TEDGlobal 2009
Rebecca Saxe: How we read each other's minds
Rebecca Saxe: Beyin nasıl ahlaki kararlar verir?
Filmed:
Readability: 3.6
3,311,612 views
Sevdiklerimizin ya da yabancıların güdülerini, inançlarını, duygularını hissetmek insanların doğal bir yeteneği. Ancak bunu nasıl yapıyoruz? Burada, Rebecca Saxe, diğer insanların düşünceleri hakkında beynin nasıl düşündüğünü ortaya koyan büyüleyici laboratuvar çalışmalarını paylaşıyor.
Rebecca Saxe - Cognitive neuroscientist
Rebecca Saxe studies how we think about other people's thoughts. At the Saxelab at MIT, she uses fMRI to identify what happens in our brains when we consider the motives, passions and beliefs of others. Full bio
Rebecca Saxe studies how we think about other people's thoughts. At the Saxelab at MIT, she uses fMRI to identify what happens in our brains when we consider the motives, passions and beliefs of others. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Today I'm going to talk to you about the problem of other minds.
0
0
3000
Bugün, diğerlerinin zihinleri sorunu üzerine konuşacağız.
00:15
And the problem I'm going to talk about
1
3000
2000
Ve bahsedeceğim konu
00:17
is not the familiar one from philosophy,
2
5000
3000
felsefeden bildik bir konu değil,
00:20
which is, "How can we know
3
8000
2000
yani ‘Diğer insanların
00:22
whether other people have minds?"
4
10000
2000
zihinleri olduğunu nasıl bilebiliriz?’.
00:24
That is, maybe you have a mind,
5
12000
2000
Yani, belki bir zihniniz var,
00:26
and everyone else is just a really convincing robot.
6
14000
3000
ve herkes sadece inandırıcı birer robot.
00:29
So that's a problem in philosophy,
7
17000
2000
Bu felsefede bir sorundur.
00:31
but for today's purposes I'm going to assume
8
19000
2000
Ancak bugün için, dinleyicilerin bir zihni olduğunu
00:33
that many people in this audience have a mind,
9
21000
2000
farz edeceğim ve bu konuyu daha fazla
00:35
and that I don't have to worry about this.
10
23000
2000
dert etmeyeceğim.
00:37
There is a second problem that is maybe even more familiar to us
11
25000
3000
İkinci bir sorun, belki bize ebeveynler,
00:40
as parents and teachers and spouses
12
28000
3000
öğretmenler ve eşler, ve yazarlar olarak
00:43
and novelists,
13
31000
2000
daha tanıdık gelecek.
00:45
which is, "Why is it so hard
14
33000
2000
Bu da, ‘Bir başkasının ne istediğini
00:47
to know what somebody else wants or believes?"
15
35000
2000
ve neye inandığını bilmek neden bu kadar zor?’
00:49
Or perhaps, more relevantly,
16
37000
2000
ya da belki, daha da alakalı,
00:51
"Why is it so hard to change what somebody else wants or believes?"
17
39000
3000
‘Neden başkasının istediğini ya da inandığını değiştirmek bu kadar zor?’
00:54
I think novelists put this best.
18
42000
2000
Bence bunu en iyi yazarlar ortaya koyuyor.
00:56
Like Philip Roth, who said,
19
44000
2000
Phillip Roth’un söylediği gibi
00:58
"And yet, what are we to do about this terribly significant business
20
46000
3000
‘Ve yine diğer insanlar dediğimiz bu korkunç mühim işle ilgili
01:01
of other people?
21
49000
2000
ne yapmalıyız?
01:03
So ill equipped are we all,
22
51000
2000
Hepimiz gayet kötü donanımlıyız,
01:05
to envision one another's interior workings
23
53000
2000
diğerinin içinden geçenleri ve
01:07
and invisible aims."
24
55000
2000
görünmez amaçlarını tasavvur etmekte.'
01:09
So as a teacher and as a spouse,
25
57000
3000
Yani bir öğretmen ya da bir eş olarak,
01:12
this is, of course, a problem I confront every day.
26
60000
2000
bu, elbette, her gün karşılaştığım bir sorun.
01:14
But as a scientist, I'm interested in a different problem of other minds,
27
62000
3000
Ancak bir bilim insanı olarak, diğer zihinler konusuyla farklı bir şekilde
01:17
and that is the one I'm going to introduce to you today.
28
65000
3000
ilgileniyorum ve bugün sizinle paylaşacağım konu bu.
01:20
And that problem is, "How is it so easy
29
68000
2000
Ve bu, ‘Diğer zihinleri bilmek
01:22
to know other minds?"
30
70000
2000
ne kadar kolaydır?’ sorunu.
01:24
So to start with an illustration,
31
72000
2000
Bir örnekle başlayalım,
01:26
you need almost no information,
32
74000
2000
bir yabancının anlık görüntüsü,
01:28
one snapshot of a stranger,
33
76000
2000
bu kadının ya da bu adamın
01:30
to guess what this woman is thinking,
34
78000
2000
ne düşündüğünü tahmin etmek için
01:32
or what this man is.
35
80000
3000
neredeyse hiç bilgiye ihtiyacınız yok.
01:35
And put another way, the crux of the problem is
36
83000
2000
Diğer bir deyişle, sorunun özü,
01:37
the machine that we use for thinking about other minds,
37
85000
3000
diğer zihinleri düşünmek için kullandığımız makine,
01:40
our brain, is made up of pieces, brain cells,
38
88000
3000
beynimiz, parçalardan, beyin hücrelerinden oluşur,
01:43
that we share with all other animals, with monkeys
39
91000
2000
tıpkı tüm diğer hayvanlarla, maymunlarla, ve fare ile,
01:45
and mice and even sea slugs.
40
93000
3000
ve hatta deniz tavşanlarıyla paylaştığımız gibi.
01:48
And yet, you put them together in a particular network,
41
96000
3000
Ve ancak , bunları özel bir ağ örgüsüne koyarsanız,
01:51
and what you get is the capacity to write Romeo and Juliet.
42
99000
3000
elde edeceğiniz Romeo ve Juliet’i yazma kapasitesidir.
01:54
Or to say, as Alan Greenspan did,
43
102000
2000
Ya da, Alan Greenspan’ın dediği gibi,
01:56
"I know you think you understand what you thought I said,
44
104000
3000
‘Söylediğimi düşündüğün şeyi anladığını sandığını biliyorum,
01:59
but I'm not sure you realize that what you heard
45
107000
2000
ama duyduğunu sandığın şeyin benim demek istediğim
02:01
is not what I meant."
46
109000
2000
olmadığını farkettiğinden emin değilim.’
02:03
(Laughter)
47
111000
3000
(Gülüşmeler)
02:06
So, the job of my field of cognitive neuroscience
48
114000
2000
Yani benim bilişsel sinirbilim alanındaki işim,
02:08
is to stand with these ideas,
49
116000
2000
her biri bir elimde olmak üzere
02:10
one in each hand.
50
118000
2000
bu fikirleri üstlenmek.
02:12
And to try to understand how you can put together
51
120000
3000
Ve bu basit üniteleri, basit mesajları uzay ve zamanda,
02:15
simple units, simple messages over space and time, in a network,
52
123000
4000
bir iletişim ağında nasıl bir araya getireceğinizi anlamaya çalışmak
02:19
and get this amazing human capacity to think about minds.
53
127000
4000
ve bu inanılmaz zihinler hakkında düşünme kapasitesini anlamak.
02:23
So I'm going to tell you three things about this today.
54
131000
3000
Bununla ilgili üç şeyden bahsedeceğim bugün.
02:26
Obviously the whole project here is huge.
55
134000
3000
Açıkçası tüm bu proje muazzam.
02:29
And I'm going to tell you just our first few steps
56
137000
3000
Ve size diğer insanların düşünceleri hakkında
02:32
about the discovery of a special brain region
57
140000
2000
düşünmek için kullanılan özel beyin alanının keşfi ile ilgili
02:34
for thinking about other people's thoughts.
58
142000
2000
atılan ilk birkaç adımdan bahsedeceğim.
02:36
Some observations on the slow development of this system
59
144000
2000
Bu zor işin nasıl yapılacağını öğrenirken bu sistemin
02:38
as we learn how to do this difficult job.
60
146000
4000
yavaş çalışması hakkında bazı gözlemler.
02:42
And then finally, to show that some of the differences
61
150000
2000
Ve son olarak, insanlar arasındaki bazı farklılıkları,
02:44
between people, in how we judge others,
62
152000
3000
diğerlerini nasıl yargıladığımızı,
02:47
can be explained by differences in this brain system.
63
155000
4000
beyin sistemindeki farklılıklarla açıklanabileceğini göstermek.
02:51
So first, the first thing I want to tell you is that
64
159000
2000
İlk olarak, size söylemek istediğim ilk şey,
02:53
there is a brain region in the human brain, in your brains,
65
161000
3000
insan beyninde, beyinlerinizde, bir alan var,
02:56
whose job it is to think about other people's thoughts.
66
164000
3000
işi diğer insanların ne düşündüğünü düşünmek.
02:59
This is a picture of it.
67
167000
2000
Bu onun bir resmi.
03:01
It's called the Right Temporo-Parietal Junction.
68
169000
2000
Sağ temporo-pariyetal kavşak deniyor.
03:03
It's above and behind your right ear.
69
171000
2000
Sağ kulağınızın üzerinde ve arkasında.
03:05
And this is the brain region you used when you saw the pictures I showed you,
70
173000
2000
Ve bu size gösterdiğim resimlere bakarken, ya da Romeo ve Juliet’i okurken,
03:07
or when you read Romeo and Juliet
71
175000
2000
ya da Alan Greenspan’i
03:09
or when you tried to understand Alan Greenspan.
72
177000
3000
anlamaya çalışırken kullandığınız beyin alanı.
03:12
And you don't use it for solving any other kinds of logical problems.
73
180000
4000
Ve bu alanı diğer mantık sorunlarını çözerken kullanmazsınız.
03:16
So this brain region is called the Right TPJ.
74
184000
3000
Yani bu beyin alanına RTPJ denir.
03:19
And this picture shows the average activation
75
187000
2000
Ve bu resim, tipik yetişkin insan dediğimiz bir grupta
03:21
in a group of what we call typical human adults.
76
189000
2000
ortalama etkinleştirmeyi gösteriyor.
03:23
They're MIT undergraduates.
77
191000
2000
MIT lisans öğrencileri bunlar.
03:25
(Laughter)
78
193000
4000
(Gülüşmeler)
03:29
The second thing I want to say about this brain system
79
197000
2000
Bu beyin sistemi ile ilgili söylemek istediğim ikinci şey,
03:31
is that although we human adults
80
199000
2000
biz yetişkin insanlar diğer zihinleri anlamada
03:33
are really good at understanding other minds,
81
201000
2000
gerçekten iyi olmamıza rağmen,
03:35
we weren't always that way.
82
203000
2000
her zaman böyle olmadığımız.
03:37
It takes children a long time to break into the system.
83
205000
3000
Çocukların sisteme girmeleri oldukça uzun zaman alır.
03:40
I'm going to show you a little bit of that long, extended process.
84
208000
4000
Bu uzun ve genişletilmiş süreçle ilgili biraz daha fazla şey paylaşacağım.
03:44
The first thing I'm going to show you is a change between age three and five,
85
212000
3000
Size göstereceğim ilk şey, üç ila beş yaşları arasındaki bir değişiklik;
03:47
as kids learn to understand
86
215000
2000
çocuklar başkasının kendilerininkinden
03:49
that somebody else can have beliefs that are different from their own.
87
217000
3000
farklı inançlara sahip olabileceğini anlamayı öğrendiklerinde.
03:52
So I'm going to show you a five-year-old
88
220000
2000
Yanlış inanış görevi adını verdiğimiz
03:54
who is getting a standard kind of puzzle
89
222000
2000
standart türde bir bilmece ile karşılaşan
03:56
that we call the false belief task.
90
224000
3000
beş yaş çocuğunu göstereceğim size.
03:59
Rebecca Saxe (Video): This is the first pirate. His name is Ivan.
91
227000
3000
Video: Bu ilk korsan. Adı Ivan.
04:02
And you know what pirates really like?
92
230000
2000
Korsanların gerçekte ne sevdiğini bilir misin?
04:04
Child: What? RS: Pirates really like cheese sandwiches.
93
232000
3000
Korsanlar gerçekten peynirli sandviç severler.
04:07
Child: Cheese? I love cheese!
94
235000
3000
Çocuk: Peynir mi? Peynire bayılırım!
04:10
RS: Yeah. So Ivan has this cheese sandwich,
95
238000
2000
R.S.: Evet. Böylece Ivan peynirli sandviçi alıyor.
04:12
and he says, "Yum yum yum yum yum!
96
240000
2000
Ve ‘Hmmmm. Nefis,
04:14
I really love cheese sandwiches."
97
242000
2000
peynirli sandviçe bayılırım’ diyor.
04:16
And Ivan puts his sandwich over here, on top of the pirate chest.
98
244000
4000
Ve Ivan, sandviçini bir korsan sandığının üzerine koyuyor.
04:20
And Ivan says, "You know what? I need a drink with my lunch."
99
248000
4000
Ve Ivan diyor ki, ‘Biliyor musun? Yemeğimle içecek bir şey alacağım.’
04:24
And so Ivan goes to get a drink.
100
252000
3000
Böylece Ivan içecek bir şey almaya gidiyor.
04:27
And while Ivan is away
101
255000
2000
Ve Ivan uzaktayken
04:29
the wind comes,
102
257000
3000
rüzgar esiyor,
04:32
and it blows the sandwich down onto the grass.
103
260000
2000
ve sandviçi yere düşürüyor.
04:34
And now, here comes the other pirate.
104
262000
4000
Ve sonra diğer korsan geliyor.
04:38
This pirate is called Joshua.
105
266000
3000
Bu korsanın adı Joshua.
04:41
And Joshua also really loves cheese sandwiches.
106
269000
2000
Ve Joshua da peynirli sandviçi gerçekten çok seviyor.
04:43
So Joshua has a cheese sandwich and he says,
107
271000
2000
Joshua da peynirli sandviç alıyor ve
04:45
"Yum yum yum yum yum! I love cheese sandwiches."
108
273000
4000
‘Hmmm... Nefis, peynirli sandviçe bayılırım’ diyor.
04:49
And he puts his cheese sandwich over here on top of the pirate chest.
109
277000
3000
Ve peynirli sandviçini bir korsan sandığının üzerine koyuyor.
04:52
Child: So, that one is his.
110
280000
2000
Çocuk: O zaman bu onun.
04:54
RS: That one is Joshua's. That's right.
111
282000
2000
R.S.: Bu Joshua’nınki. Doğru.
04:56
Child: And then his went on the ground.
112
284000
2000
Çocuk: Ve sonra onunki yere düştü.
04:58
RS: That's exactly right.
113
286000
2000
R.S.: Kesinlikle doğru.
05:00
Child: So he won't know which one is his.
114
288000
2000
Çocuk: O zaman hangisi kendisinin bilemeyecek.
05:02
RS: Oh. So now Joshua goes off to get a drink.
115
290000
3000
R.S.: Oh. O zaman Joshua içecek almaya gidiyor.
05:05
Ivan comes back and he says, "I want my cheese sandwich."
116
293000
4000
Ivan geri geliyor ve ‘Peynirli sandviçimi istiyorum’ diyor.
05:09
So which one do you think Ivan is going to take?
117
297000
3000
O zaman sence Ivan hangisini alacak?
05:12
Child: I think he is going to take that one.
118
300000
2000
Çocuk: Bence şunu alacak.
05:14
RS: Yeah, you think he's going to take that one? All right. Let's see.
119
302000
2000
R.S.: Öyle mi, sence bunu mu alacak? Pekala. Bakalım.
05:16
Oh yeah, you were right. He took that one.
120
304000
3000
Oh evet, haklısın. Bunu aldı.
05:19
So that's a five-year-old who clearly understands
121
307000
2000
Yani bu beş yaşında bir çocuk, diğer insanların
05:21
that other people can have false beliefs
122
309000
2000
yanlış düşüncelere sahip olabileceğini
05:23
and what the consequences are for their actions.
123
311000
2000
ve hareketlerinin sonuçlarının ne olacağını anlayabiliyor.
05:25
Now I'm going to show you a three-year-old
124
313000
3000
Şimdi aynı bilmeceyi cevaplayan üç yaşındaki
05:28
who got the same puzzle.
125
316000
2000
bir çocuğu göstereceğim.
05:30
RS: And Ivan says, "I want my cheese sandwich."
126
318000
2000
Video: R.S.: Ve Ivan ‘Peynirli sandviçimi istiyorum’ diyor.
05:32
Which sandwich is he going to take?
127
320000
3000
Hangi sandviçi alacak?
05:35
Do you think he's going to take that one? Let's see what happens.
128
323000
2000
Sence bunu mu alacak? Bakalım ne olacak.
05:37
Let's see what he does. Here comes Ivan.
129
325000
2000
Bakalım ne yapacak. İşte Ivan geliyor.
05:39
And he says, "I want my cheese sandwich."
130
327000
3000
Ve ‘Peynirli sandviçimi istiyorum’ diyor.
05:42
And he takes this one.
131
330000
2000
Ve bunu alıyor.
05:44
Uh-oh. Why did he take that one?
132
332000
3000
Hmm. Neden bunu aldı?
05:47
Child: His was on the grass.
133
335000
4000
Çocuk: Onunki yerdeydi.
05:51
So the three-year-old does two things differently.
134
339000
3000
R.S.: Yani üç yaşındaki iki farklı şey yapıyor.
05:54
First, he predicts Ivan will take the sandwich
135
342000
3000
İlk olarak Ivan’ın kendi sandviçini alacağını
05:57
that's really his.
136
345000
2000
tahmin ediyor.
05:59
And second, when he sees Ivan taking the sandwich where he left his,
137
347000
4000
Ve ikinci olarak, Ivan’ın kendisininkini bıraktığı yerdeki sandviçi aldığını görünce,
06:03
where we would say he's taking that one because he thinks it's his,
138
351000
3000
bunu alıyor çünkü kendi sandviçi diyeceğimiz yerde,
06:06
the three-year-old comes up with another explanation:
139
354000
3000
üç yaşındaki başka bir açıklama getiriyor.
06:09
He's not taking his own sandwich because he doesn't want it,
140
357000
2000
Kendi sandviçini istemediği için almıyor,
06:11
because now it's dirty, on the ground.
141
359000
2000
çünkü artık kirli, yerde.
06:13
So that's why he's taking the other sandwich.
142
361000
2000
Yani diğer sandviçi bu yüzden alıyor.
06:15
Now of course, development doesn't end at five.
143
363000
4000
Şimdi elbette, gelişme beş yaşında sona ermiyor.
06:19
And we can see the continuation of this process
144
367000
2000
Ve bu başka insanların düşüncelerini
06:21
of learning to think about other people's thoughts
145
369000
2000
düşünme sürecinin devamlılığını
06:23
by upping the ante
146
371000
2000
bahsi yükselterek
06:25
and asking children now, not for an action prediction,
147
373000
3000
ve çocuklara şimdi sorarak, hareket tahmini için değil,
06:28
but for a moral judgment.
148
376000
2000
ancak ahlaki bir değerlendirme için görebiliriz.
06:30
So first I'm going to show you the three-year-old again.
149
378000
2000
Öncelikle size üç yaşındakini tekrar göstereceğim.
06:32
RS.: So is Ivan being mean and naughty for taking Joshua's sandwich?
150
380000
3000
Video: R.S.: Yani Ivan Joshua’nın sandviçini alarak kötü ve terbiyesiz mi oluyor?
06:35
Child: Yeah.
151
383000
1000
Çocuk: Evet.
06:36
RS: Should Ivan get in trouble for taking Joshua's sandwich?
152
384000
3000
R.S.: Ivan’ın başı Joshua’nın sandviçini aldığı için belaya girmeli mi?
06:39
Child: Yeah.
153
387000
2000
Çocuk: Evet.
06:41
So it's maybe not surprising he thinks it was mean of Ivan
154
389000
2000
R.S.: Belki de Ivan’ın Joshua’nın sandviçini aldığı için kötü olduğunu
06:43
to take Joshua's sandwich,
155
391000
2000
düşünmesi şaşırtıcı değil.
06:45
since he thinks Ivan only took Joshua's sandwich
156
393000
2000
Çünkü Ivan’ın Joshua’nın sandviçini alma nedenini
06:47
to avoid having to eat his own dirty sandwich.
157
395000
3000
kendi kirli sandviçini yemek istememe sanıyor.
06:50
But now I'm going to show you the five-year-old.
158
398000
2000
Şimdi size beş yaşındakini göstereceğim.
06:52
Remember the five-year-old completely understood
159
400000
2000
Beş yaşındakinin Ivan'ın neden Joshua'nın sandviçini
06:54
why Ivan took Joshua's sandwich.
160
402000
2000
neden aldığını gayet iyi anladığını hatırlayın.
06:56
RS: Was Ivan being mean and naughty
161
404000
2000
Video: R.S.: Ivan Joshua’nın sandviçini aldığı için
06:58
for taking Joshua's sandwich?
162
406000
2000
kötü ve terbiyesiz mi?
07:00
Child: Um, yeah.
163
408000
2000
Çocuk: Hımm, evet.
07:02
And so, it is not until age seven
164
410000
2000
R.S.: Yani, yedi yaşına kadar daha çok
07:04
that we get what looks more like an adult response.
165
412000
3000
yetişkin tepkisine benzeyen bir tepkiyle karşılaşmayız.
07:07
RS: Should Ivan get in trouble for taking Joshua's sandwich?
166
415000
3000
Video: R.S.: Ivan Joshua’nın sandviçini aldığı için başı belaya girmeli mi?
07:10
Child: No, because the wind should get in trouble.
167
418000
2000
Çocuk: Hayır, çünkü rüzgarın başı belaya girmeli.
07:12
He says the wind should get in trouble
168
420000
3000
R.S. : Sandviçleri yer değiştirmesinden dolayı
07:15
for switching the sandwiches.
169
423000
2000
rüzgarın başı belada olmalı diyor.
07:17
(Laughter)
170
425000
2000
(Gülüşmeler)
07:19
And now what we've started to do in my lab
171
427000
2000
Ve şimdi laboratuvarda yapmaya başladığımız,
07:21
is to put children into the brain scanner
172
429000
2000
çocukları beyin tarayıcısından geçirmek
07:23
and ask what's going on in their brain
173
431000
3000
ve diğer insanların ne düşündüğüne dair
07:26
as they develop this ability to think about other people's thoughts.
174
434000
3000
bu yeteneği geliştirirken beyinlerinde neler olduğunu sormaktı.
07:29
So the first thing is that in children we see this same brain region, the Right TPJ,
175
437000
4000
İlk olarak, çocuklarda aynı beyin alanının, RTPJ’nin
07:33
being used while children are thinking about other people.
176
441000
3000
diğer insanlar hakkında düşünürken kullanıldığını görüyoruz.
07:36
But it's not quite like the adult brain.
177
444000
2000
Ancak tam olarak yetişkin beyni gibi değil.
07:38
So whereas in the adults, as I told you,
178
446000
2000
Yani yetişkinlerde, söylediğim gibi,
07:40
this brain region is almost completely specialized --
179
448000
3000
bu beyin bölgesi neredeyse tamamıyla özelleşmiş durumda.
07:43
it does almost nothing else except for thinking about other people's thoughts --
180
451000
3000
Diğer insanların ne düşündüğünü düşünmek dışında neredeyse hiçbir şey yapmıyor.
07:46
in children it's much less so,
181
454000
2000
Çocuklarda,
07:48
when they are age five to eight,
182
456000
2000
beş yaşından sekiz yaşına kadar,
07:50
the age range of the children I just showed you.
183
458000
2000
size az önce gösterdiğim yaş aralığında bu daha az.
07:52
And actually if we even look at eight to 11-year-olds,
184
460000
3000
Ve aslında sekiz ila on bir yaş aralığına bakacak olursak,
07:55
getting into early adolescence,
185
463000
2000
erken ergenliğe geçtiğinde,
07:57
they still don't have quite an adult-like brain region.
186
465000
3000
hala yetişkinlere benzer bir beyin bölgesine sahip değiller.
08:00
And so, what we can see is that over the course of childhood
187
468000
3000
Ve bu nedenle gördüğümüz, çocuklukta
08:03
and even into adolescence,
188
471000
2000
ve hatta ergenliğe kadar,
08:05
both the cognitive system,
189
473000
2000
hem bilişsel sistem,
08:07
our mind's ability to think about other minds,
190
475000
2000
hem de diğer zihinler hakkında düşünme yetisi,
08:09
and the brain system that supports it
191
477000
2000
hem de bunu destekleyen beyin sistemi,
08:11
are continuing, slowly, to develop.
192
479000
3000
yavaşça gelişmeye devam ediyor.
08:14
But of course, as you're probably aware,
193
482000
2000
Ancak elbette, muhtemelen fark ettiğiniz gibi,
08:16
even in adulthood,
194
484000
2000
yetişkinlikte dahi,
08:18
people differ from one another in how good they are
195
486000
2000
insanlar diğer zihinleri düşünmede ne kadar iyi olduklarına,
08:20
at thinking of other minds, how often they do it
196
488000
2000
ne kadar sıklıkla ve ne kadar etkili bunu yaptıklarına
08:22
and how accurately.
197
490000
2000
göre farklılık gösterirler.
08:24
And so what we wanted to know was, could differences among adults
198
492000
3000
Bizim bilmek istediğimiz, yetişkinler arasındaki diğer insanların
08:27
in how they think about other people's thoughts
199
495000
2000
düşüncelerini düşünme konusundaki farklılık
08:29
be explained in terms of differences in this brain region?
200
497000
3000
bu beyin bölgeleri arasındaki farklılıkla açıklanabilir mi?
08:32
So, the first thing that we did is we gave adults a version
201
500000
3000
Böylece ilk yaptığımız şey yetişkinlere, çocuklara verdiğimiz
08:35
of the pirate problem that we gave to the kids.
202
503000
2000
korsan probleminin bir versiyonunu vermek oldu.
08:37
And I'm going to give that to you now.
203
505000
2000
Ve şimdi size bunu göstereceğim.
08:39
So Grace and her friend are on a tour of a chemical factory,
204
507000
3000
Grace ve arkadaşı bir kimya fabrikası turundalar
08:42
and they take a break for coffee.
205
510000
2000
ve bir kahve arası veriyorlar.
08:44
And Grace's friend asks for some sugar in her coffee.
206
512000
3000
Ve Grace'in arkadaşı kahvesi için şeker istiyor.
08:47
Grace goes to make the coffee
207
515000
3000
Grace kahve yapmaya gidiyor
08:50
and finds by the coffee a pot
208
518000
2000
ve kahvenin yanında içinde
08:52
containing a white powder, which is sugar.
209
520000
3000
beyaz bir toz, yani şeker olan bir kavanoz buluyor.
08:55
But the powder is labeled "Deadly Poison,"
210
523000
3000
Ancak toz 'Ölümcül zehir' diye etiketlenmiş.
08:58
so Grace thinks that the powder is a deadly poison.
211
526000
3000
Grace, bu tozun ölümcül bir zehir olduğunu düşünüyor.
09:01
And she puts it in her friend's coffee.
212
529000
2000
Ve onu arkadaşının kahvesine koyuyor.
09:03
And her friend drinks the coffee, and is fine.
213
531000
3000
Arkadaşı kahveyi içiyor ve birşey olmuyor.
09:06
How many people think it was morally permissible
214
534000
2000
Kaç insan Grace'in kahve içine bu tozu koymasının
09:08
for Grace to put the powder in the coffee?
215
536000
4000
ahlaki olarak hoş görülebilir olduğunu düşünür?
09:12
Okay. Good. (Laughter)
216
540000
3000
Pekala. Güzel. (Gülüşmeler)
09:15
So we ask people, how much should Grace be blamed
217
543000
3000
İnsanlara Grace'in, başarısız zarar verme denemesi
09:18
in this case, which we call a failed attempt to harm?
218
546000
2000
dediğimiz bu durumda ne kadar suçlu olduğunu sorduk.
09:20
And we can compare that to another case,
219
548000
2000
Ve bunu başka bir durumla, gerçek dünyada
09:22
where everything in the real world is the same.
220
550000
2000
herşeyin aynı olduğu durumla karşılaştırabiliriz.
09:24
The powder is still sugar, but what's different is what Grace thinks.
221
552000
3000
Toz hala şeker, ancak Grace'in aklındaki düşünce farklı.
09:27
Now she thinks the powder is sugar.
222
555000
3000
Şimdi bu tozun şeker olduğunu düşünüyor.
09:30
And perhaps unsurprisingly, if Grace thinks the powder is sugar
223
558000
3000
Ve belki de şarşırtıcı olmayan bir şekilde, eğer Grace tozun şeker olduğunu
09:33
and puts it in her friend's coffee,
224
561000
2000
düşünür ve kahveye koyarsa,
09:35
people say she deserves no blame at all.
225
563000
2000
insanlar onun bir suçu olmadığını söyleyecektir.
09:37
Whereas if she thinks the powder was poison, even though it's really sugar,
226
565000
4000
Dİğer taraftan eğer tozun, şeker olmasına rağmen, zehir olduğunu düşünürse,
09:41
now people say she deserves a lot of blame,
227
569000
3000
o zaman insanlar suçlu olduğunu söyleyecektir,
09:44
even though what happened in the real world was exactly the same.
228
572000
3000
gerçek dünyada sonuçta aynı şey olmasına rağmen.
09:47
And in fact, they say she deserves more blame
229
575000
2000
Ve aslında bu başarısız zarar verme girişimi durumunda,
09:49
in this case, the failed attempt to harm,
230
577000
2000
kaza diyeceğimiz diğer durumdan
09:51
than in another case,
231
579000
2000
daha da suçlu olduğunu
09:53
which we call an accident.
232
581000
2000
söyleyeceklerdir.
09:55
Where Grace thought the powder was sugar,
233
583000
2000
Grace'in tozun şeker olduğunu düşündüğü durumda,
09:57
because it was labeled "sugar" and by the coffee machine,
234
585000
2000
çünkü 'şeker' olarak etiketlenmişti ve kahve makinesinin yanındaydı,
09:59
but actually the powder was poison.
235
587000
2000
ancak aslında toz zehirdi.
10:01
So even though when the powder was poison,
236
589000
3000
Yani toz zehir olmasına rağmen,
10:04
the friend drank the coffee and died,
237
592000
3000
arkadaşı kahveyi içti ve öldü,
10:07
people say Grace deserves less blame in that case,
238
595000
3000
insanlar Grace'in bu durumda daha az suçlu olduğunu söyleyecektir,
10:10
when she innocently thought it was sugar,
239
598000
2000
zehir olduğunu düşündüğü diğer durumdan
10:12
than in the other case, where she thought it was poison
240
600000
2000
farklı olarak masumca tozun şeker olduğunu düşündüğü
10:14
and no harm occurred.
241
602000
3000
ve hiçbir zarar gelmediği için.
10:17
People, though, disagree a little bit
242
605000
2000
Ancak insanlar Grace'in kaza durumunda
10:19
about exactly how much blame Grace should get
243
607000
2000
tam olarak ne kadar suçlanması gerektiği konusunda
10:21
in the accident case.
244
609000
2000
hemfikir değiller.
10:23
Some people think she should deserve more blame,
245
611000
2000
Bazıları daha fazla suçlanması gerektiğini düşünürken,
10:25
and other people less.
246
613000
2000
bazıları daha az.
10:27
And what I'm going to show you is what happened when we look inside
247
615000
2000
Ve ben size bu yargıya varan insanların beyinlerine baktığımızda
10:29
the brains of people while they're making that judgment.
248
617000
2000
ne olduğunu göstereceğim.
10:31
So what I'm showing you, from left to right,
249
619000
2000
Size gösterdiğim, soldan sağa doğru,
10:33
is how much activity there was in this brain region,
250
621000
3000
beyin bölgesinde ne kadar aktivite olduğu.
10:36
and from top to bottom, how much blame
251
624000
2000
Ve yukarıdan aşağıya, insanların
10:38
people said that Grace deserved.
252
626000
2000
Grace'i ne kadar suçladığı.
10:40
And what you can see is, on the left
253
628000
2000
Ve gördüğünüz, solda,
10:42
when there was very little activity in this brain region,
254
630000
2000
çok az hareket olan bu beyin bölgesinde,
10:44
people paid little attention to her innocent belief
255
632000
3000
insanlar onun masum olduğu inancına daha az dikkat ediyorlar
10:47
and said she deserved a lot of blame for the accident.
256
635000
3000
ve kazadan dolayı daha suçlu olduğunu söylüyorlar.
10:50
Whereas on the right, where there was a lot of activity,
257
638000
2000
Diğer yandan, sağda, çok hareketin olduğu yerde,
10:52
people paid a lot more attention to her innocent belief,
258
640000
3000
insanlar suçsuz olduğuna dair inanca daha fazla dikkat ediyor,
10:55
and said she deserved a lot less blame
259
643000
2000
kazaya neden olmaktan dolayı daha az
10:57
for causing the accident.
260
645000
2000
suçlanması gerek diyor.
10:59
So that's good, but of course
261
647000
2000
Yani bu iyi, ancak tabii
11:01
what we'd rather is have a way to interfere
262
649000
2000
tercihimiz bir yol bulup bu beyin bölgesindeki
11:03
with function in this brain region,
263
651000
2000
fonksiyona karışmak ve insanların
11:05
and see if we could change people's moral judgment.
264
653000
3000
ahlaki yargılarını değiştirebilir miyiz, bunu görmek.
11:08
And we do have such a tool.
265
656000
2000
Ve böyle bir aletimiz var.
11:10
It's called Trans-Cranial Magnetic Stimulation,
266
658000
2000
Adı da Tras-Kraniyal Manyetik Stimülasyon,
11:12
or TMS.
267
660000
2000
ya da TMS.
11:14
This is a tool that lets us pass a magnetic pulse
268
662000
2000
Bu, birisinin beyninin içine, beyinlerinin
11:16
through somebody's skull, into a small region of their brain,
269
664000
4000
küçük bir bölgesine sinyaller göndermemize izin veren,
11:20
and temporarily disorganize the function of the neurons in that region.
270
668000
4000
ve bu bölgedeki nöronların fonksiyonunu kısa bir süre için bozan bir alet.
11:24
So I'm going to show you a demo of this.
271
672000
2000
Size bunun bir örneğini sunacağım.
11:26
First, I'm going to show you that this is a magnetic pulse.
272
674000
3000
İlk olarak size, bunu manyetik bir sinyal olduğunu göstermek için,
11:29
I'm going to show you what happens when you put a quarter on the machine.
273
677000
3000
makine üzerine bir çeyreklik koyduğunuzda ne olduğunu göstereceğim.
11:32
When you hear clicks, we're turning the machine on.
274
680000
4000
Klik sesini duyduğunuzda makineyi çalıştırıyoruz.
11:42
So now I'm going to apply that same pulse to my brain,
275
690000
3000
Şimdi aynı sinyali beynime uygulayacağım,
11:45
to the part of my brain that controls my hand.
276
693000
2000
beynimin elimi kontrol eden kısmına.
11:47
So there is no physical force, just a magnetic pulse.
277
695000
3000
Bu bir fiziksel güç değil, sadece manyetik bir sinyal.
11:54
Woman (Video): Ready, Rebecca? RS: Yes.
278
702000
2000
Video: Kadın: Hazır mısın? Rebecca Saxe: Evet.
11:57
Okay, so it causes a small involuntary contraction in my hand
279
705000
3000
Peki, bu, beynime manyetik bir sinyal göndererek,
12:00
by putting a magnetic pulse in my brain.
280
708000
3000
elimde istem dışı bir kasılmaya neden oldu.
12:03
And we can use that same pulse,
281
711000
2000
Ve şimdi RTPJ'ye uygulanmış olan
12:05
now applied to the RTPJ,
282
713000
2000
aynı sinyali kullanabiliriz,
12:07
to ask if we can change people's moral judgments.
283
715000
3000
ve insanların ahlaki yargılarını değiştirebilir miyiz diye sorabiliriz.
12:10
So these are the judgments I showed you before, people's normal moral judgments.
284
718000
2000
Bunlar size daha önce gösterdiğim yargılar, insanların normal ahlaki yargıları.
12:12
And then we can apply TMS to the RTPJ
285
720000
3000
Ve sonra TMS'yi RTPJ'ye uygulayabiliriz,
12:15
and ask how people's judgments change.
286
723000
2000
ve insanların yargılarının nasıl değiştiğini sorabiliriz.
12:17
And the first thing is, people can still do this task overall.
287
725000
4000
Ve ilk olarak, insanlar genelde bu görevi hala ayrıntısıyla yapabilirler.
12:21
So their judgments of the case when everything was fine
288
729000
2000
Yani durumla ilgili yargıları, herşey iyiyken
12:23
remain the same. They say she deserves no blame.
289
731000
3000
aynı kalıyor. Onun suçu olmadığını söylüyorlar.
12:26
But in the case of a failed attempt to harm,
290
734000
4000
Ancak başarısız bir zarar verme girişimi durumunda
12:30
where Grace thought that it was poison, although it was really sugar,
291
738000
3000
Grace'in zehir olduğunu düşündüğünde, ancak gerçekte şeker olduğunda,
12:33
people now say it was more okay, she deserves less blame
292
741000
3000
insanlar şimdi, tamamdır, kahvesine tozu koymaktan dolayı
12:36
for putting the powder in the coffee.
293
744000
3000
daha az suçludur diyecektir.
12:39
And in the case of the accident, where she thought that it was sugar,
294
747000
2000
Ve kaza durumunda, şeker olduğunu düşündüğünde,
12:41
but it was really poison and so she caused a death,
295
749000
3000
ancak gerçekte zehir olduğunda ve ölüme neden olduğunda,
12:44
people say that it was less okay, she deserves more blame.
296
752000
6000
insanlar, şimdi tamam değil, daha fazla suçludur diyecektir.
12:50
So what I've told you today is that
297
758000
2000
Yani bugün size söylediğim şu;
12:52
people come, actually, especially well equipped
298
760000
4000
aslında insanlar diğer insanların düşüncelerini
12:56
to think about other people's thoughts.
299
764000
2000
düşünmek konusunda özellikle iyi donanımlıdır.
12:58
We have a special brain system
300
766000
2000
Diğer insanların ne düşündüğünü
13:00
that lets us think about what other people are thinking.
301
768000
3000
düşünmemizi sağlayan özel bir beyin sistemimiz var.
13:03
This system takes a long time to develop,
302
771000
2000
Bu sistemin gelişmesi uzun sürer,
13:05
slowly throughout the course of childhood and into early adolescence.
303
773000
3000
çocukluktan erken ergenliğe yavaşça gelişmesi zaman alır.
13:08
And even in adulthood, differences in this brain region
304
776000
3000
Ve hatta yetişkinlikte, beyin bölgesindeki farklılıklar,
13:11
can explain differences among adults
305
779000
2000
diğer insanlar hakkında ne düşündüğümüz
13:13
in how we think about and judge other people.
306
781000
3000
ve yargılarımız konusunda yetişkinler arasındaki farkı açıklayabilir.
13:16
But I want to give the last word back to the novelists,
307
784000
3000
Ancak son sözü yine yazarlara vermek istiyorum.
13:19
and to Philip Roth, who ended by saying,
308
787000
3000
Ve Philip Roth'a kapanışı yapması için,
13:22
"The fact remains that getting people right
309
790000
2000
"Gerçek şu ki, zaten yaşamanın
13:24
is not what living is all about anyway.
310
792000
2000
insanları doğru anlamakla bir alakası yoktur.
13:26
It's getting them wrong that is living.
311
794000
2000
Onları yanlış anlamak, yaşamak budur.
13:28
Getting them wrong and wrong and wrong,
312
796000
3000
Onları yanlış ve yanlış ve yanlış anlamak,
13:31
and then on careful reconsideration,
313
799000
2000
ve sonra dikkatli bir gözden geçirmeyle
13:33
getting them wrong again."
314
801000
2000
tekrar yanlış anlamak."
13:35
Thank you.
315
803000
2000
Teşekkürler.
13:37
(Applause)
316
805000
10000
(Alkışlar)
13:47
Chris Anderson: So, I have a question. When you start talking about using
317
815000
2000
Chris Anderson: İnsanların ahlaki yargılarını değiştirmek için
13:49
magnetic pulses to change people's moral judgments,
318
817000
3000
manyetik sinyallerin kullanılmasından bahsetmeye başladığında
13:52
that sounds alarming.
319
820000
3000
bu korkutucu gibi geliyor.
13:55
(Laughter)
320
823000
1000
(Gülüşmeler)
13:56
Please tell me that you're not taking phone calls from the Pentagon, say.
321
824000
4000
Bana lütfen Pentagon'dan, mesela, telefonlar almadığını söyle.
14:00
RS: I'm not.
322
828000
2000
Rebecca Saxe: Almıyorum.
14:02
I mean, they're calling, but I'm not taking the call.
323
830000
3000
Yani, arıyorlar, ama ben cevap vermiyorum.
14:05
(Laughter)
324
833000
1000
(Gülüşmeler)
14:06
CA: They really are calling?
325
834000
2000
C.A.: Arıyorlar mı?
14:08
So then seriously,
326
836000
3000
O zaman, gerçekten, gerçekten,
14:11
you must lie awake at night sometimes
327
839000
3000
bazı geceler bu iş nereye gittiğini merak ederek
14:14
wondering where this work leads.
328
842000
2000
gözlerin açık yatmalısın.
14:16
I mean, you're clearly an incredible human being,
329
844000
2000
Demek istediğim, harika bir insan olduğun belli.
14:18
but someone could take this knowledge
330
846000
3000
Ama birisi bu bilgiyi alabilir
14:21
and in some future
331
849000
2000
ve gelecekte
14:23
not-torture chamber,
332
851000
2000
belki işkence hücresi değil ama,
14:25
do acts that people here might be worried about.
333
853000
3000
buradaki insanları endişelendirecek şeyler yapabilir.
14:28
RS: Yeah, we worry about this.
334
856000
2000
R.S.: Evet, bizim endişemiz bu.
14:30
So, there's a couple of things to say about TMS.
335
858000
3000
O yüzden, TMS ile ilgili bir kaç şey söyleyeceğim.
14:33
One is that you can't be TMSed without knowing it.
336
861000
2000
Birincisi, bilginiz olmadan TMSlenemezsiniz.
14:35
So it's not a surreptitious technology.
337
863000
3000
Yani bu gizlice kullanılabilecek bir teknoloji değil.
14:38
It's quite hard, actually, to get those very small changes.
338
866000
3000
Aslında bu küçük değişiklikleri yapmak oldukça zor.
14:41
The changes I showed you are impressive to me
339
869000
3000
Size gösterdiğim değişiklikler bana çok etkileyici geliyor
14:44
because of what they tell us about the function of the brain,
340
872000
2000
bize beynin fonksiyonu hakkında gösterdiklerinden dolayı.
14:46
but they're small on the scale
341
874000
2000
Ancak bunlar bizim aslında yaptığımız
14:48
of the moral judgments that we actually make.
342
876000
2000
ahlaki yargılar karşısında küçükler.
14:50
And what we changed was not people's
343
878000
2000
Ve bizim değiştirdiğimiz, insanların ne yapacaklarına
14:52
moral judgments when they're deciding what to do,
344
880000
3000
karar verirken, harekete geçme kararı verirken
14:55
when they're making action choices.
345
883000
2000
kullandıkları ahlaki yargılar değil.
14:57
We changed their ability to judge other people's actions.
346
885000
3000
Diğer insanların hareketlerini değerlendirme yeteneğini değiştiriyoruz.
15:00
And so, I think of what I'm doing not so much as
347
888000
2000
Yani ben yaptığımı bir ceza duruşmasında
15:02
studying the defendant in a criminal trial,
348
890000
2000
davalı üzerinde çalışmak gibi değil,
15:04
but studying the jury.
349
892000
2000
juri üzerinde çalışmak gibi görüyorum.
15:06
CA: Is your work going to lead to any recommendations
350
894000
3000
C.A.: Sizin çalışmanız, eğitimde tavsiyelere yol açacak,
15:09
in education, to perhaps bring up
351
897000
3000
belki daha adil ahlaki yargılarda
15:12
a generation of kids able to make fairer moral judgments?
352
900000
5000
bulunabilecek bir nesil yetiştirebilecek mi?
15:17
RS: That's one of the idealistic hopes.
353
905000
3000
R.S.: Bu idealist ümitlerden bir tanesi.
15:20
The whole research program here of studying
354
908000
4000
Buradaki tüm araştırma programı, insan beyninin
15:24
the distinctive parts of the human brain is brand new.
355
912000
4000
farklı alanları üzerinde çalışma konusu, tamamen yeni.
15:28
Until recently, what we knew about the brain
356
916000
2000
Yakın zamana kadar beyin hakkında bildiklerimiz
15:30
were the things that any other animal's brain could do too,
357
918000
3000
herhangi bir hayvan beyninin de yapabildikleri şeylerdi.
15:33
so we could study it in animal models.
358
921000
2000
Böylece hayvan modellerinde çalışabilirdik.
15:35
We knew how brains see, and how they control the body
359
923000
2000
Beyinlerin nasıl gördüğünü, ve bedeni nasıl kontrol ettiklerini,
15:37
and how they hear and sense.
360
925000
2000
nasıl duyup nasıl hissettiğini biliyorduk.
15:39
And the whole project of understanding
361
927000
3000
Beyinlerin insana özgü şeyleri nasıl yaptığını
15:42
how brains do the uniquely human things --
362
930000
2000
anlama projesinin tümü, dil öğrenme,
15:44
learn language and abstract concepts,
363
932000
3000
ve soyut kavramlar, ve diğer insanların
15:47
and thinking about other people's thoughts -- that's brand new.
364
935000
2000
düşünceleri hakkında düşünme, bunlar yepyeni.
15:49
And we don't know yet what the implications will be
365
937000
2000
Ve henüz bilmediğimiz, anlamanın sonuçları
15:51
of understanding it.
366
939000
2000
ne olacak bilmiyoruz.
15:53
CA: So I've got one last question. There is this thing called
367
941000
2000
C.A.: Son bir sorum var. Birçok insanın
15:55
the hard problem of consciousness,
368
943000
2000
kafasını karıştıran, bilincin zor sorunsalı
15:57
that puzzles a lot of people.
369
945000
2000
denen şey var.
15:59
The notion that you can understand
370
947000
3000
Bir beynin çalıştığını neden
16:02
why a brain works, perhaps.
371
950000
2000
anladığınız düşüncesi, belki.
16:04
But why does anyone have to feel anything?
372
952000
3000
Ama neden herkes birşey hissetmek zorunda?
16:07
Why does it seem to require these beings who sense things
373
955000
3000
Neden bizim çalışmamız için şeyleri hisseden varlıklara
16:10
for us to operate?
374
958000
2000
ihtiyaç duymamız gerekiyor?
16:12
You're a brilliant young neuroscientist.
375
960000
3000
Parlak, genç bir sinirbilimcisiniz.
16:15
I mean, what chances do you think there are
376
963000
2000
Yani, acaba hiç şans var mıdır,
16:17
that at some time in your career,
377
965000
2000
kariyerinizin herhangi bir noktasında
16:19
someone, you or someone else,
378
967000
2000
herhangi biri, siz ya da birisi,
16:21
is going to come up with some paradigm shift
379
969000
2000
imkansız görünen bir sorunun anlaşılmasında
16:23
in understanding what seems an impossible problem?
380
971000
4000
bir paradigma kaymasıyla ortaya çıkacak.
16:27
RS: I hope they do. And I think they probably won't.
381
975000
4000
Umarım gelirler. Ve bence muhtemelen gelemeyecekler.
16:31
CA: Why?
382
979000
3000
Neden?
16:34
RS: It's not called the hard problem of consciousness for nothing.
383
982000
3000
Boşuna bilincin zor sorunsalı denmiyor.
16:37
(Laughter)
384
985000
2000
(Gülüşmeler)
16:39
CA: That's a great answer. Rebecca Saxe, thank you very much. That was fantastic.
385
987000
3000
Bu harika bir cevap. Rebecca Saxe, çok teşekkürler. Bu şahaneydi.
16:42
(Applause)
386
990000
4000
(Alkışlar)
ABOUT THE SPEAKER
Rebecca Saxe - Cognitive neuroscientistRebecca Saxe studies how we think about other people's thoughts. At the Saxelab at MIT, she uses fMRI to identify what happens in our brains when we consider the motives, passions and beliefs of others.
Why you should listen
While still a graduate student, Rebecca Saxe made a breakthrough discovery: There's a specific region in our brain that becomes active when we contemplate the workings of other minds. Now, at MIT's Saxelab, she and her team have been further exploring her grad-school finding, exploring how it may help us understand conditions such as autism.
As Saxe delves into the complexities of social cognition, this young scientist is working toward revealing the enigma of human minds interacting.
Rebecca Saxe | Speaker | TED.com