TED2007
Alan Kay: A powerful idea about ideas
آلان كاي: أفكار قوية عن الأفكار
Filmed:
Readability: 3.4
851,991 views
بكل الذكاء و الحدة اللتان اشتهر بهما, يتصور آلان كاي طرقًا أفضل لتعليم الأطفال عن طريق استخدام أجهزة الحاسوب لشرح التجارب بطرق - رياضيًا و علميًا - ﻻ يقدر على فعلها إﻻ أجهزة الحاسوب.
Alan Kay - Educator and computing pioneer
One of the true luminaries of personal computing, Alan Kay conceived of laptops and graphical interfaces years before they were realized. At XeroxPARC, Apple, HP and Disney, he has developed tools for improving the mind. Full bio
One of the true luminaries of personal computing, Alan Kay conceived of laptops and graphical interfaces years before they were realized. At XeroxPARC, Apple, HP and Disney, he has developed tools for improving the mind. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:18
A great way to start, I think, with my view of simplicity
0
0
4000
طريقة رائعة للبدء، كما أعتقد، مع رؤيتي للبساطة
00:22
is to take a look at TED. Here you are, understanding why we're here,
1
4000
7000
هي أن نلقي نظرة على TED. ها أنتم هنا، تفهمون لماذا نحن هنا،
00:29
what's going on with no difficulty at all.
2
11000
5000
تفهمون ما الذي يجري، دون أي صعوبة على الإطلاق.
00:34
The best A.I. in the planet would find it complex and confusing,
3
16000
4000
أفضل عقول الذكاء الاصطناعي في الكوكب ستجد هذا معقدًا ومربكًا،
00:38
and my little dog Watson would find it simple and understandable
4
20000
5000
وكلبي الصغير واتسون سوف يجده بسيطًا ومفهومًا،
00:43
but would miss the point.
5
25000
2000
لكنه لن يدرك المغزى.
00:45
(Laughter)
6
27000
3000
(ضحك)
00:48
He would have a great time.
7
30000
3000
كان ليستمتع بوقته.
00:51
And of course, if you're a speaker here, like Hans Rosling,
8
33000
5000
وبالطبع، إذا كنتَ متحدثًا هنا، مثل هانز روزلنج،
00:56
a speaker finds this complex, tricky. But in Hans Rosling's case,
9
38000
5000
يجد المتحدث هذا التعقيد صعبًا. ولكن في حالة هانز روزلنج،
01:01
he had a secret weapon yesterday,
10
43000
2000
كان لديه سلاح سري بالأمس،
01:03
literally, in his sword swallowing act.
11
45000
4000
حرفيًا, في عرضه لابتلاع السيوف.
01:07
And I must say, I thought of quite a few objects
12
49000
2000
و يجب أن أقول أنني فكرت في عدة أشياء
01:09
that I might try to swallow today and finally gave up on,
13
51000
5000
من الممكن أن أحاول ابتلاعها اليوم لكني تراجعت في نهاية المطاف --
01:14
but he just did it and that was a wonderful thing.
14
56000
4000
لكنه فعلها وكان ذلك شيئًا رائعًا.
01:18
So Puck meant not only are we fools in the pejorative sense,
15
60000
5000
إذًا بَكْ لم يعنِ فقط أننا حمقى بالمعنى الازدرائي،
01:23
but that we're easily fooled. In fact, what Shakespeare
16
65000
4000
بل إننا ننخدع بسهولة. في الواقع ما كان شكسبير
01:27
was pointing out is we go to the theater in order to be fooled,
17
69000
3000
يشير إليه هو أننا نذهب إلى المسرح ليتم خداعنا،
01:30
so we're actually looking forward to it.
18
72000
4000
إذًا نحن فعلًا نتطلع إلى ذلك.
01:34
We go to magic shows in order to be fooled.
19
76000
2000
نذهب للعروض السحرية ليتم خداعنا.
01:36
And this makes many things fun, but it makes it difficult to actually
20
78000
8000
وهذا يجعل الكثير من الأشياء ممتعة، ولكنه يجعل من الصعب في الواقع
01:44
get any kind of picture on the world we live in or on ourselves.
21
86000
4000
أن نكوّن أي صورة عن العالم الذي نعيش فيه، أو عن أنفسنا.
01:48
And our friend, Betty Edwards,
22
90000
2000
و صديقتنا بيتي إدواردز
01:50
the "Drawing on the Right Side of the Brain" lady, shows these two tables
23
92000
3000
السيدة المعنية بالرسم خلال الجزء الأيمن من الدماغ، تعرض هاتين الطاولتين
01:53
to her drawing class and says,
24
95000
5000
لصف الرسم خاصتها وتقول،
01:58
"The problem you have with learning to draw
25
100000
4000
مشكلتكم مع تعلم الرسم
02:02
is not that you can't move your hand,
26
104000
2000
هي ليست أنكم لا تستطيعون تحريك أيديكم،
02:04
but that the way your brain perceives images is faulty.
27
106000
6000
بل أن الطريقة التي تدرك بها أدمغتكم الصور هي طريقة خاطئة.
02:10
It's trying to perceive images into objects
28
112000
2000
فهي تحاول إدراك الصور كأشياء
02:12
rather than seeing what's there."
29
114000
2000
بدلًا من رؤية ما هو موجود هناك.
02:14
And to prove it, she says, "The exact size and shape of these tabletops
30
116000
5000
و لتثبت ذلك، تقول، فإن حجم و شكل أسطح المناضد هذه
02:19
is the same, and I'm going to prove it to you."
31
121000
3000
متماثلة تمامًا، وسأثبت لكم ذلك.
02:22
She does this with cardboard, but since I have
32
124000
3000
هي تفعل ذلك بالورق المقوى، ولكن بما أنني أملك
02:25
an expensive computer here
33
127000
3000
حاسوبًا غالي الثمن هنا،
02:28
I'll just rotate this little guy around and ...
34
130000
3000
سأقوم فقط بلف هذا الصغير و...
02:34
Now having seen that -- and I've seen it hundreds of times,
35
136000
3000
الآن بما أننا رأينا هذا -- ولقد رأيته أنا مئات المرات،
02:37
because I use this in every talk I give -- I still can't see
36
139000
4000
لأنني أستخدم هذا في كل محاضرة ألقيها -- لازلت لا أستطيع أن أرى
02:41
that they're the same size and shape, and I doubt that you can either.
37
143000
5000
أنها ذات الحجم والشكل نفسه، وأشك أنكم تستطيعون فعل ذلك أيضًا
02:46
So what do artists do? Well, what artists do is to measure.
38
148000
5000
اذا ماذا يفعل الرسامون؟ حسنا، إنهم يقوموا بالقياس
02:51
They measure very, very carefully.
39
153000
2000
إنهم يقيسون بحذر شديد.
02:53
And if you measure very, very carefully with a stiff arm and a straight edge,
40
155000
4000
و إذا قمت بالقياس، بحذر و دقه شديدين، و بيد ثابته ، و حواف مستقيمه
02:57
you'll see that those two shapes are
41
159000
2000
سترى أن هذين الشكلين
02:59
exactly the same size.
42
161000
3000
هما نفس الشكل تماما.
03:02
And the Talmud saw this a long time ago, saying,
43
164000
5000
و التلمود رأى هذا منذ وقت طويل فقال،
03:07
"We see things not as they are, but as we are."
44
169000
3000
اننا نرى الأشياء ليست كما هي، بل كما نحن نراها.
03:10
I certainly would like to know what happened to the person
45
172000
2000
أود فعلا أن أعرف ماذا حدث لهذا الشخص
03:12
who had that insight back then,
46
174000
3000
الذي كانت لديه هذه البصيره في ذلك الوقت،
03:15
if they actually followed it to its ultimate conclusion.
47
177000
4000
اذا اتبعوها ليحصلوا على الإستنتاج النهائي
03:21
So if the world is not as it seems and we see things as we are,
48
183000
2000
إذا كان العالم ليس كما يبدو و نحن نرى الأشياء كما نريد
03:23
then what we call reality is a kind of hallucination
49
185000
6000
اذا ما ندعوه بالواقع هو مجرد هلوسه
03:29
happening inside here. It's a waking dream,
50
191000
3000
تحدث داخلنا. إنه حلم يقظه.
03:32
and understanding that that is what we actually exist in
51
194000
5000
و مفهوم لمكان وجودنا
03:37
is one of the biggest epistemological barriers in human history.
52
199000
5000
هو أحد أكبر عقبات نظريات المعرفه في التاريخ الإنساني
03:42
And what that means: "simple and understandable"
53
204000
2000
و ان ما تعنيه : " سهل و مفهوم "
03:44
might not be actually simple or understandable,
54
206000
3000
قد لا يكون سهلا أو مفهوما
03:47
and things we think are "complex" might be made simple and understandable.
55
209000
6000
و الأشياء التي نعتقد انها معقده من الممكن ان نجعلها سهله و مفهومه
03:53
Somehow we have to understand ourselves to get around our flaws.
56
215000
4000
بشكل ما يجب أن نفهم أنفسنا لنتخطى عيوبنا.
03:57
We can think of ourselves as kind of a noisy channel.
57
219000
2000
من الممكن أن نرى أنفسنا كقنوات مشوشة.
03:59
The way I think of it is, we can't learn to see
58
221000
5000
و كما أرى الأمر، لا يمكن أن نتعلم الرؤيه
04:04
until we admit we're blind.
59
226000
2000
حتى نقر بأننا عميان.
04:06
Once you start down at this very humble level,
60
228000
4000
ما أن تبدأ في هذا المستوى المتواضع جدا،
04:10
then you can start finding ways to see things.
61
232000
3000
عندها يمكن أن تبدأ بإبجاد طرق لرؤية الأشياء.
04:13
And what's happened, over the last 400 years in particular,
62
235000
5000
وما حدث خلال الأربعمائة عام السابقه على التحديد
04:18
is that human beings have invented "brainlets" --
63
240000
3000
هو ان البشر اخترعوا قطع الدماغ:
04:21
little additional parts for our brain --
64
243000
4000
قطع إضافية صغيرة لدماغنا،
04:25
made out of powerful ideas that help us
65
247000
2000
جاءت بأفكار قويه لتساعدنا
04:27
see the world in different ways.
66
249000
2000
على رؤية العالم بطرق مختلفه.
04:29
And these are in the form of sensory apparatus --
67
251000
3000
و هي على أشكال حسيه
04:32
telescopes, microscopes -- reasoning apparatus --
68
254000
5000
التلسكوبات , المجاهر - أجزاء منطقيه،
04:37
various ways of thinking -- and, most importantly,
69
259000
4000
طرق متعدده للتفكير، والأهم،
04:41
in the ability to change perspective on things.
70
263000
4000
القدره على تغيير مفهومنا للأشياء.
04:45
I'll talk about that a little bit.
71
267000
1000
سأتحدث عن هذا قليلا.
04:46
It's this change in perspective
72
268000
2000
هو ذلك التغيير في المفهوم،
04:48
on what it is we think we're perceiving
73
270000
3000
وما هو الذي نعتقد أننا نراه
04:51
that has helped us make more progress in the last 400 years
74
273000
5000
الذي ساعدنا على التقدم خلال الأربعمئة سنه الماضية
04:56
than we have in the rest of human history.
75
278000
2000
أكثر مما تقدمنا في بقية التاريخ.
04:58
And yet, it is not taught in any K through 12 curriculum in America that I'm aware of.
76
280000
8000
وحتى الان لم يتم تدريسها فى أى من المقررات الدراسية الاثنا عشر فى امريكا على حد علمي.
05:11
So one of the things that goes from simple to complex
77
293000
2000
لذا فأحد الأشياء التى تتحول من البسيط الى المعقد
05:13
is when we do more. We like more.
78
295000
3000
هو عندما نقوم بالمزيد فنحن نحب المزيد.
05:16
If we do more in a kind of a stupid way,
79
298000
3000
عندما نفعل المزيد بطريقة غبية،
05:19
the simplicity gets complex
80
301000
3000
البساطة تتحول الى التعقيد.
05:22
and, in fact, we can keep on doing it for a very long time.
81
304000
5000
والحقيقة، يمكننا أن نفعل ذلك لمدة طويلة.
05:27
But Murray Gell-Mann yesterday talked about emergent properties;
82
309000
3000
ولكن مورى جالامان تحدث عن الخصائص الناشئة البارحة.
05:30
another name for them could be "architecture"
83
312000
4000
والتي يمكن ان يطلق عليها ايضا " الفن المعماري "
05:34
as a metaphor for taking the same old material
84
316000
4000
كاستعارة لاخذ المواد القديمة نفسها
05:38
and thinking about non-obvious, non-simple ways of combining it.
85
320000
7000
والتفكير بطرق غير الطرق الواضحة والبسيطة لتجميعها معا.
05:45
And in fact, what Murray was talking about yesterday in the fractal beauty of nature --
86
327000
8000
وفى الحقيقة، ماكان يتحدث عنة مورى حول الجمال الجزئى للطبيعة،
05:53
of having the descriptions
87
335000
2000
بامتلاك وصفات
05:55
at various levels be rather similar --
88
337000
4000
على نواح مختلفة متشابهة،
05:59
all goes down to the idea that the elementary particles
89
341000
5000
كله يعود إلى فكرة أن الجزيئات الاولية
06:04
are both sticky and standoffish,
90
346000
3000
ملتصقة و تباعدية في ذات الوقت
06:07
and they're in violent motion.
91
349000
4000
وفى حالة حركة عنيفة.
06:11
Those three things give rise to all the different levels
92
353000
3000
تلك الأشياء الثلاثة تمثل على كل المستويات
06:14
of what seem to be complexity in our world.
93
356000
4000
لما يبدو أنه التعقيد في عالمنا.
06:20
But how simple?
94
362000
2000
لكن ما مدى البساطة؟
06:22
So, when I saw Roslings' Gapminder stuff a few years ago,
95
364000
5000
لذا عندما رأيت أعمال روزلينج جاميندر منذ عدة سنوات،
06:27
I just thought it was the greatest thing I'd seen
96
369000
2000
اعتقدت أنها اعظم فكرة قد رأيتها
06:29
in conveying complex ideas simply.
97
371000
5000
فى تبسيط الأفكار المعقدة.
06:34
But then I had a thought of, "Boy, maybe it's too simple."
98
376000
3000
ولكن عندها راودتنى فكرة أنها قد تكون بسيطة أكثر من اللازم.
06:37
And I put some effort in to try and check
99
379000
5000
وقمت ببعض الجهد لكى أحاول وأتأكد
06:42
to see how well these simple portrayals of trends over time
100
384000
4000
من أجل فهم إلى أي مدى لهذه الاتجاهات من التصورات البسيطة خلال الوقت
06:46
actually matched up with some ideas and investigations from the side,
101
388000
5000
أن تتطابق واقعيا مع بعض الافكار والبحوث في هذا الجانب،
06:51
and I found that they matched up very well.
102
393000
2000
ووجدت أنها تتطابق بشكل جيد.
06:53
So the Roslings have been able to do simplicity
103
395000
5000
إذا تمكن الروزلينج من الوصول للبساطة
06:58
without removing what's important about the data.
104
400000
4000
من دون التخلي عن المهم في المعلومات.
07:02
Whereas the film yesterday that we saw
105
404000
4000
في حين أن الفلم الذي شاهدناه البارحة
07:06
of the simulation of the inside of a cell,
106
408000
2000
الذي يحاكي الجزء الداخلي لخلية،
07:08
as a former molecular biologist, I didn't like that at all.
107
410000
6000
كعالم سابق في الأحياء الذرية، لم يعجبني ذلك أبداً.
07:14
Not because it wasn't beautiful or anything,
108
416000
2000
ليس لأنه لم يكن جميلاً أو شيئا من هذا القبيل
07:16
but because it misses the thing that most students fail to understand
109
418000
5000
بل لأنه يغفل الشيء الذي لا يفهمه أكثرية الطلبة
07:21
about molecular biology, and that is:
110
423000
3000
عن الأحياء الذرية، وهو أن
07:24
why is there any probability at all of two complex shapes
111
426000
5000
لماذا هناك أية احتمالية على الإطلاق لشكلين معقدين
07:29
finding each other just the right way
112
431000
2000
بأن يجدا بعضهما بالطريقة الصحيحة تماماً
07:31
so they combine together and be catalyzed?
113
433000
3000
بحيث يندمجا معاً ويتم تحفيزهما؟
07:34
And what we saw yesterday was
114
436000
2000
وما رأيناه البارحة هو أن،
07:36
every reaction was fortuitous;
115
438000
3000
كل تفاعل حدث بمحض الصدفة.
07:39
they just swooped in the air and bound, and something happened.
116
441000
4000
فقد انطلقوا في الهواء فقط ثم ارتبطوا وحدث شيء ما.
07:43
But in fact, those molecules are spinning at the rate of
117
445000
4000
لكن في الواقع تلك الذرات تدور بسرعة
07:47
about a million revolutions per second;
118
449000
3000
مليون دورة في الثانية تقريباً.
07:50
they're agitating back and forth their size every two nanoseconds;
119
452000
6000
فهي تهتز إلى الأمام والخلف بقدر حجمها كل نانو ثانيتين.
07:56
they're completely crowded together, they're jammed,
120
458000
3000
فهي محتشدة مع بعضها احتشاداً كاملاً. ومحشورة،
07:59
they're bashing up against each other.
121
461000
3000
وتضرب ببعضها البعض.
08:02
And if you don't understand that in your mental model of this stuff,
122
464000
3000
وإن لم تكن تفهمها كذلك في تصورك الذهني لهذه الأشياء،
08:05
what happens inside of a cell seems completely mysterious and fortuitous,
123
467000
5000
فما يحدث داخل خلية سيبدو شديد الغموض وخاضعاً للصدفة.
08:10
and I think that's exactly the wrong image
124
472000
2000
وأعتقد أن هذه الصورة خاطئة تماماً
08:12
for when you're trying to teach science.
125
474000
3000
إن كنت تحاول أن تدرس العلوم.
08:18
So, another thing that we do is to confuse adult sophistication
126
480000
5000
إذا شئ آخر نرتكبه هو أن نخلط بين نزعة التكلف عند الراشدين
08:23
with the actual understanding of some principle.
127
485000
5000
وبين الفهم الحقيقي لمبدأ ما.
08:28
So a kid who's 14 in high school
128
490000
2000
إذاً فطفل ذو ١٤ عاماً في الثانوية
08:30
gets this version of the Pythagorean theorem,
129
492000
6000
يعطى هذه النسخة من نظرية فيثاغورس،
08:36
which is a truly subtle and interesting proof,
130
498000
3000
وهو إثبات مصقول وجدير بالاهتمام حقاً،
08:39
but in fact it's not a good way to start learning about mathematics.
131
501000
7000
ولكنه في الواقع ليس طريقة جيدة للبدء في تعلم الرياضيات.
08:46
So a more direct one, one that gives you more of the feeling of math,
132
508000
5000
إذاً فإثبات مباشر كهذا، الذي يعطيك إحساساً أكثر بالرياضيات،
08:51
is something closer to Pythagoras' own proof, which goes like this:
133
513000
4000
هو شيئ أقرب لإثبات فيثاغورس نفسه والذي يجري بهذا الشكل.
08:55
so here we have this triangle, and if we surround that C square with
134
517000
6000
إذاً هنا لدينا هذا المثلث، وإن أحطنا المربع سي "C"
09:01
three more triangles and we copy that,
135
523000
3000
بثلاث مثلثات أخرى ونسخنا ذلك،
09:04
notice that we can move those triangles down like this.
136
526000
5000
لاحظوا أنه بإمكاننا تحريك تلك المثلثات إلى الأسفل هكذا،
09:09
And that leaves two open areas that are kind of suspicious ...
137
531000
3000
وذلك يترك لنا مساحتين مفتوحتين تبدوان مشبوهتان قليلا،
09:12
and bingo. That is all you have to do.
138
534000
7000
وإليكم ذلك. ذلك كل ما عليكم فعله.
09:19
And this kind of proof is the kind of proof
139
541000
2000
وهذا النوع من الإثباتات هو النوع
09:21
that you need to learn when you're learning mathematics
140
543000
3000
الذي تحتاج تعلمه حين تتعلم الرياضيات
09:24
in order to get an idea of what it means
141
546000
3000
حتى تُكون فكرة عن ما تعنيه
09:27
before you look into the, literally, 1,200 or 1,500 proofs
142
549000
4000
قبل أن تبحث في البراهين الاثنا عشر أو الألف والخمسمائة
09:31
of Pythagoras' theorem that have been discovered.
143
553000
3000
لنظرية فيثاغورس التي تم اكتشافها.
09:37
Now let's go to young children.
144
559000
3000
والآن دعونا نذهب إلى الأطفال الصغار.
09:40
This is a very unusual teacher
145
562000
2000
هذه معلمة غير تقليدية أبداً
09:42
who was a kindergarten and first-grade teacher,
146
564000
4000
كانت معلمة لرياض الأطفال وللصف الأول،
09:46
but was a natural mathematician.
147
568000
2000
لكنها عالمة رياضيات بالفطرة.
09:48
So she was like that jazz musician friend you have who never studied music
148
570000
5000
هي مثل ذلك الصديق عازف موسيقي الجاز والذي لم يدرس الموسيقى أبداً،
09:53
but is a terrific musician;
149
575000
2000
لكنه موسيقي رائع.
09:55
she just had a feeling for math.
150
577000
2000
لديها مجرد إحساس بالرياضيات.
09:57
And here are her six-year-olds,
151
579000
3000
وإليكم طلابها ذو الست أعوام،
10:00
and she's got them making shapes out of a shape.
152
582000
5000
فقد جعلتهم يصنعون شكلا هندسيا من شكل هندسي آخر.
10:05
So they pick a shape they like -- like a diamond, or a square,
153
587000
2000
إذاً يقومون باختيار الشكل الذي يروقهم، معين أو مربع،
10:07
or a triangle, or a trapezoid -- and then they try and make
154
589000
3000
أو مثلث أو شبه المنحرف--ثم يحاولون صنع
10:10
the next larger shape of that same shape, and the next larger shape.
155
592000
4000
الشكل الأكبر من الشكل ذاته، ثم الشكل الأكبر وهكذا.
10:14
You can see the trapezoids are a little challenging there.
156
596000
4000
ويمكنكم رؤية أن أشكال شبه المنحرف تشكل تحدياً بعض الشيء.
10:18
And what this teacher did on every project
157
600000
3000
وما قامت به هذه المعلمة في كل نشاط من نوعه
10:21
was to have the children act like first it was a creative arts project,
158
603000
5000
هو أن تدع الأطفال يشعرون بأنه مشروع فني في البدء
10:26
and then something like science.
159
608000
2000
وبعد ذلك بأنه شيء من العلوم.
10:28
So they had created these artifacts.
160
610000
2000
إذاً فقد صنعوا تلك الأشكال الفنية.
10:30
Now she had them look at them and do this ... laborious,
161
612000
4000
الآن تدعهم ينظرون إليها ويقومون بذلك الجهد--
10:34
which I thought for a long time, until she explained to me was
162
616000
4000
والذي اعتقدت لفترة طويلة، وحتى شرحت لي أنه
10:38
to slow them down so they'll think.
163
620000
3000
لإمهالهم حتى يفكرون.
10:41
So they're cutting out the little pieces of cardboard here
164
623000
3000
إذاً فهم يقصون قطع الكرتون الصغيرة هنا،
10:44
and pasting them up.
165
626000
2000
ويلصقونها معاً.
10:46
But the whole point of this thing is
166
628000
4000
لكن الهدف من العمل ككل هو
10:50
for them to look at this chart and fill it out.
167
632000
3000
أن ينظروا إلى هذا الجدول ويقوموا بتعبئته.
10:53
"What have you noticed about what you did?"
168
635000
4000
ثم يتم سؤالهم "مالذي لاحظتموه حول ما صنعتم؟"
10:57
And so six-year-old Lauren there noticed that the first one took one,
169
639000
4000
وبالنسبة للورين ذات الست أعوام فقد لاحظت أن أول شكل أخذ واحد فقط،
11:01
and the second one took three more
170
643000
5000
والثاني أخذ ثلاثة زيادة،
11:06
and the total was four on that one,
171
648000
2000
والمجموع كان أربعة لتلك.
11:08
the third one took five more and the total was nine on that one,
172
650000
4000
والثالث أخذ خمسة زيادة، والمجموع كان تسعة لتلك،
11:12
and then the next one.
173
654000
1000
ومن ثم الذي يليه.
11:13
She saw right away that the additional tiles that you had to add
174
655000
5000
إذا فقد رأت مباشرة أن القصاصات الزائدة التي عليها أن تزيدها
11:18
around the edges was always going to grow by two,
175
660000
4000
حول الأطراف ستزداد باثنتان دوماً.
11:22
so she was very confident about how she made those numbers there.
176
664000
3000
إذا فقد كانت واثقة بكيفية توصلها لتلك الأرقام هناك.
11:25
And she could see that these were the square numbers up until about six,
177
667000
5000
ويمكنها رؤية أن تلك الأعداد تربيعية وحتى العدد ستة تقريباً.
11:30
where she wasn't sure what six times six was
178
672000
3000
حيث لم تكن متأكدة ما هي نتيجة ضرب ستة في ستة،
11:33
and what seven times seven was,
179
675000
2000
وما هي نتيجة ضرب سبعة في سبعة.
11:35
but then she was confident again.
180
677000
3000
ولكنها كانت واثقة.
11:38
So that's what Lauren did.
181
680000
2000
إذاً هذا ما فعلته لورين.
11:40
And then the teacher, Gillian Ishijima, had the kids
182
682000
4000
وبعد ذلك قامت المعلمة، جيليان إشجيما، بجعل الأطفال
11:44
bring all of their projects up to the front of the room and put them on the floor,
183
686000
3000
يجلبون كل أعمالهم إلى مقدمة الغرفة ووضعها على الأرض.
11:47
and everybody went batshit: "Holy shit! They're the same!"
184
689000
8000
ووقف الجميع مذهولين. يا إلهي! كلها متشابهة!
11:55
No matter what the shapes were, the growth law is the same.
185
697000
4000
أياً كانت الأشكال فقانون النمو-الازدياد هو ذاته.
11:59
And the mathematicians and scientists in the crowd
186
701000
3000
وسيتعرف أساتذة العلوم والرياضيات في هذا الجمهور
12:02
will recognize these two progressions
187
704000
2000
على هاتين المتواليتين
12:04
as a first-order discrete differential equation
188
706000
3000
كمعادلة تفاضلية منفردة من المرتبة الأولى،
12:07
and a second-order discrete differential equation,
189
709000
5000
ومعادلة تفاضلية منفردة من المرتبة الثانية.
12:12
derived by six-year-olds.
190
714000
4000
تم استنباطهما من قبل أطفال في السادسة.
12:16
Well, that's pretty amazing.
191
718000
1000
هذا حقاً مدهش.
12:17
That isn't what we usually try to teach six-year-olds.
192
719000
3000
ليس هذا ما نحاول أن نعلم الأطفال في السادسة من عمرهم عادةً.
12:20
So, let's take a look now at how we might use the computer for some of this.
193
722000
7000
إذاً فلننظر الآن كيف يمكننا استعمال الكمبيوتر في بعض من هذا.
12:27
And so the first idea here is
194
729000
4000
والفكرة الأولى هنا هي
12:31
just to show you the kind of things that children do.
195
733000
4000
فقط أن أعرض لكم الأشياء التي يمكن للأطفال القيام بها.
12:35
I'm using the software that we're putting on the $100 laptop.
196
737000
5000
أنا استعمل البرنامج الذي وضعناه في الكمبيوتر المحمول ذو المائة دولار.
12:40
So I'd like to draw a little car here --
197
742000
6000
إذاً أريد أن أرسم سيارة صغيرة هنا.
12:46
I'll just do this very quickly -- and put a big tire on him.
198
748000
7000
سأفعل ذلك سريعاً. وأضع دواليب كبيرة عليها.
12:59
And I get a little object here and I can look inside this object,
199
761000
4000
وسأحضر شيئا صغيرا هنا، ويمكنني أن أرى داخل هذا الشيء.
13:03
I'll call it a car. And here's a little behavior: car forward.
200
765000
5000
سأسميه سيارة. وهنا القليل من الحركة فتتقدم السيارة.
13:08
Each time I click it, car turn.
201
770000
3000
في كل مرة أنقر، تلف السيارة.
13:11
If I want to make a little script to do this over and over again,
202
773000
2000
سأقوم بكتابة بعض الأوامر لتكرار تلك الحركة مرة بعد مرة.
13:13
I just drag these guys out and set them going.
203
775000
5000
فقط أقوم بسحب هؤلاء لأدعهم ينطلقون.
13:20
And I can try steering the car here by ...
204
782000
3000
ويمكنني أن أحاول توجيه السيارة هنا من خلال-
13:23
See the car turn by five here?
205
785000
2000
رأيتم السيارة تنحرف بقدر خمسة هنا؟
13:25
So what if I click this down to zero?
206
787000
3000
وماذا إذا نقرت حتى تصل الصفر؟
13:28
It goes straight. That's a big revelation for nine-year-olds.
207
790000
5000
إنها تمشي بخط مستقيم. هذا نوع من الاكتشاف العظيم بالنسبة لأطفال التاسعة من العمر.
13:33
Make it go in the other direction.
208
795000
2000
دعوها تذهب في الاتجاه الآخر.
13:35
But of course, that's a little bit like kissing your sister
209
797000
2000
ولكن طبعاً ذلك يشبه تقبيل أختك قليلاً
13:37
as far as driving a car,
210
799000
3000
فيما يخص قيادة السيارة.
13:40
so the kids want to do a steering wheel;
211
802000
3000
إذا يريد الأطفال مقود للسيارة.
13:43
so they draw a steering wheel.
212
805000
3000
فيرسمون مقوداً للسيارة.
13:46
And we'll call this a wheel.
213
808000
5000
وسنسمي هذا مقوداً.
13:51
See this wheel's heading here?
214
813000
4000
وهل ترون عنوان المقود هنا؟
13:55
If I turn this wheel, you can see that number over there going minus and positive.
215
817000
5000
عندما أدير المقود، يمكنكم وؤية ذلك العدد هناك يصبح سالباً وموجباً.
14:00
That's kind of an invitation to pick up this name of
216
822000
2000
هذا نوع من الدعوة للتعرف على أسماء
14:02
those numbers coming out there
217
824000
3000
تلك الأعداد التي تظهر هناك
14:05
and to just drop it into the script here,
218
827000
2000
وأضيف ذلك إلى سلسلة الأوامر هنا.
14:07
and now I can steer the car with the steering wheel.
219
829000
5000
والآن يمكنني قيادة السيارة باستعمال المقود.
14:12
And it's interesting.
220
834000
2000
وذلك حقاً ممتع.
14:14
You know how much trouble the children have with variables,
221
836000
3000
تعرفون مدى الصعوبة التي يواجهها الأطفال مع المتغيرات،
14:17
but by learning it this way, in a situated fashion,
222
839000
2000
ولكن من خلال تعلمها بهذه الطريقة، بوضعها في قالب قائم،
14:19
they never forget from this single trial
223
841000
3000
لن ينسوا أبداً من هذه التجربة الواحدة
14:22
what a variable is and how to use it.
224
844000
3000
ماهو المتغير وكيف يمكن استخدامه.
14:25
And we can reflect here the way Gillian Ishijima did.
225
847000
2000
ويمكننا التفكير هنا بنفس طريقة جيليان إشجيما.
14:27
So if you look at the little script here,
226
849000
2000
إذاً إن نظرتم إلى سسلسة الأوامر هنا،
14:29
the speed is always going to be 30.
227
851000
2000
فالسرعة ستكون ثلاثين دائماً.
14:31
We're going to move the car according to that over and over again.
228
853000
5000
وسنقوم بتحريك السيارة وفقاً لذلك مرة بعد أخرى.
14:36
And I'm dropping a little dot for each one of these things;
229
858000
4000
وسأضع نقاطاً لكل من هؤلاء.
14:40
they're evenly spaced because they're 30 apart.
230
862000
3000
تتباعد النقاط بصورة متساوية لأن بين كل منها ٣٠.
14:43
And what if I do this progression that the six-year-olds did
231
865000
3000
وماذا إذا طبقت هذه المصفوفة التي توصل إليها أطفال السادسة من العمر
14:46
of saying, "OK, I'm going to increase the speed by two each time,
232
868000
5000
إذا سأقول نعم، سأضاعف السرعة مرتين في كل مرة
14:51
and then I'm going to increase the distance by the speed each time?
233
873000
3000
ومن ثم سأزيد المسافة حسب السرعة في كل مرة؟
14:54
What do I get there?"
234
876000
4000
مالذي أحصل عليه هنا؟
14:58
We get a visual pattern of what these nine-year-olds called acceleration.
235
880000
7000
نحصل على صورة لما يسميه ذو التاسعة من العمر التسارع.
15:05
So how do the children do science?
236
887000
2000
إذاً كيف يدرس الأطفال العلوم؟
15:08
(Video) Teacher: [Choose] objects that you think will fall to the Earth at the same time.
237
890000
3000
(حوار غير واضح)
15:11
Student 1: Ooh, this is nice.
238
893000
3000
الطفل : هذا رائع
15:18
Teacher: Do not pay any attention
239
900000
2000
المدرس : لا تعر اهتماماً
15:20
to what anybody else is doing.
240
902000
3000
لاي شيء يحدث من حولك
15:35
Who's got the apple?
241
917000
2000
فقط من حصل على التفاحة ؟
15:37
Alan Kay: They've got little stopwatches.
242
919000
2000
آلان كي : لديهم عدادات وقت
15:44
Student 2: What did you get? What did you get?
243
926000
2000
المدرس : مالذي حصلت عليه .. مالذي حصلت عليه ؟
15:46
AK: Stopwatches aren't accurate enough.
244
928000
3000
آلان كي : يبدو ان عدادات الوقت ليست دقيقة بما فيه الكفاية
15:49
Student 3: 0.99 seconds.
245
931000
2000
الفتاة : 0.99 ثانية
15:52
Teacher: So put "sponge ball" ...
246
934000
3000
المدرس : اذا ضع " كرة اسفنجية "
15:56
Student 4l: [I decided to] do the shot put and the sponge ball
247
938000
3000
الفتاة : لقد كان هناك طلقة وكرة اسفنجية
15:59
because they're two totally different weights,
248
941000
3000
لانهما مختلفين تماما بالاوزان
16:02
and if you drop them at the same time,
249
944000
2000
واذا رميتهم بنفس الوقت
16:04
maybe they'll drop at the same speed.
250
946000
2000
ربما سيقعان بنفس السرعة
16:06
Teacher: Drop. Class: Whoa!
251
948000
2000
المدرس : ارمهما
16:10
AK: So obviously, Aristotle never asked a child
252
952000
3000
إذا من الواضح أن أرسطو لم يسأل طفلاً أبداً
16:13
about this particular point
253
955000
3000
عن هذه النقطة بالتحديد،
16:16
because, of course, he didn't bother doing the experiment,
254
958000
2000
لأنه بالطبع لم يتكبد عناء القيام بالتجربة،
16:18
and neither did St. Thomas Aquinas.
255
960000
2000
ولم يقم بها القس، توماس أكويناس كذلك.
16:20
And it was not until Galileo actually did it
256
962000
2000
ولم يكن حتى قام جاليليو بها في الواقع
16:22
that an adult thought like a child,
257
964000
3000
أن فكر شخص راشد كالأطفال.
16:25
only 400 years ago.
258
967000
3000
مجرد أنه كان قبل ٤٠٠ سنة.
16:28
We get one child like that about every classroom of 30 kids
259
970000
4000
نحن لدينا على طفل واحد فقط في اي صف من أصل ٣٠ طفلاً
16:32
who will actually cut straight to the chase.
260
974000
3000
والذي يمكنه الوصول إلى الفكرة المطلوبة مباشرة.
16:35
Now, what if we want to look at this more closely?
261
977000
3000
الآن، ماذا إذا أردنا أن ننظر إلى ذلك نظرة أقرب؟
16:38
We can take a movie of what's going on,
262
980000
3000
يمكننا أن نرى شريطاً مصوراً عما يحدث،
16:41
but even if we single stepped this movie,
263
983000
2000
لكن حتى وإن أبطأنا الشريط
16:43
it's tricky to see what's going on.
264
985000
2000
فإنه من الصعب مشاهدة ما الذي يجري.
16:45
And so what we can do is we can lay out the frames side by side
265
987000
3000
إذا ما يمكننا فعله هو أن نضع الأطر جنبا لجنب،
16:48
or stack them up.
266
990000
2000
أو نصفها فوق بعضها.
16:50
So when the children see this, they say, "Ah! Acceleration,"
267
992000
5000
حيث حين يراها الأطفال يقولون، "نعم، التسارع،"
16:55
remembering back four months when they did their cars sideways,
268
997000
3000
وسيتذكرون قبل أربعة أشهر عندما قامو بتحريك سياراتهم إلى اليمين واليسار.
16:58
and they start measuring to find out what kind of acceleration it is.
269
1000000
6000
وسيبدأون بالقياس لمعرفة أي نوع من التسارع هو.
17:04
So what I'm doing is measuring from the bottom of one image
270
1006000
6000
وبالتالي ما أفعله هو القياس من أسفل أحد الصور
17:10
to the bottom of the next image, about a fifth of a second later,
271
1012000
5000
إلى أسفل الصورة التي تليها، وبعد ما يقارب خمس الثانية
17:15
like that. And they're getting faster and faster each time,
272
1017000
2000
هكذا، ويصبحون أسرع وأسرع في كل مرة.
17:17
and if I stack these guys up, then we see the differences; the increase
273
1019000
10000
وإن وضعتهم تحت بعضهم، فسنرى الفروق، الازدياد
17:27
in the speed is constant.
274
1029000
3000
في السرعة ثابت.
17:30
And they say, "Oh, yeah. Constant acceleration.
275
1032000
2000
فسيقولون، آه نعم، التسارع الثابت.
17:32
We've done that already."
276
1034000
2000
لقد قمنا به.
17:34
And how shall we look and verify that we actually have it?
277
1036000
8000
وكيف لنا أن ننظر ونتأكد أن لدينا في الواقع؟
17:42
So you can't tell much from just making the ball drop there,
278
1044000
5000
لا يمكننا أن نقول الكثير من مجرد جعل الكرة تقع هناك،
17:47
but if we drop the ball and run the movie at the same time,
279
1049000
4000
لكن إن أوقعنا الكرة وشغلنا الشريط المصور بذات الوقت،
17:53
we can see that we have come up with an accurate physical model.
280
1055000
5000
يمكننا أن نرى أننا توصلنا إلى نموذج حركي دقيق.
18:00
Galileo, by the way, did this very cleverly
281
1062000
4000
قام جاليليو بذلك، بالمناسبة، بذكاء
18:04
by running a ball backwards down the strings of his lute.
282
1066000
3000
وذلك بدحرجة كرة إلي الخلف على أوتار العود.
18:07
I pulled out those apples to remind myself to tell you that
283
1069000
5000
قد أخرجت تلك التفاحات لأذكر نفسي لأقول لكم أن
18:12
this is actually probably a Newton and the apple type story,
284
1074000
5000
هذه في الواقع قد تكون قصة من نوع نيوتن والتفاحة،
18:17
but it's a great story.
285
1079000
2000
لكنها قصة رائعة.
18:19
And I thought I would do just one thing
286
1081000
2000
وفكرت أن أقوم بشيء واحد فقط
18:21
on the $100 laptop here just to prove that this stuff works here.
287
1083000
10000
على جهاز اللابتوب ذو المائة دولار هنا فقط لأثبت أن هذه الأفكار تعمل هنا.
18:31
So once you have gravity, here's this --
288
1093000
3000
إذاً مجرد أن حصلتم على الجاذبية، إليكم التالي--
18:34
increase the speed by something,
289
1096000
2000
ضاعف السرعة بعامل،
18:36
increase the ship's speed.
290
1098000
3000
ضاعف سرعة السفينة.
18:39
If I start the little game here that the kids have done,
291
1101000
3000
إذا بدأت اللعبة الصغيرة التي صنعها الأطفال هنا،
18:42
it'll crash the space ship.
292
1104000
2000
ستؤدي بسفينة الفضاء للاصدام.
18:44
But if I oppose gravity, here we go ... Oops!
293
1106000
4000
لكن إن قمت بمحاربة الجاذبية، ها نحن ننطلق--أووه!
18:48
(Laughter)
294
1110000
2000
(ضحك)
18:50
One more.
295
1112000
1000
مرة أخرى.
18:54
Yeah, there we go. Yeah, OK?
296
1116000
5000
نعم، ها نحن. حسناً؟
18:59
I guess the best way to end this is with two quotes:
297
1121000
7000
اعتقد أن أفضل طريقة لإنهاء الحديث هي باقتباسين.
19:06
Marshall McLuhan said,
298
1128000
2000
قال مارشال مكلوهان،
19:08
"Children are the messages that we send to the future,"
299
1130000
4000
"الأطفال هم الرسائل التي نرسلها للمستقبل."
19:12
but in fact, if you think of it,
300
1134000
2000
لكن في الواقع، إن فكرتم بها،
19:14
children are the future we send to the future.
301
1136000
2000
الأطفال هم المستقبل الذي نرسله للمستقبل.
19:16
Forget about messages;
302
1138000
3000
دعوكم من الرسائل.
19:19
children are the future,
303
1141000
3000
الأطفال هم المستقبل.
19:22
and children in the first and second world
304
1144000
2000
والأطفال في العالم المتقدم وشبه المتقدم ،
19:24
and, most especially, in the third world
305
1146000
3000
والأخص في العالم النامي ،
19:27
need mentors.
306
1149000
2000
يحتاجون إلى مرشدين.
19:29
And this summer, we're going to build five million of these $100 laptops,
307
1151000
5000
وفي هذا الصيف سنصنع ٥ ملايين من أجهزة اللابتوب ذات المائة دولار
19:34
and maybe 50 million next year.
308
1156000
2000
وربما ٥٠ مليون في العام القادم.
19:36
But we couldn't create 1,000 new teachers this summer to save our life.
309
1158000
7000
ولكننا لا نستطيع أن نصنع ألف معلم جديد هذا الصيف وإن كان ذلك حيوي لإنقاذ حياتنا.
19:43
That means that we, once again, have a thing where we can put technology out,
310
1165000
6000
وهذا يعني أنه أصبح لدينا مرة أخرى شيئا يمكننا استخدام التكنولوجيا فيه.
19:49
but the mentoring that is required to go
311
1171000
3000
ولكن الإرشاد يتطلب
19:52
from a simple new iChat instant messaging system
312
1174000
5000
نظام محادثة (تشات) جديد بسيط
19:57
to something with depth is missing.
313
1179000
2000
إلى شيء أعمق ينقصنا.
19:59
I believe this has to be done with a new kind of user interface,
314
1181000
3000
اعتقد أن ذلك يجب أن يطبق باستخدام واجهة استخدام جديدة من نوعها
20:02
and this new kind of user interface could be done
315
1184000
4000
ويمكن لواجهة المستخدم الجديدة تلك أن تصنع
20:06
with an expenditure of about 100 million dollars.
316
1188000
5000
بمبلغ يقارب المائة مليون دولار.
20:11
It sounds like a lot, but it is literally 18 minutes of what we're spending in Iraq --
317
1193000
7000
يبدو أنه مبلغ كبير، لكنها تعادل حقاً ١٨ دقيقة مما نصرفه في حرب العراق.
20:18
we're spending 8 billion dollars a month; 18 minutes is 100 million dollars --
318
1200000
5000
نحن نصرف ٨ بلايين دولار شهرياً. ١٨ دقيقة هي ١٠٠ مليون دولار.
20:23
so this is actually cheap.
319
1205000
2000
إذاً فهذا رخيص في الواقع.
20:25
And Einstein said,
320
1207000
4000
وقال إينشتاين،
20:29
"Things should be as simple as possible, but not simpler."
321
1211000
3000
يجب أن تكون الأشياء بسيطة بقدر الإمكان ، ولكن ليست اكثر سذاجة.
20:32
Thank you.
322
1214000
1000
شكراً.
ABOUT THE SPEAKER
Alan Kay - Educator and computing pioneerOne of the true luminaries of personal computing, Alan Kay conceived of laptops and graphical interfaces years before they were realized. At XeroxPARC, Apple, HP and Disney, he has developed tools for improving the mind.
Why you should listen
"The best way to predict the future is to invent it." Alan Kay not only coined this favorite tech-world adage, but has proven its truth several times. A true polymath, as well as inventor, he has combined engineering brilliance with knowledge of child development, epistemology, molecular biology and more.
In the 1960s, Kay joined the computer team at XeroxPARC, where he worked on world-changing inventions like the graphical interface, object-oriented programming, and the personal computer itself. Later, at Apple, Atari, HP, Disney, and now at his own nonprofits, he has helped refine the tools he anticipated long before they were realized.
As the industry has blossomed, however, Kay continues to grapple with the deeper purpose of computing, struggling to create the machine that won't only recapitulate patterns in the world as we know it but will teach both children and adults to think, to see what otherwise is beyond them.
Alan Kay | Speaker | TED.com