ABOUT THE SPEAKER
Shyam Sankar - Data Intelligence Agent
An 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.

More profile about the speaker
Shyam Sankar | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2012

Shyam Sankar: The rise of human-computer cooperation

شيام سانكار: تزايد التعاون بين الإنسان والحاسوب

Filmed:
947,418 views

القوة الحاسوبية الصرفة وحدها لا تستطيع حل مشاكل العالم.يشرح خبير استخراج البيانات المبتكر شيام سانكار كيف أن حل المشاكل الكبرى ( مثل القبض على الإرهابيين،أو استكشاف اتجاهات كبيرة خفية) ليست مسألة إيجاد القاعدة الخوارزمية الصحيحة، بل إيجاد بل العلاقة التكافلية الصحيحة بين الحاسوب و الإبداع البشري.
- Data Intelligence Agent
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 gamesألعاب of chessشطرنج.
0
512
2556
أود أن أروي لكم عن مباريتين في الشطرنج.
00:18
The first happenedحدث in 1997, in whichالتي Garryغاري Kasparovكاسباروف,
1
3068
3864
الأولى حدثت عام 1997 حيثُ خسر غاري كاسباروف
00:22
a humanبشري, lostضائع to Deepعميق Blueأزرق, a machineآلة.
2
6932
3716
الإنسان أمام ديب بلو - آلة.
00:26
To manyكثير, this was the dawnفجر of a newالجديد eraعصر,
3
10648
2240
بالنسبة للكثيرين، كان هذا بمثابة فجر لعهد جديد،
00:28
one where man would be dominatedهيمنت by machineآلة.
4
12888
2779
حيث تسيطر الآلة على الإنسان.
00:31
But here we are, 20 yearsسنوات on, and the greatestأعظم changeيتغيرون
5
15667
3334
ولكن هانحن ، بعد 20 عاما ،وأعظم تغيير
00:34
in how we relateترتبط to computersأجهزة الكمبيوتر is the iPadاى باد,
6
19001
2690
من حيث إرتباطنا بأجهزة الكمبيوتر هو الــ آي باد،
00:37
not HALHAL.
7
21691
2045
وليس هال.
00:39
The secondثانيا gameلعبه was a freestyleحرة chessشطرنج tournamentالمسابقة
8
23736
2648
كانت اللعبة الثانية مباراة حرة للشطرنج
00:42
in 2005, in whichالتي man and machineآلة could enterأدخل togetherسويا
9
26384
2969
عام 2005 حيث استطاع الإنسان والآلة المشاركة سويا
00:45
as partnersشركاء, ratherبدلا than adversariesالخصوم, if they so choseاختار.
10
29353
4666
كشركاء عوضا عن خصوم -إن اختاروا ذلك.
00:49
At first, the resultsالنتائج were predictableقابل للتنبؤ.
11
34019
1851
في البداية، كانت النتائج متوقعة.
00:51
Even a supercomputerالعملاق was beatenضرب by a grandmasterغراند ماستر
12
35870
2497
حتى الحاسوب العملاق تعرض للهزيمة من قبل الخبير الكبير
00:54
with a relativelyنسبيا weakضعيف laptopحاسوب محمول.
13
38367
2312
الذي كان معه جهاز محمول ضعيف نسبياً.
00:56
The surpriseمفاجأة cameأتى at the endالنهاية. Who wonوون?
14
40679
2985
المفاجئة كانت في النهاية. من فاز؟
00:59
Not a grandmasterغراند ماستر with a supercomputerالعملاق,
15
43664
2776
ليس الخبير الكبير ومعه الحاسوب العملاق،
01:02
but actuallyفعلا two Americanأمريكي amateursهواة
16
46440
1493
ولكن في الواقع هاويان أمريكيان
01:03
usingاستخدام threeثلاثة relativelyنسبيا weakضعيف laptopsأجهزة الكمبيوتر المحمولة.
17
47933
3822
يستخدمان ثلاثة أجهزة محمولة ضعيفة نسبيا.
01:07
Theirهم abilityالقدرة to coachمدرب حافلة ركاب and manipulateمعالجة theirهم computersأجهزة الكمبيوتر
18
51755
2596
قدرتهما على التدريب ومعالجة أجهزتهما
01:10
to deeplyبشدة exploreإستكشاف specificمحدد positionsمواقف
19
54351
2435
لاستكشاف متعمق لمواضع معينة
01:12
effectivelyعلى نحو فعال counteractedتصدى the superiorمتفوق chessشطرنج knowledgeالمعرفه
20
56786
2390
تصدت بفعالية للمعرفة المتفوقة للشطرنج
01:15
of the grandmastersسادة الشطرنج and the superiorمتفوق computationalالحسابية powerقوة
21
59176
2609
للخبراء الكبار والقوة الحاسوبية المتفوقة
01:17
of other adversariesالخصوم.
22
61785
1909
لخصوم الآخرين.
01:19
This is an astonishingمذهل resultنتيجة: averageمعدل menرجالي,
23
63694
2905
هذه نتيجة مدهشة : رجل عادي
01:22
averageمعدل machinesآلات beatingالضرب the bestالأفضل man, the bestالأفضل machineآلة.
24
66599
4081
وأجهزة عادية يغلبون أفضل رجل، أفضل جهاز.
01:26
And anywaysعلى أي حال, isn't it supposedمفترض to be man versusمقابل machineآلة?
25
70680
3199
وعلى أي حال، أليس من المفترض أن يكون الرجل ضد الجهاز؟
01:29
Insteadفي حين أن, it's about cooperationتعاون, and the right typeاكتب of cooperationتعاون.
26
73879
4152
عوضاً عن ذلك، فالأمر عبارة عن تعاون ،نوع صحيح من التعاون.
01:33
We'veقمنا been payingدفع a lot of attentionانتباه to Marvinمارفن Minsky'sومينسكي
27
78031
2857
كنا نعطي الكثير من الاهتمام إلى رؤية مارفن منسكي
01:36
visionرؤية for artificialمصطنع intelligenceالمخابرات over the last 50 yearsسنوات.
28
80888
3242
للذكاء الاصطناعي على مدى الـ 50 سنة الماضية.
01:40
It's a sexyجنسي visionرؤية, for sure. Manyكثير have embracedاحتضنت it.
29
84130
2262
إنها رؤية مثيرة بالطبع. تبناها الكثيرون.
01:42
It's becomeيصبح the dominantمهيمن schoolمدرسة of thought in computerالحاسوب scienceعلم.
30
86392
2753
أصبحت مدرسة الفكر المسيطرة في علوم الحاسب.
01:45
But as we enterأدخل the eraعصر of bigكبير dataالبيانات, of networkشبكة الاتصال systemsأنظمة,
31
89145
3072
ولكن مع دخولنا عصر البيانات الكبيرة و أنظمة الشبكات ،
01:48
of openفتح platformsمنصات, and embeddedالمضمنة technologyتقنية,
32
92217
2698
والمنصات المفتوحة والتكنولوجيا المضمنة،
01:50
I'd like to suggestاقترح it's time to reevaluateإعادة تقييم an alternativeلبديل visionرؤية
33
94915
3392
أود اقتراح أنه حان الوقت لإعادة تقييم رؤية بديلة
01:54
that was actuallyفعلا developedالمتقدمة around the sameنفسه time.
34
98307
3070
والتي في الواقع طُورَت في الوقت نفسه تقريبا.
01:57
I'm talkingالحديث about J.C.R. Licklider'sوLicklider human-computerبين الإنسان والكمبيوتر symbiosisتكافل,
35
101377
3332
إني أتحدث عن رؤية جوزيف كارل روبنت ليكليدر لتعايش الإنسان مع الكمبيوتر،
02:00
perhapsربما better termedوصف "intelligenceالمخابرات augmentationزيادة," I.A.
36
104709
3808
والتي يطلق عليها "زيادة الذكاء"،
02:04
LickliderLicklider was a computerالحاسوب scienceعلم titanعملاق who had a profoundعميق
37
108517
2640
كان ليكليدر خبيرا في علوم الحاسب وكان لديه
02:07
effectتأثير on the developmentتطوير of technologyتقنية and the Internetالإنترنت.
38
111157
3006
أثر عميق على تطور التكنولوجيا والإنترنت.
02:10
His visionرؤية was to enableمكن man and machineآلة to cooperateميداني
39
114163
2868
رؤيته كانت لتمكين الإنسان والآلة من التعاون
02:12
in makingصناعة decisionsقرارات, controllingالمتابعة complexمركب situationsمواقف
40
117031
3590
في صنع القرارات والتحكم في المواقف المعقدة
02:16
withoutبدون the inflexibleعنيد dependenceاعتماد
41
120621
1770
من دون الاعتماد غير المرن
02:18
on predeterminedمحددة مسبقا programsبرامج.
42
122391
2533
على البرامج المحددة مسبقا.
02:20
Noteملحوظة that wordكلمة "cooperateميداني."
43
124924
2498
لاحظوا كلمة "تعاون."
02:23
LickliderLicklider encouragesيشجع us not to take a toasterمحمصة خبز كهربائية
44
127422
2747
يشجعنا ليكليدر ألا نأخذ محمصة
02:26
and make it Dataالبيانات from "Starنجمة Trekتريك,"
45
130169
2284
ونجعلها بيانات من "ستار تريك"
02:28
but to take a humanبشري and make her more capableقادر على.
46
132453
3535
ولكن أن نأخذ إنسانا ونجعله أكثر كفاءة.
02:31
Humansالبشر are so amazingرائعة حقا -- how we think,
47
135988
1911
البشر مذهلون جداً - طريقة تفكيرنا،
02:33
our non-linearغير الخطية approachesاقتراب, our creativityالإبداع,
48
137899
2618
ونهجنا غير الخطّي ، وإبداعنا،
02:36
iterativeترابطي hypothesesالفرضيات, all very difficultصعب if possibleممكن at all
49
140517
2131
والفرضيات المتكررة، جميعها صعبة إن لم تكن مستحيلة التنفيذ
02:38
for computersأجهزة الكمبيوتر to do.
50
142648
1345
على أجهزة الكمبيوتر.
02:39
LickliderLicklider intuitivelyحدسي realizedأدرك this, contemplatingتفكر humansالبشر
51
143993
2452
لاحظ ليكليدر ذلك بشكل حدسي، البشر المتفكرون
02:42
settingضبط the goalsأهداف, formulatingصياغة the hypothesesالفرضيات,
52
146445
2327
يحددون الأهداف ويصيغون الفرضيات،
02:44
determiningتحديد the criteriaالمعايير, and performingأداء the evaluationتقييم.
53
148772
3376
ويحددون المعايير ويجرون التقييم.
02:48
Of courseدورة, in other waysطرق, humansالبشر are so limitedمحدود.
54
152148
1775
بالطبع البشر قدراتهم محدودة ، من نواحي أخرى.
02:49
We're terribleرهيب at scaleمقياس, computationحساب and volumeالصوت.
55
153923
3235
نحن سيئون في القياس والحساب والأحجام.
02:53
We requireتطلب high-endالراقية talentموهبة managementإدارة
56
157158
1836
نتطلب إدارة مواهب متطورة
02:54
to keep the rockصخرة bandفرقة togetherسويا and playingتلعب.
57
158994
2064
لمتابعة سير العمل.
02:56
LickliderLicklider foresawتنبأ computersأجهزة الكمبيوتر doing all the routinizableroutinizable work
58
161058
2204
تنبأ ليكليدر بأن أجهزة الحاسب تستطيع عمل جميع الأعمال الروتينية
02:59
that was requiredمطلوب to prepareإعداد the way for insightsرؤى and decisionقرار makingصناعة.
59
163262
3276
المطلوبة لإعداد الطريق للأفكار وصناعة القرارات.
03:02
Silentlyبصمت, withoutبدون much fanfareجلبة,
60
166538
2224
بهدوء، ودون ضجة إعلامية،
03:04
this approachمقاربة has been compilingتجميع victoriesانتصارات beyondوراء chessشطرنج.
61
168762
3354
استطاع هذا النهج حصد انتصارات عديدة أبعد من لعبة الشطرنج.
03:08
Proteinبروتين foldingللطي, a topicموضوع that sharesتشارك the incredibleلا يصدق expansivenessالاتساع of chessشطرنج
62
172116
3356
عملية طي البروتين -موضوع يشارك لعبة الشطرنج التوسعية المذهلة
03:11
there are more waysطرق of foldingللطي a proteinبروتين than there are atomsذرات in the universeكون.
63
175472
3042
هنالك طرق لطي البروتين أكثرمن عدد الذرات المتواجدة في الكون.
03:14
This is a world-changingتغير العالم problemمشكلة with hugeضخم implicationsآثار
64
178514
2353
هذه مشكلة مغيرة للعالم ذات تداعيات ضخمة
03:16
for our abilityالقدرة to understandتفهم and treatيعالج diseaseمرض.
65
180867
2308
على قدرتنا على فهم ومعالجة الأمراض.
03:19
And for this taskمهمة, supercomputerالعملاق fieldحقل bruteحيوان forceفرض simplyببساطة isn't enoughكافية.
66
183175
4248
ولهذه المهمة، القوة الغاشمة لمجال الحاسوب العملاق ببساطة لا تكفي
03:23
Folditغلفه, a gameلعبه createdخلقت by computerالحاسوب scientistsالعلماء,
67
187423
2384
"فولدت" ،هي لعبة صنعها علماء الحاسب،
03:25
illustratesيوضح the valueالقيمة of the approachمقاربة.
68
189807
2502
توضح قيمة هذا النهج.
03:28
Non-technicalغير التقنية, non-biologistغير الأحياء، amateursهواة playلعب a videoفيديو gameلعبه
69
192309
3041
هواة غير تقنيين ولا متخصصين في البيولوجيا يلعبون لعبة فيديو
03:31
in whichالتي they visuallyبصريا rearrangeإعادة ترتيب the structureبناء of the proteinبروتين,
70
195350
3073
حيث يعيدون بصرياً ترتيب بنية البروتين،
03:34
allowingالسماح the computerالحاسوب to manageتدبير the atomicالذري forcesالقوات
71
198423
1499
والسماح للحاسب بإدارة القوات الذرية
03:35
and interactionsالتفاعلات and identifyتحديد structuralالهيكلي issuesمسائل.
72
199922
2957
والتفاعلات وتحديد المسائل الهيكلية.
03:38
This approachمقاربة beatتغلب supercomputersأجهزة الكمبيوتر العملاقة 50 percentنسبه مئويه of the time
73
202879
3023
هذا النهج تغلب على الحاسوب العملاق بنسبة 50% من الوقت
03:41
and tiedربط 30 percentنسبه مئويه of the time.
74
205902
2584
وتعادل بنسبة 30% من الوقت.
03:44
Folditغلفه recentlyمؤخرا madeمصنوع a notableملحوظة and majorرائد scientificعلمي discoveryاكتشاف
75
208486
3137
فولدت اكتشفت حديثا اكتشافا بارزا ومهما
03:47
by decipheringفك رموز the structureبناء of the Mason-Pfizerماسون فايزر monkeyقرد virusفيروس.
76
211623
3160
عن طريق فك رموز هيكل فيروس القردة ميسون-فايزر.
03:50
A proteaseالبروتيني that had eludedاستعصت determinationعزم for over 10 yearsسنوات
77
214783
3015
الأنزيم البروتيني الذي استعصى لأكثر من 10 سنوات
03:53
was solvedتم حلها was by threeثلاثة playersلاعبين in a matterشيء of daysأيام,
78
217798
2626
تم حله من قبل ثلاثة لاعبين في غضون عدة أيام،
03:56
perhapsربما the first majorرائد scientificعلمي advanceتقدم
79
220424
2025
قد يكون أول إكتشاف علمي
03:58
to come from playingتلعب a videoفيديو gameلعبه.
80
222449
2323
يأتي من خلال لعب لعبة فيديو.
04:00
Last yearعام, on the siteموقع of the Twinالتوأم Towersالأبراج,
81
224772
2181
العام الماضي ،في موقع برجي مركز التجارة العالمي
04:02
the 9/11 memorialالنصب التذكاري openedافتتح.
82
226953
1473
أفتتح النصب التذكاري لـ 9/11.
04:04
It displaysيعرض the namesأسماء of the thousandsالآلاف of victimsضحايا
83
228426
2721
يظهر أسماء آلاف الضحايا
04:07
usingاستخدام a beautifulجميلة conceptمفهوم calledمسمي "meaningfulذو معنى adjacencyالملاصقة."
84
231147
3063
مستخدما مفهوما جميلا يدعى "الجوار ذا معنى."
04:10
It placesأماكن the namesأسماء nextالتالى to eachكل other basedعلى أساس on theirهم
85
234210
2166
يضع الأسماء بجانب بعض بناء على
04:12
relationshipsالعلاقات to one anotherآخر: friendsاصحاب, familiesأسر, coworkersزملاء عمل.
86
236376
2213
علاقتهم ببعض: أصدقاء أو عوائل أو زملاء.
04:14
When you put it all togetherسويا, it's quiteالى حد كبير a computationalالحسابية
87
238589
3028
عندما نضع كل ذلك مع بعض فهو تحدي حاسوبي كبير:
04:17
challengeالتحدي: 3,500 victimsضحايا, 1,800 adjacencyالملاصقة requestsطلبات,
88
241617
4223
3,500 ضحية و 1,800 طلبات جوار
04:21
the importanceأهمية of the overallبصورة شاملة physicalجسدي - بدني specificationsمواصفات
89
245840
3092
وأهمية المواصفات الجسدية الشاملة
04:24
and the finalنهائي aestheticsجماليات.
90
248932
2137
والجماليات النهائية.
04:26
When first reportedذكرت by the mediaوسائل الإعلام, fullممتلئ creditائتمان for suchهذه a featعمل
91
251069
2615
عندما تم إعلان ذلك لأول مرة من قبل وسائل الإعلام،
تم إعطاء كامل الفضل لهذا الإنجاز
04:29
was givenمعطى to an algorithmخوارزمية from the Newالجديد Yorkيورك Cityمدينة
92
253684
1892
إلى خوارزمية من مدينة نيو يورك
04:31
designالتصميم firmمؤسسة Localمحلي Projectsمشاريع. The truthحقيقة is a bitقليلا more nuancedالدقة في درجات االإختلاف.
93
255576
4001
من شركة تصميم مشاريع محلية .الحقيقة أكثر تفصيلا من ذلك.
04:35
While an algorithmخوارزمية was used to developطور the underlyingالأساسية frameworkالإطار,
94
259577
2871
في حين أنه تم استخدام خوارزمية لوضع الإطار الأساسي،
04:38
humansالبشر used that frameworkالإطار to designالتصميم the finalنهائي resultنتيجة.
95
262448
3008
استخدم الإنسان ذلك الإطار لتصميم العمل النهائي.
04:41
So in this caseقضية, a computerالحاسوب had evaluatedتقييم millionsملايين
96
265456
2225
ففي هذه الحالة، قام الكمبيوتر بتقييم ملايين
04:43
of possibleممكن layoutsتخطيطات, managedتمكن a complexمركب relationalقصصي systemالنظام,
97
267681
3335
التخطيطات المحتملة وإدارة نظام ترابطي معقد،
04:46
and keptأبقى trackمسار of a very largeكبير setجلس of measurementsقياسات
98
271016
2414
ومتابعة مجموعة كبيرة من القياسات
04:49
and variablesالمتغيرات, allowingالسماح the humansالبشر to focusالتركيز
99
273430
2410
والمتغيرات بحيث سمحت للبشر بالتركيز
04:51
on designالتصميم and compositionalالتركيبية choicesاختيارات.
100
275840
2802
على خيارات التصميم والتركيب.
04:54
So the more you look around you,
101
278642
1036
فكلما نظرت حولك
04:55
the more you see Licklider'sوLicklider visionرؤية everywhereفي كل مكان.
102
279678
1962
كلما رأيت رؤية ليكليدر في كل مكان.
04:57
Whetherسواء it's augmentedالمعزز realityواقع in your iPhoneايفون or GPSGPS in your carسيارة,
103
281640
3304
سواء كانت حقيقة مدمجة في الآي فون الخاص بك أو
في نظام الجي بي أس في سيارتك،
05:00
human-computerبين الإنسان والكمبيوتر symbiosisتكافل is makingصناعة us more capableقادر على.
104
284944
2970
تعايش الإنسان مع الكمبيوتر تجعلنا أكثر قدرة.
05:03
So if you want to improveتحسن human-computerبين الإنسان والكمبيوتر symbiosisتكافل,
105
287914
1655
إذا كنت تريد تحسين تعايش الإنسان مع الكمبيوتر،
05:05
what can you do?
106
289569
1429
ماذا يمكنك أن تفعل؟
05:06
You can startبداية by designingتصميم the humanبشري into the processمعالج.
107
290998
2452
تستطيع البدء بإدخال الإنسان بالعملية.
05:09
Insteadفي حين أن of thinkingتفكير about what a computerالحاسوب will do to solveحل the problemمشكلة,
108
293450
2204
عوضا عن التفكير بما سيفعله الحاسب لحل المشكلة،
05:11
designالتصميم the solutionحل around what the humanبشري will do as well.
109
295654
3869
صمم الحل حول ما سيفعله الإنسان أيضا.
05:15
When you do this, you'llعليك quicklyبسرعة realizeأدرك that you spentأنفق
110
299523
1937
عندما تفعل ذلك ،ستلاحظ بسرعة أنك أمضيت
05:17
all of your time on the interfaceجهة تعامل betweenما بين man and machineآلة,
111
301460
2879
كل وقتك على الواجهة بين الإنسان والآلة،
05:20
specificallyعلى وجه التحديد on designingتصميم away the frictionاحتكاك in the interactionالتفاعل.
112
304339
3099
وعلى وجه التحديد تصميم البعد عن الاحتكاك في التفاعل.
05:23
In factحقيقة, this frictionاحتكاك is more importantمهم than the powerقوة
113
307438
2766
في الواقع، هذا الاحتكاك أكثر أهمية من قوة
05:26
of the man or the powerقوة of the machineآلة
114
310204
2052
الإنسان أو قوة الآلة
05:28
in determiningتحديد overallبصورة شاملة capabilityالإمكانية.
115
312256
1931
في تحديد القدرة الإجمالية.
05:30
That's why two amateursهواة with a fewقليل laptopsأجهزة الكمبيوتر المحمولة
116
314187
1977
لهذا السبب استطاع اثنان من الهواة مع عدد محدود من الأجهزة المحمولة
05:32
handilyبسهولة beatتغلب a supercomputerالعملاق and a grandmasterغراند ماستر.
117
316164
2456
بسهولة أن يغلبوا الحاسوب العملاق والخبير الكبير.
05:34
What Kasparovكاسباروف callsالمكالمات processمعالج is a byproductثانوية of frictionاحتكاك.
118
318620
3005
ما يدعوه كاسبروف عملية هو نتيجة ثانوية للاحتكاك.
05:37
The better the processمعالج, the lessأقل the frictionاحتكاك.
119
321625
2401
كلما كانت العملية أفضل، كان الاحتكاك أقل.
05:39
And minimizingالتقليل frictionاحتكاك turnsيتحول out to be the decisiveحاسم variableمتغير.
120
324026
4256
وقد تبين أن تقليل الاحتكاك هو العامل الحاسم.
05:44
Or take anotherآخر exampleمثال: bigكبير dataالبيانات.
121
328282
2243
أو خذ مثالا آخرا: البيانات الكبيرة.
05:46
Everyكل interactionالتفاعل we have in the worldالعالمية is recordedمسجل
122
330525
1906
كل تفاعل موجود في العالم مسجّل
05:48
by an ever growingمتزايد arrayمجموعة مصفوفة of sensorsأجهزة الاستشعار: your phoneهاتف,
123
332431
3059
من طرف مجموعة مجسات متكاثرة : هاتفك،
05:51
your creditائتمان cardبطاقة, your computerالحاسوب. The resultنتيجة is bigكبير dataالبيانات,
124
335490
2373
بطاقتك الاتمانية، كمبيوترك. النتيجة هي بيانات كبيرة،
05:53
and it actuallyفعلا presentsهدايا us with an opportunityفرصة
125
337863
1742
وهي بالحقيقة تقدم لنا فرصة
05:55
to more deeplyبشدة understandتفهم the humanبشري conditionشرط.
126
339605
2662
لفهم دقيق أكثر لوضع الإنسان.
05:58
The majorرائد emphasisتشديد of mostعظم approachesاقتراب to bigكبير dataالبيانات
127
342267
2305
التركيز الأكبر لأغلب التوجهات للبيانات الكبيرة
06:00
focusالتركيز on, "How do I storeمتجر this dataالبيانات? How do I searchبحث
128
344572
2215
تركز على ، "كيف أخزن هذه البيانات ؟ وكيف أبحث
06:02
this dataالبيانات? How do I processمعالج this dataالبيانات?"
129
346787
2276
في هذه البيانات؟ كيف أعالج هذه البيانات؟
06:04
These are necessaryضروري but insufficientغير كاف questionsالأسئلة.
130
349063
2204
هذه أسئلة مهمة ولكن غير كافية.
06:07
The imperativeصيغة الامر is not to figureالشكل out how to computeإحصاء - عد,
131
351267
2471
الضروري ليس أن نعرف كيف نعالج،
06:09
but what to computeإحصاء - عد. How do you imposeفرض humanبشري intuitionحدس
132
353738
2184
ولكن ماذا تعالج. كيف يمكن أن توظف حدس اللإنسان
06:11
on dataالبيانات at this scaleمقياس?
133
355922
1791
على بيانات بهذا المستوى؟
06:13
Again, we startبداية by designingتصميم the humanبشري into the processمعالج.
134
357713
3499
مرة أخرى، نبدأ بتوظيف الإنسان داخل العملية.
06:17
When PayPalباي بال was first startingابتداء as a businessاعمال, theirهم biggestأكبر
135
361212
2812
عندما بدأت شركة "بي بال"، كان أكبر
06:19
challengeالتحدي was not, "How do I sendإرسال moneyمال back and forthعليها onlineعبر الانترنت?"
136
364024
2804
تحدي لديهم ليس "كيف أحول المال عن طريق الانترنت ؟"
06:22
It was, "How do I do that withoutبدون beingيجرى defraudedاحتال by organizedمنظم crimeجريمة?"
137
366828
3872
ولكن " كيف أفعل ذلك من غير احتيال جرائم منظمة؟"
06:26
Why so challengingالتحدي? Because while computersأجهزة الكمبيوتر can learnتعلم
138
370700
2088
لماذا يبدو تحديا كبيرا؟ لأن بينما الكمبيوترات قادرة على تعلُم
06:28
to detectالكشف and identifyتحديد fraudتزوير basedعلى أساس on patternsأنماط - رسم,
139
372788
3144
اكتشاف و معرفة احتيال مبني على أنماط
06:31
they can't learnتعلم to do that basedعلى أساس on patternsأنماط - رسم
140
375932
1479
لاتستطيع تعلم نفس الشيء على أنماط
06:33
they'veكان عليهم never seenرأيت before, and organizedمنظم crimeجريمة
141
377411
2116
لم يسبق لها رؤيتها، والجرائم المنظمة
06:35
has a lot in commonمشترك with this audienceجمهور: brilliantمتألق people,
142
379527
2709
لها عوامل مشتركة مع الحضورهنا : أناس رائعين
06:38
relentlesslyبلا هوادة resourcefulواسع الحيلة, entrepreneurialالأعمال الحرة spiritروح — (Laughterضحك) —
143
382236
3640
لديهم امكانيات قوية و روح ريادة الأعمال -(ضحك)
06:41
and one hugeضخم and importantمهم differenceفرق: purposeغرض.
144
385876
2712
و اختلاف كبير ومهم : الهدف
06:44
And so while computersأجهزة الكمبيوتر aloneوحده can catchقبض على all but the cleverestأذكى
145
388588
2832
ولمدة كانت الحواسيب قادرة على اصطياد كل شيء إلا
06:47
fraudstersالمحتالين, catchingاصطياد the cleverestأذكى is the differenceفرق
146
391420
2253
المحتالين الأكثر ذكاءاً، اصطياد الأذكى هو الاختلاف
06:49
betweenما بين successنجاح and failureبالفشل.
147
393673
2545
بين النجاح والفشل
06:52
There's a wholeكامل classصف دراسي of problemsمشاكل like this, onesمنها with
148
396218
2221
هناك مستوى كامل من مشكلات كهذه، مشكلات مع
06:54
adaptiveالتكيف adversariesالخصوم. They rarelyنادرا if ever presentحاضر with a
149
398439
2575
الخصوم المتكيفين. هم من النادر جداً ان يواجهوا
06:56
repeatableتكرار patternنمط that's discernableملحوظ to computersأجهزة الكمبيوتر.
150
401014
2736
نمط متكرر ملحوظ لأجهزة الكمبيوتر
06:59
Insteadفي حين أن, there's some inherentمتأصل componentمكون of innovationالتعاون or disruptionاضطراب,
151
403750
3993
على العكس، هناك بعض العناصر المتأصلة للابتكار أوالتخريب
07:03
and increasinglyعلى نحو متزايد these problemsمشاكل are buriedمدفون in bigكبير dataالبيانات.
152
407743
2735
وبشكل متزايد هذه المشكلات تكون مدفونة في بيانات كبيرة
07:06
For exampleمثال, terrorismإرهاب. Terroristsالإرهابيين are always adaptingالتكيف
153
410478
2500
على سبيل المثال، الارهاب. الارهابيون دائماً يتكيفون
07:08
in minorتحت السن القانوني and majorرائد waysطرق to newالجديد circumstancesظروف, and despiteعلى الرغم من
154
412978
2052
بطرق بسيطة أو كبيرة لظروف مختلفة، وبخلاف
07:10
what you mightربما see on TVتلفزيون, these adaptationsالاقتباسات,
155
415030
3094
ما تراه على التلفاز، هذه التكيفات
07:14
and the detectionكشف of them, are fundamentallyفي الأساس humanبشري.
156
418124
2293
والقدرة على كشفهم هي بشكل اساسي إنساني.
07:16
Computersأجهزة الكمبيوتر don't detectالكشف novelرواية patternsأنماط - رسم and newالجديد behaviorsالسلوكيات,
157
420417
3117
أجهزة الكمبيوتر لا تكتشف أنماط جديدة وسلوكيات جديدة،
07:19
but humansالبشر do. Humansالبشر, usingاستخدام technologyتقنية, testingاختبارات hypothesesالفرضيات,
158
423534
3235
ولكن البشر يفعلون. البشر، باستخدام التكنولوجيا ،اختبار الفرضيات
07:22
searchingالبحث for insightتبصر by askingيسأل machinesآلات to do things for them.
159
426769
4620
يبحثون عن تبصر من خلال طلبهم من الأجهزة أن تفعل أشياء لهم
07:27
Osamaأسامة binبن Ladenمثقل was not caughtالقبض by artificialمصطنع intelligenceالمخابرات.
160
431389
2320
أسامة بن لادن لم يُقبض عليه باستخدام الذكاء الصناعي
07:29
He was caughtالقبض by dedicatedمخصصة, resourcefulواسع الحيلة, brilliantمتألق people
161
433709
2553
بل قبض عليه أناس مخلصين ذوي امكانيات و أذكياء
07:32
in partnershipsشراكات with variousمختلف technologiesالتقنيات.
162
436262
4269
بالمشاركة مع تكنولوجيات مختلفة.
07:36
As appealingجذاب as it mightربما soundصوت, you cannotلا تستطيع algorithmicallyحسابيا
163
440531
2818
بقدر ماهو مغري، لا تقدر بطريقة خوارزمية
07:39
dataالبيانات mineالخاص بي your way to the answerإجابة.
164
443349
1601
أن تستخرج البيانات لتجد الحل
07:40
There is no "Find Terroristإرهابي" buttonزر, and the more dataالبيانات
165
444950
2855
ليس هناك زر " اعثر على ارهابي" ، وكلما كثرت البيانات
07:43
we integrateدمج from a vastشاسع varietyتشكيلة of sourcesمصادر
166
447805
2302
التي ندمجها من مصادر كثيرة متنوعة
07:46
acrossعبر a wideواسع varietyتشكيلة of dataالبيانات formatsصيغ from very
167
450107
2133
خلال أشكال واسعة و مختلفة من أشكال البيانات من
07:48
disparateمتفاوت systemsأنظمة, the lessأقل effectiveفعال dataالبيانات miningتعدين can be.
168
452240
3309
من أنظمة مختلفة ، كلما قلت فاعلية تنقيب البيانات.
07:51
Insteadفي حين أن, people will have to look at dataالبيانات
169
455549
2024
على العكس، اُناس سوف يتوجب عليهم النظر في البيانات
07:53
and searchبحث for insightتبصر, and as LickliderLicklider foresawتنبأ long agoمنذ,
170
457573
3456
والبحث عن دلالات ،وكما تنبأ لكليدر منذ مدة طويلة،
07:56
the keyمفتاح to great resultsالنتائج here is the right typeاكتب of cooperationتعاون,
171
461029
2685
المفتاح لنتائج باهرة هنا هو النوع الجيد من التعاون،
07:59
and as Kasparovكاسباروف realizedأدرك,
172
463714
1524
ومثلما أدرك كاسباروف،
08:01
that meansيعني minimizingالتقليل frictionاحتكاك at the interfaceجهة تعامل.
173
465238
3031
هذا يعني تخفيف الاحتكاك في الواجهات.
08:04
Now this approachمقاربة makesيصنع possibleممكن things like combingتمشيط
174
468269
2758
الآن هذا التوجه يجعل أمور ممكنة مثل البحث
08:06
throughعبر all availableمتاح dataالبيانات from very differentمختلف sourcesمصادر,
175
471027
3386
في بيانات المتوفرة من مصادر مختلفة،
08:10
identifyingتحديد keyمفتاح relationshipsالعلاقات and puttingوضع them in one placeمكان,
176
474413
2792
التعرف على علاقات مهمة ووضعها في مكان واحد،
08:13
something that's been nearlyتقريبا impossibleغير ممكن to do before.
177
477205
2928
شيء لطالما كان أقرب للمستحيل أن يُفعَل سابقاً.
08:16
To some, this has terrifyingمرعب privacyالإجمالية and civilمدني libertiesالحريات
178
480133
1942
للبعض، لهذا الأمر تداعيات مخيفة على الخصوصية و الحريات المدنية.
08:17
implicationsآثار. To othersالآخرين it foretellsينبئ of an eraعصر of greaterأكبر
179
482075
3410
بالنسبة للبعض الآخر، فهذا ينبأ بعصر
08:21
privacyالإجمالية and civilمدني libertiesالحريات protectionsالحماية,
180
485485
1909
حيث تكون الخصوصية و الحريات المدنية محمية بشكل أكبر،
08:23
but privacyالإجمالية and civilمدني libertiesالحريات are of fundamentalأساسي importanceأهمية.
181
487394
2936
ولكن الخصوصية والحريات المدنية أمور ذات أهمية أساسية.
08:26
That mustيجب be acknowledgedاعترف, and they can't be sweptاجتاحت asideجانبا,
182
490330
2193
هذا الشيء يجب أن يُعترف به ولا يُهمّش،
08:28
even with the bestالأفضل of intentsالنوايا.
183
492523
2530
حتى مع النوايا الجيدة.
08:30
So let's exploreإستكشاف, throughعبر a coupleزوجان of examplesأمثلة, the impactتأثير
184
495053
2518
إذا دعونا نستكشف، من خلال بعض الأمثلة، الأثر
08:33
that technologiesالتقنيات builtمبني to driveقيادة human-computerبين الإنسان والكمبيوتر symbiosisتكافل
185
497571
2406
الذي قامت به التكنولوجيات لدفع التعايش بين الإنسان والحاسوب
08:35
have had in recentالأخيرة time.
186
499977
2919
من وقت قريب.
08:38
In Octoberشهر اكتوبر, 2007, U.S. and coalitionالائتلاف forcesالقوات raidedداهمت
187
502896
3416
في أكتوبر 2007، داهمت الولايات المتحدة وقوات التحالف
08:42
an alالله Qaedaتنظيم safeآمنة houseمنزل in the cityمدينة of Sinjarسنجار
188
506312
2416
البيت الآمن للقاعدة في مدينة سنجار
08:44
on the Syrianسوري borderالحدود of Iraqالعراق.
189
508728
1934
على الحدود السورية للعراق.
08:46
They foundوجدت a treasureكنز troveالدفين of documentsمستندات:
190
510662
2376
وجدوا كنزا من الوثائق:
08:48
700 biographicalالسيرة الذاتية sketchesاسكتشات of foreignأجنبي fightersمقاتل.
191
513038
2335
700 من نسخ لسير ذاتية لمقاتلين أجانب .
08:51
These foreignأجنبي fightersمقاتل had left theirهم familiesأسر in the Gulfخليج,
192
515373
2584
هؤلاء المقاتلون الأجانب قد تركوا عائلاتهم في الخليج
08:53
the Levantالشرق and Northشمال Africaأفريقيا to joinانضم alالله Qaedaتنظيم in Iraqالعراق.
193
517957
3146
الشام وشمال أفريقيا للالتحاق بالقاعدة في العراق.
08:57
These recordsتسجيل were humanبشري resourceمورد formsإستمارات.
194
521103
1616
هذه السجلات كانت استمارات موارد بشرية.
08:58
The foreignأجنبي fightersمقاتل filledمعبأ them out as they joinedانضم the organizationمنظمة.
195
522719
2855
المقاتلون الأجانب قاموا بتعبئتها عندما انضموا للمنظمة.
09:01
It turnsيتحول out that alالله Qaedaتنظيم, too,
196
525574
1211
تبين أن القاعدة ،أيضاً،
09:02
is not withoutبدون its bureaucracyبيروقراطية. (Laughterضحك)
197
526785
2597
ليست خالية من البيروقراطية. (ضحك)
09:05
They answeredأجاب questionsالأسئلة like, "Who recruitedتجنيد you?"
198
529382
2098
قاموا بالإجابة على أسئلة من قبيل :، "من قام بتوظيفك؟"
09:07
"What's your hometownمسقط رأس?" "What occupationاحتلال do you seekطلب?"
199
531480
2854
"ما هي بلدتك؟" "ماهي المهنة التي تريدها؟"
09:10
In that last questionسؤال, a surprisingمفاجئ insightتبصر was revealedأظهرت.
200
534334
3169
في السؤال الأخير، تم الكشف عن حقيقة مدهشة.
09:13
The vastشاسع majorityأغلبية of foreignأجنبي fightersمقاتل
201
537503
2400
الأغلبية الساحقة من المقاتلين الأجانب
09:15
were seekingبحث to becomeيصبح suicideانتحار bombersالمفجرين for martyrdomاستشهاد --
202
539903
2400
كانوا يريدون أن يصبحوا انتحاريين جهاديين--
09:18
hugelyهائل importantمهم, sinceمنذ betweenما بين 2003 and 2007, Iraqالعراق
203
542303
4338
والأمر مهم لدرجة كبيرة،بين عامي 2003 و 2007 تعرض
09:22
had 1,382 suicideانتحار bombingsتفجيرات, a majorرائد sourceمصدر of instabilityعدم الاستقرار.
204
546641
4244
العراق لأزيد من 1328 عملية تفجير انتحاري،
وهي أحد العوامل المهمة لعدم الاستقرار هناك.
09:26
Analyzingتحليل this dataالبيانات was hardالصعب. The originalsأصول were sheetsأوراق
205
550885
2058
تحليل هذه البيانات كان صعبا. فالنسخ الأصلية
09:28
of paperورقة in Arabicعربى that had to be scannedالممسوحة ضوئيا and translatedمترجم.
206
552943
2742
كانت مكتوبة بالعربية، التي كان علينا تفحصها وترجمتها .
09:31
The frictionاحتكاك in the processمعالج did not allowالسماح for meaningfulذو معنى
207
555685
2192
الاحتكاك في هذه العملية لم يسمح لنا
09:33
resultsالنتائج in an operationalالتشغيل time frameالإطار usingاستخدام humansالبشر, PDFsملفات PDF
208
557877
3350
بالوصول لنتائج ذات مغزى في الحيز الزمني العملي، بالاستعانة بالإنسان ، ال PDF
09:37
and tenacityعناد aloneوحده.
209
561227
2218
والمثابرة وحدها.
09:39
The researchersالباحثين had to leverرافعة up theirهم humanبشري mindsالعقول
210
563445
1953
بل كان على الباحثين أن يقرنوا عصارة تفكيرهم
09:41
with technologyتقنية to diveيغوص deeperأعمق, to exploreإستكشاف non-obviousغير واضح
211
565398
2345
بالتكنولوجيا للغوص بشكل أعمق ، واستكشاف الفرضيات
09:43
hypothesesالفرضيات, and in factحقيقة, insightsرؤى emergedظهرت.
212
567743
3218
غير الواضحة، وبالفعل ظهرت مجموعة من الحقائق.
09:46
Twentyعشرون percentنسبه مئويه of the foreignأجنبي fightersمقاتل were from Libyaليبيا,
213
570961
2644
20 في المائة من المقاتلين الأجانب جاؤوا من ليبيا،
09:49
50 percentنسبه مئويه of those from a singleغير مرتبطة townمدينة in Libyaليبيا,
214
573605
2968
50 في المائة منهم جاؤوا من مدينة واحدة في ليبيا،
09:52
hugelyهائل importantمهم sinceمنذ priorقبل statisticsالإحصاء put that figureالشكل at
215
576573
2450
والأمر الهام جدا هنا ، أنه في احصائيات سابقة كان هذا الرقم
09:54
threeثلاثة percentنسبه مئويه. It alsoأيضا helpedساعد to honeتوسيع in on a figureالشكل
216
579023
2383
في حدود 3 في المائة. والفضل راجع في ارتفاع هذا العدد
09:57
of risingارتفاع importanceأهمية in alالله Qaedaتنظيم, Abuأبو Yahyaيحيى al-Libiالليبي,
217
581406
2977
وتنامي أهمية القاعدة؛ إلى أبو يحيى الليبي ،
10:00
a seniorأول clericرجل دين in the Libyanليبي Islamicالإسلامية fightingقتال groupمجموعة.
218
584383
2631
رجل دين بارز في الجماعة الإسلامية المقاتلة الليبية.
10:02
In Marchمارس of 2007, he gaveأعطى a speechخطاب, after whichالتي there was
219
587014
2664
في مارس 2007، ألقى خطابا، ارتفعت بعده
10:05
a surgeيندفع يقوة in participationمشاركة amongstوسط Libyanليبي foreignأجنبي fightersمقاتل.
220
589678
3466
مشاركة الليبيين ضمن المقاتلين الأجانب.
10:09
Perhapsربما mostعظم cleverذكي of all, thoughاعتقد, and leastالأقل obviousواضح,
221
593144
3106
ربما يكون الأمر الأكثر ذكاء، وبالمقابل، الأقل بديهية ،
10:12
by flippingالتقليب the dataالبيانات on its headرئيس, the researchersالباحثين were
222
596250
2073
عن طريق تقليب البيانات رأسا على عقب، أن الباحثين
10:14
ableقادر to deeplyبشدة exploreإستكشاف the coordinationتنسيق networksالشبكات in Syriaسوريا
223
598323
2900
كانوا قادرين على استكشاف شبكات الربط في سوريا
10:17
that were ultimatelyفي النهاية responsibleمسؤول for receivingيستلم and
224
601223
2517
التي كانت مسؤولة بالنهاية عن استقبال
10:19
transportingنقل the foreignأجنبي fightersمقاتل to the borderالحدود.
225
603740
2464
ونقل المقاتلين الأجانب إلى الحدود.
10:22
These were networksالشبكات of mercenariesالمرتزقة, not ideologuesالعقائديين,
226
606204
2633
كانت تلك عبارة عن شبكات مرتزقة و ليست شبكات ايديولجية،
10:24
who were in the coordinationتنسيق businessاعمال for profitربح.
227
608837
2398
الذين دخلوا في الخط على أساس العمل من أجل الربح.
10:27
For exampleمثال, they chargedمتهم Saudiسعودي foreignأجنبي fightersمقاتل
228
611235
1904
فكانوا على سبيل المثال، يطلبون مالا من المقاتلين الأجانب السعوديين
10:29
substantiallyجوهريا more than Libyansالليبيين, moneyمال that would have
229
613139
2199
أكثر بكثير من الليبيين ،ذلك المال الذي كان
10:31
otherwiseغير ذلك goneذهب to alالله Qaedaتنظيم.
230
615338
2320
ليذهب للقاعدة إن لم يأخذوه هم.
10:33
Perhapsربما the adversaryخصم would disruptتعطيل theirهم ownخاصة networkشبكة الاتصال
231
617658
2045
ربما كان الخصم ليعطلوا شبكاتهم الخاصة
10:35
if they knewعرف they cheatingغش would-beسيكون jihadistsالجهاديين.
232
619703
3035
لو كانوا يعلمون أن من يخونهم هم من الجهاديين .
10:38
In Januaryكانون الثاني, 2010, a devastatingمدمر 7.0 earthquakeزلزال struckأصابت Haitiهايتي,
233
622738
3745
في عام 2010 ، ضرب زلزال مدمر بقوة 7 درجات جزيرة هايتي،
10:42
thirdالثالث deadliestدموية earthquakeزلزال of all time, left one millionمليون people,
234
626483
2916
ثالث أخطر زلزال مميت عرفه التاريخ، خلف مليونا،
10:45
10 percentنسبه مئويه of the populationتعداد السكان, homelessبلا مأوى.
235
629399
2584
أي 10 في المائة من مجموع سكان البلاد، بلا مأوى.
10:47
One seeminglyعلى ما يبدو smallصغير aspectجانب of the overallبصورة شاملة reliefارتياح effortمجهود
236
631983
3137
أحد جوانب الإغاثة التي قد تبدو صغيرة بالنظر إلى المجهود الإغاثي الشامل
10:51
becameأصبح increasinglyعلى نحو متزايد importantمهم as the deliveryتوصيل of foodطعام
237
635120
2176
أصبح يكتسب أهمية متزايدة ، مثل توصيل الطعام
10:53
and waterماء startedبدأت rollingلف.
238
637296
2160
وتداول المياه.
10:55
Januaryكانون الثاني and Februaryشهر فبراير are the dryجاف monthsالشهور in Haitiهايتي,
239
639456
1458
يناير و فبراير هما الشهران الأكثر جفافا في هايتي،
10:56
yetبعد manyكثير of the campsمخيمات had developedالمتقدمة standingمكانة waterماء.
240
640914
2942
ومع ذلك فالعديد من المخيمات كانت بها مياه راكدة.
10:59
The only institutionالمعهد with detailedمفصلة knowledgeالمعرفه of Haiti'sفي هايتي
241
643856
2122
المؤسسة الوحيدة التي تملك معلومات مفصلة
11:01
floodplainsالسهول الفيضية had been leveledتعادل
242
645978
1297
عن سهول هايتي الفيضية، قد دمرت
11:03
in the earthquakeزلزال, leadershipقيادة insideفي داخل.
243
647275
3008
بسبب الزلزال، مع مسؤوليها بداخلها.
11:06
So the questionسؤال is, whichالتي campsمخيمات are at riskخطر,
244
650283
2575
إذن فالسؤال ، ماهي المخيمات الأكثر عرضة للخطر؟
11:08
how manyكثير people are in these campsمخيمات, what's the
245
652858
1921
كم عدد الأشخاص في هذه المخيمات،
11:10
timelineالجدول الزمني for floodingالفيضانات, and givenمعطى very limitedمحدود resourcesموارد
246
654779
2311
وماهي مواقيت الفيضانات، وبالنظر إلى الموارد والبنيات المحدودة جدا
11:12
and infrastructureبنية تحتية, how do we prioritizeالأولوية the relocationنقل?
247
657090
3384
كيف يمكننا تحديد أولوية نقل السكان؟
11:16
The dataالبيانات was incrediblyلا يصدق disparateمتفاوت. The U.S. Armyجيش had
248
660474
2344
كانت البيانات متباينة بشكل لا يصدق.وكان الجيش الأمريكي
11:18
detailedمفصلة knowledgeالمعرفه for only a smallصغير sectionالجزء of the countryبلد.
249
662818
2929
يملك معلومات مفصلة فقط عن جزء صغير من البلاد.
11:21
There was dataالبيانات onlineعبر الانترنت from a 2006 environmentalبيئي riskخطر
250
665747
2511
كانت هناك بيانات على الانترنت من مؤتمر الأخطار
11:24
conferenceمؤتمر, other geospatialالجغرافية المكانية dataالبيانات, noneلا شيء of it integratedمتكامل.
251
668258
2664
البيئية، بيانات جيو مكانية أخرى، ليست بالمتكاملة.
11:26
The humanبشري goalهدف here was to identifyتحديد campsمخيمات for relocationنقل
252
670922
2958
كان الهدف الإنساني هنا، أن نحدد أماكن لنقل الناس
11:29
basedعلى أساس on priorityأفضلية need.
253
673880
2395
بناء على الاحتياجات ذات الأولوية .
11:32
The computerالحاسوب had to integrateدمج a vastشاسع amountكمية of geospacialالحيزية الجغرافية
254
676275
2440
كان على الحاسوب أن يدمج مجموعات هائلة من المعلومات الجيومكانية
11:34
informationمعلومات, socialاجتماعي mediaوسائل الإعلام dataالبيانات and reliefارتياح organizationمنظمة
255
678715
2584
معلومات من مواقع التواصل الاجتماعي ،معلومات إغاثية
11:37
informationمعلومات to answerإجابة this questionسؤال.
256
681299
3480
للإجابة عن هذا السؤال.
11:40
By implementingتنفيذ a superiorمتفوق processمعالج, what was otherwiseغير ذلك
257
684779
2415
من خلال تنفيذ عملية متفوقة، الأمر الذي كان
11:43
a taskمهمة for 40 people over threeثلاثة monthsالشهور becameأصبح
258
687194
2608
يتطلب عمل 40 شخصا طوال ثلاثة أشهر
11:45
a simpleبسيط jobوظيفة for threeثلاثة people in 40 hoursساعات,
259
689802
3176
أصبح عملا بسيطا يتطلب ثلاثة أشخاص و 40 ساعة عمل،
11:48
all victoriesانتصارات for human-computerبين الإنسان والكمبيوتر symbiosisتكافل.
260
692978
2628
مما يعتبر تتويجا للتعاون بين الانسان و الحاسوب.
11:51
We're more than 50 yearsسنوات into Licklider'sوLicklider visionرؤية
261
695606
2054
مرت 50 سنة على رؤية ليكليدر
11:53
for the futureمستقبل, and the dataالبيانات suggestsوتقترح that we should be
262
697660
2242
عن المستقبل، والبيانات تقترح أن علينا أن نكون
11:55
quiteالى حد كبير excitedفرح about tacklingالعرقلة this century'sفي القرن hardestأصعب problemsمشاكل,
263
699902
3030
متحمسين لمعالجة أصعب مشاكل هذا القرن،
11:58
man and machineآلة in cooperationتعاون togetherسويا.
264
702932
2947
بتعاون بين الإنسان و الحاسوب معا.
12:01
Thank you. (Applauseتصفيق)
265
705879
2197
شكراً. (تصفيق)
12:03
(Applauseتصفيق)
266
708076
2505
(تصفيق)
Translated by Lalla Khadija Tigha
Reviewed by Anwar Dafa-Alla

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Shyam Sankar - Data Intelligence Agent
An 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.

More profile about the speaker
Shyam Sankar | Speaker | TED.com