TED2013
Ajit Narayanan: A word game to communicate in any language
Ajit Narayanan: Trò chơi từ ngữ để giao tiếp bằng bất kỳ ngôn ngữ nào
Filmed:
Readability: 3.4
1,391,245 views
Khi làm việc với trẻ tự kỷ, Ajit Narayanan phác thảo phương pháp ngôn ngữ bằng hình ảnh, cho phép kết nối từ và khái niệm. Từ ý tưởng này, Ajit tạo ra một ứng dụng giúp những người gặp khó khăn về ngôn ngữ giao tiếp.
Ajit Narayanan - Visual grammar engine inventor
Ajit Narayanan is the inventor of Avaz, an affordable, tablet-based communication device for people who are speech-impaired. Full bio
Ajit Narayanan is the inventor of Avaz, an affordable, tablet-based communication device for people who are speech-impaired. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
I work with children with autism.
0
721
2670
Tôi làm việc với trẻ em
mắc chứng tự kỉ.
mắc chứng tự kỉ.
00:15
Specifically, I make technologies
1
3391
1914
Tôi mang đến những phương pháp
giúp các em giao tiếp.
giúp các em giao tiếp.
00:17
to help them communicate.
2
5305
2171
00:19
Now, many of the problems that children
3
7476
1539
Những vấn đề mà trẻ tự kỉ gặp phải
thường có cùng một nguyên nhân,
thường có cùng một nguyên nhân,
00:21
with autism face, they have a common source,
4
9015
3763
00:24
and that source is that they find it difficult
5
12778
2094
Các em cảm thấy các khái niệm
trừu tượng hay các kí hiệu rất khó hiểu
trừu tượng hay các kí hiệu rất khó hiểu
00:26
to understand abstraction, symbolism.
6
14872
5260
00:32
And because of this, they have
a lot of difficulty with language.
a lot of difficulty with language.
7
20132
4652
do đó, gặp nhiều khó khăn
trong vấn đề ngôn ngữ.
trong vấn đề ngôn ngữ.
00:36
Let me tell you a little bit about why this is.
8
24784
3015
Hãy để tôi giải thích lí do tại sao.
00:39
You see that this is a picture of a bowl of soup.
9
27799
3934
Hãy nhìn vào bức ảnh bát súp này.
Tất cả chúng ta đều có thể nhìn thấy
đều có thể hiểu được.
đều có thể hiểu được.
00:43
All of us can see it. All of us understand this.
10
31733
2485
00:46
These are two other pictures of soup,
11
34218
2312
Đây là hai bức ảnh chụp
bát súp khác
bát súp khác
00:48
but you can see that these are more abstract
12
36530
2067
bạn có thể thấy rằng
chúng trông trừu tượng hơn
chúng trông trừu tượng hơn
00:50
These are not quite as concrete.
13
38597
1856
00:52
And when you get to language,
14
40453
2174
Và khi đến với ngôn ngữ
00:54
you see that it becomes a word
15
42627
1868
nó trở thành một từ
00:56
whose look, the way it looks and the way it sounds,
16
44495
3261
có hình dạng và cách phát âm
hoàn toàn không còn liên quan
hoàn toàn không còn liên quan
00:59
has absolutely nothing to do
with what it started with,
with what it started with,
17
47756
2912
đến bát súp ban đầu
mà nó thể hiện
mà nó thể hiện
01:02
or what it represents, which is the bowl of soup.
18
50668
2830
Vì vậy, nó trở nên khó hiểu
và mang tính giả định về thực tế
và mang tính giả định về thực tế
01:05
So it's essentially a completely abstract,
19
53498
2900
01:08
a completely arbitrary representation of something
20
56398
2576
01:10
which is in the real world,
21
58974
1163
01:12
and this is something that children with autism
22
60137
1791
Và đó chính là khó khăn
mà trẻ em tự kỉ đang gặp phải
mà trẻ em tự kỉ đang gặp phải
01:13
have an incredible amount of difficulty with.
23
61928
3164
01:17
Now that's why most of the people
that work with children with autism --
that work with children with autism --
24
65092
2751
cũng là lí do mà
những người làm việc với trẻ tự kỉ
những người làm việc với trẻ tự kỉ
01:19
speech therapists, educators --
25
67843
1878
những nhà trị liệu ngôn ngữ,
những nhà giáo dục--
những nhà giáo dục--
01:21
what they do is, they try to help children with autism
26
69721
2633
đang nỗ lực giúp các em
01:24
communicate not with words, but with pictures.
27
72354
3229
giao tiếp bằng hình ảnh thay vì từ ngữ.
01:27
So if a child with autism wanted to say,
28
75583
1930
Nếu muốn nói,
01:29
"I want soup," that child would pick
29
77513
2458
"Cháu muốn súp",
các em sẽ chọn ra ba bức ảnh,
"Cháu", "muốn" và "súp",
"Cháu", "muốn" và "súp",
01:31
three different pictures, "I," "want," and "soup,"
30
79971
2260
01:34
and they would put these together,
31
82231
1609
rồi sắp xếp lại với nhau,
01:35
and then the therapist or the parent would
32
83840
1867
để bác sĩ trị liệu hay bố mẹ
01:37
understand that this is what the kid wants to say.
33
85707
1887
có thể hiểu được điều
các em muốn nói.
các em muốn nói.
01:39
And this has been incredibly effective;
34
87594
1778
Phương pháp này vô cùng hiệu quả;
01:41
for the last 30, 40 years
35
89372
2141
rất nhiều người đã thực hiện nó
trong suốt 30, 40 năm qua.
trong suốt 30, 40 năm qua.
01:43
people have been doing this.
36
91513
1613
01:45
In fact, a few years back,
37
93126
1349
Trong vài năm gần đây,
tôi đã chuyển phương pháp này
tôi đã chuyển phương pháp này
01:46
I developed an app for the iPad
38
94475
2675
thành một ứng dụng Ipad
được gọi là Avaz,
được gọi là Avaz,
01:49
which does exactly this. It's called Avaz,
39
97150
2255
01:51
and the way it works is that kids select
40
99405
2279
cho phép trẻ chọn lựa
những bức tranh khác nhau
những bức tranh khác nhau
01:53
different pictures.
41
101684
1321
01:55
These pictures are sequenced
together to form sentences,
together to form sentences,
42
103005
2570
sắp xếp chúng để tạo thành các câu
và các câu đó sẽ được chuyển thành lời
và các câu đó sẽ được chuyển thành lời
01:57
and these sentences are spoken out.
43
105575
1719
01:59
So Avaz is essentially converting pictures,
44
107294
3025
Avaz là một máy phiên dịch,
02:02
it's a translator, it converts pictures into speech.
45
110319
3960
chuyển đổi hình ảnh thành ngôn ngữ.
02:06
Now, this was very effective.
46
114279
1718
Nó rất hiệu quả.
02:07
There are thousands of children using this,
47
115997
1384
hàng nghìn trẻ trên thế giới
đang sử dụng ứng dụng này,
đang sử dụng ứng dụng này,
02:09
you know, all over the world,
48
117381
1430
02:10
and I started thinking about
49
118811
2175
Tôi bắt đầu nghĩ đến
những mặt tốt và chưa tốt của nó
những mặt tốt và chưa tốt của nó
02:12
what it does and what it doesn't do.
50
120986
2654
02:15
And I realized something interesting:
51
123640
1684
và nhận ra một điều thú vị:
02:17
Avaz helps children with autism learn words.
52
125324
4203
Avaz giúp trẻ tự kỉ học từ ngữ.
02:21
What it doesn't help them do is to learn
53
129527
2405
Nhưng lại không giúp chúng
học được kết cấu của từ ngữ.
học được kết cấu của từ ngữ.
02:23
word patterns.
54
131932
2748
Hãy để tôi giải thích chi tiết hơn
02:26
Let me explain this in a little more detail.
55
134680
2472
02:29
Take this sentence: "I want soup tonight."
56
137152
3057
Lấy câu: "Cháu muốn súp tối nay"
làm ví dụ.
làm ví dụ.
02:32
Now it's not just the words
here that convey the meaning.
here that convey the meaning.
57
140209
4080
Nghĩa của cả câu không chỉ được
tạo thành bởi từng từ
tạo thành bởi từng từ
02:36
It's also the way in which these words are arranged,
58
144289
3140
mà còn bởi cách các từ
được điều chỉnh và sắp xếp.
được điều chỉnh và sắp xếp.
02:39
the way these words are modified and arranged.
59
147429
2515
Và đó là lí do tại sao
câu "Cháu muốn súp tối nay"
câu "Cháu muốn súp tối nay"
02:41
And that's why a sentence like "I want soup tonight"
60
149959
2306
02:44
is different from a sentence like
61
152265
1984
lại khác với "Súp muốn cháu tối nay,"
hoàn toàn vô nghĩa
hoàn toàn vô nghĩa
02:46
"Soup want I tonight," which
is completely meaningless.
is completely meaningless.
62
154249
3312
02:49
So there is another hidden abstraction here
63
157561
2619
Vậy nên, có một sự trừu tượng,
02:52
which children with autism find
a lot of difficulty coping with,
a lot of difficulty coping with,
64
160180
3557
gây khó khăn cho trẻ tự kỉ
02:55
and that's the fact that you can modify words
65
163737
2840
và đó chính là việc
điều chỉnh từ ngữ và sắp xếp chúng
điều chỉnh từ ngữ và sắp xếp chúng
02:58
and you can arrange them to have
66
166577
2101
để tạo ra ý nghĩa và truyền tải
các ý tưởng khác nhau.
các ý tưởng khác nhau.
03:00
different meanings, to convey different ideas.
67
168678
2895
03:03
Now, this is what we call grammar.
68
171573
3459
Đây chính là thứ
mà chúng ta gọi là ngữ pháp.
mà chúng ta gọi là ngữ pháp.
là thành phần cấu tạo của ngôn ngữ,
ngữ pháp có một sức mạnh to lớn,
ngữ pháp có một sức mạnh to lớn,
03:07
And grammar is incredibly powerful,
69
175032
2036
03:09
because grammar is this one component of language
70
177068
3157
03:12
which takes this finite vocabulary that all of us have
71
180225
3489
cho phép chúng ta sử dụng
một số lượng hữu hạn từ ngữ
một số lượng hữu hạn từ ngữ
03:15
and allows us to convey an
infinite amount of information,
infinite amount of information,
72
183714
4531
để chuyển tải thông tin và ý tưởng
một cách vô hạn
một cách vô hạn
03:20
an infinite amount of ideas.
73
188245
2134
03:22
It's the way in which you can put things together
74
190379
2002
dùng các từ ngữ
để chuyển tải điều mình muốn.
để chuyển tải điều mình muốn.
03:24
in order to convey anything you want to.
75
192381
2168
Và vì vậy sau khi phát triển Avaz,
tôi cảm thấy lo lắng
tôi cảm thấy lo lắng
03:26
And so after I developed Avaz,
76
194549
2127
03:28
I worried for a very long time
77
196676
1568
trong một thời gian dài về
làm thế nào dạy ngữ pháp cho trẻ tự kỉ.
làm thế nào dạy ngữ pháp cho trẻ tự kỉ.
03:30
about how I could give grammar
to children with autism.
to children with autism.
78
198244
3910
03:34
The solution came to me from
a very interesting perspective.
a very interesting perspective.
79
202154
2275
Giải pháp đến với tôi
trong một hoàn cảnh rất thú vị.
trong một hoàn cảnh rất thú vị.
03:36
I happened to chance upon a child with autism
80
204429
3449
Tôi tình cờ bắt gặp một trẻ tự kỉ,
nói chuyện với mẹ của em,
nói chuyện với mẹ của em,
03:39
conversing with her mom,
81
207878
2109
03:41
and this is what happened.
82
209987
2094
03:44
Completely out of the blue, very spontaneously,
83
212081
2186
Hoàn toàn bất ngờ và tự nhiên,
con bé đứng dậy và nói, "Ăn."
con bé đứng dậy và nói, "Ăn."
03:46
the child got up and said, "Eat."
84
214267
2463
03:48
Now what was interesting was
85
216730
1770
Điều thú vị chính là cách mà người mẹ
cố gắng tìm hiểu điều mà đứa trẻ muốn nói
cố gắng tìm hiểu điều mà đứa trẻ muốn nói
03:50
the way in which the mom was trying to tease out
86
218500
4244
03:54
the meaning of what the child wanted to say
87
222744
2213
03:56
by talking to her in questions.
88
224957
2260
bằng việc đặt câu hỏi cho cô bé.
03:59
So she asked, "Eat what? Do
you want to eat ice cream?
you want to eat ice cream?
89
227217
2593
"Ăn gì nào?
Con có muốn ăn kem không?
Con có muốn ăn kem không?
04:01
You want to eat? Somebody else wants to eat?
90
229810
2112
Con muốn ăn?
Hay ai đó khác muốn ăn?
Hay ai đó khác muốn ăn?
04:03
You want to eat cream now? You
want to eat ice cream in the evening?"
want to eat ice cream in the evening?"
91
231922
3313
Con muốn ăn kem ngay bây giờ?
Hay vào buổi tối?"
Hay vào buổi tối?"
04:07
And then it struck me that
92
235235
1514
Và tôi nhận ra rằng
04:08
what the mother had done was something incredible.
93
236749
2028
bà ấy đã làm điều tuyệt vời
04:10
She had been able to get that child to communicate
94
238777
1994
giúp đứa trẻ giao tiếp ý tưởng
mà không cần đến ngữ pháp.
mà không cần đến ngữ pháp.
04:12
an idea to her without grammar.
95
240771
4138
04:16
And it struck me that maybe this is what
96
244909
2696
điều đó khiến tôi chú ý,
có lẽ nó là thứ tôi mà đang tìm.
có lẽ nó là thứ tôi mà đang tìm.
04:19
I was looking for.
97
247605
1385
04:20
Instead of arranging words in an order, in sequence,
98
248990
4142
Thay vì sắp xếp từ ngữ
theo thứ tự như trong một câu,
theo thứ tự như trong một câu,
04:25
as a sentence, you arrange them
99
253132
2172
bạn sắp xếp chúng theo một sơ đồ
để liên kết chúng với nhau
để liên kết chúng với nhau
04:27
in this map, where they're all linked together
100
255304
3811
04:31
not by placing them one after the other
101
259115
2143
bằng những câu hỏi,
những cặp câu hỏi- trả lời.
những cặp câu hỏi- trả lời.
04:33
but in questions, in question-answer pairs.
102
261258
3284
04:36
And so if you do this, then what you're conveying
103
264542
2358
làm theo cách này,
điều bạn chuyển tải
điều bạn chuyển tải
04:38
is not a sentence in English,
104
266900
1986
không phải là một câu
04:40
but what you're conveying is really a meaning,
105
268886
2966
mà là một ý nghĩa thực sự,
04:43
the meaning of a sentence in English.
106
271852
1511
thường bị ẩn đi
trong nhiều khía cạnh ngôn ngữ,
trong nhiều khía cạnh ngôn ngữ,
04:45
Now, meaning is really the underbelly,
in some sense, of language.
in some sense, of language.
107
273363
2932
04:48
It's what comes after thought but before language.
108
276295
3821
Nó đến sau suy nghĩ
nhưng trước ngôn ngữ.
nhưng trước ngôn ngữ.
04:52
And the idea was that this particular representation
109
280116
2503
Cách biểu đạt này cho phép
chuyển tải ý nghĩa ở dạng cơ bản.
chuyển tải ý nghĩa ở dạng cơ bản.
04:54
might convey meaning in its raw form.
110
282619
3261
Tôi hứng thú với điều này đến mức
nhảy lò cò khắp nơi
nhảy lò cò khắp nơi
04:57
So I was very excited by this, you know,
111
285880
1771
04:59
hopping around all over the place,
112
287651
1493
05:01
trying to figure out if I can convert
113
289144
1771
và cố gắng chuyển đổi tất cả các câu
theo cách này.
theo cách này.
05:02
all possible sentences that I hear into this.
114
290915
2524
05:05
And I found that this is not enough.
115
293439
1773
Và tôi nhận ra rằng như thế vẫn chưa đủ.
05:07
Why is this not enough?
116
295212
1385
tại sao vậy?
05:08
This is not enough because if you wanted to convey
117
296597
1711
Vì với những câu phủ định,
chẳng hạn như "Tôi không muốn súp,"
chẳng hạn như "Tôi không muốn súp,"
05:10
something like negation,
118
298308
2250
05:12
you want to say, "I don't want soup,"
119
300558
1736
bạn không thể nào làm được
bằng cách đặt câu hỏi.
bằng cách đặt câu hỏi.
05:14
then you can't do that by asking a question.
120
302294
2220
05:16
You do that by changing the word "want."
121
304514
2285
mà thay vào đó
là thay đổi từ "muốn."
là thay đổi từ "muốn."
05:18
Again, if you wanted to say,
122
306799
1637
Tương tự, nếu muốn nói,
" Hôm qua tôi đã muốn súp,"
" Hôm qua tôi đã muốn súp,"
05:20
"I wanted soup yesterday,"
123
308436
1980
05:22
you do that by converting
the word "want" into "wanted."
the word "want" into "wanted."
124
310416
2737
bạn cần thay đổi từ "muốn"
thành "đã muốn."
thành "đã muốn."
05:25
It's a past tense.
125
313153
1666
Đó là thì quá khứ đơn.
05:26
So this is a flourish which I added
126
314819
2103
Vậy nên, tôi đã bổ sung thêm
05:28
to make the system complete.
127
316922
1576
để hoàn chỉnh hệ thống.
05:30
This is a map of words joined together
128
318498
1977
Đây là một sơ đồ liên kết
dạng câu hỏi và trả lời,
dạng câu hỏi và trả lời,
05:32
as questions and answers,
129
320475
1656
05:34
and with these filters applied on top of them
130
322131
2264
phía trên là bộ lọc giúp thay đổi từ ngữ
để thể hiện sắc thái cụ thể.
để thể hiện sắc thái cụ thể.
05:36
in order to modify them to represent
131
324395
1817
05:38
certain nuances.
132
326212
1709
05:39
Let me show you this with a different example.
133
327921
1951
Hãy để tôi lấy một ví dụ khác.
"Tôi đã bảo với anh thợ mộc
"Tôi đã bảo với anh thợ mộc
05:41
Let's take this sentence:
134
329872
1254
05:43
"I told the carpenter I could not pay him."
135
331126
1980
rằng tôi không thể trả tiền cho anh."
05:45
It's a fairly complicated sentence.
136
333106
1792
Câu tương đối phức tạp.
05:46
The way that this particular system works,
137
334898
1893
Hệ thống này cho phép bạn bắt đầu
với bất kì phần nào trong câu.
với bất kì phần nào trong câu.
05:48
you can start with any part of this sentence.
138
336791
2578
Tôi sẽ bắt đầu với từ "bảo."
05:51
I'm going to start with the word "tell."
139
339369
1698
05:53
So this is the word "tell."
140
341067
1462
Vâng, đây là từ "bảo."
05:54
Now this happened in the past,
141
342529
1600
Đây là điều xảy ra trong quá khứ,
nên tôi sẽ chuyển nó thành "đã bảo."
nên tôi sẽ chuyển nó thành "đã bảo."
05:56
so I'm going to make that "told."
142
344129
2223
Tiếp theo, tôi sẽ đặt một câu hỏi.
05:58
Now, what I'm going to do is,
143
346352
1708
06:00
I'm going to ask questions.
144
348060
1756
06:01
So, who told? I told.
145
349816
2364
Ai đã bảo? Tôi đã bảo.
06:04
I told whom? I told the carpenter.
146
352180
1927
Bảo ai? Bảo anh thợ mộc.
06:06
Now we start with a different part of the sentence.
147
354107
1751
Bắt đầu với một phần khác
trong câu, từ "trả,"
trong câu, từ "trả,"
06:07
We start with the word "pay,"
148
355858
1867
06:09
and we add the ability filter to it to make it "can pay."
149
357725
4577
và chúng ta sẽ dùng bộ lọc
để chuyển nó thành "có thể trả."
để chuyển nó thành "có thể trả."
06:14
Then we make it "can't pay,"
150
362302
2101
sau đó thành "không thể trả,"
06:16
and we can make it "couldn't pay"
151
364403
1599
rồi lại thành "đã không thể trả"
06:18
by making it the past tense.
152
366002
1663
Vậy ai đã không thể trả? Tôi
06:19
So who couldn't pay? I couldn't pay.
153
367665
1923
06:21
Couldn't pay whom? I couldn't pay the carpenter.
154
369588
2676
Đã không thể trả ai? Anh thợ mộc.
06:24
And then you join these two together
155
372264
1731
kết hợp hai phần trên lại
bằng cách đặt câu hỏi:
bằng cách đặt câu hỏi:
06:25
by asking this question:
156
373995
1350
06:27
What did I tell the carpenter?
157
375345
1737
Tôi đã nói gì với anh thợ mộc?
06:29
I told the carpenter I could not pay him.
158
377082
4049
Tôi không thể trả tiền cho anh.
Đây chính là...
06:33
Now think about this. This is
159
381131
1937
06:35
—(Applause)—
160
383068
3542
--(Vỗ tay)--
06:38
this is a representation of this sentence
161
386610
3672
cách biểu đạt một câu
06:42
without language.
162
390282
2435
mà không cần đến ngôn ngữ.
06:44
And there are two or three
interesting things about this.
interesting things about this.
163
392717
2192
Có một vài điều rất thú vị
Thứ nhất, tôi có thể bắt đầu
ở bất kì đâu.
ở bất kì đâu.
06:46
First of all, I could have started anywhere.
164
394909
3131
Không nhất thiết phải bắt đầu với
từ "bảo"
từ "bảo"
06:50
I didn't have to start with the word "tell."
165
398040
2243
06:52
I could have started anywhere in the sentence,
166
400283
1416
mà bất cứ đâu trong câu
06:53
and I could have made this entire thing.
167
401699
1507
Thứ hai, nếu tôi không phải
là người nói tiếng Anh thì sao,
là người nói tiếng Anh thì sao,
06:55
The second thing is, if I wasn't an English speaker,
168
403206
2776
06:57
if I was speaking in some other language,
169
405982
2175
trên thực tế, sơ đồ này
vẫn đúng trong mọi loại ngôn ngữ.
vẫn đúng trong mọi loại ngôn ngữ.
07:00
this map would actually hold true in any language.
170
408157
3156
07:03
So long as the questions are standardized,
171
411313
1990
miễn là câu hỏi được đặt theo chuẩn.
07:05
the map is actually independent of language.
172
413303
4287
07:09
So I call this FreeSpeech,
173
417590
2115
Vì vậy, tôi gọi nó là FreeSpeech,
07:11
and I was playing with this for many, many months.
174
419705
2935
và đã dùng nó trong rất, rất nhiều tháng.
07:14
I was trying out so many
different combinations of this.
different combinations of this.
175
422640
2726
thử rất nhiều cách kết hợp.
07:17
And then I noticed something very
interesting about FreeSpeech.
interesting about FreeSpeech.
176
425366
2289
Rồi tôi nhận ra
một điều rất thú vị về FreeSpeech.
một điều rất thú vị về FreeSpeech.
07:19
I was trying to convert language,
177
427655
3243
Tôi đang cố biến đổi ngôn ngữ,
07:22
convert sentences in English
into sentences in FreeSpeech,
into sentences in FreeSpeech,
178
430898
2384
trong tiếng Anh sang các câu
trong FreeSpeech, và ngược lại.
trong FreeSpeech, và ngược lại.
07:25
and vice versa, and back and forth.
179
433282
1752
Và tôi nhận ra rằng kết cấu này,
07:27
And I realized that this particular configuration,
180
435034
2255
07:29
this particular way of representing language,
181
437289
2026
cách biểu đạt ngôn ngữ này,
07:31
it allowed me to actually create very concise rules
182
439315
4395
cho phép tôi tạo ra
một quy luật ngắn gọn
một quy luật ngắn gọn
07:35
that go between FreeSpeech on one side
183
443710
2734
giữa một bên là FreeSpeech
và một bên là tiếng Anh.
và một bên là tiếng Anh.
07:38
and English on the other.
184
446444
1488
07:39
So I could actually write this set of rules
185
447932
2180
Tôi có thể viết ra một bộ quy tắc
dịch cách biểu đạt này sang tiếng Anh.
dịch cách biểu đạt này sang tiếng Anh.
07:42
that translates from this particular
representation into English.
representation into English.
186
450112
3395
07:45
And so I developed this thing.
187
453507
1831
Tôi đã xây dựng
"Máy dịch FreeSpeech,"
"Máy dịch FreeSpeech,"
07:47
I developed this thing called
the FreeSpeech Engine
the FreeSpeech Engine
188
455338
2232
07:49
which takes any FreeSpeech sentence as the input
189
457570
2561
nhận đầu vào
là các câu trong FreeSpeech
là các câu trong FreeSpeech
07:52
and gives out perfectly grammatical English text.
190
460131
3930
và đưa ra các câu tiếng Anh
có ngữ pháp hoàn hảo.
có ngữ pháp hoàn hảo.
07:56
And by putting these two pieces together,
191
464061
1605
Từ việc kết hợp hai phần trên với nhau,
07:57
the representation and the engine,
192
465666
1881
tôi đã có thể tạo ra một ứng dụng,
một công nghệ dành cho trẻ tự kỉ
một công nghệ dành cho trẻ tự kỉ
07:59
I was able to create an app, a
technology for children with autism,
technology for children with autism,
193
467547
3796
08:03
that not only gives them words
194
471343
2499
không chỉ cho chúng từ ngữ,
08:05
but also gives them grammar.
195
473842
3941
mà còn cho chúng ngữ pháp.
08:09
So I tried this out with kids with autism,
196
477783
2360
Tôi đã thử nghiệm nó
với trẻ tự kỉ. Và thật khó tin
với trẻ tự kỉ. Và thật khó tin
08:12
and I found that there was an
incredible amount of identification.
incredible amount of identification.
197
480143
5013
với FreeSpeech, bọn trẻ có thể tạo ra
những câu phức tạp
những câu phức tạp
08:17
They were able to create sentences in FreeSpeech
198
485156
2720
08:19
which were much more complicated
but much more effective
but much more effective
199
487876
2558
nhưng lại hiệu quả hơn
các câu tương tự trong tiếng Anh,
các câu tương tự trong tiếng Anh,
08:22
than equivalent sentences in English,
200
490434
2899
08:25
and I started thinking about
201
493333
1682
Tôi lại bắt đầu suy nghĩ xem
tại sao lại như vậy
tại sao lại như vậy
08:27
why that might be the case.
202
495015
1969
08:28
And I had an idea, and I want to
talk to you about this idea next.
talk to you about this idea next.
203
496984
4287
Và sẽ chia sẻ ngay sau đây.
Vào năm 1997, khoảng 15 năm trước đây,
Vào năm 1997, khoảng 15 năm trước đây,
08:33
In about 1997, about 15 years back,
204
501271
3142
08:36
there were a group of scientists that were trying
205
504413
2011
một nhóm các nhà khoa học
08:38
to understand how the brain processes language,
206
506424
2389
nghiên cứu về cách
bộ não xử lí ngôn ngữ,
bộ não xử lí ngôn ngữ,
08:40
and they found something very interesting.
207
508813
1779
đã khám phá ra rằng
08:42
They found that when you learn a language
208
510592
1872
khi bạn học một thứ tiếng,
08:44
as a child, as a two-year-old,
209
512464
2912
lúc còn là một đứa trẻ hai tuổi,
08:47
you learn it with a certain part of your brain,
210
515376
2366
bạn sẽ học nó
bằng một phần cụ thể trong bộ não,
bằng một phần cụ thể trong bộ não,
08:49
and when you learn a language as an adult --
211
517742
1600
và khi học một thứ tiếng
lúc đã trưởng thành
lúc đã trưởng thành
08:51
for example, if I wanted to
learn Japanese right now —
learn Japanese right now —
212
519342
3911
giả sử là tiếng Nhật
một bộ phận khác trong bộ não
sẽ được sử dụng cho việc đó.
sẽ được sử dụng cho việc đó.
08:55
a completely different part of my brain is used.
213
523253
2707
08:57
Now I don't know why that's the case,
214
525960
1831
Tôi không hiểu tại sao lại như vậy,
nhưng tôi đoán rằng
nhưng tôi đoán rằng
08:59
but my guess is that that's because
215
527791
1991
đó là bởi vì nếu học
một ngôn ngữ khi trưởng thành,
một ngôn ngữ khi trưởng thành,
09:01
when you learn a language as an adult,
216
529782
2437
09:04
you almost invariably learn it
217
532219
1616
bạn hầu như sẽ luôn học nó thông qua
tiếng mẹ đẻ, hoặc ngôn ngữ đầu tiên.
tiếng mẹ đẻ, hoặc ngôn ngữ đầu tiên.
09:05
through your native language, or
through your first language.
through your first language.
218
533835
4266
09:10
So what's interesting about FreeSpeech
219
538101
3252
Vì vậy, điều thú vị của FreeSpeech là
09:13
is that when you create a sentence
220
541353
1802
khi bạn tạo ra câu
hay ngôn ngữ,
hay ngôn ngữ,
09:15
or when you create language,
221
543155
1695
09:16
a child with autism creates
language with FreeSpeech,
language with FreeSpeech,
222
544850
3070
hay một trẻ tự kỉ
tạo ra ngôn ngữ với FreeSpeech,
tạo ra ngôn ngữ với FreeSpeech,
09:19
they're not using this support language,
223
547920
1833
chúng trực tiếp xây dựng nên câu
mà không thông qua ngôn ngữ hỗ trợ
mà không thông qua ngôn ngữ hỗ trợ
09:21
they're not using this bridge language.
224
549753
2211
09:23
They're directly constructing the sentence.
225
551964
2657
Và điều này đã cho tôi một ý tưởng.
09:26
And so this gave me this idea.
226
554621
2193
09:28
Is it possible to use FreeSpeech
227
556814
2024
FreeSpeech có thể được áp dụng
không chỉ với trẻ tự kỉ
không chỉ với trẻ tự kỉ
09:30
not for children with autism
228
558838
2510
09:33
but to teach language to people without disabilities?
229
561348
6262
mà còn cả những người bình thường,
muốn học ngôn ngữ.
muốn học ngôn ngữ.
09:39
And so I tried a number of experiments.
230
567610
1978
Tôi đã tiến hành một số thí nghiệm.
09:41
The first thing I did was I built a jigsaw puzzle
231
569588
2948
Đầu tiên là xây dựng một trò chơi xếp hình
09:44
in which these questions and answers
232
572536
1970
trong đó, câu hỏi và trả lời được mã hóa
dưới dạng hình khối và màu sắc,
dưới dạng hình khối và màu sắc,
09:46
are coded in the form of shapes,
233
574506
1835
09:48
in the form of colors,
234
576341
1138
09:49
and you have people putting these together
235
577479
1849
mọi người phải sắp xếp chúng
lại với nhau và tìm ra lời giải
lại với nhau và tìm ra lời giải
09:51
and trying to understand how this works.
236
579328
1773
Từ thí nghiệm này, tôi xây dựng
một ứng dụng trò chơi ,
một ứng dụng trò chơi ,
09:53
And I built an app out of it, a game out of it,
237
581101
2376
09:55
in which children can play with words
238
583477
2661
cho phép trẻ em chơi với từ ngữ
09:58
and with a reinforcement,
239
586138
1704
với sự tăng cường về mặt âm thanh
09:59
a sound reinforcement of visual structures,
240
587842
2585
10:02
they're able to learn language.
241
590427
2013
chúng có thể học được ngôn ngữ.
10:04
And this, this has a lot of potential, a lot of promise,
242
592440
2736
Phương pháp này hứa hẹn
nhiều tiềm năng
nhiều tiềm năng
10:07
and the government of India recently
243
595176
1975
và chính phủ Ấn Độ gần đây,
đã cấp giấy phép
đã cấp giấy phép
10:09
licensed this technology from us,
244
597151
1404
cho công nghệ này và sẽ thử
dùng nó để giảng dạy tiếng Anh
dùng nó để giảng dạy tiếng Anh
10:10
and they're going to try it out
with millions of different children
with millions of different children
245
598555
2074
10:12
trying to teach them English.
246
600629
2605
cho hàng triệu trẻ em.
10:15
And the dream, the hope, the vision, really,
247
603234
2614
Ước mơ, hy vọng
và mục tiêu thực sự,
và mục tiêu thực sự,
10:17
is that when they learn English this way,
248
605848
3082
là để trẻ em có thể học tiếng Anh
một cách hiệu quả như tiếng mẹ đẻ.
một cách hiệu quả như tiếng mẹ đẻ.
10:20
they learn it with the same proficiency
249
608930
2643
10:23
as their mother tongue.
250
611573
3718
Hãy nói về chuyện khác nào.
10:27
All right, let's talk about something else.
251
615291
3816
10:31
Let's talk about speech.
252
619107
1997
Hãy nói về lời nói.
10:33
This is speech.
253
621104
1271
10:34
So speech is the primary mode of communication
254
622375
1962
Lời nói là phương tiện giao tiếp
chủ yếu giữa tất cả chúng ta.
chủ yếu giữa tất cả chúng ta.
10:36
delivered between all of us.
255
624337
1613
10:37
Now what's interesting about speech is that
256
625950
1855
Điều đặc biệt là
lời nói mang tính một chiều.
lời nói mang tính một chiều.
10:39
speech is one-dimensional.
257
627805
1245
10:41
Why is it one-dimensional?
258
629050
1359
Tại sao lại như vậy ?
vì nó là âm thanh.
vì nó là âm thanh.
10:42
It's one-dimensional because it's sound.
259
630409
1568
10:43
It's also one-dimensional because
260
631977
1539
Và cũng là bởi vì
miệng của chúng ta
miệng của chúng ta
10:45
our mouths are built that way.
261
633516
1205
được cấu tạo để tạo ra
âm thanh một chiều.
âm thanh một chiều.
10:46
Our mouths are built to create
one-dimensional sound.
one-dimensional sound.
262
634721
3512
10:50
But if you think about the brain,
263
638233
2866
Nhưng với bộ não,
những ý nghĩ chúng ta có trong đầu,
những ý nghĩ chúng ta có trong đầu,
10:53
the thoughts that we have in our heads
264
641099
1764
10:54
are not one-dimensional.
265
642863
2102
không phải là một chiều.
10:56
I mean, we have these rich,
266
644965
1459
Chúng ta có những ý tưởng dồi dào,
phức tạp và đa chiều.
phức tạp và đa chiều.
10:58
complicated, multi-dimensional ideas.
267
646424
3028
11:01
Now, it seems to me that language
268
649452
1690
Tôi cho rằng ngôn ngữ
là một phát minh của bộ não
là một phát minh của bộ não
11:03
is really the brain's invention
269
651142
2332
để chuyển tải suy nghĩ thành lời nói.
11:05
to convert this rich, multi-dimensional thought
270
653474
3096
11:08
on one hand
271
656570
1587
11:10
into speech on the other hand.
272
658157
1923
Điều thú vị chính là
11:12
Now what's interesting is that
273
660080
1762
11:13
we do a lot of work in information nowadays,
274
661842
2568
ngày nay, chúng ta xử lí
rất nhiều thông tin
rất nhiều thông tin
11:16
and almost all of that is done
in the language domain.
in the language domain.
275
664410
3079
và hầu hết chúng
được giải quyết bằng ngôn ngữ.
được giải quyết bằng ngôn ngữ.
11:19
Take Google, for example.
276
667489
1939
Lấy Google làm ví dụ.
11:21
Google trawls all these
countless billions of websites,
countless billions of websites,
277
669428
2677
Google tìm kiếm hàng tỉ website,
tất cả đều bằng tiếng Anh,
tất cả đều bằng tiếng Anh,
11:24
all of which are in English,
and when you want to use Google,
and when you want to use Google,
278
672105
2725
khi muốn dùng Google,
bạn vào trang tìm kiếm và gõ tiếng Anh,
bạn vào trang tìm kiếm và gõ tiếng Anh,
11:26
you go into Google search, and you type in English,
279
674830
2450
11:29
and it matches the English with the English.
280
677280
4163
Google sẽ cho ra kết quả
bằng tiếng Anh.
bằng tiếng Anh.
11:33
What if we could do this in FreeSpeech instead?
281
681443
3583
Nếu làm điều tương tự
với FreeSpeech thì sao?
với FreeSpeech thì sao?
11:37
I have a suspicion that if we did this,
282
685026
2301
Tôi ngờ rằng nếu làm việc này,
11:39
we'd find that algorithms like searching,
283
687327
2068
ta sẽ nhận được các thuật toán
như tìm kiếm, khôi phục
như tìm kiếm, khôi phục
11:41
like retrieval, all of these things,
284
689395
2325
11:43
are much simpler and also more effective,
285
691720
3075
đơn giản và hiệu quả hơn rất nhiều,
11:46
because they don't process
the data structure of speech.
the data structure of speech.
286
694795
4417
bởi vì FreeSpeech
không xử lí dữ kiện lời nói.
không xử lí dữ kiện lời nói.
11:51
Instead they're processing
the data structure of thought.
the data structure of thought.
287
699212
5976
Thay vào đó, là dữ kiện suy nghĩ.
11:57
The data structure of thought.
288
705188
2808
Cấu trúc dữ liệu suy nghĩ.
11:59
That's a provocative idea.
289
707996
2076
Đó là một ý tưởng gợi nhiều suy nghĩ.
12:02
But let's look at this in a little more detail.
290
710072
2142
Hãy cùng xem xét
một cách chi tiết hơn.
một cách chi tiết hơn.
12:04
So this is the FreeSpeech ecosystem.
291
712214
2366
Đây là hệ sinh thái của FreeSpeech.
12:06
We have the Free Speech
representation on one side,
representation on one side,
292
714580
2884
Phần biểu đạt ở một bên,
12:09
and we have the FreeSpeech
Engine, which generates English.
Engine, which generates English.
293
717464
2228
và phần dịch sang tiếng Anh,
ở một bên.
ở một bên.
12:11
Now if you think about it,
294
719694
1725
12:13
FreeSpeech, I told you, is completely
language-independent.
language-independent.
295
721419
2544
FreeSpeech, hoàn toàn
không phụ thuộc vào ngôn ngữ.
không phụ thuộc vào ngôn ngữ.
12:15
It doesn't have any specific information in it
296
723963
2087
không hề có bất kì thông tin nào
về tiếng Anh.
về tiếng Anh.
12:18
which is about English.
297
726050
1228
12:19
So everything that this system knows about English
298
727278
2800
Tất cả những gì mà hệ thống này
biết về tiếng Anh
biết về tiếng Anh
12:22
is actually encoded into the engine.
299
730078
4620
được mã hóa vào phần máy dịch.
12:26
That's a pretty interesting concept in itself.
300
734698
2237
Đây quả là một khái niệm thú vị.
12:28
You've encoded an entire human language
301
736935
3604
Bạn mã hóa ngôn ngữ của cả nhân loại
vào một chương trình phần mềm.
vào một chương trình phần mềm.
12:32
into a software program.
302
740539
2645
12:35
But if you look at what's inside the engine,
303
743184
2531
Thực ra cũng không quá phức tạp.
12:37
it's actually not very complicated.
304
745715
2358
12:40
It's not very complicated code.
305
748073
2105
Và điều thú vị hơn là
12:42
And what's more interesting is the fact that
306
750178
2672
12:44
the vast majority of the code in that engine
307
752850
2203
đa số bộ mã trong phần mềm này
12:47
is not really English-specific.
308
755053
2412
không hẳn chỉ là bằng tiếng Anh.
12:49
And that gives this interesting idea.
309
757465
1895
điều đó dẫn đến
một ý tưởng thú vị khác
một ý tưởng thú vị khác
12:51
It might be very easy for us to actually
310
759360
2038
ta có thể tạo ra phần máy dịch
trong rất nhiều ngôn ngữ khác nhau,
trong rất nhiều ngôn ngữ khác nhau,
12:53
create these engines in many,
many different languages,
many different languages,
311
761398
3826
12:57
in Hindi, in French, in German, in Swahili.
312
765224
6354
như tiếng Ấn Độ, tiếng Pháp,
tiếng Đức, tiếng Swahili.
tiếng Đức, tiếng Swahili.
13:03
And that gives another interesting idea.
313
771578
2799
Và rồi điều này
dẫn đến một ý tưởng thú vị nữa.
dẫn đến một ý tưởng thú vị nữa.
13:06
For example, supposing I was a writer,
314
774377
2654
Ví dụ, giả sử tôi là biên tập
cho một tờ báo hay tạp chí.
cho một tờ báo hay tạp chí.
13:09
say, for a newspaper or for a magazine.
315
777031
2122
Tôi có thể tạo ra nội dung
trong một ngôn ngữ, FreeSpeech,
trong một ngôn ngữ, FreeSpeech,
13:11
I could create content in one language, FreeSpeech,
316
779153
5011
13:16
and the person who's consuming that content,
317
784164
2056
và người tiếp nhận nội dung đó,
13:18
the person who's reading that particular information
318
786220
3061
người đọc những thông tin đó,
13:21
could choose any engine,
319
789281
2495
có thể chọn bất kì máy dịch nào,
13:23
and they could read it in their own mother tongue,
320
791776
2736
để đọc những nội dung ấy
bằng chính ngôn ngữ mẹ đẻ.
bằng chính ngôn ngữ mẹ đẻ.
13:26
in their native language.
321
794512
3939
13:30
I mean, this is an incredibly attractive idea,
322
798451
2722
Tuyệt vời đến khó tin,
13:33
especially for India.
323
801173
1999
đặc biệt là cho Ấn Độ.
13:35
We have so many different languages.
324
803172
1690
Chúng tôi có rất nhiều ngôn ngữ.
13:36
There's a song about India, and there's a description
325
804862
2142
Có một bài hát về Ấn Độ
miêu tả đất nước này là một--
miêu tả đất nước này là một--
13:39
of the country as, it says,
326
807004
2344
13:41
(in Sanskrit).
327
809348
2360
(tiếng Sankrit)
13:43
That means "ever-smiling speaker
328
811708
2773
nghĩa là "nói những ngôn ngữ tuyệt vời
và luôn mỉm cười."
và luôn mỉm cười."
13:46
of beautiful languages."
329
814481
4519
Ngôn ngữ là một điều tuyệt vời.
13:51
Language is beautiful.
330
819000
1964
13:52
I think it's the most beautiful of human creations.
331
820964
2454
Tôi cho rằng đó là tác phẩm
tuyệt vời nhất của nhân loại
tuyệt vời nhất của nhân loại
13:55
I think it's the loveliest thing
that our brains have invented.
that our brains have invented.
332
823418
3978
là thứ đẹp đẽ nhất
mà bộ não từng tạo nên.
mà bộ não từng tạo nên.
13:59
It entertains, it educates, it enlightens,
333
827396
3584
Ngôn ngữ mang đến sự giải trí,
giáo dục, và khai sáng,
giáo dục, và khai sáng,
14:02
but what I like the most about language
334
830980
2044
nhưng điều tôi thích nhất ở ngôn ngữ
là cách nó truyền sức mạnh.
là cách nó truyền sức mạnh.
14:05
is that it empowers.
335
833024
1500
14:06
I want to leave you with this.
336
834524
1838
14:08
This is a photograph of my collaborators,
337
836362
2385
Đây là bức ảnh chụp
những cộng tác viên đầu tiên của tôi,
những cộng tác viên đầu tiên của tôi,
14:10
my earliest collaborators
338
838747
997
khi tôi bắt đầu làm việc với ngôn ngữ,
chứng tự kỉ và nhiều thứ khác.
chứng tự kỉ và nhiều thứ khác.
14:11
when I started working on language
339
839744
1462
14:13
and autism and various other things.
340
841206
1502
14:14
The girl's name is Pavna,
341
842708
1417
Cô gái này tên là Pavna,
và kia là mẹ cô ấy, Kalpana
và kia là mẹ cô ấy, Kalpana
14:16
and that's her mother, Kalpana.
342
844125
1902
14:18
And Pavna's an entrepreneur,
343
846027
2138
Pavna's là một doanh nhân,
14:20
but her story is much more remarkable than mine,
344
848165
2371
nhưng câu chuyện của cô ấy
còn thú vị hơn nhiều,
còn thú vị hơn nhiều,
14:22
because Pavna is about 23.
345
850536
2400
vì cô ấy chỉ mới 23 tuổi.
14:24
She has quadriplegic cerebral palsy,
346
852936
2552
Cô ấy mắc chứng bại não liệt tứ chi,
14:27
so ever since she was born,
347
855488
1640
nên từ khi mới sinh ra,
14:29
she could neither move nor talk.
348
857128
3600
cô ấy đã không thể di chuyển
hay giao tiếp.
hay giao tiếp.
14:32
And everything that she's accomplished so far,
349
860728
2403
Và những gì cô ấy đạt được,
14:35
finishing school, going to college,
350
863131
2227
học xong phổ thông, vào đại học,
14:37
starting a company,
351
865358
1416
mở công ty,
14:38
collaborating with me to develop Avaz,
352
866774
2140
cộng tác với tôi để phát triển Avaz,
14:40
all of these things she's done
353
868914
1892
cô ấy làm tất cả những việc đó
chỉ với việc chuyển động mắt.
chỉ với việc chuyển động mắt.
14:42
with nothing more than moving her eyes.
354
870806
5523
Daniel Webster đã từng nói:
14:48
Daniel Webster said this:
355
876329
2689
14:51
He said, "If all of my possessions were taken
356
879018
2940
"Nếu tất cả những gì
tôi có đều bị lấy đi
tôi có đều bị lấy đi
14:53
from me with one exception,
357
881958
2988
chỉ chừa lại một thứ duy nhất,
14:56
I would choose to keep the power of communication,
358
884946
2981
tôi sẽ chọn giữ lại
khả năng giao tiếp,
khả năng giao tiếp,
14:59
for with it, I would regain all the rest."
359
887927
3903
vì với nó, tôi có thể lấy lại
những gì đã mất."
những gì đã mất."
15:03
And that's why, of all of these incredible
applications of FreeSpeech,
applications of FreeSpeech,
360
891830
5116
Và vì vậy, trong tất cả
những tính năng của FreeSpeech,
những tính năng của FreeSpeech,
15:08
the one that's closest to my heart
361
896946
2080
thứ chạm đến
trái tim tôi nhất vẫn là
trái tim tôi nhất vẫn là
15:11
still remains the ability for this
362
899026
2068
khả năng mang đến cho
trẻ không có khả năng giao tiếp
trẻ không có khả năng giao tiếp
15:13
to empower children with disabilities
363
901094
2380
15:15
to be able to communicate,
364
903474
1773
15:17
the power of communication,
365
905247
1789
sức mạnh giao tiếp
để lấy lại những gì đã mất.
để lấy lại những gì đã mất.
15:19
to get back all the rest.
366
907036
2240
15:21
Thank you.
367
909276
1397
Cảm ơn các bạn.
15:22
(Applause)
368
910673
1332
(Vỗ tay)
15:24
Thank you. (Applause)
369
912005
4199
Cảm ơn.
15:28
Thank you. Thank you. Thank you. (Applause)
370
916204
5323
15:33
Thank you. Thank you. Thank you. (Applause)
371
921527
4000
ABOUT THE SPEAKER
Ajit Narayanan - Visual grammar engine inventorAjit Narayanan is the inventor of Avaz, an affordable, tablet-based communication device for people who are speech-impaired.
Why you should listen
Ajit Narayanan is the founder and CEO of Invention Labs, and the inventor of Avaz AAC, the first assistive device aimed at an Indian market that helps people with speech disabilities -- such as cerebral palsy, autism, intellectual disability, aphasia and learning disabilities -- to communicate. Avaz is also available as an iPad app, aimed at children with autism. In 2010, Avaz won the National Award for Empowerment of People with Disabilities from the president of India, and in 2011, Narayanan was listed in MIT Technology Review 35 under 35.
Narayanan is a prolific inventor with more than 20 patent applications. He is an electrical engineer with degrees from IIT Madras. His research interests are embedded systems, signal processing and understanding how the brain perceives language and communication.
Ajit Narayanan | Speaker | TED.com