What we learned from 5 million books

Перекладач: Inna Kravchenko Утверджено: Kato Despati

Erez Lieberman Aiden: Everyone knows

Ерез Ліберман Айден: Усі знають,

that a picture is worth a thousand words.

що зображення варте тисячі слів.

But we at Harvard

Але ми у Гарварді

were wondering if this was really true.

сумнівалися, чи це є правдою.

(Laughter)

(Сміх)

So we assembled a team of experts,

Тому ми зібрали команду експертів

spanning Harvard, MIT,

з Гарварду, МТІ,

The American Heritage Dictionary, The Encyclopedia Britannica

Словника Американської Спадщини, Енциклопедії Британіка,

and even our proud sponsors,

та навіть нашого величного спонсора

the Google.

Google.

And we cogitated about this

Ми обмірковували це

for about four years.

приблизно чотири роки.

And we came to a startling conclusion.

І ми дійшли до вражаючого висновку.

Ladies and gentlemen, a picture is not worth a thousand words.

Леді та джентельмени, зображення не варте тисячі слів.

In fact, we found some pictures

Направду, ми знайшли певні зображення,

that are worth 500 billion words.

що варті більше 500 мільярдів слів.

Jean-Baptiste Michel: So how did we get to this conclusion?

Жан-Баптист Мішель: То як ми зробили такий висновок?

So Erez and I were thinking about ways

Ерез та я обмірковували те,

to get a big picture of human culture

як отримати загальний план людської культури та історії:

and human history: change over time.

що змінюється з плином часу.

So many books actually have been written over the years.

Так багато книг було написано за довгі роки.

So we were thinking, well the best way to learn from them

Тож ми вважали, що найкращий шлях вивчити їх -

is to read all of these millions of books.

це прочитати всі ці мільйони книг.

Now of course, if there's a scale for how awesome that is,

Звичайно, якби була така шкала, щоб показати наскільки це круто

that has to rank extremely, extremely high.

то це було б вийнятково, виключно круто

Now the problem is there's an X-axis for that,

Проблема в тому, що існує вісь Х,

which is the practical axis.

практична вісь.

This is very, very low.

Це дуже, дуже низько.

(Applause)

(Аплодисменти)

Now people tend to use an alternative approach,

Тепер люди мають тенденцію використовувати альтернативний підхід -

which is to take a few sources and read them very carefully.

взяти декілька джерел та дуже ретельно їх прочитати.

This is extremely practical, but not so awesome.

Це дуже практично, але не так круто.

What you really want to do

Чого насправді хочеться

is to get to the awesome yet practical part of this space.

дістатися практичної, але крутої частини цього простору.

So it turns out there was a company across the river called Google

Виявляється, навпроти, через річку, є компанія Google,

who had started a digitization project a few years back

яка кілька років тому розпочала проект оцифровки,

that might just enable this approach.

що може дозволити такий підхід.

They have digitized millions of books.

Вони оцифрували мільйони книг.

So what that means is, one could use computational methods

Це значить, що можна використовувати обчислювальні методи

to read all of the books in a click of a button.

для того, щоб прочитати всі ці книги одним натисненням кнопки.

That's very practical and extremely awesome.

Це дуже практично і неймовірно круто.

ELA: Let me tell you a little bit about where books come from.

Ела: Давайте я розповім про походження книг.

Since time immemorial, there have been authors.

З незапам'ятних часів були автори.

These authors have been striving to write books.

Ці автори прагнули писати книги.

And this became considerably easier

І це стало значно простіше

with the development of the printing press some centuries ago.

з розвитком друкарства кілька століть тому.

Since then, the authors have won

З тих пір, автори перемогли

on 129 million distinct occasions,

у 129 мільйонів різних випадків

publishing books.

видання книг.

Now if those books are not lost to history,

Якщо ці книги не канули в історію,

then they are somewhere in a library,

вони зберігаються десь в якійсь бібліотеці,

and many of those books have been getting retrieved from the libraries

і більшість з цих книг беруться з бібліотек

and digitized by Google,

та оцифровуються компанією Google,

which has scanned 15 million books to date.

яка на сьогоднішній день відсканувала 15 мільйонів книг.

Now when Google digitizes a book, they put it into a really nice format.

Коли компанія Google оцифровує книгу, вони зберігають її у дуже зручному форматі.

Now we've got the data, plus we have metadata.

У нас є дані та метадані.

We have information about things like where was it published,

У нас є інформація про такі речі, де це було опубліковано,

who was the author, when was it published.

хто автор книги, коли відбулася публікація.

And what we do is go through all of those records

Ми пройшлись по усім цим записам,

and exclude everything that's not the highest quality data.

та виключили всі, окрім даних найкращої якості.

What we're left with

Таким чином,

is a collection of five million books,

залишилась колекція з 5 мільйонів книг,

500 billion words,

500 мільярдів слів,

a string of characters a thousand times longer

рядок символів у тисячу разів довший

than the human genome --

ніж геном людини -

a text which, when written out,

якщо написати цей текст,

would stretch from here to the Moon and back

він простягнеться до Місяця та назад

10 times over --

10 разів -

a veritable shard of our cultural genome.

справжній уламок нашого культурного геному.

Of course what we did

Звісно, ми зробили,

when faced with such outrageous hyperbole ...

коли зіштовхнулися з такою обурливою гіперболою ...

(Laughter)

(Сміх)

was what any self-respecting researchers

те, що зробив би будь-який

would have done.

поважаючий себе вчений.

We took a page out of XKCD,

Ми взяли сторінку з XKСD

and we said, "Stand back.

та сказали: "Відійдіть,

We're going to try science."

ми збираємося зайнятися наукою".

(Laughter)

(Сміх)

JM: Now of course, we were thinking,

ЖМ: Звісно, ми подумали,

well let's just first put the data out there

що ж, давайте спочатку викладемо дані

for people to do science to it.

для людей, що опрацюють їх науково.

Now we're thinking, what data can we release?

Тож ми подумали, які дані ми можемо опублікувати?

Well of course, you want to take the books

Звісно, хотілося взяти

and release the full text of these five million books.

та видати усі тексти цих пяти мільйонів книг.

Now Google, and Jon Orwant in particular,

Google та особоливо Джон Орвант

told us a little equation that we should learn.

навчили нас невеликому рівнянню.

So you have five million, that is, five million authors

Отже, є п'ять мільйонів книг - це п'ять мільйонів авторів

and five million plaintiffs is a massive lawsuit.

та п'ять мільйонів позивачів - це величезна судова тяганина.

So, although that would be really, really awesome,

І, хоча це було б просто неймовірно круто,

again, that's extremely, extremely impractical.

знову ж таки, це дуже, просто нереально непрактично.

(Laughter)

(Сміх)

Now again, we kind of caved in,

Що ж, ми здається як піддалися

and we did the very practical approach, which was a bit less awesome.

та підійшли до справи дуже практично, хоча й не так круто.

We said, well instead of releasing the full text,

Ми сказали, що замість публікації повних текстів,

we're going to release statistics about the books.

ми опублікуємо статистику про книги.

So take for instance "A gleam of happiness."

Візьмемо, для прикладу, «A gleam of happiness».

It's four words; we call that a four-gram.

Ці чотири слова ми називаємо four-gram.

We're going to tell you how many times a particular four-gram

Ми повідомимо вам, як часто цей конкретний four-gram

appeared in books in 1801, 1802, 1803,

з'являється в книгах у 1801, 1802, 1803,

all the way up to 2008.

і так далі аж до 2008.

That gives us a time series

Це дає нам часовий ряд

of how frequently this particular sentence was used over time.

частоти використання даної фрази впродовж часу.

We do that for all the words and phrases that appear in those books,

Ми робимо це для усіх слів та фраз, що з'являються у цих книгах,

and that gives us a big table of two billion lines

і це дає нам велику таблицю з двох мільярдів рядків,

that tell us about the way culture has been changing.

які говорять нам, яким чином змінювалась культура.

ELA: So those two billion lines,

ЕЛА: Ці два мільярди рядків,

we call them two billion n-grams.

ми називаємо їх два мільярди n-gram.

What do they tell us?

Що вони нам говорять?

Well the individual n-grams measure cultural trends.

Окремі n-gram'и вимірюють культурні тенденції.

Let me give you an example.

Дозвольте навести приклад.

Let's suppose that I am thriving,

Давайте припустимо, що я процвітаю,

then tomorrow I want to tell you about how well I did.

і завтра хочу розповісти вам, як мені було добре.

And so I might say, "Yesterday, I throve."

Я можу сказати: "Учора я процвітав [throve]".

Alternatively, I could say, "Yesterday, I thrived."

Крім того, я можу сказати: "Учора я процвітав [thrived]".

Well which one should I use?

Який варіант мені використовувати?

How to know?

Як дізнатися?

As of about six months ago,

Приблизно шість місяців тому,

the state of the art in this field

стан справ у цій області

is that you would, for instance,

був таким, що можна було, наприклад,

go up to the following psychologist with fabulous hair,

підійти до психолога з приголомшливою зачіскою

and you'd say,

та запитати:

"Steve, you're an expert on the irregular verbs.

"Стів, ти експерт з неправильних дієслів.

What should I do?"

Що мені робити?"

And he'd tell you, "Well most people say thrived,

А він би відповів: "Більшість людей сказали б процвітав [thrive],

but some people say throve."

та лише деякі скажуть процвітав [throve]".

And you also knew, more or less,

Як більш-менш відомо,

that if you were to go back in time 200 years

якщо повернутися на 200 років тому назад,

and ask the following statesman with equally fabulous hair,

та запитати ось цього політика з не менш приголомшливою зачіскою,

(Laughter)

(Сміх)

"Tom, what should I say?"

"Том, як мені потрібно говорити?"

He'd say, "Well, in my day, most people throve,

Він би відповів: "У мої часи більшість людей процвітала [throve],

but some thrived."

але деякі з них процвітали [thrived]".

So now what I'm just going to show you is raw data.

Я покажу вам неопрацьовані дані.

Two rows from this table of two billion entries.

Два рядки з таблиці в два мільярди рядків.

What you're seeing is year by year frequency

Тут показана, частота слів

of "thrived" and "throve" over time.

"процвітав" [thrived] та "процвітав" [throve] протягом часу.

Now this is just two

І це лише два рядки

out of two billion rows.

з двох мільярдів.

So the entire data set

Весь набір даних

is a billion times more awesome than this slide.

в мільярд разів дивовижніший, ніж цей слайд.

(Laughter)

(Сміх)

(Applause)

(Аплодисменти)

JM: Now there are many other pictures that are worth 500 billion words.

ЖМ: Існує багато інших картинок, котрі вартують 500 мільярдів слів.

For instance, this one.

Наприклад, ось ця.

If you just take influenza,

Якщо взяти грипп,

you will see peaks at the time where you knew

ви побачите піки на той час,

big flu epidemics were killing people around the globe.

коли епідемії грипу вбивали людей по всьому світу.

ELA: If you were not yet convinced,

ЕЛА: Якщо ви досі не переконані,

sea levels are rising,

рівень моря піднімається,

so is atmospheric CO2 and global temperature.

а також вміст СО2 в атмосфері та глобальна температура.

JM: You might also want to have a look at this particular n-gram,

ЖМ: А також можна подивитись на оць цю N-граму,

and that's to tell Nietzsche that God is not dead,

та сказати Ніцше, що Бог не мертвий,

although you might agree that he might need a better publicist.

хоча можна погодитись, що йому потрібен кращий публіцист.

(Laughter)

(Сміх)

ELA: You can get at some pretty abstract concepts with this sort of thing.

ЕЛА: За допомогою цих речей ви можете отримати певні абстрактні уявлення.

For instance, let me tell you the history

Наприклад, дозвольте розповісти

of the year 1950.

історію 1950-го року.

Pretty much for the vast majority of history,

Впродовж більшої частини історії

no one gave a damn about 1950.

ніхто не згадував про 1950-й.

In 1700, in 1800, in 1900,

У 1700-х, 1800-х, 1900-х

no one cared.

ніхто ним не цікавився.

Through the 30s and 40s,

Протягом 30-х та 40-х років

no one cared.

ніхто ним не цікавився.

Suddenly, in the mid-40s,

Раптово, в середині 40-х років,

there started to be a buzz.

там здійнявся гомін.

People realized that 1950 was going to happen,

Люди зрозуміли, що скоро наступить 1950-й рік,

and it could be big.

і це може бути подією.

(Laughter)

(Сміх)

But nothing got people interested in 1950

Але нічого не цікавило людей сильніше у 1950-му,

like the year 1950.

ніж сам 1950-й.

(Laughter)

(Сміх)

People were walking around obsessed.

Люди були одержимі.

They couldn't stop talking

Вони не могли перестати говорити

about all the things they did in 1950,

про речі, які вони зробили у 1950-му,

all the things they were planning to do in 1950,

про все, що вони планували зробити у 1950-му.

all the dreams of what they wanted to accomplish in 1950.

про усі мрії, які вони хотіли реалізувати у 1950-му.

In fact, 1950 was so fascinating

Насправді, 1950-й був настільки захоплюючим,

that for years thereafter,

що протягом багатьох років після цього

people just kept talking about all the amazing things that happened,

люди просто продовжували говорити про всі дивовижні речі, які сталися

in '51, '52, '53.

у 1951, 1952, 1953.

Finally in 1954,

Нарешті, у 1954-му

someone woke up and realized

хтось прокинувся й усвідомив,

that 1950 had gotten somewhat passé.

що 1950-й рік застарів.

(Laughter)

(Сміх)

And just like that, the bubble burst.

І просто так бульбашка лопнула.

(Laughter)

(Сміх)

And the story of 1950

Історія 1950-го

is the story of every year that we have on record,

повторюється для кожного року, про який у нас є дані,

with a little twist, because now we've got these nice charts.

с невеликими змінами, тому що тепер у нас є ось ці гарні графіки.

And because we have these nice charts, we can measure things.

Завдяки цим графікам, ми можемо вимірювати речі.

We can say, "Well how fast does the bubble burst?"

Ми можемо сказати: "Як швидко це бульбашка лопне?"

And it turns out that we can measure that very precisely.

І виходить, що ми можемо виміряти це дуже точно.

Equations were derived, graphs were produced,

Рівняння були отримані, графіки побудовані,

and the net result

і кінцевим результатом стало те,

is that we find that the bubble bursts faster and faster

що бульбашки лопаються все швидше та швидше

with each passing year.

з кожним роком.

We are losing interest in the past more rapidly.

Ми втрачаємо інтерес до минулого все більш швидкими темпами.

JM: Now a little piece of career advice.

ЖМ: Невелика кар'ерна порада.

So for those of you who seek to be famous,

Для тих із вас, хто прагне слави,

we can learn from the 25 most famous political figures,

можна навчитися у 25-ти найвідоміших політиків,

authors, actors and so on.

авторів, акторів і т.д.

So if you want to become famous early on, you should be an actor,

Якщо ви хочете рано стати знаменитимм, вам потрібно бути актором,

because then fame starts rising by the end of your 20s --

тому, що слава почне зростати близько кінця вашого третього десятку -

you're still young, it's really great.

ви досі молоді, і це чудово.

Now if you can wait a little bit, you should be an author,

Якщо ви можете трішки почекати, тоді вам потрібно стати автором,

because then you rise to very great heights,

тому, що це дозволить піднятися на більші висоти,

like Mark Twain, for instance: extremely famous.

як Марк Твен, наприклад, дуже відомий.

But if you want to reach the very top,

Але якщо ви хочете піднятися на саму вершину,

you should delay gratification

потрібно відкласти задоволення

and, of course, become a politician.

і, звісно, стати політиком.

So here you will become famous by the end of your 50s,

Ви станете відомими під кінець вашого шостого десятку,

and become very, very famous afterward.

та станете дуже, дуже відомими потім.

So scientists also tend to get famous when they're much older.

Вчені також стають знаменитими, коли вони стають набагато старішими.

Like for instance, biologists and physics

Наприклад, біологи та фізики

tend to be almost as famous as actors.

стають приблизно такими ж відомими як і актори.

One mistake you should not do is become a mathematician.

Помилкою, яку робити не варто - ставати математиком.

(Laughter)

(Сміх)

If you do that,

У цьому випадку,

you might think, "Oh great. I'm going to do my best work when I'm in my 20s."

ви можете думати: "Чудово. Свої накращі роботи я зроблю до тридцяти років".

But guess what, nobody will really care.

Але знаете що? Це нікого не цікавить.

(Laughter)

(Сміх)

ELA: There are more sobering notes

ЕЛА: Існують більш серьйозніші речі

among the n-grams.

в N-граммах.

For instance, here's the trajectory of Marc Chagall,

Наприклад, ось траекторія Марка Шагала,

an artist born in 1887.

художника, що народився у 1887-му.

And this looks like the normal trajectory of a famous person.

Виглядає, як нормальна траекторія знаменитої людини.

He gets more and more and more famous,

Він стає все більш і більш знаменитим,

except if you look in German.

за виключенням відомості серед німців.

If you look in German, you see something completely bizarre,

Якщо подивитися на німецьку мову, ви бачите щось зовсім дивне,

something you pretty much never see,

те, що ви майже ніколи не бачите -

which is he becomes extremely famous

він стає надзвичайно відомим,

and then all of a sudden plummets,

а потім раптом різко падає,

going through a nadir between 1933 and 1945,

переживає надир між 1933 і 1945,

before rebounding afterward.

перш ніж повертається знову.

And of course, what we're seeing

Звісно, ми бачимо

is the fact Marc Chagall was a Jewish artist

факт того, що Марк Шагал був єврейським художником

in Nazi Germany.

у нацистській Німеччині.

Now these signals

Ці сигнали

are actually so strong

настільки сильні,

that we don't need to know that someone was censored.

що нам не потрібно знати, що хтось піддавався цензурі.

We can actually figure it out

Ми можемо це зрозуміти,

using really basic signal processing.

використовуючи найпростіший аналіз сигналів.

Here's a simple way to do it.

Ось простий спосіб це зробити.

Well, a reasonable expectation

Доцільно припустити,

is that somebody's fame in a given period of time

що чиясь слава в даний період часу

should be roughly the average of their fame before

повинна бути приблизно рівна середньому рівню слави до

and their fame after.

і слави після.

So that's sort of what we expect.

Це те, чого ми очікуємо.

And we compare that to the fame that we observe.

Ми порівнюємо це зі славою, яку ми спостерігаємо.

And we just divide one by the other

А потім ділимо одне на інше,

to produce something we call a suppression index.

щоб отримати дещо, що ми називаємо індексом пригнічення.

If the suppression index is very, very, very small,

Якщо індекс пригнічення дуже, дуже, дуже низький,

then you very well might be being suppressed.

то найбільш ймовірно, що ви дійсно зазнаєте утисків.

If it's very large, maybe you're benefiting from propaganda.

Коли він дуже великий, напевне, ви отримуєте зиск від пропаганди.

JM: Now you can actually look at

ЖМ: Тепер можна подивитись

the distribution of suppression indexes over whole populations.

на розподілення індексів подавлення по всьому населенню.

So for instance, here --

Наприклад, тут:

this suppression index is for 5,000 people

це індекс подавлення для 5 тисяч людей,

picked in English books where there's no known suppression --

взятих з англійських книг, де відомо про відсутність цензури,

it would be like this, basically tightly centered on one.

він, приблизно, ось такий, сконцентрований біля одиниці.

What you expect is basically what you observe.

Очікуване співпадає з тим, що ми спостерігаємо.

This is distribution as seen in Germany --

Це розподілення спостерігалось у Німеччині -

very different, it's shifted to the left.

воно зовсім інше, зміщене вліво.

People talked about it twice less as it should have been.

Люди говорили про це в вдвічі менше, ніж мали-б.

But much more importantly, the distribution is much wider.

Але, що більш важливо, розподілення набагато ширше.

There are many people who end up on the far left on this distribution

Про більшість людей, які опиняються на лівому боці цього розподілу

who are talked about 10 times fewer than they should have been.

говорять у 10 разів менше, ніж повинні.

But then also many people on the far right

Але і багато людей на правому краю,

who seem to benefit from propaganda.

які отримують вигоди від пропаганди.

This picture is the hallmark of censorship in the book record.

Ця картинка є характерною ознакою цензури в історії книг.

ELA: So culturomics

ЕЛА: Культуроміка -

is what we call this method.

ось як ми називаємо цей метод.

It's kind of like genomics.

Це ніби як геноміка.

Except genomics is a lens on biology

Хіба що, геноміка це лінза для біології,

through the window of the sequence of bases in the human genome.

погляд через вікно послідовностей основ генома людини.

Culturomics is similar.

Культуроміка схожа.

It's the application of massive-scale data collection analysis

Це застосування аналізу набору даних величезного маштабу

to the study of human culture.

для вивчення людської культури.

Here, instead of through the lens of a genome,

А тут, замість лінзи геному,

through the lens of digitized pieces of the historical record.

ми дивимось через лінзу оцифрованих частинок історії.

The great thing about culturomics

Чудовим аспектом культуроміки є те,

is that everyone can do it.

що будь-хто може нею зайнятися.

Why can everyone do it?

Чому ж будь-хто може нею зайнятися?

Everyone can do it because three guys,

Кожен може робити це, тому що троє хлопців,

Jon Orwant, Matt Gray and Will Brockman over at Google,

Джон Орвант, Метт Грей та Уилл Брокман з Google,

saw the prototype of the Ngram Viewer,

побачивши прототип засобу перегляду N-грамм,

and they said, "This is so fun.

сказали: "Це так весело.

We have to make this available for people."

Ми повинні зробити це доступним для людей".

So in two weeks flat -- the two weeks before our paper came out --

Рівно через два тижні - за два тижні до публікації нашої статті -

they coded up a version of the Ngram Viewer for the general public.

вони запрограмували публічну версію засобу перегляду N-грам.

And so you too can type in any word or phrase that you're interested in

Тепер і ви можете надрукувати будь-яке слово або речення, яке вас цікавить,

and see its n-gram immediately --

і відразу подивитись його N-грами,

also browse examples of all the various books

включаючи перегляд прикладів із усіх тих різних книг,

in which your n-gram appears.

в яких зустрічається ваша N-грамма.

JM: Now this was used over a million times on the first day,

ЖМ: В перший же день цим скористалися більше мільйона разів,

and this is really the best of all the queries.

і це - найкраще із усіх запитів.

So people want to be their best, put their best foot forward.

Люди хочуть показати себе з найкращої сторони.

But it turns out in the 18th century, people didn't really care about that at all.

Але виявляється, що у 18-му столітті людей це зовсім не цікавило.

They didn't want to be their best, they wanted to be their beft.

Вони не хотіли показати себе з кращої [best], вони хотіли показати себе з кращої сторони [beft].

So what happened is, of course, this is just a mistake.

Як зазвичай, це була просто помилка.

It's not that strove for mediocrity,

Це не прагнення до посередньості,

it's just that the S used to be written differently, kind of like an F.

просто буква S писалася по іншому, схоже на F.

Now of course, Google didn't pick this up at the time,

Звісно, Google тоді це не дослідив,

so we reported this in the science article that we wrote.

тому ми відмітили це в написаній нами науковій статті.

But it turns out this is just a reminder

Але виявляється, це всього лише нагадування про те,

that, although this is a lot of fun,

що, хоча це дуже весело,

when you interpret these graphs, you have to be very careful,

при інтерпритації цих графіків ви повинні бути дуже обережні

and you have to adopt the base standards in the sciences.

і ви маєте керуватись базовими нормами наукових досліджень.

ELA: People have been using this for all kinds of fun purposes.

ЕЛА: Як тільки люди цим не користувались.

(Laughter)

(Сміх)

Actually, we're not going to have to talk,

Насправда, говорити нічого не потрібно,

we're just going to show you all the slides and remain silent.

ми просто збираємося показати вам усі слайди мовчки.

This person was interested in the history of frustration.

Ця людина була зацікавлена в історії розчарування.

There's various types of frustration.

Існують різні види розчарування.

If you stub your toe, that's a one A "argh."

Якщо ви ударились великим пальцем, це "ах" з одним А.

If the planet Earth is annihilated by the Vogons

Якщо планета Земля буде знищена Вогонами,

to make room for an interstellar bypass,

щоб звільнити місце для міжгалактичного тунелю,

that's an eight A "aaaaaaaargh."

це "аааааааах" з вісьмома А.

This person studies all the "arghs,"

Ця людина вивчила усі "ахи",

from one through eight A's.

які містять від одного до восьми А.

And it turns out

Виходить,

that the less-frequent "arghs"

найбільш рідкими "ахами" являються ті,

are, of course, the ones that correspond to things that are more frustrating --

які відносяться до найстрашніших речей,

except, oddly, in the early 80s.

окрім, як не дивно, початку 80-х.

We think that might have something to do with Reagan.

Напевне, Рейган має до цього відношення.

(Laughter)

(Сміх)

JM: There are many usages of this data,

ЖМ: Ці дані можна використовувати по різному,

but the bottom line is that the historical record is being digitized.

але суть в тому, що історія оцифровується.

Google has started to digitize 15 million books.

Google почав оцифровувати 15 мільйонів книг.

That's 12 percent of all the books that have ever been published.

Це 12 відсотків усіх книг, які коли-небудь були опубліковані.

It's a sizable chunk of human culture.

Це значна частина людської культури.

There's much more in culture: there's manuscripts, there newspapers,

Але в культурі набагато більше речей: рукописи, газети,

there's things that are not text, like art and paintings.

нетекстові речі, наприклад, мистецтво і картини.

These all happen to be on our computers,

Все це виявляється на наших комп'ютерах,

on computers across the world.

на комп'ютерах по всьому світу.

And when that happens, that will transform the way we have

І коли це трапиться, це змінить те,

to understand our past, our present and human culture.

як ми розуміємо минуле, сьогодення та людську культуру.

Thank you very much.

Дуже дякую.

(Applause)

(Оплески)