You aren't at the mercy of your emotions -- your brain creates them | Lisa Feldman Barrett

2,184,664 views ・ 2018-01-23

TED


A videó lejátszásához kattintson duplán az alábbi angol feliratokra.

Fordító: Andi Vida Lektor: Tímea Hegyessy
00:12
My research lab sits about a mile from where several bombs exploded
0
12877
4626
Kutatólaborom körülbelül egy mérföldre van attól a helytől,
ahol bombák robbantak a Bostoni Maraton idején, 2013-ban.
00:17
during the Boston Marathon in 2013.
1
17527
2377
00:21
The surviving bomber, Dzhokhar Tsarnaev of Chechnya,
2
21036
3937
A túlélő merénylőt, a csecsen Dzsohar Carnajevet
00:24
was tried, convicted and sentenced to death.
3
24997
2792
perbe fogták és halálra ítélték.
00:28
Now, when a jury has to make the decision
4
28791
2286
Amikor egy esküdtszéknek döntenie kell
00:31
between life in prison and the death penalty,
5
31101
3675
életfogytiglani börtön és halálbüntetés között,
00:34
they base their decision largely on whether or not the defendant
6
34800
4635
nagyban befolyásolja a döntésüket, hogy a vádlott tanúsít-e megbánást,
00:39
feels remorseful for his actions.
7
39459
2541
vagy sem.
00:42
Tsarnaev spoke words of apology,
8
42024
2725
Carnajev bocsánatot kért az áldozatok hozzátartozóitól,
00:44
but when jurors looked at his face,
9
44773
2204
de mikor az esküdtek ránéztek,
00:47
all they saw was a stone-faced stare.
10
47001
3000
rezzenéstelen kőarcot láttak.
00:52
Now, Tsarnaev is guilty, there's no doubt about that.
11
52300
3301
Kétségtelen, hogy Carnajev bűnös.
00:55
He murdered and maimed innocent people,
12
55982
3418
Ártatlan embereket ölt és csonkított meg,
00:59
and I'm not here to debate that.
13
59424
1969
és nem azért jöttem, hogy ezt kétségbe vonjam.
01:01
My heart goes out to all the people who suffered.
14
61417
2900
Megszakad a szívem azokért, akik szenvedtek miatta.
01:04
But as a scientist, I have to tell you
15
64668
2706
Kutatóként viszont azt kell mondanom,
01:07
that jurors do not and cannot detect remorse
16
67398
4342
hogy az esküdtek nem vesznek, nem vehetnek észre
01:11
or any other emotion in anybody ever.
17
71764
3563
soha senkiben bűntudatot, vagy bármilyen más érzelmet.
01:16
Neither can I, and neither can you,
18
76572
3048
Egyikünk sem képes erre,
01:19
and that's because emotions are not what we think they are.
19
79644
3063
mégpedig azért, mert az érzelmek nem olyanok, amilyennek hisszük őket.
01:22
They are not universally expressed and recognized.
20
82731
3404
Nem lehet általánosan kifejezni és beazonosítani őket.
01:26
They are not hardwired brain reactions
21
86485
3643
Nem valami előre kódolt agyi reakciók,
01:30
that are uncontrollable.
22
90152
1317
amik szabályozhatatlanok.
01:32
We have misunderstood the nature of emotion
23
92997
2270
Nagyon sokáig félreértettük
01:35
for a very long time,
24
95291
2490
az érzelmek természetét,
01:37
and understanding what emotions really are has important consequences for all of us.
25
97805
4858
és valódi megértésük mindannyiunknak fontos következményekkel jár.
01:43
I have studied emotions as a scientist for the past 25 years,
26
103687
3924
Kutatóként huszonöt éve tanulmányozom az érzelmeket,
01:47
and in my lab, we have probed human faces by measuring electrical signals
27
107635
5550
laboromban emberi arcokat vizsgáltunk azon elektromos jelek mérésével,
01:53
that cause your facial muscles to contract to make facial expressions.
28
113209
3806
amelyek az arcizmok rándításával arckifejezéseket hoznak létre.
01:57
We have scrutinized the human body in emotion.
29
117742
4115
Vizsgáltuk az emberi testet is érzelmek kifejezése közben.
02:01
We have analyzed hundreds of physiology studies
30
121881
3595
Több száz fiziológiai tanulmányt elemeztünk,
02:05
involving thousands of test subjects.
31
125500
2643
ezekben több ezer tesztalany vett részt.
02:08
We've scanned hundreds of brains,
32
128167
1707
Agyak százait szkenneltük,
02:09
and examined every brain imaging study on emotion
33
129898
3110
és minden olyan agyi képalkotásról szóló tanulmányt elolvastunk,
ami az érzelmekkel kapcsolatban az elmúlt 25 évben megjelent.
02:13
that has been published in the past 20 years.
34
133032
2325
02:15
And the results of all of this research are overwhelmingly consistent.
35
135929
5158
Az összes kutatási eredményünk messzemenőkig ugyanazt igazolta.
02:22
It may feel to you like your emotions are hardwired
36
142445
5224
Lehet, hogy önök úgy érzik, érzelmeik előre kódoltak,
02:27
and they just trigger and happen to you,
37
147693
3150
és elég egy kattintás, hogy aktiválódjanak,
02:30
but they don't.
38
150867
1302
de nem így van.
02:32
You might believe that your brain is prewired with emotion circuits,
39
152984
5175
Talán úgy hiszik, hogy az agyukban előre huzalozott érzelmi áramkörök vannak,
02:38
that you're born with emotion circuits, but you're not.
40
158183
3309
hogy ezek az áramkörök velünk születnek, pedig nem.
02:41
In fact, none of us in this room have emotion circuits in our brain.
41
161516
4001
Valójában itt a teremben egyikünknek sincs érzelmi áramkör az agyában.
02:45
In fact, no brain on this planet contains emotion circuits.
42
165541
4325
Valójában az egész Földön senki agya nem tartalmaz ilyet.
02:51
So what are emotions, really?
43
171432
1968
Akkor mik az érzelmek?
02:55
Well, strap on your seat belt, because ...
44
175185
3166
Kapcsolják be biztonsági öveiket, mert...
02:59
emotions are guesses.
45
179815
2118
az érzelmek találgatások.
03:02
They are guesses that your brain constructs in the moment
46
182482
5793
Olyan sejtések, amiket az agyunk alkot,
03:08
where billions of brain cells are working together,
47
188299
4095
amikor agysejtek milliárdjai működnek együtt,
03:12
and you have more control over those guesses
48
192418
3077
és több hatalmunk van e sejtelmek fölött,
03:15
than you might imagine that you do.
49
195519
1976
mintsem gondolnánk.
03:19
Now, if that sounds preposterous to you, or, you know, kind of crazy,
50
199352
3626
Ha úgy gondolják: ez abszurd, vagy mondhatni őrültség,
03:23
I'm right there with you, because frankly, if I hadn't seen the evidence for myself,
51
203002
4508
megértem önöket, mert őszintén szólva ha nem láttam volna a bizonyítékokat
03:27
decades of evidence for myself,
52
207534
2056
évtizedek óta, saját szememmel,
03:29
I am fairly sure that I wouldn't believe it either.
53
209614
2626
biztos vagyok benne, hogy magam sem hinném el.
03:32
But the bottom line is that emotions are not built into your brain at birth.
54
212675
5547
De ami a legfontosabb: az érzelmek nincsenek agyunkba építve születésünkkor.
03:39
They are just built.
55
219655
1643
Életünk során épülnek fel.
03:43
To see what I mean, have a look at this.
56
223289
2445
Pillantsunk ide egy kicsit, hogy jobban megértsük.
03:46
Right now, your brain is working like crazy.
57
226648
4683
Az önök agya e pillanatban is őrült módon dolgozik.
03:51
Your neurons are firing like mad trying to make meaning out of this
58
231355
4087
Neuronjaik egyfolytában kisülnek, hogy megfejtsék ezt a valamit,
03:55
so that you see something other than black and white blobs.
59
235466
3136
hogy ne csak fekete és fehér pacákat lássanak.
03:58
Your brain is sifting through a lifetime of experience,
60
238626
4483
Az agyuk az eddigi életük során szerzett tapasztalatokon át rostál,
04:03
making thousands of guesses at the same time,
61
243133
2835
találgatások ezreit teremti meg egy időben,
04:05
weighing the probabilities,
62
245992
1985
mérlegeli a valószínűségeket,
04:08
trying to answer the question,
63
248001
1896
választ akar találni a kérdésre:
04:09
"What is this most like?"
64
249921
2072
"Mihez hasonlít ez legjobban?"
04:12
not "What is it?"
65
252017
1229
Nem arra, hogy "Mi ez?",
04:13
but "What is this most like in my past experience?"
66
253270
3376
hanem: "Mire emlékeztet ez a múltbéli élményeim közül?"
04:16
And this is all happening in the blink of an eye.
67
256951
2915
Mindez egyetlen szempillantás alatt történik.
04:19
Now if your brain is still struggling to find a good match
68
259890
4540
Ha az önök agya még mindig erőlködik, mert nem tudja hová illeszteni,
04:24
and you still see black and white blobs,
69
264454
2534
és még mindig csak fekete-fehér pacákat látnak,
04:27
then you are in a state called "experiential blindness,"
70
267012
4209
akkor önök az úgynevezett "tapasztalati vakság" állapotában vannak,
04:31
and I am going to cure you of your blindness.
71
271245
3887
és én ezt a vakságot meg fogom gyógyítani.
04:35
This is my favorite part. Are you ready to be cured?
72
275156
2539
Ez a kedvenc részem. Készen állnak a gyógyításra?
04:37
(Cheers)
73
277719
1795
(Ujjongás)
04:39
All right. Here we go.
74
279538
1736
Akkor jó. Na lássuk.
04:43
(Gasps)
75
283849
2373
(Felhördülés)
04:48
All right.
76
288648
1293
Rendben van.
04:49
So now many of you see a snake,
77
289965
4235
Most már sokan egy kígyót látnak,
04:54
and why is that?
78
294224
1509
de miért van ez így?
04:55
Because as your brain is sifting through your past experience,
79
295757
4642
Mert ahogy az agyuk megszűri a múltbéli tapasztalataikat,
05:00
there's new knowledge there,
80
300423
1429
újfajta tudás jelenik meg,
05:01
the knowledge that came from the photograph.
81
301876
2150
a fotóról származó tudás.
05:04
And what's really cool is that
82
304491
2234
Az egészben az a legjobb,
05:06
that knowledge which you just acquired moments ago
83
306749
2762
hogy az a tudás, amit csupán pár másodperce szereztek meg,
05:09
is changing how you experience these blobs right now.
84
309535
4642
megváltozik, amint épp újratapasztalják ezeket a pacákat.
05:15
So your brain is constructing the image of a snake
85
315134
3224
Az agyuk tehát kígyó képét építi fel ott,
05:18
where there is no snake,
86
318382
2127
ahol nincs is kígyó,
05:20
and this kind of a hallucination
87
320533
2563
és ezt a fajta hallucinációt
05:23
is what neuroscientists like me call "predictions."
88
323120
3452
hívjuk mi neurológusok "előrejelzésnek".
05:26
Predictions are basically the way your brain works.
89
326995
3786
Az agyműködés leginkább előrejelzéseken alapul.
05:30
It's business as usual for your brain.
90
330805
2516
Ez az agy mindennapi elfoglaltsága.
05:33
Predictions are the basis of every experience that you have.
91
333345
3247
Előrejelzéseken alapul minden megélt tapasztalatunk.
05:36
They are the basis of every action that you take.
92
336616
2723
Előrejelzéseken alapul minden elkövetett cselekedetünk.
05:39
In fact, predictions are what allow you to understand the words that I'm speaking
93
339363
5143
Ezek teszik lehetővé, hogy megértsék a szavaimat, amiket mondok,
05:44
as they come out of my --
94
344530
1650
ahogy kiejtem őket a...
Közönség: "...számon." Lisa Feldmann Barrett: Számon. Pontosan.
05:47
Audience: Mouth. Lisa Feldman Barrett: Mouth. Exactly.
95
347024
2596
05:49
Predictions are primal.
96
349644
3395
Az előrejelzések létfontosságúak.
05:53
They help us to make sense of the world in a quick and efficient way.
97
353063
3413
Elősegítik, hogy gyorsan és hatékonyan értelmezzük a világot.
05:56
So your brain does not react to the world.
98
356500
4579
Az agyunk tehát nem a világra reagál.
06:02
Using past experience,
99
362809
1907
Múltbéli tapasztalatok felhasználásával
06:04
your brain predicts and constructs
100
364740
3162
előrejelez, és így építi fel
06:07
your experience of the world.
101
367926
1901
a világ megtapasztalását.
06:12
The way that we see emotions in others are deeply rooted in predictions.
102
372057
5812
Ahogy az emberek érzéseit értelmezzük, mélyen az előrejelzéseinkben gyökeredzik.
06:17
So to us, it feels like we just look at someone's face,
103
377893
2999
Úgy érezzük, mintha rögtön az arcáról le tudnánk olvasni bárki érzelmeit,
06:20
and we just read the emotion that's there in their facial expressions
104
380916
3785
amint ránézünk,
mintha csak szavakat olvasnánk egy oldalon.
06:24
the way that we would read words on a page.
105
384725
2225
06:26
But actually, under the hood, your brain is predicting.
106
386974
4230
Ám valójában, a háttérben az agy előrejelzést végez.
06:31
It's using past experience based on similar situations
107
391228
3910
A múltban megtörtént hasonló élményekből indul ki,
06:35
to try to make meaning.
108
395162
1690
melynek alapján értelmezni próbál.
06:36
This time, you're not making meaning of blobs,
109
396876
2501
Ezúttal nem foltokból alkotunk érthető képet,
06:39
you're making meaning of facial movements
110
399401
2729
hanem arcmozgásokból,
06:42
like the curl of a lip or the raise of an eyebrow.
111
402154
3253
például a szájtartásból, a szemöldök felhúzásából.
06:46
And that stone-faced stare?
112
406194
1706
Hát ez a rezzenéstelen kőarc?
06:48
That might be someone who is a remorseless killer,
113
408341
4999
Lehet, hogy egy könyörtelen gyilkos,
06:53
but a stone-faced stare might also mean
114
413364
1912
de azt is jelentheti,
06:55
that someone is stoically accepting defeat,
115
415300
3289
hogy olyasvalaki, aki egykedvűen fogadja a vereséget,
06:58
which is in fact what Chechen culture prescribes for someone
116
418613
3791
mivel a csecsen kultúra tényleg ezt írja elő bárkinek,
07:02
in Dzhokhar Tsarnaev's situation.
117
422428
2277
aki Dzsohar Carnajev helyzetében lenne.
07:05
So the lesson here
118
425958
2283
Ebből az a tanulság,
07:08
is that emotions that you seem to detect in other people
119
428265
4430
hogy azok az érzelmek, amiket látszólag észreveszünk másokban,
07:12
actually come in part from what's inside your own head.
120
432719
4723
valójában részben a saját fejünkből származnak.
07:17
And this is true in the courtroom,
121
437466
2572
Ez igaz a tárgyalóteremben,
07:20
but it's also true in the classroom,
122
440062
2959
igaz az osztályteremben,
07:23
in the bedroom,
123
443045
2043
a hálószobában
07:25
and in the boardroom.
124
445112
1988
és a tanácsteremben.
07:28
And so here's my concern:
125
448366
1858
Épp emiatt aggódom:
07:30
tech companies which shall remain nameless ...
126
450248
2919
a nagy tech-cégek, amiknek nem mondjuk ki a nevét...
vagy de, mégis.
07:34
well, maybe not.
127
454047
1150
Mondjuk, a Google, Facebook –
07:35
You know, Google, Facebook --
128
455221
1452
07:36
(Laughter)
129
456697
3412
(Nevetés)
több millió dollárt költenek érzelem-felismerő rendszerek kutatására,
07:40
are spending millions of research dollars to build emotion-detection systems,
130
460133
5683
07:45
and they are fundamentally asking the wrong question,
131
465840
3030
és alapból rosszul teszik fel a kérdést,
07:48
because they're trying to detect emotions in the face and the body,
132
468894
4944
ugyanis az arcon és testen próbálják felismerni az érzelmeket,
07:53
but emotions aren't in your face and body.
133
473862
2814
amik pedig nem az arcon és nem a testen vannak.
07:57
Physical movements have no intrinsic emotional meaning.
134
477137
4230
A fizikai mozdulatoknak nincs rejtett érzelmi jelentése.
08:03
We have to make them meaningful.
135
483741
1955
Nekünk kell jelentéssel megtölteni őket.
08:05
A human or something else has to connect them to the context,
136
485720
3585
Egy embernek vagy bármi másnak kell ezeket összefüggésbe rendezni,
08:09
and that makes them meaningful.
137
489329
1786
és ez ad nekik jelentést.
08:11
That's how we know that a smile might mean sadness
138
491139
5786
Így tudjuk, hogy egy mosoly kifejezhet szomorúságot,
08:16
and a cry might mean happiness,
139
496949
3032
a sírás boldogságot is jelenthet,
08:20
and a stoic, still face might mean
140
500005
3562
egy rezzenéstelen, nyugodt arc pedig azt is jelentheti,
08:23
that you are angrily plotting the demise of your enemy.
141
503591
3531
hogy ádázul eltervezzük ellenségünk elpusztítását.
08:29
Now, if I haven't already gone out on a limb,
142
509873
3397
Ha még nem feszítettem túl a húrokat,
08:33
I'll just edge out on that limb a little further and tell you
143
513294
3388
akkor hadd feszítsem tovább, és hadd mondjam el önöknek:
08:36
that the way that you experience your own emotion
144
516706
3436
saját érzelmeiket pontosan ugyanígy
08:40
is exactly the same process.
145
520166
2881
tapasztalják meg.
08:43
Your brain is basically making predictions, guesses,
146
523071
4691
Az agyuk alapvetően előrejelzéseket és feltételezéseket teremt,
08:47
that it's constructing in the moment
147
527786
2286
egyetlen pillanat alatt
08:50
with billions of neurons working together.
148
530096
4209
neuronok milliárdjai működnek együtt.
08:55
Now your brain does come prewired to make some feelings,
149
535106
4287
Egyes érzések valóban születésünktől megvannak az agyunkban.
08:59
simple feelings that come from the physiology of your body.
150
539417
4802
Ezek egyszerű, a test fiziológiájából adódó érzelmek.
09:04
So when you're born,
151
544243
1684
Így amikor megszületünk,
09:05
you can make feelings like calmness and agitation,
152
545951
4394
képesek vagyunk nyugalmat és izgatottságot érezni,
09:10
excitement, comfort, discomfort.
153
550369
2404
lelkesedést, kényelmet, kényelmetlenséget.
09:13
But these simple feelings are not emotions.
154
553266
3023
Ám ezek az egyszerű érzések nem érzelmek.
09:16
They're actually with you every waking moment of your life.
155
556313
3833
Ezek valójában végigkísérik életünk minden éber pillanatát.
09:20
They are simple summaries of what's going on inside your body,
156
560694
4581
Egyszerű összefoglalásai annak, hogy mi zajlik testünkben,
09:25
kind of like a barometer.
157
565299
1458
egyfajta barométerek.
09:27
But they have very little detail,
158
567908
2072
De elnagyoltak,
nekünk pedig fontosak a részletek a következő lépés eldöntéséhez.
09:30
and you need that detail to know what to do next.
159
570004
2903
09:32
What do you about these feelings?
160
572931
1782
Mit kezdjünk ezekkel az érzésekkel?
És hogyan állítja elő agyunk az ehhez szükséges részletet?
09:35
And so how does your brain give you that detail?
161
575061
2254
09:37
Well, that's what predictions are.
162
577339
1754
Ehhez kellenek az előrejelzések.
09:39
Predictions link the sensations in your body
163
579117
3429
Ezek összekötik az egyszerű érzéseinket okozó
09:42
that give you these simple feelings
164
582570
1810
testérzeteinket azzal,
09:44
with what's going on around you in the world
165
584404
2055
ami a környezetünkben történik,
09:46
so that you know what to do.
166
586483
1349
így tudjuk, mit kell tennünk.
09:47
And sometimes,
167
587856
1477
Előfordul,
09:49
those constructions are emotions.
168
589357
5038
hogy érzelmeket épít fel.
09:54
So for example, if you were to walk into a bakery,
169
594419
4755
Ha például el akarnánk menni egy pékségbe,
09:59
your brain might predict that you will encounter
170
599198
3809
agyunk előre jelezné, hogy frissen sült csokis sütemény
10:03
the delicious aroma of freshly baked chocolate chip cookies.
171
603031
4079
mennyei illatára számíthatunk.
10:07
I know my brain would predict
172
607531
1735
Tudom, hogy az én agyam
10:09
the delicious aroma of freshly baked chocolate cookies.
173
609290
2607
pontosan ezt jósolná.
10:11
And our brains might cause our stomachs to churn a little bit,
174
611921
2991
Sőt, az agyunk hatására kicsit még a gyomrunk is megkordulhat,
10:14
to prepare for eating those cookies.
175
614936
2961
felkészülve a sütizésre.
10:17
And if we are correct,
176
617921
1731
Ha igazunk van,
10:19
if in fact some cookies have just come out of the oven,
177
619676
3023
és tényleg frissen sült sütik érkeznek éppen,
10:22
then our brains will have constructed hunger,
178
622723
2942
akkor az agyunk éhségérzetet teremtett,
10:25
and we are prepared to munch down those cookies
179
625689
3928
így előkészültünk arra, hogy felfaljuk azokat a süteményeket,
10:29
and digest them in a very efficient way,
180
629641
2374
és nagyon hatékonyan megemésszük őket,
10:32
meaning that we can eat a lot of them,
181
632039
1825
ami azt jelenti: sokat falhatunk,
10:33
which would be a really good thing.
182
633888
1745
márpedig ez tényleg klassz lenne.
10:36
You guys are not laughing enough. I'm totally serious.
183
636160
2524
Hát, önök nem nevetnek eléggé. Halál komolyan mondom.
10:38
(Laughter)
184
638708
3817
(Nevetés)
10:42
But here's the thing.
185
642549
1150
De itt a lényeg.
10:43
That churning stomach,
186
643723
2404
A gyomorkorgásnak
10:46
if it occurs in a different situation,
187
646151
2150
egészen eltérő lehet a jelentése,
10:48
it can have a completely different meaning.
188
648325
2000
ha más helyzetben fordul elő.
10:50
So if your brain were to predict a churning stomach
189
650349
3555
Ha az agyunk korgó gyomrot jósolna,
10:53
in, say, a hospital room while you're waiting for test results,
190
653928
4999
mondjuk, egy kórteremben, amíg a leleteinkre várunk,
10:58
then your brain will be constructing dread
191
658951
2699
akkor az agyunk rettegést,
11:01
or worry or anxiety,
192
661674
2499
aggódást vagy szorongást teremt,
11:04
and it might cause you to, maybe,
193
664197
3698
és ez esetleg
11:07
wring your hands
194
667919
2491
kézremegést is okozhat,
11:10
or take a deep breath or even cry.
195
670434
2562
vagy sóhajtozást, akár még sírást is.
11:13
Right? Same physical sensation, same churning stomach,
196
673808
4673
Értik? Ugyanaz a fizikai érzés, ugyanaz a korgó gyomor,
11:18
different experience.
197
678505
1485
de teljesen más tapasztalás.
11:20
And so the lesson here
198
680678
1699
Ebből pedig az a tanulság,
11:22
is that emotions which seem to happen to you
199
682401
4135
hogy az épp velünk történő érzelmeket
11:26
are actually made by you.
200
686560
2476
valójában mi magunk hozzuk létre.
11:32
You are not at the mercy of mythical emotion circuits
201
692115
5024
Nem vagyunk agyunk ősi részeibe égetett
11:37
which are buried deep inside some ancient part of your brain.
202
697163
3440
rejtélyes áramkörök szeszélyeire bízva.
11:42
You have more control over your emotions
203
702006
3682
Sokkal több hatalmunk van érzelmeink fölött,
11:45
than you think you do.
204
705712
1555
mint hinnénk.
11:47
I don't mean that you can just snap your fingers
205
707291
2279
Nem állítom, hogy elég egy csettintés,
11:49
and change how you feel the way that you would change your clothes,
206
709594
4184
és úgy váltogathatjuk érzelmeinket, akár a ruhadarabjainkat,
11:53
but your brain is wired
207
713802
2507
de agyunk úgy van huzalozva,
11:56
so that if you change the ingredients that your brain uses to make emotion,
208
716333
6032
hogy ha az agy érzelemkeltéshez használt alkotóelemeit kicseréljük,
12:02
then you can transform your emotional life.
209
722389
3166
akkor teljes érzelmi életünket átalakíthatjuk.
12:06
So if you change those ingredients today,
210
726274
2832
Ha tehát már ma kicseréljük ezeket másra,
12:09
you're basically teaching your brain how to predict differently tomorrow,
211
729130
4888
akkor azt tanítjuk meg agyunknak, hogy holnaptól már másképp jósoljon.
12:14
and this is what I call being the architect of your experience.
212
734042
5071
Ezt én úgy hívom, hogy legyünk saját tapasztalataink építészei.
12:20
So here's an example.
213
740605
1253
Mondok egy példát.
12:23
All of us have had a nervous feeling before a test, right?
214
743771
3410
Vizsga előtt mindannyian izgultunk már, ugye?
12:27
But some people experience crippling anxiety before a test.
215
747974
4469
De vannak, akiket teljesen lebénít a vizsga előtti szorongás.
12:32
They have test anxiety.
216
752467
1308
Ezt hívják vizsgadrukknak.
12:35
Based on past experiences of taking tests,
217
755406
4690
Korábbi vizsgaélményeikből fakad,
12:40
their brains predict a hammering heartbeat,
218
760120
3325
az agyuk heves szívdobogást idéz elő,
12:43
sweaty hands,
219
763469
1419
izzad a tenyerük,
12:44
so much so that they are unable to actually take the test.
220
764912
5500
annyira, hogy nem tudják teljesíteni a vizsgát.
12:50
They don't perform well,
221
770436
1262
Rosszul szerepelnek,
12:51
and sometimes they not only fail courses but they actually might fail college.
222
771722
4397
olykor nemcsak egy tárgyból buknak, hanem évismétlők is lesznek.
12:57
But here's the thing:
223
777131
1151
De hangsúlyozom:
12:59
a hammering heartbeat is not necessarily anxiety.
224
779036
3812
a heves szívdobogás nem feltétlenül szorongást jelent.
13:02
It could be that your body is preparing to do battle
225
782872
5135
Jelezheti azt is, hogy testünk csatára készül,
13:08
and ace that test ...
226
788031
1484
és tarol azon a vizsgán...
13:10
or, you know, give a talk
227
790449
2175
vagy például előadást tart
13:12
in front of hundreds of people on a stage where you're being filmed.
228
792648
3596
több száz ember előtt egy színpadon, miközben filmre veszik.
13:16
(Laughter)
229
796268
1595
(Nevetés)
13:17
I'm serious.
230
797887
1246
Komolyan mondom.
13:19
(Laughter)
231
799158
1738
(Nevetés)
13:21
And research shows that when students learn
232
801529
4461
Kutatások bizonyítják, hogy amikor a diákok
13:26
to make this kind of energized determination
233
806014
2731
a szorongás helyett tudatosan alkalmazzák
13:28
instead of anxiety,
234
808769
1441
ezt a határozott elszántságot,
13:30
they perform better on tests.
235
810234
2096
akkor jobb eredményeket érnek el.
13:33
And that determination seeds their brain to predict differently in the future
236
813145
4894
Ez az elszántság arra serkenti agyukat, hogy másképp jósoljon a jövőben,
13:38
so that they can get their butterflies flying in formation.
237
818063
3031
így képesek csapatokba rendezni szanaszét repkedő pillangóikat.
13:41
And if they do that often enough,
238
821507
2152
És ha ezt elég gyakran teszik,
13:43
they not only can pass a test
239
823683
2548
nemcsak a vizsgáikon mennek át,
13:46
but it will be easier for them to pass their courses,
240
826255
3024
hanem a kurzusaikat is jobban teljesítik,
13:49
and they might even finish college,
241
829303
2961
diplomát is szerezhetnek végül,
13:52
which has a huge impact on their future earning potential.
242
832288
4268
ami sokat jelent későbbi életükben jövedelemszerzési szempontból.
13:57
So I call this emotional intelligence in action.
243
837458
3230
Úgy hívom: az érzelmi intelligencia mozgásba lendülése.
14:01
Now you can cultivate this emotional intelligence yourself
244
841930
3584
Mindenki fejlesztheti saját érzelmi intelligenciáját,
14:05
and use it in your everyday life.
245
845538
2266
és alkalmazhatja mindennapi életében.
14:07
So just, you know,
246
847828
1885
Képzeljék el például,
14:09
imagine waking up in the morning.
247
849737
1580
hogy reggel felébrednek.
14:11
I'm sure you've had this experience. I know I have.
248
851341
2435
Biztos vagyok benne, hogy átélték már. Én igen.
14:13
You wake up and as you're emerging into consciousness,
249
853800
2635
Felébrednek, és ahogy kezdenek magukhoz térni,
14:16
you feel this horrible dread,
250
856459
3191
ezt a szörnyű rettegést érzik,
14:19
you know, this real wretchedness,
251
859674
2001
tudják, az igazi kétségbeesést,
14:21
and immediately, your mind starts to race.
252
861699
2682
és akkor az elméjük azonnal akcióba lép.
14:24
You start to think about all the crap that you have to do at work
253
864405
3080
Az összes marhaság átfut az agyukon, amiket majd el kell végezni,
14:27
and you have that mountain of email
254
867509
1708
ott a nagy rakás email,
14:29
which you will never dig yourself out of ever,
255
869241
2895
amikből képtelenség kikeveredni,
14:32
the phone calls you have to return,
256
872160
1826
az elintézetlen telefonhívások,
14:34
and that important meeting across town,
257
874010
1872
a fontos találkozó a város másik végén,
14:35
and you're going to have to fight traffic,
258
875906
2039
és persze mindenütt dugók,
14:37
you'll be late picking your kids up,
259
877969
1721
a gyerekekért csak késve érnek oda,
14:39
your dog is sick, and what are you going to make for dinner?
260
879714
2824
a kutya beteg, és mit fognak főzni vacsorára?
14:42
Oh my God.
261
882562
1183
Te jó ég.
14:43
What is wrong with your life?
262
883769
1506
Mi a baj az életükkel?
14:45
What is wrong with my life?
263
885299
1586
Mi a baj az életemmel?
14:46
(Laughter)
264
886909
5470
(Nevetés)
14:52
That mind racing is prediction.
265
892403
2523
Az elme ilyen ámokfutása előrejelzés.
14:55
Your brain is searching to find an explanation
266
895510
4722
Az agy magyarázatot keres
15:00
for those sensations in your body that you experience as wretchedness,
267
900256
5620
a testükben jelentkező kétségbeesés-érzetekre,
15:05
just like you did with the blobby image.
268
905900
3928
épp úgy, ahogy a pacás képekkel tették.
15:10
So your brain is trying to explain what caused those sensations
269
910950
5515
Az agyuk magyarázatot akar adni arra, hogy mi okozza azokat az érzéseket,
15:16
so that you know what to do about them.
270
916489
2000
hogy tudják, mihez kezdjenek velük.
15:19
But those sensations
271
919242
1612
Ám azok az érzések
15:20
might not be an indication that anything is wrong with your life.
272
920878
3048
talán nem azt jelzik, hogy valami nincs rendben az életükben.
15:24
They might have a purely physical cause.
273
924296
2812
Pusztán fizikai okai is lehetnek.
15:27
Maybe you're tired.
274
927132
1215
Mondjuk, kimerültek.
15:28
Maybe you didn't sleep enough.
275
928371
1430
Esetleg nem aludtak eleget.
15:29
Maybe you're hungry.
276
929825
1350
Talán éhesek.
15:31
Maybe you're dehydrated.
277
931199
1576
Talán szomjasak.
15:33
The next time that you feel intense distress,
278
933691
5599
Ha legközelebb erős szorongást éreznek,
15:39
ask yourself:
279
939314
1711
kérdezzék meg maguktól:
15:41
Could this have a purely physical cause?
280
941049
3690
lehet, hogy csak fizikai okai vannak?
15:45
Is it possible that you can transform
281
945208
3608
Lehet, hogy az érzelmi szenvedés
15:48
emotional suffering into just mere physical discomfort?
282
948840
3976
átalakítható pusztán fizikai rossz közérzetté?
15:54
Now I am not suggesting to you
283
954182
2444
Nem azt sugallom önöknek,
15:56
that you can just perform a couple of Jedi mind tricks
284
956650
2921
hogy elég néhány jedi-trükköt előkapni,
15:59
and talk yourself out of being depressed
285
959595
2992
és kibeszélhetik magukból a depressziót,
16:02
or anxious or any kind of serious condition.
286
962611
4515
a szorongást vagy bármilyen komoly lelki válságot.
16:07
But I am telling you
287
967150
1635
Hanem azt mondom,
16:08
that you have more control over your emotions than you might imagine,
288
968809
3873
jobban tudunk uralkodni érzelmeink fölött, mintsem képzeljük,
16:12
and that you have the capacity
289
972706
1896
és megvan bennünk a képesség arra,
16:14
to turn down the dial on emotional suffering
290
974626
3081
hogy lecsillapítsuk érzelmi szenvedésünk erejét,
16:17
and its consequences for your life
291
977731
2134
és ennek hatását az életünkre úgy,
16:19
by learning how to construct your experiences differently.
292
979889
2852
hogy megtanuljuk másképp felépíteni a tapasztalatainkat.
16:24
And all of us can do this
293
984112
1754
Erre mindenki képes,
16:25
and with a little practice, we can get really good at it,
294
985890
2891
és egy kis gyakorlással egész jó eredményeket érhetünk el,
16:28
like driving.
295
988805
1245
olyan, mint az autóvezetés.
16:30
At first, it takes a lot of effort,
296
990074
1760
Eleinte fáradságos,
16:31
but eventually it becomes pretty automatic.
297
991858
2254
de idővel szinte automatikussá válik.
16:35
Now I don't know about you,
298
995302
1308
Nem ismerem önöket,
16:36
but I find this to be a really empowering and inspiring message,
299
996634
5320
de szerintem ez igazán erőt adó és lelkesítő üzenet,
16:41
and the fact that it's backed up by decades of research
300
1001978
2635
és engem kutatóként boldoggá tesz a tény,
16:44
makes me also happy as a scientist.
301
1004637
2909
hogy mindezt több évtizedes kutatás támasztja alá.
16:47
But I have to also warn you that it does come with some fine print,
302
1007570
3143
De figyelmeztetnem kell önöket, most jön az apróbetűs rész,
16:50
because more control also means more responsibility.
303
1010737
4666
mert a nagyobb önuralom nagyobb felelősséget is jelent.
16:57
If you are not at the mercy of mythical emotion circuits
304
1017225
4249
Ha nem vagyunk kiszolgáltatva titkos áramköröknek,
17:01
which are buried deep inside your brain somewhere
305
1021498
2297
melyek valahol az agyunk mélyén rejtőznek,
17:03
and which trigger automatically,
306
1023819
2113
és automatikusan működésbe lépnek,
17:05
then who's responsible,
307
1025956
2657
akkor ki a felelős:
17:08
who is responsible when you behave badly?
308
1028637
2118
ki a felelős a rossz viselkedésünkért?
17:12
You are.
309
1032422
1150
Mi magunk.
17:14
Not because you're culpable for your emotions,
310
1034028
3022
Nem az érzelmeink miatt vagyunk vétkesek,
17:17
but because the actions and the experiences that you make today
311
1037074
4988
hanem mert a tetteink és a tapasztalatok, amiket ma szerzünk,
17:22
become your brain's predictions for tomorrow.
312
1042086
2825
agyunk holnapi előrejelzéseivé válnak.
17:25
Sometimes we are responsible for something
313
1045775
2866
Van úgy, hogy nem azért vagyunk felelősek,
17:28
not because we're to blame
314
1048665
2637
amivel vádolnak minket,
17:31
but because we're the only ones who can change it.
315
1051326
3071
hanem mert mi vagyunk az egyetlenek, akik megváltoztathatjuk.
17:35
Now responsibility is a big word.
316
1055750
2425
A felelősség súlyos szó.
17:38
It's so big, in fact,
317
1058199
1722
Annyira súlyos,
17:39
that sometimes people feel the need to resist the scientific evidence
318
1059945
5539
hogy sokan inkább el sem fogadják annak tudományos bizonyítékait,
17:45
that emotions are built and not built in.
319
1065508
3500
hogy az érzelmek nem maguktól keletkeznek, hanem mi építjük fel őket.
17:50
The idea that we are responsible for our own emotions
320
1070860
4272
Nagyon nehéznek tűnik megemészteni azt a gondolatot,
17:55
seems very hard to swallow.
321
1075156
2743
hogy felelősek vagyunk az érzelmeinkért.
17:59
But what I'm suggesting to you is you don't have to choke on that idea.
322
1079027
3802
De azt javaslom önöknek, hogy ne fojtsák el ezt a gondolatot.
18:02
You just take a deep breath,
323
1082853
1380
Csak sóhajtsanak egy nagyot,
18:04
maybe get yourself a glass of water if you need to,
324
1084257
2938
esetleg igyanak egy pohár vizet,
18:07
and embrace it.
325
1087219
1156
és fogadják el.
18:08
Embrace that responsibility,
326
1088399
1651
Fogadják el a felelősséget,
18:10
because it is the path to a healthier body,
327
1090074
4428
mert ez az út egészségesebb testhez,
18:14
a more just and informed legal system,
328
1094526
3917
igazságosabb és megfontoltabb törvényhozáshoz,
18:18
and a more flexible and potent emotional life.
329
1098467
2841
rugalmasabb és érzelmekben gazdagabb élethez vezet.
18:21
Thank you.
330
1101935
1151
Köszönöm.
18:23
(Applause)
331
1103110
4461
(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