How we teach computers to understand pictures | Fei Fei Li

Translator: Alba Xhani Reviewer: Helena Bedalli

Let me show you something.

Më lejoni t'ju tregoj dicka.

(Video) Girl: Okay, that's a cat sitting in a bed.

(Video) Vajza: Kjo është një mace e ulur në krevat.

The boy is petting the elephant.

Djali po përkëdhel elefantin.

Those are people that are going on an airplane.

Janë njerëz që po shkojnë drejt një aeroplani.

That's a big airplane.

Eshtë një aeroplan i madh.

Fei-Fei Li: This is a three-year-old child

Fei-Fei Li: Ky është një fëmijë tre-vjeçar

describing what she sees in a series of photos.

duke përshkruar atë që sheh në një seri fotosh.

She might still have a lot to learn about this world,

Ajo mund të ketë ende shumë për të mësuar rreth botës,

but she's already an expert at one very important task:

por ajo është tashmë mjeshtre në një detyrë shumë të rëndësishme:

to make sense of what she sees.

të kuptojë se çfarë po sheh.

Our society is more technologically advanced than ever.

Shoqëria jonë është më shumë se kurrë e avancuar teknologjikisht.

We send people to the moon, we make phones that talk to us

Ne dërgojmë njerëz në hënë, i bëjmë telefonat të komunikojnë me ne

or customize radio stations that can play only music we like.

apo i përshtasim stacionet e radios të luajnë muzikën që na pëlqen.

Yet, our most advanced machines and computers

Prapë, makinat dhe kompjuterët tanë më të avancuar

still struggle at this task.

e kanë të vështirë këtë punë.

So I'm here today to give you a progress report

Jam sot këtu t'ju jap një raport të ecurisë

on the latest advances in our research in computer vision,

mbi zhvillimet më të fundit në kërkimet tona në vizionin kompjuterik,

one of the most frontier and potentially revolutionary

një nga teknologjitë më të reja dhe potencialisht revolucionare

technologies in computer science.

në shkencat kompjuterike.

Yes, we have prototyped cars that can drive by themselves,

Po, kemi krijuar prototipe të makinave që vetë-drejtohen

but without smart vision, they cannot really tell the difference

por pa një vizion inteligjent, ato nuk mund ta gjejnë ndryshimin

between a crumpled paper bag on the road, which can be run over,

midis një qese letre të zhubrosur në rrugë, mbi të cilën mund të kalosh,

and a rock that size, which should be avoided.

dhe një guri po të të njejtave përmasa, i cili duhet shmangur.

We have made fabulous megapixel cameras,

Ne kemi krijuar kamera me rezolucion të lartë,

but we have not delivered sight to the blind.

por nuk i kemi dhënë shikim të verbërve.

Drones can fly over massive land,

Avionët e telekomanduar fluturojnë gjatë dhe mbi hapsira masive toke,

but don't have enough vision technology

por teknologjia vizive nuk është e mjaftueshme

to help us to track the changes of the rainforests.

për të monitoruar ndryshimet e pyjeve tropikale.

Security cameras are everywhere,

Kamerat e sigurisë janë kudo,

but they do not alert us when a child is drowning in a swimming pool.

por nuk na lajmërojnë kur një fëmijë është duke u mbytur në pishinë.

Photos and videos are becoming an integral part of global life.

Fotot dhe videot po bëhen një pjesë e pandashme e jetës globale.

They're being generated at a pace that's far beyond what any human,

Ata po gjenerohen me një ritëm aq të shpejtë, sa është e pamundur që

or teams of humans, could hope to view,

një individ, apo një grup individësh t'i shohë të gjitha,

and you and I are contributing to that at this TED.

dhe unë bashkë me ju po kontribojmë për këtë qëllim në TED.

Yet our most advanced software is still struggling at understanding

Megjithatë, programet tona më të avancuara e kanë të vështirë ta kuptojnë

and managing this enormous content.

dhe menaxhojnë këtë sasi kaq të madhe informacioni.

So in other words, collectively as a society,

Pra, me fjalë të tjera, bashkarisht si shoqëri,

we're very much blind,

ne jemi disi të verbër,

because our smartest machines are still blind.

pasi makinat tona më inteligjente janë akoma të verbra.

"Why is this so hard?" you may ask.

"Pse është kaq e vështirë?" do të pyesnit ju.

Cameras can take pictures like this one

Kamerat mund të kapin foto si kjo këtu

by converting lights into a two-dimensional array of numbers

duke i shndërruar dritat në një matricë numrash

known as pixels,

të njohura si piksela,

but these are just lifeless numbers.

por këto janë thjesht numra pa jetë.

They do not carry meaning in themselves.

Nuk mbartin ndonjë kuptim në vetvete.

Just like to hear is not the same as to listen,

Njësoj si të dëgjuarit nuk është njësoj si ta kuptosh atë që dëgjon,

to take pictures is not the same as to see,

ashtu dhe të kapësh foto nuk është njësoj si të shohësh,

and by seeing, we really mean understanding.

dhe me shikimin, ne nënkuptojmë dhe të kuptuarin e asaj që shohim.

In fact, it took Mother Nature 540 million years of hard work

Në fakt, Nënës Natyrë iu deshën 540 milionë vjet

to do this task,

për ta bërë këtë gjë,

and much of that effort

dhe pjesa më e madhe e mundit

went into developing the visual processing apparatus of our brains,

shkoi për zhvillimin e aparatit të përpunimit vizual në trurin tonë,

not the eyes themselves.

e jo vetëm për sytë.

So vision begins with the eyes,

Pra shikimi fillon me sytë,

but it truly takes place in the brain.

por në të vërtetë zhvillohet në tru.

So for 15 years now, starting from my Ph.D. at Caltech

Kështu për 15 vjet, duke filluar me doktoraturën në Caltech

and then leading Stanford's Vision Lab,

dhe më pas në krye të Vision Lab në Stanford,

I've been working with my mentors, collaborators and students

kam punuar me mentorët, bashkëpunuesit dhe studentët e mi

to teach computers to see.

për t'i mësuar kompjuterat të shohin.

Our research field is called computer vision and machine learning.

Fusha jonë kërkimore quhet computer vision dhe machine learning.

It's part of the general field of artificial intelligence.

Është pjesë e fushës së përgjithshme të inteligjencës artificiale.

So ultimately, we want to teach the machines to see just like we do:

Përfundimisht, ne duam t'i bëjmë kompjuterat të shohin ashtu si vetë ne:

naming objects, identifying people, inferring 3D geometry of things,

të emërtojnë objekte, të identifikojnë njerëz, t'i shohin gjërat me 3 dimensione,

understanding relations, emotions, actions and intentions.

të kuptojnë marrdhëniet, emocionet, veprimet dhe qëllimet.

You and I weave together entire stories of people, places and things

Ne thurim së bashku histori të tëra mbi njerëz, vende dhe sende

the moment we lay our gaze on them.

momentin e parë kur i hedhim një vështrim.

The first step towards this goal is to teach a computer to see objects,

Hapi i parë drejt këtij qëllimi është t'i mësojmë kompjuterat të shohin objekte,

the building block of the visual world.

baza për ndërtimin e botës vizuale.

In its simplest terms, imagine this teaching process

Në kushtet më të thjeshta, imagjinojeni këtë proces

as showing the computers some training images

si t'i tregosh kompjuterave disa imazhe të një objekti të caktuar

of a particular object, let's say cats,

për shembull, imazhe te maceve,

and designing a model that learns from these training images.

dhe të ndërtosh një model që trajnohet dhe mëson nga këto imazhe.

How hard can this be?

Sa e vështirë mund të jetë?

After all, a cat is just a collection of shapes and colors,

Në fund të fundit, një mace është thjesht një grumbull formash dhe ngjyrash,

and this is what we did in the early days of object modeling.

dhe me këtë mendim ecëm në ditët e hershme të modelimit të objekteve.

We'd tell the computer algorithm in a mathematical language

Ne do të përdornim matematikën për t'i treguar algoritmit kompjuterik

that a cat has a round face, a chubby body,

se një mace ka fytyrë të rrumbullakët, një trup topolak,

two pointy ears, and a long tail,

dy veshë me majë, dhe një bisht të gjatë,

and that looked all fine.

dhe çdo gjë dukej mirë.

But what about this cat?

Po a do të funksiononte me këtë mace?

(Laughter)

(Të qeshura)

It's all curled up.

Është komplet e ngatërruar.

Now you have to add another shape and viewpoint to the object model.

Në këtë rast duhet t'i shtojmë një formë dhe këndvështrim tjetër modelit të objektit.

But what if cats are hidden?

Po nëqoftëse macet janë të fshehura?

What about these silly cats?

Po këto mace qesharake? (Të qeshura)

Now you get my point.

Tani besoj se e kuptoni ku e kam fjalën.

Even something as simple as a household pet

Edhe diçka kaq e thjeshtë sa një kafshë shtëpiake

can present an infinite number of variations to the object model,

përfaqësohet nga variacione të panumërta për të krijuar modelin e objektit,

and that's just one object.

dhe ky është vetëm një rast.

So about eight years ago,

Pra rreth tetë vjet më parë,

a very simple and profound observation changed my thinking.

një vrojtim mjaft i thjeshtë dhe i thellë ndryshoi mënyrën time të të menduarit.

No one tells a child how to see,

Një fëmije askush nuk i mëson si të shohë,

especially in the early years.

veçanërisht në vitet e para të jetës.

They learn this through real-world experiences and examples.

Ato mësojnë përmes eksperiencave dhe shembujve.

If you consider a child's eyes

Nëse i mendojmë sytë e një fëmije

as a pair of biological cameras,

si aparate fotografike biologjike,

they take one picture about every 200 milliseconds,

ato kapin një foto çdo 200 millisekonda,

the average time an eye movement is made.

që është shpejtësia mesatare e lëvizjes së syrit.

So by age three, a child would have seen hundreds of millions of pictures

Kështu deri në moshën tre-vjeçare, një fëmijë ka parë qindra miliona foto

of the real world.

të botës reale.

That's a lot of training examples.

Këto janë shumë shembuj trajnues.

So instead of focusing solely on better and better algorithms,

Pra, në vënd që të fokusohemi vetëm te përmirësimi i algoritmave,

my insight was to give the algorithms the kind of training data

ideja ime ishte t'i ushqenim dhe trajnonim algoritmat me atë tip të dhënash

that a child was given through experiences

që një fëmijë merr përmes eksperiences

in both quantity and quality.

në cilësi dhe sasi.

Once we know this,

Me këtë ide,

we knew we needed to collect a data set

e dinim se na duhej të mblidhnim një grup të dhënash

that has far more images than we have ever had before,

që përmban shumë më tepër imazhe seç mund të kemi patur ndonjëherë,

perhaps thousands of times more,

ndoshta njëmijë herë më shumë,

and together with Professor Kai Li at Princeton University,

dhe së bashku me Profesorin Kai Li të Universitetit Princeton,

we launched the ImageNet project in 2007.

ne nisëm projektin ImageNet në 2007.

Luckily, we didn't have to mount a camera on our head

Për fat të mirë, nuk na u desh të montonim një aparat fotografik në kokë

and wait for many years.

dhe të prisnim për shumë vite.

We went to the Internet,

Ne iu drejtuam internetit,

the biggest treasure trove of pictures that humans have ever created.

thesari më i madh i fotove që njerëzit kanë krijuar ndonjëherë.

We downloaded nearly a billion images

Shkarkuam rreth një bilion imazhe

and used crowdsourcing technology like the Amazon Mechanical Turk platform

dhe përdorëm crowdsourcing, teknologjinë e kontributit të përbashkët online

to help us to label these images.

si platformën Amazon Mechanical Turk, për të na ndihmuar në etiketimin e imazheve.

At its peak, ImageNet was one of the biggest employers

Në majat e veta, ImageNet ishte një nga punëdhënësit më të mëdhenj

of the Amazon Mechanical Turk workers:

të punonjësve të Amazon Mechanical Turk:

together, almost 50,000 workers

së bashku, gati 50,000 punonjës

from 167 countries around the world

nga 167 shtete nga e gjithë bota

helped us to clean, sort and label

na ndihmuan të përzgjidhnim, të klasifikonim dhe të etiketonim

nearly a billion candidate images.

rreth nje bilion imazhe potenciale.

That was how much effort it took

Kjo ishte puna që u desh

to capture even a fraction of the imagery

për kapjen e çdo fraksioni të shëmbëlltyrës

a child's mind takes in in the early developmental years.

që mendja e një fëmije regjistron në vitet e para të zhvillimit

In hindsight, this idea of using big data

Në retrospektivë, ideja e përdorimit të "big data"

to train computer algorithms may seem obvious now,

për trajnimin e algoritmave kompjuterikë mund të duket e qartë tani,

but back in 2007, it was not so obvious.

por vite më parë, në 2007, nuk ishte kaq e qartë.

We were fairly alone on this journey for quite a while.

Ne ishim vërtet vetëm në këtë rrugëtim për mjaft kohë.

Some very friendly colleagues advised me to do something more useful for my tenure,

Disa kolegë të mitë, miqësisht më këshilluan të bëja diçka më të vlefshme,

and we were constantly struggling for research funding.

dhe vazhdimisht luftonim për financimin e kërkimeve.

Once, I even joked to my graduate students

Njëherë madje, unë bëra shaka me studentët e diplomuar

that I would just reopen my dry cleaner's shop to fund ImageNet.

se do të hapja sërish dyqanin tim të pastrimit kimik për të financuar ImageNet.

After all, that's how I funded my college years.

Në fund të fundit, ashtu arrita të financoj dhe studimet e mia.

So we carried on.

Pra ne vazhduam.

In 2009, the ImageNet project delivered

Në 2009-n, projekti ImageNet paraqiti

a database of 15 million images

një databazë me 15 milion imazhe

across 22,000 classes of objects and things

të klasifikuara në 22,000 klasa objektesh dhe gjërash

organized by everyday English words.

të organizuara sipas fjalëve të përdorura në Anglishten e përditshme.

In both quantity and quality,

Si në cilësi, ashtu dhe në sasi,

this was an unprecedented scale.

kjo ishte një arritje e paparë.

As an example, in the case of cats,

Si shembull, në rastin e maceve,

we have more than 62,000 cats

kemi më shumë se 62,000 mace

of all kinds of looks and poses

të të gjitha pamjeve, pozicioneve

and across all species of domestic and wild cats.

dhe llojeve të maceve shtëpiake apo të egra.

We were thrilled to have put together ImageNet,

Ne ishim të ngazëllyer nga puna e bërë me ImageNet,

and we wanted the whole research world to benefit from it,

dhe donim që e gjithë bota kërkimore të përfitonte nga rezultatet,

so in the TED fashion, we opened up the entire data set

kështu në një mënyrë të ngjashme me TED, ne ia ofruam të dhënat falas

to the worldwide research community for free.

komunitetit kërkimor në të gjithë botën.

(Applause)

(Duartrokitje)

Now that we have the data to nourish our computer brain,

Tani që i kemi të dhënat për të ushqyer trurin e kompjuterit,

we're ready to come back to the algorithms themselves.

jemi gati t'i rikthehemi algoritmeve.

As it turned out, the wealth of information provided by ImageNet

Rezultoi se, pasuria informative e ofruar nga ImageNet

was a perfect match to a particular class of machine learning algorithms

përkonte në mënyrë të përkryer me një kategori të veçantë algoritmesh

called convolutional neural network,

të machine learning, që quhen convolutional neural network,

pioneered by Kunihiko Fukushima, Geoff Hinton, and Yann LeCun

të aplikuar fillimisht nga Kunihiko Fukushima, Geoff Hinton, dhe Yann LeCun

back in the 1970s and '80s.

ne vitet '70 dhe '80.

Just like the brain consists of billions of highly connected neurons,

Ashtu si truri që përbëhet nga miliarda neurone të lidhura ngushtë,

a basic operating unit in a neural network

njësia baze operative e një rrjeti neuronesh (neural network)

is a neuron-like node.

është një nyje e ngjashme me neuronin.

It takes input from other nodes

Ajo merr të dhëna nga nyjet e tjera

and sends output to others.

dhe i dërgon rezultatin e përpunimit të tjerave.

Moreover, these hundreds of thousands or even millions of nodes

Për më tepër, këto qindra mijra madje edhe miliona nyje

are organized in hierarchical layers,

janë të organizuara në shtresa hierarkike,

also similar to the brain.

gjithashtu të ngjashme me trurin.

In a typical neural network we use to train our object recognition model,

Në një rrjet tipik neuronesh për të trajnuar modelin për njohjen e objekteve,

it has 24 million nodes,

ndodhen 24 milion nyje,

140 million parameters,

140 milion parametra,

and 15 billion connections.

dhe 15 miliardë lidhje.

That's an enormous model.

Ky është një model gjigand.

Powered by the massive data from ImageNet

Falë të dhënave masive ofruar nga ImageNet

and the modern CPUs and GPUs to train such a humongous model,

dhe CPU-të dhe GPU-të moderne për trajnimin e nje modeli kaq të madh,

the convolutional neural network

rrjeti konvolucional i neuroneve (convolutional neural network)

blossomed in a way that no one expected.

lulëzoi në një mënyrë që askush se priste.

It became the winning architecture

U kthye në një arkitekturë fitimtare

to generate exciting new results in object recognition.

për gjenerimin e rezultateve të reja në identifikimin e objekteve.

This is a computer telling us

Ky është një kompjuter duke na treguar

this picture contains a cat

se ky imazh përmban një mace

and where the cat is.

dhe vendin ku macja ndodhet.

Of course there are more things than cats,

Sigurisht ekzistojnë dhe gjëra të tjera përvec maceve,

so here's a computer algorithm telling us

pra ja një algoritëm komjuterik duke na treguar

the picture contains a boy and a teddy bear;

se imazhi përmban nje djalë dhe një arush teddy;

a dog, a person, and a small kite in the background;

një qen, një person, dhe një balonë të vogël në sfond;

or a picture of very busy things

apo një imazh shumë i ngarkuar me objekte

like a man, a skateboard, railings, a lampost, and so on.

si një burrë, një skateboard, kangjella, e kështu me rradhë.

Sometimes, when the computer is not so confident about what it sees,

Ndonjëherë, kur kompjuteri nuk është mjaft i sigurt për atë që sheh,

we have taught it to be smart enough

ne e kemi mësuar të tregohet i zgjuar

to give us a safe answer instead of committing too much,

e të na jap nje përgjigje të vagët por më të sigurt, në vend që t'ia fusë kot

just like we would do,

sic bëjmë ne,

but other times our computer algorithm is remarkable at telling us

por në raste të tjera, algoritmi ynë është i jashtëzakonshëm kur na tregon

what exactly the objects are,

saktësisht se me cilin objekt kemi të bëjmë,

like the make, model, year of the cars.

si përbërjen, modelin, vitin e prodhimit të makinave.

We applied this algorithm to millions of Google Street View images

Ne e aplikuam këtë algoritëm në miliona imazhe të Google Street View

across hundreds of American cities,

të qindra qyteteve amerikane,

and we have learned something really interesting:

dhe mësuam dicka shumë interesante:

first, it confirmed our common wisdom

së pari, konfirmoi atë qe na thotë dhe logjika

that car prices correlate very well

cmimet e makinave janë në përpjestim të drejtë

with household incomes.

me të ardhurat familjare.

But surprisingly, car prices also correlate well

Por per cudi, ato lidhen

with crime rates in cities,

dhe me shkallën e krimit në qytete,

or voting patterns by zip codes.

apo mënyrën e votimit sipas kodeve postare.

So wait a minute. Is that it?

Prit një minutë. Kaq ishte?

Has the computer already matched or even surpassed human capabilities?

Arriti kompjuteri tashmë në të njejtin nivel madje dhe më lart se njeriu?

Not so fast.

Jo kaq shpejt.

So far, we have just taught the computer to see objects.

Deri tani, i kemi mësuar kompjuterit të shohë objekte.

This is like a small child learning to utter a few nouns.

Si të jetë një fëmijë i vogël duke mësuar ca emra.

It's an incredible accomplishment,

është një arritje e pabesueshme,

but it's only the first step.

por është vetëm hapi i parë.

Soon, another developmental milestone will be hit,

Së shpejti do të hidhet një hap tjetër i madh zhvillimi,

and children begin to communicate in sentences.

dhe fëmijët do të fillojnë të flasin me fjali.

So instead of saying this is a cat in the picture,

Kështu në vënd që të thonë se këtu në foto është një mace,

you already heard the little girl telling us this is a cat lying on a bed.

ju e dëgjuat tashmë vajzën e vogël duke na treguar se macja është shtrirë në krevat.

So to teach a computer to see a picture and generate sentences,

Pra, për t'i mësuar kompjuterit të shohë një foto dhe të gjenerojë fjali,

the marriage between big data and machine learning algorithm

bashkimi i ngushtë mes të dhënave dhe algoritmit

has to take another step.

duhet të hedhë një hap tjetër.

Now, the computer has to learn from both pictures

Tani, kompjuteri duhet të mësojë edhe nga imazhet

as well as natural language sentences

edhe nga gjuha natyrore

generated by humans.

e folur nga njerëzit.

Just like the brain integrates vision and language,

Ashtu sic truri integron shikimin me gjuhën,

we developed a model that connects parts of visual things

ne zhvilluam një model që lidh pjesë vizuale të objekteve

like visual snippets

si copëza vizuale

with words and phrases in sentences.

me fjalë dhe shprehje në fjali.

About four months ago,

Rreth katër muaj më parë,

we finally tied all this together

më në fund i bashkuam të gjitha

and produced one of the first computer vision models

dhe prodhuam një nga modelet e para të vizionit kompjuterik

that is capable of generating a human-like sentence

që bën të mundur gjenerimin e fjalive të ngjashme me ato që thonë njerëzit

when it sees a picture for the first time.

kur shohin një foto për herë të parë.

Now, I'm ready to show you what the computer says

Tani, jam gati t'ju tregoj se cfare thotë kompjuteri

when it sees the picture

kur sheh të njëjtën foto

that the little girl saw at the beginning of this talk.

që vajza e vogël po shihte në fillim të kësaj bisede.

(Video) Computer: A man is standing next to an elephant.

(Video) Kompjuteri: Një njeri po qëndron pranë një elefanti.

A large airplane sitting on top of an airport runway.

Një avjon i madh duke qëndruar në një pistë aeroporti.

FFL: Of course, we're still working hard to improve our algorithms,

FFL: Patjeter, ne po punojmë ende fort për përmirësimin e algoritmave tanë,

and it still has a lot to learn.

dhe kemi ende shumë për t'i mësuar.

(Applause)

(Duartrokitje)

And the computer still makes mistakes.

Dhe kompjuteri prapë bën gabime.

(Video) Computer: A cat lying on a bed in a blanket.

(Video) Kompjuteri: Një mace e shtrirë në një krevat në një batanije.

FFL: So of course, when it sees too many cats,

FFL: Sigurisht, kur sheh kaq shumë mace,

it thinks everything might look like a cat.

mendon pastaj që cdo gjë mund të duket si mace.

(Video) Computer: A young boy is holding a baseball bat.

(Video) Kompjuteri: Një djalë i vogël duke mbajtur një shkop bejzbolli.

(Laughter)

(Të qeshura)

FFL: Or, if it hasn't seen a toothbrush, it confuses it with a baseball bat.

FFL: Nëse s'ka parë kurrë furcë dhëmbësh, e ngatërron atë me një shkop bejzbolli

(Video) Computer: A man riding a horse down a street next to a building.

(Video) Kompjuteri: Një burrë hipur mbi kalë në një rrugë pranë një ndërtese.

(Laughter)

(Të qeshura)

FFL: We haven't taught Art 101 to the computers.

FFL: Ende nuk i kemi mësuar art kompjuterave.

(Video) Computer: A zebra standing in a field of grass.

(Video) Kompjuteri: Një zebra duke qëndruar në një fushë me bar

FFL: And it hasn't learned to appreciate the stunning beauty of nature

FFL: Dhe ende nuk ka mësuar të çmojë bukurinë mahnitëse të natyrës

like you and I do.

ashtu siç bëjmë ne.

So it has been a long journey.

Pra ka qenë një udhëtim i gjatë.

To get from age zero to three was hard.

Ishte mjaft vështirë të shkonim nga mosha zero në tre.

The real challenge is to go from three to 13 and far beyond.

Sfida e vërtetë është të shkojmë nga tre në 13 e më tej.

Let me remind you with this picture of the boy and the cake again.

Më lini t'ju risjell këtë foto të djalit me tortën.

So far, we have taught the computer to see objects

Deri tani, ne i kemi mësuar kompjuterave të shohin sende

or even tell us a simple story when seeing a picture.

madje dhe të na tregojnë histori të thjeshta duke parë një foto.

(Video) Computer: A person sitting at a table with a cake.

(Video) Kompjuteri: Nje person i ulur pranë tavolinës me një tortë.

FFL: But there's so much more to this picture

FFL: Por ka shumë më tepër në këtë foto

than just a person and a cake.

sesa thjesht një person dhe një tortë.

What the computer doesn't see is that this is a special Italian cake

Kompjuteri nuk mund të shohë se kjo është një tortë e vecantë italiane

that's only served during Easter time.

që shërbehet vetëm në kohën e Pashkëve.

The boy is wearing his favorite t-shirt

Djali ka veshur bluzën e tij të preferuar

given to him as a gift by his father after a trip to Sydney,

të cilën ia ka dhuruar i ati, pas një udhëtimi ne Sidney,

and you and I can all tell how happy he is

dhe ne mund ta shohim se sa i lumtur është ai

and what's exactly on his mind at that moment.

dhe cfarë i kalon nëpër mend në ato momente.

This is my son Leo.

Ky është im bir, Leo.

On my quest for visual intelligence,

Në kërkimin tim për inteligjencë vizuale,

I think of Leo constantly

mendoj për Leon vazhdimisht

and the future world he will live in.

dhe për botën e së ardhmes ku ai do të jetojë.

When machines can see,

Kur një makineri do të mund të shohë,

doctors and nurses will have extra pairs of tireless eyes

doktorët dhe infermjerët do të kenë një palë sy të palodhur shtesë

to help them to diagnose and take care of patients.

për t'i ndihmuar të përcaktojnë diagnoza dhe të kujdesen për pacientët.

Cars will run smarter and safer on the road.

Makinat do të vozitin në mënyrë më inteligjente dhe më të sigurtë

Robots, not just humans,

Robotët, jo vetëm njerëzit,

will help us to brave the disaster zones to save the trapped and wounded.

do të na ndihmojnë të deportojmë në zonat e fatkeqësive, të shpëtojmë të plagosurit

We will discover new species, better materials,

Ne do të zbulojmë specie të reja, materiale më të mira,

and explore unseen frontiers with the help of the machines.

dhe do të eksplorojmë kufij të padukshëm me ndihmën e kompjuterave

Little by little, we're giving sight to the machines.

Dalë ngadalë, po i japim kompjuterit aftësinë për të parë.

First, we teach them to see.

Në fillim i mësojmë të shohin.

Then, they help us to see better.

Më pas, ata na ndihmojnë ne të shohim më mirë.

For the first time, human eyes won't be the only ones

Për herë të parë, sytë njerëzorë, nuk do të jenë të vetmit

pondering and exploring our world.

që do të shohin dhe eksplorojnë botën.

We will not only use the machines for their intelligence,

Nuk do t'i përdorim kompjuterat vetëm për inteligjencën,

we will also collaborate with them in ways that we cannot even imagine.

por do të bashkëpunojmë me to në mënyra që as nuk mund t'i imagjinojmë.

This is my quest:

Ky është qëllimi im:

to give computers visual intelligence

t'i japim kompjuterave inteligjencë vizuale

and to create a better future for Leo and for the world.

dhe të krijojmë një të ardhme më të mirë për Leon dhe botën.

Thank you.

Faleminderit.

(Applause)

(Duartrokitje)