TED2015
Donald Hoffman: Do we see reality as it is?
Donald Hoffman: Voyons-nous la réalité telle qu'elle est ?
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Donald Hoffman est un expert en sciences cognitives qui essaie de répondre à une grande question : ressentons-nous le monde tel quel est vraiment ... ou comme on a besoin qu'il soit ? Dans cet époustouflant discours, il médite sur la façon dont notre esprit construit 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
Les grands mystères me fascinent,
00:14
and I'm fascinated by the greatest
unsolved mystery in science,
unsolved mystery in science,
1
2901
4412
et je le suis par le plus grand mystère
non-résolu de la science,
non-résolu de la science,
00:19
perhaps because it's personal.
2
7313
1958
peut-être à cause de sa
dimension personnelle.
dimension personnelle.
00:21
It's about who we are,
3
9681
1858
C'est à propos de qui nous sommes,
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
Voici le mystère :
00:28
What is the relationship
between your brain
between your brain
6
16275
3435
quelle est la relation entre
notre cerveau
notre cerveau
et nos 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
telle que goûter du chocolat
00:35
or the feeling of velvet?
9
23891
1774
ou toucher du velours ?
00:38
Now, this mystery is not new.
10
26805
1584
Ce mystère n'est pas nouveau.
00:40
In 1868, Thomas Huxley wrote,
11
28999
3599
En 1868, Thomas Huxley écrivait :
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 se fait-il que quelque chose
d'aussi remarquable que
d'aussi remarquable que
l'état conscient,
résultat de l'excitation
de tissus nerveux,
de tissus nerveux,
00:49
as the result of irritating nervous tissue
13
37892
3367
00:53
is just as unaccountable
14
41259
2066
soit aussi inexplicable
00:55
as the appearance of the genie
when Aladdin rubbed his lamp."
when Aladdin rubbed his lamp."
15
43325
4053
que l'apparition du génie
quand Aladin frotta la lampe.»
quand Aladin frotta la lampe.»
01:01
Now, Huxley knew that brain activity
16
49268
2277
Huxley savait que l'activité cérébrale
01:03
and conscious experiences are correlated,
17
51545
3274
et les expériences conscientes
étaient liées,
étaient liées,
mais sans savoir pourquoi.
01:06
but he didn't know why.
18
54819
2159
Pour la science de son époque,
c'était un mystère.
c'était un mystère.
01:08
To the science of his day,
it was a mystery.
it was a mystery.
19
56978
3321
01:12
In the years since Huxley,
20
60299
2136
Pendant la période qui suivit,
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
l'activité cérébrale
01:19
and conscious experiences
is still a mystery.
is still a mystery.
23
67822
3088
et les expériences conscientes
demeure mystèrieuse.
demeure mystèrieuse.
Pourquoi ? Pourquoi avons-nous
fait si peu de progrès ?
fait si peu de progrès ?
01:22
Why? Why have we made so little progress?
24
70910
3645
Certains experts pensent que nous ne
pouvons pas résoudre ce problème
pouvons pas résoudre ce problème
01:26
Well, some experts think
that we can't solve this problem
that we can't solve this problem
25
74555
4859
car nous manquons de l'intelligence
et des concepts nécessaires.
et des concepts nécessaires.
01:31
because we lack the necessary
concepts and intelligence.
concepts and intelligence.
26
79414
3799
Nous n'attendons pas des
singes qu'ils résolvent
singes qu'ils résolvent
01:35
We don't expect monkeys to solve
problems in quantum mechanics,
problems in quantum mechanics,
27
83883
4069
des problèmes de 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
Dès lors, nous ne pouvons demander à
notre espèce de résoudre ce problème.
notre espèce de résoudre ce problème.
Pour ma part, je ne suis pas d'accord.
Je suis plus optimiste.
Je suis plus optimiste.
01:44
Well, I disagree. I'm more optimistic.
29
92527
3134
Je pense que nous avons simplement
fait une mauvaise hypothèse.
fait une mauvaise hypothèse.
01:47
I think we've simply
made a false assumption.
made a false assumption.
30
95661
3042
Corrigeons cela et nous serons à même
de résoudre le problème.
de résoudre le problème.
01:50
Once we fix it, we just
might solve this problem.
might solve this problem.
31
98703
3506
Je suis là pour vous exposer
cette hypothèse, vous expliquer
cette hypothèse, vous expliquer
01:54
Today, I'd like tell you
what that assumption is,
what that assumption is,
32
102209
2417
01:56
why it's false, and how to fix it.
33
104626
2758
pourquoi elle est fausse et
comment la corriger.
comment la corriger.
01:59
Let's begin with a question:
34
107874
1694
Une question pour commencer :
voyons-nous la réalité telle qu'elle est ?
02:01
Do we see reality as it is?
35
109778
3088
J'ouvre mes yeux
02:04
I open my eyes
36
112866
1695
et je décris mon expérience comme voyant
une tomate rouge à 1 mètre de distance.
une tomate rouge à 1 mètre de distance.
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
De ce fait, j'en viens à croire
qu'en réalité,
qu'en réalité,
02:12
As a result, I come to believe
that in reality,
that in reality,
38
120606
3243
il y a une tomate rouge à un mètre.
02:15
there's a red tomato a meter away.
39
123849
2642
02:18
I then close my eyes, and my experience
changes to a gray field,
changes to a gray field,
40
126751
4864
Je referme les yeux, et je
ne vois plus qu'un voile gris,
ne vois plus qu'un voile gris,
mais est-il toujours vrai que dans
la réalité il y a une tomate à 1 mètre ?
la réalité il y a une tomate à 1 mètre ?
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
Je crois, mais se peut-il que je
me trompe ?
me trompe ?
02:30
I think so, but could I be wrong?
42
138361
3552
Pourrais-je mal interpréter la nature de
mes perceptions ?
mes perceptions ?
02:33
Could I be misinterpreting
the nature of my perceptions?
the nature of my perceptions?
43
141913
4598
02:39
We have misinterpreted
our perceptions before.
our perceptions before.
44
147351
3200
Cela nous est déjà arrivé auparavant.
Nous pensions que la Terre était plate car
on la voyait ainsi.
on la voyait ainsi.
02:42
We used to think the Earth is flat,
because it looks that way.
because it looks that way.
45
150551
3459
Pythagore découvrit
que nous nous trompions.
que nous nous trompions.
02:46
Pythagorus discovered that we were wrong.
46
154707
2879
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
Nous pensions également que la Terre
était le centre immuable de l'Univers,
était le centre immuable de l'Univers,
encore une fois, car ça y ressemblait.
02:53
again because it looks that way.
48
161603
1903
Copernic et Galilée découvrirent encore
une fois que nous nous trompions.
une fois que nous nous trompions.
02:56
Copernicus and Galileo discovered,
again, that we were wrong.
again, that we were wrong.
49
164406
4906
Galilée se demanda alors
s'il était possible
s'il était possible
03:01
Galileo then wondered if we might
be misinterpreting our experiences
be misinterpreting our experiences
50
169312
4088
que nous interprétions mal
nos autres expériences.
nos autres expériences.
03:05
in other ways.
51
173400
1508
Il a écrit : « Je crois que les goûts,
les odeurs, les couleurs et tout le reste
les odeurs, les couleurs et tout le reste
03:06
He wrote: "I think that tastes,
odors, colors, and so on
odors, colors, and so on
52
174908
5009
n'existent que dans ma conscience.
03:11
reside in consciousness.
53
179917
2004
03:14
Hence if the living creature were removed,
all these qualities would be annihilated."
all these qualities would be annihilated."
54
182291
5752
Et que donc si les créatures
vivantes disparaissaient,
vivantes disparaissaient,
il en serait de même pour ces qualités. »
C'est une étonnante affirmation.
03:20
Now, that's a stunning claim.
55
188955
1839
Se pourrait-il que Galilée
ait raison ?
ait raison ?
03:23
Could Galileo be right?
56
191184
1811
Se pourrait-il que nous interprétions
si mal nos expériences ?
si mal nos expériences ?
03:24
Could we really be misinterpreting
our experiences that badly?
our experiences that badly?
57
192995
4598
Quelle réponse peut apporter
la science moderne ?
la science moderne ?
03:29
What does modern science
have to say about this?
have to say about this?
58
197593
2561
Eh bien, les neuroscientifiques
nous disent que
nous disent que
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
la vision occupe environ
un tiers de notre cortex cérébral.
un tiers de notre cortex cérébral.
03:37
is engaged in vision.
60
205928
1858
Quand vous ouvrez vos yeux et
jetez un coup d’œil dans cette pièce,
jetez un coup d’œil dans cette pièce,
03:39
When you simply open your eyes
and look about this room,
and look about this room,
61
207786
3506
des milliards de neurones
03:43
billions of neurons
and trillions of synapses are engaged.
and trillions of synapses are engaged.
62
211292
4272
et des milliers de milliards de synapses
sont à l’œuvre.
sont à l’œuvre.
03:47
Now, this is a bit surprising,
63
215564
1608
C'est un peu surprenant
dans la mesure où quand nous
pensons à notre vision,
pensons à notre vision,
03:49
because to the extent that
we think about vision at all,
we think about vision at all,
64
217172
2641
nous la voyons comme un
appareil photo.
appareil photo.
03:51
we think of it as like a camera.
65
219813
2837
Elle prend juste une image objective
de la réalité.
de la réalité.
03:54
It just takes a picture
of objective reality as it is.
of objective reality as it is.
66
222650
3940
Cela fonctionne en partie ainsi :
03:58
Now, there is a part of vision
that's like a camera:
that's like a camera:
67
226590
3700
l’œil a une lentille qui concentre
une image sur l'arrière de l’œil
une image sur l'arrière de l’œil
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
où se trouvent
130 millions de photorécepteurs,
130 millions de photorécepteurs,
04:06
where there are 130 million
photoreceptors,
photoreceptors,
69
234929
3390
04:10
so the eye is like a 130-megapixel camera.
70
238319
3900
donc on peut comparer l’œil à un appareil
photo de 130 mégapixels.
photo de 130 mégapixels.
04:14
But that doesn't explain
the billions of neurons
the billions of neurons
71
242219
3483
Mais ça 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 milliers de milliards
de synapses mobilisées.
de synapses mobilisées.
Que font ces neurones ?
04:21
What are these neurons up to?
73
249324
2299
Eh bien, les neuroscientifiques nous
disent qu'ils créent, en temps réel,
disent qu'ils créent, en temps réel,
04:23
Well, neuroscientists tell us
that they are creating, in real time,
that they are creating, in real time,
74
251623
4207
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
les couleurs
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
Comme si nous prenions un cliché
de cette pièce telle quelle,
de cette pièce telle quelle,
04:35
but in fact, we're constructing
everything that we see.
everything that we see.
77
263651
3575
mais qu'en fait, nous construisions
tout ce que nous voyons.
tout ce que nous voyons.
Nous ne construisons pas tout
en une seule fois.
en une seule fois.
04:39
We don't construct
the whole world at once.
the whole world at once.
78
267226
3181
Nous construisons ce dont nous avons
besoin à un moment donné.
besoin à un moment donné.
04:42
We construct what we need in the moment.
79
270407
2765
04:45
Now, there are many demonstrations
that are quite compelling
that are quite compelling
80
273542
3367
Il existe plusieurs preuves
qui sont plutôt convaincantes
qui sont plutôt convaincantes
que nous construisons
ce que nous voyons.
ce que nous voyons.
04:48
that we construct what we see.
81
276909
1811
04:50
I'll just show you two.
82
278720
2043
Je vais vous en 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
des cercles rouges ajourés,
des cercles rouges ajourés,
mais si je tourne
un peu ces cercles,
un peu ces cercles,
04:58
but if I just rotate
the disks a little bit,
the disks a little bit,
84
286529
2941
vous pouvez voir tout à coup
un cube en 3D sortir de l'écran.
un cube en 3D sortir de l'écran.
05:01
suddenly, you see a 3D cube
pop out of the screen.
pop out of the screen.
85
289470
4737
L'écran bien sûr est plat,
05:06
Now, the screen of course is flat,
86
294207
2833
donc le cube en trois dimensions
que vous voyez
que vous voyez
05:09
so the three-dimensional cube
that you're experiencing
that you're experiencing
87
297040
2600
05:11
must be your construction.
88
299640
2977
est sûrement construit
par vous.
par vous.
05:15
In this next example,
89
303397
1913
Dans l'exemple qui suit,
05:17
you see glowing blue bars
with pretty sharp edges
with pretty sharp edges
90
305310
4224
vous voyez des barres lumineuses
avec des bords très nets
avec des bords très nets
05:21
moving across a field of dots.
91
309534
3184
qui se déplacent en continu
sur les points.
sur les points.
En réalité, aucun point ne bouge.
05:25
In fact, no dots move.
92
313708
3137
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
Je change simplement la
couleur des points image par image
couleur des points image par image
de bleu en noir
ou de noir en bleu.
ou de noir en bleu.
05:33
from blue to black or black to blue.
94
321466
2461
Mais quand je le fais rapidement,
05:35
But when I do this quickly,
95
323927
1834
votre système oculaire crée ces
barres lumineuses
barres lumineuses
05:37
your visual system creates
the glowing blue bars
the glowing blue bars
96
325761
3715
avec des bords nets et leur mouvement.
05:41
with the sharp edges and the motion.
97
329476
2671
05:44
There are many more examples,
but these are just two
but these are just two
98
332147
2670
Il existe plein d'autres exemples,
mais ces deux-là montrent bien
mais ces deux-là montrent bien
05:46
that you construct what you see.
99
334817
2763
que vous construisez
ce que vous voyez.
ce que vous voyez.
Mais les neuroscientifiques
vont plus loin.
vont plus loin.
05:49
But neuroscientists go further.
100
337580
2375
Ils disent que nous reconstruisons
la réalité.
la réalité.
05:53
They say that we reconstruct reality.
101
341395
5101
Donc, quand j'ai une expérience
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
que je décris comme visualisant
une tomate rouge,
une tomate rouge,
cette expérience est en fait une
reconstruction précise
reconstruction précise
06:02
that experience is actually
an accurate reconstruction
an accurate reconstruction
103
350722
4133
06:06
of the properties of a real red tomato
104
354855
2115
des propriétés d'une vraie
tomate rouge
tomate rouge
06:08
that would exist
even if I weren't looking.
even if I weren't looking.
105
356970
3295
qui existerait même si nous ne la
regardions pas.
regardions pas.
Pourquoi les neuroscientifiques
nous disent
nous disent
06:13
Now, why would neuroscientists
say that we don't just construct,
say that we don't just construct,
106
361595
3221
que nous ne construisons pas juste
simplement
simplement
06:16
we reconstruct?
107
364816
1880
mais que nous reconstruisons ?
06:18
Well, the standard argument given
108
366696
2531
L'argument habituel qui est donné
06:21
is usually an evolutionary one.
109
369227
2554
est, en général, lié à l'évolution.
Ceux qui parmi nos ancêtres
voyaient le plus clair
voyaient le plus clair
06:24
Those of our ancestors
who saw more accurately
who saw more accurately
110
372941
2439
avaient un net avantage
06:27
had a competitive advantage compared
to those who saw less accurately,
to those who saw less accurately,
111
375380
4853
sur ceux qui voyaient moins bien.
De ce fait, ils avaient plus de chances
de le transmettre grâce aux gènes.
de le transmettre grâce aux gènes.
06:32
and therefore they were more likely
to pass on their genes.
to pass on their genes.
112
380233
2756
06:34
We are the offspring of those
who saw more accurately,
who saw more accurately,
113
382989
3391
Nous sommes les descendants
de ces derniers.
de ces derniers.
Nous pouvons donc être sûr,
qu'en général,
qu'en général,
06:38
and so we can be confident that,
in the normal case,
in the normal case,
114
386380
2769
nos perceptions sont précises.
06:41
our perceptions are accurate.
115
389149
2531
06:43
You see this in the standard textbooks.
116
391680
3695
C'est écrit dans les manuels classiques.
06:47
One textbook says, for example,
117
395375
1994
Par exemple, un manuel nous dit :
06:49
"Evolutionarily speaking,
118
397369
1971
En terme d'évolution,
la vision est utile précisément
parce qu'elle est si précise.
parce qu'elle est si précise.
06:51
vision is useful precisely
because it is so accurate."
because it is so accurate."
119
399340
4043
06:55
So the idea is that accurate perceptions
are fitter perceptions.
are fitter perceptions.
120
403383
4798
D'où l'idée que les perceptions précises
sont meilleures.
sont meilleures.
Elles vous donnent un avantage
en terme de survie.
en terme de survie.
07:00
They give you a survival advantage.
121
408181
2144
Cela est-il vrai ?
07:02
Now, is this correct?
122
410325
1915
Est-ce la bonne interprétation
de la théorie de l'évolution ?
de la théorie de l'évolution ?
07:04
Is this the right interpretation
of evolutionary theory?
of evolutionary theory?
123
412240
2659
Jetons d'abord un coup d’œil
à quelques exemples dans la nature.
à quelques exemples dans la nature.
07:06
Well, let's first look at a couple
of examples in nature.
of examples in nature.
124
414899
3381
Le bupreste australien
07:10
The Australian jewel beetle
125
418800
2438
a une carapace solide,
il est brillant et marron.
il est brillant et marron.
07:13
is dimpled, glossy and brown.
126
421238
3111
07:16
The female is flightless.
127
424349
2345
La femelle est incapable de 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 et cherche bien sûr
une femelle en chaleur.
une femelle en chaleur.
Quand il en trouve une,
il se pose et s'accouple.
il se pose et s'accouple.
07:22
When he finds one, he alights and mates.
129
430711
3948
07:26
There's another species in the outback,
130
434659
2471
Il existe une autre espèce plus
loin dans la brousse.
loin dans la brousse.
07:29
Homo sapiens.
131
437130
1334
l'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 très gros cerveau
un très gros cerveau
07:33
that he uses to hunt for cold beer.
133
441531
3948
qu'il utilise pour chasser
la bière fraîche.
la bière fraîche.
(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 la vide,
il la vide,
07:41
and sometimes throws the bottle
into the outback.
into the outback.
136
449542
3390
et parfois il jette la bouteille
dans la nature.
dans la nature.
07:44
Now, as it happens, these bottles
are dimpled, glossy,
are dimpled, glossy,
137
452932
4248
Comme par hasard, ces bouteilles sont
dures et brillantes
dures et brillantes
et ont la même nuance de marron
qui attire ces scarabées.
qui attire ces scarabées.
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
Les mâles affluent sur toutes ces
bouteilles, essayant de s'accoupler.
bouteilles, essayant de s'accoupler.
07:54
The males swarm all over
the bottles trying to mate.
the bottles trying to mate.
139
462772
3463
Ils perdent tout intérêt pour
les vraies femelles.
les vraies femelles.
07:59
They lose all interest
in the real females.
in the real females.
140
467582
2787
Cas classique d'un mâle qui délaisse
la femelle pour la bouteille.
la femelle pour la bouteille.
08:02
Classic case of the male
leaving the female for the bottle.
leaving the female for the bottle.
141
470369
4203
(Rires) (Applaudissements)
08:06
(Laughter) (Applause)
142
474572
2947
L'espèce s'est presque éteinte.
08:11
The species almost went extinct.
143
479402
2371
L'Australie a dû modifier ses bouteilles
pour sauvegarder ses scarabées.
pour sauvegarder ses scarabées.
08:14
Australia had to change its bottles
to save its beetles.
to save its beetles.
144
482443
4309
(Rires)
08:18
(Laughter)
145
486752
3000
08:21
Now, the males had successfully
found females for thousands,
found females for thousands,
146
489752
4208
Les mâles trouvaient des femelles
depuis des milliers,
depuis des milliers,
08:25
perhaps millions of years.
147
493960
2438
voire des millions d'années.
Voyaient-ils la réalité
telle qu'elle était ?
telle qu'elle était ?
08:28
It looked like they saw reality
as it is, but apparently not.
as it is, but apparently not.
148
496398
4434
Apparemment non.
08:32
Evolution had given them a hack.
149
500832
2857
L'évolution les avait floués.
08:35
A female is anything dimpled,
glossy and brown,
glossy and brown,
150
503689
4736
Une femelle doit être quelque
chose de solide, brillant et marron,
chose de solide, brillant et marron,
et plus c'est gros, mieux c'est.
08:40
the bigger the better.
151
508425
2276
(Rires)
08:42
(Laughter)
152
510701
1834
Même en rampant sur
toute la bouteille,
toute la bouteille,
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
il ne pouvait pas se rendre
compte de son erreur.
compte de son erreur.
Vous me direz, les scarabées sont des
créatures très simples,
créatures très simples,
08:49
Now, you might say, beetles, sure,
they're very simple creatures,
they're very simple creatures,
154
517945
3645
08:53
but surely not mammals.
155
521590
1858
ce n'est pas comme les mammifères.
08:55
Mammals don't rely on tricks.
156
523448
2717
Eux ne se font pas duper.
08:58
Well, I won't dwell on this,
but you get the idea. (Laughter)
but you get the idea. (Laughter)
157
526165
6013
Bref, je ne m'étendrai pas sur le
sujet, vous voyez l'idée.
sujet, vous voyez l'idée.
(Rires)
09:04
So this raises an important
technical question:
technical question:
158
532178
3158
Mais cela soulève
une question technique importante :
une question technique importante :
l'évolution permet-elle de voir
la réalité telle qu'elle est ?
la réalité telle qu'elle est ?
09:07
Does natural selection really favor
seeing reality as it is?
seeing reality as it is?
159
535336
5991
Heureusement, pas besoin
de faire une foire aux questions.
de faire une foire aux questions.
09:13
Fortunately, we don't have
to wave our hands and guess;
to wave our hands and guess;
160
541877
3536
09:17
evolution is a mathematically
precise theory.
precise theory.
161
545413
3181
L'évolution est une théorie
mathématiquement précise.
mathématiquement précise.
Nous pouvons utiliser ses équations
et voir ce que cela donne.
et voir ce que cela donne.
09:20
We can use the equations of evolution
to check this out.
to check this out.
162
548594
3553
09:24
We can have various organisms
in artificial worlds compete
in artificial worlds compete
163
552147
4153
On peut mettre en compétition
plusieurs organismes de divers mondes
plusieurs organismes de divers mondes
et voir qui survit et qui se porte bien,
09:28
and see which survive and which thrive,
164
556300
1953
09:30
which sensory systems are more fit.
165
558253
3553
quels systèmes sensoriels
conviennent le mieux.
conviennent le mieux.
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
Ce steak par exemple.
Que procure-t-il à la condition physique
d'un animal ?
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
Eh bien, pour un lion affamé,
il l'améliore.
il l'améliore.
09:45
Well, for a hungry lion looking to eat,
it enhances fitness.
it enhances fitness.
169
573438
6016
Pour un lion bien nourri cherchant
à s'accoupler, il ne fait rien.
à s'accoupler, il ne fait rien.
09:52
For a well-fed lion looking to mate,
it doesn't enhance fitness.
it doesn't enhance fitness.
170
580179
4594
Et pour un lapin, il ne l'améliore
en aucune façon,
en aucune façon,
09:58
And for a rabbit in any state,
it doesn't enhance fitness,
it doesn't enhance fitness,
171
586053
3871
10:01
so fitness does depend
on reality as it is, yes,
on reality as it is, yes,
172
589924
4124
donc la condition physique dépend
de la réalité telle qu'elle est, oui,
de la réalité telle qu'elle est, oui,
mais également de l'organisme,
de son état et son action.
de son état et son action.
10:06
but also on the organism,
its state and its action.
its state and its action.
173
594048
4188
La condition physique n'est pas la même
chose que la réalité telle qu'elle est,
chose que la réalité telle qu'elle est,
10:10
Fitness is not the same thing
as reality as it is,
as reality as it is,
174
598236
3553
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 condition physique et
non la réalité
non la réalité
10:17
that figures centrally
in the equations of evolution.
in the equations of evolution.
176
605272
4179
qui joue grandement dans l'équation
de l'évolution.
de l'évolution.
10:21
So, in my lab,
177
609451
3191
Donc, dans mon laboratoire,
j'ai fait des centaines de milliers
de simulations
de simulations
10:24
we have run hundreds of thousands
of evolutionary game simulations
of evolutionary game simulations
178
612642
3775
10:28
with lots of different
randomly chosen worlds
randomly chosen worlds
179
616417
3065
dans différents univers choisis
au hasard,
au hasard,
10:31
and organisms that compete
for resources in those worlds.
for resources in those worlds.
180
619482
4179
où les organismes se disputent
les ressources de ces mondes.
les ressources de ces mondes.
10:35
Some of the organisms
see all of the reality,
see all of the reality,
181
623661
4319
Certains organismes voient
toute la réalité.
toute la réalité.
Certains en voient certaines parties,
10:39
others see just part of the reality,
182
627980
1889
et d'autres ne la voient pas du tout,
10:41
and some see none of the reality,
183
629869
2105
10:43
only fitness.
184
631974
1766
seulement la condition physique.
Qui l'emporte ?
10:46
Who wins?
185
634240
1580
Eh bien, je suis désolé de vous l'annoncer
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
mais ceux qui voient la réalité
s'éteignent.
s'éteignent.
Dans presque toutes les simulations,
10:54
In almost every simulation,
187
642255
1909
les organismes qui ne voient pas la
réalité telle qu'elle est vraiment
réalité telle qu'elle est vraiment
10:56
organisms that see none of reality
188
644164
2182
10:58
but are just tuned to fitness
189
646346
2090
mais qui sont concentrés
sur la condition physique
sur 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
poussent à l'extinction ceux
qui voient la réalité telle qu'elle est.
qui voient la réalité telle qu'elle est.
Tout ça pour dire que l'évolution
ne favorise pas
ne favorise pas
11:05
So the bottom line is, evolution
does not favor vertical,
does not favor vertical,
191
653660
4590
les perceptions verticales ou précises.
11:10
or accurate perceptions.
192
658250
1656
Ces perceptions de la réalité
ne survivent pas.
ne survivent pas.
11:11
Those perceptions of reality go extinct.
193
659906
3762
C'est assez étonnant.
11:15
Now, this is a bit stunning.
194
663668
2020
Comment se fait-il que ne pas
voir le monde avec précision
voir le monde avec précision
11:17
How can it be that not seeing
the world accurately
the world accurately
195
665688
3682
donne un avantage à la survie ?
11:21
gives us a survival advantage?
196
669370
1820
11:23
That is a bit counterintuitive.
197
671190
2113
C'est un peu contre-intuitif.
Mais souvenez-vous du scarabée.
11:25
But remember the jewel beetle.
198
673303
1835
Il a survécu durant des milliers
voire des millions d'années,
voire des millions d'années,
11:27
The jewel beetle survived
for thousands, perhaps millions of years,
for thousands, perhaps millions of years,
199
675138
3761
11:30
using simple tricks and hacks.
200
678899
2694
avec des astuces simples.
Ce que disent les équations
de l'évolution,
de l'évolution,
11:33
What the equations
of evolution are telling us
of evolution are telling us
201
681593
3177
c'est que tous les organismes,
nous inclus,
nous inclus,
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
sont dans le même bateau
que les scarabées.
que les scarabées.
Nous ne voyons pas la réalité
telle qu'elle est.
telle qu'elle est.
11:42
We do not see reality as it is.
203
690413
1930
11:44
We're shaped with tricks
and hacks that keep us alive.
and hacks that keep us alive.
204
692343
4272
Nous fonctionnons sur la base
d'astuces et de raccourcis
d'astuces et de raccourcis
qui nous maintiennent en vie.
11:48
Still,
205
696615
2020
Néanmoins, nous avons besoin d'aide
en ce qui concerne nos intuitions.
en ce qui concerne nos intuitions.
11:50
we need some help with our intuitions.
206
698635
2067
11:52
How can not perceiving
reality as it is be useful?
reality as it is be useful?
207
700702
4783
Comment le fait de ne pas voir la réalité
peut nous aider ?
peut nous aider ?
11:57
Well, fortunately, we have
a very helpful metaphor:
a very helpful metaphor:
208
705485
3669
Heureusement, il y a cette métaphore :
12:01
the desktop interface on your computer.
209
709154
2832
l'interface d'un 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
Regardez l’icône d'un texte de TED
sur lequel vous travaillez.
sur lequel vous travaillez.
12:08
Now, the icon is blue and rectangular
211
716119
4004
L'icône est bleue et rectangulaire
12:12
and in the lower right corner
of the desktop.
of the desktop.
212
720123
2381
et située en bas à droite de votre écran.
Cela signifie-t-il que le document est
lui aussi bleu,
lui aussi bleu,
12:15
Does that mean that the text file itself
in the computer is blue,
in the computer is blue,
213
723324
4186
rectangulaire et en bas
à droite de l'écran ?
à droite de l'écran ?
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
Celui qui pense ça interprète mal
le fonctionnement de l'interface.
le fonctionnement de l'interface.
Ce n'est pas là pour vous montrer
la réalité de l'ordinateur,
la réalité de l'ordinateur,
12:29
It's not there to show you
the reality of the computer.
the reality of the computer.
217
737987
2768
12:32
In fact, it's there to hide that reality.
218
740755
2925
mais pour cacher la réalité.
12:35
You don't want to know about the diodes
219
743680
1875
On ne veut rien savoir de
toutes ces diodes,
toutes ces diodes,
12:37
and resistors and all
the megabytes of software.
the megabytes of software.
220
745555
2250
et résistances et
megabytes du logiciel.
megabytes du logiciel.
S'il fallait gérer tout cela, on ne
pourrait jamais écrire un texte
pourrait jamais écrire un texte
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
12:42
or edit your photo.
222
750936
1475
ou imprimer une 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 que l'évolution nous
a dotés d'une interface
a dotés d'une interface
12:49
that hides reality and guides
adaptive behavior.
adaptive behavior.
224
757128
4315
qui cache la réalité et guide
nos comportements.
nos comportements.
12:53
Space and time, as you
perceive them right now,
perceive them right now,
225
761443
3018
L'espace et le temps,
tels que vous les percevez
tels que vous les percevez
12:56
are your desktop.
226
764461
2174
sont votre interface.
12:58
Physical objects are simply icons
in that desktop.
in that desktop.
227
766635
4737
Les objets physiques ne sont
que des icônes sur votre bureau.
que des icônes sur votre bureau.
13:04
There's an obvious objection.
228
772192
2221
Bien sûr, on peut objecter :
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 tu penses que le train
qui arrive à 200 km/h
qui arrive à 200 km/h
13:10
is just an icon of your desktop,
230
778361
2461
n'est qu'une icône sur ton bureau,
pourquoi tu ne te postes pas
en face de lui ?
en face de lui ?
13:12
why don't you step in front of it?
231
780822
2125
13:14
And after you're gone,
and your theory with you,
and your theory with you,
232
782947
2293
Et une fois mort, et ta théorie avec,
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 que ce train
était plus qu'une icône.
était plus qu'une icône.
13:20
Well, I wouldn't step
in front of that train
in front of that train
234
788554
2043
Bon, je ne ferais pas face à 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 voudrais pas mettre
par erreur cette icône dans la corbeille,
par erreur cette icône dans la corbeille,
13:28
not because I take the icon literally --
237
796448
3181
pas parce que je la prends
au sens littéral,
au sens littéral,
13:31
the file is not literally blue
or rectangular --
or rectangular --
238
799629
3005
le dossier n'est pas vraiment bleu
ou rectangulaire,
ou rectangulaire,
13:34
but I do take it seriously.
239
802934
2326
mais parce qu'elle est importante.
13:37
I could lose weeks of work.
240
805260
2031
Je perdrais des semaines de travail.
13:39
Similarly, evolution has shaped us
241
807291
2554
De la même façon, l'évolution
nous a façonnés
nous a façonnés
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 perceptifs qui nous
maintiennent en vie.
maintiennent en vie.
13:46
We'd better take them seriously.
243
814811
2465
On doit les prendre au sérieux.
13:49
If you see a snake, don't pick it up.
244
817276
2205
Si vous voyez un serpent,
ne l'attrapez pas.
ne l'attrapez pas.
Si vous voyez une falaise, ne sautez pas.
13:52
If you see a cliff, don't jump off.
245
820391
2759
13:55
They're designed to keep us safe,
and we should take them seriously.
and we should take them seriously.
246
823150
3576
Ces symboles garantissent notre sécurité,
il faut les prendre au sérieux.
il faut 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 tout prendre
au pied de la lettre.
au pied de la lettre.
14:01
That's a logical error.
248
829417
2254
C'est une erreur de logique.
14:03
Another objection: There's
nothing really new here.
nothing really new here.
249
831671
3205
On pourrait objecter que
tout cela n'est pas nouveau.
tout cela n'est pas nouveau.
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 depuis longtemps
expliqué que le métal d'un train
a l'air solide mais que ce n'est
a l'air solide mais que ce n'est
14:10
but really it's mostly empty space
with microscopic particles zipping around.
with microscopic particles zipping around.
251
838800
4388
qu'un espace vide rempli
de minuscules particules.
de minuscules particules.
Rien de neuf.
14:15
There's nothing new here.
252
843188
1488
14:16
Well, not exactly.
253
844676
2204
En fait, pas vraiment.
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 mon bureau
icône bleue sur mon 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 prends ma loupe
et regarde de très près,
et regarde de très près,
14:28
I see little pixels,
257
856678
1811
je vais voir des petits pixels
14:30
and that's the reality of the computer.
258
858489
2461
et ça c'est 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 car
vous êtes toujours sur l'interface
vous êtes toujours sur l'interface
et c'est là le problème.
14:36
Those microscopic particles
are still in space and time:
are still in space and time:
260
864758
2996
Ces particules microscopiques sont
toujours dans le temps et l'espace :
toujours dans le temps et l'espace :
14:39
they're still in the user interface.
261
867754
2391
elles sont toujours sur l'interface.
14:42
So I'm saying something far more radical
than those physicists.
than those physicists.
262
870145
3762
Je suis bien plus beaucoup plus radical
que ces physiciens.
que ces physiciens.
Au final, vous pourrez objecter
14:46
Finally, you might object,
263
874727
1473
14:48
look, we all see the train,
264
876200
2559
que vous voyez tous le train,
14:50
therefore none of us constructs the train.
265
878759
3042
que personne ne construit ce 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 ce dernier, on voit tous un cube,
14:59
but the screen is flat,
268
887597
2093
mais l'écran est plat,
15:01
so the cube that you see
is the cube that you construct.
is the cube that you construct.
269
889690
2737
donc le cube que vous voyez est
le cube que vous avez construit.
le cube que vous avez construit.
15:05
We all see a cube
270
893736
2043
On voit tous un cube
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 avons tous construit
le cube que nous voyons.
le cube que nous voyons.
15:12
The same is true of the train.
272
900638
2060
C'est la même chose 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 car nous voyons
tous le train que nous construisons
tous le train que nous construisons
15:19
and the same is true
of all physical objects.
of all physical objects.
274
907180
3553
et il en va de même pour tous
les objets physiques.
les objets physiques.
Nous pourrions penser que
la perception est
la perception 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
comme une fenêtre sur la réalité vraie.
15:29
The theory of evolution is telling us
that this is an incorrect interpretation
that this is an incorrect interpretation
276
917396
5004
Mais la théorie de l’Évolution démontre
qu'il s'agit d'une mauvaise interprétation
qu'il s'agit d'une mauvaise interprétation
15:34
of our perceptions.
277
922400
1465
de nos perceptions.
15:37
Instead, reality is more like a 3D desktop
278
925095
3544
En fait, la réalité est plutôt comme
une interface 3D
une interface 3D
15:40
that's designed to hide
the complexity of the real world
the complexity of the real world
279
928639
3297
dont le but est de cacher la complexité
du monde réel
du monde réel
15:43
and guide adaptive behavior.
280
931936
1866
et d'avoir les comportements adaptés.
15:46
Space as you perceive it is your desktop.
281
934282
2928
L'Espace comme vous le percevez
est votre interface.
est votre interface.
15:49
Physical objects are just
the icons in that desktop.
the icons in that desktop.
282
937210
3026
Les objets physiques sont juste
des icônes sur le bureau.
des icônes sur le 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
On pensait que la Terre était plate car
ça y ressemblait.
ça y ressemblait.
Ensuite, nous avons pensé que la Terre
15:57
Then we thought that the Earth
is the unmoving center of reality
is the unmoving center of reality
284
945520
3134
était le centre immuable de l'univers
16:00
because it looks that way.
285
948654
1724
parce que cela y ressemblait.
16:02
We were wrong.
286
950378
1142
On se trompait.
16:03
We had misinterpreted our perceptions.
287
951520
2670
Nous avions mal interprété
nos perceptions.
nos perceptions.
16:06
Now we believe that spacetime and objects
288
954910
3409
Maintenant, nous pensons 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
représentent le réel dans sa logique.
16:13
The theory of evolution is telling us
that once again, we're wrong.
that once again, we're wrong.
290
961453
3924
Le théorie de l’Évolution nous démontre
encore que nous nous trompons.
encore que nous nous trompons.
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 sensorielles.
de nos expériences sensorielles.
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 on ne regarde pas,
quand on ne regarde pas,
16:24
but it's not spacetime
and physical objects.
and physical objects.
293
972947
3403
mais ce n'est ni l'espace-temps, ni
les objets physiques.
les objets physiques.
16:28
It's as hard for us to let go
of spacetime and objects
of spacetime and objects
294
976350
3028
Nous avons du mal à nous détacher de cet
espace-temps et des objets,
espace-temps et des objets,
16:31
as it is for the jewel beetle
to let go of its bottle.
to let go of its bottle.
295
979378
3483
comme le bupreste avec sa bouteille.
16:34
Why? Because we're blind
to our own blindnesses.
to our own blindnesses.
296
982861
4418
Pourquoi ? Parce que nous ne voyons pas
que nous sommes aveugles.
que nous sommes aveugles.
16:40
But we have an advantage
over the jewel beetle:
over the jewel beetle:
297
988409
2347
Mais nous avons un avantage sur
le bupreste :
le bupreste :
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 regardant au travers d'un téléscope,
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'était
pas le centre immuable de l'Univers
pas le centre immuable de l'Univers
16:51
and by peering through the lens
of the theory of evolution
of the theory of evolution
301
999571
2878
et en regardant au travers
de la théorie de l’Évolution,
de la théorie de l’Évolution,
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 réalité dans sa logique.
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 je vis une expérience sensorielle
où je décris une tomate rouge,
où je décris une tomate rouge,
17:03
I am interacting with reality,
305
1011424
2937
j’interagis 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 la réalité n'est pas une tomate rouge
et n'a rien d'une tomate rouge.
et n'a rien d'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
Idem, dans une expérience sensorielle
où je décris un lion ou un steak,
où je décris un lion ou un steak,
17:16
I'm interacting with reality,
308
1024972
1848
j’interagis avec la réalité,
17:18
but that reality is not a lion or a steak.
309
1026820
3158
mais la réalité n'est pas un lion,
ni un steak.
ni un steak.
17:21
And here's the kicker:
310
1029978
2020
Alors voilà le problème :
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 je vis une expérience sensorielle
où je décris un cerveau ou des neurones,
où je décris un cerveau ou des neurones,
17:28
I am interacting with reality,
312
1036688
2090
j’interagis avec la réalité,
17:30
but that reality is not a brain or neurons
313
1038778
3529
mais la 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'a rien à voir avec un cerveau
ou des neurones.
ou des neurones.
17:37
And that reality, whatever it is,
315
1045805
4779
Et cette réalité quelle qu'elle soit
17:42
is the real source of cause and effect
316
1050584
3611
est le seul lien de cause à effet
17:46
in the world -- not brains, not neurons.
317
1054195
4032
dans le monde - pas le cerveau,
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 pas de puissance causale.
n'ont pas de puissance causale.
17:52
They cause none of our
perceptual experiences,
perceptual experiences,
319
1060827
2601
Ils ne suscitent aucune de nos
expériences sensorielles
expériences sensorielles
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
Les cerveaux et les neurones
sont un ensemble
sont un ensemble
de symboles propres à l'espèce,
un piratage.
un piratage.
18:02
What does this mean
for the mystery of consciousness?
for the mystery of consciousness?
322
1070592
2681
Quel rapport avec le mystère
de la conscience ?
de la conscience ?
18:05
Well, it opens up new possibilities.
323
1073923
3993
Eh bien, cela ouvre de
nouvelles possibilités.
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
la réalité est peut-être
une grande machine
une grande machine
qui provoque nos expériences
sensorielles.
sensorielles.
18:18
I doubt this, but it's worth exploring.
326
1086590
3670
J'en doute mais ça vaut la peine
de l'étudier.
de l'étudier.
18:22
Perhaps reality is some vast,
interacting network of conscious agents,
interacting network of conscious agents,
327
1090260
5349
La réalité est peut-être un réseau
interactif d'entités conscientes,
interactif d'entités conscientes,
18:27
simple and complex, that cause
each other's conscious experiences.
each other's conscious experiences.
328
1095609
5573
simple et complexe, qui est à la base
de chaque expérience consciente.
de chaque expérience consciente.
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 n'y paraît
folle qu'il n'y paraît
18:36
and I'm currently exploring it.
330
1104432
1620
et je travaille dessus.
18:38
But here's the point:
331
1106592
2066
De quoi s'agit-il ?
18:40
Once we let go of our massively intuitive
332
1108658
3321
Une fois abandonnée la forte mais fausse
intuition sur la nature de la réalité,
intuition sur la nature de la réalité,
18:43
but massively false assumption
about the nature of reality,
about the nature of reality,
333
1111979
3924
18:47
it opens up new ways to think
about life's greatest mystery.
about life's greatest mystery.
334
1115903
4388
de nouvelles portes s'ouvrent sur
le grand mystère de la vie.
le 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 suis prêt à parier que la réalité
va s'avérer bien plus fascinante
va s'avérer bien plus fascinante
18:57
and unexpected than we've ever imagined.
336
1125860
3974
et bien plus inattendue que l'on ne pense.
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 propose
le défi ultime :
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
mais avoir des enfants.
Et tiens, au fait, cette conférence TED
n'est que dans votre tête.
n'est que dans votre tête.
19:15
And by the way, even this TED
is just in your head.
is just in your head.
340
1143460
4740
19:20
Thank you very much.
341
1148200
2044
Merci beaucoup.
(Applaudissements)
19:22
(Applause)
342
1150244
3388
Chris Anderson : Ok, si c'est bien
vous ici, alors merci.
vous ici, alors merci.
19:32
Chris Anderson: If that's
really you there, thank you.
really you there, thank you.
343
1160786
3435
19:36
So there's so much from this.
344
1164221
2931
Il y a tellement à dire.
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, d'abord, certaines personnes
pourraient déprimer
pourraient déprimer
19:42
at the thought that,
if evolution does not favor reality,
if evolution does not favor reality,
346
1170421
5549
en pensant que, si l’Évolution
ne prône pas la réalité,
ne prône 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
est-ce que finalement ça n'anéantit
pas tous nos efforts,
pas 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
et notre capacité à penser que
ce que nous pensons est vrai,
ce que nous pensons est vrai,
19:53
possibly even including
your own theory, if you go there?
your own theory, if you go there?
349
1181984
3506
et cela est valable pour votre théorie ?
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 : Cela n'empêche pas
la science d'avancer.
la science d'avancer.
20:01
What we have is one theory
that turned out to be false,
that turned out to be false,
351
1189944
2812
Nous avons donc une théorie qui
s'avère fausse, selon laquelle
s'avère fausse, selon laquelle
20:04
that perception is like reality
and reality is like our perceptions.
and reality is like our perceptions.
352
1192756
4459
la perception est comme la réalité
et la réalité est comme nos perceptions.
et la réalité est comme nos perceptions.
20:09
That theory turns out to be false.
353
1197215
1685
Cette théorie s'est avérée fausse.
20:10
Okay, throw that theory away.
354
1198900
1418
OK, jetons aux orties cette théorie.
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
d'énoncer
d'énoncer
d'autres théories
sur la nature de la réalité.
sur la nature de la réalité.
20:15
about the nature of reality,
356
1203572
1358
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
C'est un vrai 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
La science continue son chemin.
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 cool mais ce que vous dites,
c'est que l’Évolution
c'est que l’Évolution
20:29
can still get you to reason.
361
1217904
2647
peut vous ramener à la raison.
20:32
DH: Yes. Now that's a very,
very good point.
very good point.
362
1220551
2313
DH : Oui. Voilà un point très
très intéressant.
très intéressant.
20:34
The evolutionary game simulations that I
showed were specifically about perception,
showed were specifically about perception,
363
1222864
4527
Les jeux que je vous ai montrés
sont spécifiques à la perception
sont spécifiques à la perception
20:39
and they do show that our perceptions
have been shaped
have been shaped
364
1227391
2578
et prouvent que nos perceptions
ont été façonnées
ont été façonnées
pour que nous ne voyons pas
la réalité telle qu'elle est.
la réalité telle qu'elle est.
20:41
not to show us reality as it is,
365
1229969
1880
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 n'est pas valable pour les
mathématiques ou la logique.
mathématiques ou la logique.
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 de simulations
mais je suis prêt à parier qu'il y a
mais je suis prêt à parier qu'il y a
20:51
that there are some selection pressures
for our logic and our mathematics
for our logic and our mathematics
368
1239744
3622
une sorte de pression qui agit sur notre
logique ou nos mathématiques
logique ou nos mathématiques
20:55
to be at least in the direction of truth.
369
1243366
2206
au moins pour nous emmener dans la
direction de la vérité.
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
Et, si comme moi, vous n'êtes pas
trop maths et logique,
trop maths et logique,
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
même si c'est dur, les
choix induits ne sont pas
choix induits ne sont pas
21:03
uniformly away from true math and logic.
372
1251570
2338
si éloignés de la logique
et des maths.
et des maths.
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 donc qu'on découvrira
qu'il faut étudier chaque
faculté cognitive une par une
faculté cognitive une par une
21:09
one at a time and see
what evolution does to it.
what evolution does to it.
374
1257228
2624
et voir quel effet
à sur elle l’Évolution.
à sur elle l’Évolution.
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 pour la perception
ne l'est peut-être pas pour
les maths et la logique.
les maths et 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 : En fait, vous proposez une
vision moderne du monde
vision moderne du monde
21:19
interpretation of the world:
377
1267607
2391
selon l’Évêque Berkeley :
21:21
consciousness causes matter,
not the other way around.
not the other way around.
378
1269998
2949
c'est la conscience qui crée la matière
et non l'inverse.
et non l'inverse.
21:24
DH: Well, it's slightly
different than Berkeley.
different than Berkeley.
379
1272947
2392
DH : Eh bien, c'est un peu différent.
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 était un croyant qui pensait
donc que la nature de la réalité
donc que la nature de la réalité
21:30
nature of reality is God
and so forth,
and so forth,
381
1278701
2039
était Dieu, donc à partir de là,
21:32
and I don't need to go
where Berkeley's going,
where Berkeley's going,
382
1280740
3110
je ne vais pas m'engager sur la
voie de Berbeley.
voie de Berbeley.
21:35
so it's quite a bit
different from Berkeley.
different from Berkeley.
383
1283850
2695
Donc, nos théories sont un
peu différentes.
peu différentes.
J'appelle cela du réalisme
conscient,
conscient,
21:39
I call this conscious realism.
It's actually a very different approach.
It's actually a very different approach.
384
1287725
3510
c'est une approche assez
différente en fait.
différente en fait.
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 littéralement en
parler avec vous pendant des heures.
parler avec vous pendant des heures.
21:46
Thanks so much for that.
DH: Thank you. (Applause)
DH: Thank you. (Applause)
386
1294825
2473
Tous mes sincères remerciements.
DH : Merci.
DH : Merci.
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