Uri Alon: Why truly innovative science demands a leap into the unknown

149,479 views ・ 2014-06-12

TED


A videó lejátszásához kattintson duplán az alábbi angol feliratokra.

Fordító: Reka Lorinczy
00:12
In the middle of my Ph.D.,
0
12325
2063
A PhD-m közepe táján
00:14
I was hopelessly stuck.
1
14388
3462
reménytelenül elakadtam.
00:17
Every research direction that I tried
2
17850
1780
Akármerre fordultam,
00:19
led to a dead end.
3
19630
1616
zsákutcába kerültem.
00:21
It seemed like my basic assumptions
4
21246
1902
Úgy tűnt, mintha az alapvető feltevéseim
már nem lettek volna helytállóak.
00:23
just stopped working.
5
23148
1928
Úgy éreztem magam, mint a ködben repülő pilóta,
00:25
I felt like a pilot flying through the mist,
6
25076
2999
nem tudtam tájékozódni.
00:28
and I lost all sense of direction.
7
28075
2795
00:30
I stopped shaving.
8
30870
1481
Már meg sem borotválkoztam.
00:32
I couldn't get out of bed in the morning.
9
32351
2741
Reggel nem tudtam kikelni az ágyból.
Nem éreztem méltónak magam ahhoz,
00:35
I felt unworthy
10
35092
1733
00:36
of stepping across the gates of the university,
11
36825
3153
hogy belépjek az egyetem kapuján,
00:39
because I wasn't like Einstein or Newton
12
39978
2148
mert nem voltam olyan, mint Einstein vagy Newton,
vagy más tudós,
00:42
or any other scientist whose results
13
42126
2153
akiknek az eredményeiről tanultunk.
00:44
I had learned about, because in science,
14
44279
1531
00:45
we just learn about the results, not the process.
15
45810
3382
Mert a tudományban csak eredményekről tanulunk, nem folyamatokról.
00:49
And so obviously, I couldn't be a scientist.
16
49192
4701
Így persze én nem lehettem tudós.
00:53
But I had enough support
17
53893
1664
De volt elég támaszom,
00:55
and I made it through
18
55557
1397
és túlléptem ezen.
00:56
and discovered something new about nature.
19
56954
2220
Valami újat fedeztem fel a természetről.
Rendkívül megnyugtató érzés volt
00:59
This is an amazing feeling of calmness,
20
59174
2743
01:01
being the only person in the world
21
61917
1332
a világon az egyetlen embernek lenni,
01:03
who knows a new law of nature.
22
63249
2225
aki ismer egy új természeti törvényt.
01:05
And I started the second project in my Ph.D,
23
65474
3042
Elindítottam a második PhD projektemet
01:08
and it happened again.
24
68516
1364
és megismétlődött ugyanaz.
01:09
I got stuck and I made it through.
25
69880
2289
Zátonyra futottam, majd túljutottam rajta.
Kezdtem arra gondolni,
01:12
And I started thinking,
26
72169
1386
01:13
maybe there's a pattern here.
27
73555
1157
hogy ez valami szabályszerűség lehet.
01:14
I asked the other graduate students, and they said,
28
74712
1841
Megkérdeztem más végzősösöket is.
01:16
"Yeah, that's exactly what happened to us,
29
76553
2043
"Igen, pontosan így jártunk."- mondták,
01:18
except nobody told us about it."
30
78596
2349
"csak senki nem figyelmeztetett előre."
01:20
We'd all studied science as if it's a series
31
80945
1950
Mi mindannyian azt tanultuk a tudományról,
01:22
of logical steps between question and answer,
32
82895
3576
hogy az logikus lépések sorozata kérdéstől válaszig.
01:26
but doing research is nothing like that.
33
86471
2746
De a kutatás egyáltalán nem ilyen.
01:29
At the same time, I was also studying
34
89217
2334
Ugyanebben az időszakban
01:31
to be an improvisation theater actor.
35
91551
2087
improvizációs színházi képzésen vettem részt.
01:33
So physics by day,
36
93638
1434
Tehát napközben fizikával foglalkoztam,
01:35
and by night, laughing, jumping, singing,
37
95072
2018
és éjjel pedig nevettem, ugráltam,
énekeltem és gitároztam.
01:37
playing my guitar.
38
97090
1312
01:38
Improvisation theater,
39
98402
1479
A improvizációs színház,
01:39
just like science, goes into the unknown,
40
99881
3009
akárcsak a tudomány, az ismeretlenben tapogatózik,
01:42
because you have to make a scene onstage
41
102890
1412
mert rendező és forgatókönyv nélkül
01:44
without a director, without a script,
42
104302
1703
kell játszani a színpadon,
anélkül, hogy tudnánk, mit kell majd alakítanunk,
01:46
without having any idea what you'll portray
43
106005
2278
01:48
or what the other characters will do.
44
108283
2406
vagy hogy a többi szereplő mit fog tenni.
01:50
But unlike science,
45
110689
1849
De a tudománytól eltérően,
01:52
in improvisation theater, they tell you from day one
46
112538
3023
az improvizációs színházban már az első nap megmondják,
01:55
what's going to happen to you when you get onstage.
47
115561
2215
mi fog történni, mikor színpadra lépünk.
01:57
You're going to fail miserably.
48
117776
2772
Siralmasan meg fogunk bukni.
02:00
You're going to get stuck.
49
120548
1177
Leblokkolunk.
02:01
And we would practice staying creative
50
121725
2118
Úgyhogy azt gyakoroltuk, hogyan maradjunk kreatívak
02:03
inside that stuck place.
51
123843
1203
szorult helyzetben.
Például volt egy gyakorlat,
02:05
For example, we had an exercise
52
125046
1905
02:06
where we all stood in a circle,
53
126951
1142
amikor mind körbeálltunk,
és a legszörnyűbb sztepptáncot jártuk,
02:08
and each person had to do the world's worst tap dance,
54
128093
2965
miközben a többiek tapsoltak
02:11
and everybody else applauded
55
131058
1586
02:12
and cheered you on,
56
132644
1242
és biztattak,
02:13
supporting you onstage.
57
133886
2763
támogattak a színpadon.
02:16
When I became a professor
58
136649
1908
Mikor tanár lettem,
02:18
and had to guide my own students
59
138557
1381
és a saját diákjaimat irányítottam
02:19
through their research projects,
60
139938
1973
a kutatómunkájukban,
02:21
I realized again,
61
141911
1367
ismét észrevettem,
02:23
I don't know what to do.
62
143278
1712
hogy nem tudom, mit tegyek.
02:24
I'd studied thousands of hours of physics,
63
144990
1994
Tanulmányoztam fizika,
02:26
biology, chemistry,
64
146984
1614
biológia, kémia órák ezreit,
02:28
but not one hour, not one concept
65
148598
2372
de egyik óra vagy elgondolás sem mutatta meg,
02:30
on how to mentor, how to guide someone
66
150970
2586
hogy kell irányítani valakit
02:33
to go together into the unknown,
67
153556
1737
az ismeretlenben vezető közös úton,
02:35
about motivation.
68
155293
1921
hogyan kell motiválni.
02:37
So I turned to improvisation theater,
69
157214
1930
Tehát a improvizációs színháztól ihletve
már az első nap megmondtam a diákjaimnak,
02:39
and I told my students from day one
70
159144
2173
02:41
what's going to happen when you start research,
71
161317
2901
hogy mi fog történni, mikor megkezdik a kutatást.
A mi mentális beállítottságunktól függ,
02:44
and this has to do with our mental schema
72
164218
1726
02:45
of what research will be like.
73
165944
2012
hogy milyen lesz a kutatás.
02:47
Because you see, whenever people do anything,
74
167956
2278
Mert valahányszor teszünk valamit,
02:50
for example if I want to touch this blackboard,
75
170234
2642
például meg szeretném érinteni ezt a táblát,
02:52
my brain first builds up a schema,
76
172876
1660
az agyam először kidolgoz egy sémát,
02:54
a prediction of exactly what my muscles will do
77
174536
1859
előrevetíti az izmok pontos feladatát
02:56
before I even start moving my hand,
78
176395
2156
még mielőtt megmozdítom a kezem,
02:58
and if I get blocked,
79
178551
1848
és ha én leblokkolok,
03:00
if my schema doesn't match reality,
80
180399
1875
ha az én elképzelésem eltér a valóságtól,
03:02
that causes extra stress called cognitive dissonance.
81
182274
2284
akkor az egy többlet stresszt hoz létre, amit kognitív disszonanciának nevezünk.
03:04
That's why your schemas had better match reality.
82
184558
2909
Ezért jó, ha a séma valósághű.
03:07
But if you believe the way science is taught,
83
187467
3155
Ha hiszünk abban, ahogyan a tudományokat tanítják,
03:10
and if you believe textbooks, you're liable
84
190622
1897
ha hiszünk a tankönyveknek,
03:12
to have the following schema of research.
85
192519
6294
akkor a következő kutatási sémát kapjuk:
03:18
If A is the question,
86
198813
3318
Ha A a kérdés
és B a válasz,
03:22
and B is the answer,
87
202131
3400
03:25
then research is a direct path.
88
205531
4593
akkor a kutatás egyenes út.
A gond az, hogy ha egy kísérlet nem működik,
03:30
The problem is that if an experiment doesn't work,
89
210127
3115
03:33
or a student gets depressed,
90
213242
3662
vagy egy diák elcsügged,
03:36
it's perceived as something utterly wrong
91
216904
2086
akkor ezt valami fergeteges hibának érzékeli,
03:38
and causes tremendous stress.
92
218990
3030
ami rendkívüli stresszt okoz.
Ezért tanítok a diákjaimnak
03:42
And that's why I teach my students
93
222020
1783
03:43
a more realistic schema.
94
223803
3862
egy sokkal valóságosabb sémát.
03:50
Here's an example
95
230860
1524
Íme egy példa arra,
03:52
where things don't match your schema.
96
232384
3136
amikor a dolgok eltérnek a sémától.
03:58
(Laughter)
97
238379
3262
(Nevetés)
04:01
(Applause)
98
241641
3199
(Taps)
04:13
So I teach my students a different schema.
99
253564
3446
Tehát egy másik sémát tanítok a diákjaimnak.
Ha A a kérdés,
04:17
If A is the question,
100
257010
2194
04:19
B is the answer,
101
259204
2181
B a válasz,
04:25
stay creative in the cloud,
102
265320
1535
maradj kreatív a felhőben
04:26
and you start going,
103
266855
1975
és indulj el.
04:28
and experiments don't work, experiments don't work,
104
268830
2363
De a kísérletek nem működnek, nem működnek
04:31
experiments don't work, experiments don't work,
105
271193
2535
nem működnek és nem működnek,
04:33
until you reach a place linked with negative emotions
106
273728
2676
s végül rossz érzésekkel eltelve oda jutunk,
04:36
where it seems like your basic assumptions
107
276404
2278
ahol már úgy tűnik, hogy az alapfeltevéseinknek
04:38
have stopped making sense,
108
278682
1116
nincs semmi értelme.
04:39
like somebody yanked the carpet beneath your feet.
109
279798
3055
Mintha kicsúszna a talaj a lábunk alól.
04:42
And I call this place the cloud.
110
282853
3328
Ezt a helyet nevezem felhőnek.
04:59
Now you can be lost in the cloud
111
299685
2678
Eltévedhetünk a felhőben
05:02
for a day, a week, a month, a year,
112
302363
2508
egy napra, hétre, hónapra, évre,
05:04
a whole career,
113
304871
1498
egy egész életpályára,
05:06
but sometimes, if you're lucky enough
114
306369
2162
de néha, hogyha szerencsénk van,
05:08
and you have enough support,
115
308531
1856
és támogatnak is minket,
05:10
you can see in the materials at hand,
116
310387
1990
észrevehetünk valamit magunk körül,
05:12
or perhaps meditating on the shape of the cloud,
117
312377
3248
esetleg épp a felhő formáján meditálva,
05:15
a new answer,
118
315625
2002
egy új választ,
05:19
C, and you decide to go for it.
119
319285
3684
C-t, és eldönthetjük, hogy kipróbáljuk.
05:22
And experiments don't work, experiments don't work,
120
322969
2369
A kísérlet nem működik, és nem működik,
05:25
but you get there,
121
325338
1469
de megérkezünk,
05:26
and then you tell everyone about it
122
326807
1220
és akkor megosztjuk a világgal
05:28
by publishing a paper that reads A arrow C,
123
328027
3502
egy publikált cikkben, hogy A nyíl C,
05:31
which is a great way to communicate,
124
331529
1959
ami a közlés nagyszerű módja,
05:33
but as long as you don't forget the path
125
333488
2344
de csak ha nem felejtjük el az utat,
05:35
that brought you there.
126
335832
1799
mely odavezetett.
05:37
Now this cloud is an inherent part
127
337631
1975
Ez a felhő a kutatás velejárója,
05:39
of research, an inherent part of our craft,
128
339606
2604
mesterségünk része,
05:42
because the cloud stands guard at the boundary.
129
342210
3210
mert a felhő őrzi a határzónát.
05:49
It stands guard at the boundary
130
349721
2269
Őrködik a határon
05:51
between the known
131
351990
2972
az ismert
05:57
and the unknown,
132
357795
3604
és az ismeretlen között.
Hogy felfedezzünk valami egészen újat,
06:05
because in order to discover something truly new,
133
365110
2275
06:07
at least one of your basic assumptions has to change,
134
367385
3577
legalább egy alapfeltevést meg kell változtatni,
06:10
and that means that in science,
135
370962
1254
ami azt jelenti, hogy a tudományban
06:12
we do something quite heroic.
136
372216
1962
valami egészen hősieset teszünk:
minden nap megpróbálunk eljutni
06:14
Every day, we try to bring ourselves
137
374178
1821
06:15
to the boundary between the known and the unknown
138
375999
1812
az ismert és ismeretlen dolgok közti határra,
06:17
and face the cloud.
139
377811
1821
hogy szembenézzünk a felhővel.
06:19
Now notice that I put B
140
379632
1705
Vegyük észre,
hogy B-t az ismert zónába helyeztem,
06:21
in the land of the known,
141
381337
743
06:22
because we knew about it in the beginning,
142
382080
1811
mert már kezdetben is ismerjük.
06:23
but C is always more interesting
143
383891
3649
De C mindig sokkal érdekesebb
06:27
and more important than B.
144
387540
2723
és sokkal fontosabb, mint B.
06:30
So B is essential in order to get going,
145
390263
2193
B fontos az induláshoz,
06:32
but C is much more profound,
146
392456
1818
de C sokkal tartalmasabb.
06:34
and that's the amazing thing about resesarch.
147
394274
4497
Ez a csodálatos a kutatásban.
06:38
Now just knowing that word, the cloud,
148
398771
2188
Az az egyszerű tény, hogy ismerjük a felhő fogalmát,
06:40
has been transformational in my research group,
149
400959
2555
nagy hatást gyakorolt a kutatócsoportomra,
06:43
because students come to me and say,
150
403514
1870
mert a diákjaim jönnek és azt mondják:
06:45
"Uri, I'm in the cloud,"
151
405384
1598
"Uri, a felhőben vagyok."
06:46
and I say, "Great, you must be feeling miserable."
152
406982
3166
"Nagyszerű, akkor biztos nyomorultul érzed magad."
(Nevetés)
06:50
(Laughter)
153
410148
2142
06:52
But I'm kind of happy,
154
412290
1913
De igazából örülök,
06:54
because we might be close to the boundary
155
414203
1678
mert lehet, hogy közel vagyunk
06:55
between the known and the unknown,
156
415881
1896
az ismert és az ismeretlen határához,
06:57
and we stand a chance of discovering
157
417777
1546
és esélyünk van felfedezni
06:59
something truly new,
158
419323
1861
valami egészen újat.
07:01
since the way our mind works,
159
421184
1342
Mert így működik az elménk.
07:02
it's just knowing that the cloud
160
422526
3148
Tudva, hogy a felhő
07:05
is normal, it's essential,
161
425674
4426
normális, lényeges,
és tulajdonképpen szép,
07:10
and in fact beautiful,
162
430100
1205
07:11
we can join the Cloud Appreciation Society,
163
431305
3623
csatlakozhatunk a Felhőt Értékelők Társaságához.
07:14
and it detoxifies the feeling that something
164
434928
1918
Ez felszabadít az érzés alól,
07:16
is deeply wrong with me.
165
436846
2562
hogy valami nincs rendben velem.
07:19
And as a mentor, I know what to do,
166
439408
2450
Mint mentor tudom, mi a dolgom.
07:21
which is to step up my support for the student,
167
441858
2202
Támogatnom kell a diákomat,
mert a kutatás lélektana szerint
07:24
because research in psychology shows
168
444060
1481
07:25
that if you're feeling fear and despair,
169
445541
3559
a félelem és a reménytelenség
óvatos és konzervatív gondolkozásra
07:29
your mind narrows down
170
449100
997
07:30
to very safe and conservative ways of thinking.
171
450097
2831
készteti az elmét.
07:32
If you'd like to explore the risky paths
172
452928
1575
Ha szeretnénk felfedezni a kockázatos utakat,
07:34
needed to get out of the cloud,
173
454503
1388
07:35
you need other emotions --
174
455891
1761
hogy kijussunk a felhőből,
más érzelmekre van szükség.
07:37
solidarity, support, hope —
175
457652
2201
Szolidaritásra, támogatásra, reményre,
07:39
that come with your connection from somebody else,
176
459853
1737
melyek a másokkal való kapcsolódásból erednek.
07:41
so like in improvisation theater,
177
461590
1550
Akárcsak az improvizációs színházban,
07:43
in science, it's best to walk into the unknown
178
463140
2301
a tudományban is jobb az ismeretlenbe
07:45
together.
179
465441
1969
együtt belemenni.
07:47
So knowing about the cloud,
180
467410
2442
Ismerve a felhő fogalmát,
07:49
you also learn from improvisation theater
181
469852
3324
a színháztól tanultunk
egy hatékony módszert
07:53
a very effective way to have conversations
182
473176
2602
07:55
inside the cloud.
183
475778
1760
a felhő belsejében való beszélgetésre is.
07:57
It's based on the central principle
184
477538
1977
Az improvizációs színház
07:59
of improvisation theater,
185
479515
1767
alapelvére épül,
tehát itt megint segítségemre sietett
08:01
so here improvisation theater
186
481282
1093
08:02
came to my help again.
187
482375
1296
az improvizációs színház.
08:03
It's called saying "Yes, and"
188
483671
2291
Ez az "Igen, és" válasz,
08:05
to the offers made by other actors.
189
485962
3465
amit mások javaslataira adunk.
08:16
That means accepting the offers
190
496297
2894
Azt jelenti, hogy elfogadjuk a javaslatot,
és építünk rá, mondván "igen, és".
08:19
and building on them, saying, "Yes, and."
191
499191
2511
08:21
For example, if one actor says,
192
501702
1239
Például, ha egy színész azt mondja:
08:22
"Here is a pool of water,"
193
502941
1155
"Nézd, egy tócsa."
és a másik azt válaszolja:
08:24
and the other actor says,
194
504096
1045
08:25
"No, that's just a stage,"
195
505141
1869
"Nem, az csak egy színpad."
Akkor az improvizációnak vége.
08:27
the improvisation is over.
196
507010
1738
08:28
It's dead, and everybody feels frustrated.
197
508748
3772
Elhal és mindenki feszült lesz.
08:32
That's called blocking.
198
512520
1348
Ezt hívjuk leblokkolásnak.
08:33
If you're not mindful of communications,
199
513868
1607
Ha nem tudatosan kommunikálunk,
08:35
scientific conversations can have a lot of blocking.
200
515475
2937
akkor a tudományos beszélgetések sokszor elakadnak.
08:38
Saying "Yes, and" sounds like this.
201
518412
2236
Az "Igen, és" használatával ez így hangzik:
08:40
"Here is a pool of water." "Yeah, let's jump in."
202
520648
2508
"Itt egy tócsa." "Igen, gyertek, ugorjunk bele."
08:43
"Look, there's a whale! Let's grab it by its tail.
203
523156
3009
"Nézzétek, egy bálna! Gyertek, fogjuk meg a farkát!
A Holdig vontat minket."
08:46
It's pulling us to the moon!"
204
526165
2101
08:48
So saying "Yes, and" bypasses our inner critic.
205
528266
3020
Az "Igen, és" használata kikerüli a belső kritikát.
Mindenkinek van belső kritikája,
08:51
We all have an inner critic
206
531286
1694
08:52
that kind of guards what we say,
207
532980
1241
ami felügyeli, mit mondunk,
08:54
so people don't think that we're obscene
208
534221
1923
hogy ne tűnjünk közönségesnek,
vagy őrültnek vagy nem hitelesnek.
08:56
or crazy or unoriginal,
209
536144
1115
08:57
and science is full of the fear
210
537259
1260
A tudomány retteg attól,
08:58
of appearing unoriginal.
211
538519
1557
hogy nem alkot valami eredetit.
Az "Igen, és" használata kikapcsolja a kritikát,
09:00
Saying "Yes, and" bypasses the critic
212
540076
2167
09:02
and unlocks hidden voices of creativity
213
542243
2612
és felszabadítja a rejtett kreativitást,
09:04
you didn't even know that you had,
214
544855
1525
melynek létezését nem is sejtettük,
09:06
and they often carry the answer
215
546380
2030
és gyakran hordozzák a választ
09:08
about the cloud.
216
548410
2405
a felhőről.
09:10
So you see, knowing about the cloud
217
550815
2601
A felhő ismerete
09:13
and about saying "Yes, and"
218
553416
1404
és az "Igen, és" használata
09:14
made my lab very creative.
219
554820
2859
csapatunkat nagyon kreativvá tette.
09:17
Students started playing off of each others' ideas,
220
557679
2528
A diákok elkezdték használni egymás ötleteit,
09:20
and we made surprising discoveries
221
560207
2114
és meglepő felfedezéseket tettek
09:22
in the interface between physics and biology.
222
562321
2869
a fizika és a biológia közös felületén.
09:25
For example, we were stuck for a year
223
565190
2950
Például egy évre elakadtunk,
mikor próbáltuk megérteni
09:28
trying to understand the intricate
224
568140
1149
09:29
biochemical networks inside our cells,
225
569289
2693
sejtjeink összetett biokémiai hálózatát.
09:31
and we said, "We are deeply in the cloud,"
226
571982
2457
"Mélyen vagyunk a felhőben." - mondtuk.
09:34
and we had a playful conversation
227
574439
1980
Játékos beszélgetéseket folytattunk.
09:36
where my student Shai Shen Orr said,
228
576419
1788
Shai Shen Orr diákom azt mondta:
09:38
"Let's just draw this on a piece of paper, this network,"
229
578207
2843
"Rajzoljuk le a hálózatot egy papírra!"
Ahelyett, hogy leszóltuk volna:
09:41
and instead of saying,
230
581050
1453
09:42
"But we've done that so many times
231
582503
2151
"De olyan sokszor lerajzoltuk már,
09:44
and it doesn't work,"
232
584654
1034
és nem működött."
09:45
I said, "Yes, and
233
585688
2943
Azt mondtam:
"Jó, és használjunk nagyon nagy lapot."
09:48
let's use a very big piece of paper,"
234
588631
2041
09:50
and then Ron Milo said,
235
590672
1092
Ron Milo hozzátette:
09:51
"Let's use a gigantic architect's
236
591764
2220
"Az építészek tervrajzokhoz használt hatalmas lapját,
09:53
blueprint kind of paper, and I know where to print it,"
237
593984
1796
azt is tudom, hol lehet kinyomtatni."
09:55
and we printed out the network and looked at it,
238
595780
2500
Kinyomtattuk a hálózatot, és ránéztünk.
09:58
and that's where we made our most important discovery,
239
598280
2509
Ekkor született meg a legfontosabb felfedezésünk,
10:00
that this complicated network is just made
240
600789
2201
hogy ez a bonyolult hálózat
10:02
of a handful of simple, repeating interaction patterns
241
602990
3463
csak néhány egyszerű és ismétlődő szerkezetekből áll,
10:06
like motifs in a stained glass window.
242
606453
3163
mint egy ólomüveg ablak motívumai.
10:09
We call them network motifs,
243
609616
2048
Hálózati motívumoknak neveztük őket,
10:11
and they're the elementary circuits
244
611664
2152
és ezek az elemi körök
10:13
that help us understand
245
613816
1385
segítettek megérteni
10:15
the logic of the way cells make decisions
246
615201
2700
a sejtek döntéshozatalának logikáját az organizmusokban,
10:17
in all organisms, including our body.
247
617901
2849
beleértve az emberi testet is.
10:20
Soon enough, after this,
248
620750
1925
Röviddel ezután
10:22
I started being invited to give talks
249
622675
1620
kezdtek meghívni előadást tartani
10:24
to thousands of scientists across the world,
250
624295
3011
tudósok ezreinek szerte a világban,
10:27
but the knowledge about the cloud
251
627306
1833
de a felhő fogalma
és az "Igen, és" használata
10:29
and saying "Yes, and"
252
629139
1132
10:30
just stayed within my own lab,
253
630271
1839
a laboromon belül maradt,
mert a tudományban nem beszélünk a folyamatról,
10:32
because you see, in science, we don't talk about the process,
254
632110
2131
10:34
anything subjective or emotional.
255
634241
2433
semmi szubjektívről vagy érzelmekről.
10:36
We talk about the results.
256
636674
1863
Eredményekről beszélünk.
10:38
So there was no way to talk about it in conferences.
257
638537
2069
A konferenciákon sem beszélhettem róla.
10:40
That was unthinkable.
258
640606
1924
Elképzelhetetlen volt.
10:42
And I saw scientists in other groups get stuck
259
642530
2076
Láttam más csoportok elakadt tudósait,
10:44
without even having a word to describe
260
644606
1774
akik nem tudták kifejezni,
10:46
what they're seeing,
261
646380
1321
hogy mit látnak,
10:47
and their ways of thinking
262
647701
1355
és a gondolkodásuk leszűkült
egy keskeny biztonságos mezsgyére,
10:49
narrowed down to very safe paths,
263
649056
1528
10:50
their science didn't reach its full potential,
264
650584
1660
a tudományuk nem bontakozott ki teljesen
10:52
and they were miserable.
265
652244
1753
és szenvedtek.
10:53
I thought, that's the way it is.
266
653997
1939
Hát ez az, gondoltam,
10:55
I'll try to make my lab as creative as possible,
267
655936
2021
a csapatom kreativitásra ösztönzöm, amennyire lehet,
10:57
and if everybody else does the same,
268
657957
1680
és ha más is így tesz,
10:59
science will eventually become
269
659637
2190
akkor a tudomány
11:01
more and more better and better.
270
661827
2214
egyre jobb lesz.
Ez a gondolkodásmódom gyökeresen megváltozott,
11:04
That way of thinking got turned on its head
271
664041
2920
11:06
when by chance I went to hear Evelyn Fox Keller
272
666961
2339
amikor véletlenül meghallgattam
11:09
give a talk about her experiences
273
669300
1358
Evelyn Fox Keller kutatónő beszédét
11:10
as a woman in science.
274
670658
1691
a tapasztalatairól.
11:12
And she asked,
275
672349
1823
Azt kérdezte:
"Miért van az, hogy nem beszélünk a kutatás szubjektív
11:14
"Why is it that we don't talk about the subjective
276
674172
1948
11:16
and emotional aspects of doing science?
277
676120
2186
és érzelmi oldaláról?
11:18
It's not by chance. It's a matter of values."
278
678306
3992
Ez nem lehet véletlen. Az értékrendünk áll e mögött."
Láthatjuk, hogy a tudománynak ismeretre van szüksége,
11:22
You see, science seeks knowledge
279
682298
2178
11:24
that's objective and rational.
280
684476
1795
és ez objektív és racionális.
11:26
That's the beautiful thing about science.
281
686271
2198
Ez a szép a tudományban.
11:28
But we also have a cultural myth
282
688469
1956
De van egy kulturális mítosz is,
11:30
that the doing of science,
283
690425
1254
miszerint a tudományos kutatás,
11:31
what we do every day to get that knowledge,
284
691679
2300
a tudás megszerzésére irányuló napi tevékenységünk
11:33
is also only objective and rational,
285
693979
2440
is csak objektív és racionális,
11:36
like Mr. Spock.
286
696419
2432
mint Spock.
11:38
And when you label something
287
698851
1414
Ha valamit tárgyilagosnak
11:40
as objective and rational,
288
700265
1813
és racionális titulálunk,
az ellenkezője -
11:42
automatically, the other side,
289
702078
1642
11:43
the subjective and emotional,
290
703720
1457
a szubjektív és érzelmi dolgok -,
11:45
become labeled as non-science
291
705177
2102
automatikusan nem-tudományos címkét kapnak,
11:47
or anti-science or threatening to science,
292
707279
1971
vagy tudományellenest vagy azt fenyegetőt,
11:49
and we just don't talk about it.
293
709250
1811
és többet nem is beszélünk róluk.
Mikor azt hallottam,
11:51
And when I heard that,
294
711061
1954
hogy a tudománynak kultúrája van,
11:53
that science has a culture,
295
713015
2167
11:55
everything clicked into place for me,
296
715182
1547
minden helyre került bennem,
11:56
because if science has a culture,
297
716729
1664
mert ha a tudománynak van kultúrája,
11:58
culture can be changed,
298
718393
1256
akkor az megváltoztatható,
11:59
and I can be a change agent
299
719649
1593
én pedig elősegíthetem a változást
12:01
working to change the culture of science wherever I could.
300
721242
2712
valahányszor alkalmam adódik.
12:03
And so the very next lecture I gave in a conference,
301
723954
3069
Rögtön a következő konferencián
a tudományos előadásom után
12:07
I talked about my science,
302
727023
1612
12:08
and then I talked about the importance
303
728635
1512
beszéltem a tudomány
szubjektív és érzelmi oldalának fontosságáról,
12:10
of the subjective and emotional aspects of doing science
304
730147
2182
12:12
and how we should talk about them,
305
732329
1120
és hogy erről beszélnünk kellene.
12:13
and I looked at the audience,
306
733449
1234
Figyeltem a hallgatóságot,
12:14
and they were cold.
307
734683
2360
de nem reagáltak.
Nem volt értelme annak, amit mondtam
12:17
They couldn't hear what I was saying
308
737043
3291
egy 10 egymást érő PowerPoint előadást tartalmazó
12:20
in the context of a 10 back-to-back
309
740334
1251
12:21
PowerPoint presentation conference.
310
741585
1839
konferencia kontextusában.
12:23
And I tried again and again, conference after conference,
311
743424
2482
Újra és újra megpróbáltam, egyik konferencián a másik után,
12:25
but I wasn't getting through.
312
745906
2373
de nem ment át.
12:28
I was in the cloud.
313
748279
2906
A felhőben voltam.
12:31
And eventually I managed to get out the cloud
314
751185
3514
Végül zenével és rögtönzéssel
12:34
using improvisation and music.
315
754699
2811
sikerült kijönni a felhőből.
12:37
Since then, every conference I go to,
316
757510
2739
Azóta minden konferencián, ahol felszólalok,
12:40
I give a science talk and a second, special talk
317
760249
2862
tartok egy tudományos előadást, és egy másodikat
"Szeretet és félelem a laborban" címmel.
12:43
called "Love and fear in the lab,"
318
763111
1993
Egy énekkel kezdem
12:45
and I start it off by doing a song
319
765104
2217
12:47
about scientists' greatest fear,
320
767321
2572
a tudósok legnagyobb félelméről,
12:49
which is that we work hard,
321
769893
2912
arról, hogy keményen dolgozunk,
12:52
we discover something new,
322
772805
2342
felfedezünk valami újat,
de valaki más lepublikálja előttünk.
12:55
and somebody else publishes it before we do.
323
775147
3357
12:58
We call it being scooped,
324
778504
2616
Beelőztek minket.
Szörnyű érzés.
13:01
and being scooped feels horrible.
325
781120
3214
Emiatt félünk beszélni egymással,
13:04
It makes us afraid to talk to each other,
326
784334
2213
13:06
which is no fun,
327
786547
833
és ez kellemetlen,
13:07
because we came to science to share our ideas
328
787380
2760
mert azért kezdtünk kutatni, hogy beszélgessünk,
és tanuljunk egymástól.
13:10
and to learn from each other,
329
790140
1311
13:11
and so I do a blues song,
330
791451
3489
Úgyhogy eléneklek egy blues-t.
(Taps)
13:17
which — (Applause) —
331
797040
5504
13:22
called "Scooped Again,"
332
802544
3223
"Megint beelőztek" a címe.
13:25
and I ask the audience to be my backup singers,
333
805767
2658
Felkérem a közönséget, hogy énekeljen velem.
13:28
and I tell them, "Your text is 'Scoop, Scoop.'"
334
808425
3980
Az ő szövegük: "Scoop, scoop."
13:32
It sounds like this: "Scoop, scoop!"
335
812405
2645
Így hangzik: "Scoop, scoop".
Így hangzik.
13:35
Sounds like this.
336
815050
963
♪ Megint beelőztek ♪
13:36
♪ I've been scooped again ♪
337
816013
2219
13:38
♪ Scoop! Scoop! ♪
338
818232
1743
♪ Scoop! Scoop!♪
13:39
And then we go for it.
339
819975
1278
Aztán belevágunk.
13:41
♪ I've been scooped again ♪
340
821253
2045
♪ Megint beelőztek ♪
13:43
♪ Scoop! Scoop! ♪
341
823298
1286
♪ Scoop! Scoop!♪
13:44
♪ I've been scooped again ♪
342
824584
1895
♪ Megint beelőztek ♪
13:46
♪ Scoop! Scoop! ♪
343
826479
1306
♪ Scoop! Scoop!♪
13:47
♪ I've been scooped again ♪
344
827785
1783
♪ Megint beelőztek ♪
13:49
♪ Scoop! Scoop! ♪
345
829568
1639
♪ Scoop! Scoop!♪
13:51
♪ I've been scooped again ♪
346
831207
1668
♪ Megint beelőztek ♪
13:52
♪ Scoop! Scoop! ♪
347
832875
1762
♪ Scoop! Scoop!♪
13:54
♪ Oh mama, can't you feel my pain ♪
348
834637
3275
♪ Oh, anyám, érzed a fájdalmam ♪
13:57
♪ Heavens help me, I've been scooped again ♪
349
837912
3786
♪ Istenem, segíts, megint beelőztek ♪
14:02
(Applause)
350
842925
6391
(Taps)
14:09
Thank you.
351
849735
1230
Köszönöm.
14:10
Thank you for your backup singing.
352
850965
1499
Köszönöm a kíséretet.
14:12
So everybody starts laughing, starts breathing,
353
852464
2084
Ilyenkor mindenki nevetni kezd és fellélegzik,
14:14
notices that there's other scientists around them
354
854548
2012
rájön, hogy más tudósoknak is
14:16
with shared issues,
355
856560
1307
hasonló gondjai vannak,
14:17
and we start talking about the emotional
356
857867
1805
és elkezdünk beszélni a kutatás
14:19
and subjective things that go on in research.
357
859672
1850
érzelmi és szubjektív oldaláról.
14:21
It feels like a huge taboo has been lifted.
358
861522
2184
Olyan érzés, mintha feloldottunk volna egy nagy tabut.
14:23
Finally, we can talk about this in a scientific conference.
359
863706
2799
Végre beszélhetünk erről egy tudományos konferencián.
14:26
And scientists have gone on to form peer groups
360
866505
2186
A tudósok elkezdtek csoportokat létrehozni,
14:28
where they meet regularly
361
868691
1610
ahol rendszeresen találkoznak,
14:30
and create a space to talk about the emotional
362
870301
1629
és teret adnak az érzelmi és szubjektív dolgoknak,
14:31
and subjective things that happen as they're mentoring,
363
871930
2301
melyek felmerülnek a mentoráláskor,
14:34
as they're going into the unknown,
364
874231
1363
mikor az ismeretlenben tapogatóznak.
14:35
and even started courses
365
875594
1570
Sőt, kurzusokat tartanak
14:37
about the process of doing science,
366
877164
1675
a kutatás folyamatáról,
14:38
about going into the unknown together,
367
878839
1895
a ismeretlen közös felkutatásáról,
14:40
and many other things.
368
880734
1416
és még sok másról.
Az én vízióm a következő:
14:42
So my vision is that,
369
882150
1334
14:43
just like every scientist knows the word "atom,"
370
883484
3462
mintahogy minden tudós ismeri az atom szót,
14:46
that matter is made out of atoms,
371
886946
1967
tudja, hogy az anyag atomokból áll,
14:48
every scientist would know the words
372
888913
1484
ugyanúgy minden tudós ismerje meg
14:50
like "the cloud," saying "Yes, and,"
373
890397
2344
a felhő és az "Igen, és" fogalmát.
14:52
and science will become much more creative,
374
892741
3079
A tudomány kreatívabb lesz,
14:55
make many, many more unexpected discoveries
375
895820
3004
sokkal-sokkal több váratlan felfedezés születik
14:58
for the benefit of us all,
376
898824
2536
mindannyiunk javára,
15:01
and would also be much more playful.
377
901360
2216
és sokkal szórakoztatóbb is lesz.
15:03
And what I might ask you to remember from this talk
378
903576
2590
Ebből az előadásból azt jegyezzék meg,
hogy ha legközelebb problémába ütköznek,
15:06
is that next time you face
379
906166
2696
15:08
a problem you can't solve
380
908862
1726
melyet nem tudnak megoldani,
15:10
in work or in life,
381
910588
2592
legyen az szakmai vagy magánéleti,
15:13
there's a word for what you're going to see:
382
913180
1876
van egy használható fogalmuk erre:
a felhő.
15:15
the cloud.
383
915056
1177
15:16
And you can go through the cloud
384
916233
1533
Ezen a felhőt át lehet kelni,
15:17
not alone but together
385
917766
1408
nem magányosan, hanem valakivel,
15:19
with someone who is your source of support
386
919174
2038
aki támogatja önöket,
15:21
to say "Yes, and" to your ideas,
387
921212
2048
és "Igen, és"-sel válaszol a gondolaira,
15:23
to help you say "Yes, and" to your own ideas,
388
923260
2317
és segít "Igen, és"-t mondani a saját ötleteire is,
15:25
to increase the chance that,
389
925577
1887
így növelve az esélyét,
15:27
through the wisps of the cloud,
390
927464
1726
hogy a felhőfoszlányok között
15:29
you'll find that moment of calmness
391
929190
1498
megtalálják majd azt a nyugalmat,
15:30
where you get your first glimpse
392
930688
1803
amelyben először pillantanak meg
15:32
of your unexpected discovery,
393
932491
3250
egy váratlan felfedezést,
15:35
your C.
394
935741
2724
az önök C-jét.
15:38
Thank you.
395
938465
2320
Köszönöm.
15:40
(Applause)
396
940785
4000
(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