Представете си ако можеше да запишете живота си -- всичко което казвате и вършите, достъпно в перфектен склад на спомени на ръка разстояние, така че да можете да превъртите назад и да намерите и преживеете отново паметни моменти, или да пресеете времето и да откриете модели, които следвате във вашият живот, за които не сте подозирали че съществуват. Е, точно такова пътуване предприе моето семейство преди 5 години и половина. Това е моята съпругата и сътрудник, Рупал. И на този ден, в този момент, ние стъпихме вкъщи с нашето първо дете, нашия красив син. И влезнахме в къща със много специална домашна видео записваща система.
Imagine if you could record your life -- everything you said, everything you did, available in a perfect memory store at your fingertips, so you could go back and find memorable moments and relive them, or sift through traces of time and discover patterns in your own life that previously had gone undiscovered. Well that's exactly the journey that my family began five and a half years ago. This is my wife and collaborator, Rupal. And on this day, at this moment, we walked into the house with our first child, our beautiful baby boy. And we walked into a house with a very special home video recording system.
(Видео) Мъж: Добре.
(Video) Man: Okay.
Деб Рой: Този момент, както и хиляди други специални за нас мигове, бяха уловени в нашия дом, защото във всяка стая на къщата, ако погледнехте нагоре, щяхте да видите видеокамера и микрофон, а ако погледнехте надолу, щяхте да видите стаята от птичи поглед. Това е дневната, детската, кухнята, трапезарията и останалата част от къщата. И всички те се записваха на дисков масив, пригоден за нон-стоп запис. И така, тук ние прелитаме през един ден в нашия дом, и преминаваме от слънчева сутрин през нажежена вечер и накрая на деня лампите загасват. В продължение на три години, ние записвахме 8-10 часа дневно, натрупвайки около четвърт милион часа аудио и видео запис.
Deb Roy: This moment and thousands of other moments special for us were captured in our home because in every room in the house, if you looked up, you'd see a camera and a microphone, and if you looked down, you'd get this bird's-eye view of the room. Here's our living room, the baby bedroom, kitchen, dining room and the rest of the house. And all of these fed into a disc array that was designed for a continuous capture. So here we are flying through a day in our home as we move from sunlit morning through incandescent evening and, finally, lights out for the day. Over the course of three years, we recorded eight to 10 hours a day, amassing roughly a quarter-million hours of multi-track audio and video.
И така, вие наблюдавате част от най-голямата досега позната колекция от домашно видео. (Смях) Това, което тези данни означават за нашето семейство на персонално равнище, въздействието им е вече огромно, и ние все още изучаваме значимостта им. Безброй мигове, естествени, непредизвикани и нережисирани мигове, са съхранени в тези данни, и ние започваме да научаваме как да ги откриваме и намираме
So you're looking at a piece of what is by far the largest home video collection ever made. (Laughter) And what this data represents for our family at a personal level, the impact has already been immense, and we're still learning its value. Countless moments of unsolicited natural moments, not posed moments, are captured there, and we're starting to learn how to discover them and find them.
Но има и научна причина, която мотивира този проект, а именно да се използват естествените дългосрочни данни за да разберем процесът, чрез който едно дете научава език, в случая това дете е моят син. И така с много уговорки за поверителност, защитаващи всички, чиито живот камерите са записали, ние предоставихме достъп до част от записите на моят доверен изследователски екип в Масачузетския Технологичен Институт, за да започнем да разгадаваме модели в голямото количество данни, опитвайки се да разберем влиянията на социалната среда върху заучаването на езика. Тук наблюдаваме едно от първите неща, които започнахме да правим. Това сме аз и съпругата ми приготвяйки закуска в кухнята. И докато се движим през времето и пространството, това е доста ежедневен модел на поведение в кухнята.
But there's also a scientific reason that drove this project, which was to use this natural longitudinal data to understand the process of how a child learns language -- that child being my son. And so with many privacy provisions put in place to protect everyone who was recorded in the data, we made elements of the data available to my trusted research team at MIT so we could start teasing apart patterns in this massive data set, trying to understand the influence of social environments on language acquisition. So we're looking here at one of the first things we started to do. This is my wife and I cooking breakfast in the kitchen, and as we move through space and through time, a very everyday pattern of life in the kitchen.
За да превърнем тези трудноразбираеми 90 000 часа видео, в нещо, което да започнем да виждаме, ние използвахме анализ на движението, докато преминавахме през времето и пространството, който нарекохме времево-пространствени червеи. Те станаха част от нашия арсенал, за да можем да определяме къде в данните се случват дейностите, и чрез тях проследяваме моделът, в частност, на движенията на сина ми из къщата, за да можем да съсредоточим транскрибиращите си усилия върху речевата среда около сина ми -- всички думи, които чува от мен, съпругата ми, детегледачката, и последователно думите, които той започна да произнася. Така с тази технология и тези данни, и способността, с помощта на машините, да записваме реч, засега сме записали повече от 7 милиона думи от домашните ни разговори. И така, нека сега ви отведа на първата разходка из нашите данни
In order to convert this opaque, 90,000 hours of video into something that we could start to see, we use motion analysis to pull out, as we move through space and through time, what we call space-time worms. And this has become part of our toolkit for being able to look and see where the activities are in the data, and with it, trace the pattern of, in particular, where my son moved throughout the home, so that we could focus our transcription efforts, all of the speech environment around my son -- all of the words that he heard from myself, my wife, our nanny, and over time, the words he began to produce. So with that technology and that data and the ability to, with machine assistance, transcribe speech, we've now transcribed well over seven million words of our home transcripts. And with that, let me take you now for a first tour into the data.
Сигурен съм, че всички вие сте виждали ускорени във времето видеозаписи, където например, може да наблюдавате разцъфващо цвете докато ускорявате времето, Бих желал сега да преживеете разцъфването на една форма на речта. Синът ми скоро след първия си рожден ден започна да нарича водата "гага." И през следващите шест месеца, той бавно се научи да произнася приблизително правилната форма на думата, "вода." Сега ще пропътуваме половин година за 40 секунди. Без видео запис, за да може да се концентрирате върху звука, акустиката на един нов вид траектория: от "гага" до "вода."
So you've all, I'm sure, seen time-lapse videos where a flower will blossom as you accelerate time. I'd like you to now experience the blossoming of a speech form. My son, soon after his first birthday, would say "gaga" to mean water. And over the course of the next half-year, he slowly learned to approximate the proper adult form, "water." So we're going to cruise through half a year in about 40 seconds. No video here, so you can focus on the sound, the acoustics, of a new kind of trajectory: gaga to water.
(Звук) Бебе: Гагагагагага Гага гага гага гуга гуга гуга уада гага гага гуга гага уода гуга гуга вода вода вода вода вода вода вода вода вода.
(Audio) Baby: Gagagagagaga Gaga gaga gaga guga guga guga wada gaga gaga guga gaga wader guga guga water water water water water water water water water.
ДР: Направо я закова, нали!
DR: He sure nailed it, didn't he.
(Ръкопляскане)
(Applause)
Той не само научи "вода." По време на 24-те месеца, първите две години, върху които наистина се съсредоточихме, това е карта на всяка дума научена от него в хронологичен ред. И тъй като имаме пълни записи, идентифицирахме всяка от 503-те думи, които той научи да изговаря до втория си рожден ден. Той проговори рано. И така ние започнахме да анализираме защо. Защо определени думи се раждаха преди другите? Това е един от първите резултати от експеримента ни, който получихме преди година, и той наистина ни изненада. Начинът, по който може да се тълкува тази привидно проста диаграма е, че по вертикалата е индикация за това, колко сложен е изказът на детегледачът, базиран на дължината на речта. А по вертикалната ос е времето.
So he didn't just learn water. Over the course of the 24 months, the first two years that we really focused on, this is a map of every word he learned in chronological order. And because we have full transcripts, we've identified each of the 503 words that he learned to produce by his second birthday. He was an early talker. And so we started to analyze why. Why were certain words born before others? This is one of the first results that came out of our study a little over a year ago that really surprised us. The way to interpret this apparently simple graph is, on the vertical is an indication of how complex caregiver utterances are based on the length of utterances. And the [horizontal] axis is time.
Подредихме всички данни въз основа на следната идея: Всеки път, когато синът ми научаваше дума, ние проследявахме речта чута от него, съдържаща тази дума. И съставяхме крива със съответната продължителност на словото. И открихме любопитен феномен -- речта на детегледачът системно спадаше до минимум, правейки езикът колкото се може по опростен, и след това бавно сложността на речта се повишаваше. Невероятното в случая е, че този спад съвпадна почти точно с момента, в който всяка дума се раждаше -- методично, дума по дума. И така излглежда, че тримата главни детегледачи -- аз, жена ми и бавачката -- систематично и, мисля, подсъзнателно, реструктурирахме езика си, за да го нагодим там, където се ражда една дума, и да го поведем внимателно към по-сложен език. И последствията от това -- имаше много, но едно от тези, които искам да спомена е, че би трябвало да има невероятнa верига от обратна информация. Разбира се, синът ми се учи от своето лингвистично обкръжение, обкръжението му се учи от него. Хората от обкръжението му са част от веригата за обратна информация, като формират нещо като скеле, което е останало незабелязано досега.
And all of the data, we aligned based on the following idea: Every time my son would learn a word, we would trace back and look at all of the language he heard that contained that word. And we would plot the relative length of the utterances. And what we found was this curious phenomena, that caregiver speech would systematically dip to a minimum, making language as simple as possible, and then slowly ascend back up in complexity. And the amazing thing was that bounce, that dip, lined up almost precisely with when each word was born -- word after word, systematically. So it appears that all three primary caregivers -- myself, my wife and our nanny -- were systematically and, I would think, subconsciously restructuring our language to meet him at the birth of a word and bring him gently into more complex language. And the implications of this -- there are many, but one I just want to point out, is that there must be amazing feedback loops. Of course, my son is learning from his linguistic environment, but the environment is learning from him. That environment, people, are in these tight feedback loops and creating a kind of scaffolding that has not been noticed until now.
Но това е когато разглеждаме речевия контекст. Ами визуалният контекст? Ние не разглеждаме -- това е страничен разрез на къщтата ни. Използвайки кръговите видеокамери тип 'рибно око,' ние ги коригирахме оптически, за да получим този триизмерен образ И така, добре дошли в моят дом. Това е момент, записан от различни камери. Ние създадохме това с цел да създадем перфектната машина на спомените, с която да можем да се върнем назад и интерактивно да летим наоколо и да вдъхнем живот на видео записите. Сега ще ви покажа ускорен изглед от 30 минути, отново, само от живота в дневната. Това сме аз и сина ми на пода. И има видео анализ, който проследява нашите движения. Синът ми оставя червено мастило, аз оставям зелено мастило. Сега сме на дивана, гледаме през прозореца преминаващи коли. И накрая, синът ми си играе с ходеща играчка самичък.
But that's looking at the speech context. What about the visual context? We're not looking at -- think of this as a dollhouse cutaway of our house. We've taken those circular fish-eye lens cameras, and we've done some optical correction, and then we can bring it into three-dimensional life. So welcome to my home. This is a moment, one moment captured across multiple cameras. The reason we did this is to create the ultimate memory machine, where you can go back and interactively fly around and then breathe video-life into this system. What I'm going to do is give you an accelerated view of 30 minutes, again, of just life in the living room. That's me and my son on the floor. And there's video analytics that are tracking our movements. My son is leaving red ink. I am leaving green ink. We're now on the couch, looking out through the window at cars passing by. And finally, my son playing in a walking toy by himself.
Сега замразяваме движението, за 30 минути, обръщаме времето на вертикалната ос, и отваряме изглед на тези интерактивни следи, които оставихме току-що. И ние виждаме тези невероятни структури -- тези малки възли от двуцветни нишки, които наричаме социални горещи точки. Спираловидната нишка наричаме единична гореща точка. И ние смятаме, че те оказват влияние върху начина, по който езикът се научава. Това, което искаме да направим, е да започнем да разбираме взаимодействието между тези модели и езика, на който е изложен синът ми, за да разберем дали може да се предскаже, как структурата на това кога думите са чути, оказва влияние на това кога са заучени -- с други думи, връзката между думите и това, което те представляват в света.
Now we freeze the action, 30 minutes, we turn time into the vertical axis, and we open up for a view of these interaction traces we've just left behind. And we see these amazing structures -- these little knots of two colors of thread we call "social hot spots." The spiral thread we call a "solo hot spot." And we think that these affect the way language is learned. What we'd like to do is start understanding the interaction between these patterns and the language that my son is exposed to to see if we can predict how the structure of when words are heard affects when they're learned -- so in other words, the relationship between words and what they're about in the world.
Така че, ето как подхождаме към това. В това видео, отново, синът ми е проследяван. Той оставя червено мастило след себе си. И нашата бавачка е до вратата.
So here's how we're approaching this. In this video, again, my son is being traced out. He's leaving red ink behind. And there's our nanny by the door.
(Видео) Бавачка: Искаш ли вода? (Бебе: Аааа.) Бавачка: Добре. (Бебе: Аааа.)
(Video) Nanny: You want water? (Baby: Aaaa.) Nanny: All right. (Baby: Aaaa.)
ДР: Тя предлага вода, и двете червейчета потеглят към кухнята да вземат вода. И това, което сме направили, е да използваме думата "вода," за да маркираме този момент, тази дейност. И сега използваме силата на данните, и вземаме всеки път, когато синът ми е чувал думата вода, и контекста, в който я е видял, и използваме това, за да претърсим видеото и да проследим всяка следа от дейност, която се е случила по същото време, когато е използвана думата вода. И това, което тези данни оставят след себе си е пейзаж. Ние ги наричаме словесни пейзажи. Това е словесния пейзаж за думата вода и може да видите, че по-голямата част от действията са в кухнята. Това е мястото, където са се образували тези големи върхове вляво. И само за контраст, ние можем да направим това с всяка дума. Можем да вземем думата "довиждане," като в "до скоро виждане." И сега увеличаваме над входа на къщата. И гледаме, и откриваме, както може да се очаква, контраст в пейзажа, където думата "довиждане" се среща много повече по структуриран начин. Така че ние използваме тези структури, за да започнем да предсказваме редът за придобиване на езикови умения, и това е работа, която вършим сега.
DR: She offers water, and off go the two worms over to the kitchen to get water. And what we've done is use the word "water" to tag that moment, that bit of activity. And now we take the power of data and take every time my son ever heard the word water and the context he saw it in, and we use it to penetrate through the video and find every activity trace that co-occurred with an instance of water. And what this data leaves in its wake is a landscape. We call these wordscapes. This is the wordscape for the word water, and you can see most of the action is in the kitchen. That's where those big peaks are over to the left. And just for contrast, we can do this with any word. We can take the word "bye" as in "good bye." And we're now zoomed in over the entrance to the house. And we look, and we find, as you would expect, a contrast in the landscape where the word "bye" occurs much more in a structured way. So we're using these structures to start predicting the order of language acquisition, and that's ongoing work now.
В моята лаборатория, която виждаме в момента, в Масачузетския технологичен институт -- това е в медийната лаборатория. Това се превърна в любимия ми начин за видео представяне на почти всяко пространство. Три от ключовите фигури в този проект, Филип ДеКамп, Рони Кубат и Брендън Рой са на снимката. Филип беше близък сътрудник за всички визуализации, което виждате. И Майкъл Флайшман, който е друг докторант в моята лаборатория, който работеше с мен над анализа на това домашно видео, и той направи следното наблюдение: че "просто начинът, по който анализираме как езика се свързва със събития, които предоставят контекста за езика, същата идея можем да извадим от дома ти, Деб, и можем да я приложим в света на обществените медии." И така, усилията ни претърпяха неочакван обрат.
In my lab, which we're peering into now, at MIT -- this is at the media lab. This has become my favorite way of videographing just about any space. Three of the key people in this project, Philip DeCamp, Rony Kubat and Brandon Roy are pictured here. Philip has been a close collaborator on all the visualizations you're seeing. And Michael Fleischman was another Ph.D. student in my lab who worked with me on this home video analysis, and he made the following observation: that "just the way that we're analyzing how language connects to events which provide common ground for language, that same idea we can take out of your home, Deb, and we can apply it to the world of public media." And so our effort took an unexpected turn.
Мислете си за средствата за масова информация, като предоставящи контекста, и ще раполагате с рецепта за отвеждане на тази идея на съвсем ново място. Ние започнахме да анализираме телевизионно съдържание, използвайки същите принципи -- анализирахме структурата на събитията от телевизионен сигнал -- епизоди на предавания, реклами, всички елементи, които изграждат структурата на събитието. И сега, със сателитни чинии, извличаме и анализираме голяма част от телевизията, която се гледа в Съединените щати. И не е нужно да отидете сега и да инсталирате микрофони във всекидневните, за да научите разговорите на хората, необходимо е просто да се настроите към обществено достъпните социални медийни емисии.
Think of mass media as providing common ground and you have the recipe for taking this idea to a whole new place. We've started analyzing television content using the same principles -- analyzing event structure of a TV signal -- episodes of shows, commercials, all of the components that make up the event structure. And we're now, with satellite dishes, pulling and analyzing a good part of all the TV being watched in the United States. And you don't have to now go and instrument living rooms with microphones to get people's conversations, you just tune into publicly available social media feeds.
И така, ние извличаме около три милиарда коментари на месец. И тогава се случва магията. Разполагаме със структурата на събитията, контекста, в който се използват думите, произлизащи от телевизионните емисии; разполагаме с разговорите свързани с тези теми; и чрез семантичен анализ -- и това всъщност са реални данни, които виждаме в момента, от нашата обработка на данните -- всяка жълта линия показва връзка между коментар, направен в интернет, и някакво събитие, произлизащо от телевизионния сигнал. И същата идея сега може да бъде изградена. И ние получаваме това словесно пространство, с изключение на това, че сега думите не са събрани от моя хол. Вместо това, контекста, общите дейности, са от телевизионното съдържание, което подтиква разговорите. И това, което виждаме тук, тези небостъргачи сега, са коментари, които са свързани със телевизионното съдържание. Същата концепция, но сега гледаме в комуникационната динамика в съвсем различна сфера.
So we're pulling in about three billion comments a month, and then the magic happens. You have the event structure, the common ground that the words are about, coming out of the television feeds; you've got the conversations that are about those topics; and through semantic analysis -- and this is actually real data you're looking at from our data processing -- each yellow line is showing a link being made between a comment in the wild and a piece of event structure coming out of the television signal. And the same idea now can be built up. And we get this wordscape, except now words are not assembled in my living room. Instead, the context, the common ground activities, are the content on television that's driving the conversations. And what we're seeing here, these skyscrapers now, are commentary that are linked to content on television. Same concept, but looking at communication dynamics in a very different sphere.
И така в основни линии, вместо да, например, измерваме съдържанието, на базата на това колко много хора гледат, това ни дава основните данни, за наблюдаване на свойствата на ангажираност към съдържанието. И по същия начин както можем да разглеждаме вериги за обратна връзка и динамиката в семейство, сега можем да вземем същите понятия и да погледнем в много по-големи групи от хора. Това е набор от данни от нашата база данни -- само 50 000 от няколко милиона -- и социалния граф, който ги свързва с публично достъпни източници. И ако ги сложите на една равнина,♫ втората равнина е мястото, което е населено със съдържанието. Така че, програмите и спортните събития и рекламите, и всички свързани структури, които ги обединяват, образуват граф на съдържанието. И после идва важното третото измерение. Всяка една от връзките, които виждате предоставени тук, е конкретна връзка направена между нещо, което някой казал и някакво съдържание. И има, отново, десетки милиони от тези връзки, които ни дават съединителната тъкан на социалния графики, и как те се отнасят към съдържанието. И сега можем да започнем да проучваме структурата по интересни начини.
And so fundamentally, rather than, for example, measuring content based on how many people are watching, this gives us the basic data for looking at engagement properties of content. And just like we can look at feedback cycles and dynamics in a family, we can now open up the same concepts and look at much larger groups of people. This is a subset of data from our database -- just 50,000 out of several million -- and the social graph that connects them through publicly available sources. And if you put them on one plain, a second plain is where the content lives. So we have the programs and the sporting events and the commercials, and all of the link structures that tie them together make a content graph. And then the important third dimension. Each of the links that you're seeing rendered here is an actual connection made between something someone said and a piece of content. And there are, again, now tens of millions of these links that give us the connective tissue of social graphs and how they relate to content. And we can now start to probe the structure in interesting ways.
Така ако, например, проследим пътя на някакво съдържание, което подтиква някой да направи коментар върху него, и ако след това проследим къде отива коментара, и след това погледнем целия социален граф, който става активиран, и след това проследим обратно, за да видим връзката между социалната графика и съдържанието, много интересна структура става видима. Ние наричаме това клика за съвместно гледане, виртуална дневна, ако щете. И се случват някои интересни динамики. Това не е еднопосочно. Някакво съдържание, събитие, подтиква някого да заговори. Те говорят с други хора. Това предизвиква някакво поведение обратно в средствата за масово осведомяване, и се получават тези цикли, които стимулират цялостното поведение.
So if we, for example, trace the path of one piece of content that drives someone to comment on it, and then we follow where that comment goes, and then look at the entire social graph that becomes activated and then trace back to see the relationship between that social graph and content, a very interesting structure becomes visible. We call this a co-viewing clique, a virtual living room if you will. And there are fascinating dynamics at play. It's not one way. A piece of content, an event, causes someone to talk. They talk to other people. That drives tune-in behavior back into mass media, and you have these cycles that drive the overall behavior.
Друг пример -- много различен -- друг истински човек в нашата база данни -- и ние намираме поне стотици, ако не и хиляди, от тях. Ние сме наименовали този човек. Той е про-аматьор, или про-ам, медиен критик, който има този висок процент на фенове. Така че много хора следват този човек -- много е влиятелен -- и те имат склонност да говорят за това, което дават по телевизията. Така че този човек е едно от ключовите звена за свързването на средствата за масово осведомяване и социалните медии.
Another example -- very different -- another actual person in our database -- and we're finding at least hundreds, if not thousands, of these. We've given this person a name. This is a pro-amateur, or pro-am media critic who has this high fan-out rate. So a lot of people are following this person -- very influential -- and they have a propensity to talk about what's on TV. So this person is a key link in connecting mass media and social media together.
Един последен пример от тези данни. Понякога само част от съдържанието е специална. Така че, ако погледнем тази част от съдържанието, годишната реч на президента Обама пред Конгреса, само от преди няколко седмици, и ако погледнем какво намираме в същия набор от данни, в същия мащаб, свойствата на ангажираност на тази част от съдържанието са наистина забележителни. Нация избухнала в разговор, в реално време, в отговор на това, което се излъчва. И разбира се, по всичките тези линии се лее неструктуриран език. Можем да направим рентгенова снимка и да измерим в реално време пулса на една нация, усещане в реално време за социалните реакции в различните вериги на социалния граф, които се активират по съдържание.
One last example from this data: Sometimes it's actually a piece of content that is special. So if we go and look at this piece of content, President Obama's State of the Union address from just a few weeks ago, and look at what we find in this same data set, at the same scale, the engagement properties of this piece of content are truly remarkable. A nation exploding in conversation in real time in response to what's on the broadcast. And of course, through all of these lines are flowing unstructured language. We can X-ray and get a real-time pulse of a nation, real-time sense of the social reactions in the different circuits in the social graph being activated by content.
И така, да обобщя, идеята е следната: Докато нашия свят става все по-наситен с инструменти, и ние имаме възможността да събираме и свързваме точките между това, което казват хората и контекста, в който го казват, това, което се заражда е способността да се видят нови социални структури и динамики, които преди това не са били виждани. Това е като изграждането на микроскоп или телескоп, и разкриването на нови структури за нашето собствено поведение свързано с комуникацията. И мисля, че последиците тук са значими, независимо дали става дума за наука, за търговия, за управление, или може би най-вече, за нас като индивиди.
So, to summarize, the idea is this: As our world becomes increasingly instrumented and we have the capabilities to collect and connect the dots between what people are saying and the context they're saying it in, what's emerging is an ability to see new social structures and dynamics that have previously not been seen. It's like building a microscope or telescope and revealing new structures about our own behavior around communication. And I think the implications here are profound, whether it's for science, for commerce, for government, or perhaps most of all, for us as individuals.
И така, да се върнем към моя син, когато подготвях този разговор, той гледаше над рамото ми, и аз му показах клиповете, които щях да ви покажа днес, и го помолих за разрешение -- беше дадено. И после започнах да си мисля: "Не е ли удивително, цялата тази база данни, всички тези записи, ще ги предам на теб и сестра ти," която пристигна две години по-късно. "И вие, деца, ще може да се върнете обратно и да изживеете отново моменти, които никога не бихте могли, с биологичната си памет, да си спомняте по начина, по който можете сега." И той се успокои за момент. И си помислих: "Какво си мисля? Той е на пет години. Няма да разбере това." И докато си мислех това, той повдигна очи към мен и каза: "Значи като порастна, ще мога да покажа това на децата си?" И аз си помислих: "Уау, това е нещо силно."
And so just to return to my son, when I was preparing this talk, he was looking over my shoulder, and I showed him the clips I was going to show to you today, and I asked him for permission -- granted. And then I went on to reflect, "Isn't it amazing, this entire database, all these recordings, I'm going to hand off to you and to your sister" -- who arrived two years later -- "and you guys are going to be able to go back and re-experience moments that you could never, with your biological memory, possibly remember the way you can now?" And he was quiet for a moment. And I thought, "What am I thinking? He's five years old. He's not going to understand this." And just as I was having that thought, he looked up at me and said, "So that when I grow up, I can show this to my kids?" And I thought, "Wow, this is powerful stuff."
Така че искам да ви оставя с един последен незабравим момент от нашето семейство. Това е първият път, когато нашият син направи повече от две стъпки наведнъж -- заснето на филм. И наистина искам да се фокусирате върху нещо, докато ви го показвам. Това е разхвърляна среда, това е естествения живот. Майка ми е в кухнята, готви, и, от всички места, в коридора, разбирам, че той е на път да го направи, да направи повече от две стъпки. Можете да ме чуете как го насърчавам, осъзнавайки това, което се случва, и след това се случва магията. Слушайте много внимателно. След около три стъпки той осъзнава, че нещо магическо се случва. И най-невероятния механизъм за обратна връзка преритва, и той поема дъх и прошепва: "Уау," и инстинктивно аз повтарям същото. Така че, нека да полетим назад във времето до този паметен момент.
So I want to leave you with one last memorable moment from our family. This is the first time our son took more than two steps at once -- captured on film. And I really want you to focus on something as I take you through. It's a cluttered environment; it's natural life. My mother's in the kitchen, cooking, and, of all places, in the hallway, I realize he's about to do it, about to take more than two steps. And so you hear me encouraging him, realizing what's happening, and then the magic happens. Listen very carefully. About three steps in, he realizes something magic is happening, and the most amazing feedback loop of all kicks in, and he takes a breath in, and he whispers "wow" and instinctively I echo back the same. And so let's fly back in time to that memorable moment.
Видео) ДР: Хей. Ела тук. Можеш ли да го направиш? О, боже. Можеш ли да го направиш? Бебе: Да. ДР: Майко, той ходи.
(Video) DR: Hey. Come here. Can you do it? Oh, boy. Can you do it? Baby: Yeah. DR: Ma, he's walking.
(Смях)
(Laughter)
(Аплодисменти)
(Applause)
ДР: Благодаря ви.
DR: Thank you.
(Ръкопляскане)
(Applause)