Massive-scale online collaboration | Luis von Ahn

Translator: Kelwalin Dhanasarnsombut Reviewer: Unnawut Leepaisalsuwanna

How many of you had to fill out a web form

ใครเคยกรอกแบบฟอร์มบนเว็บไซต์

where you've been asked to read

ที่คุณต้องอ่านตัวอักษรเบี้ยวๆ แบบนี้มั่งครับ

a distorted sequence of characters like this?

ใครคิดว่ามันน่ารำคาญมากๆบ้าง

How many of you found it really annoying?

โอเค ชัดเจน ผมเป็นคนสร้างมันเองครับ

(Laughter)

OK, outstanding. So I invented that.

(เสียงหัวเราะ)

(Laughter)

ถ้าพูดให้ถูก ผมเป็นหนึ่งในทีมสร้างครับ

Or I was one of the people who did it.

สิ่งนี้เรียกว่า แคปช่า (CAPTCHA)

That thing is called a CAPTCHA.

มันถูกใส่ไว้เพื่อความมั่นใจว่า คุณที่กำลังกรอกฟอร์มนั้น

And it is there to make sure you, the entity filling out the form,

เป็นคนจริงๆ ไม่ใช่โปรแกรมคอมพิวเตอร์

are a human and not a computer program

ซึ่งถูกเขียนขึ้นมาเพื่อส่งฟอร์มจำนวนเป็นล้านๆครั้ง

that was written to submit the form millions of times.

ที่มันได้ผลก็เพราะว่า มนุษย์

The reason it works is because humans, at least non-visually-impaired humans,

อย่างน้อยๆ มนุษย์ที่ไม่ได้มีความบกพร่องทางสายตา

ไม่มีปัญหาใดๆในการอ่านตัวหนังสือเบี้ยวๆยึกยือพวกนี้

have no trouble reading these distorted characters,

ในขณะที่โปรแกรมคอมพิวเตอร์ยังไม่สามารถทำได้

whereas programs can't do it as well yet.

In the case of Ticketmaster,

ดังเช่นตัวอย่าง ในกรณีของ ทิคเก็ตมาสเตอร์ (Ticketmaster)

the reason you have to type these characters

เหตุผลที่คุณต้องพิมพ์ตัวอักษรเบี้ยวๆพวกนี้

is to prevent scalpers from writing a program

ก็เพื่อป้องกันพวกที่เขียนโปรแกรม

that can buy millions of tickets, two at a time.

เพื่อซื้อตั๋วเป็นล้านๆใบ ให้ซื้อได้แค่ทีละสองใบ

CAPTCHAs are used all over the Internet.

แคปช่า ถูกใช้ทุกหนทุกแห่งบนอินเตอร์เน็ต

And since they're used so often,

และเมื่อมันถูกใช้บ่อยๆ

a lot of times the sequence of random characters shown to the user

หลายครั้ง ที่ตัวอักษรที่ถูกสุ่มขึ้นมา ให้ปรากฎต่อหน้าผู้ใช้

ไม่ค่อยจะโชคดีสักเท่าไร

is not so fortunate.

So this is an example from the Yahoo registration page.

นี่เป็นตัวอย่างจากหน้าลงทะเบียนของ ยาฮู (Yahoo)

The random characters that happened to be shown to the user

ตัวอักษรที่ถูกสุ่มขึ้นมาปรากฎต่อหน้าผู้ใช้

ได้แก่ ร, อ ซึ่งแน่ล่ะ มันสะกดได้เป็นคำ

were W, A, I, T, which, of course, spell a word.

แต่ที่เจ๋งที่สุด คือข้อความ

But the best part is the message

that the Yahoo help desk got about 20 minutes later.

ที่ฝ่ายช่วยเหลือของยาฮูได้รับในอีก 20 นาทีถัดไป

[Help! I've been waiting for over 20 minutes and nothing happens.]

ข้อความ : ช่วยด้วย ผมรอมาตั้ง 20 นาทีแล้ว และมันไม่มีอะไรเกิดขึ้นเลย

(Laughter)

(เสียงหัวเราะ)

This person thought they needed to wait.

คนคนนี้คิดว่าเขาต้องรอ

This, of course, is not as bad as this poor person.

แต่ว่านี่มันก็ไม่แย่เท่าคนที่น่าสงสารรายนี้

(Laughter)

(เสียงหัวเราะ)

CAPTCHA Project is something that we did at Carnegie Melllon over 10 years ago,

โครงการ แคปช่า เป็นสิ่งที่พวกเราสร้างขึ้นที่ แมลโล่ (Carnegie Mellon) สิบกว่าปีก่อน

และมันก็ถูกใช้ไปทุกหนทุกแห่ง

and it's been used everywhere.

Let me now tell you about a project that we did a few years later,

ให้ผมเล่าให้คุณฟังเกี่ยวกับโครงการที่เราทำ เมื่อไม่กี่ปีที่ผ่านมา

ซึ่งราวกับว่าเป็นวิวัฒนาการขั้นถัดไปของ แคปช่า

which is sort of the next evolution of CAPTCHA.

โครงการนี้เราเรียกว่า รีแคปช่า (reCAPTCHA)

This is a project that we call reCAPTCHA,

ซึ่งเป็นอะไรที่เราริเริ่ม ณ คานีกี แมลโล่ นี้

which is something that we started here at Carnegie Mellon,

แล้วเราก็ตั้งเป็นบริษัทตั้งต้นขึ้นมา

then we turned it into a start-up company.

และแล้ว ประมาณปีครึ่งที่ผ่านมา

And then about a year and a half ago, Google actually acquired this company.

กูเกิลก็ซื้อบริษัทนี้

อนุญาตให้ผมเล่า ว่าโครงการนี้เริ่มขึ้นอย่างไร

Let me tell you what this project started.

โครงการนี้เริ่มต้นขึ้นจากสิ่งที่เราได้ทราบดังต่อไปนี้ :

This project started from the following realization:

มีราวๆ 200 ล้านแคปช่า

It turns out that approximately 200 million CAPTCHAs

ถูกพิมพ์โดยคนทั่วโลกทุกวัน

are typed everyday by people around the world.

When I first heard this, I was quite proud of myself.

เมื่อผมได้ยินเป็นครั้งแรก ผมรู้สึกค่อนข้างภูมิใจในตัวเอง

ดูจากผลกระทบของงานวิจัยของผมสิ

I thought, look at the impact my research has had.

แต่แล้ว ผมก็เริ่มรู้สึกแย่

But then I started feeling bad.

คุณเห็นไหม ทุกครั้งที่คุณพิมพ์ แคปช่า

Here's the thing: each time you type a CAPTCHA,

คุณเสียเวลาของคุณไปเลยเต็มๆ 10 วินาที

essentially, you waste 10 seconds of your time.

And if you multiply that by 200 million,

และถ้าคุณลองคูณมันด้วย 200 ล้าน

you get that humanity is wasting about 500,000 hours every day

คุณทำให้มนุษยชาติทั้งหมดเสียเวลา ไปประมาณ 500,000 ชั่วโมงทุกวัน

typing these annoying CAPTCHAs.

พิมพ์สิ่งๆที่แสนน่ารำคาญที่เรียกว่า แคปช่า

(Laughter)

ฉะนั้นผมก็เลยรู้สึกแย่

So then I started feeling bad.

(Laughter)

(เสียงหัวเราะ)

And then I started thinking, of course, we can't just get rid of CAPTCHAs,

ผมเลยก็เริ่มคิด อืม แน่ล่ะ เรากำจัดแคปช่าออกไปไม่ได้

เพราะว่าความปลอดภัยของเว็บไซต์ค่อนข้างขึ้นอยู่กับมัน

because the security of the web depends on them.

แต่ผมก็เริ่มคิด มันจะมีทางอื่นอีกไหม ที่เราจะได้ใช้แรงงานนี้

But then I started thinking, can we use this effort

for something that is good for humanity?

สำหรับอะไรบางอย่างที่เป็นคุณประโยชน์ต่อมนุษยชาติ

So see, here's the thing.

เอาล่ะ นี่ครับ

While you're typing a CAPTCHA, during those 10 seconds,

ขณะที่คุณพิมพ์ แคปช่า ระหว่าง10 วินาทีนั้น

สมองของคุณกำลังทำสิ่งที่น่าทึ่ง

your brain is doing something amazing.

Your brain is doing something that computers cannot yet do.

สมองของคุณกำลังทำ สิ่งที่คอมพิวเตอร์ยังไม่สามารถที่จะทำได้

แล้วเราจะทำให้คุณทำสิ่งที่มีประโยชน์ ภายในเวลา 10 วินาทีได้ไหม

So can we get you to do useful work for those 10 seconds?

จะพูดในอีกแง่หนึ่งก็คือ

Is there some humongous problem that we cannot yet get computers to solve,

เรามีปัญหาใหญ่มาก ที่เรายังไม่สามารถใช้คอมพิวเตอร์จัดการ

ที่เราสามารถแบ่งเป็นก้อนขนาด 10 วินาทีได้

yet we can split into tiny 10-second chunks

such that each time somebody solves a CAPTCHA,

เพื่อที่ว่า ทุกครั้งที่คนแก้โจทย์แคปช่า

พวกเขาก็จะแก้ปัญหานี้ได้ทีละนิดไปด้วย

they solve a little bit of this problem?

และคำตอบก็คือ มีครับ และนี่คือสิ่งที่เรากำลังทำในขณะนี้

And the answer to that is "yes," and this is what we're doing now.

สิ่งที่คุณอาจไม่ทราบก็คือ ทุกวันนี้ ขณะที่คุณกำลังพิมพ์ แคปช่า

Nowadays, while you're typing a CAPTCHA,

ไม่เพียงแค่คุณได้พิสูจน์ว่าเป็นมนุษย์

not only are you authenticating yourself as a human,

แต่คุณยังได้ช่วยพวกเราในการแปลงหนังสือ ให้อยู่ในรูปแบบดิจิตัล

but in addition you're helping us to digitize books.

ให้ผมอธิบายนะครับว่ามันทำงานอย่างไร

Let me explain how this works.

มีโครงการมากมายที่พยายาม แปลงหนังสือให้อยู่ในรูปแบบดิจิตัล

There's a lot of projects trying to digitize books.

กูเกิลก็มีโครงการหนึ่ง อินเตอร์เน็ต อาร์ไคฟ์ ก็อีกหนึ่ง

Google has one. The Internet Archive has one.

แอมาซอน พร้อมกับคินเดิล ก็พยายามที่จะทำหนังสือให้เป็นดิจิตัล

Amazon, with the Kindle, is trying to digitize books.

การทำงานของมันแบบง่ายๆ

Basically, the way this works is you start with an old book.

คือคุณเริ่มจากหนังสือเก่า

You've seen those things, right?

คุณเคยเห็นของพวกนั้นใช่ไหมครับ ที่เหมือนหนังสืออะครับ

Like a book?

(เสียงหัวเราะ)

(Laughter)

So you start with a book and then you scan it.

คุณเริ่มจากหนังสือเล่มหนึ่ง แล้วสแกนภาพมัน

ทีนี้ การสแกนภาพหนังสือนั้น

Now, scanning a book

is like taking a digital photograph of every page.

เหมือนกับการถ่ายภาพดิจิตัล ของทุกๆ หน้าหนังสือ

มันทำให้คุณได้ภาพของทุกหน้าหนังสือ

It gives you an image for every page.

นี่คือภาพที่มีข้อความจากทุกหน้าของหนังสือ

This is an image with text for every page of the book.

ขั้นตอนต่อไปในกระบวนการ

The next step in the process is that the computer needs to be able

ก็คือ คอมพิวเตอร์ต้องสามารถ ถอดรหัสคำทั้งหมดในรูปนี้

to decipher the words in this image.

มันใช้เทคโนโลยีที่เรียกว่า โอซีอาร์ (OCR)

That's using a technology called OCR, for optical character recognition,

ซึ่งย่อมาจาก การรู้จำอักขระทางภาพ

which takes a picture of text

ซึ่งถ่ายรูปภาพของข้อความ

and tries to figure out what text is in there.

และพยายามที่จะคิดคำนวณว่า มันมีข้อความอะไรในนั้น

Now, the problem is that OCR is not perfect.

ทีนี้ปัญหาก็คือ โอซีอาร์ ไม่ได้สมบูรณ์แบบ

โดยเฉพาะกับหนังสือเก่าๆ

Especially for older books

where the ink has faded and the pages have turned yellow,

ที่หมึกจางและหน้าหนังสือเปลี่ยนเป็นสีเหลือง

OCR cannot recognize a lot of the words.

โอซีอาร์ ไม่สามารถตรวจจับคำหลายๆคำ

For things that were written more than 50 years ago,

ยกตัวอย่างเช่น สำหรับสิ่งที่ถูกเขียนไว้กว่า 50 ปีก่อน

คอมพิวเตอร์ ไม่สามารถตรวจจับคำได้คิดเป็น 30 เปอร์เซ็นต์

the computer cannot recognize about 30 percent of the words.

ดังนั้น สิ่งที่เรากำลังทำขณะนี้

So now we're taking all of the words that the computer cannot recognize

คือเรานำคำทั้งหมด ที่คอมพิวเตอร์ไม่สามารถจดจำได้

and we're getting people to read them for us

และนำมาให้คนอ่าน

while they're typing a CAPTCHA on the Internet.

ในขณะที่พวกเขากำลังพิมพ์ แคปช่า บนอินเตอร์เน็ต

ดังนั้น ครั้งต่อไปเมื่อคุณพิมพ์ แคปช่า คำเหล่านี้ที่คุณพิมพ์

So the next time you type a CAPTCHA, these words that you're typing

จริงๆแล้วคือคำที่มาจากหนังสือ ที่กำลังถูกทำให้เป็นดิจิตัล

are actually words from books that are being digitized

that the computer could not recognize.

แต่คอมพิวเตอร์ไม่สามารถตรวจจับได้

The reason we have two words nowadays instead of one

และทีนี้ เหตุผลที่เรามีคำสองคำ แทนที่จะเป็นคำเดียว

ก็เพราะว่า หนึ่งคำในนั้น

is because one of the words

is a word that the system just got out of a book,

เป็นคำที่ระบบดึงออกมาจากหนังสือ

มันไม่รู้ว่าคืออะไร และมันก็กำลังที่จะเสนอให้กับคุณ

it didn't know what it was and it's going to present it to you.

แต่เมื่อมันไม่รู้ว่าคำตอบคืออะไร มันจึงไม่สามารถตัดสินให้คุณได้

But since it doesn't know the answer, it cannot grade it.

ดังนั้น สิ่งที่เราทำก็คือเราให้คำอีกคำกับคุณ

So we give you another word,

for which the system does know the answer.

เป็นคำที่ระบบรูู้คำตอบ

We don't tell you which one's which and we say, please type both.

เราไม่บอกคุณว่าอันไหนเป็นอันไหน และพวกเราบอกว่า กรุณาพิมพ์ทั้งสองคำ

และถ้าคุณพิมพ์คำได้ถูกต้อง

And if you type the correct word

สำหรับคำที่ระบบรู้คำตอบอยู่แล้ว

for the one for which the system knows the answer,

มันจะคาดว่าคุณเป็นมนุษย์

it assumes you are human

and it also gets some confidence that you typed the other word correctly.

และมันก็จะได้ความมั่นใจว่า คุณพิมพ์อีกคำหนึ่งถูกต้องด้วย

และถ้าพวกเราทำขั้นตอนนี้ซ้ำๆกับสัก 10 คน

And if we repeat this process to 10 different people

และพวกเขาทั้งหมดเห็นด้วยว่าคำใหม่คืออะไร

and they agree on what the new word is,

แล้ว เราก็จะได้คำที่ถูกทำเป็นดิจิตัลอีกคำอย่างถูกต้อง

then we get one more word digitized accurately.

และนั่นก็คือวิธีที่ระบบทำงาน

So this is how the system works.

และโดยหลักๆแล้ว ตั้งแต่เราปล่อยมันออกไปประมาณ สามหรือสี่ปีก่อน

And since we released it about three or four years ago,

เว็บไซต์มากมายก็เริ่มเปลี่ยน

a lot of websites have started switching from the old CAPTCHA,

จากแคปช่าตัวเดิม ที่ผู้ใช้เสียเวลาไปกับมัน

where people wasted their time,

มาเป็นแคปช่าตัวใหม่ ที่ผู้ใช้กำลังช่วยสร้างหนังสือดิจิตัล

to the new CAPTCHA where people are helping to digitize books.

ยกตัวอย่างเช่น ทิคเก็ตมาสเตอร์

So every time you buy tickets on Ticketmaster,

ทุกครั้งที่คุณซื้อตั๋วผ่านทิคเก็ตมาสเตอร์ คุณกำลังช่วยทำหนังสือดิจิตัล

you help to digitize a book.

ในเฟสบุ๊ค ทุกครั้งที่คุณเพิ่มเพื่อน หรือสะกิดใครสักคน

Facebook: Every time you add a friend or poke somebody,

คุณกำลังช่วยทำหนังสือดิจิตัลอยู่

you help to digitize a book.

ทวิตเตอร์และกว่า 350,000 เว็บไซต์ กำลังใช้ รีแคปช่า

Twitter and about 350,000 other sites are all using reCAPTCHA.

และที่จริงแล้ว จำนวนเว็บไซต์ที่ใช้รีแคปช่ามีอยู่เยอะมาก

And the number of sites that are using reCAPTCHA is so high

จนทำให้จำนวนคำที่เราทำเป็นดิจิตัลต่อวันนั้น มีจำนวนมหาศาลจริงๆ

that the number of words we're digitizing per day is really large.

มันตกราวๆ 100 ล้านคำต่อวัน

It's about 100 million a day,

ซึ่งมากพอๆกับหนังสือสักสองล้านห้าแสนเล่มต่อปี

which is the equivalent of about two and a half million books a year.

และมันถูกทำขึ้น ทีละคำ

And this is all being done one word at a time

โดยคนที่พิมพ์รีแคปช่าทางอินเตอร์เน็ต

by just people typing CAPTCHAs on the Internet.

(เสียงปรบมือ)

(Applause)

Now, of course,

แน่นอน ณ ขณะนี้

since we're doing so many words per day,

เมื่อเราทำได้วันละหลายคำเช่นนี้

สิ่งขำๆก็เกิดขึ้นได้

funny things can happen.

This is especially true because now we're giving people

และมันก็เป็นเช่นนั้นจริงๆนะ เพราะตอนนี้

เราสุ่มคำภาษาอังกฤษสองคำ มาวางต่อกันให้คุณ

two randomly chosen English words next to each other.

ดังนั้น สิ่งฮาๆก็เกิดขึ้น

So funny things can happen.

ตัวอย่างเช่น พวกเราเสนอคำนี้

For example, we presented this word.

คำว่า "ชาวคริสต์" ไม่มีอะไรผิดปกติเลยครับ

It's the word "Christians"; there's nothing wrong with it.

แต่เมื่อคุณนำมันมาวางกับอีกคำที่สุ่มขึ้นมา

But if you present it along with another randomly chosen word,

เรื่องแย่ๆอาจเกิดขึ้น

bad things can happen.

เราได้นี่ครับ (ตัวหนังสือ: ชาวคริสต์ที่ไม่ดี)

So we get this.

[bad Christians]

แต่มันแย่ได้กว่านั้น เพราะบางเว็บไซต์ที่เราแสดงคำเหล่านี้

But it's even worse, because the website where we showed this

จริงๆแล้วเป็นเว็บไซต์ที่ชื่อว่า สถานทูตของแผ่นดินของพระเจ้า

actually happened to be called The Embassy of the Kingdom of God.

(เสียงหัวเราะ)

(Laughter)

ไอ้หยา

Oops.

(Laughter)

(เสียงหัวเราะ)

นี่ก็เป็นอีกตัวอย่างแย่ๆครับ

Here's another really bad one.

จอห์นเอ็ดเวอร์ด ดอท คอม

JohnEdwards.com

[Damn liberal]

(ตัวหนังสือ: ไอ้พวกเสรีนิยม)

(Laughter)

(เสียงหัวเราะ)

พวกเราจาบจ้วง คนฝ่ายซ้ายฝ่ายขวาไม่เว้นแต่ละวัน

So we keep on insulting people left and right everyday.

แน่ล่ะ เราไม่ได้ทำแค่การเย้ยหยัน

Of course, we're not just insulting people.

ความจริงคือว่า ตั้งแต่เรานำเสนอคำสุ่มสองคำ

Here's the thing. Since we're presenting two randomly chosen words,

สิ่งที่น่าสนใจก็สามารถเกิดขึ้นได้

interesting things can happen.

So this actually has given rise to a really big Internet meme

ซึ่งจริงๆแล้ว มันได้ให้กำเนิด

มีมที่เป็นที่รู้จักดีทางอินเตอร์เน็ต

that tens of thousands of people have participated in,

ซึ่งคนเป็นหมื่นๆคนได้ทำการเข้าร่วม

มันเรียกว่า ศิลปะแคปช่า

which is called CAPTCHA art.

I'm sure some of you have heard about it.

ผมมันใจเลยว่า คุณบางคนเคยได้ยิน

Here's how it works.

มันเป็นแบบนี้ครับ

Imagine you're using the Internet and you see a CAPTCHA

ลองจินตนาการว่าคุณกำลังใช้อินเตอร์เน็ต และคุณเห็นแคปช่า

that you think is somewhat peculiar,

ซึ่งคุณคิดว่ามันมีอะไรบางอย่างแปลกๆ

like this CAPTCHA.

เช่น แคปช่าอันนี้ (ตัวหนังสือ: เครื่องปิ้งขนมปังล่องหน)

[invisible toaster]

What you're supposed to do is you take a screenshot of it.

และจากนั้น สิ่งที่คุณควรจะทำก็คือ คุณถ่ายรูปหน้าจอของมัน

แล้วแน่นอน คุณก็กรอกข้อความ แคปช่า

Then of course, you fill out the CAPTCHA because you help us digitize a book.

เพราะว่าคุณช่วยเราทำหนังสือดิจิตัล

แต่แล้ว สิ่งแรกคุณถ่ายรูปหน้าจอ

But first you take a screenshot

and then you draw something that is related to it.

และจากนั้น คุณวาดภาพอะไรสักอย่างที่เกี่ยวกับมัน

(เสียงหัวเราะ)

(Laughter)

That's how it works.

มันเป็นแบบนี้แหละครับ

(Laughter)

There are tens of thousands of these.

มีมากมายเป็นหมื่นๆเลย

Some of them are very cute.

บางอันก็น่ารักมากเลยครับ (ตัวหนังสือ: กำหมัดเลย)

[clenched it]

(เสียงหัวเราะ)

(Laughter)

บางอันก็ตลกกว่า

Some of them are funnier.

(ตัวหนังสือ: ผู้ก่อตั้งที่เมายา)

[stoned Founders]

(Laughter)

(เสียงหัวเราะ)

And some of them, like paleontological shvisle ...

และบางอัน

เหมือนกับ ซากบรรพชีวินวิทยา

(Laughter)

มีศิลปิน สนู๊ป ด็อก (Snoop Dogg) ด้วย

they contain Snoop Dogg.

(Laughter)

(เสียงหัวเราะ)

OK, so this is my favorite number of reCAPTCHA.

เอาล่ะครับ นี่เป็นตัวเลขจากรีแคปช่าที่ผมชอบที่สุดเลย

ในโครงการทั้งหมดนี้ นี่คือสิ่งที่ผมโปรดปราน

So this is the favorite thing that I like about this whole project.

นี่เป็นจำนวนของคน

This is the number of distinct people

ที่ได้ช่วยเราแปลงอย่างน้อยหนึ่งคำให้เป็นดิจิตัล โดยใช้ รีแคปช่า

that have helped us digitize at least one word out of a book through reCAPTCHA:

750 ล้านคน ครับ

750 million, a little over 10 percent of the world's population,

ซึ่งมันสูงกว่า 10 เปอร์เซ็นต์ ของประชากรโลกไปนิดเดียวเท่านั้น

has helped us digitize human knowledge.

ที่ช่วยเราทำความรู้ของมนุษยชาติให้อยู่ในรูปแบบดิจิตัล

And it is numbers like these that motivate my research agenda.

และตัวเลขเช่นนี้แหละ ที่เป็นแรงขับเคลื่อนให้โครงการวิจัยของผม

So the question that motivates my research is the following:

ฉะนั้น คำถามที่เป็นแรงบันดาลใจต่องานวิจัยของผมก็คือ

ถ้าคุณมองไปยังความสำเร็จอันยิ่งใหญ่ของมวลมนุษยชาติ

If you look at humanity's large-scale achievements,

เรื่องที่ใหญ่มากๆ

these really big things

that humanity has gotten together and done historically --

ที่มนุษยชาติได้เข้ามารวมตัวกัน และทำสิ่งที่เป็นประวัติการณ์

like, for example, building the pyramids of Egypt

เช่นการสร้างปิระมิดในอิยิปต์

or the Panama Canal

หรือขุดคลองปานามา

or putting a man on the Moon --

หรือส่งคนไปดวงจันทร์

there is a curious fact about them,

มันมีความจริงที่น่าแปลกใจ

and it is that they were all done with about the same number of people.

นั่นก็คือ สิ่งเหล่านั้นสำเร็จได้ด้วยจำนวนคนพอๆกัน

มันน่าแปลกที่พวกมันถูกทำสำเร็จได้ จากคนจำนวนประมาณ 100,000 คน

It's weird; they were all done with about 100,000 people.

และเหตุผลของมันก็คือ ก่อนที่จะมีอินเตอร์เน็ต

And the reason for that is because, before the Internet,

การกำกับคนมากกว่า 100,000 คน

coordinating more than 100,000 people,

ยังไม่ต้องพูดถึงการจ่ายค่าจ้างนะ มันเป็นไปไม่ได้เลย

let alone paying them, was essentially impossible.

แต่ตอนนี้ด้วยอินเตอร์เน็ต ผมเพิ่งจะแสดงให้คุณเห็นโครงการ

But now with the Internet, I've just shown you a project

ที่เราได้นำคน 750 ล้านคน

where we've gotten 750 million people to help us digitize human knowledge.

มาช่วยเราทำความรู้ของเราให้อยู่ในรูปแบบดิจิตัล

ดังนั้น คำถามที่ผลักดันงานวิจัยของผมก็คือ

So the question that motivates my research is,

ถ้าคุณสามารถส่งคนไปดวงจันทร์ ด้วยคนจำนวน 100,000 คนได้

if we can put a man on the Moon with 100,000,

what can we do with 100 million?

เราจะทำอะไรได้ ถ้ามีคน 100 ล้านคน

So based on this question,

บนพื้นฐานของคำถามนี้

we've had a lot of different projects that we've been working on.

เรามีโครงการต่างๆมากมายที่เรากำลังดำเนินงานอยู่

ให้ผมได้เล่าให้ฟังสักโครงการ ที่ผมรู้สึกตื่นเต้นกับมันมากที่สุด

Let me tell you about one that I'm most excited about.

This is something that we've been semiquietly working on

เป็นสิ่งที่เราทำอยู่แบบกึ่งๆเปิดเผย

มากว่าปีครึ่งแล้ว โดยประมาณ

for the last year and a half or so.

มันยังไม่ถูกปล่อยออกมใช้ ที่เรียกว่า ดูโอลินโก (Duolingo)

It hasn't yet been launched. It's called Duolingo.

เพราะว่ามันยังไม่ได้ถูกปล่อยออกมา ดังนั้น จุ๊ๆไว้นะ

Since it hasn't been launched, shhh!

(เสียงหัวเราะ)

(Laughter)

Yeah, I can trust you'll do that.

ครับ ผมเชื่อใจพวกคุณครับ

นี่คือโครงการที่ว่า และนี่คือเรื่องว่ามันเริ่มต้นยังไง

So this is the project. Here's how it started.

มันเริ่มมาจากผมได้ตั้งคำถาม ให้กับนักเรียนระดับปริญญา

It started with me posing a question to my graduate student, Severin Hacker.

ซีเวอริน แฮกเกอร์ (Severin Hacker)

นั่นคือ ซีเวอริน แฮกเกอร์

OK, that's Severin Hacker.

ผมตั้งคำถามไปยังนักเรียนระดับบัณฑืตศึกษาของผม

So I posed the question to my graduate student.

อย่างไรก็ดี คุณฟังผมถูกแล้วนะครับ

By the way, you did hear me correctly; his last name is Hacker.

นามสกุลเขาคือ แฮกเกอร์ ครับ

(Laughter)

ผมถามเขาว่า

So I posed this question to him: How can we get 100 million people

เราจะทำให้คนจำนวน 100 ล้านคน

translating the web into every major language for free?

มาแปลเว็บไซต์ให้อยูในภาษาหลักๆทุกภาษา แบบฟรีๆได้อย่งไร

โอเค มันมีอะไรต้องพูดเยอะเลยเกี่ยวกับคำถามนี้

There's a lot of things to say about this question.

อย่างแรกก็คือ การแปลเว็บไซต์

First of all, translating the web.

ณ ขณะนี้ เว็บไซต์ได้ถูกแบ่งออกเป็นหลายภาษา

Right now, the web is partitioned into multiple languages.

ส่วนใหญ่แล้ว จะเป็นภาษาอังกฤษ

A large fraction of it is in English.

ถ้าคุณไม่รู้ภาษาอังกฤษเลย คุณก็ไม่เข้าใจ

If you don't know English, you can't access it.

แต่มันก็มีอีกส่วนใหญ่เลยทีเดียวที่เป็นภาษาอื่น

But there's large fractions in other different languages,

และถ้าคุณไม่รู้ภาษาพวกนี้ คุณก็ไม่เข้าใจ

and if you don't know them, you can't access it.

ดังนั้น ผมอยากจะแปลเว็บไซต์ทั้งหมด หรืออย่างน้อยๆก็เว็บไซต์ส่วนใหญ่

So I would like to translate all of the web,

or at least most of it, into every major language.

ให้เป็นภาษาหลักๆทุกภาษา

นี่คือสิ่งที่ผมอยากทำ

That's what I would like to do.

Now, some of you may say, why can't we use computers to translate?

ทีนี้ คุณบางคนอาจบอกว่า ทำไมไม่ให้คอมพิวเตอร์แปลซะล่ะ

ทำไมเราจึงใช้เครื่องแปลภาษาไม่ได้

Machine translation is starting to translate

เครื่องแปลภาษาเดี๋ยวนี้ เริ่มที่จะแปล ประโยคอย่างนู้นอย่างนี้ได้

some sentences here and there.

ทำไมเราไม่ใช้มันแปลเว็บไซต์ทั้งเว็บไซต์เลยล่ะ

Why can't we use it to translate the web?

ปัญหาก็คือ มันไม่ดีพอ

The problem with that is it's not yet good enough

และมันก็คงจะไม่ดีพอแบบนี้ไปอีก 15 ถึง 20 ปี

and it probably won't be for the next 15 to 20 years.

มันสร้างข้อผิดพลาดเยอะแยะ

It makes a lot of mistakes. Even when it doesn't,

แม้มันไม่ได้สร้างของผิดพลาด

since it makes so many mistakes, you don't know whether to trust it or not.

แต่เพราะมันทำผิดพลาดมากมาย คุณก็ไม่รู้ว่าควรเชื่อมันหรือไม่

ให้ผมยกตัวอย่างให้คุณฟังเกี่ยวกับ

So let me show you an example

of something that was translated with a machine.

บางสิ่งบางอย่างที่ถูกแปลด้วยเครื่อง

จริงๆแล้วมันคือ กระทู้หนึ่ง

Actually, it was a forum post.

It was somebody who was trying to ask a question about JavaScript.

มีคนที่พยายามถามคำถามเกี่ยวกับจาวาสคริปต์

It was translated from Japanese into English.

มันถูกแปลจากภาษาญี่ปุ่นเป็นภาษาอังกฤษ

So I'll just let you read.

ผมจะให้คุณอ่าน

This person starts apologizing

บุคคลนี้เริ่มต้นด้วยการกล่าวขอโทษ

for the fact that it's translated with a computer.

ที่ข้อความนี้ถูกแปลด้วยคอมพิวเตอร์

So the next sentence is going to be the preamble to the question.

ประโยคถัดไปเป็นประโยคนำสำหรับคำถามนี้

เขาแค่อธิบายบางสิ่งบางอย่าง

So he's just explaining something.

จำไว้นะครับ มันเป็นคำถามเกี่ยวกับจาวาสคริปต์

Remember, it's a question about JavaScript.

[At often, the goat-time install a error is vomit.]

(ข้อความ: บ่อยๆ เวลาแพะติดตั้งข้อผิดพลาดคืออ้วก)

(Laughter)

(เสียงหัวเราะ)

Then comes the first part of the question.

แล้วก็มาถึงส่วนแรกของคำถาม

[How many times like the wind, a pole, and the dragon?]

(ข้อความ: กี่ครั้งที่มันเป็นแบบ ลม เสา และมังกร)

(Laughter)

(เสียงหัวเราะ)

จากนั้น มาถึงส่วนของคำถามที่ผมชอบ

Then comes my favorite part of the question.

[This insult to father's stones?]

(ข้อความ: นี่มันดูถูกหินของบิดาเหรอ)

(Laughter)

(เสียงหัวเราะ)

แล้วก็มาถึงส่วนสุดท้าย ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งที่ผมชื่นชอบมากที่สุด

And then comes the ending,

which is my favorite part of the whole thing.

(ข้อความ: ขออภัยในความโง่ของคุณ มันมีเยอะมาก ขอบคุณ)

[Please apologize for your stupidity. There are a many thank you.]

(Laughter)

(เสียงหัวเราะ)

OK, so computer translation, not yet good enough.

ดังนั้น คอมพิวเตอร์ยังแปลภาษาได้ไม่ได้ดีพอแน่ๆ

กลับไปยังคำถาม

So back to the question.

ที่เราต้องการคนแปลเว็บไซต์ทั้งหมด

So we need people to translate the whole web.

ตอนนี้ คำถามถัดไปที่คุณอาจจะมีก็คือ

So now the next question you may have is,

ทำไมไม่จ่ายตังค์ให้คนแปลล่ะ

well, why can't we just pay people to do this?

เราสามารถจ่ายนักแปลมืออาชีพ ให้แปลทั้งเว็บไซต์

We could pay professional translators to translate the whole web.

เราสามารถทำได้

We could do that.

Unfortunately, it would be extremely expensive.

แต่ข้อเสียคือ มันจะแพงมาก

For example, translating a tiny fraction of the whole web, Wikipedia,

ตัวอย่างเช่น แค่แปลส่วนเล็ก ๆ น้อย ๆ ของเว็บไซต์ทั้งหมดอย่างวิกิพีเดีย

เป็นภาษาหนึ่งๆ เช่น ภาษาสเปน

into one other language, Spanish.

OK? Wikipedia exists in Spanish,

วิกิพีเดียมีเป็นภาษาสเปน

but it's very small compared to the size of English.

แต่มีขนาดเล็กมากเมื่อเทียบกับขนาดของภาษาอังกฤษ

ประมาณ 20 เปอร์เซ็นต์ของขนาดของภาษาอังกฤษได้

It's about 20 percent of the size of English.

ถ้าเราต้องการแปลอีก 80 เปอร์เซ็นต์เป็นภาษาสเปน

If we wanted to translate the other 80 percent into Spanish,

จะต้องใช้เงินราวๆ 50 ล้านดอลลาร์

it would cost at least 50 million dollars --

ซึ่งเป็นตัวเลขสำหรับประเทศ ที่ต้องถูกเอาเปรียบในการจ้างมากที่สุด

and this is even at the most exploited, outsourcing country out there.

ดังนั้นมันจะมีราคาแพงมาก

So it would be very expensive.

สิ่งที่เราต้องการทำคือ เราต้องการเรียกคน 100 ล้านคน

So what we want to do is, we want to get 100 million people

แปลเว็บเป็นทุกภาษาหลัก

translating the web into every major language for free.

โดยทำให้ฟรี

ถ้านี่เป็นสิ่งที่คุณต้องการทำตอนนี้

If this is what you want to do, you quickly realize

คุณจะรู้อย่างรวดเร็วว่า คุณกำลังวิ่งไปชนสองอุปสรรคใหญ่

you're going to run into two big hurdles, two big obstacles.

สองอุปสรรคใหญ่

The first one is a lack of bilinguals.

หนึ่งคือ การขาดแคลนผู้ที่รู้สองภาษา

So I don't even know

ผมไม่รู้สักนิดเลยว่า

if there exists 100 million people out there using the web

มีคนเป็น 100 ล้านคนข้างนอกนั้น ที่ใช้เว็บไซต์

who are bilingual enough to help us translate.

ผู้ซึ่งรู้ทั้งสองภาษาดีพอที่จะช่วยเราแปลได้

มันเป็นปัญหาใหญ่ครับ

That's a big problem.

The other problem you're going to run into is a lack of motivation.

ปัญหาอื่น ๆ ที่คุณจะพบคือ การขาดแรงจูงใจ

เราจะจูงใจคนอย่างไร

How are we going to motivate people to actually translate the web for free?

ให้มาแปลเว็บแบบฟรีๆ

ตามปกติแล้ว คุณต้องจ่ายเงินให้ผู้ที่ทำสิ่งนี้

Normally, you have to pay people to do this.

So how are we going to motivate them to do it for free?

ดังนั้นเราจะจูงใจให้คนทำมันฟรีๆ ได้อย่างไร

ทีนี้เมื่อเราเริ่มคิดถึงสิ่งนี้ พวกเราก็ไปตันกับสองเรื่องดังกล่าว

When we were starting to think about this, we were blocked by these two things.

แต่ต่อมาเราก็ได้รู้ว่า มันมีหนทาง

But then we realized, there's a way

ที่จะแก้ปัญหาทั้งสองอย่างด้วยวิธีเดียวกัน

to solve both these problems with the same solution.

มีวิธีที่จะยิงนกสองตัวด้วยกระสุนนัดเดียว

To kill two birds with one stone.

และนั่นก็คือ เปลี่ยนการแปลภาษา

And that is to transform language translation

into something that millions of people want to do

ไปเป็นสิ่งที่คนเป็นล้านๆอยากจะทำ

and that also helps with the problem of lack of bilinguals,

ที่จะช่วยแก้ปัญหาเรื่องขาดคนที่รู้สองภาษาอีกด้วย

and that is language education.

และมันก็คือการเรียนรู้ภาษาใหม่

So it turns out that today,

ซึ่งกลายเป็นว่า ณ วันนี้

there are over 1.2 billion people learning a foreign language.

มีคนกว่า 1.2 พันล้านคนที่กำลังเรียนภาษาต่างชาติ

คนอยากเรียนภาษาต่างชาติกันจริง ๆ

People really want to learn a foreign language.

และไม่ใช่เพียงเพราะพวกเขากำลังถูกบังคับในโรงเรียน

And it's not just because they're being forced to do so in school.

เช่น แค่ในสหรัฐอเมริกาเพียงอย่างเดียว

In the US alone, there are over five million people

มีกว่าห้าล้านคนที่จ่ายเงินมากกว่า 500 ดอลล่าร์

who have paid over $500 for software to learn a new language.

สำหรับซอฟต์แวร์เพื่อการเรียนรู้ภาษาใหม่

ดังนั้น มีคนอยากเรียนภาษาใหม่กันจริง ๆ

So people really want to learn a new language.

ประมาณ หนึ่งปีครึ่งที่แล้ว เราได้ทำเว็บไซต์

So what we've been working on for the last year and a half

เรียกว่า ดูโอลินโก (Duolingo)

is a new website -- it's called Duolingo --

ความคิดง่ายๆก็คือ คนเราเรียนภาษาใหม่โดยไม่เสียเงิน

where the basic idea is people learn a new language for free

while simultaneously translating the web.

ในขณะที่การแปลเว็บไซต์ไปด้วยพร้อมกัน

ดังนั้น โดยพื้นฐานแล้ว พวกเขากำลังเรียนรู้โดยการกระทำ

And so basically, they're learning by doing.

วิธีก็คือ

So the way this works

is whenever you're a just a beginner, we give you very simple sentences.

เมื่อไรที่คุณเป็นมือสมัครเล่น เราจะให้ประโยคพื้นๆง่ายๆกับคุณ

แน่ล่ะ มันมีประโยคธรรมดาทั่วไปเต็มไปหมดบนเว็บ

There's a lot of very simple sentences on the web.

พวกเราให้ประโยคที่ง่ายมากๆกับคุณ

We give you very simple sentences along with what each word means.

พร้อมกับความหมายของแต่ละคำ

And as you translate them

และเมื่อคุณทำการแปลพวกมัน และเห็นการแปลของคนอื่น

and as you see how other people translate them,

คุณก็จะเริ่มเรียนรู้ภาษา

you start learning the language.

และเมื่อคุณมีความชำนาญมากขึ้น

And as you get more advanced,

we give you more complex sentences to translate.

เราก็จะให้ประโยคที่ซับซ้อนมากขึ้นกับคุณ

But at all times, you're learning by doing.

แต่ตลอดเวลา คุณจะได้เรียนรู้โดยการปฎิบัติ

Now, the crazy thing about this method is that it actually really works.

ทีนี้ ความบ้าเกี่ยวกับวิธีนี้ก็คือ

มันจะใช้งานได้จริงๆหรือเปล่า

People are really learning a language.

ประการแรก คนกำลังเรียนภาษากันจริงๆ

We're mostly done building it and now we're testing it.

พวกเราสร้างมันเกือบเสร็จแล้ว และเรากำลังทดสอบมัน

คนเรียนภาษาจากมันได้จริงๆ

People really can learn a language with it.

และพวกเขาเรียนจากมันได้ดีพอๆกับ การเรียนจากโปรแกรมสอนภาษาชั้นนำ

And they learn it about as well as the leading language learning software.

ดังนั้น คนเรียนภาษาด้วยวิธีนี้ได้จริงๆ

So people really do learn a language.

และไม่ใช่แค่พวกเขาเรียนได้ดีพอๆกัน

And not only do they learn it as well, but actually it's more interesting.

แต่จริงๆแล้วมันน่าสนใจกว่าเสียอีก

เพราะว่า ด้วย ดูโอลินโก

Because with Duolingo, people are learning with real content.

แทนที่จะเรียนด้วยประโยคที่ถูกสมมติขึ้นมา

As opposed to learning with made-up sentences,

ผู้ใช้ได้เรียนจากข้อความจริงๆ ซึ่งมันน่าสนใจ

people are learning with real content, which is inherently interesting.

ดังนั้น คนจึงสามารถเรียนภาษาจากระบบนี้ได้จริงๆ

So people really do learn a language.

แต่บางทีก็น่าตื่นเต้นยิ่งกว่า

But perhaps more surprisingly,

เพราะคำแปลที่เราได้จากคนที่ใช้เครื่องมือเรานั้น

the translations that we get from people using the site,

even though they're just beginners,

แม้ว่าพวกเขาจะเป็นผู้ฝึกหัดมือใหม่

the translations that we get

คำแปลที่พวกเราได้ มันแม่นยำ ไม่ต่างจากคนที่เป็นนักแปลภาษามืออาชีพเลย

are as accurate as those of professional language translators,

ซึ่งน่าแปลกใจมาก

which is very surprising.

ให้ผมได้ยกตัวอย่างให้คุณดูสักอันครับ

So let me show you one example.

This is a sentence that was translated from German into English.

นี่คือประโยคที่ถูกแปลจากภาษาเยอรมันเป็นภาษาอังกฤษ

ด้านบนคือเยอรมัน

The top is the German. The middle is an English translation

และตรงกลางคือคำแปลภาษาอังกฤษ

that was done by a professional translator

ที่แปลโดยนักแปลภาษาอังกฤษระดับมืออาชีพ

who we paid 20 cents a word for this translation.

ผู้ที่ได้ค่าจ้าง 20 เซนต์ต่อคำ สำหรับการแปล

และที่ด้านล่างนั้น เป็นคำแปลโดยผู้ใช้ ดูโอลินโก

And the bottom is a translation by users of Duolingo,

ไม่มีใครเลยที่รู้ภาษาเยอรมัน

none of whom knew any German before they started using the site.

ก่อนที่พวกเขาจะเริ่มใช้เครื่องมือเรา

If you can see, it's pretty much perfect.

พวกคุณคงเห็นว่า มันค่อนข้างสมบูรณ์

Of course, we play a trick here

แน่ล่ะ เราใช้เล่ห์ตรงนี้

to make the translations as good as professional language translators.

เพื่อให้การแปลออกมาดูดี พอๆกับของมืออาชีพ

เรานำงานแปลของเหล่ามือสมัครเล่นมารวมเข้าด้วยกัน

We combine the translations of multiple beginners

ให้ได้คุณภาพเดียวกับ งานแปลจากนักแปลอาชีพหนึ่งคน

to get the quality of a single professional translator.

Now, even though we're combining the translations,

ทีนี้ ถึงแม้ว่าเราจะนำงานแปลมารวมๆกัน

the site actually can translate pretty fast.

เครื่องมือเรา จริงๆแล้วสามารถแปลได้อย่างรวดเร็ว

ให้ผมสาธิตให้คุณดู

So let me show you,

this is our estimates of how fast we could translate Wikipedia

นี่คือการคาดคะเนว่า เราสามารถแปลวิกิพีเดีย (Wikipedia) ได้เร็วแค่ไหน

จากภาษาอังกฤษเป็นภาษาสเปน

from English into Spanish.

Remember, this is 50 million dollars' worth of value.

จำไว้นะครับ นี่เทียบเป็นเงิน 50 ล้านดอลล่าร์ทีเดียว

So if we wanted to translate Wikipedia into Spanish,

ถ้าเราต้องการแปลวิกิพีเดียเป็นภาษาสเปน

พวกเราทำได้ในห้าสัปดาห์ ด้วยผู้ใช้จำนวน 100,000 คน

we could do it in five weeks with 100,000 active users.

และพวกเราจะสามารถทำได้ใน 80 ชั่วโมง โดยผู้ใช้ล้านคน

And we could do it in about 80 hours with a million active users.

เพราะว่าโครงการทั้งหมดที่กลุ่มของผมได้ทำ ถึงทุกวันนี้ มีผู้ใช้เป็นล้านๆคน

Since all the projects my group has worked on so far

have gotten millions of users,

พวกเราหวังว่า เราจะสามารถแปล

we're hopeful that we'll be able to translate extremely fast.

ได้อย่างรวดเร็วมากด้วยโครงการนี้

ทีนี้ สิ่งที่ผมตื่นเต้นที่สุดกับ ดูโอลินโก

Now, the thing that I'm most excited about with Duolingo

ก็คือ ผมคิดว่ามันนำเสนอรูปแบบธุรกิจที่ยุติธรรม สำหนับการเรียนภาษา

is I think this provides a fair business model for language education.

เรื่องมันมีอยู่ว่า

So here's the thing:

รูปแบบธุรกิจการเรียนภาษาที่เป็นอยู่ในขณะนี้

The current business model for language education

คือนักเรียนต้องเป็นผู้จ่าย

is the student pays,

and in particular, the student pays Rosetta Stone 500 dollars.

และโดยเจาะจงแล้ว นักเรียนจ่ายให้กับ โรเซตต้า สโตน (Rosetta Stone) 500 ดอลล่าร์

(เสียงหัวเราะ)

(Laughter)

นี่เป็นรูปแบบธุรกิจในปัจจุบัน

That's the current business model.

ปัญหาที่มีต่อรูปแบบธุรกิจนี้

The problem with this business model

คือ 95 เปอร์เซ็นต์ ของประชาการโลกไม่มีเงิน 500 ดอลล่าร์

is that 95 percent of the world's population doesn't have 500 dollars.

ดังนั้น มันจึงไม่เป็นธรรมอย่างยิ่งต่อคนยากจน

So it's extremely unfair towards the poor.

มันเอนเอียงไปหาคนรวย

This is totally biased towards the rich.

ทีนี้ สำหรับ ดูโอลินโก

Now, see, in Duolingo,

because while you learn, you're actually creating value,

เพราะว่าขณะที่คุณเรียน

จริงๆแล้วคุณกำลังสร้างค่า คุณกำลังแปลงานอยู่

you're translating stuff --

which, for example, we could charge somebody for translations,

ยกตัวอย่างเช่น เราสามารถที่จะจ่ายให้ใครสักคนมาแปลให้

so this is how we could monetize this.

ดังนั้น นี่เป็นวิธีที่เราจะสามารถทำเงินได้

Since people are creating value while they're learning,

เมื่อคนเราสร้างคุณค่าราคาระหว่างการเรียนรู้

พวกเขาก็ไม่ต้องจ่ายเงิน พวกเขาเพียงแต่"จ่าย"เวลา

they don't have to pay with their money, they pay with their time.

แต่สิ่งที่อัศจรรย์ก็คือ พวกเขาต้องสละเวลา

But the magical thing here

is that is time that would have had to have been spent anyways

แต่เวลาที่เขาสละไปนั้น ยังไงก็จะถูกใช้

เพื่อการเรียนภาษาอยู่ดี

learning the language.

So the nice thing about Duolingo

ฉะนั้น ข้อดีของ ดูโอลินโก ก็คือ ผมคิดว่ามันเป็นโมเดลธุรกิจที่ยุติธรรม

is, I think, it provides a fair business model --

ที่ไม่ได้มีการเลือกปฎิบัติต่อคนจน

one that doesn't discriminate against poor people.

และนี่คือเว็บไซต์ที่ว่าครับ ขอบคุณครับ

So here's the site. Thank you.

(ปรบมือ)

(Applause)

นี่ครับ เว็บไซต์

We haven't yet launched,

เรายังไม่ได้เปิดตัว

but if you go there, you can sign up to be part of our private beta,

แต่ถ้าคุณเข้าไป คุณสามารถลงชื่อเพื่อเป็นส่วนหนึ่งของขั้นทดลอง

which is probably going to start in three or four weeks.

ซึ่งน่าจะเริ่มต้นภายในประมาณสามหรือสี่สัปดาห์

เรายังไม่ได้เปิดตัว ดูโอลินโก

We haven't yet launched it.

By the way, I'm the one talking here,

ถึงผมจะเป็นคนมาพูดตรงนี้

but Duolingo is the work of a really awesome team,

แต่ที่จริงแล้ว ดูโอลินโก เป็นผลงานจากกลุ่มคนที่ยอดเยี่ยม บางคนก็อยู่ที่นี้ด้วย

some of whom are here. So thank you.

ขอบคุณครับ

(Applause)

(เสียงปรบมือ)