Shyam Sankar: The rise of human-computer cooperation

Shyam Sankar: İnsan-bilgisayar işbirliğinin yükselişi

Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast

Çeviri: Peren Demirel Gözden geçirme: osman oguz ahsen

I'd like to tell you about two games of chess.

Size iki satranç karşılaşmasından bahsetmek istiyorum.

The first happened in 1997, in which Garry Kasparov,

1997'de olan ilk karşılaşmayı Garry Kasparov

a human, lost to Deep Blue, a machine.

Deep Blue isimli makineye karşı kaybetti.

To many, this was the dawn of a new era,

Çoğu için bu, insanın makineler tarafından

one where man would be dominated by machine.

hükmedileceği yeni bir çağın şafağıydı.

But here we are, 20 years on, and the greatest change

Ama şimdi burdayız, 20 yıl geçti ve bilgisayarlarla en

in how we relate to computers is the iPad,

büyük münasebetimiz Ipad yoluyla.

not HAL.

HAL değil. (HAL: Space Odyssey filmindeki akıllı bilgisayar)

The second game was a freestyle chess tournament

İkinci karşılaşma 2005'te seçtikleri takdirde

in 2005, in which man and machine could enter together

insan ve makinenin rakip yerine ortak olarak

as partners, rather than adversaries, if they so chose.

beraber girebileceği serbest stil bir satranç turnuvasıydı.

At first, the results were predictable.

Başta, sonuçlar öngörülebilirdi.

Even a supercomputer was beaten by a grandmaster

Bir superbilgisayar bile görece daha zayıf bir bilgisayara sahip

with a relatively weak laptop.

bir satranç şampiyonu tarafından yenilebilirdi.

The surprise came at the end. Who won?

Sonuç süpriz oldu. Kim kazandı?

Not a grandmaster with a supercomputer,

Süper bilgisayarlı bir şampiyon değil,

but actually two American amateurs

üç adet görece zayıf bilgisayar kullanan

using three relatively weak laptops.

iki Amerikalı amatör.

Their ability to coach and manipulate their computers

Onların bilgisayarlarını idare etmedeki, yönlendirmedeki

to deeply explore specific positions

belirli pozisyonları tetkik etmedeki yetenekleri

effectively counteracted the superior chess knowledge

şampiyonların üstün satranç bilgisinin ve

of the grandmasters and the superior computational power

diğer rakiplerin üstün sayısal gücünün

of other adversaries.

etkisini verimli bir şekilde yok etti.

This is an astonishing result: average men,

Bu hayret verici bir sonuçtu: Ortalama insan

average machines beating the best man, the best machine.

ortalama makineler, en iyi insan ve en iyi makineleri yeniyordu.

And anyways, isn't it supposed to be man versus machine?

Her neyse, bunun 'insan bilgisayara karşı' olması gerekmiyor muydu?

Instead, it's about cooperation, and the right type of cooperation.

Onun yerine, işbirliği oldu. Doğru tür bir işbirliği.

We've been paying a lot of attention to Marvin Minsky's

Son 50 yılda Marvin Minsky'nin yapay zeka ile

vision for artificial intelligence over the last 50 years.

ilgili vizyonuna çok ilgi gösterir olduk.

It's a sexy vision, for sure. Many have embraced it.

Bu kesinlikle çekici bir vizyon. Çoğu insan bu vizyonu kabul etti.

It's become the dominant school of thought in computer science.

Bilgisayar bilimlerinde hakim bir düşünce tarzı haline geldi

But as we enter the era of big data, of network systems,

Ama büyük veriler, network sistemleri, açık platformlar

of open platforms, and embedded technology,

ve birbirine ilişik teknolojiler çağına girerken

I'd like to suggest it's time to reevaluate an alternative vision

artık yaklaşık aynı zamanlarda geliştirilmiş

that was actually developed around the same time.

alternatif bir vizyonu değerlendirmenin zamanıdır derim.

I'm talking about J.C.R. Licklider's human-computer symbiosis,

Bahsettiğim şey J.C.R. Licklider'ın insan-bilgisayar ortak yaşamı

perhaps better termed "intelligence augmentation," I.A.

belki daha iyi bir isimle "Zeka Takviyesi" I.A.

Licklider was a computer science titan who had a profound

Licklider teknolojinin ve internetin gelişmesinde

effect on the development of technology and the Internet.

derin bir etkisi olan bir bilgisayar bilimi deviydi.

His vision was to enable man and machine to cooperate

Onun vizyonu, bilgisayar ve insana, kararlar vermek ve

in making decisions, controlling complex situations

karmaşık durumları kontrol etmek için önceden belirli programlara

without the inflexible dependence

katı bir bağımlılık olmadan,

on predetermined programs.

işbirliği yapma imkanı vermekti.

Note that word "cooperate."

İşbirliği kelimesini dikkat edin.

Licklider encourages us not to take a toaster

Licklider bizi bir tost makinesi alıp da Star Trek'teki Data

and make it Data from "Star Trek,"

haline getirelim diye teşvik etmiyor

but to take a human and make her more capable.

ama insanı alıp daha yetkin hale getirmeyi teşvik ediyor.

Humans are so amazing -- how we think,

İnsanlar çok ilginç -- nasıl düşündüğümüz,

our non-linear approaches, our creativity,

doğrusal olmayan yaklaşımlarımız, yaratıcılığımız

iterative hypotheses, all very difficult if possible at all

tekrarlayan hipotezler. Hepsi de bilgisayarlar için

for computers to do.

yapabilselerdi bile, çok zor olurdu.

Licklider intuitively realized this, contemplating humans

Licklider bunu, insanları hedefler koyarken

setting the goals, formulating the hypotheses,

hipotezler hazırlarken, kriterler belirler ve değerlendirmeler yaparken izleyip

determining the criteria, and performing the evaluation.

sezgisel bir şekilde fark etti

Of course, in other ways, humans are so limited.

Tabii ki başka yönlerden de insanlar çok sınırlı.

We're terrible at scale, computation and volume.

Ölçeklendirmede, hesaplamada ve hacimde berbatız.

We require high-end talent management

Rock grubunu bir arada ve çalar vaziyette tutmak için

to keep the rock band together and playing.

üst düzey bir yetenek yönetimine gereksinim duyuyoruz.

Licklider foresaw computers doing all the routinizable work

Licklider, anlayış ve karar verme yolunu hazırlayacak

that was required to prepare the way for insights and decision making.

tüm rutin işlerin bilgisayarlar tarafından yapıldığını öngördü.

Silently, without much fanfare,

Sessizce, çok tantana olmadan

this approach has been compiling victories beyond chess.

bu yaklaşım, satranç alanında zaferler biriktirdi.

Protein folding, a topic that shares the incredible expansiveness of chess —

Satrançla aynı inanılmaz yayılmayı paylaşan protein katlaması konusu--

there are more ways of folding a protein than there are atoms in the universe.

evrendeki atomların sayısından daha fazla protein katlama yolu var.

This is a world-changing problem with huge implications

Hastalıkları anlayıp tedavi etme yetimiz üzerinde devasa etkileri olacak

for our ability to understand and treat disease.

dünyayı değiştirecek bir problem bu.

And for this task, supercomputer field brute force simply isn't enough.

Ve bu görev için, süper bilgisayar alanının kaba kuvveti yeterli değil.

Foldit, a game created by computer scientists,

Bilgisayar bilimcileri tarafından yaratılan Foldit adlı oyun

illustrates the value of the approach.

bu yaklaşımın değerini örnekliyor.

Non-technical, non-biologist amateurs play a video game

Teknik veya biyolog olmayan amatörler bir bilgisayar oyunu oynayarak

in which they visually rearrange the structure of the protein,

bir proteinin yapısını görsel olarak yeniden düzenleyip

allowing the computer to manage the atomic forces

bilgisayarın atom kuvvetlerini ve ilişkilerini yönetmesini sağlayıp

and interactions and identify structural issues.

yapısal sorunları tanımlıyorlar.

This approach beat supercomputers 50 percent of the time

Bu yaklaşım süper bilgisayaları %50 oranda yenerken

and tied 30 percent of the time.

%30 oranda da berabere kaldı

Foldit recently made a notable and major scientific discovery

Foldit, Mason-Pfizer maymun virüsünün yapısal şifresini çözmek suretiyle

by deciphering the structure of the Mason-Pfizer monkey virus.

kayda değer ve önemli bir bilimsel keşif yaptı.

A protease that had eluded determination for over 10 years

Ne olduğununu saptanmasından 10 yıldan uzun süredir yakayı sıyıran Proteaz enzimi

was solved was by three players in a matter of days,

sadece günler içinde, üç oyuncu tarafından çözüldü.

perhaps the first major scientific advance

Belki de bir bilgisayar oyununundan kaynaklanan

to come from playing a video game.

ilk büyük bilimsel gelişmeydi bu.

Last year, on the site of the Twin Towers,

Geçen sene, İkiz Kuleler'in olduğu yerde

the 9/11 memorial opened.

bir 9/11 anıtı açıldı.

It displays the names of the thousands of victims

Binlerce kurbanın ismini 'anlamlı bitişiklik' dedikleri

using a beautiful concept called "meaningful adjacency."

güzel bir konsept ile sergilediler.

It places the names next to each other based on their

İsimleri yanyana ilişkilerine göre dizdiler.

relationships to one another: friends, families, coworkers.

Arkadaş, aile, iş arkadaşı

When you put it all together, it's quite a computational

Hepsini bir araya getirdiğinizde, bu sağlam bir sayısal

challenge: 3,500 victims, 1,800 adjacency requests,

mücadele: 3500 kurban, 1800 bitişiklik talebi

the importance of the overall physical specifications

boydan boya fiziksel özellikler ve

and the final aesthetics.

nihai olarak estetiğin önemi.

When first reported by the media, full credit for such a feat

Medya tarafından ilk haber yapıldığında bu başarının tüm itibarı

was given to an algorithm from the New York City

New York City'den bir dizayn şirketi olan Local Projects'in

design firm Local Projects. The truth is a bit more nuanced.

br algoritmasına verilmişti. Gerçek ise biraz daha farklıydı.

While an algorithm was used to develop the underlying framework,

Altta yatan taslağı geliştirmek için algoritma kullanılırken,

humans used that framework to design the final result.

insanlar da taslağı nihai sonucu almak için kullandı.

So in this case, a computer had evaluated millions

Yani bu senaryoda, bilgisayar, milyonlarca olası şablonu

of possible layouts, managed a complex relational system,

değerlendirip komplike bir ilişki sistemini yönetti

and kept track of a very large set of measurements

ve çok geniş bir ölçeklendirmenin ve değişkenlerin

and variables, allowing the humans to focus

hesabını tutarak, insanların dizayn ve düzensel seçenekler üzerinde

on design and compositional choices.

yoğunlaşmasına olanak verdi.

So the more you look around you,

Etrafınıza daha çok baktıkça

the more you see Licklider's vision everywhere.

Licklider'ın vizyonuna daha çok rastlıyorsunuz.

Whether it's augmented reality in your iPhone or GPS in your car,

İster iphone'unuzdaki ister arabanızın GPS'indeki geliştirilmiş gerçeklik olsun

human-computer symbiosis is making us more capable.

insan-bilgisayar ortak yaşamı bizi daha yetkin kılıyor.

So if you want to improve human-computer symbiosis,

Eğer insan-bilgisayar ortak yaşamını ilerletmek istiyorsanız

what can you do?

ne yapabilirsiniz?

You can start by designing the human into the process.

İnsanı sürecin içinde tasarlamakla başlayabilirsiniz.

Instead of thinking about what a computer will do to solve the problem,

Sorunu çözmek için bilgisayar ne yapar diye düşünmek yerine

design the solution around what the human will do as well.

insanın da yapacaklarının ekseninde çözümü kurun.

When you do this, you'll quickly realize that you spent

Bunu yaptığınız zaman, hemen fark edeceksiniz ki

all of your time on the interface between man and machine,

tüm zamanınızı, insanla makine arasındaki arayüz üzerinde

specifically on designing away the friction in the interaction.

özellikle de etkileşimdeki sürtüşmeyi kaldırmak için harcamışsınız.

In fact, this friction is more important than the power

Aslında toplam kapasiteyi belirlerken

of the man or the power of the machine

bu sürtüşme insanın gücünden ya da

in determining overall capability.

makinenin gücünden daha önemlidir.

That's why two amateurs with a few laptops

İşte bu yüzden, birkaç bilgisayarlı iki amatör

handily beat a supercomputer and a grandmaster.

bir süperbilgisayar ve şampiyonu kolayca yendi.

What Kasparov calls process is a byproduct of friction.

Kasparov'un süreç dediği şey sürtüşmenin bir yan ürünü.

The better the process, the less the friction.

Süreç daha iyi oldukça, sürtüşme de azalıyor.

And minimizing friction turns out to be the decisive variable.

Ve sürtüşmeyi minimize etmek belirleyici etken haline geliyor.

Or take another example: big data.

Başka bir örneğe bakalım: büyük veri

Every interaction we have in the world is recorded

Dünyadaki tüm etkileşimlerlimiz sürekli artan bir

by an ever growing array of sensors: your phone,

sensör dizilimi ile kayıt ediliyor: telefonunuz

your credit card, your computer. The result is big data,

kredi kartınız, bilgisayarınız. Sonuç devasa bir veri

and it actually presents us with an opportunity

ve bize insanlık halini daha derinden

to more deeply understand the human condition.

anlamamız için bir fırsat tanıyor.

The major emphasis of most approaches to big data

Bu büyük dataya olan çoğu yaklaşımın ana vurgusu şunlara odaklanıyor.

focus on, "How do I store this data? How do I search

"Bu veriyi nasıl depolarım? Bu data içinde nasıl arama yaparım?

this data? How do I process this data?"

Bu datayı nasıl işlerim?"

These are necessary but insufficient questions.

Bunlar gerekli ama yetersiz sorular.

The imperative is not to figure out how to compute,

Zorunluluk nasıl hesaplanacağını bulmak değil neyi hesaplayacağını

but what to compute. How do you impose human intuition

bulmak. İnsan sezgisini bu ölçüde bir veriye

on data at this scale?

nasıl yüklersin?

Again, we start by designing the human into the process.

Yine, insanı sürecin içinde tasarlamakla başlıyoruz.

When PayPal was first starting as a business, their biggest

PayPal ilk işe başladığında, en büyük mücadelesi

challenge was not, "How do I send money back and forth online?"

"Parayı çevrimiçi nasıl sağa sola yollarım?" değildi

It was, "How do I do that without being defrauded by organized crime?"

"Organize suç örgütleri tarafından dolandırılmadan bunu nasıl yaparım"dı.

Why so challenging? Because while computers can learn

Neden bu kadar zor? Çünkü bilgisayarlar dolandırıcılık kalıplarını

to detect and identify fraud based on patterns,

tespit edip belirleyebiliyorlar ancak daha önce

they can't learn to do that based on patterns

görmedikleri kalıplarda bunu yapmayı

they've never seen before, and organized crime

öğrenemiyorlar ve organize suç örgütlerinin

has a lot in common with this audience: brilliant people,

seyircileri ile çok ortak yönü var: zeki insanlar,

relentlessly resourceful, entrepreneurial spirit — (Laughter) —

acımasız bir beceri, girişimci bir ruh

and one huge and important difference: purpose.

ve çok büyük ve önemli bir farkı var: amaç

And so while computers alone can catch all but the cleverest

Bu yüzden bilgisayarlar her ne kadar tek başlarına en zeki dolandırıcılar dışındakileri

fraudsters, catching the cleverest is the difference

yakalayabilseler de, en zeki olanları yakalamak başarı

between success and failure.

ile fiyasko arasındaki farkı oluşturuyor.

There's a whole class of problems like this, ones with

Bu türde uyumsal rakipleri olan çok problem vardır.

adaptive adversaries. They rarely if ever present with a

Çok nadir olarak, o da olursa, bilgisayarlar için

repeatable pattern that's discernable to computers.

ayırt edilebilir tekrar eden bir kalıp gösterirler.

Instead, there's some inherent component of innovation or disruption,

Aksine, doğasında bir yenilenme ve bozulma vardır ve

and increasingly these problems are buried in big data.

bu problemler de artarak büyük verinin içinde gömülüp gitmektedir.

For example, terrorism. Terrorists are always adapting

Mesela, terörizm. Teröristerler yeni koşullara küçük ve büyük

in minor and major ways to new circumstances, and despite

yollarla adapte olmaktadırlar ve televizyonda

what you might see on TV, these adaptations,

gördüklerinizin aksine, bu adaptasyonlar

and the detection of them, are fundamentally human.

ve bunların belirlenmesi easen insanidir.

Computers don't detect novel patterns and new behaviors,

Bilgisayarlar alışılmamış kalıpları ve yeni davranışları tespit edemezler

but humans do. Humans, using technology, testing hypotheses,

ama insanlar eder. İnsanlar bunu teknolojiyi kullanarak, hipotezleri test ederek

searching for insight by asking machines to do things for them.

bir içgörü arayarak, makinelerden kendileri için çalışmasını isteyerek yapıyorlar.

Osama bin Laden was not caught by artificial intelligence.

Osama Bin Ladin yapay zeka ile yakalanmadı.

He was caught by dedicated, resourceful, brilliant people

Değişik teknolojilerle ortaklaşa çalışan kendini adamış,

in partnerships with various technologies.

becerikli, zeki insanlar tarafından yakalandı.

As appealing as it might sound, you cannot algorithmically

Kulağa ne kadar cezbedici gelse de cevabı bulmak için

data mine your way to the answer.

algoritmik data madenciliği ile yolunuzu yapamazsınız.

There is no "Find Terrorist" button, and the more data

"Teröristi Bul" diye bir düğme yoktur ve bambaşka sistemlerden

we integrate from a vast variety of sources

gelen çok çeşitli veri formatları karşısında

across a wide variety of data formats from very

yine çok çeşitli kaynakları birleştirdiğimizde

disparate systems, the less effective data mining can be.

veri madenciliği de daha az verimli oluyor.

Instead, people will have to look at data

Onun yerine insanlar veriye bakacak ve içgörü arayacak,

and search for insight, and as Licklider foresaw long ago,

ve Licklider'ın çok önceden öngördüğü gibi

the key to great results here is the right type of cooperation,

burda muazzam sonuçlar için anahtar doğru tür bir işbirliği

and as Kasparov realized,

ve Kasparov'un fark ettiği gibi

that means minimizing friction at the interface.

bu arayüzdeki sürtüşmeyi minimize etmek demek.

Now this approach makes possible things like combing

Bu yaklaşım değişik kaynaklardan gelen

through all available data from very different sources,

tüm mevcut veriyi taramayı, önemli ilişkileri tanımlamayı

identifying key relationships and putting them in one place,

onları bir yerde toplamayı mümkün hale getirir ki bu

something that's been nearly impossible to do before.

daha önce yapılması imkansıza yakın olan bir şeydi.

To some, this has terrifying privacy and civil liberties

Bazılarına göre, bunun korkutucu bir gizlilik ve insan hakları

implications. To others it foretells of an era of greater

imaları var. Diğerlerine göre ise gizlilik ve insan haklarının

privacy and civil liberties protections,

temel ilke kabul edileceği daha büyük bir

but privacy and civil liberties are of fundamental importance.

gizllik ve insan hakları çağınının habercisi.

That must be acknowledged, and they can't be swept aside,

Bu kabul edilmeli ve en iyi niyetle bile olsa

even with the best of intents.

bir yana atılmamalı

So let's explore, through a couple of examples, the impact

O zaman yakın dönemde insan-bilgisayar ortak yaşamını

that technologies built to drive human-computer symbiosis

yönetmek için geliştirilmiş teknolojilerin etkileri üzerine

have had in recent time.

bir kaç örneğe bakalım.

In October, 2007, U.S. and coalition forces raided

Ekim 2007'de A.B.D. ve koalisyon kuvvetleri Irak'ın

an al Qaeda safe house in the city of Sinjar

Suriye sınırında, Sinjar şehrinde bir El Kaide hücre

on the Syrian border of Iraq.

evine baskın yaptı.

They found a treasure trove of documents:

Burada bir belge hazinesi buldular:

700 biographical sketches of foreign fighters.

700 yabancı mücahitin biyografik taslakları.

These foreign fighters had left their families in the Gulf,

Bu yabancı mücahitler Körfez'deki, Doğu Akdeniz'deki ve Kuzey Afrika'daki

the Levant and North Africa to join al Qaeda in Iraq.

ailelerini bırakıp Irak'ta El Kaide'ye katılmışlardı.

These records were human resource forms.

Bu kayıtlar insan kaynağı formlarıydı.

The foreign fighters filled them out as they joined the organization.

Organizasyona katıldıklarında bizzat mücahitler tarafından doldurulmuşlardı.

It turns out that al Qaeda, too,

Görüldü ki El Kaide de

is not without its bureaucracy. (Laughter)

bürokrasi kullanmıyor değildi. (gülüşler)

They answered questions like, "Who recruited you?"

Cevap verdikleri sorular şöyleydi: "Sizi kim üye yaptı?"

"What's your hometown?" "What occupation do you seek?"

"Memleketiniz neresi", "Ne iş yapmak istiyorsunuz?"

In that last question, a surprising insight was revealed.

Bu son soruyla şaşırtıcı bir içgörü ortaya çıktı.

The vast majority of foreign fighters

Bu yabancı mücahitlerin büyük çoğunluğu

were seeking to become suicide bombers for martyrdom --

şehitlik mertebesine ulaşmak için intihar bombacısı olmak istiyordu

hugely important, since between 2003 and 2007, Iraq

Bu çok önemliydi çünkü 2003 ve 2007 yılları arasında Irak'ta

had 1,382 suicide bombings, a major source of instability.

istikrarsızlığın temel sebebi olan 1382 intihar bombası gerçekleşmişti.

Analyzing this data was hard. The originals were sheets

Bu verileri analiz etmek zordu. Orjinalleri bilgisayara taranıp

of paper in Arabic that had to be scanned and translated.

tercüme edilmesi gereken Arapça kağıtlar üzerindeydi.

The friction in the process did not allow for meaningful

Süreçteki sürtüşme, insanları, PDF dosyalarını ve sebatı

results in an operational time frame using humans, PDFs

kullanan bir operasyonel zaman diliminde anlamlı

and tenacity alone.

sonuçlar yaratmadı.

The researchers had to lever up their human minds

Araştırmacıların kendi insan zihinlerini teknoloji ile

with technology to dive deeper, to explore non-obvious

yükseltmeleri gerekti ki daha derine dalabilsinler, belirsiz

hypotheses, and in fact, insights emerged.

hipotezleri keşfedebilsinler ve böylece gerçekler su yüzüne çıktı.

Twenty percent of the foreign fighters were from Libya,

Yabancı mücahitlerin %20'si Libya'dan, bunların

50 percent of those from a single town in Libya,

%50'si de Libya'nın tek bir kasabasından

hugely important since prior statistics put that figure at

Bu çok önemli çünkü önceki istatistikler bu değerin %3

three percent. It also helped to hone in on a figure

olduğunu söylüyordu. Yine El Kaide'de yükselen bir öneme sahip

of rising importance in al Qaeda, Abu Yahya al-Libi,

Libya İslami savaş örgütünden üst düzey bir vaiz olan

a senior cleric in the Libyan Islamic fighting group.

Abu Yahya al-Libi'ye odaklanmak için yardımcı oldu.

In March of 2007, he gave a speech, after which there was

Al-Libi, 2007'de akabinde Libya mücahitlerine katılmak için

a surge in participation amongst Libyan foreign fighters.

bir galeyan yaratan bir vaaz vermişti.

Perhaps most clever of all, though, and least obvious,

Belki en zekicesi olarak her ne kadar en az görüneni olsa da,

by flipping the data on its head, the researchers were

verileri kafalarında ters yüz etmek suretiyle

able to deeply explore the coordination networks in Syria

araştırmacılar, Suriye'deki yabancı mücahitlerin

that were ultimately responsible for receiving and

kabulü ve ulaşımından nihai sorumlu

transporting the foreign fighters to the border.

koordinasyon ağlarını keşfedebildi.

These were networks of mercenaries, not ideologues,

Bunlar, ideolojistlerden ziyade para için bu koordinasyon

who were in the coordination business for profit.

işine girmiş paralı askerlerdi.

For example, they charged Saudi foreign fighters

Mesela, Suudi mücahitlere, Libyalılar'a oranla oldukça

substantially more than Libyans, money that would have

fazla fatura kesiyorlardı. Bu para aksi takdirde

otherwise gone to al Qaeda.

El Kaide'ye gidecekti.

Perhaps the adversary would disrupt their own network

Eğer karşı taraf muhtemel cihadcıları dolandırdıklarını

if they knew they cheating would-be jihadists.

bilselerdi belki de kendi ağlarını kendileri bozucaktı

In January, 2010, a devastating 7.0 earthquake struck Haiti,

Ocak 2010'da Haiti 7 büyüklüğünde yıkıcı bir deprem tarafından vuruldu.

third deadliest earthquake of all time, left one million people,

tüm zamanların üçüncü en ölümcül depremi 1 milyon insanı,

10 percent of the population, homeless.

nüfusun %10'unu evsiz bıraktı.

One seemingly small aspect of the overall relief effort

Bölgeye gıda ve su teslimatı başladığında, bütün yara

became increasingly important as the delivery of food

sarma çabaları içinde küçük görünen bir kısmı artan bir

and water started rolling.

şekilde önemli hale geldi.

January and February are the dry months in Haiti,

Haiti'de Ocak ve Şubat ayları yağışsız geçiyor yine

yet many of the camps had developed standing water.

kampların çoğu su biriktirebildi.

The only institution with detailed knowledge of Haiti's

Haiti'nin taşkın yatakları ile ilgili detalı bilgiye

floodplains had been leveled

sahip tek kurum, yöneticileri de içindeyken

in the earthquake, leadership inside.

deprem sırasında yıkıldı.

So the question is, which camps are at risk,

Şu sorular doğdu, hangi kamplar riskte,

how many people are in these camps, what's the

bu kamplarda kaç kişi var, sellerin zaman

timeline for flooding, and given very limited resources

çizelgesi nedir ve çok az kaynak ve alt yapı ile yeniden

and infrastructure, how do we prioritize the relocation?

yerleştirmeyi nasıl önceliklendiririz?

The data was incredibly disparate. The U.S. Army had

Veriler birbirinden tamamen farklıydı. A.B.D ordusunun

detailed knowledge for only a small section of the country.

ülkenin sadece küçük bir kısmı için detaylı bilgisi vardı.

There was data online from a 2006 environmental risk

2006 çevresel risk konferansından kalma çevrimiçi veriler vardı

conference, other geospatial data, none of it integrated.

ancak diğer coğrafik veriler ise birleştirilmemişti.

The human goal here was to identify camps for relocation

Burda insanın amacı ihtiyaçları önceliklendirmek suretiyle yeniden

based on priority need.

yerleşmek için kamplar belirlemekti.

The computer had to integrate a vast amount of geospacial

Bilgisayarın muazzam büyüklükte bir coğrafik bilgiyi

information, social media data and relief organization

sosyal medya verisini ve yardım organizasyonu bilgisini birleştirmesi lazımdı ki

information to answer this question.

bu soruyu cevaplayabilsin.

By implementing a superior process, what was otherwise

Daha üstün bir işlem yürürlüğe sokularak, 3 ayda 40

a task for 40 people over three months became

kişinin çalışmasını gerektirecek bir iş, 40 saatte 3

a simple job for three people in 40 hours,

kişinin yapabileceği basit bir işe dönüştü,

all victories for human-computer symbiosis.

burada zafer insan-bilgisayar ortak-yaşamının.

We're more than 50 years into Licklider's vision

Licklider'ın gelecek vizyonunun 50 yıldan fazla ötesindeyiz

for the future, and the data suggests that we should be

ve veriler söylüyor ki bu yüzyılın en zor problemlerini insan

quite excited about tackling this century's hardest problems,

ve makine işbirliği ile çözmek için çok

man and machine in cooperation together.

heyecanlı olmalıyız.

Thank you. (Applause)

Teşekkürler. (Alkış)

(Applause)

(Alkış)