TED2011
Rajesh Rao: A Rosetta Stone for a lost language
Rajesh Rao: Une Pierre de Rosette pour l'écriture de l'Indus
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Rajesh Rao est fasciné par "la mère de tous les mots-croisés": Comment déchiffrer l'écriture de l'Indus vieille de 4000 ans. Lors de TED 2011 il raconte comment il enrôle les techniques computationelles modernes afin de lire le langage Indus, la clé pour comprendre cette ancienne civilisation.
Rajesh Rao - Computational neuroscientist
Rajesh Rao seeks to understand the human brain through computational modeling, on two fronts: developing computer models of our minds, and using tech to decipher the 4,000-year-old lost script of the Indus Valley civilization. Full bio
Rajesh Rao seeks to understand the human brain through computational modeling, on two fronts: developing computer models of our minds, and using tech to decipher the 4,000-year-old lost script of the Indus Valley civilization. Full bio
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00:15
I'd like to begin with a thought experiment.
0
0
3000
J'aimerais commencer avec une expérience mentale.
00:19
Imagine that it's 4,000 years into the future.
1
4000
3000
Imaginez que nous sommes 4000 ans dans l'avenir.
00:22
Civilization as we know it
2
7000
2000
La civilisation telle que nous la connaissons
00:24
has ceased to exist --
3
9000
2000
a cessée d'être --
00:26
no books,
4
11000
2000
pas de livres,
00:28
no electronic devices,
5
13000
3000
pas d'appareils électroniques,
00:31
no Facebook or Twitter.
6
16000
3000
pas de Facebook ou de Twitter.
00:34
All knowledge of the English language and the English alphabet
7
19000
3000
Toutes connaissances de la langue Anglaise et de son alphabet
00:37
has been lost.
8
22000
2000
sont perdues.
00:39
Now imagine archeologists
9
24000
2000
Imaginez maintenant les archéologues
00:41
digging through the rubble of one of our cities.
10
26000
2000
excavant les ruines de l'une de nos villes.
00:43
What might they find?
11
28000
2000
Que pourraient-ils trouver?
00:45
Well perhaps some rectangular pieces of plastic
12
30000
3000
Et bien peut être quelques morceaux de plastique rectangulaires
00:48
with strange symbols on them.
13
33000
3000
contenant d'étranges symboles.
00:51
Perhaps some circular pieces of metal.
14
36000
3000
Peut-être quelques morceaux de métal de formes circulaires.
00:54
Maybe some cylindrical containers
15
39000
2000
Peut-être quelques récipients de forme cylindrique
00:56
with some symbols on them.
16
41000
2000
arborant certains symboles.
00:58
And perhaps one archeologist becomes an instant celebrity
17
43000
3000
Et peut-être qu'une archéologue devient une célébrité instantanée
01:01
when she discovers --
18
46000
2000
lorsqu'elle découvre --
01:03
buried in the hills somewhere in North America --
19
48000
2000
enfouit dans des collines quelque-part en Amérique du Nord --
01:05
massive versions of these same symbols.
20
50000
3000
des versions massives de ces mêmes symboles.
01:10
Now let's ask ourselves,
21
55000
2000
Alors demandons-nous,
01:12
what could such artifacts say about us
22
57000
3000
que peuvent dirent de tels objets sur nous
01:15
to people 4,000 years into the future?
23
60000
3000
aux personnes qui vivront dans 4000 ans?
01:18
This is no hypothetical question.
24
63000
2000
Ceci n'est pas une question hypothétique.
01:20
In fact, this is exactly the kind of question we're faced with
25
65000
3000
En fait, c'est exactement le type de question auquel nous sommes confrontés
01:23
when we try to understand the Indus Valley civilization,
26
68000
3000
lorsque nous essayons de comprendre la civilisation de la Vallée de l'Indus,
01:26
which existed 4,000 years ago.
27
71000
2000
qui exista il y a 4000 ans.
01:28
The Indus civilization was roughly contemporaneous
28
73000
3000
La civilisation de l'Indus était plus où moins contemporaine
01:31
with the much better known Egyptian and the Mesopotamian civilizations,
29
76000
3000
avec les civilisations bien mieux connues d'Egypte et de Mésopotamie,
01:34
but it was actually much larger than either of these two civilizations.
30
79000
3000
mais était en fait bien plus grande que ces deux civilisations.
01:37
It occupied the area
31
82000
2000
Elle s’étendait sur une aire
01:39
of approximately one million square kilometers,
32
84000
2000
approximative de un million de kilomètres carrés,
01:41
covering what is now Pakistan,
33
86000
2000
recouvrant ce qui est maintenant Pakistan,
01:43
Northwestern India
34
88000
2000
le Nord-Ouest de l'Inde
01:45
and parts of Afghanistan and Iran.
35
90000
2000
et parties de l'Afghanistan et de l'Iran.
01:47
Given that it was such a vast civilization,
36
92000
2000
Compte tenue qu'il s'agissait d'une civilisation si vaste
01:49
you might expect to find really powerful rulers, kings,
37
94000
4000
vous pourriez espérer trouver de très puissants dirigeants, des rois,
01:53
and huge monuments glorifying these powerful kings.
38
98000
3000
et d'énormes monuments glorifiants ces rois tout puissants.
01:56
In fact,
39
101000
2000
En fait,
01:58
what archeologists have found is none of that.
40
103000
2000
les archéologues ne trouvèrent rien de tout cela.
02:00
They've found small objects such as these.
41
105000
3000
Ils trouvèrent de petits objets comme ceux-ci.
02:03
Here's an example of one of these objects.
42
108000
3000
Voici l'exemple d'un de ces objets.
02:06
Well obviously this is a replica.
43
111000
2000
Bien-évidemment ceci est une réplique.
02:08
But who is this person?
44
113000
3000
Mais qui est cette personne?
02:11
A king? A god?
45
116000
2000
Un roi? Un dieu?
02:13
A priest?
46
118000
2000
Un prêtre?
02:15
Or perhaps an ordinary person
47
120000
2000
Ou peut-être une personne ordinaire
02:17
like you or me?
48
122000
2000
comme vous et moi?
02:19
We don't know.
49
124000
2000
Nous l'ignorons.
02:21
But the Indus people also left behind artifacts with writing on them.
50
126000
3000
Mais le peuple indusien a aussi laissé des objets avec de l'écriture dessus.
02:24
Well no, not pieces of plastic,
51
129000
2000
Enfin non, pas des morceaux de plastique,
02:26
but stone seals, copper tablets,
52
131000
3000
mais des cachets en pierre, des tablettes de cuivre,
02:29
pottery and, surprisingly,
53
134000
2000
de la poterie et, étonnamment,
02:31
one large sign board,
54
136000
2000
un grand panneau,
02:33
which was found buried near the gate of a city.
55
138000
2000
Lequel fut trouvé enterré près de la porte d'une ville.
02:35
Now we don't know if it says Hollywood,
56
140000
2000
Nous ignorons s'il dit Hollywood,
02:37
or even Bollywood for that matter.
57
142000
2000
ou même Bollywood dans ce cas là.
02:39
In fact, we don't even know
58
144000
2000
En fait, nous ignorons
02:41
what any of these objects say,
59
146000
2000
la signification de n'importe lequel de ces objets.
02:43
and that's because the Indus script is undeciphered.
60
148000
3000
Et cela parce-que l'écriture Indus reste indéchiffrer.
02:46
We don't know what any of these symbols mean.
61
151000
2000
Nous ignorons ce que tous ces symboles signifient.
02:48
The symbols are most commonly found on seals.
62
153000
3000
Les symboles sont le plus souvent trouvés sur les cachets.
02:51
So you see up there one such object.
63
156000
2000
Vous voyez là un de ces objets.
02:53
It's the square object with the unicorn-like animal on it.
64
158000
3000
C'est l'objet carré avec une sorte de licorne dessus.
02:56
Now that's a magnificent piece of art.
65
161000
2000
Voilà une oeuvre d'art magnifique .
02:58
So how big do you think that is?
66
163000
2000
Alors, quelle taille pensez-vous que ça a?
03:00
Perhaps that big?
67
165000
2000
Grand comme ça?
03:02
Or maybe that big?
68
167000
2000
Ou peut être comme ça?
03:04
Well let me show you.
69
169000
2000
Et bien laissez moi vous montrer.
03:07
Here's a replica of one such seal.
70
172000
3000
Voici la réplique d'un tel cachet.
03:10
It's only about one inch by one inch in size --
71
175000
2000
Ce n'est que de 2,5cm sur 2,5cm de taille
03:12
pretty tiny.
72
177000
2000
assez petit.
03:14
So what were these used for?
73
179000
2000
Alors à quoi servaient ils?
03:16
We know that these were used for stamping clay tags
74
181000
3000
Nous savons que ceux-ci ont été utilisés pour cacheter des étiquettes d'argile
03:19
that were attached to bundles of goods that were sent from one place to the other.
75
184000
3000
attachées aux paquets de biens qui étaient envoyés d'un lieu à l'autre.
03:22
So you know those packing slips you get on your FedEx boxes?
76
187000
3000
Vous savez ces bordereaux sur vos boîtes FedEx?
03:25
These were used to make those kinds of packing slips.
77
190000
3000
Ceux-ci furent utilisés pour faire ce type de bordereaux.
03:28
You might wonder what these objects contain
78
193000
3000
Vous pourriez vous demander ce que ces objets contiennent
03:31
in terms of their text.
79
196000
2000
en termes de texte.
03:33
Perhaps they're the name of the sender
80
198000
2000
Peut être portent-ils le nom de l'expediteur
03:35
or some information about the goods
81
200000
2000
ou des informations sur les biens
03:37
that are being sent from one place to the other -- we don't know.
82
202000
3000
envoyés d'une part à l'autre -- nous l'ignorons.
03:40
We need to decipher the script to answer that question.
83
205000
2000
Nous devons déchiffrer l'écriture pour répondre a cette question.
03:42
Deciphering the script
84
207000
2000
Déchiffrer l'écriture
03:44
is not just an intellectual puzzle;
85
209000
2000
n'est pas qu'un puzzle intellectuel;
03:46
it's actually become a question
86
211000
2000
en fait c'est devenue une question
03:48
that's become deeply intertwined
87
213000
2000
qui devient profondément entrelacée
03:50
with the politics and the cultural history of South Asia.
88
215000
3000
avec la politique et l'histoire culturelle de l'Asie du sud.
03:53
In fact, the script has become a battleground of sorts
89
218000
3000
En fait, l'écriture est devenue une espèce de champ de bataille
03:56
between three different groups of people.
90
221000
2000
entre trois différents groupes de personnes.
03:58
First, there's a group of people
91
223000
2000
Premièrement, il y a un groupe de personnes
04:00
who are very passionate in their belief
92
225000
2000
qui est très passionné par leur conviction
04:02
that the Indus script
93
227000
2000
que l'écriture de l'Indus
04:04
does not represent a language at all.
94
229000
2000
ne représente pas une langue du tout.
04:06
These people believe that the symbols
95
231000
2000
Ces personnes croient que les symboles
04:08
are very similar to the kind of symbols you find on traffic signs
96
233000
3000
sont très similaires aux types de signes que l'on trouve sur les panneaux de circulation
04:11
or the emblems you find on shields.
97
236000
3000
ou les emblèmes que l'on trouve sur les boucliers.
04:14
There's a second group of people
98
239000
2000
Il y a un deuxième groupe de personnes
04:16
who believe that the Indus script represents an Indo-European language.
99
241000
3000
qui croit que l'écriture Indus représente une langue indo-européenne.
04:19
If you look at a map of India today,
100
244000
2000
si vous regardez une carte de l'Inde aujourd'hui,
04:21
you'll see that most of the languages spoken in North India
101
246000
3000
vous verrez que la plupart des langues parlées dans l'Inde du nord
04:24
belong to the Indo-European language family.
102
249000
3000
appartiennent à la famille de langues indo-européennes.
04:27
So some people believe that the Indus script
103
252000
2000
Donc certains croient que l'écriture Indus
04:29
represents an ancient Indo-European language such as Sanskrit.
104
254000
3000
représente une ancienne langue Indo-Européenne tel que le Sanscrit.
04:32
There's a last group of people
105
257000
2000
Il y a un dernier groupe de personnes
04:34
who believe that the Indus people
106
259000
3000
qui croit que le peuple de l'Indus
04:37
were the ancestors of people living in South India today.
107
262000
3000
étaient les ancêtres des gens qui habitent l'Inde du sud aujourd'hui.
04:40
These people believe that the Indus script
108
265000
2000
Ces personnes croient que l'écriture Indus
04:42
represents an ancient form
109
267000
2000
represente une forme ancienne
04:44
of the Dravidian language family,
110
269000
2000
de la famille des langues dravidiennes,
04:46
which is the language family spoken in much of South India today.
111
271000
3000
qui est la famille de langue la plus parlée dans le sud de l'Inde aujourd'hui.
04:49
And the proponents of this theory
112
274000
2000
Et les partisans de cette théorie
04:51
point to that small pocket of Dravidian-speaking people in the North,
113
276000
3000
indiquent cette poignée de personnes parlant Dravidien dans le Nord,
04:54
actually near Afghanistan,
114
279000
2000
près de l'Afghanistan,
04:56
and they say that perhaps, sometime in the past,
115
281000
3000
et ils disent que peut-être, à un moment dans le passé,
04:59
Dravidian languages were spoken all over India
116
284000
3000
les langues Dravidiennes furent parlées dans l'Inde toute entière
05:02
and that this suggests
117
287000
2000
et que cela suggère
05:04
that the Indus civilization is perhaps also Dravidian.
118
289000
3000
que la civilisation Indus est peut-être également Dravidienne.
05:07
Which of these hypotheses can be true?
119
292000
3000
Laquelle de ces hypothèses peut-elle s’avérer vraie?
05:10
We don't know, but perhaps if you deciphered the script,
120
295000
2000
Nous l'ignorons, mais peut être que si vous déchiffrez l'écriture,
05:12
you would be able to answer this question.
121
297000
2000
vous pourriez être capable de répondre à cette question.
05:14
But deciphering the script is a very challenging task.
122
299000
2000
Mais déchiffrer l'écriture est une tâche très difficile.
05:16
First, there's no Rosetta Stone.
123
301000
2000
Premièrement, pas de Pierre de Rosette.
05:18
I don't mean the software;
124
303000
2000
Je ne parle pas du logiciel;
05:20
I mean an ancient artifact
125
305000
2000
Je parle de l’objet ancien
05:22
that contains in the same text
126
307000
2000
qui contient dans le même texte
05:24
both a known text and an unknown text.
127
309000
3000
À la fois un texte connu et un texte inconnu.
05:27
We don't have such an artifact for the Indus script.
128
312000
3000
Nous ne possédons pas de tel un objet pour l'écriture Indus.
05:30
And furthermore, we don't even know what language they spoke.
129
315000
3000
De plus, nous ne savons même pas quelle langue ils parlaient.
05:33
And to make matters even worse,
130
318000
2000
Et pour empirer les choses,
05:35
most of the text that we have are extremely short.
131
320000
2000
la plupart des textes que nous possédons sont extrêmement courts.
05:37
So as I showed you, they're usually found on these seals
132
322000
2000
Donc, comme je vous ai montré, ils se trouvent normalement sur ces cachets
05:39
that are very, very tiny.
133
324000
2000
qui sont très, très petits.
05:41
And so given these formidable obstacles,
134
326000
2000
Et étant donné ces obstacles formidables,
05:43
one might wonder and worry
135
328000
2000
on pourrait se demander et s'inquiéter
05:45
whether one will ever be able to decipher the Indus script.
136
330000
3000
de savoir si un jour on sera capable de déchiffrer l'écriture Indus.
05:48
In the rest of my talk,
137
333000
2000
Dans le reste de ma présentation,
05:50
I'd like to tell you about how I learned to stop worrying
138
335000
2000
J'aimerais vous raconter comment j'ai appris à cesser de me faire du souci
05:52
and love the challenge posed by the Indus script.
139
337000
2000
et à aimer le défi posé par l'écriture de l'Indus.
05:54
I've always been fascinated by the Indus script
140
339000
3000
J'ai toujours été fasciné par l'écriture de l'Indus
05:57
ever since I read about it in a middle school textbook.
141
342000
2000
depuis le jour où j'ai lu sur le sujet dans un manuel de collège.
05:59
And why was I fascinated?
142
344000
2000
Et pourquoi étais-je fasciné?
06:01
Well it's the last major undeciphered script in the ancient world.
143
346000
4000
Et bien, c'est la dernière écriture majeure non déchiffré de l'ancien monde.
06:05
My career path led me to become a computational neuroscientist,
144
350000
3000
Mon choix de carrière m'a mené à devenir un scientifique en neuroscience computationnelle,
06:08
so in my day job,
145
353000
2000
donc dans mon travail de jour,
06:10
I create computer models of the brain
146
355000
2000
Je crée des modèles informatiques du cerveau
06:12
to try to understand how the brain makes predictions,
147
357000
3000
pour essayer de comprendre comment le cerveau fait des prédictions,
06:15
how the brain makes decisions,
148
360000
2000
comment le cerveau prend des décisions,
06:17
how the brain learns and so on.
149
362000
2000
Comment le cerveau apprend et ainsi de suite.
06:19
But in 2007, my path crossed again with the Indus script.
150
364000
3000
Mais en 2007, mon chemin a encore croisé celui de l'écriture de l'Indus.
06:22
That's when I was in India,
151
367000
2000
C'était quand je trouvais en Inde,
06:24
and I had the wonderful opportunity
152
369000
2000
et j'ai eu la merveilleuse occasion
06:26
to meet with some Indian scientists
153
371000
2000
de rencontrer certains scientifiques indiens
06:28
who were using computer models to try to analyze the script.
154
373000
3000
qui utilisaient des modèles informatiques pour essayer d'analyser l'écriture.
06:31
And so it was then that I realized
155
376000
2000
Et c'est alors que je me suis rendu compte
06:33
there was an opportunity for me to collaborate with these scientists,
156
378000
3000
de l'occasion pour moi de collaborer avec ces scientifiques,
06:36
and so I jumped at that opportunity.
157
381000
2000
j'ai donc sauté sur cette occasion.
06:38
And I'd like to describe some of the results that we have found.
158
383000
2000
Et j'aimerais décrire certains des résultats que nous avons trouvé.
06:40
Or better yet, let's all collectively decipher.
159
385000
3000
Ou encore mieux, déchiffrons les tous ensemble.
06:43
Are you ready?
160
388000
2000
Êtes vous prêts?
06:45
The first thing that you need to do when you have an undeciphered script
161
390000
3000
La première chose à faire quand vous avez une écriture non déchiffrée
06:48
is try to figure out the direction of writing.
162
393000
2000
est de trouver la direction d'écriture.
06:50
Here are two texts that contain some symbols on them.
163
395000
3000
Voici deux textes contenants quelques symboles.
06:53
Can you tell me
164
398000
2000
Pouvez-vous me dire
06:55
if the direction of writing is right to left or left to right?
165
400000
3000
si la direction d'écriture est de droite à gauche ou de gauche a droite?
06:58
I'll give you a couple of seconds.
166
403000
3000
je vous donnes quelques secondes.
07:01
Okay. Right to left, how many? Okay.
167
406000
3000
Bien. Droite à gauche, combien? Bien.
07:04
Okay. Left to right?
168
409000
2000
Gauche à droite?
07:06
Oh, it's almost 50/50. Okay.
169
411000
2000
C'est presque 50/50. Bien.
07:08
The answer is:
170
413000
2000
La réponse est:
07:10
if you look at the left-hand side of the two texts,
171
415000
2000
si vous regardez sur la gauche des deux textes,
07:12
you'll notice that there's a cramping of signs,
172
417000
3000
vous remarquerez qu'il y a un resserrement des signes,
07:15
and it seems like 4,000 years ago,
173
420000
2000
et il semble qu' il y a 4.000 ans,
07:17
when the scribe was writing from right to left,
174
422000
2000
quand le scribe écrivait de la droite vers la gauche,
07:19
they ran out of space.
175
424000
2000
Ils ont manqué de place.
07:21
And so they had to cram the sign.
176
426000
2000
Et donc ils ont dû entasser le signe.
07:23
One of the signs is also below the text on the top.
177
428000
2000
L'un des signes est aussi sous le texte du haut.
07:25
This suggests the direction of writing
178
430000
2000
Ceci suggère que la direction d'écriture
07:27
was probably from right to left,
179
432000
2000
était probablement de droite à gauche.
07:29
and so that's one of the first things we know,
180
434000
2000
Et donc c'est l'une des premières choses que nous savons,
07:31
that directionality is a very key aspect of linguistic scripts.
181
436000
3000
que la directionnalité est un aspect clé des écritures linguistiques.
07:34
And the Indus script now has
182
439000
2000
Et l'écriture de l'Indus a maintenant
07:36
this particular property.
183
441000
2000
cette propriété particulière.
07:38
What other properties of language does the script show?
184
443000
2000
Quelles autres propriétés de la langue l'écriture montre-t-elle ?
07:40
Languages contain patterns.
185
445000
2000
Les langues contiennent des motifs.
07:42
If I give you the letter Q
186
447000
2000
Si je vous donnes la lettre Q
07:44
and ask you to predict the next letter, what do you think that would be?
187
449000
3000
et vous demande de prédire la lettre suivante, que pensez-vous qu'elle sera?
07:47
Most of you said U, which is right.
188
452000
2000
La plupart d'entre vous avez dit U, qui est correct.
07:49
Now if I asked you to predict one more letter,
189
454000
2000
Maintenant si je vous demandais de prédire une lettre de plus,
07:51
what do you think that would be?
190
456000
2000
Laquelle pensez-vous que ça serait ?
07:53
Now there's several thoughts. There's E. It could be I. It could be A,
191
458000
3000
Maintenant il y a plusieurs pensées. Il y a E. Ça pourrait être I. Ça pourrait être A,
07:56
but certainly not B, C or D, right?
192
461000
3000
Mais certainement pas B, C ou D, certe?
07:59
The Indus script also exhibits similar kinds of patterns.
193
464000
3000
L'écriture de l'Indus expose aussi des types similaires de motifs.
08:02
There's a lot of text that start with this diamond-shaped symbol.
194
467000
3000
Il y a beaucoup de textes qui commencent avec ce symbole en forme de diamant.
08:05
And this in turn tends to be followed
195
470000
2000
Et ceci en retour a tendance à être suivi
08:07
by this quotation marks-like symbol.
196
472000
2000
par ce symbole en forme de guillemet.
08:09
And this is very similar to a Q and U example.
197
474000
2000
Et ceci est très similaire à un exemple de Q et U.
08:11
This symbol can in turn be followed
198
476000
2000
Ce symbole peut à son tour être suivi
08:13
by these fish-like symbols and some other signs,
199
478000
3000
par ces symboles en forme de poisson et quelques autres signes,
08:16
but never by these other signs at the bottom.
200
481000
2000
mais jamais par ces autres signes en bas.
08:18
And furthermore, there's some signs
201
483000
2000
Et de plus, il y a quelques signes
08:20
that really prefer the end of texts,
202
485000
2000
qui préfèrent vraiment la fin des textes,
08:22
such as this jar-shaped sign,
203
487000
2000
comme ce signe en forme de pot.
08:24
and this sign, in fact, happens to be
204
489000
2000
Et ce signe, en fait, se trouve être
08:26
the most frequently occurring sign in the script.
205
491000
2000
le signe le plus fréquemment rencontré dans l'écriture.
08:28
Given such patterns, here was our idea.
206
493000
3000
Compte tenu de tels modèles, voici notre idée.
08:31
The idea was to use a computer
207
496000
2000
L'idée était d'utiliser un ordinateur
08:33
to learn these patterns,
208
498000
2000
pour apprendre ces modèles,
08:35
and so we gave the computer the existing texts.
209
500000
3000
et donc nous avons donné les textes actuels à l'ordinateur.
08:38
And the computer learned a statistical model
210
503000
2000
Et l'ordinateur a appris un modèle statistique
08:40
of which symbols tend to occur together
211
505000
2000
des symboles ayant tendance à apparaître ensemble
08:42
and which symbols tend to follow each other.
212
507000
2000
et des symboles ayant tendance à se suivre.
08:44
Given the computer model,
213
509000
2000
Compte tenu du modèle informatique,
08:46
we can test the model by essentially quizzing it.
214
511000
3000
Nous pouvons essayer le modèle essentiellement en l'interrogeant .
08:49
So we could deliberately erase some symbols,
215
514000
2000
Donc nous pourrions volontairement effacer quelques symboles,
08:51
and we can ask it to predict the missing symbols.
216
516000
3000
et nous pouvons lui demander de prédire les symboles manquants.
08:54
Here are some examples.
217
519000
3000
Voici quelques exemples.
09:00
You may regard this
218
525000
2000
Vous pouvez considérer ceci
09:02
as perhaps the most ancient game
219
527000
2000
comme peut-être le jeu le plus ancien
09:04
of Wheel of Fortune.
220
529000
3000
de la Roue de la Fortune.
09:08
What we found
221
533000
2000
Ce qu'on a trouvé
09:10
was that the computer was successful in 75 percent of the cases
222
535000
2000
c'était que l'ordinateur réussissait dans 75% des cas
09:12
in predicting the correct symbol.
223
537000
2000
à prédire le symbole correcte.
09:14
In the rest of the cases,
224
539000
2000
Dans le reste des cas,
09:16
typically the second best guess or third best guess was the right answer.
225
541000
3000
en général la seconde meilleure supposition ou la troisième était la bonne réponse.
09:19
There's also practical use
226
544000
2000
Il y a aussi un usage pratique
09:21
for this particular procedure.
227
546000
2000
à cette procédure particulière.
09:23
There's a lot of these texts that are damaged.
228
548000
2000
Beaucoup de ces textes sont endommagés.
09:25
Here's an example of one such text.
229
550000
2000
Voici l'exemple d'un tel texte.
09:27
And we can use the computer model now to try to complete this text
230
552000
3000
Et nous pouvons maintenant utiliser le modèle informatique pour tenter de compléter ce texte
09:30
and make a best guess prediction.
231
555000
2000
et faire la meilleure prédiction possible.
09:32
Here's an example of a symbol that was predicted.
232
557000
3000
Voici un exemple d'un symbole qui a été prédit.
09:35
And this could be really useful as we try to decipher the script
233
560000
2000
Et ceci pourrait être vraiment utile alors que nous essayons de déchiffrer l'écriture.
09:37
by generating more data that we can analyze.
234
562000
3000
en générant plus de données que nous ne pouvons analyser.
09:40
Now here's one other thing you can do with the computer model.
235
565000
3000
Voici une autre chose que vous pouvez faire avec le modèle informatique.
09:43
So imagine a monkey
236
568000
2000
Alors imaginez un singe
09:45
sitting at a keyboard.
237
570000
2000
assis devant un clavier.
09:47
I think you might get a random jumble of letters that looks like this.
238
572000
3000
Je pense que vous pourriez obtenir un mélange de lettres comme ceci du au hasard.
09:50
Such a random jumble of letters
239
575000
2000
Un tel mélange de lettres
09:52
is said to have a very high entropy.
240
577000
2000
est considéré comme ayant une très forte entropie.
09:54
This is a physics and information theory term.
241
579000
2000
Ceci est un terme de physique et d'information théorique.
09:56
But just imagine it's a really random jumble of letters.
242
581000
3000
Mais imaginer que c'est juste un mélange de lettres.
09:59
How many of you have ever spilled coffee on a keyboard?
243
584000
4000
Combien d'entre vous avez déjà renversé du café sur un clavier ?
10:03
You might have encountered the stuck-key problem --
244
588000
2000
Vous avez peut-être rencontré le problème du clavier enfoncé --
10:05
so basically the same symbol being repeated over and over again.
245
590000
3000
donc fondamentalement le même symbole est répété maintes et maintes fois.
10:08
This kind of a sequence is said to have a very low entropy
246
593000
3000
Ce type de séquence est considéré comme une très basse entropie
10:11
because there's no variation at all.
247
596000
2000
parce-qu'il n'y a pas de variation du tout.
10:13
Language, on the other hand, has an intermediate level of entropy;
248
598000
3000
La langue, en revanche, a un niveau intermédiaire d'entropie ;
10:16
it's neither too rigid,
249
601000
2000
ce n'est ni trop rigide,
10:18
nor is it too random.
250
603000
2000
ni trop mélangé.
10:20
What about the Indus script?
251
605000
2000
Qu'en est il de l’écriture Indus?
10:22
Here's a graph that plots the entropies of a whole bunch of sequences.
252
607000
4000
Voici un graphique qui trace les entropies d'un tas de séquences.
10:26
At the very top you find the uniformly random sequence,
253
611000
2000
Tout en haut vous voyez la séquence uniforme faite au hasard,
10:28
which is a random jumble of letters --
254
613000
2000
qui est un mélange de lettres au hasard --
10:30
and interestingly, we also find
255
615000
2000
et de façon intéressante, nous trouvons aussi
10:32
the DNA sequence from the human genome and instrumental music.
256
617000
3000
la séquence d'ADN du génome humain et de la musique instrumentale.
10:35
And both of these are very, very flexible,
257
620000
2000
Et ceux-ci deux sont très, très flexibles,
10:37
which is why you find them in the very high range.
258
622000
2000
c'est pourquoi vous les trouvez dans la gamme très haute.
10:39
At the lower end of the scale,
259
624000
2000
En bas de l'échelle,
10:41
you find a rigid sequence, a sequence of all A's,
260
626000
2000
vous trouvez une séquence rigide, une séquence de tous les A's,
10:43
and you also find a computer program,
261
628000
2000
et vous trouvez aussi un programme informatique,
10:45
in this case in the language Fortran,
262
630000
2000
dans ce cas le langage Fortran,
10:47
which obeys really strict rules.
263
632000
2000
lequel obéit a des règles très strictes.
10:49
Linguistic scripts
264
634000
2000
L'écriture linguistiques
10:51
occupy the middle range.
265
636000
2000
occupe la gamme du milieu.
10:53
Now what about the Indus script?
266
638000
2000
Et l'écriture de l'Indus?
10:55
We found that the Indus script
267
640000
2000
Nous avons trouvé que l'écriture Indus
10:57
actually falls within the range of the linguistic scripts.
268
642000
2000
relève en fait de la gamme des écritures linguistiques.
10:59
When this result was first published,
269
644000
2000
Quand ce résultat fut premièrement publié,
11:01
it was highly controversial.
270
646000
3000
il était extrêmement controversé.
11:04
There were people who raised a hue and cry,
271
649000
3000
Il y avait des gens qui huaient,
11:07
and these people were the ones who believed
272
652000
2000
et ces gens étaient ceux qui croyaient
11:09
that the Indus script does not represent language.
273
654000
3000
que l'écriture de l'Indus ne représente pas une langue.
11:12
I even started to get some hate mail.
274
657000
2000
J'ai même commencé à recevoir quelque courriers haineux.
11:14
My students said
275
659000
2000
Mes élèves disaient
11:16
that I should really seriously consider getting some protection.
276
661000
3000
que je devrais sérieusement penser à me faire protéger.
11:19
Who'd have thought
277
664000
2000
Qui aurait pensé
11:21
that deciphering could be a dangerous profession?
278
666000
2000
Que déchiffrer pourrait être une profession dangereuse ?
11:23
What does this result really show?
279
668000
2000
Que démontre vraiment ce résultat ?
11:25
It shows that the Indus script
280
670000
2000
Cela montre que l'écriture de l'Indus
11:27
shares an important property of language.
281
672000
2000
partage une propriété importante de la langue.
11:29
So, as the old saying goes,
282
674000
2000
Alors, comme dit le vieux dicton,
11:31
if it looks like a linguistic script
283
676000
2000
si ça a l'air d'une écriture linguistique
11:33
and it acts like a linguistic script,
284
678000
2000
et agit comme une criture linguistique,
11:35
then perhaps we may have a linguistic script on our hands.
285
680000
3000
alors peut-être avons nous une écriture linguistique entre nos mains.
11:38
What other evidence is there
286
683000
2000
Quelle autre preuve y a t'il
11:40
that the script could actually encode language?
287
685000
2000
que l'écriture pourrait en fait encoder une langue ?
11:42
Well linguistic scripts can actually encode multiple languages.
288
687000
3000
Les manuscrits linguistiques peuvent en fait encoder de multiples langues.
11:45
So for example, here's the same sentence written in English
289
690000
3000
Donc par exemple, voici la même phrase écrite en Anglais
11:48
and the same sentence written in Dutch
290
693000
2000
et la même phrase écrite dans Hollandais
11:50
using the same letters of the alphabet.
291
695000
2000
utilisant les mêmes lettres de l'alphabet.
11:52
If you don't know Dutch and you only know English
292
697000
3000
Si vous ne savez pas le Hollandais et savez seulement l'Anglais
11:55
and I give you some words in Dutch,
293
700000
2000
et que je vous donne quelques mots en Hollandais,
11:57
you'll tell me that these words contain
294
702000
2000
vous me direz que ces mots contiennent
11:59
some very unusual patterns.
295
704000
2000
de très curieux modèles.
12:01
Some things are not right,
296
706000
2000
Quelque chose ne va pas,
12:03
and you'll say these words are probably not English words.
297
708000
3000
et vous direz que ces mots ne sont probablement pas Anglais.
12:06
The same thing happens in the case of the Indus script.
298
711000
2000
C'est la même chose dans le cas de l'écriture Indus.
12:08
The computer found several texts --
299
713000
2000
L'ordinateur a trouvé plusieurs textes --
12:10
two of them are shown here --
300
715000
2000
deux d'entre eux sont montrés ici --
12:12
that have very unusual patterns.
301
717000
2000
qui ont de très curieux modèles.
12:14
So for example the first text:
302
719000
2000
Donc par exemple le premier texte:
12:16
there's a doubling of this jar-shaped sign.
303
721000
3000
il y a un doublé de ce signe en forme de pot.
12:19
This sign is the most frequently-occurring sign
304
724000
2000
Ce signe est le signe le plus fréquemment trouvé
12:21
in the Indus script,
305
726000
2000
dans l'écriture Indus,
12:23
and it's only in this text
306
728000
2000
et c'est seulement dans ce texte
12:25
that it occurs as a doubling pair.
307
730000
2000
qu'il apparaît en double.
12:27
Why is that the case?
308
732000
2000
Pourquoi est-ce le cas?
12:29
We went back and looked at where these particular texts were found,
309
734000
3000
Nous sommes retournés et avons regardé où ces textes particuliers ont été trouvés,
12:32
and it turns out that they were found
310
737000
2000
et il se trouve qu'ils ont été trouvés
12:34
very, very far away from the Indus Valley.
311
739000
2000
très, très loin de la Vallée de l'Indus.
12:36
They were found in present day Iraq and Iran.
312
741000
3000
Ils ont été trouvés en Irak actuel et en Iran.
12:39
And why were they found there?
313
744000
2000
Et pourquoi ont-ils été trouvés là ?
12:41
What I haven't told you is that
314
746000
2000
Ce que je ne vous ais pas dit est que
12:43
the Indus people were very, very enterprising.
315
748000
2000
le peuple de l'Indus étaient très, très entreprenant.
12:45
They used to trade with people pretty far away from where they lived,
316
750000
3000
Ils ont troqué avec les peuples assez loin d'où ils vécurent.
12:48
and so in this case, they were traveling by sea
317
753000
3000
Et donc dans ce cas là, ils voyageaient par mer
12:51
all the way to Mesopotamia, present-day Iraq.
318
756000
3000
jusqu'en Mésopotamie, l'Irak actuel.
12:54
And what seems to have happened here
319
759000
2000
Et ce qu'il semble être arrivé ici
12:56
is that the Indus traders, the merchants,
320
761000
3000
c'est que les commerçants de l''Indus, les marchands,
12:59
were using this script to write a foreign language.
321
764000
3000
utilisaient cette écriture pour écrire une langue étrangère.
13:02
It's just like our English and Dutch example.
322
767000
2000
C'est comme notre exemple de l'Anglais et du Hollandais.
13:04
And that would explain why we have these strange patterns
323
769000
2000
Et cela expliquerait pourquoi nous avons ces modèles étranges
13:06
that are very different from the kinds of patterns you see in the text
324
771000
3000
qui sont très différent des types de modèles que vous voyez dans les textes
13:09
that are found within the Indus Valley.
325
774000
3000
trouvés dans la vallée de l'Indus.
13:12
This suggests that the same script, the Indus script,
326
777000
2000
Ceci suggère que la même écriture, l'écriture de l'Indus,
13:14
could be used to write different languages.
327
779000
3000
pouvait être utilisée afin d'écrire différentes langues.
13:17
The results we have so far seem to point to the conclusion
328
782000
3000
Les résultats que nous possédons semblent indiquer
13:20
that the Indus script probably does represent language.
329
785000
3000
que l’écriture de l'indus représente probablement une langue.
13:23
If it does represent language,
330
788000
2000
S'il représente bien une langue,
13:25
then how do we read the symbols?
331
790000
2000
alors comment en lisons-nous les symboles ?
13:27
That's our next big challenge.
332
792000
2000
C'est là notre prochain grand défi.
13:29
So you'll notice that many of the symbols
333
794000
2000
Vous remarquerez donc que beaucoup des symboles
13:31
look like pictures of humans, of insects,
334
796000
2000
ressemblent à des images d'humains, d'insectes
13:33
of fishes, of birds.
335
798000
3000
de poissons, d'oiseaux.
13:36
Most ancient scripts
336
801000
2000
La plupart des écritures anciennes
13:38
use the rebus principle,
337
803000
2000
utilisent le principe de rébus,
13:40
which is, using pictures to represent words.
338
805000
3000
qui est, d'utiliser une image pour représenter un mot.
13:43
So as an example, here's a word.
339
808000
3000
Par exemple, voici un mot.
13:46
Can you write it using pictures?
340
811000
2000
Pouvez écrire ceci utilisant des images?
13:48
I'll give you a couple seconds.
341
813000
2000
je vous donnes quelques secondes.
13:50
Got it?
342
815000
2000
Vous l'avez?
13:52
Okay. Great.
343
817000
2000
Tres bien.
13:54
Here's my solution.
344
819000
2000
Voilà ma solution.
13:56
You could use the picture of a bee followed by a picture of a leaf --
345
821000
2000
Vous pouvez utiliser l'image une "bee" suivit par celle d'une "leaf"--
13:58
and that's "belief," right.
346
823000
2000
et ça donne "beliefe", bien.
14:00
There could be other solutions.
347
825000
2000
Il y a d'autres solutions possibles.
14:02
In the case of the Indus script,
348
827000
2000
Dans le cas de l'écriture Indus,
14:04
the problem is the reverse.
349
829000
2000
le problème est l'inverse.
14:06
You have to figure out the sounds of each of these pictures
350
831000
3000
Vous devez trouver le son de chacune de ses images
14:09
such that the entire sequence makes sense.
351
834000
2000
afin que la séquence entière ait un sens.
14:11
So this is just like a crossword puzzle,
352
836000
3000
Donc c'est tout comme un mot-croisés,
14:14
except that this is the mother of all crossword puzzles
353
839000
3000
sauf que ceci est la mère de tous les mots croisés,
14:17
because the stakes are so high if you solve it.
354
842000
4000
parce que les enjeux sont si extraordinaires si vous le résolvez.
14:21
My colleagues, Iravatham Mahadevan and Asko Parpola,
355
846000
3000
Mes collègues, Iravatham Mahadevan et Asko Parpola
14:24
have been making some headway on this particular problem.
356
849000
2000
ont fait quelques progrès sur ce problème particulier.
14:26
And I'd like to give you a quick example of Parpola's work.
357
851000
2000
Et j'aimerais vous donner un bref exemple du travail de Parpola.
14:28
Here's a really short text.
358
853000
2000
C'est un texte très court.
14:30
It contains seven vertical strokes followed by this fish-like sign.
359
855000
3000
Il contient sept bâtons verticaux suivis par ce signe en forme de poisson.
14:33
And I want to mention that these seals were used
360
858000
2000
Et je souhaites mentionner que ces cachets ont été utilisés
14:35
for stamping clay tags
361
860000
2000
pour timbrer des étiquettes d'argile
14:37
that were attached to bundles of goods,
362
862000
2000
qui étaient attachés aux paquets d'articles,
14:39
so it's quite likely that these tags, at least some of them,
363
864000
3000
donc c'est tout à fait probable que ces étiquettes, au moins certaines,
14:42
contain names of merchants.
364
867000
2000
contiennent des noms de marchands.
14:44
And it turns out that in India
365
869000
2000
Et il se trouve qu'en Inde
14:46
there's a long tradition
366
871000
2000
il y a une longue tradition
14:48
of names being based on horoscopes
367
873000
2000
de noms étant fondé sur les horoscopes
14:50
and star constellations present at the time of birth.
368
875000
3000
et les constellations présentent lors de la naissance.
14:53
In Dravidian languages,
369
878000
2000
En langues Dravidiennes,
14:55
the word for fish is "meen"
370
880000
2000
le mot pour le poisson est « meen »
14:57
which happens to sound just like the word for star.
371
882000
3000
qui sonne comme le mot pour l'étoile.
15:00
And so seven stars
372
885000
2000
Et donc sept étoiles
15:02
would stand for "elu meen,"
373
887000
2000
représenterait « elu meen »
15:04
which is the Dravidian word
374
889000
2000
qui est le mot de Dravidien
15:06
for the Big Dipper star constellation.
375
891000
2000
Pour la constellation de la Grande cuillère.
15:08
Similarly, there's another sequence of six stars,
376
893000
3000
De même, il y a une autre séquence de six étoiles,
15:11
and that translates to "aru meen,"
377
896000
2000
et cela se traduit par « aru meen »
15:13
which is the old Dravidian name
378
898000
2000
qui est le vieux nom Dravidien
15:15
for the star constellation Pleiades.
379
900000
2000
pour la constellation d'étoile de Pléiades .
15:17
And finally, there's other combinations,
380
902000
3000
Et enfin, il y a d'autres combinaisons,
15:20
such as this fish sign with something that looks like a roof on top of it.
381
905000
3000
comme ce signe de poisson avec quelque chose au dessus qui a l'air d'un toit.
15:23
And that could be translated into "mey meen,"
382
908000
3000
Et cela pourrait être traduit « mey meen »
15:26
which is the old Dravidian name for the planet Saturn.
383
911000
3000
lequel est le vieux nom Dravidien pour la planète Saturne.
15:29
So that was pretty exciting.
384
914000
2000
C'était donc assez excitant.
15:31
It looks like we're getting somewhere.
385
916000
2000
Il semble que nous avançons.
15:33
But does this prove
386
918000
2000
Mais cela prouve-t-il
15:35
that these seals contain Dravidian names
387
920000
2000
que ces cachets contiennent des noms Dravidiens
15:37
based on planets and star constellations?
388
922000
2000
fondés sur les planètes et les constellations d'étoiles?
15:39
Well not yet.
389
924000
2000
Et bien pas encore.
15:41
So we have no way of validating
390
926000
2000
Nous n'avons donc pas de façon de valider
15:43
these particular readings,
391
928000
2000
ces interprétations particulières,
15:45
but if more and more of these readings start making sense,
392
930000
3000
mais si de plus en plus de ces interprétations commencent à avoir un sens,
15:48
and if longer and longer sequences
393
933000
2000
et si des séquences de plus en plus longues
15:50
appear to be correct,
394
935000
2000
s'avèrent être correctes,
15:52
then we know that we are on the right track.
395
937000
2000
alors nous saurons que nous sommes sur le bon chemin.
15:54
Today,
396
939000
2000
Aujourd'hui,
15:56
we can write a word such as TED
397
941000
3000
nous pouvons écrire un mot tel que TED
15:59
in Egyptian hieroglyphics and in cuneiform script,
398
944000
3000
en hiéroglyphes Égyptiens et en écriture cunéiforme,
16:02
because both of these were deciphered
399
947000
2000
parce que ceux-ci ont été déchiffrés
16:04
in the 19th century.
400
949000
2000
au 19ème siècle.
16:06
The decipherment of these two scripts
401
951000
2000
Le déchiffrage de ces deux écritures
16:08
enabled these civilizations to speak to us again directly.
402
953000
3000
a permit à ces civilisations de nous parler à nouveau directement.
16:11
The Mayans
403
956000
2000
Les Mayas
16:13
started speaking to us in the 20th century,
404
958000
2000
ont commencé à nous parler au 20ème siècle,
16:15
but the Indus civilization remains silent.
405
960000
3000
mais la civilisation de l'Indus demeure silencieuse.
16:18
Why should we care?
406
963000
2000
Pourquoi devrions nous nous sentir concerner?
16:20
The Indus civilization does not belong
407
965000
2000
La civilisation de l'Indus n'appartient pas
16:22
to just the South Indians or the North Indians
408
967000
2000
seulement aux Indiens du sud ou à ceux du nord
16:24
or the Pakistanis;
409
969000
2000
ou aux Pakistanais
16:26
it belongs to all of us.
410
971000
2000
Elle nous appartient à tous .
16:28
These are our ancestors --
411
973000
2000
Ceux-ci sont nos ancêtres --
16:30
yours and mine.
412
975000
2000
à vous et à moi.
16:32
They were silenced
413
977000
2000
Ils se ont été soumis au silence
16:34
by an unfortunate accident of history.
414
979000
2000
par un malheureux accident de l'histoire.
16:36
If we decipher the script,
415
981000
2000
Si nous déchiffrons l'écriture,
16:38
we would enable them to speak to us again.
416
983000
2000
nous leur permettrons de nous parler à nouveau.
16:40
What would they tell us?
417
985000
3000
Que nous diraient-ils ?
16:43
What would we find out about them? About us?
418
988000
3000
Que découvririons-nous sur eux ? Sur nous ?
16:46
I can't wait to find out.
419
991000
3000
je suis impatient de savoir.
16:49
Thank you.
420
994000
2000
Merci.
16:51
(Applause)
421
996000
4000
(Applaudissements)
ABOUT THE SPEAKER
Rajesh Rao - Computational neuroscientistRajesh Rao seeks to understand the human brain through computational modeling, on two fronts: developing computer models of our minds, and using tech to decipher the 4,000-year-old lost script of the Indus Valley civilization.
Why you should listen
Rajesh Rao is looking for the computational principles underlying the brain's remarkable ability to learn, process and store information -- hoping to apply this knowledge to the task of building adaptive robotic systems and artificially intelligent agents.
Some of the questions that motivate his research include: How does the brain learn efficient representations of novel objects and events occurring in the natural environment? What are the algorithms that allow useful sensorimotor routines and behaviors to be learned? What computational mechanisms allow the brain to adapt to changing circumstances and remain fault-tolerant and robust?
By investigating these questions within a computational and probabilistic framework, it is often possible to derive algorithms that not only provide functional interpretations of neurobiological properties but also suggest solutions to difficult problems in computer vision, speech, robotics and artificial intelligence.
Rajesh Rao | Speaker | TED.com