ABOUT THE SPEAKER
Beau Lotto - Neuroscientist, Artist
Beau Lotto is founder of Lottolab, a hybrid art studio and science lab. With glowing, interactive sculpture -- and old-fashioned peer-reviewed research--he's illuminating the mysteries of the brain's visual system.

Why you should listen

"Let there be perception," was evolution's proclamation, and so it was that all creatures, from honeybees to humans, came to see the world not as it is, but as was most useful. This uncomfortable place--where what an organism's brain sees diverges from what is actually out there--is what Beau Lotto and his team at Lottolab are exploring through their dazzling art-sci experiments and public illusions. Their Bee Matrix installation, for example, places a live bee in a transparent enclosure where gallerygoers may watch it seek nectar in a virtual meadow of luminous Plexiglas flowers. (Bees, Lotto will tell you, see colors much like we humans do.) The data captured isn't just discarded, either: it's put to good use in probing scientific papers, and sometimes in more exhibits.

At their home in London’s Science Museum, the lab holds "synesthetic workshops" where kids and adults make abstract paintings that computers interpret into music, and they host regular Lates--evenings of science, music and "mass experiments." Lotto is passionate about involving people from all walks of life in research on perception--both as subjects and as fellow researchers. One such program, called "i,scientist," in fact led to the publication of the first ever peer-reviewed scientific paper written by schoolchildren ("Blackawton Bees," December 2010). It starts, "Once upon a time ..."

These and Lotto's other conjurings are slowly, charmingly bending the science of perception--and our perceptions of what science can be.

More profile about the speaker
Beau Lotto | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2009

Beau Lotto: Optical illusions show how we see

באו לוטו: אשליות אופטיות מסבירות לנו איך אנו רואים

Filmed:
7,158,267 views

משחקי הצבעים של באו לוטו מתעתעים בראיה שלכם, אבל הם גם מראים את מה שבדרך כלל אנחנו לא יכולים לראות: איך המוח שלנו עובד. ההסתכלות המבדרת ממבט ראשון על חוש הראיה הורסטילי מראה איך האבולוציה צובעת את התפיסה של הנמצא בעולם באמת.
- Neuroscientist, Artist
Beau Lotto is founder of Lottolab, a hybrid art studio and science lab. With glowing, interactive sculpture -- and old-fashioned peer-reviewed research--he's illuminating the mysteries of the brain's visual system. Full bio

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

00:13
I want to startהַתחָלָה with a gameמִשְׂחָק.
0
1000
3000
אני רוצה להתחיל במשחק
00:16
And to winלנצח this gameמִשְׂחָק,
1
4000
2000
וכדי לזכות במשחק
00:18
all you have to do is see the realityמְצִיאוּת that's in frontחֲזִית of you
2
6000
3000
כל מה שתצטרכו לעשות הוא לראות את המציאות שלפניכם
00:21
as it really is. All right?
3
9000
2000
כמו שהיא באמת. בסדר?
00:23
So, we have two panelsלוחות here,
4
11000
2000
אז, יש לנו פה שני לוחות
00:25
of coloredצבעוני dotsנקודות.
5
13000
2000
עליהם עיגולים צבעוניים.
00:27
And one of those dotsנקודות is the sameאותו
6
15000
3000
צבע אחד העיגולים זהה
00:30
in the two panelsלוחות. Okay?
7
18000
3000
בשני הלוחות, אוקיי?
00:33
And you have to tell me whichאיזה one.
8
21000
2000
ואתם צריכים לומר לי איזה מהם.
00:35
Now, narrowלְצַמְצֵם it down to
9
23000
3000
עכשיו נצמצם את האפשרויות
00:38
the grayאפור one, the greenירוק one and, say, the orangeתפוז one.
10
26000
3000
האפור, הירוק נגיד גם הכתום.
00:41
So, by a showלְהַצִיג of handsידיים -- we'llטוֹב startהַתחָלָה with the easiestהקלה ביותר one --
11
29000
3000
אז, בהרמת יד - נתחיל עם הקל יותר -
00:44
Showלְהַצִיג of handsידיים: how manyרב people think it's the grayאפור one?
12
32000
4000
ירימו ידיים: כמה חושבים שזה האפור?
00:48
Really? Okay.
13
36000
2000
באמת? אוקיי.
00:50
How manyרב people think it's the greenירוק one?
14
38000
5000
כמה חושבים שזה הירוק?
00:55
And how manyרב people think it's the orangeתפוז one?
15
43000
4000
וכמה חושבים שזה הכתום?
00:59
Prettyיפה even splitלְפַצֵל.
16
47000
3000
החלוקה שווה בערך.
01:02
Let's find out what the realityמְצִיאוּת is.
17
50000
3000
אז בואו ונראה מה המציאות באמת.
01:05
Here is the orangeתפוז one.
18
53000
3000
הנה הכתום.
01:08
(Laughterצחוק)
19
56000
2000
(צחוק)
01:10
Here is the greenירוק one.
20
58000
3000
הנה הירוק.
01:13
And here is the grayאפור one.
21
61000
4000
והנה האפור.
01:17
(Laughterצחוק)
22
65000
3000
(צחוק)
01:20
So, for all of you who saw that, you're a completeלְהַשְׁלִים realistרֵיאָלִיסט. All right?
23
68000
4000
אז, למי מיכם שראה את זה, אתם ראליסטים לגמרי. בסדר?
01:24
(Laughterצחוק)
24
72000
2000
(צחוק)
01:26
So, this is prettyיפה amazingמדהים, actuallyלמעשה, isn't it?
25
74000
2000
אז, זה די מדהים בעצם, לא?
01:28
Because nearlyכמעט everyכֹּל livingחַי systemמערכת
26
76000
2000
מפני שכמעט כל יצור חי
01:30
has evolvedהתפתח the abilityיְכוֹלֶת to detectלזהות lightאוֹר in one way or anotherאַחֵר.
27
78000
3000
פיתח את היכולת לגלות אור בדרך זו או אחרת.
01:33
So, for us, seeingרְאִיָה colorצֶבַע is one of the simplestהפשוטה ביותר things the brainמוֹחַ does.
28
81000
5000
לכן, בשבילנו, לראות צבע זה אחד הדברים הפשוטים שהמוח עושה.
01:38
And yetעדיין, even at this mostרוב fundamentalבסיסי levelרָמָה,
29
86000
2000
ובכל זאת, אפילו ברמה הבסיסית הזו,
01:40
contextהֶקשֵׁר is everything.
30
88000
3000
ההקשר הוא הכל.
01:43
What I want to talk about is not that contextהֶקשֵׁר is everything,
31
91000
3000
מה שאני רוצה לדבר עליו זה לא שההקשר הוא הכל,
01:46
but why is contextהֶקשֵׁר everything.
32
94000
2000
אלא למה ההקשר הוא הכל.
01:48
Because it's answeringעונה that questionשְׁאֵלָה that tellsאומר us not only
33
96000
4000
מפני שתשובה לשאלה זו אומרת לנו לא רק
01:52
why we see what we do,
34
100000
2000
למה אנו רואים מה שאנו עושים,
01:54
but who we are as individualsיחידים,
35
102000
2000
אלא מי אנחנו כפרט,
01:56
and who we are as a societyחֶברָה.
36
104000
3000
ומי אנחנו כחברה.
01:59
But first, we have to askלִשְׁאוֹל anotherאַחֵר questionשְׁאֵלָה,
37
107000
2000
אבל ראשית, עלינו לשאול שאלה נוספת,
02:01
whichאיזה is, "What is colorצֶבַע for?"
38
109000
2000
והיא, "למה יש צבע?"
02:03
And insteadבמקום זאת of tellingאומר you, I'll just showלְהַצִיג you.
39
111000
2000
ובמקום לאמר לכם, אני פשוט אראה לכם.
02:05
What you see here is a jungleג'וּנגֶל sceneסְצֵינָה,
40
113000
3000
מה שאתם רואים כאן זו תמונה של ג'ונגל.
02:08
and you see the surfacesמשטחים accordingלפי to the amountכמות
41
116000
2000
ואתם רואים את המשטחים לפי כמות האור
02:10
of lightאוֹר that those surfacesמשטחים reflectמשקף.
42
118000
2000
שמשטחים אלה מחזירים.
02:12
Now, can any of you see the predatorטוֹרֵף that's about to jumpקְפִיצָה out at you?
43
120000
5000
עכשיו, האם מישהו מכם יכול לראות את הטורף שמתכוון לקפוץ עליכם?
02:17
And if you haven'tלא seenלראות it yetעדיין, you're deadמֵת. Right?
44
125000
2000
ואם עדיין לא ראיתם אותו, אתם מתים. בסדר?
02:19
(Laughterצחוק)
45
127000
2000
(צחוקים בקהל)
02:21
Can anyoneכֹּל אֶחָד see it? Anyoneכֹּל אֶחָד? No?
46
129000
2000
האם מישהו יכול לראות אותו? מישהו? לא?
02:23
Now, let's see the surfacesמשטחים accordingלפי to the qualityאיכות of lightאוֹר that they reflectמשקף.
47
131000
4000
עכשיו, הבה נראה את המשטחים לפי סוג האור שהם מחזירים.
02:27
And now you see it.
48
135000
3000
ועכשיו אתם רואים אותו.
02:30
So, colorצֶבַע enablesמאפשר us to see
49
138000
3000
אז, צבע מאפשר לנו לראות.
02:33
the similaritiesקווי דמיון and differencesהבדלים betweenבֵּין surfacesמשטחים,
50
141000
2000
את הדמיון וההבדלים בין המשטחים,
02:35
accordingלפי to the fullמלא spectrumספֵּקטרוּם of lightאוֹר that they reflectמשקף.
51
143000
3000
לפי המנעד המלא של האור שהם מחזירים.
02:38
But what you've just doneבוצע is, in manyרב respectsכבוד, mathematicallyמתמטית impossibleבלתי אפשרי.
52
146000
4000
אבל מה שעשיתם כרגע, במובנים רבים, הוא בלתי אפשרי מתמטית.
02:42
Why? Because, as Berkeleyברקלי tellsאומר us,
53
150000
3000
למה? מפני שכמו שברקלי מספר לנו,
02:45
we have no directישיר accessגִישָׁה to our physicalגוּפָנִי worldעוֹלָם,
54
153000
3000
אין לנו גישה ישירה לעולם הפיזי,
02:48
other than throughדרך our sensesחושים.
55
156000
2000
אלא דרך החושים שלנו.
02:50
And the lightאוֹר that fallsנופל ontoעַל גַבֵּי our eyesעיניים
56
158000
2000
והאור שמגיע לעיניים שלנו
02:52
is determinedנחוש בדעתו by multipleמְרוּבֶּה things in the worldעוֹלָם --
57
160000
2000
נקבע על ידי דברים רבים בעולם -
02:54
not only the colorצֶבַע of objectsחפצים,
58
162000
2000
לא רק צבע האובייקט
02:56
but alsoגַם the colorצֶבַע of theirשֶׁלָהֶם illuminationתְאוּרָה,
59
164000
2000
אלא גם על ידי צבע האור,
02:58
and the colorצֶבַע of the spaceמֶרחָב betweenבֵּין us and those objectsחפצים.
60
166000
3000
וצבע המרחב בינינו ובין האוביקטים.
03:01
You varyלְהִשְׁתַנוֹת any one of those parametersפרמטרים,
61
169000
2000
אם תשנו כל אחד מהפרמטרים האלה,
03:03
and you'llאתה changeשינוי the colorצֶבַע of the lightאוֹר that fallsנופל ontoעַל גַבֵּי your eyeעַיִן.
62
171000
5000
תשנו את צבע האור המגיע לעינינו.
03:08
This is a hugeעָצוּם problemבְּעָיָה because it meansאומר that
63
176000
2000
זו בעיה גדולה מפני שזה אומר
03:10
the sameאותו imageתמונה could have an infiniteאֵינְסוֹף numberמספר
64
178000
3000
שלאותה תמונה יכולות להיות מספר אינסופי
03:13
of possibleאפשרי real-worldעולם אמיתי sourcesמקורות.
65
181000
3000
של מקורות אפשריים בעולם האמיתי.
03:16
So let me showלְהַצִיג you what I mean. Imagineלדמיין that this is the back of your eyeעַיִן.
66
184000
3000
אז הבה אראה לכם למה אני מתכון. דמינו שזה החלק האחורי של העין שלכם.
03:19
And these are two projectionsהקרנות from the worldעוֹלָם.
67
187000
3000
ואלה שני הקרנות מהעולם.
03:22
They are identicalזֵהֶה in everyכֹּל singleיחיד way.
68
190000
3000
הן זהות בכל מובן.
03:25
Identicalזֵהֶה in shapeצוּרָה, sizeגודל, spectralשֶׁל רוּחַ רְפָאִים contentתוֹכֶן.
69
193000
4000
זהות בצורה, גודל, ותוכן ספקטרלי.
03:29
They are the sameאותו, as farרָחוֹק as your eyeעַיִן is concernedמודאג.
70
197000
4000
הן זהות ככל שהעין יכולה לראות.
03:33
And yetעדיין they come from completelyלַחֲלוּטִין differentשונה sourcesמקורות.
71
201000
5000
ועדיין הן מגיעות משני מקורות שונים לחלוטין.
03:38
The one on the right
72
206000
2000
זו שמימין
03:40
comesבא from a yellowצהוב surfaceמשטח,
73
208000
3000
מגיעה ממשטח צהוב,
03:43
in shadowצֵל, orientedמונחה עצמים facingמוּל the left,
74
211000
2000
בצל, פונה לשמאל,
03:45
viewedנצפה throughדרך a pinkishוְרַדרַד mediumבינוני.
75
213000
3000
דרך תווך ורדרד.
03:48
The one on the left comesבא from an orangeתפוז surfaceמשטח,
76
216000
3000
זו משמאל מגיעה ממשטח כתום,
03:51
underתַחַת directישיר lightאוֹר, facingמוּל to the right,
77
219000
2000
בתאורה ישירה, פונה לימין,
03:53
viewedנצפה throughדרך a sortסוג of a bluishכְּחַלחַל mediumבינוני.
78
221000
2000
ונצפת דרך תווך כחלחל.
03:55
Completelyלַחֲלוּטִין differentשונה meaningsמשמעויות,
79
223000
3000
שתי משמעויות שונות לחלוטין,
03:58
givingמַתָן riseלעלות to the exactמְדוּיָק sameאותו retinalרִשׁתִי informationמֵידָע.
80
226000
3000
שמביאות למידע זהה על הרשתית.
04:01
And yetעדיין it's only the retinalרִשׁתִי informationמֵידָע
81
229000
2000
ועם זאת זה המידע הרישתי בלבד
04:03
that we get.
82
231000
2000
שאנו מקבלים.
04:05
So how on Earthכדור הארץ do we even see?
83
233000
3000
אז איך אנחנו רואים בכלל?
04:08
So, if you rememberלִזכּוֹר anything in this nextהַבָּא 18 minutesדקות,
84
236000
4000
אז, אם תזכרו משהו מ 18 הדקות הקרובות,
04:12
rememberלִזכּוֹר this: that the lightאוֹר that fallsנופל on to your eyeעַיִן,
85
240000
3000
תזכרו : את העובדה שהאור שמגיע לעינכם,
04:15
sensoryחוּשִׁי informationמֵידָע, is meaninglessחֲסַר מַשְׁמָעוּת,
86
243000
2000
המידע החושי, הוא חסר משמעות.
04:17
because it could mean literallyפשוטו כמשמעו anything.
87
245000
3000
מפני שהוא יכול להביע כל דבר.
04:20
And what's trueנָכוֹן for sensoryחוּשִׁי informationמֵידָע is trueנָכוֹן for informationמֵידָע generallyבדרך כלל.
88
248000
3000
ומה שנכון למידע חושי נכון גם למידע בכלל.
04:23
There is no inherentטָבוּעַ meaningמַשְׁמָעוּת in informationמֵידָע.
89
251000
2000
אין משמעות טבועה במידע.
04:25
It's what we do with that informationמֵידָע that mattersעניינים.
90
253000
4000
זה מה שאנו עושים במידע שמשנה.
04:29
So, how do we see? Well, we see by learningלְמִידָה to see.
91
257000
3000
אז, איך אנחנו רואים? אנחנו רואים על ידי למידה לראות.
04:32
So, the brainמוֹחַ evolvedהתפתח the mechanismsמנגנונים for findingמִמצָא patternsדפוסי,
92
260000
4000
המוח פיתח את המגנון למציאת תבניות,
04:36
findingמִמצָא relationshipsיחסים in informationמֵידָע
93
264000
2000
מציאת יחסים, במידע
04:38
and associatingשיוך those relationshipsיחסים
94
266000
2000
ושיוך בין היחסים
04:40
with a behavioralהתנהגותי meaningמַשְׁמָעוּת,
95
268000
2000
למשמעות התנהגותית,
04:42
a significanceמַשְׁמָעוּת, by interactingאינטראקציה with the worldעוֹלָם.
96
270000
3000
משמעות, על ידי אינטראקציה עם העולם.
04:45
We're very awareמוּדָע of this
97
273000
2000
אנחנו מאוד מודעים לזה
04:47
in the formטופס of more cognitiveקוגניטיבית attributesתכונות, like languageשפה.
98
275000
3000
בתכונות יותר קוגניטיביות, כמו שפה.
04:50
So, I'm going to give you some letterמִכְתָב stringsמחרוזות. And I want you to readלקרוא them out for me,
99
278000
2000
אני עומד לתת לכם כמה מחרוזות של אותיות. ואני רוצה שתקראו אותן בשבילי,
04:52
if you can.
100
280000
2000
אם תוכלו.
04:54
Audienceקהל: "Can you readלקרוא this?"
101
282000
3000
קהל: "האם אתם יכולים לקרוא את זה?"
04:57
"You are not readingקריאה this."
102
285000
2000
"אתם לא קוראים את זה"
04:59
"What are you readingקריאה?"
103
287000
2000
"מה אתם קוראים?"
05:01
Beauמְחַזֵר Lottoלוֹטוֹ: "What are you readingקריאה?" Halfחֲצִי the lettersאותיות are missingחָסֵר. Right?
104
289000
3000
באו לוטו: "מה אתם קוראים?" חצי מהאותיות חסרות. נכון?
05:04
There is no a prioriמראש reasonסיבה why an "H" has to go
105
292000
2000
אין סיבה קודמת מדוע H צריך להופיע
05:06
betweenבֵּין that "W" and "A."
106
294000
2000
בין ה"W" וה "A".
05:08
But you put one there. Why?
107
296000
2000
אבל אתם שמתם אחת שם. למה?
05:10
Because in the statisticsסטָטִיסטִיקָה of your pastעבר experienceניסיון
108
298000
2000
מפני שלפי הסטטיסטיקה של נסיון העבר שלכם
05:12
it would have been usefulמוֹעִיל to do so. So you do so again.
109
300000
3000
היה מועיל לנהוג כך. לכן עשיתם זאת שוב.
05:15
And yetעדיין you don't put a letterמִכְתָב after that first "T."
110
303000
3000
ועדין אתם לא מוסיפים אות אחרי ה "T" הראשון.
05:18
Why? Because it wouldn'tלא have been usefulמוֹעִיל in the pastעבר.
111
306000
3000
מדוע? מפני שזה לא היה מועיל בעבר.
05:21
So you don't do it again.
112
309000
2000
לכן לא תעשו זאת שוב.
05:23
So let me showלְהַצִיג you how quicklyבִּמְהִירוּת our brainsמוֹחַ can redefineלהגדיר מחדש normalityתְקִינוּת,
113
311000
4000
אז תנו לי להראות לכם באיזו מהירות המוח שלנו מגדיר מחדש נורמליות.
05:27
even at the simplestהפשוטה ביותר thing the brainמוֹחַ does, whichאיזה is colorצֶבַע.
114
315000
2000
אפילו בדבר הפשוט ביותר שהמוח שלנו עושה, צבע.
05:29
So, if I could have the lightsאורות down up here.
115
317000
3000
אז, אם אוכל לקבל את האורות מוחשכים כאן.
05:32
I want you to first noticeהודעה that those two desertמִדבָּר scenesסצנות are physicallyפיזית the sameאותו.
116
320000
3000
הייתי רוצה שתשימו לב לכך ששתי סצנות המדבר זהות לחלוטין.
05:35
One is simplyבפשטות the flippingמרפרף of the other. Okay?
117
323000
5000
אחת היא פשוט תמונת ראי של השניה. בסדר?
05:40
Now I want you to look at that dotנְקוּדָה
118
328000
2000
עכשיו הייתי רוצה שתביטו בנקודה ההיא
05:42
betweenבֵּין the greenירוק and the redאָדוֹם. Okay?
119
330000
3000
בין הירוק והאדום. בסדר?
05:45
And I want you to stareלבהות at that dotנְקוּדָה. Don't look anywhereבְּכָל מָקוֹם elseאַחֵר.
120
333000
3000
ואני רוצה שתבהו בנקודה. אל תביטו בשום דבר אחר.
05:48
And we're going to look at that for about 30 secondsשניות,
121
336000
1000
ואנו נביט בה למשך כ30 שניות.
05:49
whichאיזה is a bitbit of a killerרוֹצֵחַ in an 18-minute-דַקָה talk.
122
337000
3000
שזה מעט בזבוז בהרצאה של 18 דקות.
05:52
(Laughterצחוק)
123
340000
1000
(צחוק)
05:53
But I really want you to learnלִלמוֹד.
124
341000
2000
אבל אני באמת רוצה שתלמדו.
05:55
And I'll tell you -- don't look anywhereבְּכָל מָקוֹם elseאַחֵר --
125
343000
3000
ואני אסביר לכם - אל תסתכלו לשום מקום אחר -
05:58
and I'll tell you what's happeningמתרחש insideבְּתוֹך your headרֹאשׁ.
126
346000
2000
ואני אסביר לכם מה קורה בתוך הראש שלכם.
06:00
Your brainמוֹחַ is learningלְמִידָה. And it's learningלְמִידָה that the right sideצַד of its visualחָזוּתִי fieldשדה
127
348000
3000
המוח שלכם לומד. והוא לומד ששדה הראיה הימני
06:03
is underתַחַת redאָדוֹם illuminationתְאוּרָה;
128
351000
2000
נמצא בתאורה אדומה;
06:05
the left sideצַד of its visualחָזוּתִי fieldשדה is underתַחַת greenירוק illuminationתְאוּרָה.
129
353000
3000
שדה הראיה השמאלי נמצא בתאורה ירוקה.
06:08
That's what it's learningלְמִידָה. Okay?
130
356000
3000
זה מה שהוא לומד. בסדר?
06:11
Now, when I tell you, I want you to look at the dotנְקוּדָה betweenבֵּין the two desertמִדבָּר scenesסצנות.
131
359000
5000
עכשיו, כשאגיד לכם, אני רוצה שתביטו בנקודה בין שתי תמונות המדבר.
06:16
So why don't you do that now?
132
364000
2000
אז למה שלא תעשו זאת עכשיו?
06:18
(Laughterצחוק)
133
366000
3000
(צחוק)
06:21
Can I have the lightsאורות up again?
134
369000
2000
אפשר לקבל את האורות בחזרה?
06:23
I take it from your responseתְגוּבָה they don't look the sameאותו anymoreיותר. Right?
135
371000
4000
אני מבין מהתגובה שהן כבר לא נראות זהות. נכון?
06:27
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
136
375000
1000
(תשואות)
06:28
Why? Because your brainמוֹחַ is seeingרְאִיָה that sameאותו informationמֵידָע
137
376000
3000
מדוע? מפני שהמוח שלכם רואה את אותו מידע
06:31
as if the right one is still underתַחַת redאָדוֹם lightאוֹר,
138
379000
2000
כאילו הימני עדיין בתאורה אדומה.
06:33
and the left one is still underתַחַת greenירוק lightאוֹר.
139
381000
2000
והשמאלי עדיין בתאורה ירוקה.
06:35
That's your newחָדָשׁ normalנוֹרמָלִי.
140
383000
2000
זה הנורמלי החדש שלכם.
06:37
So, what does this mean for contextהֶקשֵׁר?
141
385000
2000
אז, מה זה אומר על ההקשר?
06:39
It meansאומר that I can take these two identicalזֵהֶה squaresריבועים,
142
387000
2000
זה אומר שאני יכול לקחת את שני הריבועים הזהים האלה,
06:41
and I can put them in lightאוֹר and darkאפל surroundsסובב.
143
389000
2000
אני יכול לשים אותם בסביבות כהות ובהירות.
06:43
And now the one on the darkאפל surroundלְהַקִיף looksנראה lighterקל יותר than the one on the lightאוֹר surroundלְהַקִיף.
144
391000
3000
ועכשיו זה שבסביבה הכהה נראה בהיר מזה בסביבה הבהירה.
06:46
What's significantמשמעותי is not simplyבפשטות the lightאוֹר and darkאפל surroundsסובב that matterחוֹמֶר.
145
394000
4000
מה שמשמעותי הוא לא שפשוט הסביבות הכהה והבהירה משנות.
06:50
It's what those lightאוֹר and darkאפל surroundsסובב meantהתכוון for your behaviorהִתְנַהֲגוּת in the pastעבר.
146
398000
4000
אלא מה המשמעויות בעבר של הסביבה הכהה והבהירה.
06:54
So I'll showלְהַצִיג you what I mean. Here we have
147
402000
2000
אז אראה לכם למה אני מתכוון. כאן יש לנו
06:56
that exactמְדוּיָק sameאותו illusionאַשְׁלָיָה.
148
404000
2000
את אותה אשלייה בדיוק.
06:58
We have two identicalזֵהֶה tilesאריחים, on the left,
149
406000
2000
יש לנו כאן שתי לוחיות זהות, בצד שמאל,
07:00
one in a darkאפל surroundלְהַקִיף, one in a lightאוֹר surroundלְהַקִיף.
150
408000
2000
אחת בסביבה כהה.
07:02
And the sameאותו thing over on the right.
151
410000
2000
ואותו דבר בצד ימין.
07:04
Now, what I'm going to do is I'm going to reviewסקירה those two scenesסצנות.
152
412000
3000
עכשיו, מה שאני עומד לעשות זה לראות את שתי הסצנות.
07:07
But I'm not going to changeשינוי anything withinבְּתוֹך those boxesתיבות,
153
415000
2000
אבל אני לא עומד לשנות דבר בשתי הקופסאות.
07:09
exceptמלבד theirשֶׁלָהֶם meaningמַשְׁמָעוּת.
154
417000
2000
חוץ מהמשמעות שלהן.
07:11
And see what happensקורה to your perceptionתפיסה.
155
419000
2000
ותראו מה קורה לתפיסה שלכם.
07:13
Noticeהודעה that on the left
156
421000
2000
שמו לב שבצד שמאל
07:15
the two tilesאריחים look nearlyכמעט completelyלַחֲלוּטִין oppositeמול:
157
423000
3000
שתי הלוחיות נראות כמעט לחלוטין הפוכות:
07:18
one very whiteלבן and one very darkאפל.
158
426000
2000
אחת מאוד בהירה ואחת מאוד כהה.
07:20
All right? Whereasואילו on the right,
159
428000
2000
בסדר? לעומת זאת, בצד ימין,
07:22
the two tilesאריחים look nearlyכמעט the sameאותו.
160
430000
2000
שתי הלוחיות נראות כמעט זהות.
07:24
And yetעדיין there is still one on a darkאפל surroundלְהַקִיף and one on a lightאוֹר surroundלְהַקִיף.
161
432000
4000
ועדיין יש אחת על רקע כהה, ואחת על רקע בהיר.
07:28
Why? Because if the tileאָרִיחַ in that shadowצֵל
162
436000
3000
למה? מפני שאם הלוחית בצל ההוא
07:31
were in factעוּבדָה in shadowצֵל,
163
439000
2000
היו באמת בצל,
07:33
and reflectingהמשקף the sameאותו amountכמות of lightאוֹר to your eyeעַיִן
164
441000
2000
ומחזירות את אותה כמות של אור לעין
07:35
as the one outsideבחוץ the shadowצֵל,
165
443000
2000
כמו זו שמחוץ לצל,
07:37
it would have to be more reflectiveמחזיר אור -- just the lawsחוקי of physicsפיזיקה.
166
445000
3000
היא היתה צריכה להיות מחזירת אור טובה יותר - פשוט חוקי הפיזיקה.
07:40
So you see it that way.
167
448000
2000
לכן אתם רואים את זה כך.
07:42
Whereasואילו on the right, the informationמֵידָע is consistentעִקבִי
168
450000
3000
לעומת צד ימין, שם המידע אחיד
07:45
with those two tilesאריחים beingלהיות underתַחַת the sameאותו lightאוֹר.
169
453000
2000
כששתי הלוחיות נמצאות תחת אותו אור.
07:47
If they are underתַחַת the sameאותו lightאוֹר, reflectingהמשקף the sameאותו amountכמות of lightאוֹר
170
455000
2000
אם הן נמצאות תחת אותו אור, ומחזירות את אותה כמות אור
07:49
to your eyeעַיִן,
171
457000
2000
לעין שלכם,
07:51
then they mustצריך be equallyבאופן שווה reflectiveמחזיר אור.
172
459000
2000
אז הן צריכות להיות מחזירות אור באותה מידה.
07:53
So you see it that way.
173
461000
2000
לכן אתם רואים אותן כך.
07:55
Whichאיזה meansאומר we can bringלְהָבִיא all this informationמֵידָע togetherיַחַד
174
463000
2000
מה שאומר שאנחנו יכולים לאחד את כל המידע הזה
07:57
to createלִיצוֹר some incrediblyבצורה מדהימה strongחָזָק illusionsאשליות.
175
465000
2000
וליצור אשליות מאוד חזקות.
07:59
This is one I madeעָשׂוּי a fewמְעַטִים yearsשנים agoלִפנֵי.
176
467000
2000
את זו יצרתי לפני כמה שנים.
08:01
And you'llאתה noticeהודעה you see a darkאפל brownחום tileאָרִיחַ at the topחלק עליון,
177
469000
3000
ותשימו לב שרואים לוחית חומה כהה על הפן העליון.
08:04
and a brightבָּהִיר orangeתפוז tileאָרִיחַ at the sideצַד.
178
472000
3000
ולוחית כתומה בהירה בצד.
08:07
That is your perceptualתְפִיסָתִי realityמְצִיאוּת. The physicalגוּפָנִי realityמְצִיאוּת
179
475000
2000
זו המציאות התפיסתית שלכם. המציאות הפיסית
08:09
is that those two tilesאריחים are the sameאותו.
180
477000
5000
היא ששתי הלוחיות זהות.
08:14
Here you see fourארבעה grayאפור tilesאריחים on your left,
181
482000
3000
כאן תראו ארבע לוחיות אפורות בצד שמאל,
08:17
sevenשֶׁבַע grayאפור tilesאריחים on the right.
182
485000
2000
שבע לוחיות אפורות בצד ימין.
08:19
I'm not going to changeשינוי those tilesאריחים at all,
183
487000
2000
אני לא עומד לשנות את הלוחיות האלה בכלל.
08:21
but I'm going to revealלְגַלוֹת the restמנוחה of the sceneסְצֵינָה
184
489000
2000
אבל אני עומד לחשוף את שאר הסצנה.
08:23
and see what happensקורה to your perceptionתפיסה.
185
491000
3000
ותראו מה קורה לתפיסה שלכם.
08:26
The fourארבעה blueכָּחוֹל tilesאריחים on the left are grayאפור.
186
494000
4000
ארבע הלוחיות הכחולות משמאל הן אפורות.
08:30
The sevenשֶׁבַע yellowצהוב tilesאריחים on the right are alsoגַם grayאפור.
187
498000
3000
ושבע הלוחיות הצהובות לימין הן גם אפורות.
08:33
They are the sameאותו. Okay?
188
501000
2000
הן זהות. בסדר?
08:35
Don't believe me? Let's watch it again.
189
503000
4000
לא מאמינים לי? בו נראה שוב.
08:39
What's trueנָכוֹן for colorצֶבַע is alsoגַם trueנָכוֹן for complexמורכב perceptionsתפיסות of motionתְנוּעָה.
190
507000
4000
מה שנכון לצבע נכון גם לתפיסה המורכבת של תנועה.
08:43
So here we have --
191
511000
3000
אז כאן יש לנו -
08:46
let's turnלפנות this around -- a diamondיהלום.
192
514000
5000
בא נסובב את זה - יהלום.
08:51
And what I'm going to do is, I'm going to holdלְהַחזִיק it here,
193
519000
2000
ומה שאני עומד לעשות, אני אחזיק את זה כאן,
08:53
and I'm going to spinסיבוב it.
194
521000
4000
ואני אסובב אותו.
08:57
And for all of you, you'llאתה see it probablyכנראה spinningספינינג this directionכיוון.
195
525000
3000
וכולכם, כנראה תראו אותו מסתובב לכיוון הזה.
09:00
Now I want you to keep looking at it.
196
528000
3000
עכשיו אני רוצה שתמשיכו להביט בו.
09:03
Moveמהלך \ לזוז \ לעבור your eyesעיניים around, blinkלְמַצְמֵץ, maybe closeלִסְגוֹר one eyeעַיִן.
197
531000
2000
הזיזו את העיניים שלכם, מצמצו, אולי תעצמו עיין אחת.
09:05
And suddenlyפִּתְאוֹם it will flipלְהַעִיף, and startהַתחָלָה spinningספינינג the oppositeמול directionכיוון.
198
533000
4000
ופתאום הוא יתהפך ויתחיל להסתובב לכיוון השני.
09:09
Yes? Raiseהַעֲלָאָה your handיד if you got that. Yes?
199
537000
3000
כן? הרימו את הידיים אם ראיתם את זה. כן?
09:12
Keep blinkingעִפעוּף. Everyכֹּל time you blinkלְמַצְמֵץ it will switchהחלף. Alrightבְּסֵדֶר?
200
540000
4000
המשיכו למצמץ. כל פעם שתמצמצו הוא יחליף כיוון. בסדר?
09:16
So I can askלִשְׁאוֹל you, whichאיזה directionכיוון is it rotatingמסתובב?
201
544000
4000
אז אני יכול לשאול אתכם, לאיזה כיוון הוא מסתובב?
09:20
How do you know?
202
548000
2000
איך אתם יודעים?
09:22
Your brainמוֹחַ doesn't know. Because bothשניהם are equallyבאופן שווה likelyסָבִיר.
203
550000
3000
המוח שלכם לא יודע. מפני ששני הכיוונים אפשריים במידה שווה.
09:25
So dependingתלוי on where it looksנראה, it flipsהטלות
204
553000
2000
אז תלוי לא אתם מסתכלים, זה מתחלף
09:27
betweenבֵּין the two possibilitiesאפשרויות.
205
555000
3000
בין שתי האפשרויות.
09:30
Are we the only onesיחידות that see illusionsאשליות?
206
558000
2000
האם אנחנו היחידים שרואים אשליות ?
09:32
The answerתשובה to this questionשְׁאֵלָה is no.
207
560000
2000
התשובה לשאלה היא לא.
09:34
Even the beautifulיפה bumblebeeדבורת בומבוס,
208
562000
2000
אפילו הדבורה היפיפיה,
09:36
with its mereסְתָם one millionמִילִיוֹן brainמוֹחַ cellsתאים,
209
564000
2000
עם מליון תאי מוח בלבד,
09:38
whichאיזה is 250 timesפִּי fewerפחות cellsתאים than you have in one retinaרִשׁתִית,
210
566000
3000
שזה פי 250 תאים פחות ממה שיש לכם על הרשתית,
09:41
seesרואה illusionsאשליות, does the mostרוב complicatedמסובך things
211
569000
3000
רואה אשליות, ועושה דברים מסובכים
09:44
that even our mostרוב sophisticatedמתוחכם computersמחשבים can't do.
212
572000
3000
שאפילו המחשבים המשוכללים ביותר שלנו לא יכולים לעשות.
09:47
So in my labמַעבָּדָה, we of courseקוּרס work on bumblebeesדבורי בומבוס.
213
575000
2000
אז במעבדה שלי, אנחנו כמובן עובדים עם דבורים.
09:49
Because we can completelyלַחֲלוּטִין controlלִשְׁלוֹט theirשֶׁלָהֶם experienceניסיון,
214
577000
2000
מפני שאנחנו יכלים לשלוט בחוויה שלהן באופן מלא,
09:51
and see how that altersאלטרס the architectureארכיטקטורה of theirשֶׁלָהֶם brainמוֹחַ.
215
579000
2000
ולראות איך זה משנה את מבנה המוח שלהן.
09:53
And we do this in what we call the Beeדבורה Matrixמַטרִיצָה.
216
581000
3000
ואנחנו עושים זאת במה שאנחנו קוראים לו מטריצת הדבורים.
09:56
And here you have the hiveכוורת. You can see the queenמַלכָּה beeדבורה,
217
584000
2000
וכאן יש לכם את הכוורת. אתם יכולים לראות את המלכה,
09:58
that largeגָדוֹל beeדבורה in the middleאֶמצַע there. Those are all her daughtersבנות, the eggsביצים.
218
586000
3000
הדבורה הגדולה במרכז. כל אלו הן בנותיה, הביצים.
10:01
And they go back and forthהָלְאָה betweenבֵּין this hiveכוורת
219
589000
3000
והו הולכות הלוך ושוב בין הכוורת
10:04
and the arenaזִירָה, viaבְּאֶמצָעוּת this tubeצינור.
220
592000
5000
והזירה, דרך הצינור הזה.
10:09
And you'llאתה see one of the beesדבורים come out here.
221
597000
2000
ואתם תראו אחת מהדבורים יוצאת מכאן.
10:11
You see how she has a little numberמספר on her?
222
599000
3000
אתם רואים שיש עליה מספר קטן?
10:14
Yeah there is anotherאַחֵר one comingמגיע out. She has anotherאַחֵר numberמספר on her.
223
602000
3000
כן יש עוד אחת שיוצאת. גם עליה יש מספר.
10:17
Now, they are not bornנוֹלָד that way. Right?
224
605000
3000
עכשיו, הן לא נולדות ככה. בסדר?
10:20
We pullמְשׁוֹך them out, put them in the fridgeמְקָרֵר, and they fallנפילה asleepיָשֵׁן.
225
608000
2000
אנחנו מוציאים אותן, שמים אותן במקרר, והן נרדמות.
10:22
And then you can superglueדבק מגע little numbersמספרים on them.
226
610000
2000
ואז אפשר להדביק מספרים קטנים עליהן.
10:24
(Laughterצחוק)
227
612000
2000
(צחוק)
10:26
And now, in this experimentלְנַסוֹת they get rewardedגמול if they go to the blueכָּחוֹל flowersפרחים.
228
614000
4000
ועכשיו בניסוי הזה הן מתוגמלות אם הן עפות לפרח הכחול.
10:30
And they landארץ on the flowerפֶּרַח. They stickמקל theirשֶׁלָהֶם tongueלָשׁוֹן in there,
229
618000
3000
והן נוחתות על הפרח. הן מכניסות את הלשון שלהן,
10:33
calledשקוראים לו a proboscisחוֹטֶם, and they drinkלִשְׁתוֹת sugarסוכר waterמַיִם.
230
621000
2000
שנקראת פרובוסיס, והן שותות מי סוכר.
10:35
Now she is drinkingשְׁתִיָה a glassזכוכית of waterמַיִם that's about that bigגָדוֹל to you and I,
231
623000
3000
עכשיו היא שותה כוס מים שהיא כזאת גדולה לנו,
10:38
will do that about threeשְׁלוֹשָׁה timesפִּי, and then flyלטוס, זבוב.
232
626000
6000
היא תעשה זאת שלוש פעמים, ואז תעוף.
10:44
And sometimesלִפְעָמִים they learnלִלמוֹד not to go to the blueכָּחוֹל,
233
632000
2000
ולפעמים הן לומדות לא לעוף לכחול,
10:46
but to go to where the other beesדבורים go.
234
634000
2000
אלא למקום שאליו עפות הדבורים האחרות.
10:48
So they copyעותק eachכל אחד other. They can countלספור to fiveחָמֵשׁ. They can recognizeלזהות facesפרצופים.
235
636000
3000
אז הן מחקות אחת את השניה. הן יכולות לספור עד חמש. הן מסוגלות לזהות פרצופים.
10:51
And here she comesבא down the ladderסוּלָם.
236
639000
3000
וכאן היא יורדת בסולם.
10:54
And she'llצדף come into the hiveכוורת, find an emptyריק honeyדבש potסיר
237
642000
2000
והיא תכנס לכוורת, ותמצא תא דבש ריק,
10:56
and throwלזרוק up, and that's honeyדבש.
238
644000
2000
ותקיא לתוכו, וזה דבש.
10:58
(Laughterצחוק)
239
646000
1000
(צחוק)
10:59
Now rememberלִזכּוֹר -- (Laughterצחוק)
240
647000
3000
עכשיו תזכרו - (צחוק)
11:02
-- she's supposedאמור to be going to the blueכָּחוֹל flowersפרחים.
241
650000
2000
- היא אמורה ללכת לפרחים הכחולים.
11:04
But what are these beesדבורים doing in the upperעֶלִיוֹן right cornerפינה?
242
652000
3000
אבל מה הדבורים האלה עושות בפינה הימנית העליונה?
11:07
It looksנראה like they're going to greenירוק flowersפרחים.
243
655000
2000
נראה שהן עפות לפרחים הירוקים.
11:09
Now, are they gettingמקבל it wrongלא בסדר?
244
657000
3000
עכשיו, האם הן טועות?
11:12
And the answerתשובה to the questionשְׁאֵלָה is no. Those are actuallyלמעשה blueכָּחוֹל flowersפרחים.
245
660000
3000
והתשובה לשאלה היא לא. אלה בעצם פרחים כחולים.
11:15
But those are blueכָּחוֹל flowersפרחים underתַחַת greenירוק lightאוֹר.
246
663000
4000
אבל אלה פרחים כחולים תחת תאורה ירוקה.
11:19
So they are usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני the relationshipsיחסים betweenבֵּין the colorsצבעים to solveלִפְתוֹר the puzzleחִידָה,
247
667000
4000
אז הן משתמשות ביחס בין הצבעים כדי לפתור את הבעיה.
11:23
whichאיזה is exactlyבְּדִיוּק what we do.
248
671000
2000
שזה בדיוק מה שאנחנו עושים.
11:25
So, illusionsאשליות are oftenלעתים קרובות used,
249
673000
2000
אז, אשליות משמשות אותנו פעמים רבות,
11:27
especiallyבמיוחד in artאומנות, in the wordsמילים of a more contemporaryעַכשָׁוִי artistאמן,
250
675000
4000
ביחוד באומנות, במילים של אומן עכשוי יותר,
11:31
"to demonstrateלְהַפְגִין the fragilityשְׁבִירוּת of our sensesחושים."
251
679000
2000
"להדגים את השבריריות של החושים שלנו."
11:33
Okay, this is completeלְהַשְׁלִים rubbishזבל.
252
681000
3000
בסדר, זה שטות לחלוטין.
11:36
The sensesחושים aren'tלא fragileשָׁבִיר. And if they were, we wouldn'tלא be here.
253
684000
3000
החושים לא שבריריים. ואם הם היו, אנחנו לא היינו כאן.
11:39
Insteadבמקום זאת, colorצֶבַע tellsאומר us something completelyלַחֲלוּטִין differentשונה,
254
687000
4000
במקום זאת, צבעים מספרים לנו משהו שונה לחלוטין,
11:43
that the brainמוֹחַ didn't actuallyלמעשה evolveלְהִתְפַּתֵחַ to see the worldעוֹלָם the way it is.
255
691000
3000
שהמוח לא התפתח לראות את העולם כמו שהוא.
11:46
We can't. Insteadבמקום זאת, the brainמוֹחַ evolvedהתפתח to see the worldעוֹלָם
256
694000
4000
אנחנו לא יכולים. במקום זאת, המוח התפתח לראות את העולם
11:50
the way it was usefulמוֹעִיל to see in the pastעבר.
257
698000
3000
בצורה שהיתה יעילה בשבילנו בעבר.
11:53
And how we see is by continuallyללא הרף redefiningהגדרה מחדש normalityתְקִינוּת.
258
701000
6000
והצורה שאנו רואים היא על ידי הגדרה קבועה מחדש של נורמליות.
11:59
So how can we take this
259
707000
4000
אז איך אנחנו יכולים לקחת
12:03
incredibleמדהים capacityקיבולת of plasticityפּלָסטִיוּת of the brainמוֹחַ
260
711000
3000
את הפלסטיות המדהימה של המוח
12:06
and get people to experienceניסיון theirשֶׁלָהֶם worldעוֹלָם differentlyבאופן שונה?
261
714000
3000
ולגרום לאנשים לחוות את העולם בצורה אחרת?
12:09
Well, one of the waysדרכים we do in my labמַעבָּדָה and studioסטוּדִיוֹ
262
717000
3000
ובכן, אחת הדרכים שאנו עושים זאת במעבדה והסטודיו שלי
12:12
is we translateלתרגם the lightאוֹר into soundנשמע
263
720000
3000
היא לתרגם את האור לצליל
12:15
and we enableלְאַפשֵׁר people to hearלִשְׁמוֹעַ theirשֶׁלָהֶם visualחָזוּתִי worldעוֹלָם.
264
723000
4000
ואנחנו מאפשרים לאנשים לשמוע את העולם הויזואלי.
12:19
And they can navigateנווט the worldעוֹלָם usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני theirשֶׁלָהֶם earsאוזניים.
265
727000
3000
והם יכולים לנווט בעולם בעזרת האוזניים.
12:22
Here is Davidדוד, in the right. And he is holdingהַחזָקָה a cameraמַצלֵמָה.
266
730000
3000
הנה דוד, בצד ימין. והוא מחזיק מצלמה.
12:25
On the left is what his cameraמַצלֵמָה seesרואה.
267
733000
2000
בצד שמאל רואים את מה שהמצלמה רואה.
12:27
And you'llאתה see there is a lineקַו, a faintלְהִתְעַלֵף lineקַו going acrossלְרוֹחָב that imageתמונה.
268
735000
3000
ואתם תראו קו, קו חלש עובר לרוחב התמונה.
12:30
That lineקַו is brokenשָׁבוּר up into 32 squaresריבועים.
269
738000
3000
הקן מחולק ל32 ריבועים.
12:33
In eachכל אחד squareכיכר we calculateלחשב the averageמְמוּצָע colorצֶבַע.
270
741000
2000
בכל ריבוע אנחנו מחשבים את הצבע הממוצע.
12:35
And then we just simplyבפשטות translateלתרגם that into soundנשמע.
271
743000
2000
ואז אנחנו פשוט מתרגמים אותו לצליל.
12:37
And now he's going to
272
745000
3000
ועכשיו הוא עומד
12:40
turnלפנות around, closeלִסְגוֹר his eyesעיניים,
273
748000
4000
להסתובב, לעצום את עיניו,
12:44
and find a plateצַלַחַת on the groundקרקע, אדמה with his eyesעיניים closedסָגוּר.
274
752000
3000
ולמצוא צלחת על הרצפה, עם עיניים עצומות.
13:06
He findsמוצא it. Amazingמדהים. Right?
275
774000
2000
הוא מוצא אותה. מדהים. נכון?
13:08
So not only can we createלִיצוֹר a prostheticתותבת for the visuallyחזותית impairedפגום,
276
776000
2000
אז לא רק שאנחנו יכולים ליצור תותב לאנשים עם בעיות ראיה,
13:10
but we can alsoגַם investigateלַחקוֹר how people
277
778000
3000
אנחנו גם יכולים לחקור איך אנשים
13:13
literallyפשוטו כמשמעו make senseלָחוּשׁ of the worldעוֹלָם.
278
781000
3000
פשוטו כמשמעו מבינים את העולם.
13:16
But we can alsoגַם do something elseאַחֵר. We can alsoגַם make musicמוּסִיקָה with colorצֶבַע.
279
784000
4000
אבל אנחנו יכולים לעשות דבר נוסף, אנחנו יכולים ליצור מוסיקה עם צבע.
13:20
So, workingעובד with kidsילדים,
280
788000
2000
אז, בעבודה עם ילדים,
13:22
they createdשנוצר imagesתמונות,
281
790000
2000
הם יוצרים תמונות,
13:24
thinkingחושב about what mightאולי the imagesתמונות you see
282
792000
2000
במחשבה על איך התמונות שאתם רואים
13:26
soundנשמע like if we could listen to them.
283
794000
2000
ישמעו אם תוכלו להאזין להן.
13:28
And then we translatedמְתוּרגָם these imagesתמונות.
284
796000
2000
ואז אנחנו מתרגמים את התמונות האלה.
13:30
And this is one of those imagesתמונות.
285
798000
2000
וזו אחת מהתמונות.
13:32
And this is a six-year-oldבן שש childיֶלֶד composingהַלחָנָה a pieceלְחַבֵּר of musicמוּסִיקָה
286
800000
3000
וזה ילד בן שש שמלחין מוזיקה
13:35
for a 32-piece-לְחַבֵּר orchestraתִזמוֹרֶת.
287
803000
3000
לתזמורת 32 כלים.
13:38
And this is what it soundsקולות like.
288
806000
2000
וכך זה נשמע.
14:06
So, a six-year-oldבן שש childיֶלֶד. Okay?
289
834000
3000
אז, ילד בן שש. בסדר?
14:09
Now, what does all this mean?
290
837000
3000
עכשיו, מה כל זה אומר?
14:12
What this suggestsמציע is that no one is an outsideבחוץ observerמַשׁקִיף
291
840000
3000
מה שזה מציע זה שאף אחד לא צופה מחוץ
14:15
of natureטֶבַע. Okay?
292
843000
2000
לטבע. בסדר?
14:17
We are not definedמוּגדָר by our centralמֶרכָּזִי propertiesנכסים,
293
845000
2000
אנחנו לא מוגדרים על ידי התכונות המרכזיות שלנו,
14:19
by the bitsסיביות that make us up.
294
847000
2000
על ידי החלקים שמרכיבים אותנו.
14:21
We're definedמוּגדָר by our environmentסביבה and our interactionאינטראקציה with that environmentסביבה --
295
849000
3000
אנחנו מוגדרים על ידי הסביבה והאינטראקציה שלנו עם הסביבה
14:24
by our ecologyאֵקוֹלוֹגִיָה.
296
852000
2000
על ידי האקולוגיה שלנו.
14:26
And that ecologyאֵקוֹלוֹגִיָה is necessarilyבהכרח relativeקרוב משפחה,
297
854000
4000
והאקולוגיה היא בהכרח יחסית,
14:30
historicalהִיסטוֹרִי and empiricalאֶמפִּירִי.
298
858000
2000
הסטורית ואמפירית.
14:32
So what I'd like to finishסִיוּם with is this over here.
299
860000
6000
אז מה שארצה לסיים איתו נמצא כאן.
14:38
Because what I've been tryingמנסה to do is really celebrateלַחֲגוֹג uncertaintyחוסר ודאות.
300
866000
3000
מפני שמה שאני באמת מנסה לעשות הוא לחגוג את אי הודאות.
14:41
Because I think only throughדרך uncertaintyחוסר ודאות is there potentialפוטנציאל for understandingהֲבָנָה.
301
869000
4000
מפני שאני חושב שרק דרך אי הודאות מגיע פוטנציאל ההבנה שלנו.
14:45
So, if some of you are still feelingמַרגִישׁ a bitbit too certainמסוים,
302
873000
3000
אז, אם חלק מכם עדיין מרגישים יותר מדי בטוחים,
14:48
I'd like to do this one.
303
876000
2000
הייתי רוצה להדגים את זה.
14:50
So, if we have the lightsאורות down.
304
878000
2000
אז, אם נוכל להחליש את האורות.
14:52
And what we have here --
305
880000
6000
ומה שיש לנו כאן -
14:58
Can everyoneכל אחד see 25 purpleסָגוֹל surfacesמשטחים
306
886000
3000
האם כולם יכולים לראות 25 משטחים סגולים
15:01
on your left,
307
889000
2000
בצד שמאל,
15:03
and 25, call it yellowishצְהַבְהַב, surfacesמשטחים on your right?
308
891000
4000
ו 25 משטחים, נקרא להם צהבהבים, בצד ימין?
15:07
So, now, what I want to do:
309
895000
2000
אז, עכשיו מה שהייתי רוצה לעשות:
15:09
I'm going to put the middleאֶמצַע nineתֵשַׁע surfacesמשטחים here
310
897000
2000
אני עומד לשים את תשעת המשטחים האמצעיים כאן
15:11
underתַחַת yellowצהוב illuminationתְאוּרָה
311
899000
2000
תחת תאורה צהובה
15:13
by simplyבפשטות puttingלשים a filterלְסַנֵן behindמֵאָחוֹר them.
312
901000
4000
ע"י הוספת פילטר מאחוריהם.
15:17
All right. Now you can see that changesשינויים the lightאוֹר
313
905000
3000
בסדר, עכשיו אתם יכולים לראות שזה משנה את האור
15:20
that's comingמגיע throughדרך there. Right?
314
908000
2000
שיוצא משם. נכון?
15:22
Because now the lightאוֹר is going throughדרך a yellowishצְהַבְהַב filterלְסַנֵן
315
910000
2000
מפני שהאור עובר עכשיו דרך פילטר צהבהב
15:24
and then a purplishסגול filterלְסַנֵן.
316
912000
2000
ואז דרך פילטר סגלגל.
15:26
I'm going to do this oppositeמול on the left here.
317
914000
5000
אני עומד לעשות את ההפך בצד שמאל.
15:31
I'm going to put the middleאֶמצַע nineתֵשַׁע underתַחַת a purplishסגול lightאוֹר.
318
919000
7000
אני עומד לשים את תשעת המשטחים באמצע תחת תאורה סגולה.
15:38
Now, some of you will noticeהודעה that the consequenceתוֹצָאָה is that
319
926000
4000
עכשיו, חלק מכם יבחינו שהתוצאה של זה היא
15:42
the lightאוֹר comingמגיע throughדרך those middleאֶמצַע nineתֵשַׁע on the right,
320
930000
3000
שהאור שיוצא דרך תשעת האמצעיים בצד ימין,
15:45
or your left,
321
933000
2000
השמאל שלכם,
15:47
is exactlyבְּדִיוּק the sameאותו as the lightאוֹר comingמגיע throughדרך
322
935000
2000
זהה לחלוטין לאור שיוצא דרך
15:49
the middleאֶמצַע nineתֵשַׁע on your right.
323
937000
2000
תשעת האמצעיים מימין.
15:51
Agreedמוסכם? Yes?
324
939000
3000
הסכמנו? כן?
15:54
Okay. So they are physicallyפיזית the sameאותו.
325
942000
2000
בסדר, אז הם זהים לחלוטין.
15:56
Let's pullמְשׁוֹך the coversכריכות off.
326
944000
6000
הבה נמשוך את הכיסויים.
16:02
Now rememberלִזכּוֹר,
327
950000
4000
עכשיו תזכרו,
16:06
you know the middleאֶמצַע nineתֵשַׁע are exactlyבְּדִיוּק the sameאותו.
328
954000
3000
אתם יודעים שתשעת האמצעיים זהים לחלוטין.
16:09
Do they look the sameאותו? No.
329
957000
4000
האם הם נראים זהים? לא.
16:13
The questionשְׁאֵלָה is, "Is that an illusionאַשְׁלָיָה?"
330
961000
2000
השאלה היא, "האם זו אשליה?"
16:15
And I'll leaveלעזוב you with that.
331
963000
2000
ואני אשאיר אתכם עם זה.
16:17
So, thank you very much.
332
965000
2000
אז, תודה רבה לכם
16:19
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
333
967000
3000
(מחיאות כפיים)
Translated by Ido Dekkers
Reviewed by Avihu Turzion

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Beau Lotto - Neuroscientist, Artist
Beau Lotto is founder of Lottolab, a hybrid art studio and science lab. With glowing, interactive sculpture -- and old-fashioned peer-reviewed research--he's illuminating the mysteries of the brain's visual system.

Why you should listen

"Let there be perception," was evolution's proclamation, and so it was that all creatures, from honeybees to humans, came to see the world not as it is, but as was most useful. This uncomfortable place--where what an organism's brain sees diverges from what is actually out there--is what Beau Lotto and his team at Lottolab are exploring through their dazzling art-sci experiments and public illusions. Their Bee Matrix installation, for example, places a live bee in a transparent enclosure where gallerygoers may watch it seek nectar in a virtual meadow of luminous Plexiglas flowers. (Bees, Lotto will tell you, see colors much like we humans do.) The data captured isn't just discarded, either: it's put to good use in probing scientific papers, and sometimes in more exhibits.

At their home in London’s Science Museum, the lab holds "synesthetic workshops" where kids and adults make abstract paintings that computers interpret into music, and they host regular Lates--evenings of science, music and "mass experiments." Lotto is passionate about involving people from all walks of life in research on perception--both as subjects and as fellow researchers. One such program, called "i,scientist," in fact led to the publication of the first ever peer-reviewed scientific paper written by schoolchildren ("Blackawton Bees," December 2010). It starts, "Once upon a time ..."

These and Lotto's other conjurings are slowly, charmingly bending the science of perception--and our perceptions of what science can be.

More profile about the speaker
Beau Lotto | Speaker | TED.com