Where good ideas come from | Steven Johnson

1,636,799 views ・ 2010-09-21

TED


A videó lejátszásához kattintson duplán az alábbi angol feliratokra.

Fordító: Maria Ruzsane Cseresnyes Lektor: Laszlo Kereszturi
00:15
Fifty-two minutes ago, I took this picture about 10 blocks from here.
0
15871
4224
Alig néhány perce készítettem ezt a felvételt
kb. 10 háztömbnyire innen.
00:20
This is the Grand Café here in Oxford.
1
20119
3044
Ez a Grand Cafe, itt, Oxfordban.
00:23
I took this picture
2
23187
1298
Azért készítettem, mert éppenséggel
00:24
because this turns out to be the first coffeehouse to open in England,
3
24509
4745
ez Anglia legelső kávéháza,
1650-ben nyílt meg.
00:29
in 1650.
4
29278
1159
00:30
That's its great claim to fame.
5
30461
2117
Ez elég ok rá, hogy híres legyen.
00:32
And I wanted to show it to you,
6
32602
1508
És meg akartam mutatni önöknek,
00:34
not because I want to give you the Starbucks tour
7
34134
2582
nem azért, hogy a történelmi Anglia amolyan
00:36
of historic England --
8
36740
1182
Starbucks - körutját ajánljam önöknek,
00:37
(Laughter)
9
37946
1109
hanem sokkal inkább azért, mert
00:39
but rather because the English coffeehouse was crucial
10
39079
3448
az angol kávéházaknak döntő jelentősége volt
00:42
to the development and spread of one of the great intellectual flowerings
11
42551
4758
az utóbbi 500 év egyik nagy szellemi mozgalmának,
a felvilágosodásnak
00:47
of the last 500 years,
12
47333
1766
kialakulásában és terjedésében.
00:49
what we now call the Enlightenment.
13
49123
1805
00:51
And the coffeehouse played such a big role in the birth of the Enlightenment
14
51421
4083
Részben az itt fogyasztott ital volt az oka,
hogy ilyen jelentős szerepe volt a kávéházaknak
00:55
in part because of what people were drinking there.
15
55528
2495
a felvilágosodás megszületésében.
Mert mielőtt a kávé és a tea
00:58
Because, before the spread of coffee and tea through British culture,
16
58047
5257
elterjedt volna a brit kultúrában,
01:03
what people drank -- both elite and mass folks drank --
17
63328
3243
az emberek -- az elit és a tömegek egyaránt --
01:06
day in and day out, from dawn until dusk,
18
66595
2373
reggeltől estig, nap mint nap
01:08
was alcohol.
19
68992
1225
alkoholt ittak.
01:10
Alcohol was the daytime beverage of choice.
20
70241
2049
Az alkohol volt a napi kedvenc ital.
01:12
You would drink a little beer with breakfast
21
72314
2074
Ihattak kevéske sört a reggelihez, egy kis bort az ebédnél,
01:14
and have a little wine at lunch,
22
74412
1555
01:15
a little gin, particularly around 1650,
23
75991
2298
egy kevés gint -- különösen 1650 táján --
01:18
and top it off with a little beer and wine at the end of the day.
24
78313
3108
és mindehhez még a nap végén egy kis bort vagy sört.
Ez volt az egészséges választás,
01:21
That was the healthy choice, because the water wasn't safe to drink.
25
81445
3224
mert vizet inni nem volt biztonságos.
01:24
And so, effectively, until the rise of the coffeehouse,
26
84693
3093
Így azután, amíg divatba nem jöttek a kávéházak,
01:27
you had an entire population that was effectively drunk all day.
27
87810
3144
gyakorlatilag a teljes népesség
egész nap részeg volt.
01:30
(Laughter)
28
90978
1196
01:32
And you can imagine what that would be like in your own life --
29
92198
2992
Talán el tudják képzelni, milyen is lenne az --
és tudom, hogy van önök között olyan, akivel ez már megtörtént --
01:35
and I know this is true of some of you -- if you were drinking all day --
30
95214
3456
hogy valaki egész nap iszik,
01:38
(Laughter)
31
98694
1031
01:39
and then you switched from a depressant to a stimulant in your life.
32
99749
3277
és a tompító hatású italokról áttér az élénkítőkre --
attól bizonyára jobb ötletei támadnának.
01:43
You would have better ideas.
33
103050
1544
01:44
You would be sharper and more alert.
34
104618
2064
Jobban fogna az agya és éberebb lenne.
01:46
So it's not an accident that a great flowering of innovation happened
35
106706
3363
Nem véletlen tehát, hogy éppen akkora esik a nagy újítások időszaka,
amikor Anglia áttér a teára és a kávéra.
01:50
as England switched to tea and coffee.
36
110093
2168
01:52
But the other thing that makes the coffeehouse important
37
112285
2809
A másik dolog, ami a kávéházakat fontossá teszi,
01:55
is the architecture of the space.
38
115118
2011
a belső terük felépítése.
01:57
It was a space where people would get together,
39
117548
2203
Ez egy olyan tér volt, ahol összegyűlhettek
01:59
from different backgrounds, different fields of expertise,
40
119775
2739
a különböző háttérrel, szaktudással rendelkező
emberek, és megoszthatták egymással gondolataikat.
02:02
and share.
41
122538
1161
02:03
It was a space, as Matt Ridley talked about, where ideas could have sex.
42
123723
3403
Olyan tér volt -- ahogyan Matt Ridley mondta -- , ahol az ötletek megtermékenyítették egymást.
Ez volt a hitvesi ágyuk, bizonyos értelemben.
02:07
This was their conjugal bed, in a sense; ideas would get together there.
43
127150
3481
Az ötletek itt jöttek össze.
02:10
And an astonishing number of innovations from this period
44
130655
2692
Hihetetlen, hogy a korszak találmányai közül
02:13
have a coffeehouse somewhere in their story.
45
133371
3154
hánynak a történetében szerepel valahol egy kávéház.
Az utóbbi 5 évben sokat gondolkozom
02:17
I've been spending a lot of time thinking about coffeehouses
46
137001
2849
02:19
for the last five years
47
139874
1189
a kávéházakon,
02:21
because I've been kind of on this quest
48
141087
2958
annak kapcsán,
hogy azt tanulmányozom,
02:24
to investigate this question of where good ideas come from.
49
144069
3718
hogy honnan jönnek a jó ötletek.
02:27
What are the environments that lead to unusual levels of innovation,
50
147811
5252
Mi az a környezet,
ami különösen kedvez az újításoknak,
az kreativitás szokatlan szintjének?
02:33
unusual levels of creativity?
51
153087
2305
02:35
What's the kind of environmental -- what is the space of creativity?
52
155416
3727
Miféle könyezet ez --
mi az alkotókészség tere?
02:39
And what I've done is,
53
159777
1825
És megvizsgáltam mindkét környezetet,
02:41
I've looked at both environments like the coffeehouse,
54
161626
2543
az olyat is, mint a kávéház,
és a média-környezetet is, mint a világháló,
02:44
I've looked at media environments like the World Wide Web,
55
164193
2726
ami különösen kedvez az újszerű gondolatoknak.
02:46
that have been extraordinarily innovative;
56
166943
2008
Visszamentem az első nagyvárosok történetéig,
02:48
I've gone back to the history of the first cities;
57
168975
2401
sőt, még olyan biológiai környezeteket is megvizsgáltam,
02:51
I've even gone to biological environments, like coral reefs and rain forests,
58
171400
3620
mint a korallzátonyok vagy az esőerdők,
ahol a biológiai megújulás mértéke szokatlanul nagy;
02:55
that involve unusual levels of biological innovation.
59
175044
2571
02:57
And what I've been looking for is shared patterns,
60
177639
2888
valami közös mintát kerestem ezekben,
03:00
signature behavior that shows up again and again
61
180551
3459
a viselkedésnek valami olyan nyomát, ami
újra és újra felbukkan mindezekben a környezetekeben.
03:04
in all of these environments.
62
184034
1401
03:05
Are there recurring patterns that we can learn from,
63
185459
2632
Vannak-e vajon ismétlődő minták, amikből tanulhatunk,
03:08
that we can take and apply to our own lives
64
188115
2478
amiket elleshetünk és alkalmazhatunk a saját életünkben,
03:10
or our own organizations or our own environments
65
190617
2405
intézményeinkban vagy környezetünkben,
hogy kreatívabbak, újítóbbak legyünk?
03:13
to make them more creative and innovative?
66
193046
2008
Azt hiszem, hogy találtam néhányat.
03:15
And I think I've found a few.
67
195078
1433
03:16
But what you have to do to make sense of this
68
196535
2764
De ahhoz, hogy ez értelmes legyen,
03:19
and to really understand these principles is,
69
199323
2313
és valóban megértsük ezeket az elveket,
03:21
you have to do away with
70
201660
2231
fel kell hagynunk
03:23
the way in which our conventional metaphors and language steers us
71
203915
3126
megszokott hasonlatainkkal
és nyelvezetünkkel
03:27
towards certain concepts of idea creation.
72
207065
3267
az ötletek létrejöttének leírása tekintetében..
03:30
We have this very rich vocabulary to describe moments of inspiration.
73
210356
4742
Nagyon gazdag a szókészletünk
az ihlet pillanatának leírására.
Van az éleslátás szikrája,
03:35
We have the "flash" of insight,
74
215122
2446
03:37
the "stroke" of insight,
75
217592
1510
a felvillanása,
03:39
we have "epiphanies,"
76
219126
1686
vannak nagy felismerések, vannak a "heuréka" pillanatok,
03:40
we have eureka moments,
77
220836
1711
03:42
we have the "light bulb" moments, right?
78
222571
2014
vannak a megvilágosodás pillanatai, igaz?
03:44
All of these concepts, as rhetorically florid as they are,
79
224609
4990
Mindezek a fogalmak,
mint afféle retorikailag felcicomázott dolgok
03:49
share this basic assumption,
80
229623
1357
osztoznak abban a feltevésben,
03:51
which is that an idea is a single thing.
81
231004
2504
hogy az ötlet valami egyedülálló dolog,
03:54
It's something that happens often in a wonderful, illuminating moment.
82
234021
5555
ami többnyire valami csodálatos,
ihletett pillanatban születik meg.
03:59
But, in fact, what I would argue and what you really need to begin with
83
239600
3424
Pedig valójában, én itt épp azt akarom bizonygatni, és valami ilyesmivel kell kezdenünk,
hogy egy ötlet, az elemi szinten
04:03
is this idea that an idea is a network on the most elemental level.
84
243048
4378
egy hálózat.
04:07
I mean, this is what is happening inside your brain.
85
247450
2510
Úgy értem, hogy az, ami az agyunkban történik.
04:09
An idea -- a new idea -- is a new network of neurons
86
249984
2538
Egy ötlet, egy új ötlet az egymással szinkronba kerülő
04:12
firing in sync with each other inside your brain.
87
252546
2340
neuronok egy új hálózata az agyunkban.
04:14
It's a new configuration that has never formed before.
88
254910
3244
Egy olyan konfiguráció, ami soha korábban nem jött még létre.
04:18
And the question is: How do you get your brain into environments
89
258178
3203
A kérdés az, hogy hogyan juttatjuk az agyunk olyan környezetbe,
04:21
where these new networks are going to be more likely to form?
90
261405
2877
ahol ez az új hálózat nagy valószínűséggel létrejön?
04:24
And it turns out that, in fact, the network patterns of the outside world
91
264306
3677
És valóban, az derül ki, hogy a külső világ hálózati mintái
nagy mértékben utánozzák az emberi agy
04:28
mimic a lot of the network patterns of the internal world of a human brain.
92
268007
4172
belső világának hálózatát.
04:32
So the metaphor I'd like to use,
93
272203
2965
Egy, szinte mai, nagy ötlet történetét
veszem hasonlatként,
04:35
I can take from a story of a great idea that's quite recent --
94
275192
4423
jóval későbbről való,
04:39
a lot more recent than the 1650s.
95
279639
2589
mint az 1650-es évek.
04:43
A wonderful guy named Timothy Prestero
96
283461
2040
Egy nagyszerű fickónak, akinek a neve Timothy Prestero,
04:45
has an organization called Design That Matters.
97
285525
2631
van egy cége, aminek a neve ... egy szervezet, aminek a neve: "Design that Matters".
04:48
They decided to tackle this really pressing problem
98
288636
3594
Elhatározták, hogy foglalkozni fognak a gyermekhalandóság
04:52
of the terrible problems we have with infant mortality rates
99
292254
3532
alakulásával a fejlődő országokban,
04:55
in the developing world.
100
295810
1857
ami valóban nagyon súlyos probléma.
04:57
One of the things that's very frustrating about this
101
297691
2449
Nagyon frusztráló ezzel kapcsolatban, hogy tudjuk,
05:00
is that we know by getting modern neonatal incubators into any context,
102
300164
5377
hogy azzal, hogy valahol
elhelyezünk korszerű inkubátorokat,
05:05
if we can keep premature babies warm, basically -- it's very simple --
103
305565
3303
hogy ha a koraszülött babákat melegen tudjuk tartani, -- ez nagyon egyszerű --
05:08
we can halve infant mortality rates in those environments.
104
308892
2743
úgy ott lényegében a felére csökkenthetjük a gyerekhalandóságot.
05:11
So the technology is there.
105
311659
1793
A technológia tehát megvan.
05:13
These are standard in all the industrialized worlds.
106
313476
2811
Használatos az egész fejlett világban.
05:16
The problem is, if you buy a $40,000 incubator,
107
316311
3435
Az a gond, hogy ha veszünk egy 40 000 dolláros inkubátort,
05:19
and you send it off to a midsized village in Africa,
108
319770
3379
és elküldjük
egy közepes méretű afrikai faluba,
05:23
it will work great for a year or two years,
109
323173
2511
nagyszerűen működik egy vagy két évig,
05:25
and then something will go wrong and it will break,
110
325708
2429
és akkor valami elromlik benne, valami meghibásodik,
05:28
and it will remain broken forever,
111
328161
2136
és már örökre használhatatlan marad,
05:30
because you don't have a whole system of spare parts,
112
330321
2737
mert nem áll rendelkezésre egy teljes tartalékalkatrész-készlet hozzá,
05:33
and you don't have the on-the-ground expertise
113
333082
2167
és nincsen meg helyben a szakértelem
05:35
to fix this $40,000 piece of equipment.
114
335273
2443
a 40 000 dolláros berendezés a javítására.
05:37
So you end up having this problem where you spend all this money
115
337740
3048
És a végén ott tartunk, hogy elköltöttük az összes pénzt
segélyre és fejlett technológiára ezeknek az országoknak,
05:40
getting aid and all these advanced electronics to these countries,
116
340812
3133
és végül haszontalan az egész.
05:43
and it ends up being useless.
117
343969
1400
Amit tehát Prestero és csapata elhatározott,
05:45
So what Prestero and his team decided to do
118
345393
2017
hogy körülnéznek, hogy milyen bőséges források vannak
05:47
was to look around and see: What are the abundant resources
119
347434
2775
ezekben a fejlődő országokban.
05:50
in these developing world contexts?
120
350233
1700
05:51
And what they noticed was,
121
351957
1265
Azt találták, hogy nincs sok videokamerájuk,
05:53
they don't have a lot of DVRs, they don't have a lot of microwaves,
122
353246
3214
nincs sok mikrohullámú sütőjük,
05:56
but they seem to do a pretty good job of keeping their cars on the road.
123
356484
3401
de úgy tűnik, egész ügyesek abban, hogy a kocsijukat működőképesen tartsák.
05:59
There's a Toyota 4Runner on the street in all these places.
124
359909
3281
Ezeken a helyeken mindenütt van az utcán
egy Toyota 4Runner.
06:03
They seem to have the expertise to keep cars working.
125
363214
3331
Úgy tűnik, hogy fel vannak készülve arra, hogy ezeket a kocsikat üzemben tartsák.
06:06
So they started to think,
126
366569
1285
Elkezdtek hát azon gondolkozni,
06:07
"Could we build a neonatal incubator
127
367878
2908
hogy vajon tudnának-e építeni
06:10
that's built entirely out of automobile parts?"
128
370810
2551
inkubátort csak autóalkatrészekből?
06:13
And this is what they came up with.
129
373988
1729
És végül arra jutottak, hogy ezzel jönnek elő.
06:15
It's called the NeoNurture device.
130
375741
1639
Csecsemőinkubátornak nevezik.
06:17
From the outside, it looks like a normal little thing
131
377404
2493
Külsőre olyan, mint azok a készülékek,
06:19
you'd find in a modern Western hospital.
132
379921
2161
amilyeneket modern nyugati kórházakban látni.
Valójában csupa autóalkatrészből áll.
06:22
In the inside, it's all car parts.
133
382106
1633
06:23
It's got a fan, it's got headlights for warmth,
134
383763
2218
Van benne ventillátor, van fényszóró a melegítéshez,
van benne ajtócsengő riasztáshoz.
06:26
it's got door chimes for alarm,
135
386005
1619
06:27
it runs off a car battery.
136
387648
1666
Gépkocsi-akkumulátor működteti.
06:29
And so all you need is the spare parts from your Toyota
137
389338
2987
Így hát nincs másra szükségünk, mint Toyota tartalékalkatrészekre,
és hogy meg tudjunk javítani egy fényszórót,
06:32
and the ability to fix a headlight,
138
392349
1708
és akkor megjavíthatjuk ezt a készüléket.
06:34
and you can repair this thing.
139
394081
1509
06:35
Now that's a great idea,
140
395614
1152
Nos, ez nagy ötlet, de amit valóban mondani szeretem volna, hogy
06:36
but I'd like to say that, in fact,
141
396790
1666
06:38
this is a great metaphor for the way ideas happen.
142
398480
2356
ez az eset ragyogó hasonlat arra is, hogy hogyan merülnek fel az ötletek.
06:40
We like to think our breakthrough ideas, you know,
143
400860
2362
Hasonlóképp gondolunk a korszakalkotó ötleteinkre,
mint egy 40 000 dolláros vandonatúj inkubátorra,
06:43
are like that $40,000, brand-new incubator,
144
403246
2024
a legújabb technológiára, de az esetek többségében
06:45
state-of-the-art technology.
145
405294
1345
06:46
But more often than not, they're cobbled together
146
406663
2291
az egész csak össze van lapátolva azokból a szedett- vedett
06:48
from whatever parts that happen to be around nearby.
147
408978
2447
alkatrészekből, amelyek épp a kezünk ügyébe akadnak.
Vesszük más emberek ötleteit,
06:51
We take ideas from other people,
148
411449
1531
azokét, akiktől tanultunk, azokét, akikkel összefutottunk a kávéházban,
06:53
people we've learned from, people we run into in the coffee shop,
149
413004
3065
összeférceljük új formában, és létrehozunk valami egészen újat.
06:56
and we stitch them together into new forms and we create something new.
150
416093
3339
Valójában így lesznek a találmányok.
06:59
That's really where innovation happens.
151
419456
1871
07:01
And that means we have to change some of our models
152
421351
2396
És ez azt jelenti, hogy valamit változtatnunk kell,
07:03
of what innovation and deep thinking really looks like, right?
153
423771
2927
az újítás és az alkotó gondolkodás modelljén, igaz?
07:06
I mean, this is one vision of it.
154
426722
1594
Úgy értem, hogy ez csupán egy lehetőség, ahogyan látjuk.
07:08
Another is Newton and the apple, when Newton was at Cambridge.
155
428340
3573
A másik Newton és az alma, Newton Cambridge-ben.
07:11
This is a statue from Oxford.
156
431937
1483
Ez egy szobor Oxfordból.
07:13
You know, you're sitting there, thinking a deep thought,
157
433444
2679
Képzeljék el, hogy itt üldögélnek, mélyen elgondolkozva,
és egy alma lehull a fáról, és megvan a tömegvonzás törvénye.
07:16
the apple falls from the tree, and you have the theory of gravity.
158
436147
3192
Valóban, azok a terek, amelyek történetileg újításhoz vezettek,
07:19
In fact, the spaces that have historically led to innovation tend to look like this.
159
439363
4014
valahogy így néztek ki.
07:23
This is Hogarth's famous painting of a kind of political dinner at a tavern,
160
443401
3610
Ez Hogarth híres festménye valami politikai vacsoráról egy tavernában,
de ezen jól látni, hogyan néztek ki a kávéházak akkoriban.
07:27
but this is what the coffee shops looked like back then.
161
447035
2632
07:29
This is the kind of chaotic environment where ideas were likely to come together,
162
449691
3939
Ez az a fajta zűrzavaros környezet,
ahol könnyen összejönnek az ötletek,
07:33
where people were likely to have new, interesting, unpredictable collisions,
163
453654
3609
ahol az eltérő környezetből jövő emberek könnyen bonyolódnak
új, érdekes, kiszámíthatatlan vitákba.
07:37
people from different backgrounds.
164
457287
1621
07:38
So if we're trying to build organizations that are more innovative,
165
458932
3163
Így ha valami nagyon innovatív szervezetet akarunk létrehozni,
akkor olyan tereket kell kialakítanunk amik -- elég furcsa módon -- valahogy így néznek inkább ki.
07:42
we have to build spaces that, strangely enough, look a bit more like this.
166
462119
3490
Ez, hogy hogyan kéne kinézni az irodánknak,
07:45
This is what your office should look like, it's part of my message here.
167
465633
3407
része a mondandómnak.
És ezzel az az egyik a probléma,
07:49
And one of the problems with this is that, when you research this field,
168
469064
3407
hogy ha ezt a területet kutatjuk, hogy az emberek tényleg,
07:52
people are notoriously unreliable
169
472495
2088
az emberek közismerten megbízhatatlanok,
07:54
when they actually self-report on where they have their own good ideas,
170
474607
3393
amikor arról számolnak be,
hogy honnan szedték a jó ötleteiket,
07:58
or their history of their best ideas.
171
478024
2720
vagy elmesélik legjobb ötleteik történetét.
08:00
And a few years ago, a wonderful researcher named Kevin Dunbar
172
480768
3335
Néhány éve egy csodálatos kutató, Kevin Dunbar
elhatározta, hogy a végére jár,
08:04
decided to go around and basically do the Big Brother approach
173
484127
3633
és amolyan "nagy testvér" módjára
08:07
to figuring out where good ideas come from.
174
487784
2004
kideríti, honnan jönnek a jó ötletek.
08:09
He went to a bunch of science labs around the world
175
489812
2438
Végigjárta a világ egy csomó kutatóintézetét
08:12
and videotaped everyone as they were doing every little bit of their job:
176
492274
3632
és videót készített mindenkiről,
amint a munkája legapróbb mozzanatát is végzi.
08:15
when they were sitting in front of the microscope,
177
495930
2357
Így például, amint ül a mikrosztkópja előtt,
08:18
when they were talking to colleagues at the watercooler ...
178
498311
2804
amikor a beszélget a kollégákkal a vízhűtőnél, stb.
Rögzítette valamennyi beszélgetést
08:21
And he recorded all these conversations
179
501139
1882
és megpróbálta kideríteni, hogy hol születnek
08:23
and tried to figure out where the most important ideas happened.
180
503045
3116
a legfontosabb ötletek.
08:26
And when we think about the classic image of the scientist in the lab,
181
506185
3311
És hagyományosan úgy képzelünk el egy tudóst a laboratóriumban,
08:29
we have this image -- you know, they're poring over the microscope,
182
509520
3187
az a képünk van róla -- tudják, hogy a mikroszkópba bámul,
08:32
and they see something in the tissue sample,
183
512731
2075
és néz valamit egy szövetmintán.
08:34
and -- "Eureka!" -- they've got the idea.
184
514830
2107
És, "heuréka!", már megis van az ötlet.
08:36
What happened, actually, when Dunbar looked at the tape,
185
516961
3309
És az történt, hogy amikor Dunbar megnézte a szalagokat,
08:40
is that, in fact, almost all of the important breakthrough ideas
186
520294
3238
kiderült, hogy a valóságban azok a fontos, áttörő ötletek
08:43
did not happen alone in the lab, in front of the microscope.
187
523556
3095
nem a labor magányában, a mikroszkóp előtt születtek.
08:46
They happened at the conference table at the weekly lab meeting,
188
526675
3357
Azok a kerekasztal körül születtek
a heti munkaértekezleten,
08:50
when everybody got together and shared their latest data and findings,
189
530056
3623
amikor mindenki jelen volt és megosztották egymással a legújabb adataikat és eredményeiket,
08:53
oftentimes when people shared the mistakes they were having,
190
533703
2865
sokszor akkor, amikor megbeszélték a tévedéseiket, amikbe belefutottak,
a hibákat, a jeleken lévő zajokat, amiket felfedeztek.
08:56
the error, the noise in the signal they were discovering.
191
536592
2708
És még valamit arról környezetről --
08:59
And something about that environment --
192
539324
1969
09:01
and I've started calling it the "liquid network,"
193
541317
2305
úgy kezdtem nevezni, hogy "folyékony hálózat,"
09:03
where you have lots of different ideas that are together,
194
543646
2946
ahol a sok különféle ötlet találkozik,
09:06
different backgrounds, different interests,
195
546616
2029
ahol különböző hátterek, érdekek
09:08
jostling with each other, bouncing off each other --
196
548669
2441
ütköznek, visszaverődnek egymásról --
ez az a környezet ami valójában,
09:11
that environment is, in fact, the environment that leads to innovation.
197
551134
3464
az újításokhoz vezet.
09:14
The other problem that people have is,
198
554622
1823
A másik probléma az emberekkel,
09:16
they like to condense their stories of innovation
199
556469
2367
hogy szeretik az újításuk történetét belezsúfolni,
09:18
down to shorter time frames.
200
558860
1668
valami rövidebb időkeretbe.
09:20
So they want to tell the story of the eureka moment.
201
560552
2666
Így valami "heuréka!" pillanatról akarnak beszámolni.
09:23
They want to say, "There I was, I was standing there,
202
563242
2489
Valami ilyet akarnak mondani: "Itt álltam éppen,
09:25
and I had it all, suddenly, clear in my head."
203
565755
2164
és akkor hirtelen minden világos lett".
09:27
But, in fact, if you go back and look at the historical record,
204
567943
2958
Pedig valójában, ha visszanézzük a feljegyzéseket a történtekről,
09:30
it turns out that a lot of important ideas have very long incubation periods.
205
570925
5534
az derül ki, hogy egy csomó fontos ötletnek
nagyon hosszú a lappangási ideje.
09:36
I call this the "slow hunch."
206
576483
1905
Úgy nevezem ezt, hogy "lassú előérzet."
09:38
We've heard a lot recently about hunch and instinct
207
578412
4531
Sokat hallottunk mostanában
előérzetről és ösztönről
09:42
and blink-like sudden moments of clarity,
208
582967
3101
és felvillanásszerű hirtelen megvilágosodásról,
de valójában a nagy ötletek többsége
09:46
but, in fact, a lot of great ideas linger on, sometimes for decades,
209
586092
4052
lassan érik be, néha évtizedekig,
valahol az ember agyának valamelyik zugában.
09:50
in the back of people's minds.
210
590168
1457
09:51
They have a feeling that there's an interesting problem,
211
591649
2629
Azt érzi az ember, hogy ez érdekes probléma,
épp csak nincs még meg a megfelelő eszköz hozzá, hogy felfedezze.
09:54
but they don't quite have the tools yet to discover them.
212
594302
2675
Az egész időt alatt bizonyos problémákon dolgozik,
09:57
They spend all this time working on certain problems,
213
597001
2486
09:59
but there's another thing lingering there that they're interested in,
214
599511
3284
de van egy másik sóvár gondolata,
ami érdekli, de nem tudja megoldani.
10:02
but can't quite solve.
215
602819
1191
Darwin nagyszerű példa erre.
10:04
Darwin is a great example of this.
216
604034
1635
10:05
Darwin himself, in his autobiography,
217
605693
2004
Maga Darwin úgy írja le az önéletrajzában, hogy
10:07
tells the story of coming up with the idea for natural selection
218
607721
3544
hogyan támadt benne a gondolat a
a természetes kiválasztódásról,
10:11
as a classic eureka moment.
219
611289
1977
mint egy klasszikus "heuréka!" pillanatot.
10:13
He's in his study, it's October of 1838,
220
613290
3691
Ül a dolgozószobájában,
1838 októbere van,
10:17
and he's reading Malthus, actually, on population.
221
617005
2855
és Malthus-t olvassa a népességről.
10:19
And all of a sudden,
222
619884
1184
És hirtelenjében beugrik neki
10:21
the basic algorithm of natural selection kind of pops into his head,
223
621092
3191
a természetes kiválasztódás alapalgoritmusa,
10:24
and he says, "Ah, at last, I had a theory with which to work."
224
624307
3155
és azt mondja, "Óh, végre van egy elméletem, amivel dolgozhatok."
10:27
That's in his autobiography.
225
627486
1871
Ez van az önéletrajzában.
10:29
About a decade or two ago,
226
629381
1325
Egy vagy két évtizeddel ezelőtt,
10:30
a wonderful scholar named Howard Gruber
227
630730
1976
Howard Gruber, egy csodálatos kutató fogta magát és
10:32
went back and looked at Darwin's notebooks from this period.
228
632730
3659
utánanézett ennek Darwin ebből az időszakából származó jegyzeteiben.
10:36
Darwin kept these copious notebooks,
229
636413
1767
Darwinnak voltak a terjengős jegyzetei,
10:38
where he wrote down every little idea he had, every little hunch.
230
638204
3091
ahol minden egyes kis ötletét, minden egyes megérzését leírta.
10:41
And what Gruber found was that Darwin had the full theory of natural selection
231
641319
5293
És Gruber azt találta, hogy
Darwin teljes elmélete a természetes kiválasztódásról
10:46
for months and months and months
232
646636
1609
hosszú, hosszú hónapok óta kész volt már
10:48
before he had his alleged epiphany reading Malthus in October of 1838.
233
648269
4901
az előtt az állítólagos, Matthus-olvasás közbeni,
1838-as felismerés előtt.
10:53
There are passages where you can read it,
234
653194
1978
Vannak bekezdések a nagy felismerés
10:55
and you think you're reading from a Darwin textbook,
235
655196
3101
előtti időszakból, ahol már olvashatjuk,
10:58
from the period before he has his epiphany.
236
658321
2454
és azt gondolnánk, hogy egy Darwin-tankönyvből való.
11:00
And so what you realize is that Darwin, in a sense,
237
660799
2457
Így felismerjük, hogy bizonyos értelemben Darwinnak
11:03
had the idea, he had the concept,
238
663280
1803
már kész volt az ötlete, megvolt a koncepciója,
11:05
but was unable to fully think it yet.
239
665107
3230
de még nem volt képes teljesen végiggondolni azt.
11:08
And that is, actually, how great ideas often happen --
240
668361
2883
És valóban ez történik gyakran a nagy ötletekkel,
11:11
they fade into view over long periods of time.
241
671268
2531
hosszú időn keresztül a távoli ködbe vesznek.
11:13
Now the challenge for all of us is:
242
673823
1844
Most mindannyiunk számára ez kihívás:
11:15
How do you create environments
243
675691
1442
hogyan lehet olyan környezetet létrehozni,
11:17
that allow these ideas to have this long half-life?
244
677157
2747
ami megfelelő az ötletek hosszan lappangó életének, igaz?
11:19
It's hard to go to your boss and say,
245
679928
1775
Aligha lehet odamenni a főnökhöz, és azt mondani,
11:21
"I have an excellent idea for our organization.
246
681727
2221
"Van egy remek ötletem a cég számára,
11:23
It will be useful in 2020."
247
683972
1371
2020-ben nagyon jól jön majd.
11:25
(Laughter)
248
685367
1419
11:26
"Could you just give me some time to do that?"
249
686810
2212
Kaphatok rá egy kis időt?"
Manapság néhány cégnél, mint mondjuk a Google,
11:29
Now a couple of companies like Google have innovation time off, 20 percent time.
250
689046
3842
van újításokra fordítható idő, olyan 20 százaléknyi,
11:32
In a sense, those are hunch-cultivating mechanisms in an organization.
251
692912
3338
ami, amolyan megérzés-érlelő tevékenységre használható.
De ez egy lényeges dolog.
11:36
But that's a key thing.
252
696274
1773
11:38
And the other thing is to allow those hunches
253
698071
2403
És a másik, hogy engedni kell, hogy ezeket a megérzéseket
11:40
to connect with other people's hunches;
254
700498
1881
össze lehessen kapcsolni más emberek megérzéseivel, ahogyan az gyakran történik is.
11:42
that's what often happens.
255
702403
1255
11:43
You have half of an idea, somebody else has the other half,
256
703682
2778
Van egy fél ötletünk, és valaki másnál megvan a másik fél,
és egy megfelelő környezetben
11:46
and if you're in the right environment,
257
706484
1866
ezek együtt többet érnek, mint külön a kettő összege.
11:48
they turn into something larger than the sum of their parts.
258
708374
2820
Szóval, gyakran beszélünk úgy
11:51
So in a sense,
259
711218
1152
a szellemi tulajdon védelméről,
11:52
we often talk about the value of protecting intellectual property --
260
712394
3228
mint értékről,
11:55
you know, building barricades,
261
715646
1435
tudják, védősáncokat emelünk,
11:57
having secretive R and D labs, patenting everything that we have
262
717105
3850
vannak titkos kutató-fejlesztő laboratóriumaink, levédetünk mindent, amink van,
12:00
so that those ideas will remain valuable,
263
720979
2467
így az ötletek értékesek maradnak, és ez
12:03
and people will be incentivized to come up with more ideas,
264
723470
2855
ösztönözi az embereket, hogy újabb öteletekkel jöjjenek elő,
és a kultúra ösztönzőbb lesz az újítások számára.
12:06
and the culture will be more innovative.
265
726349
2203
12:08
But I think there's a case to be made
266
728576
1776
De úgy gondolom, az is védhető,
12:10
that we should spend at least as much time, if not more,
267
730376
2636
hogy legalább annyi időt, ha nem többet fordítsunk arra,
12:13
valuing the premise of connecting ideas
268
733036
1941
hogy ne csupán megvédjük az ötleteket, hanem
12:15
and not just protecting them.
269
735001
1826
értékesnek tekintsük az összekapcsolásuk lehetőségét is.
12:17
And I'll leave you with this story,
270
737809
1688
Végezetül egy tanulságos történet,
12:19
which I think captures a lot of these values.
271
739521
2352
ami ezekből az értékekből többet is magában foglal,
12:21
It's just a wonderful tale of innovation, and how it happens in unlikely ways.
272
741897
5510
és egy amolyan csodálatos mese az újításról,
ami a véletleneken múlik.
12:27
It's October of 1957,
273
747431
3159
1957 októbere van,
12:30
and Sputnik has just launched.
274
750614
2103
a szputnyikot épp most lőtték föl;
12:32
And we're in Laurel, Maryland,
275
752741
2045
Laurel Maryland-ben vagyunk,
12:34
at the Applied Physics Lab associated with Johns Hopkins University.
276
754810
4480
a John Hopkins Egyetemhez tartozó
alkalmazott fizikai laboratóriumban.
Hétfő reggel van,
12:39
It's Monday morning,
277
759314
1223
12:40
and the news has just broken about this satellite
278
760561
2736
épp az imént jelentették be az adást megszakítva
a műhold pályára állítását.
12:43
that's now orbiting the planet.
279
763321
1578
12:44
And, of course, this is nerd heaven, right?
280
764923
2530
Ez persze maga a paradicsom az őrült fizikusoknak.
12:47
There are all these physics geeks who are there,
281
767477
2310
Ezek a megszállottak így vélekednek:
12:49
thinking, "Oh my gosh! This is incredible. I can't believe this has happened."
282
769811
3695
."A mindenit! Elképesztő!. Nem hiszem el, hogy megtörténhetett."
És ketten közülük,
12:53
And two of them, two twentysomething researchers at the APL,
283
773530
2818
két huszonéves kutató az APL-től
12:56
are there at the cafeteria table,
284
776372
2088
ül a kávézóasztalánál.
12:58
having an informal conversation with a bunch of their colleagues.
285
778484
3056
fecsegnek valamiről pár kollegájukkal.
13:01
And these two guys are named Guier and Weiffenbach.
286
781564
2417
Ez a két fickó Guier és Weiffenbach.
13:04
They start talking, and one of them says,
287
784005
1959
És elkezdenek beszélgetni, és egyikük ezt mondja,
13:05
"Hey, has anybody tried to listen for this thing?
288
785988
2913
"Hé, megpróbálta valaki meghallgatni ezt a micsodát?
13:08
There's this, you know, man-made satellite up there in outer space
289
788925
3391
Tudjátok, van a világűrben ez a mesterséges hold
ami nyilvánvalóan közvetít valamilyen jelet.
13:12
that's obviously broadcasting some kind of signal.
290
792340
2355
Talán hallhatjuk, ha ráállunk a frekvenciájára."
13:14
We could probably hear it, if we tune in."
291
794719
2008
13:16
So they ask around to a couple of their colleagues,
292
796751
2387
És végigkérdezik néhány kollégájukat,
és mindenki így reagál: "Nem, nem is gondoltam erre.
13:19
and everybody's like, "No, I hadn't thought of doing that.
293
799162
2739
Érdekes ötlet."
13:21
That's an interesting idea."
294
801925
1342
És kiderült, hogy Weiffenbach ért valamicskét
13:23
And it turns out Weiffenbach is kind of an expert in microwave reception,
295
803291
3929
a mikrohullámú vételhez,
13:27
and he's got a little antenna set up with an amplifier in his office.
296
807244
3864
és van neki egy antenna-készlete
egy erősítővel az irodájában.
13:31
So Guier and Weiffenbach go back to Weiffenbach's office,
297
811132
2704
Guier és Weiffenbach visszamegy hát Weiffenbach irodájába,
13:33
and they start noodling around -- "hacking," as we might call it now.
298
813860
3296
és kezdenek vacakolni vele -- meghackkelik, ahogyan ma mondanánk.
És néhány óra után valóban kezdik fogni a jeleket,
13:37
And after a couple of hours, they start picking up the signal,
299
817180
3101
mert a szovjetek úgy csinálták a szputnyikot,
13:40
because the Soviets made Sputnik very easy to track;
300
820305
3046
hogy könnyen nyomonkövethető legyen.
13:43
it was right at 20 MHz, so you could pick it up really easily,
301
823375
2963
20 MHz -en adott, így könnyen lehetett fogni,
13:46
because they were afraid people would think it was a hoax, basically,
302
826362
3250
mert attól féltek, hogy azt gondolják majd az emberek, hogy átverés az egész.
Úgy csinálták hát, hogy könnyű legyen megtalálni.
13:49
so they made it really easy to find.
303
829636
1736
Ez a két fickó tehát ott ült és hallgatta a jeleket,
13:51
So these guys are sitting there, listening to this signal,
304
831396
2878
az emberek meg kezdtek beszivárogni az irodába és ilyeneket mondani,
13:54
and people start coming into the office and saying,
305
834298
2395
"Nahát, ez tök jó. Meghallgathatom? Óh, remek."
13:56
"That's pretty cool. Can I hear?"
306
836717
1598
13:58
And before long, they think, "Jeez, this is kind of historic.
307
838339
2921
És egy idő után azt mondták, "Hát ez fantasztikus, ez történelem.
14:01
We may be the first people in the United States listening to this.
308
841284
3116
Valószínűleg mi vagyunk az elsők az Egyesült Államokban, akik ezt hallgatják.
Rögzíteni kéne."
14:04
We should record it."
309
844424
1159
14:05
So they bring in this big, clunky analog tape recorder
310
845607
2548
És akkor hozták azt a nagy böhöm analóg magnót,
és elkezdték rögzíteni azt a csipogást.
14:08
and start recording these little bleep, bleeps.
311
848179
2394
14:10
And they start writing down the date stamp, time stamps
312
850597
2639
És elkezdtek lejegyezni valami dátum- és időbélyeg jellegű dolgot
14:13
for each little bleep that they record.
313
853260
2323
minden egyes csipogáshoz.
14:16
And then they start thinking,
314
856643
1401
És kezdték azt gondolni. "Kutyafáját, tudjátok, valami apró
14:18
"Well, gosh, we're noticing small little frequency variations here.
315
858068
3243
frekvencia-eltérést észleltünk itt.
14:21
We could probably calculate the speed that the satellite is traveling
316
861335
4991
Talán ki tudjuk számolni a sebességet,
amivel a műhold mozog,
14:26
if we do a little basic math here using the Doppler effect."
317
866350
4030
ha valami kis elemi számításokat végzünk
a Doppler-hatást figyelembe véve.
14:30
And they played around with it a little bit more
318
870904
2256
És még egy kicsit vacakoltak vele,
és beszélgettek néhány kollégájukkal,
14:33
and talked to a couple of their colleagues who had other specialties.
319
873184
3809
akik más területen dolgoztak.
Azok azt mondták, "Hinnye, tudjátok,
14:37
And they said, "You know,
320
877017
1211
14:38
we could actually look at the slope of the Doppler effect
321
878252
2721
úgy gondoljuk, tényleg kéne egy pillantást vetni a Doppler-hatás meredekségére,
14:40
to figure out the points at which the satellite is closest to our antenna
322
880997
3524
hogy meghatározzuk azt a pontot, amelyikben
a műhold a legközelebb van az antennánkhoz,
14:44
and the points at which it's furthest away.
323
884545
2124
és azt, amelyikben a legtávolabb.
14:46
That's pretty cool."
324
886693
1152
Nagyon klassz."
14:47
Eventually, they get permission -- this is all a little side project
325
887869
3224
És valóban, kaptak rá engedélyt,
ez egy amolyan mellékkutatás, ami nem része a hivatalos munkájuknak.
14:51
that hadn't been officially part of their job description --
326
891117
2829
14:53
they get permission to use the new UNIVAC computer
327
893970
2499
Megkapták az engedélyt, hogy használhassák az új UNIVAC számítógépet,
14:56
that takes up an entire room that they'd just gotten at the APL.
328
896493
3030
tudják, ami egy teljes szobát megtöltött, ezt épp akkoriban kapták az APL-nál.
14:59
And they run some more of the numbers,
329
899547
1819
Lefuttatnak néhány további adatsort, és a három vagy négy hétre rá
15:01
and at the end of about three or four weeks,
330
901390
2050
kiderül, hogy a műhold teljes Föld körüli
15:03
turns out they have mapped the exact trajectory
331
903464
2206
15:05
of this satellite around the Earth,
332
905694
1672
pályáját feltérképezték,
15:07
just from listening to this one little signal,
333
907390
2170
csupán a vett jelek alapján,
15:09
going off on this little side hunch that they'd been inspired to do
334
909584
3379
kiindulva abból a pillanatnyi ötletből, ami reggelizés
15:12
over lunch one morning.
335
912987
1811
közben támadt bennük.
15:15
A couple weeks later, their boss, Frank McClure,
336
915810
2500
Pár héttel később főnökük, Frank McClure,
15:18
pulls them into the room and says,
337
918334
1642
behívja őket a szobájába és azt mondja,
15:20
"Hey, you guys, I have to ask you something
338
920000
2271
"Hé, gyerekek, szeretnék kérdezni tőletek
15:22
about that project you were working on.
339
922295
1875
valamit azzal a projekttel kapcsolatban, amin dolgoztatok.
15:24
You've figured out an unknown location
340
924194
3034
Meghatároztátok a Föld körül keringő
műhold helyzetét
15:27
of a satellite orbiting the planet from a known location on the ground.
341
927252
4392
a Föld egy ismert pontja alapján.
Meg tudnátok ezt csinálni fordítva is?
15:32
Could you go the other way?
342
932034
1602
15:33
Could you figure out an unknown location on the ground
343
933660
2549
Meg tudnátok határozni a földfelszín egy pontját
ha ismernétek a műhold helyét?"
15:36
if you knew the location of the satellite?"
344
936233
2073
15:38
And they thought about it and they said,
345
938838
1910
Ezen elgondolkodtak, és azt mondták:
15:40
"Well, I guess maybe you could. Let's run the numbers here."
346
940772
2984
"Igen, esetleg tudnánk. Nézzük, mi jön ki így az adatokból!"
15:43
So they went back and thought about it
347
943780
1829
Visszamentek hát, és gondolkodtak rajta.
15:45
and came back and said, "Actually, it'll be easier."
348
945633
2438
És visszajöttek azzal, hogy: "Sőt, még, egyszerűbb is lesz."
A főnök azt mondta "Óh, az remek."
15:48
And he said, "Oh, that's great,
349
948095
1528
15:49
because, see, I have these new nuclear submarines"
350
949647
2508
Mert hogy vannak ezek az új atom-tengeralattjárók,
15:52
(Laughter)
351
952179
1002
amiket építek.
15:53
"that I'm building.
352
953205
1347
15:54
And it's really hard to figure out how to get your missile
353
954576
2869
És tényleg nehéz meghatározni, hogy hogyan kell kilőni úgy a
15:57
so that it will land right on top of Moscow
354
957469
2093
rakétát, hogy Moszkvában érjen célba,
15:59
if you don't know where the submarine is in the middle of the Pacific Ocean.
355
959586
3589
ha egyszer nem tudjuk, hogy hol a csudában van az a tengeralattjáró a Csendes-óceán közepén.
Így most azon gondolkozunk, hogy fellőhetnénk egy sereg műholdat,
16:03
So we're thinking we could throw up a bunch of satellites
356
963199
2734
16:05
and use it to track our submarines
357
965957
2703
és arra használnánk, hogy kövessük a tengeralattjáróinkat
16:08
and figure out their location in the middle of the ocean.
358
968684
2681
és kiszámítsuk a pozíciójukat az óceán közepén.
Tudnátok foglalkozni a problémával?
16:11
Could you work on that problem?"
359
971389
1529
16:12
And that's how GPS was born.
360
972942
2241
És így született meg a GPS.
És 30 évvel később
16:16
Thirty years later,
361
976168
1167
16:17
Ronald Reagan, actually, opened it up and made it an open platform
362
977359
3466
Ronald Reagan feloldotta a titkosságát, feltette egy nyilvános platformra,
16:20
that anybody could build upon,
363
980849
1620
amit bárki használhat,
16:22
and anybody could come along and build new technology
364
982493
2554
amire bárki ráépíthet új technológiát,
16:25
that would create and innovate on top of this open platform,
365
985071
4041
létrehozhat és hozzáfejleszthet
a nyilvános platformhoz,
16:29
left it open for anyone to do pretty much anything they wanted with it.
366
989136
3780
és meghagyja nyilvánosnak mindenki számára,
hogy csináljon vele bármit, amit csak akar.
16:32
And now, I guarantee you, certainly half of this room, if not more,
367
992940
5079
És most, biztos vagyok benne,
hogy azoknak, akik itt ülnek, legalább a felének
ott lapul a zsebében egy kis készülék,
16:38
has a device sitting in their pocket right now
368
998043
2175
ami ezekkel a világűrben lévő műholdakkal társalog.
16:40
that is talking to one of these satellites in outer space.
369
1000242
2759
És lefogadnám, hogy legalább egy valaki, de lehet, hogy többen is,
16:43
And I bet you one of you, if not more,
370
1003025
2761
16:45
has used said device and said satellite system
371
1005810
3122
használta már az említett készüléket és az említett műholdas rendszert,
16:48
to locate a nearby coffeehouse somewhere in the last --
372
1008956
3544
hogy keressen a közelben valahol egy kávéházat az utóbbi --
(Nevetés)
16:52
(Laughter)
373
1012524
1430
16:53
in the last day or last week, right?
374
1013978
2808
legutóbbi napokban vagy héten, igaz?
16:56
(Applause)
375
1016810
3273
(Taps)
És, azt gondolom,
17:00
And that, I think,
376
1020107
1572
17:01
is a great case study, a great lesson
377
1021703
2549
ez egy remek esettanulmány, ragyogó tanulság
17:04
in the power -- the marvelous, unplanned, emergent, unpredictable power --
378
1024276
4944
a nyílt innovációs rendszerekben rejlő és felszabaduló
csodálatos, sosem gondolt,
17:09
of open innovative systems.
379
1029244
1994
előre nem látható lehetőségről.
17:11
When you build them right,
380
1031262
1240
Ha ezeket megfelően alakítjuk ki, akkor ezek egészen új irányba vezetnek,
17:12
they will be led to completely new directions
381
1032526
2106
olyanokba, amelyekről a létrehozója még csak nem is álmodott.
17:14
the creators never even dreamed of.
382
1034656
1671
Úgy értem, itt vannak ezek a fickók,
17:16
I mean, here you have these guys
383
1036351
1525
17:17
who basically thought they were just following this hunch,
384
1037900
2720
akik csupán azt gondolták, hogy a megérzésüket követik,
és ez a hobbijuk odáig fejlődött,
17:20
this little passion that had developed,
385
1040644
1880
hogy azután azt hitték, hogy a hidegháborút vívják,
17:22
then they thought they were fighting the Cold War,
386
1042548
2343
és végül úgy alakult, hogy épp most segítenek valakinek
17:24
and then, it turns out, they're just helping somebody find a soy latte.
387
1044915
3371
találni végre egy jó csésze kávét.
(Nevetés)
17:28
(Laughter)
388
1048310
1134
17:29
That is how innovation happens.
389
1049468
2139
Hát így születnek az találmányok.
17:31
Chance favors the connected mind.
390
1051631
2171
A véletlen kedveli az egymáshoz kapcsolódó elméket.
17:33
Thank you very much.
391
1053826
1309
Nagyon köszönöm.
17:35
(Applause)
392
1055159
5378
(Taps)
Erről a weboldalról

Ez az oldal olyan YouTube-videókat mutat be, amelyek hasznosak az angol nyelvtanuláshoz. A világ minden tájáról származó, kiváló tanárok által tartott angol leckéket láthatsz. Az egyes videók oldalán megjelenő angol feliratokra duplán kattintva onnan játszhatja le a videót. A feliratok a videó lejátszásával szinkronban gördülnek. Ha bármilyen észrevétele vagy kérése van, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk ezen a kapcsolatfelvételi űrlapon.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7