TED2009
Bruce Bueno de Mesquita: A prediction for the future of Iran
بروس بوينو دي ميسكتا: التنبؤ بمستقبل إيران
Filmed:
Readability: 4.1
1,045,301 views
بروس بوينو دي ميسكوتا يستعمل تحليل حسابي ليتوقع (في الغالب صحيح) أحداث الفوضى الإنسانية مثل الحرب , تغيرات القوة السياسية , الإنتفاضة ... بعد التفسير الواضح لكيفية فِعل ذلك , يطرح ثلاثة توقعات لمستقبل إيران .
Bruce Bueno de Mesquita - Political scientist
A consultant to the CIA and the Department of Defense, Bruce Bueno de Mesquita has built an intricate computer model that can predict the outcomes of international conflicts with bewildering accuracy. Full bio
A consultant to the CIA and the Department of Defense, Bruce Bueno de Mesquita has built an intricate computer model that can predict the outcomes of international conflicts with bewildering accuracy. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:18
What I'm going to try to do is explain to you
0
0
3000
الذي سوف أحاول شرحه هنا لكم
00:21
quickly how to predict,
1
3000
2000
بسرعة , كيف تتوقع ,
00:23
and illustrate it with some predictions
2
5000
2000
وعرضه مع بعض التوقعات
00:25
about what Iran is going to do in the next couple of years.
3
7000
5000
عن ماذا تنوي إيران أن تفعل خلال السنتين القادمتين .
00:30
In order to predict effectively,
4
12000
3000
لغرض التنبؤ بشكل صحيح ,
00:33
we need to use science.
5
15000
3000
نحن نحتاج أن نستخدم العلم .
00:36
And the reason that we need to use science
6
18000
3000
والسبب الذي يجعلنا نحتاج أن نستخدم العلم
00:39
is because then we can reproduce what we're doing;
7
21000
2000
هو أننا يمكننا أن نعيد إنتاج ما نفعله مجددا ,
00:41
it's not just wisdom or guesswork.
8
23000
3000
ليس فقط علي أنه نوع من الحكمة أو تخمين .
00:44
And if we can predict,
9
26000
3000
وإذا تمكننا من التنبؤ ,
00:47
then we can engineer the future.
10
29000
2000
نستطيع أن نخطط المستقبل .
00:49
So if you are concerned to influence energy policy,
11
31000
4000
لذا إذا كنا مهتمين أن نفعّل قانون طاقة مؤثر ,
00:53
or you are concerned to influence national security policy,
12
35000
5000
أو كنتم قلقين علي عمل قواعد الأمن القومي ,
00:58
or health policy, or education,
13
40000
3000
أو قانون الصحة , أو التعليم ,
01:01
science -- and a particular branch of science -- is a way to do it,
14
43000
4000
العلم , وبالأخص مجال معين من العلم هي طريقتنا للعمل بها ,
01:05
not the way we've been doing it,
15
47000
2000
ليست الطريقة إعتدنا أن نقوم بها ,
01:07
which is seat-of-the-pants wisdom.
16
49000
2000
التي هي الجلوس على مقعد الحكمة .
01:09
Now before I get into how to do it
17
51000
2000
الآن وقبل أن أدخل في كيفية فعل ذلك
01:11
let me give you a little truth in advertising,
18
53000
3000
دعوني أعطيكم شيئ من الحقيقة عن الإعلانات ,
01:14
because I'm not engaged in the business of magic.
19
56000
3000
لأنني لم أتورط في مجال السحر ,
01:17
There are lots of thing that the approach I take can predict,
20
59000
4000
هناك الكثير من الأشياء أو الطريقة التي أستخدمها ستتوقع
01:21
and there are some that it can't.
21
63000
2000
وهناك بعض الأشياء الأخري لا تفي بالغرض .
01:23
It can predict complex negotiations
22
65000
3000
تستطيع أن تتوقع مباحثات معقدة
01:26
or situations involving coercion --
23
68000
3000
أو مواقف بها نوع من الإجبار ,
01:29
that is in essence everything that has to do with politics,
24
71000
4000
التي هي لٌب كل شيئ له علاقة بالسياسة ,
01:33
much of what has to do with business,
25
75000
2000
أكثر مما لها علاقة بمصالح العمل ,
01:35
but sorry, if you're looking to speculate in the stock market,
26
77000
6000
لكن عفواً , إذا كنتم تضاربون في البورصة ,
01:41
I don't predict stock markets -- OK,
27
83000
2000
أنا لا أتوقع أسواق المال --حسناً ,
01:43
it's not going up any time really soon.
28
85000
3000
ليس في طريقها للصعود أي وقت قريباً .
01:46
But I'm not engaged in doing that.
29
88000
3000
لكني لست طرفاً في فعل ذلك .
01:49
I'm not engaged in predicting random number generators.
30
91000
3000
أنا لست طرفاً في تنبؤ مولدات الأرقام العشوائية ,
01:52
I actually get phone calls from people
31
94000
2000
في الحقيقة أتلقى مكالمات من أناس
01:54
who want to know what lottery numbers are going to win.
32
96000
3000
يريدون معرفة أية أرقام يانصيب ستكسب .
01:57
I don't have a clue.
33
99000
3000
ليس عندي أدني فكرة .
02:00
I engage in the use of game theory, game theory is a branch of mathematics
34
102000
4000
أنا ضالع في إستخدام نظرية المباريات , نظرية المباريات هي مجال من الرياضيات
02:04
and that means, sorry, that even in the study of politics,
35
106000
4000
وذلك يعني , آسف , حتي ذلك في دراسة السياسات ,
02:08
math has come into the picture.
36
110000
3000
الرياضيات أتت لتأخذ جزء من الصورة .
02:11
We can no longer pretend that we just speculate about politics,
37
113000
4000
لا نستطيع أن نتظاهر بأننا فقط نتوقع في السياسة ,
02:15
we need to look at this in a rigorous way.
38
117000
3000
نحتاج أن ننظر إلي ذلك بطريقة حذرة .
02:18
Now, what is game theory about?
39
120000
3000
الآن , عم ماذا تدور نظرية اللعبة ؟
02:21
It assumes that people are looking out for what's good for them.
40
123000
5000
عموماً يظهرأن الناس يبحثون عما هو جيد لهم .
02:26
That doesn't seem terribly shocking --
41
128000
2000
ذلك لا يعتبر صدمة كبيرة --
02:28
although it's controversial for a lot of people --
42
130000
2000
بالرغم من أن كثير من الناس تجدها مثيرة للجدل --
02:30
that we are self-interested.
43
132000
4000
أننا نعمل لمصلحتنا الشخصية .
02:34
In order to look out for what's best for them
44
136000
2000
لكي نبحث فيما هو أفضل لهم
02:36
or what they think is best for them,
45
138000
2000
أو ما الذي يعتقدوه أنه هو الأفضل لهم ,
02:38
people have values -- they identify what they want, and what they don't want.
46
140000
4000
الناس لها قيْم -- إنهم يعرفون ما يريدون , وما لا يريدون .
02:42
And they have beliefs about what other people want,
47
144000
3000
ولهم إعتقادات عن ماذا يريد الآخرين ,
02:45
and what other people don't want, how much power other people have,
48
147000
3000
وعن ما لا يريده الآخرين , ما هي مقدار قوة الآخرين ,
02:48
how much those people could get in the way of whatever it is that you want.
49
150000
4000
ماذا يستطيع أولئك الناس أن يحصلوا منك بالطريقة التي تريد بها حدوث ذلك .
02:52
And they face limitations, constraints,
50
154000
4000
وهم يواجهون حدود , عوائق ,
02:56
they may be weak, they may be located in the wrong part of the world,
51
158000
3000
من الممكن أن يكونوا ضعفاء , من الممكن أن يكونوا في الجزء الخطأ من العالم ,
02:59
they may be Einstein, stuck away farming
52
161000
3000
من الممكن أن يكونوا آينشتاين , معلق بعيداً في الزراعة
03:02
someplace in a rural village in India not being noticed,
53
164000
4000
في مكان ما كقرية نائية في الهند غير مُلاحظ ,
03:06
as was the case for Ramanujan for a long time,
54
168000
3000
كما كانت حال رامنوجان منذ زمن بعيد ,
03:09
a great mathematician but nobody noticed.
55
171000
3000
كرياضي عظيم لكن لم يلاحظه أحد .
03:12
Now who is rational?
56
174000
2000
الآن من هو عقلاني ؟
03:14
A lot of people are worried about what is rationality about?
57
176000
3000
كثير من الناس قلقة عن ماذا تكون العقلانية ؟
03:17
You know, what if people are rational?
58
179000
2000
الناس هم عقلانيين .
03:19
Mother Theresa, she was rational.
59
181000
3000
الأم تريسا , كانت عقلانية .
03:22
Terrorists, they're rational.
60
184000
4000
الإرهابيين , إنهم عقلانيين .
03:26
Pretty much everybody is rational.
61
188000
3000
يكاد يكون معظم الناس عقلانيين .
03:29
I think there are only two exceptions that I'm aware of --
62
191000
3000
أنا أعتقد أن هناك إستثنائين فقط علي علم بهما --
03:32
two-year-olds, they are not rational,
63
194000
2000
عمر سنتين , إنهم ليسوا عقلانيين ,
03:34
they have very fickle preferences,
64
196000
3000
لهم أفضليات متقلبة جداً .
03:37
they switch what they think all the time,
65
199000
2000
فإنهم يغيرون رأيهم طوال الوقت ,
03:39
and schizophrenics are probably not rational,
66
201000
3000
مرضى الشيزوفرنيا محتمل أنهم ليسوا عقلانيين ,
03:42
but pretty much everybody else is rational.
67
204000
2000
وعموماً تقريباً معظم الناس الآخرين عقلانيين .
03:44
That is, they are just trying to do
68
206000
2000
ذلك إنه , إنهم يحاولون فقط أن يفعلوا
03:46
what they think is in their own best interest.
69
208000
5000
ما يعتقدونه أنه في صالحهم الشخصي .
03:51
Now in order to work out what people are going to do
70
213000
2000
الآن لكي نفهم ماذا ينوي الناس أن يفعلوا
03:53
to pursue their interests,
71
215000
2000
ليحققوا أهدافهم ,
03:55
we have to think about who has influence in the world.
72
217000
2000
لابد لنا من التفكير من الذي له تأثير في العالم .
03:57
If you're trying to influence corporations to change their behavior,
73
219000
5000
إذا كنتم تحاولون التأثير علي بعض المؤسسات للتغيير من سلوكهم ,
04:02
with regard to producing pollutants,
74
224000
3000
فيما يتعلق بإنتاج الأشياء الملوثة ,
04:05
one approach, the common approach,
75
227000
2000
المقاربة الأولى , القاسم مشترك ,
04:07
is to exhort them to be better,
76
229000
2000
لتقنعهم وتحببهم ليكونوا أحسن ,
04:09
to explain to them what damage they're doing to the planet.
77
231000
3000
لتشرح لهم ما الأضرار التي يفعلوها للكوكب .
04:12
And many of you may have noticed that doesn't have
78
234000
2000
وكثير منكم ربما لاحظ أنه لم
04:14
as big an effect, as perhaps you would like it to have.
79
236000
4000
تؤثر تأثيراً كبيراً , كما أردتم أن يكون لها ,
04:18
But if you show them that it's in their interest,
80
240000
3000
لكن إذا أوضحت لهم أن ذلك سيعود بالفائدة لهم
04:21
then they're responsive.
81
243000
2000
عندها سيكون لهم إستجابة سريعة .
04:23
So, we have to work out who influences problems.
82
245000
3000
لذا , لابد لنا من أن نفهم و نعرف جيداً من يؤثر في المشكلات .
04:26
If we're looking at Iran, the president of the United States
83
248000
2000
إذا نظرنا إلي إيران , رئيس الولايات المتحدة
04:28
we would like to think, may have some influence --
84
250000
3000
نود أن نفكر , ربما له بعض التأثير --
04:31
certainly the president in Iran has some influence --
85
253000
4000
بالتأكيد الرئيس في إيران له بعض التأثير --
04:35
but we make a mistake if we just pay attention
86
257000
3000
لكننا نرتكب خطأ لو أننا إنتبهنا
04:38
to the person at the top of the power ladder
87
260000
3000
لذلك الشخص إلي علي قمة القوى الهرمية
04:41
because that person doesn't know much about Iran,
88
263000
3000
لأن ذلك الشخص لا يعرف الكثير عن إيران ,
04:44
or about energy policy,
89
266000
2000
أو عن قانون الطاقة ,
04:46
or about health care,
90
268000
2000
أو عن الرعاية الصحية ,
04:48
or about any particular policy.
91
270000
2000
أو عن أي خطة بالتحديد .
04:50
That person surrounds himself or herself with advisers.
92
272000
5000
ذلك الشخص يحيط نفسه أو نفسها بمجموعة من المستشارين .
04:55
If we're talking about national security problems,
93
277000
2000
لو أننا نتحدث عن مشاكل الأمن القومي ,
04:57
maybe it's the Secretary of State,
94
279000
2000
من المحتمل وزيرة الخارجية ,
04:59
maybe it's the Secretary of Defense,
95
281000
2000
أو ربما وزير الدفاع ,
05:01
the Director of National Intelligence,
96
283000
2000
أو مدير الإستخبارات الوطنية ,
05:03
maybe the ambassador to the United Nations, or somebody else
97
285000
2000
ربما السفير في الأمم المتحدة , أو شخص آخر
05:05
who they think is going to know more about the particular problem.
98
287000
4000
الذي نعتقد أنه يعرف مسبقاً أكثر عن مشكلة خاصة .
05:09
But let's face it, the Secretary of State doesn't know much about Iran.
99
291000
3000
لكن دعونا نواجه الأمر , وزير الخارجية لا يعرف كثيراً عن إيران .
05:12
The secretary of defense doesn't know much about Iran.
100
294000
3000
وزير الدفاع لا يعرف كثيراً عن إيران .
05:15
Each of those people in turn
101
297000
3000
كل واحد من أولئك الناس بدوره
05:18
has advisers who advise them,
102
300000
2000
له مستشارين يسدوا لهم النصح ,
05:20
so they can advise the president.
103
302000
3000
هكذا هم ينصحون الرئيس .
05:23
There are lots of people shaping decisions
104
305000
3000
هناك العديد من الناس يشكّلون القرارات
05:26
and so if we want to predict correctly
105
308000
2000
ولذا لو أردنا أن نتوقع بصورة صحيحة
05:28
we have to pay attention to everybody
106
310000
3000
لابد لنا أن ننتبه إلي كل المجموعة
05:31
who is trying to shape the outcome,
107
313000
2000
التي تحاول أن تُشكل الناتج ,
05:33
not just the people at the pinnacle
108
315000
3000
وليس فقط الناس في قمة
05:36
of the decision-making pyramid.
109
318000
4000
هرم صنع القرار .
05:40
Unfortunately, a lot of times we don't do that.
110
322000
2000
لسؤ الحظ , معظم الوقت نحن لانفعل ذلك .
05:42
There's a good reason that we don't do that,
111
324000
2000
هناك سبب جيد الذي يجعلنا لا نفعل ذلك ,
05:44
and there's a good reason that using game theory and computers,
112
326000
3000
وهناك سبب جيد لإستخدام نظرية المباريات و الكمبيوترات ,
05:47
we can overcome the limitation
113
329000
3000
نحن نستطيع أن نتعامل مع حدود
05:50
of just looking at a few people.
114
332000
2000
النظر إلي مجموعة قليلة من الناس .
05:52
Imagine a problem with just five decision-makers.
115
334000
4000
تخيل مشكلة مع خمسة من صناع القرار .
05:56
Imagine for example
116
338000
2000
تخيل علي سبيل المثال
05:58
that Sally over here,
117
340000
2000
تباغت هنا ,
06:00
wants to know what Harry, and Jane,
118
342000
3000
تريد أن تعرف ماذا الذي يفكر به هاري ,
06:03
and George and Frank are thinking,
119
345000
3000
وجين ,وجورج , و فرانك،
06:06
and sends messages to those people.
120
348000
2000
وأن تبعث برسائل إلي هؤلاء الناس .
06:08
Sally's giving her opinion to them,
121
350000
2000
سالي تعطي رأيها لهؤلاء الناس ,
06:10
and they're giving their opinion to Sally.
122
352000
3000
وهم يُعطوا رأيهم إلي سالي .
06:13
But Sally also wants to know
123
355000
2000
لكن سالي أيضا تريد أن تعرف
06:15
what Harry is saying to these three,
124
357000
3000
ماذا يقول هاري إلي هؤلاء الثلاثة ,
06:18
and what they're saying to Harry.
125
360000
2000
وماذا يقولون لهاري .
06:20
And Harry wants to know
126
362000
2000
وهاري يريد أن يعرف
06:22
what each of those people are saying to each other, and so on,
127
364000
3000
ماذا يقول كل من هؤلاء لبعضهما البعض , وهكذا ,
06:25
and Sally would like to know what Harry thinks those people are saying.
128
367000
3000
وسالي تود أن تعرف ماذا يعتقد هاري أن هؤلاء الناس يقولون .
06:28
That's a complicated problem; that's a lot to know.
129
370000
3000
تلك مشكلة معقدة , كثير من المعرفة .
06:31
With five decision-makers
130
373000
3000
مع خمس صناع قرار
06:34
there are a lot of linkages --
131
376000
2000
هناك الكثير من المتغيرات --
06:36
120, as a matter of fact,
132
378000
2000
120 في الحقيقة
06:38
if you remember your factorials.
133
380000
2000
إذا تذكرت عناصرك المكونة ( الأرقام السابقة ) .
06:40
Five factorial is 120.
134
382000
2000
خمسة متغيرات تكون 120 ( 54321) .
06:42
Now you may be surprised to know
135
384000
2000
ربما تفاجأ عندما تعرف
06:44
that smart people can keep 120 things straight
136
386000
3000
أن الناس الأذكياء يستطيعون الإحتفاظ ب 120 شيئ
06:47
in their head.
137
389000
2000
في عقلهم .
06:49
Suppose we double the number of influencers
138
391000
2000
بإفتراض أننا ضاعفنا رقم المتأثرين
06:51
from five to 10.
139
393000
2000
من خمسة إلي عشرة .
06:53
Does that mean we've doubled the number of pieces of information
140
395000
4000
هل ذلك معناه أننا ضاعفنا أعداد المعلومات (المتغيرات)
06:57
we need to know, from 120 to 240?
141
399000
2000
نحتاج أن نعرف , من 120 إلي 240 ؟
06:59
No. How about 10 times?
142
401000
2000
لا , ماذا عن 10 أضعاف ؟
07:01
To 1,200? No.
143
403000
3000
إلي 1,200 ? عدد
07:04
We've increased it to 3.6 million.
144
406000
3000
لقد قمنا بزيادتها إلي 3,6 مليون .
07:07
Nobody can keep that straight in their head.
145
409000
2000
لا يستطيع أحد أن يحتفظ بهذا العدد في عقله بصورة طبيعية .
07:09
But computers,
146
411000
3000
لكن الكمبيوترات ,
07:12
they can. They don't need coffee breaks,
147
414000
3000
يستطيعون . إنهم لا يحتاجون راحة أثنا العمل ,
07:15
they don't need vacations,
148
417000
3000
أنهم لا يحتاجون أجازات ,
07:18
they don't need to go to sleep at night,
149
420000
2000
إنهم لا يحتاجون الذهاب للنوم في الليل ,
07:20
they don't ask for raises either.
150
422000
3000
إنهم أيضا لا يسألون زيادة الأجر .
07:23
They can keep this information straight
151
425000
2000
إنهم يستطيعون الإحتفاظ بهذه المعلومات كاملة
07:25
and that means that we can process the information.
152
427000
3000
وذلك يعني أننا نستطيع التعامل مع هذه المعلومات .
07:28
So I'm going to talk to you about how to process it,
153
430000
2000
لذا أنا سأتحدث إليكم عن كيفية التعامل مع هذه المعلومات ,
07:30
and I'm going to give you some examples out of Iran,
154
432000
3000
وسأعطيكم أيضاً بعض الأمثلة عن إيران ,
07:33
and you're going to be wondering,
155
435000
2000
وستبدون دهشتكم ,
07:35
"Why should we listen to this guy?
156
437000
2000
"لماذا علينا أن نستمع إلي هذا الرجل ؟ "
07:37
Why should we believe what he's saying?"
157
439000
3000
" لماذا علينا أن نصدق ما يقول ؟ "
07:40
So I'm going to show you a factoid.
158
442000
4000
سأعرض عليكم عرض سيعجبكم .
07:44
This is an assessment by the Central Intelligence Agency
159
446000
3000
هذا تقرير أو رأي المخابرات المركزية الأمريكية (CIA)
07:47
of the percentage of time
160
449000
2000
عن نسبة الوقت
07:49
that the model I'm talking about
161
451000
2000
للطريقة التي أتحدث عنها
07:51
is right in predicting things whose outcome is not yet known,
162
453000
3000
هي صحيحة في توقع الأشياء التي لم تُعرف نتائجها بعد ,
07:54
when the experts who provided the data inputs
163
456000
4000
عندما يعطي الخبراء مدخلات المعلومات
07:58
got it wrong.
164
460000
2000
بطريقة خاطئة .
08:00
That's not my claim, that's a CIA claim -- you can read it,
165
462000
3000
ذلك ليس إدعائي , إنه إدعاء CIA -- تستطيعون قرأته ,
08:03
it was declassified a while ago. You can read it in a volume edited by
166
465000
3000
تم التصريح بها مؤخراً . تستطيعون قرائته في كتاب محرراً للكاتب
08:06
H. Bradford Westerfield, Yale University Press.
167
468000
3000
هولت برادفورد وسترفيلد , إصدار جامعة يال .
08:09
So, what do we need to know
168
471000
2000
لذا , ماذا نحتاج أن نعرف
08:11
in order to predict?
169
473000
2000
لكي نتوقع ؟
08:13
You may be surprised to find out we don't need to know very much.
170
475000
3000
لعلكم تندهشون عندما تعرفون أننا لا نحتاج أن نعرف الكثير .
08:16
We do need to know who has a stake
171
478000
3000
نحن نحتاج أن نعرف من الذي يشارك
08:19
in trying to shape the outcome of a decision.
172
481000
5000
في محاولة صنع و إخراج أي قرار .
08:24
We need to know what they say they want,
173
486000
3000
نحتاج أن نعرف ما الذي يقولوا أنهم يريدونه ,
08:27
not what they want in their heart of hearts,
174
489000
3000
ليس الذي يريدونه في أعماق قلوبهم ,
08:30
not what they think they can get,
175
492000
2000
ليس الذي يعتقدون أنهم يستطيعوا أن يحصلوا عليه ,
08:32
but what they say they want, because that is a strategically chosen position,
176
494000
3000
لكن ما يقولوا أنهم يريدونه , لأن ذلك هو موقف إستراتيجي مختار ,
08:35
and we can work backwards from that
177
497000
2000
ونستطيع أن نعمل في إتجاهنا من ذلك
08:37
to draw inferences about important features of their decision-making.
178
499000
4000
برسم إستنتاجات عن أهم أفكارهم في صنع قرارهم .
08:41
We need to know how focused they are
179
503000
2000
نحتاج أن نعرف كيف يركزون
08:43
on the problem at hand.
180
505000
2000
علي المشكلة التي في متناول أيديهم .
08:45
That is, how willing are they to drop what they're doing when the issue comes up,
181
507000
3000
ذلك يكون , بكيفية إستعدادهم للتخلي عن شيئ يفعلونه عندما يتفاوضون علي حل المشكلة ,
08:48
and attend to it instead of something else that's on their plate --
182
510000
4000
وملاحظته بدلا من شيئ آخر يكون في تصورهم --
08:52
how big a deal is it to them?
183
514000
2000
ما مقدار كبر حجم الصفقة بالنسبة لهم ؟
08:54
And how much clout could they bring to bear
184
516000
3000
ما مقدار الِثقل أو التأثير الذي يمكن أن يحضروه ليؤخذ في الإعتبار
08:57
if they chose to engage on the issue?
185
519000
5000
في حالة ما إذا إختاروا أن يعملوا علي المشكلة .
09:02
If we know those things
186
524000
2000
إذا عرفنا تلك الأشياء
09:04
we can predict their behavior by assuming that everybody
187
526000
3000
نستطيع أن نتوقع سلوكهم بإفتراض أن كل المجموعة
09:07
cares about two things on any decision.
188
529000
5000
تهتم بشيئين فقط عند إتخاذ أي قرار .
09:12
They care about the outcome. They'd like an outcome as close to
189
534000
2000
إنهم يهتمون بالنتائج . يرغبون أن تكون مجريات الأمور ونتائجها قريبة
09:14
what they are interested in as possible.
190
536000
3000
من ما يفكرون بشأنه , علي قدر المستطاع .
09:17
They're careerists, they also care about getting credit --
191
539000
3000
إن لهم ثقة في أنفسهم , أيضاً يهتمون بالحصول علي نتائج --
09:20
there's ego involvement,
192
542000
2000
هناك ذاتية في الموضوع ,
09:22
they want to be seen as important in shaping the outcome,
193
544000
4000
إنهم يريدون أن يظهروا كأشخاص مهمين في تشكيل النتائج ,
09:26
or as important, if it's their druthers, to block an outcome.
194
548000
5000
كأشخاص من الأهمية ، بحيث أن دورهم، هو عدم الوصول إلي نتائج .
09:31
And so we have to figure out how they balance those two things.
195
553000
3000
وهكذا نستطيع أن نستنتج كيف يقوموا بموازنة شيئين .
09:34
Different people trade off
196
556000
2000
أناس مختلفة تتفاوض
09:36
between standing by their outcome,
197
558000
3000
بين التمسك بالنتائج المرجوة ,
09:39
faithfully holding to it, going down in a blaze of glory,
198
561000
3000
مؤمنين بها تماماً , منحدرين إلي الإشتياق للمجد ,
09:42
or giving it up, putting their finger in the wind,
199
564000
3000
أو متخلين عنه , واضعين أصبعهم في مهب الريح ,
09:45
and doing whatever they think is going to be a winning position.
200
567000
3000
فاعلين أياً كان في إعتقادهم سوف يقودهم إلي موقف فائز .
09:48
Most people fall in between, and if we can work out where they fall
201
570000
3000
معظم الناس تسقط بين المنطقتين , وإذا درسنا أين سقطوا بالفعل
09:51
we can work out how to negotiate with them
202
573000
2000
نستطيع أن نحسب بالضبط كيف نتفاوض معهم
09:53
to change their behavior.
203
575000
2000
لتغيير سلوكهم .
09:55
So with just that little bit of input
204
577000
3000
لذا مع شيئ بسيط من المدخلات
09:58
we can work out what the choices are that people have,
205
580000
3000
نستطيع أن نحسب بالضبط ماذا يملك هؤلاء الناس من إختيارات ,
10:01
what the chances are that they're willing to take,
206
583000
3000
ما هي إختياراتهم التي سوف يأخذونها أو يقبلوها ,
10:04
what they're after, what they value, what they want,
207
586000
3000
ما الذي يسعون ورائه , ما الذي يقدرونه بالضبط , ما الذي يريدونه ,
10:07
and what they believe about other people.
208
589000
3000
وما الذي يعرفونه عن الناس الآخرين .
10:10
You might notice what we don't need to know:
209
592000
4000
من الممكن أن تلاحظ ما لا تحتاج أن تعرفه ,
10:14
there's no history in here.
210
596000
2000
لا مكان للتاريخ هنا .
10:16
How they got to where they are
211
598000
2000
كيفية وصولهم إلي حيث مكانهم
10:18
may be important in shaping the input information,
212
600000
2000
ربما هي أهم في تشكيل المدخلات المعلوماتية ,
10:20
but once we know where they are
213
602000
2000
لكن بمجرد معرفة أين يقفون
10:22
we're worried about where they're going to be headed in the future.
214
604000
3000
فنحن نقلق من كيفية توجه تفكيرهم في المستقبل .
10:25
How they got there turns out not to be terribly critical in predicting.
215
607000
4000
كيف وصلوا إلي تلك النقطة يجعله ليس من الصعوبة الحرجة في التنبؤ .
10:29
I remind you of that 90 percent accuracy rate.
216
611000
4000
أنا أُذكركم بتلك النسبة 90 % في معدل الدقة .
10:33
So where are we going to get this information?
217
615000
2000
هكذا ماذا نفعل لنأتي بتلك المعلومات ؟
10:35
We can get this information
218
617000
3000
نستطيع أن نأتي بهذه المعلومات
10:38
from the Internet, from The Economist,
219
620000
3000
من الإنترنت , من مجلة الإقتصادي ,
10:41
The Financial Times, The New York Times,
220
623000
3000
جريدة الفاينانشال تايمز , النيويورك تايمز ,
10:44
U.S. News and World Report, lots of sources like that,
221
626000
3000
أخبار الولايات المتحدة و تقرير العالم , كثير من هذه المصادر ,
10:47
or we can get it from asking experts
222
629000
2000
أو نستطيع أن نسأل الخبراء عنها
10:49
who spend their lives studying places and problems,
223
631000
3000
الذين يقضون حياتهم في دراسة الأماكن و المشاكل ,
10:52
because those experts know this information.
224
634000
3000
لأن هؤلاء الخبراء يعرفون هذه المعلومات .
10:55
If they don't know, who are the people trying to influence the decision,
225
637000
3000
لو لم يكن هؤلاء يعرفون , الذين يحاولوا أن يؤثرون علي القرار ,
10:58
how much clout do they have,
226
640000
2000
ما هي سلطتهم الفعلية ,
11:00
how much they care about this issue, and what do they say they want,
227
642000
3000
ما مقدار إهتمامهم بتلك المشكلة , وما الذي يقولوا أنهم يريدونه ,
11:03
are they experts? That's what it means to be an expert,
228
645000
3000
هل هم خبراء ؟ ذلك ما معناه أن تكون خبيراً .
11:06
that's the basic stuff an expert needs to know.
229
648000
4000
ذلك الشيئ الأساسي الذي يحتاج أن يعرفه الخبير .
11:10
Alright, lets turn to Iran.
230
652000
2000
مضبوط , دعونا نذهب إلي إيران .
11:12
Let me make three important predictions --
231
654000
3000
دعوني أقدم لكم ثلاثة تنبؤات هامة --
11:15
you can check this out, time will tell.
232
657000
3000
تستطيعون أن تختبروها بأنفسكم , الزمن سوف يشهد .
11:18
What is Iran going to do about its nuclear weapons program?
233
660000
8000
ماذا سوف تفعل إيران بمشروعها برنامج السلاح النووي ؟
11:26
How secure is the theocratic regime in Iran?
234
668000
3000
ما مدي أمنية نظام الملالي الإيراني ؟
11:29
What's its future?
235
671000
2000
ما هو مستقبله ؟
11:31
And everybody's best friend,
236
673000
3000
وصديق الكل ,
11:34
Ahmadinejad. How are things going for him?
237
676000
3000
أحمدي- نِجاد . كيف تسير أموره ؟
11:37
How are things going to be working out for him in the next year or two?
238
679000
6000
كيف سوف تسير أموره خلال العام أو العامين التالين ؟
11:43
You take a look at this, this is not based on statistics.
239
685000
3000
إذا نظرت إلي هذا , إنه ليس إعتماداً علي إحصائيات .
11:46
I want to be very clear here. I'm not projecting some past data into the future.
240
688000
5000
أنا أريد أن أكون واضح تماماً هنا , فأنا لا أحسب بعض الحسابات من معلومات قديمة للمستقبل .
11:51
I've taken inputs on positions and so forth,
241
693000
3000
فقد إتخذت بعض المدخلات علي المواقف و هكذا دواليك ,
11:54
run it through a computer model
242
696000
2000
وجمعتها خلال برنامج كومبيوتر
11:56
that had simulated the dynamics of interaction,
243
698000
3000
التي بدورها قد حفزت ديناميكية التفاعل ,
11:59
and these are the simulated dynamics,
244
701000
2000
وهذه هي الديناميكيات المحفزة ,
12:01
the predictions about the path of policy.
245
703000
3000
التنبؤات حول مسار السياسة .
12:04
So you can see here on the vertical axis,
246
706000
3000
لذا يمكنكم أن تروا هنا في الإسقاطات العمودية ,
12:07
I haven't shown it all the way down to zero,
247
709000
2000
لم أُظهرها كلها في تناقص إلي الصفر ,
12:09
there are lots of other options, but here I'm just showing you the prediction,
248
711000
3000
هناك الكثير من الإحتمالات , لكنني هنا أنا أُظهر لكم التوقعات فقط ,
12:12
so I've narrowed the scale.
249
714000
2000
لذا فقد ضيقت التسلسل ,
12:14
Up at the top of the axis, "Build the Bomb."
250
716000
3000
ففي قمة المحور , " بناء القنبلة. "
12:17
At 130, we start somewhere above 130,
251
719000
4000
عند 130 , نبدأ تقريباً فوق 130 ,
12:21
between building a bomb, and making enough weapons-grade fuel
252
723000
3000
بين بناء القنبلة , والنجاح في صنع وقود أسلحة نووية كافية
12:24
so that you could build a bomb.
253
726000
2000
عندئذ يمكنكم إختيار بناء القنبلة .
12:26
That's where, according to my analyses,
254
728000
3000
ذلك يتم عندما , تبعاً لتحليلاتي ,
12:29
the Iranians were at the beginning of this year.
255
731000
3000
فالإيرانيين كانوا كذلك في بداية هذا العام .
12:32
And then the model makes predictions down the road.
256
734000
3000
والصورة توضح أن التوقعات في إنخفاض طوال الطريق ,
12:35
At 115 they would only produce enough weapons grade fuel
257
737000
4000
عند 115 قد ينجحون فقط في صنع وقود للأسلحة النووية
12:39
to show that they know how, but they wouldn't build a weapon:
258
741000
2000
ليظهروا أنهم فعلا يعرفون كيف , لكنهم لن يبنوا السلاح ,
12:41
they would build a research quantity.
259
743000
2000
إنهم ممكن أن يبنوا كمية من الأبحاث .
12:43
It would achieve some national pride,
260
745000
2000
بهدف تحقيق بعض الكرامة الوطنية ,
12:45
but not go ahead and build a weapon.
261
747000
3000
لكن ليست في الطريق لبناء سلاح .
12:48
And down at 100 they would build civilian nuclear energy,
262
750000
2000
وفي الأسفل عند 100 يستطيعون بناء طاقة نووية سلمية ,
12:50
which is what they say is their objective.
263
752000
4000
الذي هو ما يقولون أنه هدفهم .
12:54
The yellow line shows us the most likely path.
264
756000
3000
الخط الإصفر يُظهر لنا المسار في أغلب الظن .
12:57
The yellow line includes an analysis
265
759000
1000
الخط الإصفر يحمل في طياته تحليل
12:58
of 87 decision makers in Iran,
266
760000
3000
87 صانع قرار في إيران ,
13:01
and a vast number of outside influencers
267
763000
3000
عدد ليس بالقليل من المؤثرين الخارجيين
13:04
trying to pressure Iran into changing its behavior,
268
766000
3000
محاولين حث إيران علي تغيير سلوكها ,
13:07
various players in the United States, and Egypt,
269
769000
3000
جهات مختلفة في الولايات المتحدة , و مصر ,
13:10
and Saudi Arabia, and Russia, European Union,
270
772000
2000
والسعودية , وروسيا , الإتحاد الأوربي ,
13:12
Japan, so on and so forth.
271
774000
2000
اليابان , وغيرهم .
13:14
The white line reproduces the analysis
272
776000
4000
الخط الأبيض يعيد إظهار التحليل
13:18
if the international environment
273
780000
2000
لو أن المجتمع الدولي
13:20
just left Iran to make its own internal decisions,
274
782000
3000
فقط ترك إيران تتخذ قراراتها الداخلية ,
13:23
under its own domestic political pressures.
275
785000
2000
تحت الضغوط السياسية الداخلية الخاصة بها --
13:25
That's not going to be happening,
276
787000
2000
ذاك لن يحدث --
13:27
but you can see that the line comes down faster
277
789000
4000
لكنكم تستطيعون أن تروا الخط ينحدر إلي أسفل
13:31
if they're not put under international pressure,
278
793000
3000
لو لم يكونوا تحت ضغط دولي ,
13:34
if they're allowed to pursue their own devices.
279
796000
2000
إذا سُمح لهم للوصول إلي تحقيق أهدافهم .
13:36
But in any event, by the end of this year,
280
798000
3000
لكن في أية حدث , بنهاية هذا العام ,
13:39
beginning of next year, we get to a stable equilibrium outcome.
281
801000
3000
وبداية العام القادم , سنحصل علي نتائج متوازنة ومستقرة .
13:42
And that equilibrium is not what the United States would like,
282
804000
4000
وهذا الإستقرار ليس ما توده الولايات المتحدة ,
13:46
but it's probably an equilibrium that the United States can live with,
283
808000
3000
لكنه علي ما أعتقد توازن تستطيع الولايات المتحدة التعايش معه ,
13:49
and that a lot of others can live with.
284
811000
2000
وكثير من الآخرين أيضا يستطيع أن يتعايش مع ذلك .
13:51
And that is that Iran will achieve that nationalist pride
285
813000
4000
ألا وهو أن إيران سوف تحقق ذلك الفخر القومي
13:55
by making enough weapons-grade fuel, through research,
286
817000
4000
بصنع ما يكفي من الوقود النووي , عبر الأبحاث ,
13:59
so that they could show that they know how to make weapons-grade fuel,
287
821000
4000
وبذلك يظهروا أنهم يعرفون كيف يصنعون وقود صالح للإستخدام النووي ,
14:03
but not enough to actually build a bomb.
288
825000
5000
لكن ليس كافياً في الحقيقة لبناء قنبلة نووية .
14:08
How is this happening?
289
830000
2000
كيف يحدث ذلك ؟
14:10
Over here you can see this is the distribution
290
832000
4000
هنا ترون هذا التوزيع
14:14
of power in favor of civilian nuclear energy today,
291
836000
5000
للقوى لصالح الطاقة النووية السلمية اليوم ,
14:19
this is what that power block is predicted to be like
292
841000
3000
هذا ما هو متوقع أن تكون عليها كتلة قابليتهم للتصنيع
14:22
by the late parts of 2010, early parts of 2011.
293
844000
6000
بنهاية عام 2010 , أو بداية 2011 .
14:28
Just about nobody supports research on weapons-grade fuel today,
294
850000
4000
تقريباً لا أحد يدعم البحث عن وقود أسلحة نووية اليوم ,
14:32
but by 2011 that gets to be a big block,
295
854000
3000
لكن في 2011 ذلك سيكون كتلة كبيرة ,
14:35
and you put these two together, that's the controlling influence in Iran.
296
857000
4000
ولو وضعتم هذين الإثنين معاً , سيكون ذلك قوة التأثير علي إيران .
14:39
Out here today, there are a bunch of people --
297
861000
3000
اليوم هنا , الكثير من الناس --
14:42
Ahmadinejad for example --
298
864000
2000
أحمدي نجاد كمثال --
14:44
who would like not only to build a bomb,
299
866000
2000
الذي ليس فقط يود أن يبني قنبلة نووية ,
14:46
but test a bomb.
300
868000
2000
لكن يختبرها .
14:48
That power disappears completely;
301
870000
2000
تلك القوة تتلاشي نهائياً ,
14:50
nobody supports that by 2011.
302
872000
3000
بالوصول إلي 2011 لن يكون هناك من يدعمه .
14:53
These guys are all shrinking,
303
875000
2000
هؤلاء الرجال يتناقصون ,
14:55
the power is all drifting out here,
304
877000
3000
كل القوي تغير من موقفها هنا
14:58
so the outcome is going to be the weapons-grade fuel.
305
880000
3000
لذا فالناتج النهائي سيكون وقود الأسلحة النووي .
15:01
Who are the winners and who are the losers in Iran?
306
883000
3000
من هم الفائزون و من هم الخاسرون في إيران ؟
15:04
Take a look at these guys, they're growing in power,
307
886000
3000
أنظروا إلي هؤلاء الرجال , إن قوتهم تزداد ,
15:07
and by the way, this was done a while ago
308
889000
3000
وبالمناسبة , حدث ذلك من فترة قريبة
15:10
before the current economic crisis,
309
892000
2000
قبل الازمة المالية الحالية
15:12
and that's probably going to get steeper.
310
894000
2000
وذلك الموقف من المحتمل أن يزداد إنحداراً .
15:14
These folks are the moneyed interests in Iran,
311
896000
2000
هؤلاء الناس هم ذو المصالح في إيران ,
15:16
the bankers, the oil people, the bazaaries.
312
898000
4000
مجموعات البنوك , مجموعات البترول , أصحاب الأسواق ,
15:20
They are growing in political clout,
313
902000
3000
إنهم يزدادون في قوتهم أو في تأثيرهم السياسي ,
15:23
as the mullahs are isolating themselves --
314
905000
3000
في المقابل الملالي عزلوا أنفسهم --
15:26
with the exception of one group of mullahs,
315
908000
2000
مع إستثناء مجموعة واحدة من الملالي ,
15:28
who are not well known to Americans.
316
910000
2000
ليست معروفة جيداً للأمريكين .
15:30
That's this line here, growing in power,
317
912000
2000
الذي يمثله هذا الخط هنا , قوتهم آخذه في الزيادة ,
15:32
these are what the Iranians call the quietists.
318
914000
4000
الذين يسمونهم الإيرانيون المتصوفة ( بعض الفلاسفة ) .
15:36
These are the Ayatollahs, mostly based in Qom,
319
918000
3000
الذين يتبعون آية الله , متمركزين في قم ,
15:39
who have great clout in the religious community,
320
921000
4000
الذين لهم تأثير كبير في المجتمع الديني ,
15:43
have been quiet on politics and are going to be getting louder,
321
925000
3000
لهم تدخل كبير في السياسة وفي طريقهم ليكونوا ذوي نفوذ أكبر ,
15:46
because they see Iran going in an unhealthy direction,
322
928000
2000
لأنهم يرون إيران تسير في طريق غيرسليم ,
15:48
a direction contrary
323
930000
2000
إتجاه متعارض
15:50
to what Khomeini had in mind.
324
932000
4000
لما كان يرسمه الخوميني في عقله .
15:54
Here is Mr. Ahmadinejad.
325
936000
2000
هنا السيد أحمد نجاد .
15:56
Two things to notice: he's getting weaker,
326
938000
3000
نلاحظ شيئين , أنه في طريقه ليكون أضعف ,
15:59
and while he gets a lot of attention in the United States,
327
941000
2000
بينما يأخذ الكثير من الإهتمام في الولايات المتحدة ,
16:01
he is not a major player in Iran.
328
943000
2000
فهو ليس لاعب أساسي في إيران ,
16:03
He is on the way down.
329
945000
2000
إنه في طريقه ليسقط .
16:05
OK, so I'd like you to take a little away from this.
330
947000
4000
حسناً , إذا أود أن أبعدكم قليلاً عن هذا .
16:09
Everything is not predictable: the stock market
331
951000
2000
ليس كل شيئ قابل للتوقع , البورصة
16:11
is, at least for me, not predictable,
332
953000
3000
ممكن , علي الأقل بالنسبة لي , لا يمكن توقعها ,
16:14
but most complicated negotiations are predictable.
333
956000
5000
لكن معظم المفاوضات المعقدة قابلة للتوقع .
16:19
Again, whether we're talking health policy, education,
334
961000
4000
مرة أخري , أيا كان نحن بصدده تأمين صحي , تعليم ,
16:23
environment, energy,
335
965000
3000
البيئة , الطاقة ,
16:26
litigation, mergers,
336
968000
2000
نظام القضاة , إندماج الشركات ,
16:28
all of these are complicated problems
337
970000
2000
كل هذه مشكلات معقدة
16:30
that are predictable,
338
972000
2000
قابلة للتوقع ,
16:32
that this sort of technology can be applied to.
339
974000
4000
وقابلة لتطبيق هذا النوع من التكنولوجيا عليها .
16:36
And the reason that being able to predict those things is important,
340
978000
5000
والسبب في أن القدرة علي توقع هذه الأشياء هامه ,
16:41
is not just because you might run a hedge fund and make money off of it,
341
983000
3000
ليس هو لأنكم ممكن أن تحدوا خسائركم وتهربوا في الوقت الصحيح ,
16:44
but because if you can predict what people will do,
342
986000
3000
لكن لأنكم إذا إستطعتم أن تتوقعوا ماذا سيفعل الناس ,
16:47
you can engineer what they will do.
343
989000
3000
تستطيعون أن تخططوا جيداً ماذا ستفعلون .
16:50
And if you engineer what they do you can change the world,
344
992000
2000
وإذا إستطعتم أن تخططوا ماذا سيفعل الآخرون عندها تستطيعون أن تغيروا العالم ,
16:52
you can get a better result.
345
994000
2000
تستطيعون أن تحصلوا علي نتيجة أفضل .
16:54
I would like to leave you with one thought, which is
346
996000
3000
أود أن أترككم مع خاطرة واحدة ,وهي
16:57
for me, the dominant theme of this gathering,
347
999000
5000
بالنسبة لي , السمة السائدة لهذا التجمع ,
17:02
and is the dominant theme of this way of thinking about the world.
348
1004000
3000
والسمة السائدة لهذه الطريقة من التفكير في العالم .
17:05
When people say to you,
349
1007000
3000
عندما يقول لكم الناس ,
17:08
"That's impossible,"
350
1010000
2000
" ذلك مستحيل , "
17:10
you say back to them,
351
1012000
2000
تستطيعون أن تردوا عليهم ,
17:12
"When you say 'That's impossible,'
352
1014000
2000
" عندما تقولون أن ذلك مستحيل ,
17:14
you're confused with,
353
1016000
2000
فإن الأمر يختلط لكم مع ,
17:16
'I don't know how to do it.'"
354
1018000
3000
أنا لا أعرف كيف أفعل ذلك . "
17:19
Thank you.
355
1021000
2000
أشكركم .
17:21
(Applause)
356
1023000
4000
( تصفيق )
17:25
Chris Anderson: One question for you.
357
1027000
2000
كريس آندرسون : سؤال واحد لك .
17:27
That was fascinating.
358
1029000
3000
كان هذا أكثر من رائع .
17:30
I love that you put it out there.
359
1032000
3000
أحب كونك أوضحت ذلك علانية .
17:33
I got very nervous halfway through the talk though,
360
1035000
2000
كنت عصبي جداً خلال منتصف الحديث مستغرباً ,
17:35
just panicking whether you'd included in your model, the possibility that
361
1037000
3000
خائفاً من أن يتضمن نموذجك , أن إحتمالية
17:38
putting this prediction out there might change the result.
362
1040000
4000
توضيح هذا التنبوء علناً يُمكن أن يغير النتيجة .
17:42
We've got 800 people in Tehran who watch TEDTalks.
363
1044000
3000
هناك 800 مشاهد معنا في طهران يشاهدون أحاديث TED .
17:45
Bruce Bueno de Mesquita: I've thought about that,
364
1047000
2000
بروس بوينو : كان ذلك في بالي ,
17:47
and since I've done a lot of work for the intelligence community,
365
1049000
4000
حيث أنني قد عملت كثير من العمل لمجتمع الإستخبارات ,
17:51
they've also pondered that.
366
1053000
2000
هم أيضا فكروا جيداً في ذلك .
17:53
It would be a good thing if
367
1055000
3000
إنه ليكون شيئ جيداً إذا
17:56
people paid more attention, took seriously,
368
1058000
3000
إنتبهت الناس أكثر , أخذت الأمور بجدية ,
17:59
and engaged in the same sorts of calculations,
369
1061000
2000
وتعمل علي تطبيق هذا النوع من الحسابات ,
18:01
because it would change things. But it would change things in two beneficial ways.
370
1063000
4000
لأن ذلك يغير الأشياء . لكن يمكن تغييرها بطريقتين مفيدتين .
18:05
It would hasten how quickly people arrive at an agreement,
371
1067000
6000
تسهْل وتسرْع كيفية وصول الناس إلي إتفاقات ,
18:11
and so it would save everybody a lot of grief and time.
372
1073000
3000
وهكذا ممكن أن توفر للكل الكثير من الوقت عديم الفائدة .
18:14
And, it would arrive at an agreement that everybody was happy with,
373
1076000
4000
و , تصل إلي إتفاقية الكل سعيد معها ,
18:18
without having to manipulate them so much --
374
1080000
3000
بدون داعي إلي مناورتهم كثيراً --
18:21
which is basically what I do, I manipulate them.
375
1083000
3000
الذي أساساً أفعله أنا , أخدعهم .
18:24
So it would be a good thing.
376
1086000
2000
لذا يكون شيئاً جيداً .
18:26
CA: So you're kind of trying to say, "People of Iran, this is your destiny, lets go there."
377
1088000
4000
كريس آندرسون : لطف منك محاولة قولك , " الناس في إيران , هذا قدرك , دعنا نذهب إلي هناك ."
18:30
BBM: Well, people of Iran, this is what many of you are going to evolve to want,
378
1092000
6000
بروس بوينو : حسناً , إلى الإيرانيين , هذا هو ما يرغب الكثيرون منكم لأن يتطور معه ,
18:36
and we could get there a lot sooner,
379
1098000
2000
ونستطيع أن نصل إلي ذلك أسرع ,
18:38
and you would suffer a lot less trouble from economic sanctions,
380
1100000
3000
وأنكم قد تكونون في حالة معاناة أقل من العقوبات الإقتصادية ,
18:41
and we would suffer a lot less fear of the use of military force on our end,
381
1103000
6000
وأننا لسوف تقل معاناتنا كثيراً خوفاً من الإستخدام العسكري في النهاية ,
18:47
and the world would be a better place.
382
1109000
2000
والعالم يمكن أن يكون مكان أفضل .
18:49
CA: Here's hoping they hear it that way. Thank you very much Bruce.
383
1111000
3000
آندرسون : هذا أمل يسمعوه بهذه الطريقة . أشكرك كثيراً بروس .
18:52
BBM: Thank you.
384
1114000
2000
بروس بوينو : شكراً لك .
18:54
(Applause)
385
1116000
5000
( تصفيق )
ABOUT THE SPEAKER
Bruce Bueno de Mesquita - Political scientistA consultant to the CIA and the Department of Defense, Bruce Bueno de Mesquita has built an intricate computer model that can predict the outcomes of international conflicts with bewildering accuracy.
Why you should listen
Every motive has a number, says Bruce Bueno de Mesquita. A specialist in foreign policy, international relations and state building, he is also a leading -- if controversial -- scholar of rational choice theory, which says math underlies the nation-scale consequences of individuals acting for personal benefit. He created forecasting technology that has, time and again, exceeded the accuracy of old-school analysis, even with thorny quarrels charged by obscure contenders, and often against odds. (One example: He called the second Intifada two years in advance.)
Bueno de Mesquita's company, Mesquita & Roundell, sells his system's predictions and analysis to influential government and private institutions that need heads-ups on policy. He teaches at NYU and is a senior fellow at the Hoover Institution.
Bruce Bueno de Mesquita | Speaker | TED.com