Juan Enriquez: Will our kids be a different species?

202,841 views ・ 2012-06-04

TED


אנא לחץ פעמיים על הכתוביות באנגלית למטה כדי להפעיל את הסרטון.

00:00
Translator: Timothy Covell Reviewer: Morton Bast
0
0
7000
מתרגם: Yubal Masalker מבקר: Ido Dekkers
00:15
All right. So, like all good stories,
1
15695
1983
כמו הרבה סיפורים מעניינים,
00:17
this starts a long, long time ago
2
17678
1934
גם סיפור זה מתחיל לפני הרבה זמן
00:19
when there was basically nothing.
3
19612
2149
כאשר בגדול לא היה כלום.
00:21
So here is a complete picture of the universe
4
21761
2400
הנה תמונה כוללת של היקום
00:24
about 14-odd billion years ago.
5
24161
3452
מלפני כ-14 מיליארד שנה.
00:27
All energy is concentrated into a single point of energy.
6
27613
3084
כל האנרגיה מרוכזת בנקודת אנרגיה בודדת.
00:30
For some reason it explodes,
7
30697
1584
מסיבה כלשהי היא מתפוצצת,
00:32
and you begin to get these things.
8
32281
2116
ומתחילים להיווצר דברים כאלה.
00:34
So you're now about 14 billion years into this.
9
34397
2866
כיום אנחנו כ-14 מיליארד שנה בתוך זה.
00:37
And these things expand and expand and expand
10
37263
1896
ודברים אלה מתפשטים עוד ועוד ועוד לצורת
00:39
into these giant galaxies,
11
39159
1699
גלקסיות ענקיות הללו,
00:40
and you get trillions of them.
12
40858
1319
ויש לנו טרליונים כמוהן.
00:42
And within these galaxies
13
42177
2148
בתוך הגלקסיות הללו
00:44
you get these enormous dust clouds.
14
44325
2119
יש ענני אבק כבירים אלה.
00:46
And I want you to pay particular attention
15
46444
1765
אבקשכם לשים לב במיוחד
00:48
to the three little prongs
16
48209
1450
לשלושת שיני-הקילשון
00:49
in the center of this picture.
17
49659
1901
שבמרכז התמונה.
00:51
If you take a close-up of those,
18
51560
1415
אם מתקרבים אליהן,
00:52
they look like this.
19
52975
1653
הן נראות כך.
00:54
And what you're looking at is columns of dust
20
54628
2850
ומה שרואים זה עמודי אבק
00:57
where there's so much dust --
21
57478
2047
היכן שיש כל-כך הרבה אבק --
00:59
by the way, the scale of this is a trillion vertical miles --
22
59525
4333
דרך אגב, המימדים של זה אנכית הם כ-1.5 טריליון ק"מ --
01:03
and what's happening is there's so much dust,
23
63858
2918
ומה שקורה הוא שיש כל-כך הרבה אבק,
01:06
it comes together and it fuses
24
66776
1934
שהוא מתכווץ ומתמזג
01:08
and ignites a thermonuclear reaction.
25
68710
3459
וכך מצית תגובה תרמו-גרעינית.
01:12
And so what you're watching
26
72169
842
לכן מה שאנו רואים
01:13
is the birth of stars.
27
73011
1985
זה הולדתם של כוכבים.
01:14
These are stars being born out of here.
28
74996
1657
אלה הם כוכבים אשר נולדים שם.
01:16
When enough stars come out,
29
76653
2468
כאשר נוצרים מספיק כוכבים,
01:19
they create a galaxy.
30
79121
1798
הם יוצרים גלקסיה.
01:20
This one happens to be a particularly important galaxy,
31
80919
3434
זו במקרה גלקסיה חשובה במיוחד,
01:24
because you are here.
32
84353
2216
כי אנחנו עליה.
01:26
(Laughter)
33
86569
1167
(צחוק)
01:27
And as you take a close-up of this galaxy,
34
87736
1651
ככל שמתקרבים לגלקסיה זו,
01:29
you find a relatively normal,
35
89387
2065
מגלים כוכב רגיל יחסית
01:31
not particularly interesting star.
36
91452
2368
ולא מעניין במיוחד.
01:33
By the way, you're now about two-thirds of the way into this story.
37
93820
4015
דרך אגב, אנו כעת בשני-שליש הדרך של הסיפור.
01:37
So this star doesn't even appear
38
97835
2182
כוכב זה אינו מופיע
01:40
until about two-thirds of the way into this story.
39
100017
2951
עד כשני-שליש מהדרך בסיפור.
01:42
And then what happens
40
102968
1078
ואז מה שקורה הוא
01:44
is there's enough dust left over
41
104046
1406
שנותר מספיק אבק שאריתי
01:45
that it doesn't ignite into a star,
42
105452
1966
שלא ניצת לכדי כוכב,
01:47
it becomes a planet.
43
107418
2000
אלא הופך לכוכב-לכת.
01:49
And this is about a little over four billion years ago.
44
109418
4825
זה קורה לפני קצת יותר 4 מיליארד שנה.
01:54
And soon thereafter
45
114243
1433
מייד לאחר-מכן
01:55
there's enough material left over
46
115676
1917
נשאר מספיק חומר
01:57
that you get a primordial soup,
47
117593
4563
ומקבלים מרק בראשיתי,
02:02
and that creates life.
48
122156
1764
והוא יוצר חיים.
02:03
And life starts to expand and expand and expand,
49
123920
3881
החיים מתחילים להתפשט עוד ועוד ועוד,
02:07
until it goes kaput.
50
127801
1751
עד שהם הולכים קאפוט (מחוסלים).
02:09
(Laughter)
51
129552
3488
(צחוק)
02:13
Now the really strange thing
52
133040
1430
הדבר הבאמת מוזר
02:14
is life goes kaput, not once, not twice,
53
134470
2906
שהחיים הולכים קאפוט לא פעם, לא פעמיים,
02:17
but five times.
54
137376
2216
אלא 5 פעמים.
02:19
So almost all life on Earth
55
139592
2102
כך שכמעט כל החיים על כדור-הארץ
02:21
is wiped out about five times.
56
141694
2464
נמחים כ-5 פעמים.
02:24
And as you're thinking about that,
57
144158
1552
בעודנו מעכלים זאת,
02:25
what happens is you get more and more complexity,
58
145710
2432
מה שקורה הוא שמקבלים מורכבות הולכת וגוברת,
02:28
more and more stuff
59
148142
1234
יותר ויותר מרכיבים
02:29
to build new things with.
60
149376
4118
שבונים איתם דברים חדשים.
02:33
And we don't appear
61
153494
1270
אנחנו לא מופיעים
02:34
until about 99.96 percent of the time into this story,
62
154764
5648
עד כ-99.96 אחוז מהזמן לתוך הסיפור הזה,
02:40
just to put ourselves and our ancestors in perspective.
63
160412
3930
רק כדי לקבל פרספקטיבה נכונה עלינו ועל אבותינו.
02:44
So within that context, there's two theories of the case
64
164342
3459
באותו הקשר, קיימות שתי תאוריות לגבי השאלה
02:47
as to why we're all here.
65
167801
1689
מדוע אנחנו כאן.
02:49
The first theory of the case
66
169490
1589
התאוריה הראשונה,
02:51
is that's all she wrote.
67
171079
3409
זה מה שהיא אומרת.
02:54
Under that theory,
68
174488
1359
לפי אותה תאוריה,
02:55
we are the be-all and end-all
69
175847
1836
אנחנו הם המהות והיעד הסופי
02:57
of all creation.
70
177683
1733
של כל היצירה.
02:59
And the reason for trillions of galaxies,
71
179416
2884
הסיבה לקיומם של טריליוני הגלקסיות,
03:02
sextillions of planets,
72
182300
2013
ומיליארדי-טריליוני הכוכבים,
03:04
is to create something that looks like that
73
184313
4710
היא יצירת משהו שנראה כך
03:09
and something that looks like that.
74
189023
3633
ומשהו שנראה כך.
03:12
And that's the purpose of the universe;
75
192656
1541
זהו יעודו של היקום;
03:14
and then it flat-lines,
76
194197
1284
ומכאן זה רק יורד,
03:15
it doesn't get any better.
77
195481
1311
זה לא משתפר.
03:16
(Laughter)
78
196792
4480
(צחוק)
03:21
The only question you might want to ask yourself is,
79
201272
2819
השאלה היחידה שאולי נרצה לשאול היא
03:24
could that be just mildly arrogant?
80
204091
5235
האם זה לא קצת יהיר מדי?
03:29
And if it is --
81
209326
1741
ואם זה כן --
03:31
and particularly given the fact that we came very close to extinction.
82
211067
5382
במיוחד לאור העובדה שהיינו קרובים מאוד להכחדה מוחלטת.
03:36
There were only about 2,000 of our species left.
83
216449
3367
נותרו רק כ-2,000 מבני-מיננו.
03:39
A few more weeks without rain,
84
219816
2083
עוד כמה שבועות ללא גשם,
03:41
we would have never seen any of these.
85
221899
3084
ומעולם לא היינו רואים אף אחד מאלה.
03:44
(Laughter)
86
224983
6699
(צחוק)
03:51
(Applause)
87
231682
4634
(מחיאות כפיים)
03:56
So maybe you have to think about a second theory
88
236316
2966
אז אולי עלינו לחשוב על תאוריה שניה
03:59
if the first one isn't good enough.
89
239282
2917
אם הראשונה אינה טובה מספיק.
04:02
Second theory is: Could we upgrade?
90
242199
1784
התאוריה השניה: האם אנו יכולים להשתדרג?
04:03
(Laughter)
91
243983
2899
(צחוק)
04:06
Well, why would one ask a question like that?
92
246882
3234
למה שמישהו ישאל שאלה כזו?
04:10
Because there have been at least 29 upgrades so far
93
250116
2465
כי היו עד עכשיו לפחות 29
04:12
of humanoids.
94
252581
2036
שידרוגים של דמויי-אדם.
04:14
So it turns out that we have upgraded.
95
254617
2850
מתברר שאנחנו השתדרגנו.
04:17
We've upgraded time and again and again.
96
257467
1915
השתדרגנו שוב ושוב.
04:19
And it turns out that we keep discovering upgrades.
97
259382
2916
ומתברר שממשיכים להתגלות עוד שידרוגים.
04:22
We found this one last year.
98
262298
2184
מצאנו את זה בשנה שעברה.
04:24
We found another one last month.
99
264482
2617
מצאנו עוד אחד בחודש שעבר.
04:27
And as you're thinking about this,
100
267099
2199
וככל שחושבים על כך,
04:29
you might also ask the question:
101
269298
2103
אולי ניתן לשאול את השאלה:
04:31
So why a single human species?
102
271401
3097
מדוע רק מין יחיד של אדם?
04:34
Wouldn't it be really odd
103
274498
1834
האם זה לא היה מוזר
04:36
if you went to Africa and Asia and Antarctica
104
276332
3784
אם היינו הולכים לאפריקה ואסיה ואנטארקטיקה
04:40
and found exactly the same bird --
105
280116
2619
ומוצאים בדיוק את אותה הציפור --
04:42
particularly given that we co-existed at the same time
106
282735
3792
במיוחד בהתחשב בכך שהתקיימנו בו-זמנית
04:46
with at least eight other versions of humanoid
107
286527
2786
עם לפחות 8 גירסאות נוספות של
04:49
at the same time on this planet?
108
289313
2468
דמויי-אדם על כוכב-לכת זה?
04:51
So the normal state of affairs
109
291781
1879
לכן, מצב העניינים הרגיל
04:53
is not to have just a Homo sapiens;
110
293660
2510
הוא שאין רק אדם ממין אחד;
04:56
the normal state of affairs
111
296170
1021
במצב העניינים הרגיל
04:57
is to have various versions of humans walking around.
112
297191
3829
צריכות להיות גירסאות שונות של בני-אדם המתהלכים כאן.
05:01
And if that is the normal state of affairs,
113
301020
2817
ואם זהו מצב העניינים הרגיל,
05:03
then you might ask yourself,
114
303837
2368
אז אולי נשאל את עצמנו:
05:06
all right, so if we want to create something else,
115
306205
2065
אם רוצים ליצור משהו שונה,
05:08
how big does a mutation have to be?
116
308270
2868
כמה גדולה צריכה להיות המוטציה?
05:11
Well Svante Paabo has the answer.
117
311138
2632
לסוואנטה פאבו יש את התשובה.
05:13
The difference between humans and Neanderthal
118
313770
2800
ההבדל בין בני-אדם לאדם ניאנדרטלי
05:16
is 0.004 percent of gene code.
119
316570
3299
הוא 0.004 אחוז בקוד הגנטי.
05:19
That's how big the difference is
120
319869
1700
זהו גודל ההבדל
05:21
one species to another.
121
321569
2217
בין מין אחד לאחר.
05:23
This explains most contemporary political debates.
122
323786
4400
זה מסביר את רוב הויכוחים הפוליטיים של ימינו.
05:28
(Laughter)
123
328186
1935
(צחוק)
05:30
But as you're thinking about this,
124
330121
3211
אבל בעודנו חושבים על זה,
05:33
one of the interesting things
125
333332
1358
אחד הדברים המעניינים
05:34
is how small these mutations are and where they take place.
126
334690
3397
הוא עד כמה קטנות המוטציות הללו והיכן הן מתרחשות.
05:38
Difference human/Neanderthal
127
338087
1333
הבדל אדם/ניאנדרטל
05:39
is sperm and testis,
128
339420
1733
הוא בזרע ואשכים,
05:41
smell and skin.
129
341153
1368
ריח ועור.
05:42
And those are the specific genes
130
342521
1486
אלה הם הגנים המסויימים
05:44
that differ from one to the other.
131
344007
2680
השונים אלה מאלה.
05:46
So very small changes can have a big impact.
132
346687
3101
כך ששינויים מאוד קטנים יכולים ליצור אפקט גדול.
05:49
And as you're thinking about this,
133
349788
1632
וכשחושבים על זה,
05:51
we're continuing to mutate.
134
351420
2516
אנו ממשיכים לעבור מוטציה.
05:53
So about 10,000 years ago by the Black Sea,
135
353936
2901
כך שלפני כ-10,000 שנה, ליד הים השחור,
05:56
we had one mutation in one gene
136
356837
2060
היתה לנו מוטציה אחת בגן אחד
05:58
which led to blue eyes.
137
358897
2556
שהובילה לעיניים כחולות.
06:01
And this is continuing and continuing and continuing.
138
361453
3884
זה ממשיך עוד ועוד ועוד.
06:05
And as it continues,
139
365337
1434
וככל שזה ממשיך,
06:06
one of the things that's going to happen this year
140
366771
1765
אחד הדברים שהולכים לקרות השנה
06:08
is we're going to discover the first 10,000 human genomes,
141
368536
3333
הוא שאנו עומדים לגלות את 10,000 הגנים האנושיים הראשונים,
06:11
because it's gotten cheap enough to do the gene sequencing.
142
371869
3269
היות וזה הפך לזול לרצף את הגנים.
06:15
And when we find these,
143
375138
1588
וכשנמצא אותם,
06:16
we may find differences.
144
376726
2494
אנו עשויים למצוא הבדלים.
06:19
And by the way, this is not a debate that we're ready for,
145
379220
3076
ודרך-אגב, אנו לא מוכנים לויכוח זה,
06:22
because we have really misused the science in this.
146
382296
3376
בגלל שניצלנו לרעה את המדע בנושא זה.
06:25
In the 1920s, we thought there were major differences between people.
147
385672
3683
בשנות ה-20 של המאה ה-20, חשבנו שיש שינויים מהותיים בין אנשים.
06:29
That was partly based on Francis Galton's work.
148
389355
3798
זה התבסס בחלקו על עבודתו של פרנסיס גלטון.
06:33
He was Darwin's cousin.
149
393153
2136
הוא היה בן-דודו של דארווין.
06:35
But the U.S., the Carnegie Institute,
150
395289
2315
אבל ארה"ב, מכון קארנג'י,
06:37
Stanford, American Neurological Association
151
397604
2582
סטנפורד, האיגוד האמריקאי לנוירולוגיה
06:40
took this really far.
152
400186
1868
לקחו את זה ממש רחוק.
06:42
That got exported and was really misused.
153
402054
3599
זה יצא החוצה ונוצל באמת לרעה.
06:45
In fact, it led to some absolutely horrendous
154
405653
2685
למעשה, זה הוביל למקרים לגמרי
06:48
treatment of human beings.
155
408338
2013
נוראיים של טיפול באנשים.
06:50
So since the 1940s, we've been saying there are no differences,
156
410351
2594
לכן משנות ה-40 אנו אומרים שאין הבדלים,
06:52
we're all identical.
157
412945
1320
שכולנו זהים.
06:54
We're going to know at year end if that is true.
158
414265
3277
בסוף השנה נדע אם זה נכון.
06:57
And as we think about that,
159
417542
1732
וככל שחושבים על זה,
06:59
we're actually beginning to find things
160
419274
1518
אנו מתחילים למצוא דברים
07:00
like, do you have an ACE gene?
161
420792
3466
כמו, האם יש לך גן ACE?
07:04
Why would that matter?
162
424258
1978
מדוע זה חשוב?
07:06
Because nobody's ever climbed an 8,000-meter peak without oxygen
163
426236
4038
מכיוון שאף אחד עוד לא טיפס לגובה 8,000 מטר
07:10
that doesn't have an ACE gene.
164
430274
2750
ללא חמצן ושאין לו גן ACE.
07:13
And if you want to get more specific,
165
433024
1869
אם רוצים לדייק יותר,
07:14
how about a 577R genotype?
166
434893
3015
מה לגבי המבנה הגנטי 577R?
07:17
Well it turns out that every male Olympic power athelete ever tested
167
437908
4700
מתברר שכל אתלט אולימפי זכר פעיל שנבדק אי-פעם
07:22
carries at least one of these variants.
168
442608
3250
נושא לפחות אחת מהגירסאות שלו.
07:25
If that is true,
169
445858
1654
אם זה נכון,
07:27
it leads to some very complicated questions
170
447512
2158
זה מוביל לכמה שאלות מאוד מסובכות
07:29
for the London Olympics.
171
449670
1801
לקראת אולימפיאדת לונדון.
07:31
Three options:
172
451471
1519
שלוש אופציות:
07:32
Do you want the Olympics to be a showcase
173
452990
2832
האם רוצים שהאולימפיאדה תהיה חלון ראווה
07:35
for really hardworking mutants?
174
455822
2700
למוטאנטים שמאוד מתאמצים?
07:38
(Laughter)
175
458522
1733
(צחוק)
07:40
Option number two:
176
460255
2735
אופציה שניה:
07:42
Why don't we play it like golf or sailing?
177
462990
3398
למה שלא נשחק כמו בגולף או שיוט?
07:46
Because you have one and you don't have one,
178
466388
2474
בגלל שלך יש ולך אין,
07:48
I'll give you a tenth of a second head start.
179
468862
3995
אתן לך פור של עשירית השניה.
07:52
Version number three:
180
472857
1071
אופציה שלוש:
07:53
Because this is a naturally occurring gene
181
473928
2069
מכיוון שגן זה מתקבל בטבעיות
07:55
and you've got it and you didn't pick the right parents,
182
475997
2782
ויש לך אותו ואתה לא בחרת את ההורים הנכונים,
07:58
you get the right to upgrade.
183
478779
3949
עומדת לך הזכות להשתדרג.
08:02
Three different options.
184
482728
1751
שלוש אופציות שונות.
08:04
If these differences are the difference
185
484479
1622
האם הבדלים אלה הוא ההבדל
08:06
between an Olympic medal and a non-Olympic medal.
186
486101
3378
בין לזכות במדליה אולימפית או מדליה לא-אולימפית?
08:09
And it turns out that as we discover these things,
187
489479
2834
ככל שאנו מגלים יותר בעניין זה,
08:12
we human beings really like to change
188
492313
3335
מתברר שאנו בני-האדם אוהבים לשנות
08:15
how we look, how we act,
189
495648
1694
את מראנו, התנהגותנו,
08:17
what our bodies do.
190
497342
1594
תיפקוד גופנו.
08:18
And we had about 10.2 million plastic surgeries in the United States,
191
498936
4374
היו לנו כ-10.2 מיליון ניתוחים פלסטיים בארה"ב,
08:23
except that with the technologies that are coming online today,
192
503310
3317
אלא שעם הטכנולוגיות הנכנסות לזירה עכשיו,
08:26
today's corrections, deletions,
193
506627
2701
התיקונים, המחיקות, התוספות
08:29
augmentations and enhancements
194
509328
1919
והשיפורים של היום
08:31
are going to seem like child's play.
195
511247
2913
ייראו כמשחק ילדים.
08:34
You already saw the work by Tony Atala on TED,
196
514160
3701
כבר ראינו את העבודה של טוני אטאלה ב-TED,
08:37
but this ability to start filling
197
517861
3567
אבל היכולת הזו של למלא אביזרים
08:41
things like inkjet cartridges with cells
198
521428
2933
כמו מחסניות דיו בתאי גוף,
08:44
are allowing us to print skin, organs
199
524361
4674
מאפשרת לנו להדפיס עור, איברים
08:49
and a whole series of other body parts.
200
529035
2750
ואוסף שלם חלקי גוף אחרים.
08:51
And as these technologies go forward,
201
531785
1884
ככל שהטכנולוגיות הללו מתקדמות,
08:53
you keep seeing this, you keep seeing this, you keep seeing things --
202
533669
3784
נמשיך לראות את זה, ואת זה, ודברים אחרים --
08:57
2000, human genome sequence --
203
537453
2774
שנות ה-2000, רצף הגנום האנושי --
09:00
and it seems like nothing's happening,
204
540227
3782
נראה כאילו כלום לא קורה,
09:04
until it does.
205
544009
3112
עד שקורה משהו.
09:07
And we may just be in some of these weeks.
206
547121
3524
אנו עשויים להימצא ממש בתוך אותם השבועות האלה.
09:10
And as you're thinking about
207
550645
1599
ובעודנו חושבים על
09:12
these two guys sequencing a human genome in 2000
208
552244
3451
שני אנשים האלה המגלים את רצף הגנום האנושי
09:15
and the Public Project sequencing the human genome in 2000,
209
555695
3553
והמיזם הציבורי לגילוי רצף הגנום האנושי,
09:19
then you don't hear a lot,
210
559248
3164
לא שומעים על זה ממש הרבה,
09:22
until you hear about an experiment last year in China,
211
562412
3984
עד ששומעים על ניסוי בסין שנה שעברה,
09:26
where they take skin cells from this mouse,
212
566396
4017
בו נטלו תאי עור של עכבר זה,
09:30
put four chemicals on it,
213
570413
1733
שמו עליהם 4 כימיקלים,
09:32
turn those skin cells into stem cells,
214
572146
3566
והפכו אותם לתאי גזע,
09:35
let the stem cells grow
215
575712
1465
איפשרו להם לגדול
09:37
and create a full copy of that mouse.
216
577177
3087
ויצרו העתק מדוייק של אותו עכבר.
09:40
That's a big deal.
217
580264
3247
זה כבר סיפור רציני.
09:43
Because in essence
218
583511
1016
כי בעיקרון,
09:44
what it means is you can take a cell,
219
584527
2148
מה שזה אומר הוא שניתן לקחת תא,
09:46
which is a pluripotent stem cell,
220
586675
2286
תא גזע בעל אפשרויות התפתחות מרובות,
09:48
which is like a skier at the top of a mountain,
221
588961
2684
שזה כמו גולש בראש הר,
09:51
and those two skiers become two pluripotent stem cells,
222
591645
3817
ואותם שני גולשים הופכים לשני תאי גזע כאלה,
09:55
four, eight, 16,
223
595462
1782
ארבעה, שמונה, 16,
09:57
and then it gets so crowded
224
597244
1668
ואז זה נהיה צפוף
09:58
after 16 divisions
225
598912
1800
ולאחר 16 חלוקות
10:00
that those cells have to differentiate.
226
600712
2502
על אותם התאים להיפרד.
10:03
So they go down one side of the mountain,
227
603214
1433
לכן הם יורדים למטה מצד אחד של ההר,
10:04
they go down another.
228
604647
1233
אלה יורדים מהצד האחר.
10:05
And as they pick that,
229
605880
1534
ככל שהם מתקדמים במסלול,
10:07
these become bone,
230
607414
2250
אלה הופכים לעצם,
10:09
and then they pick another road and these become platelets,
231
609664
2932
ואלה שבחרו במסלול אחר הופכים לטסיות דם,
10:12
and these become macrophages,
232
612596
2117
ואלה לתאי מקרופאג,
10:14
and these become T cells.
233
614713
1267
ואלה לתאי T.
10:15
But it's really hard, once you ski down,
234
615980
1952
אבל ברגע שהם גלשו למטה, זה מאוד קשה
10:17
to get back up.
235
617932
1523
לחזור למעלה.
10:19
Unless, of course, if you have a ski lift.
236
619455
5412
אלא אם יש מעלית לגולשים.
10:24
And what those four chemicals do
237
624867
2449
ומה שאותם 4 כימיקלים עושים
10:27
is they take any cell
238
627316
2069
זה שהם לוקחים כל תא
10:29
and take it way back up the mountain
239
629385
1932
ומחזירים אותו בחזרה לראש ההר
10:31
so it can become any body part.
240
631317
2033
כך שהוא יכול להפוך לכל חלק של הגוף.
10:33
And as you think of that,
241
633350
1728
אם חושבים על זה,
10:35
what it means is potentially
242
635078
1980
פירוש הדבר שפוטנציאלית
10:37
you can rebuild a full copy
243
637058
2175
ניתן לבנות העתק מדוייק
10:39
of any organism
244
639233
1867
של כל יצור חי
10:41
out of any one of its cells.
245
641100
2586
מכל אחד מהתאים שלו.
10:43
That turns out to be a big deal
246
643686
2531
זה מתברר כעסק רציני
10:46
because now you can take, not just mouse cells,
247
646217
2566
כי ניתן לקחת, לא רק תאי עכבר,
10:48
but you can human skin cells
248
648783
2318
אלא לקחת תאי עור של אדם
10:51
and turn them into human stem cells.
249
651101
3650
ולהפכם לתאי גזע אנושיים.
10:54
And then what they did in October
250
654751
3198
מה שהם עשו באוקטובר
10:57
is they took skin cells, turned them into stem cells
251
657949
3400
זה הם לקחו תאי עור, הפכו אותם לתאי גזע
11:01
and began to turn them into liver cells.
252
661349
3673
והתחילו להפוך אותם לתאי כבד.
11:05
So in theory,
253
665022
1044
כך שבתאוריה,
11:06
you could grow any organ from any one of your cells.
254
666066
5184
ניתן לגדל כל איבר מכל אחד מהתאים שלנו.
11:11
Here's a second experiment:
255
671250
1718
הנה ניסוי שני:
11:12
If you could photocopy your body,
256
672968
3133
אם ניתן היה להעתיק את גופנו במכונת צילום,
11:16
maybe you also want to take your mind.
257
676101
3052
אולי אפשר גם לעשות זאת לנפש.
11:19
And one of the things you saw at TED
258
679153
1565
אחד הדברים שראינו ב-TED
11:20
about a year and a half ago
259
680718
1250
לפני כשנה וחצי
11:21
was this guy.
260
681968
1435
היה אדם זה.
11:23
And he gave a wonderful technical talk.
261
683403
2600
הוא נתן הרצאה טכנית נפלאה.
11:26
He's a professor at MIT.
262
686003
1599
הוא פרופסור ב-MIT.
11:27
But in essence what he said
263
687602
1916
אבל בעיקרון מה שהוא אמר
11:29
is you can take retroviruses,
264
689518
1700
שניתן לקחת נגיפי-רטרו,
11:31
which get inside brain cells of mice.
265
691218
2800
הנכנסים לתוך תאי מוח של עכברים.
11:34
You can tag them with proteins
266
694018
2440
ניתן לסמנם עם פרוטאינים
11:36
that light up when you light them.
267
696458
2094
אשר זוהרים כאשר מאירים עליהם.
11:38
And you can map the exact pathways
268
698552
3716
כך ניתן למפות את המסלולים המדוייקים
11:42
when a mouse sees, feels, touches,
269
702268
3483
כאשר העכבר רואה, חש, נוגע,
11:45
remembers, loves.
270
705751
2183
זוכר, אוהב.
11:47
And then you can take a fiber optic cable
271
707934
2373
ואז ניתן ליטול כבל סיב-אופטי
11:50
and light up some of the same things.
272
710307
3819
ולהאיר על כמה מהדברים הנ"ל.
11:54
And by the way, as you do this,
273
714126
1832
כאשר עושים זאת,
11:55
you can image it in two colors,
274
715958
2017
ניתן לעשות הדמיה בשני צבעים,
11:57
which means you can download this information
275
717975
2399
שזה אומר ניתן להוריד
12:00
as binary code directly into a computer.
276
720374
4740
מידע זה בתור קוד בינארי לתוך מחשב.
12:05
So what's the bottom line on that?
277
725114
2473
אז מהי השורה התחתונה של זה?
12:07
Well it's not completely inconceivable
278
727587
2200
זה לא לגמרי הזוי לחשוב
12:09
that someday you'll be able to download your own memories,
279
729787
4495
שיום אחד נהיה מסוגלים להוריד למחשב את הזכרונות שלנו,
12:14
maybe into a new body.
280
734282
2387
אולי גם לתוך גוף חדש.
12:16
And maybe you can upload other people's memories as well.
281
736669
5085
אולי ניתן לטעון גם זיכרונות של אנשים אחרים.
12:21
And this might have just one or two
282
741754
2514
ולזה תהיה אולי השלכה אחת קטנה,
12:24
small ethical, political, moral implications.
283
744268
3520
או שתיים, הנוגעת לאתיקה, פוליטיקה ומוסר.
12:27
(Laughter)
284
747788
1531
(צחוק)
12:29
Just a thought.
285
749319
2991
מין מחשבה שכזו.
12:32
Here's the kind of questions
286
752310
1528
זוהי דוגמא לשאלות
12:33
that are becoming interesting questions
287
753838
1980
שמתחילות לעניין
12:35
for philosophers, for governing people,
288
755818
2484
פילוסופים, אנשי שלטון,
12:38
for economists, for scientists.
289
758302
3366
כלכלנים, מדענים.
12:41
Because these technologies are moving really quickly.
290
761668
3284
מאחר וטכנולוגיות הללו מתקדמות מאוד מהר.
12:44
And as you think about it,
291
764952
1500
בעודנו מהרהרים בהן,
12:46
let me close with an example of the brain.
292
766452
3082
אסיים ברשותכם עם דוגמא של המוח.
12:49
The first place where you would expect
293
769534
1683
המקום הראשון שהיינו מצפים
12:51
to see enormous evolutionary pressure today,
294
771217
3051
לראות בו היום את הלחץ האבולוציוני האדיר,
12:54
both because of the inputs,
295
774268
2265
הן בגלל התשומות,
12:56
which are becoming massive,
296
776533
1552
הנעשות מסיביות,
12:58
and because of the plasticity of the organ,
297
778085
1782
והן בגלל גמישות האיבר,
12:59
is the brain.
298
779867
2534
זה המוח.
13:02
Do we have any evidence that that is happening?
299
782401
3318
האם יש לנו הוכחה שזה באמת קורה?
13:05
Well let's take a look at something like autism incidence per thousand.
300
785719
4731
הבה נתבונן במקרה כמו מספר מקרי אוטיזם לאלף.
13:10
Here's what it looks like in 2000.
301
790450
2502
כך זה נראה בשנת 2000.
13:12
Here's what it looks like in 2002,
302
792952
2082
כך זה נראה ב-2002,
13:15
2006, 2008.
303
795034
4618
2006, 2008.
13:19
Here's the increase in less than a decade.
304
799652
4082
זהו הגידול בפחות מעשור.
13:23
And we still don't know why this is happening.
305
803734
4417
אנו עדיין לא יודעים מדוע זה קורה.
13:28
What we do know is, potentially,
306
808151
2485
מה שאנו כן יודעים, יכול להיות,
13:30
the brain is reacting in
307
810636
2032
שהמוח מגיב באופן
13:32
a hyperactive, hyper-plastic way,
308
812668
2134
היפר-אקטיבי, היפר-פלסטי,
13:34
and creating individuals that are like this.
309
814802
2950
ויוצר אנשים כאלה.
13:37
And this is only one of the conditions that's out there.
310
817752
2757
זה רק אחד המצבים השוררים במציאות.
13:40
You've also got people with who are extraordinarily smart,
311
820509
3540
יש גם אנשים הפיקחים באופן בלתי רגיל,
13:44
people who can remember everything they've seen in their lives,
312
824049
2397
אנשים המסוגלים לזכור הכל ממה שהם ראו בחייהם,
13:46
people who've got synesthesia,
313
826446
1385
אנשים שיש להם סינסתזיה,
13:47
people who've got schizophrenia.
314
827831
1331
אנשים שיש להם סכיזופרניה.
13:49
You've got all kinds of stuff going on out there,
315
829162
2534
יש כל מיני דברים שמתרחשים היום,
13:51
and we still don't understand
316
831696
1218
ואנו עדיין לא מבינים
13:52
how and why this is happening.
317
832914
2233
כיצד ומדוע הם קורים.
13:55
But one question you might want to ask is,
318
835147
2682
אבל שאלה אחת שנרצה לשאול היא,
13:57
are we seeing a rapid evolution of the brain
319
837829
2628
האם אנו עדים לאבולוציה מואצת של המוח
14:00
and of how we process data?
320
840457
1825
ושל האופן בו אנו מעבדים מידע?
14:02
Because when you think of how much data's coming into our brains,
321
842282
3063
כי אם חושבים על כמות המידע שנכנסת למוחותינו,
14:05
we're trying to take in as much data in a day
322
845345
3484
אנו בעצם קולטים ביום אחד מידע שאנשים
14:08
as people used to take in in a lifetime.
323
848829
2551
פעם קלטו לאורך כל חייהם.
14:11
And as you're thinking about this,
324
851380
2632
ובעודנו חושבים על כך,
14:14
there's four theories as to why this might be going on,
325
854012
2342
ישנן 4 תאוריות לגבי מדוע זה עשוי לקרות,
14:16
plus a whole series of others.
326
856354
1327
כמו עוד דברים רבים נוספים.
14:17
I don't have a good answer.
327
857681
1649
אין לי תשובה טובה.
14:19
There really needs to be more research on this.
328
859330
3616
יש צורך במחקרים נוספים בנושא זה.
14:22
One option is the fast food fetish.
329
862946
2235
אפשרות אחת היא התמכרות למזון מהיר.
14:25
There's beginning to be some evidence
330
865181
2449
מתחילות להצטבר הוכחות
14:27
that obesity and diet
331
867630
2251
שהשמנה ותזונה
14:29
have something to do
332
869881
1631
קשורות איכשהו
14:31
with gene modifications,
333
871512
1768
בשינויי גנים,
14:33
which may or may not have an impact
334
873280
2350
דבר העשוי להשפיע או שלא
14:35
on how the brain of an infant works.
335
875630
3517
על כיצד המוח של תינוק פועל.
14:39
A second option is the sexy geek option.
336
879147
3955
אפשרות שניה היא של המכור-למחשב הסקסי.
14:43
These conditions are highly rare.
337
883102
4243
אלה מקרים מאוד נדירים.
14:47
(Laughter)
338
887345
3038
(צחוק)
14:50
(Applause)
339
890383
5300
(מחיאות כפיים)
14:55
But what's beginning to happen
340
895683
1633
אבל מה שמתחיל להתרחש
14:57
is because these geeks are all getting together,
341
897316
2534
הוא שבגלל שהחנונים הללו מתכנסים ביחד,
14:59
because they are highly qualified for computer programming
342
899850
2897
בגלל שהם מאוד מיומנים בתיכנות מחשבים
15:02
and it is highly remunerated,
343
902747
2318
וזה מתוגמל היטב,
15:05
as well as other very detail-oriented tasks,
344
905065
3150
כמו משימות אחרות הדורשות התמחויות מאוד ספציפיות,
15:08
that they are concentrating geographically
345
908215
2449
הם מתחילים להתאסף גיאוגרפית
15:10
and finding like-minded mates.
346
910664
2967
ומוצאים עמיתים בעלי אופן חשיבה דומה.
15:13
So this is the assortative mating hypothesis
347
913631
3568
לכן זוהי היפותיזה על חיבור בין אנשים בעלי תכונות דומות
15:17
of these genes reinforcing one another
348
917199
2700
הגורם לחיזוק הדדי של גנים זהים
15:19
in these structures.
349
919899
2117
במבנים חברתיים אלה.
15:22
The third, is this too much information?
350
922016
2950
האפשרות השלישית, האם זהו גודש יתר של מידע?
15:24
We're trying to process so much stuff
351
924966
1497
אנו מנסים לעבד כל-כך הרבה חומר
15:26
that some people get synesthetic
352
926463
2352
שחלק מהאנשים הופכים לסינסתטיים
15:28
and just have huge pipes that remember everything.
353
928815
2600
ואחרים פשוט יוצרים בתוכם חללים ענקיים שזוכרים הכל.
15:31
Other people get hyper-sensitive to the amount of information.
354
931415
2669
אנשים אחרים הופכים לבעלי רגישות-יתר לכמות המידע.
15:34
Other people react with various psychological conditions
355
934084
3982
אחרים מגיבים באופנים פסיכולוגיים שונים
15:38
or reactions to this information.
356
938066
1632
למידע זה.
15:39
Or maybe it's chemicals.
357
939698
2702
או שאולי זה הכל כימיקלים.
15:42
But when you see an increase
358
942400
1765
אבל כאשר רואים גידול
15:44
of that order of magnitude in a condition,
359
944165
2351
בסדר גודל כזה בפרמטר כלשהו,
15:46
either you're not measuring it right
360
946516
1565
אז או שאנו לא מודדים אותו נכון
15:48
or there's something going on very quickly,
361
948081
2518
או שאכן מתרחש משהו במהירות רבה,
15:50
and it may be evolution in real time.
362
950599
4032
וזו עשויה להיות אבולוציה בזמן אמת.
15:54
Here's the bottom line.
363
954631
2503
הנה השורה התחתונה.
15:57
What I think we are doing
364
957134
2181
אני סבור שמה שקורה לנו
15:59
is we're transitioning as a species.
365
959315
1716
הוא שאנו משתנים בתור מין.
16:01
And I didn't think this when Steve Gullans and I started writing together.
366
961031
5484
לא חשבתי ככה כאשר סטיב גולאנס ואנוכי התחלנו לכתוב ביחד.
16:06
I think we're transitioning into Homo evolutis
367
966515
2451
כעת אני חושב שאנו משתנים לאדם-אבולוציוני
16:08
that, for better or worse,
368
968966
1399
שזה, לטוב או לרע,
16:10
is not just a hominid that's conscious of his or her environment,
369
970365
4182
אינו רק בן-אנוש המודע אך ורק לסביבתו,
16:14
it's a hominid that's beginning to directly and deliberately
370
974547
3219
אלא הוא מתחיל באופן ישיר ומכוון
16:17
control the evolution of its own species,
371
977766
3198
לשלוט באבולוציה של בני-מינו,
16:20
of bacteria, of plants, of animals.
372
980964
3834
של חיידקים, של צמחים, של חיות.
16:24
And I think that's such an order of magnitude change
373
984798
2835
ואני סבור שזהו שינוי בסדר-גודל כזה
16:27
that your grandkids or your great-grandkids
374
987633
3103
שנכדינו ונינינו עשויים להיות
16:30
may be a species very different from you.
375
990736
3045
מין שהוא שונה מאוד משלנו.
16:33
Thank you very much.
376
993781
1586
תודה רבה לכם.
16:35
(Applause)
377
995367
5331
(מחיאות כפיים)
על אתר זה

אתר זה יציג בפניכם סרטוני YouTube המועילים ללימוד אנגלית. תוכלו לראות שיעורי אנגלית המועברים על ידי מורים מהשורה הראשונה מרחבי העולם. לחץ פעמיים על הכתוביות באנגלית המוצגות בכל דף וידאו כדי להפעיל את הסרטון משם. הכתוביות גוללות בסנכרון עם הפעלת הווידאו. אם יש לך הערות או בקשות, אנא צור איתנו קשר באמצעות טופס יצירת קשר זה.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7