The illusion of consciousness | Dan Dennett

1,718,361 views ・ 2007-05-03

TED


A videó lejátszásához kattintson duplán az alábbi angol feliratokra.

Fordító: Gabor Szeleczki Lektor: Anna Patai
00:26
So I'm going to speak about a problem that I have
0
26000
3000
Nos, az egyik problémámról fogok beszélni,
00:29
and that's that I'm a philosopher.
1
29000
3000
ami nem más, mint hogy filozófus vagyok.
00:32
(Laughter)
2
32000
2000
(Nevetés)
00:34
When I go to a party and people ask me what do I do
3
34000
3000
Amikor egy partin valaki megkérdezi mivel foglalkozom
00:37
and I say, "I'm a professor," their eyes glaze over.
4
37000
5000
és azt mondom: "Professzor vagyok.", megüvegesedik a szemük.
00:42
When I go to an academic cocktail party
5
42000
2000
Amikor elmegyek egy egyetemi koktélpartira,
00:44
and there are all the professors around, they ask me what field I'm in
6
44000
4000
és professzorokkal vagyok körülvéve, megkérdezik milyen területtel foglalkozom,
00:48
and I say, "philosophy" -- their eyes glaze over.
7
48000
3000
és azt mondom, "filozófia" -- megüvegesedik a szemük.
00:51
(Laughter)
8
51000
2000
(Nevetés)
00:53
When I go to a philosopher's party
9
53000
3000
Amikor elmegyek egy filozófuspartira,
00:56
(Laughter)
10
56000
3000
(Nevetés)
00:59
and they ask me what I work on and I say, "consciousness,"
11
59000
4000
és megkérdezik mivel foglalkozom, azt mondom, "a tudattal",
01:03
their eyes don't glaze over -- their lips curl into a snarl.
12
63000
5000
nem üvegesedik meg a szemük -- hanem elkezdenek vicsorogni.
01:08
(Laughter)
13
68000
1000
(Nevetés)
01:09
And I get hoots of derision and cackles and growls
14
69000
6000
Kiabálnak, kigúnyolnak, kinevetnek, morognak
01:15
because they think, "That's impossible! You can't explain consciousness."
15
75000
5000
mert arra gondolnak: "Ez lehetetlen! Nem lehet megmagyarázni a tudatot."
01:20
The very chutzpah of somebody thinking
16
80000
2000
Egyértelműen a legnagyobb pimaszság, ha valaki
01:22
that you could explain consciousness is just out of the question.
17
82000
4000
meg akarja magyarázni a tudatot.
01:26
My late, lamented friend Bob Nozick, a fine philosopher,
18
86000
4000
A néhai, megsiratott barátom, Bob Nozick, egy nagyszerű filozófus,
01:30
in one of his books, "Philosophical Explanations,"
19
90000
4000
egyik könyvében, a "Philosophical Explanations"-ben [Filozófiai magyarázatok]
01:34
is commenting on the ethos of philosophy --
20
94000
5000
a filozófia ethoszáról beszél --
01:39
the way philosophers go about their business.
21
99000
2000
arról, ahogyan a filozófusok végzik a dolgaikat.
01:41
And he says, you know, "Philosophers love rational argument."
22
101000
4000
És azt mondja, "A filozófusok szeretik a racionális érveket."
01:45
And he says, "It seems as if the ideal argument
23
105000
2000
Továbbá, "Úgy tűnik hogy az ideális érv
01:47
for most philosophers is you give your audience the premises
24
107000
6000
a legtöbb filozófus számára olyan, hogy megadjuk a hallgatóságnak a premisszákat,
01:53
and then you give them the inferences and the conclusion,
25
113000
5000
aztán a levezetést és a következményt,
01:58
and if they don't accept the conclusion, they die.
26
118000
4000
és ha nem fogadják el a következményt, meghalnak.
02:02
Their heads explode." The idea is to have an argument
27
122000
3000
Felrobban a fejük. "Az ideális az, ha olyan érvünk van,
02:05
that is so powerful that it knocks out your opponents.
28
125000
4000
ami annyira erős, hogy ledönti az ellenfelet a lábáról.
02:09
But in fact that doesn't change people's minds at all.
29
129000
3000
De valójában ez egyáltalán nem változtatja meg az emberek véleményét.
02:12
It's very hard to change people's minds
30
132000
1000
Nagyon nehéz megváltoztatni az emberek véleményét
02:13
about something like consciousness,
31
133000
2000
valami olyasmiről, mint a tudat,
02:15
and I finally figured out the reason for that.
32
135000
5000
és végre rájöttem ennek az okára.
02:20
The reason for that is that everybody's an expert on consciousness.
33
140000
4000
Az az oka, hogy mindenki szakértő a tudattal kapcsolatban.
02:24
We heard the other day that everybody's got a strong opinion about video games.
34
144000
4000
Hallottuk az egyik nap, hogy mindenkinek van egy erős véleménye a videójátékokról.
02:28
They all have an idea for a video game, even if they're not experts.
35
148000
3000
Mindenkinek van véleménye róluk, még ha nem is szakértők.
02:31
But they don't consider themselves experts on video games;
36
151000
3000
De nem is tekintik magukat videójáték-szakértőnek;
02:34
they've just got strong opinions.
37
154000
1000
csupán erős véleményük van.
02:35
I'm sure that people here who work on, say, climate change
38
155000
5000
Biztos vagyok benne, hogy az itteni emberek közül, akik mondjuk klímaváltozással,
02:40
and global warming, or on the future of the Internet,
39
160000
5000
globális felmelegedéssel, vagy az internet jövőjével foglalkoznak,
02:45
encounter people who have very strong opinions
40
165000
2000
összefutnak olyan emberekkel, akiknek nagyon erős véleményük van
02:47
about what's going to happen next.
41
167000
3000
arról, hogy mi fog történni legközelebb.
02:50
But they probably don't think of these opinions as expertise.
42
170000
4000
De ők nem tekintenek ezekre a véleményekre, mint szaktudásra.
02:54
They're just strongly held opinions.
43
174000
2000
Csak erősen kitartanak a véleményük mellett.
02:56
But with regard to consciousness, people seem to think,
44
176000
4000
De rátérve a tudatra, úgy tűnik, hogy mindenki azt gondolja,
03:00
each of us seems to think, "I am an expert.
45
180000
3000
mindannyian azt gondoljuk, "Szakértő vagyok.
03:03
Simply by being conscious, I know all about this."
46
183000
3000
Pusztán azért, mert tudatos vagyok, mindent tudok erről."
03:06
And so, you tell them your theory and they say,
47
186000
2000
Így tehát, amikor elmondjuk nekik a véleményünket, azt mondják,
03:08
"No, no, that's not the way consciousness is!
48
188000
1000
"Nem, nem, a tudat nem így működik!
03:09
No, you've got it all wrong."
49
189000
2000
Mindenben tévedsz."
03:11
And they say this with an amazing confidence.
50
191000
4000
És mindezt elképesztő önbizalommal mondják.
03:15
And so what I'm going to try to do today
51
195000
2000
Így amit ma meg szeretnék próbálni, hogy
03:17
is to shake your confidence. Because I know the feeling --
52
197000
3000
megtörjem a magabiztosságukat. Mert ismerem az érzést --
03:20
I can feel it myself.
53
200000
2000
Én magam is tudom érezni.
03:22
I want to shake your confidence that you know your own innermost minds --
54
202000
6000
Meg akarom törni a magabiztosságukat abban, hogy ismerik a legbelső énjüket --
03:28
that you are, yourselves, authoritative about your own consciousness.
55
208000
5000
abban, hogy maguk, önök, olyan határozottak a tudatukkal kapcsolatban.
03:33
That's the order of the day here.
56
213000
3000
Ez a mai nap programja.
03:36
Now, this nice picture shows a thought-balloon, a thought-bubble.
57
216000
3000
Nos, ezen a nagyszerű képen egy gondolatfelhőt, gondolatbuborékot láthatunk.
03:39
I think everybody understands what that means.
58
219000
2000
Szerintem mindenki érti hogy mit is jelent ez.
03:41
That's supposed to exhibit the stream of consciousness.
59
221000
3000
Be akarja mutatni a tudatfolyamot.
03:44
This is my favorite picture of consciousness that's ever been done.
60
224000
2000
Ez a kedvenc képem a tudatról, amit valaha is elkészítettek.
03:46
It's a Saul Steinberg of course -- it was a New Yorker cover.
61
226000
3000
Természetesen ez egy Saul Steinberg -- egy New Yorker címlap volt.
03:49
And this fellow here is looking at the painting by Braque.
62
229000
5000
Ez a fickó egy Braque-festményt néz.
03:54
That reminds him of the word baroque, barrack, bark, poodle,
63
234000
4000
A festmény emlékezteti őt a barokk, barrack [barakk], bark [ugat], poodle [uszkár] szavakra,
03:58
Suzanne R. -- he's off to the races.
64
238000
2000
Suzanne R. -- és ez mindennek csak a kezdete.
04:00
There's a wonderful stream of consciousness here
65
240000
4000
Itt van ez a csodálatos tudatfolyam,
04:04
and if you follow it along, you learn a lot about this man.
66
244000
4000
és ha végigkövetik, sokat tanulnak erről az emberről.
04:08
What I particularly like about this picture, too,
67
248000
2000
Amit kifejezetten szeretek ebben a képben,
04:10
is that Steinberg has rendered the guy
68
250000
2000
hogy Steinberg a férfit
04:12
in this sort of pointillist style.
69
252000
3000
pointillista stílusban festette meg.
04:15
Which reminds us, as Rod Brooks was saying yesterday:
70
255000
3000
Ami arra emlékeztet minket, ahogyan Rod Brooks mondta tegnap:
04:18
what we are, what each of us is -- what you are, what I am --
71
258000
4000
amik mi vagyunk, ami mindenki -- amik önök, ami én vagyok --
04:22
is approximately 100 trillion little cellular robots.
72
262000
6000
az nagyjából 100 milliárd kis sejtrobot.
04:28
That's what we're made of.
73
268000
2000
Ez amiből fel vagyunk építve.
04:30
No other ingredients at all. We're just made of cells, about 100 trillion of them.
74
270000
4000
Nincs semmi más alkotóelemünk. Csupán sejtekből állunk, nagyjából 100 milliárdból.
04:34
Not a single one of those cells is conscious;
75
274000
2000
Egyetlen ilyen sejt sem tudatos;
04:36
not a single one of those cells knows who you are, or cares.
76
276000
5000
egyetlen sejt sem tudja vagy törődik azzal, hogy ön kicsoda.
04:41
Somehow, we have to explain
77
281000
2000
Valahogyan meg kell magyaráznunk,
04:43
how when you put together teams, armies, battalions
78
283000
4000
hogy ha összeállítunk csapatokat, seregeket, zászlóaljakat
04:47
of hundreds of millions of little robotic unconscious cells --
79
287000
4000
százmilliós kis öntudatlan sejtekből --
04:51
not so different really from a bacterium, each one of them --
80
291000
4000
amik nem sokban különböznek egy baktériumtól, egyik sem --
04:55
the result is this. I mean, just look at it.
81
295000
4000
akkor annak ez az eredménye. Nézzük csak.
04:59
The content -- there's color, there's ideas, there's memories,
82
299000
4000
A tartalom -- vannak itt színek, ötletek, emlékek,
05:03
there's history. And somehow all that content of consciousness
83
303000
4000
történetek. És valahogy a tudat valamennyi tartalma
05:07
is accomplished by the busy activity of those hoards of neurons.
84
307000
5000
ezekből a folyamatosan aktív neuroncsapatokból származik.
05:12
How is that possible? Many people just think it isn't possible at all.
85
312000
4000
Hogyan lehetséges ez? Sokan úgy gondolják, hogy igazából ez nem is lehetséges.
05:16
They think, "No, there can't be any
86
316000
2000
Azt gondolják, "Nem, semmiféle naturalisztikus
05:18
sort of naturalistic explanation of consciousness."
87
318000
4000
magyarázata nem lehet a tudatnak."
05:22
This is a lovely book by a friend of mine named Lee Siegel,
88
322000
3000
Ez egy nagyszerű könyv egy barátomtól, Lee Siegeltől,
05:25
who's a professor of religion, actually, at the University of Hawaii,
89
325000
3000
aki a vallás professzora a Hawaii Egyetemen,
05:28
and he's an expert magician, and an expert
90
328000
2000
és egy szakértő bűvész,
05:30
on the street magic of India, which is what this book is about,
91
330000
4000
szakértő az indiai utcai bűvészetben, amiről ez a könyv is szól,
05:34
"Net of Magic."
92
334000
2000
"Net of Magic" [A bűvészet hálója]
05:36
And there's a passage in it which I would love to share with you.
93
336000
3000
Van egy rész benne, amit szeretnék megosztani önökkel.
05:39
It speaks so eloquently to the problem.
94
339000
6000
Olyan sokatmondóan beszél a problémáról.
05:45
"'I'm writing a book on magic,' I explain, and I'm asked, 'Real magic?'
95
345000
5000
"'Írok egy könyvet a mágiáról,' elmagyarázom, és megkérdezik, 'Igazi mágia?'
05:50
By 'real magic,' people mean miracles,
96
350000
2000
Az 'igazi mágián' az emberek varázslatot értenek,
05:52
thaumaturgical acts, and supernatural powers.
97
352000
2000
csodákat, természetfeletti hatalmat.
05:54
'No,' I answer. 'Conjuring tricks, not real magic.'
98
354000
4000
'Nem,' válaszolom. 'Trükköket csinálok, nem valódi mágiát.'
05:58
'Real magic,' in other words, refers to the magic that is not real;
99
358000
4000
'Valódi mágia' más szavakkal a nem valódi mágiát jelenti;
06:02
while the magic that is real, that can actually be done, is not real magic."
100
362000
5000
miközben a valódi mágia, amit tényleg véghez lehet vinni, nem valódi mágia."
06:07
(Laughter)
101
367000
4000
(Nevetés)
06:11
Now, that's the way a lot of people feel about consciousness.
102
371000
4000
Nos, valahogy így éreznek az emberek a tudattal kapcsolatban.
06:15
(Laughter)
103
375000
1000
(Nevetés)
06:16
Real consciousness is not a bag of tricks.
104
376000
2000
Az igazi tudat nem trükkök gyűjteménye.
06:18
If you're going to explain this as a bag of tricks,
105
378000
2000
Ha trükkök gyűjteményével akarjuk megmagyarázni a tudatot,
06:20
then it's not real consciousness, whatever it is.
106
380000
3000
akkor az nem a valódi tudat, legyen az akármi is.
06:23
And, as Marvin said, and as other people have said,
107
383000
6000
És, ahogy Marvin mondta, és más emberek mondták,
06:29
"Consciousness is a bag of tricks."
108
389000
3000
"A tudat trükkök gyűjteménye."
06:32
This means that a lot of people are just left completely dissatisfied
109
392000
5000
Ez azt jelenti, hogy sok embert nem elégít ki,
06:37
and incredulous when I attempt to explain consciousness.
110
397000
3000
és kételkedik, amikor meg akarom magyarázni a tudatot.
06:40
So this is the problem. So I have to
111
400000
3000
Tulajdonképpen ez a probléma. Tehát
06:43
do a little bit of the sort of work
112
403000
3000
egy kicsit olyan dolgokat kell csinálnom,
06:46
that a lot of you won't like,
113
406000
4000
ami sokaknak nem fog tetszeni,
06:50
for the same reason that you don't like to see
114
410000
2000
ugyanazon okból kifolyólag, ami miatt nem szeretjük,
06:52
a magic trick explained to you.
115
412000
2000
ha elmagyarázzák nekünk a bűvésztrükköt.
06:54
How many of you here, if somebody -- some smart aleck --
116
414000
4000
Hányan vannak önök közül, akik ha valaki -- valamilyen nagyképű alak --
06:58
starts telling you how a particular magic trick is done,
117
418000
3000
elkezdi elmagyarázni, hogy egy konkrét bűvésztrükköt hogyan hajtanak végre,
07:01
you sort of want to block your ears and say, "No, no, I don't want to know!
118
421000
3000
be akarják fogni a fülüket és mondani, "Ne, ne, nem akarom tudni!
07:04
Don't take the thrill of it away. I'd rather be mystified.
119
424000
3000
Nem akarom, hogy eltűnjön a borzongás. Inkább maradok tudatlan!
07:07
Don't tell me the answer."
120
427000
3000
Ne mondja el a választ!"
07:10
A lot of people feel that way about consciousness, I've discovered.
121
430000
3000
Azt figyeltem meg, hogy sok ember érez így a tudattal kapcsolatban.
07:13
And I'm sorry if I impose some clarity, some understanding on you.
122
433000
6000
És elnézést, ha némi tisztánlátást, megértést erőltetek önökre.
07:19
You'd better leave now if you don't want to know some of these tricks.
123
439000
5000
Jobban teszik ha most kimennek, ha nem akarják megismerni ezeket a trükköket.
07:24
But I'm not going to explain it all to you.
124
444000
4000
De nem fogok mindent elmagyarázni.
07:28
I'm going to do what philosophers do.
125
448000
3000
Azt fogom csinálni amit a filozófusok csinálnak.
07:31
Here's how a philosopher explains the sawing-the-lady-in-half trick.
126
451000
6000
Egy filozófus így magyarázza el a félbevágott nő trükköt.
07:37
You know the sawing-the-lady-in-half trick?
127
457000
2000
Ismerik a félbevágott nő trükköt?
07:39
The philosopher says, "I'm going to explain to you how that's done.
128
459000
4000
Azt mondja a filozófus, "El fogom magyarázni hogyan csinálják.
07:43
You see, the magician doesn't really saw the lady in half."
129
463000
5000
Tudják, a bűvész valójában nem vágja félbe a hölgyet."
07:48
(Laughter)
130
468000
2000
(Nevetés)
07:50
"He merely makes you think that he does."
131
470000
4000
"Csupán elhiteti hogy félbevágja."
07:54
And you say, "Yes, and how does he do that?"
132
474000
1000
És ha ön azt mondja, "Igen, de mégis hogyan?"
07:55
He says, "Oh, that's not my department, I'm sorry."
133
475000
2000
Akkor azt válaszolja, "Ó, ez nem az én dolgom, elnézést."
07:57
(Laughter)
134
477000
5000
(Nevetés)
08:02
So now I'm going to illustrate how philosophers explain consciousness.
135
482000
3000
Tehát most bemutatom, hogy a filozófusok hogyan magyarázzák el a tudatot.
08:05
But I'm going to try to also show you
136
485000
3000
De azt is be szeretném mutatni önöknek,
08:08
that consciousness isn't quite as marvelous --
137
488000
3000
hogy a tudat nem annyira bámulatos --
08:11
your own consciousness isn't quite as wonderful --
138
491000
2000
az ön tudata nem annyira csodálatos --,
08:13
as you may have thought it is.
139
493000
2000
mint ahogyan gondolná.
08:15
This is something, by the way, that Lee Siegel talks about in his book.
140
495000
4000
Ez történetesen egy olyan dolog amiről Lee Siegel ír a könyvében.
08:19
He marvels at how he'll do a magic show, and afterwards
141
499000
4000
Azon csodálkozik, hogy miután befejezte a produkcióját,
08:23
people will swear they saw him do X, Y, and Z. He never did those things.
142
503000
4000
az emberek állítják, hogy ő X-t, Y-t, és Z-t csinált. De ő sosem tett ilyeneket.
08:27
He didn't even try to do those things.
143
507000
2000
Még csak nem is próbált ilyeneket tenni.
08:29
People's memories inflate what they think they saw.
144
509000
4000
Az emberek fel szokták fújni az emlékeiket.
08:33
And the same is true of consciousness.
145
513000
3000
És ugyanez igaz a tudatra is.
08:36
Now, let's see if this will work. All right. Let's just watch this.
146
516000
7000
Nos, nézzük meg, hogy ez működik-e! Rendben. Nézzük csak meg ezt!
08:43
Watch it carefully.
147
523000
1000
Nézzük figyelmesen!
08:56
I'm working with a young computer-animator documentarian
148
536000
3000
Egy fiatal számítógép-animátor dokumentaristával dolgozom,
08:59
named Nick Deamer, and this is a little demo that he's done for me,
149
539000
5000
Nick Deamerrel, és ez egy demó amit nekem készített,
09:04
part of a larger project some of you may be interested in.
150
544000
3000
egy nagyobb projekt része, ami talán érdekli önöket.
09:07
We're looking for a backer.
151
547000
3000
Támogatókat keresünk.
09:10
It's a feature-length documentary on consciousness.
152
550000
4000
Ez egy hosszabb dokumentumfilm a tudatról.
09:14
OK, now, you all saw what changed, right?
153
554000
2000
OK, rendben, látták, hogy mi változott, igaz?
09:20
How many of you noticed that every one of those squares changed color?
154
560000
5000
Hányan vették észre, hogy mindegyik négyzet színe megváltozott?
09:25
Every one. I'll just show you by running it again.
155
565000
4000
Az összes. Megmutatom mégegyszer.
09:34
Even when you know that they're all going to change color,
156
574000
5000
Még ha tudjuk is, hogy megváltoznak a színek,
09:39
it's very hard to notice. You have to really concentrate
157
579000
4000
nagyon nehéz észrevenni. Nagyon kell koncentrálni,
09:43
to pick up any of the changes at all.
158
583000
3000
hogy bármi változást észrevegyünk.
09:46
Now, this is an example -- one of many --
159
586000
5000
Nos, ez egy példája -- az egyik a sok közül --
09:51
of a phenomenon that's now being studied quite a bit.
160
591000
2000
annak a jelenségnek, amit most aktívan kutatnak.
09:53
It's one that I predicted in the last page or two of my
161
593000
4000
Az egyik, amit megjósoltam az utolsó vagy utolsó két oldalon
09:57
1991 book, "Consciousness Explained,"
162
597000
2000
az 1991-es "Consciousness Explained" [Tudat megmagyarázva] c. könyvemben,
09:59
where I said if you did experiments of this sort,
163
599000
3000
ahol azt mondtam, hogyha ilyen kísérleteket végzünk,
10:02
you'd find that people were unable to pick up really large changes.
164
602000
3000
akkor az derül ki, hogy az emberek képtelenek akár nagy változásokat észrevenni.
10:05
If there's time at the end,
165
605000
2000
Ha lesz még idő a végén,
10:07
I'll show you the much more dramatic case.
166
607000
3000
megmutatom a sokkal drasztikusabb esetet.
10:10
Now, how can it be that there are all those changes going on,
167
610000
5000
Tehát hogy lehet, hogy ott van az a sok változás,
10:15
and that we're not aware of them?
168
615000
3000
és mégsem vesszük észre ezeket?
10:18
Well, earlier today, Jeff Hawkins mentioned the way your eye saccades,
169
618000
5000
Nos, a nap korábbi szakaszában Jeff Hawkins beszélt a szemmozgásról,
10:23
the way your eye moves around three or four times a second.
170
623000
3000
arról, ahogyan a szemünk másodpercenként 3-4 mozgást is végez.
10:26
He didn't mention the speed. Your eye is constantly in motion,
171
626000
3000
Nem említette a sebességet. A szemünk folyamatosan mozog,
10:29
moving around, looking at eyes, noses, elbows,
172
629000
3000
ide-oda, miközben nézünk vele szemeket, orrokat, könyököket,
10:32
looking at interesting things in the world.
173
632000
2000
és a világ érdekes dolgait.
10:34
And where your eye isn't looking,
174
634000
2000
És amire nem nézünk rá pontosan,
10:36
you're remarkably impoverished in your vision.
175
636000
3000
azt nagyon gyengén látjuk.
10:39
That's because the foveal part of your eye,
176
639000
3000
Ez azért van, mert a foveánk,
10:42
which is the high-resolution part,
177
642000
2000
ami a szemünk nagyfelbontású része,
10:44
is only about the size of your thumbnail held at arms length.
178
644000
3000
csak akkora, mint kinyújtott karunkon a hüvelykujjunk körme.
10:47
That's the detail part.
179
647000
2000
Ez a részletgazdag terület.
10:49
It doesn't seem that way, does it?
180
649000
3000
Pedig nem úgy tűnik, igaz?
10:52
It doesn't seem that way, but that's the way it is.
181
652000
2000
Nem úgy tűnik, pedig úgy van.
10:54
You're getting in a lot less information than you think.
182
654000
4000
Sokkal kevesebb információt kapunk mint azt gondolnánk.
10:58
Here's a completely different effect. This is a painting by Bellotto.
183
658000
6000
Itt van egy teljesen más effektus. Ez egy Bellotto-festmény.
11:04
It's in the museum in North Carolina.
184
664000
2000
Egy múzeumban van Észak-Karolinában.
11:06
Bellotto was a student of Canaletto's.
185
666000
3000
Bellotto Canaletto tanítványa volt.
11:09
And I love paintings like that --
186
669000
1000
Imádom az ilyen festményeket --
11:10
the painting is actually about as big as it is right here.
187
670000
4000
a festmény igazából nagyjából akkora, mint amekkorának itt látjuk.
11:14
And I love Canalettos, because Canaletto has this fantastic detail,
188
674000
3000
Imádom a Canalettókat, mert Canaletto képei fantasztikusan részletgazdagok,
11:17
and you can get right up
189
677000
3000
közelíthetünk hozzájuk,
11:20
and see all the details on the painting.
190
680000
3000
és végigtekintünk az összes részleten.
11:23
And I started across the hall in North Carolina,
191
683000
5000
Aztán keresztülmentem a csarnokon Észak-Karolinában,
11:28
because I thought it was probably a Canaletto,
192
688000
2000
mert azt gondoltam hogy egy Canalettót látok,
11:30
and would have all that in detail.
193
690000
2000
és meg akartam nézni az összes részletet.
11:32
And I noticed that on the bridge there, there's a lot of people --
194
692000
3000
Észrevettem aztán, hogy ott, a hídon, sok ember van,
11:35
you can just barely see them walking across the bridge.
195
695000
3000
de csak alig láthatóak ahogy sétálnak a hídon.
11:38
And I thought as I got closer
196
698000
1000
Arra gondoltam hogy ahogy közelebb érek,
11:39
I would be able to see all the detail of most people,
197
699000
3000
képes leszek az emberek összes részletét kivenni,
11:42
see their clothes, and so forth.
198
702000
2000
látni a ruháikat és így tovább.
11:44
And as I got closer and closer, I actually screamed.
199
704000
4000
De ahogy közelebb és közelebb értem, hangosan felsikoltottam.
11:48
I yelled out because when I got closer,
200
708000
2000
Felsikítottam mert ahogy közeledtem,
11:50
I found the detail wasn't there at all.
201
710000
4000
kiderült, hogy a részletek nincsenek is ott.
11:54
There were just little artfully placed blobs of paint.
202
714000
4000
Csak kis, művészien elhelyezett festékpöttyök voltak láthatóak.
11:58
And as I walked towards the picture,
203
718000
3000
És ahogy haladtam a kép felé,
12:01
I was expecting detail that wasn't there.
204
721000
3000
számítottam azokra a részletekre amik nem voltak ott.
12:04
The artist had very cleverly suggested people and clothes
205
724000
5000
A művész nagyon okosan sugallta az embereket és ruhákat,
12:09
and wagons and all sorts of things,
206
729000
3000
szekereket és mindenféle dolgokat,
12:12
and my brain had taken the suggestion.
207
732000
3000
és az agyam elhitte a sugallatot.
12:15
You're familiar with a more recent technology, which is -- There,
208
735000
6000
Ismerősebb lehet egy frissebb technológia, ami... Íme,
12:21
you can get a better view of the blobs.
209
741000
2000
egy jobb nézőpont a foltokról.
12:23
See, when you get close
210
743000
2000
Látják, amikor közel vannak,
12:25
they're really just blobs of paint.
211
745000
5000
ezek tényleg csak festékpacák.
12:30
You will have seen something like this -- this is the reverse effect.
212
750000
6000
Biztosan láttak már ilyet -- ez a fordított effektus.
12:44
I'll just give that to you one more time.
213
764000
3000
Lejátszom önöknek még egyszer.
12:47
Now, what does your brain do when it takes the suggestion?
214
767000
7000
Nos, mit csinál az agyunk, amikor észleli a sugallatot?
12:54
When an artful blob of paint or two, by an artist,
215
774000
5000
Amikor egy vagy két művészi paca egy művésztől,
12:59
suggests a person -- say, one of
216
779000
6000
sugall egy embert, valaki -- mondjuk
13:05
Marvin Minsky's little society of mind --
217
785000
2000
Marvin Minsky egyik kis elmetársadalma --
13:07
do they send little painters out to fill in all the details in your brain somewhere?
218
787000
5000
kiküld egy kis festőt, aki kitölti a részleteket valahol az agyunkban?
13:12
I don't think so. Not a chance. But then, how on Earth is it done?
219
792000
5000
Nem hiszem. Ki van zárva. De akkor hogyan is zajlik le mindez?
13:17
Well, remember the philosopher's explanation of the lady?
220
797000
5000
Nos, emlékeznek a filozófus magyarázatára a hölgyről?
13:22
It's the same thing.
221
802000
3000
Ugyanaz a dolog.
13:25
The brain just makes you think that it's got the detail there.
222
805000
3000
Az agyunk csak elhiteti velünk, hogy ott vannak a részletek.
13:28
You think the detail's there, but it isn't there.
223
808000
3000
Úgy gonduljuk, hogy ott vannak a részletek, pedig nincsenek.
13:31
The brain isn't actually putting the detail in your head at all.
224
811000
3000
Az agyunk igazából egyáltalán nem teszi be a részleteket a fejünkbe.
13:34
It's just making you expect the detail.
225
814000
3000
Csak eléri, hogy elvárjuk a részleteket.
13:37
Let's just do this experiment very quickly.
226
817000
3000
Csináljuk végig gyorsan ezt a kísérletet.
13:40
Is the shape on the left the same as the shape on the right, rotated?
227
820000
5000
A bal oldalon ugyanazt az alakot látjuk, mint a jobb oldalon, csak elforgatva?
13:45
Yes.
228
825000
2000
Igen.
13:47
How many of you did it by rotating the one on the left
229
827000
2000
Hányan tudták meg önök közül ezt úgy, hogy a bal oldalit elforgatták
13:49
in your mind's eye, to see if it matched up with the one on the right?
230
829000
3000
a lelki szemeik előtt, és megnézték, hogy az megegyezik-e a jobb oldalival?
13:52
How many of you rotated the one on the right? OK.
231
832000
4000
Önök közül hányan forgatták a jobb oldalit? Oké.
13:56
How do you know that's what you did?
232
836000
2000
Honnan tudják, hogy így csinálták?
13:58
(Laughter)
233
838000
3000
(Nevetés)
14:01
There's in fact been a very interesting debate
234
841000
2000
Tulajdonképpen van egy nagyon érdekes vita
14:03
raging for over 20 years in cognitive science --
235
843000
3000
már 20 éve a kognitív tudományokban --
14:06
various experiments started by Roger Shepherd,
236
846000
2000
különböző kísérletek, amiket Roger Shepherd kezdett,
14:08
who measured the angular velocity of rotation of mental images.
237
848000
5000
aki megmérte a mentális képek forgatásának szögsebességét.
14:13
Yes, it's possible to do that.
238
853000
2000
Igen, ezt ki lehet számolni.
14:15
But the details of the process are still in significant controversy.
239
855000
7000
Viszont a folyamat részletei körül még mindig nagy viták vannak.
14:22
And if you read that literature, one of the things
240
862000
3000
És ha elolvasták a szakirodalmat, az egyik dolog,
14:25
that you really have to come to terms with is
241
865000
3000
amire mindenképpen rá kellett jönniük az az,
14:28
even when you're the subject in the experiment, you don't know.
242
868000
2000
hogy még ha ön is a kísérleti alany, akkor sem tudja.
14:30
You don't know how you do it.
243
870000
2000
Nem tudja, hogy csinálja.
14:32
You just know that you have certain beliefs.
244
872000
3000
Csak azt tudja, hogy úgy hiszi, hogy valahogy csinálta.
14:35
And they come in a certain order, at a certain time.
245
875000
3000
Meghatározott sorrendben, meghatározott időben következnek.
14:38
And what explains the fact that that's what you think?
246
878000
2000
És mi magyarázza azt, hogy ezt gondolja?
14:40
Well, that's where you have to go backstage and ask the magician.
247
880000
4000
Nos, ekkor kell bemennünk a színfalak mögé megkérdezni a bűvészt.
14:44
This is a figure that I love: Bradley, Petrie, and Dumais.
248
884000
4000
Ez egy ábra amit szeretek: Bradley, Petrie, és Dumais ábrája.
14:48
You may think that I've cheated,
249
888000
2000
Talán azt gondolják, hogy csaltam,
14:50
that I've put a little whiter-than-white boundary there.
250
890000
5000
hogy kis, a fehérebbnél is fehérebb határvonalakat húztam be.
14:55
How many of you see that sort of boundary,
251
895000
2000
Hányan látják azokat a határvonalakat,
14:57
with the Necker cube floating in front of the circles?
252
897000
3000
a körök előtt lebegő Necker-kockával?
15:00
Can you see it?
253
900000
2000
Látják?
15:02
Well, you know, in effect, the boundary's really there, in a certain sense.
254
902000
5000
Nos, tudják, végül is, a határvonalak tényleg ott vannak, egy sajátos értelemben.
15:07
Your brain is actually computing that boundary,
255
907000
3000
Az agyuk számítja ki a határvonalakat,
15:10
the boundary that goes right there.
256
910000
5000
amik éppen ott haladnak.
15:15
But now, notice there are two ways of seeing the cube, right?
257
915000
2000
Mindezek után észreveszik, hogy két módon is láthatjuk a kockát, igaz?
15:17
It's a Necker cube.
258
917000
2000
Ez egy Necker-kocka.
15:19
Everybody can see the two ways of seeing the cube? OK.
259
919000
4000
Mindenki látja mindkét módon a kockát? Oké.
15:23
Can you see the four ways of seeing the cube?
260
923000
4000
Látják-e négyféleképpen a kockát?
15:27
Because there's another way of seeing it.
261
927000
2000
Ugyanis van egy másik mód, ahogyan láthatjuk.
15:29
If you're seeing it as a cube floating in front of some circles,
262
929000
3000
Ha úgy nézi ezt a kockát, hogy fekete körök előtt lebeg,
15:32
some black circles, there's another way of seeing it.
263
932000
3000
akkor van egy másik mód is, ahogy nézheti.
15:35
As a cube, on a black background,
264
935000
2000
Mint egy kockát, fekete háttérrel,
15:37
as seen through a piece of Swiss cheese.
265
937000
2000
egy darab svájci sajton keresztül nézve.
15:39
(Laughter)
266
939000
3000
(Nevetés)
15:42
Can you get it? How many of you can't get it? That'll help.
267
942000
6000
Látják? Önök közül hányan nem látják? Ez segíteni fog.
15:48
(Laughter)
268
948000
2000
(Nevetés)
15:50
Now you can get it. These are two very different phenomena.
269
950000
5000
Most már láthatják. Ez két nagyon különböző jelenség.
15:55
When you see the cube one way, behind the screen,
270
955000
6000
Amikor az egyik módon nézik, a sík mögött,
16:01
those boundaries go away.
271
961000
2000
a határvonalak eltűnnek.
16:03
But there's still a sort of filling in, as we can tell if we look at this.
272
963000
5000
De még mindig van kitöltenivaló, amit láthatunk, ha megnézzük a következőket.
16:08
We don't have any trouble seeing the cube, but where does the color change?
273
968000
4000
Nincs semmi problémánk a kocka felismerésével, de hol változnak meg a színek?
16:12
Does your brain have to send little painters in there?
274
972000
3000
Az agyunknak kis festőket kell kiküldenie?
16:15
The purple-painters and the green-painters
275
975000
2000
A rózsaszínt festők és a zöldet festők
16:17
fight over who's going to paint that bit behind the curtain? No.
276
977000
3000
harcolnak egymással, hogy ki festhesse le a függöny mögötti részt? Nem.
16:20
Your brain just lets it go. The brain doesn't need to fill that in.
277
980000
4000
Az agyunk nem vesz róla tudomást. Az agyunknak ezt nem kell kitöltenie.
16:29
When I first started talking about
278
989000
3000
Amikor először kezdtem el beszélni
16:32
the Bradley, Petrie, Dumais example that you just saw --
279
992000
4000
a Bradley, Petrie, Dumais példáról, amit éppen most láttak --
16:36
I'll go back to it, this one --
280
996000
4000
visszatérek majd hozzá, ez az --,
16:40
I said that there was no filling-in behind there.
281
1000000
7000
azt mondtam, hogy nincsen kitöltés a háttérben.
16:47
And I supposed that that was just a flat truth, always true.
282
1007000
3000
És feltételeztem, hogy ez egyszerű igazság, ami mindig igaz.
16:50
But Rob Van Lier has recently shown that it isn't.
283
1010000
5000
De Rob Van Lier nemrég bemutatta, hogy nem így van.
16:55
Now, if you think you see some pale yellow --
284
1015000
5000
Nos, ha úgy gondolják hogy valami fakó sárgát látnak...
17:00
I'll run this a few more times.
285
1020000
2000
Párszor még le fogom játszani.
17:02
Look in the gray areas,
286
1022000
4000
Nézzék a szürke területet,
17:06
and see if you seem to see something sort of shadowy moving in there --
287
1026000
5000
és talán észrevesznek valamilyen mozgó árnyékos dolgot --
17:11
yeah, it's amazing. There's nothing there. It's no trick.
288
1031000
7000
igen, elképesztő. Nincs ott semmi. Nincs trükk.
17:18
["Failure to Detect Changes in Scenes" slide]
289
1038000
6000
["Hiba a jelenet változásának észrevételében" dia]
17:24
This is Ron Rensink's work, which was in some degree
290
1044000
2000
Ez Ron Rensink munkája, amit bizonyos szinten
17:26
inspired by that suggestion right at the end of the book.
291
1046000
4000
inspirált a könyv végén található javaslat.
17:30
Let me just pause this for a second if I can.
292
1050000
2000
Állítsuk le ezt egy pillanatra, ha lehet.
17:32
This is change-blindness.
293
1052000
2000
Ez a változásvakság.
17:34
What you're going to see is two pictures,
294
1054000
2000
Amit látni fognak, az két kép,
17:36
one of which is slightly different from the other.
295
1056000
2000
melyek kicsit különböznek egymástól.
17:38
You see here the red roof and the gray roof,
296
1058000
3000
Láthajtják a vörös és a szürke tetőt,
17:41
and in between them there will be a mask,
297
1061000
2000
és közöttük lesz egy maszk,
17:43
which is just a blank screen, for about a quarter of a second.
298
1063000
4000
ami egy üres képernyő, nagyjából egy negyed másodpercig.
17:47
So you'll see the first picture, then a mask,
299
1067000
2000
Tehát látják majd az első képet, aztán a maszkot,
17:49
then the second picture, then a mask.
300
1069000
2000
a második képet, aztán a maszkot.
17:51
And this will just continue, and your job as the subject
301
1071000
4000
Ez aztán folytatódni fog, és a dolguk az lesz,
17:55
is to press the button when you see the change.
302
1075000
3000
hogy nyomják meg a gombot ha látják a változást.
17:58
So, show the original picture for 240 milliseconds. Blank.
303
1078000
8000
Tehát, először az eredeti kép 240 milliszekundumig, szünet,
18:06
Show the next picture for 240 milliseconds. Blank.
304
1086000
6000
aztán a második 240 milliszekundumig, szünet.
18:12
And keep going, until the subject presses the button, saying,
305
1092000
4000
Aztán folytatódni fog, míg az alany nem nyomja meg a gombot, amivel jelzi,
18:16
"I see the change."
306
1096000
2000
hogy "Látom a változást."
18:18
So now we're going to be subjects in the experiment.
307
1098000
3000
Tehát most mi leszünk a kísérlet alanyai.
18:21
We're going to start easy. Some examples.
308
1101000
9000
Egyszerűvel kezdjük. Példákkal.
18:30
No trouble there.
309
1110000
2000
Ez nem nehéz.
18:32
Can everybody see? All right.
310
1112000
3000
Mindenki látja? Rendben.
18:35
Indeed, Rensink's subjects took only a little bit more
311
1115000
4000
Valóban, Rensink alanyainak alig több mint
18:39
than a second to press the button.
312
1119000
2000
egy másodpercig tartott, míg megnyomták a gombot.
18:46
Can you see that one?
313
1126000
1000
Ezt is látják?
18:55
2.9 seconds.
314
1135000
2000
2,9 másodperc.
19:04
How many don't see it still?
315
1144000
3000
Hányan nem látják még mindig?
19:07
What's on the roof of that barn?
316
1147000
2000
Mi van a pajta tetején?
19:09
(Laughter)
317
1149000
3000
(Nevetés)
19:20
It's easy.
318
1160000
2000
Gyerekjáték.
19:46
Is it a bridge or a dock?
319
1186000
2000
Ez egy híd vagy egy dokk?
19:52
There are a few more really dramatic ones, and then I'll close.
320
1192000
4000
Van néhány igazán drasztikusabb, aztán befejezem.
19:56
I want you to see a few that are particularly striking.
321
1196000
4000
Szeretném, ha megtekintenének párat, melyek különösen megdöbbentőek.
20:00
This one because it's so large and yet it's pretty hard to see.
322
1200000
7000
Ezt azért, mert habár elég nagy, mégis egész nehéz észrevenni.
20:07
Can you see it?
323
1207000
3000
Látják?
20:10
Audience: Yes.
324
1210000
2000
Közönség: Igen.
20:12
Dan Dennett: See the shadows going back and forth? Pretty big.
325
1212000
3000
Dan Dennett: Látják ahogy előre-hátra mennek az árnyékok? Elég nagyok.
20:23
So 15.5 seconds is the median time
326
1223000
4000
Tehát 15,5 másodperc a medián
20:27
for subjects in his experiment there.
327
1227000
2000
a kísérletében résztvevők esetén.
20:29
I love this one. I'll end with this one,
328
1229000
3000
Ezt imádom. Ezzel fejezem be,
20:32
just because it's such an obvious and important thing.
329
1232000
3000
mivel annyira egyértelmű és fontos dolog.
20:37
How many still don't see it? How many still don't see it?
330
1237000
6000
Hányan nem látják még mindig? Hányan nem látják még mindig?
20:43
How many engines on the wing of that Boeing?
331
1243000
3000
Hány motor van annak a Boeingnek a szárnyán?
20:46
(Laughter)
332
1246000
1000
(Nevetés)
20:47
Right in the middle of the picture!
333
1247000
6000
Éppen a kép közepén!
20:53
Thanks very much for your attention.
334
1253000
1000
Köszönöm szépen a figyelmet.
20:54
What I wanted to show you is that scientists,
335
1254000
5000
Amit meg akartam mutatni önöknek az az, hogy a tudósok,
20:59
using their from-the-outside, third-person methods,
336
1259000
4000
a saját kívülről szemlélő, harmadik személybeli módszereikkel,
21:03
can tell you things about your own consciousness
337
1263000
2000
rájöhetnek olyan dolgokra a tudatukkal kapcsolatban,
21:05
that you would never dream of,
338
1265000
2000
amelyekről nem is álmodtak,
21:07
and that, in fact, you're not the authority
339
1267000
2000
és ez tulajdonképpen az, hogy nem ura
21:09
on your own consciousness that you think you are.
340
1269000
2000
a saját tudatának mint ahogy gondolja.
21:11
And we're really making a lot of progress
341
1271000
2000
És valóban gyorsan haladunk
21:13
on coming up with a theory of mind.
342
1273000
3000
az elme elméletének megalkotásával.
21:16
Jeff Hawkins, this morning, was describing his attempt
343
1276000
6000
Jeff Hawkins ma reggel elmesélte, hogy hogyan alkotott meg
21:22
to get theory, and a good, big theory, into the neuroscience.
344
1282000
4000
egy elméletet, egy jó, nagy, elméletet az idegtudományban.
21:26
And he's right. This is a problem.
345
1286000
5000
És igaza van. Ez egy probléma.
21:31
Harvard Medical School once -- I was at a talk --
346
1291000
2000
A Harvard Medical Schoolban egyszer -- egy beszéden voltam --
21:33
director of the lab said, "In our lab, we have a saying.
347
1293000
4000
a labor vezetője azt mondta, "Itt, a laborunkban van egy mondásunk.
21:37
If you work on one neuron, that's neuroscience.
348
1297000
3000
Ha egy neuronnal foglalkozunk, az idegtudomány.
21:40
If you work on two neurons, that's psychology."
349
1300000
3000
Ha kettővel, az már pszichológia."
21:43
(Laughter)
350
1303000
4000
(Nevetés)
21:47
We have to have more theory, and it can come as much from the top down.
351
1307000
3000
Több elméletre van szükségünk, amik talán fentről-le magyarázatok lesznek.
21:50
Thank you very much.
352
1310000
2000
Köszönöm szépen.
21:52
(Applause)
353
1312000
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