How algorithms shape our world | Kevin Slavin

Перекладач: Kostiantyn Shevchenko Утверджено: Oleksii Molchanovskyi

This is a photograph

Ось фотографія,

by the artist Michael Najjar,

зроблена художником Майклом Найджаром,

and it's real,

і вона є справжньою

in the sense that he went there to Argentina

в тому розумінні, що він дійсно побував у Аргентині

to take the photo.

щоб зробити це фото.

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

Але це також і фікція. Після того в неї був вкладений великий обсяг роботи.

And what he's done

А насправді все що він зробив --

is he's actually reshaped, digitally,

це провів цифрову обробку, та змінив

all of the contours of the mountains

всі гірські обриси таким чином,

to follow the vicissitudes of the Dow Jones index.

щоб вони успадковували падіння та зростання індексу Доу Джонса.

So what you see,

Тож те, що ви бачите,

that precipice, that high precipice with the valley,

та круча, та висока круча із долиною --

is the 2008 financial crisis.

це фінансова криза 2008 року.

The photo was made

Ця фотографія була зроблена тоді,

when we were deep in the valley over there.

коли ми знаходились там глибоко у долині.

I don't know where we are now.

Де ми зараз, я не знаю.

This is the Hang Seng index

Ось індекс Hang Seng

for Hong Kong.

для Гонконгу.

And similar topography.

Дуже схожа топографія.

I wonder why.

Цікаво, чому.

And this is art. This is metaphor.

І це мистецтво. Це метафора.

But I think the point is

Але як я думаю, суть у тому, що

that this is metaphor with teeth,

це метафора із зубами.

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

І зважаючи на ці зуби я хочу запропонувати сьогодні

that we rethink a little bit

дещо переглянути

about the role of contemporary math --

роль сучасної математики --

not just financial math, but math in general.

не тільки фінансової математики, але й математики взагалі.

That its transition

Те, що вона являє собою перехід

from being something that we extract and derive from the world

від того, що ми отримуємо та виводимо із спостережень за світом,

to something that actually starts to shape it --

до чогось, що фактично починає його змінювати --

the world around us and the world inside us.

світ навколо нас та світ всередині нас.

And it's specifically algorithms,

І це особливо стосується алгоритмів,

which are basically the math

які є, по суті, математикою,

that computers use to decide stuff.

якою користуються комп'ютери для прийняття рішень.

They acquire the sensibility of truth

Вони набувають істиннісної точності,

because they repeat over and over again,

оскільки повторюють знову і знову одні й ті ж самі дії.

and they ossify and calcify,

І вони костеніють та тверднуть,

and they become real.

і вони перетворюються на реальність.

And I was thinking about this, of all places,

І я обмірковував це, коли б ви думали,

on a transatlantic flight a couple of years ago,

під час трансатлантичного перельоту пару років назад,

because I happened to be seated

бо так сталось, що я сидів

next to a Hungarian physicist about my age

поруч із фізиком з Угорщини десь мого віку

and we were talking

і ми розмовляли

about what life was like during the Cold War

про те, яким було життя під час холодної війни

for physicists in Hungary.

для фізиків в Угорщині.

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

І я спитав: "Так чим же ви займались?"

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

І він відповів: "Ну, ми переважно займались зломом захисту літаків-невидимок."

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

І я сказав: "Це гарна робота. Цікава.

How does that work?"

І як це працює?"

And to understand that,

І щоб зрозуміти це,

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

ви маєте трохи розуміти як працює захист літаків-невидимок.

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

Отже -- і це надмірне спрощення --

but basically, it's not like

але, власне,

you can just pass a radar signal

ви не можете просто пропустити радіолокаційний сигнал

right through 156 tons of steel in the sky.

прямо через 156 тон сталі в небі.

It's not just going to disappear.

Воно просто так не зникне.

But if you can take this big, massive thing,

Але якщо б ви могли взяти цю велику, масивну штуку,

and you could turn it into

і перетворити її на

a million little things --

мільйон маленьких частин --

something like a flock of birds --

щось схоже на зграю птахів --

well then the radar that's looking for that

ну, тоді для того, щоб радар виявив це,

has to be able to see

він має бути спроможним бачити

every flock of birds in the sky.

кожну зграю птахів в небі.

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

І якщо б ви були радаром, для вас це була б безнадійна справа.

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

"Згоден - він сказав, - але це вірно тільки якщо б ви були радаром.

So we didn't use a radar;

Тому ми не використовували радар,

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

натомість ми побудували чорну скриню, яка виявляла електричні сигнали,

electronic communication.

електронний зв'язок.

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

І кожен раз, коли ми спостерігали зграю птахів, що вела електронний зв'язок,

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

ми знали, що це ймовірно якось було пов'язано із американцями."

And I said, "Yeah.

"Так, - сказав я, -

That's good.

Непогано.

So you've effectively negated

Отже ви фактично забракували

60 years of aeronautic research.

60 років попередніх досліджень з аеронавтики.

What's your act two?

Яким був ваш наступний крок?

What do you do when you grow up?"

Чим ви займаєтесь тепер, після того як удосталь награлись?"

And he said,

І він відповів:

"Well, financial services."

"Ну, фінансовими послугами".

And I said, "Oh."

"Ах!" - здивувався я,

Because those had been in the news lately.

тому що недавно про це згадувалось у новинах.

And I said, "How does that work?"

І я спитав: "Як це працює?"

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

І він відповів: "Ну, зараз на Уолл-стріт працює 2000 фізиків,

and I'm one of them."

і я один із них."

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

І я спитав: "Що з себе являє чорна скринька для Уолл-стріт?"

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

І він сказав: "Цікаво, що ви так спитали,

because it's actually called black box trading.

тому ще це справді називається торгівлею чорними скриньками.

And it's also sometimes called algo trading,

Також іноді це ще називається алго-торгівлею,

algorithmic trading."

або алгоритмічною торгівлею."

And algorithmic trading evolved in part

І алгоритмічна торгівля розвинулась частково

because institutional traders have the same problems

через те, що у відомчих трейдерів виникають ті ж самі проблеми,

that the United States Air Force had,

які були у Військово-повітряних сил США,

which is that they're moving these positions --

а саме, коли вони оперують цими торговими позиціями --

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

чи то Proctor & Gamble, чи Accenture, що завгодно --

they're moving a million shares of something

вони проводять десь мільйон акцій

through the market.

через ринок.

And if they do that all at once,

І якщо робити це все одразу,

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

це буде ніби під час гри у покер йти одразу ва-банк.

You just tip your hand.

Таким чином ви тільки розкриваєте свою комбінацію.

And so they have to find a way --

І тому вони мають знайти спосіб --

and they use algorithms to do this --

а для цього вони використовують алгоритми --

to break up that big thing

щоб розбити ту велику штуку

into a million little transactions.

на мільйон маленьких транзакцій.

And the magic and the horror of that

І магія та жах в тому,

is that the same math

що та ж сама математика,

that you use to break up the big thing

яку ви використовуєте щоб розбити велику річ

into a million little things

на мільйон маленьких

can be used to find a million little things

може бути використана, щоб знайти мільйон маленьких речей

and sew them back together

та зібрати їх знову разом

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

і таким чином зрозуміти, що ж насправді відбувається на ринку.

So if you need to have some image

Отже, якщо вам потрібне деяке уявлення

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

про те, що прямо зараз відбувається на фондовій біржі,

what you can picture is a bunch of algorithms

що ви можете собі уявити, -- це купа алгоритмів,

that are basically programmed to hide,

яких запрограмовано приховувати,

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

та купа алгоритмів, яких запрограмовано шукати та діяти.

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

І все це прекрасно, і все це чудово.

And that's 70 percent

І це складає 70 відсотків

of the United States stock market,

фондової біржі США,

70 percent of the operating system

70 відсотків діючої системи,

formerly known as your pension,

яка до цього була відома як ваша пенсія,

your mortgage.

ваша іпотека.

And what could go wrong?

І що могло піти не так?

What could go wrong

Що могло піти не так,

is that a year ago,

так це те, що рік тому

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

дев'ять відсотків усього ринку просто зникло за п'ять хвилин,

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

і вони назвали це миттєвим падінням 2:45.

All of a sudden, nine percent just goes away,

Раптово, дев'ять відсотків просто зникає,

and nobody to this day

і ніхто до цього дня

can even agree on what happened

не може навіть зійтись у думці на пояснення того, що трапилось,

because nobody ordered it, nobody asked for it.

тому що ніхто цього не замовляв, і ніхто цього не просив.

Nobody had any control over what was actually happening.

Ніхто не мав ніякого контролю над тим, що насправді сталось.

All they had

Все, що у них було,

was just a monitor in front of them

так це лише монітор перед ними,

that had the numbers on it

який відображав числа

and just a red button

і у них була червона кнопка

that said, "Stop."

на якій було написано: "Стоп."

And that's the thing,

Склалась ситуація,

is that we're writing things,

що ми пишемо речі,

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

ми пишемо ці речі, які не можемо самі прочитати.

And we've rendered something

І ми представили щось

illegible,

нерозбірливе.

and we've lost the sense

І ми втратили розуміння

of what's actually happening

того, що насправді відбувається

in this world that we've made.

в цьому світі, який ми створили.

And we're starting to make our way.

Але ми починаємо рухатись до подолання цього.

There's a company in Boston called Nanex,

В Бостоні є компанія, що називається Nanex,

and they use math and magic

і вони використовують математику та магію

and I don't know what,

та я не знаю що ще,

and they reach into all the market data

і вони розглядають увесь обсяг ринкових даних

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

і знаходять, насправді лише іноді, деякі з цих алгоритмів.

And when they find them they pull them out

І коли вони їх знаходять, вони витягають їх

and they pin them to the wall like butterflies.

і вони приколюють їх до стіни як метеликів.

And they do what we've always done

І вони роблять те, що ми завжди робимо

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

коли стикаємось із величезними обсягами даних, яких ми не розуміємо --

which is that they give them a name

вони дають їм ім'я

and a story.

та історію.

So this is one that they found,

Тож ось екземпляр, який вони знайшли,

they called the Knife,

і який вони назвали Ножем,

the Carnival,

Карнавалом,

the Boston Shuffler,

Бостонським спритником,

Twilight.

Сутінками.

And the gag is

І що забавно,

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

звичайно, ці речі відбуваються не тільки на ринку.

You can find these kinds of things wherever you look,

Ви зможете знайти подібні речі де б ви не шукали,

once you learn how to look for them.

як тільки ви дізнаєтесь як їх шукати.

You can find it here: this book about flies

Ви можете знайти їх тут: ось книжка про мух

that you may have been looking at on Amazon.

яку б ви могли бачити на Amazon.

You may have noticed it

Ви могли б її помітити,

when its price started at 1.7 million dollars.

коли її початкова ціна була 1,7 мільйонів доларів.

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

Вона більше не видається -- але все одно...

(Laughter)

(Сміх)

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

Якщо б ви її купили за 1,7, це було б ще вигідно.

A few hours later, it had gone up

Через декілька годин, ціна її зросла

to 23.6 million dollars,

до 23,6 мільйонів доларів,

plus shipping and handling.

не враховуючи доставку та пакування.

And the question is:

І виникає питання:

Nobody was buying or selling anything; what was happening?

Ніхто нічого не купував чи продавав; що відбувалось?

And you see this behavior on Amazon

І таку поведінку можна помітити на Amazon

as surely as you see it on Wall Street.

так само, як і на Уолл-стріт.

And when you see this kind of behavior,

І коли ви бачите подібну поведінку,

what you see is the evidence

те, що ви спостерігаєте -- це свідчення

of algorithms in conflict,

конфлікту алгоритмів,

algorithms locked in loops with each other,

алгоритмів, які блокують один одного під час свого виконання,

without any human oversight,

без будь-якого нагляду зі сторони людини,

without any adult supervision

без будь-якого нагляду дорослих,

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

які б могли сказати: "Насправді, 1.7 мільйонів -- це занадто."

(Laughter)

(Сміх)

And as with Amazon, so it is with Netflix.

Так само, як це відбувається із Amazon, це відбувається і з Netflix.

And so Netflix has gone through

І тож Netflix розглянули

several different algorithms over the years.

протягом кількох років декілька різних алгоритмів.

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

Вони почали з Cinematch, і вони спробували низку інших.

there's Dinosaur Planet; there's Gravity.

Серед них Планета динозаврів, Гравітація.

They're using Pragmatic Chaos now.

Зараз вони використовують Прагматичний хаос.

Pragmatic Chaos is, like all of Netflix algorithms,

Прагматичний хаос, подібно до всіх алгоритмів Netflix,

trying to do the same thing.

намагається вирішити ту ж саму задачу.

It's trying to get a grasp on you,

Він намагаєтсья осягнути вас,

on the firmware inside the human skull,

вбудовану програму в середині людського черепа,

so that it can recommend what movie

для того, щоб порекомендувати кінофильм,

you might want to watch next --

який ви, можливо, захотіли б подивитись наступним --

which is a very, very difficult problem.

що є дуже, дуже складною проблемою.

But the difficulty of the problem

Але сладність проблеми

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

та той факт, що ми ще не зовсім знаємо як її розв'язати повністю,

it doesn't take away

не відміняє

from the effects Pragmatic Chaos has.

результатів Прагматичного хаосу.

Pragmatic Chaos, like all Netflix algorithms,

Прагматичний хаос, як і всі алгоритми Netflix,

determines, in the end,

визначає у підсумку

60 percent

60 відсотків

of what movies end up being rented.

тих кінофільмів, які дійсно беруться напрокат.

So one piece of code

Отже єдиний фрагмент коду

with one idea about you

за яким стоїть одна ідея про вас,

is responsible for 60 percent of those movies.

відповідає за 60 відсотків тих кінофільмів.

But what if you could rate those movies

Але уявіть, що ви можете оцінювати ці кінофільми

before they get made?

до того, як вони будуть зроблені?

Wouldn't that be handy?

Чи було б це корисним?

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

Щиро кажучи, декілька вчених з Великобританії, що займаються даними, зараз в Голівуді,

and they have "story algorithms" --

і у них є сюжетні алгоритми -

a company called Epagogix.

це компанія, яка називається Epagogix.

And you can run your script through there,

І ви можете обробити ваш сценарій із їхньою допомогою,

and they can tell you, quantifiably,

і вони можуть сказати вам, кількісно,

that that's a 30 million dollar movie

що той фільм на 30 мільйонів доларів

or a 200 million dollar movie.

або на 200 мільйонів доларів.

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

І суть у тому, що це не Google.

This isn't information.

Це не інформація.

These aren't financial stats; this is culture.

Це не фінансова статистика; це - культура.

And what you see here,

І те, що ви тут бачите

or what you don't really see normally,

або те, що зазвичай не бачите,

is that these are the physics of culture.

це те, що все це -- фізика культури.

And if these algorithms,

І якщо ці алгоритми,

like the algorithms on Wall Street,

подібно до алгоритмів на Уолл-стріт,

just crashed one day and went awry,

просто одного дня дадуть збій, або почнуть неправильно працювати,

how would we know?

як ми про це дізнаємось,

What would it look like?

на що це буде схоже?

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

І вони вже у вас вдома. Вони у вас вдома.

These are two algorithms competing for your living room.

Ось два алгоритми, які змагаються за вашу вітальню.

These are two different cleaning robots

Це два різних робота-прибиральника

that have very different ideas about what clean means.

які мають дуже різні уявлення про те, що означає прибирання.

And you can see it

І ви можете це побачити

if you slow it down and attach lights to them,

якщо уповільнити та приєднати до них світлові вогні.

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

І вони ніби таємні архітектори у вашій спальні.

And the idea that architecture itself

Та ідея про те, що сама архітектура

is somehow subject to algorithmic optimization

може якимось чином піддаватись алгоритмічній оптимізації

is not far-fetched.

не така вже і штучна.

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

Це реально як ніколи, і це відбувається навколо вас.

You feel it most

Ви сильніше всього це відчуваєте

when you're in a sealed metal box,

коли ви знаходитесь у закритій металевій коробці,

a new-style elevator;

у ліфті нової розробки,

they're called destination-control elevators.

вони називаються ліфтами із управлінням кінцевим призначенням.

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

Це ті, де ви маєте обрати поверх, на який вам потрібно потрапити

before you get in the elevator.

до того, як ви зайдете до ліфту.

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

І він використовує так званий алгоритм пакування у контейнери.

So none of this mishegas

Тож не відбувається такої нісенітниці,

of letting everybody go into whatever car they want.

коли кожен може заходити у ту кабіну, в яку захоче.

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

Всі, хто хоче потрапити на 10-й поверх, йдуть у другу кабіну,

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

і всі, хто хоче потрапити на третій поверх їдуть в кабіні під номером п'ять.

And the problem with that

І проблема із цим

is that people freak out.

в тому, що люди хвилюються.

People panic.

Люди панікують.

And you see why. You see why.

І ви знаєте чому. Ви знаєте чому.

It's because the elevator

Це через те, що в ліфті

is missing some important instrumentation, like the buttons.

відсутній важливий інструментарій, наприклад, кнопки.

(Laughter)

(Сміх)

Like the things that people use.

Ті речі, якими користуються люди.

All it has

Все, що там є --

is just the number that moves up or down

це лише число, що рухається вгору або вниз

and that red button that says, "Stop."

і та червона кнопка, на якій написано: "Стоп".

And this is what we're designing for.

І ось ціль нашого проектування.

We're designing

Ми проектуємо,

for this machine dialect.

так би мовити, машинний діалект.

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

І як далеко таким чином можна зайти? Як далеко можна зайти таким чином?

You can take it really, really far.

Ви можете зайти таким чином дуже, дуже далеко.

So let me take it back to Wall Street.

Тож давайте повернемося до Уолл-стріт.

Because the algorithms of Wall Street

Тому що алгоритми на Уолл-стріт

are dependent on one quality above all else,

залежать від єдиної характеристики попри інші --

which is speed.

це швидкість.

And they operate on milliseconds and microseconds.

Вони оперують мілісекундами та мікросекундами.

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

І для того, щоб подати відчуття того, що являють собою мікросекунди,

it takes you 500,000 microseconds

у вас забере 500,000 мікросекунд

just to click a mouse.

просто щоб клацнути мишею.

But if you're a Wall Street algorithm

Але якщо ви алгоритм з Уолл-стріт

and you're five microseconds behind,

і ви відстаєте на п'ять мікросекунд,

you're a loser.

то ви програли.

So if you were an algorithm,

Таким чином, якщо б ви були алгоритмом,

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

ви б шукали архітектора, такого, як я зустрів у Франкфурті,

who was hollowing out a skyscraper --

який займався вивільненням хмарочоса

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

від меблів, від усієї інфраструктури, яку викристовують люди,

and just running steel on the floors

і лише покривав підлоги сталлю

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

для того, щоб підготуватись до розміщення серверних стійок --

all so an algorithm

все для того, щоб алгоритм

could get close to the Internet.

міг ближче підібратись до Інтернету.

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

І ви вбачаєте у мережі Інтернет певний різновид розподіленої системи.

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

І звичайно так і є, але вона розподіляється із конкретних місць.

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

В Нью Йорку ось звідки вона розподіляєтсья:

the Carrier Hotel

Готель Carrier,

located on Hudson Street.

що знаходиться на Гудзон-стріт.

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

І це насправді звідки дроти тягнуться прямо у місто.

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

І в дійсності чим далі ви знаходитись від того місця,

you're a few microseconds behind every time.

ви завжди відстаєте на декілька мікросекунд.

These guys down on Wall Street,

Ці хлопці на Уолл-стріт,

Marco Polo and Cherokee Nation,

Marco Polo та Cherokee Nation,

they're eight microseconds

вони на вісім мікросекунд

behind all these guys

відстають від усіх цих хлопців

going into the empty buildings being hollowed out

які прямують у порожні будинки, що вивільняються

up around the Carrier Hotel.

навколо Готеля Carrier.

And that's going to keep happening.

І це буде продовжуватись.

We're going to keep hollowing them out,

І ми будемо продовжувати їх вивільнювати,

because you, inch for inch

тому що ніхто з вас, дюйм за дюймом

and pound for pound and dollar for dollar,

і фунт за фунтом, і долар за доларом

none of you could squeeze revenue out of that space

ніхто з вас не зможе вичавити прибуток з усього того простору,

like the Boston Shuffler could.

як це може Бостонський спритник.

But if you zoom out,

Але якщо ви зменшете масштаб,

if you zoom out,

якщо ви зменшете масштаб,

you would see an 825-mile trench

ви побачите рів довжиною у 1,300 кілометрів

between New York City and Chicago

між Нью Йорком та Чикаго

that's been built over the last few years

який побудувала за декілька останніх років

by a company called Spread Networks.

компанія, що називається Spread Networks.

This is a fiber optic cable

Це оптоволоконний кабель

that was laid between those two cities

який проклали між двома тими містами

to just be able to traffic one signal

лише для того, щоб передавати єдиний сигнал

37 times faster than you can click a mouse --

в 37 разів швидше, ніж ви зможете клацнути мишею -

just for these algorithms,

ексклюзивно для цих алгоритмів,

just for the Carnival and the Knife.

ексклюзивно для Карнавала, і для Ножа.

And when you think about this,

Подумати тільки,

that we're running through the United States

ми прориваємось через усі Сполучені Штати

with dynamite and rock saws

за допомогою динаміту та землерийок

so that an algorithm can close the deal

для того, щоб алгоритм завершив угоду

three microseconds faster,

на три мікросекунди швидше,

all for a communications framework

все заради інфраструктури зв'язку,

that no human will ever know,

про яку не дізнається жодна людина,

that's a kind of manifest destiny;

це приречення долі,

and we'll always look for a new frontier.

яке завжди знайде спосіб проявити себе.

Unfortunately, we have our work cut out for us.

На жаль, наша робота вже визначена.

This is just theoretical.

Це лише теорія.

This is some mathematicians at MIT.

Це зробили математики з MIT.

And the truth is I don't really understand

І насправді я не розумію

a lot of what they're talking about.

багато чого з того, про що вони говорять.

It involves light cones and quantum entanglement,

Тут використовуються світлові конуси та квантова заплутаність,

and I don't really understand any of that.

і я насправді на всьому цьому не розуміюсь.

But I can read this map,

Але я можу читати цю мапу.

and what this map says

І ця мапа каже,

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

що якщо ви намагаєтесь заробити на ринках, які позначено червоними точками,

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

це там де люди, де міста,

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

то вам потрібно розмістити сервери у місцях, де знаходяться сині точки,

to do that most effectively.

щоб зробити це найбільш ефективно.

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

І головним, що можна сказати про сині точки, як ви вже мабуть помітили,

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

є те, що багато з них знаходяться посеред океану.

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

Отже це ми і зробимо, ми побудуємо бульбашки, чи щось подібне,

or platforms.

або платформи,

We'll actually part the water

ми справді розсунемо води

to pull money out of the air,

аби отримати гроші з повітря

because it's a bright future

тому що це світле майбутнє

if you're an algorithm.

для вас, якщо ви - алгоритм.

(Laughter)

(Сміх)

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

І гроші самі по собі не цікаві.

It's what the money motivates,

Цікаво, на що гроші спонукають.

that we're actually terraforming

На те, щоб змінювати в планетарому маштабі

the Earth itself

саму Землю

with this kind of algorithmic efficiency.

за допомогою такої алгоритмічної оптимізації.

And in that light,

І в світлі цього

you go back

повертаючись

and you look at Michael Najjar's photographs,

і вдивляючись на фотографії Майкла Найджара

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

ви розумієте, що вони -- не метафора, вони -- пророцтво.

They're prophecy

Вони пророкують

for the kind of seismic, terrestrial effects

сейсмічні, земні наслідки

of the math that we're making.

математики, яку ми створюємо.

And the landscape was always made

І ландшафт завжди формувався

by this sort of weird, uneasy collaboration

у такому дивному та складному співробітництві

between nature and man.

між природою та людиною.

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

Але зараз з'явилась третя супутня еволюційна сила: алгоритми --

the Boston Shuffler, the Carnival.

Бостонський спритник, Карнавал.

And we will have to understand those as nature,

І ми будемо змушені зрозуміти їх, як і природу.

and in a way, they are.

І в деякому розумінні, вони нею і є.

Thank you.

Дякую.

(Applause)

(Аплодисменти)