1
00:00:03,913 --> 00:00:06,510
منذ بضع سنوات، كان أحد الأشخاص الذين
أقدرهم كثيراً

2
00:00:06,696 --> 00:00:10,143
لديه مشكلة تؤرقه وكان مهموما جداً.

3
00:00:11,188 --> 00:00:13,977
ورغم اعتراضاتي، فقد ذهب لمقابلة أحد السحرة

4
00:00:14,251 --> 00:00:15,884
لكي يقرأ له المستقبل.

5
00:00:16,818 --> 00:00:18,253
لماذا نفعل ذلك؟

6
00:00:18,478 --> 00:00:21,104
لأننا نعيش في عالم معقد تسود فيه
الريبة والغموض،

7
00:00:22,228 --> 00:00:24,012
والمستقبل هو ما يكشف لنا.

8
00:00:24,286 --> 00:00:28,303
ولكن لو كان التنبؤ بتلك البساطة، فسنقرأ
دون شك عناوين مثل هذا

9
00:00:28,472 --> 00:00:29,993
في الصحيفة الأكثر انتشاراً.

10
00:00:33,019 --> 00:00:36,547
لكن الحقيقة، كما يقول أحد مشاهير
المدربين الرياضيين:

11
00:00:36,686 --> 00:00:39,187
"التنبؤ أمر في غاية الصعوبة،

12
00:00:39,687 --> 00:00:41,878
لاسيما فيما يتعلق بالمستقبل".

13
00:00:45,164 --> 00:00:48,024
وأنا أضيف أن القيام بتنبؤات هو
في الحقيقة أمر سهل،

14
00:00:48,226 --> 00:00:50,229
أما الصعب فهو أن تكون صحيحة.

15
00:00:52,782 --> 00:00:56,475
(تصفيق)

16
00:00:58,244 --> 00:00:59,663
لماذا جئت هنا اليوم؟

17
00:01:00,937 --> 00:01:02,592
لا أجيد التنجيم بأوراق التاروت،

18
00:01:02,887 --> 00:01:06,696
وليس لدي خط برقم 0900 تتصلون به لتعرفوا
متى ستعثرون على الحب،

19
00:01:07,271 --> 00:01:09,752
ولكني أكرس نفسي للتنبؤ بالمستقبل.

20
00:01:10,151 --> 00:01:11,866
على أي حال، أحاول.

21
00:01:12,103 --> 00:01:15,326
أطور خوارزميات تقوم بالتنبؤات.

22
00:01:16,593 --> 00:01:20,299
كيف يضع أخرق مدمن على الدراسة مثلي
نفسه في مشكلة كهذه؟

23
00:01:20,943 --> 00:01:24,978
أنا مهندس وقد حصلت على الدكتوراه
في ميدان يسمى الذكاء الاصطناعي.

24
00:01:26,787 --> 00:01:30,775
وقد شدني على الدوام كيف يمكن للدماغ
بسهولة حل مشكلات

25
00:01:30,968 --> 00:01:32,964
يستحيل حلها على الحواسيب.

26
00:01:33,866 --> 00:01:37,254
الحواسيب تحتاج إلى أن تُبرمج،
أما الدماغ فيتعلم.

27
00:01:38,528 --> 00:01:42,216
ولهذا كرست نفسي لكيفية أن تتعلم
الحواسيب من تلقاء نفسها

28
00:01:42,885 --> 00:01:45,216
على أساس خبرتها والكثير من البيانات.

29
00:01:46,533 --> 00:01:50,850
نعيش اليوم في عالم تتميز فيه الأعمال
بالتخصص الدقيق،

30
00:01:50,850 --> 00:01:54,322
ولكن يمكن تطبيق التقنية تقريباً على كل
جوانب حياتنا.

31
00:01:54,374 --> 00:01:57,597
وقد كانت لدي الفرصة للعمل على مشكلات
كثيرة مع زملاء.

32
00:01:57,824 --> 00:02:01,575
على سبيل المثال، لمساعدة الأطباء
بشأن عدم انتظام مرضاهم،

33
00:02:01,808 --> 00:02:05,900
والتعاون مع المزارعين من أجل تحسين
مردودية مواسم الحصاد،

34
00:02:06,299 --> 00:02:09,669
وإعداد خوارزميات تقوم من تلقاء نفسها
بإجراء معاملات،

35
00:02:09,751 --> 00:02:11,347
دون إشراف بشري،

36
00:02:11,347 --> 00:02:13,827
وتتنبأ بحركات أسواق مالية

37
00:02:13,882 --> 00:02:16,822
مثل نيويورك ولندن وطوكيو.

38
00:02:16,956 --> 00:02:19,520
وهناك أمر تعلمته خلال كل تلك السنوات

39
00:02:19,707 --> 00:02:23,438
وهو أن للبيانات قدرة تكاد تكون فريدة
على وصف العالم.

40
00:02:23,689 --> 00:02:26,837
ولكن لكي نفهم هذا، لنعد إلى البداية.

41
00:02:27,920 --> 00:02:30,575
لماذا يبدو التنبؤ صعباً إلى هذه الدرجة؟

42
00:02:30,908 --> 00:02:33,662
بعض التنبؤات أسهل من بعض.

43
00:02:34,131 --> 00:02:37,025
طوال آلاف السنين، ظلت مظاهر خسوف الشمس

44
00:02:37,346 --> 00:02:40,338
تثير استغراب ورهبة كل الحضارات.

45
00:02:40,937 --> 00:02:43,607
وكان السحرة والمنجمون يحاولون دون طائل

46
00:02:43,848 --> 00:02:46,949
أن يؤولوا نيات الآلهة كلما حصل خسوف.

47
00:02:48,536 --> 00:02:51,890
وفي عام 1715 قام أدموند هالي

48
00:02:51,890 --> 00:02:54,870
الذي ربما تتذكرونه بسبب المذنب الشهير
الذي يحمل اسمه،

49
00:02:54,870 --> 00:02:58,378
قام باستخدام معادلات نيوتين لكي يتنبأ
لا بالموعد فقط،

50
00:02:58,379 --> 00:03:01,187
بل أيضاً بالمكان الذي سيشهد الخسوف المقبل.

51
00:03:01,308 --> 00:03:04,822
واليوم لا أحد يعتقد بوجود أمر خارج
عن الطبيعة في ظواهر الكسوف

52
00:03:05,143 --> 00:03:08,194
لكن المجتمع، للأسف، هو نظام
بالغ التعقيد بحيث

53
00:03:08,244 --> 00:03:11,575
لا يمكن وصفه عبر المعادلات البسيطة
المستخدمة في الفيزياء.

54
00:03:11,581 --> 00:03:12,619
"البسيطة".

55
00:03:13,693 --> 00:03:16,495
ولكن يوجد أمر يمكن أن يصف سلوك البشر

56
00:03:16,605 --> 00:03:18,622
حتى حين تقف المعادلات عاجزة:

57
00:03:19,074 --> 00:03:20,076
إنها البيانات.

58
00:03:20,705 --> 00:03:24,108
لما ذا بتنا أخيراً نلقي بالاً للقوة
الكبيرة التي تتمتع بها البيانات؟

59
00:03:24,776 --> 00:03:26,782
لأنها تمثل عاصفة حقيقية.

60
00:03:27,602 --> 00:03:31,726
فمن جانب، يوجد نمو هائل في كمية البيانات.

61
00:03:32,475 --> 00:03:35,391
وتخيلوا أن هذا الرسم البياني يمثل

62
00:03:35,391 --> 00:03:37,866
مجموع البيانات التي أنشأتها البشرية

63
00:03:37,875 --> 00:03:39,757
منذ فجر الحضارة.

64
00:03:40,056 --> 00:03:45,369
تقدر "آي بي أم" أن هذا هو الجزء الذي تم
توليده خلال الـ 700 يوم الأخيرة وحدها.

65
00:03:45,737 --> 00:03:48,609
ولا أعني الجزء الأخضر، بل الأزرق.

66
00:03:50,678 --> 00:03:51,977
ومن جانب آخر، لحسن الحظ،

67
00:03:52,274 --> 00:03:55,733
تزداد أيضاً بقدر هائل قدرتنا على معالجة
هذه البيانات.

68
00:03:55,924 --> 00:03:59,287
فالهاتف الذي في جيبي أسرع بأكثر
من 50 مرة

69
00:03:59,344 --> 00:04:02,859
من النموذج الأصلي، الذي أُطلق
منذ 7 أعوام فقط.

70
00:04:03,479 --> 00:04:05,898
لكي تكوّنوا فكرة عن مقدار سرعة حصول هذا،

71
00:04:05,970 --> 00:04:09,768
لو أن صناعة السيارات تقدمت بمثل هذه السرعة
خلال الأعوام السبعة الماضية،

72
00:04:10,000 --> 00:04:14,658
لكان بوسعك اليوم ركوب سيارة والدوران حول
الأرض في حوالي 5 ساعات.

73
00:04:14,730 --> 00:04:16,801
وذلك دون الحاجة إلى ملء خزان الوقود.

74
00:04:18,089 --> 00:04:20,353
اليوم كل شيء يمثل وحدة بيانات.

75
00:04:20,457 --> 00:04:22,079
تغريدة ما هي وحدة بيانات.

76
00:04:22,160 --> 00:04:24,468
"إعجاب" في فيسبوك وحدة بيانات.

77
00:04:24,750 --> 00:04:27,674
تحديد موقع هاتفك بـ"نظام تحديد المواقع"
هو وحدة بيانات.

78
00:04:27,850 --> 00:04:30,809
اختيار فلم للمشاهدة على "نتفلكس"
هو وحدة بينات أخرى.

79
00:04:31,882 --> 00:04:33,822
طوفان البيانات هذا لا يعني

80
00:04:33,822 --> 00:04:35,951
أننا نتوفر على معرفة أكبر.

81
00:04:36,181 --> 00:04:37,797
كما هو الحال مع النفط،

82
00:04:38,155 --> 00:04:40,430
البيانات التي نستخرجها هي خام،

83
00:04:40,524 --> 00:04:43,384
وعندما نقوم بتكريرها عبر الخوارزميات
حينها فقط

84
00:04:43,561 --> 00:04:45,962
تتحول إلى شيء ثمين فعلاً.

85
00:04:47,329 --> 00:04:49,971
ولنشاهد مثالاً بسيطاً على ذلك.

86
00:04:50,463 --> 00:04:53,950
كيف يتنبأ هاتفك بالكلمة المقبلة 
التي سوف تكتبها؟

87
00:04:55,626 --> 00:05:03,283
إذا كنت أريد أن أكتب:
"المستقل مجهول"...

88
00:05:05,288 --> 00:05:07,173
عفواً، يفترض أن يظهر هناك.

89
00:05:08,292 --> 00:05:10,915
الهاتف يستبق كلماتي.

90
00:05:14,096 --> 00:05:17,105
كما هو واضح، لا يعلم الهاتف
أننا نتحدث عن TED...

91
00:05:17,247 --> 00:05:18,711
وعن مستقبل TED.

92
00:05:20,489 --> 00:05:22,395
كما أنه لا يقرأ ما في دماغي.

93
00:05:22,515 --> 00:05:25,401
ببساطة، حين صمموه استخدموا بيانات كثيرة.

94
00:05:28,766 --> 00:05:33,059
حين يكون لدى المرء كمية هائلة،
آلاف الوثائق باللغة الإسبانية،

95
00:05:34,519 --> 00:05:37,410
فالتنبؤ بالكلمة الموالية التي ستكتبها

96
00:05:37,574 --> 00:05:39,831
ليس بتلك الصعوبة.

97
00:05:40,039 --> 00:05:43,887
يمكن استنتاج أنه بعد بعد كتابة كلمة
"المستقبل"،

98
00:05:44,032 --> 00:05:47,121
يتبعها الناس بكلمات من قبيل
"مجهول" أو "لنا".

99
00:05:47,132 --> 00:05:50,846
وببساطة يقوم الهاتف بهذا مع كل
توليفة من الكلمات.

100
00:05:51,910 --> 00:05:57,084
وزيادة على ذلك، بقدر ما نستخدمه يتعلم
أسلوبنا في الكتابة.

101
00:05:58,414 --> 00:06:01,961
ويمكنني استخدام هذا المبدأ البسيط
في أشياء أكثر أهمية بكثير.

102
00:06:02,944 --> 00:06:06,464
عملاق التجارة الإلكترونية "أمازون" تقوم
بشيء مماثل للتنبؤ

103
00:06:06,464 --> 00:06:09,655
بالمنتجات التي ستعجبك والتي لن تعجبك.

104
00:06:10,835 --> 00:06:14,015
إذا كانت لديك بيانات كثيرة عن زبائنك
الذين يعدون بمئات الملايين،

105
00:06:14,015 --> 00:06:15,349
كما لدى "أمازون"،

106
00:06:15,773 --> 00:06:18,495
فالتنبؤ بالمنتج المقبل الذي ستشتريه

107
00:06:18,930 --> 00:06:22,174
ليس مختلفاً كثيراً عن التنبؤ بالكلمة
الموالية التي ستكتبها.

108
00:06:22,937 --> 00:06:26,844
أكثر من ذلك، أمازون واثقة من توقعاتها
بشأن رغباتك إلى درجة

109
00:06:26,844 --> 00:06:30,211
أنها مؤخراً سجلت ابتكار نظام من خلاله

110
00:06:30,542 --> 00:06:34,137
ترسل المنتج إلى بيتك قبل أن تشتريه.

111
00:06:34,638 --> 00:06:35,384
(ضحك)

112
00:06:35,619 --> 00:06:38,658
وإذا استلمته وقلت إنك لا تريد شراءه

113
00:06:38,835 --> 00:06:41,238
فيمكن حتى أن يعطوك إياه مجاناً.

114
00:06:41,374 --> 00:06:43,538
أعرف فيمَ تفكرون الآن،

115
00:06:43,998 --> 00:06:46,487
لكن أمازون لن تطلق هذه الخدمة هنا.

116
00:06:46,567 --> 00:06:48,287
(ضحك)

117
00:06:48,560 --> 00:06:49,709
فجأة تدرك

118
00:06:49,740 --> 00:06:51,946
وجود مشكلات كثيرة شبيهة بهذا.

119
00:06:53,613 --> 00:06:55,907
قد لا توجد صيغة رياضية للحب،

120
00:06:56,137 --> 00:06:57,507
ولكن توجد بيانات عنه.

121
00:06:57,907 --> 00:07:00,404
شركات المواعدة عبر الإنترنت

122
00:07:00,404 --> 00:07:03,018
تستخدم خوارزميات لتحسين تنبؤاتها

123
00:07:03,057 --> 00:07:04,831
بشأن مكان العثور على الحب.

124
00:07:05,973 --> 00:07:08,274
ومن خلال استعراض بيانات ملايين المستخدمين،

125
00:07:08,599 --> 00:07:11,978
وجد أحد هذه المواقع علاقات مفاجئة فعلاً.

126
00:07:12,254 --> 00:07:14,261
أعطيكم هذه المعلومة مثلاً.

127
00:07:15,590 --> 00:07:17,939
إذا كنت رجلاً مستقيم السلوك الجنسي،

128
00:07:18,168 --> 00:07:21,089
وتريد إقامة علاقة في موعدك الأول،

129
00:07:22,060 --> 00:07:25,218
فهل تعرف أفضل سؤال يمكن توجيهه إليها؟

130
00:07:26,812 --> 00:07:29,535
السؤال هو: هل تحبين الجعة؟

131
00:07:30,350 --> 00:07:32,752
وإذا كان الجواب "نعم" فالاحتمال
أقوى بـ 60%

132
00:07:32,752 --> 00:07:35,912
بأن لا تكون لديها مشكلة في القيام بذلك
في الموعد الأول.

133
00:07:36,052 --> 00:07:38,171
(ضحك)

134
00:07:38,381 --> 00:07:42,259
وإذا كنت امرأة وتهتمين بإقامة علاقة
في أول موعد لك

135
00:07:42,323 --> 00:07:44,530
فيمكن أن تطرحي نفس السؤال، فهو فعال.

136
00:07:44,556 --> 00:07:46,655
ولكن في الحقيقة، لا يهم ما تسألين عنه،

137
00:07:46,655 --> 00:07:50,272
فأغلبية الرجال سيرغبون في ذلك في أول موعد.

138
00:07:50,302 --> 00:07:57,822
(تصفيق)

139
00:07:58,242 --> 00:08:00,593
وليست هذه هي العلاقة الوحيدة المهمة.

140
00:08:00,843 --> 00:08:02,567
أمر آخر يثير الاهتمام هو:

141
00:08:02,972 --> 00:08:05,216
ما هو العمر الأكثر جاذبية لدى الشخص؟

142
00:08:05,520 --> 00:08:08,744
إذا كنت امرأة في حدود العشرين من العمر،

143
00:08:09,011 --> 00:08:14,983
ففي المعدل، الرجال الذين تنجذبين إليهم
أكثر هم في عمر 22.

144
00:08:15,764 --> 00:08:17,178
وبالنسبة لامرأة في الثلاثين،

145
00:08:17,178 --> 00:08:20,263
في المعدل، تنجذب إلى الرجال في نفس عمرها.

146
00:08:20,571 --> 00:08:21,784
وبالنسبة لامرأة في الـ50،

147
00:08:22,509 --> 00:08:25,354
فالرجال الأكثر جاذبية هم، في المتوسط،
في الـ 46.

148
00:08:26,495 --> 00:08:29,218
فيما يخص الرجال فالأمور تبدأ على نحو
متشابه إلى حد ما.

149
00:08:29,625 --> 00:08:30,955
الرجل في العشرين من العمر،

150
00:08:30,955 --> 00:08:34,712
في المعدل، يميل أكثر إلى النساء
في عمر العشرين

151
00:08:35,293 --> 00:08:39,734
والرجل في عمر 30، النساء اللاتي يميل إليهن
أكثر هن في عمر العشرين.

152
00:08:40,469 --> 00:08:44,090
وبالنسبة لرجل في الـ 40، فالنساء الأكثر
جاذبية هن في سن الـ 20.

153
00:08:44,282 --> 00:08:49,684
(تصفيق)

154
00:08:50,229 --> 00:08:52,094
أما في الخمسين من العمر،

155
00:08:52,094 --> 00:08:54,916
ففي المعدل، النساء الأكثر جاذبية له
هن في سن 22 عاماً.

156
00:08:55,114 --> 00:08:56,404
(ضحك)

157
00:08:56,668 --> 00:08:58,996
ولكن بغض النظر عن هذه الإحصائيات
المثيرة للفضول،

158
00:08:59,360 --> 00:09:02,516
فالخوارزميات تدل على شيء مهم في بياناتنا.

159
00:09:03,435 --> 00:09:06,606
إحدى الدراسات المنشورة حديثا أظهرت أنه
في الولايات المتحدة أظهرت

160
00:09:06,776 --> 00:09:10,863
ثلث حالات الزواج في الفترة الأخيرة بدأت
على الإنترنت.

161
00:09:11,315 --> 00:09:14,759
كما أن نسب الطلاق وعدم الرضا
عن الشريك

162
00:09:14,822 --> 00:09:17,423
أدنى بين الأزواج الذين تعارفوا
عبر الإنترنت

163
00:09:17,780 --> 00:09:19,982
مقارنة بمن تعارفوا بطرق أخرى.

164
00:09:21,821 --> 00:09:24,447
العثور على نصفك الآخر ليس أمراً سهلاً،

165
00:09:24,621 --> 00:09:27,059
ولا يتبيّن دوماً أنك عثرت على الشخص
الذي كنت تأمل.

166
00:09:27,369 --> 00:09:29,200
والمثال الأفضل على ذلك هو

167
00:09:29,419 --> 00:09:33,426
الرجل المريض بالربو والمرأة المدخنة
اللذين تعارفا عبر موقع "ماتش دوت كوم".

168
00:09:34,303 --> 00:09:38,073
يبدو أنه لا شيء يجمعهما ومع ذلك فهما
على وشك الزواج.

169
00:09:38,750 --> 00:09:41,308
من الذي تنبأ أنهما سيكونان زوجين رائعين؟

170
00:09:41,610 --> 00:09:42,980
إنها خوارزمية.

171
00:09:44,736 --> 00:09:46,566
(ضحك)

172
00:09:48,062 --> 00:09:49,852
ربما مثل الكثيرين منكم،

173
00:09:49,852 --> 00:09:51,476
لا أستمع إلى الإذاعة.

174
00:09:51,476 --> 00:09:52,355
لماذا؟

175
00:09:52,415 --> 00:09:56,134
لأنه لا توجد أي محطة إذاعية تبث
موسيقى تعجبني وحدي.

176
00:09:56,393 --> 00:09:59,484
ما أستمع إليه هو أنظمة على الإنترنت
مثل "سبوتفاي"،

177
00:10:00,085 --> 00:10:03,665
الذي يستخدم خوارزمية ليتوقع إن كانت
الأغنية ستعجبني أم لا.

178
00:10:04,744 --> 00:10:07,024
وعلى هذا النحو، يجهزون قسماً مخصصاً،

179
00:10:08,337 --> 00:10:10,814
لا يبث إلا الموسيقى التي تعجبني.

180
00:10:11,765 --> 00:10:13,755
قد يكون كل واحد منا فريداً من نوعه،

181
00:10:13,757 --> 00:10:15,952
ولكن يوجد مليارات الأشخاص في هذا العالم

182
00:10:16,092 --> 00:10:18,967
والكثيرون لديهم أذواق شبيهة بأذواقنا.

183
00:10:20,051 --> 00:10:22,493
من خلال بيانات كافية أستطيع أن أعرف

184
00:10:23,095 --> 00:10:26,475
هل ستعجبك أغنية معينة أم لا،
قبل أن تسمعها.

185
00:10:29,138 --> 00:10:32,647
هل تعرفون ما الذي يشبه محطة إذاعة
تبث موسيقى لا تعجبك؟

186
00:10:33,458 --> 00:10:34,806
إنه التعليم.

187
00:10:36,004 --> 00:10:39,407
الخطط التعليمية، كما هو الحال
مع المحطات الإذاعية،

188
00:10:39,658 --> 00:10:42,684
تفترض أن لدينا جميعاً نفس
الاهتمامات والقدرات.

189
00:10:43,341 --> 00:10:46,153
توجد مدرسة في نيويورك تستخدم خوارزميات

190
00:10:46,254 --> 00:10:50,074
لتتوقع إن كان درس ما سوف يكون سهلاً
أم صعباً على التلميذ.

191
00:10:50,764 --> 00:10:53,406
وعلى هذا الأساس تعد قسما مخصصاً،

192
00:10:53,627 --> 00:10:57,200
ومنهجاً مصمماً بشكل خاص لاحتياجات كل طفل.

193
00:10:57,799 --> 00:11:01,410
ونتيجة لذلك، مثلاً، ارتفعت بأكثر من 50%

194
00:11:01,560 --> 00:11:05,840
نسب النجاح في الرياضيات مقارنة
بالمعدلات الوطنية.

195
00:11:06,725 --> 00:11:10,491
وفي أوروغواي نعطي حاسوباً لكل طفل
ضمن خطة "ثيْبال".

196
00:11:11,759 --> 00:11:14,721
ما الذي سنفعل بكل هذه البيانات
التي ننشئها؟

197
00:11:16,526 --> 00:11:20,281
علينا أن نأخذ في الحسبان أنه
في مستقبل قريب

198
00:11:20,409 --> 00:11:23,498
سيمتد هذا إلى كل جوانب حياتنا،

199
00:11:23,945 --> 00:11:26,000
ويصل بالذكاء (الاصطناعي) والتخصيص

200
00:11:26,000 --> 00:11:28,442
إلى مستوى ربما يصعب تخيله حالياً.

201
00:11:30,630 --> 00:11:34,269
أجهزتنا الإلكترونية المساعِدة سوف تتعرف
علينا بشكل حميم.

202
00:11:34,465 --> 00:11:36,951
سوف تعرف أذواقنا وأين نوجد،

203
00:11:37,045 --> 00:11:40,923
وسوف توفر لنا نصائح حول أي كتب نقرأ
وأي أماكن نزور.

204
00:11:41,216 --> 00:11:45,576
سوف تستبق احتياجاتنا وترفع
مستويات إنتاجيتنا.

205
00:11:45,685 --> 00:11:49,132
لدرجة أننا سنتساءل: كيف كنا نعيش بدونها؟

206
00:11:49,141 --> 00:11:51,244
بنفس الطريقة التي نتساءل بها اليوم

207
00:11:51,282 --> 00:11:54,313
كيف كنا نستطيع العيش دون هواتفنا المحمولة؟

208
00:11:54,469 --> 00:11:58,440
وكما هو واضح، فمن أجل كل هذا تحتاج
الخوارزميات إلى بيانات كثيرة.

209
00:11:58,815 --> 00:12:02,282
ولهذا فكل الشركات الكبرى مثل غوغل
وفيسبوك

210
00:12:02,495 --> 00:12:04,990
تجمع كل البيانات التي تستطيع جمعها عنكم.

211
00:12:05,806 --> 00:12:08,784
فيسبوك، مثلاً، يعرفك بشكل دقيق إلى حد

212
00:12:08,963 --> 00:12:13,088
أن دراسة نشرتها حديثاً أكاديمية
العلوم الأمريكية

213
00:12:13,314 --> 00:12:16,204
أظهرت أنه بعد أن تضغط زر الإعجاب
10 مرات

214
00:12:16,204 --> 00:12:19,952
فبوسع إحدى الخوارزميات التنبؤ بجوانب
من شخصيتك

215
00:12:20,116 --> 00:12:21,973
بشكل أفضل مما يستطيع زميل لك في العمل.

216
00:12:23,734 --> 00:12:26,979
وبعد 70 إعجاباً، بشكل أفضل من أصدقائك.

217
00:12:28,392 --> 00:12:31,964
وابتداء من 150 إعجاباً، بشكل أفضل من أمك.

218
00:12:33,244 --> 00:12:37,807
وبعد 300، بشكل أفضل حتى من شريك حياتك.

219
00:12:38,926 --> 00:12:41,705
ولتأخذوا فكرة إلى أي درجة تعرفكم فيسبوك
بشكل دقيق،

220
00:12:41,823 --> 00:12:43,360
أعطيكم إحصائية أخيرة.

221
00:12:43,950 --> 00:12:47,086
كل واحد منكم لديه 230 إعجاباً على فيسبوك.

222
00:12:47,818 --> 00:12:49,602
وهذا الرقم يزداد باضطراد.

223
00:12:53,336 --> 00:12:57,187
ولكن لا تنحصر قدرة هذه الخوارزميات فقط
في التنبؤ بجوانب من شخصيتك.

224
00:12:57,216 --> 00:13:00,537
إضافة إلى التعليم، هناك مشكلة أخرى تقلقنا
نحن في أوروغواي

225
00:13:00,674 --> 00:13:01,857
وهي الأمن.

226
00:13:03,259 --> 00:13:04,516
في فيلم "تقرير الأقلية"،

227
00:13:04,600 --> 00:13:07,146
تقضي شرطة المستقبل على الاغتيالات

228
00:13:07,374 --> 00:13:10,728
باعتقال المجرمين قبل ارتكاب جرائمهم.

229
00:13:11,477 --> 00:13:12,967
من المؤكد أن فيليب ديك،

230
00:13:13,021 --> 00:13:15,622
مؤلف الرواية التي اعتمد عليها الفلم،

231
00:13:15,742 --> 00:13:19,343
لم يتخيل أبداً أن يكون في ذلك الخيال
القليل من العلم.

232
00:13:20,315 --> 00:13:24,882
وكما يقول مارك توين: "التاريخ لا يعيد
نفسه، لكن قوافيه متناغمة".

233
00:13:25,667 --> 00:13:27,500
يتصرف المجرمون وفقاً لعدد من الأنماط،

234
00:13:27,581 --> 00:13:30,672
وبوسع الخوارزميات تحليل هذه الأنماط
ضمن البيانات

235
00:13:30,850 --> 00:13:34,430
وتوقع الأمكنة التي يُحتمل أن تحصل
فيها جرائم.

236
00:13:35,221 --> 00:13:38,519
وعندما تتوفر هذه المعلومة للشرطة يمكنها
إرسال دوريات

237
00:13:38,576 --> 00:13:42,238
لتتجول في المناطق التي يُحتمل أن ينشط
فيها المجرمون.

238
00:13:42,305 --> 00:13:44,869
بالطبع ليست هذه التنبؤات بتلك الدرجة
من الدقة

239
00:13:44,882 --> 00:13:47,080
مقارنة بالمتنبئين في فيلم
"تقرير الأقلية".

240
00:13:47,499 --> 00:13:49,074
ولكن هذه الخوارزميات توجد فعلاً.

241
00:13:49,954 --> 00:13:53,019
وبعض الاستنتاجات الأولية في مدن عديدة
في الولايات المتحدة وأوروبا

242
00:13:53,071 --> 00:13:55,492
تظهر فعلاً نتائج مشجعة.

243
00:13:55,532 --> 00:13:57,083
رغم أن الوقت مبكر جداً

244
00:13:57,092 --> 00:13:59,964
لمعرفة إلى أي درجة سوف تؤدي إلى خفض
عدد الجرائم.

245
00:14:02,222 --> 00:14:05,095
ويبدو أنه لا توجد زاوية من التجربة البشرية

246
00:14:05,126 --> 00:14:07,846
تفلت من قوة تنبؤات الخوارزميات.

247
00:14:08,259 --> 00:14:10,284
وقد قامت مجموعة من الباحثين بـ"مايكروسوفت"

248
00:14:10,328 --> 00:14:12,392
باستخدام الخوارزميات للتنبؤ بشكل دقيق

249
00:14:12,503 --> 00:14:15,635
بـ 20 من أصل 24 فئة من الأوسكار هذا العام.

250
00:14:15,905 --> 00:14:18,561
ويشمل ذلك كل الفئات الأساسية

251
00:14:18,561 --> 00:14:22,372
مثل أفضل فلم، أفضل مدير إنتاج، أفضل ممثلين
أساسيين وثانويين.

252
00:14:22,485 --> 00:14:25,533
وفي الفئات الأربع التي أخطأت فيها

253
00:14:25,623 --> 00:14:27,379
كان خيارها الثاني هو الفائز.

254
00:14:27,603 --> 00:14:28,872
ولم يكن الأمر مصادفة.

255
00:14:29,007 --> 00:14:30,128
في العام السابق،

256
00:14:30,468 --> 00:14:33,508
تنبؤوا بشكل دقيق بـ 21 من الفئات الـ 24.

257
00:14:33,978 --> 00:14:36,245
وفي العام الذي قبل ذلك، بـ 19.

258
00:14:37,375 --> 00:14:40,697
ولم يتمكنوا فقط من التنبؤ بنتائج
المنافسات الفنية.

259
00:14:40,972 --> 00:14:42,385
مجموعة "مايكروسوفت" نفسها

260
00:14:42,589 --> 00:14:44,920
استخدمت الخوارزميات للتنبؤ على نحو دقيق

261
00:14:44,920 --> 00:14:47,634
بنتائج كل مباريات مرحلة التصفيات

262
00:14:47,634 --> 00:14:49,397
من كأس العالم في البرازيل عام 2014.

263
00:14:49,477 --> 00:14:52,220
ولم يستخدموا لا الأخطبوط
ولا أي حيوانات روحانية أخرى.

264
00:14:52,468 --> 00:14:54,348
(ضحك)

265
00:14:55,698 --> 00:14:59,008
هل يعني كل هذا أن المستقبل لن يظل مجهولاً؟

266
00:14:59,308 --> 00:15:00,308
كلاَّ، على الإطلاق!

267
00:15:00,652 --> 00:15:04,277
من السهل جداً الوقوع في الخطأ عند التنبؤ،

268
00:15:04,460 --> 00:15:08,939
لكن بقدرما يتوفر المزيد من البيانات، وتكون
بيانات جيدة، تصبح حالات الشك أقل.

269
00:15:09,335 --> 00:15:12,377
توجد بضع مشكلات نفهمها بشكل جيد
إلى حد ما.

270
00:15:12,657 --> 00:15:14,718
مشكلات أخرى، مثل الأسواق المالية،

271
00:15:14,959 --> 00:15:18,038
نحن فيها ببساطة أحسن بقليل
من الصدفة المجردة.

272
00:15:18,589 --> 00:15:23,429
ولسوء الحظ، توجد مشكلات أخرى كثيرة، مثل
الزلازل والأوبئة،

273
00:15:23,429 --> 00:15:25,150
تقدمنا فيها حتى الآن بشكل ضئيل جداً.

274
00:15:25,768 --> 00:15:28,502
ولكننا نعيش حقبة مدهشة.

275
00:15:28,752 --> 00:15:32,391
فالذكاء الاصطناعي بدأ أخيراً يؤتي أكله

276
00:15:32,590 --> 00:15:33,590
وفي الوقت الراهن،

277
00:15:33,590 --> 00:15:35,731
يمكن أن تتصل عبر سكايب بشخص في الصين

278
00:15:35,841 --> 00:15:38,548
وتتحدث أنت بالإسبانية وهو بالصينية،

279
00:15:38,692 --> 00:15:41,753
ويترجم عنك "سكايب" تلقائيا.

280
00:15:41,817 --> 00:15:44,722
بوسعك أن تركب إحدى سيارات غوغل
وتخبرها إلى أين تود الذهاب

281
00:15:44,772 --> 00:15:46,831
وتذهب بك السيارة من تلقاء نفسها.

282
00:15:47,062 --> 00:15:49,174
وهذا علم، وليس خيالاً.

283
00:15:49,602 --> 00:15:51,682
ولكنه قبل عشر سنوات كان يبدو مستحيلاً.

284
00:15:52,091 --> 00:15:54,073
هذا المجال يتقدم بسرعة فائقة

285
00:15:54,083 --> 00:15:57,570
إلى درجة أننا حتى نحن الذين نكرس له أنفسنا
نجد أنفسنا دوماً أمام مفاجآت.

286
00:15:59,670 --> 00:16:01,661
التنبؤ بالمستقبل أمر مهم

287
00:16:01,802 --> 00:16:07,308
لا من أجل إشباع تلك الرغبة لدى جميع
البشر في معرفة ما سوف يحصل

288
00:16:07,462 --> 00:16:10,225
بل من أجل القدرة -السحرية تقريباً-
على تغييره.

289
00:16:10,891 --> 00:16:12,884
أنا مجرد أخرق مدمن على الدراسة ومعي حاسوب

290
00:16:12,893 --> 00:16:15,131
ولكن تلك هي قوتنا الخارقة.

291
00:16:15,938 --> 00:16:19,133
لسنا "باتمان"، لكن بوسعنا القضاء
على الجرائم.

292
00:16:19,670 --> 00:16:21,154
لسنا الدكتور هاوس،

293
00:16:21,309 --> 00:16:24,673
لكن بوسعنا استباق أمراض قبل أن تنتشر.

294
00:16:25,036 --> 00:16:27,904
رغم المشكلات التي قد تصاحب هذه التقنية،

295
00:16:28,134 --> 00:16:31,983
مثل انعدام الخصوصية، أو البطالة المحتملة،

296
00:16:32,553 --> 00:16:35,160
إلا أن قدرتها على تحسين حياتنا

297
00:16:35,186 --> 00:16:37,307
ليس لها أي حدود، سوى حدود خيالنا.

298
00:16:38,866 --> 00:16:40,936
المساعدة والوقاية من عمليات الانتحار،

299
00:16:41,006 --> 00:16:42,297
تحسين خدمات المرور،

300
00:16:42,346 --> 00:16:43,745
وقف انتشار الأوبئة،

301
00:16:43,884 --> 00:16:46,083
تحسين مردودية محاصيلنا الزراعية،

302
00:16:46,104 --> 00:16:49,072
كلها أمور تمثل فقط قمة جبل الجليد
مما يمكن فعله.

303
00:16:50,586 --> 00:16:53,727
وسواء شئنا أم أبينا، فقد جاءت
هذه التقنية لتبقى.

304
00:16:53,954 --> 00:16:57,733
لكن أن يكون أثرها إيجايباً، فذاك أمر منوط
حصراً بأن نختار كيف نستخدمها.

305
00:16:57,875 --> 00:16:58,907
شكراً جزيلاً

306
00:16:59,052 --> 00:17:11,821
(تصفيق)