Your words may predict your future mental health | Mariano Sigman

799,570 views ・ 2016-06-16

TED


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

מתרגם: Zeeva Livshitz מבקר: Ido Dekkers
00:13
We have historical records that allow us to know how the ancient Greeks dressed,
0
13006
5150
יש לנו תיעודים היסטוריים שמאפשרים לנו לדעת איך היוונים העתיקים התלבשו,
00:18
how they lived,
1
18180
1254
איך הם חיו,
00:19
how they fought ...
2
19458
1522
איך הם לחמו...
00:21
but how did they think?
3
21004
1524
אבל איך הם חשבו?
00:23
One natural idea is that the deepest aspects of human thought --
4
23432
4440
רעיון טבעי אחד הוא שההיבטים העמוקים של מחשבה אנושית --
00:27
our ability to imagine,
5
27896
1872
היכולת שלנו לדמיין,
00:29
to be conscious,
6
29792
1397
להיות מודעים,
00:31
to dream --
7
31213
1231
לחלום --
00:32
have always been the same.
8
32468
1619
היו תמיד אותו דבר.
00:34
Another possibility
9
34872
1499
אפשרות אחרת
00:36
is that the social transformations that have shaped our culture
10
36395
3723
היא שהשינויים החברתיים שעיצבו את התרבות שלנו
00:40
may have also changed the structural columns of human thought.
11
40142
3785
אולי שינו גם את עמודי המבנה של המחשבה האנושית.
00:44
We may all have different opinions about this.
12
44911
2524
יכולות להיות לנו דעות שונות על כך.
00:47
Actually, it's a long-standing philosophical debate.
13
47459
2717
למעשה, זה דיון פילוסופי ארוך שנים.
00:50
But is this question even amenable to science?
14
50644
2727
אך האם שאלה זו אפילו מוסכמת על המדע?
00:54
Here I'd like to propose
15
54834
2506
כאן אני רוצה להציע
00:57
that in the same way we can reconstruct how the ancient Greek cities looked
16
57364
4772
שבאותו אופן בו אנו יכולים לשחזר כיצד נראו ערי יוון העתיקות
01:02
just based on a few bricks,
17
62160
2388
רק על סמך כמה לבנים,
01:04
that the writings of a culture are the archaeological records,
18
64572
4126
שכתבי התרבות הם הרשומות הארכאולוגיות,
01:08
the fossils, of human thought.
19
68722
2143
המאובנים, של המחשבה האנושית,
01:11
And in fact,
20
71905
1174
ולמעשה,
01:13
doing some form of psychological analysis
21
73103
2206
עשייה של צורה כלשהי של ניתוח פסיכולוגי
01:15
of some of the most ancient books of human culture,
22
75333
3544
של כמה מהספרים העתיקים ביותר של התרבות האנושית,
01:18
Julian Jaynes came up in the '70s with a very wild and radical hypothesis:
23
78901
5955
ג'וליאן ג'יינס העלה בשנות ה -70 השערה פרועה וקיצונית מאוד:
01:24
that only 3,000 years ago,
24
84880
2413
שרק לפני 3000 שנים,
01:27
humans were what today we would call schizophrenics.
25
87317
4888
בני אדם היו מה שהיום היינו קוראים להם סכיזופרנים
01:33
And he made this claim
26
93753
1508
והוא עשה הנחה זו
01:35
based on the fact that the first humans described in these books
27
95285
3301
בהתבסס על העובדה שבני האדם הראשונים המתוארים בספרים אלה
01:38
behaved consistently,
28
98610
1904
התנהגו באופן עקבי,
01:40
in different traditions and in different places of the world,
29
100538
3016
במסורות שונות ובמקומות שונים בעולם,
01:43
as if they were hearing and obeying voices
30
103578
3532
כאילו היו שומעים ומצייתים לקולות
01:47
that they perceived as coming from the Gods,
31
107134
3040
שנתפסו בעיניהם כמגיעים מהאלים,
01:50
or from the muses ...
32
110198
1198
או מהמוזות ...
01:52
what today we would call hallucinations.
33
112063
2769
מה שהיום היינו מכנים הזיות.
01:55
And only then, as time went on,
34
115888
2626
ורק אז, ככל שחלף הזמן,
01:58
they began to recognize that they were the creators,
35
118538
3651
הם התחילו להכיר בכך שהם היו היוצרים,
02:02
the owners of these inner voices.
36
122213
2515
הבעלים של הקולות הפנימיים הללו.
02:05
And with this, they gained introspection:
37
125316
2715
ועם זה, הם זכו להתבוננות פנימית:
02:08
the ability to think about their own thoughts.
38
128055
2483
ליכולת לחשוב על המחשבות שלהם.
02:11
So Jaynes's theory is that consciousness,
39
131785
3397
אז התיאוריה של ג'יינס היא שמודעות,
02:15
at least in the way we perceive it today,
40
135206
3166
לפחות בדרך שבה אנו תופסים זאת היום,
02:18
where we feel that we are the pilots of our own existence --
41
138396
3540
שבה אנו מרגישים שאנחנו הטייסים של הקיום שלנו -
02:21
is a quite recent cultural development.
42
141960
2737
הוא התפתחות תרבותית שקרתה לאחרונה.
02:25
And this theory is quite spectacular,
43
145456
1786
ותיאוריה זו מרהיבה למדי,
02:27
but it has an obvious problem
44
147266
1433
אבל יש לה בעיה ברורה
02:28
which is that it's built on just a few and very specific examples.
45
148723
3992
והיא שהיא בנויה רק על דוגמאות מעטות בלבד ומאד ספציפיות.
02:33
So the question is whether the theory
46
153085
1763
אז השאלה היא האם התיאוריה
02:34
that introspection built up in human history only about 3,000 years ago
47
154872
4751
שהתבוננות פנימה התפתחה באנושות רק לפני כ 3000 שנים
02:39
can be examined in a quantitative and objective manner.
48
159647
2984
יכולה להיבחן כמותית ובאופן אובייקטיבי.
02:43
And the problem of how to go about this is quite obvious.
49
163543
3563
והבעיה של איך ללכת על זה ברורה למדי.
02:47
It's not like Plato woke up one day and then he wrote,
50
167130
3460
זה לא כמו שאפלטון התעורר יום אחד וכתב,
02:50
"Hello, I'm Plato,
51
170614
1659
"שלום, אני אפלטון,
02:52
and as of today, I have a fully introspective consciousness."
52
172297
2889
ומהיום יש לי מודעות פנימית מלאה."
02:55
(Laughter)
53
175210
2293
(צחוק)
02:57
And this tells us actually what is the essence of the problem.
54
177527
3333
וזה אומר לנו בעצם מהי מהות הבעיה.
03:01
We need to find the emergence of a concept that's never said.
55
181467
4055
עלינו למצוא את הופעתו של מושג שמעולם לא נאמר.
03:06
The word introspection does not appear a single time
56
186434
4310
המילים התבוננות פנימה אינן מופיעות פעם אחת
03:10
in the books we want to analyze.
57
190768
1919
בספרים שאנחנו רוצים לנתח.
03:13
So our way to solve this is to build the space of words.
58
193728
4087
אז הדרך שלנו לפתור את זה היא לבנות את המרחב של המילים.
03:18
This is a huge space that contains all words
59
198571
3287
זהו מרחב ענק שמכיל את כל המילים
03:21
in such a way that the distance between any two of them
60
201882
2802
בצורה כזו שהמרחק בין כל שתיים מהן
03:24
is indicative of how closely related they are.
61
204708
2883
מעיד עד כמה הן קשורות
03:28
So for instance,
62
208460
1151
כך למשל,
03:29
you want the words "dog" and "cat" to be very close together,
63
209635
2897
אתם רוצים שהמילים "כלב" ו "חתול" יהיו קרובות מאוד זה לזה,
03:32
but the words "grapefruit" and "logarithm" to be very far away.
64
212556
3831
אבל שהמילים "אשכולית" ו "לוגריתם" יהיו רחוקות מאוד.
03:36
And this has to be true for any two words within the space.
65
216809
3896
וזה צריך להיות נכון עבור כל שתי מילים כלשהן בתוך המרחב.
03:41
And there are different ways that we can construct the space of words.
66
221626
3341
וישנן דרכים שונות שאנו יכולים לבנות את המרחב של המילים.
03:44
One is just asking the experts,
67
224991
1643
אחת היא פשוט לשאול את המומחים,
03:46
a bit like we do with dictionaries.
68
226658
1896
קצת כמו שאנחנו עושים עם מילונים.
03:48
Another possibility
69
228896
1428
אפשרות אחרת
03:50
is following the simple assumption that when two words are related,
70
230348
3715
היא לעקוב אחר ההנחה הפשוטה שכששתי מילים קשורות זו לזו
03:54
they tend to appear in the same sentences,
71
234087
2349
הן נוטות להופיע באותם המשפטים,
03:56
in the same paragraphs,
72
236460
1453
באותן פיסקאות,
03:57
in the same documents,
73
237937
1770
באותם מסמכים,
03:59
more often than would be expected just by pure chance.
74
239731
3182
לעתים קרובות יותר ממה שאפשר לצפות ממקריות גרידא.
04:04
And this simple hypothesis,
75
244231
2050
והיפותזה פשוטה זו,
04:06
this simple method,
76
246305
1306
שיטה פשוטה זו,
04:07
with some computational tricks
77
247635
1607
עם כמה טריקים חישוביים
04:09
that have to do with the fact
78
249266
1389
שקשורים לעובדה
04:10
that this is a very complex and high-dimensional space,
79
250679
3064
שזה מרחב מאוד מורכב ורב-ממדים,
04:13
turns out to be quite effective.
80
253767
1665
מתברר כיעיל למדי.
04:16
And just to give you a flavor of how well this works,
81
256155
2802
ורק כדי לתת לכם טעימה מכמה טוב זה עובד,
04:18
this is the result we get when we analyze this for some familiar words.
82
258981
3912
זו התוצאה שאנו מקבלים כאשר ננתח זאת עבור כמה מילים מוכרות.
04:23
And you can see first
83
263607
1185
ואתם יכולים לראות קודם כל
04:24
that words automatically organize into semantic neighborhoods.
84
264816
3278
שמילים מתארגנות אוטומטית לשכונות סמנטיות.
04:28
So you get the fruits, the body parts,
85
268118
2217
אז תקבלו את הפירות, חלקי הגוף,
04:30
the computer parts, the scientific terms and so on.
86
270359
2425
חלקי המחשב, המונחים המדעיים וכן הלאה.
04:33
The algorithm also identifies that we organize concepts in a hierarchy.
87
273119
4222
האלגוריתם גם מזהה שאנו מארגנים מושגים בהיררכיה.
04:37
So for instance,
88
277852
1151
כך למשל,
04:39
you can see that the scientific terms break down into two subcategories
89
279027
3597
תוכלו לראות שהמונחים המדעיים נשברים לשתי קטגוריות משנה
04:42
of the astronomic and the physics terms.
90
282648
2100
של מונחי האסטרונומיה והפיזיקה.
04:45
And then there are very fine things.
91
285338
2246
ואז יש דברים מאוד מעודנים.
04:47
For instance, the word astronomy,
92
287608
1905
למשל, המילה אסטרונומיה,
04:49
which seems a bit bizarre where it is,
93
289537
1815
שנדמית קצת מוזרה היכן שהיא,
04:51
is actually exactly where it should be,
94
291376
2048
היא למעשה בדיוק איפוא שהיא צריכה להיות,
04:53
between what it is,
95
293448
1595
בין מה שהיא,
04:55
an actual science,
96
295067
1270
מדע בפועל,
04:56
and between what it describes,
97
296361
1536
ובין מה שהיא מתארת,
04:57
the astronomical terms.
98
297921
1492
המונחים האסטרונומיים.
05:00
And we could go on and on with this.
99
300182
1891
ויכולנו להמשיך עוד ועוד עם זה.
05:02
Actually, if you stare at this for a while,
100
302097
2060
למעשה, אם אתם מסתכלים על זה במשך זמן מה,
05:04
and you just build random trajectories,
101
304181
1858
ואתם פשוט בונים מסלולים אקראיים,
05:06
you will see that it actually feels a bit like doing poetry.
102
306063
3166
אתה תראו שזה ממש מרגיש קצת כמו ליצור שירה.
05:10
And this is because, in a way,
103
310018
1882
וזה משום, שבמידה מסוימת,
05:11
walking in this space is like walking in the mind.
104
311924
2940
ללכת במרחב הזה זה כמו ללכת בתוך המיינד.
05:16
And the last thing
105
316027
1617
והדבר האחרון
05:17
is that this algorithm also identifies what are our intuitions,
106
317668
4040
שאלגוריתם זה גם מזהה מה הן האינטואיציות שלנו,
05:21
of which words should lead in the neighborhood of introspection.
107
321732
3896
על אילו מילים אמורות להוביל בשכונה של התבוננות הפנימית.
05:25
So for instance,
108
325652
1223
כך למשל,
05:26
words such as "self," "guilt," "reason," "emotion,"
109
326899
3979
מילים כגון "עצמי", "אשמה" "הגיון", "רגש"
05:30
are very close to "introspection,"
110
330902
1889
קרובות מאוד ל"התבוננות פנימית,"
05:32
but other words,
111
332815
1151
אבל מילים אחרות,
05:33
such as "red," "football," "candle," "banana,"
112
333990
2167
כמו "אדום", "כדורגל" "נר", "בננה",
05:36
are just very far away.
113
336181
1452
הן פשוט רחוקות מאוד.
05:38
And so once we've built the space,
114
338054
2762
וכך, ברגע שבנינו את המרחב,
05:40
the question of the history of introspection,
115
340840
2826
שאלת ההיסטוריה של ההתבוננות הפנימית,
05:43
or of the history of any concept
116
343690
2333
או של ההיסטוריה של כל מושג שהוא
05:46
which before could seem abstract and somehow vague,
117
346047
4779
אשר לפני כן יכול היה להיראות מופשט ואיכשהו מעורפל,
05:50
becomes concrete --
118
350850
1604
נעשה מוחשי --
05:52
becomes amenable to quantitative science.
119
352478
2738
הופך כפוף למדע כמותי.
05:56
All that we have to do is take the books,
120
356216
2762
כל מה שעלינו לעשות הוא לקחת את הספרים,
05:59
we digitize them,
121
359002
1381
לספרת אותם,
06:00
and we take this stream of words as a trajectory
122
360407
2809
ואנחנו לוקחים את הזרם הזה של מילים כמו מסלול
06:03
and project them into the space,
123
363240
1969
ומקרינים אותם לתוך המרחב,
06:05
and then we ask whether this trajectory spends significant time
124
365233
3754
ואז אנו שואלים אם מסלול זה מבזבז זמן ניכר
06:09
circling closely to the concept of introspection.
125
369011
2992
כשהוא חג קרוב למושג של ההתבוננות הפנימית.
06:12
And with this,
126
372760
1196
ועם זה,
06:13
we could analyze the history of introspection
127
373980
2112
נוכל לנתח את ההיסטוריה של התבוננות פנימית
06:16
in the ancient Greek tradition,
128
376116
1921
במסורת של יוון העתיקה,
06:18
for which we have the best available written record.
129
378061
2602
שעבורה יש לנו את התיעוד הכתוב הזמין הטוב ביותר.
06:21
So what we did is we took all the books --
130
381631
2255
אז מה שעשינו הוא שלקחנו את כל הספרים -
06:23
we just ordered them by time --
131
383910
2284
אנחנו פשוט סידרנו אותם לפי זמן --
06:26
for each book we take the words
132
386218
1752
לכל ספר אנו לוקחים את המילים
06:27
and we project them to the space,
133
387994
1961
ומקרינים אותם למרחב,
06:29
and then we ask for each word how close it is to introspection,
134
389979
3032
ולאחר מכן אנו שואלים עבור כל מילה כמה זה קרוב אל ההתבוננות פנימה,
06:33
and we just average that.
135
393035
1230
ואנחנו מחשבים את הממוצע של זה.
06:34
And then we ask whether, as time goes on and on,
136
394590
3198
ואז אנו שואלים האם, ככל שהזמן נמשך ונמשך,
06:37
these books get closer, and closer and closer
137
397812
3252
ספרים אלה נעשים קרובים, יותר ויותר
06:41
to the concept of introspection.
138
401088
1754
למושג של התבוננות פנימית.
06:42
And this is exactly what happens in the ancient Greek tradition.
139
402866
3801
וזה בדיוק מה שקורה במסורת היוונית העתיקה.
06:47
So you can see that for the oldest books in the Homeric tradition,
140
407698
3127
אז אתם יכולים לראות שעבור הספרים העתיקים במסורת ההומרית,
06:50
there is a small increase with books getting closer to introspection.
141
410849
3412
יש עלייה קטנה עם ספרים שמתקרבים אל התבוננות פנימה.
06:54
But about four centuries before Christ,
142
414285
2206
אבל כארבע מאות שנים לפני הספירה,
06:56
this starts ramping up very rapidly to an almost five-fold increase
143
416515
4708
זה מתחיל לעלות מהר מאוד לעלייה של פי חמישה כמעט
07:01
of books getting closer, and closer and closer
144
421247
2500
של ספרים שמתקרבים יותר ויותר
07:03
to the concept of introspection.
145
423771
1682
למושג של התבוננות פנימית.
07:06
And one of the nice things about this
146
426159
2424
ואחד הדברים היפים בזה
07:08
is that now we can ask
147
428607
1198
הוא שכעת אנו יכולים לשאול
07:09
whether this is also true in a different, independent tradition.
148
429829
4147
אם זה גם נכון במסורת עצמאית, שונה.
07:14
So we just ran this same analysis on the Judeo-Christian tradition,
149
434962
3176
אז פשוט הרצנו את אותו ניתוח על המסורת היהודית-נוצרית,
07:18
and we got virtually the same pattern.
150
438162
2721
וקיבלנו כמעט את אותו דפוס,
07:21
Again, you see a small increase for the oldest books in the Old Testament,
151
441548
4635
שוב, אתם רואים עלייה קלה עבור הספרים העתיקים בתנ"ך,
07:26
and then it increases much more rapidly
152
446207
1914
ואז היא גדלה הרבה יותר מהר
07:28
in the new books of the New Testament.
153
448145
1839
בספרים החדשים של הברית החדשה.
ואז אנחנו מקבלים את השיא של התבוננות פנימית
07:30
And then we get the peak of introspection
154
450008
2032
07:32
in "The Confessions of Saint Augustine,"
155
452064
2127
ב "ווידויים של אוגוסטינוס הקדוש,"
07:34
about four centuries after Christ.
156
454215
1857
כארבע מאות שנה אחרי ישו.
07:36
And this was very important,
157
456897
1944
וזה היה חשוב מאוד,
07:38
because Saint Augustine had been recognized by scholars,
158
458865
3373
כי סנט אוגוסטין הוכר על ידי חוקרים,
07:42
philologists, historians,
159
462262
2172
בלשנים, היסטוריונים,
07:44
as one of the founders of introspection.
160
464458
2078
כאחד המייסדים של התבוננות פנימית.
07:47
Actually, some believe him to be the father of modern psychology.
161
467060
3297
למעשה, חלק מאמינים שהוא אבי הפסיכולוגיה המודרנית.
07:51
So our algorithm,
162
471012
1839
אז האלגוריתם שלנו,
07:52
which has the virtue of being quantitative,
163
472875
2842
שיש לו את המעלה להיות כמותי,
07:55
of being objective,
164
475741
1263
להיות אובייקטיבי,
07:57
and of course of being extremely fast --
165
477028
2016
וכמובן להיות מהיר ביותר --
07:59
it just runs in a fraction of a second --
166
479068
2397
הוא פשוט פועל בתוך שבריר שנייה --
08:01
can capture some of the most important conclusions
167
481489
3503
יכול ללכוד חלק מהמסקנות החשובות ביותר
08:05
of this long tradition of investigation.
168
485016
2222
של מסורת ארוכה זו של חקירה.
08:08
And this is in a way one of the beauties of science,
169
488317
3651
וזה בדרך כלשהי אחד הדברים היפים של המדע,
08:11
which is that now this idea can be translated
170
491992
3476
שהוא שכעת ניתן לתרגם רעיון זה
08:15
and generalized to a whole lot of different domains.
171
495492
2571
ולהכלילו לתחומים שונים רבים.
08:18
So in the same way that we asked about the past of human consciousness,
172
498769
4767
אז באותו אופן שבו שאלנו על העבר של התודעה האנושית,
08:23
maybe the most challenging question we can pose to ourselves
173
503560
3406
אולי השאלה הכי מאתגרת שנוכל להציג לעצמנו
08:26
is whether this can tell us something about the future of our own consciousness.
174
506990
4137
היא האם זה יכול לומר לנו משהו לגבי העתיד של תודעתנו.
08:31
To put it more precisely,
175
511550
1470
אם להיות יותר מדויק,
08:33
whether the words we say today
176
513044
2416
האם המילים שאנו אומרים היום
08:35
can tell us something of where our minds will be in a few days,
177
515484
5197
יכולות לספר לנו משהו על היכן יהיה המיינד שלנו בעוד כמה ימים,
08:40
in a few months
178
520705
1151
בעוד כמה חודשים
08:41
or a few years from now.
179
521880
1182
או כמה שנים מהיום.
08:43
And in the same way many of us are now wearing sensors
180
523597
3020
ובאותה דרך רבים מאיתנו נושאים כעת חיישנים
08:46
that detect our heart rate,
181
526641
1786
שמאתרים את קצב הלב שלנו,
08:48
our respiration,
182
528451
1269
הנשימה שלנו,
08:49
our genes,
183
529744
1667
הגנים שלנו,
08:51
on the hopes that this may help us prevent diseases,
184
531435
3651
בתקוות שזה יעזור לנו למנוע מחלות,
08:55
we can ask whether monitoring and analyzing the words we speak,
185
535110
3521
אנחנו יכולים לשאול אם ניטור וניתוח המילים שאנו מדברים,
08:58
we tweet, we email, we write,
186
538655
2683
שאנו מצייצים, שולחים במייל, כותבים,
09:01
can tell us ahead of time whether something may go wrong with our minds.
187
541362
4808
יכולים לספר לנו מראש אם דעתנו עשויה להשתבש.
09:07
And with Guillermo Cecchi,
188
547087
1534
ועם גיירמו צ'צ'י
09:08
who has been my brother in this adventure,
189
548645
3001
מי שהיה אחי בהרפתקה הזאת,
09:11
we took on this task.
190
551670
1555
לקחנו על עצמנו משימה זו,
09:14
And we did so by analyzing the recorded speech of 34 young people
191
554228
5532
ועשינו את זה על ידי ניתוח הדיבור המוקלט של 34 צעירים
09:19
who were at a high risk of developing schizophrenia.
192
559784
2801
שהיו בסיכון גבוה לפתח סכיזופרניה,
09:23
And so what we did is, we measured speech at day one,
193
563434
2881
אז מה שעשינו הוא, שמדדנו דיבור ביום הראשון,
09:26
and then we asked whether the properties of the speech could predict,
194
566339
3242
ואז שאלנו האם המאפיינים של הדיבור יכולים לחזות,
09:29
within a window of almost three years,
195
569605
2496
בתוך חלון של כמעט שלוש שנים,
09:32
the future development of psychosis.
196
572125
2035
את ההתפתחות העתידית של פסיכוזה.
09:35
But despite our hopes,
197
575427
2366
אבל למרות תקוותינו,
09:37
we got failure after failure.
198
577817
3117
נחלנו כישלון אחרי כישלון.
09:41
There was just not enough information in semantics
199
581793
3882
פשוט לא היה מספיק מידע בסמנטיקה
09:45
to predict the future organization of the mind.
200
585699
2793
כדי לחזות את הארגון העתידי של המיינד.
09:48
It was good enough
201
588516
1809
זה היה מספיק טוב
09:50
to distinguish between a group of schizophrenics and a control group,
202
590349
4175
כדי להבחין בין קבוצה של סכיזופרנים לקבוצת ביקורת,
09:54
a bit like we had done for the ancient texts,
203
594548
2712
קצת כמו שעשינו עבור הטקסטים העתיקים,
09:57
but not to predict the future onset of psychosis.
204
597284
2994
אבל לא כדי לחזות את עתיד תחילתה של פסיכוזה.
10:01
But then we realized
205
601164
1706
אבל אז הבנו
10:02
that maybe the most important thing was not so much what they were saying,
206
602894
4088
שאולי הדבר החשוב ביותר לא היה כל כך מה הם מדברים,
10:07
but how they were saying it.
207
607006
1673
אלא איך הם היו אומרים את זה.
10:09
More specifically,
208
609679
1220
באופן יותר ספציפי,
10:10
it was not in which semantic neighborhoods the words were,
209
610923
2827
זה לא היה באילו שכונות סמנטיות המילים היו,
10:13
but how far and fast they jumped
210
613774
2600
אלא כמה רחוק ומהר הם קפצו
10:16
from one semantic neighborhood to the other one.
211
616398
2301
משכונה סמנטית אחת לאחרת.
10:19
And so we came up with this measure,
212
619247
1731
וכך הגענו למדידה זו,
10:21
which we termed semantic coherence,
213
621002
2389
שכינינו קוהרנטיות סמנטית,
10:23
which essentially measures the persistence of speech within one semantic topic,
214
623415
4804
אשר למעשה מודדת את ההתמדה בדיבור בתוך נושא סמנטי אחד,
10:28
within one semantic category.
215
628243
1529
בתוך קטגוריה סמנטית אחת.
10:31
And it turned out to be that for this group of 34 people,
216
631294
4047
והתברר שעבור קבוצה זו של 34 בני אדם,
10:35
the algorithm based on semantic coherence could predict,
217
635365
3659
האלגוריתם שמבוסס על קוהרנטיות סמנטית יכול לחזות,
10:39
with 100 percent accuracy,
218
639048
2500
בדיוק של 100 אחוז,
10:41
who developed psychosis and who will not.
219
641572
2507
מי יפתח פסיכוזה ומי לא.
10:44
And this was something that could not be achieved --
220
644976
2937
וזה היה משהו שלא היה יכול להיות מושג -
10:47
not even close --
221
647937
1508
לא קרוב אפילו --
10:49
with all the other existing clinical measures.
222
649469
3126
לכל המדידות הקליניות האחרות שקיימות.
10:54
And I remember vividly, while I was working on this,
223
654525
3579
ואני זוכר היטב, שכשעבדתי על זה,
10:58
I was sitting at my computer
224
658128
2317
ישבתי מול המחשב שלי
11:00
and I saw a bunch of tweets by Polo --
225
660469
2635
וראיתי כמה ציוצים מאת פולו -
11:03
Polo had been my first student back in Buenos Aires,
226
663128
3167
פולו היה התלמיד הראשון שלי כששבתי לבבואנוס איירס,
11:06
and at the time he was living in New York.
227
666319
2070
ובאותו זמן הוא היה חי בניו יורק,
11:08
And there was something in this tweets --
228
668413
2088
והיה משהו בציוצים האלה --
11:10
I could not tell exactly what because nothing was said explicitly --
229
670525
3501
לא יכולתי לומר בדיוק מה כי שום דבר לא נאמר במפורש -
11:14
but I got this strong hunch,
230
674050
2021
אבל הייתה לי תחושת בטן חזקה זו,
11:16
this strong intuition, that something was going wrong.
231
676095
2955
אינטואיציה חזקה זו, שמשהו לא בסדר.
11:20
So I picked up the phone, and I called Polo,
232
680347
2723
אז הרמתי את הטלפון, והתקשרתי לפולו,
11:23
and in fact he was not feeling well.
233
683094
1919
ואכן הוא לא חש בטוב.
11:25
And this simple fact,
234
685362
1937
והעובדה הפשוטה הזאת,
11:27
that reading in between the lines,
235
687323
2491
שדרך קריאה בין השורות,
11:29
I could sense, through words, his feelings,
236
689838
4262
יכולתי לחוש, באמצעות מילים, את רגשותיו,
11:34
was a simple, but very effective way to help.
237
694124
2619
הייתה דרך פשוטה, אבל מאוד יעילה לעזור.
11:37
What I tell you today
238
697987
1638
מה שאני אומר לכם היום
11:39
is that we're getting close to understanding
239
699649
2508
זה שאנחנו מתקרבים להבנה
11:42
how we can convert this intuition that we all have,
240
702181
4286
כיצד אנו יכולים להמיר את האינטואיציה שיש לכולנו
11:46
that we all share,
241
706491
1365
שכולנו חולקים,
11:47
into an algorithm.
242
707880
1197
לאלגוריתם.
11:50
And in doing so,
243
710102
1461
ובעשותנו זאת,
11:51
we may be seeing in the future a very different form of mental health,
244
711587
4650
אנו עשויים לראות בעתיד צורה שונה מאוד של בריאות נפש,
11:56
based on objective, quantitative and automated analysis
245
716261
5621
שמבוססת על ניתוח אובייקטיבי כמותי ואוטומטי
12:01
of the words we write,
246
721906
1709
של המילים שאנו כותבים,
12:03
of the words we say.
247
723639
1537
של המילים שאנו אומרים,
12:05
Gracias.
248
725200
1151
גרסיאס (תודה בספרדית)
12:06
(Applause)
249
726375
6883
(תשואות)
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