Naomi Oreskes: Why we should trust scientists

233,766 views ・ 2014-06-25

TED


โปรดดับเบิลคลิกที่คำบรรยายภาษาอังกฤษด้านล่างเพื่อเล่นวิดีโอ

Translator: Kelwalin Dhanasarnsombut Reviewer: Jaa Yimhin
00:12
Every day we face issues like climate change
0
12930
3128
ทุกๆ วันเราเจอปัญหาอย่าง การเปลี่ยนแปลงสภาพทางภูมิอากาศ
00:16
or the safety of vaccines
1
16058
1430
หรือความปลอดภัยของวัคซีน
00:17
where we have to answer questions whose answers
2
17488
3040
ซึ่งคำถามที่เราต้องตอบนั้น
00:20
rely heavily on scientific information.
3
20528
3461
ต้องพึ่งพาข้อมูลทางวิทยาศาสตร์มาก
00:23
Scientists tell us that the world is warming.
4
23989
2881
นักวิทยาศาสตร์บอกเราว่าโลกของเราร้อนขึ้น
00:26
Scientists tell us that vaccines are safe.
5
26870
2541
นักวิทยาศาสตร์บอกเราว่าวัคซีนนั้นปลอดภัย
00:29
But how do we know if they are right?
6
29411
2054
แต่เราจะรู้ได้อย่างไรว่าพวกเขาพูดถูก
00:31
Why should be believe the science?
7
31465
1964
ทำไมเราต้องเชื่อวิทยาศาสตร์ด้วย
00:33
The fact is, many of us actually don't believe the science.
8
33429
3469
อันที่จริง พวกเราหลายคนไม่เชื่อวิทยาศาสตร์
00:36
Public opinion polls consistently show
9
36898
2176
ความคิดเห็นจากการทำการสำรวจ แสดงให้เห็นเสมอว่า
00:39
that significant proportions of the American people
10
39074
3010
คนอเมริกันจำนวนมากทีเดียว
00:42
don't believe the climate is warming due to human activities,
11
42084
3541
ที่ไม่เชื่อว่าภูมิอากาศเปลี่ยนแปลงไป เพราะการกระทำของมนุษย์
00:45
don't think that there is evolution by natural selection,
12
45625
2939
ไม่คิดว่ามี วิวัฒนาการ ที่เกิดจากการคัดเลือกทางธรรมชาติ
00:48
and aren't persuaded by the safety of vaccines.
13
48564
3901
และไม่ได้คล้อยตามว่าวัคซีนนั้นปลอดภัย
00:52
So why should we believe the science?
14
52465
3631
แล้วทำไมเราต้องเชื่อวิทยาศาสตร์
00:56
Well, scientists don't like talking about science as a matter of belief.
15
56096
3611
นักวิทยาศาสตร์ไม่ได้ชอบ ที่จะพูดถึงวิทยาศาสตร์ว่าเป็นความเชื่อ
00:59
In fact, they would contrast science with faith,
16
59707
2587
ที่จริง พวกเขามักทำให้เห็นความต่างระหว่าง วิทยาศาสตร์และความศรัทธา
01:02
and they would say belief is the domain of faith.
17
62294
2966
และพวกเขาอาจบอกว่า ความเชื่ออยู่ในขอบเขตของความศรัทธา
01:05
And faith is a separate thing apart and distinct from science.
18
65260
3778
และความศรัทธานั้นเป็นสิ่งที่ต่าง และห่างออกไปจากวิทยาศาสตร์
01:09
Indeed they would say religion is based on faith
19
69038
3152
พวกเขาจะพูดแน่ๆ ว่าศาสนา นั้นอยู่บนรากฐานของความศรัทธา
01:12
or maybe the calculus of Pascal's wager.
20
72190
3694
หรือบางทีจะขอใช้แคลคูลัสของปาสกัล เป็นเดิมพัน
01:15
Blaise Pascal was a 17th-century mathematician
21
75884
2676
เบลส ปาสกัล (Blaise Pascal) นักคณิตศาสตร์ในศตวรรษที่ 17
01:18
who tried to bring scientific reasoning to the question of
22
78560
2810
ผู้ซึ่งพยายามที่จะนำการให้เหตุผล ทางวิทยาศาสตร์ไปใช้กับคำถามที่ว่า
01:21
whether or not he should believe in God,
23
81370
1872
เขาควรเชื่อในพระเจ้าหรือไม่
01:23
and his wager went like this:
24
83242
2604
และเดิมพันของเขาก็คือ
01:25
Well, if God doesn't exist
25
85846
2549
เอาล่ะ ถ้าพระเจ้าไม่มีอยู่จริง
01:28
but I decide to believe in him
26
88395
2025
แต่ฉันตัดสินใจที่จะเชื่อในพระเจ้า
01:30
nothing much is really lost.
27
90420
1978
ก็ไม่เห็นจะเสียหายอะไรมาก
01:32
Maybe a few hours on Sunday.
28
92398
1613
บางทีก็แค่เวลาไม่กี่ชั่วโมงตอนวันอาทิตย์
01:34
(Laughter)
29
94011
993
(เสียงหัวเราะ)
01:35
But if he does exist and I don't believe in him,
30
95004
3381
แต่ถ้าพระองค์มีอยู่จริง แล้วผมไม่เชื่อ
01:38
then I'm in deep trouble.
31
98385
2017
ทีนี้ล่ะ ผมเจอปัญหาใหญ่แน่
01:40
And so Pascal said, we'd better believe in God.
32
100402
3036
ปาสกัลก็เลยบอกว่า เราควรที่จะเชื่อในพระเจ้า
01:43
Or as one of my college professors said,
33
103438
2172
หรืออย่างหนึ่งที่ศาสตราจารย์ของฉันบอก
01:45
"He clutched for the handrail of faith."
34
105610
2226
"เขายึดหลักเกาะเกี่ยวกับความศรัทธา"
01:47
He made that leap of faith
35
107836
1936
เขาทำการกระโจนออกไปด้วยความศรัทธา
01:49
leaving science and rationalism behind.
36
109772
4524
ทิ้งวิทยาศาสตร์และหลักความเชื่อเรื่องเหตุผล ไว้ข้างหลัง
01:54
Now the fact is though, for most of us,
37
114296
2696
ทีนี้ความจริงนั้นมันยาก สำหรับเราส่วนใหญ่
01:56
most scientific claims are a leap of faith.
38
116992
3134
ข้อกล่าวอ้างทางวิทยาศาสตร์ส่วนใหญ่ เป็นการกระโจนด้วยศรัทธา
02:00
We can't really judge scientific claims for ourselves in most cases.
39
120126
4385
พวกเราไม่สามารถตัดสินข้อกล่าวอ้าง ทางวิทยาศาสตร์ส่วนใหญ่ได้ด้วยตัวเองจริงๆ
02:04
And indeed this is actually true for most scientists as well
40
124511
2840
และแน่นอน มันจริงเช่นกัน สำหรับนักวิทยาศาสตร์ส่วนใหญ่
02:07
outside of their own specialties.
41
127351
2330
เมื่อมันเป็นเรื่องที่นอกเหนือความเชี่ยวชาญ
02:09
So if you think about it, a geologist can't tell you
42
129681
2520
ดังนั้น ถ้าคุณคิดถึงมัน นักธรณีวิทยาไม่สามารถบอกคุณได้
02:12
whether a vaccine is safe.
43
132201
1750
ว่าวัคซีนปลอดภัยหรือเปล่า
02:13
Most chemists are not experts in evolutionary theory.
44
133951
3000
นักเคมีส่วนใหญ่ไม่ได้เป็นผู้เชี่ยวชาญ ในทฤษฎีวิวัฒนาการ
02:16
A physicist cannot tell you,
45
136951
2259
นักฟิสิกส์ไม่สามารถบอกคุณได้
02:19
despite the claims of some of them,
46
139210
1443
เว้นเสียแต่ว่าเป็นข้อกล่าวอ้างบางข้อ
02:20
whether or not tobacco causes cancer.
47
140653
3354
ว่ายาสูบทำให้เกิดมะเร็งหรือเปล่า
02:24
So, if even scientists themselves
48
144007
2450
ดังนั้น ถ้าแม้แต่นักวิทยาศาสตร์เอง
02:26
have to make a leap of faith
49
146457
1276
ยังจะต้องมีการกระโจนด้วยศรัทธา
02:27
outside their own fields,
50
147733
1922
เมื่อออกไปนอกองค์ความรู้ของพวกเขา
02:29
then why do they accept the claims of other scientists?
51
149655
3928
แล้วทำไมพวกเขาถึงยอมรับ ข้อกล่าวอ้างของนักวิทยาศาสตร์คนอื่นๆ
02:33
Why do they believe each other's claims?
52
153583
2298
ทำไมพวกเขาจึงเชื่อข้อกล่าวอ้างของกันและกัน
02:35
And should we believe those claims?
53
155881
3290
และเราควรที่จะเชื่อข้อกล่าวอ้างพวกนั้นหรือ
02:39
So what I'd like to argue is yes, we should,
54
159171
2776
ที่ฉันอยากจะแย้งคือ ใช่ เราควรค่ะ
02:41
but not for the reason that most of us think.
55
161947
2883
แต่ไม่ใช่ด้วยเหตุผลที่ว่า พวกเราส่วนใหญ่คิดอย่างนั้น
02:44
Most of us were taught in school that the reason we should
56
164830
2330
พวกเราส่วนใหญ่ถูกสอนมาในโรงเรียน ว่าเหตุผลที่เราควรเชื่อในวิทยาศาสตร์
02:47
believe in science is because of the scientific method.
57
167160
3412
ก็เพราะว่าด้วยวิธีการทางวิทยาศาสตร์
02:50
We were taught that scientists follow a method
58
170572
2916
เราถูกสอนว่า นักวิทยาศาสตร์ทำตามขั้นตอน
02:53
and that this method guarantees
59
173488
2356
และวิธีการนี้รับรอง
02:55
the truth of their claims.
60
175844
1996
ความจริงให้กับข้อกล่าวอ้างของพวกเขา
02:57
The method that most of us were taught in school,
61
177840
3420
วิธีการที่พวกเราส่วนใหญ่ ถูกสอนมาในโรงเรียน
03:01
we can call it the textbook method,
62
181260
1576
พวกเราเรียกมันว่าวิธีการตามตำราก็ได้
03:02
is the hypothetical deductive method.
63
182836
2784
มันเป็นวิธีแบบนิรนัยจากสมมติฐาน (hypothetical deductive method)
03:05
According to the standard model, the textbook model,
64
185620
3094
ตามแบบจำลองมาตรฐาน ตามแบบจำลองตำรา
03:08
scientists develop hypotheses, they deduce
65
188714
2957
นักวิทยาศาสตร์พัฒนาสมมติฐาน พวกเขาอนุมาน
03:11
the consequences of those hypotheses,
66
191671
2460
ผลที่จะตามมาของสมมติฐานนั้น
03:14
and then they go out into the world and they say,
67
194131
1710
และจากนั้นพวกเขาก็ออกไปในโลก และบอกว่า
03:15
"Okay, well are those consequences true?"
68
195841
2374
"เอาล่ะ สิ่งที่เกิดตามมานั้นมันจริงหรือเปล่า"
03:18
Can we observe them taking place in the natural world?
69
198215
3333
เราทำการสำรวจ ว่ามันเกิดขึ้นในโลกปกติได้ไหม
03:21
And if they are true, then the scientists say,
70
201548
2600
และถ้ามันจริง นักวิทยาศาสตร์ก็จะบอกว่า
03:24
"Great, we know the hypothesis is correct."
71
204148
2856
"ยอดเลย เรารู้ว่าสมมติฐานนี้ถูกต้อง"
03:27
So there are many famous examples in the history
72
207004
2179
มีตัวอย่างที่โด่งดังมากมาย ในประวัติศาสตร์ของวิทยาศาสตร์
03:29
of science of scientists doing exactly this.
73
209183
2879
ที่นักวิทยาศาสตร์ทำแบบนี้เป๊ะๆ
03:32
One of the most famous examples
74
212062
2058
หนึ่งในตัวอย่างที่โด่งดังที่สุด
03:34
comes from the work of Albert Einstein.
75
214120
2213
มาจากผลงานของอัลเบิร์ต ไอสไตน์
03:36
When Einstein developed the theory of general relativity,
76
216333
2522
เมื่อไอสไตน์พัฒนาทฤษฎีสัมพันธภาพทั่วไป
03:38
one of the consequences of his theory
77
218855
2316
หนึ่งในผลที่เกิดขึ้นต่อมาจากทฤษฎีของเขา
03:41
was that space-time wasn't just an empty void
78
221171
2839
คืออวกาศ-เวลา ไม่ได้เป็นแค่ห้วงว่างเปล่า
03:44
but that it actually had a fabric.
79
224010
1909
แต่แท้จริงแล้วมันมีโครงสร้าง
03:45
And that that fabric was bent
80
225919
1601
และโครงสร้างนั้นก็ถูกดัด
03:47
in the presence of massive objects like the sun.
81
227520
3380
เมื่อมีวัตถุขนาดยักษ์อย่างดวงอาทิตย์
03:50
So if this theory were true then it meant that light
82
230900
2749
ดังนั้น ถ้าทฤษฎีนี้เป็นจริงแล้ว มันหมายความว่า
03:53
as it passed the sun
83
233649
1528
เมื่อแสงเดินทางผ่านดวงอาทิตย์
03:55
should actually be bent around it.
84
235177
2168
ควรที่จะถูกดัดให้โค้งไปรอบมัน
03:57
That was a pretty startling prediction
85
237345
2400
มันค่อนข้างจะเป็นการคาดคะเนที่น่าตกใจ
03:59
and it took a few years before scientists
86
239745
1988
และมันก็กินเวลาสองสามปี ก่อนที่นักวิทยาศาสตร์
04:01
were able to test it
87
241733
1278
จะสามารถที่จะทดสอบมันได้
04:03
but they did test it in 1919,
88
243011
2510
แต่พวกเขาทำการทดสอบในปี 1919
04:05
and lo and behold it turned out to be true.
89
245521
2450
และดูเสียก่อน กลายเป็นว่ามันเป็นความจริงซะด้วย
04:07
Starlight actually does bend as it travels around the sun.
90
247971
3158
แสงดาวถูกดัดให้โค้งจริงๆ เมื่อมันเดินทางรอบดวงอาทิตย์
04:11
This was a huge confirmation of the theory.
91
251129
2494
นี่เป็นการยืนยันที่ยิ่งใหญ่ของทฤษฎีนี้
04:13
It was considered proof of the truth
92
253623
1805
มันได้รับการพิจารณาว่าเป็นข้อพิสูจน์ความจริง
04:15
of this radical new idea,
93
255428
1312
ของความคิดใหม่แสนสุดโต่ง
04:16
and it was written up in many newspapers
94
256740
1852
และมันถูกเขียนถึงในหนังสือพิมพ์หลายฉบับ
04:18
around the globe.
95
258592
2538
ทั่วโลก
04:21
Now, sometimes this theory or this model
96
261130
2350
ทีนี้ บางครั้งทฤษฎีหรือแบบจำลองนี้
04:23
is referred to as the deductive-nomological model,
97
263480
3434
ถูกกล่าวถึงว่าเป็นแบบจำลองแบบกฎของการอนุมาน (deductive-nomological model)
04:26
mainly because academics like to make things complicated.
98
266914
3384
โดยหลักแล้ว เพราะทางวิชาการ ชอบที่จะทำสิ่งที่ซับซ้อน
04:30
But also because in the ideal case, it's about laws.
99
270298
5261
แต่มันก็ยังเป็นเพราะในกรณีที่สมบูรณ์ มันเกี่ยวกับกฎเกณฑ์
04:35
So nomological means having to do with laws.
100
275559
2502
คำว่า โนโมโลจิคัล (nomological) หมายถึง เกี่ยวข้องกับกฎเกณฑ์
04:38
And in the ideal case, the hypothesis isn't just an idea:
101
278061
3424
และในกรณีที่สมบูรณ์ สมมติฐานไม่ได้เป็นแค่ความคิด
04:41
ideally, it is a law of nature.
102
281485
2326
โดยสมบูรณ์แล้ว มันคือกฎแห่งธรรมชาติ
04:43
Why does it matter that it is a law of nature?
103
283811
2287
ทำไมมันถึงสำคัญ ที่วามันเป็นกฎแห่งธรรมชาติ
04:46
Because if it is a law, it can't be broken.
104
286098
2728
เพราะว่า ถ้ามันเป็นกฎแล้ว มันก็ไม่สามารถที่จะถูกฝ่าฝืนได้
04:48
If it's a law then it will always be true
105
288826
2108
ถ้ามันเป็นกฎแล้วมันจะเป็นจริงเสมอ
04:50
in all times and all places
106
290934
1244
ในทุกเวลาและทุกสถานที่
04:52
no matter what the circumstances are.
107
292178
2206
ไม่ว่าสถานการณ์จะเป็นอย่างไร
04:54
And all of you know of at least one example of a famous law:
108
294384
3229
และที่คุณทุกคนก็รู้อย่างน้อยหนึ่งตัวอย่าง ของกฎที่โด่งดัง
04:57
Einstein's famous equation, E=MC2,
109
297613
3755
สมการที่โด่งดังของไอสไตน์ E=MC2
05:01
which tells us what the relationship is
110
301368
1800
ซึ่งบอกเราว่าความสัมพันธ์
05:03
between energy and mass.
111
303168
2193
ระหว่างพลังงานและมวลคืออะไร
05:05
And that relationship is true no matter what.
112
305361
4000
และความสัมพันธ์นั้นก็จริงไม่ว่าจะอย่างไร
05:09
Now, it turns out, though, that there are several problems with this model.
113
309361
3649
ทีนี้ มันกลายเป็นว่า แบบจำลองนี้มีปัญหา อยู่สองสามอย่าง
05:13
The main problem is that it's wrong.
114
313010
3635
ปัญหาหลักคือมันผิด
05:16
It's just not true. (Laughter)
115
316645
3502
มันก็แค่ไม่จริง (เสียงหัวเราะ)
05:20
And I'm going to talk about three reasons why it's wrong.
116
320147
2723
และฉันกำลังที่จะบรรยายเกี่ยวกับอีกสามเหตุผล ว่าทำไมมันผิด
05:22
So the first reason is a logical reason.
117
322870
2679
เหตุผลแรกคือเหตุผลทางตรรกะ
05:25
It's the problem of the fallacy of affirming the consequent.
118
325549
3516
มันเป็นปัญหาแห่งความคิดผิดๆ เกี่ยวกับการยืนยันผลที่ตามมา
05:29
So that's another fancy, academic way of saying
119
329065
2826
นั่นเป็นอีกหนึ่งความคิดผิดๆ เป็นการพูดอย่างนักวิชาการ
05:31
that false theories can make true predictions.
120
331891
2670
ว่าทฤษฎีที่ผิดสามารถให้การคาดเดาที่ถูกได้
05:34
So just because the prediction comes true
121
334561
1994
แค่เพียงเพราะการคาดเดาออกมาถูก
05:36
doesn't actually logically prove that the theory is correct.
122
336555
3222
ไม่ได้พิสูจน์ด้วยตรรกะจริงๆ ว่าทฤษฎีนั้นถูกต้อง
05:39
And I have a good example of that too, again from the history of science.
123
339777
3931
และฉันมีตัวอย่างด้วยเช่นกัน อีกครั้ง จากประวัติศาสตร์ของวิทยาศาสตร์
05:43
This is a picture of the Ptolemaic universe
124
343708
2695
นี่คือรูปภาพของจักรวาลของปโตเลมี
05:46
with the Earth at the center of the universe
125
346403
1862
ที่มีโลกอยู่ศูนย์กลางจักรวาล
05:48
and the sun and the planets going around it.
126
348265
2595
และดวงอาทิตย์และดาวเคราะห์อื่นๆ โคจรไปรอบๆ มัน
05:50
The Ptolemaic model was believed
127
350860
2030
แบบจำลองแบบปโตเลมีได้รับความเชื่อถือ
05:52
by many very smart people for many centuries.
128
352890
3253
โดยคนฉลาดมากมาย เป็นเวลาหลายศตวรรษ
05:56
Well, why?
129
356143
1736
เพราะอะไรล่ะ
05:57
Well the answer is because it made lots of predictions that came true.
130
357879
3437
คำตอบก็คือ เพราะว่ามันทำการคาดคะเนมากมาย ที่ผลออกมาเป็นจริง
06:01
The Ptolemaic system enabled astronomers
131
361316
2016
ระบบแบบปโตเลมีทำให้นักดาราศาสตร์
06:03
to make accurate predictions of the motions of the planet,
132
363332
2750
ทำการคาดคะเนการเคลื่อนที่ของดาวเคราะห์ ได้อย่างแม่นยำ
06:06
in fact more accurate predictions at first
133
366082
2519
อันที่จริง ตอนแรกคาดคะเนได้แม่นยำมากกว่า
06:08
than the Copernican theory which we now would say is true.
134
368601
4324
ทฤษฎีของโคเปอร์นิคัส ซึ่งตอนนี้เราบอกได้ว่ามันจริง
06:12
So that's one problem with the textbook model.
135
372925
2982
นั่นเป็นหนึ่งปัญหาของแบบจำลองตามตำรา
06:15
A second problem is a practical problem,
136
375907
2396
ปัญหาที่สองเป็นปัญหาทางในทางปฏิบัติ
06:18
and it's the problem of auxiliary hypotheses.
137
378303
3235
และมันเป็นปัญหาของสมมติฐานเสริม
06:21
Auxiliary hypotheses are assumptions
138
381538
2829
สมมติฐานเสริมเป็นการสันนิษฐาน
06:24
that scientists are making
139
384367
1779
ที่นักวิทยาศาสตร์ได้สร้างขึ้น
06:26
that they may or may not even be aware that they're making.
140
386146
3043
ซึ่งพวกเขาอาจจะหรือไม่ตระหนัก ว่าพวกเขากระทำ
06:29
So an important example of this
141
389189
2661
ตัวอย่างสำคัญของสิ่งนี้
06:31
comes from the Copernican model,
142
391850
2095
มาจากแบบจำลองโคเปอร์นิคัส
06:33
which ultimately replaced the Ptolemaic system.
143
393945
3192
ซึ่งท้ายที่สุดแล้ว มาแทนที่ระบบแบบปโตเลมี
06:37
So when Nicolaus Copernicus said,
144
397137
2040
เมื่อนิโคลัส โคเปอร์นิคัส กล่าวว่า
06:39
actually the Earth is not the center of the universe,
145
399177
2650
ที่จริงโลกไม่ได้เป็นศูนย์กลางจักรวาล
06:41
the sun is the center of the solar system,
146
401827
1918
ดวงอาทิตย์อยู่ศูนย์กลางระบบสุริยจักรวาล
06:43
the Earth moves around the sun.
147
403745
1382
โลกโคจรไปรอบๆ ดวงอาทิตย์
06:45
Scientists said, well okay, Nicolaus, if that's true
148
405127
3728
นักวิทยาศาสตร์บอกว่า เอาล่ะ นิโคลัส ถ้านั่นมันจริง
06:48
we ought to be able to detect the motion
149
408855
1764
เราก็ควรที่จะสามารถตรวจจับการเคลื่อนไหว
06:50
of the Earth around the sun.
150
410619
1958
ของโลกรอบๆ ด้วยอาทิตย์ได้สิ
06:52
And so this slide here illustrates a concept
151
412577
2056
และสไลด์นี้เป็นภาพของแนวคิด
06:54
known as stellar parallax.
152
414633
1808
ที่เรียกว่า การเหลื่อมตำแหน่งของดวงดาว (stellar parallax)
06:56
And astronomers said, if the Earth is moving
153
416441
3822
และนักดาราศาสตร์บอกว่า ถ้าโลกกำลังเคลื่อนที่
07:00
and we look at a prominent star, let's say, Sirius --
154
420263
3200
และเรามองไปยังดาวที่เด่นชัด เช่น ซิริอัส
07:03
well I know I'm in Manhattan so you guys can't see the stars,
155
423463
2414
ฉันรู้ว่าฉันอยู่ในแมนฮัตตัน คุณก็เลยไม่เห็นดาว
07:05
but imagine you're out in the country, imagine you chose that rural life —
156
425877
3731
แต่ลองนึกดูว่าคุณออกไปอยู่ในชนบท ลองคิดว่าคุณเลือกชีวิตไกลกรุง
07:09
and we look at a star in December, we see that star
157
429608
2867
และเรามองดวงดาวในเดือนธันวาคม เราเห็นดาวดวงนั้น
07:12
against the backdrop of distant stars.
158
432475
2765
บนพื้นหลังที่มีดาวที่ห่างออกไป
07:15
If we now make the same observation six months later
159
435240
2954
ถ้าพวกเราทำการสังเกตหกเดือนหลังจากนี้
07:18
when the Earth has moved to this position in June,
160
438194
3812
เมื่อโลกได้เคลื่อนที่ไปยังตำแหน่งในเดือนมิถุนายน
07:22
we look at that same star and we see it against a different backdrop.
161
442006
4099
เรามองไปยังดาวดวงเดิม และเราเห็นมัน บนพื้นหลังที่ต่างออกไป
07:26
That difference, that angular difference, is the stellar parallax.
162
446105
4182
ความแตกต่างนั้น องศาที่แตกต่างนั้น คือ การเหลื่อมตำแหน่งของดวงดาว
07:30
So this is a prediction that the Copernican model makes.
163
450287
2863
ดังนั้น การคาดการโดยแบบจำลองโคเปอร์นิคัส
07:33
Astronomers looked for the stellar parallax
164
453150
2561
นักดาราศาสตร์มองหา การเหลื่อมตำแหน่งของดวงดาว
07:35
and they found nothing, nothing at all.
165
455711
4982
และพวกเขาไม่พบอะไร ไม่พบอะไรเลย
07:40
And many people argued that this proved that the Copernican model was false.
166
460693
3866
และคนมากมายเถียงว่า นี่เป็นข้อพิสูจน์ที่ว่าแบบจำลองโคเปอร์นิคัสเป็นเท็จ
07:44
So what happened?
167
464559
1488
แล้วมันเกิดอะไรขึ้น
07:46
Well, in hindsight we can say that astronomers were making
168
466047
2683
เมื่อเราเข้าใจปัญหาหลังจากที่มันเกิดขึ้นแล้ว เราสามารถบอกได้ว่านักดาราศาสตร์
07:48
two auxiliary hypotheses, both of which
169
468730
2547
ได้ตั้งสองสมมติฐานเสริม ซึ่งทั้งสองข้อนั้น
07:51
we would now say were incorrect.
170
471277
2663
ตอนนี้เราบอกได้ว่ามันไม่ถูก
07:53
The first was an assumption about the size of the Earth's orbit.
171
473940
3635
อย่างแรกคือข้อสมมติเกี่ยวกับขนาดของวงโคจรโลก
07:57
Astronomers were assuming that the Earth's orbit was large
172
477575
3036
นักดาราศาสตร์เคยคาดไว้ว่าวงโคจรของโลกนั้นใหญ่
08:00
relative to the distance to the stars.
173
480611
2338
เป็นสัดส่วนกับระยะห่างจากดวงดาว
08:02
Today we would draw the picture more like this,
174
482949
2464
วันนี้เราจะเขียนภาพเป็นแบบนี้มากกว่า
08:05
this comes from NASA,
175
485413
1347
มันมาจากนาซ่า
08:06
and you see the Earth's orbit is actually quite small.
176
486760
2423
และคุณเห็นวงโคจรของโลกว่ามันค่อนข้างเล็ก
08:09
In fact, it's actually much smaller even than shown here.
177
489183
2991
อันที่จริง มันเล็กกว่าที่แสดงให้เห็นตรงนี้
08:12
The stellar parallax therefore,
178
492174
1539
การเหลื่อมตำแหน่งของดวงดาวนั้น
08:13
is very small and actually very hard to detect.
179
493713
3584
เล็กมากๆ และอันที่จริง ยากที่จะตรวจจับได้
08:17
And that leads to the second reason
180
497297
1974
และนั่นนำไปสู่เหตุผลที่สอง
08:19
why the prediction didn't work,
181
499271
1859
ทำไมการคาดคะเนถึงไม่ได้ผล
08:21
because scientists were also assuming
182
501130
1915
เพราะว่านักวิทยาศาสตร์ยังเข้าใจว่า
08:23
that the telescopes they had were sensitive enough
183
503045
3010
กล้องโทรทัศน์ที่พวกเขามีนั้นไวพอ
08:26
to detect the parallax.
184
506055
1900
ที่จะตรวจจับการเหลื่อมตำแหน่งได้
08:27
And that turned out not to be true.
185
507955
2017
และนั่นกลายเป็นว่าไม่เป็นความจริง
08:29
It wasn't until the 19th century
186
509972
2534
ไม่จนกระทั่งศตวรรษที่ 19
08:32
that scientists were able to detect
187
512506
1684
ที่นักวิทยาศาสตร์สามารถที่จะตรวจจับ
08:34
the stellar parallax.
188
514190
1536
การเหลื่อมตำแหน่งของดาวได้
08:35
So, there's a third problem as well.
189
515726
2646
ดังนั้น มันมีปัญหาที่สามเช่นกัน
08:38
The third problem is simply a factual problem,
190
518372
2778
ปัญหาที่สามเป็นปัญหาที่เกี่ยวกับข้อเท็จจริง
08:41
that a lot of science doesn't fit the textbook model.
191
521150
2816
ที่ว่า วิทยาศาสตร์มากมาย ไม่ได้เป็นไปตามแบบจำลองตำรา
08:43
A lot of science isn't deductive at all,
192
523966
2273
วิทยาศาสตร์มากมายไม่ใช่การนิรนัยเลย
08:46
it's actually inductive.
193
526239
1768
มันเป็นการอุปนัย
08:48
And by that we mean that scientists don't necessarily
194
528007
2516
และที่เราบอกว่า นักวิทยาศาสตร์
08:50
start with theories and hypotheses,
195
530523
2231
ไม่จำเป็นจะต้องเริ่มต้นด้วยทฤษฎีและสมมติฐาน
08:52
often they just start with observations
196
532754
1869
บ่อยครั้ง พวกเขาเริ่มจากการสังเกต
08:54
of stuff going on in the world.
197
534623
2409
สิ่งต่างๆ ที่เกิดขึ้นในโลก
08:57
And the most famous example of that is one of the most
198
537032
2570
และตัวอย่างที่โด่งดังที่สุดนั้น
08:59
famous scientists who ever lived, Charles Darwin.
199
539602
3065
คืองานจากนักวิทยาศาสตร์ที่โด่งดังที่สุดที่เคยมี ชาร์ล ดาวิน
09:02
When Darwin went out as a young man on the voyage of the Beagle,
200
542667
3162
เมื่อดาวิน ได้เดินทางไปกับเรือบีเกิลเมื่อยังหนุ่ม
09:05
he didn't have a hypothesis, he didn't have a theory.
201
545829
3612
เขาไม่ได้มีสมมติฐาน เขาไม่ได้มีทฤษฎี
09:09
He just knew that he wanted to have a career as a scientist
202
549441
3066
เขาแค่รู้ว่าเขาต้องการจะมีอาชีพ เป็นนักวิทยาศาสตร์
09:12
and he started to collect data.
203
552507
2012
และเขาก็เริ่มเก็บข้อมูล
09:14
Mainly he knew that he hated medicine
204
554519
2730
โดยหลักๆ แล้ว เขารู้ว่าเขาเกลียดการแพทย์
09:17
because the sight of blood made him sick so
205
557249
1818
เพราะการเห็นเลือดทำให้เขารู้สึกไม่ดี
09:19
he had to have an alternative career path.
206
559067
2268
เขาต้องหาอาชีพทางเลือกอื่น
09:21
So he started collecting data.
207
561335
2134
ดังนั้นเขาจึงเริ่มเก็บข้อมูล
09:23
And he collected many things, including his famous finches.
208
563469
3166
และเขาเก็บสิ่งต่างๆ มากมาย รวมทั้งนกฟินช์
09:26
When he collected these finches, he threw them in a bag
209
566635
2210
เมื่อเขาเก็บนกเหล่านี้ เขาโยนมันเข้าไปในถุง
09:28
and he had no idea what they meant.
210
568845
2340
และเขาไม่รู้เลยว่าเขาได้ทำอะไร
09:31
Many years later back in London,
211
571185
2287
หลายปีผ่านไปในลอนดอน
09:33
Darwin looked at his data again and began
212
573472
2233
ดาวินดูข้อมูลของเขาอีกครั้ง
09:35
to develop an explanation,
213
575705
2448
แล้วเริ่มที่จะพัฒนาคำอธิบาย
09:38
and that explanation was the theory of natural selection.
214
578153
3298
และนั่นคำอธิบายนั่นก็คือ ทฤษฎีของการคัดเลือกโดยธรรมชาติ
09:41
Besides inductive science,
215
581451
2059
นอกเหนือจากวิทยาศาสตร์อุปนัย
09:43
scientists also often participate in modeling.
216
583510
2936
นักวิทยาศาสตร์ยังข้องเกี่ยว กับการสร้างแบบจำลองบ่อยๆ
09:46
One of the things scientists want to do in life
217
586446
2336
สิ่งหนึ่งที่นักวิทยาศาสตร์ต้องการจะทำในชีวิต
09:48
is to explain the causes of things.
218
588782
2268
ก็คือได้อธิบายเหตุของสิ่งต่างๆ
09:51
And how do we do that?
219
591050
1518
และเราทำอย่างนั้นได้อย่างไร
09:52
Well, one way you can do it is to build a model
220
592568
2252
ทางหนึ่งที่คุณสามารถทำได้คือสร้างแบบจำลอง
09:54
that tests an idea.
221
594820
1742
และทดสองความคิด
09:56
So this is a picture of Henry Cadell,
222
596562
1931
นี่คือภาพของแฮนรี่ คาร์เดล
09:58
who was a Scottish geologist in the 19th century.
223
598493
2866
ผู้ซึ่งเป็นนักธรณีวิทยาชาวสกอตในศตวรรษที่ 19
10:01
You can tell he's Scottish because he's wearing
224
601359
1433
คุณสามารถบอกได้ว่าเขาเป็นชาวสกอต จากชุดที่เขาใส่
10:02
a deerstalker cap and Wellington boots.
225
602792
2388
หมวกคนล่ากวางและรองเท้าบูทเวลิงตัน
10:05
(Laughter)
226
605180
2154
(เสียงหัวเราะ)
10:07
And Cadell wanted to answer the question,
227
607334
1566
และคาร์เดลต้องการที่จะหาคำตอบสำหรับคำถามที่ว่า
10:08
how are mountains formed?
228
608900
1768
ภูเขาเกิดขึ้นมาได้อย่างไร
10:10
And one of the things he had observed
229
610668
1516
และหนึ่งในสิ่งที่เขาสังเกตเห็น
10:12
is that if you look at mountains like the Appalachians,
230
612184
2574
คือถ้าคุณดูภูเขา อย่างเทือกเขาแอปพาเลเชีย (Appalachians)
10:14
you often find that the rocks in them
231
614758
1633
คุณมักพบว่าหินในนั้น
10:16
are folded,
232
616391
1469
โค้งงอ
10:17
and they're folded in a particular way,
233
617860
1646
และพวกมันโค้งงอในแบบจำเพาะ
10:19
which suggested to him
234
619506
1444
ที่แนะเขาว่า
10:20
that they were actually being compressed from the side.
235
620950
2949
พวกมันถูกบีบอัดจากด้านข้าง
10:23
And this idea would later play a major role
236
623899
2088
และความคิดนี้ต่อมาได้มีบทบาทที่สำคัญ
10:25
in discussions of continental drift.
237
625987
2423
ในการอภิปรายในเรื่องการเคลื่อนตัวของทวีป
10:28
So he built this model, this crazy contraption
238
628410
2506
เขาสร้างแบบจำลองนี้ เครื่องมือแสนประหลาด
10:30
with levers and wood, and here's his wheelbarrow,
239
630916
2152
ที่มีคานและไม้ และนี่คือรถเข็นล้อเดียวของเขา
10:33
buckets, a big sledgehammer.
240
633068
2442
ตะกร้า และค้อนยักษ์
10:35
I don't know why he's got the Wellington boots.
241
635510
1898
ฉันไม่รู้ว่าทำไมเขาถึงใส่บูทเวลลิงตัน
10:37
Maybe it's going to rain.
242
637408
1577
บางทีมันอาจจะกำลังฝนตก
10:38
And he created this physical model in order
243
638985
3085
และเขาสร้างแบบจำลองทางกายภาพนี้เพื่อที่จะ
10:42
to demonstrate that you could, in fact, create
244
642070
3965
แสดงว่า อันที่จริงคุณสามารถสร้าง
10:46
patterns in rocks, or at least, in this case, in mud,
245
646035
2674
แบบร่างในหิน หรืออย่างน้อย ในกรณีนี้ ในตม
10:48
that looked a lot like mountains
246
648709
2226
ที่มองดูเหมือนภูเขา
10:50
if you compressed them from the side.
247
650935
1842
ถ้าคุณอัดมันจากด้านข้าง
10:52
So it was an argument about the cause of mountains.
248
652777
3628
มันเป็นข้อถกเถียงเกี่ยวกับสาเหตุการกำเนิดภูเขา
10:56
Nowadays, most scientists prefer to work inside,
249
656405
3048
ทุกวันนี้ นักวิทยาศาสตร์ส่วนใหญ่ ชอบที่จะทำงานจากข้างใน
10:59
so they don't build physical models so much
250
659453
2427
ดังนั้น พวกเขาจึงไม่ได้สร้างแบบจำลองทางกายภาพ
11:01
as to make computer simulations.
251
661880
2361
มากเท่ากับการสร้างภาพจำลองคอมพิวเตอร์
11:04
But a computer simulation is a kind of a model.
252
664241
2839
แต่ภาพจำลองคอมพิวเตอร์เป็นแบบจำลองอย่างหนึ่ง
11:07
It's a model that's made with mathematics,
253
667080
1863
มันเป็นแบบจำลองที่สร้างขึ้นด้วยคณิตศาสตร์
11:08
and like the physical models of the 19th century,
254
668943
3233
และเหมือนกับแบบจำลองทางกายภาพ ยุคศตวรรษที่ 19
11:12
it's very important for thinking about causes.
255
672176
3778
มันสำคัญมากสำหรับการคิดถึงสาเหตุ
11:15
So one of the big questions to do with climate change,
256
675954
2615
ดังนั้นหนึ่งในคำถามข้อใหญ่ที่เกี่ยวกับ การเปลี่ยนแปลงสภาวะอากาศ
11:18
we have tremendous amounts of evidence
257
678569
1803
เรามีหลักฐานมากมาย
11:20
that the Earth is warming up.
258
680372
1880
ที่โลกอุ่นขึ้น
11:22
This slide here, the black line shows
259
682252
2464
สไลด์นี้ เส้นสีดำแสดง
11:24
the measurements that scientists have taken
260
684716
2120
การวัดที่นักวิทยาศาสตร์ได้ทำ
11:26
for the last 150 years
261
686836
1963
ในช่วง 150 ปีที่ผ่านมา
11:28
showing that the Earth's temperature
262
688799
1410
ซึ่งแสดงให้เห็นว่าอุณหภูมิของโลก
11:30
has steadily increased,
263
690209
1634
เพิ่มขึ้นอย่างคงที่
11:31
and you can see in particular that in the last 50 years
264
691843
2846
และคุณสามารถเห็นได้ว่าใน 50 ปีที่ผ่านมา
11:34
there's been this dramatic increase
265
694689
1764
มันมีการเพิ่มขึ้นอย่างมาก
11:36
of nearly one degree centigrade,
266
696453
2340
ถึงเกือบหนึ่งองศาเซลเซียส
11:38
or almost two degrees Fahrenheit.
267
698793
2375
หรือเกือบสององศาฟาเรนไฮด์
11:41
So what, though, is driving that change?
268
701168
2437
แล้วอะไรล่ะ ที่ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงนี้
11:43
How can we know what's causing
269
703605
2335
เราจะรู้ได้อย่างไร ว่าอะไรที่ทำให้
11:45
the observed warming?
270
705940
1516
เกิดอากาศที่อุ่นขึ้นอย่างที่เราเห็น
11:47
Well, scientists can model it
271
707456
1714
นักวิทยาศาสตร์สามารถสร้างแบบจำลองของมัน
11:49
using a computer simulation.
272
709170
2368
โดยใช้ภาพจำลองคอมพิวเตอร์
11:51
So this diagram illustrates a computer simulation
273
711538
2792
ภาพนี้แสดงให้เห็นภาพจำลองคอมพิวเตอร์
11:54
that has looked at all the different factors
274
714330
2121
ที่มองไปยังตัวแปลต่างๆ
11:56
that we know can influence the Earth's climate,
275
716451
2605
ที่เรารู้ว่าสามารถส่งผลกระทบต่อภูมิอากาศโลก
11:59
so sulfate particles from air pollution,
276
719056
2752
อนุภาคซัลเฟตจากมลภาวะทางอากาศ
12:01
volcanic dust from volcanic eruptions,
277
721808
2970
ฝุ่นภูเขาไฟจากการระเบิดของภูเขาไฟ
12:04
changes in solar radiation,
278
724778
2234
การเปลี่ยนแปลงของรังสีสุริยะ
12:07
and, of course, greenhouse gases.
279
727012
2378
และแน่นอน ก๊าซเรือนกระจก
12:09
And they asked the question,
280
729390
1818
และพวกเขาถามคำถาม
12:11
what set of variables put into a model
281
731208
3696
ว่าตัวแปรชุดไหนที่ใส่เข้ามาในแบบจำลอง
12:14
will reproduce what we actually see in real life?
282
734904
2976
แล้วจะเลียนแบบสิ่งที่เราเห็นในชีวิตจริงได้
12:17
So here is the real life in black.
283
737880
2020
นี่คือชีวิตจริงในสีดำ
12:19
Here's the model in this light gray,
284
739900
2280
นี่คือแบบจำลองในสีเทาอ่อน
12:22
and the answer is
285
742180
1560
และคำตอบก็คือ
12:23
a model that includes, it's the answer E on that SAT,
286
743740
4387
ตัวอย่างที่ประกอบด้วย มันคือคำตอบ E บน SAT นั่น
12:28
all of the above.
287
748127
2141
ทั้งหมดพวกนั้น
12:30
The only way you can reproduce
288
750268
1506
ทางเดียวที่เราสามารถจะเลียนแบบ
12:31
the observed temperature measurements
289
751774
1828
การวัดอุณหภูมิที่สังเกตเห็น
12:33
is with all of these things put together,
290
753602
1978
คือด้วยการนำสิ่งเหล่านี้ทั้งหมดเข้ามารวมกัน
12:35
including greenhouse gases,
291
755580
2139
รวมไปถึงก๊าซเรือนกระจก
12:37
and in particular you can see that the increase
292
757719
2551
และโดยเฉพาะถ้าคุณเห็นว่าการเพิ่มขึ้น
12:40
in greenhouse gases tracks
293
760270
1884
ของการติดตามก๊าซเรือนกระจก
12:42
this very dramatic increase in temperature
294
762154
2206
การเพิ่มขึ้นอย่างมากมายของอุณหภูมิ
12:44
over the last 50 years.
295
764360
1480
ตลอด 50 ปีที่ผ่านมา
12:45
And so this is why climate scientists say
296
765840
2434
และนี่เป็นเหตุที่ทำไมนักวิทยาศาสตร์ด้านภูมิอากาศ บอกว่า
12:48
it's not just that we know that climate change is happening,
297
768274
3108
มันไม่ใช่แค่เรารู้ว่า การเปลี่ยนแปลงสภาวะอากาศ กำลังเกิดขึ้น
12:51
we know that greenhouse gases are a major part
298
771382
2768
เรารู้ว่า ก๊าซเรือนกระจกเป็นส่วนใหญ่
12:54
of the reason why.
299
774150
2730
ของเหตุผลว่าทำไม
12:56
So now because there all these different things
300
776880
2388
ดังนั้น เพราะมันมีสิ่งต่างๆ มากมาย
12:59
that scientists do,
301
779268
1489
ที่นักวิทยาศาสตร์ทำ
13:00
the philosopher Paul Feyerabend famously said,
302
780757
3486
นักปรัชญา พอล ฟีเยอร์เบน (Paul Feyeraben ) กล่าวไว้ว่า
13:04
"The only principle in science
303
784243
1626
"หลักการทางวิทยาศาสตร์เดียว
13:05
that doesn't inhibit progress is: anything goes."
304
785869
3979
ที่ไม่ได้หยุดยั้งการพัฒนาคือ: ยังไงก็ได้"
13:09
Now this quotation has often been taken out of context,
305
789848
2616
คำพูดนี้มักถูกอ้างถึงอย่างผิดบริบท
13:12
because Feyerabend was not actually saying
306
792464
2118
เพราะฟีเยอร์เบนไม่ได้พูดจริงๆ
13:14
that in science anything goes.
307
794582
1950
ว่าในวิทยาศาสตร์ จะยังไงก็ได้
13:16
What he was saying was,
308
796532
1344
ที่เขาพูดคือ
13:17
actually the full quotation is,
309
797876
2024
จริงๆ ก็คือ
13:19
"If you press me to say
310
799900
2090
"ถ้าคุณต้องให้ผมพูด
13:21
what is the method of science,
311
801990
1646
ว่าอะไรคือวิธีการทางวิทยาศาสตร์
13:23
I would have to say: anything goes."
312
803636
3629
ผมต้องบอกว่า ยังไงก็ได้"
13:27
What he was trying to say
313
807265
1078
ที่เขาพยายายามจะพูด
13:28
is that scientists do a lot of different things.
314
808343
2567
คือนักวิทยาศาสตร์ทำอะไรมากมาย
13:30
Scientists are creative.
315
810910
2308
นักวิทยาศาสตร์มีความคิดสร้างสรรค์
13:33
But then this pushes the question back:
316
813218
2110
แต่แล้วนี่มันก็ดันปัญหากลับ
13:35
If scientists don't use a single method,
317
815328
3471
ถ้าวิทยาศาสตร์ไม่ได้ใช้วิธีการเดียว
13:38
then how do they decide
318
818799
1899
แล้วเขาจะตัดสินได้อย่างไร
13:40
what's right and what's wrong?
319
820698
1458
ว่าอะไรถูกอะไรผิด
13:42
And who judges?
320
822156
1894
และใครจะเป็นผู้ตัดสิน
13:44
And the answer is, scientists judge,
321
824050
2080
และคำตอบก็คือ นักวิทยาศาสตร์เป็นผู้ตัดสิน
13:46
and they judge by judging evidence.
322
826130
2883
และพวกเขาตัดสินโดยตัดสินจากหลักฐาน
13:49
Scientists collect evidence in many different ways,
323
829013
3409
นักวิทยาศาสตร์เก็บหลักฐานในวิธีการต่างๆ
13:52
but however they collect it,
324
832422
1622
แต่อย่างไรก็ดี พวกเขาเก็บมัน
13:54
they have to subject it to scrutiny.
325
834044
2577
พวกเขาจะต้องไตร่ตรองมันอย่างถี่ถ้วน
13:56
And this led the sociologist Robert Merton
326
836621
2560
และมันก็นำนักสังคมวิทยา โรเบิร์ต เมอร์ตัน (Robert Merton)
13:59
to focus on this question of how scientists
327
839181
2180
ไปสู่ความสนใจในคำถามว่านักวิทยาศาสตร์
14:01
scrutinize data and evidence,
328
841361
1679
ไตร่ตรองข้อมูลและหลักฐานอย่างไร
14:03
and he said they do it in a way he called
329
843040
2808
และเขาบอกว่า พวกเขาทำมันในแบบที่เขาเรียกว่า
14:05
"organized skepticism."
330
845848
1919
"กังขาอย่างมีระเบียบ"
14:07
And by that he meant it's organized
331
847767
1884
และนั่นเขาหมายถึงว่ามันเป็นระเบียบ
14:09
because they do it collectively,
332
849651
1478
เพราะว่าพวกเขาทำมันเป็นกลุ่ม
14:11
they do it as a group,
333
851129
1629
พวกเขาทำมันอย่างเป็นหมวดหมู่
14:12
and skepticism, because they do it from a position
334
852758
2816
และกังขาสงสัย เพราะพวกเขาทำมันจากตำแหน่ง
14:15
of distrust.
335
855574
1454
ของความไม่เชื่อ
14:17
That is to say, the burden of proof
336
857028
1962
มันบอกว่า ภาระของการพิสูจน์
14:18
is on the person with a novel claim.
337
858990
2481
อยู่บนคนที่มีข้อถือสิทธิ์ใหม่
14:21
And in this sense, science is intrinsically conservative.
338
861471
3143
และในกรณีนี้ วิทยาศาสตร์คือการสำรวจอย่างมีเงื่อนไข
14:24
It's quite hard to persuade the scientific community
339
864614
2572
มันค่อนข้างยากที่จะคะยั้นยะคอสังคมวิทยาศาสตร์
14:27
to say, "Yes, we know something, this is true."
340
867186
3711
ให้บอกว่า "ใช่ เรารู้บางอย่าง มันเป็นความจริง"
14:30
So despite the popularity of the concept
341
870897
2496
ถึงแม้ว่าแนวคิดของกระบวนทัศน์นั้นเปลี่ยนไป
14:33
of paradigm shifts,
342
873393
1597
จะเป็นที่นิยม
14:34
what we find is that actually,
343
874990
1284
สิ่งที่เราพบแท้จริงแล้ว
14:36
really major changes in scientific thinking
344
876274
2785
คือการเปลี่ยนแปลงหลักในการคิดอย่างวิทยาศาสตร์
14:39
are relatively rare in the history of science.
345
879059
3720
ค่อนข้างหาได้ยากในประวัติศาสตร์วิทยาศาสตร์
14:42
So finally that brings us to one more idea:
346
882779
3563
ดังนั้นในที่สุด นั่นนำเราไปยังอีกหนึ่งแนวคิด
14:46
If scientists judge evidence collectively,
347
886342
3708
ถ้าวิทยาศาสตร์ตัดสินหลักฐานโดยรวม
14:50
this has led historians to focus on the question
348
890050
2562
มันได้นำนักประวัติศาสตร์ให้มาจดจ้องกับคำถาม
14:52
of consensus,
349
892612
1419
ของมหาชน
14:54
and to say that at the end of the day,
350
894031
1895
และการบอกว่า ที่สุดแล้วนั้น
14:55
what science is,
351
895926
1934
วิทยาศาสตร์คืออะไร
14:57
what scientific knowledge is,
352
897860
1670
ความรู้ทางวิทยาศาสตร์คืออะไร
14:59
is the consensus of the scientific experts
353
899530
3379
ความเห็นที่เป็นเอกฉันท์ ของผู้เชี่ยวชาญทางวิทยาศาสตร์
15:02
who through this process of organized scrutiny,
354
902909
2154
ผู้ซึ่งใช้กระบวนการการใคร่ครวญอย่างเป็นระเบียบ
15:05
collective scrutiny,
355
905063
2305
การไตร่ตรองครั้งแล้วครั้งเล่า
15:07
have judged the evidence
356
907368
1242
ได้ตัดสินหลักฐาน
15:08
and come to a conclusion about it,
357
908610
2797
และได้บทสรุปเกี่ยวกับมัน
15:11
either yea or nay.
358
911407
2477
ว่าจะเป็นใช่หรือไม่
15:13
So we can think of scientific knowledge
359
913884
1724
เราสามารถคิดถึงความรู้ทางวิทยาศาสตร์
15:15
as a consensus of experts.
360
915608
2052
เป็นความใคร่ครวญของผู้เชี่ยวชาญ
15:17
We can also think of science as being
361
917660
1772
เรายังสามารถคิดถึงวิทยาศาสตร์
15:19
a kind of a jury,
362
919432
1578
เป็นดั่งลูกขุน
15:21
except it's a very special kind of jury.
363
921010
2514
เว้นแต่ว่ามันเป็นลูกขุนชนิดพิเศษ
15:23
It's not a jury of your peers,
364
923524
2104
มันไม่ใช่ลูกขุนของเพื่อนคุณ
15:25
it's a jury of geeks.
365
925628
1896
มันเป็นลูกขุนของพวกบ้าวิชา
15:27
It's a jury of men and women with Ph.D.s,
366
927524
3634
มันเป็นลูกขุนของชายหญิงผู้เป็น ดร.
15:31
and unlike a conventional jury,
367
931158
2442
และไม่เหมือนกับลูกขุนทั่วไป
15:33
which has only two choices,
368
933600
1690
ซึ่งมีแค่สองตัวเลือก
15:35
guilty or not guilty,
369
935290
2685
คือ ผิด หรือ ไม่ผิด
15:37
the scientific jury actually has a number of choices.
370
937975
3401
ลูกขุนวิทยาศาสตร์มีตัวเลือกมากมาย
15:41
Scientists can say yes, something's true.
371
941376
2784
นักวิทยาศาสตร์สามารถบอกว่า ใช่ บางทีมันจริง
15:44
Scientists can say no, it's false.
372
944160
2580
นักวิทยาศาสตร์สามารถบอกได้ว่า ไม่ มันผิด
15:46
Or, they can say, well it might be true
373
946740
2540
หรือพวกเขาจะบอกก็ได้ว่า อืม มันอาจจะจริง
15:49
but we need to work more and collect more evidence.
374
949280
3044
แต่เราต้องทำการศึกษาอีก และต้องเก็บหลักฐานเพิ่ม
15:52
Or, they can say it might be true,
375
952324
1616
หรือพวกเขาอาจบอกว่า มันอาจจะจริง
15:53
but we don't know how to answer the question
376
953940
1700
แต่เราไม่รู้ว่าจะตอบคำถามได้อย่างไร
15:55
and we're going to put it aside
377
955640
1310
และเรากำลังที่จะมองข้ามมันไป
15:56
and maybe we'll come back to it later.
378
956950
2923
และบางทีเราอาจกลับมาพูดถึงทีหลัง
15:59
That's what scientists call "intractable."
379
959873
4002
นั่นเป็นสิ่งที่นักวิทยาศาสตร์เรียกว่า "ความดึงดัน"
16:03
But this leads us to one final problem:
380
963875
2606
แต่มันนำเราไปยังปัญหาสุดท้าย
16:06
If science is what scientists say it is,
381
966481
2938
ถ้าวิทยาศาสตร์เป็นอย่างที่นักวิทยาศาสตร์บอกแล้ว
16:09
then isn't that just an appeal to authority?
382
969419
2541
ไม่ใช่ว่านั่นน่าสนใจสำหรับผู้รู้หรอกหรือ
16:11
And weren't we all taught in school
383
971960
1062
แล้วไม่ใช่ว่าเราทุกคนถูกสอนที่โรงเรียนหรือ
16:13
that the appeal to authority is a logical fallacy?
384
973022
3227
ว่าการดึงดูดผู้รู้ เป็นการหลอกลวงอย่างมีตรรกะ
16:16
Well, here's the paradox of modern science,
385
976249
3032
นี่คือปฏิทรรศน์ของวิทยาศาสตร์สมัยใหม่
16:19
the paradox of the conclusion I think historians
386
979281
2272
ปฏิทรรศน์ของบทสรุปที่ฉันคิดว่านักประวัติศาสตร์
16:21
and philosophers and sociologists have come to,
387
981553
2601
และนักปรัชญาและนักสังคมวิทยาได้เผชิญ
16:24
that actually science is the appeal to authority,
388
984154
3501
ที่จริงแล้ววิทยาศาสตร์เป็นตัวดึงดูดความสนใจของผู้รู้
16:27
but it's not the authority of the individual,
389
987655
3776
แต่มันไม่ใช่ผู้รู้ของปัจเจกชน
16:31
no matter how smart that individual is,
390
991431
2399
ไม่ว่าบุคคลนั้นจะฉลาดแค่ไหน
16:33
like Plato or Socrates or Einstein.
391
993830
3865
เป็นพลาโต หรือโสเครติส หรือไอสไตน์
16:37
It's the authority of the collective community.
392
997695
3114
มันเป็นผู้รู้แห่งสังคมรวม
16:40
You can think of it is a kind of wisdom of the crowd,
393
1000809
2986
คุณอาจคิดถึงมันว่าเป็นความรู้ของกลุ่มคน
16:43
but a very special kind of crowd.
394
1003795
4126
แต่เป็นกลุ่มคนชนิดพิเศษ
16:47
Science does appeal to authority,
395
1007921
1890
วิทยาศาสตร์เป็นที่สนใจของผู้รู้
16:49
but it's not based on any individual,
396
1009811
2050
แต่มันไม่ได้ขึ้นอยู่กับบุคคลใด
16:51
no matter how smart that individual may be.
397
1011861
2586
ไม่ว่าบุคคลนั้นจะฉลาดแค่ไหนก็ตาม
16:54
It's based on the collective wisdom,
398
1014447
1751
มันขึ้นอยู่กับความรู้ที่สั่งสมมา
16:56
the collective knowledge, the collective work,
399
1016198
2642
ศาสตร์สหสาขา และการศึกษาต่อยอด
16:58
of all of the scientists who have worked
400
1018840
1898
ของบรรดานักวิทยาศาสตร์ผู้ซึ่งได้ศึกษา
17:00
on a particular problem.
401
1020738
2717
ปัญหาเฉพาะมากมาย
17:03
Scientists have a kind of culture of collective distrust,
402
1023455
2796
นักวิทยาศาสตร์เหมือนมีวัฒนธรรม การไม่เชื่อแบบสั่งสม
17:06
this "show me" culture,
403
1026251
2200
วัฒนธรรม "ไหนล่ะ" ที่ว่านี้
17:08
illustrated by this nice woman here
404
1028451
1950
ถูกแสดงให้เห็นโดยผู้หญิงคนนี้
17:10
showing her colleagues her evidence.
405
1030401
3082
ที่แสดงหลักฐานให้ผู้ร่วมงานเห็น
17:13
Of course, these people don't really look like scientists,
406
1033483
1857
แน่ล่ะ คนเหล่านี้ไม่ได้ดูเหมือนนักวิทยาศาสตร์
17:15
because they're much too happy.
407
1035340
1986
เพราะพวกเขาดูร่าเริงเกินไป
17:17
(Laughter)
408
1037326
4012
(เสียงหัวเราะ)
17:21
Okay, so that brings me to my final point.
409
1041338
4322
เอาล่ะ นั่นนำฉันมาถึงเรื่องสุดท้าย
17:25
Most of us get up in the morning.
410
1045660
2648
พวกเราส่วนใหญ่ตื่นขึ้นมาในตอนเช้า
17:28
Most of us trust our cars.
411
1048308
1410
พวกเราส่วนใหญ่เชื่อใจรถของเรา
17:29
Well, see, now I'm thinking, I'm in Manhattan,
412
1049718
1542
ลองมาดูว่าฉันคิดยังไง ฉันอยู่ในแมนฮัตตัน
17:31
this is a bad analogy,
413
1051260
1298
นี่เป็นการเปรียบเทียบที่แย่มาก
17:32
but most Americans who don't live in Manhattan
414
1052558
2824
แต่ชาวอเมริกันส่วนมากที่ไม่ชอบแมนฮัตตัน
17:35
get up in the morning and get in their cars
415
1055382
1738
ตื่นขึ้นมาตอนเช้าและขึ้นรถ
17:37
and turn on that ignition, and their cars work,
416
1057120
2529
และทำการสตาร์ทรถ และรถก็ทำงานได้
17:39
and they work incredibly well.
417
1059649
2001
และพวกมันก็ทำงานดีซะด้วย
17:41
The modern automobile hardly ever breaks down.
418
1061650
2715
รถยนต์สมัยใหม่แทบจะไม่เคยพังเลย
17:44
So why is that? Why do cars work so well?
419
1064365
2783
แล้วทำไมล่ะ ทำไมรถถึงทำงานดีนัก
17:47
It's not because of the genius of Henry Ford
420
1067148
2504
ไม่ใช่ว่ามันเป็นเพราะอัฉริยะ เฮนรี ฟอร์ด
17:49
or Karl Benz or even Elon Musk.
421
1069652
3091
หรือ คาร์ล เบนซ์ หรือ อีลอน มัสค์
17:52
It's because the modern automobile
422
1072743
2142
มันเป็นเพราะรถสมัยใหม่
17:54
is the product of more than 100 years of work
423
1074885
5034
เป็นผลผลิตของการศึกษามากกว่าร้อยปี
17:59
by hundreds and thousands
424
1079919
1590
โดยคนมากมาย
18:01
and tens of thousands of people.
425
1081509
1336
นับร้อยนับพันคน
18:02
The modern automobile is the product
426
1082845
2111
รถยนต์รุ่นใหม่ๆ
18:04
of the collected work and wisdom and experience
427
1084956
2789
จากการศึกษาที่สั่งสม ความรู้ และประสบการณ์
18:07
of every man and woman who has ever worked
428
1087745
2347
ของบุรุษและสตรีผู้ซึ่งได้ทำการศึกษา
18:10
on a car,
429
1090092
1608
เกี่ยวกับรถยนต์
18:11
and the reliability of the technology is the result
430
1091700
2915
และความน่าเชื่อถือของเทคโนโลยีคือผลลัพธ์
18:14
of that accumulated effort.
431
1094615
2683
ของความพยายามที่สะสมมา
18:17
We benefit not just from the genius of Benz
432
1097298
2857
เราได้รับประโยขน์ ไม่ใช่แค่จากอัฉริยะอย่างเบนซ์
18:20
and Ford and Musk
433
1100155
1066
หรือฟอร์ด หรือ มัสค์
18:21
but from the collective intelligence and hard work
434
1101221
2768
แต่เป็นจากสติปัญญา และการทำงานอย่างจริงจังที่สั่งสมมา
18:23
of all of the people who have worked
435
1103989
2251
ของทุกคนที่ได้ทำงาน
18:26
on the modern car.
436
1106240
1670
เกี่ยวกับรถสมัยใหม่
18:27
And the same is true of science,
437
1107910
2050
และมันก็เป็นจริงเช่นเดียวกันในวิทยาศาสตร์
18:29
only science is even older.
438
1109960
2844
เพียงแต่วิทยาศาสตร์นั้นแก่กว่าเสียอีก
18:32
Our basis for trust in science is actually the same
439
1112804
2574
พื้นฐานความเชื่อของเราในวิทยาศาสตร์นั้น แท้จริงแล้วเหมือนกันกับ
18:35
as our basis in trust in technology,
440
1115378
2674
พื้นฐานความเชื่อของเราที่มีต่อเทคโนโลยี
18:38
and the same as our basis for trust in anything,
441
1118052
3987
และเหมือนกันกับพื้นฐานความเชื่อในทุกสิ่ง
18:42
namely, experience.
442
1122039
2278
เป็นต้นว่า ประสบการณ์
18:44
But it shouldn't be blind trust
443
1124317
1844
แต่มันมิอาจเป็นความเชื่ออย่างมืดบอด
18:46
any more than we would have blind trust in anything.
444
1126161
2760
มากไปกว่าที่เราเชื่อสิ่งอื่นๆ อย่างหน้ามืดตามัว
18:48
Our trust in science, like science itself,
445
1128921
2841
ความเชื่อของเราที่มีต่อวิทยาศาสตร์ เช่นตัววิทยาศาสตร์เอง
18:51
should be based on evidence,
446
1131762
1913
ควรที่จะตั้งอยู่บนหลักฐาน
18:53
and that means that scientists
447
1133675
1502
และนั่นหมายความว่านักวิทยาศาสตร์
18:55
have to become better communicators.
448
1135177
2048
จะต้องกลายเป็นนักสื่อสารที่ดีขึ้น
18:57
They have to explain to us not just what they know
449
1137225
2887
พวกเขาจะต้องอธิบายให้เราฟัง ไม่ใช่แค่ในสิ่งที่เขาเข้าใจ
19:00
but how they know it,
450
1140112
1728
แต่ต้องอธิบายว่าพวกเขาเข้าใจอย่างไรด้วย
19:01
and it means that we have to become better listeners.
451
1141840
3890
และนั่นหมายความว่าพวกเขา จะต้องเป็นผู้ฟังที่ดี
19:05
Thank you very much.
452
1145730
1419
ขอบคุณมากๆ ค่ะ
19:07
(Applause)
453
1147149
2303
(เสียงปรบมือ)
เกี่ยวกับเว็บไซต์นี้

ไซต์นี้จะแนะนำคุณเกี่ยวกับวิดีโอ YouTube ที่เป็นประโยชน์สำหรับการเรียนรู้ภาษาอังกฤษ คุณจะได้เห็นบทเรียนภาษาอังกฤษที่สอนโดยอาจารย์ชั้นนำจากทั่วโลก ดับเบิลคลิกที่คำบรรยายภาษาอังกฤษที่แสดงในแต่ละหน้าของวิดีโอเพื่อเล่นวิดีโอจากที่นั่น คำบรรยายเลื่อนซิงค์กับการเล่นวิดีโอ หากคุณมีความคิดเห็นหรือคำขอใด ๆ โปรดติดต่อเราโดยใช้แบบฟอร์มการติดต่อนี้

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7