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我哋稱之為 “ reCAPTCHA ” 哩個計劃系從卡內基梅隆大學開始 成為我哋嘅啟動公司
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一年半之前 Google收購咗裡個公司
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以嘎我來講講哩個項目系點開始噶
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哩個項目出於如下認識 ： 每天在全球範圍之內有大概2億次 驗證碼嘅輸入
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我第一次聽到嘅時候都幾自豪
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我諗 ， 我哋嘅研究都幾大影響噶喔
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跟住我就覺得很難受
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因為你每輸入一次驗證碼 你就浪費咗10秒鐘嘅時間 。
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如果你將佢乘以2億 甘人類就因為輸入驗證碼 而每天浪費咗50萬個小時
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所以我就開始覺得唔爽 。
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（ 笑聲 ） 跟住我就開始諗 ， 恩 ， 當然啦 ， 我哋冇可能就此拋棄驗證碼系統 因為網頁嘅安全指意緊佢
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但是否有乜辦法可以將佢利用起來 為人類做嘀好事 ？
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恩 ， 關鍵在於 ，
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當你輸入一個驗證碼嘅時候 ， 在果10秒鐘 ， 你嘅大腦系度做緊一嘀好神奇嘅嘢 。
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哩個系電腦未可以做到嘅嘢 。
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我哋可唔可以用裡10秒做嘀有用嘅嘢呢 ？
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換種講法 ， 系唔系有嘀計算機無法解決嘅龐大問題 而我哋可以將之分為10秒10秒嘅子問題呢 ？ 甘樣 ， 每次有人輸入一個驗證碼嘅時候 ， 佢哋就解決咗哩個問題嘅其中小小部分 。
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答案系肯定嘅 ， 而這就是我哋做緊嘅嘢 。
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你可能唔知道以嘎你每一次輸入驗證碼嘅時候 ， 你唔單止證明咗自己人類嘅身份 ， 同時亦系度幫緊我哋數字化圖書 。
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等我來解釋一下 ：
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目前已經有好多嘅項目做緊數字化圖書 ，
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Google有一個 ， “ 互聯網檔案 ” 都有一個 。
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亞馬遜同埋Kindle ， 亦都試圖數字化圖書 。
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基本上數字化圖書的方式 系要從一本舊書開始 。
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你睇過書葛嚯 ？ 一本書 ？
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（ 笑聲 ） 你從一本紙質書開始 ， 然後掃描佢 。
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掃描一本書 就好似對一本書嘅每一頁影一張數字相片 。
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佢可以給你書中每一頁嘅圖像 。
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哩嘀圖像包括了書中每一頁上的文字 。
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下一步就係 電腦需要能夠識別這個圖像中嘅所有文字 。
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目前使用的技術叫做OCR 亦即系 ， 光學字符識別 。 OCR首先獲取文字的圖像 ， 然後嘗試辨認出什麼文字在那個圖像中 。
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問題在於OCR並不完美 。
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尤其對於古舊嘅圖書而言 ， 上面嘅墨跡已經變淡 ， 紙頁亦開始變黃 ， 好多文字OCR唔可以識別
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比如 ， 對五十多年前嘅書 ， 大概有30 % 的文字唔可以被電腦識別 。
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所以 ， 我哋正在做嘅事 就係將所有哩嘀電腦唔可以識別嘅文字摞出來 ， 然後讓其他人在網上輸入驗證碼的同時 ， 幫我地將佢哋讀出來 。
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所以 ， 下一次你輸入驗證碼嘅時候 ， 你輸入嘅果嘀文字 實質上來自於正在被數字化嘅圖書之中 而所有這些文字都是電腦無法職別嘅 。
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另外 ， 現在同時出現兩個詞而唔系一個詞 系因為其中一個詞 系系統從書中撿出嘅無法識別嘅單詞 系統並唔知道哩個詞系乜嘢 ，
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但系既然佢唔知答案系乜嘢 ， 佢都唔可以判斷你是否答啱 。
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所以我哋嘅做法就系俾你另一個詞 ， 另一個系統知道答案嘅詞 。
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我哋唔講俾你知邊個打邊個 ， 我哋淨系講 ， 請將兩個詞都輸入 。
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如果你正確甘輸入咗 電腦知道答案嘅果個詞 ， 電腦就認為你系人類 ， 同時亦對你正確輸入另一個詞多咗幾分信心 。
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如果我哋對10個人重複哩個過程 ， 而佢地都同意果個新詞系乜嘢 。 甘我哋就可以正確嘅多數字化一個新詞 。
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這就係哩個系統嘅工作原理
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同時 ， 因為我哋已經系三四年前發布咗哩個新系統 ， 許多網站已經開始從以前浪費用戶時間嘅舊驗證碼系統 許多網站已經開始從以前浪費用戶時間嘅舊驗證碼系統 轉去哩個新嘅可以幫助數字化圖書嘅新系統 。
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例如 ， 系Ticketmaster的網站上 ，
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你每一次買票 ， 都系幫緊數字化圖書 。
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Facebook ， 你每一次加好友或者打招呼 ， 你都在幫緊數字化圖書 。
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twitter同埋另外350000個網站都用緊reCAPTCHA 。
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事實上 ， 使用reCAPTCHA 嘅網站數量如此之多 ， 以至於我哋每天數字化嘅文字數量亦都十分之高 。
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大概有1000萬之多 ， 相當於每年數字化咗250萬本書 。
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而這一切都系一個字一個字甘 由用戶在網上輸入驗證碼得來嘅 。
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（ 鼓掌 ） 當然 ， 既然我哋每天都可以完成甘多字 ， 有趣嘅事可能就會發生 。
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尤其現在我哋同時向用戶 展示兩個隨機產生 、 並列出現嘅英文單詞 。
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好笑的事會發生 。
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比如 ， 我哋展示了哩個詞 。
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單詞 “ 基督徒 ” ， 並冇乜問題 。
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但系如果你同另外一個隨機選擇出來嘅詞擺埋一齊 ， 就可能搞獲 。
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我哋就見到甘樣嘅組合 。 （ 文字 ： 壞基督徒 ） 但更衰嘅系 ， 这组文字啱好出现系一个叫 “ 上帝王国的使館 ” 的网站上 。
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（ 笑声 ） 哎呀 （ 笑声 ）
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哩度縱有一個
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JohnEdwards.com （ 文字 ： 可恶的自由派 ） （ 笑声 ） 所以我哋每天都不停嘅侮辱
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当然 ， 我哋不单只侮辱人 。
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就这样 ， 既然我哋展示两个随机产生的单词 ， 有趣嘅事可能发生 。
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所以佢实际上催生了 一个十分庞大嘅 、 有成千上万人参与嘅互联网流行 ， 叫做 “ 验证码艺术 ” 。
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我相信你地其中一些人已经听说过佢了 。
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佢系甘运行嘅 。
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想像你自己正系度用紧互联网 ， 如果你看到一个有嘀奇怪嘅验证码 ， 好似甘 。 （ 文字 ： 隐形嘅土司机 ） 然后 ， 你应该做嘅系将佢截图落来 ，
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跟住 ， 当然啦 ， 你将个验证码填好 ， 因为甘你就帮紧我哋数字化图书 。
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所以 ， 你首先截图落来 ， 然后画一些与之相关嘅嘢 。
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（ 笑声 ） 就系甘 。
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哩度有成千上万甘样嘅作品 。
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有嘀都好可爱咖 。 （ 文字 ： 捉緊佢 ） （ 笑声 ） 有嘀更加搞笑 。
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（ 文字 ： 飲high咗嘅建國者 ） （ 笑声 ） 縱有一嘀 比如 “ 古生物嘅史維錘 ” 佢哋包括Snoop Dogg 。 （ 笑聲 ）
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哩個系我最中意嘅reCAPTCHA數字
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我最中意嘅部分
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哩個數字系 通過reCAPTCHA幫助我哋數字化圖書嘅人數 7億5千萬 ， 剛好小小地超過世界人口的百分之一 ， 已經幫助咗我哋數字化人類知識 ，
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就是甘樣嘅數字激勵咗我嘅研究計劃 。
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所以激勵我研究嘅問題如下 ： 如果你睇睇人類的大規模的成就 ， 果嘀歷史上嘅 、 人類聚集起來 一起完成嘅真正 “ 大 ” 事 譬如 ， 建造埃及嘅金字塔 或者建成巴拿馬運河 或者將人類送上月球 哩度有一個幾有趣嘅關於佢嘅事實 那就系佢哋全部都系被差唔多數量嘅人完成嘅 。
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很奇怪 ， 佢哋全部都系被差唔多10萬人完成嘅 。
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其中嘅原因系 ， 系互聯網出現之前 ， 聯合超過10萬人 — — 更不用說付錢俾佢哋 系幾乎冇可能嘅 。
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但系因為有咗互聯網 ， 我剛剛展示俾你地嘅項目 就有7億5千萬人參與 來幫助我哋數字化人類知識 。
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所以激勵我哋研究嘅問題就系 如果我哋可以用10萬人就將人類送上月球 ， 我哋可以用1億人做嘀乜嘢 ？
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基於裡個問題 ， 我哋開展咗許多唔同嘅項目 。
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等我同你哋介紹下我最為之興奮嘅一個 。
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哩個項目我哋已經 “ 半地下 ” 甘進行咗 差唔多一年半 。
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佢縱未正式運行 ， 叫做Duolingo .
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因為我哋縱沒投入使用 ， 所以 ， 噓 ！
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（ 笑聲 ） 我相信你哋都會守口如瓶嘅 。
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哩個項目系甘樣開始嘅 。
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佢開始於我向我嘅研究生Severin Hacker提出嘅一個問題 佢開始於我向我嘅研究生Severin Hacker提出嘅一個問題
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這就系佢 。
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我向佢提咗一個問題
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順便一提 ， 你冇聽錯 ， 佢確實姓 “ Hacker （ 駭客 ） ”
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我向佢提出咗哩個問題 ： 我哋點樣先可以讓1億人免費甘 將互聯網翻譯為每一種主要嘅語言 ？
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恩 ， 關於哩個題目我哋可以有好多可以講 。
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首先系翻譯網頁 。
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目前 ， 互聯網被分為多種語言 。
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其中很大一部分系英文 。
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如果你唔使任何英文 ， 你就冇辦法接觸到佢哋 。
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但同時亦有很大部分系其他語言 ， 同樣的 ， 如果你唔識果嘀語言 ， 你亦無法接觸到 。
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