How many of you had to fill out a web form where you've been asked to read a distorted sequence of characters like this? How many of you found it really annoying?
¿Cuántos han tenido que llenar un formulario web e ingresar unas letras distorsionadas como estas? ¿Cuántos odian hacerlo? Excelente. Bueno, eso lo inventé yo.
(Laughter)
OK, outstanding. So I invented that.
(Risas)
(Laughter)
Participé en el invento.
Or I was one of the people who did it. That thing is called a CAPTCHA. And it is there to make sure you, the entity filling out the form, are a human and not a computer program that was written to submit the form millions of times. The reason it works is because humans, at least non-visually-impaired humans, have no trouble reading these distorted characters, whereas programs can't do it as well yet. In the case of Ticketmaster, the reason you have to type these characters is to prevent scalpers from writing a program that can buy millions of tickets, two at a time.
Eso se llama captcha y sirve para asegurar que quien llena el formulario es un humano y no un programa informático diseñado para enviar el formulario millones de millones de veces. Y funciona porque los humanos, salvo los discapacitados visuales, pueden leer estos caracteres distorsionados pero los programas informáticos no pueden. Por ejemplo, en el caso de Ticketmaster hay que ingresar estos caracteres distorsionados para evitar que los revendedores escriban un programa que compre millones de entradas, dos a la vez.
CAPTCHAs are used all over the Internet. And since they're used so often, a lot of times the sequence of random characters shown to the user is not so fortunate. So this is an example from the Yahoo registration page. The random characters that happened to be shown to the user were W, A, I, T, which, of course, spell a word. But the best part is the message that the Yahoo help desk got about 20 minutes later.
Los captchas se extienden por Internet. Y dado que se usan tan a menudo muchas veces la secuencia de letras escogidas al azar es un poco desafortunada. Por ejemplo, esto viene de Yahoo. Las letras escogidas totalmente al azar fueron WAIT que en inglés significa «esperar». Pero lo mejor es el mensaje que, unos 20 minutos después, recibió Yahoo de este usuario.
[Help! I've been waiting for over 20 minutes and nothing happens.]
(Texto: "¡Ayuda! Hace 20 minutos que espero y no pasa nada")
(Laughter)
(Risas)
This person thought they needed to wait. This, of course, is not as bad as this poor person.
Esta persona pensó que tenía que esperar. Claro, no es tan malo como éste. (Texto: REINICIAR)
(Laughter)
(Risas)
CAPTCHA Project is something that we did at Carnegie Melllon over 10 years ago, and it's been used everywhere. Let me now tell you about a project that we did a few years later, which is sort of the next evolution of CAPTCHA. This is a project that we call reCAPTCHA, which is something that we started here at Carnegie Mellon, then we turned it into a start-up company. And then about a year and a half ago, Google actually acquired this company.
El proyecto CAPTCHA fue concebido aquí Carnegie Mellon hace 10 años, y se usa en todos lados. Les contaré de un proyecto de hace unos años que es una evolución de captcha. Es un proyecto que se llama reCAPTCHA. Algo que iniciamos aquí en Carnegie Mellon, y que luego convertimos en empresa. Y hace cosa de año y medio fue adquirida por Google.
Let me tell you what this project started. This project started from the following realization: It turns out that approximately 200 million CAPTCHAs are typed everyday by people around the world. When I first heard this, I was quite proud of myself. I thought, look at the impact my research has had. But then I started feeling bad. Here's the thing: each time you type a CAPTCHA, essentially, you waste 10 seconds of your time. And if you multiply that by 200 million, you get that humanity is wasting about 500,000 hours every day typing these annoying CAPTCHAs.
Les contaré el origen de este proyecto. Este proyecto surgió al darnos cuenta de que cada día la gente de todo el mundo ingresa unos 200 millones de captchas. Al principio sentí orgullo de esto. Pensé, mira el impacto que ha tenido mi trabajo. Pero después empecé a sentirme mal. Y es que cada vez que ingresamos un captcha perdemos unos 10 segundos de nuestro tiempo. Y si multiplicamos eso por 200 millones llegamos a que la humanidad en su conjunto pierde unas 500 mil horas diarias ingresando captchas en la Web.
(Laughter)
Eso me hizo sentir mal.
So then I started feeling bad.
(Risas)
(Laughter)
Pero después pensé que no podemos deshacernos de los captchas
And then I started thinking, of course, we can't just get rid of CAPTCHAs, because the security of the web depends on them. But then I started thinking, can we use this effort for something that is good for humanity? So see, here's the thing. While you're typing a CAPTCHA, during those 10 seconds, your brain is doing something amazing. Your brain is doing something that computers cannot yet do. So can we get you to do useful work for those 10 seconds? Is there some humongous problem that we cannot yet get computers to solve, yet we can split into tiny 10-second chunks such that each time somebody solves a CAPTCHA, they solve a little bit of this problem? And the answer to that is "yes," and this is what we're doing now.
porque de eso depende en parte la seguridad de la red. Y me pregunté si habría alguna forma de usar este esfuerzo en algo de utilidad para la humanidad. La cosa es así: en esos 10 segundos que ingresamos un captcha los cerebros están haciendo algo genial. Están haciendo algo imposible para las computadoras. ¿Podemos hacerles hacer algo beneficioso en esos 10 segundos? Dicho de otro modo, ¿existe algún problema gigantesco que las computadoras aún no puedan resolver pero que podamos dividir en pedacitos de 10 segundos de modo que cada vez que alguien resuelva un captcha resuelva un pedacito de ese problema? La respuesta es "sí" y eso es lo que hacemos.
Nowadays, while you're typing a CAPTCHA, not only are you authenticating yourself as a human, but in addition you're helping us to digitize books. Let me explain how this works. There's a lot of projects trying to digitize books. Google has one. The Internet Archive has one. Amazon, with the Kindle, is trying to digitize books. Basically, the way this works is you start with an old book. You've seen those things, right? Like a book?
Hoy en día, si alguien ingresa un captcha, lo que tal vez no saben es que no sólo verifican que son humanos sino que además nos ayudan a digitalizar libros. Les explicaré como funciona. Hay varios proyectos de digitalización de libros. Hay uno de Google, otro de The Internet Archive. Amazon tiene otro con el Kindle. Básicamente, eso funciona así. Se empieza con esas cosas físicas. ¿Las han visto, verdad? (Risas)
(Laughter)
Empezamos con un libro y luego lo escaneamos.
So you start with a book and then you scan it.
Escanear un libro
Now, scanning a book is like taking a digital photograph of every page. It gives you an image for every page. This is an image with text for every page of the book. The next step in the process is that the computer needs to be able to decipher the words in this image. That's using a technology called OCR, for optical character recognition, which takes a picture of text and tries to figure out what text is in there. Now, the problem is that OCR is not perfect. Especially for older books where the ink has faded and the pages have turned yellow, OCR cannot recognize a lot of the words. For things that were written more than 50 years ago, the computer cannot recognize about 30 percent of the words. So now we're taking all of the words that the computer cannot recognize and we're getting people to read them for us while they're typing a CAPTCHA on the Internet.
es tomar una foto digital a cada página. Eso nos da una imagen que contiene el texto de cada página. En el paso siguiente un programa informático convierte a texto todas las palabras de la imagen. Esta tecnología se llama ROC, reconocimiento óptico de caracteres, y consiste en tomar una imagen del texto e intentar averiguar el texto que contiene. Pero el problema es que el ROC no es perfecto. En particular en los libros antiguos de páginas amarillentas, en los que la tinta se ha desvanecido hay muchas palabras que el OCR no reconoce. Por ejemplo, en obras escritas hace más de 50 años, hay un 30% de palabras que la computadora no reconoce. Por eso ahora tomamos todas esas palabras que la computadora no descifra y hacemos que las personas las reconozcan mientras introducen un captcha en la Web.
So the next time you type a CAPTCHA, these words that you're typing are actually words from books that are being digitized that the computer could not recognize. The reason we have two words nowadays instead of one is because one of the words is a word that the system just got out of a book, it didn't know what it was and it's going to present it to you. But since it doesn't know the answer, it cannot grade it. So we give you another word, for which the system does know the answer. We don't tell you which one's which and we say, please type both. And if you type the correct word for the one for which the system knows the answer, it assumes you are human and it also gets some confidence that you typed the other word correctly. And if we repeat this process to 10 different people and they agree on what the new word is, then we get one more word digitized accurately.
O sea que la próxima vez que llenen un captcha, esas palabras ingresadas son palabras que vienen de libros que han sido digitalizados y que la computadora no pudo reconocer. La razón por la que hoy tenemos dos palabras en vez de una es que el sistema toma una palabra desconocida de un libro y la pone frente a ustedes. Pero dado que no conoce la respuesta, no puede puntuarlos. Entonces ponemos otra palabra conocida por el sistema. No decimos cuál es cuál; pedimos que ingresen ambas. Y si ingresan la palabra correcta, para la cual el sistema ya sabe la respuesta, suponemos que es un humano y eso da cierta confianza de que se ingresó la otra palabra correctamente. Si repetimos el proceso con diez personas diferentes y todos están de acuerdo en la nueva palabra entonces tenemos una nueva palabra digitalizada con precisión.
So this is how the system works. And since we released it about three or four years ago, a lot of websites have started switching from the old CAPTCHA, where people wasted their time, to the new CAPTCHA where people are helping to digitize books. So every time you buy tickets on Ticketmaster, you help to digitize a book. Facebook: Every time you add a friend or poke somebody, you help to digitize a book. Twitter and about 350,000 other sites are all using reCAPTCHA. And the number of sites that are using reCAPTCHA is so high that the number of words we're digitizing per day is really large. It's about 100 million a day, which is the equivalent of about two and a half million books a year. And this is all being done one word at a time by just people typing CAPTCHAs on the Internet.
Así funciona el sistema. Y como lo lanzamos hace tres o cuatro años muchos sitios web pasaron del viejo captcha en el que la gente perdía el tiempo al nuevo captcha en el que la gente ayuda a digitalizar libros. Un ejemplo es Ticketmaster. Cada vez que compramos entradas en Ticketmaster, ayudamos a digitalizar un libro. Facebook: cada vez que añadimos un amigo o tocamos a alguien ayudamos a digitalizar un libro. Twitter y otros 350 mil sitios usan recaptcha. De hecho, la cantidad de sitios que usan recaptcha es tan alta que digitalizamos diariamente una cantidad muy grande de palabras. Son unas 100 millones al día que es el equivalente a unos 2 millones y medio de libros al año. Y todo se hace palabra a palabra por cada vez con el ingreso de captchas por Internet. (Aplausos)
(Applause)
Ahora, claro,
Now, of course, since we're doing so many words per day, funny things can happen. This is especially true because now we're giving people two randomly chosen English words next to each other. So funny things can happen. For example, we presented this word. It's the word "Christians"; there's nothing wrong with it. But if you present it along with another randomly chosen word, bad things can happen. So we get this.
como procesamos tantas palabras al día suceden cosas divertidas. Y esto es particularmente cierto dado que ahora ponemos dos palabras al azar, una al lado de la otra. Por eso ocurren cosas divertidas. Por ejemplo, presentamos esta palabra. Es la palabra "cristianos"; no tiene nada de malo. Pero si se la presenta con otra palabra elegida al azar pueden pasar cosas malas como esta. (Texto: malos cristianos)
[bad Christians]
Pero es aún peor porque el sitio en el que apareció
But it's even worse, because the website where we showed this actually happened to be called The Embassy of the Kingdom of God.
se llama La Embajada del Reino de Dios. (Risas)
(Laughter)
¡Uy!
Oops.
(Risas)
(Laughter)
Aquí hay otro tremendo.
Here's another really bad one. JohnEdwards.com
JohnEdwards.com (Texto: maldito liberal)
[Damn liberal]
(Laughter)
(Risas)
So we keep on insulting people left and right everyday. Of course, we're not just insulting people. Here's the thing. Since we're presenting two randomly chosen words, interesting things can happen. So this actually has given rise to a really big Internet meme that tens of thousands of people have participated in, which is called CAPTCHA art. I'm sure some of you have heard about it. Here's how it works. Imagine you're using the Internet and you see a CAPTCHA that you think is somewhat peculiar, like this CAPTCHA.
Y seguimos insultando gente de izquierdas y de derechas. Pero no sólo son insultos. Así, como presentamos pares de palabras elegidas al azar ocurren cosas interesantes. Eso ha dado lugar a un gran meme de Internet en el que han participado decenas de miles de personas que se llama arte de captchas. Estoy seguro de que muchos de Uds. lo han oído. Funciona así. Imaginen que están usando Internet y ven un captcha que les parece interesante. Como éste. (Texto: tostadora invisible)
[invisible toaster]
La idea es que capturen la pantalla.
What you're supposed to do is you take a screenshot of it. Then of course, you fill out the CAPTCHA because you help us digitize a book. But first you take a screenshot and then you draw something that is related to it.
Después tienen que ingresar el captcha porque así nos ayudan a digitalizar libros. Y después dibujan algo basado en este captcha.
(Laughter)
(Risas)
That's how it works.
Así funciona.
(Laughter)
Hay decenas de miles de ejemplos.
There are tens of thousands of these. Some of them are very cute.
Algunos son muy tiernos. (Texto: ¡Gané!)
[clenched it]
(Risas)
(Laughter)
Otros son más divertidos.
Some of them are funnier.
(Texto: fundadores drogados)
[stoned Founders]
(Laughter)
(Risas)
And some of them, like paleontological shvisle ...
Y algunos
(Laughter)
como el shvisle paleontológico
they contain Snoop Dogg.
tienen a Snoop Dogg.
(Laughter)
(Risas)
OK, so this is my favorite number of reCAPTCHA. So this is the favorite thing that I like about this whole project. This is the number of distinct people that have helped us digitize at least one word out of a book through reCAPTCHA: 750 million, a little over 10 percent of the world's population, has helped us digitize human knowledge. And it is numbers like these that motivate my research agenda. So the question that motivates my research is the following: If you look at humanity's large-scale achievements, these really big things that humanity has gotten together and done historically -- like, for example, building the pyramids of Egypt or the Panama Canal or putting a man on the Moon -- there is a curious fact about them, and it is that they were all done with about the same number of people. It's weird; they were all done with about 100,000 people. And the reason for that is because, before the Internet, coordinating more than 100,000 people, let alone paying them, was essentially impossible. But now with the Internet, I've just shown you a project where we've gotten 750 million people to help us digitize human knowledge. So the question that motivates my research is, if we can put a man on the Moon with 100,000, what can we do with 100 million?
Este es mi número favorito de recaptcha. Esto es lo que más me gusta de todo el proyecto. Es la cantidad de personas distintas que nos han ayudado a digitalizar al menos una palabra de un libro con captchas: 750 millones, poco más del 10% de la población mundial nos ha ayudado a digitalizar el conocimiento humano. Y son números como estos los que motivan mi programa de investigación. La pregunta que motiva mi investigación es la siguiente: si miramos los grandes logros de la humanidad, esos megaproyectos que la humanidad ha hecho históricamente como las pirámides de Egipto, el Canal de Panamá, o llevar a un hombre a la Luna; hay algo curioso en ello y es que todos se realizaron con más o menos la misma cantidad de personas. Es raro, pero todos se hicieron con cerca de 100 mil personas. Y la razón es que, antes de Internet, coordinar a más de 100 mil personas aparte de pagarles, era esencialmente imposible. Pero ahora con Internet les acabo de enseñar un proyecto donde hemos coordinado a 750 millones de personas para digitalizar conocimiento. Entonces la pregunta que motiva mi trabajo es si podemos poner a un hombre en la Luna con 100 mil personas, ¿Qué podemos hacer con 100 millones?
So based on this question, we've had a lot of different projects that we've been working on. Let me tell you about one that I'm most excited about. This is something that we've been semiquietly working on for the last year and a half or so. It hasn't yet been launched. It's called Duolingo. Since it hasn't been launched, shhh!
Y basados en esa pregunta hemos trabajado en varios proyectos. Quiero explicar uno que me tiene entusiasmado. Llevamos cerca de un año y medio trabajando silenciosamente en este proyecto. Todavía no lo lanzamos. Se llama Duolingo. Silencio, por favor, que aún no lo lanzamos.
(Laughter)
(Risas)
Yeah, I can trust you'll do that. So this is the project. Here's how it started. It started with me posing a question to my graduate student, Severin Hacker. OK, that's Severin Hacker. So I posed the question to my graduate student. By the way, you did hear me correctly; his last name is Hacker.
Confío en que guardarán silencio. Este es el proyecto. Así es como empezó. Todo empezó con una pregunta a mi estudiante de postgrado, Severin Hacker. Ese es Severin Hacker. Le planteé una pregunta a mi estudiante. Por cierto, oyeron bien: su apellido es Hacker.
(Laughter)
Le planteé esta pregunta:
So I posed this question to him: How can we get 100 million people translating the web into every major language for free? There's a lot of things to say about this question. First of all, translating the web. Right now, the web is partitioned into multiple languages. A large fraction of it is in English. If you don't know English, you can't access it. But there's large fractions in other different languages, and if you don't know them, you can't access it. So I would like to translate all of the web, or at least most of it, into every major language. That's what I would like to do.
¿Cómo podemos hacer que 100 millones de personas traduzcan la Web a los principales idiomas, gratis? Hay varias cosas que decir acerca de esta pregunta. La primera es traducir la Web. Como todos sabemos, la Web está fragmentada en varios idiomas. Una gran parte está en inglés. Si alguien no sabe inglés no puede acceder. Y hay gran cantidad de contenido en otros idiomas pero si alguien no sabe esos idiomas tampoco los puede consultar. Yo quisiera traducir toda la Web a los principales idiomas. Eso es lo que yo quisiera hacer.
Now, some of you may say, why can't we use computers to translate? Machine translation is starting to translate some sentences here and there. Why can't we use it to translate the web? The problem with that is it's not yet good enough and it probably won't be for the next 15 to 20 years. It makes a lot of mistakes. Even when it doesn't, since it makes so many mistakes, you don't know whether to trust it or not.
Mucha gente me podría decir por qué no usamos computadoras para hacerlo. ¿Por qué no usar traducción automática? Últimamente las computadoras están traduciendo algunas oraciones aquí y allá. ¿Por qué no usar eso para traducir toda la Web? Las computadoras no son muy buenas para traducir. Y no van a ser muy buenas en los próximos 20 o 30 años. Cometen muchos errores. Incluso cuando no se comete un error, dado hay muchos errores, no se sabe si confiar o no en el resultado.
So let me show you an example of something that was translated with a machine. Actually, it was a forum post. It was somebody who was trying to ask a question about JavaScript. It was translated from Japanese into English. So I'll just let you read. This person starts apologizing for the fact that it's translated with a computer. So the next sentence is going to be the preamble to the question. So he's just explaining something. Remember, it's a question about JavaScript.
Les mostraré un ejemplo de una traducción automática. En realidad era el mensaje de un foro. Era alguien que preguntaba algo de programación y fue traducido del japonés al inglés. Quiero que lean esto. La persona empieza disculpándose por tratarse de una traducción automática. Aquí viene el preámbulo de la pregunta. Está explicando algo. Recuerden. Esto es una pregunta de programación.
[At often, the goat-time install a error is vomit.]
(Texto: A menudo, la cabra durante la instalación de un error es vomitar)
(Laughter)
(Risas)
Then comes the first part of the question.
Después viene la primera parte de la pregunta.
[How many times like the wind, a pole, and the dragon?]
(Texto: ¿Cuántas veces como el viento, un poste, y el dragón?)
(Laughter)
(Risas)
Then comes my favorite part of the question.
Después viene mi parte favorita de la pregunta.
[This insult to father's stones?]
(Texto: ¿Este insulto a las piedras de mi padre?)
(Laughter)
(Risas)
And then comes the ending, which is my favorite part of the whole thing.
Y después viene mi parte favorita de todo el mensaje. (Texto: Por favor, pedir disculpas por su estupidez. Hay muchos gracias)
[Please apologize for your stupidity. There are a many thank you.]
(Risas)
(Laughter)
O sea, las traducciones automáticas no son muy buenas aún.
OK, so computer translation, not yet good enough. So back to the question. So we need people to translate the whole web. So now the next question you may have is, well, why can't we just pay people to do this? We could pay professional translators to translate the whole web. We could do that. Unfortunately, it would be extremely expensive. For example, translating a tiny fraction of the whole web, Wikipedia, into one other language, Spanish. OK? Wikipedia exists in Spanish, but it's very small compared to the size of English. It's about 20 percent of the size of English. If we wanted to translate the other 80 percent into Spanish, it would cost at least 50 million dollars -- and this is even at the most exploited, outsourcing country out there. So it would be very expensive. So what we want to do is, we want to get 100 million people translating the web into every major language for free.
Volviendo a la pregunta. Necesitamos humanos para traducir la Web. Entonces la pregunta sería ¿por qué no le pagamos a alguien para que lo haga? Le podríamos pagar a traductores profesionales. Podríamos hacerlo. Por desgracia, sería extremadamente caro. Por ejemplo, traducir una fracción muy, muy pequeña de toda la Web, la Wikipedia, a otro idioma como el español, Wikipedia existe en español pero es muy pequeña respecto de la versión en inglés; es de un 20% del tamaño de la versión en inglés. Si quisiéramos traducir el otro 80% al español costaría al menos US$ 50 millones. Y esto incluso con la mayoría de recursos subcontratados en países explotados. Sería muy caro. Entonces queremos que 100 millones de personas traduzcan la Web a los principales idiomas gratis.
If this is what you want to do, you quickly realize you're going to run into two big hurdles, two big obstacles. The first one is a lack of bilinguals. So I don't even know if there exists 100 million people out there using the web who are bilingual enough to help us translate. That's a big problem. The other problem you're going to run into is a lack of motivation. How are we going to motivate people to actually translate the web for free? Normally, you have to pay people to do this. So how are we going to motivate them to do it for free? When we were starting to think about this, we were blocked by these two things. But then we realized, there's a way to solve both these problems with the same solution. To kill two birds with one stone. And that is to transform language translation into something that millions of people want to do and that also helps with the problem of lack of bilinguals, and that is language education.
Si queremos hacerlo nos damos cuenta de que hay dos grandes obstáculos para lograrlo. El primero es la falta de personas bilingües. No sé si existen 100 millones de personas que usan la Web lo suficientemente bilingües para ayudarnos a traducir. Ese es un gran problema. El segundo problema es la falta de motivación. ¿Cómo hacer para motivar a las personas para que traduzcan en forma gratuita? Por lo general este trabajo se paga. ¿Cómo motivar a las personas para que lo hagan gratis? Después de pensar en esos dos problemas durante varios meses, nos dimos cuenta que había una manera de resolver ambos problemas con la misma solución. Es decir, matar dos pájaros de un tiro. Y la manera es transformar la traducción de idiomas en algo que millones de personas quieran hacer y que además ayude con el problema de falta de personas bilingües. Y eso es el aprendizaje de otros idiomas.
So it turns out that today, there are over 1.2 billion people learning a foreign language. People really want to learn a foreign language. And it's not just because they're being forced to do so in school. In the US alone, there are over five million people who have paid over $500 for software to learn a new language. So people really want to learn a new language. So what we've been working on for the last year and a half is a new website -- it's called Duolingo -- where the basic idea is people learn a new language for free while simultaneously translating the web. And so basically, they're learning by doing.
Resulta ser que hoy en día hay 1.200 millones de personas aprendiendo otro idioma. La gente quiere aprender nuevos idiomas. Y no sólo porque los obliguen a hacerlo en el colegio. En EEUU, por ejemplo, hay más de 5 millones de personas que han pagado más de US$ 500 por programas para aprender nuevos idiomas. La gente quiere aprender nuevos idiomas. En el último año y medio hemos trabajado en un nuevo sitio web llamado Duolingo en el que la gente puede aprender un nuevo idioma, 100% gratis, y al mismo tiempo, mientras aprenden, traducen la Web. O sea, aprenden traduciendo.
So the way this works is whenever you're a just a beginner, we give you very simple sentences. There's a lot of very simple sentences on the web. We give you very simple sentences along with what each word means. And as you translate them and as you see how other people translate them, you start learning the language. And as you get more advanced, we give you more complex sentences to translate. But at all times, you're learning by doing.
Más precisamente cuando empiecen les daremos oraciones muy sencillas de la Web. Les daremos oraciones muy, muy sencillas y les diremos qué significa cada palabra. Y después verán cómo otras personas traducen la misma oración y van a ir aprendiendo cómo se traduce. Y después que usen el sitio les vamos a ir dando oraciones más y más complejas. Pero en todo momento aprenden traduciendo. Lo increíble de este método
Now, the crazy thing about this method is that it actually really works. People are really learning a language. We're mostly done building it and now we're testing it. People really can learn a language with it. And they learn it about as well as the leading language learning software. So people really do learn a language. And not only do they learn it as well, but actually it's more interesting. Because with Duolingo, people are learning with real content. As opposed to learning with made-up sentences, people are learning with real content, which is inherently interesting. So people really do learn a language.
es que realmente funciona. En primer lugar la gente aprende idiomas. Ya casi terminamos de construirlo y ahora lo estamos probando. Las personas aprenden idiomas muy bien. Tan bien como con cualquier otro método informático de enseñanza de idiomas. Realmente la gente aprende idiomas. Pero no sólo aprenden bien sino que es más interesante. Porque con Duolingo las personas aprenden con contenido real. En vez de aprender con oraciones inventadas las personas aprenden con contenido real, que es de por sí interesante. Por eso la gente aprende los idiomas.
But perhaps more surprisingly, the translations that we get from people using the site, even though they're just beginners, the translations that we get are as accurate as those of professional language translators, which is very surprising. So let me show you one example. This is a sentence that was translated from German into English. The top is the German. The middle is an English translation that was done by a professional translator who we paid 20 cents a word for this translation. And the bottom is a translation by users of Duolingo, none of whom knew any German before they started using the site. If you can see, it's pretty much perfect. Of course, we play a trick here to make the translations as good as professional language translators. We combine the translations of multiple beginners to get the quality of a single professional translator.
Pero quizá aún más increíble, las traducciones que realiza la gente, incluso los principiantes, son muy buenas. Tan buenas como las traducciones profesionales. Muy sorprendente. Les mostraré un ejemplo. Esta es una oración traducida del alemán al inglés. La parte superior está en alemán. En el centro hay una traducción al inglés hecha por un traductor profesional al que le pagamos 20 centavos por palabra. En la parte inferior hay una traducción de usuarios de Duolingo; ninguno sabía alemán antes de empezar a usar el sitio. Como ven, es casi perfecta. Claro, hay un truco en esto para lograr traducciones tan buenas como las profesionales. Combinamos las traducciones de varios principiantes para obtener la calidad un traductor profesional.
Now, even though we're combining the translations, the site actually can translate pretty fast. So let me show you, this is our estimates of how fast we could translate Wikipedia from English into Spanish. Remember, this is 50 million dollars' worth of value. So if we wanted to translate Wikipedia into Spanish, we could do it in five weeks with 100,000 active users. And we could do it in about 80 hours with a million active users. Since all the projects my group has worked on so far have gotten millions of users, we're hopeful that we'll be able to translate extremely fast.
Además de combinar las traducciones, en el sitio podemos traducir realmente bastante rápido. Les mostraré una estimación de la velocidad con la que podríamos traducir la Wikipedia del inglés al español. Recuerden que esta traducción vale costaría al menos US$ 50 millones. Si quisiéramos traducir la Wikipedia al español con 100 mil usuarios podríamos hacerlo en 5 semanas. Y si tuviéramos un millón de usuarios podríamos hacerlo en 80 horas. Y ya que todos mis proyectos hasta la fecha han logrado tener millones de usuarios esperamos poder traducir extremadamente rápido con este proyecto.
Now, the thing that I'm most excited about with Duolingo is I think this provides a fair business model for language education. So here's the thing: The current business model for language education is the student pays, and in particular, the student pays Rosetta Stone 500 dollars.
Lo que más me entusiasma de Duolingo es que creo que brinda un buen modelo de negocio para la enseñanza de idiomas. Hoy es así: en el modelo de negocio de la enseñanza de idiomas el estudiante paga en particular, paga costaría al menos US$ 500 por Rosetta Stone.
(Laughter)
(Risas)
That's the current business model. The problem with this business model is that 95 percent of the world's population doesn't have 500 dollars. So it's extremely unfair towards the poor. This is totally biased towards the rich. Now, see, in Duolingo, because while you learn, you're actually creating value, you're translating stuff -- which, for example, we could charge somebody for translations, so this is how we could monetize this. Since people are creating value while they're learning, they don't have to pay with their money, they pay with their time. But the magical thing here is that is time that would have had to have been spent anyways learning the language. So the nice thing about Duolingo is, I think, it provides a fair business model -- one that doesn't discriminate against poor people.
Ese es el modelo de negocio actual. El problema con este modelo de negocio es que el 95% de la población del mundo no tiene US$ 500. Esto es muy injusto para con los pobres. Y totalmente orientado hacia los ricos. En Duolingo dado que uno aprende se crea valor, uno traduce material y, por ejemplo, podríamos cobrar por las traducciones. Así podríamos obtener beneficios económicos. Como las personas crean valor mientras aprenden no tienen que pagar con dinero, pagan con su tiempo. Pero lo mágico es que están pagando con su tiempo, un tiempo que de todos modos habrían pasado aprendiendo el idioma. Por eso lo bueno de Duolingo es que creo que es un modelo de negocio justo que no discrimina a los pobres. Este es el sitio. Gracias.
So here's the site. Thank you.
(Aplausos)
(Applause)
Este es el sitio.
We haven't yet launched, but if you go there, you can sign up to be part of our private beta, which is probably going to start in three or four weeks. We haven't yet launched it.
Todavía no lo lanzamos pero si van al sitio pueden entrar a la versión beta privada que se presentará en unas tres o cuatro semanas. Todavía no hemos lanzado Duolingo.
By the way, I'm the one talking here, but Duolingo is the work of a really awesome team,
Por cierto, yo soy la cara visible pero Duolingo es obra de un equipo impresionante y estos son algunos integrantes.
some of whom are here. So thank you.
Gracias.
(Applause)
(Aplausos)