TEDGlobal 2012
Shyam Sankar: The rise of human-computer cooperation
Shyam Sankar: Zorii cooperării om-computer
Filmed:
Readability: 6.3
947,418 views
Procesarea prin forță brută nu poate rezolva singură problemele lumii. Inovatorul în explorarea datelor Shyam Sankar explică de ce rezolvarea problemelor mari (cum ar fi prinderea teroriștilor sau identificarea tendințelor ascunse) nu este o chestiune de a găsi algoritmul corect, ci mai degrabă relația corectă de simbioză între calculator și creativitatea umană.
Shyam Sankar - Data Intelligence Agent
An advocate of human-computer symbiosis, Shyam Sankar looks for clues in big and disparate data sets. Full bio
An advocate of human-computer symbiosis, Shyam Sankar looks for clues in big and disparate data sets. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
I'd like to tell you about two games of chess.
0
512
2556
Doresc să vă relatez despre două jocuri de șah.
00:18
The first happened in 1997, in which Garry Kasparov,
1
3068
3864
Primul a avut loc în 1997, în care Garry Kasparov,
00:22
a human, lost to Deep Blue, a machine.
2
6932
3716
o ființă umană, a pierdut în fața programului Deep Blue.
00:26
To many, this was the dawn of a new era,
3
10648
2240
Pentru mulți a însemnat răsăritul unei ere noi
00:28
one where man would be dominated by machine.
4
12888
2779
în care omul urma să fie dominat de roboți.
00:31
But here we are, 20 years on, and the greatest change
5
15667
3334
Însă azi, 20 de ani mai târziu, cea mai mare schimbare
00:34
in how we relate to computers is the iPad,
6
19001
2690
în modul nostru de a relaționa cu computerele
00:37
not HAL.
7
21691
2045
e iPad, nu HAL.
00:39
The second game was a freestyle chess tournament
8
23736
2648
Al doilea joc a fost un turneu de șah freestyle în 2005,
00:42
in 2005, in which man and machine could enter together
9
26384
2969
în care un om și un program puteau intra împreună
00:45
as partners, rather than adversaries, if they so chose.
10
29353
4666
ca parteneri, nu ca adversari, dacă doreau.
00:49
At first, the results were predictable.
11
34019
1851
La început, rezultatele au fost previzibile.
00:51
Even a supercomputer was beaten by a grandmaster
12
35870
2497
Chiar și un supercomputer a fost învins
00:54
with a relatively weak laptop.
13
38367
2312
de un maestru cu un laptop slăbuț.
00:56
The surprise came at the end. Who won?
14
40679
2985
Surpriza a venit la sfârșit. Cine a câștigat?
00:59
Not a grandmaster with a supercomputer,
15
43664
2776
Nu maestrul folosind un supercomputer,
01:02
but actually two American amateurs
16
46440
1493
ci doi americani amatori,
01:03
using three relatively weak laptops.
17
47933
3822
folosind trei laptopuri.
01:07
Their ability to coach and manipulate their computers
18
51755
2596
Abilitatea lor de a-și antrena și manipula computerele
01:10
to deeply explore specific positions
19
54351
2435
ca să exploreze profund anumite poziții
01:12
effectively counteracted the superior chess knowledge
20
56786
2390
a contracarat eficient cunoștințele superioare
01:15
of the grandmasters and the superior computational power
21
59176
2609
ale maestrului și puterea de calcul superioară
01:17
of other adversaries.
22
61785
1909
a altor adversari.
01:19
This is an astonishing result: average men,
23
63694
2905
Un rezultat uluitor: un om obișnuit cu un calculator obișnuit
01:22
average machines beating the best man, the best machine.
24
66599
4081
a învins cel mai bun om cu cel mai bun calculator.
01:26
And anyways, isn't it supposed to be man versus machine?
25
70680
3199
Dar, la urma urmei, bătălia nu trebuia să fie între om și computer?
01:29
Instead, it's about cooperation, and the right type of cooperation.
26
73879
4152
În schimb, a câștigat cea mai bună cooperare.
01:33
We've been paying a lot of attention to Marvin Minsky's
27
78031
2857
Am fost foarte atenți la viziunea lui Marvin Minsky
01:36
vision for artificial intelligence over the last 50 years.
28
80888
3242
vizând inteligența artificială în ultimii 50 de ani.
01:40
It's a sexy vision, for sure. Many have embraced it.
29
84130
2262
E o viziune sexy. Mulți au adoptat-o.
01:42
It's become the dominant school of thought in computer science.
30
86392
2753
A devenit tendința dominantă în IT.
01:45
But as we enter the era of big data, of network systems,
31
89145
3072
Dar intrând în era bazelor de date uriașe, sistemele de rețele
01:48
of open platforms, and embedded technology,
32
92217
2698
cu platforme deschise și tehnologie integrată,
01:50
I'd like to suggest it's time to reevaluate an alternative vision
33
94915
3392
sugerez că e timpul să reevaluăm o viziune alternativă
01:54
that was actually developed around the same time.
34
98307
3070
dezvoltată cam în aceeași perioadă.
01:57
I'm talking about J.C.R. Licklider's human-computer symbiosis,
35
101377
3332
Mă refer la simbioza om-computer a lui J.C.R. Licklider,
02:00
perhaps better termed "intelligence augmentation," I.A.
36
104709
3808
numită mai sugestiv „inteligență augmentată, IA".
02:04
Licklider was a computer science titan who had a profound
37
108517
2640
Licklider a fost un titan în IT, având un efect profund
02:07
effect on the development of technology and the Internet.
38
111157
3006
asupra dezvoltării tehnologiei și internetului.
02:10
His vision was to enable man and machine to cooperate
39
114163
2868
Viziunea lui era să permită omului și computerului să coopereze
02:12
in making decisions, controlling complex situations
40
117031
3590
în luarea deciziilor, controlând situații complexe
02:16
without the inflexible dependence
41
120621
1770
fără dependența inflexibilă
02:18
on predetermined programs.
42
122391
2533
de programe predeterminate.
02:20
Note that word "cooperate."
43
124924
2498
Remarcați cuvântul cooperare.
02:23
Licklider encourages us not to take a toaster
44
127422
2747
Licklider ne încurajează nu să facem dintr-un prăjitor
02:26
and make it Data from "Star Trek,"
45
130169
2284
androidul Data din „Star Trek",
02:28
but to take a human and make her more capable.
46
132453
3535
ci să transformăm un om într-unul mai capabil.
02:31
Humans are so amazing -- how we think,
47
135988
1911
Oamenii sunt uimitori -- cum gândim,
02:33
our non-linear approaches, our creativity,
48
137899
2618
raționamentele noastre non-liniare,
02:36
iterative hypotheses, all very difficult if possible at all
49
140517
2131
creativitatea noastră, ipotezele iterative,
02:38
for computers to do.
50
142648
1345
dificile, dacă nu imposibile, pentru computere.
02:39
Licklider intuitively realized this, contemplating humans
51
143993
2452
Licklider a intuit asta, contemplând oamenii,
02:42
setting the goals, formulating the hypotheses,
52
146445
2327
stabilind obiective, formulând ipoteze,
02:44
determining the criteria, and performing the evaluation.
53
148772
3376
determinând criterii și efectuând evaluări.
02:48
Of course, in other ways, humans are so limited.
54
152148
1775
Bineînțeles, sub alte aspecte, oamenii-s foarte limitați.
02:49
We're terrible at scale, computation and volume.
55
153923
3235
Suntem groaznici la măsurători, calcul și volum.
02:53
We require high-end talent management
56
157158
1836
E nevoie de management cu talent de excepție
02:54
to keep the rock band together and playing.
57
158994
2064
ca să ții o formație de rock funcționând și cântând.
02:56
Licklider foresaw computers doing all the routinizable work
58
161058
2204
Licklider prevedea computerele făcând munca de rutină
02:59
that was required to prepare the way for insights and decision making.
59
163262
3276
necesară în pregătirea căii spre discernământ și luarea de decizii.
03:02
Silently, without much fanfare,
60
166538
2224
Tăcut, fără multă fanfară,
03:04
this approach has been compiling victories beyond chess.
61
168762
3354
această abordare a acumulat victorii și în afara șahului.
03:08
Protein folding, a topic that shares the incredible expansiveness of chess —
62
172116
3356
Înfășurarea proteinelor, ca și șahul, e incredibil de expansivă.
03:11
there are more ways of folding a protein than there are atoms in the universe.
63
175472
3042
O proteină se poate înfășura în mai multe moduri
decât atomi în Univers.
decât atomi în Univers.
03:14
This is a world-changing problem with huge implications
64
178514
2353
E o problemă ce poate schimba lumea, cu implicații uriașe
03:16
for our ability to understand and treat disease.
65
180867
2308
pentru posibilitatea de a înțelege și trata bolile.
03:19
And for this task, supercomputer field brute force simply isn't enough.
66
183175
4248
Iar pentru asta, forța brută a unui supercomputer nu-i suficientă.
03:23
Foldit, a game created by computer scientists,
67
187423
2384
Foldit, un joc pe computer creat de cercetători
03:25
illustrates the value of the approach.
68
189807
2502
ilustrează valoarea acestei abordări.
03:28
Non-technical, non-biologist amateurs play a video game
69
192309
3041
Amatori fără pregătire în tehnologie sau biologie joacă un joc video
03:31
in which they visually rearrange the structure of the protein,
70
195350
3073
unde rearanjează vizual structura unei proteine,
03:34
allowing the computer to manage the atomic forces
71
198423
1499
permițând computerului să calculeze forțele atomice, interacțiunile
03:35
and interactions and identify structural issues.
72
199922
2957
și să identifice problemele structurale.
03:38
This approach beat supercomputers 50 percent of the time
73
202879
3023
Această abordare a întrecut supercomputerele
03:41
and tied 30 percent of the time.
74
205902
2584
în 50% din cazuri, cu doar 30% din timp.
03:44
Foldit recently made a notable and major scientific discovery
75
208486
3137
Recent, Foldit a făcut o descoperire științifică remarcabilă
03:47
by deciphering the structure of the Mason-Pfizer monkey virus.
76
211623
3160
prin descoperirea structurii virusului Mason-Pfizer la maimuțe.
03:50
A protease that had eluded determination for over 10 years
77
214783
3015
O protează ce nu putuse fi determinată de 10 ani
03:53
was solved was by three players in a matter of days,
78
217798
2626
a fost rezolvată de trei jucători în câteva zile --
03:56
perhaps the first major scientific advance
79
220424
2025
poate primul progres științific major
03:58
to come from playing a video game.
80
222449
2323
provenit dintr-un joc video.
04:00
Last year, on the site of the Twin Towers,
81
224772
2181
Anul trecut, pe site-ul Twin Towers,
04:02
the 9/11 memorial opened.
82
226953
1473
a fost inaugurat memorialul 9/11.
04:04
It displays the names of the thousands of victims
83
228426
2721
Sunt afișate numele miilor de victime
04:07
using a beautiful concept called "meaningful adjacency."
84
231147
3063
folosind un minunat concept numit „adiacență semnificativă",
04:10
It places the names next to each other based on their
85
234210
2166
care alătură numele pe baza relației dintre ele:
04:12
relationships to one another: friends, families, coworkers.
86
236376
2213
prieteni, familie, colegi.
04:14
When you put it all together, it's quite a computational
87
238589
3028
Implementarea e o sarcină computațională serioasă:
04:17
challenge: 3,500 victims, 1,800 adjacency requests,
88
241617
4223
3.500 victime, 1.800 cereri de adiacență,
04:21
the importance of the overall physical specifications
89
245840
3092
importanța specificațiilor fizice de ansamblu
04:24
and the final aesthetics.
90
248932
2137
și estetica finală.
04:26
When first reported by the media, full credit for such a feat
91
251069
2615
Când a apărut prima dată în media, întregul credit a revenit
04:29
was given to an algorithm from the New York City
92
253684
1892
unui algoritm al unei firme de proiectare din New York.
04:31
design firm Local Projects. The truth is a bit more nuanced.
93
255576
4001
Adevărul e puțin mai nuanțat.
04:35
While an algorithm was used to develop the underlying framework,
94
259577
2871
Deși un algoritm a fost folosit pentru a dezvolta cadrul aplicației,
04:38
humans used that framework to design the final result.
95
262448
3008
oamenii au folosit acel cadru pentru designul final.
04:41
So in this case, a computer had evaluated millions
96
265456
2225
Un computer a evaluat milioane de aranjamente posibile,
04:43
of possible layouts, managed a complex relational system,
97
267681
3335
a gestionat un sistem de relații foarte complex
04:46
and kept track of a very large set of measurements
98
271016
2414
și a urmărit un imens set de măsurători și variabile,
04:49
and variables, allowing the humans to focus
99
273430
2410
permițând oamenilor să se axeze
04:51
on design and compositional choices.
100
275840
2802
pe design și opțiuni de compoziție.
04:54
So the more you look around you,
101
278642
1036
Cu cât privim în jurul nostru,
04:55
the more you see Licklider's vision everywhere.
102
279678
1962
cu atât vedem viziunea lui Licklider peste tot.
04:57
Whether it's augmented reality in your iPhone or GPS in your car,
103
281640
3304
Prin realitatea augmentată din iPhone sau GPS-ul din mașină,
05:00
human-computer symbiosis is making us more capable.
104
284944
2970
simbioza om-computer ne face mai capabili.
05:03
So if you want to improve human-computer symbiosis,
105
287914
1655
Deci, dacă vrei să îmbunătățești simbioza om-computer,
05:05
what can you do?
106
289569
1429
ce poți face?
05:06
You can start by designing the human into the process.
107
290998
2452
Poți integra omul în design.
05:09
Instead of thinking about what a computer will do to solve the problem,
108
293450
2204
În loc să consideri cum va rezolva un computer problema
05:11
design the solution around what the human will do as well.
109
295654
3869
proiectează soluția luând în calcul și ce-ar face omul.
05:15
When you do this, you'll quickly realize that you spent
110
299523
1937
În acest proces realizezi repede că ai petrecut tot timpul
05:17
all of your time on the interface between man and machine,
111
301460
2879
pentru interfața om-computer,
05:20
specifically on designing away the friction in the interaction.
112
304339
3099
mai ales ca să elimini din design fricțiunile interacțiunii.
05:23
In fact, this friction is more important than the power
113
307438
2766
De fapt, această fricțiune e mai importantă decât
05:26
of the man or the power of the machine
114
310204
2052
puterea omului sau puterea computerului
05:28
in determining overall capability.
115
312256
1931
în determinarea capacității de ansamblu.
05:30
That's why two amateurs with a few laptops
116
314187
1977
De aceea, doi amatori cu câteva laptopuri
05:32
handily beat a supercomputer and a grandmaster.
117
316164
2456
au bătut un supercomputer și un mare maestru.
05:34
What Kasparov calls process is a byproduct of friction.
118
318620
3005
Ce numește Kasparov proces e un produs secundar al fricțiunii.
05:37
The better the process, the less the friction.
119
321625
2401
Cu cât e mai bun programul, cu atât mai mică fricțiunea.
05:39
And minimizing friction turns out to be the decisive variable.
120
324026
4256
Minimizarea fricțiunii pare a fi variabila decisivă.
05:44
Or take another example: big data.
121
328282
2243
Alt exemplu: bazele de date uriașe.
05:46
Every interaction we have in the world is recorded
122
330525
1906
Fiecare interacțiune pe care o avem în lume
05:48
by an ever growing array of sensors: your phone,
123
332431
3059
e înregistrată de o gamă crescândă de senzori:
05:51
your credit card, your computer. The result is big data,
124
335490
2373
telefonul, cardul de credit, computerul.
05:53
and it actually presents us with an opportunity
125
337863
1742
Rezultatul e baza de date uriașă care ne oferă ocazia
05:55
to more deeply understand the human condition.
126
339605
2662
de-a înțelege mai profund condiția umană.
05:58
The major emphasis of most approaches to big data
127
342267
2305
Accentul major în abordarea bazei de date uriașă
06:00
focus on, "How do I store this data? How do I search
128
344572
2215
„Cum stochez baza de date? Cum caut în ea?
06:02
this data? How do I process this data?"
129
346787
2276
Cum procesez această bază uriașă?"
06:04
These are necessary but insufficient questions.
130
349063
2204
Astea sunt întrebări necesare, dar insuficiente.
06:07
The imperative is not to figure out how to compute,
131
351267
2471
E imperativ să descoperim nu cum, ci ce să calculăm.
06:09
but what to compute. How do you impose human intuition
132
353738
2184
Cum impunem intuiția umană
06:11
on data at this scale?
133
355922
1791
bazei de date la o asemenea scară?
06:13
Again, we start by designing the human into the process.
134
357713
3499
Pornim prin a integra omul în proces.
06:17
When PayPal was first starting as a business, their biggest
135
361212
2812
Când PayPal și-a pornit afacerea, cea mai mare problemă
06:19
challenge was not, "How do I send money back and forth online?"
136
364024
2804
n-a fost „Cum trimit bani online?",
06:22
It was, "How do I do that without being defrauded by organized crime?"
137
366828
3872
ci „Cum să fac să nu fiu fraudat de crima organizată?"
06:26
Why so challenging? Because while computers can learn
138
370700
2088
De ce atât de greu? Computerele pot învăța să detecteze
06:28
to detect and identify fraud based on patterns,
139
372788
3144
și să identifice fraudele pe baza tiparelor,
06:31
they can't learn to do that based on patterns
140
375932
1479
nu pot învăța din tipare pe care nu le-au mai văzut,
06:33
they've never seen before, and organized crime
141
377411
2116
iar crima organizată are multe în comun
06:35
has a lot in common with this audience: brilliant people,
142
379527
2709
cu această audiență: minți sclipitoare,
06:38
relentlessly resourceful, entrepreneurial spirit — (Laughter) —
143
382236
3640
resurse nesfârșite, spirit antreprenorial - (Râsete) -
06:41
and one huge and important difference: purpose.
144
385876
2712
cu o uriașă diferență esențială: scopul.
06:44
And so while computers alone can catch all but the cleverest
145
388588
2832
Computerele îi prind pe toți, exceptând evazioniștii foarte isteți,
06:47
fraudsters, catching the cleverest is the difference
146
391420
2253
dar prinderea celor mai isteți e diferența
06:49
between success and failure.
147
393673
2545
între succes și eșec.
06:52
There's a whole class of problems like this, ones with
148
396218
2221
Există o întreagă clasă de astfel de probleme, unele cu adversari adaptabili.
06:54
adaptive adversaries. They rarely if ever present with a
149
398439
2575
Rareori fraudează cu un tipar repetabil
06:56
repeatable pattern that's discernable to computers.
150
401014
2736
care-i detectabil de către computer.
06:59
Instead, there's some inherent component of innovation or disruption,
151
403750
3993
În schimb, vin cu o componentă inovativă sau disruptivă
07:03
and increasingly these problems are buried in big data.
152
407743
2735
și tot mai mult, aceste probleme sunt ascunse în bazele de date.
07:06
For example, terrorism. Terrorists are always adapting
153
410478
2500
De ex terorismul. Teroriștii mereu se adaptează
07:08
in minor and major ways to new circumstances, and despite
154
412978
2052
la circumstanțe noi, în moduri simple sau complexe,
07:10
what you might see on TV, these adaptations,
155
415030
3094
și în ciuda a ceea ce vedeți la TV, aceste adaptări
07:14
and the detection of them, are fundamentally human.
156
418124
2293
și detectarea lor sunt fundamental umane.
07:16
Computers don't detect novel patterns and new behaviors,
157
420417
3117
Computerele nu detectează tipare sau comportamente noi,
07:19
but humans do. Humans, using technology, testing hypotheses,
158
423534
3235
dar oamenii pot. Oamenii, folosind tehnologie, testând ipoteze,
07:22
searching for insight by asking machines to do things for them.
159
426769
4620
căutând să înțeleagă cerând computerelor să execute diverse.
07:27
Osama bin Laden was not caught by artificial intelligence.
160
431389
2320
Osama bin Laden n-a fost prins de inteligență artificială.
07:29
He was caught by dedicated, resourceful, brilliant people
161
433709
2553
A fost prins de oameni dedicați, inteligenți,
07:32
in partnerships with various technologies.
162
436262
4269
în parteneriat cu diverse tehnologii.
07:36
As appealing as it might sound, you cannot algorithmically
163
440531
2818
Oricât de tentant ar suna, nu poți căuta algoritmic
07:39
data mine your way to the answer.
164
443349
1601
calea spre răspuns.
07:40
There is no "Find Terrorist" button, and the more data
165
444950
2855
Nu există un buton „Caută Teroristul"
07:43
we integrate from a vast variety of sources
166
447805
2302
și cu cât integrăm mai multe date din diverse surse
07:46
across a wide variety of data formats from very
167
450107
2133
acoperind o mare varietate de formate de baze de date
07:48
disparate systems, the less effective data mining can be.
168
452240
3309
din sisteme disparate, cu atât mai ineficientă e căutarea.
07:51
Instead, people will have to look at data
169
455549
2024
În schimb, oamenii trebuie să se uite la date și să intuiască sensul,
07:53
and search for insight, and as Licklider foresaw long ago,
170
457573
3456
așa cum Licklider a prevăzut de mult,
07:56
the key to great results here is the right type of cooperation,
171
461029
2685
cheia spre rezultate bune e o cooperare corectă,
07:59
and as Kasparov realized,
172
463714
1524
și după cum a realizat și Kasparov,
08:01
that means minimizing friction at the interface.
173
465238
3031
asta înseamnă minimizarea fricțiunii la nivel de interfață.
08:04
Now this approach makes possible things like combing
174
468269
2758
Această abordare permite
08:06
through all available data from very different sources,
175
471027
3386
combinarea diverselor date din surse foarte diferite,
08:10
identifying key relationships and putting them in one place,
176
474413
2792
identificarea relațiilor esențiale și plasarea lor într-un singur loc,
08:13
something that's been nearly impossible to do before.
177
477205
2928
ceea ce-a fost aproape imposibil până în prezent.
08:16
To some, this has terrifying privacy and civil liberties
178
480133
1942
Pentru unii asta are implicații terifiante în viața privată
08:17
implications. To others it foretells of an era of greater
179
482075
3410
și libertățile civile. Pentru alții prezice o eră mai bună pentru
08:21
privacy and civil liberties protections,
180
485485
1909
viața privată și libertățile civile,
08:23
but privacy and civil liberties are of fundamental importance.
181
487394
2936
acestea fiind de importanță fundamentală.
08:26
That must be acknowledged, and they can't be swept aside,
182
490330
2193
Astea trebuie asigurate, nu pot fi ignorate,
08:28
even with the best of intents.
183
492523
2530
chiar cu cele mai bune intenții.
08:30
So let's explore, through a couple of examples, the impact
184
495053
2518
Să examinăm prin două exemple impactul pe care
08:33
that technologies built to drive human-computer symbiosis
185
497571
2406
tehnologiile concepute să realizeze simbioza om-computer
08:35
have had in recent time.
186
499977
2919
l-a avut în ultimul timp.
08:38
In October, 2007, U.S. and coalition forces raided
187
502896
3416
În octombrie 2007, SUA și forțele de coaliție au percheziționat
08:42
an al Qaeda safe house in the city of Sinjar
188
506312
2416
o casă de siguranță al-Qaeda în orașul Sinjar,
08:44
on the Syrian border of Iraq.
189
508728
1934
la granița între Siria și Irak.
08:46
They found a treasure trove of documents:
190
510662
2376
Au găsit o comoară de documente:
08:48
700 biographical sketches of foreign fighters.
191
513038
2335
700 de profiluri biografice ale luptătorilor străini.
08:51
These foreign fighters had left their families in the Gulf,
192
515373
2584
Acești luptători străini și-au lăsat familiile în Golf,
08:53
the Levant and North Africa to join al Qaeda in Iraq.
193
517957
3146
Levant și Africa de Nord, ca să se alăture Al-Qaeda în Irak.
08:57
These records were human resource forms.
194
521103
1616
Aceste arhive erau formulare de resurse umane.
08:58
The foreign fighters filled them out as they joined the organization.
195
522719
2855
Luptătorii străini le-au completat când s-au alăturat organizației.
09:01
It turns out that al Qaeda, too,
196
525574
1211
Se pare că nici al-Qaida,
09:02
is not without its bureaucracy. (Laughter)
197
526785
2597
nu e lipsită de birocrație. (Râsete)
09:05
They answered questions like, "Who recruited you?"
198
529382
2098
Au răspuns la întrebări de genul: „Cine te-a recrutat?"
09:07
"What's your hometown?" "What occupation do you seek?"
199
531480
2854
„Care ți-e orașul natal?", „Ce ocupație cauți?"
09:10
In that last question, a surprising insight was revealed.
200
534334
3169
În această ultimă întrebare, o perspectivă surprinzătoare a fost dezvăluită.
09:13
The vast majority of foreign fighters
201
537503
2400
Majoritatea luptătorilor străini
09:15
were seeking to become suicide bombers for martyrdom --
202
539903
2400
căutau să devină kamikaze pentru martiriu --
09:18
hugely important, since between 2003 and 2007, Iraq
203
542303
4338
extrem de important deoarece între 2003 și 2007,
09:22
had 1,382 suicide bombings, a major source of instability.
204
546641
4244
Irakul a avut 1.382 atentate sinucigașe,
o sursă majoră de instabilitate.
o sursă majoră de instabilitate.
09:26
Analyzing this data was hard. The originals were sheets
205
550885
2058
Analizând aceste date a fost greu.
Originalele erau coli de hârtie
Originalele erau coli de hârtie
09:28
of paper in Arabic that had to be scanned and translated.
206
552943
2742
în limba arabă, care a trebuit să fie scanate și traduse.
09:31
The friction in the process did not allow for meaningful
207
555685
2192
Fricțiunea din proces nu a permis rezultate semnificative
09:33
results in an operational time frame using humans, PDFs
208
557877
3350
în timp operațional, utilizând doar oameni,
09:37
and tenacity alone.
209
561227
2218
PDF-uri și tenacitate.
09:39
The researchers had to lever up their human minds
210
563445
1953
Cercetatorii au trebuit să-și ajute mintea lor umană
09:41
with technology to dive deeper, to explore non-obvious
211
565398
2345
cu tehnologie, ca să sape mai adânc, să exploreze ipoteze
09:43
hypotheses, and in fact, insights emerged.
212
567743
3218
ce nu erau evidente, și în final, intuițiile au apărut.
09:46
Twenty percent of the foreign fighters were from Libya,
213
570961
2644
20% din luptătorii străini erau din Libia,
09:49
50 percent of those from a single town in Libya,
214
573605
2968
50% dintre aceștia erau dintr-un anume oraș în Libia,
09:52
hugely important since prior statistics put that figure at
215
576573
2450
extrem de important, deoarece statisticile anterioare puseseră această cifră la 3%.
09:54
three percent. It also helped to hone in on a figure
216
579023
2383
De asemenea a ajutat la identificarea unui personaj
09:57
of rising importance in al Qaeda, Abu Yahya al-Libi,
217
581406
2977
de importanță crescândă în al Qaeda, Abu Yahya al-Libi,
10:00
a senior cleric in the Libyan Islamic fighting group.
218
584383
2631
un cleric senior dintr-un grup de luptă islamic libian.
10:02
In March of 2007, he gave a speech, after which there was
219
587014
2664
În martie 2007 el a ținut un discurs după care a apărut
10:05
a surge in participation amongst Libyan foreign fighters.
220
589678
3466
o creștere a participării în rândul luptătorilor străini libieni.
10:09
Perhaps most clever of all, though, and least obvious,
221
593144
3106
Poate cel mai inteligent, deși, și cel mai puțin evident,
10:12
by flipping the data on its head, the researchers were
222
596250
2073
răscolind datele,
10:14
able to deeply explore the coordination networks in Syria
223
598323
2900
cercetătorii au putut explora profund rețelele de coordonare din Siria
10:17
that were ultimately responsible for receiving and
224
601223
2517
care erau responsabile pentru primirea și
10:19
transporting the foreign fighters to the border.
225
603740
2464
transportul luptătorilor străini la frontieră.
10:22
These were networks of mercenaries, not ideologues,
226
606204
2633
Astea erau rețele de mercenari, nu ideologi,
10:24
who were in the coordination business for profit.
227
608837
2398
care erau în afaceri de coordonare pentru profit.
10:27
For example, they charged Saudi foreign fighters
228
611235
1904
De exemplu, plăteau luptătorii străini saudiți
10:29
substantially more than Libyans, money that would have
229
613139
2199
mult mai mult decât pe cei libieni,
10:31
otherwise gone to al Qaeda.
230
615338
2320
bani care altfel ar fi ajuns la al Qaeda.
10:33
Perhaps the adversary would disrupt their own network
231
617658
2045
Poate că adversarul și-ar anihila propria rețea
10:35
if they knew they cheating would-be jihadists.
232
619703
3035
dacă ar ști că trădătorii sunt jihadiști.
10:38
In January, 2010, a devastating 7.0 earthquake struck Haiti,
233
622738
3745
În ianuarie 2010, un cutremur devastator de 7.0 a lovit Haiti,
10:42
third deadliest earthquake of all time, left one million people,
234
626483
2916
al treilea cel mai mortal din toate timpurile,
10:45
10 percent of the population, homeless.
235
629399
2584
a lăsat 1 milion de oameni, 10% din populație, fără adăpost.
10:47
One seemingly small aspect of the overall relief effort
236
631983
3137
Un aspect aparent mărunt al efortului general de asistență
10:51
became increasingly important as the delivery of food
237
635120
2176
a devenit tot mai important pe măsură ce livrarea
10:53
and water started rolling.
238
637296
2160
de alimente și apă a început să se desfășoare.
10:55
January and February are the dry months in Haiti,
239
639456
1458
Ianuarie și februarie sunt luni secetoase în Haiti,
10:56
yet many of the camps had developed standing water.
240
640914
2942
totuși multe tabere aveau apă stătută.
10:59
The only institution with detailed knowledge of Haiti's
241
643856
2122
Singura instituție cu o cunoaștere aprofundată
11:01
floodplains had been leveled
242
645978
1297
a zonelor inundabile din Haiti a fost distrusă
11:03
in the earthquake, leadership inside.
243
647275
3008
în cutremur, împreună cu conducerea.
11:06
So the question is, which camps are at risk,
244
650283
2575
Deci, întrebarea era, care tabere sunt sub risc,
11:08
how many people are in these camps, what's the
245
652858
1921
câți oameni sunt în aceste tabere,
11:10
timeline for flooding, and given very limited resources
246
654779
2311
care era calendarul pentru inundații,
11:12
and infrastructure, how do we prioritize the relocation?
247
657090
3384
și considerând resursele și infrastructura limitate, cum se putea stabili relocalizarea?
11:16
The data was incredibly disparate. The U.S. Army had
248
660474
2344
Datele erau incredibil de disparate.
11:18
detailed knowledge for only a small section of the country.
249
662818
2929
Armata SUA avea cunoștințe detaliate doar pentru o mică secțiune a țării.
11:21
There was data online from a 2006 environmental risk
250
665747
2511
Existau date online de la o conferință de risc ecologic din 2006
11:24
conference, other geospatial data, none of it integrated.
251
668258
2664
și alte date geospațiale, nimic integrat.
11:26
The human goal here was to identify camps for relocation
252
670922
2958
Scopul uman aici era de a identifica tabere pentru relocare
11:29
based on priority need.
253
673880
2395
bazat pe necesități prioritare.
11:32
The computer had to integrate a vast amount of geospacial
254
676275
2440
Calculatorul a trebuit să integreze o vastă cantitate de informații geospaciale,
11:34
information, social media data and relief organization
255
678715
2584
date media sociale și informații ale organizațiilor de salvare
11:37
information to answer this question.
256
681299
3480
ca să răspundă la această întrebare.
11:40
By implementing a superior process, what was otherwise
257
684779
2415
Prin implementarea unui proces superior, ceea ce ar fi fost
11:43
a task for 40 people over three months became
258
687194
2608
o sarcină pentru 40 de persoane timp de trei luni,
11:45
a simple job for three people in 40 hours,
259
689802
3176
a devenit o treabă simplă pentru trei persoane în 40 de ore.
11:48
all victories for human-computer symbiosis.
260
692978
2628
Toate acestea sunt victorii ale simbiozei om-computer.
11:51
We're more than 50 years into Licklider's vision
261
695606
2054
Au trecut mai mult de 50 de ani de la viziunea de viitor a lui Licklider
11:53
for the future, and the data suggests that we should be
262
697660
2242
și datele sugerează că ar trebui să fim entuziasmați
11:55
quite excited about tackling this century's hardest problems,
263
699902
3030
să abordăm cele mai grele probleme din acest secol
11:58
man and machine in cooperation together.
264
702932
2947
prin cooperarea strânsă dintre om și computer.
12:01
Thank you. (Applause)
265
705879
2197
Mulțumesc!
12:03
(Applause)
266
708076
2505
(Aplauze)
ABOUT THE SPEAKER
Shyam Sankar - Data Intelligence AgentAn advocate of human-computer symbiosis, Shyam Sankar looks for clues in big and disparate data sets.
Why you should listen
Shyam Sankar is a Director at Palantir Technologies, a secretive Silicon Valley company where he oversees deployments of the company's core technology, which helps law enforcement teams and corporations analyze giant, unrelated databases for clues to potential ... anything. Palantir technologies has been used to find missing children, to detect banking fraud, and to uncover the Shadow Network, a cyber-spy ring that stooped so low as to hack the Dalai Lama's email.
As part of his work, Sankar thinks deeply about the place where human and machine intelligence meet. While artificial intelligence (AI) is the dominant paradigm, he is an advocate of JCR Licklider's "intelligence augmentation" (IA) approach, where algorithms and brains work together to solve problems.
Shyam Sankar | Speaker | TED.com