Can we create new senses for humans? | David Eagleman

1,657,484 views ・ 2015-03-18

TED


Videoyu oynatmak için lütfen aşağıdaki İngilizce altyazılara çift tıklayınız.

Çeviri: Şâkir Aşçı Gözden geçirme: Ramazan Şen
00:12
We are built out of very small stuff,
0
12973
4543
Bizler çok küçük şeylerden meydana geldik
00:17
and we are embedded in a very large cosmos,
1
17516
2515
ve büyük bir evrenin içine yerleştirildik.
00:20
and the fact is that we are not very good at understanding reality
2
20031
4551
Gerçek şu ki, bizler bu iki ölçekteki
00:24
at either of those scales,
3
24582
1579
gerçekliği de anlayamıyoruz;
00:26
and that's because our brains
4
26161
1602
çünkü beyinlerimiz henüz dünyayı
00:27
haven't evolved to understand the world at that scale.
5
27763
4394
bu ölçekte anlayacak kadar gelişmedi.
00:32
Instead, we're trapped on this very thin slice of perception
6
32157
4220
Bunun yerine, bizler tam ortada duran
00:36
right in the middle.
7
36377
1766
bu çok dar algı dilimine hapsedildik.
00:38
But it gets strange, because even at that slice of reality that we call home,
8
38723
4468
Daha da tuhafı, ev dediğimiz gerçeklik diliminde bile
00:43
we're not seeing most of the action that's going on.
9
43191
2985
gerçekleşen pek çok olayı göremiyoruz.
00:46
So take the colors of our world.
10
46176
3390
Dünyamızdaki renkleri ele alalım.
00:49
This is light waves, electromagnetic radiation that bounces off objects
11
49566
4713
Bunlar, nesnelerden seken ve gözlerimizin arkasındaki özel alıcılara çarpan
00:54
and it hits specialized receptors in the back of our eyes.
12
54279
3437
ışık dalgaları, elektromanyetik ışınımlar.
00:57
But we're not seeing all the waves out there.
13
57716
3645
Ancak biz buradaki bütün dalgaları göremiyoruz.
01:01
In fact, what we see
14
61361
1695
Aslında gördüğümüz,
01:03
is less than a 10 trillionth of what's out there.
15
63056
4063
burada bulunanın 10 trilyonda birinden daha azı.
01:07
So you have radio waves and microwaves
16
67119
3367
Şu an radyo dalgaları, mikrodalgalar,
01:10
and X-rays and gamma rays passing through your body right now
17
70486
3297
X-ray ışınları ve gama ışınları vücudunuzdan geçiyor
01:13
and you're completely unaware of it,
18
73783
2949
ve sizin bundan hiç haberiniz olmuyor;
01:16
because you don't come with the proper biological receptors
19
76732
3181
çünkü bunları görmek için gereken biyolojik alıcılarla doğmadınız.
01:19
for picking it up.
20
79913
1208
01:21
There are thousands of cell phone conversations
21
81631
2567
Şu an vücudunuzdan geçen
01:24
passing through you right now,
22
84198
1556
binlerce telefon konuşması var
01:25
and you're utterly blind to it.
23
85754
2301
ve siz hiçbirini fark etmiyorsunuz.
01:28
Now, it's not that these things are inherently unseeable.
24
88055
3898
Dediklerim doğası gereği görünmez olan şeyler değiller.
01:31
Snakes include some infrared in their reality,
25
91953
4899
Yılanlar çevrelerini algılamak için bazı kızılötesi ışınlara sahiptir,
01:36
and honeybees include ultraviolet in their view of the world,
26
96852
3878
arılar dünyayı morötesi ışınlarla görür
01:40
and of course we build machines in the dashboards of our cars
27
100730
2925
ve bizler araba göstergesinde radyo frekansı aralığındaki
01:43
to pick up on signals in the radio frequency range,
28
103655
3228
sinyalleri algılayan makineler yapıyoruz.
01:46
and we built machines in hospitals to pick up on the X-ray range.
29
106883
3692
Hastanelerde X-ray ışınlarını algılayan araçlar yapıyoruz.
01:50
But you can't sense any of those by yourself,
30
110575
3390
Fakat bunların hiçbirisini kendiniz hissedemezsiniz,
01:53
at least not yet,
31
113965
1509
en azından henüz değil,
01:55
because you don't come equipped with the proper sensors.
32
115474
3947
çünkü uygun algılayıcılarla donatılı değilsiniz.
01:59
Now, what this means is that our experience of reality
33
119421
4481
Bu demek oluyor ki, gerçeklik deneyimimiz
02:03
is constrained by our biology,
34
123902
3460
biyolojik yapımızla kısıtlanmış durumda.
02:07
and that goes against the common sense notion
35
127362
2554
Söylediklerim; gözlerimizin, kulaklarımızın,
02:09
that our eyes and our ears and our fingertips
36
129916
2263
parmak uçlarımızın değişmez gerçekliği
02:12
are just picking up the objective reality that's out there.
37
132179
4215
algıladığını savunan düşünceye aykırıdır.
02:16
Instead, our brains are sampling just a little bit of the world.
38
136394
5619
Bunun yerine, beyinlerimiz dünyanın yalnızca küçük bir kısmını örnekliyor.
02:22
Now, across the animal kingdom,
39
142013
2067
Hayvanlar aleminde,
02:24
different animals pick up on different parts of reality.
40
144080
3320
farklı hayvanlar, gerçekliğin farklı noktalarını algılar.
02:27
So in the blind and deaf world of the tick,
41
147400
2949
Kenenin kör ve sağır dünyasında,
02:30
the important signals are temperature and butyric acid;
42
150349
4481
önemli uyarıcılar, ısı ve bütirik asittir;
02:34
in the world of the black ghost knifefish,
43
154830
2926
kara hayalet balığının dünyasında,
02:37
its sensory world is lavishly colored by electrical fields;
44
157756
4899
algı dünyası elektriksel alanlarla dolu dolu boyanmıştır
02:42
and for the echolocating bat,
45
162655
2461
ve yankıyla yön bulan yarasa için,
02:45
its reality is constructed out of air compression waves.
46
165116
4040
gerçeklik, hava basınçlı dalgalardan oluşur.
02:49
That's the slice of their ecosystem that they can pick up on,
47
169156
4365
Her birisinin, çevresini algılayabileyeceği dilim bu kadardır
02:53
and we have a word for this in science.
48
173521
1858
ve bilimde buna bir ad veriyoruz.
02:55
It's called the umwelt,
49
175403
1508
Verilen ad umwelt,
02:56
which is the German word for the surrounding world.
50
176911
3692
çevre sözcüğünü karşılayan Almanca bir sözcük.
03:00
Now, presumably, every animal assumes
51
180603
2995
Muhtemelen, her hayvan
03:03
that its umwelt is the entire objective reality out there,
52
183598
4389
umwelt'inin değişmez gerçeklik olduğunu varsayar;
03:07
because why would you ever stop to imagine
53
187987
2294
algılayabildiğimizin dışında bir şeyin olduğunu
03:10
that there's something beyond what we can sense.
54
190281
2521
düşünmemize ne gerek var ki?
03:13
Instead, what we all do is we accept reality
55
193412
2714
Bunun yerine, hepimiz de gerçekliği bize sunulan
03:16
as it's presented to us.
56
196126
2646
neyse o olarak kabul ederiz.
03:19
Let's do a consciousness-raiser on this.
57
199222
2495
Farkındalık sağlayacak bir şey yapalım.
03:21
Imagine that you are a bloodhound dog.
58
201717
2656
Bir tazı olduğunuzu düşleyin.
03:24
Your whole world is about smelling.
59
204973
2205
Bütün dünyanız koku üzerine kurulu.
03:27
You've got a long snout that has 200 million scent receptors in it,
60
207178
4412
200 milyon koku alıcısı bulunan uzun bir burnunuz var,
03:31
and you have wet nostrils that attract and trap scent molecules,
61
211590
4504
koku moleküllerini çekip yakalayan ıslak burun delikleriniz var
03:36
and your nostrils even have slits so you can take big nosefuls of air.
62
216094
3994
ve hatta burun deliklerinizde, kocaman nefesler alabilmek için yarıklarınız var.
03:40
Everything is about smell for you.
63
220088
3274
Sizin için her şey koku demek.
03:43
So one day, you stop in your tracks with a revelation.
64
223362
3901
Bir gün, iz peşindeyken bir aydınlanmayla duruyorsunuz.
03:47
You look at your human owner and you think,
65
227263
3320
İnsan sahibinize bakıp düşünüyorsunuz:
03:50
"What is it like to have the pitiful, impoverished nose of a human?
66
230583
4810
"Acınası ve kısıtlı bir insan burnuna sahip olmak acaba nasıldır?
03:55
(Laughter)
67
235393
1690
(Gülüşmeler)
03:57
What is it like when you take a feeble little noseful of air?
68
237083
3252
Cılız cılız solumak acaba nasıldır?
04:00
How can you not know that there's a cat 100 yards away,
69
240335
4049
100 metre ötede kedi olduğunu nasıl olur da bilemezsin
04:04
or that your neighbor was on this very spot six hours ago?"
70
244384
3334
ya da komşunun altı saat önce tam burada olduğunu?"
04:07
(Laughter)
71
247718
2740
(Gülüşmeler)
04:10
So because we're humans,
72
250458
2299
İnsan olduğumuz için,
04:12
we've never experienced that world of smell,
73
252757
2647
bu türde bir koku dünyasında hiç yaşamadık,
04:15
so we don't miss it,
74
255404
2679
bu yüzden de yokluğunu hissetmiyoruz;
04:18
because we are firmly settled into our umwelt.
75
258083
4031
çünkü kendi umwelt'imize sıkı sıkıya bağlıyız.
04:22
But the question is, do we have to be stuck there?
76
262114
3663
Ancak esas soru şu: Burada sıkışıp kalmak zorunda mıyız?
04:26
So as a neuroscientist, I'm interested in the way that technology
77
266317
4528
Bir sinirbilimci olarak, teknolojinin
04:30
might expand our umwelt,
78
270845
2623
umwelt'imizi genişletme yollarıyla
04:33
and how that's going to change the experience of being human.
79
273468
3640
ve insan olma hissini nasıl değiştireceğiyle ilgileniyorum.
04:38
So we already know that we can marry our technology to our biology,
80
278228
3553
Teknolojiyle biyolojimizi birleştirebileceğimizi zaten biliyoruz;
04:41
because there are hundreds of thousands of people walking around
81
281781
3784
çünkü yapay duyma ve görme araçlarıyla etrafta dolaşan yüzbinlerce insan var.
04:45
with artificial hearing and artificial vision.
82
285565
3599
04:49
So the way this works is, you take a microphone and you digitize the signal,
83
289164
4389
Çalışma şekli şöyle: Bir mikrofonu alıp sinyali sayısallaştırıyorsunuz
04:53
and you put an electrode strip directly into the inner ear.
84
293553
3738
ve bir elektrot şeridini doğrudan iç kulağa yerleştiriyorsunuz.
04:57
Or, with the retinal implant, you take a camera
85
297291
2299
Ya da retina yerleştirmesinde, bir kamerayı alıp
04:59
and you digitize the signal, and then you plug an electrode grid
86
299590
3274
sinyali sayısallaştırıyorsunuz ve sonra bir elektrot ağını
05:02
directly into the optic nerve.
87
302864
3018
doğrudan göz sinirine bağlıyorsunuz.
05:05
And as recently as 15 years ago,
88
305882
3924
15 yıl gibi yakın zamana kadar,
05:09
there were a lot of scientists who thought these technologies wouldn't work.
89
309806
3738
bu teknolojilerin çalışmayacağını söyleyen birçok bilim insanı vardı.
05:13
Why? It's because these technologies speak the language of Silicon Valley,
90
313544
5179
Neden? Çünkü bu teknolojiler Silikon Vadisi'nin dilini konuşuyor
05:18
and it's not exactly the same dialect as our natural biological sense organs.
91
318723
5572
ve doğal biyolojik duyu organlarıyla aynı ağız olmuyor bu dil.
05:24
But the fact is that it works;
92
324295
2415
Ancak gerçek şu ki, çalışıyor;
05:26
the brain figures out how to use the signals just fine.
93
326710
4589
beyin sinyalleri kullanmanın bir yolunu buluyor.
05:31
Now, how do we understand that?
94
331719
1514
Peki bunu nasıl anlıyoruz?
05:33
Well, here's the big secret:
95
333763
1695
Büyük sırrı söylüyorum:
05:35
Your brain is not hearing or seeing any of this.
96
335458
5270
Beyniniz ne duyuyor, ne de görüyor.
05:40
Your brain is locked in a vault of silence and darkness inside your skull.
97
340728
6455
Beyniniz kafatasınızın içindeki sessiz ve karanlık kasanın içinde kilitli.
05:47
All it ever sees are electrochemical signals
98
347183
3808
Görüp görebileceği şey, elektrokimyasal sinyaller,
05:50
that come in along different data cables,
99
350991
2549
farklı veri kablolarından gelen sinyaller
05:53
and this is all it has to work with, and nothing more.
100
353540
4452
ve tek işleyeceği şey bu, fazlası değil.
05:58
Now, amazingly,
101
358672
2252
Şaşırtıcı bir biçimde,
06:00
the brain is really good at taking in these signals
102
360924
2763
beyin, bu sinyalleri alıp
06:03
and extracting patterns and assigning meaning,
103
363687
3551
desenleri yakalayarak anlam vermede çok başarılı,
06:07
so that it takes this inner cosmos and puts together a story
104
367238
4054
bunu, iç evrenindekilerden bir hikâye oluşturmak için yapıyor
06:11
of this, your subjective world.
105
371292
4887
bu hikâye de sizin öznel dünyanız.
06:16
But here's the key point:
106
376179
1950
Ama asıl mesele şu:
06:18
Your brain doesn't know, and it doesn't care,
107
378129
3390
Beyniniz veriyi nereden aldığını bilmiyor ve umrunda da değil.
06:21
where it gets the data from.
108
381519
3042
06:24
Whatever information comes in, it just figures out what to do with it.
109
384561
4853
Hangi bilgi gelirse gelsin, bilgiyi nasıl işleyeceğini anlıyor.
06:29
And this is a very efficient kind of machine.
110
389414
2438
Beyin çok verimli türde bir makine.
06:31
It's essentially a general purpose computing device,
111
391852
4156
Özünde, çok amaçlı bir bilgi işleme aygıtı
06:36
and it just takes in everything
112
396008
2415
ve her şeyi içine alıyor
06:38
and figures out what it's going to do with it,
113
398423
2600
ve aldıklarıyla ne yapacağını anlıyor
06:41
and that, I think, frees up Mother Nature
114
401023
3646
ve bence bu durum, Doğa Ana'ya
06:44
to tinker around with different sorts of input channels.
115
404669
4783
farklı türde girdi yollarını kurcalama özgürlüğü sunuyor.
06:49
So I call this the P.H. model of evolution,
116
409452
2832
Ben buna, evrimin P.K. modeli diyorum,
06:52
and I don't want to get too technical here,
117
412284
2044
çok teknik konuşmak istemiyorum
06:54
but P.H. stands for Potato Head,
118
414328
3041
ama P.K. Patates Kafa demek
06:57
and I use this name to emphasize that all these sensors
119
417369
3831
ve bu adı şunu vurgulamak için kullanıyorum:
07:01
that we know and love, like our eyes and our ears and our fingertips,
120
421200
3251
Bildiğimiz ve sevdiğimiz bütün duyular; gözlerimiz, kulaklarımız,
07:04
these are merely peripheral plug-and-play devices:
121
424451
4319
parmak uçlarımız, hepsi de yalnızca çevresel tak-kullan türü aygıtlar:
07:08
You stick them in, and you're good to go.
122
428770
3274
Takıyorsunuz ve kullanmaya hazırlar.
07:12
The brain figures out what to do with the data that comes in.
123
432044
5109
Beyin bunlardan gelen veriyle ne yapması gerektiğini çözüyor.
07:18
And when you look across the animal kingdom,
124
438243
2206
Hayvanlar alemine baktığınızda da,
07:20
you find lots of peripheral devices.
125
440449
2647
birçok çevresel aygıt buluyorsunuz.
07:23
So snakes have heat pits with which to detect infrared,
126
443096
4110
Yılanların kızılötesini algılamak için ısı çukurları var,
07:27
and the ghost knifefish has electroreceptors,
127
447206
3250
hayalet balıklarının elektrik alıcıları
07:30
and the star-nosed mole has this appendage
128
450456
2601
ve yıldız burunlu köstebeğin
07:33
with 22 fingers on it
129
453057
2647
22 parmaklı uzantısı var,
07:35
with which it feels around and constructs a 3D model of the world,
130
455704
3669
bununla çevresini hissederek dünyanın 3B bir örneklemini oluşturuyor
07:39
and many birds have magnetite so they can orient
131
459373
3924
ve birçok kuşun manyetiti var, bu sayede yönlerini
07:43
to the magnetic field of the planet.
132
463297
2495
gezegenin manyetik alanına göre buluyorlar.
07:45
So what this means is that nature doesn't have to continually
133
465792
3872
Bütün bunlar şu anlama geliyor: Doğanın sürekli olarak
07:49
redesign the brain.
134
469664
2415
beyni yeniden tasarlaması gerekmiyor.
07:52
Instead, with the principles of brain operation established,
135
472079
4481
Bunun yerine, beynin belirlenen kurallarıyla,
07:56
all nature has to worry about is designing new peripherals.
136
476560
4679
doğanın tek derdi, yeni çevresel aygıtlar tasarlamak olmalı.
08:01
Okay. So what this means is this:
137
481239
2925
Pekâlâ. Bu, şu demek:
08:04
The lesson that surfaces
138
484164
2020
Ortaya çıkan ders diyor ki
08:06
is that there's nothing really special or fundamental
139
486184
3669
ele aldığımız biyolojiyle ilgili olarak
08:09
about the biology that we come to the table with.
140
489853
2995
aslında özel ya da temel hiçbir şey yok.
08:12
It's just what we have inherited
141
492848
2067
Bunlar, karmaşık evrim sürecinden
08:14
from a complex road of evolution.
142
494915
3227
bize miras kalan şeyler.
08:18
But it's not what we have to stick with,
143
498142
3529
Ama bunlara uymamız gerekmiyor,
08:21
and our best proof of principle of this
144
501671
2044
bunun en iyi kanıtı da
08:23
comes from what's called sensory substitution.
145
503715
2600
duyu değiştirme denilen kavramdan geliyor.
08:26
And that refers to feeding information into the brain
146
506315
3228
Duyu değiştirme, beyne bilgiyi
08:29
via unusual sensory channels,
147
509543
2786
alışılmadık duyu yollarından sağlamak demek
08:32
and the brain just figures out what to do with it.
148
512329
2879
ve beyin bu bilgiyi anlamanın bir yolunu buluyor.
08:35
Now, that might sound speculative,
149
515208
2461
Dediklerim kuruntu gibi gelebilir;
08:37
but the first paper demonstrating this was published in the journal Nature in 1969.
150
517669
4952
fakat bunu kanıtlayan ilk makale Nature dergisinde 1969'da yayımlandı.
08:43
So a scientist named Paul Bach-y-Rita
151
523985
2368
Paul Bach-y-Rita adlı bir biliminsanı
08:46
put blind people in a modified dental chair,
152
526353
3228
kör insanları değiştirilmiş bir diş hekimi koltuğuna oturtup
08:49
and he set up a video feed,
153
529581
2345
bir video yayın düzeneği koyarak
08:51
and he put something in front of the camera,
154
531926
2252
kameranın önüne bir nesne koydu
08:54
and then you would feel that
155
534178
2461
ve kameranın önündeki nesne,
08:56
poked into your back with a grid of solenoids.
156
536639
2926
bobin telleri sayesinde sırta bastırılıyor gibi hissettirdi.
08:59
So if you wiggle a coffee cup in front of the camera,
157
539565
2484
Kamerada bir fincanı kımıldatırsanız
09:02
you're feeling that in your back,
158
542049
2345
sırtınızda hissediyorsunuz
09:04
and amazingly, blind people got pretty good
159
544394
3088
ve şaşılacak biçimde, kör insanlar kameranın önünde ne olduğunu
09:07
at being able to determine what was in front of the camera
160
547482
3553
nesneyi yalnızca sırt boşluklarında hissederek anlama noktasında
09:11
just by feeling it in the small of their back.
161
551035
3785
oldukça başarılı oldular.
09:14
Now, there have been many modern incarnations of this.
162
554820
3506
Bu deneyin birçok güncel uygulanışları gün yüzüne çıktı.
09:18
The sonic glasses take a video feed right in front of you
163
558326
3274
Ses dalgası yayan gözlükler önünüzdeki nesneyi videoya alıyor
09:21
and turn that into a sonic landscape,
164
561600
2855
ve bunu bir ses manzarasına dönüştürüyor,
09:24
so as things move around, and get closer and farther,
165
564455
2477
nesneler hareket ettikçe, yakınlaşıp uzaklaştıkça
09:26
it sounds like "Bzz, bzz, bzz."
166
566956
2074
"Bızz, bızz, bızz." diye ses çıkarıyor.
09:29
It sounds like a cacophony,
167
569030
1973
Uyumsuz sesler gibi geliyor kulağa;
09:31
but after several weeks, blind people start getting pretty good
168
571003
3994
fakat birkaç hafta sonra, kör insanlar önlerindeki nesneleri anlamakta
09:34
at understanding what's in front of them
169
574997
2322
oldukça başarılı oluyorlar,
09:37
just based on what they're hearing.
170
577319
2647
bunu yalnızca duyarak başarıyorlar.
09:39
And it doesn't have to be through the ears:
171
579966
2000
İllâ kulakların görev alması gerekmiyor:
09:41
this system uses an electrotactile grid on the forehead,
172
581990
3364
bu sistem alın üzerinde dokunmaya duyarlı elektrikli bir ağa sahip,
09:45
so whatever's in front of the video feed, you're feeling it on your forehead.
173
585354
3690
video akışının önünde her ne varsa bunu alnınızda hissediyorsunuz.
09:49
Why the forehead? Because you're not using it for much else.
174
589044
2853
Neden alın? Çünkü pek de başka bir iş için kullanmıyorsunuz.
09:51
The most modern incarnation is called the brainport,
175
591897
4206
En güncel uygulanışın adı beyinkapısı,
09:56
and this is a little electrogrid that sits on your tongue,
176
596103
3749
küçük bir elektrik ağı dilinize konuyor
09:59
and the video feed gets turned into these little electrotactile signals,
177
599852
4116
ve video akışı dokunmaya duyarlı küçük uyarımlara dönüşüyor
10:03
and blind people get so good at using this that they can throw a ball into a basket,
178
603968
6487
ve kör insanlar bunu kullanmakta o kadar başarılı ki bir topu sepete atabiliyor
10:10
or they can navigate complex obstacle courses.
179
610455
4016
ya da engelli koşu parkurunda hareket edebiliyorlar.
10:15
They can come to see through their tongue.
180
615311
4214
Dilleriyle görebilir bir hâle geliyorlar.
10:19
Now, that sounds completely insane, right?
181
619525
2206
Dediklerim tamamen çılgınca geliyor, değil mi?
10:21
But remember, all vision ever is
182
621731
2809
Fakat unutmayın, bütün görüş dediğimiz şey
10:24
is electrochemical signals coursing around in your brain.
183
624540
4017
beyninizin içinde dolanan elektrokimyasal uyarımlardan ibaret.
10:28
Your brain doesn't know where the signals come from.
184
628557
2694
Beyniniz uyarımların nereden geldiğini bilmiyor.
10:31
It just figures out what to do with them.
185
631251
3436
Yalnızca uyarımlara ne yapacağını çözüyor.
10:34
So my interest in my lab is sensory substitution for the deaf,
186
634687
5806
Laboratuvarımda benim ilgi alanım, sağır insanlarda duyu değiştirmek
10:40
and this is a project I've undertaken
187
640493
2739
ve bu projeyi laboratuvarımda
10:43
with a graduate student in my lab, Scott Novich,
188
643232
2995
yüksek lisans öğrencisi Scott Novich'le üstlendik,
10:46
who is spearheading this for his thesis.
189
646227
2299
kendi tezi için projeye öncülük ediyor.
10:48
And here is what we wanted to do:
190
648526
1996
Yapmak istediğimiz şey şuydu:
10:50
we wanted to make it so that sound from the world gets converted
191
650522
3994
Dünyadaki sesi öyle bir şeye dönüştürelim ki
10:54
in some way so that a deaf person can understand what is being said.
192
654516
4876
sağır birisi söylenenleri bir şekilde anlayabilsin.
10:59
And we wanted to do this, given the power and ubiquity of portable computing,
193
659392
4528
Taşınabilir bilgi işlemenin gücü ve yaygınlığıyla bunu yapmak istedik,
11:03
we wanted to make sure that this would run on cell phones and tablets,
194
663920
4876
cep telefonlarında ve tabletlerde çalışmasını sağlamak istedik
11:08
and also we wanted to make this a wearable,
195
668796
2298
ve ayrıca bunun giyilebilir olmasını,
11:11
something that you could wear under your clothing.
196
671094
3042
elbisenizin altına giyebileceğiniz bir şey olmasını istedik.
11:14
So here's the concept.
197
674136
1680
Taslak düşüncemiz şöyle.
11:17
So as I'm speaking, my sound is getting captured by the tablet,
198
677326
5076
Şu anda ben konuşurken, sesim tablet tarafından alınıyor
11:22
and then it's getting mapped onto a vest that's covered in vibratory motors,
199
682402
5758
ve üstünde titreşim motorları bulunan bir yeleğe eşleniyor,
11:28
just like the motors in your cell phone.
200
688160
3437
telefonunuzdaki titreşim motoru gibi.
11:31
So as I'm speaking,
201
691597
2391
Şu anda ben konuşurken,
11:33
the sound is getting translated to a pattern of vibration on the vest.
202
693988
6339
ses yeleğe titreşim deseni olarak dönüştürülüyor.
11:40
Now, this is not just conceptual:
203
700327
1579
Aslında yalnızca taslak değil:
11:41
this tablet is transmitting Bluetooth, and I'm wearing the vest right now.
204
701906
5108
Bu tablet Bluetooth'la veri gönderiyor ve ben yeleği şu anda giyiyorum.
11:47
So as I'm speaking -- (Applause) --
205
707014
2309
Şu anda ben konuşurken -- (Alkış) --
11:50
the sound is getting translated into dynamic patterns of vibration.
206
710033
5933
ses, hareketli titreşim desenlerine dönüşüyor.
11:55
I'm feeling the sonic world around me.
207
715966
5374
Etrafımdaki ses dalgası dünyasını hissediyorum.
12:01
So, we've been testing this with deaf people now,
208
721340
4064
Bunu sağır insanlarla bir süredir deniyoruz
12:05
and it turns out that after just a little bit of time,
209
725404
3506
ve yalnızca biraz süre geçtikten sonra
12:08
people can start feeling, they can start understanding
210
728910
3390
insanların bunu hissedebildiği ortaya çıktı,
12:12
the language of the vest.
211
732300
2670
yeleğin dilini anlayabildiği.
12:14
So this is Jonathan. He's 37 years old. He has a master's degree.
212
734970
4783
Bu Jonathan. 37 yaşında. Yüksek lisans mezunu.
12:19
He was born profoundly deaf,
213
739753
2345
Tamamen sağır olarak doğdu,
12:22
which means that there's a part of his umwelt that's unavailable to him.
214
742098
4110
yani umwelt'inin bir bölümü ona tamamen kapalı.
12:26
So we had Jonathan train with the vest for four days, two hours a day,
215
746208
4388
Jonathan'ı, yeleği günde iki saat kullanarak dört gün boyunca eğittik
12:30
and here he is on the fifth day.
216
750596
3280
ve burada beşinci gününü görüyoruz.
12:33
Scott Novich: You.
217
753876
2136
Scott Novich: Sen.
12:36
David Eagleman: So Scott says a word, Jonathan feels it on the vest,
218
756012
3214
David Eaglemen: Scott bir sözcük söylüyor, Jonathan bunu yelekte
12:39
and he writes it on the board.
219
759226
3056
hissedip tahtaya yazıyor.
12:42
SN: Where. Where.
220
762282
3886
SN: Nerede. Nerede.
12:46
DE: Jonathan is able to translate this complicated pattern of vibrations
221
766168
3637
DE: Jonathan bu karmaşık titreşim desenlerini söyleneni anlayacak
12:49
into an understanding of what's being said.
222
769805
2879
biçimde dönüştürebiliyor.
12:52
SN: Touch. Touch.
223
772684
3599
SN: Dokunmak. Dokunmak.
12:56
DE: Now, he's not doing this --
224
776283
4440
DE: Jonathan bunu --
13:00
(Applause) --
225
780723
6061
(Alkış) --
13:07
Jonathan is not doing this consciously, because the patterns are too complicated,
226
787944
4086
Jonathan bunu bilinçli yapmıyor, çünkü desenler çok karmaşık;
13:12
but his brain is starting to unlock the pattern that allows it to figure out
227
792030
5480
fakat beyni desendeki verinin ne anlama geldiğini çözmeye başlıyor
13:17
what the data mean,
228
797510
2276
13:19
and our expectation is that, after wearing this for about three months,
229
799786
4202
ve bunu ortalama üç ay giydikten sonra,
13:23
he will have a direct perceptual experience of hearing
230
803988
4598
kör birisinin parmağı Braille alfabesine dokununca
13:28
in the same way that when a blind person passes a finger over braille,
231
808586
4179
bilinçli bir müdahale olmadan anlamanın gerçekleştiği gibi
13:32
the meaning comes directly off the page without any conscious intervention at all.
232
812765
5597
doğrudan algısal duyma hissi yaşamasını bekliyoruz.
13:38
Now, this technology has the potential to be a game-changer,
233
818941
3553
Bu teknolojinin gerçekten de ezber bozan olma potansiyeli var;
13:42
because the only other solution for deafness is a cochlear implant,
234
822494
3784
çünkü sağırlık için diğer tek seçenek biyonik kulak
13:46
and that requires an invasive surgery.
235
826278
2903
ve bu da tahrip edici bir ameliyat gerektiriyor.
13:49
And this can be built for 40 times cheaper than a cochlear implant,
236
829181
5154
Elimizdeki teknoloji biyonik kulaktan 40 kat daha ucuza uygulanabilir,
13:54
which opens up this technology globally, even for the poorest countries.
237
834335
4899
bu da teknolojiyi tüm dünyaya, en fakir ülkelere bile erişilebilir kılıyor.
14:00
Now, we've been very encouraged by our results with sensory substitution,
238
840052
5119
Duyu değiştirmedeki sonuçlardan oldukça cesaretlendik,
14:05
but what we've been thinking a lot about is sensory addition.
239
845171
4203
fakat uzun süredir düşündüğümüz asıl şey duyu ekleme.
14:09
How could we use a technology like this to add a completely new kind of sense,
240
849374
5429
Bu teknolojiyi, tamamen yeni bir duyu eklemek için nasıl kullanabiliriz?
14:14
to expand the human umvelt?
241
854803
3134
İnsan umwelt'ini nasıl genişletebiliriz?
14:17
For example, could we feed real-time data from the Internet
242
857937
4249
Örneğin, Genel Ağ'daki gerçek zamanlı veriyi
14:22
directly into somebody's brain,
243
862186
1881
doğrudan insan beynine gönderip
14:24
and can they develop a direct perceptual experience?
244
864067
3878
doğrudan algısal bir his oluşturabilir miyiz?
14:27
So here's an experiment we're doing in the lab.
245
867945
2537
Laboratuvarda yaptığımız bir deney şöyle:
Deneğimiz Genel Ağ'dan gelen veriyi gerçek zamanlı olarak
14:30
A subject is feeling a real-time streaming feed from the Net of data
246
870482
3894
14:34
for five seconds.
247
874376
1811
5 saniye boyunca hissediyor.
14:36
Then, two buttons appear, and he has to make a choice.
248
876187
3269
Sonra, iki düğme beliriyor ve bir seçim yapması gerekiyor.
14:39
He doesn't know what's going on.
249
879456
1689
Neler olduğunu bilmiyor.
14:41
He makes a choice, and he gets feedback after one second.
250
881145
2696
Seçim yapıyor ve bir saniye sonrasında dönüt alıyor.
14:43
Now, here's the thing:
251
883841
1205
Çarpıcı olan şey şu:
14:45
The subject has no idea what all the patterns mean,
252
885046
2644
Deneğin, desenlerin anlamı hakkında hiçbir fikri yok;
14:47
but we're seeing if he gets better at figuring out which button to press.
253
887690
3671
ama doğru düğmeye basmada iyiye gidip gitmediğini görüyoruz.
14:51
He doesn't know that what we're feeding
254
891361
2067
Denek, sağladığımız verinin gerçek zamanlı
14:53
is real-time data from the stock market,
255
893428
3181
borsa verisi olduğunu bilmiyor,
14:56
and he's making buy and sell decisions.
256
896609
2507
aslında hisse alıp satma kararı veriyor.
14:59
(Laughter)
257
899116
1754
(Gülüşmeler)
15:01
And the feedback is telling him whether he did the right thing or not.
258
901490
3302
Gelen dönüt, doğru şeyi yapıp yapmadığını bildiriyor.
15:04
And what we're seeing is, can we expand the human umvelt
259
904792
2869
Ve gördüklerimize göre insan umwelt'ini genişletebiliyoruz,
15:07
so that he comes to have, after several weeks,
260
907661
2995
böylelikle deneğimiz, birkaç haftanın ardından
15:10
a direct perceptual experience of the economic movements of the planet.
261
910656
6107
gezegendeki ekonomik dalgalanmaları doğrudan algılar hâle geldi.
15:16
So we'll report on that later to see how well this goes.
262
916763
3366
Ne kadar başarılı olduğunu daha sonra bildireceğiz.
15:20
(Laughter)
263
920129
1821
(Gülüşmeler)
15:22
Here's another thing we're doing:
264
922730
2090
Sürdürdüğümüz bir başka deney:
15:24
During the talks this morning, we've been automatically scraping Twitter
265
924820
4597
Sabahki konuşmalardan beri, Twitter'daki TED2015 etiketli
15:29
for the TED2015 hashtag,
266
929417
2438
gönderileri otomatik olarak tarıyoruz
15:31
and we've been doing an automated sentiment analysis,
267
931855
2693
ve otomatik duygu çözümlemesi uyguluyoruz,
15:34
which means, are people using positive words or negative words or neutral?
268
934548
4575
olumlu, olumsuz ya da yansız sözcüklerden hangilerini kullanıldığına bakıyoruz.
15:39
And while this has been going on,
269
939123
2444
Konuşmam sürerken
15:41
I have been feeling this,
270
941567
2995
bunu hissedebiliyorum
15:44
and so I am plugged in to the aggregate emotion
271
944562
4273
ve şu anda binlerce insanın duygusunu gerçek zamanlı olarak
15:48
of thousands of people in real time,
272
948835
4156
toplayacak biçimde bağlıyım,
15:52
and that's a new kind of human experience, because now I can know
273
952991
3738
bu yeni türde bir insan deneyimi, çünkü şu anda insanların
15:56
how everyone's doing and how much you're loving this.
274
956729
3297
nasıl hissettiğini ve konuşmadan ne kadar zevk aldığını bilebiliyorum.
16:00
(Laughter) (Applause)
275
960026
5133
(Gülüşmeler) (Alkış)
16:06
It's a bigger experience than a human can normally have.
276
966899
4356
Sıradan bir insanın edinebileceğinden daha büyük bir his bu.
16:11
We're also expanding the umvelt of pilots.
277
971845
2693
Ayrıca pilotların da umwelt'ini genişletiyoruz.
16:14
So in this case, the vest is streaming nine different measures
278
974538
4086
Buradaki durumda, yelek dokuz farklı bilgiyi alıyor
16:18
from this quadcopter,
279
978624
1626
buradaki dörtpervaneden,
16:20
so pitch and yaw and roll and orientation and heading,
280
980250
3367
bu bilgiler yalpalama, sapma, yönelim ve ilerleme bilgileri
16:23
and that improves this pilot's ability to fly it.
281
983617
4086
ve bu durum pilotun uçurma yeteneğini geliştiriyor.
16:27
It's essentially like he's extending his skin up there, far away.
282
987703
5295
İşin özünde, sanki derisi yukarıda uçuyormuş gibi oluyor.
16:32
And that's just the beginning.
283
992998
1555
Bu yalnızca başlangıç.
16:34
What we're envisioning is taking a modern cockpit full of gauges
284
994553
5804
Öngördüğümüz şey, birçok düğmeyle dolu pilot kabinini alıp
16:40
and instead of trying to read the whole thing, you feel it.
285
1000357
4551
bütün her şeyi okumaya çalıştığımız durumdan hissettiğimiz duruma döndürmek.
16:44
We live in a world of information now,
286
1004908
2485
Artık bilgi dünyasında yaşıyoruz
16:47
and there is a difference between accessing big data
287
1007393
3808
ve büyük verilere erişmekle
16:51
and experiencing it.
288
1011201
3088
deneyimlemek arasında fark var.
16:54
So I think there's really no end to the possibilities
289
1014289
3825
Bence, insan duyularını genişletmede
16:58
on the horizon for human expansion.
290
1018114
2322
ufuktaki olasılıklarda bir son yok.
17:00
Just imagine an astronaut being able to feel
291
1020436
4922
Bi düşünsenize; bir uzay insanı, Uluslararası Uzay İstasyonu'nun
17:05
the overall health of the International Space Station,
292
1025358
3321
genel durumunu vücudunda hissedebilecek,
17:08
or, for that matter, having you feel the invisible states of your own health,
293
1028679
4876
ya da, hissetmek demişken, sağlığınız için gözle görülmeyenleri hissedebileceksiniz,
17:13
like your blood sugar and the state of your microbiome,
294
1033555
3939
kan şekeriniz, vücudunuzdaki mikrop oranı,
17:17
or having 360-degree vision or seeing in infrared or ultraviolet.
295
1037494
5627
360 derecelik görüş açısı, kızılötesi veya morötesi görebilmek gibi şeyler.
17:23
So the key is this: As we move into the future,
296
1043121
3495
Kilit noktası şu: Geleceğe doğru ilerledikçe,
17:26
we're going to increasingly be able to choose our own peripheral devices.
297
1046616
4899
gitgide daha çok kendi tak-kullan çevresel aygıtlarımızı seçebileceğiz.
17:31
We no longer have to wait for Mother Nature's sensory gifts
298
1051515
3854
Doğa Ana'nın kendi zaman akışına göre duyu organları hediye etmesini
17:35
on her timescales,
299
1055369
1858
artık beklemek zorunda değiliz,
17:37
but instead, like any good parent, she's given us the tools that we need
300
1057227
4272
bunun yerine, iyi anne babalar gibi, Doğa Ana kendi yörüngemizi
17:41
to go out and define our own trajectory.
301
1061499
4133
belirlememiz için gereken araçları verdi.
17:45
So the question now is,
302
1065632
1741
Şu anki sorumuz şu:
17:47
how do you want to go out and experience your universe?
303
1067373
5225
Kendi evreninizi nasıl keşfetmek ve hissetmek istiyorsunuz?
17:52
Thank you.
304
1072598
2043
Teşekkür ederim.
17:54
(Applause)
305
1074641
8336
(Alkış)
18:11
Chris Anderson: Can you feel it? DE: Yeah.
306
1091365
2188
Chris Anderson: Hissedebiliyor musun? DE: Evet.
18:13
Actually, this was the first time I felt applause on the vest.
307
1093553
3390
Aslına bakarsan, alkışları ilk kez yeleğimde hissediyorum.
18:16
It's nice. It's like a massage. (Laughter)
308
1096943
2159
Güzelmiş. Masaj gibi. (Gülüşmeler)
18:19
CA: Twitter's going crazy. Twitter's going mad.
309
1099102
3645
CA: Twitter kafayı yedi. Twitter delirdi.
18:22
So that stock market experiment.
310
1102747
2293
Şu borsa deneyi.
18:25
This could be the first experiment that secures its funding forevermore,
311
1105040
4528
Kaynak bütçesini sonsuza dek güvenceye alan ilk deney olabilir,
18:29
right, if successful?
312
1109568
1995
başarılı olursa, değil mi?
18:31
DE: Well, that's right, I wouldn't have to write to NIH anymore.
313
1111563
3152
DE: Doğru, maddî destek için Ulusal Sağlık Enstitüsü'ne başvurmama gerek kalmaz.
18:34
CA: Well look, just to be skeptical for a minute,
314
1114715
2817
CA: Fakat, yalnızca biraz şüpheci olmak için soruyorum:
18:37
I mean, this is amazing, but isn't most of the evidence so far
315
1117532
3170
Harika bir şey, ama şimdiye kadarki kanıtların çoğunluğu
18:40
that sensory substitution works,
316
1120702
2347
duyu değiştirmenin işe yaradığını gösteriyor,
18:43
not necessarily that sensory addition works?
317
1123049
2107
duyu ekleme işe yarayacak demek değil?
18:45
I mean, isn't it possible that the blind person can see through their tongue
318
1125156
3637
Demek istediğim, kör insanlar dilleri aracılığıyla görebiliyor;
18:48
because the visual cortex is still there, ready to process,
319
1128793
5178
çünkü görme merkezi hâlâ var, işlemeye hazır,
18:53
and that that is needed as part of it?
320
1133971
1819
böyle bir şey gerekmiyor mu?
18:55
DE: That's a great question. We actually have no idea
321
1135790
2644
DE: Harika bir soru. Aslına bakarsan beynin işleyeceği
18:58
what the theoretical limits are of what kind of data the brain can take in.
322
1138434
3896
veri türlerindeki kuramsal sınırlar hakkında hiçbir fikrimiz yok.
19:02
The general story, though, is that it's extraordinarily flexible.
323
1142330
3048
Genel görüşe göre, beyin olağanüstü bir biçimde esnek.
19:05
So when a person goes blind, what we used to call their visual cortex
324
1145402
3805
Bu yüzden, bir insan kör olunca, eskiden görme merkezi olan bölge,
19:09
gets taken over by other things, by touch, by hearing, by vocabulary.
325
1149207
5058
diğer duyularla; dokunma, duyma, sözcüklerle yer değiştiriyor.
19:14
So what that tells us is that the cortex is kind of a one-trick pony.
326
1154265
4062
Buna göre, beyin kabuğu tek işlevli bir birim.
19:18
It just runs certain kinds of computations on things.
327
1158327
2648
Tek bildiği, gelen bilgiyle belirli hesaplamalar yapmak.
19:20
And when we look around at things like braille, for example,
328
1160975
3101
Örneğin Braille alfabesine bakarsak,
19:24
people are getting information through bumps on their fingers.
329
1164076
3089
insanlar bilgiyi parmaklarındaki çıkıntılardan ediniyor.
19:27
So I don't think we have any reason to think there's a theoretical limit
330
1167165
3655
Bu yüzden, sonunu bildiğimiz bir kuramsal sınır olduğunu
19:30
that we know the edge of.
331
1170820
1514
düşündürecek bir neden yok.
19:33
CA: If this checks out, you're going to be deluged.
332
1173244
3264
CA: Eğer bu doğrulanırsa, insanlar sana akın edecek.
19:36
There are so many possible applications for this.
333
1176508
3251
Bunun birçok olası uygulama yolu bulunuyor.
19:39
Are you ready for this? What are you most excited about, the direction it might go?
334
1179759
3931
Hazır mısın buna? Seni en çok ne heyecanlandırıyor, ucu nereye gidiyor?
19:43
DE: I mean, I think there's a lot of applications here.
335
1183690
2577
DE: Sanırım birçok uygulama yolu bulunuyor.
19:46
In terms of beyond sensory substitution, the things I started mentioning
336
1186267
3448
Duyu değiştirmeyle ilgili olarak, ilk bahsetttiğim şeyler var,
19:49
about astronauts on the space station, they spend a lot of their time
337
1189715
4370
uzay istasyonundaki uzay insanları, vakitlerinin büyük bir bölümünde
19:54
monitoring things, and they could instead just get what's going on,
338
1194085
3219
göstergeleri izliyorlar, bunun yerine olan biteni hissedebilirler;
19:57
because what this is really good for is multidimensional data.
339
1197304
3460
çünkü duyu değiştirme, çok boyutlu veriyle uğraşırken oldukça yararlı.
20:00
The key is this: Our visual systems are good at detecting blobs and edges,
340
1200764
4783
Kilit nokta şu: Görsel sistemimiz kenarları ve içeriği algılamada başarılı,
20:05
but they're really bad at what our world has become,
341
1205547
2448
ama dünyamızın şimdiki hâlini algılamada başarısız,
20:07
which is screens with lots and lots of data.
342
1207995
2187
ekranlar ve tonlarca veriyle dolu dünyamız.
20:10
We have to crawl that with our attentional systems.
343
1210182
2403
Bu veriyi odaklanarak yavaş algılamak zorundayız.
20:12
So this is a way of just feeling the state of something,
344
1212585
2670
Bu yenilik, nesnenin durumunu hissetmemizi sağlıyor bize,
20:15
just like the way you know the state of your body as you're standing around.
345
1215255
3594
tıpkı etrafta yürürken vücudumuzun durumunu bildiğimiz gibi.
20:18
So I think heavy machinery, safety, feeling the state of a factory,
346
1218849
3179
Bence, ağır iş makinelerini, güvenliği, bir fabrikanın durumunu,
20:22
of your equipment, that's one place it'll go right away.
347
1222028
3064
donanımlarınızı hissetmek, işe yarayacağı noktalardan birisi.
20:25
CA: David Eagleman, that was one mind-blowing talk. Thank you very much.
348
1225092
3705
CA: David Eagleman, akılları baştan alan bir konuşmaydı. Çok teşekkürler.
20:28
DE: Thank you, Chris. (Applause)
349
1228797
4779
DE: Teşekkürler Chris. (Alkış)
Bu web sitesi hakkında

Bu site size İngilizce öğrenmek için yararlı olan YouTube videolarını tanıtacaktır. Dünyanın dört bir yanından birinci sınıf öğretmenler tarafından verilen İngilizce derslerini göreceksiniz. Videoyu oradan oynatmak için her video sayfasında görüntülenen İngilizce altyazılara çift tıklayın. Altyazılar video oynatımı ile senkronize olarak kayar. Herhangi bir yorumunuz veya isteğiniz varsa, lütfen bu iletişim formunu kullanarak bizimle iletişime geçin.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7