TED2009
Sean Gourley: The mathematics of war
שון גורלי על המתמטיקה של המלחמה
Filmed:
Readability: 3.6
1,030,256 views
על ידי משיכת מידע גולמי מהחדשות וציורו על גרף, שון גורלי והצוות שלו הגיעו למסקנה מפתיעה על הטבע של המלחמות המודרניות -- ואולי למודל לפתרון קונפליקטים
Sean Gourley - Physicist and military theorist
Sean Gourley, trained as a physicist, has turned his scientific mind to analyzing data about a messier topic: modern war and conflict. He is a TED Fellow. Full bio
Sean Gourley, trained as a physicist, has turned his scientific mind to analyzing data about a messier topic: modern war and conflict. He is a TED Fellow. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
We look around the media, as we see on the news from Iraq,
0
0
3000
אנחנו מביטים במדיה, כמו שרואים בחדשות מעיראק,
00:15
Afghanistan, Sierra Leone,
1
3000
3000
אפגניסטן, סיירה לאון,
00:18
and the conflict seems incomprehensible to us.
2
6000
4000
והקונפליקטים נראים בילתי ניתנים לתפיסה בשבילנו.
00:22
And that's certainly how it seemed to me when I started this project.
3
10000
4000
וכך זה בהחלט נראה לי כשהתחלנו את הפרוייקט הזה.
00:26
But as a physicist,
4
14000
2000
אבל כפיסיקאי,
00:28
I thought, well if you give me some data,
5
16000
3000
חשבתי, אם תתנו לי קצת מידע,
00:31
I could maybe understand this. You know, give us a go.
6
19000
2000
אני אולי אוכל להבין את זה. אתם יודעים, תנו לנו סיכוי.
00:33
So as a naive New Zealander
7
21000
2000
אז כיליד ניו זילנד
00:35
I thought, well I'll go to the Pentagon.
8
23000
2000
חשבתי, אני אלך לפנטגון.
00:37
Can you get me some information?
9
25000
2000
אתם יכולים לתת לי קצת מידע?
00:39
(Laughter)
10
27000
3000
(צחוק)
00:42
No. So I had to think a little harder.
11
30000
4000
לא. אז הייתי צריך לחשוב קצת יותר חזק.
00:46
And I was watching the news one night in Oxford.
12
34000
3000
והסתכלתי בחדשות לילה אחד באוקספורד.
00:49
And I looked down at the chattering heads on my channel of choice.
13
37000
3000
והבטתי למטה בחדשות הרצות בערוץ שבו בחרתי.
00:52
And I saw that there was information there.
14
40000
2000
וראיתי שיש מידע שם.
00:54
There was data within the streams of news that we consume.
15
42000
3000
היה מידע בזרמי החדשות שצרכנו.
00:57
All this noise around us actually has information.
16
45000
4000
בכל רעש הרקע הזה מסביבנו בעצם היה מידע.
01:01
So what I started thinking was,
17
49000
2000
אז מה שהתחלתי לחשוב היה,
01:03
perhaps there is something like open source intelligence here.
18
51000
3000
אולי יש משהו כמו מידע חופשי כאן.
01:06
If we can get enough of these streams of information together,
19
54000
3000
אם נצליח לאחד מספיק מזרמי המידע האלה
01:09
we can perhaps start to understand the war.
20
57000
3000
נוכל אולי להתחיל להבין את המלחמות.
01:12
So this is exactly what I did. We started bringing a team together,
21
60000
3000
אז זה בדיוק מה שעשיתי. התחלנו להרכיב צוות,
01:15
an interdisciplinary team of scientists,
22
63000
2000
צוות רב תחומי של מדענים,
01:17
of economists, mathematicians.
23
65000
3000
של כלכלנים, מתמטיקאים.
01:20
We brought these guys together and we started to try and solve this.
24
68000
3000
הבאנו את כל החברה האלה והתחלנו לנסות לפתור את זה.
01:23
We did it in three steps.
25
71000
2000
עשינו את זה בשלושה שלבים.
01:25
The first step we did was to collect. We did 130 different sources of information --
26
73000
4000
השלב הראשון שעשינו היה לאסוף. אספנו 130 מקורות של מידע --
01:29
from NGO reports to newspapers and cable news.
27
77000
3000
החל מדוחות NGO לעיתונים וחדשות בכבלים.
01:32
We brought this raw data in and we filtered it.
28
80000
3000
הבאנו את המידע הגולמי הזה וסיננו אותו.
01:35
We extracted the key bits on information to build the database.
29
83000
3000
חילצנו את החלקים החשובים של המידע כדי לבנות את מאגר המידע.
01:38
That database contained
30
86000
2000
מאגר המידע הכיל
01:40
the timing of attacks,
31
88000
2000
את תזמוני ההתקפות,
01:42
the location, the size and the weapons used.
32
90000
2000
המיקום, הגודל והנשק שבו השתמשו.
01:44
It's all in the streams of information we consume daily,
33
92000
3000
זה הכל בזרמי המידע שאנחנו צורכים כל יום,
01:47
we just have to know how to pull it out.
34
95000
2000
אנחנו רק צריכים לדעת איך להוציא אותו.
01:49
And once we had this we could start doing some cool stuff.
35
97000
2000
וברגע שהיה לנו את זה הינו יכולים להתחיל לעשות דברים מגניבים.
01:51
What if we were to look at the distribution of the sizes of attacks?
36
99000
3000
מה אם היינו יכולים על הביזור של גודל ההתקפות?
01:54
What would that tell us?
37
102000
2000
מה זה היה אומר לנו?
01:56
So we started doing this. And you can see here
38
104000
2000
אז התחלנו לעשות את זה. ואתם יכולים לראות פה
01:58
on the horizontal axis
39
106000
2000
בציר האופקי
02:00
you've got the number of people killed in an attack
40
108000
2000
יש את מספר האנשים שנהרגו בהתקפה
02:02
or the size of the attack.
41
110000
2000
או גודל ההתקפה.
02:04
And on the vertical axis you've got the number of attacks.
42
112000
3000
ובציר האנכי יש את מספר ההתקפות.
02:07
So we plot data for sample on this.
43
115000
2000
אז שרטטנו דוגמת מידע כאן.
02:09
You see some sort of random distribution --
44
117000
2000
אתם רואים סוג של התפלגות שרירותית --
02:11
perhaps 67 attacks, one person was killed,
45
119000
3000
אולי 67 התקפות, אדם אחד נהרג,
02:14
or 47 attacks where seven people were killed.
46
122000
3000
או 47 התקפות שבהן 7 אנשים נהרגו.
02:17
We did this exact same thing for Iraq.
47
125000
2000
עשינו את אותו הדבר על מידע מעיראק.
02:19
And we didn't know, for Iraq what we were going to find.
48
127000
3000
ולא ידענו, מה נמצא על עיראק.
02:22
It turns out what we found was pretty surprising.
49
130000
4000
ומה שמצאנו היה די מפתיע.
02:26
You take all of the conflict,
50
134000
2000
אתם לוקחים את כל הקונפליקט,
02:28
all of the chaos, all of the noise,
51
136000
2000
כל הכאוס, כל הרעש,
02:30
and out of that
52
138000
2000
ומתוך זה
02:32
comes this precise mathematical distribution
53
140000
2000
מגיע הפיזור המתמטי הזה
02:34
of the way attacks are ordered in this conflict.
54
142000
3000
של איך מתקפות מסודרות בקונפליקט הזה.
02:37
This blew our mind.
55
145000
2000
זה הדהים אותנו.
02:39
Why should a conflict like Iraq have this
56
147000
4000
למה שלקונפליקט כמו עיראק יהיה את זה
02:43
as its fundamental signature?
57
151000
2000
כחתימה הבסיסית שלו?
02:45
Why should there be order in war?
58
153000
2000
למה שיהיה סדר במלחמה?
02:47
We didn't really understand that.
59
155000
2000
לא ממש הבנו את זה.
02:49
We thought maybe there is something special about Iraq.
60
157000
4000
חשבנו שאולי יש משהו מיוחד בעיראק.
02:53
So we looked at a few more conflicts.
61
161000
2000
אז בחנו עוד מספר קונפליקטים.
02:55
We looked at Colombia, we looked at Afghanistan,
62
163000
2000
בחנו את קולומביה, בדקנו את אפגניסטאן,
02:57
and we looked at Senegal.
63
165000
2000
ובדקנו את סנגל.
02:59
And the same pattern emerged in each conflict.
64
167000
2000
ואותה תבנית יצאה מכל הקונפליקטים.
03:01
This wasn't supposed to happen.
65
169000
2000
זה לא היה אמור לקרות.
03:03
These are different wars, with different religious factions,
66
171000
3000
אלו מלחמות שונות, עם דתות שונות,
03:06
different political factions, and different socioeconomic problems.
67
174000
3000
דעות פוליטיות שונות, ובעיות סוציו-אקונומיות שונות.
03:09
And yet the fundamental patterns underlying them
68
177000
4000
ועדיין אותן תבניות בסיסיות מתחתם
03:13
are the same.
69
181000
3000
היו זהות.
03:16
So we went a little wider.
70
184000
2000
אז בחנו את זה יותר לרוחב.
03:18
We looked around the world at all the data we could get our hands on.
71
186000
3000
בדקנו מסביב לעולם את כל סוגי המידע שיכולנו להשיג.
03:21
From Peru to Indonesia,
72
189000
3000
מפרו לאינדונזיה,
03:24
we studied this same pattern again.
73
192000
2000
בחנו את התבנית הזו שוב.
03:26
And we found that not only
74
194000
3000
ומצאנו שלא רק
03:29
were the distributions these straight lines,
75
197000
2000
שההתפלגויות היו על קו ישר,
03:31
but the slope of these lines, they clustered around
76
199000
2000
אבל השיפוע של הקווים, התכנסו מסביב
03:33
this value of alpha equals 2.5.
77
201000
3000
הערך של אלפא שווה ל 2.5.
03:36
And we could generate an equation
78
204000
2000
ויכולנו לייצר משוואה
03:38
that could predict the likelihood of an attack.
79
206000
3000
שיכלה לחזות את הסבירות של מתקפה.
03:41
What we're saying here
80
209000
2000
מה שאנחנו אומרים פה
03:43
is the probability of an attack killing X number of people
81
211000
4000
שהסבירות של מתקפה בה יהרגו מספר מסוים של אנשים
03:47
in a country like Iraq
82
215000
2000
בארץ כמו עיראק,
03:49
is equal to a constant, times the size of that attack,
83
217000
3000
שווה לקבוע, כפול גודל המתקפה,
03:52
raised to the power of negative alpha.
84
220000
3000
בחזקת הערך השלילי של אלפא.
03:55
And negative alpha is the slope of that line I showed you before.
85
223000
6000
ואלפא שלילית היא השיפוע של הקו שהראתי לכם מקודם.
04:01
So what?
86
229000
2000
אז מה?
04:03
This is data, statistics. What does it tell us about these conflicts?
87
231000
3000
זה מידע, סטטיסטיקה. מה זה אומר לנו על הקונפליקטים?
04:06
That was a challenge we had to face as physicists.
88
234000
3000
זה היה אתגר שהיינו צריכים לעמוד בפניו כפיסיקאים.
04:09
How do we explain this?
89
237000
3000
איך אנחנו מסבירים את זה?
04:12
And what we really found was that alpha,
90
240000
2000
ומה שבאמת מצאנו היה שאלפא
04:14
if we think about it, is the organizational
91
242000
2000
אם באמת נחשוב על זה, היא המבנה
04:16
structure of the insurgency.
92
244000
3000
האירגוני של ההתקוממות.
04:19
Alpha is the distribution of the sizes of attacks,
93
247000
3000
אלפא היא הפיזור של גודל ההתקפות,
04:22
which is really the distribution
94
250000
2000
שזה בעצם הפיזור
04:24
of the group strength carrying out the attacks.
95
252000
2000
של כוח הקבוצה שמבצעת את ההתקפות.
04:26
So we look at a process of group dynamics:
96
254000
2000
אז אנחנו מביטים בתהליך של דינמיקה קבוצתית --
04:28
coalescence and fragmentation,
97
256000
3000
התאחדות וחלוקה.
04:31
groups coming together, groups breaking apart.
98
259000
2000
קבוצות מתאחדות. קבוצות מתפרקות.
04:33
And we start running the numbers on this. Can we simulate it?
99
261000
3000
ואנחנו מתחילים להריץ את המספרים על זה. האם נוכל לדמות את זה?
04:36
Can we create the kind of patterns that we're seeing
100
264000
3000
האם נוכל ליצור את התבניות שאנחנו רואים
04:39
in places like Iraq?
101
267000
3000
במקומות כמו עיראק?
04:42
Turns out we kind of do a reasonable job.
102
270000
2000
מסתבר שאנחנו עושים עבודה לא רעה.
04:44
We can run these simulations.
103
272000
2000
אנחנו יכולים להריץ את ההדמיות האלה.
04:46
We can recreate this using a process of group dynamics
104
274000
3000
אנחנו יכולים לשחזר את זה על ידי שימוש בדינמיקה קבוצתית
04:49
to explain the patterns that we see
105
277000
2000
כדי להסביר את התבניות שאנחנו רואים
04:51
all around the conflicts around the world.
106
279000
5000
בכל הקונפליקטים מסביב לעולם.
04:56
So what's going on?
107
284000
2000
אז מה קורה?
04:58
Why should these different -- seemingly different conflicts
108
286000
3000
למה שלקונפליקטים שונים -- קונפליקטים שונים למראה
05:01
have the same patterns?
109
289000
2000
תהיה את אותה התבנית?
05:03
Now what I believe is going on is that
110
291000
3000
מה שאני מאמין שקורה הוא
05:06
the insurgent forces, they evolve over time. They adapt.
111
294000
4000
שהכוחות המורדים, מתפתחים עם הזמן. הם מתאימים את עצמם.
05:10
And it turns out there is only one solution
112
298000
2000
ומסתבר שיש רק פתרון אחד
05:12
to fight a much stronger enemy.
113
300000
2000
כדי להלחם באויב חזק יותר.
05:14
And if you don't find that solution as an insurgent force,
114
302000
3000
ואם לא מוצאים את הפיתרון הזה בכוח המורד,
05:17
you don't exist.
115
305000
2000
לא מתקיימים.
05:19
So every insurgent force that is ongoing,
116
307000
2000
אז כל כוח מורד שממשיך,
05:21
every conflict that is ongoing,
117
309000
2000
כל קונפליקט שממשיך,
05:23
it's going to look something like this.
118
311000
2000
יראה כמו זה.
05:25
And that is what we think is happening.
119
313000
3000
וזה מה שאנחנו חושבים שקורה.
05:28
Taking it forward, how do we change it?
120
316000
2000
והלאה, איך משנים את זה?
05:30
How do we end a war like Iraq?
121
318000
2000
איך מסיימים מלחמה כמו עיראק?
05:32
What does it look like?
122
320000
2000
איך זה נראה?
05:34
Alpha is the structure. It's got a stable state at 2.5.
123
322000
3000
אלפא היא המבנה. יש לה ערך יציב של 2.5.
05:37
This is what wars look like when they continue.
124
325000
4000
ככה נראות מלחמות שממשיכות.
05:41
We've got to change that.
125
329000
2000
אנחנו חייבים לשנות את זה.
05:43
We can push it up:
126
331000
2000
אנחנו יכולים לדחוף את זה למעלה.
05:45
the forces become more fragmented;
127
333000
2000
הכוחות נעשים יותר מקוטעים.
05:47
there is more of them, but they are weaker.
128
335000
4000
יש יותר מהם אבל הם חלשים יותר.
05:51
Or we push it down:
129
339000
2000
או שדוחפים את זה למטה.
05:53
they're more robust; there is less groups;
130
341000
2000
הם חזקים יותר. יש פחות קבוצות.
05:55
but perhaps you can sit and talk to them.
131
343000
4000
אבל אולי אפשר לשבת ולדבר איתם.
05:59
So this graph here, I'm going to show you now.
132
347000
2000
אז הגרף הזה פה, שאני אראה לכם עכשיו.
06:01
No one has seen this before. This is literally
133
349000
3000
אף אחד לא ראה את זה עדיין. זה באמת
06:04
stuff that we've come through last week.
134
352000
2000
דברים שהגענו אלייהם שבוע שעבר.
06:06
And we see the evolution of Alpha through time.
135
354000
4000
ואנחנו יכולים לראות את ההתפתחות של אלפא עם הזמן.
06:10
We see it start. And we see it grow up to the stable state
136
358000
3000
אנחנו רואים את זה מתחיל. ואנחנו רואים את זה גדל למצב היציב
06:13
the wars around the world look like.
137
361000
2000
בו המלחמות בעולם נמצאות.
06:15
And it stays there through the invasion of Fallujah
138
363000
3000
וזה נשאר שם במהלך הפלישה לפלוזה
06:18
until the Samarra bombings in the
139
366000
2000
עד הפיגועים בסמארה במהלך
06:20
Iraqi elections of '06.
140
368000
3000
הבחירות בעיראק של 2006.
06:23
And the system gets perturbed. It moves upwards
141
371000
2000
והמערכת מתבלגנת. זה עולה שוב
06:25
to a fragmented state.
142
373000
2000
למצב מפוזר.
06:27
This is when the surge happens.
143
375000
2000
כאן קורה ההתפרצות.
06:29
And depending on who you ask,
144
377000
2000
ותלוי את מי תשאלו,
06:31
the surge was supposed to push it up even further.
145
379000
3000
וההתפרצות היתה צריכה לדחוף את זה עוד למעלה.
06:34
The opposite happened.
146
382000
2000
אבל ההפך קורה.
06:36
The groups became stronger.
147
384000
2000
הקבוצות נעשו חזקות יותר.
06:38
They became more robust.
148
386000
2000
הן נעשו יותר קשוחות.
06:40
And so I'm thinking, right, great, it's going to keep going down.
149
388000
3000
ואז אני חושב, בסדר, נהדר, זה ימשיך לרדת.
06:43
We can talk to them. We can get a solution. The opposite happened.
150
391000
3000
נוכל לדבר איתם. נוכל להגיע לפתרון. וההפך קורה.
06:46
It's moved up again. The groups are more fragmented.
151
394000
3000
זה עלה שוב למעלה. הקבוצות מתפרקות שוב.
06:49
And this tells me one of two things.
152
397000
2000
וזה אומר לי אחד משני דברים.
06:51
Either we're back where we started
153
399000
3000
או שחזרנו להתחלה,
06:54
and the surge has had no effect;
154
402000
2000
ולהתפרצות לא היתה כל השפעה.
06:56
or finally the groups have been fragmented to the extent
155
404000
4000
או שהקבוצות התפרקו כל כך
07:00
that we can start to think about maybe moving out.
156
408000
4000
שאנחנו יכולים להתחיל לחשוב על לצאת משם.
07:04
I don't know what the answer is to that.
157
412000
2000
אני לא יודע מה התשובה לזה.
07:06
But I know that we should be looking at the structure of the insurgency
158
414000
3000
אבל אני יודע שאנחנו צריכים להביט במבנה ההתנגדות
07:09
to answer that question.
159
417000
2000
כדי לענות על השאלה.
07:11
Thank you.
160
419000
2000
תודה רבה.
07:13
(Applause)
161
421000
5000
(מחיאות כפיים)
ABOUT THE SPEAKER
Sean Gourley - Physicist and military theoristSean Gourley, trained as a physicist, has turned his scientific mind to analyzing data about a messier topic: modern war and conflict. He is a TED Fellow.
Why you should listen
Sean Gourley's twin passions are physics (working on nanoscale blue-light lasers and self-assembled quantum nanowires) and politics (he once ran for a national elected office back home in New Zealand).
A Rhodes scholar, he's spent the past five years working at Oxford on complex adaptive systems and collective intelligent systems -- basically, using data to understand the nature of human conflict. As he puts it, "This research has taken me all over the world from the Pentagon, to the House of Lords, the United Nations and most recently to Iraq". Originally from New Zealand, he now lives in San Francisco, where he is the co-founder and CTO of Quid which is building a global intelligence platform. He's a 2009 TED Fellow.
In December 2009, Gourley and his team's research was published in the scientific journal Nature. He is co-founder and CTO of Quid.
Sean Gourley | Speaker | TED.com