Why people believe weird things | Michael Shermer

3,019,210 views ・ 2008-04-15

TED


Proszę kliknąć dwukrotnie na poniższe angielskie napisy, aby odtworzyć film.

Tłumaczenie: Radek Tomaszewski Korekta: Krystian Aparta
00:25
I'm Michael Shermer, director of the Skeptics Society,
0
25000
2532
Hej, jestem Michael Shermer, kieruję Skeptics Society,
00:27
publisher of "Skeptic" magazine.
1
27556
1532
prowadzę magazyn "Skeptic".
00:29
We investigate claims of the paranormal,
2
29112
1913
Badamy roszczenia paranormalne, pseudo-naukowe,
00:31
pseudo-science, fringe groups and cults, and claims of all kinds between,
3
31049
3682
sekciarskie, okultystyczne, i wszelkie roszczenia pomiędzy -
00:34
science and pseudo-science and non-science and junk science,
4
34755
2894
nauką i pseudo-nauką, nienauką i złą nauką,
00:37
voodoo science, pathological science, bad science, non-science,
5
37673
3303
voodoo, patologią w nauce, brakiem nauki
00:41
and plain old non-sense.
6
41000
1887
i zwyczajnym nonsensem.
00:42
And unless you've been on Mars recently,
7
42911
1917
Jeśli nie byliście ostatnio na Marsie,
00:44
you know there's a lot of that out there.
8
44852
2018
wiecie, że jest tego pełno.
00:46
Some people call us debunkers, which is kind of a negative term.
9
46894
3022
Niektórzy nazywają nas demaskatorami, co ma negatywny wydźwięk.
00:49
But let's face it, there's a lot of bunk.
10
49940
2108
Lecz postawmy sprawę jasno:
00:52
We are like the bunko squads of the police departments out there --
11
52072
3453
Bzdur jest zatrzęsienie, a my je tropimy i usuwamy.
00:55
well, we're sort of like the Ralph Naders of bad ideas,
12
55549
3427
Jesteśmy jak Ralph Nader dla idiotyzmów.
00:59
(Laughter)
13
59000
1230
(Śmiech)
01:00
trying to replace bad ideas with good ideas.
14
60254
2722
- próbujemy zastąpić złe pomysły dobrymi.
01:03
I'll show you an example of a bad idea.
15
63000
1863
Pokażę wam przykład złego.
01:04
I brought this with me,
16
64887
1158
NBC "Dateline" poprosiło nas o przetestowanie takiego urządzenia.
01:06
this was given to us by NBC Dateline to test.
17
66069
3907
NBC "Dateline" poprosiło nas o przetestowanie takiego urządzenia.
01:10
It's produced by the Quadro Corporation of West Virginia.
18
70000
3286
Produkowane jest przez Quadro Corporation z Wirginii Zachodniej.
01:13
It's called the Quadro 2000 Dowser Rod.
19
73310
2910
Nazywa się Różdżka Quadro 2000.
01:16
(Laughter)
20
76244
1446
(Śmiech)
01:17
This was being sold to high-school administrators for $900 apiece.
21
77714
5262
Sprzedawano to dyrektorom szkół średnich za 900 dolarów od sztuki.
01:23
It's a piece of plastic with a Radio Shack antenna attached to it.
22
83000
4327
Kawałek plastiku z przyczepioną anteną radiową.
01:27
You could dowse for all sorts of things,
23
87351
1966
Radiestezja przydaje się w wielu dziedzinach;
01:29
but this particular one was built to dowse for marijuana
24
89341
3393
ta różdżka wykrywa marihuanę w szkolnych szafkach.
01:32
in students' lockers.
25
92758
1218
01:34
(Laughter)
26
94000
2460
(Śmiech)
01:36
So the way it works is you go down the hallway,
27
96484
3545
Działa to następująco: idziemy korytarzem i otwieramy szafki,
01:40
and you see if it tilts toward a particular locker,
28
100053
2999
w stronę których przechyla się różdżka.
01:43
and then you open the locker.
29
103076
1444
01:44
So it looks something like this.
30
104544
1577
Wygląda to mniej więcej tak.
01:46
I'll show you.
31
106145
1183
Wygląda to mniej więcej tak.
01:48
(Laughter)
32
108809
1167
(Śmiech)
01:50
Well, it has kind of a right-leaning bias.
33
110000
3391
Skłania się raczej ku prawej.
To jest nauka, więc zróbmy eksperyment kontrolny.
01:53
Well, this is science, so we'll do a controlled experiment.
34
113415
2805
Na pewno przechyli się w tę stronę.
01:56
It'll go this way for sure.
35
116244
1582
01:57
(Laughter)
36
117850
3934
(Śmiech)
02:01
Sir, do you want to empty your pockets, please, sir?
37
121808
2526
Czy może Pan opróżnić kieszenie?
02:04
(Laughter)
38
124358
1838
(Śmiech)
02:06
So the question was, can it actually find marijuana in students' lockers?
39
126220
3457
Czy to urządzenie potrafi znaleźć marihuanę w szafkach?
02:09
And the answer is, if you open enough of them, yes.
40
129701
2598
Tak, jeśli otworzymy ich wystarczająco dużo.
02:12
(Laughter)
41
132323
1023
(Śmiech)
02:13
(Applause)
42
133370
1606
(Brawa)
02:15
But in science, we have to keep track of the misses, not just the hits.
43
135000
3381
Ale w nauce ważne są zarówno trafienia, jak i chybienia.
02:18
And that's probably the key lesson to my short talk here:
44
138405
3266
I to chyba najważniejsza „lekcja” tego wykładu:
02:21
This is how psychics work, astrologers, tarot card readers and so on.
45
141695
3734
tak działają parapsycholodzy, astrolodzy, tarociści itd.
02:25
People remember the hits and forget the misses.
46
145453
2219
Ludzie pamiętają trafienia i zapominają o chybieniach.
02:27
In science, we keep the whole database,
47
147696
1895
Nauka musi gromadzić wszystkie dane,
02:29
and look to see if the number of hits somehow stands out
48
149615
2661
i sprawdzić, czy ilość trafień nie zależy od zwykłego przypadku.
02:32
from the total number you'd expect by chance.
49
152300
2213
i sprawdzić, czy ilość trafień nie zależy od zwykłego przypadku.
02:34
In this case, we tested it.
50
154537
1294
Przetestowaliśmy ten przypadek.
02:35
We had two opaque boxes:
51
155855
1492
Mieliśmy 2 nieprzezroczyste pudełka,
02:37
one with government-approved THC marijuana, and one with nothing.
52
157371
3634
jedno z legalną marihuaną, a drugie puste.
02:41
And it got it 50 percent of the time --
53
161029
1881
I udało się, 50% prób było trafionych!
02:42
(Laughter)
54
162934
1093
Czyli tyle, ile można oczekiwać od próby rzutu monetą.
02:44
which is exactly what you'd expect with a coin-flip model.
55
164051
2925
02:47
So that's just a fun little example here of the sorts of things we do.
56
167000
3991
Ten zabawny eksperyment pokazuje, czym się zajmujemy.
"Skeptic" jest kwartalnikiem.
02:51
"Skeptic" is the quarterly publication. Each one has a particular theme.
57
171015
3468
Każde wydanie ma temat przewodni, np. to jest o przyszłości inteligencji.
02:54
This one is on the future of intelligence.
58
174507
2074
02:56
Are people getting smarter or dumber?
59
176605
1771
Czy ludzie stają się mądrzejsi czy głupsi?
02:58
I have an opinion of this myself because of the business I'm in,
60
178400
3048
Mam swoją opinię na ten temat w związku z moją pracą…
03:01
but in fact, people, it turns out, are getting smarter.
61
181472
2667
Ale stajemy się coraz mądrzejsi.
O 3 punkty IQ w ciągu ostatnich 10 lat.
03:04
Three IQ points per 10 years, going up.
62
184163
2813
03:07
Sort of an interesting thing.
63
187000
1651
Interesujące.
03:08
With science, don't think of skepticism as a thing, or science as a thing.
64
188675
3547
Nie należy myśleć o sceptycyzmie czy nauce jako rzeczownikach.
03:12
Are science and religion compatible?
65
192246
1730
Czy da się pogodzić naukę z religią?
03:14
It's like, are science and plumbing compatible?
66
194000
2231
A naukę z kanalizacją?
03:16
They're just two different things.
67
196255
1634
To dwie rożne sprawy.
03:17
Science is not a thing. It's a verb.
68
197913
1739
Nauka nie jest rzeczą, jest czasownikiem.
03:19
It's a way of thinking about things.
69
199676
1722
Jest sposobem myślenia.
03:21
It's a way of looking for natural explanations for all phenomena.
70
201422
3070
Poszukiwaniem naturalnego wyjaśnienia zjawisk.
03:24
I mean, what's more likely:
71
204516
1350
Co jest bardziej prawdopodobne -
03:25
that extraterrestrial intelligences or multi-dimensional beings
72
205890
3563
to, że pozaziemska inteligencja przebyła przez kosmos,
03:29
travel across vast distances of interstellar space
73
209477
2390
by zostawić kręgi w zbożu
03:31
to leave a crop circle in Farmer Bob's field in Puckerbrush, Kansas
74
211891
3180
Farmera Boba w Puckerbrush z Kansas, aby wypromować stronę skeptic.com?
03:35
to promote skeptic.com, our web page?
75
215095
1810
03:36
Or is it more likely that a reader of "Skeptic" did this with Photoshop?
76
216929
4478
Czy może bardziej możliwe jest to, że czytelnik "Skeptic" zrobił to w Photoshopie?
03:41
And in all cases we have to ask --
77
221431
1650
W każdym przypadku musimy zapytać...
03:43
(Laughter)
78
223105
1824
(Śmiech)
03:44
What's the more likely explanation?
79
224953
2023
o najbardziej prawdopodobne wyjaśnienie.
03:47
Before we say something is out of this world,
80
227000
2167
I zanim stwierdzimy, że coś jest spoza tego świata,
03:49
we should first make sure that it's not in this world.
81
229191
2664
wpierw powinniśmy sprawdzić, czy może jest z tego.
03:51
What's more likely:
82
231879
1151
Co jest bardziej prawdopodobne -
03:53
that Arnold had extraterrestrial help in his run for the governorship,
83
233054
3326
że Arnold został gubernatorem dzięki pomocy kosmitów?
03:56
or that the "World Weekly News" makes stuff up?
84
236404
2498
Czy może "World Weekly News" wymyśliło to sobie?
03:58
(Laughter)
85
238926
1389
(Śmiech)
04:00
The same theme is expressed nicely here in this Sidney Harris cartoon.
86
240339
4662
Ten sam motyw jest ładnie pokazany
w komiksie Sidneya Harrisa.
04:05
For those of you in the back, it says here: "Then a miracle occurs.
87
245025
3215
[Tu następuje cud.] "Punkt drugi trzeba dościślić."
04:08
I think you need to be more explicit here in step two."
88
248264
2712
[Tu następuje cud.] "Punkt drugi trzeba dościślić."
04:11
This single slide completely dismantles the intelligent design arguments.
89
251000
4496
Ten prosty rysunek druzgocze pomysł tzw. "inteligentnego projektu”.
04:15
There's nothing more to it than that.
90
255520
1848
Ten prosty rysunek druzgocze pomysł tzw. "inteligentnego projektu”.
04:17
(Applause)
91
257392
1050
(Brawa)
04:18
You can say a miracle occurs,
92
258466
1388
Oświadczenie, że nastąpił cud, niczego nie wyjaśnia.
04:19
it's just that it doesn't explain anything or offer anything.
93
259878
2966
Oświadczenie, że nastąpił cud, niczego nie wyjaśnia.
04:22
There's nothing to test.
94
262868
1150
Nie można niczego zbadać.
04:24
It's the end of the conversation for intelligent design creationists.
95
264042
3448
Ale kreacjonistom to wystarcza.
04:27
And it's true, scientists sometimes throw terms out as linguistic place fillers --
96
267514
4886
Naukowcy czasami rzucają
językowymi zapchajdziurami - ciemna energia, itp.
04:32
dark energy or dark matter, something like that --
97
272424
2348
04:34
until we figure out what it is, we'll call it this.
98
274796
2460
Tymczasowo, póki badania nie dostarczą szczegółów..
04:37
It's the beginning of the causal chain for science.
99
277280
2701
To logiczny początek.
Dla kreacjonistów oznacza to koniec dociekań.
04:40
For intelligent design creationists, it's the end of the chain.
100
280005
4075
Także znowu, zapytajmy, co jest bardziej prawdopodobne?
04:44
So again, we can ask this: what's more likely?
101
284104
2172
04:46
Are UFOs alien spaceships, or perceptual cognitive mistakes, or even fakes?
102
286300
4391
UFO, czy może błąd w percepcji lub nawet oszustwo?
04:50
This is a UFO shot from my house in Altadena, California,
103
290715
3261
Oto zdjęcie UFO zrobione z mojego domu w Altadenie, w Kalifornii,
04:54
looking down over Pasadena.
104
294000
1976
w dole leży Pasadena.
04:56
And if it looks a lot like a Buick hubcap, it's because it is.
105
296000
3521
Jeśli to przypomina kołpak od Buica, to dlatego, że to kołpak.
04:59
You don't even need Photoshop or high-tech equipment,
106
299545
2738
Nie potrzeba Photoshopa,
05:02
you don't need computers.
107
302307
1198
nie potrzeba żadnych komputerów.
05:03
This was shot with a throwaway Kodak Instamatic camera.
108
303529
3447
Zdjęcie zrobione jednorazowym aparatem Kodaka.
05:07
You just have somebody off on the side with a hubcap ready to go.
109
307000
3096
Wystarczy, że ktoś rzuci kołpakiem.
05:10
Camera's ready -- that's it.
110
310120
1898
Gotowy aparat i już.
05:12
(Laughter)
111
312042
1437
(Śmiech)
05:13
So, although it's possible that most of these things are fake
112
313503
3473
Choć możliwe, że niektóre z takich sensacji są prawdziwe,
05:17
or illusions or so on, and that some of them are real,
113
317000
3714
bardziej prawdopodobne jest to,
05:20
it's more likely that all of them are fake, like the crop circles.
114
320738
3133
że wszystkie są zmyślone, jak koła w zbożu.
05:23
On a more serious note, in all of science we're looking for a balance
115
323895
3381
A teraz poważniej: w całej nauce szukamy równowagi
05:27
between data and theory.
116
327300
1676
pomiędzy informacją, a teorią.
05:29
In the case of Galileo, he had two problems
117
329000
3976
Kiedy Galileusz skierował teleskop na Saturna
05:33
when he turned his telescope to Saturn.
118
333000
2361
miał 2 problemy.
05:35
First of all, there was no theory of planetary rings.
119
335385
3122
Po pierwsze - nie było teorii pierścieni planetarnych.
05:38
Second of all, his data was grainy and fuzzy,
120
338531
2193
A po drugie, posiadał niedokładne dane
05:40
and he couldn't quite make out what he was looking at.
121
340748
2528
i nie potrafił zrozumieć tego co badał.
05:43
So he wrote that he had seen --
122
343300
1676
Opisał więc, co widział -
05:45
"I have observed that the furthest planet has three bodies."
123
345000
3507
"Zaobserwowałem, że najdalsza planeta posiada 3 ciała."
05:48
And this is what he ended up concluding that he saw.
124
348531
2865
I tą konkluzją zakończył swoje obserwacje.
05:51
So without a theory of planetary rings and with only grainy data,
125
351420
3556
Więc bez dokładnych danych i teorii pierścieni planetarnych
05:55
you can't have a good theory.
126
355000
1918
nie mogło być dobrej teorii.
05:56
It wasn't solved until 1655.
127
356942
1619
Zagadkę rozwiązano w 1655 roku.
05:58
This is Christiaan Huygens's book that catalogs all the mistakes
128
358585
3014
Christiaan Huygens opisał wszystkie błędy
06:01
people made trying to figure out what was going on with Saturn.
129
361623
2962
w dotychczasowych badaniach Saturna.
06:04
It wasn't till Huygens had two things:
130
364609
1856
Huygens posiadał 2 rzeczy:
06:06
He had a good theory of planetary rings and how the solar system operated,
131
366489
4486
Teorię planetarnych pierścieni i działania układu słoneczny.
06:10
and he had better telescopic, more fine-grain data
132
370999
2863
Dzięki lepszym teleskopom, lepszym danym,
06:13
in which he could figure out that as the Earth is going around faster --
133
373886
3543
rozpoznał, że Ziemia kreci się szybciej wokół Słońca,
06:17
according to Kepler's Laws -- than Saturn, then we catch up with it.
134
377453
3228
niż Saturn - nawiązując do prawa Keplera.
06:20
And we see the angles of the rings at different angles, there.
135
380705
3271
Widzimy rożne kąty pierścienia w zależności od nachylenia.
06:24
And that, in fact, turns out to be true.
136
384000
2220
Huygens miał rację.
06:26
The problem with having a theory is that it may be loaded with cognitive biases.
137
386244
5297
Posiadana przez nas teoria
może być pełna błędów poznawczych.
06:31
So one of the problems of explaining why people believe weird things
138
391565
3267
Dlatego trudno czasem wytłumaczyć, dlaczego ludzie wierzą w dziwne rzeczy.
06:34
is that we have things, on a simple level,
139
394856
2068
Zaczniemy od prostego przykładu,
06:36
and then I'll go to more serious ones.
140
396948
1828
potem przejdę do spraw poważniejszych.
06:38
Like, we have a tendency to see faces.
141
398800
1876
Mamy skłonność do widzenia twarzy.
06:40
This is the face on Mars.
142
400700
1776
Oto twarz na Marsie.
06:42
In 1976, where there was a whole movement to get NASA to photograph that area
143
402500
4512
W 1976 r. istniał ruch, który chciał zmusić NASA
do fotografowania tego obszaru, ponieważ ludzie myśleli,
06:47
because people thought this was monumental architecture made by Martians.
144
407036
3916
że to niesamowita budowla Marsjan.
06:50
Here's the close-up of it from 2001.
145
410976
2771
Tutaj zbliżenie z 2001 roku. Jeśli zmrużymy oczy…
06:53
If you squint, you can still see the face.
146
413771
2460
Widzimy twarz.
06:56
And when you're squinting,
147
416255
1302
Ale mrużąc oczy zmieniamy dane dokładne na niedokładne.
06:57
you're turning that from fine-grain to coarse-grain,
148
417581
3023
Ale mrużąc oczy zmieniamy dane dokładne na niedokładne.
07:00
so you're reducing the quality of your data.
149
420628
2287
Innymi słowy, redukujemy jakość danych.
07:02
And if I didn't tell you what to look for, you'd still see the face,
150
422939
3229
Widzimy tam twarz nawet bez podpowiedzi -
07:06
because we're programmed by evolution to see faces.
151
426192
2429
bo tak nas zaprogramowała ewolucja.
07:08
Faces are important for us socially.
152
428645
2151
Twarze są ważne społecznie.
07:10
And of course, happy faces, faces of all kinds are easy to see.
153
430820
3468
Uśmiechnięte twarze również.
Łatwo zauważymy każdą twarz.
07:14
You see the happy face on Mars, there.
154
434312
1896
(Śmiech)
Widzymy uśmieszek na Marsie.
07:16
(Laughter)
155
436232
1151
07:17
If astronomers were frogs, perhaps they'd see Kermit the Frog.
156
437407
2913
Żabi astronomowie zobaczyliby tam może Kermita.
07:20
Do you see him there? Little froggy legs.
157
440344
1953
Widzicie go?
07:22
Or if geologists were elephants?
158
442688
2195
Jego małe żabie udka?
Albo gdyby geolodzy byliby słoniami?
07:25
Religious iconography.
159
445736
3240
Ikonografia religijna.
07:29
(Laughter)
160
449000
2801
(Śmiech)
07:31
Discovered by a Tennessee baker in 1996.
161
451825
2151
Odkryta przez piekarza z Tennessee w 1996 roku.
07:34
He charged five bucks a head to come see the nun bun
162
454000
2477
Żądał 5 dolarów za oglądanie "zakonnej bułki",
07:36
till he got a cease-and-desist from Mother Teresa's lawyer.
163
456501
3713
aż do momentu gdy spotkał prawnika Matki Teresy.
07:40
Here's Our Lady of Guadalupe and Our Lady of Watsonville, just down the street,
164
460238
3738
Tutaj mamy Panienkę z Gwadelupy i Panienkę z Watsonville,
07:44
or is it up the street from here?
165
464000
1604
Bardzo niedaleko stąd.
07:45
Tree bark is particularly good because it's nice and grainy, branchy,
166
465628
3348
Kora to doskonały wybór - ładna, chropowata, rozłożysta,
07:49
black-and-white splotchy and you can get the pattern-seeking --
167
469000
3000
w plamki. Uruchamia się rozpoznawanie wzorców.
07:52
humans are pattern-seeking animals.
168
472024
1952
Ludzie są zwierzętami szukającymi wzorców.
07:54
Here's the Virgin Mary on the side of a glass window in Sao Paulo.
169
474000
3563
Tutaj Maryja Dziewica na oknie w Sao Paulo.
07:57
Here's when the Virgin Mary made her appearance on a cheese sandwich --
170
477587
3414
A tu na kanapce z serem,
którą nawet trzymałem w kasynie w Las Vegas,
08:01
which I got to actually hold in a Las Vegas casino --
171
481025
2490
08:03
of course, this being America.
172
483539
1537
oczywiście w USA.
08:05
(Laughter)
173
485100
1525
(Śmiech)
08:06
This casino paid $28,500 on eBay for the cheese sandwich.
174
486649
4327
Kasyno zapłaciło za kanapkę 28 000 dolarów na eBayu.
08:11
(Laughter)
175
491000
1976
(Śmiech)
08:13
But who does it really look like? The Virgin Mary?
176
493000
2381
Ale czy naprawdę wam to przypomina Maryję Dziewicę?
08:15
(Laughter)
177
495405
1979
(Śmiech)
08:17
It has that sort of puckered lips, 1940s-era look.
178
497408
3865
Ma podobnie ściągnięte usta jak kobiety z lat 40-tych.
08:21
Virgin Mary in Clearwater, Florida.
179
501297
1679
Maryja Dziewica w Clearwater, Floryda.
08:23
I actually went to see this one.
180
503000
1976
Nawet pojechałem to zobaczyć.
08:25
There was a lot of people there.
181
505000
1834
Zgromadziła się tam cała masa bogobojnych osób,
08:26
The faithful come in their wheelchairs and crutches, and so on.
182
506858
4652
na wózkach inwalidzkich, o kulach, itp.
08:31
We went down and investigated.
183
511534
1861
Zjawiliśmy tę sprawę.
08:33
Just to give you a size, that's Dawkins, me and The Amazing Randi,
184
513419
3173
Pokaże wam rozmiar tego zjawiska - To Dawkins, ja i Randi,
08:36
next to this two, two and a half story-sized image.
185
516616
2413
a obok nas wysoki na dwa i pół piętra wizerunek.
08:39
All these candles, thousands of candles people had lit in tribute to this.
186
519053
3502
Ludzie palili tysiące świec w hołdzie temu czemuś.
08:42
So we walked around the backside, to see what was going on.
187
522579
2805
Zobaczyliśmy, jak to wygląda od tyłu.
08:45
It turns out wherever there's a sprinkler head and a palm tree,
188
525408
3331
Okazało się, że jeśli połączymy zraszacz z drzewem palmowym
08:48
you get the effect.
189
528763
1213
otrzymujemy pożądany efekt.
08:50
Here's the Virgin Mary on the backside, which they started to wipe off.
190
530000
3381
Tutaj jest Maria Dziewica, którą właśnie zaczęto ścierać.
08:53
I guess you can only have one miracle per building.
191
533405
2571
Chyba chodzi o to, że można mieć tylko jeden cud na budynek.
08:56
(Laughter)
192
536000
3333
(Śmiech)
08:59
So is it really a miracle of Mary, or is it a miracle of Marge?
193
539357
3679
Więc czy to cud Maryi, czy może cud Marge?
09:03
(Laughter)
194
543060
1001
(Śmiech)
09:04
And now I'm going to finish up with another example of this,
195
544085
3603
Na koniec przykład innego cudu – iluzji słuchowej.
09:07
with auditory illusions.
196
547712
2777
Na koniec przykład innego cudu – iluzji słuchowej.
09:10
There's this film, "White Noise," with Michael Keaton,
197
550513
2526
Jest taki film - "Głosy" ,
z Michaelem Keatonem, o zmarłych, którzy z nami rozmawiają.
09:13
about the dead talking back to us.
198
553063
2534
09:15
By the way, the whole business of talking to the dead is not that big a deal.
199
555621
3665
Wiecie, kontaktowanie się z umarłymi nie jest takie trudne.
Każdy to potrafi.
09:19
Anybody can do it, turns out.
200
559310
1485
09:20
It's getting the dead to talk back that's the really hard part.
201
560819
3088
Trudniej uzyskać odpowiedź.
(Śmiech)
09:23
(Laughter)
202
563931
1098
W tym przypadku, przekazy z zaświatów kryją się ponoć w elektronice.
09:25
In this case, supposedly, these messages are hidden in electronic phenomena.
203
565053
3782
09:28
There's a ReverseSpeech.com web page where I downloaded this stuff.
204
568859
3285
Ściągnąłem to ze strony ReverseSpeech.com.
09:32
This is the most famous one of all of these.
205
572168
3151
Oto jeden z najbardziej znanych przykładów.
09:35
Here's the forward version of the very famous song.
206
575343
2801
Puszczę teraz normalną wersję bardzo znanej piosenki.
09:38
(Music with lyrics)
207
578168
1071
09:39
If there's a bustle in your hedgerow don't be alarmed now.
208
579263
5158
09:45
It's just a spring clean for the May Queen.
209
585089
3795
09:50
Yes, there are two paths you can go by, but in the long run,
210
590764
4987
09:56
There's still time to change the road you're on.
211
596870
3564
10:01
(Music ends)
212
601514
1580
10:03
Couldn't you just listen to that all day?
213
603733
2611
Można tego słuchać cały dzień, prawda?
(Śmiech)
10:06
All right, here it is backwards,
214
606368
1607
A teraz odtworzymy utwór wstecz.
10:07
and see if you can hear the hidden messages that are supposedly in there.
215
607999
4030
Zobaczymy, czy usłyszycie "ukryte przesłanie”.
10:12
(Music with unintelligible lyrics)
216
612513
6778
10:26
(Lyrics) Satan!
217
626450
1294
10:27
(Unintelligible lyrics continue)
218
627768
6477
10:41
What did you get? Audience: Satan!
219
641934
1620
I co usłyszeliście?
10:43
Satan. OK, at least we got "Satan".
220
643578
1712
(Widownia: Szatan)
10:45
Now, I'll prime the auditory part of your brain
221
645314
2302
Szatan? Ok, przynajmniej mamy słowo Szatan.
10:47
to tell you what you're supposed to hear, and then hear it again.
222
647640
3437
A teraz zasugeruję waszym mózgom, co usłyszeć.
A teraz zasugeruję waszym mózgom, co usłyszeć.
10:51
(Music with lyrics)
223
651101
3801
11:17
(Music ends)
224
677673
1086
11:18
(Laughter)
225
678783
1207
(Śmiech)
11:20
(Applause)
226
680014
6389
(Brawa)
11:26
You can't miss it when I tell you what's there.
227
686427
2549
To oczywiste, co oni śpiewają… kiedy to najpierw wyjaśnię.
11:29
(Laughter)
228
689000
3250
(Śmiech)
11:32
I'm going to just end with a positive, nice little story.
229
692274
4035
Ok, zakończę pozytywnie, miłą i króciutką historyjką.
„Sceptics” to edukacyjna organizacja non-profit.
11:36
The Skeptics is a nonprofit educational organization.
230
696333
2845
11:39
We're always looking for little good things that people do.
231
699202
2820
Szukamy przykładów tego, jak ludzie czynią dobro.
11:42
And in England, there's a pop singer.
232
702046
2009
Jedna z najbardziej popularnych piosenkarek w Anglii, Katie Melua,
11:44
One of the top popular singers in England today, Katie Melua.
233
704079
3745
Jedna z najbardziej popularnych piosenkarek w Anglii, Katie Melua,
11:47
And she wrote a beautiful song.
234
707848
1528
napisała przepiękną piosenkę.
11:49
It was in the top five in 2005, called, "Nine Million Bicycles in Beijing."
235
709400
5576
Top 5 w 2005 roku. Nazywa się "9 milionów rowerów w Pekinie".
11:55
It's a love story -- she's sort of the Norah Jones of the UK --
236
715000
3096
Jest to historia jej wielkiej miłości…
11:58
about how she much loves her guy,
237
718120
1621
To taka brytyjska Norah Jones.
11:59
and compared to nine million bicycles, and so forth.
238
719765
2476
Porównuje to do 9 milionów rowerów, itp.
12:02
And she has this one passage here.
239
722265
2225
Oto fragment tej piosenki.
12:04
(Music)
240
724514
1036
12:05
(Lyrics) We are 12 billion light-years from the edge
241
725574
5771
♫ Jesteśmy 12 miliardów lat świetlnych od krawędzi ♫
♫ Tak mi się wydaje ♫
12:11
That's a guess,
242
731369
2325
12:13
No one can ever say it's true,
243
733718
3711
♫ Nie można stwierdzić, czy to prawda ♫
12:17
But I know that I will always be with you.
244
737453
4603
♫ Ale wiem, że zawsze z tobą będę ♫
Ładne.
12:22
Michael Shermer: Well, that's nice. At least she got it close.
245
742731
2965
Przynajmniej jest blisko,
12:25
In America it'd be, "We're 6,000 light years from the edge."
246
745720
2923
W amerykańskiej wersji byłoby pewnie "…dzieli nas 6000 lat świetlnych."
12:28
(Laughter)
247
748667
1036
(Śmiech)
12:29
But my friend, Simon Singh, the particle physicist now turned science educator,
248
749727
3769
Mój przyjaciel, Simon Singh, fizyk cząsteczek, popularyzuje naukę.
12:33
who wrote the book "The Big Bang," and so on,
249
753520
2127
Napisał książkę "The Big Bang", itp.
12:35
uses every chance he gets to promote good science.
250
755671
2405
Propaguje dobrą naukę przy każdej możliwej okazji.
12:38
And so he wrote an op-ed piece in "The Guardian" about Katie's song,
251
758100
3286
I napisał artykuł w "Guardianie" o piosence Katie,
12:41
in which he said, well, we know exactly how far from the edge.
252
761410
5036
gdzie pisze, że dokładnie wiemy, jak daleko znajdujemy się od krawędzi.
12:46
You know, it's 13.7 billion light years, and it's not a guess.
253
766470
3818
Nie 12, ale 13,7 miliardów lat świetlnych. To nie przypuszczenie.
12:50
We know within precise error bars how close it is.
254
770312
4264
Wiemy to ze znaną nam dokładnością.
12:54
So we can say, although not absolutely true, it's pretty close to being true.
255
774600
3810
To nie prawda absolutna, ale powiedziałbym, że to bardzo blisko prawdy.
12:58
And, to his credit, Katie called him up after this op-ed piece came out, and said,
256
778434
4739
Ponoć Katie zadzwoniła do niego, mówiąc: „Jestem taka zażenowana.
Taka pomyłka. A byłam członkinią klubu astronomicznego."
13:03
"I'm so embarrassed. I was in the astronomy club.
257
783197
2371
Taka pomyłka. A byłam członkinią klubu astronomicznego."
13:05
I should've known better."
258
785592
1278
13:06
And she re-cut the song.
259
786894
1222
I zmontowała piosenkę od nowa.
13:08
So I will end with the new version.
260
788140
1848
Zakończę więc nową wersją tej piosenki.
13:10
(Music with lyrics)
261
790012
1264
♫ Jesteśmy 13,7 miliardów lat świetlnych ♫
13:11
We are 13.7 billion light years
262
791300
2421
13:13
from the edge of the observable universe.
263
793745
3491
♫ Od krawędzi postrzegalnego wszechświata ♫
♫ To wartość przybliżona, całkiem dobra, w obrębie marginesu błędu ♫
13:17
That's a good estimate with well-defined error bars.
264
797260
3769
♫ A na podstawie dostępnych informacji ♫
13:21
And with the available information,
265
801053
3152
♫ Szacuję, że zawsze z tobą będę ♫
13:24
I predict that I will always be with you.
266
804229
4343
13:28
(Laughter)
267
808596
1157
(Brawa)
13:29
How cool is that?
268
809777
1168
Fajne, prawda?
13:30
(Applause)
269
810969
2031
(Brawa)
O tej stronie

Na tej stronie poznasz filmy z YouTube, które są przydatne do nauki języka angielskiego. Zobaczysz lekcje angielskiego prowadzone przez najlepszych nauczycieli z całego świata. Kliknij dwukrotnie na angielskie napisy wyświetlane na stronie każdego filmu, aby odtworzyć film od tego miejsca. Napisy przewijają się synchronicznie z odtwarzaniem filmu. Jeśli masz jakieś uwagi lub prośby, skontaktuj się z nami za pomocą formularza kontaktowego.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7