the world.
44
118711
2151
02:00
When I first heard this, I was quite proud of myself.
45
120886
2484
Quando ouvi isso a primeira vez, fiquei muito orgulhoso.
Pensei, veja o impacto que a minha pesquisa teve.
02:03
I thought, look at the impact my research has had.
46
123394
2341
Mas aí eu comecei a me sentir mal.
02:05
But then I started feeling bad.
47
125759
1484
Veja aqui esta a coisa, toda vez que você digita um CAPTCHA,
02:07
Here's the thing: each time you type a CAPTCHA,
48
127267
2206
essencialmente você perde 10 segundos do seu tempo.
02:09
essentially, you waste 10 seconds of your time.
49
129497
2339
02:11
And if you multiply that by 200 million,
50
131860
1936
E se você multiplicar isso por 200 milhões,
02:13
you get that humanity is wasting about 500,000 hours every day
51
133820
3016
você percebe que a humanidade como um todo está gastando 500.000 horas todo dia
02:16
typing these annoying CAPTCHAs.
52
136860
1536
digitando esses chatos CAPTCHAs.
02:18
(Laughter)
53
138420
1016
Então comecei a me sentir mal.
02:19
So then I started feeling bad.
54
139460
1429
02:20
(Laughter)
55
140913
1803
(Risadas)
02:22
And then I started thinking, of course, we can't just get rid of CAPTCHAs,
56
142740
3496
E então comecei a pensar, bem, é claro, não podemos nos livrar dos CAPTCHAs,
porque de certa forma a segurança na Web depende disso.
02:26
because the security of the web depends on them.
57
146260
2256
Mas então eu comecei a pensar, existe alguma forma de usarmos esse empenho
02:28
But then I started thinking, can we use this effort
58
148540
2416
02:30
for something that is good for humanity?
59
150980
1936
para algo que seja bom para a humanidade?
02:32
So see, here's the thing.
60
152940
1496
Então veja, aqui está.
02:34
While you're typing a CAPTCHA, during those 10 seconds,
61
154460
2616
Enquanto você está digitando um CAPTCHA, durante estes 10 segundos,
seu cérebro está fazendo algo extraordinário.
02:37
your brain is doing something amazing.
62
157100
1856
02:38
Your brain is doing something that computers cannot yet do.
63
158980
2816
Seu cérebro está fazendo algo que computadores não podem fazer.
Assim será que conseguimos fazer você produzir algo útil nesses 10 segundos?
02:41
So can we get you to do useful work for those 10 seconds?
64
161820
2696
Outra forma de explicar isso é,
02:44
Is there some humongous problem that we cannot yet get computers to solve,
65
164540
3496
existem alguns problemas enormes que computadores não conseguem resolver,
mas que conseguimos dividir em pedaços de 10 segundos
02:48
yet we can split into tiny 10-second chunks
66
168060
2776
02:50
such that each time somebody solves a CAPTCHA,
67
170860
2176
para que toda vez que alguém solucione um CAPTCHA
ele resolva uma pequena parte deste problema?
02:53
they solve a little bit of this problem?
68
173060
1936
E a resposta é "sim", e isto é o que estamos fazendo agora.
02:55
And the answer to that is "yes," and this is what we're doing now.
69
175020
3136
Assim o que talvez você não saiba é que hoje em dia enquanto você digita um CAPTCHA,
02:58
Nowadays, while you're typing a CAPTCHA,
70
178180
1936
não apenas você está se autenticando como humano,
03:00
not only are you authenticating yourself as a human,
71
180140
2429
mas em adição você está realmente nos ajudando a digitalizar livros.
03:02
but in addition you're helping us to digitize books.
72
182593
2443
Então deixem-me explicar como isso funciona.
03:05
Let me explain how this works.
73
185060
1456
Existem muitos projetos por aí tentando digitalizar livros.
03:06
There's a lot of projects trying to digitize books.
74
186540
2416
Google tem um. O Internet Archive tem um.
03:08
Google has one. The Internet Archive has one.
75
188980
2136
Amazon, agora com o Kindle, está tentando digitalizar livros.
03:11
Amazon, with the Kindle, is trying to digitize books.
76
191140
2496
Basicamente a forma como isso funciona
03:13
Basically, the way this works is you start with an old book.
77
193660
3176
é você começa com um livro antigo.
03:16
You've seen those things, right?
78
196860
1576
Já viram essas coisas, certo? Tipo um livro?
03:18
Like a book?
79
198460
1216
(Risadas)
03:19
(Laughter)
80
199700
1256
03:20
So you start with a book and then you scan it.
81
200980
2536
Então você começa com um livro, e aí você o scanneia.
Agora scannear um livro
03:23
Now, scanning a book
82
203540
1216
03:24
is like taking a digital photograph of every page.
83
204780
2376
é como tirar uma fotografia de cada página do livro.
Ele te dá uma imagem para cada página do livro.
03:27
It gives you an image for every page.
84
207180
1816
Esta é uma imagem com texto de cada página do livro.
03:29
This is an image with text for every page of the book.
85
209020
2576
O próximo passo no processo
03:31
The next step in the process is that the computer needs to be able
86
211620
3136
é que o computador precisa ser capaz de decifrar todas as palavras nesta imagem.
03:34
to decipher the words in this image.
87
214780
1736
Isto usando uma tecnologia chamada OCR,
03:36
That's using a technology called OCR, for optical character recognition,
88
216540
3416
que significa reconhecimento ótico de caractere,
03:39
which takes a picture of text
89
219980
1416
que tira uma foto do texto
03:41
and tries to figure out what text is in there.
90
221420
2176
e tenta descobrir que texto está ali.
03:43
Now, the problem is that OCR is not perfect.
91
223620
2656
O problema é que OCR não é perfeito.
Especialmente em livros antigos
03:46
Especially for older books
92
226300
1416
03:47
where the ink has faded and the pages have turned yellow,
93
227740
3136
em que a tinta desbotou e as páginas ficaram amarelas,
03:50
OCR cannot recognize a lot of the words.
94
230900
1936
OCR não consegue reconhecer muitas das palavras.
03:52
For things that were written more than 50 years ago,
95
232860
2456
Por exemplo, para coisas que foram escritas a mais de 50 anos atrás,
o computador não consegue reconhecer 30% das palavras.
03:55
the computer cannot recognize about 30 percent of the words.
96
235340
2856
Assim o que estamos fazendo agora
03:58
So now we're taking all of the words that the computer cannot recognize
97
238220
3376
é pegar todas as palavras que o computador não reconhece
04:01
and we're getting people to read them for us
98
241620
2256
e estamos fazendo com que pessoas as leiam para nós
04:03
while they're typing a CAPTCHA on the Internet.
99
243900
2216
enquanto elas digitam um CAPTCHA na internet.
Assim, na próxima vez que você digitar um CAPTCHA , as palavras que você está digitando
04:06
So the next time you type a CAPTCHA, these words that you're typing
100
246140
3176
são na verdade palavras vindas de livros que estão sendo digitalizados
04:09
are actually words from books that are being digitized
101
249340
2576
04:11
that the computer could not recognize.
102
251940
1856
que o computador não reconheceu.
04:13
The reason we have two words nowadays instead of one
103
253820
2456
E agora o motivo pelo qual temos 2 palavras atualmente ao invés de uma
é porque, veja você, uma das palavras
04:16
is because one of the words
104
256300
1416
04:17
is a word that the system just got out of a book,
105
257740
2576
é uma palavra que o sistema acabou de tirar de um livro,
ele não sabe o que é, e ele irá apresentá-la a você.
04:20
it didn't know what it was and it's going to present it to you.
106
260340
3016
Mas como ele não sabe a resposta para ela, ele não pode te avaliar.
04:23
But since it doesn't know the answer, it cannot grade it.
107
263380
2696
Assim o que fazemos é dar a você outra palavra,
04:26
So we give you another word,
108
266100
1376
04:27
for which the system does know the answer.
109
267500
2000
uma que o sistema conheça a resposta.
04:29
We don't tell you which one's which and we say, please type both.
110
269524
3072
Nós não te contamos qual é qual, e dizemos, favor digitar as duas.
E se você digitar a palavra certa
04:32
And if you type the correct word
111
272620
1575
para uma das palavras que o sistema já conhece a resposta,
04:34
for the one for which the system knows the answer,
112
274219
2377
ele assume que você é humano,
04:36
it assumes you are human
113
276620
1256
04:37
and it also gets some confidence that you typed the other word correctly.
114
277900
3456
e ele também confia que você digitou a outra palavra corretamente.
E se repetirmos esse processo para 10 diferentes pessoas
04:41
And if we repeat this process to 10 different people
115
281380
2456
e todas elas concordem qual é a palavra nova,
04:43
and they agree on what the new word is,
116
283860
1896
assim conseguimos mais uma palavra precisamente digitalizada.
04:45
then we get one more word digitized accurately.
117
285780
2216
Então é assim que o sistema funciona.
04:48
So this is how the system works.
118
288020
1576
E basicamente, já que lançamos isto cerca de 3 ou 4 anos atrás,
04:49
And since we released it about three or four years ago,
119
289620
2616
muitos websites começaram a trocar
04:52
a lot of websites have started switching from the old CAPTCHA,
120
292260
2936
o antigo CAPTCHA em que as pessoas perdiam seu tempo
04:55
where people wasted their time,
121
295220
1536
para o novo CAPTCHA em que as pessoas ajudam a digitalizar livros.
04:56
to the new CAPTCHA where people are helping to digitize books.
122
296780
2936
Assim por exemplo, Ticketmaster.
04:59
So every time you buy tickets on Ticketmaster,
123
299740
2176
Toda vez que você comprar ingressos pelo Ticketmaster, você está ajudando a digitalizar um livro.
05:01
you help to digitize a book.
124
301940
1376
Facebook: Toda vez que você adiciona um amigo ou cutuca alguém,
05:03
Facebook: Every time you add a friend or poke somebody,
125
303340
2616
você está ajudando a digitalizar um livro.
05:05
you help to digitize a book.
126
305980
1376
Twitter e cerca de 350.000 outros sites todos usam reCAPTCHA.
05:07
Twitter and about 350,000 other sites are all using reCAPTCHA.
127
307380
2936
E na verdade, o número de sites usando reCAPTCHA é tão alto
05:10
And the number of sites that are using reCAPTCHA is so high
128
310340
2816
que o número de palavras que são digitalizadas por dia é realmente, relamente grande.
05:13
that the number of words we're digitizing per day is really large.
129
313180
3136
É cerca de 100 milhões por dia,
05:16
It's about 100 million a day,
130
316340
1416
o que é o equivalente a 2,5 milhões de livros por ano.
05:17
which is the equivalent of about two and a half million books a year.
131
317780
3496
E tudo isto tem sido feito uma palavra por vez
05:21
And this is all being done one word at a time
132
321300
2136
somente por pessoas digitando CAPTCHAs na internet.
05:23
by just people typing CAPTCHAs on the Internet.
133
323460
2216
(Aplausos)
05:25
(Applause)
134
325700
6880
05:32
Now, of course,
135
332940
1216
Agora é claro,
05:34
since we're doing so many words per day,
136
334180
3336
já que estamos fazendo tantas palavras por dia,
coisas engraçadas podem acontecer.
05:37
funny things can happen.
137
337540
1256
05:38
This is especially true because now we're giving people
138
338820
2616
E isto é especialmente verdadeiro porque agora estamos dando às pessoas
2 palavras aleatórias em inglês próximas uma da outra.
05:41
two randomly chosen English words next to each other.
139
341460
2496
Assim coisas engraçadas podem acontecer.
05:43
So funny things can happen.
140
343980
1336
Por exemplo, apresentamos esta palavra.
05:45
For example, we presented this word.
141
345340
1736
É a palavra "Cristãos"; não há nada de errado com ela.
05:47
It's the word "Christians"; there's nothing wrong with it.
142
347100
2736
Mas se apresentarmos junto com outra palavra escolhida aleatoriamente,
05:49
But if you present it along with another randomly chosen word,
143
349860
2936
coisas ruins podem acontecer.
05:52
bad things can happen.
144
352820
1336
Assim chegamos nisso. (Texto: maus cristãos)
05:54
So we get this.
145
354180
1216
05:55
[bad Christians]
146
355420
1216
Mas é ainda pior, porque o site em particular em que isso apareceu
05:56
But it's even worse, because the website where we showed this
147
356660
2896
é de fato chamado A Embaixada do Reino de Deus.
05:59
actually happened to be called The Embassy of the Kingdom of God.
148
359580
3056
(Risadas)
06:02
(Laughter)
149
362660
1696
Oops.
06:04
Oops.
150
364380
1216
06:05
(Laughter)
151
365620
3856
(Risadas)
Aqui está outra realmente ruim.
06:09
Here's another really bad one.
152
369500
1696
JohnEdwards.com
06:11
JohnEdwards.com
153
371220
1296
06:12
[Damn liberal]
154
372540
1216
(Texto: Maldito liberal)
06:13
(Laughter)
155
373780
4496
(Risadas)
Assim continuamos a insultar pessoas aqui e ali todo dia.
06:18
So we keep on insulting people left and right everyday.
156
378300
2816
Agora, é claro, não estamos insultando pessoas.
06:21
Of course, we're not just insulting people.
157
381140
2016
Veja aqui está a coisa, desde que apresentamos 2 palavras escolhidas aleatoriamente,
06:23
Here's the thing. Since we're presenting two randomly chosen words,
158
383180
3176
coisas interessantes acontecem.
06:26
interesting things can happen.
159
386380
1456
06:27
So this actually has given rise to a really big Internet meme
160
387860
4616
Assim isso realmente tem dado origem
a uma enorme transmissão cultural via internet
06:32
that tens of thousands of people have participated in,
161
392500
2536
que dezenas de milhares de pessoas têm participado,
que é chamado arte CAPTCHA.
06:35
which is called CAPTCHA art.
162
395060
1656
06:36
I'm sure some of you have heard about it.
163
396740
1976
Tenho certeza que alguns de vocês já ouviram falar disso.
06:38
Here's how it works.
164
398740
1256
Isto funciona assim.
06:40
Imagine you're using the Internet and you see a CAPTCHA
165
400020
2616
Imagine que voê está usando a internet e você vê um CAPTCHA
06:42
that you think is somewhat peculiar,
166
402660
1736
que você acredita ser de alguma forma peculiar,
06:44
like this CAPTCHA.
167
404420
1216
como este CAPTCHA. (Texto: torradeira invisível)
06:45
[invisible toaster]
168
405660
1216
06:46
What you're supposed to do is you take a screenshot of it.
169
406900
2736
Assim o que você deve fazer é tirar uma foto da tela.
Então é claro, você preenche seu CAPTCHA
06:49
Then of course, you fill out the CAPTCHA because you help us digitize a book.
170
409660
3656
porque você está nos ajudando a digitalizar um livro.
Mas então, primeiro você tira uma foto da tela,
06:53
But first you take a screenshot
171
413340
1496
06:54
and then you draw something that is related to it.
172
414860
2376
e então você desenha algo relacionado com ela.
(Risadas)
06:57
(Laughter)
173
417260
1696
06:58
That's how it works.
174
418980
1216
É assim que funciona.
07:00
(Laughter)
175
420220
1336
07:01
There are tens of thousands of these.
176
421580
2656
Existem dezenas de milhares destes.
07:04
Some of them are very cute.
177
424260
2072
Alguns são muito fofos. (Texto: Aperte isso)
07:06
[clenched it]
178
426356
1213
(Risadas)
07:07
(Laughter)
179
427593
1843
Alguns são mais engraçados.
07:09
Some of them are funnier.
180
429460
1536
(Texto: fundadores chapados)
07:11
[stoned Founders]
181
431020
1216
07:12
(Laughter)
182
432260
4376
(Risadas)
07:16
And some of them, like paleontological shvisle ...
183
436660
3429
E alguns deles,
como uma sequência paleontológica de letras,
07:20
(Laughter)
184
440113
1923
contém Snoop Dogg.
07:22
they contain Snoop Dogg.
185
442060
1216
07:23
(Laughter)
186
443300
3136
(Risadas)
07:26
OK, so this is my favorite number of reCAPTCHA.
187
446460
2576
Ok, então este é o meu número favorito de reCAPTCHA.
Então isto é minha coisa favorita de todo este projeto.
07:29
So this is the favorite thing that I like about this whole project.
188
449060
3176
Este é o número de pessoas distintas
07:32
This is the number of distinct people
189
452260
1816
que nos ajudaram a digitalizar pelo menos uma palavra de um livro através do reCAPTCHA
07:34
that have helped us digitize at least one word out of a book through reCAPTCHA:
190
454100
3736
750 milhões,
07:37
750 million, a little over 10 percent of the world's population,
191
457860
3056
que é um pouco mais de 10% da população mundial,
07:40
has helped us digitize human knowledge.
192
460940
1896
nos ajudou a digitalizar o conhecimento humano.
07:42
And it is numbers like these that motivate my research agenda.
193
462860
3096
E são números como este que motivam minha agenda de pesquisa.
07:45
So the question that motivates my research is the following:
194
465980
3056
Assim a questão que motiva minha pesquisa é a seguinte:
Se você olhar para as conquitas humanas em larga escala,
07:49
If you look at humanity's large-scale achievements,
195
469060
2416
essas coisas realmente enormes
07:51
these really big things
196
471500
1216
07:52
that humanity has gotten together and done historically --
197
472740
2715
que a humanidade se juntou e realizou historicamente --
07:55
like, for example, building the pyramids of Egypt
198
475479
2477
como por exemplo, construir as pirâmides do Egito
07:57
or the Panama Canal
199
477980
1576
ou o Canal do Panamá
07:59
or putting a man on the Moon --
200
479580
2056
ou colocar o homem na Lua --
08:01
there is a curious fact about them,
201
481660
1696
existem fatos curiosos sobre isso,
08:03
and it is that they were all done with about the same number of people.
202
483380
3336
e é que todos elas foram feitas quase com o mesmo número de pessoas.
É estranho; todas elas foram feitas com cerca de 100.000 pessoas.
08:06
It's weird; they were all done with about 100,000 people.
203
486740
2696
E a razão para isso é porque, antes da internet,
08:09
And the reason for that is because, before the Internet,
204
489460
2656
coordenar mais de 100.000 pessoas,
08:12
coordinating more than 100,000 people,
205
492140
1856
muito menos pagá-las, era essencialmente impossível.
08:14
let alone paying them, was essentially impossible.
206
494020
3016
Mas agora com a internet, acabo de mostrar-lhes um projeto
08:17
But now with the Internet, I've just shown you a project
207
497060
2656
em que tivemos 750 milhões de pessoas
08:19
where we've gotten 750 million people to help us digitize human knowledge.
208
499740
3496
nos ajudando a digitalizar o conhecimento humano.
Assim a pergunta que motiva minha pesquisa é,
08:23
So the question that motivates my research is,
209
503260
2176
se conseguimos colocar o homem na Lua com 100.000
08:25
if we can put a man on the Moon with 100,000,
210
505460
2136
08:27
what can we do with 100 million?
211
507620
2176
o que podemos fazer com 100 milhões?
08:29
So based on this question,
212
509820
1256
Assim baseado nesta questão,
08:31
we've had a lot of different projects that we've been working on.
213
511100
3056
temos diferentes projetos em que estamos trabalhando.
Deixem-me ocntar-lhe sobre um que estou mais empolgado.
08:34
Let me tell you about one that I'm most excited about.
214
514180
2536
08:36
This is something that we've been semiquietly working on
215
516740
2656
Isto é algo que estamos trabalhando semi-quietos
mais ou menos no último ano e meio.
08:39
for the last year and a half or so.
216
519420
1696
Anda não foi lançado. É chamdo Duolingo.
08:41
It hasn't yet been launched. It's called Duolingo.
217
521140
2376
Já que não foi lançado, shhhhhhh!
08:43
Since it hasn't been launched, shhh!
218
523540
1736
(Risadas)
08:45
(Laughter)
219
525300
1656
08:46
Yeah, I can trust you'll do that.
220
526980
2256
Sim, posso confiar que farão isso.
Então este é o projeto. Aqui é como começou.
08:49
So this is the project. Here's how it started.
221
529260
2216
Começou comigo perguntando a meu aluno de graduação,
08:51
It started with me posing a question to my graduate student, Severin Hacker.
222
531500
3576
Severin Hacker.
Ok, este é Severin Hacker.
08:55
OK, that's Severin Hacker.
223
535100
1280
Então fiz a pergunta a meu aluno de graduação.
08:57
So I posed the question to my graduate student.
224
537299
2217
E sim, você me ouviram corretamente;
08:59
By the way, you did hear me correctly; his last name is Hacker.
225
539540
2976
o sobrenome dele é Hacker.
09:02
(Laughter)
226
542540
1016
Então fiz esta pergunta a ele:
09:03
So I posed this question to him: How can we get 100 million people
227
543580
3296
Como podemos conseguir 100 milhões de pessoas
09:06
translating the web into every major language for free?
228
546900
2960
traduzindo a Web nas principais línguas gratuitamente?
Ok, tem muitas coisas a serem ditas sobre esta pergunta.
09:10
There's a lot of things to say about this question.
229
550500
2416
Primeiro, traduzir a Web.
09:12
First of all, translating the web.
230
552940
1656
Atualmente a Web é dividida em diversas línguas.
09:14
Right now, the web is partitioned into multiple languages.
231
554620
2796
Uma grande fração dela é em Inglês.
09:17
A large fraction of it is in English.
232
557440
1816
Se você não conhece inglês, você não tem acesso a ela.
09:19
If you don't know English, you can't access it.
233
559280
2216
Mas existem grandes frações em outras línguas diferentes,
09:21
But there's large fractions in other different languages,
234
561520
2696
e se você não conhece essas línguas, você não tem acesso a ela.
09:24
and if you don't know them, you can't access it.
235
564240
2256
Assim eu gostaria de traduzir toda a Web, ou pelo menos a maiorira da Web,
09:26
So I would like to translate all of the web,
236
566520
2096
09:28
or at least most of it, into every major language.
237
568640
2376
em cada língua principal.
Então é isso que gostaria de fazer.
09:31
That's what I would like to do.
238
571040
1496
09:32
Now, some of you may say, why can't we use computers to translate?
239
572560
4476
Agora alguns de vocês podem dizer, porque não usamos computadores para traduzir?
Porque não usamos uma máquina de tradução?
09:37
Machine translation is starting to translate
240
577060
2096
Máquinas de tradução hoje em dia estão começando a traduzir algumas frases aqui e ali.
09:39
some sentences here and there.
241
579180
1456
Porque não a usamos para traduzir toda a Web?
09:40
Why can't we use it to translate the web?
242
580660
1976
Bem o problema com isso é que ainda não é bom o suficiente
09:42
The problem with that is it's not yet good enough
243
582660
2336
e provavelmente não o será nos próximos 15 a 20 anos.
09:45
and it probably won't be for the next 15 to 20 years.
244
585020
2496
Ela erra muito.
09:47
It makes a lot of mistakes. Even when it doesn't,
245
587540
2336
Mesmo quando não erra,
09:49
since it makes so many mistakes, you don't know whether to trust it or not.
246
589900
3576
como faz muitos erros, você não sabe se deve confiar ou não.
Então deixe-me lhes mostrar um exemplo
09:53
So let me show you an example
247
593500
1416
09:54
of something that was translated with a machine.
248
594940
2256
de algo que foi traduzido com uma máquina.
Na verdade eram posts de forum.
09:57
Actually, it was a forum post.
249
597220
1456
09:58
It was somebody who was trying to ask a question about JavaScript.
250
598700
3176
Era alguém que estava tentando perguntar algo sobre JavaScript.
10:01
It was translated from Japanese into English.
251
601900
2616
Foi traduzido do japonês para o inglês.
10:04
So I'll just let you read.
252
604540
1776
Vou apenas deixá-los ler.
10:06
This person starts apologizing
253
606340
1776
Esta pessoa começa se desculpando
10:08
for the fact that it's translated with a computer.
254
608140
2456
pelo fato do texto ser traduzido por um computador.
10:10
So the next sentence is going to be the preamble to the question.
255
610620
3776
Então a próxima frase será a introdução da questão.
Então ele está explicando algo.
10:14
So he's just explaining something.
256
614420
1656
Lembrem-se é uma questão sobre JavaScript.
10:16
Remember, it's a question about JavaScript.
257
616100
2056
10:18
[At often, the goat-time install a error is vomit.]
258
618180
2616
(Texto: Em frequentemente, o tempo cabra instala um erro é vômito.)
10:20
(Laughter)
259
620820
5096
(Risadas)
10:25
Then comes the first part of the question.
260
625940
3536
Então vem a primeira parte da questão.
10:29
[How many times like the wind, a pole, and the dragon?]
261
629500
2936
(Texto: Quantas vezes como o vento, um poste e um dragão?)
10:32
(Laughter)
262
632460
4656
(Risadas)
Aí vem minha parte favorita da questão.
10:37
Then comes my favorite part of the question.
263
637140
2056
10:39
[This insult to father's stones?]
264
639220
1936
(Texto: Isto insulta o pai das pedras?)
10:41
(Laughter)
265
641180
3856
(Risadas)
E aí vem o final, que é minha parte favorita de tudo isso.
10:45
And then comes the ending,
266
645060
1296
10:46
which is my favorite part of the whole thing.
267
646380
2136
(Texto: Por favor desculpe-se por sua estupidez. Existem muitos obrigados.)
10:48
[Please apologize for your stupidity. There are a many thank you.]
268
648540
3136
10:51
(Laughter)
269
651700
2176
(Risadas)
10:53
OK, so computer translation, not yet good enough.
270
653900
2936
Ok, então a tradução por computador, ainda não é boa o suficiente.
Assim de volta a questão.
10:56
So back to the question.
271
656860
1256
Então precisamos de pessoas para traduzir toda a Web.
10:58
So we need people to translate the whole web.
272
658140
2976
Agora a próxima pergunta que vocês devem ter é,
11:01
So now the next question you may have is,
273
661140
1976
então porque nós simplesmente não pagamos pessoas para fazer isso?
11:03
well, why can't we just pay people to do this?
274
663140
2176
Poderíamos pagar tradutores profissionais para traduzir toda a Web.
11:05
We could pay professional translators to translate the whole web.
275
665340
3096
Podemos fazer isso.
11:08
We could do that.
276
668460
1256
11:09
Unfortunately, it would be extremely expensive.
277
669740
2216
Infelizmente, seria extremamente caro.
11:11
For example, translating a tiny fraction of the whole web, Wikipedia,
278
671980
3256
Por exemplo, traduzindo uma pequenina fração de toda a Web, Wikipedia,
em outra língua, Espanhol.
11:15
into one other language, Spanish.
279
675260
2496
11:17
OK? Wikipedia exists in Spanish,
280
677780
1976
Wikipedia existe em espanhol,
11:19
but it's very small compared to the size of English.
281
679780
2456
mas é muito pequena se comparada com a versão em inglês.
É cerca de 20% do tamanho da em inglês.
11:22
It's about 20 percent of the size of English.
282
682260
2176
Se quisermos traduzir os outros 80% em espanhol,
11:24
If we wanted to translate the other 80 percent into Spanish,
283
684460
2856
custaria pelo menos 50 milhões de dólares --
11:27
it would cost at least 50 million dollars --
284
687340
2136
e isto no mais explorado, país terceirizado por aí.
11:29
and this is even at the most exploited, outsourcing country out there.
285
689500
3656
Assim seria muito caro.
11:33
So it would be very expensive.
286
693180
1456
Então o que queremos fazer é pegar 100 milhões de pessoas
11:34
So what we want to do is, we want to get 100 million people
287
694660
2762
traduzindo a Web em cada língua principal
11:37
translating the web into every major language for free.
288
697446
2590
de graça.
Agora se é isto que você quer fazer,
11:40
If this is what you want to do, you quickly realize
289
700060
2416
você provavelmente encontrará duas grandes barreiras,
11:42
you're going to run into two big hurdles, two big obstacles.
290
702500
2936
dois grandes obstáculos.
11:45
The first one is a lack of bilinguals.
291
705460
3296
O primeiro é a falta de pessoas bilíngues.
11:48
So I don't even know
292
708780
2176
Assim eu nem sei
11:50
if there exists 100 million people out there using the web
293
710980
2736
se existe por aí 100 milhões de pessoas usando a Web
11:53
who are bilingual enough to help us translate.
294
713740
2296
que são bilíngues o suficiente para nos ajudar a traduzir.
Isto é um grande problema.
11:56
That's a big problem.
295
716060
1216
11:57
The other problem you're going to run into is a lack of motivation.
296
717300
3176
O outro problema que você encontrará é a falta de motivação.
Como iremos motivar as pessoas
12:00
How are we going to motivate people to actually translate the web for free?
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720500
3536
para realmente traduzirem a Web de graça?
Normalmente, você deve pagar a pessoa para fazer isso.
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Normally, you have to pay people to do this.
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724060
2296
12:06
So how are we going to motivate them to do it for free?
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726380
2616
Então como iremos motivá-las para fazer isto de graça?
Agora quando começamos a pensar nisso, fomos bloqueados por essas duas coisas.
12:09
When we were starting to think about this, we were blocked by these two things.
300
729020
3736
Mas aí percebemos, que existe sim uma forma
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But then we realized, there's a way
301
732780
1696
de resolver esses dois problemas com a mesma solução.
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to solve both these problems with the same solution.
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734500
2456
Uma forma de matar dois pássaros com uma só pedra.
12:16
To kill two birds with one stone.
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736980
1616
E istó é transformar a tradução de línguas
12:18
And that is to transform language translation
304
738620
2136
12:20
into something that millions of people want to do
305
740780
2816
em algo que milhões de pessoas querem fazer,
12:23
and that also helps with the problem of lack of bilinguals,
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743620
3136
e isto também ajuda com o problema da falta de bilíngues,
12:26
and that is language education.
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746780
2376
e isto é educação de línguas.
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So it turns out that today,
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749180
1976
Assim acontece que hoje em dia,
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there are over 1.2 billion people learning a foreign language.
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751180
3400
existem mais de 1.2 milhões de pessoas aprendendo uma língua estrangeira.
Pessoas que realmente querem aprender uma língua estrangeira.
12:35
People really want to learn a foreign language.
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755300
2216
E não é apenas porque elas estão sendo forçadas a isso na escola.
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And it's not just because they're being forced to do so in school.
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757540
3136
Por exemplo, apenas nos Estados Unidos,
12:40
In the US alone, there are over five million people
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760700
2416
existem mais de 5 milhões de pessoas que pagaram mais de 500 dólares
12:43
who have paid over $500 for software to learn a new language.
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763140
2896
em softwares para aprender uma nova língua.
Assim as pessoas realmente querem aprender uma nova língua.
12:46
So people really want to learn a new language.
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766060
2176
Então o que estamos trabalhando no último ano e meio é um novo site --
12:48
So what we've been working on for the last year and a half
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768260
2736
chamdo Duolingo --
12:51
is a new website -- it's called Duolingo --
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771020
2056
em que a ideia básica é que as pessoas aprendem uma nova língua de graça
12:53
where the basic idea is people learn a new language for free
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773100
2856
12:55
while simultaneously translating the web.
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775980
2056
enquanto simultaneamente traduzem a Web.
E então basicamente elas estão aprendendo fazendo.
12:58
And so basically, they're learning by doing.
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778060
2536
Assim a forma como isso funciona
13:00
So the way this works
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780620
1216
13:01
is whenever you're a just a beginner, we give you very simple sentences.
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781860
3416
é que desde quando você é um iniciante, lhes damos frases muito simples.
Existem, é claro, muitas frases simples na Web.
13:05
There's a lot of very simple sentences on the web.
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785300
2376
Lhes damos frases muito, muito simples
13:07
We give you very simple sentences along with what each word means.
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787700
3216
junto com o significado de cada palavra.
13:10
And as you translate them
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790940
1336
E quando você as traduz, e ao ver como outras pessoas as traduzem,
13:12
and as you see how other people translate them,
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792300
2216
você começa a aprender a língua.
13:14
you start learning the language.
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794540
1576
E ao se tornar mais e mais avançado,
13:16
And as you get more advanced,
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796140
1416
13:17
we give you more complex sentences to translate.
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2256
lhes damos frases mais e mais complexas para traduzir.
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But at all times, you're learning by doing.
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799860
2016
Mas todas as vezes, você aprende fazendo.
13:21
Now, the crazy thing about this method is that it actually really works.
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801900
3696
Agora a coisa mais doida sobre este método
é que realmente funciona.
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People are really learning a language.
331
805620
1856
Primeiro, as pessoas realmente estao aprendendo uma língua.
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We're mostly done building it and now we're testing it.
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807500
2616
Nós praticamente acabamos de construir, e agora estamos testando.
Pessoas realmente podem aprender uma língua com isto.
13:30
People really can learn a language with it.
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810140
2056
E eles aprendem tão bem quanto com os softwares de ensino de línguas.
13:32
And they learn it about as well as the leading language learning software.
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812220
3496
Assim as pessoas realmente aprendem uma língua.
13:35
So people really do learn a language.
335
815740
1816
E não apenas a aprendem bem,
13:37
And not only do they learn it as well, but actually it's more interesting.
336
817580
3496
mas de uma forma mais interessante.
Porque com Duolingo, as pessoas aprendem realmente com um conteúdo real.
13:41
Because with Duolingo, people are learning with real content.
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821100
2896
Ao contrário de aprenderem com frases inventadas,
13:44
As opposed to learning with made-up sentences,
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824020
2176
as pessoas estão aprendendo com conteúdo real o que é inerentemente interessante.
13:46
people are learning with real content, which is inherently interesting.
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826220
3336
Assim as pessoas realmente aprendem uma língua.
13:49
So people really do learn a language.
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829580
1816
Mas talvez o mais surpreendente,
13:51
But perhaps more surprisingly,
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831420
1616
as traduções que obtemos das pessoas que usam o site,
13:53
the translations that we get from people using the site,
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833060
2736
13:55
even though they're just beginners,
343
835820
1776
ainda que sejam inciantes,
13:57
the translations that we get
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837620
1376
as traduções que obtemos são tão precisas quanto as de um tradutor profissional,
13:59
are as accurate as those of professional language translators,
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839020
2936
o que é muito surpreendente.
14:01
which is very surprising.
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841980
1216
Assim deixem-me mostrar-lhes um exemplo.
14:03
So let me show you one example.
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843220
1536
14:04
This is a sentence that was translated from German into English.
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844780
3016
Esta é uma frase que foi traduzida do alemão para o inglês.
No alto está o alemão.
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The top is the German. The middle is an English translation
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847820
2776
No meio está a tradução em inglês
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that was done by a professional translator
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850620
2256
ela foi feita por alguém que é um tradutor profissional
14:12
who we paid 20 cents a word for this translation.
351
852900
2376
que pagamos 20 centavos a palavra por esta tradução.
E embaixo está a tradução de usuários do Duolingo,
14:15
And the bottom is a translation by users of Duolingo,
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855300
2696
nenhum deles conhecia nada de alemão
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none of whom knew any German before they started using the site.
353
858020
3736
antes de começarem a usar este site.
14:21
If you can see, it's pretty much perfect.
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861780
1976
Como podem ver, está praticamente perfeita.
14:23
Of course, we play a trick here
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863780
1536
Agora, é claro, fizemos um truque aqui
14:25
to make the translations as good as professional language translators.
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865340
3336
para tornar as traduções tão boas quanto as de tradutores profissionais.
Combinamos as traduções de diversos iniciantes
14:28
We combine the translations of multiple beginners
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868700
2336
para chegar a qualidade de um tradutor profissional.
14:31
to get the quality of a single professional translator.
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871060
2896
14:33
Now, even though we're combining the translations,
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873980
4536
Agora mesmo que estejamos combinando traduções,
14:38
the site actually can translate pretty fast.
360
878540
2776
o site realmente pode traduzir rapidamente.
Então deixem-me mostrar-lhes,
14:41
So let me show you,
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881340
1216
14:42
this is our estimates of how fast we could translate Wikipedia
362
882580
2936
esta é nossa estimativa de quão rápido podemos traduzir a Wikipedia
de inglês para espanhol.
14:45
from English into Spanish.
363
885540
1296
14:46
Remember, this is 50 million dollars' worth of value.
364
886860
2976
Lembre-se, isto vale 50 milhões dólares.
14:49
So if we wanted to translate Wikipedia into Spanish,
365
889860
2456
Então se queremos traduzir a Wikipedia em espanhol,
podemos fazer isto em 5 semanas com 100 mil usuários ativos.
14:52
we could do it in five weeks with 100,000 active users.
366
892340
2696
E poderíamos fazer isto em cerca de 80 horas com um milhão de usuários ativos.
14:55
And we could do it in about 80 hours with a million active users.
367
895060
3056
Partindo do princípio que todos os projetos que meu grupo trabalhou até então tiveram milhões de usuários,
14:58
Since all the projects my group has worked on so far
368
898140
2456
15:00
have gotten millions of users,
369
900620
1456
estamos esperançosos em podermos traduzir
15:02
we're hopeful that we'll be able to translate extremely fast.
370
902100
2896
extremamente rápido com este projeto.
Agora a coisa que estou mais animado com o Duolingo
15:05
Now, the thing that I'm most excited about with Duolingo
371
905020
2976
é que acredito que ele disponibiliza um modelo de negócio para o ensino de línguas.
15:08
is I think this provides a fair business model for language education.
372
908020
3736
Então aqui está:
15:11
So here's the thing:
373
911780
1216
O modelo atual de negócio para ensino de línguas
15:13
The current business model for language education
374
913020
2336
é aquele em que o estudante paga,
15:15
is the student pays,
375
915380
1376
15:16
and in particular, the student pays Rosetta Stone 500 dollars.
376
916780
3056
e particularmente, o estudante paga ao software Rosetta Stone 500 dólares.
(Risadas)
15:19
(Laughter)
377
919860
1816
Este é o modelo de negócios atual.
15:21
That's the current business model.
378
921700
1656
O problema com este modelo de negócio
15:23
The problem with this business model
379
923380
1736
é que 95% da população mundial não possui 500 dólares.
15:25
is that 95 percent of the world's population doesn't have 500 dollars.
380
925140
3296
Então é extremamente injusto com os pobres.
15:28
So it's extremely unfair towards the poor.
381
928460
2776
Isto é totalmente direcionado aos ricos.
15:31
This is totally biased towards the rich.
382
931260
1936
Agora vejam, com Duolingo,
15:33
Now, see, in Duolingo,
383
933220
1616
15:34
because while you learn, you're actually creating value,
384
934860
3656
porque enquanto você aprende
você realmente cria valor, você está traduzindo coisas --
15:38
you're translating stuff --
385
938540
1336
15:39
which, for example, we could charge somebody for translations,
386
939900
2936
o que por exemplo, nós poderíamos cobrar de alguém pela traduções.
15:42
so this is how we could monetize this.
387
942860
1856
Então é assim que podemos rentabilizar isto.
15:44
Since people are creating value while they're learning,
388
944740
2616
Já que as pessoas estão criando valor enquanto aprendem,
elas não precisam pagar com seu dinheiro, elas pagam com seu tempo.
15:47
they don't have to pay with their money, they pay with their time.
389
947380
3096
Mas a mágica aqui é que elas estão pagando com seu tempo,
15:50
But the magical thing here
390
950500
1923
15:52
is that is time that would have had to have been spent anyways
391
952447
2996
mas este é um tempo que estaria sendo gasto de qualquer forma
no aprendizando de uma língua.
15:55
learning the language.
392
955467
1209
15:56
So the nice thing about Duolingo
393
956700
1576
O bom do Duolingo é que acredito que ele disponibiliza um modelo de negócios justo --
15:58
is, I think, it provides a fair business model --
394
958300
2336
um que não discrimina as pessoas pobres.
16:00
one that doesn't discriminate against poor people.
395
960660
2376
Então aqui está o site. Obrigado.
16:03
So here's the site. Thank you.
396
963060
1456
(Aplausos)
16:04
(Applause)
397
964540
7000
Então aqui está o site.
16:13
We haven't yet launched,
398
973060
2416
Ainda não lançamos,
16:15
but if you go there, you can sign up to be part of our private beta,
399
975500
3296
mas se você acessá-lo, poderá se registrar para fazer parte da versão beta privada,
16:18
which is probably going to start in three or four weeks.
400
978820
2656
que provavelmente começará em 3 ou 4 semanas.
Ainda não lançamos este Duolingo.
16:21
We haven't yet launched it.
401
981500
1336
16:22
By the way, I'm the one talking here,
402
982860
1816
Por sinal, sou eu quem está falando aqui,
16:24
but Duolingo is the work of a really awesome team,
403
984700
2376
mas na verdade Duolingo é o trabalho de uma equipe fantástica e certos membros estão aqui.
16:27
some of whom are here. So thank you.
404
987100
1736
Então, obrigado.
16:28
(Applause)
405
988860
5240
(Aplausos)
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