Benoit Mandelbrot: Fractals and the art of roughness

457,507 views ・ 2010-07-06

TED


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

Tłumaczenie: Marek Lisik Korekta: Marcin Kasiak
00:15
Thank you very much.
0
15260
2000
Bardzo dziękuję.
00:17
Please excuse me for sitting; I'm very old.
1
17260
3000
Wybaczcie, że siadam, ale jestem już stary.
00:20
(Laughter)
2
20260
2000
(Śmiech)
00:22
Well, the topic I'm going to discuss
3
22260
2000
Temat mojej prezentacji
00:24
is one which is, in a certain sense, very peculiar
4
24260
3000
jest dość osobliwy,
00:27
because it's very old.
5
27260
2000
gdyż jest bardzo stary.
00:29
Roughness is part of human life
6
29260
3000
Chropowatość zawsze była
00:32
forever and forever,
7
32260
2000
częścią naszego życia.
00:34
and ancient authors have written about it.
8
34260
3000
Pisywano o niej już w starożytności.
00:37
It was very much uncontrollable,
9
37260
2000
Nie dawało się nad nią zapanować.
00:39
and in a certain sense,
10
39260
2000
W pewnym sensie
00:41
it seemed to be the extreme of complexity,
11
41260
3000
wyglądała na ekstremalnie złożoną,
00:44
just a mess, a mess and a mess.
12
44260
2000
na bałagan, chaos, nieporządek.
00:46
There are many different kinds of mess.
13
46260
2000
Jest wiele rodzajów bałaganu.
00:48
Now, in fact,
14
48260
2000
W zasadzie
00:50
by a complete fluke,
15
50260
2000
zupełnie przypadkiem
00:52
I got involved many years ago
16
52260
3000
wiele lat temu zaangażowałem się
00:55
in a study of this form of complexity,
17
55260
3000
w badania nad tą formą złożoności.
00:58
and to my utter amazement,
18
58260
2000
Ku mojemu zaskoczeniu
01:00
I found traces --
19
60260
2000
odkryłem ślady --
01:02
very strong traces, I must say --
20
62260
2000
bardzo silne ślady --
01:04
of order in that roughness.
21
64260
3000
porządku w tej chropowatości.
01:07
And so today, I would like to present to you
22
67260
2000
Chcę Państwu pokazać
01:09
a few examples
23
69260
2000
kilka przykładów
01:11
of what this represents.
24
71260
2000
takiego porządku.
01:13
I prefer the word roughness
25
73260
2000
Wolę słowo "chropowatość"
01:15
to the word irregularity
26
75260
2000
niż "nieregularność",
01:17
because irregularity --
27
77260
2000
ponieważ nieregularność --
01:19
to someone who had Latin
28
79260
2000
dla kogoś kto studiował łacinę
01:21
in my long-past youth --
29
81260
2000
jak ja w młodości --
01:23
means the contrary of regularity.
30
83260
2000
to przeciwieństwo regularności.
01:25
But it is not so.
31
85260
2000
Ale tak nie jest.
01:27
Regularity is the contrary of roughness
32
87260
3000
Regularność to przeciwieństwo chropowatość,
01:30
because the basic aspect of the world
33
90260
2000
ponieważ nasz świat
01:32
is very rough.
34
92260
2000
jest bardzo chropowaty.
01:34
So let me show you a few objects.
35
94260
3000
Pokażę Państwu kilka rzeczy.
01:37
Some of them are artificial.
36
97260
2000
Niektóre z nich są sztuczne.
01:39
Others of them are very real, in a certain sense.
37
99260
3000
Inne, w pewnym sensie, bardzo rzeczywiste.
01:42
Now this is the real. It's a cauliflower.
38
102260
3000
Ta jest rzeczywista. To kalafior.
01:45
Now why do I show a cauliflower,
39
105260
3000
Dlaczego pokazuję właśnie kalafior,
01:48
a very ordinary and ancient vegetable?
40
108260
3000
bardzo zwyczajne i stare warzywo?
01:51
Because old and ancient as it may be,
41
111260
3000
Ponieważ mimo tego, że jest znane od dawna,
01:54
it's very complicated and it's very simple,
42
114260
3000
jest jednocześnie bardzo skomplikowane
01:57
both at the same time.
43
117260
2000
i bardzo proste.
01:59
If you try to weigh it -- of course it's very easy to weigh it,
44
119260
3000
Oczywiście łatwo je zważyć.
02:02
and when you eat it, the weight matters --
45
122260
3000
A kiedy je jecie, masa ma znaczenie.
02:05
but suppose you try to
46
125260
3000
Ale co jeśli chcemy
02:08
measure its surface.
47
128260
2000
zmierzyć jego powierzchnię?
02:10
Well, it's very interesting.
48
130260
2000
Wtedy robi się ciekawie.
02:12
If you cut, with a sharp knife,
49
132260
3000
Jeśli odetniesz
02:15
one of the florets of a cauliflower
50
135260
2000
jeden z kwiatów kalafiora
02:17
and look at it separately,
51
137260
2000
i popatrzysz na niego osobno,
02:19
you think of a whole cauliflower, but smaller.
52
139260
3000
wygląda jak cały kalafior tylko mniejszy.
02:22
And then you cut again,
53
142260
2000
Jeśli odetniesz jeszcze mniejszą część,
02:24
again, again, again, again, again, again, again, again,
54
144260
3000
i kolejną, i kolejną...
02:27
and you still get small cauliflowers.
55
147260
2000
Otrzymasz coraz mniejsze kalafiory.
02:29
So the experience of humanity
56
149260
2000
Więc z doświadczenia
02:31
has always been that there are some shapes
57
151260
3000
wiadomo było, że pewne kształty
02:34
which have this peculiar property,
58
154260
2000
mają tę osobliwą właściwość:
02:36
that each part is like the whole,
59
156260
3000
ich część jest jak całość,
02:39
but smaller.
60
159260
2000
tylko mniejsza.
02:41
Now, what did humanity do with that?
61
161260
3000
Co ludzkość uczyniła z tą wiedzą?
02:44
Very, very little.
62
164260
3000
Bardzo, niewiele.
02:47
(Laughter)
63
167260
3000
(Śmiech)
02:50
So what I did actually is to
64
170260
3000
Co ja zrobiłem?
02:53
study this problem,
65
173260
3000
Zgłębiłem ten problem
02:56
and I found something quite surprising.
66
176260
3000
i odkryłem coś zaskakującego --
02:59
That one can measure roughness
67
179260
3000
chropowatość można mierzyć.
03:02
by a number, a number,
68
182260
3000
za pomocą liczby,
03:05
2.3, 1.2 and sometimes much more.
69
185260
3000
2.3, 1.2, czasem dużo więcej.
03:08
One day, a friend of mine,
70
188260
2000
Pewnego dnia mój przyjaciel
03:10
to bug me,
71
190260
2000
chciał mnie wkurzyć.
03:12
brought a picture and said,
72
192260
2000
Przyniósł obrazek i spytał
03:14
"What is the roughness of this curve?"
73
194260
2000
"Jaka jest nierówność tej krzywej?"
03:16
I said, "Well, just short of 1.5."
74
196260
3000
Na co ja: "niewiele mniej niż 1.5".
03:19
It was 1.48.
75
199260
2000
Dokładnie było to 1.48.
03:21
Now, it didn't take me any time.
76
201260
2000
Nie musiałem się zastanawiać,
03:23
I've been looking at these things for so long.
77
203260
2000
tak długo patrzyłem już na te rzeczy.
03:25
So these numbers are the numbers
78
205260
2000
Są to liczby,
03:27
which denote the roughness of these surfaces.
79
207260
3000
które oznaczają chropowatość powierzchni.
03:30
I hasten to say that these surfaces
80
210260
2000
Muszę dodać, że te powierzchnie
03:32
are completely artificial.
81
212260
2000
są kompletnie sztuczne,
03:34
They were done on a computer,
82
214260
2000
zrobione komputerowo.
03:36
and the only input is a number,
83
216260
2000
Jedyną daną wejściową jest liczba.
03:38
and that number is roughness.
84
218260
3000
A tą liczbą jest nierówność.
03:41
So on the left,
85
221260
2000
Po lewej
03:43
I took the roughness copied from many landscapes.
86
223260
3000
mamy nierówność skopiowaną z krajobrazów.
03:46
To the right, I took a higher roughness.
87
226260
3000
Po prawej - nierówność wyższego rzędu.
03:49
So the eye, after a while,
88
229260
2000
Po chwili
03:51
can distinguish these two very well.
89
231260
3000
oko potrafi je rozróżnić.
03:54
Humanity had to learn about measuring roughness.
90
234260
2000
Ludzkość musiała nauczyć się, jak mierzyć chropowatość.
03:56
This is very rough, and this is sort of smooth, and this perfectly smooth.
91
236260
3000
To jest szorstkie, to dość gładkie, a to idealnie gładkie..
03:59
Very few things are very smooth.
92
239260
3000
Mało jest rzeczy idealnie gładkich.
04:03
So then if you try to ask questions:
93
243260
3000
Jeśli zapytasz:
04:06
"What's the surface of a cauliflower?"
94
246260
2000
jaka jest powierzchnia kalafiora?
04:08
Well, you measure and measure and measure.
95
248260
3000
Mierzysz, mierzysz i mierzysz.
04:11
Each time you're closer, it gets bigger,
96
251260
3000
Z każdym zbliżeniem powierzchnia się zwiększa
04:14
down to very, very small distances.
97
254260
2000
aż do bardzo małych dystansów.
04:16
What's the length of the coastline
98
256260
2000
Jakiej długości są linie wybrzeża
04:18
of these lakes?
99
258260
2000
tych jezior?
04:20
The closer you measure, the longer it is.
100
260260
3000
Tym dłuższe, im dokładniej mierzysz.
04:23
The concept of length of coastline,
101
263260
2000
Koncepcja długości wybrzeża,
04:25
which seems to be so natural
102
265260
2000
która wydaje się tak naturalna,
04:27
because it's given in many cases,
103
267260
2000
ponieważ jest podawana w wielu przypadkach,
04:29
is, in fact, complete fallacy; there's no such thing.
104
269260
3000
jest kompletną bzdurą; nie ma czegoś takiego.
04:32
You must do it differently.
105
272260
3000
Trzeba to zrobić inaczej.
04:35
What good is that, to know these things?
106
275260
2000
Co zyskujemy dzięki tej wiedzy?
04:37
Well, surprisingly enough,
107
277260
2000
Zadziwiająco wiele dobrego.
04:39
it's good in many ways.
108
279260
2000
I to na wiele sposobów.
04:41
To begin with, artificial landscapes,
109
281260
2000
Na początek: sztuczne krajobrazy,
04:43
which I invented sort of,
110
283260
2000
które właściwie wymyśliłem
04:45
are used in cinema all the time.
111
285260
3000
są nieustannie używane w filmach.
04:48
We see mountains in the distance.
112
288260
2000
Widzimy góry w oddali.
04:50
They may be mountains, but they may be just formulae, just cranked on.
113
290260
3000
Może to góry, a może tylko równanie, trochę podkręcone.
04:53
Now it's very easy to do.
114
293260
2000
To bardzo proste.
04:55
It used to be very time-consuming, but now it's nothing.
115
295260
3000
Kiedyś zajmowało wiele czasu, ale nie dziś.
04:58
Now look at that. That's a real lung.
116
298260
3000
Popatrzmy. To prawdziwe płuco.
05:01
Now a lung is something very strange.
117
301260
2000
Płuca są bardzo dziwne.
05:03
If you take this thing,
118
303260
2000
Wiemy doskonale,
05:05
you know very well it weighs very little.
119
305260
3000
że waży bardzo niewiele.
05:08
The volume of a lung is very small,
120
308260
2000
Objętość płuca jest bardzo mała.
05:10
but what about the area of the lung?
121
310260
3000
Ale co z powierzchnią?
05:13
Anatomists were arguing very much about that.
122
313260
3000
Anatomowie mieli rozbieżne zdania na ten temat.
05:16
Some say that a normal male's lung
123
316260
3000
Niektórzy twierdzą, że wewnętrzna powierzchnia
05:19
has an area of the inside
124
319260
2000
płuca dorosłego mężczyzny
05:21
of a basketball [court].
125
321260
2000
jest równa boisku do koszykówki.
05:23
And the others say, no, five basketball [courts].
126
323260
3000
Inni mówią, że jest 5 razy od niego większa.
05:27
Enormous disagreements.
127
327260
2000
Ogromne rozbieżności.
05:29
Why so? Because, in fact, the area of the lung
128
329260
3000
Dlaczego? Bo powierzchnia płuca
05:32
is something very ill-defined.
129
332260
2000
jest źle zdefiniowana.
05:35
The bronchi branch, branch, branch
130
335260
3000
Oskrzela coraz bardziej się rozgałęziają.
05:38
and they stop branching,
131
338260
3000
I w pewnym momencie przestają,
05:41
not because of any matter of principle,
132
341260
3000
nie w imię zasady,
05:44
but because of physical considerations:
133
344260
3000
ale z uwagi na uwarunkowania fizyczne,
05:47
the mucus, which is in the lung.
134
347260
3000
czyli śluz, który jest w płucu.
05:50
So what happens is that in a way
135
350260
2000
Tak więc koniec końców
05:52
you have a much bigger lung,
136
352260
2000
nawet jeśli mamy duże płuca
05:54
but it branches and branches
137
354260
2000
rozgałęziają się one
05:56
down to distances about the same for a whale, for a man
138
356260
3000
do odległości takich samych dla walenia, człowieka,
05:59
and for a little rodent.
139
359260
2000
i małego gryzonia.
06:02
Now, what good is it to have that?
140
362260
3000
Co tłumaczy ta wiedza?
06:05
Well, surprisingly enough, amazingly enough,
141
365260
2000
Zdumiewające, że do niedawna
06:07
the anatomists had a very poor idea
142
367260
3000
anatomowie nie mieli pojęcia
06:10
of the structure of the lung until very recently.
143
370260
3000
o strukturze płuca.
06:13
And I think that my mathematics,
144
373260
2000
Sądzę, że moja matematyka,
06:15
surprisingly enough,
145
375260
2000
co jest zaskakujące,
06:17
has been of great help
146
377260
2000
bardzo pomogła chirurgom
06:19
to the surgeons
147
379260
2000
bardzo pomogła chirurgom
06:21
studying lung illnesses
148
381260
2000
badającym choroby płuc
06:23
and also kidney illnesses,
149
383260
2000
oraz choroby nerek,
06:25
all these branching systems,
150
385260
2000
wszystkie te gałęziaste systemy
06:27
for which there was no geometry.
151
387260
3000
dla których nie było geometrii.
06:30
So I found myself, in other words,
152
390260
2000
Zacząłem tworzyć
06:32
constructing a geometry,
153
392260
2000
nową geometrię
06:34
a geometry of things which had no geometry.
154
394260
3000
dla rzeczy, których nie mogliśmy opisać.
06:37
And a surprising aspect of it
155
397260
2000
Co ciekawe,
06:39
is that very often, the rules of this geometry
156
399260
3000
bardzo często reguły tej geometrii
06:42
are extremely short.
157
402260
2000
są niezwykle krótkie.
06:44
You have formulas that long.
158
404260
2000
Mamy tak krótkie wzory.
06:46
And you crank it several times.
159
406260
2000
Zwielokrotniamy je.
06:48
Sometimes repeatedly: again, again, again,
160
408260
2000
Czasem wiele razy.
06:50
the same repetition.
161
410260
2000
To samo powtórzenie.
06:52
And at the end, you get things like that.
162
412260
2000
W końcu otrzymujemy coś takiego.
06:54
This cloud is completely,
163
414260
2000
Ta chmura jest zupełnie
06:56
100 percent artificial.
164
416260
3000
w 100% sztuczna.
06:59
Well, 99.9.
165
419260
2000
No, w 99.9%.
07:01
And the only part which is natural
166
421260
2000
Jedyna naturalna część
07:03
is a number, the roughness of the cloud,
167
423260
2000
to liczba - nierówność chmury
07:05
which is taken from nature.
168
425260
2000
wzięta z natury.
07:07
Something so complicated like a cloud,
169
427260
2000
Coś tak skomplikowanego jak chmura,
07:09
so unstable, so varying,
170
429260
2000
tak niestabilnego, tak zmiennego
07:11
should have a simple rule behind it.
171
431260
3000
opisuje prosta reguła.
07:14
Now this simple rule
172
434260
3000
Ta prosta reguła
07:17
is not an explanation of clouds.
173
437260
3000
nie jest wyjaśnieniem chmur.
07:20
The seer of clouds had to
174
440260
2000
Obserwator chmur
07:22
take account of it.
175
442260
2000
musi wziąć to pod uwagę.
07:24
I don't know how much advanced
176
444260
3000
Nie wiem, jak zaawansowane
07:27
these pictures are. They're old.
177
447260
2000
są te obrazy. Są stare.
07:29
I was very much involved in it,
178
449260
2000
Byłem w to mocno zaangażowany
07:31
but then turned my attention to other phenomena.
179
451260
3000
ale później skoncentrowałem się na czymś innym.
07:34
Now, here is another thing
180
454260
2000
To jest kolejna
07:36
which is rather interesting.
181
456260
3000
bardzo interesująca rzecz.
07:39
One of the shattering events
182
459260
2000
Jedno z dramatycznych wydarzeń
07:41
in the history of mathematics,
183
461260
2000
w historii matematyki
07:43
which is not appreciated by many people,
184
463260
3000
niedocenione przez wielu ludzi
07:46
occurred about 130 years ago,
185
466260
2000
zdarzyło się ok.130 lat temu,
07:48
145 years ago.
186
468260
2000
145 lat temu.
07:50
Mathematicians began to create
187
470260
2000
Matematycy zaczęli tworzyć
07:52
shapes that didn't exist.
188
472260
2000
nieistniejące kształty.
07:54
Mathematicians got into self-praise
189
474260
3000
Popadli w samozachwyt
07:57
to an extent which was absolutely amazing,
190
477260
2000
o zdumiewających rozmiarach,
07:59
that man can invent things
191
479260
2000
że człowiek tworzy rzeczy,
08:01
that nature did not know.
192
481260
2000
których natura nie zna.
08:03
In particular, it could invent
193
483260
2000
W szczególności
08:05
things like a curve which fills the plane.
194
485260
3000
krzywą, która wypełnia płaszczyznę.
08:08
A curve's a curve, a plane's a plane,
195
488260
2000
Krzywa to krzywa, płaszczyzna to płaszczyzna,
08:10
and the two won't mix.
196
490260
2000
nie można ich łączyć.
08:12
Well, they do mix.
197
492260
2000
A jednak tak.
08:14
A man named Peano
198
494260
2000
Człowiek o nazwisku Peano
08:16
did define such curves,
199
496260
2000
zdefiniował takie krzywe.
08:18
and it became an object of extraordinary interest.
200
498260
3000
Wzbudziły one niezwykłe zainteresowanie.
08:21
It was very important, but mostly interesting
201
501260
3000
Było to ważne przede wszystkim dlatego,
08:24
because a kind of break,
202
504260
2000
że był to rodzaj przełomu,
08:26
a separation between
203
506260
2000
oddzielenia pomiędzy
08:28
the mathematics coming from reality, on the one hand,
204
508260
3000
matematyką pochodzącą od rzeczywistości
08:31
and new mathematics coming from pure man's mind.
205
511260
3000
i nową matematyką pochodzącą z ludzkiego umysłu.
08:34
Well, I was very sorry to point out
206
514260
3000
Było mi bardzo przykro wytknąć,
08:37
that the pure man's mind
207
517260
2000
że czysty umysł
08:39
has, in fact,
208
519260
2000
dopiero na końcu zobaczył to,
08:41
seen at long last
209
521260
2000
co było widoczne
08:43
what had been seen for a long time.
210
523260
2000
już od dłuższego czasu.
08:45
And so here I introduce something,
211
525260
2000
Tak więc pokazałem, że ten zestaw fraktali także jest krzywą wypełniającą powierzchnię.
08:47
the set of rivers of a plane-filling curve.
212
527260
3000
Tak więc pokazałem, że ten zestaw fraktali także jest krzywą wypełniającą powierzchnię.
08:50
And well,
213
530260
2000
Muszę przyznać,
08:52
it's a story unto itself.
214
532260
2000
że jest to niezwykła historia.
08:54
So it was in 1875 to 1925,
215
534260
3000
Było to w latach 1875-1925.
08:57
an extraordinary period
216
537260
2000
Niezwykły okres,
08:59
in which mathematics prepared itself to break out from the world.
217
539260
3000
w którym matematycy przygotowywali oderwanie się od świata.
09:02
And the objects which were used
218
542260
2000
Obiekty, których używano
09:04
as examples, when I was
219
544260
2000
jako przykładów, kiedy byłem
09:06
a child and a student, as examples
220
546260
2000
dzieckiem i uczniem,
09:08
of the break between mathematics
221
548260
3000
przykładów podziałów między matematyką
09:11
and visible reality --
222
551260
2000
i widzialną rzeczywistością --
09:13
those objects,
223
553260
2000
te obiekty
09:15
I turned them completely around.
224
555260
2000
wywróciłem do góry nogami.
09:17
I used them for describing
225
557260
2000
Użyłem ich do opisania
09:19
some of the aspects of the complexity of nature.
226
559260
3000
niektórych aspektów złożoności natury.
09:22
Well, a man named Hausdorff in 1919
227
562260
3000
W 1919 r. człowiek o nazwisku Hausdorff
09:25
introduced a number which was just a mathematical joke,
228
565260
3000
wprowadził liczbę, która była matematycznym żartem.
09:28
and I found that this number
229
568260
2000
Odkryłem, że ta liczba
09:30
was a good measurement of roughness.
230
570260
2000
była dobrym miernikiem nierówności.
09:32
When I first told it to my friends in mathematics
231
572260
2000
Kiedy po raz pierwszy powiedziałem to moim przyjaciołom matematykom,
09:34
they said, "Don't be silly. It's just something [silly]."
232
574260
3000
odparli oni: "Nie bądź głupi. To jest niedorzeczne".
09:37
Well actually, I was not silly.
233
577260
3000
Tak się składa, że nie byłem głupi.
09:40
The great painter Hokusai knew it very well.
234
580260
3000
Wielki malarz Hokusai dobrze to znał.
09:43
The things on the ground are algae.
235
583260
2000
Te rzeczy na ziemi to algi.
09:45
He did not know the mathematics; it didn't yet exist.
236
585260
3000
Nie znał matematyki; jeszcze nie istniała.
09:48
And he was Japanese who had no contact with the West.
237
588260
3000
Był Japończykiem i nie miał kontaktu z Zachodem.
09:51
But painting for a long time had a fractal side.
238
591260
3000
Ale malowanie przez długi czas miało w sobie coś z fraktali.
09:54
I could speak of that for a long time.
239
594260
2000
Mógłbym długo mówić na ten temat.
09:56
The Eiffel Tower has a fractal aspect.
240
596260
3000
Wieża Eiffela też ma coś z fraktali.
09:59
I read the book that Mr. Eiffel wrote about his tower,
241
599260
3000
Czytałem książkę, którą pan Eiffel napisał o swojej wieży.
10:02
and indeed it was astonishing how much he understood.
242
602260
3000
Zdumiewające, jak wiele rozumiał.
10:05
This is a mess, mess, mess, Brownian loop.
243
605260
3000
To istny bałagan, ruchy Browna.
10:08
One day I decided --
244
608260
2000
Pewnego dnia zdecydowałem,
10:10
halfway through my career,
245
610260
2000
byłem w połowie mojej kariery,
10:12
I was held by so many things in my work --
246
612260
3000
zajęty tyloma sprawami w pracy,
10:15
I decided to test myself.
247
615260
3000
zdecydowałem, że zrobię sobie test.
10:18
Could I just look at something
248
618260
2000
Czy mógłbym spojrzeć na coś,
10:20
which everybody had been looking at for a long time
249
620260
3000
na co każdy codziennie patrzy,
10:23
and find something dramatically new?
250
623260
3000
i znaleźć coś całkowicie nowego?
10:26
Well, so I looked at these
251
626260
3000
Popatrzyłem więc
10:29
things called Brownian motion -- just goes around.
252
629260
3000
na tzw. ruchy Browna -- chaotyczne ruchy.
10:32
I played with it for a while,
253
632260
2000
Przez chwilę się nimi bawiłem
10:34
and I made it return to the origin.
254
634260
3000
i sprawiłem, że wróciły do stanu wyjściowego.
10:37
Then I was telling my assistant,
255
637260
2000
Potem powiedziałem mojemu asystentowi:
10:39
"I don't see anything. Can you paint it?"
256
639260
2000
"Nic nie widzę. Czy mógłbyś to namalować?"
10:41
So he painted it, which means
257
641260
2000
Więc on to namalował,
10:43
he put inside everything. He said:
258
643260
2000
czyli zawarł w tym obrazie wszystko. Powiedział:
10:45
"Well, this thing came out ..." And I said, "Stop! Stop! Stop!
259
645260
3000
"No więc to się pojawiło..." A ja na to: "Stop! Stop! Stop!
10:48
I see; it's an island."
260
648260
3000
Widzę, że to wyspa".
10:51
And amazing.
261
651260
2000
I niesamowite.
10:53
So Brownian motion, which happens to have
262
653260
2000
Tak więc ruchy Browna, mające liczbę nierówności
10:55
a roughness number of two, goes around.
263
655260
3000
równą 2, powtarzają się.
10:58
I measured it, 1.33.
264
658260
2000
Zmierzyłem je, 1.33/
11:00
Again, again, again.
265
660260
2000
I jeszcze raz, i jeszcze, i jeszcze.
11:02
Long measurements, big Brownian motions,
266
662260
2000
Długie pomiary, wielkie ruchy Browna,
11:04
1.33.
267
664260
2000
1.33.
11:06
Mathematical problem: how to prove it?
268
666260
3000
Matematyczny problem: jak to udowodnić?
11:09
It took my friends 20 years.
269
669260
3000
Moim przyjaciołom zabrało to 20 lat.
11:12
Three of them were having incomplete proofs.
270
672260
3000
Trzech z nich miało niekompletne dowody.
11:15
They got together, and together they had the proof.
271
675260
3000
Spotkali się i razem znaleźli dowód.
11:19
So they got the big [Fields] medal in mathematics,
272
679260
3000
Zdobyli wielki medal [Fieldsa] z matematyki,
11:22
one of the three medals that people have received
273
682260
2000
1 z 3 medali, które przyznano
11:24
for proving things which I've seen
274
684260
3000
za udowodnienie rzeczy, które dostrzegłem,
11:27
without being able to prove them.
275
687260
3000
a których nie mogłem udowodnić.
11:30
Now everybody asks me at one point or another,
276
690260
3000
Teraz każdy mnie pyta:
11:33
"How did it all start?
277
693260
2000
"Jak to wszystko się zaczęło?
11:35
What got you in that strange business?"
278
695260
3000
Co sprawiło, że zająłeś się czymś tak dziwnym?"
11:38
What got you to be,
279
698260
2000
Co sprawiło,
11:40
at the same time, a mechanical engineer,
280
700260
2000
że zostałem też inżynierem mechanicznym,
11:42
a geographer
281
702260
2000
geografem,
11:44
and a mathematician and so on, a physicist?
282
704260
2000
matematykiem i fizykiem, itd.?
11:46
Well actually I started, oddly enough,
283
706260
3000
No cóż, zaczęło się dość niezwykle.
11:49
studying stock market prices.
284
709260
2000
Śledziłem kursy giełdowe.
11:51
And so here
285
711260
2000
I wtedy
11:53
I had this theory,
286
713260
3000
wpadłem na tę teorię
11:56
and I wrote books about it --
287
716260
2000
i napisałem o niej kilka książek.
11:58
financial prices increments.
288
718260
2000
Skoki cen walut.
12:00
To the left you see data over a long period.
289
720260
2000
Po lewej są dane zebrane po długim okresie.
12:02
To the right, on top,
290
722260
2000
Po prawej na górze
12:04
you see a theory which is very, very fashionable.
291
724260
3000
widzimy teorię, która jest teraz bardzo na czasie.
12:07
It was very easy, and you can write many books very fast about it.
292
727260
3000
Było to bardzo łatwe i można napisać o tym wiele książek w krótkim czasie.
12:10
(Laughter)
293
730260
2000
(Śmiech)
12:12
There are thousands of books on that.
294
732260
3000
Są o niej tysiące książek.
12:15
Now compare that with real price increments.
295
735260
3000
Porównajcie to teraz z prawdziwymi skokami cen.
12:18
Where are real price increments?
296
738260
2000
I gdzie są prawdziwe skoki cen?
12:20
Well, these other lines
297
740260
2000
Te linie zawierają
12:22
include some real price increments
298
742260
2000
kilka prawdziwych skoków cen,
12:24
and some forgery which I did.
299
744260
2000
jest w nich też pewne fałszerstwo mojego autorstwa.
12:26
So the idea there was
300
746260
2000
Głównym zamysłem było to,
12:28
that one must be able to -- how do you say? --
301
748260
2000
że trzeba umieć -- jak to się mówi? --
12:30
model price variation.
302
750260
3000
modelować wahanie kursów.
12:33
And it went really well 50 years ago.
303
753260
3000
Przez 50 lat szło bardzo dobrze.
12:36
For 50 years, people were sort of pooh-poohing me
304
756260
3000
Przez 50 lat niektórzy wyśmiewali mnie,
12:39
because they could do it much, much easier.
305
759260
2000
bo potrafili zrobić to o wiele łatwiej.
12:41
But I tell you, at this point, people listened to me.
306
761260
3000
Ale powiem wam, już wtedy ludzie mnie słuchali.
12:44
(Laughter)
307
764260
2000
(Śmiech)
12:46
These two curves are averages:
308
766260
2000
Te dwie krzywe to średnie.
12:48
Standard & Poor, the blue one;
309
768260
2000
Standard & Poor's, niebieska,
12:50
and the red one is Standard & Poor's
310
770260
2000
a czerwona to też Standard & Poor's,
12:52
from which the five biggest discontinuities
311
772260
3000
ale bez pięciu największych jednodniowych wahań.
12:55
are taken out.
312
775260
2000
ale bez pięciu największych jednodniowych wahań.
12:57
Now discontinuities are a nuisance,
313
777260
2000
Te wahania to niedogodność.
12:59
so in many studies of prices,
314
779260
3000
A więc w wielu badaniach rynku
13:02
one puts them aside.
315
782260
2000
pomija się je.
13:04
"Well, acts of God.
316
784260
2000
"Cóż, ręka Boża."
13:06
And you have the little nonsense which is left.
317
786260
3000
I pozostaje jedynie ten nonsens.
13:09
Acts of God." In this picture,
318
789260
3000
Ręka Boża w tym obrazku -
13:12
five acts of God are as important as everything else.
319
792260
3000
te pięć wahań - jest tak ważna jak wszystko inne.
13:15
In other words,
320
795260
2000
Innymi słowy,
13:17
it is not acts of God that we should put aside.
321
797260
2000
to nie akt Boży powinniśmy pominąć.
13:19
That is the meat, the problem.
322
799260
3000
To on właśnie jest sednem sprawy.
13:22
If you master these, you master price,
323
802260
3000
Jeśli go ujarzmisz, ujarzmisz cenę.
13:25
and if you don't master these, you can master
324
805260
2000
A jeśli go nie ujarzmisz, możesz ujarzmić
13:27
the little noise as well as you can,
325
807260
2000
ten nieważny szum tak dobrze jak chcesz,
13:29
but it's not important.
326
809260
2000
ale to bez znaczenia.
13:31
Well, here are the curves for it.
327
811260
2000
Cóż, to są odpowiednie krzywe.
13:33
Now, I get to the final thing, which is the set
328
813260
2000
Najważniejsza rzecz, to zbiór,
13:35
of which my name is attached.
329
815260
2000
do którego przyczepiono moje nazwisko.
13:37
In a way, it's the story of my life.
330
817260
2000
To niejako historia mojego życia.
13:39
My adolescence was spent
331
819260
2000
okres dojrzewania spędziłem
13:41
during the German occupation of France.
332
821260
2000
w czasie Niemieckiej okupacji we Francji.
13:43
Since I thought that I might
333
823260
3000
I jako że myślałem, że mogę
13:46
vanish within a day or a week,
334
826260
3000
zginąć w ciągu dnia lub tygodnia.
13:49
I had very big dreams.
335
829260
3000
Miałem ogromne marzenia.
13:52
And after the war,
336
832260
2000
I po wojnie,
13:54
I saw an uncle again.
337
834260
2000
spotkałem się z moim wujkiem,
13:56
My uncle was a very prominent mathematician, and he told me,
338
836260
2000
który był znanym matematykiem i powiedział mi:
13:58
"Look, there's a problem
339
838260
2000
"Popatrz, to problem,
14:00
which I could not solve 25 years ago,
340
840260
2000
którego nie mogłem rozwiązać 25 lat temu,
14:02
and which nobody can solve.
341
842260
2000
i którego nikt nie może rozwikłać.
14:04
This is a construction of a man named [Gaston] Julia
342
844260
2000
To wytwór człowieka imieniem Gaston Julia
14:06
and [Pierre] Fatou.
343
846260
2000
i Pierre'a Fatou.
14:08
If you could
344
848260
2000
Jeśli uda ci się
14:10
find something new, anything,
345
850260
2000
znaleźć krok naprzód,
14:12
you will get your career made."
346
852260
2000
kariera stanie przed tobą otworem."
14:14
Very simple.
347
854260
2000
Bardzo proste.
14:16
So I looked,
348
856260
2000
A więc patrzyłem,
14:18
and like the thousands of people that had tried before,
349
858260
2000
próbowałem jak tysiące ludzi przede mną,
14:20
I found nothing.
350
860260
3000
i nie zobaczyłem nic.
14:23
But then the computer came,
351
863260
2000
Ale kiedy pojawił się komputer
14:25
and I decided to apply the computer,
352
865260
2000
postanowiłem zastosować go
14:27
not to new problems in mathematics --
353
867260
3000
nie do nowych matematycznych problemów --
14:30
like this wiggle wiggle, that's a new problem --
354
870260
2000
jak te drobnostki, to nowy problem --
14:32
but to old problems.
355
872260
2000
ale do starych.
14:34
And I went from what's called
356
874260
2000
I przeszedłem
14:36
real numbers, which are points on a line,
357
876260
2000
od liczb rzeczywistych, punktów na prostej,
14:38
to imaginary, complex numbers,
358
878260
2000
do liczb urojonych,
14:40
which are points on a plane,
359
880260
2000
punktów na płaszczyźnie,
14:42
which is what one should do there,
360
882260
2000
i to właśnie należało zrobić.
14:44
and this shape came out.
361
884260
2000
I powstał ten kształt.
14:46
This shape is of an extraordinary complication.
362
886260
3000
To kształt niezwykłej złożoności.
14:49
The equation is hidden there,
363
889260
2000
Równanie jest tam ukryte:
14:51
z goes into z squared, plus c.
364
891260
3000
z przechodzi w z kwadrat plus c.
14:54
It's so simple, so dry.
365
894260
2000
To tak proste, tak suche.
14:56
It's so uninteresting.
366
896260
2000
Nieinteresujące.
14:58
Now you turn the crank once, twice:
367
898260
3000
Ale jeśli powtórzyć je raz, dwa razy -
15:01
twice,
368
901260
3000
dwa razy -
15:04
marvels come out.
369
904260
2000
powstają cuda.
15:06
I mean this comes out.
370
906260
2000
To znaczy to.
15:08
I don't want to explain these things.
371
908260
2000
Nie będę tłumaczył tych rzeczy.
15:10
This comes out. This comes out.
372
910260
2000
Powstaje to. I to.
15:12
Shapes which are of such complication,
373
912260
2000
Kształty takiej złożoności,
15:14
such harmony and such beauty.
374
914260
3000
harmonii i piękna.
15:17
This comes out
375
917260
2000
Powstaje to -
15:19
repeatedly, again, again, again.
376
919260
2000
i powtarza się wciąż.
15:21
And that was one of my major discoveries,
377
921260
2000
Jedna z najważniejszych rzeczy,
15:23
to find that these islands were the same
378
923260
2000
jakie odkryłem, to że te wysepki
15:25
as the whole big thing, more or less.
379
925260
2000
były powtórzeniem całości.
15:27
And then you get these
380
927260
2000
Powstają wszędzie
15:29
extraordinary baroque decorations all over the place.
381
929260
3000
te niezwykłe barokowe dekoracje.
15:32
All that from this little formula,
382
932260
3000
Wszystko z tego krótkiego wzoru,
15:35
which has whatever, five symbols in it.
383
935260
3000
który składa się z pięciu symboli.
15:38
And then this one.
384
938260
2000
Oraz to.
15:40
The color was added for two reasons.
385
940260
2000
Kolor został dodany z dwóch powodów.
15:42
First of all, because these shapes
386
942260
2000
Ponieważ te kształty
15:44
are so complicated
387
944260
3000
są tak skomplikowane,
15:47
that one couldn't make any sense of the numbers.
388
947260
3000
że niemożliwym było zrozumieć wynik równania.
15:50
And if you plot them, you must choose some system.
389
950260
3000
I ponieważ by je przedstawić trzeba wybrać system.
15:53
And so my principle has been
390
953260
2000
Obrałem za regułę
15:55
to always present the shapes
391
955260
3000
zawsze przedstawiać te kształty
15:58
with different colorings
392
958260
2000
w różnej kolorystyce,
16:00
because some colorings emphasize that,
393
960260
2000
ponieważ każdy zestaw kolorów
16:02
and others it is that or that.
394
962260
2000
uwypukla inny aspekt.
16:04
It's so complicated.
395
964260
2000
To strasznie skomplikowane.
16:06
(Laughter)
396
966260
2000
(Śmiech)
16:08
In 1990, I was in Cambridge, U.K.
397
968260
2000
W 1990 r. byłem w Cambridge w Wielkiej Brytanii,
16:10
to receive a prize from the university,
398
970260
3000
gdzie odbierałem nagrodę przyznaną mi przez uniwersytet.
16:13
and three days later,
399
973260
2000
A trzy dni później
16:15
a pilot was flying over the landscape and found this thing.
400
975260
3000
pilot przelatujący nad polami zobaczył to.
16:18
So where did this come from?
401
978260
2000
Skąd się to wzięło?
16:20
Obviously, from extraterrestrials.
402
980260
2000
Z pewnością z kosmosu.
16:22
(Laughter)
403
982260
3000
(Śmiech)
16:25
Well, so the newspaper in Cambridge
404
985260
2000
Gazeta z Cambridge
16:27
published an article about that "discovery"
405
987260
2000
opublikowała artykuł o tym odkryciu
16:29
and received the next day
406
989260
2000
a następnego dnia
16:31
5,000 letters from people saying,
407
991260
2000
otrzymała 5000 listów mówiących:
16:33
"But that's simply a Mandelbrot set very big."
408
993260
3000
"Ależ to po prostu bardzo duży zbiór Mandelbrota."
16:37
Well, let me finish.
409
997260
2000
Pozwólcie mi skończyć.
16:39
This shape here just came
410
999260
2000
Ten kształt powstał
16:41
out of an exercise in pure mathematics.
411
1001260
2000
z zastosowania czystej matematyki.
16:43
Bottomless wonders spring from simple rules,
412
1003260
3000
Zdumiewające rzeczy powstają z prostych reguł
16:46
which are repeated without end.
413
1006260
3000
powtarzanych bez końca.
16:49
Thank you very much.
414
1009260
2000
Dziękuję Państwu bardzo.
16:51
(Applause)
415
1011260
11000
(Aplauz)
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