Juan Enriquez: Will our kids be a different species?

202,841 views ・ 2012-06-04

TED


Pro přehrání videa dvakrát klikněte na anglické titulky níže.

00:00
Translator: Timothy Covell Reviewer: Morton Bast
0
0
7000
Překladatel: Vladimír Harašta Korektor: Karel Hoch
00:15
All right. So, like all good stories,
1
15695
1983
Dobrá. Takže, jako všechny dobré příběhy,
00:17
this starts a long, long time ago
2
17678
1934
i tenhle začal velmi dávno,
00:19
when there was basically nothing.
3
19612
2149
kdy v zásadě nic neexistovalo.
00:21
So here is a complete picture of the universe
4
21761
2400
No a tady je úplná podoba vesmíru
00:24
about 14-odd billion years ago.
5
24161
3452
před takovými 14 miliardami let.
00:27
All energy is concentrated into a single point of energy.
6
27613
3084
Všechna energie je soustředěná do jednoho bodu.
00:30
For some reason it explodes,
7
30697
1584
Z nějakého důvodu exploduje
00:32
and you begin to get these things.
8
32281
2116
a začnou v něm vznikat tyhle věci.
00:34
So you're now about 14 billion years into this.
9
34397
2866
No a vy jste teď asi 14 miliard let uvnitř toho.
00:37
And these things expand and expand and expand
10
37263
1896
A věci se rozpínají a rozpínají a rozpínají
00:39
into these giant galaxies,
11
39159
1699
do těchhle obřích galaxií,
00:40
and you get trillions of them.
12
40858
1319
až jich jsou bilióny.
00:42
And within these galaxies
13
42177
2148
A uvnitř těch galaxií
00:44
you get these enormous dust clouds.
14
44325
2119
vznikají obrovská mračna prachu.
00:46
And I want you to pay particular attention
15
46444
1765
A chci, abyste si povšimli zejména
00:48
to the three little prongs
16
48209
1450
těchto tří malých hrotů
00:49
in the center of this picture.
17
49659
1901
uprostřed obrázku.
00:51
If you take a close-up of those,
18
51560
1415
Když se na ně podíváte zblízka,
00:52
they look like this.
19
52975
1653
vypadají nějak takhle.
00:54
And what you're looking at is columns of dust
20
54628
2850
A to, co právě pozorujete, je sloupec prachu,
00:57
where there's so much dust --
21
57478
2047
kde je tak moc prachu --
00:59
by the way, the scale of this is a trillion vertical miles --
22
59525
4333
mimochodem, tohle měří svisle bilión mil --
01:03
and what's happening is there's so much dust,
23
63858
2918
a to, co se tu děje je, že se tak velké množství prachu
01:06
it comes together and it fuses
24
66776
1934
přibližuje k sobě a slučuje se
01:08
and ignites a thermonuclear reaction.
25
68710
3459
a spouští termojadernou reakci.
01:12
And so what you're watching
26
72169
842
A to co právě sledujete
01:13
is the birth of stars.
27
73011
1985
je zrod hvězd.
01:14
These are stars being born out of here.
28
74996
1657
Tohle jsou hvězdy, které se odtud rodí.
01:16
When enough stars come out,
29
76653
2468
Když se vyvine dostatek hvězd,
01:19
they create a galaxy.
30
79121
1798
utvoří galaxii.
01:20
This one happens to be a particularly important galaxy,
31
80919
3434
Tohle je náhodou zvlášť důležitá galaxie,
01:24
because you are here.
32
84353
2216
protože se v ní nacházíte.
01:26
(Laughter)
33
86569
1167
(Smích)
01:27
And as you take a close-up of this galaxy,
34
87736
1651
A když se na tu galaxii podíváte zblízka,
01:29
you find a relatively normal,
35
89387
2065
najdete poměrně běžnou,
01:31
not particularly interesting star.
36
91452
2368
nijak zvlášť zajímavou hvězdu.
01:33
By the way, you're now about two-thirds of the way into this story.
37
93820
4015
Mimochodem, teď jste asi ve dvou třetinách tohoto příběhu.
01:37
So this star doesn't even appear
38
97835
2182
Takže tahle hvězda se objeví až asi
01:40
until about two-thirds of the way into this story.
39
100017
2951
ve dvou třetinách příběhu.
01:42
And then what happens
40
102968
1078
A pak se stane,
01:44
is there's enough dust left over
41
104046
1406
že zbude dostatek prachu,
01:45
that it doesn't ignite into a star,
42
105452
1966
že se z něj nestane hvězda,
01:47
it becomes a planet.
43
107418
2000
stane se z něj planeta.
01:49
And this is about a little over four billion years ago.
44
109418
4825
A to je zhruba před nějakými čtyřmi miliardami let.
01:54
And soon thereafter
45
114243
1433
A brzy potom
01:55
there's enough material left over
46
115676
1917
zbývá dostatek materiálu,
01:57
that you get a primordial soup,
47
117593
4563
ze kterého dostanete prvotní polévku,
02:02
and that creates life.
48
122156
1764
a z té vzniká život.
02:03
And life starts to expand and expand and expand,
49
123920
3881
A život se začíná rozpínat a rozpínat a rozpínat,
02:07
until it goes kaput.
50
127801
1751
až dokud nevyhyne.
02:09
(Laughter)
51
129552
3488
(Smích)
02:13
Now the really strange thing
52
133040
1430
Opravdu podivná věc na tom je,
02:14
is life goes kaput, not once, not twice,
53
134470
2906
že život nevyhynul jednou či dvakrát,
02:17
but five times.
54
137376
2216
ale pětkrát.
02:19
So almost all life on Earth
55
139592
2102
Takže téměř veškerý život na Zemi
02:21
is wiped out about five times.
56
141694
2464
byl vymýcen zhruba pětkrát.
02:24
And as you're thinking about that,
57
144158
1552
A když tak přemýšlíte o tom,
02:25
what happens is you get more and more complexity,
58
145710
2432
co se děje, dostáváte stále více složitosti,
02:28
more and more stuff
59
148142
1234
víc a víc hmoty,
02:29
to build new things with.
60
149376
4118
ze které lze postavit nové věci.
02:33
And we don't appear
61
153494
1270
A my se neobjevíme až do doby,
02:34
until about 99.96 percent of the time into this story,
62
154764
5648
dokud se neodehraje 99,96 procenta tohoto příběhu,
02:40
just to put ourselves and our ancestors in perspective.
63
160412
3930
to jen abyste si udělali o sobě a svých předcích představu.
02:44
So within that context, there's two theories of the case
64
164342
3459
No a v této souvislosti existují dvě teorie o tom, co se stalo,
02:47
as to why we're all here.
65
167801
1689
pokud jde o to, proč tu my všichni jsme.
02:49
The first theory of the case
66
169490
1589
První teorie zní
02:51
is that's all she wrote.
67
171079
3409
že "to je všechno, co napsala".
02:54
Under that theory,
68
174488
1359
Podle této teorie
02:55
we are the be-all and end-all
69
175847
1836
jsme my smyslem všeho
02:57
of all creation.
70
177683
1733
toho tvoření.
02:59
And the reason for trillions of galaxies,
71
179416
2884
A důvodem pro vznik biliónů galaxií,
03:02
sextillions of planets,
72
182300
2013
triliard planet,
03:04
is to create something that looks like that
73
184313
4710
je vytvořit něco, co se podobá tomuto,
03:09
and something that looks like that.
74
189023
3633
a něco, co se podobá tomuto.
03:12
And that's the purpose of the universe;
75
192656
1541
A to je účelem vesmíru;
03:14
and then it flat-lines,
76
194197
1284
a potom je to stále stejné,
03:15
it doesn't get any better.
77
195481
1311
už to ani nemůže být lepší.
03:16
(Laughter)
78
196792
4480
(Smích)
03:21
The only question you might want to ask yourself is,
79
201272
2819
Jediná otázka, kterou si možná chcete položit, je:
03:24
could that be just mildly arrogant?
80
204091
5235
nemohlo by to být prostě jen mírně domýšlivé?
03:29
And if it is --
81
209326
1741
A jestliže ano --
03:31
and particularly given the fact that we came very close to extinction.
82
211067
5382
a zejména pokud uvážíme skutečnost, že jsme byli velmi blízko vyhynutí.
03:36
There were only about 2,000 of our species left.
83
216449
3367
Zbylo tu jen asi 2 000 živočišných druhů.
03:39
A few more weeks without rain,
84
219816
2083
Několik dalších týdnů bez deště
03:41
we would have never seen any of these.
85
221899
3084
a už bychom žádný z nich neviděli.
03:44
(Laughter)
86
224983
6699
(Smích)
03:51
(Applause)
87
231682
4634
(Potlesk)
03:56
So maybe you have to think about a second theory
88
236316
2966
Takže možná musíte přemýšlet o další teorii,
03:59
if the first one isn't good enough.
89
239282
2917
když ta první není dost dobrá.
04:02
Second theory is: Could we upgrade?
90
242199
1784
Druhá teorie zní: Mohli bychom se vylepšovat?
04:03
(Laughter)
91
243983
2899
(Smích)
04:06
Well, why would one ask a question like that?
92
246882
3234
No, proč by si měl někdo klást takovou otázku?
04:10
Because there have been at least 29 upgrades so far
93
250116
2465
Protože dosud proběhlo už nejméně 29 vylepšení
04:12
of humanoids.
94
252581
2036
humanoidů.
04:14
So it turns out that we have upgraded.
95
254617
2850
Takže se ukazuje, že už jsme se vylepšili.
04:17
We've upgraded time and again and again.
96
257467
1915
Dlouhou dobu jsme se vylepšovali a zas a znovu.
04:19
And it turns out that we keep discovering upgrades.
97
259382
2916
A ukazuje se, že stále objevujeme nějaká vylepšení.
04:22
We found this one last year.
98
262298
2184
Tohle jsme našli v loňském roce.
04:24
We found another one last month.
99
264482
2617
Na další jsme přišli minulý měsíc.
04:27
And as you're thinking about this,
100
267099
2199
A když o tom přemýšlíte,
04:29
you might also ask the question:
101
269298
2103
možná si kladete otázku:
04:31
So why a single human species?
102
271401
3097
Tak proč jenom jeden lidský druh?
04:34
Wouldn't it be really odd
103
274498
1834
Nezdálo by se vám opravdu zvláštní,
04:36
if you went to Africa and Asia and Antarctica
104
276332
3784
kdybyste přijeli do Afriky a Asie a Antarktidy
04:40
and found exactly the same bird --
105
280116
2619
a našli tam přesně toho samého ptáka --
04:42
particularly given that we co-existed at the same time
106
282735
3792
zejména vzhledem k tomu, že jsme žili v tom samém čase
04:46
with at least eight other versions of humanoid
107
286527
2786
společně s nejméně osmi dalšími variantami lidí
04:49
at the same time on this planet?
108
289313
2468
v tom samém čase na této planetě?
04:51
So the normal state of affairs
109
291781
1879
Takže normální stav věcí
04:53
is not to have just a Homo sapiens;
110
293660
2510
není mít jen Homo sapiens;
04:56
the normal state of affairs
111
296170
1021
normální stav věcí
04:57
is to have various versions of humans walking around.
112
297191
3829
je mít rozmanité varianty lidí, které se tu kolem prochází.
05:01
And if that is the normal state of affairs,
113
301020
2817
A pokud je toto normální stav věcí,
05:03
then you might ask yourself,
114
303837
2368
pak se možná sami sebe ptáte,
05:06
all right, so if we want to create something else,
115
306205
2065
dobrá, když bychom chtěli stvořit něco jiného,
05:08
how big does a mutation have to be?
116
308270
2868
jak velká přeměna by to musela být?
05:11
Well Svante Paabo has the answer.
117
311138
2632
Svante Paabo má odpověď.
05:13
The difference between humans and Neanderthal
118
313770
2800
Rozdíl mezi lidmi a neandrtálci
05:16
is 0.004 percent of gene code.
119
316570
3299
je 0,004 procenta genetického kódu.
05:19
That's how big the difference is
120
319869
1700
Tak velký je rozdíl
05:21
one species to another.
121
321569
2217
mezi dvěma druhy.
05:23
This explains most contemporary political debates.
122
323786
4400
Vysvětluje to většinu současných politických sporů.
05:28
(Laughter)
123
328186
1935
(Smích)
05:30
But as you're thinking about this,
124
330121
3211
Ale když o tom tak přemýšlíte,
05:33
one of the interesting things
125
333332
1358
jedna ze zajímavých věcí je,
05:34
is how small these mutations are and where they take place.
126
334690
3397
že existuje tak málo obměn a na jakém místě se odehrávají.
05:38
Difference human/Neanderthal
127
338087
1333
Rozdíl mezi člověkem a neandrtálcem
05:39
is sperm and testis,
128
339420
1733
je ve spermatu a varleti,
05:41
smell and skin.
129
341153
1368
pachu a kůži.
05:42
And those are the specific genes
130
342521
1486
A to jsou ony typické geny,
05:44
that differ from one to the other.
131
344007
2680
které odlišují jednoho od druhého.
05:46
So very small changes can have a big impact.
132
346687
3101
Takže velmi malé změny mohou mít velký vliv.
05:49
And as you're thinking about this,
133
349788
1632
A když se nad tím zamyslíte,
05:51
we're continuing to mutate.
134
351420
2516
stále v obměnách pokračujeme.
05:53
So about 10,000 years ago by the Black Sea,
135
353936
2901
Asi tak před 10 000 lety u Černého moře
05:56
we had one mutation in one gene
136
356837
2060
způsobila jedna mutace jednoho genu
05:58
which led to blue eyes.
137
358897
2556
modré oči u lidí.
06:01
And this is continuing and continuing and continuing.
138
361453
3884
A tohle pokračuje a pokračuje a pokračuje.
06:05
And as it continues,
139
365337
1434
A protože to pokračuje,
06:06
one of the things that's going to happen this year
140
366771
1765
jednou z věcí, které se tento rok odehrají,
06:08
is we're going to discover the first 10,000 human genomes,
141
368536
3333
bude objevení prvních 10 000 lidských genů,
06:11
because it's gotten cheap enough to do the gene sequencing.
142
371869
3269
protože se sekvencování genů stalo dostatečně levným.
06:15
And when we find these,
143
375138
1588
A když je najdeme,
06:16
we may find differences.
144
376726
2494
můžeme zjišťovat rozdíly.
06:19
And by the way, this is not a debate that we're ready for,
145
379220
3076
Mimochodem, toto není diskuze, na kterou jsme připraveni,
06:22
because we have really misused the science in this.
146
382296
3376
protože v tomto jsme vědu opravdu zneužili.
06:25
In the 1920s, we thought there were major differences between people.
147
385672
3683
Ve dvacátých letech 20. století jsme si mysleli, že mezi lidmi existují významnější rozdíly.
06:29
That was partly based on Francis Galton's work.
148
389355
3798
Bylo to částečně založeno na práci Francise Galtona.
06:33
He was Darwin's cousin.
149
393153
2136
To byl Darwinův bratranec.
06:35
But the U.S., the Carnegie Institute,
150
395289
2315
Ale ve Spojených Státech, v Carnegie Institute
06:37
Stanford, American Neurological Association
151
397604
2582
ve Stanfordu, to Americká neurologická společnost
06:40
took this really far.
152
400186
1868
pojala opravdu důkladně.
06:42
That got exported and was really misused.
153
402054
3599
Začalo se to vyvážet a opravdu zneužívat.
06:45
In fact, it led to some absolutely horrendous
154
405653
2685
Ve skutečnosti to vedlo k naprosto úděsnému
06:48
treatment of human beings.
155
408338
2013
zacházení s lidskými bytostmi.
06:50
So since the 1940s, we've been saying there are no differences,
156
410351
2594
Tak od 40. let říkáme, že žádné rozdíly nejsou,
06:52
we're all identical.
157
412945
1320
že jsme všichni stejní.
06:54
We're going to know at year end if that is true.
158
414265
3277
S koncem roku už budeme vědět, jestli je to pravda.
06:57
And as we think about that,
159
417542
1732
A když o tom přemýšlíme,
06:59
we're actually beginning to find things
160
419274
1518
vlastně začínáme pátrat po věcech jako
07:00
like, do you have an ACE gene?
161
420792
3466
jestli máte ACE gen?
07:04
Why would that matter?
162
424258
1978
Proč by na tom mělo záležet?
07:06
Because nobody's ever climbed an 8,000-meter peak without oxygen
163
426236
4038
Protože nikdo doposud nevyšplhal na osmitisícovku bez kyslíku,
07:10
that doesn't have an ACE gene.
164
430274
2750
aniž by měl ACE gen.
07:13
And if you want to get more specific,
165
433024
1869
A pokud chcete být konkrétnější,
07:14
how about a 577R genotype?
166
434893
3015
co takhle genotyp 577R?
07:17
Well it turns out that every male Olympic power athelete ever tested
167
437908
4700
No to znamená, že každý mužský olympijský výkonnostní atlet, který byl kdy testovaný,
07:22
carries at least one of these variants.
168
442608
3250
nese nejméně jednu z těchto variant.
07:25
If that is true,
169
445858
1654
Pokud je to pravda,
07:27
it leads to some very complicated questions
170
447512
2158
nastoluje to některé velmi složité otázky
07:29
for the London Olympics.
171
449670
1801
pro olympijské hry v Londýně.
07:31
Three options:
172
451471
1519
Tři možnosti:
07:32
Do you want the Olympics to be a showcase
173
452990
2832
Chcete, aby olympiáda byla přehlídkou
07:35
for really hardworking mutants?
174
455822
2700
opravdu tvrdě pracujících mutantů?
07:38
(Laughter)
175
458522
1733
(Smích)
07:40
Option number two:
176
460255
2735
Možnost číslo dvě:
07:42
Why don't we play it like golf or sailing?
177
462990
3398
Proč to nehrajeme jako golf nebo plachtění?
07:46
Because you have one and you don't have one,
178
466388
2474
Protože vy ho máte a vy ho nemáte,
07:48
I'll give you a tenth of a second head start.
179
468862
3995
dám vám desetinu vteřiny náskok.
07:52
Version number three:
180
472857
1071
Verze číslo tři:
07:53
Because this is a naturally occurring gene
181
473928
2069
Protože je to přirozeně se vyskytující gen,
07:55
and you've got it and you didn't pick the right parents,
182
475997
2782
a vy ho máte a vybrali jste si ty správné rodiče,
07:58
you get the right to upgrade.
183
478779
3949
dostanete právo se vylepšit.
08:02
Three different options.
184
482728
1751
Tři různé možnosti.
08:04
If these differences are the difference
185
484479
1622
Pokud tyto odlišnosti jsou ten rozdíl
08:06
between an Olympic medal and a non-Olympic medal.
186
486101
3378
mezi olympijskou a neolympijskou medailí.
08:09
And it turns out that as we discover these things,
187
489479
2834
A jak objevujeme tyto věci, ukazuje se,
08:12
we human beings really like to change
188
492313
3335
že my lidské bytosti opravdu rády měníme
08:15
how we look, how we act,
189
495648
1694
svůj vzhled, svoje chování,
08:17
what our bodies do.
190
497342
1594
co naše těla dělají.
08:18
And we had about 10.2 million plastic surgeries in the United States,
191
498936
4374
Ve Spojených státech jsme provedli na 10,2 miliónu plastických operací,
08:23
except that with the technologies that are coming online today,
192
503310
3317
jenomže s technologiemi, které jsou dnes k dispozici,
08:26
today's corrections, deletions,
193
506627
2701
dnešními úpravami, odstraněními,
08:29
augmentations and enhancements
194
509328
1919
posilněními a vylepšeními,
08:31
are going to seem like child's play.
195
511247
2913
se budou zdát jako dětská hra.
08:34
You already saw the work by Tony Atala on TED,
196
514160
3701
Už jste na TED viděli práci Tonyho Ataly,
08:37
but this ability to start filling
197
517861
3567
ale tato schopnost začít plnit věci
08:41
things like inkjet cartridges with cells
198
521428
2933
jako jsou inkoustové náplně buňkami,
08:44
are allowing us to print skin, organs
199
524361
4674
nám umožňuje tisknout kůži, orgány
08:49
and a whole series of other body parts.
200
529035
2750
a celou řadu dalších částí těla.
08:51
And as these technologies go forward,
201
531785
1884
A jak se tyto technologie zdokonalují,
08:53
you keep seeing this, you keep seeing this, you keep seeing things --
202
533669
3784
stále vidíte toto, stále vidíte toto, stále vidíte věci --
08:57
2000, human genome sequence --
203
537453
2774
rok 2000, sekvencování lidského genomu --
09:00
and it seems like nothing's happening,
204
540227
3782
a zdá se, jako by se nic nedělo,
09:04
until it does.
205
544009
3112
až dokud se nestane.
09:07
And we may just be in some of these weeks.
206
547121
3524
A možná se dočkáme už v následujících týdnech.
09:10
And as you're thinking about
207
550645
1599
A když tak přemýšlíte
09:12
these two guys sequencing a human genome in 2000
208
552244
3451
o těchto dvou chlapících, kteří sekvencují lidský genom v roce 2000,
09:15
and the Public Project sequencing the human genome in 2000,
209
555695
3553
a o Veřejném projektu pro sekvencování lidského genomu v roce 2000,
09:19
then you don't hear a lot,
210
559248
3164
pak jste neslyšeli dost,
09:22
until you hear about an experiment last year in China,
211
562412
3984
dokud neuslyšíte o experimentu z loňského roku v Číně,
09:26
where they take skin cells from this mouse,
212
566396
4017
kde vzali buňky kůže této myši,
09:30
put four chemicals on it,
213
570413
1733
přidali k nim čtyři chemikálie,
09:32
turn those skin cells into stem cells,
214
572146
3566
přeměnili je na kmenové buňky,
09:35
let the stem cells grow
215
575712
1465
nechali je vyrůst
09:37
and create a full copy of that mouse.
216
577177
3087
a vytvořili dokonalou kopii oné myši.
09:40
That's a big deal.
217
580264
3247
To je velká věc.
09:43
Because in essence
218
583511
1016
Protože to v zásadě
09:44
what it means is you can take a cell,
219
584527
2148
znamená, že můžete vzít multipotentní
09:46
which is a pluripotent stem cell,
220
586675
2286
kmenovou buňku,
09:48
which is like a skier at the top of a mountain,
221
588961
2684
která se podobá lyžaři na vrcholku hory,
09:51
and those two skiers become two pluripotent stem cells,
222
591645
3817
a dva takoví lyžaři se stávají dvěma multipotentními kmenovými buňkami,
09:55
four, eight, 16,
223
595462
1782
čtyřmi, osmi, šestnácti
09:57
and then it gets so crowded
224
597244
1668
a pak po šestnácti děleních
09:58
after 16 divisions
225
598912
1800
jsou buňky natolik stlačené,
10:00
that those cells have to differentiate.
226
600712
2502
že se musí rozrůznit.
10:03
So they go down one side of the mountain,
227
603214
1433
A tak sjíždějí z jedné strany hory,
10:04
they go down another.
228
604647
1233
sjíždějí druhou stranu.
10:05
And as they pick that,
229
605880
1534
A když se vydají tímto směrem,
10:07
these become bone,
230
607414
2250
stanou se z nich kosti,
10:09
and then they pick another road and these become platelets,
231
609664
2932
a pak si vyberou jinou cestu a tyto se stanou krevními destičkami,
10:12
and these become macrophages,
232
612596
2117
a tyto se stanou makrofágy,
10:14
and these become T cells.
233
614713
1267
a tyto se stanou T-buňkami.
10:15
But it's really hard, once you ski down,
234
615980
1952
Ale jakmile jednou sjedete kopec, je velmi obtížné
10:17
to get back up.
235
617932
1523
se vrátit zpátky nahoru.
10:19
Unless, of course, if you have a ski lift.
236
619455
5412
Pokud samozřejmě nemáte vlek.
10:24
And what those four chemicals do
237
624867
2449
A ony čtyři chemikálie dokážou
10:27
is they take any cell
238
627316
2069
vzít jakoukoliv buňku
10:29
and take it way back up the mountain
239
629385
1932
a dopravit ji zpátky nahoru na vrchol,
10:31
so it can become any body part.
240
631317
2033
aby se mohla stát jakoukoliv částí těla.
10:33
And as you think of that,
241
633350
1728
A když o tom tak přemýšlíte,
10:35
what it means is potentially
242
635078
1980
znamená to, že potenciálně
10:37
you can rebuild a full copy
243
637058
2175
můžete zrekonstruovat úplnou kopii
10:39
of any organism
244
639233
1867
kteréhokoliv organizmu
10:41
out of any one of its cells.
245
641100
2586
z kterékoliv z jeho buněk.
10:43
That turns out to be a big deal
246
643686
2531
To se ukazuje jako velká věc,
10:46
because now you can take, not just mouse cells,
247
646217
2566
protože teď můžete vzít nejenom myší buňky,
10:48
but you can human skin cells
248
648783
2318
ale i lidské kožní buňky
10:51
and turn them into human stem cells.
249
651101
3650
a přeměnit je na lidské kmenové buňky.
10:54
And then what they did in October
250
654751
3198
A pak v říjnu vzali
10:57
is they took skin cells, turned them into stem cells
251
657949
3400
kožní buňky, přeměnili je na kmenové buňky
11:01
and began to turn them into liver cells.
252
661349
3673
a ty začali přeměňovat na buňky jater.
11:05
So in theory,
253
665022
1044
Takže teoreticky
11:06
you could grow any organ from any one of your cells.
254
666066
5184
byste mohli vypěstovat jakýkoliv orgán z jakékoliv vaší buňky.
11:11
Here's a second experiment:
255
671250
1718
Tady je druhý experiment:
11:12
If you could photocopy your body,
256
672968
3133
Jestliže byste mohli zkopírovat své tělo,
11:16
maybe you also want to take your mind.
257
676101
3052
možná byste chtěli získat také svoje myšlenky.
11:19
And one of the things you saw at TED
258
679153
1565
A jedna z věcí, které jste na TED viděli
11:20
about a year and a half ago
259
680718
1250
asi před rokem a půl,
11:21
was this guy.
260
681968
1435
byl tento chlapík.
11:23
And he gave a wonderful technical talk.
261
683403
2600
A ten měl nádhernou technologickou přednášku.
11:26
He's a professor at MIT.
262
686003
1599
Je to profesor na MIT.
11:27
But in essence what he said
263
687602
1916
Ale v podstatě mluvil o tom,
11:29
is you can take retroviruses,
264
689518
1700
že můžete vzít retroviry,
11:31
which get inside brain cells of mice.
265
691218
2800
které se dostanou do mozkových buněk myší.
11:34
You can tag them with proteins
266
694018
2440
Můžete je označkovat pomocí bílkovin,
11:36
that light up when you light them.
267
696458
2094
které se rozzáří, když je osvítíte.
11:38
And you can map the exact pathways
268
698552
3716
A vy můžete přesně zmapovat dráhy,
11:42
when a mouse sees, feels, touches,
269
702268
3483
když se myš dívá, cítí, dotýká,
11:45
remembers, loves.
270
705751
2183
vzpomíná, miluje.
11:47
And then you can take a fiber optic cable
271
707934
2373
A pak můžete vzít kabel z optického vlákna
11:50
and light up some of the same things.
272
710307
3819
a rozzářit některé z těch samých věcí.
11:54
And by the way, as you do this,
273
714126
1832
A mimochodem, jak to uděláte,
11:55
you can image it in two colors,
274
715958
2017
můžete si to znázornit ve dvou barvách,
11:57
which means you can download this information
275
717975
2399
což znamená, že si tuto informaci můžete stáhnout
12:00
as binary code directly into a computer.
276
720374
4740
jako binární kód přímo do počítače.
12:05
So what's the bottom line on that?
277
725114
2473
A když to všechno sečteme?
12:07
Well it's not completely inconceivable
278
727587
2200
No není tak úplně nepředstavitelné,
12:09
that someday you'll be able to download your own memories,
279
729787
4495
že jednoho dne budete schopni si stáhnout svoje vlastní vzpomínky,
12:14
maybe into a new body.
280
734282
2387
možná do nového těla.
12:16
And maybe you can upload other people's memories as well.
281
736669
5085
A možná si také budete moci nahrát vzpomínky jiných lidí.
12:21
And this might have just one or two
282
741754
2514
A tohle má možná jeden nebo dva
12:24
small ethical, political, moral implications.
283
744268
3520
malé etické, politické, morální důsledky.
12:27
(Laughter)
284
747788
1531
(Smích)
12:29
Just a thought.
285
749319
2991
Jenom taková úvaha.
12:32
Here's the kind of questions
286
752310
1528
Tady je ten druh otázek,
12:33
that are becoming interesting questions
287
753838
1980
které jsou zajímavé
12:35
for philosophers, for governing people,
288
755818
2484
pro filosofy, vlády,
12:38
for economists, for scientists.
289
758302
3366
ekonomy, vědce.
12:41
Because these technologies are moving really quickly.
290
761668
3284
Protože tyto technologie se posunují opravdu rychle.
12:44
And as you think about it,
291
764952
1500
A jak o tom tak přemýšlíte,
12:46
let me close with an example of the brain.
292
766452
3082
dovolte mi na závěr zmínit příklad mozku.
12:49
The first place where you would expect
293
769534
1683
První místo, kde byste očekávali,
12:51
to see enormous evolutionary pressure today,
294
771217
3051
že dnes uvidíte ohromný evoluční tlak,
12:54
both because of the inputs,
295
774268
2265
ať kvůli vkládaným prostředkům,
12:56
which are becoming massive,
296
776533
1552
které jsou stále výraznější,
12:58
and because of the plasticity of the organ,
297
778085
1782
nebo kvůli tvárnosti tohoto orgánu,
12:59
is the brain.
298
779867
2534
je mozek.
13:02
Do we have any evidence that that is happening?
299
782401
3318
Máme nějaké důkazy, že se to děje?
13:05
Well let's take a look at something like autism incidence per thousand.
300
785719
4731
No, podívejme se třeba na výskyt autismu v přepočtu na tisíc lidí.
13:10
Here's what it looks like in 2000.
301
790450
2502
Tady máme jak to vypadalo v roce 2000.
13:12
Here's what it looks like in 2002,
302
792952
2082
Takto to vypadá v roce 2002,
13:15
2006, 2008.
303
795034
4618
2006, 2008.
13:19
Here's the increase in less than a decade.
304
799652
4082
Zde je nárůst za méně než dekádu.
13:23
And we still don't know why this is happening.
305
803734
4417
A stále nevíme, proč tomu tak je.
13:28
What we do know is, potentially,
306
808151
2485
Co ale víme je, že mozek
13:30
the brain is reacting in
307
810636
2032
pravděpodobně reaguje
13:32
a hyperactive, hyper-plastic way,
308
812668
2134
velmi aktivním a pružným způsobem
13:34
and creating individuals that are like this.
309
814802
2950
a vytváří jednotlivce jako jsou tito.
13:37
And this is only one of the conditions that's out there.
310
817752
2757
A to je jediný vnější předpoklad.
13:40
You've also got people with who are extraordinarily smart,
311
820509
3540
Také máte lidi, kteří jsou mimořádně chytří,
13:44
people who can remember everything they've seen in their lives,
312
824049
2397
lidi, kteří si dokážou zapamatovat cokoliv, co v životě uvidí,
13:46
people who've got synesthesia,
313
826446
1385
lidi, kteří mají synestezii, (sdružení vjemů dvou nebo více smyslů; pozn. překl.)
13:47
people who've got schizophrenia.
314
827831
1331
lidi, kteří jsou schizofrenní.
13:49
You've got all kinds of stuff going on out there,
315
829162
2534
Všude kolem máte všechny tyhle věci,
13:51
and we still don't understand
316
831696
1218
a my pořád nerozumíme tomu,
13:52
how and why this is happening.
317
832914
2233
jak a proč se dějí.
13:55
But one question you might want to ask is,
318
835147
2682
Ale možná si budete chtít položit jednu otázku:
13:57
are we seeing a rapid evolution of the brain
319
837829
2628
Pozorujeme prudký rozvoj mozku
14:00
and of how we process data?
320
840457
1825
a toho, jak zpracováváme data?
14:02
Because when you think of how much data's coming into our brains,
321
842282
3063
Protože když se zamyslíte nad tím, kolik informací vstupuje do našich mozků --
14:05
we're trying to take in as much data in a day
322
845345
3484
zkoušíme vstřebat denně tolik informací,
14:08
as people used to take in in a lifetime.
323
848829
2551
kolik lidé vstřebávali po celý život.
14:11
And as you're thinking about this,
324
851380
2632
A jak tak o tom přemýšlíte,
14:14
there's four theories as to why this might be going on,
325
854012
2342
jsou čtyři teorie, proč se tohle možná děje,
14:16
plus a whole series of others.
326
856354
1327
a celá řada dalších.
14:17
I don't have a good answer.
327
857681
1649
Nemám náležitou odpověď.
14:19
There really needs to be more research on this.
328
859330
3616
Potřebuje to opravdu důkladnější výzkum.
14:22
One option is the fast food fetish.
329
862946
2235
Jedna možnost je modla fast food.
14:25
There's beginning to be some evidence
330
865181
2449
Začínají se objevovat důkazy o tom,
14:27
that obesity and diet
331
867630
2251
že obezita a strava
14:29
have something to do
332
869881
1631
mají co do činění
14:31
with gene modifications,
333
871512
1768
s modifikacemi genů,
14:33
which may or may not have an impact
334
873280
2350
které mohou, ale nemusí mít vliv na to,
14:35
on how the brain of an infant works.
335
875630
3517
jak funguje mozek dětí.
14:39
A second option is the sexy geek option.
336
879147
3955
Druhá možnost je sexy šprt.
14:43
These conditions are highly rare.
337
883102
4243
Tato situace je velmi zřídkavá.
14:47
(Laughter)
338
887345
3038
(Smích)
14:50
(Applause)
339
890383
5300
(Potlesk)
14:55
But what's beginning to happen
340
895683
1633
Ale začíná se stávat,
14:57
is because these geeks are all getting together,
341
897316
2534
že se tito šprti společně setkávají,
14:59
because they are highly qualified for computer programming
342
899850
2897
protože umí velmi dobře programovat počítače
15:02
and it is highly remunerated,
343
902747
2318
a protože je to velmi štědře odměňovaná práce,
15:05
as well as other very detail-oriented tasks,
344
905065
3150
stejně jako ostatní práce zaměřené na pečlivost a spolehlivost,
15:08
that they are concentrating geographically
345
908215
2449
že se geograficky soustřeďují do jednoho místa
15:10
and finding like-minded mates.
346
910664
2967
a vyhledávají podobně smýšlející kamarády.
15:13
So this is the assortative mating hypothesis
347
913631
3568
Takže tohle je hypotéza nenáhodného párování
15:17
of these genes reinforcing one another
348
917199
2700
genů, které v těchto strukturách
15:19
in these structures.
349
919899
2117
posilují jeden druhého.
15:22
The third, is this too much information?
350
922016
2950
Za třetí, není tohle "příliš mnoho informací"?
15:24
We're trying to process so much stuff
351
924966
1497
Zkoušíme zpracovávat takové množství věcí,
15:26
that some people get synesthetic
352
926463
2352
až se lidé stávají synestetickými
15:28
and just have huge pipes that remember everything.
353
928815
2600
a mají prostě obrovskou kapacitu, takže si všechno zapamatují.
15:31
Other people get hyper-sensitive to the amount of information.
354
931415
2669
Jiní lidé se stávají nadměrně vnímavými vůči množství informací.
15:34
Other people react with various psychological conditions
355
934084
3982
Další lidé reagují na informace rozmanitými
15:38
or reactions to this information.
356
938066
1632
stavy nebo reakcemi.
15:39
Or maybe it's chemicals.
357
939698
2702
Nebo je to snad chemikáliemi.
15:42
But when you see an increase
358
942400
1765
Ale když vidíte nárůst
15:44
of that order of magnitude in a condition,
359
944165
2351
v takových řádových hodnotách,
15:46
either you're not measuring it right
360
946516
1565
buď neměříte správně,
15:48
or there's something going on very quickly,
361
948081
2518
nebo je to něco, co se děje velmi rychle
15:50
and it may be evolution in real time.
362
950599
4032
a možná je to evoluce v reálném čase.
15:54
Here's the bottom line.
363
954631
2503
Zde je shrnutí.
15:57
What I think we are doing
364
957134
2181
Myslím si, že to co se s námi děje je,
15:59
is we're transitioning as a species.
365
959315
1716
že se průběžně měníme jako živočišný druh.
16:01
And I didn't think this when Steve Gullans and I started writing together.
366
961031
5484
A v době, kdy jsme společně se Stevem Gullansem začali psát, jsem si to nemyslel.
16:06
I think we're transitioning into Homo evolutis
367
966515
2451
Myslím, že se přeměňujeme v Homo evolutis,
16:08
that, for better or worse,
368
968966
1399
který tak či onak
16:10
is not just a hominid that's conscious of his or her environment,
369
970365
4182
není jen hominid, jenž si uvědomuje svoje životní prostředí,
16:14
it's a hominid that's beginning to directly and deliberately
370
974547
3219
ale je to hominid, jenž začíná přímo a záměrně
16:17
control the evolution of its own species,
371
977766
3198
řídit evoluci svého vlastního druhu,
16:20
of bacteria, of plants, of animals.
372
980964
3834
mikroorganizmů, rostlin, zvířat.
16:24
And I think that's such an order of magnitude change
373
984798
2835
A myslím si, že je to taková řádová změna,
16:27
that your grandkids or your great-grandkids
374
987633
3103
že vaši vnuci nebo pravnuci
16:30
may be a species very different from you.
375
990736
3045
budou možná zcela jiným živočišným druhem, než jste vy.
16:33
Thank you very much.
376
993781
1586
Děkuji vám velmi pěkně.
16:35
(Applause)
377
995367
5331
(Potlesk)
O tomto webu

Tato stránka vám představí videa na YouTube, která jsou užitečná pro výuku angličtiny. Uvidíte lekce angličtiny vedené špičkovými učiteli z celého světa. Dvojklikem na anglické titulky zobrazené na každé stránce s videem si video přehrajete přímo odtud. Titulky se posouvají synchronizovaně s přehráváním videa. Pokud máte nějaké připomínky nebo požadavky, kontaktujte nás prosím pomocí tohoto kontaktního formuláře.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7