ABOUT THE SPEAKER
Deb Roy - Cognitive scientist
Deb Roy studies how children learn language, and designs machines that learn to communicate in human-like ways. On sabbatical from MIT Media Lab, he's working with the AI company Bluefin Labs.

Why you should listen

Deb Roy directs the Cognitive Machines group at the MIT Media Lab, where he studies how children learn language, and designs machines that learn to communicate in human-like ways. To enable this work, he has pioneered new data-driven methods for analyzing and modeling human linguistic and social behavior. He has authored numerous scientific papers on artificial intelligence, cognitive modeling, human-machine interaction, data mining, and information visualization.

Deb Roy was the co-founder and serves as CEO of Bluefin Labs, a venture-backed technology company. Built upon deep machine learning principles developed in his research over the past 15 years, Bluefin has created a technology platform that analyzes social media commentary to measure real-time audience response to TV ads and shows.

Follow Deb Roy on Twitter>

Roy adds some relevant papers:

Deb Roy. (2009). New Horizons in the Study of Child Language Acquisition. Proceedings of Interspeech 2009. Brighton, England. bit.ly/fSP4Qh

Brandon C. Roy, Michael C. Frank and Deb Roy. (2009). Exploring word learning in a high-density longitudinal corpus. Proceedings of the 31st Annual Meeting of the Cognitive Science Society. Amsterdam, Netherlands. bit.ly/e1qxej

Plenty more papers on our research including technology and methodology can be found here, together with other research from my lab at MIT: bit.ly/h3paSQ

The work that I mentioned on relationships between television content and the social graph is being done at Bluefin Labs (www.bluefinlabs.com). Details of this work have not been published. The social structures we are finding (and that I highlighted in my TED talk) are indeed new. The social media communication channels that are leading to their formation did not even exist a few years ago, and Bluefin's technology platform for discovering these kinds of structures is the first of its kind. We'll certainly have more to say about all this as we continue to dig into this fascinating new kind of data, and as new social structures continue to evolve!

More profile about the speaker
Deb Roy | Speaker | TED.com
TED2011

Deb Roy: The birth of a word

Деб Рой: Раждането на една дума

Filmed:
2,809,941 views

Деб Рой, изследовател от Масачузетския Технологичен Институт, искал да разбере как новороденият му син се научава да говори -- затова той инсталирал видеокамери из къщата си, които да запечатат всеки момент (с изключения) от живота на сина му, а после анализирал 90000 часа домашно видео, за да види как "гааа" бавно се превръща във "вода". Удивителено, богато на данни изследване, с дълбоки последици върху това как учим.
- Cognitive scientist
Deb Roy studies how children learn language, and designs machines that learn to communicate in human-like ways. On sabbatical from MIT Media Lab, he's working with the AI company Bluefin Labs. Full bio

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

00:15
ImagineПредставете си if you could recordрекорд your life --
0
0
4000
Представете си ако можеше да запишете живота си --
00:19
everything you said, everything you did,
1
4000
3000
всичко което казвате и вършите,
00:22
availableна разположение in a perfectсъвършен memoryпамет storeмагазин at your fingertipsпръстите,
2
7000
3000
достъпно в перфектен склад на спомени на ръка разстояние,
00:25
so you could go back
3
10000
2000
така че да можете да превъртите назад
00:27
and find memorableнезабравим momentsмоменти and reliveпреживеят them,
4
12000
3000
и да намерите и преживеете отново паметни моменти,
00:30
or siftПресейте throughпрез tracesследи of time
5
15000
3000
или да пресеете времето
00:33
and discoverоткривам patternsмодели in your ownсобствен life
6
18000
2000
и да откриете модели, които следвате във вашият живот,
00:35
that previouslyпреди това had goneси отиде undiscoveredнеоткрити.
7
20000
3000
за които не сте подозирали че съществуват.
00:38
Well that's exactlyточно the journeyпътуване
8
23000
2000
Е, точно такова пътуване
00:40
that my familyсемейство beganзапочна
9
25000
2000
предприе моето семейство
00:42
fiveпет and a halfнаполовина yearsгодини agoпреди.
10
27000
2000
преди 5 години и половина.
00:44
This is my wifeсъпруга and collaboratorсътрудник, RupalТатяна.
11
29000
3000
Това е моята съпругата и сътрудник, Рупал.
00:47
And on this day, at this momentмомент,
12
32000
2000
И на този ден, в този момент,
00:49
we walkedвървеше into the houseкъща with our first childдете,
13
34000
2000
ние стъпихме вкъщи с нашето първо дете,
00:51
our beautifulкрасив babyбебе boyмомче.
14
36000
2000
нашия красив син.
00:53
And we walkedвървеше into a houseкъща
15
38000
3000
И влезнахме в къща
00:56
with a very specialспециален home videoвидео recordingзапис systemсистема.
16
41000
4000
със много специална домашна видео записваща система.
01:07
(VideoВидео) Man: Okay.
17
52000
2000
(Видео) Мъж: Добре.
01:10
DebДеб RoyРой: This momentмомент
18
55000
1000
Деб Рой: Този момент,
01:11
and thousandsхиляди of other momentsмоменти specialспециален for us
19
56000
3000
както и хиляди други специални за нас мигове,
01:14
were capturedзаловен in our home
20
59000
2000
бяха уловени в нашия дом,
01:16
because in everyвсеки roomстая in the houseкъща,
21
61000
2000
защото във всяка стая на къщата,
01:18
if you lookedпогледнах up, you'dти можеш see a cameraкамера and a microphoneмикрофон,
22
63000
3000
ако погледнехте нагоре, щяхте да видите видеокамера и микрофон,
01:21
and if you lookedпогледнах down,
23
66000
2000
а ако погледнехте надолу,
01:23
you'dти можеш get this bird's-eyeптичи viewизглед of the roomстая.
24
68000
2000
щяхте да видите стаята от птичи поглед.
01:25
Here'sТук е our livingжив roomстая,
25
70000
3000
Това е дневната,
01:28
the babyбебе bedroomспалня,
26
73000
3000
детската,
01:31
kitchenкухня, diningтрапезария roomстая
27
76000
2000
кухнята, трапезарията
01:33
and the restПочивка of the houseкъща.
28
78000
2000
и останалата част от къщата.
01:35
And all of these fedхранени into a discдиск arrayмасив
29
80000
3000
И всички те се записваха на дисков масив,
01:38
that was designedпроектиран for a continuousнепрекъснат captureулавяне.
30
83000
3000
пригоден за нон-стоп запис.
01:41
So here we are flyingлетене throughпрез a day in our home
31
86000
3000
И така, тук ние прелитаме през един ден в нашия дом,
01:44
as we moveход from sunlitогряната от слънцето morningсутрин
32
89000
3000
и преминаваме от слънчева сутрин
01:47
throughпрез incandescentс нажежаема жичка eveningвечер
33
92000
2000
през нажежена вечер
01:49
and, finallyнакрая, lightsсветлини out for the day.
34
94000
3000
и накрая на деня лампите загасват.
01:53
Over the courseкурс of threeтри yearsгодини,
35
98000
3000
В продължение на три години,
01:56
we recordedзаписано eightосем to 10 hoursчаса a day,
36
101000
2000
ние записвахме 8-10 часа дневно,
01:58
amassingтрупа roughlyприблизително a quarter-millionчетвърт милион hoursчаса
37
103000
3000
натрупвайки около четвърт милион часа
02:01
of multi-trackмулти-писта audioзвуков and videoвидео.
38
106000
3000
аудио и видео запис.
02:04
So you're looking at a pieceпарче of what is by farдалече
39
109000
2000
И така, вие наблюдавате част от
02:06
the largestнай-големият home videoвидео collectionколекция ever madeизработен.
40
111000
2000
най-голямата досега позната колекция от домашно видео.
02:08
(LaughterСмях)
41
113000
3000
(Смях)
02:11
And what this dataданни representsпредставлява
42
116000
2000
Това, което тези данни означават
02:13
for our familyсемейство at a personalперсонален levelниво,
43
118000
4000
за нашето семейство на персонално равнище,
02:17
the impactвъздействие has alreadyвече been immenseогромното,
44
122000
2000
въздействието им е вече огромно,
02:19
and we're still learningизучаване на its valueстойност.
45
124000
3000
и ние все още изучаваме значимостта им.
02:22
CountlessБезброй momentsмоменти
46
127000
2000
Безброй мигове,
02:24
of unsolicitedнежелани naturalестествен momentsмоменти, not posedпородени momentsмоменти,
47
129000
3000
естествени, непредизвикани и нережисирани мигове,
02:27
are capturedзаловен there,
48
132000
2000
са съхранени в тези данни,
02:29
and we're startingстартиране to learnуча how to discoverоткривам them and find them.
49
134000
3000
и ние започваме да научаваме как да ги откриваме и намираме
02:32
But there's alsoсъщо a scientificнаучен reasonпричина that droveизпъди this projectпроект,
50
137000
3000
Но има и научна причина, която мотивира този проект,
02:35
whichкойто was to use this naturalестествен longitudinalнадлъжно dataданни
51
140000
4000
а именно да се използват естествените дългосрочни данни
02:39
to understandразбирам the processпроцес
52
144000
2000
за да разберем процесът,
02:41
of how a childдете learnsнаучава languageезик --
53
146000
2000
чрез който едно дете научава език,
02:43
that childдете beingсъщество my sonсин.
54
148000
2000
в случая това дете е моят син.
02:45
And so with manyмного privacyповерителност provisionsразпоредби put in placeмясто
55
150000
4000
И така с много уговорки за поверителност,
02:49
to protectзащитавам everyoneвсеки who was recordedзаписано in the dataданни,
56
154000
3000
защитаващи всички, чиито живот камерите са записали,
02:52
we madeизработен elementsелементи of the dataданни availableна разположение
57
157000
3000
ние предоставихме достъп до част от записите
02:55
to my trustedдоверен researchизследване teamекип at MITMIT
58
160000
3000
на моят доверен изследователски екип в Масачузетския Технологичен Институт,
02:58
so we could startначало teasingподигравателен apartна части patternsмодели
59
163000
3000
за да започнем да разгадаваме модели
03:01
in this massiveмасов dataданни setкомплект,
60
166000
3000
в голямото количество данни,
03:04
tryingопитвайки to understandразбирам the influenceвлияние of socialсоциален environmentsсреди
61
169000
3000
опитвайки се да разберем влиянията на социалната среда
03:07
on languageезик acquisitionпридобиване.
62
172000
2000
върху заучаването на езика.
03:09
So we're looking here
63
174000
2000
Тук наблюдаваме
03:11
at one of the first things we startedзапочна to do.
64
176000
2000
едно от първите неща, които започнахме да правим.
03:13
This is my wifeсъпруга and I cookingготварски breakfastзакуска in the kitchenкухня,
65
178000
4000
Това сме аз и съпругата ми приготвяйки закуска в кухнята.
03:17
and as we moveход throughпрез spaceпространство and throughпрез time,
66
182000
3000
И докато се движим през времето и пространството,
03:20
a very everydayвсеки ден patternмодел of life in the kitchenкухня.
67
185000
3000
това е доста ежедневен модел на поведение в кухнята.
03:23
In orderпоръчка to convertпревръщам
68
188000
2000
За да превърнем
03:25
this opaqueнепрозрачен, 90,000 hoursчаса of videoвидео
69
190000
3000
тези трудноразбираеми 90 000 часа видео,
03:28
into something that we could startначало to see,
70
193000
2000
в нещо, което да започнем да виждаме,
03:30
we use motionдвижение analysisанализ to pullдърпам out,
71
195000
2000
ние използвахме анализ на движението,
03:32
as we moveход throughпрез spaceпространство and throughпрез time,
72
197000
2000
докато преминавахме през времето и пространството,
03:34
what we call space-timeвремепространството wormsчервеи.
73
199000
3000
който нарекохме времево-пространствени червеи.
03:37
And this has becomeда стане partчаст of our toolkitинструментариум
74
202000
3000
Те станаха част от нашия арсенал,
03:40
for beingсъщество ableспособен to look and see
75
205000
3000
за да можем да определяме
03:43
where the activitiesдейности are in the dataданни,
76
208000
2000
къде в данните се случват дейностите,
03:45
and with it, traceследа the patternмодел of, in particularособен,
77
210000
3000
и чрез тях проследяваме моделът, в частност,
03:48
where my sonсин movedпреместен throughoutпрез the home,
78
213000
2000
на движенията на сина ми из къщата,
03:50
so that we could focusфокус our transcriptionтранскрипция effortsусилия,
79
215000
3000
за да можем да съсредоточим транскрибиращите си усилия
03:53
all of the speechреч environmentзаобикаляща среда around my sonсин --
80
218000
3000
върху речевата среда около сина ми --
03:56
all of the wordsдуми that he heardчух from myselfсебе си, my wifeсъпруга, our nannyбавачка,
81
221000
3000
всички думи, които чува от мен, съпругата ми, детегледачката,
03:59
and over time, the wordsдуми he beganзапочна to produceпродукция.
82
224000
3000
и последователно думите, които той започна да произнася.
04:02
So with that technologyтехнология and that dataданни
83
227000
3000
Така с тази технология и тези данни,
04:05
and the abilityспособност to, with machineмашина assistanceпомощ,
84
230000
2000
и способността, с помощта на машините,
04:07
transcribeпреписвам speechреч,
85
232000
2000
да записваме реч,
04:09
we'veние имаме now transcribedпреписват
86
234000
2000
засега сме записали
04:11
well over sevenседем millionмилион wordsдуми of our home transcriptsпреписи.
87
236000
3000
повече от 7 милиона думи от домашните ни разговори.
04:14
And with that, let me take you now
88
239000
2000
И така, нека сега ви отведа
04:16
for a first tourтурне into the dataданни.
89
241000
3000
на първата разходка из нашите данни
04:19
So you've all, I'm sure,
90
244000
2000
Сигурен съм, че всички вие
04:21
seenвидян time-lapseзабързване на времето videosвидеоклипове
91
246000
2000
сте виждали ускорени във времето видеозаписи, където например,
04:23
where a flowerцвете will blossomБлосъм as you accelerateускоряване time.
92
248000
3000
може да наблюдавате разцъфващо цвете докато ускорявате времето,
04:26
I'd like you to now experienceопит
93
251000
2000
Бих желал сега да преживеете
04:28
the blossomingцъфтеж of a speechреч formформа.
94
253000
2000
разцъфването на една форма на речта.
04:30
My sonсин, soonскоро after his first birthdayрожден ден,
95
255000
2000
Синът ми скоро след първия си рожден ден
04:32
would say "gagaизкуфял" to mean waterвода.
96
257000
3000
започна да нарича водата "гага."
04:35
And over the courseкурс of the nextследващия half-yearполовин година,
97
260000
3000
И през следващите шест месеца,
04:38
he slowlyбавно learnedнаучен to approximateприблизителна
98
263000
2000
той бавно се научи да произнася приблизително
04:40
the properправилното adultвъзрастен formформа, "waterвода."
99
265000
3000
правилната форма на думата, "вода."
04:43
So we're going to cruiseкруиз throughпрез halfнаполовина a yearгодина
100
268000
2000
Сега ще пропътуваме половин година
04:45
in about 40 secondsсекунди.
101
270000
2000
за 40 секунди.
04:47
No videoвидео here,
102
272000
2000
Без видео запис,
04:49
so you can focusфокус on the soundзвук, the acousticsакустика,
103
274000
3000
за да може да се концентрирате върху звука, акустиката
04:52
of a newнов kindмил of trajectoryтраектория:
104
277000
2000
на един нов вид траектория:
04:54
gagaизкуфял to waterвода.
105
279000
2000
от "гага" до "вода."
04:56
(AudioАудио) BabyБебе: GagagagagagaGagagagagaga
106
281000
12000
(Звук) Бебе: Гагагагагага
05:08
GagaИзкуфял gagaизкуфял gagaизкуфял
107
293000
4000
Гага гага гага
05:12
gugaguga gugaguga gugaguga
108
297000
5000
гуга гуга гуга
05:17
wadaСАА gagaизкуфял gagaизкуфял gugaguga gagaизкуфял
109
302000
5000
уада гага гага гуга гага
05:22
waderwader gugaguga gugaguga
110
307000
4000
уода гуга гуга
05:26
waterвода waterвода waterвода
111
311000
3000
вода вода вода
05:29
waterвода waterвода waterвода
112
314000
6000
вода вода вода
05:35
waterвода waterвода
113
320000
4000
вода вода
05:39
waterвода.
114
324000
2000
вода.
05:41
DRД-Р: He sure nailedприкован it, didn't he.
115
326000
2000
ДР: Направо я закова, нали!
05:43
(ApplauseАплодисменти)
116
328000
7000
(Ръкопляскане)
05:50
So he didn't just learnуча waterвода.
117
335000
2000
Той не само научи "вода."
05:52
Over the courseкурс of the 24 monthsмесеца,
118
337000
2000
По време на 24-те месеца,
05:54
the first two yearsгодини that we really focusedфокусирани on,
119
339000
3000
първите две години, върху които наистина се съсредоточихме,
05:57
this is a mapкарта of everyвсеки wordдума he learnedнаучен in chronologicalхронологичен orderпоръчка.
120
342000
4000
това е карта на всяка дума научена от него в хронологичен ред.
06:01
And because we have fullпълен transcriptsпреписи,
121
346000
3000
И тъй като имаме пълни записи,
06:04
we'veние имаме identifiedидентифициран eachвсеки of the 503 wordsдуми
122
349000
2000
идентифицирахме всяка от 503-те думи,
06:06
that he learnedнаучен to produceпродукция by his secondвтори birthdayрожден ден.
123
351000
2000
които той научи да изговаря до втория си рожден ден.
06:08
He was an earlyрано talkerбъбрив.
124
353000
2000
Той проговори рано.
06:10
And so we startedзапочна to analyzeанализирам why.
125
355000
3000
И така ние започнахме да анализираме защо.
06:13
Why were certainопределен wordsдуми bornроден before othersдруги?
126
358000
3000
Защо определени думи се раждаха преди другите?
06:16
This is one of the first resultsрезултати
127
361000
2000
Това е един от първите резултати
06:18
that cameдойде out of our studyуча a little over a yearгодина agoпреди
128
363000
2000
от експеримента ни, който получихме преди година,
06:20
that really surprisedизненадан us.
129
365000
2000
и той наистина ни изненада.
06:22
The way to interpretинтерпретира this apparentlyочевидно simpleпрост graphдиаграма
130
367000
3000
Начинът, по който може да се тълкува тази привидно проста диаграма
06:25
is, on the verticalвертикален is an indicationпосочване
131
370000
2000
е, че по вертикалата е индикация за това,
06:27
of how complexкомплекс caregiverболногледач utterancesслова are
132
372000
3000
колко сложен е изказът на детегледачът,
06:30
basedбазиран on the lengthдължина of utterancesслова.
133
375000
2000
базиран на дължината на речта.
06:32
And the [horizontalхоризонтален] axisос is time.
134
377000
3000
А по вертикалната ос е времето.
06:35
And all of the dataданни,
135
380000
2000
Подредихме всички данни
06:37
we alignedподравнени basedбазиран on the followingследното ideaидея:
136
382000
3000
въз основа на следната идея:
06:40
EveryВсеки time my sonсин would learnуча a wordдума,
137
385000
3000
Всеки път, когато синът ми научаваше дума,
06:43
we would traceследа back and look at all of the languageезик he heardчух
138
388000
3000
ние проследявахме речта чута от него,
06:46
that containedсъдържаща се that wordдума.
139
391000
2000
съдържаща тази дума.
06:48
And we would plotпарцел the relativeотносителен lengthдължина of the utterancesслова.
140
393000
4000
И съставяхме крива със съответната продължителност на словото.
06:52
And what we foundнамерено was this curiousлюбопитен phenomenaявления,
141
397000
3000
И открихме любопитен феномен --
06:55
that caregiverболногледач speechреч would systematicallyсистематично dipDIP to a minimumминимум,
142
400000
3000
речта на детегледачът системно спадаше до минимум,
06:58
makingприготвяне languageезик as simpleпрост as possibleвъзможен,
143
403000
3000
правейки езикът колкото се може по опростен,
07:01
and then slowlyбавно ascendизкачване back up in complexityсложност.
144
406000
3000
и след това бавно сложността на речта се повишаваше.
07:04
And the amazingудивителен thing was
145
409000
2000
Невероятното в случая е,
07:06
that bounceскача, that dipDIP,
146
411000
2000
че този спад
07:08
linedподплатен up almostпочти preciselyточно
147
413000
2000
съвпадна почти точно
07:10
with when eachвсеки wordдума was bornроден --
148
415000
2000
с момента, в който всяка дума се раждаше --
07:12
wordдума after wordдума, systematicallyсистематично.
149
417000
2000
методично, дума по дума.
07:14
So it appearsпоявява се that all threeтри primaryпървичен caregiversнастойници --
150
419000
2000
И така излглежда, че тримата главни детегледачи --
07:16
myselfсебе си, my wifeсъпруга and our nannyбавачка --
151
421000
3000
аз, жена ми и бавачката --
07:19
were systematicallyсистематично and, I would think, subconsciouslyподсъзнателно
152
424000
3000
систематично и, мисля, подсъзнателно,
07:22
restructuringпреструктуриране our languageезик
153
427000
2000
реструктурирахме езика си,
07:24
to meetСреща him at the birthраждане of a wordдума
154
429000
3000
за да го нагодим там, където се ражда една дума,
07:27
and bringвъвеждат him gentlyлеко into more complexкомплекс languageезик.
155
432000
4000
и да го поведем внимателно към по-сложен език.
07:31
And the implicationsпоследствия of this -- there are manyмного,
156
436000
2000
И последствията от това -- имаше много,
07:33
but one I just want to pointточка out,
157
438000
2000
но едно от тези, които искам да спомена
07:35
is that there mustтрябва да be amazingудивителен feedbackобратна връзка loopsелектрически вериги.
158
440000
3000
е, че би трябвало да има невероятнa верига от обратна информация.
07:38
Of courseкурс, my sonсин is learningизучаване на
159
443000
2000
Разбира се, синът ми се учи
07:40
from his linguisticлингвистичен environmentзаобикаляща среда,
160
445000
2000
от своето лингвистично обкръжение,
07:42
but the environmentзаобикаляща среда is learningизучаване на from him.
161
447000
3000
обкръжението му се учи от него.
07:45
That environmentзаобикаляща среда, people, are in these tightстегнат feedbackобратна връзка loopsелектрически вериги
162
450000
3000
Хората от обкръжението му са част от веригата за обратна информация,
07:48
and creatingсъздаване на a kindмил of scaffoldingскеле
163
453000
2000
като формират нещо като скеле,
07:50
that has not been noticedзабелязах untilдо now.
164
455000
3000
което е останало незабелязано досега.
07:54
But that's looking at the speechреч contextконтекст.
165
459000
2000
Но това е когато разглеждаме речевия контекст.
07:56
What about the visualзрителен contextконтекст?
166
461000
2000
Ами визуалният контекст?
07:58
We're not looking at --
167
463000
2000
Ние не разглеждаме --
08:00
think of this as a dollhouseкуклена къща cutawayфрак of our houseкъща.
168
465000
2000
това е страничен разрез на къщтата ни.
08:02
We'veНие сме takenвзета those circularкръгъл fish-eyeриба-око lensлещи camerasфотоапарати,
169
467000
3000
Използвайки кръговите видеокамери тип 'рибно око,'
08:05
and we'veние имаме doneСвършен some opticalоптични correctionкорекция,
170
470000
2000
ние ги коригирахме оптически,
08:07
and then we can bringвъвеждат it into three-dimensionalтриизмерен life.
171
472000
4000
за да получим този триизмерен образ
08:11
So welcomeдобре дошли to my home.
172
476000
2000
И така, добре дошли в моят дом.
08:13
This is a momentмомент,
173
478000
2000
Това е момент,
08:15
one momentмомент capturedзаловен acrossпрез multipleмногократни camerasфотоапарати.
174
480000
3000
записан от различни камери.
08:18
The reasonпричина we did this is to createсъздавам the ultimateкраен memoryпамет machineмашина,
175
483000
3000
Ние създадохме това с цел да създадем перфектната машина на спомените,
08:21
where you can go back and interactivelyинтерактивно flyлетя around
176
486000
3000
с която да можем да се върнем назад и интерактивно да летим наоколо
08:24
and then breatheдишам video-lifeвидео-живот into this systemсистема.
177
489000
3000
и да вдъхнем живот на видео записите.
08:27
What I'm going to do
178
492000
2000
Сега ще ви покажа
08:29
is give you an acceleratedускорено viewизглед of 30 minutesминути,
179
494000
3000
ускорен изглед от 30 минути,
08:32
again, of just life in the livingжив roomстая.
180
497000
2000
отново, само от живота в дневната.
08:34
That's me and my sonсин on the floorетаж.
181
499000
3000
Това сме аз и сина ми на пода.
08:37
And there's videoвидео analyticsанализ
182
502000
2000
И има видео анализ,
08:39
that are trackingпроследяване our movementsдвижения.
183
504000
2000
който проследява нашите движения.
08:41
My sonсин is leavingоставяйки redчервен inkмастило. I am leavingоставяйки greenзелен inkмастило.
184
506000
3000
Синът ми оставя червено мастило, аз оставям зелено мастило.
08:44
We're now on the couchдиван,
185
509000
2000
Сега сме на дивана,
08:46
looking out throughпрез the windowпрозорец at carsавтомобили passingпреминаване by.
186
511000
3000
гледаме през прозореца преминаващи коли.
08:49
And finallyнакрая, my sonсин playingиграете in a walkingходене toyиграчка by himselfсебе си.
187
514000
3000
И накрая, синът ми си играе с ходеща играчка самичък.
08:52
Now we freezeзамръзване the actionдействие, 30 minutesминути,
188
517000
3000
Сега замразяваме движението, за 30 минути,
08:55
we turnзавой time into the verticalвертикален axisос,
189
520000
2000
обръщаме времето на вертикалната ос,
08:57
and we openотворен up for a viewизглед
190
522000
2000
и отваряме изглед
08:59
of these interactionвзаимодействие tracesследи we'veние имаме just left behindзад.
191
524000
3000
на тези интерактивни следи, които оставихме току-що.
09:02
And we see these amazingудивителен structuresструктури --
192
527000
3000
И ние виждаме тези невероятни структури --
09:05
these little knotsвъзела of two colorsцветове of threadнишка
193
530000
3000
тези малки възли от двуцветни нишки,
09:08
we call "socialсоциален hotгорещ spotsпетна."
194
533000
2000
които наричаме социални горещи точки.
09:10
The spiralспирала threadнишка
195
535000
2000
Спираловидната нишка
09:12
we call a "soloсоло hotгорещ spotмясто."
196
537000
2000
наричаме единична гореща точка.
09:14
And we think that these affectзасегне the way languageезик is learnedнаучен.
197
539000
3000
И ние смятаме, че те оказват влияние върху начина, по който езикът се научава.
09:17
What we'dние искаме like to do
198
542000
2000
Това, което искаме да направим,
09:19
is startначало understandingразбиране
199
544000
2000
е да започнем да разбираме
09:21
the interactionвзаимодействие betweenмежду these patternsмодели
200
546000
2000
взаимодействието между тези модели
09:23
and the languageезик that my sonсин is exposedизложен to
201
548000
2000
и езика, на който е изложен синът ми,
09:25
to see if we can predictпредскаже
202
550000
2000
за да разберем дали може да се предскаже,
09:27
how the structureструктура of when wordsдуми are heardчух
203
552000
2000
как структурата на това кога думите са чути,
09:29
affectsзасяга when they're learnedнаучен --
204
554000
2000
оказва влияние на това кога са заучени --
09:31
so in other wordsдуми, the relationshipвръзка
205
556000
2000
с други думи, връзката
09:33
betweenмежду wordsдуми and what they're about in the worldсвят.
206
558000
4000
между думите и това, което те представляват в света.
09:37
So here'sето how we're approachingнаближава this.
207
562000
2000
Така че, ето как подхождаме към това.
09:39
In this videoвидео,
208
564000
2000
В това видео,
09:41
again, my sonсин is beingсъщество tracedпроследени out.
209
566000
2000
отново, синът ми е проследяван.
09:43
He's leavingоставяйки redчервен inkмастило behindзад.
210
568000
2000
Той оставя червено мастило след себе си.
09:45
And there's our nannyбавачка by the doorврата.
211
570000
2000
И нашата бавачка е до вратата.
09:47
(VideoВидео) NannyБавачка: You want waterвода? (BabyБебе: AaaaAAAA.)
212
572000
3000
(Видео) Бавачка: Искаш ли вода? (Бебе: Аааа.)
09:50
NannyБавачка: All right. (BabyБебе: AaaaAAAA.)
213
575000
3000
Бавачка: Добре. (Бебе: Аааа.)
09:53
DRД-Р: She offersоферти waterвода,
214
578000
2000
ДР: Тя предлага вода,
09:55
and off go the two wormsчервеи
215
580000
2000
и двете червейчета
09:57
over to the kitchenкухня to get waterвода.
216
582000
2000
потеглят към кухнята да вземат вода.
09:59
And what we'veние имаме doneСвършен is use the wordдума "waterвода"
217
584000
2000
И това, което сме направили, е да използваме думата "вода,"
10:01
to tagетикет that momentмомент, that bitмалко of activityдейност.
218
586000
2000
за да маркираме този момент, тази дейност.
10:03
And now we take the powerмощност of dataданни
219
588000
2000
И сега използваме силата на данните,
10:05
and take everyвсеки time my sonсин
220
590000
3000
и вземаме всеки път, когато синът ми
10:08
ever heardчух the wordдума waterвода
221
593000
2000
е чувал думата вода,
10:10
and the contextконтекст he saw it in,
222
595000
2000
и контекста, в който я е видял,
10:12
and we use it to penetrateпроникне throughпрез the videoвидео
223
597000
3000
и използваме това, за да претърсим видеото
10:15
and find everyвсеки activityдейност traceследа
224
600000
3000
и да проследим всяка следа от дейност,
10:18
that co-occurredсъвместно настъпили with an instanceинстанция of waterвода.
225
603000
3000
която се е случила по същото време, когато е използвана думата вода.
10:21
And what this dataданни leavesлиста in its wakeсъбуждам
226
606000
2000
И това, което тези данни оставят след себе си
10:23
is a landscapeпейзаж.
227
608000
2000
е пейзаж.
10:25
We call these wordscapeswordscapes.
228
610000
2000
Ние ги наричаме словесни пейзажи.
10:27
This is the wordscapewordscape for the wordдума waterвода,
229
612000
2000
Това е словесния пейзаж за думата вода
10:29
and you can see mostнай-много of the actionдействие is in the kitchenкухня.
230
614000
2000
и може да видите, че по-голямата част от действията са в кухнята.
10:31
That's where those bigголям peaksвърхове are over to the left.
231
616000
3000
Това е мястото, където са се образували тези големи върхове вляво.
10:34
And just for contrastконтраст, we can do this with any wordдума.
232
619000
3000
И само за контраст, ние можем да направим това с всяка дума.
10:37
We can take the wordдума "byeЧао"
233
622000
2000
Можем да вземем думата "довиждане,"
10:39
as in "good byeЧао."
234
624000
2000
като в "до скоро виждане."
10:41
And we're now zoomedувеличени in over the entranceвход to the houseкъща.
235
626000
2000
И сега увеличаваме над входа на къщата.
10:43
And we look, and we find, as you would expectочаквам,
236
628000
3000
И гледаме, и откриваме, както може да се очаква,
10:46
a contrastконтраст in the landscapeпейзаж
237
631000
2000
контраст в пейзажа,
10:48
where the wordдума "byeЧао" occursвъзниква much more in a structuredструктуриран way.
238
633000
3000
където думата "довиждане" се среща много повече по структуриран начин.
10:51
So we're usingизползвайки these structuresструктури
239
636000
2000
Така че ние използваме тези структури,
10:53
to startначало predictingпредсказване
240
638000
2000
за да започнем да предсказваме
10:55
the orderпоръчка of languageезик acquisitionпридобиване,
241
640000
3000
редът за придобиване на езикови умения,
10:58
and that's ongoingв процес work now.
242
643000
2000
и това е работа, която вършим сега.
11:00
In my labлаборатория, whichкойто we're peeringвзирайки се into now, at MITMIT --
243
645000
3000
В моята лаборатория, която виждаме в момента, в Масачузетския технологичен институт --
11:03
this is at the mediaсредства labлаборатория.
244
648000
2000
това е в медийната лаборатория.
11:05
This has becomeда стане my favoriteлюбим way
245
650000
2000
Това се превърна в любимия ми начин
11:07
of videographingvideographing just about any spaceпространство.
246
652000
2000
за видео представяне на почти всяко пространство.
11:09
ThreeТри of the keyключ people in this projectпроект,
247
654000
2000
Три от ключовите фигури в този проект,
11:11
PhilipФилип DeCampОфейквам, RonyРони KubatKubat and BrandonБрендън RoyРой are picturedснимката here.
248
656000
3000
Филип ДеКамп, Рони Кубат и Брендън Рой са на снимката.
11:14
PhilipФилип has been a closeблизо collaboratorсътрудник
249
659000
2000
Филип беше близък сътрудник
11:16
on all the visualizationsвизуализации you're seeingвиждане.
250
661000
2000
за всички визуализации, което виждате.
11:18
And MichaelМайкъл FleischmanFleischman
251
663000
3000
И Майкъл Флайшман,
11:21
was anotherоще PhPH.D. studentстудент in my labлаборатория
252
666000
2000
който е друг докторант в моята лаборатория,
11:23
who workedработил with me on this home videoвидео analysisанализ,
253
668000
3000
който работеше с мен над анализа на това домашно видео,
11:26
and he madeизработен the followingследното observationнаблюдение:
254
671000
3000
и той направи следното наблюдение:
11:29
that "just the way that we're analyzingанализиране на
255
674000
2000
че "просто начинът, по който анализираме
11:31
how languageезик connectsсвързва to eventsсъбития
256
676000
3000
как езика се свързва със събития,
11:34
whichкойто provideпредоставяне commonчесто срещани groundприземен for languageезик,
257
679000
2000
които предоставят контекста за езика,
11:36
that sameедин и същ ideaидея we can take out of your home, DebДеб,
258
681000
4000
същата идея можем да извадим от дома ти, Деб,
11:40
and we can applyПриложи it to the worldсвят of publicобществен mediaсредства."
259
685000
3000
и можем да я приложим в света на обществените медии."
11:43
And so our effortусилие tookвзеха an unexpectedнеочакван turnзавой.
260
688000
3000
И така, усилията ни претърпяха неочакван обрат.
11:46
Think of massмаса mediaсредства
261
691000
2000
Мислете си за средствата за масова информация,
11:48
as providingосигуряване commonчесто срещани groundприземен
262
693000
2000
като предоставящи контекста,
11:50
and you have the recipeрецепта
263
695000
2000
и ще раполагате с рецепта
11:52
for takingприемате this ideaидея to a wholeцяло newнов placeмясто.
264
697000
3000
за отвеждане на тази идея на съвсем ново място.
11:55
We'veНие сме startedзапочна analyzingанализиране на televisionтелевизия contentсъдържание
265
700000
3000
Ние започнахме да анализираме телевизионно съдържание,
11:58
usingизползвайки the sameедин и същ principlesпринципи --
266
703000
2000
използвайки същите принципи --
12:00
analyzingанализиране на eventсъбитие structureструктура of a TVТЕЛЕВИЗИЯ signalсигнал --
267
705000
3000
анализирахме структурата на събитията от телевизионен сигнал --
12:03
episodesепизоди of showsпредавания,
268
708000
2000
епизоди на предавания,
12:05
commercialsреклами,
269
710000
2000
реклами,
12:07
all of the componentsелементи that make up the eventсъбитие structureструктура.
270
712000
3000
всички елементи, които изграждат структурата на събитието.
12:10
And we're now, with satelliteспътник dishesсъдове, pullingдърпане and analyzingанализиране на
271
715000
3000
И сега, със сателитни чинии, извличаме и анализираме
12:13
a good partчаст of all the TVТЕЛЕВИЗИЯ beingсъщество watchedГледах in the UnitedЮнайтед StatesДържавите.
272
718000
3000
голяма част от телевизията, която се гледа в Съединените щати.
12:16
And you don't have to now go and instrumentинструмент livingжив roomsстаи with microphonesмикрофони
273
721000
3000
И не е нужно да отидете сега и да инсталирате микрофони във всекидневните,
12:19
to get people'sнародната conversationsразговори,
274
724000
2000
за да научите разговорите на хората,
12:21
you just tuneмелодия into publiclyпублично availableна разположение socialсоциален mediaсредства feedsемисии.
275
726000
3000
необходимо е просто да се настроите към обществено достъпните социални медийни емисии.
12:24
So we're pullingдърпане in
276
729000
2000
И така, ние извличаме
12:26
about threeтри billionмилиард commentsкоментари a monthмесец,
277
731000
2000
около три милиарда коментари на месец.
12:28
and then the magicмагия happensслучва се.
278
733000
2000
И тогава се случва магията.
12:30
You have the eventсъбитие structureструктура,
279
735000
2000
Разполагаме със структурата на събитията,
12:32
the commonчесто срещани groundприземен that the wordsдуми are about,
280
737000
2000
контекста, в който се използват думите,
12:34
comingидващ out of the televisionтелевизия feedsемисии;
281
739000
3000
произлизащи от телевизионните емисии;
12:37
you've got the conversationsразговори
282
742000
2000
разполагаме с разговорите
12:39
that are about those topicsтеми;
283
744000
2000
свързани с тези теми;
12:41
and throughпрез semanticсемантичен analysisанализ --
284
746000
3000
и чрез семантичен анализ --
12:44
and this is actuallyвсъщност realреален dataданни you're looking at
285
749000
2000
и това всъщност са реални данни, които виждаме в момента,
12:46
from our dataданни processingобработване --
286
751000
2000
от нашата обработка на данните --
12:48
eachвсеки yellowжълт lineлиния is showingпоказване a linkвръзка beingсъщество madeизработен
287
753000
3000
всяка жълта линия показва връзка
12:51
betweenмежду a commentкоментар in the wildдив
288
756000
3000
между коментар, направен в интернет,
12:54
and a pieceпарче of eventсъбитие structureструктура comingидващ out of the televisionтелевизия signalсигнал.
289
759000
3000
и някакво събитие, произлизащо от телевизионния сигнал.
12:57
And the sameедин и същ ideaидея now
290
762000
2000
И същата идея сега
12:59
can be builtпостроен up.
291
764000
2000
може да бъде изградена.
13:01
And we get this wordscapewordscape,
292
766000
2000
И ние получаваме това словесно пространство,
13:03
exceptс изключение now wordsдуми are not assembledсглобени in my livingжив roomстая.
293
768000
3000
с изключение на това, че сега думите не са събрани от моя хол.
13:06
InsteadВместо това, the contextконтекст, the commonчесто срещани groundприземен activitiesдейности,
294
771000
4000
Вместо това, контекста, общите дейности,
13:10
are the contentсъдържание on televisionтелевизия that's drivingшофиране the conversationsразговори.
295
775000
3000
са от телевизионното съдържание, което подтиква разговорите.
13:13
And what we're seeingвиждане here, these skyscrapersнебостъргачи now,
296
778000
3000
И това, което виждаме тук, тези небостъргачи сега,
13:16
are commentaryкоментар
297
781000
2000
са коментари,
13:18
that are linkedсвързан to contentсъдържание on televisionтелевизия.
298
783000
2000
които са свързани със телевизионното съдържание.
13:20
SameСъщите conceptпонятие,
299
785000
2000
Същата концепция,
13:22
but looking at communicationобщуване dynamicsдинамика
300
787000
2000
но сега гледаме в комуникационната динамика
13:24
in a very differentразличен sphereсфера.
301
789000
2000
в съвсем различна сфера.
13:26
And so fundamentallyв основата си, ratherпо-скоро than, for exampleпример,
302
791000
2000
И така в основни линии, вместо да, например,
13:28
measuringизмерване contentсъдържание basedбазиран on how manyмного people are watchingгледане,
303
793000
3000
измерваме съдържанието, на базата на това колко много хора гледат,
13:31
this givesдава us the basicосновен dataданни
304
796000
2000
това ни дава основните данни,
13:33
for looking at engagementангажимент propertiesсвойства of contentсъдържание.
305
798000
3000
за наблюдаване на свойствата на ангажираност към съдържанието.
13:36
And just like we can look at feedbackобратна връзка cyclesцикли
306
801000
3000
И по същия начин както можем да разглеждаме вериги за обратна връзка
13:39
and dynamicsдинамика in a familyсемейство,
307
804000
3000
и динамиката в семейство,
13:42
we can now openотворен up the sameедин и същ conceptsконцепции
308
807000
3000
сега можем да вземем същите понятия
13:45
and look at much largerпо-голям groupsгрупи of people.
309
810000
3000
и да погледнем в много по-големи групи от хора.
13:48
This is a subsetподмножество of dataданни from our databaseбаза данни --
310
813000
3000
Това е набор от данни от нашата база данни --
13:51
just 50,000 out of severalняколко millionмилион --
311
816000
3000
само 50 000 от няколко милиона --
13:54
and the socialсоциален graphдиаграма that connectsсвързва them
312
819000
2000
и социалния граф, който ги свързва
13:56
throughпрез publiclyпублично availableна разположение sourcesизточници.
313
821000
3000
с публично достъпни източници.
13:59
And if you put them on one plainобикновен,
314
824000
2000
И ако ги сложите на една равнина,♫
14:01
a secondвтори plainобикновен is where the contentсъдържание livesживота.
315
826000
3000
втората равнина е мястото, което е населено със съдържанието.
14:04
So we have the programsпрограми
316
829000
3000
Така че, програмите
14:07
and the sportingспортен eventsсъбития
317
832000
2000
и спортните събития
14:09
and the commercialsреклами,
318
834000
2000
и рекламите,
14:11
and all of the linkвръзка structuresструктури that tieвратовръзка them togetherзаедно
319
836000
2000
и всички свързани структури, които ги обединяват,
14:13
make a contentсъдържание graphдиаграма.
320
838000
2000
образуват граф на съдържанието.
14:15
And then the importantважно thirdтрета dimensionизмерение.
321
840000
4000
И после идва важното третото измерение.
14:19
EachВсеки of the linksзвена that you're seeingвиждане renderedизвършени here
322
844000
2000
Всяка една от връзките, които виждате предоставени тук,
14:21
is an actualдействителен connectionВръзка madeизработен
323
846000
2000
е конкретна връзка направена
14:23
betweenмежду something someoneнякой said
324
848000
3000
между нещо, което някой казал
14:26
and a pieceпарче of contentсъдържание.
325
851000
2000
и някакво съдържание.
14:28
And there are, again, now tensдесетки of millionsмилиони of these linksзвена
326
853000
3000
И има, отново, десетки милиони от тези връзки,
14:31
that give us the connectiveсъединителната tissueтъкан of socialсоциален graphsграфики
327
856000
3000
които ни дават съединителната тъкан на социалния графики,
14:34
and how they relateотнасят to contentсъдържание.
328
859000
3000
и как те се отнасят към съдържанието.
14:37
And we can now startначало to probeсонда the structureструктура
329
862000
2000
И сега можем да започнем да проучваме структурата
14:39
in interestingинтересен waysначини.
330
864000
2000
по интересни начини.
14:41
So if we, for exampleпример, traceследа the pathпът
331
866000
3000
Така ако, например, проследим пътя
14:44
of one pieceпарче of contentсъдържание
332
869000
2000
на някакво съдържание,
14:46
that drivesкара someoneнякой to commentкоментар on it,
333
871000
2000
което подтиква някой да направи коментар върху него,
14:48
and then we followпоследвам where that commentкоментар goesотива,
334
873000
3000
и ако след това проследим къде отива коментара,
14:51
and then look at the entireцял socialсоциален graphдиаграма that becomesстава activatedактивиран
335
876000
3000
и след това погледнем целия социален граф, който става активиран,
14:54
and then traceследа back to see the relationshipвръзка
336
879000
3000
и след това проследим обратно, за да видим връзката
14:57
betweenмежду that socialсоциален graphдиаграма and contentсъдържание,
337
882000
2000
между социалната графика и съдържанието,
14:59
a very interestingинтересен structureструктура becomesстава visibleвидим.
338
884000
2000
много интересна структура става видима.
15:01
We call this a co-viewingсъвместно разглеждане cliqueклика,
339
886000
2000
Ние наричаме това клика за съвместно гледане,
15:03
a virtualвиртуален livingжив roomстая if you will.
340
888000
3000
виртуална дневна, ако щете.
15:06
And there are fascinatingочарователен dynamicsдинамика at playиграя.
341
891000
2000
И се случват някои интересни динамики.
15:08
It's not one way.
342
893000
2000
Това не е еднопосочно.
15:10
A pieceпарче of contentсъдържание, an eventсъбитие, causesкаузи someoneнякой to talk.
343
895000
3000
Някакво съдържание, събитие, подтиква някого да заговори.
15:13
They talk to other people.
344
898000
2000
Те говорят с други хора.
15:15
That drivesкара tune-inмелодия-in behaviorповедение back into massмаса mediaсредства,
345
900000
3000
Това предизвиква някакво поведение обратно в средствата за масово осведомяване,
15:18
and you have these cyclesцикли
346
903000
2000
и се получават тези цикли,
15:20
that driveпът the overallцялостен behaviorповедение.
347
905000
2000
които стимулират цялостното поведение.
15:22
AnotherДруг exampleпример -- very differentразличен --
348
907000
2000
Друг пример -- много различен --
15:24
anotherоще actualдействителен personчовек in our databaseбаза данни --
349
909000
3000
друг истински човек в нашата база данни --
15:27
and we're findingнамиране at leastнай-малко hundredsстотици, if not thousandsхиляди, of these.
350
912000
3000
и ние намираме поне стотици, ако не и хиляди, от тях.
15:30
We'veНие сме givenдаден this personчовек a nameиме.
351
915000
2000
Ние сме наименовали този човек.
15:32
This is a pro-amateurпро-аматьор, or pro-amза професионалисти и аматьори mediaсредства criticкритик
352
917000
3000
Той е про-аматьор, или про-ам, медиен критик,
15:35
who has this highВисоко fan-outfan-Out rateскорост.
353
920000
3000
който има този висок процент на фенове.
15:38
So a lot of people are followingследното this personчовек -- very influentialвлиятелни --
354
923000
3000
Така че много хора следват този човек -- много е влиятелен --
15:41
and they have a propensityсклонността to talk about what's on TVТЕЛЕВИЗИЯ.
355
926000
2000
и те имат склонност да говорят за това, което дават по телевизията.
15:43
So this personчовек is a keyключ linkвръзка
356
928000
3000
Така че този човек е едно от ключовите звена
15:46
in connectingсвързване massмаса mediaсредства and socialсоциален mediaсредства togetherзаедно.
357
931000
3000
за свързването на средствата за масово осведомяване и социалните медии.
15:49
One last exampleпример from this dataданни:
358
934000
3000
Един последен пример от тези данни.
15:52
SometimesПонякога it's actuallyвсъщност a pieceпарче of contentсъдържание that is specialспециален.
359
937000
3000
Понякога само част от съдържанието е специална.
15:55
So if we go and look at this pieceпарче of contentсъдържание,
360
940000
4000
Така че, ако погледнем тази част от съдържанието,
15:59
PresidentПредседател Obama'sНа Обама StateДържава of the UnionСъюз addressадрес
361
944000
3000
годишната реч на президента Обама пред Конгреса,
16:02
from just a fewмалцина weeksседмици agoпреди,
362
947000
2000
само от преди няколко седмици,
16:04
and look at what we find in this sameедин и същ dataданни setкомплект,
363
949000
3000
и ако погледнем какво намираме в същия набор от данни,
16:07
at the sameедин и същ scaleмащаб,
364
952000
3000
в същия мащаб,
16:10
the engagementангажимент propertiesсвойства of this pieceпарче of contentсъдържание
365
955000
2000
свойствата на ангажираност на тази част от съдържанието
16:12
are trulyнаистина remarkableзабележителен.
366
957000
2000
са наистина забележителни.
16:14
A nationнация explodingексплодираща in conversationразговор
367
959000
2000
Нация избухнала в разговор,
16:16
in realреален time
368
961000
2000
в реално време,
16:18
in responseотговор to what's on the broadcastизлъчване.
369
963000
3000
в отговор на това, което се излъчва.
16:21
And of courseкурс, throughпрез all of these linesлинии
370
966000
2000
И разбира се, по всичките тези линии
16:23
are flowingтечаща unstructuredнеструктурирани languageезик.
371
968000
2000
се лее неструктуриран език.
16:25
We can X-rayРентгенов
372
970000
2000
Можем да направим рентгенова снимка
16:27
and get a real-timeреално време pulseпулс of a nationнация,
373
972000
2000
и да измерим в реално време пулса на една нация,
16:29
real-timeреално време senseсмисъл
374
974000
2000
усещане в реално време
16:31
of the socialсоциален reactionsреакции in the differentразличен circuitsвериги in the socialсоциален graphдиаграма
375
976000
3000
за социалните реакции в различните вериги на социалния граф,
16:34
beingсъщество activatedактивиран by contentсъдържание.
376
979000
3000
които се активират по съдържание.
16:37
So, to summarizeрезюмирам, the ideaидея is this:
377
982000
3000
И така, да обобщя, идеята е следната:
16:40
As our worldсвят becomesстава increasinglyвсе повече instrumentedinstrumented
378
985000
3000
Докато нашия свят става все по-наситен с инструменти,
16:43
and we have the capabilitiesвъзможности
379
988000
2000
и ние имаме възможността
16:45
to collectсъбирам and connectсвържете the dotsточки
380
990000
2000
да събираме и свързваме точките
16:47
betweenмежду what people are sayingпоговорка
381
992000
2000
между това, което казват хората
16:49
and the contextконтекст they're sayingпоговорка it in,
382
994000
2000
и контекста, в който го казват,
16:51
what's emergingнововъзникващите is an abilityспособност
383
996000
2000
това, което се заражда е способността
16:53
to see newнов socialсоциален structuresструктури and dynamicsдинамика
384
998000
3000
да се видят нови социални структури и динамики,
16:56
that have previouslyпреди това not been seenвидян.
385
1001000
2000
които преди това не са били виждани.
16:58
It's like buildingсграда a microscopeмикроскоп or telescopeтелескоп
386
1003000
2000
Това е като изграждането на микроскоп или телескоп,
17:00
and revealingразкривайки newнов structuresструктури
387
1005000
2000
и разкриването на нови структури
17:02
about our ownсобствен behaviorповедение around communicationобщуване.
388
1007000
3000
за нашето собствено поведение свързано с комуникацията.
17:05
And I think the implicationsпоследствия here are profoundдълбок,
389
1010000
3000
И мисля, че последиците тук са значими,
17:08
whetherдали it's for scienceнаука,
390
1013000
2000
независимо дали става дума за наука,
17:10
for commerceтърговия, for governmentправителство,
391
1015000
2000
за търговия, за управление,
17:12
or perhapsможе би mostнай-много of all,
392
1017000
2000
или може би най-вече,
17:14
for us as individualsиндивиди.
393
1019000
3000
за нас като индивиди.
17:17
And so just to returnвръщане to my sonсин,
394
1022000
3000
И така, да се върнем към моя син,
17:20
when I was preparingприготвяне this talk, he was looking over my shoulderрамо,
395
1025000
3000
когато подготвях този разговор, той гледаше над рамото ми,
17:23
and I showedпоказан him the clipsклипове I was going to showшоу to you todayднес,
396
1028000
2000
и аз му показах клиповете, които щях да ви покажа днес,
17:25
and I askedпопитах him for permissionразрешение -- grantedдадено.
397
1030000
3000
и го помолих за разрешение -- беше дадено.
17:28
And then I wentотидох on to reflectотразят,
398
1033000
2000
И после започнах да си мисля:
17:30
"Isn't it amazingудивителен,
399
1035000
3000
"Не е ли удивително,
17:33
this entireцял databaseбаза данни, all these recordingsзаписи,
400
1038000
3000
цялата тази база данни, всички тези записи,
17:36
I'm going to handръка off to you and to your sisterсестра" --
401
1041000
2000
ще ги предам на теб и сестра ти,"
17:38
who arrivedпристигнал two yearsгодини laterпо късно --
402
1043000
3000
която пристигна две години по-късно.
17:41
"and you guys are going to be ableспособен to go back and re-experienceRe-опит momentsмоменти
403
1046000
3000
"И вие, деца, ще може да се върнете обратно и да изживеете отново моменти,
17:44
that you could never, with your biologicalбиологичен memoryпамет,
404
1049000
3000
които никога не бихте могли, с биологичната си памет,
17:47
possiblyвъзможно rememberпомня the way you can now?"
405
1052000
2000
да си спомняте по начина, по който можете сега."
17:49
And he was quietтих for a momentмомент.
406
1054000
2000
И той се успокои за момент.
17:51
And I thought, "What am I thinkingмислене?
407
1056000
2000
И си помислих: "Какво си мисля?
17:53
He's fiveпет yearsгодини oldстар. He's not going to understandразбирам this."
408
1058000
2000
Той е на пет години. Няма да разбере това."
17:55
And just as I was havingкато that thought, he lookedпогледнах up at me and said,
409
1060000
3000
И докато си мислех това, той повдигна очи към мен и каза:
17:58
"So that when I growрастат up,
410
1063000
2000
"Значи като порастна,
18:00
I can showшоу this to my kidsдеца?"
411
1065000
2000
ще мога да покажа това на децата си?"
18:02
And I thought, "WowУау, this is powerfulмощен stuffматерия."
412
1067000
3000
И аз си помислих: "Уау, това е нещо силно."
18:05
So I want to leaveоставям you
413
1070000
2000
Така че искам да ви оставя
18:07
with one last memorableнезабравим momentмомент
414
1072000
2000
с един последен незабравим момент
18:09
from our familyсемейство.
415
1074000
3000
от нашето семейство.
18:12
This is the first time our sonсин
416
1077000
2000
Това е първият път, когато нашият син
18:14
tookвзеха more than two stepsстъпки at onceведнъж --
417
1079000
2000
направи повече от две стъпки наведнъж --
18:16
capturedзаловен on filmфилм.
418
1081000
2000
заснето на филм.
18:18
And I really want you to focusфокус on something
419
1083000
3000
И наистина искам да се фокусирате върху нещо,
18:21
as I take you throughпрез.
420
1086000
2000
докато ви го показвам.
18:23
It's a clutteredзатрупана environmentзаобикаляща среда; it's naturalестествен life.
421
1088000
2000
Това е разхвърляна среда, това е естествения живот.
18:25
My mother'sмайката in the kitchenкухня, cookingготварски,
422
1090000
2000
Майка ми е в кухнята, готви,
18:27
and, of all placesместа, in the hallwayкоридор,
423
1092000
2000
и, от всички места, в коридора,
18:29
I realizeосъзнавам he's about to do it, about to take more than two stepsстъпки.
424
1094000
3000
разбирам, че той е на път да го направи, да направи повече от две стъпки.
18:32
And so you hearчувам me encouragingобнадеждаващ him,
425
1097000
2000
Можете да ме чуете как го насърчавам,
18:34
realizingосъзнавайки what's happeningслучва,
426
1099000
2000
осъзнавайки това, което се случва,
18:36
and then the magicмагия happensслучва се.
427
1101000
2000
и след това се случва магията.
18:38
Listen very carefullyвнимателно.
428
1103000
2000
Слушайте много внимателно.
18:40
About threeтри stepsстъпки in,
429
1105000
2000
След около три стъпки
18:42
he realizesосъзнава something magicмагия is happeningслучва,
430
1107000
2000
той осъзнава, че нещо магическо се случва.
18:44
and the mostнай-много amazingудивителен feedbackобратна връзка loopконтур of all kicksритници in,
431
1109000
3000
И най-невероятния механизъм за обратна връзка преритва,
18:47
and he takes a breathдъх in,
432
1112000
2000
и той поема дъх
18:49
and he whispersшепот "wowБрей"
433
1114000
2000
и прошепва: "Уау,"
18:51
and instinctivelyинстинктивно I echoехо back the sameедин и същ.
434
1116000
4000
и инстинктивно аз повтарям същото.
18:56
And so let's flyлетя back in time
435
1121000
3000
Така че, нека да полетим назад във времето
18:59
to that memorableнезабравим momentмомент.
436
1124000
2000
до този паметен момент.
19:05
(VideoВидео) DRД-Р: Hey.
437
1130000
2000
Видео) ДР: Хей.
19:07
Come here.
438
1132000
2000
Ела тук.
19:09
Can you do it?
439
1134000
3000
Можеш ли да го направиш?
19:13
Oh, boyмомче.
440
1138000
2000
О, боже.
19:15
Can you do it?
441
1140000
3000
Можеш ли да го направиш?
19:18
BabyБебе: Yeah.
442
1143000
2000
Бебе: Да.
19:20
DRД-Р: MaMA, he's walkingходене.
443
1145000
3000
ДР: Майко, той ходи.
19:24
(LaughterСмях)
444
1149000
2000
(Смях)
19:26
(ApplauseАплодисменти)
445
1151000
2000
(Аплодисменти)
19:28
DRД-Р: Thank you.
446
1153000
2000
ДР: Благодаря ви.
19:30
(ApplauseАплодисменти)
447
1155000
15000
(Ръкопляскане)
Translated by Anton Hikov
Reviewed by Stoyan Georgiev

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Deb Roy - Cognitive scientist
Deb Roy studies how children learn language, and designs machines that learn to communicate in human-like ways. On sabbatical from MIT Media Lab, he's working with the AI company Bluefin Labs.

Why you should listen

Deb Roy directs the Cognitive Machines group at the MIT Media Lab, where he studies how children learn language, and designs machines that learn to communicate in human-like ways. To enable this work, he has pioneered new data-driven methods for analyzing and modeling human linguistic and social behavior. He has authored numerous scientific papers on artificial intelligence, cognitive modeling, human-machine interaction, data mining, and information visualization.

Deb Roy was the co-founder and serves as CEO of Bluefin Labs, a venture-backed technology company. Built upon deep machine learning principles developed in his research over the past 15 years, Bluefin has created a technology platform that analyzes social media commentary to measure real-time audience response to TV ads and shows.

Follow Deb Roy on Twitter>

Roy adds some relevant papers:

Deb Roy. (2009). New Horizons in the Study of Child Language Acquisition. Proceedings of Interspeech 2009. Brighton, England. bit.ly/fSP4Qh

Brandon C. Roy, Michael C. Frank and Deb Roy. (2009). Exploring word learning in a high-density longitudinal corpus. Proceedings of the 31st Annual Meeting of the Cognitive Science Society. Amsterdam, Netherlands. bit.ly/e1qxej

Plenty more papers on our research including technology and methodology can be found here, together with other research from my lab at MIT: bit.ly/h3paSQ

The work that I mentioned on relationships between television content and the social graph is being done at Bluefin Labs (www.bluefinlabs.com). Details of this work have not been published. The social structures we are finding (and that I highlighted in my TED talk) are indeed new. The social media communication channels that are leading to their formation did not even exist a few years ago, and Bluefin's technology platform for discovering these kinds of structures is the first of its kind. We'll certainly have more to say about all this as we continue to dig into this fascinating new kind of data, and as new social structures continue to evolve!

More profile about the speaker
Deb Roy | Speaker | TED.com