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?
Hány embernek kellett már Önök közül kitöltenie egy webes űrlapot, ahol arra kérték, hogy értelmezzen egy eltorzult karaktersort, mint mondjuk ez itt? Hányan találták ezt nagyon idegesítőnek?
(Laughter)
OK, outstanding. So I invented that.
Rendben, kiváló. Ezt én találtam fel. (Nevetés)
(Laughter)
Vagyis egyike voltam azoknak, akik feltalálták.
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.
Ezt nevezik CAPTCHA-nak. És azért van ott, hogy biztosítsa, hogy Ön, vagyis az entitás, aki kitölti az űrlapot valóban egy ember és nem valamilyen számítógépes program, amit azért írtak, hogy milliószor és milliószor kitöltse az űrlapot. Azért működik, mert az emberek, legalábbis a nem-látássérült emberek, könnyedén el tudják olvasni ezeket az eltorzult, girbegurba karaktereket, míg a számítógépes programok még nem igazán képesek erre. Tehát például a Ticketmaster esetében azért kell Önnek begépelnie ezeket az eltorzult karaktereket, hogy megakadályozzuk a jegyüzéreket egy olyan program írásában, mellyel kettesével ugyan, de jegyek millióit vehetnék meg.
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.
CAPTCHA-kat szerte az interneten használnak, és mivel olyan gyakran használják őket, előfordul, hogy a véletlenszerű karakterek konkrét sorrendje, amit a felhasználó lát nem épp a legszerencsésebb. Itt egy példa a Yahoo regisztrációs oldaláról. A véletlenszerű karakterek, amiket a felhasználó látott W, A, I és T voltak, amik persze kiadnak egy szót. ("Várj") De a történet legszebb része az az üzenet, amit a Yahoo ügyfélszolgálata kapott úgy 20 perccel később.
[Help! I've been waiting for over 20 minutes and nothing happens.]
"Segítség! Több mint 20 perce várok, és nem történik semmi."
(Laughter)
(Nevetés)
This person thought they needed to wait. This, of course, is not as bad as this poor person.
A felhasználó azt hitte várnia kell. Ez persze nem olyan rossz, mint ez a szegény felhasználó.
(Laughter)
"Restart" - "Újraindítás"
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.
A CAPTCHA Projektet úgy 10 éve kezdtük itt a Carnegie Melllon Egyetemen (Pennsylvania, USA), és azóta mindenütt használják. Hadd meséljek most egy másik projektről, ami pár évvel később kezdtünk, ami nagyjából a CAPTCHA következő fejlődési állomása. Ezt a projektet úgy hívjuk, hogy reCAPTCHA, és szintén itt a Carnegie Mellon Egyetemen kezdtünk hozzá, majd alapítottunk egy céget a folytatáshoz. Aztán úgy másfél évvel ezelőtt a Google megvette ezt a céget.
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.
Hadd meséljem el mibe kezdett bele ez a projekt. Ez a projekt a következő felismerésből indult: Kiderült, hogy hozzávetőlegesen 200 millió CAPTCHA-t gépelnek be az emberek naponta, szerte a világon. Mikor ezt először hallottam, elég büszke voltam magamra. Azt gondoltam, nézzenek oda micsoda hatása lett a kutatásomnak. Viszont nem sokkal később rossz érzésem támadt. Az a helyzet, hogy minden alkalommal mikor valaki begépel egy CAPTCHA-t, tulajdonképpen veszít 10 másodpercet az életéből, és ha ezt megszorozzuk 200 millióval, azt kapjuk, hogy az egész emberiség úgy 500.000 órát pazarol el naponta arra, hogy ezeket az idegesítő CAPTCHA-kat begépelje.
(Laughter)
Ekkor kezdtem magam rosszul érezni.
So then I started feeling bad.
(Nevetés)
(Laughter)
Először arra gondoltam, hogy nem szabadulhatunk meg csak úgy a CAPTCHA-któl
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.
hiszen a web biztonsága részben ezektől függ. Aztán azon kezdtem gondolkozni, hogy nem tudnánk-e felhasználni ezt az erőfeszítést valamire, ami hasznos az emberiségnek? Nos... a következőre jöttünk rá. Amikor valaki begépel egy CAPTCHA-t, abban a 10 másodpercben az illető agya valami csodálatos dolgot művel. Az emberi agy olyasmikre képes, amikre a számítógépek még nem. Szóval hogyan hasznosíthatnánk ezeket a 10 másodperceket? Másképpen fogalmazva, létezik-e olyan hatalmas probléma, amit még nem tudunk számítógépekkel megoldani, de fel tudunk darabolni picinyke 10 másodperces szeletekre, amiket egy felhasználó könnyedén meg tud oldani, mialatt megold egy CAPTCHA-t? A válasz "igen", és pontosan ez az amit jelenleg csinálunk.
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?
Talán nem tudják, de ha mostanában begépelnek egy CAPTCHA-t, nem csak hitelesítik magukat, mint emberi lények, de ráadásul segítenek nekünk könyveket digitalizálni. Hadd magyarázzam el hogyan is működik ez. Sok projekt létezik, melyben könyveket próbálnak digitalizálni. A Google-nek is van egy ilyen projektje, és az Internet Archívumnak is. Az Amazon is, most épp a Kindle e-book olvasójához, szintén próbál könyveket digitalizálni. Ez alapvetően úgy történik, hogy fognak egy régi könyvet... Láttak már ilyen dolgokat ugye? Mármint könyveket... (Nevetés)
(Laughter)
Szóval fognak egy könyvet, és beszkennelik az egészet.
So you start with a book and then you scan it.
Namármost beszkennelni egy könyvet, olyan
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.
mintha a könyv minden oldaláról készítenénk egy digitális fotót. Lesz egy képünk a könyv összes oldaláról, ahol mindegyik képen rengeteg szöveg van. A folyamat következő lépése, hogy a számítógépnek képesnek kell lennie felismerni a képen található összes szót. Ehhez egy OCR nevű technológiát használnak, ami az 'Optical Character Recognition' rövidítése, (optikai karakterfelismerés) ami fog egy képet egy szövegről, és megpróbálja kitalálni, hogy milyen szöveg van benne. A probléma az, hogy az OCR nem tökéletes. Különösen régi könyvek esetén, ahol elmosódott a tinta és megsárgultak a lapok, az OCR sok szót nem képes felismerni. Például ha valamit több mint 50 évvel ezelőtt írtak, a számítógép úgy a szavak 30 százalékát nem képes felismerni. Tehát, amit mi csinálunk az az, hogy fogjuk az összes szót, amit a számítógép nem ismer fel, és embereket veszünk rá, hogy értelmezzék őket, mialatt begépelnek egy CAPTCHA-t az interneten.
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.
Tehát a következő alkalommal mikor begépelnek egy CAPTCHA-t, ezek a szavak, amiket begépelnek valójában digitalizálás alatt álló könyvekből való szavak, amiket a számítógép nem tudott felismerni. Azért láthatnak mostanában két szót egy helyett, mert ezen szavak egyike, egy olyan szó, amit a rendszer épp most szedett ki egy könyvből, mivel nem tudta mi az, és így Önöknek fogja megmutatni. De mivel a rendszer nem tudja mi a szó, így nem képes értékelni a válaszok helyességét. Ezért adunk egy másik szót is, aminek a rendszer ténylegesen tudja a jelentését. Nem mondjuk meg melyik szó melyik, csak arra kérjük, hogy gépelje be mindkettőt. És ha begépelik a megfelelő szót, aminek a rendszer már tudja a jelentését, akkor feltételezi, hogy Önök emberek, és bizalommal feltételezi, hogy a másik szót is helyesen gépelték be. És ha ezt az eljárást megismételjük 10 különböző emberrel, és mindegyikük egyetért az új szó helyes begépelésében, akkor sikerült egy újabb szót pontosan digitalizálnunk.
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.
Tehát így működik a rendszer. És mivel úgy négy vagy öt éve tettük közzé, sok weboldal átállt a régi CAPTCHA-ról, amivel az emberek az idejüket vesztegették, az új CAPTHCA-ra, amivel segítenek nekünk könyveket digitalizálni. Tehát például a Ticketmaster. Minden alkalommal, mikor vesznek egy jegyet a Ticketmasteren, segítenek digitalizálni egy könyvet. Facebook: minden alkalommal mikor megjelölnek valakit ismerősként, vagy megböknek valakit, segítenek digitalizálni egy könyvet. A Twitter is, és körülbelül 350.000 másik weboldal is a reCAPTCHA-t használ. Valójában olyan magas a reCAPTCHA-t használó weboldalak száma, hogy a naponta digitalizált szavak száma igencsak óriási. Körülbelül 100 millió naponta, ami úgy 2.5 millió könyvnek felel meg évente. És mindezt szavanként érjük el, azzal, hogy az emberek CAPTCHA-kat gépelnek az interneten. (Taps)
(Applause)
Természetesen,
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.
mivel ilyen sok szóval dolgozunk naponta, vicces dolgok fordulhatnak elő. És ez most ráadásul különösen igaz, mivel most már két, véletlenszerűen választott angol szót adunk az embereknek egymás mellett. Így valóban vicces dolgok történhetnek. Egyszer például ezt a szót jelenítettük meg. Ez a "Keresztények" szó, semmi baj nincs vele. Azonban ha egy másik véletlenszerűen választott szóval együtt jelenítjük meg, szörnyű dolgok történhetnek. Így láthatjuk például ezt: "rossz keresztények"
[bad Christians]
De a helyzet még ennél is rosszabb, hiszen a weboldal, ahol ezt a két szót mutattuk,
But it's even worse, because the website where we showed this actually happened to be called The Embassy of the Kingdom of God.
éppenséggel az "Isten Királyságának Követsége" nevet viselte. (Nevetés)
(Laughter)
Hoppá.
Oops.
(Nevetés)
(Laughter)
Itt egy másik borzasztó eset.
Here's another really bad one. JohnEdwards.com
JohnEdwards.com (liberális politikus az Egyesült Államokban) "Átkozott liberális"
[Damn liberal]
(Laughter)
(Nevetés)
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.
Szóval naponta sértegetjük az embereket bal és jobb oldalon egyaránt. Persze nem csak sértegetjük őket. Tudják az a helyzet, hogy mióta két véletlenszerű szót mutatunk, érdekes dolgok tudnak megesni. Igazából a jelenség egy meglehetősen nagy internetes mémmé nőtte ki magát, amiben emberek tízezrei vettek részt, és amit CAPTCHA művészetnek hívunk. Bizonyára néhányan már hallottak róla. A következőképpen működik. Képzeljék el, hogy internetezés közben látnak egy CAPTCHA-t, amit valamiért különlegesnek tartanak, mint például ez a CAPTCHA: "láthatatlan kenyérpirító".
[invisible toaster]
Ilyenkor készítenek egy képernyőképet,
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.
aztán persze kitöltik a CAPTCHA-t, mert segítenek nekünk könyveket digitalizálni, de aztán... először csinálnak egy képernyőképet, és aztán rajzolnak valami odaillőt.
(Laughter)
"láthatatlan kenyérpirító" (Nevetés)
That's how it works.
Ez így működik.
(Laughter)
Több tízezer van ezekből.
There are tens of thousands of these. Some of them are very cute.
Némelyikük nagyon édes: "összeszorítottam"
[clenched it]
"összeszorítottam" (Nevetés)
(Laughter)
Némelyik viccesebb.
Some of them are funnier.
"betépett alapítók"
[stoned Founders]
(Laughter)
"betépett alapítók" (Nevetés)
And some of them, like paleontological shvisle ...
És némelyiken,
(Laughter)
mint a "paleontológikus shvizén"-n,
they contain Snoop Dogg.
még Snoop Dogg is feltűnik.
(Laughter)
(Nevetés)
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?
Oké, ez a kedvenc reCAPTCHA-s számom, vagyis ez az, amit leginkább kedvelek ebben a projektben. Ez a különböző emberek száma, akik segítettek nekünk a reCAPTCHA-n keresztül digitalizálni akár csak egyetlen szavát egy könyvnek. 750 millió ember, ami valamivel több, mint a világ lakosságának 10 százaléka, segített nekünk az emberi tudás digitalizálásában. És ezek azok a számok, amik leginkább motiválják a kutatási céljaimat. A következő kérdés motiválja a kutatásaimat: Ha az emberiség nagyléptékű eredményeit tekintjük, azokat melyek igazán hatalmasak, melyekben az emberiség összefogott egy történelmi tettre, mint például az egyiptomi piramisok megépítése, vagy a Panama Csatorna megépítése, vagy az első ember Holdra juttatása. Van egy közös vonás mindezekben, mégpedig az, hogy mindegyikhez körülbelül ugyanannyi ember munkája kellett, ami elég fura. Mindegyik úgy 100.000 ember munkájával jött létre. És ennek az az oka, hogy az internet előtt 100.000 embernél többet koordinálni, nemhogy megfizetni, lényegében lehetetlen volt. De manapság van internetünk, és épp most mutattam Önöknek egy projektet, melyben 750 millió ember segít nekünk digitalizálni az emberi tudást. Tehát a kérdés, ami a kutatásaimat motiválja az az, hogy ha képesek vagyunk 100.000 emberrel embert juttatni a Holdra, akkor mire vagyunk képesek 100 millió emberrel?
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!
Erre a kérdésre alapozva, rengeteg különböző projekttel foglalkoztunk. Az egyikkel kapcsolatban különösen izgatott vagyok. Az elmúlt másfél évben ezen dolgoztunk, viszonylag csendesen. Hivatalosan még nem indult el. Duolingo a neve. Mivel még nem indult el, pssszt!
(Laughter)
(Nevetés)
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.
Oké, megbízom magukban. Tehát erről szól a projekt, és a következőképp indult. Azzal kezdődött, hogy feltettem egy kérdést az egyik végzős hallgatómnak, Severin Hacker-nek. Oké, ő itt Severin Hacker. Szóval feltettem a kérdést egy végzős hallgatómnak. Egyébként jól hallották, a vezetékneve Hacker.
(Laughter)
Feltettem neki a kérdést:
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.
Hogyan tehetünk szert 100 millió emberre, akik ingyen lefordítják a webet minden nagyobb nyelvre? Rendben, tehát egy jó pár dolgot el kell mondani a kérdésről. Először is a web lefordítása. Ebben a pillanatban a web számos nyelvre van felosztva. Egy nagy része angol. Ha nem tudnak angolul, nem tudnak hozzáférni. De vannak hatalmas részei más nyelveken is, melyekhez szintén nem fér hozzá, aki nem beszél azokon a nyelveken. Én az egész webet szeretném lefordítani, legalábbis a nagy részét minden nagyobb nyelvre. Ezt szeretném tenni.
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.
Néhányan talán most azt kérdezik, hogy miért nem használunk számítógépeket a fordításhoz? Miért nem használhatunk gépi fordítást? A gépi fordítás manapság már lefordít néhány mondatot itt-ott. Miért nem használjuk arra, hogy lefordítsuk az egész webet? Nos a probléma ezzel az, hogy még nem elég pontos, és valószínűleg nem is lesz az a következő 15-20 évben. Sokat hibázik. És még akkor is, mikor nem téved, mivel olyan sok hibát vét, nem tudhatjuk, hogy megbízhatunk-e benne.
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.
Hadd mutassak egy példát valamire, ami gépi fordítással készült. Igazából ez egy fórum hozzászólás. Valaki a JavaScriptről próbált kérdezni valamit. Japánról lett angolra fordítva. Oké, hagyom, hogy elolvassák. Az író bocsánatkéréssel kezdi amiért a fordítást géppel végezte. A következő mondat a kérdés bevezetője, szóval az író csak magyaráz valamit. Ne feledjék, a kérdés a JavaScript nyelvről szól.
[At often, the goat-time install a error is vomit.]
"Gyakran a kecske-idő telepítésekor az hiba hányódik."
(Laughter)
(Nevetés)
Then comes the first part of the question.
Aztán jön a kérdés első része.
[How many times like the wind, a pole, and the dragon?]
"Milyen sokszor mint a szél, egy rúd és egy sárkány?"
(Laughter)
(Nevetés)
Then comes my favorite part of the question.
Aztán a kedvenc részem következik.
[This insult to father's stones?]
"Ez sérti az apák köveit?"
(Laughter)
(Nevetés)
And then comes the ending, which is my favorite part of the whole thing.
Aztán jön a lezárás, ami a kedvencem az egész szövegben. "Elnézést kérek a butaságotokért. Nagyon sok köszönet van nektek."
[Please apologize for your stupidity. There are a many thank you.]
(Nevetés)
(Laughter)
Oké, tehát a gépi fordítás még nem elég jó.
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.
Tehát vissza a kérdéshez. Emberekre van szükségünk, hogy lefordítsuk a webet. A következő kérdés, amit feltehetnének, hogy miért nem fizethetünk ezért az embereknek? Felvehetnénk hivatásos fordítókat, hogy lefordítsák az egész webet. Megtehetnénk. Sajnálatos módon ez elképesztően drága lenne. Vegyük például a web egy aprócska részének, a Wikipédiának a lefordítását egyetlen más nyelvre, spanyolra. A Wikipédia létezik spanyol nyelven is, de igen kicsi az angol nyelvű változathoz képest. Körülbelül az angol változat 20 százaléka. Ha le akarnánk fordítani a másik 80 százalékot spanyolra, az legalább 50 millió dollárba kerülne, még ha a legkihasználhatóbb, legszegényebb országba helyezzük is ki a munkát. Tehát nagyon drága lenne. Amit mi szeretnénk, az 100 millió ember, akik minden nagyobb nyelvre lefordítják a webet, ráadásul ingyen.
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.
Ha ilyesmit szeretnének csinálni, elég hamar be fogják látni, hogy két elég magas lécet is át kell ugraniuk, két igen nagy akadályt. Az első a kétnyelvűek hiánya. Még azt sem tudom, hogy létezik-e egyáltalán 100 millió internethasználó a világon, akik elég jól beszélnek két nyelven ahhoz, hogy segíteni tudjanak. Ez egy nagy probléma. A másik akadály, amibe bele fognak futni, az a motiváció hiánya. Hogyan fogjuk ösztönözni az embereket, hogy ingyen lefordítsák a webet? Általában ezért fizetni kell az embereknek. Hogyan fogjuk rávenni őket, hogy ingyen csinálják? Amikor elkezdtünk gondolkozni az ügyön, ez a két dolog leblokkolt minket. De aztán rájöttünk, hogy valójában van egy módja annak, hogy egyszerre oldjuk meg mind a két problémát. Lehetséges két legyet ütni egy csapásra. Mégpedig azáltal, hogy átformáljuk a fordítást valamivé, amit emberek milliói szeretnének csinálni, és ami megoldja a kétnyelvűek hiányának problémáját is. Ez pedig a nyelvtanulás.
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.
Kiderült, hogy napjainkban több mint 1.2 milliárd ember tanul valamilyen idegen nyelvet. Az emberek nagyon szeretnek idegen nyelveket tanulni. És nem csak azért, mert erre kényszerítik őket az iskolában. Például csak az Egyesült Államokban több mint öt millióan költöttek több mint 500 dollárt nyelvtanulást segítő szoftverre. Tehát az emberek tényleg nagyon szeretnek idegen nyelvet tanulni. Így mi egy új weblapon dolgoztunk az elmúlt másfél évben, melynek Duolingo a neve, melynek az alapötlete az, hogy az emberek ingyen tanulhatnak meg egy nyelvet, miközben a webet fordítják. Tehát tulajdonképpen azzal tanulják, hogy csinálják.
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.
Ez úgy működik, hogy ha valaki teljesen kezdő, akkor nagyon egyszerű mondatokat adunk neki. Természetesen rengeteg nagyon egyszerű mondat van a weben. Mi nagyon egyszerű mondatokat adunk a felhasználónak, a mondatban lévő szavak jelentésével együtt. És ahogy ezeket fordítják, és látják mások miként fordítják őket, az emberek elkezdik megtanulni a nyelvet. És ahogy egyre ügyesebbek lesznek, úgy adunk egyre összetettebb mondatokat. De minden esetben azáltal tanulnak, hogy csinálják. Az igazán őrült dolog ebben a módszerben
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.
az az, hogy ténylegesen működik. Először is a felhasználók ezáltal tényleg megtanulnak egy nyelvet. Nagyjából kész vagyunk a fejlesztéssel és most teszteljük. Az emberek tényleg képesek nyelvet tanulni vele. Méghozzá körülbelül annyira jól mint egy vezető nyelvtanulást segítő szoftverrel. Tehát az emberek tényleg megtanulnak egy nyelvet. És nem csak azonos hatékonysággal tanulják meg, de így sokkal érdekesebb is. Mert a Duolingoval az emberek valós szövegekkel tanulnak, nem nyelvtanuláshoz kreált mondatokkal. Az emberek valós tartalommal tanulnak, ami természeténél fogva érdekes. Szóval az emberek tényleg megtanulnak egy nyelvet.
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.
De ami talán ennél is meglepőbb, a fordítás, amit a felhasználóktól kapunk, annak ellenére, hogy még csak kezdők, a fordítások épp olyan pontosak mint a hivatásos fordítók fordításai, ami eléggé meglepő. Hadd mutassak egy példát. Ezt a mondatot németből fordították angolra. A felső a német. A középső egy angol fordítás, amit egy hivatásos angol fordító készített, akinek szavanként 20 centet fizettünk a fordításért. Az alsó pedig a Duolingo felhasználóinak a fordítása, akik közül egyik sem tudott egy szót sem németül, mielőtt használni kezdték volna a weboldalt. Amint látják, a fordítás tulajdonképpen tökéletes. Persze itt trükközünk egy kicsit, hogy a fordítások olyan jók legyenek mint a hivatásos fordítóké. Több kezdő felhasználó fordítását kombináljuk, hogy elérjük az egyetlen hivatásos fordító által nyújtott minőséget.
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.
De még azzal együtt is, hogy kombináljuk a fordításokat, a weboldal igen gyorsan képes fordítani. Hadd mutassam meg a becslésünket arról, hogy milyen gyorsan tudnánk lefordítani a Wikipédiát angolról spanyolra. Ne feledjék, ez itt 50 millió dollárnyi érték. Tehát ha spanyolra akarjuk fordítani a Wikipédiát, akkor ezt meg tudjuk tenni öt hét alatt, 100.000 aktív felhasználóval. Ugyanezt meg tudjuk tenni 80 óra alatt egymillió aktív felhasználóval. Mivel az összes projektnek, amin a csoportom eddig dolgozott, több millió felhasználója volt, reménytelien hisszük, hogy elképesztően gyorsan fogunk tudni fordítani ezzel a projekttel.
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.
Leginkább amiatt vagyok izgatott a Duolingoval kapcsolatban, hogy szerintem ez egy korrekt üzleti modellt kínál a nyelvoktatáshoz. A helyzet a következő: A nyelvoktatás jelenlegi üzleti modellje szerint a tanuló fizet, mondjuk a Rosetta Stone cégnek 500 dollárt.
(Laughter)
(Nevetés)
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.
Ez a jelenlegi üzleti modell. Ezzel a modellel az a probléma, hogy a Föld lakosságának 95 százalékának nincs 500 dollárja. Tehát ez kimondottan igazságtalan a szegényekkel szemben, és elfogult a gazdagok felé. Namármost a Duolingoval, mivel a tanulással egyidejűleg a felhasználó értéket teremt, azzal hogy dolgokat fordít, amit mi kiszámlázhatunk másoknak mint fordítási díj. Így néz ki az anyagi oldal. Mivel az emberek értéket teremtenek tanulás közben, nem a pénzükkel fizetnek, hanem az idejükkel. De a varázslatos dolog az, hogy olyan idejükkel fizetnek, amit amúgy is azzal töltöttek volna, hogy tanulják a nyelvet. Szóval a Duolingoban az a szép, hogy korrekt üzleti modellt nyújt, ami nem diszkriminálja a szegényeket. Ez hát a Duolingo. Köszönöm.
So here's the site. Thank you.
(Taps)
(Applause)
Ez tehát a weboldal.
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.
Még nem indítottuk el, de ha ellátogatnak az oldalra, részt vehetnek a privát béta verzióban, ami valószínűleg elindul a következő három-négy hétben. Még nem indítottuk el a Duolingot.
By the way, I'm the one talking here, but Duolingo is the work of a really awesome team,
Egyébként, most csak én beszélek itt, de a Duolingo valójában egy fantasztikus csapat munkája, melynek itt látható néhány tagja.
some of whom are here. So thank you.
Köszönöm.
(Applause)
(Taps)