ABOUT THE SPEAKER
Kevin Slavin - Algoworld expert
Kevin Slavin navigates in the algoworld, the expanding space in our lives that’s determined and run by algorithms.

Why you should listen

Are you addicted to the dead-simple numbers game Drop 7 or Facebook’s Parking Wars? Blame Kevin Slavin and the game development company he co-founded in 2005, Area/Code, which makes clever game entertainments that enter the fabric of reality.

All this fun is powered by algorithms -- as, increasingly, is our daily life. From the Google algorithms to the algos that give you “recommendations” online to those that automatically play the stock markets (and sometimes crash them): we may not realize it, but we live in the algoworld.

He says: "The quickest way to find out what the boundaries of reality are is to figure where they break."

More profile about the speaker
Kevin Slavin | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2011

Kevin Slavin: How algorithms shape our world

Kevin Slavin: Kako algoritmi oblikuju naš svet

Filmed:
4,199,898 views

Kevin Slavin diskutuje o tome kako živimo u svetu dizajniranom za algoritme, koji ga sve više kontrolišu. U ovom neverovatnom govoru sa TEDGlobal-a, on pokazuje kako ovi kompleksni kompijuterski programi određuju: taktike za špijunažu, cene akcija, scenarije filmova i arhitekturu. I on upozorava da pišemo kodove koje ne možemo da razumemo, sa implikacijama koje ne možemo da kontrolišemo
- Algoworld expert
Kevin Slavin navigates in the algoworld, the expanding space in our lives that’s determined and run by algorithms. Full bio

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

00:15
This is a photographфотографија
0
0
2000
Ovo je fotografija
00:17
by the artistуметник MichaelMichael NajjarNajjar,
1
2000
2000
umetnika Mihaela Najara
00:19
and it's realправи,
2
4000
2000
i ona je stvarna
00:21
in the senseсмисао that he wentотишао there to ArgentinaArgentina
3
6000
2000
u smislu da je on otišao u Argentinu
00:23
to take the photoфотографија.
4
8000
2000
da bi napravio ovu fotografiju.
00:25
But it's alsoтакође a fictionфикција. There's a lot of work that wentотишао into it after that.
5
10000
3000
Ali je i izmišljenja. Uloženo je mnogo rada u nju nakon fotografisanja.
00:28
And what he's doneГотово
6
13000
2000
On ju je
00:30
is he's actuallyзаправо reshapedoblikovanom, digitallyдигитално,
7
15000
2000
digitalno preoblikovao,
00:32
all of the contourskonture of the mountainsпланине
8
17000
2000
tako da vrhovi planina
00:34
to followпратити the vicissitudespreobraћaji of the DowDau JonesJones indexиндекс.
9
19000
3000
prate kretanje Dau Džons (Dow Jones) indeksa.
00:37
So what you see,
10
22000
2000
Dakle, to što vidite,
00:39
that precipiceprovalije, that highвисоко precipiceprovalije with the valleyдолина,
11
24000
2000
ova provalija, duboka provalija sa dolinom,
00:41
is the 2008 financialфинансијски crisisкриза.
12
26000
2000
je finansijska kriza iz 2008.
00:43
The photoфотографија was madeмаде
13
28000
2000
Ova fotografija je napravljena
00:45
when we were deepдубоко in the valleyдолина over there.
14
30000
2000
kada smo bili duboko u finansijskoj provaliji.
00:47
I don't know where we are now.
15
32000
2000
Ne znam gde se sada nalazimo.
00:49
This is the HangObesite SengSeng indexиндекс
16
34000
2000
Ovo je Hang Seng indeks
00:51
for HongHong KongKong.
17
36000
2000
berze u Hong Kongu.
00:53
And similarслично topographyTopografija.
18
38000
2000
I slična topografija.
00:55
I wonderпитати се why.
19
40000
2000
Pitam se zašto?
00:57
And this is artуметност. This is metaphorметафора.
20
42000
3000
Ovo je umetnost. Ovo je metafora.
01:00
But I think the pointтачка is
21
45000
2000
Ali poenta je u tome
01:02
that this is metaphorметафора with teethзуби,
22
47000
2000
da je ovo metafora sa zubima.
01:04
and it's with those teethзуби that I want to proposeпредложити todayданас
23
49000
3000
I sa tim metaforičkim zubima želim danas da predložim
01:07
that we rethinkпоновно размислите a little bitмало
24
52000
2000
da malo porazmislimo
01:09
about the roleулога of contemporaryсавремени mathматематика --
25
54000
3000
o ulozi savremene matematike,
01:12
not just financialфинансијски mathматематика, but mathматематика in generalгенерално.
26
57000
3000
ne samo finansijske matematike, već generalno matematike.
01:15
That its transitionпрелаз
27
60000
2000
Njena tranzicija
01:17
from beingбиће something that we extractекстракт and deriveизводити from the worldсвет
28
62000
3000
od nečega što smo uzeli od sveta,
01:20
to something that actuallyзаправо startsпочиње to shapeоблик it --
29
65000
3000
do nečega što stvarno počinje da ga oblikuje --
01:23
the worldсвет around us and the worldсвет insideу us.
30
68000
3000
svet oko nas i svet u nama.
01:26
And it's specificallyпосебно algorithmsалгоритми,
31
71000
2000
I njegovi specifični algoritmi
01:28
whichкоја are basicallyу основи the mathматематика
32
73000
2000
koji su u suštini matematika
01:30
that computersрачунари use to decideодлучити stuffствари.
33
75000
3000
koju kompjuteri koriste da donesu odluke.
01:33
They acquireстећи the sensibilitysenzibilitet of truthистина
34
78000
2000
Oni zahtevaju osećaj za istinu
01:35
because they repeatпонављање over and over again,
35
80000
2000
jer se stalno ponavljaju.
01:37
and they ossifyokoљtavanje and calcifyfosilizuju,
36
82000
3000
I oni okoštavaju i kalcifikuju se
01:40
and they becomeпостати realправи.
37
85000
2000
i postaju stvarni.
01:42
And I was thinkingразмишљање about this, of all placesместа,
38
87000
3000
Od svih mesta, ja sam o ovome razmišljao
01:45
on a transatlantictransatlantski flightлет a coupleпар of yearsгодине agoпре,
39
90000
3000
na preko-okeanskom letu pre par godina
01:48
because I happenedдесило to be seatedседи
40
93000
2000
jer su me smestili
01:50
nextследећи to a Hungarianmađarski physicistфизичар about my ageстарост
41
95000
2000
pored mađarskog fizičara koji je bio mojih godina
01:52
and we were talkingпричају
42
97000
2000
i razgovarali smo
01:54
about what life was like duringу току the ColdHladni WarRat
43
99000
2000
o tome kakav je bio život fizičara
01:56
for physicistsфизичари in HungaryMađarska.
44
101000
2000
u Mađarskoj za vreme Hladnog rata.
01:58
And I said, "So what were you doing?"
45
103000
2000
Upitao sam ga: "Šta ste Vi radili?"
02:00
And he said, "Well we were mostlyуглавном breakingломљење stealthNevidljivi."
46
105000
2000
A on je rekao: "Pa, uglavnom smo pokušavali da prokljuvimo nevidljivost lovačkih aviona."
02:02
And I said, "That's a good jobпосао. That's interestingзанимљиво.
47
107000
2000
Rekao sam: "To zvuči kao dobar posao. To je interesantno"
02:04
How does that work?"
48
109000
2000
Kako to funkcioniše?"
02:06
And to understandРазумем that,
49
111000
2000
Da bi razumeli to,
02:08
you have to understandРазумем a little bitмало about how stealthNevidljivi worksИзвођење радова.
50
113000
3000
morate da razumete kako funkcioniše nevidljivost aviona.
02:11
And so -- this is an over-simplificationjednstavnost --
51
116000
3000
Ovo je jako prosto objašnjenje
02:14
but basicallyу основи, it's not like
52
119000
2000
ali u suštini, ne možete tako jednostavno
02:16
you can just passпасс a radarрадар signalсигнал
53
121000
2000
da prođete radarskim signalom
02:18
right throughкроз 156 tonsтоне of steelчелик in the skyнебо.
54
123000
3000
kroz 156 tona čelika na nebu.
02:21
It's not just going to disappearнестати.
55
126000
3000
Objekat neće tek tako nestati.
02:24
But if you can take this bigвелики, massiveмасивни thing,
56
129000
3000
Ali možete uzeti tu veliku, masivnu stvar,
02:27
and you could turnред it into
57
132000
3000
i pretvoriti je u
02:30
a millionмилиона little things --
58
135000
2000
milion malih stvari --
02:32
something like a flockjato of birdsптице --
59
137000
2000
nesto poput jata ptica --
02:34
well then the radarрадар that's looking for that
60
139000
2000
tada radar koji ga traži
02:36
has to be ableу могуцности to see
61
141000
2000
mora biti u mogućnosti i da vidi
02:38
everyсваки flockjato of birdsптице in the skyнебо.
62
143000
2000
svako jato ptica na nebu.
02:40
And if you're a radarрадар, that's a really badлоше jobпосао.
63
145000
4000
Ako ste radar, to je jako naporan posao.
02:44
And he said, "Yeah." He said, "But that's if you're a radarрадар.
64
149000
3000
"Da", reče on, "samo ako si radar".
02:47
So we didn't use a radarрадар;
65
152000
2000
Tako da nismo koristili radar;
02:49
we builtизграђен a blackцрн boxбок that was looking for electricalелектрични signalsсигналима,
66
154000
3000
napravili smo crnu kutiju koja je tražila električne signale,
02:52
electronicелектронски communicationкомуникација.
67
157000
3000
elektronsku komunikaciju.
02:55
And wheneverбило кад we saw a flockjato of birdsптице that had electronicелектронски communicationкомуникација,
68
160000
3000
I kad god smo videli jato ptica koje komunicira elektronski
02:58
we thought, 'Probably' Verovatno has something to do with the AmericansAmerikanci.'"
69
163000
3000
pomislili smo da to sigurno ima veze sa Amerikancima."
03:01
And I said, "Yeah.
70
166000
2000
Rekao sam: "Da.
03:03
That's good.
71
168000
2000
To je dobro
03:05
So you've effectivelyефикасно negatednegated
72
170000
2000
"Vi ste dakle efektivno negirali
03:07
60 yearsгодине of aeronauticaeronautička researchистраживање.
73
172000
2000
60 godina aeronautičkih istraživanja."
03:09
What's your actчинити two?
74
174000
2000
Šta je vaš drugi čin?
03:11
What do you do when you growрасту up?"
75
176000
2000
Šta ćete raditi kada odrastete?"
03:13
And he said,
76
178000
2000
I on reče,
03:15
"Well, financialфинансијски servicesуслуге."
77
180000
2000
Pa... finansijske usluge.
03:17
And I said, "Oh."
78
182000
2000
"Oh", rekoh ja na to.
03:19
Because those had been in the newsвести latelyу последње време.
79
184000
3000
O tome se nedavno govorilo u vestima.
03:22
And I said, "How does that work?"
80
187000
2000
"Kako to funkcioniše?", pitao sam.
03:24
And he said, "Well there's 2,000 physicistsфизичари on WallZid StreetUlica now,
81
189000
2000
A on je odgovorio, "Na Vol Stritu imaš trenutno 2000 fizičara
03:26
and I'm one of them."
82
191000
2000
i ja sam jedan od njih."
03:28
And I said, "What's the blackцрн boxбок for WallZid StreetUlica?"
83
193000
3000
"Šta je crna kutija Vol Strita?", upitah ga.
03:31
And he said, "It's funnyсмешно you askпитати that,
84
196000
2000
A on reče: "Zanimljivo je što to pitate,
03:33
because it's actuallyзаправо calledпозвани blackцрн boxбок tradingтрговање.
85
198000
3000
jer se to zapravo zove trgovanje iz crne kutije".
03:36
And it's alsoтакође sometimesпонекад calledпозвани algoalgo tradingтрговање,
86
201000
2000
A ponekad se zove i algo trgovanje,
03:38
algorithmicAlgoritamski tradingтрговање."
87
203000
3000
algoritamsko trgovanje."
03:41
And algorithmicAlgoritamski tradingтрговање evolvedеволуирао in partдео
88
206000
3000
Algoritamsko trgovanje se razvilo
03:44
because institutionalинституционално traderstrgovci have the sameисти problemsпроблеми
89
209000
3000
jer su institucionalni trgovci imali isti problem
03:47
that the UnitedUjedinjeni StatesDržava AirVazduh ForceSila had,
90
212000
3000
kao i Američka vazdušna avijacija.
03:50
whichкоја is that they're movingкретање these positionsпозиције --
91
215000
3000
Oni su menjali svoje vlasničke pozicije --
03:53
whetherда ли је it's ProctorProktor & GambleKocka or AccentureAccenture, whateverшта год --
92
218000
2000
bilo da su Proctor & Gamble ili Accenture ili neko drugi --
03:55
they're movingкретање a millionмилиона sharesакције of something
93
220000
2000
menjali vlasništvo nad milionima
03:57
throughкроз the marketтржиште.
94
222000
2000
deonica nečega na tržištu.
03:59
And if they do that all at onceједном,
95
224000
2000
I ako oni to urade odjednom,
04:01
it's like playingиграње pokerpoker and going all in right away.
96
226000
2000
to je kao da svi sve ulože u prvom delenju u pokeru
04:03
You just tipСавет your handруку.
97
228000
2000
Samo odate karte.
04:05
And so they have to find a way --
98
230000
2000
Tako da su morali da nađu način --
04:07
and they use algorithmsалгоритми to do this --
99
232000
2000
i za to koriste algoritme --
04:09
to breakпауза up that bigвелики thing
100
234000
2000
da podele tu jednu veliku transakciju
04:11
into a millionмилиона little transactionstransakcije.
101
236000
2000
u milion malih transakcija.
04:13
And the magicмагија and the horrorхорор of that
102
238000
2000
Magija i horor toga
04:15
is that the sameисти mathматематика
103
240000
2000
je što ta ista matematika
04:17
that you use to breakпауза up the bigвелики thing
104
242000
2000
koju koristite da biste razbili tu veliku stvar
04:19
into a millionмилиона little things
105
244000
2000
na milion manjih delova
04:21
can be used to find a millionмилиона little things
106
246000
2000
može da koristi da nađete milion malih delova
04:23
and sewшивати them back togetherзаједно
107
248000
2000
i spojite ih nazad u jednu celinu
04:25
and figureфигура out what's actuallyзаправо happeningдогађај in the marketтржиште.
108
250000
2000
i tako otkrijete šta se dešava na tržištu.
04:27
So if you need to have some imageслика
109
252000
2000
Ako vam treba slika o tome
04:29
of what's happeningдогађај in the stockакција marketтржиште right now,
110
254000
3000
šta se dešava na berzi deonica trenutno,
04:32
what you can pictureслика is a bunchгомилу of algorithmsалгоритми
111
257000
2000
možete da zamislite kao veliki broj algoritama
04:34
that are basicallyу основи programmedпрограмирано to hideсакрити,
112
259000
3000
koji su u suštini programirani da prikriju transakcije,
04:37
and a bunchгомилу of algorithmsалгоритми that are programmedпрограмирано to go find them and actчинити.
113
262000
3000
i mnogo algoritama koji su programirani da ih nađu i deluju.
04:40
And all of that's great, and it's fine.
114
265000
3000
I sve je to u redu.
04:43
And that's 70 percentпроценат
115
268000
2000
Dok ne saznate da oni čine 70 posto
04:45
of the UnitedUjedinjeni StatesDržava stockакција marketтржиште,
116
270000
2000
prometa na berzama u Sjedinjenim Državama,
04:47
70 percentпроценат of the operatingоперативно systemсистем
117
272000
2000
70% operativnog sistema,
04:49
formerlyраније knownпознат as your pensionpenzija,
118
274000
3000
formalno poznatog kao vaša penzija,
04:52
your mortgageхипотека.
119
277000
3000
vaša hipoteka.
04:55
And what could go wrongпогрешно?
120
280000
2000
A šta je moglo da krene po zlu?
04:57
What could go wrongпогрешно
121
282000
2000
Ono što je krenulo po zlu
04:59
is that a yearгодине agoпре,
122
284000
2000
je da je pre godinu dana
05:01
nineдевет percentпроценат of the entireцео marketтржиште just disappearsнестаје in fiveпет minutesминута,
123
286000
3000
devet posto ukupnog tržišta nestalo za pet minuta,
05:04
and they calledпозвани it the FlashFleš CrashPad of 2:45.
124
289000
3000
i to nazivaju "Blic lom u 2:45"
05:07
All of a suddenизненадан, nineдевет percentпроценат just goesиде away,
125
292000
3000
Iz čista mira, devet procenata je nestalo,
05:10
and nobodyнико to this day
126
295000
2000
i do današnjeg dana se niko
05:12
can even agreeдоговорити се on what happenedдесило
127
297000
2000
ne može složiti oko toga šta se desilo,
05:14
because nobodyнико orderedнаручио it, nobodyнико askedпитао for it.
128
299000
3000
jer niko to nije naredio, niti tražio.
05:17
NobodyNiko nije had any controlконтрола over what was actuallyзаправо happeningдогађај.
129
302000
3000
Niko nije imao kontrolu nad tim.
05:20
All they had
130
305000
2000
Sve što su imali je bio monitor
05:22
was just a monitorмонитор in frontфронт of them
131
307000
2000
ispred sebe
05:24
that had the numbersбројеви on it
132
309000
2000
sa brojevima
05:26
and just a redцрвена buttonдугме
133
311000
2000
i crveno dugme
05:28
that said, "Stop."
134
313000
2000
na kojem je pisalo, "Stop."
05:30
And that's the thing,
135
315000
2000
Stvar je u tome
05:32
is that we're writingписање things,
136
317000
2000
da mi pišemo stvari,
05:34
we're writingписање these things that we can no longerдуже readчитати.
137
319000
3000
pišemo stvari koje nismo u stanju više da pročitamo.
05:37
And we'veми смо renderedvizuelizuje something
138
322000
2000
Dobili smo nešto
05:39
illegiblenečitljiv,
139
324000
2000
nečitko.
05:41
and we'veми смо lostизгубљено the senseсмисао
140
326000
3000
I izgubili smo ideju
05:44
of what's actuallyзаправо happeningдогађај
141
329000
2000
o tome šta se stvarno dešava
05:46
in this worldсвет that we'veми смо madeмаде.
142
331000
2000
u svetu koji smo napravili.
05:48
And we're startingпочевши to make our way.
143
333000
2000
I počeli smo da radimo po sopstvenom nahođenju.
05:50
There's a companyкомпанија in BostonBoston calledпозвани NanexNaneks,
144
335000
3000
U Bostonu postoji kompanija koja se zove Nanex,
05:53
and they use mathматематика and magicмагија
145
338000
2000
i oni koriste matematiku i magiju
05:55
and I don't know what,
146
340000
2000
i ne znam šta još sve ne,
05:57
and they reachдостигнути into all the marketтржиште dataподаци
147
342000
2000
i pristupaju svim podacima tržišta
05:59
and they find, actuallyзаправо sometimesпонекад, some of these algorithmsалгоритми.
148
344000
3000
i pronalaze, ponekad, neke od tih algoritama.
06:02
And when they find them they pullповући them out
149
347000
3000
Tu gde ih nađu oni ih izvuku
06:05
and they pinпин them to the wallзид like butterfliesleptiri.
150
350000
3000
i zakače na zid kao leptire u insektarijumu.
06:08
And they do what we'veми смо always doneГотово
151
353000
2000
Oni rade ono što mi oduvek radimo
06:10
when confrontedсуочени with hugeогромно amountsизноси of dataподаци that we don't understandРазумем --
152
355000
3000
kada smo suočeni sa velikom količinom podataka koje ne razumemo,
06:13
whichкоја is that they give them a nameиме
153
358000
2000
a to je da im daju imena
06:15
and a storyприча.
154
360000
2000
i priču.
06:17
So this is one that they foundнашао,
155
362000
2000
Ovo je jedna koju su našli,
06:19
they calledпозвани the KnifeNož,
156
364000
4000
i nazvali je "Nož",
06:23
the CarnivalKarneval,
157
368000
2000
"Karneval",
06:25
the BostonBoston ShufflerShuffler,
158
370000
4000
"Bostonski mešač",
06:29
TwilightSumrak.
159
374000
2000
"Sumrak".
06:31
And the gagZatvori usta is
160
376000
2000
Stvar je u tome da,
06:33
that, of courseкурс, these aren'tнису just runningтрчање throughкроз the marketтржиште.
161
378000
3000
naravno, oni nisu ograničeni samo na tržište.
06:36
You can find these kindsврсте of things whereverгде год you look,
162
381000
3000
Možete ih naći gde god pogledate,
06:39
onceједном you learnучи how to look for them.
163
384000
2000
kada naučite da ih tražite.
06:41
You can find it here: this bookкњига about fliesлети
164
386000
3000
Možete ih naći ovde: u ovoj knjizi o muvama,
06:44
that you mayможе have been looking at on AmazonAmazon.
165
389000
2000
koju ste tražili na Amazonu.
06:46
You mayможе have noticedПриметио it
166
391000
2000
Možda ste primetili
06:48
when its priceЦена startedпочела at 1.7 millionмилиона dollarsдолара.
167
393000
2000
kada je njena cena bila 1,7 miliona dolara.
06:50
It's out of printпринт -- still ...
168
395000
2000
Knjiga nije više u štampi, ali...
06:52
(LaughterSmeh)
169
397000
2000
(Smeh)
06:54
If you had boughtкупио it at 1.7, it would have been a bargainDobar posao.
170
399000
3000
Da ste je kupili po ceni od 1,7 miliona, to bi bilo skoro besplatno.
06:57
A fewнеколико hoursсати laterкасније, it had goneотишла up
171
402000
2000
Nekoliko sati kasnije, cena je porasla
06:59
to 23.6 millionмилиона dollarsдолара,
172
404000
2000
na 23,6 miliona dolara,
07:01
plusплус shippingпоштарина and handlingруковање.
173
406000
2000
plus troškovi slanja i obrade pošiljke.
07:03
And the questionпитање is:
174
408000
2000
Pitanje je sledeće:
07:05
NobodyNiko nije was buyingкупити or sellingпродаја anything; what was happeningдогађај?
175
410000
2000
Niko nije ništa kupovao niti prodavao; šta se dešavalo?
07:07
And you see this behaviorпонашање on AmazonAmazon
176
412000
2000
Možete uočiti takve pojave na Amazonu
07:09
as surelyсигурно as you see it on WallZid StreetUlica.
177
414000
2000
kao što ih možete uočiti na Volstritu.
07:11
And when you see this kindкинд of behaviorпонашање,
178
416000
2000
Kada vidite ovakvo ponašanje,
07:13
what you see is the evidenceдоказ
179
418000
2000
to što vidite je dokaz
07:15
of algorithmsалгоритми in conflictконфликт,
180
420000
2000
algoritamskog konflikta,
07:17
algorithmsалгоритми lockedзакључано in loopspetlji with eachсваки other,
181
422000
2000
algoritama koji su zapetljani jedan u drugi
07:19
withoutбез any humanљудско oversightNadzorno,
182
424000
2000
bez ljudskog nadzora,
07:21
withoutбез any adultодрасла особа supervisionnadzor
183
426000
3000
bez nadzora odrasle osobe,
07:24
to say, "ActuallyU stvari, 1.7 millionмилиона is plentyдоста."
184
429000
3000
nekoga ko bi rekao, "1,7 miliona je mnogo."
07:27
(LaughterSmeh)
185
432000
3000
(smeh)
07:30
And as with AmazonAmazon, so it is with NetflixNetflix.
186
435000
3000
Sa Netfliksom je isto kao sa Amazonom.
07:33
And so NetflixNetflix has goneотишла throughкроз
187
438000
2000
Netfliks je prošao
07:35
severalнеколико differentразличит algorithmsалгоритми over the yearsгодине.
188
440000
2000
kroz mnoge različite algoritme tokom godina.
07:37
They startedпочела with CinematchCinematch, and they'veони су triedПокушали a bunchгомилу of othersдруги --
189
442000
3000
Počeli su sa Cinematch algoritmom i probali još mnoge druge.
07:40
there's DinosaurDinosaurus PlanetPlaneta; there's GravityGravitacija.
190
445000
2000
"Planetu dinosaurusa" i "Gravitaciju".
07:42
They're usingКористећи PragmaticPragmatični ChaosHaos now.
191
447000
2000
Trenutno koriste "Pragmatični haos".
07:44
PragmaticPragmatični ChaosHaos is, like all of NetflixNetflix algorithmsалгоритми,
192
449000
2000
"Pragmatični haos" je sličan "Netfliks" algoritmu,
07:46
tryingпокушавајући to do the sameисти thing.
193
451000
2000
pokušava da uradi istu stvar.
07:48
It's tryingпокушавајући to get a graspРазумети on you,
194
453000
2000
Pokušava da vas razume,
07:50
on the firmwarefirmver insideу the humanљудско skullЛобања,
195
455000
2000
kao operativni sistem u vašoj lobanji,
07:52
so that it can recommendпрепоручите what movieфилм
196
457000
2000
kako bi vam predložio koji biste
07:54
you mightМожда want to watch nextследећи --
197
459000
2000
sledeći film mogli da pogledate
07:56
whichкоја is a very, very difficultтешко problemпроблем.
198
461000
3000
što je veoma, veoma težak problem.
07:59
But the difficultyтешкоћа of the problemпроблем
199
464000
2000
Poteškoća kod ovog problema
08:01
and the factчињеница that we don't really quiteприлично have it down,
200
466000
3000
i činjenice da ga ne razumemo najbolje,
08:04
it doesn't take away
201
469000
2000
ne umanjuje značaj
08:06
from the effectsефекте PragmaticPragmatični ChaosHaos has.
202
471000
2000
efekta "Pragmatičnog haosa".
08:08
PragmaticPragmatični ChaosHaos, like all NetflixNetflix algorithmsалгоритми,
203
473000
3000
"Pragmatični haos", kao i svi "Netfliks" algoritmi,
08:11
determinesодређује, in the endкрај,
204
476000
2000
određuje, na kraju,
08:13
60 percentпроценат
205
478000
2000
60 procenata
08:15
of what moviesфилмове endкрај up beingбиће rentedизнајмљен.
206
480000
2000
svih filmova koji se iznajmljuju.
08:17
So one pieceпиеце of codeкод
207
482000
2000
Tako da je jedan program
08:19
with one ideaидеја about you
208
484000
3000
sa jednom idejom o Vama
08:22
is responsibleодговоран for 60 percentпроценат of those moviesфилмове.
209
487000
3000
odgovoran za 60 procenata filmova koje pogledate.
08:25
But what if you could rateстопа those moviesфилмове
210
490000
2000
Ali šta ako biste mogli oceniti te filmove
08:27
before they get madeмаде?
211
492000
2000
pre nego li budu snimljeni?
08:29
Wouldn'tNe bi that be handypri ruci?
212
494000
2000
Da li bi to bilo korisno?
08:31
Well, a fewнеколико dataподаци scientistsнаучници from the U.K. are in HollywoodHollywood,
213
496000
3000
Nekoliko informacionih naučnika iz Velike Britanije je u Holivudu,
08:34
and they have "storyприча algorithmsалгоритми" --
214
499000
2000
i imalu algoritme za scenarije --
08:36
a companyкомпанија calledпозвани EpagogixEpagogix.
215
501000
2000
kompanija koja se zove Epagogix.
08:38
And you can runтрцати your scriptSkripta throughкроз there,
216
503000
3000
Možete ubaciti svoj scenario kroz njihov program
08:41
and they can tell you, quantifiablyquantifiably,
217
506000
2000
i on vam može reći, kvantitativno,
08:43
that that's a 30 millionмилиона dollarдолар movieфилм
218
508000
2000
da je to film koji će zaraditi 30 miliona dolara
08:45
or a 200 millionмилиона dollarдолар movieфилм.
219
510000
2000
ili 200 miliona dolara.
08:47
And the thing is, is that this isn't GoogleGoogle.
220
512000
2000
Stvar je u tome da to nije Google.
08:49
This isn't informationинформације.
221
514000
2000
To nije informacija.
08:51
These aren'tнису financialфинансијски statsstatistike; this is cultureкултура.
222
516000
2000
To nisu finansijske statistike; to je kultura.
08:53
And what you see here,
223
518000
2000
I ovo što vidite,
08:55
or what you don't really see normallyнормално,
224
520000
2000
tj što normalno ne vidite,
08:57
is that these are the physicsфизика of cultureкултура.
225
522000
4000
je fizika kulture.
09:01
And if these algorithmsалгоритми,
226
526000
2000
I ako bi ovi algoritmi,
09:03
like the algorithmsалгоритми on WallZid StreetUlica,
227
528000
2000
kao oni na Volstritu,
09:05
just crashedсрушио one day and wentотишао awrynaopako,
228
530000
3000
pali i nestali,
09:08
how would we know?
229
533000
2000
kako ćemo znati,
09:10
What would it look like?
230
535000
2000
kako će to izgledati?
09:12
And they're in your houseкућа. They're in your houseкућа.
231
537000
3000
A oni su i u vašoj kući. Oni su u vašoj kući.
09:15
These are two algorithmsалгоритми competingтакмичење for your livingживи roomсоба.
232
540000
2000
Ovo su dva konkurentna algoritma za vašu dnevnu sobu.
09:17
These are two differentразличит cleaningчишћење robotsроботи
233
542000
2000
Ovo su dva različita robota za čišćenje
09:19
that have very differentразличит ideasидеје about what cleanчист meansзначи.
234
544000
3000
koji imaju različite ideje šta znači čišćenje.
09:22
And you can see it
235
547000
2000
To možete da vidite
09:24
if you slowспор it down and attachаттацх lightsсветла to them,
236
549000
3000
ako ih usporite i zakačite svetlo na njih.
09:27
and they're sortврста of like secretтајна architectsархитекте in your bedroomспаваћа соба.
237
552000
3000
Oni su kao tajne arhitekte u vašoj spavaćoj sobi.
09:30
And the ideaидеја that architectureархитектура itselfсам
238
555000
3000
Ideja da je i sama arhitektura
09:33
is somehowнекако subjectпредмет to algorithmicAlgoritamski optimizationOptimizacija
239
558000
2000
na neki način subjekt algoritamske optimizacije
09:35
is not far-fetchedдалеко.
240
560000
2000
nij nerealna.
09:37
It's super-realSuper-realnom and it's happeningдогађај around you.
241
562000
3000
Veoma je stvarna i dešava se oko vas.
09:40
You feel it mostнајвише
242
565000
2000
Najviše je osetite
09:42
when you're in a sealedzatvoreno metalметал boxбок,
243
567000
2000
kada se nalazite u zatvorenoj metalnoj kutiji,
09:44
a new-stylenovi stil elevatorlift;
244
569000
2000
liftu nove generacije,
09:46
they're calledпозвани destination-controlodredište za kontrolu elevatorsлифтови.
245
571000
2000
koji se zovu lokaciono kontrolisani liftovi.
09:48
These are the onesоне where you have to pressпритисните what floorпод you're going to go to
246
573000
3000
To su oni kod kojih treba da odaberete na koji sprat idete
09:51
before you get in the elevatorlift.
247
576000
2000
pre nego uđete u lift.
09:53
And it usesкористи what's calledпозвани a bin-packingregal za pakovanje algorithmalgoritam.
248
578000
2000
On koristi tzv algoritam pakovanja kutije.
09:55
So noneниједан of this mishegasmishegasu
249
580000
2000
Znači ništa od ove ludosti
09:57
of lettingизнајмљивање everybodyсвима go into whateverшта год carауто they want.
250
582000
2000
da puštamo ljude da ulaze u lift koji žele.
09:59
EverybodySvi who wants to go to the 10thтх floorпод goesиде into carауто two,
251
584000
2000
Svako ko želi da ode na deseti sprat ulazi u lift broj dva,
10:01
and everybodyсвима who wants to go to the thirdтрећи floorпод goesиде into carауто fiveпет.
252
586000
3000
a svako ko hoće na treći sprat ulazi u lift broj pet.
10:04
And the problemпроблем with that
253
589000
2000
Problem sa ovim je
10:06
is that people freakнаказо out.
254
591000
2000
što se ljudi pogube.
10:08
People panicpanika.
255
593000
2000
Ljudi počnu da paniče.
10:10
And you see why. You see why.
256
595000
2000
Vidite zašto. Vidite zašto.
10:12
It's because the elevatorlift
257
597000
2000
Zato što liftu
10:14
is missingнедостаје some importantважно instrumentationinstrumentalizacija, like the buttonsдугмад.
258
599000
3000
nedostaju neki važni instrumenti, poput dugmića.
10:17
(LaughterSmeh)
259
602000
2000
(smeh)
10:19
Like the things that people use.
260
604000
2000
I druge stvari koje ljudi vole da koriste.
10:21
All it has
261
606000
2000
Sve što lift ima
10:23
is just the numberброј that movesпотезе up or down
262
608000
3000
je broj koji ide gore-dole
10:26
and that redцрвена buttonдугме that saysкаже, "Stop."
263
611000
3000
i crveno dugme koje kaže "Stop."
10:29
And this is what we're designingдизајнирање for.
264
614000
3000
To je ono što dizajniramo.
10:32
We're designingдизајнирање
265
617000
2000
Dizajniramo
10:34
for this machineмашина dialectdijalekt.
266
619000
2000
za taj mašnski dijalekat.
10:36
And how farдалеко can you take that? How farдалеко can you take it?
267
621000
3000
Koliko daleko može to da ode? Dokle možemo to da odvedemo?
10:39
You can take it really, really farдалеко.
268
624000
2000
Možemo ga odvesti jako, jako daleko.
10:41
So let me take it back to WallZid StreetUlica.
269
626000
3000
Zato ću se vratiti nazad na Volstrit.
10:45
Because the algorithmsалгоритми of WallZid StreetUlica
270
630000
2000
Jer algoritmi na Volstritu
10:47
are dependentзависни on one qualityквалитета aboveгоре all elseдруго,
271
632000
3000
zavise od jedne stvari pre svega,
10:50
whichкоја is speedбрзина.
272
635000
2000
a to je brzina.
10:52
And they operateрадити on millisecondsmilisekundi and microsecondsmikrosekundi.
273
637000
3000
Oni operišu brzinama u milisekundama i mikrosekundama.
10:55
And just to give you a senseсмисао of what microsecondsmikrosekundi are,
274
640000
2000
Da biste shvatili šta je mikrosekunda --
10:57
it takes you 500,000 microsecondsmikrosekundi
275
642000
2000
potrebno vam je 500 000 mikrosekundi
10:59
just to clickкликните a mouseмиш.
276
644000
2000
da biste kliknuli mišem.
11:01
But if you're a WallZid StreetUlica algorithmalgoritam
277
646000
2000
Ali ako ste algoritam na Volstritu
11:03
and you're fiveпет microsecondsmikrosekundi behindиза,
278
648000
2000
i kasnite pet mikrosekundi,
11:05
you're a loserгубитник.
279
650000
2000
vi ste gubitnik.
11:07
So if you were an algorithmalgoritam,
280
652000
2000
Tako da ako ste algoritam,
11:09
you'dти би look for an architectархитекта like the one that I metиспуњен in FrankfurtFrankfurt
281
654000
3000
tražićete arhitektu poput onoga kojega sam upoznao u Frankfurtu
11:12
who was hollowinggraviranja out a skyscraperнебодер --
282
657000
2000
koji je ispraznio ceo neboder --
11:14
throwingбацање out all the furnitureнамештај, all the infrastructureинфраструктуре for humanљудско use,
283
659000
3000
izbacio sav nameštaj i infrastukturu namenjenu ljudskoj upotrebi,
11:17
and just runningтрчање steelчелик on the floorsподове
284
662000
3000
i postavio čelik na podove
11:20
to get readyспреман for the stacksnizova of serversсервери to go in --
285
665000
3000
kako bi se gomile servera mogle useliti unutra --
11:23
all so an algorithmalgoritam
286
668000
2000
sve kako bi algoritam
11:25
could get closeБлизу to the InternetInternet.
287
670000
3000
bio blizu Internetu.
11:28
And you think of the InternetInternet as this kindкинд of distributedдистрибуирани systemсистем.
288
673000
3000
Vi smatrate da je Internet distribuiran sistem.
11:31
And of courseкурс, it is, but it's distributedдистрибуирани from placesместа.
289
676000
3000
On to i jeste, ali se distribuira sa različitih mesta.
11:34
In NewNovi YorkYork, this is where it's distributedдистрибуирани from:
290
679000
2000
U Njujorku se distribuira iz
11:36
the CarrierNosač HotelHotel
291
681000
2000
hotela "Carrier"
11:38
locatedналази се on HudsonHudson StreetUlica.
292
683000
2000
koji se nalazi u ulici Hadson.
11:40
And this is really where the wiresжице come right up into the cityград.
293
685000
3000
To je mesto odakle se kablovi šire po celom gradu.
11:43
And the realityреалност is that the furtherдаље away you are from that,
294
688000
4000
Istina je, da što ste dalje od tog mesta,
11:47
you're a fewнеколико microsecondsmikrosekundi behindиза everyсваки time.
295
692000
2000
kasnićete par mikrosekundi.
11:49
These guys down on WallZid StreetUlica,
296
694000
2000
Momci sa Volstrita,
11:51
MarcoMarko PoloPolo and CherokeeCherokee NationNacija,
297
696000
2000
"Marko Polo" i "Čeroki Nejšn",
11:53
they're eightосам microsecondsmikrosekundi
298
698000
2000
su osam mikrosekundi u zaostatku
11:55
behindиза all these guys
299
700000
2000
za ovim algoritmima
11:57
going into the emptyпразно buildingsзграде beingбиће hollowedispraznila out
300
702000
4000
koji ulaze u prazne zgrade
12:01
up around the CarrierNosač HotelHotel.
301
706000
2000
oko hotela "Carrier".
12:03
And that's going to keep happeningдогађај.
302
708000
3000
I to će nastaviti da se dešava.
12:06
We're going to keep hollowinggraviranja them out,
303
711000
2000
Nastavićemo da ih ispražnjavamo,
12:08
because you, inchинч for inchинч
304
713000
3000
jer vi, centimetar po centimetar,
12:11
and poundфунта for poundфунта and dollarдолар for dollarдолар,
305
716000
3000
funtu po funtu, dolar po dolar,
12:14
noneниједан of you could squeezeскуеезе revenueприхода out of that spaceпростор
306
719000
3000
niko od vas ne bi mogao izvući prihod iz tog prostora
12:17
like the BostonBoston ShufflerShuffler could.
307
722000
3000
kao što može "Bostonski mešač".
12:20
But if you zoomзоом out,
308
725000
2000
Ali ako se udaljite od slike,
12:22
if you zoomзоом out,
309
727000
2000
i pogledate krupni plan,
12:24
you would see an 825-mile-mile trenchrov
310
729000
4000
videćete kanal dug 1328 km
12:28
betweenизмеђу NewNovi YorkYork CityGrad and ChicagoChicago
311
733000
2000
između Njujorka i Čikaga,
12:30
that's been builtизграђен over the last fewнеколико yearsгодине
312
735000
2000
koji je u toku zadnjih nekoliko godina
12:32
by a companyкомпанија calledпозвани SpreadŠirenje NetworksMreža.
313
737000
3000
izgradila "Spread Networks" kompanija.
12:35
This is a fiberвлакно opticоптички cableкабел
314
740000
2000
Ovo je optički kabel
12:37
that was laidположено betweenизмеђу those two citiesградова
315
742000
2000
koji leži između dva grada
12:39
to just be ableу могуцности to trafficсаобраћај one signalсигнал
316
744000
3000
i može da provodi samo jedan signal
12:42
37 timesпута fasterбрже than you can clickкликните a mouseмиш --
317
747000
3000
37 puta brže no što vi možete da kliknete mišem,
12:45
just for these algorithmsалгоритми,
318
750000
3000
izgrađen je samo za algoritme,
12:48
just for the CarnivalKarneval and the KnifeNož.
319
753000
3000
samo za "Karneval" i "Nož".
12:51
And when you think about this,
320
756000
2000
Kada razmislite o tome,
12:53
that we're runningтрчање throughкроз the UnitedUjedinjeni StatesDržava
321
758000
2000
da trčimo kroz SAD
12:55
with dynamiteдинамит and rockроцк sawstestere
322
760000
3000
sa dinamitom i razbijačima za kamen
12:58
so that an algorithmalgoritam can closeБлизу the dealдоговор
323
763000
2000
kako bi algoritmi zaključili transakciju
13:00
threeтри microsecondsmikrosekundi fasterбрже,
324
765000
3000
tri mikrosekunde brže,
13:03
all for a communicationsкомуникације frameworkоквир
325
768000
2000
sve to radi komunikacionog okvira
13:05
that no humanљудско will ever know,
326
770000
4000
koji nijedan čovek neće spoznati,
13:09
that's a kindкинд of manifestманифестовати destinyсудбина;
327
774000
3000
to je neka vrsta očigledne sudbine
13:12
and we'llдобро always look for a newново frontiergranice.
328
777000
3000
koja će uvek pomerati nove granice.
13:15
UnfortunatelyNa žalost, we have our work cutрез out for us.
329
780000
3000
Nažalost, predstoji nam vrlo ambiciozan posao.
13:18
This is just theoreticalтеоријски.
330
783000
2000
Ovo je samo teorijski.
13:20
This is some mathematiciansматематичари at MITMIT-A.
331
785000
2000
To je samo matematika sa MIT-a.
13:22
And the truthистина is I don't really understandРазумем
332
787000
2000
Istina je da ni ja, stvarno, ne razumem
13:24
a lot of what they're talkingпричају about.
333
789000
2000
mnogo toga o čemu pričaju.
13:26
It involvesподразумева lightсветло conesконуси and quantumквант entanglementzapletenost,
334
791000
3000
Radi se o svetlosnoj kupoli i kvantnoj upletenosti,
13:29
and I don't really understandРазумем any of that.
335
794000
2000
a ja to stvarno ne razumem.
13:31
But I can readчитати this mapМапа,
336
796000
2000
Ali mogu da pročitam ovu mapu.
13:33
and what this mapМапа saysкаже
337
798000
2000
A ono što nam ova mapa kaže
13:35
is that, if you're tryingпокушавајући to make moneyновац on the marketsтржишта where the redцрвена dotstačke are,
338
800000
3000
je da ako pokušavate da zaradite novac na tržištu gde se nalaze crvene tačke,
13:38
that's where people are, where the citiesградова are,
339
803000
2000
tamo gde su ljudi, gde su gradovi,
13:40
you're going to have to put the serversсервери where the blueПлави dotstačke are
340
805000
3000
moraćete servere staviti tamo gde su plave tačke
13:43
to do that mostнајвише effectivelyефикасно.
341
808000
2000
da bi ste radili efikasno.
13:45
And the thing that you mightМожда have noticedПриметио about those blueПлави dotstačke
342
810000
3000
Možda ste primetili da se mnoge plave tačke
13:48
is that a lot of them are in the middleсредина of the oceanокеан.
343
813000
3000
nalaze na sredini okeana.
13:51
So that's what we'llдобро do: we'llдобро buildизградити bubblesмехуриће or something,
344
816000
3000
Ono što treba da uradimo je
13:54
or platformsплатформе.
345
819000
2000
da izgradimo balone ili platforme.
13:56
We'llCemo actuallyзаправо partдео the waterвода
346
821000
2000
Da bukvalno razdvojimo more
13:58
to pullповући moneyновац out of the airваздух,
347
823000
2000
i izvlačimo novac iz vazduha,
14:00
because it's a brightсветао futureбудућност
348
825000
2000
jer je svetla budućnost pred vama
14:02
if you're an algorithmalgoritam.
349
827000
2000
ako ste algoritam.
14:04
(LaughterSmeh)
350
829000
2000
(Smeh)
14:06
And it's not the moneyновац that's so interestingзанимљиво actuallyзаправо.
351
831000
3000
I nije novac taj koji je zapravo toliko interesantan.
14:09
It's what the moneyновац motivatesмотивише,
352
834000
2000
Već šta novac motiviše.
14:11
that we're actuallyзаправо terraformingteraformiranje
353
836000
2000
Mi zapravo transformišemo
14:13
the EarthZemlja itselfсам
354
838000
2000
samu Zemljinu površinu
14:15
with this kindкинд of algorithmicAlgoritamski efficiencyефикасност.
355
840000
2000
sa ovakvom vrstom algoritamske uspešnosti.
14:17
And in that lightсветло,
356
842000
2000
I u tom svetlu
14:19
you go back
357
844000
2000
vi se vraćate
14:21
and you look at MichaelMichael Najjar'sNajjar je photographsфотографије,
358
846000
2000
i gledate fotografije Mihaela Najara
14:23
and you realizeсхватите that they're not metaphorметафора, they're prophecyproročanstvo.
359
848000
3000
i uviđate da one nisu metafore, one su proročanstva.
14:26
They're prophecyproročanstvo
360
851000
2000
One su proročanstvo
14:28
for the kindкинд of seismicсеизмички, terrestrialzemaljsko effectsефекте
361
853000
4000
seizmičkih, zemaljskih efekata
14:32
of the mathматематика that we're makingстварање.
362
857000
2000
koje pravi naša matematika.
14:34
And the landscapeпејзаж was always madeмаде
363
859000
3000
Krajolik je uvek bio rezultat
14:37
by this sortврста of weirdчудан, uneasynelagodu collaborationсарадња
364
862000
3000
čudne, teške saradnje
14:40
betweenизмеђу natureприрода and man.
365
865000
3000
između prirode i čoveka.
14:43
But now there's this thirdтрећи co-evolutionaryco-evolucijski forceсила: algorithmsалгоритми --
366
868000
3000
Ali sada je tu ta treća koevoluciona sila - algoritam,
14:46
the BostonBoston ShufflerShuffler, the CarnivalKarneval.
367
871000
3000
"Bostonski mešač", "Karneval".
14:49
And we will have to understandРазумем those as natureприрода,
368
874000
3000
I moraćemo ih razumeti kao prirodu.
14:52
and in a way, they are.
369
877000
2000
Jer na neki način oni to i jesu.
14:54
Thank you.
370
879000
2000
Hvala.
14:56
(ApplauseAplauz)
371
881000
20000
(Aplauz)
Translated by Sofija Dorotic
Reviewed by Ivana Korom

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Kevin Slavin - Algoworld expert
Kevin Slavin navigates in the algoworld, the expanding space in our lives that’s determined and run by algorithms.

Why you should listen

Are you addicted to the dead-simple numbers game Drop 7 or Facebook’s Parking Wars? Blame Kevin Slavin and the game development company he co-founded in 2005, Area/Code, which makes clever game entertainments that enter the fabric of reality.

All this fun is powered by algorithms -- as, increasingly, is our daily life. From the Google algorithms to the algos that give you “recommendations” online to those that automatically play the stock markets (and sometimes crash them): we may not realize it, but we live in the algoworld.

He says: "The quickest way to find out what the boundaries of reality are is to figure where they break."

More profile about the speaker
Kevin Slavin | Speaker | TED.com