TED2012
Jean-Baptiste Michel: The mathematics of history
Жан-Батист Мишель: Математика истории
Filmed:
Readability: 4.3
1,279,350 views
Что могут рассказать математики об истории? Участник программы TED Fellows Жан-Батист Мишель считает, что довольно многое. Он рассказывает о том, что оцифрованная история находится на пути раскрытия глубоких базовых тенденций, таких как перемены в языке или смертоносность войн.
Jean-Baptiste Michel - Data researcher
Jean-Baptiste Michel looks at how we can use large volumes of data to better understand our world. Full bio
Jean-Baptiste Michel looks at how we can use large volumes of data to better understand our world. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
So it turns out that mathematics is a very powerful language.
0
0
3671
Оказывается, язык математики является мощным инструментом.
00:19
It has generated considerable insight in physics,
1
3671
2312
Он способствовал значительному прогрессу в физике,
00:21
in biology and economics,
2
5983
2100
биологии и экономике,
00:23
but not that much in the humanities and in history.
3
8083
2817
однако не в гуманитарных науках и истории.
00:26
I think there's a belief that it's just impossible,
4
10900
2283
Возможно, люди думают, что это невозможно —
00:29
that you cannot quantify the doings of mankind,
5
13183
2646
невозможно подсчитать деяния человечества
00:31
that you cannot measure history.
6
15829
2519
или измерить историю.
00:34
But I don't think that's right.
7
18348
1527
Однако я думаю иначе.
00:35
I want to show you a couple of examples why.
8
19875
2042
Вот несколько примеров.
00:37
So my collaborator Erez and I were considering the following fact:
9
21917
2958
Мы с моим коллегой Эрезом размышляли вот о чём:
00:40
that two kings separated by centuries
10
24875
2729
два короля, живущие в разных столетиях,
00:43
will speak a very different language.
11
27604
1767
говорят на абсолютно разных языках.
00:45
That's a powerful historical force.
12
29371
2304
Это мощная историческая сила.
00:47
So the king of England, Alfred the Great,
13
31675
1773
Например, словарный запас и правила грамматики,
00:49
will use a vocabulary and grammar
14
33448
1640
используемые королём Англии Альфредом Великим,
00:50
that is quite different from the king of hip hop, Jay-Z.
15
35088
3700
сильно отличались от речи короля хип-хопа Джей-Зи.
00:54
(Laughter)
16
38788
1666
(Смех)
00:56
Now it's just the way it is.
17
40454
2171
Ничего не поделаешь.
00:58
Language changes over time, and it's a powerful force.
18
42625
2292
Со временем язык меняется, и это влиятельный фактор.
01:00
So Erez and I wanted to know more about that.
19
44917
2287
Мы с Эрезом хотели узнать об этом побольше.
01:03
So we paid attention to a particular grammatical rule, past-tense conjugation.
20
47204
3657
Поэтому мы обратились к классу спряжения прошедшего времени,
01:06
So you just add "ed" to a verb at the end to signify the past.
21
50861
3264
где окончание "-ed" у глагола обозначает действие в прошедшем времени.
01:10
"Today I walk. Yesterday I walked."
22
54125
1927
"Today I walk." [Я гуляю сегодня] "Yesterday I walked." [Я гулял вчера].
01:11
But some verbs are irregular.
23
56052
1344
Но не все глаголы являются правильными.
01:13
"Yesterday I thought."
24
57396
1396
Например, "Yesterday I thought." [Вчера я размышлял].
01:14
Now what's interesting about that
25
58792
1666
Любопытно, что сегодня во времена Джей-Зи
01:16
is irregular verbs between Alfred and Jay-Z have become more regular.
26
60458
3830
у нас больше правильных глаголов, нежели их было во времена Альфреда.
01:20
Like the verb "to wed" that you see here has become regular.
27
64288
2735
Например, глагол "to wed" [жениться] стал правильным.
01:22
So Erez and I followed the fate of over 100 irregular verbs
28
67023
4022
Мы с Эрезом проследили судьбы более 100 неправильных глаголов
01:26
through 12 centuries of English language,
29
71045
1919
за 12 веков истории английского языка
01:28
and we saw that there's actually a very simple mathematical pattern
30
72964
2911
и заметили, что это сложное историческое изменение
01:31
that captures this complex historical change,
31
75875
2542
можно обобщить довольно простой математической формулой:
01:34
namely, if a verb is 100 times more frequent than another,
32
78417
3660
если глагол используется в 100 раз чаще других,
01:37
it regularizes 10 times slower.
33
82077
2665
он становится правильным в 10 раз медленней.
01:40
That's a piece of history, but it comes in a mathematical wrapping.
34
84742
3935
Вот вам исторический факт в математической обертке.
01:44
Now in some cases math can even help explain,
35
88677
3654
В некоторых случаях математика помогает объяснить
01:48
or propose explanations for, historical forces.
36
92331
2879
или предложить версии для исторических событий.
01:51
So here Steve Pinker and I
37
95210
1832
Вместе со Стивом Пинкером
01:52
were considering the magnitude of wars during the last two centuries.
38
97042
3852
мы размышляли над масштабами войн двух прошлых веков.
01:56
There's actually a well-known regularity to them
39
100894
2495
Существует известная закономерность:
01:59
where the number of wars that are 100 times deadlier
40
103389
3422
войны, унёсшие в 100 раз больше жизней,
02:02
is 10 times smaller.
41
106811
1952
случались в 10 раз реже.
02:04
So there are 30 wars that are about as deadly as the Six Days War,
42
108763
3344
Например, 30 войн по смертоносности сходные с Шестидневной войной,
02:08
but there's only four wars that are 100 times deadlier --
43
112107
2820
и только 4 войны, унёсшие в 100 раз больше жизней,
02:10
like World War I.
44
114927
1977
как это сделала Первая мировая война.
02:12
So what kind of historical mechanism can produce that?
45
116904
2923
Так какой же исторический механизм приводит к этому?
02:15
What's the origin of this?
46
119827
2000
Какова первопричина?
02:17
So Steve and I, through mathematical analysis,
47
121827
2265
Используя математический анализ, мы со Стивом
02:19
propose that there's actually a very simple phenomenon at the root of this,
48
124092
4241
полагаем, что в основе лежит
02:24
which lies in our brains.
49
128333
1690
очень простое свойство нашего мозга.
02:25
This is a very well-known feature
50
130023
2019
Это хорошо известное свойство
02:27
in which we perceive quantities in relative ways --
51
132042
2975
понимания относительных величин,
02:30
quantities like the intensity of light or the loudness of a sound.
52
135017
3716
таких как интенсивность светового потока или громкость.
02:34
For instance, committing 10,000 soldiers to the next battle sounds like a lot.
53
138733
5309
Например, если для битвы нам нужно мобилизовать 10 000 солдат, цифра покажется нам огромной,
02:39
It's relatively enormous if you've already committed 1,000 soldiers previously.
54
144042
3444
особенно если в прошлый раз были мобилизованы только 1 000 солдат.
02:43
But it doesn't sound so much,
55
147486
1827
Но это совсем не много,
02:45
it's not relatively enough, it won't make a difference
56
149313
3020
относительно немного, никто и не заметит,
02:48
if you've already committed 100,000 soldiers previously.
57
152333
2952
если к данному моменту были мобилизованы 100 000 солдат.
02:51
So you see that because of the way we perceive quantities,
58
155285
3613
Из-за того, как мы представляем величины,
02:54
as the war drags on,
59
158898
1767
по мере продолжения войны
02:56
the number of soldiers committed to it and the casualties
60
160665
3085
количество мобилизованных и раненых
02:59
will increase not linearly --
61
163750
1683
будет увеличиваться не линейно —
03:01
like 10,000, 11,000, 12,000 --
62
165433
1888
10 000, 11 000, 12 000,
03:03
but exponentially -- 10,000, later 20,000, later 40,000.
63
167321
4275
а экспоненциально: 10 000, 20 000, 40 000.
03:07
And so that explains this pattern that we've seen before.
64
171596
3085
Этим объясняется модель, о которой мы говорили ранее.
03:10
So here mathematics is able to link a well-known feature of the individual mind
65
174681
5498
Математика способна связать известные свойства человеческого мозга
03:16
with a long-term historical pattern
66
180179
2989
с долговременной исторической моделью,
03:19
that unfolds over centuries and across continents.
67
183168
2857
которая простирается на века и континенты.
03:21
So these types of examples, today there are just a few of them,
68
186025
4017
Думаю, эти пару примеров
03:25
but I think in the next decade they will become commonplace.
69
190042
2689
станут обычным явлением в последующие 10 лет.
03:28
The reason for that is that the historical record
70
192731
2392
Это станет возможным благодаря высокой скорости оцифровки
03:31
is becoming digitized at a very fast pace.
71
195123
2460
исторических документов.
03:33
So there's about 130 million books
72
197583
2610
С начала времён было написано
03:36
that have been written since the dawn of time.
73
200193
2311
около 130 миллионов книг.
03:38
Companies like Google have digitized many of them --
74
202504
2454
Многие книги были оцифрованы компаниями вроде Google —
03:40
above 20 million actually.
75
204958
1584
более 20 миллионов книг.
03:42
And when the stuff of history is available in digital form,
76
206542
3578
Когда исторические факты доступны в цифровой форме,
03:46
it makes it possible for a mathematical analysis
77
210120
2380
можно легко и быстро
03:48
to very quickly and very conveniently
78
212500
2375
просмотреть тенденции нашей истории и культуры,
03:50
review trends in our history and our culture.
79
214875
2725
используя математический анализ.
03:53
So I think in the next decade,
80
217600
2721
Поэтому, я думаю, в следующие 10 лет
03:56
the sciences and the humanities will come closer together
81
220321
2750
естественные науки сблизятся с гуманитарными
03:58
to be able to answer deep questions about mankind.
82
223071
3329
для ответа на сложные вопросы человечества.
04:02
And I think that mathematics will be a very powerful language to do that.
83
226400
4121
И язык математики будет играть в этом огромную роль.
04:06
It will be able to reveal new trends in our history,
84
230521
3146
Станут возможными открытия новых тенденций истории,
04:09
sometimes to explain them,
85
233667
1750
их объяснения,
04:11
and maybe even in the future to predict what's going to happen.
86
235417
3306
а в будущем даже предсказания того, что произойдёт.
04:14
Thank you very much.
87
238723
1491
Большое спасибо.
04:16
(Applause)
88
240214
3678
(Аплодисменты)
ABOUT THE SPEAKER
Jean-Baptiste Michel - Data researcherJean-Baptiste Michel looks at how we can use large volumes of data to better understand our world.
Why you should listen
Jean-Baptiste Michel holds joint academic appointments at Harvard (FQEB Fellow) and Google (Visiting Faculty). His research focusses on using large volumes of data as tools that help better understand the world around us -- from the way diseases progress in patients over years, to the way cultures change in human societies over centuries. With his colleague Erez Lieberman Aiden, Jean-Baptiste is a Founding Director of Harvard's Cultural Observatory, where their research team pioneers the use of quantitative methods for the study of human culture, language and history. His research was featured on the covers of Science and Nature, on the front pages of the New York Times and the Boston Globe, in The Economist, Wired and many other venues. The online tool he helped create -- ngrams.googlelabs.com -- was used millions of times to browse cultural trends. Jean-Baptiste is an Engineer from Ecole Polytechnique (Paris), and holds an MS in Applied Mathematics and a PhD in Systems Biology from Harvard.
Jean-Baptiste Michel | Speaker | TED.com