Massive-scale online collaboration | Luis von Ahn

Перекладач: Oleksii Molchanovskyi Утверджено: Igor Stepanov

How many of you had to fill out a web form

Скільком з вас доводилось заповнювати веб-форми,

where you've been asked to read

де треба було прочитати спотворену послідовність символів, на зразок цієї?

a distorted sequence of characters like this?

І скільком з вас це здавалось дійсно дратівливим?

How many of you found it really annoying?

Добре, чудово. Насправді, я винайшов це.

(Laughter)

OK, outstanding. So I invented that.

(Сміх)

(Laughter)

Точніше, я був одним з тих, хто зробив це.

Or I was one of the people who did it.

Ця річ називається CAPTCHA.

That thing is called a CAPTCHA.

І її головна мета полягає в том, щоб впевнитись, що той, хто заповнює форму,

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

є дійсно людиною, а не комп'ютерною програмою,

are a human and not a computer program

яка була створена, щоб заповнювати форму мільйони й мільйони разів.

that was written to submit the form millions of times.

Принцип, за яким вона працює, полягає в тому, що люди,

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

принаймні зрячі люди,

не мають проблем з прочитанням цих пошкоджених символів,

have no trouble reading these distorted characters,

натомість комп'ютерні програми просто не можуть все ще робити це добре.

whereas programs can't do it as well yet.

In the case of Ticketmaster,

Тож, наприклад, у випадку з Ticketmaster,

the reason you have to type these characters

причина за якою вам необхідно вводити ці покручені символи в тому,

is to prevent scalpers from writing a program

щоб запобігти спекулянтам писати програми,

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

які можуть купувати мільйони квитків за раз.

CAPTCHAs are used all over the Internet.

CAPTCHA використовується скрізь в Інтернеті.

And since they're used so often,

І через те, що вони використовуються так часто,

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

точні послідовності довільних символів, які бачить користувач,

бувають не дуже вдалими.

is not so fortunate.

So this is an example from the Yahoo registration page.

Це приклад зі сторінки реєстрації Yahoo.

The random characters that happened to be shown to the user

Довільні символи, які були показані користувачу:

W, A, I, T, які дійсно звелись до слова (англ. "чекайте").

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

Але найкраща частина -- це повідомлення,

But the best part is the message

that the Yahoo help desk got about 20 minutes later.

яке служба підтримки Yahoo отримала 20 хвилин по тому.

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

Повідомлення: "Допоможіть! Я чекав понад 20 хвилин і нічого не відбулось".

(Laughter)

(Сміх)

This person thought they needed to wait.

Ця людина подумала, що треба зачекати.

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

Це звісно не так погано, як у цьому випадку.

(Laughter)

(Сміх)

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

Проект CAPTCHA - це те, що ми зробили тут в Університеті Карнегі-Мелон понад 10 років тому,

і він використовується усюди.

and it's been used everywhere.

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

Дозвольте тепер розповісти про проект, який ми зробили декілька років по тому.

Це певний крок в еволюції CAPTCHA.

which is sort of the next evolution of CAPTCHA.

Це проект, який ми назвали reCAPTCHA,

This is a project that we call reCAPTCHA,

що ми також розпочали тут у Карнегі-Мелон,

which is something that we started here at Carnegie Mellon,

а потім перетворили у стартап-компанію.

then we turned it into a start-up company.

Потім десь через півтора року

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

Google придбав цю компанію.

Тож дозвольте розповісти про цей проект.

Let me tell you what this project started.

Цей проект розпочався з наступного усвідомлення.

This project started from the following realization:

З'ясувалось, що приблизно 200 мільйонів CAPTCHA кодів

It turns out that approximately 200 million CAPTCHAs

щодня вводяться людьми по всьому світу.

are typed everyday by people around the world.

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

Коли я вперше почув це, я дуже пишався собою.

Я думав про вплив, який зробили мої дослідження.

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

Але невдовзі став почуватись гірше

But then I started feeling bad.

Справа в тому, що кожен раз, коли ви вводите CAPTCHA,

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

ви витрачаєте приблизно 10 секунд вашого життя.

essentially, you waste 10 seconds of your time.

And if you multiply that by 200 million,

І, якщо помножити це на 200 мільйонів,

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

то виявиться, що людство витрачає приблизно 500 000 годин щодня,

typing these annoying CAPTCHAs.

заповнюючи ці дратівливі CAPTCHA коди.

(Laughter)

Тож я почувався пригніченим.

So then I started feeling bad.

(Laughter)

(Сміх)

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

Потім я почав думати: добре, ми не можемо просто позбутись CAPTCHA,

адже безпека Веб залежить від них.

because the security of the web depends on them.

Але потім я почав розмірковувати, чи існує шлях, коли ми зможемо використати це

But then I started thinking, can we use this effort

for something that is good for humanity?

для чогось корисного людям?

So see, here's the thing.

Тож, ось в чому справа.

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

Коли ви вводите CAPTCHA код, упродовж 10 секунд

ваш мозок робить щось дивовижне.

your brain is doing something amazing.

Your brain is doing something that computers cannot yet do.

Ваш мозок робить щось, що комп'ютери не можуть досі зробити.

Чи можемо ми дати вам корисну роботу протягом цих 10 секунд?

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

Іншими словами,

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

чи є якась гомогенна проблема, яку комп'ютери ще досі не вміють розв'язувати,

але яку б ми могли розбити на маленькі 10-секундні порції,

yet we can split into tiny 10-second chunks

such that each time somebody solves a CAPTCHA,

таким чином, що коли хтось вводить CAPTCHA,

він розв'язує невеликий шматок цієї проблеми?

they solve a little bit of this problem?

І відповідь на це: "так". І це те, що ми зараз робимо.

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

Тож, можливо ви не знаєте, але сьогодні, коли ви вводите CAPTCHA,

Nowadays, while you're typing a CAPTCHA,

ви не тільки підтверджуєте, що ви насправді людина,

not only are you authenticating yourself as a human,

але й додатково допомагаєте нам оцифровувати книги.

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

Дозвольте пояснити, як це працює.

Let me explain how this works.

Існує багато проектів, які намагаються оцифровувати книги.

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

Google має такий. Інший є в Internet Archive.

Google has one. The Internet Archive has one.

Зараз Amazon з Kindle намагаються оцифровувати книги.

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

В двох словах це працює так:

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

ви берете стару книгу.

You've seen those things, right?

Ви бачили ці штуки, так? Книги?

Like a book?

(Сміх)

(Laughter)

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

Тож ви берете книгу і потім скануєте її.

Сканування книги --

Now, scanning a book

is like taking a digital photograph of every page.

це як зробити цифрові фотографії кожної сторінки книги.

Це дає вам зображення кожної сторінки книги.

It gives you an image for every page.

Це зображення з текстом кожної сторінки книги.

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

Наступний крок в процесі --

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

комп'ютер повинен розшифрувати всі ці слова на зображенні.

to decipher the words in this image.

Тут використовується технологія ОРС,

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

оптичного розпізнавання символів,

which takes a picture of text

яка бере зображення тексту

and tries to figure out what text is in there.

і намагається зрозуміти, що ж за текст там представлений.

Now, the problem is that OCR is not perfect.

Проблема в тому, що ОРС не є досконалою.

Особливо для старих книг,

Especially for older books

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

де чорнила потьмяніли, а сторінки пожовтіли.

OCR cannot recognize a lot of the words.

ОРС не може розпізнавати багато слів.

For things that were written more than 50 years ago,

Наприклад, для речей, які були написані більше 50 років тому,

комп'ютер не може розпізнати приблизно 30 відсотків слів.

the computer cannot recognize about 30 percent of the words.

Те, що ми робимо зараз --

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

це ми беремо всі ці слова, які комп'ютер не зміг розпізнати

and we're getting people to read them for us

і даємо їх людям, щоб ті змогли їх прочитати для нас

while they're typing a CAPTCHA on the Internet.

в той час, коли вводять CAPTCHA в мережі.

Тож наступного разу, коли ви вводите CAPTCHA, ці слова, що вводите,

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

насправді походять з книг, які оцифровуються,

are actually words from books that are being digitized

that the computer could not recognize.

що комп'ютер не зміг розпізнати.

The reason we have two words nowadays instead of one

І причина, чому зараз ми маємо два слова замість одного,

полягає в тому, що одне з цих слів --

is because one of the words

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

це слово, яке система щойно взяла з книги

та не знає що це за слово, тож вона надає його вам.

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

Але через те, що вона не знає правильної відповіді, вона не може оцінити вашу відповідь.

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

Тож ми даємо інше слово,

So we give you another word,

for which the system does know the answer.

щодо якого система знає правильну відповідь.

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

Ми не кажемо вам яке з них відоме. Ми просто просимо ввести обидва.

І якщо ви вводите правильно слово,

And if you type the correct word

яке вже відомо системі,

for the one for which the system knows the answer,

вона вважає вас за людину.

it assumes you are human

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

А також вона отримає деяку впевненість, що ви правильно ввели інше слово.

Якщо ми повторимо цей процес з 10 різними людьми

And if we repeat this process to 10 different people

і всі вони погодяться щодо нового слова,

and they agree on what the new word is,

тоді ми отримуємо одне нове правильно оцифроване слово.

then we get one more word digitized accurately.

Тож таким чином ця система працює.

So this is how the system works.

Ми запустили її приблизно три-чотири роки тому

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

і багато веб сайтів перейшли

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

зі старої CAPTCHA, де люди просто марнували свій час,

where people wasted their time,

до нового CAPTCHA, де люди допомагають оцифровувати книги.

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

Як, наприклад, Ticketmaster.

So every time you buy tickets on Ticketmaster,

Кожного разу купуючи квиток на Ticketmaster, ви допомагаєте оцифровувати книги.

you help to digitize a book.

Фейсбук: кожного разу, коли додаєте друга або видаляєте когось,

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

ви допомагаєте оцифровувати книги.

you help to digitize a book.

Твітер та приблизно 350 000 інших сайтів використовують reCAPTCHA.

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

І насправді, кількість сайтів, які використовують reCAPTCHA настільки велика,

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

що кількість слів, які ми оцифровуємо щодня дійсно дуже-дуже велика.

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

Приблизно 100 мільйонів щодня,

It's about 100 million a day,

що відповідає приблизно 2,5 мільйонам книг на рік.

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

І це все робиться завдяки одному слову за раз

And this is all being done one word at a time

людьми, які просто вводять CAPTCHA в мережі.

by just people typing CAPTCHAs on the Internet.

(Аплодисменти)

(Applause)

Now, of course,

Тепер, звісно,

since we're doing so many words per day,

коли ми робимо стільки слів щодня,

можуть відбуватись різні кумедні речі.

funny things can happen.

This is especially true because now we're giving people

І це справедливо, тому що ми даємо людям

два випадкових англійських слова, які розташовані поруч.

two randomly chosen English words next to each other.

Тож з'являються кумедні речі.

So funny things can happen.

Наприклад, ми дали це слово.

For example, we presented this word.

Це слово "Християни"; з ним немає нічого особливого.

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

Але якщо представити його з іншим випадково обраним словом,

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

можуть трапитись погані речі.

bad things can happen.

Тож ми отримали це. (Текст: Погані християни)

So we get this.

[bad Christians]

Найгірше те, що ми показали це на веб сайті,

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

який називався "Посольство Королівства Бога".

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

(Сміх)

(Laughter)

Ой.

Oops.

(Laughter)

(Сміх)

Ось ще одне невдале.

Here's another really bad one.

JohnEdwards.com (сайт сенатора-демократа у США)

JohnEdwards.com

[Damn liberal]

(Текст: Кляті ліберали)

(Laughter)

(Сміх)

Тож ми продовжуємо обурювати людей щодня.

So we keep on insulting people left and right everyday.

Звісно, ми не тільки обурюємо людей.

Of course, we're not just insulting people.

Через те, що ми представляємо два випадково обраних слова,

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

можуть траплятись цікаві речі.

interesting things can happen.

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

І це перетворилось

на дійсно великий Інтернет мем,

that tens of thousands of people have participated in,

в якому приймають участь десятки тисяч людей,

що називається "Мистецтво CAPTCHA".

which is called CAPTCHA art.

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

Я не певен, що ви чули про нього.

Here's how it works.

Ось як він працює.

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

Уявіть собі, що ви використовуєте Інтернет і ви бачите CAPTCHA,

that you think is somewhat peculiar,

яке вам здається достатньо своєрідним,

like this CAPTCHA.

як це. (Текст: невидимий тостер).

[invisible toaster]

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

Вам лишається зробити екранну копію цього CAPTCHA.

Звісно, потім вам потрібно його заповнити,

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

адже ви допомагаєте нам оцифровувати книги.

Але перед цим ви спочатку робите екранну копію,

But first you take a screenshot

and then you draw something that is related to it.

а потім малюєте щось пов'язане з нею.

(Сміх)

(Laughter)

That's how it works.

Так воно працює.

(Laughter)

There are tens of thousands of these.

І таких десятки тисяч.

Some of them are very cute.

Деякі з них дуже дотепні (Текст: стисни його).

[clenched it]

(Сміх)

(Laughter)

Деякі навіть смішніші.

Some of them are funnier.

(Текст: скам'янілі засновники)

[stoned Founders]

(Laughter)

(Сміх)

And some of them, like paleontological shvisle ...

А деякі з них,

як палеонтологічний швісл (сленг: "палеонтологічний, полюбому"),

(Laughter)

містять Снуп Догга.

they contain Snoop Dogg.

(Laughter)

(Сміх)

OK, so this is my favorite number of reCAPTCHA.

Добре, це моє улюблене число reCAPTCHA.

Це моя улюблена річ, яка пов'язана з усім проектом.

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

Це кількість різних людей,

This is the number of distinct people

які допомогли нам оцифровувати хоча б одне слово за допомогою reCAPTCHA:

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

750 мільйонів,

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

що трохи більше за 10 відсотків населення світу,

has helped us digitize human knowledge.

допомогли нам оцифрувати знання людства.

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

І подібні числа мотивують мою дослідницьку роботу.

So the question that motivates my research is the following:

Питання, яке мотивує мої дослідження, наступне.

Якщо ви подивитесь на великі досягнення людства,

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

на ці дійсно великі речі,

these really big things

that humanity has gotten together and done historically --

які люди робили разом протягом історії --

like, for example, building the pyramids of Egypt

наприклад, будівництво єгипетських пирамід

or the Panama Canal

або панамського каналу,

or putting a man on the Moon --

або політ людини на Місяць --

there is a curious fact about them,

з ними пов'язаний цікавий факт.

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

Всі вони створювались приблизно однаковою кількістю людей.

Це приголомшує. Всі вони були здійснені за участю приблизно 100 000 людей.

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

І причина в тому, що до існування Інтернету,

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

зібрати та скоординувати більше 100 000 людей,

coordinating more than 100,000 people,

а тим паче заплатити їм, було практично неможливо.

let alone paying them, was essentially impossible.

Але зараз, завдяки Інтернету я щойно показав вам проект,

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

в якому ми зібрали 750 мільйонів людей,

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

щоб допомогти оцифрувати знання людства.

Питання, яке мотивує мої дослідження:

So the question that motivates my research is,

якщо ми можемо запустити людину на Місяць за допомогою 100 000,

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

what can we do with 100 million?

що ми можемо зробити із 100 мільйонами?

So based on this question,

Ґрунтуючись на цьому питанні,

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

ми зробили багато різних проектів.

Дозвольте розповісти про один з найбільш цікавих, як на мене.

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

This is something that we've been semiquietly working on

Це те, над чим ми тихенько працюємо

десь приблизно останні півтора роки.

for the last year and a half or so.

Він ще на запущений. Називається проект -- Duolingo.

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

Через те, що він не запущений, -- шшшш!

Since it hasn't been launched, shhh!

(Сміх)

(Laughter)

Yeah, I can trust you'll do that.

Так, я можу вам в цьому довіритись.

Тож, так цей проект розпочався.

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

Він почався з мого запитання до одного з моїх випускників.

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

Северін Хакер.

Добре, це Северін Хакер.

OK, that's Severin Hacker.

Тож, я поставив йому запитання.

So I posed the question to my graduate student.

Між іншим, ви правильно мене почули:

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

його прізвище Хакер.

(Laughter)

Я поставив йому питання:

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

як ми можемо залучити 100 мільйонів людей

translating the web into every major language for free?

безкоштовно перекласти увесь Веб на всі основні мови?

Добре, тут є багато про що поговорити.

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

По-перше, переклад Вебу.

First of all, translating the web.

Зараз Веб поділений на багато мов.

Right now, the web is partitioned into multiple languages.

Велика частина його -- англійською.

A large fraction of it is in English.

Якщо ви не знаєте англійської, ви не маєте до неї доступ.

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

Але також існують великі частини на інших мовах,

But there's large fractions in other different languages,

і якщо ви не знаєте цих мов, то ви не маєте доступу до них.

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

Тож я хотів би перекласти увесь Веб, або хоча б його більшу частину

So I would like to translate all of the web,

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

на всі основні мови.

Це те що я хотів би зробити.

That's what I would like to do.

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

Дехто з вас може спитати: чому не використати комп'ютерні перекладачі?

Чому не можна використати автоматичний переклад?

Machine translation is starting to translate

Автоматичний переклад наразі використовується у різних галузях.

some sentences here and there.

Чому не можна використати його для перекладу всього Вебу?

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

Проблема тут полягає в тому, що він не достатньо якісний

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

і, можливо, буде лишатись таким найближчі 15-20 років.

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

Він робить багато помилок.

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

Навіть коли він не робить помилок,

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

через те, що він робить багато помилок, ви не знаєте довіряти йому чи ні.

Дозвольте навести приклад того,

So let me show you an example

of something that was translated with a machine.

що було перекладено комп'ютером.

Це був пост на форумі.

Actually, it was a forum post.

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

Це був хтось, хто намагався поставити питання про JavaScript.

It was translated from Japanese into English.

Це було перекладено з японської на англійську.

So I'll just let you read.

Тож я просто дам вам це прочитати.

This person starts apologizing

Ця особа почала з вибачень

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

за використання машинного перекладу.

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

Наступне речення -- це преамбула до самого питання.

Він просто щось пояснює.

So he's just explaining something.

Пам'ятайте, це питання про JavaScript.

Remember, it's a question about JavaScript.

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

(Текст: На часто, кози-час установки помилка блювоту.)

(Laughter)

(Сміх)

Then comes the first part of the question.

Далі йде перша частина питання.

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

(Текст: Скільки разів, як вітер, полюс, і дракон?)

(Laughter)

(Сміх)

Далі моя найулюбленіша частина питання.

Then comes my favorite part of the question.

[This insult to father's stones?]

(Текст: Це образа для каменів батька?)

(Laughter)

(Сміх)

І далі завершення, яке я взагалі дуже люблю.

And then comes the ending,

which is my favorite part of the whole thing.

(Текст: Будь ласка, вибачте за вашу тупість. Є багато дякую.)

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

(Laughter)

(Сміх)

OK, so computer translation, not yet good enough.

Тож машинний переклад все ще не достатньо якісний.

Повернемось до нашого питання.

So back to the question.

Нам потрібні люди для перекладу всього Вебу.

So we need people to translate the whole web.

Наступне питання може бути таким:

So now the next question you may have is,

чому б нам просто не заплатити за це людям?

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

Ми можемо заплатити професійним перекладачам для перекладу всього Вебу.

We could pay professional translators to translate the whole web.

Ми можемо це.

We could do that.

Unfortunately, it would be extremely expensive.

На жаль, це буде надзвичайно дорого.

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

Наприклад, переклад маленької, дрібненької частинки всього Вебу -- Вікіпедії --

на іншу мову, іспанську.

into one other language, Spanish.

OK? Wikipedia exists in Spanish,

Вікіпедія представлена іспанською,

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

але вона дуже маленька порівняно з розмірами англійської частини.

Вона становить приблизно 20% від розміру англійської.

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

Якщо ми хочемо перекласти іспанською інші 80%,

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

то це буде коштувати мінімум 50 мільйонів доларів --

it would cost at least 50 million dollars --

і це тільки для країни, з найбільш дешевою працею.

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

Тож це буде дуже дорого.

So it would be very expensive.

А те що ми хочемо зробити -- це взяти 100 мільйонів людей

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

для перекладу Вебу на всі основні мови

translating the web into every major language for free.

безкоштовно.

І якщо це все, що ви хочете зробити,

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

то дуже швидко ви зрозумієте, що стикнетесь з двома великими перепонами,

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

двома великими завадами.

The first one is a lack of bilinguals.

Перша -- це брак двомовних людей.

So I don't even know

Я навіть не знаю,

if there exists 100 million people out there using the web

чи існує 100 мільйонів людей, які використовують Веб

who are bilingual enough to help us translate.

і які достатньо володіють двома мовами, щоб допомогти нам у перекладі.

Це велика проблема.

That's a big problem.

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

Інша проблема -- ви стикнетесь з відсутністю мотивації.

Як ви збираєтесь заохотити людей

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

перекласти Веб безкоштовно?

Зазвичай ви повинні заплатити людям за це.

Normally, you have to pay people to do this.

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

Тож як ви збираєтесь мотивувати їх зробити це безкоштовно?

Коли ми почали думати над цим, то зупинились на цих двох речах.

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

Але потім ми зрозуміли, що існує спосіб

But then we realized, there's a way

розв'язати ці дві проблеми одним рішенням.

to solve both these problems with the same solution.

Існує спосіб вбити двох зайців одразу.

To kill two birds with one stone.

І він полягає у перетворенні перекладу з мови на мову

And that is to transform language translation

into something that millions of people want to do

на щось, що мільйони людей захочуть зробити

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

і це також допоможе з проблемою двомовних людей,

and that is language education.

і це -- вивчення мов.

So it turns out that today,

Виявляється, що сьогодні

there are over 1.2 billion people learning a foreign language.

є більше 1,2 мільярда людей, які вивчають іноземні мови.

Люди дійсно дуже хочуть знати інші мови.

People really want to learn a foreign language.

І це не тільки тому, що їх змушують це робити в школі.

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

Наприклад, тільки в Сполучених Штатах

In the US alone, there are over five million people

є більше 5 мільйонів людей, які платять більше 500 доларів

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

за програмне забезпечення для вивчення нових мов.

Тож люди дійсно дуже хочуть вивчати нові мови.

So people really want to learn a new language.

І те, над чим ми працюємо останні півтора роки -- це новий веб сайт,

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

який називається Duolingo.

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

Його основна ідея: люди безкоштовно вивчають нові мови

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

while simultaneously translating the web.

і також паралельно перекладають Веб.

І здебільшого вони вчаться під час перекладу.

And so basically, they're learning by doing.

Це працює так,

So the way this works

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

що коли ви просто початківець, ми даємо вам дуже прості речення.

Звісно, існує багато дуже простих речень у Вебі.

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

Ми даємо вам дуже прості речення

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

разом із значенням кожного слова.

And as you translate them

І коли ви перекладаєте їх, дивитесь як перекладають їх інші люди,

and as you see how other people translate them,

ви починаєте вчити мову.

you start learning the language.

І коли ви вдосконалюєтесь,

And as you get more advanced,

we give you more complex sentences to translate.

ми даємо вам все більш складні речення для перекладу.

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

Але завжди ви вчитесь шляхом перекладу.

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

І божевільна річ полягає в тому,

що це дійсно працює.

People are really learning a language.

По-перше, люди дійсно вивчають мови.

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

Ми майже закінчили створювати його і тепер ми його тестуємо.

Люди дійсно мають змогу вивчити мову.

People really can learn a language with it.

І вони вчаться так само добре, як і з найкращими програмами вивчення мов.

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

Тож люди дійсно вивчають мови.

So people really do learn a language.

І вони не тільки добре вчаться,

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

вони це роблять навіть цікавіше.

Розумієте, з Duolingo люди вчаться на реальних текстах.

Because with Duolingo, people are learning with real content.

На противагу навчанню на штучних реченнях,

As opposed to learning with made-up sentences,

люди вчаться на реальних речах, які по суті цікаві.

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

Тож люди дійсно навчаються мовам.

So people really do learn a language.

Але, мабуть, більш дивовижним є те,

But perhaps more surprisingly,

що переклади, які ми отримали від користувачів сайту,

the translations that we get from people using the site,

even though they're just beginners,

навіть коли вони тільки початківці,

the translations that we get

ці переклади настільки ж якісні, якби їх перекладали професійні перекладачі,

are as accurate as those of professional language translators,

що дуже дивує.

which is very surprising.

Дозвольте показати приклад.

So let me show you one example.

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

Це речення, яке ми переклали з німецької на англійську.

Верхнє речення німецькою.

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

Середнє -- англійський переклад

that was done by a professional translator

зроблений одним професійним перекладачем,

who we paid 20 cents a word for this translation.

якому ми заплатили 20 центів за кожне слово.

І нижнє -- переклад користувачів Duolingo,

And the bottom is a translation by users of Duolingo,

жоден з яких не знав німецької

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

до того, як почав використовувати цей сайт.

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

Як ви можете побачити, воно майже досконале.

Of course, we play a trick here

Звісно, ми робимо дещо,

to make the translations as good as professional language translators.

щоб зробити переклади настільки ж гарними, як у професійних перекладачів.

Ми комбінуємо переклади декількох початківців

We combine the translations of multiple beginners

щоб отримати якість одного професійного перекладача.

to get the quality of a single professional translator.

Now, even though we're combining the translations,

Навіть коли ми комбінуємо переклади,

the site actually can translate pretty fast.

сайт може перекладати достатньо швидко.

Дозвольте показати вам --

So let me show you,

this is our estimates of how fast we could translate Wikipedia

це наші оцінки наскільки швидко ми можемо перекласти Вікіпедію

з англійської на іспанську.

from English into Spanish.

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

Пам'ятаєте, що це коштує 50 мільйонів доларів?

So if we wanted to translate Wikipedia into Spanish,

Тож якщо ми хочемо перекласти Вікіпедію іспанською,

ми можемо це зробити за п'ять тижнів зі 100 000 активних користувачів.

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

І ми можемо це зробити за 80 годин з мільйоном активних користувачів.

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

Адже всі проекти, з якими працювала до цього моя група, мали мільйони користувачів,

Since all the projects my group has worked on so far

have gotten millions of users,

ми сподіваємось, що зможемо перекладати

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

дуже швидко за допомогою цього проекту.

І ось що мені найбільше подобається в проекті Duolingo:

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

я гадаю, що він надає чесну бізнес модель навчання мов.

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

Ось в чому річ.

So here's the thing:

Поточна бізнес модель для мовної освіти

The current business model for language education

враховує оплату студентів,

is the student pays,

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

і, зокрема, студенти платять 500 доларів Rosetta Stone.

(Сміх)

(Laughter)

Це поточна бізнес модель.

That's the current business model.

Проблема з цією моделлю в тому,

The problem with this business model

що 95% населення світу не має 500 доларів.

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

Тому це дуже нечесно по відношенню до бідних.

So it's extremely unfair towards the poor.

Це повністю орієнтовано на багатих.

This is totally biased towards the rich.

Тепер, з Duolingo,

Now, see, in Duolingo,

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

коли ви вчитесь,

ви насправді створюєте цінність, ви перекладаєте щось --

you're translating stuff --

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

адже за це ми, наприклад, могли б найняти когось для перекладу.

so this is how we could monetize this.

Ось як ми можемо це перетворити на гроші.

Since people are creating value while they're learning,

Адже якщо люди створюють цінність, коли вони вчаться,

їм не потрібно платити гроші за навчання, вони платять за це своїм часом.

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

Чарівна річ тут в тому, що вони сплачують своїм часом,

But the magical thing here

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

часом який би все-одно використали

для вивчення мов.

learning the language.

So the nice thing about Duolingo

Тож, на мій погляд, гарна новина щодо Duolingo -- він надає чесну бізнес модель,

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

таку, що не дискримінує бідних людей.

one that doesn't discriminate against poor people.

А це сайт. Дякую.

So here's the site. Thank you.

(Аплодисменти)

(Applause)

Отже, це сайт.

We haven't yet launched,

Ми ще не запустились,

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

але якщо ви зайдете сюди, ви можете підписатись на його тестування,

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

яке, мабуть, розпочнеться через 3-4 тижні.

Ми ще не запустили Duolingo.

We haven't yet launched it.

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

Між іншим, я тут розповідав все це сам,

but Duolingo is the work of a really awesome team,

але насправді, Duolingo -- це робота дійсно чудової команди. Деякі з цих людей представлені тут.

some of whom are here. So thank you.

Дякую.

(Applause)

(Аплодисменти)