TED2015
Donald Hoffman: Do we see reality as it is?
Donald Hoffman: Est-ce que nous voyons la réalité telle qu'elle l’est ?
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Le scientifique cognitif Donald Hoffman essaie de répondre à une grande question: est-ce que nous faisons l'expérience du monde tel qu'il est vraiment... ou comme nous en avons besoin ? Dans cet exposé époustouflant, il s'interroge sur la façon dont nos facultés construisent la réalité pour nous.
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
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00:12
I love a great mystery,
0
835
2066
J'aime un grand mystère,
00:14
and I'm fascinated by the greatest
unsolved mystery in science,
unsolved mystery in science,
1
2901
4412
et je suis fasciné par le plus grand mystère non résolu de la science,
00:19
perhaps because it's personal.
2
7313
1958
peut-être parce que c'est personnel.
C'est à propos de qui nous sommes,
00:21
It's about who we are,
3
9681
1858
00:23
and I can't help but be curious.
4
11539
2117
et je ne peux m'empêcher d'être curieux.
00:26
The mystery is this:
5
14186
2089
Le mystère est celui-ci:
00:28
What is the relationship
between your brain
between your brain
6
16275
3435
Quelle est la relation entre votre cerveau
et vos expériences conscientes,
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
comme votre expérience du goût du chocolat
00:35
or the feeling of velvet?
9
23891
1774
ou la sensation du velours ?
00:38
Now, this mystery is not new.
10
26805
1584
Maintenant, ce mystère n'est pas nouveau.
00:40
In 1868, Thomas Huxley wrote,
11
28999
3599
En 1868, Thomas Huxley a écrit,
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
« comment ça se fait qu’un
état de conscience vient
état de conscience vient
00:49
as the result of irritating nervous tissue
13
37892
3367
comme le résultat de
l’irritation du tissu nerveux
l’irritation du tissu nerveux
00:53
is just as unaccountable
14
41259
2066
est tout aussi inexplicable
00:55
as the appearance of the genie
when Aladdin rubbed his lamp."
when Aladdin rubbed his lamp."
15
43325
4053
comme l'apparition du génie
quand Aladdin a frotté sa lampe. »
quand Aladdin a frotté sa lampe. »
01:01
Now, Huxley knew that brain activity
16
49268
2277
Maintenant, Huxley savait
que l'activité cérébrale
que l'activité cérébrale
01:03
and conscious experiences are correlated,
17
51545
3274
et les expériences conscientes
sont corrélées,
sont corrélées,
01:06
but he didn't know why.
18
54819
2159
mais il ne savait pas pourquoi.
01:08
To the science of his day,
it was a mystery.
it was a mystery.
19
56978
3321
Pour la science de son époque,
c'était un mystère.
c'était un mystère.
01:12
In the years since Huxley,
20
60299
2136
Dans les années depuis Huxley,
01:14
science has learned a lot
about brain activity,
about brain activity,
21
62435
3366
la science a beaucoup appris
sur l'activité cérébrale,
sur l'activité cérébrale,
01:17
but the relationship
between brain activity
between brain activity
22
65801
2021
mais la relation entre l'activité cérébrale
01:19
and conscious experiences
is still a mystery.
is still a mystery.
23
67822
3088
et les expériences de conscience
sont toujours un mystère.
sont toujours un mystère.
01:22
Why? Why have we made so little progress?
24
70910
3645
Pourquoi? Pourquoi avons-nous
fait si peu de progrès?
fait si peu de progrès?
01:26
Well, some experts think
that we can't solve this problem
that we can't solve this problem
25
74555
4859
Eh bien, certains experts pensent que
nous ne pouvons pas résoudre ce problème
nous ne pouvons pas résoudre ce problème
01:31
because we lack the necessary
concepts and intelligence.
concepts and intelligence.
26
79414
3799
parce qu'il nous manque les concepts
et l'intelligence nécessaires.
et l'intelligence nécessaires.
01:35
We don't expect monkeys to solve
problems in quantum mechanics,
problems in quantum mechanics,
27
83883
4069
On ne s'attend pas à ce que les singes
résolvent les problèmes en mécanique quantique,
résolvent les problèmes en mécanique quantique,
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
et comme il arrive, nous ne pouvons pas s’attendre à ce que notre espèce résout ce problème non plus.
01:44
Well, I disagree. I'm more optimistic.
29
92527
3134
Eh bien, je suis en désaccord.
Je suis plus optimiste.
Je suis plus optimiste.
01:47
I think we've simply
made a false assumption.
made a false assumption.
30
95661
3042
Je pense que nous avons simplement
fait une fausse supposition.
fait une fausse supposition.
01:50
Once we fix it, we just
might solve this problem.
might solve this problem.
31
98703
3506
Une fois que nous l'avons réparé,
nous pourrions résoudre ce problème.
nous pourrions résoudre ce problème.
01:54
Today, I'd like tell you
what that assumption is,
what that assumption is,
32
102209
2417
Aujourd'hui, je voudrais vous dire
ce qu’est cette supposition
ce qu’est cette supposition
01:56
why it's false, and how to fix it.
33
104626
2758
pourquoi elle est fausse,
et comment la résoudre.
et comment la résoudre.
01:59
Let's begin with a question:
34
107874
1694
Commençons par une question:
02:01
Do we see reality as it is?
35
109778
3088
Voyons-nous la réalité telle qu'elle est ?
02:04
I open my eyes
36
112866
1695
J'ouvre les yeux
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
et j'ai une expérience que je décris comme
une tomate rouge à un mètre de distance.
une tomate rouge à un mètre de distance.
02:12
As a result, I come to believe
that in reality,
that in reality,
38
120606
3243
En conséquence, j'en viens à croire qu'en réalité,
02:15
there's a red tomato a meter away.
39
123849
2642
Il y a une tomate rouge à un mètre.
02:18
I then close my eyes, and my experience
changes to a gray field,
changes to a gray field,
40
126751
4864
J'ai ensuite fermé les yeux, et
mon expérience se change en un champ gris,
mon expérience se change en un champ gris,
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
mais est-ce toujours le cas qu'en réalité,
il y a une tomate rouge à un mètre ?
il y a une tomate rouge à un mètre ?
02:30
I think so, but could I be wrong?
42
138361
3552
Je le pense,
mais pourrais-je me tromper ?
mais pourrais-je me tromper ?
02:33
Could I be misinterpreting
the nature of my perceptions?
the nature of my perceptions?
43
141913
4598
Pourrais-je en train de mal interpréter
la nature de mes perceptions ?
la nature de mes perceptions ?
02:39
We have misinterpreted
our perceptions before.
our perceptions before.
44
147351
3200
Nous avons mal interprété
nos perceptions avant.
nos perceptions avant.
02:42
We used to think the Earth is flat,
because it looks that way.
because it looks that way.
45
150551
3459
Nous avions l'habitude de penser
que la terre est plate, parce qu'elle semble l'être.
que la terre est plate, parce qu'elle semble l'être.
02:46
Pythagorus discovered that we were wrong.
46
154707
2879
Pythagore a découvert que
nous avions tort.
nous avions tort.
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
Puis nous avons pensé que la terre
est le centre immobile de l'univers,
est le centre immobile de l'univers,
02:53
again because it looks that way.
48
161603
1903
encore une fois parce que
ça semble l'être.
ça semble l'être.
02:56
Copernicus and Galileo discovered,
again, that we were wrong.
again, that we were wrong.
49
164406
4906
Copernic et Galilée ont découvert,
cette fois encore, que nous avions tort.
cette fois encore, que nous avions tort.
03:01
Galileo then wondered if we might
be misinterpreting our experiences
be misinterpreting our experiences
50
169312
4088
Galilée se demandait alors si nous
pouvions être en train de
pouvions être en train de
03:05
in other ways.
51
173400
1508
mal interpréter nos expériences.
03:06
He wrote: "I think that tastes,
odors, colors, and so on
odors, colors, and so on
52
174908
5009
Il a écrit: « Je pense que les goûts,
les odeurs, les couleurs, et ainsi de suite
les odeurs, les couleurs, et ainsi de suite
03:11
reside in consciousness.
53
179917
2004
résident dans la conscience.
03:14
Hence if the living creature were removed,
all these qualities would be annihilated."
all these qualities would be annihilated."
54
182291
5752
Ainsi, si la créature vivante était enlevée,
toutes ces qualités seraient anéanties. »
toutes ces qualités seraient anéanties. »
03:20
Now, that's a stunning claim.
55
188955
1839
Maintenant, c'est une proposition stupéfiante.
03:23
Could Galileo be right?
56
191184
1811
Galilée aurait-il eu raison?
03:24
Could we really be misinterpreting
our experiences that badly?
our experiences that badly?
57
192995
4598
Est-ce qu'on pourrait vraiment être en train
de mal interpréter nos expériences ?
de mal interpréter nos expériences ?
03:29
What does modern science
have to say about this?
have to say about this?
58
197593
2561
Qu'est-ce que la science moderne
a à dire à ce sujet ?
a à dire à ce sujet ?
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
Eh bien, les neuroscientifiques nous disent
qu'environ un tiers du cortex cérébral
qu'environ un tiers du cortex cérébral
03:37
is engaged in vision.
60
205928
1858
est engagé dans la vision.
03:39
When you simply open your eyes
and look about this room,
and look about this room,
61
207786
3506
Quand vous ouvrez simplement les yeux
et regardez autour de cette salle,
et regardez autour de cette salle,
03:43
billions of neurons
and trillions of synapses are engaged.
and trillions of synapses are engaged.
62
211292
4272
des milliards de neurones et des trillions
de synapses sont à l’œuvre.
de synapses sont à l’œuvre.
03:47
Now, this is a bit surprising,
63
215564
1608
c'est un peu surprenant,
03:49
because to the extent that
we think about vision at all,
we think about vision at all,
64
217172
2641
parce que au moment où nous pensons
à la vision,
à la vision,
03:51
we think of it as like a camera.
65
219813
2837
on y pense comme une caméra.
03:54
It just takes a picture
of objective reality as it is.
of objective reality as it is.
66
222650
3940
Elle prend juste une image de la
réalité objective telle qu'elle est.
réalité objective telle qu'elle est.
03:58
Now, there is a part of vision
that's like a camera:
that's like a camera:
67
226590
3700
Maintenant, il y a une partie de la vision
qui est comme un appareil photo:
qui est comme un appareil photo:
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
l'œil a une lentille qui concentre une
image sur le fond de l'œil
image sur le fond de l'œil
04:06
where there are 130 million
photoreceptors,
photoreceptors,
69
234929
3390
où il y a 130 millions photorécepteurs,
04:10
so the eye is like a 130-megapixel camera.
70
238319
3900
ainsi, l'œil est comme un appareil photo
de 130 mégapixels.
de 130 mégapixels.
04:14
But that doesn't explain
the billions of neurons
the billions of neurons
71
242219
3483
Mais cela n'explique pas
les milliards de neurones
les milliards de neurones
04:17
and trillions of synapses
that are engaged in vision.
that are engaged in vision.
72
245702
3622
et les trillions de synapses
qui sont engagés dans la vision.
qui sont engagés dans la vision.
04:21
What are these neurons up to?
73
249324
2299
Que font ces neurones?
04:23
Well, neuroscientists tell us
that they are creating, in real time,
that they are creating, in real time,
74
251623
4207
Eh bien, les neuroscientifiques
nous disent qu'ils créent, en temps réel,
nous disent qu'ils créent, en temps réel,
04:27
all the shapes, objects, colors,
and motions that we see.
and motions that we see.
75
255830
4330
toutes les formes, les objets, les couleurs
et les mouvements que nous voyons.
et les mouvements que nous voyons.
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
On a l'impression de prendre un instantané
de cette pièce comme elle est,
de cette pièce comme elle est,
04:35
but in fact, we're constructing
everything that we see.
everything that we see.
77
263651
3575
mais en fait, nous construisons tout
ce que nous voyons.
ce que nous voyons.
04:39
We don't construct
the whole world at once.
the whole world at once.
78
267226
3181
Nous ne construisons pas
le monde entier à la fois.
le monde entier à la fois.
04:42
We construct what we need in the moment.
79
270407
2765
Nous construisons ce dont nous
avons besoin à l’instant.
avons besoin à l’instant.
04:45
Now, there are many demonstrations
that are quite compelling
that are quite compelling
80
273542
3367
il y a beaucoup de démonstrations
qui sont assez convaincantes
qui sont assez convaincantes
04:48
that we construct what we see.
81
276909
1811
que nous construisons ce que nous voyons.
04:50
I'll just show you two.
82
278720
2043
Je vais juste vous montrer deux.
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
Dans cet exemple, vous voyez quelques
disques rouges avec des parties découpés,
disques rouges avec des parties découpés,
04:58
but if I just rotate
the disks a little bit,
the disks a little bit,
84
286529
2941
mais si je fais tourner les disques un peu,
05:01
suddenly, you see a 3D cube
pop out of the screen.
pop out of the screen.
85
289470
4737
soudain, vous voyez un cube 3D apparaître de l'écran.
05:06
Now, the screen of course is flat,
86
294207
2833
Maintenant, l'écran est plat bien sûr,
05:09
so the three-dimensional cube
that you're experiencing
that you're experiencing
87
297040
2600
donc le cube en trois dimensions
que vous percevez
que vous percevez
05:11
must be your construction.
88
299640
2977
doit être votre construction.
05:15
In this next example,
89
303397
1913
Dans l'exemple suivant,
05:17
you see glowing blue bars
with pretty sharp edges
with pretty sharp edges
90
305310
4224
vous voyez des bandes bleues
avec des bords assez nets
avec des bords assez nets
05:21
moving across a field of dots.
91
309534
3184
se déplaçant à travers un champ de points.
05:25
In fact, no dots move.
92
313708
3137
En fait, aucun point ne bouge.
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
Tout ce que je fais, d'un cadre à l'autre,
est de changer les couleurs des points
est de changer les couleurs des points
05:33
from blue to black or black to blue.
94
321466
2461
du bleu au noir ou du noir au bleu.
05:35
But when I do this quickly,
95
323927
1834
Mais quand je fais ça rapidement,
05:37
your visual system creates
the glowing blue bars
the glowing blue bars
96
325761
3715
votre système visuel crée les barres bleues
05:41
with the sharp edges and the motion.
97
329476
2671
avec les bords nets, et le mouvement.
05:44
There are many more examples,
but these are just two
but these are just two
98
332147
2670
Il y a beaucoup plus d'exemples,
en voici deux
en voici deux
05:46
that you construct what you see.
99
334817
2763
où vous construisez ce que vous voyez.
05:49
But neuroscientists go further.
100
337580
2375
Mais les neuroscientifiques vont plus loin.
05:53
They say that we reconstruct reality.
101
341395
5101
Ils disent que nous reconstruisons la réalité.
Donc, quand j'ai une expérience
que je décris comme une tomate rouge,
que je décris comme une tomate rouge,
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
06:02
that experience is actually
an accurate reconstruction
an accurate reconstruction
103
350722
4133
cette expérience est en fait
une reconstruction précise
une reconstruction précise
06:06
of the properties of a real red tomato
104
354855
2115
des propriétés d'une vraie tomate rouge
06:08
that would exist
even if I weren't looking.
even if I weren't looking.
105
356970
3295
ça existerait même si je ne regardais pas.
06:13
Now, why would neuroscientists
say that we don't just construct,
say that we don't just construct,
106
361595
3221
pourquoi les neuroscientifiques diraient
que non seulement nous ne construisons
que non seulement nous ne construisons
06:16
we reconstruct?
107
364816
1880
mais que nous reconstruisons ?
Eh bien, l'argument standard donné
06:18
Well, the standard argument given
108
366696
2531
06:21
is usually an evolutionary one.
109
369227
2554
concerne l'évolution.
06:24
Those of our ancestors
who saw more accurately
who saw more accurately
110
372941
2439
Ceux de nos ancêtres
qui voyaient plus précisément
qui voyaient plus précisément
06:27
had a competitive advantage compared
to those who saw less accurately,
to those who saw less accurately,
111
375380
4853
avait un avantage compétitif par rapport
à ceux qui voyaient moins précisément,
à ceux qui voyaient moins précisément,
06:32
and therefore they were more likely
to pass on their genes.
to pass on their genes.
112
380233
2756
et par conséquent, ils étaient
plus susceptibles de transmettre leurs gènes.
plus susceptibles de transmettre leurs gènes.
06:34
We are the offspring of those
who saw more accurately,
who saw more accurately,
113
382989
3391
Nous sommes la progéniture de ceux
qui ont vu plus précisément,
qui ont vu plus précisément,
06:38
and so we can be confident that,
in the normal case,
in the normal case,
114
386380
2769
nous pouvons donc nous fier
qu’en situation normale,
qu’en situation normale,
06:41
our perceptions are accurate.
115
389149
2531
nos perceptions sont précises.
06:43
You see this in the standard textbooks.
116
391680
3695
Vous voyez cela dans les
ouvrages de référence.
ouvrages de référence.
06:47
One textbook says, for example,
117
395375
1994
Un ouvrage dit, par exemple,
06:49
"Evolutionarily speaking,
118
397369
1971
« Évolutionairement parlant,
06:51
vision is useful precisely
because it is so accurate."
because it is so accurate."
119
399340
4043
la vision est utile précisément
parce qu'elle est si précise. »
parce qu'elle est si précise. »
06:55
So the idea is that accurate perceptions
are fitter perceptions.
are fitter perceptions.
120
403383
4798
L'idée est donc que les perceptions
précises sont des perceptions plus utiles.
précises sont des perceptions plus utiles.
07:00
They give you a survival advantage.
121
408181
2144
Ils vous donnent un avantage de survie.
07:02
Now, is this correct?
122
410325
1915
Maintenant, est-ce exact ?
07:04
Is this the right interpretation
of evolutionary theory?
of evolutionary theory?
123
412240
2659
Est-ce la bonne interprétation
de la théorie de l'évolution ?
de la théorie de l'évolution ?
07:06
Well, let's first look at a couple
of examples in nature.
of examples in nature.
124
414899
3381
Eh bien, nous allons d'abord regarder
quelques exemples dans la nature.
quelques exemples dans la nature.
07:10
The Australian jewel beetle
125
418800
2438
Le scarabée joyaux australien
07:13
is dimpled, glossy and brown.
126
421238
3111
a des fossettes, est brillant et brun.
07:16
The female is flightless.
127
424349
2345
La femelle ne peut pas voler.
07:18
The male flies, looking,
of course, for a hot female.
of course, for a hot female.
128
426694
4017
Le mâle vole, en cherchant, bien sûr,
une femelle réceptive.
une femelle réceptive.
07:22
When he finds one, he alights and mates.
129
430711
3948
Quand il en trouve une,
il se pose et s'accouple.
il se pose et s'accouple.
07:26
There's another species in the outback,
130
434659
2471
Il y a une autre espèce
dans l'intérieur du pays,
dans l'intérieur du pays,
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
Le mâle de cette espèce a
un cerveau massif
un cerveau massif
07:33
that he uses to hunt for cold beer.
133
441531
3948
qu'il utilise pour rechercher
de la bière froide.
de la bière froide.
(Rires)
07:37
(Laughter)
134
445889
1279
07:39
And when he finds one, he drains it,
135
447168
2374
Et quand il en trouve une, il l'écluse,
07:41
and sometimes throws the bottle
into the outback.
into the outback.
136
449542
3390
et jette parfois la bouteille dans le paysage.
07:44
Now, as it happens, these bottles
are dimpled, glossy,
are dimpled, glossy,
137
452932
4248
Maintenant, comme ça arrive,
ces bouteilles sont à fossettes, brillantes,
ces bouteilles sont à fossettes, brillantes,
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
et juste la bonne nuance de brun
pour titiller l'imagination de ces scarabées.
pour titiller l'imagination de ces scarabées.
07:54
The males swarm all over
the bottles trying to mate.
the bottles trying to mate.
139
462772
3463
Les mâles recouvrent les bouteilles
en essayant de s'accoupler.
en essayant de s'accoupler.
07:59
They lose all interest
in the real females.
in the real females.
140
467582
2787
Ils perdent tout intérêt
pour les vraies femelles.
pour les vraies femelles.
08:02
Classic case of the male
leaving the female for the bottle.
leaving the female for the bottle.
141
470369
4203
Cas classique du mâle laissant
la femelle pour la bouteille.
la femelle pour la bouteille.
08:06
(Laughter) (Applause)
142
474572
2947
(Rires) (Applaudissements)
08:11
The species almost went extinct.
143
479402
2371
L'espèce a failli disparaître.
08:14
Australia had to change its bottles
to save its beetles.
to save its beetles.
144
482443
4309
L'Australie a dû changer ses bouteilles
pour sauver ses scarabées.
pour sauver ses scarabées.
08:18
(Laughter)
145
486752
3000
(Rires)
les mâles avaient réussi à trouver
des femelles depuis des milliers,
des femelles depuis des milliers,
08:21
Now, the males had successfully
found females for thousands,
found females for thousands,
146
489752
4208
08:25
perhaps millions of years.
147
493960
2438
peut-être des millions d'années.
08:28
It looked like they saw reality
as it is, but apparently not.
as it is, but apparently not.
148
496398
4434
On aurait dit qu'ils voyaient la réalité
telle qu'elle est, mais apparemment non.
telle qu'elle est, mais apparemment non.
08:32
Evolution had given them a hack.
149
500832
2857
L’évolution leur avait donné un truc.
08:35
A female is anything dimpled,
glossy and brown,
glossy and brown,
150
503689
4736
Une femelle est n’importe quelque
chose à fossette, brillante et brune,
chose à fossette, brillante et brune,
08:40
the bigger the better.
151
508425
2276
Le plus gros; le meilleur.
08:42
(Laughter)
152
510701
1834
(Rires)
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
Même en examinant partout la bouteille,
le mâle ne pouvait pas découvrir son erreur.
le mâle ne pouvait pas découvrir son erreur.
08:49
Now, you might say, beetles, sure,
they're very simple creatures,
they're very simple creatures,
154
517945
3645
Vous pourriez dire, les scarabées,
bien sûr, ce sont des créatures très simples,
bien sûr, ce sont des créatures très simples,
08:53
but surely not mammals.
155
521590
1858
mais certainement pas les mammifères.
08:55
Mammals don't rely on tricks.
156
523448
2717
Les mammifères ne
comptent pas sur les astuces.
comptent pas sur les astuces.
08:58
Well, I won't dwell on this,
but you get the idea. (Laughter)
but you get the idea. (Laughter)
157
526165
6013
Eh bien, je ne m'attarderai pas là-dessus,
mais vous avez l'idée. (Rires)
mais vous avez l'idée. (Rires)
09:04
So this raises an important
technical question:
technical question:
158
532178
3158
Cela soulève donc une
question technique importante:
question technique importante:
09:07
Does natural selection really favor
seeing reality as it is?
seeing reality as it is?
159
535336
5991
La sélection naturelle favorise-elle
de voir la réalité telle qu'elle l'est ?
de voir la réalité telle qu'elle l'est ?
09:13
Fortunately, we don't have
to wave our hands and guess;
to wave our hands and guess;
160
541877
3536
Heureusement,
nous n'avons pas à deviner;
nous n'avons pas à deviner;
09:17
evolution is a mathematically
precise theory.
precise theory.
161
545413
3181
l'évolution est une théorie
mathématique précise.
mathématique précise.
09:20
We can use the equations of evolution
to check this out.
to check this out.
162
548594
3553
Nous pouvons utiliser les équations
de l'évolution pour vérifier cela.
de l'évolution pour vérifier cela.
09:24
We can have various organisms
in artificial worlds compete
in artificial worlds compete
163
552147
4153
Nous pouvons avoir divers organismes
dans les mondes artificiels concurrencer
dans les mondes artificiels concurrencer
09:28
and see which survive and which thrive,
164
556300
1953
et voir lesquels survivent
et lesquels prospèrent,
et lesquels prospèrent,
09:30
which sensory systems are more fit.
165
558253
3553
quels systèmes sensoriels sont plus aptes.
09:33
A key notion in those
equations is fitness.
equations is fitness.
166
561806
4085
Une notion clé dans ces équations
est la condition physique.
est la condition physique.
09:37
Consider this steak:
167
565891
2695
Prenons un steak:
qu'est-ce que ce steak fait pour
la condition physique d'un animal ?
la condition physique d'un animal ?
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
Pour un lion affamé qui cherche à manger;
il améliore la condition physique.
il améliore la condition physique.
09:52
For a well-fed lion looking to mate,
it doesn't enhance fitness.
it doesn't enhance fitness.
170
580179
4594
Pour un lion rassasié qui cherche à s'accoupler,
il n'améliore pas la condition physique.
il n'améliore pas la condition physique.
09:58
And for a rabbit in any state,
it doesn't enhance fitness,
it doesn't enhance fitness,
171
586053
3871
Et pour un lapin dans n'importe quel état,
il n'améliore pas la condition physique,
il n'améliore pas la condition physique,
10:01
so fitness does depend
on reality as it is, yes,
on reality as it is, yes,
172
589924
4124
donc la forme physique dépend
de la réalité telle qu'elle est, oui,
de la réalité telle qu'elle est, oui,
10:06
but also on the organism,
its state and its action.
its state and its action.
173
594048
4188
mais aussi sur l'organisme,
son état et son action.
son état et son action.
10:10
Fitness is not the same thing
as reality as it is,
as reality as it is,
174
598236
3553
La forme physique n'est pas
la même chose que la réalité,
la même chose que la réalité,
10:13
and it's fitness,
and not reality as it is,
and not reality as it is,
175
601789
3483
et c'est la forme physique,
et non la réalité telle qu'elle est,
et non la réalité telle qu'elle est,
10:17
that figures centrally
in the equations of evolution.
in the equations of evolution.
176
605272
4179
cela a de l'importance
dans les équations de l'évolution.
dans les équations de l'évolution.
10:21
So, in my lab,
177
609451
3191
Dans mon labo,
10:24
we have run hundreds of thousands
of evolutionary game simulations
of evolutionary game simulations
178
612642
3775
nous avons fait des centaines de milliers
de jeux de simulation de l’évolution
de jeux de simulation de l’évolution
10:28
with lots of different
randomly chosen worlds
randomly chosen worlds
179
616417
3065
avec beaucoup de mondes différents
choisis au hasard
choisis au hasard
10:31
and organisms that compete
for resources in those worlds.
for resources in those worlds.
180
619482
4179
et les organismes qui rivalisent
pour les ressources dans ces mondes.
pour les ressources dans ces mondes.
10:35
Some of the organisms
see all of the reality,
see all of the reality,
181
623661
4319
Certains des organismes
voient toute la réalité,
voient toute la réalité,
10:39
others see just part of the reality,
182
627980
1889
d'autres voient juste
une partie de la réalité,
une partie de la réalité,
10:41
and some see none of the reality,
183
629869
2105
et certains ne voient rien
de la réalité,
de la réalité,
10:43
only fitness.
184
631974
1766
seulement la condition physique.
10:46
Who wins?
185
634240
1580
Qui gagne ?
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
Eh bien, je déteste vous décevoir,
mais la perception de la réalité disparaît.
mais la perception de la réalité disparaît.
10:54
In almost every simulation,
187
642255
1909
Dans presque toutes les simulations,
10:56
organisms that see none of reality
188
644164
2182
des organismes qui ne voient
rien de la réalité
rien de la réalité
10:58
but are just tuned to fitness
189
646346
2090
mais qui sont juste concernés
par la condition physique
par la condition physique
11:00
drive to extinction all the organisms
that perceive reality as it is.
that perceive reality as it is.
190
648436
5224
mènent à l'extinction tous les organismes
qui perçoivent la réalité telle qu'elle est.
qui perçoivent la réalité telle qu'elle est.
11:05
So the bottom line is, evolution
does not favor vertical,
does not favor vertical,
191
653660
4590
Donc, en somme, l'évolution
ne favorise pas la « vérité »
ne favorise pas la « vérité »
11:10
or accurate perceptions.
192
658250
1656
ou des perceptions précises.
11:11
Those perceptions of reality go extinct.
193
659906
3762
Ces perceptions
de la réalité disparaissent.
de la réalité disparaissent.
11:15
Now, this is a bit stunning.
194
663668
2020
Maintenant, c'est un peu stupéfiant.
11:17
How can it be that not seeing
the world accurately
the world accurately
195
665688
3682
Comment se peut-il que ne pas voir
le monde avec précision
le monde avec précision
11:21
gives us a survival advantage?
196
669370
1820
nous donne un avantage de survie ?
11:23
That is a bit counterintuitive.
197
671190
2113
C'est un peu contre-intuitif.
11:25
But remember the jewel beetle.
198
673303
1835
Mais rappelez-vous le scarabée joyaux.
11:27
The jewel beetle survived
for thousands, perhaps millions of years,
for thousands, perhaps millions of years,
199
675138
3761
Le scarabée joyaux a survécu pendant
des milliers, peut-être des millions d'années,
des milliers, peut-être des millions d'années,
11:30
using simple tricks and hacks.
200
678899
2694
en utilisant des astuces simples et des trucs.
11:33
What the equations
of evolution are telling us
of evolution are telling us
201
681593
3177
Ce que les équations de l'évolution
nous disent
nous disent
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
est que tous les organismes, sommes
dans le même bateau que le scarabée joyaux.
dans le même bateau que le scarabée joyaux.
11:42
We do not see reality as it is.
203
690413
1930
Nous ne voyons pas la réalité
telle qu'elle est.
telle qu'elle est.
11:44
We're shaped with tricks
and hacks that keep us alive.
and hacks that keep us alive.
204
692343
4272
Nous sommes façonnés avec des trucs
et des astuces qui nous maintiennent en vie.
et des astuces qui nous maintiennent en vie.
11:48
Still,
205
696615
2020
Néanmoins,
11:50
we need some help with our intuitions.
206
698635
2067
nous avons besoin d'aide avec
nos intuitions.
nos intuitions.
11:52
How can not perceiving
reality as it is be useful?
reality as it is be useful?
207
700702
4783
Comment ne pas percevoir la réalité
comme elle l’est, pourrait être utile?
comme elle l’est, pourrait être utile?
11:57
Well, fortunately, we have
a very helpful metaphor:
a very helpful metaphor:
208
705485
3669
Eh bien, heureusement, nous avons
une métaphore très utile:
une métaphore très utile:
12:01
the desktop interface on your computer.
209
709154
2832
l'interface de bureau sur votre ordinateur.
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
Considérez cette icône bleue pour
une conférence TED que vous écrivez.
une conférence TED que vous écrivez.
12:08
Now, the icon is blue and rectangular
211
716119
4004
Maintenant, l'icône est bleue et rectangulaire
12:12
and in the lower right corner
of the desktop.
of the desktop.
212
720123
2381
et dans le coin inférieur droit du bureau.
12:15
Does that mean that the text file itself
in the computer is blue,
in the computer is blue,
213
723324
4186
Cela signifie-il que le fichier texte
dans l'ordinateur
dans l'ordinateur
est bleu, rectangulaire, et dans le coin
inférieur droit de l'ordinateur ?
inférieur droit de l'ordinateur ?
12:20
rectangular, and in the lower
right-hand corner of the computer?
right-hand corner of the computer?
214
728200
3755
12:23
Of course not.
215
731955
1323
Bien sûr que non.
12:25
Anyone who thought that misinterprets
the purpose of the interface.
the purpose of the interface.
216
733278
4709
Toute personne qui a pensé ça
interprète mal le but de l'interface.
interprète mal le but de l'interface.
12:29
It's not there to show you
the reality of the computer.
the reality of the computer.
217
737987
2768
Il n'est pas là pour vous montrer
la réalité de l'ordinateur.
la réalité de l'ordinateur.
12:32
In fact, it's there to hide that reality.
218
740755
2925
En fait, il est là pour cacher cette réalité.
12:35
You don't want to know about the diodes
219
743680
1875
Vous ne voulez pas en apprendre
sur les diodes
sur les diodes
12:37
and resistors and all
the megabytes of software.
the megabytes of software.
220
745555
2250
et les résistances et tous
les méga-octets de logiciels.
les méga-octets de logiciels.
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
Si vous aviez à faire face à cela, vous
ne pourriez jamais écrire votre fichier texte
ne pourriez jamais écrire votre fichier texte
12:42
or edit your photo.
222
750936
1475
ou éditez votre photo.
12:44
So the idea is that evolution
has given us an interface
has given us an interface
223
752411
4717
L'idée est donc que l'évolution
nous a donné une interface
nous a donné une interface
12:49
that hides reality and guides
adaptive behavior.
adaptive behavior.
224
757128
4315
qui cache la réalité et guide
le comportement adaptatif.
le comportement adaptatif.
12:53
Space and time, as you
perceive them right now,
perceive them right now,
225
761443
3018
L'espace et le temps, comme
vous les percevez en ce moment,
vous les percevez en ce moment,
12:56
are your desktop.
226
764461
2174
sont votre bureau.
12:58
Physical objects are simply icons
in that desktop.
in that desktop.
227
766635
4737
Les objets physiques sont simplement
des icônes sur ce bureau.
des icônes sur ce bureau.
13:04
There's an obvious objection.
228
772192
2221
Il y a une objection évidente.
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, si vous pensez que le train
qui approche sur le rail à 300 km/h
qui approche sur le rail à 300 km/h
13:10
is just an icon of your desktop,
230
778361
2461
est juste une icône sur votre bureau,
13:12
why don't you step in front of it?
231
780822
2125
pourquoi ne pas passer devant ?
13:14
And after you're gone,
and your theory with you,
and your theory with you,
232
782947
2293
Et après que vous soyez parti
avec votre théorie
avec votre théorie
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
nous saurons qu'il y a plus à connaître
à propos de ce train qu'une simple icône.
à propos de ce train qu'une simple icône.
13:20
Well, I wouldn't step
in front of that train
in front of that train
234
788554
2043
Eh bien, je ne voudrais pas
passer devant ce train
passer devant ce train
13:22
for the same reason
235
790597
1556
pour la même raison
13:24
that I wouldn't carelessly drag
that icon to the trash can:
that icon to the trash can:
236
792153
4295
que je ne vais pas négligemment
glisser cette icône à la poubelle:
glisser cette icône à la poubelle:
13:28
not because I take the icon literally --
237
796448
3181
non pas parce que je prends
l'icône littéralement
l'icône littéralement
13:31
the file is not literally blue
or rectangular --
or rectangular --
238
799629
3005
— le fichier n'est pas littéralement
bleu ou rectangulaire —
bleu ou rectangulaire —
13:34
but I do take it seriously.
239
802934
2326
mais je le prends au sérieux.
13:37
I could lose weeks of work.
240
805260
2031
Je pourrais perdre des semaines de travail.
13:39
Similarly, evolution has shaped us
241
807291
2554
Pareillement, l'évolution nous a façonné
13:41
with perceptual symbols
that are designed to keep us alive.
that are designed to keep us alive.
242
809845
4436
avec des symboles perceptuels
qui sont conçus pour nous maintenir en vie.
qui sont conçus pour nous maintenir en vie.
13:46
We'd better take them seriously.
243
814811
2465
On ferait mieux de les prendre au sérieux.
13:49
If you see a snake, don't pick it up.
244
817276
2205
Si vous voyez un serpent,
n'y touchez pas.
n'y touchez pas.
13:52
If you see a cliff, don't jump off.
245
820391
2759
Si vous voyez une falaise,
ne sautez pas.
ne sautez pas.
13:55
They're designed to keep us safe,
and we should take them seriously.
and we should take them seriously.
246
823150
3576
Ils sont conçus pour nous protéger,
et nous devrions les prendre au sérieux.
et nous devrions les prendre au sérieux.
13:58
That does not mean that we
should take them literally.
should take them literally.
247
826726
2691
Cela ne veut pas dire que nous
devrions les prendre littéralement.
devrions les prendre littéralement.
14:01
That's a logical error.
248
829417
2254
C'est une erreur logique.
14:03
Another objection: There's
nothing really new here.
nothing really new here.
249
831671
3205
Une autre objection: il n'y a rien
de vraiment nouveau ici.
de vraiment nouveau ici.
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
Les physiciens nous ont dit depuis longtemps
que le métal de ce train semble solide
que le métal de ce train semble solide
14:10
but really it's mostly empty space
with microscopic particles zipping around.
with microscopic particles zipping around.
251
838800
4388
mais vraiment c'est majoritairement vide
avec un amas d’infimes particules.
avec un amas d’infimes particules.
14:15
There's nothing new here.
252
843188
1488
Il n'y a rien de nouveau ici.
14:16
Well, not exactly.
253
844676
2204
Eh bien, pas exactement.
14:18
It's like saying, I know that
that blue icon on the desktop
that blue icon on the desktop
254
846880
4040
C'est comme dire, je sais que cette
icône bleue sur le bureau
icône bleue sur le bureau
14:22
is not the reality of the computer,
255
850920
2299
n'est pas la réalité de l'ordinateur,
14:25
but if I pull out my trusty
magnifying glass and look really closely,
magnifying glass and look really closely,
256
853219
3459
mais si je sors ma loupe
et que je regarde de très près,
et que je regarde de très près,
14:28
I see little pixels,
257
856678
1811
Je vois des petits pixels,
14:30
and that's the reality of the computer.
258
858489
2461
et c'est ça la réalité de l'ordinateur.
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
Eh bien, pas vraiment – vous êtes toujours
sur le bureau – et c'est ça le point.
sur le bureau – et c'est ça le point.
14:36
Those microscopic particles
are still in space and time:
are still in space and time:
260
864758
2996
Ces particules microscopiques sont
encore dans l'espace et le temps:
encore dans l'espace et le temps:
14:39
they're still in the user interface.
261
867754
2391
ils sont toujours dans
l'interface utilisateur.
l'interface utilisateur.
14:42
So I'm saying something far more radical
than those physicists.
than those physicists.
262
870145
3762
Donc je dis quelque chose beaucoup
plus radicale que ces physiciens.
plus radicale que ces physiciens.
Enfin, vous pouvez objecter,
14:46
Finally, you might object,
263
874727
1473
14:48
look, we all see the train,
264
876200
2559
écoutez, on voit tous le train,
14:50
therefore none of us constructs the train.
265
878759
3042
donc aucun d'entre nous
ne s'imagine le train.
ne s'imagine le train.
14:53
But remember this example.
266
881801
2090
Mais rappelez-vous cet exemple.
14:55
In this example, we all see a cube,
267
883891
2716
Dans cet exemple,
nous voyons tous un cube,
nous voyons tous un cube,
mais l'écran est plat,
14:59
but the screen is flat,
268
887597
2093
15:01
so the cube that you see
is the cube that you construct.
is the cube that you construct.
269
889690
2737
ainsi, le cube que vous voyez
est le cube que vous construisez.
est le cube que vous construisez.
Nous voyons tous un cube
15:05
We all see a cube
270
893736
2043
15:07
because we all, each one of us,
constructs the cube that we see.
constructs the cube that we see.
271
895779
4859
parce que nous tous, chacun d'entre nous,
construisons le cube que nous voyons.
construisons le cube que nous voyons.
15:12
The same is true of the train.
272
900638
2060
La même chose est vraie pour le train.
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
Nous voyons tous un train;
chacun voit le train qu’il construit,
chacun voit le train qu’il construit,
et la même chose est vraie pour
tous les objets physiques.
tous les objets physiques.
15:19
and the same is true
of all physical objects.
of all physical objects.
274
907180
3553
Nous sommes enclins à penser que
la perception est comme une fenêtre sur
la réalité telle qu'elle est.
la perception est comme une fenêtre sur
la réalité telle qu'elle est.
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
15:29
The theory of evolution is telling us
that this is an incorrect interpretation
that this is an incorrect interpretation
276
917396
5004
La théorie de l'évolution nous dit
qu'il s'agit d'une interprétation incorrecte
qu'il s'agit d'une interprétation incorrecte
15:34
of our perceptions.
277
922400
1465
de nos perceptions.
Au lieu de cela, la réalité est plus
comme un bureau 3D
comme un bureau 3D
15:37
Instead, reality is more like a 3D desktop
278
925095
3544
15:40
that's designed to hide
the complexity of the real world
the complexity of the real world
279
928639
3297
qui est conçu pour cacher
la complexité du monde réel
la complexité du monde réel
15:43
and guide adaptive behavior.
280
931936
1866
et guider le comportement adaptatif.
15:46
Space as you perceive it is your desktop.
281
934282
2928
L'espace que vous percevez
c'est votre bureau.
c'est votre bureau.
15:49
Physical objects are just
the icons in that desktop.
the icons in that desktop.
282
937210
3026
Les objets physiques ne sont
que les icônes sur ce bureau.
que les icônes sur ce bureau.
15:53
We used to think that the Earth is flat
because it looks that way.
because it looks that way.
283
941456
3670
Nous avions l'habitude de penser que la terre
est plate parce qu'elle semble de cette façon.
est plate parce qu'elle semble de cette façon.
15:57
Then we thought that the Earth
is the unmoving center of reality
is the unmoving center of reality
284
945520
3134
Puis nous avons pensé que la terre est
le centre immuable de la réalité
le centre immuable de la réalité
16:00
because it looks that way.
285
948654
1724
parce qu’elle semble comme ça.
16:02
We were wrong.
286
950378
1142
Nous avions tort.
16:03
We had misinterpreted our perceptions.
287
951520
2670
Nous avions mal interprété nos perceptions.
16:06
Now we believe that spacetime and objects
288
954910
3409
Maintenant, nous croyons que
l'espace-temps et les objets
l'espace-temps et les objets
16:10
are the nature of reality as it is.
289
958319
2614
sont la nature de la réalité
telle qu'elle est.
telle qu'elle est.
16:13
The theory of evolution is telling us
that once again, we're wrong.
that once again, we're wrong.
290
961453
3924
La théorie de l'évolution nous dit
qu'une fois de plus, nous avons tort.
qu'une fois de plus, nous avons tort.
16:17
We're misinterpreting the content
of our perceptual experiences.
of our perceptual experiences.
291
965377
5039
Nous interprétons mal le contenu
de nos expériences perceptuelles.
de nos expériences perceptuelles.
16:22
There's something that exists
when you don't look,
when you don't look,
292
970416
2531
Il y a quelque chose qui existe
quand tu ne regardes pas,
quand tu ne regardes pas,
16:24
but it's not spacetime
and physical objects.
and physical objects.
293
972947
3403
mais ce n'est pas l'espace-temps
et les objets physiques.
et les objets physiques.
C'est aussi dur pour nous de laisser
aller l'espace-temps et les objets
aller l'espace-temps et les objets
16:28
It's as hard for us to let go
of spacetime and objects
of spacetime and objects
294
976350
3028
16:31
as it is for the jewel beetle
to let go of its bottle.
to let go of its bottle.
295
979378
3483
que pour le scarabée joyaux
d’abandonner sa bouteille.
d’abandonner sa bouteille.
16:34
Why? Because we're blind
to our own blindnesses.
to our own blindnesses.
296
982861
4418
Pourquoi ? Parce que nous sommes
aveugles à nos propres aveuglements.
aveugles à nos propres aveuglements.
Mais nous avons un avantage
sur le scarabée joyaux:
sur le scarabée joyaux:
16:40
But we have an advantage
over the jewel beetle:
over the jewel beetle:
297
988409
2347
16:42
our science and technology.
298
990756
1788
notre science et notre technologie.
16:44
By peering through the lens of a telescope
299
992544
2391
En scrutant le ciel à l’aide
d'un télescope,
d'un télescope,
16:46
we discovered that the Earth
is not the unmoving center of reality,
is not the unmoving center of reality,
300
994935
4636
nous avons découvert que la terre
n'est pas le centre immuable de la réalité,
n'est pas le centre immuable de la réalité,
et en scrutant à travers la lentille
de la théorie de l'évolution
de la théorie de l'évolution
16:51
and by peering through the lens
of the theory of evolution
of the theory of evolution
301
999571
2878
16:54
we discovered that spacetime and objects
302
1002449
2322
nous avons découvert que
l'espace-temps et les objets
l'espace-temps et les objets
16:56
are not the nature of reality.
303
1004771
2368
ne sont pas la nature de la réalité.
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
Quand j'ai une expérience perceptuelle
que je décris comme une tomate rouge,
que je décris comme une tomate rouge,
17:03
I am interacting with reality,
305
1011424
2937
Je suis en interaction avec la réalité,
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
mais cette réalité n'est pas une tomate rouge
et n'est rien comme une tomate rouge.
et n'est rien comme une tomate rouge.
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
Similairement, quand j'ai une expérience
que je décris comme un lion ou un steak,
que je décris comme un lion ou un steak,
17:16
I'm interacting with reality,
308
1024972
1848
Je suis en interaction avec la réalité,
17:18
but that reality is not a lion or a steak.
309
1026820
3158
mais cette réalité n'est pas
un lion ou un steak.
un lion ou un steak.
17:21
And here's the kicker:
310
1029978
2020
Et voilà le plus beau:
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
Quand j'ai une expérience perceptuelle
que je décris comme un cerveau, ou des neurones,
que je décris comme un cerveau, ou des neurones,
17:28
I am interacting with reality,
312
1036688
2090
Je suis en interaction avec la réalité,
17:30
but that reality is not a brain or neurons
313
1038778
3529
mais cette réalité n'est pas un cerveau
ou des neurones
ou des neurones
17:34
and is nothing like a brain or neurons.
314
1042307
3498
et n'est rien comme un cerveau
ou des neurones.
ou des neurones.
17:37
And that reality, whatever it is,
315
1045805
4779
Et cette réalité, quoi que ce soit,
17:42
is the real source of cause and effect
316
1050584
3611
est la vraie source de cause et d'effet
17:46
in the world -- not brains, not neurons.
317
1054195
4032
dans le monde – non pas les cerveaux,
ni les neurones.
ni les neurones.
17:50
Brains and neurons
have no causal powers.
have no causal powers.
318
1058227
2600
Les cerveaux et les neurones
n'ont aucun pouvoir causal.
n'ont aucun pouvoir causal.
17:52
They cause none of our
perceptual experiences,
perceptual experiences,
319
1060827
2601
Ils ne causent aucune de
nos expériences perceptuelles,
nos expériences perceptuelles,
17:55
and none of our behavior.
320
1063428
1788
et aucun de nos comportements.
17:57
Brains and neurons are a species-specific
set of symbols, a hack.
set of symbols, a hack.
321
1065216
5376
Cerveaux et neurones sont un ensemble
spécifique d'espèces de symboles, un hack.
spécifique d'espèces de symboles, un hack.
18:02
What does this mean
for the mystery of consciousness?
for the mystery of consciousness?
322
1070592
2681
Qu'est-ce que cela signifie pour
le mystère de la conscience ?
le mystère de la conscience ?
18:05
Well, it opens up new possibilities.
323
1073923
3993
Eh bien, ça ouvre de nouvelles possibilités.
18:09
For instance,
324
1077916
1695
Par exemple,
18:11
perhaps reality is some vast machine
that causes our conscious experiences.
that causes our conscious experiences.
325
1079611
6979
peut-être la réalité est une machine vaste
qui provoque nos expériences conscientes.
qui provoque nos expériences conscientes.
18:18
I doubt this, but it's worth exploring.
326
1086590
3670
J'en doute, mais ça vaut la peine d'explorer.
18:22
Perhaps reality is some vast,
interacting network of conscious agents,
interacting network of conscious agents,
327
1090260
5349
Peut-être que la réalité est un vaste
réseau intéractif d'agents conscients,
réseau intéractif d'agents conscients,
18:27
simple and complex, that cause
each other's conscious experiences.
each other's conscious experiences.
328
1095609
5573
simples et complexes, qui causent les
expériences conscientes de chacun.
expériences conscientes de chacun.
18:33
Actually, this isn't as crazy
an idea as it seems,
an idea as it seems,
329
1101182
3250
En fait, ce n'est pas une idée aussi
folle qu'il le semble,
folle qu'il le semble,
18:36
and I'm currently exploring it.
330
1104432
1620
et je suis en train de l'explorer.
18:38
But here's the point:
331
1106592
2066
Mais voici le point:
18:40
Once we let go of our massively intuitive
332
1108658
3321
Une fois que nous avons laissé
notre hypothèse hautement intuitive
notre hypothèse hautement intuitive
18:43
but massively false assumption
about the nature of reality,
about the nature of reality,
333
1111979
3924
mais hautement fausse,
sur la nature de la réalité,
sur la nature de la réalité,
18:47
it opens up new ways to think
about life's greatest mystery.
about life's greatest mystery.
334
1115903
4388
ça ouvre de nouvelles façons de penser
au plus grand mystère de la vie.
au plus grand mystère de la vie.
18:53
I bet that reality will end up
turning out to be more fascinating
turning out to be more fascinating
335
1121251
4609
Je parie que la réalité finira par
devenir plus fascinante
devenir plus fascinante
18:57
and unexpected than we've ever imagined.
336
1125860
3974
et plus inattendue que nous
l’avons imaginée.
l’avons imaginée.
19:01
The theory of evolution presents us
with the ultimate dare:
with the ultimate dare:
337
1129834
4388
La théorie de l'évolution
nous présente le défi ultime:
nous présente le défi ultime:
19:06
Dare to recognize that perception
is not about seeing truth,
is not about seeing truth,
338
1134222
5142
Oser reconnaître que la perception
n'est pas de voir la vérité,
n'est pas de voir la vérité,
19:11
it's about having kids.
339
1139364
4096
Il s'agit d'avoir des enfants [se reproduire].
19:15
And by the way, even this TED
is just in your head.
is just in your head.
340
1143460
4740
Et au fait, même ce TED
est juste dans votre tête.
est juste dans votre tête.
19:20
Thank you very much.
341
1148200
2044
Merci beaucoup.
(Applaudissements)
19:22
(Applause)
342
1150244
3388
19:32
Chris Anderson: If that's
really you there, thank you.
really you there, thank you.
343
1160786
3435
Chris Anderson:
Si c'est vraiment vous. Merci.
Si c'est vraiment vous. Merci.
19:36
So there's so much from this.
344
1164221
2931
Donc, Il y a tellement
de choses à en déduire.
de choses à en déduire.
19:39
I mean, first of all, some people
may just be profoundly depressed
may just be profoundly depressed
345
1167152
3269
Je veux dire, certaines personnes
peuvent être profondément déprimées
peuvent être profondément déprimées
19:42
at the thought that,
if evolution does not favor reality,
if evolution does not favor reality,
346
1170421
5549
à la pensée que, si l'évolution
ne favorise pas la réalité…
ne favorise pas la réalité…
19:47
I mean, doesn't that to some extent
undermine all our endeavors here,
undermine all our endeavors here,
347
1175970
3330
Ça ne saperait pas
tous nos efforts,
tous nos efforts,
19:51
all our ability to think
that we can think the truth,
that we can think the truth,
348
1179300
2684
toute notre capacité à penser que
nous pouvons penser la vérité,
nous pouvons penser la vérité,
19:53
possibly even including
your own theory, if you go there?
your own theory, if you go there?
349
1181984
3506
peut-être même y compris votre
propre théorie, si vous y pensez ?
propre théorie, si vous y pensez ?
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: Eh bien, cela n'empêche
pas une science performante.
pas une science performante.
20:01
What we have is one theory
that turned out to be false,
that turned out to be false,
351
1189944
2812
Ce que nous avons, c'est une théorie
qui s'est avérée fausse,
qui s'est avérée fausse,
20:04
that perception is like reality
and reality is like our perceptions.
and reality is like our perceptions.
352
1192756
4459
cette perception est similaire à la réalité
et la réalité est similaire à nos perceptions.
et la réalité est similaire à nos perceptions.
20:09
That theory turns out to be false.
353
1197215
1685
Cette théorie s'avère fausse.
20:10
Okay, throw that theory away.
354
1198900
1418
D’accord, jetez cette théorie loin.
20:12
That doesn't stop us from now postulating
all sorts of other theories
all sorts of other theories
355
1200318
3254
Cela ne nous empêche pas de postuler
toutes sortes d'autres théories
toutes sortes d'autres théories
20:15
about the nature of reality,
356
1203572
1358
sur la nature de la réalité,
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
donc c'est en fait un progrès de reconnaître
que l'une de nos théories était fausse.
que l'une de nos théories était fausse.
20:20
So science continues as normal.
There's no problem here.
There's no problem here.
358
1208535
2658
Donc la science continue comme d'habitude.
Il n'y a pas de problème.
Il n'y a pas de problème.
20:23
CA: So you think it's possible
-- (Laughter) --
-- (Laughter) --
359
1211193
2601
CA: donc vous pensez que c'est possible
– (Rires) –
– (Rires) –
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
C'est super, mais ce que vous dites,
je pense, c'est qu'il est possible que l'évolution
je pense, c'est qu'il est possible que l'évolution
20:29
can still get you to reason.
361
1217904
2647
peut encore vous faire raisonner.
20:32
DH: Yes. Now that's a very,
very good point.
very good point.
362
1220551
2313
DH: Oui. Maintenant, c'est un très,
très bon point.
très bon point.
20:34
The evolutionary game simulations that I
showed were specifically about perception,
showed were specifically about perception,
363
1222864
4527
Les jeux de simulation de l’évolution
étaient spécifiquement sur la perception,
étaient spécifiquement sur la perception,
20:39
and they do show that our perceptions
have been shaped
have been shaped
364
1227391
2578
et ils montrent que nos perceptions
ont été façonnées
ont été façonnées
20:41
not to show us reality as it is,
365
1229969
1880
à ne pas nous faire voir
la réalité telle qu’elle,
la réalité telle qu’elle,
20:43
but that does not mean the same thing
about our logic or mathematics.
about our logic or mathematics.
366
1231849
4273
mais cela ne signifie pas la même chose au
sujet de notre logique ou les mathématiques.
sujet de notre logique ou les mathématiques.
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
Nous n'avons pas fait ces simulations,
mais mon pari est que nous allons trouver
mais mon pari est que nous allons trouver
20:51
that there are some selection pressures
for our logic and our mathematics
for our logic and our mathematics
368
1239744
3622
des indices de sélection favorisant
notre logique et nos mathématiques
notre logique et nos mathématiques
20:55
to be at least in the direction of truth.
369
1243366
2206
pour tendre dans la direction de la vérité.
20:57
I mean, if you're like me,
math and logic is not easy.
math and logic is not easy.
370
1245572
2647
Je veux dire, si vous êtes comme moi,
les maths et la logique ce n'est pas facile.
les maths et la logique ce n'est pas facile.
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
Nous ne l’obtenons pas naturellement , mais
au moins les forces de sélection ne sont pas
au moins les forces de sélection ne sont pas
21:03
uniformly away from true math and logic.
372
1251570
2338
loin des vraies maths et de la logique.
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
Je pense que nous devons regarder
chaque faculté cognitive
chaque faculté cognitive
21:09
one at a time and see
what evolution does to it.
what evolution does to it.
374
1257228
2624
une à la fois et voir ce que
l'évolution en a fait .
l'évolution en a fait .
21:11
What's true about perception may not
be true about math and logic.
be true about math and logic.
375
1259852
3761
Ce qui est vrai au sujet de la perception
peut ne pas être vrai au sujet des maths et de la logique.
peut ne pas être vrai au sujet des maths et de la logique.
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: je veux dire: ce que vous proposez c'est
une sorte d’ interprétation contemporaine
une sorte d’ interprétation contemporaine
21:19
interpretation of the world:
377
1267607
2391
du monde de l’évêque [George] Berkeley:
21:21
consciousness causes matter,
not the other way around.
not the other way around.
378
1269998
2949
la conscience cause la matière,
non pas l'inverse.
non pas l'inverse.
21:24
DH: Well, it's slightly
different than Berkeley.
different than Berkeley.
379
1272947
2392
DH: Eh bien, c'est légèrement
différent de Berkeley.
différent de Berkeley.
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 pensait que, il était un déiste,
et il pensait que l'ultime
et il pensait que l'ultime
21:30
nature of reality is God
and so forth,
and so forth,
381
1278701
2039
nature de la réalité est Dieu et ainsi de suite,
21:32
and I don't need to go
where Berkeley's going,
where Berkeley's going,
382
1280740
3110
et je n'ai pas besoin d'aller
là où Berkeley est allé,
là où Berkeley est allé,
21:35
so it's quite a bit
different from Berkeley.
different from Berkeley.
383
1283850
2695
C'est donc un peu différent de Berkeley.
J'appelle ceci un réalisme conscient.
C'est en fait une approche très différente.
C'est en fait une approche très différente.
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: Don, je pourrais parler avec vous
pendant des heures, et j'espère le faire.
pendant des heures, et j'espère le faire.
21:46
Thanks so much for that.
DH: Thank you. (Applause)
DH: Thank you. (Applause)
386
1294825
2473
Merci beaucoup.
DH: Merci. (Applaudissements)
DH: Merci. (Applaudissements)
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