ABOUT THE SPEAKER
Luis von Ahn - Computer scientist
Luis von Ahn builds systems that combine humans and computers to solve large-scale problems that neither can solve alone.

Why you should listen

Louis von Ahn is an associate professor of Computer Science at Carnegie Mellon University, and he's at the forefront of the crowdsourcing craze. His work takes advantage of the evergrowing Web-connected population to acheive collaboration in unprecedented numbers. His projects aim to leverage the crowd for human good. His company reCAPTCHA, sold to Google in 2009, digitizes human knowledge (books), one word at a time. His new project is Duolingo, which aims to get 100 million people translating the Web in every major language.

More profile about the speaker
Luis von Ahn | Speaker | TED.com
TEDxCMU

Luis von Ahn: Massive-scale online collaboration

Luis von Ahn: Spolupráce v obřím měřítku

Filmed:
1,740,008 views

Poté, co předělal systém CAPTCHA tak, že každá člověkem zadaná odpověď pomáhá převádět knihy do digitální podoby, se Luis von Ahn zajímal o to, jak využít malé příspěvky na internetu od spousty jedinců pro vyšší dobro. Na TEDxCMU se dělí o to, jak jeho nový ambiciózní projekt, Duolingo, pomůže miliónům lidí naučit se nový jazyk, zatímco budou překládat web rychle a přesně -- to vše zdarma.
- Computer scientist
Luis von Ahn builds systems that combine humans and computers to solve large-scale problems that neither can solve alone. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:15
How manymnoho of you had to fillvyplnit out some sorttřídění of webweb formformulář
0
0
2000
Kolik z vás už muselo vyplnit nějaký nějaký webový formulář,
00:17
where you've been askedzeptal se to readčíst a distortedzkreslený sequencesekvence of characterspostavy like this?
1
2000
2000
kde jste byli požádáni o přečtení řetězce zdeformovaných znaků jako jsou tato?
00:19
How manymnoho of you foundnalezeno it really, really annoyingnepříjemný?
2
4000
2000
Pro kolik z vás to bylo otravné?
00:21
Okay, outstandingvynikající. So I inventedvymyslel that.
3
6000
3000
Dobře, skvělé. To jsem vymyslel já.
00:24
(LaughterSmích)
4
9000
2000
(Smích)
00:26
Or I was one of the people who did it.
5
11000
2000
Spíš jsem byl jedním z těch, co to vymysleli.
00:28
That thing is calledvolal a CAPTCHACAPTCHA.
6
13000
2000
Jmenuje se to CAPTCHA.
00:30
And the reasondůvod it is there is to make sure you, the entityentita fillingplnicí out the formformulář,
7
15000
2000
A je tam proto, aby zjistila, že vy, bytost, která formulář vyplňuje,
00:32
are actuallyvlastně a humančlověk and not some sorttřídění of computerpočítač programprogram
8
17000
3000
jste opravdu člověk a ne nějaký typ programu,
00:35
that was writtenpsaný to submitPředložit the formformulář millionsmiliony and millionsmiliony of timesčasy.
9
20000
2000
napsaný tak, aby odesílal formulář milionkrát.
00:37
The reasondůvod it workspráce is because humanslidem,
10
22000
2000
Funguje to, protože lidé,
00:39
at leastnejméně non-visually-impairedbez zrakově postižený humanslidem,
11
24000
2000
alespoň ti bez zrakového postižení,
00:41
have no troubleproblémy readingčtení these distortedzkreslený squigglyklikaté characterspostavy,
12
26000
2000
nemají problém se čtením těchto pokroucených znaků,
00:43
whereaszatímco computerpočítač programsprogramy simplyjednoduše can't do it as well yetdosud.
13
28000
3000
zatímco počítačové programy to zatím tak dobře nesvedou.
00:46
So for examplepříklad, in the casepouzdro of TicketmasterTicketmaster,
14
31000
2000
Například v případě Ticketmasteru,
00:48
the reasondůvod you have to typetyp these distortedzkreslený characterspostavy
15
33000
2000
musíte tyto znaky zadat,
00:50
is to preventzabránit scalpersspekulanti from writingpsaní a programprogram
16
35000
2000
aby se zabránilo spekulantům v napsání programu,
00:52
that can buyKoupit millionsmiliony of ticketsvstupenky, two at a time.
17
37000
2000
který by po dvou nakoupil miliony lístků.
00:54
CAPTCHAsCAPTCHA are used all over the InternetInternetu.
18
39000
2000
CAPTCHA se používá po celém internetu.
00:56
And sinceod té doby they're used so oftenčasto,
19
41000
2000
A protože se užívá tak hojně,
00:58
a lot of timesčasy the precisepřesný sequencesekvence of randomnáhodný characterspostavy that is shownzobrazeno to the useruživatel
20
43000
2000
často se stane, že konkrétní řada zobrazených náhodných znaků
01:00
is not so fortunateštěstí.
21
45000
2000
může být nešťastná.
01:02
So this is an examplepříklad from the YahooYahoo registrationregistrace pagestrana.
22
47000
3000
Například tento registrační formulář na Yahoo.
01:05
The randomnáhodný characterspostavy that happenedStalo to be shownzobrazeno to the useruživatel
23
50000
2000
Náhodné znaky, které se uživateli zobrazily,
01:07
were W, A, I, T, whichkterý, of coursechod, spellkouzlo a wordslovo.
24
52000
3000
byly Č, E, K, E, J, což samozřejmě tvoří slovo.
01:10
But the bestnejlepší partčást is the messagezpráva
25
55000
3000
Ale nejlepší část je zpráva,
01:13
that the YahooYahoo help desklavice got about 20 minutesminut laterpozději.
26
58000
3000
kterou obdržela pomocná linka Yahoo asi za 20 minut.
01:16
TextText: "Help! I've been waitingčekání for over 20 minutesminut, and nothing happensse děje."
27
61000
3000
"Pomoc! Už čekám přes 20 minut a nic se neděje."
01:19
(LaughterSmích)
28
64000
4000
(Smích)
01:23
This personosoba thought they neededpotřeboval to wait.
29
68000
2000
Takže si myslel, že musí počkat.
01:25
This of coursechod, is not as badšpatný as this poorchudý personosoba.
30
70000
3000
Ale tento uživatel na tom byl ještě hůř.
01:28
(LaughterSmích)
31
73000
2000
(Smích)
01:30
CAPTCHACAPTCHA ProjectProjekt is something that we did here at CarnegieCarnegie MelllonMelllon over 10 yearsroky agopřed,
32
75000
3000
Projekt CAPTCHA jsme vytvořili zde v Carnegie Mellon před 10 lety
01:33
and it's been used everywherevšude.
33
78000
2000
a používá se úplně všude.
01:35
Let me now tell you about a projectprojekt that we did a fewpár yearsroky laterpozději,
34
80000
2000
Řeknu vám o projektu, který jsme udělali o pár let později,
01:37
whichkterý is sorttřídění of the nextdalší evolutionvývoj of CAPTCHACAPTCHA.
35
82000
3000
další krok ve vývoji CAPTCHA.
01:40
This is a projectprojekt that we call reCAPTCHAreCAPTCHA,
36
85000
2000
Říkáme mu reCAPTCHA,
01:42
whichkterý is something that we startedzačal here at CarnegieCarnegie MellonMellon,
37
87000
2000
a je něčím, co jsme začli zde na Carnegie Mellon
01:44
then we turnedobrátil se it into a startupspuštění companyspolečnost.
38
89000
2000
a časem z toho udělali začínající firmu.
01:46
And then about a yearrok and a halfpolovina agopřed,
39
91000
2000
A pak, asi před rokem a půl,
01:48
GoogleGoogle actuallyvlastně acquiredzískala this companyspolečnost.
40
93000
2000
koupil tuto firmu Google.
01:50
So let me tell you what this projectprojekt startedzačal.
41
95000
2000
Řeknu vám, jak to začalo.
01:52
So this projectprojekt startedzačal from the followingNásledující realizationrealizace:
42
97000
3000
Když mi došlo následující:
01:55
It turnsotočí out that approximatelypřibližně 200 millionmilión CAPTCHAsCAPTCHA
43
100000
2000
Přibližně 200 milionů CAPTCHA
01:57
are typednapsáno everydaykaždý den by people around the worldsvět.
44
102000
3000
se na světě vyplní každý den.
02:00
When I first heardslyšel this, I was quitedocela proudhrdý of myselfmoje maličkost.
45
105000
2000
Když jsem to slyšel prvně, byl jsem na sebe hrdý.
02:02
I thought, look at the impactdopad that my researchvýzkum has had.
46
107000
2000
Říkal jsem si, jaký dopad můj výzkum má.
02:04
But then I startedzačal feelingpocit badšpatný.
47
109000
2000
Ale pak jsem se začal cítit špatně.
02:06
See here'stady je the thing, eachkaždý time you typetyp a CAPTCHACAPTCHA,
48
111000
2000
Víte, pokaždé, když vyplňujete CAPTCHA,
02:08
essentiallyv podstatě you wasteodpad 10 secondssekundy of your time.
49
113000
3000
vlastně přijdete o 10 vteřin vašeho času.
02:11
And if you multiplynásobit that by 200 millionmilión,
50
116000
2000
A když to vynásobíte 200 miliony,
02:13
you get that humanitylidstvo as a wholeCelý is wastingplýtvání about 500,000 hourshodin everykaždý day
51
118000
3000
zjistíte, že lidstvo jako celek ztrácí asi 500 000 hodin denně
02:16
typingpsaní na stroji these annoyingnepříjemný CAPTCHAsCAPTCHA.
52
121000
2000
při psaní těch otravných CAPTCHA.
02:18
So then I startedzačal feelingpocit badšpatný.
53
123000
2000
Tehdy jsem se začal cítit špatně.
02:20
(LaughterSmích)
54
125000
2000
(Smích)
02:22
And then I startedzačal thinkingmyslící, well, of coursechod, we can't just get ridzbavit of CAPTCHAsCAPTCHA,
55
127000
3000
A pak jsem si říkal, no, nemůžeme CAPTCHA odstranit,
02:25
because the securitybezpečnostní of the WebWeb sorttřídění of dependszávisí on them.
56
130000
2000
protože bezpečnost webu na nich závisí.
02:27
But then I startedzačal thinkingmyslící, is there any way we can use this effortsnaha
57
132000
3000
Ale pak jsem si pomyslel, existuje způsob jak z tohoto úsilí
02:30
for something that is good for humanitylidstvo?
58
135000
2000
získat něco dobrého pro lidstvo?
02:32
So see, here'stady je the thing.
59
137000
2000
Má se to takto.
02:34
While you're typingpsaní na stroji a CAPTCHACAPTCHA, duringběhem those 10 secondssekundy,
60
139000
2000
Zatímco píšete CAPTCHU, během těch 10 vteřin,
02:36
your brainmozek is doing something amazingúžasný.
61
141000
2000
váš mozek dělá něco úžasného.
02:38
Your brainmozek is doing something that computerspočítačů cannotnemůže yetdosud do.
62
143000
2000
Vás mozek dělá něco, co počítače zatím nesvedou.
02:40
So can we get you to do usefulužitečný work for those 10 secondssekundy?
63
145000
3000
Můžete tak dělat během těch 10 vteřin něco užitečného?
02:43
AnotherDalší way of puttinguvedení it is,
64
148000
2000
Jinak řečeno,
02:45
is there some humongousABC problemproblém that we cannotnemůže yetdosud get computerspočítačů to solveřešit,
65
150000
2000
je tu nějaký velký problém, který počítače nedokáží vyřešit,
02:47
yetdosud we can splitrozdělit into tinydrobný 10-second chunkskusy
66
152000
3000
ale můžeme jej rozdělit na 10 vteřinové úseky,
02:50
suchtakový that eachkaždý time somebodyněkdo solvesřeší a CAPTCHACAPTCHA
67
155000
2000
takže když někdo vyřeší CAPTCHA
02:52
they solveřešit a little bitbit of this problemproblém?
68
157000
2000
vyřeší i kousek toho problému?
02:54
And the answerOdpovědět to that is "yes," and this is what we're doing now.
69
159000
2000
A odpověď na to je "ano", a to je to co teď děláme.
02:56
So what you maysmět not know is that nowadaysdnes while you're typingpsaní na stroji a CAPTCHACAPTCHA,
70
161000
3000
Takže to co možná nevíte je, že zatímco píšete CAPTCHA,
02:59
not only are you authenticatingověření yourselfvy sám as a humančlověk,
71
164000
2000
nejen, že se dokazujete, že jste člověk,
03:01
but in additionpřidání you're actuallyvlastně helpingpomáhání us to digitizedigitalizovat booksknihy.
72
166000
2000
ale zároveň pomáháte digitalizovat knihy.
03:03
So let me explainvysvětlit how this workspráce.
73
168000
2000
Vysvětlím vám jak to funguje.
03:05
So there's a lot of projectsprojektů out there tryingzkoušet to digitizedigitalizovat booksknihy.
74
170000
2000
Je tu spousty projektů, pokoušejících se o digitalizaci knih.
03:07
GoogleGoogle has one. The InternetInternetu ArchiveArchiv has one.
75
172000
3000
Google jeden má, The Internet Archive jeden má.
03:10
AmazonAmazon, now with the KindleKindle, is tryingzkoušet to digitizedigitalizovat booksknihy.
76
175000
2000
Amazon, teď když má Kindle, se o to pokouší.
03:12
BasicallyV podstatě the way this workspráce
77
177000
2000
V základě to funguje tak,
03:14
is you startStart with an oldstarý bookrezervovat.
78
179000
2000
že vezmete starou knihu.
03:16
You've seenviděno those things, right? Like a bookrezervovat?
79
181000
2000
Viděli jste ty věci, že? Myslím, knihy?
03:18
(LaughterSmích)
80
183000
2000
(Smích)
03:20
So you startStart with a bookrezervovat, and then you scanskenovat it.
81
185000
2000
Začnete s knihou a naskenujete jí.
03:22
Now scanningsnímání a bookrezervovat
82
187000
2000
Ale skenování knihy
03:24
is like takingpřijmout a digitaldigitální photographfotografie of everykaždý pagestrana of the bookrezervovat.
83
189000
2000
je jako focení každé její stránky.
03:26
It givesdává you an imageobraz for everykaždý pagestrana of the bookrezervovat.
84
191000
2000
Z každé stránky máte obrázek.
03:28
This is an imageobraz with texttext for everykaždý pagestrana of the bookrezervovat.
85
193000
2000
Je to obrázek s textem z každé stránky knihy.
03:30
The nextdalší stepkrok in the processproces
86
195000
2000
V dalším kroku procesu
03:32
is that the computerpočítač needspotřeby to be ableschopný to decipherdešifrovat all of the wordsslova in this imageobraz.
87
197000
3000
musí počítač dešifrovat všechna ta slova na obrázku.
03:35
That's usingpoužitím a technologytechnika calledvolal OCROCR,
88
200000
2000
K tomu se používá technologie OCR,
03:37
for opticaloptický charactercharakter recognitionuznání,
89
202000
2000
optické rozeznávání znaků,
03:39
whichkterý takes a pictureobrázek of texttext
90
204000
2000
které vezme obrázek textu
03:41
and trieszkoušky to figurepostava out what texttext is in there.
91
206000
2000
a pokusí se zjistit, jaký text tam je.
03:43
Now the problemproblém is that OCROCR is not perfectperfektní.
92
208000
2000
Problém u OCR je, že je nedokonalý.
03:45
EspeciallyZejména for olderstarší booksknihy
93
210000
2000
Hlavně u starších knih,
03:47
where the inkinkoust has fadedvybledlé and the pagesstránek have turnedobrátil se yellowžlutá,
94
212000
3000
kde inkoust vybledl a stránky zežloutly,
03:50
OCROCR cannotnemůže recognizeuznat a lot of the wordsslova.
95
215000
2000
OCR nerozpozná hodně slov.
03:52
For examplepříklad, for things that were writtenpsaný more than 50 yearsroky agopřed,
96
217000
2000
Například u knih napsaných před více než 50 roky,
03:54
the computerpočítač cannotnemůže recognizeuznat about 30 percentprocent of the wordsslova.
97
219000
3000
počítač nerozpozná okolo 30 procent slov.
03:57
So what we're doing now
98
222000
2000
Takže my děláme to,
03:59
is we're takingpřijmout all of the wordsslova that the computerpočítač cannotnemůže recognizeuznat
99
224000
2000
že sebereme všechna slova, která počítač nerozezná,
04:01
and we're gettingdostat people to readčíst them for us
100
226000
2000
a dáváme je lidem, aby je pro nás přečetli,
04:03
while they're typingpsaní na stroji a CAPTCHACAPTCHA on the InternetInternetu.
101
228000
2000
když píšou CAPTCHA na internetu.
04:05
So the nextdalší time you typetyp a CAPTCHACAPTCHA, these wordsslova that you're typingpsaní na stroji
102
230000
3000
Takže příště až budete psát CAPTCHA, ta slova která píšete,
04:08
are actuallyvlastně wordsslova that are comingpříchod from booksknihy that are beingbytost digitizeddigitalizovat
103
233000
3000
jsou vlastně slova z knih, které se právě digitalizují
04:11
that the computerpočítač could not recognizeuznat.
104
236000
2000
a počítač je nerozeznal.
04:13
And now the reasondůvod we have two wordsslova nowadaysdnes insteadmísto toho of one
105
238000
2000
A důvod proč používáme 2 slova místo jednoho je ten,
04:15
is because, you see, one of the wordsslova
106
240000
2000
protože jedno z těch slov
04:17
is a wordslovo that the systemSystém just got out of a bookrezervovat,
107
242000
2000
je slovo, které systém dostal z knihy,
04:19
it didn't know what it was, and it's going to presentsoučasnost, dárek it to you.
108
244000
3000
a neví co to to je a ukáže vám ho.
04:22
But sinceod té doby it doesn't know the answerOdpovědět for it, it cannotnemůže gradeškolní známka it for you.
109
247000
3000
Protože ale neví, jaká je správná odpověď, nemůže jí posoudit.
04:25
So what we do is we give you anotherdalší wordslovo,
110
250000
2000
Takže vám dáme další slovo,
04:27
one for whichkterý the systemSystém does know the answerOdpovědět.
111
252000
2000
které systém už zná.
04:29
We don't tell you whichkterý one'sněčí whichkterý, and we say, please typetyp bothoba.
112
254000
2000
Neřekneme vám, které je které a poprosíme o vyplnění obou.
04:31
And if you typetyp the correctopravit wordslovo
113
256000
2000
A když zadáte správné slovo
04:33
for the one for whichkterý the systemSystém alreadyjiž knows the answerOdpovědět,
114
258000
2000
pro to, které systém už zná, tak předpokládá,
04:35
it assumespředpokládá you are humančlověk,
115
260000
2000
že jste člověk
04:37
and it alsotaké getsdostane some confidencedůvěra that you typednapsáno the other wordslovo correctlysprávně.
116
262000
2000
a také získá důvěru, že jste dobře napsali i to druhé slovo.
04:39
And if we repeatopakovat this processproces to like 10 differentodlišný people
117
264000
3000
A když zopakujeme tento proces třeba u 10 různých lidí
04:42
and all of them agreesouhlasit on what the newNový wordslovo is,
118
267000
2000
a všichni se shodnou jaké to nové slovo je,
04:44
then we get one more wordslovo digitizeddigitalizovat accuratelypřesně.
119
269000
2000
máme jedno nové správné slovo v digitální podobě.
04:46
So this is how the systemSystém workspráce.
120
271000
2000
Takže takhle to funguje.
04:48
And basicallyv podstatě, sinceod té doby we releaseduvolněna it about threetři or fourčtyři yearsroky agopřed,
121
273000
3000
A od doby před asi třemi nebo čtyřmi lety, kdy jsme s tím začli,
04:51
a lot of websiteswebové stránky have startedzačal switchingpřepínání
122
276000
2000
spousta stránek začala přecházet
04:53
from the oldstarý CAPTCHACAPTCHA where people wastednevyužité theirjejich time
123
278000
2000
ze staré CAPTCHA, kde lidé mrhali svým časem,
04:55
to the newNový CAPTCHACAPTCHA where people are helpingpomáhání to digitizedigitalizovat booksknihy.
124
280000
2000
na novou CAPTCHA, kde lidí pomáhají s digitalizováním knih.
04:57
So for examplepříklad, TicketmasterTicketmaster.
125
282000
2000
Například Ticketmaster.
04:59
So everykaždý time you buyKoupit ticketsvstupenky on TicketmasterTicketmaster, you help to digitizedigitalizovat a bookrezervovat.
126
284000
3000
S každou koupí lístku na Ticketmasteru, pomůžete digitalizovat knihu.
05:02
FacebookFacebook: EveryKaždý time you addpřidat a friendpřítel or pokehrabat somebodyněkdo,
127
287000
2000
Facebook: Pokaždé když si někoho přidáte nebo šťouchnete,
05:04
you help to digitizedigitalizovat a bookrezervovat.
128
289000
2000
pomůžete digitalizovat knihu.
05:06
TwitterTwitter and about 350,000 other sitesstránek are all usingpoužitím reCAPTCHAreCAPTCHA.
129
291000
3000
Twitter a dalších asi 350 000 dalších stránek používá reCAPTCHA.
05:09
And in factskutečnost, the numberčíslo of sitesstránek that are usingpoužitím reCAPTCHAreCAPTCHA is so highvysoký
130
294000
2000
Popravdě to číslo stránek, které reCAPTCHA používají je tak vysoké,
05:11
that the numberčíslo of wordsslova that we're digitizingdigitalizace perza day is really, really largevelký.
131
296000
3000
že množství slov digitalizovaných denně je opravdu velké.
05:14
It's about 100 millionmilión a day,
132
299000
2000
Je to kolem 100 milionu denně,
05:16
whichkterý is the equivalentekvivalent of about two and a halfpolovina millionmilión booksknihy a yearrok.
133
301000
4000
což je asi dva a půl milionu knížek ročně.
05:20
And this is all beingbytost doneHotovo one wordslovo at a time
134
305000
2000
A to vše napsáno slovo po slově
05:22
by just people typingpsaní na stroji CAPTCHAsCAPTCHA on the InternetInternetu.
135
307000
2000
jen lidmi vyplňujícími CAPTCHA na internetu.
05:24
(ApplausePotlesk)
136
309000
8000
(Potlesk)
05:32
Now of coursechod,
137
317000
2000
Samozřejmě,
05:34
sinceod té doby we're doing so manymnoho wordsslova perza day,
138
319000
2000
když máme tolik slov každý den,
05:36
funnylegrační things can happenpřihodit se.
139
321000
2000
může se stát něco vtipného.
05:38
And this is especiallyzvláště trueskutečný because now we're givingposkytující people
140
323000
2000
A to hlavně proto, že teď dáváme lidem dvě
05:40
two randomlynáhodně chosenvybrané EnglishAngličtina wordsslova nextdalší to eachkaždý other.
141
325000
2000
náhodně vybraná anglická slova vedle sebe.
05:42
So funnylegrační things can happenpřihodit se.
142
327000
2000
Takže se stávají vtipné věci.
05:44
For examplepříklad, we presentedprezentovány this wordslovo.
143
329000
2000
Například, objevilo se toto slovo.
05:46
It's the wordslovo "ChristiansKřesťané"; there's nothing wrongšpatně with it.
144
331000
2000
Slovo "Křesťané", na tom není nic špatného.
05:48
But if you presentsoučasnost, dárek it alongpodél with anotherdalší randomlynáhodně chosenvybrané wordslovo,
145
333000
3000
Když se ale objeví vedle dalšího náhodného slova,
05:51
badšpatný things can happenpřihodit se.
146
336000
2000
může se stát něco špatného.
05:53
So we get this. (TextText: badšpatný christianskřesťané)
147
338000
2000
Dostali jsme toto. (Špatní křesťané)
05:55
But it's even worsehorší, because the particularkonkrétní websitewebová stránka where we showedukázal this
148
340000
3000
Ale je to ještě horší, protože stránka, na které se ukázalo
05:58
actuallyvlastně happenedStalo to be calledvolal The EmbassyVelvyslanectví of the KingdomKrálovství of God.
149
343000
3000
byla "Ambasáda Království božího".
06:01
(LaughterSmích)
150
346000
2000
(Smích)
06:03
OopsChybička se vloudila.
151
348000
2000
Hups.
06:05
(LaughterSmích)
152
350000
3000
(Smích)
06:08
Here'sTady je anotherdalší really badšpatný one.
153
353000
2000
Tady je další špatná.
06:10
JohnEdwardsJohnEdwards.comcom
154
355000
2000
JohnEdwards.com
06:12
(TextText: DamnSakra liberalliberální)
155
357000
3000
(Zatracený liberál)
06:15
(LaughterSmích)
156
360000
2000
(Smích)
06:17
So we keep on insultingurážení people left and right everydaykaždý den.
157
362000
3000
Takže pořád urážíme lidi v jednom kuse.
06:20
Now, of coursechod, we're not just insultingurážení people.
158
365000
2000
Samozřejmě lidi jen neurážíme.
06:22
See here'stady je the thing, sinceod té doby we're presentingprezentace two randomlynáhodně chosenvybrané wordsslova,
159
367000
3000
Jde o to, že když uvádíme dvě náhodná slova,
06:25
interestingzajímavý things can happenpřihodit se.
160
370000
2000
může se stát něco zajímavého.
06:27
So this actuallyvlastně has givendané risevzestup
161
372000
2000
To dalo vzniknout velkému
06:29
to a really bigvelký InternetInternetu memememe
162
374000
3000
internetovému memu,
06:32
that tensdesítky of thousandstisíce of people have participatedzúčastnil se in,
163
377000
2000
kterému přispěli desetitisíce lidí,
06:34
whichkterý is calledvolal CAPTCHACAPTCHA artumění.
164
379000
2000
říká se mu CAPTCHA umění.
06:36
I'm sure some of you have heardslyšel about it.
165
381000
2000
Určitě o něm někteří z vás slyšeli.
06:38
Here'sTady je how it workspráce.
166
383000
2000
Takhle to funguje.
06:40
ImaginePředstavte si you're usingpoužitím the InternetInternetu and you see a CAPTCHACAPTCHA
167
385000
2000
Představte si, že jste na internetu a vidíte CAPTCHA
06:42
that you think is somewhatponěkud peculiarpodivný,
168
387000
2000
a pomyslíte si, že je to něco konkrétního,
06:44
like this CAPTCHACAPTCHA. (TextText: invisibleneviditelný toastertoustovač)
169
389000
2000
jako zde. (Neviditelný toustovač)
06:46
Then what you're supposedpředpokládané to do is you take a screenobrazovka shotvýstřel of it.
170
391000
2000
Takže uděláte s tím snímek obrazovky.
06:48
Then of coursechod, you fillvyplnit out the CAPTCHACAPTCHA
171
393000
2000
Pak, samozřejmě, vyplníte CAPTCHA,
06:50
because you help us digitizedigitalizovat a bookrezervovat.
172
395000
2000
protože pomůžete s digitalizací.
06:52
But then, first you take a screenobrazovka shotvýstřel,
173
397000
2000
Ale nejdřív uděláte snímek,
06:54
and then you drawkreslit something that is relatedpříbuzný to it.
174
399000
2000
a pak namalujete něco co se k tomu vztahuje.
06:56
(LaughterSmích)
175
401000
2000
(Smích)
06:58
That's how it workspráce.
176
403000
3000
To je celá věda.
07:01
There are tensdesítky of thousandstisíce of these.
177
406000
3000
Jsou jich desetitisíce.
07:04
Some of them are very cuteFajn. (TextText: clenchedzaťaté it)
178
409000
2000
Některé roztomilé. (Udržel jsem to)
07:06
(LaughterSmích)
179
411000
2000
(Smích)
07:08
Some of them are funnierzábavnější.
180
413000
2000
Některé vtipné.
07:10
(TextText: stonedopilá foundersZakladatelé)
181
415000
3000
(Sjetí předci)
07:13
(LaughterSmích)
182
418000
3000
Smích
07:16
And some of them,
183
421000
2000
A některé,
07:18
like paleontologicalpaleontologické shvisleshvisle,
184
423000
3000
jako paleontologické ňůňo
07:21
they containobsahovat SnoopSnoop DoggDogg.
185
426000
2000
mohou obsahovat Snoop Dogga.
07:23
(LaughterSmích)
186
428000
3000
(Smích)
07:26
Okay, so this is my favoriteoblíbený numberčíslo of reCAPTCHAreCAPTCHA.
187
431000
2000
Dobře, toto je mé nejoblíbenější číslo z reCAPTCHA.
07:28
So this is the favoriteoblíbený thing that I like about this wholeCelý projectprojekt.
188
433000
3000
Je to moje nejoblíbenější věc na celém projektu.
07:31
This is the numberčíslo of distinctodlišný people
189
436000
2000
Je to množství lidí,
07:33
that have helpedpomohl us digitizedigitalizovat at leastnejméně one wordslovo out of a bookrezervovat throughpřes reCAPTCHAreCAPTCHA:
190
438000
3000
kteří pomohli zdigitalizovat alespoň jedno slovo přes reCAPTCHA
07:36
750 millionmilión,
191
441000
2000
750 milionů,
07:38
whichkterý is a little over 10 percentprocent of the world'sna světě populationpopulace,
192
443000
2000
což je něco málo přes 10 procent světové populace,
07:40
has helpedpomohl us digitizedigitalizovat humančlověk knowledgeznalost.
193
445000
2000
nám pomohlo zdigitalizovat vědění lidstva.
07:42
And it is numbersčísla like these that motivatemotivovat my researchvýzkum agendadenní program.
194
447000
3000
A čísla jako jsou tato, mě motivují ve výzkumu.
07:45
So the questionotázka that motivatesmotivuje my researchvýzkum is the followingNásledující:
195
450000
3000
Otázka, která motivuje můj výzkum, je tato:
07:48
If you look at humanity'slidstvu large-scaleve velkém měřítku achievementsúspěchy,
196
453000
2000
Když se podíváte na největší úspěchy lidstva,
07:50
these really bigvelký things
197
455000
2000
ty opravdu největší,
07:52
that humanitylidstvo has gottendostal togetherspolu and doneHotovo historicallyhistoricky --
198
457000
3000
které spojily lidstvo a změnily dějiny --
07:55
like for examplepříklad, buildingbudova the pyramidspyramidy of EgyptEgypt
199
460000
2000
například stavba pyramid v Egyptě,
07:57
or the PanamaPanama CanalKanál
200
462000
2000
Panamského kanálu
07:59
or puttinguvedení a man on the MoonMěsíc --
201
464000
2000
nebo poslání člověka na Měsíc --
08:01
there is a curiouszvědavý factskutečnost about them,
202
466000
2000
všechny mají něco společného,
08:03
and it is that they were all doneHotovo with about the samestejný numberčíslo off people.
203
468000
2000
hlavně to, byly dokončeny s podobným množstvím lidí.
08:05
It's weirdpodivný; they were all doneHotovo with about 100,000 people.
204
470000
3000
Zvláštní, ty všechny zvládnuty s asi 100.000 lidmi.
08:08
And the reasondůvod for that is because, before the InternetInternetu,
205
473000
3000
A důvod je ten, že před internetem,
08:11
coordinatingkoordinování more than 100,000 people,
206
476000
2000
organizování více než 100.000 lidí,
08:13
let alonesama payingplacení them, was essentiallyv podstatě impossiblenemožné.
207
478000
3000
nemluvě o výplatách, byla téměř nemožná.
08:16
But now with the InternetInternetu, I've just shownzobrazeno you a projectprojekt
208
481000
2000
Teď jsem vám ale ukázal projekt, který v době internetu
08:18
where we'vejsme gottendostal 750 millionmilión people
209
483000
2000
kde spolupracuje 750 milionu lidí
08:20
to help us digitizedigitalizovat humančlověk knowledgeznalost.
210
485000
2000
na digitalizaci vědění lidstva.
08:22
So the questionotázka that motivatesmotivuje my researchvýzkum is,
211
487000
2000
Takže otázkou, která mě motivuje je,
08:24
if we can put a man on the MoonMěsíc with 100,000,
212
489000
3000
když zvládneme poslat člověka na Měsíc se 100 000 lidmi,
08:27
what can we do with 100 millionmilión?
213
492000
2000
co zvládneme se 100 miliony?
08:29
So basedna základě on this questionotázka,
214
494000
2000
A na základě této otázky
08:31
we'vejsme had a lot of differentodlišný projectsprojektů that we'vejsme been workingpracovní on.
215
496000
2000
jsme rozjeli různé projekty, na kterých pracujeme.
08:33
Let me tell you about one that I'm mostvětšina excitedvzrušený about.
216
498000
3000
Ukážu vám jeden, ze kterého jsem opravdu nadšený.
08:36
This is something that we'vejsme been semi-quietlySemi-tiše workingpracovní on
217
501000
2000
Něco, na čem jsme v tichosti pracovali
08:38
for the last yearrok and a halfpolovina or so.
218
503000
2000
asi poslední rok a půl.
08:40
It hasn'tnení yetdosud been launchedzahájeno. It's calledvolal DuolingoDuolingo.
219
505000
2000
Ještě není spuštěn. Jmenuje se Duolingo.
08:42
SinceOd it hasn'tnení been launchedzahájeno, shhhhhshhhhh!
220
507000
2000
A protože nebyl spuštěn, pšššt!
08:44
(LaughterSmích)
221
509000
2000
(Smích)
08:46
Yeah, I can trustdůvěra you'llBudete do that.
222
511000
2000
Věřím vám.
08:48
So this is the projectprojekt. Here'sTady je how it startedzačal.
223
513000
2000
To je ten projekt a takhle začal.
08:50
It startedzačal with me posingpózuje a questionotázka to my graduateabsolvovat studentstudent,
224
515000
2000
Začal mou otázkou na mého studenta
08:52
SeverinSeverin HackerHacker.
225
517000
2000
Severina Hackera.
08:54
Okay, that's SeverinSeverin HackerHacker.
226
519000
2000
Dobře, to je Severin Hacker.
08:56
So I posedpředstavují the questionotázka to my graduateabsolvovat studentstudent.
227
521000
2000
Takže, položil jsem mu svou otázku.
08:58
By the way, you did hearslyšet me correctlysprávně;
228
523000
2000
Mimochodem, slyšeli jste dobře,
09:00
his last namenázev is HackerHacker.
229
525000
2000
jeho příjmení je Hacker.
09:02
So I posedpředstavují this questionotázka to him:
230
527000
2000
Dal jsem mu tedy tuto otázku:
09:04
How can we get 100 millionmilión people
231
529000
2000
Jak přimějeme 100 milionů lidí
09:06
translatingpřeklady the WebWeb into everykaždý majorhlavní, důležitý languageJazyk for freevolný, uvolnit?
232
531000
3000
přeložit web do všech hlavních jazyků zdarma?
09:09
Okay, so there's a lot of things to say about this questionotázka.
233
534000
2000
Dobře, několik věcí k té otázce.
09:11
First of all, translatingpřeklady the WebWeb.
234
536000
2000
Zaprvé, překládání webu.
09:13
So right now the WebWeb is partitionedrozdělení na oddíly into multiplenásobek languagesjazyků.
235
538000
3000
Web je rozložen do více jazyků.
09:16
A largevelký fractionzlomek of it is in EnglishAngličtina.
236
541000
2000
Jeho velká část je v angličtině.
09:18
If you don't know any EnglishAngličtina, you can't accesspřístup it.
237
543000
2000
Když anglicky neumíte, nedostanete s k ní.
09:20
But there's largevelký fractionszlomky in other differentodlišný languagesjazyků,
238
545000
2000
Ale jsou i ty velké části v jiných jazycích,
09:22
and if you don't know those languagesjazyků, you can't accesspřístup it.
239
547000
3000
které když neznáte, nedostanete se k nim.
09:25
So I would like to translatepřeložit all of the WebWeb, or at leastnejméně mostvětšina of the WebWeb,
240
550000
3000
A my bychom chtěli přeložit web, alespoň jeho většinu,
09:28
into everykaždý majorhlavní, důležitý languageJazyk.
241
553000
2000
do všech hlavních jazyků.
09:30
So that's what I would like to do.
242
555000
2000
To je to, co bych rád udělal.
09:32
Now some of you maysmět say, why can't we use computerspočítačů to translatepřeložit?
243
557000
3000
Někteří možná namítnou, proč nepoužijeme počítače?
09:35
Why can't we use machinestroj translationpřeklad?
244
560000
2000
Proč nemůžeme použít překladače?
09:37
MachineStroj translationpřeklad nowadaysdnes is startingzačínající to translatepřeložit some sentencesvěty here and there.
245
562000
2000
V současnosti počítačové překlady sem tam přeloží větu.
09:39
Why can't we use it to translatepřeložit the wholeCelý WebWeb?
246
564000
2000
Proč je nepoužijeme pro celý web?
09:41
Well the problemproblém with that is that it's not yetdosud good enoughdost
247
566000
2000
No, problém s tímto je, že to není dost dobré
09:43
and it probablypravděpodobně won'tzvyklý be for the nextdalší 15 to 20 yearsroky.
248
568000
2000
a pravděpodobně nebude dalších asi 15 až 20 let.
09:45
It makesdělá a lot of mistakeschyby.
249
570000
2000
Tvoří spoustu chyb.
09:47
Even when it doesn't make a mistakechyba,
250
572000
2000
A i když nechybuje,
09:49
sinceod té doby it makesdělá so manymnoho mistakeschyby, you don't know whetherzda to trustdůvěra it or not.
251
574000
3000
tak protože dělá tolik chyb, nevíte, zda tomu věřit, či ne.
09:52
So let me showshow you an examplepříklad
252
577000
2000
Ukážu vám příklad
09:54
of something that was translatedpřeloženo with a machinestroj.
253
579000
2000
něčeho přeloženého strojem.
09:56
ActuallyVe skutečnosti it was a forumFórum postpošta.
254
581000
2000
Byl to příspěvek na fóru.
09:58
It was somebodyněkdo who was tryingzkoušet to askdotázat se a questionotázka about JavaScriptJavaScript.
255
583000
3000
Někdo se ptal na něco ohledně JavaScriptu.
10:01
It was translatedpřeloženo from JapaneseJaponština into EnglishAngličtina.
256
586000
3000
Bylo to přeloženo s japonštiny do angličtiny.
10:04
So I'll just let you readčíst.
257
589000
2000
Nechám vás číst.
10:06
This personosoba startszačíná apologizingomlouvat
258
591000
2000
Ten člověk začíná omluvou za to,
10:08
for the factskutečnost that it's translatedpřeloženo with a computerpočítač.
259
593000
2000
že to bylo přeloženo počítačem.
10:10
So the nextdalší sentencevěta is is going to be the preamblepreambule to the questionotázka.
260
595000
3000
Další věta je úvod k otázce.
10:13
So he's just explainingvysvětluje something.
261
598000
2000
Takže něco vysvětluje.
10:15
RememberPamatujte si, it's a questionotázka about JavaScriptJavaScript.
262
600000
3000
Pamatujte, je to otázka ohledně JavaScriptu.
10:19
(TextText: At oftenčasto, the goat-timekoza čas installNainstalujte a errorchyba is vomitzvratky.)
263
604000
4000
(Často, kozločas instaluje chyba jsou zvratky.)
10:23
(LaughterSmích)
264
608000
4000
(Často, kozločas instaluje chyba jsou zvratky.)
10:27
Then comespřijde the first partčást of the questionotázka.
265
612000
3000
Pak následuje první část otázky.
10:30
(TextText: How manymnoho timesčasy like the windvítr, a polepól, and the dragondrak?)
266
615000
4000
(Kolikrát jako vítr, stožár a drak?)
10:34
(LaughterSmích)
267
619000
2000
(Kolikrát jako vítr, stožár a drak?)
10:36
Then comespřijde my favoriteoblíbený partčást of the questionotázka.
268
621000
3000
Pak přichází má oblíbená část otázky.
10:39
(TextText: This insulturážka to father'sotce stoneskameny?)
269
624000
3000
(Není to urážka otcových gulí?)
10:42
(LaughterSmích)
270
627000
2000
(Není to urážka otcových gulí?)
10:44
And then comespřijde the endingkonec, whichkterý is my favoriteoblíbený partčást of the wholeCelý thing.
271
629000
3000
A pak přichází závěr, který je z toho všeho nejlepší.
10:47
(TextText: Please apologizeomlouvat se for your stupidityhloupost. There are a manymnoho thank you.)
272
632000
4000
(Prosím omluvte svou hloupost. Pro vás mnohé díky.)
10:51
(LaughterSmích)
273
636000
2000
(Prosím omluvte svou hloupost. Pro vás mnohé díky.)
10:53
Okay, so computerpočítač translationpřeklad, not yetdosud good enoughdost.
274
638000
2000
Takže počítačový překlad ještě není dost dobrý.
10:55
So back to the questionotázka.
275
640000
2000
Zpět k otázce.
10:57
So we need people to translatepřeložit the wholeCelý WebWeb.
276
642000
3000
Takže potřebujeme, aby lidé přeložili web.
11:00
So now the nextdalší questionotázka you maysmět have is,
277
645000
2000
Takže teď asi budete ptát,
11:02
well why can't we just payplatit people to do this?
278
647000
2000
proč nemůžeme lidem zaplatit, aby to udělali?
11:04
We could payplatit professionalprofesionální languageJazyk translatorsPřekladatelé to translatepřeložit the wholeCelý WebWeb.
279
649000
3000
Mohli bychom zaplatit profesionální překladatele, aby vše přeložili.
11:07
We could do that.
280
652000
2000
To můžeme.
11:09
UnfortunatelyBohužel, it would be extremelyvelmi expensivedrahý.
281
654000
2000
Bohužel by to bylo extrémně nákladné.
11:11
For examplepříklad, translatingpřeklady a tinydrobný, tinydrobný fractionzlomek of the wholeCelý WebWeb, WikipediaWikipedie,
282
656000
3000
Například, překlad malinkého zlomku celého webu, Wikipedie,
11:14
into one other languageJazyk, SpanishŠpanělština.
283
659000
3000
do jednoho jazyka, španělštiny.
11:17
WikipediaWikipedie existsexistuje in SpanishŠpanělština,
284
662000
2000
Wikipedia existuje ve španělštině,
11:19
but it's very smallmalý comparedv porovnání to the sizevelikost of EnglishAngličtina.
285
664000
2000
ale ta je velice malá ve srovnání s anglickou.
11:21
It's about 20 percentprocent of the sizevelikost of EnglishAngličtina.
286
666000
2000
Je to asi 20 procent velikosti té anglické.
11:23
If we wanted to translatepřeložit the other 80 percentprocent into SpanishŠpanělština,
287
668000
3000
Pokud chceme přeložit těch dalších 80 procent do španělštiny,
11:26
it would costnáklady at leastnejméně 50 millionmilión dollarsdolarů --
288
671000
2000
stálo by to asi 50 milionů dolarů --
11:28
and this is at even the mostvětšina exploitedzneužít, outsourcingoutsourcing countryzemě out there.
289
673000
3000
a to v té nejzneužívanější outsourcingové zemi vůbec.
11:31
So it would be very expensivedrahý.
290
676000
2000
Takže by to bylo velice nákladné.
11:33
So what we want to do is we want to get 100 millionmilión people
291
678000
2000
Takže my chceme sehnat 100 milionů lidí
11:35
translatingpřeklady the WebWeb into everykaždý majorhlavní, důležitý languageJazyk
292
680000
2000
na překlad webu do všech hlavních jazyků
11:37
for freevolný, uvolnit.
293
682000
2000
zadarmo.
11:39
Now if this is what you want to do,
294
684000
2000
Ale když se do toho pustíte,
11:41
you prettydosti quicklyrychle realizerealizovat you're going to runběh into two prettydosti bigvelký hurdlespřek.,
295
686000
2000
brzy si uvědomíte, že máte dvě velké trhliny,
11:43
two bigvelký obstaclespřekážky.
296
688000
2000
dvě velké překážky.
11:45
The first one is a lacknedostatek of bilingualsbilingvní.
297
690000
3000
První je nedostatek bilingvních lidí.
11:48
So I don't even know
298
693000
2000
Já ani nevím,
11:50
if there existsexistuje 100 millionmilión people out there usingpoužitím the WebWeb
299
695000
3000
jestli na světě existuje 100 milionu lidí, kteří používají web
11:53
who are bilingualdvojjazyčné enoughdost to help us translatepřeložit.
300
698000
2000
a umí dva jazyky tak, aby mohli pomoci.
11:55
That's a bigvelký problemproblém.
301
700000
2000
To je velký problém.
11:57
The other problemproblém you're going to runběh into is a lacknedostatek of motivationmotivace.
302
702000
2000
A ten druhý problém je nedostatek motivace.
11:59
How are we going to motivatemotivovat people
303
704000
2000
Jak chceme lidi motivovat,
12:01
to actuallyvlastně translatepřeložit the WebWeb for freevolný, uvolnit?
304
706000
2000
aby opravdu překládali web zdarma?
12:03
NormallyZa normálních okolností, you have to payplatit people to do this.
305
708000
3000
Běžně za to lidem musíte platit.
12:06
So how are we going to motivatemotivovat them to do it for freevolný, uvolnit?
306
711000
2000
Tak jak je přimět, aby to udělali zdarma?
12:08
Now when we were startingzačínající to think about this, we were blockedblokováno by these two things.
307
713000
3000
Když o tom začneme přemýšlet, jsme omezeni těmi dvěmi věcmi.
12:11
But then we realizeduvědomil, there's actuallyvlastně a way
308
716000
2000
Ale pak jsme si uvědomili, že vlastně
12:13
to solveřešit bothoba these problemsproblémy with the samestejný solutionřešení.
309
718000
2000
existuje způsob na řešení obou problémů naráz.
12:15
There's a way to killzabít two birdsptactvo with one stonekámen.
310
720000
2000
Jak zabít dvě mouchy jednou ranou.
12:17
And that is to transformpřeměnit languageJazyk translationpřeklad
311
722000
3000
A to tak, že změníte překládání,
12:20
into something that millionsmiliony of people want to do,
312
725000
3000
v něco, co miliony lidí chtějí dělat,
12:23
and that alsotaké helpspomáhá with the problemproblém of lacknedostatek of bilingualsbilingvní,
313
728000
3000
a to také vyřeší problém s nedostatkem bilingválů,
12:26
and that is languageJazyk educationvzdělání.
314
731000
3000
a to je výuka jazyků.
12:29
So it turnsotočí out that todaydnes,
315
734000
2000
Ukázalo se, že dnes
12:31
there are over 1.2 billionmiliarda people learningučení se a foreignzahraniční, cizí languageJazyk.
316
736000
3000
se asi 1,2 miliardy lidí učí cizí jazyk.
12:34
People really, really want to learnUčit se a foreignzahraniční, cizí languageJazyk.
317
739000
2000
Lidé se opravdu chtějí cizí jazyk učit.
12:36
And it's not just because they're beingbytost forcednucené to do so in schoolškola.
318
741000
3000
Ne jen proto, že jsou k tomu nuceni ve škole.
12:39
For examplepříklad, in the UnitedVelká StatesStáty alonesama,
319
744000
2000
Například jen ve Spojených státech
12:41
there are over fivePět millionmilión people who have paidzaplaceno over $500
320
746000
2000
je přes 5 milionů lidí, kteří zaplatili přes 500 dolarů
12:43
for softwaresoftware to learnUčit se a newNový languageJazyk.
321
748000
2000
za software na výuku jazyků.
12:45
So people really, really want to learnUčit se a newNový languageJazyk.
322
750000
2000
Lidé se chtějí jazyky učit opravdu hodně.
12:47
So what we'vejsme been workingpracovní on for the last yearrok and a halfpolovina is a newNový websitewebová stránka --
323
752000
3000
Takže na tom jsme pracovali přibližně poslední rok a půl --
12:50
it's calledvolal DuolingoDuolingo --
324
755000
2000
stránka jménem Duolingo,
12:52
where the basiczákladní ideaidea is people learnUčit se a newNový languageJazyk for freevolný, uvolnit
325
757000
3000
kde hlavní myšlenkou je naučit lidi jazyky zdarma
12:55
while simultaneouslyzároveň translatingpřeklady the WebWeb.
326
760000
2000
a zároveň překládat web.
12:57
And so basicallyv podstatě they're learningučení se by doing.
327
762000
2000
Takže se učí praxí.
12:59
So the way this workspráce
328
764000
2000
Funguje to tak,
13:01
is wheneverkdykoli you're a just a beginnerzačátečník, we give you very, very simplejednoduchý sentencesvěty.
329
766000
3000
že když jste nováček, dostanete velice snadné věty.
13:04
There's, of coursechod, a lot of very simplejednoduchý sentencesvěty on the WebWeb.
330
769000
2000
Těch je na webu samozřejmě plno.
13:06
We give you very, very simplejednoduchý sentencesvěty
331
771000
2000
Dáme vám velice snadné věty
13:08
alongpodél with what eachkaždý wordslovo meansprostředek.
332
773000
2000
společně s významem slov.
13:10
And as you translatepřeložit them, and as you see how other people translatepřeložit them,
333
775000
3000
A jak překládáte a koukáte, jak je překládali ostatní,
13:13
you startStart learningučení se the languageJazyk.
334
778000
2000
začnete se učit jazyk.
13:15
And as you get more and more advancedpokročilý,
335
780000
2000
A jak se zlepšujete,
13:17
we give you more and more complexkomplex sentencesvěty to translatepřeložit.
336
782000
2000
dostáváte na překlad složitější věty.
13:19
But at all timesčasy, you're learningučení se by doing.
337
784000
2000
Ale pořád se učíte praxí.
13:21
Now the crazyšílený thing about this methodmetoda
338
786000
2000
Šílené na tomto způsobu je,
13:23
is that it actuallyvlastně really workspráce.
339
788000
2000
že opravdu funguje.
13:25
First of all, people are really, really learningučení se a languageJazyk.
340
790000
2000
Zaprvé, lidé se opravdu učí jazyky.
13:27
We're mostlyvětšinou doneHotovo buildingbudova it, and now we're testingtestování it.
341
792000
2000
Už to je převážně hotové, teď to testujeme.
13:29
People really can learnUčit se a languageJazyk with it.
342
794000
2000
Lidé se tam tak mohou naučit jazyk.
13:31
And they learnUčit se it about as well as the leadingvedoucí languageJazyk learningučení se softwaresoftware.
343
796000
3000
A naučí se ho přibližně stejně jako u nejlepšího výukového programu.
13:34
So people really do learnUčit se a languageJazyk.
344
799000
2000
Takže lidé se jazyk opravdu naučí.
13:36
And not only do they learnUčit se it as well,
345
801000
2000
Výuka není jen stejně dobrá,
13:38
but actuallyvlastně it's way more interestingzajímavý.
346
803000
2000
ale i zajímavější.
13:40
Because you see with DuolingoDuolingo, people are actuallyvlastně learningučení se with realnemovitý contentobsah.
347
805000
3000
A to proto, že Duolingo používá skutečný obsah.
13:43
As opposedprotichůdný to learningučení se with made-upzhotovené sentencesvěty,
348
808000
2000
Na rozdíl od vymyšlených vět z učebnic,
13:45
people are learningučení se with realnemovitý contentobsah, whichkterý is inherentlyinherentně interestingzajímavý.
349
810000
3000
lidé se učí na skutečném obsahu, který je zajímavější.
13:48
So people really do learnUčit se a languageJazyk.
350
813000
2000
Takže lidé se doopravdy naučí.
13:50
But perhapsmožná more surprisinglypřekvapivě,
351
815000
2000
Ale co je asi nejpřekvapivější,
13:52
the translationspřeklady that we get from people usingpoužitím the sitestránky,
352
817000
3000
překlady, které máme od lidí z této stránky,
13:55
even thoughačkoli they're just beginnersZačátečníci,
353
820000
2000
i když jsou jen začátečníci,
13:57
the translationspřeklady that we get are as accuratepřesný as those of professionalprofesionální languageJazyk translatorsPřekladatelé,
354
822000
3000
jsou tak přesné, jako ty od profesionálních překladatelů,
14:00
whichkterý is very surprisingpřekvapující.
355
825000
2000
což je opravdu překvapivé.
14:02
So let me showshow you one examplepříklad.
356
827000
2000
Ukážu vám jeden příklad.
14:04
This is a sentencevěta that was translatedpřeloženo from GermanNěmčina into EnglishAngličtina.
357
829000
2000
Toto je věta přeložená z němčiny do angličtiny.
14:06
The tophorní is the GermanNěmčina.
358
831000
2000
Horní je německy.
14:08
The middlestřední is an EnglishAngličtina translationpřeklad
359
833000
2000
Prostřední je anglický překlad,
14:10
that was doneHotovo by somebodyněkdo who was a professionalprofesionální EnglishAngličtina translatorpřekladatel
360
835000
2000
který dělal profesionální překladatel,
14:12
who we paidzaplaceno 20 centscen a wordslovo for this translationpřeklad.
361
837000
2000
kterému bylo zaplaceno 20 centů za každé slovo.
14:14
And the bottomdno is a translationpřeklad by usersuživatelů of DuolingoDuolingo,
362
839000
3000
A spodní je překlad uživateli Duolinga,
14:17
nonežádný of whomkoho knewvěděl any GermanNěmčina
363
842000
2000
kteří vůbec neuměli německy,
14:19
before they startedzačal usingpoužitím the sitestránky.
364
844000
2000
když stránky začali používat.
14:21
You can see, it's prettydosti much perfectperfektní.
365
846000
2000
Vidíte, že je téměř perfektní.
14:23
Now of coursechod, we playhrát si a tricktrik here
366
848000
2000
Samozřejmě, máme na to malý trik
14:25
to make the translationspřeklady as good as professionalprofesionální languageJazyk translatorsPřekladatelé.
367
850000
2000
aby překlad byl stejně dobrý jako profesionální.
14:27
We combinekombajn the translationspřeklady of multiplenásobek beginnersZačátečníci
368
852000
3000
Kombinujeme překlad několika začátečníků
14:30
to get the qualitykvalitní of a singlesingl professionalprofesionální translatorpřekladatel.
369
855000
3000
na dosáhnutí profesionální kvality.
14:33
Now even thoughačkoli we're combiningkombinování the translationspřeklady,
370
858000
5000
Ale i když kombinujeme překlady,
14:38
the sitestránky actuallyvlastně can translatepřeložit prettydosti fastrychle.
371
863000
2000
tyto stránky dokáží překládat velice rychle.
14:40
So let me showshow you,
372
865000
2000
Něco vám ukážu,
14:42
this is our estimatesodhadů of how fastrychle we could translatepřeložit WikipediaWikipedie
373
867000
2000
toto je odhad, za jak dlouho můžeme přeložit Wikipedii
14:44
from EnglishAngličtina into SpanishŠpanělština.
374
869000
2000
z angličtiny do španělštiny.
14:46
RememberPamatujte si, this is 50 millionmilión dollars-worthdolarů v hodnotě of valuehodnota.
375
871000
3000
Nezapomínejme, že to má hodnotu 50 milionů dolarů.
14:49
So if we wanted to translatepřeložit WikipediaWikipedie into SpanishŠpanělština,
376
874000
2000
Takže kdybychom chtěli přeložit Wikipedii do Španělštiny,
14:51
we could do it in fivePět weekstýdny with 100,000 activeaktivní usersuživatelů.
377
876000
3000
šlo by to za 5 týdnů se 100 000 aktivními uživateli.
14:54
And we could do it in about 80 hourshodin with a millionmilión activeaktivní usersuživatelů.
378
879000
3000
A přibližně za 80 hodin s milionem aktivních uživatelů.
14:57
SinceOd all the projectsprojektů that my groupskupina has workedpracoval on so fardaleko have gottendostal millionsmiliony of usersuživatelů,
379
882000
3000
Protože všechny projekty, na kterých jsme pracovali, měly miliony uživatelů,
15:00
we're hopefulnadějný that we'lldobře be ableschopný to translatepřeložit
380
885000
2000
doufáme, že s tímto projektem budeme schopni
15:02
extremelyvelmi fastrychle with this projectprojekt.
381
887000
2000
překládat extrémně rychle.
15:04
Now the thing that I'm mostvětšina excitedvzrušený about with DuolingoDuolingo
382
889000
3000
To, proč jsem z Duolinga tak nadšený je to,
15:07
is I think this providesposkytuje a fairveletrh businesspodnikání modelmodel for languageJazyk educationvzdělání.
383
892000
3000
že si myslím, že nabízí poctivý obchodní model výuky jazyka.
15:10
So here'stady je the thing:
384
895000
2000
Jde o tohle:
15:12
The currentaktuální businesspodnikání modelmodel for languageJazyk educationvzdělání
385
897000
2000
Současný obchodní model výuky jazyků je,
15:14
is the studentstudent paysplatí,
386
899000
2000
že student platí,
15:16
and in particularkonkrétní, the studentstudent paysplatí RosettaRosetta StoneKámen 500 dollarsdolarů.
387
901000
2000
vlastně platí Rosettově desce 500 dolarů.
15:18
(LaughterSmích)
388
903000
2000
vlastně platí Rosettově desce 500 dolarů.
15:20
That's the currentaktuální businesspodnikání modelmodel.
389
905000
2000
Takový je současný obchodní model.
15:22
The problemproblém with this businesspodnikání modelmodel
390
907000
2000
Problém s tímto modelem je,
15:24
is that 95 percentprocent of the world'sna světě populationpopulace doesn't have 500 dollarsdolarů.
391
909000
3000
že 95 procent světové populace nemá 500 dolarů.
15:27
So it's extremelyvelmi unfairnespravedlivé towardsvůči the poorchudý.
392
912000
3000
Takže je extrémně nefér k chudým.
15:30
This is totallynaprosto biasedzaujatý towardsvůči the richbohatý.
393
915000
2000
A vlastně je zaměřen na bohaté.
15:32
Now see, in DuolingoDuolingo,
394
917000
2000
Ale u Duolinga,
15:34
because while you learnUčit se
395
919000
2000
protože jak se učíte,
15:36
you're actuallyvlastně creatingvytváření valuehodnota, you're translatingpřeklady stuffvěci --
396
921000
3000
tvoříte hodnoty, děláte překlad --
15:39
whichkterý for examplepříklad, we could chargenabít somebodyněkdo for translationspřeklady.
397
924000
3000
za který bychom mohli někomu zaplatit.
15:42
So this is how we could monetizezpeněžit this.
398
927000
2000
A takto to můžeme zpeněžit.
15:44
SinceOd people are creatingvytváření valuehodnota while they're learningučení se,
399
929000
2000
A protože lidé tvoří hodnoty během učení,
15:46
they don't have to payplatit theirjejich moneypeníze, they payplatit with theirjejich time.
400
931000
3000
nemusí nám platit penězi, platí nám svým časem.
15:49
But the magicalmagický thing here is that they're payingplacení with theirjejich time,
401
934000
3000
Kouzelné na tom je, že sice platí svým časem,
15:52
but that is time that would have had to have been spentstrávil anywaysjakkoliv
402
937000
2000
ale ten čas by stejně strávili tím,
15:54
learningučení se the languageJazyk.
403
939000
2000
že by se učili jazyk.
15:56
So the nicepěkný thing about DuolingoDuolingo is I think it providesposkytuje a fairveletrh businesspodnikání modelmodel --
404
941000
3000
Takže pěkné na Duolingu je, že nabízí poctivý obchodní model --
15:59
one that doesn't discriminatediskriminaci againstproti poorchudý people.
405
944000
2000
takový, který nediskriminuje chudé.
16:01
So here'stady je the sitestránky. Thank you.
406
946000
2000
Toto je ta stránka. Děkuji vám.
16:03
(ApplausePotlesk)
407
948000
8000
(Potlesk)
16:11
So here'stady je the sitestránky.
408
956000
2000
Takže toto je ta stránka.
16:13
We haven'tnemáte yetdosud launchedzahájeno,
409
958000
2000
Ještě jsme ji nespustili,
16:15
but if you go there, you can signpodepsat up to be partčást of our privatesoukromé betabeta,
410
960000
3000
ale když tam půjdete, můžete se přihlásit do naší soukromé bety,
16:18
whichkterý is probablypravděpodobně going to startStart in about threetři or fourčtyři weekstýdny.
411
963000
2000
která začne nejspíš za 3 nebo 4 týdny.
16:20
We haven'tnemáte yetdosud launchedzahájeno this DuolingoDuolingo.
412
965000
2000
Ještě jsme toto Duolingo nespustili.
16:22
By the way, I'm the one talkingmluvící here,
413
967000
2000
Mimochodem, já zde mluvím,
16:24
but actuallyvlastně DuolingoDuolingo is the work of a really awesomeskvělý teamtým, some of whomkoho are here.
414
969000
3000
ale Duolingo je ve skutečnosti práce úžasného týmu, ze kterého tu část je.
16:27
So thank you.
415
972000
2000
Takže, děkuji.
16:29
(ApplausePotlesk)
416
974000
4000
(Potlesk)
Translated by Ondrej Ferby
Reviewed by Petr Bela

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Luis von Ahn - Computer scientist
Luis von Ahn builds systems that combine humans and computers to solve large-scale problems that neither can solve alone.

Why you should listen

Louis von Ahn is an associate professor of Computer Science at Carnegie Mellon University, and he's at the forefront of the crowdsourcing craze. His work takes advantage of the evergrowing Web-connected population to acheive collaboration in unprecedented numbers. His projects aim to leverage the crowd for human good. His company reCAPTCHA, sold to Google in 2009, digitizes human knowledge (books), one word at a time. His new project is Duolingo, which aims to get 100 million people translating the Web in every major language.

More profile about the speaker
Luis von Ahn | Speaker | TED.com