The pattern behind self-deception | Michael Shermer

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Translator: Nitin Vaidya Reviewer: Alisha Aggarwal
वर्ष 2006, जब मैं यहाँ पिछली बार आया था,
तबसे हमने पाया कि वैश्विक जलवायु परिवर्तन
एक अति गंभीर विषय बन रहा है,
तो हमने इसका गहन अध्ययन किया
स्केपटिक पत्रिका में.
हम जाँच करते हैं सारे वैज्ञानिक व
00:16
So since I was here last in '06,
0
16260
3000
अर्ध-वैज्ञानिक विवादों की, पर निष्कर्ष निकलता है
00:19
we discovered that global climate change
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19260
2000
कि चिंता की आवश्यकता नहीं, क्योंकि
00:21
is turning out to be a pretty serious issue,
2
21260
2000
2012 में विश्व का अन्त हो जाएगा.
00:23
so we covered that fairly extensively
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23260
2000
एक और बात:
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in Skeptic magazine.
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25260
2000
आपको याद होगा कि मैंने आपको बताया था
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We investigate all kinds
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27260
2000
क्वाड्रो ट्रैकर के बारे में.
00:29
of scientific and quasi-scientific controversies,
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29260
3000
यह जल की खोज करने वाले सगुना जैसा है.
00:32
but it turns out we don't have to worry about any of this
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2000
यह खोखला प्लास्टिक है जिस पर एंटीना लगा है जो घूमता है.
00:34
because the world's going to end in 2012.
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34260
2000
आप इसे ले चलें तो यह चीज़ों की और घूमता है
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Another update:
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2000
जैसे आप छात्रों की अलमारियों में मारिजुआना खोज रहे हों,
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You will recall I introduced you guys
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38260
2000
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to the Quadro Tracker.
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40260
2000
यह किसी की और ठीक इशारा करता है.
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It's like a water dowsing device.
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2000
ओह, माफ़ कीजिये (हँसी)
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It's just a hollow piece of plastic with an antenna that swivels around.
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3000
यह मुझे दिया गया था
जो गोल्फ बॉल खोजता है,
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And you walk around, and it points to things.
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2000
विशेषतः, यदि आप गोल्फ कोर्स में हों.
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Like if you're looking for marijuana in students' lockers,
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और आप उसे झाड़ियों में खोज रहे हों.
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it'll point right to somebody.
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“अहानिकारक बचकानी चीज़” वाली श्रेणी का
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Oh, sorry. (Laughter)
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2000
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This particular one that was given to me
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2000
यह यंत्र, ADE 651,
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finds golf balls,
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इराकी सरकार को बेचा गया था
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especially if you're at a golf course
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2000
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and you check under enough bushes.
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3000
प्रति नग 40,000 डॉलर की कीमत पर.
यह बिलकुल इस जैसा है, पूर्णतः व्यर्थ,
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Well, under the category of "What's the harm of silly stuff like this?"
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3000
जो कथित रूप से “विद्युत्
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this device, the ADE 651,
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3000
चुम्बकीय आयन आकर्षण” से चलता था,
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was sold to the Iraqi government
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3000
जिसका अर्थ निकलता है
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for 40,000 dollars apiece.
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2000
“छद्म वैज्ञानिक बकवास” - जो अच्छा शब्द है
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It's just like this one, completely worthless,
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जिसमे आप कुछ भारी शब्द गूंथ दें,
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in which it allegedly worked by "electrostatic
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2000
पर यह किसी काम का नहीं.
01:20
magnetic ion attraction,"
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3000
इस मामले में, जांच चौकियों पर,
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which translates to
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84260
2000
इसका काम रहा लोगों को जाने देना
01:26
"pseudoscientific baloney" -- would be the nice word --
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86260
3000
क्योंकि इस यंत्र ने कहा कि सब ठीक है,
01:29
in which you string together a bunch of words that sound good,
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89260
2000
पर जिस कारण जीवन हानि हुई.
01:31
but it does absolutely nothing.
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2000
तो ऐसे में छद्मविज्ञान का ख़तरा है,
01:33
In this case, at trespass points,
33
93260
3000
ऐसी वस्तुओं में विश्वास करने से.
01:36
allowing people to go through
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96260
2000
तो आज मैं विश्वास के बारे में बात करना चाहता हूँ.
01:38
because your little tracker device said they were okay,
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98260
3000
मैं विश्वास करना चाहता हूँ,
01:41
actually cost lives.
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101260
3000
और आप भी.
01:44
So there is a danger to pseudoscience,
37
104260
2000
वास्तव में, मैं सोचता हूँ कि यहाँ मेरा शोध यह है कि विश्वास एक प्राकृतिक स्थिति है.
01:46
in believing in this sort of thing.
38
106260
3000
विश्वास करना सर्व-सामान्य विकल्प है.
01:49
So what I want to talk about today is belief.
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109260
3000
हम हर बात पर विश्वास कर लेते हैं.
01:52
I want to believe,
40
112260
2000
विश्वास करना प्राकृतिक है;
01:54
and you do too.
41
114260
2000
अविश्वास, संशय, विज्ञान, ये प्राकृतिक नहीं
01:56
And in fact, I think my thesis here is that
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116260
2000
यह अधिक कठिन है.
01:58
belief is the natural state of things.
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118260
2000
विश्वास न करना असहज है.
02:00
It is the default option. We just believe.
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120260
2000
जैसे “एक्स-फाइल्स” के बारे में फॉक्स मोल्डर,
02:02
We believe all sorts of things.
45
122260
2000
जो उड़न तश्तरियों पर विश्वास करना चाहता है? और हम भी करते हैं,
02:04
Belief is natural;
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124260
2000
02:06
disbelief, skepticism, science, is not natural.
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126260
2000
और इसका कारण है कि
02:08
It's more difficult.
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128260
2000
हमारे मस्तिष्क में एक विश्वास यंत्र है.
02:10
It's uncomfortable to not believe things.
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130260
2000
मूलतः, हम प्रतिमान (pattern) खोजने वाले प्राणी हैं.
02:12
So like Fox Mulder on "X-Files,"
50
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3000
हम बिन्दुओं को जोड़ते हैं: A जुड़ा है B से; B जुड़ा है C से.
02:15
who wants to believe in UFOs? Well, we all do,
51
135260
3000
और कई बार A वास्तव में B से जुड़ा होता है,
02:18
and the reason for that is because
52
138260
2000
02:20
we have a belief engine in our brains.
53
140260
3000
और यह कहलाता है सम्बन्ध अध्ययन.
हम प्रतिमान खोजते हैं, हम वे सम्बन्ध बनाते हैं
02:23
Essentially, we are pattern-seeking primates.
54
143260
3000
चाहे यह यहाँ पावलोव का कुत्ता हो,
02:26
We connect the dots: A is connected to B; B is connected to C.
55
146260
3000
जो घंटी की आवाज़ से भोजन का सम्बन्ध जोड़ता है,
02:29
And sometimes A really is connected to B,
56
149260
3000
और घंटी की आवाज़ सुन कर लार टपकाता है,
02:32
and that's called association learning.
57
152260
2000
या फिर यह स्किनेरियन चूहा है,
02:34
We find patterns, we make those connections,
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154260
3000
जिसमे उसके पास एक सम्बन्ध है
अपने व्यवहार और उससे मिले पुरस्कार से,
02:37
whether it's Pavlov's dog here
59
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2000
इसलिए वह अपना आचरण दोहराता है.
02:39
associating the sound of the bell with the food,
60
159260
3000
वास्तव में स्किनर ने यह खोजा कि
02:42
and then he salivates to the sound of the bell,
61
162260
2000
यदि आप एक कबूतर को ऐसे एक डब्बे में डालें,
02:44
or whether it's a Skinnerian rat,
62
164260
2000
उसे दोनों में से एक बटन दबाना होता है,
02:46
in which he's having an association
63
166260
2000
और वह प्रतिमान खोजने का प्रयत्न करता है,
02:48
between his behavior and a reward for it,
64
168260
2000
और आप नीचे वाले खाने में पुरस्कार डाल दें
02:50
and therefore he repeats the behavior.
65
170260
2000
यदि आप पुरस्कार क्रमरहित रूप से दें
02:52
In fact, what Skinner discovered
66
172260
2000
02:54
is that, if you put a pigeon in a box like this,
67
174260
3000
कि कोई प्रतिमान ही न हो,
के कोई भी प्रतिमान खोज लेंगे.
02:57
and he has to press one of these two keys,
68
177260
2000
चाहे पुरस्कार से पूर्व कुछ भी कर रहे हों,
02:59
and he tries to figure out what the pattern is,
69
179260
2000
वे वह विशिष्ट प्रतिमान दोहराएंगे.
03:01
and you give him a little reward in the hopper box there --
70
181260
2000
कई बार यह था - दो बार घड़ी से विपरीत दिशा में घूमना,
03:03
if you just randomly assign rewards
71
183260
3000
एक बार घडी की दिशा में घूमना और बटन दो बार दबाना.
03:06
such that there is no pattern,
72
186260
2000
03:08
they will figure out any kind of pattern.
73
188260
2000
और यह कहलाता हैं अंधविश्वास,
03:10
And whatever they were doing just before they got the reward,
74
190260
2000
और वह,
03:12
they repeat that particular pattern.
75
192260
2000
हमेशा हमारे साथ रहेगा.
03:14
Sometimes it was even spinning around twice counterclockwise,
76
194260
3000
इस प्रक्रिया को मैं कहता हूँ “प्रतिमानखोज”
यानि अर्थपूर्ण प्रतिमान-खोज की प्रवृत्ति
03:17
once clockwise and peck the key twice.
77
197260
3000
अर्थपूर्ण तथा निरर्थक ज्ञान में से.
03:20
And that's called superstition,
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200260
2000
इस प्रक्रिया से गुज़रते हुए हम दो प्रकार की त्रुटियाँ करते हैं.
03:22
and that, I'm afraid,
79
202260
2000
03:24
we will always have with us.
80
204260
2000
त्रुटि प्रकार 1 - मिथ्या सकारात्मकता
03:26
I call this process "patternicity" --
81
206260
2000
अर्थात - किसी प्रतिमान को वास्तविक मानना
03:28
that is, the tendency to find meaningful patterns
82
208260
2000
जो कि नहीं है.
03:30
in both meaningful and meaningless noise.
83
210260
3000
त्रुटि प्रकार 2 - मिथ्या नकारात्मकता
अर्थात - विश्वास न करना
03:33
When we do this process, we make two types of errors.
84
213260
3000
किसी प्रतिमान पर, जब कि वह विश्वास योग्य है.
03:36
A Type I error, or false positive,
85
216260
2000
तो आइये एक वैचारिक प्रयोग करें.
03:38
is believing a pattern is real
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218260
2000
आप तीस लाख वर्ष पुराने मानव हैं
03:40
when it's not.
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220260
2000
अफ्रीका के मैदानों के निवासी.
03:42
Our second type of error is a false negative.
88
222260
2000
03:44
A Type II error is not believing
89
224260
2000
आपका नाम है लूसी, ठीक?
03:46
a pattern is real when it is.
90
226260
3000
और आपको घाँस में सरसराहट सुनाई देती है.
क्या यह कोई खतरनाक परभक्षी है,
03:49
So let's do a thought experiment.
91
229260
2000
या केवल हवा की सरसराहट?
03:51
You are a hominid three million years ago
92
231260
2000
आपका अगला निर्णय आपके जीवन का सबसे महत्वपूर्ण निर्णय हो सकता है.
03:53
walking on the plains of Africa.
93
233260
3000
यदि आप सोचें कि वह सरसराहट कोई खतरनाक परभक्षी पैदा कर रहा है
03:56
Your name is Lucy, okay?
94
236260
2000
03:58
And you hear a rustle in the grass.
95
238260
2000
और वास्तव में यह केवल हवा थी,
04:00
Is it a dangerous predator,
96
240260
2000
तो आपने संज्ञान लेने में गलती की,
04:02
or is it just the wind?
97
242260
2000
त्रुटि प्रकार 1 - मिथ्या सकारात्मकता.
04:04
Your next decision could be the most important one of your life.
98
244260
3000
पर कोई हानि नहीं हुई. आप आगे चल पड़ते हैं.
आप अधिक सावधान और सतर्क हैं
04:07
Well, if you think that the rustle in the grass is a dangerous predator
99
247260
3000
दूसरी ओर, आप मानें कि आवाज़ केवल हवा से है
04:10
and it turns out it's just the wind,
100
250260
2000
और यह खतरनाक परभक्षी निकल आता है,
04:12
you've made an error in cognition,
101
252260
2000
आप उसका भोजन बन जाते हैं.
04:14
made a Type I error, false positive.
102
254260
2000
आपको “डार्विन पुरस्कार” मिलता है.
04:16
But no harm. You just move away.
103
256260
2000
आपका वंश समाप्त हो जाता है.
04:18
You're more cautious. You're more vigilant.
104
258260
2000
यहाँ समस्या यह है कि
04:20
On the other hand, if you believe that the rustle in the grass is just the wind,
105
260260
2000
प्रतिमान खोज वहीं होगी जहां
04:22
and it turns out it's a dangerous predator,
106
262260
3000
त्रुटि प्रकार 1 से उत्पन्न हानि
04:25
you're lunch.
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265260
2000
त्रुटि प्रकार 2 से होने वाली हानि से कम हो
04:27
You've just won a Darwin award.
108
267260
2000
बहरहाल, इस चर्चा में यही एक समीकरण है.
04:29
You've been taken out of the gene pool.
109
269260
2000
यहाँ प्रतिमान की खोज में एक समस्या है
04:31
Now the problem here is that
110
271260
2000
और वह है प्रकार 1 और 2 की त्रुटियों के बीच का अंतर करना
04:33
patternicities will occur whenever the cost
111
273260
2000
अत्यंत जटिल है,
04:35
of making a Type I error
112
275260
2000
विशेषतः क्षणिक, जीवन-मृत्यु जैसी परिस्थितियों में.
04:37
is less than the cost of making a Type II error.
113
277260
2000
04:39
This is the only equation in the talk by the way.
114
279260
2000
अतः सर्व-सामान्य स्थिति है
04:41
We have a pattern detection problem
115
281260
2000
यह मान लेना कि प्रतिमान वास्तविक हैं - कि
04:43
that is assessing the difference between a Type I and a Type II error
116
283260
3000
घास में होने वाली सारी सरसराहटें खतरनाक परभक्षियों के कारण हैं
04:46
is highly problematic,
117
286260
2000
और केवल हवा के कारण नहीं.
04:48
especially in split-second, life-and-death situations.
118
288260
3000
इसलिए मैं सोचता हूँ कि हमने विकास किया है
प्राकृतिक चयन हुआ बुद्धि के विश्वास यंत्र की प्रवृत्ति के प्रति
04:51
So the default position
119
291260
2000
04:53
is just: Believe all patterns are real --
120
293260
2000
हमारी प्रतिमान खोजी बौद्धिक प्रक्रियाएँ
04:55
All rustles in the grass are dangerous predators
121
295260
3000
सदा सार्थक प्रतिमानों की खोज के लिए
और उन्हें अभिपूरित करना ऐसी परभक्षी या
04:58
and not just the wind.
122
298260
2000
उद्देश्यपूर्ण क्षमताओं से; जिनके बारे में मैं आगे बताउँगा.
05:00
And so I think that we evolved ...
123
300260
2000
05:02
there was a natural selection for the propensity for our belief engines,
124
302260
3000
उदाहरण के किए, आप यहाँ क्या देखते हैं?
यह एक घोड़े का सर है, ,यह तो ठीक है.
05:05
our pattern-seeking brain processes,
125
305260
2000
यह घोड़े जैसा दिखता है. घोड़ा ही होगा.
05:07
to always find meaningful patterns
126
307260
2000
यह एक प्रतिमान है.
05:09
and infuse them with these sort of
127
309260
2000
क्या यह वास्तव में एक घोडा है?
05:11
predatory or intentional agencies that I'll come back to.
128
311260
3000
या यह किसी मेंढक जैसा है?
05:14
So for example, what do you see here?
129
314260
2000
देखिये, हमारा प्रतिमान खोज यंत्र,
05:16
It's a horse head, that's right.
130
316260
2000
जो लगता है कि एन्टीरियर सिंगुलेट कोर्टेक्स में स्थित है-
05:18
It looks like a horse. It must be a horse.
131
318260
2000
05:20
That's a pattern.
132
320260
2000
यह हमारा खोजी यंत्र है -
05:22
And is it really a horse?
133
322260
2000
आसानी से धोखा खा सकता है.
05:24
Or is it more like a frog?
134
324260
3000
उदाहरण के लिए, आप यहाँ क्या देख रहे हैं?
05:27
See, our pattern detection device,
135
327260
2000
जी हाँ, यह गाय ही है.
05:29
which appears to be located in the anterior cingulate cortex --
136
329260
3000
जब मैं बुद्धि को प्रचालित करता हूँ, इसे कहते है बौद्धिक प्रचालन
05:32
it's our little detection device there --
137
332260
3000
मैं देखने हेतु बुद्धि को प्रचालित करता हूँ
05:35
can be easily fooled, and this is the problem.
138
335260
2000
यह चालू हो जाता है उस प्रतिमान के बिना भी जो मैंने उस पर
05:37
For example, what do you see here?
139
337260
2000
थोप दिया है, और आप यहाँ क्या देखते हैं?
05:39
Yes, of course, it's a cow.
140
339260
3000
कुछ लोग डालमेशियन कुत्ता देखते हैं.
05:42
Once I prime the brain -- it's called cognitive priming --
141
342260
3000
हाँ वह है. और बुद्धि प्रचालन है.
तो जब मैं पुनः प्रचालन के बिना देखूँ,
05:45
once I prime the brain to see it,
142
345260
2000
आपकी बुद्धि के पास पहले से ही एक रूप है
05:47
it pops back out again even without the pattern that I've imposed on it.
143
347260
3000
तो आप इसे फिर से देख सकते हैं.
05:50
And what do you see here?
144
350260
2000
आप यहाँ क्या देख पा रहे हैं?
05:52
Some people see a Dalmatian dog.
145
352260
2000
शनि ग्रह. उत्तम.
05:54
Yes, there it is. And there's the prime.
146
354260
2000
और यहाँ?
05:56
So when I go back without the prime,
147
356260
2000
05:58
your brain already has the model
148
358260
2000
जोर से बताइये यदि आपको कुछ दीखता है.
06:00
so you can see it again.
149
360260
2000
06:02
What do you see here?
150
362260
3000
ये अच्छे दर्शक हैं, क्रिस.
क्योंकि इसमें कुछ नहीं है. कथित रूप से कुछ नहीं.
06:05
Planet Saturn. Yes, that's good.
151
365260
2000
06:07
How about here?
152
367260
3000
यह जेनिफर व्हिटसन द्वारा यू. टी. ऑस्टिन में
06:10
Just shout out anything you see.
153
370260
3000
किया गया प्रयोग है
दफ्तरों के परिवेशों में
06:14
That's a good audience, Chris.
154
374260
2000
कि क्या अनिश्चितता तथा अनियंत्रितता की भावनाओं
06:16
Because there's nothing in this. Well, allegedly there's nothing.
155
376260
3000
के कारण लोग अवास्तविक प्रतिमान देखते हैं.
06:19
This is an experiment done by Jennifer Whitson
156
379260
3000
अर्थात, लगभग सभी लोग शनि ग्रह देख पाते हैं.
06:22
at U.T. Austin
157
382260
2000
वे लोग जो अनियांत्रितता की परिस्थितियों में धकेले जाते हैं
06:24
on corporate environments
158
384260
2000
अधिक संभावना है कि वे इस में कुछ देखें,
06:26
and whether feelings of uncertainty and out of control
159
386260
3000
जिसमे कथित रूप से कोई प्रतिमान नहीं है.
06:29
makes people see illusory patterns.
160
389260
2000
दूसरे शब्दों में, ऐसे प्रतिमानों की खोज की प्रवृत्ति
06:31
That is, almost everybody sees the planet Saturn.
161
391260
3000
बढ़ जाती है, जब नियंत्रण की कमी का अनुभव होता है.
06:34
People that are put in a condition of feeling out of control
162
394260
3000
उदाहरण के लिए, बेसबॉल खिलाड़ी बेहद अंधविश्वासी हो जाते हैं
06:37
are more likely to see something in this,
163
397260
2000
06:39
which is allegedly patternless.
164
399260
3000
जब वे बैटिंग कर रहे होते हैं,
पर तब नहीं जब वे फील्डिंग कर रहे होते हैं.
06:42
In other words, the propensity to find these patterns
165
402260
3000
क्योंकि फील्डरों की सफलता की दर
06:45
goes up when there's a lack of control.
166
405260
3000
90 से 95 प्रतिशत है.
सर्वोत्तम बैटर 10 में से सात बार असफल रहते हैं.
06:48
For example, baseball players are notoriously superstitious
167
408260
3000
इसलिए उनके अंधविश्वास, उनके प्रतिमान खोज
06:51
when they're batting,
168
411260
2000
नियंत्रण की कमी की भावना
06:53
but not so much when they're fielding.
169
413260
2000
06:55
Because fielders are successful
170
415260
2000
इत्यादि से जुड़े हुए हैं.
06:57
90 to 95 percent of the time.
171
417260
2000
यहाँ इस में आप क्या देखते हैं?
06:59
The best batters fail seven out of 10 times.
172
419260
3000
किसी को कोई चीज़ नज़र आ रही है?
07:02
So their superstitions, their patternicities,
173
422260
2000
यहाँ वास्तव में कुछ है,
07:04
are all associated with feelings of lack of control
174
424260
3000
पर थोडा विकृत है.
07:07
and so forth.
175
427260
2000
जब आप उस बारे में सोच रहे हैं,
यह प्रयोग सूज़न ब्लैकमोर द्वारा किया गया
07:10
What do you see in this particular one here, in this field?
176
430260
3000
जो इंग्लॅण्ड की मनोश्चिकित्सक हैं,
07:13
Anybody see an object there?
177
433260
2000
उन्होंने प्रतिभागियों को यह चित्र दिखाया
07:15
There actually is something here,
178
435260
2000
और फिर सह-सम्बन्ध दर्शाया
07:17
but it's degraded.
179
437260
2000
ESP परीक्षण में उनके अंकों के बीच:
07:19
While you're thinking about that,
180
439260
2000
कि वे कितना विश्वास करते हैं अतीन्द्रिय,
07:21
this was an experiment done by Susan Blackmore,
181
441260
2000
आलौकिक अनुभवों , देवदूतों इत्यादि में.
07:23
a psychologist in England,
182
443260
2000
और वे जिनके अंक ESP पैमाने पर अधिक थे,
07:25
who showed subjects this degraded image
183
445260
2000
07:27
and then ran a correlation between
184
447260
2000
विकृत चित्रों में न केवल अधिक प्रतिमान देख पा रहे थे
07:29
their scores on an ESP test:
185
449260
2000
07:31
How much did they believe in the paranormal,
186
451260
2000
बल्कि गलत प्रतिमान भी देख पा रहे थे.
07:33
supernatural, angels and so forth.
187
453260
3000
प्रयोग के भागीदारों को आप यह दिखाते हैं.
मछली 20 प्रतिशत विकृत, 30 प्रतिशत विकृत
07:36
And those who scored high on the ESP scale,
188
456260
3000
और वह जो मैंने आपको दिखाई,
07:39
tended to not only see
189
459260
2000
७० प्रतिशत विकृत.
07:41
more patterns in the degraded images
190
461260
2000
ऐसा ही एक प्रयोग एक अन्य स्विस मनोवैज्ञानिक पीटर ब्रैगर द्वारा किया गया,
07:43
but incorrect patterns.
191
463260
2000
07:45
Here is what you show subjects.
192
465260
2000
और पाया कि सार्थक प्रतिमान बाएँ की अपेक्षा मस्तिष्क के दाएँ भाग में अनुभव किए गए,
07:47
The fish is degraded 20 percent, 50 percent
193
467260
3000
07:50
and then the one I showed you,
194
470260
2000
बाईं और के दृष्टि क्षेत्र के माध्यम से.
07:52
70 percent.
195
472260
2000
07:54
A similar experiment was done by another [Swiss] psychologist
196
474260
2000
यदि आप प्रतिभागियों को ऐसी छवियाँ दिखाएँ
07:56
named Peter Brugger,
197
476260
2000
जो बाएँ के स्थान पर मस्तिष्क के दाहिने भाग में पहुंचें,
07:58
who found significantly more meaningful patterns
198
478260
3000
तो प्रतिमान देखने की संभावनाएँ अधिक हैं,
08:01
were perceived on the right hemisphere,
199
481260
2000
न कि जब वे मस्तिष्क के बाएँ भाग में बनें.
08:03
via the left visual field, than the left hemisphere.
200
483260
3000
मस्तिष्क का दाहिना भाग वह भाग है
जहां अधिक प्रतिमानता बनती है.
08:06
So if you present subjects the images such
201
486260
2000
तो हम मस्तिष्क में जा कर
08:08
that it's going to end up on the right hemisphere instead of the left,
202
488260
3000
देखना चाहते हैं कि यह सब कहाँ होता है.
08:11
then they're more likely to see patterns
203
491260
2000
ब्रैगर और उसके साथी क्रिस्टीन मोर
08:13
than if you put it on the left hemisphere.
204
493260
2000
ने प्रतिभागियों को एल-डोपा दिया.
08:15
Our right hemisphere appears to be
205
495260
2000
एल-डोपा एक दवा है पार्किन्संज़ रोग के निदान के लिए,
08:17
where a lot of this patternicity occurs.
206
497260
2000
08:19
So what we're trying to do is bore into the brain
207
499260
2000
जो डोपामीन का स्तर कम होने से उत्पन्न होता है.
08:21
to see where all this happens.
208
501260
2000
एल-डोपा डोपामीन को बढ़ाता है.
08:23
Brugger and his colleague, Christine Mohr,
209
503260
3000
बढ़ा हुआ डोपामीन स्तर
08:26
gave subjects L-DOPA.
210
506260
2000
प्रतिभागियों को अधिक प्रतिमान नज़र आते हैं
08:28
L-DOPA's a drug, as you know, given for treating Parkinson's disease,
211
508260
3000
अपेक्षा उनके जिन्हें डोपामीन नहीं दिया था
अतः डोपामीन वह दवा है
08:31
which is related to a decrease in dopamine.
212
511260
3000
जो प्रतिमानता से जुड़ा है.
08:34
L-DOPA increases dopamine.
213
514260
2000
वास्तव में, न्यूरो लेप्टिक दवाएँ, जो
08:36
An increase of dopamine caused
214
516260
2000
मानसिक रोगों के निदान के लिए दी जाती हैं
08:38
subjects to see more patterns
215
518260
2000
जैसे उन्माद, विभ्रम,
08:40
than those that did not receive the dopamine.
216
520260
2000
मतिभ्रम आदि,
08:42
So dopamine appears to be the drug
217
522260
2000
ये प्रतिमानताएँ हैं.
08:44
associated with patternicity.
218
524260
2000
ये गलत प्रतिमान हैं. मिथ्या-सकारात्मकता. त्रुटि प्रकार 1.
08:46
In fact, neuroleptic drugs
219
526260
2000
और यदि आपको दवाएँ दी जाती हैं
08:48
that are used to eliminate psychotic behavior,
220
528260
2000
जो डोपामीन विरोधी हैं,
08:50
things like paranoia, delusions
221
530260
2000
ये गलत क्रम दूर हो जाते हैं.
08:52
and hallucinations,
222
532260
2000
अर्थात, आप डोपामीन की मात्रा घटाएँ,
08:54
these are patternicities.
223
534260
2000
और प्रतिमान देखने की प्रवृत्ति घट जाती है.
08:56
They're incorrect patterns. They're false positives. They're Type I errors.
224
536260
3000
08:59
And if you give them drugs
225
539260
2000
दूसरी ओर एमफेटामाईन जैसे कोकेन
09:01
that are dopamine antagonists,
226
541260
2000
डोपामाइन एगोनिस्ट हैं।
09:03
they go away.
227
543260
2000
वे डोपामीन का स्तर बढाते हैं.
09:05
That is, you decrease the amount of dopamine,
228
545260
2000
तो अधिक संभावना होती है कि आप परमानंद की स्थिति में रहते हैं,
09:07
and their tendency to see
229
547260
2000
09:09
patterns like that decreases.
230
549260
2000
सृजनात्मकता, प्रतिमानों की और अधिक खोज.
09:11
On the other hand, amphetamines like cocaine
231
551260
3000
वास्तव में, मैंने रॉबिन विलियम्स को पाया
यह कहते हुए कि वह अधिक मजाकिया होता है
09:14
are dopamine agonists.
232
554260
2000
जब कोई समस्या आने पर वह कोकेन लेता था.
09:16
They increase the amount of dopamine.
233
556260
2000
09:18
So you're more likely to feel in a euphoric state,
234
558260
3000
तो शायद अधिक डोपामीन
अधिक रचनात्मकता से जुड़ा हुआ है.
09:21
creativity, find more patterns.
235
561260
2000
डोपामीन, मुझे लगता है कि हमारे
09:23
In fact, I saw Robin Williams recently
236
563260
2000
शोर-सन्देश का अनुपात बदल देता है.
09:25
talk about how he thought he was much funnier
237
565260
2000
अर्थात, हम अधिक सक्षम हो जाते हैं,
09:27
when he was doing cocaine, when he had that issue, than now.
238
567260
3000
सही प्रतिमानों की खोज करने में.
09:30
So perhaps more dopamine
239
570260
2000
यह कम हो, तो अधिक संभावना है कि त्रुटि प्रकार 2 बहुत बढ़ जाएँ.
09:32
is related to more creativity.
240
572260
2000
आप सच्चे प्रतिमान नहीं खोज पाते. आप संशय
09:34
Dopamine, I think, changes
241
574260
2000
नहीं चाहते. यदि संशय बढ़ जाए, अच्छे, रोचक विचार मिल नहीं पाते.
09:36
our signal-to-noise ratio.
242
576260
2000
09:38
That is, how accurate we are
243
578260
2000
सही मात्रा से आप रचनात्मक होते हैं और आप अनर्गल भी नहीं होते.
09:40
in finding patterns.
244
580260
2000
09:42
If it's too low, you're more likely to make too many Type II errors.
245
582260
3000
मात्रा अधिक होने से शायद आप हर ओर प्रतिमान खोजने लगें.
09:45
You miss the real patterns. You don't want to be too skeptical.
246
585260
2000
हर बार जब कोई आपकी और देखेतो आपको लगेगा कि वे आपको ताक रहे हैं.
09:47
If you're too skeptical, you'll miss the really interesting good ideas.
247
587260
3000
सोचेंगे कि लोग आपके बारे में बोल रहे हैं.
और यदि यह बहुत बढ़ जाए,
09:51
Just right, you're creative, and yet you don't fall for too much baloney.
248
591260
3000
इसे मूर्खता घोषित कर दिया जाएगा.
09:54
Too high and maybe you see patterns everywhere.
249
594260
3000
यह अंतर है जो हम देख पाएँ
नोबल प्रतिष्ठित रिचर्ड फाएनमैन
09:57
Every time somebody looks at you, you think people are staring at you.
250
597260
3000
और जॉन नैश के बीच.
10:00
You think people are talking about you.
251
600260
2000
एक, जो ठीक सही प्रमाण में
10:02
And if you go too far on that, that's just simply
252
602260
2000
प्रतिमान को खोज कर नोबल पुरस्कार पाता है.
10:04
labeled as madness.
253
604260
2000
और दूसरा, शायद बहुत अधिक प्रतिमान खोजता है
10:06
It's a distinction perhaps we might make
254
606260
2000
फिर इसे हम स्कित्जोफ्रेनिया कहते हैं.
10:08
between two Nobel laureates, Richard Feynman
255
608260
2000
शोर-सन्देश अनुपात हमारे सामने प्रतिमान खोज की समस्या खड़ी करताहै
10:10
and John Nash.
256
610260
2000
10:12
One sees maybe just the right number
257
612260
2000
और आप सब तो स्पष्ट रूप से जानते ही हैं
10:14
of patterns to win a Nobel Prize.
258
614260
2000
इसे देखिये, यह क्या है?
10:16
The other one also, but maybe too many patterns.
259
616260
2000
आप यहाँ क्या प्रतिमान देख पा रहे हैं?
10:18
And we then call that schizophrenia.
260
618260
3000
पुनः मैं आपके एनटेरियर सिंगुलेट कोर्टेक्स की परीक्षा ले रहा हूँ,
10:21
So the signal-to-noise ratio then presents us with a pattern-detection problem.
261
621260
3000
जिससे आपके सम्मुख विरोधाभासी प्रतिमान पहचान खड़े हो रहे हैं.
10:24
And of course you all know exactly
262
624260
2000
आप जानते ही हैं, यह वीया-उनो चप्पलें हैं.
10:26
what this is, right?
263
626260
2000
ये सैंडल हैं.
10:28
And what pattern do you see here?
264
628260
2000
कह सकता हूँ कि ये पैर काफी कामोत्तेजक हैं.
10:30
Again, I'm putting your anterior cingulate cortex to the test here,
265
630260
3000
शायद कुछ फोटोशॉपिंग की गई है.
10:33
causing you conflicting pattern detections.
266
633260
3000
और साथ ही, संदिग्ध छवियाँ भी
10:36
You know, of course, this is Via Uno shoes.
267
636260
2000
जो काफी दो-तरफ़ा लग रही हैं.
10:38
These are sandals.
268
638260
3000
बात यह है - जिस बारे में आप अधिक सोचते हैं वह प्रभावित करता है कि आप क्या देखते हैं
10:41
Pretty sexy feet, I must say.
269
641260
3000
10:44
Maybe a little Photoshopped.
270
644260
2000
जानता हूँ आप यहाँ एक लैंप देख पा रहे हैं. क्योंकि यह प्रकाशित है.
10:46
And of course, the ambiguous figures
271
646260
2000
10:48
that seem to flip-flop back and forth.
272
648260
2000
शुक्र है पर्यावरणवादी आन्दोलन का कि
10:50
It turns out what you're thinking about a lot
273
650260
2000
हम समुद्रीय जीवन के बारे में सचेतन है.
10:52
influences what you
274
652260
2000
10:54
tend to see.
275
654260
2000
तो आप इस अस्पष्ट चित्र में जो देख रहे हैं
10:56
And you see the lamp here, I know.
276
656260
2000
वे वास्तव में डॉल्फिन हैं, ठीक?
10:58
Because the lights on here.
277
658260
3000
आप एक डॉल्फिन यहाँ देखते हैं,
11:01
Of course, thanks to the environmentalist movement
278
661260
2000
और एक डॉल्फिन वहां है,
11:03
we're all sensitive to the plight of marine mammals.
279
663260
3000
और एक वहां है,
और दोस्तों, वह डॉल्फिन की पूँछ है.
11:06
So what you see in this particular ambiguous figure
280
666260
3000
(हँसी)
11:09
is, of course, the dolphins, right?
281
669260
2000
11:11
You see a dolphin here,
282
671260
2000
11:13
and there's a dolphin,
283
673260
2000
यदि हम आपको असंगत जानकारी दें, फिर एक बार,
11:15
and there's a dolphin.
284
675260
2000
आपका ACC पुनः तेज हो जाएगा.
11:17
That's a dolphin tail there, guys.
285
677260
3000
यदि आप यहाँ नीचे देखें, सब ठीक है, पर ऊपर देखें तो असंगतता है.
11:20
(Laughter)
286
680260
3000
और फिर चित्र तो घुमाएँ
तो आप पायेंगे कि यह मामला तो बनाया गया है.
11:25
If we can give you conflicting data, again,
287
685260
3000
11:28
your ACC is going to be going into hyperdrive.
288
688260
3000
असंभव से भ्रम उत्पन्न होता है.
दो आयामों में किसी को मूर्ख बनाना आसान है.
11:31
If you look down here, it's fine. If you look up here, then you get conflicting data.
289
691260
3000
आप कहें, ”शर्मर, यह तो कोई भी कर सकता है
11:34
And then we have to flip the image
290
694260
2000
साईक 101 पुस्तक में, ऐसे छल से.”
11:36
for you to see that it's a set up.
291
696260
2000
तो, हमारे महान स्वर्गवासी जेरी एंड्रस
“इम्पॉसिबल क्रेट” के इस त्रिआयामी भ्रम में,
11:40
The impossible crate illusion.
292
700260
2000
जिसमे जेरी इम्पॉसिबल क्रेट में खड़े हैं.
11:42
It's easy to fool the brain in 2D.
293
702260
2000
11:44
So you say, "Aw, come on Shermer, anybody can do that
294
704260
2000
वे धन्यवाद के पात्र हैं कि उन्होंने यह पोस्ट दी और सत्य प्रकट किया.
11:46
in a Psych 101 text with an illusion like that."
295
706260
2000
11:48
Well here's the late, great Jerry Andrus'
296
708260
2000
ठीक है कि कैमरे का कोण ही विशेष है. फोटोग्राफर वहां है,
11:50
"impossible crate" illusion in 3D,
297
710260
3000
और यह बोर्ड उस बोर्ड से जुड़ा हुआ दिखता है और वह इससे..
11:53
in which Jerry is standing inside
298
713260
2000
11:55
the impossible crate.
299
715260
2000
पर अगर इसे हटा दूँ, तो भी
11:57
And he was kind enough to post this
300
717260
2000
यह सशक्त भ्रम है क्योंकि हमारी बुद्धि पहले
11:59
and give us the reveal.
301
719260
2000
ही ऐसे प्रतिमान खोजने के लिए तैयार है.
12:01
Of course, camera angle is everything. The photographer is over there,
302
721260
3000
यह वाला काफी नया है जो हमें
12:04
and this board appears to overlap with this one, and this one with that one, and so on.
303
724260
3000
चकित करता है असंगत प्रतिमानों के कारण
इस झुकाव से उस झुकाव के बीच तुलना करने से.
12:07
But even when I take it away,
304
727260
2000
12:09
the illusion is so powerful because of how are brains are wired
305
729260
2000
वास्तव में यह एक ही चित्र है, अगल-बगल रखे हुए.
12:11
to find those certain kinds of patterns.
306
731260
3000
आप चित्रों में झुकाव की तुलना कर रहे हैं
12:14
This is a fairly new one
307
734260
2000
आपस में तुलना की बजाय.
12:16
that throws us off because of the conflicting patterns
308
736260
2000
और आपकी बुद्धि धोखा खा जाती है.
12:18
of comparing this angle with that angle.
309
738260
3000
पुनः आपके प्रतिमान खोजी तंत्र हार जाते हैं
चेहरे खोजना आसान है
12:21
In fact, it's the exact same picture side by side.
310
741260
3000
क्योंकि हमारे पास एक अतिरिक्त, अधिक विकसित खोज तंत्र है
12:24
So what you're doing is comparing that angle
311
744260
2000
12:26
instead of with this one, but with that one.
312
746260
2000
हमारे मस्तिष्क के टेम्पोरल लोबों में.
12:28
And so your brain is fooled.
313
748260
2000
यहाँ पहाड़ के बाजू में कुछ चेहरे हैं.
12:30
Yet again, your pattern detection devices are fooled.
314
750260
2000
12:32
Faces are easy to see
315
752260
2000
मैं नहीं जानता कि ये वास्तविक हैं या फोटोशॉप किए गए हैं.
12:34
because we have an additional evolved
316
754260
2000
बहरहाल, बात तो सिद्ध हो रही है.
12:36
facial recognition software
317
756260
2000
इनमे से कौन सा चित्र अजीब है?
12:38
in our temporal lobes.
318
758260
3000
पहली नज़र में, कौन सा अजीब है?
12:41
Here's some faces on the side of a rock.
319
761260
3000
बाएँ वाला? ठीक है मैं इन्हें घुमाता हूँ
तो यह अब दाईं और है.
12:44
I'm actually not even sure if this is -- this might be Photoshopped.
320
764260
3000
और आपका कहना ठीक है.
12:47
But anyway, the point is still made.
321
767260
2000
यह काफी चर्चित भ्रम है, पहली बार मार्गरेट थैचर के लिए किया गया.
12:49
Now which one of these looks odd to you?
322
769260
2000
अब वे हर बार राजनीतिज्ञों को घसीट लेते हैं
12:51
In a quick reaction, which one looks odd?
323
771260
2000
तो यह क्यों होता है?
12:53
The one on the left. Okay. So I'll rotate it
324
773260
2000
हम स्पष्टतः जानते हैं कि यह कहाँ होता है,
12:55
so it'll be the one on the right.
325
775260
2000
टेम्पोरल लोब में, वहां, आपके कान के ऊपर.
12:57
And you are correct.
326
777260
2000
12:59
A fairly famous illusion -- it was first done with Margaret Thatcher.
327
779260
3000
फ्यूज़ीफॉर्म जायरस नामक एक छोटी सी संरचना में, जिसमें
13:02
Now, they trade up the politicians every time.
328
782260
2000
दो प्रकार की कोशिकाएँ यह कार्य करती हैं,
13:04
Well, why is this happening?
329
784260
2000
जो संचित करती हैं चेहरे की विशिष्टताएँ, सामान्य रूप से,
13:06
Well, we know exactly where it happens,
330
786260
2000
या विशिष्ट रूप से ये बड़ी चंचल कोशिकाएँ,
13:08
in the temporal lobe, right across, sort of above your ear there,
331
788260
3000
पहले सामान्य चेहरे तो देखती हैं.
13:11
in a little structure called the fusiform gyrus.
332
791260
3000
तो आप ओबामा को तुरंत पहचान लेते हैं.
फिर आपका ध्यान किसी बिलकुल अलग ओर जाता है
13:14
And there's two types of cells that do this,
333
794260
2000
कि आँख और मुह कुछ विचित्र है.
13:16
that record facial features either globally,
334
796260
3000
विशेषतः जब चित्र उलटा हो तो,
13:19
or specifically these large, rapid-firing cells,
335
799260
2000
आप अपने सामान्य मुखाकृति खोज यंत्र का प्रयोग करते हैं.
13:21
first look at the general face.
336
801260
2000
कुछ समय पूर्व अपने वैचारिक प्रयोग में मैंने कहा था,
13:23
So you recognize Obama immediately.
337
803260
2000
13:25
And then you notice something quite
338
805260
2000
कि आप अफ्रीका में घूमते पुरातन मानव हैं.
13:27
a little bit odd about the eyes and the mouth.
339
807260
2000
वह क्या है? केवल हवा या खतरनाक परभक्षी?
13:29
Especially when they're upside down,
340
809260
2000
इनमें अंतर क्या है?
13:31
you're engaging that general facial recognition software there.
341
811260
3000
हवा तो कोई जीव नहीं है;
13:34
Now I said back in our little thought experiment,
342
814260
3000
खतरनाक परभक्षी एक निश्चयी शक्ति है.
और इसे मैं कहता हूँ अभिकर्मकता.
13:37
you're a hominid walking on the plains of Africa.
343
817260
2000
यह प्रतिमान बनाने की प्रवृत्ति है
13:39
Is it just the wind or a dangerous predator?
344
819260
3000
अर्थ, निश्चय तथा शक्ति वाले,
13:42
What's the difference between those?
345
822260
2000
सामान्यतः न दिखने वाले व्यक्तित्वों से सम्बंधित.
13:44
Well, the wind is inanimate;
346
824260
2000
यह एक विचार है जो मैंने पाया
13:46
the dangerous predator is an intentional agent.
347
826260
2000
साथी TED वक्ता डान डेनेट से,
13:48
And I call this process agenticity.
348
828260
2000
जिन्होंने चर्चा की थी सुविचारित रवैये की.
13:50
That is the tendency to infuse patterns
349
830260
2000
मेरे अनुसार यह एक मार्ग है विभिन्न प्रकार के विषय समझाने के लिए:
13:52
with meaning, intention and agency,
350
832260
2000
13:54
often invisible beings from the top down.
351
834260
3000
आत्माएँ, रूहें, भूत, देवता, राक्षस, देवदूत परग्रह निवासी, मेधावी कलाकार,
13:57
This is an idea that we got
352
837260
2000
13:59
from a fellow TEDster here, Dan Dennett,
353
839260
2000
शासन षड्यंत्रवादी और हर प्रकार के
14:01
who talked about taking the intentional stance.
354
841260
2000
शक्तिशाली तथा निश्चय वाले अदृश्य तत्व जिनके बारे में मान्यता है कि वे जीवन पर
14:03
So it's a type of that expanded to explain, I think, a lot of different things:
355
843260
3000
नियंत्रण और विश्व पर कब्ज़ा कर सकते हैं.
14:06
souls, spirits, ghosts, gods, demons, angels,
356
846260
3000
मेरा विचार है कि यही मूल है जीव-वाद का
14:09
aliens, intelligent designers,
357
849260
2000
और एकेश्वरवाद तथा बहुदेव वाद का.
14:11
government conspiracists
358
851260
2000
यह विश्वास है कि परग्रह वासी किसी प्रकार
14:13
and all manner of invisible agents
359
853260
2000
हमसे अधिक विकसित और अधिक नैतिक हैं,
14:15
with power and intention, are believed
360
855260
2000
और विवरण सदा यही है कि
14:17
to haunt our world and control our lives.
361
857260
2000
ये आ रहे हैं हमें बचाने के लिए.
14:19
I think it's the basis of animism
362
859260
2000
14:21
and polytheism and monotheism.
363
861260
3000
मेधावी कलाकार को सदा प्रस्तुत किया जाता है
अति विद्वान्, नैतिक व्यक्तित्व के रूप में, जो पृथ्वी पर जीवन रचना करने के लिए आता है.
14:24
It's the belief that aliens are somehow
364
864260
2000
14:26
more advanced than us, more moral than us,
365
866260
2000
14:28
and the narratives always are
366
868260
2000
यह विचार भी कि सरकार हमें बचा सकती है -
14:30
that they're coming here to save us and rescue us from on high.
367
870260
3000
अब भविष्य का विचार नहीं है, पर यह
मेरे विचार में शक्तिमानता है, एक प्रकार की
14:33
The intelligent designer's always portrayed
368
873260
2000
छवि बनाने की कि ऊपर कोई है,
14:35
as this super intelligent, moral being
369
875260
3000
बड़ा और शक्तिशाली, जो हमें बचाने आएगा. यह
14:38
that comes down to design life.
370
878260
2000
मेरे अनुसार, षड्यंत्र विचारों का मूल है.
14:40
Even the idea that government can rescue us --
371
880260
2000
कोई है जो छुपा हुआ है और सब कुछ चला रहा है,
14:42
that's no longer the wave of the future,
372
882260
2000
चाहे वह कोई सिद्ध पुरुष है
14:44
but that is, I think, a type of agenticity:
373
884260
2000
या फिर बिल्डरबर्गर.
14:46
projecting somebody up there,
374
886260
2000
पर यह प्रतिमान खोज की समस्या है, है न?
14:48
big and powerful, will come rescue us.
375
888260
2000
कुछ प्रतिमान वास्तविक हैं और कुछ नहीं.
14:50
And this is also, I think, the basis of conspiracy theories.
376
890260
2000
केनेडी की ह्त्या षड्यंत्र के तहत हुई या किसी अकेले हत्यारे ने की
14:52
There's somebody hiding behind there pulling the strings,
377
892260
3000
यदि आप वहां जाएँ - कुछ लोग वहां रोज़ होते हैं, जो बताते हैं-
14:55
whether it's the Illuminati
378
895260
2000
14:57
or the Bilderbergers.
379
897260
2000
जैसे जब मैं वहां गया, उन्होंने मुझे बताया कि हत्यारे कहाँ थे.
14:59
But this is a pattern detection problem, isn't it?
380
899260
2000
मुझे सबसे बढ़िया तो यह लगा कि वह इस मैनहोल में था.
15:01
Some patterns are real and some are not.
381
901260
2000
15:03
Was JFK assassinated by a conspiracy or by a lone assassin?
382
903260
3000
वह सही समय पर बाहर आया और निशाना साध लिया.
15:06
Well, if you go there -- there's people there on any given day --
383
906260
3000
पर निश्चित ही, लिंकन साजिश के तहत मारे गए.
तो हम सीधे तौर पर अस्वीकार नहीं कर सकते
15:09
like when I went there, here -- showing me where the different shooters were.
384
909260
3000
इस प्रकार के सारे प्रतिमान.
15:12
My favorite one was he was in the manhole.
385
912260
3000
क्योंकि कुछ प्रतिमान तो वास्तविक होते हैं.
कुछ षड्यंत्र तो वास्तविक होते हैं.
15:15
And he popped out at the last second, took that shot.
386
915260
3000
15:18
But of course, Lincoln was assassinated by a conspiracy.
387
918260
2000
शायद, इससे काफी कुछ समझ आता है.
15:20
So we can't just uniformly dismiss
388
920260
2000
9/11 की भी एक षड्यंत्र कथा है. यह एक षड्यंत्र है.
15:22
all patterns like that.
389
922260
2000
हमने इस पर पूरा कार्यक्रम किया था.
15:24
Because, let's face it, some patterns are real.
390
924260
2000
अल कायदा के 19 लोग इमारतों के बीच विमान उड़ाने की साजिश रचते हैं, यह षड्यंत्र है.
15:26
Some conspiracies really are true.
391
926260
2000
“9/11 का सच बताने वाले” ऐसा नहीं सोचते.
15:30
Explains a lot, maybe.
392
930260
2000
उनके विचार में, यह बुश प्रशासन द्वारा अन्दर के लोगों ने यह किया.
15:32
And 9/11 has a conspiracy theory. It is a conspiracy.
393
932260
3000
यह तो एक पूरी अलग कथा है.
15:35
We did a whole issue on it.
394
935260
2000
आप जानते हैं कि हमें कैसे पता है कि 9/11
15:37
Nineteen members of Al Queda plotting to fly planes into buildings
395
937260
2000
बुश प्रशासन द्वारा आयोजित नहीं था?
15:39
constitutes a conspiracy.
396
939260
2000
क्योंकि यह काम कर गया.
15:41
But that's not what the "9/11 truthers" think.
397
941260
2000
(हँसी)
15:43
They think it was an inside job by the Bush administration.
398
943260
3000
(तालियाँ)
15:46
Well, that's a whole other lecture.
399
946260
2000
15:48
You know how we know that 9/11
400
948260
2000
तो हम प्राकृतिक रूप से द्वैतवादी हैं.
15:50
was not orchestrated by the Bush administration?
401
950260
2000
हमारी अभिकर्मकता इस तथ्य से उत्पन्न होती
15:52
Because it worked.
402
952260
2000
है कि हमें ऐसे सिनेमा अच्छे लगते हैं
15:54
(Laughter)
403
954260
3000
है कि हमें ऐसे सिनेमा अच्छे लगते हैं
15:57
(Applause)
404
957260
3000
हमें ज्ञात है कि टेम्पोरल लोब को उत्तेजित
16:00
So we are natural-born dualists.
405
960260
2000
करने से आप शरीर से बाहर होने का और सन्निकट मृत्यु के अनुभव उत्पन्न कर सकते हैं,
16:02
Our agenticity process comes from
406
962260
2000
16:04
the fact that we can enjoy movies like these.
407
964260
2000
यह आप वहां टेम्पोरल लोब के पास इलेक्ट्रोड छुआने से कर सकते हैं.
16:06
Because we can imagine, in essence,
408
966260
2000
या ऐसा आप चेतना खोने से अनुभव कर सकते हैं
16:08
continuing on.
409
968260
2000
तेज सेंट्रीफ्यूज़ में बैठ कर.
16:10
We know that if you stimulate the temporal lobe,
410
970260
2000
आपको हायपॉक्सिया हो जाता है, अर्थात ऑक्सीजन की कमी.
16:12
you can produce a feeling of out-of-body experiences,
411
972260
2000
16:14
near-death experiences,
412
974260
2000
और तब बुद्धि को शरीर से बाहर होने का अनुभव होता है.
16:16
which you can do by just touching an electrode to the temporal lobe there.
413
976260
3000
जैसा मैंने किया, आप भी माइकल पर्सिंगर गॉड हेलमेट का प्रयोग कर सकते हैं,
16:19
Or you can do it through loss of consciousness,
414
979260
2000
16:21
by accelerating in a centrifuge.
415
981260
2000
जो विद्युत् चुम्बकीय तरंगे भेज कर शरीर से बाहर होने का अनुभव देता है
16:23
You get a hypoxia, or a lower oxygen.
416
983260
3000
16:26
And the brain then senses
417
986260
2000
16:28
that there's an out-of-body experience.
418
988260
2000
मैं एक वीडियो से समाप्त करता हूँ जो डेढ़ मिनट में पुनः सब एक साथ प्रस्तुत करता है.
16:30
You can use -- which I did, went out and did --
419
990260
2000
16:32
Michael Persinger's God Helmet,
420
992260
2000
यह आशा तथा विश्वास की शक्तियों को एकीकृत करता है.
16:34
that bombards your temporal lobes with electromagnetic waves.
421
994260
2000
16:36
And you get a sense of out-of-body experience.
422
996260
3000
इसे चलाइये.
वक्ता: यह एक स्थान हैं जिसे नकली ऑडिशन के लिए निर्धारित किया गया
16:39
So I'm going to end here with a short video clip
423
999260
2000
16:41
that sort of brings all this together.
424
1001260
2000
होठों की क्रीम के विज्ञापन के लिए.
16:43
It's just a minute and a half.
425
1003260
2000
स्त्री: आशा है कि हम इसका एक भाग प्रयोग
16:45
It ties together all this into the power of expectation and the power of belief.
426
1005260
3000
कर सकते हैं राष्ट्रीय विज्ञापन में, ठीक?
और यह होठों की क्रीमों पर प्रयोग है
16:48
Go ahead and roll it.
427
1008260
2000
जो हमारे पास यहाँ हैं.
16:50
Narrator: This is the venue they chose for their fake auditions
428
1010260
3000
और ये हमारे मॉडल हैं, जो हमारी सहायता करेंगीं, रॉजर तथा मैट.
16:53
for an advert for lip balm.
429
1013260
2000
16:55
Woman: We're hoping we can use part of this
430
1015260
2000
एक हमारा लिप बाम है और
16:57
in a national commercial, right?
431
1017260
2000
एक विख्यात कंपनी का.
16:59
And this is test on some lip balms
432
1019260
2000
आपको कोई समस्या तो नहीं होगी
17:01
that we have over here.
433
1021260
2000
जांच हेतु हमारे मॉडलों का चुम्बन करने में?
17:03
And these are our models who are going to help us,
434
1023260
2000
कन्या: नहीं.
17:05
Roger and Matt.
435
1025260
2000
स्त्री: नहीं? (कन्या: नहीं) स्त्री: आपके लिए ठीक है? कन्या: ठीक है. (स्त्री: ठीक)
17:07
And we have our own lip balm,
436
1027260
2000
17:09
and we have a leading brand.
437
1029260
2000
तो यह ब्लाइंड टेस्ट है.
17:11
Would you have any problem
438
1031260
2000
आप इसे ले कर आँखों पर बाँध लें.
17:13
kissing our models to test it?
439
1033260
2000
17:15
Girl: No.
440
1035260
2000
17:17
Woman: You wouldn't? (Girl: No.) Woman: You'd think that was fine.
441
1037260
2000
क्या आप कुछ देख सकती हैं? (कन्या: नहीं.)
17:19
Girl: That would be fine. (Woman: Okay.)
442
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2000
थोडा नीचे खींचो नीचे भी न देख पाएँ. (कन्या :ठीक.) अब आपको कुछ नहीं दिख रहा. ठीक?
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So this is a blind test.
443
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3000
17:24
I'm going to ask you to go ahead
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2000
कन्या: हाँ. (स्त्री: ठीक.)
17:26
and put a blindfold on.
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2000
तो इस परिक्षा में मैं देखना चाहती हूँ कि
17:29
Kay, now can you see anything? (Girl: No.)
446
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3000
यह आपके होठों को कैसे बचाता है,
17:32
Pull it so you can't even see down. (Girl: Okay.)
447
1052260
2000
त्वचा की रचना को, ठीक,
17:34
Woman: It's completely blind now, right?
448
1054260
2000
और शायद आप किसी स्वाद को पहचान पाती हैं या नहीं.
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Girl: Yes. (Woman: Okay.)
449
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2000
कन्या: ठीक. (स्त्री: आपने पहले कभी चुम्बन परिक्षा की है?)
17:38
Now, what I'm going to be looking for in this test
450
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3000
कन्या: नहीं.
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is how it protects your lips,
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3000
स्त्री: एक कदम आगे आइये.
17:44
the texture, right,
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2000
ठीक, अब मैं आपको आगे झुकने के लिए कहूंगी.
17:46
and maybe if you can discern any flavor or not.
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1066260
3000
और आगे बढ़िया, थोडा झुकिए, ठीक?
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Girl: Okay. (Woman: Have you ever done a kissing test before?)
454
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3000
17:52
Girl: No.
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2000
17:54
Woman: Take a step here.
456
1074260
2000
(संगीत)
17:56
Okay, now I'm going to ask you to pucker up.
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1076260
2000
17:58
Pucker up big and lean in just a little bit, okay?
458
1078260
3000
(हँसी)
18:06
(Music)
459
1086260
4000
(हँसी)
18:10
(Laughter)
460
1090260
5000
स्त्री: ठीक है.
18:19
(Laughter)
461
1099260
3000
और, जेनिफर, आपको कैसा लगा?
जेनिफर: बढ़िया.
(हँसी)
18:30
Woman: Okay.
462
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2000
कन्या: हे भगवान!
18:32
And, Jennifer, how did that feel?
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1112260
2000
(हँसी)
18:34
Jennifer: Good.
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1114260
2000
18:36
(Laughter)
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7000
माइकल शर्मर: बहुत बहुत धन्यवाद. धन्यवाद.
18:43
Girl: Oh my God!
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1123260
2000
18:45
(Laughter)
467
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4000
18:50
Michael Shermer: Thank you very much. Thank you. Thanks.
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3000
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