Massive-scale online collaboration | Luis von Ahn

309,846 views ・ 2011-12-06

TED


Por favor, faça duplo clique nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Ana Luísa Bernardino Revisora: Nuno Couto
00:15
How many of you had to fill out a web form
0
15260
2000
Já tiveram de preencher um formulário na web
00:17
where you've been asked to read
1
17284
1512
onde pedem para lerem caracteres distorcidos como estes?
00:18
a distorted sequence of characters like this?
2
18820
2136
00:20
How many of you found it really annoying?
3
20980
1953
Não acharam isso muito irritante?
(Risos)
00:22
(Laughter)
4
22957
1099
Espetacular. Fui eu que inventei isso.
00:24
OK, outstanding. So I invented that.
5
24080
1736
00:25
(Laughter)
6
25840
1836
(Risos)
00:27
Or I was one of the people who did it.
7
27700
1856
Fui um dos que inventou isso.
00:29
That thing is called a CAPTCHA.
8
29580
1536
Esta coisa chama-se um CAPTCHA.
Serve para certificar que quem preenche o formulário,
00:31
And it is there to make sure you, the entity filling out the form,
9
31140
3136
é uma pessoa e não um programa informático
00:34
are a human and not a computer program
10
34300
1856
desenvolvido para submeter o formulário milhões de vezes.
00:36
that was written to submit the form millions of times.
11
36180
2576
00:38
The reason it works is because humans, at least non-visually-impaired humans,
12
38780
3656
Funciona porque as pessoas, que não tenham limitações visuais
não têm problema em ler estes caracteres distorcidos,
00:42
have no trouble reading these distorted characters,
13
42460
2416
mas os programas informáticos ainda não o conseguem fazer
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
temos de escrever estes caracteres distorcidos
00:50
is to prevent scalpers from writing a program
17
50540
2136
para impedir que os burlões comprem
00:52
that can buy millions of tickets, two at a time.
18
52700
2256
milhões de bilhetes, dois de cada vez.
00:54
CAPTCHAs are used all over the Internet.
19
54980
1936
Usam-se CAPTCHAs em toda a Internet.
00:56
And since they're used so often,
20
56940
1576
Como são usados com muita frequência,
00:58
a lot of times the sequence of random characters shown to the user
21
58540
3136
nem sempre é feliz a sequência de caracteres aleatórios
que é mostrada ao utilizador
01:01
is not so fortunate.
22
61700
1216
01:02
So this is an example from the Yahoo registration page.
23
62940
2656
Este exemplo é da página de registo do Yahoo.
01:05
The random characters that happened to be shown to the user
24
65620
2816
Os caracteres aleatórios que aparecem
são W, A, I, T [esperem], que formam uma palavra.
01:08
were W, A, I, T, which, of course, spell a word.
25
68460
2696
Mas a melhor parte é a 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
que os serviços do Yahoo receberam uns 20 minutos depois.
01:15
[Help! I've been waiting for over 20 minutes and nothing happens.]
28
75780
3136
[Socorro! Estou à espera há mais de 20 minutos e não acontece nada]
01:18
(Laughter)
29
78940
4856
(Risos)
01:23
This person thought they needed to wait.
30
83820
1905
Esta pessoa achava que tinha de esperar.
01:25
This, of course, is not as bad as this poor person.
31
85749
2407
Mas é muito melhor do que este, coitado.
[Reiniciar]
01:28
(Laughter)
32
88180
2376
(Risos)
01:30
CAPTCHA Project is something that we did at Carnegie Melllon over 10 years ago,
33
90580
3736
Desenvolvemos o projeto CAPTCHA aqui na Carnegie Mellon há 10 anos
e está a ser usado por toda a 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
Vou falar-vos de um projeto que desenvolvemos anos depois,
01:38
which is sort of the next evolution of CAPTCHA.
36
98980
2216
que é uma espécie de evolução do CAPTCHA.
É um projeto a que chamamos reCAPTCHA,
01:41
This is a project that we call reCAPTCHA,
37
101220
1976
que começámos aqui na Carnegie Mellon,
01:43
which is something that we started here at Carnegie Mellon,
38
103220
2776
e que transformámos depois numa empresa.
01:46
then we turned it into a start-up company.
39
106020
2008
Há cerca de um ano e meio,
01:48
And then about a year and a half ago, Google actually acquired this company.
40
108052
3588
a Google comprou esta empresa.
Vou dizer-vos o que este projeto começou.
01:51
Let me tell you what this project started.
41
111664
2007
Este projeto começou através da seguinte perceção:
01:53
This project started from the following realization:
42
113695
2531
Escrevem-se cerca de 200 milhões de CAPTCHAs
01:56
It turns out that approximately 200 million CAPTCHAs
43
116250
2437
todos os dias, por pessoas em todo o 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 soube disto, senti-me muito orgulhoso e pensei:
"Que impacto que a minha investigação tem tido!".
02:03
I thought, look at the impact my research has had.
46
123394
2341
02:05
But then I started feeling bad.
47
125759
1484
Mas depois comecei a sentir-me mal.
02:07
Here's the thing: each time you type a CAPTCHA,
48
127267
2206
Porque, sempre que escrevemos um CAPTCHA,
desperdiçamos 10 segundos do nosso 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
Se multiplicarmos isso por 200 milhões,
02:13
you get that humanity is wasting about 500,000 hours every day
51
133820
3016
a humanidade está a gastar cerca de 500 000 horas por dia
02:16
typing these annoying CAPTCHAs.
52
136860
1536
a escrever estes irritantes CAPTCHAs.
02:18
(Laughter)
53
138420
1016
02:19
So then I started feeling bad.
54
139460
1429
Por isso, comecei a sentir-me mal.
02:20
(Laughter)
55
140913
1803
(Risos)
02:22
And then I started thinking, of course, we can't just get rid of CAPTCHAs,
56
142740
3496
Depois comecei a pensar:
"Não nos podemos livrar dos CAPTCHAs,
"porque a segurança da web depende deles."
02:26
because the security of the web depends on them.
57
146260
2256
"Existirá alguma forma de utilizar este esforço
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 qualquer coisa boa para a humanidade?"
02:32
So see, here's the thing.
60
152940
1496
Então vejam isto.
02:34
While you're typing a CAPTCHA, during those 10 seconds,
61
154460
2616
Nos 10 segundos, em que escrevem o CAPTCHA,
o cérebro está a fazer algo fascinante.
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
Faz uma coisa que os computadores não conseguem fazer.
02:41
So can we get you to do useful work for those 10 seconds?
64
161820
2696
Como conseguir fazer algo útil durante esses 10 segundos?
02:44
Is there some humongous problem that we cannot yet get computers to solve,
65
164540
3496
Ou seja, há um enorme problema
que os computadores não resolvem.
02:48
yet we can split into tiny 10-second chunks
66
168060
2776
Será que podemos dividi-lo em períodos de 10 segundos
02:50
such that each time somebody solves a CAPTCHA,
67
170860
2176
e que, quando alguém escreve um CAPTCHA,
se resolva uma parte desse problema?
02:53
they solve a little bit of this problem?
68
173060
1936
A resposta é "sim", e é oque estamos a fazer agora.
02:55
And the answer to that is "yes," and this is what we're doing now.
69
175020
3136
Por isso, hoje em dia, quando escrevem um CAPTCHA,
02:58
Nowadays, while you're typing a CAPTCHA,
70
178180
1936
estão a autenticar-se como pessoas,
03:00
not only are you authenticating yourself as a human,
71
180140
2429
e estão a ajudar-nos a digitalizar livros.
03:02
but in addition you're helping us to digitize books.
72
182593
2443
Vou explicar como é que isso funciona.
03:05
Let me explain how this works.
73
185060
1456
03:06
There's a lot of projects trying to digitize books.
74
186540
2416
Há imensos projetos a tentar digitalizar livros.
03:08
Google has one. The Internet Archive has one.
75
188980
2136
A Google tem um. O Internet Archive tem um.
A Amazon, com o Kindle, está a tentar digitalizar livros.
03:11
Amazon, with the Kindle, is trying to digitize books.
76
191140
2496
03:13
Basically, the way this works is you start with an old book.
77
193660
3176
Isto funciona assim:
Começa-se por pegar num livro antigo, físico.
03:16
You've seen those things, right?
78
196860
1576
Já viram uma coisa destas? Um livro?
03:18
Like a book?
79
198460
1216
(Risos)
03:19
(Laughter)
80
199700
1256
03:20
So you start with a book and then you scan it.
81
200980
2536
Começam com um livro e digitalizam-no.
Digitalizar 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 digital de cada página do livro.
03:27
It gives you an image for every page.
84
207180
1816
Uma imagem para cada página do livro.
03:29
This is an image with text for every page of the book.
85
209020
2576
Uma imagem com texto para cada página do livro.
03:31
The next step in the process is that the computer needs to be able
86
211620
3136
O passo seguinte é o computador conseguir decifrar
todas as palavras nessa imagem.
03:34
to decipher the words in this image.
87
214780
1736
Usa-se uma tecnologia chamada OCR,
03:36
That's using a technology called OCR, for optical character recognition,
88
216540
3416
Reconhecimento Ótico de Caracteres,
03:39
which takes a picture of text
89
219980
1416
que tira uma fotografia do texto
03:41
and tries to figure out what text is in there.
90
221420
2176
e tenta descobrir que texto está lá.
03:43
Now, the problem is that OCR is not perfect.
91
223620
2656
O problema é que o OCR não é perfeito.
Especialmente para livros mais 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
com tinta a falhar e páginas amareladas,
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
Nas coisas que foram escritas há mais de 50 anos,
o computador não reconhece cerca de 30% das palavras.
03:55
the computer cannot recognize about 30 percent of the words.
96
235340
2856
Portanto, extraímos todas as palavras
03:58
So now we're taking all of the words that the computer cannot recognize
97
238220
3376
que o computador não consegue reconhecer
04:01
and we're getting people to read them for us
98
241620
2256
e pomos pessoas a lê-las para nós
04:03
while they're typing a CAPTCHA on the Internet.
99
243900
2216
enquanto escrevem um CAPTCHA na Internet.
04:06
So the next time you type a CAPTCHA, these words that you're typing
100
246140
3176
Quando escreverem um CAPTCHA, a palavra que escreverem
é uma palavra que sai de livros que estão a ser 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
e que o computador não conseguiu reconhecer.
04:13
The reason we have two words nowadays instead of one
103
253820
2456
Agora temos duas palavras, em vez de uma,
porque uma das palavras foi retirada de um livro
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
que o sistema não conseguia ler.
04:20
it didn't know what it was and it's going to present it to you.
106
260340
3016
Mas como não sabe a resposta, não consegue dizer-vos que palavra é.
04:23
But since it doesn't know the answer, it cannot grade it.
107
263380
2696
Por isso, dá-vos 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
para a qual o sistema conhece a resposta.
04:29
We don't tell you which one's which and we say, please type both.
110
269524
3072
Não dizemos qual é qual. Pedimos para escrever as duas.
Se escreverem a palavra correta
04:32
And if you type the correct word
111
272620
1575
que o sistema já conhece,
04:34
for the one for which the system knows the answer,
112
274219
2377
ele assume que vocês são humanos,
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 acha que escreveram bem a outra palavra.
Se repetirmos este processo com 10 pessoas diferentes
04:41
And if we repeat this process to 10 different people
115
281380
2456
e todas elas concordarem qual é a nova palavra,
04:43
and they agree on what the new word is,
116
283860
1896
então temos mais uma palavra digitalizada corretamente.
04:45
then we get one more word digitized accurately.
117
285780
2216
É assim que o sistema funciona.
04:48
So this is how the system works.
118
288020
1576
Desde que o lançámos há três ou quatro anos,
04:49
And since we released it about three or four years ago,
119
289620
2616
muitos websites já começaram a mudar
04:52
a lot of websites have started switching from the old CAPTCHA,
120
292260
2936
do CAPTCHA onde as pessoas perdiam tempo
04:55
where people wasted their time,
121
295220
1536
para o novo CAPTCHA, ajudando a digitalizar livros.
04:56
to the new CAPTCHA where people are helping to digitize books.
122
296780
2936
Por exemplo, o Ticketmaster.
04:59
So every time you buy tickets on Ticketmaster,
123
299740
2176
Quando compram bilhetes no Ticketmaster, ajudam a digitalizar um livro.
05:01
you help to digitize a book.
124
301940
1376
Facebook: Quando adicionam um amigo
05:03
Facebook: Every time you add a friend or poke somebody,
125
303340
2616
estão a ajudar a digitalizar um livro.
05:05
you help to digitize a book.
126
305980
1376
O Twitter e cerca de 350 000 websites estão a usar o reCAPTCHA.
05:07
Twitter and about 350,000 other sites are all using reCAPTCHA.
127
307380
2936
O número de sites a usar o reCAPTCHA é tão grande
05:10
And the number of sites that are using reCAPTCHA is so high
128
310340
2816
que o número de palavras que digitalizamos por dia é muito 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
05:17
which is the equivalent of about two and a half million books a year.
131
317780
3496
o que equivale a dois milhões e meio de livros por ano.
Tudo isto é feito, palavra-a-palavra
05:21
And this is all being done one word at a time
132
321300
2136
apenas com a escrita de CAPTCHAs na Internet.
05:23
by just people typing CAPTCHAs on the Internet.
133
323460
2216
05:25
(Applause)
134
325700
6880
(Aplausos)
05:32
Now, of course,
135
332940
1216
Agora, claro,
já que estamos a conseguir tantas palavras por dia,
05:34
since we're doing so many words per day,
136
334180
3336
podem acontecer situações engraçadas.
05:37
funny things can happen.
137
337540
1256
05:38
This is especially true because now we're giving people
138
338820
2616
Estamos a dar às pessoas
duas palavras escolhidas ao acaso, em conjunto.
05:41
two randomly chosen English words next to each other.
139
341460
2496
Podem acontecer coisas engraçadas.
05:43
So funny things can happen.
140
343980
1336
Por exemplo, demos a palavra "cristãos".
05:45
For example, we presented this word.
141
345340
1736
Nada de especial.
05:47
It's the word "Christians"; there's nothing wrong with it.
142
347100
2736
Mas se a apresentarmos com outra escolhida ao acaso,
05:49
But if you present it along with another randomly chosen word,
143
349860
2936
podem acontecer coisas más.
05:52
bad things can happen.
144
352820
1336
Por exemplo. [Maus cristãos]
05:54
So we get this.
145
354180
1216
05:55
[bad Christians]
146
355420
1216
Mas pior ainda, porque o site em que mostrámos isto
05:56
But it's even worse, because the website where we showed this
147
356660
2896
calhou chamar-se "A Embaixada do Reino de Deus".
05:59
actually happened to be called The Embassy of the Kingdom of God.
148
359580
3056
(Risos)
06:02
(Laughter)
149
362660
1696
06:04
Oops.
150
364380
1216
06:05
(Laughter)
151
365620
3856
Aqui está outra bem má.
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
[Maldito liberal]
06:13
(Laughter)
155
373780
4496
(Risos)
Estamos sempre a insultar pessoas por todo o lado.
06:18
So we keep on insulting people left and right everyday.
156
378300
2816
Mas não estamos só a insultar pessoas.
06:21
Of course, we're not just insulting people.
157
381140
2016
Como apresentamos duas palavras escolhidas ao acaso,
06:23
Here's the thing. Since we're presenting two randomly chosen words,
158
383180
3176
podem acontecer coisas interessantes.
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
Isto gerou um burburinho famoso na Internet
em que já participaram dezenas de milhares de pessoas
06:32
that tens of thousands of people have participated in,
161
392500
2536
que se chama: "CAPTCHA art".
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
Já devem ter ouvido falar nele.
06:38
Here's how it works.
164
398740
1256
Funciona assim:
06:40
Imagine you're using the Internet and you see a CAPTCHA
165
400020
2616
Imaginem que veem um CAPTCHA
06:42
that you think is somewhat peculiar,
166
402660
1736
que acham que é, de certa forma, esquisito,
06:44
like this CAPTCHA.
167
404420
1216
como este CAPTCHA
06:45
[invisible toaster]
168
405660
1216
[Torradeira invisível]
06:46
What you're supposed to do is you take a screenshot of it.
169
406900
2736
Depois, supostamente, faz-se um printscreen.
e preenchem o CAPTCHA,
06:49
Then of course, you fill out the CAPTCHA because you help us digitize a book.
170
409660
3656
porque estão a ajudar a digitalizar um livro.
Mas depois, fazem o printscreen
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 desenham algo relacionado com ele.
06:57
(Laughter)
173
417260
1696
(Risos)
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
Há dezenas de milhares destes.
07:04
Some of them are very cute.
177
424260
2072
Alguns são adoráveis.
[consegui-o]
07:06
[clenched it]
178
426356
1213
07:07
(Laughter)
179
427593
1843
(Risos)
07:09
Some of them are funnier.
180
429460
1536
Outros são mais divertidos.
07:11
[stoned Founders]
181
431020
1216
[Fundadores pedrados]
07:12
(Laughter)
182
432260
4376
(Risos)
07:16
And some of them, like paleontological shvisle ...
183
436660
3429
E alguns deles,
como "paleontological shvisle"
07:20
(Laughter)
184
440113
1923
contêm o Snoop Dogg.
07:22
they contain Snoop Dogg.
185
442060
1216
07:23
(Laughter)
186
443300
3136
(Risos)
07:26
OK, so this is my favorite number of reCAPTCHA.
187
446460
2576
Ok, este é o meu número preferido do reCAPTCHA.
É a minha coisa preferida em todo este projeto.
07:29
So this is the favorite thing that I like about this whole project.
188
449060
3176
É o número de pessoas que nos ajudaram a digitalizar
07:32
This is the number of distinct people
189
452260
1816
07:34
that have helped us digitize at least one word out of a book through reCAPTCHA:
190
454100
3736
pelo menos uma palavra de um livro através do reCAPTCHA:
750 mil milhões,
07:37
750 million, a little over 10 percent of the world's population,
191
457860
3056
um pouco mais de 10% da população mundial,
07:40
has helped us digitize human knowledge.
192
460940
1896
que nos ajudou a digitalizar o conhecimento humano.
07:42
And it is numbers like these that motivate my research agenda.
193
462860
3096
São números como estes que motivam a minha investigação.
07:45
So the question that motivates my research is the following:
194
465980
3056
A questão que motiva a minha investigação é esta:
Se virmos as grandes conquistas da humanidade,
07:49
If you look at humanity's large-scale achievements,
195
469060
2416
as coisas realmente grandiosas
07:51
these really big things
196
471500
1216
07:52
that humanity has gotten together and done historically --
197
472740
2715
em que a humanidade se juntou e fez história
07:55
like, for example, building the pyramids of Egypt
198
475479
2477
— como a construção das pirâmides do Egipto
07:57
or the Panama Canal
199
477980
1576
ou do canal do Panamá
07:59
or putting a man on the Moon --
200
479580
2056
ou pôr um homem na Lua —
08:01
there is a curious fact about them,
201
481660
1696
há um facto curioso relacionado com elas:
08:03
and it is that they were all done with about the same number of people.
202
483380
3336
todas foram feitas com quase o mesmo número de pessoas.
08:06
It's weird; they were all done with about 100,000 people.
203
486740
2696
É estranho; todas foram feitas com cerca de 100 000 pessoas.
08:09
And the reason for that is because, before the Internet,
204
489460
2656
E a razão para isso é que, antes da Internet,
coordenar mais do que 100 000 pessoas,
08:12
coordinating more than 100,000 people,
205
492140
1856
08:14
let alone paying them, was essentially impossible.
206
494020
3016
quanto mais, pagar-lhes, era quase impossível.
Mas agora, com a Internet, mostrei um projeto
08:17
But now with the Internet, I've just shown you a project
207
497060
2656
08:19
where we've gotten 750 million people to help us digitize human knowledge.
208
499740
3496
em que temos 750 milhões de pessoas
que nos ajudam a digitalizar o conhecimento humano.
08:23
So the question that motivates my research is,
209
503260
2176
Assim, o motive da minha investigação é:
08:25
if we can put a man on the Moon with 100,000,
210
505460
2136
se conseguimos pôr um homem na Lua com 100 000 pessoas,
08:27
what can we do with 100 million?
211
507620
2176
o que conseguiremos fazer com 100 milhões?
08:29
So based on this question,
212
509820
1256
Com base nesta questão,
08:31
we've had a lot of different projects that we've been working on.
213
511100
3056
estamos a trabalhar em muitos projetos diferentes
Vou falar-vos sobre aquele que mais me entusiasma.
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
É uma coisa em que temos estado a trabalhar discretamente
08:39
for the last year and a half or so.
216
519420
1696
no último ano e meio.
08:41
It hasn't yet been launched. It's called Duolingo.
217
521140
2376
Ainda não foi lançado. Chama-se Duolingo.
08:43
Since it hasn't been launched, shhh!
218
523540
1736
Como ainda não foi lançado, shhhhh!
08:45
(Laughter)
219
525300
1656
(Risos)
08:46
Yeah, I can trust you'll do that.
220
526980
2256
Sim, confio que vão fazer isso.
O projeto é este. Começou assim.
08:49
So this is the project. Here's how it started.
221
529260
2216
Fiz uma pergunta a um estudante já licenciado,
08:51
It started with me posing a question to my graduate student, Severin Hacker.
222
531500
3576
Severin Hacker.
Este é o Severin Hacker.
08:55
OK, that's Severin Hacker.
223
535100
1280
(Risos)
08:57
So I posed the question to my graduate student.
224
537299
2217
Fiz uma pergunta ao meu aluno.
08:59
By the way, you did hear me correctly; his last name is Hacker.
225
539540
2976
Já agora, vocês ouviram bem,
o apelido dele é Hacker.
09:02
(Laughter)
226
542540
1016
Fiz-lhe esta pergunta:
09:03
So I posed this question to him: How can we get 100 million people
227
543580
3296
"Como conseguir que 100 milhões de pessoas
09:06
translating the web into every major language for free?
228
546900
2960
"traduzam a web, de graça, para as principais línguas?"
09:10
There's a lot of things to say about this question.
229
550500
2416
Há muitas coisas a dizer acerca disto.
09:12
First of all, translating the web.
230
552940
1656
Em primeiro lugar: traduzir a Web.
A web está dividida em várias línguas.
09:14
Right now, the web is partitioned into multiple languages.
231
554620
2796
Uma grande parte dela está em inglês.
09:17
A large fraction of it is in English.
232
557440
1816
Se não soubermos inglês, não conseguimos percebê-la.
09:19
If you don't know English, you can't access it.
233
559280
2216
Mas há grandes frações noutras línguas.
09:21
But there's large fractions in other different languages,
234
561520
2696
Se não soubermos essas línguas, não as percebemos.
09:24
and if you don't know them, you can't access it.
235
564240
2256
Por isso, gostaria de traduzir toda a web, ou a maior parte dela,
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 todas as línguas principais.
É o que eu gostaria 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
Poderão dizer:
"Porque é que não usamos computadores para traduzir?
"ou tradução automática?
09:37
Machine translation is starting to translate
240
577060
2096
"A tradução automática já começa a traduzir algumas frases.
09:39
some sentences here and there.
241
579180
1456
09:40
Why can't we use it to translate the web?
242
580660
1976
"Porque não usá-la para toda a web?"
09:42
The problem with that is it's not yet good enough
243
582660
2336
O problema é que ela ainda não é grande coisa
nem o será, nos próximos 15 ou 20 anos.
09:45
and it probably won't be for the next 15 to 20 years.
244
585020
2496
Faz imensos erros.
09:47
It makes a lot of mistakes. Even when it doesn't,
245
587540
2336
Por causa disso, não sabemos se podemos confiar nela ou não
09:49
since it makes so many mistakes, you don't know whether to trust it or not.
246
589900
3576
Vou mostrar-vos 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
duma coisa que foi traduzida automaticamente.
Tratava-se de um post de um fórum.
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
Alguém queria fazer uma pergunta sobre JavaScript.
10:01
It was translated from Japanese into English.
251
601900
2616
Foi traduzida de japonês para inglês.
10:04
So I'll just let you read.
252
604540
1776
[...Agradeço computador traduzir ajudar. Desculpem!]
10:06
This person starts apologizing
253
606340
1776
Esta pessoa começa por pedir desculpa
10:08
for the fact that it's translated with a computer.
254
608140
2456
por estar a traduzir com um computador.
10:10
So the next sentence is going to be the preamble to the question.
255
610620
3776
A próxima frase é o preâmbulo da questão.
10:14
So he's just explaining something.
256
614420
1656
Está apenas a explicar.
10:16
Remember, it's a question about JavaScript.
257
616100
2056
Lembrem-se, é uma questão sobre o JavaScript.
10:18
[At often, the goat-time install a error is vomit.]
258
618180
2616
[Frequentemente, o tempo de cabra instalar um erro é vómito".)
10:20
(Laughter)
259
620820
5096
(Risos)
10:25
Then comes the first part of the question.
260
625940
3536
Depois vem a primeira parte da pergunta.
10:29
[How many times like the wind, a pole, and the dragon?]
261
629500
2936
[Quantas vezes como o vento, um polo, e o dragão?)
10:32
(Laughter)
262
632460
4656
(Risos)
Depois vem a minha parte preferida da pergunta
10:37
Then comes my favorite part of the question.
263
637140
2056
10:39
[This insult to father's stones?]
264
639220
1936
[Este insulto às pedras do pai?]
10:41
(Laughter)
265
641180
3856
(Risos)
E por fim, a minha parte favorita disto tudo.
10:45
And then comes the ending,
266
645060
1296
10:46
which is my favorite part of the whole thing.
267
646380
2136
[Por favor peçam desculpa pela vossa estupidez. Há imensos obrigado]
10:48
[Please apologize for your stupidity. There are a many thank you.]
268
648540
3136
10:51
(Laughter)
269
651700
2176
(Risos)
10:53
OK, so computer translation, not yet good enough.
270
653900
2936
A tradução por computadores, ainda não é grande coisa.
10:56
So back to the question.
271
656860
1256
Voltando à nossa questão:
10:58
So we need people to translate the whole web.
272
658140
2976
Precisamos de pessoas que traduzam toda a web.
A próxima pergunta que podem ter é,
11:01
So now the next question you may have is,
273
661140
1976
"Porque é que não pagamos a pessoas para fazer isto?
11:03
well, why can't we just pay people to do this?
274
663140
2176
Podíamos pagar a tradutores profissionais para traduzir toda a web.
11:05
We could pay professional translators to translate the whole web.
275
665340
3096
11:08
We could do that.
276
668460
1256
Podíamos fazer isso mas seria extremamente caro.
11:09
Unfortunately, it would be extremely expensive.
277
669740
2216
11:11
For example, translating a tiny fraction of the whole web, Wikipedia,
278
671980
3256
Por exemplo: traduzir uma fração minúscula de toda a web, a Wikipédia,
11:15
into one other language, Spanish.
279
675260
2496
para uma outra língua, o espanhol.
11:17
OK? Wikipedia exists in Spanish,
280
677780
1976
A Wikipédia existe em espanhol,
11:19
but it's very small compared to the size of English.
281
679780
2456
mas é muito pequena quando comparada com o inglês.
11:22
It's about 20 percent of the size of English.
282
682260
2176
É cerca de 20% do tamanho em inglês.
Se quiséssemos traduzir os outros 80% para espanhol,
11:24
If we wanted to translate the other 80 percent into Spanish,
283
684460
2856
custar-nos-ia, pelo menos, 50 milhões de dólares,
11:27
it would cost at least 50 million dollars --
284
687340
2136
mesmo no país fornecedor mais explorado que existe.
11:29
and this is even at the most exploited, outsourcing country out there.
285
689500
3656
Seria extremamente caro.
11:33
So it would be very expensive.
286
693180
1456
Queremos que haja 100 milhões de pessoas
11:34
So what we want to do is, we want to get 100 million people
287
694660
2762
a traduzir a web, de graça, em todas as línguas principais,
11:37
translating the web into every major language for free.
288
697446
2590
Se queremos fazer isto,
11:40
If this is what you want to do, you quickly realize
289
700060
2416
percebemos logo que há duas barreiras bem grandes,
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
A primeira é a falta de bilingues.
11:48
So I don't even know
292
708780
2176
Nem sei se existem 100 milhões de utilizadores da web
11:50
if there exists 100 million people out there using the web
293
710980
2736
que sejam suficientemente bilingues para nos ajudar a traduzir.
11:53
who are bilingual enough to help us translate.
294
713740
2296
Esse 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
Outro problema é a falta de motivação.
Como é que vamos motivar as pessoas
12:00
How are we going to motivate people to actually translate the web for free?
297
720500
3536
a traduzir a web de graça?
Normalmente, é preciso pagar para isso.
12:04
Normally, you have to pay people to do this.
298
724060
2296
12:06
So how are we going to motivate them to do it for free?
299
726380
2616
Como é que as vamos motivar para o fazerem de graça?
12:09
When we were starting to think about this, we were blocked by these two things.
300
729020
3736
A princípio, ficámos bloqueados por estes dois aspetos.
Mas depois percebemos que há uma maneira
12:12
But then we realized, there's a way
301
732780
1696
de resolver ambos os problemas com a mesma solução.
12:14
to solve both these problems with the same solution.
302
734500
2456
12:16
To kill two birds with one stone.
303
736980
1616
Podemos matar dois coelhos só com uma cajadada.
12:18
And that is to transform language translation
304
738620
2136
E isso faz-se transformando a tradução
12:20
into something that millions of people want to do
305
740780
2816
numa coisa que milhões de pessoas queiram fazer,
12:23
and that also helps with the problem of lack of bilinguals,
306
743620
3136
e que também diminua o problema da falta de bilingues.
12:26
and that is language education.
307
746780
2376
Faz-se isso através da educação linguística.
12:29
So it turns out that today,
308
749180
1976
Acontece que, hoje em dia,
há mais de 1,2mil milhões de pessoas a aprender uma língua estrangeira.
12:31
there are over 1.2 billion people learning a foreign language.
309
751180
3400
As pessoas querem imenso aprender uma língua estrangeira.
12:35
People really want to learn a foreign language.
310
755300
2216
12:37
And it's not just because they're being forced to do so in school.
311
757540
3136
Não é por estarem a ser forçadas a aprender na escola.
Só nos EUA, há mais de 5 milhões de pessoas
12:40
In the US alone, there are over five million people
312
760700
2416
que pagaram mais de 500 dólares
12:43
who have paid over $500 for software to learn a new language.
313
763140
2896
por software para aprenderem uma nova língua.
12:46
So people really want to learn a new language.
314
766060
2176
As pessoas querem mesmo aprender uma nova língua.
12:48
So what we've been working on for the last year and a half
315
768260
2736
Por isso, no último ano e meio, temos trabalhado
num novo website, chamado Duolingo,
12:51
is a new website -- it's called Duolingo --
316
771020
2056
onde a ideia principal é que as pessoas aprendam uma nova língua de graça
12:53
where the basic idea is people learn a new language for free
317
773100
2856
12:55
while simultaneously translating the web.
318
775980
2056
ao mesmo tempo que traduzem a web.
12:58
And so basically, they're learning by doing.
319
778060
2536
Ou seja, aprendem fazendo.
13:00
So the way this works
320
780620
1216
Funciona assim:
13:01
is whenever you're a just a beginner, we give you very simple sentences.
321
781860
3416
quando se trata de um principiante, damos-lhe frases muito simples.
Claro que há imensas frases simples na web.
13:05
There's a lot of very simple sentences on the web.
322
785300
2376
13:07
We give you very simple sentences along with what each word means.
323
787700
3216
Frases muito simples juntamente com o significado de cada palavra.
13:10
And as you translate them
324
790940
1336
À medida que se traduz, à medida que se vê como as outras pessoas as traduzem,
13:12
and as you see how other people translate them,
325
792300
2216
13:14
you start learning the language.
326
794540
1576
começa-se a aprender a língua.
E à medida que vai avançando,
13:16
And as you get more advanced,
327
796140
1416
13:17
we give you more complex sentences to translate.
328
797580
2256
damos-lhe frases mais complexas para traduzir.
13:19
But at all times, you're learning by doing.
329
799860
2016
Mas está-se sempre a aprender fazendo.
13:21
Now, the crazy thing about this method is that it actually really works.
330
801900
3696
O que é invulgar neste método é que realmente funciona.
13:25
People are really learning a language.
331
805620
1856
Primeiro, as pessoas estão a aprender uma língua.
13:27
We're mostly done building it and now we're testing it.
332
807500
2616
Já acabámos de o construir, agora estamos a testá-lo.
13:30
People really can learn a language with it.
333
810140
2056
As pessoas aprendem uma língua
tão bem como com o melhor software de aprendizagem de línguas.
13:32
And they learn it about as well as the leading language learning software.
334
812220
3496
13:35
So people really do learn a language.
335
815740
1816
As pessoas aprendem mesmo uma língua.
Não só aprendem uma língua,
13:37
And not only do they learn it as well, but actually it's more interesting.
336
817580
3496
é muito mais interessante.
Porque, com o Duolingo, as pessoas estão a aprender com conteúdos reais.
13:41
Because with Duolingo, people are learning with real content.
337
821100
2896
Em vez de aprenderem com frases feitas,
13:44
As opposed to learning with made-up sentences,
338
824020
2176
as pessoas aprendem com um conteúdo real, que é interessante.
13:46
people are learning with real content, which is inherently interesting.
339
826220
3336
As pessoas aprendem uma língua.
13:49
So people really do learn a language.
340
829580
1816
13:51
But perhaps more surprisingly,
341
831420
1616
Mas talvez mais surpreendente do que isso,
13:53
the translations that we get from people using the site,
342
833060
2736
as traduções que obtemos através dos utilizadores do site,
13:55
even though they're just beginners,
343
835820
1776
embora sejam de principiantes,
13:57
the translations that we get
344
837620
1376
são tão precisas como as dos tradutores linguísticos profissionais,
13:59
are as accurate as those of professional language translators,
345
839020
2936
o que é bastante surpreendente.
14:01
which is very surprising.
346
841980
1216
Vou mostrar-vos um exemplo.
14:03
So let me show you one example.
347
843220
1536
14:04
This is a sentence that was translated from German into English.
348
844780
3016
Esta frase foi traduzida de alemão para inglês.
A de cima, é o original em alemão.
14:07
The top is the German. The middle is an English translation
349
847820
2776
A do meio, é uma tradução em inglês
14:10
that was done by a professional translator
350
850620
2256
feita por um tradutor profissional inglês
14:12
who we paid 20 cents a word for this translation.
351
852900
2376
a quem pagámos 20 cêntimos por palavra pela tradução.
14:15
And the bottom is a translation by users of Duolingo,
352
855300
2696
A de baixo, é a tradução dos utilizadores do Duolingo,
14:18
none of whom knew any German before they started using the site.
353
858020
3736
nenhum dos quais sabia alemão
antes de começar a usar o site.
14:21
If you can see, it's pretty much perfect.
354
861780
1976
Como podem ver, é quase perfeita.
14:23
Of course, we play a trick here
355
863780
1536
Claro que usamos aqui um truque
14:25
to make the translations as good as professional language translators.
356
865340
3336
para tornar as traduções tão boas como as dos tradutores profissionais.
14:28
We combine the translations of multiple beginners
357
868700
2336
Combinamos as traduções de vários principiantes
para conseguir a qualidade de um único tradutor profissional.
14:31
to get the quality of a single professional translator.
358
871060
2896
14:33
Now, even though we're combining the translations,
359
873980
4536
Embora estejamos a combinar as traduções,
14:38
the site actually can translate pretty fast.
360
878540
2776
o website consegue traduzir de forma bastante rápida.
Vou mostrar a nossa estimativa
14:41
So let me show you,
361
881340
1216
14:42
this is our estimates of how fast we could translate Wikipedia
362
882580
2936
quanto à rapidez da tradução da Wikipédia
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
Lembrem-se, isto vale 50 milhões de dólares.
14:49
So if we wanted to translate Wikipedia into Spanish,
365
889860
2456
A tradução da Wikipédia para espanhol,
podia ser feita, em cinco semanas, com 100 000 utilizadores ativos,
14:52
we could do it in five weeks with 100,000 active users.
366
892340
2696
em cerca de 80 horas, com um milhão de utilizadores ativos.
14:55
And we could do it in about 80 hours with a million active users.
367
895060
3056
Como todos os projetos em que temos trabalhado tiveram milhões de utilizadores,
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
temos esperança que conseguiremos traduzir
15:02
we're hopeful that we'll be able to translate extremely fast.
370
902100
2896
muito depressa, com este projeto.
15:05
Now, the thing that I'm most excited about with Duolingo
371
905020
2976
A coisa que mais me entusiasma no Duolingo
é que penso que isto proporciona um modelo de negócio justo
15:08
is I think this provides a fair business model for language education.
372
908020
3736
para a educação linguística.
15:11
So here's the thing:
373
911780
1216
No atual modelo para a educação linguística,
15:13
The current business model for language education
374
913020
2336
o aluno paga, ou seja,
15:15
is the student pays,
375
915380
1376
15:16
and in particular, the student pays Rosetta Stone 500 dollars.
376
916780
3056
o aluno paga 500 dólares à Rosetta Stone.
15:19
(Laughter)
377
919860
1816
(Risos)
15:21
That's the current business model.
378
921700
1656
Este é o modelo de negócio atual.
15:23
The problem with this business model
379
923380
1736
O problema deste modelo de negócio
15:25
is that 95 percent of the world's population doesn't have 500 dollars.
380
925140
3296
é que 95% da população mundial não tem 500 dólares.
15:28
So it's extremely unfair towards the poor.
381
928460
2776
Por isso, é extremamente injusto para os mais pobres.
15:31
This is totally biased towards the rich.
382
931260
1936
É completamente favorecedor dos ricos.
15:33
Now, see, in Duolingo,
383
933220
1616
Agora vejam, no Duolingo,
15:34
because while you learn, you're actually creating value,
384
934860
3656
como, enquanto aprendem,
estão a criar valor, estão a traduzir coisas
15:38
you're translating stuff --
385
938540
1336
15:39
which, for example, we could charge somebody for translations,
386
939900
2936
que podíamos cobrar a alguém pelas traduções.
15:42
so this is how we could monetize this.
387
942860
1856
É assim que poderíamos valorizar isto.
15:44
Since people are creating value while they're learning,
388
944740
2616
Como as pessoas estão a criar valor enquanto estão a aprender,
15:47
they don't have to pay with their money, they pay with their time.
389
947380
3096
não têm de pagar nada, pagam com o seu tempo.
O que é mágico aqui é que elas estão a pagar com o 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 é o tempo que teriam de gastar de qualquer maneira
15:55
learning the language.
392
955467
1209
a aprender a língua.
15:56
So the nice thing about Duolingo
393
956700
1576
O Duolingo é bom porque proporciona um modelo de negócio justo
15:58
is, I think, it provides a fair business model --
394
958300
2336
16:00
one that doesn't discriminate against poor people.
395
960660
2376
que não discrimina as pessoas pobres.
O site é este.
16:03
So here's the site. Thank you.
396
963060
1456
(Aplausos)
16:04
(Applause)
397
964540
7000
Obrigado.
O site é este.
16:13
We haven't yet launched,
398
973060
2416
Ainda não o lançámos,
16:15
but if you go there, you can sign up to be part of our private beta,
399
975500
3296
mas se forem lá, podem inscrever-se para fazer parte do nosso beta privado,
16:18
which is probably going to start in three or four weeks.
400
978820
2656
que irá começar dentro de três ou quatro semanas.
16:21
We haven't yet launched it.
401
981500
1336
Ainda não lançámos este Duolingo.
16:22
By the way, I'm the one talking here,
402
982860
1816
Já agora, eu sou um porta-voz.
16:24
but Duolingo is the work of a really awesome team,
403
984700
2376
O Duolingo é o trabalho de uma equipa fantástica,
16:27
some of whom are here. So thank you.
404
987100
1736
estão aqui alguns dos seus membros.
16:28
(Applause)
405
988860
5240
Obrigado.
(Aplausos)
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