Do we see reality as it is? | Donald Hoffman | TED

2,768,062 views ・ 2015-06-11

TED


A videó lejátszásához kattintson duplán az alábbi angol feliratokra.

Fordító: Péter Pallós Lektor: Csaba Lóki
00:12
I love a great mystery,
0
12835
2066
Szeretem a nagy rejtélyeket,
00:14
and I'm fascinated by the greatest unsolved mystery in science,
1
14901
4412
és elbűvöl a tudomány legnagyobb megoldatlan rejtélye,
00:19
perhaps because it's personal.
2
19313
1958
talán mert személyemben érint.
00:21
It's about who we are,
3
21681
1858
A rejtély: kik vagyunk?
00:23
and I can't help but be curious.
4
23539
2117
Nem tudom megállni, hogy ne legyek kíváncsi.
00:26
The mystery is this:
5
26186
2089
A rejtély a következő:
00:28
What is the relationship between your brain
6
28275
3435
Milyen kapcsolat van elménk
00:31
and your conscious experiences,
7
31710
1511
és tudatos élményeink között?
00:33
such as your experience of the taste of chocolate
8
33221
2670
Ilyen pl. a csokoládé ízének élménye
00:35
or the feeling of velvet?
9
35891
1774
vagy a bársony érintésének élménye.
00:38
Now, this mystery is not new.
10
38805
1584
A rejtély nem új keletű.
00:40
In 1868, Thomas Huxley wrote,
11
40999
3599
1868-ban Thomas Huxley ezt írta:
00:44
"How it is that anything so remarkable as a state of consciousness comes about
12
44598
5294
"Miért van az, hogy bármi figyelemre méltó, mint a tudatállapot,
00:49
as the result of irritating nervous tissue
13
49892
3367
az idegszövet ingerlésének következménye,
00:53
is just as unaccountable
14
53259
2066
ugyanannyira megmagyarázhatatlan,
00:55
as the appearance of the genie when Aladdin rubbed his lamp."
15
55325
4053
mint a dzsinn megjelenése, miután Aladdin megdörzsölte a lámpáját?"
01:01
Now, Huxley knew that brain activity
16
61268
2277
Huxley tudta, hogy az agyi tevékenység
01:03
and conscious experiences are correlated,
17
63545
3274
és a tudatos élmények összefüggnek,
01:06
but he didn't know why.
18
66819
2159
de a miértjét nem ismerte.
01:08
To the science of his day, it was a mystery.
19
68978
3321
Az akkori tudomány előtt ez rejtély volt.
01:12
In the years since Huxley,
20
72299
2136
A Huxley óta eltelt idő alatt
01:14
science has learned a lot about brain activity,
21
74435
3366
a tudomány jobban megismerte az agy tevékenységét,
01:17
but the relationship between brain activity
22
77801
2021
de az agytevékenység
01:19
and conscious experiences is still a mystery.
23
79822
3088
és a tudatos élmények összefüggése még mindig rejtélyes.
01:22
Why? Why have we made so little progress?
24
82910
3645
Miért? Miért ily csekély ebben a haladás?
01:26
Well, some experts think that we can't solve this problem
25
86555
4859
Egy pár szakértő úgy véli, hogy azért nem tudjuk megoldani a kérdést,
01:31
because we lack the necessary concepts and intelligence.
26
91414
3799
mert nincs meg hozzá a kellő fogalomkészletünk, s nem érjük föl ésszel.
01:35
We don't expect monkeys to solve problems in quantum mechanics,
27
95883
4069
Kvantummechanikai kérdések megoldását nem várjuk el majmoktól,
01:39
and as it happens, we can't expect our species to solve this problem either.
28
99952
4165
s ezért arra sem számíthatunk, hogy fajunk megoldja a problémát.
01:44
Well, I disagree. I'm more optimistic.
29
104527
3134
Nem értek egyet ezzel, optimistább vagyok.
01:47
I think we've simply made a false assumption.
30
107661
3042
Azt hiszem, egyszerűen hamis az előfeltevésünk.
01:50
Once we fix it, we just might solve this problem.
31
110703
3506
Megoldhatjuk a problémát, amint helyrehozzuk a hibát.
01:54
Today, I'd like tell you what that assumption is,
32
114209
2417
Ma az előfeltevésről szeretnék beszélni,
01:56
why it's false, and how to fix it.
33
116626
2758
arról, hogy miért hamis, és hogyan hozható rendbe.
01:59
Let's begin with a question:
34
119874
1694
Kezdjük egy kérdéssel:
02:01
Do we see reality as it is?
35
121778
3088
Olyannak látjuk a valóságot, mint amilyen ténylegesen?
02:04
I open my eyes
36
124866
1695
Kinyitom a szemem,
02:06
and I have an experience that I describe as a red tomato a meter away.
37
126561
4937
s van egy élményem, amelyet egy tőlem méternyire lévő paradicsomként írok le.
02:12
As a result, I come to believe that in reality,
38
132606
3243
Ebből adódóan az a véleményem alakul ki, hogy a valóságban
02:15
there's a red tomato a meter away.
39
135849
2642
tőlem méternyire van egy piros paradicsom.
02:18
I then close my eyes, and my experience changes to a gray field,
40
138751
4864
Behunyom a szemem, s az élményem szürke mezővé változik,
02:24
but is it still the case that in reality, there's a red tomato a meter away?
41
144425
5166
de ugyanaz a helyzet, hogy a valóságban egy méternyire van egy piros paradicsom?
02:30
I think so, but could I be wrong?
42
150361
3552
Azt hiszem, igen, de lehet, hogy tévedek?
02:33
Could I be misinterpreting the nature of my perceptions?
43
153913
4598
Lehet, hogy félreértem érzékelésem természetét?
02:39
We have misinterpreted our perceptions before.
44
159351
3200
Régebben érzékelésünket többször félreértettük.
02:42
We used to think the Earth is flat, because it looks that way.
45
162551
3459
Valaha azt hittük, hogy a Föld lapos, mert olyannak látszik.
02:46
Pythagorus discovered that we were wrong.
46
166707
2879
Pitagorasz rájött, hogy tévedünk.
02:49
Then we thought that the Earth is the unmoving center of the Universe,
47
169586
4012
Aztán azt hittük, hogy a Föld a Világmindenség mozdulatlan középpontja,
02:53
again because it looks that way.
48
173603
1903
megint csak azért, mert úgy látszik.
02:56
Copernicus and Galileo discovered, again, that we were wrong.
49
176406
4906
Kopernikusz és Galilei rájött, hogy tévedünk.
03:01
Galileo then wondered if we might be misinterpreting our experiences
50
181312
4088
Galilei aztán azon törte a fejét, hogy élményünket esetleg
03:05
in other ways.
51
185400
1508
másképp is félreérthetjük.
03:06
He wrote: "I think that tastes, odors, colors, and so on
52
186908
5009
Azt írta: "Azt hiszem, hogy az érzékek, szagok, színek stb. helye
03:11
reside in consciousness.
53
191917
2004
a tudatunkban van.
03:14
Hence if the living creature were removed, all these qualities would be annihilated."
54
194291
5752
Ezért ha az élőlény eltűnne, e tulajdonságok mind megsemmisülnének."
03:20
Now, that's a stunning claim.
55
200955
1839
Meglepő állítás.
03:23
Could Galileo be right?
56
203184
1811
Igaza lehetett Galileinek?
03:24
Could we really be misinterpreting our experiences that badly?
57
204995
4598
Tényleg ennyire csúnyán félreértjük az élményeinket?
03:29
What does modern science have to say about this?
58
209593
2561
Mit mond erről a mai tudomány?
03:32
Well, neuroscientists tell us that about a third of the brain's cortex
59
212704
5224
Az idegkutatók szerint az agykéreg harmadát
03:37
is engaged in vision.
60
217928
1858
a látásfunkció foglalja le.
03:39
When you simply open your eyes and look about this room,
61
219786
3506
Ha kinyitjuk a szemünket, és körülnézünk a helyiségben,
03:43
billions of neurons and trillions of synapses are engaged.
62
223292
4272
milliárdnyi neuron és billiónyi szinapszis kezd működni.
03:47
Now, this is a bit surprising,
63
227564
1608
Ez kissé meglepő,
03:49
because to the extent that we think about vision at all,
64
229172
2641
hiszen a látást úgy tekintjük
03:51
we think of it as like a camera.
65
231813
2837
mint egy kamerát,
03:54
It just takes a picture of objective reality as it is.
66
234650
3940
amely az objektív valóságot olyannak fényképezi, amilyen ténylegesen.
03:58
Now, there is a part of vision that's like a camera:
67
238590
3700
A látásnak csak egy része működik kameraként:
04:02
the eye has a lens that focuses an image on the back of the eye
68
242290
4639
a szemlencse a képet a szemfenékre fókuszálja,
04:06
where there are 130 million photoreceptors,
69
246929
3390
ott 130 millió fényreceptorsejt található,
04:10
so the eye is like a 130-megapixel camera.
70
250319
3900
ezért a szem olyan mint egy 130-megapixeles kamera.
04:14
But that doesn't explain the billions of neurons
71
254219
3483
De ez nem ad magyarázatot a milliárdnyi neuronnak
04:17
and trillions of synapses that are engaged in vision.
72
257702
3622
és a billiónyi szinapszisnak a látásban betöltött szerepére.
04:21
What are these neurons up to?
73
261324
2299
Mire valók a neuronok?
04:23
Well, neuroscientists tell us that they are creating, in real time,
74
263623
4207
Az idegkutatók szerint a neuronok jelenítik meg
04:27
all the shapes, objects, colors, and motions that we see.
75
267830
4330
az általunk látott alakokat, tárgyakat, színeket és mozgásokat.
04:32
It feels like we're just taking a snapshot of this room the way it is,
76
272160
3491
Ez olyan, mintha pillanatfelvételeket készítenénk a helyiségről,
04:35
but in fact, we're constructing everything that we see.
77
275651
3575
de valójában a látottakat mi alkotjuk meg.
04:39
We don't construct the whole world at once.
78
279226
3181
Nem azonnal alkotjuk meg az egész világot.
04:42
We construct what we need in the moment.
79
282407
2765
Azt alkotjuk meg, amire pillanatnyilag szükségünk van.
04:45
Now, there are many demonstrations that are quite compelling
80
285542
3367
Sokféleképp s lenyűgözően szemléltethető,
04:48
that we construct what we see.
81
288909
1811
hogy azt alkotjuk meg, amit látunk.
04:50
I'll just show you two.
82
290720
2043
Csak két példát mutatok.
04:52
In this example, you see some red discs with bits cut out of them,
83
292763
5766
Az egyikben néhány vörös korongot látnak, melyekből egyes részek hiányoznak.
04:58
but if I just rotate the disks a little bit,
84
298529
2941
De ha egy kicsit elforgatom őket,
05:01
suddenly, you see a 3D cube pop out of the screen.
85
301470
4737
hirtelen egy háromdimenziós kockát látunk a képernyőn.
05:06
Now, the screen of course is flat,
86
306207
2833
Persze, a képernyő sík,
05:09
so the three-dimensional cube that you're experiencing
87
309040
2600
ezért az észlelt háromdimenziós kocka
05:11
must be your construction.
88
311640
2977
csakis a mi alkotásunk lehet.
05:15
In this next example,
89
315397
1913
A következő példában
05:17
you see glowing blue bars with pretty sharp edges
90
317310
4224
jó éles szélű csillogó kék sávokat látunk,
05:21
moving across a field of dots.
91
321534
3184
amelyek pöttyös mezőn haladnak keresztül.
05:25
In fact, no dots move.
92
325708
3137
Valójában a pöttyök nem mozognak.
05:28
All I'm doing from frame to frame is changing the colors of dots
93
328845
4621
Én változtatom a pöttyök színét
05:33
from blue to black or black to blue.
94
333466
2461
kékről feketére vagy fordítva.
05:35
But when I do this quickly,
95
335927
1834
Ha gyorsan csinálom,
05:37
your visual system creates the glowing blue bars
96
337761
3715
a látásuk hozza létre az egyenetlen szélű
05:41
with the sharp edges and the motion.
97
341476
2671
mozgó és fénylő kék sávokat.
05:44
There are many more examples, but these are just two
98
344147
2670
Sok más példát mutathatnék, de ez a kettő szemlélteti,
05:46
that you construct what you see.
99
346817
2763
hogyan hozzuk létre, amit látunk.
05:49
But neuroscientists go further.
100
349580
2375
De az idegkutatók ennél is tovább mennek.
05:53
They say that we reconstruct reality.
101
353395
5101
Azt mondják: újraalkotjuk a valóságot.
05:58
So, when I have an experience that I describe as a red tomato,
102
358496
4226
Amikor az élményemet piros paradicsomnak írom le,
06:02
that experience is actually an accurate reconstruction
103
362722
4133
az élmény valójában egy piros paradicsom
06:06
of the properties of a real red tomato
104
366855
2115
tulajdonságainak pontos újraalkotása,
06:08
that would exist even if I weren't looking.
105
368970
3295
amely akkor is létezne, ha nem is nézném.
06:13
Now, why would neuroscientists say that we don't just construct,
106
373595
3221
Miért szokták mondani az idegkutatók, hogy nemcsak alkotunk,
06:16
we reconstruct?
107
376816
1880
hanem újraalkotunk?
06:18
Well, the standard argument given
108
378696
2531
A szokásos magyarázat szerint
06:21
is usually an evolutionary one.
109
381227
2554
az ok az evolúcióban keresendő.
06:24
Those of our ancestors who saw more accurately
110
384941
2439
A pontosabban látó őseink
06:27
had a competitive advantage compared to those who saw less accurately,
111
387380
4853
versenyelőnyben voltak a kevésbé pontosan látókhoz képest,
06:32
and therefore they were more likely to pass on their genes.
112
392233
2756
és ezért nagyobb esélyük volt átörökíteni a génjeiket.
06:34
We are the offspring of those who saw more accurately,
113
394989
3391
Mi a pontosabban látók ivadékai vagyunk,
06:38
and so we can be confident that, in the normal case,
114
398380
2769
így normál esetben biztosak lehetünk benne,
06:41
our perceptions are accurate.
115
401149
2531
hogy észlelésünk pontos.
06:43
You see this in the standard textbooks.
116
403680
3695
A szokásos tankönyvekben is ez áll.
06:47
One textbook says, for example,
117
407375
1994
Az egyik tankönyv pl. ezt írja:
06:49
"Evolutionarily speaking,
118
409369
1971
"Az evolúció szempontjából
06:51
vision is useful precisely because it is so accurate."
119
411340
4043
a látás éppen azért hasznos, mert annyira pontos."
06:55
So the idea is that accurate perceptions are fitter perceptions.
120
415383
4798
Tehát a pontos észlelés van jobban a hasznunkra.
07:00
They give you a survival advantage.
121
420181
2144
Előnyt ad a túlélésért folytatott harcban.
07:02
Now, is this correct?
122
422325
1915
Ez helyes?
Ez az evolúció elméletének helyes értelmezése?
07:04
Is this the right interpretation of evolutionary theory?
123
424240
2659
07:06
Well, let's first look at a couple of examples in nature.
124
426899
3381
Hát akkor nézzünk meg egy pár, természetből vett példát.
07:10
The Australian jewel beetle
125
430800
2438
Az ausztráliai díszbogár kültakarója
07:13
is dimpled, glossy and brown.
126
433238
3111
recés felületű, ragyogó barna színű.
07:16
The female is flightless.
127
436349
2345
A nőstényei röpképtelenek.
07:18
The male flies, looking, of course, for a hot female.
128
438694
4017
A hím repül, és természetesen, a párosodásra kész nőstényt keresi.
07:22
When he finds one, he alights and mates.
129
442711
3948
Ha megtalálja, leereszkedik és párosodik.
07:26
There's another species in the outback,
130
446659
2471
Él még a vadonban más faj is.
07:29
Homo sapiens.
131
449130
1334
A Homo sapiens.
07:30
The male of this species has a massive brain
132
450464
3067
E faj hímjének hatalmas az agya,
07:33
that he uses to hunt for cold beer.
133
453531
3948
amelyet arra használ, hogy jéghideg sört kerítsen magának.
07:37
(Laughter)
134
457889
1279
(Nevetés)
07:39
And when he finds one, he drains it,
135
459168
2374
S amikor végre sört talál, megissza,
07:41
and sometimes throws the bottle into the outback.
136
461542
3390
s néha a palackot a vadonba hajítja.
07:44
Now, as it happens, these bottles are dimpled, glossy,
137
464932
4248
Ezek a palackok ragyogó recés felületűek,
07:49
and just the right shade of brown to tickle the fancy of these beetles.
138
469180
4140
és pont olyan barna színárnyalatúak, hogy fölgerjesszék a bogarak képzeletét.
07:54
The males swarm all over the bottles trying to mate.
139
474772
3463
A hímek a palackok fölött rajzanak, s párosodni akarnak velük.
07:59
They lose all interest in the real females.
140
479582
2787
Minden érdeklődésüket elveszítik a valódi nőstények iránt.
08:02
Classic case of the male leaving the female for the bottle.
141
482369
4203
Klasszikus eset, mikor a hím hanyagolja a nőstényét a palack miatt.
08:06
(Laughter) (Applause)
142
486572
2947
(Nevetés) (Taps)
08:11
The species almost went extinct.
143
491402
2371
A bogárfaj majdnem kihalt.
08:14
Australia had to change its bottles to save its beetles.
144
494443
4309
Ausztráliának le kellett cserélnie a palackjait, hogy megmentse a bogarait.
08:18
(Laughter)
145
498752
3000
(Nevetés)
08:21
Now, the males had successfully found females for thousands,
146
501752
4208
A hímek sikeresen találtak maguknak
08:25
perhaps millions of years.
147
505960
2438
nőstényt évezredeken, vagy évmilliókon át.
08:28
It looked like they saw reality as it is, but apparently not.
148
508398
4434
Valóságnak hitték, amit láttak, de nyilvánvalóan nem az volt.
08:32
Evolution had given them a hack.
149
512832
2857
Az evolúció átverte őket.
08:35
A female is anything dimpled, glossy and brown,
150
515689
4736
A nőstény recés kültakarójú, ragyogó barna színű.
08:40
the bigger the better.
151
520425
2276
annál jobb, minél nagyobb.
08:42
(Laughter)
152
522701
1834
(Nevetés)
08:44
Even when crawling all over the bottle, the male couldn't discover his mistake.
153
524535
4840
A hím még akkor sem jön rá a tévedésére, mikor végigmászik a palackon.
08:49
Now, you might say, beetles, sure, they're very simple creatures,
154
529945
3645
Azt mondhatják, hogy a bogarak nyilván túl egyszerű lények,
08:53
but surely not mammals.
155
533590
1858
de nem úgy az emlősök.
08:55
Mammals don't rely on tricks.
156
535448
2717
Az emlősök nem trükköznek.
08:58
Well, I won't dwell on this, but you get the idea. (Laughter)
157
538165
6013
Nem fogok ezen leragadni, de értik, miről van szó. (Nevetés)
09:04
So this raises an important technical question:
158
544178
3158
De ez fölvet egy fontos technikai kérdést:
09:07
Does natural selection really favor seeing reality as it is?
159
547336
5991
A természetes kiválasztódás tényleg elősegíti,
hogy a valóságot olyannak lássuk amilyen? Szerencsére nem kell saccolnunk:
09:13
Fortunately, we don't have to wave our hands and guess;
160
553877
3536
09:17
evolution is a mathematically precise theory.
161
557413
3181
az evolúció matematikailag pontos elmélet.
09:20
We can use the equations of evolution to check this out.
162
560594
3553
Az evolúciós egyenletekkel ellenőrizhetjük.
09:24
We can have various organisms in artificial worlds compete
163
564147
4153
Késztethetünk egyes szervezeteket, hogy mesterséges helyzetben küzdjenek,
09:28
and see which survive and which thrive,
164
568300
1953
majd megfigyelhetjük, ki éli túl
09:30
which sensory systems are more fit.
165
570253
3553
és szaporodik, s mely érzékszerv válik be jobban.
09:33
A key notion in those equations is fitness.
166
573806
4085
Az egyenletekben a kulcsfogalom az alkalmazkodás.
09:37
Consider this steak:
167
577891
2695
Nézzük ezt a hússzeletet:
09:41
What does this steak do for the fitness of an animal?
168
581956
2962
Mit tesz ez a hússzelet egy állat alkalmazkodása érdekében?
09:45
Well, for a hungry lion looking to eat, it enhances fitness.
169
585438
6016
Jó, egy élelmet kereső éhes oroszlán alkalmazkodását javítja.
09:52
For a well-fed lion looking to mate, it doesn't enhance fitness.
170
592179
4594
egy jóllakott, párzásra készülő oroszlán alkalmazkodását nem javítja.
Egy nyúlnak semmilyen helyzetben nem javítja az alkalmazkodását,
09:58
And for a rabbit in any state, it doesn't enhance fitness,
171
598053
3871
10:01
so fitness does depend on reality as it is, yes,
172
601924
4124
tehát igen: az alkalmazkodás a tényleges valóságtól függ,
de még a szervezettől, a szervezet állapotától és a tevékenységétől is.
10:06
but also on the organism, its state and its action.
173
606048
4188
10:10
Fitness is not the same thing as reality as it is,
174
610236
3553
Az alkalmazkodás nem ugyanaz, mint amilyen ténylegesen a valóság,
10:13
and it's fitness, and not reality as it is,
175
613789
3483
ez az alkalmazkodás, nem pedig ténylegesen a valóság,
10:17
that figures centrally in the equations of evolution.
176
617272
4179
amely központi szerepet játszik az evolúciós egyenletben.
10:21
So, in my lab,
177
621451
3191
A laboromban
több százezer evolúciós szimulációs játékot játszottunk le,
10:24
we have run hundreds of thousands of evolutionary game simulations
178
624642
3775
10:28
with lots of different randomly chosen worlds
179
628417
3065
melyekben véletlenszerűen változtattuk a környezetet
10:31
and organisms that compete for resources in those worlds.
180
631482
4179
és az erőforrásokért egymással küzdő szervezeteket.
10:35
Some of the organisms see all of the reality,
181
635661
4319
Egyes szervezetek az egész valóságot látják,
10:39
others see just part of the reality,
182
639980
1889
mások a valóságnak csak egy részét,
10:41
and some see none of the reality,
183
641869
2105
mások semmit sem látnak a valóságból,
10:43
only fitness.
184
643974
1766
csak az alkalmazkodást.
Ki nyer?
10:46
Who wins?
185
646240
1580
Nem akarom önöket elkeseríteni, de a valóságérzékelők kihalnak
10:48
Well, I hate to break it to you, but perception of reality goes extinct.
186
648290
5965
10:54
In almost every simulation,
187
654255
1909
majdnem minden esetben,
10:56
organisms that see none of reality
188
656164
2182
és a valóságot nem látó,
10:58
but are just tuned to fitness
189
658346
2090
csak az alkalmazkodásra ráhangolódottak
11:00
drive to extinction all the organisms that perceive reality as it is.
190
660436
5224
a tényleges valóságot érzékelő valamennyi szervezetet kipusztítják.
11:05
So the bottom line is, evolution does not favor veridical,
191
665660
4590
Összegezve: az evolúció nem kedvez a vertikális,
11:10
or accurate perceptions.
192
670250
1656
azaz pontos érzékelésnek.
11:11
Those perceptions of reality go extinct.
193
671906
3762
A valóságérzékelők kihalnak.
11:15
Now, this is a bit stunning.
194
675668
2020
Ez kissé meghökkentő.
11:17
How can it be that not seeing the world accurately
195
677688
3682
Hogy létezik, hogy ha nem pontosan látjuk a környezetünket,
11:21
gives us a survival advantage?
196
681370
1820
ez a túlélés szempontjából előnyös?
11:23
That is a bit counterintuitive.
197
683190
2113
Ez egy kissé ellentmond a megérzésünknek.
11:25
But remember the jewel beetle.
198
685303
1835
De idézzük föl a díszbogarat.
11:27
The jewel beetle survived for thousands, perhaps millions of years,
199
687138
3761
A díszbogár ezernyi vagy talán milliónyi évet túlélt
11:30
using simple tricks and hacks.
200
690899
2694
egyszerű trükköket és megtévesztéseket alkalmazva.
11:33
What the equations of evolution are telling us
201
693593
3177
Az evolúciós egyenletek figyelmeztetnek, hogy minden szervezet,
11:36
is that all organisms, including us, are in the same boat as the jewel beetle.
202
696770
5643
bennünket is beleértve, a díszbogárral azonos helyzetben van.
11:42
We do not see reality as it is.
203
702413
1930
Nem látjuk a tényleges valóságot.
11:44
We're shaped with tricks and hacks that keep us alive.
204
704343
4272
Trükkök és megtévesztések alakítanak bennünket, így maradunk életben.
11:48
Still,
205
708615
2020
Mégis,
11:50
we need some help with our intuitions.
206
710635
2067
kell, hogy a megérzésünk segítsen nekünk.
11:52
How can not perceiving reality as it is be useful?
207
712702
4783
Hogyan lehet a tényleges valóság érzékelésének hiánya hasznos?
11:57
Well, fortunately, we have a very helpful metaphor:
208
717485
3669
Szerencsére van erre egy nagyon találó hasonlatunk:
12:01
the desktop interface on your computer.
209
721154
2832
számítógépünk képernyője.
12:03
Consider that blue icon for a TED Talk that you're writing.
210
723986
4133
Képzeljük el, hogy a kék ikon a készülő TED előadás fájljáé.
12:08
Now, the icon is blue and rectangular
211
728119
4004
Az ikon kék, szögletes,
12:12
and in the lower right corner of the desktop.
212
732123
2381
és a képernyő jobb alsó sarkában látható.
12:15
Does that mean that the text file itself in the computer is blue,
213
735324
4186
Ez hát azt jelenti, hogy a számítógépben tárolt szövegfájl maga is kék, szögletes,
12:20
rectangular, and in the lower right-hand corner of the computer?
214
740200
3755
és a képernyő jobb alsó sarkában található?
12:23
Of course not.
215
743955
1323
Nyilván nem.
12:25
Anyone who thought that misinterprets the purpose of the interface.
216
745278
4709
Aki úgy gondolta, félreérti e felület rendeltetését.
12:29
It's not there to show you the reality of the computer.
217
749987
2768
Nem azért van ott, hogy a számítógép valóságát mutassa.
12:32
In fact, it's there to hide that reality.
218
752755
2925
Éppen azért van ott, hogy elfedje.
12:35
You don't want to know about the diodes
219
755680
1875
Nem érdekelnek bennünket a diódák,
12:37
and resistors and all the megabytes of software.
220
757555
2250
az ellenállások, meg a szoftverek megabyte-jai.
12:39
If you had to deal with that, you could never write your text file
221
759805
3131
Ha azokkal kellene törődnünk, talán soha nem készülnénk el
12:42
or edit your photo.
222
762936
1475
a szövegfájllal vagy a képpel.
12:44
So the idea is that evolution has given us an interface
223
764411
4717
Tehát a tanulság, hogy az evolúciótól olyan felületet kaptunk,
12:49
that hides reality and guides adaptive behavior.
224
769128
4315
amely elrejti a valóságot, és alkalmazkodó viselkedésre tanít.
12:53
Space and time, as you perceive them right now,
225
773443
3018
Az általunk most érzékelt tér és idő
12:56
are your desktop.
226
776461
2174
a számítógépünk képernyője.
12:58
Physical objects are simply icons in that desktop.
227
778635
4737
A kézzelfogható tárgyak egyszerűen csak ikonok ezen a képernyőn.
13:04
There's an obvious objection.
228
784192
2221
De van egy kézenfekvő ellenvetés.
13:06
Hoffman, if you think that train coming down the track at 200 MPH
229
786413
3948
Hoffman úr, ha úgy gondolja, hogy egy 320 km/óra sebességű vonat
13:10
is just an icon of your desktop,
230
790361
2461
csak egy ikon a képernyőn,
13:12
why don't you step in front of it?
231
792822
2125
miért nem lép elé?
13:14
And after you're gone, and your theory with you,
232
794947
2293
S miután az elméletével együtt elpatkol,
13:17
we'll know that there's more to that train than just an icon.
233
797240
3314
tudni fogjuk, hogy az a vonat nem csak egy ikon.
13:20
Well, I wouldn't step in front of that train
234
800554
2043
Nem lépek a vonat elé
13:22
for the same reason
235
802597
1556
ugyanazon okból,
13:24
that I wouldn't carelessly drag that icon to the trash can:
236
804153
4295
amiért az ikont nem húzom szórakozottan a lomtárba:
13:28
not because I take the icon literally --
237
808448
3181
nem azért, mert az ikont ikonnak tekintem,
13:31
the file is not literally blue or rectangular --
238
811629
3005
— a fájl nem kék vagy szögletes a szó szoros értelmében —
13:34
but I do take it seriously.
239
814934
2326
hanem azért, mert komolyan veszem.
13:37
I could lose weeks of work.
240
817260
2031
Hetek munkája veszhet kárba.
13:39
Similarly, evolution has shaped us
241
819291
2554
Hasonlóképpen, az evolúció úgy alakított bennünket
13:41
with perceptual symbols that are designed to keep us alive.
242
821845
4436
érzékelhető jelképek segítségével, hogy ezek tartsanak bennünket életben.
13:46
We'd better take them seriously.
243
826811
2465
Jobb, ha komolyan vesszük őket.
13:49
If you see a snake, don't pick it up.
244
829276
2205
Ha meglátnak egy kígyót, ne szedjék föl.
13:52
If you see a cliff, don't jump off.
245
832391
2759
Ha meglátnak egy sziklát, ne ugorjanak le róla.
13:55
They're designed to keep us safe, and we should take them seriously.
246
835150
3576
A jelképek tartanak bennünket biztonságban, s vegyük is őket komolyan.
13:58
That does not mean that we should take them literally.
247
838726
2691
Ami nem azt jelenti, hogy szó szerint vegyük őket.
14:01
That's a logical error.
248
841417
2254
Az hibás logika lenne.
14:03
Another objection: There's nothing really new here.
249
843671
3205
Egy másik ellenvetés: Hát, ebben semmi új sincs.
14:06
Physicists have told us for a long time that the metal of that train looks solid
250
846876
3924
A fizikusok már rég megmondták, hogy a vonatban lévő fém szemre tömör,
14:10
but really it's mostly empty space with microscopic particles zipping around.
251
850800
4388
de a zöme puszta tér, melyet parányi részecskék vesznek körül.
14:15
There's nothing new here.
252
855188
1488
Ebben semmi új sincs.
14:16
Well, not exactly.
253
856676
2204
Nem egészen van így.
14:18
It's like saying, I know that that blue icon on the desktop
254
858880
4040
Mintha azt mondanám, hogy a képernyőn a kék ikon
14:22
is not the reality of the computer,
255
862920
2299
nem a számítógép valósága.
14:25
but if I pull out my trusty magnifying glass and look really closely,
256
865219
3459
Ám ha derék nagyítómmal tüzetesebben megnézem,
14:28
I see little pixels,
257
868678
1811
apró pixeleket látok,
14:30
and that's the reality of the computer.
258
870489
2461
az pedig a számítógép valósága.
14:32
Well, not really -- you're still on the desktop, and that's the point.
259
872950
3808
Jó, nem egészen — még csak a képernyőig jutottunk, s ez a lényeg.
14:36
Those microscopic particles are still in space and time:
260
876758
2996
Azok a pici részecskék még ott vannak a térben és az időben:
14:39
they're still in the user interface.
261
879754
2391
ott vannak a felhasználói felületben.
14:42
So I'm saying something far more radical than those physicists.
262
882145
3762
Olyat mondok, ami radikálisabb a fizikusok kijelentésénél.
14:46
Finally, you might object,
263
886727
1473
Végül is, ellentmondhatnak,
14:48
look, we all see the train,
264
888200
2559
hiszen mindannyian látjuk a vonatot,
14:50
therefore none of us constructs the train.
265
890759
3042
tehát egyikünk sem hozta létre.
14:53
But remember this example.
266
893801
2090
De idézzék föl ezt a példát,
14:55
In this example, we all see a cube,
267
895891
2716
melyben mindannyian látjuk a kockát,
14:59
but the screen is flat,
268
899597
2093
de a képernyő sík,
ezért a látott kockát önök hozzák létre.
15:01
so the cube that you see is the cube that you construct.
269
901690
2737
15:05
We all see a cube
270
905736
2043
Mindannyian látjuk a kockát,
15:07
because we all, each one of us, constructs the cube that we see.
271
907779
4859
mert mindannyian külön-külön hozzuk létre a látott kockát.
15:12
The same is true of the train.
272
912638
2060
Ugyanez a helyzet a vonattal is.
15:14
We all see a train because we each see the train that we construct,
273
914698
4482
Mindannyian látunk egy vonatot, amit mindannyian külön-külön létre hozunk,
15:19
and the same is true of all physical objects.
274
919180
3553
s így áll a helyzet minden kézzelfogható tárggyal.
Azt gondolhatnánk: az érzékelés olyan, mint egy ablak a tényleges valóságra.
15:24
We're inclined to think that perception is like a window on reality as it is.
275
924343
5053
15:29
The theory of evolution is telling us that this is an incorrect interpretation
276
929396
5004
Az evolúciós elmélet arra tanít, hogy ez az érzékelés
hibás értelmezése.
15:34
of our perceptions.
277
934400
1465
A valóság inkább olyan, mint egy 3D-s képernyő,
15:37
Instead, reality is more like a 3D desktop
278
937095
3544
15:40
that's designed to hide the complexity of the real world
279
940639
3297
melyet arra terveztek, hogy elrejtse a való világ bonyolultságát,
15:43
and guide adaptive behavior.
280
943936
1866
és alkalmazkodó viselkedésre tanítson.
15:46
Space as you perceive it is your desktop.
281
946282
2928
Az érzékelt tér az önök képernyője.
15:49
Physical objects are just the icons in that desktop.
282
949210
3026
A kézzelfogható tárgyak csak ikonok azon a képernyőn.
15:53
We used to think that the Earth is flat because it looks that way.
283
953456
3670
Valaha azt hittük, hogy a Föld lapos, mert úgy látszik.
15:57
Then we thought that the Earth is the unmoving center of reality
284
957520
3134
Aztán meg, hogy a valóság mozdulatlan középpontja,
16:00
because it looks that way.
285
960654
1724
mert úgy látszik.
16:02
We were wrong.
286
962378
1142
Tévedtünk.
16:03
We had misinterpreted our perceptions.
287
963520
2670
Tévesen értelmeztük az észleléseinket.
16:06
Now we believe that spacetime and objects
288
966910
3409
Ma azt hisszük, hogy a téridő és a tárgyak
16:10
are the nature of reality as it is.
289
970319
2614
a tényleges valóság természetét mutatják.
16:13
The theory of evolution is telling us that once again, we're wrong.
290
973453
3924
Az evolúciós elmélet arra tanít, hogy ismét tévedünk.
16:17
We're misinterpreting the content of our perceptual experiences.
291
977377
5039
Félreértjük az észlelésünkből fakadó élményeink tartalmát.
16:22
There's something that exists when you don't look,
292
982416
2531
Van valami, ami akkor is létezik, mikor nem nézzük,
16:24
but it's not spacetime and physical objects.
293
984947
3403
de ez nem a téridő és nem a kézzelfogható tárgyak.
Nekünk ugyanolyan nehéz figyelmen kívül hagynunk
16:28
It's as hard for us to let go of spacetime and objects
294
988350
3028
16:31
as it is for the jewel beetle to let go of its bottle.
295
991378
3483
a téridőt és a tárgyakat, mint a díszbogárnak a palackjait.
16:34
Why? Because we're blind to our own blindnesses.
296
994861
4418
Miért? Mert nem látjuk a fától az erdőt.
16:40
But we have an advantage over the jewel beetle:
297
1000409
2347
De a díszbogárhoz képest előnyben vagyunk:
16:42
our science and technology.
298
1002756
1788
van tudományunk és technológiánk.
16:44
By peering through the lens of a telescope
299
1004544
2391
Mikor belepillantottunk a teleszkópba,
16:46
we discovered that the Earth is not the unmoving center of reality,
300
1006935
4636
fölfedeztük, hogy a Föld nem a valóság mozdulatlan központja,
16:51
and by peering through the lens of the theory of evolution
301
1011571
2878
s mikor belepillantottunk az evolúciós elméletbe,
16:54
we discovered that spacetime and objects
302
1014449
2322
fölfedeztük, hogy a téridő és a tárgyak
16:56
are not the nature of reality.
303
1016771
2368
nem a valóság természetéből fakadnak.
16:59
When I have a perceptual experience that I describe as a red tomato,
304
1019139
4285
Mikor érzékeléssel kapcsolatos élményemet piros paradicsomként írom le,
17:03
I am interacting with reality,
305
1023424
2937
kölcsönhatásban vagyok a valósággal,
17:06
but that reality is not a red tomato and is nothing like a red tomato.
306
1026361
5210
de a valóság nem egy piros paradicsom, s nem hasonlít egy piros paradicsomhoz.
17:11
Similarly, when I have an experience that I describe as a lion or a steak,
307
1031571
5401
Hasonlóképpen, mikor egy élményemet oroszlánként vagy hússzeletként írom le,
17:16
I'm interacting with reality,
308
1036972
1848
kölcsönhatásban vagyok a valósággal,
17:18
but that reality is not a lion or a steak.
309
1038820
3158
de a valóság sem nem oroszlán, sem nem hússzelet.
17:21
And here's the kicker:
310
1041978
2020
De most ugrik a majom a vízbe:
17:23
When I have a perceptual experience that I describe as a brain, or neurons,
311
1043998
4690
Mikor érzékeléssel kapcsolatos élményemet agyként vagy neuronként írom le,
17:28
I am interacting with reality,
312
1048688
2090
kölcsönhatásban vagyok a valósággal,
17:30
but that reality is not a brain or neurons
313
1050778
3529
de a valóság sem nem agy, sem nem neuron,
17:34
and is nothing like a brain or neurons.
314
1054307
3498
s nem hasonlít sem az agyhoz, sem a neuronhoz.
17:37
And that reality, whatever it is,
315
1057805
4779
S az a valóság, bármi legyen is,
17:42
is the real source of cause and effect
316
1062584
3611
az ok és okozat valódi forrása a világban:
17:46
in the world -- not brains, not neurons.
317
1066195
4032
nem az agy, nem a neuronok.
17:50
Brains and neurons have no causal powers.
318
1070227
2600
Egyiküknek sincs ok-okozati ereje.
17:52
They cause none of our perceptual experiences,
319
1072827
2601
Egyikük sem okoz nekünk érzékelésből fakadó élményt,
17:55
and none of our behavior.
320
1075428
1788
sem nem vált ki viselkedést.
17:57
Brains and neurons are a species-specific set of symbols, a hack.
321
1077216
5376
Az agy és a neuron egy, fajra specifikus jelképgyűjtemény, egy megtévesztés.
18:02
What does this mean for the mystery of consciousness?
322
1082592
2681
Mit jelent ez a tudat rejtélye szempontjából?
18:05
Well, it opens up new possibilities.
323
1085923
3993
Ez új lehetőségeket tár elénk.
18:09
For instance,
324
1089916
1695
Például lehet,
18:11
perhaps reality is some vast machine that causes our conscious experiences.
325
1091611
6979
hogy a valóság egy hatalmas gépezet, s az okozza tudatos élményeinket.
18:18
I doubt this, but it's worth exploring.
326
1098590
3670
Kétlem, de azért érdemes megkutatni.
18:22
Perhaps reality is some vast, interacting network of conscious agents,
327
1102260
5349
Lehet, hogy a valóság: tudatos cselekvők kölcsönhatásban lévő hatalmas hálózata,
18:27
simple and complex, that cause each other's conscious experiences.
328
1107609
5573
egyszerű és összetett, ez okozza egymás tudatos élményeit.
18:33
Actually, this isn't as crazy an idea as it seems,
329
1113182
3250
Valójában ez nem olyan őrült ötlet, mint első hallásra vélnék,
18:36
and I'm currently exploring it.
330
1116432
1620
s most épp ezt tanulmányozom.
18:38
But here's the point:
331
1118592
2066
De a lényeg a következő:
18:40
Once we let go of our massively intuitive
332
1120658
3321
Ha mellőzzük a zömmel intuitív,
18:43
but massively false assumption about the nature of reality,
333
1123979
3924
de zömében hamis feltételezésünket a valóság természetéről,
18:47
it opens up new ways to think about life's greatest mystery.
334
1127903
4388
akkor az élet legnagyobb rejtélyéről való gondolkodásunk új módszere tárul elénk.
18:53
I bet that reality will end up turning out to be more fascinating
335
1133251
4609
Lefogadom, úgy járunk majd a valósággal, hogy a végén sokkal érdekesebb
18:57
and unexpected than we've ever imagined.
336
1137860
3974
és meglepőbb lesz, mint valaha gondoltuk volna.
19:01
The theory of evolution presents us with the ultimate dare:
337
1141834
4388
Az evolúciós elmélet kiváltja belőlünk a kemény dacot:
19:06
Dare to recognize that perception is not about seeing truth,
338
1146222
5142
Merjük fölismerni, hogy az érzékelés nem az, hogy látjuk az igazságot,
19:11
it's about having kids.
339
1151364
4096
hanem az, hogy családot alapítunk.
Egyébként még ez a TED is csak a fejükben létezik.
19:15
And by the way, even this TED is just in your head.
340
1155460
4740
19:20
Thank you very much.
341
1160200
2044
Köszönöm szépen.
19:22
(Applause)
342
1162244
3388
(Taps)
19:32
Chris Anderson: If that's really you there, thank you.
343
1172786
3435
Chris Anderson: Ha itt ez tényleg te vagy, úgy köszönöm szépen.
19:36
So there's so much from this.
344
1176221
2931
Ebből sok minden következik.
19:39
I mean, first of all, some people may just be profoundly depressed
345
1179152
3269
Úgy értem: először is sokan mélyen kétségbe eshetnek a gondolatra,
19:42
at the thought that, if evolution does not favor reality,
346
1182421
5549
ha az evolúció nem kedvez a valóságnak.
19:47
I mean, doesn't that to some extent undermine all our endeavors here,
347
1187970
3330
Nem dönti-e ez romba valahogy minden törekvésünket, képességünket,
19:51
all our ability to think that we can think the truth,
348
1191300
2684
hogy helyesen gondolkozhatunk az igazságról,
19:53
possibly even including your own theory, if you go there?
349
1193984
3506
talán beleértve a te elméletedet is?
19:57
Donald Hoffman: Well, this does not stop us from a successful science.
350
1197490
4454
Donald Hoffman: De ez nem akadályozza meg a tudomány sikereit.
20:01
What we have is one theory that turned out to be false,
351
1201944
2812
Van egy elméletünk, melyről kiderült, hogy hamis,
20:04
that perception is like reality and reality is like our perceptions.
352
1204756
4459
hogy az érzékelés olyan mint a valóság, és a valóság mint az érzékelésünk.
20:09
That theory turns out to be false.
353
1209215
1685
Kiderült, hogy az az elmélet hamis.
20:10
Okay, throw that theory away.
354
1210900
1418
Dobjuk ki azt az elméletet.
20:12
That doesn't stop us from now postulating all sorts of other theories
355
1212318
3254
Ettől még a valóság természetéről szóló más elméleteket is
20:15
about the nature of reality,
356
1215572
1358
lehetségesnek tarthatunk,
20:16
so it's actually progress to recognize that one of our theories was false.
357
1216930
3605
s ez arra indít, hogy belássuk: egyik elméletünk hamis volt.
20:20
So science continues as normal. There's no problem here.
358
1220535
2658
A tudomány rendben halad, nincs gond vele.
20:23
CA: So you think it's possible -- (Laughter) --
359
1223193
2601
CA: Úgyhogy azt gondolod, lehetséges ... (Nevetés)
20:25
This is cool, but what you're saying I think is it's possible that evolution
360
1225794
4110
Ez frankó, de azt mondod, hogy az evolúció
20:29
can still get you to reason.
361
1229904
2647
még közelebb vihet bennünket az értelemhez.
20:32
DH: Yes. Now that's a very, very good point.
362
1232551
2313
DH: Igen, ez kiváló gondolat.
20:34
The evolutionary game simulations that I showed were specifically about perception,
363
1234864
4527
Az érzékeléssel kapcsolatos evolúciós kísérletek, amelyeket ismertettem,
20:39
and they do show that our perceptions have been shaped
364
1239391
2578
arra utalnak, hogy az érzékelésünk úgy alakult,
20:41
not to show us reality as it is,
365
1241969
1880
hogy ne a tényleges valóságot mutassa,
20:43
but that does not mean the same thing about our logic or mathematics.
366
1243849
4273
de ez nem vonatkozik a logikára vagy a matematikára.
20:48
We haven't done these simulations, but my bet is that we'll find
367
1248122
3622
Ezekre nem végeztünk szimulációs kísérleteket, de lefogadom,
20:51
that there are some selection pressures for our logic and our mathematics
368
1251744
3622
hogy logikánkat és matematikánkat éri kiválasztódási nyomás,
20:55
to be at least in the direction of truth.
369
1255366
2206
hogy legalább közelítse az igazságot.
20:57
I mean, if you're like me, math and logic is not easy.
370
1257572
2647
Ha neked is mint nekem, nehéz a matek és a logika.
21:00
We don't get it all right, but at least the selection pressures are not
371
1260219
3351
Nem könnyű megértenünk, de legalább a kiválasztódási nyomás
21:03
uniformly away from true math and logic.
372
1263570
2338
eltérő távolságú az igazi matektól és logikától.
21:05
So I think that we'll find that we have to look at each cognitive faculty
373
1265908
3320
Megismerési képességünk minden szeletét egyenként kell vizsgálnunk,
21:09
one at a time and see what evolution does to it.
374
1269228
2624
s így kell megfigyelnünk az evolúció hatását.
21:11
What's true about perception may not be true about math and logic.
375
1271852
3761
Ami áll az érzékelésre, nem biztos, hogy áll a matekra és a logikára.
21:15
CA: I mean, really what you're proposing is a kind of modern-day Bishop Berkeley
376
1275613
3994
CA: Úgy értsem, hogy javaslatod egyfajta modern
Berkeley püspök-féle értelmezés a világról:
21:19
interpretation of the world:
377
1279607
2391
21:21
consciousness causes matter, not the other way around.
378
1281998
2949
a tudatosság eredményezi az anyagot, nem pedig fordítva.
21:24
DH: Well, it's slightly different than Berkeley.
379
1284947
2392
DH: Nem, ez egy kicsit más, mint Berkeley-nél.
21:27
Berkeley thought that, he was a deist, and he thought that the ultimate
380
1287339
3362
Berkeley úgy gondolta, hogy ő deista,
21:30
nature of reality is God and so forth,
381
1290701
2039
és a valóság végső természete Isten stb.
21:32
and I don't need to go where Berkeley's going,
382
1292740
3110
Nem kell ott kalandoznom, ahol Berkeley járt,
21:35
so it's quite a bit different from Berkeley.
383
1295850
2695
ezért ez egy kicsit más, mint Berkeley-nél.
Ezt tudatos realizmusnak nevezem, s ez nagyon más felfogás.
21:39
I call this conscious realism. It's actually a very different approach.
384
1299725
3510
21:43
CA: Don, I could literally talk with you for hours, and I hope to do that.
385
1303235
3590
CA: Órákig tudnék veled beszélgetni, s remélem, lesz rá még módom.
21:46
Thanks so much for that. DH: Thank you. (Applause)
386
1306825
2473
Nagyon szépen köszönöm. DH: Köszönöm. (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