TED2011
Rajesh Rao: A Rosetta Stone for a lost language
राजेश रावः सिंधु लिपि के अनुवाद की कुंजी
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राजेश राव "सभी पहेलियों की मां" की ओर आकर्षित हैंः कैसे 4000 वर्ष पुरानी सिंधु लिपि को पढा जाए. वह TED 2011 में बताता है कि कैसे उसने आधुनिक कम्प्यूटेशनल तकनीकों की मदद से सिंधु भाषा को समझने का प्रयत्न किया, जो इस प्राचीन सभ्यता को समझने के लिए महत्वपूर्ण कड़ी है.
Rajesh Rao - Computational neuroscientist
Rajesh Rao seeks to understand the human brain through computational modeling, on two fronts: developing computer models of our minds, and using tech to decipher the 4,000-year-old lost script of the Indus Valley civilization. Full bio
Rajesh Rao seeks to understand the human brain through computational modeling, on two fronts: developing computer models of our minds, and using tech to decipher the 4,000-year-old lost script of the Indus Valley civilization. Full bio
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00:15
I'd like to begin with a thought experiment.
0
0
3000
आईये एक काळपनिक प्रयोग के वारे में सोचें।
00:19
Imagine that it's 4,000 years into the future.
1
4000
3000
कळपना कीजिए की यह भविष्य में ई० ४००० है।
00:22
Civilization as we know it
2
7000
2000
संस्कृति जैसी की हम जानते हैं
00:24
has ceased to exist --
3
9000
2000
मौजूद नहीं हैं।
00:26
no books,
4
11000
2000
कोई किताबें,
00:28
no electronic devices,
5
13000
3000
न इलेक्ट्रॉनिक उपकरण,
00:31
no Facebook or Twitter.
6
16000
3000
न Facebook या Twitter
00:34
All knowledge of the English language and the English alphabet
7
19000
3000
अंग्रेजी भाषा और वर्णमाला का सभी ज्ञान
00:37
has been lost.
8
22000
2000
खो गया है।
00:39
Now imagine archeologists
9
24000
2000
अब कल्पना कीजिए की पुरातत्त्ववेत्ता
00:41
digging through the rubble of one of our cities.
10
26000
2000
हमारे एक शहर के खंडहर में खुदाई कर रहे हैं।
00:43
What might they find?
11
28000
2000
वे क्या ढूंढ़ सकते हैं?
00:45
Well perhaps some rectangular pieces of plastic
12
30000
3000
शायद प्लास्टिक के आयताकार टुकड़े
00:48
with strange symbols on them.
13
33000
3000
और उन पर अकिंत कुछ चिह्न।
00:51
Perhaps some circular pieces of metal.
14
36000
3000
शायद धातु के गोल टुकड़े,
00:54
Maybe some cylindrical containers
15
39000
2000
शायद कुछ बेलनाकार बर्तन
00:56
with some symbols on them.
16
41000
2000
और उन पर अंकित कुछ चिन्ह।
00:58
And perhaps one archeologist becomes an instant celebrity
17
43000
3000
शायद एक पुरातत्त्ववेत्ता एक पल में प्रसिद्ध हो जाता है
01:01
when she discovers --
18
46000
2000
क्योंकि उसने
01:03
buried in the hills somewhere in North America --
19
48000
2000
उत्तरी अमेरिका की पहाड़ियों में
01:05
massive versions of these same symbols.
20
50000
3000
बहुत बड़े आकार के वहीं चिह्न ढूंढ़ निकाले हैं।
01:10
Now let's ask ourselves,
21
55000
2000
अब स्वयं से पूछें
01:12
what could such artifacts say about us
22
57000
3000
ऐसे चिह्न हमें
01:15
to people 4,000 years into the future?
23
60000
3000
ई० ४००० साल आगे की सभ्यता के बारे में हमें क्या बता सकते हैं?
01:18
This is no hypothetical question.
24
63000
2000
यह कोई काल्पनिक सवाल नहीं है।
01:20
In fact, this is exactly the kind of question we're faced with
25
65000
3000
वास्तव में, इसी तरह के सवाल हमारे सामने आते हैं
01:23
when we try to understand the Indus Valley civilization,
26
68000
3000
जब हम सिंधु घाटी सभ्यता को समझने की कोशिश करते है,
01:26
which existed 4,000 years ago.
27
71000
2000
जो ४००० साल पहले अस्तित्व में थी,
01:28
The Indus civilization was roughly contemporaneous
28
73000
3000
सिंधु घाटी सभ्यता
01:31
with the much better known Egyptian and the Mesopotamian civilizations,
29
76000
3000
बेहतर जानी जाने वाली मिस्र और मेसोपोटामिया सभ्यताओं के साथ समकालीन थी,
01:34
but it was actually much larger than either of these two civilizations.
30
79000
3000
लेकिन यह इन दो सभ्यताओं से कहीं बड़ी थी।
01:37
It occupied the area
31
82000
2000
यह लगभग
01:39
of approximately one million square kilometers,
32
84000
2000
दस लाख वर्ग किलोमीटर के क्षेत्र में फैली थी,
01:41
covering what is now Pakistan,
33
86000
2000
जहाँ वर्तमान में पाकिस्तान,
01:43
Northwestern India
34
88000
2000
पश्चिमोत्तर भारत,
01:45
and parts of Afghanistan and Iran.
35
90000
2000
अफगानिस्तान और ईरान के कुछ हिस्सें हैं।
01:47
Given that it was such a vast civilization,
36
92000
2000
यह देखते हुए कि यह एक ऐसी विशाल सभ्यता थी,
01:49
you might expect to find really powerful rulers, kings,
37
94000
4000
हम शक्तिशाली शासकों,
01:53
and huge monuments glorifying these powerful kings.
38
98000
3000
और उनको महिमामयी करते विशाल स्मारकों को खोजने की उम्मीद कर सकते हैं।
01:56
In fact,
39
101000
2000
लेकिन
01:58
what archeologists have found is none of that.
40
103000
2000
पुरातत्त्ववेत्तों को एसा कुछ नहीं मिला है।
02:00
They've found small objects such as these.
41
105000
3000
उन्होंने इस तरह की इन छोटी वस्तुओं की ही पाया है।
02:03
Here's an example of one of these objects.
42
108000
3000
यहाँ इन वस्तुओं में से एक का उदाहरण है।
02:06
Well obviously this is a replica.
43
111000
2000
स्पष्ट है कि यह एक प्रतिकृति है।
02:08
But who is this person?
44
113000
3000
लेकिन यह व्यक्ति कौन है?
02:11
A king? A god?
45
116000
2000
एक राजा? एक देवता?
02:13
A priest?
46
118000
2000
एक पुजारी?
02:15
Or perhaps an ordinary person
47
120000
2000
या शायद एक साधारण व्यक्ति,
02:17
like you or me?
48
122000
2000
अाप और मुझे जैसा?
02:19
We don't know.
49
124000
2000
हम नहीं जानते।
02:21
But the Indus people also left behind artifacts with writing on them.
50
126000
3000
लेकिन सिंधु लोग कुछ कलाकृतियां जिन पर कुछ लिखा है, भी पीछे छोड़ गये हैं।
02:24
Well no, not pieces of plastic,
51
129000
2000
प्लास्टिक के टुकड़े नहीं,
02:26
but stone seals, copper tablets,
52
131000
3000
लेकिन पत्थर की मोहरें, तांबे की पटियाँ,
02:29
pottery and, surprisingly,
53
134000
2000
मिट्टी के बर्तन. और, हैरान करने वाला,
02:31
one large sign board,
54
136000
2000
एक बड़ा बोर्ड,
02:33
which was found buried near the gate of a city.
55
138000
2000
जो एक शहर के फाटक के पास दफन था।
02:35
Now we don't know if it says Hollywood,
56
140000
2000
हम नहीं जानते कि इस पर हॉलीवुड लिखा है,
02:37
or even Bollywood for that matter.
57
142000
2000
या फिर बात के लिए बॉलीवुड।
02:39
In fact, we don't even know
58
144000
2000
हम ये भी नहीं जानते
02:41
what any of these objects say,
59
146000
2000
कि इन वस्तुओं का क्या अर्थ है।
02:43
and that's because the Indus script is undeciphered.
60
148000
3000
क्योंकि सिंधु लिपि पढ़ी नहीं जा सकी है।
02:46
We don't know what any of these symbols mean.
61
151000
2000
हम नहीं जानते कि इन प्रतीकों क्या का मतलब है।
02:48
The symbols are most commonly found on seals.
62
153000
3000
ये प्रतीक अधिकतर मुहरों पर पाए जाते हैं।
02:51
So you see up there one such object.
63
156000
2000
तो अाप वहाँ एक ऐसी वस्तु देखें।
02:53
It's the square object with the unicorn-like animal on it.
64
158000
3000
स वर्गाकार वस्तु पर इकसिंगें की तरह का जानवर है।
02:56
Now that's a magnificent piece of art.
65
161000
2000
यह कला का एक शानदार नमूना है।
02:58
So how big do you think that is?
66
163000
2000
तो आपको यह कितना बड़ा लगता है?
03:00
Perhaps that big?
67
165000
2000
शायद इतना बड़ा है?
03:02
Or maybe that big?
68
167000
2000
हो सकता है कि इतना?
03:04
Well let me show you.
69
169000
2000
मैं आपको दिखाता हूँ।
03:07
Here's a replica of one such seal.
70
172000
3000
यहाँ एक ऐसी मुहर की एक प्रतिकृति है।
03:10
It's only about one inch by one inch in size --
71
175000
2000
यह आकार में केवल एक इंच लंबी व चौड़ी है -
03:12
pretty tiny.
72
177000
2000
बहुत छोटी।
03:14
So what were these used for?
73
179000
2000
तो इनका क्या इस्तेमाल होता था?
03:16
We know that these were used for stamping clay tags
74
181000
3000
हम जानते हैं कि ये मिट्टी के टैगो के मुद्रांकन के लिए इस्तेमाल किये जाते थे
03:19
that were attached to bundles of goods that were sent from one place to the other.
75
184000
3000
जो माल के गट्ठों, जिनको एक जगह से दूसरे को भेजा जाता था, पर लगे होते थे।
03:22
So you know those packing slips you get on your FedEx boxes?
76
187000
3000
एक पैकिंग रसीद जैसा जो आप अपने FedEx बक्से पर पाते है?
03:25
These were used to make those kinds of packing slips.
77
190000
3000
ये पैकिंग रसीद बनाने के लिए इस्तेमाल किये जाते थे।
03:28
You might wonder what these objects contain
78
193000
3000
आप शायद जानना चाहेंगें कि इन वस्तुओं
03:31
in terms of their text.
79
196000
2000
पर क्या लिखा है।
03:33
Perhaps they're the name of the sender
80
198000
2000
शायद यह प्रेषक का नाम
03:35
or some information about the goods
81
200000
2000
या माल के बारे में कुछ जानकारी है
03:37
that are being sent from one place to the other -- we don't know.
82
202000
3000
जो एक स्थान से दूसरे करने के लिए भेजा जा रहा था - हम नहीं जानते।
03:40
We need to decipher the script to answer that question.
83
205000
2000
इस प्रशन का उत्तर देने के लिए हमें यह लिपि समझने की जरूरत है।
03:42
Deciphering the script
84
207000
2000
इस लिपि का गूढ़ रहस्य जानना
03:44
is not just an intellectual puzzle;
85
209000
2000
सिर्फ एक बौद्धिक पहेली नहीं है;
03:46
it's actually become a question
86
211000
2000
वास्तव में यह सवाल
03:48
that's become deeply intertwined
87
213000
2000
गहराई से जुङ गया है
03:50
with the politics and the cultural history of South Asia.
88
215000
3000
दक्षिण एशिया की राजनीति व सांस्कृतिक इतिहास के साथ।
03:53
In fact, the script has become a battleground of sorts
89
218000
3000
असल में, यह लिपि एक प्रकार से युद्ध का मैदान बन गयी है
03:56
between three different groups of people.
90
221000
2000
तीन अलग अलग समूहों के बीच।
03:58
First, there's a group of people
91
223000
2000
सबसे पहले, उन लोगों का समूह है
04:00
who are very passionate in their belief
92
225000
2000
जो दृढ़ता से विश्वास करते हैं कि
04:02
that the Indus script
93
227000
2000
सिंधु लिपि
04:04
does not represent a language at all.
94
229000
2000
एक भाषा का प्रतिनिधित्व नहीं करती हैं।
04:06
These people believe that the symbols
95
231000
2000
इन लोगों का मानना है
04:08
are very similar to the kind of symbols you find on traffic signs
96
233000
3000
यह प्रतीक चिह्न यातायात संकेत चिह्नों के समान हैं
04:11
or the emblems you find on shields.
97
236000
3000
या फिर उनके जो ढालों पर मिलते हैं।
04:14
There's a second group of people
98
239000
2000
दूसरे समूह के लोग
04:16
who believe that the Indus script represents an Indo-European language.
99
241000
3000
मानते हैं कि सिंधु लिपि एक भारतीय - यूरोपीय भाषा का प्रतिनिधित्व करती है।
04:19
If you look at a map of India today,
100
244000
2000
यदि आप वर्तमान भारत के नक्शे को देखें,
04:21
you'll see that most of the languages spoken in North India
101
246000
3000
तो आप देखेंगे कि उत्तर भारत में बोली जाने वाली अधिकतर भाषाएें
04:24
belong to the Indo-European language family.
102
249000
3000
भारत - यूरोपीय भाषा परिवार की है।
04:27
So some people believe that the Indus script
103
252000
2000
तो कुछ लोगों मानते हैं कि सिंधु लिपि
04:29
represents an ancient Indo-European language such as Sanskrit.
104
254000
3000
एक प्राचीन भारत - यूरोपीय भाषा जैसे संस्कृत, का प्रतिनिधित्व करती है।
04:32
There's a last group of people
105
257000
2000
एक अौर समूह है
04:34
who believe that the Indus people
106
259000
3000
जिसके लोग मानते हैं कि सिंधु लोग
04:37
were the ancestors of people living in South India today.
107
262000
3000
वर्तमान दक्षिण भारत में रहने वाले लोगों के पूर्वजों थे।
04:40
These people believe that the Indus script
108
265000
2000
इन लोगों का मानना है कि सिंधु लिपि
04:42
represents an ancient form
109
267000
2000
एक प्राचीन भाषा है
04:44
of the Dravidian language family,
110
269000
2000
द्रविड़ भाषा परिवार की,
04:46
which is the language family spoken in much of South India today.
111
271000
3000
और वर्तमान दक्षिण भारत की अधिकांश भाषाएें द्रविड़ भाषा परिवार की है।
04:49
And the proponents of this theory
112
274000
2000
इस सिद्धांत के समर्थक
04:51
point to that small pocket of Dravidian-speaking people in the North,
113
276000
3000
उत्तर में स्थित द्रविड़ भाषित एक छोटे क्षेत्र,
04:54
actually near Afghanistan,
114
279000
2000
जो अफगानिस्तान के निकट है, की अोर संकेत करते हैं
04:56
and they say that perhaps, sometime in the past,
115
281000
3000
वे कहते हैं कि शायद अतीत में,
04:59
Dravidian languages were spoken all over India
116
284000
3000
पूरे भारत में द्रविड़ परिवार की भाषाएें प्रचलित थी
05:02
and that this suggests
117
287000
2000
और यह बताता है कि
05:04
that the Indus civilization is perhaps also Dravidian.
118
289000
3000
शायद सिंधु सभ्यता भी द्रविड़ थी।
05:07
Which of these hypotheses can be true?
119
292000
3000
इन अवधारणाऔं में से कौन सी सच है?
05:10
We don't know, but perhaps if you deciphered the script,
120
295000
2000
हमें नहीं पता, लेकिन शायद अगर आप सिंधु लिपि समझले,
05:12
you would be able to answer this question.
121
297000
2000
तब आप इस सवाल का जवाब देने में सक्षम होगें।
05:14
But deciphering the script is a very challenging task.
122
299000
2000
लेकिन लिपि का गूढ़ रहस्य एक बहुत ही चुनौतीपूर्ण काम है।
05:16
First, there's no Rosetta Stone.
123
301000
2000
सबसे पहले, यहाँ कोई कुंजी नहीं है।
05:18
I don't mean the software;
124
303000
2000
मेरा मतलब एक अनुवादक सॉफ्टवेयर से नहीं है;
05:20
I mean an ancient artifact
125
305000
2000
मेरा मतलब एक प्राचीन पुरावशेष से है
05:22
that contains in the same text
126
307000
2000
जिसमें एक ही वाक्य
05:24
both a known text and an unknown text.
127
309000
3000
एक ज्ञात व अज्ञात भाषा में लिखा हो।
05:27
We don't have such an artifact for the Indus script.
128
312000
3000
हमारे पास इस तरह का पुरावशेष नहीं है।
05:30
And furthermore, we don't even know what language they spoke.
129
315000
3000
और इसके अलावा, हम भी नहीं जानते कि वे क्या भाषा बोलते थे।
05:33
And to make matters even worse,
130
318000
2000
और मामले बदतर बनाने के लिए,
05:35
most of the text that we have are extremely short.
131
320000
2000
हमारे पास बहुत कम वाक्य हैं।
05:37
So as I showed you, they're usually found on these seals
132
322000
2000
जैसा मैंने आपको दिखाया है, और ये आमतौर पर इन मुहरों पर पाये जाते हैं
05:39
that are very, very tiny.
133
324000
2000
जो बहुत बहुत छोटी हैं।
05:41
And so given these formidable obstacles,
134
326000
2000
और इसलिए इन दुर्जेय बाधाओं को देखते हुए,
05:43
one might wonder and worry
135
328000
2000
यह आश्चर्य और चिंता होती है
05:45
whether one will ever be able to decipher the Indus script.
136
330000
3000
कि क्या हम कभी सिंधु लिपि समझने में सक्षम होगें
05:48
In the rest of my talk,
137
333000
2000
अपने शेष भाषण में,
05:50
I'd like to tell you about how I learned to stop worrying
138
335000
2000
मैं आपको बताना चाहूँगा कि कैसे मैंने चिंता करना बंद किया
05:52
and love the challenge posed by the Indus script.
139
337000
2000
और सिंधु लिपि समझने की चुनौती को प्यार करना सीखा।
05:54
I've always been fascinated by the Indus script
140
339000
3000
मैं तब से सिंधु लिपि की ओर आकर्षित था
05:57
ever since I read about it in a middle school textbook.
141
342000
2000
जब से मैंने एक माध्यमिक विद्यालय की पाठ्यपुस्तक में इसके बारे में पढ़ा।
05:59
And why was I fascinated?
142
344000
2000
और मैं क्यों इतना आकर्षित हो गया था?
06:01
Well it's the last major undeciphered script in the ancient world.
143
346000
4000
यह प्राचीन दुनिया की अंतिम महत्वपूर्ण लिपि है जो समझी नहीं गयी है।
06:05
My career path led me to become a computational neuroscientist,
144
350000
3000
मैं जीविका पथ बढते हुए एक कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंटिस्ट बन गया,
06:08
so in my day job,
145
353000
2000
दैिनक कार्य में
06:10
I create computer models of the brain
146
355000
2000
अब मैं मस्तिष्क के कंप्यूटर मॉडल बनाता हूँ
06:12
to try to understand how the brain makes predictions,
147
357000
3000
और समझने का पर्यतन करता हूँ कि कैसे मस्तिष्क भविष्यवाणियों करता है,
06:15
how the brain makes decisions,
148
360000
2000
कैसे मस्तिष्क निर्णय करता है,
06:17
how the brain learns and so on.
149
362000
2000
कैसे मस्तिष्क सीखता है।
06:19
But in 2007, my path crossed again with the Indus script.
150
364000
3000
परन्तु 2007 में, सिंधु लिपि फिर से मेरे रास्ते में आई।
06:22
That's when I was in India,
151
367000
2000
जब मैं भारत में था,
06:24
and I had the wonderful opportunity
152
369000
2000
और मुझे अद्भुत अवसर मिला
06:26
to meet with some Indian scientists
153
371000
2000
कुछ भारतीय वैज्ञानिकों से मिलने का
06:28
who were using computer models to try to analyze the script.
154
373000
3000
जो कंप्यूटर मॉडल के उपयोग से इस लिपि का विश्लेषण कर रहे थे।
06:31
And so it was then that I realized
155
376000
2000
और तब मुझे एहसास हुआ कि
06:33
there was an opportunity for me to collaborate with these scientists,
156
378000
3000
वहाँ मेरे लिए एक अवसर था इन वैज्ञानिकों के साथ सहयोग करने का,
06:36
and so I jumped at that opportunity.
157
381000
2000
और इसलिए मैंने उस अवसर नहीं गवाँया।
06:38
And I'd like to describe some of the results that we have found.
158
383000
2000
और अब मैं कुछ परिणामों का वर्णन करना चाहता हूँ जो हमें मिले हैं।
06:40
Or better yet, let's all collectively decipher.
159
385000
3000
या बेहतर ये होगा कि हम इन परिणामों को ईक्ठ्ठे खोजें।
06:43
Are you ready?
160
388000
2000
क्या आप तैयार हैं?
06:45
The first thing that you need to do when you have an undeciphered script
161
390000
3000
एक लिपि को समझने के लिए पहला कार्य जो आपको करना है
06:48
is try to figure out the direction of writing.
162
393000
2000
वह ये कि लेखन की दिशा का अनुमान लगाने की कोशिश करनी है।
06:50
Here are two texts that contain some symbols on them.
163
395000
3000
यहाँ दो वाक्य हैं जिन पर कुछ चिन्ह हैं।
06:53
Can you tell me
164
398000
2000
क्या आप मुझे बता सकते हैं
06:55
if the direction of writing is right to left or left to right?
165
400000
3000
कि लेखन की दिशा बाएँ से दाएँ है या दाएँ से बाएँ?
06:58
I'll give you a couple of seconds.
166
403000
3000
मैं आपको कछ समय देता हूँ.
07:01
Okay. Right to left, how many? Okay.
167
406000
3000
ठीक है। दाएँ से बाएँ, कितने? ठीक है।
07:04
Okay. Left to right?
168
409000
2000
ठीक है। बाएँ से दाएँ?
07:06
Oh, it's almost 50/50. Okay.
169
411000
2000
ओह, यह लगभग 50/50 है। ठीक है।
07:08
The answer is:
170
413000
2000
जवाब है:
07:10
if you look at the left-hand side of the two texts,
171
415000
2000
अगर आप दोनों मुहरें के बाएं ओर देखें,
07:12
you'll notice that there's a cramping of signs,
172
417000
3000
तब आप पाएगें कि वहाँ के चिन्ह बहुत सटे हुए हैं,
07:15
and it seems like 4,000 years ago,
173
420000
2000
और ऐसा लगता है कि 4,000 साल पहले
07:17
when the scribe was writing from right to left,
174
422000
2000
जब लिपिक दाईं से बाईं ओर लिख रहा था,
07:19
they ran out of space.
175
424000
2000
स्थान कम रह गया था।
07:21
And so they had to cram the sign.
176
426000
2000
सलिए उसे चिन्हों को सटाना पङा।
07:23
One of the signs is also below the text on the top.
177
428000
2000
एक चिन्ह ऊपर के वाक्य के नीचे भी है।
07:25
This suggests the direction of writing
178
430000
2000
इससे यह पता चलता है कि लेखन की दिशा
07:27
was probably from right to left,
179
432000
2000
शायद दाएँ से बाएँ थी।
07:29
and so that's one of the first things we know,
180
434000
2000
यह प्राथमिक ज्ञान हैं कि
07:31
that directionality is a very key aspect of linguistic scripts.
181
436000
3000
दिशात्मकता भाषाई लिपियों का एक बहुत ही महत्वपूर्ण पहलू है।
07:34
And the Indus script now has
182
439000
2000
और सिंधु लिपि में भी
07:36
this particular property.
183
441000
2000
अब यह विशेष गुण है।
07:38
What other properties of language does the script show?
184
443000
2000
भाषाओं के कौन से अन्य गुण इस लिपि में है?
07:40
Languages contain patterns.
185
445000
2000
भाषाओं में पैटर्न होते हैं।
07:42
If I give you the letter Q
186
447000
2000
यदि मैं आपको एक वर्ण Q दूँ
07:44
and ask you to predict the next letter, what do you think that would be?
187
449000
3000
और आपसे पूछूँ कि अगला वर्ण क्या होगा?
07:47
Most of you said U, which is right.
188
452000
2000
आप में से अधिकांश कहेगें U, जो सही है।
07:49
Now if I asked you to predict one more letter,
189
454000
2000
अब अगर मैं आप से ओर एक वर्ण की भविष्यवाणी करने को कहूँ,
07:51
what do you think that would be?
190
456000
2000
आपको क्या लगता है क्या होगा?
07:53
Now there's several thoughts. There's E. It could be I. It could be A,
191
458000
3000
अब वहाँ कई संभावनाऐं हैं। E हो सकता है, I हो सकता है। A भी हो सकता है।
07:56
but certainly not B, C or D, right?
192
461000
3000
लेकिन निश्चित रूप से B, C या D नहीं होगा, है ना?
07:59
The Indus script also exhibits similar kinds of patterns.
193
464000
3000
सिंधु लिपि भी इस तरह के पैटर्न को दर्शाती है।
08:02
There's a lot of text that start with this diamond-shaped symbol.
194
467000
3000
बहुत से वाक्य इस हीरे के आकार के चिन्ह के साथ शुरू होते हैं।
08:05
And this in turn tends to be followed
195
470000
2000
और इस चिन्ह के बाद
08:07
by this quotation marks-like symbol.
196
472000
2000
यह उद्धरण जैसा निशान है।
08:09
And this is very similar to a Q and U example.
197
474000
2000
और यह बहुत कुछ एक Q और U के उदाहरण जैसा है।
08:11
This symbol can in turn be followed
198
476000
2000
इस चिन्ह के बाद
08:13
by these fish-like symbols and some other signs,
199
478000
3000
इन मछली की तरह के चिन्ह और कुछ अन्य चिन्ह आ सकते हैं,
08:16
but never by these other signs at the bottom.
200
481000
2000
लेकिन ये दूसरे चिन्ह कभी नहीं।
08:18
And furthermore, there's some signs
201
483000
2000
और इसके अलावा, वहाँ कुछ और चिन्ह है
08:20
that really prefer the end of texts,
202
485000
2000
जो वाक्य या पृष्ठ के अंत में आते हैं,
08:22
such as this jar-shaped sign,
203
487000
2000
जैसे कि यह जग जैसा चिन्ह।
08:24
and this sign, in fact, happens to be
204
489000
2000
यह चिन्ह वास्तव में इस
08:26
the most frequently occurring sign in the script.
205
491000
2000
लिपि में सबसे अधिक प्रयोग हुआ है.
08:28
Given such patterns, here was our idea.
206
493000
3000
इस तरह के पैटर्न को देखते हुए, हमने यह विचार किया।
08:31
The idea was to use a computer
207
496000
2000
हमने कंप्यूटर के उपयोग से
08:33
to learn these patterns,
208
498000
2000
इन पैटर्नो को जानने की योजना बनाई,
08:35
and so we gave the computer the existing texts.
209
500000
3000
और इसलिए हमने मौजूदा वाक्यों को कंप्यूटर में फीड किया।
08:38
And the computer learned a statistical model
210
503000
2000
और कंप्यूटर में एक सांख्यिकीय मॉडल बनाया
08:40
of which symbols tend to occur together
211
505000
2000
जो बताता है कि कैसे ये चिन्ह एक वाक्य में एक साथ होते हैं
08:42
and which symbols tend to follow each other.
212
507000
2000
और कौन से एक दूसरे के बाद मे आते हैं।
08:44
Given the computer model,
213
509000
2000
कंप्यूटर मॉडल को देखते हुए,
08:46
we can test the model by essentially quizzing it.
214
511000
3000
हम प्रश्न पूछ कर मॉडल का परीक्षण कर सकते हैं।
08:49
So we could deliberately erase some symbols,
215
514000
2000
तो हमने जानबूझकर कुछ चिन्हों को मिटा दिया,
08:51
and we can ask it to predict the missing symbols.
216
516000
3000
और मॉडल को मिटे हुए चिन्हों को ढूँढने को कहा।
08:54
Here are some examples.
217
519000
3000
यहाँ कुछ उदाहरण हैं।
09:00
You may regard this
218
525000
2000
आप सोचेगें
09:02
as perhaps the most ancient game
219
527000
2000
कि यह शायद सबसे प्राचीन खेल है
09:04
of Wheel of Fortune.
220
529000
3000
भाग्य चक्र का।
09:08
What we found
221
533000
2000
हमने पाया कि
09:10
was that the computer was successful in 75 percent of the cases
222
535000
2000
कंप्यूटर 75 प्रतिशत सफल रहा
09:12
in predicting the correct symbol.
223
537000
2000
सही चिन्ह ढूँढने में।
09:14
In the rest of the cases,
224
539000
2000
बाकी मामलों में,
09:16
typically the second best guess or third best guess was the right answer.
225
541000
3000
आमतौर पर दूसरा या तीसरा सबसे अच्छा पूर्वानुमान सही जवाब था।
09:19
There's also practical use
226
544000
2000
व्यावहारिक उपयोग भी है
09:21
for this particular procedure.
227
546000
2000
इस विशेष प्रक्रिया का।
09:23
There's a lot of these texts that are damaged.
228
548000
2000
बहुत से वाक्य व पृष्ठ क्षतिग्रस्त हैं
09:25
Here's an example of one such text.
229
550000
2000
यहाँ एक ऐसे ही वाक्य का एक उदाहरण है
09:27
And we can use the computer model now to try to complete this text
230
552000
3000
और हम अब कंप्यूटर मॉडल का उपयोग कर सकते हैं
09:30
and make a best guess prediction.
231
555000
2000
इस वाक्य को पूरा करने के लिए।
09:32
Here's an example of a symbol that was predicted.
232
557000
3000
यहाँ एक प्रतीक को कंप्यूटर से पूरा करने का उदाहरण है.
09:35
And this could be really useful as we try to decipher the script
233
560000
2000
और यह वास्तव में उपयोगी हो सकता है इस लिपि को समझने में
09:37
by generating more data that we can analyze.
234
562000
3000
अगर हम और अधिक डेटा उत्पन्न करके उसका विश्लेषण करें तो।
09:40
Now here's one other thing you can do with the computer model.
235
565000
3000
अब यहाँ एक अन्य विश्लेषण आप कंप्यूटर मॉडल के साथ कर सकते हैं।
09:43
So imagine a monkey
236
568000
2000
तो एक बंदर की कल्पना कीजिए
09:45
sitting at a keyboard.
237
570000
2000
टाईपिंग करते हुए।
09:47
I think you might get a random jumble of letters that looks like this.
238
572000
3000
यह बंदर कुछ इस तरह का अक्षरों का अनियमित क्रम अंकित करेगा।
09:50
Such a random jumble of letters
239
575000
2000
अक्षरों के इस तरह के अनियमित क्रम को
09:52
is said to have a very high entropy.
240
577000
2000
एक बहुत उच्च एन्ट्रापी का क्रम कहा जाता है।
09:54
This is a physics and information theory term.
241
579000
2000
एन्ट्रापी एक भौतिकी और सूचना विज्ञान का शब्द है।
09:56
But just imagine it's a really random jumble of letters.
242
581000
3000
लेकिन सिर्फ कल्पना कीजिये कि यह एक अनियमित क्रम है।
09:59
How many of you have ever spilled coffee on a keyboard?
243
584000
4000
आप में से कितनो ने कभी कुंजीपटल पर कॉफी गिराई है?
10:03
You might have encountered the stuck-key problem --
244
588000
2000
और आपको अटकी हुई कुंजीयों की समस्या का सामना करना पड़ा हो -
10:05
so basically the same symbol being repeated over and over again.
245
590000
3000
जिससे एक ही चिन्ह बार बार दोहराया जा रहा है।
10:08
This kind of a sequence is said to have a very low entropy
246
593000
3000
यह एक बहुत कम एन्ट्रापी का क्रम है
10:11
because there's no variation at all.
247
596000
2000
क्योंकि इसमे कोई बदलाव नहीं है।
10:13
Language, on the other hand, has an intermediate level of entropy;
248
598000
3000
दूसरी तरफ भाषा, की एन्ट्रापी एक मध्यवर्ती स्तर पर है;
10:16
it's neither too rigid,
249
601000
2000
यह न तो बहुत नियमित है,
10:18
nor is it too random.
250
603000
2000
और न ही अनियमित।
10:20
What about the Indus script?
251
605000
2000
सिंधु लिपि का क्या?
10:22
Here's a graph that plots the entropies of a whole bunch of sequences.
252
607000
4000
यह ग्राफ बहुत से अनुक्रमों की एन्ट्रापी दृशित करता है।
10:26
At the very top you find the uniformly random sequence,
253
611000
2000
बहुत शीर्ष पर अनियमित अनुक्रम हैं,
10:28
which is a random jumble of letters --
254
613000
2000
जो बेतरतीब पङे अक्षर हैं --
10:30
and interestingly, we also find
255
615000
2000
और दिलचस्प बात है कि
10:32
the DNA sequence from the human genome and instrumental music.
256
617000
3000
हम मानव जीनोम के डीएनए और वाद्य संगीत अनुक्रम भी इस ग्राफ में पाते हैं।
10:35
And both of these are very, very flexible,
257
620000
2000
ये दोनों बहुत, बहुत लचीले हैं,
10:37
which is why you find them in the very high range.
258
622000
2000
जिसके कारण आप उन्हें बहुत उच्च श्रेणी में पाते हैं।
10:39
At the lower end of the scale,
259
624000
2000
ग्राफ के निचले भाग में,
10:41
you find a rigid sequence, a sequence of all A's,
260
626000
2000
आप एक बहुत नियमित अनुक्रम, इसमे सभी अक्षर A हैं,
10:43
and you also find a computer program,
261
628000
2000
इसमे एक कंप्यूटर प्रोग्राम भी है,
10:45
in this case in the language Fortran,
262
630000
2000
जो फोरट्रान भाषा में है,
10:47
which obeys really strict rules.
263
632000
2000
जो वास्तव में कड़े नियमों का अनुसरण करता है।
10:49
Linguistic scripts
264
634000
2000
भाषाई लिपियाँ
10:51
occupy the middle range.
265
636000
2000
बीच की श्रेणी में आती हैं।
10:53
Now what about the Indus script?
266
638000
2000
अब सिंधु लिपि के बारे में क्या?
10:55
We found that the Indus script
267
640000
2000
हमने पाया है कि सिंधु लिपि
10:57
actually falls within the range of the linguistic scripts.
268
642000
2000
वास्तव में भाषाई लिपियों की सीमा के भीतर ही है।
10:59
When this result was first published,
269
644000
2000
जब यह परिणाम प्रकाशित किया गया था,
11:01
it was highly controversial.
270
646000
3000
तब यह बेहद विवादास्पद था।
11:04
There were people who raised a hue and cry,
271
649000
3000
कुछ लोगों ने हल्ला मचाया,
11:07
and these people were the ones who believed
272
652000
2000
ये वह लोग हैं जो मानते हैं
11:09
that the Indus script does not represent language.
273
654000
3000
कि सिंधु लिपि भाषा का प्रतिनिधित्व नहीं करती है।
11:12
I even started to get some hate mail.
274
657000
2000
मुझे नफरत भरे ई-मेल भी मिलने शुरू हो गए।
11:14
My students said
275
659000
2000
मेरे छात्रों ने कहा
11:16
that I should really seriously consider getting some protection.
276
661000
3000
कि मुझे गंभीरता से कुछ संरक्षण प्राप्त करने पर विचार करना चाहिए।
11:19
Who'd have thought
277
664000
2000
किसने सोचा होगा
11:21
that deciphering could be a dangerous profession?
278
666000
2000
कि सिंधु लिपि के गूढ़ रहस्य को समझना एक खतरनाक पेशा हो सकता है?
11:23
What does this result really show?
279
668000
2000
यह परिणाम वास्तव में क्या दिखाता है?
11:25
It shows that the Indus script
280
670000
2000
यह दिखाता है कि सिंधु लिपि
11:27
shares an important property of language.
281
672000
2000
में भाषाओं का एक महत्वपूर्ण गुण है।
11:29
So, as the old saying goes,
282
674000
2000
तो जैसे एक पुरानी कहावत है,
11:31
if it looks like a linguistic script
283
676000
2000
यदि एक भाषाई लिपि की तरह लग रही है
11:33
and it acts like a linguistic script,
284
678000
2000
और यह एक भाषाई लिपि की तरह काम करती है,
11:35
then perhaps we may have a linguistic script on our hands.
285
680000
3000
तो शायद यह एक भाषाई लिपि है।
11:38
What other evidence is there
286
683000
2000
क्या अन्य प्रमाण हैं
11:40
that the script could actually encode language?
287
685000
2000
कि यह लिपि वास्तव में भाषा को सांकेतिक शब्दों में बदल सकती है?
11:42
Well linguistic scripts can actually encode multiple languages.
288
687000
3000
भाषाई लिपियां वास्तव में एक से अधिक भाषाओं को सांकेतिक शब्दों में बदल सकती हैं।
11:45
So for example, here's the same sentence written in English
289
690000
3000
तो उदाहरण के लिए, यहाँ एक ही वाक्य अंग्रेजी में लिखा है
11:48
and the same sentence written in Dutch
290
693000
2000
और फिर वही वाक्य डच भाषा मे लिखा है
11:50
using the same letters of the alphabet.
291
695000
2000
दोनों मे एक ही वर्णमाला उपयोग की गयी है।
11:52
If you don't know Dutch and you only know English
292
697000
3000
यदि आप डच नहीं जानते हैं और आप केवल अंग्रेजी जानते हैं
11:55
and I give you some words in Dutch,
293
700000
2000
और मैं आप को डच में कुछ शब्द दूँ,
11:57
you'll tell me that these words contain
294
702000
2000
आप मुझे बताओगे कि इन शब्दों में
11:59
some very unusual patterns.
295
704000
2000
कुछ बहुत ही असामान्य पैटर्न हैं।
12:01
Some things are not right,
296
706000
2000
कुछ बातें सही नहीं हैं,
12:03
and you'll say these words are probably not English words.
297
708000
3000
और आप कहेंगे कि शायद ये अंग्रेजी शब्द नहीं हैं।
12:06
The same thing happens in the case of the Indus script.
298
711000
2000
ऐसी ही बात सिंधु लिपि के मामले में है।
12:08
The computer found several texts --
299
713000
2000
कंप्यूटर को कई वाक्य मिले है --
12:10
two of them are shown here --
300
715000
2000
उनमें से दो यहाँ दिखाए गऐ हैं -
12:12
that have very unusual patterns.
301
717000
2000
जिनमें बहुत ही असामान्य पैटर्न हैं
12:14
So for example the first text:
302
719000
2000
उदाहरण के लिए प्रथम वाक्य मेंः
12:16
there's a doubling of this jar-shaped sign.
303
721000
3000
इस जग जैसे चिन्ह का दोहरीकरण किया है।
12:19
This sign is the most frequently-occurring sign
304
724000
2000
यह चिन्ह सबसे अधिक मिलता है
12:21
in the Indus script,
305
726000
2000
सिंधु लिपि में,
12:23
and it's only in this text
306
728000
2000
और यह केवल इस वाक्य में
12:25
that it occurs as a doubling pair.
307
730000
2000
इसका दोहरीकरण किया गया है।
12:27
Why is that the case?
308
732000
2000
ऐसा क्यों है?
12:29
We went back and looked at where these particular texts were found,
309
734000
3000
हमने फिर विशलेषण किया और देखा कि ये विषेश वाक्य कहाँ मिले थे,
12:32
and it turns out that they were found
310
737000
2000
और यह पता चला कि वे पाए गए थे
12:34
very, very far away from the Indus Valley.
311
739000
2000
सिंधु घाटी से बहुत दूर।
12:36
They were found in present day Iraq and Iran.
312
741000
3000
वे वर्तमान इराक और ईरान में मिले थे।
12:39
And why were they found there?
313
744000
2000
और वे वहाँ क्यों मिले?
12:41
What I haven't told you is that
314
746000
2000
मैने आपको नहीं बताया है कि
12:43
the Indus people were very, very enterprising.
315
748000
2000
सिंधु लोग बहुत, बहुत उद्यमी थे।
12:45
They used to trade with people pretty far away from where they lived,
316
750000
3000
वे सूदूर जगहों के लोगों के साथ व्यापार करते थे।
12:48
and so in this case, they were traveling by sea
317
753000
3000
और इसलिए यहाँ, वे समुद्र के रास्ते
12:51
all the way to Mesopotamia, present-day Iraq.
318
756000
3000
मेसोपोटामिया, वर्तमान इराक की यात्रा कर रहे थे।
12:54
And what seems to have happened here
319
759000
2000
और यहाँ लगता है कि
12:56
is that the Indus traders, the merchants,
320
761000
3000
सिंधु व्यापारी,
12:59
were using this script to write a foreign language.
321
764000
3000
इस लिपि का उपयोग एक विदेशी भाषा लिखने में कर रहे थे।
13:02
It's just like our English and Dutch example.
322
767000
2000
यह हमारे अंग्रेजी और डच के उदाहरण की तरह है।
13:04
And that would explain why we have these strange patterns
323
769000
2000
और यही वजह है कि हमें ये अजीब पैटर्न मिले हैं
13:06
that are very different from the kinds of patterns you see in the text
324
771000
3000
जो उन पैटर्नो से बहुत अलग हैं
13:09
that are found within the Indus Valley.
325
774000
3000
जो सिंधु घाटी में पाए गऐ हैं।
13:12
This suggests that the same script, the Indus script,
326
777000
2000
इससे यह पता चलता है कि एक ही लिपि, सिंधु लिपि,
13:14
could be used to write different languages.
327
779000
3000
विभिन्न भाषाओं को लिखने के लिए इस्तेमाल की जा सकती है।
13:17
The results we have so far seem to point to the conclusion
328
782000
3000
इन परिणामो से हम अभी तक यही निष्कर्ष निकालते है
13:20
that the Indus script probably does represent language.
329
785000
3000
कि सिंधु लिपि शायद एक भाषा का प्रतिनिधित्व करती है।
13:23
If it does represent language,
330
788000
2000
यदि यह एक भाषा का प्रतिनिधित्व करती है,
13:25
then how do we read the symbols?
331
790000
2000
तो हम इन चिन्हों को कैसे पढ़ें?
13:27
That's our next big challenge.
332
792000
2000
यह हमारी अगली बड़ी चुनौती है।
13:29
So you'll notice that many of the symbols
333
794000
2000
तो आप ध्यान दे कि अधिकांश चिन्ह
13:31
look like pictures of humans, of insects,
334
796000
2000
मिलते जुलते हैं मनुष्यों, कीड़ों,
13:33
of fishes, of birds.
335
798000
3000
मछलियों और पक्षियों से।
13:36
Most ancient scripts
336
801000
2000
अधिकांश प्राचीन लिपियाँ
13:38
use the rebus principle,
337
803000
2000
रिबास सिद्धांत का उपयोग करती हैं,
13:40
which is, using pictures to represent words.
338
805000
3000
जिसके अनुसार शब्दों को चित्रों द्वारा लिखा जाता है।
13:43
So as an example, here's a word.
339
808000
3000
उदाहरण के रूप में, यहाँ एक शब्द है।
13:46
Can you write it using pictures?
340
811000
2000
क्या आप इसे चित्रों द्वारा लिख सकते हैं?
13:48
I'll give you a couple seconds.
341
813000
2000
मैं आप को कुछ समय देता हूँ।
13:50
Got it?
342
815000
2000
समझे?
13:52
Okay. Great.
343
817000
2000
ठीक है।
13:54
Here's my solution.
344
819000
2000
यह मेरा समाधान है।
13:56
You could use the picture of a bee followed by a picture of a leaf --
345
821000
2000
आप मधुमक्खी (bee - बी) के तस्वीर के पीछे एक पत्ती (leaf- लीफ) की एक तस्वीर रखें -
13:58
and that's "belief," right.
346
823000
2000
और यह शब्द है "belief - बीलीफ" ठीक है।
14:00
There could be other solutions.
347
825000
2000
इसके दूसरे अन्य समाधान भी हो सकते हैं.
14:02
In the case of the Indus script,
348
827000
2000
सिंधु लिपि के मामले में,
14:04
the problem is the reverse.
349
829000
2000
समस्या उल्टी है।
14:06
You have to figure out the sounds of each of these pictures
350
831000
3000
आपको इन चित्रों की आवाज़ का अनुमान लगाना है
14:09
such that the entire sequence makes sense.
351
834000
2000
इस पूरे अनुक्रम को समझने के लिए।
14:11
So this is just like a crossword puzzle,
352
836000
3000
तो यह सिर्फ एक पहेली की तरह है
14:14
except that this is the mother of all crossword puzzles
353
839000
3000
बस यह सभी पहेलियों की माँ है,
14:17
because the stakes are so high if you solve it.
354
842000
4000
और दांव बहुत ऊंचे लगे हैं यदि आप इसे हल कर सकें.
14:21
My colleagues, Iravatham Mahadevan and Asko Parpola,
355
846000
3000
मेरे सहकर्मियों, इरावतम महादेवन और असको परपोला
14:24
have been making some headway on this particular problem.
356
849000
2000
ने इस विशेष समस्या को हल करने में कुछ प्रगति की है।
14:26
And I'd like to give you a quick example of Parpola's work.
357
851000
2000
मैं आपको परपोला के काम का एक त्वरित उदाहरण देना चाहूँगा।
14:28
Here's a really short text.
358
853000
2000
यहाँ एक बहुत छोटा वाक्य है।
14:30
It contains seven vertical strokes followed by this fish-like sign.
359
855000
3000
समें सात ऊर्ध्वाधर रेखाओं के पीछे एक मछली का चिन्ह है।
14:33
And I want to mention that these seals were used
360
858000
2000
और मैं आपको बता दूँ कि इन मुहरों का प्रयोग
14:35
for stamping clay tags
361
860000
2000
मिट्टी के टैगो के मुद्रांकन के लिए होता था
14:37
that were attached to bundles of goods,
362
862000
2000
जो माल के गठ्ठों पर लगे होते थे,
14:39
so it's quite likely that these tags, at least some of them,
363
864000
3000
तो यह काफी संभावना है कि कुछ टैगो पर
14:42
contain names of merchants.
364
867000
2000
व्यापारियों के नाम अंकित हैं।
14:44
And it turns out that in India
365
869000
2000
यह पहले से पता है कि भारत में
14:46
there's a long tradition
366
871000
2000
एक लंबी परंपरा है कि
14:48
of names being based on horoscopes
367
873000
2000
नाम कुंडली
14:50
and star constellations present at the time of birth.
368
875000
3000
और जन्म के समय मौजूद तारामंडलों के आधार पर रखे जाते हैं
14:53
In Dravidian languages,
369
878000
2000
द्रविड़ भाषाओं में,
14:55
the word for fish is "meen"
370
880000
2000
मछली को "मीन" भी कहते हैं
14:57
which happens to sound just like the word for star.
371
882000
3000
जो सितारे के लिए प्रयुक्त शब्द की तरह उच्चारित होता है।
15:00
And so seven stars
372
885000
2000
और इसलिए सात सितारों
15:02
would stand for "elu meen,"
373
887000
2000
का अर्थ हुआ "ईलूमीन"
15:04
which is the Dravidian word
374
889000
2000
जो द्रविड़ शब्द है
15:06
for the Big Dipper star constellation.
375
891000
2000
सप्तऋषि नक्षत्र के लिए।
15:08
Similarly, there's another sequence of six stars,
376
893000
3000
इसी तरह, एक छह सितारों का अनुक्रम है,
15:11
and that translates to "aru meen,"
377
896000
2000
जिसका अनुवाद होगा "ईरूमीन"
15:13
which is the old Dravidian name
378
898000
2000
जिसका प्राचीन द्रविड़ भाषा मे अर्थ है
15:15
for the star constellation Pleiades.
379
900000
2000
प्लीएडेस तारामंडल।
15:17
And finally, there's other combinations,
380
902000
3000
और अंत में, एक और संरचना है
15:20
such as this fish sign with something that looks like a roof on top of it.
381
905000
3000
जिसमें मछली के शीर्ष पर एक छत जैसा चिन्ह है।
15:23
And that could be translated into "mey meen,"
382
908000
3000
इसका अनुवाद "मेयमीन" हो सकता है
15:26
which is the old Dravidian name for the planet Saturn.
383
911000
3000
जो शनि ग्रह के लिए प्राचीन द्रविड़ नाम है।
15:29
So that was pretty exciting.
384
914000
2000
तो यह बहुत रोमांचक था।
15:31
It looks like we're getting somewhere.
385
916000
2000
ऐसा लगता है जैसे हम कुछ प्रगति कर रहे हैं।
15:33
But does this prove
386
918000
2000
लेकिन इससे क्या यह साबित होता है
15:35
that these seals contain Dravidian names
387
920000
2000
इन मुहरों पर द्रविड़ भाषा में
15:37
based on planets and star constellations?
388
922000
2000
ग्रहों और तारामंडलों के नाम अंकित हैं?
15:39
Well not yet.
389
924000
2000
अभी तक तो नहीं।
15:41
So we have no way of validating
390
926000
2000
वास्तव में कोई तरीका नहीं है
15:43
these particular readings,
391
928000
2000
इन विशेष अनुवादों को मानित करने का
15:45
but if more and more of these readings start making sense,
392
930000
3000
लेकिन अगर और भी एसे अनुवाद समझ बनाना शुरू कर दें,
15:48
and if longer and longer sequences
393
933000
2000
और लम्बें अनुक्रम
15:50
appear to be correct,
394
935000
2000
भी सही प्रतीत हों,
15:52
then we know that we are on the right track.
395
937000
2000
तब हमें पता चलेगा कि हम ठीक रास्ते पर हैं।
15:54
Today,
396
939000
2000
व्रतमान में
15:56
we can write a word such as TED
397
941000
3000
हम TED जैसे शब्द
15:59
in Egyptian hieroglyphics and in cuneiform script,
398
944000
3000
मिस्र की हाईरोगलाइफीकस और कीलाकार लिपि में लिख सकते हैं,
16:02
because both of these were deciphered
399
947000
2000
क्योंकि इन दोनों को समझ लिया गया था
16:04
in the 19th century.
400
949000
2000
१९ वीं सदी में।
16:06
The decipherment of these two scripts
401
951000
2000
इन दोनों लिपियों के स्पष्टीकरण से
16:08
enabled these civilizations to speak to us again directly.
402
953000
3000
इन सभ्यताओं से सीधे बात करना संभव हुआ।
16:11
The Mayans
403
956000
2000
मायन सभ्यता
16:13
started speaking to us in the 20th century,
404
958000
2000
से हमारी बातचीत 20 वीं सदी में शुरू हुई,
16:15
but the Indus civilization remains silent.
405
960000
3000
लेकिन सिंधु सभ्यता अभी तक चुप है।
16:18
Why should we care?
406
963000
2000
हमें क्यों परवाह करनी चाहिए?
16:20
The Indus civilization does not belong
407
965000
2000
सिंधु सभ्यता
16:22
to just the South Indians or the North Indians
408
967000
2000
सिर्फ दक्षिण भारतीयों या उत्तर भारतीयों
16:24
or the Pakistanis;
409
969000
2000
या पाकिस्तानियों की नहीं है;
16:26
it belongs to all of us.
410
971000
2000
यह हम सभी की है।
16:28
These are our ancestors --
411
973000
2000
ये हमारे पूर्वजों हैं -
16:30
yours and mine.
412
975000
2000
आपके और मेरे।
16:32
They were silenced
413
977000
2000
वे खामोश हैं
16:34
by an unfortunate accident of history.
414
979000
2000
इतिहास के एक दुर्भाग्यपूर्ण दुर्घटना के कारण।
16:36
If we decipher the script,
415
981000
2000
यदि हम यह लिपि समझले,
16:38
we would enable them to speak to us again.
416
983000
2000
हम उनसे बात करने में फिर से सक्षम होगें।
16:40
What would they tell us?
417
985000
3000
वे हमें क्या बताएगें?
16:43
What would we find out about them? About us?
418
988000
3000
हम उनके बारे में क्या जानेगें? हमारे अपने बारे में?
16:46
I can't wait to find out.
419
991000
3000
मैं यह खोजने के लिए बेसब्र हूँ।
16:49
Thank you.
420
994000
2000
धन्यवाद।
16:51
(Applause)
421
996000
4000
(सरहाना व हर्षध्वनि)
ABOUT THE SPEAKER
Rajesh Rao - Computational neuroscientistRajesh Rao seeks to understand the human brain through computational modeling, on two fronts: developing computer models of our minds, and using tech to decipher the 4,000-year-old lost script of the Indus Valley civilization.
Why you should listen
Rajesh Rao is looking for the computational principles underlying the brain's remarkable ability to learn, process and store information -- hoping to apply this knowledge to the task of building adaptive robotic systems and artificially intelligent agents.
Some of the questions that motivate his research include: How does the brain learn efficient representations of novel objects and events occurring in the natural environment? What are the algorithms that allow useful sensorimotor routines and behaviors to be learned? What computational mechanisms allow the brain to adapt to changing circumstances and remain fault-tolerant and robust?
By investigating these questions within a computational and probabilistic framework, it is often possible to derive algorithms that not only provide functional interpretations of neurobiological properties but also suggest solutions to difficult problems in computer vision, speech, robotics and artificial intelligence.
Rajesh Rao | Speaker | TED.com