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.
Уявіть собі, що у вас є можливість записати ваше життя -- все сказане, все зроблене, доступне у ідеальній базі пам'яті на кінчиках ваших пальців так, що ви можете повернутись, віднайти пам'ятні моменти й пережити їх знову, або ж відфільтрувати крізь сліди часу та віднайти шаблони вашого життя, про які раніше ви навіть і не підозрювали. Отож це саме та подорож, яку розпочала моя сім'я п'ять з половиною років тому. Це моя жінка та співробітник, Рупал. В цей день, у цю хвилину, ми увійшли в будинок з нашою першою дитиною, нашим чудовим сином-малюком. Ми увійшли в будинок, обладнаний спеціальною системою запису домашнього відео.
(Video) Man: Okay.
(Відео) Людина: Добре.
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.
Деб Рой: Цей момент та тисячі інших, особливих для нас моментів були відзняті у нашому будинку, тому що у кожній кімнаті, якщо б ви глянули вгору, то б побачили відеокамеру та мікрофон, а якщо б поглянули вниз, ви б побачили всю кімнати з висоти пташиного польоту. Ось тут наша вітальня, дитяча спальня, кухня, їдальня та решта будинку. І все це помістилося на дисковому масиві, який було розроблено для безперервної зйомки. Отже, ми пролітаємо крізь день у нашому домі, ми рухаємося від світанку до самого вечора і, нарешті, кінець дня. Упродовж трьох років ми записували від 8 до 10 годин щоденно, накопичуючи приблизно чверть мільйона годин багатодоріжкового аудіо та відео.
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.
Отож ви бачите частину того, що на сьогоднішній день є найбільшою колекцією коли-небудь зробленого домашнього відео. (Сміх) І те значення, що ці дані становлять для нашої сім'ї на особистому рівні, їхній вплив уже був колосальним. І ми все ще осягаємо їхню вартість. Незчисленні хвилини природніх подій, без позування відзнято тут і ми вчимося відкривати й осягати їх.
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.
Але у цього проекту є й наукове завдання використати ці неопрацьовані довготривалі дані, щоб зрозуміти процес вивчення мови дитиною - і ця дитина мій син. І, отож забезпечивши певну конфіденційність з метою захисту кожного, хто був записаний на відео, частини даних ми зробили доступними довіреній дослідницькій групі з МІТ, щоб розпочати виділення повторюваних моментів у цьому масивному наборі даних для вияснення впливу соціального середовища на засвоєння мови. Ось тут ми бачимо перше, що почали робити. Тут я з жінкою готуємо сніданок на кухні. Ми подорожуємо у часі й просторі щоденних подій, що відбуваються на кухні.
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.
Для того, щоб конвертувати ці важкі для сприйняття 90,000 годин відео до перегляду, ми використовуємо аналіз руху, щоб виділити поки ми рухалися в часі і просторі, те, що ми називаємо просторово-часовими хробаками. Цей прийом став частиною набору інструменів з допомогою котрого, ми виділили дії у цьому масиві даних а також відслідкувати траєкторію руху мого сина по будинку, з метою зосередження наших зусиль на мовленєвому середовищі мого сина - усіх слів почутих від мене, моєї жінки, нашої нянечки, та згодом слів, що він почав сам відтворювати. Завдяки цій технології, даним, та можливості транскрибування мови з допомогою техніки, нам вдалося зафіксувати близько семи мільйонів слів у домашніх стенограмах. Отож, з вашого дозволу, розпочнемо першу мандрівку в дані.
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.
Ви всі, я певен, бачили уповільнене відео де квітка розквітає, якщо пришвидшити час. Я хочу, щоб ви побачили розквіт мовної форми. Мій син, після свого першого дня народження почав говорити "гага", що означало "вода". І упродовж шести місяців він повільно наблизився до правильної дорослої форми - "вода". Зараз ми побачимо півроку за 40 секунд. Тут немає відео, так що ви можете зосередитись на звуці, акустиці нової траєкторії руху від "гага" до "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.
(Аудіо) Дитина : Гaгaгaгaгaгa Гага гага гага гуга гуга гуга вада гага гага гуга гага вода гуга гуга вода вода вода вода вода вода вода вода вода.
DR: He sure nailed it, didn't he.
ДР: Він чудово справився з цим, чи не так?
(Applause)
(Аплодисменти)
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.
Він не тільки вивчив слово "вода". Впродовж 24 місяців, перших двох років, на яких ми зосередилися, тут представлені у вигляді мапи вивчені ним слова у хронологічному порядку. Завдяки наявності повних стенограм, ми визначили кожне з 503 слів, що він навчився відтворювати до його другого дня народження. Він швидко навчився розмовляти. Ми почали аналізувати, чому. Чому деякі слова з'явились швидше за інші? Ось один з перших результатів, отриманий трохи більше року тому, що справді здивував нас. Спосіб інтерпретувати цей, здавалося б, простий граф - по вертикалі є показники того, наскільки складними є фрази вихователя залежно від їхньої довжини. горизонтальна вісь - час.
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.
Всі дані ми організували за наступним принципом: Кожного разу, коли мій син вчив слово, ми повертались назад і відслідковували всі мовні ситуації, що містили це слово. І ми відмічали відносну довжину висловів. Ми відслідкували дивне явище, що мова вихователя прямувала до мінімальної складності, спрощуючи мову, а потім повільно поверталась до попереднього рівня. І дивовижним є той стрибок, те занурення, розташовані майже так само, як народження кожного слова -- слово за словом, систематично. Виходить, що всі три основних вихователя -- я, моя дружина і наша няня -- систематично, і я вважаю, на підсвідомості реструктуризували свою мову, щоб "зустріти" дитину при народженні слова і довести його до дещо "складнішої мови" Наслідків цього багато, але на один з них хочу звернути особливу увагу - існують цикли зворотнього зв'язку. Звісно, мій син черпає знання з свого мовного середовища, а середовище - від нього. Це середовище, ці люди, перебувають у постійному зворотньому зв'язку і утворюють щось на зразок будівельних лісів, які не були помічені до сих пір.
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.
Та це розгляд у мовленнєвому контексті. А як щодо візуального контексту? Ми не зважаємо на це -- подумайте про це як про ляльковий будинок в розрізі нашого будинку. Ми взяли камери з ширококутними лінзами "риб'яче око", оптично відкоригували зображення і отримали тривимірне зображення нашого сімейного життя. Тому ласкаво просимо в мій будинок. Ось момент, спійманий численними камерами. Ми зробили це з метою створення вичерпної машини знань, щоб можна було відмотати час назад і інтерактивно переміщатися, й внести в систему відео-життя. Зараз я хочу показати вам прискорені 30 хвилин звичайного життя у вітальні. показати вам прискорені 30 хвилин звичайного життя у вітальні. Це я з сином на підлозі. А це системи відео-аналізу, що відслідковують наші рухи. Рухи мого сина позначені червоним, мої - зеленим кольором. Зараз ми на дивані, дивимося у вікно на машини, що проїжджають повз. І нарешті, мій син грає в своїх дитячих ходунцях.
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.
Зараз ми заморозимо дії, ці 30 хвилин, помістимо час на вертикальну вісь, і отримаємо вигляд взаємодії цих слідів, що ми щойно залишили позаду. І ми бачимо, ці дивовижні структури -- ці вузлики двох кольорових ниток, що ми називаємо "точками активного спілкування". Спіральну нитку ми називаємо "точкою активної самостійності". І ми думаємо, що це впливає на спосіб вивчення мови. Що б ми хотіли зробити, так це зрозуміти взаємодію між цими повторюваними елементами і мовою, яку сприймає моя дитина, щоб зрозуміти, чи можемо ми передбачити, яким чином структура почутих слів впливає на їх засвоєння -- Іншими словами, зв'язки між словами та їх значеннями в реальному світі.
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.
Так ось, як ми наближаємося до цього. На цьому відео знову відслідковуються дії мого сина. Він залишає за собою червоні сліди. А ось наша няня біля дверей.
(Video) Nanny: You want water? (Baby: Aaaa.) Nanny: All right. (Baby: Aaaa.)
(Відео) Няня: Ти хочеш води? (Дитина: Аааа.) Няня: Гаразд. (Дитина: Аааа.)
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.
ДР: Вона пропонує йому воду, і тут же два черв'ячка прямують на кухню по воду. Ми використали слово "вода" щоб позначити той момент, ту одиницю дії. А тепер ми скористаємося можливостям даних і відслідкуємо кожен раз, коли мій син чув слово "вода" і контекст, в якому він бачив воду, і ми використаємо це для занурення у відео і віднайдемо кожен слід активності, що відбувалась в ситуації з водою. Те, що ці дані залишають за собою, є своєрідним ландшафтом. Це словесні ландшафти. Це словесний ландшафт слова "вода". Велику активність можна прослідкувати на кухні. Саме там "виростають" ці великі вершини на зображенні зліва. І так само, для контрасту, ми можемо зробити це з будь-яким словом. Ми можемо взяти слово "бувай", як у фразі "бувай, до зустрічі". Ось ми з вами наближаємо камеру і опиняємося біля входу в будинок. І ми бачимо, як і можна було очікувати, відмінність в ландшафті, так як слово "бувай" проявляється тут більш явно. Отож ми використовуємо ці структури для передбачення порядку засвоєння мови, і це поточна робота на даний час.
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.
Це моя лабораторія в МІТ, зараз ми в неї заглянемо -- це медіа лабораторія. Це стало моїм улюбленим способом відеозапису буквально будь-якого простору. Троє із ключових людей в цьому проекті, Філіп ДеКамп, Роні Кубат та Брендон Рой зображені тут. Філіп тісно співпрацював над усіма візуалізаціями, які ви тут бачите. І Майкл Фляйшман іще один студент докторантури в моїй лабораторії, котрий працював зі мною над аналізом цього домашнього відео, і він зробив таке спостереження: "те, як ми аналізуємо, як мова пов'язана із подіями, в яких закладається основа для мови, ту ж саму ідею ми можемо винести за рамки твого дому, Деб, і застосувати її до світу ЗМІ." Таким чином у нашому експерименті відбувся несподіваний поворот.
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.
Уявіть собі ЗМІ як те, що створює підгрунтя, а у вас є рецепт того, як застосувати цю ідею у зовсім новому місці. Ми почали аналізувати телевізійний контент за допомогою тих самих принципів -- аналізували структуру ТБ-сигналу -- епізоди телешоу, реклами, усі ті складові частини, що створюють структуру телебачення. І зараз ми з нашими сателітарними тарілками завантажуємо й аналізуємо добрячу частину усього ТБ, яке переглядають в Сполучених Штатах. І вам не треба зараз йти й обвішувати вітальні мікрофонами, щоб записати розмови людей, ви просто використовуєте загальнодоступні канали ЗМІ.
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.
Тож ми опрацьовуємо приблизно 3 млрд. коментарів щомісяця, а потім стається диво. У вас є структура подій, підгрунтя для слів, що йде із телевізійних каналів; у вас є розмови, об'єднані тими темами; і за допомогою семантичного аналізу -- те, що ви зараз бачите, це власне справжні дані, отримані нами шляхом аналізу інформації -- кожна жовта лінія показує зв'язок, що утворюється між чиїмсь коментарем і частиною структури подій, отриманої із телевізійного сигналу. І та сама ідея зараз може бути розбудованою. І ми отримуємо цей словесний ландшафт, лише зараз слова зібрані не у моїй вітальні. Натомість контекст, те, що створило підгрунтя, це телевізійний контент, звідки йшли розмови. Те, що ми тут бачимо, ось ці хмарочоси, це коментарі, які пов'язані із контентом з телебачення. Та ж концепція, але тут ми розглядаємо динаміку спілкування у зовсім іншій сфері.
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.
Отож насправді, замість того, щоб, наприклад, вимірювати контент на основі того, скільки є телеглядачів, ми отримуємо основні дані для розуміння того, який рівень зацікавлення викликав контент. І так само, як ми можемо взяти до уваги цикли зворотнього зв'язку і динаміку в межах сім'ї, ми зараз можемо застосувати ті ж самі концепції, але із залученням набагато більшої групи людей. Ось частина даних із нашої бази даних -- лише 50000 із кількох мільйонів -- і вони з'єднані соціальним графом через загальнодоступні джерела інформації. Якщо розташувати їх на одній площині, на другій площині розташується контент. Отже, в нас є передачі та спортивні події і реклами, й усі структурні ланки, що їх з'єднують, все це утворює граф інформаційного наповнення. А тоді важливий третій вимір. Кожна із ланок, яку ви тут бачите, є реальним зв'язком, що утворюється між тим, що хтось сказав, та частиною контенту. Й ось знову, зараз ми тут маємо десятки мільйонів таких зв'язків, що дають нам з'єднувальний матеріал для соціальних графів і того, яким чином вони пов'язані із контентом. І зараз ми можемо розпочати випробовування структури цікавими способами.
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.
Наприклад, якщо ми прокладемо шлях одної із частин контенту, що спонукає когось її прокоментувати, а тоді ми прослідкуємо, куди йде цей коментар, і поглянемо на весь соціальний граф, який став задіяний, пройдемо назад, щоб поглянути на зв'язок між тим соціальним графом і контентом, то побачимо дуже цікаву структуру. Ми називаємо це кліше спільного перегляду, віртуальна вітальня, якщо вам так більше до вподоби. І тут задіяна дивовижна динаміка. Вона не спрямована лише в один бік. Частина контенту, подія, спонукає когось говорити. Вони звертаються до інших людей. Це приводить поведінку залучення у розмову назад у ЗМІ, а ось ці цикли керують загальною поведінкою.
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.
Іще один приклад -- зовсім інакший -- інша реальна людина у нашій базі даних -- і ми знаходимо принаймні сотні, якщо не тисячі, таких. Ми дали цій особі ім'я. Це професійний аматор чи про-ам ЗМІ критик, який має високий рейтинг серед фанатів. Багато людей наслідують його -- він дуже впливовий -- і вони схильні обговорювати те, що показують по ТБ. Ця людина є ключовою ланкою у зв'язку між ЗМІ та соціальними медіа.
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.
І останній приклад із цих даних: Часом це насправді особлива частина контенту. Якщо ми поглянемо на цю частину контенту, звернення президента Обами про становище у країні кількатижневої давності, і поглянемо на те, що в нас є у тому ж наборі даних, на тому ж рівні, рівень зацікавлення цією часткою контенту справді дивовижні. Нація буквально вибухнула в обговоренні у реальному часі у відповідь на те, що транслювалося по ТБ. І звичайно ж, крізь усі ці лінії проходить потік неструктурованої мови. Ми можемо просканувати настрої та тримати руку на пульсі нації, оперативне відчуття соціальних реакцій у різних ділянках соціального графу, що активується контентом.
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.
Тож, щоб підсумувати, ідея звучить так: В той час, як наш світ все більше й більше заповнюється різними приладами і в нас є змога збирати та з'єднувати точки між тим, що люди кажуть, так контекстом, в якому вони це кажуть, в нас з'являється можливість побачити нові соціальні структури та динаміку, яку раніше не бачили. Це як побудувати мікроскоп чи телескоп й виявити нові структури нашої власної поведінки у процесі спілкування. І я вважаю, що це має глибокий вплив, як на науку, так і на торгівлю, уряд, чи, можливо, більш за все на нас, як особистостей.
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."
Отож повернемося до мого сина, коли я готував цю доповідь, він дивився мені через плече і я показав йому відеокліпи, які збирався показати вам сьогодні, і я запитався у нього дозволу на це. А тоді я поділився із ним своїми роздумами: "Правда ж, це дивовижно, що уся ця база даних, усі ці записи, я передам тобі та твоїй сестрі" -- вона народилася на два роки пізніше -- "і ви зможете повернутися й знову пережити ці миті, які ви б ніколи не змогли, зі своєю біологічною пам'яттю, пам'ятати так, як зараз?" Він мовчав певний час. А я думав: "Що я роблю? Йому п'ять років. Він цього не зрозуміє." І саме в той час, коли я це подумав, він поглянув на мене і сказав: "Значить, коли я виросту, то зможу показати це своїм дітям?" І я подумав: "Ухти, це дивовижна річ."
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.
На завершення я хочу поділитися із вами іще однією пам'ятною миттю для нашої сім'ї. Це вперше, коли наш син зробив більше двох кроків підряд -- зафіксовано на відео. І я б дуже хотів, щоб ви зосередилися на чомусь, поки я проведу вас крізь цю мить. Це захаращене середовище; це природнє життя. Моя мама на кухні, готує їжу, і з усіх можливих місць, саме в коридорі, я зрозумів, що зараз це станеться, він пройде більше двох кроків. Ось ви чуєте, як я його підбадьорюю, усвідомлюючи, що відбувається, а тоді стається диво. Слухайте уважно. Три кроки вперед, він розуміє, що стається диво, це найдивовижніше з усіх і він переводить подих, і шепоче "ухти", а я інстинктивно повторюю за ним. Отож, повернемося в часі до того пам'ятного моменту.
(Video) DR: Hey. Come here. Can you do it? Oh, boy. Can you do it? Baby: Yeah. DR: Ma, he's walking.
(Відео) ДР: Агов. Іди сюди. Ти можеш це зробити? О, хлопче. Ти можеш це зробити? Дитина: Та. ДР: Ма, він ходить.
(Laughter)
(Сміх)
(Applause)
(Аплодисменти)
DR: Thank you.
ДР: Дякую.
(Applause)
(Аплодисменти)