ABOUT THE SPEAKER
Shyam Sankar - Data Intelligence Agent
An advocate of human-computer symbiosis, Shyam Sankar looks for clues in big and disparate data sets.

Why you should listen

Shyam Sankar is a Director at Palantir Technologies, a secretive Silicon Valley company where he oversees deployments of the company's core technology, which helps law enforcement teams and corporations analyze giant, unrelated databases for clues to potential ... anything. Palantir technologies has been used to find missing children, to detect banking fraud, and to uncover the Shadow Network, a cyber-spy ring that stooped so low as to hack the Dalai Lama's email.

As part of his work, Sankar thinks deeply about the place where human and machine intelligence meet. While artificial intelligence (AI) is the dominant paradigm, he is an advocate of JCR Licklider's "intelligence augmentation" (IA) approach, where algorithms and brains work together to solve problems.

More profile about the speaker
Shyam Sankar | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2012

Shyam Sankar: The rise of human-computer cooperation

Շյամ Սանկեր: Մարդ-համակարգիչ համագործակցության աճը

Filmed:
947,418 views

Կոպիտ հաշվարկային-համակարգչային ուժը միայնակ չի կարող լուծել աշխարհի խնդիրները: Տվյալների մշակման նորարար Շյամ Սանկարը բացատրում է, թե ինչու է մեծ խնդիրների լուծումը (ինչպիսիք են ահաբեկիչներին բռնելը կամ հսկայական թաքնված միտումները հայտնաբերելը), ոչ թե ճիշտ ալգորիթմ գտնելու հարց է, այլ մարդկային ստեղծագործության և համակարգչի միջև ճիշտ սիմբիոտիկ հարաբերություններ գտնելու խնդիր:
- Data Intelligence Agent
An advocate of human-computer symbiosis, Shyam Sankar looks for clues in big and disparate data sets. Full bio

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

Ես ուզում եմ ձեզ պատմել 2 շախմատային
խաղերի մասին:
00:16
I'd like to tell you about two games of chess.
0
512
2556
00:18
The first happened in 1997, in which Garry Kasparov,
1
3068
3864
Առաջինը 1997թ. էր, որում Գարրի Կասպարովը,
00:22
a human, lost to Deep Blue, a machine.
2
6932
3716
մարդկային էակը, պարտվեց Deep Blue-ին,
մեքենային:
00:26
To many, this was the dawn of a new era,
3
10648
2240
Շատերի համար սա նոր դարաշրջանի սկիզբն էր,
00:28
one where man would be dominated by machine.
4
12888
2779
որտեղ մարդուն կգերակշռեր մեքենան:
00:31
But here we are, 20 years on, and the greatest change
5
15667
3334
Բայց ահա մենք 20 տարի անց, և ամենամեծ
փոփոխությունը
00:34
in how we relate to computers is the iPad,
6
19001
2690
համակարգչի հանդեպ մեր վերաբերմունքում
iPad-ն է,
00:37
not HAL.
7
21691
2045
HAL-ը չէ:
00:39
The second game was a freestyle chess tournament
8
23736
2648
Երկրորդ խաղը ազատ ոճի շախմատի մրցաշար էր
00:42
in 2005, in which man and machine could enter together
9
26384
2969
2005ին, որում մարդն ու մեքենան կարող էին
մասնակցել
00:45
as partners, rather than adversaries, if they so chose.
10
29353
4666
որպես գործընկերներ, այլ ոչ թե
հակառակորդներ, եթե դա ընտրեին:
00:49
At first, the results were predictable.
11
34019
1851
Առաջին, արդյունքները կանխատեսելի էին:
00:51
Even a supercomputer was beaten by a grandmaster
12
35870
2497
Նույնիսկ սուպերհամակարգիչը պարտվեց
գրոսմայստերին,
00:54
with a relatively weak laptop.
13
38367
2312
ով համեմատաբար թույլ լափթոփ ուներ:
00:56
The surprise came at the end. Who won?
14
40679
2985
Անակնկալը վերջում էր: Ով հաղթեց?
00:59
Not a grandmaster with a supercomputer,
15
43664
2776
Ոչ թե գրոսմայստերը սուպերհամակարգչով,
01:02
but actually two American amateurs
16
46440
1493
այլ երկու ամերիկացի սիրողականներ՝
01:03
using three relatively weak laptops.
17
47933
3822
օգտագործելով երեք համեմատաբար
թույլ լափթոփներ:
01:07
Their ability to coach and manipulate their computers
18
51755
2596
Նրանք ունակ էին մարզել և կառավարել
համակարգիչները
01:10
to deeply explore specific positions
19
54351
2435
խորապես ուսումնասիրելու կոնկրետ դիրքերը՝
01:12
effectively counteracted the superior chess knowledge
20
56786
2390
հակադրելով գերազանց շախմատային գիտելիքներ
01:15
of the grandmasters and the superior computational power
21
59176
2609
գրոսմայստերներից և սուպեր համակարգչային
հզորություն
01:17
of other adversaries.
22
61785
1909
այլ հակառակորդներից:
01:19
This is an astonishing result: average men,
23
63694
2905
Սա զարմանալի արդյունք է. միջին մարդը,
01:22
average machines beating the best man, the best machine.
24
66599
4081
միջին մեքենաները հաղթում են
լավագույն մարդուն, լավագույն մեքենային
01:26
And anyways, isn't it supposed to be man versus machine?
25
70680
3199
Եվ միևնույնն է, չի՞ ենթադրվում մարդը՝
մեքենայի դեմ:
01:29
Instead, it's about cooperation, and the right type of cooperation.
26
73879
4152
Փոխարենը՝ դա համագործակցության մասին է, և
համագործակցության ճիշտ տեսակի մասին:
01:33
We've been paying a lot of attention to Marvin Minsky's
27
78031
2857
Մենք շատ ուշադիր հետրել ենք Մարվին Մինսկիի
01:36
vision for artificial intelligence over the last 50 years.
28
80888
3242
Արհեստական բանականության տեսլականին
վերջին 50 տարիների ընթացքում:
01:40
It's a sexy vision, for sure. Many have embraced it.
29
84130
2262
Այն սեքսուալ է, հաստատ:
Շատերն են ընդունել այն:
01:42
It's become the dominant school of thought in computer science.
30
86392
2753
Այն գերիշխող է համակարգչային գիտության
մտքի դպրոցում:
01:45
But as we enter the era of big data, of network systems,
31
89145
3072
Բայց քանի որ մենք մտնում ենք մեծ
տվյալների, ցանցերի դարաշրջան,
01:48
of open platforms, and embedded technology,
32
92217
2698
բաց հարթակների և ներդրված
տեխնոլոգիաների դարաշրջան,
01:50
I'd like to suggest it's time to reevaluate an alternative vision
33
94915
3392
ես կուզեի առաջարկել, որ ժամանակն է
վերանայել այլընտրանքային տեսլականը,
01:54
that was actually developed around the same time.
34
98307
3070
որը զարգացվել է գրեթե նույն ժամանակ:
01:57
I'm talking about J.C.R. Licklider's human-computer symbiosis,
35
101377
3332
Ես խոսում եմ Ջ. Կ. Ռ. Լիկլայդերի
մարդ-համակարգիչ սիմբիոնի մասին,
02:00
perhaps better termed "intelligence augmentation," I.A.
36
104709
3808
թերևս ավելիլավ անվանված «մտավոր
ունակությունների աճ», --
02:04
Licklider was a computer science titan who had a profound
37
108517
2640
Լիկլայդերը համակարգչային գիտության
տիտան էր, ով խոր
02:07
effect on the development of technology and the Internet.
38
111157
3006
ազդեցություն ունեցավ տեխնոլոգիայի և
ինտերնետի զարգացման վրա:
02:10
His vision was to enable man and machine to cooperate
39
114163
2868
Նրա տեսլականը թույլ կտար մարդուն և
մեքենային համագործակցել
02:12
in making decisions, controlling complex situations
40
117031
3590
որոշումների կայացման մեջ, բարդ
իրավիճակները հսկելու ժամանակ՝
02:16
without the inflexible dependence
41
120621
1770
առանց անճկուն կախվածություն ունենալու
02:18
on predetermined programs.
42
122391
2533
կանխորոշված ծրագրերից:
02:20
Note that word "cooperate."
43
124924
2498
Նկատեք «համագործակցել» բառը:
02:23
Licklider encourages us not to take a toaster
44
127422
2747
Լիկլայդերը խրախուսում էր մեզ
ոչ թե վերցնել տոստերը
02:26
and make it Data from "Star Trek,"
45
130169
2284
և դարձնել այն Դեյտան «Աստղային Ուղիից»,
02:28
but to take a human and make her more capable.
46
132453
3535
այլ վերցնել մարդուն և դարձնել նրան
ավելի ընդունակ:
02:31
Humans are so amazing -- how we think,
47
135988
1911
Մարդն ապշեցուցիչ է՝ ինչպես ենք մտածում,
02:33
our non-linear approaches, our creativity,
48
137899
2618
Մեր ոչ գծային մոտեցումները և
ստեղծագործականությունը,
02:36
iterative hypotheses, all very difficult if possible at all
49
140517
2131
կրկնվող վարկածներ, բոլորը բարդ, եթե իհարկե
02:38
for computers to do.
50
142648
1345
համակարգչի համար հնարավոր:
02:39
Licklider intuitively realized this, contemplating humans
51
143993
2452
Լիկլայդերը ինտուիտիվ հասկացավ, որ
մտածող մարդիկ են
02:42
setting the goals, formulating the hypotheses,
52
146445
2327
նպատակներ դնողը, վարկածներ ձևակերպողը,
02:44
determining the criteria, and performing the evaluation.
53
148772
3376
չափանիշներ որոշողը, գնահատում կատարողը:
02:48
Of course, in other ways, humans are so limited.
54
152148
1775
Իհարկե, մարդիկ նաև սահմանափակ են:
02:49
We're terrible at scale, computation and volume.
55
153923
3235
Մենք սարսափելի ենք մասշտաբի, հաշվարկի
և ծավալի հարցերում:
02:53
We require high-end talent management
56
157158
1836
Պահանջում ենք բարձրակարգ կառավարում,
02:54
to keep the rock band together and playing.
57
158994
2064
որ պահենք ռոք խումբը միասին և երգող:
02:56
Licklider foresaw computers doing all the routinizable work
58
161058
2204
Ըստ Լիկլայդերի՝ համակարգիչը կանի
առօրյա գործերը
02:59
that was required to prepare the way for insights and decision making.
59
163262
3276
անհրաժեշտ՝ ըմբռնման և որոշումներ
կայացնելու ուղիներ գտնելու համար:
03:02
Silently, without much fanfare,
60
166538
2224
Լռելյայն, առանց մեծ շուքի,
03:04
this approach has been compiling victories beyond chess.
61
168762
3354
այս մոտեցումը շախմատից դուրս
հաղթանակներ է կազմել:
03:08
Protein folding, a topic that shares the incredible expansiveness of chess —
62
172116
3356
Պրոտեինի բաժանումը, թեմա, որ կիսում է
շախմատի անհավատալի տարածումը.
03:11
there are more ways of folding a protein than there are atoms in the universe.
63
175472
3042
պրոտեինի կիսման ավելի շատ ձևեր կան,
քան տիեզերքում ատոմներ:
03:14
This is a world-changing problem with huge implications
64
178514
2353
Սա աշխարը փոխող խնդիր է՝ ունենալով
մեծ հետևանքներ
03:16
for our ability to understand and treat disease.
65
180867
2308
այդ ախտը ընբռնել, բուժելու մեր
ունակության վրա
03:19
And for this task, supercomputer field brute force simply isn't enough.
66
183175
4248
Այս խնդրի համար սուպերհամակարգիչը
բավական չէ
03:23
Foldit, a game created by computer scientists,
67
187423
2384
Ֆոլդիթը, համակարգչի գիտնականների
ստեղծած խաղը,
03:25
illustrates the value of the approach.
68
189807
2502
ցույց է տալիս այս մոտեցման արժեքը:
03:28
Non-technical, non-biologist amateurs play a video game
69
192309
3041
Ոչ-տեխնիկական, ոչ-կենսաբան սիրողները
խաղում են վիդեո խաղ,
03:31
in which they visually rearrange the structure of the protein,
70
195350
3073
որում վիզուալ վերադասավորում են
պրոտեինի կառուցվածքը, թույլ տալով
03:34
allowing the computer to manage the atomic forces
71
198423
1499
համակարգչին ղեկավարել ատոմային
03:35
and interactions and identify structural issues.
72
199922
2957
ուժերը և փոխազդեցությունները,
բացահայտել կառուցվածքային հարցեր:
03:38
This approach beat supercomputers 50 percent of the time
73
202879
3023
Այս մոտեցումը սուպերհամակարգչին հաղթում է
դեպքերի 50 տոկոսում
03:41
and tied 30 percent of the time.
74
205902
2584
և կախում է դեպքերի 30 տոկոսում:
03:44
Foldit recently made a notable and major scientific discovery
75
208486
3137
Ֆոլդիթը վերջերս զգալի և խոշոր գիտական
հայտնագործություն արեց
03:47
by deciphering the structure of the Mason-Pfizer monkey virus.
76
211623
3160
Mason-Pfizer կապիկ վիրուսի կառուցվածքը վերծանելով:
03:50
A protease that had eluded determination for over 10 years
77
214783
3015
Պրոտեազները, որոնք չէր ստացվում
սահմանել մոտ 10 տարի,
03:53
was solved was by three players in a matter of days,
78
217798
2626
որոշվեց երեք խաղացողների կողմից
մի քանի օրում,
03:56
perhaps the first major scientific advance
79
220424
2025
թերևս առաջին խոշոր գիտական առաջխաղացումը,
03:58
to come from playing a video game.
80
222449
2323
որ եկավ վիդեո խաղ խաղալու արդյունքում:
04:00
Last year, on the site of the Twin Towers,
81
224772
2181
Նախորդ տարի, Երկվորյակ Աշտարակների
վայրում,
04:02
the 9/11 memorial opened.
82
226953
1473
9/11-ի հուշարձանը բացվեց:
04:04
It displays the names of the thousands of victims
83
228426
2721
Այն ցուցադրում է հազարավոր զոհերի
անունները
04:07
using a beautiful concept called "meaningful adjacency."
84
231147
3063
օգտագործելով գեղեցիկ հայեցակարգ՝ կոչվող
«իմաստալից մոտիկություն»:
04:10
It places the names next to each other based on their
85
234210
2166
Այն տեղադրում է անունները՝ հիմնվելով նրանց
04:12
relationships to one another: friends, families, coworkers.
86
236376
2213
կապի վրա՝ ընկերներ, ընտանիք,
աշխատակիցներ:
04:14
When you put it all together, it's quite a computational
87
238589
3028
Երբ դուք դնում եք բոլորն իրար կողքի, դա
հաշվողական
04:17
challenge: 3,500 victims, 1,800 adjacency requests,
88
241617
4223
խնդիր է՝ 3500 զոհ, 1800 մոտիկ պահանջներ,
04:21
the importance of the overall physical specifications
89
245840
3092
ընդհանուր ֆիզիկական բնութագրերի
կարևորությունը
04:24
and the final aesthetics.
90
248932
2137
և վերջնական էսթետիկան:
04:26
When first reported by the media, full credit for such a feat
91
251069
2615
Երբ ԶԼՄները հայտնեցին, այդ սխրանքի
ամբողջ պատիվը
04:29
was given to an algorithm from the New York City
92
253684
1892
տրվում էր մի ալգորիթմի՝ Նյու Յորքյան
04:31
design firm Local Projects. The truth is a bit more nuanced.
93
255576
4001
Լոքալ Փրոջեքթս դիզայն ընկերության մշակած:
Ճշմարտությունը նրբություններ ունի:
04:35
While an algorithm was used to develop the underlying framework,
94
259577
2871
Երբ ալգորիթմը կիրառվեց հիմնական
շրջանակը զարգացնելու համար,
04:38
humans used that framework to design the final result.
95
262448
3008
մարդիկ կիրառեցին շրջանակը վերջնական
արդյունքը ստեղծելու համար:
04:41
So in this case, a computer had evaluated millions
96
265456
2225
Այս դեպքում համակարգիրը գնահատեց
միլիոնավոր
04:43
of possible layouts, managed a complex relational system,
97
267681
3335
հնարավոր դասավորումները, կառավարեց բարդ
հարաբերական համակարգը,
04:46
and kept track of a very large set of measurements
98
271016
2414
գրանցելով մի շատ մեծ շարք հաշվարկներ
04:49
and variables, allowing the humans to focus
99
273430
2410
և փոփոխականներ, թույլ տալով մարդկանց
կենտրոնանալ
04:51
on design and compositional choices.
100
275840
2802
դիզայնի և կոմպոզիցիոն տարբերակների վրա:
04:54
So the more you look around you,
101
278642
1036
Ձեր շուրջը նայելով
04:55
the more you see Licklider's vision everywhere.
102
279678
1962
ավելի շատ կտեսնեք Լիկլայդերի տեսությունը:
04:57
Whether it's augmented reality in your iPhone or GPS in your car,
103
281640
3304
Լինի դա աճած իրականությունը ձեր iPhoneում,
թե GPSը ձեր մեքենայում,
05:00
human-computer symbiosis is making us more capable.
104
284944
2970
մարդ-համակարգիչ սիմբիոզը մեզ
ավելի ընդունակ է դարձնում:
05:03
So if you want to improve human-computer symbiosis,
105
287914
1655
Եթե ուզեք լավացնել մարդ-համակարգիչ
05:05
what can you do?
106
289569
1429
սիմբիոզը, ի՞նչ կարող եք անել:
05:06
You can start by designing the human into the process.
107
290998
2452
Կարող եք սկսել մարդուն պրոցեսի մեջ
նախագծելուց:
05:09
Instead of thinking about what a computer will do to solve the problem,
108
293450
2204
փոխանակ մտածել, թե ինչ է անելու
համակարգիչը
05:11
design the solution around what the human will do as well.
109
295654
3869
խնդիրը լուծելու համար, նախագծեք նաև,
թե ինչ է անելու մարդը:
05:15
When you do this, you'll quickly realize that you spent
110
299523
1937
Երբ դուք դա անեք, կհասկանաք, որ ծախսեցիք
05:17
all of your time on the interface between man and machine,
111
301460
2879
ձեր ամբողջ ժամանակը մարդու և մեքենայի
միջև ինտերֆեյսի վրա,
05:20
specifically on designing away the friction in the interaction.
112
304339
3099
մասնավորապես, փոխգործակցության բախումից
խուսափման նախագծումը:
05:23
In fact, this friction is more important than the power
113
307438
2766
Իրականում, այդ բախումը ավելի կարևոր է, քան
05:26
of the man or the power of the machine
114
310204
2052
մարդու ուժը կամ մեքենայի ուժը
05:28
in determining overall capability.
115
312256
1931
ընդհանուր ընդունակությունները որոշելիս:
05:30
That's why two amateurs with a few laptops
116
314187
1977
Ահա թե ինչու 2 սիրողները մի քանի լափթոփով
05:32
handily beat a supercomputer and a grandmaster.
117
316164
2456
ճարպկորեն հաղթեցին սուպերամակարգչին և
գրոսմայստերին:
05:34
What Kasparov calls process is a byproduct of friction.
118
318620
3005
Ինչը Կասպարովը կոչում է բախման
կողմնակի արդյունք:
05:37
The better the process, the less the friction.
119
321625
2401
Ինչքան լավն է պրոցեսը, այնքան
փոքր է բախումը:
05:39
And minimizing friction turns out to be the decisive variable.
120
324026
4256
Եվ բախման փոքրացումը դառնում է որոշիչ
փոփոխական:
05:44
Or take another example: big data.
121
328282
2243
Կամ վերցնենք այլ օրինակ. մեծ տվյալները:
05:46
Every interaction we have in the world is recorded
122
330525
1906
Աշխարհում ամեն փոխազդեցություն
05:48
by an ever growing array of sensors: your phone,
123
332431
3059
գրանցվում է արագ աճող սենսորների
զանգվածով՝ ձեր հեռախոսը,
05:51
your credit card, your computer. The result is big data,
124
335490
2373
քարտերը, համակարգիչը: Արդյունքը մեծ
տվյալներն են
05:53
and it actually presents us with an opportunity
125
337863
1742
և այն իրոք հնարավորություն է տալիս
05:55
to more deeply understand the human condition.
126
339605
2662
ավելի խորությամբ հասկանալ մարդու վիճակը:
05:58
The major emphasis of most approaches to big data
127
342267
2305
Հիմնական շեշտը մեծ տվյալներին դիմելիս
06:00
focus on, "How do I store this data? How do I search
128
344572
2215
բերվում է.«Ի՞նչպես պահեմ տվյալը
06:02
this data? How do I process this data?"
129
346787
2276
Ի՞նչպես փնտրեմ, Ի՞նչպես մշակեմ»
Անհրաժեշտ, բայց անբավարար հարցեր
06:04
These are necessary but insufficient questions.
130
349063
2204
06:07
The imperative is not to figure out how to compute,
131
351267
2471
Հրատապը ոչ թե գտնել, թե ինչպես պիտի
հաշվարկել, այլ
ինչ հաշվել: Ի՞նչպես հակադրեք մարդու
ինտուիցիցան
06:09
but what to compute. How do you impose human intuition
132
353738
2184
տվյալների հետ այս սանդղակում:
06:11
on data at this scale?
133
355922
1791
Նորից,սկսենք մարդուն
պրոցեսում դնելով:
06:13
Again, we start by designing the human into the process.
134
357713
3499
06:17
When PayPal was first starting as a business, their biggest
135
361212
2812
Երբ PayPal-ը սկսում էր որպես բիզնես,
նրանց ամենամեծ
մարտահրավերը չէր. «Ի՞նչպես գումար ուղարկեմ
առցանց»
06:19
challenge was not, "How do I send money back and forth online?"
136
364024
2804
06:22
It was, "How do I do that without being defrauded by organized crime?"
137
366828
3872
այլ «Ի՞նչպես անեմ դա առանց խաբվելու
հանցագործների կողմից»
Ի՞նչու այդքան դժվար Քանզի եթե
համակարգիչները
06:26
Why so challenging? Because while computers can learn
138
370700
2088
06:28
to detect and identify fraud based on patterns,
139
372788
3144
կարող են սովորել գտնել ու տեսնել
խաբեությունն ըստ օրինակների, նրանք
չեն կարող դա անել օրինակով,
06:31
they can't learn to do that based on patterns
140
375932
1479
06:33
they've never seen before, and organized crime
141
377411
2116
որ չեն տեսել նախկինում, իսկ հանցագործները
06:35
has a lot in common with this audience: brilliant people,
142
379527
2709
շատ նման են այս հանդիսատեսին.
փայլուն մարդիկ,
06:38
relentlessly resourceful, entrepreneurial spirit — (Laughter) —
143
382236
3640
անողոք ճարպիկ, ձեռնարկատիրական ոգի
- (Ծիծաղ) -
06:41
and one huge and important difference: purpose.
144
385876
2712
և մի մեծ ու կարևոր տարբերություն.
նպատակը:
Եվ այսպես, մինչ համակարգիչները կարող են
բռնել ամենախելացի
06:44
And so while computers alone can catch all but the cleverest
145
388588
2832
սրիկաներին,ամենախելացիին բռնելը
տարբերությունն է
06:47
fraudsters, catching the cleverest is the difference
146
391420
2253
հաջողության և անհաջողության միջև:
06:49
between success and failure.
147
393673
2545
06:52
There's a whole class of problems like this, ones with
148
396218
2221
Կա նման խնդիրների մի դաս, որոշներն
ունեն
հարմարվող հակառակորդներ: Դրանք հազվադեպ,
եթե ոչ երբեք,
06:54
adaptive adversaries. They rarely if ever present with a
149
398439
2575
ունեն կրկնվող ձև, որը տեսանելի է
համակարգչի համար:
06:56
repeatable pattern that's discernable to computers.
150
401014
2736
06:59
Instead, there's some inherent component of innovation or disruption,
151
403750
3993
Հակառակը, կա նորարարության և կազմալուծման
բնորոշ բաղադրիչ,
և ավելի հաճախ այս խնդիրները
թաքնված են մեծ տվյալների մեջ:
07:03
and increasingly these problems are buried in big data.
152
407743
2735
07:06
For example, terrorism. Terrorists are always adapting
153
410478
2500
Օրինակ, տեռորիզմը: Տեռորիստները միշտ
հարմարվում են
07:08
in minor and major ways to new circumstances, and despite
154
412978
2052
նոր պայմաններին տարբեր ձևերով,
և չնայած նրան
ինչ կտեսնեք հեռուստացույցով,
հարմարանքները
07:10
what you might see on TV, these adaptations,
155
415030
3094
և դրանց դրսևորումները սկզբունքորեն
մարդկային են:
07:14
and the detection of them, are fundamentally human.
156
418124
2293
07:16
Computers don't detect novel patterns and new behaviors,
157
420417
3117
Համակարգիչները չեն տեսնում նոր ձևերն ու
վարքագիծը,
իսկ մարդիկ՝ այո: Մարդիկ, կիրառելով
տեխնոլոգիա, ստուգելով հիպոթեզներ,
07:19
but humans do. Humans, using technology, testing hypotheses,
158
423534
3235
07:22
searching for insight by asking machines to do things for them.
159
426769
4620
փնտրում են ըմբռնում՝ մեքենաներին ասելով
բաներ անել իրենց համար:
07:27
Osama bin Laden was not caught by artificial intelligence.
160
431389
2320
Օսամա բեն Լադենին չէր բռնել արհեստական
ինտելեկտը:
07:29
He was caught by dedicated, resourceful, brilliant people
161
433709
2553
Նրան բռնեցին նվիրված, ճարպիկ, հիանալի
մարդիկ
տարբեր տեխնոլոգիաների հետ համագործակցելով:
07:32
in partnerships with various technologies.
162
436262
4269
07:36
As appealing as it might sound, you cannot algorithmically
163
440531
2818
Ինչքան էլ գրավիչ լինի, դուք չեք կարող
ալգորիթմորեն մշակել
07:39
data mine your way to the answer.
164
443349
1601
տվյալներ՝ պատասխանը փնտրելիս:
Չկա «Գտնել տեռորիստ» կոճակ, և
ինչքան շատ տվյալներ
07:40
There is no "Find Terrorist" button, and the more data
165
444950
2855
07:43
we integrate from a vast variety of sources
166
447805
2302
մենք ինտեգրում ենք տարբեր աղբյուրներից
շատ լայն տվյալների ֆորմատների միջից,
տարբեր
07:46
across a wide variety of data formats from very
167
450107
2133
սիստեմներից, այնքան ոչ-էֆեկտիվ
կլինի մշակումը:
07:48
disparate systems, the less effective data mining can be.
168
452240
3309
07:51
Instead, people will have to look at data
169
455549
2024
Փոխարենը մարդիկ կնայեն
տվյալները և կփորձեն
հասկանալ և ինչպես Լիկլայդերն էր
կանխագուշակել
07:53
and search for insight, and as Licklider foresaw long ago,
170
457573
3456
07:56
the key to great results here is the right type of cooperation,
171
461029
2685
մեծ արդյունքների բանալին ճիշտ
համագործակցության տեսակն է,
07:59
and as Kasparov realized,
172
463714
1524
և ինչպես Կասպարովը հասկացավ,
08:01
that means minimizing friction at the interface.
173
465238
3031
դա նշանակում է նվազեցնել ինտերֆեյսի
հետ բախումը:
08:04
Now this approach makes possible things like combing
174
468269
2758
Այժմ այս մոտեցումը հնարավոր է դարձնում
այնպիսի բաներ,ինչպես
08:06
through all available data from very different sources,
175
471027
3386
տարբեր աղբյուրներից բոլոր մատչելի
տվյալների համակցումը,
08:10
identifying key relationships and putting them in one place,
176
474413
2792
հայտնաբերելով գլխավոր հարաբերությունները
և մի տեղում դնելով
08:13
something that's been nearly impossible to do before.
177
477205
2928
մի բան, որ նախկինում անհնար էր անել:
08:16
To some, this has terrifying privacy and civil liberties
178
480133
1942
Ոմանց համար սա գաղտնիության և ազատության
08:17
implications. To others it foretells of an era of greater
179
482075
3410
հետևանքներ ունի: Այլոց համար՝
կանխագուշակում է նոր էրա՝ ավելի մեծ
08:21
privacy and civil liberties protections,
180
485485
1909
գաղտնիության և ազատության պաշտպանության,
08:23
but privacy and civil liberties are of fundamental importance.
181
487394
2936
բայց դրանք ֆունդամենտալ կարևորություն
ունեն:
08:26
That must be acknowledged, and they can't be swept aside,
182
490330
2193
Դա պետք է ընդունել և դրանք չեն
կարող դեն նետել,
08:28
even with the best of intents.
183
492523
2530
նույնիսկ լավագույն մտադրություններվ:
08:30
So let's explore, through a couple of examples, the impact
184
495053
2518
Եկեք մի քանի օրինակով ուսումնասիրենք
ազդեցությունը,
08:33
that technologies built to drive human-computer symbiosis
185
497571
2406
որ տեխնոլոգիաները, ստեղծված
մարդ-համակարգիչ
08:35
have had in recent time.
186
499977
2919
սիմբիոզի առաջընթացի համար, ունեին վերջերս:
08:38
In October, 2007, U.S. and coalition forces raided
187
502896
3416
2007թ հոկտեմբերին ԱՄՆ-ն և կոալիցիոն
ուժերը ներխուժեցին
08:42
an al Qaeda safe house in the city of Sinjar
188
506312
2416
Ալ Քաիդայի անվտանգ տունը Սինջար քաղաքում
08:44
on the Syrian border of Iraq.
189
508728
1934
Սիրիայի հետ Իրաքի սահմանին:
08:46
They found a treasure trove of documents:
190
510662
2376
Նրանք գտան փաստաթղթերի գանձարան.
08:48
700 biographical sketches of foreign fighters.
191
513038
2335
օտարերկրյա զինյալների 700 կենսագրական
ակնարկներ:
08:51
These foreign fighters had left their families in the Gulf,
192
515373
2584
Այս զինյալներն ընտանիքները
թողել էին Պարսից ծոցում,
08:53
the Levant and North Africa to join al Qaeda in Iraq.
193
517957
3146
Լևանտում և Հյուսիսային Աֆրիկայում,
որ միանան ալ Քաիդային Իրաքում:
08:57
These records were human resource forms.
194
521103
1616
Սրանք մարդկային ռեսուրսների ձև են:
08:58
The foreign fighters filled them out as they joined the organization.
195
522719
2855
Զինյալները լրացրել են դրանք
կազմակերպությանը միանալիս:
09:01
It turns out that al Qaeda, too,
196
525574
1211
Պարզվում է, ալ Քաիդան
09:02
is not without its bureaucracy. (Laughter)
197
526785
2597
նույնպես առանց բյուրոկրատիայի չէ: (Ծիծաղ)
09:05
They answered questions like, "Who recruited you?"
198
529382
2098
Նրանք պատասխանել են հարցերի.
Ով է վարձել ձեզ?
09:07
"What's your hometown?" "What occupation do you seek?"
199
531480
2854
Որն է ձեր հայրենի քաղաքը? Ինչ զբաղմունք
եք փնտրում?
09:10
In that last question, a surprising insight was revealed.
200
534334
3169
Վերջին հարցում զարմանալի բան պարզվեց:
09:13
The vast majority of foreign fighters
201
537503
2400
Օտարերկրյա զինյալների ճնշող
մեծամասնությունը
09:15
were seeking to become suicide bombers for martyrdom --
202
539903
2400
ուզում էին դառնալ մահապարտ ռմբարկու,
09:18
hugely important, since between 2003 and 2007, Iraq
203
542303
4338
շատ կարևոր, քանի որ 2003թ և 2007թ միջև
Իրաքն ունեցել է
09:22
had 1,382 suicide bombings, a major source of instability.
204
546641
4244
1382 մահապարտ ռմբարկուներ, անկայունության
գլխավոր աղբյուրը:
09:26
Analyzing this data was hard. The originals were sheets
205
550885
2058
Տվյալների վերլուծումը բարդ էր:
Բնօրինակները
09:28
of paper in Arabic that had to be scanned and translated.
206
552943
2742
թղթի թերթեր էին արաբերենով, որ
պետք էր սկանել և թարգմանել:
09:31
The friction in the process did not allow for meaningful
207
555685
2192
Գործընթացում բախումը թույլ չտվեց իմաստալից
09:33
results in an operational time frame using humans, PDFs
208
557877
3350
արդյունքներ ստանալ օպերատիվ ժամկետներում,
կիրառելով մարդկանց, PDFներ
09:37
and tenacity alone.
209
561227
2218
և միայն համառությունը:
09:39
The researchers had to lever up their human minds
210
563445
1953
Հետազոտողները ստիպված լարեցին
իրենց մտքերը
09:41
with technology to dive deeper, to explore non-obvious
211
565398
2345
տեխնոլոգիայի հետ,որ խորանան, հետազոտեն
ոչ բացահայտ
09:43
hypotheses, and in fact, insights emerged.
212
567743
3218
հիպոթեզները, և, իրոք, գաղափարներ
առաջացան:
09:46
Twenty percent of the foreign fighters were from Libya,
213
570961
2644
20 տոկոսը զինյալներ էին Լիբիայից,
09:49
50 percent of those from a single town in Libya,
214
573605
2968
նրանց 5 տոկոսը Լիբիայի նույն քաղաքից էին,
09:52
hugely important since prior statistics put that figure at
215
576573
2450
շատ կարևոր, քանզի ըստ նախորդ
վիճակագրության այդ թիվը
09:54
three percent. It also helped to hone in on a figure
216
579023
2383
3 տոկոս էր: Դա նաև օգնեց ուշադրությունը
սրել դեպի
09:57
of rising importance in al Qaeda, Abu Yahya al-Libi,
217
581406
2977
Ալ Քաիդայի աճող կարևորության անձ
Աբու Յահյա Ալ-Լիբին,
10:00
a senior cleric in the Libyan Islamic fighting group.
218
584383
2631
ով լիբիական իսլամական պայքարի խմբի
ավագ հոգևորական էր:
10:02
In March of 2007, he gave a speech, after which there was
219
587014
2664
2007թ. մարտին նա ճառ արտասանեց, որից հետո
10:05
a surge in participation amongst Libyan foreign fighters.
220
589678
3466
մասնակցության ալիք բարձրացավ լիբիական
օտարերկրյա զինյալների միջև:
10:09
Perhaps most clever of all, though, and least obvious,
221
593144
3106
Թերևս առավել խելացին, սակայն,
ամենաքիչ ակնհայտը,
10:12
by flipping the data on its head, the researchers were
222
596250
2073
շրջելով տվյալները գլխի վրա, հետազոտողները
10:14
able to deeply explore the coordination networks in Syria
223
598323
2900
կարողացան խորությամբ բացահայտել Սիրիայում
համակարգման ցանցերը
10:17
that were ultimately responsible for receiving and
224
601223
2517
որոնք վերջնական հաշվով պատասխանատու էին
օտարերկրյա
10:19
transporting the foreign fighters to the border.
225
603740
2464
զինյալների ստացման և
արտասահման փոխադրման համար:
10:22
These were networks of mercenaries, not ideologues,
226
606204
2633
Սրանք ոչ թե գաղափարախոսներ,
այլ վարձկանների ցանցեր էին,
10:24
who were in the coordination business for profit.
227
608837
2398
ովքեր բիզնեսն էին համակարգում՝
շահույթի համար:
10:27
For example, they charged Saudi foreign fighters
228
611235
1904
Օրինակ, Սաուդյան
զինյալներից գանձում էին
10:29
substantially more than Libyans, money that would have
229
613139
2199
ավելի շատ, քան լիբիացիներից, փողեր, որ
10:31
otherwise gone to al Qaeda.
230
615338
2320
հակառակ դեպքում կգնային ալ Քաիդային:
10:33
Perhaps the adversary would disrupt their own network
231
617658
2045
Թերևս հակառակորդը կքանդեր սեփական ցանցը,
10:35
if they knew they cheating would-be jihadists.
232
619703
3035
եթե իմանային, որ խաբում են ջիհադիստներին:
10:38
In January, 2010, a devastating 7.0 earthquake struck Haiti,
233
622738
3745
2010թ հունվարին 7,0 բալանոց ավերիչ
երկրաշարժը հարվածեց Հաիթիին,
10:42
third deadliest earthquake of all time, left one million people,
234
626483
2916
բոլոր ժամանակների թվով 3րդ ամենամահացու
երկրաշարժը՝ թողնելով
10:45
10 percent of the population, homeless.
235
629399
2584
մեկ միլիոն մարդ, բնակչության 10 տոկոսը,
անտուն:
10:47
One seemingly small aspect of the overall relief effort
236
631983
3137
Ընդհանուր օգնության ջանքերի թվացյալ
փոքր մի ասպեկտ
10:51
became increasingly important as the delivery of food
237
635120
2176
դարձավ այնքան կարևոր, ինչքան սննդի
առաքումը,
10:53
and water started rolling.
238
637296
2160
ջուրը սկսեց հոսել: Հունվարն ու փետրվարը
10:55
January and February are the dry months in Haiti,
239
639456
1458
Հաիթիում չոր ամիսներ են,
10:56
yet many of the camps had developed standing water.
240
640914
2942
այնուամենային, շատ ճամբարներ
մշտապես ջրի մեջ էին:
10:59
The only institution with detailed knowledge of Haiti's
241
643856
2122
Միակ հիմնարկը, որտեղ Հաիթիի
ջրհեղեղների մասին
11:01
floodplains had been leveled
242
645978
1297
մանրամասն տվյալներ ուներ,
11:03
in the earthquake, leadership inside.
243
647275
3008
քանդվել էր երկրաշարժի ժամանակ՝
ղեկավարությունը ներսում:
11:06
So the question is, which camps are at risk,
244
650283
2575
Հարցն այն էր, թե որ ճամբարներն են
վտանգի տակ,
11:08
how many people are in these camps, what's the
245
652858
1921
քանի մարդ կար այդ ճամբարներում, որոնք են
11:10
timeline for flooding, and given very limited resources
246
654779
2311
հեղեղման ժամկետները և տրված
շատ քիչ ռեսուրսներով
11:12
and infrastructure, how do we prioritize the relocation?
247
657090
3384
և ենթակառուցվածքներով ինչպես առաջնահերթ
տեղաբաշխում անենք?
11:16
The data was incredibly disparate. The U.S. Army had
248
660474
2344
Տվյալները աննկարագրելի ցրված էին:
ԱՄՆ բանակն ուներ
11:18
detailed knowledge for only a small section of the country.
249
662818
2929
մանրամասն տվյալներ երկրի միայն փոքր
շրջանի մասին:
11:21
There was data online from a 2006 environmental risk
250
665747
2511
Օնլայն տվյալներ կային 2006թ.
բնապահպանական ռիսկերի
11:24
conference, other geospatial data, none of it integrated.
251
668258
2664
կոնֆերանսից,այլ երկրաբանական տվյալներ,
ոչ մեկը չինտեգրված
11:26
The human goal here was to identify camps for relocation
252
670922
2958
Մարդկանց նպատակն էր հայտնաբերել
տեղափոխման ենթակա ճամբարները՝
11:29
based on priority need.
253
673880
2395
հիմնվելով գերակա կարիքի վրա:
11:32
The computer had to integrate a vast amount of geospacial
254
676275
2440
Համակարգիչը ստիպված էր ինտեգրել
բազմաքանակ
11:34
information, social media data and relief organization
255
678715
2584
երկրաբանական ինֆորմացիա, սոցիալական
մեդիայի տվյալներ և
11:37
information to answer this question.
256
681299
3480
օգնող կազմակերպության տվյալները՝
հարցին պատասխանելու համար:
11:40
By implementing a superior process, what was otherwise
257
684779
2415
գերազանց գործընթացի իրականացումով
այն, ինչ
11:43
a task for 40 people over three months became
258
687194
2608
այլ դեպքում 40 հոգու համար
3 ամիս տևող խնդիր էր, դարձավ
11:45
a simple job for three people in 40 hours,
259
689802
3176
40 ժամ տևող հասարակ աշխատանք
3 մարդու համար,
11:48
all victories for human-computer symbiosis.
260
692978
2628
Բոլորը մարդ-համակարգիչ սիմբիոզի
հաղթանակներ են:
11:51
We're more than 50 years into Licklider's vision
261
695606
2054
Մենք ավելի քան 50 տարի է Լիկլայդերի
ապագայի
11:53
for the future, and the data suggests that we should be
262
697660
2242
տեսլականում ենք և տվյալները վկայում են,
որ մենք
11:55
quite excited about tackling this century's hardest problems,
263
699902
3030
պիտի ոգևորված լինենք այս դարի ամենաբարդ
խնդիրներն ընտրելում,
11:58
man and machine in cooperation together.
264
702932
2947
մարդու և մեքենայի համագործակցությունը:
12:01
Thank you. (Applause)
265
705879
2197
Շնորհակալություն: (Ծափեր)
12:03
(Applause)
266
708076
2505
(Ծափեր)
Translated by Hrachya Kocharyan
Reviewed by Kristine Sargsyan

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Shyam Sankar - Data Intelligence Agent
An advocate of human-computer symbiosis, Shyam Sankar looks for clues in big and disparate data sets.

Why you should listen

Shyam Sankar is a Director at Palantir Technologies, a secretive Silicon Valley company where he oversees deployments of the company's core technology, which helps law enforcement teams and corporations analyze giant, unrelated databases for clues to potential ... anything. Palantir technologies has been used to find missing children, to detect banking fraud, and to uncover the Shadow Network, a cyber-spy ring that stooped so low as to hack the Dalai Lama's email.

As part of his work, Sankar thinks deeply about the place where human and machine intelligence meet. While artificial intelligence (AI) is the dominant paradigm, he is an advocate of JCR Licklider's "intelligence augmentation" (IA) approach, where algorithms and brains work together to solve problems.

More profile about the speaker
Shyam Sankar | Speaker | TED.com