When ideas have sex | Matt Ridley

396,905 views ・ 2010-07-19

TED


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

Tłumaczenie: Weronika Łabaj Korekta: Mateusz Szyper
00:16
When I was a student here in Oxford in the 1970s,
0
16260
3000
Kiedy byłem studentem Oxfordu w latach 70.
00:19
the future of the world was bleak.
1
19260
3000
świat czekała marna przyszłość.
00:22
The population explosion was unstoppable.
2
22260
2000
Eksplozja populacji była nie do powstrzymania.
00:24
Global famine was inevitable.
3
24260
2000
Globalny głód nieunikniony.
00:26
A cancer epidemic caused by chemicals in the environment
4
26260
3000
Epidemia raka spowodowana przez chemikalia w środowisku
00:29
was going to shorten our lives.
5
29260
3000
miała skrócić nasze życia.
00:32
The acid rain was falling on the forests.
6
32260
3000
Kwaśne deszcze spadały na lasy.
00:35
The desert was advancing by a mile or two a year.
7
35260
2000
Pustynie postępowały o milę lub dwie rocznie.
00:37
The oil was running out,
8
37260
2000
Kończyła się ropa.
00:39
and a nuclear winter would finish us off.
9
39260
3000
A nuklearna zima miała nas wykończyć.
00:42
None of those things happened,
10
42260
2000
Nic się nie stało.
00:44
(Laughter)
11
44260
2000
(Śmiech)
00:46
and astonishingly, if you look at what actually happened in my lifetime,
12
46260
3000
I co ciekawe, w przeciągu mojego życia
00:49
the average per-capita income
13
49260
3000
średni dochód
00:52
of the average person on the planet,
14
52260
2000
przeciętnej osoby na Ziemi
00:54
in real terms, adjusted for inflation,
15
54260
2000
uwzględniając inflację
00:56
has tripled.
16
56260
2000
potroił się.
00:58
Lifespan is up by 30 percent in my lifetime.
17
58260
3000
Przez moje życie jego średnia długość wzrosła o 30%.
01:01
Child mortality is down by two-thirds.
18
61260
3000
Śmiertelność dzieci spadła o 2/3.
01:04
Per-capita food production
19
64260
2000
Produkcja żywności na osobę
01:06
is up by a third.
20
66260
2000
zwiększyła się o 1/3.
01:08
And all this at a time when the population has doubled.
21
68260
3000
I to wszystko w czasie podwojenia się populacji.
01:11
How did we achieve that, whether you think it's a good thing or not?
22
71260
2000
Pomijając czy to dobrze czy źle.
01:13
How did we achieve that?
23
73260
2000
Jak nam się to udało?
01:15
How did we become
24
75260
2000
Jak staliśmy się
01:17
the only species
25
77260
2000
jedynym gatunkiem
01:19
that becomes more prosperous
26
79260
2000
któremu powodzi się coraz lepiej
01:21
as it becomes more populous?
27
81260
2000
w miarę wzrostu jego populacji?
01:23
The size of the blob in this graph represents the size of the population,
28
83260
3000
Rozmiar plamy na tym wykresie to rozmiar populacji.
01:26
and the level of the graph
29
86260
2000
Wysokość wykresu
01:28
represents GDP per capita.
30
88260
2000
to PKB na mieszkańca.
01:30
I think to answer that question
31
90260
2000
Aby odpowiedzieć na to pytanie
01:32
you need to understand
32
92260
2000
trzeba zrozumieć
01:34
how human beings bring together their brains
33
94260
3000
jak ludzkie umysły współpracują
01:37
and enable their ideas to combine and recombine,
34
97260
3000
i umożliwiają łączenie i mieszanie się pomysłów.
01:40
to meet and, indeed, to mate.
35
100260
3000
Jak pomysły spotykają się i łączą w pary.
01:43
In other words, you need to understand
36
103260
2000
Innymi słowy, trzeba zrozumieć
01:45
how ideas have sex.
37
105260
2000
na czym polega seks pomysłów.
01:48
I want you to imagine
38
108260
2000
Wyobraźcie sobie
01:50
how we got from making objects like this
39
110260
3000
jak przeszliśmy od tworzenia przedmiotów takich jak ten
01:53
to making objects like this.
40
113260
3000
do tworzenia takich jak ten.
01:56
These are both real objects.
41
116260
2000
Obydwa są prawdziwe.
01:58
One is an Acheulean hand axe from half a million years ago
42
118260
2000
Pierwszy to aszelski pięściak sprzed pół miliona lat,
02:00
of the kind made by Homo erectus.
43
120260
3000
z rodzaju tworzonych przez Homo erectus.
02:03
The other is obviously a computer mouse.
44
123260
2000
Drugi to oczywiście myszka komputerowa.
02:05
They're both exactly the same size and shape to an uncanny degree.
45
125260
3000
Oba mają niesamowicie podobny rozmiar i kształt.
02:08
I've tried to work out which is bigger,
46
128260
3000
Próbowałem ustalić, który jest większy,
02:11
and it's almost impossible.
47
131260
2000
jest to prawie niemożliwe
02:13
And that's because they're both designed to fit the human hand.
48
133260
2000
gdyż oba zostały dopasowane do ludzkiej dłoni.
02:15
They're both technologies. In the end, their similarity is not that interesting.
49
135260
3000
Ich podobieństwo nie jest szczególnie ciekawe.
02:18
It just tells you they were both designed to fit the human hand.
50
138260
2000
Obydwa jedynie pasują do ludzkiej dłoni.
02:20
The differences are what interest me,
51
140260
2000
Mnie interesują różnice.
02:22
because the one on the left was made to a pretty unvarying design
52
142260
3000
Wygląd tego po lewej nie zmieniał się
02:25
for about a million years --
53
145260
2000
przez około milion lat
02:27
from one-and-a-half million years ago to half a million years ago.
54
147260
3000
od 1½ miliona lat temu do ½ miliona lat temu.
02:30
Homo erectus made the same tool
55
150260
3000
Homo erectus wytwarzał takie samo narzędzie
02:33
for 30,000 generations.
56
153260
2000
przez 30 000 pokoleń.
02:35
Of course there were a few changes,
57
155260
2000
Oczywiście było niewiele zmian,
02:37
but tools changed slower than skeletons in those days.
58
157260
3000
ale wtedy narzędzia zmieniały się wolniej niż kości.
02:40
There was no progress, no innovation.
59
160260
2000
Nie było postępu, zero innowacji.
02:42
It's an extraordinary phenomenon, but it's true.
60
162260
2000
Nieprawdopodobne, ale prawdziwe.
02:44
Whereas the object on the right is obsolete after five years.
61
164260
3000
Tymczasem myszka jest przestarzała już po 5 latach.
02:47
And there's another difference too,
62
167260
2000
Kolejna różnica:
02:49
which is the object on the left is made from one substance.
63
169260
2000
przedmiot po lewej jest wykonany z jednej substancji.
02:51
The object on the right is made from
64
171260
2000
Przedmiot po prawej powstał z
02:53
a confection of different substances,
65
173260
2000
połączenia różnych substancji,
02:55
from silicon and metal and plastic and so on.
66
175260
3000
krzemu, metalu, plastiku itd.
02:58
And more than that, it's a confection of different ideas,
67
178260
3000
Co więcej, jest połączeniem różnych pomysłów:
03:01
the idea of plastic, the idea of a laser,
68
181260
2000
plastiku, lasera,
03:03
the idea of transistors.
69
183260
2000
tranzystorów.
03:05
They've all been combined together in this technology.
70
185260
3000
Wszystkie zostały tu połączone.
03:08
And it's this combination,
71
188260
2000
I to właśnie to połączenie,
03:10
this cumulative technology, that intrigues me,
72
190260
3000
ta łączona technologia mnie intryguje.
03:13
because I think it's the secret to understanding
73
193260
3000
Sądzę, że jest ona kluczem do zrozumienia
03:16
what's happening in the world.
74
196260
2000
co się dzieje na świecie.
03:18
My body's an accumulation of ideas too:
75
198260
3000
Moje ciało to też akumulacja pomysłów:
03:21
the idea of skin cells, the idea of brain cells, the idea of liver cells.
76
201260
3000
komórki skóry, mózgowe, wątroby.
03:24
They've come together.
77
204260
2000
Zostały połączone.
03:26
How does evolution do cumulative, combinatorial things?
78
206260
3000
W jaki sposób ewolucja wytwarza tak złożone istnienia?
03:29
Well, it uses sexual reproduction.
79
209260
3000
Cóż, wszystko sprowadza się do reprodukcji.
03:32
In an asexual species, if you get two different mutations in different creatures,
80
212260
3000
W przypadku bezpłciowych gatunków, jeśli mamy dwie mutacje,
03:35
a green one and a red one,
81
215260
2000
zieloną i czerwoną,
03:37
then one has to be better than the other.
82
217260
2000
to któraś musi być lepsza.
03:39
One goes extinct for the other to survive.
83
219260
2000
Jedna wyginie, a druga przeżyje.
03:41
But if you have a sexual species,
84
221260
2000
Jednak w przypadku gatunków dwupłciowych
03:43
then it's possible for an individual
85
223260
2000
istnieje możliwość
03:45
to inherit both mutations
86
225260
2000
odziedziczenia obu mutacji
03:47
from different lineages.
87
227260
2000
z różnych linii.
03:49
So what sex does is it enables the individual
88
229260
3000
Czyli seks umożliwia jednostce
03:52
to draw upon
89
232260
2000
czerpanie z genetycznych innowacji
03:54
the genetic innovations of the whole species.
90
234260
3000
od całego gatunku.
03:57
It's not confined to its own lineage.
91
237260
2000
Jednostka nie jest ograniczona do własnej linii.
03:59
What's the process that's having the same effect
92
239260
2000
Jaki proces ma taki sam efekt
04:01
in cultural evolution
93
241260
2000
w ewolucji kulturalnej
04:03
as sex is having in biological evolution?
94
243260
3000
jak seks w ewolucji biologicznej?
04:06
And I think the answer is exchange,
95
246260
2000
Uważam, że tym procesem jest wymiana,
04:08
the habit of exchanging one thing for another.
96
248260
3000
zwyczaj wymiany jednej rzeczy za inną.
04:11
It's a unique human feature.
97
251260
2000
To unikalna ludzka cecha.
04:13
No other animal does it.
98
253260
2000
Żadne inne zwierzę tego nie robi.
04:15
You can teach them in the laboratory to do a little bit of exchange --
99
255260
2000
Można częściowo nauczyć zwierzę wymiany w labolatorium.
04:17
and indeed there's reciprocity in other animals --
100
257260
2000
U innych zwierząt istnieje wzajemność
04:19
But the exchange of one object for another never happens.
101
259260
3000
ale nie wymiana przedmiotów.
04:22
As Adam Smith said, "No man ever saw a dog
102
262260
2000
Jak powiedział Adam Smith "Nikt nie widział psa
04:24
make a fair exchange of a bone with another dog."
103
264260
3000
uczciwie wymieniającego kość z innym psem."
04:27
(Laughter)
104
267260
3000
(Śmiech)
04:30
You can have culture without exchange.
105
270260
2000
Może istnieć kultura bez wymiany.
04:32
You can have, as it were, asexual culture.
106
272260
2000
Kultura aseksualna.
04:34
Chimpanzees, killer whales, these kinds of creatures, they have culture.
107
274260
3000
Zwierzęta takie jak szympansy albo wieloryby mają kulturę.
04:37
They teach each other traditions
108
277260
2000
Tradycje są przekazywane
04:39
which are handed down from parent to offspring.
109
279260
2000
z pokolenia na pokolenie.
04:41
In this case, chimpanzees teaching each other
110
281260
2000
Tu szympansy uczą się wzajemnie
04:43
how to crack nuts with rocks.
111
283260
2000
rozłupywania orzechów kamieniami.
04:45
But the difference is
112
285260
2000
Ale różnica polega na tym,
04:47
that these cultures never expand, never grow,
113
287260
2000
że te kultury nigdy nie rozwijają się lub rozrastają,
04:49
never accumulate, never become combinatorial,
114
289260
2000
nigdy nie zbierają, nie starają się łączyć.
04:51
and the reason is because
115
291260
2000
Ponieważ
04:53
there is no sex, as it were,
116
293260
2000
brak jako takiego seksu
04:55
there is no exchange of ideas.
117
295260
2000
nie ma też wymiany pomysłów.
04:57
Chimpanzee troops have different cultures in different troops.
118
297260
3000
Różne stada szympansów mają różne kultury.
05:00
There's no exchange of ideas between them.
119
300260
3000
Nie wymieniają między sobą pomysłów.
05:03
And why does exchange raise living standards?
120
303260
2000
Dlaczego wymiana podnosi standard życia?
05:05
Well, the answer came from David Ricardo in 1817.
121
305260
3000
Odpowiedział na to David Ricardo w 1817 roku.
05:08
And here is a Stone Age version of his story,
122
308260
2000
Jest też wersja jego odpowiedzi z epoki kamienia łupanego,
05:10
although he told it in terms of trade between countries.
123
310260
3000
choć on mówił o handlu międzynarodowym.
05:13
Adam takes four hours to make a spear and three hours to make an axe.
124
313260
3000
Adam robi włócznię w 4 godziny i topór w 3.
05:16
Oz takes one hour to make a spear and two hours to make an axe.
125
316260
3000
Oz robi włócznię w 1 godzinę a topór w 2.
05:19
So Oz is better at both spears and axes than Adam.
126
319260
3000
Więc Oz robi i włócznie, i topory, lepiej niż Adam.
05:22
He doesn't need Adam.
127
322260
2000
Nie potrzebuje Adama.
05:24
He can make his own spears and axes.
128
324260
2000
Może sam robić swoje włócznie i topory.
05:26
Well no, because if you think about it,
129
326260
2000
A jednak nie do końca.
05:28
if Oz makes two spears and Adam make two axes,
130
328260
2000
Jeśli Oz zrobi dwie włócznie, a Adam dwa topory
05:30
and then they trade,
131
330260
2000
i dokonają transakcji
05:32
then they will each have saved an hour of work.
132
332260
3000
każdy z nich oszczędzi godzinę pracy.
05:35
And the more they do this, the more true it's going to be,
133
335260
3000
Im częściej to robią ,tym bardziej będzie to widoczne.
05:38
because the more they do this, the better Adam is going to get at making axes
134
338260
3000
Bo im częściej to robią, tym lepsi są
05:41
and the better Oz is going to get at making spears.
135
341260
2000
w tym co robią.
05:43
So the gains from trade are only going to grow.
136
343260
2000
Zyski z handlu będą tylko rosnąć.
05:45
And this is one of the beauties of exchange,
137
345260
2000
Jedną z pięknych cech wymiany jest to,
05:47
is it actually creates the momentum
138
347260
2000
że tworzy ona tendencję
05:49
for more specialization,
139
349260
2000
do większej specjalizacji,
05:51
which creates the momentum for more exchange and so on.
140
351260
3000
co z kolei prowadzi do wzrostu wymiany itd.
05:54
Adam and Oz both saved an hour of time.
141
354260
2000
I Adam, i Oz, każdy oszczędził godzinę.
05:56
That is prosperity, the saving of time
142
356260
2000
To jest powodzenie - oszczędzanie czasu
05:58
in satisfying your needs.
143
358260
3000
zaspokajania potrzeb.
06:01
Ask yourself how long you would have to work
144
361260
2000
Pomyślcie jak długo musielibyście pracować
06:03
to provide for yourself
145
363260
3000
aby zapewnić sobie
06:06
an hour of reading light this evening to read a book by.
146
366260
3000
godzinę światła do czytania książki tego wieczoru.
06:09
If you had to start from scratch, let's say you go out into the countryside.
147
369260
3000
Zaczynając od początku, powiedzmy, że jedziesz na wieś.
06:12
You find a sheep. You kill it. You get the fat out of it.
148
372260
2000
Znajdujesz owcę. Zabijasz ją. Wydobywasz z niej tłuszcz.
06:14
You render it down. You make a candle, etc. etc.
149
374260
3000
Robisz świeczkę itd, itd.
06:17
How long is it going to take you? Quite a long time.
150
377260
2000
Jak długo ci to zajmie? Dość długo.
06:19
How long do you actually have to work
151
379260
2000
Ile musisz w rzeczywistości pracować,
06:21
to earn an hour of reading light
152
381260
2000
żeby zarobić na godzinę oświetlenia
06:23
if you're on the average wage in Britain today?
153
383260
2000
przy obecnej średniej stawce w UK?
06:25
And the answer is about half a second.
154
385260
3000
Około ½ sekundy.
06:28
Back in 1950,
155
388260
2000
W 1950
06:30
you would have had to work for eight seconds on the average wage
156
390260
2000
musiałbyś pracować 8 sekund
06:32
to acquire that much light.
157
392260
2000
aby kupić tyle prądu.
06:34
And that's seven and a half seconds of prosperity that you've gained
158
394260
3000
Zyskałeś 7½ sekundy.
06:37
since 1950, as it were,
159
397260
2000
W porównaniu z 1950.
06:39
because that's seven and a half seconds in which you can do something else,
160
399260
3000
To 7½ sekundy na robienie innych rzeczy.
06:42
or you can acquire another good or service.
161
402260
2000
Lub zakup innych dóbr i usług.
06:44
And back in 1880,
162
404260
2000
W 1880
06:46
it would have been 15 minutes
163
406260
2000
zajęłoby to 15 minut
06:48
to earn that amount of light on the average wage.
164
408260
2000
przy średnim wynagrodzeniu.
06:50
Back in 1800,
165
410260
2000
W 1800
06:52
you'd have had to work six hours
166
412260
2000
musiałbyś pracować 6 godzin
06:54
to earn a candle that could burn for an hour.
167
414260
3000
na świeczkę palącą się godzinę.
06:57
In other words, the average person on the average wage
168
417260
2000
Innymi słowy, przeciętnej osoby z przeciętnym zarobkiem
06:59
could not afford a candle in 1800.
169
419260
3000
nie było stać na świeczkę w 1800.
07:02
Go back to this image of the axe and the mouse,
170
422260
3000
Wróćcie do obrazu z toporem i myszką
07:05
and ask yourself: "Who made them and for who?"
171
425260
3000
i zastanówcie się "Kto je zrobił i dla kogo?"
07:08
The stone axe was made by someone for himself.
172
428260
2000
Kamienny topór ktoś zrobił dla siebie.
07:10
It was self-sufficiency.
173
430260
2000
To samowystarczalność.
07:12
We call that poverty these days.
174
432260
2000
Dziś nazywamy to nędzą.
07:14
But the object on the right
175
434260
2000
Przedmiot po prawej
07:16
was made for me by other people.
176
436260
3000
zrobili dla mnie inni ludzie.
07:19
How many other people?
177
439260
2000
Ilu ludzi?
07:21
Tens? Hundreds? Thousands?
178
441260
2000
Dziesiątki? Setki? Tysiące?
07:23
You know, I think it's probably millions.
179
443260
2000
Myślę, że miliony.
07:25
Because you've got to include the man who grew the coffee,
180
445260
2000
Uwzględniając człowieka, który uprawiał kawę,
07:27
which was brewed for the man who was on the oil rig,
181
447260
3000
podaną gościowi, który wydobywał ropę,
07:30
who was drilling for oil, which was going to be made into the plastic, etc.
182
450260
3000
z której zrobiono plastik itd.
07:33
They were all working for me,
183
453260
2000
Oni wszyscy dla mnie pracowali
07:35
to make a mouse for me.
184
455260
2000
żeby zrobić myszkę.
07:37
And that's the way society works.
185
457260
3000
Tak działa społeczeństwo.
07:40
That's what we've achieved as a species.
186
460260
3000
To właśnie osiągnęliśmy jako gatunek.
07:44
In the old days, if you were rich,
187
464260
2000
Dawniej, jeśli byłeś bogaty
07:46
you literally had people working for you.
188
466260
2000
ludzie dosłownie pracowali dla ciebie.
07:48
That's how you got to be rich; you employed them.
189
468260
2000
W ten sposób się bogaciłeś; zatrudniałeś ich.
07:50
Louis XIV had a lot of people working for him.
190
470260
2000
Dla Ludwika XIV pracowało wielu ludzi.
07:52
They made his silly outfits, like this,
191
472260
2000
Robili jego głupkowate ubrania, jak to.
07:54
(Laughter)
192
474260
2000
(Śmiech)
07:56
and they did his silly hairstyles, or whatever.
193
476260
3000
I jego idiotyczne fryzury itd.
07:59
He had 498 people
194
479260
2000
498 osób
08:01
to prepare his dinner every night.
195
481260
2000
codziennie robiło mu kolację.
08:03
But a modern tourist going around the palace of Versailles
196
483260
2000
Ale współczesny turysta chodzący po pałacu w Wersalu
08:05
and looking at Louis XIV's pictures,
197
485260
3000
oglądający portrety Ludwika XIV
08:08
he has 498 people doing his dinner tonight too.
198
488260
2000
również ma 498 osób przygotowujących jego kolację.
08:10
They're in bistros and cafes and restaurants
199
490260
2000
Są w bistrach, kawiarniach, restauracjach
08:12
and shops all over Paris,
200
492260
2000
i sklepach w całym Paryżu.
08:14
and they're all ready to serve you at an hour's notice with an excellent meal
201
494260
3000
Są gotowi podać doskonały posiłek w ciągu godziny.
08:17
that's probably got higher quality
202
497260
2000
Pewnie lepszej jakości
08:19
than Louis XIV even had.
203
499260
2000
niż jakikolwiek który jadł Ludwik XIV.
08:21
And that's what we've done, because we're all working for each other.
204
501260
3000
Osiągnęliśmy to dzięki pracy dla siebie nawzajem.
08:24
We're able to draw upon specialization and exchange
205
504260
3000
Możemy czerpać ze specjalizacji i wymiany
08:27
to raise each other's living standards.
206
507260
3000
do wzajemnego podnoszenia standardu życia.
08:30
Now, you do get other animals working for each other too.
207
510260
3000
Pewne zwierzęta też pracują dla siebie nawzajem.
08:33
Ants are a classic example; workers work for queens and queens work for workers.
208
513260
3000
Weźmy mrówki; pracownice pracują dla królowej i odwrotnie.
08:36
But there's a big difference,
209
516260
2000
Ale jest zasadnicza różnica,
08:38
which is that it only happens within the colony.
210
518260
2000
mianowicie - to dzieje się tylko w obrębie mrowiska.
08:40
There's no working for each other across the colonies.
211
520260
2000
Nie ma współpracy między mrowiskami.
08:42
And the reason for that is because there's a reproductive division of labor.
212
522260
3000
Powodem jest reprodukcyjny podział pracy.
08:45
That is to say, they specialize with respect to reproduction.
213
525260
3000
Czyli specjalizują się w kwestii reprodukcji.
08:48
The queen does it all.
214
528260
2000
Królowa odwala całą robotę.
08:50
In our species, we don't like doing that.
215
530260
2000
My tego nie lubimy.
08:52
It's the one thing we insist on doing for ourselves, is reproduction.
216
532260
3000
Jedyne co chcemy robić sami to reprodukcja.
08:55
(Laughter)
217
535260
3000
(Śmiech)
08:58
Even in England, we don't leave reproduction to the Queen.
218
538260
3000
Nawet w Anglii nie zostawiamy tego królowej.
09:01
(Applause)
219
541260
4000
(Oklaski)
09:05
So when did this habit start?
220
545260
2000
Kiedy ten nawyk się wykształcił?
09:07
And how long has it been going on? And what does it mean?
221
547260
2000
Jak długo to trwa? Co to oznacza?
09:09
Well, I think, probably, the oldest version of this
222
549260
3000
Myślę, że najstarszą wersją
09:12
is probably the sexual division of labor.
223
552260
2000
jest podział pracy zależnie od płci.
09:14
But I've got no evidence for that.
224
554260
2000
Ale nie mam na to dowodów.
09:16
It just looks like the first thing we did
225
556260
2000
Po prostu wydaje się, że od początku
09:18
was work male for female and female for male.
226
558260
3000
mężczyźni pracowali dla kobiet i odwrotnie.
09:21
In all hunter-gatherer societies today,
227
561260
2000
W społecznościach zbieracko-łowieckich
09:23
there's a foraging division of labor
228
563260
2000
istnieje podział pracy
09:25
between, on the whole, hunting males and gathering females.
229
565260
2000
mężczyźni polują, kobiety zbierają.
09:27
It isn't always quite that simple,
230
567260
2000
Nie zawsze jest to tak proste,
09:29
but there's a distinction between
231
569260
2000
ale istnieje różnica pomiędzy
09:31
specialized roles for males and females.
232
571260
2000
wyspecjalizowanymi rolami, między mężczyznami i kobietami.
09:33
And the beauty of this system
233
573260
2000
Pięknem tego systemu jest to
09:35
is that it benefits both sides.
234
575260
3000
że zyskują obie strony.
09:38
The woman knows
235
578260
2000
Kobieta wie,
09:40
that, in the Hadzas' case here --
236
580260
2000
że, w tym przypadku,
09:42
digging roots to share with men in exchange for meat --
237
582260
2000
zdobyte korzonki wymieni na mięso.
09:44
she knows that all she has to do to get access to protein
238
584260
3000
Wie, że żeby zdobyć białko
09:47
is to dig some extra roots and trade them for meat.
239
587260
3000
musi tylko wykopać więcej korzonków i wymienić na mięso.
09:50
And she doesn't have to go on an exhausting hunt
240
590260
2000
Nie musi iść na wyczerpujące polowanie
09:52
and try and kill a warthog.
241
592260
2000
i zabijać guźca.
09:54
And the man knows that he doesn't have to do any digging
242
594260
2000
Mężczyzna wie, że nie musi kopać
09:56
to get roots.
243
596260
2000
żeby zdobyć korzonki.
09:58
All he has to do is make sure that when he kills a warthog
244
598260
2000
Musi tylko zabić guźca, który
10:00
it's big enough to share some.
245
600260
2000
jest wystarczająco duży aby go podzielić.
10:02
And so both sides raise each other's standards of living
246
602260
3000
Obie strony wzjamnie podnoszą swój poziom życia
10:05
through the sexual division of labor.
247
605260
2000
przez płciowy podział ról.
10:07
When did this happen? We don't know, but it's possible
248
607260
3000
Kiedy to się zaczęło? Nie wiemy, ale mozliwe
10:10
that Neanderthals didn't do this.
249
610260
2000
że neandertalczycy tego nie robili.
10:12
They were a highly cooperative species.
250
612260
2000
Byli bardzo skłonni do współpracy.
10:14
They were a highly intelligent species.
251
614260
2000
Bardzo inteligentni.
10:16
Their brains on average, by the end, were bigger than yours and mine
252
616260
2000
Wtedy ich mózgi były większe.
10:18
in this room today.
253
618260
2000
niż twój i mój dzisiaj.
10:20
They were imaginative. They buried their dead.
254
620260
2000
Mieli wyobraźnię. Grzebali umarłych.
10:22
They had language, probably,
255
622260
2000
Prawdopodobnie mieli język,
10:24
because we know they had the FOXP2 gene of the same kind as us,
256
624260
2000
ponieważ mieli taki sam typ genu FOXP2 jak my,
10:26
which was discovered here in Oxford.
257
626260
2000
co odkryto tu, na Oxfordzie.
10:28
And so it looks like they probably had linguistic skills.
258
628260
3000
Wygląda na to, że mieli umiejętności lingwistyczne.
10:31
They were brilliant people. I'm not dissing the Neanderthals.
259
631260
3000
Wspaniali ludzie. Nie gardzę nimi.
10:35
But there's no evidence
260
635260
2000
Ale nie ma dowodów
10:37
of a sexual division of labor.
261
637260
2000
podziału ról ze względu na płeć.
10:39
There's no evidence of gathering behavior by females.
262
639260
3000
Nie ma dowodów zbieractwa wśród kobiet.
10:42
It looks like the females were cooperative hunters with the men.
263
642260
3000
Wygląda na to, że kobiety też polowały.
10:46
And the other thing there's no evidence for
264
646260
2000
Nie ma też dowodów
10:48
is exchange between groups,
265
648260
2000
na wymianę pomiędzy grupami.
10:51
because the objects that you find in Neanderthal remains,
266
651260
3000
Znajdowane dzisiaj neandertalskie przedmioty,
10:54
the tools they made,
267
654260
2000
narzędzia które zrobili,
10:56
are always made from local materials.
268
656260
2000
są zawsze wykonane z lokalnych materiałów.
10:58
For example, in the Caucasus
269
658260
2000
Na przykład na Kaukazie
11:00
there's a site where you find local Neanderthal tools.
270
660260
3000
znaleziono lokalne narzędzia neandertalczyków.
11:03
They're always made from local chert.
271
663260
2000
Zawsze wykonane z lokalnego krzemienia.
11:05
In the same valley there are modern human remains
272
665260
2000
W tej samej dolinie są szczątki współczesnych ludzi
11:07
from about the same date, 30,000 years ago,
273
667260
2000
z tego samego okresu, sprzed 30 000 lat.
11:09
and some of those are from local chert,
274
669260
2000
Niektóre wykonane z lokalnego krzemienia,
11:11
but more -- but many of them are made
275
671260
2000
ale wiele z nich jest zrobionych
11:13
from obsidian from a long way away.
276
673260
2000
z obsydianu pochodzącego z daleka.
11:15
And when human beings began
277
675260
2000
Kiedy ludzie zaczęli
11:17
moving objects around like this,
278
677260
2000
przenosić przedmioty jak te,
11:19
it was evidence that they were exchanging between groups.
279
679260
3000
jest to dowodem wymiany pomiędzy grupami.
11:22
Trade is 10 times as old as farming.
280
682260
3000
Handel jest 10 razy starszy niż rolnictwo.
11:25
People forget that. People think of trade as a modern thing.
281
685260
3000
Ludzie o tym zapominają. Myślą, że to nowość.
11:28
Exchange between groups has been going on
282
688260
2000
Wymiany pomiędzy grupami
11:30
for a hundred thousand years.
283
690260
3000
trwają 100 000 lat.
11:33
And the earliest evidence for it crops up
284
693260
2000
Wczesne dowody pochodzą gdzieś z
11:35
somewhere between 80 and 120,000 years ago in Africa,
285
695260
3000
okresu pomiędzy 80 000 i 120 000 lat temu w Afryce.
11:38
when you see obsidian and jasper and other things
286
698260
3000
Można było zobaczyć np. obsydian i jaspis
11:41
moving long distances in Ethiopia.
287
701260
3000
pokonujące ogromne odległości w Etiopii.
11:44
You also see seashells --
288
704260
2000
A także muszle,
11:46
as discovered by a team here in Oxford --
289
706260
2000
odkryte przez zespół z Oxfordu,
11:48
moving 125 miles inland
290
708260
2000
przetransportowane 125 mil w głąb lądu
11:50
from the Mediterranean in Algeria.
291
710260
3000
z wybrzeża Algierii.
11:53
And that's evidence that people
292
713260
2000
To dowód że ludzie zaczęli
11:55
have started exchanging between groups.
293
715260
2000
się wymieniać pomiędzy grupami.
11:57
And that will have led to specialization.
294
717260
2000
A to doprowadzi do specjalizacji.
11:59
How do you know that long-distance movement
295
719260
2000
Skąd wiemy, że długodystansowe ruchy
12:01
means trade rather than migration?
296
721260
3000
to handel a nie migracja?
12:04
Well, you look at modern hunter gatherers like aboriginals,
297
724260
2000
Współcześni zbieracze, np. aborygeni
12:06
who quarried for stone axes at a place called Mount Isa,
298
726260
3000
nosili kamienne topory do miejsca zwanego Mt. Isa,
12:09
which was a quarry owned by the Kalkadoon tribe.
299
729260
3000
kopalni należącej do plemienia Kalkadoon
12:12
They traded them with their neighbors
300
732260
2000
i wymieniali je ze swoimi sąsiadami na rzeczy
12:14
for things like stingray barbs,
301
734260
2000
takie jak haczyki na ryby.
12:16
and the consequence was that stone axes
302
736260
2000
W rezultacie kamienne topory
12:18
ended up over a large part of Australia.
303
738260
2000
przemierzyły dużą część Australii.
12:20
So long-distance movement of tools
304
740260
2000
Długodystansowe przemieszczanie przedmiotów
12:22
is a sign of trade, not migration.
305
742260
3000
jest oznaką handlu nie migracji.
12:25
What happens when you cut people off from exchange,
306
745260
3000
Co się dzieje, gdy ludzie zostaną odcięci od wymiany
12:28
from the ability to exchange and specialize?
307
748260
3000
i możliwości specjalizacji?
12:31
And the answer is that
308
751260
2000
Okazuje się, że
12:33
not only do you slow down technological progress,
309
753260
2000
postęp technologiczny nie tylko spowalnia
12:35
you can actually throw it into reverse.
310
755260
3000
ale zamienia się w cofanie.
12:38
An example is Tasmania.
311
758260
2000
Przykładem jest Tasmania.
12:40
When the sea level rose and Tasmania became an island 10,000 years ago,
312
760260
3000
Kiedy poziom morza się podniósł i Tasmania stała się wyspą około 10 000 lat temu,
12:43
the people on it not only experienced
313
763260
2000
ludzie stamtąd nie tylko doświadczyli
12:45
slower progress than people on the mainland,
314
765260
3000
wolniejszego postępu, niż ludzie na lądzie,
12:48
they actually experienced regress.
315
768260
2000
ale doświadczyli regresu.
12:50
They gave up the ability to make stone tools
316
770260
2000
Porzucili zdolność robienia narzędzi
12:52
and fishing equipment and clothing
317
772260
2000
narzędzi rybackich, i ubrania
12:54
because the population of about 4,000 people
318
774260
3000
bo populacja 4 000 ludzi
12:57
was simply not large enough
319
777260
2000
była zbyt mała
12:59
to maintain the specialized skills
320
779260
2000
żeby utrzymać specjalistyczne umiejętności
13:01
necessary to keep the technology they had.
321
781260
3000
potrzebne do zachowania technologii.
13:04
It's as if the people in this room were plonked on a desert island.
322
784260
2000
Jeśli nagle znaleźlibyście się na bezludnej wyspie
13:06
How many of the things in our pockets
323
786260
2000
ile z rzeczy które macie w kieszeniach
13:08
could we continue to make after 10,000 years?
324
788260
3000
moglibyście wytwarzać po 10 tysiącach lat?
13:12
It didn't happen in Tierra del Fuego --
325
792260
2000
Nie stało się tak w Ziemi Ognistej --
13:14
similar island, similar people.
326
794260
2000
podobna wyspa, podobni ludzie.
13:16
The reason: because Tierra del Fuego
327
796260
2000
Jednak Ziemia Ognista
13:18
is separated from South America by a much narrower straight,
328
798260
3000
jest o wiele bliżej Południowej Ameryki.
13:21
and there was trading contact across that straight
329
801260
2000
Handel trwał dalej
13:23
throughout 10,000 years.
330
803260
2000
przez 10 tysięcy lat.
13:25
The Tasmanians were isolated.
331
805260
3000
Tasmańczycy byli odcięci od świata.
13:28
Go back to this image again
332
808260
2000
Wróćmy do tego obrazka
13:30
and ask yourself, not only who made it and for who,
333
810260
3000
i zastanówmy się nie tylko, kto to zrobił i dla kogo,
13:33
but who knew how to make it.
334
813260
3000
ale kto wiedział, jak to zrobić.
13:36
In the case of the stone axe, the man who made it knew how to make it.
335
816260
3000
Ktoś, kto zrobił kamienny topór wiedział, jak go zrobić.
13:39
But who knows how to make a computer mouse?
336
819260
3000
Ale kto wie jak zrobić myszkę?
13:42
Nobody, literally nobody.
337
822260
3000
Nikt, dosłownie nikt.
13:45
There is nobody on the planet who knows how to make a computer mouse.
338
825260
3000
Nikt na całym świecie tego nie wie.
13:48
I mean this quite seriously.
339
828260
2000
Mówię poważnie.
13:50
The president of the computer mouse company doesn't know.
340
830260
2000
Prezes firmy wytwarzającej myszki tego nie wie.
13:52
He just knows how to run a company.
341
832260
3000
Wie tylko, jak zarządzać firmą.
13:55
The person on the assembly line doesn't know
342
835260
2000
Pracownik linii produkcyjnej nie wie,
13:57
because he doesn't know how to drill an oil well
343
837260
2000
bo nie wie, jak wykopać szyb naftowy,
13:59
to get oil out to make plastic, and so on.
344
839260
3000
jak wydobyć ropę do zrobienia plastiku itd.
14:02
We all know little bits, but none of us knows the whole.
345
842260
3000
Każdy z nas wie troszkę, ale nikt nie wie całości.
14:05
I am of course quoting from a famous essay
346
845260
2000
Oczywiście cytuję słynny esej
14:07
by Leonard Read, the economist in the 1950s,
347
847260
3000
Leonarda Reada, ekonomisty z lat 50tych
14:10
called "I, Pencil"
348
850260
2000
pod tytułem "Ja, Ołówek"
14:12
in which he wrote about how a pencil came to be made,
349
852260
3000
w którym opisał jak zrobiono ołówek
14:15
and how nobody knows even how to make a pencil,
350
855260
3000
i że nikt nie wie jak go zrobić,
14:18
because the people who assemble it don't know how to mine graphite,
351
858260
3000
bo ludzie w fabryce nie wiedzą jak wydobyć grafit.
14:21
and they don't know how to fell trees and that kind of thing.
352
861260
3000
Nie wiedzą jak ścinać drzewa itp.
14:24
And what we've done in human society,
353
864260
2000
W naszej ludzkiej społeczności
14:26
through exchange and specialization,
354
866260
2000
dzięki wymianie i specjalizacji
14:28
is we've created
355
868260
2000
stworzyliśmy
14:30
the ability to do things that we don't even understand.
356
870260
3000
możliwość produkowania rzeczy, których nawet nie rozumiemy.
14:33
It's not the same with language.
357
873260
2000
Z językiem jest inaczej.
14:35
With language we have to transfer ideas
358
875260
2000
Przekazujemy nim pomysły,
14:37
that we understand with each other.
359
877260
3000
które są zrozumiałe.
14:40
But with technology,
360
880260
2000
Z technologią
14:42
we can actually do things that are beyond our capabilities.
361
882260
2000
możemy robić rzeczy, których nie pojmujemy.
14:44
We've gone beyond the capacity of the human mind
362
884260
3000
Przekroczyliśmy granice ludzkiego umysłu
14:47
to an extraordinary degree.
363
887260
2000
w niewyobrażalnym stopniu.
14:49
And by the way,
364
889260
2000
Przy okazji,
14:51
that's one of the reasons that I'm not interested
365
891260
3000
to właśnie jeden z powodów, dla których nie interesują mnie
14:54
in the debate about I.Q.,
366
894260
2000
dyskusje na temat I.Q.
14:56
about whether some groups have higher I.Q.s than other groups.
367
896260
3000
O tym, czy jedne grupy mają wyższe I.Q. od innych
14:59
It's completely irrelevant.
368
899260
2000
To jest kompletnie bez znaczenia
15:01
What's relevant to a society
369
901260
3000
Co się liczy dla społeczeństwa
15:04
is how well people are communicating their ideas,
370
904260
3000
to jak dobrze ludzie przekazują swoje pomysły,
15:07
and how well they're cooperating,
371
907260
2000
jak dobrze współpracują,
15:09
not how clever the individuals are.
372
909260
2000
nie jak mądre są ich jednostki.
15:11
So we've created something called the collective brain.
373
911260
2000
Stworzyliśmy coś zwanego kolektywnym mózgiem.
15:13
We're just the nodes in the network.
374
913260
2000
Jesteśmy tylko węzłami w sieci.
15:15
We're the neurons in this brain.
375
915260
3000
Jesteśmy neuronami tego mózgu.
15:18
It's the interchange of ideas,
376
918260
2000
To wymiana pomysłów
15:20
the meeting and mating of ideas between them,
377
920260
2000
ich mieszanie się, tworzenie się z nich nowych,
15:22
that is causing technological progress,
378
922260
3000
to właśnie powoduje postęp technologiczny
15:25
incrementally, bit by bit.
379
925260
2000
krok za krokiem.
15:27
However, bad things happen.
380
927260
2000
Ale dzieją się złe rzeczy.
15:29
And in the future, as we go forward,
381
929260
3000
W przyszłości
15:32
we will, of course, experience terrible things.
382
932260
3000
doświadczymy oczywiście strasznych rzeczy.
15:35
There will be wars; there will be depressions;
383
935260
2000
Będą wojny; będą kryzysy;
15:37
there will be natural disasters.
384
937260
2000
przyjdą klęski żywiołowe.
15:39
Awful things will happen in this century, I'm absolutely sure.
385
939260
3000
Okropne rzeczy zdarzą się w tym wieku, jestem pewien.
15:42
But I'm also sure that, because of the connections people are making,
386
942260
3000
Jestem też pewien, że ze względu na połączenia tworzone przez ludzi,
15:45
and the ability of ideas
387
945260
2000
zdolność pomysłów
15:47
to meet and to mate
388
947260
2000
do spotykania się i mieszania
15:49
as never before,
389
949260
2000
jest większa niż kiedykolwiek.
15:51
I'm also sure
390
951260
2000
Jestem też pewny,
15:53
that technology will advance,
391
953260
2000
że technologia będzie się rozwijać
15:55
and therefore living standards will advance.
392
955260
2000
i tym samym podnosić się będzie standard życia.
15:57
Because through the cloud,
393
957260
2000
Ponieważ dzięki chmurze,
15:59
through crowd sourcing,
394
959260
2000
dzięki crowdsourcingowi,
16:01
through the bottom-up world that we've created,
395
961260
2000
przez świat odwrócony do góry nogami który stworzyliśmy,
16:03
where not just the elites but everybody
396
963260
3000
gdzie nie tylko elity, ale każdy
16:06
is able to have their ideas
397
966260
2000
może mieć swoje pomysły
16:08
and make them meet and mate,
398
968260
2000
i sprawić że się spotkają i połączą w pary
16:10
we are surely accelerating the rate of innovation.
399
970260
3000
dzięki czemu przyspieszamy tempo innowacji.
16:13
Thank you.
400
973260
2000
Dziękuję.
16:15
(Applause)
401
975260
4000
(Oklaski)

Original video on YouTube.com
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