ABOUT THE SPEAKER
Frederic Kaplan - Digital humanities researcher
Frederic Kaplan seeks to digitize vast archives of historical information to make maps that move -- through time.

Why you should listen

Frederic Kaplan is the Digital Humanities Chair at Ecole Polytechnique Federale de Lausanne (EPFL) and the EPFL's Digital Humanities Lab Director. Kaplan leads the lab in applying computation to humanities research. His latest project is the Venice Time Machine, a collaborative work archiving 80 kilometers of books from throughout 1000 years of Venetician history. The goal of the time machine is to create an information system which can be searched and mapped. Think of it as a Google Maps for time.

Kaplan holds a PhD in artificial intelligence from the University Paris VI. He lives in Switzerland.

More profile about the speaker
Frederic Kaplan | Speaker | TED.com
TEDxCaFoscariU

Frederic Kaplan: How to build an information time machine

Frederic Kaplan: အချက်အလက်များဆိုင်ရာ အချိန်ကာလ ယန္တရားကို ကျွန်တော် ဆောက်လုပ်ပုံ

Filmed:
1,238,053 views

သင်ဟာ Facebook ကို ...ခေတ်လယ်ကစပြီး မွှေနှောက် ကြည့်နိုင်တာကို စိတ်ကူးကြည့်ပါ။ တကယ်တော့ အဲဒါဟာ ထင်ရသလောက် ဝေးလံလှတာ မဟုတ်ပါ။ သုတေသီ တဦးနဲ့ အင်ဂျင်နီယာဖြစ်သူ Frederic Kaplan ဟာ ဗီးနပ်စ်မြို့ ကို စိတ်ကြိုက် ကြည့်ရှုရေး အချိန်ကာလ ယန္တရားစက် အကြောင်းကို စိတ်ဝင်စားဖွယ်နဲ့ ပျော်ရွှင်ဖွယ် ပြောပြထားပါတယ်။ ဗီးနပ်စ်မြို့ကို နှစ်ပေါင်း ၁၀၀ဝ ကာလအတွင်းမှာ စိတ်ကြိုက်နှစ်ကို ဝင်ကြည့်နိုင်ဖို့အတွက် ကီလိုမီတာ ၈၀ အလျားရှိမယ့် စာအုပ်တွေကို ဒီဂျီတယ် ပြုလုပ်လျက် သမိုင်း နဲ့ ပထဝီဆိုင်ရာ ခွင်တုစက် ဖန်တီးလို့ ရနိုင်တာကို ပြသထားပါတယ်။ (TEDxCaFoscariU မှာ ရိုက်ကူးခဲ့တယ်)
- Digital humanities researcher
Frederic Kaplan seeks to digitize vast archives of historical information to make maps that move -- through time. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
This is an image of the planet Earth.
0
285
2893
ဒါကတော့ ကမ္ဘာဂြိုဟ်ရဲ့ ပုံပါပဲ။
အားလုံး ကောင်းကောင်းကြီး သိရှိကြတဲ့
00:15
It looks very much like the Apollo pictures
1
3178
3093
00:18
that are very well known.
2
6271
1611
အပိုလို ပုံတွေနဲ့ သိပ်ကို တူပါတယ်။
00:19
There is something different;
3
7882
2070
တကယ်တော့ ခြားနားချက် ရှိပါတယ်
သင်ဟာ အဲဒါကို ကလစ်လုပ်လို့ ရပါတယ်။
00:21
you can click on it,
4
9952
1447
00:23
and if you click on it,
5
11399
1198
အဲဒါကို ကလစ်လိုက်တယ် ဆိုရင်
00:24
you can zoom in on almost any place on the Earth.
6
12597
3072
သင်ဟာ ကမ္ဘာကြီးပေါ်က ဒေသအားလုံး နီးနီးကို
ချဲ့ကြည့်နိုင်ပါမယ်။
00:27
For instance, this is a bird's-eye view
7
15669
1999
ဥပမာဆိုပါစို့၊
00:29
of the EPFL campus.
8
17668
2666
ဒါဟာ EPFL နယ်မြေကို ငှက်တကောင် မြင်ပုံပါပဲ။
နေရာ တော်တော်များများမှာ၊
00:32
In many cases, you can also see
9
20334
2108
အဆောက်အအုံ တခုကို အနီးရှိ လမ်းဆီကနေပြီး
မြင်ရပုံကို တွေ့မြင်နိုင်ပါတယ်။
00:34
how a building looks from a nearby street.
10
22442
3740
ဒါဟာ အတော့်ကို အံ့အားသင့်စရာပါ။
00:38
This is pretty amazing.
11
26182
1422
00:39
But there's something missing in this wonderful tour:
12
27604
3427
ဒါပေမဲ့ ဒီလို အံ့အားသင့်စရာ ခရီးစဉ်ထဲမှာ
လိုအပ်တာ တခု မပါသေးဘူး:
အဲဒါကတော့ အချိန်ပါပဲ။
00:43
It's time.
13
31031
2188
ဒီပုံကို ဘယ်တုံးက ရိုက်ခဲ့ကြောင်း
ကျွန်တော် မသိပါ။
00:45
i'm not really sure when this picture was taken.
14
33219
3070
00:48
I'm not even sure it was taken
15
36289
1412
ခုနက ပြခဲ့တဲ့ ငှက်ရဲ့ ရှုဒေါင့်ပုံနဲ့ တချိန်တည်း
ရိုက်ခဲ့တာလား ကျွန်တော်မသေချာပါ။
00:49
at the same moment as the bird's-eye view.
16
37701
6083
ကျွန်တော်တို့ရဲ့ စမ်းသပ်ခန်းထဲမှာ
ကျွန်တော်တို့ တီထွင်ခဲ့ကြတာက
00:55
In my lab, we develop tools
17
43784
2209
00:57
to travel not only in space
18
45993
1764
00:59
but also through time.
19
47757
2558
နေရာဒေသများကို တင်မက
အချိန်ကာလထဲမှာ ခရီးထွက်လို့ ရဖို့အတွက်ပါ။
01:02
The kind of question we're asking is
20
50315
1870
ကျွန်တော်တို့ မေးလိုတာကတော့
01:04
Is it possible to build something
21
52185
1393
အတိတ် ကာလအတွက်
01:05
like Google Maps of the past?
22
53578
2178
Google Maps လိုဟာမျိုး ဖန်တီးနိုင်မလား။
01:07
Can I add a slider on top of Google Maps
23
55756
3310
ကျွန်တော်ဟာ Google Maps ရဲ့ ထိပ်မှာ
ရွှေ့စရာ စကေး တခု ထည့်နိုင်ကာ
01:11
and just change the year,
24
59066
1803
နှစ်ကို ပြောင်းလဲနိုင်ပြီး
01:12
seeing how it was 100 years before,
25
60869
1791
လွန်ခဲ့တဲ့ နှစ်ပေါင်း ၁၀၀ တုန်းက
01:14
1,000 years before?
26
62660
1669
ဒါမှမဟုတ် နှစ်ပေါင်း ၁၀၀၀ တုန်းက
ပုံကို ကြည့်နိုင်မလား။
01:16
Is that possible?
27
64329
2123
အဲဒါကို လုပ်လို့ ရနိုင်မလား။
01:18
Can I reconstruct social networks of the past?
28
66452
2252
ကျွန်တော်ဟာ အတိတ်ကာလရဲ့ လူမှုရေး
ကွန်ယက်များကို ပြန်တည်ဆောက်လို့ ရမလား။
01:20
Can I make a Facebook of the Middle Ages?
29
68704
3049
ကျွန်တော်ဟာ ခေတ်လယ်ရဲ့ Facebook
ကို လုပ်လို့ ရနိုင်မလား။
အချိန်ကာလ ယန္တရားကို ဆောက်လုပ်နိုင်မလား။
01:23
So, can I build time machines?
30
71753
3776
"မဖြစ်နိုင်ဘူး၊ အဲဒါ လုပ်မရနိုင်ပါဘူး။" လို့
ကျွန်တော်တို့ ဖြေနိုင်ပါတယ်။
01:27
Maybe we can just say, "No, it's not possible."
31
75529
2565
01:30
Or, maybe, we can think of it from an information point of view.
32
78094
3810
ဒါမှမဟုတ်၊ ဒါကို ကျွန်တော်တို့ဟာ အချက်အလက်များရဲ့
ရှုဒေါင့်မှ ကြည်လို့ရနိုင်ပါတယ်။
အဲဒါကို ကျွန်တော်က အချက်အလက်မှိုများလို့
ခေါ်ပါတယ်။
01:33
This is what I call the information mushroom.
33
81904
3190
အချိန်ကို ထောင်လိုက် ထားပါမယ်။
01:37
Vertically, you have the time.
34
85094
1583
01:38
and horizontally, the amount of digital information available.
35
86677
2740
ဘေးတိုက်ကျတော့ ရရှိနိုင်တဲ့
ဒီဂျီတယ် အချက်အလက်များကို ပြပါမယ်။
01:41
Obviously, in the last 10 years, we have much information.
36
89417
3482
လွန်ခဲ့တဲ့ ၁၀ နှစ်အတွင်းမှာ ကျွန်တော်တို့
အချက်အလက်တွေ အများကြီး ရနိုင်တာ ရှင်းနေပါတယ်။
ပြီးတော့ အတိတ်ထဲကို တိုးတိုးဝင်သွားလေလေ
အချက်အလက်တွေဟာ နည်းနည်းလာလေလေ ဖြစ်ပါတယ်။
01:44
And obviously the more we go in the past, the less information we have.
37
92899
3548
ကျွန်တော်တို့က အတိတ်ကာလရဲ့ Google Maps
ဟာမျိုးကို တည်ဆောက်လိုပါက၊
01:48
If we want to build something like Google Maps of the past,
38
96447
2318
01:50
or Facebook of the past,
39
98765
1494
ဒါမှမဟုတ် Facebook ဟာမျိုးကို
01:52
we need to enlarge this space,
40
100259
1574
တည်ဆောက်လိုပါက၊ နေရာကို ချဲ့ပေးရန်လိုပါမယ်
01:53
we need to make that like a rectangle.
41
101833
1938
ဒါကို စတုဂံမျိုး ဖြစ်လာအောင် လုပ်ကြရပါမယ်။
01:55
How do we do that?
42
103771
1510
ကျွန်တော်တို့ အဲဒါကို ဘယ်လို လုပ်ကြမလဲ။
01:57
One way is digitization.
43
105281
2098
နည်းလမ်း တခုမှာ ဒီဂျီတယ် လုပ်ယူရန် ဖြစ်တယ်။
01:59
There's a lot of material available --
44
107395
1779
အချက်အလက်များ အတွက် ကျွန်တော်တို့ဟာ
02:01
newspaper, printed books, thousands of printed books.
45
109190
6270
သတင်းစာများ၊ ပုံနှိပ်စာအုပ်များ၊ ထောင်နဲ့ချီ
ရှိကြတဲ့ စာအုပ်များကို သုံးနိုင်ကြပါတယ်။
ကျွန်တော်ဟာ အဲဒါတွေအားလုံးကို
ဒီဂျီတယ် လုပ်နိုင်ပါတယ်။
02:07
I can digitize all these.
46
115460
1768
ကျွန်တော်ဟာ အဲဒါတွေထဲကနေပြီး
အချက်အလက်များကို ရယူနိုင်ပါတယ်။
02:09
I can extract information from these.
47
117228
2737
အတိတ်ထဲကို ပိုဝေးအောင် သွားလေလေ ရရှိနိုင်တဲ့
အချက်အလက်တွေ နည်းလာလေလေ ဖြစ်တာ ရှင်းနေပါတယ်။
02:11
Of course, the more you go in the past,
the less information you will have.
48
119965
3543
02:15
So, it might not be enough.
49
123508
2646
ဒီတော့ လုံလောက်ချင်မှ လုံလောက်ပါမယ်။
ကျွန်တော်ဟာ သမိုင်းဆရာများလိုပဲ လုပ်နိုင်ပါတယ်။
02:18
So, I can do what historians do.
50
126154
2408
02:20
I can extrapolate.
51
128562
1524
ကျွန်တော်ဟာ ခန့်မှန်းယူနိုင်ပါတယ်။
02:22
This is what we call, in computer science, simulation.
52
130086
4470
ကျွန်တော်တို့ရဲ့ ကွန်ပျူတာဆိုင်ရာ သိပ္ပံပညာထဲမှာ
ဟန်ဆောင်လုပ်ကိုင်မှုလို့ ခေါ်ပါတယ်။
ကျွန်တော်ဟာ ခရီးစဉ် မှတ်တမ်း တခုကို
ယူကြည့်မယ်ဆိုရင်
02:26
If I take a log book,
53
134556
1751
02:28
I can consider, it's not just a log book
54
136307
2404
အဲဒါဟာ ဗီးနပ်စ်မြို့က ရေယာဉ်မှူး တဦးရဲ့
ခရီးစဉ် တခုအတွက်
02:30
of a Venetian captain going to a particular journey.
55
138711
2972
ခရီးစဉ် မှတ်တမ်း စာအုပ်
အဖြစ်သာမက သုံးသပ်နိုင်ပါတယ်။
02:33
I can consider it is actually a log book
56
141683
1643
02:35
which is representative of
many journeys of that period.
57
143326
2582
အဲဒါဟာ ထိုခေတ်ကာလတုန်းက များပြားလှတဲ့
02:37
I'm extrapolating.
58
145908
2245
02:40
If I have a painting of a facade,
59
148153
2038
ခရီးသွားမှု အတွက်ပါ မှတ်တမ်းဖြစ်တယ်လို့
သုံးသပ်ခြင်းနိုင်ပါတယ်။
02:42
I can consider it's not just that particular building,
60
150191
2751
ကျွန်တော်ဟာ ခန့်မှန်းယူလိုက်ပါတယ်။
02:44
but probably it also shares the same grammar
61
152942
3932
ကျွန်တော်ဆီမှာ အိမ်မျက်နှာစာ
တခုပေါ်က ပန်းချီကား ရှိနေရင်
အဲဒါဟာ အဲဒီအိမ်ထဲမှာ ရှိနေတဲ့
ပန်းချီကားသာမက
02:48
of buildings where we lost any information.
62
156874
4041
ကျွန်တော်တို့ အနေနဲ့ အချက်အလက်တွေ
ဆုံးရှုံးလိုက်ကြရပြီဖြစ်တဲ့
အခြားသော အဆောက်အအုံထဲမှာ
ရှိခဲ့မှာပဲလို့ ခံယူလိုက်ပါတယ်။
02:52
So if we want to construct a time machine,
63
160915
2858
02:55
we need two things.
64
163773
1339
ဒီတော့ ကျွန်တော်တို့ဟာ
အချိန်ကာလယန္တရားကို ဆောက်လုပ်လိုရင်
02:57
We need very large archives,
65
165112
2234
ကျွန်တော်တို့ အရာနှစ်ခု လိုပါမယ်။
02:59
and we need excellent specialists.
66
167346
2742
ကျွန်တော်တို့ ဧရာမ မော်ကွန်တိုက်ကြီးများ ရှိဖို့နဲ့
တော်ကြတဲ့ ပညာရှင်များ ရှိဖို့ လိုပါတယ်။
03:02
The Venice Time Machine,
67
170088
1874
ကျွန်တော် ခင်ဗျားတို့ကို ပြောပြလိုတဲ့
03:03
the project I'm going to talk to you about,
68
171962
1805
ဗီးနပ်စ် အချိန်ကာလ ယန္တရား ဆိုတာဟာ
03:05
is a joint project between the EPFL
69
173767
3020
EPFL နဲ့ Venice Ca'Foscari
တက္ကသိုလ်တို့က
03:08
and the University of Venice Ca'Foscari.
70
176787
2978
လက်တွဲ လုပ်ကိုင်နေကြတဲ့ ပရိုဂျက် ဖြစ်ပါတယ်။
ဒီနေရာမှာ ဗီးနပ်စ်မြို့နဲ့ သိပ်ကို
ထူးဆန်းတဲ့ အချက်တချက်က
03:11
There's something very peculiar about Venice,
71
179765
2165
03:13
that its administration has been
72
181930
2674
၎င်းရဲ့ အုပ်ချုပ်ရေးပိုင်းဟာ
03:16
very, very bureaucratic.
73
184604
2194
အရမ်းကြီးကို ဗြူရိုကရက်ဆံခဲ့ခြင်းပါပဲ။
03:18
They've been keeping track of everything,
74
186798
2193
သူတို့ဟာ အရာတိုင်းရဲ့
မှတ်တမ်းတွေကို ထားရှိခဲ့ကြပုံဟာ
03:20
almost like Google today.
75
188991
2915
ဒီနေ့ Google အတိုင်းလိုပါပဲ။
03:23
At the Archivio di Stato,
76
191906
1514
Archivio di Stato မှာဆိုရင်
03:25
you have 80 kilometers of archives
77
193420
1764
မော်ကွန်းများရဲ့ အလျားဟာ
ကီလိုမီတာ 80 ရှိပါတယ်။
03:27
documenting every aspect
78
195184
2009
ဗီးနပ်စ်မြို့ရဲ့ လွန်ခဲ့တဲ့ နှစ်ပေါင်း ၁၀၀၀ ကျော်
ကာလဆိုင်ရာ
03:29
of the life of Venice over
more than 1,000 years.
79
197193
2246
03:31
You have every boat that goes out,
80
199439
1920
မျက်နှာစာတိုင်းဆိုင်ရာ စာရွက်စာတမ်းများ ရှိပါတယ်။
လှေတစီးချင်းစီရဲ့ ထွက်ခွာသွားချိန်
03:33
every boat that comes in.
81
201359
1076
03:34
You have every change that was made in the city.
82
202435
2797
ဝင်လာချိန်တွေ ရှိပါတယ်။
မြို့ထဲမှာ ပြုလုပ်ခဲ့တဲ့ အပြောင်းအလဲတိုင်းဟာ
အဲဒီမှာ ရှိပါတယ်။
03:37
This is all there.
83
205232
3291
အရာရာတိုင်း အဲဒီမှာ ရှိပါတယ်။
ကျွန်တော်တို့ဟာ ၁၀ နှစ်ကြာမယ့် ဒီဂျီတယ် ပြုလုပ်ရေး
အစီအစဉ်ကို စတင်နေကြပါတယ်။
03:40
We are setting up a 10-year digitization program
84
208523
3908
များမြောင်းလှတဲ့ မော်ကွန်း အချက်အလက်များကို
03:44
which has the objective of transforming
85
212431
1677
03:46
this immense archive
86
214108
1384
ဧရာမ အင်ဖို စနစ်ကြီးထဲကို
03:47
into a giant information system.
87
215492
2426
ထည့်သွင်းကြပါမယ်။
03:49
The type of objective we want to reach
88
217918
1857
ဒီလိုလုပ်ကိုင်ရာမှာ တစ်နေ့ကို
03:51
is 450 books a day that can be digitized.
89
219775
4726
စာအုပ် ၄၅၀ ကို ဒီဂျီတယ် လုပ်နိုင်ဖို့ကို
ရည်မှန်းပါတယ်။
ဒီဂျီတယ် ပြုလုပ်ရာမှာ
03:56
Of course, when you digitize, that's not enough,
90
224501
2247
03:58
because these documents,
91
226748
1287
စာရွက်စာတမ်းတွေ များလှတာထက်ကို
04:00
most of them are in Latin, in Tuscan,
92
228035
2639
အများစုက လက်တင်စာနဲ့ ဖြစ်နေလို့၊
တာစ်ကင် စာနဲ့ ဖြစ်နေလို့၊
04:02
in Venetian dialect,
93
230689
1515
ဗီးနပ်စ် ဒေသိယစကား ဖြစ်နေလို့၊
04:04
so you need to transcribe them,
94
232204
1675
04:05
to translate them in some cases,
95
233879
1681
အဲဒါတွေကို အစပိုင်းမှာ တလုံးချင်း
အဓိပ္ပါယ်ဖေါ် ရေးမှတ်ပေးဖို့လိုတယ်၊
04:07
to index them,
96
235560
1120
တချို့ကိစ္စများမှာကျတော့ ဘာသာပြန်ပေးဖို့ လိုတယ်၊
04:08
and this is obviously not easy.
97
236680
2164
ညွှန်ကိန်း တပ်ဆင်ပေးဖို့ လိုတယ် ဆိုတော့
04:10
In particular, traditional optical
character recognition method
98
238844
3844
သိပ်ကို မလွယ်မှန်း ထင်ရှားပါတယ်။
ဒီတော့ကား ပုံနှိပ်စာမူများအတွက် အသုံးပြုတဲ့
04:14
that can be used for printed manuscripts,
99
242688
1424
ပုံကိုလေ့လာကြည့်ပြီး စာလုံးကို
သိရှိဖေါ်ထုတ်ရေးနည်းဟာ
04:16
they do not work well on the handwritten document.
100
244112
4004
လက်ရေး စာရွက်စာတမ်းများအတွက်
ကျတော့ သိပ် အဆင်မပြေချင်ပါဘူး။
အဲဒီတော့ နောက် နည်းလမ်း တခုဖြစ်တဲ့
04:20
So the solution is actually to take inspiration
101
248116
2130
04:22
from another domain: speech recognition.
102
250246
2901
စကားပြောသံကို သိရှိနားလည် ဖေါ်ထုတ်ရေး
နည်းလမ်းတွေဆီမှာ အဖြေရှာရန် ဖြစ်လာပါတယ်။
04:25
This is a domain of something
that seems impossible,
103
253147
2055
အဲဒါဟာ ဘယ်လိုမှ လုပ်လို့ ရနိုင်မှာ
မဟုတ်ဘူးလို့ ထင်ရပေမဲ့
04:27
which can actually be done,
104
255202
2537
04:29
simply by putting additional constraints.
105
257739
2194
တိုးပြီး အားဖြည့် လုပ်ကိုင်ရုံဖြင့်
04:31
If you have a very good model
106
259933
1586
လက်တွေ့ လုပ်လို့ ရနိုင်တဲ့ ကိစ္စမျိုးပါ။
04:33
of a language which is used,
107
261519
1526
သင့်ဆီမှာ အဲဒီတုန်းက
သုံးခဲ့ကြတဲ့ ဘာသာစကားရဲ့
04:35
if you have a very good model of a document,
108
263045
2086
မော်ဒယ်ပုံစံကောင်း ရှိနေတယ်
04:37
how well they are structured.
109
265131
1432
သင့်ဆီမှာ အဲဒီတုန်းက စာရွက်စာတမ်းတွေ
ရေးသား ဖွဲ့စည်းခဲ့ကြပုံ မော်ဒယ်ပုံစံကောင်း ရှိနေတယ်
04:38
And these are administrative documents.
110
266563
1353
ဆိုရင် လုပ်လို့ ရနိုင်မှာပါ။
04:39
They are well structured in many cases.
111
267931
2132
အဲဒါတွေဟာ စီမံအုပ်ချုပ်ရေးဆိုင်ရာ
စာရွက်စာတမ်းများပါ။
04:42
If you divide this huge archive into smaller subsets
112
270063
3308
ကိစ္စတော်တော်္များများထဲမှာ
ကောင်းမွန်စွာ ရေးဖွဲ့ထားပါတယ်။
တကယ်လို့ သင်ဟာ အဲဒီလို ဧရာမ မော်ကွန်းကြီးကို ပိုသေးတဲ့ အပိုင်းလေးများအဖြစ် ခွဲခြမ်းလိုက်မယ်ဆိုရင်
04:45
where a smaller subset
actually shares similar features,
113
273371
2877
အဲဒီလို အပိုင်းသေးသေးလေးတိုင်းဟာ
ဆင်တူ အချက်အလက်များ ဖြစ်ကြတယ်ဆိုရင်
04:48
then there's a chance of success.
114
276248
4031
အောင်မြင်ဖို့ အခွင့်အလမ်း ရှိနိုင်ပါတယ်။
တကယ်လို့များ ကျွန်တော်တို့ အဲဒီလို အဆင့်ဆီ
ရောက်လာကြပြီဆိုရင်တော့ ဆက်လုပ်လို့ ရနိုင်တာက
04:54
If we reach that stage, then there's something else:
115
282761
2435
04:57
we can extract from this document events.
116
285196
3522
ဖြစ်ရပ်တွေကို ကျွန်တော်တို့ အဲဒီ
စာရွက်စာတမ်းများထဲမှ ထုတ်ယူနိုင်ကြပါမယ်။
05:00
Actually probably 10 billion events
117
288718
2298
တကယ်တော့ ဖြစ်ရပ်ပေါင်း ၁၀ ဘီလီယံကို
05:03
can be extracted from this archive.
118
291016
1931
အဲဒီမော်ကွန်းများထဲမှ ထုတ်ယူနိုင်ပါမယ်။
05:04
And this giant information system
119
292947
1724
ကြီးမားလှတဲ့ ဧရာမ အချက်အလက်များ စနစ်ကို
05:06
can be searched in many ways.
120
294671
1816
နည်းမျိုးစုံဖြင့် ရှာဖွေလို့ ရနိုင်ပါမယ်။
05:08
You can ask questions like,
121
296487
1368
သင်ဟာ မေးလိုပါက
05:09
"Who lived in this palazzo in 1323?"
122
297855
2760
"ပါလာဇိုမှာ ၁၃၂၃ ခုနှစ်မှာ ဘယ်သူနေခဲ့လဲ
မေးနိုင်ပါတယ်။
05:12
"How much cost a sea bream at the Realto market
123
300615
2222
"ပင်လယ်ငါးကြင်ကို ရီအာလ်တို ဈေးမှာ ၁၄၃၄ ခုနှစ်ထဲ
05:14
in 1434?"
124
302837
1724
05:16
"What was the salary
125
304561
1460
ဘယ်ဈေးနဲ့ ရောင်းခဲ့ကြတာလဲ မေးလို့ ရနိုင်ပါမယ်။
05:18
of a glass maker in Murano
126
306021
2045
"ဥပမာ မူရာနို ဒေသက
05:20
maybe over a decade?"
127
308066
1406
မှန်အလုပ်သမား တယောက်ရဲ့
05:21
You can ask even bigger questions
128
309472
1422
05:22
because it will be semantically coded.
129
310894
2738
ဆယ်နှစ်စာ လစာကဘယ်လောက်လဲ မေးနိုင်မယ်။
အချက်အလက်များကို အရင်းအမြစ်
ကုဒ်များအဖြစ် သတ်မှတ်ပေးမှာမို့လို့
05:25
And then what you can do is put that in space,
130
313632
2140
ပိုကြီးမားတဲ့ မေးခွန်းများကိုပါ မေးနိုင်ပါမယ်။
အဲဒီနောက်မှာ လုပ်လို့ရနိုင်တာက နေရာဒေသနဲ့
ဆက်စပ်နေကြတဲ့ အချက်အလက်များကို
05:27
because much of this information is spatial.
131
315772
2173
နေရာဒေသအလိုက် ချပေးနိုင်ပါတယ်။
05:29
And from that, you can do things like
132
317945
1935
အဲဒီနောက်ပိုင်း ကျပြန်တော့
နှစ်ပေါင်း တထောင်ကျော် ကာလအတွင်းမှာ
05:31
reconstructing this extraordinary journey
133
319880
2113
05:33
of that city that managed to
have a sustainable development
134
321993
3356
ကာလကြာရှည်စွာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာခဲ့လျက်
အဲဒီနှစ်များ တလျှောက်လုံးမှာ ပတ်ဝန်းကျင်နဲ့
05:37
over a thousand years,
135
325349
2126
05:39
managing to have all the time
136
327475
1620
ဟန်ချက်ညီစွာ ဆက်ဆံရပ်တည် လာနိင်ခဲ့တဲ့
05:41
a form of equilibrium with its environment.
137
329095
2861
အဲဒီမြို့ဆီကို အံ့ဩဖွယ် ခရီးကို ထွက်လို့ ရနိုင်ပါမယ်။
05:43
You can reconstruct that journey,
138
331956
1248
သင်ဟာ အဲဒီလို ခရီးစဉ်ကို ပြန်တည်ဆောက်နိုင်ပါတယ်
05:45
visualize it in many different ways.
139
333204
2896
နည်းအမျိုးမျိုးဖြင့် မြင်တွေ့ခံစားနိုင်ပါတယ်။
ဒါပေမဲ့ ကျွန်တော်တို့ဟာ ဗီးနပ်စ်မြို့ကို ကြည့်မြင်ရရုံနဲ့
အဲဒီမြို့ကို နားလည်လို့ ရမှာ မဟုတ်သေးပါဘူး။
05:48
But of course, you cannot understand
Venice if you just look at the city.
140
336100
2699
05:50
You have to put it in a larger European context.
141
338799
2396
အဲဒါတွေကို ကျွန်တော်တို့ဟာ ဥရောပဆိုင်ရာ ပိုကျယ်ပြန့်တဲ့
အကြောင်းအချက်တွေနဲ့ ဆက်စပ် ထည့်ပေးရပါမယ်။
05:53
So the idea is also to document all the things
142
341195
2821
အဲဒါကြောင့်မို့လို့ ဥရောပလုံး အဆင့်မှာ
အလုပ်လုပ်နေခဲ့ကြတဲ့ အရာအားလုံးကို
05:56
that worked at the European level.
143
344016
2423
ထည့်ပေးရန် လိုပါသေးတယ်။
05:58
We can reconstruct also the journey
144
346439
1964
ပြီးတော့ ကျွန်တော်တို့ဟာ ဗီးနပ်စ်
ပင်လယ်ရေကြောင်း အင်ပါယာကိုလည်း
06:00
of the Venetian maritime empire,
145
348403
1990
06:02
how it progressively controlled the Adriatic Sea,
146
350393
3166
ပြန်တည်ဆောက်နိုင်ပါတယ်
၎င်းဟာ အာဒရီယဲတစ် ပင်လယ်ကို ဘယ်လို
ခေတ်မီစွာ ထိန်းချုပ်ထားနိုင်ခဲ့တယ်
06:05
how it became the most powerful medieval empire
147
353559
3746
ခေတ်လယ်တုံးက ၎င်းဟာ ထိုစဉ်ကာလတုံးက
အင်အားကြီး ပင်လယ်ရေကြောင်း
အင်ပါယာကြီး ဖြစ်လာခဲ့ကာ
06:09
of its time,
148
357305
1561
အရှေ့ဖက်မှ တောင်ဖက်အထိရှိ
06:10
controlling most of the sea routes
149
358866
2172
06:13
from the east to the south.
150
361038
2933
ပင်လယ်ခရီးစဉ် အများစုကို
ဘယ်လို ထိန်းချုပ်နိုင်ခဲ့တာလဲ။
အဲဒီလို ပင်လယ်ရေကြောင်း လမ်းကြောင်းများထဲမှာ
06:17
But you can even do other things,
151
365305
2316
06:19
because in these maritime routes,
152
367621
2277
ဆင်တူ ပုံစံတွေ ရှိခဲ့ကြတာမို့လို့
06:21
there are regular patterns.
153
369898
1975
06:23
You can go one step beyond
154
371889
2493
သင့်အနေနဲ့ နောက်ထပ် လုပ်လို့ ရနိုင်ပါသေးတယ်။
06:26
and actually create a simulation system,
155
374382
2120
နောက်တဆင့် ထပ်တက်လိုက်ပြီးတော့
06:28
create a Mediterranean simulator
156
376502
2815
လက်တွေ့မှာ ခွင်တုစနစ်ကို ဖန်တီးနိုင်ပါတယ်
06:31
which is capable actually of reconstructing
157
379317
2593
မြေထဲပင်လယ် ခွင်တုစက် ဆိုပါစို့။
06:33
even the information we are missing,
158
381910
2202
ကျွန်တော်တို့ဆီမှာ မရှိတဲ့ အချက်အလက်တွေကိုတောင်
လက်တွေ့မှာ ပြန်တည်ဆောက်ပေးနိုင်မှာမို့လို့
06:36
which would enable us to have
questions you could ask
159
384112
2988
သင်ဟာ ခရီးစဉ် စီမံရေး ပရိုဂရမ်ကို သုံးရာမှာ
06:39
like if you were using a route planner.
160
387100
2988
06:42
"If I am in Corfu in June 1323
161
390088
3071
မေးတတ်တဲ့ မေးခွန်းကိုတောင် ဖြေပေးနိုင်လာပါမယ်။
"ကျွန်တော်ဟာ ၁၃၂၃ ခုနှစ် ဇွန်လထဲတွင်
ကိုရ်ဖူ မြို့မှာ ရှိနေကာ
06:45
and want to go to Constantinople,
162
393159
2526
ကွန်စတင်တီနိုပို မြို့ကို သွားချင်ရင်
06:47
where can I take a boat?"
163
395685
2143
လှေကို ဘယ်မှာသွားပြီး စီးရမှာလဲ။
ကျွန်တော်တို့ဟာ အဲဒီလို မေးခွန်းကို
06:49
Probably we can answer this question
164
397828
1367
06:51
with one or two or three days' precision.
165
399195
4473
နှစ်ရက် သို့မဟုတ် သုံးရက် တိကျမှုဖြင့်
ဖြေကြားနိုင်ဖွယ် ရှိပါတယ်။
"အဲဒါအတွက် ဘယ်လောက် ပေးရမလဲ။"
06:55
"How much will it cost?"
166
403668
1607
"ပင်လယ်ဓါးပြတွေနဲ့ တိုးမိနိုင်တဲ့ အန္တရာယ်ကရော
ဘယ်လောက်များ ရှိမလဲ။
06:57
"What are the chance of encountering pirates?"
167
405275
3592
တချိန်တည်းမှာ ဒီလို ပရိုဂျက်မျိုးအတွက်
07:00
Of course, you understand,
168
408867
1811
07:02
the central scientific challenge
of a project like this one
169
410678
2609
သိပ္ပံနည်းပညာဆိုင်ရာ အဓိကအကျဆုံး စိန်ခေါ်မှုက
07:05
is qualifying, quantifying and representing
170
413287
3729
အဆင့် တခုစီတိုင်းမှာ ရင်ဆိုင်လာရမယ့်
မရေရာမှု နှင့် ချိတ်ဆက်မမိမှုများရဲ့
07:09
uncertainty and inconsistency
at each step of this process.
171
417016
3330
အရည်အသွေး နဲ့ အရေအတွက်ကို သတ်မှတ်
တင်ပြပေးရေးပဲ ဖြစ်ပါတယ်။
07:12
There are errors everywhere,
172
420346
2712
အမှားတွေဟာ နေရာတိုင်းမှာ ရှိနိုင်ပါတယ်
စာရွက်စာတမ်းများထဲမှာ မှားနိုင်သလို ရေယာဉ်မှူးရဲ့
အမည်ထဲ အမှားပါနိုင်ပါတယ်
07:15
errors in the document, it's
the wrong name of the captain,
173
423058
2489
07:17
some of the boats never actually took to sea.
174
425547
3213
တချို့လှေတွေဆိုရင် ပင်လယ်ထဲကို
တစ်ခါမှကို မထွက်ခဲ့ကြတာလည်း ရှိပါတယ်။
ဘာသာပြန်ရာမှာ အမှားတွေ ရှိပြီး အဓိပ္ပါယ်
ကောက်ယူမှုဆိုင်ရာ လွဲချော်မှုတွေ ရှိပါတယ်
07:20
There are errors in translation, interpretative biases,
175
428760
4857
အဲဒါတွေရဲ့ အပေါ်မှာ တွက်ချက်လုပ်ကိုင်မယ့်
အယ်လ်ဂိုရိသမ်ကို ထည့်သုံးဦးမယ်ဆိုတော့
07:25
and on top of that, if you add algorithmic processes,
176
433624
3466
07:29
you're going to have errors in recognition,
177
437090
2949
သိရှိမှတ်မိအောင် လုပ်ရာမှာ အမှားတွေ
07:32
errors in extraction,
178
440039
1961
ထုတ်နှုတ်ယူမှုရဲ့ အမှားတွေ ရှိလာဦးမယ် ဆိုတော့
07:34
so you have very, very uncertain data.
179
442000
4481
ကျွန်တော်တို့ရဲ့ ဒေတာဟာ သိပ်သပ်ကို မရေရာလှပါဘူး။
07:38
So how can we detect and
correct these inconsistencies?
180
446481
3757
ဒီတော့ အဲဒီလို ရှေ့နောက် မကိုက်ညီမှုတွေကို ကျွန်တော်တို့
ဘယ်လိုလုပ် ဖေါ်ထုတ် ပြင်ပေးကြမလဲ။
07:42
How can we represent that form of uncertainty?
181
450238
3660
အဲဒီလို မရေရာတဲ့ ပုံစံကို ကျွန်တော်တို့
ဘယ်လို တင်ပြပေးနိုင်ကြမလဲ။
အဲဒါ ခဲယဉ်းပါတယ်။ ကျွန်တော်တို့
တခု လုပ်လို့ရနိုင်တာက
07:45
It's difficult. One thing you can do
182
453898
2097
07:47
is document each step of the process,
183
455995
2226
လုပ်ငန်းစဉ် အဆင့်တိုင်းကို မှတ်တမ်းတင်ပါ
07:50
not only coding the historical information
184
458221
2448
သမိုင်းဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကိုသာ မကဘဲ
07:52
but what we call the meta-historical information,
185
460669
2679
ကျွန်တော်တို့က မေတာ-သမိုင်း
အချက်အလက်များလို ခေါ်ကြတဲ့
07:55
how is historical knowledge constructed,
186
463348
2663
သမိုင်းဆိုင်ရာ ဗဟုသုတများ တည်ဆောက်လာမှုဆိုင်ရာကိုပါ
ကုဒ်ထည့်သွင်း ပေးကြရပါမယ်
07:58
documenting each step.
187
466011
1998
အဆင့်တိုင်းကို မှတ်တမ်းတင်ပေးရပါမယ်။
08:00
That will not guarantee that we actually converge
188
468009
1645
အဲဒီလိုဆိုရင် ကျွန်တော်တို့ဟာ ဗီးနပ်စ်မြို့ရဲ့
08:01
toward a single story of Venice,
189
469654
2450
တခုတည်းသော သမိုင်းကို လက်တွေ့ ဖေါ်ထုတ်နိုင်မှာကို
အာမခံ မပေးနိုင်တာမှန်ပေမဲ့
08:04
but probably we can actually reconstruct
190
472104
2138
ကျွန်တော်တို့ဟာ မှတ်တမ်းများဖြင့်
ပြည့်စုံမယ့်
08:06
a fully documented potential story of Venice.
191
474242
3048
အဖြစ်နိုင်ဆုံး ဗီးနပ်စ် သမိုင်းကို
တကယ့်ကို ပြန်တည်ဆောက်နိုင်ပါမယ်။
08:09
Maybe there's not a single map.
192
477290
1459
မြေပုံကလေး တစ်ပံံုတစ်လေတောင်မှ ရှိချင်မှရှိမှာပါ
08:10
Maybe there are several maps.
193
478749
2120
မြေပုံတွေဟာ အများကြီး ရှိနိုင်ကြပါတယ်။
08:12
The system should allow for that,
194
480869
2216
08:15
because we have to deal with
a new form of uncertainty,
195
483085
2859
ကျွန်တော်တို့ရဲ့ စနစ်က အဲဒါကို ခွင့်ပြုရပါမယ်
ဘာဖြစ်လို့လဲဆိုတော့ ကျွန်တော်တို့ဟာ အခုလို
ဧရာမ ဒေတာအခြေခံကြီးအတွက်
08:17
which is really new for this type of giant databases.
196
485944
4641
လုံးဝကို အသစ်ဖြစ်တဲ့ မရေရာမှု
ပုံစံမျိုးကို ရင်ဆိုင်လာနေရလို့ပါပဲ။
ပြီးတော့ ကျွန်တော်တို့ဟာ ဒီလို ဆန်းသစ်တဲ့
သုတေသန အကြောင်းကို အများပြည်သူတွေကို
08:22
And how should we communicate
197
490585
2190
08:24
this new research to a large audience?
198
492790
3979
ဘယ်လို ဆက်သွယ် ရှင်းပြကြမလဲ။
ဗီးနပ်စ်ဟာ အဲဒီနေရာမှာပါ
အထူးကိစ္စ ဖြစ်နေပြန်ပါတယ်။
08:28
Again, Venice is extraordinary for that.
199
496769
2663
နှစ်စဉ်နှစ်တိုင်း ပြည်သူတွေ သန်းပေါင်းများစွာ
08:31
With the millions of visitors that come every year,
200
499432
2171
လာလည်ပတ်ကြတဲ့ အဲဒီနေရာဟာ တကယ်တမ်းမှာ
08:33
it's actually one of the best places
201
501603
1763
အနာဂါတ် ပြတိုက်ကို ဖန်တီးဆောက်လုပ်ဖို့
အကောင်းဆုံး နေရာပါ။
08:35
to try to invent the museum of the future.
202
503366
2988
စိတ်ကူးကြည့်ကြည့်ပါ
08:38
Imagine, horizontally you see the reconstructed map
203
506354
3304
နှစ်တစ်နှစ်အတွက် ပြန်ဆောက်လုပ်ထားတဲ့
ဘေးတိုက် မြေပုံကို သင်ကြည့်နေပါတယ်။
08:41
of a given year,
204
509658
1286
အဲဒီမှာပဲ ပြန်တည်ဆောက်ဖို့အတွက်
ကိုးကားစရာ စာတမ်းကို
08:42
and vertically, you see the document
205
510944
2958
ဥပမာ ပန်းချီကားကို ထောင်လိုက်
08:45
that served the reconstruction,
206
513902
1511
08:47
paintings, for instance.
207
515413
3400
မြင်တွေ့နိုင်ပါတယ်။
သင်ဟာ မိမိစိတ်ကြိုက် ရွေးလိုက်တဲ့
နှစ်တစ်နှစ်မှာ ရှိခဲ့တဲ့ ဗီးနပ်စ်မြို့ထဲကို
08:50
Imagine an immersive system that permits
208
518813
2580
08:53
to go and dive and reconstruct
the Venice of a given year,
209
521393
3502
နစ်ဝင်သွားကာ တည်ဆောက်နိုင်ခွင့်ပြုနိုင်တဲ့
စွမ်းပကား ထက်မြက်လှတဲ့ စနစ်ကို စိတ်ကူးကြည့်ပါ
08:56
some experience you could share within a group.
210
524895
2715
အဲဒီလို အတွေ့အကြုံကို သင်ဟာ
လူတချို့တို့ကို မျှပေးချင်မှာ။
08:59
On the contrary, imagine actually that you start
211
527610
2246
နောက်တဖက်မှကျပြန်တော့
09:01
from a document, a Venetian manuscript,
212
529856
2207
စာတမ်းတခုကို ဗီးနပ်စ်မြို့က စာမူတခုကို ယူပြီး
09:04
and you show, actually, what
you can construct out of it,
213
532063
3049
စတင်လျက် ဆောက်လို့ ရမှာကို
လက်တွေ့ ပြသပေးနိုင်ပါတယ်
09:07
how it is decoded,
214
535112
1772
အဲဒါကို ကုဒ်တွေထည့်သွင်းခဲ့ပုံကို အဲဒီစာတမ်းဆိုင်ရာ
ဆက်စပ် အကြောင်းအရာတွေကို
09:08
how the context of that document can be recreated.
215
536884
2415
ဘယ်လိုလုပ်ပြီး ပြန်လည်ဖန်တီးပေးနိုင်တယ်
ဆိုတာကို ပြပေးနိုင်ပါတယ်။
09:11
This is an image from an exhibit
216
539299
1885
09:13
which is currently conducted in Geneva
217
541184
2276
ဒီမှာ မြင်နေကြရတာကတော့
09:15
with that type of system.
218
543460
2354
ဂျနီဗာမြို့မှာ လောလောဆယ်တွင်
ခင်းကျင်းပြသထားတဲ့
အဲဒီလိုစနစ်ရဲ့ ပုံစံပါ။
09:17
So to conclude, we can say that
219
545814
2175
အဲဒီတော့ နိဂုံးချုပ်ပြောရမယ်ဆိုရင်
09:19
research in the humanities is about to undergo
220
547989
3079
လူသားဆိုင်ရာ သုတေသနများထဲမှာ
တွေ့မြင်ကြရဖို့ ရှိနေတဲ့ ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်ဟာ
09:23
an evolution which is maybe similar
221
551068
1802
09:24
to what happened to life sciences 30 years ago.
222
552870
4582
ဇီဝဘဝဆိုင်ရာ သိပ္ပံပညာထဲ လွန်ခဲ့တဲ့
နှစ်ပေါင်း ၃ဝတုန်းက မြင်ခဲ့ကြရတဲ့
ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်မျိုး ဖြစ်ဖို့များပါတယ်။
အဲဒါဟာ စကေးအတိုင်းအတာနဲ့ ဆိုင်ပါတယ်။
09:29
It's really a question of scale.
223
557452
4676
ကျွန်တော်တို့ မြင်နေကြရတဲ့ ပရိုဂျက်များကို
တခုတည်းသော အဖွဲ့အနေနဲ့ လုပ်နိုင်တဲ့
09:34
We see projects which are
224
562130
3303
09:37
much beyond any single research team can do,
225
565433
3843
ဘောင်ထက်ကို များစွာမှ ပိုကြီးပါတယ်
09:41
and this is really new for the humanities,
226
569276
2243
ပြီးတော့ ဒီအချက်ဟာ မကြာခဏဆိုသလို
အုပ်စုကလေးတွေနဲ့
09:43
which very often take the habit of working
227
571519
3869
09:47
in small groups or only with a couple of researchers.
228
575388
4008
ဒါမှမဟုတ် သုတေသီ
တစ်ယောက်နှစ်ယောက်လောက်နဲ့
လုပ်လာခဲ့ကြတဲ့ လူသားဆိုင်ရာ ပ
ညာများအတွက် အသစ်အဆန်းပါ။
09:51
When you visit the Archivio di Stato,
229
579396
2118
သင်ဟာ Archivio di Stato ကို
လည်ပတ်ကြည့်မယ်ဆိုရင်
09:53
you feel this is beyond what any single team can do,
230
581514
2822
အဖွဲ့တဖွဲ့ လုပ်နိုင်တာရဲ့ ဘောင်အပြင်မှာ
ရှိနေတာကို ခံစားမိမှာပါ
09:56
and that should be a joint and common effort.
231
584336
3834
အဲဒါဟာ လက်တွဲပြီး လုပ်ကြရမယ့်
ဘုံလုပ်ငန်းကြီး ဖြစ်ရပါမယ်။
ဒီတော့ ကျွန်တော်တို့က ကျွန်တော်တို့ရဲ့ အဲဒီလို
စံနမူနာများကို ပြောင်းလဲနိုင်ဖို့ လုပ်ရမှာက
10:00
So what we must do for this paradigm shift
232
588170
3106
အဲဒီလို ပြောင်းလဲမှုအတွက် အသင့်ရှိကြမယ့်
10:03
is actually foster a new generation
233
591276
1902
"လူသားဆိုင်ရာ ဒီဂျီတယ် ပညာရှင်များ" ဆိုတဲ့
10:05
of "digital humanists"
234
593178
1537
မျိုးဆက် အသစ်ကို ပျိုးထောင်ပေးရန်ပဲ ဖြစ်ပါတယ်။
10:06
that are going to be ready for this shift.
235
594715
2090
အထူးကို ကျေးဇူးတင်ပါတယ်။
10:08
I thank you very much.
236
596805
1959
10:10
(Applause)
237
598764
4000
(လက်ခုပ်တီးသံများ)
Translated by Myo Aung
Reviewed by sann tint

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Frederic Kaplan - Digital humanities researcher
Frederic Kaplan seeks to digitize vast archives of historical information to make maps that move -- through time.

Why you should listen

Frederic Kaplan is the Digital Humanities Chair at Ecole Polytechnique Federale de Lausanne (EPFL) and the EPFL's Digital Humanities Lab Director. Kaplan leads the lab in applying computation to humanities research. His latest project is the Venice Time Machine, a collaborative work archiving 80 kilometers of books from throughout 1000 years of Venetician history. The goal of the time machine is to create an information system which can be searched and mapped. Think of it as a Google Maps for time.

Kaplan holds a PhD in artificial intelligence from the University Paris VI. He lives in Switzerland.

More profile about the speaker
Frederic Kaplan | Speaker | TED.com