Juan Enriquez: Will our kids be a different species?

202,841 views ・ 2012-06-04

TED


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

00:00
Translator: Timothy Covell Reviewer: Morton Bast
0
0
7000
Tłumaczenie: Magdalena Drej Korekta: Capa Girl
00:15
All right. So, like all good stories,
1
15695
1983
Jak wszystkie dobre historie,
00:17
this starts a long, long time ago
2
17678
1934
ta zaczyna się: "dawno, dawno temu",
00:19
when there was basically nothing.
3
19612
2149
kiedy nie było właściwie niczego.
00:21
So here is a complete picture of the universe
4
21761
2400
Oto obraz wszechświata
00:24
about 14-odd billion years ago.
5
24161
3452
sprzed mniej więcej 14 miliardów lat.
00:27
All energy is concentrated into a single point of energy.
6
27613
3084
Cała energia koncentruje się w jednym punkcie.
00:30
For some reason it explodes,
7
30697
1584
Z jakiegoś powodu eksploduje
00:32
and you begin to get these things.
8
32281
2116
i zaczynają powstawać takie oto rzeczy.
00:34
So you're now about 14 billion years into this.
9
34397
2866
Oto jak wyglądał wszechświat 14 miliardów lat temu.
00:37
And these things expand and expand and expand
10
37263
1896
Następnie nasz wszechświat się rozszerza i rozszerza,
00:39
into these giant galaxies,
11
39159
1699
formując gigantyczne galaktyki,
00:40
and you get trillions of them.
12
40858
1319
których powstają biliony.
00:42
And within these galaxies
13
42177
2148
W tych galaktykach
00:44
you get these enormous dust clouds.
14
44325
2119
powstają ogromne chmury pyłu.
00:46
And I want you to pay particular attention
15
46444
1765
Zwróćcie szczególną uwagę
00:48
to the three little prongs
16
48209
1450
na te trzy małe wypustki
00:49
in the center of this picture.
17
49659
1901
w środku tego zdjęcia.
00:51
If you take a close-up of those,
18
51560
1415
W powiększeniu
00:52
they look like this.
19
52975
1653
wyglądają tak.
00:54
And what you're looking at is columns of dust
20
54628
2850
Widzicie tu kolumny pyłu,
00:57
where there's so much dust --
21
57478
2047
w których jest go tyle,
00:59
by the way, the scale of this is a trillion vertical miles --
22
59525
4333
- na marginesie, skala to bilion mil pionowo -
01:03
and what's happening is there's so much dust,
23
63858
2918
w których jest go tyle,
01:06
it comes together and it fuses
24
66776
1934
że jego cząsteczki łącząc się
01:08
and ignites a thermonuclear reaction.
25
68710
3459
wywołują reakcję termojądrową.
01:12
And so what you're watching
26
72169
842
To co macie okazję obserwować,
01:13
is the birth of stars.
27
73011
1985
to rodzące się gwiazdy.
01:14
These are stars being born out of here.
28
74996
1657
To narodziny gwiazd.
01:16
When enough stars come out,
29
76653
2468
Kiedy powstaje ich wystarczająco dużo,
01:19
they create a galaxy.
30
79121
1798
tworzą galaktykę.
01:20
This one happens to be a particularly important galaxy,
31
80919
3434
Ta jest szczególnie ważna,
01:24
because you are here.
32
84353
2216
bo jesteście tu wy.
01:26
(Laughter)
33
86569
1167
(śmiech)
01:27
And as you take a close-up of this galaxy,
34
87736
1651
Gdy przyjrzycie się jej bliżej,
01:29
you find a relatively normal,
35
89387
2065
znajdziecie względnie normalną,
01:31
not particularly interesting star.
36
91452
2368
nieszczególnie interesującą gwiazdę.
01:33
By the way, you're now about two-thirds of the way into this story.
37
93820
4015
Na marginesie, mamy już za sobą 2/3 tej historii.
01:37
So this star doesn't even appear
38
97835
2182
A ta gwiazda nie powstaje
01:40
until about two-thirds of the way into this story.
39
100017
2951
aż do tego momentu.
01:42
And then what happens
40
102968
1078
Potem dzieje się coś innego.
01:44
is there's enough dust left over
41
104046
1406
Masy pozostałego pyłu,
01:45
that it doesn't ignite into a star,
42
105452
1966
nie tworzą już gwiazdy
01:47
it becomes a planet.
43
107418
2000
ale planetę.
01:49
And this is about a little over four billion years ago.
44
109418
4825
Oto scenariusz wydarzeń sprzed 4 miliardów lat.
01:54
And soon thereafter
45
114243
1433
Krótko po tym,
01:55
there's enough material left over
46
115676
1917
wystarczająca ilość pozostałego materiału
01:57
that you get a primordial soup,
47
117593
4563
tworzy "zupę pierwotną",
02:02
and that creates life.
48
122156
1764
w której powstaje życie.
02:03
And life starts to expand and expand and expand,
49
123920
3881
I życie zaczyna się rozwijać i rozwijać ...
02:07
until it goes kaput.
50
127801
1751
aż kaput.
02:09
(Laughter)
51
129552
3488
(Śmiech)
02:13
Now the really strange thing
52
133040
1430
Zadziwiającym jest fakt,
02:14
is life goes kaput, not once, not twice,
53
134470
2906
że życie wymiera nie raz, nie dwa,
02:17
but five times.
54
137376
2216
ale pięć razy.
02:19
So almost all life on Earth
55
139592
2102
Więc niemal całe życie na Ziemii
02:21
is wiped out about five times.
56
141694
2464
wymiera około pięciu razy.
02:24
And as you're thinking about that,
57
144158
1552
Tymczasem,
02:25
what happens is you get more and more complexity,
58
145710
2432
życie staje się coraz bardziej złożone.
02:28
more and more stuff
59
148142
1234
Powstaje coraz więcej materiału
02:29
to build new things with.
60
149376
4118
a z niego nowe istoty.
02:33
And we don't appear
61
153494
1270
My natomiast pojawiamy się
02:34
until about 99.96 percent of the time into this story,
62
154764
5648
dopiero w ok. 99.96 % czasu trwania tej historii,
02:40
just to put ourselves and our ancestors in perspective.
63
160412
3930
żeby nabrać odpowiedniej perspektywy.
02:44
So within that context, there's two theories of the case
64
164342
3459
W tym kontekście, pojawiają się 2 teorie
02:47
as to why we're all here.
65
167801
1689
dotyczące naszej tutaj obecności.
02:49
The first theory of the case
66
169490
1589
Pierwsza z nich zakłada,
02:51
is that's all she wrote.
67
171079
3409
że to już wszystko - dzieło skończone.
02:54
Under that theory,
68
174488
1359
Zgodnie z nią,
02:55
we are the be-all and end-all
69
175847
1836
jesteśmy całym sensem
02:57
of all creation.
70
177683
1733
stworzenia.
02:59
And the reason for trillions of galaxies,
71
179416
2884
A powodem dla którego istnieją biliony galaktyk i
03:02
sextillions of planets,
72
182300
2013
tryliardy planet,
03:04
is to create something that looks like that
73
184313
4710
jest stworzenie czegoś, co wygląda tak
03:09
and something that looks like that.
74
189023
3633
i czegoś co wygląda tak.
03:12
And that's the purpose of the universe;
75
192656
1541
Oto jest cel istnienia wszechświata;
03:14
and then it flat-lines,
76
194197
1284
Następnie utrzymuje już jedynie stały poziom,
03:15
it doesn't get any better.
77
195481
1311
nie udoskonala się.
03:16
(Laughter)
78
196792
4480
(śmiech)
03:21
The only question you might want to ask yourself is,
79
201272
2819
Pojawia się pytanie:
03:24
could that be just mildly arrogant?
80
204091
5235
czy nie jest to aby odrobinę aroganckie?
03:29
And if it is --
81
209326
1741
A jeśli jest -
03:31
and particularly given the fact that we came very close to extinction.
82
211067
5382
zwłaszcza, że omal nie wyginęliśmy.
03:36
There were only about 2,000 of our species left.
83
216449
3367
Zostało około 2000 przedstawicieli naszego gatunku.
03:39
A few more weeks without rain,
84
219816
2083
Kilka tygodni suszy dłużej
03:41
we would have never seen any of these.
85
221899
3084
i już nie zobaczylibyśmy żadnego z nich.
03:44
(Laughter)
86
224983
6699
(śmiech)
03:51
(Applause)
87
231682
4634
(brawa)
03:56
So maybe you have to think about a second theory
88
236316
2966
Może zatem należy wziąć pod uwagę drugą teorię,
03:59
if the first one isn't good enough.
89
239282
2917
skoro pierwsza nie jest wystarczająco dobra.
04:02
Second theory is: Could we upgrade?
90
242199
1784
Druga teoria: Czy moglibyśmy się udoskonalać?
04:03
(Laughter)
91
243983
2899
(śmiech)
04:06
Well, why would one ask a question like that?
92
246882
3234
Po co ktoś miałby zadawać takie pytanie?
04:10
Because there have been at least 29 upgrades so far
93
250116
2465
Ponieważ do tej pory było co najmniej 29 takich udoskonaleń
04:12
of humanoids.
94
252581
2036
humanoidów.
04:14
So it turns out that we have upgraded.
95
254617
2850
Okazuje się zatem, że się udoskonalaliśmy.
04:17
We've upgraded time and again and again.
96
257467
1915
Udoskonalaliśmy się raz za razem.
04:19
And it turns out that we keep discovering upgrades.
97
259382
2916
I wciąż odkrywamy kolejne udoskonalenia.
04:22
We found this one last year.
98
262298
2184
To odkryliśmy w zeszłym roku.
04:24
We found another one last month.
99
264482
2617
Kolejne w zeszłym miesiącu.
04:27
And as you're thinking about this,
100
267099
2199
Nasuwa się
04:29
you might also ask the question:
101
269298
2103
pytanie:
04:31
So why a single human species?
102
271401
3097
dlaczego istnieje tylko jeden gatunek ludzki?
04:34
Wouldn't it be really odd
103
274498
1834
Czy nie byłoby dziwnym
04:36
if you went to Africa and Asia and Antarctica
104
276332
3784
znaleźć dokładnie tego samego ptaka
04:40
and found exactly the same bird --
105
280116
2619
w Afryce, Azji czy na Antarktydzie.
04:42
particularly given that we co-existed at the same time
106
282735
3792
Zwłaszcza, że w tym samym czasie koegzystowaliśmy
04:46
with at least eight other versions of humanoid
107
286527
2786
z co najmniej 8 innymi wersjami humanoidów.
04:49
at the same time on this planet?
108
289313
2468
W tym samym czasie, na tej planecie?
04:51
So the normal state of affairs
109
291781
1879
Normalny stan rzeczy
04:53
is not to have just a Homo sapiens;
110
293660
2510
to nie tylko istnienie Homo sapiens,
04:56
the normal state of affairs
111
296170
1021
normalny stan rzeczy
04:57
is to have various versions of humans walking around.
112
297191
3829
to istnienie różnych wersji istot ludzkich.
05:01
And if that is the normal state of affairs,
113
301020
2817
A skoro to jest normalny stan rzeczy,
05:03
then you might ask yourself,
114
303837
2368
możecie zapytać,
05:06
all right, so if we want to create something else,
115
306205
2065
jak duża musiałaby być mutacja
05:08
how big does a mutation have to be?
116
308270
2868
aby stworzyć coś nowego ?
05:11
Well Svante Paabo has the answer.
117
311138
2632
Svante Paabo zna odpowiedź.
05:13
The difference between humans and Neanderthal
118
313770
2800
Róźnica pomiędzy ludźmi a Neandertalczykami
05:16
is 0.004 percent of gene code.
119
316570
3299
to 0.004 % kodu genetycznego.
05:19
That's how big the difference is
120
319869
1700
Oto różnica
05:21
one species to another.
121
321569
2217
między jednym gatunkiem a drugim.
05:23
This explains most contemporary political debates.
122
323786
4400
To wyjaśnia większość współczesnych debat politycznych.
05:28
(Laughter)
123
328186
1935
(śmiech)
05:30
But as you're thinking about this,
124
330121
3211
Tak naprawdę,
05:33
one of the interesting things
125
333332
1358
interesujące jest to,
05:34
is how small these mutations are and where they take place.
126
334690
3397
jakiego rozmiaru są to mutacje i gdzie zachodzą.
05:38
Difference human/Neanderthal
127
338087
1333
Różnica między człowiekiem a Neandertalczykiem
05:39
is sperm and testis,
128
339420
1733
zawiera się w: jądrach i spermie,
05:41
smell and skin.
129
341153
1368
węchu i skórze.
05:42
And those are the specific genes
130
342521
1486
Za to odpowiadają konkretne geny,
05:44
that differ from one to the other.
131
344007
2680
które w tym przypadku różnią się.
05:46
So very small changes can have a big impact.
132
346687
3101
Niewielkie zmiany mogą mieć ogromne skutki.
05:49
And as you're thinking about this,
133
349788
1632
W istocie,
05:51
we're continuing to mutate.
134
351420
2516
my wciąż się mutujemy.
05:53
So about 10,000 years ago by the Black Sea,
135
353936
2901
Około 10000 lat temu nad Morzem Czarnym
05:56
we had one mutation in one gene
136
356837
2060
mutacja zaledwie 1 genu,
05:58
which led to blue eyes.
137
358897
2556
zaowocowała niebieskim kolorem oczu.
06:01
And this is continuing and continuing and continuing.
138
361453
3884
Ten proces jest ciągły.
06:05
And as it continues,
139
365337
1434
W tym roku,
06:06
one of the things that's going to happen this year
140
366771
1765
w ramach tego właśnie procesu
06:08
is we're going to discover the first 10,000 human genomes,
141
368536
3333
nastąpi odczytanie pierwszych 10 000 genomów ludzkich -
06:11
because it's gotten cheap enough to do the gene sequencing.
142
371869
3269
sekwencjonowanie genomów zrobiło się wystarczająco tanie.
06:15
And when we find these,
143
375138
1588
Gdy to nastąpi,
06:16
we may find differences.
144
376726
2494
możemy w nich odnaleźć róźnice.
06:19
And by the way, this is not a debate that we're ready for,
145
379220
3076
Na marginesie, to debata na którą nie jesteśmy jeszcze gotowi.
06:22
because we have really misused the science in this.
146
382296
3376
Do tej pory nadużywaliśmy nauki w tej kwestii.
06:25
In the 1920s, we thought there were major differences between people.
147
385672
3683
W latach 20. sądziliśmy, że istnieją istotne róźnice pomiędzy ludźmi.
06:29
That was partly based on Francis Galton's work.
148
389355
3798
Częściowo, na podstawie pracy Francisa Galtona -
06:33
He was Darwin's cousin.
149
393153
2136
kuzyna Darwina.
06:35
But the U.S., the Carnegie Institute,
150
395289
2315
Następnie, Carnegie Institute,
06:37
Stanford, American Neurological Association
151
397604
2582
Stanford, American Neurological Association
06:40
took this really far.
152
400186
1868
rozwinęły tą gałąź nauki jeszcze dalej.
06:42
That got exported and was really misused.
153
402054
3599
Wiedzę eksportowano i naprawdę źle wykorzystywano.
06:45
In fact, it led to some absolutely horrendous
154
405653
2685
Efektem czego było niesamowicie haniebne
06:48
treatment of human beings.
155
408338
2013
traktowanie istot ludzkich.
06:50
So since the 1940s, we've been saying there are no differences,
156
410351
2594
Dlatego od lat 40. mówi się, że różnic nie ma,
06:52
we're all identical.
157
412945
1320
że wszyscy jesteśmy tacy sami.
06:54
We're going to know at year end if that is true.
158
414265
3277
Pod koniec roku dowiemy się czy to prawda.
06:57
And as we think about that,
159
417542
1732
Tymczasem,
06:59
we're actually beginning to find things
160
419274
1518
zaczynamy zastanawiać się nad rzeczami typu:
07:00
like, do you have an ACE gene?
161
420792
3466
czy mam gen ACE?
07:04
Why would that matter?
162
424258
1978
Czemu to ważne?
07:06
Because nobody's ever climbed an 8,000-meter peak without oxygen
163
426236
4038
Bo nikomu bez genu ACE nie udało się wspiąć
07:10
that doesn't have an ACE gene.
164
430274
2750
na ponad 8 tys. szczyt bez butli z tlenem.
07:13
And if you want to get more specific,
165
433024
1869
Idąc dalej,
07:14
how about a 577R genotype?
166
434893
3015
co z genotypem 577R?
07:17
Well it turns out that every male Olympic power athelete ever tested
167
437908
4700
Otóż, każdy olimpijczyk płci męskiej
07:22
carries at least one of these variants.
168
442608
3250
ma przynajmniej jeden z tych wariantów.
07:25
If that is true,
169
445858
1654
Jeśli to prawda,
07:27
it leads to some very complicated questions
170
447512
2158
przed Olimpiadą w Londynie,
07:29
for the London Olympics.
171
449670
1801
rodzi się kilka zawiłych pytań.
07:31
Three options:
172
451471
1519
Pierwsze:
07:32
Do you want the Olympics to be a showcase
173
452990
2832
Czy chcemy, żeby Olimpiada była formą pokazu
07:35
for really hardworking mutants?
174
455822
2700
naprawdę pracowitych mutantów?
07:38
(Laughter)
175
458522
1733
(śmiech)
07:40
Option number two:
176
460255
2735
Drugie:
07:42
Why don't we play it like golf or sailing?
177
462990
3398
Dlaczego nie rozegramy tego jak golfa lub żeglarstwa?
07:46
Because you have one and you don't have one,
178
466388
2474
Skoro ty masz ten gen, a ty nie,
07:48
I'll give you a tenth of a second head start.
179
468862
3995
ty masz ułamek sekundy przewagi na starcie.
07:52
Version number three:
180
472857
1071
I trzecie:
07:53
Because this is a naturally occurring gene
181
473928
2069
Skoro to naturalnie występujący gen,
07:55
and you've got it and you didn't pick the right parents,
182
475997
2782
ty go posiadasz, ty natomiast nie wybrałeś odpowiednich rodziców,
07:58
you get the right to upgrade.
183
478779
3949
masz zatem prawo do udoskonalenia się.
08:02
Three different options.
184
482728
1751
Trzy różne opcje.
08:04
If these differences are the difference
185
484479
1622
Różnice te mogą oznaczać
08:06
between an Olympic medal and a non-Olympic medal.
186
486101
3378
medal olimpijski lub jego brak.
08:09
And it turns out that as we discover these things,
187
489479
2834
A okazuje się że, w miarę odkrywania tych rzeczy,
08:12
we human beings really like to change
188
492313
3335
zaczynamy hołubić zmiany;
08:15
how we look, how we act,
189
495648
1694
zmieniamy wygląd, zachowania,
08:17
what our bodies do.
190
497342
1594
to co robią nasze ciała.
08:18
And we had about 10.2 million plastic surgeries in the United States,
191
498936
4374
W 2008 r. w USA przeprowadzono ok. 10,2 mln operacji plastycznych,
08:23
except that with the technologies that are coming online today,
192
503310
3317
biorąc pod uwagę dzisiejszy postęp technologiczny,
08:26
today's corrections, deletions,
193
506627
2701
to poprawianie, usuwanie,
08:29
augmentations and enhancements
194
509328
1919
poszerzanie i udoskonalanie,
08:31
are going to seem like child's play.
195
511247
2913
wydają się dziecinna zabawą.
08:34
You already saw the work by Tony Atala on TED,
196
514160
3701
Poznaliście już zapewne pracę Tony'ego Atali,
08:37
but this ability to start filling
197
517861
3567
prezentował ją na TED,
08:41
things like inkjet cartridges with cells
198
521428
2933
tą zdolność do wypełniania ludzkimi komórkami 'kartridży'
08:44
are allowing us to print skin, organs
199
524361
4674
pozwalająca nam drukować skórę, organy
08:49
and a whole series of other body parts.
200
529035
2750
i całe mnóstwo innych części ciała.
08:51
And as these technologies go forward,
201
531785
1884
Te technologie się ciągle rozwijają
08:53
you keep seeing this, you keep seeing this, you keep seeing things --
202
533669
3784
a wy możecie to obserwować.
08:57
2000, human genome sequence --
203
537453
2774
W 2000 roku, po raz pierwszy odczytano sekwencje ludzkiego genomu
09:00
and it seems like nothing's happening,
204
540227
3782
i wydaje się, że nic się od tego momentu w tej kwestii nie zmienia.
09:04
until it does.
205
544009
3112
Jednak niebawem coś się może wydarzyć.
09:07
And we may just be in some of these weeks.
206
547121
3524
Może w nadchodzących tygodniach.
09:10
And as you're thinking about
207
550645
1599
Tak naprawdę o naukowcach, którzy dokonali tego genetycznego wyczynu
09:12
these two guys sequencing a human genome in 2000
208
552244
3451
i samym projekcie
09:15
and the Public Project sequencing the human genome in 2000,
209
555695
3553
poznania ludzkiego genomu z 2000 roku
09:19
then you don't hear a lot,
210
559248
3164
później nie słyszeliście zbyt wiele,
09:22
until you hear about an experiment last year in China,
211
562412
3984
aż do wiadomości o zeszłorocznym eksperymencie w Chinach
09:26
where they take skin cells from this mouse,
212
566396
4017
w trakcie, którego pobrano komórki skóry myszy,
09:30
put four chemicals on it,
213
570413
1733
dodano 4 związki chemiczne,
09:32
turn those skin cells into stem cells,
214
572146
3566
komórki skóry zmieniono w komórki macierzyste,
09:35
let the stem cells grow
215
575712
1465
pozwolono rosnąć,
09:37
and create a full copy of that mouse.
216
577177
3087
i w efekcie otrzymano wierną kopię tej myszy.
09:40
That's a big deal.
217
580264
3247
To bardzo istotny krok.
09:43
Because in essence
218
583511
1016
Oznacza on bowiem,
09:44
what it means is you can take a cell,
219
584527
2148
że można pobrać
09:46
which is a pluripotent stem cell,
220
586675
2286
pliripotencjalną komórką macierzystą
09:48
which is like a skier at the top of a mountain,
221
588961
2684
która jest jak narciarz na szczycie góry,
09:51
and those two skiers become two pluripotent stem cells,
222
591645
3817
i ci dwaj narciarze stają się dwiema pluripotencjalnymi komórkami macierzystymi,
09:55
four, eight, 16,
223
595462
1782
czterema, ośmioma, szesnastoma,
09:57
and then it gets so crowded
224
597244
1668
po 16 podziałach
09:58
after 16 divisions
225
598912
1800
zaczyna się robić tak tłoczno,
10:00
that those cells have to differentiate.
226
600712
2502
że komórki zaczynają się zróżnicować.
10:03
So they go down one side of the mountain,
227
603214
1433
Zjeżdżają jedną stroną góry,
10:04
they go down another.
228
604647
1233
zjeżdżają drugą.
10:05
And as they pick that,
229
605880
1534
I wybierając jedną z dróg
10:07
these become bone,
230
607414
2250
stają się kością,
10:09
and then they pick another road and these become platelets,
231
609664
2932
inne trombocytami,
10:12
and these become macrophages,
232
612596
2117
makrofagami,
10:14
and these become T cells.
233
614713
1267
czy komórkami T.
10:15
But it's really hard, once you ski down,
234
615980
1952
Jednak gdy zjedzie się już na dół,
10:17
to get back up.
235
617932
1523
bardzo trudno jest wrócić na górę.
10:19
Unless, of course, if you have a ski lift.
236
619455
5412
Chyba, że ma się do dyspozycji wyciąg narciarski.
10:24
And what those four chemicals do
237
624867
2449
A te cztery związki chemiczne
10:27
is they take any cell
238
627316
2069
zabierają każdą komórkę
10:29
and take it way back up the mountain
239
629385
1932
z powrotem na górę,
10:31
so it can become any body part.
240
631317
2033
żeby mogła stać się jakąkolwiek częścią ciała.
10:33
And as you think of that,
241
633350
1728
W istocie,
10:35
what it means is potentially
242
635078
1980
to oznacza, że potencjalnie
10:37
you can rebuild a full copy
243
637058
2175
można stworzyć wierną kopię
10:39
of any organism
244
639233
1867
każdego organizmu,
10:41
out of any one of its cells.
245
641100
2586
z jakiejkolwiek jego komórki.
10:43
That turns out to be a big deal
246
643686
2531
To okazuje się być ważne,
10:46
because now you can take, not just mouse cells,
247
646217
2566
bo obecnie można pobrać nie tylko komórki myszy,
10:48
but you can human skin cells
248
648783
2318
ale też komórki ludzkiej skóry
10:51
and turn them into human stem cells.
249
651101
3650
i zamienić je w ludzkie komórki macierzyste.
10:54
And then what they did in October
250
654751
3198
W październiku pobrano komórki skóry,
10:57
is they took skin cells, turned them into stem cells
251
657949
3400
zamieniono je w komórki macierzyste,
11:01
and began to turn them into liver cells.
252
661349
3673
które później zmieniono w komórki wątroby.
11:05
So in theory,
253
665022
1044
Teoretycznie zatem,
11:06
you could grow any organ from any one of your cells.
254
666066
5184
można wyhodować dowolny organ z dowolnej komórki ludzkiego ciała.
11:11
Here's a second experiment:
255
671250
1718
Przytoczmy inny wart uwagi eksperyment.
11:12
If you could photocopy your body,
256
672968
3133
Gdybyście mogli powielić swoje ciało,
11:16
maybe you also want to take your mind.
257
676101
3052
pewnie chcielibyście również powielić swój umysł.
11:19
And one of the things you saw at TED
258
679153
1565
Około 1,5 roku temu,
11:20
about a year and a half ago
259
680718
1250
jedną z osób, którą mieliście okazję zobaczyć na TED
11:21
was this guy.
260
681968
1435
był ten facet.
11:23
And he gave a wonderful technical talk.
261
683403
2600
Wygłosił niesamowicie fachowe przemówienie.
11:26
He's a professor at MIT.
262
686003
1599
Jest profesorem na MIT.
11:27
But in essence what he said
263
687602
1916
Powiedział,
11:29
is you can take retroviruses,
264
689518
1700
że można pobrać retrowirusy,
11:31
which get inside brain cells of mice.
265
691218
2800
które przedostają się do komórek mózgowych myszy.
11:34
You can tag them with proteins
266
694018
2440
Można je oznaczyć
11:36
that light up when you light them.
267
696458
2094
fluorescencyjnymi białkami,
11:38
And you can map the exact pathways
268
698552
3716
odwzorować ich dokładne ścieżki,
11:42
when a mouse sees, feels, touches,
269
702268
3483
pojawiające się gdy mysz widzi,
11:45
remembers, loves.
270
705751
2183
czuje, dotyka, pamięta, kocha.
11:47
And then you can take a fiber optic cable
271
707934
2373
A potem za pomocą kabla światłowodowego
11:50
and light up some of the same things.
272
710307
3819
można rozświetlić niektóre z nich.
11:54
And by the way, as you do this,
273
714126
1832
Później
11:55
you can image it in two colors,
274
715958
2017
można to wyświetlić w dwóch kolorach,
11:57
which means you can download this information
275
717975
2399
co znaczy, że można wprowadzić tę informację
12:00
as binary code directly into a computer.
276
720374
4740
w postaci kodu binarnego bezpośrednio do komputera.
12:05
So what's the bottom line on that?
277
725114
2473
I co z tego wynika?
12:07
Well it's not completely inconceivable
278
727587
2200
Nie jest całkowicie nieprawdopodobnym,
12:09
that someday you'll be able to download your own memories,
279
729787
4495
że pewnego dnia, będzie można przesłać swoje wspomnienia
12:14
maybe into a new body.
280
734282
2387
do nowego ciała.
12:16
And maybe you can upload other people's memories as well.
281
736669
5085
Wspomnienia swoje czy też innych osób.
12:21
And this might have just one or two
282
741754
2514
Oczywiście może to ze sobą nieść pewne
12:24
small ethical, political, moral implications.
283
744268
3520
etyczne, polityczne i moralne konsekwencje.
12:27
(Laughter)
284
747788
1531
(śmiech)
12:29
Just a thought.
285
749319
2991
Mała dygresja.
12:32
Here's the kind of questions
286
752310
1528
Ten aspekt nauki często staje się
12:33
that are becoming interesting questions
287
753838
1980
przedmiotem rozważań
12:35
for philosophers, for governing people,
288
755818
2484
filozofów, rządzących,
12:38
for economists, for scientists.
289
758302
3366
ekonomistów, naukowców.
12:41
Because these technologies are moving really quickly.
290
761668
3284
Ponieważ te technologie rozwijają się w ogromnym tempie.
12:44
And as you think about it,
291
764952
1500
Pozwólcie że zakończę ostatnim przykładem.
12:46
let me close with an example of the brain.
292
766452
3082
Mózg.
12:49
The first place where you would expect
293
769534
1683
Organem, na który oddziałuje niesamowita
12:51
to see enormous evolutionary pressure today,
294
771217
3051
presja ewolucyjna,
12:54
both because of the inputs,
295
774268
2265
zarówno z powodu natłoku
12:56
which are becoming massive,
296
776533
1552
ciągle przybywających informacji,
12:58
and because of the plasticity of the organ,
297
778085
1782
jak i ze względu na jego plastyczność,
12:59
is the brain.
298
779867
2534
jest mózg.
13:02
Do we have any evidence that that is happening?
299
782401
3318
Czy są jakieś dowody na to, że tak się dzieje?
13:05
Well let's take a look at something like autism incidence per thousand.
300
785719
4731
Przyjrzyjmy się częstotliwości występowania autyzmu.
13:10
Here's what it looks like in 2000.
301
790450
2502
Tak wyglądało to w 2000 r.,
13:12
Here's what it looks like in 2002,
302
792952
2082
tak to wyglądało w 2002
13:15
2006, 2008.
303
795034
4618
a tak w 2006 i 2008.
13:19
Here's the increase in less than a decade.
304
799652
4082
Oto jak zwiększyła się liczba chorych w niecałą dekadę.
13:23
And we still don't know why this is happening.
305
803734
4417
Wciąż nie wiemy dlaczego tak się dzieje.
13:28
What we do know is, potentially,
306
808151
2485
Wiemy natomiast,
13:30
the brain is reacting in
307
810636
2032
że mózg reaguje
13:32
a hyperactive, hyper-plastic way,
308
812668
2134
nadpobudliwie, hiperplastycznie,
13:34
and creating individuals that are like this.
309
814802
2950
i stwarza jednostki cierpiące na tę przypadłość.
13:37
And this is only one of the conditions that's out there.
310
817752
2757
A to tylko jedna z chorób.
13:40
You've also got people with who are extraordinarily smart,
311
820509
3540
Są też ludzie, którzy są nieprzeciętnie mądrzy,
13:44
people who can remember everything they've seen in their lives,
312
824049
2397
ludzie, którzy mają zdolność zapamiętania wszystkiego co widzieli w swoim życiu,
13:46
people who've got synesthesia,
313
826446
1385
ludzie z synestezją,
13:47
people who've got schizophrenia.
314
827831
1331
ludzie cierpiący na schizofrenię.
13:49
You've got all kinds of stuff going on out there,
315
829162
2534
Zachodzi tak wiele procesów,
13:51
and we still don't understand
316
831696
1218
których wciąż nie rozumiemy.
13:52
how and why this is happening.
317
832914
2233
Jak i dlaczego tak się dzieje.
13:55
But one question you might want to ask is,
318
835147
2682
Do takich frapujących pytań należą:
13:57
are we seeing a rapid evolution of the brain
319
837829
2628
czy obserwujemy szybką ewolucję mózgu?
14:00
and of how we process data?
320
840457
1825
i w jaki sposób przetwarzamy dane?
14:02
Because when you think of how much data's coming into our brains,
321
842282
3063
Pamiętajmy,
14:05
we're trying to take in as much data in a day
322
845345
3484
że obecnie nasze mózgi codziennie przyswajają taką ilość danych
14:08
as people used to take in in a lifetime.
323
848829
2551
jaką nasi przodkowie przyswajali w ciągu całego swojego życia.
14:11
And as you're thinking about this,
324
851380
2632
Istnieją 4 wiodące teorie
14:14
there's four theories as to why this might be going on,
325
854012
2342
próbujące nam wytłumaczyć obecny stan rzeczy;
14:16
plus a whole series of others.
326
856354
1327
Cztery wiodące i cały szereg innych.
14:17
I don't have a good answer.
327
857681
1649
Nie znam prawidłowej odpowiedzi.
14:19
There really needs to be more research on this.
328
859330
3616
Naprawdę potrzeba nam więcej badań.
14:22
One option is the fast food fetish.
329
862946
2235
Jedna z nich wiąże te zmiany z tzw. 'fetyszem fastfoodowym'
14:25
There's beginning to be some evidence
330
865181
2449
Zaczynają pojawiać się dowody,
14:27
that obesity and diet
331
867630
2251
że otyłość i dieta
14:29
have something to do
332
869881
1631
mają coś wspólnego
14:31
with gene modifications,
333
871512
1768
z modyfikacjami genów,
14:33
which may or may not have an impact
334
873280
2350
które później mogą lub nie wpływać
14:35
on how the brain of an infant works.
335
875630
3517
na działanie mózgu noworodków.
14:39
A second option is the sexy geek option.
336
879147
3955
Druga teoria dotyczy seksownych kujonów.
14:43
These conditions are highly rare.
337
883102
4243
Te okoliczności występują niezwykle rzadko.
14:47
(Laughter)
338
887345
3038
(Śmiech)
14:50
(Applause)
339
890383
5300
(Brawa)
14:55
But what's beginning to happen
340
895683
1633
Dochodzi do tego,
14:57
is because these geeks are all getting together,
341
897316
2534
że kujony zaczynają się spotykać.
14:59
because they are highly qualified for computer programming
342
899850
2897
Nieprzeciętnie uzdolnieni w kwestii programowania komputerowego
15:02
and it is highly remunerated,
343
902747
2318
i innych, dobrze płatnych zadań wymagających
15:05
as well as other very detail-oriented tasks,
344
905065
3150
podobnych zdolności,
15:08
that they are concentrating geographically
345
908215
2449
zaczynają się skupiać geograficznie
15:10
and finding like-minded mates.
346
910664
2967
i dobierać podobnych do sobie partnerów seksualnych.
15:13
So this is the assortative mating hypothesis
347
913631
3568
Oto hipoteza kojarzenia selektywnego genów,
15:17
of these genes reinforcing one another
348
917199
2700
które wzajemnie się wzmacniają
15:19
in these structures.
349
919899
2117
w swoich strukturach.
15:22
The third, is this too much information?
350
922016
2950
Trzecia teoria wiąże ewolucję mózgu z natłokiem informacji.
15:24
We're trying to process so much stuff
351
924966
1497
Próbujemy przetworzyć tyle danych,
15:26
that some people get synesthetic
352
926463
2352
że niektórzy ludzie stają się synestetami,
15:28
and just have huge pipes that remember everything.
353
928815
2600
i po prostu pamiętają wszystko.
15:31
Other people get hyper-sensitive to the amount of information.
354
931415
2669
Inni stają się nadwrażliwi na ilość informacji.
15:34
Other people react with various psychological conditions
355
934084
3982
Inni na taki natłok informacji reagują
15:38
or reactions to this information.
356
938066
1632
różnymi chorobami psychicznymi
15:39
Or maybe it's chemicals.
357
939698
2702
Czwarta teoria natomiast, u podstaw tych zmian widzi związki chemiczne.
15:42
But when you see an increase
358
942400
1765
Ale kiedy obserwuje się
15:44
of that order of magnitude in a condition,
359
944165
2351
wzrost o takim charakterze i takiej wielkości
15:46
either you're not measuring it right
360
946516
1565
to albo zbiera się dane w sposób nieprawidłowy
15:48
or there's something going on very quickly,
361
948081
2518
albo też dzieje się tam coś zgoła innego.
15:50
and it may be evolution in real time.
362
950599
4032
Może to być właśnie ewolucja,
15:54
Here's the bottom line.
363
954631
2503
dokonująca się na naszych oczach.
15:57
What I think we are doing
364
957134
2181
Moim zdaniem,
15:59
is we're transitioning as a species.
365
959315
1716
jako gatunek jesteśmy w okresie przejściowym.
16:01
And I didn't think this when Steve Gullans and I started writing together.
366
961031
5484
Nie myślałem o tym, kiedy zaczynałem pisać ze Stevem Gullansem.
16:06
I think we're transitioning into Homo evolutis
367
966515
2451
Sądzę, żę przekształcamy się w Homo evolutis,
16:08
that, for better or worse,
368
968966
1399
który, nie tylko jest homonidem
16:10
is not just a hominid that's conscious of his or her environment,
369
970365
4182
świadomym swojego otoczenia,
16:14
it's a hominid that's beginning to directly and deliberately
370
974547
3219
ale również zaczyna celowo i bezpośrednio
16:17
control the evolution of its own species,
371
977766
3198
kontrolować ewolucję swojego gatunku,
16:20
of bacteria, of plants, of animals.
372
980964
3834
bakterii, roślin, zwierząt.
16:24
And I think that's such an order of magnitude change
373
984798
2835
To tak poważna zmiana,
16:27
that your grandkids or your great-grandkids
374
987633
3103
że wasze wnuki lub prawnuki
16:30
may be a species very different from you.
375
990736
3045
mogą być już zupełnie innym gatunkiem.
16:33
Thank you very much.
376
993781
1586
Dziękuję.
16:35
(Applause)
377
995367
5331
(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