ar
stringlengths
1
490
en
stringlengths
1
514
وسنستمع لبعض المحادثات لاحقاً في هذا المؤتمر خصيصاً حول ذلك.
And we'll hear some talks later in the conference specifically about that.
لكن وضح أن فك شفرة الأسرار في هذه المعلومات تم تنفيذها بواسطة تكنلوجيا تجارب حديثة، جزء مهم من ذلك أن له علاقة متطورة إلى حد ما -- ستستخلصون أنني أقوم بعمل مفيد خلال عملي اليومي، بل أكثر تعقيداً من قصة صورة-كتابة-صورة -- لكن نماذج كمبيوتر متطورة للغاية ونماذج رياضية وتقنيات الإحصاء الحديثة.
But it turns out that unlocking the secrets in the information generated by modern experimental technologies, a key part of that has to do with fairly sophisticated -- you'll be relieved to know that I do something useful in my day job, rather more sophisticated than the head-tail-head story -- but quite sophisticated computer modelings and mathematical modelings and modern statistical techniques.
وسأقدم لكم أثنتين من القصاصات الصغيرة -- مثالين -- لمشاريع كنا مشاركين بها في مجموعتي في جامعة أوكسفورد، أعتقد أن كلاهما مثير للغاية.
And I will give you two little snippets -- two examples -- of projects we're involved in in my group in Oxford, both of which I think are rather exciting.
تعرفون شيئاً عن مشروع الجينوم البشري.
You know about the Human Genome Project.
كان ذلك مشروعاً يهدف لقراءة نسخة واحدة من الجينوم البشري.
That was a project which aimed to read one copy of the human genome.
الشئ الطبيعي لفعله بعد الإنتهاء من ذلك -- وهذا ما كان شأن المشروع ، مشروع الهاب ماب العالمي، الذي هو ثمرة تعاون بين مختبرات في خمسة أو ستة دول مختلفة.
The natural thing to do after you've done that -- and that's what this project, the International HapMap Project, which is a collaboration between labs in five or six different countries.
فكروا بمشروع الجينوم البشري كتعلم ما نتشاركه جميعاً، ويحاول مشروع الهاب ماب فهم أين هي الفروقات بين مختلف الناس.
Think of the Human Genome Project as learning what we've got in common, and the HapMap Project is trying to understand where there are differences between different people.
لماذا نهتم بشأن ذلك؟
Why do we care about that?
حسناً، هناك الكثير من الأسباب.
Well, there are lots of reasons.
أكثرها إلحاحاً هو أننا نريد فهم كيف أن بعض الإختلافات تجعل بعض الناس عرضة لمرض معين -- النوع 2 من مرض السكري، كمثال-- وإختلاف آخر يجعل الناس أكثر عرضة لمرض القلب، أو السكتة الدماغية، أو التوحد وهلمجرا.
The most pressing one is that we want to understand how some differences make some people susceptible to one disease -- type-2 diabetes, for example -- and other differences make people more susceptible to heart disease, or stroke, or autism and so on.
ذلك مشروع واحد ضخم.
That's one big project.
هناك مشروع ثاني ضخم، مؤخراً تم تمويله بواسطة ولكم ترست في هذا البلد، ويتضمن دراسات كبيرة جداً-- آلالاف الأفراد، مع كل واحد ثمانية أمراض مختلفة، أمراض شائعة مثل مرض السكري النوع 1 والنوع 2، ومرض القلب التاجي، مرض القطبين وهلمجرا-- لمحاولة فهم الجينات.
There's a second big project, recently funded by the Wellcome Trust in this country, involving very large studies -- thousands of individuals, with each of eight different diseases, common diseases like type-1 and type-2 diabetes, and coronary heart disease, bipolar disease and so on -- to try and understand the genetics.
لمحاولة وفهم ماهية الفوارق المختلفة التي تسبب الأمراض.
To try and understand what it is about genetic differences that causes the diseases.
لماذا نريد فعل ذلك؟
Why do we want to do that?
لأننا نفهم القليل جداً حول معظم الأمراض البشرية.
Because we understand very little about most human diseases.
لا نعرف ما الذي يسببها.
We don't know what causes them.
إذا أستطعنا الوصول للقاع وفهم الجينات، سنحصل على نافذة على طريق عمل المرض. وطريقة جديدة كلياً حول التفكير حول علاج الأمراض والعلاج الوقائي وهلمجرا.
And if we can get in at the bottom and understand the genetics, we'll have a window on the way the disease works, and a whole new way about thinking about disease therapies and preventative treatment and so on.
إذاً فذلك، كما قلت، تحوّل ضئيل من حبي الرئيسي.
So that's, as I said, the little diversion on my main love.
بالعودة إلى قضايا دنيوية أكثر حول التفكير بعدم اليقين.
Back to some of the more mundane issues of thinking about uncertainty.
ها هي مسألة أخرى لكم -- الآن افترضوا أننا تعرضنا لفحص مرض وارد فيه الخطأ، لكنه جيد.
Here's another quiz for you -- now suppose we've got a test for a disease which isn't infallible, but it's pretty good.
إنه يجيب بصورة صحيحة 99% من الوقت.
It gets it right 99 percent of the time.
وأجري إختبار عليك، أو أاخذ شخص ما من الشارع، وأقوم باختبارهم للمرض مثار الحديث.
And I take one of you, or I take someone off the street, and I test them for the disease in question.
لنفرض أن هذا الإختبار لمرض نقص المناعة المكتسبة -- الفيروس الذي يسبب الإيدز-- ويقول الإختبار أن الشخص لديه المرض.
Let's suppose there's a test for HIV -- the virus that causes AIDS -- and the test says the person has the disease.
ما هو إحتمال أن لديه ذلك المرض؟
What's the chance that they do?
نتيجة الإختبار صحيحة 99% من الوقت.
The test gets it right 99 percent of the time.
إذاً فالاجابة الطبيعية هو 99%.
So a natural answer is 99 percent.
من يفضّل ذلك الحل؟
Who likes that answer?
هيا -- يجب أن يشارك الجميع.
Come on -- everyone's got to get involved.
لا تفكروا أن لا تثقوا بي بعد الآن.
Don't think you don't trust me anymore.
حسناً، أنتم على حق لتكونوا متشككين قليلاً، لأن ذلك ليس هو الحل .
Well, you're right to be a bit skeptical, because that's not the answer.
ذلك ما قد يُعتقد أنه الحل.
That's what you might think.
إنه ليس الحل، وليس كذلك لأنه جزء فقط من القصة.
It's not the answer, and it's not because it's only part of the story.
في الواقع إنه يعتمد على كم هو شائع أو نادر هذا المرض.
It actually depends on how common or how rare the disease is.
إذاً دعوني أوضح ذلك.
So let me try and illustrate that.
ها هي صورة كاركاترية لمليون شخص.
Here's a little caricature of a million individuals.
إذاً لنفكر بالمرض الذي يصيب -- إنه نادر للغاية، إنه يصيب شخص واحد في كل 10،000.
So let's think about a disease that affects -- it's pretty rare, it affects one person in 10,000.
ضمن هؤلاء المليون شخص، معظمهم بصحة جيدة وبعض منهم مصاب بالمرض.
Amongst these million individuals, most of them are healthy and some of them will have the disease.
وفي الواقع، إذا كان هذا هو إنتشار المرض، حوالي 100 سيصابوا بالمرض والبقية لن يصابوا.
And in fact, if this is the prevalence of the disease, about 100 will have the disease and the rest won't.
الآن لنفترض أننا اختبرناهم جميعاً.
So now suppose we test them all.
ماذا يحدث؟
What happens?
حسناً، بين ال 100 الذين لديهم المرض، سيكون الإختبار صحيحاً 99% من الوقت، و 99 سيكونوا مصابين.
Well, amongst the 100 who do have the disease, the test will get it right 99 percent of the time, and 99 will test positive.
بين كل أؤلئك الناس الذين ليس لديهم المرض، سيكون الإختبار صحيحاً 99% من الوقت.
Amongst all these other people who don't have the disease, the test will get it right 99 percent of the time.
ستكون نتيجة الإختبار خاطئة 1% من الوقت.
It'll only get it wrong one percent of the time.
لكن هناك العديد منهم سيكون عدداً هائلاً من الأخطاء الإيجابية.
But there are so many of them that there'll be an enormous number of false positives.
ضع ذلك بطريقة أخرى -- من كل من كانت نتيجتهم إيجابية -- إذا ها هم، الأفراد المشاركون -- أقل من واحد في 100 في الواقع لديهم المرض.
Put that another way -- of all of them who test positive -- so here they are, the individuals involved -- less than one in 100 actually have the disease.
إذاً رغماً عن اننا نعتقد أن الإختبار دقيق، فالجزء المهم في القصة هو أن هناك جزء آخر من المعلومات نحتاجه.
So even though we think the test is accurate, the important part of the story is there's another bit of information we need.
ها هي الفكرة المفتاحية.
Here's the key intuition.
ماذا ينبغي علينا فعله، بمجرد أن عرفنا أن الإختبار إيجابي هو تقييم المعقول ظاهرياً، أو الإحتمال، لأثنين من التفسيرات المتعارضة.
What we have to do, once we know the test is positive, is to weigh up the plausibility, or the likelihood, of two competing explanations.
كلٌ من هذه التفسيرات لديها جزء محتمل وجزء غير محتمل.
Each of those explanations has a likely bit and an unlikely bit.
أحد التفسيرات هو أن ذلك الشخص ليس لديه المرض-- وذلك مرجح بشدة، إذا قمت بإختيار شخص بصورة عشوائية -- لكن نتيجة الإختبار خاطئة، الذي هو غير مرجح.
One explanation is that the person doesn't have the disease -- that's overwhelmingly likely, if you pick someone at random -- but the test gets it wrong, which is unlikely.
والتفسير الآخر هو أن ذلك الشخص لديه المرض -- وهو غير مرجح-- لكن نتيجة الإختبار صحيحة، الذي هو مرجح.
The other explanation is that the person does have the disease -- that's unlikely -- but the test gets it right, which is likely.
والرقم الذي سنصل إليه -- ذلك الرقم الذي هو أقل بقليل عن واحد في 100 -- له علاقة بمدى ترجيح تلك التفسيرات ونسبيتها إلى الأخرى.
And the number we end up with -- that number which is a little bit less than one in 100 -- is to do with how likely one of those explanations is relative to the other.
عند أخذ كل واحد منهم مجتمعة يكون غير مرجح.
Each of them taken together is unlikely.
ها هو مثال موضوعي آخر لنفس الشئ بالضبط.
Here's a more topical example of exactly the same thing.
أؤلئك منكم في بريطانيا يعلمون حول ما أصبحت قضية محتفى بها لإمرأة تسمى سالي كلارك، التي لديها طفلتان ماتوا فجأة.
Those of you in Britain will know about what's become rather a celebrated case of a woman called Sally Clark, who had two babies who died suddenly.
ومبدئياً، كان الظن أنهم ماتوا جراء ما يُعرف بشكل غير رسمي ب" موت المهد،" وبشكل رسمي بمتلازمة موت الرُضع المفاجئ.
And initially, it was thought that they died of what's known informally as "cot death," and more formally as "Sudden Infant Death Syndrome."
لأسباب متنوعة، تم إتهامها لاحقاً بالقتل.
For various reasons, she was later charged with murder.
وفي المحاكمة، محاكمتها، قدم طبيب أطفال متميز جداً الدليل على أن فرصة حالتي موت جراء موت المهد، موت برئ، في عائلة مثل عائلتها -- التي كانت مهنية وغير مدخنة -- كان واحد في 73 مليون.
And at the trial, her trial, a very distinguished pediatrician gave evidence that the chance of two cot deaths, innocent deaths, in a family like hers -- which was professional and non-smoking -- was one in 73 million.
لإختصار القصة الطويلة، لقد تمت إدانتها في ذلك الوقت.
To cut a long story short, she was convicted at the time.
لاحقاً، إلى حد ما مؤخراً، قامت بالإستئناف-- في الواقع، في الإستئناف الثاني.
Later, and fairly recently, acquitted on appeal -- in fact, on the second appeal.
وفقط لوضع الأمور في السياق ، يمكنكم تخيل كم هو مروع لشخص ما أن يفقد طفل، ثم الطفل الثاني، إذا كان بريئاً، ليتم إدانته بقتلهم.
And just to set it in context, you can imagine how awful it is for someone to have lost one child, and then two, if they're innocent, to be convicted of murdering them.
ليتم وضعه عبر ضغوط المحاكمة، وإدانته بقتلهم-- ويقضي الوقت في سجن النساء، حيث كل بقية السجينات يعتقدون أنك قتلت أطفالك-- إنه حقاً شئ فظيع ليحدث لشخص ما.
To be put through the stress of the trial, convicted of murdering them -- and to spend time in a women's prison, where all the other prisoners think you killed your children -- is a really awful thing to happen to someone.
وقد حدث في جزء كبير منه لأن الخبراء فهموا الإحصائيات بصورة خاطئة جداً، بطريقتين مختلفتين.
And it happened in large part here because the expert got the statistics horribly wrong, in two different ways.
إذاً من أين حصل على الرقم واحد في 73 مليوناً؟
So where did he get the one in 73 million number?
لقد نظر في بعض البحوث، التي تقول أن فرصة واحدة لموت المهد في أسرة مثل سالي كلارك هي حوالي واحد في ثمانية ألف ونصف.
He looked at some research, which said the chance of one cot death in a family like Sally Clark's is about one in 8,500.
لذا فقد قال، " سأفترض أنه إذا كان لديك حالة موت مهد واحد في الأسرة، فأن فرصة حالة موت طفل ثاني جراء موت المهد لا تتغير."
So he said, "I'll assume that if you have one cot death in a family, the chance of a second child dying from cot death aren't changed."
إذاً ذلك ما يسميه متخصصي الإحصاء بفرضية الإستقلال.
So that's what statisticians would call an assumption of independence.
إنها مثل أن تقول،" إذا رميت بالعملة وحصلت على صورة في المرة الأولى، فذلك لن يؤثر على فرصة الحصول على صورة في المرة الثانية."
It's like saying, "If you toss a coin and get a head the first time, that won't affect the chance of getting a head the second time."
لذا إذا رميت العملة مرتين، فأن فرصة الحصول على صورة مرتين هي نصف -- تلك هي الفرصة للمرة الأولى -- مضروب في نصف -- الفرصة للمرة الثانية.
So if you toss a coin twice, the chance of getting a head twice are a half -- that's the chance the first time -- times a half -- the chance a second time.
لذا فقد قال،" هنا، لنفترض -- سأفترض أن هذه الأحداث مستقلة.
So he said, "Here, I'll assume that these events are independent.
عندما تضرب ثمانية ألف ونصف سوياً مرتين، ستحصل على حوالي 73 مليون."
When you multiply 8,500 together twice, you get about 73 million."
ولا شئ من هذا قد قيل في المحكمة كإفتراض أو تم تقديمه لهيئة المحلفين بتلك الطريقة.
And none of this was stated to the court as an assumption or presented to the jury that way.
لسوء الحظ هنا -- و حقاً، من المؤسف-- بادئ ذي بدء، في حالة مثل هذه ينبغي التحقق منها تجريبياً.
Unfortunately here -- and, really, regrettably -- first of all, in a situation like this you'd have to verify it empirically.
وثانياً، إنها خاطئة بشكل ملحوظ.
And secondly, it's palpably false.
هناك الكثير والكثير من الأشياء التي لا نعلمها عن موت الرُضّع المفاجئ.
There are lots and lots of things that we don't know about sudden infant deaths.
قد تكون هناك عوامل بيئية لسنا على علم بها، وقد يكون من المحتمل جداً في تلك الحالة أن هناك عوامل جينية لسنا على علم بها.
It might well be that there are environmental factors that we're not aware of, and it's pretty likely to be the case that there are genetic factors we're not aware of.
إذاً لو كانت الأسرة تعاني من حالة وفاة مهد واحدة، فأنت تضعهم في مجموعة معرضة لخطر عالي.
So if a family suffers from one cot death, you'd put them in a high-risk group.
ربما من المرجح أنهم أصيبوا بهذه العوامل البيئية و/أو عوامل مخاطر جينية لسنا على علم بها.
They've probably got these environmental risk factors and/or genetic risk factors we don't know about.
وللجدل، عندئذ، فان فرصة الوفاة الثانية هي مثلما أنك لم تعرف تلك المعلومات هي بالفعل سخيفة جداً.
And to argue, then, that the chance of a second death is as if you didn't know that information is really silly.
إنها أسوأ من سخيفة -- إنها بالفعل علم ضار.
It's worse than silly -- it's really bad science.
ومع ذلك، هكذا تم تقديمها، في محاكمة لم يجادل فيها أي شخص حتى.
Nonetheless, that's how it was presented, and at trial nobody even argued it.
تلك هي المشكلة الأولى.
That's the first problem.
المشكلة الثانية هي، ما الذي يعنيه الرقم واحد في 73 مليون؟
The second problem is, what does the number of one in 73 million mean?
إذاً بعد إدانة سالي كلارك -- يمكنكم أن تتخيلوا، لقد صنعت العناوين الرئيسية في الصحف -- أحد الصحفيين من أحدى الصحف البريطانية المرموقة كتب أن ما قاله الخبراء كان، " فرصة أنها بريئة كان واحد في 73 مليون."
So after Sally Clark was convicted -- you can imagine, it made rather a splash in the press -- one of the journalists from one of Britain's more reputable newspapers wrote that what the expert had said was, "The chance that she was innocent was one in 73 million."
الآن، هذا خطأ منطقي.
Now, that's a logical error.
إنه بالضبط نفس الخطأ المنطقي كالخطأ المنطقي عند الإعتقاد بأن بعد إجراء إختبار المرض، الذي هو 99% دقيق، فان فرصة الإصابة بالمرض هي 99%.
It's exactly the same logical error as the logical error of thinking that after the disease test, which is 99 percent accurate, the chance of having the disease is 99 percent.
في مثال المرض، يجب أن نستصحب في أذهاننا شيئين، أولها هو إمكانية أن نتيجة الإختبار صحيحة أم لا.
In the disease example, we had to bear in mind two things, one of which was the possibility that the test got it right or not.
والشئ الآخر كان الفرصة، بداهة، بأن الشخص لديه المرض أم لا.
And the other one was the chance, a priori, that the person had the disease or not.
إنها بالضبط في نفس هذا السياق.
It's exactly the same in this context.
هناك شيئان يشاركان -- جزئين للتفسير.
There are two things involved -- two parts to the explanation.
نريد أن نعرف كم هو مرجح، أو نسبياً كم هو مرجح، تفسيران مختلفان.
We want to know how likely, or relatively how likely, two different explanations are.
أحدهما هو أن سالي كلارك كانت بريئة-- الذي هو، بداهة، مرجح بشدة -- معظم الأمهات لا يقتلن أبنائهن.
One of them is that Sally Clark was innocent -- which is, a priori, overwhelmingly likely -- most mothers don't kill their children.
والجزء الثاني من التفسير هو أنها عانت من حدث غير مرجح بصورة غير معقولة.
And the second part of the explanation is that she suffered an incredibly unlikely event.
ليس كترجيح واحد في 73 مليون، لكن مع ذلك غير مرجح إلى حد ما.
Not as unlikely as one in 73 million, but nonetheless rather unlikely.
التفسير الآخر هو أنها كانت مذنبة.
The other explanation is that she was guilty.
الآن، من المحتمل أننا نعتقد أن البداهة غير مرجحة.
Now, we probably think a priori that's unlikely.
وأننا بالتأكيد ينبغي أن نفكر في سياق محاكمة المجرم الذي هو غير مرجح، بسبب إفتراض البراءة.
And we certainly should think in the context of a criminal trial that that's unlikely, because of the presumption of innocence.
ثم إذا كانت تحاول قتل الأطفال، لقد نجحت.
And then if she were trying to kill the children, she succeeded.
إذاً فرصة أنها كانت بريئة ليست واحد في 73 مليون.
So the chance that she's innocent isn't one in 73 million.
نحن لا نعلم ما هي.
We don't know what it is.