David Brooks: The social animal

207,707 views ・ 2011-03-14

TED


A videó lejátszásához kattintson duplán az alábbi angol feliratokra.

Fordító: Mai Ha Vu Lektor: Anna Patai
00:15
When I got my current job, I was given a good piece of advice,
0
15260
3000
Amikor megkaptam a mostani munkámat, kaptam egy jó tanácsot,
00:18
which was to interview three politicians every day.
1
18260
3000
minden nap meginterjúvolni három politikust.
00:21
And from that much contact with politicians,
2
21260
2000
És annyi politikusokkal való érintkezés után
00:23
I can tell you they're all emotional freaks of one sort or another.
3
23260
3000
megmondhatom, hogy így vagy úgy, de az összes érzelmileg labilis.
00:27
They have what I called "logorrhea dementia,"
4
27260
2000
Olyanjuk van, amit csak úgy nevezek, hogy szófosó elmezavar,
00:29
which is they talk so much they drive themselves insane.
5
29260
3000
vagyis annyit beszélnek, hogy magukat kergetik vele az őrületbe.
00:32
(Laughter)
6
32260
2000
(Nevetés)
00:34
But what they do have is incredible social skills.
7
34260
3000
De amilyük van, az a hihetetlenül jó szociális készség.
00:37
When you meet them, they lock into you,
8
37260
2000
Ha találkozol velük, rád hangolódnak,
00:39
they look you in the eye,
9
39260
2000
a szemedbe néznek,
00:41
they invade your personal space,
10
41260
2000
elfoglalják a személyes teredet,
00:43
they massage the back of your head.
11
43260
2000
megmasszírozzák a fejedet.
00:45
I had dinner with a Republican senator several months ago
12
45260
2000
Sok hónappal ezelőtt vacsoráztam egy republikánus szenátorral,
00:47
who kept his hand on my inner thigh
13
47260
2000
a belső combomon tartotta a kezét
00:49
throughout the whole meal -- squeezing it.
14
49260
3000
az egész étkezés alatt -- meg-megszorítgatva.
00:52
I once -- this was years ago --
15
52260
2000
Egyszer -- évekkel ezelőtt --
00:54
I saw Ted Kennedy and Dan Quayle meet in the well of the Senate.
16
54260
2000
láttam Ted Kennedy-t és Dan Quayle-t találkozni a Szenátus szószékénél.
00:56
And they were friends, and they hugged each other
17
56260
2000
Jóban voltak, megölelték egymást,
00:58
and they were laughing, and their faces were like this far apart.
18
58260
3000
egymással nevetgéltek, és az arcuk ilyen közelre volt egymástól.
01:01
And they were moving and grinding
19
61260
2000
És mozogtak és nyomultak egymásra
01:03
and moving their arms up and down each other.
20
63260
2000
és fel-le mozgatták a karjukat egymáson.
01:05
And I was like, "Get a room. I don't want to see this."
21
65260
3000
Gondoltam magamban: "Menjetek szobára. Senki nem kíváncsi erre."
01:08
But they have those social skills.
22
68260
2000
De jók a szociális képességeik.
01:10
Another case:
23
70260
2000
Egy másik eset:
01:12
Last election cycle,
24
72260
2000
A legutóbbi választásokon
01:14
I was following Mitt Romney around New Hampshire,
25
74260
2000
Mitt Romney-t követtem nyomon New Hampshire-ben.
01:16
and he was campaigning with his five perfect sons:
26
76260
3000
Éppen kampányolt az öt tökéletes fiával:
01:19
Bip, Chip, Rip, Zip, Lip and Dip.
27
79260
2000
Bippel, Chippel, Rippel, Zippel, Lippel és Dippel.
01:21
(Laughter)
28
81260
2000
(Nevetés)
01:23
And he's going into a diner.
29
83260
2000
És bemegy egy kis étterembe.
01:25
And he goes into the diner, introduces himself to a family
30
85260
3000
Szóval bemegy az étterembe, bemutatkozik egy családnak,
01:28
and says, "What village are you from in New Hampshire?"
31
88260
2000
"Hé, melyik faluból vannak New Hampshire-ban?"
01:30
And then he describes the home he owned in their village.
32
90260
3000
Aztán leírta a házat, amit birtokol a falujukban.
01:34
And so he goes around the room,
33
94260
3000
És jár körbe a teremben,
01:37
and then as he's leaving the diner,
34
97260
2000
és aztán mire elhagyja az éttermet,
01:39
he first-names almost everybody he's just met.
35
99260
3000
majdnem mindenkivel, akivel épphogy csak megismerkedett, tegeződik.
01:42
I was like, "Okay, that's social skill."
36
102260
2000
Gondoltam magamban, "Najó, ez aztán a szociális készség."
01:44
But the paradox is,
37
104260
2000
De az ellentmondás az,
01:46
when a lot of these people slip into the policy-making mode,
38
106260
4000
hogy amikor a legtöbbjük politizáló módba kapcsol,
01:50
that social awareness vanishes
39
110260
2000
a szociális érzékenységük eltűnik
01:52
and they start talking like accountants.
40
112260
2000
és elkezdenek úgy beszélni, mint egy könyvelő.
01:54
So in the course of my career,
41
114260
2000
Szóval a karrierem folyamán
01:56
I have covered a series of failures.
42
116260
2000
egy sor mulasztással foglalkoztam.
01:58
We sent economists in the Soviet Union
43
118260
2000
Közgazdászokat küldtünk a Szovjetúnióba
02:00
with privatization plans when it broke up,
44
120260
2000
privatizálási tervekkel, mikor éppenhogy felbomoltak,
02:02
and what they really lacked was social trust.
45
122260
3000
és ami igazán hiányzott, az a társadalmi bizalom.
02:05
We invaded Iraq with a military
46
125260
2000
Katonailag elfoglaltuk Irakot,
02:07
oblivious to the cultural and psychological realities.
47
127260
3000
elhanyagolva a kulturális és pszichológiai tényeket.
02:10
We had a financial regulatory regime
48
130260
2000
Volt egy pénzügy-szabályozó rendszerünk
02:12
based on the assumptions
49
132260
2000
olyan feltételezések alapján,
02:14
that traders were rational creatures
50
134260
2000
hogy a kereskedők racionális lények,
02:16
who wouldn't do anything stupid.
51
136260
2000
akik soha nem csinálnak hülyeséget.
02:18
For 30 years, I've been covering school reform
52
138260
3000
30 évig foglalkoztam iskolaügyi reformokkal,
02:21
and we've basically reorganized the bureaucratic boxes --
53
141260
3000
és mást sem csináltunk, mint átrendeztük a bürokrácia dobozait --
02:24
charters, private schools, vouchers --
54
144260
3000
kísérleti iskolák, magániskolák, iskolai utalványok --
02:27
but we've had disappointing results year after year.
55
147260
4000
de egymás után jöttek a csalódást keltő eredmények.
02:31
And the fact is, people learn from people they love.
56
151260
3000
És tény, hogy az emberek azoktól az emberektől tanulnak, akiket szeretnek.
02:34
And if you're not talking about the individual relationship
57
154260
2000
És ha nem az egyéni kapcsolatokról beszélünk
02:36
between a teacher and a student,
58
156260
2000
tanár és diák között,
02:38
you're not talking about that reality.
59
158260
2000
nem arról a valóságról beszélünk,
02:40
But that reality is expunged
60
160260
2000
mert az a valóság kitörlődik
02:42
from our policy-making process.
61
162260
2000
a törvényhozó folyamataink során.
02:44
And so that's led to a question for me:
62
164260
3000
Ez tehát engem a következő kérdéshez vezet:
02:47
Why are the most socially-attuned people on earth
63
167260
3000
Miért van az, hogy a világ legszociálisabb emberei
02:50
completely dehumanized
64
170260
2000
teljesen embertelenekké válnak,
02:52
when they think about policy?
65
172260
3000
amikor törvényekről gondolkodnak?
02:55
And I came to the conclusion,
66
175260
2000
És arra a következtetésre jutottam,
02:57
this is a symptom of a larger problem.
67
177260
3000
hogy ez egy nagyobb problémának a tünete.
03:00
That, for centuries, we've inherited a view of human nature
68
180260
3000
Annak, hogy századokig azt a nézetet örököltük az emberi természetről,
03:03
based on the notion
69
183260
2000
ami azon az elven alapul,
03:05
that we're divided selves,
70
185260
2000
hogy osztott személyiségek vagyunk,
03:07
that reason is separated from the emotions
71
187260
3000
hogy az értelem el van választva az érzelmektől
03:10
and that society progresses
72
190260
2000
és hogy a társadalom egészen odáig halad,
03:12
to the extent that reason can suppress the passions.
73
192260
3000
hogy az értelem el képes nyomni a szenvedélyeket.
03:15
And it's led to a view of human nature
74
195260
3000
És ez ahhoz a nézethez vezetett az emberi természetről,
03:18
that we're rational individuals
75
198260
2000
hogy racionális egyének vagyunk,
03:20
who respond in straightforward ways to incentives,
76
200260
3000
akik egyértelmű módon reagálnak az ingerekre.
03:23
and it's led to ways of seeing the world
77
203260
3000
És ez olyan világnézetekhez vezetett,
03:26
where people try to use the assumptions of physics
78
206260
3000
ahol az emberek fizikai elveket próbálnak használni
03:29
to measure how human behavior is.
79
209260
4000
az emberi viselkedés mérésére.
03:34
And it's produced a great amputation,
80
214260
2000
És ez egy hatalmas csonkot idézett elő,
03:36
a shallow view of human nature.
81
216260
3000
egy felszínes nézetet az emberi természetről.
03:39
We're really good at talking about material things,
82
219260
2000
Nagyon jól tudunk beszélni az anyagi dolgokról,
03:41
but we're really bad at talking about emotions.
83
221260
3000
de nagyon rosszak vagyunk érzelmekből.
03:44
We're really good at talking about skills
84
224260
2000
Nagyon jól tudunk beszélni képességekről
03:46
and safety and health;
85
226260
2000
és biztonságról és egészségről,
03:48
we're really bad at talking about character.
86
228260
3000
és nagyon rosszul beszélünk személyiségről.
03:51
Alasdair MacIntyre, the famous philosopher,
87
231260
3000
Alasdair MacIntyre, a híres filozófus
03:54
said that, "We have the concepts of the ancient morality
88
234260
3000
azt mondta, "Vannak elképzeléseink az ókori erkölcsökről,
03:57
of virtue, honor, goodness,
89
237260
2000
mint erény, becsület, jóság,
03:59
but we no longer have a system
90
239260
2000
de már nincs meg nekünk a rendszer,
04:01
by which to connect them."
91
241260
2000
amivel összekapcsolhatnánk őket."
04:03
And so this has led to a shallow path in politics,
92
243260
3000
S ez tehát egy felszínes úthoz vezetett a politikában,
04:06
but also in a whole range of human endeavors.
93
246260
4000
de ugyanakkor egy egész sor emberi törekvésben is.
04:10
You can see it in the way we raise our young kids.
94
250260
3000
Látható ez abban, ahogyan felneveljük a gyerekeinket.
04:13
You go to an elementary school at three in the afternoon
95
253260
3000
Ha elmegyünk egy általános iskolához délután háromkor
04:16
and you watch the kids come out,
96
256260
2000
és nézzük, ahogy kijönnek a gyerekek,
04:18
and they're wearing these 80-pound backpacks.
97
258260
3000
negyvenkilós hátizsákkal a vállukon.
04:21
If the wind blows them over, they're like beetles stuck there on the ground.
98
261260
4000
Ha elfújja őket a szél, úgy néznek ki, mint bogarak a hátukra fordulva.
04:25
You see these cars that drive up --
99
265260
2000
Látjuk ezeket a kocsikat begurulni --
04:27
usually it's Saabs and Audis and Volvos,
100
267260
3000
általában Saabok és Audik és Volvók,
04:30
because in certain neighborhoods it's socially acceptable to have a luxury car,
101
270260
3000
mert bizonyos kerületekben társadalmilag elfogadott luxuskocsival járni,
04:33
so long as it comes from a country hostile to U.S. foreign policy --
102
273260
3000
amíg olyan országokból jönnek, amik ellenségesek az USA külpolitikájával szemben --
04:36
that's fine.
103
276260
2000
addig rendben.
04:38
They get picked up by these creatures I've called uber-moms,
104
278260
3000
A gyerekeket ezek a lények veszik fel, akiket én csak úgy hívok, über-anyukák,
04:41
who are highly successful career women
105
281260
2000
akik igencsak sikeres karriernők,
04:43
who have taken time off to make sure all their kids get into Harvard.
106
283260
3000
akik szabadságra mennek, hogy elintézzék, hogy a gyerekük a Harvardra kerüljön.
04:46
And you can usually tell the uber-moms
107
286260
2000
Rendszerint meg lehet mondani, ha über-anyukákról van szó,
04:48
because they actually weigh less than their own children.
108
288260
2000
mert tulajdonképpen kevesebbet nyomnak, mint a saját gyerekeik.
04:50
(Laughter)
109
290260
2000
(Nevetés)
04:52
So at the moment of conception,
110
292260
2000
Szóval a megtermékenyités pillanatában
04:54
they're doing little butt exercises.
111
294260
2000
apró fenékgyakorlatokat hajtanak végre.
04:56
Babies flop out,
112
296260
2000
A babák kicsusszanak,
04:58
they're flashing Mandarin flashcards at the things.
113
298260
3000
és mandarin szókártyákat mutogatnak nekik.
05:01
Driving them home, and they want them to be enlightened,
114
301260
3000
Hazakocsikáznak, és felvilágosultakká akarják nevelni őket,
05:04
so they take them to Ben & Jerry's ice cream company
115
304260
2000
úgyhogy elviszik őket a Ben & Jerry fagylaltgyárba,
05:06
with its own foreign policy.
116
306260
2000
amelynek saját külpolitikája van.
05:08
In one of my books,
117
308260
2000
Egyik könyvemben
05:10
I joke that Ben & Jerry's should make a pacifist toothpaste --
118
310260
2000
viccelődtem, hogy Ben & Jerry-nek készítenie kéne békepárti fogkrémet --
05:12
doesn't kill germs, just asks them to leave.
119
312260
2000
nem öli meg a bacikat, csak megkéri őket, hogy távozzanak.
05:14
It would be a big seller.
120
314260
2000
Jó üzlet lenne.
05:16
(Laughter)
121
316260
2000
(Nevetés)
05:18
And they go to Whole Foods to get their baby formula,
122
318260
3000
Aztán elmennek a Whole Foods-hoz a csecsmőtápjukért.
05:21
and Whole Foods is one of those progressive grocery stores
123
321260
2000
És Whole Foods egyike azoknak a progressziv közérteknek,
05:23
where all the cashiers look like they're on loan from Amnesty International.
124
323260
3000
ahol mindegyik pénztáros úgy néz ki, mintha az Amnesty International-től kölcsönözték volna.
05:26
(Laughter)
125
326260
2000
(Nevetés)
05:28
They buy these seaweed-based snacks there
126
328260
2000
Megveszik ott ezeket a hínár-alapú harapnivalókat,
05:30
called Veggie Booty with Kale,
127
330260
2000
úgynevezett Veggie Booty-t leveles kellel,
05:32
which is for kids who come home and say,
128
332260
2000
azoknak a gyerekeknek, akik így jönnek haza:
05:34
"Mom, mom, I want a snack that'll help prevent colon-rectal cancer."
129
334260
3000
"Anya, anya, szeretnék valami harapnivalót, ami segít megelőzni a végbélrákot."
05:37
(Laughter)
130
337260
2000
(Nevetés)
05:39
And so the kids are raised in a certain way,
131
339260
2000
Úgyhogy a gyerekek felnőnek egy bizonyos módon,
05:41
jumping through achievement hoops of the things we can measure --
132
341260
3000
lemérhető teljesítmény-karikákon ugrálnak keresztül --
05:44
SAT prep, oboe, soccer practice.
133
344260
3000
felvételi előkészítő, oboa, foci edzés.
05:47
They get into competitive colleges, they get good jobs,
134
347260
3000
Bejutnak a legjobb egyetemekre, jó állásokat kapnak,
05:50
and sometimes they make a success of themselves
135
350260
2000
és néha sikeresek lesznek egy
05:52
in a superficial manner, and they make a ton of money.
136
352260
3000
felszínes módon, és egy halom pénzt keresnek.
05:55
And sometimes you can see them at vacation places
137
355260
2000
És néha láthatóak üdülőhelyeken,
05:57
like Jackson Hole or Aspen.
138
357260
2000
mint Jackson Hole vagy Aspen.
05:59
And they've become elegant and slender --
139
359260
2000
És elegánsak és karcsúak lesznek --
06:01
they don't really have thighs;
140
361260
2000
nem igazán van combjuk;
06:03
they just have one elegant calve on top of another.
141
363260
3000
csak két elegáns vádlijuk van egymás tetején.
06:06
(Laughter)
142
366260
2000
(Nevetés)
06:08
They have kids of their own,
143
368260
2000
Megszülik a saját gyerekeiket,
06:10
and they've achieved a genetic miracle by marrying beautiful people,
144
370260
3000
és elérik a genetikai csodát azzal, hogy gyönyörű emberekkel házasodnak,
06:13
so their grandmoms look like Gertrude Stein,
145
373260
3000
úgyhogy a nagymamáik úgy néznek ki, mint Gertrude Stein,
06:16
their daughters looks like Halle Berry -- I don't know how they've done that.
146
376260
3000
a lányaik meg úgy, mint Halle Berry -- nem tudom, hogy csinálják.
06:19
They get there and they realize
147
379260
3000
Odaérnek, és rájönnek,
06:22
it's fashionable now to have dogs a third as tall as your ceiling heights.
148
382260
4000
hogy most divatos olyan kutyákat tartani, amik harmad olyan magasak, mint a plafon,
06:26
So they've got these furry 160-pound dogs --
149
386260
3000
És tartják ezeket a szőrös 73 kilós kutyákat --
06:29
all look like velociraptors,
150
389260
3000
úgy néznek ki, mint a velociraptorok,
06:32
all named after Jane Austen characters.
151
392260
3000
mind Jane Austen szereplők után elnevezve.
06:35
And then when they get old, they haven't really developed a philosophy of life,
152
395260
3000
És aztán amikor megöregednek, nem igazán gondoltak ki egy életfilozófiát,
06:38
but they've decided, "I've been successful at everything;
153
398260
2000
de eldöntötték, hogy "Mindenben sikeres voltam,
06:40
I'm just not going to die."
154
400260
2000
most már csak nem fogok meghalni."
06:42
And so they hire personal trainers;
155
402260
3000
És tehát személyes edzőket vesznek fel,
06:45
they're popping Cialis like breath mints.
156
405260
2000
veszik a Cialist, mint a mentacukrot.
06:47
You see them on the mountains up there.
157
407260
2000
Láthatóak fenn a hegyeken.
06:49
They're cross-country skiing up the mountain
158
409260
2000
Sífutást végeznek a hegyre fel
06:51
with these grim expressions
159
411260
2000
olyan bősz arccal
06:53
that make Dick Cheney look like Jerry Lewis.
160
413260
2000
ami mellett Dick Cheney úgy néz ki, mint Jerry Lewis.
06:55
(Laughter)
161
415260
2000
(Nevetés)
06:57
And as they whiz by you,
162
417260
2000
És elsuhannak az ember mellett,
06:59
it's like being passed by a little iron Raisinet
163
419260
2000
olyan, mintha apró vas-mazsola hagyná le az embert,
07:01
going up the hill.
164
421260
2000
ahogy felfelé megy.
07:03
(Laughter)
165
423260
2000
(Nevetés)
07:05
And so this is part of what life is,
166
425260
3000
És tehát ez az élet része,
07:08
but it's not all of what life is.
167
428260
3000
de nem az egész élet.
07:11
And over the past few years,
168
431260
2000
És az utóbbi pár év alatt
07:13
I think we've been given a deeper view of human nature
169
433260
4000
szerintem mélyebb betekintést nyertünk az emberi természetbe
07:17
and a deeper view of who we are.
170
437260
2000
és mélyebb betekintést abba, hogy kik vagyunk.
07:19
And it's not based on theology or philosophy,
171
439260
2000
És nem teológián vagy filozófián alapszik,
07:21
it's in the study of the mind,
172
441260
2000
hanem az elme tanulmányozásában,
07:23
across all these spheres of research,
173
443260
2000
a kutatás mindezen területeiben,
07:25
from neuroscience to the cognitive scientists,
174
445260
2000
az idegtudósoktól kezdve a kognitív tudósokig,
07:27
behavioral economists, psychologists,
175
447260
2000
magatartás-közgazdászok, pszichológusok,
07:29
sociology,
176
449260
2000
szociológia,
07:31
we're developing a revolution in consciousness.
177
451260
3000
forradalmasítjuk mindazt, amit tudunk az öntudatról.
07:34
And when you synthesize it all,
178
454260
2000
És mikor mindezt összegezzük,
07:36
it's giving us a new view of human nature.
179
456260
2000
egy új nézőpontot kapunk az emberi természetről.
07:38
And far from being a coldly materialistic view of nature,
180
458260
3000
És távol a hideg, materialista nézőponttól a természetről,
07:41
it's a new humanism, it's a new enchantment.
181
461260
3000
ez egy új humanizmus, egy új bűvölet.
07:44
And I think when you synthesize this research,
182
464260
2000
És azt gondolom, amikor összegezzük ezt a kutatást,
07:46
you start with three key insights.
183
466260
2000
három fontos betekintéssel kezdünk.
07:48
The first insight is
184
468260
2000
Az első betekintés az,
07:50
that while the conscious mind writes the autobiography of our species,
185
470260
3000
hogy amíg az öntudat írja a fajtánk önéletrajzát,
07:53
the unconscious mind does most of the work.
186
473260
4000
a tudatalatti végzi a munka nagy részét.
07:57
And so one way to formulate that is
187
477260
2000
Egyszóval úgy fogalmazhatunk,
07:59
the human mind can take in millions of pieces of information a minute,
188
479260
3000
hogy az emberi elme egy perc alatt millió információt bevehet,
08:02
of which it can be consciously aware of about 40.
189
482260
3000
amiből tudatosan csak 40-ről tud.
08:05
And this leads to oddities.
190
485260
2000
És ez furcsaságokhoz vezet.
08:07
One of my favorite is that people named Dennis
191
487260
2000
Egyik kedvencem az, hogy a Dennis nevűeknek
08:09
are disproportionately likely to become dentists,
192
489260
3000
aránytalanul nagyobb esélyük van arra, hogy fogorvosok legyenek,
08:12
people named Lawrence become lawyers,
193
492260
2000
és a Lawrence nevűek pedig ügyvédek,
08:14
because unconsciously we gravitate toward things
194
494260
2000
mert tudatalatt olyan dolgok felé vonzódunk,
08:16
that sound familiar,
195
496260
2000
amik ismerősen hangzanak,
08:18
which is why I named my daughter President of the United States Brooks.
196
498260
3000
ezért is neveztem el a lányomat Az Egyesült Államok Elnöke Brooks-nak.
08:21
(Laughter)
197
501260
3000
(Nevetés)
08:24
Another finding is that the unconscious,
198
504260
3000
Egy másik eredmény, hogy a tudatalatti,
08:27
far from being dumb and sexualized,
199
507260
2000
távol attól, hogy buta és szexualizált,
08:29
is actually quite smart.
200
509260
2000
igazából elég értelmes.
08:31
So one of the most cognitively demanding things we do is buy furniture.
201
511260
3000
Szóval az egyik legnehezebb kognitív feladat a bútorvásárlás.
08:34
It's really hard to imagine a sofa, how it's going to look in your house.
202
514260
3000
Igazán nehéz elképzelni egy szófát, hogy hogy fog kinézne a házunkban.
08:37
And the way you should do that
203
517260
2000
És ezt úgy kell csinálni,
08:39
is study the furniture,
204
519260
2000
hogy végignézzük a bútorokat,
08:41
let it marinate in your mind, distract yourself,
205
521260
2000
megemésztjük őket magunkban, eltereljük a figyelmünket,
08:43
and then a few days later, go with your gut,
206
523260
2000
aztán pár nappal később megérzés alapján választunk,
08:45
because unconsciously you've figured it out.
207
525260
2000
mert tudatalatt már mindezt kitaláltuk.
08:47
The second insight
208
527260
2000
A második betekintés,
08:49
is that emotions are at the center of our thinking.
209
529260
3000
hogy az érzelmek vannak a gondolkodásunk központjában.
08:52
People with strokes and lesions
210
532260
2000
Azok az emberek, akiknek szélütésük vagy léziójuk van
08:54
in the emotion-processing parts of the brain
211
534260
2000
az agy érzelem-feldolgozó részeiben,
08:56
are not super smart,
212
536260
2000
nem túlzottan okosak,
08:58
they're actually sometimes quite helpless.
213
538260
2000
sőt, néha eléggé tehetetlenek.
09:00
And the "giant" in the field is in the room tonight
214
540260
2000
És e terület óriása itt van ebben a teremben ma este,
09:02
and is speaking tomorrow morning -- Antonio Damasio.
215
542260
3000
és holnap reggel tart beszédet -- Antonio Damasio.
09:05
And one of the things he's really shown us
216
545260
2000
És az egyik dolog, amit megmutatott nekünk,
09:07
is that emotions are not separate from reason,
217
547260
3000
hogy az érzelmek nem függetlenek az értelemtől,
09:10
but they are the foundation of reason
218
550260
2000
sőt, az értelem alapja,
09:12
because they tell us what to value.
219
552260
2000
mert ők mondják meg, hogy mit tartunk értékesnek.
09:14
And so reading and educating your emotions
220
554260
2000
És tehát az érzelmek értelmezése és művelése
09:16
is one of the central activities of wisdom.
221
556260
3000
a bölcsesség egyik központi tevékenysége.
09:19
Now I'm a middle-aged guy.
222
559260
2000
Nos, középkorú férfi vagyok;
09:21
I'm not exactly comfortable with emotions.
223
561260
2000
nem igazán vagyok hozzászokva az érzelmekhez.
09:23
One of my favorite brain stories described these middle-aged guys.
224
563260
3000
Egyik kedvenc agyas történetem ezekről a középkorú férfiakról szól.
09:26
They put them into a brain scan machine --
225
566260
3000
Beteszik őket ebbe az agyi képalkotó gépbe --
09:29
this is apocryphal by the way, but I don't care --
226
569260
3000
ez egyébként apokrif, de nem érdekel --
09:32
and they had them watch a horror movie,
227
572260
3000
és horrorfilmeket nézettek velük,
09:35
and then they had them describe their feelings toward their wives.
228
575260
4000
és aztán el kellett mesélniük, mit éreznek a feleségük iránt.
09:39
And the brain scans were identical in both activities.
229
579260
3000
És az agy képek egyformák voltak mindkét tevékenység közben.
09:42
It was just sheer terror.
230
582260
2000
Merő terror.
09:44
So me talking about emotion
231
584260
2000
Szóval nekem érzelmekről beszélni
09:46
is like Gandhi talking about gluttony,
232
586260
2000
olyan, mint Gandhinak a falánkságról,
09:48
but it is the central organizing process
233
588260
2000
de ez a központi szervező folyamata
09:50
of the way we think.
234
590260
2000
a gondolkodásunknak.
09:52
It tells us what to imprint.
235
592260
2000
Megmondja nekünk, hogy mit véssünk emlékezetbe.
09:54
The brain is the record of the feelings of a life.
236
594260
2000
Az agy egy élet érzelmeinek a feljegyzése.
09:56
And the third insight
237
596260
2000
És a harmadik betekintés az,
09:58
is that we're not primarily self-contained individuals.
238
598260
4000
hogy elsődlegesen nem magunknak való egyének vagyunk.
10:02
We're social animals, not rational animals.
239
602260
3000
Társas lények vagyunk, nem racionális lények.
10:05
We emerge out of relationships,
240
605260
2000
Kapcsolatokból emelkedünk ki,
10:07
and we are deeply interpenetrated, one with another.
241
607260
3000
és mélyen egymásba fonódunk.
10:10
And so when we see another person,
242
610260
2000
És amikor meglátunk egy másik embert,
10:12
we reenact in our own minds
243
612260
2000
rekonstruáljuk a saját elménkben,
10:14
what we see in their minds.
244
614260
2000
hogy mit látunk az ő elméjükben.
10:16
When we watch a car chase in a movie,
245
616260
2000
Amikor egy autósüldözést nézünk egy filmben,
10:18
it's almost as if we are subtly having a car chase.
246
618260
3000
majdnem olyan, mintha mi lennénk egy autósüldözésben.
10:21
When we watch pornography,
247
621260
2000
Amikor pornót nézünk,
10:23
it's a little like having sex,
248
623260
2000
egy picit olyan, mint a szeretkezés,
10:25
though probably not as good.
249
625260
2000
bár valószinűleg nem olyan jó.
10:27
And we see this when lovers walk down the street,
250
627260
3000
És látjuk ezt, amikor szerelmesek sétálnak az utcán,
10:30
when a crowd in Egypt or Tunisia
251
630260
2000
amikor egy tömeget, Egyiptomban vagy Tunéziában,
10:32
gets caught up in an emotional contagion,
252
632260
2000
elkap egy érzelmi járvány,
10:34
the deep interpenetration.
253
634260
2000
a mély egymásba fonódás.
10:36
And this revolution in who we are
254
636260
3000
És ez a forradalom abban, hogy kik vagyunk,
10:39
gives us a different way of seeing, I think, politics,
255
639260
3000
ad nekünk egy más perspektívát, szerintem, a politikáról,
10:42
a different way, most importantly,
256
642260
2000
egy más látószöget, legfőképpen,
10:44
of seeing human capital.
257
644260
2000
az emberi erőforrásról.
10:46
We are now children of the French Enlightenment.
258
646260
4000
A francia felvilágosodás gyermekei vagyunk most.
10:50
We believe that reason is the highest of the faculties.
259
650260
3000
Hisszük, hogy az értelem az képességek legmagasabbika.
10:53
But I think this research shows
260
653260
2000
De úgy gondolom, ez a kutatás mutatja,
10:55
that the British Enlightenment, or the Scottish Enlightenment,
261
655260
2000
hogy a brit felvilágosodás vagy a skót felvilágosodás,
10:57
with David Hume, Adam Smith,
262
657260
2000
David Hume-mal, Adam Smith-el,
10:59
actually had a better handle on who we are --
263
659260
3000
igazából jobb kapaszkodót ad ahhoz, hogy kik vagyunk --
11:02
that reason is often weak, our sentiments are strong,
264
662260
3000
hogy az értelem sokszor gyenge, és az érzelmeink erősek,
11:05
and our sentiments are often trustworthy.
265
665260
3000
és hogy az érzelmeink gyakran megbizhatóak.
11:08
And this work corrects that bias in our culture,
266
668260
3000
És ez a munka helyrehozza kultúránknak ezt az előítéletét,
11:11
that dehumanizing bias.
267
671260
2000
ezt a dehumanizáló előítéletet.
11:13
It gives us a deeper sense
268
673260
2000
Egy mélyebb megértést ad nekünk
11:15
of what it actually takes
269
675260
2000
arról, hogy mit jelent igazán,
11:17
for us to thrive in this life.
270
677260
2000
nekünk ebben az életben boldogulni.
11:19
When we think about human capital
271
679260
2000
Amikor emberi erőforrásra gondolunk,
11:21
we think about the things we can measure easily --
272
681260
3000
könnyen lemérhető dolgokra gondolunk --
11:24
things like grades, SAT's, degrees,
273
684260
3000
mint például jegyek, érettségi, diplomák,
11:27
the number of years in schooling.
274
687260
2000
iskolában töltött évek száma.
11:29
What it really takes to do well, to lead a meaningful life,
275
689260
3000
Igazából boldogulásunkat, azt, hogy értelmes életet éljünk
11:32
are things that are deeper,
276
692260
2000
a mélyebb dolgok teszik ki,
11:34
things we don't really even have words for.
277
694260
3000
dolgok, amikre nem is igazán van szavunk.
11:37
And so let me list just a couple of the things
278
697260
2000
És hadd soroljak fel egy pár dolgot,
11:39
I think this research points us toward trying to understand.
279
699260
4000
aminek a megértéséhez szerintem ez a kutatás vezet minket.
11:43
The first gift, or talent, is mindsight --
280
703260
3000
Az első adottság az elmébe-látás --
11:46
the ability to enter into other people's minds
281
706260
4000
a képesség, hogy behatolunk más emberek elméibe,
11:50
and learn what they have to offer.
282
710260
2000
és megtudjuk mit tudnak felajánlani.
11:52
Babies come with this ability.
283
712260
2000
A csecsemők ezzel a képességgel születnek.
11:54
Meltzoff, who's at the University of Washington,
284
714260
2000
Meltzoff, aki a Washington egyetemen tanít
11:56
leaned over a baby who was 43 minutes old.
285
716260
3000
egy 43 perces baba fölé hajolt.
11:59
He wagged his tongue at the baby.
286
719260
2000
Kinyújtotta a nyelvét a baba felé.
12:01
The baby wagged her tongue back.
287
721260
3000
A baba visszanyújtotta neki a nyelvét.
12:04
Babies are born to interpenetrate into Mom's mind
288
724260
3000
A babák arra születnek, hogy behatoljanak a mama elméjébe,
12:07
and to download what they find --
289
727260
2000
és letöltsék, amit találnak --
12:09
their models of how to understand reality.
290
729260
2000
a modelljüket a valóság értelmezésére.
12:11
In the United States, 55 percent of babies
291
731260
3000
Az Egyesült Államokban a babák 55%-a
12:14
have a deep two-way conversation with Mom
292
734260
2000
mély, kétirányú beszélgetést folytat a mamával,
12:16
and they learn models to how to relate to other people.
293
736260
3000
és modelleket tanulnak más emberekhez való kapcsolódáshoz.
12:19
And those people who have models of how to relate
294
739260
2000
És azok az emberek, akiknek van modelljük a kapcsolatteremtéshez,
12:21
have a huge head start in life.
295
741260
2000
hatalmas lépéselőnnyel kezdik az életet.
12:23
Scientists at the University of Minnesota did a study
296
743260
2000
Tudósok a Minnesota egyetemen végeztek egy kutatást,
12:25
in which they could predict
297
745260
2000
amiben meg tudták jósolni
12:27
with 77 percent accuracy, at age 18 months,
298
747260
3000
77%-os pontossággal, 18 hónapos korban,
12:30
who was going to graduate from high school,
299
750260
2000
hogy ki fog leérettségizni,
12:32
based on who had good attachment with mom.
300
752260
3000
az alapján, hogy kinek volt szoros kötődése a mamához.
12:35
Twenty percent of kids do not have those relationships.
301
755260
3000
A gyerekek 20%-ának nincs meg ez a kapcsolata.
12:38
They are what we call avoidantly attached.
302
758260
2000
Ők azok az úgynevezett elkerülő gyerekek.
12:40
They have trouble relating to other people.
303
760260
2000
Nehezen kapcsolódnak másokhoz.
12:42
They go through life
304
762260
2000
Úgy élik végig az életet,
12:44
like sailboats tacking into the wind --
305
764260
2000
mint szélsodorta vitorláshajók --
12:46
wanting to get close to people,
306
766260
2000
közelebb akarnak kerülni az emberekhez,
12:48
but not really having the models of how to do that.
307
768260
3000
de nincs meg a modelljük arra, hogy hogyan.
12:51
And so this is one skill
308
771260
2000
És ez egy képesség
12:53
of how to hoover up knowledge, one from another.
309
773260
2000
a tudás felszippantására, egyik embernek a másiktól.
12:55
A second skill is equipoise,
310
775260
3000
A második készség az egyensúly.
12:58
the ability to have the serenity
311
778260
2000
Az a képesség, hogy higgadtan
13:00
to read the biases and failures in your own mind.
312
780260
3000
fel tudjuk fedezni a saját elménk elfogultságait és hibáit.
13:03
So for example, we are overconfidence machines.
313
783260
3000
Nos például, túlbizakkodott gépek vagyunk.
13:06
Ninety-five percent of our professors report
314
786260
3000
A professzoraink 95%-a állítja,
13:09
that they are above-average teachers.
315
789260
2000
hogy átlagon felüli tanárok.
13:11
Ninety-six percent of college students
316
791260
2000
Az egyetemisták 96%-a
13:13
say they have above-average social skills.
317
793260
3000
mondja, hogy átlagon felüli szociális készségeik vannak.
13:16
Time magazine asked Americans, "Are you in the top one percent of earners?"
318
796260
3000
A Time magazin megkérdezte az amerikaikat: "Benne van a pénzkeresők felső 1%-ában?"
13:19
Nineteen percent of Americans are in the top one percent of earners.
319
799260
3000
Az amerikaiak 19%-a benne van a pénzkeresők felső 1%-ában.
13:22
(Laughter)
320
802260
2000
(Nevetés)
13:24
This is a gender-linked trait, by the way.
321
804260
2000
Ez amúgy egy nem-hez kötött tulajdonság.
13:26
Men drown at twice the rate of women,
322
806260
2000
A férfiak kétszer gyakrabban fulladnak meg, mint a nők,
13:28
because men think they can swim across that lake.
323
808260
3000
mert a férfiak azt hiszik, át bírják úszni a tavat.
13:31
But some people have the ability and awareness
324
811260
3000
De néhány ember tudatában van
13:34
of their own biases, their own overconfidence.
325
814260
3000
a saját előitéleteinek, a saját túlbizakodottságának.
13:37
They have epistemological modesty.
326
817260
2000
Episztemológiai szerénységük van.
13:39
They are open-minded in the face of ambiguity.
327
819260
3000
Elfogulatlanok maradnak a kétértelművel szemben.
13:42
They are able to adjust strength of the conclusions
328
822260
2000
Hozzá tudják igazítani a végkövetkeztetések erejét
13:44
to the strength of their evidence.
329
824260
2000
a bizonyíték erejéhez.
13:46
They are curious.
330
826260
2000
Kíváncsiak.
13:48
And these traits are often unrelated and uncorrelated with IQ.
331
828260
3000
És ezek olyan tulajdonságok, amik gyakran függetlenek az IQ-tól.
13:51
The third trait is metis,
332
831260
2000
A harmadik tulajdonság a medes,
13:53
what we might call street smarts -- it's a Greek word.
333
833260
3000
úgy is mondhatjuk, hogy talpraesettség -- egy görög szó.
13:56
It's a sensitivity to the physical environment,
334
836260
2000
Egyfajta érzékenység a fizikai környezetre,
13:58
the ability to pick out patterns in an environment --
335
838260
2000
a környezetben előforduló minták felismerése --
14:00
derive a gist.
336
840260
2000
a lényeg meglátása.
14:02
One of my colleagues at the Times
337
842260
2000
Egyik kollégám a Times-nál
14:04
did a great story about soldiers in Iraq
338
844260
2000
írt egy igazán jó sztorit az Irakban lévő katonákról,
14:06
who could look down a street and detect somehow
339
846260
3000
akik végignéztek egy utcán, és valahogy érzékelni tudták,
14:09
whether there was an IED, a landmine, in the street.
340
849260
2000
hogy van-e robbanóeszköz vagy akna az utcán.
14:11
They couldn't tell you how they did it,
341
851260
2000
Nem tudták megmondani, hogy csinálták,
14:13
but they could feel cold, they felt a coldness,
342
853260
3000
de fáztak, hideget éreztek,
14:16
and they were more often right than wrong.
343
856260
3000
és gyakrabban volt igazuk, mint sem.
14:19
The third is what you might call sympathy,
344
859260
2000
A harmadik az, amit úgy hívhatunk, szimpátia,
14:21
the ability to work within groups.
345
861260
3000
a képesség, hogy csoportban tudjunk dolgozni.
14:24
And that comes in tremendously handy,
346
864260
3000
És ez borzasztóan hasznos,
14:27
because groups are smarter than individuals.
347
867260
2000
mert a csoportok okosabbak, mint az egyének --
14:29
And face-to-face groups are much smarter
348
869260
2000
és élőben, egymással dolgozó csoportok okosabbak,
14:31
than groups that communicate electronically,
349
871260
3000
mint az elektronikusan kommunikálók,
14:34
because 90 percent of our communication is non-verbal.
350
874260
3000
mert a kommunikáció 90%-a non-verbális.
14:37
And the effectiveness of a group
351
877260
2000
És egy csoport hatékonysága
14:39
is not determined by the IQ of the group;
352
879260
3000
nem a csoport IQ-jától függ,
14:42
it's determined by how well they communicate,
353
882260
3000
hanem attól, hogy mennyire jól kommunikálnak,
14:45
how often they take turns in conversation.
354
885260
3000
milyen gyakran váltják fel egymást párbeszédben.
14:48
Then you could talk about a trait like blending.
355
888260
3000
Aztán beszélhetünk az egybeolvadás képességéről.
14:51
Any child can say, "I'm a tiger," pretend to be a tiger.
356
891260
3000
Bármely gyerek mondhatja, hogy "Tigris vagyok", és úgy tesz, mint egy tigris.
14:54
It seems so elementary.
357
894260
2000
Annyira alapvetőnek látszik.
14:56
But in fact, it's phenomenally complicated
358
896260
2000
De igazából, rendkívül bonyolult
14:58
to take a concept "I" and a concept "tiger"
359
898260
2000
venni az "én" fogalmát és a "tigris" fogalmát,
15:00
and blend them together.
360
900260
2000
és egybeolvasztani őket.
15:02
But this is the source of innovation.
361
902260
2000
De ez az újitás forrása.
15:04
What Picasso did, for example,
362
904260
2000
Amit Picasso tett, például,
15:06
was take the concept "Western art"
363
906260
2000
az volt, hogy vette a nyugati művészetet
15:08
and the concept "African masks"
364
908260
2000
és az afrikai maszkokat,
15:10
and blend them together --
365
910260
2000
és egybegyúrta a kettőt --
15:12
not only the geometry,
366
912260
2000
nem csak a geometriájukat,
15:14
but the moral systems entailed in them.
367
914260
2000
hanem a bennük lévő erkölcsi rendszereket is.
15:16
And these are skills, again, we can't count and measure.
368
916260
2000
És ezek, még egyszer, olyan képességek, amik nem mérhetőek.
15:18
And then the final thing I'll mention
369
918260
2000
És az utolsó dolog, amit említeni fogok
15:20
is something you might call limerence.
370
920260
2000
az az úgynevezett limerencia.
15:22
And this is not an ability;
371
922260
2000
És ez nem egy képesség,
15:24
it's a drive and a motivation.
372
924260
3000
hanem egy hajtóerő és motiváció.
15:27
The conscious mind hungers for success and prestige.
373
927260
3000
A tudatos elme éhezi a sikert és presztízst.
15:30
The unconscious mind hungers
374
930260
2000
A tudatalatti elme éhezi
15:32
for those moments of transcendence,
375
932260
2000
a transzcendencia azon pillanatait,
15:34
when the skull line disappears
376
934260
2000
amikor a koponya határai eltűnnek,
15:36
and we are lost in a challenge or a task --
377
936260
3000
és elveszünk egy kihívásban vagy feladatban --
15:39
when a craftsman feels lost in his craft,
378
939260
3000
amikor a kézműves elveszik a saját művében,
15:42
when a naturalist feels at one with nature,
379
942260
3000
amikor a természetjáró egynek érzi magát a természettel,
15:45
when a believer feels at one with God's love.
380
945260
3000
amikor a hivő egynek érzi magát Isten szeretetével.
15:48
That is what the unconscious mind hungers for.
381
948260
3000
Ez az, amire a tudatalatti elme éhezik.
15:51
And many of us feel it in love
382
951260
2000
És sokunk érzi ezt a szerelemben,
15:53
when lovers feel fused.
383
953260
2000
amikor a szerelmesek egynek érzik magukat.
15:55
And one of the most beautiful descriptions
384
955260
2000
És az egyik legszebb leírása annak,
15:57
I've come across in this research
385
957260
3000
amit találtam ebben a kutatásban,
16:00
of how minds interpenetrate
386
960260
2000
arról, hogy hogyan hatolnak egymásba az elmék,
16:02
was written by a great theorist and scientist
387
962260
2000
egy nagyszerű teoretikus és tudós írta,
16:04
named Douglas Hofstadter at the University of Indiana.
388
964260
3000
Douglas Hofstadter a neve, az Indiana egyetemről.
16:07
He was married to a woman named Carol,
389
967260
2000
A feleségét Carolnak hívták,
16:09
and they had a wonderful relationship.
390
969260
2000
és egy csodálatos kapcsolatuk volt.
16:11
When their kids were five and two,
391
971260
2000
Amikor a gyerekeik öt és két évesek voltak,
16:13
Carol had a stroke and a brain tumor and died suddenly.
392
973260
4000
Carolnak szélhűdése volt és egy agy tumora, és hirtelen meghalt.
16:17
And Hofstadter wrote a book
393
977260
2000
És Hofstadter írt egy könyvet,
16:19
called "I Am a Strange Loop."
394
979260
2000
"Egy furcsa hurok vagyok" címmel.
16:21
In the course of that book, he describes a moment --
395
981260
2000
A könyv során leír egy pillanatot,
16:23
just months after Carol has died --
396
983260
3000
csupán hónapokkal Carol halála után --
16:26
he comes across her picture on the mantel,
397
986260
2000
meglátja a felesége képét a kandallópárkányon,
16:28
or on a bureau in his bedroom.
398
988260
2000
vagy a hálószobája komódján.
16:30
And here's what he wrote:
399
990260
2000
És ez az, amit írt:
16:32
"I looked at her face,
400
992260
2000
"Ránéztem az arcára,
16:34
and I looked so deeply
401
994260
2000
és olyan mélyre néztem,
16:36
that I felt I was behind her eyes.
402
996260
2000
hogy olyan volt, mintha a szemei mögött lennék.
16:38
And all at once I found myself saying
403
998260
2000
És rögvest azon kaptam magam, hogy
16:40
as tears flowed,
404
1000260
2000
ahogy hulltak a könnyeim, azt mondom:
16:42
'That's me. That's me.'
405
1002260
2000
"Az vagyok én. Az vagyok én."
16:44
And those simple words
406
1004260
2000
És azok az egyszerű szavak
16:46
brought back many thoughts that I had had before,
407
1006260
2000
visszahozták sok régebbi gondolatomat
16:48
about the fusion of our souls
408
1008260
2000
a lelkek egybeolvadásáról
16:50
into one higher-level entity,
409
1010260
2000
egy magasabb szintű létbe,
16:52
about the fact that at the core of both our souls
410
1012260
3000
arról, hogy a mindkettőnk lelkének magjában
16:55
lay our identical hopes and dreams for our children,
411
1015260
4000
egyforma remények és álmok vannak a gyerekeinkért,
16:59
about the notion that those hopes
412
1019260
2000
arról, hogy azok a remények
17:01
were not separate or distinct hopes,
413
1021260
2000
nem külön vagy eltérő remények,
17:03
but were just one hope,
414
1023260
2000
de csupán egy remény,
17:05
one clear thing that defined us both,
415
1025260
2000
egy tiszta dolog, ami mindkettőnket meghatározott,
17:07
that welded us into a unit --
416
1027260
2000
ami egy egységbe kovácsolt minket --
17:09
the kind of unit I had but dimly imagined
417
1029260
3000
az a fajta egység, amit csak homályosan sejtettem,
17:12
before being married and having children.
418
1032260
3000
mielőtt megházasodtam és gyerekeim lettek.
17:15
I realized that, though Carol had died,
419
1035260
2000
Rájöttem, hogy, bár Carol meghalt,
17:17
that core piece of her had not died at all,
420
1037260
3000
a lelkének lényege egyáltalán nem halt meg,
17:20
but had lived on very determinedly in my brain."
421
1040260
4000
hanem nagyon is határozottan élt az én agyamban."
17:24
The Greeks say we suffer our way to wisdom.
422
1044260
3000
A görögök azt mondják, megszenvedjük utunkat a bölcsességig.
17:27
Through his suffering, Hofstadter understood
423
1047260
2000
A szenvedésén keresztül Hofstadter megértette,
17:29
how deeply interpenetrated we are.
424
1049260
3000
mennyire mélyen egymásba vagyunk fonódva.
17:32
Through the policy failures of the last 30 years,
425
1052260
3000
Az elmúlt 30 év politikai bukásain keresztül,
17:35
we have come to acknowledge, I think,
426
1055260
3000
rá kellett jönnünk, úgy gondolom,
17:38
how shallow our view of human nature has been.
427
1058260
3000
mennyire felületes a nézetünk az emberi természetről.
17:41
And now as we confront that shallowness
428
1061260
3000
És most, ahogy szembenézünk a felületességgel,
17:44
and the failures that derive from our inability
429
1064260
2000
és a hibákkal, amik a tehetetlenségünkből származik,
17:46
to get the depths of who we are,
430
1066260
2000
hogy megéljük a létünk mélységeit,
17:48
comes this revolution in consciousness --
431
1068260
2000
jön ez a forradalom az öntudatban --
17:50
these people in so many fields
432
1070260
3000
ezek az emberek, megannyi területről,
17:53
exploring the depth of our nature
433
1073260
2000
vizsgálják a természetünk mélységeit,
17:55
and coming away with this enchanted,
434
1075260
2000
és eredményül hozzák ezt az elbűvölő,
17:57
this new humanism.
435
1077260
2000
új humanizmust.
17:59
And when Freud discovered his sense of the unconscious,
436
1079260
2000
És amikor Freud felfedezte a tudatalatti érzését,
18:01
it had a vast effect on the climate of the times.
437
1081260
3000
óriási hatással volt a korabeli hangulatra.
18:04
Now we are discovering a more accurate vision
438
1084260
3000
Jelenleg egy még pontosabb látomást fedezünk fel
18:07
of the unconscious, of who we are deep inside,
439
1087260
3000
a tudatalattiról -- arról, hogy kik vagyunk legbelül.
18:10
and it's going to have a wonderful and profound
440
1090260
2000
És egy csodálatos és beható
18:12
and humanizing effect on our culture.
441
1092260
2000
és humanizáló hatással lesz a kultúránkra.
18:14
Thank you.
442
1094260
2000
Köszönöm.
18:16
(Applause)
443
1096260
20000
(Taps)

Original video on YouTube.com
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