Traduction de «peut utiliser ces données pour comprendre des questions » (Français → Néerlandais) :

On peut utiliser ces données pour comprendre des questions fondamentales comme, quelles sont les bonnes stratégies d'apprentissage qui sont efficaces et celles qui ne le sont pas ?
Je kan de gegevens gebruiken om fundamentele vragen te begrijpen, zoals: wat zijn goede leerstrategieën en welke zijn niet effectief?

Et bien, l'ordinateur l'avait vu, et en fait, il l'a vu chez un sujet sur trois. On peut donc partir d'un visage anonyme, en ligne ou hors ligne, et on peut utiliser la reconnaissance faciale pour donner un nom à ce visage anonyme grâce aux données des réseaux sociaux. Mais quelques années auparavant, on a fait quelque chose d'autre. A partir des données des réseaux sociaux, combinées statistiquement avec les données de la Sécurité Sociale du gouvernement américain, on a réussi à déduire les numéros de sécurité sociale, ce qui est, aux Etats-Unis, une information extrêmement sensible. Vous voyez où je veux en venir ? Si vous combinez les deux études, la question devient : peut-on partir d'un visage et, en utilisant la reconnaissance faciale, trouver le nom et les informations disponibles de façon publique sur ce nom et sur cette personne, puis, à partir de ces informations publiques, en déduire des informations non publiques, beaucoup plus sensibles, que l'on peut relier au visage ? Et la réponse est, oui, on peut, et on l'a fait. Bien sûr, la précision est de pire en pire.
De computer in ieder geval wel, en die deed dat zelfs in één op de drie gevallen. We kunnen dus gewoon beginnen met een anoniem gezicht, offline of online, en gezichtsherkenning gebruiken om een naam te plakken op dat anonieme gezicht dankzij gegevens van sociale media. Een paar jaar geleden deden we iets anders. We begonnen met data van sociale media, en combineerden die met statistisch data van de Amerikaanse overheid over sociale zekerheid, en uiteindelijk konden we sofinummers voorspellen, wat in de Verenigde Staten extreem gevoelige informatie is. Volgen jullie mij? Als je de twee onderzoeken samenvoegt, dan wordt de vraag: kun je met een foto van een gezicht, met behulp van gezichtsherkenning een naam en openbaar beschikbare informatie over die naam en die persoon vinden, en uit die openbare informatie afgeschermde informatie afleiden, veel gevoeligere informatie, die je weer koppelt aan het gezicht? Het antwoord is ja, dat kunnen we, en dat hebben we ook gedaan. Natuurlijk neemt de nauwkeurigheid steeds meer af.

Mais ce projet a aussi été conduit pour une raison scientifique, qui était d'utiliser ces données naturelles longitudinales pour comprendre le processus menant à l'apprentissage du langage par un enfant -- cet enfant étant ici mon fils. Avec de nombreuses dispositions de protection de la vie privée mises en place pour protéger les personnes enregistrées, nous avons mis des éléments de données à disposition de mon équipe de recherche de confiance au MIT pour que nous puissions commencer à déchiffrer les motifs dans cet énorme jeu de données, en essayant de comprendre l'influence de l'environnement social sur l’acquisition du langage. Nous regardons ici l'une des premières choses que nous avons faites. Voici ma femme et moi préparant le petit déjeuner dans la cuisine. En nous déplaçant à travers l'espace et le temps, un premier motif quotidien de la vie dans la cuisine.
Maar er is ook een wetenschappelijke reden achter dit project, namelijk om met deze natuurlijke langlopende datastroom het proces te begrijpen waarmee een kind taal leert -- dat kind is dus mijn zoon. Zo gingen we met alle zorg voor de privacy van iedereen die werd opgenomen in de data aan de slag om delen van de data beschikbaar te stellen voor mijn vertrouwde onderzoeksteam aan MIT zodat we langzaam patronen konden gaan ontwarren in deze enorme dataset om te proberen te begrijpen hoe de sociale omgeving taalverwerving beïnvloedt. Hier kijken we naar een van de eerste dingen die we hebben gedaan. Hier maken mijn vrouw en ik ontbijt in de keuken. En terwijl we door ruimte en tijd gaan zien we een dagelijks levenspatroon in de keuken.

Et, en étant de l'autre côté de la barrière, j'ai personnellement supervisé l'investissement de dizaines de millions de dollars dans des entreprises qui m'ont présenté des pitchs sous PowerPoint. Donc, je pense qu'on peut dire que je m'y connais un peu sur la manière de faire des pitchs. La toute première question que vous devez tous comprendre est : quelle est la chose la plus importante qu'un capital-risqueur cherche quand vous venez lui présenter une nouvelle idée d'affaire? Il y a évidemment toutes sortes de choses. Il y a le modèle économique, il y a des données financières, et il y a la demande, etc. Dans l'ensemble, parmi tout ce que vous avez à faire, quelle est la chose la plus importante dans laquelle le capital-risqueur va investir? Quelqu'un? Qu'est-ce que c'est? Le public : Les gens. Les gens? Vous! C'est ça : vous êtes la personne. Et donc tout l'objet d'un pitch pour capital-risqueurs est de les convaincre que vous êtes l'entrepreneur dans lequel ils vont investir leur argent et gagner beaucoup d'argent en retour. Maintenant, comment fait-on ça? On ne peut pas simplement arriver et dire: Bonjour, je suis quelqu'un de vraiment bien, et vous devriez vraiment investir en moi , n'est-ce pas? Donc, pendant votre pitch, vous avez très peu de temps… La plupart des pitchs… Les pitchs pour capital-risqueurs durent 15 minutes, la plupart devraient durer moins d'une demi-heure, l'attention des gens diminuant après 18 minutes. Des test l'ont prouvé. Alors, pendant ces 18 minutes, ou 10 minutes, ou 5 minutes, vous devez transmettre un ensemble d'idées différentes. Vous devez en fait transmettre environ 10 caractéristiques différentes pendant que vous êtes face à eux. Quelle est la chose la plus importante que vous avez à transmettre? Comment? Le public : L'intégrité. Eh bien! C'est une réponse directe que nous avons là-bas. Et je n'ai même pas eu à la suggérer.
Toen, de zaken omdraaiend, heb ik investeringen van tientallen miljoenen dollars begeleid, aan bedrijven die mij pitchten met PowerPointpresentaties. Dus ik weet het een en ander over het proces van pitchen. Het eerste vraag die je moet beantwoorden is: wat is het allerbelangrijkste dat een durfkapitalist wil zien wanneer je bij hem aanklopt met je nieuwe zakelijke idee? Er zijn allerhande dingen uiteraard. Er zijn bedrijfsmodellen, financiën, er zijn markten. Maar wat is van alle dingen het belangrijkste waarin een durfkapitalist investeert? Iemand? Wat? Publiek: Mensen. Mensen. Jij! Dat is het -- jij bent die persoon. Daarom is het doel van een pitch hen te overtuigen dat jij de ondernemer bent waarin zij hun geld gaan investeren en veel geld gaan terugverdienen. Nu, hoe doe je dat? Je kunt niet op komen dagen en zeggen: Hoi, ik ben echt een geschikte man/vrouw en u moet echt in me investeren. Tijdens je pitch heb je slechts enkele minuten. De meeste pitches aan privé-investeerders duren zo'n 15 minuten; aan durfkapitalisten, minder dan een half uur. De aandacht van mensen daalt na 18 minuten. Gebleken uit onderzoek. Dus in die 18 minuten, of 10 minuten, of vijf, moet je een hele hoop verschillende kenmerken overbrengen. Je moet 10 verschillende kenmerken overbrengen terwijl je daar staat. Wat is het belangrijkste dat je moet overbrengen? Wat? Publiek: Integriteit. Tjonge! Die hebben we hier staan. Ik heb het niet eens ingegeven.

Il vous montrera le PIB par habitant, la population, la longévité, C’est à peu près tout. Trois ensembles de données pour chaque pays. Trois ensembles de données. Trois ensembles de données, ce n'est rien. Je veux dire, regardez ce graphique. Il a été réalisé par le physicien Cesar Hidalgo. Il travaille au MIT. Vous ne pourrez pas y comprendre quoi que ce soit mais voilà à quoi ça ressemble. Cesar a parcouru la base de données de plus de 5000 produits différents, et il a utilisé les techniques d'analyse de réseau pour interroger cette base de données et pour représenter graphiquement les relations entre les différents produits. C'est un travail absolument merveilleux. Vous voyez toutes ces interconnexions, toutes ces interdépendances.
Hij zal je het bbp per hoofd van de bevolking laten zien, bevolking, levensduur, dat is het zo'n beetje. Dus drie soorten gegevens voor elk land - drie soorten gegevens. Drie soorten gegevens stelt niets voor. Ik bedoel, kijk eens naar deze grafiek. Hij werd gemaakt door de natuurkundige Cesar Hidalgo. Cesar is verbonden aan het MIT. Je zult er geen woord van begrijpen. Dit is hoe hij eruit ziet. Cesar heeft de database van meer dan 5000 verschillende producten doorgeploegd met technieken zoals netwerkanalyse om de database te ondervragen en grafieken te maken van de relaties tussen de verschillende producten. Het is prachtig, prachtig werk. Hij toont al die onderlinge verbindingen, al die onderlinge relaties.

Ce que j'essaie donc de vous montrer ici, ce sont les données d'une classe pilote à Los Altos, où ils ont pris deux classes de CM2 et deux classes de 4ème et ont complétement éventré leur vieux programme de maths. Ces enfants n'utilisent pas de manuels, ils ne reçoivent pas de cours à schéma unique. Ils travaillent avec la Khan Academy, ils utilisent ce logiciel, pour à peu près la moitié de leurs cours de maths. Je vous assure que nous ne voyons pas ça comme une formation complète en maths. Son intérêt est -- et c'est ce qui se passe à Los Altos -- de libérer du temps. Ça montre où sont les blocages et les facilités, ce qui rend sûr que vous maîtriser les systèmes d'équations, et ça libère du temps pour les simulations, les jeux, les mécanismes, la construction de robots, pour estimer la hauteur d'une colline en se basant sur son ombre. L'idée est donc que l'enseignant entre dans la classe chaque jour, chaque élève travaille à son propre rythme -- et c'est un réel tableau de bord de l'école du district de Los Altos -- et ils observent ce tableau. Chaque ligne est un élève. Chaque colonne est un des concepts. Le vert indique que l'élève est déjà compétent. Le bleu indique qu'il travaille dessus -- pas besoin de s'inquiéter. Le rouge indique qu'il est bloqué. Ce que fait l'enseignant, c'est littéralement dire : « Laissez-moi intervenir sur ces enfants dans le rouge. » Ou encore mieux : « Laissez-moi prendre un des élèves dans le vert qui est déjà compétent dans ce concept pour en faire la première ligne offensive et devenir véritablement le tuteur de son camarade. » (Applaudissements) Je viens d'une réalité basée sur les données, donc nous ne voulons pas que l'enseignant intervienne en ayant à poser des questions bizarres : « Oh, qu'est-ce que tu ne comprends pas ? » ou « Qu'est-ce que tu comprends ? » et tout le reste. Donc notre idée est de vraiment munir les enseignants d'autant de données que possible -- de réelles données qui, dans presque tout autre domaine, so ...
Wat ik jullie hier toon, zijn gegevens van een pilootschool in het schooldistrict Los Altos. Ze namen twee klassen van de 10-jarigen en twee van 12-jarigen en beenden hun oude wiskundecurriculum helemaal uit. Deze kinderen gebruiken geen handboeken. Ze krijgen geen eenheidsworst -lessen. Ze doen Khan Academy. Ze gebruiken de software voor ongeveer de helft van de wiskundeles. Laat me duidelijk zijn: we zien dit niet als de volledige wiskundeles. Het effect hiervan is -- en dat gebeurt in Los Altos -- dat er tijd vrijkomt. Dit is blokkeren en aanpaken, zorgen dat je een stelsel van vergelijkingen kan afwerken. Dat maakt tijd vrij voor simulaties, games, mechanica, robots bouwen, schatten hoe hoog die heuvel is op basis van zijn schaduw. Het paradigma is dat de leerkracht elke dag binnenkomt, dat elk kind op zijn eigen tempo werkt -- en dit is een live dashboard van het schooldistrict Los Altos -- en dat ze dit dashboard bekijken. Elke rij is een student. Elke kolom is een van die concepten. Groen betekent dat de leerling het al onder de knie heeft. Blauw betekent dat ze eraan werken -- komt in orde. Rood betekent dat ze vastzitten. En wat de leraar doet is letterlijk alleen maar zeggen: Laat me ingrijpen op de rode kinderen. Of nog beter Laat me een van de groene kinderen roepen, die dat concept al onder de knie hebben, om de eerste aanvalslinie te vormen en hun klasgenoten te coachen. (Applaus) Ik kom uit een omgeving die erg op data is gericht. We willen niet dat de leerkracht tussenbeide moet komen en het kind rare vragen moet stellen, als: Dus wat begrijp je niet? of Wat begrijp je wel? enzovoort. Ons paradigma is dat we de leerkrachten met zoveel mogelijk gegevens wapenen. Echte gegevens, zoals dat in ongeveer elk ander domein wordt verwacht, of het nu financiën, marketing of productie is. De leerkrachten kunnen vaststellen wat er fout gaat met de leerlingen. Zo kunnen ze hun interactie zo productief mogelijk maken.

Mais qu'est-ce que j'entends par déclencher nos réflexes sociaux ? Et bien, l'une des choses que j'ai apprises c'est que, si nous concevons ces robots pour communiquer avec nous en utilisant le même langage corporel, la même sorte de signaux non verbaux que les gens emploient -- comme Nexi, notre robot humanoïde le fait ici -- ce que nous découvrons, c'est que les gens réagissent aux robots d'une façon très similaire à celle avec laquelle ils réagissent aux gens. Les gens emploient ces signaux pour déterminer certaines choses comme : cette personne est-elle convaincante ? Est-elle aimable ? Est-elle attrayante ? Peut-on lui faire confiance ? Il s'avère que c'est la même chose pour les robots. Il s'avère maintenant que les robots deviennent un nouvel outil scientifique vraiment intéressant pour comprendre le comportement humain. Pour répondre à des questions comme : comment se fait-il qu'à partir d'une brève rencontre, nous puissions évaluer à quel point nous pouvons nous fier à une autre personne ?
Maar wat bedoel ik als ik zeg 'sociaal op ons inspelen'? Eén van de dingen die we geleerd hebben, is dit: als we robots ontwerpen om met ons te communiceren met dezelfde lichaamstaal, en dezelfde soort non-verbale reacties die mensen gebruiken -- zoals Nexi, onze humanistiche robot hier doet -- dan zien we mensen vaak reageren op robots zoals ze op mensen reageren. Mensen gebruiken deze indicaties om te bepalen hoe overtuigend iemand is, hoe leuk, hoe sympathiek, en hoe betrouwbaar. Het blijkt dat hetzelfde geldt voor robots. Het blijkt nu dat robots een heel interessant wetenschappelijk werktuig zijn om menselijk gedrag te begrijpen. Om vragen te beantwoorden zoals: hoe komt het dat we, door een korte ontmoeting, kunnen inschatten hoe betrouwbaar de andere persoon is?

Mais nous en l'utilisons pas; elle reste là paisiblement. C'est gâché. Alors j'aimerais vous soumettre quatre questions que tous les patients devraient demander, parce que je ne m'attends pas sérieusement à ce qu'on commence à développer ces rapports de résultats de laboratoire. Mais vous pouvez créer votre propre boucle de rétroaction. N'importe qui peut créer sa boucle de rétroaction en demandant ces simples questions: Puis-je avoir mes résultats? Et l'unique réponse acceptable est -- (Audience: Oui.) -- Oui. Qu'est-ce que cela signifie? Aidez-moi à comprendre ce que signifient les données. Quelles sont mes options? Quels sont les choix qui s'offrent à moi?
Maar we maken geen gebruik van. De gegevens zijn er, maar gaan verloren. Daarom zou elke patiënt deze vier vragen moeten stellen, omdat ik eigenlijk niet verwacht dat iemand dit soort van onderzoeksrapporten zal gaan ontwikkelen. Iedereen kan zijn eigen feedback-lus maken door de volgende eenvoudige vragen te stellen. Krijg ik mijn resultaten mee? En het enige aanvaardbare antwoord is: (Publiek: Ja) - Ja. Wat betekent dit? Help me de gegevens begrijpen. Wat kan ik doen? Welke opties heb ik?

Le premier est que ce produit fonctionne bien parce que nous avons réussi à combiner une analyse et une ingénierie rigoureuses avec une conception centrée sur l'utilisateur. ciblées sur les facteurs sociaux, économiques et d'utilisation qui sont importants pour les utilisateurs de fauteuils roulants dans les pays en développement. Je suis universitaire au MIT et ingénieur en mécanique, donc je peux analyser le type de terrain sur lequel vous voulez vous déplacer, et déduire le niveau de résistance qu'il entraîne. Je prends les pièces disponibles et je les combine pour comprendre quel type de d'engrenage on peut utiliser, puis je considère la force et la puissance que vous pouvez tirer de la partie supérieure de votre corps pour analyser la vitesse à laquelle vous pourriez aller dans ce fauteuil en glissant vos mains de haut en bas sur les leviers. Tout comme un étudiant inexpérimenté, enthousiaste, notre équipe a réalisé un prototype et l'a amené en Tanzanie, au Kenya et au Vietnam en 2008. Ça s'est avéré un désastre parce que nous n'avions pas obtenu assez d'information des utilisateurs. Après l'avoir testé avec les utilisateurs et les fabricants de fauteuils roulants et avoir obtenu leur feedback, nous avons été en mesure de fournir des solutions à leurs problèmes. Nous avons repris la conception pour faire un nouveau design, qu'on a ramené en Afrique en 2009. C'était bien mieux qu'un fauteuil roulant normal s ur un terrain accidenté, mais il ne fonctionne toujours pas bien à l'intérieur; il était trop grand et trop lourd pour se déplacer facilement. Nous avons revu la conception, créé un meilleur design, allégé de 20 kilos, étroit comme un fauteuil roulant normal et nous l'avons testé sur le terrain au Guatemala. On a fait progresser le produit qui est maintenant en cours de production.
Het eerste is dat dit product goed werkt omdat we strenge ingenieurskunst en analyse effectief konden combineren met op de gebruiker gericht design en rekening hielden met sociale, traditionele en economische factoren voor rolstoelgebruikers in ontwikkelingslanden. Als wetenschapper aan het MIT en werktuigkundig ingenieur kan ik kijken naar het soort terrein waarop je wil rijden en er zo achter komen hoeveel weerstand het biedt. Ik let ook op welke onderdelen beschikbaar zijn en combineer ze om erachter te komen welke tandwieloverbrenging we kunnen gebruiken. Ik kijk naar het vermogen en de kracht die je met je bovenlichaam kunt ontwikkelen om te analyseren hoe snel je moet kunnen gaan met deze stoel door de hefbomen te bedienen. Met beginnersenthousiasme maakte ons team een prototype, bracht dat in 2008 naar Tanzania, Kenia en Vietnam om te ontdekken... dat het niet deugde. We hadden te weinig geluisterd naar de gebruikers. Toen we testten met rolstoelgebruikers en met rolstoelfabrikanten kregen we de juiste feedback. We luisterden niet alleen naar hun problemen, maar ook naar hun oplossingen. Vandaar ging het terug naar de tekentafel voor een nieuw ontwerp. In 2009 keerden we terug naar Oost-Afrika. Het werkte een stuk beter dan een normale rolstoel op oneffen terrein, maar voor binnenshuis voldeed het nog niet goed want het was te groot, te zwaar en moeilijk te bewegen. Terug naar de tekentafel dus. We kwamen met een beter ontwerp, 9 kilo lichter en niet breder dan een gewone rolstoel. We testten hem in Guatemala. Nu was hij voldoende ver ontwikkeld om in productie te gaan.

Et nous pouvons utiliser les comportements de groupe que nous voyons évoluer quand les gens jouent ensemble, ce sont des mécanismes coopératifs plus complexes que tout ce qu'on a vu auparavant. Quant au gouvernement, une chose qui vient à l'esprit c'est que le gouvernement des États-Unis, entre autres, commence littéralement à payer les gens pour qu'ils perdent du poids. Alors nous disons que la récompense financière est utilisée pour s'attaquer au vaste problème de l'obésité. Mais là encore, ces récompenses pourraient être calibrées si précisément si nous étions capables d'utiliser la très grande expertise des systèmes de jeu, rien que pour faire un effet de levier sur cet appel, pour prendre les données, pour prendre les observations de millions d'heures humaines et d'exploiter ce retour pour en tirer une implication croissante. Et au final, c'est ce mot implication sur lequel je veux vous laisser. C'est comment l'implication individuelle peut-être transformée par les leçons psychologiques et neurologiques que nous pouvons apprendre en regardant les gens qui jouent.
En we kunnen het soort groepsgedrag gebruiken dat we zien ontstaan als mensen samen spelen, die complexe coöperatieve mechanismen zonder voorgaande. Overheid, nou een ding dat in me opkomt is dat de overheid van de VS, onder andere, letterlijk is begonnen mensen te betalen om af te vallen. Dus we zeggen dat een financiële beloning gebruikt wordt om het grote probleem van obesitas te tackelen. Maar nogmaals, zulke beloningen kunnen zo precies afgesteld worden als we in staat zouden zijn de enorme expertise te gebruiken van gamingsystemen om de aantrekkingskracht ervan op te krikken, de data eruit te nemen, observaties eruit te halen, van miljoenen manuren en die terugkoppeling om te ploegen tot toegenomen betrokkenheid. En uiteindelijk is het dat woord, betrokkenheid, dat ik jullie wil meegeven. Het gaat om hoe individuele betrokkenheid omgevormd kan worden door de psychologische en neurologische lessen die we kunnen leren door te kijken naar mensen die games spelen.