
Serbian: 
Prevodilac: Milenka Okuka
Lektor: Mile Živković
Dakle, ovo je moja nećaka.
Zove se Jali.
Stara je devet meseci.
Njena majka je doktor,
a njen otac je advokat.
Kad Jali pođe na fakultet,
poslovi koje njeni roditelji obavljaju
izgledaće drastično drugačije.
Istraživači sa Oksforda su 2013.
uradili istraživanje o budućnosti poslova.
Zaključili su da je gotovo jedan
od svaka dva posla pod velikim rizikom
da bude mašinski automatizovan.
Mašinsko učenje je tehnologija
koja je najodgovornija za ovaj raskol.
To je najmoćnija grana
veštačke inteligencije.
Omogućuje mašinama da uče iz podataka
i da oponašaju neke stvari
koje ljudi mogu da rade.
Moja firma, Kagle, se bavi
najnaprednijim vidom mašinskog učenja.
Spajamo na stotine hiljada eksperata

Portuguese: 
Tradutor: Raissa Mendes
Revisor: Maricene Crus
Essa é minha sobrinha.
O nome dela é Yahli.
Ela tem nove meses.
A mãe é médica; o pai, advogado.
Quando a Yahli entrar para a faculdade,
o trabalho que os pais fazem
vai estar radicalmente diferente.
Em 2013, pesquisadores
da Universidade de Oxford
fizeram um estudo
sobre o futuro do trabalho
e concluíram que praticamente
um em dois empregos possui um alto risco
de ser automatizado por máquinas.
O aprendizado de máquina é a tecnologia
responsável por grande parte
dessa revolução.
É o ramo mais poderoso
da inteligência artificial.
Permite que máquinas aprendam com dados
e imitem algumas das coisas
que os humanos fazem.
Tenho uma empresa de ponta
no aprendizado de máquina, a Kaggle.
Reunimos milhares de especialistas

German: 
Übersetzung: Susanne Ruckstuhl
Lektorat: Irena Georgieva
So, das ist meine Nichte.
Ihr Name ist Yahli.
Sie ist neun Monate alt.
Ihre Mutter ist Ärztin, ihr Vater Anwalt.
Wenn Yahli zur Universität geht,
werden sich die Berufe ihrer 
Eltern komplett verändert haben.
2013 untersuchten Forscher der
Universität Oxford die Zukunft der Arbeit.
Sie stellten fest, dass beinahe einer 
von zwei Arbeitsplätzen das Risiko birgt,
durch Maschinen ersetzt zu werden.
Maschinelles Lernen ist die Technologie,
die verantwortlich für diesen Bruch ist.
Es ist die wichtigste Sparte
der künstlichen Intelligenz.
Es erlaubt Computern von Daten zu lernen
und Dinge nachzuahmen,
die auch Menschen können.
Mein Unternehmen Kaggle ist
ein Vorreiter des Maschinellen Lernens.
Wir bringen Hunderte
von Experten zusammen,

Slovak: 
Translator: Katka Kostkova
Reviewer: Petra Zmatková
Toto je moja neter.
Volá sa Yahli.
Má deväť mesiacov.
Jej mama je doktorka a jej otec právnik.
Kým pôjde Yahli na univerzitu,
práca jej rodičov sa výrazne zmení.
V roku 2013 študovali výskumníci na
Oxfordskej univerzite budúcnosť povolaní.
Zistili, že takmer každému druhému
povolaniu hrozí,
že bude vykonávané strojmi.
Strojové učenie je technológia
zodpovedná za vačšinu týchto zmien.
Je to najsilnejšia oblasť
v umelej inteligencii.
Umožňuje strojom učiť sa z dát
a napodobňovať niektoré veci,
ktoré dokážu robiť ľudia.
Moje spoločnosť, Kaggle, pracuje
s najšpičkovejším strojovým učením.
Združujeme stovky tisíc expertov,

Persian: 
Translator: hadi oradi
Reviewer: Farnaz Saghafi
این خواهرزاده من است.
نام او یاهلی است.
نُه ماهه است.
مادر او دکتر،
و پدرش وکیل است.
تا زمان کالج رفتن یاهلی،
شغل پدر و مادرش بطور چشمگیری متفاوت به نظرخواهد رسید.
در سال ۲۰۱۳، محققان دانشگاه آکسفورد
مطالعه ای در مورد آینده کار انجام دادند.
آنها نتیجه گرفتند که تقریبا از هر دو شغل یکی در
معرض ریسک بالایی است
که توسط ماشین آلات بصورت اتوماتیک انجام می شود.
دانش ماشین، فن آوری است
که مسئول اغلب این اختلال است.
این قوی ترین شاخه هوش مصنوعی است.
به ماشین آلات اجازه می دهد که از داده ها یاد بگیرند
و برخی چیزهایی که انسان می تواند انجام دهد 
را تقلید کنند.
شرکت من، کاگل، 
بر روی آخرین فن آوریهای دانش ماشین کار می کند.
صدها هزار کارشناس را گرد هم آوردیم

Portuguese: 
Tradutor: Margarida Ferreira
Revisora: Isabel Vaz Belchior
Esta é a minha sobrinha.
Chama-se Yahli.
Tem nove meses.
A mãe dela é médica
e o pai é advogado.
Quando a Yahli for para a faculdade,
o trabalho que os pais dela fazem
será radicalmente diferente.
Em 2013, investigadores
da Universidade de Oxford
fizeram um estudo
sobre o futuro do trabalho.
Concluíram que, praticamente,
um em cada dois empregos
correm alto risco de serem
automatizados com máquinas.
A aprendizagem automática
é a tecnologia responsável
pela maior parte desta revolução.
É o ramo mais poderoso
da inteligência artificial.
Permite que as máquinas
aprendam com os dados
e imitem algumas das coisas
que os seres humanos fazem.
A minha empresa, a Kaggle, trabalha
na aprendizagem automática de ponta.
Reunimos centenas de milhares
de especialistas

Tamil: 
Translator: DEVANATHAN RENGACHARI
Reviewer: Elanttamil Maruthai
இது என் உடன் பிறந்தாரின் மகள்
அவள் பெயர் யாஹ்லி
அவளுக்கு வயது 9 மாதங்கள் ஆகிறது
அவள் தாய் ஒரு மருத்துவர்,மற்றும் அவள் 
தந்தை ஒரு வழக்கறிஞர்.
யாஹ்லி கல்லூரி செல்வதற்குள்,
அவளுடைய பெற்றோர்கள் செய்யும் பணிகள்
வியக்கத்தகு வித்தியாசமாக காணப் போகிறது.
2013-ல் ஆக்ஸ்ஃபோர்ட் பல்கலைகழக ஆய்வாளர்கள்
பணியின் எதிர்காலம் பற்றிய ஒரு ஆய்வில்
அநேகமாக, 2 பணிகளில் 1 பணியை, இயந்திரங்கள்
தானியங்கி வேலையாக ஆக்கக்கூடிய
பெரிய அபாயம் இருக்கிறதென்ற 
முடிவுக்கு வந்தார்கள்
பொறிக்கற்றல் என்ற தொழில்நுட்பம்தான்
இந்த இடையூறுகளுக்கு எல்லாம் காரணம்.
அது செயற்கை நுண்ணறிவின் மிக
சக்தி வாய்ந்த ஒரு பிரிவாகும்,
இயந்திரங்களை தரவிலிருந்து 
கற்க அனுமதித்து
மனிதர்கள் செய்யக்கூடிய சில
விடயங்களை அபிநயிக்கிறது
என் நிறுவனம் காகுல், பொறிக்கற்றலில் 
முன்னேற்றத்தின் உச்சியில் இருப்பதால்
ஆயிரக்கணக்கான வல்லுனர்களை நாங்கள்
ஒருங்கிணைத்து தொழில் மற்றும்

Norwegian: 
Translator: Ronja Dahl
Reviewer: Marleen Laschet
Dette er min niese.
Hun heter Yahli.
Hun er ni måneder gammel.
Moren hennes er lege
og faren er advokat.
Innen Yahli skal gå på college,
vil jobbene til foreldrene hennes
se veldig annerledes ut.
I 2013 forsket universitetet i Oxford 
på arbeidets fremtid.
De konkluderte at nesten
annenhver jobb har en høy risiko
for å bli automatisert av maskiner.
Maskinlæring er teknologien
som er ansvarlig for denne endringen.
Det er den mektigste bransjen
innen kunstig intelligens.
Den lar maskiner lære fra data
og etterligne noe av det
mennesker kan gjøre.
Mitt firma, Kaggle, jobber
på hugget av maskinlæring.
Vi samler hundretusenvis av eksperter

Polish: 
Tłumaczenie: Aretzki Aretzki
Korekta: Rysia Wand
Oto moja siostrzenica.
Ma na imię Yahli.
Ma dziewięć miesięcy.
Jej tata jest lekarzem, 
a mama prawnikiem.
Zanim pójdzie na studia
zawody jej rodziców 
będą wyglądać zupełnie inaczej.
W 2013 roku naukowcy z Oksfordu 
badali przyszłość rynku pracy.
Stwierdzono, że 50% zawodów
grozi zastąpienie przez komputery.
Samouczenie się maszyn to technologia
głównie odpowiedzialna za tę sytuację.
To najważniejsza dziedzina 
sztucznej inteligencji.
Pozwala maszynom uczyć się z danych
i naśladować niektóre umiejętności ludzi.
Moja firma, Kaggle, działa 
w awangardzie uczenia maszynowego.
Gromadzimy setki tysięcy ekspertów,

Vietnamese: 
Translator: Nha Nguyen
Reviewer: Tham Nguyen
Đây là cháu tôi.
Bé tên là Yahli.
Bé được 9 tháng tuổi.
Mẹ bé là bác sỹ,
và bố bé là luật sư.
Đến lúc Yahli học đại học,
nghề nghiệp bố mẹ cháu làm
sẽ thay đổi rất đáng kể.
Năm 2013, các nhà nghiên cứu ở ĐH Oxford
đã nghiên cứu về tương lai của việc làm
Họ kết luận rằng cứ 2 việc
thì có 1 việc có rủi ro cao
sẽ bị thay thế bởi máy móc.
Học máy
(machine learning) là công nghệ
có trách nhiệm lớn
trong sự thay đổi này.
Nó là ngành có tác động mạnh nhất
trong trí tuệ nhân tạo.
Nó cho phép máy móc học từ dữ liệu
và bắt chước một vài điều
mà con người có thể làm
Công ty của tôi, Kaggle, hoạt động
dựa trên sự vượt trội của học máy.
Chúng tôi tập hợp
hàng trăm nghìn chuyên gia

Italian: 
Traduttore: Giorgio Ruggieri
Revisore: Silvia Fornasiero
Questa è mia nipote.
Si chiama Yahli.
Ha nove mesi.
Sua madre è dottoressa,
e suo papà avvocato.
Quando Yahli andrà all'università,
i lavori dei suoi genitori
saranno notevolmente diversi.
Nel 2013 i ricercatori 
dell'Università di Oxford
hanno fatto uno studio 
sul futuro del lavoro.
Hanno concluso che almeno un lavoro su due
ha un'alta probabilità
di essere automatizzato 
tramite le macchine.
L'apprendimento automatico
è la tecnologia
maggiormente responsabile
di questo cambiamento.
È la branca più potente
dell'intelligenza artificiale.
Consente alle macchine 
di imparare dai dati
e imitare alcune delle cose
che possono fare gli umani.
La mia azienda, Kaggle, è all'avanguardia
nell'apprendimento automatico.
Coordiniamo 
centinaia di migliaia di esperti

Mongolian: 
Translator: Sodgerel Chinburen
Reviewer: Munkhbaatar Lkhagvaa
Энэ миний зээ дүү.
Түүнийг Яали гэдэг.
Тэр есөн сартай.
Түүний ээж эмч, харин аав нь хуульч.
Яалиг коллежид орох үед
аав ээжийнх нь ажил мэргэжил эрс 
өөрчлөгдөж хувирсан байх болно.
2013 онд Оксфордын их сургуулийн судлаачид
ирээдүйн мэргэжлийн талаар судалжээ.
Тэд 2 мэргэжлийн нэг нь бүрэн автоматжиж, 
машинаар гүйцэтгэх эрсдэлд орно
гэсэн дүгнэлтэд хүрчээ.
"Машин сургалт" хэмээх технологи
ийм өөрчлөлтийг авчрах 
гол түлхүүр болох юм.
Энэ бол хиймэл оюун ухааны 
судлалын хамгийн хүчтэй салбар.
Машинууд тоон өгөгдлийн тусламжтайгаар
хүмүүсийн зарим үйлдлийг дуурайх
чадвартай болдог.
Манай Каggle компани орчин үеийн 
машин сургалтын технологийг ашигладаг.
Бид судалгааны болон аж үйлдвэрийн 
чухал асуудлыг

English: 
So this is my niece.
Her name is Yahli.
She is nine months old.
Her mum is a doctor,
and her dad is a lawyer.
By the time Yahli goes to college,
the jobs her parents do
are going to look dramatically different.
In 2013, researchers at Oxford University
did a study on the future of work.
They concluded that almost one
in every two jobs have a high risk
of being automated by machines.
Machine learning is the technology
that's responsible for most
of this disruption.
It's the most powerful branch
of artificial intelligence.
It allows machines to learn from data
and mimic some of the things
that humans can do.
My company, Kaggle, operates
on the cutting edge of machine learning.
We bring together
hundreds of thousands of experts

Marathi: 
Translator: Amol Terkar
Reviewer: Arvind Patil
हि माझी भाची आहे.
तिचं नाव याहली आहे.
ती ९ महिन्यांची आहे.
तिची आई डॉक्टर आहे, 
आणि तिचे वडील वकील आहेत.
जेव्हा याहली कॉलेजला जाईल,
तेव्हा तिचे आईवडील करत असलेली कामं 
खूपच वेगळी वाटतील.
२०१३ मध्ये, ऑक्सफर्ड विद्यापीठाच्या
संशोधकांनी कामाच्या भविष्याचा अभ्यास केला.
त्यांनी निष्कर्ष काढला कि प्रत्येक दोन 
कामांमागे जवळजवळ एका कामाला
यंत्रचलित होण्याचा धोका आहे.
यंत्राचे स्वअध्ययन हे तंत्रज्ञान
या व्यत्ययाला बहुतांशी कारणीभूत आहे.
कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या विषयातील 
हि अत्यंत प्रबळ शाखा आहे.
यामुळे दिलेल्या माहितीतून 
यंत्रांना शिकता येतं
आणि मानवाला जमणाऱ्या काही 
गोष्टींची नक्कल करता येते.
माझी कंपनी कॅगल यंत्र स्वअध्ययनाच्या 
क्षेत्रात अत्यंत प्रगत असं काम करते.
आम्ही शेकडो हजारो तज्ज्ञांना एकत्र आणतो

Ukrainian: 
Перекладач: Anna Bilda
Утверджено: Igor Lytvyn
Це моя племінниця.
Її звати Ялі.
Їй 9 місяців.
Її мама — лікар,
а тато — юрист.
Коли Ялі піде в коледж,
професії її батьків
можуть виглядати зовсім інакше.
У 2013 році дослідники
з Оксфордського університету
провели дослідження
щодо майбутнього роботи.
Вони з'ясували, що 
майже кожна друга професія
може бути автоматизована
для виконання роботами.
Машинне навчання —
технологія, що відповідальна
значною мірою за цей переворот.
Це найпотужніший напрямок у
дослідженні штучного інтелекту.
Він дає машинам змогу
вчитися на основі даних
та імітувати деякі речі,
що їх роблять люди.
Моя компанія Kaggle
працює над передовим
машинним навчанням.
Ми збираємо разом сотні тисяч
експертів,

Slovenian: 
Translator: Nika Kotnik
Reviewer: Tilen Pigac - EFZG
To je moja nečakinja.
Ime ji je Yahli.
Stara je devet mesecev.
Njena mama je zdravnica
in njen oče je odvetnik.
Ko bo šla Yahli na fakulteto,
bodo poklici, ki jih opravljata
njena starša, izgledali zelo drugače.
2013 so raziskovalci Oxfordske univerze
naredili študijo o prihodnosti dela.
Ugotovili so, da ima skoraj ena
od dveh služb visoko tveganje,
da jo zamenja stroj.
Strojno učenje je tehnologija,
ki je najbolj zaslužna za to motnjo.
Je najbolj uspešna veja
umetne inteligence.
Strojem omogoča, da se učijo iz podatkov
in posnemajo stvari,
ki jih ljudje lahko počnejo.
Moje podjetje, Kaggle,
je najbolj napredno v strojnem učenju.
Združujemo sto tisoče strokovnjakov,

Danish: 
Translator: Matias Hall
Reviewer: Anders Finn Jørgensen
Det her er min niece.
Hun hedder Yahli.
Hun er ni måneder gammel.
Hendes mor er læge,
og hendes far er advokat.
Når Yahli studere på universitetet
vil hendes forældres arbejde
se meget anderledes ud.
I 2013 lavede forskere fra Oxford
en undersøgelse om fremtidens arbejde.
De konkluderede, at næsten hver andet job
har stor risiko for at
blive automatiseret af maskiner.
Machine learning er den teknologi
der ligger til grunde 
for størstedelen af ændringerne.
Det er den mest virkningsfulde del
af kunstig intelligens.
Det tillader maskiner at lære fra data
og efterligne nogen af de ting,
som mennesker kan gøre.
Mit firma, Kaggle, arbejder på det nyeste
inden for machine learning.
Vi samler flere
hundrede tusinder eksperter

Russian: 
Переводчик: Natalia Ost
Редактор: Inna Kobylnik
Это моя племянница.
Её зовут Йали.
Ей девять месяцев.
Её мама врач, а папа — юрист.
Когда Йали пойдёт в колледж,
профессии её родителей
принципиально изменятся.
В 2013 году в Оксфордском университете
провели исследование будущего работы.
Оно показало, что почти каждой второй
специальности грозит автоматизация.
Машинное обучение — это технология,
стоя́щая за подрывом существующей системы.
Это самое мощное направление
искусственного интеллекта,
где машины
учатся на имеющихся данных
и подражают некоторым аспектам
деятельности человека.
Моя компания Kaggle работает
в авангарде машинного обучения.
Мы объединяем усилия
сотен тысяч экспертов

Korean: 
번역: Kwangmin Lee
검토: Ju Hye Lim
이 아이는 제 조카입니다.
이름은 얄리이고
9개월 밖에 안 됐어요.
얄리의 엄마는 의사이고,
아빠는 법조인입니다.
얄리가 대학생이 될 때쯤이면
얄리의 부모님의 직업은
지금과는 확연히 다를 겁니다.
2013년에 옥스포드 대학에서는
직업의 미래에 관해 연구했습니다.
현존하는 직업의 절반이 미래에는
기계들에 의해 대체될 확률이 높다는
결론이 났습니다.
기계 학습이 이 변화의 
대부분의 원인입니다.
인공지능 분야에서
가장 강력한 분야입니다.
기계 학습은 기계들이
데이터를 통해 학습하고
인간이 할 수 있는 일을 일부
따라하는 것을 가능케 합니다.
제 회사 카글은 기계 학습 개발의
최첨단을 달리고 있습니다.
저희는 수천 명이 넘는
전문가들을 모아서

Thai: 
Translator: Kelwalin Dhanasarnsombut
Reviewer: Rawee Ma
นี่คือหลานสาวของผมครับ
เธอมีชื่อว่า ยาห์ลิ
เธออายุเก้าเดือน
แม่ของเธอเป็นหมอและพ่อเป็นทนาย
เมื่อยาห์ลิโตจนเข้าวิทยาลัย
งานที่พ่อแม่เธอทำกำลังจะดูต่างไปมาก
ในปี ค.ศ. 2013 นักวิจัยที่มหาวิทยาลัยออกฟอร์ด
ทำการศึกษาเกี่ยวกับการงานในอนาคต
พวกเขาสรุปว่าอย่างมากที่สุด
หนึ่งในสองงานจะตกอยู่ในความเสี่ยง
ที่จะถูกดำเนินการแบบอัตโนมัติโดยจักรกล
การเรียนรู้ของจักรกลเป็นเทคโนโลยี
ที่มีส่วนต่อการเปลี่ยนแปลงส่วนใหญ่เหล่านี้
มันเป็นสาขาหนึ่งที่ทรงพลังที่สุด
ของปัญญาประดิษฐ์
มันทำให้จักรกลเรียนรู้จากข้อมูล
และเลียนแบบบางอย่างที่มนุษย์ทำได้
บริษัทของผม แคกเกิล ดำเนินการเกี่ยวกับ
การเรียนรู้ของจักรกลล้ำสมัย
เรานำผู้เชี่ยวชาญหลายแสนคนมารวมกัน

Modern Greek (1453-): 
Μετάφραση: Stavros Ouzounis
Επιμέλεια: Chryssa Takahashi
Αυτή είναι η ανιψιά μου.
Ονομάζεται Γιάλι.
Είναι εννέα μηνών.
Η μαμά της είναι γιατρός 
και o μπαμπάς της δικηγόρος.
Μέχρι να πάει η Γιάλι στο πανεστήμιο
το επαγγέλματα των γονιών της 
θα είναι πολύ διαφορετικά.
Το 2013, ερευνητές 
στο πανεπιστήμιο της Οξφόρδης
έκαναν μια μελέτη 
πάνω στο μέλλον της εργασίας.
Κατέληξαν ότι σχεδόν ένα
στα δύο επαγγέλματα κινδυνεύουν
να αυτοματοποιηθούν από μηχανές.
Η μηχανική μάθηση είναι η τεχνολογία
που ευθύνεται κυρίως 
για αυτήν την αναστάτωση.
Είναι το πιο δυνατό παρακλάδι 
της τεχνητής νοημοσύνης.
Επιτρέπει στις μηχανές 
να μάθουν από δεδομένα
και να μιμηθούν πράγματα 
που κάνουν οι άνθρωποι.
Η εταιρεία μου, η Kaggel, λειτουργεί 
στην αιχμή της μηχανικής μάθησης.
Μαζεύουμε εκατοντάδες χιλιάδες ειδικούς

Spanish: 
Traductor: Lidia Cámara de la Fuente
Revisor: Sebastian Betti
Esta es mi sobrina.
Su nombre es Yahli.
Tiene nueve meses.
Su madre es médica y su padre abogado.
Cuando Yahli vaya a la universidad,
los trabajos que desempeñan sus padres 
serán drásticamente diferentes.
En 2013 investigadores 
de la Universidad de Oxford
realizaron un estudio 
sobre el futuro del trabajo.
Concluyeron que casi uno de cada dos 
puestos de trabajo tienen un alto riesgo
de ser automatizado por máquinas.
El aprendizaje automático es la tecnología
responsable de la mayor 
parte de esta alteración.
Es la rama más potente de 
la inteligencia artificial.
Permite que las máquinas 
aprendan de datos
e imiten algunas de las cosas 
que los humanos podemos hacer.
Mi empresa Kaggle está en la vanguardia 
del aprendizaje automático.
Reunimos a cientos de miles de expertos

Turkish: 
Çeviri: Mustafa Güven
Gözden geçirme: Aslı Balmumcu
İşte yeğenim.
Adı Yahli.
Kendisi 9 aylık bebek.
Annesi doktor ve babası avukat.
Yahli okula gittiğinde,
ebeveynlerinin yaptığı işler, 
oldukça farklı görünecek.
2013 yılında Oxford Üniversitesinde 
araştırmacılar,
işin geleceği üzerine 
bir çalışma yaptılar.
Araştırmacılar, neredeyse her iki işten 
birinde makineler sayesinde
otomatikleşmenin yüksek bir riski
olduğu hususunda karara vardılar.
Makine öğrenmesi
bu karmaşanın çoğunluğundan 
sorumlu olan teknolojidir.
Makine Öğrenimi, yapay zekanın 
en güçlü dalıdır.
Yapay zeka, insanın yapabileceği 
bazı şeyleri
veri ve mimikden öğrenmesi için 
makineye olanak sağlar.
Şirketim Kaggle, modern makine 
öğrenimini kullanmaktadır.
Endüstri ve akademik çevreye yönelik
önemli problemleri çözmek için

Japanese: 
翻訳: Tomoyuki Suzuki
校正: Yasushi Aoki
この子は私の姪で
名前をヤーリといいます
生まれて９カ月です
母親は医者で
父親は弁護士ですが
ヤーリが大学に行く頃には
両親の仕事の様子は
劇的に変わっていることでしょう
2013年オックスフォード大学の研究者達が
未来の仕事についての研究を行いました
職の２つに１つは
機械により自動化されるリスクが高いと
彼らは結論付けました
機械学習の技術こそ
そのような変化の
主な原因となるものです
これは人工知能分野の中でも
最も有力な領域です
この技術により
機械がデータから学習して
ある種のことを
人間のようにできるようになります
私の会社Kaggleでは
最先端の機械学習技術に取り組んでいて
産業や学問上の重要な問題を
解決するために

Hindi: 
Translator: Surabhi Athalye
Reviewer: Omprakash Bisen
तो यह मेरी भतीजी है
उसका नाम याहली है
उसकी उम्र नौ महीने है
उसकी माँ डाॅक्टर है, और पिता वकील है
जब तक याहली काॅलेज जाने लगेगी,
उसके माँ-बाप के पेशे का रुख काफी अलग होगा
2013 में, ऑक्सफोर्ड यूनिवर्सिटी के 
शोधकर्ताओं ने काम के भविष्य का अध्ययन किया था
उसका निष्कर्ष निकला कि
लगभग दो में से एक पेशे को
मशीनों द्वारा स्वचालित होने का खतरा है
मशीन शिक्षा की टेकनोलोजी
इस व्यवधान के लिए ज़िम्मेदार है
यह आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेन्स की 
सबसे ताकतवर शाखा है,
जो मशीनों को जानकारी द्वारा शिक्षा देती है
व इंसानों द्वारा किए गए कार्यों की 
नकल करना सिखाती है
मेरी कंपनी, कागल, आधुनिक मशीन शिक्षा 
पर काम करती है
हम हज़ारों विशेषज्ञों को इकट्ठा करते हैं

Chinese: 
譯者: Harry Chen
審譯者: 易帆 余
這是我的姪女，
她的名字是雅莉，
她現在九個月大，
媽媽是位醫生、爸爸是位律師；
不過等到她上大學的時候
她父母親的工作將會迥然不同了。
2013年，牛津大學的研究人員
做了一個對未來工作的研究，
他們得出結論：差不多將近一半的工作
都有被機器自動化取代的危險。
而「機器學習」
要對這種顛覆負主要的責任。
它是人工智慧最呼風喚雨的分支，
它讓機器得以從數據中學習，
並模仿一些人類可以做到的事情。
我的公司「Kaggle」算是能操控
機器學習的尖端科技公司。
我們召集了成千上萬的專家

iw: 
מתרגם: Shlomo Adam
מבקר: Sigal Tifferet
זאת אחייניתי.
שמה יאלי.
היא בת תשעה חודשים.
אימה רופאה, אביה עורך-דין.
כשיאלי תלך לקולג',
מקומות העבודה של הוריה
ייראו אחרת לגמרי.
ב-2013, חוקרים באוניברסיטת אוקספורד
חקרו את עתיד העבודה.
הם הסיקו שכמעט משרה אחת
מכל שתיים מצויה בסיכון גבוה
לעבור לאוטומציה ממוכנת.
למידת מכונה היא הטכנולוגיה
שאחראית לעיקר השיבוש הזה.
זה הענף בעל העוצמה הרבה ביותר
בתבונה המלאכותית.
הוא מאפשר למכונות
ללמוד מתוך נתונים
ולחקות חלק מהדברים
שעושים בני-אדם.
החברה שלי, "קאגל",
פועלת בחוד החנית של למידת המכונה.
אנו מקבצים מאות אלפי מומחים

Urdu: 
Translator: Awais Ali
Reviewer: Syed Irteza Ubaid
دیکھیے! 
یہ میری بھتیجی ہے۔
اس کا نام یہلی ہے۔
یہ نو مہینے کی ہے۔
اس کی امی ایک ڈاکٹر ہیں
اور ابو وکیل ہیں۔
جب یہلی کے کالج جانے کا دور آئے گا،
تو جو کام اس کے والدین اب کرتے ہیں، 
ان کی نوعیت ڈرامائی طور پر بدل جائے گی۔
سن 2013 میں، آکسفورڈ یونیورسٹی کے تحقیق کاروں نے "کام کے مستقبل" کے بارے میں ایک مطالعہ کیا۔
انہوں نے اخذ کیا کہ ہر دو میں سے ایک پیشہ
خودکار مشینوں کی وجہ سے بیت خطرے میں ہے۔
"مشین لرننگ" ایک ایسی ٹیکنالوجی ہے
جو اس تبدیلی کا بڑا سبب ہے۔
یہ مصنوعی ذہانت کا انتہائی طاقتور شعبہ ہے۔
یہ مشینوں کو اعدادوشمار کے ذریعے سکھاتا ہے
کہ وہ انسانوں کی طرح بہت سے کام کر سکیں۔
میری کمپنی، کیگل، مشین لرننگ کےاگلے محاذوں پہ کام کرتی ہے۔
ہم لاکھوں ماہرین کی مدد سے

Chinese: 
翻译人员: Jing Peng
校对人员: Julia Xu
这是我的侄女。
她叫Yahl。
她只有九个月大。
她妈妈是一名医生，
爸爸是一名律师。
等到Yahli上大学的时候，
像她父母这样的工作将面目全非。
2013年，牛津大学的研究人员
做了一项关于未来就业的研究。
他们得出结论：差不多将近
一半的工作都有被机器
自动化取代的危险。
而机器学习
应对这种颠覆负主要责任。
它是人工智能最强大的分支。
允许机器从现有数据中学习，
并模仿人类的所作所为。
我的公司Kaggle
专注于尖端的机器学习。
我们召集了成千上万的专家

Romanian: 
Traducător: Razvan Cristian Duia
Corector: Cristina Nicolae
Acesta e nepoata mea.
O cheamă Yahli.
Are nouă luni.
Mama ei e medic,
iar tatăl avocat.
Când Yahli va ajunge la facultate,
meseriile părinților ei
vor arăta foarte diferit.
În 2013, cercetătorii de la Oxford
au făcut un studiu despre viitorul muncii.
Au concluzionat că aproape
una din două meserii e în pericol
să fie înlocuită de mașini.
Învățarea automatizată e tehnologia
responsabilă pentru această problemă.
E cea mai puternică ramură
a inteligenței artificiale.
Ajută mașinile
să învețe din statistici
și să imite o parte
din acțiunile oamenilor.
Firma mea, Kaggle, activează
în domeniul de vârf al învățării automate.
Reunim sute de mii de experți

Estonian: 
Translator: Aari Lemmik
Reviewer: Kaisa-Kitri Niit
See on mu nõbu.
Tema nimi on Yahli.
Ta on 9-kuune.
Tema ema on arst ja isa advokaat.
Selleks ajaks, kui Yahli läheb ülikooli,
on tööd, mida teevad tema
vanemad, hoopis teistsugused.
2013. aastal uurisid Oxfordi ülikooli 
teadlased tuleviku ameteid.
Uuringust selgus, et iga teine töökoht
on suure tõenäosusega 
võetud üle masinate poolt.
Masinõpe on tehnoloogia,
mis on selle murrangulise muudatuse taga.
Tegu on tehisintellekti 
kõige võimsama haruga,
mis võimaldab masinatel 
andmetest õppida
ja imiteerida mitmeid inimese tegevusi.
Minu firma, Kaggle, tegevus põhineb
masinõppe kõige uuemal tehnoloogial.
Kaasame sadu tuhandeid eksperte

Dutch: 
Vertaald door: Tahlia Flora
Nagekeken door: Peter van de Ven
Dit is mijn nichtje.
Ze heet Yahli.
Ze is negen maanden oud.
Haar moeder is dokter 
en haar vader is advocaat.
Tegen de tijd dat Yahli 
naar de universiteit gaat,
zullen de beroepen van haar ouders 
drastisch zijn veranderend.
In 2013 hebben onderzoekers 
van de universiteit van Oxford
onderzoek gedaan naar werk in de toekomst.
Ze concludeerden
dat bijna één op de twee banen
een grote kans op automatisering heeft.
Machinaal leren is de technologie
die grotendeels verantwoordelijk 
is voor deze ontregeling.
Het is de krachtigste tak
van kunstmatige intelligentie.
Hierdoor kunnen machines leren van data
en sommige dingen nabootsen 
die mensen kunnen doen.
Mijn bedrijf Kaggle is een pionier
als het gaat om machinaal leren.
We brengen honderdduizenden 
deskundigen bijeen
om belangrijke problemen 
op te lossen voor bedrijven

Macedonian: 
Translator: Julia Kalaputi
Reviewer: ALEKSANDAR MITEVSKI
Ова е мојата внука.
Нејзиното име е Јали.
Има девет месеци.
Нејзината мајка е лекар,
а татко ѝ е адвокат.
Додека Јали се запише на факултет,
занимањата на нејзините родители
драстично ќе се изменат.
Во 2013 научници од Оксфорд направија
студија за иднината на занимањата.
Тие тврдат дека речиси едно 
од две занимања има висок ризик
да биде машински автоматизирано.
Машинското учење е технологијата
која е најодговорна за овие промени.
Таа е најмоќната гранка на
вештачката интелигенција.
Овозможува машините да учат од податоци
и да имитираат одредени 
работи кои луѓето ги прават.
Мојата фирма Кегл се занимава со
најнапредниот вид на машинско учење.
Собираме стотици илјадници стручњаци

Bulgarian: 
Translator: Irena Georgieva
Reviewer: Darina Stoyanova
Това е моята племенница.
Името ѝ е Яли.
Тя е на девет месеца.
Майка ѝ е лекар, а баща ѝ - адвокат.
Когато Яли отиде в колеж,
професиите на родителите ѝ
ще изглеждат коренно различни.
През 2013 г. учени от Оксфордския университет 
направиха проучване върху бъдещето на професиите.
Те направиха заключението, че почти една 
от всеки две професии има висок риск
да бъде автоматизирана от машини.
Машинното самообучение е
техническата наука,
която е отговорна най-вече
за този разрив.
Тя е най-мощният отрасъл
на изкуствения интелект.
Позволява на машините да се учат от данни
и да наподобяват напълно някои от нещата, 
които хората правят.
Моята компания, Кагъл, функционира на 
пронизващия ръб на машинното самообучение.
Ние събираме заедно
стотици хиляди експерти,
за да решаваме важни проблеми за 
индустрията и академичните среди.
Това ни дава уникалната перспектива за това 
какво машините могат да правят

Latvian: 
Translator: Raimonds Jaks
Reviewer: Kristaps Kadiķis
Šī ir mana brāļameita.
Viņu sauc Jālī.
Viņai ir deviņi mēneši.
Viņas mamma ir ārste un tētis ‒ jurists.
Kad Jālī ies augstskolā,
viņas vecāku profesijas
izskatīsies pavisam citādāk.
2013. gadā Oksfordas Universitātes
pētnieki veica pētījumu par nākotnes darbu.
Viņi secināja, ka gandrīz katrai otrajai
profesijai pastāv liels
automatizācijas risks.
Mašīnmācīšanās ir tehnoloģija,
kas būs par iemeslu vairumam šo pārmaiņu.
Tā ir visspēcīgākā
mākslīgā intelekta nozare.
Tā ļauj mašīnām mācīties no datiem
un atdarināt dažas
cilvēku veiktas darbības.
Mans uzņēmums, Kaggle, darbojas 
vēl neapgūtajos mašīnmācīšanās ūdeņos.
Mēs apvienojam simtiem tūkstošu ekspertu

French: 
Traducteur: Morgane Quilfen
Relecteur: Thomas Prigent
Voici ma nièce.
Elle s'appelle Yahli.
Elle a neuf mois.
Sa mère est médecin
et son père est avocat.
D'ici à ce que Yahli aille à l'université,
les emplois de ses parents
auront dramatiquement changé.
En 2013, des chercheurs
de l'université d'Oxford
ont fait une étude
sur l'avenir du travail.
Ils ont conclu que près d'un emploi
sur deux avait de forts risques
d'être automatisé grâce aux machines.
L'apprentissage automatique
est la technologie responsable
de ces disruptions.
C'est l'intelligence artificielle
la plus puissante.
Elle permet aux machines d'apprendre
et d'imiter certains
comportements humains.
Mon entreprise, Kaggle, opère à la pointe
de l'apprentissage automatique.
Nous réunissons
des centaines de milliers d'experts

Croatian: 
Prevoditelj: Dorian Antoniazzo
Recezent: Danijela Rako
Ovo je moja nećakinja.
Zove se Yahli.
Ima devet mjeseci.
Njezina mama je liječnica,
a tata je odvjetnik.
Kada se Yahli upišše na fakultet,
poslovi koje njezini roditelji rade
izgledat će potpuno drugačije.
2013. godine, znanstvenici sveučilišta 
u Oxfordu istraživali su budućnost rada.
Zaključili su da gotovo svaki
drugi posao ima visok rizik
da bude automatiziran strojevima.
Strojno učenje je tehnologija
koja je odgovorna za većinu
tog remećenja.
To je najmoćnija grana
umjetne inteligencije.
Strojevi mogu učiti iz podataka
i oponaššati neke radnje
svojstvene ljudima.
Moja tvrtka Kaggle bavi se
najnaprednijim vidom strojnog učenja.
Mi povezujemo
stotine tisuća stručnjaka

Chinese: 
Translator: 潘 可儿
Reviewer: Wink Wong
呢個係我嘅姪女/外甥女
佢叫做 Yahli
佢依家 9 個月大
佢嘅媽咪係醫生，爹哋係律師
等到 Yahli 去返大學嗰時
佢父母依家做嘅工作將會有巨變
牛津大學嘅研究人員喺2013年
做咗一個關於未來工作嘅研究
佢哋推斷差不多每兩份工作
就有一份會面臨畀機器取代嘅危險
「機器學習」科技就係呢種威脅嘅元兇
佢係人工智能最強勁嘅學科分支
佢令到機器可以從數據中學習
模仿有啲人類會做嘅事
我間公司 Kaggle 企喺機器學習嘅最前線
我哋匯聚咗成千上萬嘅專家

Burmese: 
Translator: sann tint
Reviewer: Myo Aung
ဒါက ကျွန်တော့ တူမပါ။
သူမရဲ့ အမည်က Yahli ပါ။
အသက်က ကိုး လပါ။
သူမရဲ့ အမေက ဆရာဝန်၊ အဖေက ရှေ့နေပါ။
Yahli ကောလိပ်တက်ချိန်မှာ
သူမရဲ့ မိဘတွေလုပ်တဲ့ အလုပ်တွေဟာ
အံ့မခန်း ပြောင်းလဲတော့မယ့်ပုံပါ။
၂၀၁၃ မှာ Oxford တက္ကသိုလ်က သုတေသီတွေ
ဟာ အလုပ်ရဲ့ အနာဂတ်ကို လေ့လာခဲ့တယ်။
သူတို့ ကောက်ချက်ချတာက အလုပ်နှစ်ခုတိုင်း 
မှာ တစ်ခုနီးပါးက စက်တွေနဲ့ အစားထိုးတာ
ခံရမယ့် မြင်မားတဲ့ အန္တရာယ်ရှိတယ်။
စက်သညာဟာ ဒီအနှောက်အယှက်
အများစုအတွက်
တရားခံဖြစ်တဲ့ နည်းပညာပါ။
ဉာဏ်ရည်တုရဲ့ စွမ်းအား 
အကောင်ဆုံး ကိုင်းခွဲပါ။
စက်တွေက ဒေတာကနေ သင်ယူ၊
လူတွေလုပ်နိုင်တဲ့
တစ်ချို့ အရာတွေကို 
အသွင်တုခွင့် ပေးပါတယ်။
ကျွန်တော့ ကုမ္ပဏီ Kaggle ဟာ စက်သညာရဲ့ 
နောက်ဆုံးပေါ်မှာ လည်ပတ်ပါတယ်။
စက်မှုနဲ့ ပညာရပ်အတွက် 
အရေးပါတဲ့ ပြဿနာဖြေရှင်းဖို့

Hungarian: 
Fordító: Beatrix Turán
Lektor: Zsuzsanna Lőrincz
Ő itt az unokahúgom.
Yahlinak hívják.
Yahli kilenc hónapos.
Az édesanyja orvos, az édesapja ügyvéd.
Mire Yahli egyetemista lesz,
A munka, amit a szülei végeznek,
teljesen másként fest majd.
Az Oxfordi Egyetem tudósai 2013-ban
kutatást végeztek a munka jövőjéről.
Arra jutottak, hogy szinte minden második
foglalkozást az a veszély fenyegeti,
hogy gépek veszik át az emberek helyét.
Ezért a nyugtalanító fejleményért
leginkább a gépi tanulás
technológiája felelős.
A gépi tanulás a mesterséges értelem
legfejlettebb ága:
lehetővé teszi, hogy a gépek tanuljanak
és utánozzanak
bizonyos emberi tevékenységeket.
A cégem, a Kaggle, a gépi tanulás
világának élvonalába tartozik.
A Kaggle közössége szakértők
százezreit tömöríti,

Albanian: 
Translator: Albana Telhai
Reviewer: Helena Bedalli
Kjo është mbesa ime.
Quhet Yahli.
Ajo është nëntë muajshe.
Nëna e saj është mjeke,
ndërsa i ati jurist.
Kur Yhali të shkojë në universitet,
punët që bëjnë prindërit e saj
do të duken dramatikisht ndryshe.
Në 2013, kërkues nga Universiteti i Oxford
kryen një studim mbi të ardhmen e punës.
Ata dolën në përfundimin se, pothuajse
një në ҫdo dy punë ka rrezik të lartë
të automatizohet nga makinat.
Mësimi automatik është teknologjia
përgjegjese kryesisht për 
këtë ndërhyrje.
Është dega më e fuqishme e
inteligjencës artificiale.
I lejon makinat të mësojnë
nga të dhënat
dhe imitojnë disa gjëra
që njerzit s'munden.
Kompania ime, Kaggle, operon
në pararojën e të mësuarit automatik.
Ne kemi bashkuar
qindra e mijra ekspertë

Lithuanian: 
Translator: Lina Giriuniene
Reviewer: Andrius Družinis-Vitkus
Tai – mano dukterėčia.
Jos vardas – Yahli.
Jai devyni mėnesiai.
Jos mama yra gydytoja,
o tėtis – teisininkas.
Kai Yahli pradės lankyti koledžą,
jos tėvų veikla atrodys visiškai kitaip.
2013 m. Oksfordo universitete
buvo atliktas tyrimas apie darbo ateitį.
Buvo padaryta išvada,
kad beveik kas antra darbo sritis
rizikuoja būti automatizuota.
Save mokančios sistemos
yra technologija,
didžia dalimi atsakinga už šią suirutę.
Tai – galingiausia
dirbtinio intelekto dalis.
Ji leidžia kompiuteriams
mokytis iš duomenų
ir mėgdžioti tam tikrus
žmogaus veiksmus.
Mano įmonė „Kaggle“ dirba su naujausiomis
save mokančiomis sistemomis.
Mes suburiame 
šimtus tūkstančių ekspertų tam,

Swedish: 
Översättare: Anders Björk
Granskare: Annika Bidner
Det här är min brorsdotter.
Hon heter Yahli.
Hon är nio månader gammal.
Hennes mamma är läkare
och hennes pappa jurist.
När Yahli går på gymnasiet
kommer hennes föräldrars arbeten
vara dramatiskt förändrade.
Forskare vid Oxford University gjorde 2013
en studie om framtidens arbete.
De kom fram till att nästan vartannat jobb
riskerade att bli automatiserat
av maskiner.
Maskinlärning är den teknologi som
har störst påverkan i denna omvälvning.
Den kraftfullaste grenen 
inom artificiell intelligens.
Den tillåter att maskiner lär från data
och härmar några saker 
som människor kan göra.
Mitt företag Kagge
jobbar i framkanten av maskinlärning.
Vi samlar hundratusen experter

Arabic: 
المترجم: Mohamed Elmoushey
المدقّق: Hanan Ben Nafa
هذه بنت اخي
اسمها ياوي
عمرها 9 أشهر
والدتها طبيبة 
وأبوها محامي
في الوقت الذي ستذهب فيه ياوي الي الكلية
وظائف والديها ستختلف بشكل كبير
في 2013 , قام باحثون فى جامعة اكسفورد
بعمل دراسة حول مستقبل العمل
وخلاصة ذلك أنه: وظيفة من
كل وظيفتين تقريبا معرضة لخطر
الاستبدال بالآلات
تعلم الآلة هي التكنولوجيا
المسؤوله عن معظم هذا الاضطراب
إنها أقوى فروع
الذكاء الاصطناعي
إنها تسمح للآلات بالتعلم من البيانات
و تقليد بعض الأشياء
التى يفعلها الانسان
شركتي - كاجل - تعمل علي
أحدث تقنيات تعلم الآلة
جمعنا مئات الالاف من الخبراء

Arabic: 
لحل المشاكل الهامة فى
مجال الصناعة والأوساط الأكاديمية
وهذا يعطينا منظورا فريدًا
لما تستطيع الآلات فعله
وما لا تستطيع فعله
وما الوظائف التي يمكن للآلات 
أن تؤديها أو تهددها
بدأ مجال تعلم الآلات شق طريقه في الصناعة
في وقت مبكرمن أوائل التسعينيات
لقد بدأ بمهام بسيطة نسبيًا
بدأ بأشياء مثل تقييم المخاطر الائتمانية
من طلبات القروض
فرز البريد عن طريق قراءة
الرموز البريدي المكتوبة بخط اليد
على مدى السنوات القليلة الماضية،
أحرزنا تقدماً كبيراً
الآلة الآن قادرة علي القيام
بمهام أكثر تعقيدًا بكثير
في 2012 ، قامت "كاجل" بتحدّي عامليها
لبناء خوارزمية يمكنها أن تقيّم
مقالات طلاب المدرسة الثانوية
استطاعت الخوارزميات الفائزة
أن تتطابق مع الدرجات
التي وضعها المعلمون البشر
في العام الماضي، أعلنا
عن تحدي أكثر صعوبة
هل يمكنك التقاط صور للعين
وتشخيص مرض في العين؟
يسمي اعتلال الشبكية السكري
مرة أخرى، الخوارزميات الفائزة
كانت قادرة على مطابقة التشخيصات
التي قدمها أطباء العيون البشر

Hindi: 
उद्योग और शिक्षा की 
महत्वपूर्ण समस्याएँ सुलझाने के लिए
इससे हमें अनोखा नज़रिया मिल जाता है,
कि मशीनें क्या कर सकती हैं
और क्या नही
और किस पेशे को वे
स्वचालित बनाने का खतरा देंगे
मशीन शिक्षा ने उद्योग में अपना स्थान 
1990-2000 की शुरुआत में बनाया
इसकी शुरुआत ज़्यादतर आसान कार्यों से हुई
पहले-पहले इससे कर्ज़ की अर्ज़ी में 
उधारी के खतरे आंके जाते थे,
हस्तलिखित ज़िप कोड के वर्ण 
को पढ़कर पत्रों को छाँटा जाता था
पिछले कुछ सालों में, 
हमने बहुत उन्नति की है
मशीन शिक्षा अब इससे कई गुना ज़्यादा
जटिल कार्य कर सकती है
2012 में, केगल ने
अपनी बिरादरी को चुनौती दी
कि वे ऐसा एल्गोरिथम बनाए 
जो उच्च विद्यालय के लेखों को जाँच सके
जीतने वाले एल्गोरिथमों के दिए गए अंक,
मानव शिक्षकों
के दिए गए अंकों से मिल रहे थे
पिछले साल हमने 
एक और भी मुश्किल चुनौती रख दी
क्या आप आँखों की तस्वीर ले कर
उस रोग का निदान कर सकते हैं
जिसका नाम है डायबेटिक रेटिनोपैथी ?
इस बार फिर, जीतने वाले एल्गोरिथमों 
का निष्कर्ष, मानव नेत्र चिकित्सकों
के किए गए निदान से मिल रहा था

Vietnamese: 
để giải quyết những vấn đề quan trọng
cho công nghiệp và học viện
Nó cho chúng tôi một góc nhìn độc đáo
về điều máy tính có thể làm
và không thể làm
và những công việc có thể
bị tự động hóa và bị đe dọa
Học máy bắt đầu xâm nhập ngành công nghiệp
những năm đầu thập niên 90
Nó bắt đầu với những việc đơn giản.
Những việc như đánh giá rủi ro
tín dụng của các đơn xin vay vốn
sắp xếp hộp thư bằng cách đọc
các ký tự viết tay từ mã bưu điện.
Vài năm qua, chúng ta đã có
những bước nhảy vượt bậc
Học máy giờ có khả năng xử lý
những việc cực kì phức tạp
Năm 2012, Kraggle đã thử thách cộng đồng
tạo ra một thuật toán
biết chấm điểm các bài luận cấp 3.
Thuật toán thắng cuộc đã 
chấm điểm được như
điểm của thầy cô giáo.
Năm ngoái, chúng tôi đưa ra
một thử thách còn khó hơn.
Qua các bức ảnh về mắt,
bạn có thể chẩn đoán một bệnh về mắt
tên là võng mạc tiểu đường?
Một lần nữa, thuật toán thắng cuộc
có chẩn đoán đúng như
kết quả của bác sỹ khoa mắt.

Japanese: 
何十万というエキスパートを
集めています
そのお陰で
独特な知見が得られます
機械には何ができ
何ができないのか？
どんな仕事に 自動化や
消失の怖れがあるのか？
機械学習が産業界で使われ出したのは
1990年代前半です
まずは比較的単純な
タスクから始まりました
ローン申し込みに対する
信用リスクの評価や
手書きの郵便番号を読み取って
手紙を仕分けるといったことです
ここ数年の間に
飛躍的な進歩がありました
機械学習が はるかに複雑なタスクを
こなせるようになったのです
2012年 Kaggleは
高校生の書いた小論文を採点できる
アルゴリズムを作るという課題を
専門家コミュニティに提示しました
優勝したアルゴリズムは
人間の教師の採点と
一致する評価を
することができました
昨年には さらに難しい
課題を出しました
「眼球の写真から
糖尿病性網膜症の診断をできるか？」
というものです
この時も 優勝した
アルゴリズムは
人間の眼科医の診断と
一致する結果を出せました
適切なデータが与えられれば
このようなタスクで

Marathi: 
उद्योग आणि शिक्षण संस्थांचे काही 
महत्त्वाचे प्रश्न सोडवण्यासाठी
यामुळे आम्हांला एक विलक्षण दृष्टिकोण 
मिळतो, यंत्रं काय करु शकतात
ते काय करु शकत नाहीत,
आणि कुठली कामं ते स्वयंचलित करु शकतात
यंत्र स्वअध्ययनाने उद्योगांमध्ये '९० च्या 
दशकात प्रवेश करायला सुरुवात केली
साध्या सोप्या कामांनी त्याची 
सुरुवात झाली.
त्याची सुरूवात कर्जाच्या निवेदनांतील 
पत जोखीम पडताळणे,
पिनकोडमधील हस्तलिखीत अक्षरांनुसार टपालाचे 
विभाजन करणे यांसारख्या गोष्टीतून झाली.
गेल्या काही वर्षांत, आम्हांला 
नाट्यमयरित्या यश मिळाले आहे.
यंत्र स्वअध्ययनाने आता अतिक्लिष्ट 
कामं करणंही शक्य आहे.
सन २०१२ मध्ये कॅगलने त्याच्या 
समुदायाला एक आव्हान दिलं
शाळेतले निबंध तपासण्याची 
प्रणाली तयार करण्याचं.
विजेत्या प्रणालींनी केलेली 
तपासणी जुळत होती.
मानवी शिक्षकांनी केलेल्या
तपासणीशी.
गेल्या वर्षी आम्ही अधिक अवघड आव्हान दिलं.
तुम्ही डोळ्याच्या प्रतिमा घेऊन एका 
नेत्रविकाराचे निदान करू शकता का
ज्याच्यात मधुमेहाने अंधत्व येते?
पुन्हा विजेत्या प्रणालींनी केलेलं 
निदान जुळत होतं
मानवी नेत्रविकारतज्ज्ञांनी 
केलेल्या निदानाशी.

Estonian: 
et leida lahendusi tööstuse 
ja teaduse olulistele teemadele.
Seeläbi saame erakordselt hea pildi,
milleks masinad on võimelised
ja milleks nad ei ole võimelised,
ja milliseid töid võivad masinad 
üle võtta või kasutuks kuulutada.
Masinõpe hakkas 
esile kerkima 1990ndatel.
Alguses tegeleti suhteliselt
lihtsate ülesannetega.
Esimeste tööde hulgas oli näiteks
laenutaotluste krediidiriski hindamine
ja postisaadetiste sorteerimine
käsitsikirjutatud suunanumbrite järgi.
Järgnevate aastate jooksul on aga toimunud
erakordselt võimas edasiminek.
Masinõpe on praeguseks võimeline
olulisemalt keerukamateks ülesanneteks.
2012. esitas Kaggle 
erialaringkondadele väljakutse
koostada programm, mis suudaks 
hinnata keskkooli kirjandeid.
Kõige edukamad programmid 
suutsid anda samu hindeid,
mida andsid päris õpetajad.
Eelmisel aastal kuulutasime välja
veelgi keerukama ülesande:
teha silmast ülesvõtteid, et 
diagnoosida silmahaigust,
mille nimi on diabeetiline retinopaatia.
Taas juhtus, et parimad programmid 
suutsid panna sama diagnoosi
kui päris oftalmoloogid.

Spanish: 
para resolver problemas importantes 
para la industria y el mundo académico.
Esto nos da una perspectiva única 
sobre qué pueden hacer las máquinas,
y lo que no pueden hacer
y qué puestos de trabajo 
pueden automatizar o amenazar.
El aprendizaje automático comenzó 
su camino en la industria en los años 90.
Comenzó con tareas relativamente simples.
Empezó con la evaluación del riesgo de 
crédito de las solicitudes de préstamo,
la clasificación del correo 
leyendo caracteres escritos a mano
a partir de los códigos postales.
En los últimos años 
hemos hecho grandes avances.
El aprendizaje automático puede ahora 
hacer tareas mucho más complejas.
En 2012 Kaggle desafió a su comunidad
al construir un algoritmo para 
evaluar los ensayos del instituto.
Los algoritmos ganadores 
pudieron igualar las calificaciones
dadas por profesores humanos.
El año pasado abordamos 
un reto aún más difícil.
¿Se pueden hacer imágenes del ojo 
y diagnosticar una enfermedad ocular
llamada retinopatía diabética?
De nuevo los algoritmos ganadores 
pudieron igualar los diagnósticos
dados por los oftalmólogos humanos.

German: 
um wichtige Probleme aus
Industrie und Universitäten zu lösen.
Das gibt uns eine einmalige 
Perspektive, was Maschinen können,
was sie nicht können
und welche Arbeitsplätze sie
automatisieren oder bedrohen könnten.
Maschinelles Lernen fand in den frühen
90er Jahren den Weg in die Industrie.
Es begann mit einfachen Arbeiten.
Es begann mit der Risikobeurteilung 
von Kreditanträgen
oder dem Aussortieren von Briefpost 
mit handgeschriebenen Postleitzahlen.
Über die letzten Jahre haben wir 
dramatische Durchbrüche erzielt.
Maschinelles Lernen kann jetzt
viel komplexere Arbeiten übernehmen.
2012 hat Kaggle seine 
Community herausgefordert,
Algorithmen zu entwerfen, 
die Oberstufen-Aufsätze bewerten.
Die besten Algorithmen waren fähig,
die Noten abzugleichen,
die von Lehrern gegeben wurden.
Letztes Jahr stellten wir eine 
noch schwierigere Aufgabe:
Kann man Fotos vom Auge machen 
und eine Krankheit diagnostizieren,
namens Diabetische Retinopathie?
Erneut schafften es die besten
Algorithmen, Diagnosen abzugleichen,
die durch einen Augenarzt gestellt wurden.

Portuguese: 
para resolver problemas importantes
para a indústria e para a academia.
Isso dá-nos uma perspetiva única
sobre o que as máquinas conseguem fazer,
o que elas não conseguem fazer,
e que profissões podem ser
automatizadas ou ameaçadas.
A aprendizagem automática
entrou na indústria no início dos anos 90.
Começou com tarefas relativamente fáceis.
Começou com coisas como
avaliar o risco de crédito
para aplicações de empréstimos,
separar o correio, lendo os caracteres
manuscritos dos códigos postais.
Durante os últimos anos,
fizemos progressos fenomenais.
A aprendizagem automática consegue
fazer hoje tarefas muito mais complexas.
Em 2012, a Kaggle
desafiou a sua comunidade
a construir um algoritmo que pudesse
avaliar os testes do secundário.
Os algoritmos vencedores
conseguiram equiparar-se aos valores
dados pelos professores humanos.
No ano passado, lançámos um desafio
ainda mais difícil.
Conseguem tirar imagens do olho
e diagnosticar uma doença de olhos
chamada retinopatia diabética?
Mais uma vez, os algoritmos vencedores
conseguiram equiparar-se aos diagnósticos
feitos pelos oftalmologistas humanos.

Hungarian: 
akik az ipar és a tudomány
nagy problémáinak megoldásán dolgoznak.
Kivételes rálátásunk van tehát arra,
hogy mire képesek a gépek,
és mire nem,
és hogy mely munkákat
automatizálhatnak és veszélyeztethetnek.
A gépi tanulás a 90-es évek elején
kezdett teret hódítani.
Egyszerű feladatokkal indult az egész.
Például gépek bírálták el
a hitelkérelmek kockázatát,
vagy kézzel írt irányítószámok alapján
szortírozták a leveleket.
Az elmúlt néhány évben aztán
sorra jöttek a nagy áttörések.
A gépi tanulás technológiája ma már jóval
összetettebb feladatokkal is megbirkózik.
A Kaggle 2012-ben azt a kihívást állította
a közösség elé,
hogy írjanak egy programot,
amely iskolai fogalmazásokat osztályoz.
A győztes programok
ugyanolyan osztályzatokat adtak,
mint a középiskolai tanárok.
2015-ben még nehezebb feladattal
álltunk elő:
Képes-e egy program
fényképek alapján diagnosztizálni
a diabéteszes retinopátiát?
A nyertes programok képesek voltak
ugyanazt a diagnózist felállítani,
mint a szemész szakorvosok.

Serbian: 
kako bismo rešili važne probleme
u industriji i akademiji.
To nam pruža jedinstvenu perspektivu
na to šta mašine mogu,
šta ne mogu
i koje poslove mogu
da automatizuju ili ugroze.
Mašinsko učenje se počelo probijati
u industriji tokom ranih '90-ih.
Počelo je relativno jednostavnim zadacima.
Počelo je stvarima poput bavljenja
kreditnim rizikom kod molbi za zajam,
sortiranjem pošte čitanjem
ručno pisanih slova zip kodova.
Tokom proteklih nekoliko godina
imali smo drastična dostignuća.
Mašinsko učenje je sada sposobno
za daleko, daleko složenije zadatke.
Godine 2012. Kagle je izazvao
njegovu zajednicu
da naprave algoritam
koji bi ocenjivao srednjoškolske eseje.
Pobednički algoritmi
su mogli da daju podudarne ocene
kao i ljudski profesori.
Prošle godine smo napravili
čak i komplikovaniji izazov.
Možete li da uzmete snimak oka
i da dijagnostikujete očnu bolest
pod nazivom dijabetička retinopatija?
Opet su pobednički algoritmi
mogli da daju podudarnu dijagnozu
kao i ljudski oftalmolozi.

Dutch: 
en wetenschappelijke instellingen.
Zo krijgen we een uniek perspectief
op wat machines wel en niet kunnen doen
en welke banen ze mogelijk
automatiseren of in gevaar brengen.
Machinaal leren ontstond
begin jaren 90 in het bedrijfsleven.
Het begon met tamelijk eenvoudige taken.
Zoals het evalueren
van kredietrisico bij kredietaanvragen
en de post sorteren door het aflezen
van handgeschreven postcodes.
De laatste jaren hebben we
dramatische doorbraken bereikt.
Machinaal leren kan nu 
veel complexere taken aan.
In 2012 heeft Kaggle
zijn medewerkers uitgedaagd
om een algoritme te bouwen
dat middelbare school essays
kan beoordelen.
De winnende algoritmen kwamen
tot dezelfde cijfers als de leraren.
Vorig jaar stonden we
voor een moeilijkere uitdaging.
Kan je foto's maken van het oog
en een diagnose stellen
voor de oogziekte
diabetische retinopathie?
Opnieuw konden de winnende algoritmen
dezelfde diagnose stellen
als de menselijke oogartsen.

Persian: 
برای حل مشکلات مهم صنعت و دانشگاه.
این دیدگاه منحصر به فردی به ما می دهد
از آنچه ماشین آلات می توانند انجام دهند،
آنچه نمی توانند انجام دهند،
و چه شغل هایی احتمالا بطور اتوماتیک انجام شده و یا 
در معرض خطرند.
دانش ماشین در اوایل دهه ۹۰ راه خود را به سوی 
صنعت بازکرد.
با وظایف نسبتا ساده آغاز شد.
چیزهایی مانند ارزیابی ریسک اعتباری درخواست وام،
مرتب سازی نامه ها با خواندن
کد پستی هایی که با دست نوشته شدند.
در طول چند سال گذشته، 
پیشرفت های چشمگیری را ایجاد کرده ایم.
در حال حاضر دانش ماشین آلات در حد انجام امور 
خیلی پیچیده تری است.
در سال ۲۰۱۲، کاگل ، گروهش را
برای ساخت یک الگوریتم
که بتواند مقالات دبیرستان را رتبه بندی کند به چالش کشید.
الگوریتم های برنده
قادر به مطابقت با نمراتی بودند
که توسط معلم های شخصی داده شده بود.
سال گذشته، چالشی سخت تر منتشر کردیم.
می تونید از چشم عکس هایی گرفته
و بیماری چشمی
بنام رتینوپاتی دیابتی را تشخیص دهید؟
باز هم، الگوریتم های برنده
قادر به مطابقت با تشخیص
ارایه شده توسط چشم پزشکان انسان بودند.

Slovak: 
aby riešili najdôležitejšie problémy
priemyslu a výskumu.
To nám dáva jedinečný pohľad na to,
čo stroje môžu robiť,
čo nedokážu
a ktoré povolania môžu
automatizovať alebo ohroziť.
Strojové učenie začalo prenikať do
priemyslu na začiatku 90. rokov.
Začalo s relatívne jednoduchými úlohami.
Napríklad s odhadovaním kreditného
rizika žiadateľov o pôžičku,
triedením pošty na základe čítania
rukou písaných znakov v PSČ.
Počas posledných pár rokov došlo
k veľkému prelomu.
Strojové učenie je dnes schopné
oveľa náročnejších úloh.
V roku 2012 Kaggle vyzval svoju komunitu
na vytvorenie algoritmu, na známkovanie
slohových prác stredoškolákov.
Víťazné algoritmy dávali
rovnaké hodnotenie
ako učitelia.
Minulý rok sme prišli
s ešte náročnejšou úlohou.
Dokážeme urobiť fotky oka
a diagnostikovať očné ochorenie
zvané diabetická retinopatia?
A znova, víťazné algoritmy
diagnostikovali rovnako
ako ľudskí oftalmológovia.

Danish: 
som skal løse vigtige problemer
for den industrielle og akademiske verden
Det giver os et indblik i
hvad maskiner kan,
hvad de ikke kan,
og hvilke job de måske
kommer til at automatisere
Første gang machine learning blev brugt
industrielt, var i start 90'erne.
Det startede simpelt.
Det startede med at vurdere 
kreditrisiko fra låneansøgninger,
brev sortering ved at læse
håndskrevne tegn fra postnumre.
Gennem de sidste par år
er der sket banebrydende gennembrud.
Machine learning er nu i stand til
langt mere komplekse opgaver.
I 2012 udfordrede Kaggle sit lokalsamfund
til at programmere en algoritme
til at bedømme gymnasie stile.
Algoritmen der vandt,
gav den samme karakter
som den rigtige lærer gjorde.
Sidste år lavede vi en 
sværere udfordring.
Kan man tage billeder af øjet
og diagnostisere en øjensygdom
kaldet diabetisk retinopati?
Igen gav algoritmen der vandt
den samme diagnose
som var givet af en øjenlæge.

Mongolian: 
шийдэхийн тулд олон мянган
мэргэжилтнүүдтэй хамтран ажилладаг.
Хамтын ажиллагааны үр дүнд бид
машин юу хийж чадах, юуг чадахгүйг,
мөн ямар ажлын байрыг
автоматжуулж болохыг 
хэлж чадахаар болсон.
Машин сургалтыг аж үйлдвэрийн салбарт
анх 90-ээд оны эхээр ашиглаж эхэлсэн.
Эхэндээ хялбар даалгавар 
гүйцэтгэдэг байв.
Зээлийн эрсдэлийг зээлийн
өргөдөл дээр тулгуурлан үнэлэх,
гараар бичсэн бүсийн кодын дүрсийг танин,
захиаг ангилах зэрэг ажлыг хийж эхэлсэн.
Сүүлийн хэдэн жилд бид асар их 
шинэчлэлийг хийж чадсан.
Одоо машин сургалт хамаагүй төвөгтэй
даалгавруудыг гүйцэтгэх чадамжтай болсон.
2012 онд Kaggle компани ахлах сургуулийн 
сурагчдын эссeнд
дүн тавьж чадах алгоритм зохиох 
уралдаан зарласан.
Шалгарсан алгоритмын тавьсан дүн
багш хүний тавьсан
үнэлгээтэй адилхан байлаа.
Өнгөрсөн жилийн уралдааны 
даалгавар бүр хэцүү байсан.
Хүний нүдний зургийг шинжилж 
чихрийн шижингийн ретинопат гэх
нүдний өвчнийг оношлох юм.
Уралдаанд түрүүлсэн 
алгоритмын тавьсан онош
нүдний эмч нарын оноштой таарч байв.

Tamil: 
கல்வி நிறுவனங்களின் முக்கிய
பிரச்சனைகளுக்கு தீர்வு காண்கிறோம்.
இது இயந்திரங்கள் செய்யக்கூடியதை செய்ய
முடியாததைப் பற்றி ஒரு ஒப்பற்ற
முன்னோக்கை அளிக்கிறது
மேலும் எந்த வேலைகளை அவைகள் தானியங்க 
படுத்தக்கூடும் அல்லது அச்சுறுத்தும்,
பொறிக்கற்றல், தொழில்துறையில், 1990-ன்
முற்பகுதியில் ஆரம்பித்தது
அது ஒப்பீட்டளவில் எளிய 
பணிகளுடன் தொடங்கியது
கடன் விண்ணப்பத்திலிருந்து கடன் மதிப்பீடு,
கையெழுத்துடைய ஜிப்கோட் படித்து
அஞ்சல் வரிசைப்படுத்துதல் 
போன்றவற்றில் அது தொடங்கியது,
கடந்து சில வருடங்களாக, நாம் வியக்கத்தக்க
முன்னேற்றங்கள் அடைந்திருக்கிறோம்.
பொறிக்கற்றல், இப்போது மிக அதிக சிக்கலான
பணிகளை செய்யும் திறனுடையது.
2012-ல், காகுல் அதன் உறுப்பினர்களை
உயர்நிலைப்பள்ளி கட்டுரைகளை தரவாரியாக
வரிசைப்படுத்தும் ஒரு வழிமுறை 
உருவாக்க சவால் விட்டார்கள்.
வென்ற வழிமுறைகள், மனித ஆசிரியர்கள்
தரப்படுத்தியவைகளுக்கு
ஈடு இணையாக இருந்தது.
சென்ற வருடம், நாங்கள் இன்னும் அதிக
கடினமான சவாலை முன் வைத்தோம்.
கண்ணின் படிமத்திலிருந்து டயாபெடிக்
ரெடினோபதி என்ற நோயை
கண்டறிய முடியுமா என்று?
இம்முறையும், வெற்றி பெற்ற வழிமுறைகள்
மனித கண் மருத்துவர்களால் வழங்கப்பட்ட
கண்டறிதலுக்கு ஈடு இணையாக இருந்தது,

iw: 
במטרה לפתור בעיות
עבור התעשיה והאקדמיה.
זה מקנה לנו נקודת מבט ייחודית
על מה שמכונות מסוגלות לעשות,
מה שהן לא מסוגלות לעשות
ואילו מקומות עבודה
יעברו אוטומציה או יימצאו בסיכון.
למידת המכונה החלה לחדור לתעשיה
בתחילת שנות ה-90 של המאה ה-20.
תחילה במטלות פשוטות יחסית,
דברים כמו הערכת סיכוני אשראי
בבקשות להלוואות,
מיון דואר ע"י קריאת
מיקוד כתוב ביד.
בשנים האחרונות השגנו
פריצות-דרך דרמטיות.
למידת המכונה מסוגלת כיום
למטלות מורכבות בהרבה.
ב-2012, "קאגל" הציבה
לקהילה שלה אתגר:
לבנות אלגוריתם שיכול לתת ציונים
לחיבורים ברמת בי"ס תיכון.
האלגוריתמים הזוכים הצליחו
לתת ציונים מקבילים
לאלו של מורים אנושיים.
בשנה הקודמת הצבנו אתגר
עוד יותר קשה.
האם אפשר לקחת צילומי עיניים
ולאבחן מחלת עיניים
בשם רטינופתיה סוכרתית?
שוב, האלגוריתמים הזוכים
הצליחו להקביל באבחוניהם
לאלו של רופאי-עיניים אנושיים.
כיום, עם הנתונים הנכונים,

Urdu: 
صنعت اور تعلیم کے اہم مسائل کوحل کرتے ہیں۔
اس سے ہمیں ایک انوکھا اندازِ نظر ملتا ہے
کہ مشینیں کیا کر سکتی ہیں اور کیا نہیں۔
اور کن کاموں کو وہ خودکار یا
ختم کر دیں گی۔
شعبہ صنعت میں مشین لرننگ کا ظہور
نوے کی دہائی کے آغاز میں ہوا۔
شروع میں اس نے چھوٹے چحوٹے کام کیے۔
مثلا قرضے کی درخواستوں میں سے 
رقم واپسی کے امکان کا اندازہ،
اور ڈاک کے لفافوں پہ ہاتھ سے لکھے ہوئے
ڈاکخانہ نمبر پڑھ کر۔
گزشتہ کچھ سالوں میں ہم نے 
بڑی کامیابیاں سمیٹی ہیں۔
مشین لرننگ اب بہت زیادہ پیچیدہ
کام کر سکتی ہے۔
2012 میں کیگل نے اپنے ماہرین کو 
ایسا الگرتھم بنانے کاچیلنج دیا
کہ وہ ہائی سکول کے طلباء کےمضامین 
کی درجہ بندی کریں۔
جیتنے والے الگرتھم کے نتائج انسانی
اساتذہ کے نتائج کی طرح کے تھے۔
پچھلے سال ہم نے اس سے بھی مشکل چیلنج دیا۔
کیا آپ آنکھ کی تصویر لے کر اس کی 
بیماری کی تشخیص کر سکتے ہیں
جس کا نام زیابیطسی ریٹنوپیتھی ہے؟
اس بار بھی جیتنے والے الگرتھم کے نتائج
انسانی ماہرِ چشم سے ملتے جلتے تھے۔

Swedish: 
för att lösa viktiga problem 
för industrin och akademin.
Detta ger oss ett unikt perspektiv på
vad maskinerna kan göra,
vad de inte kan göra
och vilka jobb som de möjligen
kan automatisera eller hota.
Maskinlärning började ta sig in
i industrin under början av 90-talet.
Det började med relativt enkla uppgifter.
Det började med saker som
att bedöma kreditrisken
för låneansökningar,
sortera post genom läsa av 
handskrivna siffror från postnummer.
Det senaste år har vi gjort 
dramatiska genombrott.
Maskinlärning är nu kapabelt att göra
avsevärt mer komplicerade uppgifter.
Under 2012 utmanande Kaggle sitt community
att ta fram en algoritm som kunde 
betygsätta gymnasieuppsatser.
Den vinnande algoritmen
hade förmågan att matcha betyg
satta av mänskliga lärare.
Förra året la vi ut en 
ännu svårare utmaning.
Kan du ta en ögonbild och diagnostisera
en ögonsjukdom
som heter diabetesretinopati?
Återigen så klarade
de vinnande algoritmerna
att matcha diagnoserna
som mänskliga optiker ställt.

Ukrainian: 
щоб розв'язувати важливі проблеми
промисловості та науки.
Це дає нам унікальний
погляд на те,
що можуть робити машини,
а що ні,
і які професії вони можуть
автоматизувати чи витіснити.
Машинне навчання стало
індустрією на початку 90-х.
Воно почалось з порівняно простих
задач.
Таких як оцінка кредитних ризиків
кредитних заявок,
сортування листів за
рукописними індексами.
За останні роки
ми здійснили великий прорив.
Машини сьогодні здатні
виконувати
набагато складніші
завдання.
В 2012 році Kaggle взявся
створити алгоритм,
що здатний ставити оцінки 
шкільним творам.
Найкращі алгоритми могли
давати такі самі оцінки,
що й справжні вчителі.
Торік ми 
взялися за важче завдання.
Чи можна за картинкою
визначити хворобу ока —
діабетичну ретинопатію?
Знову ж таки, найкращі алгоритми
давали ті ж діагнози,
що і офтальмологи.
Якщо дати машинам
правильну інформацію,

Albanian: 
për të zgjidhur probleme të rëndësishme
industriale dhe akademike.
Kjo na jep një perspektivë unike
mbi atë që mund të bëjnë makinat,
ҫfarë nuk mund të bëjnë
dhe cilat punë mund t'i
automatizojnë apo kërcënojnë.
Të mësuarit nga makinat filloi
në industri në fillim të viteve 90.
Filloi me detyra relativisht të thjeshta.
Filloi me gjëra të tilla si matja e
riskut të kredive në aplikimet për hua,
Klasifikimi i postës duke lexuar gërmat
e shkrimit të dorës nga kodet postale.
Gjatë këtyre viteve që kanë kaluar, kemi
bërë depërtime dramatike.
Të mësuarit nga makinat është tashmë në
gjendje për punë mjaft më komplekse.
Në 2012, Kaggle e sfidoi komunitetin e vet
të ndërtojë algoritme, që tu vendosin
nota esseve të shkollës së mesme.
Algoritmet fitues ishin të aftë
t'i barazonin notat
me notat e mësuesve njerëz.
Vitin e kaluar, ne lanҫuam
një sfidë akoma më të vështirë.
A mund të merrni imazhe të syrit dhe të 
diagnostikoni sëmundjen
e quajtur retinopatia diabetike?
Përsëri, algoritmet fitues ishin të aftë
t'i barazonin diagnozat me ato
që vendosën Ophthalamologët njerëz.

Polish: 
żeby rozwiązywali ważne 
problemy przemysłu i nauki.
Daje nam to wyjątkowy wgląd w to,
co potrafią i czego nie potrafią maszyny,
i jakie zawody mogą 
zautomatyzować, a jakim zagrozić.
Uczenie maszynowe zaczęło się w latach 90.
Zaczęło się od stosunkowo prostych zadań:
oceny ryzyka finansowego
wniosków o kredyty,
sortowania poczty przez sczytywanie 
ręcznie napisanego kodu pocztowego.
W ostatnich latach, dokonaliśmy 
wielkiego przełomu.
Samouczące się maszyny umieją
wykonywać bardziej złożone zadania.
W 2012 firma Kaggle rzuciła wyzwanie
społeczności użytkowników,
żeby stworzyli algorytm do oceniania 
wypracowań uczniów liceum.
Zwycięskie algorytmy dawały 
takie same oceny co nauczyciele.
W zeszłym roku podnieśliśmy poprzeczkę.
Czy da się zdiagnozować retinopatię 
cukrzycową na podstawie zdjęć?
Tu znów zwycięskie algorytmy
odpowiadały diagnozie okulistów.
Mając odpowiednie dane,

Korean: 
학계와 산업이 직면해 있는
문제를 해결하도록 합니다.
이 일은 저희에게
기계들이 할 수 있는 것과
할 수 없는 것
그리고 어떤 직업이 기계에 의해
대체될지 알 수 있게 해줍니다.
기계 학습은 1990년대
초기에 등장했습니다.
초반에는 상대적으로
간단한 일만 했습니다.
예컨대 대출 신청자들의
신용 등급을 평가하거나
편지 봉투에 손글씨로 적힌
우편번호를 읽는 정도였죠.
지난 몇 년 동안 기계 학습 분야에서는
획기적인 발전을 이루어냈습니다.
그 결과, 기계 학습을 통해 훨씬 더
복잡한 일을 할 수 있게 되었습니다.
2012년에는 카글이 기계 학습을 통해
고등학교 에세이를 채점할 수 있는
알고리즘을 만드는 대회를 열었는데
우승한 알고리즘이 매긴 점수는
실제 선생님들이
매긴 점수와 일치했습니다.
작년에는 더 어려운 문제를 냈습니다.
눈의 사진만을 가지고
당뇨병성 망막증을
진단하는 것이었죠.
대회에서 우승한 알고리즘은
안과 의사들의 진단과
또 같은 결과를 냈습니다.

Latvian: 
svarīgu nozares
un akadēmisku problēmu risināšanai.
Tas sniedz mums unikālu skatījumu
uz to, ko mašīnas spēj,
ko tās nespēj
un kādas darba vietas tās varētu
automatizēt un apdraudēt.
Mašīnmācīšanās pirmsākumi 
meklējami 90. gadu sākumā.
Tā sākās ar nosacīti
vienkāršiem uzdevumiem.
Tā sākās, piemēram, ar kredītriska 
noteikšanu aizņēmuma pieteikumiem
un pasta šķirošanu, nolasot
rokrakstā rakstītus pasta indeksus.
Pēdējo dažu gadu laikā
esam veikuši strauju izrāvienu.
Mašīnmācīšanās tagad spēj veikt
daudz, daudz sarežģītākus uzdevumus.
2012. gadā Kaggle meta izaicinājumu
savas kopienas biedriem
izveidot algoritmu, kas spētu izvērtēt
vidusskolas sacerējumus.
Uzvaru guvušais algoritms
spēja novērtēšanā līdzināties
skolotāju-cilvēku liktajām atzīmēm.
Pagājušajā gadā mēs izsludinājām
vēl sarežģītāku uzdevumu.
Vai spējat uzņemt acs attēlu
un diagnosticēt acs slimību
diabētisko retinopātiju?
Arī šoreiz uzvaru guvušais algoritms
spēja līdzināties diagnozēm,
ko uzstādīja dzīvi oftalmologi.

Lithuanian: 
kad išspręstume svarbias
pramonės ir mokslo problemas.
Mes turime unikalią galimybę pamatyti,
ką kompiuteriai gali atlikti,
o ko – ne
ir kurioms veikloms gali kilti
grėsmė tapti automatizuotomis.
Save mokančios sistemos pradėjo
brautis į pramonę 90-ųjų pradžioje.
Iš pradžių tai buvo
gana paprastos užduotys.
Pradžioje buvo rizikos įvertinimas
iš paskolos prašymo,
laiškų rūšiavimas nuskaitant
ranka parašytus pašto indeksus.
Per pastaruosius metus
įvyko didelis persilaužimas.
Dabar save mokančios sistemos
gali atlikti žymiai sunkesnes užduotis.
2012 m. „Kaggle“ metė iššūkį
savo bendruomenei
sukurti algoritmą, galintį
vertinti moksleivių rašinius.
Laimėję algoritmai sugebėjo
darbus įvertinti taip pat,
kaip tikri mokytojai.
Pernai mes metėme
dar sunkesnį iššūkį.
Ar įmanoma padaryti akies nuotraukas
ir diagnozuoti akių ligą
diabetinę retinopatiją.
Ir vėl, laimėjusių algoritmų
diagnozės atitiko
oftalmologų nustatytas diagnozes.

Romanian: 
ca să rezolvăm probleme importante
pentru industrie și mediul academic.
Asta ne dă o perspectivă unică
cu privire la ce pot face mașinile,
ce nu pot face
și ce munci pot automatiza sau amenința.
Învățarea automatizată și-a croit drum
în industrie la începutul anilor 90.
A început cu sarcini relativ simple.
A început cu lucruri ca evaluarea
riscului pentru cereri de împrumut,
sortarea scrisorilor citind
coduri poștale scrise de mână.
În ultimii câțiva ani,
am făcut progrese uimitoare.
Învățarea automatizată e acum capabilă
de sarcini mult, mult mai complexe.
În 2012, Kaggle și-a provocat comunitatea
să creeze un algoritm
care să noteze referatele liceenilor.
Algoritmii câștigători
puteau să dea aceleași note
ca și profesorii umani.
Anul trecut, am lansat
o provocare și mai dificilă.
Poți analiza imagini ale ochiului
și să diagnostichezi o boală
numită retinopatie diabetică?
Iarăși, algoritmii câștigători
puteau da aceleași diagnostice
ca și oftalmologii umani.

Thai: 
เพื่อแก้ปัญหาสำคัญ
ในวงการอุตสาหกรรมและวิชาการ
มันให้มีมุมมองที่มีความโดดเด่นกับเรา
ว่าจักรกลสามารถทำอะไรได้
เราทำอะไรไม่ได้
และงานใดที่มันอาจดำเนินการ
หรือทำให้รวนได้
การเรียนรู้ของจักรกลเริ่มเติบโต
ในวงการอุตสาหกรรมในช่วงต้นยุค 90
มันเริ่มด้วยงานที่ค่อนข้างจะง่าย
มันเริ่มต้นด้วยงานอย่างเช่น การประเมิน
ความเสี่ยงเครดิตจากแบบคำขอเงินกู้
การแยกจดหมายโดยตัวอักษรอ่านลายมือ
จากรหัสไปรษณีย์
ตลอดหลายปีที่ผ่านมา 
เราได้ทำการค้นพบและพัฒนาไปมาก
การเรียนรู้ของจักรกลตอนนี้สามารถ
ทำงานที่ซับซ้อนได้มากมายกว่านั้น
ในปี ค.ศ. 2012 แคกเกิล 
ท้าให้กลุ่มสังคมของมัน
สร้างอัลกอริธึมที่จะให้คะแนน
บทความของเด็กมัธยม
ผู้ชนะในการเขียนอัลกอริธึม
สามารถที่จะให้คะแนน
ได้เหมือนกับที่ครูที่เป็นคนจริง ๆ ทำ
ปีหนึ่งต่อมา เราท้าทายในสิ่งที่ยากขึ้นไปอีก
คุณสามารถดูภาพดวงตาแล้ววินิจฉัยโรคตา
ที่เรียกว่า โรคจอตาเหตุเบาหวาน
ได้หรือไม่
อีกครั้งที่ผู้ชนะในการเขียนอัลกอริธึม
สามารถวินิจฉัยโรค
ได้เหมือนกับที่จักษุแพทย์ทำ

Chinese: 
嚟解決工業、學術嘅重大問題
因為咁樣令我哋對機器有獨特嘅見解
知道乜嘢機器可以做
同乜嘢唔可以做
乜嘢工可以自動化同乜嘢工受到威脅
機器學習喺90年代初期喺工業起步
一開始做啲比較簡單嘅任務
例如評估貸款申請嘅信用風險
識別手寫嘅郵政編碼嚟揀信
喺過去幾年，我哋取得驚人嘅突破
依家機器學習已經做到更加複雜嘅任務
2012 年， Kaggle 考驗佢嘅團隊
要佢哋設計一條批改高中習作嘅算法
獲勝算法嘅打分
能夠同人類老師嘅打分相符
舊年，我哋提出咗更難嘅挑戰
你可唔可以僅憑眼睛嘅圖像就診斷出
病人患有「糖尿病視網膜病變」？
同樣，勝出嘅算法做嘅診斷結果
可以同人類眼科醫生嘅診斷結果符合
依家只要輸入正確數據，機器就可以

Russian: 
для решения важных проблем
производства и науки.
Так мы получаем уникальное ви́дение того,
на что машины способны,
а на что — нет,
на какой работе они грозят нас заменить,
а на какой — нет.
Машинное обучение началó проникать
в производство в начале 1990 годов.
Сначала роботы выполняли несложную работу:
оценивали кредитные риски
по заявлениям на получения кредита,
сортировали корреспонденцию,
считывая написанные от руки индексы.
За последние несколько лет
мы совершили серьёзный прорыв,
и сегодня машинное обучение способно
на решение гораздо более сложных задач.
В 2012 году Kaggle бросило
своим участникам вызов:
разработать алгоритм оценивания
школьных сочинений.
Лучшие алгоритмы
выставляли ученикам те же оценки,
что и учителя́.
В прошлом году задание было ещё сложнее:
диагностировать по фотографиям
глазную болезнь —
диабетическую ретинопатию.
И снова лучшие алгоритмы
ставили те же диагнозы,
что и настоящие офтальмологи.

Norwegian: 
for å løse viktige problemer
i industri og akademia.
Dette gir oss et unikt perspektiv
på hva maskiner kan gjøre,
hva de ikke kan gjøre
og hvilke jobber de kan
automisere eller true.
Maskinlæring begynte å vokse frem
i industrien tidlig på 90-tallet.
Det begynte med relativt enkle oppgaver.
Det startet med ting som å vurdere
kredittrisiko fra lånesøknader,
sortering av post ved lesing av
håndskrevne bokstaver i postkoder.
Over de siste årene har vi hatt
dramatiske gjennombrudd.
Maskinlæring kan nå mestre
langt mer komplekse oppgaver.
I 2012 utfordret Kaggle samfunnet sitt
til å bygge en algoritme som kunne
rette highschool elevers stiler.
Algoritmen som vant, 
stemte med karakterene
gitt av menneskelige lærere.
I fjor ga vi en enda
vanskeligere utfordring.
Kan du ta bilder av øyet
og diagnostisere en øyesykdom
kalt diabetisk retinopati?
Igjen klarte den vinnende algoritmen
å matche diagnosen
gitt av menneskelige oftalmologer.

Macedonian: 
да решаваат значајни проблеми за
индустријата и науката.
Тоа ни дава единствена перспектива
за можностите на машините,
што можат и што не можат,
и кои занимања можат да ги автоматизираат
или загрозат.
Машинското учење започна да се користи
во индустријата во 90-те.
Започна со прилично едноставни задачи.
Започна со проценка на 
кредитни ризици кај позајмици,
сортирање на мејлови со читање на
ракописни букви од зип кодови.
Изминативе години достигнавме 
огромен пресврт.
Машинското учење сега може да
извршува посложени задачи
Во 2012 Кегл ја предизвика
својата заедница
да изгради алгоритам за оценување
на есеи во средни училишта.
Победничките алгоритми беа
во состојба да дадат оцени
блиски на оцените од наставниците.
Лани имавме уште потежок предизвик.
Може да го сликате окото и да 
дијагностицирате очна болест
наречена дијабетична ретинопатија?
Повторно, победничките алгоритми 
можеа да дадат дијагнози
слични на оние од офталмолозите.

Slovenian: 
da rešujejo pomembne probleme
za industrijo in znanost.
To nam daje edinstveno perspektivo
o tem, kaj stroji zmorejo,
česa ne,
in katere službe bodo
avtomatizirali ali ogrozili.
Strojno učenje je začelo prodirati
v industrijo v zgodnjih 90-ih.
Začelo se je z relativno
preprostimi nalogami.
Začelo se je z ocenjevanjem
tveganja pri prosilcih za kredite,
sortiranje pošte, tako da so brali
na roke napisane poštne številke.
V zadnjih nekaj letih smo naredili
nekaj dramatičnih prebojev.
Strojno učenje je sedaj sposobno
veliko, veliko bolj kompleksnih nalog.
Leta 2012 je Kaggle izzval svojo skupnost,
naj zgradi algoritem, ki bo lahko
ocenjeval srednješolske eseje.
Ocene zmagovalnih algoritmov so se ujemale
s tistimi, ki so jih dali učitelji.
Lani smo dali še težji izziv.
Lahko slikaš oko
in diagnosticiraš očesno bolezen,
imenovano diabetična retinopatija?
Spet so se diagnoze najboljših
algoritmov ujemale
z diagnozami oftalmologov.

Croatian: 
radi rješavanja važnih
industrijskih i akademskih problema.
To nam daje jedinstveni uvid
u sposobnost strojeva,
njihove mogućnosti
i poslove koje bi mogli
automatizirati ili ugroziti.
Strojno učenje postalo je
dio industrije početkom 90-ih godina.
Počelo je relativno jednostavnim zadacima.
Počelo je procjenjivanjem
kreditnog rizika sa zahtjeva za kredit
i razvrstavanjem poššte čitanjem
ručno napisanih pošštanskih brojeva.
Kroz proteklih nekoliko godina, 
postigli smo nevjerojatne stvari.
Strojno učenje sada postižže
daleko, daleko naprednije rezultate.
2012. godine Kaggle je pozvao zajednicu
da napravi algoritam
koji će ocjenjivati srednjošškolske eseje.
Najbolji algoritmi dali su istu ocjenu
kao i profesori.
Prošle smo godine zadali
još jedan zahtjevniji zadatak.
Možžete li pomoću snimke oka
dijagnosticirati očnu bolest
zvanu dijabetička retinopatija?
I ponovno, najbolji algoritmi
dali su istu dijagnozu
kao i oftalmolozi.

Portuguese: 
para resolver problemas importantes
para a indústria e o mundo acadêmico.
Isso nos dá uma perspectiva única
sobre o que as máquinas podem fazer,
o que não conseguem fazer
e quais empregos elas
vão automatizar ou ameaçar.
O aprendizado de máquina começou
na indústria no início da década de 90.
Primeiro, com tarefas
relativamente fáceis,
coisas como avaliar 
o risco creditício de empréstimos,
e separar a correspondência pela leitura
do número do CEP manuscrito.
Nos últimos dez anos,
temos feito avanços incríveis.
O aprendizado de máquina agora
é capaz de tarefas bem mais complexas.
Em 2012, a Kaggle desafiou sua comunidade
a fazer um algoritmo que corrigisse
redações do ensino médio.
Os algoritmos vencedores 
foram capazes de se equiparar
às notas dadas por professores humanos.
Ano passado, lançamos
um desafio ainda mais difícil:
conseguir, com imagem dos olhos,
diagnosticar uma doença ocular
chamada de retinopatia diabética.
De novo, os algoritmos vencedores foram
capazes de se equiparar aos diagnósticos
dados por oftalmologistas humanos.

Chinese: 
正为工业和学术界 
寻找重要问题的答案。
因此，我们可以从独特的视角来观察，
机器可以做什么，不可以做什么，
哪些工作可以被自动化或受到威胁。
机器学习是在90年代初
进入人们的视野。
一开始，它只是执行
一些相对简单的任务。
像评估贷款申请的信用风险，
通过识别手写的邮政编码来检索邮件。
在过去几年里，我们取得了突破性进展。
现在，机器学习可以
完成非常复杂的任务。
2012年，Kaggle给当地学校出了个难题，
设计一个算法来评判高中作文。
获胜的算法给出的分数居然
和真正老师给出的分数相符。
去年，我们出了一道更难的题。
你能从拍摄出的眼睛图像中
诊断出糖尿病性
视网膜病变吗？
再一次，获胜的演算法给出的诊断
和眼科医生的诊断相符。

French: 
pour résoudre d'importants problèmes
industriels et académiques.
Cela nous offre un aperçu unique
de ce que les machines peuvent faire,
ne peuvent pas faire
et quels emplois elles pourraient
automatiser ou menacer.
L'apprentissage automatique a débuté
au début des années 1990.
Au début, les tâches
étaient assez simples :
évaluer les risques
relatifs aux demandeurs de crédit,
trier le courrier en lisant
les codes postaux manuscrits.
Ces dernières années, nous avons
fait des avancées spectaculaires.
L'apprentissage automatique permet
d'effectuer des tâches plus complexes.
En 2012, Kaggle a défié sa communauté
de créer un algorithme pouvant noter
les dissertations de lycéens.
Les algorithmes gagnants
pouvaient égaler les notes
données par des professeurs.
L'année dernière,
le défi était encore plus difficile.
A partir de photos d'un œil,
diagnostiquer une maladie oculaire
du nom de rétinopathie diabétique.
A nouveau, les algorithmes gagnants
faisaient les mêmes diagnostics
qu'un ophtalmologiste.

English: 
to solve important problems
for industry and academia.
This gives us a unique perspective
on what machines can do,
what they can't do
and what jobs they might
automate or threaten.
Machine learning started making its way
into industry in the early '90s.
It started with relatively simple tasks.
It started with things like assessing
credit risk from loan applications,
sorting the mail by reading
handwritten characters from zip codes.
Over the past few years, we have made
dramatic breakthroughs.
Machine learning is now capable
of far, far more complex tasks.
In 2012, Kaggle challenged its community
to build an algorithm
that could grade high-school essays.
The winning algorithms
were able to match the grades
given by human teachers.
Last year, we issued
an even more difficult challenge.
Can you take images of the eye
and diagnose an eye disease
called diabetic retinopathy?
Again, the winning algorithms
were able to match the diagnoses
given by human ophthalmologists.

Burmese: 
သိန်းချီတဲ့ ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်တွေကို 
စုစည်းပါတယ်။
ဒါက ပေးတဲ့ ထူးခြားတဲ့ အမြင်တစ်ရပ်က 
စက်တွေ လုပ်ဆောင်နိုင်တာ၊
မလုပ်နိုင်တာ၊ ဘာအလုပ်တွေ
စက်နဲ့အစားထိုးတာ (သို့) ခြိမ်းခြောက်
နိုင်လောက်တာပါ။
စက်သညာဟာ ၉၀ နှစ်လွန်အစောပိုင်းက
၎င်းရဲ့ လမ်းကို စဖောက်ခဲ့တာပါ။
အတော် ရိုးစင်းတဲ့ လုပ်ရပ်တွေနဲ့
စခဲ့တာပါ။
ချေးငွေ လျှောက်လွှာတွေကနေ 
ခရက်ဒစ် ဘေးရန်ကို ဝင်ကြည့်တာ၊
စာပို့သကေင်္တတွေကနေ လက်ရေးကို ဖတ်ခြင်း 
နဲ့ စာရွေးတာမျတတွေနဲ့ စခဲ့ပါတယ်။
နှစ်အနည်းငယ်လွန်တော့ ထူးခြားတဲ့ 
တိုးတက်မှုတွေ လုပ်ခဲ့တယ်။
စက်သညာဟာ အခုဆို အလွန် ပိုရှုပ်ထွေးတဲ့ 
လုပ်ဆောင်ချက်တွေကို တတ်နိုင်စွမ်းပါတယ်။
၂၀၁၂မှာ Kaggle က လူထုကို စိန်ခေါ်
လိုက်တာက အထက်တန်းဆင့်
အက်ဆေးတွေကို အဆင့်သတ်မှတ်နိုင်တဲ့
အယ်ဂိုရီသမ်တစ်ခု တည်ဆောက်ဖို့ပါ။
နှစ်လိုဖွယ် အယ်ဂိုရီသမ်ဟာ လူသား 
ဆရာတွေပေးတဲ့ အဆင့်
သတ်မှတ်ချက်တွေနဲ့ ယှဉ်နိုင်ခဲ့တယ်။
မနှစ်က ပိုတောင် ခက်ခဲတဲ့ စိန်ခေါ်မှု
တစ်ရပ်ကို ထုတ်ပြန်ခဲ့တယ်။
မျက်စိကို ပုံရိပ်ဖမ်းပြီး ဆီးချို
မျက်စိကွယ်တာလို့ခေါ်တဲ့
မျက်စိရောဂါကို ရှာဖွေနိုင်လား။
ထပ်ပြီး နှစ်လိုဖွယ် အယ်ဂိုရီသမ်ဟာ 
မျက်စိဆရာဝန်တွေပေးတဲ့
ရှာဖွေမှုတွေနဲ့ ယှဉ်နိုင်ခဲ့ပါတယ်။

Turkish: 
yüz binlerce uzmanı bir araya getiriyoruz.
Bu bize makinelerin ne yapacaklarını,
ne yapamayacaklarını ve
hangi işleri otomatikleştirecekleri veya 
tehdit oluşturabilecekleri üzerine
benzersiz bir bakış açısı vermektedir.
Makine öğrenme, doksanlı yılların 
başlarında endüstride yer almaya başlar.
Makine Öğrenme, nispeten basit 
görevler ile başladı.
Makine öğrenme, kredi taleplerinden kredi
riski değerlendirme, posta kodlarından
el yazısı karakterleri okuyarak posta 
sınıflandırma gibi şeylerle başladı.
Geçtiğimiz bir kaç yıldır, 
belirgin bir çıkış yaptık.
Makine öğrenme, artık çok daha 
karmaşık görevleri yapabiliyor.
2012’de Kaggle, liselerde 
makaleleri puanlayabilen
bir algoritma yapmak için 
çevresindekilere meydan okudu.
Kazanan algoritmaların puanlamasıyla 
öğretmenlerin puanlaması
birbirlerine eşdeğerdi.
Geçtiğimiz yıl, daha da zor bir 
meydan okuma sergiledik.
Gözdeki görüntüleri alabilir ve şeker 
hastalığı retinopatisi olarak adlandılan
göz hastalığını teşhis edebilir misiniz?
Yine, kazanan algoritmalar,
göz doktorları tarafından koyulan 
tanılarla eşleşiyordu.
Artık verilen doğru data ile,

Modern Greek (1453-): 
για να λύσουν σημαντικά βιομηχανικά
και ακαδημαϊκά προβλήματα.
Αντιλαμβανόμαστε έτσι, τι μπορούν
και τι δεν μπορούν να κάνουν οι μηχανές
και ποιες δουλειές ίσως
αυτοματοποιήσουν ή απειλήσουν.
Η μηχανική μάθηση άρχισε να εμφανίζεται
στη βιομηχανία αρχές της δεκαετίας του 90.
Ξεκίνησε με σχετικά απλές εργασίες.
Ξεκίνησε με πράγματα όπως η αξιολόγηση
πιστωτικού κινδύνου από αιτήσεις δανείων,
ταξινόμηση της αλληλογραφίας διαβάζοντας
χειρόγραφους ταχυδρομικούς κώδικες.
Τα τελευταία λίγα χρόνια
κάναμε σημαντική πρόοδο.
Η μηχανική μάθηση είναι πλέον ικανή
να αναλάβει πολύ πιο περίπλοκα έργα.
Το 2012, η Kaggle προκάλεσε τα μέλη της
να δημιουργήσουν έναν αλγόριθμο
που θα διόρθωνε εργασίες λυκείου.
Οι αλγόριθμοι που νίκησαν,
βαθμολόγησαν το ίδιο
όπως οι καθηγητές.
Πέρυσι ετοιμάσαμε 
μια ακόμη δυσκολότερη δοκιμασία.
Πως μπορεί να διαγνωστεί μια ασθένεια, 
όπως η διαβητική ρετινοπάθεια,
παίρνοντας εικόνες από το μάτι;
Και πάλι, ο αλγόριθμος που νίκησε,
έδωσε την ίδια διάγνωση
που έδωσαν και οι οφθαλμίατροι.

Italian: 
per risolvere problemi importanti
per l'industria e il mondo accademico.
Questo ci dà una prospettiva unica
su ciò che le macchine possono fare,
cosa non possono fare
e quali lavori potrebbero
automatizzare o minacciare.
L'apprendimento automatico è iniziato
nell'industria dei primi anni '90.
È cominciato con compiti 
relativamente semplici.
È partito con cose del tipo valutazione 
dei rischi per le richieste di prestito,
ordinamento della posta tramite 
lettura dei codici postali scritti a mano.
Negli ultimi anni abbiamo fatto 
passi da gigante.
L'apprendimento automatico ora è capace
di compiti molto più complessi.
Nel 2012 Kaggle ha sfidato la sua comunità
a creare un algoritmo che possa valutare
i compiti delle superiori.
Gli algoritmi vincitori riuscivano
a dare gli stessi voti
dati dagli insegnanti umani.
L'anno scorso, abbiamo affrontato
una sfida più difficile.
Potete prendere immagini di un occhio
e diagnosticare una malattia
chiamata retinopatia diabetica?
Di nuovo, gli algoritmi vincitori
erano in grado di fornire
la stessa diagnosi dell'oculista.

Bulgarian: 
и какво не могат
и кои професии те могат да 
автоматизират или заплашат.
Машинното самообучение е започнало да 
проправя пътя си в индустрията в началото на 90-те.
То е започнало с относително прости задачи
като оценяване на кредитния риск
от молбите за заем и
разпределяне на пощата чрез четене на 
ръкописни букви от пощенски кодове.
През изминалите няколко години ние 
направихме много важни научни открития.
Машинното самообучение сега е способно 
на далеч по-сложни задачи.
През 2012 г. Кагъл предизвика своята общност
да състави алгоритъм, който да може да оценява 
есета на ученици в гимназиален етап.
Печелившите алгоритми съвпаднаха с оценките,
дадени от хора преподаватели.
Миналата година ние издадохме
дори по-трудно предизвикателство.
Може ли да вземете снимки на окото и 
да диагностицирате болест,
наречена диабетна ретинопатия?
Печелившите алгоритми отново 
съвпаднаха с диагнозите,
дадени от хора офталмолози.
Снабдени с правилните данни, 
машините ще заменят хората
в такива задачи.

Chinese: 
為產、學界解決重要的難題。
所以我們可以從獨特的角度
來觀察機器可以做什麽、
不可以做什麽。
哪些工作可以被自動化或者受到威脅。
機器學習是在90年代初
進入產業界的，
一開始，它只是執行一些
簡單的任務。
像評估貸款申請的信用風險、
查看郵遞區號的手寫字碼
來分類郵件。
過去幾年來我們已經做出
多項重大的突破，
機器學習現在已經可以完成
非常覆雜的任務。
在 2012 年 Kaggle 
給自家社群出了一道難題，
要大家設計出一個演算法
來評判高中作文。
獲勝的演算法給出的分數居然
和真正老師給出的分數相符
去年，我們出了一道更難的題目：
你可不可以藉由眼球的影像
診斷出一種叫「糖尿病視網膜病變」的眼疾？
果然，獲勝的演算法給出的診斷
可以和人類眼科醫師的診斷相媲美。

Slovak: 
Takže so správnymi dátami stroje
v takýchto úlohách predčia ľudí.
Učiteľ dokáže prečítať 10 000 slohov
počas svojej 40-ročnej kariéry.
Oftalmológ dokáže prezrieť 50 000 očí.
Stroj dokáže prečítať milióny slohov
alebo prezrieť milióny očí
v priebehu niekoľkých minút.
V porovnaní so strojmi nemáme
pri častých, veľkoobjemových
úlohách šancu.
Ale sú veci, ktoré my dokážeme robiť
a stroje nie.
Stroje spravili len veľmi malý pokrok
v riešení nových situácií.
Stroje nedokážu zvládať veci,
ktoré nevideli mnohokrát predtým.
Základným obmedzením strojového učenia je,
že potrebuje veľký objem dát z minulosti.
Avšak ľudia nie.
Máme schopnosť spojiť
zdanlivo nezlúčiteľné súvislosti
a vyriešiť problémy,
s ktorými sme sa predtým nestretli.
Fyzik Percy Spencer počas druhej
svetovej vojny pracoval na radare,
keď si všimol, že magnetron
mu topil čokoládu.
Bol schopný spojiť svoje vedomosti
o elektromagnetickej radiácii
so svojimi znalosťami varenia,

Italian: 
Con i dati giusti, le macchine
avranno prestazioni migliori dell'uomo
in compiti come questo.
Un insegnante può leggere 10 000 compiti
in 40 anni di carriera.
Un ottico può vedere 50 000 occhi.
La macchina può leggere milioni di compiti
o vedere milioni di occhi
in pochi minuti.
Non abbiamo possibilità di competere
contro le macchine
su compiti ripetitivi con grandi numeri.
Ma ci sono cose che noi possiamo fare
e le macchine no.
Le macchine hanno fatto
pochi progressi
nell'affrontare situazioni nuove.
Non riescono a gestire cose
che non hanno visto molte volte prima.
La limitazione fondamentale
dell'apprendimento automatico
è che ha bisogno di imparare
da grandi volumi di dati passati.
Gli umani no.
Abbiamo la capacità di collegare
fili apparentemente diversi
per risolvere problemi
che non abbiamo mai affrontato prima.
Percy Spencer era un fisico che lavorava
sul radar durante la II Guerra Mondiale,
quando ha notato che il magnetron
scioglieva la sua cioccolata.
È riuscito a collegare le conoscenze
delle radiazioni elettromagnetiche
con la sua conoscenza della cucina

Ukrainian: 
то вони обійдуть людей
у подібних завданнях.
Вчитель може прочитати
10 000 шкільних творів за 40-річну кар'єру.
Офтальмолог може 
оглянути 50 000 очей.
Машина може прочитати
мільйони творів
чи оглянути
мільйони очей
за лічені хвилини.
Ми не маємо шансів
проти машин
в повторюваних, об'ємних завданнях.
Але є речі, які ми можемо робити
на відміну від машин.
Де машини не прогресують,
то це у розв'язанні
незвичних ситуацій.
Вони не можуть осягнути речі,
яких не бачили багато разів до того.
Найбільше обмеження 
машинного навчання —
машина має вчитись
з великого обсягу минулих даних.
А люди — ні.
Ми можемо поєднувати
очевидно різні речі,
щоб залагодити проблему,
з якою стикнулися вперше.
Персі Спенсер був фізиком
і працював на радарі
під час Другої світової війни.
коли помітив, що його магнетрон
розтопив плитку шоколаду.
Він зміг поєднати розуміння 
електромагнітної радіації

Arabic: 
الآ، وبإعطاء البيانات الصحيحة،
سوف تتفوق الاجهزة علي البشر
في مهام مثل هذه
المعلم يمكنه ان يقرأ 10,000 مقالة
علي مدى 40 عام من التدريس
طبييب العيون يمكنه أن يكشف على 50,000 عين
الآلة يمكنها قراءة ملايين المقالات
أو تشخّص ملايين العيون
في غضون دقائق
ليس لدينا أي فرصة للتنافس
مع الآلات
في المهام المتكررة، ذات الحجم الكبير
ولكن، هناك أشياء نستطيع فعلها 
بينما لا تستطيع الآلات فعلها
لم تحرز الآلات 
تقدماً كبيراً
في مواجهة المواقف الجديدة
لا يمكنها التعامل مع الاشياء التي
لم تتعرض لها من قبل مرات عديدة
القيود الأساسية لتعلم الآلة
هى أنها تحتاج الى التعلم
من كميات كبيرة من البيانات السابقة
البشر ليسوا كذلك
لدينا القدرة على ربط 
أشياء تبدو متفرقة
لحل مشاكل لم نواجهها من قبل
كان بيرسي سبنسر- الفيزيائي -
يعمل على رادار خلال الحرب العالمية الثانية
عندما لاحظ أن صمام مغناطيس الرادار
قد أذاب لوح الشوكولاتة الخاص به
وكان قادرا على توصيل فهمه
للإشعاع الكهرومغناطيسي
مع معرفته في الطبخ

Tamil: 
சரியான தரவு இயந்திரங்களுக்கு கிடைத்தால்,
இதைப் போன்ற பணிகளில், அவை
மனிதர்களை விஞ்சி விடும்.
ஒரு ஆசிரியர், 40 வருட வாழ்க்கையில் 10,000
கட்டுரைகளைப் படிக்கலாம்.
ஒரு கண் மருத்துவர் 50,000 கண்களை 
பரிசீலிக்கலாம்
சில நிமிடங்களுக்குள், ஒரு இயந்திரம் 
பல மில்லியன் கட்டுரைகளைப்
படிக்கலாம் அல்லது பல மில்லியன்
கண்களைப் பார்க்கலாம்.
இயந்திரங்களுக்கு எதிராக போட்டியிட
நமக்கு வாய்ப்பே இல்லை
அடிக்கடி செய்ய வேண்டிய மிக அதிக அளவு 
பணிகள் உள்ள போது.
ஆனால், இயந்திரங்கள் செய்ய முடியாத, நாம்
செய்யக்கூடிய விடயங்கள் இருக்கின்றன.
இயந்திரங்கள் மிகக் குறைவாக
முன்னேறியது எங்கு எனில்,
புதுமையான சூழ் நிலைகளைக் கையாள்வதில்.
பலமுறை முன்னரே பார்த்திராத சூழ் நிலைகளை 
அவைகளால் கையாள முடியாது,
பொறிக்கற்றலின் அடிப்படை குறைபாடுகள்
என்னவெனில்
கடந்தகாலத்திய அதிக அளவு தரவுகளிலிருந்து
அவை கற்றறியவேண்டும்.
ஆனால், மனிதர்களுக்கு அப்படி இல்லை.
தோற்றத்திற்கு வித்தியாசமானதை
இணைத்து, இதற்குமுன் பார்த்திராத
பிரச்சனைகளுக்குத் தீர்வு காணும் திறமை
நம்மிடம் இருக்கிறது.
பெர்சி ஸ்பென்சர் என்ற இயற்பியலாளர், 2-ம் 
உலகப்போரின் போது ராடாரில் பணி செய்தார்,
மாக்னெட்ரான், அவருடைய சாக்லேட் பட்டையை
உருக்குவதை கவனித்த போது,
அவர், தன்மின்காந்த கதிர்வீச்சு 
புரிதலை,
தன்னுடைய சமையல் அறிவுடன் இணைத்து

Latvian: 
Ja tiks ievadīti pareizi dati,
mašīnas šādos uzdevumos cilvēkus pārspēs.
Skolotājs 40 gadu karjeras laikā
var izlasīt 10 000 sacerējumus.
Oftalmologs var apskatīt 50 000 acu.
Mašīna spēj izlasīt miljonus sacerējumu
un apskatīt miljonus acu
dažu minūšu laikā.
Mums sacensībā ar mašīnām
nav nekādu izredžu
vienveidīgos lielapjoma darbos.
Bet ir lietas, ko spējam
un mašīnas nespēj.
Jomas, kur mašīnas ir veikušas
ļoti nelielu progresu,
ir situācijas, kas saistītas ar jaunradi.
Tās netiek galā ar to,
ko iepriekš nav redzējušas daudz reižu.
Lielākais mašīnmācīšanās ierobežojums
ir vajadzība mācīties
no liela daudzuma pagātnes datu.
Cilvēkiem to nevajag.
Mēs spējam savienot
šķietami pilnīgi atšķirīgas lietas
un atrisināt problēmas,
kādas iepriekš nekad neesam sastapuši.
Persijs Spensers bija fiziķis, kas
2. pasaules kara laikā strādāja ar radaru,
kad viņš pamanīja, ka magnetrons
kausēja viņa šokolādes tāfelīti.
Viņš spēja apvienot zināšanas
par elektromagnētisko starojumu
ar ēst gatavošanas prasmi

Croatian: 
Pomoću pravilnih podataka,
strojevi mogu prestići ljude
u zadacima poput ovih.
Profesor možže pročitati 10.000 eseja
kroz 40-godišnju karijeru.
Oftalmolog možže pregledati 50.000 očiju.
Stroj možže pročitati milijune eseja
ili pregledati milijune očiju
u roku od par minuta.
Jednostavno se ne možžemo 
natjecati protiv strojeva
u čestim zadacima s mnogo podataka.
No, postoje stvari koje mi možžemo,
a koje strojevi ne mogu.
Područje gdje su strojevi
vrlo malo napredovali
je rješšavanje novonastalih situacija.
Oni se ne mogu nositi sa stvarima
koje nisu vidjeli puno puta u proššlosti.
Osnovno ograničenje strojnog učenja
je to šdo mora učiti
iz velike količine prijašnjih podataka.
Ljudi ne moraju.
Mi imamo sposobnost spojiti
naizgled nepovezane niti
i riješšiti novonastale probleme.
Percy Spencer bio je fizičar koji je 
radio na radaru tijekom 2. svjetskog rata
kada je primijetio da mu 
magnetron otapa čokoladu.
On je povezao svoje razumijevanje
elektromagnetske radijacije
sa svojim znanjem o kuhanju

Danish: 
Maskiner udkonkurrerer altid mennesker
ved opgaver som denne,
givet at den får de rigtige data.
En lærer læser måske 10.000 stile
over en 40-årig karriere.
En øjenlæge ser måske 50.000 øjne
En maskine kan læse millioner af stile
eller se millioner af øjne
på få minutter.
Vi kan ikke hamle op med maskinerne,
når det gælder mængde opgaver.
Men der er ting, vi kan, 
som maskiner ikke kan.
Maskiner er ikke blevet særlig meget bedre
til at takle unikke og nye situationer
De kan ikke arbejde med ting,
de ikke har set en masse gange før.
De grundlæggende begrænsninger
for machine learning
er at de skal lære fra store 
mængder tidligere data.
Det skal mennesker ikke.
Vi har evnen til at finde sammenhængen
i forskellige situationer,
og løse problemer vi ikke har set før.
Mens fysikeren Percy Spenser arbejdede
med radarer under 2. verdenskrig,
opdagede han at magnetronen
smeltede hans chokolade bar.
Han forenede sin forståelse
for elektromagnetisk stråling
med sit kendskab til madlavning

Romanian: 
Dacă primesc datele potrivite,
mașinile vor depăși oamenii
la sarcini ca acestea.
Un profesor poate citi 10.000 de lucrări
într-o carieră de 40 de ani.
Un oftalmolog poate vedea 50.000 de ochi.
O mașină poate citi milioane de lucrări
sau poate vedea milioane de ochi
în câteva minute.
Nu putem concura cu mașinile
la sarcini repetate, cu volum mare.
Dar sunt lucruri pe care
noi le putem face, iar mașinile nu.
Mașinile au făcut progrese foarte mici
în abordarea situațiilor noi.
Nu pot gestiona lucruri pe care
nu le-au văzut de multe ori înainte.
Limitarea principală
a învățării automatizate
e că trebuie să învețe
dintr-un volum mare de date stocate.
Oamenii, nu.
Avem capacitatea de a conecta
lucruri aparent fără legătură.
ca să rezolvăm probleme nemaiîntâlnite.
Percy Spencer era un fizician care lucra
la un radar în Al Doilea Război Mondial,
când a observat că magnetronul
îi topea ciocolata.
A putut conecta cunoștințele sale
despre radiații electromagnetice
cu cele despre gătit

Macedonian: 
Со давање на точни податоци, машините
ќе ги надминат луѓето
во слични задачи.
Наставникот може да прочита 10.000 есеи
во 40 години кариера.
Офталмологот може да прегледа 50.000 очи.
Машината може да прочита милиони есеи
и да провери милиони очи
за неколку минути.
Немаме шанси во натпреварот со машините
кај чести и обемни задачи.
Но, има работи кои можеме да ги правиме
а машините не можат.
Машините немаат достигнато голем напредок
во справување со нови состојби.
Не можат да се носат со нешта 
кои не ги виделе претходно.
Суштинската ограниченост
на машинското учење
е што машините учат од обемните
претходни податоци.
Луѓето не прават така.
Ние сме во состојба да поврземе 
навидум неповрзани нишки
и да решиме проблем кој 
не сме го имале порано.
Перси Спенсер беше физичар кој работел
на радар во Втората светска војна
и забележал дека магнетронот 
го топи неговото чоколадо.
Можел да го поврзе познавањето на
електромагнетното зрачење
со познавањето на готвењето

Thai: 
ตอนนี้ เมื่อให้ข้อมูลที่เหมาะสม
จักรกลกำลังจะทำงานได้ดีกว่ามนุษย์
สำหรับงานในลักษณะนี้
ครูอาจอ่านบทความ 10,000 เรื่อง
มาตลอดการทำงาน 40 ปี
จักษุแพทย์อาจดูตามาแล้ว 50,000 ดวง
จักรกลสามารถอ่านบทความหลายล้านเรื่อง
หรือมองดูดวงตาหลายล้านดวง
ได้ภายในไม่กี่นาที
เราไม่มีโอกาสที่จะเอาชนะจักรกลได้เลย
ในงานที่มีการทำซ้ำ ๆ และมีปริมาณมาก
แต่มีสิ่งที่เราสามารถทำได้
ที่จักรกลทำไม่ได้
จุดที่จักรกลพัฒนาไปได้น้อยมาก
คือการหาทางแก้ปัญหาในสถานการณ์ใหม่ ๆ
พวกมันไม่อาจรับมือ
สิ่งที่พวกมันไม่เคยเห็นซ้ำ ๆ มาก่อน
ข้อจำกัดพื้นฐานของการเรียนรู้ของจักรกล
ก็คือมันจำเป็นต้องเรียน
จากข้อมูลในอดีตปริมาณมาก ๆ
ทีนี้ มนุษย์ไม่จำเป็นต้องทำอย่างนั้น
เรามีความสามารถที่จะเชื่อมต่อ
เศษเสี้ยวที่อาจดูเหมือนไม่เกี่ยวข้องกัน
เพื่อแก้ปัญหาที่เรายังไม่เคยเห็นมาก่อน
เพอร์ซี สเปนเซอร์ เป็นนักฟิสิกส์ ที่ทำงาน
เกี่ยวกับเรดาร์ในช่วงสงครามโลกครั้งที่สอง
เมื่อเขาสังเกตว่าแมกนีตรอน
ทำให้แท่งช็อกโกแลตของเขาละลาย
เขาสามารถที่จะเชื่อมต่อความเข้าใจของเขา
ในเรื่องการแผ่รังสีแม่เหล็กไฟฟ้า
กับความรู้ในเรื่องการทำอาหารได้

Chinese: 
类似于这样的任务，
只要给定正确的数据，
机器将完全超越人类。
一位老师在40年的职业生涯中
可能审阅一万篇作文。
一名眼科医生，大概可以检查
5万只眼睛。
但在短短几分钟之内，
机器可以审阅百万篇文章
或检查数百万只眼睛。
对于频繁，大批量的任务
我们无法与机器抗衡。
但有些事情机器却无能为力。
机器在解决新情况方面
进展甚微。
它们还不能处理未曾反复接触的事情。
机器学习致命的局限性在于
它需要从大量已知的数据中总结经验。
人类则不然。
我们有一种能把看似毫不相关的事物
联系起来的能力，
从而解决从未见过的问题
Percy Spencer是一个物理学家，
在二战期间从事雷达的研究工作，
他注意到磁控管融化了他的巧克力。
他从对电磁辐射的理解
联想到烹饪，

Vietnamese: 
Nên với những dữ liệu thích hợp,
máy móc sẽ làm tốt hơn cả con người
trong những việc như vậy
Một giáo viên có thể đọc 10 000 luận án
trong sự nghiệp 40 năm.
Một bác sỹ khoa mắt
có thể khám 50 000 đôi mắt.
Máy có thể đọc hàng triệu bài luận án
hoặc khám hàng triệu đôi mắt
trong vòng vài phút.
Chúng ta không có cơ hội nào để
chiến thắng máy móc
ở những việc có khối lượng lớn
và tần suất cao.
Nhưng có những việc ta được
nhưng máy móc thì không.
Việc mà máy móc tiến bộ rất chậm
là giải quyết những tình huống mới.
Chúng không thể giải quyết những việc
chưa từng gặp thường xuyên
Những hạn chế cơ bản
của máy học
là nó cần phải học
từ nguồn dữ liệu khổng lồ trước đó
Con người thì không như vậy.
Chúng ta có khả năng kết nối
các sợi chỉ gần như không liên quan
để giải quyết các vấn đề
ta chưa gặp phải bao giờ.
Percy Spencer là một nhà vật lý
làm việc với radar trong thế chiến thứ 2,
khi anh nhận thấy magnetron
làm chảy thanh sôcôla của anh.
Anh đã biết kết nối hiểu biết về
sóng điện từ
và những hiểu biết về nấu ăn

Urdu: 
اور اب تو ڈیٹا کی مدد سے مشینیں
ایسے کاموں میں
انسانوں سےاچھی کارکردگی 
دینے لگی ہیں۔
ایک استاد شاید اپنی چالیس سالہ پیشہ ورانہ
زندگی میں 10,000 مضامین پڑھ سکے۔
اور آنکھوں کا ڈاکٹر شاید 50,000
آنکھیں دیکھ سکے۔
مگر ایک مشین چند منٹوں میں لاکھوں
مضامین پڑھ سکتی ہے،
یا لاکھوں آنکھوں کا معائنہ 
کر سکتی ہے۔
ہم کسی طور بھی بار بار کیے جانے والے 
ضخیم کاموں میں
مشینوں کا مقابلہ نہیں کر سکتے۔
مگر کچھ کام ایسے ہیں جو ہم کر سکتے ہیں 
مگر مشینیں نہیں۔
جن کاموں میں مشینوں نے کم ترقی کی ہے
ان میں " نت نئی مشکلات کا سامنا کرنا"
شامل ہیں۔
وہ ایسے مسئلے حل نہیں کر سکتیں،
جو انہوں نے پہلے نہ دیکھے ہوں۔
مشین لرننگ کی بنیادی حدود یہ ہیں کہ
انہیں سیکھنے کے لیے بہت بڑی تعداد میں 
ماضی کے اعداد و شمار چاہیں
مگر، انسانوں کو نہیں۔
ہم میں صلاحیت ہے کہ ہم بظاہر 
بے تعلق دکھائی دینے والے
تانے جوڑ کر نئے مسئلے حل کر لیتے ہیں۔
دوسری جنگِ عظیم میں "پرسی سپینسر" نامی
ماہرِ طبعیات ریڈار پر کام کر رہا تھا
جب اس نے غور کیا کہ "میگنوٹرون" 
اس کی چاکلیٹ کو پگھلا رہا ہے۔
یوں وہ برقی-مقناطیسی شعاؤں کو
سمجھنے کے قابل ہوا۔
اور اپنے کھانا پکانے کے تجربے سے

Bulgarian: 
Един учител може да прочете 10,000 есета
в рамките на 40-годишна кариера.
Един офталмолог може да прегледа 50,000 очи.
А една машина може да прочете милион 
есета или да прегледа милион очи
за по-малко от минути.
Ние нямаме шанс да се съревноваваме
срещу машините
на често срещани задачи с голям обем информация.
Но има неща, които ние можем да правим, 
а машините не могат.
Машините са направили много малък прогрес
в справянето с непознати
досега за тях ситуации.
Те не могат да боравят с неща, които не са 
виждали много пъти преди това.
Основното ограничение на машинното 
самообучение е,
че машините трябва да се учат от 
голямо количество изтекли данни.
А ние, хората, не трябва.
Ние имаме способността да свързваме 
привидно коренно различни идеи,
за да намираме решение на проблеми, 
които преди никога не сме виждали.
Пърси Спенсър е бил физик, който работел 
върху радар по време на Втората световна война,
когато забелязал, че магнетронът е 
стопил неговото шоколадово блокче.
Пърси е бил способен да асоциира своето 
разбиране от електромагнетична радиация
със своите умения по готвене,

iw: 
המכונות מסוגלות לעלות בביצועיהן
על בני-אדם במטלות כאלה.
מורה עשוי לקרוא 10,000 חיבורים
בקריירה בת 40 שנה.
רופא-עיניים יכול אולי לבדוק
50,000 עיניים.
מכונה מסוגלת לקרוא מיליוני חיבורים
או לבדוק מיליוני עיניים
תוך דקות.
אין לנו סיכוי להתחרות נגד המכונות
בביצוע מטלות תכופות
בעלות נפח גבוה.
אבל יש דברים שאנו יכולים לעשות
והמכונות - לא.
המכונות התקדמו מעט מאד
בהתמודדות עם מצבים חדשים.
הן לא יכולות לטפל בדברים
שלא הרבו לראות בעבר.
מגבלות היסוד של למידת המכונה
נעוצות בצורך שלה ללמוד
מנפחים גדולים של נתונים קודמים.
לא כך בני האדם.
אנו מסוגלים לקשר
בין רעיונות נטולי קשר, לכאורה,
כדי לפתור בעיות שטרם פגשנו.
פרסי ספנסר היה פיזיקאי
שפיתח מכ"ם במלחה"ע ה-1,
והוא ראה שהמגנטרון ממיס
את השוקולד שלו.
הוא ידע לקשר בין הבנתו
בקרינה אלקטרומגנטית
לבין הידע שלו בבישול

Chinese: 
只要給定正確的數據 ，
機器在類似的任務中
將完全超越人類。
一位老師，在他的40年職業生涯中
也許只能審閱10000篇作文
一名眼科醫生，大概可以看50,000隻眼睛
但一部機器可以在短短幾分鐘內
讀完上百萬篇文章
或是看完上百萬顆眼睛。
在頻繁、大批量的任務上
我們無法與機器抗衡。
不過還是有我們能做
而機器做不到的事情，
機器在解決複雜的新情況方面
進展甚微。
它們對還沒看到很多次的事情無法掌握。
機器學習的先天限制就是：
它需要從大量的過往資料中學習。
人類就不一樣了，
我們有一種能把看似毫不相關的事物
聯系起來的能力，
從而解決我們先前還不曾見過的難題。
波西‧史賓塞是二次世界大戰期間，
從事雷達研究的物理學家，
當他注意到磁控管不斷融化
他的巧克力棒時，
他能夠把他對電磁波的認知
與烹飪的知識做結合，

Hungarian: 
A megfelelő adatok birtokában
a gépek jobban teljesítenek nálunk
az efféle feladatokban.
Tegyük fel, hogy egy tanár elolvas 
10 000 fogalmazást a pályafutása során,
egy szemorvos pedig
megvizsgál 50 000 szemet.
Egy gép esszék millióit képes elolvasni,
és szemek millióit képes megvizsgálni
alig néhány perc alatt.
Gyakori és nagy volumenű feladatok 
esetében
nincs esélyünk a gépekkel szemben
De van, amire csak mi, emberek
vagyunk képesek, a gépek viszont nem.
A gépek nagyon keveset fejlődtek
az új helyzetek kezelésében,
és nem tudnak mit kezdeni olyasmivel,
amivel nem találkoztak korábban sokszor.
A gépi tanulás alapvető korlátja az,
hogy a gépek csak a korábbi adatok
tömkelegéből képesek tanulni.
Az embereknél ez nem így van.
Mi össze tudunk kötni
látszólag különálló szálakat,
hogy teljesen új problémákat oldjunk meg.
A fizikus, Percy Spencer egy radar mellett
dolgozott a II. világháborúban,
és feltűnt neki, hogy a magnetron
megolvasztotta a csokoládéját.
Spencer összekapcsolta a tudását
az elektromágneses sugárzásról
és a főzésről,

Mongolian: 
Тоон өгөгдөл хангалттай байгаа цагт машин
ийм даалгавар биелүүлэхдээ
хүмүүсээс хавь илүү.
Багш хүн 40 жил ажиллах хугацаандаа
ойролцоогоор 10,000 эссe унших байх.
Нүдний эмч 50,000 нүд үзэж магадгүй.
Харин машин хэдхэн минутын дотор 
сая сая эссэ уншиж эсвэл сая сая
нүд оношилж чадна.
Өндөр давтамжтай, их хэмжээний 
өгөгдөлтэй даалгаврыг
гүйцэтгэх тал дээр хүн машинтай 
өрсөлдөж чадахгүй.
Гэхдээ бидний хийж чадах ч машинуудын
хийж чадахгүй зүйлүүд бас бий.
Цоо шинэ асуудлыг шийдэх тал дээр машинууд
маш бага дэвшил гаргасан.
Тэд өмнө нь тулгарч байгаагүй 
асуудлыг шийдэж чаддаггүй.
Машин судлалын үндсэн дутагдал нь
суралцахын тулд
тэдэнд өмнөх үеийн өгөгдөл
маш их хэмжээгээр хэрэг болдог.
Харин энэ нь хүмүүст шаардлагагүй.
Огт хамааралгүй мэт өгөгдлүүдийн
уялдаа холбоог тогтоон
шинэ асуудлыг шийдвэрлэх 
чадвар хүнд байдаг.
Дэлхийн хоёрдугаар дайны үед радар дээр 
ажиллаж байсан физикч Перси Спенсер
соронзон гэрлийн хажууд байсан шоколад
хайлж буйг анзаарчээ.
Тэрбээр цахилгаан соронзон цацрагийн
талаарх мэдлэгээ
хоолны мэдлэгтэйгээ холбож

Serbian: 
Sad, uz odgovarajuće podatke
mašine će da nadmaše ljude
u sličnim zadacima.
Nastavnik može da pročita 10.000 eseja
tokom 40-ogodišnje karijere.
Oftalmolog može da pregleda 50.000 očiju.
Mašina može da pročita na milione eseja
ili da pregleda na milione očiju
za nekoliko minuta.
Nemamo nikakve šanse
u takmičenju s mašinama
na učestalim zadacima velikog obima.
Ali ima nešto što mi možemo,
a mašine ne mogu.
Mašine su postigle veoma mali napredak
kod bavljenja novim situacijama.
Ne mogu da savladaju nešto
što nisu videle mnogo puta ranije.
Temeljno ograničenje mašinskog učenja
je što mašine moraju da uče
iz obilja prethodnih podataka.
A ljudi ne moraju.
Sposobni smo da povežemo
naoko nepovezane niti
kako bismo rešili za nas nov problem.
Persi Spenser je bio fizičar koji je radio
na radaru tokom II svetskog rata,
kad je primetio kako magnetron
topi njegovu tablu čokolade.
Mogao je da poveže sopstveno razumevanje
elektromagnetne radijacije
sa poznavanjem kuvanja

Russian: 
При наличии достаточной информации
машины превзойдут людей
в решении таких задач.
За сорокалетнюю карьеру
учитель читает порядка 10 000 сочинений,
а офтальмолог осматривает 50 000 глаз.
Компьютер «прочитает» миллион сочинений
или «увидит» миллионы глаз
всего за несколько минут.
В соревнованиях с машинами
у нас нет шансов,
если залог победы —
частота повторения и объём.
Но всё же есть то, в чём нам нет равных.
С чем машины справляются плохо,
так это с непривычными ситуациями.
Они не справляются с тем,
с чем раньше не сталкивались многократно.
Главная проблема
машинного обучения в том,
что для него нужны больши́е массивы
уже накопленных данных.
А люди справляются и без этого.
Мы способны соединять
казалось бы разрозненные идеи,
решать задачи,
с которыми сталкиваемся впервые.
Перси Спенсер, физик, работавший в годы
Второй мировой войны над созданием радара,
однажды заметил, что от магнетрона
его шоколадка растаяла.
Он соединил своё понимание
электромагнитной радиации
и навыки кулинарии

Chinese: 
比人類做好似呢啲工作更加出色
喺 40 職業生涯入面
一位老師可以批改一萬份習作
一位眼科醫生可以為五萬雙眼睛診斷
而一部機器可以喺幾分鐘之內
批改成千上萬份習作
或者檢查數以百萬對嘅眼睛
對於頻繁、大量嘅工作
我哋簡直無可能同機器競爭
但係有啲嘢係機器無法取代我哋嘅
就係當要處理新嘅情況時
機器往往一籌莫展
佢哋只可以處理多次出現嘅情況
機器學習嘅基本限制在於
佢需要通過以前大量嘅數據嚟學習
但係，人類唔需要
我哋有能力串連看似無關嘅線索
嚟解決我哋從未遇見嘅情況
Percy Spencer 係一名研究
雷達嘅物理學家
二戰時期佢發現磁電管可以融化朱古力
佢將自己對電磁輻射嘅理解
同烹飪知識結合起嚟

Turkish: 
bu tür işlerde makinalar, insanlardan
daha iyi performans sergileyecekler.
Bir öğretmen, kırk yıllık kariyer 
süresince 10,000 makale okuyabilir.
Bir göz doktoru, elli bin göze bakabilir.
Bir makine, dakikalar içerisinde
milyonlarca makale okuyabilir veya 
milyonlarca göze bakabilir.
Sık tekrarlanan, büyük çaplı görevlerde
makineler ile rekabet etme 
şansımız hiç yok.
Az gelişim gösterdikleri yeni alanlarda,
makineler bizim yaptığımız 
şeyleri yapamazlar.
Daha önce birçok defa 
görmedikleri işleri yapamazlar.
Makine öğrenmenin temel engelleri,
geçmiş datadan büyük miktarda 
öğrenme gereksinimidir.
İnsanlarda böyle değil.
Daha önce karşılaşmadığımız 
problemleri çözmek için,
görünürde farklı konularda ilişki 
kurma yeteneğine sahibiz.
Percy Spencer magnetronnun çikolata 
kalıbını erittiğini fark ettiğinde,
ikinci dünya savaşı sırasında, 
radarlar üzerine çalışan bir fizikçiydi.
Percy Spencer, yeni bir icat için

Marathi: 
आता जर योग्य माहिती मिळाली 
तर यंत्रं मानवांपेक्षा
अशी कामं बेहतर करू शकतात.
एक शिक्षक ४० वर्षांच्या कारकिर्दीत 
कदाचित १०,००० निबंध वाचेल.
नेत्रविकारतज्ज्ञ कदाचित 
५०,००० डोळे तपासेल.
एक यंत्र लाखो निबंध वाचू शकते किंवा 
लाखो डोळे तपासू शकते
काही मिनिटांत.
यंत्रांबरोबर स्पर्धा करणं आपल्याला 
शक्यच नाही
वारंवार, अतिसंख्येने कराव्या 
लागणाऱ्या कामांमध्ये.
पण काही गोष्टी अशा आहेत कि ज्या आपण 
करू शकतो आणि यंत्रं करू शकत नाहीत.
यंत्रांनी खूपच कमी प्रगती 
केली आहे अशा ठिकाणी
जिथे नवीन परिस्थिती सांभाळायची असते.
ते अशा गोष्टी हाताळू शकत नाहीत ज्या 
पूर्वी बऱ्याचदा त्यांनी पाहिलेल्या नाहीत.
यंत्र स्वअध्ययानाची मूलभूत मर्यादा
हि आहे कि त्याला शिकण्यासाठी 
जुनी माहिती खूप लागते.
पण माणसांना ती लागत नाही.
आपल्यात क्षमता असते विभिन्न 
धागेदोरे जोडून
पूर्वी कधीही न अनुभवलेले 
प्रश्न सोडवण्याची.
दुसऱ्या महायुद्धात रडारवर काम करणारा 
पर्सी स्पेंसर हा एक भौतिक शास्त्रज्ञ होता,
जेव्हा त्याला कळलं कि मॅग्नेट्रॉन त्याचं 
चॉकलेट वितळवत आहे
तेव्हा त्याच्या विद्युतचुंबकीय 
किरणांच्या ज्ञानाचा संबंध

Japanese: 
機械は人間より優れた結果を
出し始めています
教師は40年の経歴において
小論文を１万本読むかもしれません
眼科医は眼を５万個
診断するかもしれません
しかし 機械なら数分のうちに
数百万の小論文を読み
数百万の眼を診ることができます
頻度が高く 多量のデータを
処理するタスクでは
人間が機械に勝てる見込みはありません
しかし 我々に出来て
機械に出来ないことがあります
機械の技術が
ほとんど進歩していないのは
経験のない状況で
判断する技術です
機械は前にほとんど見たことがない状況を
うまく処理できないのです
機械学習に根本的な限界があるのは
大量の過去データから
学ぶ必要があるという点です
人間は違います
我々は ほとんど共通点のない
手掛かりを繋ぎ合わせ
見たことのない問題を
解決することができます
パーシー・スペンサーは第２次世界大戦中
レーダー開発の任務に就いていた物理学者で
その時 マグネトロンがチョコバーを
溶かすことに気づきました
電磁波に関する理解と
料理に関する知識を結びつけることで

Portuguese: 
De posse dos dados certos, as máquinas 
superarão os humanos nesse tipo de tarefa.
Um professor pode ler 10 mil redações
ao longo de uma carreira de 40 anos.
Um oftalmologista pode
examinar 50 mil olhos.
Uma máquina pode ler milhões de redações
ou examinar milhões de olhos
em poucos minutos.
Não temos a menor chance
de competir com as máquinas
em tarefas frequentes e volumosas.
No entanto, há coisas que conseguimos
fazer, mas as máquinas não.
As máquinas têm feito pouco progresso
em lidar com situações novas.
Elas não conseguem lidar com coisas
que não viram muitas vezes antes.
As limitações fundamentais
do aprendizado de máquina
é que ele precisa aprender através
de grandes volumes de dados passados.
Mas os humanos não.
Temos a habilidade de ligar
pontos aparentemente díspares
para resolver problemas
que nunca vimos antes.
Percy Spencer foi um físico que trabalhava
com radar durante a Segunda Guerra,
quando notou que o magnetron estava
derretendo sua barra de chocolate.
Ele foi capaz de ligar seu conhecimento
de radiação eletromagnética

Persian: 
در حال حاضر، با ارایه داده های صحیح، 
ماشین ها در انجام وظایفی این چنین
از انسانها بهتر عمل خواهند کرد.
یک معلم ممکن است ۱۰,۰۰۰ مقاله را 
در طول ۴۰ سال حرفه ای خود بخواند.
چشم پزشکی ممکن است ۵۰,۰۰۰ چشم ببیند.
ماشین می تواند در یک دقیقه میلیون ها مقالات بخواند 
و یا میلیون ها چشم ببیند.
هیچ شانسی برای رقابت با ماشین
در تکرار و وظایفی با حجم بالا نداریم.
اما چیزهایی هست که ما می توانیم انجام دهیم 
ولی ماشین ازانجام آن ناتوان است.
جایی که ماشین ها پیشرفت چندانی نداشته اند،
در مقابله با موقعیت های جدید است.
آنها نمی توانند 
از پس چیزهای که قبلا چندین بار مشاهده نکردند بربیایند.
یکی از محدودیت های اساسی
دانش ماشین
نیاز به حجم بالای اطلاعات گذشته برای یادگیری است.
در حال حاضر، انسان نیازی ندارد.
در حال حاضر ما توانایی اتصال موضوعات ظاهرا گسسته
برای حل مشکلاتی که قبلا با آنها روبرو نبودیم را داریم.
پرسی اسپنسر فیزیکدانی که در 
طول جنگ جهانی دوم بر روی رادار کار می کرد،
متوجه ذوب شدن شکلاتش توسط مگنترون شد.
او قادر به ارتباط درک خود ازتابش الکترومغناطیسی
با دانش خود از آشپزی

Swedish: 
Nu kan maskiner som får rätt data
utklassa människor
för uppgifter som denna.
En lärare läser kanske 10 000 uppsatser
under en 40-årig karriär.
En optiker kanske kollar på 50 000 ögon.
En maskin kan läsa en miljon uppsatser
eller skanna av en miljon ögon
på några minuter.
Vi har ingen möjlighet att tävla
med maskinerna
för vanliga uppgifter i stora mängder
Men det finns saker
som maskinerna inte kan göra.
Maskinerna har haft lite framgång
med att tackla unika situationer.
De kan inte hantera saker
som de inte sett många gånger tidigare.
Den grundläggande begränsningen
hos maskininlärning
är den måste lära sig
från stora mängder historiska data.
Vilket inte människor behöver.
Vi har förmågan att koppla samman
till synes helt skilda trådar
för att lösa problem 
vi inte tidigare sett.
Percy Spencer var en fysiker som jobbade 
med radar under andra världskriget,
när han la märke till att magnetronen
smälte hans chokladkaka.
Han kunde dra nytta av sin förståelse 
av elektromagnetisk strålning
med kunskap om matlagning

English: 
Now, given the right data,
machines are going to outperform humans
at tasks like this.
A teacher might read 10,000 essays
over a 40-year career.
An ophthalmologist might see 50,000 eyes.
A machine can read millions of essays
or see millions of eyes
within minutes.
We have no chance of competing
against machines
on frequent, high-volume tasks.
But there are things we can do
that machines can't do.
Where machines have made
very little progress
is in tackling novel situations.
They can't handle things
they haven't seen many times before.
The fundamental limitations
of machine learning
is that it needs to learn
from large volumes of past data.
Now, humans don't.
We have the ability to connect
seemingly disparate threads
to solve problems we've never seen before.
Percy Spencer was a physicist
working on radar during World War II,
when he noticed the magnetron
was melting his chocolate bar.
He was able to connect his understanding
of electromagnetic radiation
with his knowledge of cooking

French: 
Avec les bonnes données,
les machines peuvent surpasser les humains
sur ce genre de tâches.
Un professeur lit 10 000 dissertations
en 40 ans de carrière.
Un ophtalmologiste voit 50 000 yeux.
Une machine peut lire
des millions de dissertations,
voir des millions d'yeux
en quelques minutes.
Nous ne pouvons pas
concurrencer les machines
sur des tâches répétitives et nombreuses.
Mais nous pouvons faire des choses
que les machines ne peuvent pas faire.
Les machines ont fait peu de progrès
dans la gestion de situations nouvelles.
Elles ne peuvent pas gérer ce qu'elles
n'ont pas déjà vu nombre de fois.
La limite fondamentale
de l'apprentissage automatique
est la nécessité d'apprendre
d'un important volume de données passées.
Ce n'est pas le cas des humains.
Nous pouvons connecter
des idées apparemment disparates
pour résoudre des problèmes
jusqu'alors inconnus.
Pery Spencer, un physicien,
travaillait sur les radars
pendant la Seconde Guerre Mondiale
lorsqu'il a remarqué que le magnétron
faisait fondre son chocolat.
Il a pu relier sa compréhension
des radiations électromagnétiques
à se connaissance de la cuisine

Slovenian: 
S pravimi podatki bi lahko
bili stroji boljši od ljudi
pri takih nalogah.
Učitelj, v svoji 40-letni karieri
prebere morda 10.000 esejev.
Oftalmolog vidi 50.000 oči.
Stroj lahko prebere na milijone
esejev ali vidi milijone oči
v nekaj minutah.
Ne moremo tekmovati s stroji
na pogostih, obsežnih nalogah.
A mi lahko počnemo stvari,
ki jih stroji ne morejo.
Področje, na katerem so stroji
le malo napredovali,
je obvladovanje novih situacij.
Ne obvladajo stvari,
ki jih niso videli že večkrat.
Osnovna omejitev strojnega učenja
je, da se mora učiti iz velike
količine preteklih podatkov.
Tega ljudem ni treba.
Imamo sposobnost, da povežemo
na videz različne konce,
da rešimo nove probleme.
Percy Spencer je bil fizik, ki je delal
na radarju med drugo svetovno vojno,
ko je opazil, da magnetron
topi njegovo čokoladico.
Zmožen je bil povezati svoje znanje
o elektromagnetni radiaciji
s svojim znanjem o kuhanju,

Hindi: 
अब, सही जानकारी देने पर, 
मशीने इंसानों को मात देंगी
जब ऐसे कामों की बात हो
एक शिक्षक को 10,000 लेख पढ़ने में 
शायद 40 साल लग जाए
इतने वक्त में
एक डॉक्टर शायद 50,000 आँखें देखे
एक मशीन लाखों लेख पढ़ सकती है
और लाखों आँखें देख सकती है
वो भी चुटकियों में
हम मशीनों के सामने कुछ भी नहीं है
बार-बार होनेवाले, 
भारी मात्रा के कार्यों में
पर ऐसी भी चीज़ें हैं, जो हम कर सकते हैं, 
और मशीने नही कर सकती
और जहाँ मशीनों ने,
नवीन स्थितियाँ संभालने में,
ज़्यादा प्रगति नहीं की
जो चीज़ें उन्होंने ज़्यादा बार
देखी नही है, उन्हे वे संभाल नही पाते
मूल रूप से, मशीन शिक्षा की सीमा यह है कि
सीखने के लिए उन्हें भारी मात्रा में
पिछली जानकारी की ज़रुरत है
अब इंसानों को इसकी ज़रूरत नही
हममें यह काबिलियत है कि
हम असमान धागों को जोड़कर
पहले न देखी हुई समस्याओं को भी सुलझा सकते
पर्सी स्पेंसर एक भौतिकज्ञ था जो दूसरे 
विश्व युद्ध के दौरान रेडार पर काम कर रहा था
जब उसने देखा कि मैग्नेट्राॅन के कारण
उसका चॉकलेट पिघल रहा है
वह अपनी विद्युत चुम्बकीय विकिरण की समझ को
खाना बनाने की समझ से जोड़ पाया

Polish: 
maszyny wykonują takie zadania 
lepiej niż ludzie.
Nauczyciel może przeczytać
10 000 wypracowań przez 40 lat nauczania.
Okulista zobaczy 50 000 oczu.
Komputer przeczyta miliony wypracowań, 
przeanalizuje miliony oczu
w mgnieniu oka.
Nie mamy szans w starciu z maszyną,
w wykonywaniu powtarzalnych zadań 
z dużą ilością danych.
Ale są rzeczy, które my potrafimy,
a maszyny nie.
Maszyny nie zaszły zbyt daleko
w rozwiązywaniu nowych problemów.
Nie radzą sobie z rzeczami, których 
przedtem wielokrotnie nie widziały.
Programy uczące się 
fundamentalnie ogranicza to,
że muszą uczyć się
z danych zebranych wcześniej.
Ludzie nie potrzebują tego.
Umiemy łączyć wątki pozornie bez związku,
żeby rozwiązywać nieznane dotąd problemy.
Percy Spencer, fizyk pracujący z radarami 
podczas II wojny światowej,
zauważył, że magnetron topi mu
czekoladowy batonik w kieszeni.
Połączył znajomość promieniowania
elektromagnetycznego

Portuguese: 
Se lhes dermos os dados certos,
as máquinas vão superar os seres humanos
em tarefas como estas.
Um professor pode ler 10 000 testes
durante a sua carreira de 40 anos.
Um oftalmologista poderá ver 50 000 olhos.
Uma máquina pode ler milhões de testes
ou ver milhões de olhos
em poucos minutos.
Não temos hipótese 
de competir com as máquinas
em tarefas frequentes, de alto volume.
Mas há coisas que fazemos
e que as máquinas não podem fazer.
Onde as máquinas têm feito
muito pouco progresso
é em lidar com situações novas.
Não conseguem lidar com coisas
que não tenham visto muitas vezes.
As limitações fundamentais
da aprendizagem automática
são que elas precisam de aprender
com grandes volumes de dados anteriores.
Os seres humanos não.
Nós temos a capacidade de
relacionar fios aparentemente díspares
para resolver problemas que nunca vimos.
Percy Spender era físico e trabalhava
com radar durante a II Guerra Mundial,
quando reparou que o magnetrão
estava a derreter uma barra de chocolate.
Conseguiu relacionar o seu conhecimento
de radiações eletromagnéticas

Modern Greek (1453-): 
Έχοντας τα σωστά δεδομένα, οι μηχανές
θα ξεπεράσουν τους ανθρώπους
σε εργασίες όπως αυτές.
Ένας δάσκαλος, σε 40 χρόνια εργασίας,
θα διαβάσει πάνω από 10.000 εκθέσεις.
Ένας οφθαλμίατρος θα δει 
περίπου 50.000 μάτια.
Μια μηχανή μπορεί να διαβάσει εκατομμύρια
εργασίες ή να δει εκατομμύρια μάτια
σε μερικά λεπτά.
Δεν υπάρχει περίπτωση
να ανταγωνιστούμε τις μηχανές
σε συχνές εργασίες μεγάλου όγκου.
Υπάρχουν όμως πράγματα,
που μόνο εμείς μπορούμε να κάνουμε.
Οι μηχανές έχουν προοδεύσει ελάχιστα
στο να επιλύουν πρωτότυπα προβλήματα.
Δεν μπορούν να αντιμετωπίσουν πράγματα
που δεν έχουν δει ήδη πολλές φορές.
Ο θεμελιώδης περιορισμός
της μηχανικής μάθησης
είναι ότι χρειάζεται πολλά προηγούμενα
δεδομένα για να μάθει από αυτά.
Ενώ οι άνθρωποι όχι.
Μπορούμε να ενώσουμε ανόμοια
φαινομενικά γνωρίσματα
για να λύσουμε πρωτόγνωρα προβλήματα.
Ο Πέρσι Σπένσερ ήταν φυσικός
και ασχολούνταν με τα ραντάρ
κατά τον Β' Παγκόσμιο Πόλεμο
όταν διαπίστωσε ότι το μάγνητρο
έλιωνε τη σοκολάτα του.
Συνέδεσε τη γνώση του πάνω 
στην ηλεκτρομαγνητική ακτινοβολία
και τις γνώσεις του στη μαγειρική

Burmese: 
အခု မှန်ကန်တဲ့ ဒေတာကိုထောက်ဆလျှင် 
စက်တွေဟာ ဒီလိုအလုပ်တွေမှာ
လူတွေထက် သာတော့မှာပါ။
ဆရာတစ်ဦးဟာ လုပ်သက် နှစ်လေးဆယ်
ကျော်မှာ အက်ဆေး ၁၀၀၀၀ ဖတ်မိလောက်တယ်။
မျက်စိဆရာဝန်က မျက်လုံး
၅၀၀၀၀ တွေ့နိုင်တာပေါ့။
စက်တစ်ခုဟာ သန်းချီတဲ့ အက်ဆေးတွေ၊ 
သန်းချီတဲ့ မျက်လုံးတွေကို မိနစ်ပိုင်း
အတွင်းမှာ ဖတ်နိုင်တယ်။
ကြိမ်ရေများကာ ထုထည်မြင့်မားတဲ့ အလုပ်တွေမှာ
စက်တွေနဲ့
ယှဉ်ဖို့ အခွင့်မရှိပါဘူး။
ဒါပေမဲ့ စက်တွေ မတတ်နိုင်ပဲ ကျွန်တော်တို့
လုပ်နိုင်တာတွေ ရှိပါတယ်။
စက်တွေ တိုးတက်မှု အရမ်းနည်းတာက
ဆန်းသစ်တဲ့
အခြေအနေတွေကို ကိုင်တွယ်ရာမှာပါ။
အရင်က အကြိမ်အများကြီး မမြင်ဖူးတဲ့ 
အရာတွေကို ၎င်းတို့ မကိုင်တွယ်နိုင်ဘူး။
စက်သညာရဲ့ ပဓာန ကန့်သတ်ချက်တွေက
စက်ဟာ အတိတ် ဒေတာရဲ့ ကြီးမားတဲ့ 
ပမာဏတွေကနေ သင်ယူဖို့ လိုတာပါ။
ကဲ လူတွေကတော့ မဟုတ်ဘူး။
မမြင်ဖူးတဲ့ ပြဿနာကို ဖြေရှင်းဖို့ 
ဆိုးဝါးပုံရတဲ့ အမျှင်တွေကို
ဆက်သွယ်ဖို့ အစွမ်း 
ကျွန်တော်တို့မှာ ရှိပါတယ်။
Percy Spencer ဟာ သံလိုက်ပြွန်က 
ချောကလက်ကို အရည်ပျော်စေတာ သတိပြုမိစဉ်က
ဒုတိယ ကမ္ဘာစစ်အတွင်းက ရေဒါမှာ
လုပ်ကိုင်နေတဲ့ ရူပဗေဒညာရှင်ပါ။
သူ့ရဲ့ သံလိုက်လျှပ်စစ် ရောင်ခြည် 
နားလည်မှုကို ချက်ပြုတ်ခြင်း
သုတနဲ့ ဆက်စပ်နိုင်ခဲ့တယ်။

Dutch: 
Met de juiste data presteren machines
bij dit soort taken beter dan mensen.
Een docent leest misschien 
10.000 essays in een 40-jarige loopbaan.
Een oogarts ziet misschien 50.000 ogen.
Een machine kan binnen een paar minuten
miljoenen essays lezen
en miljoenen ogen zien.
We kunnen op geen enkele manier
concurreren met machines
als het gaat om regelmatige 
en omvangrijke werkzaamheden.
Maar er zijn dingen die wij kunnen doen
en machines niet.
Machines hebben weinig vooruitgang geboekt
in het omgaan met nieuwe situaties.
Ze kunnen geen dingen hanteren
die ze niet vaak hebben gezien.
De fundamentele 
beperking van machinaal leren
is dat het moet leren van 
een grote hoeveelheid oude gegevens.
Dat is bij mensen niet zo.
We zijn in staat om schijnbaar
verschillende draden te verbinden
om problemen op te lossen 
die we nooit hebben gezien.
Percy Spencer was natuurkundige
en werkte aan radar
tijdens de Tweede Wereldoorlog,
toen hij opmerkte dat zijn chocoladereep 
smolt door magnetronstraling.
Hij kon zijn inzicht 
in elektromagnetische straling

Korean: 
올바른 데이터만 주어진다면
기계는 인간보다 이런 작업을
훨씬 더 잘하게 될 겁니다.
선생님 한 명은 40년에 걸쳐
만 개의 에세이를 읽고
안과 의사 한 명은
5만 개의 눈을 진료할 수 있겠죠.
하지만 기계는 고작 몇 분 안에
수만 개의 눈과 에세이를
진료하고 읽을 수 있습니다.
인간은 이렇게 반복적이고
방대한 양의 작업을 하는 데 있어서
기계를 뛰어넘을 수 없습니다.
하지만 인간만이 할 수 있는
일도 있습니다.
기계들은 새로운 상황에 대처하는 법을
아직 배우지 못했습니다.
기계들은 전례가 없는 일은
처리하지 못합니다.
기계 학습의 본질적인 한계는
방대한 양의 전례를 통해
학습해야 한다는 것입니다.
인간들은 그럴 필요가 없죠.
우리는 관련이 없어 보이는
주제들을 이어서
전에 본적 없는 문제를 풀 수 있습니다
퍼시 스펜서는 제2차 세계 대전 때
레이더를 연구한 물리학자였습니다.
그는 마그네트론이 초콜릿을
녹이는 것을 발견하고는
전자기 방사선에 대한 지식과
요리에 대한 지식을 연결해서

Lithuanian: 
Taigi, gavę tinkamus duomenis,
kompiuteriai geriau nei žmonės
susidoroja su tokiomis užduotimis.
Mokytojas gali perskaityti 10 tūkst.
rašinių per 40 m. karjerą.
Oftalmologas gali
apžiūrėti 50 tūkst. akių.
Kompiuteris gali perskaityti milijonus
rašinių ar apžiūrėti milijonus akių
per kelias minutes.
Mes negalime konkuruoti
su kompiuteriais
atlikdami įprastas,
didelės apimties užduotis.
Tačiau yra dalykų, kuriuos mes galime,
o kompiuteriai – ne.
Kompiuteriai nedaug pažengė
spręsdami jiems neįprastas situacijas.
Jie negali susidoroti su dalykais,
kurių anksčiau nematė daug kartų.
Esminis save mokančių sistemų trūkumas
yra tai, kad joms reikia
daug praeities duomenų.
O žmonėms – ne.
Mes sugebame susieti
visiškai skirtingus dalykus,
kad išspręstume problemą,
su kuria susiduriame pirmąkart.
Percy Spencer buvo fizikas, dirbantis
su radaru per Antrąjį pasaulinį karą,
kuris pastebėjo, kad magnetronas
išlydė jo šokoladą.
Jis sugebėjo susieti savo žinias
apie elektromagnetinę radiaciją
su žiniomis apie maisto gamybą

Albanian: 
Tani, me të dhënat e duhura,
makinat do t'i tejkalojnë njerzit
në punë të tilla.
Një mësues mund të lexojë 10,000 esse
gjatë një karriere 40 vjeҫare.
Një ophthalamolog mund të shikojë
50,000 sy.
Një makinë mund të lexojë miliona esse
apo të shikojë miliona sy
brënda disa minutash.
Ne nuk kemi shanse në konkurimin
kundër makinave
në punë frekuente dhe me volum të larte.
Por ka disa gjëra që ne mund t'i bëjmë
dhe makinat nuk munden.
Fusha ku makinat kanë bërë
shumë pak progres
është në trajtimin e situatave të reja.
Ato nuk mund të përballen me gjëra
që nuk i kanë parë disa herë më parë.
Limitimi kryesor i
të mësuarit të makinave
është se ju duhet të mësojnë nga një
volum i madh të dhënash të mëparshme.
Ndërsa njerzit, jo.
Ne kemi aftësinë të lidhim
tema në dukje të ndryshme
të zgjidhim probleme që s'i kemi
hasur më pare.
Percy Spencer ish një fizikant që punonte
me radarët gjatë Luftë së II Botërore,
kur vuri re se magnetroni qe duke
i shkrirë ҫokollatën e tij.
Ai ishte i aftë të lidhte të kuptuarit e
radiacionit elektromagnetik
me njohuritë e tij të gatimit

German: 
Mit den richtigen Daten
werden Computer Menschen
bei Arbeiten wie dieser übertreffen.
Ein Lehrer wird in seiner 40-jährigen 
Karriere 10 000 Aufsätze gelesen haben.
Ein Augenarzt wird 50 000 
Augen gesehen haben.
Ein Computer kann Millionen Aufsätze 
lesen oder Millionen Augen prüfen --
innerhalb von Minuten.
Wir haben keine Chance,
gegen Computer anzukämpfen,
wenn es um häufige Aufgaben
mit hohem Datenvolumen geht.
Es gibt jedoch Dinge, die wir können, 
die Computer wiederum nicht können.
Nur geringe Fortschritte
haben Computer bisher
beim Bewältigen neuartiger
Situationen erzielt.
Unbekannte Dinge
können sie nicht bewältigen.
Die grundlegende Beschränkung
von maschinellem Lernen ist,
dass es von großen Datenvolumen 
aus der Vergangenheit lernen muss.
Menschen wiederum müssen das nicht.
Wir haben die Fähigkeit, 
unterschiedliche Fäden zu verknüpfen,
um unbekannte Probleme zu lösen.
Der Physiker Percy Spencer arbeitete 
während des 2. Weltkrieges am Radar,
als er merkte, dass Magnetron seinen
Schokoladenriegel schmelzen ließ.
Er war fähig, seine Kenntnisse 
der elektromagnetischen Strahlung

Spanish: 
Así que con los datos correctos, 
las máquinas superarán a los humanos
en este tipo de tareas.
Un profesor puede leer 10 000 ensayos 
durante un tiempo de 40 años.
Un oftalmólogo puede ver 50 000 ojos.
Una máquina puede leer millones 
de ensayos o ver a millones de ojos
en minutos.
No tenemos oportunidad 
de competir contra las máquinas
en las tareas frecuentes 
y de gran volumen.
Pero hay cosas que podemos hacer 
que las máquinas no pueden hacer.
Donde las máquinas han avanzado muy poco
es haciendo frente a situaciones nuevas.
Ellas no pueden manejar las cosas 
que no han visto muchas veces antes.
Las limitaciones principales 
del aprendizaje automático
es que requiere el aprendizaje previo 
de grandes volúmenes de datos del pasado.
Los humanos, sin embargo, no.
Tenemos la capacidad de conectar 
los hilos aparentemente dispares
para resolver problemas 
que nunca antes hemos visto.
El físico Percy Spencer investigaba sobre 
el radar durante la 2ª Guerra Mundial,
cuando notó que el magnetrón 
derretía su barra de chocolate.
Pudo conectar su comprensión 
de la radiación electromagnética
con su conocimiento de la cocina

Norwegian: 
Gitt rett data, vil maskiner
utkonkurrere mennesker
i oppgaver som disse.
En lærer kan kanskje lese 10 000 stiler
over en 40 år lang karriere.
En oftalmolog kan kanskje se 50 000 øyer.
En maskin kan lese millioner av stiler
eller se millioner av øyer
på noen minutter.
Vi har ingen sjanse til
å konkurrere mot maskiner
i hyppige oppgaver med store mengder.
Men det er ting vi kan gjøre
som maskiner ikke kan.
Maskiner har gjort veldig lite fremgang
i å takle nye situasjoner.
De kan ikke håndtere ting
de ikke har sett mange ganger før.
De fundamentale begrensningene
i maskinlæring
er at de trenger å lære
fra store mengder med tidligere data.
Mennesker trenger ikke det.
Vi har evnen til å koble
tilsynelatende separate tråder
for å løse prøblemer
vi aldri har sett før.
Percy Spencer var en fysiker
som jobbet med radar under 2. verdenskrig.
Plutselig så han at magnetronen
smeltet sjokoladen hans.
Han klarte å forbinde forståelsen
for elektromagnetisk stråling
med kunnskap om matlaging

Estonian: 
On selge, et kui on olemas õiged andmed,
suudavad masinad tulevikus
selliste ülesannete puhul
inimesest mööda minna.
Õpetaja võib lugeda 40-aastase karjääri
jooksul 10 000 esseed.
Oftalmoloog võib vaadata 50 000 silma.
Masin suudab aga lugeda miljoneid esseesid
ja vaadata miljoneid silmi
vaid mõne minuti jooksul.
Meil ei ole mingit võimalust
masinatega võistelda
suuri mahte ja korduvaid tegevusi 
hõlmavate ülesannete puhul.
Siiski on asju, mida inimene 
suudab, aga masin mitte.
Üks valdkondi, kus arvutid
pole erilist edu saavutanud
on näiteks uudsete 
olukordadega toimetulek.
Masinad ei oska teha midagi, mida
nad ei ole varem korduvalt näinud.
Masinõppe põhimõtteline 
piiratus seisneb selles,
et ta suudab õppida juba olemasoleva
suure andmehulga põhjal.
Inimestel selline piirang puudub.
Meil suudame viia kokku esmapilgul
täiesti erinevaid asju,
et lahendada probleeme, millega
pole varem kokku puutunud.
Füüsik Percy Spencer töötas
II maailmasõja ajal radarite alal
ja ta märkas, et magnetron
oli sulatanud üles ta šokolaaditahvli.
Ta oskas viia kokku oma teadmised
elektromagneetilisest kiirgusest
ja teadmised toiduvalmistamisest,

Lithuanian: 
tam, kad sukurtų... Bus spėjimų?
Mikrobangų krosnelę.
Tai yra ypatingai puikus
kūrybingumo pavyzdys.
Tačiau toks idėjų kryžminimas
mums nutinka kasdien
tūkstančius kartų.
Kompiuteriai negali su mumis konkuruoti,
kai reikia spręsti neįprastas užduotis.
O tai nubrėžia aiškią ribą,
kiek žmogiškų veiklų
bus automatizuota.
Ką visa tai pranašauja
darbui ateityje?
Kiekvienos veiklos ateitis
slypi atsakyme į klausimą:
„Kokią veiklos dalį sudaro
įprastos, didelės apimties užduotys
ir kokią – neįprastų
situacijų sprendimas?“
Pirmu atveju kompiuteriai
vystosi labai greitai.
Šiandien jie vertina rašinius,
diagnozuoja kai kurias ligas.
Artimiausiu metu jie
už mus atliks auditus,
ruoš standartines sutartis.
Buhalterių ir teisininkų vis dar reikės.
Jų prireiks sudėtingų
mokesčių skaičiavimui,
novatoriškoms byloms.
Bet kompiuteriai
susiaurins jų gretas

Dutch: 
verbinden met zijn kookkennis
voor de uitvinding van --
enig idee? -- de magnetronoven.
Dit is een bijzonder opvallend 
voorbeeld van creativiteit.
Deze vorm van kruisbestuiving 
overkomt ons met kleine dingen,
duizenden keren per dag.
Machines kunnen niet concurreren met ons
als het gaat om het aanpakken
van nieuwe situaties.
Dit begrenst fundamenteel
het type menselijke arbeid
dat machines zullen automatiseren.
Wat betekent dit
voor ons werk in de toekomst?
De toekomst van iedere baan 
ligt in het antwoord op één enkele vraag:
in welke mate is ze te reduceren
tot regelmatige en omvangrijke taken,
en in hoeverre behelst ze
het aanpakken van nieuwe situaties?
Machines worden slimmer in het uitvoeren 
van regelmatige en omvangrijke taken.
Tegenwoordig beoordelen ze essays.
Ze diagnosticeren bepaalde ziektes.
In de komende jaren 
doen ze onze accountantscontrole
en lezen ze standaardteksten
van juridische contracten.
Accountants en advocaten 
zijn nog steeds nodig
om complexe teksten te structureren
en baanbrekende geschillen op te lossen.
Maar door de machines
zal hun aantal afnemen

Italian: 
per inventare -- qualche ipotesi? --
il forno a microonde.
Questo è uno spettacolare esempio
di creatività.
Ma questo tipo di innesto
accade in piccolo a ognuno di noi
migliaia di volte al giorno.
Le macchine non possono 
competere con noi
quando si tratta di affrontare
nuove situazioni,
e questo pone un limite fondamentale
ai compiti umani
che le macchine potranno automatizzare.
Cosa significa questo
per il futuro del lavoro?
Il futuro di ogni singolo lavoro si basa
sulla risposta a una sola domanda:
in che misura quel lavoro si può ridurre
a compiti ripetitivi con grandi numeri,
e in che misura comporta
affrontare nuove situazioni?
Su compiti ripetitivi con grandi numeri,
le macchine sono sempre più intelligenti.
Oggi valutano compiti.
Diagnosticano alcune malattie.
Col passare degli anni,
faranno le nostre verifiche,
e leggeranno le parti standard
dei contratti legali.
C'è ancora bisogno 
di ragionieri e avvocati
per la complessa
struttura delle tasse,
per nuovi tipi di controversie.
Ma le macchine serreranno i ranghi

Marathi: 
त्याच्या पाककलेच्या ज्ञानाशी जोडू शकला
शोध लावण्यासाठी -- कशाचा? -- 
मायक्रोवेव्ह ओव्हनचा.
आता हे एक सर्जनशीलतेचं उल्लेखनीय 
उदाहरण आहे.
पण अशा प्रकारचं पराग सिंचन आपल्या 
प्रत्येकाच्या बाबतीत
छोट्या मार्गांनी होतंच 
दिवसातून हजारो वेळा.
यंत्रं आपल्याशी स्पर्धा करू शकत नाहीत
जेव्हा नवीन परिस्थिती हाताळायची असते
आणि यामुळे मानवी कामं करण्यावर 
मूलभूत मर्यादा येते
जी यंत्रचलित होऊ शकतात.
कामाच्या भविष्याबद्दल यातून 
काय अर्थ निघतो?
कुठल्याही एका कामाची भविष्यातील 
स्थिती एका प्रश्नाच्या उत्तरात कळू शकते:
ते काम किती वारंवार, अतिसंख्येने 
करावं लागणारं आहे,
आणि ते करण्यासाठी किती मर्यादेपर्यंत 
नवीन परिस्थिती हाताळावी लागणार आहे?
वारंवार, अतिसंख्येने कराव्या लागणाऱ्या 
कामांत यंत्रं अधिकाधिक हुशार होत आहेत.
आज ते निबंध तपासतात. ते काही रोगांचे 
निदान करतात.
येणाऱ्या काही वर्षांत, ते आपलं 
लेखापरीक्षण करतील,
आणि कायदेशीर करारातील ठराविक 
मजकूर वाचू शकतील.
लेखापालांची आणि वकिलांची गरज भासेलच.
त्यांची आवश्यकता गुंतागुंतीच्या 
कर रचनेसाठी
नाविन्यपूर्ण खटल्यांसाठी भासेल.
पण यंत्रं त्यांची पत कमी करतील

Estonian: 
ja leiutas - kes arvab ära?
Mikrolaineahju.
See oli nüüd üks eredamaid 
näiteid loovast lähenemisest,
aga seda tüüpi risttolmlemist
juhtub väiksemas plaanis meie kõigiga
tuhandeid kordi päevas.
Masinatest pole meile vastast,
kui tegu on uute olukordadega
ja see seab põhimõttelise piirangu,
kuhu maale suudavad masinad
inimese töö ülevõtmisel jõuda.
Mida see aga tähendab 
töö tuleviku kontekstis?
Iga konkreetse töö tuleviku võti
peitub vastuses ühele küsimusele:
Kuivõrd kujutab see töö endast 
korduvaid suuremahulisi tegevusi
ja kui palju on selles töös vaja 
tegeleda uudsete olukordadega?
Korduvate mahukate ülesannete puhul
täiustatakse arvuteid pidevalt.
Täna suudavad nad kirjandeid hinnata
ja haigusi diagnoosida,
lähiaastatel hakkavad
nad läbiviima auditeid
ja lugema juriidiliste 
lepingute tüüptingimusi.
Raamatupidajaid ja juriste 
on aga endiselt vaja
keerukate maksuküsimuste
lahendamiseks
ja uute õigusaktide väljatöötamiseks.
Siiski vähendavad uued arvutid
ka nende töötajate hulka

Chinese: 
因此发明了——猜猜是什么？——
微波炉。
这是个非常杰出的创新例子。
但这种跨界转型，每天正以
难以察觉的方式在我们身边
发生成千上百次。
在创新方面
机器无法与我们抗衡。
这将使机器自动化取代人工
受到限制。
那么这对未来的工作意味着什么呢？
未来工作的状态
完全取决于一个问题：
这种工作在多大程度上可以简化为
频繁，大批量的任务，
又涉及多少对创新能力的要求？
对于那些频繁，大批量的任务，
机器变得越来越智能。
如今， 它们可以评判作文，
诊断某些疾病。
再过几年，它们将可以进行审计，
将能审阅法律合同样本。
尽管会计师和律师还是需要的。
但他们只需要研究复杂的税收结构，
或无先例的诉讼过程。
但机器将会挤占他们的位置，

Bulgarian: 
за да изобрети - някакви предположения? - 
микровълновата фурна.
Това сега е особено забележителен 
пример за креативност.
Но този начин на "кръстосано опрашване" 
се случва на всеки от нас
хиляди пъти на ден.
Машините не могат да се 
съревновават с нас,
когато става дума за справяне с 
непознати досега за тях ситуации,
и това поставя фундаментален 
лимит на човешките задачи,
които машините ще автоматизират.
Та какво означава това за 
бъдещето на професиите?
Бъдещото състояние на всяка една професия 
лежи в отговора на един прост въпрос:
До каква степен тази професия е съкратима до 
често срещани задачи с голям обем информация
и до каква степен включва справяне 
с непознати досега ситуации?
При често срещани задачи с голям обем информация 
машините стават умни и все по-умни.
Днес те оценяват есета и диагностицират 
определени болести.
През следващите години те 
ще водят нашите одити
и ще четат шаблони от законни договори.
Счетоводители и адвокати са все още необходими.
Те ще са нужни за сложно 
структуриране на данъци,
за промяна на посоката на съдебния процес.
Но машините ще намалят 
техния ранг
и ще направят тези работи 
по-трудни за намиране.

Vietnamese: 
để có thể phát minh -- đoán xem ?
lò vi sóng.
Đây là một ví dụ khá xuất sắc
về sự sáng tạo
Nhưng những sự thụ phấn này
xảy ra với chúng ta từ những điều nhỏ
hàng nghìn lần mỗi ngày.
Máy móc không thể cạnh tranh
trong việc giải quyết các tình huống mới,
Và điều này đặt ra giới hạn cơ bản
về những việc sẽ bị máy móc hóa
Điều này có ý nghĩa gì
với tương lai công việc ?
Tương lai của bất cứ nghề nào nằm ở
câu trả lời của một câu hỏi duy nhất:
Công việc đó đơn giản,
hay lặp lại và có khối lương lớn thế nào
Và liên quan đến giải quyết
các vấn đề mới như thế nào?
Những công việc lặp lại với khối lương lớn
máy móc sẽ ngày càng thành thạo
Hôm nay chúng chấm điểm tiểu luận
chẩn đoán một số bệnh
Vài năm tiếp theo,
chúng sẽ kiểm soát quản lý sổ sách
chúng sẽ đọc các thủ tục
trong các hợp đồng pháp lý
Chúng ta vẫn cần kế toán và luật sư
Họ sẽ thực hiện các
các khoản thuế phức tạp
các vụ kiện tụng mới
Máy móc sẽ thu hẹp
vai trò của họ

Slovenian: 
da je izumil - uganete kaj?
- mikrovalovno pečico.
No, to je res neverjeten
primer ustvarjalnosti.
A tako navzkrižno opraševanje
se dogaja vsakemu od nas po malem
tisočkrat na dan.
Stroji z nami ne morejo tekmovati,
ko pride do ubadanja z novimi situacijami
in to da temeljno omejitev
na človeške naloge,
ki jih bodo stroji avtomatizirali.
Kaj torej to pomeni za prihodnost dela?
Prihodnost katerekoli službe leži
v odgovoru na eno vprašanje:
do katere mere lahko to službo zreduciramo
na pogoste, obsežne naloge
in do katere mere vsebuje
obvladovanje novih situacij?
Na pogostih, obsežnih nalogah
stroji postajajo vse pametnejši.
Danes ocenjujejo eseje.
Diagnosticirajo določene bolezni.
Čez leta bodo delali revizije
in brali šablonska besedila na pogodbah.
Računovodje in odvetnike še potrebujemo.
Potrebni bodo za kompleksno
davčno strukturiranje,
za prelomne sodne postopke.
A stroji bodo zožili njihove vrste
in težje bo dobiti te službe.

Urdu: 
وہ بھلا کیا ایجاد کرنے کے قابل ہوا؟
مائکرو ویو اوون۔۔!
تو، یہ تخلیق کی انتہائی شاندار مثال ہے۔
مگر اس قسم کی کامیابی چھوٹے چھوٹے
حصوں میں ہم سب کو روزانہ 
ہزاروں دفعہ ملتی ہے۔
مشین تب ہمارامقابلہ نہیں کرسکتیں
جب نئے مسئلے سے نمٹنے کی بات آتی ہے
اور اس وجہ سے ان کاموں کی حد بندی ہوتی ہے
جو خود کار مشینیں کر سکتی ہوں۔
تو "کام کے مستقبل" کے بارے میں کیا 
کہا جا سکتا ہے؟
کسی بھی پیشے کے مستقبل کا فیصلہ 
ایک سوال کا جواب کر سکتا ہے
کہ یہ پیشہ کس حد تک بار بار کیے جانے والے
ضخیم کاموں کا مجموعہ ہے
اور اس میں کس حد تک نئے مسئلے
حل کرنا پڑتے ہیں؟
بار بار کیے جانے والےضخیم کام کرنے میں 
مشینیں ہوشیار ہوتی جا رہی ہیں۔
آج کل وہ مضامین چیک کر لیتی ہیں 
اور کچھ امراض کی تشخیص کر سکتی ہیں۔
آنے والے سالوں میں وہ آڈٹ بھی کر سکیں گی
اورقانونی معاہدوں میں عرضیاں 
بھی پڑھ سکیں گی۔
مگر اکاؤنٹنٹ اور وکلاء ابھی بھی چاہیں۔
وہ قانون سےمتصادم ہوتی کاروائیوں کے لیے
پیچیدہ قسم کی ٹیکس سازی کر سکیں گے۔
لیکن مشینیں ان کے عہدوں کو تنگ کر کے

Romanian: 
pentru a inventa - ghiciți? -
cuptorul cu microunde.
Acesta e un remarcabil
exemplu de creativitate.
Dar genul ăsta de polenizare încrucișată
ni se întâmplă tuturor la scară mică
de mii de ori pe zi.
Mașinile nu pot concura cu noi
când e vorba de abordarea situațiilor noi,
iar asta trasează o limită fundamentală
privind sarcinile umane
pe care mașinile le vor automatiza.
Ce înseamnă asta
pentru meseriile viitorului?
Viitorul fiecărei meserii depinde
de răspunsul la o singură întrebare:
în ce măsură poate fi redusă acea slujbă
la un volum mare de sarcini frecvente
și în ce măsură implică
abordarea de noi situații?
La sarcini frecvente, cu volum mare,
mașinile devin din ce în ce mai bune.
Acum notează referate.
Diagnostichează anumite boli.
În anii ce vin, vor face audit
și vor citi formulare din contracte.
Economiștii și avocații
tot vor fi necesari
pentru structurarea taxelor complexe,
pentru litigii neobișnuite.
Dar mașinile le vor scădea ponderea

Polish: 
z doświadczeniem kulinarnym,
żeby stworzyć - ktoś wie? - mikrofalówkę.
To wyjątkowy przykład inwencji,
ale podobne łączenie wątków 
zdarza się każdemu z nas
tysiące razy dziennie.
Komputery nie są konkurencją dla ludzi,
jeśli chodzi o rozwiązywanie
nowych problemów,
co znacząco ogranicza liczbę zadań,
które mogą wykonywać maszyny.
Co znaczy to dla zawodów przyszłości?
Przyszłość każdego zawodu leży 
w odpowiedzi na jedno pytanie:
jak dalece da się go zredukować 
do powtarzalnych, dużych zadań,
a na ile zależy od rozwiązywania 
nowych problemów?
W pracach powtarzanych w kółko
komputery stają się coraz lepsze.
Dziś oceniają prace uczniów, 
wykrywają niektóre choroby.
W przyszłości będą prowadzić audyty
i czytać standardowy tekst
w dokumentach prawnych.
Księgowi i prawnicy nadal będą potrzebni
w przypadku skomplikowanej 
struktury podatków,
do rozstrzygania sporów sądowych.

Persian: 
به منظور اختراع - حدس بزنید؟ -
اجاق مایکروویو شد.
در حال حاضر، نمونه ای بخصوص از خلاقیت منحصربفرد است.
اما این نوع از اتفاقات 
برای هر یک از ما در مقیاس های کوچکتر
هزاران بار در روز رخ می دهد.
ماشین ها در مقابله با شرایط جدید 
نمی توانند با ما رقابت کنند،
و این موضوع محدودیت اساسی
برای انجام اتوماتیک کارهای انسانی 
توسط ماشین آلات بوجود می آورد.
خوب برای آینده کار این به چه معنا است؟
آینده هر شغل مستقلی در پاسخ به این سوال می باشد:
تا چه حد این کار قابل تقلیل از نظر تکرار و
وظایف با حجم بالا می باشد،
و تا چه حد آن می تواند با وضعیت های نو مقابله کند؟
در وضعیت های تکرار و وظایف با حجم بالا، 
ماشین ها هوشمندانه تر می شوند.
امروزه آنها مقالات را امتیاز می دهند.
بیماری های خاص را تشخیص می دهد.
و در سالهای پیش رو، به سمت ممیزیها هدایت می شوند،
و تکیه کلامهای قراردادهای قانونی را خواهند خواند.
حسابداران و وکلا هنوز هم مورد نیاز هستند.
آنها برای ساختارهای پیچیده مالی مورد نیاز خواهند بود،
برای اصلاح مسیر دادخواهی.
اما ماشین رتبه بندی آنها را تقلیل خواهد کرد

Thai: 
เพื่อที่จะประดิษฐ์ -- 
เป็นอะไรทราบไหมครับ -- เตาไมโครเวฟ
ครับ ที่เป็นตัวอย่างที่สุดยอดมาก
สำหรับความคิดสร้างสรรค์
แต่การถ่ายเทข้อมูลในลักษณะนี้
เกิดขึ้นกับพวกเราในแบบเล็ก ๆ น้อย ๆ
หลายพันครั้งต่อวัน
จักรกลไม่สามารถเอาชนะเราได้
เมื่อมันเป็นเรื่องของการแก้ปัญหา
ต่อสถานการณ์ใหม่
และนี่เป็นการกำหนดข้อจำกัดพื้นฐาน
ให้กับงานของมนุษย์
ว่าจักรกลจะดำเนินการอย่างอัตโนมัติ
ฉะนั้น มันมีความหมายอย่างไร
ต่องานของเราในอนาคตน่ะหรือ
สถานะของงานใด ๆ ก็ตามในอนาคต
อยู่ในคำตอบต่อคำถามเพียงข้อเดียว
ซึ่งก็คือ งานดังกล่าวถูกลดทอนให้เป็นงาน
ที่ถูกทำซ้ำ ๆ และมีปริมาณมากได้แค่ไหน
และมันเกี่ยวข้องกับการหาทางแก้ปัญหา
ในสถานการณ์ใหม่แค่ไหน
สำหรับงานที่มีการทำซ้ำ ๆ และมีปริมาณมาก
จักรกลกำลังทำได้ดีขึ้นและดีขึ้นเรื่อย ๆ
ปัจจุบัน พวกมันให้คะแนนบทความ
พวกมันวินิจฉัยโรค
ในอีกหลายปีที่จะมาถึงนี้
พวกมันจะทำการประเมินพวกเรา
พวกมันจะอ่านเอกสารต้นฉบับ
จากสัญญาทางกฎหมาย
นักบัญชีและทนายยังเป็นที่ต้องการ
พวกเขากำลังจะเป็นที่ต้องการ
สำหรับการวางโครงสร้างภาษีที่ซับซ้อน
สำหรับการฟ้องร้องที่ไม่เคยมีมาก่อน
แต่จักรกลจะลดอันดับของพวกเขาลงมา

Macedonian: 
за да ја открие-ќе погодите? 
Микробрановата печка.
Ова е посебен, исклучителен 
пример за креативност.
Но, вакви плодни вкрстувања
ни се случуваат
илјадници пати во текот на денот.
Справување со нови ситуации
е нешто што машините
не можат да го прават толку добро
колку луѓето.
Тоа значи дека е ограничен бројот
на задачи кои машините
ќе можат да ги автоматизираат.
Што значи тоа за иднината на занимањата:
Иднината на секое занимање лежи
во одговорот на едно прашање:
До кој степен може едно занимање да
се сведе на зачестени, обемни задачи,
и до кој степен е вклучено 
справувањето со нови ситуации?
Машините стануваат сѐ попаметни
кај зачестените и обемни задачи.
Денес тие оценуваат есеи.
Дијагностицираат болести.
Во наредните години ќе
спроведуваат ревизии
и ќе читаат текстови од правни договори.
Сеуште требаат сметководители и правници.
Тие ќе требаат за сложените
даночни структуирања
на иновативни парници.
Но машините ќе ги стеснат овие звања

Danish: 
for at opfinde -- nogen gæt? --
mikrobølgeovnen.
Det er et eksempel på
særlig kreativitet.
Den forenende måde at tænke på,
sker for as alle på mindre stadier
tusinder af gange om dagen.
Maskiner kan ikke hamle op med os,
når det kommer til
unikke situationer,
og det skaber en begrænsning
for hvilke opgaver
maskiner komme til at automatisere.
Så hvilken betydning har det
for fremtidens arbejde?
Om et job er sikret for fremtiden,
kan besvares med et spørgsmål:
I hvor stor en grad kan jobbet 
nedskrives til mængde opgaver,
og i hvor stor grad indebærer det
unikke situationer?
Når det gælder mængde opgaver,
bliver maskiner klogere og klogere.
I dag bedømmer de stile.
De diagnosticere visse sygdomme.
De følgende år, 
vil de foretage vores regnskaber.
De kommer til at læse standard tekst
fra juridiske kontrakter
Revisorer og advokater skal stadig bruges.
De skal bruges til
kompleks skatte-strukturering,
til banebrydende retstvister.
Men maskiner vil mindske deres omdømme,

Japanese: 
彼の発明したのが —
何か分かりますか？
電子レンジです
これこそ創造力の
素晴らしい一例です
このような分野を超えた発想は
些細な形であれば
誰にでも毎日何千回と
ひらめいています
経験のない状況においては
機械は人間には勝てず
それが人間の行うことを
機械で自動化する際の
基本的な限界を与えます
これが将来の仕事に
意味することは何でしょう？
各々の仕事の未来の運命は
ある１つの問への答えにかかっています
高頻度多量データ処理に
還元できる部分がどの程度あり
前例無き状況への対応を求められる部分が
どの程度あるのか？
高頻度多量データ処理については
機械はどんどん賢くなっていきます
今では 機械が小論文の採点をし
ある種の病気の診断をします
数年内には
監査をしたり
法律上の契約書から一般的な表現を
解釈出来るようになるでしょう
それでも会計士や弁護士が
いらなくはなりません
複雑な税務対策や
前例のない訴訟の対応には
必要とされるのです
機械により
能力のある者だけが残され

Hindi: 
और आविष्कार कर पाया - अंदाज़ा लगाइए 
किसका - माइक्रोवेव ओवन का
अब यह सृजनात्मकता का अद्भुत उदाहरण है
पर इस किस्म का परागण 
हमारे लिए छोटे तरीकों में
दिन में हज़ार बार होता है
मशीने हमसे मुकाबला नही कर सकती
जब नई परिस्थितियों को संभालने की बात हो
और यह उन मानवी कार्य पर सीमा डालती है
जो मशीनों के कारण स्वचलित हो सकती है
तो इसका काम के भविष्य के संदर्भ 
में क्या मतलब है ?
किसी भी नौकरी के भविष्य की दशा 
इस सवाल के जवाब से जुड़ी है :
वह नौकरी में किस हद तक बार-बार होनेवाले
और भारी मात्रा के कार्य है
और किस हद तक नए हालातों का
सामना करना पड़ता हैं?
बार-बार होनेवाले व भारी मात्रा के कार्यों 
में मशीनें और होशियार होती जा रही हैं
आज वे लेखों को अंक देते हैं,
रोगों का निदान करते हैं
आने वाले सालों में वे
हमारी लेखा परीक्षा लेंगे
और कानूनी अनुबंधों के बॉयलरप्लेट पढ़ेंगे
मुनीम और वकील की ज़रूरत फिर भी होगी
कर की जटिल संरचना के लिए 
उनकी आवश्यकता होगी,
अग्रणी मुकदमों के लिए
पर मशीनों के कारण उनके पद कम होंगे

Swedish: 
för att uppfinna – några gissningar? –
mikrovågsugnen.
Detta är nu ett speciellt påfallande
exempel på kreativitet.
Men denna typ av korspollinering
händer för oss alla i liten skala
tusentals gånger per dag.
Maskiner kan inte tävla med oss
när det gäller att tackla
unika situationer,
och detta innebär en grundläggande gräns
för mänskliga uppgifter
som maskiner kan automatisera.
Så vad innebär detta
för framtidens arbete?
Tillståndet för varje enskilt jobb ligger
i svaret på en enkel fråga:
Till vilken omfattning kan jobbet göras 
som frekventa uppgifter av stora volymer,
och till vilken omfattning involverar det
att tackla unika situationer?
För frekventa uppgifter av stora volymer 
så blir maskinerna smartare och smartare.
I dag betygsätter de uppsatser.
De diagnostiserar sjukdomar.
De kommande åren 
kommer de göra revisioner
och de kommer läsa 
standardtexter från avtal.
Revisorer och jurister kommer behövas.
De kommer behövas för 
arbete med avancerade skattefrågor
och avgörande stämningar.
Men maskinerna kommer göra dem färre

Ukrainian: 
та вміння готувати,
і винайшов — якісь здогадки? —
мікрохвильову піч.
Зараз це визначний приклад 
креативності.
Але такого типу перехресні 
думки є в кожного
в маленьких масштабах
тисячі разів на день.
Машини не можуть змагатись
з нами у розв'язанні нових ситуацій,
і це обмежує людські завдання,
які машини можуть автоматизувати.
Отже, що ж це значить
для майбутнього праці?
Майбутнє будь-якої професії
полягає у відповіді на просте питання:
якою мірою дана робота зводиться
до частих об'ємних задач,
і якою мірою вона включає
розв'язання незвичних завдань?
Коли йдеться про часті об'ємні завдання,
машини стають все розумнішими.
Сьогодні вони оцінюють есе.
Вони діагностують деякі хвороби.
Минуть роки, і вони будуть
перевіряти нас,
читати шаблони правових
договорів.
Бухгалтери та юристи все ще потрібні.
Вони будуть потрібні для
структуризації податків,
для вирішення судових позовів.
Але машини зменшать їх 
компетенцію

Arabic: 
من أجل اختراع -- أية تخمينات؟
-- فرن المايكرويف
الآن، هذا مثال واضح على الإبداع
ولكن هذا النوع من التلاقح
يحدث لكل واحد منا علي مستويات أصغر
آلاف المرات في اليوم الواحد
لا يمكن للآلات أن تنافسنا
عندما يتعلق الأمر بالتعامل مع
مواقف جديدة
وهذا يضع حدا أساسيا
لمهام الإنسان
التي ستُسبدل بالآلات
فماذا يعني هذا
بالنسبة لمستقبل العمل؟
مستقبل أي وظيفة يكمن
في إجابة على سؤال واحد:
إلى أي مدى يمكن تفكيك هذا العمل 
إالى مهام متكرره، وكبيرة الحجم
وإلى أي مدى ينطوي الأمر على
التعامل مع مواقف جديدة؟
فيما يتعلق بالمهام المتكرره، ذات الحجم الكبير
فإن الآلات تزداد ذكاءاُ أكثر فأكثر
اليوم تقوم الآلات بتقييم المقالات
وتشخيص بعض الأمراض
وعلى مدى السنوات القادمة،
سوف يقومون بإجراء عمليات تدقيق حساباتنا
وسيقومون بقراءة نصوص
من العقود القانونية
لا تزال هناك حاجة للمحاسبين والمحامين
سنحتاجهم لهيكلة الضريبة المعقدة
ابتكار وتجديد الدعوى القضائية
ولكن ستقلّل الآلات من مكانة هذه الوظائف
وستجعل الحصول على هذه الوظائف
أكثر صعوبة

Turkish: 
yemek pişirme bilgisi ile elektromanyetik 
radyasyon kavramını birleştirebildi--
herhangi bir tahmin ?-- mikrodalga fırın.
Şimdi,bu özellikle yaratıcılığın 
dikkat çekici bir örneğidir.
Ancak bu tür çapraz birleşmeler 
her birimiz için
günde binlerce kez oluşur.
Konu yeni işleri başarmak olduğunda,
makineler bizimle rekabet edemezler ve
bu, makinelerin insanların işlerini 
otomatize etmelerinde
temel engel oluşturur.
Öyleyse, işin geleceği için 
bu ne anlama geliyor ?
Herhangi bir işin gelecekteki durumu, 
bir sorunun cevabında yatar:
Meslek ne ölçüde sık tekrarlanan, 
büyük çaplı işe indirgenebilir ve
ne ölçüde yeni görevleri içerir?
Sık tekrarlanan, büyük-çaplı görevlerde 
makineler, gitgide akıllı olmaktadırlar.
Bugün denemeleri puanlayabiliyorlar.
Bazı hastalıkları teşhis ediyorlar.
Gelecek yıllarda makineler, 
denetimlerimizi yürütecekler ve
yasal sözleşmelerden 
standart metni okuyacaklar.
Muhasebeci ve avukatlara 
hala gereksinim var.
karmaşık vergi yapısı, çığır açan 
hukuk davaları için ihtiyaç duyulacak.
Ancak makineler, bu işlerin 
kademelerini daraltacak

Spanish: 
para... ¿alguna idea? 
El horno de microondas.
Este es un ejemplo particularmente 
notable de creatividad.
Pero este tipo de polinización cruzada 
ocurre en cada uno de nosotros
en formas pequeñas 
miles de veces por día.
Las máquinas no pueden 
competir con nosotros
cuando se trata de hacer frente 
a situaciones nuevas,
y en las tareas humanas
esto tienen un límite fundamental
para que las máquinas lo automaticen.
Y ¿qué significa esto 
para el futuro del trabajo?
El futuro de cualquier trabajo radica 
en la respuesta a una sola pregunta:
¿En qué medida el trabajo es reducible 
a las tareas frecuentes y de gran volumen,
y en qué medida tampoco implica 
hacer frente a situaciones nuevas?
En tareas frecuentes y de gran volumen, 
las máquinas son más y más inteligentes.
Hoy evalúan ensayos. 
Diagnostican ciertas enfermedades.
Durante los próximos años 
harán nuestras auditorías,
y leerán lo repetitivo 
de los contratos legales.
Pero se seguirán necesitando 
contadores y abogados.
Serán necesarios para
la estructuración fiscal compleja,
para los litigios pioneros.
Pero las máquinas estrecharan sus rangos

French: 
afin d'inventer -- une idée ? --
le four à micro-ondes.
C'est un exemple remarquable
de créativité.
Mais cette pollinisation croisée
se produit de plein de façons,
des milliers de fois chaque jour.
La machines ne savent pas
gérer de nouvelles situations
et cela limite les tâches humaines
que les machines automatiseront.
Qu'est-ce que cela signifie
pour le futur du travail ?
L'état futur de chaque emploi
réside dans une seule question :
dans quelle mesure
cet emploi peut-il être réduit
à des tâches répétitives et nombreuses ?
Dans quelle mesure nécessite-t-il
la gestion de nouvelles situations ?
Pour les tâches répétitives et nombreuses,
les machines s'améliorent encore.
Elles notent des dissertations
et font des diagnostics.
Dans quelques années,
elles conduiront nos audits
et pourront lire
des contrats légaux standards.
On aura besoin de comptables, d'avocats.
On aura besoin d'eux
pour la structuration fiscale complexe,
pour certains contentieux.
Les machines réduiront les rangs

Latvian: 
un izgudrot ‒ vai varat uzminēt? ‒
mikroviļņu krāsni.
Tas ir sevišķi iespaidīgs
radošuma piemērs.
Bet šāda starpjomu apputeksnēšanās
mazā mērogā notiek katrā no mums
tūkstošiem reižu dienā.
Mašīnas nespēj konkurēt ar mums,
ja runa ir par situācijām,
kas ietver jaunradi,
un tas būtiski ierobežo
tos cilvēku darbus,
ko mašīnas neautomatizēs.
Ko tas nozīmē nākotnes darbam?
Katras profesijas nākotnes izredzes
slēpjas vienā vienīgā jautājumā:
kādā mērā jūsu profesiju var reducēt
uz vienveidīgiem lielapjoma uzdevumiem,
un kādā mērā tā iekļauj jaunradi?
Mašīnas arvien labāk veic
vienveidīgus lielapjoma uzdevumus.
Tagad tās spēj vērtēt sacerējumus.
Diagnosticēt noteiktas slimības.
Turpmākajos gados tās spēs veikt auditus
un lasīs juridisku līgumu tekstveidnes.
Vēl arvien būs vajadzīgi
grāmatveži un juristi.
Tie būs vajadzīgi
sarežģītu nodokļu struktūru veidošanai
un bezprecedenta tiesas prāvām.
Bet mašīnas paretinās to rindas

Slovak: 
aby vynašiel – uhádnete čo? –
mikrovlnnú rúru.
Toto je neuveriteľný príklad kreativity.
Ale takéto prenesenie vedomostí
sa stáva každému z nás pri drobnostiach
tisíckrát za deň.
Stroje s nami nemôžu súťažiť vtedy,
keď je potrebné riešiť nové situácie
a to je základným obmedzením úloh,
ktoré za nás prevezmú stroje.
Takže čo to znamená
pre budúcnosť povolaní?
Budúcnosť každého jedného pracovného
miesta závisí od odpovede na otázku:
Do akej miery je daná práca redukovateľná
na opakovanú, veľkoobjemovú úlohu
a do akej miery zahŕňa reagovanie
na nové situácie?
V opakovaných, veľkoobjemových úlohách
sú stroje čoraz lepšie.
Dnes dokážu známkovať slohy.
Diagnostikovať určité ochorenia.
V ďalších rokov budú riadiť audity
a budú čitať obsiahle právne dokumenty.
Účtovníci a právnici budú stále potrební.
Budú zodpovední
za komplexné daňové štrukturovanie
a v nových právnych sporoch.
Ale stroje ich prácu zredukujú

Modern Greek (1453-): 
για να ανακαλύψει τον φούρνο μικροκυμάτων.
Πρόκειται για ένα 
λαμπρό παράδειγμα δημιουργικότητας.
Όμως τέτοιου είδους διασταυρώσεις
στις ιδέες μας συμβαίνουν σε όλους μας,
λίγο ή πολύ κατά τη διάρκεια μιας ημέρας.
Δεν μας πιάνουν οι μηχανές,
όταν πρόκειται 
για τέτοιου είδους προβλήματα,
κάτι το οποίο θέτει βασικά όρια,
ως προς το ποιες εργασίες
θα αυτοματοποιήσουν οι μηχανές.
Τι σημαίνει λοιπόν αυτό 
για το μέλλον της εργασίας;
Το μέλλον κάθε επαγγέλματος κρύβεται
στην απάντηση αυτής της ερώτησης;
Κατά πόσο μια εργασία αποτελείται
από συχνές εργασίες μεγάλου όγκου,
και κατά πόσο εμπεριέχει 
πρωτόγνωρα προβλήματα;
Στις συχνές εργασίες μεγάλου όγκου,
οι μηχανές γίνονται όλο και εξυπνότερες.
Σήμερα διορθώνουν εκθέσεις,
διαγιγνώσκουν ορισμένες ασθένειες.
Σε μερικά χρόνια θα αναλάβουν 
λογιστικούς ελέγχους
και θα αναγνωρίζουν ορολογίες
από νομικά συμβόλαια.
Θα χρειαζόμαστε λογιστές και δικηγόρους.
Θα χρειάζονται για περίπλοκες
φορολογικές δηλώσεις
ή μια εφευρετική αντιπροσώπευση σε δίκη.
Αλλά θα μειωθούν

Serbian: 
kako bi izumeo - pretpostavljate li šta? -
mikrotalasnu pećnicu.
Sad, ovo je izrazito upečatljiv
primer kreativnosti.
Ali ovakva plodna ukrštanja
nam se dešavaju na mikroplanu
hiljadama puta tokom dana.
Mašine ne mogu da se takmiče s nama
kad je u pitanju
bavljenje novim situacijama,
a ovo postavlja temeljno ograničenje
na ljudske zadatke
koje mašine mogu da automatizuju.
Pa, šta ovo znači za budućnost rada?
Budućnost svakog posla počiva
u odgovoru na samo jedno pitanje:
do koje mere je taj posao svodiv
na učestale zadatke velikog obima
i u kojoj meri uključuje
bavljenje novim situacijama?
Kod učestalih zadataka velikog obima
mašine postaju sve pametnije i pametnije.
Danas one ocenjuju eseje.
Dijagnostikuju određene bolesti.
U narednim godinama
radiće revizije poreza
i čitaće opšta mesta u pravnim ugovorima.
I dalje ćemo trebati
računovođe i advokate.
Trebaće nam za složeno
struktuiranje poreza,
za pionirske parnice.
No, mašine će suziti njihovo zvanje

iw: 
כדי להמציא -- מישהו יודע?
את תנור המיקרוגל.
זאת דוגמה יוצאת-דופן במיוחד
ליצירתיות.
אבל הפריה הדדית כזו
קורה לכולנו בארועים קטנים
אלפי פעמים ביום.
המכונות לא מסוגלות להתחרות בנו
כשמדובר בהתמודדות עם מצבים חדשים,
וזה מגביל מיסודו
את המטלות האנושיות
שהמכונות עתידות לבצע באופן אוטומטי.
אז מה זה אומר
מבחינת עתיד העבודה?
עתידה של כל משרה ומשרה
טמון בתשובה לשאלה אחת:
באיזו מידה משרה זו ניתנת לפירוק
למטלות תכופות בנפח גבוה,
ובאיזו מידה היא כרוכה
בהתמודדות עם מצבים חדשים?
במטלות תכופות בנפח גבוה,
המכונות הולכות ומחכימות.
היום הן נותנות ציונים לחיבורים,
מאבחנות מחלות מסוימות.
בשנים הבאות הן תנהלנה
את ביקורות הכספים שלנו,
ותוכלנה לקרוא קודים
של חוזים משפטיים.
עדיין יש צורך ברואי-חשבון
ובעורכי-דין.
הם עדיין יהיו נחוצים
לצרכי מיסוי מורכב וחקיקה חדשנית.
אבל המכונות עתידות לצמצם
את שורותיהם

Norwegian: 
for å finne opp -- noen forslag? --
mikrobølgeovnen.
Dette er et bemerkelsesverdig
eksempel på kreativitet.
Men denne formen for" krysspolinering"
skjer for oss alle på en mindre skala
tusenvis av ganger hver dag.
Maskiner kan ikke konkurrere med oss
når det gjelder
å takle nye situasjoner,
og dette setter en fundamental grense
på menneskelige oppgaver
som maskinene vil automatisere.
Hva betyr så dette
for arbeidets fremtid?
Fremtiden for envher jobb ligger
i svaret på ett enkelt spørsmål:
I hvilken grad kan jobben reduseres
til hyppige oppgaver med store mengder,
og i hvilken grad er 
takling av nye situasjoner nødvendig?
På hyppige oppgaver med store mengder
blir maskiner smartere og smartere.
I dag retter de stil.
De diagnostiserer visse sykdommer.
I kommende år
vil de gjøre revisjonene våre,
og de kommer til å lese standardtekst
fra juridiske kontrakter.
Regnskapsførere og advokater trengs enda.
De trengs for kompleks
skatte-strukturering,
for banebrytende rettssaker.
Men maskiner vil tynne ut rekkene

Tamil: 
கண்டுபிடித்தார்--ஏதவது யூகங்கள்?--
மைக்ரோவேவ் அடுப்பு,
இது, குறிப்பாக ஒரு பிரசித்தமான
படைப்பாற்றலுக்கு உதாரணம்.
ஆனால், இந்த மாதிரி எதிர்பாரா விடயங்கள்
நம் எல்லோருக்கும் சிறிய வழிகளில்
ஒரு நாளுக்கு பல 
ஆயிரம் முறைகள் நடக்கிறது.
புதுமையான சூழ்நிலைகளைக் கையாளுவதில்
இயந்திரங்கள் நம்முடன் போட்டி போட முடியாது.
இதனால், மனிதர்கள் செய்யும் பணிகளை
இயந்திரங்கள் தானியங்கியாக செய்வதற்கு
ஒரு அடிப்படை வரம்பு உண்டாகிறது.
எனில், பணியின் எதிர்காலம் பற்றி
இதனால் என்ன புரிகிறது?
எந்த ஒரு வேலையின் எதிர்கால நிலையும் ஒரே
ஒரு கேள்விக்கான விடையை பொருத்திருக்கிறது:
அடிக்கடி செய்யும் பெரிய அளவு பணியாக
இந்தப் பணியை எந்த அளவிற்கு மாற்ற முடியும்?
மேலும், புதிய சூழ்நிலைகளை சமாளிப்பது
இதனுடன் எந்த அளவிற்கு ஒன்றி இருக்கிறது?
அடிக்கடி செய்யும் அதிகளவான பணிகளில்
இயந்திரங்கள் மேலும் மிடுக்காய் உள்ளன.
இன்று அவை கட்டுரைகளை தரப்படுத்தி சில 
நோய்களை கண்டறிகின்றன,
வருகிற வருடங்களில் அவை எங்கள் 
தணிக்கைகளை நடத்தப் போகின்றன,
அவை, சட்ட ஒப்பந்தங்களிலிருந்து
பாய்லர்ப்ளேட்டைப் படிக்கும்
கணக்காளர்கள் வழக்கறிஞர்கள்
இருப்பினும் தேவைப் படுகிறார்கள்.
சிக்கலான வரி கட்டமைப்பிற்கும்
வழிகாட்டும் வழக்குகளுக்கும்,
அவர்கள் தேவைப்படப் போகிறார்கள்
இயந்திரங்கள் தங்கள் அணிகளை
சுருக்கும்

Burmese: 
တီထွင်ဖို့က မှန်းဆမိလား 
မိုက်ခရိုဝေ့ဖ် မီးဖိုပါ။
ကဲ ဒါက အတော် ထူးခြားတဲ့ 
မှတ်သားစရာ ဖန်တီးမှုပါ။
ဒါပေမဲ့ ဒီလို ဝတ်မှုံစပ်ကူးခြင်းဟာ 
တစ်ဦးစီမှာ နေ့စဉ် အကြိမ်ထောင်ချီတဲ့
နည်းလမ်းလေးတွေနဲ့ ဖြစ်ပေါ်နေတာပါ။
ဆန်းသစ်တဲ့ အခြေအနေတွေကို
ကိုင်တွယ်ရာမှာ စက်တွေဟာ 
လူနဲ့ မယှဉ်နိုင်ဘူး။
ဒါက လူသား အလုပ်တွေကို 
စက်တွေက အစားထိုးမယ်ဆိုတာကို
ပဓာန ကန်သတ်ချက်ပေးတာပါ။
ဒီတော့ ဒါက အနာဂတ် အလုပ်အတွက်
ဘာကိုဆိုလိုတာလဲ။
အလုပ်တစ်ခုချင်းရဲ့ အနာဂတ် အခြေအနေဟာ 
မေးခွန်းတစ်ခုတည်းရဲ့ အဖြေမှာတည်ပါတယ်။
မကြာခဏ ထုထည်မြင့်မားတဲ့ အလုပ်တွေမှာ 
ဘယ်အတိုင်းအတာထိ အလုပ် ယုတ်လျော့မလဲ၊
ဆန်သစ်တဲ့ အခြေအနေတွေကို ကိုင်
တွယ်ရာမှာ ဘယ်အတိုင်းအတာထိရှိလဲ။
မကြာခဏ ပမာဏမြင့်မားတဲ့ အလုပ်တွေမှာ 
စက်တွေဟာ ပိုပိုပြီး တော်လာနေတယ်။
ယနေ့ အက်ဆေးတွေ အဆင့်သတ်မှတ်တယ်၊
ရောဂါတစ်ချို့ ရှာဖွေတယ်။
လာမယ့်နှစ်တွေမှာ ကျွန်တော်တို့ရဲ့ 
စာရင်းတွေကို စစ်ပြီး
တရားဝင် ကန်ထရိုက်တွေနေ
စံညွှန်းတွေကို ဖတ်တော့မယ်။
.စာရင်းကိုင်တွေနဲ့ ရှေ့နေတွေ လိုနေဆဲပါ။
ရှုပ်ထွေးတဲ့ အခွန် ဖွဲ့စည်းမှုတွေနဲ့
ဆန်းသစ်တဲ့ အမှုအတွက်
ဒါပေမဲ့ စက်တွေက ရာထူးတွ​ေ ချုံ့တော့

Korean: 
아시는 분이 있으신지 모르겠지만
전자레인지를 발명했습니다.
특히나 더 놀라운
창의력 발휘의 사례입니다.
하지만 이런 혼재적 창의성을
필요로 하는 상황은 우리에게
하루에 자잘하게 몇천 번씩 일어납니다.
기계는 새로운 상황에 대처하는 것에서는
인간을 이길 수 없습니다.
이로 인해 기계에 의해 
자동화 될 인간의 작업에
근본적인 한계가 존재합니다.
그렇다면 이것이 직업의
미래에 대해 뭘 암시할까요?
어떤 직업이든, 그것의 미래는 
한 가지에 의해 결정됩니다.
이 작업이 반복적이고
방대한 양으로 축소될 수 있는지
그리고 새로운 상황에 얼마나 많이
대처해야 하는지 입니다.
반복적이고 방대한 양의 작업에서는
기계들이 더 똑똑해지고 있습니다.
오늘날에는 기계가 에세이도 채점하고 
질병도 진단하니까요.
미래에는 기계가 회계 감사도 맡고
법적 계약을 맺을 때의
표준 합의안도 검토할 것입니다.
물론 회계사와 변호사는
여전히 필요하겠죠.
복잡한 조세 업무나
전례 없는 소송을 하는 데 필요하겠죠.
하지만 기계는 그들의 입지를 빼앗고

English: 
in order to invent -- any guesses? --
the microwave oven.
Now, this is a particularly remarkable
example of creativity.
But this sort of cross-pollination
happens for each of us in small ways
thousands of times per day.
Machines cannot compete with us
when it comes to tackling
novel situations,
and this puts a fundamental limit
on the human tasks
that machines will automate.
So what does this mean
for the future of work?
The future state of any single job lies
in the answer to a single question:
To what extent is that job reducible
to frequent, high-volume tasks,
and to what extent does it involve
tackling novel situations?
On frequent, high-volume tasks,
machines are getting smarter and smarter.
Today they grade essays.
They diagnose certain diseases.
Over coming years,
they're going to conduct our audits,
and they're going to read boilerplate
from legal contracts.
Accountants and lawyers are still needed.
They're going to be needed
for complex tax structuring,
for pathbreaking litigation.
But machines will shrink their ranks

Russian: 
и в итоге изобрёл — угадаете? —
микроволновую печь.
Это особенно занятный
пример творческого подхода,
но такое взаимное обогащение
случается с каждым из нас в мелочах
тысячи раз в день.
Машины, в отличие от нас,
не могут справляться
с уникальными ситуациями,
это накладывает
фундаментальное ограничение на круг работ,
где машины могут заменить людей.
Что всё это значит для будущего работы?
Будущее любой работы или специальности
заключается в ответе на один лишь вопрос:
в какой мере эта работа сводится
к часто повторяющимся, объёмным заданиям,
и в какой мере на ней
приходится решать уникальные задачи?
Машины всё лучше справляются с выполнением
часто повторяющихся, объёмных заданий.
Сейчас они оценивают сочинения.
Диагностируют ряд болезней.
Со временем они будут проводить аудит,
проводить юридическую экспертизу
типовых договоров.
Нам всё ещё нужны бухгалтеры и юристы,
например, для сложной
оптимизации налогообложения,
представительства в суде.
Но машины сократят их численность,

Chinese: 
因此發明了--各位猜猜是什麽？
微波爐。
這是個特別傑出的創新例子
但是這種跨領域的碰撞，
每天在我們的周遭會上演好幾千回。
在解決新的棘手問題方面
機器無法與我們媲美，
而這使機器自動化取代人工
受到了限制。
那麽這對未來的工作意味著什麽呢？
未來工作的狀態完全取決於一個問題：
「該工作有多少程度可以縮減成
經常性、高產量的任務，
以及有多少程度是在解決新的棘手問題？」
對於那些頻繁，大批量的任務，
機器變得越來越聰明。
今天它們能給作文打分數、
診斷特定疾病，
過了幾年後，它們將可以進行審計、
從法律合約中解讀法律語言。
盡管會計師和律師還是需要的
但僅能研究覆雜的稅務結構及
無例可循的法律問題，

Hungarian: 
és feltalálta – vajon mit?
A mikrohullámú sütőt.
Ez persze a kreativitás különösen
figyelemreméltó példája.
Ám ehhez hasonló inspirációt
naponta ezernyi alkalommal
tapasztalunk mindannyian.
A gépeknek nincs esélyük,
ha új helyzetek kezeléséről van szó,
ez pedig behatárolja azoknak
az emberi tevékenységeknek a körét,
amelyeket a gépek átvesznek majd.
Hogy mindez mit jelent
a munka jövőjére nézve?
Minden egyes foglalkozás jövője eldönthető
egyetlen kérdés megválaszolásával:
Milyen mértékben áll az adott munka
gyakori, nagy volumenű feladatokból,
és milyen mértékben igényli
új helyzetek kezelését?
A gépek egyre ügyesebben birkóznak meg
a gyakori, nagy volumenű feladatokkal.
Ma fogalmazásokat osztályoznak
és betegségeket diagnosztizálnak.
Az évek múlásával gépek
fogják végezni a felülvizsgálatokat,
és gépek fogják beemelni
a szerződések szabványszövegeit.
De szükség lesz számvivőkre és jogászokra
a bonyolult adórendszerek kezeléséhez,
vagy új peres eljárásokhoz.
De egyre kevésbé lesz rájuk szükség,

Portuguese: 
com os seus conhecimentos de cozinha
e inventou — não adivinham? —
o forno micro-ondas.
Este é um exemplo de criatividade
especialmente notável
Mas este tipo de polinização cruzada
acontece com todos nós, de forma simples,
milhares de vezes por dia.
As máquinas não podem competir connosco
quando se trata de lidar
com situações novas.
Isto põe um limite fundamental
às tarefas humanas
que as máquinas irão automatizar.
O que significa isto
para o futuro do trabalho?
O estado futuro de qualquer trabalho
reside na resposta a uma única pergunta:
Até que ponto este trabalho
pode ser reduzido
a tarefas frequentes, de alto volume,
e até que ponto envolve situações novas?
Nas tarefas frequentes, de alto volume,
as máquinas vão ser
cada vez mais inteligentes.
Hoje, avaliam testes.
Diagnosticam certas doenças.
Nos próximos anos,
vão realizar as nossas auditorias,
vão ler as informações básicas
de contratos legais.
Os contabilistas e advogados
continuarão a ser precisos
para tarefas complexas,
litigações inovadoras.
Mas as máquinas irão
reduzir as suas fileiras

Chinese: 
發明咗..要唔要估下？就係微波爐
呢個發明嘅例子，令人拍案叫絕
但係呢種「異花傳粉」每一天都會
喺我哋生活細微處發生無數次
要處理未知情況嗰陣
機器比唔上我哋
咁樣做成咗機器取代
人類工作嘅基本限制
所以佢對未來工作嘅意義係乜嘢？
任何工作嘅前景都取決於一個問題
呢份工可以減輕頻密又
大量嘅任務到乜嘢程度
又喺幾大程度上會遇到未知情況？
機器處理頻繁又大量嘅任務越來越叻
依家佢哋可以批改習作、診斷一啲疾病
幾年之後，雖然機器可以幫我哋做審計
閱讀法律合同中嘅樣板
但我哋依然需要會計師同律師
分析複雜嘅稅務架構
探索訴訟法律
但係機器會降低工作對人嘅要求

Mongolian: 
зохион бүтээсэн зүйл бол...Мэдэх үү?
Богино долгионы зуух.
Энэ бол бүтээлч сэтгэлгээний
гайхалтай жишээ.
Гэхдээ ийм төрлийн харилцан баяжуулалт
бид бүхэнд бага хэмжээгээр ч гэсэн
өдөрт мянга мянган удаа тохиолддог.
Цоо шинэ асуудал шийдэх тал дээр
машинууд бидэнтэй өрсөлдөж чадахгүй.
Энэ нь ажлыг машинаар 
автоматжуулах үйл хэргийг
хязгаарлах гол шалтгаан болж байна.
Энэ бүхэн ирээдүйн ажил мэргэжилд 
яаж нөлөөлөх вэ?
Ажил мэргэжил бүрийн ирээдүй доорх
асуултын хариултаас хамаарна:
Ажил дээр олон давтагддаг ажиллагаа 
ихтэй үйлдэл хэр их байдаг вэ?
Мөн цоо шинэ асуудлыг шийдвэрлэх 
шаардлага хэр олон тохиолддог вэ?
Олон давтамжтай, ажиллагаа ихтэй үйлдлийг
хийх тусам машинууд улам ухаалаг болно.
Өнөөдөр тэд эссe шалгаж, 
зарим нэг өвчнийг оношилж байна.
Ойрын ирээдүйд машинууд хяналт, шалгалтын 
ажлыг хийж гүйцэтгэнэ.
Мөн тэд стандарт гэрээг хянаж, 
хуулийн дүгнэлт гаргана.
Нягтлан, хуульчийн 
хэрэгцээ байсаар байна.
Тэд иж бүрэн татварын бүтцийн учрыг 
олж, шүүхээр маргаан
шийдвэрлэхэд хэрэг болно.
Гэсэн ч машинууд тэдний тоог цөөлж,

Portuguese: 
com seu conhecimento culinário
para inventar... algum palpite?
O forno micro-ondas.
Esse é um exemplo especialmente
notável de criatividade.
Mas esse tipo de polinização cruzada
acontece com todos nós em pequena escala,
milhares de vezes ao dia.
As máquinas não conseguem competir conosco
quando se trata de situações novas,
e isso coloca um limite fundamental
nas tarefas humanas
que as máquinas vão automatizar.
Assim, o que isso significa
para o futuro do trabalho?
O futuro de cada emprego
está na resposta a uma única questão:
"Até que ponto esse emprego é reduzível
a tarefas frequentes e volumosas,
e até que ponto ele envolve
lidar com situações novas?"
Em tarefas frequentes e volumosas,
as máquinas estão cada vez melhores.
Hoje elas corrigem redações
e diagnosticam certas doenças.
Nos anos vindouros,
vão realizar auditorias
e vão ler informações básicas
de contratos legais.
Contadores e advogados
ainda serão necessários
para tarefas fiscais complexas
e litígios inovadores.
Mas as máquinas vão cortar postos

German: 
mit seinen Kochkenntnissen zu verknüpfen
um später -- raten Sie mal? --
die Mikrowelle zu erfinden.
Das also ist ein bemerkenswertes
Beispiel für Kreativität.
Diese Art gegenseitiger Befruchtung
erfolgt für uns in kleinen Schritten,
tausende Male während eines Tages.
PCs können nicht mit uns mithalten,
wenn es um Bewältigung
neuartiger Situationen geht.
Das begrenzt menschliche Aufgaben,
die Maschinen automatisieren können.
Was bedeutet das für
die Zukunft des Arbeitens?
Die Zukunft jeder einzelnen Arbeit liegt
in der Antwort einer einzigen Frage:
Inwieweit ist diese Arbeit reduzierbar 
für eine große Menge Aufgaben
und inwieweit involviert sie die 
Bewältigung neuartiger Situationen ?
Für die Verarbeitung hochvolumiger
Aufgaben werden Computer immer schlauer.
Heute bewerten sie Aufsätze,
diagnostizieren gewisse Krankheiten.
Über die Jahre werden sie
unsere Prüfungen selbst ausführen
und Textbausteine in rechtsgültigen
Verträgen zu lesen wissen.
Noch werden Buchhalter 
und Anwälte gebraucht.
Sie werden für aufwendige
Steuerstrukturierungen
oder für Rechtsstreits benötigt.
Rechner verringern aber ihre Bedeutung

Croatian: 
da bi na kraju izumio -- možžete pogoditi?
-- mikrovalnu pećnicu.
Ovo je jedan izvanredan
primjer kreativnosti.
No, ovakva se povezivanja,
u malim omjerima, kod svakoga od nas
događaju tisućama puta dnevno.
Strojevi se ne mogu mjeriti s nama
u rješavanju tih
novonastalih situacija,
i to uvelike ograničava
broj poslova u kojima
strojevi mogu zamijeniti ljude.
I ššto to onda znači
za budućnost rada?
Budućnost bilo kojeg posla
ovisi o odgovoru na pitanje:
Do koje se mjere taj posao možže svesti
na ponavljajuće zadatke s mnogo podataka,
a koliko uključuje
rješšavanje novonastalih situacija.
U čestim zadacima s mnogo podataka,
strojevi postaju sve pametniji.
Danas oni ocjenjuju eseje.
Dijagnosticiraju neke bolesti.
S godinama će
biti u stanju vrššiti revizije
i čitati standardne tekstove
na ugovorima.
Računovođe i odvjetnici jošš su potrebni.
Oni će biti potrebni
za složžene porezne sustave
i u pravnim sporovima.
Međutim, strojevi će to promijeniti

Albanian: 
duke shpikur --e gjeni dot dot se ҫfarë?--
furrën me mikrovalë.
Ky është veçanërisht një
shembull i shquar i krijimtarisë.
Por ky lloj kryqëzim-pllenimi ndodh
te secili prej nesh në mënyra të vogla
mijëra herë në ditë.
Makinat nuk na konkurojnë dot
kur bëhet fjalë për trajtimin e
situatave të reja,
dhe kjo vendos një limit
thelbësor në detyrat e njeriut
që do të automatizojnë makinat.
Pra ҫfarë nënkupton kjo për
të ardhmen e punës?
Situata e ardhshme e ҫfarëdo pune gjendet
në përgjigjen e një pyetje të vetme:
Në ҫ'shkalle është e reduktueshme ajo 
punë, në detyra frekuente dhe me volum,
dhe në ҫfarë shkalle përfshin
trajtimin e situatave të reja?
Në detyra frekuente, me volum të lartë
makinat po bëhen gjithmonë e më të menҫura
Sot ato u japin nota esseve.
Diagnostikojnë disa sëmundje.
Në vitet që në vijim,
ato do të kryejnë auditimin tonë,
dhe do të lexojnë boilerplate
nga kontratat ligjore.
Llogaritarët e avokatët janë
ende të nevojshëm.
Ata do të duhen për strukturimin
kompleks të taksave, për
ҫështje gjyqësore pionere.
Por makinat do tju tkurrin fushën

German: 
und es wird schwieriger,
diese Jobs zu bekommen.
Wie erwähnt,
erzeugen PCs keine Fortschritte,
was neuartige Situationen angeht.
Eine Marketingaktion muss die
Aufmerksamkeit des Verbrauchers erregen.
Sie muss aus der Menge herausragen.
Geschäftsstrategien heißt, 
Lücken im Markt zu finden,
für Dinge, die sonst niemand tut.
Marketingkampagne werden immer
von Menschen erschaffen werden,
und es werden immer Menschen sein, 
die Geschäftsstrategien entwickeln.
Yahli, für was auch immer 
du dich entscheidest,
stell dich jeden Tag einer 
neuen Herausforderung.
Wenn es so ist, wirst du den 
Maschinen immer voraus sein.
Danke.
(Applaus)

Danish: 
og gøre den type jobs mindre hyppige.
Som jeg har nævnt,
laver maskiner ingen fremskridt
når det gælder unikke situationer.
Rammen for en marketing kampagne
skal fange folks opmærksomhed,
den skal skille sig ud.
Erhvervs strategi går ud på
at finde mangler i markedet,
noget som ingen andre gør.
Det kommer til at være mennesker som
skaber rammen for en marketing kampagne,
og det vil være mennesker, som 
vil udvikle vores erhvervs strategi.
Så hvad end du beslutter
dig for at lave, Yahli,
lad hver dag bringe nye udfordringer.
For så vil du forblive foran maskinerne
Tak.
(Klapsalve)

Thai: 
และทำให้งานเหล่านี้ทำได้ยากขึ้น
ทีนี้ อย่างที่ผมได้กล่าวไปแล้ว
จักรกลไม่ได้พัมนาไปมาก
ในเรื่องการแก้สถานการณ์ใหม่ ๆ
ร่างต้นฉบับเบื้องหลังการรณรงค์ทางการตลาด
ต้องจับความสนใจของผู้บริโภค
มันต้องเริ่มจากกลุ่มคน
แผนกลยุทธทางธุรกิจ
หมายถึงการหาพื้นที่ในตลาด
สิ่งที่ยังไม่มีใครกำลังทำอยู่
มันจะต้องเป็นมนุษย์ที่สร้างสรรค์ร่างต้นฉบับ
เบื้องหลังการรณรงค์ทางการตลาด
และมันจะต้องเป็นมนุษย์ที่พัฒนา
แผนกลยุทธทางธุรกิจของเรา
ฉะนั้น ยาห์ลิ ไม่ว่าเธอตัดสินใจจะทำอะไร
ให้ทุกวันได้นำความท้าทายมาให้กับเธอนะ
ถ้ามันเป็นเช่นนั้นแล้ว เธอก็จะสามารถ
อยู่เหนือกว่าจักรกลได้
ขอบคุณครับ
(เสียบปรบมือ)

Albanian: 
e do t'i bëjnë këto punë
të vështira për tu arrirë.
Siҫ e përmenda,
makinat nuk po bëjnë progres
në situatat e reja.
Kopja e një fushate marketingu duhet
të tërheqë vëmendjen e konsumatorit.
Duhet të dallojë mbi turmën.
Strategji Biznesi nënkupton,
të gjesh hapësira në treg,
gjëra që s'është duke i bërë askush.
Janë njerzit ata që po krijojnë
kopjen e fushatave tona të marketingut,
dhe do të jenë njerzit që do të zhvillojnë
strategjinë tonë të biznesit.
Pra Yahli, ҫfarëdo që 
të vendosësh të bësh,
lejo ҫdo ditë të të sjelli
një sfidë të re.
Nëse e bën, atëherë do të qëndrosh
përpara makinave.
Faleminderit.
(Duartrokitje)

Slovak: 
a bude ťažšie ju získať.
Ako bolo spomenuté,
stroje sa nevyvíjajú v oblasti
riešenia nových situácií.
Text reklamnej kampane potrebuje
zaujať zákazníka.
Musí vyčnievať z radu.
Podnikateľské stratégie
hľadajú diery na trhu,
veci, ktoré nikto iný nerobí.
Texty marketingových kampaní
budú tvoriť ľudia,
rovnako ako aj podnikateľské stratégie.
Takže Yahli, čokoľvek sa rozhodneš robiť,
nech ti každý nový deň
prinesie novú výzvu.
Ak to tak bude,
budeš vždy o krok pred strojmi.
Ďakujem.
(potlesk)

Arabic: 
الآن، وكما ذكرنا
فإن الآلات لا تحرز تقدما
في التعامل مع المواقف الجديدة
تدشين حملة تسويقية
يحتاج إلى جذب انتباه المستهلكين
والتميز عن الاخرين
تعني استراتيجيات الأعمال
العثور على الثغرات الموجودة في السوق
أشياء لا يقم بها أي شخص
سيكون البشر هم من وراء
حملات التسويق التي نقوم بها
وسيكون البشر هم من يقومون بتطوير
استراتيجيات الاعمال
حتى "ياهلي"، أياً كان ما تقررين القيام به
دعي كل يوم يجلب تحدياً جديداً
وإن حدث كذلك، فستبقين أفضل من الآلات
شكرًا
(تصفيق)

Polish: 
Ale komputery zdziesiątkują ich
i utrudnią znalezienie pracy.
Jak wspomniano wcześniej,
maszyny nie robią postępów
w nieznanych sytuacjach.
Tekst kampanii reklamowej 
musi przyciągać uwagę konsumentów,
musi wyróżniać się z tłumu.
Strategia biznesowa 
to znajdowanie niszy rynkowej,
rzeczy, których nie robi nikt inny.
To ludzie będą pisać 
teksty kampanii reklamowych
i to ludzie stworzą naszą strategię.
Yahli, cokolwiek będziesz w życiu robić,
niech każdy dzień będzie nowym wyzwaniem.
Wtedy wyprzedzisz maszyny.
Dziękuję bardzo.
(Brawa)

Portuguese: 
e tornar mais difícil 
a obtenção desses empregos.
Como mencionei,
as máquinas não estão obtendo
progresso em situações novas.
O texto de uma campanha publicitária
precisa prender a atenção do consumidor.
Tem de se destacar na multidão.
Estratégia empresarial é achar lacunas no
mercado, algo que ninguém esteja fazendo.
São seres humanos que vão criar
o texto dessas campanhas publicitárias,
e serão eles que vão desenvolver
nossa estratégia de negócios.
Assim, Yahli, seja lá
o que você decida ser,
deixe que cada novo dia
lhe traga um novo desafio.
Se trouxer, então você vai estar
à frente das máquinas.
Obrigado.
(Aplausos)

iw: 
ולהקטין את מצאי
מקומות העבודה שלהם.
כפי שציינתי,
המכונות לא התקדמו מאד
בטיפול במצבים חדשים.
הכרזה של מסע השיווק
צריכה למשוך את תשומת לב הצרכן.
עליה לבלוט.
איסטרטגיה עסקית משמעה
זיהוי פערים בשוק,
איתור דברים שאיש איננו עושה.
בני-אדם הם שעתידים ליצור
את כרזת מסע השיווק,
והם גם שיפתחו
את האיסטרטגיה העסקית שלנו.
אז יאלי,
מה שלא תחליטי לעשות,
הניחי לכל יום להביא עימו
אתגר חדש.
אם כך יהיה,
יהיה לך יתרון על המכונות.
תודה לכם.
(מחיאות כפיים)

Lithuanian: 
ir tokie darbai bus sunkiau gaunami.
Taigi, kaip jau minėjau,
kompiuteriai neprogresuoja
neįprastose situacijose.
Reklamos kampanijos tekstas
turi patraukti vartotojo dėmesį.
Jis turi išsiskirti.
Verslo strategija reiškia
atrasti rinkoje poreikį,
kažką, ko niekas nedaro.
Būtent žmonės kurs 
reklamos kampanijų tekstus
ir žmonės vystys verslo strategijas.
Taigi, Yahli, kad ir ką nuspręstum veikti,
tegu kiekviena diena tau
atneša naują iššūkį.
Jei taip bus, tu išliksi pranašesnė
už kompiuterius.
Ačiū.
(Plojimai.)

Romanian: 
și le vor face
mai greu de obținut.
Așa cum am menționat,
mașinile nu evoluează
în privința situațiilor neobișnuite.
Sloganul unei campanii de marketing
trebuie să atragă atenția clienților.
Trebuie să iasă în evidență.
Strategia de afaceri însemnă
să vezi nișa din piață,
lucruri pe care nu le fac alții.
Oamenii vor fi cei ce vor crea sloganurile
campaniilor noastre de marketing,
oamenii vor fi cei ce ne vor dezvolta
strategiile de afaceri.
Deci Yahli, orice vei decide să faci,
fie ca fiecare zi să-ți aducă
o nouă provocare.
Dacă va fi așa, vei rămâne
înaintea mașinilor.
Mulțumesc.
(Aplauze)

Dutch: 
en zullen deze banen
moeilijker te vinden zijn.
Zoals vermeld maken machines
geen vooruitgang op nieuwe situaties.
De tekst voor een marketingcampagne
moet de aandacht trekken van de consument.
Het moet opvallen in de grijze massa.
Bedrijfsstrategie betekent
het gat in de markt vinden
en dingen doen die anderen niet doen.
Het is de mens die teksten voor 
een marketingcampagne zal schrijven.
Het is de mens die onze 
bedrijfsstrategie zal ontwikkelen.
Dus Yahli, wat je ook besluit te doen,
laat elke dag een uitdaging zijn.
Als je dat doet, zal je 
de machines een stap voor zijn.
Bedankt.
(Applaus)

Ukrainian: 
і зроблять ці професії важчими.
Але, як було сказано, 
машини не прогресують
у розв'язанні незвичних ситуацій.
Маркетингова кампанія повинна 
привернути увагу покупців.
Вона має виділятись з натовпу.
Бізнес-стратегія означає
пошук прогалин у ринку,
речей, яких ніхто не робить.
Це люди будуть створювати
обличчя маркетингових кампаній
і люди розвиватимуть
бізнес-стратегії.
Отже, Ялі, що б ти не вирішила 
робити,
нехай кожен день 
кидає тобі новий виклик.
Якщо так буде, то ти
будеш попереду машин.
Дякую.
(Оплески)

Japanese: 
これらの職に就くことは
難しくなります
さて 前にも述べましたが
経験のない状況に対応する技術は
進歩していません
マーケティング活動における宣伝文句は
消費者の関心を引く必要があります
数ある中で
目立っていなければなりません
ビジネス戦略とは
他社がやっていない
市場のニッチを探り出すことです
マーケティング活動における宣伝文句を
創り出すのは人間の役目であり
ビジネス戦略を考え出すのも
人間です
だからね ヤーリちゃん 
どんな仕事を選ぶにせよ
常日頃
新しいことに挑戦することです
そうすれば
機械に先んじることが出来るでしょう
ありがとうございました
（拍手）

Swedish: 
och det blir svårare få såna jobb.
Men som nämnt tidigare,
maskinerna gör inga framsteg
när det gäller unika situationer.
Texten som fångar kundernas uppmärksamhet 
i en marknadsföringskampanj,
den måste stå ut i från mängden.
Affärsstrategin
som fyller marknadsglappen,
med saker ingen annan gör.
Det kommer vara människor
som skapar texten bakom marknadsföringen
och det kommer vara människor 
som utvecklar affärsstrategierna.
Så Yahli, vad du än
bestämmer dig för att göra,
låt varje dag innehålla en ny utmaning.
Om den gör det, kommer du 
hålla dig framför maskinerna.
Tack så mycket.
(Applåder)

Norwegian: 
og gjøre jobbene vanskeligere å finne.
Som tidligere nevnt
gjør maskiner ikke fremskritt
på nye situasjoner.
Kopien bak en markedsføring
må fange forbrukerens oppmerksomhet.
Den må skille seg ut blant massen.
Forretningsstrategi betyr å
finne hull i markedet,
ting ingen andre gjør.
Det vil være mennesker som lager
kopien bak markedsføringen vår,
og det vil være mennesker som utvikler
forretningsstrategien vår.
Så Yahli, uansett hva du velger,
la hver dag gi deg en ny utfordring.
Så lenge den gjør det, vil du
ha et forsprang på maskinene.
Takk.
(Applaus)

Chinese: 
增加就业难度。
如上所述，
在创新方面机器没有取得太大进展。
营销文案需要抓住消费者的心理。
脱颖而出是关键。
商业策略需要找到市场上
还无人问津的空白。
人类将是营销文案的创造者，
人类才能推动商业战略发展。
所以Yahli，无论你将来决定做什么，
让每一天都带给你新的挑战。
如果是那样，
你的未来将无法被机器取代。
谢谢。
（掌声 ）

Vietnamese: 
và khiến khó kiếm được những việc trên
Như đã đề cập
Máy tính không thực hiện
các tình huống mới
Các bản thảo của các chiến dịch quảng cáo
để thu hút ngươi tiêu dùng
Cần phải khác biệt
chiến lược kinh doanh là tìm kiếm 
các khoảng trống trên thị trường
điều mà không một ai khác làm
Chỉ có con người có thể tạo
các bản thảo cho các chiến dịch quảng cáo
và chỉ có con người có thể phát triển
các chiến lược kinh doanh
Nên Yahli cho dù quyết định của cháu là gì
hãy đón nhận các thử thách hằng ngày
Có như vậy, cháu mới có thể
dẫn trước máy móc
Cảm ơn
(Vỗ tay)

Chinese: 
不過機器將會減少他們的就業機會，
增加就業難度。
如同我說過的：
機器在處理複雜的新情境上
沒有進步！
行銷推案的文宣必須擄獲消費者的青睞，
它必須脫俗出眾。
商業策略必須在市場上找到一些
其它人還沒開始做的領域。
人類才是營銷文案的創造者，
人類才是商業戰略的拓展人
所以，雅莉，不管妳決定要做什麼，
讓每一天帶給妳新的挑戰，
如果是這樣，那麼妳將永遠領先機器一步。
謝謝大家！
（掌聲）

Latvian: 
un liks šim profesijām
kļūt konkurējošākām.
Kā jau minēju,
mašīnas neveic progresu
ar jaunradi saistītās situācijās.
Mārketinga kampaņas idejai
jāpiesaista patērētāju uzmanība.
Tai jāizceļas uz citu fona.
Biznesa stratēģija nozīmē
atrast neaizņemtas tirgus nišas,
to, ko nedara neviens cits.
Mārketinga kampaņas idejas radīs cilvēki,
un arī biznesa stratēģijas
izstrādās cilvēki.
Tāpēc, Jālī, lai ko arī tu izlemtu darīt,
lai katra diena 
tev nes jaunus izaicinājumus.
Ja tā būs, būsi priekšā mašīnām.
Paldies.
(Aplausi)

Persian: 
و این کارها مشکل تر خواهند شد.
در حال حاضر ، همان طور که اشاره شد،
ماشین آلات در مواجهه با شرایط جدید، 
پیشرفت خاصی نمی کنند.
عکس پشت یک کمپین بازاریابی،
نیاز به جلب توجه مصرف کنندگان دارد.
نیاز به خاص بودن دارد.
استراتژی بازار یعنی پیدا کردن 
شکاف ها در بازار،
چیزهایی که کسی دیگر انجام نداده است.
آن انسانهایی خواهند بود که عکس 
پشت کمپین بازاریابی ما را خلق می کنند،
و افرادی خواهند بود که در حال توسعه
استراتژی کسب و کار ما هستند.
پس یاهلی، هر تصمیمی که می خواهی انجام دهی،
اجازه بده تورو به سمت چالشی جدید سوق دهد.
اگر اینچنین باشد، 
اونوقت تو همیشه از ماشین جلوتر خواهی بود.
متشکرم.
(تشویق )

Marathi: 
आणि ही कामं मिळवणं 
अवघड करून टाकतील.
आता, आधी नमूद केल्याप्रमाणे,
नवीन परिस्थितीमध्ये यंत्रांची 
प्रगती होत नाहीये.
एखाद्या वितरण मोहिमेमधील लिखाणाने 
ग्राहकांचे लक्ष वेधले पाहिजे.
गर्दीत त्याचं वेगळेपण दिसलं पाहिजे.
व्यवसायाचे धोरण म्हणजे बाजारातील 
रिक्त जागा शोधणं,
अशा गोष्टी ज्या कोणीच करत नाही.
माणसंच वितरण मोहिमेचे लिखाण करू शकतात,
आणि माणसंच व्यवसायाचे धोरण ठरवू शकतात.
याहिली, मग तू जे काही करायचं ठरवशील,
प्रत्येक दिवसाला नवीन आव्हान समज.
जर ते असेल तरच तु यंत्रांच्यापुढे 
एक पाऊल राहू शकशील
धन्यवाद.
(टाळ्या)

French: 
et rendront ces postes plus rares.
Comme je l'ai dit,
les machines ne progressent pas
sur les situations nouvelles.
Une campagne de promotion devra
attirer l'attention des consommateurs.
Elle devra sortir du lot.
La stratégie commerciale,
c'est percer le marché,
faire des choses que personne ne fait.
Ce seront les humains qui créeront
ces campagnes de promotion
et qui développeront
nos stratégies commerciales.
Yahli, quoi que tu décides de faire,
que chaque jour t'apporte un nouveau défi.
Si c'est le cas, tu auras
de l'avance sur les machines.
Merci.
(Applaudissements)

Russian: 
и эти профессии будут встречаться реже.
Как уже было отмечено,
в решении новаторских задач
машины не преуспели.
В маркетинговой кампании реклама
должна привлекать внимание потребителей,
выделяться среди других.
Бизнес-стратегия заключается в том,
чтобы находить на рынке пустующие,
не освоенные ниши.
Только люди могут создавать
рекламные кампании
и бизнес-стратегии.
Йали, чем бы ты ни решила заниматься,
пусть каждый день ставит
перед тобой новые задачи.
В этом случае ты всегда
будешь справляться лучше машин.
Спасибо.
(Аплодисменты)

Chinese: 
令人更難就業
依家，好似之前所講
機器喺處理未知情況方面毫無進展
市場營銷為了捉住消費者嘅眼球
需要脫穎而出
佢哋嘅策略係要喺市場夾縫中搵到商機
尋找獨一無二之處
只有人類才能喺幕後策劃市場營銷
只有人類才能不斷升級商業戰略
所以 Yahli，無論你決定做乜嘢
請你每日都要面對新挑戰
咁樣你就可以比機器遙遙領先
多謝
（掌聲）

Hungarian: 
és nehezebb lesz ilyen munkát találni.
Ahogy már mondtam,
a gépek nem jeleskednek
az új helyzetek kezelésében.
Egy reklámkampány szövegének
fel kell keltenie a fogyasztók figyelmét,
és ki kell tűnnie a tömegből.
Az üzleti tervek a piaci rések
feltárására épülnek,
olyasmire, amit más még nem csinál.
A reklámkampányok szövegét tehát
továbbra is emberek fogják írni,
és emberek fogják kidolgozni
az üzleti terveket.
Így hát, Yahli, bármit is csinálsz majd,
hozzon minden napod új kihívást.
Ha így lesz, előnyben leszel
a gépekkel szemben.
Köszönöm.
(Taps.)

Serbian: 
i učiniće ove poslove težim za nalaženje.
Sad, kao što sam pomenuo
mašine ne postižu napredak
kod novih situacija.
Poruka marketinške kampanje
mora da zgrabi pažnju potrošača.
Mora da se ističe u gomili.
Poslovna strategija znači
nalaženje rupa u tržištu,
stvari koje niko drugi ne radi.
Ljudi su ti koji će da stvaraju
poruke marketinških kampanja,
i ljudi su ti koji će razvijati
naše poslovne strategije.
Pa, Jali, čime god odlučiš da se baviš,
neka ti svaki dan donese novi izazov.
Ako bude tako, bićeš ispred mašina.
Hvala vam.
(Aplauz)

Estonian: 
ja sellist tööd on raskem leida.
Nagu ütlesin, ei ole arvutid osavad
uudsetes olukordades.
Turunduskampaania idee peab suutma
haarata tarbija tähelepanu.
See peab teistest eristuma.
Äristrateegia toimib, kui ta
vastab turu vajadustele,
ja pakub midagi, mida keegi teine ei paku.
Endiselt on inimesed need, 
kes mõtlevad välja turunduskampaaniaid,
inimesed on jätkuvalt ka meie 
äristrateegia väljatöötajateks.
Nii et Yahli, kelleks sa 
ka ei otsusta saada,
vaata, et iga päev 
tooks sulle uusi väljakutseid.
Kui see nii läheb,
oled sa alati masinatest ees.
Aitäh!
(Aplaus)

Croatian: 
i smanjiti dostupnost tih poslova.
Kao ššto sam spomenuo,
strojevi ne napreduju
u rješšavanju novonastalih situacija.
Marketinšška kampanja
mora privući pažžnju potroššača.
Mora se isticati.
Poslovna strategija uključuje
nalažženje rupa,
stvari koje nitko drugi ne radi.
Ljudi će biti ti koji će stvarati
marketinšške kampanje
i ljudi će biti ti koji će razvijati
poslovne strategije.
Tako da, Yahli, ššto god odlučila raditi,
neka ti svaki dan donese neki novi izazov.
Ako tako bude, uvijek ćešš biti
ispred strojeva.
Hvala.
(Pljesak)

Spanish: 
y harán estos puestos
más difíciles de conseguir.
Pero, como se ha dicho,
las máquinas no están progresando 
en situaciones nuevas.
La copia detrás de una campaña 
de marketing debe captar
la atención de los consumidores; 
se ha de destacar de la multitud.
Significa buscar nichos
de negocios vacíos en el mercado,
cosas que nadie está haciendo.
Serán humanos los que crearán la copia
detrás de las campañas de marketing,
y será el humano quien desarrolle 
la estrategia de negocio.
Así Yahli, sea lo que sea 
que decidas hacer,
deja que cada día te traiga un nuevo reto.
Al hacerlo, entonces estarás 
por delante de las máquinas.
Gracias.
(Aplausos)

Korean: 
일자리 구하는 것을
더 힘들게 만들 겁니다.
제가 말했듯이
기계는 새로운 상황에 한해서는
진전을 보이지 않습니다.
마케팅 캠페인의 문구는
소비자의 관심을 사로잡아야 하고
대중들 속에서 돋보여야 합니다.
경영 전략을 짜는 것은
아무도 하고 있지 않은
틈새 시장을 찾는 것입니다.
결국에는 마케팅 캠페인 뒤에서
문구를 만드는 주체는 인간이고
경영 전략을 짜는 것도
인간일 것입니다.
그러니까 얄리야,
네가 무슨 꿈을 가지든
매일 매일이 새로운 도전을
가져다 주길 바란다.
그렇게 되면 네가 기계보다
앞서 있을 수 있을테니까.
감사합니다.
(박수)

Slovenian: 
Kot sem omenil, stroji
pri novih situacijah ne napredujejo.
Reklamno besedilo za marketinško
kampanjo mora pritegniti potrošnika.
Izstopati mora iz množice.
Poslovna strategija je iskanje tržnih niš,
stvari, ki jih nihče drug ne dela.
Ljudje bodo ustvarjali reklamna besedila
v marketinških kampanjah
in ljudje bodo razvijali
naše poslovne strategije.
Yahli, karkoli se odločiš početi,
naj ti vsak dan prinese nov izziv.
Če ti bo, boš imela prednost pred stroji.
Hvala.
(Aplavz)

Bulgarian: 
Сега, както споменах,
машините не правят прогрес в непознати 
досега за тях ситуации.
Копието зад маркетингова кампания трябва 
да привлече вниманието на потребителите.
То трябва да се забелязва лесно от тълпата.
Бизнес стратегия означава да намериш 
пролуки на пазара,
неща, които никой друг не прави.
Хората ще бъдат тези, които ще създадат 
копието зад нашите маркетингови капмании
и те ще бъдат тези, които ще развият 
нашата бизнес стратегия.
Така че, Яли, каквото и да решиш да правиш,
остави всеки ден да ти носи 
ново предизвикателство.
По този начин ти ще изпревариш машините.
Благодаря.
(Аплодисменти)

Burmese: 
ဒီအလုပ်တွေရဖို့ ပို
ခက်စေလိမ့်မယ်။
ကဲ ဆိုခဲ့တဲ့အတိုင်း
စက်တွေဟာ ဆန်းသစ်တဲ့ အခြေအနေမှာ
တိုးတက်မနေပါဘူး။
စျေးကွက် စည်းရုံးပွဲနောက်က မိတ္တူက 
စားသုံးသူ အာရုံကို ဆွဲယူဖို့လိုတယ်။
လူစုထဲကနေ ကွဲထွက်ဖို့လိုပါတယ်။
စီးပွားရေး ဗျူဟာက စျေးကွက်ထဲက 
ကွာဟချက်တွေ ရှာတာပါ။
အခြား ဘယ်သူမှ လုပ်မနေတာတွေပေါ့။
စျေးကွက်ဖော် စည်းရုံးပွဲနောက်က မိတ္တူကို
ဖန်တီးနေတာက လူသားတွေဖြစ်ပြီး
စီးပွားရေး ဗျူဟာတွေကို ဖွံ့ဖြိုး
အောင်လုပ်နေတာ လူသားတွေဖြစ်လိမ့်မယ်။
ဒီတော့ Yahli ရေ မင်းဘာလုပ်ဖို့ 
ဆုံးဖြတ်ဆုံးဖြတ်
နေ့စဉ်တိုင်း စိမ်ခေါ်မှု 
အသစ်တစ်ခု ယူလာပါစေ။
အဲဒါဆိုရင် မင်းဟာ 
စက်တွေရဲ့ ရှေ့က ရှိနေမှာပါ။
ကျေးဇူးတင်ပါတယ်။
(လက်ခုပ်သံများ)

Modern Greek (1453-): 
και θα 'ναι πιο δυσεύρετες εργασίες.
Όπως είπαμε
οι μηχανές δεν ανταπεξέρχονται 
σε πρωτόγνωρα προβλήματα.
Μια διαφημιστική καμπάνια
πρέπει να τραβήξει το ενδιαφέρον.
Να ξεχωρίσει από το πλήθος.
Μια επιχειρηματική στρατηγική 
βρίσκει κενά στην αγορά
κάτι που κανένας άλλος δεν κάνει.
Οι άνθρωποι θα σχεδιάζουν 
τις διαφημιστικές καμπάνιες
και οι άνθρωποι θα αναπτύσσουν 
την επιχειρηματική στρατηγική.
Οπότε Γιάλι, ό,τι και αν κάνεις
προσπάθησε κάθε μέρα 
να αντιμετωπίζεις μια καινούρια πρόκληση.
Αν το καταφέρεις, θα είσαι 
ένα βήμα μπροστά από τις μηχανές.
Ευχαριστώ.

Italian: 
e renderanno più difficile
trovare questi lavori.
Come ho già detto,
le macchine non stanno facendo progressi
sulle nuove situazioni.
Il testo di una campagna pubblicitaria
deve catturare i consumatori.
deve spiccare in mezzo al mucchio.
Strategia commerciale significa
trovare spazi nel mercato,
cose che nessun altro sta facendo.
Saranno gli umani che creeranno
il testo delle campagne pubblicitarie,
e saranno gli umani che svilupperanno 
le strategie commerciali.
Quindi Yahli, qualsiasi cosa 
tu decida di fare,
lascia che ogni giorno 
ti presenti una nuova sfida.
Se lo fa, sarai un passo avanti
alle macchine.
Grazie.
(Applausi)

Turkish: 
ve onları elde etmeyi zorlaştıracak.
Günümüzde söz konusu makineler,
alışılmışın dışındaki durumlarda 
ilerleme gösterememektedir.
pazarlama kampanyasının ardındaki 
metin,müşterilerin ilgisini çekmelidir.
Kendini göstermelidir.
İş stratejisi, pazarda 
başkalarının bulmadığı
boşlukları bulmak demektir.
Pazarlama kampanyalarımızın ardındaki
metni yaratacak olanlar ve
iş stratejimizi geliştirecek 
olanlar insanlar olacaktır.
Bu yüzden Yahli, ne yapmaya 
karar verirsen ver,
her gün sana yeni bir 
meydan okuma getirsin.
Eğer bunu yaparsan, o zaman 
makinelerden önde olursun.
Teşekkürler.

Urdu: 
ان کے لیے صرف مشکل کام چھوڑ دیں گی۔
اب، جیسا کہ میں نے بیان کیا
مشینیں نت نئے مسئلوں کو حل نہیں کر سکتیں۔
کسی بھی تشہیری مہم کا مقصد گاہک
کی توجہ کھینچنا ہوتا ہے۔
اسے مجمع سے الگ دکھائی دینا ہوتا ہے۔
کاروباری پلان کا مطلب ہوتا ہے کہ منڈی میں 
خلا تلاش کیا جائے
وہ کام، جو کوئی نہیں کر۔رہا۔
یہ انسان ہوں گے جو ہماری تشہیری مہم کا 
ڈھانچہ بنایا کریں گے۔
اور کاروباری پلان بھی انسان ہی 
بنایا کریں گے۔
چنانچہ یہلی!
تم جو بھی فیصلہ کرو،
مگر اپنے آنے والے ہر دن میں ایک نیا
ہدف قائم کرو۔
اگر ایسا ہو جائے 
تو تم مشینوں سے آگے رہو گی۔
شکریہ۔
(تالیاں)

Portuguese: 
e tornar essas profissões mais difíceis.
Tal como já referi,
as máquinas não vão progredir
em situações novas.
O projeto para uma campanha publicitária
tem de prender a atenção do consumidor,
Tem que sobressair entre a multidão.
A estratégia empresarial é
encontrar vazios no mercado,
coisas que ninguém está a fazer.
Serão os seres humano a criar o projeto
por detrás das campanhas publicitárias,
serão os seres humanos a desenvolver
as estratégias empresariais.
Portanto, Yahli,
o que quer que venhas a ser,
que todos os dias
te tragam um novo desafio.
Se assim for, manter-te-ás
à frente das máquinas.
Obrigado.
(Aplausos)

Hindi: 
और ऐसी नौकरियाँ पाना मुश्किल होगा
अब, जैसा मैं कह चुका हूँ
नई परिस्थितियों में मशीन
ज़्यादा प्रगति नहीं कर रही
विपणन अभियान के नमूने को ग्राहकों का
ध्यान आकर्षित करना होगा
उसे बाकि सब से हट के होना चाहिए
व्यापार की रणनीति मतलब 
बाज़ार में कमी ढ़ूँडना
चीज़ें जो कोई और नहीं कर रहा हो
विपणन अभियान के नमूने का 
निर्माण करने वाले इंसान होंगे
और हमारी व्यापार रणनीति 
बनाने वाले भी इंसान होंगे
तो याहली, तुम जो भी करने का फ़ैसला लो,
हर दिन को एक नई चुनौती लाने दो
अगर ऐसा हुआ, तो तुम मशीनों से आगे ही रहोगी
धन्यवाद
( तालियाँ )

Tamil: 
இந்த பணிகள் கிடைப்பதற்கு அரிதாக
செய்யும்,
முன்னர் கூறியபடி,
புதிய சூழ் நிலைகளை சமாளிப்பதில்
இயந்திரங்கள் முன்னேறவில்லை.
விளம்பர யுக்திகளின் நகல், நுகர்வோர் 
கவனத்தை ஈர்க்க வேண்டும்,
கும்பலிலிருந்து அது தனித்து
நிற்க வேண்டும்,
வணிக வியூகமெனில், சந்தையில்
உள்ள இடைவெளியைக் கண்டறிவது,
வேறு எவரும் செய்யாத விடயங்களை.
மனிதர்கள் தான் விளம்பர யுக்திகளின்
நகலை உண்டாக்குவார்கள்,
மேலும், வணிக வியூகத்தை உண்டாக்குவது 
மனிதர்களாகத்தான் இருக்கும்.
அதனால், யாஹ்லி, நீ என்ன செய்ய
தீர்மானித்தாலும்,
ஒவ்வொரு நாளும் உனக்கு புதியதொரு சவாலைக் 
கொண்டு வரட்டும்
அவ்வாறு நிகழ்ந்தால், நீ இயந்திரங்களை விட
முன்னனியில் இருப்பாய்.
நன்றி.
(கரவொலி)

Macedonian: 
и потешко ќе се наоѓаат работни места.
Како што реков,
машините не се снаоѓаат добро
во нови ситуации.
Пораката на рекламната кампања 
мора да го привлече потрошувачот.
Треба да се истакнува во толпата.
Бизнис стартегија значи
наоѓање дупки во пазарот,
нешто што никој друг не го прави.
Тоа се луѓето кои стојат зад пораките
на рекламните кампањи
и луѓето се тие кои ја развиваат
бизнис стратегијата.
Значи, Јали, што и да одлучиш да правиш,
нека секој нов ден ти
донесе нов предизвик.
Само така, ќе бидеш пред машините.
Ви благодарам!
(Аплауз)

Mongolian: 
эдгээр ажлын байрны олдцыг бууруулна.
Түрүүн дурдсанчлан,
машинууд цоо шинэ асуудал шийдэх тал дээр
ахиц гаргахгүй байна.
Маркетингийн сурталчилгаа бүр хэрэглэгчийн
анхаарлыг татах хэрэгтэй.
Бусдаас ялгарах хэрэгтэй.
Бизнес стратеги гэдэг нь 
зах зээлд орон зайг олж,
хэний ч хийгээгүйг хийхэд оршдог.
Хүмүүс л маркетингийн 
кампанит ажлыг зохиож,
хүмүүс л бизнесийн стратегийг
боловсруулж чадна.
Тэгэхээр Яали, чи юу ч хийхээр
шийдсэн бай тэр зүйл чинь
өдөр бүр чамд шинэ 
сорилтыг авч ирэх болтугай.
Хэрвээ тэгж чадвал чи машинуудаас
үргэлж урд алхах болно.
Баярлалаа.
(Алга ташилт)

English: 
and make these jobs harder to come by.
Now, as mentioned,
machines are not making progress
on novel situations.
The copy behind a marketing campaign
needs to grab consumers' attention.
It has to stand out from the crowd.
Business strategy means
finding gaps in the market,
things that nobody else is doing.
It will be humans that are creating
the copy behind our marketing campaigns,
and it will be humans that are developing
our business strategy.
So Yahli, whatever you decide to do,
let every day bring you a new challenge.
If it does, then you will stay
ahead of the machines.
Thank you.
(Applause)
