Stuart Firestein: The pursuit of ignorance

מתרגם: Yubal Masalker מבקר: Ido Dekkers

There is an ancient proverb that says

ישנו פתגם עתיק האומר

it's very difficult to find a black cat in a dark room,

שקשה למצוא חתול שחור בחדר חשוך,

especially when there is no cat.

במיוחד כאשר אין חתול.

I find this a particularly apt description of science

אני מוצא בזה תאור הולם של המדע

and how science works --

ואיך שהמדע עובד --

bumbling around in a dark room, bumping into things,

נופלים וקמים בחדר חשוך, נתקלים בחפצים,

trying to figure out what shape this might be,

מנסים לשער איזו צורה יש להם,

what that might be,

מה זה עשוי להיות.

there are reports of a cat somewhere around,

אומרים שיש חתול היכן שהוא,

they may not be reliable, they may be,

אולי זה נכון, אולי לא,

and so forth and so on.

וכך הלאה.

Now I know this is different than the way most people

אני יודע שזה שונה ממה שרוב האנשים

think about science.

חושבים על המדע.

Science, we generally are told,

מדע, כך מספרים לנו,

is a very well-ordered mechanism for

הוא תהליך מאוד מסודר להבנת

understanding the world,

העולם,

for gaining facts, for gaining data,

לאיסוף ראיות, נתונים,

that it's rule-based,

שהוא מבוסס על כללים ברורים,

that scientists use this thing called the scientific method

שמדענים משתמשים במה שקרוי השיטה המדעית

and we've been doing this for 14 generations or so now,

ושאנחנו עושים זאת כבר 14 דורות בערך,

and the scientific method is a set of rules

ושהשיטה המדעית היא מערכת כללים

for getting hard, cold facts out of the data.

כדי להגיע לעובדות קשיחות וחסרות-פניות מהמידע.

I'd like to tell you that's not the case.

אבל אני אומר לכם שזה לא כך.

So there's the scientific method,

ישנה השיטה המדעית,

but what's really going on is this. (Laughter)

אבל מה שבאמת קורה הוא זה.

[The Scientific Method vs. Farting Around]

[השיטה המדעית לעומת התברברות]

And it's going on kind of like that.

וזה ממשיך בערך כך.

[... in the dark] (Laughter)

[....בחושך]

So what is the difference, then,

אז מה ההבדל בין הדרך

between the way I believe science is pursued

שבה אני סבור שהמדע מתקדם

and the way it seems to be perceived?

והדרך בה הוא נתפס?

So this difference first came to me in some ways

הבדל זה קפץ מול עיניי במידה מסויימת בגלל

in my dual role at Columbia University,

התפקיד הכפול שלי באוניברסיטת קולומביה,

where I'm both a professor and run a laboratory in neuroscience

בה אני גם מרצה וגם מנהל מעבדת מחקר עיצבי

where we try to figure out how the brain works.

שבה אנו מנסים לפצח כיצד המוח פועל.

We do this by studying the sense of smell,

אנו עושים זאת באמצעות חקר חוש הריח,

the sense of olfaction, and in the laboratory,

ובמעבדה, זו הנאה גדולה,

it's a great pleasure and fascinating work

עבודה מרתקת ומרגשת

and exciting to work with graduate students and post-docs

לעבוד עם תלמידי מחקר ופוסט-דוקטורטים

and think up cool experiments to understand how this

ולחשוב על ניסויים מקוריים כדי להבין כיצד

sense of smell works and how the brain might be working,

חוש הריח עובד וכיצד המוח מתפקד,

and, well, frankly, it's kind of exhilarating.

והאמת, זה די מרומם-נפש.

But at the same time, it's my responsibility

אבל בו בזמן, תחת אחריותי גם

to teach a large course to undergraduates on the brain,

ללמד קורס תואר Iראשון על המוח,

and that's a big subject,

וזה נושא רציני,

and it takes quite a while to organize that,

כי זה לוקח די הרבה זמן לארגן את החומר,

and it's quite challenging and it's quite interesting,

וזה די מאתגר וגם מעניין,

but I have to say, it's not so exhilarating.

אבל עליי לומר שזה לא כל-כך מלהיב.

So what was the difference?

אז מה ההבדל?

Well, the course I was and am teaching

הקורס שאני מלמד נקרא

is called Cellular and Molecular Neuroscience - I. (Laughs)

מדעי עצב תאיים ומולקולריים - 1 (צוחק)

It's 25 lectures full of all sorts of facts,

המורכב מ-25 הרצאות הגדושות בכל מיני עובדות,

it uses this giant book called "Principles of Neural Science"

ובקורס אני משתמש בספר עב-כרס זה שנקרא "עקרונות מדעי מערכות עצבים",

by three famous neuroscientists.

מאת 3 חוקרי עצבים ידועים.

This book comes in at 1,414 pages,

בספר זה 1,414 עמודים,

it weighs a hefty seven and a half pounds.

משקלו 3.5 ק"ג.

Just to put that in some perspective,

ורק כדי לתת מושג,

that's the weight of two normal human brains.

זה משקלם של שני מוחות אדם ממוצעים.

(Laughter)

(צחוק)

So I began to realize, by the end of this course,

התחלתי להבין, עם סיום הקורס,

that the students maybe were getting the idea

שהסטודנטים אולי חושבים

that we must know everything there is to know about the brain.

שאנו כבר יודעים הכל על המוח.

That's clearly not true.

ברור שזה לא נכון.

And they must also have this idea, I suppose,

והם בטח גם חושבים, אני מניח,

that what scientists do is collect data and collect facts

שמה שהמדענים עושים זה לאסוף נתונים וראיות

and stick them in these big books.

ולצרפם ביחד בתוך הספרים העבים הללו.

And that's not really the case either.

וגם זה לא בדיוק נכון.

When I go to a meeting, after the meeting day is over

כאשר אני בכינוס, ובסוף היום

and we collect in the bar over a couple of beers with my colleagues,

אני ועמיתיי מתאספים בבר לשתות בירה,

we never talk about what we know.

אנו אף פעם לא מדברים על מה שאנו יודעים.

We talk about what we don't know.

אנו מדברים על מה שאנחנו לא יודעים.

We talk about what still has to get done,

אנו מדברים על מה שעלינו עוד לעשות,

what's so critical to get done in the lab.

מה הכי דחוף לבצע במעבדות.

Indeed, this was, I think, best said by Marie Curie

ואכן, מארי קירי הגדירה זאת במדוייק כאשר אמרה

who said that one never notices what has been done

שאנו מעולם לא שמים לב למה שכבר נעשה

but only what remains to be done.

אלא למה שעוד צריך להיעשות.

This was in a letter to her brother after obtaining

זה הופיע במכתב ששלחה לאחיה

her second graduate degree, I should say.

לאחר קבלת תואר שני שני.

I have to point out this has always been one of my favorite pictures of Marie Curie,

עליי לציין שזו אחת התמונות של מארי קירי החביבות עליי,

because I am convinced that that glow behind her

כי אני משוכנע שההילה מאחוריה

is not a photographic effect. (Laughter)

אינה אפקט צילום. (צחוק)

That's the real thing.

וזהו הדבר האמיתי.

It is true that her papers are, to this day,

אכן נכון שמסמכיה, עד היום,

stored in a basement room in the Bibliothèque Française

מאוחסנים במרתף של הספריה הלאומית בפריז

in a concrete room that's lead-lined,

בחדר עשוי בטון עם ציפוי עופרת,

and if you're a scholar and you want access to these notebooks,

ואם איזה מתמחה רוצה לראות את מחברותיה,

you have to put on a full radiation hazmat suit,

עליו ללבוש חליפת הגנה נגד קרינה,

so it's pretty scary business.

כך שזה עניין די מפחיד.

Nonetheless, this is what I think we were leaving out

בכל אופן, אני סבור שזה בדיוק מה שאנו משמיטים

of our courses

מהקורסים שלנו

and leaving out of the interaction that we have

ומהמגע שיש לנו

with the public as scientists, the what-remains-to-be-done.

בתור מדענים עם הציבור, את מה-שנשאר-לעשות.

This is the stuff that's exhilarating and interesting.

זה הנושא שכה מלהיב ומעניין.

It is, if you will, the ignorance.

זו, אם לכנותה כך, היא הבורות.

That's what was missing.

זה מה שהיה חסר.

So I thought, well, maybe I should teach a course

לכן חשבתי, אולי אני צריך להעביר

on ignorance,

קורס על בורות,

something I can finally excel at, perhaps, for example.

משהו שאני יכול סוף סוף להצטיין בו, אולי.

So I did start teaching this course on ignorance,

אז התחלתי ללמד את הקורס על בורות,

and it's been quite interesting

וזה היה די מעניין.

and I'd like to tell you to go to the website.

אבקשכם לבקר באתר.

You can find all sorts of information there. It's wide open.

ניתן למצוא שם מידע מכל סוג. הוא פתוח לכולם.

And it's been really quite an interesting time for me

זו תקופה באמת מעניינת בשבילי לפגוש מדענים אחרים

to meet up with other scientists who come in and talk

אשר מדברים על מה

about what it is they don't know.

שהם אינם יודעים.

Now I use this word "ignorance," of course,

כמובן שאני משתמש במילה "בורות",

to be at least in part intentionally provocative,

חלקית לפחות, כדי להתגרות,

because ignorance has a lot of bad connotations

כי לבורות יש הרבה הקשרים שליליים

and I clearly don't mean any of those.

וברור שאיני מכוון לאף אחד מאלה.

So I don't mean stupidity, I don't mean a callow indifference

איני מתכוון לטפשות, ולא לאדישות לעובדות,

to fact or reason or data.

היגיון או מידע.

The ignorant are clearly unenlightened, unaware,

הנבערים הם צרי-אופקים, חסרי מודעות,

uninformed, and present company today excepted,

חסרי ידע, ומלבד אלה של היום,

often occupy elected offices, it seems to me.

בדרך-כלל מאיישים מישרות ציבוריות.

That's another story, perhaps.

טוב, זה כבר סיפור אחר.

I mean a different kind of ignorance.

אני מתכוון לבורות מסוג אחר.

I mean a kind of ignorance that's less pejorative,

אני מתכוון לבורות שהיא פחות מעליבה,

a kind of ignorance that comes from a communal gap in our knowledge,

מין בורות הנובעת מהחללים הקיימים בידע שלנו,

something that's just not there to be known

משהו שאינו ידוע כי פשוט אינו קיים,

or isn't known well enough yet or we can't make predictions from,

או שאינו ידוע מספיק טוב, או שלא ניתן לנבא על-פיו,

the kind of ignorance that's maybe best summed up

אותה בורות שניתן לסכמה הכי טוב באמצעות

in a statement by James Clerk Maxwell,

אימרתו של ג'יימס קלארק מקסוול,

perhaps the greatest physicist between Newton and Einstein,

אולי הפיזיקאי הכי גדול שחי בין ניוטון לאיינשטיין,

who said, "Thoroughly conscious ignorance

שאמר, "בורות מודעת ומעמיקה

is the prelude to every real advance in science."

היא המבוא לכל התקדמות ממשית במדע."

I think it's a wonderful idea:

אני חושב שזה מושג נפלא:

thoroughly conscious ignorance.

בורות מודעת ומעמיקה.

So that's the kind of ignorance that I want to talk about today,

זה סוג הבורות שאני רוצה לדבר עליה,

but of course the first thing we have to clear up

אבל הדבר הראשון שעלינו להבהיר

is what are we going to do with all those facts?

הוא מה אנו עומדים לעשות עם כל הנתונים?

So it is true that science piles up at an alarming rate.

אכן המדע צובר נתונים בקצב מסחרר.

We all have this sense that science is this mountain of facts,

לכולנו יש את התחושה שהמדע הוא מין הר כזה של נתונים.

this accumulation model of science, as many have called it,

מודל זה של צבירת נתונים מדעית, כפי שרבים מכנים אותו,

and it seems impregnable, it seems impossible.

נראה איתן, אבל כנראה גם בלתי אפשרי.

How can you ever know all of this?

הכיצד ניתן לדעת את כל זה?

And indeed, the scientific literature grows at an alarming rate.

ואכן הספרות המדעית גדלה בקצב מסחרר.

In 2006, there were 1.3 million papers published.

ב-2006, התפרסמו 1.3 מיליון מאמרים מדעיים.

There's about a two-and-a-half-percent yearly growth rate,

כל שנה יש עליה של 2.5 אחוזים,

and so last year we saw over one and a half million papers being published.

ולכן בשנה שעברה התפרסמו יותר מ-1.5 מיליון מאמרים מדעיים.

Divide that by the number of minutes in a year,

אם נחלק במספר הדקות בשנה,

and you wind up with three new papers per minute.

נקבל 3 מאמרים חדשים בכל דקה.

So I've been up here a little over 10 minutes,

כך שאני כאן קצת יותר מ-10 דקות,

I've already lost three papers.

כבר הפסדתי 30 מאמרים.

I have to get out of here actually. I have to go read.

האמת עליי לצאת מכאן עכשיו כדי להספיק לקרוא.

So what do we do about this? Well, the fact is

אז מה עלינו לעשות בקשר לזה? האמת היא

that what scientists do about it is a kind of a controlled neglect, if you will.

שמה שהמדענים עושים זה מין התעלמות מודעת.

We just don't worry about it, in a way.

אנו פשוט לא נותנים לזה להטריד אותנו.

The facts are important. You have to know a lot of stuff

העובדות חשובות. עלינו לדעת המון

to be a scientist. That's true.

כדי להיות מדענים.

But knowing a lot of stuff doesn't make you a scientist.

אבל הידיעה לבדה אינה הופכת אותנו למדענים.

You need to know a lot of stuff to be a lawyer

צריך לדעת הרבה בשביל להיות

or an accountant or an electrician or a carpenter.

עורך-דין או רואה-חשבון או חשמלאי או נגר.

But in science, knowing a lot of stuff is not the point.

אבל במדע, לדעת הרבה זה לא העיקר.

Knowing a lot of stuff is there to help you get

ידיעת הרבה נתונים מטרתה לסייע לנו

to more ignorance.

להגיע לבורות נוספת.

So knowledge is a big subject, but I would say

ידע הוא עניין רציני, אבל הייתי אומר

ignorance is a bigger one.

שבורות היא עניין עוד יותר רציני.

So this leads us to maybe think about, a little bit

זה מוביל אותנו אולי לחשוב, קצת,

about, some of the models of science that we tend to use,

על כמה מהמודלים של מדע בהם אנו נוטים להשתמש,

and I'd like to disabuse you of some of them.

וברצוני להצביע על שגיאות נפוצות לגביהם.

So one of them, a popular one, is that scientists

אחד המקובלים מביניהם הוא שמדענים

are patiently putting the pieces of a puzzle together

מצרפים בסבלנות את חלקי התשבץ

to reveal some grand scheme or another.

כדי לגלות את התמונה הגדולה.

This is clearly not true. For one, with puzzles,

ברור שאין זה נכון. דבר ראשון,

the manufacturer has guaranteed that there's a solution.

בתשבצים היצרן ערב שיש פיתרון. לנו המדענים

We don't have any such guarantee.

אין שום ערובה כזו.

Indeed, there are many of us who aren't so sure about the manufacturer.

רבים מאיתנו אפילו אינם בטוחים לגבי זהות היצרן.

(Laughter)

(צחוק)

So I think the puzzle model doesn't work.

לכן אני חושב שהמודל של תשבץ לא מתאים.

Another popular model is that science is busy unraveling things

מודל מקובל נוסף הוא שהמדע עוסק בגילוי דברים

the way you unravel the peels of an onion.

כמו שמקלפים את שכבות הבצל.

So peel by peel, you take away the layers of the onion

כך שקליפה אחר קליפה, מסירים את שכבות הבצל

to get at some fundamental kernel of truth.

כדי להגיע לאיזה שהוא גרעין של אמת.

I don't think that's the way it works either.

גם זה אני חושב תיאור לא נכון.

Another one, a kind of popular one, is the iceberg idea,

עוד תיאור שמאוד מקובל הוא רעיון של קרחון,

that we only see the tip of the iceberg but underneath

שאנו רואים רק את קצה הקרחון, אבל שמתחת

is where most of the iceberg is hidden.

חבוי רוב רובו של הקרחון.

But all of these models are based on the idea of a large body of facts

כל המודלים הללו מבוססים על הרעיון של קיום מאגר של עובדות

that we can somehow or another get completed.

שאנו בדרך זו או אחרת משלימים אותן.

We can chip away at this iceberg and figure out what it is,

שאנו נוכל לגרד את הקרחון ולהבין מהו,

or we could just wait for it to melt, I suppose, these days,

או שפשוט נוכל להמתין עד שיימס, במיוחד בימים האלה,

but one way or another we could get to the whole iceberg. Right?

אבל שבדרך זו או אחרת, נוכל להגיע לכל הקרחון, נכון?

Or make it manageable. But I don't think that's the case.

שנוכל להשתלט עליו. אבל איני סבור שזה כך.

I think what really happens in science

אני חושב שמה שבאמת קורה במדע

is a model more like the magic well,

הוא יותר מודל של באר הקסם,

where no matter how many buckets you take out,

שבו לא משנה כמה דליים נוציא החוצה,

there's always another bucket of water to be had,

ישנו תמיד דלי נוסף של מים שצריך להוציא,

or my particularly favorite one,

או, התיאור שאהוב עליי,

with the effect and everything, the ripples on a pond.

בגלל האפקט וכו', האדוות באגם.

So if you think of knowledge being this ever-expanding ripple on a pond,

כך שאם תחשבו על הידע כאדווה המתפשטת לעד באגם,

the important thing to realize is that our ignorance,

הדבר שחשוב להבין הוא שהבורות שלנו,

the circumference of this knowledge, also grows with knowledge.

שהיא ההיקף של הידע, גם כן מתרחבת עם הידע.

So the knowledge generates ignorance.

כך שהידע מחולל בורות.

This is really well said, I thought, by George Bernard Shaw.

ג'ורג' ברנרד שו הביע זאת היטב.

This is actually part of a toast that he delivered

היה זה בהרמת כוסית

to celebrate Einstein at a dinner celebrating Einstein's work,

בארוחה לכבוד איינשטיין לציון עבודתו,

in which he claims that science

בה הוא אמר שהמדע

just creates more questions than it answers. ["Science is always wrong. It never solves a problem without creating 10 more."]

רק יוצר יותר שאלות מאשר תשובות. ["המדע תמיד טועה. הוא אף פעם לא פותר בעיות מבלי ליצור 10 נוספות."]

I find that kind of glorious, and I think he's precisely right,

אני מוצא בזה משהו מופלא ואני חושב שהוא מאוד צודק,

plus it's a kind of job security.

ובנוסף זה גם מבטיח פרנסה.

As it turns out, he kind of cribbed that

מתברר שהוא העתיק זאת מהפילוסוף

from the philosopher Immanuel Kant

עמנואל קאנט

who a hundred years earlier had come up with this idea

ש-100 שנה יותר מוקדם יצא עם הרעיון

of question propagation, that every answer begets more questions.

של התפשטות שאלה. שכל תשובה מולידה עוד שאלות.

I love that term, "question propagation,"

אני אוהב את הביטוי, "התפשטות שאלה",

this idea of questions propagating out there.

את הרעיון של התפשטות שאלות במרחב.

So I'd say the model we want to take is not

לכן הייתי אומר שהמודל שאנו רוצים

that we start out kind of ignorant and we get some facts together

הוא אינו כזה שמתחילים בתור בורים, מדביקים ביחד כמה עובדות

and then we gain knowledge.

ואז זוכים בידע.

It's rather kind of the other way around, really.

זה הפוך.

What do we use this knowledge for?

איזה שימוש אנו עושים בידע?

What are we using this collection of facts for?

לאיזו מטרה אנו אוספים את העובדות?

We're using it to make better ignorance,

אנו משתמשים בהן ליצירת בורות יותר טובה,

to come up with, if you will, higher-quality ignorance.

כדי לקבל בורות באיכות יותר גבוהה.

Because, you know, there's low-quality ignorance

כי כידוע, יש בורות ברמה ירודה

and there's high-quality ignorance. It's not all the same.

ויש בורות ברמה גבוהה. הן לא אותו הדבר.

Scientists argue about this all the time.

מדענים דנים בזה כל הזמן.

Sometimes we call them bull sessions.

לפעמים אנו מכנים זאת שיחות בטלות.

Sometimes we call them grant proposals.

לפעמים מכנים זאת הצעות מחקר.

But nonetheless, it's what the argument is about.

בכל אופן, זהו נושא הדיון -- הבורות.

It's the ignorance. It's the what we don't know.

זהו מה שאנו לא יודעים.

It's what makes a good question.

זה מה שמעורר את השאלות הטובות.

So how do we think about these questions?

אז כיצד השאלות הללו עולות?

I'm going to show you a graph that shows up

אראה לכם גרף המופיע די הרבה

quite a bit on happy hour posters in various science departments.

על מודעות מפגשי חברה במחלקות מדעיות שונות (באוניברסיטאות).

This graph asks the relationship between what you know

הגרף מתאר את הקשר בין מה שאנו יודעים

and how much you know about it.

לבין רמת הידע שלנו לגביו.

So what you know, you can know anywhere from nothing to everything, of course,

מה שאנו יודעים, זה יכול לנוע משום דבר להכל,

and how much you know about it can be anywhere

ורמת הידע לגביו

from a little to a lot.

יכולה לנוע ממעט להמון.

So let's put a point on the graph. There's an undergraduate.

הבה נסמן נקודה על הגרף. יש סטודנט לתואר I.

Doesn't know much but they have a lot of interest.

הוא אינו יודע הרבה אבל יש לו עניין רחב.

They're interested in almost everything.

הוא מתעניין כמעט בהכל.

Now you look at a master's student, a little further along in their education,

כעת אם מסתכלים על סטודנט לתואר שני, המתקדם מעט יותר בלימודיו,

and you see they know a bit more,

רואים שהוא יודע יותר,

but it's been narrowed somewhat.

אבל בתחום יותר צר במידת מה.

And finally you get your Ph.D., where it turns out

ובסוף מישהו מקבל תואר שלישי, ואז מתברר

you know a tremendous amount about almost nothing. (Laughter)

שיודעים המון על כמעט שום דבר. (צחוק)

What's really disturbing is the trend line that goes through that

מה שבאמת מטריד הוא מגמת הגרף אשר ממשיך

because, of course, when it dips below the zero axis, there,

וצולל מתחת לציר -- מתחת לאפס,

it gets into a negative area.

שם הוא נכנס לאזור השלילי.

That's where you find people like me, I'm afraid.

שם מוצאים אנשים כמוני, כך חוששני.

So the important thing here is that this can all be changed.

הדבר החשוב כאן הוא שאת כל זה ניתן לשנות.

This whole view can be changed

ניתן לשנות את כל צורת ההסתכלות

by just changing the label on the x-axis.

פשוט על-ידי שינוי התג של ציר ה-X. כך שבמקום לומר

So instead of how much you know about it,

כמה אנו יודעים על משהו,

we could say, "What can you ask about it?"

אפשר לומר, "מה ניתן לשאול על זה?"

So yes, you do need to know a lot of stuff as a scientist,

אז נכון, צריך לדעת המון חומר בתור מדען,

but the purpose of knowing a lot of stuff

אבל מטרת ידיעת המון חומר אינה רק בשביל

is not just to know a lot of stuff. That just makes you a geek, right?

לדעת אותו. זה הופך אותנו סתם למכורי ידע.

Knowing a lot of stuff, the purpose is

מטרת ידיעת הרבה חומר היא

to be able to ask lots of questions,

להיות מסוגל לשאול הרבה שאלות,

to be able to frame thoughtful, interesting questions,

להיות מסוגל להרכיב שאלות חכמות ומעניינות,

because that's where the real work is.

כי זוהי המלאכה האמיתית.

Let me give you a quick idea of a couple of these sorts of questions.

אציג בפניכם כמה שאלות מהסוג הזה.

I'm a neuroscientist, so how would we come up

אני מדען עצבים, אז כיצד נעלה שאלה

with a question in neuroscience?

במדעי העצב?

Because it's not always quite so straightforward.

כי זה לא תמיד כל-כך ברור מאליו.

So, for example, we could say, well what is it that the brain does?

לדוגמא, אפשר לשאול, מה בדיוק המוח עושה? אחד הדברים

Well, one thing the brain does, it moves us around.

שהמוח עושה זה להזיז אותנו אנה ואנה.

We walk around on two legs.

אנו מתהלכים על שתי רגלינו.

That seems kind of simple, somehow or another.

זה נראה די פשוט, כך או אחרת.

I mean, virtually everybody over 10 months of age

כלומר, כל אחד מעל גיל 10 חודשים

walks around on two legs, right?

הולך על שתי רגליים, נכון?

So that maybe is not that interesting.

לכן אולי זה לא כל-כך מעניין.

So instead maybe we want to choose something a little more complicated to look at.

אז אולי נבחר במקום זה משהו קצת יותר מורכב.

How about the visual system?

מה לגבי מערכת הראייה?

There it is, the visual system.

הנה היא, מערכת הראייה.

I mean, we love our visual systems. We do all kinds of cool stuff.

אנו אוהבים את מערכת הראיה שלנו. אנו עושים איתה המון דברים מעניינים.

Indeed, there are over 12,000 neuroscientists

יש יותר מ-12,000 מדענים שעובדים בתחום

who work on the visual system,

מערכת הראייה,

from the retina to the visual cortex,

מהרשתית ועד אזור הראייה שבקליפת המוח,

in an attempt to understand not just the visual system

בניסיון להבין לא רק את מערכת הראייה,

but to also understand how general principles

אלא גם להבין מה הם העקרונות הכלליים

of how the brain might work.

לפיהם המוח פועל.

But now here's the thing:

אבל חשוב לשים לב לזה:

Our technology has actually been pretty good

הטכנולוגיה שלנו די הצליחה

at replicating what the visual system does.

בשכפול של מה שעושה מערכת הראייה.

We have TV, we have movies,

יש לנו טלוויזיות, סרטים,

we have animation, we have photography,

יש סרטי הנפשה, יש צילום,

we have pattern recognition, all of these sorts of things.

יש זיהוי צורות וכל מיני דברים דומים כאלה.

They work differently than our visual systems in some cases,

בכמה מקרים זה עובד באופן שונה לעומת מערכת הראייה.

but nonetheless we've been pretty good at

אבל בכל מקרה אנו

making a technology work like our visual system.

די מצטיינים ביצירת טכנולוגיה הפועלת כמו מערכת הראייה שלנו.

Somehow or another, a hundred years of robotics,

אבל, לאחר 100 שנות רובוטיקה,

you never saw a robot walk on two legs,

עדיין לא ראינו רובוט מהלך על שתיים,

because robots don't walk on two legs

כי רובוטים אינם יכולים ללכת על שתיים

because it's not such an easy thing to do.

מכיוון שזה לא כל-כך קל לעשות זאת.

A hundred years of robotics,

100 שנות רובוטיקה,

and we can't get a robot that can move more than a couple steps one way or the other.

ועדיין אין לנו רובוט שיכול לנוע יותר מכמה צעדים.

You ask them to go up an inclined plane, and they fall over.

שולחים אותם על משטח משופע והם נופלים.

Turn around, and they fall over. It's a serious problem.

הם מנסים להסתובב אבל נופלים. זו בעיה קשה.

So what is it that's the most difficult thing for a brain to do?

אם כך, מה הוא הדבר הקשה ביותר למוח לבצע?

What ought we to be studying?

מה עלינו לחקור?

Perhaps it ought to be walking on two legs, or the motor system.

אולי זה חייב להיות הליכה על שתיים, או המערכת המוטורית.

I'll give you an example from my own lab,

אתן דוגמא מהמעבדה שלי,

my own particularly smelly question,

השאלה הריחנית שלי,

since we work on the sense of smell.

מאחר ואנו חוקרים את חוש הריח.

But here's a diagram of five molecules

הנה תרשים של 5 מולקולות

and sort of a chemical notation.

וסימון כימי.

These are just plain old molecules, but if you sniff those molecules

אלו הן רק מולקולות רגילות וידועות, אבל אם רק תרחרחו מולקולות הללו

up these two little holes in the front of your face,

עם שני החורים בקידמת פניכם,

you will have in your mind the distinct impression of a rose.

יווצר במוחכם רושם ברור של ורד. אם יהיה שם ורד אמיתי,

If there's a real rose there, those molecules will be the ones,

אלו הן המולקולות שיהיו שם,

but even if there's no rose there,

אבל גם אם לא יהיה ורד,

you'll have the memory of a molecule.

יהיה לכם הזיכרון של המולקולות.

How do we turn molecules into perceptions?

כיצד אנו הופכים מולקולות לתפיסה?

What's the process by which that could happen?

מהו התהליך שדרכו זה מתרחש?

Here's another example: two very simple molecules, again in this kind of chemical notation.

הנה דוגמא נוספת: שתי מולקולות מאוד פשוטות, שוב תחת אותו סימון כימי.

It might be easier to visualize them this way,

אולי יהיה יותר קל להסתכל עליהן כך,

so the gray circles are carbon atoms, the white ones

העיגולים האפורים הם אטומי פחמן,

are hydrogen atoms and the red ones are oxygen atoms.

הלבנים אטומי מימן והאדומים אטומי חמצן.

Now these two molecules differ by only one carbon atom

שתי מולקולות הללו נבדלות זו מזו רק באטום פחמן אחד

and two little hydrogen atoms that ride along with it,

ושני אטומ מימן הקשורים אליו,

and yet one of them, heptyl acetate,

אבל אחת מהן, heptyl acetate,

has the distinct odor of a pear,

הינה בעלת ניחוח של אגס,

and hexyl acetate is unmistakably banana.

ו-hexyl acetate היא ללא ספק ניחוח של בננה.

So there are two really interesting questions here, it seems to me.

כך שלדעתי יש כאן שתי שאלות מעניינות.

One is, how can a simple little molecule like that

האחת, כיצד מולקולה פשוטה כמו זו

create a perception in your brain that's so clear

יוצרת תפיסה במוחנו שהיא כה ברורה

as a pear or a banana?

כמו אגס או בננה?

And secondly, how the hell can we tell the difference

והשניה, כיצד לכל הרוחות אנו מסוגלים להבחין

between two molecules that differ by a single carbon atom?

בין שתי מולקולות הנבדלות באטום פחמן בודד?

I mean, that's remarkable to me,

כלומר, מבחינתי זה משהו מופלא,

clearly the best chemical detector on the face of the planet.

ללא ספק החיישן הכימי הטוב ביותר עלי-אדמות.

And you don't even think about it, do you?

ואנו אפילו כלל לא חושבים על כך, נכון?

So this is a favorite quote of mine that takes us

יש ציטוט שאני אוהב אשר לוקח אותנו

back to the ignorance and the idea of questions.

בחזרה אל הבורות ורעיון השאלות.

I like to quote because I think dead people

אני אוהב לצטט כי אני סבור שאנשים שנפטרו

shouldn't be excluded from the conversation.

אינם צריכים להיות מחוץ לשיג-והשיח.

And I also think it's important to realize that

אני גם סבור שחשוב להבין

the conversation's been going on for a while, by the way.

שאותו שיג-ושיח מתנהל די הרבה זמן.

So Erwin Schrodinger, a great quantum physicist

ארווין שרדינגר, פיזיקאי גדול בתורת הקוונטים

and, I think, philosopher, points out how you have to

וסבורני, שגם פילוסוף, מצביע על כיצד

"abide by ignorance for an indefinite period" of time.

"לפעול דרך הבורות לאורך זמן לא ידוע".

And it's this abiding by ignorance

ופעולה זו דרך הבורות,

that I think we have to learn how to do.

היא לדעתי משהו שעלינו ללמוד.

This is a tricky thing. This is not such an easy business.

זהו דבר מוליך-שולל. זה לא עסק כזה פשוט.

I guess it comes down to our education system,

אני משער שזה מסתכם במערכת החינוך,

so I'm going to talk a little bit about ignorance and education,

לכן אדבר עכשיו קצת על בורות וחינוך,

because I think that's where it really has to play out.

כי אני חושב ששם המקום בו זה צריך להתבהר.

So for one, let's face it,

אז הבה נתמודד עם זה.

in the age of Google and Wikipedia,

בעידן של גוגל וויקיפדיה,

the business model of the university

המודל העיסקי של האוניברסיטאות

and probably secondary schools is simply going to have to change.

וכנראה של בתי-ספר תיכוניים, יצטרך להשתנות. אין אנו יכולים

We just can't sell facts for a living anymore.

פשוט למכור יותר עובדות בשביל להתפרנס.

They're available with a click of the mouse,

הן זמינות בלחיצת עכבר,

or if you want to, you could probably just ask the wall

או שפשוט אפשר יהיה לשאול את הקיר באחד הימים

one of these days, wherever they're going to hide the things

היכן הם מסתירים את כל הדברים

that tell us all this stuff.

המספרים לנו את כל הדברים.

So what do we have to do? We have to give our students

אז מה עלינו לעשות? עלינו לאפשר לתלמידים

a taste for the boundaries, for what's outside that circumference,

לחוש את הגבולות, ואת מה שמעבר לאותן הגבולות,

for what's outside the facts, what's just beyond the facts.

את מה שמחוץ לעובדות, את מה שמעבר לעובדות.

How do we do that?

כיצד עושים זאת?

Well, one of the problems, of course,

אחת הבעיות כמובן

turns out to be testing.

היא בחינות.

We currently have an educational system

נכון לעכשיו, יש לנו מערכת חינוך

which is very efficient but is very efficient at a rather bad thing.

שהיא מאוד יעילה, אבל מאוד יעילה בדבר שהוא די רע.

So in second grade, all the kids are interested in science,

בכיתה ב', כל הילדים מתעניינים במדע,

the girls and the boys.

הבנות והבנים.

They like to take stuff apart. They have great curiosity.

הם אוהבים לפרק דברים. יש להם המון סקרנות.

They like to investigate things. They go to science museums.

הם אוהבים לחקור דברים. הם הולכים למוזיאוני מדע.

They like to play around. They're in second grade.

הם אוהבים להשתובב. הם בכיתה ב'.

They're interested.

הם מתעניינים.

But by 11th or 12th grade, fewer than 10 percent

אבל בכיתה י"א או י"ב, פחות מ-10 אחוז

of them have any interest in science whatsoever,

מהם מתעניינים במדע כלשהו,

let alone a desire to go into science as a career.

שלא לדבר על הרצון לבחור במדע בתור קריירה.

So we have this remarkably efficient system

כך שיש לנו את המערכת המועילה להפליא

for beating any interest in science out of everybody's head.

שמדכאת כל עניין במדע בראשים של כולם.

Is this what we want?

האם זה מה שאנו רוצים?

I think this comes from what a teacher colleague of mine

אני חושב שזה קורה בגלל מה שמורה עמית שלי

calls "the bulimic method of education."

קורא לו "השיטה הבולימית של החינוך".

You know. You can imagine what it is.

אתם בטח מבינים מה זה.

We just jam a whole bunch of facts down their throats over here

אנו מאביסים ערימות של עובדות לתוך גרונם (של תלמידים)

and then they puke it up on an exam over here

ואז הם פולטים אותן לתוך הבחינה

and everybody goes home with no added intellectual heft whatsoever.

וכולם חוזרים הביתה ללא שום מטען נוסף של אינטלקטואליות.

This can't possibly continue to go on.

לא ניתן להמשיך עם זה יותר.

So what do we do? Well the geneticists, I have to say,

אז מה אנו עושים? לחוקרי התורשה

have an interesting maxim they live by.

יש פתגם לפיו הם חיים.

Geneticists always say, you always get what you screen for.

הם אומרים, אתה תמיד תקבל את מה שאתה סורק בשבילו.

And that's meant as a warning.

והכוונה כאן היא להזהיר.

So we always will get what we screen for,

אנו תמיד מקבלים את מה שאנו סורקים בשבילו,

and part of what we screen for is in our testing methods.

וחלק ממה שאנו סורקים בשבילו נמצא בשיטות הבחינה שלנו.

Well, we hear a lot about testing and evaluation,

אנו שומעים הרבה על בחינה והערכה,

and we have to think carefully when we're testing

ועלינו לחשוב בזהירות כאשר אנו בוחנים,

whether we're evaluating or whether we're weeding,

האם אנו מעריכים או האם עוקרים,

whether we're weeding people out,

האם אנו עוקרים אנשים החוצה,

whether we're making some cut.

האם אנו מקצצים.

Evaluation is one thing. You hear a lot about evaluation

הערכה זה דבר אחד. מדברים הרבה על הערכה

in the literature these days, in the educational literature,

בימים אלה בספרים, בספרות החינוכית,

but evaluation really amounts to feedback and it amounts

אבל הערכה אמיתית מסתכמת במשוב

to an opportunity for trial and error.

ובמתן הזדמנות לניסוי וטעיה.

It amounts to a chance to work over a longer period of time

היא מסתכמת במתן הזדמנות לעבודה במשך תקופת זמן יותר ארוכה

with this kind of feedback.

עם משוב מן הסוג הזה.

That's different than weeding, and usually, I have to tell you,

זה שונה מעקירה, ובדרך-כלל, עליי לומר,

when people talk about evaluation, evaluating students,

שכאשר אנשים מדברים על הערכה, הערכת תלמידים,

evaluating teachers, evaluating schools,

הערכת מורים, הערכת בתי-ספר,

evaluating programs, that they're really talking about weeding.

הערכת תכנים, הם בפועל מדברים על עקירה.

And that's a bad thing, because then you will get what you select for,

וזה דבר רע, כי אז מקבלים את מה שאנו מכוונים אליו,

which is what we've gotten so far.

שזה מה שיש לנו כיום.

So I'd say what we need is a test that says, "What is x?"

לכן הייתי אומר שאנו זקוקים לבחינה השואלת, "מה זה x?"

and the answers are "I don't know, because no one does,"

והתשובות הן, "לא יודע כי אף אחד לא יודע",

or "What's the question?" Even better.

או, "מה השאלה?", שזה עוד יותר טוב.

Or, "You know what, I'll look it up, I'll ask someone,

או, "אתה יודע מה, אני אחפש, אני אשאל מישהו,

I'll phone someone. I'll find out."

אתקשר למישהו. אני אגלה".

Because that's what we want people to do,

כי זה מה שאנו רוצים שאנשים יעשו,

and that's how you evaluate them.

וכך צריך להעריך אותם.

And maybe for the advanced placement classes,

ואולי בשביל הכיתות המתקדמות,

it could be, "Here's the answer. What's the next question?"

זה יכול להיות, "הנה התשובה. מה השאלה הבאה?"

That's the one I like in particular.

ואת זה אני אוהב במיוחד.

So let me end with a quote from William Butler Yeats,

אסיים בציטוט מאת ויליאם באטלר ייטס,

who said "Education is not about filling buckets;

שאמר "חינוך אינו סתם מילוי דליים;

it is lighting fires."

חינוך צריך להצית להבות".

So I'd say, let's get out the matches.

לכן הייתי אומר, הבה נשלוף את הגפרורים.

Thank you.

תודה.

(Applause)

(מחיאות כפיים)

Thank you. (Applause)

תודה לכם. (מחיאות כפיים)