ABOUT THE SPEAKER
Mark Pagel - Evolutionary biologist
Using biological evolution as a template, Mark Pagel wonders how languages evolve.

Why you should listen

Mark Pagel builds statistical models to examine the evolutionary processes imprinted in human behavior, from genomics to the emergence of complex systems -- to culture. His latest work examines the parallels between linguistic and biological evolution by applying methods of phylogenetics, or the study of evolutionary relatedness among groups, essentially viewing language as a culturally transmitted replicator with many of the same properties we find in genes. He’s looking for patterns in the rates of evolution of language elements, and hoping to find the social factors that influence trends of language evolution.
 
At the University of Reading, Pagel heads the Evolution Laboratory in the biology department, where he explores such questions as, "Why would humans evolve a system of communication that prevents them with communicating with other members of the same species?" He has used statistical methods to reconstruct features of dinosaur genomes, and to infer ancestral features of genes and proteins.

He says: "Just as we have highly conserved genes, we have highly conserved words. Language shows a truly remarkable fidelity."

More profile about the speaker
Mark Pagel | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2011

Mark Pagel: How language transformed humanity

מארק פאגל: כיצד השפה שינתה את האנושות.

Filmed:
1,708,914 views

הביולוג מארק פאגל משתף אותנו בתיאוריה מעניינת לגבי מדוע בני האדם פיתחו מערכת מורכבת של שפה. הוא מציע כי השפה היא חלק מ"למידה חברתית" אשר אפשרה לשבטים האנושיים הראשונים גישה לכלי חדש: שיתוף פעולה.
- Evolutionary biologist
Using biological evolution as a template, Mark Pagel wonders how languages evolve. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:15
Eachכל אחד of you possessesבעל
0
0
2000
לכל אחד מכם יש
00:17
the mostרוב powerfulחָזָק, dangerousמְסוּכָּן and subversiveחַתרָנִי traitתְכוּנָה
1
2000
3000
את התכונה הכי עוצמתית, חתרנית ומסוכנת
00:20
that naturalטִבעִי selectionבְּחִירָה has ever devisedתוכנן.
2
5000
3000
שהברירה הטבעית אי פעם המציאה.
00:23
It's a pieceלְחַבֵּר of neuralעֲצַבִּי audioשֶׁמַע technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה
3
8000
3000
זהו חלק של טכנולוגיית שמע ניורולוגית
00:26
for rewiringחיווט מחדש other people'sשל אנשים mindsמוחות.
4
11000
2000
אשר מחווט מחדש מוחות של אנשים אחרים.
00:28
I'm talkingשִׂיחָה about your languageשפה, of courseקוּרס,
5
13000
3000
אני מדבר על השפה, כמובן,
00:31
because it allowsמאפשרים you to implantלִשְׁתוֹל a thought from your mindאכפת
6
16000
3000
מכיוון שהיא מאפשרת לכם להחדיר מחשבה ממוחכם
00:34
directlyבאופן ישיר into someoneמִישֶׁהוּ else'sאחר mindאכפת,
7
19000
3000
ישירות אל מוחו של אדם אחר,
00:37
and they can attemptלְנַסוֹת to do the sameאותו to you,
8
22000
2000
והם יוכלו לנסות ולעשות זאת גם לכם,
00:39
withoutלְלֹא eitherאוֹ of you havingשיש to performלְבַצֵעַ surgeryכִּירוּרגִיָה.
9
24000
3000
מבלי שמי מכם ייאלץ לבצע ניתוח.
00:42
Insteadבמקום זאת, when you speakלְדַבֵּר,
10
27000
2000
במקום זאת, כאשר אתם מדברים,
00:44
you're actuallyלמעשה usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני a formטופס of telemetryטלמטריה
11
29000
2000
אתם למעשה משתמשים במעין סוג של טלמטריה
00:46
not so differentשונה
12
31000
2000
שאינה כה שונה
00:48
from the remoteמְרוּחָק controlלִשְׁלוֹט deviceהתקן for your televisionטֵלֶוִיזִיָה.
13
33000
2000
מהשלט הרחוק של הטלוויזיה שלכם.
00:50
It's just that, whereasואילו that deviceהתקן
14
35000
2000
העניין הוא, שלהבדיל מהעובדה שהשלט
00:52
reliesמסתמך on pulsesפולסים of infraredאינפרא אדום lightאוֹר,
15
37000
2000
מסתמך על פולסים של קרני אינפרא אדום,
00:54
your languageשפה reliesמסתמך on pulsesפולסים,
16
39000
3000
השפה שלכם מסתמכת על פולסים,
00:57
discreteנִבדָל pulsesפולסים, of soundנשמע.
17
42000
2000
פולסים עדינים, של צליל.
00:59
And just as you use the remoteמְרוּחָק controlלִשְׁלוֹט deviceהתקן
18
44000
3000
ובדיוק כמו שאתם משתמשים בשלט הרחוק
01:02
to alterלשנות the internalפְּנִימִי settingsהגדרות of your televisionטֵלֶוִיזִיָה
19
47000
2000
בכדי לשנות את ההגדרות הפנימיות של הטלוויזיה שלכם
01:04
to suitחליפה your moodמַצַב רוּחַ,
20
49000
2000
כך שזה יתאים למצב רוחכם,
01:06
you use your languageשפה
21
51000
2000
אתם משתמשים בשפה שלכם
01:08
to alterלשנות the settingsהגדרות insideבְּתוֹך someoneמִישֶׁהוּ else'sאחר brainמוֹחַ
22
53000
2000
בכדי לשנות את ההגדרות במוחו של מישהו אחר
01:10
to suitחליפה your interestsאינטרסים.
23
55000
2000
בכדי שזה יתאים לאינטרסים שלכם.
01:12
Languagesשפות are genesגנים talkingשִׂיחָה,
24
57000
2000
שפות הן גנים המדברים,
01:14
gettingמקבל things that they want.
25
59000
2000
המשיגים את הדברים בהם הם מעוניינים.
01:16
And just imagineלדמיין the senseלָחוּשׁ of wonderפֶּלֶא in a babyתִינוֹק
26
61000
3000
ורק תדמיינו את רמת הפליאה של תינוק
01:19
when it first discoversמגלה that, merelyרק by utteringהַשׁמָעָה a soundנשמע,
27
64000
3000
כאשר הוא מגלה לראשונה, שפשוט דרך הוצאת קול,
01:22
it can get objectsחפצים to moveמהלך \ לזוז \ לעבור acrossלְרוֹחָב a roomחֶדֶר
28
67000
2000
הוא יכול לגרום לאובייקטים לנוע בחדר
01:24
as if by magicקֶסֶם,
29
69000
2000
כמו היה הדבר קסם,
01:26
and maybe even into its mouthפֶּה.
30
71000
3000
ואולי אפילו אל תוך פיו.
01:29
Now language'sהשפה של subversiveחַתרָנִי powerכּוֹחַ
31
74000
2000
כעת, כוחן החתרני של שפות
01:31
has been recognizedמוּכָּר throughoutבְּמֶשֶך the agesהגילאים
32
76000
2000
היה ידוע ומוכר לאורך הדורות
01:33
in censorshipצֶנזוּרָה, in booksספרים you can't readלקרוא,
33
78000
2000
בצנזורה, בספרים שלא יכולתם לקרוא,
01:35
phrasesביטויים you can't use
34
80000
2000
ביטויים בהם לא הורשתם להשתמש,
01:37
and wordsמילים you can't say.
35
82000
2000
ומילים שהיה אסור לומר.
01:39
In factעוּבדָה, the Towerמִגדָל of Babelבבל storyכַּתָבָה in the Bibleכִּתבֵי הַקוֹדֶשׁ
36
84000
3000
למעשה, סיפור מגדל בבל בתנ"ך
01:42
is a fableמָשָׁל and warningאַזהָרָה
37
87000
2000
הוא משל ואזהרה
01:44
about the powerכּוֹחַ of languageשפה.
38
89000
2000
על כוחה של השפה.
01:46
Accordingלפי to that storyכַּתָבָה, earlyמוקדם humansבני אנוש developedמפותח the conceitיְהִירוּת
39
91000
3000
לפני הסיפור הזה, בני האדם הקדומים פיתחו את המחשבה היהירה
01:49
that, by usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני theirשֶׁלָהֶם languageשפה to work togetherיַחַד,
40
94000
2000
שדרך השימוש בשפתם בכדי לעבוד בצוותא,
01:51
they could buildלִבנוֹת a towerמִגדָל
41
96000
2000
הם יוכלו לבנות מגדל
01:53
that would take them all the way to heavenגן העדן.
42
98000
2000
שייקח אותם את כל הדרך אל השמיים.
01:55
Now God, angeredכעס at this attemptלְנַסוֹת to usurpלַחמוֹס his powerכּוֹחַ,
43
100000
3000
ואלוהים, הכועס על ניסיון זה לחמוס את כוחו,
01:58
destroyedנהרס the towerמִגדָל,
44
103000
3000
הורס את המגדל,
02:01
and then to ensureלְהַבטִיחַ
45
106000
2000
ואז בכדי להבטיח
02:03
that it would never be rebuiltנבנה מחדש,
46
108000
2000
שהמגדל לעולם לא ייבנה מחדש,
02:05
he scatteredמְפוּזָר the people by givingמַתָן them differentשונה languagesשפות --
47
110000
3000
הוא מפזר את האנשים על-ידיי כך שהוא נותן להם שפות שונות --
02:08
confusedמְבוּלבָּל them by givingמַתָן them differentשונה languagesשפות.
48
113000
3000
הוא מבלבל אותם על-ידיי כך שהוא נותן להם שפות שונות.
02:11
And this leadsמוביל to the wonderfulנִפלָא ironyאִירוֹנִיָה
49
116000
2000
והדבר מוביל לאירוניה המופלאה
02:13
that our languagesשפות existקיימים to preventלִמְנוֹעַ us from communicatingמתקשר.
50
118000
3000
כי השפות שלנו קיימות בכדי למנוע מאיתנו לתקשר אחד עם השני.
02:16
Even todayהיום,
51
121000
2000
אפילו כיום,
02:18
we know that there are wordsמילים we cannotלא יכול use,
52
123000
2000
אנחנו יודעים שיש מילים שאנחנו לא יכולים להשתמש בהם,
02:20
phrasesביטויים we cannotלא יכול say,
53
125000
2000
ביטויים שאנחנו לא יכולים לומר,
02:22
because if we do so,
54
127000
2000
מכיוון שאם נאמר אותם,
02:24
we mightאולי be accostedנטפל, jailedכָּלוּא,
55
129000
3000
ייתכן ויתנכלו לנו, נאסר,
02:27
or even killedנהרג.
56
132000
2000
או אפילו נהרג.
02:29
And all of this from a puffנשיפה of airאוויר
57
134000
2000
וכל זה ממשב של אוויר.
02:31
emanatingהנובעת from our mouthsפיות.
58
136000
2000
היוצא מהפיות שלנו.
02:33
Now all this fussמהומה about a singleיחיד one of our traitsתכונות
59
138000
3000
כעת, כל הרעש סביב אחת מהתכונות שלנו
02:36
tellsאומר us there's something worthשִׁוּוּי explainingמסביר.
60
141000
2000
אומר לנו שיש בזה משהו השווה הסבר.
02:38
And that is how and why
61
143000
2000
וזה איך ולמה
02:40
did this remarkableראוי לציון traitתְכוּנָה evolveלְהִתְפַּתֵחַ,
62
145000
2000
התפתחה התכונה המרשימה הזו,
02:42
and why did it evolveלְהִתְפַּתֵחַ
63
147000
2000
ולמה היא התפתחה
02:44
only in our speciesמִין?
64
149000
2000
רק במין שלנו?
02:46
Now it's a little bitbit of a surpriseהַפתָעָה
65
151000
2000
זה מעט מפתיע
02:48
that to get an answerתשובה to that questionשְׁאֵלָה,
66
153000
2000
שבכדי לקבל תשובה לשאלה הזו,
02:50
we have to go to toolכְּלִי use
67
155000
2000
עלינו להסתכל על שימוש בכלים
02:52
in the chimpanzeesשימפנזות.
68
157000
2000
בקרב שימפנזים.
02:54
Now these chimpanzeesשימפנזות are usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני toolsכלים,
69
159000
2000
השימפנזים האלו משתמשים בכלים,
02:56
and we take that as a signסִימָן of theirשֶׁלָהֶם intelligenceאינטליגנציה.
70
161000
3000
ואנחנו רואים בזאת סימן לאינטליגנציה שלהם.
02:59
But if they really were intelligentאִינְטֶלִיגֶנְטִי,
71
164000
2000
אך אם הם באמת אינטליגנטים,
03:01
why would they use a stickמקל to extractלחלץ termitesטרמיטים from the groundקרקע, אדמה
72
166000
3000
למה הם משתמשים במקל בכדי להוציא טרמיטים מהאדמה
03:04
ratherבמקום than a shovelאת חפירה?
73
169000
2000
במקום להשתמש באת חפירה?
03:06
And if they really were intelligentאִינְטֶלִיגֶנְטִי,
74
171000
3000
ואם הם באמת אינטליגנטים,
03:09
why would they crackסדק openלִפְתוֹחַ nutsאֱגוֹזִים with a rockסלע?
75
174000
2000
מדוע הם פותחים אגוזים עם אבן?
03:11
Why wouldn'tלא they just go to a shopלִקְנוֹת and buyלִקְנוֹת a bagתיק of nutsאֱגוֹזִים
76
176000
3000
למה שלא ילכו לחנות וייקנו שקית של אגוזים
03:14
that somebodyמִישֶׁהוּ elseאַחֵר had alreadyכְּבָר crackedסדוק openלִפְתוֹחַ for them?
77
179000
3000
שמישהו אחר כבר פתח בשבילם?
03:17
Why not? I mean, that's what we do.
78
182000
2000
למה לא? זה מה שאנחנו עושים.
03:19
Now the reasonסיבה the chimpanzeesשימפנזות don't do that
79
184000
2000
הסיבה לכך שהשימפנזים לא עושים זאת
03:21
is that they lackחוֹסֶר what psychologistsפסיכולוגים and anthropologistsאנתרופולוגים call
80
186000
3000
היא החוסר במה שפסיכולוגים ואנתרפולוגים מכנים
03:24
socialחֶברָתִי learningלְמִידָה.
81
189000
2000
למידה חברתית.
03:26
They seemנראה to lackחוֹסֶר the abilityיְכוֹלֶת
82
191000
2000
נראה כי חסרה להם היכולת
03:28
to learnלִלמוֹד from othersאחרים
83
193000
2000
ללמוד מאחרים
03:30
by copyingהַעתָקָה or imitatingמחקה
84
195000
2000
על-ידיי העתקה או חיקוי,
03:32
or simplyבפשטות watchingצופה.
85
197000
2000
או פשוט דרך צפייה.
03:34
As a resultתוֹצָאָה,
86
199000
2000
כתוצאה,
03:36
they can't improveלְשַׁפֵּר on others'אחרים' ideasרעיונות
87
201000
2000
הם לא יכולים לשפר רעיונות של אחרים
03:38
or learnלִלמוֹד from others'אחרים' mistakesטעויות --
88
203000
2000
או ללמוד מטעויות של אחרים --
03:40
benefitתועלת from others'אחרים' wisdomחוכמה.
89
205000
2000
להרוויח מחוכמתם של אחרים.
03:42
And so they just do the sameאותו thing
90
207000
2000
וכך הם פשוט עושים את אותו הדבר
03:44
over and over and over again.
91
209000
2000
שוב ושוב ושוב.
03:46
In factעוּבדָה, we could go away for a millionמִילִיוֹן yearsשנים and come back
92
211000
4000
למעשה, אנחנו יכולים ללכת למיליון שנה ולחזור,
03:50
and these chimpanzeesשימפנזות would be doing the sameאותו thing
93
215000
3000
והשימפנזים הללו עדיין יעשו את אותו הדבר
03:53
with the sameאותו sticksמקלות for the termitesטרמיטים
94
218000
2000
עם אותם מקלות עבור הטרמיטים
03:55
and the sameאותו rocksסלעים to crackסדק openלִפְתוֹחַ the nutsאֱגוֹזִים.
95
220000
3000
ואותן אבנים לפתיחת האגוזים.
03:58
Now this mayמאי soundנשמע arrogantיָהִיר, or even fullמלא of hubrisהיבריס.
96
223000
3000
עכשיו, זה יכול להישמע שחצני, או אפילו מלא היבריס.
04:01
How do we know this?
97
226000
2000
כיצד אנחנו יודעים זאת?
04:03
Because this is exactlyבְּדִיוּק what our ancestorsאבות, the Homoהומו erectusארקטוס, did.
98
228000
3000
בגלל שזה בדיוק מה שאבותינו, ההומו ארקטוס, עשו.
04:06
These uprightזָקוּף apesקופים
99
231000
2000
הקופים הזקופים האלו
04:08
evolvedהתפתח on the Africanאַפְרִיקַנִי savannaסוואנה
100
233000
2000
התפתחו בסוואנה של אפריקה
04:10
about two millionמִילִיוֹן yearsשנים agoלִפנֵי,
101
235000
2000
לפני כשני מיליון שנים,
04:12
and they madeעָשׂוּי these splendidנֶהְדָר handיד axesצירים
102
237000
2000
והם יצרו את גרזני היד המופלאים הללו
04:14
that fitלְהַתְאִים wonderfullyנפלא into your handsידיים.
103
239000
2000
שהתאימו נהדר לכף ידך.
04:16
But if we look at the fossilמְאוּבָּן recordתקליט,
104
241000
2000
אך אם נסתכל על תיעוד המאובנים,
04:18
we see that they madeעָשׂוּי the sameאותו handיד axeגַרזֶן
105
243000
3000
אנחנו רואים שהם השתמשו באותם גרזני יד
04:21
over and over and over again
106
246000
2000
שוב ושוב ושוב
04:23
for one millionמִילִיוֹן yearsשנים.
107
248000
2000
למשך מיליון שנים.
04:25
You can followלעקוב אחר it throughדרך the fossilמְאוּבָּן recordתקליט.
108
250000
2000
ניתן לעקוב אחרי זה דרך תיעוד המאובנים.
04:27
Now if we make some guessesניחושים about how long Homoהומו erectusארקטוס livedחי,
109
252000
2000
אם ננחש כמה זמן חי ההומו ארקטוס,
04:29
what theirשֶׁלָהֶם generationדוֹר time was,
110
254000
2000
ומה היה משך הדור שלהם,
04:31
that's about 40,000 generationsדורות
111
256000
3000
זה בערך כ- 40,000 דורות
04:34
of parentsהורים to offspringצֶאֱצָאִים, and other individualsיחידים watchingצופה,
112
259000
3000
של הורים וילדים, ואנשים הצופים מהצד,
04:37
in whichאיזה that handיד axeגַרזֶן didn't changeשינוי.
113
262000
2000
בהם גרזן היד לא השתנה.
04:39
It's not even clearברור
114
264000
2000
זה אפילו לא בטוח
04:41
that our very closeלִסְגוֹר geneticגֵנֵטִי relativesקרובי משפחה, the Neanderthalsניאנדרטלים,
115
266000
2000
שלקרובים אלינו גנטית, הניאנדרטאלים,
04:43
had socialחֶברָתִי learningלְמִידָה.
116
268000
2000
היתה למידה חברתית.
04:45
Sure enoughמספיק, theirשֶׁלָהֶם toolsכלים were more complicatedמסובך
117
270000
3000
בהחלט, הכלים שלהם היו יותר מורכבים
04:48
than those of Homoהומו erectusארקטוס,
118
273000
2000
מאשר אלו של ההומו ארקטוס,
04:50
but they too showedparagraphs very little changeשינוי
119
275000
2000
אך גם הם הראו מעט מאוד שינוי
04:52
over the 300,000 yearsשנים or so
120
277000
3000
במהלך 300,000 השנים
04:55
that those speciesמִין, the Neanderthalsניאנדרטלים,
121
280000
2000
שהמינים האלה, הניאנדרטאלים,
04:57
livedחי in Eurasiaאירואסיה.
122
282000
2000
חיו ביורו-אסיה.
04:59
Okay, so what this tellsאומר us
123
284000
2000
אוקיי, אז מה שזה אומר לנו
05:01
is that, contraryלהפך to the oldישן adageפִּתגָם,
124
286000
3000
זה, שבניגוד לממירה הישנה,
05:04
"monkeyקוֹף see, monkeyקוֹף do,"
125
289000
3000
"קוף רואה, קוף עושה,"
05:07
the surpriseהַפתָעָה really is
126
292000
2000
ההפתעה היא למעשה
05:09
that all of the other animalsבעלי חיים
127
294000
2000
שכל שאר החיות
05:11
really cannotלא יכול do that -- at leastהכי פחות not very much.
128
296000
3000
באמת לא יכולות לעשות את זה -- לפחות לא הרבה.
05:14
And even this pictureתְמוּנָה
129
299000
2000
ואפילו בתמונה הזו
05:16
has the suspiciousחָשׁוּד taintלְהַכתִים of beingלהיות riggedמְבוּיָם about it --
130
301000
3000
יש תחושה שיש בה משהו מבויים --
05:19
something from a Barnumבארנום & Baileyביילי circusקרקס.
131
304000
2000
משהו הלקוח מהקרקס של בארנום וביילי.
05:21
But by comparisonהשוואה,
132
306000
2000
אך בהשוואה אליהם,
05:23
we can learnלִלמוֹד.
133
308000
2000
אנחנו יכולים ללמוד.
05:25
We can learnלִלמוֹד by watchingצופה other people
134
310000
3000
אנחנו יכולים ללמוד על-ידיי צפייה באנשים אחרים
05:28
and copyingהַעתָקָה or imitatingמחקה
135
313000
2000
או דרך העתקה או חיקויי
05:30
what they can do.
136
315000
2000
של מה שהם עושים.
05:32
We can then chooseבחר, from amongבין a rangeטווח of optionsאפשרויות,
137
317000
3000
אז אנחנו יכולים לבחור, מבין מגוון רחב של אפשרויות,
05:35
the bestהטוב ביותר one.
138
320000
2000
את האפשרות הטובה ביותר.
05:37
We can benefitתועלת from others'אחרים' ideasרעיונות.
139
322000
2000
אנחנו יכולים להרוויח מרעיונות של אחרים.
05:39
We can buildלִבנוֹת on theirשֶׁלָהֶם wisdomחוכמה.
140
324000
2000
אנחנו יכולים לבנות על סמך החוכמה שלהם.
05:41
And as a resultתוֹצָאָה, our ideasרעיונות do accumulateלִצְבּוֹר,
141
326000
3000
וכתוצאה, הרעיונות שלנו אכן מצטברים,
05:44
and our technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה progressesהתקדמות.
142
329000
4000
והטכנולוגיה שלנו מתקדמת.
05:48
And this cumulativeמִצטַבֵּר culturalתַרְבּוּתִי adaptationהִסתַגְלוּת,
143
333000
5000
וההסתגלות התרבותית המצטברת הזו,
05:53
as anthropologistsאנתרופולוגים call
144
338000
2000
כך אנתרפולוגים קוראים
05:55
this accumulationהצטברות of ideasרעיונות,
145
340000
2000
להצטברות של רעיונות,
05:57
is responsibleאחראי for everything around you
146
342000
2000
היא אחראית לכל דבר סביבכם
05:59
in your bustlingהומה and teemingשׂוֹרֵץ everydayכל יום livesחיים.
147
344000
2000
במהלך חיי היום יום העמוסים והשוקקים שלכם.
06:01
I mean the worldעוֹלָם has changedהשתנה out of all proportionפּרוֹפּוֹרצִיָה
148
346000
2000
כלומר, העולם השתנה מכל קנה מידה
06:03
to what we would recognizeלזהות
149
348000
2000
שאנחנו היינו מזהים
06:05
even 1,000 or 2,000 yearsשנים agoלִפנֵי.
150
350000
3000
אפילו לפני 1,000 או 2,000 שנים.
06:08
And all of this because of cumulativeמִצטַבֵּר culturalתַרְבּוּתִי adaptationהִסתַגְלוּת.
151
353000
3000
וכל זה בגלל ההסתגלות התרבותית המצטברת.
06:11
The chairsכִּיסְאוֹת you're sittingיְשִׁיבָה in, the lightsאורות in this auditoriumאוּלָם,
152
356000
2000
הכיסאות עליהם אתם יושבים, האורות כאן באולם,
06:13
my microphoneמִיקרוֹפוֹן, the iPadsiPads and iPodsiPods that you carryלשאת around with you --
153
358000
3000
המיקרופון שלי, האייפד והאייפוד שאתם נושאים איתכם,
06:16
all are a resultתוֹצָאָה
154
361000
2000
כל אלו הם תוצאה
06:18
of cumulativeמִצטַבֵּר culturalתַרְבּוּתִי adaptationהִסתַגְלוּת.
155
363000
2000
של ההסתגלות התרבותית המצטברת.
06:20
Now to manyרב commentatorsפרשנים,
156
365000
4000
רבים אומרים כי
06:24
cumulativeמִצטַבֵּר culturalתַרְבּוּתִי adaptationהִסתַגְלוּת, or socialחֶברָתִי learningלְמִידָה,
157
369000
3000
הסתגלות תרבותית מצטברת או למידה חברתית,
06:27
is jobעבודה doneבוצע, endסוֹף of storyכַּתָבָה.
158
372000
3000
סיימו את תפקידם, סוף סיפור.
06:30
Our speciesמִין can make stuffדברים,
159
375000
3000
המין שלנו יכול ליצור דברים,
06:33
thereforeלכן we prosperedשגשגה in a way that no other speciesמִין has.
160
378000
3000
לכן שגשגנו כפי שאף מין אחר לא שגשג.
06:36
In factעוּבדָה, we can even make the "stuffדברים of life" --
161
381000
3000
אנחנו יכולים אפילו ליצור את "חומר החיים" --
06:39
as I just said, all the stuffדברים around us.
162
384000
2000
כמו שאמרתי, כל הדברים סביבנו.
06:41
But in factעוּבדָה, it turnsפונה out
163
386000
2000
אך למעשה, מסתבר
06:43
that some time around 200,000 yearsשנים agoלִפנֵי,
164
388000
3000
שלפני 200,000 שנים בערך,
06:46
when our speciesמִין first aroseהתעוררה
165
391000
2000
כאשר המין שלנו עלה לראשונה
06:48
and acquiredנרכש socialחֶברָתִי learningלְמִידָה,
166
393000
2000
ורכש את הלמידה החברתית,
06:50
that this was really the beginningהתחלה of our storyכַּתָבָה,
167
395000
2000
זו היתה רק תחילת הסיפור שלנו,
06:52
not the endסוֹף of our storyכַּתָבָה.
168
397000
2000
ולא סופו של הסיפור.
06:54
Because our acquisitionרְכִישָׁה of socialחֶברָתִי learningלְמִידָה
169
399000
3000
מכיוון שרכישת הלמידה החברתית
06:57
would createלִיצוֹר a socialחֶברָתִי and evolutionaryאֵבוֹלוּצִיוֹנִי dilemmaדִילֶמָה,
170
402000
3000
יצרה דילמה חברתית ואבולוציונית,
07:00
the resolutionפתרון הבעיה of whichאיזה, it's fairהוֹגֶן to say,
171
405000
3000
שהתוצאה שלה, ניתן לומר,
07:03
would determineלקבוע not only the futureעתיד courseקוּרס of our psychologyפְּסִיכוֹלוֹגִיָה,
172
408000
4000
תכריע לא רק את עתיד הפסיכולוגיה שלנו,
07:07
but the futureעתיד courseקוּרס of the entireשלם worldעוֹלָם.
173
412000
2000
אלא את עתיד העולם כולו.
07:09
And mostרוב importantlyחשוב for this,
174
414000
3000
והדבר החשוב ביותר הוא,
07:12
it'llזה יהיה tell us why we have languageשפה.
175
417000
3000
שזה יספר לנו מדוע יש לנו שפה.
07:15
And the reasonסיבה that dilemmaדִילֶמָה aroseהתעוררה
176
420000
2000
והסיבה שהדילמה עלתה
07:17
is, it turnsפונה out, that socialחֶברָתִי learningלְמִידָה is visualחָזוּתִי theftגְנֵבָה.
177
422000
3000
היא מכיוון שלמידה חברתית היא למעשה גניבה חזותית.
07:20
If I can learnלִלמוֹד by watchingצופה you,
178
425000
3000
אם אני יכול ללמוד מצפייה בך,
07:23
I can stealלִגנוֹב your bestהטוב ביותר ideasרעיונות,
179
428000
2000
אני יכול לגנוב את רעיונותייך הטובים ביותר,
07:25
and I can benefitתועלת from your effortsמַאֲמָצִים,
180
430000
3000
ואני יכול להרוויח מהמאמצים שלך,
07:28
withoutלְלֹא havingשיש to put in the time and energyאֵנֶרְגִיָה that you did
181
433000
2000
מבלי שאצטרך להשקיע את הזמן או האנרגיה שהשקעת
07:30
into developingמתפתח them.
182
435000
2000
בנסיונך לפתח אותם.
07:32
If I can watch whichאיזה lureלִפתוֹת you use to catchלתפוס a fishדג,
183
437000
3000
אם אני אוכל לראות באיזה פיתיון אתה משתמש לדייג,
07:35
or I can watch how you flakeלְהִתְקַלֵף your handיד axeגַרזֶן
184
440000
2000
או שאוכל לראות כיצד אתה מסתת את גרזן היד שלך
07:37
to make it better,
185
442000
2000
בכדי לשפר אותו,
07:39
or if I followלעקוב אחר you secretlyבְּסֵתֶר to your mushroomפטרייה patchתיקון,
186
444000
3000
או אם אני עוקב אחרייך חרש חרש לחלקת הפטריות שלך,
07:42
I can benefitתועלת from your knowledgeיֶדַע and wisdomחוכמה and skillsמיומנויות,
187
447000
3000
אני יכול להרוויח מהידע שלך, ומחוכמתך ומכישורייך,
07:45
and maybe even catchלתפוס that fishדג
188
450000
2000
ואולי אפילו אוכל לתפוס את הדג ההוא
07:47
before you do.
189
452000
2000
לפנייך.
07:49
Socialחֶברָתִי learningלְמִידָה really is visualחָזוּתִי theftגְנֵבָה.
190
454000
3000
למידה חברתית היא למעשה גניבה חזותית.
07:52
And in any speciesמִין that acquiredנרכש it,
191
457000
2000
ובכל מין שרוכש אותה,
07:54
it would behooveיאה you
192
459000
2000
זה יהיה חכם מצידך
07:56
to hideלהתחבא your bestהטוב ביותר ideasרעיונות,
193
461000
2000
להחביא את רעיונותייך הטובים ביותר,
07:58
lestפֶּן somebodyמִישֶׁהוּ stealלִגנוֹב them from you.
194
463000
3000
כדי שלא יגנבו אותם ממך.
08:02
And so some time around 200,000 yearsשנים agoלִפנֵי,
195
467000
3000
וכך לפני כ- 200,000 שנים,
08:05
our speciesמִין confrontedהתעמתו this crisisמַשׁבֵּר.
196
470000
3000
המין שלנו התעמת עם המשבר הזה.
08:08
And we really had only two optionsאפשרויות
197
473000
3000
והיו לנו למעשה שתי אפשרויות
08:11
for dealingעסק with the conflictsסכסוכים
198
476000
2000
להתמודד עם הקונפליקטים
08:13
that visualחָזוּתִי theftגְנֵבָה would bringלְהָבִיא.
199
478000
2000
שגניבה חזותית העלתה.
08:15
One of those optionsאפשרויות
200
480000
2000
אחת האפשרויות
08:17
was that we could have retreatedנסוג
201
482000
3000
הייתה לסגת
08:20
into smallקָטָן familyמִשׁפָּחָה groupsקבוצות.
202
485000
2000
לקבוצות משפחתיות קטנות.
08:22
Because then the benefitsיתרונות of our ideasרעיונות and knowledgeיֶדַע
203
487000
3000
מכיוון שאז היתרונות של הרעיונות והידע שלנו
08:25
would flowזְרִימָה just to our relativesקרובי משפחה.
204
490000
2000
יעברו אל הקרובים שלנו.
08:27
Had we chosenנִבחָר this optionאוֹפְּצִיָה,
205
492000
2000
לו היינו בוחרים באפשרות הזו,
08:29
sometimeמתישהו around 200,000 yearsשנים agoלִפנֵי,
206
494000
3000
מתישהו לפני כ - 200,000 שנים,
08:32
we would probablyכנראה still be livingחַי like the Neanderthalsניאנדרטלים were
207
497000
3000
סביר להניח שעדיין היינו חיים כמו שחיו הניאנדרטאלים
08:35
when we first enteredנכנס Europeאֵירוֹפָּה 40,000 yearsשנים agoלִפנֵי.
208
500000
3000
כאשר הגענו לראשונה לאירופה לפני 40,000 שנים.
08:38
And this is because in smallקָטָן groupsקבוצות
209
503000
2000
וזה משום שבקבוצות קטנות
08:40
there are fewerפחות ideasרעיונות, there are fewerפחות innovationsחידושים.
210
505000
3000
ישנם פחות רעיונות, ישנם פחות חידושים.
08:43
And smallקָטָן groupsקבוצות are more proneנוֹטֶה to accidentsתאונות and badרַע luckמַזָל.
211
508000
3000
ולקבוצות קטנות יש נטייה רבה יותר לתאונות או למזל רע.
08:46
So if we'dלהתחתן chosenנִבחָר that pathנָתִיב,
212
511000
2000
אז אם היינו בוחרים במסלול הזה,
08:48
our evolutionaryאֵבוֹלוּצִיוֹנִי pathנָתִיב would have led into the forestיַעַר --
213
513000
3000
אז השביל האבולוציוני שלנו היה מוביל לתוך היער --
08:51
and been a shortקצר one indeedאכן.
214
516000
2000
והיה קצר ללא ספק.
08:53
The other optionאוֹפְּצִיָה we could chooseבחר
215
518000
2000
האפשרות השנייה שיכולנו לבחור
08:55
was to developלְפַתֵחַ the systemsמערכות of communicationתִקשׁוֹרֶת
216
520000
3000
הייתה לפתח מערכת תקשורת
08:58
that would allowלהתיר us to shareלַחֲלוֹק ideasרעיונות
217
523000
2000
שתאפשר לנו לחלוק רעיונות
09:00
and to cooperateלְשַׁתֵף פְּעוּלָה amongstבֵּין othersאחרים.
218
525000
3000
ולעבוד בשיתוף פעולה עם אחרים.
09:03
Choosingבְּחִירָה this optionאוֹפְּצִיָה would mean
219
528000
2000
בחירה באפשרות הזאת משמעה
09:05
that a vastlyבְּמִדָה נִכֶּרֶת greaterגדול יותר fundקֶרֶן of accumulatedצָבוּר knowledgeיֶדַע and wisdomחוכמה
220
530000
3000
שמאגר גדול בהרבה של ידע מצטבר וחוכמה
09:08
would becomeהפכו availableזמין to any one individualאִישִׁי
221
533000
3000
יהיה זמין לכל פרט
09:11
than would ever ariseלְהִתְעוֹרֵר from withinבְּתוֹך an individualאִישִׁי familyמִשׁפָּחָה
222
536000
3000
בהשוואה לזה שהיה נוצר במשפחה יחידה
09:14
or an individualאִישִׁי personאדם on theirשֶׁלָהֶם ownשֶׁלוֹ.
223
539000
3000
או באדם יחיד.
09:18
Well, we choseבחר the secondשְׁנִיָה optionאוֹפְּצִיָה,
224
543000
3000
ובכן, אנחנו בחרנו באפשרות השנייה,
09:21
and languageשפה is the resultתוֹצָאָה.
225
546000
3000
והשפה היא התוצאה.
09:24
Languageשפה evolvedהתפתח to solveלִפְתוֹר the crisisמַשׁבֵּר
226
549000
2000
השפה התפתחה בכדי לפתור את המשבר
09:26
of visualחָזוּתִי theftגְנֵבָה.
227
551000
2000
של גניבה חזותית.
09:28
Languageשפה is a pieceלְחַבֵּר of socialחֶברָתִי technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה
228
553000
3000
שפה היא חלק מטכנולוגיה חברתית
09:31
for enhancingשיפור the benefitsיתרונות of cooperationשיתוף פעולה --
229
556000
3000
המעצימה את יתרונות שיתוף הפעולה --
09:34
for reachingהַגָעָה agreementsהסכמים, for strikingמהמם dealsעסקאות
230
559000
3000
בשביל להגיע להסכמה, בשביל לעשות עיסקאות
09:37
and for coordinatingתיאום our activitiesפעילויות.
231
562000
4000
ובשביל לתאם את הפעילויות שלנו.
09:41
And you can see that, in a developingמתפתח societyחֶברָה
232
566000
2000
ואתם יכולים לראות כי בחברה מתפתחת
09:43
that was beginningהתחלה to acquireלִרְכּוֹשׁ languageשפה,
233
568000
2000
שהתחילה לרכוש שפה,
09:45
not havingשיש languageשפה
234
570000
2000
חוסר בשפה
09:47
would be a like a birdציפור withoutלְלֹא wingsכנפיים.
235
572000
2000
היה משול לציפור ללא כנפיים.
09:49
Just as wingsכנפיים openלִפְתוֹחַ up this sphereכַּדוּר of airאוויר
236
574000
3000
כשם שהכנפיים פותחות את ספירת האוויר
09:52
for birdsציפורים to exploitלְנַצֵל,
237
577000
2000
לשימוש הציפורים,
09:54
languageשפה openedנפתח up the sphereכַּדוּר of cooperationשיתוף פעולה
238
579000
2000
השפה פתחה את ספירת שיתוף הפעולה
09:56
for humansבני אנוש to exploitלְנַצֵל.
239
581000
2000
לשימוש בני האדם.
09:58
And we take this utterlyלגמרי for grantedשניתנו,
240
583000
2000
ואנחנו לוקחים את זה כמובן מאליו,
10:00
because we're a speciesמִין that is so at home with languageשפה,
241
585000
3000
מכיוון שאנחנו מין שמרגיש בנוח עם השפה.
10:03
but you have to realizeלִהַבִין
242
588000
2000
אבל עליכם להבין
10:05
that even the simplestהפשוטה ביותר actsמעשי of exchangeלְהַחלִיף that we engageלְהַעֲסִיק in
243
590000
3000
שאפילו הפעולות הפשוטות ביותר של סחר שאנחנו עוסקים בהן
10:08
are utterlyלגמרי dependentתלוי uponעַל languageשפה.
244
593000
3000
תלויות לחלוטין בשפה.
10:11
And to see why, considerלשקול two scenariosתרחישים
245
596000
2000
ובכדי לראות מדוע, חשבו על שני מקרים
10:13
from earlyמוקדם in our evolutionאבולוציה.
246
598000
2000
משלב מוקדם באבולוציה שלנו.
10:15
Let's imagineלדמיין that you are really good
247
600000
2000
בואו נדמיין שאתם טובים מאוד
10:17
at makingהֲכָנָה arrowheadsראשי חץ,
248
602000
2000
בהכנת ראשי חצים,
10:19
but you're hopelessאָבוּד at makingהֲכָנָה the woodenעץ shaftsפירים
249
604000
3000
אך גרועים בהכנת בסיס החץ
10:22
with the flightטִיסָה feathersנוצות attachedמְצוֹרָף.
250
607000
3000
עם נוצות התעופה.
10:25
Two other people you know are very good at makingהֲכָנָה the woodenעץ shaftsפירים,
251
610000
3000
שני אנשים אחרים מצטיינים בהכנת בסיס החץ,
10:28
but they're hopelessאָבוּד at makingהֲכָנָה the arrowheadsראשי חץ.
252
613000
3000
אך גרועים בהכנת ראשי החצים.
10:31
So what you do is --
253
616000
2000
אז מה שאתם עושים זה --
10:33
one of those people has not really acquiredנרכש languageשפה yetעדיין.
254
618000
3000
אחד מהאנשים האלה לא רכש עדיין שפה.
10:36
And let's pretendלהעמיד פנים the other one is good at languageשפה skillsמיומנויות.
255
621000
2000
ובואו נאמר שהשני מצטיין בכישורי השפה.
10:38
So what you do one day is you take a pileעֲרֵמָה of arrowheadsראשי חץ,
256
623000
3000
אז מה שאתם עושים יום אחד זה לקחת את ערמת ראשי החצים,
10:41
and you walkלָלֶכֶת up to the one that can't speakלְדַבֵּר very well,
257
626000
2000
ואתם הולכים לאותו אחד שאינו יכול לדבר היטב,
10:43
and you put the arrowheadsראשי חץ down in frontחֲזִית of him,
258
628000
2000
ואתם מניחים את ראשי החצים מולו,
10:45
hopingמקווה that he'llגֵיהִנוֹם get the ideaרַעְיוֹן that you want to tradeסַחַר your arrowheadsראשי חץ
259
630000
3000
בתקווה שהוא יבין את הרעיון שאתם רוצים לסחור בראשי החצים שלכם
10:48
for finishedגָמוּר arrowsחצים.
260
633000
2000
בתמורה לחצים מוגמרים.
10:50
But he looksנראה at the pileעֲרֵמָה of arrowheadsראשי חץ, thinksחושב they're a giftמתנה,
261
635000
2000
אך הוא מתבונן בערמת ראשי החצים, במחשבה שהם מתנה,
10:52
picksמבחר them up, smilesמחייך and walksהולך off.
262
637000
3000
לוקח אותם, מחייך והולך.
10:55
Now you pursueלרדוף this guy, gesticulatingמחווה.
263
640000
2000
עכשיו אתם רודפים אחרי האיש בתנועות ידיים,
10:57
A scuffleהִתכַּתְשׁוּת ensuesאנסו and you get stabbedנדקר
264
642000
2000
ומתפתחת התכתשות והוא דוקר אתכם
10:59
with one of your ownשֶׁלוֹ arrowheadsראשי חץ.
265
644000
3000
עם אחד מראשי החצים שלכם.
11:02
Okay, now replayשידור חוזר this sceneסְצֵינָה now, and you're approachingמִתקַרֵב the one who has languageשפה.
266
647000
3000
אוקיי, עכשיו תריצו שוב את הסצנה הזו כשאתם מתקרבים לזה שיש לו שפה.
11:05
You put down your arrowheadsראשי חץ and say,
267
650000
2000
אתם מניחים את ראשי החצים ואומרים:
11:07
"I'd like to tradeסַחַר these arrowheadsראשי חץ for finishedגָמוּר arrowsחצים. I'll splitלְפַצֵל you 50/50."
268
652000
3000
"אני רוצה להחליף את ראשי החצים הללו בחצים מוגמרים. אני אתחלק איתך 50\50."
11:10
The other one saysאומר, "Fine. Looksנראה good to me.
269
655000
2000
והבחור אומר "בסדר. נראה טוב בעיניי.
11:12
We'llטוֹב do that."
270
657000
3000
נעשה את זה."
11:15
Now the jobעבודה is doneבוצע.
271
660000
3000
כעת העבודה נגמרה.
11:18
Onceפַּעַם we have languageשפה,
272
663000
2000
ברגע שיש לנו שפה,
11:20
we can put our ideasרעיונות togetherיַחַד and cooperateלְשַׁתֵף פְּעוּלָה
273
665000
2000
אנחנו יכולים לנסח רעיונות ולשתף פעולה
11:22
to have a prosperityשִׂגשׂוּג
274
667000
2000
בכדי להשיג שגשוג
11:24
that we couldn'tלא יכול have before we acquiredנרכש it.
275
669000
3000
כמוהו לא יכולנו לקבל לפני שרכשנו את השפה.
11:27
And this is why our speciesמִין
276
672000
2000
וזו הסיבה מדוע המין שלנו
11:29
has prosperedשגשגה around the worldעוֹלָם
277
674000
2000
שגשג בכל רחבי העולם
11:31
while the restמנוחה of the animalsבעלי חיים
278
676000
2000
בזמן ששאר החיות
11:33
sitלָשֶׁבֶת behindמֵאָחוֹר barsבארים in zoosגני חיות, languishingמתנודד.
279
678000
3000
יושבות להן מאחורי סורגים בגני החיות, נמקות.
11:36
That's why we buildלִבנוֹת spaceמֶרחָב shuttlesהסעות and cathedralsקתדרלות
280
681000
3000
זו הסיבה מדוע אנו בונים חלליות וקתדרלות
11:39
while the restמנוחה of the worldעוֹלָם sticksמקלות sticksמקלות into the groundקרקע, אדמה
281
684000
2000
בזמן ששאר העולם תוקע מקלות לתוך האדמה
11:41
to extractלחלץ termitesטרמיטים.
282
686000
2000
כדי להוציא טרמיטים.
11:43
All right, if this viewנוף of languageשפה
283
688000
3000
טוב. אם המבט הזה על השפה
11:46
and its valueערך
284
691000
2000
וערכה
11:48
in solvingפְּתִירָה the crisisמַשׁבֵּר of visualחָזוּתִי theftגְנֵבָה is trueנָכוֹן,
285
693000
3000
והיכולת לפתור את בעיית משבר הגניבה החזותית הוא נכון,
11:51
any speciesמִין that acquiresרוכש it
286
696000
2000
אז כל מין שרוכש שפה
11:53
should showלְהַצִיג an explosionהִתְפּוֹצְצוּת of creativityיְצִירָתִיוּת and prosperityשִׂגשׂוּג.
287
698000
3000
אמור להראות התפוצצות של יצירתיות ושגשוג.
11:56
And this is exactlyבְּדִיוּק what the archeologicalארכיאולוגי recordתקליט showsמופעים.
288
701000
3000
וזה בדיוק מה שמראים לנו תיעודי הארכיאולוגים.
11:59
If you look at our ancestorsאבות,
289
704000
2000
אם תסתכלו על אבותינו הקדמונים,
12:01
the Neanderthalsניאנדרטלים and the Homoהומו erectusארקטוס, our immediateמִיָדִי ancestorsאבות,
290
706000
3000
הניאנדרטאלים וההומו ארקטוס, אבותינו הקרובים ביותר,
12:04
they're confinedמוּגבָּל to smallקָטָן regionsאזורים of the worldעוֹלָם.
291
709000
3000
הם מוגבלים לאיזורים קטנים בעולם.
12:07
But when our speciesמִין aroseהתעוררה
292
712000
2000
אך כאשר המין שלנו עלה
12:09
about 200,000 yearsשנים agoלִפנֵי,
293
714000
2000
לפני כ- 200,000 שנים,
12:11
sometimeמתישהו after that we quicklyבִּמְהִירוּת walkedהלך out of Africaאַפְרִיקָה
294
716000
3000
זמן כלשהו אחרי זה יצאנו במהרה מאפריקה
12:14
and spreadהתפשטות around the entireשלם worldעוֹלָם,
295
719000
3000
והתפזרנו בכל קצוות תבל,
12:17
occupyingכובש nearlyכמעט everyכֹּל habitatבית גידול on Earthכדור הארץ.
296
722000
3000
מאכלסים כמעט כל בית גידול על פני כדור-הארץ.
12:20
Now whereasואילו other speciesמִין are confinedמוּגבָּל
297
725000
3000
בעוד שמינים אחרים מוגבלים
12:23
to placesמקומות that theirשֶׁלָהֶם genesגנים adaptלְהִסְתָגֵל them to,
298
728000
3000
למקומות שהגנים שלהם הותאמו.
12:26
with socialחֶברָתִי learningלְמִידָה and languageשפה,
299
731000
2000
עם למידה חברתית ושפה,
12:28
we could transformשינוי צורה the environmentסביבה
300
733000
2000
יכולנו לשנות את הסביבה
12:30
to suitחליפה our needsצרכי.
301
735000
2000
כך שתתאים לצרכינו.
12:32
And so we prosperedשגשגה in a way
302
737000
2000
וכך שגשגנו כפי
12:34
that no other animalבעל חיים has.
303
739000
2000
שאף חיה אחרת לא עשתה.
12:36
Languageשפה really is
304
741000
3000
השפה היא באמת
12:39
the mostרוב potentחָזָק traitתְכוּנָה that has ever evolvedהתפתח.
305
744000
3000
התכונה החזקה ביותר שאי פעם התפתחה.
12:42
It is the mostרוב valuableבעל ערך traitתְכוּנָה we have
306
747000
3000
זוהי התכונה הכי שימושית שיש לנו
12:45
for convertingהמרת newחָדָשׁ landsאדמות and resourcesאֶמְצָעִי
307
750000
3000
להסבת אדמות חדשות ומשאבים
12:48
into more people and theirשֶׁלָהֶם genesגנים
308
753000
3000
לעוד אנשים והגנים שלהם
12:51
that naturalטִבעִי selectionבְּחִירָה has ever devisedתוכנן.
309
756000
2000
מכל מה שהברירה הטבעית אי פעם המציאה.
12:53
Languageשפה really is
310
758000
2000
השפה היא באמת
12:55
the voiceקוֹל of our genesגנים.
311
760000
2000
הקול של הגנים שלנו.
12:57
Now havingשיש evolvedהתפתח languageשפה, thoughאם כי,
312
762000
2000
בגלל שפיתחנו את השפה,
12:59
we did something peculiarמוּזָר,
313
764000
2000
עשינו משהו מוזר,
13:01
even bizarreמוּזָר.
314
766000
2000
אפילו חריג.
13:03
As we spreadהתפשטות out around the worldעוֹלָם,
315
768000
2000
בזמן שהתפזרנו ברחבי הכדור,
13:05
we developedמפותח thousandsאלפים of differentשונה languagesשפות.
316
770000
3000
פיתחנו אלפי שפות שונות.
13:08
Currentlyכַּיוֹם, there are about sevenשֶׁבַע or 8,000
317
773000
2000
כיום, ישנם כ 7,000-8,000
13:10
differentשונה languagesשפות spokenנֱאֶמַר on Earthכדור הארץ.
318
775000
3000
שפות שונות שמדוברות בעולם.
13:13
Now you mightאולי say, well, this is just naturalטִבעִי.
319
778000
2000
כעת אתם יכולים לומר, ובכן, זה אך טבעי.
13:15
As we divergeלִסְטוֹת, our languagesשפות are naturallyבאופן טבעי going to divergeלִסְטוֹת.
320
780000
3000
בזמן שאנחנו מסתעפים, כך יקרה גם לשפות שלנו.
13:18
But the realאמיתי puzzleחִידָה and ironyאִירוֹנִיָה
321
783000
2000
אך התהייה הגדולה והאירונית
13:20
is that the greatestהגדול ביותר densityצְפִיפוּת of differentשונה languagesשפות on Earthכדור הארץ
322
785000
3000
היא שהצפיפות הכי גדולה של שפות שונות על כדור-הארץ
13:23
is foundמצאתי where people are mostרוב tightlyבחוזקה packedארוז togetherיַחַד.
323
788000
4000
נמצאת במקום בו האנשים קרובים מאוד זה לזה.
13:27
If we go to the islandאִי of Papuaפפואה Newחָדָשׁ Guineaגינאה,
324
792000
2000
אם נלך לפפואה גינאה החדשה,
13:29
we can find about 800 to 1,000
325
794000
3000
נוכל למצוא בערך 800 עד 1,000
13:32
distinctמובהק humanבן אנוש languagesשפות,
326
797000
2000
שפות אנושיות נבדלות,
13:34
differentשונה humanבן אנוש languagesשפות,
327
799000
2000
שפות אנושיות שונות,
13:36
spokenנֱאֶמַר on that islandאִי aloneלבד.
328
801000
2000
מדוברות על האי הזה בלבד.
13:38
There are placesמקומות on that islandאִי
329
803000
2000
ישנם מקומות על האי הזה
13:40
where you can encounterפְּגִישָׁה a newחָדָשׁ languageשפה
330
805000
2000
בהם אתם יכולים לפגוש בשפה חדשה
13:42
everyכֹּל two or threeשְׁלוֹשָׁה milesstomach.
331
807000
2000
כל 3 עד 5 קילומטרים.
13:44
Now, incredibleמדהים as this soundsקולות,
332
809000
2000
כעת, מדהים ככל שזה נשמע,
13:46
I onceפַּעַם metנפגש a Papuanפפוואן man, and I askedשאל him if this could possiblyיִתָכֵן be trueנָכוֹן.
333
811000
3000
פגשתי פעם איש מפפואה, ושאלתי אותו האם באמת הדבר יתכן.
13:49
And he said to me, "Oh no.
334
814000
2000
והוא אמר לי, "או לא.
13:51
They're farרָחוֹק closerיותר קרוב togetherיַחַד than that."
335
816000
3000
הם הרבה יותר קרובים זה לזה."
13:54
And it's trueנָכוֹן; there are placesמקומות on that islandאִי
336
819000
2000
וזה נכון; ישנם מקומות על האי הזה
13:56
where you can encounterפְּגִישָׁה a newחָדָשׁ languageשפה in underתַחַת a mileמִיל.
337
821000
3000
בהם אתם יכולים לפגוש בשפה חדשה במרחק של פחות משלוש קילומטר.
13:59
And this is alsoגַם trueנָכוֹן of some remoteמְרוּחָק oceanicאוֹקיָנוּסִי islandsאיים.
338
824000
3000
והדבר נכון גם לגבי כמה איים אוקיאנים מרוחקים.
14:03
And so it seemsנראה that we use our languageשפה,
339
828000
2000
וכך נדמה כי אנו משתמשים בשפה שלנו,
14:05
not just to cooperateלְשַׁתֵף פְּעוּלָה,
340
830000
2000
לא רק לשיתוף פעולה,
14:07
but to drawלצייר ringsטבעות around our cooperativeשיתופי groupsקבוצות
341
832000
3000
אלא גם לייצור טבעות צפופות סביב קבוצות המשתפות איתנו פעולה
14:10
and to establishלְהַקִים identitiesזהויות,
342
835000
2000
ולבסס זהויות,
14:12
and perhapsאוּלַי to protectלְהַגֵן our knowledgeיֶדַע and wisdomחוכמה and skillsמיומנויות
343
837000
3000
ואולי להגן על הידע והחוכמה והכישורים
14:15
from eavesdroppingצִתוּת from outsideבחוץ.
344
840000
3000
מציתותים חיצוניים.
14:18
And we know this
345
843000
2000
ואנחנו יודעים זאת
14:20
because when we studyלימוד differentשונה languageשפה groupsקבוצות
346
845000
2000
מכיוון שכאשר אנחנו חוקרים קבוצות שפה שונות
14:22
and associateחָבֵר them with theirשֶׁלָהֶם culturesתרבויות,
347
847000
2000
ומקשרים אותן עם התרבויות שלהן,
14:24
we see that differentשונה languagesשפות
348
849000
2000
אנחנו רואים כי ההבדל בשפות
14:26
slowלְהַאֵט the flowזְרִימָה of ideasרעיונות betweenבֵּין groupsקבוצות.
349
851000
3000
מאט את זרימת הרעיונות בין קבוצות.
14:29
They slowלְהַאֵט the flowזְרִימָה of technologiesטכנולוגיות.
350
854000
3000
הן מאטות את זרימתן של הטכנולוגיות.
14:32
And they even slowלְהַאֵט the flowזְרִימָה of genesגנים.
351
857000
3000
והן אפילו מעכבות את זרימת הגנים.
14:35
Now I can't speakלְדַבֵּר for you,
352
860000
2000
עכשיו, אני לא יכול לדבר בשמכם,
14:37
but it seemsנראה to be the caseמקרה
353
862000
2000
אך נדמה שזו הסיבה
14:39
that we don't have sexמִין with people we can't talk to.
354
864000
3000
שאנחנו לא עושים סקס עם אנשים איתם אנחנו לא יכולים לדבר.
14:43
(Laughterצחוק)
355
868000
2000
(צחוק)
14:45
Now we have to counterדֶלְפֵּק that, thoughאם כי,
356
870000
2000
אבל עכשיו אנחנו צריכים לנגוד זאת,
14:47
againstמול the evidenceעֵדוּת we'veיש לנו heardשמע
357
872000
2000
כנגד הראייה ששמענו עליה
14:49
that we mightאולי have had some ratherבמקום distastefulלֹא נָעִים geneticגֵנֵטִי dalliancesמעשי אהבהבים
358
874000
3000
שאולי היו לנו כמה התמזמזויות גנטיות מפוקפקות
14:52
with the Neanderthalsניאנדרטלים and the DenisovansDenisovans.
359
877000
2000
עם הניאנדרטאלים ועם הדניסובנים.
14:54
(Laughterצחוק)
360
879000
2000
(צחוק)
14:56
Okay, this tendencyמְגַמָה we have,
361
881000
2000
אוקי, הנטייה שיש לנו,
14:58
this seeminglyלִכאוֹרָה naturalטִבעִי tendencyמְגַמָה we have,
362
883000
2000
הנטייה הטבעית לכאורה שיש לנו,
15:00
towardsלִקרַאת isolationבְּדִידוּת, towardsלִקרַאת keepingשְׁמִירָה to ourselvesבְּעָצמֵנוּ,
363
885000
3000
להתבודד, להתרחק מהאחר,
15:03
crashesקריסות headרֹאשׁ first into our modernמוֹדֶרנִי worldעוֹלָם.
364
888000
3000
מתנגשת עם עולמנו המודרני.
15:06
This remarkableראוי לציון imageתמונה
365
891000
2000
התמונה המדהימה הזו
15:08
is not a mapמַפָּה of the worldעוֹלָם.
366
893000
2000
היא לא מפת העולם.
15:10
In factעוּבדָה, it's a mapמַפָּה of Facebookפייסבוק friendshipחֲבֵרוּת linksקישורים.
367
895000
4000
למעשה, זוהי מפת קשרי חברויות בפייסבוק.
15:14
And when you plotעלילה those friendshipחֲבֵרוּת linksקישורים
368
899000
2000
וכאשר אתה מציב את אותם קשרי חברות
15:16
by theirשֶׁלָהֶם latitudeקו רוחב and longitudeקו אורך,
369
901000
2000
לפי קווי האורך והרוחב שלהם,
15:18
it literallyפשוטו כמשמעו drawsמצייר a mapמַפָּה of the worldעוֹלָם.
370
903000
3000
זה מצייר לנו מפה של העולם.
15:21
Our modernמוֹדֶרנִי worldעוֹלָם is communicatingמתקשר
371
906000
2000
עולמנו המודרני מתקשר
15:23
with itselfעצמה and with eachכל אחד other
372
908000
2000
עם עצמו ואחד עם השני
15:25
more than it has
373
910000
2000
יותר מאשר
15:27
at any time in its pastעבר.
374
912000
2000
עשה זאת אי פעם בעבר.
15:29
And that communicationתִקשׁוֹרֶת, that connectivityקישוריות around the worldעוֹלָם,
375
914000
3000
והתקשורת הזו, הקישוריות הזו סביב העולם,
15:32
that globalizationגלובליזציה
376
917000
2000
הגלובליזציה הזו
15:34
now raisesמעלה a burdenנטל.
377
919000
3000
מעלה כעת בעיה.
15:37
Because these differentשונה languagesשפות
378
922000
2000
משום שאותן שפות שונות
15:39
imposeלֶאֱכוֹף a barrierמַחסוֹם, as we'veיש לנו just seenלראות,
379
924000
2000
מהוות מחסום, כמו שזה עתה ראינו,
15:41
to the transferלְהַעֲבִיר of goodsסְחוֹרוֹת and ideasרעיונות
380
926000
2000
למעבר מוצרים ורעיונות
15:43
and technologiesטכנולוגיות and wisdomחוכמה.
381
928000
2000
וטכנולוגיות וחוכמה.
15:45
And they imposeלֶאֱכוֹף a barrierמַחסוֹם to cooperationשיתוף פעולה.
382
930000
3000
והן מהוות מחסום לשיתוף פעולה.
15:48
And nowhereלְשׁוּם מָקוֹם do we see that more clearlyבְּבִירוּר
383
933000
3000
ואין מקום בו אנו רואים זאת בבירור יותר
15:51
than in the Europeanאֵירוֹפִּי Unionהִתאַחֲדוּת,
384
936000
2000
מאשר באיחוד האירופי,
15:53
whoseשל מי 27 memberחבר countriesמדינות
385
938000
3000
בו חברות 27 מדינות
15:56
speakלְדַבֵּר 23 officialרשמי languagesשפות.
386
941000
3000
המדברות ב- 23 שפות רשמיות.
15:59
The Europeanאֵירוֹפִּי Unionהִתאַחֲדוּת
387
944000
2000
האיחוד האירופי
16:01
is now spendingההוצאה over one billionמיליארד eurosיורו annuallyמדי שנה
388
946000
4000
מבזבז למעלה ממיליארד יורו כל שנה
16:05
translatingתִרגוּם amongבין theirשֶׁלָהֶם 23 officialרשמי languagesשפות.
389
950000
3000
בתרגום לאותן 23 שפות רשמיות.
16:08
That's something on the orderלהזמין
390
953000
2000
זה משהו בסביבות
16:10
of 1.45 billionמיליארד U.S. dollarsדולר
391
955000
2000
1.45 מיליארד דולרים
16:12
on translationתִרגוּם costsעלויות aloneלבד.
392
957000
3000
על עלויות תרגום בלבד.
16:15
Now think of the absurdityאַבּסוּרדִיוּת of this situationמַצָב.
393
960000
2000
חישבו על האבסורדיות של המצב הזה.
16:17
If 27 individualsיחידים
394
962000
2000
אם 27 אנשים
16:19
from those 27 memberחבר statesמדינות
395
964000
2000
מ- 27 מדינות חברות
16:21
satישבה around tableשולחן, speakingמדבר theirשֶׁלָהֶם 23 languagesשפות,
396
966000
3000
ישבו סביב שולחן, וידברו ב- 23 השפות שלהם,
16:24
some very simpleפָּשׁוּט mathematicsמָתֵימָטִיקָה will tell you
397
969000
2000
חישוב פשוט יראה לכם
16:26
that you need an armyצָבָא of 253 translatorsמתרגמים
398
971000
4000
שתזדקקו לצבא של 253 מתרגמים
16:30
to anticipateלְצַפּוֹת all the pairwiseהזוג possibilitiesאפשרויות.
399
975000
4000
בכדי להתכונן לכל האפשרויות הזוגיות.
16:34
The Europeanאֵירוֹפִּי Unionהִתאַחֲדוּת employsמעסיקים a permanentקבוע staffצוות
400
979000
3000
האיחוד האירופי מעסיק צוות קבוע
16:37
of about 2,500 translatorsמתרגמים.
401
982000
2000
של כ- 2,500 מתרגמים.
16:39
And in 2007 aloneלבד --
402
984000
2000
ובשנת 2007 לבדה --
16:41
and I'm sure there are more recentלאחרונה figuresדמויות --
403
986000
2000
אני בטוח כי ישנם נתונים מעודכנים יותר--
16:43
something on the orderלהזמין of 1.3 millionמִילִיוֹן pagesדפים
404
988000
3000
משהו באיזור ה- 1.3 מיליון דפים
16:46
were translatedמְתוּרגָם into Englishאנגלית aloneלבד.
405
991000
3000
תורגמו לאנגלית בלבד.
16:49
And so if languageשפה really is
406
994000
3000
כך שאם שפה היא באמת
16:52
the solutionפִּתָרוֹן to the crisisמַשׁבֵּר of visualחָזוּתִי theftגְנֵבָה,
407
997000
3000
הפתרון לגניבה חזותית,
16:55
if languageשפה really is
408
1000000
2000
אם השפה באמת
16:57
the conduitתְעָלָה of our cooperationשיתוף פעולה,
409
1002000
2000
סוללת את הדרך לשיתוף הפעולה שלנו,
16:59
the technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה that our speciesמִין derivedנִגזָר
410
1004000
3000
הטכנולוגיה שהמין שלנו המציא
17:02
to promoteלקדם the freeחופשי flowזְרִימָה and exchangeלְהַחלִיף of ideasרעיונות,
411
1007000
4000
בכדי לקדם זרימה חופשית של החלפת רעיונות,
17:06
in our modernמוֹדֶרנִי worldעוֹלָם,
412
1011000
2000
בעולמנו המודרני,
17:08
we confrontלְהִתְעַמֵת a questionשְׁאֵלָה.
413
1013000
2000
אנחנו ניצבים אל מול שאלה.
17:10
And that questionשְׁאֵלָה is whetherהאם
414
1015000
2000
והשאלה הינה האם
17:12
in this modernמוֹדֶרנִי, globalizedגלובליזציה worldעוֹלָם
415
1017000
2000
בעולם המודרני, הגלובלי הזה
17:14
we can really affordלְהַרְשׁוֹת לְעַצמוֹ to have all these differentשונה languagesשפות.
416
1019000
3000
אנחנו באמת יכולים להרשות לעצמנו את כל השפות השונות הללו.
17:17
To put it this way, natureטֶבַע knowsיודע no other circumstanceנסיבות
417
1022000
3000
כלומר, הטבע לא מכיר שום מצב אחר
17:20
in whichאיזה functionallyפונקציונלית equivalentהמקבילה traitsתכונות coexistלְהִתְקַיֵם יַחַד.
418
1025000
5000
בו תכונות שוות פונקציונאלית מתקיימות בו-זמנית.
17:25
One of them always drivesכוננים the other extinctנִכחָד.
419
1030000
3000
אחת מהן תמיד מניעה את האחרת להכחדה.
17:28
And we see this in the inexorableקָשׁוּחַ marchמרץ
420
1033000
2000
ואנו רואים זאת בצעדה הקשה
17:30
towardsלִקרַאת standardizationתְקִינָה.
421
1035000
2000
אל עבר ההאחדה.
17:32
There are lots and lots of waysדרכים of measuringמדידה things --
422
1037000
3000
ישנן דרכים רבות מאוד למדוד דברים --
17:35
weighingשְׁקִילָה them and measuringמדידה theirשֶׁלָהֶם lengthאורך --
423
1040000
2000
לשקול אותם ולמדוד את אורכם --
17:37
but the metricמֶטרִי systemמערכת is winningלנצח.
424
1042000
2000
אך השיטה המטרית מנצחת.
17:39
There are lots and lots of waysדרכים of measuringמדידה time,
425
1044000
3000
ישנן דרכים רבות מאוד למדוד את הזמן,
17:42
but a really bizarreמוּזָר baseבסיס 60 systemמערכת
426
1047000
3000
אך שיטה מוזרה המבוססת על 60
17:45
knownידוע as hoursשעות and minutesדקות and secondsשניות
427
1050000
2000
הידועה כשעות ודקות ושניות
17:47
is nearlyכמעט universalאוניברסלי around the worldעוֹלָם.
428
1052000
3000
היא כמעט כלל עולמית.
17:50
There are manyרב, manyרב waysדרכים
429
1055000
2000
ישנן דרכים רבות
17:52
of imprintingהטבעה CDsתקליטורים or DVDsתקליטורי DVD,
430
1057000
2000
של החתמה על דיסקים ועל DVD,
17:54
but those are all beingלהיות standardizedמְתוּקנָן as well.
431
1059000
3000
אך כולן עוברות האחדה גם כן.
17:57
And you can probablyכנראה think of manyרב, manyרב more
432
1062000
3000
ואתם יכולים בוודאי לחשוב על עוד דוגמאות
18:00
in your ownשֶׁלוֹ everydayכל יום livesחיים.
433
1065000
2000
בחיי היום יום שלכם.
18:02
And so our modernמוֹדֶרנִי worldעוֹלָם now
434
1067000
3000
וכך עולמנו המודרני כעת
18:05
is confrontingמתמודד us with a dilemmaדִילֶמָה.
435
1070000
2000
מציב אותנו אל מול בעיה.
18:07
And it's the dilemmaדִילֶמָה
436
1072000
2000
וזו אותה בעיה
18:09
that this Chineseסִינִית man facesפרצופים,
437
1074000
2000
שעומדת בפני האיש הסיני הזה,
18:11
who'sמי זה languageשפה is spokenנֱאֶמַר
438
1076000
2000
אשר שפתו מדוברת
18:13
by more people in the worldעוֹלָם
439
1078000
2000
על-ידי יותר אנשים בעולם
18:15
than any other singleיחיד languageשפה,
440
1080000
3000
מאשר כל שפה אחרת,
18:18
and yetעדיין he is sittingיְשִׁיבָה at his blackboardלוח,
441
1083000
4000
ועדיין הוא יושב ליד הלוח שלו,
18:22
convertingהמרת Chineseסִינִית phrasesביטויים
442
1087000
3000
ומתרגם ביטויים סיניים
18:25
into Englishאנגלית languageשפה phrasesביטויים.
443
1090000
2000
לביטויים בשפה האנגלית
18:27
And what this does is it raisesמעלה the possibilityאפשרות to us
444
1092000
3000
וזה מעלה בפנינו את האפשרות
18:30
that in a worldעוֹלָם in whichאיזה we want to promoteלקדם
445
1095000
2000
שבעולם בו אנו רוצים לקדם
18:32
cooperationשיתוף פעולה and exchangeלְהַחלִיף,
446
1097000
2000
שיתוף פעולה וחליפין,
18:34
and in a worldעוֹלָם that mightאולי be dependentתלוי more than ever before
447
1099000
3000
ובעולם שייתכן והוא תלוי יותר מאי פעם
18:37
on cooperationשיתוף פעולה
448
1102000
2000
בשיתוף פעולה
18:39
to maintainלְתַחְזֵק and enhanceלשפר our levelsרמות of prosperityשִׂגשׂוּג,
449
1104000
3000
בכדי לשמר ולקדם את רמות השגשוג שלנו,
18:42
his actionsפעולות suggestלְהַצִיעַ to us
450
1107000
2000
מעשיו מרמזים לנו
18:44
it mightאולי be inevitableבִּלתִי נִמנַע
451
1109000
2000
שזה אולי בלתי נמנע
18:46
that we have to confrontלְהִתְעַמֵת the ideaרַעְיוֹן
452
1111000
2000
שאנחנו צריכים להתמודד עם הרעיון
18:48
that our destinyגוֹרָל is to be one worldעוֹלָם with one languageשפה.
453
1113000
3000
שגורלנו הוא להיות עולם אחד עם שפה אחת.
18:51
Thank you.
454
1116000
2000
תודה רבה.
18:53
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
455
1118000
8000
(מחיאות כפיים)
19:01
Mattמאט Ridleyרידלי: Markסימן, one questionשְׁאֵלָה.
456
1126000
2000
מאט רידלי: מארק, שאלה אחת.
19:03
Svanteסוונטה foundמצאתי that the FOXPFOXP2 geneגֵן,
457
1128000
3000
סוואנטה מצא כי הגן FOXP2,
19:06
whichאיזה seemsנראה to be associatedהמשויך with languageשפה,
458
1131000
2000
שנראה כי הוא מקושר עם השפה,
19:08
was alsoגַם sharedמְשׁוּתָף in the sameאותו formטופס
459
1133000
2000
היה גם שותף באותה צורה
19:10
in Neanderthalsניאנדרטלים as us.
460
1135000
2000
בניאנדרטלים כמו אצלנו.
19:12
Do we have any ideaרַעְיוֹן
461
1137000
2000
האם יש לנו איזשהו רעיון
19:14
how we could have defeatedמוּבָס Neanderthalsניאנדרטלים
462
1139000
2000
כיצד יכולנו לנצח את הניאנדרטאלים
19:16
if they alsoגַם had languageשפה?
463
1141000
2000
אם גם להם הייתה שפה?
19:18
Markסימן Pagelפאגל: This is a very good questionשְׁאֵלָה.
464
1143000
2000
מארק פאגל: זוהי שאלה טובה מאוד.
19:20
So manyרב of you will be familiarמוּכָּר with the ideaרַעְיוֹן that there's this geneגֵן calledשקוראים לו FOXPFOXP2
465
1145000
3000
אז רבים מכם יכירו את הרעיון שישנו גן הנקרא FOXP2
19:23
that seemsנראה to be implicatedמסובך in some waysדרכים
466
1148000
3000
שנדמה שהוא מקושר בכמה דרכים
19:26
in the fine motorמָנוֹעַ controlלִשְׁלוֹט that's associatedהמשויך with languageשפה.
467
1151000
3000
במוטוריקה העדינה המקושרת עם השפה.
19:29
The reasonסיבה why I don't believe that tellsאומר us
468
1154000
2000
הסיבה בגללה אני לא מאמין שזה אומר לנו
19:31
that the Neanderthalsניאנדרטלים had languageשפה
469
1156000
2000
שלניאנדרטאלים הייתה שפה
19:33
is -- here'sהנה a simpleפָּשׁוּט analogyאֲנָלוֹגִיָה:
470
1158000
3000
היא -- ישנה אנלוגיה פשוטה:
19:36
Ferrarisפרארי are carsמכוניות that have enginesמנועים.
471
1161000
3000
פרארי הן מכוניות שיש להן מנועים.
19:39
My carאוטו has an engineמנוע,
472
1164000
2000
למכונית שלי יש מנוע,
19:41
but it's not a Ferrariפרארי.
473
1166000
2000
אבל היא אינה פרארי.
19:43
Now the simpleפָּשׁוּט answerתשובה then
474
1168000
2000
עכשיו התשובה הפשוטה לזה
19:45
is that genesגנים aloneלבד don't, all by themselvesעצמם,
475
1170000
2000
תהיה שגנים לבד לא, לגמרי לבדם,
19:47
determineלקבוע the outcomeתוֹצָאָה
476
1172000
2000
קובעים את התוצאה הסופית
19:49
of very complicatedמסובך things like languageשפה.
477
1174000
2000
של דבר מסובך כל-כך כמו שפה.
19:51
What we know about this FOXPFOXP2 and Neanderthalsניאנדרטלים
478
1176000
2000
מה שאנחנו יודעים על הגן הזה FOXP2 ועל הניאנדרטאלים
19:53
is that they mayמאי have had fine motorמָנוֹעַ controlלִשְׁלוֹט of theirשֶׁלָהֶם mouthsפיות -- who knowsיודע.
479
1178000
4000
הוא שייתכן והיה להם שליטה מוטורית עדינה על הפה שלהם -- מי יודע.
19:57
But that doesn't tell us they necessarilyבהכרח had languageשפה.
480
1182000
2000
אך זה לא בהכרח אומר לנו שהייתה להם שפה.
19:59
MRאדון: Thank you very much indeedאכן.
481
1184000
2000
מאט רידלי: באמת תודה רבה לך.
20:01
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
482
1186000
3000
(מחיאות כפיים)
Translated by Oren Szekatch
Reviewed by Sigal Tifferet

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Mark Pagel - Evolutionary biologist
Using biological evolution as a template, Mark Pagel wonders how languages evolve.

Why you should listen

Mark Pagel builds statistical models to examine the evolutionary processes imprinted in human behavior, from genomics to the emergence of complex systems -- to culture. His latest work examines the parallels between linguistic and biological evolution by applying methods of phylogenetics, or the study of evolutionary relatedness among groups, essentially viewing language as a culturally transmitted replicator with many of the same properties we find in genes. He’s looking for patterns in the rates of evolution of language elements, and hoping to find the social factors that influence trends of language evolution.
 
At the University of Reading, Pagel heads the Evolution Laboratory in the biology department, where he explores such questions as, "Why would humans evolve a system of communication that prevents them with communicating with other members of the same species?" He has used statistical methods to reconstruct features of dinosaur genomes, and to infer ancestral features of genes and proteins.

He says: "Just as we have highly conserved genes, we have highly conserved words. Language shows a truly remarkable fidelity."

More profile about the speaker
Mark Pagel | Speaker | TED.com