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

Why you should listen

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

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

Follow Deb Roy on Twitter>

Roy adds some relevant papers:

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

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

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

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

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

Deb Roy: The birth of a word

Deb Roy: Cum se naște un cuvânt

Filmed:
2,809,941 views

Deb Roy, cercetător la MIT, și-a dorit să înțeleagă cum a învățat copilul său să vorbească, așa că a instalat camere video în întreaga casă pentru a capta fiecare moment (cu unele excepții) din viața fiului său, apoi a prelucrat 90.000 de ore de video pentru a putea vedea cum „gaaa” se transformă încet-încet în „water” (apă). O cercetare uimitoare și plină de date, cu adânci implicații în felul în care învățăm.
- Cognitive scientist
Deb Roy studies how children learn language, and designs machines that learn to communicate in human-like ways. On sabbatical from MIT Media Lab, he's working with the AI company Bluefin Labs. Full bio

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

00:15
ImagineImaginaţi-vă if you could recordrecord your life --
0
0
4000
Imaginați-vă că ați putea
să vă înregistrați întreaga viață:
00:19
everything you said, everything you did,
1
4000
3000
tot ce ați spus, tot ce ați făcut vreodată
00:22
availabledisponibil in a perfectperfect memorymemorie storemagazin at your fingertipsvârfurile degetelor,
2
7000
3000
să fie disponibil într-o memorie
perfectă, la îndemână,
00:25
so you could go back
3
10000
2000
ca să vă puteți întoarce,
00:27
and find memorablememorabile momentsmomente and reliveretrăiţi them,
4
12000
3000
să regăsiți momente memorabile
și să le retrăiți
00:30
or siftcerne throughprin tracesurme of time
5
15000
3000
sau să urmăriți trecerea timpului
00:33
and discoverdescoperi patternsmodele in your ownpropriu life
6
18000
2000
și să descoperiți structuri
în propria viață
00:35
that previouslyîn prealabil had goneplecat undiscoverednedescoperite.
7
20000
3000
care fuseseră nedetectate până atunci.
00:38
Well that's exactlyexact the journeycălătorie
8
23000
2000
Ei bine, aceasta e călătoria
00:40
that my familyfamilie begana început
9
25000
2000
pe care a început-o familia mea
00:42
fivecinci and a halfjumătate yearsani agoîn urmă.
10
27000
2000
acum cinci ani și jumătate.
00:44
This is my wifesoție and collaboratorcolaborator, RupalSimina.
11
29000
3000
Iat-o pe soția
și colaboratoarea mea, Rupal.
00:47
And on this day, at this momentmoment,
12
32000
2000
Iar în această zi, la acest moment,
00:49
we walkedumblat into the housecasă with our first childcopil,
13
34000
2000
am pășit în casă cu primul nostru copil,
00:51
our beautifulfrumoasa babybebelus boybăiat.
14
36000
2000
frumosul nostru băiețel.
00:53
And we walkedumblat into a housecasă
15
38000
3000
Și am pășit într-o casă
00:56
with a very specialspecial home videovideo recordingînregistrare systemsistem.
16
41000
4000
cu un sistem foarte special
de înregistrare video.
01:07
(VideoPagina) Man: Okay.
17
52000
2000
(Video) Bărbat: Bine.
01:10
DebDeb RoyRoy: This momentmoment
18
55000
1000
Deb Roy: Acest moment
01:11
and thousandsmii of other momentsmomente specialspecial for us
19
56000
3000
și mii de alte momente
speciale pentru noi,
01:14
were capturedcapturat in our home
20
59000
2000
au fost înregistrate în casa noastră
01:16
because in everyfiecare roomcameră in the housecasă,
21
61000
2000
pentru că în fiecare încăpere din casă
01:18
if you lookedprivit up, you'dte-ai see a cameraaparat foto and a microphonemicrofon,
22
63000
3000
dacă vă uitați sus veți observa
o cameră video și un microfon,
01:21
and if you lookedprivit down,
23
66000
2000
iar dacă vă uitați în jos
01:23
you'dte-ai get this bird's-eyeruscuţă viewvedere of the roomcameră.
24
68000
2000
aveți o vedere aeriană
a întregii încăperi.
01:25
Here'sAici este our livingviaţă roomcameră,
25
70000
3000
Iată camera noastră de zi,
01:28
the babybebelus bedroomdormitor,
26
73000
3000
dormitorul copilului,
01:31
kitchenbucătărie, diningde luat masa roomcameră
27
76000
2000
bucătăria, sufrageria
01:33
and the restodihnă of the housecasă.
28
78000
2000
și restul casei.
01:35
And all of these fedhrănit into a discdisc arraymulțime
29
80000
3000
Toate acestea sunt stocate
pe un ansamblu de discuri
01:38
that was designedproiectat for a continuouscontinuu capturecaptură.
30
83000
3000
proiectat să capteze imagini
fără întrerupere.
01:41
So here we are flyingzbor throughprin a day in our home
31
86000
3000
Iată aici o zi obișnuită în casa noastră,
01:44
as we movemișcare from sunlitînsorit morningdimineaţă
32
89000
3000
cum trecem de la soarele dimineții
01:47
throughprin incandescentincandescente eveningseară
33
92000
2000
la lumina incandescentă a serii,
01:49
and, finallyin sfarsit, lightslumini out for the day.
34
94000
3000
iar în final stingerea.
01:53
Over the coursecurs of threeTrei yearsani,
35
98000
3000
De-a lungul a trei ani de zile
01:56
we recordedînregistrate eightopt to 10 hoursore a day,
36
101000
2000
am înregistrat 8–10 ore pe zi,
01:58
amassingacumulând roughlyaproximativ a quarter-millionsfert de milion hoursore
37
103000
3000
acumulând în jur de
un sfert de milion de ore
02:01
of multi-trackmulti-cale audioaudio and videovideo.
38
106000
3000
de înregistrări paralele audio și video.
02:04
So you're looking at a piecebucată of what is by fardeparte
39
109000
2000
Ce vedeți e de departe cea mai mare
colecție video personala creată vreodată.
02:06
the largestcea mai mare home videovideo collectionColectie ever madefăcut.
40
111000
2000
02:08
(LaughterRâs)
41
113000
3000
(Râsete)
02:11
And what this datadate representsreprezintă
42
116000
2000
Aceste date reprezintă
02:13
for our familyfamilie at a personalpersonal levelnivel,
43
118000
4000
pentru familia noastră pe plan personal,
02:17
the impactefect has alreadydeja been immenseimens,
44
122000
2000
impactul a fost deja imens,
02:19
and we're still learningînvăţare its valuevaloare.
45
124000
3000
și încă nu-i știm adevărata valoare.
02:22
CountlessNenumărate momentsmomente
46
127000
2000
Nenumărate momente
02:24
of unsolicitednesolicitate naturalnatural momentsmomente, not poseda pozat momentsmomente,
47
129000
3000
de scene naturale, neregizate,
02:27
are capturedcapturat there,
48
132000
2000
sunt captate acolo
02:29
and we're startingpornire to learnînvăța how to discoverdescoperi them and find them.
49
134000
3000
și începem să învățăm
cum să le descoperim și să le găsim.
02:32
But there's alsode asemenea a scientificștiințific reasonmotiv that drovea condus this projectproiect,
50
137000
3000
Există însă și un motiv științific
în spatele acestui proiect,
02:35
whichcare was to use this naturalnatural longitudinallongitudinale datadate
51
140000
4000
și anume să folosim
aceste informații naturale longitudinale
02:39
to understanda intelege the processproces
52
144000
2000
ca să înțelegem procesul
02:41
of how a childcopil learnsînvaţă languagelimba --
53
146000
2000
prin care învață un copil să vorbească,
acel copil fiind fiul meu.
02:43
that childcopil beingfiind my sonfiu.
54
148000
2000
02:45
And so with manymulți privacyConfidentialitate provisionsdispozițiile put in placeloc
55
150000
4000
Luând măsurile necesare
pentru protejarea intimității
02:49
to protectproteja everyonetoata lumea who was recordedînregistrate in the datadate,
56
154000
3000
tuturor celor care înregistrați,
02:52
we madefăcut elementselement of the datadate availabledisponibil
57
157000
3000
am dat acces la o parte din date
02:55
to my trustedde încredere researchcercetare teamechipă at MITMIT
58
160000
3000
echipei mele de cercetare de la MIT
02:58
so we could startstart teasingteasing apartseparat patternsmodele
59
163000
3000
ca să putem începe să decelăm structuri
03:01
in this massivemasiv datadate seta stabilit,
60
166000
3000
în acest set masiv de date,
încercând să înțelegem
influența mediului social
03:04
tryingîncercat to understanda intelege the influenceinfluență of socialsocial environmentsmedii
61
169000
3000
03:07
on languagelimba acquisitionachizitie.
62
172000
2000
asupra învățării limbajului.
03:09
So we're looking here
63
174000
2000
Avem aici unul din primele lucruri
pe care le-am început.
03:11
at one of the first things we starteda început to do.
64
176000
2000
03:13
This is my wifesoție and I cookinggătire breakfastmic dejun in the kitchenbucătărie,
65
178000
4000
Iată-ne pe mine și pe soția mea
pregătind micul dejun în bucătărie,
03:17
and as we movemișcare throughprin spacespaţiu and throughprin time,
66
182000
3000
în timp ce ne mișcăm prin spațiu și timp,
03:20
a very everydayin fiecare zi patternmodel of life in the kitchenbucătărie.
67
185000
3000
o rutina a vieții zilnice în bucătărie.
03:23
In orderOrdin to convertconvertit
68
188000
2000
Pentru a putea converti
03:25
this opaqueopac, 90,000 hoursore of videovideo
69
190000
3000
aceste 90 000 de ore de înregistrări video
în ceva ce putem vizualiza,
03:28
into something that we could startstart to see,
70
193000
2000
03:30
we use motionmişcare analysisanaliză to pullTrage out,
71
195000
2000
am analizat mișcarea pentru a extrage,
03:32
as we movemișcare throughprin spacespaţiu and throughprin time,
72
197000
2000
mergând în spațiu și timp,
03:34
what we call space-timespatiu-timp wormsviermi.
73
199000
3000
ceea ce denumim „viermi în spațiu-timp”.
Noțiunea a intrat
în setul nostru de instrumente
03:37
And this has becomedeveni partparte of our toolkitToolkit
74
202000
3000
03:40
for beingfiind ablecapabil to look and see
75
205000
3000
pentru că ne permite să observăm
03:43
where the activitiesactivitati are in the datadate,
76
208000
2000
unde au loc activitățile în date
03:45
and with it, traceurmă the patternmodel of, in particularspecial,
77
210000
3000
și astfel să trasăm în special rutinele
fiului meu în timp ce se mișcă prin casă,
03:48
where my sonfiu movedmutat throughoutde-a lungul the home,
78
213000
2000
03:50
so that we could focusconcentra our transcriptiontranscriere effortseforturi,
79
215000
3000
ca să ne concentram
eforturile de transcriere,
03:53
all of the speechvorbire environmentmediu inconjurator around my sonfiu --
80
218000
3000
tot mediul de vorbire
din jurul fiului meu,
03:56
all of the wordscuvinte that he heardauzit from myselfeu insumi, my wifesoție, our nannyNanny,
81
221000
3000
toate cuvintele auzite de la mine,
de la soție sau de la doică,
03:59
and over time, the wordscuvinte he begana început to producelegume şi fructe.
82
224000
3000
iar apoi cuvintele pe care
a început să le spună el.
04:02
So with that technologytehnologie and that datadate
83
227000
3000
Cu această tehnologie și cu aceste date
04:05
and the abilityabilitate to, with machinemaşină assistanceasistenţă,
84
230000
2000
și cu abilitatea asistată de calculator
de a transcrie vorbirea,
04:07
transcribetranscrie speechvorbire,
85
232000
2000
04:09
we'vene-am now transcribedtranscrise
86
234000
2000
am transcris până acum peste
7 milioane de cuvinte vorbite în casă.
04:11
well over sevenȘapte millionmilion wordscuvinte of our home transcriptstranscrieri.
87
236000
3000
04:14
And with that, let me take you now
88
239000
2000
Și cu asta vă voi conduce
04:16
for a first tourtur into the datadate.
89
241000
3000
într-o primă vizită în aceste date.
04:19
So you've all, I'm sure,
90
244000
2000
Sunt sigur că toți ați văzut până acum
filmări cu repezitorul,
04:21
seenvăzut time-lapseinterval de timp videosVideoclipuri
91
246000
2000
04:23
where a flowerfloare will blossomfloare as you accelerateaccelera time.
92
248000
3000
în care o floare se deschide
când accelerăm timpul.
04:26
I'd like you to now experienceexperienţă
93
251000
2000
Aș dori să fiți acum martori
04:28
the blossomingînflorirea of a speechvorbire formformă.
94
253000
2000
la înflorirea unei forme de vorbire.
04:30
My sonfiu, sooncurând after his first birthdayzi de nastere,
95
255000
2000
Fiul meu, după ce a împlinit un an,
04:32
would say "gagagheorghe" to mean waterapă.
96
257000
3000
spunea „gaga” când voia apă („water”).
04:35
And over the coursecurs of the nextUrmător → half-yearjumatate de an,
97
260000
3000
De-a lungul următoarei jumătăți de an
04:38
he slowlyîncet learnedînvățat to approximateaproximative
98
263000
2000
a învățat încet să aproximeze
04:40
the properBuna adultadult formformă, "waterapă."
99
265000
3000
forma corectă și matură, „water”.
04:43
So we're going to cruisecroaziera throughprin halfjumătate a yearan
100
268000
2000
Vom călători de-a lungul acestor 6 luni
04:45
in about 40 secondssecunde.
101
270000
2000
în vreo 40 de secunde.
04:47
No videovideo here,
102
272000
2000
Fără video aici,
04:49
so you can focusconcentra on the soundsunet, the acousticsacustica,
103
274000
3000
vă puteți concentra
pe sunetul, pe acustica
04:52
of a newnou kinddrăguț of trajectorytraiectorie:
104
277000
2000
unui nou tip de traiectorie:
04:54
gagagheorghe to waterapă.
105
279000
2000
de la „gaga” la „water”.
04:56
(AudioAudio) BabyBaby: GagagagagagaGagagagagaga
106
281000
12000
(Audio) Bebe: Gagagagagaga
Gaga gaga gaga
05:08
GagaGheorghe gagagheorghe gagagheorghe
107
293000
4000
guga guga guga
05:12
gugaguga gugaguga gugaguga
108
297000
5000
05:17
wadaAMA gagagheorghe gagagheorghe gugaguga gagagheorghe
109
302000
5000
wada gaga gaga guga gaga
05:22
waderWader gugaguga gugaguga
110
307000
4000
wader guga guga
05:26
waterapă waterapă waterapă
111
311000
3000
water water water
05:29
waterapă waterapă waterapă
112
314000
6000
water water water
05:35
waterapă waterapă
113
320000
4000
water water
05:39
waterapă.
114
324000
2000
water.
05:41
DRDR: He sure nailedbătute în cuie it, didn't he.
115
326000
2000
DR: Până la urmă a reușit, nu?
05:43
(ApplauseAplauze)
116
328000
7000
(Aplauze)
05:50
So he didn't just learnînvăța waterapă.
117
335000
2000
Nu a învățat să spună doar apă.
05:52
Over the coursecurs of the 24 monthsluni,
118
337000
2000
De-a lungul a 24 de luni,
05:54
the first two yearsani that we really focusedconcentrat on,
119
339000
3000
primii doi ani pe care
ne-am concentrat mai mult,
05:57
this is a mapHartă of everyfiecare wordcuvânt he learnedînvățat in chronologicalcronologică orderOrdin.
120
342000
4000
iată o hartă a fiecărui cuvânt pe care
l-a învățat, în ordine cronologică.
06:01
And because we have fulldeplin transcriptstranscrieri,
121
346000
3000
Și cum avem transcrieri complete,
06:04
we'vene-am identifiedidentificat eachfiecare of the 503 wordscuvinte
122
349000
2000
am identificat toate cele 503 cuvinte
06:06
that he learnedînvățat to producelegume şi fructe by his secondal doilea birthdayzi de nastere.
123
351000
2000
învățate până a făcut doi ani.
06:08
He was an earlydin timp talkerpalavragiu.
124
353000
2000
A vorbit devreme față de alții.
06:10
And so we starteda început to analyzea analiza why.
125
355000
3000
Așa că am început să analizăm motivul.
06:13
Why were certainanumit wordscuvinte bornnăscut before othersalții?
126
358000
3000
De ce apăreau unele cuvinte
înaintea altora?
06:16
This is one of the first resultsrezultate
127
361000
2000
Iată unul din primele rezultate,
06:18
that camea venit out of our studystudiu a little over a yearan agoîn urmă
128
363000
2000
obținut acum un an și ceva,
06:20
that really surpriseduimit us.
129
365000
2000
care ne-a surprins mult.
06:22
The way to interpretinterpreta this apparentlyaparent simplesimplu graphgrafic
130
367000
3000
Pentru a înțelege
acest grafic aparent simplu
06:25
is, on the verticalvertical is an indicationindicaţie
131
370000
2000
pe verticală e reprezentată complexitatea
expresiilor verbale folosite de adult,
06:27
of how complexcomplex caregiverîngrijitor utterancesenunţuri are
132
372000
3000
06:30
basedbazat on the lengthlungime of utterancesenunţuri.
133
375000
2000
după lungimea expresiilor.
06:32
And the [horizontalorizontală] axisaxă is time.
134
377000
3000
Pe axa orizontală e timpul.
06:35
And all of the datadate,
135
380000
2000
Toate datele
06:37
we alignedaliniate basedbazat on the followingca urmare a ideaidee:
136
382000
3000
le-am aliniat după următoarea idee:
06:40
EveryFiecare time my sonfiu would learnînvăța a wordcuvânt,
137
385000
3000
de câte ori copilul învăța un cuvânt,
06:43
we would traceurmă back and look at all of the languagelimba he heardauzit
138
388000
3000
ne întorceam și urmăream tot ce auzise el
06:46
that containedconținea that wordcuvânt.
139
391000
2000
cu acel cuvânt.
06:48
And we would plotintrigă the relativerelativ lengthlungime of the utterancesenunţuri.
140
393000
4000
Apoi puneam în grafic
lungimea relativă a expresiilor.
06:52
And what we foundgăsite was this curiouscurios phenomenafenomene,
141
397000
3000
Am descoperit un fenomen curios:
06:55
that caregiverîngrijitor speechvorbire would systematicallysistematic dipDIP to a minimumminim,
142
400000
3000
limbajul adultului se reduce la minimum,
06:58
makingluare languagelimba as simplesimplu as possibleposibil,
143
403000
3000
făcând limbajul cât mai simplu posibil,
07:01
and then slowlyîncet ascendurca back up in complexitycomplexitate.
144
406000
3000
iar apoi crește încet
din nou în complexitate.
07:04
And the amazinguimitor thing was
145
409000
2000
Uimitor este că
07:06
that bouncesaritura, that dipDIP,
146
411000
2000
această scădere în complexitate
07:08
linedcăptușită up almostaproape preciselyexact
147
413000
2000
se aliniază aproape perfect
cu momentul în care apărea fiecare cuvânt,
07:10
with when eachfiecare wordcuvânt was bornnăscut --
148
415000
2000
07:12
wordcuvânt after wordcuvânt, systematicallysistematic.
149
417000
2000
și asta la fiecare cuvânt, sistematic.
07:14
So it appearsapare that all threeTrei primaryprimar caregiversîngrijitorii --
150
419000
2000
Se pare că toți cei trei
care îngrijeau copilul,
07:16
myselfeu insumi, my wifesoție and our nannyNanny --
151
421000
3000
eu, soția mea și doica,
07:19
were systematicallysistematic and, I would think, subconsciouslysubconstient
152
424000
3000
în mod sistematic și,
presupun, subconștient
07:22
restructuringrestructurare our languagelimba
153
427000
2000
ne restructuram limbajul
07:24
to meetîntâlni him at the birthnaștere of a wordcuvânt
154
429000
3000
pentru a-l întâmpina
la fiecare cuvânt nou,
07:27
and bringaduce him gentlyuşor into more complexcomplex languagelimba.
155
432000
4000
iar apoi îl aduceam ușor-ușor
spre un limbaj mai complex.
07:31
And the implicationsimplicații of this -- there are manymulți,
156
436000
2000
Între multele implicații ale fenomenului
07:33
but one I just want to pointpunct out,
157
438000
2000
aș dori să evidențiez una:
07:35
is that there musttrebuie sa be amazinguimitor feedbackparere loopsbucle.
158
440000
3000
trebuie să existe
bucle de control uimitoare.
07:38
Of coursecurs, my sonfiu is learningînvăţare
159
443000
2000
Bineînțeles, fiul meu învață
07:40
from his linguisticlingvistic environmentmediu inconjurator,
160
445000
2000
din mediul său lingvistic,
07:42
but the environmentmediu inconjurator is learningînvăţare from him.
161
447000
3000
dar și mediul învață de la el.
07:45
That environmentmediu inconjurator, people, are in these tightstrâmt feedbackparere loopsbucle
162
450000
3000
Acest mediu, oamenii, se află
în bucle de control strânse
07:48
and creatingcrearea a kinddrăguț of scaffoldingschelărie
163
453000
2000
și creează un fel de schelă
07:50
that has not been noticeda observat untilpana cand now.
164
455000
3000
care nu a fost observată până acum.
Dar asta e doar contextul verbal.
07:54
But that's looking at the speechvorbire contextcontext.
165
459000
2000
07:56
What about the visualvizual contextcontext?
166
461000
2000
Ce facem cu contextul vizual?
07:58
We're not looking at --
167
463000
2000
Nu ne uităm la...
imaginați-vă casa noastră în secțiune,
ca de jucărie.
08:00
think of this as a dollhousecasă de păpuşi cutawaycutaway of our housecasă.
168
465000
2000
08:02
We'veNe-am takenluate those circularcircular fish-eyeochi de peşte lensobiectiv camerascamere,
169
467000
3000
Am luat camerele
cu obiective superangulare
08:05
and we'vene-am doneTerminat some opticaloptice correctioncorecţie,
170
470000
2000
și am aplicat corecții optice,
08:07
and then we can bringaduce it into three-dimensionaltri-dimensională life.
171
472000
4000
după care putem
aduce totul la viață în 3D.
08:11
So welcomeBine ati venit to my home.
172
476000
2000
Bine ați venit la mine acasă.
08:13
This is a momentmoment,
173
478000
2000
Acesta e un moment,
08:15
one momentmoment capturedcapturat acrosspeste multiplemultiplu camerascamere.
174
480000
3000
un moment captat
pe mai multe camere video.
08:18
The reasonmotiv we did this is to createcrea the ultimatefinal memorymemorie machinemaşină,
175
483000
3000
Am procedat așa ca să creăm
o mașină extremă a memoriei,
08:21
where you can go back and interactivelyinteractiv flya zbura around
176
486000
3000
cu care te poți întoarce
și zbura interactiv
08:24
and then breathea respira video-lifePagina de viaţă into this systemsistem.
177
489000
3000
ca apoi să dai viață acestui sistem.
08:27
What I'm going to do
178
492000
2000
Acum urmează
08:29
is give you an acceleratedaccelerat viewvedere of 30 minutesminute,
179
494000
3000
să vă prezint o secvență
accelerată de 30 de minute,
08:32
again, of just life in the livingviaţă roomcameră.
180
497000
2000
din nou, din viața simplă din sufragerie.
08:34
That's me and my sonfiu on the floorpodea.
181
499000
3000
Iată-ne pe mine și pe fiul meu
jos pe parchet.
08:37
And there's videovideo analyticsanaliză
182
502000
2000
Și iată analiza video
08:39
that are trackingurmărire our movementsmișcări.
183
504000
2000
care ne urmărește mișcările.
08:41
My sonfiu is leavinglăsând redroșu inkcerneală. I am leavinglăsând greenverde inkcerneală.
184
506000
3000
Fiul meu lasă urme în roșu,
iar eu în verde.
08:44
We're now on the couchcanapea,
185
509000
2000
Acum suntem pe canapea,
ne uităm pe fereastră
la mașinile care trec pe stradă.
08:46
looking out throughprin the windowfereastră at carsautoturisme passingtrecere by.
186
511000
3000
08:49
And finallyin sfarsit, my sonfiu playingjoc in a walkingmers toyjucărie by himselfse.
187
514000
3000
În final fiul meu se joacă singur
într-un scăunel premergător.
08:52
Now we freezeîngheţa the actionacțiune, 30 minutesminute,
188
517000
3000
Acum înghețăm acțiunea, 30 de minute,
08:55
we turnviraj time into the verticalvertical axisaxă,
189
520000
2000
punem timpul pe axa verticală
08:57
and we opendeschis up for a viewvedere
190
522000
2000
și deschidem o imagine
08:59
of these interactioninteracţiune tracesurme we'vene-am just left behindin spate.
191
524000
3000
a acestor trasee de interacțiune
lăsate în urmă.
09:02
And we see these amazinguimitor structuresstructuri --
192
527000
3000
Vedem niște structuri uimitoare,
09:05
these little knotsnoduri of two colorscolorate of threadfir
193
530000
3000
niște ghemotoace din fire de două culori
09:08
we call "socialsocial hotFierbinte spotspete."
194
533000
2000
pe care le numim „focare sociale”.
09:10
The spiralspirală threadfir
195
535000
2000
Traseul în spirală
09:12
we call a "solosolo hotFierbinte spotloc."
196
537000
2000
îl numim „focar solo”.
09:14
And we think that these affecta afecta the way languagelimba is learnedînvățat.
197
539000
3000
Credem că acestea afectează
modul în care se deprinde vorbirea.
09:17
What we'dne-am like to do
198
542000
2000
Ceea ce am dori să facem
09:19
is startstart understandingînţelegere
199
544000
2000
e să începem să înțelegem
interacțiunea dintre aceste trasee
09:21
the interactioninteracţiune betweenîntre these patternsmodele
200
546000
2000
09:23
and the languagelimba that my sonfiu is exposedexpuse to
201
548000
2000
și limbajul la care e expus fiul meu
09:25
to see if we can predictprezice
202
550000
2000
ca să vedem dacă putem prezice
09:27
how the structurestructura of when wordscuvinte are heardauzit
203
552000
2000
influența structurii
din timpul auzirii cuvintelor
09:29
affectsafectează when they're learnedînvățat --
204
554000
2000
asupra momentului când sunt învățate,
09:31
so in other wordscuvinte, the relationshiprelaţie
205
556000
2000
cu alte cuvinte relația
09:33
betweenîntre wordscuvinte and what they're about in the worldlume.
206
558000
4000
dintre cuvinte și ce reprezintă ele.
09:37
So here'saici e how we're approachingse apropie this.
207
562000
2000
Iată cum am abordat problema.
09:39
In this videovideo,
208
564000
2000
În acest video iată din nou
traiectoria fiului meu.
09:41
again, my sonfiu is beingfiind tracedurmărite out.
209
566000
2000
09:43
He's leavinglăsând redroșu inkcerneală behindin spate.
210
568000
2000
Lasă în urmă o dâră roșie.
09:45
And there's our nannyNanny by the dooruşă.
211
570000
2000
Iat-o pe doica noastră lângă ușă.
09:47
(VideoPagina) NannyNanny: You want waterapă? (BabyBaby: AaaaAgoston.)
212
572000
3000
(Video) Doica: Vrei apă? (Bebe: Aaaa.)
09:50
NannyNanny: All right. (BabyBaby: AaaaAgoston.)
213
575000
3000
Doica: Bine. (Baby: Aaaa)
09:53
DRDR: She offerspromoții waterapă,
214
578000
2000
DR: Îi oferă apă,
iar cele doua râme pornesc
09:55
and off go the two wormsviermi
215
580000
2000
09:57
over to the kitchenbucătărie to get waterapă.
216
582000
2000
spre bucătărie să ia apă.
09:59
And what we'vene-am doneTerminat is use the wordcuvânt "waterapă"
217
584000
2000
Am folosit cuvântul „apă”
10:01
to tagTag-ul that momentmoment, that bitpic of activityactivitate.
218
586000
2000
pentru a eticheta momentul, activitatea.
10:03
And now we take the powerputere of datadate
219
588000
2000
Iar acum ne folosim de puterea informației
10:05
and take everyfiecare time my sonfiu
220
590000
3000
și luăm fiecare moment în care fiul meu
10:08
ever heardauzit the wordcuvânt waterapă
221
593000
2000
a auzit cuvântul „apă”
10:10
and the contextcontext he saw it in,
222
595000
2000
precum și contextul lui,
10:12
and we use it to penetratepătrunde throughprin the videovideo
223
597000
3000
și îl folosim să străbatem
secvențele video
10:15
and find everyfiecare activityactivitate traceurmă
224
600000
3000
și să găsim fiecare urmă de activitate
10:18
that co-occurredco-s-a produs with an instanceinstanță of waterapă.
225
603000
3000
concomitentă cu apariția lui „apă”.
10:21
And what this datadate leavesfrunze in its waketrezi
226
606000
2000
Ce rămâne din această informație
10:23
is a landscapepeisaj.
227
608000
2000
este un peisaj.
10:25
We call these wordscapeswordscapes.
228
610000
2000
Le numim „peisaje lexicale”.
10:27
This is the wordscapewordscape for the wordcuvânt waterapă,
229
612000
2000
Iată peisajul pentru cuvântul „apă”.
10:29
and you can see mostcel mai of the actionacțiune is in the kitchenbucătărie.
230
614000
2000
Acțiunea e preponderent în bucătărie.
10:31
That's where those bigmare peaksvârfuri are over to the left.
231
616000
3000
Acolo se află vârfurile înalte,
în partea stânga.
10:34
And just for contrastcontrast, we can do this with any wordcuvânt.
232
619000
3000
Pentru comparație
putem face asta cu orice cuvânt.
10:37
We can take the wordcuvânt "byepa"
233
622000
2000
Putem lua cuvântul „pa”
10:39
as in "good byepa."
234
624000
2000
în sens de „la revedere”.
10:41
And we're now zoomedmărită in over the entranceIntrare to the housecasă.
235
626000
2000
Ne concentrăm pe intrarea în casă.
10:43
And we look, and we find, as you would expectaştepta,
236
628000
3000
Ne uităm și găsim, așa cum ne așteptam,
10:46
a contrastcontrast in the landscapepeisaj
237
631000
2000
o diferență în peisaj:
10:48
where the wordcuvânt "byepa" occursare loc much more in a structuredstructurate way.
238
633000
3000
cuvântul „pa” apare mai des
într-o formă structurată.
10:51
So we're usingutilizând these structuresstructuri
239
636000
2000
Așa că folosim aceste structuri
10:53
to startstart predictingprezicerea
240
638000
2000
ca să începem să prezicem
10:55
the orderOrdin of languagelimba acquisitionachizitie,
241
640000
3000
ordinea în care se învață limba,
10:58
and that's ongoingÎn curs de desfășurare work now.
242
643000
2000
iar această cercetare se derulează acum.
11:00
In my lablaborator, whichcare we're peeringpeering into now, at MITMIT --
243
645000
3000
În laboratorul meu,
la care ne uităm acum, la MIT,
11:03
this is at the mediamass-media lablaborator.
244
648000
2000
iată laboratorul media.
Acesta e modul meu favorit de a face
înregistrări video cam în orice spațiu.
11:05
This has becomedeveni my favoritefavorit way
245
650000
2000
11:07
of videographingvideographing just about any spacespaţiu.
246
652000
2000
11:09
ThreeTrei of the keycheie people in this projectproiect,
247
654000
2000
Trei persoane cheie din acest proiect:
Philip DeCamp, Rony Kubat și Brandon Roy.
11:11
PhilipFilip DeCampDeCamp, RonyDediu KubatKubat and BrandonBrandon RoyRoy are picturedpoza here.
248
656000
3000
11:14
PhilipFilip has been a closeînchide collaboratorcolaborator
249
659000
2000
Philip e un colaborator apropiat
în aceste vizualizări pe care le vedeți.
11:16
on all the visualizationsvizualizările you're seeingvedere.
250
661000
2000
11:18
And MichaelMichael FleischmanFleischman
251
663000
3000
Iar Michael Fleischman
11:21
was anothero alta PhPH-ul.D. studentstudent in my lablaborator
252
666000
2000
a fost alt doctorand din laboratorul meu
11:23
who workeda lucrat with me on this home videovideo analysisanaliză,
253
668000
3000
care a lucrat cu mine
la această analiză video a casei,
11:26
and he madefăcut the followingca urmare a observationobservare:
254
671000
3000
iar el a făcut observația următoare:
11:29
that "just the way that we're analyzinganaliza
255
674000
2000
„Așa cum analizăm
11:31
how languagelimba connectsConnects to eventsevenimente
256
676000
3000
legătura dintre limbaj și evenimentele
11:34
whichcare providefurniza commoncomun groundsol for languagelimba,
257
679000
2000
care oferă un context comun pentru limbaj,
11:36
that samela fel ideaidee we can take out of your home, DebDeb,
258
681000
4000
aceeași idee o putem
scoate din casa ta, Deb,
11:40
and we can applyaplica it to the worldlume of publicpublic mediamass-media."
259
685000
3000
și o putem aplica
pe tărâmul mediei publice.”
11:43
And so our effortefort tooka luat an unexpectedneașteptat turnviraj.
260
688000
3000
Atunci efortul nostru a luat
o întorsătură neașteptată.
11:46
Think of massmasa mediamass-media
261
691000
2000
Gândiți-vă la mass media
11:48
as providingfurnizarea commoncomun groundsol
262
693000
2000
ca oferind acel ambient comun,
11:50
and you have the recipereţetă
263
695000
2000
iar voi dețineți rețeta
11:52
for takingluare this ideaidee to a wholeîntreg newnou placeloc.
264
697000
3000
pentru a duce această idee
către un nou nivel.
11:55
We'veNe-am starteda început analyzinganaliza televisionteleviziune contentconţinut
265
700000
3000
Am început să analizăm
conținutul programelor TV
11:58
usingutilizând the samela fel principlesprincipii --
266
703000
2000
folosind aceleași principii,
12:00
analyzinganaliza eventeveniment structurestructura of a TVTV signalsemnal --
267
705000
3000
analizând structura evenimentelor
unui semnal TV,
12:03
episodesepisoade of showsspectacole,
268
708000
2000
episoade din seriale,
12:05
commercialsreclame,
269
710000
2000
reclame,
12:07
all of the componentscomponente that make up the eventeveniment structurestructura.
270
712000
3000
toate părțile din structura evenimentelor.
12:10
And we're now, with satellitesatelit dishesbucate, pullingtrăgând and analyzinganaliza
271
715000
3000
Iar acum, cu antene de satelit,
extragem și analizăm
12:13
a good partparte of all the TVTV beingfiind watchedvizionat in the UnitedMarea StatesStatele.
272
718000
3000
o bună parte din întreaga televiziune
vizionată în SUA.
12:16
And you don't have to now go and instrumentinstrument livingviaţă roomscamere with microphonesmicrofoane
273
721000
3000
Iar azi nu mai ai nevoie
să instalezi microfoane în case
12:19
to get people'soamenii lui conversationsconversații,
274
724000
2000
ca să asculți conversațiile oamenilor,
12:21
you just tuneton into publiclypublic availabledisponibil socialsocial mediamass-media feedsfeed-uri.
275
726000
3000
ajunge să te conectezi
la rețelele sociale existente.
12:24
So we're pullingtrăgând in
276
729000
2000
Așa că extragem
12:26
about threeTrei billionmiliard commentscomentarii a monthlună,
277
731000
2000
vreo 3 miliarde de comentarii lunar.
12:28
and then the magicmagie happensse întâmplă.
278
733000
2000
Iar apoi se produce minunea.
12:30
You have the eventeveniment structurestructura,
279
735000
2000
Avem structura evenimentelor,
12:32
the commoncomun groundsol that the wordscuvinte are about,
280
737000
2000
terenul comun pentru toate cuvintele,
12:34
comingvenire out of the televisionteleviziune feedsfeed-uri;
281
739000
3000
direct din programele TV;
12:37
you've got the conversationsconversații
282
742000
2000
avem conversațiile
12:39
that are about those topicssubiecte;
283
744000
2000
pe tema acestor subiecte;
12:41
and throughprin semanticsemantic analysisanaliză --
284
746000
3000
iar prin analiză semantică
12:44
and this is actuallyde fapt realreal datadate you're looking at
285
749000
2000
– ce vedeți sunt date reale
din prelucrarea noastră de date –
12:46
from our datadate processingprelucrare --
286
751000
2000
12:48
eachfiecare yellowgalben linelinia is showingarătând a linklegătură beingfiind madefăcut
287
753000
3000
fiecare linie galbenă arată o conexiune
12:51
betweenîntre a commentcometariu in the wildsălbatic
288
756000
3000
între un comentariu făcut de public
și o parte din structura evenimentului
luată din semnalul TV.
12:54
and a piecebucată of eventeveniment structurestructura comingvenire out of the televisionteleviziune signalsemnal.
289
759000
3000
12:57
And the samela fel ideaidee now
290
762000
2000
Acum se poate construi aceeași idee.
12:59
can be builtconstruit up.
291
764000
2000
13:01
And we get this wordscapewordscape,
292
766000
2000
Obținem iar un „peisaj lexical”,
13:03
exceptcu exceptia now wordscuvinte are not assembledasamblate in my livingviaţă roomcameră.
293
768000
3000
doar că acum nu asamblăm cuvintele
în sufrageria mea.
13:06
InsteadÎn schimb, the contextcontext, the commoncomun groundsol activitiesactivitati,
294
771000
4000
În acest caz, contextul,
terenul comun al activităților,
13:10
are the contentconţinut on televisionteleviziune that's drivingconducere the conversationsconversații.
295
775000
3000
e conținutul emisiunilor;
el dirijează conversațiile.
13:13
And what we're seeingvedere here, these skyscraperszgârie-nori now,
296
778000
3000
Ce vedem aici, cu acești zgârie-nori,
13:16
are commentarycomentariu
297
781000
2000
sunt comentarii
13:18
that are linkedlegat to contentconţinut on televisionteleviziune.
298
783000
2000
legate de conținutul emisiunilor.
13:20
SameAcelaşi conceptconcept,
299
785000
2000
Același concept,
13:22
but looking at communicationcomunicare dynamicsdinamică
300
787000
2000
dar vedem dinamică în comunicații
13:24
in a very differentdiferit spheresferă.
301
789000
2000
într-o sferă total diferită.
13:26
And so fundamentallyfundamental, rathermai degraba than, for exampleexemplu,
302
791000
2000
O diferență fundamentală, de exemplu,
13:28
measuringmăsurare contentconţinut basedbazat on how manymulți people are watchingvizionarea,
303
793000
3000
e că în loc să măsurăm conținutul
după numărul de spectatori,
13:31
this gives us the basicde bază datadate
304
796000
2000
acum avem datele de pornire
13:33
for looking at engagementlogodnă propertiesproprietăţi of contentconţinut.
305
798000
3000
pentru a vedea puterea
de implicare a conținutului.
13:36
And just like we can look at feedbackparere cyclescicluri
306
801000
3000
Așa cum ne putem uita
la buclele de reacție
13:39
and dynamicsdinamică in a familyfamilie,
307
804000
3000
și la dinamica dintr-o familie,
13:42
we can now opendeschis up the samela fel conceptsconcepte
308
807000
3000
acum putem aplica aceleași concepte
13:45
and look at much largermai mare groupsGrupuri of people.
309
810000
3000
pentru a ne uita la grupuri
mult mai mari de oameni.
13:48
This is a subsetsubgrup of datadate from our databaseBază de date --
310
813000
3000
Aici e o parte din baza noastră de date,
13:51
just 50,000 out of severalmai mulți millionmilion --
311
816000
3000
doar 50 000 din câteva milioane,
13:54
and the socialsocial graphgrafic that connectsConnects them
312
819000
2000
și graful social care le conectează,
13:56
throughprin publiclypublic availabledisponibil sourcessurse.
313
821000
3000
din surse accesibile public.
13:59
And if you put them on one plainsimplu,
314
824000
2000
Dacă le punem pe toate într-un plan,
14:01
a secondal doilea plainsimplu is where the contentconţinut livesvieți.
315
826000
3000
pe un al doilea plan e conținutul media.
14:04
So we have the programsprograme
316
829000
3000
Avem emisiunile,
14:07
and the sportingsportiv eventsevenimente
317
832000
2000
evenimentele sportive,
14:09
and the commercialsreclame,
318
834000
2000
reclamele,
14:11
and all of the linklegătură structuresstructuri that tiecravată them togetherîmpreună
319
836000
2000
iar toată structura de legături dintre ele
14:13
make a contentconţinut graphgrafic.
320
838000
2000
creează un graf de conținut.
14:15
And then the importantimportant thirdal treilea dimensiondimensiune.
321
840000
4000
Apoi a treia dimensiune importantă.
14:19
EachFiecare of the linksLink-uri that you're seeingvedere renderedprestate here
322
844000
2000
Fiecare din legăturile desenate aici
14:21
is an actualreal connectionconexiune madefăcut
323
846000
2000
este o conexiune făcută
14:23
betweenîntre something someonecineva said
324
848000
3000
între ce a spus cineva
14:26
and a piecebucată of contentconţinut.
325
851000
2000
și un fragment de conținut.
14:28
And there are, again, now tenszeci of millionsmilioane of these linksLink-uri
326
853000
3000
Acum avem zeci de milioane
de astfel de legături
14:31
that give us the connectiveconjunctiv tissuețesut of socialsocial graphsgrafice
327
856000
3000
care ne oferă țesutul conectiv
al grafurilor sociale
14:34
and how they relateraporta to contentconţinut.
328
859000
3000
și relația lor cu conținutul.
14:37
And we can now startstart to probesondă the structurestructura
329
862000
2000
Iar acum putem sonda structura
14:39
in interestinginteresant waysmoduri.
330
864000
2000
în moduri interesante.
14:41
So if we, for exampleexemplu, traceurmă the pathcale
331
866000
3000
De exemplu, dacă urmărim traseul
14:44
of one piecebucată of contentconţinut
332
869000
2000
unei bucăți de conținut
14:46
that drivesunități someonecineva to commentcometariu on it,
333
871000
2000
care face un telespectator să comenteze,
14:48
and then we followurma where that commentcometariu goesmerge,
334
873000
3000
iar apoi urmărim
unde ajunge acel comentariu,
14:51
and then look at the entireîntreg socialsocial graphgrafic that becomesdevine activatedactivat
335
876000
3000
și ne uităm la întregul graf social
care se activează,
14:54
and then traceurmă back to see the relationshiprelaţie
336
879000
3000
iar apoi urmărim să vedem relația
14:57
betweenîntre that socialsocial graphgrafic and contentconţinut,
337
882000
2000
dintre acel graf social și conținut,
14:59
a very interestinginteresant structurestructura becomesdevine visiblevizibil.
338
884000
2000
devine vizibilă o structură interesantă.
15:01
We call this a co-viewingco-vizualizarea cliqueclică,
339
886000
2000
Numim asta „grup de co-vizionare”,
15:03
a virtualvirtual livingviaţă roomcameră if you will.
340
888000
3000
o sufragerie virtuală, dacă vreți.
15:06
And there are fascinatingfascinant dynamicsdinamică at playa juca.
341
891000
2000
Se produc dinamici fascinante.
15:08
It's not one way.
342
893000
2000
Nu exista un sens unic.
15:10
A piecebucată of contentconţinut, an eventeveniment, causescauze someonecineva to talk.
343
895000
3000
Un conținut, un eveniment,
face pe cineva să vorbească.
15:13
They talk to other people.
344
898000
2000
El vorbește cu alții.
15:15
That drivesunități tune-inton-în behaviorcomportament back into massmasa mediamass-media,
345
900000
3000
Asta produce efecte înapoi în mass media
15:18
and you have these cyclescicluri
346
903000
2000
și obținem niște cicluri
15:20
that driveconduce the overallper total behaviorcomportament.
347
905000
2000
care conduc întregul comportament.
15:22
AnotherUn alt exampleexemplu -- very differentdiferit --
348
907000
2000
Alt exemplu, foarte diferit,
15:24
anothero alta actualreal personpersoană in our databaseBază de date --
349
909000
3000
o altă persoană din baza noastră de date,
15:27
and we're findingdescoperire at leastcel mai puţin hundredssute, if not thousandsmii, of these.
350
912000
3000
căci găsim sute, dacă nu mii,
de astfel de cazuri.
15:30
We'veNe-am givendat this personpersoană a nameNume.
351
915000
2000
Am dat un titlu acestei persoane.
15:32
This is a pro-amateurPro-amatori, or pro-ampro-am mediamass-media criticCriticul
352
917000
3000
E un critic de media
pro-amator, sau pro-am,
15:35
who has this highînalt fan-outfan-out raterată.
353
920000
3000
care are multe conexiuni.
15:38
So a lot of people are followingca urmare a this personpersoană -- very influentialinfluente --
354
923000
3000
Mulți oameni urmăresc
această persoană foarte influentă
și vorbesc adesea despre ce e la TV.
15:41
and they have a propensitypredilecţie to talk about what's on TVTV.
355
926000
2000
15:43
So this personpersoană is a keycheie linklegătură
356
928000
3000
Deci această persoană e o legătură cheie
15:46
in connectingconectarea massmasa mediamass-media and socialsocial mediamass-media togetherîmpreună.
357
931000
3000
între mass media și media socială.
15:49
One last exampleexemplu from this datadate:
358
934000
3000
Un ultim exemplu din aceste date.
15:52
SometimesUneori it's actuallyde fapt a piecebucată of contentconţinut that is specialspecial.
359
937000
3000
Uneori un anumit conținut
e elementul deosebit.
15:55
So if we go and look at this piecebucată of contentconţinut,
360
940000
4000
Dacă ne uităm la acest conținut,
15:59
PresidentPreşedintele Obama'sLui Obama StateStat of the UnionUniunea addressadresa
361
944000
3000
discursul președintelui Obama
privind starea națiunii
16:02
from just a fewpuțini weekssăptămâni agoîn urmă,
362
947000
2000
de acum câteva săptămâni,
16:04
and look at what we find in this samela fel datadate seta stabilit,
363
949000
3000
și ne uităm la ce găsim
în exact același set de date,
16:07
at the samela fel scalescară,
364
952000
3000
pe aceeași scară,
implicarea publicului în acest material
16:10
the engagementlogodnă propertiesproprietăţi of this piecebucată of contentconţinut
365
955000
2000
16:12
are trulycu adevărat remarkableremarcabil.
366
957000
2000
e pur și simplu remarcabilă.
16:14
A nationnaţiune explodingexplodează in conversationconversaţie
367
959000
2000
Națiunea explodează în conversații
16:16
in realreal time
368
961000
2000
în timp real
16:18
in responseraspuns to what's on the broadcastdifuzare.
369
963000
3000
ca reacție la ce se transmite la TV.
16:21
And of coursecurs, throughprin all of these lineslinii
370
966000
2000
Desigur, prin toate aceste linii
16:23
are flowingcurgere unstructurednestructurate languagelimba.
371
968000
2000
circulă limbaj nestructurat.
16:25
We can X-rayCu raze x
372
970000
2000
Putem face o radiografie
16:27
and get a real-timetimp real pulsepuls of a nationnaţiune,
373
972000
2000
și obține pulsul țării în timp real,
16:29
real-timetimp real sensesens
374
974000
2000
o idee în timp real
despre reacțiile sociale
din diversele circuite ale grafului,
16:31
of the socialsocial reactionsreacții in the differentdiferit circuitscircuite in the socialsocial graphgrafic
375
976000
3000
16:34
beingfiind activatedactivat by contentconţinut.
376
979000
3000
activate de conținut.
Recapitulând, ideea este următoarea:
16:37
So, to summarizerezuma, the ideaidee is this:
377
982000
3000
16:40
As our worldlume becomesdevine increasinglytot mai mult instrumentedinstrumentat
378
985000
3000
pe măsura ce lumea devine
tot mai echipată tehnologic
16:43
and we have the capabilitiescapabilități
379
988000
2000
și avem capacitatea
16:45
to collectcolectarea and connectconectați the dotspuncte
380
990000
2000
de a colecta date și stabili legături
16:47
betweenîntre what people are sayingzicală
381
992000
2000
între ce spun oamenii
16:49
and the contextcontext they're sayingzicală it in,
382
994000
2000
și contextul în care vorbesc,
16:51
what's emergingîn curs de dezvoltare is an abilityabilitate
383
996000
2000
obținem treptat o putere
16:53
to see newnou socialsocial structuresstructuri and dynamicsdinamică
384
998000
3000
de a descoperi noi structuri
și dinamici sociale
16:56
that have previouslyîn prealabil not been seenvăzut.
385
1001000
2000
care nu au fost observate anterior.
16:58
It's like buildingclădire a microscopemicroscop or telescopetelescop
386
1003000
2000
E ca un microscop sau un telescop
17:00
and revealingrevelator newnou structuresstructuri
387
1005000
2000
cu care descoperim noi structuri
17:02
about our ownpropriu behaviorcomportament around communicationcomunicare.
388
1007000
3000
ale comportamentului nostru
legate de comunicare.
17:05
And I think the implicationsimplicații here are profoundprofund,
389
1010000
3000
Cred că urmările sunt profunde,
17:08
whetherdacă it's for scienceştiinţă,
390
1013000
2000
fie că e vorba de știință,
17:10
for commercecomerţ, for governmentGuvern,
391
1015000
2000
de comerț, de guvernare,
17:12
or perhapspoate mostcel mai of all,
392
1017000
2000
sau poate în primul rând
17:14
for us as individualspersoane fizice.
393
1019000
3000
de noi ca indivizi.
17:17
And so just to returnîntoarcere to my sonfiu,
394
1022000
3000
Și ca să revin la fiul meu,
17:20
when I was preparingpregătirea this talk, he was looking over my shoulderumăr,
395
1025000
3000
când pregăteam această prezentare
el se uita peste umărul meu
17:23
and I showeda arătat him the clipsclipuri I was going to showspectacol to you todayastăzi,
396
1028000
2000
și i-am arătat ce clipuri
am pregătit pentru azi.
17:25
and I askedîntrebă him for permissionpermisiune -- grantedacordat.
397
1030000
3000
I-am cerut permisiunea
– mi-a dat-o.
17:28
And then I wenta mers on to reflectReflectați,
398
1033000
2000
Iar apoi am continuat:
17:30
"Isn't it amazinguimitor,
399
1035000
3000
„Ce interesant!
Toată baza de date,
toate aceste înregistrări,
17:33
this entireîntreg databaseBază de date, all these recordingsinregistrari,
400
1038000
3000
17:36
I'm going to handmână off to you and to your sistersoră" --
401
1041000
2000
o să vi le dau vouă, ție și surorii tale,”
17:38
who arriveda sosit two yearsani latermai tarziu --
402
1043000
3000
– ea a venit pe lume după doi ani –
17:41
"and you guys are going to be ablecapabil to go back and re-experienceRe-experienta momentsmomente
403
1046000
3000
„Iar voi o să puteți merge
înapoi în timp și să retrăiți clipe
17:44
that you could never, with your biologicalbiologic memorymemorie,
404
1049000
3000
pe care cu memoria biologică
17:47
possiblyeventual remembertine minte the way you can now?"
405
1052000
2000
nu vi le-ați fi putut aminti așa.”
17:49
And he was quietLiniște for a momentmoment.
406
1054000
2000
El a tăcut o vreme și mi-am zis:
„Ce-o fi în mintea mea?
17:51
And I thought, "What am I thinkinggândire?
407
1056000
2000
Are doar 5 ani, n-are cum să înțeleagă.”
17:53
He's fivecinci yearsani oldvechi. He's not going to understanda intelege this."
408
1058000
2000
17:55
And just as I was havingavând that thought, he lookedprivit up at me and said,
409
1060000
3000
Și chiar când mă gândeam așa,
s-a uitat la mine și mi-a zis:
17:58
"So that when I growcrește up,
410
1063000
2000
„Pentru ca atunci când cresc mare
să le pot arăta copiilor mei?”
18:00
I can showspectacol this to my kidscopii?"
411
1065000
2000
18:02
And I thought, "WowWow, this is powerfulputernic stuffchestie."
412
1067000
3000
M-am gândit: „Asta e tare!”
18:05
So I want to leavepărăsi you
413
1070000
2000
Aș vrea să vă las
18:07
with one last memorablememorabile momentmoment
414
1072000
2000
cu un ultim moment memorabil
18:09
from our familyfamilie.
415
1074000
3000
din familia noastră.
18:12
This is the first time our sonfiu
416
1077000
2000
E prima dată când fiul nostru
18:14
tooka luat more than two stepspași at onceo singura data --
417
1079000
2000
a făcut mai mult de doi pași,
18:16
capturedcapturat on filmfilm.
418
1081000
2000
filmat.
18:18
And I really want you to focusconcentra on something
419
1083000
3000
Aș dori să vă concentrați pe ceva anume
18:21
as I take you throughprin.
420
1086000
2000
în timp ce vă arăt filmul.
18:23
It's a clutteredaglomerat environmentmediu inconjurator; it's naturalnatural life.
421
1088000
2000
E un mediu dezordonat, e viață naturală.
18:25
My mother'smama lui in the kitchenbucătărie, cookinggătire,
422
1090000
2000
Mama mea gătește în bucătărie,
18:27
and, of all placeslocuri, in the hallwaycoridor,
423
1092000
2000
și tocmai în hol
18:29
I realizerealiza he's about to do it, about to take more than two stepspași.
424
1094000
3000
îmi dau seama că urmează
să facă mai mult de doi pași.
18:32
And so you hearauzi me encouragingîncurajator him,
425
1097000
2000
Așa că mă auziți încurajându-l,
când am înțeles ce se întâmplă,
18:34
realizingrealizarea what's happeninglucru,
426
1099000
2000
18:36
and then the magicmagie happensse întâmplă.
427
1101000
2000
iar apoi se întâmplă minunea.
18:38
Listen very carefullycu grija.
428
1103000
2000
Ascultați cu mare atenție.
După trei pași
18:40
About threeTrei stepspași in,
429
1105000
2000
își dă și el seama
că se întâmplă ceva magic
18:42
he realizesîși dă seama something magicmagie is happeninglucru,
430
1107000
2000
18:44
and the mostcel mai amazinguimitor feedbackparere loopbuclă of all kickslovituri in,
431
1109000
3000
și apare cea mai uimitoare
buclă de reacție,
18:47
and he takes a breathsuflare in,
432
1112000
2000
iar el trage aer în piept
18:49
and he whispersşoapte "wowWow"
433
1114000
2000
și șoptește „wow”.
18:51
and instinctivelyinstinctiv I echoecou back the samela fel.
434
1116000
4000
Iar eu, instinctiv, spun același lucru.
18:56
And so let's flya zbura back in time
435
1121000
3000
Hai să zburăm înapoi în timp
18:59
to that memorablememorabile momentmoment.
436
1124000
2000
la acel moment memorabil.
19:05
(VideoPagina) DRDR: Hey.
437
1130000
2000
(Video) DR: Hei.
19:07
Come here.
438
1132000
2000
Vino încoace.
19:09
Can you do it?
439
1134000
3000
Poți să mergi?
19:13
Oh, boybăiat.
440
1138000
2000
Ooo.
19:15
Can you do it?
441
1140000
3000
Poți să mergi?
19:18
BabyBaby: Yeah.
442
1143000
2000
Bebe: Da.
19:20
DRDR: MaMarian, he's walkingmers.
443
1145000
3000
DR: Mami, merge!
19:24
(LaughterRâs)
444
1149000
2000
(Râsete)
19:26
(ApplauseAplauze)
445
1151000
2000
(Aplauze)
19:28
DRDR: Thank you.
446
1153000
2000
DR: Vă mulțumesc.
19:30
(ApplauseAplauze)
447
1155000
15000
(Aplauze)
Translated by Traian Pop
Reviewed by Ariana Bleau Lugo

▲Back to top

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

Why you should listen

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

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

Follow Deb Roy on Twitter>

Roy adds some relevant papers:

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

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

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

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

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