TED2015
Donald Hoffman: Do we see reality as it is?
Donald Hoffman: Gerçekliği olduğu gibi mi görüyoruz?
Filmed:
Readability: 4.5
2,949,831 views
Bilişsel bilimci Donald Hoffman, büyük bir soruyu yanıtlamaya çalışıyor: Dünyayı olduğumu gibi mi görüyoruz yoksa görmek istediğimiz gibi mi? İnsanın aklını başından alan konuşmasında, Donald aklımızın bizim için gerçekliği nasıl oluşturduğunu sorguluyor.
Donald Hoffman - Cognitive scientist
Donald Hoffman studies how our visual perception, guided by millions of years of natural selection, authors every aspect of our everyday reality. Full bio
Donald Hoffman studies how our visual perception, guided by millions of years of natural selection, authors every aspect of our everyday reality. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
I love a great mystery,
0
835
2066
Sevdiğim büyük bir gizem var.
00:14
and I'm fascinated by the greatest
unsolved mystery in science,
unsolved mystery in science,
1
2901
4412
Bilimdeki bu en büyük
çözülmemiş gizem beni büyüledi,
çözülmemiş gizem beni büyüledi,
00:19
perhaps because it's personal.
2
7313
1958
belki de kişisel olmasından kaynaklanıyor.
00:21
It's about who we are,
3
9681
1858
Bu gizem, bizim kim olduğumuzla alakalı.
00:23
and I can't help but be curious.
4
11539
2117
Merak etmeden duramıyorum.
00:26
The mystery is this:
5
14186
2089
İşte merak edilen şey:
00:28
What is the relationship
between your brain
between your brain
6
16275
3435
Beynimiz ve bilinçli deneyimlerimiz
arasında nasıl bir ilişki var?
00:31
and your conscious experiences,
7
19710
1511
00:33
such as your experience
of the taste of chocolate
of the taste of chocolate
8
21221
2670
Mesela çikolata tadının veya kadifeye
00:35
or the feeling of velvet?
9
23891
1774
dokunduğunuzdaki hissin deneyimi?
00:38
Now, this mystery is not new.
10
26805
1584
Öncelikle, bu gizem yeni değil.
00:40
In 1868, Thomas Huxley wrote,
11
28999
3599
1868'de Thomas Huxley söyle demiştir:
00:44
"How it is that anything so remarkable
as a state of consciousness comes about
as a state of consciousness comes about
12
32598
5294
"Bilinçli hâl kadar olağanüstü
bir şeyin garip sinir dokusunun
bir şeyin garip sinir dokusunun
00:49
as the result of irritating nervous tissue
13
37892
3367
sonucunda ortaya çıkması,
00:53
is just as unaccountable
14
41259
2066
Alaaddin’in lambasını
00:55
as the appearance of the genie
when Aladdin rubbed his lamp."
when Aladdin rubbed his lamp."
15
43325
4053
ovuşturmasıyla cinin görünmesi
kadar anlaşılmazdır."
kadar anlaşılmazdır."
01:01
Now, Huxley knew that brain activity
16
49268
2277
Huxley, beyin faaliyetlerinin ve
01:03
and conscious experiences are correlated,
17
51545
3274
bilinçli deneyimlerin birbiriyle
ilişkili olduğunu biliyordu
ilişkili olduğunu biliyordu
01:06
but he didn't know why.
18
54819
2159
ama nedenini bilmiyordu.
01:08
To the science of his day,
it was a mystery.
it was a mystery.
19
56978
3321
Onun zamanındaki
bilim için bu bir gizemdi.
bilim için bu bir gizemdi.
01:12
In the years since Huxley,
20
60299
2136
Huxley'den beri bilim,
01:14
science has learned a lot
about brain activity,
about brain activity,
21
62435
3366
beyin faliyetleri hakkında
çok şey öğrendi,
çok şey öğrendi,
01:17
but the relationship
between brain activity
between brain activity
22
65801
2021
ama beyin faaliyetleri ve
01:19
and conscious experiences
is still a mystery.
is still a mystery.
23
67822
3088
bilinçli deneyimler arasındaki
ilişki hâlâ gizemini koruyor.
ilişki hâlâ gizemini koruyor.
01:22
Why? Why have we made so little progress?
24
70910
3645
Neden? Neden bu kadar az
ilerleme kaydettik?
ilerleme kaydettik?
01:26
Well, some experts think
that we can't solve this problem
that we can't solve this problem
25
74555
4859
Bazı uzmanlara göre bu gizemi,
gereken kavrayış ve zekâdan
gereken kavrayış ve zekâdan
01:31
because we lack the necessary
concepts and intelligence.
concepts and intelligence.
26
79414
3799
yoksun olduğumuz için çözemeyiz.
01:35
We don't expect monkeys to solve
problems in quantum mechanics,
problems in quantum mechanics,
27
83883
4069
Kuantum mekaniğindeki sorunları
maymunların çözmesini ummadığımız gibi
maymunların çözmesini ummadığımız gibi
01:39
and as it happens, we can't expect
our species to solve this problem either.
our species to solve this problem either.
28
87952
4165
bu sorunu da bizim türümüzün
çözmesini umamayız.
çözmesini umamayız.
01:44
Well, I disagree. I'm more optimistic.
29
92527
3134
Buna katılmıyorum, ben daha iyimserim.
01:47
I think we've simply
made a false assumption.
made a false assumption.
30
95661
3042
Bence, biz yanlış bir kanıya vardık.
01:50
Once we fix it, we just
might solve this problem.
might solve this problem.
31
98703
3506
Ancak bundan kurtulduğumuzda,
bu sorunu çözebiliriz.
bu sorunu çözebiliriz.
01:54
Today, I'd like tell you
what that assumption is,
what that assumption is,
32
102209
2417
Bugün, size bu kanının ne olduğunu,
01:56
why it's false, and how to fix it.
33
104626
2758
neden yanlış olduğunu ve nasıl
kurtulacağımızı anlatacağım.
kurtulacağımızı anlatacağım.
01:59
Let's begin with a question:
34
107874
1694
Hadi, bir soruyla başlayalım:
02:01
Do we see reality as it is?
35
109778
3088
Gerçekliği olduğu gibi mi görüyoruz?
02:04
I open my eyes
36
112866
1695
Gözlerimi açıyorum
02:06
and I have an experience that I describe
as a red tomato a meter away.
as a red tomato a meter away.
37
114561
4937
ve bir metre uzaktakinin kırmızı bir
domates olduğunu anlıyorum.
domates olduğunu anlıyorum.
02:12
As a result, I come to believe
that in reality,
that in reality,
38
120606
3243
Sonuç olarak, bunun gerçekliğine
inanmaya başlıyorum;
inanmaya başlıyorum;
02:15
there's a red tomato a meter away.
39
123849
2642
bir metre ötede bir kırmızı domates var.
02:18
I then close my eyes, and my experience
changes to a gray field,
changes to a gray field,
40
126751
4864
Sonra gözlerimi kapatıyorum
ve deneyimim gri bir alana dönüşüyor,
ve deneyimim gri bir alana dönüşüyor,
ama gerçekten hâlâ bir metre ötede
kırmızı bir domates var mı?
kırmızı bir domates var mı?
02:24
but is it still the case that in reality,
there's a red tomato a meter away?
there's a red tomato a meter away?
41
132425
5166
02:30
I think so, but could I be wrong?
42
138361
3552
Sanırım var, ama olmayabilir de mi?
02:33
Could I be misinterpreting
the nature of my perceptions?
the nature of my perceptions?
43
141913
4598
Algılarımın doğasını yanlış
yorumluyor olabilir miyim?
yorumluyor olabilir miyim?
02:39
We have misinterpreted
our perceptions before.
our perceptions before.
44
147351
3200
Daha önce algılarımızı
yanlış yorumladık.
yanlış yorumladık.
02:42
We used to think the Earth is flat,
because it looks that way.
because it looks that way.
45
150551
3459
Eskiden Dünya'nın düz olduğunu
düşünürdük, çünkü öyle gözüküyordu.
düşünürdük, çünkü öyle gözüküyordu.
02:46
Pythagorus discovered that we were wrong.
46
154707
2879
Pisagor, yanlış olduğumuzu keşfetti.
02:49
Then we thought that the Earth
is the unmoving center of the Universe,
is the unmoving center of the Universe,
47
157586
4012
Sonra Dünya'nın Evren'in hareket
etmeyen merkezi olduğunu düşündük,
etmeyen merkezi olduğunu düşündük,
02:53
again because it looks that way.
48
161603
1903
yine çünkü öyle gözüküyordu.
02:56
Copernicus and Galileo discovered,
again, that we were wrong.
again, that we were wrong.
49
164406
4906
Kopernik ve Galileo da
yanlış olduğumuzu keşfetti.
yanlış olduğumuzu keşfetti.
03:01
Galileo then wondered if we might
be misinterpreting our experiences
be misinterpreting our experiences
50
169312
4088
Galileo daha sonra deneyimlerimizi yanlış
yorumlayıp yorumlamadığımızı merak etti.
yorumlayıp yorumlamadığımızı merak etti.
03:05
in other ways.
51
173400
1508
Şöyle demişti:
03:06
He wrote: "I think that tastes,
odors, colors, and so on
odors, colors, and so on
52
174908
5009
"Tatlar, kokular, renkler ve bunlara benzer
03:11
reside in consciousness.
53
179917
2004
şeyler bilincimizde bulunur.
03:14
Hence if the living creature were removed,
all these qualities would be annihilated."
all these qualities would be annihilated."
54
182291
5752
Bu sebeple, eğer yaşayan varlıklar yok
olursa tüm bu değerler de yok olmuş olur."
olursa tüm bu değerler de yok olmuş olur."
03:20
Now, that's a stunning claim.
55
188955
1839
Bu baş döndürücü bir iddia.
03:23
Could Galileo be right?
56
191184
1811
Galileo haklı olabilir mi?
03:24
Could we really be misinterpreting
our experiences that badly?
our experiences that badly?
57
192995
4598
Algılarımızı bu denli kötü
yorumluyor olabilir miyiz?
yorumluyor olabilir miyiz?
03:29
What does modern science
have to say about this?
have to say about this?
58
197593
2561
Modern bilim bu konuda neler söyleyebilir?
03:32
Well, neuroscientists tell us
that about a third of the brain's cortex
that about a third of the brain's cortex
59
200704
5224
Sinirbilimciler, bize beyin
kabuğunun yaklaşık üçte birinin
kabuğunun yaklaşık üçte birinin
03:37
is engaged in vision.
60
205928
1858
görme ile meşgul olduğunu söylüyor.
03:39
When you simply open your eyes
and look about this room,
and look about this room,
61
207786
3506
Şöyle bir gözlerinizi açıp
bu odaya baktığınızda,
bu odaya baktığınızda,
03:43
billions of neurons
and trillions of synapses are engaged.
and trillions of synapses are engaged.
62
211292
4272
milyarlarca sinir hücresi ve
trilyonlarca sinaps harekete geçiyor.
trilyonlarca sinaps harekete geçiyor.
03:47
Now, this is a bit surprising,
63
215564
1608
Bu biraz şaşırtıcı,
03:49
because to the extent that
we think about vision at all,
we think about vision at all,
64
217172
2641
çünkü görme işini düşündüğümüzde,
03:51
we think of it as like a camera.
65
219813
2837
bunu bir kamera gibi düşünüyoruz.
03:54
It just takes a picture
of objective reality as it is.
of objective reality as it is.
66
222650
3940
Gerçekliğin resmini olduğu gibi çekiyor.
03:58
Now, there is a part of vision
that's like a camera:
that's like a camera:
67
226590
3700
Tamam, görme işinde kameraya
benzeyen bir taraf var:
benzeyen bir taraf var:
04:02
the eye has a lens that focuses
an image on the back of the eye
an image on the back of the eye
68
230290
4639
Gözün arkasında görüntüye odaklanan
04:06
where there are 130 million
photoreceptors,
photoreceptors,
69
234929
3390
130 milyon ışık alıcısının
olduğu bir lens var,
olduğu bir lens var,
04:10
so the eye is like a 130-megapixel camera.
70
238319
3900
yani gözümüz 130 megapiksellik
bir kamera gibi.
bir kamera gibi.
04:14
But that doesn't explain
the billions of neurons
the billions of neurons
71
242219
3483
Ama bu milyarlarca sinir hücresinin
ve trilyonlarca sinapsın görme işiyle
ve trilyonlarca sinapsın görme işiyle
04:17
and trillions of synapses
that are engaged in vision.
that are engaged in vision.
72
245702
3622
ne alakası olduğunu açıklamıyor.
04:21
What are these neurons up to?
73
249324
2299
Bu sinir hücreleri neyin peşinde?
04:23
Well, neuroscientists tell us
that they are creating, in real time,
that they are creating, in real time,
74
251623
4207
Sinirbilimciler bize, gördüğümüz
bütün biçimleri, nesneleri, renkleri
bütün biçimleri, nesneleri, renkleri
04:27
all the shapes, objects, colors,
and motions that we see.
and motions that we see.
75
255830
4330
ve hareketleri onların
oluşturduğunu söylüyor.
oluşturduğunu söylüyor.
04:32
It feels like we're just taking a snapshot
of this room the way it is,
of this room the way it is,
76
260160
3491
Bize sadece bu odanın şipşak
fotoğrafını çekiyormuşuz gibi geliyor,
fotoğrafını çekiyormuşuz gibi geliyor,
04:35
but in fact, we're constructing
everything that we see.
everything that we see.
77
263651
3575
ama aslında, gördüğümüz
her şeyi oluşturuyoruz.
her şeyi oluşturuyoruz.
04:39
We don't construct
the whole world at once.
the whole world at once.
78
267226
3181
Bütün dünyayı tek seferde
oluşturmuyoruz tabii,
oluşturmuyoruz tabii,
04:42
We construct what we need in the moment.
79
270407
2765
o anda ihtiyacımız olanı oluşturuyoruz.
04:45
Now, there are many demonstrations
that are quite compelling
that are quite compelling
80
273542
3367
Gördüğümüz şeyi bizim
oluşturduğumuza dair
oluşturduğumuza dair
04:48
that we construct what we see.
81
276909
1811
oldukça ikna edici kanıtlar var.
04:50
I'll just show you two.
82
278720
2043
Size sadece ikisini göstereceğim.
04:52
In this example, you see some red discs
with bits cut out of them,
with bits cut out of them,
83
280763
5766
Bu örnekte, kesik parçaları olan
birkaç kırmızı daire görüyorsunuz.
birkaç kırmızı daire görüyorsunuz.
04:58
but if I just rotate
the disks a little bit,
the disks a little bit,
84
286529
2941
Fakat bu daireleri yalnızca
birazcık döndürürsem,
birazcık döndürürsem,
05:01
suddenly, you see a 3D cube
pop out of the screen.
pop out of the screen.
85
289470
4737
birden üç boyutlu bir küp görüyorsunuz.
05:06
Now, the screen of course is flat,
86
294207
2833
Ekran tabii ki düz,
05:09
so the three-dimensional cube
that you're experiencing
that you're experiencing
87
297040
2600
demek ki gördüğünüz üç boyutlu küpü
05:11
must be your construction.
88
299640
2977
siz kendiniz oluşturuyorsunuz.
05:15
In this next example,
89
303397
1913
Sıradaki örnekte,
05:17
you see glowing blue bars
with pretty sharp edges
with pretty sharp edges
90
305310
4224
gördüğünüz oldukça belirgin
kenarlı, parlayan mavi şeritler
kenarlı, parlayan mavi şeritler
05:21
moving across a field of dots.
91
309534
3184
noktalı bir alanda ilerliyor.
05:25
In fact, no dots move.
92
313708
3137
Aslında noktalar hareket etmiyor.
05:28
All I'm doing from frame to frame
is changing the colors of dots
is changing the colors of dots
93
316845
4621
Yaptığım tek şey, görüntü karesindeki
noktaların rengini değiştirmek,
noktaların rengini değiştirmek,
05:33
from blue to black or black to blue.
94
321466
2461
siyahtan maviye, maviden siyaha.
05:35
But when I do this quickly,
95
323927
1834
Ama bunu hızlı bir şekilde yaptığımda,
05:37
your visual system creates
the glowing blue bars
the glowing blue bars
96
325761
3715
görme sisteminiz, belirgin kenarlı,
05:41
with the sharp edges and the motion.
97
329476
2671
parlayan mavi şeritler oluşturuyor.
05:44
There are many more examples,
but these are just two
but these are just two
98
332147
2670
Daha bir sürü örnek verilebilir
ama sadece bu ikisi bile
ama sadece bu ikisi bile
05:46
that you construct what you see.
99
334817
2763
gördüğümüz şeyi oluşturduğumuzu gösterir.
05:49
But neuroscientists go further.
100
337580
2375
Ama sinirbilimciler daha ileri gidiyorlar.
05:53
They say that we reconstruct reality.
101
341395
5101
Bizim, gerçekliği yeniden
oluşturduğumuzu söylüyorlar.
oluşturduğumuzu söylüyorlar.
05:58
So, when I have an experience
that I describe as a red tomato,
that I describe as a red tomato,
102
346496
4226
Yani kırmızı bir domates olarak
tanımladığımı deneyimime göre,
tanımladığımı deneyimime göre,
06:02
that experience is actually
an accurate reconstruction
an accurate reconstruction
103
350722
4133
bu deneyim aslında, bakmasam da var olacak
06:06
of the properties of a real red tomato
104
354855
2115
gerçek kırmızı bir domatesin
06:08
that would exist
even if I weren't looking.
even if I weren't looking.
105
356970
3295
özelliklerinin yeniden oluşturulmasıdır.
06:13
Now, why would neuroscientists
say that we don't just construct,
say that we don't just construct,
106
361595
3221
Peki neden sinirbilimciler
yalnızca oluşturmakla kalmayıp
yalnızca oluşturmakla kalmayıp
06:16
we reconstruct?
107
364816
1880
yeniden oluşturduğumuzu söylüyor?
06:18
Well, the standard argument given
108
366696
2531
Öne çıkan görüş
06:21
is usually an evolutionary one.
109
369227
2554
genellikle evrimsel olandır.
Atalarımızdan daha iyi görenlerin
06:24
Those of our ancestors
who saw more accurately
who saw more accurately
110
372941
2439
06:27
had a competitive advantage compared
to those who saw less accurately,
to those who saw less accurately,
111
375380
4853
iyi görmeyenlere karşı
rekabetçi üstünlükleri vardı,
rekabetçi üstünlükleri vardı,
06:32
and therefore they were more likely
to pass on their genes.
to pass on their genes.
112
380233
2756
bu yüzden iyi görenlerin
genlerini aktarması daha olasıdır.
genlerini aktarması daha olasıdır.
06:34
We are the offspring of those
who saw more accurately,
who saw more accurately,
113
382989
3391
Bizler, iyi görenlerin yavrularıyız ve
06:38
and so we can be confident that,
in the normal case,
in the normal case,
114
386380
2769
bu yüzden normal şartlarda algılarımızın
06:41
our perceptions are accurate.
115
389149
2531
kusursuz olduğundan emin olabiliriz.
06:43
You see this in the standard textbooks.
116
391680
3695
Bunu standart ders
kitaplarında görebilirsiniz.
kitaplarında görebilirsiniz.
06:47
One textbook says, for example,
117
395375
1994
Bir ders kitabında diyor ki:
06:49
"Evolutionarily speaking,
118
397369
1971
"Evrimsel olarak konuşursak,
06:51
vision is useful precisely
because it is so accurate."
because it is so accurate."
119
399340
4043
görme duyusu, kusursuz
olduğu için işimize yarar."
olduğu için işimize yarar."
06:55
So the idea is that accurate perceptions
are fitter perceptions.
are fitter perceptions.
120
403383
4798
Yani, kusursuz algılar
daha uygun algılardır.
daha uygun algılardır.
07:00
They give you a survival advantage.
121
408181
2144
Size hayatta kalma üstünlüğü verirler.
07:02
Now, is this correct?
122
410325
1915
Şimdi, bu doğru mu?
Bu, evrim kuramının doğru yorumu mu?
07:04
Is this the right interpretation
of evolutionary theory?
of evolutionary theory?
123
412240
2659
07:06
Well, let's first look at a couple
of examples in nature.
of examples in nature.
124
414899
3381
Hadi ilk önce, bunun doğadaki
birkaç örneğine bakalım.
birkaç örneğine bakalım.
07:10
The Australian jewel beetle
125
418800
2438
Avustralya altın kın kanatlısı
07:13
is dimpled, glossy and brown.
126
421238
3111
girintili, parlak ve kahverengidir.
07:16
The female is flightless.
127
424349
2345
Dişisi uçamaz.
07:18
The male flies, looking,
of course, for a hot female.
of course, for a hot female.
128
426694
4017
Erkeği uçar ve tabii ki
çekici bir dişi arar.
çekici bir dişi arar.
07:22
When he finds one, he alights and mates.
129
430711
3948
Bulduğunda ise yere iner ve çiftleşir.
07:26
There's another species in the outback,
130
434659
2471
Ve uzaklarda bir de başka bir tür var:
07:29
Homo sapiens.
131
437130
1334
Homo sapiens.
07:30
The male of this species
has a massive brain
has a massive brain
132
438464
3067
Bu türün erkekleri çok
büyük bir beyne sahiptir
büyük bir beyne sahiptir
07:33
that he uses to hunt for cold beer.
133
441531
3948
ve bunu soğuk bira
avlamak için kullanırlar.
avlamak için kullanırlar.
(Gülüşmeler)
07:37
(Laughter)
134
445889
1279
07:39
And when he finds one, he drains it,
135
447168
2374
Bir tane bulduklarında, hemen bitirirler.
07:41
and sometimes throws the bottle
into the outback.
into the outback.
136
449542
3390
Bazen, şişesini etrafa fırlatırlar.
07:44
Now, as it happens, these bottles
are dimpled, glossy,
are dimpled, glossy,
137
452932
4248
Bu şişeler de girintili ve parlaktır
07:49
and just the right shade of brown
to tickle the fancy of these beetles.
to tickle the fancy of these beetles.
138
457180
4140
ve tam da kın kanatlıların içini
gıcıklayacak kahverenginin tonundadır.
gıcıklayacak kahverenginin tonundadır.
Erkekler şişelere üşüşür
ve çiftleşmeye çalışırlar.
ve çiftleşmeye çalışırlar.
07:54
The males swarm all over
the bottles trying to mate.
the bottles trying to mate.
139
462772
3463
07:59
They lose all interest
in the real females.
in the real females.
140
467582
2787
Gerçek dişilere olan bütün
isteklerini kaybederler.
isteklerini kaybederler.
08:02
Classic case of the male
leaving the female for the bottle.
leaving the female for the bottle.
141
470369
4203
Dişileri, şişeler için terk eden
erkeklerin klasik durumu.
erkeklerin klasik durumu.
08:06
(Laughter) (Applause)
142
474572
2947
(Gülüşmeler) (Alkış)
08:11
The species almost went extinct.
143
479402
2371
Bu tür neredeyse yok olacaktı.
08:14
Australia had to change its bottles
to save its beetles.
to save its beetles.
144
482443
4309
Avustralya bu böcek türünü korumak için
şişeleri değiştirmek zorunda kaldı.
şişeleri değiştirmek zorunda kaldı.
08:18
(Laughter)
145
486752
3000
(Gülüşmeler)
08:21
Now, the males had successfully
found females for thousands,
found females for thousands,
146
489752
4208
Erkekler, dişileri binlerce,
belki de milyonlarca yıldır
belki de milyonlarca yıldır
08:25
perhaps millions of years.
147
493960
2438
bulmayı başardılar.
08:28
It looked like they saw reality
as it is, but apparently not.
as it is, but apparently not.
148
496398
4434
Gerçekliği olduğu gibi görmüşler
gibiydi, ama belli ki görememişler.
gibiydi, ama belli ki görememişler.
08:32
Evolution had given them a hack.
149
500832
2857
Evrim onlara bir kandırmaca yaptı.
08:35
A female is anything dimpled,
glossy and brown,
glossy and brown,
150
503689
4736
Dişi; girintili, parlak ve kahverengi
olan herhangi bir şey olabilirdi,
olan herhangi bir şey olabilirdi,
08:40
the bigger the better.
151
508425
2276
ne kadar büyükse o kadar iyi olurdu.
08:42
(Laughter)
152
510701
1834
(Gülüşmeler)
08:44
Even when crawling all over the bottle,
the male couldn't discover his mistake.
the male couldn't discover his mistake.
153
512535
4840
Şişenin her yerine sürünürken bile
erkek hatasını farkedemedi.
erkek hatasını farkedemedi.
08:49
Now, you might say, beetles, sure,
they're very simple creatures,
they're very simple creatures,
154
517945
3645
Tabii şimdi siz, böcekler
oldukça basit varlıklar,
oldukça basit varlıklar,
08:53
but surely not mammals.
155
521590
1858
memeliler böyle değil diyebilirsiniz.
08:55
Mammals don't rely on tricks.
156
523448
2717
Memeliler hilelere bel bağlamaz.
08:58
Well, I won't dwell on this,
but you get the idea. (Laughter)
but you get the idea. (Laughter)
157
526165
6013
Meseleyi uzatmayacağım,
siz anladınız. (Gülüşmeler)
siz anladınız. (Gülüşmeler)
09:04
So this raises an important
technical question:
technical question:
158
532178
3158
Bu durum, beraberinde şu soruyu getiriyor:
09:07
Does natural selection really favor
seeing reality as it is?
seeing reality as it is?
159
535336
5991
Doğal seçilim, gerçekten gerçekliği
olduğu gibi görmenin mi tarafını tutuyor?
olduğu gibi görmenin mi tarafını tutuyor?
09:13
Fortunately, we don't have
to wave our hands and guess;
to wave our hands and guess;
160
541877
3536
Neyse ki elimizi sallayıp tahmin
etmek zorunda değiliz;
etmek zorunda değiliz;
09:17
evolution is a mathematically
precise theory.
precise theory.
161
545413
3181
evrim, matematiksel olarak
kesin bir kuramdır.
kesin bir kuramdır.
09:20
We can use the equations of evolution
to check this out.
to check this out.
162
548594
3553
Evrimin denklemlerini
bunun için kullanabiliriz.
bunun için kullanabiliriz.
09:24
We can have various organisms
in artificial worlds compete
in artificial worlds compete
163
552147
4153
Yapay dünyalarda birçok organizmayı yarıştırıp
09:28
and see which survive and which thrive,
164
556300
1953
hangisinin hayatta kalıp geliştiğini,
09:30
which sensory systems are more fit.
165
558253
3553
hangisinin duyu sistemlerinin
daha uygun olduğunu görebiliriz.
daha uygun olduğunu görebiliriz.
09:33
A key notion in those
equations is fitness.
equations is fitness.
166
561806
4085
Bu denklemlerdeki
anahtar kavram uygunluktur.
anahtar kavram uygunluktur.
09:37
Consider this steak:
167
565891
2695
Bu bifteği ele alalım:
Bir hayvanın uygunluğu
için bu biftek ne demektir?
için bu biftek ne demektir?
09:41
What does this steak do
for the fitness of an animal?
for the fitness of an animal?
168
569956
2962
09:45
Well, for a hungry lion looking to eat,
it enhances fitness.
it enhances fitness.
169
573438
6016
Yiyecek arayan aç bir
aslan için uygunluğu arttırır.
aslan için uygunluğu arttırır.
09:52
For a well-fed lion looking to mate,
it doesn't enhance fitness.
it doesn't enhance fitness.
170
580179
4594
Ama karnı tok, çiftleşmeyi bekleyen bir
aslan için uygunluğu arttırmaz.
aslan için uygunluğu arttırmaz.
09:58
And for a rabbit in any state,
it doesn't enhance fitness,
it doesn't enhance fitness,
171
586053
3871
Bir tavşan için karnı aç olsun, tok
olsun, uygunluğu arttırmaz.
olsun, uygunluğu arttırmaz.
10:01
so fitness does depend
on reality as it is, yes,
on reality as it is, yes,
172
589924
4124
Yani uygunluk, gerçekliğin olduğu gibi
ele alınmasına dayanır, evet.
ele alınmasına dayanır, evet.
Ama aynı zamanda organizmaya, onun
durumuna ve davranışına dayanır.
durumuna ve davranışına dayanır.
10:06
but also on the organism,
its state and its action.
its state and its action.
173
594048
4188
10:10
Fitness is not the same thing
as reality as it is,
as reality as it is,
174
598236
3553
Uygunluk, gerçeklikle aynı şey değildir
10:13
and it's fitness,
and not reality as it is,
and not reality as it is,
175
601789
3483
ve evrim denklemlerinin
merkezinde bulunan
merkezinde bulunan
10:17
that figures centrally
in the equations of evolution.
in the equations of evolution.
176
605272
4179
gerçekliğin kendisi değil, uygunluktur.
10:21
So, in my lab,
177
609451
3191
Bu yüzden, laboratuvarımda,
10:24
we have run hundreds of thousands
of evolutionary game simulations
of evolutionary game simulations
178
612642
3775
rastgele seçilmiş birçok dünyalar ve
bu dünyalardaki kaynaklar için
bu dünyalardaki kaynaklar için
10:28
with lots of different
randomly chosen worlds
randomly chosen worlds
179
616417
3065
mücadele edecek organizmalarla dolu
10:31
and organisms that compete
for resources in those worlds.
for resources in those worlds.
180
619482
4179
yüzbinlerce evrim
benzetimi gerçekleştirdik.
benzetimi gerçekleştirdik.
10:35
Some of the organisms
see all of the reality,
see all of the reality,
181
623661
4319
Bu organizmalardan bazıları
gerçekliğin tamamını görürken
gerçekliğin tamamını görürken
10:39
others see just part of the reality,
182
627980
1889
diğerleri sadece bir kısmını görüyordu
10:41
and some see none of the reality,
183
629869
2105
ve bazıları gerçekliği hiç görmüyordu,
10:43
only fitness.
184
631974
1766
tek gördükleri uygunluktu.
10:46
Who wins?
185
634240
1580
Kim kazandı?
10:48
Well, I hate to break it to you,
but perception of reality goes extinct.
but perception of reality goes extinct.
186
636290
5965
Kötü haber vermekten nefret ediyorum
ama gerçekliğin algısı yok oluyor.
ama gerçekliğin algısı yok oluyor.
10:54
In almost every simulation,
187
642255
1909
Neredeyse her benzetimde,
10:56
organisms that see none of reality
188
644164
2182
gerçekliği hiç göremeyip
10:58
but are just tuned to fitness
189
646346
2090
yalnızca uygunluğa yönlendirilienler
11:00
drive to extinction all the organisms
that perceive reality as it is.
that perceive reality as it is.
190
648436
5224
gerçekliği olduğu gibi
görenlerin neslini tüketti.
görenlerin neslini tüketti.
11:05
So the bottom line is, evolution
does not favor vertical,
does not favor vertical,
191
653660
4590
İşin özü; evrim, dikey ya da
11:10
or accurate perceptions.
192
658250
1656
kusursuz algının tarafını tutmaz.
11:11
Those perceptions of reality go extinct.
193
659906
3762
Gerçekliğin bu algıları yok olur.
11:15
Now, this is a bit stunning.
194
663668
2020
Şimdi, bu biraz kafa karıştırıcı.
11:17
How can it be that not seeing
the world accurately
the world accurately
195
665688
3682
Nasıl olur da dünyayı olduğu gibi görmemek
11:21
gives us a survival advantage?
196
669370
1820
bize hayatta kalma üstünlüğü sağlar?
11:23
That is a bit counterintuitive.
197
671190
2113
Bu biraz mantıkdışı.
11:25
But remember the jewel beetle.
198
673303
1835
Hadi altın kın kanatlıları hatırlayın.
11:27
The jewel beetle survived
for thousands, perhaps millions of years,
for thousands, perhaps millions of years,
199
675138
3761
Basit numaraları kullanarak
binlerce, belki milyonlarca
binlerce, belki milyonlarca
11:30
using simple tricks and hacks.
200
678899
2694
yıl hayatta kaldılar.
11:33
What the equations
of evolution are telling us
of evolution are telling us
201
681593
3177
Evrimin denklemlerinin bize anlattığı şey;
11:36
is that all organisms, including us,
are in the same boat as the jewel beetle.
are in the same boat as the jewel beetle.
202
684770
5643
biz dahil bütün organizmalar,
altın kın kanatlılarla aynı teknedeyiz.
altın kın kanatlılarla aynı teknedeyiz.
11:42
We do not see reality as it is.
203
690413
1930
Biz gerçekliği olduğu gibi görmüyoruz.
11:44
We're shaped with tricks
and hacks that keep us alive.
and hacks that keep us alive.
204
692343
4272
Bizi hayatta tutan
basit numaralarla şekillendik.
basit numaralarla şekillendik.
11:48
Still,
205
696615
2020
Yine de,
sezgilerimizde biraz
yardıma ihtiyacımız var.
yardıma ihtiyacımız var.
11:50
we need some help with our intuitions.
206
698635
2067
11:52
How can not perceiving
reality as it is be useful?
reality as it is be useful?
207
700702
4783
Nasıl olur da gerçekliği olduğu gibi
algılamak yararlı olamaz?
algılamak yararlı olamaz?
11:57
Well, fortunately, we have
a very helpful metaphor:
a very helpful metaphor:
208
705485
3669
Neyse ki, elimizde bize çok yardımcı
olacak bir mecaz var:
olacak bir mecaz var:
12:01
the desktop interface on your computer.
209
709154
2832
Bilgisayarınızdaki masaüstü arayüzü.
12:03
Consider that blue icon
for a TED Talk that you're writing.
for a TED Talk that you're writing.
210
711986
4133
Bu mavi simgenin yazdığınız bir TED
konuşması olduğunu varsayın.
konuşması olduğunu varsayın.
12:08
Now, the icon is blue and rectangular
211
716119
4004
Simge mavi, dikdörtgen
12:12
and in the lower right corner
of the desktop.
of the desktop.
212
720123
2381
ve masaüstünüzün sağ alt köşesinde.
12:15
Does that mean that the text file itself
in the computer is blue,
in the computer is blue,
213
723324
4186
Bu bilgisayardaki yazının kendisinin de
mavi, dikdörtgen ve bilgisayarın
mavi, dikdörtgen ve bilgisayarın
12:20
rectangular, and in the lower
right-hand corner of the computer?
right-hand corner of the computer?
214
728200
3755
sağ altında olduğu anlamına mı geliyor?
12:23
Of course not.
215
731955
1323
Tabii ki hayır.
12:25
Anyone who thought that misinterprets
the purpose of the interface.
the purpose of the interface.
216
733278
4709
Böyle düşünen herhangi biri
arayüzün amacını yanlış yorumlar.
arayüzün amacını yanlış yorumlar.
12:29
It's not there to show you
the reality of the computer.
the reality of the computer.
217
737987
2768
Simge size bilgisayarın
gerçekliğini göstermek için
gerçekliğini göstermek için
12:32
In fact, it's there to hide that reality.
218
740755
2925
orada değildir. Aslında, gerçekliği
saklamak için oradadır.
saklamak için oradadır.
12:35
You don't want to know about the diodes
219
743680
1875
Diyodlar, dirençler ve megabaytlarca
12:37
and resistors and all
the megabytes of software.
the megabytes of software.
220
745555
2250
yazılım hakkında
bir şey bilmek istemezsiniz.
bir şey bilmek istemezsiniz.
12:39
If you had to deal with that,
you could never write your text file
you could never write your text file
221
747805
3131
Bunlarla uğraşmak zorunda kalsanız
yazınızı asla yazamaz ya da
yazınızı asla yazamaz ya da
fotoğrafınızı düzenleyemezsiniz.
12:42
or edit your photo.
222
750936
1475
12:44
So the idea is that evolution
has given us an interface
has given us an interface
223
752411
4717
Yani ana fikir şu: Evrim bize gerçekliği
saklayan ve uyumlu davranışlar için
saklayan ve uyumlu davranışlar için
12:49
that hides reality and guides
adaptive behavior.
adaptive behavior.
224
757128
4315
yol gösteren bir arayüz sağladı.
12:53
Space and time, as you
perceive them right now,
perceive them right now,
225
761443
3018
Uzay ve zaman, şu an algıladığınız gibi
12:56
are your desktop.
226
764461
2174
sizin masaüstünüz.
12:58
Physical objects are simply icons
in that desktop.
in that desktop.
227
766635
4737
Fiziksel nesneler, yalnızca
masaüstünüzdeki simgeleriniz.
masaüstünüzdeki simgeleriniz.
13:04
There's an obvious objection.
228
772192
2221
Buna bariz bir itiraz var.
13:06
Hoffman, if you think that train
coming down the track at 200 MPH
coming down the track at 200 MPH
229
774413
3948
Hoffman: Rayda 320 km
hızla giden bir treni
hızla giden bir treni
13:10
is just an icon of your desktop,
230
778361
2461
masaüstünüzdeki bir simge
olarak düşünüyorsanız
olarak düşünüyorsanız
13:12
why don't you step in front of it?
231
780822
2125
neden önüne atlamıyorsunuz?
13:14
And after you're gone,
and your theory with you,
and your theory with you,
232
782947
2293
Siz ve kuramınız
raylara yapıştıktan sonra
raylara yapıştıktan sonra
13:17
we'll know that there's more
to that train than just an icon.
to that train than just an icon.
233
785240
3314
trenin yalnızca bir simgeden
fazlası olduğunu anlamış olacağız.
fazlası olduğunu anlamış olacağız.
13:20
Well, I wouldn't step
in front of that train
in front of that train
234
788554
2043
Masaüstümdeki simgeyi
13:22
for the same reason
235
790597
1556
nasıl dikkatsizce çöp kutusuna
13:24
that I wouldn't carelessly drag
that icon to the trash can:
that icon to the trash can:
236
792153
4295
sürüklemiyorsam,
o trenin önüne de atlamam.
o trenin önüne de atlamam.
13:28
not because I take the icon literally --
237
796448
3181
Simgeyi gerçekmiş gibi
algılamadığımdan değil --
algılamadığımdan değil --
13:31
the file is not literally blue
or rectangular --
or rectangular --
238
799629
3005
dosya gerçekten mavi
ya da dikdörtgen değil --
ya da dikdörtgen değil --
13:34
but I do take it seriously.
239
802934
2326
fakat bu işi ciddiye aldığım için.
13:37
I could lose weeks of work.
240
805260
2031
Haftaların çalışmasını kaybedebilirim.
13:39
Similarly, evolution has shaped us
241
807291
2554
Benzer şekilde, evrim,
13:41
with perceptual symbols
that are designed to keep us alive.
that are designed to keep us alive.
242
809845
4436
bizi hayatta tutan algısal
simgelerle şekillendirdi.
simgelerle şekillendirdi.
13:46
We'd better take them seriously.
243
814811
2465
Onları ciddiye almamız bizim yararımıza.
13:49
If you see a snake, don't pick it up.
244
817276
2205
Eğer bi yılan görürseniz;
eğilip almayın.
eğilip almayın.
13:52
If you see a cliff, don't jump off.
245
820391
2759
Eğer bi tepe görürseniz;
zıplayıp atlamayın.
zıplayıp atlamayın.
13:55
They're designed to keep us safe,
and we should take them seriously.
and we should take them seriously.
246
823150
3576
Simgeler bizi güvende tutmak için var
ve onları ciddiye almalıyız.
ve onları ciddiye almalıyız.
13:58
That does not mean that we
should take them literally.
should take them literally.
247
826726
2691
Bu, onları oldukları gibi
algılamalıyız demek değil.
algılamalıyız demek değil.
14:01
That's a logical error.
248
829417
2254
Bu bir mantık hatası.
14:03
Another objection: There's
nothing really new here.
nothing really new here.
249
831671
3205
Diğer bir itiraz ise: Denilenlerde
pek de yeni bir şey yok.
pek de yeni bir şey yok.
14:06
Physicists have told us for a long time
that the metal of that train looks solid
that the metal of that train looks solid
250
834876
3924
Fizikçiler bize uzun zamandır
trenin metalinin katı göründüğünü,
trenin metalinin katı göründüğünü,
14:10
but really it's mostly empty space
with microscopic particles zipping around.
with microscopic particles zipping around.
251
838800
4388
ama gerçekte, çoğunlukla etrafta koşturan
mikroskobik parçacıkların olduğu boşluk.
mikroskobik parçacıkların olduğu boşluk.
14:15
There's nothing new here.
252
843188
1488
Pek de yeni bir şey yok.
14:16
Well, not exactly.
253
844676
2204
Aslında tam olarak değil.
14:18
It's like saying, I know that
that blue icon on the desktop
that blue icon on the desktop
254
846880
4040
Masaüstündeki mavi simgenin bilgisayarın
14:22
is not the reality of the computer,
255
850920
2299
gerçekliği olmadığını
biliyorum demek gibi,
biliyorum demek gibi,
14:25
but if I pull out my trusty
magnifying glass and look really closely,
magnifying glass and look really closely,
256
853219
3459
fakat güvenilir büyütecimi
bırakıp daha yakından baksam,
bırakıp daha yakından baksam,
14:28
I see little pixels,
257
856678
1811
yalnızca küçük pikseller görürüm
14:30
and that's the reality of the computer.
258
858489
2461
işte bu, bilgisayarın gerçekliğidir.
14:32
Well, not really -- you're still
on the desktop, and that's the point.
on the desktop, and that's the point.
259
860950
3808
Aslında tam olarak değil -- hâlâ
masaüstündesin ve asıl mesele de bu.
masaüstündesin ve asıl mesele de bu.
14:36
Those microscopic particles
are still in space and time:
are still in space and time:
260
864758
2996
Bu mikroskobik parçacıklar
hâlâ aynı uzay ve zamanda:
hâlâ aynı uzay ve zamanda:
14:39
they're still in the user interface.
261
867754
2391
Hâlâ kullanıcı arayüzündeler.
14:42
So I'm saying something far more radical
than those physicists.
than those physicists.
262
870145
3762
Ben fizikçilerin söylediklerinden
çok daha aşırı bir şey söylüyorum.
çok daha aşırı bir şey söylüyorum.
14:46
Finally, you might object,
263
874727
1473
İtiraz edebilirsiniz,
14:48
look, we all see the train,
264
876200
2559
bak işte, hepimiz treni görüyoruz,
14:50
therefore none of us constructs the train.
265
878759
3042
bu yüzden hiçbirimiz treni oluşturmuyor.
14:53
But remember this example.
266
881801
2090
Ama bu örneği hatırlayın.
14:55
In this example, we all see a cube,
267
883891
2716
Bu örnekte, hepimiz bir küp görüyoruz.
14:59
but the screen is flat,
268
887597
2093
ama ekranın kendisi düz,
15:01
so the cube that you see
is the cube that you construct.
is the cube that you construct.
269
889690
2737
yani aslında gördüğünüz
küpü siz oluşturuyorsunuz.
küpü siz oluşturuyorsunuz.
15:05
We all see a cube
270
893736
2043
Hepimiz bir küp görüyoruz.
15:07
because we all, each one of us,
constructs the cube that we see.
constructs the cube that we see.
271
895779
4859
Çünkü, hepimiz, her birimiz
oluşturduğumuz küpü görüyoruz.
oluşturduğumuz küpü görüyoruz.
15:12
The same is true of the train.
272
900638
2060
Aynı şey tren için de geçerli.
15:14
We all see a train because
we each see the train that we construct,
we each see the train that we construct,
273
902698
4482
Hepimiz bir tren görüyoruz çünkü her
birimiz oluşturduğumuz treni görüyoruz,
birimiz oluşturduğumuz treni görüyoruz,
15:19
and the same is true
of all physical objects.
of all physical objects.
274
907180
3553
aynı şey, bütün fiziksel
nesneler için geçerli.
nesneler için geçerli.
15:24
We're inclined to think that perception
is like a window on reality as it is.
is like a window on reality as it is.
275
912343
5053
Algının, gerçekliği olduğu gibi gösteren
bir pencere olduğunu düşünmeye meyilliyiz.
bir pencere olduğunu düşünmeye meyilliyiz.
15:29
The theory of evolution is telling us
that this is an incorrect interpretation
that this is an incorrect interpretation
276
917396
5004
Evrim kuramı, bize böyle düşünmenin
algılarımızın yanlış yorumlaması
algılarımızın yanlış yorumlaması
15:34
of our perceptions.
277
922400
1465
olduğunu söylüyor.
15:37
Instead, reality is more like a 3D desktop
278
925095
3544
Bunun yerine, gerçeklik, daha çok
gerçek dünyanın karmaşıklığını
gerçek dünyanın karmaşıklığını
15:40
that's designed to hide
the complexity of the real world
the complexity of the real world
279
928639
3297
gizlemek ve uyumlu davranmaya
yol göstermek için tasarlanmış
yol göstermek için tasarlanmış
15:43
and guide adaptive behavior.
280
931936
1866
üç boyutlu bir masaüstü gibidir.
15:46
Space as you perceive it is your desktop.
281
934282
2928
Algıladığınız uzay sizin masaüstünüzdür.
15:49
Physical objects are just
the icons in that desktop.
the icons in that desktop.
282
937210
3026
Fiziksel nesneler yalnızca
o masaüstündeki simgelerdir.
o masaüstündeki simgelerdir.
15:53
We used to think that the Earth is flat
because it looks that way.
because it looks that way.
283
941456
3670
Öyle göründüğü için Dünya'nın
düz olduğunu düşünmüştük.
düz olduğunu düşünmüştük.
15:57
Then we thought that the Earth
is the unmoving center of reality
is the unmoving center of reality
284
945520
3134
Sonra, Dünya'nın gerçekliğin değişmez
merkezi olduğunu düşündük,
merkezi olduğunu düşündük,
16:00
because it looks that way.
285
948654
1724
çünkü öyle görünüyor.
16:02
We were wrong.
286
950378
1142
Yanıldık.
16:03
We had misinterpreted our perceptions.
287
951520
2670
Algılarımızı yanlış yorumladık.
16:06
Now we believe that spacetime and objects
288
954910
3409
Şimdiyse, uzayzamanın
ve nesnelerin gerçekliğin doğası
ve nesnelerin gerçekliğin doğası
16:10
are the nature of reality as it is.
289
958319
2614
olduğunu düşünüyoruz.
16:13
The theory of evolution is telling us
that once again, we're wrong.
that once again, we're wrong.
290
961453
3924
Evrim teorisi bize bi kere daha hatalı
olduğumuzu söylüyor.
olduğumuzu söylüyor.
16:17
We're misinterpreting the content
of our perceptual experiences.
of our perceptual experiences.
291
965377
5039
Algısal deneyimlerimizin
içeriğini yanlış yorumluyoruz.
içeriğini yanlış yorumluyoruz.
16:22
There's something that exists
when you don't look,
when you don't look,
292
970416
2531
Bakmadığında var olan bir şey var,
16:24
but it's not spacetime
and physical objects.
and physical objects.
293
972947
3403
fakat bun uzayzaman
ve fiziksel nesneler değil.
ve fiziksel nesneler değil.
16:28
It's as hard for us to let go
of spacetime and objects
of spacetime and objects
294
976350
3028
Bizim uzayzamanı ve fiziksel
nesnelerden vazgeçmemiz,
nesnelerden vazgeçmemiz,
16:31
as it is for the jewel beetle
to let go of its bottle.
to let go of its bottle.
295
979378
3483
altın kın kanatlıların
şişelerini bırakmaları kadar zor.
şişelerini bırakmaları kadar zor.
16:34
Why? Because we're blind
to our own blindnesses.
to our own blindnesses.
296
982861
4418
Neden mi? Kendi körlüğümüzü
göremeyecek kadar körüz.
göremeyecek kadar körüz.
16:40
But we have an advantage
over the jewel beetle:
over the jewel beetle:
297
988409
2347
Ama altın kın kanatlılardan
bir üstünlüğümüz var:
bir üstünlüğümüz var:
16:42
our science and technology.
298
990756
1788
Bilim ve teknolojimiz.
16:44
By peering through the lens of a telescope
299
992544
2391
Teleskobun merceğinden bakarak
16:46
we discovered that the Earth
is not the unmoving center of reality,
is not the unmoving center of reality,
300
994935
4636
Dünya'nın gerçekliğin değişmez
merkezi olmadığını keşfettik.
merkezi olmadığını keşfettik.
16:51
and by peering through the lens
of the theory of evolution
of the theory of evolution
301
999571
2878
Evrim kuramının merceğinden bakarak
16:54
we discovered that spacetime and objects
302
1002449
2322
uzayzaman ve nesnelerin gerçekliğin doğası
16:56
are not the nature of reality.
303
1004771
2368
olmadığını keşfettik.
16:59
When I have a perceptual experience
that I describe as a red tomato,
that I describe as a red tomato,
304
1007139
4285
Kırmızı bi domates olarak
tanımladığım deneyimimde,
tanımladığım deneyimimde,
17:03
I am interacting with reality,
305
1011424
2937
gerçeklikle etkileşimde bulunuyorum,
17:06
but that reality is not a red tomato
and is nothing like a red tomato.
and is nothing like a red tomato.
306
1014361
5210
fakat gerçeklik kırmızı bir domates değil,
kırmızı bir domates ile alakası yok.
kırmızı bir domates ile alakası yok.
17:11
Similarly, when I have an experience
that I describe as a lion or a steak,
that I describe as a lion or a steak,
307
1019571
5401
Benzer şekilde, bir aslanı veya bifteği
tanımladığım deneyimimde,
tanımladığım deneyimimde,
17:16
I'm interacting with reality,
308
1024972
1848
gerçeklikle etkileşiyorum,
17:18
but that reality is not a lion or a steak.
309
1026820
3158
fakat bu gerçeklik
ne bir aslan ne de bir biftek.
ne bir aslan ne de bir biftek.
17:21
And here's the kicker:
310
1029978
2020
Ve işte, can alıcı noktaya geldik:
17:23
When I have a perceptual experience
that I describe as a brain, or neurons,
that I describe as a brain, or neurons,
311
1031998
4690
Beyin veya sinir hücrelerini
tanımladığım algısal deneyimimde,
tanımladığım algısal deneyimimde,
17:28
I am interacting with reality,
312
1036688
2090
gerçeklikle etkileşimde bulunuyorum,
17:30
but that reality is not a brain or neurons
313
1038778
3529
ama gerçeklik, ne bir beyin
ne de sinir hücreleri,
ne de sinir hücreleri,
17:34
and is nothing like a brain or neurons.
314
1042307
3498
beyin veya sinir hücreleriyle alakası yok.
17:37
And that reality, whatever it is,
315
1045805
4779
Ve bu gerçeklik her ne ise
17:42
is the real source of cause and effect
316
1050584
3611
dünyadaki sebep ve sonucun
gerçek kaynağıdır.
gerçek kaynağıdır.
17:46
in the world -- not brains, not neurons.
317
1054195
4032
Beyin değil, sinir hücreleri de değil.
17:50
Brains and neurons
have no causal powers.
have no causal powers.
318
1058227
2600
Beyinin ve sinir hücrelerinin
nedensel güçleri yoktur.
nedensel güçleri yoktur.
17:52
They cause none of our
perceptual experiences,
perceptual experiences,
319
1060827
2601
Algısal deneyimlerimize, davranışlarımıza
17:55
and none of our behavior.
320
1063428
1788
neden oluşturamazlar.
17:57
Brains and neurons are a species-specific
set of symbols, a hack.
set of symbols, a hack.
321
1065216
5376
Beyinler ve sinir hücreleri
türe özgü simgeler dizisidir.
türe özgü simgeler dizisidir.
18:02
What does this mean
for the mystery of consciousness?
for the mystery of consciousness?
322
1070592
2681
Peki bu, bilincin gizemi
için ne anlama geliyor?
için ne anlama geliyor?
18:05
Well, it opens up new possibilities.
323
1073923
3993
Yeni ihtimallere kapı aralıyor.
18:09
For instance,
324
1077916
1695
Örneğin,
18:11
perhaps reality is some vast machine
that causes our conscious experiences.
that causes our conscious experiences.
325
1079611
6979
belki de gerçeklik, bilinçli deneyimlere
neden olan kocaman bir makinedir.
neden olan kocaman bir makinedir.
18:18
I doubt this, but it's worth exploring.
326
1086590
3670
Bundan pek emin değilim,
ama araştırmaya değer.
ama araştırmaya değer.
18:22
Perhaps reality is some vast,
interacting network of conscious agents,
interacting network of conscious agents,
327
1090260
5349
Belki de gerçeklik, basit ve karmaşık,
birbirini etkileyen, bilinçli etkenlerin
birbirini etkileyen, bilinçli etkenlerin
18:27
simple and complex, that cause
each other's conscious experiences.
each other's conscious experiences.
328
1095609
5573
kocaman bir ağıdır, bu da birbirlerinin
bilinçli deneyimlerine neden oluyordur.
bilinçli deneyimlerine neden oluyordur.
18:33
Actually, this isn't as crazy
an idea as it seems,
an idea as it seems,
329
1101182
3250
Aslında, kulağa geldiği kadar
delice bir fikir değil,
delice bir fikir değil,
18:36
and I'm currently exploring it.
330
1104432
1620
hâlâ araştırmalarım sürüyor.
18:38
But here's the point:
331
1106592
2066
Fakat asıl mesele şu:
18:40
Once we let go of our massively intuitive
332
1108658
3321
Gerçekliğin doğası hakkındaki
devasa ölçekteki sezgisel,
devasa ölçekteki sezgisel,
18:43
but massively false assumption
about the nature of reality,
about the nature of reality,
333
1111979
3924
ama yanlış kanılarımızı bir
kenara bıraktığımız zaman,
kenara bıraktığımız zaman,
18:47
it opens up new ways to think
about life's greatest mystery.
about life's greatest mystery.
334
1115903
4388
bu bize hayatın en büyük gizemi üzerine
düşündürecek yeni yollar açacak.
düşündürecek yeni yollar açacak.
18:53
I bet that reality will end up
turning out to be more fascinating
turning out to be more fascinating
335
1121251
4609
İddiasına varım ki; gerçeklik şimdiye
dek hayal ettiğimizden daha büyüleyici
dek hayal ettiğimizden daha büyüleyici
18:57
and unexpected than we've ever imagined.
336
1125860
3974
ve beklenmedik bir hâle gelecek.
19:01
The theory of evolution presents us
with the ultimate dare:
with the ultimate dare:
337
1129834
4388
Evrim kuramı, bize
doruktaki cesareti sunar:
doruktaki cesareti sunar:
19:06
Dare to recognize that perception
is not about seeing truth,
is not about seeing truth,
338
1134222
5142
Algılamanın, gerçeği
görmekle ilgili değil de,
görmekle ilgili değil de,
19:11
it's about having kids.
339
1139364
4096
çocuk sahibi olmakla
olduğunu anlama cesareti.
olduğunu anlama cesareti.
Bu arada, şu TED bile
yalnızca kafanızın içinde.
yalnızca kafanızın içinde.
19:15
And by the way, even this TED
is just in your head.
is just in your head.
340
1143460
4740
19:20
Thank you very much.
341
1148200
2044
Çok teşekkür ederim.
19:22
(Applause)
342
1150244
3388
(Alkış)
19:32
Chris Anderson: If that's
really you there, thank you.
really you there, thank you.
343
1160786
3435
Chris Anderson: Gördüğüm gerçekten
sensen, çok teşekkürler.
sensen, çok teşekkürler.
19:36
So there's so much from this.
344
1164221
2931
Diyorsun ki bu işin ötesi var.
19:39
I mean, first of all, some people
may just be profoundly depressed
may just be profoundly depressed
345
1167152
3269
Her şeyden önce, bazı insanlar bunun
düşüncesiyle bile sarsılıyorlar.
düşüncesiyle bile sarsılıyorlar.
19:42
at the thought that,
if evolution does not favor reality,
if evolution does not favor reality,
346
1170421
5549
Ya evrim gerçekliğin tarafını tutmuyorsa?
19:47
I mean, doesn't that to some extent
undermine all our endeavors here,
undermine all our endeavors here,
347
1175970
3330
Demek istediğim, bu durum bütün
çabalarımızı sarsmaz mı,
çabalarımızı sarsmaz mı,
19:51
all our ability to think
that we can think the truth,
that we can think the truth,
348
1179300
2684
tüm gerçeği düşünebildiğimizi
düşünme yeteneğimizi ve
düşünme yeteneğimizi ve
19:53
possibly even including
your own theory, if you go there?
your own theory, if you go there?
349
1181984
3506
düşünürsek muhtemelen
senin kendi kuramını da?
senin kendi kuramını da?
19:57
Donald Hoffman: Well, this does not
stop us from a successful science.
stop us from a successful science.
350
1185490
4454
Donald Hoffman: Bu bizi başarılı bir
bilimden alıkoymaz.
bilimden alıkoymaz.
20:01
What we have is one theory
that turned out to be false,
that turned out to be false,
351
1189944
2812
Elde edeceğimiz, kuramın
yanlışlığının ortaya çıkışı olur,
yanlışlığının ortaya çıkışı olur,
20:04
that perception is like reality
and reality is like our perceptions.
and reality is like our perceptions.
352
1192756
4459
algı gerçeklik gibidir,
gerçeklikse algılarımız gibi.
gerçeklikse algılarımız gibi.
20:09
That theory turns out to be false.
353
1197215
1685
Tamam diyelim ki, bu kuram yanlış.
20:10
Okay, throw that theory away.
354
1198900
1418
Tamam, bu kuramı unutun.
20:12
That doesn't stop us from now postulating
all sorts of other theories
all sorts of other theories
355
1200318
3254
Bu, gerçekliğin doğası hakkında
öne süreceğimiz diğer kuramlardan
öne süreceğimiz diğer kuramlardan
20:15
about the nature of reality,
356
1203572
1358
bizi alıkoyamaz,
20:16
so it's actually progress to recognize
that one of our theories was false.
that one of our theories was false.
357
1204930
3605
bu yüzden aslında bir kuramımızın
yanlışlığını gördüğümüz ilerlemedir.
yanlışlığını gördüğümüz ilerlemedir.
20:20
So science continues as normal.
There's no problem here.
There's no problem here.
358
1208535
2658
Yani, bilim olduğu gibi devam eder.
Bir sorun yok bunda.
Bir sorun yok bunda.
20:23
CA: So you think it's possible
-- (Laughter) --
-- (Laughter) --
359
1211193
2601
CA:Yani bu mümkün diyorsun.
-- (Gülüşmeler) --
-- (Gülüşmeler) --
20:25
This is cool, but what you're saying
I think is it's possible that evolution
I think is it's possible that evolution
360
1213794
4110
Tamam iyi hoş da, benim anladığım
diyorsun ki evrimin bize yine de
diyorsun ki evrimin bize yine de
20:29
can still get you to reason.
361
1217904
2647
akıl yürüttürmesi mümkündür.
20:32
DH: Yes. Now that's a very,
very good point.
very good point.
362
1220551
2313
DH: Aynen, çok çok iyi
bir noktaya değindin.
bir noktaya değindin.
20:34
The evolutionary game simulations that I
showed were specifically about perception,
showed were specifically about perception,
363
1222864
4527
Evrim benzetimlerinde
gösterdiklerim özellikle algı hakkındaydı
gösterdiklerim özellikle algı hakkındaydı
20:39
and they do show that our perceptions
have been shaped
have been shaped
364
1227391
2578
ve bize algılarımızın gerçeği
olduğu gibi göstermek
olduğu gibi göstermek
20:41
not to show us reality as it is,
365
1229969
1880
için şekillenmediğini gösteriyor,
20:43
but that does not mean the same thing
about our logic or mathematics.
about our logic or mathematics.
366
1231849
4273
fakat bu, mantığımızla ya da
matematikle aynı anlama gelmiyor.
matematikle aynı anlama gelmiyor.
20:48
We haven't done these simulations,
but my bet is that we'll find
but my bet is that we'll find
367
1236122
3622
Bunun benzetimlerini yapmadık, ama
iddiasına varım ki mantığımız
iddiasına varım ki mantığımız
20:51
that there are some selection pressures
for our logic and our mathematics
for our logic and our mathematics
368
1239744
3622
ve matematik arasında en azından
gerçeğin yönünde olmak için
gerçeğin yönünde olmak için
20:55
to be at least in the direction of truth.
369
1243366
2206
bazı seçilim baskıları var.
Yani sen benim gibiysen,
matematik ve mantık kolay değil.
matematik ve mantık kolay değil.
20:57
I mean, if you're like me,
math and logic is not easy.
math and logic is not easy.
370
1245572
2647
21:00
We don't get it all right, but at least
the selection pressures are not
the selection pressures are not
371
1248219
3351
Tam anlamıyoruz ama en azından
seçilim baskıları, gerçek matematik
seçilim baskıları, gerçek matematik
21:03
uniformly away from true math and logic.
372
1251570
2338
ve mantıktan eşit uzaklıkta değildir.
21:05
So I think that we'll find that we have
to look at each cognitive faculty
to look at each cognitive faculty
373
1253908
3320
Yani, diyorum ki her bir bilişsel
duyuma tek tek bakıp evrimin
duyuma tek tek bakıp evrimin
21:09
one at a time and see
what evolution does to it.
what evolution does to it.
374
1257228
2624
ona ne yaptığına bakmak
zorunda olduğumuzu anlayacağız.
zorunda olduğumuzu anlayacağız.
21:11
What's true about perception may not
be true about math and logic.
be true about math and logic.
375
1259852
3761
Algı için doğru olan şey, matematik ve
mantık için doğru olmayabilir.
mantık için doğru olmayabilir.
21:15
CA: I mean, really what you're proposing
is a kind of modern-day Bishop Berkeley
is a kind of modern-day Bishop Berkeley
376
1263613
3994
CA: Yani, anlatmaya çalıştığın şey,
Bishop Berkeley dünyasının
Bishop Berkeley dünyasının
21:19
interpretation of the world:
377
1267607
2391
günümüze yorumlanması:
21:21
consciousness causes matter,
not the other way around.
not the other way around.
378
1269998
2949
Bilinç maddeye neden olur ama
madde bilince neden olmaz.
madde bilince neden olmaz.
21:24
DH: Well, it's slightly
different than Berkeley.
different than Berkeley.
379
1272947
2392
DH: Şey, Berkeley'den birazcık farklı.
21:27
Berkeley thought that, he was a deist,
and he thought that the ultimate
and he thought that the ultimate
380
1275339
3362
Berkeley, o tanrıcıydı,
ona göre gerçekliğin en son
ona göre gerçekliğin en son
21:30
nature of reality is God
and so forth,
and so forth,
381
1278701
2039
doğası Tanrı'ydı,
21:32
and I don't need to go
where Berkeley's going,
where Berkeley's going,
382
1280740
3110
benim Berkeley'in gittiği
yoldan gitmeme gerek yok,
yoldan gitmeme gerek yok,
21:35
so it's quite a bit
different from Berkeley.
different from Berkeley.
383
1283850
2695
yani bu Berkeley'den epey farklı.
Ben buna bilinçli gerçeklik diyorum.
Aslında oldukça farklı bir yaklaşım.
Aslında oldukça farklı bir yaklaşım.
21:39
I call this conscious realism.
It's actually a very different approach.
It's actually a very different approach.
384
1287725
3510
21:43
CA: Don, I could literally talk with you
for hours, and I hope to do that.
for hours, and I hope to do that.
385
1291235
3590
CA: Seninle saatlerce konuşabilirim,
umarım konuşuruz da.
umarım konuşuruz da.
21:46
Thanks so much for that.
DH: Thank you. (Applause)
DH: Thank you. (Applause)
386
1294825
2473
Bunun için çok teşekkürler.
DH: Teşekkürler. (Alkış)
DH: Teşekkürler. (Alkış)
ABOUT THE SPEAKER
Donald Hoffman - Cognitive scientistDonald Hoffman studies how our visual perception, guided by millions of years of natural selection, authors every aspect of our everyday reality.
Why you should listen
In his research to uncover the underlying secrets of human perception, Donald Hoffman has discovered important clues pointing to the subjective nature of reality.
Rather than as a set of absolute physical principles, reality is best understood as a set of phenomena our brain constructs to guide our behavior. To put it simply: we actively create everything we see, and there is no aspect of reality that does not depend on consciousness.
Hoffman is a faculty member at UC Irvine and a recipient of the Troland Award of the US National Academy of Sciences.
Donald Hoffman | Speaker | TED.com