ABOUT THE SPEAKER
Peter Norvig - Computer scientist
Peter Norvig is a leading American computer scientist, expert on artificial intelligence and the Director of Research at Google Inc.

Why you should listen

Peter Norvig is a computer scientist and expert in both artificial intelligence and online search. Currently the Director of Research at Google Inc., Norvig was responsible for maintaining and improving the engine's core web search algorithms from 2002 to 2005. Prior to his work at Google, Norvig was NASA's chief computer scientist.

A fellow of the American Association for Artificial Intelligence and the author of the book Artificial Intelligence: A Modern Approach, Norvig (along with Sebastian Thrun) taught the Stanford University class "Introduction to Artificial Intelligence," which was made available to anyone in the world. More than 160,000 students from 209 countries enrolled.

Norvig is also known for penning the world's longest palindromic sentence.

More profile about the speaker
Peter Norvig | Speaker | TED.com
TED2012

Peter Norvig: The 100,000-student classroom

Peter Norvig: Třída o 100 000 studentech

Filmed:
1,166,568 views

Na podzim 2011 učil na Stanfordu Peter Norvig se Sebastianem Thrunem předmět umělá inteligence, který navštěvovalo 175 studentů v místě univerzity... a přes 100 000 dalších skrze interaktivní webovou aplikaci. Nyní s námi sdílí, co se naučil o vyučování v „globální třídě“.
- Computer scientist
Peter Norvig is a leading American computer scientist, expert on artificial intelligence and the Director of Research at Google Inc. Full bio

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

00:17
EveryoneKaždý is bothoba a learnerstudent
0
1135
1976
Všichni jsme zároveň žáci
00:19
and a teacheručitel.
1
3111
1512
i učitelé.
00:20
This is me beingbytost inspiredinspirovaný
2
4623
2456
Toto jsem já, podněcován
00:22
by my first tutoručitel,
3
7079
1191
mým prvním učitelem,
00:24
my mommaminka,
4
8270
945
mojí maminkou.
00:25
and this is me teachingvýuka
5
9215
2623
A toto jsem já, jak přednáším
00:27
IntroductionÚvod to ArtificialUmělé IntelligenceInteligence
6
11838
1953
úvod do umělé inteligence
00:29
to 200 studentsstudentů
7
13791
1240
200 studentům
00:30
at StanfordStanford UniversityUniverzita.
8
15031
1272
na Stanfordské univerzitě.
00:32
Now the studentsstudentů and I
9
16303
1456
Třída i já jsme si
00:33
enjoyedtěší the classtřída,
10
17759
1176
přednášku užili,
00:34
but it occurreddošlo to me
11
18935
1416
ale došlo mi,
00:36
that while the subjectpředmět matterhmota
12
20351
1711
že zatímco téma
00:37
of the classtřída is advancedpokročilý
13
22062
1289
přednášky je pokročilé
00:39
and modernmoderní,
14
23351
688
a moderní,
00:39
the teachingvýuka technologytechnika isn't.
15
24039
2319
způsob učení není.
00:42
In factskutečnost, I use basicallyv podstatě
16
26358
2336
Vlastně používám
00:44
the samestejný technologytechnika as
17
28694
2370
stejnou technologii jako při
00:46
this 14th-centurystoletí classroomtřída.
18
31064
2630
této hodině ve 14. století.
00:49
NotePoznámka: the textbookučebnice,
19
33694
2800
Všimněte si učebnice,
00:52
the sageSage on the stagefáze,
20
36494
2944
mudrce za katedrou
00:55
and the sleepingspací guy
21
39438
1899
a spícího kluka
00:57
in the back. (LaughterSmích)
22
41337
901
vzadu. (smích)
00:58
Just like todaydnes.
23
42238
2937
Přesně jako dnes...
01:01
So my co-teacherCo učitel,
24
45175
3111
A tak jsme si s kolegou Sebastianem
01:04
SebastianSebastian ThrunThurn, and I thought,
25
48286
1640
Thrunem řekli,
01:05
there mustmusí be a better way.
26
49926
1774
že musí existovat lepší způsob.
01:07
We challengedzpochybněna ourselvessebe
27
51700
1654
Dali jsme si za úkol
01:09
to createvytvořit an onlineonline classtřída
28
53354
1291
vytvořit on-line kurz,
01:10
that would be equalrovnat se or better
29
54645
1631
který bude stejně nebo více kvalitní
01:12
in qualitykvalitní to our StanfordStanford classtřída,
30
56276
2336
jako naše předměty na Stanfordu,
01:14
but to bringpřinést it to anyonekdokoliv
31
58612
2210
ale bude zdarma
01:16
in the worldsvět for freevolný, uvolnit.
32
60822
1630
pro všechny na světě.
01:18
We announcedoznámila the classtřída on JulyČervenec 29thth,
33
62452
2568
Kurz jsme oznámili 29. července
01:20
and withinv rámci two weekstýdny, 50,000 people
34
65020
3209
a během dvou týdnů se přihlásilo
01:24
had signedpodepsaný up for it.
35
68229
1407
50 000 lidí.
01:25
And that grewrostl to 160,000 studentsstudentů
36
69636
3105
To poté vzrostlo na 160 000 studentů
01:28
from 209 countrieszemí.
37
72741
2064
z 209 zemí.
01:30
We were thrillednadšený to have
38
74805
1808
Uchvátilo nás mít
01:32
that kinddruh of audiencepublikum,
39
76613
1121
takové publikum
01:33
and just a bitbit terrifiedvyděšený that we
40
77734
2639
a jen trošičku jsme se strachovali,
01:36
hadn'tnebyl finisheddokončeno preparingpřipravuje se the classtřída yetdosud. (LaughterSmích)
41
80373
2311
že jsme neměli dokončenou přípravu. (smích)
01:38
So we got to work.
42
82684
1612
A tak jsme se do toho pustili.
01:40
We studiedstudoval what othersostatní had doneHotovo,
43
84296
1636
Studovali jsme, co jiní vypracovali,
01:41
what we could copykopírovat and what we could changezměna.
44
85932
2323
co jsme mohli zkopírovat nebo změnit.
01:44
BenjaminBenjamin BloomBloom had showedukázal
45
88255
2661
Benjamin Bloom ukázal,
01:46
that one-on-onejeden na jednoho tutoringdoučování workspráce bestnejlepší,
46
90916
1809
že učení jeden jednoho funguje nejlépe,
01:48
so that's what we triedpokusil se to emulateemulovat,
47
92725
2128
a tak jsme se to snažili napodobit,
01:50
like with me and my mommaminka,
48
94853
1440
tak jako já s mojí maminkou,
01:52
even thoughačkoli we knewvěděl
49
96293
1505
přestože jsme věděli,
01:53
it would be one-on-thousandsjedna na tisíce.
50
97798
1918
že to bude jeden na tisíce.
01:55
Here, an overheadRežie videovideo cameraFotoaparát
51
99716
2201
Tady mě natáčí kamera,
01:57
is recordingzáznam me as I'm talkingmluvící
52
101917
1832
jak mluvím
01:59
and drawingvýkres on a piecekus of paperpapír.
53
103749
1679
a kreslím na kus papíru.
02:01
A studentstudent said, "This classtřída feltcítil
54
105428
2409
Jeden ze studentů řekl: „Bylo to jako
02:03
like sittingsedící in a barbar
55
107837
1152
sedět v baru
02:04
with a really smartchytrý friendpřítel
56
108989
1479
s opravdu chytrým kamarádem,
02:06
who'skdo je explainingvysvětluje something
57
110468
1204
který vysvětluje něco,
02:07
you haven'tnemáte graspeduchopil, but are about to."
58
111672
2301
co ti zatím nedošlo, ale velmi brzo dojde.“
02:09
And that's exactlypřesně what we were aimingcílem for.
59
113973
2116
A to je přesně to, oč nám šlo.
02:11
Now, from KhanChán AcademyAkademie, we saw
60
116089
2788
Takže... na Khan Academy jsme viděli,
02:14
that shortkrátký 10-minute-minuta videosvidea
61
118877
1824
že krátká 10 minut dlouhá videa
02:16
workedpracoval much better than tryingzkoušet
62
120701
1776
fungují mnohem lépe, než se snažit
02:18
to recordzáznam an hour-longhodinový lecturepřednáška
63
122477
2071
nahrát hodinovou přednášku
02:20
and put it on the small-formatmalý formát screenobrazovka.
64
124548
2417
a pustit ji na malé obrazovce.
02:22
We decidedrozhodl to go even shorterkratší
65
126965
2192
My jsme se rozhodli dělat videa ještě kratší
02:25
and more interactiveinteraktivní.
66
129157
1648
a více interaktivní.
02:26
Our typicaltypický videovideo is two minutesminut,
67
130805
2247
Naše typické video má dvě minuty.
02:28
sometimesněkdy shorterkratší, never more
68
133052
1752
Někdy je kratší, nikdy není delší
02:30
than sixšest, and then we pausepauza for
69
134804
2689
než šest minut, a potom pauzneme
02:33
a quizkvíz questionotázka, to make it
70
137493
1367
na kvizovou otázku, aby se student
02:34
feel like one-on-onejeden na jednoho tutoringdoučování.
71
138860
1878
cítil jako při opravdové individuální hodině.
02:36
Here, I'm explainingvysvětluje how a computerpočítač usespoužití
72
140738
2402
Tady vysvětluji, jak počítač užívá
02:39
the grammarGramatika of EnglishAngličtina
73
143140
1248
anglickou gramatiku
02:40
to parseanalyzovat sentencesvěty, and here,
74
144388
2177
k rozebírání vět, a teď
02:42
there's a pausepauza and the studentstudent
75
146565
2064
přichází pauza a student
02:44
has to reflectodrážejí, understandrozumět what's going on
76
148629
2237
se musí vyjádřit, rozumět
02:46
and checkkontrola the right boxeskrabice
77
150866
1640
a zaškrtnou správná políčka,
02:48
before they can continuepokračovat.
78
152506
1417
než bude pokračovat.
02:49
StudentsStudenti learnUčit se bestnejlepší when
79
153923
2448
Studenti se učí nejlépe,
02:52
they're activelyaktivně practicingcvičení.
80
156371
1248
když aktivně procvičují.
02:53
We wanted to engagezapojit se them, to have them grappledrapák
81
157619
2296
Chtěli jsme je zaujmout... aby se vypořádali
02:55
with ambiguitydvojznačnost and guideprůvodce them to synthesizesyntetizovat
82
159915
2968
s nejasnostmi, a vést je, aby si klíčové
02:58
the keyklíč ideasnápady themselvesoni sami.
83
162883
1665
myšlenky urovnali sami.
03:00
We mostlyvětšinou avoidvyhýbat se questionsotázky
84
164548
1712
Většinou se vyhýbáme otázkám
03:02
like, "Here'sTady je a formulavzorec, now
85
166260
1711
jako: „Tady je rovnice, teď
03:03
tell me the valuehodnota of Y
86
167971
1075
mi řekni hodnotu Y,
03:04
when X is equalrovnat se to two."
87
169046
1212
když X se rovná dvěma.“
03:06
We preferredpreferováno open-endedotevřené questionsotázky.
88
170258
1817
Preferujeme otevřené otázky.
03:07
One studentstudent wrotenapsal, "Now I'm seeingvidění
89
172075
3178
Nějaký student napsal: „Teď vidím
03:11
BayesBayes networkssítě and examplespříklady of
90
175253
1862
Bayesovské sítě a příklady
03:13
gamehra theoryteorie everywherevšude I look."
91
177115
1568
teorie her všude, kam se podívám.“
03:14
And I like that kinddruh of responseOdezva.
92
178683
1738
A taková odpověď se mi líbí.
03:16
That's just what we were going for.
93
180421
1806
To je přesně to, o co jsme usilovali.
03:18
We didn't want studentsstudentů to memorizememorovat the formulasvzorce;
94
182227
2194
Nechtěli jsme, aby si studenti pamatovali vzorečky.
03:20
we wanted to changezměna the way
95
184421
1190
Chtěli jsme změnit způsob,
03:21
they lookedpodíval se at the worldsvět.
96
185611
1090
kterým pohlíží na svět.
03:22
And we succeededuspěl.
97
186701
1326
A to se nám podařilo.
03:23
Or, I should say, the studentsstudentů succeededuspěl.
98
188027
2400
Nebo bych možná měl říct... studentům se to podařilo.
03:26
And it's a little bitbit ironicironické
99
190427
1919
A je to trochu ironie,
03:28
that we setsoubor about to disruptnarušit traditionaltradiční educationvzdělání,
100
192346
2913
že jsme se vydali rozvrátit tradiční výuku,
03:31
and in doing so, we endedskončil up
101
195259
2016
a přitom je námi vytvořený
03:33
makingtvorba our onlineonline classtřída
102
197275
1584
on-line kurz
03:34
much more like a traditionaltradiční collegevysoká škola classtřída
103
198859
2327
mnohem podobnější tradičním třídám
03:37
than other onlineonline classestřídy.
104
201186
1841
než ostatní on-line kurzy.
03:38
MostVětšina onlineonline classestřídy, the videosvidea are always availabledostupný.
105
203027
3215
Ve většině z nich jsou videa dostupná neustále.
03:42
You can watch them any time you want.
106
206242
1817
Můžete je shlédnout, kdy chcete.
03:43
But if you can do it any time,
107
208059
2287
Ale když to můžete udělat kdykoliv,
03:46
that meansprostředek you can do it tomorrowzítra,
108
210346
1505
znamená to, že to můžete udělat zítra.
03:47
and if you can do it tomorrowzítra,
109
211851
1408
A když to můžete udělat zítra,
03:49
well, you maysmět not ever
110
213259
2162
tak... se k tomu také
03:51
get around to it. (LaughterSmích)
111
215421
1758
nemusíte dostat nikdy. (smích)
03:53
So we broughtpřinesl back the innovationinovace
112
217179
2192
A tak jsme opět oživili vynález
03:55
of havingmít duez důvodu dateskalendářní data. (LaughterSmích)
113
219371
2087
termínů. (smích)
03:57
You could watch the videosvidea
114
221458
1312
Video jste mohli zhlédnout
03:58
any time you wanted duringběhem the weektýden,
115
222770
1912
kdykoliv během týdne,
04:00
but at the endkonec of the weektýden,
116
224682
1155
ale na konci týdne
04:01
you had to get the homeworkdomácí práce doneHotovo.
117
225837
1717
jste museli mít úkol hotový.
04:03
This motivatedmotivované the studentsstudentů to keep going, and it alsotaké
118
227554
1913
To motivovalo studenty pokračovat a také to
04:05
meantznamená that everybodyvšichni was workingpracovní
119
229467
2856
znamenalo, že každý pracoval na tom
04:08
on the samestejný thing at the samestejný time,
120
232323
1518
samém problému v ten samý čas,
04:09
so if you wentšel into a discussiondiskuse forumFórum,
121
233841
1497
takže když jste šli do diskuzního fóra,
04:11
you could get an answerOdpovědět from a peerpeer withinv rámci minutesminut.
122
235338
2704
mohli jste dostat odpověď od „spolužáků“ v řádu minut.
04:13
Now, I'll showshow you some of the forumsfóra, mostvětšina of whichkterý
123
238042
2939
Ukážu vám některá ta fóra. Většinu z nich
04:16
were self-organizedindividuálně organizovány by the studentsstudentů themselvesoni sami.
124
240981
2766
si studenti organizovali sami.
04:19
From DaphneDaphne KollerKoller and AndrewAndrew NgNG, we learnednaučil se
125
243747
3224
Od Daphna Kollera a Andrew Nga jsme se naučili
04:22
the conceptpojem of "flippingpřeklopení" the classroomtřída.
126
246971
1996
koncept „obracení“ kurzu.
04:24
StudentsStudenti watchedsledoval the videosvidea
127
248967
1295
Studenti sledují videa
04:26
on theirjejich ownvlastní, and then they
128
250262
1588
sami, a potom
04:27
come togetherspolu to discussdiskutovat them.
129
251850
1710
se sejdou, aby je prodiskutovali.
04:29
From EricEric MazurMazur, I learnednaučil se about peerpeer instructionnávod,
130
253560
3157
Od Erica Mazura jsem se dozvěděl o „výuce od spolužáků“,
04:32
that peerspartneři can be the bestnejlepší teachersučitelů,
131
256717
2624
a to že spolužáci můžou být ti nejlepší učitelé,
04:35
because they're the onesty
132
259341
1432
protože oni jsou ti,
04:36
that rememberpamatovat what it's like to not understandrozumět.
133
260773
2848
kteří si pamatují, jaké to je nerozumět.
04:39
SebastianSebastian and I have forgottenzapomenutý some of that.
134
263621
2681
Sebastian a já jsme to už částečně zapomněli.
04:42
Of coursechod, we couldn'tnemohl have
135
266302
2399
Samozřejmě jsme nemohli mít
04:44
a classroomtřída discussiondiskuse with
136
268701
1632
třídní diskuzi
04:46
tensdesítky of thousandstisíce of studentsstudentů,
137
270333
1546
s desítkami tisíc studentů,
04:47
so we encouragedDoporučujeme and nurturedživí these onlineonline forumsfóra.
138
271879
3486
a tak jsme podněcovali vznik takový fór a starali jsme se o ně.
04:51
And finallyKonečně, from TeachUčit For AmericaAmerika,
139
275365
3048
A konečně od Teach For America
04:54
I learnednaučil se that a classtřída is not
140
278413
1481
jsem se naučil, že kurz
04:55
primarilypředevším about informationinformace.
141
279894
1496
není primárně o informacích.
04:57
More importantdůležité is motivationmotivace and determinationodhodlání.
142
281390
2831
Důležitější je motivace a odhodlání.
05:00
It was crucialrozhodující that the studentsstudentů see
143
284221
1840
Bylo zásadní, že studenti viděli,
05:01
that we're workingpracovní hardtvrdý for them and
144
286061
1800
že jsme pro ně tvrdě pracovali
05:03
they're all supportingPodpora eachkaždý other.
145
287861
1409
a že se všichni navzájem podporovali.
05:05
Now, the classtřída ranběžel 10 weekstýdny,
146
289270
2968
Kurz běžel 10 týdnů
05:08
and in the endkonec, about halfpolovina of the 160,000 studentsstudentů watchedsledoval
147
292238
3911
a na konci zhruba polovina ze 160 000 studentů zhlédla
05:12
at leastnejméně one videovideo eachkaždý weektýden,
148
296149
1563
alespoň jedno video týdně
05:13
and over 20,000 finisheddokončeno all the homeworkdomácí práce,
149
297712
2693
a přes 20 000 jich dokončilo všechny úkoly,
05:16
puttinguvedení in 50 to 100 hourshodin.
150
300405
1664
což jim zabralo od 50 do 100 hodin.
05:17
They got this statementprohlášení of accomplishmentdosažení.
151
302069
1553
Obdrželi toto prohlášení o splnění.
05:19
So what have we learnednaučil se?
152
303622
2119
A co jsme se z toho naučili?
05:21
Well, we triedpokusil se some oldstarý ideasnápady
153
305741
2816
No... vyzkoušeli jsme nějaké staré
05:24
and some newNový and put them togetherspolu,
154
308557
1657
a nějaké nové nápady a dali je dohromady,
05:26
but there are more ideasnápady to try.
155
310214
2082
ale stále tu jsou další k vyzkoušení.
05:28
Sebastian'sSebastian teachingvýuka anotherdalší classtřída now.
156
312296
1814
Sebastian teď učí jeden kurz,
05:30
I'll do one in the fallpodzim.
157
314110
1368
já mám jeden na podzim.
05:31
StanfordStanford CourseraCoursera, UdacityUdacity, MITxMITx
158
315478
3760
Stanford Coursera, Udacity, MITx
05:35
and othersostatní have more classestřídy comingpříchod.
159
319238
2271
a ostatní mají další kurzy naplánované.
05:37
It's a really excitingvzrušující time.
160
321509
1488
Je to velmi vzrušující doba.
05:38
But to me, the mostvětšina excitingvzrušující
161
322997
1472
Ale pro mě ta nejvíce vzrušující
05:40
partčást of it is the datadata that we're gatheringshromáždění.
162
324469
2976
část jsou data, které shromažďujeme.
05:43
We're gatheringshromáždění thousandstisíce
163
327445
2696
Sbíráme tisíce interakcí
05:46
of interactionsinterakcí perza studentstudent perza classtřída,
164
330141
1656
na studenta a na třídu...
05:47
billionsmiliardy of interactionsinterakcí altogethercelkem,
165
331797
2208
miliardy interakcí celkem.
05:49
and now we can startStart analyzingAnalýza that,
166
334005
2504
A ty teď můžeme začít analyzovat,
05:52
and when we learnUčit se from that,
167
336509
1464
a až se z nich poučíme,
05:53
do experimentationsexperimenty,
168
337973
1241
experimentovat...
05:55
that's when the realnemovitý revolutionrevoluce will come.
169
339214
2240
a s tím přijde ta pravá revoluce.
05:57
And you'llBudete be ableschopný to see the resultsvýsledky from
170
341454
2776
A výsledek budete moci vidět jako
06:00
a newNový generationgenerace of amazingúžasný studentsstudentů.
171
344230
2263
novou generaci úžasných studentů.
06:02
(ApplausePotlesk)
172
346493
2253
(potlesk)
Translated by Petr Tichy
Reviewed by Karel Hoch

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Peter Norvig - Computer scientist
Peter Norvig is a leading American computer scientist, expert on artificial intelligence and the Director of Research at Google Inc.

Why you should listen

Peter Norvig is a computer scientist and expert in both artificial intelligence and online search. Currently the Director of Research at Google Inc., Norvig was responsible for maintaining and improving the engine's core web search algorithms from 2002 to 2005. Prior to his work at Google, Norvig was NASA's chief computer scientist.

A fellow of the American Association for Artificial Intelligence and the author of the book Artificial Intelligence: A Modern Approach, Norvig (along with Sebastian Thrun) taught the Stanford University class "Introduction to Artificial Intelligence," which was made available to anyone in the world. More than 160,000 students from 209 countries enrolled.

Norvig is also known for penning the world's longest palindromic sentence.

More profile about the speaker
Peter Norvig | Speaker | TED.com