How algorithms shape our world | Kevin Slavin

Kevin Slavin: Algoritmaların dünyamızı şekillendirmesi

Çeviri: Ilgar Gokhan Gözden geçirme: osman oguz ahsen

This is a photograph

Bu sanatçı Michael Najjar

by the artist Michael Najjar,

tarafından çekilmiş bir fotoğraf

and it's real,

ve gerçek,

in the sense that he went there to Argentina

Arjantine gidip

to take the photo.

fotoğrafı çekme bağlamında.

But it's also a fiction. There's a lot of work that went into it after that.

Ama aynı zamanda bir kurgu. Ondan sonra üzerinde oldukça fazla zaman harcandı.

And what he's done

Ve yaptığı şey

is he's actually reshaped, digitally,

dağın çevre çizgisinin tamamını

all of the contours of the mountains

Dow Jones'un borsa endeksinin iniş çıkışına göre

to follow the vicissitudes of the Dow Jones index.

tekrar şekillendirdi.

So what you see,

Yani gördüğünüz şey,

that precipice, that high precipice with the valley,

o uçurum, o vadili yüksek uçurum,

is the 2008 financial crisis.

2008 ekonomik krizi.

The photo was made

Bu fotoğraf

when we were deep in the valley over there.

biz o vadinin oldukça derinlerindeyken yapıldı.

I don't know where we are now.

Ve şu an neredeyiz bilmiyorum.

This is the Hang Seng index

Bu Hang Seng'in

for Hong Kong.

Hong Kong endeksi.

And similar topography.

Benzer bir topoğrafya.

I wonder why.

Neden bilmiyorum.

And this is art. This is metaphor.

Ve bu sanat. Bu metafor.

But I think the point is

Ama bence asıl nokta

that this is metaphor with teeth,

bu dişli bir metafor.

and it's with those teeth that I want to propose today

Ve bu dişlerle önermeye çalıştığım şey

that we rethink a little bit

bizim çağdaş matematiğin rolü hakkında

about the role of contemporary math --

tekrar bir düşünmemizdir

not just financial math, but math in general.

sadece finansal matematiği değil, matematiğin tamamını.

That its transition

Dünyadan çıkarıp elde ettiğimiz bir şeyden

from being something that we extract and derive from the world

aslında ona şekil veren,

to something that actually starts to shape it --

çevremizi ve içimizdeki dünyayı değiştiren

the world around us and the world inside us.

bir şeye dönüşmesini.

And it's specifically algorithms,

Ve spesifik olarak algoritmalar,

which are basically the math

temelde bilgisayarların

that computers use to decide stuff.

bir şeylere karar verme matematiğidir.

They acquire the sensibility of truth

Gerçeğin hassaslığını edinirler,

because they repeat over and over again,

çünkü üst üste tekrar ederler.

and they ossify and calcify,

Ve kemikleşirler, kireçlenirler

and they become real.

ve gerçek olurlar.

And I was thinking about this, of all places,

Ve bunun hakkında düşünüyordum, bütün mekanlardan,

on a transatlantic flight a couple of years ago,

birkaç yıl önce bir trasnatlantik uçuştayken,

because I happened to be seated

çünkü tesadüfen benim yaşlarımda

next to a Hungarian physicist about my age

Macar bir fizikçinin yanına oturdum

and we were talking

ve Soğuk Savaş sırasında hayatın

about what life was like during the Cold War

Macar fizikçiler için nasıl olduğuna

for physicists in Hungary.

dair konuşuyorduk.

And I said, "So what were you doing?"

Ve ben, "Ee ne yapıyordun?" dedim

And he said, "Well we were mostly breaking stealth."

Ve o, "Yani çoğunlukla görünmezliği kırmaya çalışıyoduk."

And I said, "That's a good job. That's interesting.

ve ben "Çok iyi iş. İlginç

How does that work?"

Nasıl çalışıyor?"

And to understand that,

Ve bunu anlamak için,

you have to understand a little bit about how stealth works.

görünmezliğin nasıl çalıştığını anlamanız gerekiyordu.

And so -- this is an over-simplification --

Ve yani -- bu aşırı bir basite indirgeme --

but basically, it's not like

ama aslında, gökyüzündeki 156 tonluk bir çeliği

you can just pass a radar signal

radar sinyaline hiç gözükmeden

right through 156 tons of steel in the sky.

geçirmek değil.

It's not just going to disappear.

Birden yok olmayacak tabii.

But if you can take this big, massive thing,

Ama bu büyük, koca nesneyi alıp

and you could turn it into

daha küçük bir şeye

a million little things --

dönüştürebilirsen --

something like a flock of birds --

bir kuş sürüsü gibi --

well then the radar that's looking for that

işte şimdi onu arayan radarın

has to be able to see

gökyüzündeki bütün kuş sürülerini

every flock of birds in the sky.

görebilmesi gerekecek.

And if you're a radar, that's a really bad job.

Ve bir radarsan, bu gerçekten kötü bir iş.

And he said, "Yeah." He said, "But that's if you're a radar.

Ve "Evet." dedi, "Ama eğer bir radarsan.

So we didn't use a radar;

Bu yüzden biz de radar kullanmadık;

we built a black box that was looking for electrical signals,

Elektrik sinyallerine, elektronik kominikasyona bakan

electronic communication.

bir kara kutu yaptık.

And whenever we saw a flock of birds that had electronic communication,

Ve ne zaman elektronik kominikasyonu olan bir kuş sürüsü görsek,

we thought, 'Probably has something to do with the Americans.'"

bunun Amerikalılarla bir ilgisi var diye düşündük."

And I said, "Yeah.

Ve ben "Tamam.

That's good.

Çok iyi.

So you've effectively negated

Böylece 60 yıllık bir havacılık araştırmasını

60 years of aeronautic research.

efektif bir şekilde etkisiz hale getirdiniz.

What's your act two?

İkinci perde nedir?

What do you do when you grow up?"

Büyüyünce ne yapıyorsun?"

And he said,

Ve dedi ki,

"Well, financial services."

"Ee, finansal servisler."

And I said, "Oh."

"Aa" dedim.

Because those had been in the news lately.

Çünkü bunlar yakın zamanda haberlerdeydi.

And I said, "How does that work?"

"O nasıl çalışıyor?" dedim.

And he said, "Well there's 2,000 physicists on Wall Street now,

"Yani şu anda Wall Street'te 2,000 fizikçi var." dedi

and I'm one of them."

"Ve ben onlardan biriyim."

And I said, "What's the black box for Wall Street?"

dedim ki "Wall Street'in kara kutusu nedir?"

And he said, "It's funny you ask that,

ve dedi ki "Bunu sorman komik oldu,

because it's actually called black box trading.

çünkü buna aslında kara kutu ticareti deniliyior.

And it's also sometimes called algo trading,

Ve bazen de algo ticareti.

algorithmic trading."

algoritmik ticaret."

And algorithmic trading evolved in part

Ve algoritmik ticaret bir tarafta gelişti

because institutional traders have the same problems

çünkü kurumsal ticaretlere uğraşanlar

that the United States Air Force had,

Birleşik Devletler Hava Kuvvetleri ile aynı sorunlarla karşılaştılar,

which is that they're moving these positions --

bu da haraket ettikleri pozisyonlar arasında --

whether it's Proctor & Gamble or Accenture, whatever --

Proctor & Gamble, Accenture veya herhangi birşey olması farketmeden --

they're moving a million shares of something

bir şeyin bir milyon hissesini hareket ettirir gibi

through the market.

borsada hareket ettirmeleri.

And if they do that all at once,

Hepsini bir seferde yaparlarsa,

it's like playing poker and going all in right away.

pokere başlar başlamaz 'all-in' yapmak gibi bir şey olur.

You just tip your hand.

Siz sadece elini kıpırdat.

And so they have to find a way --

Ve böylece bir yol bulmak zorunda kalıyolar --

and they use algorithms to do this --

ve bunun için algoritmaları kullanıyorlar --

to break up that big thing

büyük olan şeyi

into a million little transactions.

milyonlarca küçük işleme bölmek için.

And the magic and the horror of that

Ve bunun büyüleyici ve korkutucu tarafı,

is that the same math

büyük şeyi milyonlarca küçük

that you use to break up the big thing

parçaya ayırmak için

into a million little things

kullanılan matematiğin aynısı

can be used to find a million little things

milyonlarca küçük parça bulup,

and sew them back together

birbirine geri bağlayıp,

and figure out what's actually happening in the market.

borsada ne olup bittiğini anlamakta kullanılıyor.

So if you need to have some image

Yani şu an borsada neler olduğuna dair

of what's happening in the stock market right now,

kafanızda bir imaj oluşturmanız gerekirse,

what you can picture is a bunch of algorithms

düşünebileceğiniz şey, esasen saklanmaya programlanmış

that are basically programmed to hide,

bir grup algoritma

and a bunch of algorithms that are programmed to go find them and act.

ve bunları bulup harekete geçen başka bir grup algoritma.

And all of that's great, and it's fine.

Ve bunların hepsi çok iyi ve hoş.

And that's 70 percent

Ve bu Birleşik Devletler borsasının

of the United States stock market,

yüzde 70'i,

70 percent of the operating system

eskiden emeklilik maaşı,

formerly known as your pension,

mortgage olarak bilinen

your mortgage.

işletim sisteminin yüzde 70'i.

And what could go wrong?

Ve ne ters gidebilir ki?

What could go wrong

Neyin ters gidebileceği,

is that a year ago,

bir yıl önce

nine percent of the entire market just disappears in five minutes,

bütün piyasanın yüzde 9'unun sadece 5 dakika içinde yok olmasıyla görüldü.

and they called it the Flash Crash of 2:45.

Ve buna 2:45'in flaş kazası adını verdiler.

All of a sudden, nine percent just goes away,

Ve aniden, yüzde 9 kaybolur gider,

and nobody to this day

ve bugüne kadar kimse

can even agree on what happened

neler olup bittiğine dair hemfikir olamamış

because nobody ordered it, nobody asked for it.

çünkü kimse böyle bir şeyi buyurmamış veya istememişti.

Nobody had any control over what was actually happening.

Kimse aslında neler olduğuna dair bir kontrole sahip değildi.

All they had

Ellerinde tek olan

was just a monitor in front of them

önlerinde, üzerinde numaralar olan

that had the numbers on it

bir monitör

and just a red button

ve 'Dur' yazan

that said, "Stop."

kırmızı bir düğmeydi.

And that's the thing,

Ve olay bu.

is that we're writing things,

Birşeyler yazıyoruz,

we're writing these things that we can no longer read.

artık okuyamayacağımız birşeyler yazıyoruz.

And we've rendered something

Ve biz bir şeyi

illegible,

okunaksız hale getirdik.

and we've lost the sense

Ve bu yarattığımız dünyada

of what's actually happening

gerçekten neler olup bittiğini

in this world that we've made.

tamamen kaybettik.

And we're starting to make our way.

Ve yolumuzu açmaya başlıyoruz.

There's a company in Boston called Nanex,

Boston'da matematik, sihir

and they use math and magic

ve kimbilir ne kullanan

and I don't know what,

Nanex adlı bir firma var

and they reach into all the market data

ve onlar bütün borsa verilerine uzanıp

and they find, actually sometimes, some of these algorithms.

bazen gerçekten bu algoritmalardan bazılarını buluyorlar.

And when they find them they pull them out

Ve buldukları zaman onları çıkarıp,

and they pin them to the wall like butterflies.

kelebek gibi duvara iğneliyorlar.

And they do what we've always done

Ve onlar bizim hep,

when confronted with huge amounts of data that we don't understand --

anlayamadığımız büyük miktarlarda verilerle karşılaştığımızdaki gibi yapıyorlar --

which is that they give them a name

onlara bir isim

and a story.

ve hikaye veriyorlar.

So this is one that they found,

İşte bu,

they called the Knife,

'Bıçak' ,

the Carnival,

'Karnaval' ,

the Boston Shuffler,

'Boston Karıştırıcısı' ,

Twilight.

'Alacakaranlık' adını verdiklerinden biri.

And the gag is

Ve işin esprisi

that, of course, these aren't just running through the market.

tabii ki sadece borsada ilerlemiyolar.

You can find these kinds of things wherever you look,

Bunlara nasıl bakmayı öğrendikten sonra,

once you learn how to look for them.

baktığınız herhangi bir yerde bulabilirsiniz.

You can find it here: this book about flies

Amazon'dan baktığınız

that you may have been looking at on Amazon.

sinekler hakkında bir kitapta bulabilirsiniz.

You may have noticed it

Farketmiş olabilirsiniz

when its price started at 1.7 million dollars.

fiyatı 1.7 milyon dolarlardayken.

It's out of print -- still ...

Baskısı tükenmiş -- ama hala ...

(Laughter)

(Kahkaha)

If you had bought it at 1.7, it would have been a bargain.

1.7'ye aldıysanız, ucuza kapatmış olurdunuz.

A few hours later, it had gone up

Birkaç saat sonra,

to 23.6 million dollars,

kargo ve teslimat dahil

plus shipping and handling.

23.6 milyon dolar olurdu.

And the question is:

Ve soru şu ki:

Nobody was buying or selling anything; what was happening?

Hiçkimse bir şey alıp satmıyor, neler oluyor?

And you see this behavior on Amazon

Ve Amazon'da gördüğünüz bu tutumu

as surely as you see it on Wall Street.

kesinlikle Wall Street'te de görebilirsiniz.

And when you see this kind of behavior,

Ve bu tutumu görünce,

what you see is the evidence

karşınıza çıkan şey

of algorithms in conflict,

çelişen algoritmaların,

algorithms locked in loops with each other,

birbiri içinde döngülere kitlenen algoritmaların kanıtıdır.

without any human oversight,

Herhangi bir insan gözetimi olmadan,

without any adult supervision

herhangi bir yetişkin denetimi olmadan

to say, "Actually, 1.7 million is plenty."

"Aslında, 1.7 milyon oldukça fazla." demek için.

(Laughter)

(Kahkaha)

And as with Amazon, so it is with Netflix.

Ve Amazon'da olduğu gibi Netflix'te de öyle.

And so Netflix has gone through

Netflix yıllar boyunca

several different algorithms over the years.

birkaç değişik algoritmalardan geçmiştir.

They started with Cinematch, and they've tried a bunch of others --

Cinematch ile başlayıp, bir takım diğerlerinde de denemişlerdir.

there's Dinosaur Planet; there's Gravity.

'Dinozor Gezegeni' var, 'Yerçekimi' var.

They're using Pragmatic Chaos now.

Şu an 'Pragmatik Kaos' u kullanıyolar.

Pragmatic Chaos is, like all of Netflix algorithms,

'Pragmatik Kaos' diğer Netflix algoritmaları gibi

trying to do the same thing.

aynı şeyi yapmaya çalışıyor.

It's trying to get a grasp on you,

Sizi, insan kafatası içindeki yazılımı

on the firmware inside the human skull,

kavramaya çalışıyor

so that it can recommend what movie

böylece bundan sonra

you might want to watch next --

hangi filmi izlemek isteyebileceğinizi öneriyor --

which is a very, very difficult problem.

ki bu da çok çok zor bir problem.

But the difficulty of the problem

Ama bu problemin zorluğu

and the fact that we don't really quite have it down,

ve aktif bir şekilde bunun farkında olmamamız,

it doesn't take away

'Pragmatik Kaos' un

from the effects Pragmatic Chaos has.

sahip olduğu etkileri değiştirmiyor.

Pragmatic Chaos, like all Netflix algorithms,

Diğer bütün Netflix algoritmaları gibi, 'Pragmatik Kaos' da

determines, in the end,

sonunda

60 percent

kiralanan filmlerin

of what movies end up being rented.

yüzde 60'ını belirliyor.

So one piece of code

Yani sizin hakkınızda bir fikre sahip olan,

with one idea about you

bir parça kod

is responsible for 60 percent of those movies.

bu filmlerin %60ından sorumlu.

But what if you could rate those movies

Ama eğer bu filmleri yapılmadan önce

before they get made?

değerlendirebilseydiniz?

Wouldn't that be handy?

Bu çok işe yaramaz mıydı?

Well, a few data scientists from the U.K. are in Hollywood,

Birleşik Krallık'tan birkaç veri bilimcisi Hollywood'da

and they have "story algorithms" --

ve hikaye algoritmalarına sahipler --

a company called Epagogix.

Epagogix adında bir firma.

And you can run your script through there,

Ve siz senaryonuzu buradan geçirebiliyorsunuz

and they can tell you, quantifiably,

ve onlar size, ölçülebilir bir şekilde,

that that's a 30 million dollar movie

bu 30 milyon dolarlık bir film

or a 200 million dollar movie.

veya 200 milyon dolarlık bir film diyebiliyorlar.

And the thing is, is that this isn't Google.

Ve bunun olayı, bu şey Google değil.

This isn't information.

Bu enformasyon değil.

These aren't financial stats; this is culture.

Bunlar finansal değerler değil; bu kültür.

And what you see here,

Ve burada gördüğünüz şey,

or what you don't really see normally,

veya normalde görmediğiniz,

is that these are the physics of culture.

bunların, kültürün fiziği olduğu.

And if these algorithms,

Ve eğer bu algoritmalar,

like the algorithms on Wall Street,

Wall Street'tekiler gibi,

just crashed one day and went awry,

bir günde çökse ve ters gitseydi,

how would we know?

nasıl görünebileceğini

What would it look like?

nereden bilebilirdik?

And they're in your house. They're in your house.

Ve bunlar sizin evinizin içindeler. Evinizin içindeler.

These are two algorithms competing for your living room.

Oturma odanız için yarışan bu iki algoritma.

These are two different cleaning robots

Bunlar temizlik hakkında oldukça farklı fikirleri olan,

that have very different ideas about what clean means.

iki farklı temizlik robotu.

And you can see it

Ve eğer yavaşlatır ve üstlerine ışık takarsanız,

if you slow it down and attach lights to them,

bunu görebilirsiniz.

and they're sort of like secret architects in your bedroom.

Ve onlar yatak odanızdaki gizli mimarlar gibilerdir.

And the idea that architecture itself

Ve mimarlığın kendisinin, bir şekilde algoritmik optimizasyonun

is somehow subject to algorithmic optimization

bir konusu olduğu fikrine

is not far-fetched.

inanmak güç değil.

It's super-real and it's happening around you.

Bu süper gerçek ve etrafınızda olup bitiyor.

You feel it most

Bunu en çok

when you're in a sealed metal box,

kapalı metal bir kutunun,

a new-style elevator;

bir yeni-stil asansörün içindeyken hissediyorsunuz.

they're called destination-control elevators.

Bunlara istikamet kontrol asansörleri deniyor.

These are the ones where you have to press what floor you're going to go to

Bunlar, asansöre binmeden önce gideceğiniz katın düğmesine

before you get in the elevator.

bastığınız asansörler.

And it uses what's called a bin-packing algorithm.

Ve bunlar 'bin paketleme algoritması' adında bir şey kullanıyorlar.

So none of this mishegas

Yani bu herkesin istediği kabine

of letting everybody go into whatever car they want.

girmesine izin verildiği bir çılgınlık değil.

Everybody who wants to go to the 10th floor goes into car two,

10.kata gitmek isteyer herkes iki numaralı kabine,

and everybody who wants to go to the third floor goes into car five.

ve 3.kata gitmek isteyen herkes beş numaralı kabine giriyor.

And the problem with that

Ve buradaki problem

is that people freak out.

insanlar çıldırıyor.

People panic.

İnsanlar panikliyor.

And you see why. You see why.

Ve neden olduğunu görüyorsunuz. Neden görüyorsunuz.

It's because the elevator

Çünkü asansör

is missing some important instrumentation, like the buttons.

bazı önemli parçalara sahip değil, düğmeler gibi.

(Laughter)

(Kahkaha)

Like the things that people use.

İnsanların kullandığı türden şeyler.

All it has

Sadece sahip olduğu şey

is just the number that moves up or down

yukarı aşağı ilerleyen bir numara

and that red button that says, "Stop."

ve üstüne 'Dur.' yazan bir kırmızı tuş.

And this is what we're designing for.

Ve işte bu yüzden dizayn ediyoruz.

We're designing

Bu makine diyalekti için

for this machine dialect.

dizayn ediyoruz.

And how far can you take that? How far can you take it?

Ve bunu nekadar ileriye götürebilirsiniz? Neden ileri götürebilirsiniz?

You can take it really, really far.

Gerçekten, gerçekten fazla ileri götürebilirsiniz.

So let me take it back to Wall Street.

Wall Street'e geri getirmeme izin verin.

Because the algorithms of Wall Street

Çünkü Wall Street algoritmaları

are dependent on one quality above all else,

herşeyin üstünde tek bir özelliğe bağlılar,

which is speed.

hıza.

And they operate on milliseconds and microseconds.

Milisaniyeler ve mikrosaniyeler hızında çalışıyorlar.

And just to give you a sense of what microseconds are,

Ve mikrosaniyeler hakkında bir fikir edinmeniz için

it takes you 500,000 microseconds

mouse'a tıklamanızın

just to click a mouse.

500,000 mikrosaniye sürdüğünü söyleyebilirim.

But if you're a Wall Street algorithm

Ama bir Wall Street algoritmasıysanız,

and you're five microseconds behind,

ve 5 mikrosaniye gerideyseniz,

you're a loser.

kaybettiniz demektir.

So if you were an algorithm,

Eğer bir algoritma olsaydınız,

you'd look for an architect like the one that I met in Frankfurt

benim Frankfurt'ta tanıştığım gibi, bir gökdelenin içini boşaltan

who was hollowing out a skyscraper --

bir mimar arıyor olurdunuz --

throwing out all the furniture, all the infrastructure for human use,

bütün mobilyaları, bütün insan kullanımı için gereken altyapıyı atıp,

and just running steel on the floors

sadece gelecek olan yığınla serverı bekleyen

to get ready for the stacks of servers to go in --

çelik yer kaplamaları --

all so an algorithm

bütün bunların hepsi

could get close to the Internet.

bir algoritma internete yaklaşabilsin diye.

And you think of the Internet as this kind of distributed system.

Ve siz interneti bu şekilde dağıtılan bir sistem olarak düşünüyorsunuz.

And of course, it is, but it's distributed from places.

Ve tabii ki, öyle, ama mekanlardan dağıtılıyor.

In New York, this is where it's distributed from:

New York'ta, şurdan dağıtılıyor:

the Carrier Hotel

Hudson Sokağı'ndaki

located on Hudson Street.

Carrier Hotel'den.

And this is really where the wires come right up into the city.

Ve bu gerçekten kabloların şehre indiği mekan.

And the reality is that the further away you are from that,

Ve gerçek şu ki, bundan ne kadar uzakta olursanız,

you're a few microseconds behind every time.

tüm zamanlardan birkaç mikrosaniye geride olursunuz.

These guys down on Wall Street,

Wall Street'teki bu insanlar,

Marco Polo and Cherokee Nation,

'Marco Polo' ve 'Cherokee Nation'

they're eight microseconds

bu Carrier Hotel'in

behind all these guys

etrafındaki

going into the empty buildings being hollowed out

içi boşaltılmış binalardaki insanlardan

up around the Carrier Hotel.

sekiz mikrosaniye gerideler.

And that's going to keep happening.

Ve bu olmaya devam edecek.

We're going to keep hollowing them out,

Ve onları boşaltmaya devam edeceğiz,

because you, inch for inch

çünkü siz, santim santim

and pound for pound and dollar for dollar,

ve kilo kilo, ve dolar dolar

none of you could squeeze revenue out of that space

hiçbiriniz 'Boston Karıştırıcısı'nın yaptığı gibi

like the Boston Shuffler could.

o boşluktan o geliri çıkaramayacak.

But if you zoom out,

Ama eğer uzaklaşırsanız,

if you zoom out,

eğer uzaktan bakarsanız,

you would see an 825-mile trench

New York ve Chicago arasında

between New York City and Chicago

son bir kaç yılda

that's been built over the last few years

'Spread Networks' adında bir firmanın inşa ettiği

by a company called Spread Networks.

1328 kilometrelik bir hendek görürsünüz.

This is a fiber optic cable

Bu sadece iki şehir arasına çekilmiş

that was laid between those two cities

bir fiber optik kablo.

to just be able to traffic one signal

Sadece bir sinyali,

37 times faster than you can click a mouse --

sizin mouse'a tıklama hızınızdan 37 kat daha hızlı iletebilmek için --

just for these algorithms,

sadece bu algroitmalar,

just for the Carnival and the Knife.

sadece 'Karnaval' ve 'Bıçak' için.

And when you think about this,

Ve bunu düşündüğünüzde,

that we're running through the United States

Birleşik Devletler'de

with dynamite and rock saws

bir algoritma, işi

so that an algorithm can close the deal

üç mikrosaniye hızlı yapabilsin diye

three microseconds faster,

dinamit ve kaya testereleriyle koşturuyoruz,

all for a communications framework

hepsi, hiçbir insanın asla bilmeyeceği

that no human will ever know,

bir kominikasyon iskeleti için,

that's a kind of manifest destiny;

işte bu kadar belirgin bir kader

and we'll always look for a new frontier.

her zaman yeni sınırlar zorlayacaktır.

Unfortunately, we have our work cut out for us.

Ne yazık ki, bizim için işimiz belirlenmiş.

This is just theoretical.

Bu sadece kuramsal.

This is some mathematicians at MIT.

Bu MIT'de bazı matematikçiler.

And the truth is I don't really understand

Ve gerçek şu ki

a lot of what they're talking about.

şöyledikleri şeyin çoğunu anlamıyorum.

It involves light cones and quantum entanglement,

Işık konileri ve kuantum dolanması içeriyorlar

and I don't really understand any of that.

ve ben onlardan pek anlamıyorum.

But I can read this map,

Ama bu haritayı okuyabiliyorum.

and what this map says

Ve bu haritanın söylediği şey,

is that, if you're trying to make money on the markets where the red dots are,

eğer kırmızı noktaların bulunduğu piyasalarda para kazanmaya çalışıyorsanız,

that's where people are, where the cities are,

bunlar insanların, şehirlerin bulunduğu yerler,

you're going to have to put the servers where the blue dots are

ve bunu en verimli şekilde yapabilmek için

to do that most effectively.

serverları mavi noktaların olduğu yerlere koymak zorundasınız.

And the thing that you might have noticed about those blue dots

Ve belki farkettiğiniz gibi bu mavi noktaların çoğu

is that a lot of them are in the middle of the ocean.

okyanusun ortasında duruyor.

So that's what we'll do: we'll build bubbles or something,

Yani yapacağımız şey, küresel kafesler veya platformlar

or platforms.

gibi şeyler yapıp,

We'll actually part the water

parayı havadan kapabilmek için,

to pull money out of the air,

suyu ayıracağız.

because it's a bright future

Çünkü eğer bir algoritmaysan,

if you're an algorithm.

bu parlak bir gelecek.

(Laughter)

(Kahkaha)

And it's not the money that's so interesting actually.

Ve aslında ilginç olan şey para değil.

It's what the money motivates,

Paranın motive ettiği şey.

that we're actually terraforming

Aslında dünyanın kendisini

the Earth itself

bu tarz algoritmik bir verimle

with this kind of algorithmic efficiency.

dünyalaştırıyoruz.

And in that light,

Ve bunun ışığında

you go back

geri dönüp

and you look at Michael Najjar's photographs,

Michael Najjar'ın fotograflarına bakarsanız,

and you realize that they're not metaphor, they're prophecy.

bunların metafor değil, kehanet olduğunun farkına varacaksınız.

They're prophecy

Bunlar yaptığımız matematiğin

for the kind of seismic, terrestrial effects

bu çeşit sismik ve karasal

of the math that we're making.

etkilerinin kehaneti.

And the landscape was always made

Ve yeryüzü görüntüsü her zaman

by this sort of weird, uneasy collaboration

insan ve doğanın

between nature and man.

bu garip, sıkıntılı birlikteliğinden ortaya çıkmıştır.

But now there's this third co-evolutionary force: algorithms --

Aama artık üçüncü bir yardımcı-evrimci güç var: algoritmalar --

the Boston Shuffler, the Carnival.

'Boston Karıştırıcısı', 'Karnaval'.

And we will have to understand those as nature,

Ve bunları doğa olarak algılamamız gerekecek.

and in a way, they are.

Ve bir şekilde, öyleler.

Thank you.

Teşekkür ederim.

(Applause)

(Alkış)