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?
Bao nhiêu trong các bạn phải điền một vài mẫu trang web nào đó mà bạn được yêu cầu là đọc một chuỗi ký tự bị làm nhiễu như thế này? Bao nhiêu trong các bạn thấy là nó thật sự là rất phiền? Tuyệt. Vì tôi đã sáng chế ra nó đó.
(Laughter)
OK, outstanding. So I invented that.
(Tiếng cười)
(Laughter)
Hay là tôi là một trong những người đã tạo ra nó.
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.
Cái đó được gọi là CAPTCHA. Và lý do nó ở đó là để chắc chắn rằng bạn, thực thể đang điền cái biểu mẫu, thực sự là con người mà không phải là một loại chương trình máy tính nào đó được viết để điền biểu mẫu hàng triệu triệu lần. Và lý do nó hoạt động được vì con người, ít nhất là những người không bị khiếm thị, không có vấn đề gì khi đọc những ký tự bị làm nhiễu, trong khi các chương trình máy tính đơn giản là không thể làm điều đó tốt được. Ví dụ như là trang Ticketmaster (một trang bán vé đủ mọi thể loại của nước ngoài), lý do bạn phải gõ những từ bị nhiễu kia là để chống lại những kẻ đầu cơ vé viết các chương trình máy tính có thể mua hàng triệu vé, 2 vé một lần.
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 được dùng khắp Internet. Và vì chúng được dùng quá thường xuyên, nhiều lần các chuỗi ký tự ngẫu nhiên được đưa ra cho người dùng gõ không hay chút nào. Ví dụ này là từ trang đăng ký của Yahoo. Chuỗi ký tự ngẫu nhiên xuất hiện là W, A, I, T (wait nghĩa là chờ đợi trong tiếng Anh), mà đánh vần được một từ. Nhưng phần hay nhất là tin nhắn mà ban trợ giúp của Yahoo nhận được 20 phút sau.
[Help! I've been waiting for over 20 minutes and nothing happens.]
Tin nhắn: "Giúp tôi với! Tôi đã đợi hơn 20 phút, và không có gì xảy ra."
(Laughter)
(Tiếng cười)
This person thought they needed to wait. This, of course, is not as bad as this poor person.
Người đó nghĩ là anh ta phải đợi. Điều đó tất nhiên là không tệ bằng người tội nghiệp này.
(Laughter)
(Tiếng cười)
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.
Dự án CAPTCHA là dự án mà chúng tôi đã làm ở Carnegie Mellon hơn 10 năm trước, và nó được dùng khắp mọi nơi. Để tôi kể cho các bạn về dự án mà chúng tôi làm vài năm sau đó, nó giống như là bước tiến hóa của CAPTCHA. Dự án này mà chúng tôi gọi là reCAPTCHA, là dự án mà chúng tôi đã bắt đầu ở Carnegie Mellon, rồi chúng tôi biến nó thành một công ty. Và rồi khoảng một năm rưỡi sau, Google thực sự mua lại công ty này.
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.
Vì vậy để kể các bạn nghe cái mà dự án này bắt đầu. Dự án này đã bắt đầu từ những nhận xét sau: Thống kê là khoảng 200 triệu CAPTCHA được con người gõ mỗi ngày khắp thế giới. Khi tôi mới nghe điều này, tôi khá là tự hào về bản thân. Tôi đã nghĩ là: nhìn xem sự ảnh hưởng của nghiên cứu của tôi như thế nào. Nhưng rồi tôi bắt đầu cảm thấy buồn. Và đây là lý do: mỗi lần bạn gõ một CAPTCHA cơ bản là bạn phí phạm 10 giây thời gian của bạn. Và nếu bạn nhân thời gian đó lên 200 triệu, và bạn sẽ thấy là nhân loại, gộp lại, phí phạm khoảng 500.000 giờ mỗi ngày gõ những cái CAPTCHA phiền phức đó.
(Laughter)
Vì vậy tôi cảm thấy tồi tệ.
So then I started feeling bad.
(Tiếng cười)
(Laughter)
Và rồi tôi nghĩ: tất nhiên là chúng ta không thể bỏ CAPTCHA,
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.
vì bảo mật trên Web dựa vào chúng. Nhưng rồi tôi bắt đầu nghĩ, có cách nào mà chúng ta có thể dùng những lần gõ CAPTCHA đó cho cái gì đó tốt cho nhân loại? Chính vậy. Trong khi các bạn gõ CAPTCHA, trong 10 giây đó, não của các bạn đang làm điều gì đó phi thường. Não của các bạn đang làm điều mà máy tính chưa thể làm được. Vì vậy chúng tôi có thể làm cho bạn làm một việc có ích trong 10 giây đó không? nói cách khác, có một vấn đề lớn mà chúng ta không thể làm cho máy tính giải được, nhưng chúng ta có thể chia nhỏ ra thành các phần 10 giây là thời gian mà một người nào đó gõ một cái CAPTCHA họ giải một phần nhỏ của vấn đề? Và câu trả lời là "có", và đây chính là cái mà chúng tôi đang làm.
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?
Vì vậy cái mà các bạn không biết là hiện tại, trong khi các bạn đang gõ CAPTCHA, không chỉ bạn đang chứng thực bạn là con người, mà hơn nữa bạn đang thực sự giúp đỡ chúng tôi điện tử hóa sách. Để tôi giải thích nó hoạt động như thế nào. Có nhiều dự án đang cố gắng số hóa sách. Google có một cái. The Internet Archive có một cái. Amazon, hiện tại với Kindle, đang cố gắng số hóa sách. Cơ bản cách nó hoạt động là bạn bắt đầu với một cuốn sách cũ. Bạn đã từng thấy rồi phải không? Một quyển sách ấy mà? (Tiếng cười)
(Laughter)
Và các bạn bắt đầu với một cuốn sách, và rồi các bạn scan nó.
So you start with a book and then you scan it.
Bây giờ scan một cuốn sách
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.
giống như là chụp mỗi trang sách. Nó tạo ra một tấm hình cho mỗi trang sách. Đây là hình ảnh với chữ cho mỗi trang sách. Bước kế tiếp là máy tính cần phải có thể giải mã tất cả các từ trong bức ảnh. Bằng cách sử dụng một công nghệ gọi là OCR, viết tắt của nhận dạng ký tự quang học (Optical Character Recognition), nó nhận một bức ảnh có văn bản và cố gắng nhận dạng văn bản trong đó. Hiện tại vấn đề là OCR không hoàn hảo. Đặc biệt là với các sách cũ mà mực đã phai màu và giấy đã ngã vàng, OCR không thể nhận diện được nhiều từ. Ví dụ, với những cuốn sách được viết cách đây trên 50 năm, Máy tính không thể nhận diện được 30 phần trăm. Vì vậy cái mà chúng tôi đang làm hiện tại là chúng tôi đang đem tất cả những từ mà máy tính không thể nhận diện và chúng tôi để con người đọc chúng cho chúng tôi trong khi họ đang gõ CAPTCHA trên Internet.
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.
Vì vậy lần tới khi bạn gõ CAPTCHA, những từ các bạn gõ là những từ thật sự được lấy ra từ những cuốn sách đang được số hóa mà máy tính không thể nhận diện Và lý do hiện tại bạn thấy hai từ thay vì một từ là vì, bạn thấy, một trong hai từ là từ mà hệ thống lấy ra từ một cuốn sách, hệ thống không biết nó là cái gì, và nó đưa cho bạn. Nhưng vì nó không biết câu trả lời, nó không thể kiểm tra bạn. Vì vậy cái mà chúng tôi làm là đưa bạn một từ khác, từ mà hệ thống biết câu trả lời. Chúng tôi không nói cho bạn biết cái nào là cái nào, xin hãy gõ cả hai. Và nếu bạn gõ một từ chính xác cho từ mà hệ thống biết câu trả lời, nó cho rằng bạn là con người, và nó cũng tin tưởng rằng bạn gõ từ còn lại đúng. Và nếu chúng ta lặp lại quá trình này cho 10 người khác nhau và tất cả họ đồng ý với từ mới, thì chúng ta có một từ được điện tử hóa đúng.
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.
Và đó là cách mà hệ thống làm việc. Và cơ bản, từ khi chúng tôi đưa nó vào hoạt động 3 hay 4 năm trước, rất nhiều trang web đã bắt đầu chuyển từ CAPTCHA cũ, cái mà người ta phí phạm thời gian, sang dùng CAPTCHA mới, cái mà người ta giúp số hóa sách. Ví dụ, Ticketmaster. Và mỗi lần bạn mua vé trên Ticketmaster, bạn đã giúp số hóa sách. Facebook: Mỗi lần bạn thêm bạn mới hay chọc ai đó, bạn giúp số hóa sách. Twitter và khoảng 350.000 trang web khác tất cả đang sử dụng reCAPTCHA. Và thực sự, số lượng trang web đang sử dụng reCAPTCHA là rất cao đến nỗi số lượng từ mà chúng tôi số hóa mỗi ngày thực sự rất lớn. Khoảng 100 triệu từ một ngày, tương đương khoảng 2 triệu rưỡi quyển sách mỗi năm. Và tất cả đều được làm từng từ một bằng những người gõ CAPTCHA trên Internet. (Vỗ tay)
(Applause)
Tất nhiên,
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.
vì chúng tôi làm quá nhiều từ mỗi ngày, những điều buồn cười có thể xảy ra. Và đây là điều có thật vì bây giờ chúng tôi đang đưa cho người ta 2 từ tiếng Anh ngẫu nhiên cạnh nhau. để những điều buồn cười có thể xảy ra. Ví dụ, chúng tôi đã đưa ra từ này. Nó là từ "Christians" (nghĩa là người theo công giáo); không có gì sai ở đây. Nhưng nếu bạn để nó cạnh một từ ngẫu nhiên, điều tồi tệ có thể xảy ra. Và chúng tôi có từ này. Trên màn hình: bad christians (nghĩa là người công giáo xấu xa)
[bad Christians]
Nó thậm chí tồi tệ hơn, bởi vì trang web đưa ra từ này
But it's even worse, because the website where we showed this actually happened to be called The Embassy of the Kingdom of God.
tình cờ lại là trang The Embassy of the Kingdom of God (Một trang web về đạo công giáo). (Tiếng cười)
(Laughter)
Oops.
Oops.
(Tiếng cười)
(Laughter)
Đây là một ví dụ rất tệ khác.
Here's another really bad one. JohnEdwards.com
JohnEdwards.com (một trang ủng hộ cho chính trị gia này, ông này thuộc đảng dân chủ) Màn hình: Damn liberal (nghĩa là Đảng dân chủ khốn kiếp)
[Damn liberal]
(Laughter)
(Tiếng cười)
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.
Và chúng tôi tiếp tục lăng mạ người ta mỗi ngày. Và, tất nhiên, chúng tôi không chỉ lăng mạ người khác. Đây là vấn đề, vì chúng tôi đưa ra 2 từ ngẫu nhiên, điều thú vị có thể xảy ra. Và điều này thực sự tạo nên của một trào lưu trên Internet mà hàng vạn người tham gia, được gọi là nghệ thuật CAPTCHA. Tôi chắc rằng vài người trong số các bạn đã nghe tới nó. Và cách nó hoạt động như sau. Tưởng tượng bạn đang dùng Internet và bạn thấy một cái CAPTCHA mà bạn nghĩ là nó thú vị, giống như cái CAPTCHA này. Màn hình: máy nướng tàng hình (invisible toaster)
[invisible toaster]
Rồi cái mà bạn làm là bạn chụp màn hình đó lại.
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.
Và dĩ nhiên, bạn điền cái CAPTCHA vì bạn giúp chúng tôi số hóa sách. Nhưng đầu tiên là bạn chụp màn hình, và rồi bạn vẽ vời cái gì đó liên quan tới cụm từ đó.
(Laughter)
(Tiếng cười)
That's how it works.
Nó như vậy đó.
(Laughter)
Có hàng vạn tác phẩm như vậy.
There are tens of thousands of these. Some of them are very cute.
Vài tác phẩm rất dễ thương. Màn hình: Clenched it (nghiến nó)
[clenched it]
(Tiếng cười)
(Laughter)
Vài tác phẩm buồn cười hơn.
Some of them are funnier.
Văn bản: stoned founders (các nhà sáng lập hóa đá, founder ở đây ý nói những vị lãnh tựu thành lập nước Mỹ)
[stoned Founders]
(Laughter)
(Tiếng cười)
And some of them, like paleontological shvisle ...
Và cái,
(Laughter)
như là "paleontological shvisle",
they contain Snoop Dogg.
chúng có "Snoop Dogg".
(Laughter)
(Tiếng cười)
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?
Và đây là còn số yêu thích của tôi về reCAPTCHA. Và đây là điều yêu thích của tôi về dự án này. Đây là số lượng người khác nhau đã giúp chúng tôi số hóa ít nhất một từ trong sách thông qua reCAPTCHA: 750 triệu, hơn 10% dân số thế giới một chút, đã giúp chúng tôi số hóa kiến thức nhân loại. Và những con số như vậy đã là động lực thúc đẩy công tác nghiên cứu của tôi. Vì vậy câu hỏi thúc đẩy nghiên cứu của tôi là: Nếu bạn nhìn vào các thành tựu lớn của nhân loại, những cái thực sự lớn mà nhân loại đã tập hợp lại và cùng làm nên lịch sử -- ví dụ như là xây các kim tự tháp ở Ai Cập hay là kênh đào Panama hay là đưa người lên mặt trăng -- có một sự thật đáng tò mò về họ, và đó chính là các điều đó được làm với số lượng người gần giống nhau. Nó thật lạ; tất cả điều đó được làm với khoảng 100.000 người. Và lý do là vì, trước khi có Internet, điều hành hơn 100.000 người, đừng nói đến là cả trả lương họ, dường như là không tưởng rồi. Nhưng với Internet, chúng tôi chỉ mới cho các bạn xem một dự án mà chúng tôi có 750 triệu người giúp chúng tôi số hóa kiến thức nhân loại. Vì vậy câu hỏi thúc đẩy nghiên cứu của tôi là, nếu chúng ta có thể đưa người lên mặt trăng với 100.000 người, chúng ta sẽ có thể làm gì với 100 triệu?
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!
Và dựa trên câu hỏi này, chúng tôi đã có nhiều dự án khác nhau mà chúng tôi đang làm. Để tôi kể các bạn về một cái mà tôi hứng thú nhất. Đây là cái mà chúng tôi đã làm một cách bán-lặng lẽ trong khoảng một năm rưỡi. Nó vẫn chưa ra mắt. Nó được gọi là Duolingo. Vì nó chưa ra mắt nên, suỵt!
(Laughter)
(Tiếng cười)
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.
Vâng, tôi có thể tin tưởng các bạn. Và dự án này, nó bắt đầu thế này. Nó bắt đầu bằng việc tôi đưa ra một câu hỏi cho sinh viên sau đại học của tôi, Severin Hacker. Vâng, đó là Severin Hacker. Và tôi đă ra một câu hỏi cho sinh viên sau đại học của tôi. Các bạn nghe rõ chứ, họ của anh ta là Hacker.
(Laughter)
Và tôi đưa ra câu hỏi này cho anh ta:
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.
Làm cách nào chúng ta có thể làm cho 100 triệu người dịch trang web sang tất cả các ngôn ngữ chính miễn phí? Vâng, có nhiều thứ để nói về câu hỏi này. Đầu tiên, dịch trang web. Hiện tại web được phân vùng thành nhiều ngôn ngữ. Phần lớn là Tiếng Anh. Nếu bạn không biết Tiếng Anh, bạn không thể sử dụng chúng được. Nhưng có một phần lớn khác là các ngôn ngữ khác, và nếu bạn không biết những ngôn ngữ đó, bạn không thể sử dụng được. Vì vậy tôi muốn dịch tất cả trên Web, hay là ít nhất là phần lớn Web, sang tất cả ngôn ngữ chính. Và đó là cái mà tôi muốn làm.
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.
Vài người trong các bạn có thể nói, tại sao chúng ta không thể sử dụng máy tính để dịch? Tại sao không dịch bằng máy? Dịch bằng máy hiện tại bắt đầu dịch vài câu lẻ tẻ. Tại sao chúng ta không dùng nó để dịch các trang web? Thực ra vấn đề là dịch máy chưa đủ tốt và nó có thể sẽ không đủ tốt trong 15 hay 20 năm tới. Nó có nhiều sai lầm. Thậm chí khi nó không mắc sai lầm, vì nó mắc nhiều sai lầm, bạn không biết khi nào nên tin nó hay là không.
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.
Để tôi lấy một ví dụ cho các bạn về vài thứ đã được dịch bằng máy. Thực ra nó là một bài đăng trên forum. Có ai đó muốn hỏi một câu hỏi về JavaScript. Nó được dịch từ tiếng Nhật sang tiếng Anh. Và tôi sẽ để các bạn tự đọc. Người này bắt đầu bằng việc xin lỗi về việc bài đăng này được dịch với một máy tính. Và câu kế là phần mào đầu của câu hỏi. Và anh ta chỉ giải thích gì đó. Nên nhớ, nó là một câu hỏi về JavaScript.
[At often, the goat-time install a error is vomit.]
Chữ: Thường xuyên, thời gian dê cài đặt một lỗi là nôn (Máy tính dịch)
(Laughter)
(Tiếng cười)
Then comes the first part of the question.
Và rồi tới phần đầu của câu hỏi.
[How many times like the wind, a pole, and the dragon?]
Chữ: Làm thế nào nhiều lần như gió, trụ, và con rồng?
(Laughter)
(Tiếng cười)
Then comes my favorite part of the question.
Và rồi tới phần yêu thích nhất của tôi trong câu hỏi này.
[This insult to father's stones?]
Chữ: Điều này xúc phạm đến đá của cha?
(Laughter)
(Tiếng cười)
And then comes the ending, which is my favorite part of the whole thing.
Và rồi đến phần cuối, phần yêu thích nhất của tôi trong toàn bộ. Chữ: Xin vui lòng xin lỗi cho sự ngu dốt của bạn. Có một rất nhiều cảm ơn bạn.
[Please apologize for your stupidity. There are a many thank you.]
(Tiếng cười)
(Laughter)
Đó là tại sao dịch bằng máy chưa đủ tốt.
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.
Và quay lại câu hỏi. Chúng tôi cần người để dịch toàn bộ Web. Và câu hỏi tiếp theo bạn có thể có là, tại sao bạn không trả công cho người ta để dịch? Chúng tôi có thể trả cho chuyên gia dịch thuật để dịch toàn bộ Web. Chúng tôi có thể làm điều đó. Nhưng không may là nó sẽ cực kỳ mắc. Ví dụ, dịch một phần nhỏ, rất nhỏ của toàn bộ Web, trang Wikipedia, sang một ngôn ngữ khác, tiếng Tây Ban Nha chẳng hạn. Wikipedia có phiên bản tiếng Tây Ban Nha, nhưng nó rất nhỏ so với phiên bản tiếng Anh. Nó khoảng 20 phần trăm kích thước của bản tiếng Anh. Nếu chúng ta muốn dịch 80 phần trăm kia sang tiếng Tây Ban Nha, nó sẽ tốn tối thiểu 50 triệu đô la Mỹ -- và thậm chí đây là một quốc gia nhận dịch thuật rẻ nhất (ý nói đến Mexico, không phải nói tới Tây Ban Nha) Nó sẽ rất mắc. Vì vậy cái mà chúng tôi muốn làm là có 100 triệu người dịch Web sang mọi ngôn ngữ chính miễn phí.
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.
Hiện tại nếu đây là cái mà bạn muốn làm, bạn sẽ sớm nhận ra bạn sẽ gặp phải 2 trở ngại khá lớn, 2 trở ngại lớn. Đầu tiên là thiếu người biết 2 thứ tiếng. Và tôi thậm chí không biết nếu mà tồn tại 100 triệu người đang sử dụng Web mà biết hai thử tiếng đủ để giúp chúng tôi dịch. Đó là một vấn đề lớn. Vấn đề khác bạn sẽ gặp phải là thiếu động lực. Làm cách nào bạn thúc đẩy người ta dịch trang web miễn phí? Bình thường bạn phải trả công cho người ta để làm điều này. Vì vậy làm cách nào bạn thúc đẩy họ làm điều này miễn phí? Khi mà chúng tôi bắt đầu nghĩ về điều này, chúng tôi đã bị vướng 2 điều trên. Nhưng rồi chúng tôi nhận ra, thực sự có một cách để giải quyết cả 2 vấn đề này với cùng một lời giải. Cố một cách mà một mũi tên bắn trúng 2 con nhạn. Đó là biến đổi dịch thuật thành một thứ mà hàng triệu người muốn làm, và điều đó cũng giải quyết vấn đề thiếu người biết song ngữ, và đó là dạy tiếng.
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.
Hiện tại, có hang 1,2 tỉ người học tiếng nước ngoài. Người ta rất, rất muốn học một ngoại ngữ. Và nó không chỉ vì họ bị bắt buộc phải học. Ví dụ, chỉ ở đơn cử ở Mỹ, có hơn 5 triệu người đã trả hơn 500 đô la Mỹ để mua phần mềm học ngoại ngữ. Vì người ta rất, rất muốn học ngoại ngữ. Vì vậy cái mà chúng tôi đang làm trong một năm rưỡi nay là một trang web mới -- nó được gọi là Duolingo -- với ý tưởng cơ bản là mọi nguwofi học một ngôn ngữ mới miễn phí trong khi dịch Web. Và cơ bản là học học bằng cách làm.
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.
Và cách nó hoạt động là khi bạn là một người mới học, chúng tôi cho các bạn những câu rất, rất đơn giản. Và tất nhiên là có rất nhiều câu rất đơn giản trên Web. Chúng tôi cho các bạn những câu rất, rất đơn giản cùng với nghĩa của mỗi từ. Và trong khi các bạn dịch chúng, và thấy cách người khác dịch chúng, bạn bắt đầu học ngoại ngữ đó. Và càng ngày bạn càng tiến bộ, chúng tôi cho các bạn các câu phức tạp hơn để dịch. Nhưng toàn bộ thời gian, các bạn học bằng cách làm. Và điều điên rồi về phương pháp này
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.
là nó thực sự khả thi. Đầu tiên, người ta rất, rất muốn học ngoại ngữ. Chúng tôi hầu như xây dựng xong nó, và chúng tôi đang thử nghiệm nó. Người ta có thể thực sự học ngoại ngữ với nó. Và họ học nó tốt như là với các phần mềm ngôn ngữ hàng đầu. Vì vậy người ta thực sự học ngoại ngữ. Và không chỉ học nó, mà còn học một cách thú vị. Vì bạn thấy với Duolingo, người ta thực sự học với nội dung thực. Ngược lại với học bằng những câu nghĩ ra, người ta học với nội dung thật, những câu thực sự thú vị. Vì vậy họ thực sự học một ngôn ngữ.
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.
Nhưng thậm chí bất ngờ hơn, bản dịch mà chúng tôi lấy từ người dùng trang web, thậm chí họ chỉ là người mới học, bản dịch từ học chính xác như là những người dịch chuyên nghiệp, điều đó rất bất ngờ. Để tôi lấy một ví dụ cho bạn xem. Đây là một câu được dịch từ tiếng Đức sang tiếng Anh. Trên cùng là tiếng Đức. Ở giữa là bản dịch tiếng Anh được dịch bởi một người dịch chuyên nghiệp được trả 20 xu cho mỗi từ mà anh ta dịch. Và dưới cùng là câu được dịch bởi những người dùng Duoling, không ai trong số họ từng biết tiếng Đức trước khi họ dùng trang web. Các bạn có thể thấy là nó khác là hoàn hảo. Hiện tại, tất nhiên là chúng tôi dùng mẹo ở đây để làm cho những bản dịch đó tốt như là người dịch chuyên nghiệp. Chúng tôi kết hợp bản dịch của nhiều người mới học lại để tạo nên một bản dịch chất lượng cao.
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.
Và thậm chí khi chúng tôi kết hợp các bản dịch, trang web vẫn thực sự dịch khá nhanh. Để tôi cho các bạn xem, đây là ước lượng của chúng tôi về việc dịch Wikipedia nhanh như thế nào từ tiếng Anh sang tiếng Tây Ban Nha. Nên nhớ, đây là một dự án đáng giá 50 triệu đô la Mỹ. Và nếu chúng tôi muốn Wikipedia sang tiếng Tây Ban Nha, chúng tôi có thể làm trong vòng 5 tuần với 100.000 người dùng. Và chúng tôi có thể làm trong vòng 80 giờ với một triệu người dùng. Vì tất cả các dự án nhóm chúng tôi từng làm tới hiện tại đều có hàng triệu người dùng, chúng tôi hy vọng rằng chúng tôi sẽ có thể dịch cực nhanh bằng dự án này.
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.
Và điều mà tôi hứng thú nhất về Duolingo là tôi nghĩ điều này cung cấp một hình mẫu kinh tế công bằng cho giáo dục ngoại ngữ. Đó chính là: Hình mẫu kinh tế hiện tại của giáo dục ngoại ngữ là học sinh trả tiền, và cụ thể là, học sinh trả cho Rosetta Stone 500 đô la Mỹ.
(Laughter)
(Tiếng cười)
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.
Đó là hình mẫu kinh tế hiện tại. Vấn đề với hình mẫu kinh tế này là 95 phần trăm dân số thế giới không có 500 đô la Mỹ. Vì vậy nó cực kỳ bất công với người nghèo. Điều này hoàn toàn nghiên về người giàu. Và bây giờ, với Duolingo, vì trong khi bạn học bạn thực sự đang tạo ra giá trị, bạn đang dịch web -- và công việc đó, bạn có thể tính tiền ai đó cho việc dịch của bạn. Và đây chính là cách mà chúng tôi có thể lưu hành nó. Vì người ta đang tạo ra giá trị trong khi họ đang học, họ không phải trả tiền, họ trả bằng thời gian của họ. Nhưng điều kỳ diệu ở đây là họ trả với thời gian của họ, mà thời gian đó dù sao cũng phải dùng để học ngoại ngữ. Vì vậy điều tuyệt diệu ở đây về Duolingo là tôi nghĩ nó cung cấp một hình mẫu kinh tế công bằng -- người ta không phân biệt đối xử với người nghèo. Và đây là trang web. Xin cảm ơn.
So here's the site. Thank you.
(Vỗ tay)
(Applause)
Và đây là trang web.
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.
Chúng tôi chưa ra mắt, nhưng nếu bạn vào, bạn đăng ký sử dụng bản thử nghiệm, sẽ bắt đầu khoảng 3 hay 4 tuần nữa. Chúng tôi vẫn chưa ra mắt Duolingo.
By the way, I'm the one talking here, but Duolingo is the work of a really awesome team,
Tiện thể, tôi là người đang nói ở đây, nhưng thực sự Duolingo là sản phẩm của một đội ngũ tuyệt vời, vài người trong số họ có mặt tại đây.
some of whom are here. So thank you.
Xin cảm ơn.
(Applause)
(Vỗ tay)