أعمل مع أطفال يعانون من التوحد. بالتحديد أنا أصنع تقنيات تساعدهم على التواصل.
I work with children with autism. Specifically, I make technologies to help them communicate.
الآن، العديد من المشاكلات التي تواجه الأطفال المصابين بالتوحد لها سبب واحد، وذلك السبب هو أنهم يجدون صعوبة في فهم التعبيرات الرمزية، والتعبيرات التجريدية وبسبب ذلك فهم يواجهون العديد من الصعوبات مع اللغات.
Now, many of the problems that children with autism face, they have a common source, and that source is that they find it difficult to understand abstraction, symbolism. And because of this, they have a lot of difficulty with language.
دعوني أخبركم قليلاً عن السبب. ترون هذه الصورة إنها لزبدية من الحساء. جمعينا نستطيع رؤيتها، جميعنا نستطيع فهمها. وهاتان صورتان أخريتان للحساء، ولكن بمقدوركم رؤية أن هاتين الصورتين أكثر تجريدية وليست تمامًا كصورة زبدية الحساء في الواقع. وعندما يتعلق الامر باللغة، فإن الصور تتحول الى كلمة ومنظر الكلمة، الطريقة التي تظهر بها الكلمة ووقعها، ليس لها علاقة بنشأتها وأصلها، وبما تمثله، وهو طبق الحساء. إذا هي أساسا رمز تجريدي، طريقة لتمثيل شيء ما موجود في عالمنا، والأطفال المصابون بالتوحد يجدون صعوبة بالغة في التعامل مع هذا الأمر. ولهذا السبب أغلب الناس الذين يتعاملون مع الأطفال المصابين بالتوحد - الأخصائيون اللغويون والمعلمون - ما يفعلونه هو محاولة مساعدة الأطفال المصابين بالتوحد للتواصل مع الآخرين ليس بالكلمات وإنما بالصور. لذا إذا أراد طفل مصاب بالتوحد أن يقول، "أنا أريد حساء" سيختار هذا الطفل ثلاث صور مختلفة لتمثيل كلامة "أنا" و"أريد" و"حساء"، وسيضعها مع بعضها البعض، وبالتالي سيفهم الاخصائيون والآباء ما يريد الطفل أي يقوله لهم. وهذا الأسلوب كان فعالا للغاية؛ خلال ال 30، وال 40 سنة الماضية كان الناس يستخدمون هذه الطريقة. في الواقع منذ عدة سنوات، قمت أنا بتطوير برنامج لجهاز (الأيباد) يقوم بنفس الأمر، ويدعى أفاز، وطريقة عمله هي أن الطفل يقوم باختيار صور مختلفة. ويتم ترتيب هذه الصور مع بعضها البعض لتكوين جملة، ويقوم البرنامج بنطق هذه الجمل. فبالتالي البرنامج أساسا محول للصور، يعمل كمترجم، يقوم بتحويل الصور إلى كلام.
Let me tell you a little bit about why this is. You see that this is a picture of a bowl of soup. All of us can see it. All of us understand this. These are two other pictures of soup, but you can see that these are more abstract These are not quite as concrete. And when you get to language, you see that it becomes a word whose look, the way it looks and the way it sounds, has absolutely nothing to do with what it started with, or what it represents, which is the bowl of soup. So it's essentially a completely abstract, a completely arbitrary representation of something which is in the real world, and this is something that children with autism have an incredible amount of difficulty with. Now that's why most of the people that work with children with autism -- speech therapists, educators -- what they do is, they try to help children with autism communicate not with words, but with pictures. So if a child with autism wanted to say, "I want soup," that child would pick three different pictures, "I," "want," and "soup," and they would put these together, and then the therapist or the parent would understand that this is what the kid wants to say. And this has been incredibly effective; for the last 30, 40 years people have been doing this. In fact, a few years back, I developed an app for the iPad which does exactly this. It's called Avaz, and the way it works is that kids select different pictures. These pictures are sequenced together to form sentences, and these sentences are spoken out. So Avaz is essentially converting pictures, it's a translator, it converts pictures into speech.
والآن البرنامج فعال للغاية، هناك الآلاف من الأطفال الذين يستخدمونه، من جميع أنحاء العالم، وهذا دفعني لأفكر في ما يقوم البرنامج بعمله وما لا يقوم البرنامج بعمله. وأدركت شيئا مثيرا للاهتمام: "avaz"يقوم بمساعدة الأطفال المصابين بالتوحد ليتعلموا الكلمات. ما لا يساعدهم البرنامج على تعلمه هو معرفة أنماط الكلمات. دعوني أشرح بتفصيل أكثر. فمثلا هذه الجملة: "أريد حساء الليلة". ليست الكلمات هنا فقط هي من تحمل معنى الجملة. بل أيضا ترتيب هذه الكلمات، طريقة ترتيب وتعديل الكلمات. ولهذا فإن جملة مثل: "أريد حساء الليلة". مختلفة عن جملة مثل "حساء أريد أنا الليلة" وهذه الجملة لا معنى لها. وهنا يوجد نوع مختفي من أنواع التجريد ويجد الأطفال المصابون بالتوحد صعوبة في في التعامل مع هذا النوع، والتجريد هنا هو إمكانية تعديل الكلمات وإمكانية ترتيب الكلمات لتحصل على معاني مختلفة للكلمات، لتوصيل أفكار مختلفة. وهذا مايعرف ب (النحو) في اللغة. والنحو له قوة رهيبة، ولأن النحو هو أحد مكونات اللغة التي تأخذ العدد المحدود من المفردات التي نعرفها وتحولها إلى عدد غير محدود من المعلومات والجمل، وعدد غير محدود من الأفكار. إنها طريقة تركيبك للجمل مع بعض حتى تعطي أي معلومة تريد أنت ايصالها.
Now, this was very effective. There are thousands of children using this, you know, all over the world, and I started thinking about what it does and what it doesn't do. And I realized something interesting: Avaz helps children with autism learn words. What it doesn't help them do is to learn word patterns. Let me explain this in a little more detail. Take this sentence: "I want soup tonight." Now it's not just the words here that convey the meaning. It's also the way in which these words are arranged, the way these words are modified and arranged. And that's why a sentence like "I want soup tonight" is different from a sentence like "Soup want I tonight," which is completely meaningless. So there is another hidden abstraction here which children with autism find a lot of difficulty coping with, and that's the fact that you can modify words and you can arrange them to have different meanings, to convey different ideas. Now, this is what we call grammar. And grammar is incredibly powerful, because grammar is this one component of language which takes this finite vocabulary that all of us have and allows us to convey an infinite amount of information, an infinite amount of ideas. It's the way in which you can put things together in order to convey anything you want to.
ولذا بعد أن قمت بتطوير برنامجي أفاز، كنت قلقًا لقترة طويلة بشأن كيفية تقديم قواعد النحو لللأطفال المصابين بالتوحد. جاءت لي فكرة الحل من منظور مثير للاهتمام. وما حدث أني شهدت طفلة مصابة بالتوحد تتحدث مع أمها، وهذا ما حدث. فجأة وبدون أي مقدمات. قامت الطفلة وقالت "أكل". الأمر المثير للاهتمام كان بطريقةٍ ما كانت الأم تحاول أن تستنبط ما تريد ابنتها أن تقوله عن طريق الأسئلة. فسألت ابنتها "ماذا تأكلين؟ هل تريدين أن تأكلي المثلجات؟ هل تريدي أن تأكلي؟ أهناك شخص آخر يريد أن يأكل؟ هل تريدي أن تأكلي المثلجات الآن؟ هل تريدين أن تأكلي المثلجات الليلة؟" الآن ما فعلته الأم صعقني ما فعلته الأم كان شيئًا لا يصدق. كانت تستطيع أن تجعل طفلتها توصل فكرتها لأمها بدون قواعد النحو. وصعقني أن هذا ما كنت أبحث عنه. بدلا من أن تضع الكلمات بالترتيب، كجملة، سترتبهم في هذه الخريطة، حيث أن جميع الكلمات ليست مرتبطة ببعضها البعض كلمة كلمة بالتوالي ولكنها مرتبطة ببعضها البعض على هيئة إجابات أسئلة. إذا حين تطبق هذه الفكرة، ما سيتضح ليس جملة باللغة الإنجليزية، ولكن ما سيتضح حقيقةً هو معنى، المطلوب من الجملة. إذا المعنى في الأساس هو المغزى من أي لغة. هو ما يخطر في ذهنك بعد الفكرة ولكن قبل اللغة. والفكرة هي أن هذا التمثيل المعين للكلمة يعطي معنى للجملة في أبسط صورة.
And so after I developed Avaz, I worried for a very long time about how I could give grammar to children with autism. The solution came to me from a very interesting perspective. I happened to chance upon a child with autism conversing with her mom, and this is what happened. Completely out of the blue, very spontaneously, the child got up and said, "Eat." Now what was interesting was the way in which the mom was trying to tease out the meaning of what the child wanted to say by talking to her in questions. So she asked, "Eat what? Do you want to eat ice cream? You want to eat? Somebody else wants to eat? You want to eat cream now? You want to eat ice cream in the evening?" And then it struck me that what the mother had done was something incredible. She had been able to get that child to communicate an idea to her without grammar. And it struck me that maybe this is what I was looking for. Instead of arranging words in an order, in sequence, as a sentence, you arrange them in this map, where they're all linked together not by placing them one after the other but in questions, in question-answer pairs. And so if you do this, then what you're conveying is not a sentence in English, but what you're conveying is really a meaning, the meaning of a sentence in English. Now, meaning is really the underbelly, in some sense, of language. It's what comes after thought but before language. And the idea was that this particular representation might convey meaning in its raw form.
لقد كنت متحمسا للغاية حيال تلك الفكرة، أجرب هذا وذاك محاولا أن أكتشف هل بالإمكان تحويل كل جملة أسمعها إلى هذا. واكتشفت أن ذلك ليس كافيًا. لماذا ليس كافيًا؟ ليس كافيًا لأنك لو أردت أن تصور شيئًا مرفوضًا، مثلاً تريد أن تقول:"أنا لا أريد حساءً" إذا لا يمكنك استخدام مبدأ الأسئلة في هذه الحالة. لا يمكنك عمل هذا عن طريق الأسئلة ولكن عن طريق تغيير الكلمة"أريد". مرة أخرى إذا أردت أن تقول، "أنا أردتُ حساءً أمس"، يمكنك فعل هذا عن طريق تحويل الكلمة "أريد" إلى"أردت". الكلمة فعل ماضٍ. فقمت بعمل إضافة للبرنامج. لجعل النظام تامًا. هذه خريطة لكلمات تم إضافتها معًا كسؤال وإجابة، ومع هذه الإضافة تطبق فوق كل كلمة حتى نعدل الكلمة فتمثل هذه الفروق البسيطة دعوني أوضح لكم بمثال آخر.
So I was very excited by this, you know, hopping around all over the place, trying to figure out if I can convert all possible sentences that I hear into this. And I found that this is not enough. Why is this not enough? This is not enough because if you wanted to convey something like negation, you want to say, "I don't want soup," then you can't do that by asking a question. You do that by changing the word "want." Again, if you wanted to say, "I wanted soup yesterday," you do that by converting the word "want" into "wanted." It's a past tense. So this is a flourish which I added to make the system complete. This is a map of words joined together as questions and answers, and with these filters applied on top of them in order to modify them to represent certain nuances. Let me show you this with a different example.
لنأخذ هذه الجملة: "أخبرت النجار بأنني لا أستطيع أن أدفع المال له" إنها جملة معقدة إلى حدٍّ ما. طريقة عمل هذه الإضافة هي، بإمكانك البدء بأي جزء من الجملة. سأبدأ بالكلمة "أخبرت". إذا هذه الكلمة "يخبر" حدثت في الماضي، فسأستخدم الكلمة "أخبرت" ما سأفعله هو، سوف أقوم بطرح أسئلة. إذا، من أخبر؟ أنا أخبرت. أخبرت من؟ أخبرت النجار. الآن نأخذ جزء آخر من الجملة. نأخذ الكلمة "يدفع". ثم نضع إضافتي فوق الكلمة فتصبح "يستطيع الدفع". ونجعلها "لا يستطيع الدفع"، ومن ثم نجعلها "لم أستطع الدفع" عن طريق تحويلها لصيغة الماضي إذا من لم يستطيع الدفع؟ أنا لم أستطع الدفع. لم تستطع أن تدفع أجرة من؟ لم أستطع أن أدفع أجرة النجار. ومن ثم تضيف ما سبق عمله إلى بعضه البعض عن طريق استخدام هذا السؤال: ماذا قلت للنجار؟ أخبرت النجار بأنني لم أستطيع دفع أجرته.
Let's take this sentence: "I told the carpenter I could not pay him." It's a fairly complicated sentence. The way that this particular system works, you can start with any part of this sentence. I'm going to start with the word "tell." So this is the word "tell." Now this happened in the past, so I'm going to make that "told." Now, what I'm going to do is, I'm going to ask questions. So, who told? I told. I told whom? I told the carpenter. Now we start with a different part of the sentence. We start with the word "pay," and we add the ability filter to it to make it "can pay." Then we make it "can't pay," and we can make it "couldn't pay" by making it the past tense. So who couldn't pay? I couldn't pay. Couldn't pay whom? I couldn't pay the carpenter. And then you join these two together by asking this question: What did I tell the carpenter? I told the carpenter I could not pay him.
الآن فكروا في الأمر. هذا - (تصفيق) - هذا تمثيل لهذه الجملة بدون استخدام للغة. وهناك شيئان أو ثلاثة أشياء مثيرة للاهتمام هنا. أولها كان بإمكاني البدء من أي مكان. لم يكن هناك حاجة للبدء بالكلمة "يخبر". كان بإمكاني البدء بأي جزء من الجملة. وكان بإمكاني تطبيق هذا في جزء من الجملة. الشيء الآخر هو لو لم أكن أتحدث بالإنجليزية، لو كنت أتحدث بأية لغة أخرى، كانت هذه الخريطة لتعمل أيضًا بأية لغة أخرى. طالما أن مبدأ الأسئلة مُطبّق، الخريطة منفصلة عن اللغة تمامًا. لذا قمت بتسمية الفكرة بFreeSpeech. و كنت أستخدم التطبيق لشهور عديدة. وكنت أجرب العديد من تركيبات الكلمات المختلفة.
Now think about this. This is —(Applause)— this is a representation of this sentence without language. And there are two or three interesting things about this. First of all, I could have started anywhere. I didn't have to start with the word "tell." I could have started anywhere in the sentence, and I could have made this entire thing. The second thing is, if I wasn't an English speaker, if I was speaking in some other language, this map would actually hold true in any language. So long as the questions are standardized, the map is actually independent of language. So I call this FreeSpeech, and I was playing with this for many, many months. I was trying out so many different combinations of this.
ولاحظت شيئًا مثيرًا في FreeSpeech. كنت أحاول تحويل اللغات، أحول الجمل من اللغة الانجليزية إلى جمل في FreeSpeech والعكس بالعكس. وأدركت أن هذه الطريقة الخاصة، في تمثيل وترتيب اللغة، أهّلتني لإنشاء قواعد مختصرة يمكن تطبيقها على FreeSpeech من جهة وعلى اللغة الإنجليزية من جهة أخرى. فكان بإمكاني كتابة مجموعة من القواعد التي تحول من تمثيل معين إلى اللغة الإنجليزية. وأيضا قمت بتطوير ذلك الشيء. ذلك الشيء الذي يدعى محرك FreeSpeech الذي يأخذ أي جملة من FreeSpeech كمدخل ويخرج نصا باللغة الإنجليزية صحيحا نحويا. وعن طريق وضع هذين الجزئين مع بعض، تمثيل الكلمة والمحرك، كنت قادرا على إنشاء برنامج متطور للأطفال المصابين بالتوحد، هذا البرنامج لم يوفر لهم الكلمات فقط ولكن أتاح لهم النحو أيضا.
And then I noticed something very interesting about FreeSpeech. I was trying to convert language, convert sentences in English into sentences in FreeSpeech, and vice versa, and back and forth. And I realized that this particular configuration, this particular way of representing language, it allowed me to actually create very concise rules that go between FreeSpeech on one side and English on the other. So I could actually write this set of rules that translates from this particular representation into English. And so I developed this thing. I developed this thing called the FreeSpeech Engine which takes any FreeSpeech sentence as the input and gives out perfectly grammatical English text. And by putting these two pieces together, the representation and the engine, I was able to create an app, a technology for children with autism, that not only gives them words but also gives them grammar.
وقد قمت بتجربة البرنامج مع الأطفال المصابين بالتوحد، واكتشفت الكم الهائل من التطابق. كان بمقدرة الأطفال إنشاء جمل في FreeSpeech وتلك الجمل كانت أكثر تعقيدًا ولكن أقوى في معناها عن تلك الجمل المكافئة لها في اللغة الإنجليزية، وبدأت أفكر في ما قد يكون السبب. وكانت لدي فكرة، وأريد أن أحدثكم عنها لاحقًا. حوالي عام 1997، تقريبا منذ 15 سنة. كانت هناك مجموعة من العلماء تحاول أن تفهم كيف يعالج العقل البشري اللغات، واكتشفوا أمرًا مثيرًا للاهتمام. وجدوا أنه عندما تتعلم لغة جديدة كطفل، عمره سنتان تتعلمها بجزء معين في دماغك، ولكن عندما تتعلمها كشخص بالغ - مثلا إذا أردت أن تتعلم اليابانية الآن - فإن دماغك يستخدم جزء آخر تماما. أنا لا أعرف السبب في هذه الحالة، ولكن تخميني هو لأنه عندما تتعلم اللغة كشخص بالغ، فأنت تقريبا تتعلمها عن طريق لغتك الأصلية الأمر المثير للاهتمام حول FreeSpeech هو أنه عندما تنشئ جملة ما عندما يقوم طفل مصاب بالتوحد، بإنشاء جملة ما باستخدام FreeSpeech، فالأطفال لا يستخدمون لغتهم الأولى، لا يستخدمون لغتهم الأم كوصلة. هم ينشئون هذه الجمل مباشرةً.
So I tried this out with kids with autism, and I found that there was an incredible amount of identification. They were able to create sentences in FreeSpeech which were much more complicated but much more effective than equivalent sentences in English, and I started thinking about why that might be the case. And I had an idea, and I want to talk to you about this idea next. In about 1997, about 15 years back, there were a group of scientists that were trying to understand how the brain processes language, and they found something very interesting. They found that when you learn a language as a child, as a two-year-old, you learn it with a certain part of your brain, and when you learn a language as an adult -- for example, if I wanted to learn Japanese right now — a completely different part of my brain is used. Now I don't know why that's the case, but my guess is that that's because when you learn a language as an adult, you almost invariably learn it through your native language, or through your first language. So what's interesting about FreeSpeech is that when you create a sentence or when you create language, a child with autism creates language with FreeSpeech, they're not using this support language, they're not using this bridge language. They're directly constructing the sentence.
الأمر الذي أوحى لي بفكرة. هل من الممكن استخدام FreeSpeech ليس فقط مع الأطفال المصابين بالتوحد وإنما لتعليم باقي الناس اللغات بدون إعاقات أو جسور؟ لذا قمت بعدد من التجارب. وأول شيء قمت به هو عمل أحجية صور وعلى القطع بعض أسئلة الجمل وإجاباتها على هيئة أشكال مختلفة، ولها ألوان متعددة، والناس يقومون بترتيبها مع بعضها البعض ويحاولون فهم مغزى هذه الصور. ومن هذه الفكرة أنشأت برنامجًا، لعبة، وبها يلعب الأطفال مع الكلمات ومع الدعم، مع الدعم الصوتي لتلك الأشكال، كان بإمكانهم تعلم اللغات. وهذه الفكرة لها العديد من القدرات وهي فكرة واعدة، وقد قامت الحكومة الهندية مؤخرًا بترخيص هذه التنكولوجيا لنا، وسوف يجربونها مع ملايين الأطفال محاولين أن يعلموهم اللغة الإنجليزية. والحلم والأمل والهدف الحقيقي، هو أ،ه حين يتعلمون الإنجليزية بهذه الطريقة، فإنهم يتعلمونها بنفس الكفائة كما لو أنها لغتهم الأم.
And so this gave me this idea. Is it possible to use FreeSpeech not for children with autism but to teach language to people without disabilities? And so I tried a number of experiments. The first thing I did was I built a jigsaw puzzle in which these questions and answers are coded in the form of shapes, in the form of colors, and you have people putting these together and trying to understand how this works. And I built an app out of it, a game out of it, in which children can play with words and with a reinforcement, a sound reinforcement of visual structures, they're able to learn language. And this, this has a lot of potential, a lot of promise, and the government of India recently licensed this technology from us, and they're going to try it out with millions of different children trying to teach them English. And the dream, the hope, the vision, really, is that when they learn English this way, they learn it with the same proficiency as their mother tongue.
حسنًا إذا، لنتكلم عن أمر آخر. لنتكلم عن التخاطب. هذا هو التخاطب. التخاطب هو الطريقة الأساسية للتواصل بيننا. المثير للاهتمام في التخاطب هو أن التخاطب له بعٌد واحد لماذا يعد التخاطب أحادي البعد؟ يعد التخاطب أحادي البعد لأنه صوت. و هو أيضًا أحادي البعد لأن أفواههنا مخلوقة بهذه الطريقة. أفواهنا مصممة لعمل صوت أحادي البعد. ولكن حينما تفكر في الدماغ، الأفكار في أدمغتنا ليست أحادية البعد. أقصد بذلك لدينا في عقولنا تلك، الأفكار الغنية والمعقدة والمتعددة الأبعاد. تبدو لي اللغات وكأنها ابتكار للدماغ لتحويل هذه الأفكار الغنية والمتعددة الأبعاد في كفة إلى محادثة في كفة أخرى. الملفت للانتباه هو اليوم نحن نقوم بكثير من العمل على المعلومات، وأغلب هذا يتم في مجال لغوي. على سبيل المثال جوجل مثلا. تضم جوجل مليارات المواقع الإلكترونية الغير معدودة، هذه المواقع باللغة الانجليزية، وحينما تريد استخدام "جوجل" ستذهب إلى "جوجل" وتبحث ب استخدام اللغة الإنجليزية، وسيطابق "جوجل" ما كتبته أنت بالإنجليزية بما يوجد على الشبكة بالإنجليزية. ماذا لو استخدمنا FreeSpeech بدلاً من التقنية المُستدمة حاليًا؟ لدي شكوك أننا لو قمنا بذلك، فإن الخوارزميات الخاصة بالبحث، والاستعادة، وكل هذه الأمور، ستكون أبسط وأكثر كفاءة، لأنها لا تحتاج إلى معالجة بيانات الكلام. في المقابل تعالج هيكلة بيانات الأفكار. هيكلة بيانات الأفكار. إنها فكرة محضة.
All right, let's talk about something else. Let's talk about speech. This is speech. So speech is the primary mode of communication delivered between all of us. Now what's interesting about speech is that speech is one-dimensional. Why is it one-dimensional? It's one-dimensional because it's sound. It's also one-dimensional because our mouths are built that way. Our mouths are built to create one-dimensional sound. But if you think about the brain, the thoughts that we have in our heads are not one-dimensional. I mean, we have these rich, complicated, multi-dimensional ideas. Now, it seems to me that language is really the brain's invention to convert this rich, multi-dimensional thought on one hand into speech on the other hand. Now what's interesting is that we do a lot of work in information nowadays, and almost all of that is done in the language domain. Take Google, for example. Google trawls all these countless billions of websites, all of which are in English, and when you want to use Google, you go into Google search, and you type in English, and it matches the English with the English. What if we could do this in FreeSpeech instead? I have a suspicion that if we did this, we'd find that algorithms like searching, like retrieval, all of these things, are much simpler and also more effective, because they don't process the data structure of speech. Instead they're processing the data structure of thought. The data structure of thought. That's a provocative idea.
ولكن لنلقي نظرة بتفصيل أكثر. هذا نظام FreeSpeech. لدينا هنا نظام FreeSpeech من جهة، ولدينا محرك FreeSpeech الذي يكون الجمل الانجليزية. إذا فكرتم حيال الأمر، FreeSpeech غير مرتبط باللغة. ولا تحتوي على أي معلومات مخصصة لشيء ما بداخلها على عكس اللغة الإنجليزية. فكل ما يعرفه النظام عن اللغة الإنجليزية في الواقع مشفر داخل المحرك. هذا المفهوم في حد ذاته مثير للاهتمام. لقد قمت بتحويل لغة البشر بأكملها إلى برنامج. ولكن إذا نظرت بداخل المحرك، تجد أنه غير معقد. ليس بكود معقد. والمثير أيضًا هو أن الأغلبية العظمى من كود المحرك ليس خاصا بالإنجليزية فقط. الأمر الذي أوحى لي بفكرة مثيرة للاهتمام. ربما أستطيع إنشاء هذه المحركات للعديد من اللغات الأخرى، باللغة الهندية والفرنسية والألمانية والسواحيلية. وذلك أيضا أوحى لي بفكرة أخرى مثيرة للاهتمام. مثلا، لنفرض أني كاتب، في جريدة مثلا أو مجلة. من الممكن لي ككاتب إنشاء المقال الخاص بي باستخدام FreeSpeech، والشخص الذي سيحصل على مقالي، الشخص الذي سيقرأ هذه المعلومة بإمكانه اختيار أي محرك، وهؤلاء الأشخاص بإمكانهم بالتالي قراءة هذه المادة بلغتهم الأم، بلغتهم الأصلية. وهذه الفكرة رائعة جدًا، خصوصًا في الهند. لدينا العديد من اللغات المختلفة. هناك أغنية عن الهند تصف لنا البلد، تقول... (بالسنسكريتية) تعني "المتحدث المبتسم دوما للغة جميلة"
But let's look at this in a little more detail. So this is the FreeSpeech ecosystem. We have the Free Speech representation on one side, and we have the FreeSpeech Engine, which generates English. Now if you think about it, FreeSpeech, I told you, is completely language-independent. It doesn't have any specific information in it which is about English. So everything that this system knows about English is actually encoded into the engine. That's a pretty interesting concept in itself. You've encoded an entire human language into a software program. But if you look at what's inside the engine, it's actually not very complicated. It's not very complicated code. And what's more interesting is the fact that the vast majority of the code in that engine is not really English-specific. And that gives this interesting idea. It might be very easy for us to actually create these engines in many, many different languages, in Hindi, in French, in German, in Swahili. And that gives another interesting idea. For example, supposing I was a writer, say, for a newspaper or for a magazine. I could create content in one language, FreeSpeech, and the person who's consuming that content, the person who's reading that particular information could choose any engine, and they could read it in their own mother tongue, in their native language. I mean, this is an incredibly attractive idea, especially for India. We have so many different languages. There's a song about India, and there's a description of the country as, it says, (in Sanskrit). That means "ever-smiling speaker of beautiful languages."
اللغة هي شيء جميل. أعتقد أنها أجمل إبداع قام به البشر. وألطف شيء قامت عقولنا بابتكاره. إنها تمتع وتُعلم وتنير العقول، ولكن أكثر ما أحبه بخصوص اللغة هي أنها تزيدنا قوة.
Language is beautiful. I think it's the most beautiful of human creations. I think it's the loveliest thing that our brains have invented. It entertains, it educates, it enlightens, but what I like the most about language is that it empowers.
أريد أن أنهي حديثي. بهذه الصورة للسيدات اللاتي قمن بمساعدتي، أوائل المساعدات. عندما بدأت أعمل على اللغة والتوحد وبعض الأشياء الأخرى. هذه الفتاة تدعى بافنا، وهذه أمها كالبانا. وبافنا رائدة أعمال، ولكن قصة حياتها أروع من قصتي بكثير.. لإن بافنا عمرها 23 سنة. وهي مصابة بشلل كامل في الدماغ، منذ أن ولدت، لم يكن بإمكانها التحرك أو الكلام. وكل ما أنجزته إلى الآن. إنهاء المدرسة، والالتحاق بالجامعة، وإنشاء شركة، مساعدتي لتطوير أفاز، كل هذا تم عن طريق تحريك عينيها فقط.
I want to leave you with this. This is a photograph of my collaborators, my earliest collaborators when I started working on language and autism and various other things. The girl's name is Pavna, and that's her mother, Kalpana. And Pavna's an entrepreneur, but her story is much more remarkable than mine, because Pavna is about 23. She has quadriplegic cerebral palsy, so ever since she was born, she could neither move nor talk. And everything that she's accomplished so far, finishing school, going to college, starting a company, collaborating with me to develop Avaz, all of these things she's done with nothing more than moving her eyes.
دانيل وبستر قال: "لو أخذ مني كل ما أملكه باستثناء شيء واحد، سأختار الاحتفاظ بالقدرة على التواصل، وبها سأستعيد باقي ما أخذ مني". ولذا فإن أكثر ميزة أحبها من بين جميع ميزات تطبيق FreeSpeech الرائعة، أقربها إلى قلبي هي القدرة على منح الأطفال ذوي الإعاقات إمكانية التواصل، القدرة على التواصل، التي ستساعدهم على استرجاع الباقي.
Daniel Webster said this: He said, "If all of my possessions were taken from me with one exception, I would choose to keep the power of communication, for with it, I would regain all the rest." And that's why, of all of these incredible applications of FreeSpeech, the one that's closest to my heart still remains the ability for this to empower children with disabilities to be able to communicate, the power of communication, to get back all the rest.
شكرًا لكم. (تصفيق) شكرًا لكم. (تصفيق) شكرًا لكم، شكرًا لكم. (تصفيق) شكرًا لكم، شكرًا لكم. شكرًا لكم. (تصفيق)
Thank you. (Applause) Thank you. (Applause) Thank you. Thank you. Thank you. (Applause) Thank you. Thank you. Thank you. (Applause)