ABOUT THE SPEAKER
Luis von Ahn - Computer scientist
Luis von Ahn builds systems that combine humans and computers to solve large-scale problems that neither can solve alone.

Why you should listen

Louis von Ahn is an associate professor of Computer Science at Carnegie Mellon University, and he's at the forefront of the crowdsourcing craze. His work takes advantage of the evergrowing Web-connected population to acheive collaboration in unprecedented numbers. His projects aim to leverage the crowd for human good. His company reCAPTCHA, sold to Google in 2009, digitizes human knowledge (books), one word at a time. His new project is Duolingo, which aims to get 100 million people translating the Web in every major language.

More profile about the speaker
Luis von Ahn | Speaker | TED.com
TEDxCMU

Luis von Ahn: Massive-scale online collaboration

Luis von Ahn: Colaborarea online pe scară largă

Filmed:
1,740,008 views

După ce a reformulat proiectul CAPTCHA, astfel încât oamenii care tastează cuvinte alese aleator să ajute la digitalizarea cărților, Luis von Ahn s-a întrebat cum altfel ar putea folosi aceste mici contribuții făcute de mulți utilizatori de Internet pentru beneficii la scară largă. La TEDxCMU, el vorbește despre cum noul său proiect ambițios, Duolingo, va ajuta milioane de oameni să învețe o nouă limbă traducând Internetul rapid și cu acuratețe - și gratuit în același timp.
- Computer scientist
Luis von Ahn builds systems that combine humans and computers to solve large-scale problems that neither can solve alone. Full bio

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

00:15
How manymulți of you had to fillcompletati out some sortfel of webweb formformă
0
0
2000
Câți dintre voi a trebuit să completați formulare online
00:17
where you've been askedîntrebă to readcitit a distorteddistorsionate sequencesecvenţă of characterscaractere like this?
1
2000
2000
în care vi s-a cerut să citiți o secvență de caractere distorsionate precum aceasta?
00:19
How manymulți of you foundgăsite it really, really annoyingenervant?
2
4000
2000
Câți dintre voi ați găsit chestia asta foarte, foarte enervantă?
00:21
Okay, outstandingrestante. So I inventedinventat that.
3
6000
3000
OK, extraordinar. Eu am inventat-o.
00:24
(LaughterRâs)
4
9000
2000
(Râsete)
00:26
Or I was one of the people who did it.
5
11000
2000
Sau sunt unul dintre cei care au făcut-o.
00:28
That thing is calleddenumit a CAPTCHACAPTCHA.
6
13000
2000
Chestia asta se numește CAPTCHA.
00:30
And the reasonmotiv it is there is to make sure you, the entityentitate fillingumplere out the formformă,
7
15000
2000
Motivul pentru care e acolo e să ne asigurăm că voi, cei care completați formularul,
00:32
are actuallyde fapt a humanuman and not some sortfel of computercomputer programprogram
8
17000
3000
sunteți de fapt oameni și nu vreun program de calculator
00:35
that was writtenscris to submita depune the formformă millionsmilioane and millionsmilioane of timesori.
9
20000
2000
creat pentru a trimite fomularul de milioane și milioane de ori.
00:37
The reasonmotiv it workslucrări is because humansoameni,
10
22000
2000
Motivul pentru care funcționează e că oamenii,
00:39
at leastcel mai puţin non-visually-impairednon--deficienţe de vedere humansoameni,
11
24000
2000
cel puțin cei fără probleme de vedere,
00:41
have no troublebucluc readingcitind these distorteddistorsionate squigglygreu de descifrat characterscaractere,
12
26000
2000
nu au probleme în a citi aceste litere curbate, distorsionate,
00:43
whereasîntrucât computercomputer programsprograme simplypur şi simplu can't do it as well yetinca.
13
28000
3000
în vreme ce programele de calculator pur și simplu n-o pot face la fel de bine încă.
00:46
So for exampleexemplu, in the casecaz of TicketmasterTicketmaster,
14
31000
2000
De pildă, în cazul Ticketmaster,
00:48
the reasonmotiv you have to typetip these distorteddistorsionate characterscaractere
15
33000
2000
motivul pentru care trebuie să tastați aceste caractere distorsionate
00:50
is to preventîmpiedica scalpersscalpers from writingscris a programprogram
16
35000
2000
e pentru a-i împiedica pe bișnițari să scrie un program
00:52
that can buya cumpara millionsmilioane of ticketsbilete, two at a time.
17
37000
2000
prin care să cumpere milioane de bilete, câte două per tranzacție.
00:54
CAPTCHAsCAPTCHAs are used all over the InternetInternet.
18
39000
2000
CAPTCHA-urile sunt folosite peste tot pe Internet.
00:56
And sincede cand they're used so oftende multe ori,
19
41000
2000
Și de vreme ce sunt atât de des folosite,
00:58
a lot of timesori the preciseprecis sequencesecvenţă of randomîntâmplător characterscaractere that is shownafișate to the userutilizator
20
43000
2000
foarte frecvent anumite secvențe de caractere aleatorii care-i apar utilizatorului
01:00
is not so fortunatenorocos.
21
45000
2000
nu sunt tocmai fericite.
01:02
So this is an exampleexemplu from the YahooYahoo registrationînregistrare pagepagină.
22
47000
3000
Acesta e un exemplu de pe pagina de înregistrare de pe Yahoo.
01:05
The randomîntâmplător characterscaractere that happeneds-a întâmplat to be shownafișate to the userutilizator
23
50000
2000
Caracterele aleatoare care s-au nimerit să-i apară utilizatorului
01:07
were W, A, I, T, whichcare, of coursecurs, spellvraja a wordcuvânt.
24
52000
3000
au fost W, A, I, T, care - bineînțeles - sunt un cuvânt ("AȘTEAPTĂ").
01:10
But the bestCel mai bun partparte is the messagemesaj
25
55000
3000
Dar partea cea mai tare este mesajul
01:13
that the YahooYahoo help deskbirou got about 20 minutesminute latermai tarziu.
26
58000
3000
primit la centrul de asistență Yahoo după 20 de minute.
01:16
TextTextul: "Help! I've been waitingaşteptare for over 20 minutesminute, and nothing happensse întâmplă."
27
61000
3000
Text: "Ajutor! Aștept de 20 minute și nu se întâmplă nimic".
01:19
(LaughterRâs)
28
64000
4000
(Râsete)
01:23
This personpersoană thought they neededNecesar to wait.
29
68000
2000
Acea persoană a înțeles că trebuie să aștepte.
01:25
This of coursecurs, is not as badrău as this poorsărac personpersoană.
30
70000
3000
Firește, e mai bine decât ce-a primit acest biet utilizator.
01:28
(LaughterRâs)
31
73000
2000
(Râsete)
01:30
CAPTCHACAPTCHA ProjectProiect is something that we did here at CarnegieCarnegie MelllonMelllon over 10 yearsani agoîn urmă,
32
75000
3000
Proiectul CAPTCHA a fost făcut aici, la Carnegie Mellon, acum mai bine de 10 ani,
01:33
and it's been used everywherepretutindeni.
33
78000
2000
și e folosit azi în întreaga lume.
01:35
Let me now tell you about a projectproiect that we did a fewpuțini yearsani latermai tarziu,
34
80000
2000
Să vă spun acum despre un proiect pe care l-am făcut după câțiva ani,
01:37
whichcare is sortfel of the nextUrmător → evolutionevoluţie of CAPTCHACAPTCHA.
35
82000
3000
care e un fel de evoluție ulterioară CAPTCHA.
01:40
This is a projectproiect that we call reCAPTCHAreCAPTCHA,
36
85000
2000
E un proiect căruia îi spunem reCAPTCHA,
01:42
whichcare is something that we starteda început here at CarnegieCarnegie MellonMellon,
37
87000
2000
pe care l-am început aici, la Carnegie Mellon,
01:44
then we turnedîntoarse it into a startuplansare companycompanie.
38
89000
2000
și care a devenit apoi proiect comercial.
01:46
And then about a yearan and a halfjumătate agoîn urmă,
39
91000
2000
După aceea, în urmă cu circa un an și jumătate,
01:48
GoogleGoogle actuallyde fapt acquireddobândite this companycompanie.
40
93000
2000
Google a cumpărat această companie.
01:50
So let me tell you what this projectproiect starteda început.
41
95000
2000
Să vă spun cum a început acest proiect.
01:52
So this projectproiect starteda început from the followingca urmare a realizationrealizarea:
42
97000
3000
Proiectul a pornit de la următoarea constatare:
01:55
It turnstransformă out that approximatelyaproximativ 200 millionmilion CAPTCHAsCAPTCHAs
43
100000
2000
se pare că circa 200 de milioane de CAPTCHA
01:57
are typeddactilografiat everydayin fiecare zi by people around the worldlume.
44
102000
3000
sunt tastate zilnic de oameni din întreaga lume.
02:00
When I first heardauzit this, I was quitedestul de proudmândru of myselfeu insumi.
45
105000
2000
Când am auzit asta prima dată am fost foarte mândru de mine.
02:02
I thought, look at the impactefect that my researchcercetare has had.
46
107000
2000
M-am gândit: iată ce impact au avut cercetările mele.
02:04
But then I starteda început feelingsentiment badrău.
47
109000
2000
Apoi am început să mă simt prost.
02:06
See here'saici e the thing, eachfiecare time you typetip a CAPTCHACAPTCHA,
48
111000
2000
Iată de ce: de fiecare dată când tastați CAPTCHA,
02:08
essentiallyin esenta you wastedeşeuri 10 secondssecunde of your time.
49
113000
3000
pierdeți de fapt 10 secunde din timpul vostru.
02:11
And if you multiplymultiplica that by 200 millionmilion,
50
116000
2000
Și dacă înmulțiți cu 200 de milioane,
02:13
you get that humanityumanitate as a wholeîntreg is wastingirosirea about 500,000 hoursore everyfiecare day
51
118000
3000
aflați că omenirea, în ansamblu, pierde circa 500.000 de ore în fiecare zi
02:16
typingtastare these annoyingenervant CAPTCHAsCAPTCHAs.
52
121000
2000
tastând aceste CAPTCHA-uri enervante.
02:18
So then I starteda început feelingsentiment badrău.
53
123000
2000
De aceea am început să mă simt prost.
02:20
(LaughterRâs)
54
125000
2000
(Râsete)
02:22
And then I starteda început thinkinggândire, well, of coursecurs, we can't just get ridscăpa of CAPTCHAsCAPTCHAs,
55
127000
3000
Și apoi am început să-mi zic, bineînțeles, că nu putem scăpa de aceste CAPTCHA,
02:25
because the securitySecuritate of the WebWeb sortfel of dependsdepinde on them.
56
130000
2000
pentru că securitatea Internetului depinde cumva de ele.
02:27
But then I starteda început thinkinggândire, is there any way we can use this effortefort
57
132000
3000
Iar apoi am început să mă gândesc dacă există vreo cale de a folosi acest efort
02:30
for something that is good for humanityumanitate?
58
135000
2000
pentru ceva care să fie bun pentru omenire.
02:32
So see, here'saici e the thing.
59
137000
2000
Vedeți, despre asta e vorba.
02:34
While you're typingtastare a CAPTCHACAPTCHA, duringpe parcursul those 10 secondssecunde,
60
139000
2000
În timp ce tastați CAPTCHA, în acele 10 secunde,
02:36
your braincreier is doing something amazinguimitor.
61
141000
2000
creierul dvs. face ceva uluitor.
02:38
Your braincreier is doing something that computerscalculatoare cannotnu poti yetinca do.
62
143000
2000
Creierul dvs. face ceva ce computerele încă nu pot.
02:40
So can we get you to do usefulutil work for those 10 secondssecunde?
63
145000
3000
Vă putem pune să faceți ceva folositor în acele 10 secunde?
02:43
AnotherUn alt way of puttingpunând it is,
64
148000
2000
Cu alte cuvinte,
02:45
is there some humongoushumongous problemproblemă that we cannotnu poti yetinca get computerscalculatoare to solverezolva,
65
150000
2000
există vreo problemă uriașă pentru rezolvarea căreia nu putem folosi calculatoarele,
02:47
yetinca we can splitDespică into tinyminuscul 10-second chunksbucăți
66
152000
3000
și pe care s-o împărțim în secvențe de 10 secunde
02:50
suchastfel de that eachfiecare time somebodycineva solvesrezolvă a CAPTCHACAPTCHA
67
155000
2000
astfel încât de fiecare dată când cineva rezolvă un CAPTCHA
02:52
they solverezolva a little bitpic of this problemproblemă?
68
157000
2000
să rezolve și o mică parte din această problemă?
02:54
And the answerRăspuns to that is "yes," and this is what we're doing now.
69
159000
2000
Răspunsul e "da", și de asta ne ocupăm în prezent.
02:56
So what you mayMai not know is that nowadaysin zilele de azi while you're typingtastare a CAPTCHACAPTCHA,
70
161000
3000
Ceea ce nu știți poate e că azi, când tastați CAPTCHA,
02:59
not only are you authenticatingautentificare yourselftu as a humanuman,
71
164000
2000
nu numai că vă autentificați ca fiind om,
03:01
but in additionplus you're actuallyde fapt helpingajutor us to digitizedigitiza bookscărți.
72
166000
2000
ci, în plus, ne ajutați să digitalizăm cărți.
03:03
So let me explainexplica how this workslucrări.
73
168000
2000
Să vă explic cum funcționează.
03:05
So there's a lot of projectsproiecte out there tryingîncercat to digitizedigitiza bookscărți.
74
170000
2000
Există o grămadă de proiecte prin care se încearcă digitalizarea cărților.
03:07
GoogleGoogle has one. The InternetInternet ArchiveArhiva has one.
75
172000
3000
Google are unul. Internet Archive are unul.
03:10
AmazonAmazon, now with the KindleKindle, is tryingîncercat to digitizedigitiza bookscărți.
76
175000
2000
Amazon, prin intermediul Kindle, încearcă să digitalizeze cărți.
03:12
BasicallyPractic the way this workslucrări
77
177000
2000
În esență, funcționează așa:
03:14
is you startstart with an oldvechi bookcarte.
78
179000
2000
începeți cu o carte tipărită.
03:16
You've seenvăzut those things, right? Like a bookcarte?
79
181000
2000
Știți ce sunt chestiile astea, nu? Ca niște cărți?
03:18
(LaughterRâs)
80
183000
2000
(Râsete)
03:20
So you startstart with a bookcarte, and then you scanscanda it.
81
185000
2000
Deci începeți cu o carte, pe care o scanați.
03:22
Now scanningscanare a bookcarte
82
187000
2000
A scana o carte
03:24
is like takingluare a digitaldigital photographfotografie of everyfiecare pagepagină of the bookcarte.
83
189000
2000
este ca și cum ai face o fotografie digitală a fiecărei pagini.
03:26
It gives you an imageimagine for everyfiecare pagepagină of the bookcarte.
84
191000
2000
Obțineți o imagine pentru fiecare pagină a cărții.
03:28
This is an imageimagine with texttext for everyfiecare pagepagină of the bookcarte.
85
193000
2000
Aceasta e o imagine a textului de pe fiecare pagină a cărții.
03:30
The nextUrmător → stepEtapa in the processproces
86
195000
2000
Următorul pas al procesului:
03:32
is that the computercomputer needsare nevoie to be ablecapabil to decipherdescifra all of the wordscuvinte in this imageimagine.
87
197000
3000
calculatorul trebuie să fie capabil să descifreze toate cuvintele din această imagine.
03:35
That's usingutilizând a technologytehnologie calleddenumit OCROCR,
88
200000
2000
Folosește o tehnologie numită OCR,
03:37
for opticaloptice charactercaracter recognitionrecunoaştere,
89
202000
2000
de la "optical character recognition" (recunoaștere optică a caracterelor),
03:39
whichcare takes a pictureimagine of texttext
90
204000
2000
prin care se ia o imagine a unui text
03:41
and triesîncercări to figurefigura out what texttext is in there.
91
206000
2000
și se încearcă să se descifreze textul.
03:43
Now the problemproblemă is that OCROCR is not perfectperfect.
92
208000
2000
Problema e că tehnologia OCR nu e perfectă.
03:45
EspeciallyMai ales for oldermai batran bookscărți
93
210000
2000
În special pentru cărțile mai vechi
03:47
where the inkcerneală has fadedstins and the pagespagini have turnedîntoarse yellowgalben,
94
212000
3000
unde cerneala s-a șters și paginile s-au îngălbenit,
03:50
OCROCR cannotnu poti recognizerecunoaşte a lot of the wordscuvinte.
95
215000
2000
OCR nu poate recunoaște o grămadă de cuvinte.
03:52
For exampleexemplu, for things that were writtenscris more than 50 yearsani agoîn urmă,
96
217000
2000
De exemplu, pentru lucruri scrise cu peste 50 de ani în urmă,
03:54
the computercomputer cannotnu poti recognizerecunoaşte about 30 percentla sută of the wordscuvinte.
97
219000
3000
calculatorul nu poate recunoaște circa 30% dintre cuvinte.
03:57
So what we're doing now
98
222000
2000
Ceea ce facem noi acum
03:59
is we're takingluare all of the wordscuvinte that the computercomputer cannotnu poti recognizerecunoaşte
99
224000
2000
e să luăm toate cuvintele pe care calculatorul nu le poate recunoaște
04:01
and we're gettingobtinerea people to readcitit them for us
100
226000
2000
și-i punem pe oameni să le citească
04:03
while they're typingtastare a CAPTCHACAPTCHA on the InternetInternet.
101
228000
2000
în timp ce tastează CAPTCHA pe Internet.
04:05
So the nextUrmător → time you typetip a CAPTCHACAPTCHA, these wordscuvinte that you're typingtastare
102
230000
3000
Deci data viitoare când tastați CAPTCHA să știți că acele cuvinte pe care le tastați
04:08
are actuallyde fapt wordscuvinte that are comingvenire from bookscărți that are beingfiind digitizeddigitalizate
103
233000
3000
sunt de fapt cuvinte extrase din cărți care sunt digitalizate
04:11
that the computercomputer could not recognizerecunoaşte.
104
236000
2000
și pe care calculatorul nu le poate recunoaște.
04:13
And now the reasonmotiv we have two wordscuvinte nowadaysin zilele de azi insteadin schimb of one
105
238000
2000
Motivul pentru care azi avem două cuvinte în loc de unul
04:15
is because, you see, one of the wordscuvinte
106
240000
2000
e pentru că, vedeți voi, unul dintre cuvinte
04:17
is a wordcuvânt that the systemsistem just got out of a bookcarte,
107
242000
2000
tocmai a fost luat dintr-o carte
04:19
it didn't know what it was, and it's going to presentprezent it to you.
108
244000
3000
și calculatorul nu l-a recunoscut, așa că vi-l prezintă dvs.
04:22
But sincede cand it doesn't know the answerRăspuns for it, it cannotnu poti gradecalitate it for you.
109
247000
3000
Dar din moment ce nu știe răspunsul, nu poate evalua dacă ați tastat corect.
04:25
So what we do is we give you anothero alta wordcuvânt,
110
250000
2000
Deci ceea ce facem e să vă dăm încă un cuvânt,
04:27
one for whichcare the systemsistem does know the answerRăspuns.
111
252000
2000
unul pentru care sistemul știe răspunsul.
04:29
We don't tell you whichcare one'sunul e whichcare, and we say, please typetip bothambii.
112
254000
2000
Nu vă spunem care e care, deci vă cerem să le tastați pe ambele.
04:31
And if you typetip the correctcorect wordcuvânt
113
256000
2000
Și dacă tastați corect cuvântul,
04:33
for the one for whichcare the systemsistem alreadydeja knowsștie the answerRăspuns,
114
258000
2000
cel pentru care sistemul știe deja răspunsul,
04:35
it assumespresupune you are humanuman,
115
260000
2000
acesta presupune că sunteți o persoană
04:37
and it alsode asemenea getsdevine some confidenceîncredere that you typeddactilografiat the other wordcuvânt correctlycorect.
116
262000
2000
și capătă și ceva încredere că ați tastat corect și cel de-al doilea cuvânt.
04:39
And if we repeatrepeta this processproces to like 10 differentdiferit people
117
264000
3000
Și dacă repetăm acest proces cu circa 10 oameni diferiți
04:42
and all of them agreede acord on what the newnou wordcuvânt is,
118
267000
2000
și toți scriu la fel noul cuvânt,
04:44
then we get one more wordcuvânt digitizeddigitalizate accuratelyprecis.
119
269000
2000
vom avea încă un cuvânt digitalizat corect.
04:46
So this is how the systemsistem workslucrări.
120
271000
2000
Așa funcționează sistemul.
04:48
And basicallype scurt, sincede cand we releasedeliberată it about threeTrei or fourpatru yearsani agoîn urmă,
121
273000
3000
În esență, de când am lansat proiectul în urmă cu circa trei ani,
04:51
a lot of websitessite-uri web have starteda început switchingcomutare
122
276000
2000
o grămadă de site-uri au început să treacă
04:53
from the oldvechi CAPTCHACAPTCHA where people wastedpierdut theiral lor time
123
278000
2000
de la vechiul CAPTCHA, cu care oamenii își pierdeau timpul,
04:55
to the newnou CAPTCHACAPTCHA where people are helpingajutor to digitizedigitiza bookscărți.
124
280000
2000
la noul CAPTCHA, prin care oamenii ajută la digitalizarea cărților.
04:57
So for exampleexemplu, TicketmasterTicketmaster.
125
282000
2000
De exemplu Tickmaster.
04:59
So everyfiecare time you buya cumpara ticketsbilete on TicketmasterTicketmaster, you help to digitizedigitiza a bookcarte.
126
284000
3000
Deci de câte ori cumpărați bilete pe Tickmaster, ajutați la digitalizarea unei cărți.
05:02
FacebookFacebook: EveryFiecare time you addadăuga a friendprieten or poketraistă somebodycineva,
127
287000
2000
Facebook: de fiecare dată când adăugați un prieten sau dați un "poke",
05:04
you help to digitizedigitiza a bookcarte.
128
289000
2000
ajutați la digitalizarea unei cărți.
05:06
TwitterStare de nervozitate and about 350,000 other sitessite-uri are all usingutilizând reCAPTCHAreCAPTCHA.
129
291000
3000
Twitter și alte circa 350.000 de site-uri folosesc reCAPTCHA.
05:09
And in factfapt, the numbernumăr of sitessite-uri that are usingutilizând reCAPTCHAreCAPTCHA is so highînalt
130
294000
2000
De fapt, numărul de site-uri care folosesc reCAPTCHA e atât de mare
05:11
that the numbernumăr of wordscuvinte that we're digitizingdigitizarea perpe day is really, really largemare.
131
296000
3000
încât numărul cuvintelor pe care le digitalizăm zilnic e cu adevărat impresionant.
05:14
It's about 100 millionmilion a day,
132
299000
2000
Sunt circa 100 de milioane pe zi,
05:16
whichcare is the equivalentechivalent of about two and a halfjumătate millionmilion bookscărți a yearan.
133
301000
4000
ceea ce e echivalentul a aproape 2,5 milioane de cărți pe an.
05:20
And this is all beingfiind doneTerminat one wordcuvânt at a time
134
305000
2000
Și toate astea se rezolvă cuvânt cu cuvânt,
05:22
by just people typingtastare CAPTCHAsCAPTCHAs on the InternetInternet.
135
307000
2000
doar prin faptul că oamenii tastează CAPTCHA pe Internet.
05:24
(ApplauseAplauze)
136
309000
8000
(Aplauze)
05:32
Now of coursecurs,
137
317000
2000
Desigur,
05:34
sincede cand we're doing so manymulți wordscuvinte perpe day,
138
319000
2000
de vreme ce descifrăm zilnic atâtea cuvinte,
05:36
funnyamuzant things can happenîntâmpla.
139
321000
2000
se întâmplă și lucruri amuzante.
05:38
And this is especiallyin mod deosebit trueAdevărat because now we're givingoferindu- people
140
323000
2000
Și asta e cu atât mai adevărat cu cât acum le dăm oamenilor
05:40
two randomlyla întâmplare chosenales EnglishEngleză wordscuvinte nextUrmător → to eachfiecare other.
141
325000
2000
două cuvinte alăturate în engleză selectate aleator.
05:42
So funnyamuzant things can happenîntâmpla.
142
327000
2000
Așa că se întâmplă și lucruri amuzante.
05:44
For exampleexemplu, we presenteda prezentat this wordcuvânt.
143
329000
2000
De exemplu, am prezentat acest cuvânt.
05:46
It's the wordcuvânt "ChristiansCreştinii"; there's nothing wronggresit with it.
144
331000
2000
Cuvântul e "creștini", deci nu e nimic în neregulă cu el.
05:48
But if you presentprezent it alongde-a lungul with anothero alta randomlyla întâmplare chosenales wordcuvânt,
145
333000
3000
Dar dacă-l prezinți alături de un alt cuvânt ales la întâmplare,
05:51
badrău things can happenîntâmpla.
146
336000
2000
se pot întâmpla lucruri nefericite.
05:53
So we get this. (TextTextul: badrău christianscreştinii)
147
338000
2000
Am ajuns la asta. (Text: creștini răi)
05:55
But it's even worsemai rau, because the particularspecial websitewebsite where we showeda arătat this
148
340000
3000
Dar e mai rău de atât, pentru că site-ul care a afișat acest text
05:58
actuallyde fapt happeneds-a întâmplat to be calleddenumit The EmbassyAmbasada of the KingdomBritanie of God.
149
343000
3000
s-a nimerit să se numească Ambasada Împărăției lui Dumnezeu.
06:01
(LaughterRâs)
150
346000
2000
(Râsete)
06:03
OopsOops.
151
348000
2000
Ups.
06:05
(LaughterRâs)
152
350000
3000
(Râsete)
06:08
Here'sAici este anothero alta really badrău one.
153
353000
2000
Iată altă combinație foarte nefericită.
06:10
JohnEdwardsJohnEdwards.comcom
154
355000
2000
JohnEdwards.com (politician democrat american)
06:12
(TextTextul: DamnLa naiba liberalliberale)
155
357000
3000
(Text: liberal nenorocit)
06:15
(LaughterRâs)
156
360000
2000
(Râsete)
06:17
So we keep on insultinginsultarea people left and right everydayin fiecare zi.
157
362000
3000
Așadar continuăm să insultăm zilnic oameni în stânga și în dreapta.
06:20
Now, of coursecurs, we're not just insultinginsultarea people.
158
365000
2000
Bineînțeles, nu ne limităm doar la a insulta oameni.
06:22
See here'saici e the thing, sincede cand we're presentingprezentarea two randomlyla întâmplare chosenales wordscuvinte,
159
367000
3000
Chestia e că prezentând câte două cuvinte întâmplător alese,
06:25
interestinginteresant things can happenîntâmpla.
160
370000
2000
se pot întâmpla și lucruri interesante.
06:27
So this actuallyde fapt has givendat risecreştere
161
372000
2000
Asta a dat naștere
06:29
to a really bigmare InternetInternet memememe
162
374000
3000
la un important meme pe Internet
06:32
that tenszeci of thousandsmii of people have participateda participat in,
163
377000
2000
la care zeci de mii de oameni au participat,
06:34
whichcare is calleddenumit CAPTCHACAPTCHA artartă.
164
379000
2000
și care s-a numit Arta CAPTCHA.
06:36
I'm sure some of you have heardauzit about it.
165
381000
2000
Sunt sigur că unii dintre voi au auzit de asta.
06:38
Here'sAici este how it workslucrări.
166
383000
2000
Iată cum funcționează.
06:40
ImagineImaginaţi-vă you're usingutilizând the InternetInternet and you see a CAPTCHACAPTCHA
167
385000
2000
Imaginați-vă că folosiți Internetul și vedeți un CAPTCHA
06:42
that you think is somewhatoarecum peculiarciudat,
168
387000
2000
despre care credeți că e cumva bizar,
06:44
like this CAPTCHACAPTCHA. (TextTextul: invisibleinvizibil toasterprajitor de paine)
169
389000
2000
cum e acest CAPTCHA. (Text: prăjitor de pâine invizibil)
06:46
Then what you're supposedpresupus to do is you take a screenecran shotlovitură of it.
170
391000
2000
Ceea ce trebuie să faceți este să captați imaginea.
06:48
Then of coursecurs, you fillcompletati out the CAPTCHACAPTCHA
171
393000
2000
Apoi, firește, completați CAPTCHA
06:50
because you help us digitizedigitiza a bookcarte.
172
395000
2000
pentru că așa ne ajutați să digitalizăm o carte.
06:52
But then, first you take a screenecran shotlovitură,
173
397000
2000
Dar înainte de asta captați imaginea de pe ecran
06:54
and then you drawa desena something that is relatedlegate de to it.
174
399000
2000
după care desenați ceva legat de text.
06:56
(LaughterRâs)
175
401000
2000
(Râsete)
06:58
That's how it workslucrări.
176
403000
3000
Așa funcționează.
07:01
There are tenszeci of thousandsmii of these.
177
406000
3000
Sunt zeci de mii de astfel de chestii.
07:04
Some of them are very cutedrăguţ. (TextTextul: clenchedîncleştaţi it)
178
409000
2000
Unele sunt foarte drăguțe. (Text: cu pumnul încleștat)
07:06
(LaughterRâs)
179
411000
2000
(Râsete)
07:08
Some of them are funnieramuzant.
180
413000
2000
Unele sunt și mai amuzante.
07:10
(TextTextul: stonedcu pietre foundersFondatorii)
181
415000
3000
(Text: fondatori drogați) (N.B.: stoned - 1. sculptați în piatră; 2. drogați)
07:13
(LaughterRâs)
182
418000
3000
(Râsete)
07:16
And some of them,
183
421000
2000
Și unele dintre ele,
07:18
like paleontologicalpaleontologice shvisleshvisle,
184
423000
3000
cum e "shvisle paleontologic" (N.B. shvisle - cuvânt inventat),
07:21
they containconține SnoopSnoop DoggDogg.
185
426000
2000
îl arată pe Snoop Dogg. (N.B.: cunoscut pentru astfel de cuvinte)
07:23
(LaughterRâs)
186
428000
3000
(Râsete)
07:26
Okay, so this is my favoritefavorit numbernumăr of reCAPTCHAreCAPTCHA.
187
431000
2000
OK, iată care e cifra mea preferată legată de reCAPTCHA.
07:28
So this is the favoritefavorit thing that I like about this wholeîntreg projectproiect.
188
433000
3000
E lucrul care-mi place cel mai mult la acest proiect.
07:31
This is the numbernumăr of distinctdistinct people
189
436000
2000
Acesta e numărul de utilizatori individuali
07:33
that have helpeda ajutat us digitizedigitiza at leastcel mai puţin one wordcuvânt out of a bookcarte throughprin reCAPTCHAreCAPTCHA:
190
438000
3000
care ne-au ajutat să digutalizăm câte cel puțin un cuvânt dintr-o carte prin reCAPTCHA:
07:36
750 millionmilion,
191
441000
2000
750 de milioane,
07:38
whichcare is a little over 10 percentla sută of the world'slume populationpopulație,
192
443000
2000
adică puțin peste 10% din populația lumii,
07:40
has helpeda ajutat us digitizedigitiza humanuman knowledgecunoştinţe.
193
445000
2000
ne-au ajutat să digitalizăm cunoștințele acumulate.
07:42
And it is numbersnumerele like these that motivatemotiva my researchcercetare agendaagendă.
194
447000
3000
Cifrele de acest fel sunt cele care mă motivează ca cercetător.
07:45
So the questionîntrebare that motivatesmotivează my researchcercetare is the followingca urmare a:
195
450000
3000
Chestiunea care îmi motivează munca de cercetare e următoarea:
07:48
If you look at humanity'sumanității large-scalela scară mare achievementsrealizări,
196
453000
2000
Dacă ne uităm la realizările pe scară largă ale omenirii,
07:50
these really bigmare things
197
455000
2000
aceste lucruri uriașe
07:52
that humanityumanitate has gottenajuns togetherîmpreună and doneTerminat historicallyistoricește --
198
457000
3000
pentru care oamenii au lucrat împreună din perspectivă istorică,
07:55
like for exampleexemplu, buildingclădire the pyramidspiramide of EgyptEgipt
199
460000
2000
cum ar fi, de pildă, construcția piramidelor în Egipt,
07:57
or the PanamaPanama CanalCanal
200
462000
2000
sau canalul Panama,
07:59
or puttingpunând a man on the MoonLuna --
201
464000
2000
sau trimiterea unui om pe Lună,
08:01
there is a curiouscurios factfapt about them,
202
466000
2000
e ceva curios legat de asta,
08:03
and it is that they were all doneTerminat with about the samela fel numbernumăr off people.
203
468000
2000
anume că toate astea au fost făcute cam de același număr de oameni.
08:05
It's weirdciudat; they were all doneTerminat with about 100,000 people.
204
470000
3000
E ciudat; toate au fost făcute de circa 100.000 de oameni.
08:08
And the reasonmotiv for that is because, before the InternetInternet,
205
473000
3000
Motivul e acela că, înainte de Internet,
08:11
coordinatingcoordonarea more than 100,000 people,
206
476000
2000
a coordona peste 100.000 de oameni,
08:13
let alonesingur payingde plată them, was essentiallyin esenta impossibleimposibil.
207
478000
3000
ca să nu mai vorbim de a-i plăti, era practic imposibil.
08:16
But now with the InternetInternet, I've just shownafișate you a projectproiect
208
481000
2000
Acum, mulțumită Internetului, tocmai v-am arătat un proiect
08:18
where we'vene-am gottenajuns 750 millionmilion people
209
483000
2000
în care am văzut 750 milioane de oameni
08:20
to help us digitizedigitiza humanuman knowledgecunoştinţe.
210
485000
2000
contribuind la digitalizarea cunoașterii umane.
08:22
So the questionîntrebare that motivatesmotivează my researchcercetare is,
211
487000
2000
Întrebarea care-mi motivează cercetările e:
08:24
if we can put a man on the MoonLuna with 100,000,
212
489000
3000
dacă putem trimite un om pe lună cu ajutorul a 100.000 de oameni,
08:27
what can we do with 100 millionmilion?
213
492000
2000
ce-am putea face cu 100 de milioane?
08:29
So basedbazat on this questionîntrebare,
214
494000
2000
Pornind de la întrebarea asta,
08:31
we'vene-am had a lot of differentdiferit projectsproiecte that we'vene-am been workinglucru on.
215
496000
2000
am creat mai multe proiecte diferite la care lucrăm.
08:33
Let me tell you about one that I'm mostcel mai excitedexcitat about.
216
498000
3000
Să vă povestesc despre cel care mă entuziasmează cel mai mult.
08:36
This is something that we'vene-am been semi-quietlysemi-linişte workinglucru on
217
501000
2000
E un lucru la care am lucrat aproape în secret
08:38
for the last yearan and a halfjumătate or so.
218
503000
2000
cam în ultimul an și jumătate.
08:40
It hasn'tnu are yetinca been launcheda lansat. It's calleddenumit DuolingoDuolingo.
219
505000
2000
Nu a fost încă lansat. Se numește Duolingo.
08:42
SinceDeoarece it hasn'tnu are been launcheda lansat, shhhhhadriana!
220
507000
2000
Și de vreme ce nu a fost lansat, șșșt!
08:44
(LaughterRâs)
221
509000
2000
(Râsete)
08:46
Yeah, I can trustîncredere you'llveți do that.
222
511000
2000
Da, am încredere că așa veți face.
08:48
So this is the projectproiect. Here'sAici este how it starteda început.
223
513000
2000
Iată proiectul. Și iată cum a început.
08:50
It starteda început with me posingcare prezintă a questionîntrebare to my graduateabsolvent studentstudent,
224
515000
2000
A început cu mine punând o întrebare unui student de-al meu.
08:52
SeverinSeverin HackerHacker-ilor.
225
517000
2000
Severin Hacker.
08:54
Okay, that's SeverinSeverin HackerHacker-ilor.
226
519000
2000
OK, iată-l pe Severin Hacker.
08:56
So I poseda pozat the questionîntrebare to my graduateabsolvent studentstudent.
227
521000
2000
Deci i-am pus studentului meu o întrebare.
08:58
By the way, you did hearauzi me correctlycorect;
228
523000
2000
Ca o paranteză, ați auzit corect;
09:00
his last nameNume is HackerHacker-ilor.
229
525000
2000
numele lui de familie e Hacker.
09:02
So I poseda pozat this questionîntrebare to him:
230
527000
2000
I-am pus această întrebare:
09:04
How can we get 100 millionmilion people
231
529000
2000
Cum aș putea să fac 100 de milioane de oameni
09:06
translatingtraducere the WebWeb into everyfiecare majormajor languagelimba for freegratuit?
232
531000
3000
să traducă gratuit Internetul în fiecare dintre limbile importante?
09:09
Okay, so there's a lot of things to say about this questionîntrebare.
233
534000
2000
Sunt multe lucruri de spus despre această întrebare.
09:11
First of all, translatingtraducere the WebWeb.
234
536000
2000
În primul rând, să traduci Internetul.
09:13
So right now the WebWeb is partitionedpartiționat into multiplemultiplu languageslimbi.
235
538000
3000
În prezent informațiile de pe Internet se găsesc în limbi diferite.
09:16
A largemare fractionfracțiune of it is in EnglishEngleză.
236
541000
2000
Mare parte din acestea sunt în engleză.
09:18
If you don't know any EnglishEngleză, you can't accessacces it.
237
543000
2000
Dacă nu știi engleză, nu ai acces la ele.
09:20
But there's largemare fractionsfracţii in other differentdiferit languageslimbi,
238
545000
2000
Dar sunt și mari părți în alte limbi,
09:22
and if you don't know those languageslimbi, you can't accessacces it.
239
547000
3000
și dacă nu știi acele limbi, nu ai acces la ele.
09:25
So I would like to translateTraduceți all of the WebWeb, or at leastcel mai puţin mostcel mai of the WebWeb,
240
550000
3000
Ce aș vrea e să traduc întregul Internet, sau măcar cea mai mare parte,
09:28
into everyfiecare majormajor languagelimba.
241
553000
2000
în fiecare limbă importantă.
09:30
So that's what I would like to do.
242
555000
2000
Asta aș vrea să fac.
09:32
Now some of you mayMai say, why can't we use computerscalculatoare to translateTraduceți?
243
557000
3000
Unii dintre dvs. m-ar putea întreba de ce nu folosim calculatoarele pentru traducere.
09:35
Why can't we use machinemaşină translationtraducere?
244
560000
2000
De ce nu putem folosi traducerile automate?
09:37
MachineMasina translationtraducere nowadaysin zilele de azi is startingpornire to translateTraduceți some sentencespropoziţii here and there.
245
562000
2000
Traducerea automată începe să fie azi folosită pentru propoziții, ici și colo.
09:39
Why can't we use it to translateTraduceți the wholeîntreg WebWeb?
246
564000
2000
De ce nu o putem folosi pentru a traduce întregul Internet?
09:41
Well the problemproblemă with that is that it's not yetinca good enoughdestul
247
566000
2000
Ei bine, problema cu asta e că nu e încă destul de bună
09:43
and it probablyprobabil won'tnu va be for the nextUrmător → 15 to 20 yearsani.
248
568000
2000
și probabil nici nu va fi în următorii 15-20 de ani.
09:45
It makesmărci a lot of mistakesgreșeli.
249
570000
2000
Face o grămadă de greșeli.
09:47
Even when it doesn't make a mistakegreşeală,
250
572000
2000
Și chiar când nu greșește,
09:49
sincede cand it makesmărci so manymulți mistakesgreșeli, you don't know whetherdacă to trustîncredere it or not.
251
574000
3000
de vreme ce face atâtea alte greșeli, nu știi dacă să ai încredere sau nu.
09:52
So let me showspectacol you an exampleexemplu
252
577000
2000
Să vă arăt un exemplu
09:54
of something that was translatedtradus with a machinemaşină.
253
579000
2000
de ceva tradus de calculator.
09:56
ActuallyDe fapt it was a forumForum postpost.
254
581000
2000
E vorba de o discuție pe un forum.
09:58
It was somebodycineva who was tryingîncercat to askcere a questionîntrebare about JavaScriptJavaScript.
255
583000
3000
Era cineva care încerca să pună o întrebare despre JavaScript.
10:01
It was translatedtradus from JapaneseJaponeză into EnglishEngleză.
256
586000
3000
Era tradus din japoneză în engleză.
10:04
So I'll just let you readcitit.
257
589000
2000
Vă las să o citiți.
10:06
This personpersoană startsîncepe apologizingScuze
258
591000
2000
Această persoană începe prin a-și cere scuze
10:08
for the factfapt that it's translatedtradus with a computercomputer.
259
593000
2000
pentru că a făcut traducerea cu un calculator.
10:10
So the nextUrmător → sentenceteză is is going to be the preamblepreambul to the questionîntrebare.
260
595000
3000
Propoziția care urmează va fi un preambul la întrebare.
10:13
So he's just explainingexplicând something.
261
598000
2000
Explică doar ceva.
10:15
RememberAmintiţi-vă, it's a questionîntrebare about JavaScriptJavaScript.
262
600000
3000
Nu uitați, e o întrebare despre JavaScript.
10:19
(TextTextul: At oftende multe ori, the goat-timecapră-timp installinstalare a erroreroare is vomitvoma.)
263
604000
4000
(Text: Adesea, timpul țapului instalează o eroare care e vomă).
10:23
(LaughterRâs)
264
608000
4000
(Râsete)
10:27
Then comesvine the first partparte of the questionîntrebare.
265
612000
3000
Apoi vine prima parte a întrebării.
10:30
(TextTextul: How manymulți timesori like the windvânt, a polepol, and the dragonbalaur?)
266
615000
4000
(Text: De câte ori ca vântul, un stâlp și dragonul?)
10:34
(LaughterRâs)
267
619000
2000
(Râsete)
10:36
Then comesvine my favoritefavorit partparte of the questionîntrebare.
268
621000
3000
Apoi vine partea mea preferată din întrebare.
10:39
(TextTextul: This insultinsultă to father'statăl lui stonespietre?)
269
624000
3000
(Text: Asta insultă pietrele tatălui?)
10:42
(LaughterRâs)
270
627000
2000
(Râsete)
10:44
And then comesvine the endingfinal, whichcare is my favoritefavorit partparte of the wholeîntreg thing.
271
629000
3000
Urmează încheierea, care e partea mea favorită din întreaga poveste.
10:47
(TextTextul: Please apologizescuza for your stupidityprostie. There are a manymulți thank you.)
272
632000
4000
(Text: Vă rog sa vă cereți scuze pentru prostia dvs. Există un multe mulțumiri).
10:51
(LaughterRâs)
273
636000
2000
(Râsete)
10:53
Okay, so computercomputer translationtraducere, not yetinca good enoughdestul.
274
638000
2000
OK, deci traducerea computerizată nu e încă suficient de bună.
10:55
So back to the questionîntrebare.
275
640000
2000
Înapoi la întrebare.
10:57
So we need people to translateTraduceți the wholeîntreg WebWeb.
276
642000
3000
Avem nevoie de oameni care să traducă întregul Internet.
11:00
So now the nextUrmător → questionîntrebare you mayMai have is,
277
645000
2000
Următoarea întrebare pe care ați putea-o avea
11:02
well why can't we just paya plati people to do this?
278
647000
2000
e de nu putem să-i plătim pur și simplu pe oameni pentru asta?
11:04
We could paya plati professionalprofesional languagelimba translatorstraducători to translateTraduceți the wholeîntreg WebWeb.
279
649000
3000
Am putea plăti translatori profesioniști pentru a traduce întregul web.
11:07
We could do that.
280
652000
2000
Am putea face asta.
11:09
UnfortunatelyDin păcate, it would be extremelyextrem expensivescump.
281
654000
2000
Din nefericire, ar fi extrem de costisitor.
11:11
For exampleexemplu, translatingtraducere a tinyminuscul, tinyminuscul fractionfracțiune of the wholeîntreg WebWeb, WikipediaWikipedia,
282
656000
3000
De pildă a traduce o mică, mică parte a web-ului, Wikipedia,
11:14
into one other languagelimba, SpanishSpaniolă.
283
659000
3000
într-o altă limbă, spaniola...
11:17
WikipediaWikipedia existsexistă in SpanishSpaniolă,
284
662000
2000
Wikipedia există și în spaniolă,
11:19
but it's very smallmic comparedcomparativ to the sizemărimea of EnglishEngleză.
285
664000
2000
dar e foarte mică în comparație cu cea în engleză.
11:21
It's about 20 percentla sută of the sizemărimea of EnglishEngleză.
286
666000
2000
E circa 20% din mărimea celei în engleză.
11:23
If we wanted to translateTraduceți the other 80 percentla sută into SpanishSpaniolă,
287
668000
3000
Dacă am vrea să traducem restul de 80% în spaniolă,
11:26
it would costa costat at leastcel mai puţin 50 millionmilion dollarsdolari --
288
671000
2000
ne-ar costa cel puțin 50 de milioane de dolari -
11:28
and this is at even the mostcel mai exploitedexploatate, outsourcingexternalizare countryțară out there.
289
673000
3000
și asta dacă am folosi traducători din cea mai exploatată și ieftină țară din lume.
11:31
So it would be very expensivescump.
290
676000
2000
Deci ar fi foarte costisitor.
11:33
So what we want to do is we want to get 100 millionmilion people
291
678000
2000
Ceea ce vrem să facem e să punem 100 de milioane de oameni
11:35
translatingtraducere the WebWeb into everyfiecare majormajor languagelimba
292
680000
2000
să traducă web-ul în fiecare limbă importantă
11:37
for freegratuit.
293
682000
2000
gratuit.
11:39
Now if this is what you want to do,
294
684000
2000
Daca asta îți propui să faci
11:41
you prettyfrumos quicklyrepede realizerealiza you're going to runalerga into two prettyfrumos bigmare hurdlesobstacole,
295
686000
2000
îți dai seama rapid că te vei ciocni de două piedici destul de mari,
11:43
two bigmare obstaclesobstacole.
296
688000
2000
două mari obstacole.
11:45
The first one is a lacklipsă of bilingualsbilinguals.
297
690000
3000
Prima e lipsa de persoane bilingve.
11:48
So I don't even know
298
693000
2000
Nici măcar nu știu
11:50
if there existsexistă 100 millionmilion people out there usingutilizând the WebWeb
299
695000
3000
dacă există 100 de milioane de oameni care utilizează web-ul
11:53
who are bilingualbilingv enoughdestul to help us translateTraduceți.
300
698000
2000
care să știe destul de bine două limbi pentru a ne ajuta să traducem.
11:55
That's a bigmare problemproblemă.
301
700000
2000
Asta e o mare problemă.
11:57
The other problemproblemă you're going to runalerga into is a lacklipsă of motivationmotivație.
302
702000
2000
Cealaltă problemă de care ne ciocnim e lipsa de motivație.
11:59
How are we going to motivatemotiva people
303
704000
2000
Cum vei motiva oamenii
12:01
to actuallyde fapt translateTraduceți the WebWeb for freegratuit?
304
706000
2000
să traducă gratuit web-ul?
12:03
NormallyÎn mod normal, you have to paya plati people to do this.
305
708000
3000
În mod normal, trebuie să-i plătești pe oameni să facă asta.
12:06
So how are we going to motivatemotiva them to do it for freegratuit?
306
711000
2000
Cum îi vei motiva să lucreze fără bani?
12:08
Now when we were startingpornire to think about this, we were blockedblocat by these two things.
307
713000
3000
Când am început să ne gândim, am fost blocați de aceste două obstacole.
12:11
But then we realizedrealizat, there's actuallyde fapt a way
308
716000
2000
Dar apoi ne-am dat seama că există de fapt o cale
12:13
to solverezolva bothambii these problemsProbleme with the samela fel solutionsoluţie.
309
718000
2000
de a rezolva ambele probleme cu aceeași soluție.
12:15
There's a way to killucide two birdspăsări with one stonepiatră.
310
720000
2000
Există o cale de a împușca doi iepuri deodată.
12:17
And that is to transformtransforma languagelimba translationtraducere
311
722000
3000
Și aceea e de a transforma traducerea
12:20
into something that millionsmilioane of people want to do,
312
725000
3000
în ceva ce milioane de oameni vor să facă,
12:23
and that alsode asemenea helpsajută with the problemproblemă of lacklipsă of bilingualsbilinguals,
313
728000
3000
și asta ajută și rezolvarea problemei lipsei persoanelor bilingve,
12:26
and that is languagelimba educationeducaţie.
314
731000
3000
iar asta e învățarea unei limbi străine.
12:29
So it turnstransformă out that todayastăzi,
315
734000
2000
Aflăm că astăzi
12:31
there are over 1.2 billionmiliard people learningînvăţare a foreignstrăin languagelimba.
316
736000
3000
sunt peste 1,2 miliarde de oameni care învață o limbă străină.
12:34
People really, really want to learnînvăța a foreignstrăin languagelimba.
317
739000
2000
Oameni care vor cu adevărat să învețe o limbă străină.
12:36
And it's not just because they're beingfiind forcedforţat to do so in schoolşcoală.
318
741000
3000
Asta nu se întâmplă pentru că îi forțează cineva la școală.
12:39
For exampleexemplu, in the UnitedMarea StatesStatele alonesingur,
319
744000
2000
De exemplu, doar în Statele Unite,
12:41
there are over fivecinci millionmilion people who have paidplătit over $500
320
746000
2000
sunt peste 5 milioane de oameni care au plătit peste 500 de dolari
12:43
for softwaresoftware-ul to learnînvăța a newnou languagelimba.
321
748000
2000
pentru un software de învățare a unei limbi.
12:45
So people really, really want to learnînvăța a newnou languagelimba.
322
750000
2000
Deci sunt oameni care vor foarte mult să învețe o altă limbă.
12:47
So what we'vene-am been workinglucru on for the last yearan and a halfjumătate is a newnou websitewebsite --
323
752000
3000
În ultimul an și jumătate am lucrat la un nou website -
12:50
it's calleddenumit DuolingoDuolingo --
324
755000
2000
se numește Duolingo -
12:52
where the basicde bază ideaidee is people learnînvăța a newnou languagelimba for freegratuit
325
757000
3000
în care ideea de bază e ca oamenii să învețe gratuit o nouă limbă
12:55
while simultaneouslysimultan translatingtraducere the WebWeb.
326
760000
2000
și în același timp să traducă web-ul.
12:57
And so basicallype scurt they're learningînvăţare by doing.
327
762000
2000
În esență, învață făcând.
12:59
So the way this workslucrări
328
764000
2000
Modul în care funcționează
13:01
is wheneveroricând you're a just a beginnerincepator, we give you very, very simplesimplu sentencespropoziţii.
329
766000
3000
este: atunci când ești doar începător, vă dăm doar propoziții foarte, foarte simple.
13:04
There's, of coursecurs, a lot of very simplesimplu sentencespropoziţii on the WebWeb.
330
769000
2000
Sunt, bineînțeles, o grămadă de propoziții foarte simple pe web.
13:06
We give you very, very simplesimplu sentencespropoziţii
331
771000
2000
Vă dăm propoziții foarte, foarte simple
13:08
alongde-a lungul with what eachfiecare wordcuvânt meansmijloace.
332
773000
2000
și alături ce înseamnă fiecare cuvânt.
13:10
And as you translateTraduceți them, and as you see how other people translateTraduceți them,
333
775000
3000
Și pe măsură ce le traduceți, și vedeți și cum le traduc alții,
13:13
you startstart learningînvăţare the languagelimba.
334
778000
2000
începeți să învățați limba.
13:15
And as you get more and more advancedavansat,
335
780000
2000
Pe măsură ce învățați mai mult,
13:17
we give you more and more complexcomplex sentencespropoziţii to translateTraduceți.
336
782000
2000
vă dăm să traduceți propoziții din ce în ce mai complexe.
13:19
But at all timesori, you're learningînvăţare by doing.
337
784000
2000
Și de fiecare dată, făcând asta, învățați.
13:21
Now the crazynebun thing about this methodmetodă
338
786000
2000
Partea incredibilă a acestei metode
13:23
is that it actuallyde fapt really workslucrări.
339
788000
2000
e că funcționează cu adevărat.
13:25
First of all, people are really, really learningînvăţare a languagelimba.
340
790000
2000
Întâi de toate, oamenii chiar învață o altă limbă.
13:27
We're mostlyMai ales doneTerminat buildingclădire it, and now we're testingTestarea it.
341
792000
2000
Suntem aproape gata cu site-ul, acum îl testăm.
13:29
People really can learnînvăța a languagelimba with it.
342
794000
2000
Oamenii chiar pot învăța o limbă străină cu el.
13:31
And they learnînvăța it about as well as the leadingconducere languagelimba learningînvăţare softwaresoftware-ul.
343
796000
3000
Și o învață aproape la fel de bine ca atunci când ar folosi un software de top.
13:34
So people really do learnînvăța a languagelimba.
344
799000
2000
Deci oamenii chiar învață o limbă străină.
13:36
And not only do they learnînvăța it as well,
345
801000
2000
Și nu doar că o învață,
13:38
but actuallyde fapt it's way more interestinginteresant.
346
803000
2000
dar e și mult mai interesant.
13:40
Because you see with DuolingoDuolingo, people are actuallyde fapt learningînvăţare with realreal contentconţinut.
347
805000
3000
Pentru că, prin Duolingo, oamenii învață pe baza unui conținut real.
13:43
As opposedopus to learningînvăţare with made-upfabricate din materiale sentencespropoziţii,
348
808000
2000
Spre deosebire de învățarea pe bază de propoziții inventate,
13:45
people are learningînvăţare with realreal contentconţinut, whichcare is inherentlyîn mod inerent interestinginteresant.
349
810000
3000
oamenii învață prin conținut autentic, care e implicit interesant.
13:48
So people really do learnînvăța a languagelimba.
350
813000
2000
Oamenii chiar învață o altă limbă.
13:50
But perhapspoate more surprisinglysurprinzător,
351
815000
2000
Dar poate și mai surprinzător e faptul că
13:52
the translationsversuri that we get from people usingutilizând the siteteren,
352
817000
3000
traducerile pe care le primim de la cei care folosesc site-ul
13:55
even thoughdeşi they're just beginnersincepatori,
353
820000
2000
chiar dacă sunt începători,
13:57
the translationsversuri that we get are as accurateprecis as those of professionalprofesional languagelimba translatorstraducători,
354
822000
3000
au aceeași acuratețe ca cele făcute de traducători profesioniști,
14:00
whichcare is very surprisingsurprinzător.
355
825000
2000
ceea ce e foarte surprinzător.
14:02
So let me showspectacol you one exampleexemplu.
356
827000
2000
Să vă arăt un exemplu.
14:04
This is a sentenceteză that was translatedtradus from GermanGermană into EnglishEngleză.
357
829000
2000
Aceasta e o propoziție tradusă din germană în engleză.
14:06
The toptop is the GermanGermană.
358
831000
2000
Cea de sus e germană.
14:08
The middlemijloc is an EnglishEngleză translationtraducere
359
833000
2000
În mijloc e traducerea în engleză
14:10
that was doneTerminat by somebodycineva who was a professionalprofesional EnglishEngleză translatortraducător
360
835000
2000
care a fost făcută de un traducător profesionist
14:12
who we paidplătit 20 centscenți a wordcuvânt for this translationtraducere.
361
837000
2000
pe care l-am plătit cu 20 de cenți pe cuvânt pentru această traducere.
14:14
And the bottomfund is a translationtraducere by usersutilizatori of DuolingoDuolingo,
362
839000
3000
În partea de jos e o traducere făcută de utilizatori de Duolingo,
14:17
nonenici unul of whompe cine knewștiut any GermanGermană
363
842000
2000
niciunul nu știa nici o boabă de germană
14:19
before they starteda început usingutilizând the siteteren.
364
844000
2000
înainte să înceapă să folosească site-ul.
14:21
You can see, it's prettyfrumos much perfectperfect.
365
846000
2000
Puteți vedea, e aproape perfect.
14:23
Now of coursecurs, we playa juca a tricktruc here
366
848000
2000
Firește, folosim un truc aici
14:25
to make the translationsversuri as good as professionalprofesional languagelimba translatorstraducători.
367
850000
2000
pentru a face ca traducerile să fie la fel de bune ca cele profesioniste.
14:27
We combinecombina the translationsversuri of multiplemultiplu beginnersincepatori
368
852000
3000
Combinăm traducerile mai multor începători
14:30
to get the qualitycalitate of a singlesingur professionalprofesional translatortraducător.
369
855000
3000
pentru a obține calitatea unui singur traducător profesionist.
14:33
Now even thoughdeşi we're combiningcombinând the translationsversuri,
370
858000
5000
Și deși combinăm traducerile,
14:38
the siteteren actuallyde fapt can translateTraduceți prettyfrumos fastrapid.
371
863000
2000
site-ul traduce de fapt destul de repede.
14:40
So let me showspectacol you,
372
865000
2000
Să vă arăt:
14:42
this is our estimatesestimări of how fastrapid we could translateTraduceți WikipediaWikipedia
373
867000
2000
aceasta e estimarea noastră despre viteza cu care am putea traduce Wikipedia
14:44
from EnglishEngleză into SpanishSpaniolă.
374
869000
2000
din engleză în spaniolă.
14:46
RememberAmintiţi-vă, this is 50 millionmilion dollars-worthîn valoare de dolari of valuevaloare.
375
871000
3000
Nu uitați, e o treabă care ar costa 50 de milioane de dolari.
14:49
So if we wanted to translateTraduceți WikipediaWikipedia into SpanishSpaniolă,
376
874000
2000
Dacă ne propunem să traducem Wikipedia în spaniolă
14:51
we could do it in fivecinci weekssăptămâni with 100,000 activeactiv usersutilizatori.
377
876000
3000
am putea s-o facem în cinci săptămâni cu 100.000 de utilizatori activi.
14:54
And we could do it in about 80 hoursore with a millionmilion activeactiv usersutilizatori.
378
879000
3000
Și am putea s-o facem în circa 80 de ore cu 1 milion de utilizatori activi.
14:57
SinceDeoarece all the projectsproiecte that my groupgrup has workeda lucrat on so fardeparte have gottenajuns millionsmilioane of usersutilizatori,
379
882000
3000
Cum în toate proiectele la care grupul meu a lucrat au avut milioane de utilizatori,
15:00
we're hopefulplin de speranță that we'llbine be ablecapabil to translateTraduceți
380
885000
2000
avem speranța că vom putea traduce
15:02
extremelyextrem fastrapid with this projectproiect.
381
887000
2000
acest proiect foarte repede.
15:04
Now the thing that I'm mostcel mai excitedexcitat about with DuolingoDuolingo
382
889000
3000
Lucrul care mă entuziasmează cel mai mult legat de Duolingo
15:07
is I think this providesprevede a fairechitabil businessAfaceri modelmodel for languagelimba educationeducaţie.
383
892000
3000
e că sunt convins că oferă un model de afaceri echitabil pentru învățarea limbilor străine.
15:10
So here'saici e the thing:
384
895000
2000
Iată despre ce vorbesc:
15:12
The currentactual businessAfaceri modelmodel for languagelimba educationeducaţie
385
897000
2000
actualul model de afacere pentru învățarea limbilor străine
15:14
is the studentstudent paysplătește,
386
899000
2000
e că studentul plătește,
15:16
and in particularspecial, the studentstudent paysplătește RosettaRosetta StonePiatra 500 dollarsdolari.
387
901000
2000
mai exact plătește 500 de dolari firmei Rosetta Stone.
15:18
(LaughterRâs)
388
903000
2000
(Râsete)
15:20
That's the currentactual businessAfaceri modelmodel.
389
905000
2000
Acesta este modelul de afaceri actual.
15:22
The problemproblemă with this businessAfaceri modelmodel
390
907000
2000
Problema cu acest model de afaceri
15:24
is that 95 percentla sută of the world'slume populationpopulație doesn't have 500 dollarsdolari.
391
909000
3000
e că 95% din populația lumii nu are 500 de dolari.
15:27
So it's extremelyextrem unfairneloiale towardscătre the poorsărac.
392
912000
3000
Deci e foarte incorect față de oamenii nevoiași.
15:30
This is totallyintru totul biasedpărtinitor towardscătre the richbogat.
393
915000
2000
Și îi favorizează pe cei bogați.
15:32
Now see, in DuolingoDuolingo,
394
917000
2000
În ceea ce privește Duolingo,
15:34
because while you learnînvăța
395
919000
2000
pentru că în timp ce înveți
15:36
you're actuallyde fapt creatingcrearea valuevaloare, you're translatingtraducere stuffchestie --
396
921000
3000
creezi de fapt valoare, traducând texte,
15:39
whichcare for exampleexemplu, we could chargeîncărca somebodycineva for translationsversuri.
397
924000
3000
pentru care, de exemplu, am putea plăti pe cineva să facă asta.
15:42
So this is how we could monetizemonedă this.
398
927000
2000
Așa putem monetiza asta.
15:44
SinceDeoarece people are creatingcrearea valuevaloare while they're learningînvăţare,
399
929000
2000
De vreme ce oamenii creează valoare învățând,
15:46
they don't have to paya plati theiral lor moneybani, they paya plati with theiral lor time.
400
931000
3000
nu trebuie să plătească în bani; plătesc oferind timpul lor.
15:49
But the magicalmagic thing here is that they're payingde plată with theiral lor time,
401
934000
3000
Partea minunată aici e că ei plătesc prin timpul lor,
15:52
but that is time that would have had to have been spenta petrecut anywaysoricum
402
937000
2000
un timp care oricum urma să fie folosit
15:54
learningînvăţare the languagelimba.
403
939000
2000
pentru a învăța o limbă.
15:56
So the nicefrumos thing about DuolingoDuolingo is I think it providesprevede a fairechitabil businessAfaceri modelmodel --
404
941000
3000
Partea frumoasă cu Duolingo e, cred eu, că oferă un model de afaceri echitabil,
15:59
one that doesn't discriminatediscriminare againstîmpotriva poorsărac people.
405
944000
2000
unul fără discriminări la adresa oamenilor săraci.
16:01
So here'saici e the siteteren. Thank you.
406
946000
2000
Acesta este site-ul. Mulțumesc.
16:03
(ApplauseAplauze)
407
948000
8000
(Aplauze)
16:11
So here'saici e the siteteren.
408
956000
2000
Acesta este site-ul.
16:13
We haven'tnu au yetinca launcheda lansat,
409
958000
2000
Încă nu l-am lansat,
16:15
but if you go there, you can signsemn up to be partparte of our privateprivat betabeta,
410
960000
3000
dar dacă îl vizitați, vă puteți înregistra pentru versiunea beta,
16:18
whichcare is probablyprobabil going to startstart in about threeTrei or fourpatru weekssăptămâni.
411
963000
2000
care probabil va fi lansată în 3-4 săptămâni.
16:20
We haven'tnu au yetinca launcheda lansat this DuolingoDuolingo.
412
965000
2000
Încă nu am lansat acest Duolingo.
16:22
By the way, I'm the one talkingvorbind here,
413
967000
2000
Apropo, eu sunt cel care v-a povestit toate astea,
16:24
but actuallyde fapt DuolingoDuolingo is the work of a really awesomeminunat teamechipă, some of whompe cine are here.
414
969000
3000
dar de fapt Duolingo e rezultatul muncii unei echipe extraordinare - unii sunt aici, cu noi.
16:27
So thank you.
415
972000
2000
Vă mulțumesc.
16:29
(ApplauseAplauze)
416
974000
4000
(Aplauze)
Translated by Mona Dirtu
Reviewed by Florin Bejgu

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Luis von Ahn - Computer scientist
Luis von Ahn builds systems that combine humans and computers to solve large-scale problems that neither can solve alone.

Why you should listen

Louis von Ahn is an associate professor of Computer Science at Carnegie Mellon University, and he's at the forefront of the crowdsourcing craze. His work takes advantage of the evergrowing Web-connected population to acheive collaboration in unprecedented numbers. His projects aim to leverage the crowd for human good. His company reCAPTCHA, sold to Google in 2009, digitizes human knowledge (books), one word at a time. His new project is Duolingo, which aims to get 100 million people translating the Web in every major language.

More profile about the speaker
Luis von Ahn | Speaker | TED.com