ABOUT THE SPEAKER
Kevin Slavin - Algoworld expert
Kevin Slavin navigates in the algoworld, the expanding space in our lives that’s determined and run by algorithms.

Why you should listen

Are you addicted to the dead-simple numbers game Drop 7 or Facebook’s Parking Wars? Blame Kevin Slavin and the game development company he co-founded in 2005, Area/Code, which makes clever game entertainments that enter the fabric of reality.

All this fun is powered by algorithms -- as, increasingly, is our daily life. From the Google algorithms to the algos that give you “recommendations” online to those that automatically play the stock markets (and sometimes crash them): we may not realize it, but we live in the algoworld.

He says: "The quickest way to find out what the boundaries of reality are is to figure where they break."

More profile about the speaker
Kevin Slavin | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2011

Kevin Slavin: How algorithms shape our world

Kevin Slavin: Hoe algoritmes onze wereld bepalen

Filmed:
4,199,898 views

Kevin Slavin stelt dat we leven in een wereld ontworpen voor -- en in toenemende mate gecontroleerd door -- algoritmes. In deze boeiende talk van TEDGlobal, toont hij hoe deze complexe computerprogramma's spionagetactieken, aandelenkoersen, filmscripts en artchitectuur bepalen. En hij waarschuwt dat we codes schrijven die we niet begrijpen, met implicaties die we niet in de hand hebben.
- Algoworld expert
Kevin Slavin navigates in the algoworld, the expanding space in our lives that’s determined and run by algorithms. Full bio

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

00:15
This is a photographfotograaf
0
0
2000
Dit is een foto
00:17
by the artistartiest MichaelMichael NajjarNajjar,
1
2000
2000
van de kunstenaar Michael Najjar,
00:19
and it's realecht,
2
4000
2000
en het is echt,
00:21
in the sensezin that he wentgegaan there to ArgentinaArgentinië
3
6000
2000
in de zin dat hij naar Argentinië gereisd is
00:23
to take the photofoto.
4
8000
2000
om de foto te nemen.
00:25
But it's alsoook a fictionfictie. There's a lot of work that wentgegaan into it after that.
5
10000
3000
Maar het is ook fictie. Er is nadien veel werk in gestopt.
00:28
And what he's donegedaan
6
13000
2000
Wat hij gedaan heeft,
00:30
is he's actuallywerkelijk reshapedhervormd, digitallydigitaal,
7
15000
2000
is digitaal de contouren
00:32
all of the contourscontouren of the mountainsbergen
8
17000
2000
van de bergen veranderen
00:34
to followvolgen the vicissitudesperikelen of the DowDow JonesJones indexinhoudsopgave.
9
19000
3000
in het verloop van de Dow-Jonesindex.
00:37
So what you see,
10
22000
2000
Dus wat je ziet,
00:39
that precipiceafgrond, that highhoog precipiceafgrond with the valleyvallei,
11
24000
2000
die hoge top, gevolgd door dat dal,
00:41
is the 2008 financialfinancieel crisiscrisis.
12
26000
2000
is de financiële crisis van 2008.
00:43
The photofoto was madegemaakt
13
28000
2000
De foto werd gemaakt
00:45
when we were deepdiep in the valleyvallei over there.
14
30000
2000
toen we diep in dat dal zaten.
00:47
I don't know where we are now.
15
32000
2000
Ik weet niet waar we nu zitten.
00:49
This is the HangHang SengSeng indexinhoudsopgave
16
34000
2000
Dit is de Hang-Sengindex
00:51
for HongHong KongKong.
17
36000
2000
van Hong Kong.
00:53
And similarsoortgelijk topographytopografie.
18
38000
2000
Gelijkaardige topografie.
00:55
I wonderwonder why.
19
40000
2000
Hoe zou dat kunnen.
00:57
And this is artkunst. This is metaphormetafoor.
20
42000
3000
Dit is kunst. Het is beeldspraak.
01:00
But I think the pointpunt is
21
45000
2000
Maar ik denk dat
01:02
that this is metaphormetafoor with teethtanden,
22
47000
2000
dit beeldspraak is met tanden.
01:04
and it's with those teethtanden that I want to proposevoorstellen todayvandaag
23
49000
3000
Het is met deze tanden dat ik wil voorstellen
01:07
that we rethinkheroverwegen a little bitbeetje
24
52000
2000
dat we eens nadenken over
01:09
about the rolerol of contemporarytijdgenoot mathwiskunde --
25
54000
3000
de rol van wiskunde tegenwoordig --
01:12
not just financialfinancieel mathwiskunde, but mathwiskunde in generalalgemeen.
26
57000
3000
niet slechts financiële wiskunde, maar wiskunde in het algemeen.
01:15
That its transitionovergang
27
60000
2000
Haar verandering
01:17
from beingwezen something that we extractextract and deriveafleiden from the worldwereld-
28
62000
3000
van iets dat we onttrekken aan en afleiden uit de wereld
01:20
to something that actuallywerkelijk startsstarts to shapevorm it --
29
65000
3000
naar iets dat de wereld begint te vormen --
01:23
the worldwereld- around us and the worldwereld- insidebinnen us.
30
68000
3000
de wereld rondom ons en de wereld in ons.
01:26
And it's specificallyspecifiek algorithmsalgoritmen,
31
71000
2000
Het gaat specifiek over algoritmes,
01:28
whichwelke are basicallyeigenlijk the mathwiskunde
32
73000
2000
hetgeen de wiskunde is
01:30
that computerscomputers use to decidebesluiten stuffspul.
33
75000
3000
die computers gebruiken om beslissingen te nemen.
01:33
They acquireverkrijgen the sensibilitygevoeligheid of truthwaarheid
34
78000
2000
Ze verwerven de logica van waarheid
01:35
because they repeatherhaling over and over again,
35
80000
2000
want ze herhalen zich keer op keer.
01:37
and they ossifyaderverkalking and calcifyverkalken,
36
82000
3000
Ze verstenen en verkalken,
01:40
and they becomeworden realecht.
37
85000
2000
en ze worden werkelijk.
01:42
And I was thinkinghet denken about this, of all placesplaatsen,
38
87000
3000
Ik dacht hierover na tijdens
01:45
on a transatlantictransatlantische flightvlucht a couplepaar of yearsjaar agogeleden,
39
90000
3000
een transatlantische vlucht, enkele jaren geleden,
01:48
because I happenedgebeurd to be seatedgezeten
40
93000
2000
want ik werd geplaatst naast
01:50
nextvolgende to a HungarianHongaars physicistnatuurkundige about my ageleeftijd
41
95000
2000
een Hongaarse natuurkundige van mijn leeftijd
01:52
and we were talkingpratend
42
97000
2000
en we spraken over
01:54
about what life was like duringgedurende the ColdKoude WarOorlog
43
99000
2000
hoe het leven tijdens de koude oorlog er uitzag
01:56
for physicistsnatuurkundigen in HungaryHongarije.
44
101000
2000
voor natuurkundigen in Hongarije.
01:58
And I said, "So what were you doing?"
45
103000
2000
Ik vroeg: "Wat deed je zoal?"
02:00
And he said, "Well we were mostlymeestal breakingbreken stealthStealth."
46
105000
2000
Hij zei: "We waren voornamelijk stealth aan het breken".
02:02
And I said, "That's a good jobbaan. That's interestinginteressant.
47
107000
2000
Ik zei: "Da's een goeie baan. Dat is interessant.
02:04
How does that work?"
48
109000
2000
Hoe werkt zoiets?"
02:06
And to understandbegrijpen that,
49
111000
2000
Om dit te begrijpen,
02:08
you have to understandbegrijpen a little bitbeetje about how stealthStealth workswerken.
50
113000
3000
moet je enigszins begrijpen hoe stealth werkt.
02:11
And so -- this is an over-simplificationovermatige vereenvoudiging --
51
116000
3000
Dus -- dit is een oversimplificatie --
02:14
but basicallyeigenlijk, it's not like
52
119000
2000
maar waar het op neerkomt is:
02:16
you can just passslagen voor a radarradar signalsignaal
53
121000
2000
je kunt geen radarsignaal dwars door
02:18
right throughdoor 156 tonstons of steelstaal in the skyhemel.
54
123000
3000
156 ton staal laten gaan.
02:21
It's not just going to disappearverdwijnen.
55
126000
3000
Het zal niet zomaar verdwijnen.
02:24
But if you can take this biggroot, massivemassief thing,
56
129000
3000
Maar wanneer je dat grote, solide ding
02:27
and you could turnbeurt it into
57
132000
3000
zou kunnen veranderen in
02:30
a millionmiljoen little things --
58
135000
2000
een miljoen kleine dingen --
02:32
something like a flockkudde of birdsvogelstand --
59
137000
2000
iets als een zwerm vogels --
02:34
well then the radarradar that's looking for that
60
139000
2000
dan zal de radar die ernaar speurt
02:36
has to be ablein staat to see
61
141000
2000
in staat moeten zijn om
02:38
everyelk flockkudde of birdsvogelstand in the skyhemel.
62
143000
2000
elke zwerm vogels te zien in de lucht.
02:40
And if you're a radarradar, that's a really badslecht jobbaan.
63
145000
4000
Als je een radar bent, is dat een hondenbaan.
02:44
And he said, "Yeah." He said, "But that's if you're a radarradar.
64
149000
3000
Hij zei: "Dat klopt... maar dat is als je een radar bent.
02:47
So we didn't use a radarradar;
65
152000
2000
Dus we gebruikten geen radar;
02:49
we builtgebouwd a blackzwart boxdoos that was looking for electricalelektrisch signalssignalen,
66
154000
3000
we bouwden een zwarte doos die naar elektrische signalen speurde,
02:52
electronicelektronisch communicationcommunicatie.
67
157000
3000
elektronische communicatie.
02:55
And whenevertelkens als we saw a flockkudde of birdsvogelstand that had electronicelektronisch communicationcommunicatie,
68
160000
3000
Telkens als we een zwerm vogels zagen met elektronische communicatie,
02:58
we thought, 'Probably' Waarschijnlijk has something to do with the AmericansAmerikanen.'"
69
163000
3000
dachten we: heeft waarschijnlijk iets met de Amerikanen te maken".
03:01
And I said, "Yeah.
70
166000
2000
Ik zei: "Jaah,
03:03
That's good.
71
168000
2000
Da's niet mis.
03:05
So you've effectivelyeffectief negatedontkend
72
170000
2000
Dus je hebt feitelijk 60 jaar
03:07
60 yearsjaar of aeronauticAeronautic researchOnderzoek.
73
172000
2000
aeronautisch onderzoek tenietgedaan.
03:09
What's your acthandelen two?
74
174000
2000
Wat is je tweede akte?
03:11
What do you do when you growgroeien up?"
75
176000
2000
Wat ga je doen als je groot bent?"
03:13
And he said,
76
178000
2000
Hij zei:
03:15
"Well, financialfinancieel servicesdiensten."
77
180000
2000
"Nou, financiële diensten."
03:17
And I said, "Oh."
78
182000
2000
Ik zei: "Oh."
03:19
Because those had been in the newsnieuws latelyde laatste tijd.
79
184000
3000
Want die waren de laatste tijd in het nieuws geweest.
03:22
And I said, "How does that work?"
80
187000
2000
Ik zei: "Hoe werkt dat?"
03:24
And he said, "Well there's 2,000 physicistsnatuurkundigen on WallMuur StreetStraat now,
81
189000
2000
Hij zei: "Nou, er werken tegenwoordig 2000 natuurkundigen op Wall Street;
03:26
and I'm one of them."
82
191000
2000
ik ben er eentje van".
03:28
And I said, "What's the blackzwart boxdoos for WallMuur StreetStraat?"
83
193000
3000
Ik zei: "Wat is de Zwarte Doos voor Wall Street?"
03:31
And he said, "It's funnygrappig you askvragen that,
84
196000
2000
Hij zei: "Dat is ook toevallig...
03:33
because it's actuallywerkelijk calledriep blackzwart boxdoos tradinghandel.
85
198000
3000
Het heet namelijk "black box-handel".
03:36
And it's alsoook sometimessoms calledriep algoalgo tradinghandel,
86
201000
2000
Het wordt ook wel algohandel genoemd,
03:38
algorithmicalgoritmische tradinghandel."
87
203000
3000
algoritmische handel".
03:41
And algorithmicalgoritmische tradinghandel evolvedgeëvolueerd in partdeel
88
206000
3000
Algoritmische handel werd ontwikkeld, deels
03:44
because institutionalinstitutionele tradershandelaren have the samedezelfde problemsproblemen
89
209000
3000
omdat institutionele handelaren dezelfde problemen hebben
03:47
that the UnitedVerenigd StatesStaten AirLucht ForceKracht had,
90
212000
3000
als de Amerikaanse luchtmacht had,
03:50
whichwelke is that they're movingin beweging these positionsstanden --
91
215000
3000
namelijk dat ze posities verplaatsen --
03:53
whetherof it's ProctorProctor & GambleGokken or AccentureAccenture, whateverwat dan ook --
92
218000
2000
hetzij Proctor and Gamble of Accenture, wat dan ook --
03:55
they're movingin beweging a millionmiljoen sharesaandelen of something
93
220000
2000
ze sturen een miljoen aandelen van iets
03:57
throughdoor the marketmarkt.
94
222000
2000
door de markt.
03:59
And if they do that all at onceeen keer,
95
224000
2000
Als ze dat in één keer doen,
04:01
it's like playingspelen pokerPoker and going all in right away.
96
226000
2000
lijkt het op een pokerspel waarbij je meteen alles inzet.
04:03
You just tiptip your handhand-.
97
228000
2000
Je gooit de boel volledig open.
04:05
And so they have to find a way --
98
230000
2000
Dus moeten ze een manier vinden --
04:07
and they use algorithmsalgoritmen to do this --
99
232000
2000
en daar gebruiken ze algoritmes voor --
04:09
to breakbreken up that biggroot thing
100
234000
2000
om dat grote ding te splitsen
04:11
into a millionmiljoen little transactionstransacties.
101
236000
2000
in een miljoen kleine transacties.
04:13
And the magicmagie and the horrorverschrikking of that
102
238000
2000
De magie en de horror daarvan
04:15
is that the samedezelfde mathwiskunde
103
240000
2000
is dat dezelfde wiskunde
04:17
that you use to breakbreken up the biggroot thing
104
242000
2000
die je gebruikt om het grote te splitsen
04:19
into a millionmiljoen little things
105
244000
2000
in een miljoen kleine dingen,
04:21
can be used to find a millionmiljoen little things
106
246000
2000
gebruikt kan worden om een miljoen kleine dingen
04:23
and sewnaaien them back togethersamen
107
248000
2000
op te sporen en weer samen te voegen
04:25
and figurefiguur out what's actuallywerkelijk happeninggebeurtenis in the marketmarkt.
108
250000
2000
en uit dokteren wat er nu eigenlijk gebeurt in de markt.
04:27
So if you need to have some imagebeeld
109
252000
2000
Dus als je een idee wilt hebben van
04:29
of what's happeninggebeurtenis in the stockvoorraad marketmarkt right now,
110
254000
3000
wat er momenteel gebeurt in de aandelenmarkt,
04:32
what you can pictureafbeelding is a bunchbos of algorithmsalgoritmen
111
257000
2000
kun je je een hoop algoritmes voorstellen
04:34
that are basicallyeigenlijk programmedgeprogrammeerd to hideverbergen,
112
259000
3000
die geprogrammeerd zijn om zich te verstoppen,
04:37
and a bunchbos of algorithmsalgoritmen that are programmedgeprogrammeerd to go find them and acthandelen.
113
262000
3000
en een hoop algoritmes, geprogrammeerd om ze te vinden en te handelen.
04:40
And all of that's great, and it's fine.
114
265000
3000
Dat is allemaal mooi en goed.
04:43
And that's 70 percentprocent
115
268000
2000
Het is goed voor 70 procent
04:45
of the UnitedVerenigd StatesStaten stockvoorraad marketmarkt,
116
270000
2000
van de Amerikaanse aandelenmarkt,
04:47
70 percentprocent of the operatingbedrijfs- systemsysteem
117
272000
2000
70 procent van het besturingssysteem
04:49
formerlyvroeger knownbekend as your pensionpensioen,
118
274000
3000
voorheen bekend als je pensioen,
04:52
your mortgagehypotheek.
119
277000
3000
je hypotheek.
04:55
And what could go wrongfout?
120
280000
2000
Wat zou er mis kunnen gaan?
04:57
What could go wrongfout
121
282000
2000
Wat er mis kon gaan,
04:59
is that a yearjaar agogeleden,
122
284000
2000
is dat een jaar geleden
05:01
ninenegen percentprocent of the entiregeheel marketmarkt just disappearsverdwijnt in fivevijf minutesnotulen,
123
286000
3000
9 procent van de totale markt zomaar verdwijnt binnen vijf minuten.
05:04
and they calledriep it the FlashFlash CrashCrash of 2:45.
124
289000
3000
Ze noemen het de flash crash van 2u45.
05:07
All of a suddenplotseling, ninenegen percentprocent just goesgaat away,
125
292000
3000
Opeens is 9 procent weg,
05:10
and nobodyniemand to this day
126
295000
2000
en tot op heden is niemand
05:12
can even agreemee eens on what happenedgebeurd
127
297000
2000
het er zelfs maar over eens wat er gebeurde,
05:14
because nobodyniemand orderedbestelde it, nobodyniemand askedgevraagd for it.
128
299000
3000
want niemand had de opdracht gegeven, niemand vroeg erom.
05:17
NobodyNiemand had any controlcontrole over what was actuallywerkelijk happeninggebeurtenis.
129
302000
3000
Niemand had enige controle over wat er gebeurde.
05:20
All they had
130
305000
2000
Alles wat ze hadden,
05:22
was just a monitormonitor in frontvoorkant of them
131
307000
2000
was een monitor voor zich
05:24
that had the numbersgetallen on it
132
309000
2000
met daarop de cijfers
05:26
and just a redrood buttonknop
133
311000
2000
en een rode knop
05:28
that said, "Stop."
134
313000
2000
met daarop "Stop".
05:30
And that's the thing,
135
315000
2000
En dat is het punt.
05:32
is that we're writingschrift things,
136
317000
2000
We schrijven dingen
05:34
we're writingschrift these things that we can no longerlanger readlezen.
137
319000
3000
die we niet langer kunnen lezen.
05:37
And we'vewij hebben renderedgesmolten something
138
322000
2000
We hebben iets gemaakt
05:39
illegibleonleesbaar,
139
324000
2000
dat onleesbaar is.
05:41
and we'vewij hebben lostde weg kwijt the sensezin
140
326000
3000
We hebben alle zicht verloren
05:44
of what's actuallywerkelijk happeninggebeurtenis
141
329000
2000
op wat er werkelijk gebeurt
05:46
in this worldwereld- that we'vewij hebben madegemaakt.
142
331000
2000
in die wereld die we gemaakt hebben.
05:48
And we're startingbeginnend to make our way.
143
333000
2000
We beginnen nu hier een begin te maken.
05:50
There's a companybedrijf in BostonBoston calledriep NanexNanex,
144
335000
3000
Er is een bedrijf in Boston genaamd Nanex,
05:53
and they use mathwiskunde and magicmagie
145
338000
2000
en zij gebruiken wiskunde en magie
05:55
and I don't know what,
146
340000
2000
en weet ik wat niet allemaal,
05:57
and they reachberijk into all the marketmarkt datagegevens
147
342000
2000
en ze graaien in de handelsgegevens
05:59
and they find, actuallywerkelijk sometimessoms, some of these algorithmsalgoritmen.
148
344000
3000
en vinden soms daadwerkelijk deze algoritmes.
06:02
And when they find them they pullTrekken them out
149
347000
3000
Dan trekken ze die eruit
06:05
and they pinpin them to the wallmuur like butterfliesvlinders.
150
350000
3000
en prikken ze aan de muur als een vlinder.
06:08
And they do what we'vewij hebben always donegedaan
151
353000
2000
Ze doen wat we altijd gedaan hebben
06:10
when confrontedgeconfronteerd with hugereusachtig amountshoeveelheden of datagegevens that we don't understandbegrijpen --
152
355000
3000
als we voor massa's gegevens staan die we niet snappen --
06:13
whichwelke is that they give them a namenaam
153
358000
2000
ze geven ze een naam
06:15
and a storyverhaal.
154
360000
2000
en een verhaal.
06:17
So this is one that they foundgevonden,
155
362000
2000
Dit is er een dat ze vonden,
06:19
they calledriep the KnifeMes,
156
364000
4000
genaamd het Mes,
06:23
the CarnivalCarnaval,
157
368000
2000
het Carnaval,
06:25
the BostonBoston ShufflerShuffler,
158
370000
4000
de Boston Shuffler,
06:29
TwilightTwilight.
159
374000
2000
Schemering.
06:31
And the gaggag is
160
376000
2000
De grap is
06:33
that, of courseCursus, these aren'tzijn niet just runninglopend throughdoor the marketmarkt.
161
378000
3000
dat deze zich uiteraard niet slechts door de markt bewegen.
06:36
You can find these kindssoorten of things whereverwaar dan ook you look,
162
381000
3000
Je kunt deze dingen vinden waar je maar kijkt,
06:39
onceeen keer you learnleren how to look for them.
163
384000
2000
als je weet waarop je moet letten.
06:41
You can find it here: this bookboek about fliesvliegen
164
386000
3000
Je kunt het hier zien: dit boek over vliegen
06:44
that you maymei have been looking at on AmazonAmazon.
165
389000
2000
waarnaar je misschien gekeken hebt op Amazon.
06:46
You maymei have noticedmerkte it
166
391000
2000
Het is je misschien opgevallen
06:48
when its priceprijs startedbegonnen at 1.7 millionmiljoen dollarsdollars.
167
393000
2000
toen de prijs begon bij 1,7 miljoen dollar.
06:50
It's out of printafdrukken -- still ...
168
395000
2000
Van een uitverkochte editie -- dan nog...
06:52
(LaughterGelach)
169
397000
2000
(Gelach)
06:54
If you had boughtkocht it at 1.7, it would have been a bargainkoopje.
170
399000
3000
Als je het had gekocht voor 1,7 was dat een koopje geweest.
06:57
A fewweinig hoursuur laterlater, it had goneweg up
171
402000
2000
Een paar uur later was de prijs gestegen
06:59
to 23.6 millionmiljoen dollarsdollars,
172
404000
2000
tot 23,6 miljoen dollar,
07:01
plusplus shippingVerzenden and handlingbehandeling.
173
406000
2000
plus verzendkosten.
07:03
And the questionvraag is:
174
408000
2000
Het probleem is:
07:05
NobodyNiemand was buyingbuying or sellingselling anything; what was happeninggebeurtenis?
175
410000
2000
Niemand kocht of verkocht iets; wat gebeurde er?
07:07
And you see this behaviorgedrag on AmazonAmazon
176
412000
2000
Je ziet dit soort gedrag net zo makkelijk
07:09
as surelyzeker as you see it on WallMuur StreetStraat.
177
414000
2000
op Amazon als op Wall Street.
07:11
And when you see this kindsoort of behaviorgedrag,
178
416000
2000
Wanneer je dit ziet,
07:13
what you see is the evidencebewijsmateriaal
179
418000
2000
aanschouw je het bewijs
07:15
of algorithmsalgoritmen in conflictconflict,
180
420000
2000
van algoritmes in conflict,
07:17
algorithmsalgoritmen lockedopgesloten in loopslussen with eachelk other,
181
422000
2000
algoritmes die in rondjes met elkaar draaien
07:19
withoutzonder any humanmenselijk oversighttoezicht,
182
424000
2000
zonder enig menselijk toezicht,
07:21
withoutzonder any adultvolwassen supervisiontoezicht
183
426000
3000
zonder ouderlijk toezicht
07:24
to say, "ActuallyEigenlijk, 1.7 millionmiljoen is plentyovervloed."
184
429000
3000
dat zegt: "Weet je, 1,7 miljoen is wel genoeg".
07:27
(LaughterGelach)
185
432000
3000
(Gelach)
07:30
And as with AmazonAmazon, so it is with NetflixNetflix.
186
435000
3000
Zoals het bij Amazon is, is het ook met Netflix.
07:33
And so NetflixNetflix has goneweg throughdoor
187
438000
2000
Netflix heeft verscheidene algoritmes
07:35
severalverscheidene differentverschillend algorithmsalgoritmen over the yearsjaar.
188
440000
2000
versleten de afgelopen jaren.
07:37
They startedbegonnen with CinematchCinematch, and they'veze hebben triedbeproefd a bunchbos of othersanderen --
189
442000
3000
Ze begonnen met Cinematch, en ze hebben er nog een paar geprobeerd.
07:40
there's DinosaurDinosaur PlanetPlaneet; there's GravityZwaartekracht.
190
445000
2000
Er was Dinosaur Planet, er was Gravity.
07:42
They're usinggebruik makend van PragmaticPragmatische ChaosChaos now.
191
447000
2000
Nu gebruiken ze Pragmatic Chaos.
07:44
PragmaticPragmatische ChaosChaos is, like all of NetflixNetflix algorithmsalgoritmen,
192
449000
2000
Pragmatic Chaos heeft, net als alle Netflix-algoritmes,
07:46
tryingproberen to do the samedezelfde thing.
193
451000
2000
hetzelfde doel.
07:48
It's tryingproberen to get a graspgrijpen on you,
194
453000
2000
Het probeert grip te krijgen op jou,
07:50
on the firmwarefirmware insidebinnen the humanmenselijk skullschedel,
195
455000
2000
op de firmware in de menselijke schedel,
07:52
so that it can recommendaanbevolen what moviefilm
196
457000
2000
zodat het kan aanraden welke film
07:54
you mightmacht want to watch nextvolgende --
197
459000
2000
je vervolgens zou kunnen bekijken --
07:56
whichwelke is a very, very difficultmoeilijk problemprobleem.
198
461000
3000
hetgeen een zeer moeilijk probleem is.
07:59
But the difficultymoeilijkheid of the problemprobleem
199
464000
2000
Maar de moeilijkheid van het probleem
08:01
and the factfeit that we don't really quiteheel have it down,
200
466000
3000
en het feit dat we het nog niet echt beheersen,
08:04
it doesn't take away
201
469000
2000
doet niets af aan het effect
08:06
from the effectsbijwerkingen PragmaticPragmatische ChaosChaos has.
202
471000
2000
dat Pragmatic Chaos heeft.
08:08
PragmaticPragmatische ChaosChaos, like all NetflixNetflix algorithmsalgoritmen,
203
473000
3000
Pragmatic Chaos bepaalt, net als de andere
08:11
determinesbepaalt, in the endeinde,
204
476000
2000
Netflix-algoritmes, uiteindelijk
08:13
60 percentprocent
205
478000
2000
voor 60 procent
08:15
of what moviesfilms endeinde up beingwezen rentedverhuurd.
206
480000
2000
welke films er gehuurd worden.
08:17
So one piecestuk of codecode
207
482000
2000
Dus één stukje code
08:19
with one ideaidee about you
208
484000
3000
met één idee over jou
08:22
is responsibleverantwoordelijk for 60 percentprocent of those moviesfilms.
209
487000
3000
is verantwoordelijk voor 60 procent van al die films.
08:25
But what if you could ratetarief those moviesfilms
210
490000
2000
Maar wat als je die films zou kunnen beoordelen
08:27
before they get madegemaakt?
211
492000
2000
voordat ze gemaakt worden?
08:29
Wouldn'tZou niet that be handyhandige?
212
494000
2000
Zou dat niet handig zijn?
08:31
Well, a fewweinig datagegevens scientistswetenschappers from the U.K. are in HollywoodHollywood,
213
496000
3000
Welnu, een paar datawetenschappers uit Engeland zijn in Hollywood,
08:34
and they have "storyverhaal algorithmsalgoritmen" --
214
499000
2000
en ze hebben verhaal-algoritmes.
08:36
a companybedrijf calledriep EpagogixEpagogix.
215
501000
2000
Het is een bedrijf genaamd Epagogix.
08:38
And you can runrennen your scriptscript throughdoor there,
216
503000
3000
Je kunt je script er doorheen halen,
08:41
and they can tell you, quantifiablymeetbare,
217
506000
2000
en dan vertellen zij je
08:43
that that's a 30 millionmiljoen dollardollar moviefilm
218
508000
2000
of dat een 30-miljoen-dollarfilm
08:45
or a 200 millionmiljoen dollardollar moviefilm.
219
510000
2000
of een 200-miljoen-dollarfilm is.
08:47
And the thing is, is that this isn't GoogleGoogle.
220
512000
2000
Het punt is: dit is niet Google.
08:49
This isn't informationinformatie.
221
514000
2000
Dit is geen informatie.
08:51
These aren'tzijn niet financialfinancieel statsstats; this is culturecultuur.
222
516000
2000
Dit zij geen financiële statistieken; dit is cultuur.
08:53
And what you see here,
223
518000
2000
Wat je hier ziet,
08:55
or what you don't really see normallynormaal,
224
520000
2000
of wat je niet ziet, normaal gesproken,
08:57
is that these are the physicsfysica of culturecultuur.
225
522000
4000
is dat dit de natuurkunde van de cultuur is.
09:01
And if these algorithmsalgoritmen,
226
526000
2000
Als deze algoritmes,
09:03
like the algorithmsalgoritmen on WallMuur StreetStraat,
227
528000
2000
net als die van Wall Street,
09:05
just crashedcrashte one day and wentgegaan awryscheef,
228
530000
3000
op een dag zouden crashen en doordraaien,
09:08
how would we know?
229
533000
2000
hoe zouden we dat dan kunnen weten?
09:10
What would it look like?
230
535000
2000
Hoe zou het er uitzien?
09:12
And they're in your househuis. They're in your househuis.
231
537000
3000
Ze zitten in je huis. In je huis.
09:15
These are two algorithmsalgoritmen competingconcurrerende for your livingleven roomkamer.
232
540000
2000
Dit zijn twee algoritmes die wedijveren om je woonkamer.
09:17
These are two differentverschillend cleaningschoonmaak robotsrobots
233
542000
2000
Dit zijn twee verschillende schoonmaakrobots
09:19
that have very differentverschillend ideasideeën about what cleanschoon meansmiddelen.
234
544000
3000
met heel verschillende ideeën over wat schoon betekent.
09:22
And you can see it
235
547000
2000
Dat kun je zien
09:24
if you slowlangzaam it down and attachhechten lightslichten to them,
236
549000
3000
als je er lampjes op monteert.
09:27
and they're sortsoort of like secretgeheim architectsarchitecten in your bedroomslaapkamer.
237
552000
3000
Ze lijken op geheime architectjes in je slaapkamer.
09:30
And the ideaidee that architecturearchitectuur itselfzelf
238
555000
3000
Het idee dat architectuur zelf
09:33
is somehowhoe dan ook subjectonderwerpen to algorithmicalgoritmische optimizationoptimalisatie
239
558000
2000
doelwit is van algoritmische optimalisatie
09:35
is not far-fetchedvergezocht.
240
560000
2000
is niet vergezocht.
09:37
It's super-realSuper onroerend and it's happeninggebeurtenis around you.
241
562000
3000
Het is de realiteit en het gebeurt om je heen.
09:40
You feel it mostmeest
242
565000
2000
Je voelt het vooral
09:42
when you're in a sealedverzegeld metalmetaal boxdoos,
243
567000
2000
wanneer je in een gesloten metalen doos zit,
09:44
a new-stylenieuwe stijl elevatorLift;
244
569000
2000
een lift-nieuwe-stijl,
09:46
they're calledriep destination-controlbestemming-control elevatorsliften.
245
571000
2000
zogenaamde 'destination control'-liften.
09:48
These are the onesdegenen where you have to presspers what floorverdieping you're going to go to
246
573000
3000
Dat zijn degene waarbij je moet aangeven naar welke verdieping je wilt,
09:51
before you get in the elevatorLift.
247
576000
2000
vóórdat je de lift binnenstapt.
09:53
And it usestoepassingen what's calledriep a bin-packingbin-verpakking algorithmalgoritme.
248
578000
2000
Het gebruikt een zogenaamd bin packing algoritme.
09:55
So nonegeen of this mishegasmishegas
249
580000
2000
Dus niet de gebruikelijke chaos
09:57
of lettingverhuur everybodyiedereen go into whateverwat dan ook carauto they want.
250
582000
2000
waarbij iedereen maar lukraak een lift binnenstapt.
09:59
EverybodyIedereen who wants to go to the 10thth floorverdieping goesgaat into carauto two,
251
584000
2000
Iedereen die naar de 10de etage wil, stapt in lift twee,
10:01
and everybodyiedereen who wants to go to the thirdderde floorverdieping goesgaat into carauto fivevijf.
252
586000
3000
en iedereen die naar de derde verdieping wil, stapt in lift vijf.
10:04
And the problemprobleem with that
253
589000
2000
Het probleem hiermee
10:06
is that people freakgek out.
254
591000
2000
is dat mensen op tilt slaan.
10:08
People panicpaniek.
255
593000
2000
Mensen raken in paniek.
10:10
And you see why. You see why.
256
595000
2000
En je ziet waarom. Je ziet waarom.
10:12
It's because the elevatorLift
257
597000
2000
Dat is omdat de lift
10:14
is missingmissend some importantbelangrijk instrumentationinstrumentatie, like the buttonstoetsen.
258
599000
3000
belangrijke instrumenten mist, zoals de knoppen.
10:17
(LaughterGelach)
259
602000
2000
(Gelach)
10:19
Like the things that people use.
260
604000
2000
De dingen die mensen gebruiken.
10:21
All it has
261
606000
2000
Wat er wel is,
10:23
is just the numberaantal that movesmoves up or down
262
608000
3000
is enkel een getal dat hoger of lager wordt
10:26
and that redrood buttonknop that sayszegt, "Stop."
263
611000
3000
en die rode knop waarop "Stop" staat.
10:29
And this is what we're designingontwerpen for.
264
614000
3000
Dat is waarvoor we ontwerpen.
10:32
We're designingontwerpen
265
617000
2000
We ontwerpen
10:34
for this machinemachine dialectdialect.
266
619000
2000
voor dit machinedialect.
10:36
And how farver can you take that? How farver can you take it?
267
621000
3000
Hoe ver kun je dat doordrijven? Hoe ver ?
10:39
You can take it really, really farver.
268
624000
2000
Je kunt het heel, heel ver doordrijven.
10:41
So let me take it back to WallMuur StreetStraat.
269
626000
3000
Laten we even teruggaan naar Wall Street.
10:45
Because the algorithmsalgoritmen of WallMuur StreetStraat
270
630000
2000
Want de algoritmes van Wall Street
10:47
are dependentafhankelijk on one qualitykwaliteit abovebovenstaand all elseanders,
271
632000
3000
zijn boven alles afhankelijk van één factor,
10:50
whichwelke is speedsnelheid.
272
635000
2000
en dat is snelheid.
10:52
And they operatebedienen on millisecondsmilliseconden and microsecondsmicroseconden.
273
637000
3000
Ze opereren op millisecondes en microsecondes.
10:55
And just to give you a sensezin of what microsecondsmicroseconden are,
274
640000
2000
Om je een idee te geven wat een microseconde is,
10:57
it takes you 500,000 microsecondsmicroseconden
275
642000
2000
het kost jou 500.000 microseconden
10:59
just to clickKlik a mousemuis.
276
644000
2000
om met een muis te klikken.
11:01
But if you're a WallMuur StreetStraat algorithmalgoritme
277
646000
2000
Maar als je een Wall-Streetalgoritme bent,
11:03
and you're fivevijf microsecondsmicroseconden behindachter,
278
648000
2000
en je bent 5 microseconden te laat,
11:05
you're a loserverliezer.
279
650000
2000
ben je een loser.
11:07
So if you were an algorithmalgoritme,
280
652000
2000
Dus als je een algoritme was,
11:09
you'dje zou look for an architectarchitect like the one that I metleerde kennen in FrankfurtFrankfurt
281
654000
3000
zou je op zoek gaan naar de architect die ik in Frankfurt ontmoette,
11:12
who was hollowinguitholling out a skyscraperwolkenkrabber --
282
657000
2000
die een wolkenkrabber aan het uithollen was --
11:14
throwinghet werpen out all the furnituremeubilair, all the infrastructureinfrastructuur for humanmenselijk use,
283
659000
3000
alle meubilair eruit, alle infrastructuur voor menselijk gebruik,
11:17
and just runninglopend steelstaal on the floorsvloeren
284
662000
3000
en enkel staal op de vloeren
11:20
to get readyklaar for the stacksstapels of serversservers to go in --
285
665000
3000
als voorbereiding op de komst van de servertorens --
11:23
all so an algorithmalgoritme
286
668000
2000
allemaal zodat een algoritme
11:25
could get closedichtbij to the InternetInternet.
287
670000
3000
dichtbij het internet komt te zitten.
11:28
And you think of the InternetInternet as this kindsoort of distributedgedistribueerd systemsysteem.
288
673000
3000
Je denkt aan het internet als een verspreid systeem.
11:31
And of courseCursus, it is, but it's distributedgedistribueerd from placesplaatsen.
289
676000
3000
Dat is het ook, maar het wordt verspreid vanaf bepaalde plekken.
11:34
In NewNieuw YorkYork, this is where it's distributedgedistribueerd from:
290
679000
2000
In New York is dit de bron van de verspreiding:
11:36
the CarrierVervoerder HotelHotel
291
681000
2000
het Carrier Hotel
11:38
locatedgelegen on HudsonHudson StreetStraat.
292
683000
2000
gelegen in Hudson Street.
11:40
And this is really where the wiresdraden come right up into the citystad.
293
685000
3000
Dit is werkelijk waar de kabels de stad binnen komen.
11:43
And the realityrealiteit is that the furtherverder away you are from that,
294
688000
4000
De realiteit is dat hoe verder je daar vandaan zit,
11:47
you're a fewweinig microsecondsmicroseconden behindachter everyelk time.
295
692000
2000
hoe meer microseconden je elke keer later bent.
11:49
These guys down on WallMuur StreetStraat,
296
694000
2000
Deze jongens in Wall Street,
11:51
MarcoMarco PoloPolo and CherokeeCherokee NationNatie,
297
696000
2000
Marco Polo en Cherokee Nation,
11:53
they're eightacht microsecondsmicroseconden
298
698000
2000
zijn 8 microseconden later
11:55
behindachter all these guys
299
700000
2000
dan al die lui die in
11:57
going into the emptyleeg buildingsgebouwen beingwezen holloweduitgeholde out
300
702000
4000
die lege gebouwen trekken, die uitgehold worden
12:01
up around the CarrierVervoerder HotelHotel.
301
706000
2000
rondom het Carrier Hotel.
12:03
And that's going to keep happeninggebeurtenis.
302
708000
3000
Dat zal blijven gebeuren.
12:06
We're going to keep hollowinguitholling them out,
303
711000
2000
We gaan ze blijven uithollen,
12:08
because you, inchduim for inchduim
304
713000
3000
want centimeter voor centimeter
12:11
and poundpond for poundpond and dollardollar for dollardollar,
305
716000
3000
en pond voor pond en dollar voor dollar --
12:14
nonegeen of you could squeezeknijpen revenueomzet out of that spaceruimte
306
719000
3000
niemand van jullie zou omzet uit die ruimte kunnen persen
12:17
like the BostonBoston ShufflerShuffler could.
307
722000
3000
zoals de Boston Shuffler dat kan.
12:20
But if you zoomzoom out,
308
725000
2000
Maar als je uitzoomt,
12:22
if you zoomzoom out,
309
727000
2000
als je uitzoomt,
12:24
you would see an 825-mile-mijl trenchloopgraaf
310
729000
4000
zou je een 1300 km lange geul zien
12:28
betweentussen NewNieuw YorkYork CityStad and ChicagoChicago
311
733000
2000
tussen New York City en Chicago
12:30
that's been builtgebouwd over the last fewweinig yearsjaar
312
735000
2000
die gegraven is in de afgelopen jaren
12:32
by a companybedrijf calledriep SpreadVerspreiding NetworksNetwerken.
313
737000
3000
door een bedrijf genaamd Spread Networks.
12:35
This is a fibervezel opticoptisch cablekabel
314
740000
2000
Dit is een glasvezelkabel
12:37
that was laidlaid betweentussen those two citiessteden
315
742000
2000
die gelegd werd tussen die twee steden,
12:39
to just be ablein staat to trafficverkeer one signalsignaal
316
744000
3000
enkel om één signaal te vervoeren,
12:42
37 timestijden fastersneller than you can clickKlik a mousemuis --
317
747000
3000
dat 37x sneller gaat dan jij met een muis kunt klikken --
12:45
just for these algorithmsalgoritmen,
318
750000
3000
enkel voor deze algoritmes,
12:48
just for the CarnivalCarnaval and the KnifeMes.
319
753000
3000
enkel voor het Carnaval en het Mes.
12:51
And when you think about this,
320
756000
2000
Als je bedenkt
12:53
that we're runninglopend throughdoor the UnitedVerenigd StatesStaten
321
758000
2000
dat we door de Verenigde Staten trekken
12:55
with dynamitedynamiet and rockrots sawszagen
322
760000
3000
met dynamiet en steenzagen
12:58
so that an algorithmalgoritme can closedichtbij the dealtransactie
323
763000
2000
opdat een algoritme een zakenbeslissing
13:00
threedrie microsecondsmicroseconden fastersneller,
324
765000
3000
3 microseconden sneller kan nemen,
13:03
all for a communicationscommunicatie frameworkkader
325
768000
2000
binnen een communicatie-omgeving
13:05
that no humanmenselijk will ever know,
326
770000
4000
die geen mens ooit zal kennen,
13:09
that's a kindsoort of manifestmanifesteren destinylotsbestemming;
327
774000
3000
is dat een soort manifeste lotsbestemming
13:12
and we'llgoed always look for a newnieuwe frontiergrens.
328
777000
3000
die altijd zal uitzien naar een volgende grens.
13:15
UnfortunatelyHelaas, we have our work cutbesnoeiing out for us.
329
780000
3000
Helaas, ons werk staat op ons lijf geschreven.
13:18
This is just theoreticaltheoretisch.
330
783000
2000
Dit is slechts theoretisch.
13:20
This is some mathematicianswiskundigen at MITMIT.
331
785000
2000
Dit zijn enkele wiskundigen van MIT.
13:22
And the truthwaarheid is I don't really understandbegrijpen
332
787000
2000
De waarheid is dat ik niet echt begrijp
13:24
a lot of what they're talkingpratend about.
333
789000
2000
waar ze het soms over hebben.
13:26
It involvesimpliceert lightlicht coneskegels and quantumquantum entanglemententanglement,
334
791000
3000
Dan gaat het over kegels en kwantumverstrengelingen,
13:29
and I don't really understandbegrijpen any of that.
335
794000
2000
en die dingen begrijp ik niet echt.
13:31
But I can readlezen this mapkaart,
336
796000
2000
Maar ik kan deze kaart lezen.
13:33
and what this mapkaart sayszegt
337
798000
2000
Wat deze kaart zegt,
13:35
is that, if you're tryingproberen to make moneygeld on the marketsmarkten where the redrood dotsstippen are,
338
800000
3000
is dat, als je geld probeert te verdienen waar de rode stippen zijn,
13:38
that's where people are, where the citiessteden are,
339
803000
2000
dat is waar de mensen zijn, waar de steden zijn,
13:40
you're going to have to put the serversservers where the blueblauw dotsstippen are
340
805000
3000
dan zul je de servers moeten neerzetten op de blauwe stippen
13:43
to do that mostmeest effectivelyeffectief.
341
808000
2000
voor een maximale effectiviteit.
13:45
And the thing that you mightmacht have noticedmerkte about those blueblauw dotsstippen
342
810000
3000
En wat je misschien is opgevallen aan die blauwe stippen
13:48
is that a lot of them are in the middlemidden- of the oceanoceaan.
343
813000
3000
is dat veel daarvan midden in de oceaan liggen.
13:51
So that's what we'llgoed do: we'llgoed buildbouwen bubblesbubbels or something,
344
816000
3000
Dus dat gaan we doen, we bouwen luchtbellen of zoiets,
13:54
or platformsplatforms.
345
819000
2000
of platforms.
13:56
We'llWe zullen actuallywerkelijk partdeel the waterwater
346
821000
2000
We gaan het water scheiden
13:58
to pullTrekken moneygeld out of the airlucht,
347
823000
2000
om geld uit de lucht te trekken,
14:00
because it's a brighthelder futuretoekomst
348
825000
2000
want de toekomst lacht je toe
14:02
if you're an algorithmalgoritme.
349
827000
2000
als je een algoritme bent.
14:04
(LaughterGelach)
350
829000
2000
(Gelach)
14:06
And it's not the moneygeld that's so interestinginteressant actuallywerkelijk.
351
831000
3000
Eigenlijk is het niet het geld dat zo interessant is.
14:09
It's what the moneygeld motivatesmotiveert,
352
834000
2000
Het is waartoe dat geld aanzet.
14:11
that we're actuallywerkelijk terraformingterravorming
353
836000
2000
Dat we de aarde aan het
14:13
the EarthAarde itselfzelf
354
838000
2000
omvormen zijn
14:15
with this kindsoort of algorithmicalgoritmische efficiencyrendement.
355
840000
2000
met dit soort algoritmische efficiëntie.
14:17
And in that lightlicht,
356
842000
2000
In dat licht
14:19
you go back
357
844000
2000
ga je terug
14:21
and you look at MichaelMichael Najjar'sDe Najjar photographsfoto's,
358
846000
2000
en je kijkt naar Michael Najjar's foto's,
14:23
and you realizerealiseren that they're not metaphormetafoor, they're prophecyprofetie.
359
848000
3000
en je beseft dat ze geen beeldspraak zijn, maar voorspellingen.
14:26
They're prophecyprofetie
360
851000
2000
Ze voorspellen
14:28
for the kindsoort of seismicseismisch, terrestrialterrestrische effectsbijwerkingen
361
853000
4000
de soort seismische, aardse effecten
14:32
of the mathwiskunde that we're makingmaking.
362
857000
2000
van de wiskunde die we scheppen.
14:34
And the landscapelandschap was always madegemaakt
363
859000
3000
Het landschap werd altijd bepaald
14:37
by this sortsoort of weirdvreemd, uneasyongemakkelijk collaborationsamenwerking
364
862000
3000
door een soort vreemde, ongemakkelijke samenwerking
14:40
betweentussen naturenatuur and man.
365
865000
3000
tussen natuur en mens.
14:43
But now there's this thirdderde co-evolutionaryCo-evolutionaire forcedwingen: algorithmsalgoritmen --
366
868000
3000
Maar nu is er een derde co-evolutionaire kracht: algoritmes --
14:46
the BostonBoston ShufflerShuffler, the CarnivalCarnaval.
367
871000
3000
de Boston Shuffler, het Carnaval.
14:49
And we will have to understandbegrijpen those as naturenatuur,
368
874000
3000
Die zullen we als natuur moeten gaan zien.
14:52
and in a way, they are.
369
877000
2000
Op een bepaalde manier zijn ze dat ook.
14:54
Thank you.
370
879000
2000
Dank je wel.
14:56
(ApplauseApplaus)
371
881000
20000
(Applaus)
Translated by Axel Saffran
Reviewed by Els De Keyser

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Kevin Slavin - Algoworld expert
Kevin Slavin navigates in the algoworld, the expanding space in our lives that’s determined and run by algorithms.

Why you should listen

Are you addicted to the dead-simple numbers game Drop 7 or Facebook’s Parking Wars? Blame Kevin Slavin and the game development company he co-founded in 2005, Area/Code, which makes clever game entertainments that enter the fabric of reality.

All this fun is powered by algorithms -- as, increasingly, is our daily life. From the Google algorithms to the algos that give you “recommendations” online to those that automatically play the stock markets (and sometimes crash them): we may not realize it, but we live in the algoworld.

He says: "The quickest way to find out what the boundaries of reality are is to figure where they break."

More profile about the speaker
Kevin Slavin | Speaker | TED.com