Susan Blackmore: Memes and "temes"

156,625 views ・ 2008-06-04

TED


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

תרגום: Shlomo Adam עריכה: osnat mader willensky
00:18
Cultural evolution is a dangerous child
0
18330
3000
אבולוציה תרבותית היא צאצא מסוכן
00:21
for any species to let loose on its planet.
1
21330
3000
של כל מין שמשחרר אותו בכוכב הלכת שלו.
00:24
By the time you realize what's happening, the child is a toddler,
2
24330
4000
עד שתופסים מה קורה, התינוק נעשה לפעוט,
00:28
up and causing havoc, and it's too late to put it back.
3
28330
6000
שמשתולל וזורע מהומה, ומאוחר מדי להכניסו בחזרה.
00:34
We humans are Earth's Pandoran species.
4
34330
3000
כמין, אנו בני האדם הננו תיבת-הפנדורה של עולמנו.
00:37
We're the ones who let the second replicator out of its box,
5
37330
5000
אנחנו מי ששיחררו מכלאו את המשכפל השני,
ואיננו יכולים להחזירו לשם.
00:42
and we can't push it back in.
6
42330
2000
00:44
We're seeing the consequences all around us.
7
44330
3000
אנו רואים היום את התוצאות בכל מקום.
00:48
Now that, I suggest, is the view that
8
48330
4000
ואני טוענת שזו ההשקפה שנובעת מהתייחסות רצינית לממטיקה.
00:52
comes out of taking memetics seriously.
9
52330
2000
00:54
And it gives us a new way of thinking about
10
54330
2000
וזה נותן לנו דרך חדשה לחשוב
00:56
not only what's going on on our planet,
11
56330
2000
לא רק על מה שקורה בעולמנו,
00:58
but what might be going on elsewhere in the cosmos.
12
58330
3000
אלא על מה שאולי מתרחש במקומות אחרים ביקום.
01:01
So first of all, I'd like to say something about memetics
13
61330
3000
ראשית, ברצוני לומר משהו על הממטיקה
01:04
and the theory of memes,
14
64330
2000
ועל תיאוריית הממים,
01:06
and secondly, how this might answer questions about who's out there,
15
66330
5000
ושנית, איך זה עשוי לענות על שאלת החיים החוצניים,
01:11
if indeed anyone is.
16
71330
3000
אם אכן יש כאלה.
01:14
So, memetics:
17
74330
2000
ובכן, הממטיקה.
01:16
memetics is founded on the principle of Universal Darwinism.
18
76330
4000
הממטיקה מבוססת על עקרון הדרוויניזם האוניברסלי.
01:20
Darwin had this amazing idea.
19
80330
3000
לדרווין היה רעיון מדהים.
01:23
Indeed, some people say
20
83330
2000
למען האמת, יש הטוענים
01:25
it's the best idea anybody ever had.
21
85330
3000
שזה הרעיון הכי טוב מאז ומתמיד.
01:28
Isn't that a wonderful thought, that there could be such a thing
22
88330
4000
האין זו מחשבה נפלאה, שייתכן דבר כזה,
01:32
as a best idea anybody ever had?
23
92330
2000
"הרעיון הכי טוב מאז ומתמיד"?
01:34
Do you think there could?
24
94330
1000
נראה לכם שזה ייתכן?
01:35
Audience: No.
25
95330
1000
קהל: לא.
01:36
(Laughter)
26
96330
1000
(צחוק)
01:37
Susan Blackmore: Someone says no, very loudly, from over there.
27
97330
2000
ס"ב: מישהו שם אמר "לא" בקול רם מאד.
01:39
Well, I say yes, and if there is, I give the prize to Darwin.
28
99330
4000
ואני אומרת שכן. ואם יש רעיון כזה, אני נותנת את הפרס לדרווין.
01:43
Why?
29
103330
2000
ומדוע?
01:45
Because the idea was so simple,
30
105330
3000
כי הרעיון היה כה פשוט,
01:48
and yet it explains all design in the universe.
31
108330
6000
ועם זאת הוא מסביר את כל התכנון ביקום.
01:54
I would say not just biological design,
32
114330
2000
ואני טוענת שלא רק את התכנון הביולוגי,
01:56
but all of the design that we think of as human design.
33
116330
2000
אלא את כל התכנון שנחשב בעינינו לתכנון אנושי.
01:58
It's all just the same thing happening.
34
118330
2000
אותו הדבר בדיוק חוזר ומתרחש שוב ושוב.
02:00
What did Darwin say?
35
120330
2000
מה אמר דרווין?
02:02
I know you know the idea, natural selection,
36
122330
2000
אני יודעת שאתם מכירים את רעיון הברירה הטבעית,
02:04
but let me just paraphrase "The Origin of Species," 1859,
37
124330
5000
אך הבה ואסכם את "מוצא המינים", 1859,
02:09
in a few sentences.
38
129330
2000
בכמה משפטים.
02:11
What Darwin said was something like this:
39
131330
3000
מה שדרווין אמר היה משהו כזה:
02:14
if you have creatures that vary, and that can't be doubted --
40
134330
4000
"אם יש יצורים שעוברים שינויים, ובכך אין ספק -
02:18
I've been to the Galapagos, and I've measured the size of the beaks
41
138330
3000
"ביקרתי באיי גאלאפגוס ומדדתי את גדלי המקורים
02:21
and the size of the turtle shells and so on, and so on.
42
141330
2000
"ואת גדלי שריוני הצבים וכו' וכו'..."
02:23
And 100 pages later.
43
143330
2000
ואחרי 100 עמודים -
02:25
(Laughter)
44
145330
2000
(צחוק)
02:27
And if there is a struggle for life,
45
147330
4000
"...ואם יש מלחמת קיום,
02:31
such that nearly all of these creatures die --
46
151330
3000
"שבה מתים כמעט כל היצורים האלה --
02:34
and this can't be doubted, I've read Malthus
47
154330
3000
"ובכך אין ספק. קראתי את מאלתוס
02:37
and I've calculated how long it would take for elephants
48
157330
2000
"וחישבתי כמה זמן היה נחוץ לפילים
02:39
to cover the whole world if they bred unrestricted, and so on and so on.
49
159330
3000
"להתפשט בכל העולם אילו התרבו ללא הגבלה, וכו' וכו'..."
02:42
And another 100 pages later.
50
162330
4000
ואחרי עוד 100 עמודים,
02:46
And if the very few that survive pass onto their offspring
51
166330
5000
"...ואם הקומץ ששרדו מעבירים לצאצאיהם
02:51
whatever it was that helped them survive,
52
171330
3000
"את מה שסייע להם לשרוד,
02:54
then those offspring must be better adapted
53
174330
2000
"הרי שאותם צאצאים מן הסתם מותאמים טוב יותר
02:56
to the circumstances in which all this happened
54
176330
2000
"לנסיבות שבהן התרחש כל זה
02:58
than their parents were.
55
178330
3000
"מאשר הוריהם."
03:01
You see the idea?
56
181330
2000
אתם מזהים את הרעיון? אם, אם, אם - אז.
03:03
If, if, if, then.
57
183330
2000
03:05
He had no concept of the idea of an algorithm,
58
185330
2000
לא היה לו מושג מהו אלגוריתם.
03:07
but that's what he described in that book,
59
187330
3000
אך זה מה שהוא תיאר באותו ספר,
03:10
and this is what we now know as the evolutionary algorithm.
60
190330
3000
וזה מה שמוכר לנו כיום כאלגוריתם האבולוציוני.
03:13
The principle is you just need those three things --
61
193330
4000
[האלגוריתם האבולוציוני]
העקרון הוא שנחוצים רק שלושה דברים אלה:
03:17
variation, selection and heredity.
62
197330
3000
גיוון, ברירה ותורשה.
03:20
And as Dan Dennett puts it, if you have those,
63
200330
4000
ובניסוחו של דן דנט, אם הם קיימים,
03:24
then you must get evolution.
64
204330
2000
"אתם מוכרחים לקבל אבולוציה"
03:26
Or design out of chaos, without the aid of mind.
65
206330
5000
או "תכנון שנובע מתוהו, ללא סיוע של מוח כלשהו."
03:31
There's one word I love on that slide.
66
211330
2000
יש בשקופית זו מילה אחת שאהובה עלי. מה היא, לדעתכם?
03:33
What do you think my favorite word is?
67
213330
2000
03:35
Audience: Chaos.
68
215330
1000
03:36
SB: Chaos? No. What? Mind? No.
69
216330
3000
תוהו? לא. מה? מוח? לא.
03:39
Audience: Without.
70
219330
1000
קהל: בלי. ס"ב: לא, לא "בלי".
03:40
SB: No, not without.
71
220330
1000
03:41
(Laughter)
72
221330
1000
(צחוק)
03:42
You try them all in order: Mmm...?
73
222330
2000
ניסיתם את כולם לפי הסדר, כן?
03:44
Audience: Must.
74
224330
1000
קהל: מוכרחים.
03:45
SB: Must, at must. Must, must.
75
225330
4000
ס"ב: מוכרחים. מוכרחים. מוכרחים.
03:49
This is what makes it so amazing.
76
229330
2000
זה מה שעושה זאת מדהים כל כך.
03:51
You don't need a designer,
77
231330
3000
אין צורך במתכנן, תכנית, חזון לעתיד או כל דבר אחר.
03:54
or a plan, or foresight, or anything else.
78
234330
3000
03:57
If there's something that is copied with variation
79
237330
3000
אם יש משהו שמועתק תוך התגוונות וברירה,
04:00
and it's selected, then you must get design appearing out of nowhere.
80
240330
4000
אתם מוכרחים לקבל תכנון שמופיע יש מאין.
04:04
You can't stop it.
81
244330
2000
אי-אפשר למנוע זאת.
04:06
Must is my favorite word there.
82
246330
4000
"מוכרחים" היא המילה האהובה עלי כאן.
04:11
Now, what's this to do with memes?
83
251330
2000
אבל מה הקשר לממים?
04:13
Well, the principle here applies to anything
84
253330
5000
ובכן, העקרון הזה יפה לכל דבר שמועתק תוך התגוונות וברירה.
04:18
that is copied with variation and selection.
85
258330
1000
04:19
We're so used to thinking in terms of biology,
86
259330
3000
אנו כה רגילים לחשוב במונחים של ביולוגיה,
04:22
we think about genes this way.
87
262330
2000
אנו חושבים כך על הגנים.
04:24
Darwin didn't, of course; he didn't know about genes.
88
264330
3000
אך לא דרווין, כמובן. הוא לא ידע על הגנים.
04:27
He talked mostly about animals and plants,
89
267330
2000
הוא דיבר בעיקר על חיות וצמחים,
04:29
but also about languages evolving and becoming extinct.
90
269330
3000
אך גם על שפות שמתפתחות ונכחדות.
04:32
But the principle of Universal Darwinism
91
272330
2000
אך עקרון הדרוויניזם האוניברסלי
04:34
is that any information that is varied and selected
92
274330
4000
אומר שכל מידע שמתגוון ונברר
04:38
will produce design.
93
278330
2000
עתיד להפיק תכנון.
04:40
And this is what Richard Dawkins was on about
94
280330
2000
ועל זה עלה ריצ'רד דוקינס
04:42
in his 1976 bestseller, "The Selfish Gene."
95
282330
3000
ברב-המכר שלו מ-1976, "הגן האנוכי".
04:45
The information that is copied, he called the replicator.
96
285330
4000
למידע המועתק הוא קרא "משכפל".
04:49
It selfishly copies.
97
289330
2000
ההעתקה היא אנוכית:
04:51
Not meaning it kind of sits around inside cells going, "I want to get copied."
98
291330
4000
לא במובן שהמידע יושב בתא ואומר, "אני רוצה להיות מועתק";
04:55
But that it will get copied if it can,
99
295330
2000
אלא: הוא יועתק אם יתאפשר לו,
04:57
regardless of the consequences.
100
297330
2000
ללא קשר לתוצאות.
05:00
It doesn't care about the consequences because it can't,
101
300330
3000
לא אכפת לו מהתוצאות כי לא יכול להיות לו איכפת,
05:03
because it's just information being copied.
102
303330
2000
כי מה שמועתק הוא רק מידע.
05:06
And he wanted to get away
103
306330
1000
ודוקינס שאף להתרחק
05:07
from everybody thinking all the time about genes,
104
307330
3000
מהחשיבה הרווחת על גנים,
05:10
and so he said, "Is there another replicator out there on the planet?"
105
310330
3000
ולכן הוא שאל, "האם יש עוד משכפלים בעולמנו?"
05:13
Ah, yes, there is.
106
313330
2000
ואכן, יש ויש.
05:15
Look around you -- here will do, in this room.
107
315330
3000
הביטו סביב, כאן באולם זה.
05:18
All around us, still clumsily drifting about
108
318330
3000
על כל סביבותינו, כשהוא עודנו נסחף בגמלוניות
05:21
in its primeval soup of culture, is another replicator.
109
321330
3000
במרק הקדום של התרבות, קיים משכפל נוסף.
05:24
Information that we copy from person to person, by imitation,
110
324330
5000
המידע שאנו מעתיקים מאדם לאדם דרך חיקוי,
05:29
by language, by talking, by telling stories,
111
329330
2000
דרך השפה, בדיבור, בסיפורים,
05:31
by wearing clothes, by doing things.
112
331330
3000
בבגדים שאנו לובשים, במעשינו.
05:34
This is information copied with variation and selection.
113
334330
5000
זהו מידע המועתק תוך התגוונות וברירה.
05:39
This is design process going on.
114
339330
3000
זהו תהליך תכנוני בעיצומו.
05:42
He wanted a name for the new replicator.
115
342330
3000
הוא חיפש שם למשכפל החדש הזה.
05:45
So, he took the Greek word "mimeme," which means that which is imitated.
116
345330
4000
והוא שאל את המילה היוונית "מימם", שמשמעותה: 'זה שזוכה לחיקוי'.
05:49
Remember that, that's the core definition:
117
349330
2000
זיכרו זאת, זוהי ההגדרה המרכזית,
05:52
that which is imitated.
118
352330
1000
"זה שזוכה לחיקוי".
05:53
And abbreviated it to meme, just because it sounds good
119
353330
3000
והוא קיצר אותה ל"מם", רק מפני שזה נשמע טוב
05:56
and made a good meme, an effective spreading meme.
120
356330
3000
וזה יצר מם טוב, מם שמתפשט ביעילות.
05:59
So that's how the idea came about.
121
359330
3000
כך נוצר הרעיון.
06:03
It's important to stick with that definition.
122
363330
3000
חשוב להיצמד להגדרה זו.
06:06
The whole science of memetics is much maligned,
123
366330
4000
כל מדע הממטיקה זוכה לקיתונות של בוז,
06:10
much misunderstood, much feared.
124
370330
3000
מרבים לא להבינו ולחשוש ממנו.
06:13
But a lot of these problems can be avoided
125
373330
3000
אבל ניתן להימנע מרבות מהבעיות האלה
06:16
by remembering the definition.
126
376330
2000
אם זוכרים את ההגדרה.
06:18
A meme is not equivalent to an idea.
127
378330
2000
מם איננו שקול לרעיון.
06:20
It's not an idea. It's not equivalent to anything else, really.
128
380330
2000
הוא אינו רעיון. הוא אינו שקול לשום דבר אחר, בעצם.
06:22
Stick with the definition.
129
382330
2000
היצמדו להגדרה:
06:24
It's that which is imitated,
130
384330
2000
"זה שזוכה לחיקוי",
06:26
or information which is copied from person to person.
131
386330
3000
מידע המועתק מאדם לאדם.
06:30
So, let's see some memes.
132
390330
1000
אז בואו נבחן כמה ממים.
06:31
Well, you sir, you've got those glasses hung around your neck
133
391330
3000
אתה, אדוני, עם המשקפיים התלויות סביב צווארך
06:34
in that particularly fetching way.
134
394330
2000
בדרך שובת-לב במיוחד.
06:36
I wonder whether you invented that idea for yourself,
135
396330
2000
אני תוהה אם המצאת רעיון זה בעצמך,
06:38
or copied it from someone else?
136
398330
2000
או העתקת אותו ממישהו אחר?
06:40
If you copied it from someone else, it's a meme.
137
400330
3000
אם העתקת אותו ממישהו אחר, זהו מם.
06:43
And what about, oh, I can't see any interesting memes here.
138
403330
3000
ומה בדבר -- איני רואה כאן ממים מעניינים.
06:46
All right everyone, who's got some interesting memes for me?
139
406330
3000
אוקיי חבר'ה, למי יש איזה מם מעניין עבורי?
06:49
Oh, well, your earrings,
140
409330
2000
אה כן, העגילים שלך,
06:51
I don't suppose you invented the idea of earrings.
141
411330
2000
אני מניחה שלא את המצאת את רעיון העגילים.
06:53
You probably went out and bought them.
142
413330
2000
סביר שיצאת וקנית אותם.
06:55
There are plenty more in the shops.
143
415330
2000
יש עוד הרבה כאלה בחנויות.
06:57
That's something that's passed on from person to person.
144
417330
2000
זהו משהו שעובר מאדם לאדם.
06:59
All the stories that we're telling -- well, of course,
145
419330
3000
כל הסיפורים שאנחנו מספרים, וכמובן,
07:02
TED is a great meme-fest, masses of memes.
146
422330
4000
TED הוא חגיגת ממים, מם מסיבי.
07:06
The way to think about memes, though,
147
426330
2000
אך הדרך לחשוב על ממים היא לשאול מדוע הם מתפשטים.
07:08
is to think, why do they spread?
148
428330
2000
07:10
They're selfish information, they will get copied, if they can.
149
430330
4000
מדובר במידע אנוכי, והם יועתקו במידה ויוכלו.
07:14
But some of them will be copied because they're good,
150
434330
3000
אך ממים מסוימים יועתקו מפני שהם טובים,
07:17
or true, or useful, or beautiful.
151
437330
2000
או נכונים, או מועילים, או יפים.
07:19
Some of them will be copied even though they're not.
152
439330
2000
חלקם יועתקו אפילו שאינם כאלה.
07:21
Some, it's quite hard to tell why.
153
441330
2000
וחלקם - קשה מאד לומר מדוע.
07:24
There's one particular curious meme which I rather enjoy.
154
444330
3000
יש מם מסוים אחד שאני די נהנית ממנו,
07:27
And I'm glad to say, as I expected, I found it when I came here,
155
447330
3000
ואני שמחה לומר שכפי שציפיתי, גיליתי אותו כשבאתי הנה
07:30
and I'm sure all of you found it, too.
156
450330
2000
ואני בטוחה שגם אתם גיליתם אותו.
07:32
You go to your nice, posh, international hotel somewhere,
157
452330
3000
אתם הולכים לאיזה מלון בינלאומי מפואר,
07:36
and you come in and you put down your clothes
158
456330
2000
אתם נכנסים ומסירים את בגדיכם,
07:38
and you go to the bathroom, and what do you see?
159
458330
3000
ונכנסים למקלחת, ומה אתם רואים?
07:41
Audience: Bathroom soap.
160
461330
1000
07:42
SB: Pardon?
161
462330
1000
סליחה?
07:43
Audience: Soap.
162
463330
1000
07:44
SB: Soap, yeah. What else do you see?
163
464330
2000
סבון. נכון. מה עוד אתם רואים?
07:46
Audience: (Inaudible)
164
466330
1000
07:47
SB: Mmm mmm.
165
467330
1000
מממ.
07:48
Audience: Sink, toilet!
166
468330
1000
קהל: כיור, אסלה!
07:49
SB: Sink, toilet, yes, these are all memes, they're all memes,
167
469330
2000
ס"ב: כיור, אסלה, כן. כל אלה ממים. כולם ממים
07:51
but they're sort of useful ones, and then there's this one.
168
471330
3000
וכולם שימושיים, אך ישנו גם המם הזה.
07:54
(Laughter)
169
474330
3000
(צחוק)
07:58
What is this one doing?
170
478330
2000
מהו המם הזה?
08:00
(Laughter)
171
480330
1000
(צחוק)
08:01
This has spread all over the world.
172
481330
2000
זה נפוץ בכל העולם.
08:03
It's not surprising that you all found it
173
483330
2000
לא מפתיע שכולכם מצאתם אותו
08:05
when you arrived in your bathrooms here.
174
485330
2000
כשנכנסתם לחדרי הרחצה שלכם כאן.
08:07
But I took this photograph in a toilet at the back of a tent
175
487330
5000
אך את זה אני צילמתי בשירותים בקצהו של אוהל,
במחנה האקולוגי שבג'ונגל של אסאם.
08:12
in the eco-camp in the jungle in Assam.
176
492330
2000
08:14
(Laughter)
177
494330
1000
(צחוק)
08:16
Who folded that thing up there, and why?
178
496330
3000
מי קיפל זאת שם ומדוע?
08:19
(Laughter)
179
499330
1000
(צחוק)
08:20
Some people get carried away.
180
500330
2000
יש אנשים שנסחפים.
08:22
(Laughter)
181
502330
3000
(צחוק)
08:26
Other people are just lazy and make mistakes.
182
506330
3000
אחרים סתם מתעצלים ועושים טעויות.
08:29
Some hotels exploit the opportunity to put even more memes
183
509330
3000
יש מלונות שמחדירים בהזדמנות זו עוד ממים
08:32
with a little sticker.
184
512330
2000
בעזרת מדבקה קטנה.
08:34
(Laughter)
185
514330
1000
(צחוק)
08:35
What is this all about?
186
515330
2000
מה העניין פה?
08:37
I suppose it's there to tell you that somebody's
187
517330
2000
אני מניחה שזה בא להודיע לכם שמישהו
08:39
cleaned the place, and it's all lovely.
188
519330
2000
ניקה את המקום והכל מאד נחמד.
08:41
And you know, actually, all it tells you is that another person
189
521330
3000
ובעצם זה אומר לכם שייתכן שמישהו אחר
08:44
has potentially spread germs from place to place.
190
524330
3000
העביר חיידקים ממקום למקום.
08:47
(Laughter)
191
527330
1000
(צחוק)
08:48
So, think of it this way.
192
528330
2000
אז תחשבו על זה כך.
08:50
Imagine a world full of brains
193
530330
2000
תארו לעצמכם עולם מלא מוחות
08:52
and far more memes than can possibly find homes.
194
532330
3000
ובו הרבה יותר ממים מכפי שיוכלו למצוא לעצמם בית.
08:55
The memes are all trying to get copied --
195
535330
3000
כל הממים מנסים להיות מועתקים,
08:58
trying, in inverted commas -- i.e.,
196
538330
3000
"מנסים", כלומר,
09:01
that's the shorthand for, if they can get copied, they will.
197
541330
3000
קיצור של: אם יוכלו להיות מועתקים, יעשו זאת.
09:04
They're using you and me as their propagating, copying machinery,
198
544330
6000
הם משתמשים בכם ובי כבציוד ההעתקה וההפצה,
09:10
and we are the meme machines.
199
550330
3000
ואנחנו מכונות הממים.
09:13
Now, why is this important?
200
553330
2000
ומדוע זה חשוב?
09:15
Why is this useful, or what does it tell us?
201
555330
2000
מדוע זה שימושי ומה זה אומר לנו?
09:17
It gives us a completely new view of human origins
202
557330
4000
זה נותן לנו מבט חדש לגמרי על מקורות האדם
09:21
and what it means to be human,
203
561330
1000
ומה משמעות היות אנושי.
09:22
all conventional theories of cultural evolution,
204
562330
4000
כל התיאוריות הרגילות על התפתחות התרבות,
09:26
of the origin of humans,
205
566330
2000
על מקור האדם,
09:28
and what makes us so different from other species.
206
568330
4000
ועל מה שכל-כך מבדיל אותנו ממינים אחרים.
כל שאר תיאוריות המוח הגדול, השפה והשימוש בכלים
09:32
All other theories explaining the big brain, and language, and tool use
207
572330
2000
09:34
and all these things that make us unique,
208
574330
2000
וכל יתר הדברים שמייחדים אותנו,
09:36
are based upon genes.
209
576330
3000
מבוססות על תפישת הגנים.
09:39
Language must have been useful for the genes.
210
579330
3000
השפה ודאי הועילה מאד לגנים.
09:42
Tool use must have enhanced our survival, mating and so on.
211
582330
3000
השימוש בכלים ודאי תרם להישרדותנו, למציאת בני זוג וכו'
09:45
It always comes back, as Richard Dawkins complained
212
585330
3000
הכל חוזר --
כפי שהתלונן ריצ'רד דוקינס לפני זמן כה רב --
09:48
all that long time ago, it always comes back to genes.
213
588330
3000
הכל תמיד חוזר לגנים.
09:51
The point of memetics is to say, "Oh no, it doesn't."
214
591330
4000
ואילו הממטיקה טוענת, שלא, זה לא נכון.
09:55
There are two replicators now on this planet.
215
595330
3000
כיום יש בעולמנו שני משכפלים.
09:58
From the moment that our ancestors,
216
598330
3000
מהרגע בו אבותינו,
10:01
perhaps two and a half million years ago or so,
217
601330
2000
לפני כ-2.5 מליון שנה,
10:03
began imitating, there was a new copying process.
218
603330
4000
החלו לחקות, החל תהליך העתקה חדש.
10:07
Copying with variation and selection.
219
607330
2000
העתקה עם התגוונות וברירה.
10:09
A new replicator was let loose, and it could never be --
220
609330
5000
שוחרר משכפל חדש,
ולא ייתכן -- כבר מן ההתחלה, לא ייתכן
10:14
right from the start -- it could never be
221
614330
1000
10:15
that human beings who let loose this new creature,
222
615330
5000
שבני האדם, שהוציאו לחופשי יצור חדש זה,
10:20
could just copy the useful, beautiful, true things,
223
620330
3000
יכלו להעתיק רק את מה שמועיל, יפה ונכון,
10:23
and not copy the other things.
224
623330
2000
ולא את כל יתר הדברים.
10:25
While their brains were having an advantage from being able to copy --
225
625330
3000
בעוד שלמוחותיהם היה היתרון הודות ליכולת ההעתקה --
10:28
lighting fires, keeping fires going, new techniques of hunting,
226
628330
5000
להדליק אש, לשמור עליה, טכניקות ציד חדשות, דברים כאלה --
10:33
these kinds of things --
227
633330
2000
באופן בלתי-נמנע הם העתיקו גם את תחיבת הנוצות לשיער
10:35
inevitably they were also copying putting feathers in their hair,
228
635330
3000
או את לבישתם של בגדים משונים, או את צביעת הפנים,
10:38
or wearing strange clothes, or painting their faces,
229
638330
2000
10:40
or whatever.
230
640330
1000
כל דבר שהוא.
10:41
So, you get an arms race between the genes
231
641330
4000
מתקבל מירוץ חימוש בין הגנים,
10:45
which are trying to get the humans to have small economical brains
232
645330
4000
שמשתדלים שלאדם יהיה מוח קטן וחסכוני
10:49
and not waste their time copying all this stuff,
233
649330
2000
ושלא יבזבז את זמנו בהעתקת כל השטויות האלה,
10:51
and the memes themselves, like the sounds that people made and copied --
234
651330
4000
לבין הממים עצמם, כמו הקולות שאנשים השמיעו והעתיקו --
10:56
in other words, what turned out to be language --
235
656330
2000
כלומר, מה שהפך להיות השפה --
10:58
competing to get the brains to get bigger and bigger.
236
658330
3000
שמתחרים על הגדלת המוחות עוד ועוד.
11:01
So, the big brain, on this theory, is driven by the memes.
237
661330
4000
כך שלפי תיאוריה זו המוח הגדול מונע ע"י הממים.
11:05
This is why, in "The Meme Machine," I called it memetic drive.
238
665330
4000
ולכן, ב"מכונת הממים", אני מכנה זאת 'מנוע ממטי',
11:09
As the memes evolve, as they inevitably must,
239
669330
3000
עם התפתחות הממים הבלתי-נמנעת,
11:12
they drive a bigger brain that is better at copying the memes
240
672330
4000
הם דוחפים למוח גדול יותר שייטיב להעתיק את הממים
11:16
that are doing the driving.
241
676330
2000
שדוחפים לכך.
11:18
This is why we've ended up with such peculiar brains,
242
678330
4000
וזו הסיבה שיש לנו מוחות משונים כאלה,
11:22
that we like religion, and music, and art.
243
682330
3000
ואנו אוהבים דת, מוסיקה ואמנות.
11:25
Language is a parasite that we've adapted to,
244
685330
3000
השפה הינה טפיל שאליו הסתגלנו,
11:28
not something that was there originally for our genes,
245
688330
2000
ולא משהו שהתקיים במקור לטובת הגנים שלנו, לפי השקפה זו.
11:30
on this view.
246
690330
2000
11:32
And like most parasites, it can begin dangerous,
247
692330
3000
וכמו רוב הטפילים, היא עלולה להיות בהתחלה מסוכנת,
11:35
but then it coevolves and adapts,
248
695330
3000
אך אז היא מתפתחת ומסתגלת במקביל,
11:38
and we end up with a symbiotic relationship
249
698330
2000
ובסופו של דבר יש לנו מערכת-יחסים סימביוטית
11:40
with this new parasite.
250
700330
1000
עם הטפיל החדש הזה.
11:41
And so, from our perspective,
251
701330
2000
כך שמנקודת מבטנו איננו מבינים שכך זה החל.
11:43
we don't realize that that's how it began.
252
703330
3000
11:46
So, this is a view of what humans are.
253
706330
3000
כך שזוהי השקפה על מהו אנושי.
11:49
All other species on this planet are gene machines only,
254
709330
3000
כל שאר המינים בעולם הם מכונות גנים בלבד,
11:52
they don't imitate at all well, hardly at all.
255
712330
3000
הם לא מחקים היטב, כמעט ולא.
11:55
We alone are gene machines and meme machines as well.
256
715330
5000
רק אנחנו הננו מכונות גנים וגם מכונות ממים.
12:00
The memes took a gene machine and turned it into a meme machine.
257
720330
4000
הממים לקחו מכונת גנים והפכו אותה למכונת ממים.
12:04
But that's not all.
258
724330
2000
אך זה לא הכל.
12:06
We have a new kind of memes now.
259
726330
3000
כעת יש לנו ממים מסוג חדש.
12:09
I've been wondering for a long time,
260
729330
1000
תהיתי במשך זמן רב,
12:10
since I've been thinking about memes a lot,
261
730330
2000
מפני שהרביתי לחשוב על ממים,
12:12
is there a difference between the memes that we copy --
262
732330
2000
האם יש הבדל בין הממים שאנו מעתיקים --
12:14
the words we speak to each other,
263
734330
2000
המלים שאנו אומרים זה לזה,
12:16
the gestures we copy, the human things --
264
736330
2000
המחוות שאנו מעתיקים, הדברים האנושיים -
12:18
and all these technological things around us?
265
738330
2000
לבין כל הדברים הטכנולוגיים האלה שמסביבנו?
12:20
I have always, until now, called them all memes,
266
740330
4000
עד כה תמיד כיניתי את כולם "ממים",
12:24
but I do honestly think now
267
744330
3000
אך כעת אני באמת חושבת
12:27
we need a new word for technological memes.
268
747330
3000
שאנו זקוקים למילה עבור ממים טכנולוגיים.
12:30
Let's call them techno-memes or temes.
269
750330
3000
הבה נכנה אותם "טכנו-ממים" או "טמים".
12:33
Because the processes are getting different.
270
753330
3000
כי התהליכים נעשים שונים.
התחלנו, לפני כ-5,000 שנה, עם הכתיבה.
12:37
We began, perhaps 5,000 years ago, with writing.
271
757330
3000
12:40
We put the storage of memes out there on a clay tablet,
272
760330
7000
הפצנו את איחסון הממים מעל גבי לוחות חימר,
12:48
but in order to get true temes and true teme machines,
273
768330
2000
אך טמים אמיתיים ומכונות טמים אמיתיות,
12:50
you need to get the variation, the selection and the copying,
274
770330
3000
מחייבים שהגיוון, הברירה וההעתקה,
12:53
all done outside of humans.
275
773330
2000
ייעשו כולם מחוץ לבני האדם.
12:55
And we're getting there.
276
775330
2000
ואנו מתקרבים לכך.
12:57
We're at this extraordinary point where we're nearly there,
277
777330
2000
אנו מצויים בשלב המופלא, שכמעט הגענו לכך
12:59
that there are machines like that.
278
779330
2000
שיש מכונות כאלה.
13:01
And indeed, in the short time I've already been at TED,
279
781330
2000
ולמעשה, בשהות הקצרה שלי ב-TED,
13:03
I see we're even closer than I thought we were before.
280
783330
2000
ראיתי שאנו קרובים לכך יותר מכפי שחשבתי.
13:05
So actually, now the temes are forcing our brains
281
785330
6000
כך שבעצם, עכשיו הטמים כופים על מוחותינו
13:11
to become more like teme machines.
282
791330
2000
להפוך יותר ויותר למכונות טמים.
13:13
Our children are growing up very quickly learning to read,
283
793330
3000
ילדינו לומדים מהר יותר לקרוא,
13:16
learning to use machinery.
284
796330
2000
לומדים להשתמש במכונות.
13:18
We're going to have all kinds of implants,
285
798330
1000
יהיו לנו כל מיני שתלים,
13:19
drugs that force us to stay awake all the time.
286
799330
3000
סמים שיאלצו אותנו להישאר ערים כל הזמן.
13:22
We'll think we're choosing these things,
287
802330
2000
אנו נחשוב שאנו בוחרים את כל אלה,
13:24
but the temes are making us do it.
288
804330
3000
אך הטמים הם שגורמים לנו לעשות זאת.
13:28
So, we're at this cusp now
289
808330
1000
וכעת אנו עומדים על הסף הזה,
13:29
of having a third replicator on our planet.
290
809330
4000
שיהיה לנו משכפל שלישי בעולמנו.
13:34
Now, what about what else is going on out there in the universe?
291
814330
5000
ומה עם כל מה שקורה אי-שם ביקום?
13:39
Is there anyone else out there?
292
819330
2000
האם יש שם עוד מישהו?
13:41
People have been asking this question for a long time.
293
821330
3000
אנשים שואלים שאלה זו מזה זמן רב.
13:44
We've been asking it here at TED already.
294
824330
2000
כבר שאלנו אותה כאן ב-TED.
13:46
In 1961, Frank Drake made his famous equation,
295
826330
4000
ב-1961 הציג פרנק דרייק את המשוואה הידועה שלו,
13:50
but I think he concentrated on the wrong things.
296
830330
2000
אך לדעתי הוא התרכז בדברים הלא-נכונים.
13:52
It's been very productive, that equation.
297
832330
2000
זו היתה משוואה מאד פוריה.
13:54
He wanted to estimate N,
298
834330
2000
הוא ביקש להעריך את n,
13:56
the number of communicative civilizations out there in our galaxy,
299
836330
4000
מספר התרבויות המסוגלות לתקשורת בגלקסיה שלנו.
14:00
and he included in there the rate of star formation,
300
840330
4000
והוא כלל בה את קצב היווצרות הכוכבים,
14:04
the rate of planets, but crucially, intelligence.
301
844330
4000
וכוכבי הלכת, אך בעיקר את קצב התפתחות התבונה.
14:08
I think that's the wrong way to think about it.
302
848330
4000
לדעתי זו דרך שגויה לחשוב על כך.
14:12
Intelligence appears all over the place, in all kinds of guises.
303
852330
3000
התבונה מופיעה בכל מקום ובכל מיני צורות.
14:15
Human intelligence is only one kind of a thing.
304
855330
2000
התבונה האנושית היא רק סוג אחד שלה.
14:17
But what's really important is the replicators you have
305
857330
3000
אך מה שבאמת חשוב הוא מהם המשכפלים
14:20
and the levels of replicators, one feeding on the one before.
306
860330
4000
ורמות המשכפלים, כשכל אחת ניזונה מזו שקדמה לה.
14:24
So, I would suggest that we don't think intelligence,
307
864330
5000
לכן אני מציעה שלא נחשוב על תבונה,
14:29
we think replicators.
308
869330
2000
אלא על משכפלים.
14:31
And on that basis, I've suggested a different kind of equation.
309
871330
3000
ועל סמך זה הייתי מציעה משוואה מסוג שונה.
14:34
A very simple equation.
310
874330
2000
משוואה פשוטה מאד.
14:36
N, the same thing,
311
876330
2000
n תייצג את אותו הדבר,
14:38
the number of communicative civilizations out there
312
878330
3000
מספר התרבויות המסוגלות לתקשורת,
14:41
[that] we might expect in our galaxy.
313
881330
2000
שניתן לצפות שיהיו בגלקסיה שלנו.
14:43
Just start with the number of planets there are in our galaxy.
314
883330
4000
פשוט להתחיל במספר כוכבי הלכת שבגלקסיה שלנו.
14:47
The fraction of those which get a first replicator.
315
887330
4000
חלקיק מאלו, שמגיע למשכפל ראשון.
14:51
The fraction of those that get the second replicator.
316
891330
4000
חלקיק מאלו, שמגיע למשכפל השני.
14:55
The fraction of those that get the third replicator.
317
895330
2000
חלקיק מאלו, שמגיע למשכפל השלישי.
14:58
Because it's only the third replicator that's going to reach out --
318
898330
3000
כי רק המשכפל השלישי הוא שייצור מגע --
15:01
sending information, sending probes, getting out there,
319
901330
3000
שישלח מידע, ישגר גשושים וייצור קשר,
15:04
and communicating with anywhere else.
320
904330
2000
ויתקשר עם כל היתר.
15:06
OK, so if we take that equation,
321
906330
3000
אז אם נסכים למשוואה זו,
15:09
why haven't we heard from anybody out there?
322
909330
5000
מדוע לא שמענו משהו ממישהו אי-שם בחוץ?
15:14
Because every step is dangerous.
323
914330
4000
מפני שכל שלב הוא מסוכן.
15:18
Getting a new replicator is dangerous.
324
918330
3000
ההגעה למשכפל חדש מסוכנת.
15:21
You can pull through, we have pulled through,
325
921330
2000
אפשר לעבור את זה, אנו עברנו את זה,
15:23
but it's dangerous.
326
923330
2000
אבל זה מסוכן.
15:25
Take the first step, as soon as life appeared on this earth.
327
925330
3000
למשל, השלב הראשון. מיד כשהופיעו החיים בעולמנו.
15:28
We may take the Gaian view.
328
928330
2000
אם ניקח את ההשקפה הגאיאנית.
15:30
I loved Peter Ward's talk yesterday -- it's not Gaian all the time.
329
930330
3000
נהניתי אתמול מהרצאתו של פטר וורד. לא הכל גאיאני.
15:33
Actually, life forms produce things that kill themselves.
330
933330
3000
למעשה, צורות החיים יוצרות דברים שמשמידים את עצמם.
15:36
Well, we did pull through on this planet.
331
936330
3000
אז בעולמנו הצלחנו לעבור את זה.
15:39
But then, a long time later, billions of years later,
332
939330
2000
אבל זמן רב אח"כ, מיליארדי שנים אח"כ,
15:41
we got the second replicator, the memes.
333
941330
3000
הגענו למשכפל השני, הממים.
15:44
That was dangerous, all right.
334
944330
2000
זה היה בהחלט מסוכן.
15:46
Think of the big brain.
335
946330
2000
חישבו על המוח הגדול.
15:48
How many mothers do we have here?
336
948330
3000
כמה אימהות יש לנו בקהל?
15:51
You know all about big brains.
337
951330
2000
אתן מכירות היטב את עניין המוח הגדול:
15:53
They are dangerous to give birth to,
338
953330
2000
מסוכן ללדת אותו.
15:55
are agonizing to give birth to.
339
955330
2000
מייסר ללדת אותו.
15:57
(Laughter)
340
957330
1000
(צחוק)
15:59
My cat gave birth to four kittens, purring all the time.
341
959330
2000
החתולה שלי המליטה 4 גורים וגירגרה כל הזמן.
16:01
Ah, mm -- slightly different.
342
961330
2000
אצלנו זה שונה במקצת...
16:03
(Laughter)
343
963330
2000
(צחוק)
16:05
But not only is it painful, it kills lots of babies,
344
965330
3000
ולא רק שזה כואב, זה גם ממית הרבה תינוקות,
16:08
it kills lots of mothers,
345
968330
2000
והרבה אימהות,
16:10
and it's very expensive to produce.
346
970330
2000
וזה גם תהליך-ייצור יקר מאד.
16:12
The genes are forced into producing all this myelin,
347
972330
2000
הגנים נאלצים לייצר את כל המיאלין הזה,
16:14
all the fat to myelinate the brain.
348
974330
2000
כל השומן שעוטף את המוח.
16:16
Do you know, sitting here,
349
976330
2000
האם אתם יודעים שבעודכם יושבים כאן,
16:18
your brain is using about 20 percent of your body's energy output
350
978330
4000
מוחכם מנצל כ-20% מתפוקת האנרגיה של גופכם
16:22
for two percent of your body weight?
351
982330
2000
ב-2% ממשקל גופכם?
16:24
It's a really expensive organ to run.
352
984330
2000
זהו באמת איבר שמאד יקר להפעילו.
16:26
Why? Because it's producing the memes.
353
986330
2000
ומדוע? מפני שהוא מייצר את הממים.
16:28
Now, it could have killed us off. It could have killed us off,
354
988330
4000
וזה היה יכול לחסל אותנו,
16:32
and maybe it nearly did, but you see, we don't know.
355
992330
2000
ואולי זה כמעט קרה. אבל איננו יודעים זאת.
16:34
But maybe it nearly did.
356
994330
2000
אך אולי זה כמעט קרה.
16:36
Has it been tried before?
357
996330
1000
האם זה נוסה לפני כן?
16:37
What about all those other species?
358
997330
2000
מה עם כל יתר המינים?
16:39
Louise Leakey talked yesterday
359
999330
2000
לואיס ליקי הירצה אתמול
16:41
about how we're the only one in this branch left.
360
1001330
3000
על כך שאנו היחידים שנותרו בענף האבולוציוני שלנו.
16:44
What happened to the others?
361
1004330
2000
מה קרה לכל השאר?
16:46
Could it be that this experiment in imitation,
362
1006330
2000
הייתכן שניסוי זה בחיקוי,
16:48
this experiment in a second replicator,
363
1008330
2000
ניסוי זה בהפעלת משכפל שני,
16:50
is dangerous enough to kill people off?
364
1010330
4000
מסוכן דיו לחסל בני-אדם?
16:54
Well, we did pull through, and we adapted.
365
1014330
2000
ובכן, שרדנו זאת, והסתגלנו.
16:56
But now, we're hitting, as I've just described,
366
1016330
3000
אך כעת אנו מגיעים, כפי שזה עתה תיארתי,
16:59
we're hitting the third replicator point.
367
1019330
2000
לשלב המשכפל השלישי.
17:01
And this is even more dangerous --
368
1021330
3000
וזה עוד יותר מסוכן --
17:04
well, it's dangerous again.
369
1024330
2000
טוב, זה שוב מסוכן.
17:06
Why? Because the temes are selfish replicators
370
1026330
4000
ומדוע? כי הטמים הם משכפלים אנוכיים
17:10
and they don't care about us, or our planet, or anything else.
371
1030330
3000
ולא אכפת להם מאיתנו, מעולמנו או מכל דבר אחר.
17:13
They're just information, why would they?
372
1033330
3000
הם מידע בלבד. למה שיהיה להם אכפת?
הם מנצלים אותנו כדי למצות את משאבי העולם
17:17
They are using us to suck up the planet's resources
373
1037330
2000
17:19
to produce more computers,
374
1039330
2000
על מנת לייצר עוד מחשבים,
17:21
and more of all these amazing things we're hearing about here at TED.
375
1041330
3000
ועוד מהדברים המדהימים שאנו שומעים עליהם ב-TED.
17:24
Don't think, "Oh, we created the Internet for our own benefit."
376
1044330
4000
אל תחשבו, "אנו יצרנו את האינטרנט לתועלתנו."
17:28
That's how it seems to us.
377
1048330
2000
זה רק נראה לנו כך.
17:30
Think, temes spreading because they must.
378
1050330
4000
חישבו על טמים שמתפשטים מפני שהם מוכרחים.
17:34
We are the old machines.
379
1054330
2000
אנו הננו המכונות הישנות.
17:36
Now, are we going to pull through?
380
1056330
2000
האם נשרוד את זה?
17:38
What's going to happen?
381
1058330
2000
מה עתיד להתרחש?
17:40
What does it mean to pull through?
382
1060330
2000
מה משמעות "לשרוד את זה"?
17:42
Well, there are kind of two ways of pulling through.
383
1062330
2000
יש שתי דרכים לשרוד את זה.
17:45
One that is obviously happening all around us now,
384
1065330
2000
אחת שמתרחשת כעת בבירור בכל מקום,
17:47
is that the temes turn us into teme machines,
385
1067330
4000
והיא שהטמים הופכים אותנו למכונות טמים,
17:51
with these implants, with the drugs,
386
1071330
2000
עם השתלים האלה, עם הסמים,
17:53
with us merging with the technology.
387
1073330
3000
עם התמזגותנו עם הטכנולוגיה.
17:56
And why would they do that?
388
1076330
2000
ולמה להם לעשות זאת?
17:58
Because we are self-replicating.
389
1078330
2000
מפני שאנו משכפלים את עצמנו.
18:00
We have babies.
390
1080330
2000
אנו יולדים.
18:02
We make new ones, and so it's convenient to piggyback on us,
391
1082330
3000
אנו מייצרים אנשים חדשים, כך שנוח לתפוס עלינו טרמפ,
18:05
because we're not yet at the stage on this planet
392
1085330
4000
כי בכוכב הלכת הזה טרם הגענו לשלב
18:09
where the other option is viable.
393
1089330
2000
שבו האפשרות השניה מעשית.
18:11
Although it's closer, I heard this morning,
394
1091330
2000
למרות שזה קרוב, כך שמעתי הבוקר,
18:13
it's closer than I thought it was.
395
1093330
2000
זה קרוב מכפי שחשבתי.
18:15
Where the teme machines themselves will replicate themselves.
396
1095330
3000
כשמכונות הטמים הן שישכפלו את עצמן.
18:18
That way, it wouldn't matter if the planet's climate
397
1098330
4000
ואז לא ישנה אם האקלים של כוכב הלכת
18:22
was utterly destabilized,
398
1102330
2000
ייצא לגמרי מאיזון,
18:24
and it was no longer possible for humans to live here.
399
1104330
2000
ולא יתאפשרו כאן החיים האנושיים.
18:26
Because those teme machines, they wouldn't need --
400
1106330
2000
כי מכונות הטמים האלה לא יזדקקו -
18:28
they're not squishy, wet, oxygen-breathing,
401
1108330
2000
הן אינן יצורים רכים, לחים, נושמי-חמצן הזקוקים לחום.
18:30
warmth-requiring creatures.
402
1110330
3000
18:33
They could carry on without us.
403
1113330
2000
הן תוכלנה להמשיך בלעדינו.
18:35
So, those are the two possibilities.
404
1115330
3000
אז אלה הן שתי האפשרויות.
18:38
The second, I don't think we're that close.
405
1118330
4000
איני חושבת שאנו קרובים כל כך לאפשרות השניה.
18:42
It's coming, but we're not there yet.
406
1122330
2000
זה מתקרב, אך טרם הגענו לכך.
18:44
The first, it's coming too.
407
1124330
2000
גם הראשונה קרובה.
18:46
But the damage that is already being done
408
1126330
3000
אך הנזק שנגרם כבר עתה לכוכב הלכת
18:49
to the planet is showing us how dangerous the third point is,
409
1129330
5000
מראה כמה השלב השלישי מסוכן,
18:54
that third danger point, getting a third replicator.
410
1134330
3000
שלב הסכנה השלישי הזה, ההגעה למשכפל שלישי.
18:58
And will we get through this third danger point,
411
1138330
2000
האם אנו עתידים לשרוד את שלב הסכנה השלישי,
19:00
like we got through the second and like we got through the first?
412
1140330
3000
כמו ששרדנו את השני ואת הראשון?
19:04
Maybe we will, maybe we won't.
413
1144330
2000
אולי כן, ואולי לא.
19:06
I have no idea.
414
1146330
3000
אין לי מושג.
19:13
(Applause)
415
1153330
10000
(מחיאות כפיים)
כריס אנדרסון: זו היתה הרצאה מדהימה.
19:24
Chris Anderson: That was an incredible talk.
416
1164330
2000
19:26
SB: Thank you. I scared myself.
417
1166330
2000
סוזן בלקמור: תודה לך. הבהלתי את עצמי.
19:28
CA: (Laughter)
418
1168330
1000
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