TED2012
Jean-Baptiste Michel: The mathematics of history
ז'אן-באטיסט מישל: המתמטיקה שבהיסטוריה
Filmed:
Readability: 4.3
1,279,350 views
מה יכולה המתמטיקה לספר על ההסטוריה? על פי עמית TED, ז'אן-באטיסט מישל, די הרבה. משינויים בשפה למידת הקטלניות של מלחמות, הוא מראה כיצד ההסטוריה הדיגיטלית רק מתחילה לגלות תבניות עומק.
Jean-Baptiste Michel - Data researcher
Jean-Baptiste Michel looks at how we can use large volumes of data to better understand our world. Full bio
Jean-Baptiste Michel looks at how we can use large volumes of data to better understand our world. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
So it turns out that mathematics is a very powerful language.
0
0
3671
אז מסתבר שמתמטיקה היא שפה חזקה מאד.
00:19
It has generated considerable insight in physics,
1
3671
2312
היא יצרה הבנה משמעותית בפיסיקה,
00:21
in biology and economics,
2
5983
2100
בביולוגיה ובכלכלה,
00:23
but not that much in the humanities and in history.
3
8083
2817
אבל לא כל כך הרבה במקצועות ההומניים ובהסטוריה.
00:26
I think there's a belief that it's just impossible,
4
10900
2283
אני חושב שקיימת אמונה שזה פשוט בלתי אפשרי,
00:29
that you cannot quantify the doings of mankind,
5
13183
2646
שאי אפשר לכמת את מעשי האנושות,
00:31
that you cannot measure history.
6
15829
2519
שאי אפשר למדוד את ההסטוריה.
00:34
But I don't think that's right.
7
18348
1527
אבל אני לא חושב שזה נכון.
00:35
I want to show you a couple of examples why.
8
19875
2042
אני רוצה להראות לכם כמה דוגמאות למה.
00:37
So my collaborator Erez and I were considering the following fact:
9
21917
2958
אז השותף שלי ארז ואני שקלנו את העובדה הבאה:
00:40
that two kings separated by centuries
10
24875
2729
ששני מלכים מופרדים במאות שנים
00:43
will speak a very different language.
11
27604
1767
ידברו בשפה ממש שונה.
00:45
That's a powerful historical force.
12
29371
2304
זה כוח הסטורי ממש חזק.
00:47
So the king of England, Alfred the Great,
13
31675
1773
אז מלך אנגליה, אלפרד הגדול,
00:49
will use a vocabulary and grammar
14
33448
1640
ישתמש באוצר מילים ותחביר
00:50
that is quite different from the king of hip hop, Jay-Z.
15
35088
3700
שמאוד שונים ממלך ההיפ הופ, ג'יי-זי.
00:54
(Laughter)
16
38788
1666
(צחוק)
00:56
Now it's just the way it is.
17
40454
2171
עכשיו זה פשוט כך.
00:58
Language changes over time, and it's a powerful force.
18
42625
2292
השפה משתנה לאורך השנים, וזה כוח חזק.
01:00
So Erez and I wanted to know more about that.
19
44917
2287
אז ארז ואני רצינו לדעת יותר על זה.
01:03
So we paid attention to a particular grammatical rule, past-tense conjugation.
20
47204
3657
אז שמנו לב לחוק דקדוקי מסויים, הטיה בלשון עבר.
01:06
So you just add "ed" to a verb at the end to signify the past.
21
50861
3264
אז אתם פשוט מוסיפים "ed" בסוף לפועל כדי לסמל עבר.
01:10
"Today I walk. Yesterday I walked."
22
54125
1927
"היום אני הולך. אתמול הלכתי."
01:11
But some verbs are irregular.
23
56052
1344
אבל כמה פעלים יוצאי דופן.
01:13
"Yesterday I thought."
24
57396
1396
"אתמול חשבתי."
01:14
Now what's interesting about that
25
58792
1666
עכשיו מה שמעניין בזה
01:16
is irregular verbs between Alfred and Jay-Z have become more regular.
26
60458
3830
זה שפעלים חריגים בין אלפרד וג'יי-זי הפכו ליותר רגילים.
01:20
Like the verb "to wed" that you see here has become regular.
27
64288
2735
כמו הפועל "להתחתן" שאתם רואים פה הפך לרגיל.
01:22
So Erez and I followed the fate of over 100 irregular verbs
28
67023
4022
אז ארז ואני עקבנו אחרי הגורל של יותר ממאה פעלים חריגים
01:26
through 12 centuries of English language,
29
71045
1919
ב-12 מאות של השפה האנגלית,
01:28
and we saw that there's actually a very simple mathematical pattern
30
72964
2911
וראינו שלמעשה יש תבנית מתמטית מאוד פשוטה
01:31
that captures this complex historical change,
31
75875
2542
שמראה את השינוי ההסטורי המורכב הזה,
01:34
namely, if a verb is 100 times more frequent than another,
32
78417
3660
בעיקר, אם יש פועל שנפוץ פי 100 מאחר,
01:37
it regularizes 10 times slower.
33
82077
2665
הוא הופך לרגיל פי 10 יותר לאט.
01:40
That's a piece of history, but it comes in a mathematical wrapping.
34
84742
3935
זו פיסה של היסטריה, אבל היא מגיעה בעטיפה מתמטית.
01:44
Now in some cases math can even help explain,
35
88677
3654
אם כן, בחלק מהמקרים מתמטיקה יכולה לעזור להסביר,
01:48
or propose explanations for, historical forces.
36
92331
2879
או להציע הסבר, לכוחות הסטוריים.
01:51
So here Steve Pinker and I
37
95210
1832
אז כאן סטיב פינקר ואני
01:52
were considering the magnitude of wars during the last two centuries.
38
97042
3852
חקרנו את עוצמת המלחמות בשתי המאות האחרונות.
01:56
There's actually a well-known regularity to them
39
100894
2495
יש להן למעשה אחידות ידועה מאוד
01:59
where the number of wars that are 100 times deadlier
40
103389
3422
שמספר המלחמות שקטלניות פי 100
02:02
is 10 times smaller.
41
106811
1952
קטן פי 10.
02:04
So there are 30 wars that are about as deadly as the Six Days War,
42
108763
3344
אז יש בערך 30 מלחמות שקטלניות בערך כמו מלחמת ששת הימים,
02:08
but there's only four wars that are 100 times deadlier --
43
112107
2820
אבל יש רק ארבע שקטלניות פי 100 --
02:10
like World War I.
44
114927
1977
כמו מלחמת העולם הראשונה.
02:12
So what kind of historical mechanism can produce that?
45
116904
2923
אז איזה מנגנון היסטורי יכול לייצר את זה?
02:15
What's the origin of this?
46
119827
2000
מה המקור של זה?
02:17
So Steve and I, through mathematical analysis,
47
121827
2265
אז סטיב ואני, דרך אנליזה מתמטית,
02:19
propose that there's actually a very simple phenomenon at the root of this,
48
124092
4241
הצענו שיש למעשה תופעה פשוטה למדי בשורש העניין,
02:24
which lies in our brains.
49
128333
1690
שנמצאת במוחנו.
02:25
This is a very well-known feature
50
130023
2019
זו תכונה מאוד ידועה
02:27
in which we perceive quantities in relative ways --
51
132042
2975
שאנחנו יכולים להבחין בכמויות בדרכים יחסיות --
02:30
quantities like the intensity of light or the loudness of a sound.
52
135017
3716
כמויות כמו עוצמת אור או עוצמת צליל.
02:34
For instance, committing 10,000 soldiers to the next battle sounds like a lot.
53
138733
5309
לדוגמה, הקצאת 10,000 חיילים לקרב הבא נשמעת כהרבה.
02:39
It's relatively enormous if you've already committed 1,000 soldiers previously.
54
144042
3444
זה יחסית עצום אם כבר הקצתם 1,000 לפני כן.
02:43
But it doesn't sound so much,
55
147486
1827
אבל זה לא נשמע הרבה,
02:45
it's not relatively enough, it won't make a difference
56
149313
3020
זה לא הרבה יחסית, זה לא ישנה
02:48
if you've already committed 100,000 soldiers previously.
57
152333
2952
אם כבר הקצתם 100,000 חיילים קודם לכן.
02:51
So you see that because of the way we perceive quantities,
58
155285
3613
אז אתם רואים את זה בגלל הדרך בה אנחנו קולטים כמויות,
02:54
as the war drags on,
59
158898
1767
כשהמלחמה נמשכת,
02:56
the number of soldiers committed to it and the casualties
60
160665
3085
מספר החיילים המוקצים לה ומספר הפצועים
02:59
will increase not linearly --
61
163750
1683
יגדלו לא לינארית --
03:01
like 10,000, 11,000, 12,000 --
62
165433
1888
כמו 10,000, 11,000, 12,000 --
03:03
but exponentially -- 10,000, later 20,000, later 40,000.
63
167321
4275
אלא מעריכית-- 10,000 אחרי זה 20,000 ואז 40,000.
03:07
And so that explains this pattern that we've seen before.
64
171596
3085
אז זה מסביר את התבנית הזו שראינו קודם.
03:10
So here mathematics is able to link a well-known feature of the individual mind
65
174681
5498
אז כאן מתמטיקה מסוגלת לקשר בין תכונה ידועה של המוח הבודד
03:16
with a long-term historical pattern
66
180179
2989
עם תבנית הסטורית ארוכת טווח
03:19
that unfolds over centuries and across continents.
67
183168
2857
שמתגלה במשך שנים וחוצה יבשות.
03:21
So these types of examples, today there are just a few of them,
68
186025
4017
אז דוגמאות כאלו, כיום יש רק מעט מהן,
03:25
but I think in the next decade they will become commonplace.
69
190042
2689
אבל אני חושב שבעשור הבא הן יהפכו לנפוצות.
03:28
The reason for that is that the historical record
70
192731
2392
הסיבה לזה היא שהתעוד ההסטורי
03:31
is becoming digitized at a very fast pace.
71
195123
2460
נהפך לדיגיטלי בקצב גבוה.
03:33
So there's about 130 million books
72
197583
2610
אז יש בערך 130 מיליון ספרים
03:36
that have been written since the dawn of time.
73
200193
2311
שנכתבו מאז תחילת האנושות.
03:38
Companies like Google have digitized many of them --
74
202504
2454
חברות כמו גוגל הופכות לדיגיטליים רבים מהם --
03:40
above 20 million actually.
75
204958
1584
מעל ל-20 מיליון למעשה.
03:42
And when the stuff of history is available in digital form,
76
206542
3578
וכשההסטוריה זמינה בפורמט דיגיטלי,
03:46
it makes it possible for a mathematical analysis
77
210120
2380
זה מאפשר ניתוח מתמטי
03:48
to very quickly and very conveniently
78
212500
2375
כדי לבחון במהירות ונוחיות
03:50
review trends in our history and our culture.
79
214875
2725
מגמות בהסטוריה ובתרבות.
03:53
So I think in the next decade,
80
217600
2721
אז אני חושב שבעשור הבא,
03:56
the sciences and the humanities will come closer together
81
220321
2750
המדע והמקצועות ההומניים יתקרבו
03:58
to be able to answer deep questions about mankind.
82
223071
3329
להיות מסוגלים לענות על שאלות עמוקות על האנושות.
04:02
And I think that mathematics will be a very powerful language to do that.
83
226400
4121
ואני חושב שמתמטיקה תהיה שפה מאוד חזקה כדי לעשות זאת.
04:06
It will be able to reveal new trends in our history,
84
230521
3146
היא תהיה מסוגלת לגלות מגמות חדשות בהסטוריה,
04:09
sometimes to explain them,
85
233667
1750
ולפעמים להסביר אותן,
04:11
and maybe even in the future to predict what's going to happen.
86
235417
3306
ואולי אפילו בעתיד לחזות מה יקרה.
04:14
Thank you very much.
87
238723
1491
תודה רבה לכם.
04:16
(Applause)
88
240214
3678
(מחיאות כפיים)
ABOUT THE SPEAKER
Jean-Baptiste Michel - Data researcherJean-Baptiste Michel looks at how we can use large volumes of data to better understand our world.
Why you should listen
Jean-Baptiste Michel holds joint academic appointments at Harvard (FQEB Fellow) and Google (Visiting Faculty). His research focusses on using large volumes of data as tools that help better understand the world around us -- from the way diseases progress in patients over years, to the way cultures change in human societies over centuries. With his colleague Erez Lieberman Aiden, Jean-Baptiste is a Founding Director of Harvard's Cultural Observatory, where their research team pioneers the use of quantitative methods for the study of human culture, language and history. His research was featured on the covers of Science and Nature, on the front pages of the New York Times and the Boston Globe, in The Economist, Wired and many other venues. The online tool he helped create -- ngrams.googlelabs.com -- was used millions of times to browse cultural trends. Jean-Baptiste is an Engineer from Ecole Polytechnique (Paris), and holds an MS in Applied Mathematics and a PhD in Systems Biology from Harvard.
Jean-Baptiste Michel | Speaker | TED.com