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

Why you should listen

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

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

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

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

Kevin Slavin: How algorithms shape our world

Kevin Slavin: Algoritmaların dünyamızı şekillendirmesi

Filmed:
4,199,898 views

Kevin Slavin'in bizim algoritmalar için dizayn edilmiş ve kontrolü zamanla daha fazla ele aldıkları bir dünyada yaşadığımızı savunmaktadır. TEDGlobal'ın bu sürükleyici konuşmasında, bu kompleks bilgisayar programlarının casusluk taktiktlerini, borsa değerlerini, film senaryolarını ve mimariyi nasıl etkilediğini gösteriyor. Ve altında yatan etkileri kontrol edip anlayamadığımız bir kod yazdığımız konusunda bizi uyarıyor.
- Algoworld expert
Kevin Slavin navigates in the algoworld, the expanding space in our lives that’s determined and run by algorithms. Full bio

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

00:15
This is a photographfotoğraf
0
0
2000
Bu sanatçı Michael Najjar
00:17
by the artistsanatçı MichaelMichael NajjarNajjar,
1
2000
2000
tarafından çekilmiş bir fotoğraf
00:19
and it's realgerçek,
2
4000
2000
ve gerçek,
00:21
in the senseduyu that he wentgitti there to ArgentinaArjantin
3
6000
2000
Arjantine gidip
00:23
to take the photoFotoğraf.
4
8000
2000
fotoğrafı çekme bağlamında.
00:25
But it's alsoAyrıca a fictionkurgu. There's a lot of work that wentgitti into it after that.
5
10000
3000
Ama aynı zamanda bir kurgu. Ondan sonra üzerinde oldukça fazla zaman harcandı.
00:28
And what he's donetamam
6
13000
2000
Ve yaptığı şey
00:30
is he's actuallyaslında reshapedyeniden şekillenen, digitallydijital olarak,
7
15000
2000
dağın çevre çizgisinin tamamını
00:32
all of the contourskontür of the mountainsdağlar
8
17000
2000
Dow Jones'un borsa endeksinin iniş çıkışına göre
00:34
to followtakip et the vicissitudesiniş çıkışlar of the DowDow JonesJones indexindeks.
9
19000
3000
tekrar şekillendirdi.
00:37
So what you see,
10
22000
2000
Yani gördüğünüz şey,
00:39
that precipiceuçurumun, that highyüksek precipiceuçurumun with the valleyvadi,
11
24000
2000
o uçurum, o vadili yüksek uçurum,
00:41
is the 2008 financialmali crisiskriz.
12
26000
2000
2008 ekonomik krizi.
00:43
The photoFotoğraf was madeyapılmış
13
28000
2000
Bu fotoğraf
00:45
when we were deepderin in the valleyvadi over there.
14
30000
2000
biz o vadinin oldukça derinlerindeyken yapıldı.
00:47
I don't know where we are now.
15
32000
2000
Ve şu an neredeyiz bilmiyorum.
00:49
This is the HangAsmak SengSeng indexindeks
16
34000
2000
Bu Hang Seng'in
00:51
for HongHong KongKong.
17
36000
2000
Hong Kong endeksi.
00:53
And similarbenzer topographytopografya.
18
38000
2000
Benzer bir topoğrafya.
00:55
I wondermerak etmek why.
19
40000
2000
Neden bilmiyorum.
00:57
And this is artSanat. This is metaphormecaz.
20
42000
3000
Ve bu sanat. Bu metafor.
01:00
But I think the pointpuan is
21
45000
2000
Ama bence asıl nokta
01:02
that this is metaphormecaz with teethdiş,
22
47000
2000
bu dişli bir metafor.
01:04
and it's with those teethdiş that I want to proposeteklif etmek, önermek todaybugün
23
49000
3000
Ve bu dişlerle önermeye çalıştığım şey
01:07
that we rethinkyeniden düşünmek a little bitbit
24
52000
2000
bizim çağdaş matematiğin rolü hakkında
01:09
about the rolerol of contemporaryçağdaş mathmatematik --
25
54000
3000
tekrar bir düşünmemizdir
01:12
not just financialmali mathmatematik, but mathmatematik in generalgenel.
26
57000
3000
sadece finansal matematiği değil, matematiğin tamamını.
01:15
That its transitiongeçiş
27
60000
2000
Dünyadan çıkarıp elde ettiğimiz bir şeyden
01:17
from beingolmak something that we extractözüt and derivetüretmek from the worldDünya
28
62000
3000
aslında ona şekil veren,
01:20
to something that actuallyaslında startsbaşlar to shapeşekil it --
29
65000
3000
çevremizi ve içimizdeki dünyayı değiştiren
01:23
the worldDünya around us and the worldDünya insideiçeride us.
30
68000
3000
bir şeye dönüşmesini.
01:26
And it's specificallyözellikle algorithmsalgoritmalar,
31
71000
2000
Ve spesifik olarak algoritmalar,
01:28
whichhangi are basicallytemel olarak the mathmatematik
32
73000
2000
temelde bilgisayarların
01:30
that computersbilgisayarlar use to decidekarar ver stuffşey.
33
75000
3000
bir şeylere karar verme matematiğidir.
01:33
They acquirekazanmak the sensibilityduyarlılık of truthhakikat
34
78000
2000
Gerçeğin hassaslığını edinirler,
01:35
because they repeattekrar et over and over again,
35
80000
2000
çünkü üst üste tekrar ederler.
01:37
and they ossifyfiilini and calcifycalcify,
36
82000
3000
Ve kemikleşirler, kireçlenirler
01:40
and they becomeolmak realgerçek.
37
85000
2000
ve gerçek olurlar.
01:42
And I was thinkingdüşünme about this, of all placesyerler,
38
87000
3000
Ve bunun hakkında düşünüyordum, bütün mekanlardan,
01:45
on a transatlantictransatlantik flightuçuş a coupleçift of yearsyıl agoönce,
39
90000
3000
birkaç yıl önce bir trasnatlantik uçuştayken,
01:48
because I happenedolmuş to be seatedoturmuş
40
93000
2000
çünkü tesadüfen benim yaşlarımda
01:50
nextSonraki to a HungarianMacarca physicistfizikçi about my ageyaş
41
95000
2000
Macar bir fizikçinin yanına oturdum
01:52
and we were talkingkonuşma
42
97000
2000
ve Soğuk Savaş sırasında hayatın
01:54
about what life was like duringsırasında the ColdSoğuk WarSavaş
43
99000
2000
Macar fizikçiler için nasıl olduğuna
01:56
for physicistsfizikçiler in HungaryMacaristan.
44
101000
2000
dair konuşuyorduk.
01:58
And I said, "So what were you doing?"
45
103000
2000
Ve ben, "Ee ne yapıyordun?" dedim
02:00
And he said, "Well we were mostlyçoğunlukla breakingkırma stealthİhraç Stealth."
46
105000
2000
Ve o, "Yani çoğunlukla görünmezliği kırmaya çalışıyoduk."
02:02
And I said, "That's a good job. That's interestingilginç.
47
107000
2000
ve ben "Çok iyi iş. İlginç
02:04
How does that work?"
48
109000
2000
Nasıl çalışıyor?"
02:06
And to understandanlama that,
49
111000
2000
Ve bunu anlamak için,
02:08
you have to understandanlama a little bitbit about how stealthİhraç Stealth worksEserleri.
50
113000
3000
görünmezliğin nasıl çalıştığını anlamanız gerekiyordu.
02:11
And so -- this is an over-simplificationaşırı basitleştirme --
51
116000
3000
Ve yani -- bu aşırı bir basite indirgeme --
02:14
but basicallytemel olarak, it's not like
52
119000
2000
ama aslında, gökyüzündeki 156 tonluk bir çeliği
02:16
you can just passpas a radarradar signalişaret
53
121000
2000
radar sinyaline hiç gözükmeden
02:18
right throughvasitasiyla 156 tonston of steelçelik in the skygökyüzü.
54
123000
3000
geçirmek değil.
02:21
It's not just going to disappearkaybolmak.
55
126000
3000
Birden yok olmayacak tabii.
02:24
But if you can take this bigbüyük, massivemasif thing,
56
129000
3000
Ama bu büyük, koca nesneyi alıp
02:27
and you could turndönüş it into
57
132000
3000
daha küçük bir şeye
02:30
a millionmilyon little things --
58
135000
2000
dönüştürebilirsen --
02:32
something like a flockakın of birdskuşlar --
59
137000
2000
bir kuş sürüsü gibi --
02:34
well then the radarradar that's looking for that
60
139000
2000
işte şimdi onu arayan radarın
02:36
has to be ableyapabilmek to see
61
141000
2000
gökyüzündeki bütün kuş sürülerini
02:38
everyher flockakın of birdskuşlar in the skygökyüzü.
62
143000
2000
görebilmesi gerekecek.
02:40
And if you're a radarradar, that's a really badkötü job.
63
145000
4000
Ve bir radarsan, bu gerçekten kötü bir iş.
02:44
And he said, "Yeah." He said, "But that's if you're a radarradar.
64
149000
3000
Ve "Evet." dedi, "Ama eğer bir radarsan.
02:47
So we didn't use a radarradar;
65
152000
2000
Bu yüzden biz de radar kullanmadık;
02:49
we builtinşa edilmiş a blacksiyah boxkutu that was looking for electricalelektrik signalssinyalleri,
66
154000
3000
Elektrik sinyallerine, elektronik kominikasyona bakan
02:52
electronicelektronik communicationiletişim.
67
157000
3000
bir kara kutu yaptık.
02:55
And wheneverher ne zaman we saw a flockakın of birdskuşlar that had electronicelektronik communicationiletişim,
68
160000
3000
Ve ne zaman elektronik kominikasyonu olan bir kuş sürüsü görsek,
02:58
we thought, 'Probably' Muhtemelen has something to do with the AmericansAmerikalılar.'"
69
163000
3000
bunun Amerikalılarla bir ilgisi var diye düşündük."
03:01
And I said, "Yeah.
70
166000
2000
Ve ben "Tamam.
03:03
That's good.
71
168000
2000
Çok iyi.
03:05
So you've effectivelyetkili bir şekilde negatedetkisiz
72
170000
2000
Böylece 60 yıllık bir havacılık araştırmasını
03:07
60 yearsyıl of aeronauticAeronautic researchAraştırma.
73
172000
2000
efektif bir şekilde etkisiz hale getirdiniz.
03:09
What's your actdavranmak two?
74
174000
2000
İkinci perde nedir?
03:11
What do you do when you growbüyümek up?"
75
176000
2000
Büyüyünce ne yapıyorsun?"
03:13
And he said,
76
178000
2000
Ve dedi ki,
03:15
"Well, financialmali servicesHizmetler."
77
180000
2000
"Ee, finansal servisler."
03:17
And I said, "Oh."
78
182000
2000
"Aa" dedim.
03:19
Because those had been in the newshaber latelyson zamanlarda.
79
184000
3000
Çünkü bunlar yakın zamanda haberlerdeydi.
03:22
And I said, "How does that work?"
80
187000
2000
"O nasıl çalışıyor?" dedim.
03:24
And he said, "Well there's 2,000 physicistsfizikçiler on WallDuvar StreetSokak now,
81
189000
2000
"Yani şu anda Wall Street'te 2,000 fizikçi var." dedi
03:26
and I'm one of them."
82
191000
2000
"Ve ben onlardan biriyim."
03:28
And I said, "What's the blacksiyah boxkutu for WallDuvar StreetSokak?"
83
193000
3000
dedim ki "Wall Street'in kara kutusu nedir?"
03:31
And he said, "It's funnykomik you asksormak that,
84
196000
2000
ve dedi ki "Bunu sorman komik oldu,
03:33
because it's actuallyaslında calleddenilen blacksiyah boxkutu tradingticari.
85
198000
3000
çünkü buna aslında kara kutu ticareti deniliyior.
03:36
And it's alsoAyrıca sometimesara sıra calleddenilen algoAlgo tradingticari,
86
201000
2000
Ve bazen de algo ticareti.
03:38
algorithmicalgoritmik tradingticari."
87
203000
3000
algoritmik ticaret."
03:41
And algorithmicalgoritmik tradingticari evolvedgelişti in partBölüm
88
206000
3000
Ve algoritmik ticaret bir tarafta gelişti
03:44
because institutionalkurumsal traderstüccarlar have the sameaynı problemssorunlar
89
209000
3000
çünkü kurumsal ticaretlere uğraşanlar
03:47
that the UnitedAmerika StatesBirleşik AirHava ForceKuvvet had,
90
212000
3000
Birleşik Devletler Hava Kuvvetleri ile aynı sorunlarla karşılaştılar,
03:50
whichhangi is that they're movinghareketli these positionspozisyonları --
91
215000
3000
bu da haraket ettikleri pozisyonlar arasında --
03:53
whetherolup olmadığını it's ProctorProctor & GambleKumar or AccentureAccenture, whateverher neyse --
92
218000
2000
Proctor & Gamble, Accenture veya herhangi birşey olması farketmeden --
03:55
they're movinghareketli a millionmilyon shareshisseleri of something
93
220000
2000
bir şeyin bir milyon hissesini hareket ettirir gibi
03:57
throughvasitasiyla the marketpazar.
94
222000
2000
borsada hareket ettirmeleri.
03:59
And if they do that all at oncebir Zamanlar,
95
224000
2000
Hepsini bir seferde yaparlarsa,
04:01
it's like playingoynama pokerPoker and going all in right away.
96
226000
2000
pokere başlar başlamaz 'all-in' yapmak gibi bir şey olur.
04:03
You just tipbahşiş your handel.
97
228000
2000
Siz sadece elini kıpırdat.
04:05
And so they have to find a way --
98
230000
2000
Ve böylece bir yol bulmak zorunda kalıyolar --
04:07
and they use algorithmsalgoritmalar to do this --
99
232000
2000
ve bunun için algoritmaları kullanıyorlar --
04:09
to breakkırılma up that bigbüyük thing
100
234000
2000
büyük olan şeyi
04:11
into a millionmilyon little transactionshareketleri.
101
236000
2000
milyonlarca küçük işleme bölmek için.
04:13
And the magicsihirli and the horrorkorku of that
102
238000
2000
Ve bunun büyüleyici ve korkutucu tarafı,
04:15
is that the sameaynı mathmatematik
103
240000
2000
büyük şeyi milyonlarca küçük
04:17
that you use to breakkırılma up the bigbüyük thing
104
242000
2000
parçaya ayırmak için
04:19
into a millionmilyon little things
105
244000
2000
kullanılan matematiğin aynısı
04:21
can be used to find a millionmilyon little things
106
246000
2000
milyonlarca küçük parça bulup,
04:23
and sewdikmek them back togetherbirlikte
107
248000
2000
birbirine geri bağlayıp,
04:25
and figureşekil out what's actuallyaslında happeningolay in the marketpazar.
108
250000
2000
borsada ne olup bittiğini anlamakta kullanılıyor.
04:27
So if you need to have some imagegörüntü
109
252000
2000
Yani şu an borsada neler olduğuna dair
04:29
of what's happeningolay in the stockStok marketpazar right now,
110
254000
3000
kafanızda bir imaj oluşturmanız gerekirse,
04:32
what you can pictureresim is a bunchDemet of algorithmsalgoritmalar
111
257000
2000
düşünebileceğiniz şey, esasen saklanmaya programlanmış
04:34
that are basicallytemel olarak programmedprogramlanmış to hidesaklamak,
112
259000
3000
bir grup algoritma
04:37
and a bunchDemet of algorithmsalgoritmalar that are programmedprogramlanmış to go find them and actdavranmak.
113
262000
3000
ve bunları bulup harekete geçen başka bir grup algoritma.
04:40
And all of that's great, and it's fine.
114
265000
3000
Ve bunların hepsi çok iyi ve hoş.
04:43
And that's 70 percentyüzde
115
268000
2000
Ve bu Birleşik Devletler borsasının
04:45
of the UnitedAmerika StatesBirleşik stockStok marketpazar,
116
270000
2000
yüzde 70'i,
04:47
70 percentyüzde of the operatingişletme systemsistem
117
272000
2000
eskiden emeklilik maaşı,
04:49
formerlyeskiden knownbilinen as your pensionemeklilik,
118
274000
3000
mortgage olarak bilinen
04:52
your mortgageipotek.
119
277000
3000
işletim sisteminin yüzde 70'i.
04:55
And what could go wrongyanlış?
120
280000
2000
Ve ne ters gidebilir ki?
04:57
What could go wrongyanlış
121
282000
2000
Neyin ters gidebileceği,
04:59
is that a yearyıl agoönce,
122
284000
2000
bir yıl önce
05:01
ninedokuz percentyüzde of the entiretüm marketpazar just disappearskaybolur in fivebeş minutesdakika,
123
286000
3000
bütün piyasanın yüzde 9'unun sadece 5 dakika içinde yok olmasıyla görüldü.
05:04
and they calleddenilen it the FlashFlash CrashCrash of 2:45.
124
289000
3000
Ve buna 2:45'in flaş kazası adını verdiler.
05:07
All of a suddenani, ninedokuz percentyüzde just goesgider away,
125
292000
3000
Ve aniden, yüzde 9 kaybolur gider,
05:10
and nobodykimse to this day
126
295000
2000
ve bugüne kadar kimse
05:12
can even agreeanlaşmak on what happenedolmuş
127
297000
2000
neler olup bittiğine dair hemfikir olamamış
05:14
because nobodykimse ordereddüzenli it, nobodykimse askeddiye sordu for it.
128
299000
3000
çünkü kimse böyle bir şeyi buyurmamış veya istememişti.
05:17
NobodyKimse had any controlkontrol over what was actuallyaslında happeningolay.
129
302000
3000
Kimse aslında neler olduğuna dair bir kontrole sahip değildi.
05:20
All they had
130
305000
2000
Ellerinde tek olan
05:22
was just a monitorizlemek in frontön of them
131
307000
2000
önlerinde, üzerinde numaralar olan
05:24
that had the numberssayılar on it
132
309000
2000
bir monitör
05:26
and just a redkırmızı buttondüğme
133
311000
2000
ve 'Dur' yazan
05:28
that said, "Stop."
134
313000
2000
kırmızı bir düğmeydi.
05:30
And that's the thing,
135
315000
2000
Ve olay bu.
05:32
is that we're writingyazı things,
136
317000
2000
Birşeyler yazıyoruz,
05:34
we're writingyazı these things that we can no longeruzun readokumak.
137
319000
3000
artık okuyamayacağımız birşeyler yazıyoruz.
05:37
And we'vebiz ettik renderedRender something
138
322000
2000
Ve biz bir şeyi
05:39
illegibleokunaksız,
139
324000
2000
okunaksız hale getirdik.
05:41
and we'vebiz ettik lostkayıp the senseduyu
140
326000
3000
Ve bu yarattığımız dünyada
05:44
of what's actuallyaslında happeningolay
141
329000
2000
gerçekten neler olup bittiğini
05:46
in this worldDünya that we'vebiz ettik madeyapılmış.
142
331000
2000
tamamen kaybettik.
05:48
And we're startingbaşlangıç to make our way.
143
333000
2000
Ve yolumuzu açmaya başlıyoruz.
05:50
There's a companyşirket in BostonBoston calleddenilen NanexEttikleri,
144
335000
3000
Boston'da matematik, sihir
05:53
and they use mathmatematik and magicsihirli
145
338000
2000
ve kimbilir ne kullanan
05:55
and I don't know what,
146
340000
2000
Nanex adlı bir firma var
05:57
and they reachulaşmak into all the marketpazar dataveri
147
342000
2000
ve onlar bütün borsa verilerine uzanıp
05:59
and they find, actuallyaslında sometimesara sıra, some of these algorithmsalgoritmalar.
148
344000
3000
bazen gerçekten bu algoritmalardan bazılarını buluyorlar.
06:02
And when they find them they pullÇek them out
149
347000
3000
Ve buldukları zaman onları çıkarıp,
06:05
and they pintoplu iğne them to the wallduvar like butterfliesKelebekler.
150
350000
3000
kelebek gibi duvara iğneliyorlar.
06:08
And they do what we'vebiz ettik always donetamam
151
353000
2000
Ve onlar bizim hep,
06:10
when confrontedkarşı karşıya with hugeKocaman amountsmiktarlar of dataveri that we don't understandanlama --
152
355000
3000
anlayamadığımız büyük miktarlarda verilerle karşılaştığımızdaki gibi yapıyorlar --
06:13
whichhangi is that they give them a nameisim
153
358000
2000
onlara bir isim
06:15
and a storyÖykü.
154
360000
2000
ve hikaye veriyorlar.
06:17
So this is one that they foundbulunan,
155
362000
2000
İşte bu,
06:19
they calleddenilen the KnifeBıçak,
156
364000
4000
'Bıçak' ,
06:23
the CarnivalKarnaval,
157
368000
2000
'Karnaval' ,
06:25
the BostonBoston ShufflerShuffler,
158
370000
4000
'Boston Karıştırıcısı' ,
06:29
TwilightAlacakaranlık.
159
374000
2000
'Alacakaranlık' adını verdiklerinden biri.
06:31
And the gagGAG is
160
376000
2000
Ve işin esprisi
06:33
that, of coursekurs, these aren'tdeğil just runningkoşu throughvasitasiyla the marketpazar.
161
378000
3000
tabii ki sadece borsada ilerlemiyolar.
06:36
You can find these kindsçeşit of things whereverher nerede you look,
162
381000
3000
Bunlara nasıl bakmayı öğrendikten sonra,
06:39
oncebir Zamanlar you learnöğrenmek how to look for them.
163
384000
2000
baktığınız herhangi bir yerde bulabilirsiniz.
06:41
You can find it here: this bookkitap about fliessinekler
164
386000
3000
Amazon'dan baktığınız
06:44
that you mayMayıs ayı have been looking at on AmazonAmazon.
165
389000
2000
sinekler hakkında bir kitapta bulabilirsiniz.
06:46
You mayMayıs ayı have noticedfark it
166
391000
2000
Farketmiş olabilirsiniz
06:48
when its pricefiyat startedbaşladı at 1.7 millionmilyon dollarsdolar.
167
393000
2000
fiyatı 1.7 milyon dolarlardayken.
06:50
It's out of printbaskı -- still ...
168
395000
2000
Baskısı tükenmiş -- ama hala ...
06:52
(LaughterKahkaha)
169
397000
2000
(Kahkaha)
06:54
If you had boughtsatın it at 1.7, it would have been a bargainpazarlık.
170
399000
3000
1.7'ye aldıysanız, ucuza kapatmış olurdunuz.
06:57
A fewaz hourssaatler latersonra, it had gonegitmiş up
171
402000
2000
Birkaç saat sonra,
06:59
to 23.6 millionmilyon dollarsdolar,
172
404000
2000
kargo ve teslimat dahil
07:01
plusartı shippingNakliye and handlingkullanma.
173
406000
2000
23.6 milyon dolar olurdu.
07:03
And the questionsoru is:
174
408000
2000
Ve soru şu ki:
07:05
NobodyKimse was buyingalış or sellingsatış anything; what was happeningolay?
175
410000
2000
Hiçkimse bir şey alıp satmıyor, neler oluyor?
07:07
And you see this behaviordavranış on AmazonAmazon
176
412000
2000
Ve Amazon'da gördüğünüz bu tutumu
07:09
as surelyelbette as you see it on WallDuvar StreetSokak.
177
414000
2000
kesinlikle Wall Street'te de görebilirsiniz.
07:11
And when you see this kindtür of behaviordavranış,
178
416000
2000
Ve bu tutumu görünce,
07:13
what you see is the evidencekanıt
179
418000
2000
karşınıza çıkan şey
07:15
of algorithmsalgoritmalar in conflictfikir ayrılığı,
180
420000
2000
çelişen algoritmaların,
07:17
algorithmsalgoritmalar lockedkilitli in loopsdöngüler with eachher other,
181
422000
2000
birbiri içinde döngülere kitlenen algoritmaların kanıtıdır.
07:19
withoutolmadan any humaninsan oversightgözetim,
182
424000
2000
Herhangi bir insan gözetimi olmadan,
07:21
withoutolmadan any adultyetişkin supervisiongözetim
183
426000
3000
herhangi bir yetişkin denetimi olmadan
07:24
to say, "ActuallyAslında, 1.7 millionmilyon is plentybol."
184
429000
3000
"Aslında, 1.7 milyon oldukça fazla." demek için.
07:27
(LaughterKahkaha)
185
432000
3000
(Kahkaha)
07:30
And as with AmazonAmazon, so it is with NetflixNetflix.
186
435000
3000
Ve Amazon'da olduğu gibi Netflix'te de öyle.
07:33
And so NetflixNetflix has gonegitmiş throughvasitasiyla
187
438000
2000
Netflix yıllar boyunca
07:35
severalbirkaç differentfarklı algorithmsalgoritmalar over the yearsyıl.
188
440000
2000
birkaç değişik algoritmalardan geçmiştir.
07:37
They startedbaşladı with CinematchCinematch, and they'veonlar ettik trieddenenmiş a bunchDemet of othersdiğerleri --
189
442000
3000
Cinematch ile başlayıp, bir takım diğerlerinde de denemişlerdir.
07:40
there's DinosaurDinozor PlanetGezegen; there's GravityYerçekimi.
190
445000
2000
'Dinozor Gezegeni' var, 'Yerçekimi' var.
07:42
They're usingkullanma PragmaticPragmatik ChaosKaos now.
191
447000
2000
Şu an 'Pragmatik Kaos' u kullanıyolar.
07:44
PragmaticPragmatik ChaosKaos is, like all of NetflixNetflix algorithmsalgoritmalar,
192
449000
2000
'Pragmatik Kaos' diğer Netflix algoritmaları gibi
07:46
tryingçalışıyor to do the sameaynı thing.
193
451000
2000
aynı şeyi yapmaya çalışıyor.
07:48
It's tryingçalışıyor to get a graspkavramak on you,
194
453000
2000
Sizi, insan kafatası içindeki yazılımı
07:50
on the firmwarefirmware insideiçeride the humaninsan skullkafatası,
195
455000
2000
kavramaya çalışıyor
07:52
so that it can recommendtavsiye etmek what moviefilm
196
457000
2000
böylece bundan sonra
07:54
you mightbelki want to watch nextSonraki --
197
459000
2000
hangi filmi izlemek isteyebileceğinizi öneriyor --
07:56
whichhangi is a very, very difficultzor problemsorun.
198
461000
3000
ki bu da çok çok zor bir problem.
07:59
But the difficultyzorluk of the problemsorun
199
464000
2000
Ama bu problemin zorluğu
08:01
and the factgerçek that we don't really quiteoldukça have it down,
200
466000
3000
ve aktif bir şekilde bunun farkında olmamamız,
08:04
it doesn't take away
201
469000
2000
'Pragmatik Kaos' un
08:06
from the effectsetkileri PragmaticPragmatik ChaosKaos has.
202
471000
2000
sahip olduğu etkileri değiştirmiyor.
08:08
PragmaticPragmatik ChaosKaos, like all NetflixNetflix algorithmsalgoritmalar,
203
473000
3000
Diğer bütün Netflix algoritmaları gibi, 'Pragmatik Kaos' da
08:11
determinesbelirleyen, in the endson,
204
476000
2000
sonunda
08:13
60 percentyüzde
205
478000
2000
kiralanan filmlerin
08:15
of what moviesfilmler endson up beingolmak rentedkiralanmış.
206
480000
2000
yüzde 60'ını belirliyor.
08:17
So one pieceparça of codekod
207
482000
2000
Yani sizin hakkınızda bir fikre sahip olan,
08:19
with one ideaFikir about you
208
484000
3000
bir parça kod
08:22
is responsiblesorumluluk sahibi for 60 percentyüzde of those moviesfilmler.
209
487000
3000
bu filmlerin %60ından sorumlu.
08:25
But what if you could rateoran those moviesfilmler
210
490000
2000
Ama eğer bu filmleri yapılmadan önce
08:27
before they get madeyapılmış?
211
492000
2000
değerlendirebilseydiniz?
08:29
Wouldn'tOlmaz that be handykullanışlı?
212
494000
2000
Bu çok işe yaramaz mıydı?
08:31
Well, a fewaz dataveri scientistsBilim adamları from the U.K. are in HollywoodHollywood,
213
496000
3000
Birleşik Krallık'tan birkaç veri bilimcisi Hollywood'da
08:34
and they have "storyÖykü algorithmsalgoritmalar" --
214
499000
2000
ve hikaye algoritmalarına sahipler --
08:36
a companyşirket calleddenilen EpagogixEpagogix.
215
501000
2000
Epagogix adında bir firma.
08:38
And you can runkoş your scriptkomut dosyası throughvasitasiyla there,
216
503000
3000
Ve siz senaryonuzu buradan geçirebiliyorsunuz
08:41
and they can tell you, quantifiablyquantifiably,
217
506000
2000
ve onlar size, ölçülebilir bir şekilde,
08:43
that that's a 30 millionmilyon dollardolar moviefilm
218
508000
2000
bu 30 milyon dolarlık bir film
08:45
or a 200 millionmilyon dollardolar moviefilm.
219
510000
2000
veya 200 milyon dolarlık bir film diyebiliyorlar.
08:47
And the thing is, is that this isn't GoogleGoogle.
220
512000
2000
Ve bunun olayı, bu şey Google değil.
08:49
This isn't informationbilgi.
221
514000
2000
Bu enformasyon değil.
08:51
These aren'tdeğil financialmali statsistatistikleri; this is culturekültür.
222
516000
2000
Bunlar finansal değerler değil; bu kültür.
08:53
And what you see here,
223
518000
2000
Ve burada gördüğünüz şey,
08:55
or what you don't really see normallynormalde,
224
520000
2000
veya normalde görmediğiniz,
08:57
is that these are the physicsfizik of culturekültür.
225
522000
4000
bunların, kültürün fiziği olduğu.
09:01
And if these algorithmsalgoritmalar,
226
526000
2000
Ve eğer bu algoritmalar,
09:03
like the algorithmsalgoritmalar on WallDuvar StreetSokak,
227
528000
2000
Wall Street'tekiler gibi,
09:05
just crashedçöktü one day and wentgitti awryters,
228
530000
3000
bir günde çökse ve ters gitseydi,
09:08
how would we know?
229
533000
2000
nasıl görünebileceğini
09:10
What would it look like?
230
535000
2000
nereden bilebilirdik?
09:12
And they're in your houseev. They're in your houseev.
231
537000
3000
Ve bunlar sizin evinizin içindeler. Evinizin içindeler.
09:15
These are two algorithmsalgoritmalar competingrakip for your livingyaşam roomoda.
232
540000
2000
Oturma odanız için yarışan bu iki algoritma.
09:17
These are two differentfarklı cleaningtemizlik robotsrobotlar
233
542000
2000
Bunlar temizlik hakkında oldukça farklı fikirleri olan,
09:19
that have very differentfarklı ideasfikirler about what cleantemiz meansanlamına geliyor.
234
544000
3000
iki farklı temizlik robotu.
09:22
And you can see it
235
547000
2000
Ve eğer yavaşlatır ve üstlerine ışık takarsanız,
09:24
if you slowyavaş it down and attachiliştirmek lightsışıklar to them,
236
549000
3000
bunu görebilirsiniz.
09:27
and they're sortçeşit of like secretgizli architectsmimarlar in your bedroomyatak odası.
237
552000
3000
Ve onlar yatak odanızdaki gizli mimarlar gibilerdir.
09:30
And the ideaFikir that architecturemimari itselfkendisi
238
555000
3000
Ve mimarlığın kendisinin, bir şekilde algoritmik optimizasyonun
09:33
is somehowbir şekilde subjectkonu to algorithmicalgoritmik optimizationEn iyi duruma getirme
239
558000
2000
bir konusu olduğu fikrine
09:35
is not far-fetchedzoraki.
240
560000
2000
inanmak güç değil.
09:37
It's super-realSüper gerçek and it's happeningolay around you.
241
562000
3000
Bu süper gerçek ve etrafınızda olup bitiyor.
09:40
You feel it mostçoğu
242
565000
2000
Bunu en çok
09:42
when you're in a sealedkapalı metalmetal boxkutu,
243
567000
2000
kapalı metal bir kutunun,
09:44
a new-styleYeni stil elevatorAsansör;
244
569000
2000
bir yeni-stil asansörün içindeyken hissediyorsunuz.
09:46
they're calleddenilen destination-controlhedef-kontrol elevatorsasansörler.
245
571000
2000
Bunlara istikamet kontrol asansörleri deniyor.
09:48
These are the onesolanlar where you have to pressbasın what floorzemin you're going to go to
246
573000
3000
Bunlar, asansöre binmeden önce gideceğiniz katın düğmesine
09:51
before you get in the elevatorAsansör.
247
576000
2000
bastığınız asansörler.
09:53
And it useskullanımları what's calleddenilen a bin-packingbin-ambalaj algorithmalgoritma.
248
578000
2000
Ve bunlar 'bin paketleme algoritması' adında bir şey kullanıyorlar.
09:55
So noneYok of this mishegasserseri
249
580000
2000
Yani bu herkesin istediği kabine
09:57
of lettingicar everybodyherkes go into whateverher neyse cararaba they want.
250
582000
2000
girmesine izin verildiği bir çılgınlık değil.
09:59
EverybodyHerkes who wants to go to the 10thinci floorzemin goesgider into cararaba two,
251
584000
2000
10.kata gitmek isteyer herkes iki numaralı kabine,
10:01
and everybodyherkes who wants to go to the thirdüçüncü floorzemin goesgider into cararaba fivebeş.
252
586000
3000
ve 3.kata gitmek isteyen herkes beş numaralı kabine giriyor.
10:04
And the problemsorun with that
253
589000
2000
Ve buradaki problem
10:06
is that people freakanormal out.
254
591000
2000
insanlar çıldırıyor.
10:08
People panicPanik.
255
593000
2000
İnsanlar panikliyor.
10:10
And you see why. You see why.
256
595000
2000
Ve neden olduğunu görüyorsunuz. Neden görüyorsunuz.
10:12
It's because the elevatorAsansör
257
597000
2000
Çünkü asansör
10:14
is missingeksik some importantönemli instrumentationaraçları, like the buttonsdüğmeleri.
258
599000
3000
bazı önemli parçalara sahip değil, düğmeler gibi.
10:17
(LaughterKahkaha)
259
602000
2000
(Kahkaha)
10:19
Like the things that people use.
260
604000
2000
İnsanların kullandığı türden şeyler.
10:21
All it has
261
606000
2000
Sadece sahip olduğu şey
10:23
is just the numbernumara that moveshamle up or down
262
608000
3000
yukarı aşağı ilerleyen bir numara
10:26
and that redkırmızı buttondüğme that saysdiyor, "Stop."
263
611000
3000
ve üstüne 'Dur.' yazan bir kırmızı tuş.
10:29
And this is what we're designingtasarım for.
264
614000
3000
Ve işte bu yüzden dizayn ediyoruz.
10:32
We're designingtasarım
265
617000
2000
Bu makine diyalekti için
10:34
for this machinemakine dialectlehçesi.
266
619000
2000
dizayn ediyoruz.
10:36
And how faruzak can you take that? How faruzak can you take it?
267
621000
3000
Ve bunu nekadar ileriye götürebilirsiniz? Neden ileri götürebilirsiniz?
10:39
You can take it really, really faruzak.
268
624000
2000
Gerçekten, gerçekten fazla ileri götürebilirsiniz.
10:41
So let me take it back to WallDuvar StreetSokak.
269
626000
3000
Wall Street'e geri getirmeme izin verin.
10:45
Because the algorithmsalgoritmalar of WallDuvar StreetSokak
270
630000
2000
Çünkü Wall Street algoritmaları
10:47
are dependentbağımlı on one qualitykalite aboveyukarıdaki all elsebaşka,
271
632000
3000
herşeyin üstünde tek bir özelliğe bağlılar,
10:50
whichhangi is speedhız.
272
635000
2000
hıza.
10:52
And they operateişletmek on millisecondsmilisaniye and microsecondsmikrosaniye.
273
637000
3000
Milisaniyeler ve mikrosaniyeler hızında çalışıyorlar.
10:55
And just to give you a senseduyu of what microsecondsmikrosaniye are,
274
640000
2000
Ve mikrosaniyeler hakkında bir fikir edinmeniz için
10:57
it takes you 500,000 microsecondsmikrosaniye
275
642000
2000
mouse'a tıklamanızın
10:59
just to clicktık a mousefare.
276
644000
2000
500,000 mikrosaniye sürdüğünü söyleyebilirim.
11:01
But if you're a WallDuvar StreetSokak algorithmalgoritma
277
646000
2000
Ama bir Wall Street algoritmasıysanız,
11:03
and you're fivebeş microsecondsmikrosaniye behindarkasında,
278
648000
2000
ve 5 mikrosaniye gerideyseniz,
11:05
you're a loserezik.
279
650000
2000
kaybettiniz demektir.
11:07
So if you were an algorithmalgoritma,
280
652000
2000
Eğer bir algoritma olsaydınız,
11:09
you'dşimdi etsen look for an architectmimar like the one that I metmet in FrankfurtFrankfurt
281
654000
3000
benim Frankfurt'ta tanıştığım gibi, bir gökdelenin içini boşaltan
11:12
who was hollowingoymaya out a skyscrapergökdelen --
282
657000
2000
bir mimar arıyor olurdunuz --
11:14
throwingatma out all the furnituremobilya, all the infrastructurealtyapı for humaninsan use,
283
659000
3000
bütün mobilyaları, bütün insan kullanımı için gereken altyapıyı atıp,
11:17
and just runningkoşu steelçelik on the floorskatlar
284
662000
3000
sadece gelecek olan yığınla serverı bekleyen
11:20
to get readyhazır for the stacksyığınları of serverssunucular to go in --
285
665000
3000
çelik yer kaplamaları --
11:23
all so an algorithmalgoritma
286
668000
2000
bütün bunların hepsi
11:25
could get closekapat to the InternetInternet.
287
670000
3000
bir algoritma internete yaklaşabilsin diye.
11:28
And you think of the InternetInternet as this kindtür of distributeddağıtılmış systemsistem.
288
673000
3000
Ve siz interneti bu şekilde dağıtılan bir sistem olarak düşünüyorsunuz.
11:31
And of coursekurs, it is, but it's distributeddağıtılmış from placesyerler.
289
676000
3000
Ve tabii ki, öyle, ama mekanlardan dağıtılıyor.
11:34
In NewYeni YorkYork, this is where it's distributeddağıtılmış from:
290
679000
2000
New York'ta, şurdan dağıtılıyor:
11:36
the CarrierTaşıyıcı HotelOtel
291
681000
2000
Hudson Sokağı'ndaki
11:38
locatedbulunan on HudsonHudson StreetSokak.
292
683000
2000
Carrier Hotel'den.
11:40
And this is really where the wiresteller come right up into the cityŞehir.
293
685000
3000
Ve bu gerçekten kabloların şehre indiği mekan.
11:43
And the realitygerçeklik is that the furtherayrıca away you are from that,
294
688000
4000
Ve gerçek şu ki, bundan ne kadar uzakta olursanız,
11:47
you're a fewaz microsecondsmikrosaniye behindarkasında everyher time.
295
692000
2000
tüm zamanlardan birkaç mikrosaniye geride olursunuz.
11:49
These guys down on WallDuvar StreetSokak,
296
694000
2000
Wall Street'teki bu insanlar,
11:51
MarcoMarco PoloPolo and CherokeeCherokee NationUlus,
297
696000
2000
'Marco Polo' ve 'Cherokee Nation'
11:53
they're eightsekiz microsecondsmikrosaniye
298
698000
2000
bu Carrier Hotel'in
11:55
behindarkasında all these guys
299
700000
2000
etrafındaki
11:57
going into the emptyboş buildingsbinalar beingolmak hollowedboş out
300
702000
4000
içi boşaltılmış binalardaki insanlardan
12:01
up around the CarrierTaşıyıcı HotelOtel.
301
706000
2000
sekiz mikrosaniye gerideler.
12:03
And that's going to keep happeningolay.
302
708000
3000
Ve bu olmaya devam edecek.
12:06
We're going to keep hollowingoymaya them out,
303
711000
2000
Ve onları boşaltmaya devam edeceğiz,
12:08
because you, inchinç for inchinç
304
713000
3000
çünkü siz, santim santim
12:11
and poundpound for poundpound and dollardolar for dollardolar,
305
716000
3000
ve kilo kilo, ve dolar dolar
12:14
noneYok of you could squeezesıkmak revenuegelir out of that spaceuzay
306
719000
3000
hiçbiriniz 'Boston Karıştırıcısı'nın yaptığı gibi
12:17
like the BostonBoston ShufflerShuffler could.
307
722000
3000
o boşluktan o geliri çıkaramayacak.
12:20
But if you zoomyakınlaştırma out,
308
725000
2000
Ama eğer uzaklaşırsanız,
12:22
if you zoomyakınlaştırma out,
309
727000
2000
eğer uzaktan bakarsanız,
12:24
you would see an 825-mile-mil trenchhendek
310
729000
4000
New York ve Chicago arasında
12:28
betweenarasında NewYeni YorkYork CityŞehir and ChicagoChicago
311
733000
2000
son bir kaç yılda
12:30
that's been builtinşa edilmiş over the last fewaz yearsyıl
312
735000
2000
'Spread Networks' adında bir firmanın inşa ettiği
12:32
by a companyşirket calleddenilen SpreadYaymak NetworksAğlar.
313
737000
3000
1328 kilometrelik bir hendek görürsünüz.
12:35
This is a fiberelyaf opticoptik cablekablo
314
740000
2000
Bu sadece iki şehir arasına çekilmiş
12:37
that was laidkoydu betweenarasında those two citiesşehirler
315
742000
2000
bir fiber optik kablo.
12:39
to just be ableyapabilmek to traffictrafik one signalişaret
316
744000
3000
Sadece bir sinyali,
12:42
37 timeszamanlar fasterDaha hızlı than you can clicktık a mousefare --
317
747000
3000
sizin mouse'a tıklama hızınızdan 37 kat daha hızlı iletebilmek için --
12:45
just for these algorithmsalgoritmalar,
318
750000
3000
sadece bu algroitmalar,
12:48
just for the CarnivalKarnaval and the KnifeBıçak.
319
753000
3000
sadece 'Karnaval' ve 'Bıçak' için.
12:51
And when you think about this,
320
756000
2000
Ve bunu düşündüğünüzde,
12:53
that we're runningkoşu throughvasitasiyla the UnitedAmerika StatesBirleşik
321
758000
2000
Birleşik Devletler'de
12:55
with dynamitedinamit and rockKaya sawstestere makineleri
322
760000
3000
bir algoritma, işi
12:58
so that an algorithmalgoritma can closekapat the dealanlaştık mı
323
763000
2000
üç mikrosaniye hızlı yapabilsin diye
13:00
threeüç microsecondsmikrosaniye fasterDaha hızlı,
324
765000
3000
dinamit ve kaya testereleriyle koşturuyoruz,
13:03
all for a communicationsiletişim frameworkiskelet
325
768000
2000
hepsi, hiçbir insanın asla bilmeyeceği
13:05
that no humaninsan will ever know,
326
770000
4000
bir kominikasyon iskeleti için,
13:09
that's a kindtür of manifestapaçık destinyKader;
327
774000
3000
işte bu kadar belirgin bir kader
13:12
and we'lliyi always look for a newyeni frontiersınır.
328
777000
3000
her zaman yeni sınırlar zorlayacaktır.
13:15
UnfortunatelyNe yazık ki, we have our work cutkesim out for us.
329
780000
3000
Ne yazık ki, bizim için işimiz belirlenmiş.
13:18
This is just theoreticalteorik.
330
783000
2000
Bu sadece kuramsal.
13:20
This is some mathematiciansmatematikçiler at MITMIT.
331
785000
2000
Bu MIT'de bazı matematikçiler.
13:22
And the truthhakikat is I don't really understandanlama
332
787000
2000
Ve gerçek şu ki
13:24
a lot of what they're talkingkonuşma about.
333
789000
2000
şöyledikleri şeyin çoğunu anlamıyorum.
13:26
It involvesgerektirir lightışık coneskoniler and quantumkuantum entanglementDolaşıklık,
334
791000
3000
Işık konileri ve kuantum dolanması içeriyorlar
13:29
and I don't really understandanlama any of that.
335
794000
2000
ve ben onlardan pek anlamıyorum.
13:31
But I can readokumak this mapharita,
336
796000
2000
Ama bu haritayı okuyabiliyorum.
13:33
and what this mapharita saysdiyor
337
798000
2000
Ve bu haritanın söylediği şey,
13:35
is that, if you're tryingçalışıyor to make moneypara on the marketspiyasalar where the redkırmızı dotsnoktalar are,
338
800000
3000
eğer kırmızı noktaların bulunduğu piyasalarda para kazanmaya çalışıyorsanız,
13:38
that's where people are, where the citiesşehirler are,
339
803000
2000
bunlar insanların, şehirlerin bulunduğu yerler,
13:40
you're going to have to put the serverssunucular where the bluemavi dotsnoktalar are
340
805000
3000
ve bunu en verimli şekilde yapabilmek için
13:43
to do that mostçoğu effectivelyetkili bir şekilde.
341
808000
2000
serverları mavi noktaların olduğu yerlere koymak zorundasınız.
13:45
And the thing that you mightbelki have noticedfark about those bluemavi dotsnoktalar
342
810000
3000
Ve belki farkettiğiniz gibi bu mavi noktaların çoğu
13:48
is that a lot of them are in the middleorta of the oceanokyanus.
343
813000
3000
okyanusun ortasında duruyor.
13:51
So that's what we'lliyi do: we'lliyi buildinşa etmek bubbleskabarcıklar or something,
344
816000
3000
Yani yapacağımız şey, küresel kafesler veya platformlar
13:54
or platformsplatformlar.
345
819000
2000
gibi şeyler yapıp,
13:56
We'llWe'll actuallyaslında partBölüm the waterSu
346
821000
2000
parayı havadan kapabilmek için,
13:58
to pullÇek moneypara out of the airhava,
347
823000
2000
suyu ayıracağız.
14:00
because it's a brightparlak futuregelecek
348
825000
2000
Çünkü eğer bir algoritmaysan,
14:02
if you're an algorithmalgoritma.
349
827000
2000
bu parlak bir gelecek.
14:04
(LaughterKahkaha)
350
829000
2000
(Kahkaha)
14:06
And it's not the moneypara that's so interestingilginç actuallyaslında.
351
831000
3000
Ve aslında ilginç olan şey para değil.
14:09
It's what the moneypara motivatesmotive eder,
352
834000
2000
Paranın motive ettiği şey.
14:11
that we're actuallyaslında terraformingTerraforming
353
836000
2000
Aslında dünyanın kendisini
14:13
the EarthDünya itselfkendisi
354
838000
2000
bu tarz algoritmik bir verimle
14:15
with this kindtür of algorithmicalgoritmik efficiencyverim.
355
840000
2000
dünyalaştırıyoruz.
14:17
And in that lightışık,
356
842000
2000
Ve bunun ışığında
14:19
you go back
357
844000
2000
geri dönüp
14:21
and you look at MichaelMichael Najjar'sNajjar'ın photographsfotoğraflar,
358
846000
2000
Michael Najjar'ın fotograflarına bakarsanız,
14:23
and you realizegerçekleştirmek that they're not metaphormecaz, they're prophecyKehanet.
359
848000
3000
bunların metafor değil, kehanet olduğunun farkına varacaksınız.
14:26
They're prophecyKehanet
360
851000
2000
Bunlar yaptığımız matematiğin
14:28
for the kindtür of seismicsismik, terrestrialkarasal effectsetkileri
361
853000
4000
bu çeşit sismik ve karasal
14:32
of the mathmatematik that we're makingyapma.
362
857000
2000
etkilerinin kehaneti.
14:34
And the landscapepeyzaj was always madeyapılmış
363
859000
3000
Ve yeryüzü görüntüsü her zaman
14:37
by this sortçeşit of weirdtuhaf, uneasyhuzursuz collaborationişbirliği
364
862000
3000
insan ve doğanın
14:40
betweenarasında naturedoğa and man.
365
865000
3000
bu garip, sıkıntılı birlikteliğinden ortaya çıkmıştır.
14:43
But now there's this thirdüçüncü co-evolutionaryCo-evrim forcekuvvet: algorithmsalgoritmalar --
366
868000
3000
Aama artık üçüncü bir yardımcı-evrimci güç var: algoritmalar --
14:46
the BostonBoston ShufflerShuffler, the CarnivalKarnaval.
367
871000
3000
'Boston Karıştırıcısı', 'Karnaval'.
14:49
And we will have to understandanlama those as naturedoğa,
368
874000
3000
Ve bunları doğa olarak algılamamız gerekecek.
14:52
and in a way, they are.
369
877000
2000
Ve bir şekilde, öyleler.
14:54
Thank you.
370
879000
2000
Teşekkür ederim.
14:56
(ApplauseAlkış)
371
881000
20000
(Alkış)
Translated by Ilgar Gokhan
Reviewed by osman oguz ahsen

▲Back to top

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

Why you should listen

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

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

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

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