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: Spletno sodelovanje ogromnih razsežnosti

Filmed:
1,740,008 views

Po ponovni zasnovi formul CAPTCHA, s katerimi vsak naš vnos pomaga pri digitalizaciji knjig, se je Luis von Ahn spraševal, kako še lahko izkoristimo majcene prispevke spletnih uporabnikov za velike skupne cilje. Na TEDxCMU predstavi nov velikopotezen projekt, Duolingo, ki milijonom po svetu omogoča učenje novega jezika preko prevajanja spleta na hiter, učinkovit in brezplačen način.
- 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 manyveliko of you had to fillizpolnite out some sortRazvrsti of websplet formobrazec
0
0
2000
Koliko vas je pri izpolnjevanju spletnih obrazcev
00:17
where you've been askedvprašal to readpreberite a distortedizkrivljene sequencezaporedje of charactersznakov like this?
1
2000
2000
moralo razbrati tak popačen niz znakov?
00:19
How manyveliko of you foundnajdemo it really, really annoyingnadležen?
2
4000
2000
Kolikim se zdi to res zoprno?
00:21
Okay, outstandingizjemne. So I inventedizumil that.
3
6000
3000
Prav, krasno. To sem torej izumil jaz.
00:24
(LaughterSmeh)
4
9000
2000
(Smeh)
00:26
Or I was one of the people who did it.
5
11000
2000
Bil sem eden od izumiteljev.
00:28
That thing is calledpozval a CAPTCHACAPTCHA.
6
13000
2000
Ta reč se imenuje CAPTCHA.
00:30
And the reasonrazlog it is there is to make sure you, the entitysubjekt fillingpolnjenje out the formobrazec,
7
15000
2000
Njen namen je, da zagotovi, da obrazec izpolnjuje
00:32
are actuallydejansko a humančlovek and not some sortRazvrsti of computerračunalnik programprogram
8
17000
3000
človek in ne kak računalniški program,
00:35
that was writtennapisano to submitpredloži the formobrazec millionsmilijoni and millionsmilijoni of timeskrat.
9
20000
2000
sprogramiran, da nepretrgoma oddaja obrazce.
00:37
The reasonrazlog it worksdela is because humansljudje,
10
22000
2000
Stvar deluje, ker ljudje,
00:39
at leastvsaj non-visually-impairedNon-slabovidne humansljudje,
11
24000
2000
vsaj tisti, ki niso slabovidni,
00:41
have no troubletežave readingbranje these distortedizkrivljene squigglyzavito charactersznakov,
12
26000
2000
brez težav prepoznajo te popačene znake,
00:43
whereasmedtem ko computerračunalnik programsprogramov simplypreprosto can't do it as well yetše.
13
28000
3000
računalniški programi pa tega
še ne zmorejo tako dobro.
00:46
So for exampleprimer, in the caseprimera of TicketmasterTicketmaster,
14
31000
2000
Na strani Ticketmaster
00:48
the reasonrazlog you have to typetip these distortedizkrivljene charactersznakov
15
33000
2000
z vpisom teh skrivljenih znakov preprečite
00:50
is to preventpreprečiti scalpersscalpers from writingpisanje a programprogram
16
35000
2000
preprodajalcem vstopnic, da bi ustvarili program,
00:52
that can buykupiti millionsmilijoni of ticketsvstopnice, two at a time.
17
37000
2000
ki bi jih lahko po dve naenkrat kupil na tisoče.
00:54
CAPTCHAsCAPTCHAs are used all over the InternetInternet.
18
39000
2000
CAPTCHE se uporabljajo širom spleta.
00:56
And sinceod they're used so oftenpogosto,
19
41000
2000
Zaradi pogostosti pojavljanja
00:58
a lot of timeskrat the precisenatančno sequencezaporedje of randomnaključen charactersznakov that is shownprikazano to the useruporabnik
20
43000
2000
je rezultat vrstnega reda znakov,
ki se izpiše,
01:00
is not so fortunatesrečo.
21
45000
2000
pogosto precej ponesrečen.
01:02
So this is an exampleprimer from the YahooYahoo registrationregistracije pagestran.
22
47000
3000
Tu je primer s strani za prijavo na Yahoo.
01:05
The randomnaključen charactersznakov that happenedse je zgodilo to be shownprikazano to the useruporabnik
23
50000
2000
Naključni znaki, ki jih je moral uporabnik vpisati,
01:07
were W, A, I, T, whichki, of courseseveda, spellurok a wordbeseda.
24
52000
3000
so W, A, I, T, kar seveda tvori besedo (počakaj).
01:10
But the bestnajboljši partdel is the messagesporočilo
25
55000
3000
Še bolj zanimivo pa je sporočilo,
01:13
that the YahooYahoo help deskmiza got about 20 minutesminut laterpozneje.
26
58000
3000
ki so ga na Yahoojevi podpori uporabnikom
prejeli 20 minut kasneje.
01:16
TextBesedilo: "Help! I've been waitingčakanje for over 20 minutesminut, and nothing happensse zgodi."
27
61000
3000
Besedilo: "Na pomoč! Čakam že več kot 20 minut,
a se ne zgodi nič."
01:19
(LaughterSmeh)
28
64000
4000
(Smeh)
01:23
This personoseba thought they neededpotrebno to wait.
29
68000
2000
Ta uporabnik je torej mislil, da mora čakati.
01:25
This of courseseveda, is not as badslab as this poorslabo personoseba.
30
70000
3000
Še slabše jo je odnesla ta oseba.
("Ponovno zaženi")
01:28
(LaughterSmeh)
31
73000
2000
(Smeh)
01:30
CAPTCHACAPTCHA ProjectProjekt is something that we did here at CarnegieCarnegie MelllonMelllon over 10 yearslet agonazaj,
32
75000
3000
S projektom CAPTCHA smo pri Carnegie Mellon začeli pred dobrim desetletjem
01:33
and it's been used everywherepovsod.
33
78000
2000
in odtlej je v splošni uporabi.
01:35
Let me now tell you about a projectprojekt that we did a fewmalo yearslet laterpozneje,
34
80000
2000
Želel pa bi vam predstaviti projekt,
ki smo ga začeli nekaj let kasneje,
01:37
whichki is sortRazvrsti of the nextNaslednji evolutionevolucijo of CAPTCHACAPTCHA.
35
82000
3000
neke vrste nadgradnjo CAPTCHE.
01:40
This is a projectprojekt that we call reCAPTCHAreCAPTCHA,
36
85000
2000
Projekt se imenuje reCAPTCHA,
01:42
whichki is something that we startedzačel here at CarnegieCarnegie MellonMellon,
37
87000
2000
z njim smo začeli pri Carnegie Mellon,
01:44
then we turnedobrnjen it into a startupzačeti companypodjetje.
38
89000
2000
nato pa je prerasel v mlado podjetje.
01:46
And then about a yearleto and a halfpol agonazaj,
39
91000
2000
Pred letom in pol
01:48
GoogleGoogle actuallydejansko acquiredpridobljene this companypodjetje.
40
93000
2000
je Google podjetje tudi prevzel.
01:50
So let me tell you what this projectprojekt startedzačel.
41
95000
2000
Naj vam predstavim projekt.
01:52
So this projectprojekt startedzačel from the followingsledi realizationrealizacija:
42
97000
3000
Osnova je bilo spoznanje,
01:55
It turnszavrti out that approximatelypribližno 200 millionmilijonov CAPTCHAsCAPTCHAs
43
100000
2000
da se približno 200 milijonov CAPTCH
01:57
are typednatipkano everydayvsak dan by people around the worldsvet.
44
102000
3000
vsakodnevno vtipka po vsem svetu.
02:00
When I first heardslišal this, I was quitečisto proudponosen of myselfjaz.
45
105000
2000
Ko sem to slišal, sem bil ponosen nase.
02:02
I thought, look at the impactvpliv that my researchraziskave has had.
46
107000
2000
Vesel sem bil, da je moje delo imelo tak vpliv.
02:04
But then I startedzačel feelingobčutek badslab.
47
109000
2000
Nato pa sem se začel počutiti slabo.
02:06
See here'sTukaj je the thing, eachvsak time you typetip a CAPTCHACAPTCHA,
48
111000
2000
Vsakič ko vtipkate CAPTCHO,
02:08
essentiallyv bistvu you wasteodpadki 10 secondssekund of your time.
49
113000
3000
namreč izgubite 10 sekund svojega časa.
02:11
And if you multiplypomnoži that by 200 millionmilijonov,
50
116000
2000
Če to pomnožite s 200 milijoni,
02:13
you get that humanityčloveštvo as a wholeceloto is wastingizgublja about 500,000 hoursure everyvsak day
51
118000
3000
vidite, da človeštvo vsak dan zapravi 500.000 ur
02:16
typingtipkanje these annoyingnadležen CAPTCHAsCAPTCHAs.
52
121000
2000
med tipkanjem teh zoprnih CAPTCH.
02:18
So then I startedzačel feelingobčutek badslab.
53
123000
2000
Počutil sem se slabo.
02:20
(LaughterSmeh)
54
125000
2000
(Smeh)
02:22
And then I startedzačel thinkingrazmišljanje, well, of courseseveda, we can't just get ridreši of CAPTCHAsCAPTCHAs,
55
127000
3000
A kljub temu jih ne moremo kar prenehati uporabljati,
02:25
because the securityvarnost of the WebWeb sortRazvrsti of dependsodvisno on them.
56
130000
2000
saj na njih temelji varnost spleta.
02:27
But then I startedzačel thinkingrazmišljanje, is there any way we can use this efforttrud
57
132000
3000
Hotel sem najti način, kako bi ta trud uporabnikov
02:30
for something that is good for humanityčloveštvo?
58
135000
2000
spremenili v nekaj dobrega za človeštvo.
02:32
So see, here'sTukaj je the thing.
59
137000
2000
Gre namreč za to.
02:34
While you're typingtipkanje a CAPTCHACAPTCHA, duringmed those 10 secondssekund,
60
139000
2000
Ko tipkate CAPTCHO, vaši možgani teh 10 sekund
02:36
your brainmožganov is doing something amazingneverjetno.
61
141000
2000
počnejo nekaj neverjetnega.
02:38
Your brainmožganov is doing something that computersračunalniki cannotne morem yetše do.
62
143000
2000
Nekaj, česar računalniki še niso sposobni.
02:40
So can we get you to do usefulkoristno work for those 10 secondssekund?
63
145000
3000
Kako lahko vaš trud teh 10 sekund
uporabimo za nekaj koristnega?
02:43
AnotherDrugo way of puttingdajanje it is,
64
148000
2000
Z drugimi besedami,
02:45
is there some humongoushumongous problemproblem that we cannotne morem yetše get computersračunalniki to solverešiti,
65
150000
2000
ali obstaja kakšna ogromna težava,
ki je računalniki še ne morejo rešiti,
02:47
yetše we can splitsplit into tinymajhen 10-second chunkskosov
66
152000
3000
lahko pa jo razdelimo na 10-sekundne delčke,
02:50
suchtako that eachvsak time somebodynekdo solvesrešuje a CAPTCHACAPTCHA
67
155000
2000
da lahko vsakdo, ki razbere in vtipka CAPTCHO,
02:52
they solverešiti a little bitbit of this problemproblem?
68
157000
2000
hkrati reši delček te težave?
02:54
And the answerodgovor to that is "yes," and this is what we're doing now.
69
159000
2000
Odgovor je "da" in s tem se trenutno ukvarjamo.
02:56
So what you maylahko not know is that nowadaysdanes while you're typingtipkanje a CAPTCHACAPTCHA,
70
161000
3000
Morda še ne veste, da se dandanes
ob vsakem vnosu CAPTCHE
02:59
not only are you authenticatingpreverjanje pristnosti yourselfsami as a humančlovek,
71
164000
2000
ne le istovetite kot ljudje,
03:01
but in additionPoleg tega you're actuallydejansko helpingpomoč us to digitizedigitalizacijo booksknjige.
72
166000
2000
pač pa tudi pomagate pri digitalizaciji knjig.
03:03
So let me explainpojasnite how this worksdela.
73
168000
2000
Naj razložim, kako deluje.
03:05
So there's a lot of projectsprojektov out there tryingposkušam to digitizedigitalizacijo booksknjige.
74
170000
2000
Veliko projektov se ubada z digitalizacijo knjig.
03:07
GoogleGoogle has one. The InternetInternet ArchiveArhiv has one.
75
172000
3000
Taka sta tudi Google ter Internet Archive.
03:10
AmazonAmazon, now with the KindleGorljivi, is tryingposkušam to digitizedigitalizacijo booksknjige.
76
175000
2000
Tudi Amazon preko Kindla dela na digitalizaciji knjig.
03:12
BasicallyV bistvu the way this worksdela
77
177000
2000
To poteka tako,
03:14
is you startZačni with an oldstar bookknjigo.
78
179000
2000
da začnemo s staro knjigo.
03:16
You've seenvidel those things, right? Like a bookknjigo?
79
181000
2000
Saj poznate te stvari, kajne? Knjige?
03:18
(LaughterSmeh)
80
183000
2000
(Smeh)
03:20
So you startZačni with a bookknjigo, and then you scanskeniranje it.
81
185000
2000
Vzamemo torej knjigo in jo skeniramo.
03:22
Now scanningskeniranje a bookknjigo
82
187000
2000
To izgleda tako,
03:24
is like takingjemanje a digitaldigitalni photographfotografija of everyvsak pagestran of the bookknjigo.
83
189000
2000
kot bi posneli digitalno fotografijo
vsake strani v knjigi.
03:26
It givesdaje you an imagesliko for everyvsak pagestran of the bookknjigo.
84
191000
2000
Dobimo torej podobo vsake strani,
03:28
This is an imagesliko with textbesedilo for everyvsak pagestran of the bookknjigo.
85
193000
2000
podobo z besedilom celotne knjige.
03:30
The nextNaslednji stepkorak in the processproces
86
195000
2000
Pri naslednjem koraku mora biti računalnik zmožen
03:32
is that the computerračunalnik needspotrebe to be ablesposoben to decipherrazvozlati all of the wordsbesede in this imagesliko.
87
197000
3000
dešifrirati vse besede na tej podobi.
03:35
That's usinguporabo a technologytehnologijo calledpozval OCROCR,
88
200000
2000
Pri tem mu pomaga tehnologija OCR
03:37
for opticaloptični characterznak recognitionpriznanje,
89
202000
2000
za optično prepoznavanje znakov,
03:39
whichki takes a pictureslika of textbesedilo
90
204000
2000
ki posname sliko besedila
03:41
and triesposkusi to figureštevilka out what textbesedilo is in there.
91
206000
2000
in ga poskuša razbrati.
03:43
Now the problemproblem is that OCROCR is not perfectpopolno.
92
208000
2000
A tehnologija OCR ni popolna.
03:45
EspeciallyŠe posebej for olderstarejši booksknjige
93
210000
2000
Še posebej pri starejših knjigah
03:47
where the inkčrnilo has fadedblede and the pagesstrani have turnedobrnjen yellowrumeno,
94
212000
3000
z zbledelim črnilom in porumenelimi stranmi
03:50
OCROCR cannotne morem recognizeprepoznati a lot of the wordsbesede.
95
215000
2000
je mnogo besed, ki jih OCR ne prepozna.
03:52
For exampleprimer, for things that were writtennapisano more than 50 yearslet agonazaj,
96
217000
2000
Pri besedilih, starejših od 50 let,
03:54
the computerračunalnik cannotne morem recognizeprepoznati about 30 percentodstotkov of the wordsbesede.
97
219000
3000
računalnik ne razbere skoraj 30 odstotkov besed.
03:57
So what we're doing now
98
222000
2000
Naše delo je,
03:59
is we're takingjemanje all of the wordsbesede that the computerračunalnik cannotne morem recognizeprepoznati
99
224000
2000
da zberemo vse besede,
ki jih računalnik ne prepozna,
04:01
and we're gettingpridobivanje people to readpreberite them for us
100
226000
2000
in jih posredujemo ljudem, da jih preberejo
04:03
while they're typingtipkanje a CAPTCHACAPTCHA on the InternetInternet.
101
228000
2000
in vtipkajo preko CAPTCHE na spletu.
04:05
So the nextNaslednji time you typetip a CAPTCHACAPTCHA, these wordsbesede that you're typingtipkanje
102
230000
3000
Ko boste naslednjič vnašali CAPTCHO,
04:08
are actuallydejansko wordsbesede that are comingprihajajo from booksknjige that are beingbiti digitizedDigitalizirani
103
233000
3000
bo to beseda iz knjige v postopku digitalizacije,
04:11
that the computerračunalnik could not recognizeprepoznati.
104
236000
2000
ki je računalnik ni uspel razbrati.
04:13
And now the reasonrazlog we have two wordsbesede nowadaysdanes insteadnamesto tega of one
105
238000
2000
Dandanes pa CAPTCHE tvorita dve besedi in ne ena,
04:15
is because, you see, one of the wordsbesede
106
240000
2000
in ena od njiju je beseda,
04:17
is a wordbeseda that the systemsistem just got out of a bookknjigo,
107
242000
2000
ki jo je sistem potegnil iz knjige,
04:19
it didn't know what it was, and it's going to presentprisotni it to you.
108
244000
3000
je ni prepoznal in jo posredoval vam.
04:22
But sinceod it doesn't know the answerodgovor for it, it cannotne morem graderazred it for you.
109
247000
3000
A ker je ne pozna, ne ve, ali je vaš vnos pravi.
04:25
So what we do is we give you anotherdrugo wordbeseda,
110
250000
2000
Zato vam damo še drugo besedo,
04:27
one for whichki the systemsistem does know the answerodgovor.
111
252000
2000
za katero sistem pozna odgovor.
04:29
We don't tell you whichki one'sena whichki, and we say, please typetip bothoboje.
112
254000
2000
Vi ne veste, katera je katera,
in vnesti je potrebno obe.
04:31
And if you typetip the correctpravilno wordbeseda
113
256000
2000
In če prav vnesete besedo,
04:33
for the one for whichki the systemsistem alreadyže knowsve the answerodgovor,
114
258000
2000
na katero sistem že pozna pravilen odgovor,
04:35
it assumespredpostavlja you are humančlovek,
115
260000
2000
sklepa, da ste človek,
04:37
and it alsotudi getsdobi some confidencezaupanje that you typednatipkano the other wordbeseda correctlypravilno.
116
262000
2000
in vam zaupa, da boste pravilno vnesli tudi drugo.
04:39
And if we repeatponovite this processproces to like 10 differentdrugačen people
117
264000
3000
Če ta postopek ponovimo pri 10 različnih ljudeh
04:42
and all of them agreese strinjam on what the newnovo wordbeseda is,
118
267000
2000
in vsi enako vnesejo pomen nove besede,
04:44
then we get one more wordbeseda digitizedDigitalizirani accuratelynatančno.
119
269000
2000
s tem dobimo novo pravilno digitalizirano besedo.
04:46
So this is how the systemsistem worksdela.
120
271000
2000
Tako torej deluje ta sistem.
04:48
And basicallyv bistvu, sinceod we releasedsprosti it about threetri or fourštiri yearslet agonazaj,
121
273000
3000
Odkar smo s tem začeli pred tremi ali štirimi leti,
04:51
a lot of websitesspletne strani have startedzačel switchingpreklop
122
276000
2000
je mnogo spletnih strani zamenjalo
04:53
from the oldstar CAPTCHACAPTCHA where people wastedzapravili theirnjihovi time
123
278000
2000
stare CAPTCHE, ki so zapravljale čas ljudi,
04:55
to the newnovo CAPTCHACAPTCHA where people are helpingpomoč to digitizedigitalizacijo booksknjige.
124
280000
2000
za nove CAPTCHE, s katerimi digitaliziramo knjige.
04:57
So for exampleprimer, TicketmasterTicketmaster.
125
282000
2000
Tak je tudi Ticketmaster.
04:59
So everyvsak time you buykupiti ticketsvstopnice on TicketmasterTicketmaster, you help to digitizedigitalizacijo a bookknjigo.
126
284000
3000
Vsakič ko kupite vstopnice na Ticketmastru,
pomagate pri digitalizaciji knjig.
05:02
FacebookFacebook: EveryVsak time you adddodaj a friendprijatelj or pokesuniti somebodynekdo,
127
287000
2000
Vsakič ko na Facebooku dodate
ali dregnete prijatelja,
05:04
you help to digitizedigitalizacijo a bookknjigo.
128
289000
2000
digitalizirate knjige.
05:06
TwitterCvrkutati and about 350,000 other sitesstrani are all usinguporabo reCAPTCHAreCAPTCHA.
129
291000
3000
Twitter in še 350.000 drugih spletnih strani
uporablja reCAPTCHE.
05:09
And in factdejstvo, the numberštevilka of sitesstrani that are usinguporabo reCAPTCHAreCAPTCHA is so highvisoko
130
294000
2000
Število strani z reCAPTCHO je že tako veliko,
05:11
that the numberštevilka of wordsbesede that we're digitizingdigitaliziranje perna day is really, really largevelik.
131
296000
3000
da je ogromno tudi število besed,
ki se dnevno digitalizirajo,
05:14
It's about 100 millionmilijonov a day,
132
299000
2000
in sicer okrog 100 milijonov na dan,
05:16
whichki is the equivalentenakovredno of about two and a halfpol millionmilijonov booksknjige a yearleto.
133
301000
4000
kar na letni ravni znese okrog 2,5 milijona knjig.
05:20
And this is all beingbiti doneKončano one wordbeseda at a time
134
305000
2000
Do tega pride le z eno besedo naenkrat,
05:22
by just people typingtipkanje CAPTCHAsCAPTCHAs on the InternetInternet.
135
307000
2000
z vnašanjem CAPTCH na spletnih straneh.
05:24
(ApplauseAplavz)
136
309000
8000
(Aplavz)
05:32
Now of courseseveda,
137
317000
2000
Seveda pa se s pojavom
05:34
sinceod we're doing so manyveliko wordsbesede perna day,
138
319000
2000
tolikih besed v enem dnevu
05:36
funnysmešno things can happense zgodi.
139
321000
2000
dogajajo tudi čudne stvari.
05:38
And this is especiallyše posebej trueresnično because now we're givingdajanje people
140
323000
2000
Še posebej zdaj, ko uporabnikom posredujemo
05:40
two randomlynaključno chosenizbran Englishangleščina wordsbesede nextNaslednji to eachvsak other.
141
325000
2000
dve naključno izbrani angleški besedi hkrati.
05:42
So funnysmešno things can happense zgodi.
142
327000
2000
Včasih so kombinacije zelo zabavne.
05:44
For exampleprimer, we presentedpredstavljeno this wordbeseda.
143
329000
2000
Lep primer je ta beseda.
05:46
It's the wordbeseda "ChristiansKristjani"; there's nothing wrongnarobe with it.
144
331000
2000
Pomeni "kristjani" in do tu še ni posebnosti.
05:48
But if you presentprisotni it alongskupaj with anotherdrugo randomlynaključno chosenizbran wordbeseda,
145
333000
3000
Če pa jo postavite zraven
povsem naključno izbrane besede,
05:51
badslab things can happense zgodi.
146
336000
2000
je lahko rezultat ponesrečen.
05:53
So we get this. (TextBesedilo: badslab christianskristjani)
147
338000
2000
Nastane lahko to. (Besedilo: slabi kristjani)
05:55
But it's even worseslabše, because the particularzlasti websitespletno stran where we showedpokazala this
148
340000
3000
Še slabše postane, ko ugotovimo,
da se je bila ta kombinacija pojavila
05:58
actuallydejansko happenedse je zgodilo to be calledpozval The EmbassyVeleposlaništvo of the KingdomBritanija of God.
149
343000
3000
na strani Ambasade božjega kraljestva.
06:01
(LaughterSmeh)
150
346000
2000
(Smeh)
06:03
OopsUps.
151
348000
2000
Ups.
06:05
(LaughterSmeh)
152
350000
3000
(Smeh)
06:08
Here'sTukaj je anotherdrugo really badslab one.
153
353000
2000
Tu je še en tak primer.
06:10
JohnEdwardsJohnEdwards.comcom
154
355000
2000
JohnEdwards.com
06:12
(TextBesedilo: DamnPrekleto liberalliberalni)
155
357000
3000
(Besedilo: Prekleti liberalec)
06:15
(LaughterSmeh)
156
360000
2000
(Smeh)
06:17
So we keep on insultingžaljivo people left and right everydayvsak dan.
157
362000
3000
Na ta način dnevno žalimo leve in desne.
06:20
Now, of courseseveda, we're not just insultingžaljivo people.
158
365000
2000
Seveda pa ne gre le za žalitve.
06:22
See here'sTukaj je the thing, sinceod we're presentingpredstavitev two randomlynaključno chosenizbran wordsbesede,
159
367000
3000
Ker gre za kombinacije
dveh naključno izbranih besed,
06:25
interestingzanimivo things can happense zgodi.
160
370000
2000
se dogajajo zanimive stvari.
06:27
So this actuallydejansko has givendan risevzpon
161
372000
2000
To je spodbudilo nastanek
06:29
to a really bigvelik InternetInternet memememe
162
374000
3000
obsežnega spletnega fenomena,
06:32
that tensdeset of thousandstisoče of people have participatedsodelovali in,
163
377000
2000
pri katerem sodeluje na desettisoče ljudi,
06:34
whichki is calledpozval CAPTCHACAPTCHA artumetnost.
164
379000
2000
imenovanega CAPTCHA umetnost.
06:36
I'm sure some of you have heardslišal about it.
165
381000
2000
Gotovo je kdo od vas že slišal zanjo.
06:38
Here'sTukaj je how it worksdela.
166
383000
2000
Deluje pa tako.
06:40
ImaginePredstavljajte si you're usinguporabo the InternetInternet and you see a CAPTCHACAPTCHA
167
385000
2000
Zamislite si, da med uporabo spleta
naletite na CAPTCHO,
06:42
that you think is somewhatnekoliko peculiarznačilen,
168
387000
2000
ki se vam zdi zanimiva,
06:44
like this CAPTCHACAPTCHA. (TextBesedilo: invisibleneviden toasteropekač)
169
389000
2000
kot je na primer ta. (Besedilo: nevidni opekač)
06:46
Then what you're supposeddomnevno to do is you take a screenzaslon shotstrel of it.
170
391000
2000
Nato naredite posnetek zaslona, ki jo prikazuje.
06:48
Then of courseseveda, you fillizpolnite out the CAPTCHACAPTCHA
171
393000
2000
Seveda sledi vnos CAPTCHE,
06:50
because you help us digitizedigitalizacijo a bookknjigo.
172
395000
2000
saj pomagate digitalizirati knjigo.
06:52
But then, first you take a screenzaslon shotstrel,
173
397000
2000
Najprej torej naredite posnetek zaslona,
06:54
and then you drawpripravi something that is relatedpovezane to it.
174
399000
2000
nato pa poskušate narisati njen pomen.
06:56
(LaughterSmeh)
175
401000
2000
(Smeh)
06:58
That's how it worksdela.
176
403000
3000
Tako to poteka.
07:01
There are tensdeset of thousandstisoče of these.
177
406000
3000
Obstaja na desettisoče takih podob.
07:04
Some of them are very cutesrčkano. (TextBesedilo: clenchedstisnila it)
178
409000
2000
Nekatere so zelo ljubke. (Besedilo: stisnil sem)
07:06
(LaughterSmeh)
179
411000
2000
(Smeh)
07:08
Some of them are funnierzabavno.
180
413000
2000
Nekatere so bolj zabavne.
07:10
(TextBesedilo: stonedzadet foundersUstanovitelji)
181
415000
3000
(Besedilo: zadeti ustanovitelji)
07:13
(LaughterSmeh)
182
418000
3000
(Smeh)
07:16
And some of them,
183
421000
2000
Ali pa ta,
07:18
like paleontologicalPaleontološki shvisleshvisle,
184
423000
3000
paleontološki shvisle,
07:21
they containvsebujejo SnoopSnoop DoggDogg.
185
426000
2000
kjer nastopa Snoop Dogg.
07:23
(LaughterSmeh)
186
428000
3000
(Smeh)
07:26
Okay, so this is my favoritenajljubši numberštevilka of reCAPTCHAreCAPTCHA.
187
431000
2000
Ta številka mi je pri reCAPTCHI najbolj všeč
07:28
So this is the favoritenajljubši thing that I like about this wholeceloto projectprojekt.
188
433000
3000
in me pri celotnem projektu najbolj navdušuje.
07:31
This is the numberštevilka of distinctizrazit people
189
436000
2000
To je število ljudi,
07:33
that have helpedpomagal us digitizedigitalizacijo at leastvsaj one wordbeseda out of a bookknjigo throughskozi reCAPTCHAreCAPTCHA:
190
438000
3000
ki so nam preko reCAPTCHE pomagali
digitalizirati vsaj eno besedo iz knjige,
07:36
750 millionmilijonov,
191
441000
2000
750 milijonov ljudi,
07:38
whichki is a little over 10 percentodstotkov of the world'ssvetovno populationprebivalstvo,
192
443000
2000
dobrih 10 odstotkov svetovnega prebivalstva,
07:40
has helpedpomagal us digitizedigitalizacijo humančlovek knowledgeznanje.
193
445000
2000
nam je pomagalo digitalizirati človeško znanje.
07:42
And it is numbersštevilke like these that motivatemotivirati my researchraziskave agendadnevni red.
194
447000
3000
Številke, kot je ta, spodbujajo
moje raziskovalne načrte.
07:45
So the questionvprašanje that motivatesmotivira my researchraziskave is the followingsledi:
195
450000
3000
Vprašanje, ki vodi mojo raziskavo, je sledeče:
07:48
If you look at humanity'sčloveštvo large-scalevelikega obsega achievementsdosežki,
196
453000
2000
pri velikopoteznih dosežkih človeštva,
07:50
these really bigvelik things
197
455000
2000
resnično velikih stvareh,
07:52
that humanityčloveštvo has gottengotten togetherskupaj and doneKončano historicallyzgodovinsko --
198
457000
3000
ki so v zgodovini združevale človeštvo,
07:55
like for exampleprimer, buildingstavbe the pyramidspiramide of EgyptEgipt
199
460000
2000
kot je na primer gradnja piramid v Egiptu,
07:57
or the PanamaPanama CanalKanal
200
462000
2000
Panamskega prekopa,
07:59
or puttingdajanje a man on the MoonLuna --
201
464000
2000
ali človeška odprava na Luno,
08:01
there is a curiousradoveden factdejstvo about them,
202
466000
2000
je zanimivo, da je pri vseh sodelovalo
08:03
and it is that they were all doneKončano with about the sameenako numberštevilka off people.
203
468000
2000
približno enako število ljudi.
08:05
It's weirdčudno; they were all doneKončano with about 100,000 people.
204
470000
3000
Zanimivo je, da so vse združevale
okrog sto tisoč ljudi.
08:08
And the reasonrazlog for that is because, before the InternetInternet,
205
473000
3000
Razlog za to je, da je bila v času pred spletom
08:11
coordinatingusklajevanje more than 100,000 people,
206
476000
2000
uskladitev več kot sto tisoč ljudi,
08:13
let alonesam payingplačilo them, was essentiallyv bistvu impossiblenemogoče.
207
478000
3000
kaj šele plač za njihovo delo, praktično nemogoča.
08:16
But now with the InternetInternet, I've just shownprikazano you a projectprojekt
208
481000
2000
Z uporabo spleta pa lahko izvedemo
projekte, kot je ta,
08:18
where we'vesmo gottengotten 750 millionmilijonov people
209
483000
2000
ki združuje 750 milijonov ljudi
08:20
to help us digitizedigitalizacijo humančlovek knowledgeznanje.
210
485000
2000
v postopku digitalizacije človeškega znanja.
08:22
So the questionvprašanje that motivatesmotivira my researchraziskave is,
211
487000
2000
Pri mojem delu me zanima,
08:24
if we can put a man on the MoonLuna with 100,000,
212
489000
3000
če lahko sto tisoč ljudi pošlje človeka na Luno,
08:27
what can we do with 100 millionmilijonov?
213
492000
2000
kaj šele lahko stori sto milijonov?
08:29
So basedtemelji on this questionvprašanje,
214
494000
2000
Na tem vprašanju temelji še mnogo
08:31
we'vesmo had a lot of differentdrugačen projectsprojektov that we'vesmo been workingdelo on.
215
496000
2000
drugih projektov, s katerimi se ukvarjamo.
08:33
Let me tell you about one that I'm mostnajbolj excitednavdušen about.
216
498000
3000
Predstavil vam bom projekt, ki me najbolj navdušuje.
08:36
This is something that we'vesmo been semi-quietlypol tiho workingdelo on
217
501000
2000
Na njem smo na pol potiho delali
08:38
for the last yearleto and a halfpol or so.
218
503000
2000
zadnje leto in pol.
08:40
It hasn'tni yetše been launchedzačela. It's calledpozval DuolingoDuolingo.
219
505000
2000
Nismo ga še zagnali. Imenuje se Duolingo.
08:42
SinceOd it hasn'tni been launchedzačela, shhhhhshhhhh!
220
507000
2000
Ker še ni zunaj, pšššt!
08:44
(LaughterSmeh)
221
509000
2000
(Smeh)
08:46
Yeah, I can trustzaupanje you'llboš do that.
222
511000
2000
Kot da vam lahko zaupam.
08:48
So this is the projectprojekt. Here'sTukaj je how it startedzačel.
223
513000
2000
To je ta projekt. Začel pa se je tako.
08:50
It startedzačel with me posingpredstavljajo a questionvprašanje to my graduatediplomiral studentštudent,
224
515000
2000
Zastavil sem vprašanje svojemu študentu,
08:52
SeverinSeverin HackerIndijska volovska zaprega.
225
517000
2000
Severinu Hackerju.
08:54
Okay, that's SeverinSeverin HackerIndijska volovska zaprega.
226
519000
2000
To je Severin Hacker.
08:56
So I posedpredstavljajo the questionvprašanje to my graduatediplomiral studentštudent.
227
521000
2000
Zastavil sem mu torej vprašanje.
08:58
By the way, you did hearslišite me correctlypravilno;
228
523000
2000
Mimogrede, prav ste slišali,
09:00
his last nameime is HackerIndijska volovska zaprega.
229
525000
2000
piše se Hacker (heker).
09:02
So I posedpredstavljajo this questionvprašanje to him:
230
527000
2000
Vprašanje se je glasilo:
09:04
How can we get 100 millionmilijonov people
231
529000
2000
kako pripraviti sto milijonov ljudi,
09:06
translatingprevajanje the WebWeb into everyvsak majorMajor languagejezik for freeprost?
232
531000
3000
da prevedejo spletne vsebine v vse velike jezike,
in to brezplačno?
09:09
Okay, so there's a lot of things to say about this questionvprašanje.
233
534000
2000
Pri tem vprašanju je treba povedati veliko stvari.
09:11
First of all, translatingprevajanje the WebWeb.
234
536000
2000
Prvič, prevajanje spleta.
09:13
So right now the WebWeb is partitionedrazdeljen into multiplevečkraten languagesjezikov.
235
538000
3000
Trenutno je splet razdeljen na veliko jezikov.
09:16
A largevelik fractionulomek of it is in Englishangleščina.
236
541000
2000
Velik del je v angleščini.
09:18
If you don't know any Englishangleščina, you can't accessdostop it.
237
543000
2000
A če angleščine ne znate, vam ne koristi.
09:20
But there's largevelik fractionsfrakcije in other differentdrugačen languagesjezikov,
238
545000
2000
Tu je še velik del spleta v drugih jezikih,
09:22
and if you don't know those languagesjezikov, you can't accessdostop it.
239
547000
3000
a če jih ne poznate, vam ne koristi.
09:25
So I would like to translateprevesti all of the WebWeb, or at leastvsaj mostnajbolj of the WebWeb,
240
550000
3000
Želel bi torej prevesti cel ali vsaj večino spleta
09:28
into everyvsak majorMajor languagejezik.
241
553000
2000
v vsak veliki jezik.
09:30
So that's what I would like to do.
242
555000
2000
To torej želim doseči.
09:32
Now some of you maylahko say, why can't we use computersračunalniki to translateprevesti?
243
557000
3000
Nekateri boste rekli,
zakaj ne morejo tega storiti računalniki?
09:35
Why can't we use machinestroj translationprevod?
244
560000
2000
Zakaj ne moremo uporabiti strojnih prevodov?
09:37
MachineStroj translationprevod nowadaysdanes is startingzačetek to translateprevesti some sentenceskazni here and there.
245
562000
2000
Strojno prevajanje dandanes že prevaja
določene stavke.
09:39
Why can't we use it to translateprevesti the wholeceloto WebWeb?
246
564000
2000
Zakaj ne bi mogli strojno prevesti celotnega spleta?
09:41
Well the problemproblem with that is that it's not yetše good enoughdovolj
247
566000
2000
Težava je, da je tak način prevajanja
še zelo pomanjkljiv
09:43
and it probablyverjetno won'tne bo be for the nextNaslednji 15 to 20 yearslet.
248
568000
2000
in ne bo zadovoljiv še naslednjih 15 do 20 let.
09:45
It makesnaredi a lot of mistakesnapake.
249
570000
2000
Dela veliko napak.
09:47
Even when it doesn't make a mistakenapaka,
250
572000
2000
In tudi če ne naredi napake,
09:49
sinceod it makesnaredi so manyveliko mistakesnapake, you don't know whetherali to trustzaupanje it or not.
251
574000
3000
mu zaradi prejšnjih napak
ne zaupamo več popolnoma.
09:52
So let me showshow you an exampleprimer
252
577000
2000
Naj vam pokažem primer
09:54
of something that was translatedprevedeno with a machinestroj.
253
579000
2000
strojnega prevoda.
09:56
ActuallyDejansko it was a forumForum postpost.
254
581000
2000
Gre za objavo na forumu.
09:58
It was somebodynekdo who was tryingposkušam to askvprašajte a questionvprašanje about JavaScriptJavaScript.
255
583000
3000
Nekdo je želel postaviti vprašanje o JavaScriptu.
10:01
It was translatedprevedeno from Japanesejaponščina into Englishangleščina.
256
586000
3000
Gre za prevod iz japonščine v angleščino.
10:04
So I'll just let you readpreberite.
257
589000
2000
Kar preberite.
10:06
This personoseba startsse začne apologizingopravičevati
258
591000
2000
Ta oseba se opraviči,
10:08
for the factdejstvo that it's translatedprevedeno with a computerračunalnik.
259
593000
2000
da se je poslužila strojnega prevoda.
10:10
So the nextNaslednji sentencestavek is is going to be the preamblepreambula to the questionvprašanje.
260
595000
3000
Naslednji stavek bo uvod v vprašanje.
10:13
So he's just explainingrazlaga something.
261
598000
2000
Tu nekaj razlaga.
10:15
RememberNe pozabite, it's a questionvprašanje about JavaScriptJavaScript.
262
600000
3000
Ne pozabite, vprašanje zadeva JavaScript.
10:19
(TextBesedilo: At oftenpogosto, the goat-timeKozje-čas installnamestite a errornapaka is vomitbruhanje.)
263
604000
4000
(Besedilo: Pogosto kozji čas namestitev napake
je bruhanje.)
10:23
(LaughterSmeh)
264
608000
4000
(Smeh)
10:27
Then comesprihaja the first partdel of the questionvprašanje.
265
612000
3000
Nato pride prvi del vprašanja.
10:30
(TextBesedilo: How manyveliko timeskrat like the windveter, a polepol, and the dragonzmaj?)
266
615000
4000
(Besedilo: Kolikokrat kot veter, drog in zmaj?)
10:34
(LaughterSmeh)
267
619000
2000
(Smeh)
10:36
Then comesprihaja my favoritenajljubši partdel of the questionvprašanje.
268
621000
3000
Sledi pa meni najljubši del vprašanja.
10:39
(TextBesedilo: This insultžalitev to father'soče stoneskamni?)
269
624000
3000
(Besedilo: Ta žalitev očetovih kamnov?)
10:42
(LaughterSmeh)
270
627000
2000
(Smeh)
10:44
And then comesprihaja the endingkonec, whichki is my favoritenajljubši partdel of the wholeceloto thing.
271
629000
3000
Zadnji del pa je najboljši.
10:47
(TextBesedilo: Please apologizese opravičujem for your stupidityneumnost. There are a manyveliko thank you.)
272
632000
4000
(Besedilo: Prosim oprosti za tvojo neumnost.
Tam je veliko hvala.)
10:51
(LaughterSmeh)
273
636000
2000
(Smeh)
10:53
Okay, so computerračunalnik translationprevod, not yetše good enoughdovolj.
274
638000
2000
Strojno prevajanje torej še ni zadovoljivo.
10:55
So back to the questionvprašanje.
275
640000
2000
Vrnimo se k vprašanju.
10:57
So we need people to translateprevesti the wholeceloto WebWeb.
276
642000
3000
Potrebujemo ljudi za prevod celotnega spleta.
11:00
So now the nextNaslednji questionvprašanje you maylahko have is,
277
645000
2000
Morda se sprašujete,
11:02
well why can't we just payplačati people to do this?
278
647000
2000
zakaj preprosto ne moremo najeti ljudi za to?
11:04
We could payplačati professionalstrokovno languagejezik translatorsprevajalci to translateprevesti the wholeceloto WebWeb.
279
649000
3000
Lahko bi plačali poklicne prevajalce,
da bi prevedli splet.
11:07
We could do that.
280
652000
2000
Lahko bi.
11:09
UnfortunatelyNa žalost, it would be extremelyizredno expensivedraga.
281
654000
2000
Na žalost bi bilo to nepredstavljivo drago.
11:11
For exampleprimer, translatingprevajanje a tinymajhen, tinymajhen fractionulomek of the wholeceloto WebWeb, WikipediaWikipedija,
282
656000
3000
Vzemimo prevod majcenega delčka
celotnega spleta, Wikipedije,
11:14
into one other languagejezik, Spanishšpanščina.
283
659000
3000
v drug jezik, španščino.
11:17
WikipediaWikipedija existsobstaja in Spanishšpanščina,
284
662000
2000
Wikipedija obstaja v španščini,
11:19
but it's very smallmajhna comparedprimerjali to the sizevelikost of Englishangleščina.
285
664000
2000
a je njen obseg majhen
v primerjavi z angleško različico.
11:21
It's about 20 percentodstotkov of the sizevelikost of Englishangleščina.
286
666000
2000
Predstavlja okrog 20 odstotkov angleške.
11:23
If we wanted to translateprevesti the other 80 percentodstotkov into Spanishšpanščina,
287
668000
3000
Če bi hoteli prevesti
ostalih 80 odstotkov v španščino,
11:26
it would coststroški at leastvsaj 50 millionmilijonov dollarsdolarjev --
288
671000
2000
bi to stalo najmanj 50 milijonov dolarjev,
11:28
and this is at even the mostnajbolj exploitedizkoriščajo, outsourcingOutsourcing countrydržava out there.
289
673000
3000
in še to v najbolj izkoriščevalski in zatiralski državi.
11:31
So it would be very expensivedraga.
290
676000
2000
Bilo bi torej izjemno drago.
11:33
So what we want to do is we want to get 100 millionmilijonov people
291
678000
2000
Namesto tega želimo dobiti 100 milijonov ljudi,
11:35
translatingprevajanje the WebWeb into everyvsak majorMajor languagejezik
292
680000
2000
ki bi splet prevajali v vsak večji jezik
11:37
for freeprost.
293
682000
2000
brezplačno.
11:39
Now if this is what you want to do,
294
684000
2000
Pri takem cilju se moramo zelo hitro
11:41
you prettylepa quicklyhitro realizeuresničiti you're going to runteči into two prettylepa bigvelik hurdlesovire,
295
686000
2000
soočiti z dvema velikima preprekama,
11:43
two bigvelik obstaclesovire.
296
688000
2000
dvema velikima ovirama.
11:45
The first one is a lackpomanjkanje of bilingualsbilinguals.
297
690000
3000
Prva je pomanjkanje dvojezičnih ljudi.
11:48
So I don't even know
298
693000
2000
Nisem prepričan,
11:50
if there existsobstaja 100 millionmilijonov people out there usinguporabo the WebWeb
299
695000
3000
da obstaja 100 milijonov uporabnikov spleta
11:53
who are bilingualdvojezični enoughdovolj to help us translateprevesti.
300
698000
2000
z zadostnim dvojezičnim znanjem,
da lahko prevajajo.
11:55
That's a bigvelik problemproblem.
301
700000
2000
To je velika težava.
11:57
The other problemproblem you're going to runteči into is a lackpomanjkanje of motivationmotivacija.
302
702000
2000
Druga pa je pomanjkanje spodbude.
11:59
How are we going to motivatemotivirati people
303
704000
2000
Kako bomo spodbudili ljudi,
12:01
to actuallydejansko translateprevesti the WebWeb for freeprost?
304
706000
2000
da brezplačno prevajajo splet?
12:03
NormallyObičajno, you have to payplačati people to do this.
305
708000
3000
Običajno tako delo zahteva plačilo.
12:06
So how are we going to motivatemotivirati them to do it for freeprost?
306
711000
2000
Kako naj jih torej spodbudimo k neprofitnemu delu?
12:08
Now when we were startingzačetek to think about this, we were blockedblokirano by these two things.
307
713000
3000
Ko smo začeli razmišljati o tem,
sta nas ti težavi ovirali.
12:11
But then we realizedrealiziran, there's actuallydejansko a way
308
716000
2000
Nato pa smo se domislili načina,
12:13
to solverešiti bothoboje these problemstežave with the sameenako solutionrešitev.
309
718000
2000
kako ju odpraviti z le eno rešitvijo.
12:15
There's a way to killubiti two birdsptice with one stonekamen.
310
720000
2000
Načinom, kako ubiti dve muhi na en mah.
12:17
And that is to transformpreoblikovati languagejezik translationprevod
311
722000
3000
Prevajanje smo spremenili v nekaj,
12:20
into something that millionsmilijoni of people want to do,
312
725000
3000
kar milijoni ljudi želijo delati,
12:23
and that alsotudi helpspomaga with the problemproblem of lackpomanjkanje of bilingualsbilinguals,
313
728000
3000
in kar hkrati odpravlja pomanjkanje dvojezičnih ljudi,
12:26
and that is languagejezik educationizobraževanje.
314
731000
3000
in to je učenje jezika.
12:29
So it turnszavrti out that todaydanes,
315
734000
2000
Izkazalo se je,
12:31
there are over 1.2 billionmilijardo people learningučenje a foreigntuji languagejezik.
316
736000
3000
da se danes več kot 1,2 milijarde ljudi
uči tujega jezika.
12:34
People really, really want to learnučiti se a foreigntuji languagejezik.
317
739000
2000
Ljudje se res želijo naučiti novih jezikov.
12:36
And it's not just because they're beingbiti forcedprisiljeni to do so in schoolšola.
318
741000
3000
In ne le zato, ker jih v to silijo v šoli.
12:39
For exampleprimer, in the UnitedVelika StatesDržave alonesam,
319
744000
2000
Le v ZDA, na primer,
12:41
there are over fivepet millionmilijonov people who have paidplačani over $500
320
746000
2000
je pet milijonov ljudi plačalo več kot 500 dolarjev
12:43
for softwareprogramsko opremo to learnučiti se a newnovo languagejezik.
321
748000
2000
za nakup programa za učenje tujega jezika.
12:45
So people really, really want to learnučiti se a newnovo languagejezik.
322
750000
2000
Ljudje se resnično želijo naučiti novega jezika.
12:47
So what we'vesmo been workingdelo on for the last yearleto and a halfpol is a newnovo websitespletno stran --
323
752000
3000
Zadnje leto in pol smo torej delali na
novi spletni strani,
12:50
it's calledpozval DuolingoDuolingo --
324
755000
2000
imenovani Duolingo,
12:52
where the basicosnovno ideaideja is people learnučiti se a newnovo languagejezik for freeprost
325
757000
3000
vodilna zamisel pa je
brezplačno učenje novega jezika,
12:55
while simultaneouslyhkrati translatingprevajanje the WebWeb.
326
760000
2000
ob katerem se hkrati prevaja splet.
12:57
And so basicallyv bistvu they're learningučenje by doing.
327
762000
2000
Uporabniki se učijo s prakso.
12:59
So the way this worksdela
328
764000
2000
Deluje tako,
13:01
is wheneverkadarkoli you're a just a beginnerzačetnik, we give you very, very simplepreprosto sentenceskazni.
329
766000
3000
da tudi začetniki dobijo izjemno preproste stavke,
13:04
There's, of courseseveda, a lot of very simplepreprosto sentenceskazni on the WebWeb.
330
769000
2000
ki jih je na spletu seveda obilo.
13:06
We give you very, very simplepreprosto sentenceskazni
331
771000
2000
Dobite torej zelo preproste stavke
13:08
alongskupaj with what eachvsak wordbeseda meanssredstva.
332
773000
2000
skupaj s pomeni za vsako besedo.
13:10
And as you translateprevesti them, and as you see how other people translateprevesti them,
333
775000
3000
Ko jih prevedete in preverite prevod drugih,
13:13
you startZačni learningučenje the languagejezik.
334
778000
2000
se s tem učite novega jezika.
13:15
And as you get more and more advancednapredno,
335
780000
2000
Ko napredujete,
13:17
we give you more and more complexkompleksno sentenceskazni to translateprevesti.
336
782000
2000
dobite v prevod bolj zapletene stavke.
13:19
But at all timeskrat, you're learningučenje by doing.
337
784000
2000
V vsakem primeru pa se učite s prakso.
13:21
Now the crazynoro thing about this methodmetoda
338
786000
2000
Najbolj noro pri tej metodi pa je,
13:23
is that it actuallydejansko really worksdela.
339
788000
2000
da dejansko deluje.
13:25
First of all, people are really, really learningučenje a languagejezik.
340
790000
2000
Prvič, ljudje se resnično učijo jezika.
13:27
We're mostlyvečinoma doneKončano buildingstavbe it, and now we're testingtestiranje it.
341
792000
2000
Program smo že postavili, sedaj ga testiramo.
13:29
People really can learnučiti se a languagejezik with it.
342
794000
2000
Ljudje se z njim resnično lahko naučijo jezika.
13:31
And they learnučiti se it about as well as the leadingvodil languagejezik learningučenje softwareprogramsko opremo.
343
796000
3000
In uspeh je primerljiv z uporabniki
vodilnih programov za učenje.
13:34
So people really do learnučiti se a languagejezik.
344
799000
2000
Ljudje resnično osvojijo nov jezik.
13:36
And not only do they learnučiti se it as well,
345
801000
2000
A ne samo osvojijo,
13:38
but actuallydejansko it's way more interestingzanimivo.
346
803000
2000
pač pa postane še bolj zanimivo.
13:40
Because you see with DuolingoDuolingo, people are actuallydejansko learningučenje with realresnično contentvsebino.
347
805000
3000
Pri Duolingu se namreč učimo
na podlagi resničnih vsebin.
13:43
As opposednasprotuje to learningučenje with made-upizdelan sentenceskazni,
348
808000
2000
V nasprotju z umetno ustvarjenimi stavki
13:45
people are learningučenje with realresnično contentvsebino, whichki is inherentlypo naravi interestingzanimivo.
349
810000
3000
se tu ljudje učijo na resničnih stavkih,
kar je bistveno bolj zanimivo.
13:48
So people really do learnučiti se a languagejezik.
350
813000
2000
Jezika se torej uspešno naučijo.
13:50
But perhapsmorda more surprisinglypresenetljivo,
351
815000
2000
A morda je bolj presenetljivo,
13:52
the translationsprevodi that we get from people usinguporabo the sitestran,
352
817000
3000
da so prevodi, ki jih dobimo od uporabnikov,
13:55
even thoughčeprav they're just beginnerszačetnike,
353
820000
2000
čeprav gre za začetnike,
13:57
the translationsprevodi that we get are as accuratenatančno as those of professionalstrokovno languagejezik translatorsprevajalci,
354
822000
3000
po kakovosti primerljivi s prevodi
poklicnih prevajalcev,
14:00
whichki is very surprisingpresenetljivo.
355
825000
2000
kar je res presenetljivo.
14:02
So let me showshow you one exampleprimer.
356
827000
2000
Naj vam pokažem primer.
14:04
This is a sentencestavek that was translatedprevedeno from Germannemščina into Englishangleščina.
357
829000
2000
Ta stavek je bil preveden iz nemščine v angleščino.
14:06
The topna vrh is the Germannemščina.
358
831000
2000
Zgornji odstavek je v nemščini.
14:08
The middlesredi is an Englishangleščina translationprevod
359
833000
2000
V sredini je angleški prevod
14:10
that was doneKončano by somebodynekdo who was a professionalstrokovno Englishangleščina translatorprevajalec
360
835000
2000
poklicnega prevajalca za angleščino,
14:12
who we paidplačani 20 centscentov a wordbeseda for this translationprevod.
361
837000
2000
ki je računal 20 centov na besedo.
14:14
And the bottomspodaj is a translationprevod by usersuporabniki of DuolingoDuolingo,
362
839000
3000
Spodaj pa je prevod uporabnikov Duolinga,
14:17
nonenič of whomkoga knewvedel any Germannemščina
363
842000
2000
od katerih nihče ni znal nemško,
14:19
before they startedzačel usinguporabo the sitestran.
364
844000
2000
preden so začeli uporabljati to stran.
14:21
You can see, it's prettylepa much perfectpopolno.
365
846000
2000
Kot vidite, je praktično popoln.
14:23
Now of courseseveda, we playigraj a tricktrik here
366
848000
2000
Mi pa z zvijačo naredimo prevode
14:25
to make the translationsprevodi as good as professionalstrokovno languagejezik translatorsprevajalci.
367
850000
2000
primerljive s prevodi poklicnih prevajalcev.
14:27
We combinezdružiti the translationsprevodi of multiplevečkraten beginnerszačetnike
368
852000
3000
Prevode več začetnikov združimo
14:30
to get the qualitykakovost of a singlesamski professionalstrokovno translatorprevajalec.
369
855000
3000
in tako dosežemo kakovost
enega poklicnega prevajalca.
14:33
Now even thoughčeprav we're combiningzdružuje the translationsprevodi,
370
858000
5000
In čeprav združujemo prevode,
14:38
the sitestran actuallydejansko can translateprevesti prettylepa fasthitro.
371
863000
2000
stran prevaja precej hitro.
14:40
So let me showshow you,
372
865000
2000
Naj vam pokažem naše ocene,
14:42
this is our estimatesocene of how fasthitro we could translateprevesti WikipediaWikipedija
373
867000
2000
kako hitro bi lahko prevedli Wikipedijo
14:44
from Englishangleščina into Spanishšpanščina.
374
869000
2000
iz angleščine v španščino.
14:46
RememberNe pozabite, this is 50 millionmilijonov dollars-worthdolarjev vredno of valuevrednost.
375
871000
3000
Ne pozabite, da govorimo o vrednosti
50 milijonov dolarjev.
14:49
So if we wanted to translateprevesti WikipediaWikipedija into Spanishšpanščina,
376
874000
2000
Če bi torej želeli prevesti Wikipedijo v španščino,
14:51
we could do it in fivepet weekstednih with 100,000 activeaktiven usersuporabniki.
377
876000
3000
bi v petih tednih to dosegli s 100.000 aktivnih uporabnikov,
14:54
And we could do it in about 80 hoursure with a millionmilijonov activeaktiven usersuporabniki.
378
879000
3000
oz. v 80 urah z milijonom aktivnih uporabnikov.
14:57
SinceOd all the projectsprojektov that my groupskupina has workeddelal on so fardaleč have gottengotten millionsmilijoni of usersuporabniki,
379
882000
3000
Ker so projekti naše ekipe doslej zbrali
že milijone uporabnikov,
15:00
we're hopefulupam that we'llbomo be ablesposoben to translateprevesti
380
885000
2000
upamo, da nam bo ta projekt omogočil
15:02
extremelyizredno fasthitro with this projectprojekt.
381
887000
2000
izjemno hitro prevajanje.
15:04
Now the thing that I'm mostnajbolj excitednavdušen about with DuolingoDuolingo
382
889000
3000
Pri Duolingu me najbolj navdušuje to,
15:07
is I think this provideszagotavlja a fairpošteno businessposlovanje modelmodel for languagejezik educationizobraževanje.
383
892000
3000
da predstavlja pravičen poslovni način
učenja jezikov.
15:10
So here'sTukaj je the thing:
384
895000
2000
Gre namreč za to:
15:12
The currenttok businessposlovanje modelmodel for languagejezik educationizobraževanje
385
897000
2000
sedanje poslovne prakse učenja jezikov
delujejo tako,
15:14
is the studentštudent paysplača,
386
899000
2000
da učenec plača za uporabo,
15:16
and in particularzlasti, the studentštudent paysplača RosettaRozeta StoneKamen 500 dollarsdolarjev.
387
901000
2000
in sicer 500 dolarjev za program Rosetta Stone.
15:18
(LaughterSmeh)
388
903000
2000
(Smeh)
15:20
That's the currenttok businessposlovanje modelmodel.
389
905000
2000
Taka je trenutna poslovna praksa.
15:22
The problemproblem with this businessposlovanje modelmodel
390
907000
2000
Pri tem pa je težava,
15:24
is that 95 percentodstotkov of the world'ssvetovno populationprebivalstvo doesn't have 500 dollarsdolarjev.
391
909000
3000
da 95 odstotkov svetovnega prebivalstva
nima 500 dolarjev.
15:27
So it's extremelyizredno unfairnepoštene towardsproti the poorslabo.
392
912000
3000
Je torej izjemno nepravična do revnejših
15:30
This is totallypopolnoma biasedpristranski towardsproti the richbogat.
393
915000
2000
in namenjena bogatim.
15:32
Now see, in DuolingoDuolingo,
394
917000
2000
Duolingo pa je zasnovan tako,
15:34
because while you learnučiti se
395
919000
2000
da med učenjem pravzaprav
15:36
you're actuallydejansko creatingustvarjanje valuevrednost, you're translatingprevajanje stuffstvari --
396
921000
3000
ne koristite le sebi, pač pa tudi prevajate,
15:39
whichki for exampleprimer, we could chargeobtožiti somebodynekdo for translationsprevodi.
397
924000
3000
za kar bi nekdo drug računal.
15:42
So this is how we could monetizeprihodek this.
398
927000
2000
S tem ovrednotimo vaše učenje.
15:44
SinceOd people are creatingustvarjanje valuevrednost while they're learningučenje,
399
929000
2000
Ker ima rezultat učenja za nas vrednost,
15:46
they don't have to payplačati theirnjihovi moneydenar, they payplačati with theirnjihovi time.
400
931000
3000
jim ne izstavimo računa, saj plačajo s svojim časom.
15:49
But the magicalčarobno thing here is that they're payingplačilo with theirnjihovi time,
401
934000
3000
Čudovito pri tem je, da unovčijo čas,
15:52
but that is time that would have had to have been spentpreživel anywaysvsekakor
402
937000
2000
ki bi ga itak porabili
15:54
learningučenje the languagejezik.
403
939000
2000
za učenje jezika.
15:56
So the nicelepo thing about DuolingoDuolingo is I think it provideszagotavlja a fairpošteno businessposlovanje modelmodel --
404
941000
3000
Prednost Duolinga je, da predstavlja
pravičen posloven način,
15:59
one that doesn't discriminatediskriminacijo againstproti poorslabo people.
405
944000
2000
ki ne zapostavlja revnejših ljudi.
16:01
So here'sTukaj je the sitestran. Thank you.
406
946000
2000
To je ta stran. Hvala vam.
16:03
(ApplauseAplavz)
407
948000
8000
(Aplavz)
16:11
So here'sTukaj je the sitestran.
408
956000
2000
To je torej naslov strani.
16:13
We haven'tne yetše launchedzačela,
409
958000
2000
Nismo je še zagnali,
16:15
but if you go there, you can signznak up to be partdel of our privatezasebno betabeta,
410
960000
3000
a kljub temu se lahko vpišete
in se pridružite naši razvojni različici,
16:18
whichki is probablyverjetno going to startZačni in about threetri or fourštiri weekstednih.
411
963000
2000
ki naj bi se zagnala v treh ali štirih tednih.
16:20
We haven'tne yetše launchedzačela this DuolingoDuolingo.
412
965000
2000
Duolingo torej še ni na voljo.
16:22
By the way, I'm the one talkinggovoriti here,
413
967000
2000
Mimogrede, o njem govorim le jaz,
16:24
but actuallydejansko DuolingoDuolingo is the work of a really awesomesuper teamekipa, some of whomkoga are here.
414
969000
3000
Duolingo pa je delo izjemne ekipe,
katere del je z nami.
16:27
So thank you.
415
972000
2000
Hvala še enkrat.
16:29
(ApplauseAplavz)
416
974000
4000
(Aplavz)
Translated by Lenka Tušar
Reviewed by Klavdija Cernilogar

▲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