ABOUT THE SPEAKER
Ariel Garten - Artist, scientist and entrepreneur
As CEO of InteraXon, Ariel Garten works to close the gap between science, art, business and technology.

Why you should listen

Ariel Garten is the CEO and co-founder of InteraXon, which creates thought controlled computing products and applications. Ariel has also researched at the Krembil Neuroscience Institute studying hippocampal neurogenesis, displayed work at the Art Gallery of Ontario, been head designer at a fashion label, and opened Toronto Fashion Week. Referred to as the “Brain Guru”, Ariel and her team’s work has been featured in hundreds of articles in over 20 countries.

More profile about the speaker
Ariel Garten | Speaker | TED.com
TEDxToronto 2011

Ariel Garten: Know thyself, with a brain scanner

אריאל גרטן: הכר את עצמך, עם סורק מוח

Filmed:
480,514 views

דמיינו משחק מחשב שנשלט על ידי מוחכם. עכשיו דמיינו שאותו משחק גם מלמד אתכם על דפוסי הלחץ, הירגעות ומיקוד שלכם. ב TEDxToronto אריאל גרטן מראה איך התבוננות בפעילות המוח שלנו נותנת משמעות חדשה למשפט העתיק "הכר את עצמך".
- Artist, scientist and entrepreneur
As CEO of InteraXon, Ariel Garten works to close the gap between science, art, business and technology. Full bio

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

00:15
The maximפִּתגָם, "Know thyselfעַצמְךָ"
0
0
2000
האמרה, "הכר את עצמך"
00:17
has been around sinceמאז the ancientעָתִיק Greeksהיוונים.
1
2000
2000
קיימת מתקופת היוונים.
00:19
Some attributeתְכוּנָה this goldenזָהוּב worldעוֹלָם knowledgeיֶדַע to Platoאפלטון,
2
4000
3000
כמה משייכים אותה לאפלטון,
00:22
othersאחרים to Pythagorasפיתגורס.
3
7000
2000
אחרים לפיתגורס.
00:24
But the truthאֶמֶת is it doesn't really matterחוֹמֶר whichאיזה sageמרווה said it first,
4
9000
3000
אבל האמת היא שזה לא ממש משנה איזה חכם אמר את זה ראשון,
00:27
because it's still sageמרווה adviceעֵצָה, even todayהיום.
5
12000
3000
מפני שזו עדיין עצה חכמה, אפילו היום.
00:31
"Know thyselfעַצמְךָ."
6
16000
2000
"הכר את עצמך."
00:33
It's pithyתַמצִיתִי
7
18000
2000
התמציתיות שבה
00:35
almostכִּמעַט to the pointנְקוּדָה of beingלהיות meaninglessחֲסַר מַשְׁמָעוּת,
8
20000
2000
כמעט עד כדי חוסר משמעות,
00:37
but it ringsטבעות familiarמוּכָּר and trueנָכוֹן, doesn't it?
9
22000
3000
אבל היא נשמעת מוכרת ואמיתית, נכון?
00:40
"Know thyselfעַצמְךָ."
10
25000
3000
"הכר את עצמך."
00:43
I understandמבין this timelessנִצחִי dictumמֵימרָה
11
28000
2000
אני מבינה את ההצהרה חסרת הזמן הזו
00:45
as a statementהַצהָרָה about the problemsבעיות, or more exactlyבְּדִיוּק the confusionsבלבול,
12
30000
3000
כהצהרה על הבעיות, או ליתר דיוק הבלבול,
00:48
of consciousnessתוֹדָעָה.
13
33000
2000
של ההכרה.
00:50
I've always been fascinatedמוּקסָם with knowingיוֹדֵעַ the selfעצמי.
14
35000
2000
תמיד הוקסמתי מלהכיר את העצמי.
00:52
This fascinationקֶסֶם led me to submergeלִצְלוֹל myselfעצמי in artאומנות,
15
37000
2000
העניין הוביל אותי להקיף את עצמי באמנות,
00:54
studyלימוד neuroscienceמדעי המוח
16
39000
2000
ללמוד מדעי המוח
00:56
and laterיותר מאוחר to becomeהפכו a psychotherapistפסיכותרפיסט.
17
41000
2000
ומאוחר יותר להיות פסיכותרפיסטית.
00:58
Todayהיום I combineלְשַׁלֵב all my passionsתשוקות
18
43000
2000
היום אני מאחדת את כל התשוקות שלי
01:00
as the CEOמנכ"ל of InteraXonInteraXon,
19
45000
2000
כמנכלית אינטראקסון,
01:02
a thought-controlledחשב מבוקר computingמחשוב companyחֶברָה.
20
47000
2000
חברת שליטה מחשבתית במחשבים.
01:04
My goalמטרה, quiteדַי simplyבפשטות,
21
49000
2000
המטרה שלי, בפשטות,
01:06
is to help people becomeהפכו more in tuneמנגינה
22
51000
2000
היא לעזור לאנשים להיות יותר מכוונים
01:08
with themselvesעצמם.
23
53000
2000
לעצמם.
01:10
I take it from this little dictumמֵימרָה,
24
55000
2000
אני לוקחת את זה מהמשפט הקטן הזה,
01:12
"Know thyselfעַצמְךָ."
25
57000
2000
"הכר את עצמך."
01:14
If you think about it,
26
59000
2000
אם תחשבו על זה,
01:16
this imperativeהֶכְרֵחִי is kindסוג of the definingהגדרה characteristicמאפיין of our speciesמִין,
27
61000
2000
האמרה הזו די מגדירה אותנו כמין,
01:18
isn't it?
28
63000
2000
לא?
01:20
I mean, it's self-awarenessמודעות עצמית
29
65000
2000
כלומר, זו ההכרה העצמית
01:22
that separatesמפריד Homoהומו sapiensסאפיינס
30
67000
2000
שמפרידה את הומו ספיאנס
01:24
from earlierמוקדם יותר instancesמקרים of our mankindאָדָם.
31
69000
3000
ממופעים קדומים יותר של האנושות.
01:27
Todayהיום we're oftenלעתים קרובות too busyעסוק
32
72000
2000
היום אנחנו לרוב עסוקים מדי
01:29
tendingטיפול to our iPhonesiPhones and iPodsiPods
33
74000
2000
באייפון או באייפוד שלנו
01:31
to really stop and get to know ourselvesבְּעָצמֵנוּ.
34
76000
3000
מכדי לעצור באמת ולהכיר את עצמנו.
01:34
Underתַחַת the delugeמַבּוּל of minute-to-minuteדקה לדקה textטֶקסט conversationsשיחות,
35
79000
3000
תחת המבול של שיחות טקסט מדקה לדקה,
01:37
emailsמיילים, relentlessחֲסַר רַחֲמִים exchangeלְהַחלִיף of mediaכְּלֵי תִקְשׁוֹרֶת channelsערוצים
36
82000
3000
אימיילים, החלפה תחופה של ערוצי מדיה
01:40
and passwordsסיסמאות and appsאפליקציות and remindersתזכורות and Tweetsציוצים and tagsתגים,
37
85000
3000
וססמאות ואפליקציות ותזכורות וטוויטיפ וטאגים,
01:43
we loseלאבד sightמראה of what all this fussמהומה is supposedאמור to be about in the first placeמקום:
38
88000
3000
אנחנו מאבדים את הכיוון של מה המטרה של כל הבלאגן הזה:
01:46
ourselvesבְּעָצמֵנוּ.
39
91000
2000
אנחנו עצמנו.
01:48
Much of the time we're transfixedמסומנת
40
93000
2000
רוב הזמן אנחנו ממוקדים
01:50
by all of the waysדרכים we can reflectמשקף ourselvesבְּעָצמֵנוּ into the worldעוֹלָם.
41
95000
4000
באיך אנחנו יכולים לשקף את עצמנו בעולם.
01:54
And we can barelyבקושי find the time to reflectמשקף deeplyבאופן מעמיק
42
99000
3000
ואנחנו כמעט לא מוצאים את הזמן לחשוב בבהירות
01:57
back in on our ownשֶׁלוֹ selvesהאני.
43
102000
3000
על עצמנו.
02:00
We'veללא שם: יש לנו clutteredמבולבל ourselvesבְּעָצמֵנוּ up with all this.
44
105000
2000
עשינו לעצמנו בלאגן בראש עם כל זה.
02:02
And we feel like we have to get
45
107000
2000
ואנחנו מרגישים כאילו אנחנו חייבים
02:04
farרָחוֹק, farרָחוֹק away to a secludedמְבוּדָד retreatלָסֶגֶת, leavingעֲזִיבָה it all behindמֵאָחוֹר.
46
109000
3000
להתרחק רחוק מאוד כדי לנפוש, ולהשאיר את הכל מאחור.
02:07
So we go farרָחוֹק away
47
112000
2000
אז אנחנו נוסעים רחוק
02:09
to the topחלק עליון of a mountainהַר,
48
114000
2000
לראש ההר,
02:11
assumingבהנחה that perchingיושב ourselvesבְּעָצמֵנוּ on a pieceלְחַבֵּר
49
116000
2000
ומניחים שלנוח שם
02:13
is boundכָּרוּך to give us the respiteהֲפוּגָה we need
50
118000
2000
בטוח יתן לנו את הרוגע שאנחנו צריכים
02:15
to sortסוג the clutterעִרבּוּביָה, the chaoticכאוטי everydayכל יום,
51
120000
2000
כדי לארגן את הבלאגן, היום יום הכאוטי,
02:17
and find ourselvesבְּעָצמֵנוּ again.
52
122000
2000
ולמצוא את עצמנו מחדש.
02:19
But on that mountainהַר
53
124000
2000
אבל על ההר הזה
02:21
where we gainלְהַשִׂיג that beautifulיפה peaceשָׁלוֹם of mindאכפת,
54
126000
3000
בו אנחנו משיגים את שלוות הנפש הנפלאה הזו,
02:24
what are we really achievingהשגתי?
55
129000
3000
מה אנחנו באמת משיגים?
02:27
It's really only a successfulמוּצלָח escapeבריחה.
56
132000
3000
זו באמת רק בריחה מוצלחת.
02:30
Think of the termטווח we use, "Retreatלָסֶגֶת."
57
135000
2000
חשבו על המושג בו אנחנו משתמשים "נסיגה" (נופש באנגלית)
02:32
This is the termטווח that armiesצבאות use when they'veהם כבר lostאבד a battleקרב.
58
137000
3000
זה המושג בו צבאות משתמשים כשהם הפסידו בקרב.
02:35
It meansאומר we'veיש לנו got to get out of here.
59
140000
2000
זה אומר שאנחנו חייבים לצאת מכאן.
02:37
Is this how we feel about the pressuresלחצים of our worldעוֹלָם,
60
142000
2000
האם כך אנחנו מרגישים לגבי הלחץ בעולם,
02:39
that in orderלהזמין to get insideבְּתוֹך ourselvesבְּעָצמֵנוּ,
61
144000
2000
שכדי להביט לתוך עצמנו,
02:41
you have to runלָרוּץ for the hillsגבעות?
62
146000
3000
חייבים לברוח לגבעות?
02:44
And the problemבְּעָיָה with escapingלברוח your day-to-dayמיום ליום life
63
149000
3000
והבעיה עם בריחה מחיי היום יום
02:47
is that you have to come home eventuallyבסופו של דבר.
64
152000
3000
היא שחייבים לחזור הביתה בסופו של דבר.
02:50
So when you think about it,
65
155000
2000
אז כשחושבים על זה,
02:52
we're almostכִּמעַט like a touristתיירות
66
157000
2000
אנחנו כמעט כמו תיירים
02:54
visitingמבקר ourselvesבְּעָצמֵנוּ over there.
67
159000
3000
שמבקרים את עצמנו שם.
02:57
And eventuallyבסופו של דבר that vacation'sחופשה got to come to an endסוֹף.
68
162000
3000
ובסופו של דבר החופשה ההיא חייבת להגיע לסיום.
03:00
So my questionשְׁאֵלָה to you is,
69
165000
3000
אז השאלה שלי אליכם היא,
03:03
can we find waysדרכים to know ourselvesבְּעָצמֵנוּ
70
168000
2000
האם אנחנו יכולים למצוא דרכים להכיר את עצמנו
03:05
withoutלְלֹא the escapeבריחה?
71
170000
2000
בלי הבריחה?
03:07
Can we redefineלהגדיר מחדש our relationshipמערכת יחסים
72
172000
2000
האם אנחנו יכולים להגדיר מחדש את יחסינו
03:09
with the technologizedטכנו worldעוֹלָם
73
174000
2000
עם העולם הטכנולוגי
03:11
in orderלהזמין to have the heightenedמוגברת senseלָחוּשׁ of self-awarenessמודעות עצמית
74
176000
2000
כדי שיהיה לנו את החוש המוגבר של מודעות עצמית
03:13
that we seekלְחַפֵּשׂ?
75
178000
2000
שאנחנו מחפשים?
03:15
Can we liveלחיות here and now in our wiredקווית webאינטרנט
76
180000
3000
האם אנחנו יכולים לחיות פה ועכשיו ברשת המחווטת שלנו
03:18
and still followלעקוב אחר those ancientעָתִיק instructionsהוראות,
77
183000
3000
ועדיין לעקוב אחרי ההוראות העתיקות האלו,
03:21
"Know thyselfעַצמְךָ?"
78
186000
3000
"הכר את עצמך?"
03:24
I say the answerתשובה is yes.
79
189000
2000
אני אומרת שהתשובה היא כן.
03:26
And I'm here todayהיום to shareלַחֲלוֹק a newחָדָשׁ way
80
191000
2000
ואני רוצה היום לחלוק דרך חדשה
03:28
that we're workingעובד with technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה to this endסוֹף
81
193000
2000
אליה אנו עובדים עם טכנולוגיה למטרה זו,
03:30
to get familiarמוּכָּר with our innerפְּנִימִי selfעצמי
82
195000
2000
להכיר את האני הפנימי שלנו
03:32
like never before --
83
197000
2000
כמו שלא עשינו מעולם --
03:34
humanizingהומניזציה technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה
84
199000
2000
להאניש את הטכנולוגיה
03:36
and furtheringהמשך that age-oldבן זקן questלַחקוֹר of oursשֶׁלָנוּ
85
201000
2000
ולקדם את המסע העתיק הזה שלנו
03:38
to more fullyלְגַמרֵי know the selfעצמי.
86
203000
3000
להכיר טוב יותר את העצמי.
03:41
It's calledשקוראים לו thought-controlledחשב מבוקר computingמחשוב.
87
206000
4000
זה נקרא מחשוב נשלט מחשבה.
03:47
You mayמאי or mayמאי not have noticedשם לב
88
212000
2000
אולי שמתם לב
03:49
that I'm wearingלובש a tinyזָעִיר electrodeאֶלֶקטרוֹדָה on my foreheadמצח.
89
214000
2000
שאני לובשת אלקטרודה קטנה על המצח.
03:51
This is actuallyלמעשה a brainwaveגַל מוֹחַ sensorחיישן
90
216000
2000
זה למעשה חיישן גלי מוח
03:53
that's readingקריאה the electricalחַשׁמַלִי activityפעילות of my brainמוֹחַ
91
218000
2000
שקורא את הפעילות החשמלית של המוח שלי
03:55
as I give this talk.
92
220000
2000
כשאני מעבירה את ההרצאה הזו.
03:57
These brainwavesגלי מוח are beingלהיות analyzedמְנוּתָח and we can see them as a graphגרָף.
93
222000
3000
גלי המוח האלה מנותחים ואנחנו יכולים לראות אותם כגרף.
04:00
Let me showלְהַצִיג you what it looksנראה like.
94
225000
3000
תנו לי להראות לכם איך זה נראה.
04:03
That blueכָּחוֹל lineקַו there is my brainwaveגַל מוֹחַ.
95
228000
3000
הקו הכחול שם הוא גלי המוח שלי.
04:06
It's the directישיר signalאוֹת beingלהיות recordedמוּקלָט from my headרֹאשׁ,
96
231000
2000
זה אות ישיר שמוקלט לראש שלי,
04:08
renderedשניתנו in realאמיתי time.
97
233000
2000
ומצוייר בזמן אמת.
04:10
The greenירוק and redאָדוֹם barsבארים showלְהַצִיג that sameאותו signalאוֹת displayedמוצג by frequencyתדירות,
98
235000
3000
העמודות האדומות והירוקות מראות את אותו אות מוצג לפי תדירות,
04:13
with lowerנמוך יותר frequenciesתדרים here
99
238000
2000
עם תדירויות נמוכות יותר פה
04:15
and higherגבוה יותר frequenciesתדרים up here.
100
240000
2000
וגבוהות יותר פה למעלה.
04:17
You're actuallyלמעשה looking insideבְּתוֹך my headרֹאשׁ as I speakלְדַבֵּר.
101
242000
3000
אתם בעצם מסתכלים לתוך הראש שלי בזמן שאני מדברת.
04:22
These graphsגרפים are compellingמשכנע, they're undulatingגלית,
102
247000
3000
הגרפחם האלה מחייבים, הם גליים,,
04:25
but from a human'sבני אנוש perspectiveפֶּרספֶּקטִיבָה,
103
250000
2000
אבל מנקודת מבט אנושית,
04:27
they're actuallyלמעשה not very usefulמוֹעִיל.
104
252000
2000
הם למעשה לא כל כך מועילים.
04:29
That's why we'veיש לנו spentמוּתַשׁ a lot of time
105
254000
2000
לכן השקענו כל כך הרבה זמן
04:31
thinkingחושב about how to make this dataנתונים meaningfulבעל משמעות
106
256000
2000
במחשבה על איך להפוך את המידע הזה לבעל משמעות
04:33
to the people who use it.
107
258000
2000
לאנשים שמשתמשים בו.
04:35
For instanceלמשל, what if I could use this dataנתונים
108
260000
3000
לדוגמה, מה אם תוכלו להשתמש במידע הזה
04:38
to find out how relaxedרָגוּעַ I am at any momentרֶגַע?
109
263000
2000
כדי לדעת כמה רגועה אני בכל רגע?
04:40
Or what if I can take that informationמֵידָע
110
265000
2000
או מה אם אוכל לקחת את המידע הזה
04:42
and put it into an organicאורגני shapeצוּרָה up on the screenמָסָך?
111
267000
3000
ולשים אותו בצורה אורגנית על המסך?
04:45
The shapeצוּרָה on the right over here
112
270000
3000
הצורה מימין שם
04:48
has becomeהפכו an indicatorאינדיקטור of what's going on in my headרֹאשׁ.
113
273000
2000
הפכה לסמן של מה שקורה בתוך ראשי.
04:50
The more relaxedרָגוּעַ I am,
114
275000
2000
ככל שאני רגועה יותר,
04:52
the more the energy'sשל אנרגיה going to fallנפילה throughדרך it.
115
277000
2000
האנרגיה תיפול דרך זה.
04:54
I mayמאי alsoגַם be interestedמעוניין in knowingיוֹדֵעַ
116
279000
2000
אני אולי גם אהיה מעוניינת לדעת
04:56
how focusedמְרוּכָּז I am,
117
281000
2000
כמה אני מרוכזת,
04:58
so I can put my levelרָמָה of attentionתשומת הלב into the circuitמעגל חשמלי boardלוּחַ on the other sideצַד.
118
283000
3000
כך שאני יכולה לשים את רמת הריכוז שלי בתוך המעגל המודפס בצד השני.
05:01
And the more focusedמְרוּכָּז my brainמוֹחַ is,
119
286000
2000
וככל שהמוח שלי מרוכז יותר,
05:03
the more the circuitמעגל חשמלי boardלוּחַ is going to surgeלְהִתְנַחְשֵׁל with energyאֵנֶרְגִיָה.
120
288000
3000
האנרגיה בלוח המודפס עולה.
05:06
Ordinarilyבדרך כלל, I would have no way of knowingיוֹדֵעַ how focusedמְרוּכָּז or relaxedרָגוּעַ I was
121
291000
3000
באופן רגיל, לא היה לי מושג כמה אני מרוכזת או רגועה אני
05:09
in any tangibleמוּחָשִׁי way.
122
294000
3000
בדרך מוחשית.
05:12
As we know, our feelingsרגשות about how we're feelingמַרגִישׁ
123
297000
2000
כמו שאנחנו יודעים, הרגשות שלנו בקשר לרגשות שלנו
05:14
are notoriouslyבאופן ידוע לשמצה unreliableלֹא מְהֵימָן.
124
299000
2000
לא אמינות בצורה ידועה לשמצה.
05:16
We'veללא שם: יש לנו all had stressלחץ creepזחילה up on us withoutלְלֹא even noticingמבחין it
125
301000
3000
לכולנו התגנב הלחץ אפילו בלי לשים לב
05:19
untilעד we lostאבד it on someoneמִישֶׁהוּ who didn't deserveמגיע it,
126
304000
2000
עד שהתפרצנו על מישהו שזה לא הגיע לו,
05:21
and then we realizeלִהַבִין that we probablyכנראה should have checkedבָּדוּק in with ourselvesבְּעָצמֵנוּ
127
306000
3000
ואז הבנו שאולי היינו צריכים לבדוק עם עצמנו
05:24
a little earlierמוקדם יותר.
128
309000
2000
מוקדם יותר.
05:26
This newחָדָשׁ awarenessמוּדָעוּת
129
311000
2000
המודעות החדשה הזו
05:28
opensנפתח up vastעָצוּם possibilitiesאפשרויות
130
313000
2000
פותחת הרבה אפשרויות
05:30
for applicationsיישומים that help improveלְשַׁפֵּר our livesחיים and ourselvesבְּעָצמֵנוּ.
131
315000
3000
לאפליקציות שעוזרות לשפר את חיינו ואת עצמנו.
05:33
We're tryingמנסה to createלִיצוֹר technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה that usesשימו the insightsתובנות
132
318000
3000
אנחנו מנסים ליצור טכנולוגיה שמשתמשת בתובנות שלנו
05:36
to make our work more efficientיָעִיל, our breaksהפסקות more relaxingמַרגִיעַ
133
321000
3000
כדי להפוך את העבודה שלנו ליותר יעילה, את המנוחות שלנו ליותר מרגיעות
05:39
and our connectionsקשרים deeperעמוק יותר and more fulfillingלהגשמה than ever.
134
324000
3000
ואת הקשרים שלנו לעמוקים יותר ומספקים יותר מאי פעם.
05:43
I'm going to shareלַחֲלוֹק some of these visionsחזיונות with you in a bitbit,
135
328000
3000
אני אחלוק כמה מהחזונות האלה עמכם עוד רגע,
05:46
but first I want to take a look at how we got here.
136
331000
3000
אבל ראשית אני רוצה להראות איך הגענו לפה.
05:49
By the way, feel freeחופשי to checkלבדוק in on my headרֹאשׁ at any time.
137
334000
3000
דרך אגב, תרגישו חופשי לבדוק מה קורה לראש שלי בכל רגע.
05:52
(Laughterצחוק)
138
337000
2000
(צחוק)
05:54
My teamקְבוּצָה at InteraXonInteraXon and I
139
339000
2000
הצוות שלי באינטראקסון ואני
05:56
have been developingמתפתח throught-controlledבשליטה מבוקרת applicationיישום for almostכִּמעַט a decadeעָשׂוֹר now.
140
341000
3000
פיתחנו אפליקציות שליטת מחשבה למשך כמעט עשור עכשיו.
05:59
In the first phaseשלב of developmentהתפתחות
141
344000
2000
בשלב הראשון של הפיתוח
06:01
we were really enthusedהתלהב by all the things we could controlלִשְׁלוֹט with our mindאכפת.
142
346000
3000
באמת התרגשנו מכל הדברים שיכולנו לשלוט בהם עם מוחנו.
06:04
We were makingהֲכָנָה things activateלְהַפְעִיל, lightאוֹר up and work
143
349000
3000
גרמנו לדברים לפעול, להאיר ולעבוד
06:07
just by thinkingחושב.
144
352000
2000
רק על ידי חשיבה.
06:09
We were transcendingball the spaceמֶרחָב
145
354000
2000
התעלינו על החלל
06:11
betweenבֵּין the mindאכפת and the deviceהתקן.
146
356000
2000
בין המוח למכשיר.
06:13
We broughtהביא to life a vastעָצוּם arrayמַעֲרָך of prototypesאב טיפוס and productsמוצרים
147
358000
3000
הבאנו לחיים מגוון רחב של אבות טיפוס ומוצרים
06:16
that you could controlלִשְׁלוֹט with your mindאכפת,
148
361000
2000
שאתם יכולים לשלוט בהם עם מוחכם,
06:18
like thought-controlledחשב מבוקר home appliancesמכשירים
149
363000
2000
כמו מכשירים בייתיים נשלטי מחשבה
06:20
or slotחָרִיץ carאוטו gamesמשחקים or videoוִידֵאוֹ gamesמשחקים
150
365000
2000
או משחקי מכוניות או משחקי וידאו
06:22
or a levitatingמרחף chairכִּסֵא.
151
367000
2000
או כיסא מרחף.
06:24
We createdשנוצר technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה and applicationsיישומים
152
369000
2000
יצרנו טכנולוגיה ואפליקציות
06:26
that engagedמְאוּרָס people'sשל אנשים imaginationsדמיונות,
153
371000
2000
שמאתגרות את הדמיון של אנשים,
06:28
and it was really excitingמְרַגֵשׁ.
154
373000
2000
וזה היה מאוד מרגש.
06:30
And then we were askedשאל to do something really bigגָדוֹל
155
375000
2000
ואז התבקשנו לעשות משהו ממש גדול
06:32
for the Olympicsאולימפיאדת.
156
377000
2000
לאולימפיאדה.
06:34
We were invitedמוזמן to createלִיצוֹר a massiveמַסִיבִי installationהַתקָנָה
157
379000
2000
הוזמנו ליצור התקנה ענקית
06:36
at the Vancouverונקובר 2010 winterחוֹרֶף Olympicsאולימפיאדת,
158
381000
2000
באולימפיאדת החורף של ואנקובר ב 2010,
06:38
were used in Vancouverונקובר,
159
383000
2000
בואנקובר,
06:40
got to controlלִשְׁלוֹט the lightingתְאוּרָה on the C.N. Towerמִגדָל,
160
385000
2000
יצא לנו לשלוט באורות על מגדל CN,
06:42
the Canadianקנדי Parliamentפַּרלָמֶנט buildingsבניינים and Niagaraניאגרה Fallsפולס
161
387000
3000
בניין הפרלמנט הקנדי ומפלי ניאגרה
06:45
from all the way acrossלְרוֹחָב the countryמדינה
162
390000
3000
מהצד השני של המדינה
06:48
usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני theirשֶׁלָהֶם mindsמוחות.
163
393000
2000
עם המוח.
06:50
Over 17 daysימים at the Olympicsאולימפיאדת 7,000 visitorsמבקרים from all over the worldעוֹלָם
164
395000
3000
במשך יותר מ 17 ימים באולימפיאדה 7,000 מבקרים מסביב לעולם
06:53
actuallyלמעשה got to individuallyבנפרד controlלִשְׁלוֹט the lightאוֹר
165
398000
2000
יכלו למעשה לשלוט בעצמם באורות
06:55
from the C.N. Towerמִגדָל, parliamentפַּרלָמֶנט and Niagaraניאגרה in realאמיתי time
166
400000
2000
ממגדל CN, הפרלמנט ומפלי ניאגרה בזמן אמת
06:57
with theirשֶׁלָהֶם mindsמוחות from acrossלְרוֹחָב the countryמדינה,
167
402000
2000
עם מוחם מהצד השני של המדינה,
06:59
3,000 kmק"מ away.
168
404000
2000
ממרחק 3,000 קילומטר.
07:01
So controllingשליטה stuffדברים with your mindאכפת
169
406000
2000
אז שליטה בדברים על מוחכם
07:03
is prettyיפה coolמגניב.
170
408000
2000
זה די מגניב.
07:05
But we're always interestedמעוניין in multi-tieredרב שכבתית levelsרמות of humanבן אנוש interactionאינטראקציה.
171
410000
3000
אבל אנחנו תמיד מתעניינים ברמות עם הרבה רבדים של אינטראקציה אנושית.
07:08
And so we beganהחל looking into inventingממציא
172
413000
2000
אז התחלנו להמציא
07:10
thought-controlledחשב מבוקר applicationsיישומים
173
415000
2000
אפליקציות שליטה מחשבתית
07:12
in a more complexמורכב frameמִסגֶרֶת than just controlלִשְׁלוֹט.
174
417000
3000
בתחום גדול יותר מרק שליטה.
07:15
And that was responsivenessהיענות.
175
420000
3000
וזה היה היענות.
07:18
We realizedהבין that we had a systemמערכת
176
423000
2000
הבנו שיש לנו מערכת
07:20
that allowedמוּתָר technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה to know something about you.
177
425000
2000
שמאפשרת לטכנולוגיה לדעת משהו עלינו.
07:22
And it could joinלְהִצְטַרֵף into the relationshipמערכת יחסים with you.
178
427000
4000
וזה יכול להצטרף ליחסים איתכם.
07:26
We createdשנוצר the responsiveתגובה roomחֶדֶר
179
431000
2000
יצרנו חדר היענות
07:28
where the lightsאורות musicמוּסִיקָה and blindsתריסים adjustedמוּתאָם to your stateמדינה.
180
433000
3000
בו האורות המוזיקה והוילונות התכוונו לפי מצבכם.
07:31
They followedאחריו these little shiftsמשמרות in your mentalנַפשִׁי activityפעילות.
181
436000
3000
הם עקבו אחרי השינויים הקטנים בפעילות המנטלית שלכם.
07:34
So as you settledמְיוּשָׁב into relaxationהַרפָּיָה at the endסוֹף of a hardקָשֶׁה day,
182
439000
2000
אז כשהתחלתם להרגע בסוף יום ארוך,
07:36
on the couchסַפָּה in our officeמִשׂרָד,
183
441000
2000
על הספה במשרד,
07:38
the musicמוּסִיקָה would mellowרַך with you.
184
443000
3000
המוזיקה נרגעה איתכם.
07:41
When you readלקרוא, the deskשׁוּלְחָן כְּתִיבָה lampמנורה would get brighterבהיר יותר.
185
446000
2000
כשקראתם, האור במנורת השולחן התחזק.
07:43
If you nodמָנוֹד רֹאשׁ off, the systemמערכת would know,
186
448000
3000
אם הייתם נרדמים, המערכת היתה יודעת,
07:46
dimmingעמעום to darknessחוֹשֶׁך as you do.
187
451000
3000
מעמעמת לחושך ביחד איתכם.
07:49
We then realizedהבין that if technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה could know something about you
188
454000
3000
אז הבנו שאם טכנולוגיה יכולה לדעת משהו עליכם
07:52
and use it to help you,
189
457000
2000
ולהשתמש בזה כדי לעזור לכם,
07:54
there's an even more valuableבעל ערך applicationיישום than that.
190
459000
3000
יש שימוש אפילו עוד יותר בעל ערך מזה.
07:57
That you could know something about yourselfעַצמְךָ.
191
462000
3000
שתוכלו לדעת משהו על עצמכם.
08:00
We could know sidesצדדים of ourselvesבְּעָצמֵנוּ
192
465000
2000
נוכל להכיר צדדים של עצמנו
08:02
that were all but invisibleבלתי נראה
193
467000
2000
שהיו בלתי נראים
08:04
and come to see things that were previouslyקוֹדֶם hiddenמוּסתָר.
194
469000
3000
ולראות דברים שהיו בלתי נראים בעבר.
08:07
Let me showלְהַצִיג you an exampleדוגמא of what I'm talkingשִׂיחָה about here.
195
472000
2000
תנו לי להראות לכם דוגמה של מה שאני מדברת עליו.
08:09
Here'sהנה an applicationיישום
196
474000
2000
הנה אפליקציה
08:11
that I createdשנוצר for the iPadiPad.
197
476000
2000
שיצרנו לאייפד.
08:13
So the goalמטרה of the originalמְקוֹרִי gameמִשְׂחָק Zenזן Boundכָּרוּך
198
478000
2000
אז המטרה של המשחק המקורי זן באונד
08:15
is to wrapלַעֲטוֹף a ropeחֶבֶל around a woodenעץ formטופס.
199
480000
2000
היא לכרוך חבל מסביב לצורת עץ.
08:17
So you use it with your headsetאוזניות.
200
482000
2000
אז אתם משתמשים בה עם אוזניות.
08:19
The headsetאוזניות connectsמתחבר wirelesslyאלחוטית to an iPadiPad or a smartphoneהטלפון החכם.
201
484000
3000
האוזניות מתחברות אלחוטית לאייפד או לסמארטפון.
08:22
In that headsetאוזניות
202
487000
2000
בתוך האוזניות האלה
08:24
you have fabricבד sensorsחיישנים on your foreheadמצח and aboveמֵעַל the earאֹזֶן.
203
489000
3000
יש חיישני בד על המצח ומעל האוזן.
08:27
In the originalמְקוֹרִי Zenזן Boundכָּרוּך gameמִשְׂחָק,
204
492000
2000
במשחק הזן באונד המקורי,
08:29
you playלְשַׂחֵק it by scrollingגְלִילָה your fingersאצבעות over the padכָּרִית.
205
494000
3000
אתם משחקים בו על ידי הזזת האצבע על האייפד.
08:32
In the gameמִשְׂחָק that we createdשנוצר, of courseקוּרס,
206
497000
2000
במשחק בו יצרנו, כמובן,
08:34
you controlלִשְׁלוֹט the woodenעץ formטופס that's on the screenמָסָך there
207
499000
2000
אתם שולטים בצורת העץ שעל המסך שם
08:36
with your mindאכפת.
208
501000
2000
עם המוח שלכם.
08:38
As you focusמוֹקֵד on the woodenעץ formטופס,
209
503000
2000
כשאתם מתרכזים בצורת העץ,
08:40
it rotatesמסובב.
210
505000
2000
היא מסתובבת.
08:42
The more you focusמוֹקֵד, the fasterמהיר יותר the rotationרוֹטַציָה.
211
507000
3000
ככל שאתם מתרכזים, הסיבוב מהיר יותר.
08:45
This is for realאמיתי.
212
510000
2000
זה באמת.
08:47
This is not a fakeמְזוּיָף.
213
512000
2000
זה לא תרמית.
08:49
What's really interestingמעניין to me thoughאם כי
214
514000
2000
מה שבאמת מעניין בשבילי
08:51
is at the endסוֹף of the gameמִשְׂחָק you get statsסטטיסטיקה and feedbackמָשׁוֹב
215
516000
2000
זה שבסוף המשחק אתם מקבלים סטטיסטיקות ומשוב
08:53
about how you did.
216
518000
2000
על כמה הצלחתם.
08:55
You have graphsגרפים and chartsתרשימים
217
520000
2000
יש לכם גרפים ותרשימים
08:57
that tell you how your brainמוֹחַ was doing --
218
522000
2000
שאומרים לכם אך המוח שלכם היה --
08:59
not just how much ropeחֶבֶל you used or what your highגָבוֹהַ scoreציון is,
219
524000
3000
לא רק בכמה חבל השתמשתם או מה התוצאה הגבוהה שלכם,
09:02
but what was going on
220
527000
2000
אלא מה קרה
09:04
insideבְּתוֹך of your mindאכפת.
221
529000
2000
בתוך המוח שלכם.
09:06
And this is valuableבעל ערך feedbackמָשׁוֹב
222
531000
2000
וזה משוב רב ערך
09:08
that we can use to understandמבין what's going on
223
533000
3000
שאנחנו יכולים להשתמש בו כדי להבין מה קורה
09:11
insideבְּתוֹך of ourselvesבְּעָצמֵנוּ.
224
536000
3000
בתוכנו.
09:14
I like to call this
225
539000
2000
אני אוהבת לקרוא לזה
09:16
"intra-activeאינטרא-אקטיבי."
226
541000
2000
"אינטרה-אקטיבי."
09:18
Normallyבדרך כלל we think about technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה
227
543000
2000
בדרך כלל אנחנו חושבים על טכנולוגיה
09:20
as interactiveאינטראקטיבי.
228
545000
2000
כאינטראקטיבית.
09:22
This technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה
229
547000
2000
הטכנולוגיה הזו
09:24
is intra-activeאינטרא-אקטיבי.
230
549000
2000
היא אינטרה-אקטיבית.
09:26
It understandsמבין what's insideבְּתוֹך of you
231
551000
3000
היא מבינה מה בתוככם
09:29
and buildsבונה a sortסוג of responsiveתגובה relationshipמערכת יחסים
232
554000
3000
ובונה סוג של יחסים מגיבים
09:32
betweenבֵּין you and your technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה
233
557000
2000
בינכם והטכנולוגיה שלכם
09:34
so that you can use this informationמֵידָע
234
559000
2000
כך שתוכלו להשתמש במידע הזה
09:36
to moveמהלך \ לזוז \ לעבור you forwardקָדִימָה.
235
561000
2000
לקדם את עצמכם.
09:38
So you can use this informationמֵידָע
236
563000
2000
אז אתם יכולים להשתמש במידע הזה
09:40
to understandמבין you in a responsiveתגובה loopלוּלָאָה.
237
565000
3000
כדי להבין את עצמכם בלולאה מגיבה.
09:43
At InteraXonInteraXon,
238
568000
4000
באינטראקסון,
09:47
intra-activeאינטרא-אקטיבי technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה
239
572000
3000
טכנולוגיה אינטרה-אקטיבית
09:50
is one of our really definingהגדרה mandatesמנדטים.
240
575000
3000
היא אחד מהתחומים שמגדירים אותנו.
09:53
It's how we understandמבין the worldעוֹלָם insideבְּתוֹך
241
578000
3000
זה איך שאנחנו מבינים את העולם שבפנים
09:56
and reflectמשקף it outsideבחוץ
242
581000
2000
ומשקפים אותו החוצה
09:58
into this tightצָמוּד loopלוּלָאָה.
243
583000
3000
לתוך הלולאה ההדוקה.
10:01
For exampleדוגמא, thought-controlledחשב מבוקר computingמחשוב
244
586000
3000
לדוגמה, מחשוב נשלט מחשבה
10:04
can teachלְלַמֵד childrenיְלָדִים with ADDלְהוֹסִיף
245
589000
2000
יכול ללמד ילדים עם ADD
10:06
how to improveלְשַׁפֵּר theirשֶׁלָהֶם focusמוֹקֵד.
246
591000
2000
איך לשפר את המיקוד שלהם.
10:08
With ADDלְהוֹסִיף, childrenיְלָדִים have a lowנָמוּך proportionפּרוֹפּוֹרצִיָה of betaביתא wavesגלים for focusמוֹקֵד statesמדינות
247
593000
4000
עם ADD, לילדים יש יחס נמוך של גלי בטא למצבי ריכוז
10:12
and a highגָבוֹהַ proportionפּרוֹפּוֹרצִיָה of thetaתטא statesמדינות.
248
597000
2000
ויחס גבוה של גלי תטא.
10:14
So you can createלִיצוֹר applicationsיישומים that rewardפרס focusedמְרוּכָּז brainמוֹחַ statesמדינות.
249
599000
3000
אז אתם יכולים ליצור אפליקציות שמתגמלות מצבי ריכוז במוח.
10:17
So you can imagineלדמיין kidsילדים playingמשחק videoוִידֵאוֹ gamesמשחקים with theirשֶׁלָהֶם brainמוֹחַ wavesגלים
250
602000
3000
אז אתם יכולים לדמיין ילדים משחקים במשחקי וידאו עם גלי המוח שלהם
10:20
and improvingשיפור theirשֶׁלָהֶם ADDלְהוֹסִיף symptomsהסימפטומים as they do it.
251
605000
3000
ולשפר את תסמיני הADD שלהם תוך כדי.
10:23
This can be as effectiveיָעִיל as Ritalinריטלין.
252
608000
3000
זה יכול להיות אפקטיבי כמו ריטלין.
10:26
Perhapsאוּלַי even more importantlyחשוב,
253
611000
2000
אולי אפילו יותר חשוב,
10:28
thought-controlledחשב מבוקר computingמחשוב can give childrenיְלָדִים with ADDלְהוֹסִיף
254
613000
2000
מחשוב נשלט מחשבה יכול לתת לילדים עם ADD
10:30
insightsתובנות into theirשֶׁלָהֶם ownשֶׁלוֹ fluctuatingתנודות mentalנַפשִׁי statesמדינות,
255
615000
3000
תובנות לתוך מצבי המוח המשתנים שלהם,
10:33
so they can better understandמבין themselvesעצמם
256
618000
2000
כך שהם יוכלו להבין את עצמם טוב יותר
10:35
and theirשֶׁלָהֶם learningלְמִידָה needsצרכי.
257
620000
2000
ואת הצרכים הלימודיים שלהם.
10:37
The way these childrenיְלָדִים will be ableיכול to use theirשֶׁלָהֶם newחָדָשׁ awarenessמוּדָעוּת to improveלְשַׁפֵּר themselvesעצמם
258
622000
4000
הדרך בה הילדים האלו יוכלו להשתמש במודעות החדשה שלהם לשפר את עצמם
10:41
will upendלְהַעֲמִיד עַל הַקָצֶה manyרב of the damagingמזיק and widespreadנָפוֹץ socialחֶברָתִי stigmasסטיגמות
259
626000
3000
יתקנו הרבה מהסטיגמות החברתיות הנפוצות והמזיקות
10:44
that people who are diagnosedאובחן as differentשונה
260
629000
2000
שאנשים שמאובחנים כשונים
10:46
are challengedתיגר with.
261
631000
2000
ניצבים לפניהן.
10:48
We can peerעמית insideבְּתוֹך our headsראשים
262
633000
2000
אנחנו יכולים להציץ לתוך ראשינו
10:50
and interactאינטראקציה with what was onceפַּעַם lockedנָעוּל away from us,
263
635000
2000
ולתקשר עם מה שהיה פעם נעול בשבילנו,
10:52
what onceפַּעַם mystifiedהמום and separatedמופרד us.
264
637000
5000
מה שפעם היה מסתורי עבורנו.
10:57
Brainwaveגַל מוֹחַ technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה can understandמבין us, anticipateלְצַפּוֹת our emotionsרגשות
265
642000
3000
טכנולוגית גלי מוח יכולה להבין אותנו, לצפות את הרגשות שלנו
11:00
and find the bestהטוב ביותר solutionsפתרונות for our needsצרכי.
266
645000
2000
ולמצוא את הפתרון הטוב ביותר לצרכים שלנו.
11:02
Imagineלדמיין this collectedשנאספו awarenessמוּדָעוּת of the individualאִישִׁי
267
647000
3000
דמינו את התודעה האסופה הזו של היחיד
11:05
computedמחושב and reflectedמשתקף acrossלְרוֹחָב an entireשלם lifespanאורך חיים, משך חיים.
268
650000
3000
מחושבת ומושלכת על תקופת חיים שלמים.
11:08
Imagineלדמיין the insightsתובנות that you can gainלְהַשִׂיג
269
653000
2000
דמיינו את התובנות שאתם יכולים להשיג
11:10
from this kindסוג of secondשְׁנִיָה sightמראה.
270
655000
2000
מסוג של ראיה נוספת כזו.
11:12
It would be like pluggingפְּקִיקָה into your ownשֶׁלוֹ personalאישי GoogleGoogle.
271
657000
3000
זה יהיה כמו לחבר את זה לגוגל הפרטי שלכם.
11:15
On the subjectנושא of GoogleGoogle,
272
660000
2000
בנושא של גוגל,
11:17
todayהיום you can searchחפש and tagתָג imagesתמונות
273
662000
2000
היום אתם יכולים לחפש ולתייג תמונות
11:19
basedמבוסס on the thoughtsמחשבות and feelingsרגשות you had while you watchedצפה them.
274
664000
3000
בהתבסס על המחשבות והרגשות שהיו לכם בזמן שראיתם אותן.
11:22
You can tagתָג picturesתמונות of babyתִינוֹק animalsבעלי חיים as happyשַׂמֵחַ,
275
667000
2000
אתם יכולים לתייג תמונות של גורים כשמחות,
11:24
or whateverמה שתגיד babyתִינוֹק animalsבעלי חיים are to you,
276
669000
3000
או מה שלא יהיו גורים בשבילכם,
11:27
and then you can searchחפש that databaseמאגר מידע,
277
672000
2000
ואז אתם יכולים לחפש במאגר המידע הזה,
11:29
navigatingניווט with your feelingsרגשות,
278
674000
2000
לנווט עם הרגשות שלכם,
11:31
ratherבמקום than the keywordsמילות מפתח that just hintרֶמֶז at them.
279
676000
3000
במקום עם מילות המפתח שרק מרמזות עליהן.
11:34
Or you could tagתָג Facebookפייסבוק photosתמונות
280
679000
2000
או שתוכלו לתייג תמונות פייסבוק
11:36
with the emotionsרגשות that you had associatedהמשויך
281
681000
3000
עם הרגשות ששייכתם
11:39
with those memoriesזיכרונות
282
684000
2000
לזכרונות האלה
11:41
and then instantlyבאופן מיידי prioritizeלתעדף
283
686000
2000
ואז מייד לתת עדיפות
11:43
the streamsזרמים that catchלתפוס your attentionתשומת הלב,
284
688000
2000
לזרמי המידע שתופסים את תשומת הלב שלכם,
11:45
just like this.
285
690000
3000
בדיוק כמו זה.
11:48
Humanizingאנושי technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה
286
693000
2000
טכנולוגיה מאנישה
11:50
is about takingלְקִיחָה what's alreadyכְּבָר naturalטִבעִי about the human-techהאדם טק experienceניסיון
287
695000
3000
היא לקחת מה שכבר טבעי בחוויה הטכנולוגית האנושית
11:53
and buildingבִּניָן technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה seamlesslyבצורה חלקה in tandemטנדם with it.
288
698000
3000
ולבנות טכנולוגיה במקביל לזה.
11:56
As it alignsמיישר with our humanבן אנוש behaviorsהתנהגויות,
289
701000
2000
כשהיא מתיישרת עם התנהגויות אנושיות,
11:58
it can allowלהתיר us to make better senseלָחוּשׁ of what we do
290
703000
3000
זה יכול לאפשר לנו להבין טוב יותר מה אנחנו עושים
12:01
and, more importantlyחשוב, why,
291
706000
3000
וחשוב יותר, למה.
12:04
creatingיוצר a bigגָדוֹל pictureתְמוּנָה
292
709000
2000
יצירת תמונה גדולה
12:06
out of all the importantחָשׁוּב little detailsפרטים
293
711000
2000
מתוך כל הפרטים הקטנים והחשובים
12:08
that make up who we are.
294
713000
2000
שעושים את מי שאנחנו.
12:10
With humanizedאנושית technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה
295
715000
2000
עם טכנולוגיה מואנשת
12:12
we can monitorלפקח the qualityאיכות of your sleepלִישׁוֹן cyclesמחזורים.
296
717000
2000
אנחנו יכולים לנטר את איכות מחזורי השינה שלנו.
12:14
When our productivityפִּריוֹן startsמתחיל to slackenלִרְפּוֹת,
297
719000
3000
כשהפוריות שלנו מתחילה להדרדר,
12:17
we can go back to that dataנתונים
298
722000
2000
אנחנו יכולים לחזור למידע ההוא
12:19
and see how we can make more effectiveיָעִיל balanceאיזון
299
724000
2000
ולראות איך אנחנו יכולים לאזן טוב יותר
12:21
betweenבֵּין work and playלְשַׂחֵק.
300
726000
2000
בין משחק לעבודה.
12:23
Do you know what causesגורם ל fatigueעייפות in you
301
728000
2000
האם אתם יודעים מה גורם לעייפות אצלכם
12:25
or what bringsמביא out your energeticנִמרָץ selfעצמי,
302
730000
2000
או מה מוציא את האנרגיות מכם,
12:27
what triggersמעורר causeגורם you to be depressedמְדוּכָּא
303
732000
3000
אילו טריגרים גורמים לכם לדיכאון
12:30
or what funכֵּיף things are going to bringלְהָבִיא you out of that funkפַּחַד?
304
735000
4000
או אילו דברים יוציאו אתכם להריכוז?
12:34
Imagineלדמיין if you had accessגִישָׁה to dataנתונים
305
739000
2000
דמיינו אם היתה לכם גישה למידע
12:36
that allowedמוּתָר you to rankדַרגָה on a scaleסוּלָם of overallבאופן כללי happinessאושר
306
741000
3000
שיאפשר לכם לדרג על סרגל של אושר כללי
12:39
whichאיזה people in your life madeעָשׂוּי you the happiestהכי מאושר,
307
744000
3000
אילו אנשים בחייכם עשו אתכם מאושרים,
12:42
or what activitiesפעילויות broughtהביא you joyשִׂמְחָה.
308
747000
3000
או אילו פעילויות הביאו אתכם לאושר.
12:45
Would you make more time for those people? Would you prioritizeלתעדף?
309
750000
3000
הייתם מקדישים יותר לאנשים האלה? האם הייתם מתעדפים?
12:48
Would you get a divorceלְהִתְגַרֵשׁ?
310
753000
3000
האם הייתם מתגרשים?
12:51
What thought-controlledחשב מבוקר computingמחשוב can allowלהתיר you to do
311
756000
2000
מה שמחשוב נשלט מחשבה יכול לאפשר לכם לעשות
12:53
is buildלִבנוֹת colorfulצִבעוֹנִי layeredמְרוּבָּד picturesתמונות of our livesחיים.
312
758000
3000
זה לבנות תמונה צבעונית רבת שכבות של חיינו.
12:56
And with this, we can get the skinnyרזה on our psychologicalפְּסִיכוֹלוֹגִי happeningsקורים
313
761000
3000
ועם זה, אנחנו יכולים לקבל את התקציר של האושר הפסיכולוגי שלנו
12:59
and buildלִבנוֹת a storyכַּתָבָה of our behaviorsהתנהגויות over time.
314
764000
3000
ולבנות סיפור של ההתנהגויות שלנו לאורך זמן.
13:02
We can beginהתחל to see the underlyingבְּסִיסִי narrativesנרטיבים
315
767000
2000
אנחנו יכולים להתחיל לראות את הנרטיבים החבויים
13:04
that propelלְהַנִיעַ us forwardקָדִימָה
316
769000
2000
שמניעים אותנו קדימה
13:06
and tell us about what's going on.
317
771000
3000
ולהגיד לנו מה קורה.
13:09
And from this,
318
774000
2000
ומזה,
13:11
we can learnלִלמוֹד how to changeשינוי the plotעלילה, the outcomeתוֹצָאָה
319
776000
2000
אנחנו יכולים ללמוד איך לשנות את העלילה, התוצאה
13:13
and the characterאופי
320
778000
2000
והדמות
13:15
of our personalאישי storiesסיפורים.
321
780000
2000
של הסיפורים האישיים שלנו.
13:17
Two millenniaמילניה agoלִפנֵי,
322
782000
2000
לפני אלפיים שנה,
13:19
those Greeksהיוונים had some powerfulחָזָק insightsתובנות.
323
784000
3000
ליוונים האלה היו תובנות חזקות.
13:22
They knewידע that a fundamentalבסיסי pieceלְחַבֵּר fallsנופל into placeמקום
324
787000
3000
הם ידעו שפיסה חשובה נופלת למקום
13:25
when you startהַתחָלָה to liveלחיות out theirשֶׁלָהֶם little phraseמִשׁפָּט,
325
790000
3000
כשאתם מתחילים לחיות את המשפט הקטן שלהם,
13:28
when you come into contactאיש קשר with yourselfעַצמְךָ.
326
793000
3000
כשאתם באים במגע עם עצמכם.
13:31
They understoodהבין the powerכּוֹחַ of humanבן אנוש narrativeנרטיב
327
796000
3000
הם הבינו את הכוח של הנרטיב האנושי
13:34
and the valueערך that we placeמקום on humansבני אנוש
328
799000
2000
והערך שאנחנו נותנים לאנשים
13:36
as changingמִשְׁתַנֶה, evolvingמתפתח and growingגָדֵל.
329
801000
3000
כמשתנים, מתפתחים וגדלים.
13:39
But they understoodהבין something more fundamentalבסיסי --
330
804000
3000
אבל הם הבינו משהו יותר בסיסי --
13:42
the sheerטָהוֹר joyשִׂמְחָה in discoveryתַגלִית,
331
807000
3000
האושר הצרוף של גילוי,
13:45
the delightתַעֲנוּג and fascinationקֶסֶם that we get from the worldעוֹלָם
332
810000
3000
האושר והקסם שאנחנו מקבלים מהעולם
13:48
and beingלהיות ourselvesבְּעָצמֵנוּ in it,
333
813000
2000
ולהיות עצמנו בתוכו,
13:50
the richnessעוֹשֶׁר that we get
334
815000
2000
העושר שאנחנו מקבלים
13:52
from seeingרְאִיָה, feelingמַרגִישׁ and knowingיוֹדֵעַ the livesחיים that we are.
335
817000
3000
מלראות, להרגיש ולדעת את האנשים שאנחנו.
13:55
My mom'sאמא של an artistאמן,
336
820000
2000
אימי היא אמנית,
13:57
and as a childיֶלֶד I'd oftenלעתים קרובות see her bringלְהָבִיא things to life with the strokeשבץ of a brushמִברֶשֶׁת.
337
822000
3000
וכילדה ראיתי איך היא מביאה דברים לחיים במשיכת המכחול.
14:00
One momentרֶגַע it was all whiteלבן spaceמֶרחָב, pureטָהוֹר possibilityאפשרות.
338
825000
3000
רגע אחד הכל היה לבן, אפשרות טהורה.
14:03
The nextהַבָּא, it was aliveבחיים
339
828000
2000
ברגע הבא, זה היה חי
14:05
with her colorfulצִבעוֹנִי ideasרעיונות and expressionsביטויים.
340
830000
3000
עם הרעיונות הצבעוניים וההבעות שלה.
14:08
As I satישבה easel-sideבצד הציור,
341
833000
2000
כשישבתי ליד כן הציור,
14:10
watchingצופה her transformשינוי צורה canvasבַּד after canvasבַּד,
342
835000
3000
ראיתי אותה משנה בד אחרי בד,
14:13
I learnedמְלוּמָד that you could createלִיצוֹר your ownשֶׁלוֹ worldעוֹלָם.
343
838000
4000
למדתי שאתם יכולים לשנות את העולם שלכם.
14:17
I learnedמְלוּמָד that our ownשֶׁלוֹ innerפְּנִימִי worldsעולמות --
344
842000
2000
למדתי שהעולמות הפנימיים שלנו --
14:19
our ideasרעיונות, emotionsרגשות and imaginationsדמיונות --
345
844000
3000
הרעיונות שלנו, הרגשות והדמיונות --
14:22
were, in factעוּבדָה, not boundכָּרוּך by our brainsמוֹחַ and bodiesגופים.
346
847000
4000
היו, למעשה, לא קשורים למוחות ולגוף שלנו.
14:26
If you could think it, if you could discoverלְגַלוֹת it,
347
851000
3000
אם תוכלו לחשוב על זה, אם תוכלו לגלות את זה,
14:29
you could bringלְהָבִיא it to life.
348
854000
3000
תוכלו להביא את זה לחיים.
14:32
To me, thought-controlledחשב מבוקר computingמחשוב
349
857000
2000
לי, מחשוב נשלט מחשבה
14:34
is as simpleפָּשׁוּט and powerfulחָזָק as a paintbrushמכחול --
350
859000
2000
הוא פשוט וחזק כמו מברשת --
14:36
one more toolכְּלִי to unlockלבטל נעילה and enlivenלְהַחִיוֹת
351
861000
3000
כלי אחד נוסף לשחרר ולהחיות
14:39
the hiddenמוּסתָר worldsעולמות withinבְּתוֹך us.
352
864000
2000
את העולם החבוי בתוכנו.
14:41
I look forwardקָדִימָה to the day
353
866000
2000
אני מביטה קדימה ליום
14:43
that I can sitלָשֶׁבֶת besideלְיַד you, easel-sideבצד הציור,
354
868000
3000
שאני אוכל לשבת לידכם, לצד כן הציור,
14:46
watchingצופה the worldעוֹלָם that we can createלִיצוֹר
355
871000
2000
להביט בעולם שאנחנו יכולים ליצור
14:48
with our newחָדָשׁ toolboxesארגזי כלים
356
873000
2000
עם קופסאות הכלים החדשות שלנו
14:50
and the discoveriesתגליות that we can make
357
875000
2000
והגילויים שאנחנו יכולים לגלות
14:52
about ourselvesבְּעָצמֵנוּ.
358
877000
2000
על עצמנו.
14:54
Thank you.
359
879000
2000
תודה לכם.
14:56
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
360
881000
2000
(מחיאות כפיים)
Translated by Ido Dekkers
Reviewed by Sigal Tifferet

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Ariel Garten - Artist, scientist and entrepreneur
As CEO of InteraXon, Ariel Garten works to close the gap between science, art, business and technology.

Why you should listen

Ariel Garten is the CEO and co-founder of InteraXon, which creates thought controlled computing products and applications. Ariel has also researched at the Krembil Neuroscience Institute studying hippocampal neurogenesis, displayed work at the Art Gallery of Ontario, been head designer at a fashion label, and opened Toronto Fashion Week. Referred to as the “Brain Guru”, Ariel and her team’s work has been featured in hundreds of articles in over 20 countries.

More profile about the speaker
Ariel Garten | Speaker | TED.com