هذه الصورة لصاحبها الفنان ميشيل نجار وهي صورة حقيقية لقد ذهب الى الارجنتين لكي يصور هذه الصورة ولكنها خيالية ايضاً لانه عدل فيه الكثير عقب ذلك وماقام به هو اعادة تشكيل بصورة رقمية لحواف وقمم الجبال لكي تتواكب مع تقلبات وتمايزات مؤشر داوجونز كما ترون هنا .. تلك الهوة الكبيرة .. ذلك الوادي عبر عن الكارثة المالية لعام 2008 لقد صنعت هذه الصورة عندما كنا في قاع ذلك الوادي هناك لا اعلم أين نحن الآن هذا هو مؤشر " هانج سينج " لهونكونغ انها معالم طبوغرافية متشابهة أتعجب من هذا
This is a photograph by the artist Michael Najjar, and it's real, in the sense that he went there to Argentina to take the photo. But it's also a fiction. There's a lot of work that went into it after that. And what he's done is he's actually reshaped, digitally, all of the contours of the mountains to follow the vicissitudes of the Dow Jones index. So what you see, that precipice, that high precipice with the valley, is the 2008 financial crisis. The photo was made when we were deep in the valley over there. I don't know where we are now. This is the Hang Seng index for Hong Kong. And similar topography. I wonder why.
وهذا هو فن . هو إستعارة لغوية وانا أعتقد ان الفكرة هنا .. هذه الصورة تحوي الكثير من الحواف " الاسنان " وهذه الحواف " الاسنان " هي ما اريد التحدث عنه اليوم والتي يظن البعض انها ربما تكون نتيجة رياضيات عصرية ليست فحسب رياضيات مالية .. بل رياضيات عامة انها مرحلة إنتقالية من كونها شيئا نستخلصه في الحياة بواسطة ارقام ومنحنيات إلى شيئ بداء يشكّل هذه الحياة سواء كان العالم من حولنا .. او العالم في داخلنا ان هذا التمثيل الرياضي هو في الحقيقة خوارزميات والتي هي في الاساس الرياضيات التي يستخدمها الحاسوب من اجل أخذ قراراته والتي تحمل في طياتها الواقعية بسبب تكرارها على الدوام فالخوارزميات تصنف وتعيد ترتيب وتحديد نفسها الى ان تتشكل بشكل الواقع الحقيقي
And this is art. This is metaphor. But I think the point is that this is metaphor with teeth, and it's with those teeth that I want to propose today that we rethink a little bit about the role of contemporary math -- not just financial math, but math in general. That its transition from being something that we extract and derive from the world to something that actually starts to shape it -- the world around us and the world inside us. And it's specifically algorithms, which are basically the math that computers use to decide stuff. They acquire the sensibility of truth because they repeat over and over again, and they ossify and calcify, and they become real.
وكنت افكر بهذه الفكرة طيلة الوقت وذات مرة كنت في رحلة جوية منذ نحو عامين وحدث صدفة انني كنت اجلس بالقرب من عالم فيزياء هنغاري عمره يقارب عمري وكنا نتحدث عن الحياة اثناء الحرب الباردة وكيف كانت بالنسبة لفيزيائي في هنغاريا فقلت " ماذا كنت تفعل في تلك الأثناء ؟ "
And I was thinking about this, of all places, on a transatlantic flight a couple of years ago, because I happened to be seated next to a Hungarian physicist about my age and we were talking about what life was like during the Cold War for physicists in Hungary. And I said, "So what were you doing?"
فقال " لقد كنا نفك شيفرة الطائرة الشبح "
And he said, "Well we were mostly breaking stealth."
فقلت " انه عمل رائع .. مثير للاهتمام .. كيف كنتم تقومون به ؟ " ولكي نعي كيف يتم ذلك علينا أن نفهم قليلاً كيف تعمل الطائرة الشبح هذا تبسيط كبير للفكرة في الحقيقة .. الأمر ليس مجرد ان تعبر عبر اشارة الرادار بواسطة طائرة معدنية وزنها 156 طن دون أن يستطيع أن يراك أحد فالجسم لن يختفي هكذا ولكن ان استطعنا ان نحول ذلك المجسم الكبير جداً الى عدة .. ملايين من الاشياء الصغيرة مثل سرب الطيور عندها سيضطر الرادار الذي يعمل في المنطقة ان يحلل كل طائر من كل ذلك السرب وهذا العمل بالنسبة للرادار شبه مستحيل
And I said, "That's a good job. That's interesting. How does that work?" And to understand that, you have to understand a little bit about how stealth works. And so -- this is an over-simplification -- but basically, it's not like you can just pass a radar signal right through 156 tons of steel in the sky. It's not just going to disappear. But if you can take this big, massive thing, and you could turn it into a million little things -- something like a flock of birds -- well then the radar that's looking for that has to be able to see every flock of birds in the sky. And if you're a radar, that's a really bad job.
ومن ثم اضاف " نعم .. هذا ان كنت تستخدم راداراً .. ولكننا لم نكن نستخدم راداراً لقد بنينا صندوقاً اسوداً مهمته البحث عن الاشارات الكهربائية والاتصالات اللاسلكية وما ان نرى سرب طيور يتواصل فيما بينه او يحوي اشارات كهربائية حتى نجزم ان هذا الشيء متعلق بالامريكيين
And he said, "Yeah." He said, "But that's if you're a radar. So we didn't use a radar; we built a black box that was looking for electrical signals, electronic communication. And whenever we saw a flock of birds that had electronic communication, we thought, 'Probably has something to do with the Americans.'"
فقلت " أها.. شيء مميز .. لقد ابطلت فاعلية 60 عام من الابحاث الجوية " حسناً .. مالذي فعلته لاحقا بعد الحرب .. أين أكملت عملك ؟ فقال لي .. حسناً .. لقد انتقلت للعمل في المجال الاقتصادي فقلت " أها .. أنت تقصد هؤلاء الذين يظهرون مؤخراً كثيراً على نشرات الأخبار فعقبت " ما طبيعة عملك هناك ؟ " فقال " هناك اليوم ما يقارب 2000 فيزيائي في " وال ستريت " .. وانا واحد من هؤلاء " فقلت " ما هو الصندوق الاسود في " وال ستريت " ؟ "
And I said, "Yeah. That's good. So you've effectively negated 60 years of aeronautic research. What's your act two? What do you do when you grow up?" And he said, "Well, financial services." And I said, "Oh." Because those had been in the news lately. And I said, "How does that work?" And he said, "Well there's 2,000 physicists on Wall Street now, and I'm one of them." And I said, "What's the black box for Wall Street?"
فقال " مضحك سؤالك هذا .. لانه في الحقيقة هناك ما يدعى الصندوق الاسود للمضاربات .. واحيانا يدعى " خوارزميات السوق " " خوارزميات السوق " وقد تطورت " خوارزميات السوق " بسبب أن المضاربين يواجهون ذات المشاكل التي تواجهها سلاح الجو الامريكي حيث يحدث ان يتم تحريك كم هائل من الاسهم او الحصص مثل بروكتور و غامل او اكسينتر او نحو ذلك حيث يحركون ملايين من الاسهم عبر السوق المالي وان قاموا بذلك في وقت واحد فان ذلك يشابه وضع كل اموالك على طاولة الرهان دون ان تقلب أوراقك لذا كان يتوجب عليهم أن يجدوا طريقة لكي يستخدموا الخوارزميات لمحاولة فك هذه التحركات الكبيرة الى ملايين التحركات الصغيرة لكي يتم تحليلها والامر السحري والمخيف بذات الوقت ان نفس العمليات الرياضية التي تستخدم لتفكيك شيء كبير الى ملايين الجزئيات الصغيرة هو ذاته ما يستخدم لكي يشكل من ملايين الجزيئات الصغيرة شيء كبير متماسك فيما بينه لمحاولة معرفة ما يحدث في السوق المالي
And he said, "It's funny you ask that, because it's actually called black box trading. And it's also sometimes called algo trading, algorithmic trading." And algorithmic trading evolved in part because institutional traders have the same problems that the United States Air Force had, which is that they're moving these positions -- whether it's Proctor & Gamble or Accenture, whatever -- they're moving a million shares of something through the market. And if they do that all at once, it's like playing poker and going all in right away. You just tip your hand. And so they have to find a way -- and they use algorithms to do this -- to break up that big thing into a million little transactions. And the magic and the horror of that is that the same math that you use to break up the big thing into a million little things can be used to find a million little things and sew them back together and figure out what's actually happening in the market.
ان اردتم تخيل ما يحدث في السوق المالي في سوق الأسهم فهو عليكم أن تتخيلوا كماً من الخوارزميات تم تصميمها لكي تختفي عن أعين المراقبين وكمٌ آخر منها تم تصميمها لكي تستطيع أن تجد تلك الأولى وهذا امرٌ رائع .. وجيد وهذا يمثل 70% من سوق الاسهم الامريكية 70% من السوق المالي العامل والذي يمكن تعرفيه بعدة تعاريف مثل القروض التي تسحبونها .. معاشاتكم التعاقدية
So if you need to have some image of what's happening in the stock market right now, what you can picture is a bunch of algorithms that are basically programmed to hide, and a bunch of algorithms that are programmed to go find them and act. And all of that's great, and it's fine. And that's 70 percent of the United States stock market, 70 percent of the operating system formerly known as your pension, your mortgage.
ولكن مالخطر في ذلك ؟ الخطر الذي يحدث هو انه منذ سنة 9% من السوق المالي اختفت خلال 5 دقائق وقد سمي هذا الانهيار اللحظي ب ( 2:45 ) ففجأة اختفت 9% من القيمة السوقية وحتى اليوم لا احد يعي او يمكن ان يفسر ما قد حدث لانه لم يكن أحد قد أشترى أو باع تلك الحصة ولم يستطع أحد ان يتحكم أو يضبط ما كان يحصل وكل ما كان يرى حينها شاشة حاسوب مليئة بالارقام واشارات حمراء تنص على وجوب " ايقاف " السوق !
And what could go wrong? What could go wrong is that a year ago, nine percent of the entire market just disappears in five minutes, and they called it the Flash Crash of 2:45. All of a sudden, nine percent just goes away, and nobody to this day can even agree on what happened because nobody ordered it, nobody asked for it. Nobody had any control over what was actually happening. All they had was just a monitor in front of them that had the numbers on it and just a red button that said, "Stop."
وهنا المشكلة .. اننا نبرمج اليوم نبرمج اشياءاً لم يعد بمقدورنا قراءتها او تحليلها نحن نقدم شيئاً .. غير مقروء .. لقد فقدنا ادراكنا لما يجري في هذا العالم الذي يدور من حولنا وقد بدأ الامر يخرج عن سيطرتنا هناك شركة في بوسطن تدعى " نانيكس " يستخدمون الرياضيات وربما السحر وربما ما لا أعرفه لكي يستخرجوا المعلومات من الاسواق المالية واحيانا يجدون خوارزميات مختبئة وعندما يجدونها يقومون بتحليلها وتمثيلها وتسليط الضوء عليها ويفعلون هذا على الدوام عندما يلاحظون تحرك كم هائل من المعلومات دون أن يستوعبوا ماهيته ومايحدث هو انهم يطلقون الاسماء على الخوارزميات ومن ثم يقصون قصتها وهذه واحدة من تلك التي استخرجوها انها تدعى " السكين " وهذه الكرنفال وهذه بوسطن شيفلر وهذه " الشفق "
And that's the thing, is that we're writing things, we're writing these things that we can no longer read. And we've rendered something illegible, and we've lost the sense of what's actually happening in this world that we've made. And we're starting to make our way. There's a company in Boston called Nanex, and they use math and magic and I don't know what, and they reach into all the market data and they find, actually sometimes, some of these algorithms. And when they find them they pull them out and they pin them to the wall like butterflies. And they do what we've always done when confronted with huge amounts of data that we don't understand -- which is that they give them a name and a story. So this is one that they found, they called the Knife, the Carnival, the Boston Shuffler, Twilight.
والمثير ان الخوارزميات ليست فحسب في الاسواق المالية بل يمكن أن تجدها في كل مكان ما ان تتعلم كيف تبحث عنها على سبيل المثال هذا كتاب عن الحشرات ربما صادفه احدكم اثناء بحثه على مكتبة أمازون الالكترونية ربما لاحظتم ان سعره بدأ من 1.7 مليون دولار وقد بيعت كل النسخ ! (ضحك) وان كنت قد اشتريته ب1.7 مليون دولار .. فانت قد حزت صفقة مميزة فقد ارتفع سعر النسخة بعد عدة ساعات الى 23.6 مليون دولار بالاضافة الى رسوم الشحن والايصال والسؤال هنا .. لم يكن أحد يشتري او يبيع الكتاب او يضارب عليه .. فكيف حدث ما حدث ؟ عندما ترى هذا في آمازون او في السوق المالي في وال ستريت عليك ان تعي على الفور ان هذا الامر ما هو الا دليل على وجود تضاربات بين الخوارزميات المبرمجة في ذلك المجال فالخوارزميات قد تكون واقعة ضمن دوائر تكرارية و تقوم بمضاعفة نفسها بدون أي اشراف بشري او ادراك منه وبدون عملية ضبط واعية لكي يقول أحدهم على الاقل " ان سعر 1.7 مليون دولار هو رقم كبير لكتاب مثل ذاك "
And the gag is that, of course, these aren't just running through the market. You can find these kinds of things wherever you look, once you learn how to look for them. You can find it here: this book about flies that you may have been looking at on Amazon. You may have noticed it when its price started at 1.7 million dollars. It's out of print -- still ... (Laughter) If you had bought it at 1.7, it would have been a bargain. A few hours later, it had gone up to 23.6 million dollars, plus shipping and handling. And the question is: Nobody was buying or selling anything; what was happening? And you see this behavior on Amazon as surely as you see it on Wall Street. And when you see this kind of behavior, what you see is the evidence of algorithms in conflict, algorithms locked in loops with each other, without any human oversight, without any adult supervision to say, "Actually, 1.7 million is plenty."
(ضحك)
(Laughter)
وكما الامر في آمازون .. كذلك هو في نيتفليكس Netflix ف نيتفليكس Netflix قامت باستخدام العديد من الخوارزميات عبر السنين قد بداوا بخوارزمية " السينما ماتش " والعديد منها وقد استخدموا كوكب الديناصورات .. والجاذبية وهم يستخدمون الآن خوارزمية " الفوضى البرجماتية " والخوارزمية تلك هي مثل خوارزميات نيتفليكس Netflix وهدفها مهمة واحدة فقط وهي محاولة تحليل ما يجري في دماغك عن طريق رسم خارطة لخياراتك داخل الجمجمة البشرية لكي تحاول ان ترجح لك فلماً ربما قد تود أن تشاهده وهي مشكلة كبيرة جداً ولكن العائق الاكبر في هذه المشكلة هو اننا لا نملك حتى اليوم كتابة واقعية لما يجري في تلك الخوارزمية ولا نملك ضبطها انها تتصرف بصورة ما عن طريق استقراء عام ولكنها تملك تأثيراً واسعا فخوارزمية الفوضى البرجماتية كمعظم خوارزميات نيتفليكس Netflix تحدد في نهاية الامر 60% من سوق الأفلام التي يتم إستئجارها وتحتاج تلك الخوارزمية معلومة واحدة فقط عن ما تحب مشاهدته تحدد 60% من الافلام التي ستقوم انت بإستئجارها لاحقاً
And as with Amazon, so it is with Netflix. And so Netflix has gone through several different algorithms over the years. They started with Cinematch, and they've tried a bunch of others -- there's Dinosaur Planet; there's Gravity. They're using Pragmatic Chaos now. Pragmatic Chaos is, like all of Netflix algorithms, trying to do the same thing. It's trying to get a grasp on you, on the firmware inside the human skull, so that it can recommend what movie you might want to watch next -- which is a very, very difficult problem. But the difficulty of the problem and the fact that we don't really quite have it down, it doesn't take away from the effects Pragmatic Chaos has. Pragmatic Chaos, like all Netflix algorithms, determines, in the end, 60 percent of what movies end up being rented. So one piece of code with one idea about you is responsible for 60 percent of those movies.
ولكن ماذا لو أستطعت تقييم الفلم قبل ان يتم تصويره اليس ذلك امرٌ فعال ؟ حسناً .. بعض العلماء من المملكة المتحدة ذهبوا الى هوليوود ولديهم نوع من الخوارزميات القصصية يستخدمونه ضمن شركة اسسوها تدعى " إيباجوجيكس " وهي شركة يتم ادخال نص الفلم الى برمجياتها ومن ثم يمكن وبصورة مقبولة معرفة ما ان كان الفلم سينجح وتحدد قيمة الفلم ان كانت 30 مليون دولار او 200 مليون دولار وهذا الامر ليس مثل عمل " جوجل " انها ليست معلومات انها ليست حالة مالية او تحليل اقتصادي .. بل انها ثقافة وما ترونه هنا او ما لا نراه عادة هو ان الخورزميات تلك هي " فيزياء الثقافة " وإن حدث لتلك خوارزميات ما حدث لخوارزميات وول ستريت أي إن اصابها عطب بصورة مفاجئة فكيف سنعلم ذلك .. ومن سيعلم ذلك وكيف ستغدو الامور بعدها ..
But what if you could rate those movies before they get made? Wouldn't that be handy? Well, a few data scientists from the U.K. are in Hollywood, and they have "story algorithms" -- a company called Epagogix. And you can run your script through there, and they can tell you, quantifiably, that that's a 30 million dollar movie or a 200 million dollar movie. And the thing is, is that this isn't Google. This isn't information. These aren't financial stats; this is culture. And what you see here, or what you don't really see normally, is that these are the physics of culture. And if these algorithms, like the algorithms on Wall Street, just crashed one day and went awry, how would we know? What would it look like?
وتلك الخوارزميات موجودة في منزلك .. هنا نوعان من الخوارزميات التي تقوم بحاسب غرفة معيشتك وهما نوعان من الرجال الالية التي تقوم بعملية التنظيف اعتماداً على الخوارزميات وكلا الروبوتان يستخدمان مفهومين مختلفين للتنظيف كما تشاهدون على هذه الصورة والتي التقطت عبر وضع مصدر ضوئي على الروبوتات وتصويرها ان تلك الروبوتات مع الخوارزميات تبدو وكأنها مهندسين معمارين في غرف نومنا على سبيل الذكر ان الهندسة المعمارية هي بذات نفسها تمثيل للخوارزميات والتي سوف تسيطر على كل شيء وهذا ليس أمر بعيد المنال انه امرٌ واقعي جداً ويجري من حولنا على الدوام - تحكم الخوارزميات -
And they're in your house. They're in your house. These are two algorithms competing for your living room. These are two different cleaning robots that have very different ideas about what clean means. And you can see it if you slow it down and attach lights to them, and they're sort of like secret architects in your bedroom. And the idea that architecture itself is somehow subject to algorithmic optimization is not far-fetched. It's super-real and it's happening around you.
وسوف تشعرون بها أكثر ما يمكن عندما تجدون أنفسكم محجوزون في صندوق معدني هذا مصعد من طراز جديد انه يدعى " مصعد التحكم بالوجهة " وهي نوع من المصاعد التي تطلب منك اختيار وجهتك والطابق ... الذي تزعم الذهاب اليه قبل الدخول اليه وهو يستخدم نوع من الخوارزميات تدعى صندوق التعبئة وماحدث ان تلك البرمجة اصابها عطب ما فمنعت الناس من الذهاب الى سياراتهم فكان نتيجة لبرمجتها ان كل من يريد الذهاب للطابق العاشر فهو متوجه الى السيارة الثانية وكل من سيتوجه الى الطابق الثالث فهو متوجه الى السيارة الخامسة وما حدث جراء ذلك ان الناس جزعت جداً الناس هلعت .. وكما ترون ... السبب كان ببساطة ان تلك المصاعد كانت فاقدة لأدوات هامة جداً .. وهي الازرار (ضحك) كتلك التي يستخدمها الاشخاص في المصاعد العادية وكل ما كانت تملكه هو ارقام تصعد الى الاعلى والاسفل وزر أحمر وحيد عليه كلمة " توقف " ان هذا ما نصممه هذا ما نسعى لتصميمه لهذه الآلية " الراقية " إذاً الى اي مدى يمكننا أن نتمادى في هذا .. اين يمكن ان نصل اكثر من هذا على ما يبدو .. سنذهب بعيداً جداً
You feel it most when you're in a sealed metal box, a new-style elevator; they're called destination-control elevators. These are the ones where you have to press what floor you're going to go to before you get in the elevator. And it uses what's called a bin-packing algorithm. So none of this mishegas of letting everybody go into whatever car they want. Everybody who wants to go to the 10th floor goes into car two, and everybody who wants to go to the third floor goes into car five. And the problem with that is that people freak out. People panic. And you see why. You see why. It's because the elevator is missing some important instrumentation, like the buttons. (Laughter) Like the things that people use. All it has is just the number that moves up or down and that red button that says, "Stop." And this is what we're designing for. We're designing for this machine dialect. And how far can you take that? How far can you take it? You can take it really, really far.
دعونا نعود الى سوق وول ستريت لأن الخوارزميات في وول ستريت هي الاكثر تعقيداً ورقياً والتي تعتمد على ميزة هامة جداً وهي السرعة وهي تتجاوب خلال اجزاء الميلي والميكرو من الثانية ولكي تعوا ما هي الميكرو ثانية فان نقرة واحدة للفأرة تستغرق 500 ألف ميكرو ثانية ولكن إن كنت خبير خوارزميات في وول ستريت وكنت متأخر بما يقارب 5 ميكرو ثانية فأنت خاسر ومتأخر على الركب لذا إن كنت خبير خوارزميات فربما أنت تحتاج أن تتعرف على مهندس معماري كمثل الذي قابلته في فرانكفورت والذي كان يفرغ ناطحة سحاب بأكلمها من كل الاثاث و الخدمات التي يستخدمها البشر ليترك فحسب الفولاذ الذي يكون ناطحة السحاب تلك من اجل ان يستعد لوضع مخدمات تعمل على تحليل الخوارزميات ولكي تستطيع الولوج اسرع الى الانترنت
So let me take it back to Wall Street. Because the algorithms of Wall Street are dependent on one quality above all else, which is speed. And they operate on milliseconds and microseconds. And just to give you a sense of what microseconds are, it takes you 500,000 microseconds just to click a mouse. But if you're a Wall Street algorithm and you're five microseconds behind, you're a loser. So if you were an algorithm, you'd look for an architect like the one that I met in Frankfurt who was hollowing out a skyscraper -- throwing out all the furniture, all the infrastructure for human use, and just running steel on the floors to get ready for the stacks of servers to go in -- all so an algorithm could get close to the Internet.
عليكم ان تنظروا الى مخدمات الانترنت كانظمة توزيع وكما تعلمون هي كذلك .. ولكن منتشرة على نطاق شاسع من الاماكن في نيويورك هذه اماكن توزيعها .. هنا في فندق الكارير في شارع هدسون وهو المكان الذي تخرج منه جميع الاسلاك والاتصالات الى المدينة والفكرة هي انه كلما ابتعدت عن ذلك المصدر كلما كنت متأخراً ببضع ميكرو ثواني الاشخاص هؤلاء في وول ستريت ماركو بولو و شيروكي ناشون متاخرون 8 ميكرو ثانية عن اولئك الاشخاص الموجودين في المبنى المفرغ والذي يقع حول فندق الكارير وسوف تستمر تلك العملية اقصد عملية تفريغ ناطحات السحاب لأن كل بوصة تعني بوصة من الأموال ودولاراً و جنيهاً استرليني ولا أحد يستطيع ان يكسب من كل مساحة مالاً مثلما يحدث في بوسطن شفلر
And you think of the Internet as this kind of distributed system. And of course, it is, but it's distributed from places. In New York, this is where it's distributed from: the Carrier Hotel located on Hudson Street. And this is really where the wires come right up into the city. And the reality is that the further away you are from that, you're a few microseconds behind every time. These guys down on Wall Street, Marco Polo and Cherokee Nation, they're eight microseconds behind all these guys going into the empty buildings being hollowed out up around the Carrier Hotel. And that's going to keep happening. We're going to keep hollowing them out, because you, inch for inch and pound for pound and dollar for dollar, none of you could squeeze revenue out of that space like the Boston Shuffler could.
ولكن ان حدث ونظرت من منظور اكبر ان حدث ونظرت من الاعلى اكثر سوف ترى ان هناك خندق طوله 825 ميلاً بين مدينة نيويورك و شيكاغو والذي تم بناؤه عبر عدة سنوات من قبل شركة تدعى " بسط الشبكات " وهو توصيلة ألياف ضوئية تم بناؤها بين تلك المدينتين لكي ينقل إشارة واحدة فقط هي اسرع ب37 مرة من نقرة الفأرة وقد تم ذلك .. وصرف كل ذلك المال فقط من أجل الخوارزميات من اجل الخوارزميات امثال الكرنفال والسكين وعندما نفكر بهذا .. اننا حفرنا عبر الولايات المتحدة الامريكية بواسطة الحفارات والمتفجرات من أجل تلك الخوارزميات لكي تستطيع ان تتم صفقة في السوق المالي بسرعة اكبر ب 3 ميكرو ثانية كل ذلك فقط من اجل شبكة اتصالات رغم انه لا يوجد اي شخص يعرف ما هو المصير الواضح لما يجري الا ان الانسان على الدوام يبحث عن شيء جديد .. وفكر أبعد وحدود أوسع
But if you zoom out, if you zoom out, you would see an 825-mile trench between New York City and Chicago that's been built over the last few years by a company called Spread Networks. This is a fiber optic cable that was laid between those two cities to just be able to traffic one signal 37 times faster than you can click a mouse -- just for these algorithms, just for the Carnival and the Knife. And when you think about this, that we're running through the United States with dynamite and rock saws so that an algorithm can close the deal three microseconds faster, all for a communications framework that no human will ever know, that's a kind of manifest destiny; and we'll always look for a new frontier.
لسوء الحظ ..اننا نعمل اليوم على استبعادنا من أعمالنا الان هذه صورة نظرية فحسب وهي من رياضي من معهد " إم آي تي " في الحقيقة انا لا افهم الكثير مما قاله وربما معظم ما قاله فكلامه يعتمد على مخاريط الضوء .. وميكانيكا الكم المتشابكة وانا لا افهم معظم هذا ولكن يمكنني ان استوعب هذه الخريطة ما قاله هو عبر تلك الخريطة انه ان كنت تريد ان تجني الاموال من الاسواق الموجودة في النقاط الحمراء اي مكان وجود التجمعات السكانية والمدن عليك ان تضع مخدمات الانترنت والاتصال خاصتك على النقاط الزرقاء لكي تحصل على الفاعلية القصوى وكما ترون ان بعض هذه النقاط موجودة في عرض المحيط ومقترحه ان يقوم ببناء فقاعات كبيرة او منصات كبيرة تكون جزء من المحيط تعمل على امتصاص الاموال من الاجواء المالية ! انه مستقبل مبهر إن كنت خبير خوارزميات
Unfortunately, we have our work cut out for us. This is just theoretical. This is some mathematicians at MIT. And the truth is I don't really understand a lot of what they're talking about. It involves light cones and quantum entanglement, and I don't really understand any of that. But I can read this map, and what this map says is that, if you're trying to make money on the markets where the red dots are, that's where people are, where the cities are, you're going to have to put the servers where the blue dots are to do that most effectively. And the thing that you might have noticed about those blue dots is that a lot of them are in the middle of the ocean. So that's what we'll do: we'll build bubbles or something, or platforms. We'll actually part the water to pull money out of the air, because it's a bright future if you're an algorithm.
(ضحك)
(Laughter)
ان المال ليس مثيرٌ للاهتمام في الحقيقة بل ما يمكن للمال ان يدفع الانسان للقيام به ويحفزه عليه اننا بكل بساطة نعيد تشكيل الارض بسبب تلك خوارزميات وفاعليتها وفي ضوء كل ما سبق ذكره ان عدنا الى صورة ميشيل نجار فاننا سندرك ان صورته تلك ليست تمثيل او استعارة بصرية .. انها في الحقيقة نبوءة انها نبوءة توضح التاثير الكبير الذي تقوم به الرياضيات وتاثيرها " الزلزالي " على معالمنا الارضية ان المشهد دائماً تم تشكيله بهذا النوع الغريب و التعاون الصعب بين الانسان و الطبيعة ولكن علينا ان نعي ان هناك اليوم عامل تطور ثالث جديد هو الخوارزميات مثل خوارزمية الكرنفال و بوسطن شيفلر وعلينا يوماً ما ان ننظر الى الخوارزميات كجزء من الطبيعة المحيطة بنا والتي ربما بطريقة ما... هي كذلك
And it's not the money that's so interesting actually. It's what the money motivates, that we're actually terraforming the Earth itself with this kind of algorithmic efficiency. And in that light, you go back and you look at Michael Najjar's photographs, and you realize that they're not metaphor, they're prophecy. They're prophecy for the kind of seismic, terrestrial effects of the math that we're making. And the landscape was always made by this sort of weird, uneasy collaboration between nature and man. But now there's this third co-evolutionary force: algorithms -- the Boston Shuffler, the Carnival. And we will have to understand those as nature, and in a way, they are.
شكراً
Thank you.
(تصفيق)
(Applause)