ABOUT THE SPEAKER
Stuart Firestein - Neuroscientist
Stuart Firestein teaches students and “citizen scientists” that ignorance is far more important to discovery than knowledge.

Why you should listen

You’d think that a scientist who studies how the human brain receives and perceives information would be inherently interested in what we know. But Stuart Firestein says he’s far more intrigued by what we don’t. “Answers create questions,” he says. “We may commonly think that we begin with ignorance and we gain knowledge [but] the more critical step in the process is the reverse of that.”

Firestein, who chairs the biological sciences department at Columbia University, teaches a course about how ignorance drives science. In it -- and in his 2012 book on the topic -- he challenges the idea that knowledge and the accumulation of data create certainty. Facts are fleeting, he says; their real purpose is to lead us to ask better questions.

More profile about the speaker
Stuart Firestein | Speaker | TED.com
TED2013

Stuart Firestein: The pursuit of ignorance

สจ๊วต ไฟน์สไตน์ (Stuart Firestein): แสวงหาความเขลา

Filmed:
2,046,254 views

งานด้านวิทยาศาสตร์จริงๆแล้วมีหน้าตาเช่นไร เมื่อนักประสาทวิทยา สจ๊วต ไฟน์สไตน์ หยอกเล่นว่า มันไม่ค่อยจะเหมือนวิธีการทางวิทยาศาสตร์ และออกจะเหมือน "การตดเรี่ยราด....ในห้องมืด" เสียมากกว่า ในการบรรยายที่คมคายนี้ ไฟน์สไตน์เข้าถึงหัวใจของวิทยาศาสตร์อย่างที่มันถูกปฎิบัติจริงๆ และแนะนำว่า พวกเราควรให้คุณค่ากับสิ่งที่เราไม่รู้ -- หรือ "ความเขลาคุณภาพสูง" -- พอๆกับสิ่งที่เรารู้
- Neuroscientist
Stuart Firestein teaches students and “citizen scientists” that ignorance is far more important to discovery than knowledge. Full bio

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

00:12
There is an ancientโบราณ proverbสุภาษิต that saysกล่าวว่า
0
495
3558
มันมีสำนวนโบราณกล่าวไว้ว่า
00:16
it's very difficultยาก to find a blackสีดำ catแมว in a darkมืด roomห้อง,
1
4053
4062
มันยากที่จะตามหาแมวดำในห้องมืด
00:20
especiallyโดยเฉพาะอย่างยิ่ง when there is no catแมว.
2
8115
2788
โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมันไม่มีแมว
00:22
I find this a particularlyโดยเฉพาะ aptฉลาด descriptionลักษณะ of scienceวิทยาศาสตร์
3
10903
3329
ผมพบว่า นี่มันค่อนข้างที่จะเป็นนิยามจำเพาะของวิทยาศาสตร์
00:26
and how scienceวิทยาศาสตร์ worksโรงงาน --
4
14232
2136
และวิถีของวิทยาศาสตร์ ว่าทำงานเช่นไร
00:28
bumblingผิดพลาด around in a darkมืด roomห้อง, bumpingกระแทก into things,
5
16368
3320
โซเซปัดเป๋ไปเรื่อยในห้องมืด ชนเข้ากับอะไรนู่นนี่
00:31
tryingพยายาม to figureรูป out what shapeรูปร่าง this mightอาจ be,
6
19688
2302
พยายามที่จะเข้าใจว่ามันอาจเป็นรูปทรงแบบนี้
00:33
what that mightอาจ be,
7
21990
1444
หรือแบบนั้น
00:35
there are reportsรายงาน of a catแมว somewhereที่ไหนสักแห่ง around,
8
23434
2489
มันมีรายงานว่าแมวมันอยู่แถวๆนี้แหละ
00:37
they mayอาจ not be reliableน่าเชื่อถือ, they mayอาจ be,
9
25923
1793
รายงานพวกนี้อาจน่าเชื่อถือ หรืออาจจะไม่
00:39
and so forthออกมา and so on.
10
27716
1520
และอะไรแนวนั้น
00:41
Now I know this is differentต่าง than the way mostมากที่สุด people
11
29236
1976
ทีนี้ ผมรู้ว่านี่มันแตกต่างจากสิ่งที่คนทั่วไป
00:43
think about scienceวิทยาศาสตร์.
12
31212
1552
คิดถึงวิทยาศาสตร์
00:44
Scienceวิทยาศาสตร์, we generallyโดยทั่วไป are told,
13
32764
1554
พวกเรามักได้รับการบอกว่า วิทยาศาสตร์
00:46
is a very well-orderedมีระเบียบ mechanismกลไก for
14
34318
2750
เป็นกระบวนการที่มีการจัดวางอย่างมีระเบียบ
00:49
understandingความเข้าใจ the worldโลก,
15
37068
1301
เพื่อที่จะทำความเข้าใจโลก
00:50
for gainingดึงดูด factsข้อเท็จจริง, for gainingดึงดูด dataข้อมูล,
16
38369
2286
เพื่อที่จะได้มาซึ่งข้อเท็จจริง และข้อมูล
00:52
that it's rule-basedตามกฎ,
17
40655
1553
ที่อยู่บนพื้นฐานของกฎ
00:54
that scientistsนักวิทยาศาสตร์ use this thing calledเรียกว่า the scientificวิทยาศาสตร์ methodวิธี
18
42208
3241
ซึ่งนักวิทยาศาสตร์ใช้สิ่งที่เรียกว่า "วิธีการทางวิทยาศาสตร์"
00:57
and we'veเราได้ been doing this for 14 generationsชั่วอายุคน or so now,
19
45449
2839
และพวกเราก็ทำอย่างนี้กันมากว่า 14 ชั่วคนแล้ว
01:00
and the scientificวิทยาศาสตร์ methodวิธี is a setชุด of rulesกฎระเบียบ
20
48288
2571
และวิธีการทางวิทยาศาสตร์ก็เป็นกฎชุดหนึ่ง
01:02
for gettingได้รับ hardยาก, coldหนาว factsข้อเท็จจริง out of the dataข้อมูล.
21
50859
4192
สำหรับการดึงเอาข้อเท็จจริงแบบเน้นๆจากข้อมูล
01:07
I'd like to tell you that's not the caseกรณี.
22
55051
2095
ผมอยากที่จะบอกคุณว่า นั่นไม่ใช่นะครับ
01:09
So there's the scientificวิทยาศาสตร์ methodวิธี,
23
57146
1832
คือวิธีการทางวิทยาศาสตร์น่ะมันก็มี
01:10
but what's really going on is this. (Laughterเสียงหัวเราะ)
24
58978
2319
แต่ที่มันเกิดขึ้นจริงๆแล้วเนี่ย มันเป็นแบบนี้ (เสียงหัวเราะ)
01:13
[The Scientificวิทยาศาสตร์ Methodวิธี vsVS. Fartingfarting Around]
25
61297
958
[วิธีการทางวิทยาศาสตร์ ปะทะ ตดเรี่ยราด]
01:14
And it's going on kindชนิด of like that.
26
62255
3104
และมันก็เป็นอะไรแนวๆนั้น
01:17
[... in the darkมืด] (Laughterเสียงหัวเราะ)
27
65359
1421
[... ในที่มืด] (เสียงหัวเราะ)
01:18
So what is the differenceข้อแตกต่าง, then,
28
66780
4541
แล้วมันต่างกันอย่างไรล่ะ
01:23
betweenระหว่าง the way I believe scienceวิทยาศาสตร์ is pursuedติดตาม
29
71321
3816
ระหว่างวิธีการที่ผมเชื่อว่า มันทำให้ได้มาซึ่งวิทยาศาสตร์
01:27
and the way it seemsดูเหมือนว่า to be perceivedที่รับรู้?
30
75137
2861
กับรูปแบบที่คนทั่วไปรับรู้เข้าใจมัน
01:29
So this differenceข้อแตกต่าง first cameมา to me in some waysวิธี
31
77998
2715
ความแตกต่างนี้ได้เข้ามาหาผมในรูปแบบหนึ่ง
01:32
in my dualคู่ roleบทบาท at Columbiaโคลัมเบีย Universityมหาวิทยาลัย,
32
80713
2097
ในหน้าที่ของผมที่มหาวิทยาลัยโคลัมเบีย
(Columbia University)
01:34
where I'm bothทั้งสอง a professorศาสตราจารย์ and runวิ่ง a laboratoryห้องปฏิบัติการ in neuroscienceประสาท
33
82810
4155
ที่ซึ่งผมเป็นทั้งศาสตราจารย์
และผู้กำกับห้องปฎิบัติการทางประสาทวิทยา
01:38
where we try to figureรูป out how the brainสมอง worksโรงงาน.
34
86965
2195
ที่ซึ่งเราพยายามจะเข้าใจว่าสมองทำงานอย่างไร
01:41
We do this by studyingการศึกษา the senseความรู้สึก of smellกลิ่น,
35
89160
2371
พวกเราทำโดยศึกษาประสาทการรับกลิ่น
01:43
the senseความรู้สึก of olfactionกลิ่น, and in the laboratoryห้องปฏิบัติการ,
36
91531
2531
ประสาทการดมกลิ่น และในห้องทดลอง
01:46
it's a great pleasureความสุข and fascinatingมโนหร work
37
94062
2634
มันเป็นงานที่น่าตื่นเต้นและมีความสุขที่ได้ทำ
01:48
and excitingน่าตื่นเต้น to work with graduateจบการศึกษา studentsนักเรียน and post-docsโพสต์เอกสาร
38
96696
2871
และมันก็ตื่นเต้นที่ได้ทำงานกับนักเรียนปริญญาโท
และนักวิจัยหลังปริญญาเอก
01:51
and think up coolเย็น experimentsการทดลอง to understandเข้าใจ how this
39
99567
2611
และออกแบบการทดลองเจ๋งๆ เพื่อที่จะเข้าใจ
01:54
senseความรู้สึก of smellกลิ่น worksโรงงาน and how the brainสมอง mightอาจ be workingการทำงาน,
40
102178
2386
ว่าประสาทการรับกลิ่นนั้นทำงานอย่างไร
และสมองน่าจะทำงานเช่นไร
01:56
and, well, franklyตรงไปตรงมา, it's kindชนิด of exhilaratingที่ทำให้ดีอกดีใจ.
41
104564
2802
และว่ากันตามจริง มันก็น่าสำเริงสำราญใจทีเดียว
01:59
But at the sameเหมือนกัน time, it's my responsibilityความรับผิดชอบ
42
107366
2718
แต่ในเวลาเดียวกัน มันก็เป็นความรับผิดชอบของผม
02:02
to teachสอน a largeใหญ่ courseหลักสูตร to undergraduatesนักศึกษาระดับปริญญาตรี on the brainสมอง,
43
110084
2949
ที่จะสอนเรื่องเกี่ยวกับสมองให้กับนักเรียนปริญญาตรี
ในชั้นเรียนขนาดใหญ่
02:05
and that's a bigใหญ่ subjectเรื่อง,
44
113033
1075
และมันก็เป็นวิชาที่สำคัญ
02:06
and it takes quiteทีเดียว a while to organizeจัดระเบียบ that,
45
114108
2391
ที่ต้องใช้เวลาสักช่วงหนึ่งในการจัดระเบียบมัน
02:08
and it's quiteทีเดียว challengingการท้าทาย and it's quiteทีเดียว interestingน่าสนใจ,
46
116499
2811
และมันก็ค่อนข้างที่จะท้าทาย และค่อนข้างที่จะน่าสนใจ
02:11
but I have to say, it's not so exhilaratingที่ทำให้ดีอกดีใจ.
47
119310
3557
แต่ผมต้องบอกว่า มันไม่น่าเริงรมย์สักเท่าไร
02:14
So what was the differenceข้อแตกต่าง?
48
122867
1396
อะไรกันล่ะที่ต่างกัน
02:16
Well, the courseหลักสูตร I was and am teachingการสอน
49
124263
2069
วิชาที่ผมสอนตอนนั้นและตอนนี้
02:18
is calledเรียกว่า Cellularโทรศัพท์มือถือ and Molecularโมเลกุล Neuroscienceประสาท - I. (Laughsหัวเราะ)
50
126332
6464
คือวิชา ประสาทวิทยาระดับเซลล์และโมเลกุล ผม -
(เสียงหัวเราะ)
02:24
It's 25 lecturesการบรรยาย fullเต็ม of all sortsทุกประเภท of factsข้อเท็จจริง,
51
132796
4555
มันประกอบด้วยการบรรยาย 25 ครั้ง เต็มไปด้วยข้อมูลมากมาย
02:29
it usesการใช้งาน this giantยักษ์ bookหนังสือ calledเรียกว่า "Principlesหลักการ of Neuralประสาท Scienceวิทยาศาสตร์"
52
137351
4317
มันใช้หนังสือขนาดยักษ์ที่เรียกว่า "ประสาทวิทยาพิ้นฐาน"
02:33
by threeสาม famousมีชื่อเสียง neuroscientistsนักประสาทวิทยา.
53
141668
2334
โดยนักประสาทวิทยาชื่อดังสามท่าน
02:36
This bookหนังสือ comesมา in at 1,414 pagesหน้า,
54
144002
3781
หนังสือเล่มนี้มี 1,414 หน้า
02:39
it weighsน้ำหนัก a heftyหนัก sevenเจ็ด and a halfครึ่ง poundsปอนด์.
55
147783
2736
หนาหนักถึง 7.5 ปอนด์
02:42
Just to put that in some perspectiveมุมมอง,
56
150519
1927
ถ้าจะลองพูดให้เห็นภาพ
02:44
that's the weightน้ำหนัก of two normalปกติ humanเป็นมนุษย์ brainsสมอง.
57
152446
3455
มันหนักเท่ากับสมองคนปกติสองก้อน
02:47
(Laughterเสียงหัวเราะ)
58
155901
3283
(เสียงหัวเราะ)
02:51
So I beganเริ่ม to realizeตระหนักถึง, by the endปลาย of this courseหลักสูตร,
59
159184
3267
ผมก็เลยเริมคิดได้ ตอนใกล้ๆจบหลักสูตร
02:54
that the studentsนักเรียน maybe were gettingได้รับ the ideaความคิด
60
162451
2248
ว่าพวกนักเรียนบางทีอาจได้ความคิด
02:56
that we mustต้อง know everything there is to know about the brainสมอง.
61
164699
3031
ว่าเราต้องรู้ทุกสิ่งทุกอย่างที่มีอยู่ เพื่อที่รู้เรื่องสมอง
02:59
That's clearlyอย่างเห็นได้ชัด not trueจริง.
62
167730
1762
นั่นมันไม่จริงเลย
03:01
And they mustต้อง alsoด้วย have this ideaความคิด, I supposeสมมติ,
63
169492
2698
และพวกเขาต้องมีความคิดนี้ ผมว่านะ
03:04
that what scientistsนักวิทยาศาสตร์ do is collectเก็บ dataข้อมูล and collectเก็บ factsข้อเท็จจริง
64
172190
3381
ว่าสิ่งที่นักวิทยาศาสตร์ทำคือการเก็บข้อมูล
และรวบรวมข้อเท็จจริง
03:07
and stickติด them in these bigใหญ่ booksหนังสือ.
65
175571
2089
และติดพวกมันลงในหนังสือเล่มใหญ่
03:09
And that's not really the caseกรณี eitherทั้ง.
66
177660
1407
และนั่นก็ไม่ใช่เช่นกัน
03:11
When I go to a meetingการประชุม, after the meetingการประชุม day is over
67
179067
3303
เมื่อผมไปประชุม หลังจากเสร็จสิ้นวันประชุม
03:14
and we collectเก็บ in the barบาร์ over a coupleคู่ of beersเบียร์ with my colleaguesเพื่อนร่วมงาน,
68
182370
3097
และพวกเราก็ไปรวมตัวกันในบาร์
พร้อมกับเบียร์สองสามแก้วกับเพื่อนร่วมงาน
03:17
we never talk about what we know.
69
185467
2201
พวกเราไม่เคยพูดเกี่ยวกับสิ่งที่เรารู้
03:19
We talk about what we don't know.
70
187668
2166
เราพูดเกี่ยวกับสิ่งที่เราไม่รู้
03:21
We talk about what still has to get doneเสร็จแล้ว,
71
189834
2285
เราพูดเกี่ยวกับสิ่งที่ยังต้องทำให้สำเร็จ
03:24
what's so criticalวิกฤติ to get doneเสร็จแล้ว in the labห้องปฏิบัติการ.
72
192119
2825
อะไรเป็นสิ่งสำคัญที่ต้องจัดการทำในห้องทดลอง
03:26
Indeedจริง, this was, I think, bestดีที่สุด said by Marieมารี Curieกัมมันตภาพรังสี
73
194944
2557
แน่ล่ะ ผมคิดว่านี่เป็นคำกล่าวที่ดีที่สุด
ของมารี คูรี (Marie Curie)
03:29
who said that one never noticesประกาศ what has been doneเสร็จแล้ว
74
197501
2419
ผู้ซึ่งกล่าวว่า เราไม่เคยสังเกตว่ามีอะไรต้องทำ
03:31
but only what remainsซากศพ to be doneเสร็จแล้ว.
75
199920
1461
มีก็แต่สิ่งที่เหลืออยู่ที่ต้องทำ
03:33
This was in a letterจดหมาย to her brotherพี่ชาย after obtainingการได้รับ
76
201381
2225
มันอยู่ในจดหมายถึงน้องชายของเธอหลังจากเธอได้รับ
03:35
her secondที่สอง graduateจบการศึกษา degreeระดับ, I should say.
77
203606
3718
ปริญญาโทใบที่สอง ผมว่านะ
03:39
I have to pointจุด out this has always been one of my favoriteที่ชื่นชอบ picturesภาพ of Marieมารี Curieกัมมันตภาพรังสี,
78
207324
2813
ผมต้องขอบอกว่า นี่เป็นภาพของมารี คูรี
ที่ผมชอบมากที่สุดตลอดกาล
03:42
because I am convincedมั่นใจ that that glowเรืองแสง behindหลัง her
79
210137
2303
เพราะว่าผมเชื่อว่าที่เรืองแสงอยู่ข้างหลังเธอน่ะ
03:44
is not a photographicการถ่ายภาพ effectผล. (Laughterเสียงหัวเราะ)
80
212440
2738
ไม่ได้เกิดจากเทคนิคการถ่ายภาพ (เสียงหัวเราะ)
03:47
That's the realจริง thing.
81
215178
1800
มันเป็นของแท้แน่นอน
03:48
It is trueจริง that her papersเอกสาร are, to this day,
82
216978
4380
มันจริงที่ว่างานตีพิมพ์ของเธอเป็นแบบนั้นถึงปัจจุบัน
03:53
storedเก็บไว้ in a basementชั้นใต้ดิน roomห้อง in the BibliothBibliothèqueque FranฟรานçaiseAISE
83
221358
2879
พวกมันถูกเก็บอยู่ในห้องใต้ดินในหอสมุดแห่งชาติฝรั่งเศส
(Bibliothèque Française)
03:56
in a concreteคอนกรีต roomห้อง that's lead-linedนำเรียงราย,
84
224237
2197
ในห้องคอนกรีตที่มีโครงเป็นตะกั่ว
03:58
and if you're a scholarนักวิชาการ and you want accessทางเข้า to these notebooksโน๊ตบุ๊ค,
85
226434
2652
และถ้าคุณเป็นนักวิชาการ
และคุณต้องการที่จะใช้สมุดบันทึกเหล่านี้
04:01
you have to put on a fullเต็ม radiationการแผ่รังสี hazmatวัตถุอันตราย suitสูท,
86
229086
2749
คุณต้องสวมใส่ชุดป้องกันรังสีแบบเต็มยศ
04:03
so it's prettyน่ารัก scaryน่ากลัว businessธุรกิจ.
87
231835
2351
มันค่อนข้างจะน่ากลัวเลยครับ
04:06
Nonethelessกระนั้น, this is what I think we were leavingการออกจาก out
88
234186
2796
ไม่ว่าอย่างไรก็ดี นี่คือสิ่งที่ผมคิดว่าพวกเราละทิ้งไม่สนใจ
04:08
of our coursesหลักสูตร
89
236982
1626
ในวิชาของเรา
04:10
and leavingการออกจาก out of the interactionปฏิสัมพันธ์ that we have
90
238608
2526
และตัดการมีปฎิสัมพันธ์
04:13
with the publicสาธารณะ as scientistsนักวิทยาศาสตร์, the what-remains-to-be-doneสิ่งที่ยังคงอยู่เพื่อจะทำ.
91
241134
2973
ที่เรามีกับสาธารณะในฐานะนักวิทยาศาสตร์
นี่เป็นสิ่งที่เหลืออยู่ที่ต้องทำ
04:16
This is the stuffสิ่ง that's exhilaratingที่ทำให้ดีอกดีใจ and interestingน่าสนใจ.
92
244107
2634
นี่คือสิ่งที่มีชีวิตชีวาและน่าสนใจ
04:18
It is, if you will, the ignoranceความไม่รู้.
93
246741
2910
ถ้าคุณจะยอมนะ มันคือความเขลา
04:21
That's what was missingหายไป.
94
249651
979
นั่นคือสิ่งที่หายไป
04:22
So I thought, well, maybe I should teachสอน a courseหลักสูตร
95
250630
2860
ผมจึงคิดว่า เอาล่ะ บางที ผมควรที่จะสอนวิชา
04:25
on ignoranceความไม่รู้,
96
253490
2100
เกี่ยวกับความเขลา
04:27
something I can finallyในที่สุด excelสันทัด at, perhapsบางที, for exampleตัวอย่าง.
97
255590
3629
บางที อะไรบางอย่างที่ผมสามารถจะเป็นเลิศได้ในที่สุด
เป็นต้น
04:31
So I did startเริ่มต้น teachingการสอน this courseหลักสูตร on ignoranceความไม่รู้,
98
259219
1878
ผมก็เริ่มสอนวิชานี้เกี่ยวกับความเขลา
04:33
and it's been quiteทีเดียว interestingน่าสนใจ
99
261097
1096
และมันก็ค่อนข้างที่จะน่าสนใจ
04:34
and I'd like to tell you to go to the websiteเว็บไซต์.
100
262193
2086
และผมอยากที่จะบอกคุณให้ไปที่เว็บไซต์
04:36
You can find all sortsทุกประเภท of informationข้อมูล there. It's wideกว้าง openเปิด.
101
264279
3636
คุณสามารถหาข้อมูลทุกอย่างได้ที่นั่น มันเปิดกว้างให้ทุกคน
04:39
And it's been really quiteทีเดียว an interestingน่าสนใจ time for me
102
267915
3523
และมันก็เป็นเวลาที่ค่อนข้างจะน่าสนใจจริงๆสำหรับผม
04:43
to meetพบกัน up with other scientistsนักวิทยาศาสตร์ who come in and talk
103
271438
1841
ที่ได้พบปะกับนักวิทยาศาสตร์คนอื่นๆ ผู้ที่เข้ามาและพูดคุย
04:45
about what it is they don't know.
104
273279
1548
เกี่ยวกับสิ่งที่เขาไม่รู้
04:46
Now I use this wordคำ "ignoranceความไม่รู้," of courseหลักสูตร,
105
274827
1985
ทีนี้ ผมใช้คำว่า "เขลา" แน่ล่ะ
04:48
to be at leastน้อยที่สุด in partส่วนหนึ่ง intentionallyจงใจ provocativeเร้าใจ,
106
276812
3158
เพื่อที่จะจงใจยั่วยุด้วยประการหนึ่ง
04:51
because ignoranceความไม่รู้ has a lot of badไม่ดี connotationsความหมาย
107
279970
2390
เพราะว่าความเขลามีความเชื่อมโยงกับสิ่งไม่ดีมากมาย
04:54
and I clearlyอย่างเห็นได้ชัด don't mean any of those.
108
282360
2005
และเป็นที่ชัดเจนว่า ผมไม่ได้หมายถึงอะไรพวกนั้นเลย
04:56
So I don't mean stupidityความโง่เขลา, I don't mean a callowหนุ่มสาว indifferenceความไม่แยแส
109
284365
3505
ผมไม่ได้หมายถึงความโง่ ผมไม่ได้หมายถึง
ความอ่อนหัด ไม่ใส่ใจ
04:59
to factความจริง or reasonเหตุผล or dataข้อมูล.
110
287870
2308
ต่อข้อเท็จจริง หรือเหตุผล หรือข้อมูล
05:02
The ignorantไม่รู้ are clearlyอย่างเห็นได้ชัด unenlightenedทึบ, unawareไม่ทราบ,
111
290178
3271
เป็นที่ชัดเจนว่า ผู้เขลานั้น ไม่ได้เข้าใจแจ่มแจ้ง
ไม่ได้ตระหนัก
05:05
uninformedไม่รู้, and presentนำเสนอ companyบริษัท todayในวันนี้ exceptedยกเว้น,
112
293449
3307
ไม่มีข้อมูล และทุกวันนี้มักจะ
05:08
oftenบ่อยครั้ง occupyครอบครอง electedได้รับการเลือกตั้ง officesสำนักงาน, it seemsดูเหมือนว่า to me.
113
296756
2908
ได้รับการเลือกตั้งเข้าไปซะด้วย ผมว่านะครับ
05:11
That's anotherอื่น storyเรื่องราว, perhapsบางที.
114
299664
1806
แต่บางที นั่นเป็นอีกเรื่องหนึ่ง
05:13
I mean a differentต่าง kindชนิด of ignoranceความไม่รู้.
115
301470
1633
ผมหมายถึงความเขลาในอีกแบบ
05:15
I mean a kindชนิด of ignoranceความไม่รู้ that's lessน้อยกว่า pejorativeซึ่งดูถูก,
116
303103
2268
ผมหมายถึงความเขลาในรูปแบบที่หยาบคายน้อยกว่า
05:17
a kindชนิด of ignoranceความไม่รู้ that comesมา from a communalชุมชน gapช่องว่าง in our knowledgeความรู้,
117
305371
3487
ความเขลาที่มาจากช่องว่างสาธารณะในความรู้ของเรา
05:20
something that's just not there to be knownที่รู้จักกัน
118
308858
1865
บางอย่างที่ไม่ได้แค่อยู่ตรงนั้นให้เรารับรู้
05:22
or isn't knownที่รู้จักกัน well enoughพอ yetยัง or we can't make predictionsการคาดการณ์ from,
119
310723
2821
หรือยังไม่ได้เป็นที่รู้จักดีพอ หรือเราไม่สามารถที่จะคาดเดาได้
05:25
the kindชนิด of ignoranceความไม่รู้ that's maybe bestดีที่สุด summedสรุป up
120
313544
2318
ความเขลาในรูปแบบที่คงจะสรุปได้ดีที่สุด
05:27
in a statementคำแถลง by Jamesเจมส์ Clerkเสมียน Maxwellแมกซ์เวล,
121
315862
1845
โดยข้อความแถลงจาก เจมส์ คาล์ค แม็กซ์เวล
(James Clerk Maxwell)
05:29
perhapsบางที the greatestใหญ่ที่สุด physicistนักฟิสิกส์ betweenระหว่าง Newtonนิวตัน and Einsteinไอน์สไต,
122
317707
3449
ซึ่งอาจเป็นนักฟิสิกส์ที่ยิ่งใหญ่ที่สุดระหว่างนิวตันและไอสไตน์
05:33
who said, "Thoroughlyอย่างถี่ถ้วน consciousมีสติอยู่ ignoranceความไม่รู้
123
321156
2301
ผู้กล่าวว่า "ความเขลาอันมีสติสัมปชัญญะครบถ้วน
05:35
is the preludeโหมโรง to everyทุกๆ realจริง advanceความก้าวหน้า in scienceวิทยาศาสตร์."
124
323457
2568
คือปฐมบทสู่ทุกความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์อย่างแท้จริง"
05:38
I think it's a wonderfulยอดเยี่ยม ideaความคิด:
125
326025
1388
ผมคิดว่า นั่นเป็นความคิดแสนวิเศษ:
05:39
thoroughlyอย่างถี่ถ้วน consciousมีสติอยู่ ignoranceความไม่รู้.
126
327413
3147
ความเขลาอันมีสติสัมปชัญญะอย่างครบถ้วน
05:42
So that's the kindชนิด of ignoranceความไม่รู้ that I want to talk about todayในวันนี้,
127
330560
2421
นั่นล่ะเป็นความเขลาในแบบที่ผมต้องการพูดถึงในวันนี้
05:44
but of courseหลักสูตร the first thing we have to clearชัดเจน up
128
332981
1519
แต่แน่นอน สิ่งแรกที่เราต้องทำให้กระจ่าง
05:46
is what are we going to do with all those factsข้อเท็จจริง?
129
334500
2103
ก็คือ เราจะทำอย่างไรกับข้อเท็จจริงทั้งหมดนั่น
05:48
So it is trueจริง that scienceวิทยาศาสตร์ pilesโรคริดสีดวงทวาร up at an alarmingน่ากลัว rateอัตรา.
130
336603
3674
มันจริงที่วิทยาศาสตร์นั้นกองทับถมในอัตราที่น่าตกใจ
05:52
We all have this senseความรู้สึก that scienceวิทยาศาสตร์ is this mountainภูเขา of factsข้อเท็จจริง,
131
340277
2810
เราทุกคนมีความรู้สึกว่า
วิทยาศาสตร์นั้นเป็นภูเขาแห่งข้อเท็จจริง
05:55
this accumulationขุม modelแบบ of scienceวิทยาศาสตร์, as manyจำนวนมาก have calledเรียกว่า it,
132
343087
4036
เป็นตัวอย่างการสะสมทางวิทยาศาสตร์
ดั่งที่หลายๆคนเรียกมัน
05:59
and it seemsดูเหมือนว่า impregnableเข้มแข็ง, it seemsดูเหมือนว่า impossibleเป็นไปไม่ได้.
133
347123
2451
และราวกับว่ามันเป็นไปไม่ได้ที่จะเข้าถึง เป็นไปไม่ได้เลย
06:01
How can you ever know all of this?
134
349574
1314
เราจะไปรู้หมดนี่ได้อย่างไรกัน
06:02
And indeedจริง, the scientificวิทยาศาสตร์ literatureวรรณกรรม growsเติบโต at an alarmingน่ากลัว rateอัตรา.
135
350888
3581
และแน่นอน งานเขียนทางวิทยาศาสตร์นั้น
เติบโตด้วยอัตราที่น่าตกใจ
06:06
In 2006, there were 1.3 millionล้าน papersเอกสาร publishedการตีพิมพ์.
136
354469
3654
ในปี 2006 มีผลงานตีพิมพ์ออกมา 1.3 ล้านฉบับ
06:10
There's about a two-and-a-half-percentสองและครึ่งเปอร์เซ็นต์ yearlyรายปี growthการเจริญเติบโต rateอัตรา,
137
358123
2632
มันมีอัตราการเติบโตต่อปีที่ สองจุดห้าเปอร์เซ็นต์
06:12
and so last yearปี we saw over one and a halfครึ่ง millionล้าน papersเอกสาร beingกำลัง publishedการตีพิมพ์.
138
360755
4390
และเมื่อปีที่แล้ว พวกเราเห็นว่า
ผลงานกว่าหนึ่งล้านห้าแสนฉบับถูกตีพิมพ์
06:17
Divideการแบ่ง that by the numberจำนวน of minutesนาที in a yearปี,
139
365145
2230
ลองหารดูด้วยจำนวนนาทีในหนึ่งปี
06:19
and you windลม up with threeสาม newใหม่ papersเอกสาร perต่อ minuteนาที.
140
367375
3138
และจะได้ผลลัพธ์คือสามบทความต่อนาที
06:22
So I've been up here a little over 10 minutesนาที,
141
370513
1482
แล้วผมขึ้นมายืนตรงนี้ได้กว่า 10 นาทีละ
06:23
I've alreadyแล้ว lostสูญหาย threeสาม papersเอกสาร.
142
371995
1776
ผมเสียงานตีพิมพ์ไปแล้วสามเรื่องแหน่ะ
06:25
I have to get out of here actuallyแท้จริง. I have to go readอ่าน.
143
373771
2840
ผมต้องไปแล้วเนี่ยจริงๆนะ ผมต้องไปอ่านละ
06:28
So what do we do about this? Well, the factความจริง is
144
376611
3446
แล้วเราจะทำยังไงกันดี เอาล่ะครับ อันที่จริงเนี่ย
06:32
that what scientistsนักวิทยาศาสตร์ do about it is a kindชนิด of a controlledถูกควบคุม neglectละเลย, if you will.
145
380057
4509
ที่นักวิทยาศาสตร์ทำเรียกได้ว่าเป็นการเพิกเฉยที่ควบคุมได้
ถ้าจะว่ากันอะนะ
06:36
We just don't worryกังวล about it, in a way.
146
384566
2664
พวกเราแค่ไม่เป็นกังวลกับมัน อะไรแนวนั้น
06:39
The factsข้อเท็จจริง are importantสำคัญ. You have to know a lot of stuffสิ่ง
147
387230
2243
ข้อเท็จจริงนั้นสำคัญ คุณต้องรู้เยอะเลย
06:41
to be a scientistนักวิทยาศาสตร์. That's trueจริง.
148
389473
1810
เพื่อที่เป็นนักวิทยาศาสตร์ มันจริงครับ
06:43
But knowingรู้ดี a lot of stuffสิ่ง doesn't make you a scientistนักวิทยาศาสตร์.
149
391283
2927
แต่การที่รู้อะไรมากมายไม่ได้ทำให้คุณเป็นนักวิทยาศาสตร์นะครับ
06:46
You need to know a lot of stuffสิ่ง to be a lawyerทนายความ
150
394210
2665
คุณต้องรู้อะไรเยอะแยะเพื่อที่จะเป็นทนาย
06:48
or an accountantนักบัญชี or an electricianช่างไฟฟ้า or a carpenterช่างไม้.
151
396875
3892
หรือนักบัญชี หรือช่างไฟ หรือช่างไม้
06:52
But in scienceวิทยาศาสตร์, knowingรู้ดี a lot of stuffสิ่ง is not the pointจุด.
152
400767
3610
แต่ในวิทยาศาสตร์ การที่รู้อะไรมากมายนั้น ไม่ใช่ประเด็น
06:56
Knowingรู้ดี a lot of stuffสิ่ง is there to help you get
153
404377
3556
การรู้อะไรมากนั้นมีเพื่อจะช่วยคุณ
06:59
to more ignoranceความไม่รู้.
154
407933
1388
ให้ไปพบความเขลามากยิ่งขึ้น
07:01
So knowledgeความรู้ is a bigใหญ่ subjectเรื่อง, but I would say
155
409321
2510
ดังนั้น ความรู้เป็นเรื่องใหญ่เลย แต่ผมอยากบอกว่า
07:03
ignoranceความไม่รู้ is a biggerที่ใหญ่กว่า one.
156
411831
2487
ความเขลานั้นใหญ่ยิ่งกว่า
07:06
So this leadsโอกาสในการขาย us to maybe think about, a little bitบิต
157
414318
2194
บางทีมันอาจชักนำให้เราคิด อย่างน้อยๆก็สักนิดหนึ่ง
07:08
about, some of the modelsรุ่น of scienceวิทยาศาสตร์ that we tendมีแนวโน้ม to use,
158
416528
2883
เกี่ยวกับ ตัวอย่างทางวิทยาศาสตร์บางชิ้นที่เราจงใจใช้
07:11
and I'd like to disabuseแก้ไขให้พ้นจาก you of some of them.
159
419411
1825
และก็อยากจะแก้ไข้ให้คุณเข้าใจอะไรบางอย่างเสียใหม่
07:13
So one of them, a popularเป็นที่นิยม one, is that scientistsนักวิทยาศาสตร์
160
421236
2313
อันหนึ่งที่เป็นที่เข้าใจกันก็คือ นักวิทยาศาสตร์นั้น
07:15
are patientlyอย่างอดทน puttingวาง the piecesชิ้น of a puzzleปริศนา togetherด้วยกัน
161
423549
2628
ค่อยๆประกอบชิ้นส่วนปริศนาเข้าด้วยกันอย่างอดทน
07:18
to revealเปิดเผย some grandยิ่งใหญ่ schemeโครงการ or anotherอื่น.
162
426177
2773
เพื่อที่จะเปิดเผยแบบภาพรวมหรือสิ่งอื่นๆ
07:20
This is clearlyอย่างเห็นได้ชัด not trueจริง. For one, with puzzlesจิ๊กซอร์,
163
428950
2558
นั่นมันไม่จริงเลยครับ อย่างหนึ่งก็เรื่องปริศนาเนี่ย
07:23
the manufacturerผู้ผลิต has guaranteedรับประกัน that there's a solutionวิธีการแก้.
164
431508
3499
ผู้ผลิตยืนยันว่ามันมีทางแก้ปริศนาแน่นอน
07:27
We don't have any suchอย่างเช่น guaranteeรับประกัน.
165
435007
1749
พวกเราไม่อะไรรับรองแบบนั้นนะครับ
07:28
Indeedจริง, there are manyจำนวนมาก of us who aren'tไม่ได้ so sure about the manufacturerผู้ผลิต.
166
436756
3155
ที่จริง พวกเราหลายคนนั้นไม่ค่อยมั่นใจกับผู้ผลิตด้วยซ้ำ
07:31
(Laughterเสียงหัวเราะ)
167
439911
3063
(เสียงหัวเราะ)
07:34
So I think the puzzleปริศนา modelแบบ doesn't work.
168
442974
1757
ฉะนั้น ผมคิดว่าแบบจำลองปริศนานั้นไม่น่าจะเข้าท่า
07:36
Anotherอื่น popularเป็นที่นิยม modelแบบ is that scienceวิทยาศาสตร์ is busyไม่ว่าง unravelingคลี่คลาย things
169
444731
3514
อีกแบบจำลองหนึ่งที่นิยมคิดกันก็คือว่า
วิทยาศาสตร์นั้นมัวแต่ง่วนอยู่กับการเปิดเผยสิ่งต่างๆ
07:40
the way you unravelคลี่คลาย the peelsเปลือก of an onionหัวหอม.
170
448245
2196
ในแบบที่คุณปอกหัวหอมใหญ่
07:42
So peelปอก by peelปอก, you take away the layersชั้น of the onionหัวหอม
171
450441
2989
เมื่อปอกออกทีละกลีบ คุณดึงหัวหอมออกไปทีละชั้น
07:45
to get at some fundamentalพื้นฐาน kernelเมล็ด of truthความจริง.
172
453430
2319
เพื่อที่จะไปถึงรากฐานแก่นเนื้อในแห่งความจริง
07:47
I don't think that's the way it worksโรงงาน eitherทั้ง.
173
455749
2187
ผมไม่คิดว่านั้นจะเป็นวิธีที่จะได้ผลเช่นกัน
07:49
Anotherอื่น one, a kindชนิด of popularเป็นที่นิยม one, is the icebergภูเขาน้ำแข็ง ideaความคิด,
174
457936
2934
อีกอันหนึ่ง ก็นิยมคิดกันเหมือนกัน คือแนวคิดภูเขาน้ำแข็ง
07:52
that we only see the tipปลาย of the icebergภูเขาน้ำแข็ง but underneathภายใต้
175
460870
2460
ที่บอกว่า เราเห็นแต่ยอดภูเขาน้ำแข็ง แต่ข้างใต้นั้น
07:55
is where mostมากที่สุด of the icebergภูเขาน้ำแข็ง is hiddenซ่อนเร้น.
176
463330
2185
เป็นส่วนใหญ่ที่ภูเขาน้ำแข็งซ่อนเร้นอยู่
07:57
But all of these modelsรุ่น are basedซึ่งเป็นรากฐาน on the ideaความคิด of a largeใหญ่ bodyร่างกาย of factsข้อเท็จจริง
177
465515
3554
แต่แบบจำลองทั้งหมดนี้ตั้งอยู่บนฐานความคิด
ของตัวเนื้อข้อเท็จจริง
08:01
that we can somehowอย่างใด or anotherอื่น get completedเสร็จ.
178
469069
2420
ที่เราสามารถทำให้มันสมบูรณ์ได้ ไม่ว่าทางใดก็ทางหนึ่ง
08:03
We can chipชิป away at this icebergภูเขาน้ำแข็ง and figureรูป out what it is,
179
471489
3343
พวกเราสามารถสกัดภูเขาน้ำแข็งออก
แล้วเข้าใจได้ว่า มันคืออะไร
08:06
or we could just wait for it to meltละลาย, I supposeสมมติ, these daysวัน,
180
474832
2605
หรือเราแค่รอให้มันละลายก็ได้ ผมว่านะในปัจจุบันนี้เนี่ย
08:09
but one way or anotherอื่น we could get to the wholeทั้งหมด icebergภูเขาน้ำแข็ง. Right?
181
477437
3227
แต่ไม่ว่าทางไหนสักทาง เราก็สามารถจัดการกับภูเขาน้ำแข็ง
ได้ทั้งก้อน จริงไหมครับ
08:12
Or make it manageableจัดการได้. But I don't think that's the caseกรณี.
182
480664
2467
หรือทำให้มันอยู่ในภาวะที่จัดการได้
แต่ผมไม่คิดว่ามันจะเป็นแบบนั้น
08:15
I think what really happensที่เกิดขึ้น in scienceวิทยาศาสตร์
183
483131
2399
ผมคิดว่า ที่มันเกิดขึ้นจริงในวิทยาศาสตร์
08:17
is a modelแบบ more like the magicมายากล well,
184
485530
1830
คือแบบจำลองที่เป็นเหมือนกับบ่อกายสิทธิ์
08:19
where no matterเรื่อง how manyจำนวนมาก bucketsบุ้งกี๋ you take out,
185
487360
1837
ซึ่งเป็นบ่อที่ไม่ว่าคุณจะตักน้ำออกไปสักกี่ถัง
08:21
there's always anotherอื่น bucketถัง of waterน้ำ to be had,
186
489197
2112
มันก็ยังคงเหลือน้ำอยู่อีกถังทุกทีไป
08:23
or my particularlyโดยเฉพาะ favoriteที่ชื่นชอบ one,
187
491309
2127
หรือที่ผมชอบเป็นพิเศษ
08:25
with the effectผล and everything, the ripplesระลอก on a pondบ่อน้ำ.
188
493436
2939
คือว่ามันยังมีจะมีลูกเล่นพิเศษ
มีระลอกคลื่นในบ่ออีกต่างหาก
08:28
So if you think of knowledgeความรู้ beingกำลัง this ever-expandingที่เคยขยายตัว rippleระลอก on a pondบ่อน้ำ,
189
496375
3127
ฉะนั้น ถ้าคุณคิดถึงว่าความรู้เป็นดั่งระลอกวงคลื่นในบ่อ
ที่ขยายตัวออกไปเรื่อยๆ
08:31
the importantสำคัญ thing to realizeตระหนักถึง is that our ignoranceความไม่รู้,
190
499502
3382
สิ่งสำคัญที่ควรตระหนักก็คือความเขลาของเรา
08:34
the circumferenceเส้นรอบวง of this knowledgeความรู้, alsoด้วย growsเติบโต with knowledgeความรู้.
191
502884
3382
เส้นรอบวงของความรู้นั้น
ก็ขยายออกพร้อมกับความรู้เช่นกัน
08:38
So the knowledgeความรู้ generatesสร้าง ignoranceความไม่รู้.
192
506266
2763
ดังนั้น ความรู้นั้นก่อให้เกิดความเขลา
08:41
This is really well said, I thought, by Georgeจอร์จ Bernardเบอร์นาร์ด Shawชอว์.
193
509029
2915
นี่เป็นพจน์ที่กล่าวไว้ได้เป็นอย่างดี โดย
จอร์ช เบอร์นาร์ด ชอว์ (George Bernard Shaw)
08:43
This is actuallyแท้จริง partส่วนหนึ่ง of a toastขนมปังปิ้ง that he deliveredส่ง
194
511944
2677
ที่จริงแล้วมันเป็นส่วนหนึ่งของการอวยพรเชิญดื่ม
08:46
to celebrateฉลอง Einsteinไอน์สไต at a dinnerอาหารเย็น celebratingฉลอง Einstein'sของ Einstein work,
195
514621
3677
เพื่อฉลองให้กับไอน์สไตน์ที่งานเลี้ยงอาหารค่ำ
08:50
in whichที่ he claimsการเรียกร้อง that scienceวิทยาศาสตร์
196
518298
1414
ซึ่งเขาได้อ้างว่าวิทยาศาสตร์นั้น
08:51
just createsสร้าง more questionsคำถาม than it answersคำตอบ.
["Scienceวิทยาศาสตร์ is always wrongไม่ถูกต้อง. It never solvesแก้ a problemปัญหา withoutไม่มี creatingการสร้าง 10 more."]
197
519712
2265
สร้างปริศนามากกว่าคำตอบ
["วิทยาศาสตร์นั้นผิดตลอด มันไม่เคยแก้ปัญหาโดยไม่ก่อให้เกิดอีก10 ปัญหา]
08:53
I find that kindชนิด of gloriousรุ่งโรจน์, and I think he's preciselyแม่นยำ right,
198
521977
3542
ผมเห็นว่านั่นมันเป็นอะไรที่ช่างรุ่งโรจน์อลังการ
และผมคิดว่าเขานั้นพูดถูกเผงเลยครับ
08:57
plusบวก it's a kindชนิด of jobงาน securityความปลอดภัย.
199
525519
2526
แถมมันยังเป็นอะไรเกี่ยวกับ
ความปลอดภัยทางวิชาชีพด้วยนะครับ
09:00
As it turnsผลัดกัน out, he kindชนิด of cribbedcribbed that
200
528045
2726
มันกลายเป็นว่า เขาแอบลอก
09:02
from the philosopherนักปรัชญา Immanuelจิตวิทยา Kantคานท์
201
530771
1852
มาจากนักปรัชญานาม อิมมานูเอล คานท์
(Immanuel Kant)
09:04
who a hundredร้อย yearsปี earlierก่อน had come up with this ideaความคิด
202
532623
2645
ผู้ซึ่งเมื่อประมาณร้อยปีก่อนหน้านั้น ได้ความคิดเกี่ยวกับ
09:07
of questionคำถาม propagationการเผยแผ่, that everyทุกๆ answerตอบ begetsนิสัย more questionsคำถาม.
203
535268
3808
การแพร่ขยายของคำถาม ที่ทุกคำตอบ
ก่อให้เกิดคำถามมากขึ้น
09:11
I love that termวาระ, "questionคำถาม propagationการเผยแผ่,"
204
539076
2199
ผมชอบคำว่า "การแพร่ขยายของคำถาม"
09:13
this ideaความคิด of questionsคำถาม propagatingขยายพันธุ์ out there.
205
541275
2739
ความคิดเกี่ยวกับการแพร่ขยายของคำถามทั่วไป
09:16
So I'd say the modelแบบ we want to take is not
206
544014
1887
ผมอยากจะบอกว่า แบบจำลองที่พวกเราอยากได้นั้น
09:17
that we startเริ่มต้น out kindชนิด of ignorantไม่รู้ and we get some factsข้อเท็จจริง togetherด้วยกัน
207
545901
3509
ไม่ใช่อันที่เราเริ่มจากความเขลา
และเราได้ข้อเท็จจริงมาประกอบกัน
09:21
and then we gainได้รับ knowledgeความรู้.
208
549410
2143
และจากนั้นเราก็ได้มาซึ่งองค์ความรู้
09:23
It's ratherค่อนข้าง kindชนิด of the other way around, really.
209
551553
2379
มันออกจะเป็นไปในทางกลับกันนะครับ อันที่จริง
09:25
What do we use this knowledgeความรู้ for?
210
553932
1907
เราใช้องค์ความรู้นี้สำหรับอะไรกันหรือ
09:27
What are we usingการใช้ this collectionชุด of factsข้อเท็จจริง for?
211
555839
2528
เราใช้ข้อเท็จจริงเหล่านี้เพื่ออะไรกัน
09:30
We're usingการใช้ it to make better ignoranceความไม่รู้,
212
558367
2857
เราใช้มันเพื่อทำให้ความเขลาดีขึ้น
09:33
to come up with, if you will, higher-qualityมีคุณภาพสูงขึ้น ignoranceความไม่รู้.
213
561224
3079
เพื่อที่จะได้มาซึ่ง -- จะว่าไปอะนะ -- ความเขลาคุณภาพสูง
09:36
Because, you know, there's low-qualityคุณภาพต่ำ ignoranceความไม่รู้
214
564303
1872
เพราะว่า มันมีความเขลาแบบไร้คุณภาพ
09:38
and there's high-qualityคุณภาพสูง ignoranceความไม่รู้. It's not all the sameเหมือนกัน.
215
566175
2413
และมันก็มีความเขลาคุณภาพสูง
พวกมันไม่เหมือนกันนะครับ
09:40
Scientistsนักวิทยาศาสตร์ argueเถียง about this all the time.
216
568588
2370
นักวิทยาศาสตร์โต้เถียงเรื่องนี้กันตลอดเลย
09:42
Sometimesบางครั้ง we call them bullวัว sessionsการประชุม.
217
570958
1965
บางทีพวกเราเรียกพวกมันว่าเป็นการชุมนุมควาย
09:44
Sometimesบางครั้ง we call them grantอนุญาต proposalsข้อเสนอ.
218
572923
1918
บางครั้ง พวกเราเรียกมันว่า
การเขียนขอทุน (grant proposal)
09:46
But nonethelessกระนั้น, it's what the argumentการโต้เถียง is about.
219
574841
3508
แต่อย่างไรก็ดี นั่นแหละที่เกี่ยวกับการโต้เถียงที่ว่า
09:50
It's the ignoranceความไม่รู้. It's the what we don't know.
220
578349
1844
มันคือความเขลา มันคือสิ่งที่เราไม่รู้
09:52
It's what makesยี่ห้อ a good questionคำถาม.
221
580193
2690
นั่นแหละคือสิ่งที่สร้างคำถามที่ดี
09:54
So how do we think about these questionsคำถาม?
222
582883
1630
แล้วเราคิดถึงคำถามเหล่านี้กันอย่างไร
09:56
I'm going to showแสดง you a graphกราฟ that showsแสดงให้เห็นว่า up
223
584513
1952
ผมกำลังที่จะแสดงให้คุณดูกราฟ
09:58
quiteทีเดียว a bitบิต on happyมีความสุข hourชั่วโมง postersโปสเตอร์ in variousต่างๆ scienceวิทยาศาสตร์ departmentsหน่วยงาน.
224
586465
3867
ที่ชอบนำมาแสดงบ่อยๆในช่วงเวลาสังสรรค์
ในคณะวิทยาศาสตร์หลายๆแห่ง
10:02
This graphกราฟ asksถาม the relationshipความสัมพันธ์ betweenระหว่าง what you know
225
590332
4221
กราฟนี้ถามถึงความสัมพันธ์ระหว่างสิ่งที่คุณรู้
10:06
and how much you know about it.
226
594553
2190
และ คุณรู้ดีแค่ไหนเกี่ยวกับมัน
10:08
So what you know, you can know anywhereทุกแห่ง from nothing to everything, of courseหลักสูตร,
227
596743
3515
ฉะนั้นคุณสามารถที่จะมีระดับความรู้เท่าใดก็ได้
จากไม่มีเลยไปยังรู้ทุกสิ่ง
10:12
and how much you know about it can be anywhereทุกแห่ง
228
600258
1683
และปริมาณสิ่งที่คุณรู้ สามารถอยู่ตรงไหนก็ได้
10:13
from a little to a lot.
229
601941
2423
จากน้อยไปเยอะ
10:16
So let's put a pointจุด on the graphกราฟ. There's an undergraduateนักศึกษาระดับปริญญาตรี.
230
604364
4232
เอาล่ะ ลองมาใส่จุดลงไปในกราฟ
เด็กปริญญาตรีอยู่ตรงไหน
10:20
Doesn't know much but they have a lot of interestดอกเบี้ย.
231
608596
2364
รู้อะไรไม่ค่อยจะเยอะ แต่พวกเขามีความสนใจเยอะเลย
10:22
They're interestedสนใจ in almostเกือบจะ everything.
232
610960
1691
พวกเขาสนใจแทบจะทุกอย่าง
10:24
Now you look at a master'sปริญญาโท studentนักเรียน, a little furtherต่อไป alongตาม in theirของพวกเขา educationการศึกษา,
233
612651
3454
ทีนี้เราลองมาดูนักเรียนปริญญาโทบ้าง
ถัดมาอีกนิดในช่วงประวัติการศึกษา
10:28
and you see they know a bitบิต more,
234
616105
1351
และคุณจะเห็นว่า พวกเขารู้มากขึ้นอีกนิด
10:29
but it's been narrowedคอด somewhatค่อนข้าง.
235
617456
1890
แต่มันดูเหมือนจะแคบลง
10:31
And finallyในที่สุด you get your PhPh.D., where it turnsผลัดกัน out
236
619346
2719
และในที่สุด คุณไปถึงนักเรียนปริญญาเอก ซึ่งผลออกมาว่า
10:34
you know a tremendousมหึมา amountจำนวน about almostเกือบจะ nothing. (Laughterเสียงหัวเราะ)
237
622065
5105
คุณแทบจะไม่รู้อะไรเลยอย่างเยอะแยะมหาศาล
(เสียงหัวเราะ)
10:39
What's really disturbingรบกวน is the trendแนวโน้ม lineเส้น that goesไป throughตลอด that
238
627170
3781
ที่มันขัดหูขัดตาเสียจริงๆเห็นจะเป็นเส้นแนวโน้มที่พาดผ่านมัน
10:42
because, of courseหลักสูตร, when it dipsdips belowด้านล่าง the zeroศูนย์ axisแกน, there,
239
630951
3775
เพราะว่า เมื่อมันตกลงไปต่ำกว่าศูนย์ที่แกน
10:46
it getsได้รับ into a negativeเชิงลบ areaพื้นที่.
240
634726
2262
มันเข้าไปในบริเวณที่ติดลบ
10:48
That's where you find people like me, I'm afraidเกรงกลัว.
241
636988
2915
เกรงว่านั่นเป็นบริเวณที่คุณเจอบุคคลอย่างผมครับ
10:51
So the importantสำคัญ thing here is that this can all be changedการเปลี่ยนแปลง.
242
639903
3368
สิ่งสำคัญตรงนี้ก็คือว่า เราสามารถเปลี่ยนแปลงทั้งหมดนี้ได้
10:55
This wholeทั้งหมด viewดู can be changedการเปลี่ยนแปลง
243
643271
1804
ภาพรวมทั้งหมดนี้สามารถเปลี่ยนแปลงได้
10:57
by just changingเปลี่ยนแปลง the labelฉลาก on the x-axisแกน x.
244
645075
3161
โดยแค่เปลี่ยนคำบรรยายที่แกนนอน (x-axis)
11:00
So insteadแทน of how much you know about it,
245
648236
1917
แทนที่จะเป็นว่าคุณรู้เรื่องนั้นๆดีแค่ไหน
11:02
we could say, "What can you askถาม about it?"
246
650153
3541
เราสามารถบอกได้ว่า
"คุณสามารถตั้งคำถามอะไรเกี่ยวกับมันได้บ้าง"
11:05
So yes, you do need to know a lot of stuffสิ่ง as a scientistนักวิทยาศาสตร์,
247
653694
2867
ครับ คุณต้องรู้อะไรมากมายเมื่อเป็นนักวิทยาศาสตร์
11:08
but the purposeวัตถุประสงค์ of knowingรู้ดี a lot of stuffสิ่ง
248
656561
2629
แต่จุดประสงค์ของการที่รู้อะไรมากมายนั้น
11:11
is not just to know a lot of stuffสิ่ง. That just makesยี่ห้อ you a geekgeek, right?
249
659190
2587
ไม่ใช่เพียงเพื่อจะรู้อะไรเยอะแยะ
นั่นมันแค่ทำให้คุณเป็นพวกบ้าตำรา (geek) จริงไหมครับ
11:13
Knowingรู้ดี a lot of stuffสิ่ง, the purposeวัตถุประสงค์ is
250
661777
2138
จุดประสงค์ของการที่เรารู้มาก
11:15
to be ableสามารถ to askถาม lots of questionsคำถาม,
251
663915
1676
ก็เพื่อที่จะสามารถถามคำถามได้มาก
11:17
to be ableสามารถ to frameกรอบ thoughtfulรอบคอบ, interestingน่าสนใจ questionsคำถาม,
252
665591
3088
เพื่อที่จะสามารถสร้างกรอบปัญหาที่น่าคิดน่าสนใจ
11:20
because that's where the realจริง work is.
253
668679
1725
เพราะว่านั่นแหละครับคืองานที่แท้จริง
11:22
Let me give you a quickรวดเร็ว ideaความคิด of a coupleคู่ of these sortsทุกประเภท of questionsคำถาม.
254
670404
2552
ให้ผมได้มอบแนวคิดเล็กๆน้อยๆเกี่ยวกับคำถามแนวๆนี้
11:24
I'm a neuroscientistประสาทวิทยา, so how would we come up
255
672956
2163
ผมเป็นนักประสาทวิทยา ว่าแต่เรานั้น
11:27
with a questionคำถาม in neuroscienceประสาท?
256
675119
1431
จะได้มาซึ่งคำถามทางประสาทวิทยาได้อย่างไร
11:28
Because it's not always quiteทีเดียว so straightforwardซื่อตรง.
257
676550
2669
เพราะว่ามันไม่ค่อยจะตรงไปตรงมาเสมอหรอกครับ
11:31
So, for exampleตัวอย่าง, we could say, well what is it that the brainสมอง does?
258
679219
2559
ยกตัวอย่างเช่น เราอาจพูดได้ว่า เอาล่ะ
สมองมันทำอะไรของมันหรือ
11:33
Well, one thing the brainสมอง does, it movesการเคลื่อนไหว us around.
259
681778
1814
เอ่อ อย่างหนึ่งที่สมองทำคือ มันทำให้เราดำเนินไป
11:35
We walkเดิน around on two legsขา.
260
683592
2005
เราเดินไปมาบนสองขาของเรา
11:37
That seemsดูเหมือนว่า kindชนิด of simpleง่าย, somehowอย่างใด or anotherอื่น.
261
685597
1851
นั่นเหมือนจะเป็นอะไรง่ายๆ ในมุมมองหนึ่ง
11:39
I mean, virtuallyจวน everybodyทุกคน over 10 monthsเดือน of ageอายุ
262
687448
2725
ผมหมายความว่า ถ้าดูด้วยตา ทุกคนที่อายุเกิน 10 เดือน
11:42
walksเดิน around on two legsขา, right?
263
690173
2172
ก็เดินไปเดินมาบนสองขา จริงไหมครับ
11:44
So that maybe is not that interestingน่าสนใจ.
264
692345
1391
งั้น บางทีนั่นอาจไม่น่าสนใจเท่าไร
11:45
So insteadแทน maybe we want to chooseเลือก something a little more complicatedซับซ้อน to look at.
265
693736
3148
บาง ทีถ้าหากเราต้องการที่จะเลือกอะไรบางอย่าง
ที่มันซับซ้อนไปกว่านั้น
11:48
How about the visualภาพ systemระบบ?
266
696884
2775
ระบบการมองเห็นเป็นไงครับ
11:51
There it is, the visualภาพ systemระบบ.
267
699659
1627
นั่นล่ะครับ ระบบการมองเห็น
11:53
I mean, we love our visualภาพ systemsระบบ. We do all kindsชนิด of coolเย็น stuffสิ่ง.
268
701286
3248
ผมหมายถึงว่า พวกเราชอบระบบการมองเห็น
พวกเราทำอะไรเจ๋งๆมากมาย
11:56
Indeedจริง, there are over 12,000 neuroscientistsนักประสาทวิทยา
269
704534
3391
แน่นอน มีนักประสาทวิทยามากกว่า 12,000 คน
11:59
who work on the visualภาพ systemระบบ,
270
707925
1580
ที่ทำงานเกี่ยวกับระบบการมองเห็น
12:01
from the retinaจอตา to the visualภาพ cortexเยื่อหุ้มสมอง,
271
709505
2081
จากจอประสาทตา (retina) ไปจนถึง
สมองส่วนการมองเห็น (visual cortex)
12:03
in an attemptพยายาม to understandเข้าใจ not just the visualภาพ systemระบบ
272
711586
2565
ด้วยความพยายามที่จะเข้าใจ ไม่ใช่แค่ระบบการมองเห็น
12:06
but to alsoด้วย understandเข้าใจ how generalทั่วไป principlesหลักการ
273
714151
3024
แต่เพื่อที่จะเข้าใจอีกด้วยว่า พื้นฐานทั่วไป
12:09
of how the brainสมอง mightอาจ work.
274
717175
1951
ของการทำงานของสมองนั้นเป็นอย่างไร
12:11
But now here'sนี่คือ the thing:
275
719126
1660
แต่ตอนนี้มันเป็นแบบนี้ครับ
12:12
Our technologyเทคโนโลยี has actuallyแท้จริง been prettyน่ารัก good
276
720786
2480
นวัตกรรมของเรานั้นพัฒนามาค่อนข้างจะดี
12:15
at replicatingจำลอง what the visualภาพ systemระบบ does.
277
723266
2590
ในการลอกเลียนแบบสิ่งที่ระบบการมองเห็นทำ
12:17
We have TVโทรทัศน์, we have moviesภาพยนตร์,
278
725856
3023
พวกเรามีโทรทัศน์ พวกเรามีภาพยนตร์
12:20
we have animationภาพเคลื่อนไหว, we have photographyการถ่ายภาพ,
279
728879
2495
พวกเรามีแอนิเมชั่น พวกเรามีภาพถ่าย
12:23
we have patternแบบแผน recognitionได้รับการยอมรับ, all of these sortsทุกประเภท of things.
280
731374
3151
พวกเรามีรูปแบบการจดจำ อะไรพวกนั้นแหละครับ
12:26
They work differentlyต่างกัน than our visualภาพ systemsระบบ in some casesกรณี,
281
734525
2646
พวกมันทำงานต่างไปจากระบบการมองเห็นของเราในบางกรณี
12:29
but nonethelessกระนั้น we'veเราได้ been prettyน่ารัก good at
282
737171
1591
แต่ไม่ว่าอย่างไรก็ตาม พวกเรานั้นค่อนข้างเก่งในเรื่อง
12:30
makingการทำ a technologyเทคโนโลยี work like our visualภาพ systemระบบ.
283
738762
3476
การสร้างนวัตกรรมที่ทำงานเหมือนกับระบบการมองเห็นของเรา
12:34
Somehowอย่างใด or anotherอื่น, a hundredร้อย yearsปี of roboticsหุ่นยนต์,
284
742238
2936
ในแง่หนึ่ง แม้จะมีการศึกษาพัฒนาเรื่องหุ่นยนต์มาเป็นร้อยปี
12:37
you never saw a robotหุ่นยนต์ walkเดิน on two legsขา,
285
745174
2266
คุณยังไม่เคยเห็นหุ่นยนต์เดินสองขาเลย
12:39
because robotsหุ่นยนต์ don't walkเดิน on two legsขา
286
747440
2163
เพราะว่าหุ่นยนต์นั้นไม่เดินสองขา
12:41
because it's not suchอย่างเช่น an easyง่าย thing to do.
287
749603
2390
เพราะว่ามันไม่ใช่เรื่องง่ายๆที่จะทำ
12:43
A hundredร้อย yearsปี of roboticsหุ่นยนต์,
288
751993
1528
ร้อยปีแห่งการศึกษาเรื่องหุ่นยนต์
12:45
and we can't get a robotหุ่นยนต์ that can moveย้าย more than a coupleคู่ stepsขั้นตอน one way or the other.
289
753521
3367
และพวกเราไม่สามารถที่จะสร้างหุ่นยนต์
ที่เคลื่อนที่ได้มากกว่าก้าวสองก้าว
12:48
You askถาม them to go up an inclinedเอนเอียง planeเครื่องบิน, and they fallตก over.
290
756888
2572
เราสั่งให้มันเดินขึ้นไปบนทางลาด และมันก็ตกลงมา
12:51
Turnกลับ around, and they fallตก over. It's a seriousจริงจัง problemปัญหา.
291
759460
2004
ให้มันกลับตัว พวกมันก็ล้ม นั่นมันเป็นปัญหาที่จริงจังครับ
12:53
So what is it that's the mostมากที่สุด difficultยาก thing for a brainสมอง to do?
292
761464
3547
แล้วอะไรคือสิ่งที่ยากทีสุดสำหรับสมอง
12:57
What oughtควร we to be studyingการศึกษา?
293
765011
1623
อะไรกัน ที่เราควรจะทำการศึกษา
12:58
Perhapsบางที it oughtควร to be walkingที่เดิน on two legsขา, or the motorเครื่องยนต์ systemระบบ.
294
766634
4295
บางที มันน่าจะเป็นการเดินบนสองขา
หรือระบบการเคลื่อนไหว
13:02
I'll give you an exampleตัวอย่าง from my ownด้วยตัวเอง labห้องปฏิบัติการ,
295
770929
1735
ผมจะให้ตัวอย่างจากห้องทดลองของผมกับคุณ
13:04
my ownด้วยตัวเอง particularlyโดยเฉพาะ smellyเหม็น questionคำถาม,
296
772664
1725
คำถามของผมเอง ที่ออกจะมีกลิ่นตุๆ
13:06
sinceตั้งแต่ we work on the senseความรู้สึก of smellกลิ่น.
297
774389
2099
ตั้งแต่ที่เราทำงานเกี่ยวกับเรื่องกลิ่น
13:08
But here'sนี่คือ a diagramแผนภาพ of fiveห้า moleculesโมเลกุล
298
776488
3228
แต่นี่เป็นภาพไดอะแกรมของโมเลกุลทั้งห้า
13:11
and sortประเภท of a chemicalสารเคมี notationเอกสาร.
299
779716
1510
และเครื่องหมายทางเคมี
13:13
These are just plainที่ราบ oldเก่า moleculesโมเลกุล, but if you sniffสูดอากาศ those moleculesโมเลกุล
300
781226
2996
พวกมันเป็นแค่โมเลกุลเชยๆธรรมดาๆ
แต่ถ้าคุณดมๆพวกมันดู
13:16
up these two little holesหลุม in the frontด้านหน้า of your faceใบหน้า,
301
784222
2470
ด้วยเจ้ารูเล็กๆสองรูบนหน้าของคุณ
13:18
you will have in your mindใจ the distinctแตกต่าง impressionความประทับใจ of a roseดอกกุหลาบ.
302
786692
3874
ก็จะมีมโนคติของกุหลาบเกิดขึ้นในสมองคุณอย่างเด่นชัด
13:22
If there's a realจริง roseดอกกุหลาบ there, those moleculesโมเลกุล will be the onesคน,
303
790566
2158
ถ้ามันมีกุหลาบอยู่ตรงนั้นจริงๆ
โมเลกุลเหล่านี้ก็จะอยู่ตรงนั้นด้วย
13:24
but even if there's no roseดอกกุหลาบ there,
304
792724
1560
แต่ถึงแม้ว่ามันจะไม่มีกุหลาบอยู่ตรงนั้น
13:26
you'llคุณจะ have the memoryหน่วยความจำ of a moleculeอณู.
305
794284
1591
คุณจะมีความทรงจำของโมเลกุลนั้น
13:27
How do we turnกลับ moleculesโมเลกุล into perceptionsการรับรู้?
306
795875
3104
เราเปลี่ยนโมเลกุลเป็นความทรงจำได้อย่างไร
13:30
What's the processกระบวนการ by whichที่ that could happenเกิดขึ้น?
307
798979
1857
อะไรเป็นกระบวนการที่ทำให้เกิดสิ่งนั้น
13:32
Here'sต่อไปนี้คือ anotherอื่น exampleตัวอย่าง: two very simpleง่าย moleculesโมเลกุล, again in this kindชนิด of chemicalสารเคมี notationเอกสาร.
308
800836
3960
นี่เป็นอีกตัวอย่างหนึ่ง : โมเลกุลแสนเรียบง่ายทั้งสอง
แล้วก็เหมือนเคย สัญลักษณ์ทางเคมี
13:36
It mightอาจ be easierง่ายดาย to visualizeจินตนาการ them this way,
309
804796
2077
มันน่าจะง่ายขึ้น ถ้ามองพวกมันในแง่มุมนี้
13:38
so the grayสีเทา circlesแวดวง are carbonคาร์บอน atomsอะตอม, the whiteขาว onesคน
310
806873
2794
วงกลมสีเทาคืออะตอมของคาร์บอน ส่วนอันสีขาว
13:41
are hydrogenไฮโดรเจน atomsอะตอม and the redสีแดง onesคน are oxygenออกซิเจน atomsอะตอม.
311
809667
2775
คืออะตอมของโฮโดรเจน และสีแดงคืออะตอมของออกซิเจน
13:44
Now these two moleculesโมเลกุล differแตกต่าง by only one carbonคาร์บอน atomอะตอม
312
812442
4298
ทีนี้ โมเลกุลทั้งสองต่างกันแค่เพียงหนึ่งอะตอมของคาร์บอน
13:48
and two little hydrogenไฮโดรเจน atomsอะตอม that rideนั่ง alongตาม with it,
313
816740
2688
และสองอะตอมของไฮโดรเจนที่เกาะอยู่บนนั้น
13:51
and yetยัง one of them, heptylHeptyl acetateอะซิเตท,
314
819428
1986
และเพียงเท่านั้น ก็ทำให้โมเลกุลหนึ่ง ซึ่งก็คือ
แฮปทิล อะซิเตท (heptyl acetate)
13:53
has the distinctแตกต่าง odorกลิ่น of a pearลูกแพร์,
315
821414
2311
มีกลิ่นของลูกแพรอย่างเด่นชัด
13:55
and hexylเฮกซิล acetateอะซิเตท is unmistakablyติดหูติดตา bananaกล้วย.
316
823725
3839
และเฮกซิล อะซิเตท (hexyl acetate) นั้น
กลิ่นเหมือนกล้วยอย่างไม่ผิดเพี้ยน
13:59
So there are two really interestingน่าสนใจ questionsคำถาม here, it seemsดูเหมือนว่า to me.
317
827564
2557
ครับ ถึงตรงนี้ มันมีสองคำถามที่น่าสนใจ
สำหรับผมแล้ว มันเหมือนว่าอย่างนั้น
14:02
One is, how can a simpleง่าย little moleculeอณู like that
318
830121
3215
คำถามแรกคือ โมเลกุลเล็กๆ เรียบง่ายแบบนี้
14:05
createสร้าง a perceptionความเข้าใจ in your brainสมอง that's so clearชัดเจน
319
833336
2468
สามารถที่จะสร้างความทรงจำในสมองของคุณ
ได้อย่างชัดเจน
14:07
as a pearลูกแพร์ or a bananaกล้วย?
320
835804
1742
ว่ามันเป็นแพรหรือกล้วย ได้อย่างไรกัน
14:09
And secondlyในประการที่สอง, how the hellนรก can we tell the differenceข้อแตกต่าง
321
837546
3121
และคำถามที่สอง แล้วเราจะไปตรัสรู้ถึงความแตกต่าง
14:12
betweenระหว่าง two moleculesโมเลกุล that differแตกต่าง by a singleเดียว carbonคาร์บอน atomอะตอม?
322
840667
4315
ระหว่างสองโมเลกุลที่ต่างกัน
แค่อะตอมคาร์บอนเดียวได้อย่างไร
14:16
I mean, that's remarkableโดดเด่น to me,
323
844982
1646
สำหรับผมแล้ว นั่นมันไม่ธรรมดาจริงๆ
14:18
clearlyอย่างเห็นได้ชัด the bestดีที่สุด chemicalสารเคมี detectorเครื่องตรวจจับ on the faceใบหน้า of the planetดาวเคราะห์.
324
846628
3032
เป็นที่ประจักษ์ชัดว่า
มันเป็นเครื่องตรวจจับสารเคมีบนใบหน้าที่ดีที่สุดในโลก
14:21
And you don't even think about it, do you?
325
849660
2776
และคุณแทบจะไม่ได้คิดถึงมันเลย ใช่ไหมล่ะครับ
14:24
So this is a favoriteที่ชื่นชอบ quoteอ้างอิง of mineเหมือง that takes us
326
852436
2617
นี่เป็นคำคมสุดโปรดของผมที่จะนำเรา
14:27
back to the ignoranceความไม่รู้ and the ideaความคิด of questionsคำถาม.
327
855053
1746
กลับไปยังความเขลา และความคิดของคำถาม
14:28
I like to quoteอ้างอิง because I think deadตาย people
328
856799
2019
ผมชอบที่จะกล่าวคำคม เพราะผมคิดว่า คนที่ตายไปแล้ว
14:30
shouldn'tไม่ควร be excludedได้รับการยกเว้น from the conversationการสนทนา.
329
858818
2543
ไม่สมควรที่จะถูกตัดออกจากการสนทนา
14:33
And I alsoด้วย think it's importantสำคัญ to realizeตระหนักถึง that
330
861361
1939
และผมก็ยังคิดว่า มันสำคัญที่จะตระหนักว่า
14:35
the conversation'sการสนทนา been going on for a while, by the way.
331
863300
2462
การสนทนานั้นได้ดำเนินต่อเนื่องมาเป็นเวลาหนึ่ง
ในอีกทางหนึ่งอะนะ
14:37
So Erwinเออร์วิน Schrodingerชเรอดิงเง, a great quantumควอนตัม physicistนักฟิสิกส์
332
865762
2758
ฉะนั้น เอิร์ลวิน ชโรดิงเจอร์ (Erwin Schrodinger)
นักฟิสิกส์ควอนตัมผู้ยิ่งใหญ่
14:40
and, I think, philosopherนักปรัชญา, pointsจุด out how you have to
333
868520
2566
และนักปรัชญา ผมว่างั้นนะ
ได้ชี้ให้เห็นว่าคุณจะต้อง
14:43
"abideยึดถือ by ignoranceความไม่รู้ for an indefiniteไม่แน่นอน periodระยะเวลา" of time.
334
871086
3465
"ยอมเชื่อฟังความโง่เขลาแบบไม่มีการกำหนดช่วงเวลา"
14:46
And it's this abidingตลอดกาล by ignoranceความไม่รู้
335
874551
1987
และมันก็คือการยอมเชื่อฟังความเขลานี่แหละ
14:48
that I think we have to learnเรียน how to do.
336
876538
1666
ที่ผมคิดว่าเราต้องเรียนรู้ว่าจะทำอย่างไร
14:50
This is a trickyเขี้ยวลากดิน thing. This is not suchอย่างเช่น an easyง่าย businessธุรกิจ.
337
878204
2977
มันเป็นอะไรที่ซ่อนเงื่อน ไม่ค่อยจะง่ายนัก
14:53
I guessเดา it comesมา down to our educationการศึกษา systemระบบ,
338
881181
1959
ผมเดาว่ามันต้องขึ้นอยู่กับระบบการศึกษาของเรานี่ล่ะ
14:55
so I'm going to talk a little bitบิต about ignoranceความไม่รู้ and educationการศึกษา,
339
883140
2457
ฉะนั้น ผมจะพูดสักหน่อยเกี่ยวกับความเขลาและการศึกษา
14:57
because I think that's where it really has to playเล่น out.
340
885597
2268
เพราะผมคิดว่า นั่นเป็นที่ที่มันมีบทบาทจริงๆ
14:59
So for one, let's faceใบหน้า it,
341
887865
2267
เอาละครับ มาเผชิญหน้ากับมันเลย
15:02
in the ageอายุ of GoogleGoogle and Wikipediaวิกิพีเดีย,
342
890132
3352
ในยุคของกูเกิลและวิกิพีเดีย
15:05
the businessธุรกิจ modelแบบ of the universityมหาวิทยาลัย
343
893484
1793
โครงสร้างทางธุรกิจของมหาวิทยาลัย
15:07
and probablyอาจ secondaryรอง schoolsโรงเรียน is simplyง่ายดาย going to have to changeเปลี่ยนแปลง.
344
895277
3421
และอาจจะโรงเรียนมัธยมด้วย จะต้องมีการเปลี่ยนแปลง
15:10
We just can't sellขาย factsข้อเท็จจริง for a livingการดำรงชีวิต anymoreอีกต่อไป.
345
898698
1901
พวกเราไม่สามารถที่จะขายข้อเท็จจริงเพื่อหากินได้อีกต่อไป
15:12
They're availableใช้ได้ with a clickคลิก of the mouseเม้าส์,
346
900599
2050
พวกมันมีให้คุณพร้อม เพียงแค่กดเม้าส์
15:14
or if you want to, you could probablyอาจ just askถาม the wallผนัง
347
902649
2496
หรือถ้าคุณต้องการ คุณบางทีสามารถที่จะถามกำแพง
15:17
one of these daysวัน, whereverที่ไหนก็ตาม they're going to hideปิดบัง the things
348
905145
1712
ทุกวันนี้นะ ที่ไหนสักที่ ที่พวกเขาจะซ่อนของ
15:18
that tell us all this stuffสิ่ง.
349
906857
1417
ที่จะบอกคุณทุกอย่าง
15:20
So what do we have to do? We have to give our studentsนักเรียน
350
908274
2883
แล้วเราจะต้องทำอะไรล่ะ
เราจะต้องมอบ
15:23
a tasteลิ้มรส for the boundariesขอบเขต, for what's outsideด้านนอก that circumferenceเส้นรอบวง,
351
911157
3896
รสชาติของขอบเขตให้กับนักเรียนของเรา
ว่าอะไรที่อยู่นอกเส้นรอบวงนั้น
15:27
for what's outsideด้านนอก the factsข้อเท็จจริง, what's just beyondเกิน the factsข้อเท็จจริง.
352
915053
4308
ว่าอะไรที่อยู่นอกเหนือจากข้อเท็จจริง
อะไรที่เกินข้อเท็จจริงที่เรามี
15:31
How do we do that?
353
919361
2157
แล้วเราจะทำได้อย่างไรล่ะ
15:33
Well, one of the problemsปัญหาที่เกิดขึ้น, of courseหลักสูตร,
354
921518
1508
ครับ แน่ล่ะ มันเป็นหนึ่งในปัญหา
15:35
turnsผลัดกัน out to be testingการทดสอบ.
355
923026
2109
ที่จะต้องทดสอบ
15:37
We currentlyปัจจุบัน have an educationalทางการศึกษา systemระบบ
356
925135
2649
ตอนนี้พวกเรามีระบบการศึกษา
15:39
whichที่ is very efficientที่มีประสิทธิภาพ but is very efficientที่มีประสิทธิภาพ at a ratherค่อนข้าง badไม่ดี thing.
357
927784
3709
ซึ่งมีประสิทธิภาพมาก แต่มีประสิทธิภาพมากกับสิ่งที่ค่อนข้างแย่
15:43
So in secondที่สอง gradeเกรด, all the kidsเด็ก are interestedสนใจ in scienceวิทยาศาสตร์,
358
931493
2974
ดังนั้น ในระดับชั้นประถม 2 เด็กทุกคนสนใจวิทยาศาสตร์
15:46
the girlsสาว ๆ and the boysเด็กชาย.
359
934467
1263
ไม่ว่าจะชายหรือหญิง
15:47
They like to take stuffสิ่ง apartต่างหาก. They have great curiosityความอยากรู้.
360
935730
3974
พวกเขาชอบที่จะแยกของออกเป็นชิ้นๆ
พวกเขามีความอยากรู้อยากเห็นมาก
15:51
They like to investigateสอบสวน things. They go to scienceวิทยาศาสตร์ museumsพิพิธภัณฑ์.
361
939704
2499
พวกเขาชอบที่จะสำรวจสิ่งต่างๆ
พวกเขาไปยังพิพิธภัณฑ์วิทยาศาสตร์
15:54
They like to playเล่น around. They're in secondที่สอง gradeเกรด.
362
942203
6188
พวกเขาชอบที่จะเล่น พวกเขาเป็นเด็กประถม 2
16:00
They're interestedสนใจ.
363
948407
1494
พวกเขารู้สึกสนใจ
16:01
But by 11thTH or 12thTH gradeเกรด, fewerน้อยลง than 10 percentเปอร์เซ็นต์
364
949901
2934
แต่พอสัก มัธยม 5 หรือ 6 แล้ว น้อยกว่า 10 เปอร์เซ็นต์
16:04
of them have any interestดอกเบี้ย in scienceวิทยาศาสตร์ whatsoeverใด ๆ,
365
952835
3075
ของพวกเขา ที่จะมีความสนใจอะไรก็ตามในวิทยาศาสตร์
16:07
let aloneคนเดียว a desireปรารถนา to go into scienceวิทยาศาสตร์ as a careerอาชีพ.
366
955910
2945
ไม่ต้องพูดถึงความต้องการ
ที่จะมีอาชีพในสายวิทยาศาสตร์ด้วยซ้ำ
16:10
So we have this remarkablyอย่างน่าทึ่ง efficientที่มีประสิทธิภาพ systemระบบ
367
958855
2982
ครับ เรามีระบบที่ทรงประสิทธิภาพอย่างน่าประหลาด
16:13
for beatingการเต้น any interestดอกเบี้ย in scienceวิทยาศาสตร์ out of everybody'sทุกคน headหัว.
368
961837
3973
สำหรับตบความสนใจอะไรก็ตามในวิทยาศาสตร์
ออกจากกบาล
16:17
Is this what we want?
369
965810
1914
นี่หรือที่เราต้องการ
16:19
I think this comesมา from what a teacherครู colleagueเพื่อนร่วมงาน of mineเหมือง
370
967724
2342
ผมคิดว่า นี่มาจากสิ่งที่เพื่อนของผมซึ่งเป็นครู
16:22
callsโทร "the bulimicบูลิเมีย methodวิธี of educationการศึกษา."
371
970066
2722
เรียกว่า "วิธีระรานการศึกษา"
16:24
You know. You can imagineจินตนาการ what it is.
372
972788
1373
คุณรู้ไหม คุณสามารถที่จะจินตนาการได้ว่ามันคืออะไร
16:26
We just jamแยม a wholeทั้งหมด bunchพวง of factsข้อเท็จจริง down theirของพวกเขา throatsลำคอ over here
373
974161
2948
พวกเรานั้นยัดความรู้ข้อเท็จจริงลงคอหอยพวกเขาตรงนี้
16:29
and then they pukeอ้วก it up on an examการสอบ over here
374
977109
2354
และจากนั้นพวกเขาก็อ้วกออกมาในวันสอบตรงนั้น
16:31
and everybodyทุกคน goesไป home with no addedที่เพิ่ม intellectualทางปัญญา heftยกนำ้หนัก whatsoeverใด ๆ.
375
979463
4579
และทุกคนก็กลับบ้าน
โดยปราศจากการเพิ่มเติมสาระทางปัญญาใดๆ
16:36
This can't possiblyอาจ continueต่อ to go on.
376
984042
2081
นี่มันไม่สมควรที่จะดำเนินต่อไป
16:38
So what do we do? Well the geneticistsพันธุศาสตร์, I have to say,
377
986123
2334
แล้วเราจะทำยังไงกัน ครับ ผมต้องบอกว่า นักพันธุศาสตร์
16:40
have an interestingน่าสนใจ maximคติพจน์ they liveมีชีวิต by.
378
988457
1983
มีหลักเกณฑ์ในการดำเนินชีวิตที่น่าสนใจ
16:42
Geneticistsนักพันธุศาสตร์ always say, you always get what you screenจอภาพ for.
379
990440
5252
นักพันธุศาสตร์พูดเสมอว่า คุณจะได้ในสิ่งที่คุณแสวงหาเสมอ
16:47
And that's meantความหมาย as a warningการเตือน.
380
995692
2861
และนั่นเป็นดั่งสัญญาณเตือน
16:50
So we always will get what we screenจอภาพ for,
381
998553
2319
ฉะนั้น เรานั้นจะได้สิ่งที่เราแสวงหาเสมอ
16:52
and partส่วนหนึ่ง of what we screenจอภาพ for is in our testingการทดสอบ methodsวิธีการ.
382
1000872
3455
และส่วนหนึ่งของสิ่งที่เราหานั้น อยู่ในวิธีการทดลองของเรา
16:56
Well, we hearได้ยิน a lot about testingการทดสอบ and evaluationการประเมินผล,
383
1004327
3243
ครับ เราได้ยินมามากเกี่ยวกับการทดสอบและการประเมิน
16:59
and we have to think carefullyรอบคอบ when we're testingการทดสอบ
384
1007570
2187
และพวกเราต้องคิดอย่างรอบคอบเมื่อพวกเราทำการทดสอบ
17:01
whetherว่า we're evaluatingการประเมิน or whetherว่า we're weedingการกำจัดวัชพืช,
385
1009757
3087
ไม่ว่าพวกเราประเมินหรือ ไม่ว่าพวกเราจะกำจัด
17:04
whetherว่า we're weedingการกำจัดวัชพืช people out,
386
1012844
1459
ไม่ว่าพวกเราจะทำการคัดคนออก
17:06
whetherว่า we're makingการทำ some cutตัด.
387
1014303
3134
ไม่ว่าพวกเราจะทำการตัดอะไรทิ้ง
17:09
Evaluationการประเมินผล is one thing. You hearได้ยิน a lot about evaluationการประเมินผล
388
1017437
2641
การประเมินนั้นเป็นสิ่งหนึ่ง คุณได้ยินมามากเกี่ยวกับมัน
17:12
in the literatureวรรณกรรม these daysวัน, in the educationalทางการศึกษา literatureวรรณกรรม,
389
1020078
2910
ในงานเขียนสมัยนี้ ในงานเขียนเชิงวิชาการ
17:14
but evaluationการประเมินผล really amountsจำนวน to feedbackข้อเสนอแนะ and it amountsจำนวน
390
1022988
2958
แต่การประเมินนั้นจริงๆแล้วเทียบเท่ากับเสียงตอบรับ
และมันเป็นเสมือน
17:17
to an opportunityโอกาส for trialการทดลอง and errorความผิดพลาด.
391
1025946
2154
โอกาสสำหรับการลองผิดลองถูก
17:20
It amountsจำนวน to a chanceโอกาส to work over a longerอีกต่อไป periodระยะเวลา of time
392
1028100
4494
มันเป็นดั่งโอกาสที่จะทำงานในระยะยาว
17:24
with this kindชนิด of feedbackข้อเสนอแนะ.
393
1032594
1910
ด้วยการตอบรับเช่นนี้
17:26
That's differentต่าง than weedingการกำจัดวัชพืช, and usuallyมักจะ, I have to tell you,
394
1034504
2938
นั่นมันต่างจากการกำจัดคัดออก และบ่อยครั้ง ผมต้องบอกคุณว่า
17:29
when people talk about evaluationการประเมินผล, evaluatingการประเมิน studentsนักเรียน,
395
1037442
2726
เมื่อคนพูดถึงการประเมิน
การประเมินนักเรียน
17:32
evaluatingการประเมิน teachersครู, evaluatingการประเมิน schoolsโรงเรียน,
396
1040168
2787
การประเมินครู การประเมินโรงเรียน
17:34
evaluatingการประเมิน programsโปรแกรม, that they're really talkingการพูด about weedingการกำจัดวัชพืช.
397
1042955
4161
การประเมินโครงการ
ที่จริงแล้วพวกเขาต่างพูดถึงเรื่องการคัดออก
17:39
And that's a badไม่ดี thing, because then you will get what you selectเลือก for,
398
1047116
4210
และนั่นเป็นเรื่องร้าย เพราะว่า จากนั้นคุณจะได้ในสิ่งที่คุณเลือกหา
17:43
whichที่ is what we'veเราได้ gottenอากาศ so farห่างไกล.
399
1051326
1958
ซึ่งเป็นสิ่งที่คุณได้มาจนถึงตอนนี้
17:45
So I'd say what we need is a testทดสอบ that saysกล่าวว่า, "What is x?"
400
1053284
3441
ผมคงบอกได้ว่า ที่เราต้องการก็คือข้อสอบที่บอกว่า
"อะไรคือ x"
17:48
and the answersคำตอบ are "I don't know, because no one does,"
401
1056725
3092
และคำตอบก็คือ "ผมไม่รู้ เพราะมันไม่มีใครรู้"
17:51
or "What's the questionคำถาม?" Even better.
402
1059817
1741
หรือ "คำถามคืออะไร" ยิ่งดีใหญ่
17:53
Or, "You know what, I'll look it up, I'll askถาม someoneบางคน,
403
1061558
2390
หรือ "รู้อะไรไม๊ ผมจะลองค้นดู ผมจะถามใครสักคน
17:55
I'll phoneโทรศัพท์ someoneบางคน. I'll find out."
404
1063964
2700
ผมจะโทรหาใครสักคน แล้วจะหาคำตอบ"
17:58
Because that's what we want people to do,
405
1066664
1550
เพราะว่า นั่นเป็นสิ่งที่เราต้องการให้คนทำ
18:00
and that's how you evaluateประเมินผล them.
406
1068214
1371
และนั่นคือวิธีที่เราประเมินพวกเขา
18:01
And maybe for the advancedสูง placementการวาง classesชั้นเรียน,
407
1069585
1943
และบางที สำหรับห้องเรียนที่มีการคัดคุณสมบัติเด็ก
[ห้องคิง ห้องควีน]
18:03
it could be, "Here'sต่อไปนี้คือ the answerตอบ. What's the nextต่อไป questionคำถาม?"
408
1071528
3714
มันอาจจะเป็น "นี่เป็นคำตอบ อะไรคือคำถามถัดไป"
18:07
That's the one I like in particularโดยเฉพาะ.
409
1075242
1511
นั่นเป็นอันที่ผมชอบเป็นพิเศษเลย
18:08
So let me endปลาย with a quoteอ้างอิง from Williamวิลเลียม Butlerบัตเลอร์ Yeatsเยทส์,
410
1076753
2177
ครับ ให้ผมจบการบรรยายนี้ด้วยคติพจน์
จาก วิลเลี่ยม บัทเลอร์ ยีทส์ (William Butler Yeats)
18:10
who said "Educationการศึกษา is not about fillingการกรอก bucketsบุ้งกี๋;
411
1078930
3167
ที่กล่าวว่า "การศึกษาไม่ใช่การหาอะไรใส่ถัง
18:14
it is lightingแสง firesไฟไหม้."
412
1082097
2153
มันเป็นการจุดไฟ"
18:16
So I'd say, let's get out the matchesไม้ขีด.
413
1084250
3875
ผมก็อยากจะบอกว่า งั้นเอาไม้ขีดออกมาเลยครับ
18:20
Thank you.
414
1088125
1208
ขอบคุณครับ
18:21
(Applauseการปรบมือ)
415
1089333
3227
(เสียงปรบมือ)
18:24
Thank you. (Applauseการปรบมือ)
416
1092560
3816
ของคุณครับ (เสียงปรบมือ)

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Stuart Firestein - Neuroscientist
Stuart Firestein teaches students and “citizen scientists” that ignorance is far more important to discovery than knowledge.

Why you should listen

You’d think that a scientist who studies how the human brain receives and perceives information would be inherently interested in what we know. But Stuart Firestein says he’s far more intrigued by what we don’t. “Answers create questions,” he says. “We may commonly think that we begin with ignorance and we gain knowledge [but] the more critical step in the process is the reverse of that.”

Firestein, who chairs the biological sciences department at Columbia University, teaches a course about how ignorance drives science. In it -- and in his 2012 book on the topic -- he challenges the idea that knowledge and the accumulation of data create certainty. Facts are fleeting, he says; their real purpose is to lead us to ask better questions.

More profile about the speaker
Stuart Firestein | Speaker | TED.com