ABOUT THE SPEAKER
Rajesh Rao - Computational neuroscientist
Rajesh Rao seeks to understand the human brain through computational modeling, on two fronts: developing computer models of our minds, and using tech to decipher the 4,000-year-old lost script of the Indus Valley civilization.

Why you should listen

Rajesh Rao is looking for the computational principles underlying the brain's remarkable ability to learn, process and store information --  hoping to apply this knowledge to the task of building adaptive robotic systems and artificially intelligent agents.

Some of the questions that motivate his research include: How does the brain learn efficient representations of novel objects and events occurring in the natural environment? What are the algorithms that allow useful sensorimotor routines and behaviors to be learned? What computational mechanisms allow the brain to adapt to changing circumstances and remain fault-tolerant and robust?

By investigating these questions within a computational and probabilistic framework, it is often possible to derive algorithms that not only provide functional interpretations of neurobiological properties but also suggest solutions to difficult problems in computer vision, speech, robotics and artificial intelligence.

More profile about the speaker
Rajesh Rao | Speaker | TED.com
TED2011

Rajesh Rao: A Rosetta Stone for a lost language

Rajesh Rao: Kamień z Rosetty induskiego pisma

Filmed:
2,103,451 views

Rajesh Rao pasjonuje się "matką wszystkich krzyżówek" czyli tym jak odcyfrować liczące sobie 4000 lat induskie pismo. W ramach TED 2011 opowiada o tym, jak wykorzystuje nowoczesne techniki komputerowe do odczytania języka induskiego będącego kluczem do zrozumienia tej starożytnej cywilizacji.
- Computational neuroscientist
Rajesh Rao seeks to understand the human brain through computational modeling, on two fronts: developing computer models of our minds, and using tech to decipher the 4,000-year-old lost script of the Indus Valley civilization. Full bio

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

00:15
I'd like to beginzaczynać with a thought experimenteksperyment.
0
0
3000
Chciałbym zacząć od eksperymentu myślowego.
00:19
ImagineWyobraź sobie that it's 4,000 yearslat into the futureprzyszłość.
1
4000
3000
Wyobraźmy sobie, że minęły 4000 lat.
00:22
CivilizationCywilizacja as we know it
2
7000
2000
Cywilizacja, jaką znamy,
00:24
has ceasedprzestał to exististnieć --
3
9000
2000
przestała istnieć.
00:26
no booksksiążki,
4
11000
2000
Nie istnieją książki,
00:28
no electronicelektroniczny devicespomysłowość,
5
13000
3000
urządzenia elektroniczne,
00:31
no FacebookFacebook or TwitterTwitter.
6
16000
3000
Facebook ani Twitter.
00:34
All knowledgewiedza, umiejętności of the EnglishAngielski languagejęzyk and the EnglishAngielski alphabetalfabet
7
19000
3000
Cała wiedza na temat języka angielskiego i jego alfabetu
00:37
has been lostStracony.
8
22000
2000
została zapomniana.
00:39
Now imaginewyobrażać sobie archeologistsArcheolodzy
9
24000
2000
Wyobraźmy sobie teraz archeologów
00:41
diggingkopanie throughprzez the rubblegruz of one of our citiesmiasta.
10
26000
2000
przekopujących gruzy jednego z naszych miast.
00:43
What mightmoc they find?
11
28000
2000
Na co mogliby natrafić?
00:45
Well perhapsmoże some rectangularprostokątne piecessztuk of plasticPlastikowy
12
30000
3000
Być może na jakieś prostokątne kawałki plastiku
00:48
with strangedziwne symbolssymbolika on them.
13
33000
3000
z dziwnymi symbolami.
00:51
PerhapsByć może some circularokólnik piecessztuk of metalmetal.
14
36000
3000
Albo na okrągłe kawałki metalu.
00:54
Maybe some cylindricalwalcowe containerskontenery
15
39000
2000
Lub pojemniki w kształcie walca
00:56
with some symbolssymbolika on them.
16
41000
2000
z jakimiś symbolami.
00:58
And perhapsmoże one archeologistarcheolog becomesstaje się an instantnatychmiastowy celebritysława
17
43000
3000
Może pewna badaczka nagle zostałaby gwiazdą archeologii,
01:01
when she discoversodkrywa --
18
46000
2000
odkrywszy zakopane na wzgórzach Ameryki Północnej
01:03
buriedpochowany in the hillswzgórza somewheregdzieś in NorthPółnoc AmericaAmeryka --
19
48000
2000
odkrywszy zakopane na wzgórzach Ameryki Północnej
01:05
massivemasywny versionswersje of these samepodobnie symbolssymbolika.
20
50000
3000
gigantyczne odpowiedniki tych symboli.
01:10
Now let's askzapytać ourselvesmy sami,
21
55000
2000
Zadajmy sobie teraz pytanie,
01:12
what could suchtaki artifactsartefakty say about us
22
57000
3000
co takie znaleziska powiedziałyby o nas
01:15
to people 4,000 yearslat into the futureprzyszłość?
23
60000
3000
ludziom z odległej o 4000 lat przyszłości?
01:18
This is no hypotheticalhipotetyczny questionpytanie.
24
63000
2000
Nie jest to czysto hipotetyczne pytanie.
01:20
In factfakt, this is exactlydokładnie the kinduprzejmy of questionpytanie we're facedw obliczu with
25
65000
3000
Z takimi właśnie problemami mierzymy się,
01:23
when we try to understandzrozumieć the IndusIndusu ValleyDolina civilizationcywilizacja,
26
68000
3000
gdy staramy się zrozumieć cywilizację doliny Indusu,
01:26
whichktóry existedistniały 4,000 yearslat agotemu.
27
71000
2000
która istniała 4000 lat temu.
01:28
The IndusIndusu civilizationcywilizacja was roughlyw przybliżeniu contemporaneousrównoczesne
28
73000
3000
Cywilizacja Indusu istniała mniej więcej w tym samym czasie
01:31
with the much better knownznany EgyptianEgipski and the MesopotamianMezopotamii civilizationscywilizacje,
29
76000
3000
co znacznie lepiej poznane cywilizacje Egiptu i Mezopotamii,
01:34
but it was actuallytak właściwie much largerwiększy than eitherzarówno of these two civilizationscywilizacje.
30
79000
3000
ale obejmowała swoim zasięgiem znacznie większy obszar.
01:37
It occupiedzajęty the areapowierzchnia
31
82000
2000
Zajmowała obszar
01:39
of approximatelyw przybliżeniu one millionmilion squareplac kilometerskilometrów,
32
84000
2000
około miliona kilometrów kwadratowych
01:41
coveringkrycia what is now PakistanPakistan,
33
86000
2000
na terytorium dzisiejszego Pakistanu,
01:43
NorthwesternPółnocno-zachodni IndiaIndie
34
88000
2000
północno-wschodnich Indii
01:45
and partsCzęści of AfghanistanAfganistan and IranIran.
35
90000
2000
i części Afganistanu i Iranu.
01:47
GivenBiorąc pod uwagę that it was suchtaki a vastogromny civilizationcywilizacja,
36
92000
2000
Biorąc pod uwagę ogrom tej cywilizacji,
01:49
you mightmoc expectoczekiwać to find really powerfulpotężny rulersmiarki, kingskrólowie,
37
94000
4000
można by sądzić, że rządzili nią potężni władcy, królowie,
01:53
and hugeolbrzymi monumentszabytki glorifyingwielbiąc these powerfulpotężny kingskrólowie.
38
98000
3000
upamiętnieni olbrzymimi pomnikami.
01:56
In factfakt,
39
101000
2000
W rzeczywistości
01:58
what archeologistsArcheolodzy have founduznany is noneŻaden of that.
40
103000
2000
archeolodzy niczego takiego nie znaleźli.
02:00
They'veThey've founduznany smallmały objectsobiekty suchtaki as these.
41
105000
3000
Odkryto małe przedmioty takie jak te.
02:03
Here'sTutaj jest an exampleprzykład of one of these objectsobiekty.
42
108000
3000
Mamy tu przykład jednego z takich przedmiotów.
02:06
Well obviouslyoczywiście this is a replicarepliki.
43
111000
2000
Oczywiście jest to replika.
02:08
But who is this personosoba?
44
113000
3000
Ale kim jest ta osoba?
02:11
A kingkról? A god?
45
116000
2000
Królem? Bogiem?
02:13
A priestkapłan?
46
118000
2000
Kapłanem?
02:15
Or perhapsmoże an ordinaryzwykły personosoba
47
120000
2000
A może zwykłym człowiekiem?
02:17
like you or me?
48
122000
2000
Jak wy czy ja?
02:19
We don't know.
49
124000
2000
Tego nie wiemy.
02:21
But the IndusIndusu people alsorównież left behindza artifactsartefakty with writingpisanie on them.
50
126000
3000
Cywilizacja ta zostawiła po sobie także przedmioty z pismem.
02:24
Well no, not piecessztuk of plasticPlastikowy,
51
129000
2000
Nie są to kawałki plastiku,
02:26
but stonekamień sealspieczęcie, coppermiedź tabletstabletki,
52
131000
3000
ale kamienne pieczęci, miedziane tabliczki,
02:29
potteryceramiki and, surprisinglyzaskakująco,
53
134000
2000
ceramika oraz, co zaskakujące,
02:31
one largeduży signznak boardtablica,
54
136000
2000
jedna duża tablica,
02:33
whichktóry was founduznany buriedpochowany nearBlisko the gatebrama of a cityMiasto.
55
138000
2000
odkopana niedaleko bram miasta.
02:35
Now we don't know if it saysmówi HollywoodHollywood,
56
140000
2000
Obecnie nie wiemy jeszcze, czy napis na niej
02:37
or even BollywoodBollywood for that mattermateria.
57
142000
2000
to coś jak Hollywood czy Bollywood.
02:39
In factfakt, we don't even know
58
144000
2000
W zasadzie nie wiemy nawet,
02:41
what any of these objectsobiekty say,
59
146000
2000
czego dotyczą wszystkie te napisy.
02:43
and that's because the IndusIndusu scriptskrypt is undecipheredczłonu maź, mazać.
60
148000
3000
Wszystko dlatego, że induskie pismo nie zostało odczytane.
02:46
We don't know what any of these symbolssymbolika mean.
61
151000
2000
Nie wiemy, co znaczą wszystkie te symbole.
02:48
The symbolssymbolika are mostwiększość commonlypowszechnie founduznany on sealspieczęcie.
62
153000
3000
Najczęściej występują one na pieczęciach.
02:51
So you see up there one suchtaki objectobiekt.
63
156000
2000
Widzicie tu jedną z takich pieczęci
02:53
It's the squareplac objectobiekt with the unicorn-likeJednorożec jak animalzwierzę on it.
64
158000
3000
w kształcie kwadratu i ze zwierzęciem przypominającym jednorożca.
02:56
Now that's a magnificentwspaniały piecekawałek of artsztuka.
65
161000
2000
Jest to wspaniałe dzieło sztuki.
02:58
So how bigduży do you think that is?
66
163000
2000
Jak sądzicie, czy jest ona duża?
03:00
PerhapsByć może that bigduży?
67
165000
2000
Tak duża?
03:02
Or maybe that bigduży?
68
167000
2000
A może tak duża?
03:04
Well let me showpokazać you.
69
169000
2000
Pozwólcie, że wam pokażę.
03:07
Here'sTutaj jest a replicarepliki of one suchtaki sealfoka.
70
172000
3000
Mam tu kopię jednej z takich pieczęci.
03:10
It's only about one inchcal by one inchcal in sizerozmiar --
71
175000
2000
Jej wymiary to jedynie 2,5 cm na 2,5 cm.
03:12
prettyładny tinymalutki.
72
177000
2000
Całkiem mało.
03:14
So what were these used for?
73
179000
2000
Do czego służyły takie pieczęcie?
03:16
We know that these were used for stampingcechowanie clayglina tagsTagi
74
181000
3000
Wiemy, że używano ich do pieczętowania glinianych tabliczek,
03:19
that were attachedprzywiązany to bundlespakiety of goodsdobra that were sentwysłane from one placemiejsce to the other.
75
184000
3000
które przyczepiano do wysyłanych towarów.
03:22
So you know those packingpakowania slipszrazy you get on your FedExFedEx boxespudła?
76
187000
3000
Kojarzycie listy przewozowe na pudełkach FedExu?
03:25
These were used to make those kindsrodzaje of packingpakowania slipszrazy.
77
190000
3000
Używano ich w charakterze takich listów przewozowych.
03:28
You mightmoc wondercud what these objectsobiekty containzawierać
78
193000
3000
Pewnie zastanawiacie się,
03:31
in termswarunki of theirich texttekst.
79
196000
2000
czego może dotyczyć tekst na nich.
03:33
PerhapsByć może they're the nameNazwa of the sendernadawca
80
198000
2000
Możliwe, że jest to imię nadawcy
03:35
or some informationInformacja about the goodsdobra
81
200000
2000
albo informacje na temat towaru
03:37
that are beingistota sentwysłane from one placemiejsce to the other -- we don't know.
82
202000
3000
wysyłanego z jednego miejsca do drugiego - tego nie wiemy.
03:40
We need to decipherrozszyfrować the scriptskrypt to answerodpowiedź that questionpytanie.
83
205000
2000
Musimy odczytać pismo, aby odpowiedzieć na to pytanie.
03:42
DecipheringRozszyfrowanie the scriptskrypt
84
207000
2000
Odczytywanie pisma
03:44
is not just an intellectualintelektualny puzzlepuzzle;
85
209000
2000
to nie tylko intelektualna łamigłówka.
03:46
it's actuallytak właściwie becomestają się a questionpytanie
86
211000
2000
Stało się ono kwestią
03:48
that's becomestają się deeplygłęboko intertwinedpowiązane
87
213000
2000
głęboko powiązaną
03:50
with the politicsPolityka and the culturalkulturalny historyhistoria of SouthPołudniowa AsiaAsia.
88
215000
3000
z polityką i historią kultury południowej Azji.
03:53
In factfakt, the scriptskrypt has becomestają się a battlegroundpole bitwy of sortssortuje
89
218000
3000
Zadanie to stało się swego rodzaju polem bitwy
03:56
betweenpomiędzy threetrzy differentróżne groupsgrupy of people.
90
221000
2000
między trzema różnymi grupami ludzi.
03:58
First, there's a groupGrupa of people
91
223000
2000
Pierwsza z nich to ludzie,
04:00
who are very passionatenamiętny in theirich beliefwiara
92
225000
2000
którzy zaciekle bronią stanowiska,
04:02
that the IndusIndusu scriptskrypt
93
227000
2000
że induskie pismo
04:04
does not representprzedstawiać a languagejęzyk at all.
94
229000
2000
nie jest wcale językiem.
04:06
These people believe that the symbolssymbolika
95
231000
2000
Ludzie ci wierzą, że symbole te
04:08
are very similarpodobny to the kinduprzejmy of symbolssymbolika you find on trafficruch drogowy signsznaki
96
233000
3000
są podobne do tych spotykanych na znakach drogowych
04:11
or the emblemsHerby you find on shieldsTarcze.
97
236000
3000
lub tarczach herbowych.
04:14
There's a seconddruga groupGrupa of people
98
239000
2000
Druga grupa uważa,
04:16
who believe that the IndusIndusu scriptskrypt representsreprezentuje an Indo-EuropeanIndoeuropejski languagejęzyk.
99
241000
3000
że induskie pismo należy do grupy języków indoeuropejskich.
04:19
If you look at a mapmapa of IndiaIndie todaydzisiaj,
100
244000
2000
Na mapie dzisiejszych Indii widać,
04:21
you'llTy będziesz see that mostwiększość of the languagesJęzyki spokenMówiony in NorthPółnoc IndiaIndie
101
246000
3000
że większość języków używanych w północnych Indiach
04:24
belongnależeć to the Indo-EuropeanIndoeuropejski languagejęzyk familyrodzina.
102
249000
3000
należy do rodziny języków indoeuropejskich.
04:27
So some people believe that the IndusIndusu scriptskrypt
103
252000
2000
Dlatego niektórzy sądzą, że induskie pismo
04:29
representsreprezentuje an ancientstarożytny Indo-EuropeanIndoeuropejski languagejęzyk suchtaki as SanskritSanskryt.
104
254000
3000
to starożytny język indoeuropejski jak sanskryt.
04:32
There's a last groupGrupa of people
105
257000
2000
Ostatnia z tych grup jest zdania,
04:34
who believe that the IndusIndusu people
106
259000
3000
że mieszkańcy doliny Indusu byli przodkami
04:37
were the ancestorsprzodkowie of people livingżycie in SouthPołudniowa IndiaIndie todaydzisiaj.
107
262000
3000
ludzi zamieszkujących dzisiaj południowe Indie.
04:40
These people believe that the IndusIndusu scriptskrypt
108
265000
2000
Ludzie ci uważają, że induskie pismo
04:42
representsreprezentuje an ancientstarożytny formformularz
109
267000
2000
jest starożytną formą
04:44
of the DravidianDrawidyjskich languagejęzyk familyrodzina,
110
269000
2000
języka z grupy języków drawidyjskich,
04:46
whichktóry is the languagejęzyk familyrodzina spokenMówiony in much of SouthPołudniowa IndiaIndie todaydzisiaj.
111
271000
3000
które są używane na znacznym obszarze południowych Indii.
04:49
And the proponentsZwolennicy of this theoryteoria
112
274000
2000
Zwolennicy tej teorii wskazują
04:51
pointpunkt to that smallmały pocketkieszeń of Dravidian-speakingDrawidyjskich mówiąc people in the NorthPółnoc,
113
276000
3000
na małą grupę ludzi mówiących drawidyjskim na północy,
04:54
actuallytak właściwie nearBlisko AfghanistanAfganistan,
114
279000
2000
niedaleko Afganistanu twierdząc,
04:56
and they say that perhapsmoże, sometimeczasami in the pastprzeszłość,
115
281000
3000
że być może w pewnym okresie
04:59
DravidianDrawidyjskich languagesJęzyki were spokenMówiony all over IndiaIndie
116
284000
3000
językami drawidyjskimi mówiono w całych Indiach,
05:02
and that this suggestswskazuje
117
287000
2000
a to wskazywałoby,
05:04
that the IndusIndusu civilizationcywilizacja is perhapsmoże alsorównież DravidianDrawidyjskich.
118
289000
3000
że induska cywilizacja również używała drawidyjskiego.
05:07
WhichCo of these hypotheseshipotezy can be trueprawdziwe?
119
292000
3000
Która z tych hipotez jest właściwa?
05:10
We don't know, but perhapsmoże if you decipheredodszyfrował the scriptskrypt,
120
295000
2000
Być może jeśli odczytamy to pismo,
05:12
you would be ablezdolny to answerodpowiedź this questionpytanie.
121
297000
2000
będziemy mogli odpowiedzieć na to pytanie.
05:14
But decipheringRozszyfrowanie the scriptskrypt is a very challengingtrudne taskzadanie.
122
299000
2000
Ale odczytanie pisma jest ambitnym zadaniem.
05:16
First, there's no RosettaRosetta StoneKamień.
123
301000
2000
Po pierwsze, nie mamy kamienia z Rosetty.
05:18
I don't mean the softwareoprogramowanie;
124
303000
2000
Nie mam na myśli programu komputerowego,
05:20
I mean an ancientstarożytny artifactartefakt
125
305000
2000
ale starożytną tablicę,
05:22
that containszawiera in the samepodobnie texttekst
126
307000
2000
na której zapisano zarówno
05:24
bothobie a knownznany texttekst and an unknownnieznany texttekst.
127
309000
3000
znany nam tekst, jak i nieznany.
05:27
We don't have suchtaki an artifactartefakt for the IndusIndusu scriptskrypt.
128
312000
3000
Nie mamy odpowiednika dla pisma induskiego.
05:30
And furthermorePonadto, we don't even know what languagejęzyk they spokeprzemówił.
129
315000
3000
Co więcej, nie wiemy nawet, jakim językiem mówili.
05:33
And to make matterssprawy even worsegorzej,
130
318000
2000
A co gorsza,
05:35
mostwiększość of the texttekst that we have are extremelyniezwykle shortkrótki.
131
320000
2000
większość dostępnych tekstów jest bardzo krótka.
05:37
So as I showedpokazał you, they're usuallyzazwyczaj founduznany on these sealspieczęcie
132
322000
2000
Znajdujemy je zwykle na tych pieczęciach,
05:39
that are very, very tinymalutki.
133
324000
2000
które są bardzo, bardzo małe.
05:41
And so givendany these formidableogromne obstaclesprzeszkody,
134
326000
2000
Biorąc pod uwagę te znaczne trudności,
05:43
one mightmoc wondercud and worrymartwić się
135
328000
2000
można zacząć się zastanawiać i martwić,
05:45
whetherczy one will ever be ablezdolny to decipherrozszyfrować the IndusIndusu scriptskrypt.
136
330000
3000
czy będziemy w stanie odczytać induskie pismo.
05:48
In the restodpoczynek of my talk,
137
333000
2000
W pozostałej części mojego wystąpienia
05:50
I'd like to tell you about how I learnednauczyli to stop worryingfrasobliwy
138
335000
2000
opowiem wam dlaczego przestałem się martwić
05:52
and love the challengewyzwanie posedJakie by the IndusIndusu scriptskrypt.
139
337000
2000
i pokochałem wyzwanie, jakim jest induskie pismo.
05:54
I've always been fascinatedzafascynowany by the IndusIndusu scriptskrypt
140
339000
3000
Zacząłem pasjonować się induskim pismem,
05:57
ever sinceod I readczytać about it in a middleśrodkowy schoolszkoła textbookpodręcznik.
141
342000
2000
odkąd przeczytałem o nim w szkole średniej.
05:59
And why was I fascinatedzafascynowany?
142
344000
2000
Dlaczego mnie to zafascynowało?
06:01
Well it's the last majorpoważny undecipheredczłonu maź, mazać scriptskrypt in the ancientstarożytny worldświat.
143
346000
4000
Cóż, jest to ostatni nieodczytany znaczący starożytny system pisma.
06:05
My careerkariera pathścieżka led me to becomestają się a computationalobliczeniowy neuroscientistneurolog,
144
350000
3000
W toku kariery zawodowej zająłem się neurobiologią komputerową.
06:08
so in my day jobpraca,
145
353000
2000
W codziennej pracy
06:10
I createStwórz computerkomputer modelsmodele of the brainmózg
146
355000
2000
tworzę komputerowe modele mózgu,
06:12
to try to understandzrozumieć how the brainmózg makesczyni predictionsprognozy,
147
357000
3000
aby spróbować zrozumieć, jak mózg przewiduje,
06:15
how the brainmózg makesczyni decisionsdecyzje,
148
360000
2000
podejmuje decyzje,
06:17
how the brainmózg learnsuczy się and so on.
149
362000
2000
uczy się i tak dalej.
06:19
But in 2007, my pathścieżka crossedskrzyżowany again with the IndusIndusu scriptskrypt.
150
364000
3000
Ale w 2007 roku ponownie zetknąłem się z pismem induskim.
06:22
That's when I was in IndiaIndie,
151
367000
2000
Byłem wtedy w Indiach
06:24
and I had the wonderfulwspaniale opportunityokazja
152
369000
2000
i miałem przyjemność
06:26
to meetspotykać się with some IndianIndyjski scientistsnaukowcy
153
371000
2000
poznać kilku indyjskich naukowców
06:28
who were usingza pomocą computerkomputer modelsmodele to try to analyzeanalizować the scriptskrypt.
154
373000
3000
wykorzystujących komputerowe modele do analizy tego pisma.
06:31
And so it was then that I realizedrealizowany
155
376000
2000
Wtedy właśnie zdałem sobie sprawę,
06:33
there was an opportunityokazja for me to collaboratewspółpracować with these scientistsnaukowcy,
156
378000
3000
że mam szansę współpracować z tymi naukowcami
06:36
and so I jumpedprzeskoczył at that opportunityokazja.
157
381000
2000
i skwapliwie z tej szansy skorzystałem.
06:38
And I'd like to describeopisać some of the resultswyniki that we have founduznany.
158
383000
2000
Pragnę przedstawić niektóre wyniki naszej pracy.
06:40
Or better yetjeszcze, let's all collectivelyłącznie decipherrozszyfrować.
159
385000
3000
Choć lepiej będzie, jeśli razem spróbujemy odczytać to pismo.
06:43
Are you readygotowy?
160
388000
2000
Gotowi?
06:45
The first thing that you need to do when you have an undecipheredczłonu maź, mazać scriptskrypt
161
390000
3000
Przystępując do odczytywania pisma należy najpierw
06:48
is try to figurepostać out the directionkierunek of writingpisanie.
162
393000
2000
określić jego kierunek.
06:50
Here are two textsteksty that containzawierać some symbolssymbolika on them.
163
395000
3000
Mamy tu dwa teksty z różnymi symbolami.
06:53
Can you tell me
164
398000
2000
Czy potraficie powiedzieć,
06:55
if the directionkierunek of writingpisanie is right to left or left to right?
165
400000
3000
czy pisano je od prawej do lewej czy odwrotnie?
06:58
I'll give you a couplepara of secondstowary drugiej jakości.
166
403000
3000
Zastanówcie się kilka sekund.
07:01
Okay. Right to left, how manywiele? Okay.
167
406000
3000
Ilu z was uważa, że od prawej do lewej?
07:04
Okay. Left to right?
168
409000
2000
A od lewej do prawej?
07:06
Oh, it's almostprawie 50/50. Okay.
169
411000
2000
Mamy właściwie remis.
07:08
The answerodpowiedź is:
170
413000
2000
Odpowiedź brzmi:
07:10
if you look at the left-handlewa ręka sidebok of the two textsteksty,
171
415000
2000
jeśli spojrzycie na lewą stronę obu tekstów,
07:12
you'llTy będziesz noticeogłoszenie that there's a crampingskurcze of signsznaki,
172
417000
3000
zauważycie zbitkę znaków.
07:15
and it seemswydaje się like 4,000 yearslat agotemu,
173
420000
2000
Wydaje się, że 4000 lat temu,
07:17
when the scribeskryba was writingpisanie from right to left,
174
422000
2000
gdy skryba zapisywał ten tekst od prawej do lewej,
07:19
they ranpobiegł out of spaceprzestrzeń.
175
424000
2000
skończyło mu się miejsce
07:21
And so they had to cramCram the signznak.
176
426000
2000
i musiał ścieśnić znaki.
07:23
One of the signsznaki is alsorównież belowponiżej the texttekst on the topTop.
177
428000
2000
Jeden z nich jest też poniżej tekstu na górze.
07:25
This suggestswskazuje the directionkierunek of writingpisanie
178
430000
2000
Sugeruje to, że pisano prawdopodobnie
07:27
was probablyprawdopodobnie from right to left,
179
432000
2000
od prawej do lewej.
07:29
and so that's one of the first things we know,
180
434000
2000
W ten sposób dowiadujemy się,
07:31
that directionalitykierunek tekstu is a very keyklawisz aspectaspekt of linguisticlingwistyczny scriptsskrypty.
181
436000
3000
że kierunek pisma jest kluczowym aspektem zapisu języka.
07:34
And the IndusIndusu scriptskrypt now has
182
439000
2000
A pismo induskie posiada
07:36
this particularszczególny propertynieruchomość.
183
441000
2000
tę cechę.
07:38
What other propertiesnieruchomości of languagejęzyk does the scriptskrypt showpokazać?
184
443000
2000
Jakie inne cechy języka występują w tym piśmie?
07:40
LanguagesJęzyki containzawierać patternswzorce.
185
445000
2000
W językach można dostrzec wzorce.
07:42
If I give you the letterlist Q
186
447000
2000
Jeśli podam wam literę Q
07:44
and askzapytać you to predictprzepowiadać, wywróżyć the nextNastępny letterlist, what do you think that would be?
187
449000
3000
i poproszę was o przewidzenie następnej litery, co odpowiecie?
07:47
MostWiększość of you said U, whichktóry is right.
188
452000
2000
Większość powie, że będzie to U, zgodnie z prawdą.
07:49
Now if I askedspytał you to predictprzepowiadać, wywróżyć one more letterlist,
189
454000
2000
Jeśli poproszę was o przewidzenie kolejnej litery,
07:51
what do you think that would be?
190
456000
2000
jaka będzie to litera?
07:53
Now there's severalkilka thoughtsmyśli. There's E. It could be I. It could be A,
191
458000
3000
Możliwe są różne odpowiedzi. Na przykład E lub I, a także A,
07:56
but certainlyna pewno not B, C or D, right?
192
461000
3000
ale z pewnością nie B, C lub D, prawda?
07:59
The IndusIndusu scriptskrypt alsorównież exhibitseksponaty similarpodobny kindsrodzaje of patternswzorce.
193
464000
3000
W piśmie induskim również znajdujemy podobne wzorce.
08:02
There's a lot of texttekst that startpoczątek with this diamond-shapedrombu symbolsymbol.
194
467000
3000
Wiele tekstów zaczyna się od tego romboidalnego symbolu.
08:05
And this in turnskręcać tendsdąży to be followedśledzić
195
470000
2000
Po nim na ogół występuje
08:07
by this quotationcytat marks-likeznaki jak symbolsymbol.
196
472000
2000
symbol podobny do cudzysłowu.
08:09
And this is very similarpodobny to a Q and U exampleprzykład.
197
474000
2000
Mamy tu analogię do przykładu z Q i U.
08:11
This symbolsymbol can in turnskręcać be followedśledzić
198
476000
2000
Po tym symbolu z kolei może występować
08:13
by these fish-likeryby jak symbolssymbolika and some other signsznaki,
199
478000
3000
symbol podobny do ryby i niektóre inne znaki,
08:16
but never by these other signsznaki at the bottomDolny.
200
481000
2000
ale nigdy nie te podane na dole.
08:18
And furthermorePonadto, there's some signsznaki
201
483000
2000
Ponadto istnieją znaki,
08:20
that really preferwoleć the endkoniec of textsteksty,
202
485000
2000
które najczęściej występują na końcu,
08:22
suchtaki as this jar-shapedjar w kształcie signznak,
203
487000
2000
takie jak np. ten w kształcie słoja.
08:24
and this signznak, in factfakt, happensdzieje się to be
204
489000
2000
Co więcej, ten znak
08:26
the mostwiększość frequentlyczęsto occurringwystępujący signznak in the scriptskrypt.
205
491000
2000
jest najczęściej występującym znakiem w tym piśmie.
08:28
GivenBiorąc pod uwagę suchtaki patternswzorce, here was our ideapomysł.
206
493000
3000
Biorąc pod uwagę te wzorce,
08:31
The ideapomysł was to use a computerkomputer
207
496000
2000
wpadliśmy na pomysł,
08:33
to learnuczyć się these patternswzorce,
208
498000
2000
aby nauczyć komputer tych wzorców.
08:35
and so we gavedał the computerkomputer the existingistniejący textsteksty.
209
500000
3000
Wprowadziliśmy do komputera istniejące teksty,
08:38
And the computerkomputer learnednauczyli a statisticalstatystyczny modelModel
210
503000
2000
a komputer nauczył się modelu statystycznego
08:40
of whichktóry symbolssymbolika tendzmierzać to occurpojawić się togetherRazem
211
505000
2000
określającego, które symbole występują razem,
08:42
and whichktóry symbolssymbolika tendzmierzać to followśledzić eachkażdy other.
212
507000
2000
a które występują po sobie.
08:44
GivenBiorąc pod uwagę the computerkomputer modelModel,
213
509000
2000
Mając taki komputerowy model,
08:46
we can testtest the modelModel by essentiallygłównie quizzingquizu it.
214
511000
3000
możemy sprawdzić nasz model, zadając mu zagadki.
08:49
So we could deliberatelycelowo erasewymazać some symbolssymbolika,
215
514000
2000
Możemy celowo wymazać niektóre symbole
08:51
and we can askzapytać it to predictprzepowiadać, wywróżyć the missingbrakujący symbolssymbolika.
216
516000
3000
i poprosić go o odgadnięcie brakujących znaków.
08:54
Here are some examplesprzykłady.
217
519000
3000
Oto kilka przykładów.
09:00
You maymoże regardwzgląd this
218
525000
2000
Możecie uznać to
09:02
as perhapsmoże the mostwiększość ancientstarożytny gamegra
219
527000
2000
za najstarożytniejszą wersję
09:04
of WheelKoła of FortuneFortuna.
220
529000
3000
Koła Fortuny.
09:08
What we founduznany
221
533000
2000
Przekonaliśmy się,
09:10
was that the computerkomputer was successfuludany in 75 percentprocent of the casesprzypadki
222
535000
2000
że komputer potrafił przewidzieć właściwy symbol
09:12
in predictingprzewidywanie the correctpoprawny symbolsymbol.
223
537000
2000
w 75 procentach przypadków.
09:14
In the restodpoczynek of the casesprzypadki,
224
539000
2000
W pozostałych przypadkach
09:16
typicallyzwykle the seconddruga bestNajlepiej guessodgadnąć or thirdtrzeci bestNajlepiej guessodgadnąć was the right answerodpowiedź.
225
541000
3000
zazwyczaj druga lub trzecia próba wskazywała prawidłową odpowiedź.
09:19
There's alsorównież practicalpraktyczny use
226
544000
2000
Metoda ta
09:21
for this particularszczególny procedureprocedura.
227
546000
2000
ma również praktyczne zastosowanie.
09:23
There's a lot of these textsteksty that are damageduszkodzony.
228
548000
2000
Wiele tekstów jest zniszczonych.
09:25
Here'sTutaj jest an exampleprzykład of one suchtaki texttekst.
229
550000
2000
Mamy tutaj przykład takiego tekstu.
09:27
And we can use the computerkomputer modelModel now to try to completekompletny this texttekst
230
552000
3000
Możemy zastosować model komputerowy, aby spróbować
09:30
and make a bestNajlepiej guessodgadnąć predictionPrognoza.
231
555000
2000
go uzupełnić.
09:32
Here'sTutaj jest an exampleprzykład of a symbolsymbol that was predictedprzewidywane.
232
557000
3000
Oto przykład symbolu, który został wstawiony.
09:35
And this could be really usefulprzydatny as we try to decipherrozszyfrować the scriptskrypt
233
560000
2000
Może być to bardzo użyteczne w odczytywaniu tego pisma
09:37
by generatinggenerowanie more datadane that we can analyzeanalizować.
234
562000
3000
dzięki możliwości generowania nowych danych do analizy.
09:40
Now here'soto jest one other thing you can do with the computerkomputer modelModel.
235
565000
3000
Przy użyciu tego modelu można zrobić coś jeszcze.
09:43
So imaginewyobrażać sobie a monkeymałpa
236
568000
2000
Wyobraźcie sobie małpę
09:45
sittingposiedzenie at a keyboardklawiatura.
237
570000
2000
piszącą na klawiaturze.
09:47
I think you mightmoc get a randomlosowy jumbleGalimatias of letterslisty that lookswygląda like this.
238
572000
3000
Pewnie uzyskamy przypadkowy ciąg znaków podobny do tego.
09:50
SuchTakie a randomlosowy jumbleGalimatias of letterslisty
239
575000
2000
Taki przypadkowy ciąg znaków
09:52
is said to have a very highwysoki entropyentropii.
240
577000
2000
charakteryzuje się wysoką entropią.
09:54
This is a physicsfizyka and informationInformacja theoryteoria termsemestr.
241
579000
2000
Jest to termin z fizyki i teorii informacji.
09:56
But just imaginewyobrażać sobie it's a really randomlosowy jumbleGalimatias of letterslisty.
242
581000
3000
Wyobraźcie sobie całkowicie przypadkowy ciąg liter.
09:59
How manywiele of you have ever spilledrozlane coffeeKawa on a keyboardklawiatura?
243
584000
4000
Ilu z was wylało kiedykolwiek kawę na klawiaturę?
10:03
You mightmoc have encounterednapotkał the stuck-keyklucz zablokowany problemproblem --
244
588000
2000
Mogliście się spotkać z problemem zablokowanego klawisza,
10:05
so basicallygruntownie the samepodobnie symbolsymbol beingistota repeatedpowtarzający się over and over again.
245
590000
3000
gdy ten sam symbol cały czas się powtarza.
10:08
This kinduprzejmy of a sequencesekwencja is said to have a very lowNiska entropyentropii
246
593000
3000
Ten rodzaj sekwencji charakteryzuje się bardzo niską entropią,
10:11
because there's no variationzmienność at all.
247
596000
2000
ponieważ nie występują tu różne symbole.
10:13
LanguageJęzyk, on the other handdłoń, has an intermediatepośredni levelpoziom of entropyentropii;
248
598000
3000
Język z kolei cechuje się średnim poziomem entropii;
10:16
it's neitherani too rigidsztywne,
249
601000
2000
Nie jest ani zbyt powtarzalny,
10:18
norani is it too randomlosowy.
250
603000
2000
ani zbyt przypadkowy.
10:20
What about the IndusIndusu scriptskrypt?
251
605000
2000
A jak jest w przypadku pisma induskiego?
10:22
Here'sTutaj jest a graphwykres that plotsdziałki the entropiesentropie of a wholecały bunchwiązka of sequencessekwencje.
252
607000
4000
Mam tu wykres przedstawiający entropie różnych sekwencji.
10:26
At the very topTop you find the uniformlyrównomiernie randomlosowy sequencesekwencja,
253
611000
2000
Na górze są sekwencje o podobnym stopniu zróżnicowania,
10:28
whichktóry is a randomlosowy jumbleGalimatias of letterslisty --
254
613000
2000
co oznacza przypadkowy ciąg liter,
10:30
and interestinglyco ciekawe, we alsorównież find
255
615000
2000
co ciekawe widzimy tu również
10:32
the DNADNA sequencesekwencja from the humanczłowiek genomegenom and instrumentalMuzyka instrumentalna musicmuzyka.
256
617000
3000
sekwencję DNA ludzkiego genomu i muzykę instrumentalną.
10:35
And bothobie of these are very, very flexibleelastyczne,
257
620000
2000
I jedno, i drugie jest bardzo, bardzo przypadkowe,
10:37
whichktóry is why you find them in the very highwysoki rangezasięg.
258
622000
2000
dlatego znajdują się w górnej części wykresu.
10:39
At the lowerniższy endkoniec of the scaleskala,
259
624000
2000
W dolnej części skali
10:41
you find a rigidsztywne sequencesekwencja, a sequencesekwencja of all A'sA,
260
626000
2000
znajdziemy powtarzalną sekwencję, tj. sekwencję samych A,
10:43
and you alsorównież find a computerkomputer programprogram,
261
628000
2000
a także program komputerowy,
10:45
in this casewalizka in the languagejęzyk FortranFortran,
262
630000
2000
w tym przypadku napisany w języku Fortran,
10:47
whichktóry obeysprzestrzega really strictścisły ruleszasady.
263
632000
2000
który ma ściśle określone reguły.
10:49
LinguisticJęzykowe scriptsskrypty
264
634000
2000
Języki pisane
10:51
occupyzająć the middleśrodkowy rangezasięg.
265
636000
2000
znajdują się pośrodku skali.
10:53
Now what about the IndusIndusu scriptskrypt?
266
638000
2000
A pismo Induskie?
10:55
We founduznany that the IndusIndusu scriptskrypt
267
640000
2000
Okryliśmy, że pismo induskie
10:57
actuallytak właściwie fallsspada withinw ciągu the rangezasięg of the linguisticlingwistyczny scriptsskrypty.
268
642000
2000
znajduje się w zakresie typowym dla języków pisanych.
10:59
When this resultwynik was first publishedopublikowany,
269
644000
2000
Gdy ten wynik został opublikowany,
11:01
it was highlywysoko controversialkontrowersyjny.
270
646000
3000
wzbudził znaczne kontrowersje.
11:04
There were people who raisedpodniesiony a hueBarwa and crypłakać,
271
649000
3000
Podniósł się krzyk
11:07
and these people were the oneste who believeduwierzyli
272
652000
2000
wśród ludzi, którzy twierdzili,
11:09
that the IndusIndusu scriptskrypt does not representprzedstawiać languagejęzyk.
273
654000
3000
że pismo induskie nie stanowi języka.
11:12
I even startedRozpoczęty to get some hatenienawidzić mailPoczta.
274
657000
2000
Zacząłem dostawać e-maile z pogróżkami.
11:14
My studentsstudenci said
275
659000
2000
Moi studenci mówili mi,
11:16
that I should really seriouslypoważnie considerrozważać gettinguzyskiwanie some protectionochrona.
276
661000
3000
że powinienem rozważyć zatrudnienie ochrony.
11:19
Who'dKto by have thought
277
664000
2000
Kto by pomyślał,
11:21
that decipheringRozszyfrowanie could be a dangerousniebezpieczny professionzawód?
278
666000
2000
że odczytywanie pisma może być niebezpieczne?
11:23
What does this resultwynik really showpokazać?
279
668000
2000
O czym świadczy ten wynik?
11:25
It showsprzedstawia that the IndusIndusu scriptskrypt
280
670000
2000
Świadczy on o tym, że pismo induskie
11:27
sharesAkcje an importantważny propertynieruchomość of languagejęzyk.
281
672000
2000
ma istotne cechy języka.
11:29
So, as the oldstary sayingpowiedzenie goesidzie,
282
674000
2000
A więc, jak mówią,
11:31
if it lookswygląda like a linguisticlingwistyczny scriptskrypt
283
676000
2000
jeśli coś wygląda na język pisany
11:33
and it actsdzieje like a linguisticlingwistyczny scriptskrypt,
284
678000
2000
i ma podobne cechy,
11:35
then perhapsmoże we maymoże have a linguisticlingwistyczny scriptskrypt on our handsręce.
285
680000
3000
to prawdopodobnie jest to język pisany.
11:38
What other evidencedowód is there
286
683000
2000
Jakie są inne dowody na to,
11:40
that the scriptskrypt could actuallytak właściwie encodekodowanie languagejęzyk?
287
685000
2000
że to pismo mogło być zapisem języka?
11:42
Well linguisticlingwistyczny scriptsskrypty can actuallytak właściwie encodekodowanie multiplewielokrotność languagesJęzyki.
288
687000
3000
System pisma może służyć do zapisu różnych języków.
11:45
So for exampleprzykład, here'soto jest the samepodobnie sentencezdanie writtenpisemny in EnglishAngielski
289
690000
3000
Mamy tu na przykład to samo zdanie zapisane po angielsku
11:48
and the samepodobnie sentencezdanie writtenpisemny in DutchHolenderski
290
693000
2000
i po holendersku
11:50
usingza pomocą the samepodobnie letterslisty of the alphabetalfabet.
291
695000
2000
za pomocą tego samego alfabetu.
11:52
If you don't know DutchHolenderski and you only know EnglishAngielski
292
697000
3000
Jeśli nie znacie holenderskiego, a jedynie angielski,
11:55
and I give you some wordssłowa in DutchHolenderski,
293
700000
2000
a ja podam wam kilka holenderskich wyrazów,
11:57
you'llTy będziesz tell me that these wordssłowa containzawierać
294
702000
2000
odpowiecie, że wyrazy te
11:59
some very unusualniezwykły patternswzorce.
295
704000
2000
są nietypowo zbudowane.
12:01
Some things are not right,
296
706000
2000
Pewne rzeczy się nie zgadzają
12:03
and you'llTy będziesz say these wordssłowa are probablyprawdopodobnie not EnglishAngielski wordssłowa.
297
708000
3000
i dlatego stwierdzicie, że nie jest to angielski tekst.
12:06
The samepodobnie thing happensdzieje się in the casewalizka of the IndusIndusu scriptskrypt.
298
711000
2000
Podobnie jest w przypadku pisma induskiego.
12:08
The computerkomputer founduznany severalkilka textsteksty --
299
713000
2000
Komputer znalazł kilka tekstów,
12:10
two of them are shownpokazane here --
300
715000
2000
dwa z nich pokazano tutaj,
12:12
that have very unusualniezwykły patternswzorce.
301
717000
2000
które mają bardzo nietypową strukturę.
12:14
So for exampleprzykład the first texttekst:
302
719000
2000
Na przykład w pierwszym tekście:
12:16
there's a doublingpodwojenie of this jar-shapedjar w kształcie signznak.
303
721000
3000
powtarza się znak w kształcie słoja.
12:19
This signznak is the mostwiększość frequently-occurringczęsto występujące signznak
304
724000
2000
Jest to najczęściej występujący znak
12:21
in the IndusIndusu scriptskrypt,
305
726000
2000
w piśmie induskim
12:23
and it's only in this texttekst
306
728000
2000
i tylko w tym tekście
12:25
that it occurswystępuje as a doublingpodwojenie pairpara.
307
730000
2000
występuje on dwukrotnie obok siebie.
12:27
Why is that the casewalizka?
308
732000
2000
Dlaczego?
12:29
We wentposzedł back and lookedspojrzał at where these particularszczególny textsteksty were founduznany,
309
734000
3000
Sprawdziliśmy, gdzie znaleziono ten tekst
12:32
and it turnsskręca out that they were founduznany
310
737000
2000
i okazało się, że wykopano go
12:34
very, very fardaleko away from the IndusIndusu ValleyDolina.
311
739000
2000
bardzo, bardzo daleko od doliny Indusu.
12:36
They were founduznany in presentteraźniejszość day IraqIrak and IranIran.
312
741000
3000
Znaleziono go na obszarze dzisiejszego Iraku i Iranu.
12:39
And why were they founduznany there?
313
744000
2000
Dlaczego tam?
12:41
What I haven'tnie mam told you is that
314
746000
2000
Nie powiedziałem wam jeszcze,
12:43
the IndusIndusu people were very, very enterprisingprzedsiębiorczy.
315
748000
2000
że mieszkańcy doliny Indusu byli bardzo przedsiębiorczy.
12:45
They used to tradehandel with people prettyładny fardaleko away from where they livedPerscyativestwo recyrodycyjcystwo recyrodycyjcystwo recyrodycyj,
316
750000
3000
Handlowali z ludźmi z dość odległych krajów.
12:48
and so in this casewalizka, they were travelingpodróżny by seamorze
317
753000
3000
W tym przypadku przypłynęli
12:51
all the way to MesopotamiaMezopotamii, present-daydzień dzisiejszy IraqIrak.
318
756000
3000
aż do Mezopotamii, dzisiejszego Iraku.
12:54
And what seemswydaje się to have happenedstało się here
319
759000
2000
Prawdopodobnie
12:56
is that the IndusIndusu tradershandlowcy, the merchantskupcy,
320
761000
3000
induscy kupcy
12:59
were usingza pomocą this scriptskrypt to writepisać a foreignobcy languagejęzyk.
321
764000
3000
używali tego pisma do zapisu obcego języka.
13:02
It's just like our EnglishAngielski and DutchHolenderski exampleprzykład.
322
767000
2000
Podobnie jak w naszym angielsko-holenderskim przykładzie.
13:04
And that would explainwyjaśniać why we have these strangedziwne patternswzorce
323
769000
2000
Tłumaczyłoby to występowanie tych dziwnych wzorców,
13:06
that are very differentróżne from the kindsrodzaje of patternswzorce you see in the texttekst
324
771000
3000
które tak bardzo różnią się od tych, które widzimy w tekstach
13:09
that are founduznany withinw ciągu the IndusIndusu ValleyDolina.
325
774000
3000
znalezionych w dolinie Indusu.
13:12
This suggestswskazuje that the samepodobnie scriptskrypt, the IndusIndusu scriptskrypt,
326
777000
2000
Wskazywałoby to na to, że pismo induskie
13:14
could be used to writepisać differentróżne languagesJęzyki.
327
779000
3000
mogło być używane do zapisu różnych języków.
13:17
The resultswyniki we have so fardaleko seemwydać się to pointpunkt to the conclusionwniosek
328
782000
3000
Wyniki, które uzyskaliśmy do tej pory sugerują,
13:20
that the IndusIndusu scriptskrypt probablyprawdopodobnie does representprzedstawiać languagejęzyk.
329
785000
3000
że pismo induskie rzeczywiście jest zapisem języka.
13:23
If it does representprzedstawiać languagejęzyk,
330
788000
2000
A jeżeli nim jest,
13:25
then how do we readczytać the symbolssymbolika?
331
790000
2000
to w jaki sposób je odczytać?
13:27
That's our nextNastępny bigduży challengewyzwanie.
332
792000
2000
Jest to nasze kolejne wyzwanie.
13:29
So you'llTy będziesz noticeogłoszenie that manywiele of the symbolssymbolika
333
794000
2000
Zauważcie, że wiele symboli
13:31
look like pictureskino of humansludzie, of insectsowady,
334
796000
2000
przypomina ludzi, owady,
13:33
of fishesryby, of birdsptaki.
335
798000
3000
ryby, ptaki.
13:36
MostWiększość ancientstarożytny scriptsskrypty
336
801000
2000
Większość starożytnych pism
13:38
use the rebusRebus principlezasada,
337
803000
2000
opiera się na zasadzie rebusu,
13:40
whichktóry is, usingza pomocą pictureskino to representprzedstawiać wordssłowa.
338
805000
3000
tj. wykorzystania obrazków do przedstawienia wyrazów.
13:43
So as an exampleprzykład, here'soto jest a wordsłowo.
339
808000
3000
Weźmy na przykład takie słowo.
13:46
Can you writepisać it usingza pomocą pictureskino?
340
811000
2000
Czy potraficie je zapisać, używając obrazków?
13:48
I'll give you a couplepara secondstowary drugiej jakości.
341
813000
2000
Zastanówcie się kilka sekund.
13:50
Got it?
342
815000
2000
Już?
13:52
Okay. Great.
343
817000
2000
Świetnie.
13:54
Here'sTutaj jest my solutionrozwiązanie.
344
819000
2000
Oto moje rozwiązanie.
13:56
You could use the pictureobrazek of a beePszczoła followedśledzić by a pictureobrazek of a leafliść --
345
821000
2000
Pszczoła [ang. bee] i liść [ang. leaf]
13:58
and that's "beliefwiara," right.
346
823000
2000
dają razem wiarę [ang. belief].
14:00
There could be other solutionsrozwiązania.
347
825000
2000
Istnieją także inne rozwiązania.
14:02
In the casewalizka of the IndusIndusu scriptskrypt,
348
827000
2000
W przypadku pisma induskiego
14:04
the problemproblem is the reverserewers.
349
829000
2000
mamy zupełnie inny problem.
14:06
You have to figurepostać out the soundsDźwięki of eachkażdy of these pictureskino
350
831000
3000
Trzeba odgadnąć brzmienie każdego z tych obrazków,
14:09
suchtaki that the entireCały sequencesekwencja makesczyni sensesens.
351
834000
2000
tak aby cały ciąg miał sens.
14:11
So this is just like a crosswordKrzyżówka puzzlepuzzle,
352
836000
3000
Przypomina to krzyżówkę,
14:14
exceptz wyjątkiem that this is the mothermama of all crosswordKrzyżówka puzzleszagadki
353
839000
3000
choć jest to raczej matka wszystkich krzyżówek,
14:17
because the stakespula are so highwysoki if you solverozwiązać it.
354
842000
4000
ponieważ stawka za jej rozwiązanie jest bardzo wysoka.
14:21
My colleagueskoledzy, IravathamIravatham MahadevanMahadevan and AskoAsko ParpolaParpola,
355
846000
3000
Moi koledzy, Iravatham Mahadevan i Asko Parpola,
14:24
have been makingzrobienie some headwayHeadway on this particularszczególny problemproblem.
356
849000
2000
zdołali poczynić postępy na drodze do rozwiązania tej zagadki.
14:26
And I'd like to give you a quickszybki exampleprzykład of Parpola'sParpola's work.
357
851000
2000
Dam wam krótki przykład z pracy Parpoli.
14:28
Here'sTutaj jest a really shortkrótki texttekst.
358
853000
2000
Mam tu bardzo krótki tekst
14:30
It containszawiera sevensiedem verticalpionowy strokesuderzeń followedśledzić by this fish-likeryby jak signznak.
359
855000
3000
z siedmioma pionowymi kreskami, po których następuje znak w kształcie ryby.
14:33
And I want to mentionwzmianka that these sealspieczęcie were used
360
858000
2000
Należy wspomnieć, że te pieczęcie były używane
14:35
for stampingcechowanie clayglina tagsTagi
361
860000
2000
do znakowania glinianych tabliczek,
14:37
that were attachedprzywiązany to bundlespakiety of goodsdobra,
362
862000
2000
które były przyczepiane do towarów,
14:39
so it's quitecałkiem likelyprawdopodobne that these tagsTagi, at leastnajmniej some of them,
363
864000
3000
więc przynajmniej część z nich może
14:42
containzawierać namesnazwy of merchantskupcy.
364
867000
2000
zawierać imiona kupców.
14:44
And it turnsskręca out that in IndiaIndie
365
869000
2000
Okazuje się, że w Indiach
14:46
there's a long traditiontradycja
366
871000
2000
istnieje długa tradycja
14:48
of namesnazwy beingistota basedna podstawie on horoscopeshoroskopy
367
873000
2000
nadawania imion w oparciu o horoskopy
14:50
and stargwiazda constellationskonstelacje presentteraźniejszość at the time of birthnarodziny.
368
875000
3000
i konstelacje gwiazd w dniu urodzenia.
14:53
In DravidianDrawidyjskich languagesJęzyki,
369
878000
2000
W językach drawidyjskich
14:55
the wordsłowo for fishryba is "meenmeen"
370
880000
2000
"ryba" to "meen",
14:57
whichktóry happensdzieje się to sounddźwięk just like the wordsłowo for stargwiazda.
371
882000
3000
co akurat brzmi dokładnie tak jak wyraz "gwiazda".
15:00
And so sevensiedem starsgwiazdy
372
885000
2000
Siedem gwiazd
15:02
would standstoisko for "eluelu meenmeen,"
373
887000
2000
oznaczałoby "elu meen",
15:04
whichktóry is the DravidianDrawidyjskich wordsłowo
374
889000
2000
co jest drawidyjskim słowem
15:06
for the BigDuże DipperŁyżki stargwiazda constellationkonstelacji.
375
891000
2000
na określenie gwiazdozbioru Wielkiego Wozu.
15:08
SimilarlyPodobnie, there's anotherinne sequencesekwencja of sixsześć starsgwiazdy,
376
893000
3000
Mamy też inny ciąg sześciu gwiazd,
15:11
and that translatesprzekłada się to "aruaru meenmeen,"
377
896000
2000
który tłumaczy się jako "aru meen",
15:13
whichktóry is the oldstary DravidianDrawidyjskich nameNazwa
378
898000
2000
co jest starodrawidyjską nazwą
15:15
for the stargwiazda constellationkonstelacji PleiadesPlejady.
379
900000
2000
Plejad, gromady gwiazd.
15:17
And finallywreszcie, there's other combinationskombinacje,
380
902000
3000
Są też i inne kombinacje,
15:20
suchtaki as this fishryba signznak with something that lookswygląda like a roofdach on topTop of it.
381
905000
3000
takie jak ta ze znakiem ryby i swego rodzaju daszkiem.
15:23
And that could be translatedprzetłumaczony into "meyMey meenmeen,"
382
908000
3000
Można ją przetłumaczyć jako "mey meen",
15:26
whichktóry is the oldstary DravidianDrawidyjskich nameNazwa for the planetplaneta SaturnSaturn.
383
911000
3000
będące starodrawidyjską nazwą planety Saturn.
15:29
So that was prettyładny excitingekscytujący.
384
914000
2000
Odkrycie tego było bardzo ekscytujące.
15:31
It lookswygląda like we're gettinguzyskiwanie somewheregdzieś.
385
916000
2000
Wygląda na to, że dochodzimy do czegoś.
15:33
But does this proveokazać się
386
918000
2000
Ale czy to dowodzi,
15:35
that these sealspieczęcie containzawierać DravidianDrawidyjskich namesnazwy
387
920000
2000
że te pieczęcie zawierają drawidyjskie imiona
15:37
basedna podstawie on planetsplanety and stargwiazda constellationskonstelacje?
388
922000
2000
oparte na planetach i konstelacjach gwiazd?
15:39
Well not yetjeszcze.
389
924000
2000
Jeszcze nie.
15:41
So we have no way of validatingSprawdzanie poprawności
390
926000
2000
Nie mamy sposobu, aby zweryfikować
15:43
these particularszczególny readingsodczyty,
391
928000
2000
nasze próby odczytania,
15:45
but if more and more of these readingsodczyty startpoczątek makingzrobienie sensesens,
392
930000
3000
ale jeśli coraz więcej z nich będzie miała sens
15:48
and if longerdłużej and longerdłużej sequencessekwencje
393
933000
2000
i jeśli coraz dłuższe sekwencje
15:50
appearzjawić się to be correctpoprawny,
394
935000
2000
będą wydawały się poprawne,
15:52
then we know that we are on the right tracktor.
395
937000
2000
będziemy wiedzieć, że podążamy właściwą drogą.
15:54
TodayDzisiaj,
396
939000
2000
Obecnie
15:56
we can writepisać a wordsłowo suchtaki as TEDTED
397
941000
3000
możemy zapisać wyraz TED
15:59
in EgyptianEgipski hieroglyphicshieroglify and in cuneiformklinowym scriptskrypt,
398
944000
3000
za pomocą egipskich hieroglifów lub pisma klinowego,
16:02
because bothobie of these were decipheredodszyfrował
399
947000
2000
ponieważ oba te pisma odczytano
16:04
in the 19thth centurystulecie.
400
949000
2000
w XIX wieku.
16:06
The deciphermentRozszyfrowanie of these two scriptsskrypty
401
951000
2000
Odczytanie tych dwóch pism sprawiło,
16:08
enabledwłączony these civilizationscywilizacje to speakmówić to us again directlybezpośrednio.
402
953000
3000
że te cywilizacje ponownie do nas przemówiły.
16:11
The MayansMajowie
403
956000
2000
Majowie
16:13
startedRozpoczęty speakingmówienie to us in the 20thth centurystulecie,
404
958000
2000
przemówili do nas w XX wieku,
16:15
but the IndusIndusu civilizationcywilizacja remainsszczątki silentcichy.
405
960000
3000
ale cywilizacja Indusu wciąż milczy.
16:18
Why should we careopieka?
406
963000
2000
Dlaczego ma to nas obchodzić?
16:20
The IndusIndusu civilizationcywilizacja does not belongnależeć
407
965000
2000
Cywilizacja Indusu nie należy jedynie
16:22
to just the SouthPołudniowa IndiansIndianie or the NorthPółnoc IndiansIndianie
408
967000
2000
do mieszkańców południowych lub północnych Indii
16:24
or the PakistanisPakistańczycy;
409
969000
2000
czy Pakistańczyków;
16:26
it belongsnależy to all of us.
410
971000
2000
ona należy do nas wszystkich.
16:28
These are our ancestorsprzodkowie --
411
973000
2000
Byli to nasi przodkowie,
16:30
yoursTwój and minekopalnia.
412
975000
2000
wasi i moi.
16:32
They were silencedwyciszony
413
977000
2000
Uciszono ich
16:34
by an unfortunateniefortunny accidentwypadek of historyhistoria.
414
979000
2000
przez niefortunny przypadek historii.
16:36
If we decipherrozszyfrować the scriptskrypt,
415
981000
2000
Jeśli odczytamy ich pismo,
16:38
we would enablewłączyć them to speakmówić to us again.
416
983000
2000
ponownie damy im głos.
16:40
What would they tell us?
417
985000
3000
Co nam powiedzą?
16:43
What would we find out about them? About us?
418
988000
3000
Czego się o nich dowiemy? A o nas?
16:46
I can't wait to find out.
419
991000
3000
Nie mogę się doczekać, aby się dowiedzieć.
16:49
Thank you.
420
994000
2000
Dziękuję za uwagę.
16:51
(ApplauseAplauz)
421
996000
4000
(Brawa)
Translated by Gabriela Galińska
Reviewed by Kinga Skorupska

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Rajesh Rao - Computational neuroscientist
Rajesh Rao seeks to understand the human brain through computational modeling, on two fronts: developing computer models of our minds, and using tech to decipher the 4,000-year-old lost script of the Indus Valley civilization.

Why you should listen

Rajesh Rao is looking for the computational principles underlying the brain's remarkable ability to learn, process and store information --  hoping to apply this knowledge to the task of building adaptive robotic systems and artificially intelligent agents.

Some of the questions that motivate his research include: How does the brain learn efficient representations of novel objects and events occurring in the natural environment? What are the algorithms that allow useful sensorimotor routines and behaviors to be learned? What computational mechanisms allow the brain to adapt to changing circumstances and remain fault-tolerant and robust?

By investigating these questions within a computational and probabilistic framework, it is often possible to derive algorithms that not only provide functional interpretations of neurobiological properties but also suggest solutions to difficult problems in computer vision, speech, robotics and artificial intelligence.

More profile about the speaker
Rajesh Rao | Speaker | TED.com