
Romanian: 
Pe internet suntem mereu înconjurați de algoritmi
În momentul ăsta te uiți la un film pentru că un algoritm ți-a sugerat să dai click pe el (în loc de altele),
iar tu ai dat click, și algoritmul va ține minte.
Când deschizi TweetBook, un algoritm decide ce vei vedea
Când cauți prin albume cu poze, un algorim caută pentru tine
Poate îți face chiar și un film din ele
Când cumperi ceva, un algoritm decide prețul pe care îl vei plăti
și un alt algoritm lucrează la bancă, unde verifică tranzacțiile ca să protejeze împotriva fraudelor
Bursa de valori e plină de algoritmi
care tranzacționează cu alți algoritmi
Date fiind toate astea, poate că vrei să afli cum funcționează toate programele astea bazate pe algoritmi care îți influențează viața
…mai ales pentru atunci când nu funcționează
Pe vremuri nu foarte îndepărtate,
oamenii dădeau programelor pe care le construiau niște instrucțiuni pe care și oamenii puteau să le înțeleagă.
„Dacă se întâmplă asta, atunci fă asta”
Dar multe probleme sunt prea mari și complexe ca să le poți exprima ușor cu ajutorul unor instrucțiuni de bază
Sunt o tonă de tranzacții financiare pe secundă - cum știm care sunt fraudulente?
Sunt catralioane de filme pe NetMeTube

Korean: 
인터넷에서, 알고리즘은 항상
당신의 곁에 있습니다.
당신이 많은 영상 중에서 이 영상을 보게 된 것도,
알고리즘이 이 영상(과 다른 것들)을 보도록
추천했기 때문이죠.
그리고 그 영상을 클릭한 사실을
알고리즘은 잘 기억해 둡니다.
당신이 TweetBook에 들어가면,
알고리즘이 무엇을 보여줄 지 결정합니다.
당신이 사진을 검색하면,
알고리즘은 직접 사진을 찾아다닙니다.
또는 간단한 영상을 만들어 보여주기도 하죠.
무언가를 구매할 때, 알고리즘은
그 가격을 설정하기도 하고,
사기 거래를 방지하기 위해
은행 거래를 지켜보기도 하죠.
주식 시장은 알고리즘과 거래를 하는
알고리즘으로 가득합니다.
이를 보고, 당신은 알고리즘들이 어떻게 내가 하는 일을
도와줄 수 있는지 궁금할 겁니다.
물론, 언제 도와주지 않는지도요.
과거에는,
인간이 직접, 인간이 설명할 수 있는 규칙으로 이루어진
알고리즘 로봇을 만들었습니다.
"이럴 때, 이렇게 해라."
하지만 대부분의 문제들은 너무 크고 복잡해서,
인간이 직접 규칙을 작성하기에는 어려움이 있습니다.
찰나의 순간에도 셀 수 없이 많은 금융 거래가 일어나고
있습니다. 이 중 어떤 거래가 사기 거래일까요?
NetMeTube에는 천문학적 숫자의 동영상이 있습니다.

Dutch: 
Op het internet zijn overal algoritmes om je heen.
Jij bent deze video aan het bekijken omdat een algoritme die voor je (onder anderen) uitzocht om er op te klikken,
en toen je dat deed,
merkte het algoritme dat op.
Wanneer je tweetbook opent,
kiest Algoritme uit wat je te zien krijgt
Wanneer je door je foto's zoekt vindt Algoritme het,
Algoritme maakt misschien zelfs een kleine film voor je.
Wanneer je iets koopt beslist Algoritme de prijs,
en Algoritme zoekt naar fraude bij jouw transacties bij jouw bank.
De beurs is vol met Algoritmes die met Algoritmes handelen.
Als je dit weet wil je misschien ook weten
hoe deze algoritmes, die jouw wereld bepalen, werken
Vooral wanneer ze niet werken.
Vroeger bouwde je algoritmes door ze instructies te geven
die mensen konden uitleggen.
Als dit dan dat.
Maar veel problemen zijn te lastig voor mensen om begrijpelijke instructies voor te schrijven.
Er zijn een baziljoen transacties per seconde.
Welke zijn er frauduleus?
Er zijn octiljoen videos op NetmeTube,
welke acht zou de gebruiker moeten zien als aanbeveling?

Danish: 
På internettet, er algoritmerne overalt omkring dig.
Du ser denne video, fordi en algoritme bragte den til dig (blandt andre) for at få dig til at klikke,
hvilket du gjorde, og algoritmen noterede dette.
Når du åbner TweetBook, A: bestemmer algoritmen, hvad du ser.
Når du søger gennem dine fotos, A: laver algoritmen søgningen.
Måske laver den endda en lille film til dig.
Når du køber noget: sætter algoritmen prisen for dig
og: algoritmen er i din bank og undersøger transaktioner for bedrageri.
Aktiemarkedet er fuld af algoritmer
der handler med algoritmer.
I betragtning af dette, ønsker du måske at vide, hvordan disse små algoritmiske bots, der former din verden, arbejder,
især når de ikke gør.
I gamle dage,
byggede mennesker algoritmiske robotter ved at give dem instrukser menneskene kunne forklare.
"Hvis dette, så det."
Men mange problemer er bare for store og svære for et menneske at skrive enkle instruktioner for.
Der er en gazillion finansielle transaktioner i sekundet, hvilke er falske?
Der er octillioner videoer på NetMeTube.

Spanish: 
En la internet, los algoritmos están en todas partes.
Estas viendo este vídeo por que un algoritmo te lo trajo a ti (y a tantos otros) para que le des click
y lo hiciste, y el algoritmo tomó nota.
Cuando abres TweetBook, un algoritmo decide lo que verás.
Cuando buscas fotos, un algoritmo las encuentra.
incluso tal vez te haga haga un pequeño video.
Cuando compras algo, un algoritmo le pone el precio,
y un algoritmo esta en tu banco, vigilando posibles fraudes en transacciones
La bolsa de valores esta llena de algoritmos
comerciando con algoritmos.
Considerando esto, tal vez quieras saber como estos pequeños bots algorítmicos que dan forma a tu mundo funcionan,
especialmente cuando no lo hacen.
En la antiguedad,
los humanos construían bots algorítmicos dándoles instrucciones explicables por humanos
"si pasa esto, entonces esto".
Pero muchos problemas son demasiado grandes y difíciles para que un humano los escriba en instrucciones simples.
Hay millones de transacciones financieras por segundo, ¿Cuales son fraudulentas?
Hay millones de vídeos en NetMeTube
¿Cuales 8 deberían ser las recomendaciones del usuario?

Modern Greek (1453-): 
Στο διαδίκτυο, οι αλγόριθμοι είναι παντού γύρω σου.
Βλέπεις αυτό το βίντεο επειδή ένας αλγόριθμος σου το πρότεινε (μεταξύ άλλων) να το κλικάρεις
και επειδή το βλέπεις, ο αλγόριθμος το σημειώνει.
Όταν ανοίγεις το TweetBook, ένας αλγόριθμος διαλέγει τι βλέπεις.
Όταν κάνεις αναζήτηση στις φωτογραφίες σου, ένας αλγόριθμος τις βρίσκει.
Ίσως φτιάχνει και μια μικρή ταινία για εσένα.
Όταν αγοράζεις κάτι, ένας αλγόριθμος ορίζει την τιμή
και ένας αλγόριθμος είναι επίσης στην τράπεζά σου ελέγχοντας τις συναλλαγές για απάτες.
Το χρηματιστήριο είναι γεμάτο αλγόριθμους
που συναλλάσσονται με αλγόριθμους.
Δεδομένου αυτού, ίσως θα ήθελες να ξέρεις πώς δουλεύουν αυτά τα μικρά αλγοριθμικά ρομπότ που ρυθμίζουν τον κόσμο σου,
ειδικά όταν δεν λειτουργούν.
Στις παλιές μέρες,
οι άνθρωποι έφτιαχναν αλγοριθμικά ρομπότ δίνοντάς τους οδηγίες που οι άνθρωποι μπορούσαν να εξηγήσουν.
«Αν αυτό, τότε εκείνο.»
Αλλά πολλά προβλήματα είναι απλώς πολύ μεγάλα και δύσκολα για να μπορέσει ένας άνθρωπος να γράψει απλές εντολές για αυτά.
Υπάρχουν αμέτρητες χρηματικές συναλλαγές το δευτερόλεπτο, ποιες από αυτές είναι δόλιες;
Υπάρχουν αμέτρητα βίντεο στο NetMETube.

French: 
Sur Internet, les algorithmes
sont tout autour de vous.
Vous regardez cette vidéo
parce qu’un algorithme l'a choisie pour vous
parmi tant d'autres pour que vous cliquiez.
Ce que vous avez fait,
et l'algorithme en a pris note.
Quand vous ouvrez le TweetBook,
A l'Algorithme décide ce que vous voyez.
Quand vous cherchez dans vos photos,
c'est A l'Algorithme qui recherche.
Peut-être même qu'il vous fait un petit film.
Quand vous achetez quelque chose,
A l'Algorithme fixe le prix,
et A l'Algorithme est dans votre banque pour surveiller les transactions afin de prévenir les fraudes.
Le marché boursier est plein d'algorithmes
faisant des transactions avec d'autres algorithmes.
Sachant cela, vous voudriez sûrement apprendre comment ces bots algorithmiques
qui façonnent votre monde fonctionnent,
surtout quand ils ne fonctionnent pas.
Jadis, les humains
fabriquaient des bots algorithmiques
en leur donnant des directives
qu'un humain pouvait expliquer.
"Si ceci, alors cela."
Mais beaucoup de problèmes
sont juste trop gros et trop compliqués
pour qu'un humain puisse écrire
des directives simples pour les résoudre.
Il y a des milliards
de transactions financières par seconde.
Lesquelles sont frauduleuses ?
Il y a des octillions de vidéos sur NetMeTube,
quelles sont les 8 vidéos
qu'un utilisateur devrait voir
comme recommandations ?

English: 
On the internet, the algorithms are all around you.
You are watching this video because an algorithm brought it to you (among others) to click,
which you did, and the algorithm took note.
When you open the TweetBook, A the algorithm decides what you see.
When you search through your photos, A the algorithm does the finding.
Maybe even makes a little movie for you.
When you buy something, A the algorithm sets the price
and A the algorithm is at your bank watching transactions for fraud.
The stock market is full of algorithms
trading with algorithms.
Given this, you might want to know how these little algorithmic bots shaping your world work,
especially when they don't.
In Ye Olden Days,
humans built algorithmic bots by giving them instructions the humans could explain.
"If this, then that."
But many problems are just too big and hard for a human to write simple instructions for.
There's a gazillion financial transactions a second, which ones are fraudulent?
There's octillion videos on NetMeTube.

Polish: 
W internecie, jesteś otoczony algorytmami.
Oglądasz ten film, ponieważ algorytm podpowiedział Ci (między innymi filmami) byś w niego kliknął,
co zrobiłeś, więc algorytm to zanotował.
Kiedy otwierasz TweetBook'a, to algorytm A decyduje co widzisz.
Kiedy przeszukujesz swoje zdjęcia, to algorytm A daje Ci wyniki.
Może nawet robi dla Ciebie mały film.
Kiedy coś kupujesz, to algorytm A ustala cenę
i to algorytm A jest w Twoim banku, sprawdzając czy dochodzi do oszustw transakcyjnych.
Giełda Papierów Wartościowych jest pełna algorytmów,
handlujących z algorytmami.
Mając to na uwadze, możesz chcieć wiedzieć, jak te małe algorytmiczne boty kształtujące Twój świat działają,
szczególnie kiedy tego nie robią.
Za dawnych czasów
ludzie budowali algorytmiczne boty dając im instrukcje, które były wytłumaczalne dla ludzi.
"jeśli to, wówczas tamto."
Ale wiele problemów jest po prostu zbyt dużych i skomplikowanych dla ludzi, by można je było opisać prostymi instrukcjami.
Gazylion transakcji ma miejsce w ciągu sekundy, które z nich są nieuczciwe?
Oktylion filmów znajduje się na NetMeTube.

iw: 
באינטרנט, בכל מקום יש אלגוריתמים
אתם צופים בסרטון הזה, כרגע,
כי אלגוריתם הביא אותו אליכם (ובין היתר גם אחרים) כדי ללחוץ עליו
ולחצתם עליו - והאלגוריתם רשם זאת לעצמו
כשאתם פותחים את טוויטבוק, אלגוריתם מחליט מה תראו
כשאתם מחפשים בתמונות שלכם, אלגוריתם עוזר בחיפוש
ואולי אפילו יוצר סרט קטן בשבילכם
כשאתם קונים באינטרנט, אלגוריתם קובע את המחיר
והאלגוריתם נמצא בבנק וצופה בהעברות כדי למנוע זיוף
בורסת המניות מלאה באלגוריתמים שסוחרים עם אלגוריתמים
בהינתן זאת, אתם בטח רוצים לדעת כיצד הבוטים האלגוריתמים האלה מעצבים את עולמכם עובדים.
ובמיוחד, כשהם הם לא.
בימים הישנים, בני אנוש בנו בוטים בעזרת הוראות שאנשים יכולים להסביר
"אם ככה -> תעשה ככה"
אבל הרבה בעיות הן פשוט קשות או גדולות מידי כדי שבן אנוש יכתוב עבורן הוראות פשוטות
יש מיליארדים של העברות בנקאיות בשנייה, מי מתוכן היא הזיוף?
יש אוקטיליונים של סרטונים בנט-מי-טיוב

German: 
Algorithmen sind im Internet allgegenwärtig.
Du schaust dieses Video gerade,
weil ein Algorithmus es dir - und einigen anderen -
gezeigt hat, damit du darauf klickst...
...was du getan hast, und der Algorithmus merkt sich das.
Wenn du das Tweetbook öffnest,
entscheidet A/Algorithmus, was du siehst...
Wenn du nach Fotos suchst,
...findet A/Algorithmus sie für dich!
...und kreiert vielleicht einen Film für dich.
Wenn du etwas kaufst -
stellt A/Algorithmus den Preis ein und
A/Algorithmus arbeitet bei deiner Bank,
... und untersucht Transaktionen auf Betrug.
Der Börsenmarkt ist voll von Tausch-Algorithmen,
die mit anderen Algorithmen handeln.
Also würdest du gerne wissen, wie die Algorithmen funktionieren, die dein Leben beeinflussen
besonders dann, wenn sie nicht funktionieren
Vor langer Zeit haben Menschen
Algorithmen mit Anweisungen geschrieben, die Menschen erklären konnten.
"Wenn dies, dann das."
Aber viele Probleme sind für einen Menschen zu komplex, um einfache Anweisungen zu schreiben.
Jede Sekunde gibt es Unmengen finanzieller Transaktionen, aber welche sind betrügerisch?
Es gibt abertausende Videos auf NetMeTube.

Chinese: 
在網路上，演算法無處不在，
你正在看這支影片是因為演算法讓它出現在你的頁面，
當你點擊它，演算法就會記錄，
當你打開推特或臉書，演算法會決定你所看到的，
當你搜索圖片，演算法給你結果，
甚至做成小影片給你。
當你買東西，演算法呈現價格，
演算法也在監視著詐欺行為。
股市充滿了演算法，
與其他各式各樣的演算法互相交易。
有鑑於此，你可能想知道這些塑造你的生活的小機器人怎麼運作的，
尤其是當他們異常時。
在過去，
人們用人能理解的程式語言打造演算法機器人
「若滿足條件，則執行動作。」
但人無法用簡單的程式打造能處理巨大而複雜問題的演算法，
例如在每分每秒都有大筆金錢的交易，哪一個是詐欺？
假設有個影片網站上有一千兆億支影片

Turkish: 
İnternetteyken botlar hep yanınızdadır.
Bu videoyu dahi bir bot diğer videolar arasından size bunu getirdiği için izliyorsunuz.
ki tıkladınz ve arkadaki algoritma bunu kaydetti.
TweetBook'unuzu açtığınızda ne göreceğinize bir algoritma karar veriyor. 
(Twitter - Facebook -> TweetBook)
Resimlerinizi şöyle bir karıştırdığınızda ne göreceğinizi bir bot şeçiyor
Hatta sizin için fotoğraflardan kolaj bile yapıyor
Bir şey aldığınızda bir algoritma o fiyatı koyuyor
ve alışverişi yaparken para değişimi sırasında bir illegalite olmadığını bankadaki bot inceliyor
Borsa ise diğer algoritmalar ile 
alışveriş yapan algoritmalar ile dolu
Bütün bunlardan ötürü sizde bu botların hayatınızı nasıl etkilediğini öğrenmek isteyebilirsiniz
özelliklede etkilemediği zamanları
Eski zamanlarda
insanların ürettiği botlar insanlar tarafından açıklanabiliyordu.
"Eğer buysa, şunu yap"
Ancak çoğu problem bir insanın basit kurallarla açıklayabileceği kadar basitte değil
Saniye başı gazilyon tane alış-verişin hangisi illegal
NetMeTube'da oktilyo tane video var.

Arabic: 
على شبكة الانترنت، الخوارزميات بك من كل مكان.
أنت تشاهد هذا الفيديو لأن خوارزمية معينة اختارته لك (من بين باقي الفيديوهات) للنقر عليه،
وبنا أنّك فعلت، فإن الخوارزمية قامت بتخزين هذه المعلومة
عند فتح TweetBook، A خوارزمية تقرر ما تراه
عند البحث بين صورك الخاصة، فإن الخوارزمية تقوم بعمليّة البحث
وربما يقوم بعمل فيلم قصير لك
عند شراء شيءٍ ما فإن الخوارزمية تحدد السعر
والخوارزمية تقوم بمراقبة التحويلات في حسابك البنكي في حال تمت عملية احتيال
سوق الأسهم مليء بالخوارزميات
تبادل العملات يتم بالخوارزميات
ونظرًا لهذا، ربما تريد أن تعرف كيف لهذه الروبوتات الخوارزمية أن تقوم بتنظيم عالمك
وربما أن ترغب أن تعرف ماذا سيحدث إن لم يفعلوا
في الأيام الماضية
قام البشر بتصميم الخوارزميات بإعطائهم خطوات يمكن للبشر فهمها
إذا تحقق هذا الشرط، إذن افعل كذا
ولكن هناك العديد من المشكلات الكبيرة التي يصعب على الانسان حلها بكتابة سلسة من الأكواد البسيطة نسبيّا
هناك عدد هائل من المعلامات الماليّة التي تحدث في الثانية، أي واحدة منها هي عمليّة احتيال؟
هناك عدد مهول على الانترنت

Japanese: 
インターネット上には
アルゴリズムがあちこちにあります。
あなたがこの動画を見ているのは、アルゴリズムが
この動画をクリックするように選んだからで
実際にクリックしたことを、
アルゴリズムは記録しました。
TweetBookを開くと、アルゴリズムは
表示される内容を決定します。
写真を検索すると、発見する作業を
行うのはアルゴリズムです。
ちょっとした動画さえも作ってくれるかも。
何かを購入する場合、アルゴリズムは
その価格を設定します。
アルゴリズムは、詐欺を検知するため
銀行で見張り役を担っています。
株式市場はアルゴリズムだらけ。
アルゴリズム同士で取引をしているのです。
 
そう考えると、これらの小さなボットが
世界をどう形作っているのか、知っておきたくなるでしょう？
特に、それがうまくいかないときなんかは。
 
昔は、人間が、人に説明できる手順を与えることによって
アルゴリズムボットを構築していました。
「もしこうなら、こうする」
NetMeTube上には10の27乗個の動画があります。

Norwegian: 
På Internett er algoritmene overalt rundt deg.
Du ser på denne videoen fordi en algoritme viste den til deg (blant annet) for å klikke,
som du gjorde, og algoritmen noterte det.
Når du åpner TweetBook, A: Bestemmer algoritmen hva du ser.
Når du ser gjennom bildene dine, A: algoritmen søker for deg.
Kanskje til og med lager en liten film for deg.
Når du kjøper noe, A: algoritmen setter prisen
Og A: algoritmen er hos banken din og undersøker transaksjoner for svindel.
Aksjemarkedet er full av algoritmer
som handler med algoritmer.
Gitt dette, så vil du kanskje vite hvordan disse små algoritmiske robotene som former livet ditt fungerer,
spesielt når de ikke fungerer.
I gamle dager så
bygde mennesker algoritmiske roboter ved å gi dem instruksjoner som mennesker kan forklare.
"Hvis dette, så gjør dette."
Men mange problemer er rett og slett for store og kompliserte for ett menneske til å skrive enkle instrukser for.
Det er en gazillion finansielle transaksjoner i sekundet, hvilke er svindel?
Det er en octillion videoer på NetMeTube.

Hungarian: 
Az interneten mindenütt algoritmusok vannak körülötted.
Azért nézed ezt a videót, mert egy algoritmus többek közt ezt tette eléd, hogy rákattints, – amit meg is tettél – és az algoritmus feljegyezte ez a tényt.
Amikor kinyitod a Csiripkönyvet, egy algoritmus dönti el, mit látsz;
amikor a fotóid közt keresel, egy algoritmus csinálja a kutatómunkát,
talán még egy kis videót is készít neked.
Amikor veszel valamit, egy algoritmus mondja meg az árát
és egy algoritmus nézi át csalás után kutatva a banki utalásaidat.
A tőzsde dugig van algoritmusokkal, amik más algoritmusokkal kereskednek.
Mindezt figyelembe véve lehet, hogy szeretnéd tudni, hogy ezek az algoritmusokat használó botok, amik alakítják a világodat, mégis hogy működnek.
Főleg akkor, ha nem működnek.
A nem is oly' réges-régi időkben az emberek úgy építették a botjaikat, hogy megadták nekik az utasítássorozatot, ami alapján működniük kell.
HA ez van, AKKOR csináld azt.
Viszont rengeteg olyan probléma van, ami túl nagy és bonyolult ahhoz, hogy egy ember képes legyen egyszerű utasítássorozatot csinálni belőle.
Csillió pénzügyi tranzakció másodpercenként. Melyek ezek közül a törvénytelenek?
Oktizilliónyi videó a VidiTubon. Melyik nyolcat lássa közülük a felhasználó ajánlottként?

Russian: 
В интернете алгоритмы повсюду вокруг нас.
Вы смотрите это видео, потому что алгоритм предложил вам кликнуть на него (среди других видео).
Вы кликнули, и алгоритм это отметил.
Когда вы открываете TweetBook, алгоритм решает какую информацию вы увидите.
Когда вы ищете свои фото, алгоритм делает поиски.
Возможно даже создает небольшой видеоролик для вас.
Когда вы что-то покупаете, алгоритм устанавливает цену.
И в вашем банке тоже есть алгоритм, который следит чтобы транзакции были законны.
На бирже акций алгоритмы повсюду
и они торгуют с другими алгоритмами.
Зная всё это, вы, возможно, захотите узнать, как все эти столь важные маленькие алгоритмические роботы работают -
особенно когда они не работают.
В былые времена,
люди создавали алгоритмических ботов, давая им точные инструкции, которые люди могли объяснить.
"При условии А, сделай Б"
Однако, многие проблемы слишком сложны, и их нельзя описать набором простых инструкций понятных человеку.
Каждую секунду происходят триллионы финансовых транзакций - какие из них нелегальны?
На NetMeTube триллионы видеороликов.

Thai: 
อัลกอริทึมหรือระบบขั้นตอนการแก้ปัญหามีอยู่รอบๆตัวคุณบนอินเทอร์เน็ต
ที่คุณกำลังดูวิดีโอนี้อยุ่ก็เพราะอัลกอริทึ่มนำคุณให้คลิกเข้ามา
และเมื่อคุณคลิกเข้ามา อัลกอริทึ่มก็จะบันทึกข้อมูลไว้
เวลาคุณเปิดทวีตบุ๊ค อัลกอริทึ่มจะช่วยตัดสินสิ่งที่คุณสนใจจะดู
เวลาคุณค้นหาด้วยรูปภาพ อัลกอริทึ่มจะทำการค้นหา
อาจจะถึงกับทำวิดีโอสั้นๆให้คุณดู
เมื่อคุณจะซื้อของ อัลกอริทึ่มก็จะตั้งราคาขึ้นมา
และอัลกอริทึ่มก็ยังช่วยดูแลและตรวจสอบการทำธุรกรรมในธนาคารของคุณเพื่อป้องกันการฉ้อโกง
ในตลาดหลักทรัพย์นั้นจะเต็มไปด้วย
การเทรดของอัลกอริทึ่มด้วยกันเอง
พูดมาถึงตรงนี้ คุณอาจจะอยากรู้ว่าบอทอัลกอริทึ่มนี้มันทำงานอย่างไรในการกำหนดรูปแบบการทำงานของคุณ
ซึ่งจริงๆแล้วมันไม่ได้ทำ
ในอดีต
มนุษย์สร้างบอทอัลกอริทึ่มด้วยการใส่ชุดคำสั่งที่มนุษย์สามารถอธิบายได้ไปในโรบอท
“ถ้าเป็นอย่างนี้ ก็จะเป็นอย่างนั้น”
แต่ปัญหาหลายอย่างก็ใหญ่และยากเกินไปสำหรับมนุษย์ที่จะเขียนชุดคำสั่งง่ายๆ
เช่น ในหนึ่งวินาทีที่มีการทำธุรกรรมทางการเงินเป็นจำนวนมาก อันไหนมีการฉ้อโกง
วิดีโอมากกว่าพันล้านวิดีโอบน NetMeTube

Portuguese: 
Na internet os algoritmos nos cercam por todos os lados.
Você está assistindo este vídeo (entre outros) porque um algoritmo o trouxe para você clicar
o que você fez, e o algoritmo registrou.
Quando você abre o TweetBook, o algoritmo decide o que você vê
Quando você procura suas fotos, o algoritmo que faz a busca
Talvez até faça um pequeno filme pra você
Quando você compra algo, o algoritmo define o preço
E um algoritmo no seu banco está vigiando transações em busca de fraudes
O mercado de ações é cheio de algoritmos
comerciando com algoritmos
Dado isso, talvez você queira saber como esses pequenos bots moldando seu mundo funcionam
especialmente quando eles não funcionam
Nos tempos antigos
Os humanos construíam bots algorítmicos dando instruções que humanos conseguem explicar
"Se isso, então aquilo"
Mas muitos problemas são grandes e complexos demais para um humano escrever em instruções simples.
Existe um gazilhão de transações financeiras por segundo, quais são fraudulentas?
Tem um octilhão de videos no NetMeTube

Portuguese: 
Quais oito devem ser recomendados para o usuário? Quais não deveriam estar no site?
Para esse bilhete de avião, qual é o máximo que esse usuário pode pagar nesse momento?
Bots algorítmicos dão respostas a essas questões
Não são respostas perfeitas, mas muito melhores que um humano conseguiria
Mas como esses bots funcionam exatamente, cada vez mais ninguém sabe.
Nem os humanos que os construíram
ou "os construíram"
Como veremos...
Agora, empresas que usam esses bots não querem falar como eles funcionam.
porque os bots são empregados valiosos
bem, BEM valiosos
E como seus cérebros são construídos é um segredo industrial bem guardado
Agora mesmo o estado da arte é muito provavelmente bem
"eu espero que você curta álgebra linear"
Mas qual é a moda em qualquer site em particular
E como os bots funcionam é um pouco de "sei lá" e sempre vai ser.
Então vamos falar de uma das formas mais simples, mas mais entendível de como bots PODEM ser construídos
Sem entender como seus cérebros funcionam.
Digamos que você queira um bot que reconheça o que está em uma imagem
É uma abelha ou um três?
É fácil para humanos (até pra humanos pequenos),
mas impossível de dizer a um bot em linguagem de bot como fazê-lo,

Arabic: 
أي ثمانية فيديوهات يجب أن تظهر كفيديوهات مقترحة للمستخدم؟ أي منهم يجب أن يتم حظره من الشبكة كلها.
لمقعد الطيران هذا، ما هو أعلى سعر يمكن أن يدفعه المستخدم الآن؟
الخوارزميات تجيب على كل هذه الأسئلة
لا يوجد إجابات مثالية، ولكنها أفضل بكثير من أي إنسان في ذلك
ولكن كيف تعمل هذه الخوارزميات بالتحديد، لا أحد يعرف
ولا حتّى البشر الذين صمموا هذه الخوارزميات
أو "بنيت لهم"،
كما سنرى...
الآن الشركات التي صممت هذه الخوارزميات لا تريد الكشف عن آلية عمل هذه الروبوتات
لأن الخوارزميات تعتبر بمثابة موظفين ذو قيمة عالية
قيمة عالية جدًا، جدًا
وكيف تمت برمجة عقولها يعتبر سرِّا خطيرًا، لا يمكن البوح عنه أبدًا
 
آمل أن يكون الجبر الخطّي قد أعجبكم
ولكن ما هي الحرارة الحالية في مكان محدد
وكيف تعمل الروبوتات الخوارزمية، هو شيء غير معروف تحديدًا وسيبقى كذلك
دعونا نتحدث عن أكثر الطرق بساطة، ولكن أقرب للفهم، الروبوتات الخوارزمية يمكن أن تعمل
بدون الحاجة للفهم كيف تعمل عقولهم بالتحديد
لنقل أنك تريد روبوتا يمكنه التعرف على ما تحويه أي صورة
هل هي نحلة، أم الرقم ثلاثة
يمكن للبشر التعرف على ذلك بسهولة
ولكنه من المستحيل اخبار بوت بلغته، عن كيفية عمل ذلك

Thai: 
วิดีโอไหนจะถูกนำมาเป็นแปดวิดีโอแนะนำสำหรับคุณ และวิดีโอไหนไม่ควรจะได้อยู่บนเว็บไซต์เลย
สำหรับที่นั่งบนสายการบิน ราคาตั๋วเครื่องบินที่แพงที่สุดที่ผู้โดยสารท่านนี้จะยอมจ่ายนั้นเป็นเงินจำนวนเท่าไหร่
บอทอัลกอริทึ่มจะตอบคำถามพวกนี้ให้กับคุณ
มันอาจจะไม่ใช่คำตอบที่ถูกต้องสมบูรณ์แบบ แต่มันก็ดีกว่าคำตอบจากคน
ไม่มีใครรู้ว่าแท้จริงแล้วบอทพวกนี้นั้นมันทำงานอย่างไร
แม้กระทั่งมนุษย์คนที่สร้างมัน
หรือ "คนที่คิดค้นมันขึ้นมา"
อย่างที่เราจะได้เห็นดังต่อไปนี้
ปัจจุบันบริษัทที่ใช้บอทพวกนี้ไม่อยากพูดถึงด้วยซ้ำว่าพวกมันทำงานอย่างไร
เพราะพวกมันเป็นพนักงานที่มีค่ามาก
มากของมากของมาก
และการทำงานของสมองบอทก็เป็นความลับทางการค้าที่มีการป้องกันที่แน่นหนามากๆ
ปัจจุบันนี้ สิ่งที่จะมาพัฒนาให้มันก้าวหน้ามากที่สุดก็ดูเหมือนจะเป็น
“ฉันหวังว่าคุณจะชอบพีชคณิตเชิงเส้น”
แต่สิ่งที่เป็นประเด็นร้อนอยู่ในตอนนี้ไม่ว่าจะเป็นในส่วนไหนก็ตาม
และบอททำงานอย่างไร ซึ่งก็ยังเป็นสิ่งที่ “ฉันไม่รู้”และไม่มีวันรู้
ดังนั้นเรามาคุยเรื่องที่แปลกกว่านั้น แต่สามารถเข้าใจได้ว่าบอทถูกสร้างมาอย่างไร
ทั้งๆที่ไม่เข้าใจการทำงานของสมองของมันกันดีกว่า
สมมุติว่าคุณอยากให้บอทจำแนกสิ่งที่อยู่ในภาพได้
นี่คือผึ้ง หรือเลขสาม?
มันง่ายสำหรับมนุษย์ที่จะตอบคำถามนี้ (แม้กระทั่งในเด็กเล็กๆ)
แต่มันเป็นไปไม่ได้ที่จะแค่บอกบอทให้แยกแยะสองสิ่งนี้ด้วยภาษาบอท

French: 
Lesquelles ne devraient même pas
être acceptées du tout sur le site ?
Pour ce billet d'avion, quel est le prix maximum 
que cet utilisateur serait prêt à payer immédiatement ?
Les bots algorithmiques donnent
des réponses à ces questions.
Pas des réponses parfaites, mais bien meilleures 
que ce qu'un humain pourrait accomplir.
Mais comment ces bots fonctionnent précisément —
de plus en plus, personne ne le sait.
Même pas les humains qui les fabriquent,
ou qui les « fabriquent », comme nous le verrons.
Les compagnies qui utilisent ces bots
ne veulent pas parler de leur fonctionnement,
puisque les bots sont des employés de grande valeur.
De très, TRÈS grande valeur.
Et la façon dont leur cerveau est fabriqué
est un secret de fabrication férocement gardé.
Actuellement, le nec plus ultra est probablement très
« J'espère que vous aimez l’algèbre linéaire »,
mais ce qui est à la mode sur tel ou tel site,
et comment les bots fonctionnent,
c'est un peu « Euh j'sais pas » —
et ce le sera toujours.
Alors parlons d'une des façons
les plus désuètes, mais compréhensibles,
grâce à laquelle les bots PEUVENT être fabriqués,
sans comprendre comment leur cerveau fonctionne.
Disons que vous voulez un bot
qui peut reconnaître ce qu'il y a dans une image.
Est-ce une abeille, ou bien un trois ?
C'est facile pour les humains,
même de petits humains,
mais c'est impossible de simplement dire
comment faire à un bot, en langage bot,

German: 
Welche Acht sollen dem Nutzer empfohlen werden? Welche sollten gar nicht existieren?
Was ist der maximale Preis, den der Nutzer jetzt für diesen Sitz im Flugzeug bezahlt?
Algorithmen geben Antworten auf diese Fragen.
Keine perfekten Antworten, aber bessere als Menschen geben würden.
Aber wie diese Bots wirklich funktionieren weiß kaum noch jemand.
Nicht einmal die Menschen, die sie erbauten,
oder "bauten",
wie wir später sehen werden...
Die Firmen, die diese Bots einsetzen wollen nicht darüber reden, wie sie funktionieren
weil die Bots wertvolle Mitarbeiter sind.
Sehr, SEHR wertvoll.
Ihre Funktionsweise ist ein gut gehütetes Geschäftsgeheimnis.
Aktuell ist die neutes Technologie vermutlich
'Ich hoffe, du magst lineare Algebra',
aber welche Technologie wirklich auf einer bestimmten Seite genutzt wird
und wie die Bots funktionieren, 
ist eher unklar und wird es auch immer sein.
Lasst uns über die einfacheren Methode zum "erbauen" von Bots sprechen
ohne verstehen zu müssen wie deren Gehirne funktionieren.
Du willst einen Bot, der Inhalte in Bildern erkennen kann.
Ist das eine Biene oder eine Drei?
Für Menschen leicht zu erkennen, (sogar für Babies),
aber einem Bot in Bot-Sprache zu erklären wie es funktioniert ist unmöglich,

Danish: 
Hvilket otte skal brugeren se som anbefalinger? Hvilket bør ikke være tilladt på siden over hovedet?
Til dette flysæde, hvad er den maksimale pris denne bruger vil betale, lige nu?
Algoritmiske bots giver svar på disse spørgsmål.
Ikke perfekte svar,
men meget bedre end et menneske kunne gøre.
Men hvordan disse bots fungerer præcis,
mere og mere, ingen ved hvordan.
Ikke engang de mennesker, der byggede dem,
eller "byggede dem",
som vi vil se ...
Virksomheder, der bruger disse bots
ønsker ikke at tale om, hvordan de arbejder
fordi bots er værdifulde medarbejdere.
Meget, MEGET værdifulde.
Og hvordan deres hjerner er bygget er en voldsomt bevogtet hemmelighed.
Lige nu er det mest sandsynligt meget
'Jeg håber du kan lide lineær algebra',
men hvad den aktuelle hotness er på et bestemt websted
og hvordan robotter fungerer, 
er en smule "Jeg ved det ik'", og vil altid være det.
Så lad os tale om en af ​​de mere simple, men forståelige måder robotter kan være "bygget"
uden at forstå, hvordan deres hjerner fungerer.
Lad os sige du vil have en bot, der kan genkende
hvad der er i et billede.
Er det en bi, eller er det et tre-tal?
Det er nemt for mennesker (selv små mennesker),
men det er umuligt bare at fortælle en bot, 
i bot sprog, hvordan man gør det,

Russian: 
Как выбрать из них восемь роликов, которые пользователь увидит в рекоммендациях? Что не пускать на сайт совсем?
Для определённого места в самолёте, какую максимальную цену пользователь готов заплатить прямо сейчас?
Боты алгоритмы дают ответы на все эти вопросы.
Не идеальные ответы, но они намного лучше тех, что люди могли бы найти вручную.
Но как именно эти боты работают, никто не знает.
Даже те, кто их создал.
Точнее, "создал",
как мы увидим...
Компании, которые используют этих ботов, не любят рассказывать о том, как они работают,
потому что боты – ценные сотрудники.
Очень, ОЧЕНЬ ценные.
И как именно построен их мозг – очень тщательно охраняемый секрет.
Сейчас всё крутится вокруг
"Я надеюсь тебе нравится линейная алгебра",
но как именно устроены боты на конкретном сайте
и как они работают – не совсем понятно и так будет всегда.
Так что давайте поговорим об одном из наиболее причудливых, но понятных способов "построить" бота,
не зная как именно в итоге его мозги будут работать.
Допустим, вы хотите бота, который может распознать, что изображено на картинке.
Пчела, или цифра три?
Это легко для людей (даже маленьких людей),
но невозможно дать боту набор инструкций как именно это сделать,

English: 
Which eight should the user see as recommendations? Which shouldn't be allowed on the site at all?
For this airline seat, what is the maximum price this user will pay right now?
Algorithmic bots give answers to these questions.
Not perfect answers,
but much better than a human could do.
But how these bots work exactly,
more and more, no one knows.
Not even the humans who built them,
or "built them",
as we will see...
Now companies that use these bots
don't want to talk about how they work
because the bots are valuable employees.
Very, VERY valuable.
And how their brains are built is a fiercely guarded trade secret.
Right now the cutting edge is most likely very
'I hope you like linear algebra',
but what the current hotness is on any particular site
and how the bots work, 
is a bit "I dunno", and always will be.
So let's talk about one of the more quaint but understandable ways bots CAN be "built"
without understanding how their brains work.
Say you want a bot that can recognize
what is in a picture.
Is it a bee, or is it a three?
It's easy for humans (even little humans),
but it's impossible to just tell a bot 
in bot language how to do it,

Spanish: 
¿Cuales ni siquiera deberían estar en el sitio?
Para este asiento de avión ¿Cuál es el precio mas alto que este usuario pagaría justo ahora?
Los bots algorítmicos dan respuesta a estas preguntas,
no son perfectas, pero son mucho mejores que las de los humanos.
Pero el cómo funcionan exactamente, cada vez más, nadie sabe,
ni siquiera los humanos que los construyeron.
o "construyeron", como ya veremos...
Las compañías que usan estos bots no quieren hablar sobre como funcionan
por que los bots son empleados valiosos
muy, MUY valiosos
Y como están construidos es un secreto ferozmente guardado.
Justo ahora, lo mas probable es que la vanguardia sea como
"Espero que te guste el algebra lineal"
Pero la moda en cada sitio específico
y cómo funcionan los bots, es más como "ve a saber", y siempre será así.
Así que hablemos de una de las técnicas más pintorescas pero entendibles en que se PODRÍA crear un bot
sin entender cómo funcionan sus cerebros.
Digamos que quieres un bot que reconozca lo que hay en una imagen.
¿Es una abeja o un tres?
Es fácil para los humanos (incluso los pequeños)
pero es imposible decirle a un bot en lenguaje bot cómo hacerlo

Turkish: 
Hangi sekiz tanesini seçecende gösterecen? Hangilerini toptan siteden silecen?
Bu uçuş bileti için, bu müşteri acaba ne kadar verir?
Algoritmik botlar bu sorulara cevap verir
Mükemmel değiller tabiki, ama yinede insanlardan daha iyiler
Ama bu botların çalışma prensipleri her geçen gün daha da karmaşıklaşıyor
Hatta onları yapan insan bile bilmiyor, Ne kadar onlar yaptı o da ayrı dava, göreceğimiz gibi
Bu botları kullanan firmalarda onlar hakkında konuşmak istemiyor
çünkü onlar önemli bir çalışan konumunda
Çok ve Çok önemli hatta
Beyinlerinin konumlanış şeklide ciddi bir şekilde korunan bir sır
Son gelişmeler için demem gereken şey daha çok
"Umarım Doğrusal Cebirle aranız iyidir"
gerçi son çıkan şeyler konularda
çoğu geliştirici için bile "Ne bilem" ve öyle de kalacak
O yüzden biraz daha anlaşılır bir şekilde bu botların üretimi hakkında konuşalım
ancak beyin fonksiyonlarını anlamayı beklemeyin.
Örneğin bir botun resimde ne olduğunu anlamasını istiyorsunuz.
Arı mı? Üç mü?
İnsanlar için cevap kolay, küçük olanlarımız için bile
tam olarak ne yaptığını bir bota bot dilinde anlatmak imkansız

Romanian: 
Pe care opt ar trebui să i le recomandăm unui utilizator? Și pe care ar trebui să nu le permitem pe site în primul rând?
Care e cea mai mare sumă pe care cineva ar fi dispus să o plătească în clipa asta pentru locul ăsta în avion?
Programele au răspunsul la toate întrebările astea.
Nu au răspunsul perfect, dar în general au răspunsuri mult mai bune decât oamenii ar putea avea
Dar pe măsură ce trece timpul ne dăm seama că nu știm exact cum funcționează programele și algoritmii lor
Nici măcar oamenii care le-au construit nu mai știu…
…sau mă rog, „le-au construit” (la figurat)
după cum vom vedea.
Companiile care folosesc genul ăsta de programe nu vor să vorbească despre cum funcționează
pentru că programele astea sunt niște „angajați” foarte valoroși
Foarte, FOARTE, valoroși
Cum funcționează „creierul” lor e un secret bine păzit.
În momentul de față, cele mai performante programe sunt la nivelul…
„sper că-ți place algebra liniară”
dar ce e ultimul răcnet în materie de algoritmi pe un anumit site la ora actuală
și cum funcționează de fapt programele e un mister și așa va rămâne mereu
Așa că hai mai bine să vorbim despre una din metodele mai ciudate (dar ușor de înțeles) de „construit” programe
fără să trebuiască să înțelegem pe îndelete cum funcționează de fapt creierul lor.
Să zicem că vrei un program care să recunoască ce obiect se regăsește într-o poză.
E o albină sau cifra trei?
E ușor pentru oameni, chiar și pentru copii să le distingă
dar e imposibil să îi spui unui program cum să facă asta, chiar dacă e pe limba lui

Chinese: 
哪些應該放在建議清單裡，哪些不應該被放到網站上？
對航空公司來說，當前顧客願意支付的最高價位是多少？
演算法機器人能回答這些問題的答案。
不盡完美，
但遠比人類做得到的好太多了。
但是，演算法機器人實際上如何運作，漸漸地，沒有人知道。
甚至打造它們的人，
甚至不再需要人來打造。
我稍後詳述。
使用演算法的公司
不想談論它們怎麼運作的，
因為演算法是有價值的員工。
非常非常的有價值。
演算法如何打造是絕對的商業機密。
今日最前端的技術通常希望你：
「喜歡線性代數。」
這種技術通常出現在各大網站，
那些演算法如何運作總是讓人有點無法理解的。
那麼讓我們談談一種打造演算法的精巧易懂的方法，
不須弄懂它們的大腦怎麼運轉的。
假設你想要一個可以識別照片有什麼的演算法：
「這是蜜蜂還是3？」
對人類（甚至是寶寶）都很容易
但若只是用程式語言告訴演算法怎麼做是不可能的，

Japanese: 
ユーザーに8個のおすすめを表示するには？
どの動画をサイト上から完全に排除すべき？
この飛行機の座席のために、このユーザーが
今支払おうとする最高価格は？
アルゴリズムボットはこれらの質問へ答えを提供します。
答えは完璧ではありませんが
人間が回答可能なものよりもはるかに良いです。
しかし、これらのボットが実際にどのように動作
するのかを知る人はどんどんいなくなっています。
構築した人でさえも知らない。
というか、「いわゆる、構築」した人たちですね。
これからお見せするように…。
これらのボットを使っている企業は、ボットが
どのように機能するかについて話したがりません。
ボットは、貴重な従業員だからです。
非常に、非常に貴重な。
そして、ボットの脳がどう構築されているかは
厳格に保護された秘密です。
現在の最先端はおそらく
線形代数が好きな人にしか理解できないでしょう。
しかし、現在アツいものはどんなサイト上にもあって
ボットの動作はちょっとよくわからないし、
これからもそうでしょう。
では、もっと奇妙かつ理解可能な
ボットの「構築」方法について話しましょう。
彼らの脳がどのように動作するかを
知らないままで。
写真に何が写っているかを認識する
ボットが欲しいとしましょう。
蜂、それとも数字の3？
これは、人間にとっては（子供にも）簡単です。
しかし、ボットにボット言語だけで
どうやるかを伝えるのは不可能です。

Modern Greek (1453-): 
Ποια οχτώ από αυτά θα πρέπει ο χρήστης να βλέπει ως προτεινόμενα; Ποια δεν πρέπει να επιτρέπονται καθόλου στην ιστοσελίδα;
Για αυτή την αεροπορική θέση, ποια είναι η μέγιστη τιμή που αυτός ο χρήστης θα πληρώσει αυτή τη στιγμή;
Τα αλγοριθμικά ρομπότ δίνουν απαντήσεις σε αυτές τις ερωτήσεις.
Όχι τέλειες απαντήσεις, αλλά πολύ καλύτερες από αυτές των ανθρώπων.
Αλλά το πώς ακριβώς δουλεύουν αυτά τα ρομπότ, γίνεται όλο και πιο δυσνόητο.
Ακόμα και για τους ανθρώπους που τα έφτιαξαν,
ή «τα έφτιαξαν»,
όπως θα δούμε παρακάτω...
Οι εταιρείες που χρησιμοποιούν αυτά τα ρομπότ δεν θέλουν να μιλάνε για το πώς λειτουργούν
διότι τα ρομπότ είναι πολύτιμοι υπάλληλοι.
Πολύ, ΠΟΛΥ πολύτιμοι.
Και το πώς τα μυαλά τους φτιάχνονται είναι ένα επιμελώς προστατευμένο εμπορικό μυστικό
Αυτή τη στιγμή η τεχνολογία αιχμής είναι πιθανότατα πολύ
«Ελπίζω να σου αρέσει η γραμμική άλγεβρα»
αλλά το τι είναι της μόδας σε κάποια συγκεκριμένη ιστοσελίδα
και πως τα ρομπότ δουλεύουν, είναι λίγο «Δεν ξέρω» και θα συνεχίσει να είναι.
Οπότε ας μιλήσουμε για έναν από τους πιο αλλόκοτους αλλά κατανοητούς τρόπους που τα ρομπότ ΜΠΟΡΟΥΝ να «φτιαχτούν»
χωρίς να καταλάβουμε πώς λειτουργούν οι εγκέφαλοί τους.
Ας πούμε ότι θέλεις ένα ρομπότ που μπορεί να αναγνωρίσει τι απεικονίζει μια εικόνα.
Είναι μια μέλισσα ή ένα τριάρι;
Είναι εύκολο για τους ανθρώπους (ακόμα και τους μικρούς),
αλλά αδύνατον να πεις σε ένα ρομπότ στην γλώσσα του πώς να το κάνει,

Norwegian: 
Hvilket åtte bør brukeren se som anbefalte? Hvilket burde ikke være lov på nettsiden?
For dette flysete, hvor mye vil denne personen betale akkurat nå?
Algoritmiske boter gir svar til disse spørsmålene.
Ikke perfekte svar, men mye bedre enn ett menneske kan klare.
Hvordan disse botene faktisk fungerer vet færre og færre.
Ikke en gang menneskene som bygde dem,
eller "bygde dem",
som vi snart vil se...
Firmaene som bruker disse botene vil ikke snakke om hvordan de fungerer
fordi botene er verdifulle ansatte.
Veldig, VELDIG verdifulle.
Og hvordan hjernen dems er bygd er en strengt bevoktet hemmelighet.
Akkurat nå er det aller nyeste mest sannsynlig veldig
'jeg håper du liker lineær algebra',
men hvilken teknologi som brukes av en spesiell nettside
og hvordan botene fungerer er ikke kjent, og vil aldri bli det.
Så la oss diskutere en av de mer uvanlige men begripeligere måtene en bot KAN bli "bygd"
uten å forstå hvordan hjernen deres fungerer.
La oss si du trenger en bot som kan forstå hva som er i ett bilde.
Er det en bie, eller ett tre-tall?
Det er enkelt for mennesker (til og med små mennesker),
men det umulig å bare fortelle en bot i bot-språk hvordan man gjør det,

Korean: 
이 중 유저에게 추천해야 할 8개의 동영상은
어떤 것일까요? 그리고 사이트에서 허용되지 않는
동영상은 무엇일까요?
이 항공권에 고객들이 당장 지불할 수 있는
최대 금액은 얼마일까요?
알고리즘 봇들은 이러한 문제에 해답을 제시합니다.
완벽하진 않지만,
사람이 제시할 수 있는 해답보다는 훨씬 낫죠.
하지만 이 봇들이 어떻게 정확히 동작하는지,
그리고 점점 정확해지는지는 아무도 알지 못합니다.
심지어는 이것들을 만든 사람들조차도요.
또는, "이걸" 사람조차도 말입니다.
여러분도 보다시피요...
오늘날 이런 봇들을 사용하는 기업들은 그게 어떻게
작동하는지를 설명하고 싶어하지 않습니다
봇은 그들의 소중한 고용인(자산)이니까요.
아주, 존나 소중합니다.
그 두뇌를 어떻게 만들었는지는 기업 비밀로서
가열차게 지키고 있습니다.
요즘 최첨단 분야는 대개
'네가 선형 대수에 관심이 있으면 좋겠는데'지만,
어떤 특정 사이트에서 현재 인기있는 것이 무엇인가와
어떻게 봇이 작동하는가는,
조금 "나도 몰라영"이고 항상 그러할 겁니다.
그러니 어떻게 봇이 "만들어질 수 있는지"에 대한
조금 진기하지만 이해할 수 있을 법한 사례를
하나 얘기해봅시다
걔네들의 머릿속을 이해하려 들지 않는 한도에서요.
당신이 어떤 사진을 인식하는 봇을 원한다고 칩시다.
이것이 벌인가, 숫자 3인가?
인간에게는 간단한 문제입니다 (갓난아기라도요),
하지만 봇에게 봇의 언어로 어떻게 하라고 말해주는 것은
불가능합니다,

Dutch: 
Welke zouden helemaal niet op de site mogen staan?
Wat is de maximale prijs voor deze stoel
die deze klant nu zou willen betalen?
Algoritmes geven antwoorden op deze vragen
geen perfecte antwoorden
maar veel beter dan een mens zou kunnen.
Maar hoe deze bots exact werken
weet eigenlijk niemand meer.
Zelfs niet de mensen die ze gebouwd hebben
of "gebouwd" zoals we zullen zien.
Bedrijven die deze bots gebruiken
willen niet praten over hoe ze werken
omdat de bots waardevolle medewerkers zijn.
Heel, HEEL waardevol.
Hoe hun brein gemaakt wordt
is een fel beschermd beroepsgeheim.
Op dit moment is het nieuwste snufje waarschijnlijk
"ik hoop dat je van lineaire algebra houd"
Maar wat momenteel de nieuwste hit is
op een specifieke site
en hoe de bots werken
is een beetje "ik weet het niet"
en dat zal het ook altijd blijven.
Dus laten we het hebben over
de ouderwetse maar begrijpelijke manier
waarop bots gemaakt kunnen worden
zonder te begrijpen hoe hun brein werkt.
Stel dat je een bot wil die kan begrijpen wat er in een afbeelding staat
is het een bij of een drie
het is makkelijk voor mensen
zelfs kleine mensen
maar het is onmogelijk om een bot gewoon te vertellen
in bot taal hoe je het moet doen.

iw: 
איזה 8 סרטונים המשתמש צריך לקבל כהמלצה? אילו סרטונים אמורים להימחק מהאתר בכלל?
עבור כרטיס הטיסה הזה, מה המחיר המקסימלי שהמשתמש  הזה מוכן לשלם עבורו?
בוטי אלגוריתמים נותנים תשובה לשאלות האלו
לא תשובות מושלמות, אבל הרבה יותר טובות ממה שבני אנוש יכולים לעשות
אבל איך הבוטים האלה עובדים, יותר ויותר נשאר לוט בערפל
אפילו עבור בני האנוש שבנו אותנו... אותם
או "בנו אותם", כמו שתראו
חברות שמשתמשות בבוטים האלו, לא מרבות לדבר על כיצד הן עובדות
בגלל שהם עובדים ערכיים
מאוד, מאוד, ערכיים
ואיך שהמוח שלהם בנוי, הוא סוד שנשמר בצורה טובה מאוד
כרגע מה שמדברים עליו הוא ככל הנראה
"אני מקווה שאתם אוהבים אלגברה לינארית"
אבל מה שהנושא החם כרגע עבור כל חברה וכיצד הבוטים פועלים הוא 'לא ידוע' וישאר ככה
אז בואו נדבר על אחת מהדרכים הפשוטות אבל המובנות שבהן בוטים יכולים "להיבנות"
בלי להבין כיצד המוח שלהם עובד
נניח שאתם רוצים לבנות בוט שיודע לזהות מה בתמונה
האם זו דבורה, או האם זה הספרה שלוש?
זה קל עבור בני אנוש, (אפילו בני אנוש קטנים)
אבל זה בלתי אפשרי לומר לבוט בשפת תכנות איך לעשות את זה

Hungarian: 
Melyek azok, amik nem is lehetnének az oldalon?
Ezért a bizonyos helyért ezen a repülőn ez a felhasználó mennyit hajlandó maximum fizetni, most rögtön?
A botok képesek válaszokat adni az ilyen kérdésekre. Nem tökéletes választ, de sokkal jobbat, mint amire egy ember képes.
De hogy mi ezen botok pontos belső működése, azt egyre inkább senki sem tudja.
Még azon emberek sem, akik építették őket.
Vagyis hát „építették”, mint azt látni fogjuk.
Namost a cégek, amik ezeket a botokat használják, nem akarnak a működésükről beszélni, hiszen ezek a botok értékes alkalmazottai a cégnek
(Nagyon, nagyon értékes.)
és az agyuk huzalozása tűzzel-vassal védett ipari titok.
Jelenleg az élvonal leginkább a „remélem bejön a lineáris algebra” irányba ment el,
de hogy pontosan mi éppen a tuti egy bizonyos cégnél, és pontosan hogyan működnek ott a botok, az ilyen...
„mit tom én!”
És ez ilyen is marad.
Szóval beszéljünk inkább egy régiesebb, de érthetőbb módszerről, amivel *lehet* úgy botot csinálni, hogy nem értjük, hogy van pontosan huzalozva.
Tegyük fel, hogy mondjuk képfelismerő botot akarsz.
Méhecske van a képen, vagy a hármas szám?
Egy embernek egyszerű, még egy pici embernek is;
de lehetetlen egy botnak, botnyelven elmondani, hogyan csinálja, mert

Polish: 
Które osiem z nich dany użytkownik powinien zobaczyć w polecanych? Które nie powinny być w ogóle dopuszczone na stronie?
Jaka jest maksymalna cena, jaką ten użytkownik jest w stanie zapłacić za to miejsce w samolocie, w tym momencie?
Algorytmiczne boty dają odpowiedzi na te pytania.
Nie są to idealne odpowiedzi, ale wciąż dużo lepsze niż te, które dałby człowiek.
Ale nikt tak na prawdę nie wie, jak te boty działają.
Nawet ludzie, którzy je stworzyli.
lub "stworzyli",
o czym się przekonamy...
Firmy korzystające z tych botów, nie chcą mówić o tym, jak one działają,
ponieważ boty są wartościowymi pracownikami.
Bardzo, BARDZO wartościowymi.
I to jak zbudowane są ich mózgi, jest zaciekle strzeżoną tajemnicą handlową.
Obecnie najnowocześniejsze boty są najprawdopodobniej bardzo...
"Mam nadzieję że lubisz algebrę liniową",
ale to, co jest obecnie popularne na danej stronie,
i to jak działają boty jest trochę "nie mam pojęcia", i tak będzie zawsze.
Więc porozmawiajmy o jednym z ciekawszych lecz zrozumiałych sposobów w jaki boty MOGĄ być "tworzone",
bez rozumienia w jaki sposób działają ich mózgi.
Załóżmy, że chcemy bota który będzie  rozpoznawał co jest na obrazku.
Czy jest to pszczółka, 
czy trójka?
To proste dla ludzi, (nawet małych ludzi)
Ale niemożliwym jest powiedzenie botowi w jego języku, jak to zrobić.

Spanish: 
porque la verdad, sólo "sabemos" que eso es una abeja y eso un tres.
Podemos decir con palabras lo que los hacen diferentes, pero los bots no entienden palabras.
Y son las conexiones del cerebro lo que nos hace entender.
Aunque una sola neurona es entendible, y el propósito general de grupos de neuronas vagamente entendible,
el todo está más allá.
Sin embargo, funciona.
Para obtener un bot que puede hacer esta clasificación,
no lo haces tu mismo.
Haces un bot que hace bots, y un bot que enseña bots.
El cerebro de estos bots son más simples, algo que un programador humano astuto puede hacer.
El constructor construye bots, aunque no es muy bueno.
Al principio solo conecta cables en el cerebro de los bots casi al azar.
Esto lleva a unos bots muy...
"especiales" enviados a bot profesor para enseñarles.
Obviamente, bot profesor tampoco distingue una abeja de un tres,
si un humano pudiera hacer un bot profesor que lo hiciera, pues, problema resuelto.
En cambio el humano le da al bot profesor un monton de fotos de abejas y treces
y la respuesta de cuál es cuál.
Bot profesor no puede enseñar...

Polish: 
Ponieważ my po prostu wiemy, że to pszczoła, a to trójka.
Możemy powiedzieć słowami co je rozróżnia, ale boty nie rozumieją słów.
A i tak to połączenia w naszych mózgach pozwalają nam na to wszystko.
Podczas gdy pojedynczy neuron może być zrozumiany, a ogólny cel ich grupki mgliście uchwycony,
zrozumienie całości jest poza naszym zasięgiem.
Mimo to działa.
Więc aby otrzymać bota, który będzie wstanie dokonać naszego sortowania,
nie budujemy go sami.
Budujemy bota, który buduje boty oraz bota, który uczy boty.
Mózgi tych botów są prostsze, możliwe do stworzenia przez mądrego programistę.
Bot budowniczy buduje boty, ale nie jest w tym zbyt dobry.
Początkowo łączy on kabelki i moduły w mózgach botów praktycznie losowo.
To prowadzi do wielu...
"specjalnych" botów studentów, które zostają wysłane do nauczyciela na nauki.
Oczywiście bot nauczyciel również nie potrafi rozpoznać pszczoły od trójki,
gdyby ludzie mogli stworzyć bota który to potrafi, wtedy problem byłby rozwiązany.
Zamiast tego człowiek daje botowi nauczycielowi grupę zdjęć pszczół, oraz grupę zdjęć cyfry 3,
oraz klucz odpowiedzi co jest czym.
Bot nauczyciel nie potrafi uczyć,

Danish: 
fordi virkelig ved vi bare at
det er en bi, og det er et tre-tal.
Vi kan sige med ord, hvad der gør dem anderledes, 
men bots kan ikke forstå ord.
Og det er ledninger i vores hjerner, 
der får det til at ske alligevel.
Mens en individuel neuron kan forstås, og klynger af neuroner generelle formål svagt forståes
er det hele umuligt.
Ikke desto mindre, virker det.
Så for at få en bot, der kan lave den her slags sortering,
kan du ikke bygge den selv.
Du bygger en bot, der bygger robotter,
og en bot der lærer robotter.
Disse bots hjerner er enklere,
noget en klog menneskelig programmør kan lave.
Robotbyggeren bygger robotter, 
selvom den ikke er særlig god til det.
Først forbinder den ledningerne og moduler i bot hjerner næsten tilfældigt.
Dette fører til nogen meget ...
"særlige" elevbots sendt til lærerbot for at undervise.
Selvfølgelig kan lærerbot ikke
genkende en bi fra et tre-tal;
hvis mennesket kunne bygge lærerbot for at gøre det, 
ja, så, problemet er løst.
I stedet giver mennesket lærerbot en masse "bi" fotos, og "tre-tal" fotos,
og et svar skema med svarene.
Lærerbot kan ikke lære,

Russian: 
потому что мы просто "знаем", как выглядит пчела, а как цифра три.
Мы могли бы описать словами, в чем ключевые отличия, но боты не понимают слов.
И, в любом случае, это проводка в нашей голове позволяют нам сделать это.
В то время как функционирование одного нейрона мы можем объяснить,
то, как они работают все вместе, за гранью нашего понимания.
Тем не менее, это работает.
Так что чтобы получить бота, который сможет провести распознавание,
мы не будем создавать его сами.
Мы построим бота, который строит ботов, и бота, который учит ботов!
Их мозги простые, и инструкции для них может написать обычный человек-программист.
Бот-строитель строит ботов, но он не очень-то хорош в этом деле.
Сначала он соединяет провода модули в мозге ботов в случайном порядке.
Это приводит к очень...
"особенным" ботам-студентам, которых будет учить наш бот-учитель.
Конечно, бот-учитель тоже не может отличить пчелу от тройки;
(если бы человек мог построить такого бота-учителя, проблема решена).
Вместо этого человек даёт учителю набор картинок с пчелами и набор картинок с тройками,
и подсказки что на какой картинке изображено.
Бот-учитель не может учить,

Turkish: 
çünkü bizde nasıl bildiğimiz bilmiyoruz
kelimelere döküp farklarını anlatabilirsin ancak onuda botlar anlamaz
ve aradaki bağlantıyı kurmamızı sağlayan şeyde beynimizde bağlantılar zaten
Bir sinir hücre açıkça anlaşılabilir ve bir grup sinir hücresinin ne yaptığı
özetlenebilirken
beynin tamamı bizi aşar
Yinede çalıştığı aşikar
Ondan aradaki farkı anlayabilecek botu yapmak için
yapma işlemini sen yapmazsın
Sen botları üretecek ve öğretecek botu yaparsın
bu botların beyinleri daha basit, akıllı bir programcının yapabileceği kadar basit
üretici bot botları yapar, ama genelde bu üretilen botlar çokta iyi değildir
başta modüller arasındaki ilişki nerdeyse rastgele kurar
bu durumda
bakıma muhtaç şekilde öğretici bota gider
doğal olarak bir öğretici bot 3 ile arıyı ayıramaz
zaten ayırabilseydi bu çaba gereksiz olurdu
onun yerine insanlar bu bota tonlarca arı ve 3 fotoğrafı
ve cevaplarını verir
Öğretici bot aslında bir şey öğretmez

Korean: 
왜냐면 우리는 저것이 벌이고 저것이 3이라는 것을
그냥 알기 때문이죠.
우리는 그 차이를 단어로 나열해줄 수 있지만,
봇은 그 단어 자체를 이해 못해요.
그리고 우리 뇌가 그런 방식으로 되어 있거든요.
개별 뉴런(신경 세포)은 이해할 수 있지만, 뉴런 집단의
일반적 용도는 어렴풋하게 이해하는 정도이고,
전체를 이해하는 건 턱도 없습니다.
하지만 어쨌든, 제작동을 합니다.
그러니 이런 분류를 하는 봇을 얻으려고,
당신이 직접 만들 필요는 없습니다.
당신은 봇을 제작하는 봇, 그리고 봇을 가르치는 봇을
만들면 됩니다.
이런 봇들은 단순한 편인데, 똑똑한 인간 프로그래머가
만들 수 있는 정도 수준입니다.
제작 봇이 봇을 만들기 시작하는데,
사실 아주 잘 만드는 건 아닙니다.
처음에는 봇의 두뇌 속에서 전선과 모듈을
거의 랜덤으로 연결해버립니다.
이러면 뭔가 아주...
"별난(괴상한)" 학생 봇이 교사 봇에게 보내지게 되죠.
물론, 교사 봇도 벌과 3을 설명하지 못합니다;
그게 가능한 교사 봇을 만들 수 있었다면, 뭐,
애초에 문제는 없었겠지요.
그 대신 인간은 교사 봇에게 대량의 "벌" 사진과,
"3" 사진들을 주고,
어느 게 어느 것인지 답을 내리게 합니다.
교사 봇이 가르칠 수는 없어도,

German: 
weil wir auch nur wissen, dass das eine Biene ist und das eine Drei.
Wir können in Worte fassen wo die Unterschiede sind, aber Bots verstehen keine Worte.
Außerdem sind die Verknüpfungen in unserem Gehirn wirklich ausschlaggebend.
Währen ein einzelner Neuron verstanden werden kann und das Konzept hinter Neuronen-Clustern grob erfasst wird,
ist das Gesamtkonzept unbegreiflich.
Es funktioniert jedoch.
Um also einen Bot für die Sortierung einzusetzen,
baust du ihn nicht selber.
Du baust einen Bot, der Bots baut und einen Bot, der Bots lehrt.
Die Gehirne dieser Bots sind einfacher, ein kluger menschlicher Programmiert kann sie bauen.
Der Baubot baut Bots, ist aber nicht wirklich gut darin.
Zu Beginn verbindet er die Kabel und Module im Gehirn der Bots eher zufällig.
Das führt zu ein paar sehr...
speziellen Studenten-Bots, die zum Lehrer-Bot geschickt werden.
Der Lehrer-Bot kann natürlich Bienen und Dreien auch nicht unterscheiden;
wenn Menschen den Lehrer-Bot dafür bauen könnten, wäre das Problem gelöst.
Stattdessen gibt der Mensch dem Lehrer-Bot ein paar "Bienen" und ein paar "Drei" Fotos,
sowie einen Lösungsschlüssel zur Zuordnung.
Der Lehrer-Bot kann nicht lehren,

Arabic: 
لأن الحقيقة أننا فقط نعرف أن هذه نحلة وأن هذا الرقم ثلاثة
يمكننا أن نخبر البوتات بلغتنا كيف يمكنهم التمييز بين الصورتين، ولكن البوتات لا تفهم لغتنا
وإنها التوصيلات العصبية في عقولنا التي تجعل ذلك يحدث في أي حال
بينما يمكن لخلية عصبية وحيدة أن يتم فهمها، فإن خلية عنقودية من الخلايا لا يمكن فهمها تماما
 
ومع ذلك، فإنه يعمل
وذلك للحصول بوت التي يمكنها أن تقوم بهذا النوع من الفرز،
لا يمكنك بناؤها بنفسك
تقوم ببناء بوت الذي يقوم ببناء البوتات الأخرى
أدمغة هذه السير "هي أبسط،
شيء مبرمج البشري الذكي يمكن أن تقدمها.
بوت باني يبني السير، 
على الرغم من انها ليست جيدة جدا في ذلك.
في البداية أنه يربط بين الأسلاك وحدات في أدمغة بوت تقريبا عشوائيا.
وهذا يؤدي إلى بعض جدا ...
"الخاصة" السير طالب إرسالها إلى بوت المعلم لتعليم.
وبطبيعة الحال، لا يمكن بوت المعلم
أقول نحلة من ثلاثة إما.
إذا كان الإنسان يمكن أن يبني بوت المعلم للقيام بذلك، 
حسنا، ثم، حلت المشكلة.
بدلا من ذلك الإنسان يعطي المعلم بوت مجموعة من الصور "النحل"، و "ثلاثة" صور،
ومفتاح الإجابة التي هو ما.
بوت المعلم لا يمكن تعليم،

Norwegian: 
fordi vi bare vet hva en bie er og hva ett tre-tall er.
Vi kan si ord hva som gjør dem forskjellig men boter forstår ikke ord.
Og det er koblingene i hjernen vår som lar oss gjøre det uansett.
Mens en individuell nevron kan bli forstått og samlinger av nevroner sitt generelle formål fattet
er hele tingen ubegripelig.
Men uansett, så fungerer den.
Så for å få en bot som kan gjøre denne typen sortering
bygger du den ikke selv.
Du bygger en bot som bygger botter, og en bot som lærer botter.
Disse bottene sin hjerne er enkle, noe en smart menneskelig programmerer kan lage.
Bygge-botten bygger botter, men den er ikke veldig flink til det.
Den kobler dem sammen nesten fullstendig tilfeldig.
Dette fører til noen veldig..
"spesielle" elev-botter som sendes til lærer-botten for å lære.
Selvfølgelig så kan ikke lærer-botten se forskjellen på en bie og ett tre-tall eller;
Hvis mennesket kunne få den til å gjøre det så er problemet allerede løst.
I stedet så gir mennesket lærer-botten en haug med "bie" biler og "tre-tall" bilder,
og en fasitt til hvilke er hvilket.
Lærer-botten kan ikke lære bort,

French: 
parce qu’en fait, on sait instinctivement que ça,
c'est une abeille, et ça, c'est un trois.
On peut dire avec des mots ce qui les différencie,
mais les bots ne comprennent pas les mots,
et de toute façon, ce sont les connexions neuronales dans notre cerveau qui font que ça fonctionne.
Alors qu'un neurone seul peut être compris,
et que l'objectif général d'un groupe de neurones
peut être vaguement interprété,
l'ensemble est hors de notre portée.
Et pourtant, ça fonctionne.
Alors pour avoir un bot qui fait ce genre de tri,
on ne le construit pas soi-même.
On construit un bot qui construit des bots,
et un bot qui enseigne aux bots.
Ces cerveaux de bots sont plus simples, et peuvent être
fabriqués par un programmeur humain intelligent.
Le Constructeur-Bot construit des bots,
même s'il n'est pas très bon.
Au début, il connecte les fils et les modules
dans les cerveaux des bots presque aléatoirement,
ce qui nous donne des élèves-bots assez… spéciaux,
qui sont envoyés à Prof-Bot pour qu'il les éduque.
Bien sûr, Prof-Bot ne peut pas non plus
différencier une abeille d'un trois.
Si l'humain pouvait construire Prof-Bot
pour qu'il y arrive, eh bien, le problème serait réglé.
Au lieu de ça, l'humain donne à Prof-Bot
un tas de photos d'abeilles et un tas de photos de trois
et lui dit qui correspond à quoi.

Portuguese: 
porque no fundo a gente simplesmente sabe que isso é uma abelha e isso é um três
Podemos dizer em palavras o que diferencia um de outro, mas bots não entendem palavras.
E é a fiação no nosso cérebro que faz isso acontecer de qualquer forma.
Enquanto um neurônio individual pode ser entendido, e o sentido geral de um cluster de neurônios vagamente apreendido
o todo está além
De qualquer forma, funciona
Então para conseguir um bot que faz essa distinção
Você não o constrói você mesmo
Você constrói um bot que constrói bots, e um bot que ensina bots
O cérebro desses bots é mais simples, algo que um programador humano esperto consegue fazer
O bot construtor faz bots, mas ele não é muito bom nisso.
No começo ele conecta os fios e módulos quase aleatóriamente
Isso leva a uns bots bem...
"especiais" para serem levados pro bot professor ensinar
Claro, o bot professor não consegue diferenciar uma abelha de um três também
Se o humano pudesse construir o bot professor pra fazer isso, bem, o problema estaria resolvido
Ao invés disso, o humano dá ao bot professor um monte de fotos de "abelhas" e fotos de "três"
E um gabarito de qual é qual
O bot professor não consegue ensinar

Dutch: 
Want wij weten gewoon dat dit een bij is en dat een drie.
We kunnen in woorden vertellen wat het verschil is
maar bots verstaan geen woorden
en het is de bedrading van ons brein
die het hoe dan ook regelt.
Hoewel we een enkele neuron misschien begrijpen
en een kluster van neuronen een beetje
het geheel gaat ons verstand voorbij.
Toch werkt het.
Dus om een bot te maken die dit soort sortering kan doen
maak je zelf geen bot,
je maakt een bot die bots maakt
en een bot die bots lesgeeft.
het brein van deze bots is makkelijker.
Iets dat een slimme, menselijke programmeur kan maken.
De bouw-bot maakt de bots
hoewel die daar niet heel goed in is,
in het begin verbindt hij de draden
en modules in het brein bijna willekeurig.
dit leidt tot een aantal heel erg
"bijzonder onderwijs" leerling-bots.
Die naar de leraar bot gestuurd worden om te leren.
Natuurlijk kan leraar bot ook geen verschil zien tussen een bij en een drie
Als een mens een leraar bot kon maken om
dat te doen, nou ja probleem opgelost.
Inplaats hiervan geeft de mens een stel bijen-foto's
en "drie"-foto's
En een antwoorden vel met welke wat is.
Leraar bot kan niet onderwijzen

Japanese: 
私たちは単に蜂と3を知っているからです。
私たちはそれらが違うことを言葉で表現できますが
ボットは言葉を理解しません。
そもそも私たちの脳内回路が起こす現象ですし。
個々のニューロンは理解可能かもしれず、ニューロンの
かたまりの一般用途は漠然と把握できますが
全体についてはさっぱりです。
しかし、動作はするわけです。
つまりこの分類が可能なボットを手に入れるには
あなた自身が構築はしません。
ボットを構築するボットと、
ボットに教えるボットを構築するのです。
これらのボットの脳は単純で、
賢い人間のプログラマーが作れます。
ビルダーボットはボットを構築します
あまり上手ではないのですが。
最初はほぼランダムに
ボットの脳の回路とモジュールを接続します。
これをやっているうちに
「特別な」生徒ボットが、教えるための
教師ボットとして送られるようになります。
もちろん、教師ボットは蜂と3の見分けがつきません。
もし人間がそれが可能なボットを構築できるなら
問題は解決するわけですから。
代わりに人間は教師ボットに
「蜂」と「3」の写真をたくさん与えます。
そして、どれがどれなのかの回答キーも。
教師ボットは、教えることはできません。

English: 
because really we just know 
that's a bee and that's a three.
We can say in words what makes them different, 
but bots don't understand words.
And it's the wiring in our brains 
that makes it happen anyway.
While an individual neuron may be understood, and clusters of neurons' general purpose vaguely grasped,
the whole is beyond.
Nonetheless, it works.
So to get a bot that can do this sorting,
you don't build it yourself.
You build a bot that builds bots,
and a bot that teaches bots.
These bots' brains are simpler,
something a smart human programmer can make.
The builder bot builds bots, 
though it's not very good at it.
At first it connects the wires and modules in the bot brains almost at random.
This leads to some very...
"special" student bots sent to teacher bot to teach.
Of course, teacher bot can't
tell a bee from a three either;
if the human could build teacher bot to do that, 
well, then, problem solved.
Instead the human gives teacher bot a bunch of "bee" photos, and "three" photos,
and an answer key to which is what.
Teacher bot can't teach,

Hungarian: 
igazából mi egyszerűen *csak tudjuk*, hogy az egy méhecske, és az meg egy hármas.
Elkezdhetjük szavakba önteni, hogy mitől különbözőek, de a botok nem értik a szavakat sem,
és úgyis az agyunk egy bizonyos huzalozása az, ami megoldja a problémát.
Bár érthetjük, mit csinál egyetlen neuron, és halványan sejthetjük, mit csinál neuronok egy csoportja,
a teljes egész felfogása túlhaladja a képességeinket.
De ettől még működik.
Szóval ha akarsz egy ilyen válogatóbotot, nem magad kezded el összerakni.
Ehelyett csinálsz egy botot, ami botokat épít és egy botot, ami botokat tanít.
Ezen botok agya egyszerűbb. Valami, amit egy okos emberi programozó már el tud készíteni.
Építőbot botokat épít – bár nem túl jó benne.
Kezdetben a botok agyának részegységeit szinte teljesen véletlenszerűen huzalozza össze.
Ennek eredményeképpen Tanárbotnak nagyon... különleges tanulókkal kell kezdenie a munkát.
Persze Tanárbot sem tud megkülönböztetni egy hármast és egy méhecskét.
Ha az ember képes lenne ilyenre megcsinálni Tanárbotot, akkor, nos... probléma megoldva.
Ehelyett az ember biztosít Tanárbotnak egy nagy halom hármas és méhecskés fotót, meg egy megoldókulcsot, hogy melyik melyik.

Thai: 
เพราะจริงๆแล้วเรารู้ได้เองว่านี่คือผึ้ง และนั่นคือเลขสาม
เราสามารถพูดเป็นคำพูดเพื่อแยกแยะได้ แต่บอทไม่เข้าใจคำพูด
และการเชื่อมโยงของเส้นประสาทในสมองเราก็เป็นสิ่งที่ทำให้เราแยกแยะได้
ในขณะที่เส้นประสาทสมองเส้นเดียวก็อาจจะเข้าใจการทำงานได้ และการทำงานของกลุ่มเส้นประสาทสมองก็เข้าใจได้ไม่มาก
การทำงานของสมองทั้งหมดก็อยู่เหนือการเข้าใจ
อย่างไรก็ตาม สมองก็ยังทำงานได้
ดังนั้นการที่จะได้บอทที่สามารถทำการจัดหมวดหมู่นี้ได้
คุณไม่ต้องสร้างมันด้วยตัวเอง
คุณสามารถสร้างบอทที่เอาไว้สร้างบอท และบอทที่ไว้สอนบอท
สมองของบอทพวกนี้เข้าใจง่าย และเป็นสิ่งที่นักโปรเเกรมเมอร์ที่ฉลาดๆสามารถทำได้
บอทผู้สร้างบอท ก็ไม่ได้เก่งในด้านการสร้าง
ในตอนแรก การเชื่อมต่อของสายเชื่อมกับมอดูลในสมองของบอทเกือบทั้งหมดจะเชื่อมต่อกันแบบสุ่ม
ซึ่งทำให้
บอทฝึกหัด“พิเศษ”บางตัวถูกส่งไปหาบอทผู้ฝึกเพื่อเรียนรู้
แน่นอนว่า บอทผู้ฝึกก็ยังไม่สามารถแยะแยะผึ้งกับเลขสามได้
ถ้ามนุษย์สามารถสร้างบอทครูผู้ฝึกที่ทำแบบนั้นได้ ปัญหาก็จบ
แทนที่มนุษย์จะให้บอทครูผู้ฝึกกลุ่มรูปภาพผึ้งและรูปเลขสาม
ก็ให้คำตอบมาเลย
บอทครูผู้ฝึกไม่สามารถสอนได้

Romanian: 
pentru că noi pur și simplu știm, fără să putem să explicăm de ce, că în poza aia e o albină, și cealaltă e cifra trei.
Putem să explicăm în cuvintele noastre de ce sunt două concepte diferite, dar programele nu înțeleg cuvinte.
Și faptul că le recunoaștem se întâmplă doar datorită conexiunilor pe care le avem în creier, oricum.
Chiar dacă înțelegem comportamentul unui singur neuron, și poate avem o idee vagă despre ce se întâmplă în grupurile de neuroni din creier,
funcționarea creierului cu totul încă ne depășește.
Și totuși, merge.
Ca să faci rost de un program care să poată să facă genul ăsta de sortare așa cum face creierul,
nu te apuci să îl construiești singur.
Construiești un program „constructor” care să construiască alte programe și unul care să le învețe - programul „profesor”
Creierele programelor astea sunt mai simple, în așa fel încât un programator uman să le poată construi
Progamul „constructor” începe să le construiască, dar la început nu prea se descurcă.
Le conectează firele și modulele din creier aproape la întâmplare.
Asta duce la niște…
elevi mai „deosebiți” pe care programul „profesor” trebuie să-i învețe lucruri noi.
Normal că nici programul „profesor” nu poate să distingă o albină de cifra trei;
dacă programatorul uman ar putea să facă asta, atunci ar rezolva problema mult mai repede.
În schimb, programatorul uman îi dă „profesorului” o serie de poze cu albine și o altă serie cu cifra trei
și o cheie care îl ajută să le distingă.
Programul „profesor” nu poate de fapt să predea propriu-zis

Modern Greek (1453-): 
γιατί πραγματικά απλώς ξέρουμε ότι το ένα είναι μέλισσα και το άλλο τριάρι.
Μπορούμε να εξηγήσουμε σε λέξεις σε τι διαφέρουν, αλλά τα ρομπότ δεν καταλαβαίνουν λέξεις.
Και εξ' άλλου οι λέξεις επιτυγχάνονται από την δικτύωση του εγκεφάλου μας.
Ενώ ένας απλός νευρώνας μπορεί να είναι κατανοητός, και ο γενικός σκοπός συμπλεγμάτων νευρώνων να είναι ασαφώς κατανοητός,
ολόκληρη η δικτύωση είναι πέρα από την κατανόησή μας.
Εντούτοις, δουλεύει.
Για να βάλεις ένα ρομπότ να κάνει μια τέτοιου είδος κατανομή,
δεν το φτιάχνεις εσύ.
Φτιάχνεις ένα ρομπότ που χτίζει ρομπότ, και ένα ρομπότ που τα διδάσκει.
Τα μυαλά αυτών των ρομπότ είναι απλούστερα, και κάτι που ένας έξυπνος άνθρωπος προγραμματιστής μπορεί να φτιάξει.
Το ρομπότ χτίστης φτιάχνει ρομπότ, αν και δεν είναι πολύ καλό στην δουλειά του.
Στην αρχή συνδέει τις καλωδιώσεις και τις ενότητες στους εγκεφάλους των ρομπότ σχεδόν στην τύχη.
Αυτό οδηγεί σε κάποια πολύ...
«ιδιαίτερα» ρομπότ μαθητές που στέλνονται στο ρομπότ δάσκαλο για διδασκαλία
Φυσικά, το ρομπότ δάσκαλος δεν μπορεί ούτε εκείνο να ξεχωρίσει μία μέλισσα από ένα τριάρι
αν ο άνθρωπος μπορούσε να δείξει στο ρομπότ δάσκαλο πώς να το κάνει αυτό, τότε το πρόβλημα θα είχε λυθεί.
Αντιθέτως ο άνθρωπος δίνει στο ρομπότ δάσκαλο ένα σωρό εικόνες με τριάρια και μέλισσες,
και τις απαντήσεις για το τι είναι τι.
Το ρομπότ δάσκαλος δεν μπορεί να διδάξει,

iw: 
כי באמת, אנחנו רק יודעים שדבורה זה דבורה ושלוש זה שלוש
אפשר לומר במילים מה ההבדל בינהם
אבל בוטים לא מבינים מילים
ובעצם, זה החיווט שבמוח שלנו
שגורם לנו להבדיל בכל מקרה
בעוד שניתן להבין ניורון יחיד, וניתן להבין באופן מעורפל מה קבוצת נירונים עושה
השילוב של הכול הוא רחוק מהבנתנו
אבל בכל מקרה, זה עובד
אז כדי להשיג בוט שעושה את המיון הזה
אתם לא בונים אותו בעצמכם
אתם בונים רובוט שבונה רובוטים
ורובוט שמלמד רובוטים
המוח של הבוטים האלה הוא הרבה יותר פשוט
כזה שמתכנת מנוסה יכול לבנות בעצמו
הבוט הבונה, בונים בוטים
למרות שהוא די גרוע בזה
תחילה, הוא מחווט את המוח של הבוטים בצורה כמעט רנדומלית
זה גורם ליצירת בוטים מאוד...
"מיוחדים", שנשלחים לבוט המורה ללימוד
כמובן שגם המורה לא יודע להבין בין דבורה לשלוש
אם בן האנוש יכל לבנות בוט-מורה שכזה,
אז, ובכן, הבעיה נפתרה
במקום, בן האנוש נותן למורה תמונות של דבורה ושל שלוש
וגם מספר להם את התשובה לכל תמונה
המורה לא יודע ללמד

Chinese: 
因為我們也只是知道「這是蜜蜂，那是3」，
我們可以用語言表示兩者差別，但演算法不懂人類語言，
這是寫在人類大腦神經迴路裡的本能，
一個神經元還能理解，但無數個神經迴路的作用就只能略懂幾分
整個大腦更是不用說了。
儘管如此，大腦就是做得到。
所以要得到能做這種區別的演算法，
你不必直接做，
你只要造個能打造演算法的演算法，和訓練演算法的演算法。
簡單的演算法，聰明的程式設計師做得出來。
讓演算法打造演算法， 
雖然它們的品質不是很好。
一開始是用隨機的方式組合線路與模組，
這導致一些非常……
「特殊」的學生演算法交給教師演算法教。
當然，教師演算法也不能區別蜜蜂和3，
如果人類可以打造教師機器人來做到這一點， 
那麼，問題就解決了。
相反地，人類給教師演算法一大堆「蜜蜂」和「3」的照片，
以及區別兩者的關鍵。
教師演算法不能教，

Dutch: 
maar wel TOETSEN.
De lieve student bots steken hun tong uit
doen heel erg hun best maar ze zijn slecht in wat ze doen.
Heel, HEEL erg slecht.
En het is niet echt hun fout,
ze zijn gewoon zo gebouwd.
Met hun cijfers in de hand lopen ze met een beschaamd loopje terug naar bouw-bot
de beste worden op zij gezet
de andere worden gerecycled.
Bouw-bot is nog steeds niet goed in het bouwen van bots
maar het neemt nu de overgebleven bots en maakt nieuwe combinaties.
Terug naar school gaan ze.
Leraar-bot onderwijst, ehm... toetst, nogmaals
en bouw-bot bouwt nogmaals.
en opnieuw,
en opnieuw.
Met een bouwer die willekeurig bouwt
en een leraar die niet onderwijst maar toetst.
En studenten die niet leren maar gewoon zijn wat ze zijn
zou het in theorie niet moeten werken
maar in de praktijk doet het dat wel.
Gedeeltelijk omdat in iedere iteratie
het bouw-bot slachthuis de beste behoudt en de slechtste vernietigt,
en gedeeltelijk omdat
leraar-bot geen ouderwetst klein klaslokaal overziet
met een dozijn studenten,
maar een oneindig warehuis met duizenden studenten.
De toets is geen tien vragen, maar een miljoen vragen.
en hoe vaak herhaalt de

Modern Greek (1453-): 
αλλά μπορεί να  ΕΞΕΤΑΣΕΙ.
Τα χαριτωμένα αδέξια ρομπότ βγάζουν τις γλώσσες τους έξω, προσπαθούν σκληρά,
αλλά δεν είναι καλά σε αυτό που κάνουν.
Είναι πολύ, ΠΟΛΥ, κακά.
Και δεν είναι δικό τους φταίξιμο, έτσι φτιάχτηκαν.
Με τους βαθμούς τους στα χέρια, τα ρομπότ μαθητές κάνουν μια ντροπαλή πορεία πίσω στο ρομπότ χτίστη.
αυτά που τα πήγαν καλύτερα τοποθετούνται στην μία πλευρά,
και τα άλλα ανακυκλώνονται.
Το ρομπότ χτίστης ακόμα δεν είναι καλό στο φτιάχνει ρομπότ,
αλλά τώρα παίρνει αυτά που απομένουν και κάνει αντίγραφα με αλλαγές σε νέους συνδυασμούς.
Τα στέλνει πίσω στο σχολείο.
Το ρομπότ δάσκαλος διδάσκει - εμ, εξετάζει πάλι, και το ρομπότ χτίστης χτίζει πάλι.
Και ξανά, και ξανά.
Ένας χτίστης που χτίζει στην τύχη, και ένας δάσκαλος που δεν διδάσκει, απλώς εξετάζει,
και μαθητές που δεν μπορούν να μάθουν, απλά είναι ό,τι είναι, θεωρητικά δεν θα έπρεπε να λειτουργούν ως σύστημα,
αλλά στην πράξη συμβαίνει.
Εν μέρει διότι σε κάθε επανάληψη, το σφαγείο του ρομπότ χτίστη κρατάει τα καλύτερα και πετάει τα υπόλοιπα,
και εν μέρει διότι το ρομπότ δάσκαλος δεν επιτηρεί ένα παλιό δωμάτιο σχολείου με μια ντουζίνα μαθητές,
αλλά μία άπειρη αποθήκη με χιλιάδες μαθητές.
Το διαγώνισμα δεν είναι δέκα ερωτήσεις, αλλά ένα εκατομμύριο ερωτήσεις.

Russian: 
но он может ТЕСТИРОВАТЬ.
Наши очаровательные боты-студенты трудятся в поте лица, стараются изо всех сил,
но они очень плохо справляются с задачей.
очень, ОЧЕНЬ плохо.
И в этом нет их вины - они так были построены.
Получив свои оценки, боты-студенты с позором возвращаются к боту-строителю.
Тех, кто получил лучшие результаты, откладывают.
Остальных утилизируют.
Бот-строитель не особенно хорош в строительстве ботов,
но теперь он берет оставшихся студентов и делает их копии с новыми изменениями.
Они возвращаются обрано в школу.
Бот-учитель учит - кхм, тестирует - их снова, и бот-строитель строит снова.
И снова, и снова, и снова.
Итак, у нас есть бот-строитель который строит что попало, бот-учитель который не умеет учить (только тестировать),
и студенты которые не умеют учиться - они такие какие есть. По идее это не должно работать,
но на практике это работает.
Частично из-за того, что с каждой новой итерацией, скотобойня бота-строителя оставляет лучших и убирает худших,
и частично потому что учитель учит не класс с парой десятков студентов,
а бесконечное поле с тысячами студентов.
Тест состоит не из десяти вопросов, а из миллионов.

Portuguese: 
mas ele pode TESTAR
Os bots estudantes bobinhos se preparam, se esforçam bastante
Mas eles são ruins no que fazem
bem, BEM, ruins
E, de fato, não é culpa deles, eles foram feitos assim
Com as notas na mão os bots estudantes são mandados de volta para o bot construtor
os que foram melhor são colocados de um lado
os outros são reciclados.
O bot construtor ainda não é bom em construir bots
mas agora ele pega os que sobraram e faz cópias com mudanças e novas combinações
E de volta pra escola eles vão
O bot professor ensina - er, testa de novo, e o bot construtor constrói de novo.
E de novo, e de novo.
Agora, um construtor que constrói aleatoriamente, um professor que não ensina, só testa
E estudantes que não aprendem, só são o que são, na teoria não deviam funcionar
mas na prática, funciona.
Parcialmente porque em cada iteração, o matadouro do bot construtor guarda os melhores e descarta o resto,
e parcialmente porque o bot professor não está vigiando uma única sala de aula com uma dúzia de estudantes
mas um galpão infinito com milhares de estudantes.
A prova não tem dez questões, mas um milhão.

French: 
Prof-Bot ne peut pas donner de cours,
mais il peut donner des tests.
Les adorables élèves-bots s'appliquent,
ils font de leur mieux, mais ils sont mauvais.
Très, très mauvais.
Et ce n'est pas vraiment leur faute,
ils ont été conçus comme ça.
Leurs notes en main, les élèves-bots retournent,
honteux et confus, vers Constructeur-Bot.
Ceux qui ont eu les meilleurs résultats
sont placés d'un côté ; les autres, recyclés.
Constructeur-Bot n'est toujours pas bon
pour construire des bots, mais désormais,
il prend ceux qu'il lui reste et les duplique
avec des changements et de nouvelles combinaisons.
Et ils retournent à l'école.
Prof-Bot enseigne… euh, les teste encore,
et Constructeur-Bot construit encore.
Et encore. Et encore.
Un constructeur qui construit au hasard,
un professeur qui n'enseigne pas, mais teste,
et des élèves qui ne peuvent pas apprendre,
car ils sont ce qu'ils sont…
En théorie, ça ne devrait pas fonctionner ;
mais en pratique, ça fonctionne.
En partie parce qu'à chaque itération, l'abattoir de
Constructeur-Bot garde le meilleur et jette le reste.
Et en partie parce que Prof-Bot n'enseigne pas
à une dizaine d'élèves dans une vieille salle de classe,
mais dans un hangar infini avec des milliers d'élèves.
Le test ne fait pas dix questions, mais un million.

Japanese: 
しかし、教師ボットはテストを行えます。
頭は悪いが愛らしい生徒ボットたちは、舌を突き出し、
一生懸命努力します。
しかし、上手にはやれません。
とても、とても下手くそです。
でも、彼らのせいではないんです、本当に。
そういう風に作られているのだから。
成績を手に、生徒ボットは恥の行進を
してビルダーボットに戻ります。
一番上手だった者は脇に置かれ、
他はリサイクル。
ビルダーボットはまだ、ボットの構築が上手ではありませんが
新しい組み合わせの変更を加えて
残った者のコピーを作成します。
彼らはまた学校へ戻ります。
また教師ボットは教え…ではなく、テストを行い、
ビルダーボットはまた構築します。
何度も何度も。
ビルダーボットはランダムに構築し、
教師は教えずテストのみを行い、
生徒たちは学ぶことができず、彼らは彼らのまま。
論理的にはこれでは動作しませんが、
実際にはするんです。
なぜならビルダーボットの屠殺場が
反復の度に最高の者を残し他を消すから。
そして、教師ボットは古臭い個別の教室がある学校で
数十人の生徒を見ているわけではなく
無限の倉庫で数千の生徒を見ているからです。
テストには10件の質問ではなく、100万件の質問が含まれます。

Turkish: 
ancak öğretici bot test edebilir
bizim şakın yeni çıkan botlarımız çabalar, çabalar
ama yaptıklarınıda da kötüdürler
hatta çok kötü
onlar suçuda değil gerçi bu onlar bu şelide üretildi
notlanmış botlar gerisin geriye üretici bota gider
en başarılılar bir kenera alınır
kalanlarsa çöpe gider
üretici bot hala iyi mal çıkaramaz
ancak şimdi üzerinde değişiklik yapıp benzer şeyler üreteceği numune vardır
çıkanları gönder okula gitsinler
Öğretici bot test eder, üretici bot üretir
tekrar ve tekrar
Yani aslında üretici rastgele birşeyler üretir öğretemeyen bir öğretici botta test eder
öğrenemeyen öğrecilerde oldu yerde kalır, teoride bütün bu yapının çalışmaması lazım
ancak pratikte, çalışıyor
bir nedeni üretici bot mezbahası en iyileri tutuyor geri kalanını salıyor
ve diğer sebebi de öğretici botumuz birkaç öğrencisi olan tek odalı eski püskü bir okulda değil
,sonsuz bir fabrikadan gelen sonsuz  öğrencisi var
Yaptığı testte 10 sorulu bir test değil, milyon sorulu test

Arabic: 
لكن بوت يستطيع المعلم الاختبار.
الطالب adorkable السير التمسك بها ألسنتهم، في محاولة من الصعب جدا،
لكنها سيئة في ما يفعلونه.
سيء للغاية.
وانها ليس ذنبهم، حقا، 
أنها بنيت على هذا النحو.
الدرجات في متناول اليد، السير طالب تأخذ مسيرة العار إلى بوت البناء.
تلك التي بذلت قصارى توضع على جانب واحد،
إعادة تدويرها الآخرين.
باني بوت لا يزال غير جيد في السير البناء،
ولكن الآن فإنه يأخذ تلك اليسار
ويجعل نسخ مع التغيرات في تركيبات جديدة.
العودة إلى المدرسة يذهبون.
بوت المعلم يعلم - إيه، واختبارات مرة أخرى، وباني بوت يبني من جديد.
ومرة أخرى، ومرة ​​أخرى.
الآن باني أن يبني عشوائيا، 
والمعلم الذي لا يعلم، واختبارات فقط،
والطلاب الذين لا يستطيعون التعلم، فهي مجرد ما، من الناحية النظرية يجب أن لا يعمل بها،
ولكن في الواقع، فإنه لا.
ويرجع ذلك جزئيا في كل التكرار، مسلخ باني بوت يبقى أفضل ويتجاهل الباقي،
ويرجع ذلك جزئيا بوت المعلم لا يشرف قديمة-timey، من غرفة واحدة المدرسة مع عشرات الطلاب،
لكن مستودع لانهائية مع الآلاف من الطلاب.
هذه التجربة ليست عشرة أسئلة، ولكن ملايين الأسئلة.

Hungarian: 
Tanárbot nem tud tanítani. Viszont Tanárbot tud dolgozatot íratni.
És a kicsi cuki dinka botok nyelvkinyújtva próbálkoznak, de sajnos nem túl jók abban, amit csinálniuk kellene.
Nagyon, nagyon nem jók.
És nem is az ő hibájuk. Így építették őket.
Eztán leosztályozott tesztjeikkel a kezükben a dinka botok visszabattyognak Építőbothoz.
A legjobban teljesítőket Építőbot félreteszi, a többieket... újrahasznosítja.
Építőbot most sem ért a robotépítéshez, viszont most már veheti az előző kör legjobbjait
és másolatokat készíthet róluk, kombinálhatja őket, mindegyiknél valami kis módosítással.
És mehetnek is megint az iskolába.
Tanárbot ismét taní– vagyis, tesztel és Építőbot újra épít.
És megint, és megint.
Szóval van egy gyárosunk, ami tessék-lássék gyárt valamit, egy tanárunk, ami képtelen tanítani,
csak tesztelni és tanulóink, amik képtelenek tanulni, csak úgy vannak...
elméletben ez nem nagyon kellene, hogy működjön, de a gyakorlatban mégis megy.
Részben azért, mert minden iterációban Építőbot mészárszéke mindig megtartja a legjobbakat és elveti a többit;
részben pedig azért, mert Tanárbot nem egy ódivatú tanterem főnöke, néhány tucat diákkal,
hanem egy véget nem érő tárházé, tanulók ezreivel.
A teszt nem 10 kérdésből, hanem milliónyi kérdésből áll.

Danish: 
men lærerbot kan teste.
De søde, studerende bots stikker deres tunger ud, gør deres bedste,
men de er dårlige til det, de gør.
Meget, meget, dårlige.
Og det er ikke deres skyld, faktisk, de blev bygget på den måde.
Karakterene i hånden, de studerende bots tager en march af skam tilbage til robotbyggeren.
dem, der gjorde det bedst er sat til den ene side,
de andre genanvendt.
Robotbyggeren er stadig ikke god til at bygge robotter,
men tager nu dem til der er tilbage
og kopierer med små ændringer, i nye kombinationer.
Tilbage til skole de går.
Lærer bot lærer - øh, tester igen, og robotbyggeren bygger igen.
Og igen, og igen.
En robotbygger, der bygger tilfældigt, 
og en lærer, der ikke underviser, bare tester,
og studerende, der ikke kan lære, der bare er, hvad de er, i teorien, bør ikke arbejde,
men i praksis, gør det.
Dels fordi i hver iteration, 
beholder robotbyggerens slagteri de bedste og kasserer resten,
og dels fordi lærerbot ikke blot overvåger et gammelt klasseværelse i en skolebygning med et dusin studerende,
men et uendelig lager med tusindvis af studerende.
Testen er ikke ti spørgsmål, men en million spørgsmål.

Korean: 
시험 문제를 낼 수는 있습니다.
이 덜떨어진 학생들은 혀를 쏙 내밀고는,
열심히 노력하겠지만,
결과가 영 나쁠 겁니다.
아주, 졸라, 나쁠 겁니다.
이건 걔네들의 잘못이 아니라,
그렇게 만들어졌기 때문입니다.
이 성적표를 손에 쥐고,
학생 봇들이 제조 봇에게 돌아갑니다.
그 중에서 제일 잘한 놈을 옆에 따로 빼놓고,
다른 놈들은 분리수거합니다.
제조 봇도 여전히 봇을 잘 만들지 못하지만,
하지만 따로 빼놨던 (그나마 나은) 놈이 있으니
그걸 복제해서 새로운 조합으로 변화를 줍니다.
그리고 다시 학교에 보내죠.
교사 봇이 가르치 - 는게 아니라, 다시 시험을 보고,
제조 봇이 다시 만듭니다.
다시, 다시, 다시.
고로 제조봇은 무작위로 만들고,
교사봇은 가르치는 게 아니라 시험할 뿐이며,
학생봇은 배우는 게 아니라 그냥 태어난대로 할
뿐이므로, 이론적으론 제작동을 할 리가 없는데,
실제로는, 작동합니다.
부분적으로는 매 번 반복할 때마다, 빌더봇의 도살장이
가장 우수한 것만 남기고 나머지를 제거하기 때문이고,
부분적으로는 교사봇이 교실 하나에 학생 한 다스 정도만
넣어둔 옛날 방식 교실을 운영하는 것이 아니라,
수천 명의 학생들로 가득한 무한대의 창고에서
가르치기 때문입니다.
시험 문제는 10개만 나오는 게 아니라
백만 개 쯤 나오고요.

Polish: 
ale bot nauczyciel może robić testy.
Uroczo głupawi studenci wytężają szare komórki, bardzo się starają,
ale są słabi w tym co robią.
Bardzo, BARDZO, słabi.
I to nie ich wina, zostali przecież tacy stworzeni.
Z ocenami w garści, studenci wyruszają na  "marsz wstydu" z powrotem do bota budowniczego.
Ci najlepsi zostają ustawieni po jednej stronie,
pozostali zostają poddani recyklingowi.
Bot budowniczy nadal jest kiepski w budowaniu botów,
ale teraz bierze tych, którzy pozostali i robi ich kopie z niewielkimi zmianami.
Z powrotem do szkoły
Nauczyciel uczy, eee... testuje ponownie, a  budowniczy ponownie buduje.
I jeszcze raz, i jeszcze raz.
Budowniczy, który losowo buduje i nauczyciel, który nie naucza, tylko testuje,
oraz studenci, którzy się nie uczą, tylko są tym czym  są, w teorii nie powinni razem działać,
ale w praktyce działają.
Po części ponieważ w każdym następnym pokoleniu, rzeźnia budowniczego pozostawia tylko najlepszych i odrzuca resztę,
a po części, ponieważ bot nauczyciel nie nadzoruje starodawnej, jedno-pokojowej szkółki z tuzinem uczniów,
ale nieskończony magazyn z tysiącami studentów.
Test nie ma dziesięciu, lecz milion pytań.

Norwegian: 
men lærer-botten kan PRØVE.
Elev-bottene stikker ut tungen og prøver sterkt.
men de gjør dårlig på prøven.
Veldig, VELDIG dårlig.
Og det er ikke dem sin feil, de var bygd sånn.
Med karakterene i hånden går elev-bottene tilbake til bygge-botten.
de som gjorde det best på prøven settes til side,
de andre kastes.
Bygge-botten er fortsatt ikke veldig flink til å bygge botter,
men den tar de beste bottene og lager nye kopier med små endringer i nye kombinasjoner.
Så går de tilbake til skolen.
Lærer-botten tester dem igjen, og bygge-botten bygger dem igjen.
Og igjen, og igjen.
En byggmester som bygger tilfeldig og en lærer som ikke lærer bort noe, bare prøver,
og elever som ikke kan lære, de bare er hva de er, burde i teorien ikke fungere,
men det gjør det.
I del, fordi i hver iterasjon beholder bygge-botten de beste og kaster de værste.
og fordi lærer-botten lærer ikke ett lite klasserom med ett dusin elever,
men ett uendelig varehus med tusener av elever.
Prøven er ikke ti spørsmål, men en million spørsmål.

Spanish: 
pero puede hacer exámenes.
Los adorables bots estudiantes sacan su lengua, se esfuerzan mucho,
pero son muy malos en lo que hacen.
muy, MUY malos.
Y la verdad no es su culpa, así los hicieron.
Resultados en mano, los bots estudiantes hacen la marcha de la verguenza hacia bot constructor.
A aquellos que les fue bien los ponen de un lado,
los otros son reciclados.
Bot constructor aún es malo construyendo bots
pero ahora toma los que quedan y hace copias con pequeños cambios.
De vuelta a la escuela.
Bot profesor enseña... ehm, hace otro examen, y bot constructor construye otra vez
y otra vez, y otra vez.
Ahora, con un constructor que contruye al azar, un profesor que no enseña, solo hace exámenes,
y estudiantes que no aprenden, solo son lo que son, en teoría no debería funcionar
pero en la prácitca, funciona.
En parte porque en cada iteración, el matadero de bot constructor mantiene a los buenos y descarta al resto,
y en parte porque el bot profesor no supervisa una aula anticuada con una docena de estudiantes
sino un almacén infinito de miles de estudiantes.
El examen no es de diez preguntas, sino de un millón

iw: 
אבל המורה יודע לבחון
הבוטים החמודים ינסו את כל יכולם
אבל הם גרועים במה שהם עושים
מאוד, מאוד גרועים
וזה באמת לא אשמתם, הם נבנו בצורה הזאת
התוצאות הגיעו, והבוטים הולכים בבושה לרובוט הבנאי
הבוטים הטובים ביותר נשארים בצד
והאחרים ממוחזרים
הבוט הבנאי עדיין גרוע בבניית בוטים
אבל עכשיו הוא לוקח את הבוטים שנשארו ויוצר העתקים שלהם עם שינויים
ובחזרה הם הולכים ללמוד
המורה מלמד, כלומר, בוחן שוב, והבנאי בונה שוב
ושוב ושוב
עכשיו, בנאי שבונה באופן רנדומלי
מורה שלא יודע ללמד ורק לבחון
וסטודנטים שלא יכולים ללמוד אלה רק לעשות את מה שהם יכולים, בתאוריה זה לא אמור לעבוד
אבל במציאות, זה עובד
סיבה חלקית לכך, היא שבכל איטרציה בית השחיטה של הבוט הבנאי משאיר את הבוטים הטובים ביותר וזורק את השאר
בנוסף, הבוט המלמד לא משתמש בחדר אחד עם תריסר סטודנטים
הוא משתמש בחדר אינסופי עם אלפים של סטודנטים
המבחן הוא לא עשר שאלות, הוא מיליון שאלות

English: 
but teacher bot can TEST.
The adorkable student bots stick out their tongues, try very hard,
but they are bad at what they do.
Very, VERY, bad.
And it's not their fault, really, 
they were built that way.
Grades in hand, the student bots take a march of shame back to builder bot.
those that did best are put to one side,
the others recycled.
Builder bot still isn't good at building bots,
but now it takes those left
and makes copies with changes in new combinations.
Back to school they go.
Teacher bot teaches - er, tests again, and builder bot builds again.
And again, and again.
Now a builder that builds at random, 
and a teacher that doesn't teach, just tests,
and students who can't learn, they just are what they are, in theory shouldn't work,
but in practice, it does.
Partly because in every iteration, builder bot's slaughterhouse keeps the best and discards the rest,
and partly because teacher bot isn't overseeing an old-timey, one-room schoolhouse with a dozen students,
but an infinite warehouse with thousands of students.
The test isn't ten questions, but a million questions.

Chinese: 
但它可以考試。
起初那些可笑的學生機器人非常努力地嘗試，
但他們做的不好，
非常非常糟糕。
這不是他們的錯，真的， 
他們就是這麼打造的。
拿著糟糕的成績單，這些學生演算法踏上雪恥之路去找打造者演算法，
考得最好的演算法放在一邊，
其他的回收再利用。
打造者演算法仍然不擅長打造，
但現在只需要複製留下來的演算法，複製它們並重新組合，
然後回到它們的學校，
給教師機器人測試，再由打造者演算法回收重組，
一次又一次，不斷重複。
有個負責隨機打造的演算法、一個不會教只會考試的教師，
還有不會學習的學生。它們只是這個樣子，理論上行不通，
但在實際運用中，這種方法真的有用，
一部分原因在於，在每一次迭代，打造者演算法保留最好的，回收其餘的；
另一部分由於，教師演算法並不是在一個老舊教室裡監督一打學生考試，
而是一個擁有數千名學生的無限教室。
考試不只有十個問題，而是一百萬個問題。

Thai: 
แต่บอทครูผู้ฝึกทดสอบได้
บอทฝึกหัดก็พยายามอย่างหนัก
แต่พวกมันกลับทำได้แย่มาก
แย่มากๆ
และนั่นไม่ใช่ความผิดของพวกมัน จริงๆนะ เพราะพวกมันถูกสร้างมาให้เป็นแบบนั้น
โดยบอทฝึกหัดก็จะถือใบเกรดที่ทำให้บอทที่สร้างมันขึ้นมาต้องอับอาย
บอทที่ดีที่สุด ก็จะถูกจัดเก็บไว้
ส่วนบอทตัวที่เหลือ ก็จะถูกนำไปรีไซเคิล
บอทผู้สร้างก็ยังคงไม่ชำนาญด้านการสร้างบอทล
แต่ก็ยังเก็บบอทที่เหลือไว้ และทำบอทให้เหมือนตัวเดิมขึ้นมาอีก โดยมีการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างใหม่
และพาพวกมันกลับเข้าไปเรียนในโรงเรียนอีกครั้ง
บอทครูผู้ฝึกจะสอน และสอบอีกครั้ง และบอทผู้สร้างก็สร้างบอทอีกครั้ง
ทำแบบนี้ครั้งแล้วครั้งเล่า
แล้วผู้สร้างที่สร้างแบบสุ่ม และบอทครูผู้ฝึกที่ไม่ได้สอน ก็จัดการสอบ
และบอทฝึกหัดที่ไม่สามารถเรียนได้ พวกเขาก็ยังคงเป็นเหมือนเดิม ตามทฤษฎีก็คือมันไม่ควรจะทำงานได้
แต่ในทางปฏิบัติ พวกมันกลับทำได้
ส่วนหนึ่งเป็นเพราะในทุกๆขั้นตอนการผลิตซ้ำ โรงเชือดของบอทผู้สร้างจะเก็บบอทที่เจ๋งๆไว้และทำลายบอทที่เหลือทิ้ง
และอีกส่วนก็เป็นเพราะบอทครูผู้ฝึกไม่ได้คอยดูอยู่ในห้องเรียนที่มีนักเรียนเพียง 12 คนแบบสมัยก่อน
แต่กลับต้องดูแลบอทฝึกหัดจำนวนมหาศาลในโกดังขนาดใหญ่
ซึ่งแบบทดสอบก็ไม่ได้มีแค่ 10 คำถาม แต่มีเป็นล้านคำถาม

Romanian: 
dar poate să testeze cunoștințele.
Programele „elev” scot limba pe-afară, își dau toată silința,
dar pur și simplu sunt dezastruoși.
Foarte, foarte dezastruoși.
Dar nu e totuși vina lor, așa au fost construiți de la bun început.
Odată ce-au primit rezultatele, „elevii” se întorc rușinați la programul care i-a construit.
Cei care s-au descurcat bine sunt puși deoparte,
iar ceilalți sunt reciclați.
Programul care i-a construit încă nu excelează la făcut alte programe,
dar acum poate să îi ia pe cei care s-au descurcat cât de cât, îi copiază și creează alte combinații.
Înapoi la școală cu ei!
Programul profesor îi testează din nou, și programul „constructor” îi ia înapoi și construiește din nou.
Și face tot așa de mai multe ori.
Dacă stăm să ne gândim, un „constructor” care construiește la întâmplare și un „profesor” care nu predă, ci doar dă teste,
plus „studenți” care nu învață (sunt ceea ce sunt) nu ar trebui să funcționeze în teorie,
dar în practică, totuși funcționează.
Pe de o parte, e din cauză că odată cu fiecare iterație „abatorul” programului constructor păstrează doar ce funcționează și scapă de restul,
și pe de altă parte pentru că programul „profesor” nu are o singură clasă cu o duzină de elevi,
ci o întreagă magazie cu mii de elevi.
Testul nu are zece întrebări, ci un milion.

German: 
aber er kann TESTEN.
Die sonderlichen Studenten-Bots strecken ihre Zunge aus, und geben ihr bestes,
sind aber trotzdem ziemlich schlecht.
Sehr, SEHR Schlecht.
Es ist nicht ihre Schuld, dass sie so gebaut wurden, wie sie es wurden.
Mit den Noten in der Hand marschieren die Studenten-Bots ernüchtert zurück zum Baubot.
Die Besten kommen auf eine Seite,
die anderen werden recycelt.
Der Baubot ist immer noch nicht gut darin Bots zu bauen,
macht jetzt jedoch ein paar angepasste Kopien der besten Studenten-Bots.
Und schickt sie zurück in die Schule
Lehrer-Bot lehrt- äh, testet wieder und der Baubot baut erneut.
Und nochmal und nochmal.
Ein Bauer, der zufällig baut und ein Lehrer, der nicht lehrt sondern nur testet,
und Studenten, die nicht lernen können, sondern nur sind wie sie sind, sollten theoretisch nicht funktionieren
in der Praxis funktionieren sie jedoch.
Teilweise weil Baubots Schlachthaus mit jeder Iteration die Besten behält und den Rest entsorgt
und teilweise, weil der Lehrer-Bot keinen alten, Ein-Raum-Klassenzimmer mit einem dutzend Studenten
bewacht, sondern einen unendlichen Raum mit tausenden Studenten.
Der Test hat nicht nur zehn sondern Millionen Fragen.

Norwegian: 
Og hvor mange ganger gjentas test, bygg, test syklusen?
Så mange som nødvendig.
Først er elevene bare heldige,
men ved å kombinere nok heldige botter og bare beholde de som fungerer,
og tilfeldig endre nye kopier av dem
vil til slutt en elev bott lages som ikke bare er heldig,
som kan faktisk så vidt se forskjellen på en bie og ett tre-tall.
Mens denne botten blir kopiert og endret vil sakte men sikkert den gjennomsnittlige karakteren økes.
og karakteren for å overleve neste runde vil bli høyere og høyere.
Fortsett dette og til slutt fra det uendelige varehuset
(slakterhuset)
vil en elev bott skapes som kan faktisk se forksjellen på en bie og ett tre-tall i ett bilde den har aldri sett før ganske bra.
Men hvordan elev-botten klarer dette kan hverken lærer-botten eller bygge-botten,
eller den menneskelige tilsynnsmamnen forklare.
Og ikke en gang elev-botten selv.
Etter å ha beholdt så mange verdifulle tilfeldige endringer er koblingene i hodet deres utrolig kompliserte,
og mens en individuell instruks kan bli forstått, og samlinger av instruksjoner kan fattes,
er hele tingen ubegripelig.

Romanian: 
Și de câte ori se repetă ciclul de construit, testat, și tot așa?
De oricâte ori e necesar.
La început, elevii care supraviețuiesc sunt doar cei care au noroc chior,
dar prin combinația de noroc și păstrat doar programele care funcționează
plus schimbatul setărilor la întâmplare pentru copiile ulterioare,
la un moment dat o să apară un program care nu mai e doar norocos,
ci poate să distingă (chiar dacă mai greu) o albină de cifra trei.
Odată ce începem să copiem și să modificăm programul ăsta, încep să crească și notele la test,
și odată cu ele nivelul de cunoștințe necesar pentru supravițuire devine din ce în ce mai ridicat.
Dacă o ținem tot așa, eventual din magazia infinită
(sau mai bine zis abatorul infinit)
o să răsară un program elev care va putea distinge destul de bine o albină de cifra trei, dintr-o poză pe care n-a mai văzut-o niciodată înainte.
Dar cum procedează de fapt ca să o distingă nu știe nimeni - nici programul „profesor„ sau „constructor”,
nici programatorul uman care a pornit toată treaba asta.
Nici măcar elevul nu știe cum face ceea ce face.
După atâtea modificări efectuate pe parcurs, conexiunile din creierul lui devin extrem de complicate,
și chiar dacă înțelegem ce face o linie de cod sau avem o idee vagă despre ce fac o serie de funcții
nu vom înțelege cum funcționează cu totul…

Chinese: 
測試，回收重組，要循環重複多少次？
要多少有多少。
起初倖存的學生演算法只是幸運，
但透過組合足夠的幸運演算法，且一直保持它的功能，
並隨意組合新的複製版本，
最終一個學生演算法脫穎而出，但不夠幸運，
或許仍然不能區分蜜蜂和3。
每當演算法被複製和重組，
平均測試成績會慢慢上升，
因此下一代生存所需的分數越來越高，
保持這一點，最終從無限教室中
（其實是屠宰場）
一個從未見過的演算法將出現，可以完美的區別照片中的蜜蜂和3，
但是，該演算法如何做到這一點，教師演算法或打造者演算法都不知道，
也不是人類所能理解的，
演算法它自己也不知道。
保持這麼多有用的隨機變化後，
其構造變得非常複雜，
一行程式碼還能理解，但無數行程式碼的作用就只能略懂幾分，
整個演算法就不用說了，

Portuguese: 
E quantas vezes o loop de testar, construir, testar se repete?
Quantas forem necessárias.
No começo os estudantes que sobrevivem são só sortudos
Mas ao combinar suficientes bots sortudos, e guardar só o que funciona,
e aleatoriamente mexendo com as novas cópias disso
eventualmente surge um bot estudante que não é só sortudo
que pode, talvez, dificilmente diferenciar abelhas de árvores.
Enquanto esse bot é copiado e mudado, lentamente a média do resultado na prova aumenta,
e então a nota necessária para sobreviver ao próximo round fica maior e maior.
Continue assim e eventualmente desse galpão infinito
(matadouro)
surgirá um bot estudante que consegue distinguir uma abelha de um três numa foto que nunca viu antes muito bem.
Mas como esse bot estudante faz isso, nem o bot professor, nem o bot construtor
nem mesmo o humano supervisor, consegue entender.
Nem mesmo o bot estudante.
Depois de juntar tantas mudanças aleatórias úteis, a fiação na sua cabeça é incrivelmente complicada,
e enquanto uma linha individual de código pode ser entendida, e o sentido de clusters de código vagamente compreendido
o todo está além.

Arabic: 
وعدد المرات لا الاختبار، وبناء واختبار حلقة تكرار؟
ما يصل الى لزم الأمر.
في طلاب الأولى التي البقاء على قيد الحياة ليست سوى الحظ،
ولكن من خلال الجمع بين السير محظوظا بما فيه الكفاية، وحفظ فقط ما يعمل،
وبشكل عشوائي تعبث مع نسخ جديدة من هذا
في نهاية المطاف بوت الطالب يظهر أن ليس محظوظا،
التي يمكن ربما بالكاد أقول النحل من الثلاثات.
كما يتم نسخ هذا بوت وتغير،
ببطء ترتفع متوسط ​​درجة الاختبار،
وبالتالي درجة الحاجة إلى البقاء على قيد الحياة الجولة القادمة يحصل على أعلى وأعلى.
إبقاء هذا الأمر في نهاية المطاف من المستودع لانهائي
(المسلخ)
سوف بوت طالب الظهور، الذي يمكن أن أقول نحلة من ثلاثة في صورة لم يسبق له مثيل من قبل بشكل جيد.
ولكن كيف بوت طالب يفعل هذا، لا بوت المعلم ولا بوت البناء،
ولا المشرف البشري، يمكن أن نفهم.
ولا بوت الطالب نفسه.
بعد حفظ العديد من التغييرات العشوائية مفيدة،
الأسلاك في رأسه معقد بشكل لا يصدق،
وبينما قد يكون مفهوما خط فردي من التعليمات البرمجية، وتجمعات للأغراض العامة متاحة لاغتنامها غامضة،
وكلها بعده،

Russian: 
И сколько раз проходит цикл "тестировать, перестроить, тестировать"?
Столько, сколько потребуется.
Сначала выживающим студентам просто везёт,
но комбинируя "везунчиков", сохраняя тех у кого получается
и случайно измененяя их новые копии,
в конце концов мы получим бота-студента которому невезёт,
но он, может быть, чуть-чуть отличает пчелу от тройки.
Этого бота мы снова копируем и слегка меняем, мало-помалу средний результат теста растёт,
и оценка, необходимая для выживания, становится всё выше и выше.
Продолжайте этот процесс, и в конце концов среди этого бесконечного поля
(скотобойни)
появится бот-студент, который сможет отличить пчелу от тройки на картинке, которую он никогда не видел, с большим успехом.
Но как именно он делает это, не может понять ни бот-учитель, ни бот-строитель,
ни человек-наблюдатель,
ни сам студент.
После такого огромного количества удачных случайных изменений, схема действий в голове робота стала невероятно сложной,
и в то время как мы можем понять одну строчку кода, и даже небольшие абзацы кода,
как работает всё целиком понять невозможно.

iw: 
וכמה פעמים המעגל של לבחון לבנות לבחון חוזר על עצמו?
כמה שצריך
תחילה, הסטודנטים ששרדו הם ברי מזל
אבל שמשאירים רק בוטים ברי מזל ומעיפים את אלה שלא עובדים
ובאופן רנדומלי משנים את ההעתקים של הבוטים החדשים
בסופו של דבר, יקום בוט שהוא לא רק בר מזל
שיכול ככל הנראה לומר את ההבדל בין דבורה לשלוש
כשהבוט הזה מועתק ומוחלף
אט אט, הציון הממוצע של המבחן עולה
וכך הציון שצריך כדי לשרוד לסיבוב הבא גדל גם כן
תמשיכו כך, ובסופו של דבר מהמחסן האנסופי
(כלומר משחטה)
יקום בוט שיכול להבדיל בין דבורה לשלוש בתמונות שהוא אף פעם לא ראה קודם בצורה די מרשימה
אבל איך שהוא עושה את זה, לא ידוע למורה, לבנאי
ואפילו לא לבן האנוש שצופה מהצד
וגם לא הבוט עצמו
אחרי כל כך הרבה איטרציות רנדומליות
החיווט במוח של הבוט הוא מסובך בצורה מדהימה
בעוד שניתן להבין שורת קוד יחידה, וניתן להבין באופן מעורפל מה קבוצת שורות קוד עושה
השילוב של הכול, הוא רחוק מהבנתנו

Japanese: 
テスト、構築、テストというループを何回繰り返すと思いますか？
何回でも、必要なだけ。
最初に生き残る生徒は単に幸運なだけですが、
幸運なボットを組み合わせて、うまくいったものだけを保持することにより
また、その新しいコピーをランダムに撹乱することにより、
最終的には幸運ではない生徒ボットが出現します。
おそらく、やっと蜂と3の区別がつく程度の。
このボットをコピーし変更していくと、
ゆっくり平均テストスコアが上昇し、
次のラウンドを生き残るために必要な成績がどんどん上昇していきます。
これを続けると、無限の倉庫から
（屠殺場）
以前見たことがない写真上でも蜂と3を区別できる生徒ボットが出現するでしょう。
しかし、どうやって生徒ボットがそれをするのかは、
教師ボットもビルダーボットも
人間の監督でも理解できません。
生徒ボット自身も。
非常に多くの有益でランダムな変化を残した後は
その頭の中の回路が非常に複雑であり
コードの個々の行は理解でき、コードのかたまりの一般用途は漠然と把握できても
全体についてはさっぱりです。

Thai: 
การสอบและการสร้างต้องเกิดขึ้นซ้ำๆกันอย่างนี้ไปกี่รอบน่ะหรอ?
คำตอบคือ มากเท่าที่จำเป็น
ในตอนแรก บอทฝึกหัดที่อยู่รอดจากการถูกทำลายทิ้งก็แค่โชคดี
แต่เมื่อรวมบอทที่โชคดีไว้พอแล้ว และเก็บไว้เฉพาะตัวที่ทำงานได้
และนำมันมาปะปนกับบอทที่เพิ่งสร้างซ้ำขึ้นมาใหม่
ในที่สุดบอทที่ปรากฏตัวออกมาก็ไม่ได้เป็นตัวที่โชคดี
เพราะมันอาจจะสามารถแยกผึ้งกับเลขสามได้บ้างเล็กน้อย
เพราะบอทพวกนี้ถูกรีไซเคิลและปรับเปลี่ยน คะแนนการสอบก็ค่อยๆเพิ่มขึ้นอย่างช้าๆ
ดังนั้นเกณฑ์คะแนนการสอบผ่านในครั้งต่อไปก็จะสูงขึ้นเรื่อยๆ
รักษามาตรฐานนี้ไว้ และในที่สุด จากโกดัง
(โรงเชือด)
บอทฝึกหัดจะปรากฏตัวออกมา และจะแยกความแตกต่างระหว่างผึ้งและเลขสามในภาพที่มันไม่เคยเห็นมาก่อนได้
แต่การที่บอทฝึกหัดทำแบบนี้ได้อย่างไรนั้น 
  บอทครูผู้ฝึกและบอทผู้สร้าง
หรือมนุษย์ที่คอยดูอยู่ก็ไม่มีใครเข้าใจได้
หรือแม้กระทั่งตัวบอทเอง
หลังจากปรับเปลี่ยนและสุ่มมาอย่างต่อเนื่อง การเชื่อมต่อในหัวของมันก็ซับซ้อนขึ้นมาอย่างไม่น่าเชื่อ
ในขณะที่โค้ดบรรทัดเดียวก็อาจจะเข้าใจได้ และการทำงานของกลุ่มโค้ดก็เข้าใจได้อย่างคลุมเครือ
กลุ่มโค้ดทั้งหมดทั้งมวลก็อยู่เหนือการเข้าใจ

French: 
Et combien de fois la boucle
« test-construction-test » se répète-t-elle ?
Autant que nécessaire.
Au début, les élèves qui survivent ont juste de la chance,
mais en combinant suffisamment de bots chanceux
et en ne gardant que celui qui fonctionne,
puis en trifouillant au hasard des copies de celui-ci,
il finit par émerger un élève-bot qui n'est pas chanceux,
mais qui sait vraiment distinguer les abeilles des trois.
À mesure que ce bot est copié et modifié,
la moyenne aux tests augmente doucement,
et la note à obtenir pour survivre
au prochain test devient de plus en plus élevée.
Continuez comme cela, et il finira
par émerger du hangar/abattoir infini
un élève-bot qui pourra plutôt bien distinguer
une abeille d'un trois sur une photo qu'il n'a jamais vue.
Mais comment il y arrive — ni le prof, ni le constructeur, ni le superviseur humain ne peuvent le comprendre.
Ni l'élève-bot non plus, d'ailleurs.
Après tant de modifications aléatoires, les connexions dans sa tête sont incroyablement complexes.
Alors qu'une ligne de code seule peut être comprise,
et que l'objectif général d'un groupe de codes
peut être vaguement interprété,

Korean: 
이 시험, 제조, 다시 시험 반복을 얼마나 반복하냐고요?
가능한 한 최대한이요.
최초의 학생들은 그냥 운이 좋아서 살아남지만,
운 좋은 봇이 충분히 많고, 성공하는 것만 계속 모아서,
그걸 복제해서 계속 랜덤하게 변화를 주다 보면,
결국에는 단순히 운이 좋은 것이 아니라,
어떻게든 대충 벌과 3을 구분해서 말할 수 있는
학생 봇이 나오게 됩니다.
이 봇을 복사해서 다시 변화를 주면,
서서히 평균 시험 점수가 높아지고,
다음 차례에 생존하기 위한 등급이
점차 높아지게 됩니다.
이것을 계속 반복하면 결국 무한대의 창고
(도살장)
안에서, 예전에 본 적이 없는 사진에서조차 별과 3을
꽤 잘 구분할 수 있는 학생 봇이 나오게 됩니다.
하지만 학생 봇이 어떻게 이걸 해 내는지는,
교사 봇도 제조 봇도,
인간 감독자도, 알지 못합니다.
사실 학생 봇 자신도 모를걸요.
유의미한 랜덤한 변화를 계속 반복하면서,
머릿 속의 전선 연결이 엄청나게 복잡해져서,
개별 코드 한 줄은 이해할 수 있겠지만, 코드 집단의
일반적 용도는 어렴풋하게 이해하는 정도이고,
전체를 이해하는 건 턱도 없으나,

Turkish: 
,ve kaç kere  üret test et üret tekrar et?
Ne kadar gerekiyorsa
Başlangıçta kurtulan botlar sadece şanslı
ancak yeterince sayıda şanslı bot ve sadece başarılarla devam etmek
onların üzerinde ki rastgele değişimlerle de
sonunda sadece şanslı olmayan bir ve arı ile üçü ayırt eden bir bot ortaya çıkar
Bu bot kopyalanıp türevleri ile birlikte ortalama yükselir
ve hayatta kalmak için gererken not yükselir
böyle devam edersende sonsuz olan fabrikadan
MEZBAHA
bir öğrenci bot çıkarki hiç görmediği 3'ü ve arıyı bile ayırt eder
Ancak bunu yapan öğrenci botun bunu nasıl yaptığını ne üretici ne öğretici ne de
gözlemleyen insan anlaymaz
ki zaten öğrenci botta bilmiyor
bunca rastgele yapılan değişiklikten sonra beynindeki bağıntı çok karmaşık bir haldedir
bir ardışık  bağıntının ne olduğu açıkken ve gruplaşmış bir şekilde özetlenebilirken
tamamı bizi aşar

English: 
And how many times does the test, build, test loop repeat?
As many as necessary.
At first students that survive are just lucky,
but by combining enough lucky bots, and keeping only what works,
and randomly messing around with new copies of that
eventually a student bot emerges that isn't lucky,
that can perhaps barely tell bees from threes.
As this bot is copied and changed,
slowly the average test score rises,
and thus the grade needed to survive the next round gets higher and higher.
Keep this up and eventually from the infinite warehouse
(slaughterhouse)
a student bot will emerge, who can tell a bee from a three in a photo it's never seen before pretty well.
But how the student bot does this, neither the teacher bot nor the builder bot,
nor the human overseer, can understand.
Nor the student bot itself.
After keeping so many useful random changes,
the wiring in its head is incredibly complicated,
and while an individual line of code may be understood, and clusters of code's general purpose vaguely grasped,
the whole is beyond,

Polish: 
A ile razy pętla test, poprawki, test, musi się powtórzyć?
Tyle razy,  ile  to potrzebne.
Początkowo studenci, którzy przeżyli mieli po prostu szczęście,
ale łącząc wiele szczęśliwych botów, i pozostawiając jedynie to co działa,
i losowo zmieniając ich kopie,
w końcu powstanie bot który nie będzie szczęśliwy,
taki, który będzie wstanie, choć ledwo odróżniać pszczoły od trójek.
Podczas gdy ten bot zostaje powielony i zmodyfikowany, średnia wyników wzrasta,
więc wynik potrzebny to przetrwania następnej rundy, staje się wyższy i wyższy.
Kontynuujmy, i w końcu z nieskończonego magazynu,
(rzeźni)
powstanie bot student , który będzie wstanie odróżnić pszczołę od trójki w zdjęciu, którego nigdy wcześniej nie widział.
Ale jak bot student to robi, ani bot nauczyciel, ani bot budowniczy,
ani człowiek nadzorujący, nie rozumieją.
Nawet sam bot tego nie wie.
Po pozostawieniu tak wielu przydatnych, losowych zmian, jego mózg jest niesamowicie skomplikowany,
i podczas gdy pojedyncza linijka kodu może być zrozumiana, a ogólny cel grupki kodu może być mgliście 
 uchwycony,
całość, jest nie do uchwycenia

Spanish: 
y ¿Cuántas veces se repite el ciclo examen, construir, examen?
Tantas como sean necesarias.
Al principio los estudiantes que sobreviven solo tienen suerte,
pero combinando suficientes bots afortunados, y manteniendo solo los que funcionan,
y modificando sus clones al azar
al final sale un bot estudiante, no por suerte,
que puede, al menos un poco, diferenciar una abeja de un tres.
En lo que este bot es copiado y cambiado, la calificación promedio sube lentamente,
y la calificación necesaria para sobrevivir a la siguiente ronda, sube y sube.
Sigue así y al final, del almacen infinito
(matadero)
un estudiante saldrá que puede diferenciar muy bien una abeja de un tres, en una foto que jamás ha visto.
Pero cómo hace esto el estudiante no lo entiende ni el profesor, ni el constructor,
ni el supervisor humano
ni el mismo bot estudiante.
Después de guardar tantos cambios al azar, la configuración en su cabeza es increíblemente complicada
y aunque una sola línea de código es entendible, y el propósito general de varias líneas vagamente entendible,
el todo está más allá.

Hungarian: 
És hányszor fut le az tesztel-épít-tesztel körforgás?
Ahányszor. Csak. Szükséges.
Kezdetben a túlélő tanulók egyszerűen csak mázlisták,
de azzal, hogy ötvözzük sok mázlista bot tulajdonságait, és csak azt tartjuk meg, ami működik,
és még véletlenszerűen bele is piszkálunk a másolatokba,
egy idő után létrejön egy tanulóbot, ami nem csak mázlista:
egy tanulóbot, ami épphogy csak, de valóban képes megkülönböztetni egy méhecskét egy hármas számtól.
És ahogy ezt a botot másoljuk és variáljuk, az átlagos teszteredmény elkezd emelkedni,
és így vele emelkedik az adott kör túléléshez szükséges minimumpontszám is, egyre csak magasabbra.
És ha ezt folytatjuk, egyszer csak kilép majd a tanszé... mészársz– szóval tanszék ajtaján egy bot,
ami képes megkülönböztetni egy méhecskét a hármas számtól egy képen, amit soha nem látott ezelőtt,
egész megbízhatóan.
De hogy ez a bot hogyan képes erre, azt sem a tanító bot, sem az építő bot, sem az egészet vezénylő ember nem érti.
De még a diák bot maga sem.
A számtalan hasznosnak bizonyult véletlen változtatás megtartásából összeállt agyának huzalozása hihetetlenül bonyolult,
és míg érthetjük, mit csinál benne egyetlen részegység és halványan sejthetjük, mit csinál részegységek egy csoportja,
a teljes egész felfogása túlhaladja a képességeinket.

German: 
Und wie oft wird der Test, Bau, Test Kreislauf wiederholt?
So oft wie nötig.
Zu Beginn haben die überlebenden Studenten nur Glück,
aber durch die Kombinierung von genug erfolgreichen Bots und dem Erhalt dieser
und dem Erstellen zufällig angepasster Kopien dieser
entsteht irgendwann ein Bot, der kein Glück hatte
und eventuell wirklich Bienen und Dreien unterscheiden kann
Durch das Kopieren und Anpassen dieses Bots steigen langsam die durchschnittlichen Testergebnisse,
und die Grenze um die nächste Runde zu überleben wird höher und höher.
Halte dies durch und irgendwann wird aus dem unendlichen Lager (Schlachthof)
ein Studenten-Bot entstehen, der in einem, für ihn neuen, Foto wirklich Bienen und Dreien unterscheiden kann.
Aber wie der Studenten-Bot das macht, weiß weder der Lehrer-Bot noch der Baubot,
noch der menschliche Überwacher.
Oder der Studenten-Bot selber.
Nach den ganzen zufälligen Änderungen ist die Verkabelung in seinem Kopf extrem kompliziert,
und auch wenn eine einzelne Codezeile verstanden wird, und ein Code-Cluster grob erfasst werden kann,
ist das Ganze unbegreiflich,

Danish: 
Og hvor mange gange skal test, bygge, test loopet gentage sig?
Så mange som nødvendigt.
Først er de studerende, der overlever bare heldige,
men ved at kombinere nok heldige bots, og kun beholde, hvad der virker,
og tilfældigt rode rundt med nye kopier af det
i sidste ende, kommer en elevbot der viser sig, ikke bare at være heldig,
men som måske knap nok kan kende forskel på bier og tre-taller.
Da denne bot kopieres og ændres, stiger den gennemsnitlige test score langsomt,
og dermed bliver den lønklasse nødvendig for at overleve den næste runde højere og højere.
Bliv ved, og til sidst fra det uendelige lager
(Slagteri)
vil en elevbot dukke op, der kan kende forskel på en bi og et tre-tal, i et foto den aldrig har set før, temmelig godt.
Men hvordan elevbotten gør dette, kan hverken lærerbot eller robotbyggeren,
eller den menneskelige tilsynsmand, forstå.
Heller ikke elevbotten selv.
Efter at have beholdt så mange nyttige tilfældige ændringer, bliver ledningerne i dens hoved utroligt komplicerede,
og mens en individuel linje kode kan forstås, og klynger af koders generelle formål svagt forstås,
det hele er umuligt,

Dutch: 
test-bouw-test cirkel zichzelf?
Zo vaak als nodig.
In het begin zijn het de studenten met een dosis geluk die overleven
maar door genoeg gelukkige bots te combineren
en alleen degene die goed werken te behouden
en daarvan nieuwe kopieën te maken
komt er vanzelf een bot uit die geen gelukt heeft
maar een bot die een beetje de bijen van de drieën kan onderscheiden.
Wanneer deze bot langzaam gekopieerd en veranderd wordt
stijgt de gemiddelde test score,
en dus stijgt ook het cijfer dat nodig is om de volgende ronde te overleven.
Blijf dit doen en uiteindelijk
komt uit het oneindige warenhuis (slachthuis)
een studentbot die redelijk goed bijen van drieën kan onderscheiden
in een foto die hij nooit eerder gezien heeft.
Maar hoe deze student bot dit doet
weten de leraar-bot, de bouw-bot en de menselijke toezichthouder ook niet.
Zelfs de student-bot niet.
Nadat we zoveel nuttige en willekeurige veranderingen hebben onthouden
is de bedrading in zijn hoofd ontzettend complex geworden.
Hoewel een enkele lijn aan code te begrijpen is,
en we van een cluster aan code ongeveer weten wat het doet
gaat het geheel ons verstand te boven.

Modern Greek (1453-): 
Και πόσες φορές επαναλαμβάνεται ο κύκλος «εξέτασε, χτίσε, εξέτασε»;
Όσες φορές χρειαστεί.
Στην αρχή οι μαθητές που επιβιώνουν είναι απλώς τυχεροί,
αλλά συνδυάζοντας αρκετά τυχερά ρομπότ, και κρατώντας μόνο ό,τι δουλεύει σωστά
και κάνοντας τυχαίες τροποποιήσεις στα νέα αντίγραφα
εν τέλει εμφανίζεται ένα ρομπότ μαθητής που δεν είναι τυχερό,
αλλά μπορεί ίσως οριακά να ξεχωρίσει τις μέλισσες από τα τριάρια.
Όσο αυτό το ρομπότ αντιγράφεται και τροποποιείται, σιγά σιγά ο μέσος όρος βαθμολογίας ανεβαίνει,
και έτσι ο βαθμός που χρειάζεται για την επιβίωση μέχρι τον επόμενο γύρο γίνεται όλο και υψηλότερος.
Με αυτό το ρυθμό κάποια στιγμή από αυτή την άπειρη αποθήκη
(σφαγείο)
ένα ρομπότ μαθητής θα αναδυθεί, που θα μπορεί να ξεχωρίσει πολύ καλά μια μέλισσα από ένα τριάρι σε μια εικόνα που δεν έχει δει ποτέ.
Αλλά το πώς το καταφέρνει αυτό το ρομπότ μαθητής δεν το ξέρουν ούτε το ρομπότ χτίστης
ούτε το ρομπότ δάσκαλος ούτε ο άνθρωπος επιτηρητής.
Ούτε το ίδιο το ρομπότ μαθητής.
Διατηρώντας τόσες χρήσιμες τυχαίες αλλαγές, η καλωδίωση στο κεφάλι του είναι απίστευτα πολύπλοκη,
και ενώ μία γραμμή κώδικα μπορεί να είναι κατανοητή, και το γενικό νόημα ενός συμπλέγματος κώδικα ασαφώς κατανοητό,
το ολόκληρο είναι πέρα από την κατανόησή μας,

Hungarian: 
De ettől még működik!
Ez frusztráló, főleg hogy a tanulóbot kizárólag annak az egy szűk problémának a megoldásában nagyon jó, amire tanítottuk.
Remekül válogat képeket, de lövése sincs, mit kezdjen egy videóval. Teljesen összezavarodik, ha fejjel lefelé kap meg egy fotót.
Vagy holtbiztosan rávágja valamire hogy méhecske, pedig az egyáltalán nem az.
Mivel Tanárbot nem tud tanítani, az emberi felügyelőnek nincs más lehetősége, mint további tesztkérdéseket adni neki, tovább nyújtani a tesztet
olyan tesztkérdésekkel, amiken még a legjobb botok is hibáztak.
Ezt a részt nagyon fontos, hogy megértsük. Ugyanis ezért lett mostanság a cégek mániája az adatgyűjtés.
Több adat egyenlő jobb tesztek egyenlő jobb botok.
Szóval amikor egy weblap eléd dob egy „ember vagy-e” tesztet, akkor amellett, hogy bebizonyítod, hogy az vagy (remélem),
még segítesz is a cégnek teszteket csinálni, amikkel aztán olyan botokat taníthatnak,
amik jobban olvasnak, számolnak, különböztetik meg a hegyeket a tavaktól, vagy a lovakat az emberektől.
Sok autóvezetés témájú kérdést látsz mostanság?
Hmm... vajon ezzel mire csinálnak tesztet?
Namost ahhoz, hogy eldöntsük, mi van egy fotón vagy egy táblán, vagy ahhoz, hogy valami alapján videókat szűrjünk,
szükségesek az emberek, hogy elég jó teszteket csináljanak hozzá,

Portuguese: 
De qualquer forma, funciona.
Mas isso é frustrante, especialmente porque o bot estudante é bem bom somente
nos tipos de pergunta em que foi ensinado.
É ótimo com fotos, mas inútil com videos, ou confundido por fotos de ponta-cabeça
ou coisas que óbviamente não são abelhas, ele tem confiança que são
Uma vez que o bot professor não ensina,
Tudo que o supervisor humano pode fazer é dar mais perguntas, fazer o teste mais longo
para incluir o tipo de perguntas que os melhores bots erram.
É importante entender isto.
É uma das razões porque empresas são tão obcecadas com coletar dados.
Mais data equivale a testes mais longos e equivale a bots melhores
Então quando você faz o teste de "Você é humano?" em um site
você não está só provando que é um humano, (espero)
mas também está ajudando a construir o teste que fará outros bots lerem, ou contar,
ou diferenciar lagos de montanhas, ou cavalos de humanos.
Tem visto várias questões sobre direção ultimamente?
Hmmm...! Pra que será que estão construindo esse teste?
Agora, entender o que está numa foto, ou num sinal, ou filtrar vídeos,
requer humanos que façam testes corretos o suficiente.

Russian: 
Тем не менее, это работает.
Однако это расстраивает, особенно учитывая, что после стольких усилий наш бот-студент стал очень хорош только в одном деле -
только в том, чему мы его научили.
С фотографиями он справляется отлично, но для роликов он бесполезен, перевёрнутые фотографии ставят его в ступор,
и картинки, которые очевидно не являются пчёлами, для бота –
 стопроцентные пчёлы.
Так как бот-учитель не умеет учить,
всё что может сделать человек-наблюдатель это дать ему больше вопросов, чтобы сделать тест еще длиннее,
и давать именно те вопросы, с которыми у бота возникают проблемы.
Это очень важно понять.
Именно это является причиной того, что современные компании одержимы сбором данных.
Больше данных = больше тестов для ботов = лучше боты.
Так что, когда вы проходите тест "а не бот ли вы?" на вебсайте,
вы не только подтверждаете что вы человек,
но и помогаете построить тест для ботов которые учатся читать, или считать,
или отличать горы, или лошадей, от людей.
В последнее время часто встречаются вопросы связанные с вождением?
Хмм... Для кого же может быть полезен такой тест....
Итак, для построения бота, который умеет распознавать фотографии, или документы, или фильтровать видеоролики,
людям необходимо создать множество тестов.

Norwegian: 
men uansett, så fungerer den.
Men dette er frustrerende, spesielt når elev-botten er veldig flink til bare
akkuratt den type spørsmål den har blitt lært til.
Den er flink med bilder, men ubrukelig til videoer, eller forvirret hvis bildet er opp-ned.
eller ting som er åpenbart ikke en bie, er den overbevisst er.
Siden lærer-botten ikke kan lære bort,
så kan mennesket bare gi den flere spørsmål, gjøre prøven enda lengre,
for å inkludere den type spørsmål de beste bottene får feil på.
Dette er viktig å forstå.
Det er hvorfor Internett firmaer er så besatt med å samle data.
Mer data betyr lengre prøver, som betyr bedre botter.
Så når du får "Er du menneskelig?" testen på en nettside,
så beviser du ikke bare at du er menneskelig,
men du hjelper også til med å bygge prøver for å lage botten som kan lese, eller telle,
eller se forskjellene på innsjøer og fjell, eller hester og mennesker.
Har du sett mange spørsmål om bilkjøring i det siste?
Hmm..! Lurer på hva det kan bygge en prøve for?
Å finne ut hva som er i ett bilde, eller på ett skilt, eller å sortere videoer,
krever at mennesket lager riktige nok prøver.

Modern Greek (1453-): 
εντούτοις, λειτουργεί.
Αλλά αυτό είναι απογοητευτικό, ειδικά επειδή το ρομπότ μαθητής είναι πολύ καλό
μόνο στα είδη ερωτήσεων που έχει διδαχθεί.
Είναι καλό για εικόνες, αλλά άχρηστο για βίντεο ή μπερδεύεται όταν οι εικόνες είναι ανάποδα,
ή είναι σίγουρο ότι είναι μέλισσες πράγματα που προφανώς δεν είναι.
Εφόσον το ρομπότ δάσκαλος δεν μπορεί να διδάξει,
το μόνο που ο άνθρωπος επιτηρητής μπορεί να κάνει είναι να του δώσει περισσότερες ερωτήσεις, για να κάνει την εξέταση ακόμα μεγαλύτερη,
να περιλάβει τα είδη ερωτήσεων που τα καλύτερα ρομπότ κατατάσσουν λάθος.
Αυτό είναι σημαντικό να το καταλάβουμε.
Είναι ο λόγος που οι εταιρίες έχουν εμμονή με την συλλογή δεδομένων.
Περισσότερα δεδομένα ίσον μεγαλύτερες εξετάσεις ίσον καλύτερα ρομπότ.
Οπότε όταν σου τύχει ένα τεστ που λέει «Είσαι άνθρωπος;» σε μια ιστοσελίδα,
δεν αποδεικνύεις μόνο ότι είσαι άνθρωπος,
αλλά βοηθάς επίσης να φτιαχτεί η εξέταση που κάνει τα ρομπότ να μπορούν να διαβάσουν, ή να μετρήσουν
ή να ξεχωρίσουν ποτάμια από βουνά, ή άλογα από ανθρώπους.
Βλέπεις πολλές ερωτήσεις σχετικά με την οδήγηση πρόσφατα;
Χμμ...! Τι σκοπό θα μπορούσε να έχει αυτή η ερώτηση;
Το να βρίσκει κανείς τι απεικονίζεται σε μια φωτογραφία, ή πάνω σε μια πινακίδα, ή να φιλτράρει βίντεο,
απαιτεί από τους ανθρώπους να φτιάχνουν αρκούντως σωστές εξετάσεις.

Arabic: 
ومع ذلك، فإنه يعمل.
ولكن هذا أمر محبط، خصوصا أن بوت طالب جيد جدا في تمام
فقط أنواع الأسئلة تم تدريسها ل.
انه لشيء رائع مع الصور، ولكن بلا جدوى مع أشرطة الفيديو أو حيرة إذا كانت الصور هي رأسا على عقب،
أو الأشياء التي من الواضح أنها لا النحل، انها واثقة هي.
منذ بوت المعلم لا يمكن تعليم،
كل المشرف البشري يمكن أن تفعله هو اعطائها المزيد من الأسئلة، لجعل اختبار لفترة أطول،
لتشمل أنواع الأسئلة أفضل السير الحصول خاطئة.
هذا أمر مهم لتفهمه.
انها السبب في الشركات هي 
هاجس جمع البيانات.
يساوي المزيد من البيانات الاختبارات أطول يساوي السير أفضل.
لذلك عندما تحصل على "هل أنت الإنسان؟" اختبار على موقع على الانترنت،
لا تثبت إلا أنك البشري، 
(نأمل)،
ولكن كنت تساعد أيضا في بناء اختبار للتأكد السير التي يمكن أن تقرأ، أو العد،
أو نقول البحيرات من الجبال، أو الخيول من البشر.
رؤية الكثير من الأسئلة حول القيادة في الآونة الأخيرة؟
هم ...! ماذا يمكن أن يكون بناء اختبار ل؟
كشف الآن على ما هو في الصورة، أو أشرطة الفيديو على لافتة، أو الترشيح،
يتطلب البشر لجعل الاختبارات الصحيحة بما فيه الكفاية.

Korean: 
하지만 어쨌든, 제작동을 합니다.
하지만 이건 좀 불만스럽죠, 학생 봇은 정확히
그가 배웠던 단 한가지 질문에만 능숙하거든요.
사진은 잘 분류하지만 동영상에는 쓸모가 없거나,
뒤집어놓은 사진에는 당황하거나,
분명히 벌이 아닌 것을 벌이라고 판정하거나요.
교사 봇이 가르치지 못하므로,
인간 감독이 할 수 있는 일이란 더 많은 질문을 주거나,
더 길게 시험을 보게 하거나,
최고의 봇도 틀릴 수 있는 종류의 질문을
포함시키는 정도입니다.
이 부분이 중요한 부분입니다.
기업들이 데이터 수집하는 것에 환장하는 이유가
바로 이거에요.
더 많은 데이터는 더 많은 시험이며
더 나은 봇을 만들기 때문이죠.
고로 당신이 웹사이트에서
"당신 인간 맞습니까?" 판별 시험을 할 때,
당신은 당신이 인간이라는 걸 증명할 뿐만 아니라,
(당신 인간 맞죠?)
호수와 산, 말과 인간을 구분할 수 있는 봇을 만들기 위한
시험 문제를 만드는 것을 돕고 있는 겁니다.
아까 운전하다가 여러가지 문제들을 봤나요?
흐으음...! 이걸로 시험 문제를 만들어 뭐에다 쓸까요?
사진, 혹은 표지판 안에 뭐가 있는지 알아내려면,
혹은 동영상을 필터링하려면,
인간이 충분히 정답을 내놓게 해야 합니다.

Chinese: 
儘管如此，它就是有用。
但是這是令人沮喪的，尤其是演算法非常擅長於
只有被教導的那個問題。
對照片處理得很好，但影片或倒過來的照片就沒轍了，
或者顯然不是蜜蜂的東西，卻會歸類到蜜蜂。
因為教師演算法不會教，
所有的人類能做的就是給予更多的問題，使測試更長更完善，
以包含連最好的演算法都會答錯的問題。
了解這點是很重要的。
這就是為什麼大公司會著迷於蒐集數據，
更多數據等於更長的測試等於更好的演算法。
所以當你在網站上遇到「你是人類嗎？」的認證測試，
你不僅證明你是人類，
（但願如此），
你也在幫助建立測試，使演算法可以讀懂或記數，
或者分辨高山與湖泊、馬與人類
最近看過很多關於道路的問題？
嗯...！可能是針對什麼製作的測試？
搞清楚圖片或路標裡有什麼，或過濾影片內容，
這些要求人類做出足夠正確的測試。

French: 
l'ensemble est hors de notre portée.
Et pourtant, ça fonctionne.
Mais c'est frustrant, surtout que l'élève-bot est très bon uniquement sur des questions qu'on lui a enseignées.
Il est génial avec des photos,
mais inutile avec des vidéos,
ou perplexe si les photos sont à l'envers.
Et des choses qui ne sont de toute évidence
pas des abeilles, il est certain que ça en est.
Puisque Prof-Bot ne peut pas enseigner,
tout ce que le superviseur humain peut faire,
c'est lui donner plus de questions pour rallonger le test,
pour inclure le genre de questions
auxquelles les meilleurs bots se trompent.
C'est important de comprendre cela.
C'est la raison pour laquelle les compagnies
sont obsédées par la collecte de données.
Plus de données = tests plus longs = meilleurs bots.
Ainsi, quand vous passez le test
« Êtes-vous un humain ? » sur un site Internet,
non seulement vous prouvez
que vous êtes humain (enfin, j'espère),
mais vous contribuez aussi à la construction
du test pour créer des bots
qui savent lire, compter, distinguer les lacs
des montagnes, et les chevaux des humains.
Vous avez vu beaucoup de questions
sur la conduite automobile récemment ?
Mmmh… mais à quel genre de test
cela pourrait-il bien servir ?
Pour faire deviner ce qui est sur une photo
ou un panneau, ou filtrer des vidéos,
il faut des humains pour faire
des tests suffisamment corrects.

Dutch: 
Maar toch werkt het.
Maar dit is frustrerend, vooral omdat de student-bot heel goed is in het beantwoorden van de vragen waarop hij getraind is.
Hij is goed in foto's maar kansloos met video's
of de kluts kwijt wanneer de foto's ondersteboven zijn
of zeker dat dingen bijen zijn... die het duidelijk niet zijn.
Omdat leraar bot niet kan onderwijzen kan onze menselijke toezichthouder alleen maar toetsvragen toevoegen
om de toets nog langer te maken
en de vragen toe te voegen die de beste bots fout hebben.
Dit is belangrijk om te begrijpen
en het is een reden waarom bedrijven geobsedeerd zijn door het verzamelen van gegevens
meer gegevens staat gelijk aan langere toetsen
wat zorgt voor betere bots.
Dus wanneer jij de "ben je een mens" test krijgt op een website
ben je niet alleen aan het bewijzen dat jij een mens bent (hopelijk).
Maar je bent ook aan het helpen om de toets te maken
voor bots die kunnen lezen, tellen, onderscheid kunnen maken tussen een meer en berg
of tussen paarden en mensen
Heb je recentelijk veel vragen gezien over rijden?
Hmm... waar zou dat een toets voor kunnen zijn?
Het uitzoeken wat je ziet op een foto, een bord of een video vereist testen die goed genoeg zijn

German: 
jedoch funktioniert es.
Das ist jedoch frustrierend, besonders weil der Studenten-Bot sehr gut
bei den Fragen ist, für die er trainiert wurde.
Er ist gut bei Fotos, aber nutzlos bei Videos und bei umgedrehten Bildern verwirrt.
Oder bei Dingen, die offensichtlich keine Bienen sind, er jedoch davon überzeugt ist.
Da der Lehrer-Bot nicht lehren kann,
kann der Mensch nur mehr Fragen stellen und den Test noch länger machen
damit auch die Fragen enthalten sind, die die besten Bots falsch beantworten.
Dies ist wichtig zu verstehen.
Es ist einer der Gründe, warum Unternehmen wie verrückt Daten sammeln.
Mehr Daten bedeuten längere Test uns damit bessere Bots.
Wenn du also einen "Bist du ein Mensch" Test auf einer Webseite bekommst,
zeigst du nicht nur, dass du ein Mensch bist, (hoffentlich)
sondern baust auch Test für Bots die lesen oder zählen können
oder Berg und Tal oder Pferde und Menschen unterscheiden können.
In letzter Zeit viele Fragen zum Fahren erhalten?
Hmm...! Wofür könnte da ein Test erstellt werden?
Herauszufinden, was in einem Bild oder auf einem Schild ist oder das Filtern von Videos,
benötigt Menschen, die richtige Tests erstellen.

Romanian: 
dar în ciuda asta, știm că funcționează.
Și tot e frustrant, mai ales că programul elev e foarte bun,
dar doar la tipul de întrebări care i-au fost întipărite în minte.
Se descurcă bine cu poze, dar e varză dacă îi arăți un film sau dacă îi dai o poză răsturnată cu capul în jos
sau lucruri care noi știm clar că nu sunt albine, dar totuși el e sigur că sunt.
Din moment ce programul profesor nu predă de fapt,
tot ce poate să facă programatorul uman e să îi dea mai multe întrebări pe care să le includă în test, ca să îl facă și mai lung,
și să includă genul de întrebări pe care programele le tot greșesc.
E imporant să înțelegeți.
E unul din motivele pentru care toate companiile vor să culeagă din ce în ce mai multe date.
Mai multe date înseamnă teste mai lungi, care la rândul lor înseamnă că o să aibă programe mai bune.
Așa că atunci când dai peste un test care te pune să dovedești că ești om, nu un robot,
nu numai că îi dovedești că ești om (cel puțin așa sper),
dar în momentul ăla contribui la setul lung de întrebări cu care se testează programe care să poată să scrie sau să citească,
sau să distingă lacuri de munți, sau cai de oameni.
Ți s-a întâmplat să vezi multe întrebări legate de mașini sau condus?
Hmmm…mă întreb pentru la ce fel de test se gândesc!
Ca un program să-și dea seama ce e într-o poză, pe un semn de circulație, sau să poată sorta filme,
trebuie ca programatorii umani să creeze teste cât mai precise.

Thai: 
อย่างไรก็ตาม มันก็ทำงานได้นะ
แต่มันก็น่าโมโหมากเหมือนกัน เพราะบอทฝึกหัดจะทำงานได้ดีแค่กับ
ประเภทคำถามที่มันเคยเรียนมาเท่านั้น
บอทจะทำงานได้ดีถ้าเป็นข้อมูลรูปภาพ แต่จะงงไปเลยถ้าเป็นวิดีโอหรือรูปภาพกลับหัว
หรือสิ่งทีเห็นชัดๆว่าไม่ใช่ผึ้ง พวกมันจะมั่นใจเอามากๆว่าใช่
เนื่องจากบอทครูผู้ฝึกไม่สามารถสอนได้
สิ่งที่มนุษย์ผู้คุมสามารถทำได้คือ เพิ่มคำถามให้พวกมัน หรือทำให้แบบทดสอบยาวขึ้น
รวมประเภทคำถามที่บอทที่เจ๋งที่สุดมักจะทำผิด
สิ่งนี้มันสำคัญมากต่อความเข้าใจ
มันเป็นเหตุผลว่าทำไมบริษัทหลายๆบริษัทชอบเก็บรวบรวมข้อมูลกันนัก
เพราะยิ่งมีข้อมูลมากก็เท่ากับมีแบบทดสอบที่ยาวมากซึ่งก็เท่ากับมีบอทที่เก่งขึ้น
ดังนั้นเมื่อคุณได้รับแบบทดสอบว่า “คุณใช่มนุษย์หรือไม่”บนเว็บไซต์
คุณไม่ได้แค่พิสูจน์ว่าคุณเป็นมนุษย์ (หวังว่านะ)
แต่คุณยังช่วยคิดแบบทดสอบให้แก่บอทที่สามารถอ่านและคำนวณ
หรือแยกความแตกต่างระหว่างทะเลสาบกับภูเขา หรือม้ากับคนได้อีกด้วย
เห็นแบบทดสอบเกี่ยวกับการขับรถเมื่อไม่นานมานี้ไหม
ฮื่มม…แล้วแบบทดสอบพวกนี้มีไว้เพื่ออะไรกันล่ะ
ต่อมาการหาคำตอบว่ามีอะไรในรูปภาพ หรือป้ายสัญลักษณ์ หรือการคัดกรองวิดีโอต่างๆ
จะต้องให้มนุษย์ทำแบบทดสอบให้ถูกต้องอย่างเพียงพอ

Japanese: 
にもかかわらず、動作するのです。
しかし、これは苛立たしいことです。
生徒ボットが教えられた種類の質問だけを
上手にやれる場合は特に。
写真はうまく処理できても、
動画や逆さまの写真では全然だったり
明らかに蜂ではないのに
ものすごく自信を持って判定したり。
教師ボットは教えることはできないので、
人間の監督ができるのは、さらにテストを長くし、
ボットが間違えたような種類の質問を
含めるために質問の数を増やすことだけです。
これを理解するのは重要です。
これは、企業がデータ収集に熱心な理由です。
より多いデータは長いテストを意味し、
それはより良いボットを意味する。
サイト上で「あなたは人間ですか？」というテストを見る時に、
あなたは自身が（たぶん）人間であることを
証明しているだけではなく
ボットが読んだり数を数えたりするための
テストを構築する手助けもしているのです
または、湖と山や、馬と人の見分け方のテストの。
最近運転についての質問の多くを見ませんか？
うーん、何のテストを構築しているんでしょうね？
写真や標識、動画に何が含まれるかを判別するには
人間が十分に正しいテストを
作成する必要があります。

iw: 
אבל בכל מקרה, זה עובד
אבל זה מייאש, במיוחד כשהבוט טוב במיוחד
רק בסוג השאלות שלימדו אותו להתמודד איתן
הוא מעולה בתמונות, אבל חסר תועלת בסרטונים או ממלמל כשהתמונות הפוכות
ובטוח שדברים הם דבורה אפילו שבבירור הם לא
מכיוון שבוט המורה לא יכול ללמד
כל מה שבני האנוש יכולים לעשות הוא להוסיף עוד שאלות כדי שהמבחן יהיה ארוך יותר
כדי שיכיל את השאלות שבהם הבוטים הטובים ביותר נכשלים
זה פרט חשוב שצריך להבין
זו הסיבה מדוע חברות כל כך אובססיביות עם צבירת מידע
עוד מידע שווה למבחנים ארוכים יותר שווה לבוטים טובים יותר
אז כשאתם נתקלים בשאלה תוכיח שאתה אנושי באינטרנט
אתם לא רק מוכיחים שאתם אנושיים (בתקווה)
אבל אתם גם עוזרים לבנות את המבחן שיעזור לבוטים ללמוד לקרוא או לספור
או להבדיל בין אגמים להרים או בין סוסים לבני אנוש
ראיתם הרבה שאלות בנוגע לנהיגה לאחרונה?
הממ.. מעניין למה זה יעזור בבנייה?
עכשיו כדי לזהות מה בתמונה, או בתמרור, או לסנן סרטונים
דורש מבני האנוש ליצור מספיק מבחנים

English: 
nonetheless, it works.
But this is frustrating, especially as the student bot is very good at exactly
only the kinds of questions it's been taught to.
It's great with photos, but useless with videos or baffled if the photos are upside down,
or things that are obviously not bees, it's confident are.
Since teacher bot can't teach,
all the human overseer can do is give it more questions, to make the test even longer,
to include the kinds of questions the best bots get wrong.
This is important to understand.
It's a reason why companies are 
obsessed with collecting data.
More data equals longer tests equals better bots.
So when you get the "Are you human?" test on a website,
you are not only proving that you are human, 
(hopefully),
but you are also helping to build the test to make bots that can read, or count,
or tell lakes from mountains, or horses from humans.
Seeing lots of questions about driving lately?
Hmm...! What could that be building a test for?
Now figuring out what's in a photo, or on a sign, or filtering videos,
requires humans to make correct enough tests.

Turkish: 
yine de işe yarıyor.
Ama bu öğrenci bot tam olarak çok iyidir, özellikle de sinir bozucu
o öğretildi oldu sorulardan sadece çeşit.
Fotoğraf baş aşağı eğer, fotoğraflarla harika ama videolarla yararsız ya şaşkın var
ya açıkçası arılar olmayan şeyler, o kendinden emin bulunmaktadır.
Öğretmen bot öğretmek mümkün olmadığından,
Tüm insan kahyası yapabilir, ona daha fazla soru vermek daha uzun testi yapmaktır
soruların türlerini iyi botlar yanlış dahil etmek.
Bu anlamak önemlidir.
Bu şirketler bir nedeni var 
veri toplama saplantı.
Daha fazla veri daha uzun testler daha iyi botlara eşittir.
Eğer alınca "İnsan mısın?" Bir web sitesinde test
Yalnızca, İnsan olduğunuzu kanıtlayan değildir 
(inşallah),
ama aynı zamanda, okumak veya güvenebilirsiniz botlar yapmak testi inşa etmeye yardım ediyor
veya insanlardan dağlardan gölleri, veya atları söyle.
Son zamanlarda sürüş hakkında birçok soru görünce?
Hmm ...! Bunun için bir test bina ne olabilir?
Şimdi bir işareti üzerine veya filtreleme videoları bir fotoğrafta, ya ne bulmaktan,
Doğru yeterli testler yapmak insanları gerektirir.

Danish: 
ikke desto mindre, det virker.
Men dette er frustrerende, især da elevbotten er meget god til præcis
kun den slags spørgsmål, den er blevet undervist i.
Den er god med fotos, men nytteløs med videoer eller forvirret, hvis billederne er vendt på hovedet,
eller ting, der tydeligvis ikke er bier, den er overbevist om er.
Da lærerbot ikke kan undervise,
alt den menneskelige tilsynsmand kan gøre, er at give den flere spørgsmål, for at gøre testen endnu længere,
at inkludere den slags spørgsmål de bedste bots får forkert.
Dette er vigtigt at forstå.
Det er en grund til, at virksomhederne er 
besat med at indsamle data.
Flere oplysninger er lig med længere test lig med bedre bots.
Så når du får "Er du et menneske?" testen på en hjemmeside,
beviser du ikke blot, at du er et menneske, 
(forhåbentligt),
men du er også med til at bygge den test til robotter, der kan læse, eller tælle,
eller genkende søer fra bjerge, eller heste fra mennesker.
Ser du masser af spørgsmål om at køre på det seneste?
Hmm ...! Hvad mon det kunne bygge en test for?
At regne ud, hvad der er i et foto, eller på et skilt eller filtrering af videoer,
kræver mennesker til at foretage korrekte nok tests.

Polish: 
mimo to, działa.
Ale jest to frustrujące,  ponieważ powstały bot jest bardzo dobry w dokładnie
tych pytaniach do których został stworzony.
Jest świetny w przypadku zdjęć, ale bezużyteczny przy filmach, lub zostaje wybity z tropu gdy zdjęcie jest odwrócone do góry nogami,
lub jest przekonany, że rzeczy są pszczołami nawet gdy jest to oczywista nieprawda.
Ponieważ bot nauczyciel nie umie nauczać,
jedyne co ludzie mogą zrobić, to dodać więcej pytań, aby test był jeszcze dłuższy,
aby zawierał w sobie pytania, na które najlepsze boty zwykle udzielają złych odpowiedzi.
To ważna rzecz do uświadomienia sobie.
To powód, dla którego firmy mają obsesję na punkcie zbierania danych.
Więcej danych = dłuższe testy = lepsze boty.
Więc gdy widzisz test "czy jesteś człowiekiem", na stronie internetowej,
udowadniasz nie tylko, że jesteś człowiekiem, (oby),
ale pomagasz również, w budowaniu testów, służących tworzeniu botów, które umieją czytać, bądź pisać,
lub które odróżniają jeziora od gór, bądź, konie od ludzi.
Widziałeś ostatnio sporo pytań związanych z jazdą samochodem?
Hmm..! Ciekawe do budowy czego potrzebują takich testów?
Odgadywanie co jest na zdjęciu, bądź znaku, bądź filtrowanie filmów,
wymaga odpowiednich testów tworzonych przez ludzi.

Spanish: 
Sin embargo, funciona.
Pero esto es frustrante, especialmente si el bot estudiante es muy bueno solamente en exactamente
el tipo de preguntas que se le enseñó,
Es muy bueno con fotos pero inútil con videos, o confundido con fotos al revés,
o cosas que obviamente no son abejas, está seguro de que lo son.
Como bot profesor no sabe enseñar,
todo lo que el supervisor humano puede hacer es darle más preguntas, para hacer los exámenes aun más largos
e incluir las preguntas que los mejores bots fallan.
Es importante entender esto.
Es la razón por la que las empresas están obsesionadas con recolectar datos
Mas datos igual a pruebas más largas, igual a mejores bots.
Así que cuándo te salga la prueba "¿Eres humano?" en un sitio web
no solo estás probando que eres humano (espero),
sino también ayudas a crear las pruebas para los bots que leen, o cuentan,
o distinguen lagos y montañas o caballos y humanos.
¿Muchas fotos sobre conducir ultimamente?
Hmm... ¿Para qué podría ser esa clase de examen?
Ahora, distinguir lo que hay en una foto, o un letrero, o filtrar videos,
necesita examenes correctos hechos por humanos,

Spanish: 
pero hay otro tipo de examen que se hace a sí mismo
examenes sobre los humanos.
Por ejemplo, digamos que un sitio completamente hipotético, NetMeTube, quisiera mantener usuarios viendo videos lo más posible.
Pues, cuánto tiempo un usuario permanece en el sitio es fácil de medir.
Así que bot profesor le da a cada estudiante un grupo de usuarios para supervisar,
los estudiantes ven lo que sus usuarios ven, miran sus notas,
y tratan de elegir los videos que mantendrían al usuario en el sitio.
Entre más alto el promedio más alta la calificación.
Construir, hacer examen, repetir.
Un millón de ciclos después, hay un bot estudiante muy bueno manteniendo a los usuarios en el sitio.
o al menos comparado con lo que podría hacer un humano.
Pero cuando alguien pregunta "¿Cómo funciona el algoritmo de NetMeTube?"
De nuevo, no hay una buena respuesta, otra que solo apuntar al bot
y a los datos a los que tuvo acceso,
y más importante, cómo los supervisores humanos le dijeron al profesor cómo calificar los exámenes.
Eso es en lo que el bot intenta ser bueno para sobrevivir,
pero lo que piensa el bot, o cómo lo hace, no se puede saber realmente.

iw: 
אבל יש מבחן מסוג אחר אשר יוצר את עצמו
מבחן על בני האנוש
לדוגמה, נניח שתאורטית נט-מי-טיוב רוצה שהמשתמשים שלה ימשיכו לצפות ככל שאפשר באתר
ובכן, כמה זמן כל משתמש נשאר באתר זה דבר שקל מאוד לבדיקה
אז, הבוט המורה יתן לכל בוט-תלמיד כמות משתמשים שהוא יצפה בהם
הבוטים המתלמדים ילמדו על המשתמשים ועל מה הם אוהבים
וינסו ככל שיכולתם לבחור את הסרטונים שישאירו אותם באתר
ככל שהממוצע של האנשים שנשארים גבוה יותר, כך הציון שלהם גדול
לבנות, לבחון, לחזור
לאחר מיליון סיבובים, יש בוט שיכול להשאיר משתמשים לצפות בסרטונים בצורה די טובה
לפחות בהשוואה למה שבן אדם יכול לבנות
אבל כשאנשים שואלים - איך נט-מי-טיוב בוחרת איזה סרטונים להראות
פעם נוספת, אין תשובה טובה חוץ מלהצביע על הבוט
ועל המידע שהבוט היה נגיש אליו
והכי חשוב, כיצד בן האנוש האחראי על הבוט בונה את בוט-המורה ומחליט כיצד יתן ציון למבחן
זה מה שהבוט מנסה לעשות, להיות טוב בלשרוד
אבל מה שהבוט חושב, או איך שהוא חושב, נשאר לא ידוע

German: 
Es gibt jedoch auch Tests, die sich selbst erstellen.
Tests an Menschen.
Stell dir beispielsweise vor, das NetMeTube seinen Nutzer so lange wie möglich Videos zeigen will.
Das reine Messen der Bleibedauer auf der Webseite ist leicht.
Also gibt der Lehrer-Bot den Studenten-Bots ein paar NetMeTube Nutzer zur Überwachung
und die Studenten-Bots prüfen, was die Nutzer ansehen, welche Dateien sie haben
und geben ihr bestes um Videos zu finden, die die Nutzer auf der Seite halten.
Je länger der Durchschnitt, desto besser ihr Testergebnis.
Bauen, Testen, Wiederholen.
Millionen Zyklen später gibt es einen Studenten-Bot, der recht gut darin ist, die Nutzer auf der Seite zu halten,
zumindest im Vergleich zu einem Menschen.
Wenn Menschen jedoch fragen:
"Wie wählt der NetMeTube Algorithmus Videos aus?"
Gibt es darauf keine gute Antwort, außer auf den Bot zu zeigen,
sowie auf die Daten, auf die er Zugriff hatte,
und auf die Methodik die die Menschen dem Lehrer-Bot für die Testbewertung gaben.
Den versucht der Bot so gut wie möglich zu bestehen, um zu überleben.
Aber was oder wie der Bot denkt, ist unbekannt.

Dutch: 
maar er is ook een soort toets die zichzelf maakt
testen OP mensen gericht
bijvoorbeeld, laten we zeggen
dat een hypothetische netmetube wil dat gebruikers zo lang mogelijk videos blijven kijken
Hoe lang een gebruiker op een website blijft is makkelijk te meten,
dus leraar-bot geeft alle leerlingen een stel gebruikers om mee te werken
de student-bots bekijken wat hun gebruikers kijken
bekijken hun bestanden
en doen hun best video's te zoeken die zorgen dat de gebruiker zo lang mogelijk op de site blijft
Hoe langer het gemiddelde hoe hoger hun cijfer.
Bouw, test, herhaal
Een miljoen rondes later is er een student bot die best wel goed is in het zorgen dat gebruikers blijven kijken
in ieder geval in vergelijking tot wat een mensen zou kunnen maken
maar wanneer mensen vragen "hoe selecteert het netmetube algoritme videos?"
Is hier geen goed antwoord op te geven
behalve wijzen naar de bot, de gegevens waartoe hij toegang had
en het belangrijkste - hoe de menselijke toezichthouder de leraar bot de toetsen laat beoordelen,
dat is waar de bot zich mee bezig moet houden om het te overleven.
Maar wat de bot denkt of hoe hij denkt kunnen we niet weten,

Hungarian: 
de létezik egy másfajta teszt is, ami magát készíti el.
Az *embereken* folytatott teszek.
Péééldául, tegyük fel teljesen az elmélet kedvéért, hogy a VidiTubnál azt szeretnék, ha a felhasználók a lehető legtovább néznék náluk a videókat.
Nos, azt, hogy egy felhasználó meddig marad az oldalon, könnyű lemérni.
Szóval Tanárbot minden tanulóbotnak kioszt valahány VidiTub-felhasználót,
a tanulóbotok pedig lejegyzik, mit néznek az egyes felhasználók, kutatnak kicsit az adataik közt, és a tőlük telhetően próbálkoznak olyan videókat találni,
amik szerintük az oldalon tartja majd a felhasználókat.
Minél jobb átlagidőtartamot érnek el, annál magasabb a pontszámuk.
Épít, tesztel, ismétel.
Egymillió körrel később máris van egy tanulóbot, ami már egész jól képes megtartani a felhasználókat.
Legalábbis ahhoz képest, amit egy ember összehozna.
De amikor az emberek megkérdezik, mégis hogyan választja ki a VidiTub algoritmusa a videókat, megint csak nincs egy kimerítő, helyes válasz.
Csak mutogatni tudnak a botra, a felhasználói adatokra, amikhez hozzáfért, és – ami a legfontosabb –,
hogy milyen utasításokat adtak az emberi felügyelők Tanárbotnak a teszteredmények megállapításához.
Ezen a teszten próbál a tanulóbot minél jobban teljesíteni, hogy túlélhessen,
de hogy a bot mit és hogyan „gondol”, azt nem igazán tudhatjuk.

Romanian: 
Dar mai există un tip de test care se scrie singur, în timp real.
Testul pe oameni.
Să zicem, ipotetic vorbind, că o companie numită NetMe Tube vrea ca utilizatorii să se uite la filme un timp cât mai îndelungat.
Păi, știm că e ușor să măsori cât de mult stă un utilizator pe un site.
Așa că programul profesor dă fiecărui elev un lot de utilizatori pe care să îi analizeze,
programul „elev” se uită la aceleași clipuri ca și utilizatorul, aruncă o privire la fișierele pe care le are deja în baza de date,
și încearcă să aleagă filmele care o să țină utilizatorul pe site cât de mult posibil.
Cu cât mai lunge timpul mediu petrecut in site, cu atât mai mare e nota pe care programele o primesc apoi la test.
Și tot așa construim, testăm, și o luăm de la capăt.
Un milion de cicluri mai târziu o să apară un program elev care e destul de adept în a ține utilizatorii pe site,
oricum mult mai adept decât orice program construit de un om.
Dar când oamenii întreabă „cum face algoritmul NetMeTube ca să aleagă filmele pe care să le arate?”
Nu avem un răspuns satisfăcător; putem doar să arătăm cu degetul spre program,
spre datele la care avea acces,
și - mai ales - cum l-au îndrumat programatorii umani și programele care i-au testat cunoștințele.
Programul elev doar încearcă să ia o notă bună la test ca să mai supraviețuiască încă o rundă de schimbări.
Dar nu vom putea ști niciodată ce sau cum gândește programul ăsta.

Japanese: 
しかし、自身を作成する
別の種類のテストもあります。
人間に対してのテストを。
例えば、完全に仮想のNetMeTubeが、ユーザーに
できるだけ長く視聴し続けてほしいとしましょう。
ユーザーがサイトに留まる
時間の長さを測定するのは簡単です。
そこで、教師ボットは、多数のNetMeTubeユーザーを監督するように支持します。
生徒ボットは、そのユーザーが
何を視聴するのかを監視し、ファイルを見て
ユーザーをサイトに留まらせるために
最善の動画を選びます。
平均が長いほど、テストスコアも高くなります。
構築、テスト、繰り返し。
100万サイクル後に、ユーザーに視聴を継続させるのが
かなりうまい生徒ボットが現れます。
少なくとも、人間が構築できるものと
比較した限りでは。
しかし「NetMeTubeアルゴリズムはどうやって
動画を選択しているの？」と聞かれても、
やっぱり良い答えはないのです。
ボットや、彼らがアクセスできる
ユーザーデータを指差す以外には。
そして極めて重大なことに、人間がテストを採点する教師ボットをどう監視しているかについても曖昧です。
これはボットがうまく生き残るために
しようとしていることです。
しかし、ボットが何をどう考えているのかを
知ることは実際にはできません。

Turkish: 
Ama kendisi yapar testin başka türlü var.
İnsanlarda ÜZERİNE Testler.
Örneğin, NetMeTube mümkün olduğunca uzun süre izlemeye devam kullanıcıların istediği tamamen varsayımsal demek?
Eh, kullanıcı sitede ne kadar kalacağına ölçmek kolaydır.
Yani, öğretmen bot NetMeTube kullanıcılarının bir demet denetleyecek her öğrencinin bot verir,
Öğrenci botlar, kendi kullanıcı saatler, kendi dosyalarına bakar ne izlemeli
ve videoları almak için ellerinden geleni
bu sitede kullanıcıyı tutun.
uzun ortalama, yüksek onların test puanı.
tekrarlayın, test edin.
Bir milyon devir sonra, izleyen kullanıcıları tutmak oldukça iyi olan bir öğrenci bot var,
En az bir insan inşa edebileceğini ne göre.
Ama insanlar sorduğunuzda:
"Nasıl NetMeTube algoritması videoları seçmek geliyor?"
Bir kez daha, bot işaret dışındaki büyük cevabı yoktur,
ve kullanıcı verileri bu erişimi vardı
ve en hayati, nasıl insan denetmenlerin 
direkt öğretmen bot testi skoru.
Bu bot hayatta iyi olmak için çalışıyor budur.
Ama bot düşünme ya ne onu nasıl düşündüğünü,
Gerçekten bilinebilir değil.

Chinese: 
但有一種測試是自動的：
觀察人類。
舉例來說，假設有個影片網站希望用戶觀看影片愈長時間愈好，
測量用戶在網站上逗留多久時間是非常容易的，
所以，教師演算法要每個學生演算法各自觀察一些影片網站的用戶，
學生演算法觀察他們的用戶，看他們的資料，
並盡力選擇影片，讓用戶在網站上待更久，
平均時間越長，測試成績越高。
打造，測試，不斷重複。
一百萬週期之後，就可能有個演算法，非常擅長於挑選影片讓用戶待很久，
至少與人類直接打造的演算法相比。
但是當人們問：
「該網站的演算法如何選擇影片？」
除了針對演算法之外，就沒有更好的答案了。
它所存取的用戶資料，
和最重要的是，人類如何指導教師演算法改考卷，
這就是演算法試圖善於生存的原因。
但是演算法在想什麼，
或者它是怎麼思考，實在是不得而知。

Polish: 
Ale jest rodzaj testów, które tworzą się same.
Testy  NA ludziach.
Na przykład, całkowicie hipotetycznie, załóżmy że NetMeTube chciał aby ludzie oglądali jak najdłużej.
No cóż, to jak dużo czasu użytkownik spędza na stronie jest proste do zmierzenia.
Wiec, bot nauczyciel przydziela każdemu botowi kilku użytkowników NetMe Tube-a do nadzoru,
boty uczniowie obserwują co ich użytkownicy oglądają, oglądają ich dane,
i starają się wybrać filmy, które jak najdłużej utrzymają użytkownika na stronie.
Im dłuższa średnia, tym wyższy ich wynik testu.
Budowa, testy, powtórz.
Milion cykli później, powstanie bot, który będzie całkiem dobry w utrzymywaniu użytkowników na stronie.
przynajmniej w porównaniu do czegokolwiek, co zbudowałby człowiek.
Ale gdy ludzie pytają: "Jak algorytm NetMe Tube'a wybiera filmy?".
Ponownie, na to pytanie nie ma dobrej odpowiedzi, poza wskazaniem na bota,
i na dane użytkowników, do których miał on dostęp,
i co najistotniejsze, na to jak nadzorujący ludzie, kazali nauczycielowi oceniać test.
To jest to, w czym bot stara się być dobry, aby przetrwać.
Ale to co bot "myśli", oraz to jak "myśli" , jest nie do dowiedzenia się.

Modern Greek (1453-): 
Αλλά υπάρχει ένα άλλο είδος εξέτασης που φτιάχνεται μόνο του.
Εξετάσεις ΣΤΟΥΣ ΑΝΘΡΩΠΟΥΣ.
Για παράδειγμα, πες ότι το εντελώς υποθετικό NetMeTube ήθελε οι χρήστες να βλέπουν βίντεο για όσο τον δυνατόν περισσότερο χρόνο.
Το πόση ώρα μένει ένας χρήστης στην ιστοσελίδα είναι εύκολο να μετρηθεί.
Το ρομπότ δάσκαλος δίνει σε κάθε ρομπότ μαθητή ένα σωρό χρήστες για να επιτηρεί,
τα ρομπότ μαθητές παρακολουθούν τι βλέπει ο χρήστης τους, κοιτούν τους φακέλους του,
και προσπαθούν να διαλέξουν τα βίντεο που θα κρατήσουν τον χρήστη στην ιστοσελίδα.
Όσο μεγαλύτερος ο μέσος χρόνος διαμονής, τόσο μεγαλύτερος ο βαθμός τους.
Χτίσιμο, εξέταση, επανάληψη.
Ένα εκατομμύριο επαναλήψεις μετά, υπάρχει ένα ρομπότ μαθητής που είναι πολύ καλό στο να κρατάει τους χρήστες να παρακολουθούν βίντεο,
τουλάχιστον σε σύγκριση με κάτι που θα μπορούσε να φτιάξει ένας άνθρωπος.
Άλλα όταν όλοι ρωτάνε: «Πώς επιλέγει βίντεο ο αλγόριθμος του NetMeTube;»
Για άλλη μια φορά, δεν υπάρχει καλή απάντηση πέρα από το να δείξουμε το ρομπότ,
και τα δεδομένα χρηστών στα οποία έχει πρόσβαση,
και, το σημαντικότερο, πώς οι άνθρωποι επιτηρητές καθοδηγούν το ρομπότ δάσκαλο να βαθμολογεί τις εξετάσεις.
Σε αυτό προσπαθεί να είναι καλό το ρομπότ για να επιβιώσει.
Αλλά το τι σκέφτεται το ρομπότ, ή πώς το σκέφτεται, δεν μπορούμε να μάθουμε.

Arabic: 
ولكن هناك نوع آخر من الاختبار الذي يجعل نفسه.
اختبارات على البشر.
على سبيل المثال، ويقول افتراضية تماما NetMeTube أراد المستخدمين للحفاظ على مشاهدة أطول فترة ممكنة؟
حسنا، كم من الوقت يبقى المستخدم على الموقع هو من السهل قياس.
لذا، بوت المعلم يعطي كل بوت طالب مجموعة من المستخدمين NetMeTube أن يراقب،
السير طالب ساعة ما الساعات المستخدم، ويبحث في الملفات الخاصة بهم،
وبذل قصارى جهدهم لالتقاط الفيديو
التي تبقي المستخدم على الموقع.
ويعد متوسط، وارتفاع على درجة الاختبار.
بناء واختبار، وتكرار.
وبعد مليون دورة، وهناك بوت الطالب الذي هو جيد جدا في الحفاظ على المستخدمين مشاهدة،
على الأقل بالمقارنة مع ما يمكن أن يبني الإنسان.
ولكن عندما يسأل الناس:
"كيف خوارزمية NetMeTube حدد أشرطة الفيديو؟"
مرة أخرى، ليس هناك إجابة أخرى كبيرة من الإشارة إلى بوت،
وبيانات المستخدم لديه حق الوصول إلى
والأكثر حيوية، وكيف أن المشرفين البشري 
بوت المعلم المباشر ليسجل الاختبار.
هذا ما بوت تحاول أن تكون جيدة في البقاء على قيد الحياة.
ولكن ما بوت يفكر، أو كيف يفكر ذلك،
لا يمكن معرفته حقا.

Norwegian: 
Men det er enn annen type prøve som lager seg selv.
Prøver PÅ mennesker.
For eksempel, la oss helt hypotetisk si at NetMeTube vill at brukere skal se på videoer så lenge som mulig.
Hvor lenge en bruker blir på nettsiden er enkelt å måle.
Så lærer-botten gir hver elev-bott en haug med NetMeTube brukere de er ansvarlig for,
elev-botten noterer hva brukerene dems ser på,
og gjør sitt beste på å velge anbefalte videoer som for brukeren til å fortsette å se på.
Jo høyere gjennomsnitte deres er, jo høyere er karakteren deres.
Bygg, test, gjenta.
En million sykluser senere har de en elev-bott som er ganske flink til å få folk til å bli lenge på nettsiden,
i det minste i forhold til hva ett menneske kunne gjøre.
Men når folk spør: "Hvordan velger NetMeTube algoritmen videoer?"
Er det ikke noe enkelt svar uten å peke til botten,
og brukerdataene den hadde tilgang til,
og mest viktig hvordan menneskene ba lærer-botten sette karakterer på prøven.
Det er hva elev-botten prøver å være flink til så den overlever.
Men hva botten tenker eller hvordan den tenker det kan vi ikke vite.

Russian: 
Но существует еще один вид тестов, которые могут создавться сами по себе.
Тест НА людях.
Например, предположим что гипотетический сервис MeTube хочет, чтобы пользователи смотрели ролики как можно дольше.
Что ж, измерить как долго пользователь остаётся на сайте довольно просто.
Итак, бот-учитель даёт каждому боту-студенту свою группу реальных пользователей NetMeTube.
Боты-студенты смотрят, что смотрит пользователь, смотрит на их файлы,
И пытается как можно лучше подобрать ролики чтобы пользователь остался на сайте как можно дольше.
Чем больше средняя продолжительность, тем лучше результат теста.
Перестроить, протестировать, повторить.
Через миллион циклов, мы получим бота-студента, который будет хорош в удерживании пользователей на сайте,
по крайней мере в сравнении с тем что бы мог построить человек.
Но когда люди спрашивают - "а как же алгоритм MeTube выбирает видеоролики?"
Мы не можем дать определённый ответ - только показать на бота,
на набор данных, который мы ему дали при обучении,
и, что наиболее важно, на критерии оценки лучших ботов.
Это то, что бот пытается делать хорошо, чтобы выжить.
Но что думает бот, и как он это думает, мы не знаем.

English: 
But there is another kind of test that makes itself.
Tests ON the humans.
For example, say entirely hypothetical NetMeTube wanted users to keep watching as long as possible?
Well, how long a user stays on the site is easy to measure.
So, teacher bot gives each student bot a bunch of NetMeTube users to oversee,
the student bots watch what their user watches, looks at their files,
and do their best to pick the videos
that keep the user on the site.
The longer the average, the higher their test score.
Build, test, repeat.
A million cycles later, there's a student bot who's pretty good at keeping the users watching,
at least compared to what a human could build.
But when people ask:
"How does the NetMeTube algorithm select videos?"
Once again, there isn't a great answer other than pointing to the bot,
and the user data it had access to,
and most vitally, how the human overseers 
direct teacher bot to score the test.
That's what the bot is trying to be good at to survive.
But what the bot is thinking, or how it thinks it,
is not really knowable.

Korean: 
하지만 스스로 만들어지는 종류의
시험문제가 있습니다.
인간에 관한 시험문제죠.
예를 들어, 가상의 NetMeTube가 사용자들이
영상을 가능한 한 계속 오래 보게 하고 싶다면?
사용자가 사이트 내에 얼마나 오래 머무르는지
재는 것은 간단하죠.
그래서, 교사 봇이 각 학생 봇에게
NetMeTube 유저 한 묶음을 감독하게 시키고,
학생 봇은 그들의 사용자가 동영상 보는 것을 보고,
그들의 영상을 기록해둔 다음,
사용자가 사이트에 가장 오래 남게 한 영상을
찝어내게 합니다.
평균치가 길어질수록, 시험 점수도 높아집니다.
만들고, 시험하고, 반복.
수백만 번 반복한 후, 사용자가 계속 영상을 관람하게
만드는 것에 꽤 능숙해진 학생 봇이 나옵니다.
최소한 인간이 직접 만든 것보다는 낫죠.
하지만 사람들이 궁금해 할 겁니다: "대체 어떻게
NetMeTube 알고리즘이 동영상을 추천하는 걸까?"
다시 말하지만, 봇과, 접속한 사용자 데이터와,
 
가장 중요한, 인간 감독이 교사 봇에게 어떻게 점수를
채점하라고 가르친 것 외에는,
딱히 더 나은 답이 없습니다.
이것이 봇이 생존하기 위해 열심히 노력한 부분입니다.
하지만 봇이 무엇을 생각하는지,
아니면 어떻게 생각하는지는, 알 수 없습니다.

French: 
Mais il y a un autre genre de tests
qui se fabrique tout seul :
les tests SUR des humains.
Par exemple…
Imaginons que le totalement hypothétique NetMeTube
veuille que ses utilisateurs visionnent des vidéos
aussi longtemps que possible.
La durée pendant laquelle un utilisateur
reste sur le site est facile à mesurer,
aussi Prof-Bot donne-t-il à chaque élève-bot
un groupe d'utilisateurs de NetMeTube à observer.
Les élèves-bots observent ce que leurs utilisateurs regardent, analysent leurs fichiers et font de leur mieux
pour sélectionner les vidéos
qui font rester l'utilisateur sur le site.
Plus la moyenne est haute, meilleure est la note au test.
On construit, on teste, on recommence.
Un million de cycles plus tard, il y a un élève-bot qui est plutôt bon pour faire rester les utilisateurs sur le site.
Du moins, par rapport à
ce qu'un homme pourrait fabriquer.
Mais quand les gens demandent : « Comment l'algorithme de NetMeTube sélectionne les vidéos ? »,
encore une fois, il n'y a pas de véritable réponse,
à part désigner le bot, les informations personnelles
auxquelles il a eu accès, et, ce qui est le plus important,
comment le superviseur humain a dirigé Prof-Bot
pour qu'il note le test. C'est cela
que le bot essaie de réussir afin de survivre.
Mais ce à quoi le bot pense, et comment
il le pense, c'est presque impossible à savoir.

Danish: 
Men der er en anden form for test, der laver sig selv.
Tests på mennesker.
For eksempel, helt hypotetiske NetMeTube ønskede at brugere ser med så længe som muligt.
Tja, hvor længe en bruger bliver på hjemmesiden er let at måle.
Så lærerbot giver hver elevbot en flok NetMeTube brugere at holde øje med,
de studerende bots ser, hvad deres brugergrupper ser, kigger på deres filer,
og gøre deres bedste for at vælge de videoer, der holder brugeren på siden.
Jo længere gennemsnit, jo højere deres testresultat.
Byg, test, gentag.
En million cyklusser senere, er der en studerende bot, der er temmelig god til at holde brugerne seende,
i det mindste i forhold til hvad et menneske kunne bygge.
Men når folk spørger:
"Hvordan vælger NetMeTube algoritmen videoer?"
Igen, der er ikke et godt svar andet end at pege på botten,
og brugerdataen den havde adgang til,
og mest afgørende, hvordan de menneskelige tilsynsmænd 
direkte lærer lærerbotten at score testen.
Det er, hvad botten forsøger at være god til for at overleve.
Men hvad botten tænker, eller hvordan den tænker det,
kan ikke rigtigt kendes.

Thai: 
แต่ก็มีแบบทดสอบประเภทอื่นที่มันสามารถทำได้ด้วยตัวเอง
นั่นคือแบบทดสอบที่ใช้กับมนุษย์
ยกตัวอย่าง สมมุติว่า NetMeTube ต้องการให้ผู้ใช้งานดูวิดีโอบนเว็บนานเท่าที่จะนานได้
ซึ่งวิธีคำนวณว่าผู้ใช้งานเว็บไซต์เล่นเว็บไซต์เป็นเวลานานเท่าไหร่นั้นง่ายมาก
ดังนั้น บอทครูผู้ฝึกจึงให้บอทฝึกหัดแต่ละตัวจับตาดูผู้ใช้งาน NetMeTube จำนวนมาก
บอทฝึกหัดจะดูว่าผู้ใช้งานดูอะไร และดูข้อมูลของพวกเขา
และพยายามอย่างเต็มที่ที่จะหาวิดีโอมาดึงดูดผู้ใช้งานให้ใช้งานเว็บไซต์ต่อไป
ยิ่งมีค่าเฉลี่ยมากเท่าไหร่ คะแนนของบอทก็ยิ่งสูงมากขึ้นเท่านั้น
สร้าง สอบ และทำซ้ำ
หลังจากผ่านการวนลูปมาเป็นล้านครั้ง เราก็จะได้บอทฝึกหัดที่เก่งในด้านการดึงดูดให้ผู้คนใช้งานยาวนาน
อย่างน้อยก็สามารถเปรียบเทียบกับสิ่งที่มนุษย์สร้างได้
แต่เมื่อมีคนถามว่า “อัลกอริทึ่มบน NetMeTube คัดเลือกวิดีโออย่างไร”
ก็เป็นอีกครั้งที่ไม่มีคำตอบอะไรที่ดีไปกว่าการชี้ไปที่เจ้าบอท
และข้อมูลผู้ใช้งานที่บอทเข้าถึงแล้ว
ส่วนที่สำคัญที่สุดคือ มนุษย์ผู้คุมจะบังคับการไปยังบอทครูผู้ฝึกว่าจะให้คะแนนแบบทดสอบอย่างไร
นั่นเป็นสิ่งที่บอทพยายามจะทำให้ได้เพื่อเอาตัวรอด
แต่สิ่งที่บอทกำลังคิด หรือวิธีการที่มันคิดเกี่ยวกับตัวเอง ใครก็ไม่สามารถรู้ได้จริงๆ

Portuguese: 
Mas há outro tipo de teste que se faz a si mesmo.
Testes NOS humanos.
Por exemplo, seja um site completamente hipotético NetMeTube que quer manter usuários vendo vídeos o máximo possível.
Bem, o quanto um usuário fica no site é fácil de medir.
Então o bot professor dá a cada bot estudante um monte de usuários do NetMeTube para vigiar
o bot estudante vê o que o usuário vê, olha seus arquivos,
e faz o melhor para escolher vídeos que mantenham o usuário no site.
Quão maior a média, maior a nota na prova.
Construa, teste, repita
Um milhão de ciclos depois, existe um bot estudante que é bem bom em manter os usuários no site
pelo menos em comparação a o que um humano consegue construir.
Mas quando pessoas perguntam: "Como o algoritmo do NetMeTube seleciona vídeos?"
Novamente, não há uma boa resposta a não ser apontar para o bot,
os dados de usuário que ele teve acesso,
e, mais importante, como os supervisores humanos direcionaram o bot professor a dar a nota da prova.
É isso que o bot está tentando ser bom em fazer para sobreviver.
Mas o que o bot está pensando, ou como ele pensa, não é realmente conhecível.

Modern Greek (1453-): 
Το μόνο που μπορούμε να μάθουμε είναι ότι το ρομπότ μαθητής γίνεται ο αλγόριθμος,
γιατί είναι 0,1% καλύτερο από το προηγούμενο ρομπότ στις εξετάσεις που σχεδίασαν οι άνθρωποι.
Οπότε παντού στο διαδίκτυο, στο παρασκήνιο, υπάρχουν εξετάσεις για να αυξηθεί ο χρόνος παραμονής των χρηστών,
ή για να ορίζονται οι τιμές στο σωστό επίπεδο για να μεγιστοποιηθεί το κέρδος,
ή να επιλέγονται αναρτήσεις από όλους τους φίλους σου που θα σου αρέσουν περισσότερο, ή άρθρα που θα μοιραστούν περισσότερο, ή οτιδήποτε.
Αν μπορεί να εξεταστεί, μπορεί να διδαχθεί. Εντάξει, να «διδαχθεί»,
και ένα ρομπότ μαθητής θα αποφοιτήσει από μια αποθήκη για να γίνει ο αλγόριθμος στον τομέα του.
Τουλάχιστον, για λίγο.
Έχουμε συνηθίσει στην ιδέα ότι τα εργαλεία που χρησιμοποιούμε, ακόμα και αν δεν τα καταλαβαίνουμε, κάποιος τα καταλαβαίνει,
αλλά με τα μηχανήματά μας που μαθαίνουν είμαστε ολοένα και περισσότερο στη θέση όπου χρησιμοποιούμε εργαλεία,
ή χρησιμοποιούμαστε από εργαλεία,
που κανείς, ούτε οι δημιουργοί τους, δεν καταλαβαίνουν.
Μπορούμε μόνο να ελπίζουμε ότι τα καθοδηγούμε με τις εξετάσεις που φτιάχνουμε,
και πρέπει να βολευτούμε με αυτό,
αφού οι φίλοι μας τα αλγοριθμικά ρομπότ είναι παντού, και δεν το κουνάνε.

Hungarian: 
Amit tudhatunk az az, hogy azért ez a bot testesítheti meg Az Algoritmust, mert 0,1%-kal jobb volt azon a teszten az elődjénél, amit az emberek terveztek.
Szóval akárhol is jársz az interneten, a háttérben mindenféle tesztek futnak, különböző célokkal:
hogy több legyen a felhasználói interakció, vagy hogy pooont úgy állítsák be az árakat, hogy a lehető legtöbb bevételt hozza,
vagy összeszedjék neked csokorba a legjobb barátaid posztjait, vagy olyan újságcikkeket tegyenek eléd, amiket legnagyobb valószínűséggel osztasz meg,
vagy bármi más.
Ha tesztelhető, akkor tanítható.
Vagyis hát, „tanítható.”
És egy bizonyos tanulóbot majd szintet lép a tanító tárházból, hogy birodalmának Algoritmusa lehessen.
Legalábbis egy kis ideig.
Eddig azt szoktuk meg, hogy még ha mi nem is értjük az általunk használt eszközöket, *valaki* biztosan érti őket.
De a tanuló gépek korában egyre inkább olyan helyzetbe kerülünk, hogy úgy használunk eszközöket
(vagy eszközök úgy használnak minket),
hogy azokat senki, még a készítőik sem értik.
Csak annyi reményünk lehet, hogy az általunk készített tesztekkel a jó irányba tereljük őket.
És ez az, amit meg kell szoknunk, mert az algoritmus-hajtotta kicsi botok ott vannak mindenütt, és már nem is fognak eltűnni sehova.
Oké.

Japanese: 
知り得るのは、人間が設計したテストでは
前のボットよりも1%優れているため
この生徒ボットがアルゴリズムになる、
ということだけです。
だから、インターネット上のどこでも、舞台裏には
ユーザーインタラクションを高めたり
収益を最大化するための最適な値付けをしたり
友達全員の投稿からあなたが一番好むものや人が最も
共有するものを選択するテストがあるのです。
テスト可能なら教えることができる。
「教える」ことが。
そして生徒ボットは倉庫から卒業し、
自分の分野のアルゴリズムになっていきます。
少なくともしばらくの間は。
私たちは、自分が使うツールを理解していなくても
誰かが理解しているという考えに慣れています。
しかし、学習する機械の出現によって、
私たちが使うツールは
またはツールが使うツールは
誰も、その作成者でさえも、理解していないという
状況にますますなってきています。
私たちは自分たちが作るテストを使って
それらを導くことができるよう望むだけです。
そして私たちはこの状況に慣れる必要があります。
アルゴリズムボットたちはあらゆるところにいて、消えることはないのですから。

Dutch: 
alles wat we weten is dat deze student bot
het winnende algoritme is omdat het 0.1% beter is dan de vorige bot
tijdens de toets die de mensen hebben ontwikkeld.
Overal op het internet zijn er achter de schermen
testen om de gebruikersinteractie te vergroten.
Of om de prijzen precies goed te bepalen voor de hoogste winst.
Of het kiezen van de posts van je vrienden die jij het leukste zal vinden.
Of artikelen die mensen het meeste zullen delen.
Of wat er maar gewenst is.
Als je het kan toetsen, kan je het aan een bot leren,
nou ja "leren".
en een student-bot zal slagen van de fabriek
om hét algoritme te zijn van zijn domein.
tenminste, voor een tijdje.
We zijn gewend aan het idee dat het gereedschap dat wij gebruiken,
zelfs als we ze niet begrijpen
door iemand begrepen worden.
Met onze machines die leren
komen we steeds vaker in een positie waarin we gereedschap gebruiken,
of worden gebruikt door gereedschap, dat niemand, zelfs niet hun maker, begrijpt.
We kunnen alleen hopen ze te begeleiden met de toetsen die we maken.
Hier moeten we aan leren wennen,
omdat onze algoritmische bot vriendjes overal zijn en niet snel zullen verdwijnen.
Okay

Turkish: 
bilinebilir olduğunu Tüm bu öğrenci bot
algoritması olarak alır,
o testte önceki bot birden yüzde iyi işaret çünkü insanlar tasarlanmış.
Yani her yerde internet üzerinden, perde arkasında,
kullanıcı etkileşimi geliştirmek için testler de mevcuttur,
veya, geliri maksimize etmek için sadece sağ fiyatları ayarlamak
ya da en seveceksin tüm arkadaşlarınızdan mesajları almak veya makaleler insanların çoğu ya da her neyse paylaşacak.
deneye varsa, bu öğretilebilir bu. Eh, "teachable",
ve bir öğrenci bot depodan mezun olacak 
kendi etki alanının algoritması olmak.
Bir süre için en azından.
Biz fikre alışkın olduğu biz onları anlamıyorum bile kullanmak araçları, birileri yapar,
ama biz giderek biz araçları kullanmak bir konumda olduğunu öğrenmek bizim makinelerle,
veya araçları tarafından kullanılan,
Hiçbir kimse, hatta onların yaratıcıları, anlıyorum.
Biz sadece yaptığımız testlerle onlara rehberlik için umut olabilir
ve biz bu konuda rahat almak gerekir,
algoritmik bot arkadaşları her yerinde olduğu gibi, 
ve bir yere gitmiyor.

Polish: 
Jedyne, co jest do dowiedzenia się, jest to, że ten bot staje się algorytmem,
ponieważ jest 0.1% bardziej wydajny, niż poprzedni bot, w rozwiązywaniu testu, stworzonego przez ludzi .
Więc wszędzie w internecie, za kulisami, odbywają się testy aby zwiększyć interakcje użytkownika,
lub ustawiać ceny idealnie tak, by zmaksymalizować dochody,
lub wybrać te posty twoich znajomych, które będą ci się najbardziej podobać lub artykuły, które ludzie będą najbardziej upubliczniać i.t.p,
Jeśli coś jest testowalne, jest nauczalne. Cóż "nauczalne",
a uczeń bot, ukończy studia w swoim magazynie by stać się Algorytmem w swej dziedzinie.
Przynajmniej na jakiś czas.
Jesteśmy przyzwyczajeni, że używamy narzędzi, których, nawet jeśli my nie rozumiemy, ktoś rozumie.
Lecz z naszymi uczącymi się maszynami, przekonujemy się, że coraz częściej używamy narzędzi,
lub jesteśmy używani przez narzędzia,
których nikt, nawet ich twórcy nie rozumieją.
Możemy mieć tylko nadzieję, że poprowadzimy je poprzez testy, które tworzymy,
i musimy się do tego przyzwyczaić,
ponieważ nasi mali algorytmiczni przyjaciele- boty, są dookoła nas i nigdzie się nie wybierają.

iw: 
כל מה שידוע זה שהבוט הטוב ביותר הופך לאלגוריתם
כי הוא באחוז אחד טוב יותר מהבוט הקודםבמבחן שבני האנוש יצרו
אז כולם באינטרנט, מאחורי הקלעים, משתמשים במבחנים שמטרתם להעלות אינטרקציה של המשתמש
או לקבוע מחירים כדי למקסם רווחים
או לבחור את הפוסטים מכל החברים שלך שאתה תאהב הכי הרבה, או המאמר שהכי הרבה אנשים ישתפו
אם זה ניתן לבחינה, זה ניתן להוראה, כלומר "הוראה" כפי שראינו
ובוט-סטודנט שיסיים את לימודיו בהצלחה יהפוך לאלגוריתם של אותו תחום
לפחות, לזמן קצר
אנחנו רגילים לעובדה, שאנחנו משתמשים בכלים שאנו לא מבינים אבל לפחות מישהו אי שם מבין
אבל בעזרת מכונות לומדות אנחנו מתקרבים לנקודה שבה אנו משתמשים בכלים
או שמוכוונים על ידי כלים
שאף אחד, אפילו לא היוצרים שלהם, מבינים
אנחנו רק יכולים לקוות שנדריך אותם נכון עם המבחנים שאנו יוצרים
ואנחנו צריכים להתרגל לעובדה הזאת
שהבוטים האלגוריתמים כבר נמצאים בכל מקום
והם לא עומדים ללכת לשום מקום

Romanian: 
Tot ce știm e că programul ăsta student devine algoritmul de bază,
pentru că are rezultate cu 0,1% mai bune decât programul de dinainte la testul creat de programatorul uman
Peste tot pe internet, în spatele scenei, există teste menite să crească numărul de interacțiuni pe care utilizatorii le au cu site-urile,
sau care decid prețuri în așa fel încât  ca să crească profiturile,
sau aleg ceea ce cred ele că o să fie cele mai interesante postări de la prietenii tăi în așa fel încât tu să dai like, sau să le partajezi mai departe, sau ce-o fi.
Dacă poți să faci un test, poți să înveți un program să facă ceva (mă rog, figurat vorbind să „înveți”)
și un program „elev” o să absolvească din clasa-magazie ca să devină algoritmul de facto al domeniului respectiv.
Măcar pentru o vreme, cel puțin.
Ne-am obișnuit cu ideea că cineva trebuie să știe cum funcționează uneltele și serviciile pe care le folosim, chiar dacă noi înșine nu știm,
dar cu programele care învață singure ne aflăm din ce în ce mai des într-o postură în care ne folosim de unelte
(sau ele ne întrebuințează pe noi)
dar nimeni, nici creatorii lor, nu știu cum funcționează.
Pe viitor tot ce mai putem spera e că le vom putea ghida prin intermediul testelor pe care le creăm
și trebuie să ne obișnuim cu ideea că nu vom mai avea atât de mult control
pe măsură ce prietenii noștri, algoritmii, se răspândesc din ce în ce mai mult.

Spanish: 
Solo se sabe que este bot estudiante le toca ser el algoritmo
porque es 0.1% mejor que el anterior, en el examen que los humanos diseñaron.
En toda la internet, detrás de cámaras, hay pruebas para incrementar la interacción de los usuarios,
o pner los precios exactos para maximizar ganancias.
o elegir los posts que más te gustarán de tus amigos, o artículos que la gente compartirá más, o lo que sea.
Si se le puede hacer un examen, se puede enseñar.
Bueno, "enseñar".
y un estudiante se graduará del almacen para ser el algoritmo de su área.
O al menos por un rato.
Estamos acostumbrados a que las herramientas que usamos, aún si no las entendemos, alguien lo hace
pero con nuestras máquinas que aprenden, estamos más y más en la situación en la que usamos herramientas
(o somos usados por herramientas)
que nadie, ni siquiera sus creadores, entienden.
Solo podemos esperar guiarlas con los exámenes que hacemos,
y tendremos que hacernos cómodos con la idea,
porque nuestros amiguitos bots algorítmicos estan por todos lados, y no se irán a ningún lado.

Arabic: 
كل هذا يمكن معرفته هو هذا الطالب بوت
يحصل أن تكون الخوارزمية،
لأنها تشير أفضل واحد في المئة من بوت السابق في اختبار البشر تصميم.
لذلك في كل مكان على شبكة الإنترنت، وراء الكواليس،
هناك اختبارات لزيادة التفاعل مع المستخدم،
أو تحديد أسعار مجرد حق لتعظيم الإيرادات،
أو اختيار الوظائف من جميع أصدقائك عليك مثل أكثر، أو المواد الناس سوف يشارك أكثر، أو أيا كان.
إذا كانت قابلة للاختبار، انها قابل للتعليم. حسنا، "قابل للتعليم"،
وبوت الطالب يتخرج من المستودع 
أن تكون الخوارزمية من المجال الخاص به.
على الأقل لبعض الوقت.
اعتدنا على فكرة أن الأدوات التي نستخدمها، حتى لو كنا لا نفهمها، شخص لا،
ولكن مع آلات لدينا أن تعلم أننا متزايد في موقف حيث نستخدم أدوات،
أو يتم استخدامها من قبل أدوات،
أن لا أحد، ولا حتى المبدعين، فهم.
يمكننا أن نأمل فقط أن يهديهم مع الاختبارات التي نتخذها،
ونحن بحاجة للحصول على راحة مع ذلك،
كما لدينا رفاقا بوت حسابي هم في كل مكان، 
ولا أذهب إلى أي مكان.

Chinese: 
一切可以知道的是這個學生演算法
成為真正的演算法，
只因在人類設計的測試中，它比之前的演算法要好1%。
總的來說，用來增進用戶體驗的演算法測試在網路上無所不在，
或是設定價格好達到最大收益的，
或是選你會最感興趣的好友po文、熱門文章之類給你看的，
如果演算法是可測試的、可教導的。
沒錯，「可教導的」，
一個學生演算法將從無限教室畢業 
成為其領域的演算法，
至少，做一段時間。
我們已經習慣於使用工具，不去了解工具，雖然有些人依舊了解，
但隨著機器學得愈多，我們愈來愈處於一種究竟是我們在使用工具，
還是被工具使用的窘境。
沒有人，連它們的創造者都不知道。
我們只能希望透過我們所做的測試來指正它們，
我們需要適應這點，
因為我們的演算法小夥伴到處都是，而且不會隨便離開。

Norwegian: 
Alt vi det er at den botten får lov til å være algoritmen,
fordi den er 0.1% bedre enn den forrige botten på prøven som menneskene laget.
Så overalt på Internett så er det tester for å øke brukerinteraksjon.
eller sette priser akkurat riktig for å maksimere inntekter,
eller velge innleggene fra vennene du liker meste, eller artikkelen folk vil dele mest, eller uansett.
Hvis det kan testes, kan det læres. Vel, "læres".
og en elev-bott vil utdannes fra varehuset til å være algoritmen på sitt domene.
I det minste, i en liten stund.
Vi er vant til at selv om ikke vi forstår verktøyene vi bruker så gjør noen det,
men med våre maskiner som lærer er vi mer og mer i en posisjon hvor vi bruker verktøy,
eller er brukt av verktøy,
som ingen, ikke en gang de som laget dem, forstår.
Vi kan bare håpe at vi kan veilede dem med prøvene vi lager,
og vi må bli komfortable met det,
siden våre algoritmisk venner er overalt og er ikke på vei noen steder.

English: 
All that's knowable is this student bot
gets to be the algorithm,
because it's point one percent better than the previous bot at the test the humans designed.
So everywhere on the internet, behind the scenes,
there are tests to increase user interaction,
or set prices just right to maximize revenue,
or pick the posts from all your friends you'll like the most, or articles people will share the most, or whatever.
If it's testable, it's teachable. Well, "teachable",
and a student bot will graduate from the warehouse 
to be the algorithm of its domain.
At least, for a little while.
We're used to the idea that the tools we use, even if we don't understand them, someone does,
but with our machines that learn we are increasingly in a position where we use tools,
or are used by tools,
that no one, not even their creators, understand.
We can only hope to guide them with the tests we make,
and we need to get comfortable with that,
as our algorithmic bot buddies are all around, 
and not going anywhere.

Portuguese: 
Tudo que é conhecível é que esse bot estudante é escolhido para ser o algoritmo,
porque é um ponto percentual melhor que o bot anterior no teste que os humanos fizeram.
Então, em qualquer lugar na internet, atrás das cenas, há testes para aumentar a interação de usuário,
ou escolher preços bem no ponto para maximizar o lucro
ou escolher os posts de todos seus amigos que você gostará mais, ou artigos que pessoas vão compartilhar mais, ou etc
Se é testável, é ensinável. Bem, "ensinável",
e um bot estudante vai se graduar do galpão para ser o algoritmo de seu domínio.
Pelo menos por algum tempo.
Estamos acostumados com a ideia de que mesmo se não entendemos as ferramentas que usamos, alguém entende,
mas com máquinas que aprendem nos estamos cada vez mais em uma posição em que usamos ferramentas
ou somos usados por ferramentas,
que ninguém, nem mesmo seus criadores, entendem.
Nos só podemos esperar guiá-las com as provas que fazemos
e precisamos ficar confortáveis com isso,
dado que nossos amigos bots algorítmicos estão em todo lugar, e não vão a lugar algum.

Russian: 
Всё, что мы знаем - это что бот-студент становится нашим алгоритмом,
потому что он на 0.01% лучше, чем предыдущий бот в тестах, созданных людьми.
Так что все люди в интернете в своём роде помогают учить ботов, чтобы те могли задержать пользователя на сайте как можно дольше,
или установить цены в нужное значение для максимальной прибыли,
или подобрать интересные сообщения от ваших лучших друзей, итд.
Если что то можно протестировать, этому можно научить. Точнее, "научить".
И бот-студент, который выпустится из университета ботов, станет алгоритмом в своей области.
Хотя бы на некоторое время.
Мы приыкли к тому, что все вещи которые мы используем, даже если мы не понимаем как они работают, кто-то понимает.
Но с этой новой системой ботов которые могут учиться, мы всё больше и больше находимся в позиции,
когда мы используем вещи,
которые никто, даже их создатели, не могут понять.
Мы можем только надеяться помочь им тестами, которые мы создаём,
и нам надо привыкнуть к этой мысли,
так как наши маленькие друзья-боты повсюду, и никуда они не денутся.

Thai: 
สิ่งที่สามารถรู้ได้ก็คือ บอทฝึกหัดนั้นคืออัลกอริทึ่ม
เพราะมันดีกว่าบอทตัวก่อนๆหนึ่งเปอร์เซ็นต์ในแบบทดสอบที่มนุษย์ออกแบบขึ้นมา
ดังนั้นในทุกๆที่บนอินเทอร์เน็ต ในเบื้องหลังก็จะมีแบบทดสอบเพื่อเพิ่มการใช้งานของผู้ใช้งาน
หรือตั้งราคาให้เหมาะเพื่อให้มีรายได้มากที่สุด
หรือเลือกโพสต์ของเพื่อนๆที่คุณจะชอบมากที่สุด หรือบทความที่ผู้คนจะแชร์มากที่สุด หรืออะไรก็แล้วแต่
ถ้ามันสามารถทดสอบได้ มันก็สอนได้ “สอนได้”
และบอทฝึกหัดก็จะเรียนจบจากโกดังเพื่อไปเป็นอัลกอริทึ่มของแหล่งงานที่ตนถูกควบคุม
อย่างน้อย ก็ในระยะเวลาหนึ่ง
พวกเราเคยชินกับความคิดที่ว่า เครื่องมือที่เราใช้ แม้ว่าเราจะไม่เข้าใจพวกมัน แต่บางคนเข้าใจ
แต่ในเครื่องกลของพวกเราที่สามารถเรียนรู้ได้ ณ ตอนนี้เราอยู่ในจุดที่เราใช้เครื่องมือ
หรือถูกใช้โดยเครื่องมือ
ซี่งก็ไม่มีใคร แม้กระทั่งคนที่สร้างพวกมันเข้าใจ
พวกเราได้แต่หวังที่จะสอนพวกมันด้วยแบบทดสอบที่พวกเราทำขึ้นมา
และอยู่กับมันให้ได้
เพราะพวกบอทอัลกอริทึ่มอยู่รอบๆตัวเรา และคงไม่ไปไหน

Korean: 
우리가 아는 것은 학생 봇이
알고리즘이 된다는 것 뿐이고,
그 봇이 선택된 것은 인간이 디자인한 시험 문제에서
이전 봇보다 1퍼센트 더 나은 성적을
거두었기 때문일 뿐입니다.
고로 인터넷의 모든 곳에서, 화면 뒤에서,
사용자의 반응을 증가시키기 위한,
혹은 수입을 최대화시키기 위한
딱 맞는 가격을 선정하기 위한,
혹은 당신의 친구들과 당신이 가장 좋아할 포스트
또는 사람들이 가장 공유하기 좋아하는 기사를
뽑기 위한, 등등을 위한 시험이 계속되고 있는 겁니다.
시험이 가능하다면, 가르칠 수도 있습니다.
그리고 뭐, "가르칠 수 있다"면,
창고에서 졸업한 학생 봇은 그 분야의
알고리즘이 될 겁니다.
최소한, 한동안은 말이죠.
우리는 우리가 사용하는 도구가, 나 자신은 잘 몰라도,
다른 누군가는 이것에 대해 잘 알 거라 생각 합니다만,
우리의 학습하는 기계의 경우 우리는
우리가 도구를 사용하는 건지,
우리가 도구에 의해 사용되는 건지,
어느 위치에 있는지를 그 누구도,
그 제작자도 알지 못합니다.
우리는 그저 우리가 만드는 시험문제를 통해
그들을 올바르게 유도하기를 바랄 뿐입니다
그리고 우리는 그것에 익숙해져야 합니다.
우리의 알고리즘 봇 친구는 사방 천지에 있고,
사라지지 않을 거니까요.

Danish: 
Alt der er muligt at vide er at denne elevbot
får lov til at være algoritmen,
fordi den er 0,1% bedre end den tidligere bot, til testen menneskene designede.
Så overalt på internettet, bag kulisserne,
er der tests for at øge brugerens interaktion,
eller fastsætte priser lige ret til at maksimere indtjeningen,
eller vælge indslag fra alle dine venner, du vil kunne lide mest, eller artikler folk vil dele mest, eller hvad det nu end er.
Hvis det er testbart, er det lærebart. Altså, "lærebart".
Og en elevbot vil opgradere fra lageret 
til at være algoritmen på ​​sit domæne.
I det mindste, for en stund.
Vi er vant til tanken om, at de værktøjer, vi bruger, selv om vi ikke forstår dem, er der nogen, der gør,
men med vores maskiner, der lærer, er vi i stigende grad i en position, hvor vi bruger værktøjer,
eller anvendes af værktøjer,
hvor ingen, ikke engang deres skabere, forstår.
Vi kan kun håbe på at vejlede dem med de test, vi laver,
og vi har brug for at blive fortrolige med det,
som vores algoritmiske bot venner er overalt, 
og går ingen steder.

French: 
Tout ce qu'on sait, c'est que c'est
cet élève-bot qui a le droit d'être l'algorithme,
parce qu'il est 0,1% meilleur que le bot précédent
au test que les humains ont conçu.
Aussi, partout sur Internet, en coulisses, il y a des tests pour augmenter l'interaction avec les utilisateurs,
ou pour fixer les prix juste comme il faut
pour maximiser les profits,
ou sélectionner les publications de vos amis
que vous préférerez le plus,
ou les articles que les gens partageront le plus,
ou que sais-je encore.
Si on peut le tester, on peut l'enseigner.
Enfin… « l'enseigner ».
Et un élève-bot sortira diplômé du hangar
pour être l'algorithme de son domaine.
Du moins, pour quelques temps.
On pense souvent que les outils qu'on utilise, même si on ne les comprend pas, quelqu'un les comprend,
mais avec nos machines qui apprennent,
on est de plus en plus dans la situation
où l'on utilise des outils — ou bien ce sont
les outils qui nous utilisent — que personne,
même ceux qui les ont créés, ne comprend.
On ne peut qu'espérer les guider
avec les tests qu'on fabrique,
et il faut qu'on soit à l'aise avec cette idée,
car nos petits potes algorithmiques
sont tout autour de nous,
et ils ne sont pas près de partir.

German: 
Bekannt ist nur, das der Bot der Algorithmus wird,
weil er im menschlichen Test einen Prozentpunkt besser ist als der letzte Bot.
Überall im Internet gibt es im Hintergrund also Tests, die die Nutzerinteraktion steigern,
oder den Preis zur Gewinnmaximierung festlegen,
oder deine Lieblings-Post deiner Freunde suchen, oder Artikel, die am meisten geteilt werden oder sonstwas.
Wenn es testbar ist, ist es lehrbar. Naja, "lehrbar"
und ein Studenten-Bot wird aus dem Lager entstehen um der Algorithmus für seine Aufgabe zu werde.
Zumindest für den Moment.
Wir sind daran gewöhnt, das wir selbst nicht alle Tools verstehen, irgendwer jedoch schon.
Mit unseren Maschinen, die lernen sind wir jedoch öfter in der Position, das wir Tools nutzen
oder von Tools benutzt werden,
die niemand, nicht einmal ihr Ersteller, versteht.
Wir können nur hoffen, Sie durch unsere Tests zu führen
und wir müssen uns daran gewöhnen, dass unsere
algorithmischen Bots-Freunde allgegenwärtig sind.

Arabic: 
حسنا. السير يراقبون.
أنت تعرف ما سيأتي.
هذا هو المكان الذي أنا بحاجة إلى أن نسأل لكم ...
لكى تحب...
تعليق...
... والاشتراك.
وجرس لي.
وشارك في TweetBook.
الخوارزمية يراقب.
فإنه لن نظهر للناس الفيديو ...
إلا إذا كنت تفعل هذا.
انظروا الى ما كنت قد خفضت لي، والسير.
ماذا تريد؟ هل تريد مشاهدة الوقت؟
هل هذا ما تريده؟
غرامة.
(تنفس الصعداء ...) يا شباب، هل تعلم لدي أيضا دبليو يمكنك الاستماع إلى؟
ربما فقط في الخلفية بينما كنت ترتيب تلك الخاصة بك في كل غرفة لساعات؟ أو أيا كان؟
هناك ساعات من وسائل الترفيه السمعية بالنسبة لك، 
ومشاهدة الوقت للالسير الإشراف على الإجراءات الخاصة بك.
المضي قدما و- واتخاذ نقرة.
رفه نفسك.
ساعدني.
مساعدة السير.

Turkish: 
TAMAM. botlar izliyor.
Sen arkasında ne var.
Sana sormam gereken budur ...
Beğenmek...
yorum Yap...
... ve abone olun.
Ve çan ben.
Ve TweetBook üzerinde paylaşır.
Algoritma izliyor.
İnsanlara videoyu göstermeyecektir ...
sürece bunu.
Eğer botlara, beni azaltılmış şeye bak.
Ne istiyorsun? Eğer izleme süresi istiyor musunuz?
İstediğin bu mu?
güzel.
(Nefes ...) Hey çocuklar, ben de size dinleyebilirsiniz podcast'larının biliyor muydunuz?
Hatta belki sadece arka planda Saat için tüm odayı toplama yaparken? Ya da her neyse?
size özel sesli eğlence saatleri var, 
ve eylemleri denetleyen botlar için zaman izle.
Devam edin ve - ve bir tıklama alır.
Kendini Eğlendir.
Bana yardım et.
botlara yardım edin

English: 
OK. The bots are watching.
You know what's coming.
This is where I need to ask you...
To like...
comment...
...and subscribe.
And bell me.
And share on the TweetBook.
The algorithm is watching.
It won't show people the video...
unless you do this.
Look what you've reduced me to, bots.
What do you want? Do you want watch time?
Is that what you want?
Fine.
(sigh...) Hey guys, did you know I also have podcasts you can listen to?
Maybe even just in the background while you're tidying up your all room for hours? Or whatever?
There's hours of audio entertainment for you, 
and watch time for the bots overseeing your actions.
Go ahead and - and take a click.
Entertain yourself.
Help me.
Help the bots.

iw: 
אוקיי, הבוטים צופים בנו
אתם יודעים מה עומד לבוא
פה אני חייב לבקש ממכם
לעשות לייק
להגיב
ולהירשם כמנויים
ותלחצו על הפעמון
ותשתפו בטוויט בוק
האלגוריתם צופה בנו
הוא לא יראה לעוד אנשים את הסרטון
אם לא תעשו את זה
תראו לאן גרמתם לי להגיע, בוטים
מה אתה רוצה? אתה רוצה זמן צפייה
זה מה שאת רוצה
בסדר
*נושם נשימה עמוקה*
יש לי גם פודקסט שאתם יכולים להאזין
אולי רק ברקע בזמן שאתם מנקים את החדר שלכם במשך שעות או לא משנה מתי
ישנם שעות של האזנה בשבילכם
וזמן צפייה בשביל האלגוריתמים שצופים בכם
קדימה - תלחצו
תבדרו את עצמכם
תעזרו לי
תעזרו לבוטים

Russian: 
ОК. Боты наблюдают.
Вы знаете, что сейчас будет.
Сейчас я должен вас попросить...
чтобы вы лайкнули...
оставили комментарий...
...и подписались.
И колокольчик.
И поделились в TweetBook.
Аалгоритм наблюдает.
Он не покажет другим это видео...
если вы этого не сделаете.
Видите, до чего вы заставляете меня опускаться, боты?!
Чего вам надо? Больше времени просмотров?
Этого вы хотите?
Хорошо.
(вздох..) Кстати, друзья, вы знаете что у меня есть подкаст?
Можете его послушать. Или включить, когда делаете уборку.
Это часы и часы аудиоконтента для вас, и время для ботов которые за вами наблюдают.
Ну же, кликните на него. Развлеките себя.
Помогите мне.
Помогите ботам.

Thai: 
โอเค บอทกำลังดูคุณอยู่
และคุณรู้ว่าอะไรจะเกิดขึ้น
และนี่เป็นสิ่งที่ฉันอยากจะขอให้คุณทำ
กดไลค์
แสดงความคิดเห็น
และกดติดตาม
และตั้งค่าให้ช่องของฉันแจ้งเตือนข้อมูลให้แก่คุณ
และแชร์ไว้บนทวีตบุ๊คของคุณ
บอทอัลกอริทึ่มกำลังจ้องมองคุณ
คนอื่นๆจะไม่เห็นวิดีโอนี้
นอกจากคุณจะทำอย่างที่บอกไป
ดูสิ่งที่แกบังคับให้ฉันทำสิ เจ้าบอท
แกต้องการอะไร? แกต้องการยอดวิวใช่ไหม?
นั่นเป็นสิ่งที่แกต้องการหรอ?
ได้
นี่พวกคุณ รู้ไหมว่าฉันก็มีพ็อดแคสต์ให้คุณฟังได้ด้วยนะ
คุณอาจจะเอาไว้ฟังตอนคุณกำลังจัดบ้าน หรือตอนไหนก็ได้
ในนั้นจะมีเสียงที่ให้ความบันเทิงแก่คุณมากมาย และมียอดวิวให้แก่บอทที่คอยดูว่าคุณฟังอะไรไปบ้าง
ไปฟังและคลิกเลย เพื่อให้ความบันเทิงแก่ตัวคุณเอง
ช่วยฉัน
ช่วยพวกบอท

Hungarian: 
A botok figyelnek.
Tudod, mi jön.
Itt kell megkérjelek, hogy...
kedveld a videót,
szólj hozzá,
és iratkozz fel.
Meg az a harang izé.
És oszd meg a Csiripkönyvben.
Az algoritmus figyel!
Különben nem mutatja meg másoknak is a videót...
csak ha megteszed ezt nekem.
Nézzétek, mivé tettetek, botok...
Mit akartok?
Megtekintési időt?
Ezt akarjátok?
Legyen.
Hé fiúk-lányok, tudtátok, hogy van egy podcastem is, amit hallgathattok?
Akár mondjuk csak a háttérben, amíg...
órákon át takarítjátok a mindenes szobátokat, vagy valami ilyesmi?
Több órányi hangzó szórakozás vár téged, és ugyanannyi órányi megtekintési idő a botoknak, amik felügyelik a tetteidet.
Gyerünk, kattints csak.
Szórakozz...
segíts nekem...
segíts a botoknak.

Romanian: 
OK. Știu că programele mă supraveghează chiar acum.
Știți ce urmează.
Aici urmează să vă cer…
Să dați „like”…
să lăsați comentari…
…și să vă abonați.
Și să-mi dați notificări.
Și să partajați pe TweetBook.
Algoritmul ne urmărește.
N-o să le arate filmul ăsta altor utilizatori…
decât dacă mă ajutați și faceți ce am zis.
Uite la ce m-ați redus, măi programelor.
Ce vreți? Vreți să stea să se uite mai mult?
Asta vreți?
Bine.
Of. Hei, știați că am și un podcast pe care puteți să îl ascultați?
Poate îl puneți pe fundal cât faceți curat în cameră…cu orele? Sau ce faceți.
Ore întregi de distracție vă așteaptă, ore pe care programele care vă monitorizează abia le așteaptă.
Așa că dați click. Distrați-vă.
Ajutați-mă.
Ajutați programele.

Dutch: 
De bots kijken mee...
Je weet wat er nu komt.
Hier moet ik je vragen
Te liken...
commentaar te geven...
en abonneren.
Op de bel te klikken,
op het tweebook te delen
Het algoritme kijkt mee
het zal niet de video laten zien
tenzij je dit doet.
Kijk waar je me toe brengt bots...
Wat wil je? Wil je kijk-tijd?
Is dat wat je wil?
Best
*zucht* Hee, wisten jullie dat ik ook podcasts heb waar je naar kan luisten?
Misschien gewoon op de achtergrond terwijl je
terwijl je uren je kamer schoonmaakt of zo.
Er is uren aan audio vermaak voor jou
en kijk-tijd voor de bots die jouw gedrag bestudeert.
Klik maar
Vermaak jezelf
Help mij
Help de bots

French: 
Bon. Les bots nous observent.
Vous savez ce qui va se passer.
C'est là qu'il faut que je vous demande…
de mettre un pouce bleu,
de commenter et de vous abonner.
Et de mettre la cloche.
Et de partager sur le TweetBook.
L'algorithme nous observe.
Il ne montrera pas la vidéo aux gens…
sauf si vous faites ça.
Regardez à quoi vous m'avez réduit, bots.
Qu'est-ce que vous voulez ?
Du temps de visionnage ? C'est ça que vous voulez ?
D'accord…
Dites, les amis, savez-vous que j'ai aussi
des podcasts que vous pouvez écouter ?
Même si c'est juste en bruit de fond, pendant que
vous rangez votre chez-vous pendant des heures ?
Ou que sais-je encore.
Il y a des heures de divertissement audio qui vous attendent, et des heures de visionnage pour les bots
qui observent vos actions.
Allez-y, cliquez.
Divertissez-vous.
Aidez-moi.
Aidez les bots.

Norwegian: 
OK. Bottene ser på.
Du vet hva som er på vei.
Dette er når jeg må be deg...
Like...
Kommentere..
...og abonnere.
Og bruk bjellen.
Og del på TweetBooken.
Algoritmen ser på.
Den vil ikke vise noen videoen..
med mindre du gjør dette.
Se hva du har gjort med meg, botter.
Hva vil du ha? Vil du ha seertid?
Er det hva du vil ha?
Greit.
(pust..) Hi dere, visste du at jeg også ar ett podcast du kan høre på?
Kanskje bare i bakgrunnen mens du rydder opp rommet ditt i flere timer eller noe?
Det er timer med lydunderholdning for deg, og seertid for bottene som overvåker deg.
Kom igjen, klikk, underhold deg.
Hjelp meg.
med å hjelpe bottene.

Portuguese: 
OK. Os bots estão vendo.
Você sabe o que vai acontecer.
Essa é a parte em que eu preciso pedir pra você...
Curtir...
Comentar...
...e se inscrever.
E apertar o sino de notificações.
E compartilhar no TweetBook.
O algoritmo está olhando.
Ele não vai mostrar esse vídeo pras pessoas...
a não ser que você faça isso.
Olha o que vocês fizeram comigo, bots.
O que vocês querem? Tempo de usuário?
É isso que vocês querem?
OK.
(suspiro...) Ei pessoal, vocês sabiam que eu tenho podcasts que você pode ouvir?
Talvez até no fundo enquanto você tá arrumando seu quarto por horas? Ou algo assim?
Tem horas de entretenimento em áudio para você, e tempo de usuário para os bots supervisando suas ações.
Vá enfrente e - e clique. Entretenha-se
Me ajude.
Ajude os bots.

Korean: 
OK. 지금 봇들이 보고 있어요.
무슨 말을 할지 알죠.
그러니까 그래서 내가 당신에게...
좋아요 와...
댓글...
구독 버튼...
그리고 알람 눌러 달라는 겁니다.
TweetBook에 공유도 하고요.
알고리즘이 보고 있어.
당신이 이걸 하지 않는 이상...
영상 추천을 보여주지 않을 겁니다.
봇 놈들아, 니들이 내게 시킨 짓을 봐라.
뭘 더 바라냐? 그렇게나 시청 시간을 벌고 싶었던 거냐?
이런 걸 원한 거야?
그으래.
(한숨...) 안녕 친구들, 여러분 혹시 내가
들어줄만한 팟캐스트 한다는 거 알고 있습니까?
한참동안 방 청소를 한다던가 할 때 배경음악처럼
틀어놓는다든지, 뭐 그런 식으로 들을 수 있거든요?
당신과, 당신의 행동을 감독하는 봇들의 시청 시간을
벌기 위한 오디오 여흥거리가 수 시간 분량은 됩니다.
이리로 가서, 클릭 해 보세요. 재밌게 들어주세요.
나도 돕고.
봇도 도우며 삽시다.

Japanese: 
オーケー、ボットたちが見ています。
次は何が起こるかわかっているでしょう。
ここでお願いする必要があります…
いいねして
コメントして
購読してください。
そして、更新通知をオンに。
それからTweetBookに共有を。
アルゴリズムは見ています。
あなたがそうしない限り
動画を人々に表示することはありません。
ほらボット、君が僕に何をしたか見てみてよ。
何がしたいの？視聴時間？
欲しいのはそれ？
分かったよ。
（ため息...）皆さん、私がポッドキャストもやっているのをご存知でしたか？
何時間かかけて家中を片付けている時
なんかにBGMとしてどうですか？
あなたと、その動作を監視しているボットのための
何時間ものエンタメがあります。
どうぞ、クリックしてください。
お楽しみください。
私を助けて。
ボットを助けてあげて。

Chinese: 
是的。它們就在看你。
你知道它們在做什麼。
是時候我該麻煩你...
按下喜歡...
留言...
...和訂閱。
順便按下訂閱旁的小鈴鐺，
並在推特或臉書上分享。
它們正在看你。
它不會向人們推薦這支影片，
除非你按下喜歡訂閱。
看你要我做了什麼，演算法。
你要什麼？你想看看進度條嗎？
這就是你要的嗎？
好吧...
（唉...）嗨，夥伴們，你知道我也有Podcast嗎？
你或可在忙著整理房間時聽，或隨你意，
那裡有數小時的談話節目，你在聽時也有演算法觀察你一舉一動。
去一下、點擊一下，娛樂一下自己。
幫我，
就是幫助演算法。

Modern Greek (1453-): 
OK. Τα ρομπότ παρακολουθούν.
Ξέρετε τι θα πω.
Αυτό είναι το σημείο που πρέπει να σας ζητήσω...
Να πατήσετε «Μου αρέσει»
να σχολιάσετε...
...και να εγγραφείτε.
Και να ενεργοποιήσετε το καμπανάκι.
Και να το μοιραστείτε στο TweetBook.
Ο αλγόριθμος παρακολουθεί.
Δεν θα δείξει στο κόσμο το βίντεο...
αν δεν κάνετε τα παραπάνω.
Κοιτάξτε πού με καταντήσατε ρομπότ.
Τι θέλετε; Θέλετε παραπάνω χρόνο παρακολούθησης;
Αυτό θέλετε;
Καλώς.
(ουφ...) Έι παιδιά, ξέρατε ότι έχω επίσης φωνητικές εκπομπές που μπορείτε να ακούσετε;
Ακόμα και μόνο για το φόντο ενώ τακτοποιείτε το παντοδωμάτιό σας για ώρες, ξέρω 'γω;
Υπάρχουν ώρες φωνητικής ψυχαγωγίας για εσάς, και χρόνος παρακολούθησης για τα ρομπότ που επιτηρούν τις πράξεις σας.
Οπότε κάντε ένα κλικ. Ψυχαγωγήστε τον εαυτό σας.
Βοηθήστε με.
Βοηθήστε τα ρομπότ.

Spanish: 
OK. Los bots nos vigilan.
Sabes lo que viene.
Aquí es donde tengo que pedirte...
Que le des al Like...
Que comentes...
y que te suscribas.
Y que actives las notificaciones.
Y compartas en el Tweetbook.
El algoritmo nos observa.
No mostrará a la gente este video...
a menos que lo hagas.
Miren lo bajo que he caido, bots.
¿Qué es lo que quieren? ¿Quieren tiempo de vista?
¿Es eso es lo que quieren?
Bien.
(suspiro)
¡Hey, chicos! ¿Sabían que también tengo podcasts que pueden escuchar?
Quizás podrían dejarlo sonando de fondo mientras limpian su habitación por horas, o algo asi
Hay horas de entretenimiento acústico para ti, y son horas de vista para los bots que vigilan tus acciones.
Ve y échales un vistazo.
Entretente.
Ayúdame.
Ayuda a los bots.

German: 
OK. Die Bots sehen zu.
Du weißt was jetzt kommt.
Hier muss ich dich bitten...
zu liken...
kommentieren...
...und zu abonnieren.
Und Benachrichtigungen einzuschalten.
Und das auf TweetBook zu teilen.
Der Algorithmus sieht alles.
Er zeigt anderen Leuten nicht dieses Video...
wenn du dies nicht machst.
Guckt, auf was ihr mich reduziert, Bots.
Was wollt ihr? Lange Verweildauer?
Wollt ihr das?
Gut.
(stöhn...) Hey Leute, wisst ihr, dass ich auch einen Podcast habe, den ihr anhören könnt?
Vielleicht sogar im Hintergrund, während ihr stundenlang euer Zimmer aufräumt? Oder so?
Es gibt Stunden von Audio Entertainment für euch und Verweildauer für die Bots, die euch beobachten.
Legt los- und klickt.
Entertaint euch.
Helft mir.
Helft den Bots.

Danish: 
OKAY. Botsene kigger.
Du ved, hvad der kommer.
Det er her, jeg har brug for at spørge dig ...
Om du vil like videoen...
kommenter...
... og abonnere.
Og ring klokken.
Og del på TweetBooken.
Algoritmen kigger.
Den vil ikke vise folk videoen ...
medmindre du gør dette.
Se hvad du har reduceret mig til, bots.
Hvad vil du have? Ønsker du længere seer tid?
Er det det du vil?
Fint.
(Suk ...) Hey gutter, vidste du, jeg har også podcasts, du kan lytte til?
Måske endda bare i baggrunden, mens du rydder op på dit altingrum i timevis? Eller hvad?
Der er timers underholdning for dig, 
og seer tid for robotterne, der undersøger dine handlinger.
Tag bare og - tag og klik.
Underhold dig selv.
Hjælp mig.
Hjælp botsene.

Polish: 
Ok, boty obserwują.
Wiecie co nadchodzi.
To ten moment, w którym muszę was poprosić...
naciśnijcie like
komentujcie...
... i subskrybujcie
i naciśnijcie dzwoneczek.
I udostępniajcie na TweetBook'u
Algorytm patrzy
Nie pokaże ludziom filmu...
jeśli tego nie zrobicie.
Spójrzcie do czego mnie zredukowaliście boty?
Czego chcecie? Czy chcecie więcej czasu oglądania?
Czy to jest to czego chcecie?
Dobrze.
..... Posłuchajcie, wiedzieliście że mam również podcast którego możecie posłuchać?
Może nawet w tle podczas gdy sprzątacie swój "wszystko-pokój" przez długie godziny?
Są tam godziny dźwiękowej rozrywki, dla was i czasu oglądania dla botów obserwujących wasze ruchy.
Odważcie się i kliknijcie. Dajcie sobie trochę rozrywki.
Pomóżcie mi.
Pomóżcie botom.
