TEDGlobal 2011
Adam Ostrow: After your final status update
एडम ओस्त्रो: आपके अंतिम स्थिति अद्यतन के बाद
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हम सभी की सामाजिक मीडिया में उपस्थिति हैं -- एक आभासी व्यक्तित्व जो स्थिति अद्यतन से बना है, त्वीट्स(tweets) और संबंधों से, कंप्यूटर के बादलों में संग्रहीत. एडम ओस्त्रो एक बड़ा सवाल पूछते हैं: हमारे चले जाने के बाद उस व्यक्तित्व का क्या होगा? क्या यह हो सकता ... कि वह जीता रहे?
Adam Ostrow - Journalist
As editor in chief at Mashable, Adam Ostrow covers the tech, trends and people driving the evolution of the Web. Full bio
As editor in chief at Mashable, Adam Ostrow covers the tech, trends and people driving the evolution of the Web. Full bio
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00:15
By the end of this year,
0
0
2000
इस वर्ष के अंत तक,
00:17
there'll be nearly a billion people on this planet
1
2000
3000
इस ग्रह पर लगभग एक अरब लोग ऐसे होंगे
00:20
that actively use social networking sites.
2
5000
2000
जो सक्रिय रूप से सामाजिक नेटवर्किंग साइटों का उपयोग करेंगे.
00:22
The one thing that all of them have in common
3
7000
2000
उन सब में जो एक बात आम है
00:24
is that they're going to die.
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9000
3000
वह है कि वे मरने वाले हैं .
00:27
While that might be a somewhat morbid thought,
5
12000
3000
हालांकि यह कुछ हद तक एक रुग्ण सोच है ,
00:30
I think it has some really profound implications
6
15000
2000
मुझे लगता है कि इसमें कुछ गहरे प्रभाव हैं
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that are worth exploring.
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2000
जो कि तलाश के लायक हैं.
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What first got me thinking about this
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19000
3000
मुझे पहली बार इसका ख्याल आया
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was a blog post authored earlier this year by Derek K. Miller,
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22000
3000
डेरेक के.एच. मिलर द्वारा एक ब्लॉग पोस्ट देखने के बाद,
00:40
who was a science and technology journalist
10
25000
3000
जो एक विज्ञान और प्रौद्योगिकी पत्रकार थे
00:43
who died of cancer.
11
28000
2000
जिनकी कैंसर से मृत्यु हुई.
00:45
And what Miller did was have his family and friends write a post
12
30000
3000
और मिलर ने अपने परिवार और दोस्तों से एक पोस्ट लिखने को कहा
00:48
that went out shortly after he died.
13
33000
2000
अपने मरने के बाद शीघ्र ही पोस्ट करने के लिए.
00:50
Here's what he wrote in starting that out.
14
35000
2000
उसके शुरू में उन्होंने लिखा.
00:52
He said, "Here it is. I'm dead,
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37000
2000
उन्होंने कहा, "आज यहाँ, मैं मर चूका हूँ.
00:54
and this is my last post to my blog.
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39000
2000
और यह मेरे ब्लॉग पर मेरी आखिरी पोस्ट है.
00:56
In advance, I asked that once my body finally shut down
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41000
3000
अग्रिम में, मैंने माँगा था कि एक बार मेरा शरीर बंद हो जाए
00:59
from the punishments of my cancer,
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44000
2000
मेरी कैंसर के दंड से,
01:01
then my family and friends publish this prepared message I wrote --
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46000
3000
तो मेरे परिवार और दोस्त मेरे द्वारा इस तैयार संदेश को प्रकाशित करें -
01:04
the first part of the process
20
49000
2000
एक प्रक्रिया का पहला भाग
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of turning this from an active website to an archive."
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51000
3000
इस सक्रिय वेबसाइट को एक संग्रह बनाने के लिए."
01:09
Now, while as a journalist,
22
54000
2000
अब, एक पत्रकार के रूप में,
01:11
Miller's archive may have been better written
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56000
2000
मिलर का संग्रह बेहतर लिखा हो सकता है
01:13
and more carefully curated than most,
24
58000
2000
और अधिक ध्यान से सम्पादित,
01:15
the fact of the matter is that all of us today
25
60000
2000
इस मामले का तथ्य यह है कि हम में से सभी आज
01:17
are creating an archive
26
62000
2000
एक संग्रह बना रहे हैं
01:19
that's something completely different
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64000
2000
जो कि पूरी तरह से कुछ अलग है
01:21
than anything that's been created
28
66000
2000
जो कुछ आज तक बनाया गया है उसकी तुलना में
01:23
by any previous generation.
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68000
2000
किसी भी पिछली पीढ़ी के द्वारा.
01:25
Consider a few stats for a moment.
30
70000
2000
एक पल के लिए कुछ आकड़ों पर विचार करें.
01:27
Right now there are 48 hours of video
31
72000
2000
अभी यहाँ वीडियो के ४८ घंटे
01:29
being uploaded to YouTube every single minute.
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74000
3000
जो हर एक मिनट में YouTube पर अपलोड हो रहे हैं.
01:32
There are 200 million Tweets being posted every day.
33
77000
4000
२००० लाख त्वीट्स हर दिन पोस्ट की जा रही हैं.
01:36
And the average Facebook user
34
81000
3000
और औसत Facebook उपयोगकर्ता
01:39
is creating 90 pieces of content each month.
35
84000
4000
सामग्री के ९० टुकड़े प्रत्येक महीने बना रहा है.
01:43
So when you think about your parents or your grandparents,
36
88000
3000
इसलिए, जब आप अपने माता पिता या अपने दादा दादी के बारे में सोचते हैं
01:46
at best they may have created
37
91000
2000
उन्होंने ज्यादा से ज्यादा बनायें होंगे
01:48
some photos or home videos,
38
93000
2000
कुछ तस्वीरें या घर का वीडियो,
01:50
or a diary that lives in a box somewhere.
39
95000
3000
या एक डायरी जो कि एक बक्से में कहीं रखी है.
01:53
But today we're all creating this incredibly rich digital archive
40
98000
3000
लेकिन आज हम सब इस अविश्वसनीय रूप से समृद्ध डिजिटल संग्रह बना रहे हैं
01:56
that's going to live in the cloud indefinitely,
41
101000
2000
जो कंप्यूटर बादल में अनिश्चित काल के लिए जियेगा,
01:58
years after we're gone.
42
103000
2000
हमारे चले जाने के वर्षों बाद तक.
02:00
And I think that's going to create some incredibly intriguing opportunities
43
105000
3000
और मुझे लगता है कि यह कुछ अविश्वसनीय पेचीदा अवसर पैदा करेगा
02:03
for technologists.
44
108000
2000
प्रौद्योगिकीविदों के लिए.
02:05
Now to be clear, I'm a journalist and not a technologist,
45
110000
2000
अब स्पष्ट होने के लिए, मैं एक पत्रकार हूँ और प्रौद्योगिकीवादी नहीं,
02:07
so what I'd like to do briefly
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112000
2000
तो मैं संक्षेप में
02:09
is paint a picture
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114000
2000
एक तस्वीर बनाना चाहूँगा
02:11
of what the present and the future are going to look like.
48
116000
3000
कि वर्तमान और भविष्य कैसे दिखने जा रहे हैं.
02:14
Now we're already seeing some services
49
119000
2000
हम पहले से ही कुछ सेवाओं को देख रहे हैं
02:16
that are designed to let us decide
50
121000
2000
जो हमें तय करने में मदद कर रही हैं
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what happens to our online profile and our social media accounts
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123000
3000
हमारे ऑनलाइन प्रोफ़ाइल और हमारे सामाजिक मीडिया खातों का क्या होगा
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after we die.
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126000
2000
हमारे मर जाने के बाद.
02:23
One of them actually, fittingly enough,
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128000
2000
उनमें से वास्तव में, संयोग पर्याप्त एक,
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found me when I checked into a deli
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130000
2000
मुझे मिला जब मैं एक भोजनालय में गया
02:27
at a restaurant in New York
55
132000
2000
न्यू यॉर्क में
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on foursquare.
56
134000
3000
foursquare पर .
02:32
(Recording) Adam Ostrow: Hello.
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137000
2000
(रिकॉर्डिंग) एडम ओस्त्रो: हैलो.
02:34
Death: Adam?
58
139000
2000
मौत: एडम?
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AO: Yeah.
59
141000
2000
ए ओ: हाँ.
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Death: Death can catch you anywhere, anytime,
60
143000
3000
मौत: मौत आप को कहीं भी, कभी भी पकड़ सकती है,
02:41
even at the Organic.
61
146000
3000
यहां तक कि जैविक में भी.
02:44
AO: Who is this?
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149000
2000
ए ओ: यह कौन है?
02:46
Death: Go to ifidie.net
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151000
3000
मौत: ifidie.net पर जाओ
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before it's too late.
64
154000
2000
इससे पहले कि बहुत देर हो जाए.
02:51
(Laughter)
65
156000
2000
(हँसी)
02:53
Adam Ostrow: Kind of creepy, right?
66
158000
2000
एडम ओस्त्रो: डरावना है न?
02:55
So what that service does, quite simply,
67
160000
2000
तो यह सेवा क्या करती है, बस,
02:57
is let you create a message or a video
68
162000
2000
यह आप को एक संदेश या एक वीडियो बनाने देती है
02:59
that can be posted to Facebook after you die.
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164000
3000
जो कि आप की मौत के बाद फेसबुक पर पोस्ट किया जा सकता है .
03:02
Another service right now
70
167000
2000
एक और सेवा
03:04
is called 1,000 Memories.
71
169000
2000
१,००० यादें .
03:06
And what this lets you do is create an online tribute to your loved ones,
72
171000
2000
और यह आपको अपने प्रियजनों के लिए एक ऑनलाइन श्रद्धांजलि बनाने देती है,
03:08
complete with photos and videos and stories
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173000
3000
फ़ोटो और वीडियो और कहानियों के साथ पूरी
03:11
that they can post after you die.
74
176000
3000
जो कि आप मरने के बाद पोस्ट कर सकते हैं .
03:14
But what I think comes next is far more interesting.
75
179000
3000
लेकिन मुझे लगता है कि अगला कहीं अधिक रोचक है.
03:17
Now a lot of you are probably familiar with Deb Roy
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182000
3000
आप में से बहुत शायद देब रॉय के साथ परिचित हैं
03:20
who, back in March,
77
185000
2000
जो मार्च में,
03:22
demonstrated how he was able to analyze more than 90,000 hours of home video.
78
187000
4000
दिखा रहे थे कैसे वह घर के ९०,००० से अधिक घंटे के वीडियो का विश्लेषण करने में सक्षम थे.
03:26
I think as machines' ability
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191000
2000
मुझे लगता है कि मशीनों की क्षमता के रूप में
03:28
to understand human language and process vast amounts of data
80
193000
2000
मानव भाषा को समझना और विशाल मात्रा में डेटा की प्रक्रिया करना
03:30
continues to improve,
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195000
2000
में सुधार हो रहा है,
03:32
it's going to become possible
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197000
2000
यह संभव हो रहा है
03:34
to analyze an entire life's worth of content --
83
199000
2000
एक पूरे जीवन की सामग्री का विश्लेषण करना -
03:36
the Tweets, the photos, the videos, the blog posts --
84
201000
3000
त्वीट्स, फोटो, वीडियो, ब्लॉग पोस्ट -
03:39
that we're producing in such massive numbers.
85
204000
2000
जो कि हम इस भारी संख्या में उत्पाद कर रहे हैं.
03:41
And I think as that happens,
86
206000
2000
और मुझे लगता है जैसे यह होता है,
03:43
it's going to become possible for our digital personas
87
208000
3000
यह हमारे डिजिटल व्यक्तित्व के लिए संभव हो रहा है
03:46
to continue to interact in the real world long after we're gone
88
211000
3000
असली दुनिया में लंबे समय तक बातचीत जारी रखना, हमारे चले जाने के बाद
03:49
thanks to the vastness of the amount of content we're creating
89
214000
3000
हमारे द्वारा बनाई सामग्री की मात्रा की विशालता के कारण
03:52
and technology's ability to make sense of it all.
90
217000
3000
और प्रौद्योगिकी की इसको समझने की क्षमता के कारण
03:55
Now we're already starting to see some experiments here.
91
220000
3000
अब हम पहले से ही यहाँ कुछ प्रयोगों देख रहे हैं.
03:58
One service called My Next Tweet
92
223000
2000
एक सेवा "मेरी अगली तवीत(Tweet)"
04:00
analyzes your entire Twitter stream, everything you've posted onto Twitter,
93
225000
3000
आप के पूरे ट्विट्टर धारा का विश्लेषण करती है, सब कुछ जो आपने ट्विट्टर पर पोस्ट किया है,
04:03
to make some predictions as to what you might say next.
94
228000
3000
आप आगे क्या कह सकते हैं उस की भविष्यवाणी करने के लिए.
04:06
Well right now, as you can see,
95
231000
2000
जैसा कि आप देख सकते हैं अभी,
04:08
the results can be somewhat comical.
96
233000
2000
परिणाम कुछ हास्यकारक हो सकते हैं.
04:10
You can imagine what something like this might look like
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235000
2000
आप कल्पना कर सकते हैं कि यह कुछ इस तरह का लग सकता है
04:12
five, 10 or 20 years from now
98
237000
2000
अब से पांच, १० या २० साल बाद
04:14
as our technical capabilities improve.
99
239000
3000
हमारे तकनीकी क्षमताओं में सुधार के बाद.
04:17
Taking it a step further,
100
242000
2000
इसे एक कदम आगे ले कर,
04:19
MIT's media lab is working on robots
101
244000
2000
एमआईटी मीडिया प्रयोगशाला रोबोट पर काम कर रहा है
04:21
that can interact more like humans.
102
246000
3000
जो कि इंसानों की तरह बातचीत कर सकते हैं.
04:24
But what if those robots were able to interact
103
249000
2000
लेकिन क्या अगर वह रोबोट बातचीत करने में सक्षम हो सकते
04:26
based on the unique characteristics of a specific person
104
251000
3000
एक विशिष्ट व्यक्ति की अनूठी विशेषताओं पर आधारित
04:29
based on the hundreds of thousands of pieces of content
105
254000
2000
सामग्री के हजारों, सैकड़ों टुकड़े के आधार पर
04:31
that person produces in their lifetime?
106
256000
3000
जो कि व्यक्ति अपने जीवनकाल में उत्पादित करता है?
04:34
Finally, think back to this famous scene
107
259000
2000
अंत में, इस प्रसिद्ध दृश्य के बारे में सोचिये
04:36
from election night 2008
108
261000
2000
चुनाव रात २००८ से
04:38
back in the United States,
109
263000
2000
संयुक्त राज्य अमेरिका में,
04:40
where CNN beamed a live hologram
110
265000
2000
जहां सीएनएन ने एक जीवित होलोग्राम प्रसारित किया
04:42
of hip hop artist will.i.am into their studio
111
267000
2000
अपने स्टूडियो में हिप हॉप कलाकार विल.इ.ऍम का
04:44
for an interview with Anderson Cooper.
112
269000
3000
एंडरसन कूपर के साथ एक साक्षात्कार के लिए.
04:47
What if we were able to use that same type of technology
113
272000
2000
क्या होगा अगर हम उस प्रकार की प्रौद्योगिकी का उपयोग करने में सक्षम होते
04:49
to beam a representation of our loved ones into our living rooms --
114
274000
4000
हमारे चाहने वालों के प्रतिनिधित्व को बीम करने में -
04:53
interacting in a very lifelike way
115
278000
2000
एक बहुत जीवित रूप में बातचीत करने के लिए
04:55
based on all the content they created while they were alive?
116
280000
3000
उस सभी सामग्री पर आधारित जो उन्होंने जीवित रहते बनाई थी.
04:58
I think that's going to become completely possible
117
283000
3000
मुझे लगता है कि वह पूरी तरह से संभव है
05:01
as the amount of data we're producing
118
286000
2000
हमारे द्वारा उपयोग की जाने वाले डेटा की राशि
05:03
and technology's ability to understand it
119
288000
2000
और प्रौद्योगिकी की क्षमता उसे समझने के लिए
05:05
both expand exponentially.
120
290000
3000
दोनों तेजी से विस्तारित होती हैं.
05:08
Now in closing, I think what we all need to be thinking about
121
293000
2000
अब समापन में, मुझे लगता है कि हम सब को इस बारे में सोचने की जरूरत है
05:10
is if we want that to become our reality --
122
295000
2000
अगर हम चाहते हैं कि यह वास्तविकता बने -
05:12
and if so,
123
297000
2000
और यदि हां,
05:14
what it means for a definition of life and everything that comes after it.
124
299000
3000
यह जीवन की परिभाषा और उसके बाद के लिए क्या मतलब रखता है.
05:17
Thank you very much.
125
302000
2000
बहुत बहुत धन्यवाद.
05:19
(Applause)
126
304000
4000
(अभिवादन)
ABOUT THE SPEAKER
Adam Ostrow - JournalistAs editor in chief at Mashable, Adam Ostrow covers the tech, trends and people driving the evolution of the Web.
Why you should listen
Adam Ostrow is a new media entrepreneur and commentator. As editor in chief at Mashable, he is responsible for the editorial management and direction of one of the most widely read independent news sites in the world, covering the latest technologies, trends, and individuals driving the current evolution of the Web.
Since joining Mashable in 2007, Ostrow has contributed more than 2,500 articles, and under his leadership the site’s audience has grown more than tenfold to 13 million unique visitors per month, with more than 3.6 million followers across social media sites as of June 2011.
Ostrow has been frequently quoted by numerous mainstream media outlets including The New York Times, The Wall Street Journal, The Washington Post, USA Today and The Times of London among others. He is a frequent guest on CNN, Bloomberg and NPR.
Adam Ostrow | Speaker | TED.com