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.
Bu sanatçı Michael Najjar tarafından çekilmiş bir fotoğraf ve gerçek, Arjantine gidip fotoğrafı çekme bağlamında. Ama aynı zamanda bir kurgu. Ondan sonra üzerinde oldukça fazla zaman harcandı. Ve yaptığı şey dağın çevre çizgisinin tamamını Dow Jones'un borsa endeksinin iniş çıkışına göre tekrar şekillendirdi. Yani gördüğünüz şey, o uçurum, o vadili yüksek uçurum, 2008 ekonomik krizi. Bu fotoğraf biz o vadinin oldukça derinlerindeyken yapıldı. Ve şu an neredeyiz bilmiyorum. Bu Hang Seng'in Hong Kong endeksi. Benzer bir topoğrafya. Neden bilmiyorum.
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.
Ve bu sanat. Bu metafor. Ama bence asıl nokta bu dişli bir metafor. Ve bu dişlerle önermeye çalıştığım şey bizim çağdaş matematiğin rolü hakkında tekrar bir düşünmemizdir sadece finansal matematiği değil, matematiğin tamamını. Dünyadan çıkarıp elde ettiğimiz bir şeyden aslında ona şekil veren, çevremizi ve içimizdeki dünyayı değiştiren bir şeye dönüşmesini. Ve spesifik olarak algoritmalar, temelde bilgisayarların bir şeylere karar verme matematiğidir. Gerçeğin hassaslığını edinirler, çünkü üst üste tekrar ederler. Ve kemikleşirler, kireçlenirler ve gerçek olurlar.
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?"
Ve bunun hakkında düşünüyordum, bütün mekanlardan, birkaç yıl önce bir trasnatlantik uçuştayken, çünkü tesadüfen benim yaşlarımda Macar bir fizikçinin yanına oturdum ve Soğuk Savaş sırasında hayatın Macar fizikçiler için nasıl olduğuna dair konuşuyorduk. Ve ben, "Ee ne yapıyordun?" dedim
And he said, "Well we were mostly breaking stealth."
Ve o, "Yani çoğunlukla görünmezliği kırmaya çalışıyoduk."
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.
ve ben "Çok iyi iş. İlginç Nasıl çalışıyor?" Ve bunu anlamak için, görünmezliğin nasıl çalıştığını anlamanız gerekiyordu. Ve yani -- bu aşırı bir basite indirgeme -- ama aslında, gökyüzündeki 156 tonluk bir çeliği radar sinyaline hiç gözükmeden geçirmek değil. Birden yok olmayacak tabii. Ama bu büyük, koca nesneyi alıp daha küçük bir şeye dönüştürebilirsen -- bir kuş sürüsü gibi -- işte şimdi onu arayan radarın gökyüzündeki bütün kuş sürülerini görebilmesi gerekecek. Ve bir radarsan, bu gerçekten kötü bir iş.
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.'"
Ve "Evet." dedi, "Ama eğer bir radarsan. Bu yüzden biz de radar kullanmadık; Elektrik sinyallerine, elektronik kominikasyona bakan bir kara kutu yaptık. Ve ne zaman elektronik kominikasyonu olan bir kuş sürüsü görsek, bunun Amerikalılarla bir ilgisi var diye düşündük."
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?"
Ve ben "Tamam. Çok iyi. Böylece 60 yıllık bir havacılık araştırmasını efektif bir şekilde etkisiz hale getirdiniz. İkinci perde nedir? Büyüyünce ne yapıyorsun?" Ve dedi ki, "Ee, finansal servisler." "Aa" dedim. Çünkü bunlar yakın zamanda haberlerdeydi. "O nasıl çalışıyor?" dedim. "Yani şu anda Wall Street'te 2,000 fizikçi var." dedi "Ve ben onlardan biriyim." dedim ki "Wall Street'in kara kutusu nedir?"
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.
ve dedi ki "Bunu sorman komik oldu, çünkü buna aslında kara kutu ticareti deniliyior. Ve bazen de algo ticareti. algoritmik ticaret." Ve algoritmik ticaret bir tarafta gelişti çünkü kurumsal ticaretlere uğraşanlar Birleşik Devletler Hava Kuvvetleri ile aynı sorunlarla karşılaştılar, bu da haraket ettikleri pozisyonlar arasında -- Proctor & Gamble, Accenture veya herhangi birşey olması farketmeden -- bir şeyin bir milyon hissesini hareket ettirir gibi borsada hareket ettirmeleri. Hepsini bir seferde yaparlarsa, pokere başlar başlamaz 'all-in' yapmak gibi bir şey olur. Siz sadece elini kıpırdat. Ve böylece bir yol bulmak zorunda kalıyolar -- ve bunun için algoritmaları kullanıyorlar -- büyük olan şeyi milyonlarca küçük işleme bölmek için. Ve bunun büyüleyici ve korkutucu tarafı, büyük şeyi milyonlarca küçük parçaya ayırmak için kullanılan matematiğin aynısı milyonlarca küçük parça bulup, birbirine geri bağlayıp, borsada ne olup bittiğini anlamakta kullanılıyor.
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.
Yani şu an borsada neler olduğuna dair kafanızda bir imaj oluşturmanız gerekirse, düşünebileceğiniz şey, esasen saklanmaya programlanmış bir grup algoritma ve bunları bulup harekete geçen başka bir grup algoritma. Ve bunların hepsi çok iyi ve hoş. Ve bu Birleşik Devletler borsasının yüzde 70'i, eskiden emeklilik maaşı, mortgage olarak bilinen işletim sisteminin yüzde 70'i.
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."
Ve ne ters gidebilir ki? Neyin ters gidebileceği, bir yıl önce bütün piyasanın yüzde 9'unun sadece 5 dakika içinde yok olmasıyla görüldü. Ve buna 2:45'in flaş kazası adını verdiler. Ve aniden, yüzde 9 kaybolur gider, ve bugüne kadar kimse neler olup bittiğine dair hemfikir olamamış çünkü kimse böyle bir şeyi buyurmamış veya istememişti. Kimse aslında neler olduğuna dair bir kontrole sahip değildi. Ellerinde tek olan önlerinde, üzerinde numaralar olan bir monitör ve 'Dur' yazan kırmızı bir düğmeydi.
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.
Ve olay bu. Birşeyler yazıyoruz, artık okuyamayacağımız birşeyler yazıyoruz. Ve biz bir şeyi okunaksız hale getirdik. Ve bu yarattığımız dünyada gerçekten neler olup bittiğini tamamen kaybettik. Ve yolumuzu açmaya başlıyoruz. Boston'da matematik, sihir ve kimbilir ne kullanan Nanex adlı bir firma var ve onlar bütün borsa verilerine uzanıp bazen gerçekten bu algoritmalardan bazılarını buluyorlar. Ve buldukları zaman onları çıkarıp, kelebek gibi duvara iğneliyorlar. Ve onlar bizim hep, anlayamadığımız büyük miktarlarda verilerle karşılaştığımızdaki gibi yapıyorlar -- onlara bir isim ve hikaye veriyorlar. İşte bu, 'Bıçak' , 'Karnaval' , 'Boston Karıştırıcısı' , 'Alacakaranlık' adını verdiklerinden biri.
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."
Ve işin esprisi tabii ki sadece borsada ilerlemiyolar. Bunlara nasıl bakmayı öğrendikten sonra, baktığınız herhangi bir yerde bulabilirsiniz. Amazon'dan baktığınız sinekler hakkında bir kitapta bulabilirsiniz. Farketmiş olabilirsiniz fiyatı 1.7 milyon dolarlardayken. Baskısı tükenmiş -- ama hala ... (Kahkaha) 1.7'ye aldıysanız, ucuza kapatmış olurdunuz. Birkaç saat sonra, kargo ve teslimat dahil 23.6 milyon dolar olurdu. Ve soru şu ki: Hiçkimse bir şey alıp satmıyor, neler oluyor? Ve Amazon'da gördüğünüz bu tutumu kesinlikle Wall Street'te de görebilirsiniz. Ve bu tutumu görünce, karşınıza çıkan şey çelişen algoritmaların, birbiri içinde döngülere kitlenen algoritmaların kanıtıdır. Herhangi bir insan gözetimi olmadan, herhangi bir yetişkin denetimi olmadan "Aslında, 1.7 milyon oldukça fazla." demek için.
(Laughter)
(Kahkaha)
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.
Ve Amazon'da olduğu gibi Netflix'te de öyle. Netflix yıllar boyunca birkaç değişik algoritmalardan geçmiştir. Cinematch ile başlayıp, bir takım diğerlerinde de denemişlerdir. 'Dinozor Gezegeni' var, 'Yerçekimi' var. Şu an 'Pragmatik Kaos' u kullanıyolar. 'Pragmatik Kaos' diğer Netflix algoritmaları gibi aynı şeyi yapmaya çalışıyor. Sizi, insan kafatası içindeki yazılımı kavramaya çalışıyor böylece bundan sonra hangi filmi izlemek isteyebileceğinizi öneriyor -- ki bu da çok çok zor bir problem. Ama bu problemin zorluğu ve aktif bir şekilde bunun farkında olmamamız, 'Pragmatik Kaos' un sahip olduğu etkileri değiştirmiyor. Diğer bütün Netflix algoritmaları gibi, 'Pragmatik Kaos' da sonunda kiralanan filmlerin yüzde 60'ını belirliyor. Yani sizin hakkınızda bir fikre sahip olan, bir parça kod bu filmlerin %60ından sorumlu.
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?
Ama eğer bu filmleri yapılmadan önce değerlendirebilseydiniz? Bu çok işe yaramaz mıydı? Birleşik Krallık'tan birkaç veri bilimcisi Hollywood'da ve hikaye algoritmalarına sahipler -- Epagogix adında bir firma. Ve siz senaryonuzu buradan geçirebiliyorsunuz ve onlar size, ölçülebilir bir şekilde, bu 30 milyon dolarlık bir film veya 200 milyon dolarlık bir film diyebiliyorlar. Ve bunun olayı, bu şey Google değil. Bu enformasyon değil. Bunlar finansal değerler değil; bu kültür. Ve burada gördüğünüz şey, veya normalde görmediğiniz, bunların, kültürün fiziği olduğu. Ve eğer bu algoritmalar, Wall Street'tekiler gibi, bir günde çökse ve ters gitseydi, nasıl görünebileceğini nereden bilebilirdik?
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.
Ve bunlar sizin evinizin içindeler. Evinizin içindeler. Oturma odanız için yarışan bu iki algoritma. Bunlar temizlik hakkında oldukça farklı fikirleri olan, iki farklı temizlik robotu. Ve eğer yavaşlatır ve üstlerine ışık takarsanız, bunu görebilirsiniz. Ve onlar yatak odanızdaki gizli mimarlar gibilerdir. Ve mimarlığın kendisinin, bir şekilde algoritmik optimizasyonun bir konusu olduğu fikrine inanmak güç değil. Bu süper gerçek ve etrafınızda olup bitiyor.
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.
Bunu en çok kapalı metal bir kutunun, bir yeni-stil asansörün içindeyken hissediyorsunuz. Bunlara istikamet kontrol asansörleri deniyor. Bunlar, asansöre binmeden önce gideceğiniz katın düğmesine bastığınız asansörler. Ve bunlar 'bin paketleme algoritması' adında bir şey kullanıyorlar. Yani bu herkesin istediği kabine girmesine izin verildiği bir çılgınlık değil. 10.kata gitmek isteyer herkes iki numaralı kabine, ve 3.kata gitmek isteyen herkes beş numaralı kabine giriyor. Ve buradaki problem insanlar çıldırıyor. İnsanlar panikliyor. Ve neden olduğunu görüyorsunuz. Neden görüyorsunuz. Çünkü asansör bazı önemli parçalara sahip değil, düğmeler gibi. (Kahkaha) İnsanların kullandığı türden şeyler. Sadece sahip olduğu şey yukarı aşağı ilerleyen bir numara ve üstüne 'Dur.' yazan bir kırmızı tuş. Ve işte bu yüzden dizayn ediyoruz. Bu makine diyalekti için dizayn ediyoruz. Ve bunu nekadar ileriye götürebilirsiniz? Neden ileri götürebilirsiniz? Gerçekten, gerçekten fazla ileri götürebilirsiniz.
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.
Wall Street'e geri getirmeme izin verin. Çünkü Wall Street algoritmaları herşeyin üstünde tek bir özelliğe bağlılar, hıza. Milisaniyeler ve mikrosaniyeler hızında çalışıyorlar. Ve mikrosaniyeler hakkında bir fikir edinmeniz için mouse'a tıklamanızın 500,000 mikrosaniye sürdüğünü söyleyebilirim. Ama bir Wall Street algoritmasıysanız, ve 5 mikrosaniye gerideyseniz, kaybettiniz demektir. Eğer bir algoritma olsaydınız, benim Frankfurt'ta tanıştığım gibi, bir gökdelenin içini boşaltan bir mimar arıyor olurdunuz -- bütün mobilyaları, bütün insan kullanımı için gereken altyapıyı atıp, sadece gelecek olan yığınla serverı bekleyen çelik yer kaplamaları -- bütün bunların hepsi bir algoritma internete yaklaşabilsin diye.
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.
Ve siz interneti bu şekilde dağıtılan bir sistem olarak düşünüyorsunuz. Ve tabii ki, öyle, ama mekanlardan dağıtılıyor. New York'ta, şurdan dağıtılıyor: Hudson Sokağı'ndaki Carrier Hotel'den. Ve bu gerçekten kabloların şehre indiği mekan. Ve gerçek şu ki, bundan ne kadar uzakta olursanız, tüm zamanlardan birkaç mikrosaniye geride olursunuz. Wall Street'teki bu insanlar, 'Marco Polo' ve 'Cherokee Nation' bu Carrier Hotel'in etrafındaki içi boşaltılmış binalardaki insanlardan sekiz mikrosaniye gerideler. Ve bu olmaya devam edecek. Ve onları boşaltmaya devam edeceğiz, çünkü siz, santim santim ve kilo kilo, ve dolar dolar hiçbiriniz 'Boston Karıştırıcısı'nın yaptığı gibi o boşluktan o geliri çıkaramayacak.
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.
Ama eğer uzaklaşırsanız, eğer uzaktan bakarsanız, New York ve Chicago arasında son bir kaç yılda 'Spread Networks' adında bir firmanın inşa ettiği 1328 kilometrelik bir hendek görürsünüz. Bu sadece iki şehir arasına çekilmiş bir fiber optik kablo. Sadece bir sinyali, sizin mouse'a tıklama hızınızdan 37 kat daha hızlı iletebilmek için -- sadece bu algroitmalar, sadece 'Karnaval' ve 'Bıçak' için. Ve bunu düşündüğünüzde, Birleşik Devletler'de bir algoritma, işi üç mikrosaniye hızlı yapabilsin diye dinamit ve kaya testereleriyle koşturuyoruz, hepsi, hiçbir insanın asla bilmeyeceği bir kominikasyon iskeleti için, işte bu kadar belirgin bir kader her zaman yeni sınırlar zorlayacaktır.
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.
Ne yazık ki, bizim için işimiz belirlenmiş. Bu sadece kuramsal. Bu MIT'de bazı matematikçiler. Ve gerçek şu ki şöyledikleri şeyin çoğunu anlamıyorum. Işık konileri ve kuantum dolanması içeriyorlar ve ben onlardan pek anlamıyorum. Ama bu haritayı okuyabiliyorum. Ve bu haritanın söylediği şey, eğer kırmızı noktaların bulunduğu piyasalarda para kazanmaya çalışıyorsanız, bunlar insanların, şehirlerin bulunduğu yerler, ve bunu en verimli şekilde yapabilmek için serverları mavi noktaların olduğu yerlere koymak zorundasınız. Ve belki farkettiğiniz gibi bu mavi noktaların çoğu okyanusun ortasında duruyor. Yani yapacağımız şey, küresel kafesler veya platformlar gibi şeyler yapıp, parayı havadan kapabilmek için, suyu ayıracağız. Çünkü eğer bir algoritmaysan, bu parlak bir gelecek.
(Laughter)
(Kahkaha)
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.
Ve aslında ilginç olan şey para değil. Paranın motive ettiği şey. Aslında dünyanın kendisini bu tarz algoritmik bir verimle dünyalaştırıyoruz. Ve bunun ışığında geri dönüp Michael Najjar'ın fotograflarına bakarsanız, bunların metafor değil, kehanet olduğunun farkına varacaksınız. Bunlar yaptığımız matematiğin bu çeşit sismik ve karasal etkilerinin kehaneti. Ve yeryüzü görüntüsü her zaman insan ve doğanın bu garip, sıkıntılı birlikteliğinden ortaya çıkmıştır. Aama artık üçüncü bir yardımcı-evrimci güç var: algoritmalar -- 'Boston Karıştırıcısı', 'Karnaval'. Ve bunları doğa olarak algılamamız gerekecek. Ve bir şekilde, öyleler.
Thank you.
Teşekkür ederim.
(Applause)
(Alkış)