TEDGlobal 2011
Mark Pagel: How language transformed humanity
מארק פאגל: כיצד השפה שינתה את האנושות.
Filmed:
Readability: 4.2
1,708,914 views
הביולוג מארק פאגל משתף אותנו בתיאוריה מעניינת לגבי מדוע בני האדם פיתחו מערכת מורכבת של שפה. הוא מציע כי השפה היא חלק מ"למידה חברתית" אשר אפשרה לשבטים האנושיים הראשונים גישה לכלי חדש: שיתוף פעולה.
Mark Pagel - Evolutionary biologist
Using biological evolution as a template, Mark Pagel wonders how languages evolve. Full bio
Using biological evolution as a template, Mark Pagel wonders how languages evolve. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
Each of you possesses
0
0
2000
לכל אחד מכם יש
00:17
the most powerful, dangerous and subversive trait
1
2000
3000
את התכונה הכי עוצמתית, חתרנית ומסוכנת
00:20
that natural selection has ever devised.
2
5000
3000
שהברירה הטבעית אי פעם המציאה.
00:23
It's a piece of neural audio technology
3
8000
3000
זהו חלק של טכנולוגיית שמע ניורולוגית
00:26
for rewiring other people's minds.
4
11000
2000
אשר מחווט מחדש מוחות של אנשים אחרים.
00:28
I'm talking about your language, of course,
5
13000
3000
אני מדבר על השפה, כמובן,
00:31
because it allows you to implant a thought from your mind
6
16000
3000
מכיוון שהיא מאפשרת לכם להחדיר מחשבה ממוחכם
00:34
directly into someone else's mind,
7
19000
3000
ישירות אל מוחו של אדם אחר,
00:37
and they can attempt to do the same to you,
8
22000
2000
והם יוכלו לנסות ולעשות זאת גם לכם,
00:39
without either of you having to perform surgery.
9
24000
3000
מבלי שמי מכם ייאלץ לבצע ניתוח.
00:42
Instead, when you speak,
10
27000
2000
במקום זאת, כאשר אתם מדברים,
00:44
you're actually using a form of telemetry
11
29000
2000
אתם למעשה משתמשים במעין סוג של טלמטריה
00:46
not so different
12
31000
2000
שאינה כה שונה
00:48
from the remote control device for your television.
13
33000
2000
מהשלט הרחוק של הטלוויזיה שלכם.
00:50
It's just that, whereas that device
14
35000
2000
העניין הוא, שלהבדיל מהעובדה שהשלט
00:52
relies on pulses of infrared light,
15
37000
2000
מסתמך על פולסים של קרני אינפרא אדום,
00:54
your language relies on pulses,
16
39000
3000
השפה שלכם מסתמכת על פולסים,
00:57
discrete pulses, of sound.
17
42000
2000
פולסים עדינים, של צליל.
00:59
And just as you use the remote control device
18
44000
3000
ובדיוק כמו שאתם משתמשים בשלט הרחוק
01:02
to alter the internal settings of your television
19
47000
2000
בכדי לשנות את ההגדרות הפנימיות של הטלוויזיה שלכם
01:04
to suit your mood,
20
49000
2000
כך שזה יתאים למצב רוחכם,
01:06
you use your language
21
51000
2000
אתם משתמשים בשפה שלכם
01:08
to alter the settings inside someone else's brain
22
53000
2000
בכדי לשנות את ההגדרות במוחו של מישהו אחר
01:10
to suit your interests.
23
55000
2000
בכדי שזה יתאים לאינטרסים שלכם.
01:12
Languages are genes talking,
24
57000
2000
שפות הן גנים המדברים,
01:14
getting things that they want.
25
59000
2000
המשיגים את הדברים בהם הם מעוניינים.
01:16
And just imagine the sense of wonder in a baby
26
61000
3000
ורק תדמיינו את רמת הפליאה של תינוק
01:19
when it first discovers that, merely by uttering a sound,
27
64000
3000
כאשר הוא מגלה לראשונה, שפשוט דרך הוצאת קול,
01:22
it can get objects to move across a room
28
67000
2000
הוא יכול לגרום לאובייקטים לנוע בחדר
01:24
as if by magic,
29
69000
2000
כמו היה הדבר קסם,
01:26
and maybe even into its mouth.
30
71000
3000
ואולי אפילו אל תוך פיו.
01:29
Now language's subversive power
31
74000
2000
כעת, כוחן החתרני של שפות
01:31
has been recognized throughout the ages
32
76000
2000
היה ידוע ומוכר לאורך הדורות
01:33
in censorship, in books you can't read,
33
78000
2000
בצנזורה, בספרים שלא יכולתם לקרוא,
01:35
phrases you can't use
34
80000
2000
ביטויים בהם לא הורשתם להשתמש,
01:37
and words you can't say.
35
82000
2000
ומילים שהיה אסור לומר.
01:39
In fact, the Tower of Babel story in the Bible
36
84000
3000
למעשה, סיפור מגדל בבל בתנ"ך
01:42
is a fable and warning
37
87000
2000
הוא משל ואזהרה
01:44
about the power of language.
38
89000
2000
על כוחה של השפה.
01:46
According to that story, early humans developed the conceit
39
91000
3000
לפני הסיפור הזה, בני האדם הקדומים פיתחו את המחשבה היהירה
01:49
that, by using their language to work together,
40
94000
2000
שדרך השימוש בשפתם בכדי לעבוד בצוותא,
01:51
they could build a tower
41
96000
2000
הם יוכלו לבנות מגדל
01:53
that would take them all the way to heaven.
42
98000
2000
שייקח אותם את כל הדרך אל השמיים.
01:55
Now God, angered at this attempt to usurp his power,
43
100000
3000
ואלוהים, הכועס על ניסיון זה לחמוס את כוחו,
01:58
destroyed the tower,
44
103000
3000
הורס את המגדל,
02:01
and then to ensure
45
106000
2000
ואז בכדי להבטיח
02:03
that it would never be rebuilt,
46
108000
2000
שהמגדל לעולם לא ייבנה מחדש,
02:05
he scattered the people by giving them different languages --
47
110000
3000
הוא מפזר את האנשים על-ידיי כך שהוא נותן להם שפות שונות --
02:08
confused them by giving them different languages.
48
113000
3000
הוא מבלבל אותם על-ידיי כך שהוא נותן להם שפות שונות.
02:11
And this leads to the wonderful irony
49
116000
2000
והדבר מוביל לאירוניה המופלאה
02:13
that our languages exist to prevent us from communicating.
50
118000
3000
כי השפות שלנו קיימות בכדי למנוע מאיתנו לתקשר אחד עם השני.
02:16
Even today,
51
121000
2000
אפילו כיום,
02:18
we know that there are words we cannot use,
52
123000
2000
אנחנו יודעים שיש מילים שאנחנו לא יכולים להשתמש בהם,
02:20
phrases we cannot say,
53
125000
2000
ביטויים שאנחנו לא יכולים לומר,
02:22
because if we do so,
54
127000
2000
מכיוון שאם נאמר אותם,
02:24
we might be accosted, jailed,
55
129000
3000
ייתכן ויתנכלו לנו, נאסר,
02:27
or even killed.
56
132000
2000
או אפילו נהרג.
02:29
And all of this from a puff of air
57
134000
2000
וכל זה ממשב של אוויר.
02:31
emanating from our mouths.
58
136000
2000
היוצא מהפיות שלנו.
02:33
Now all this fuss about a single one of our traits
59
138000
3000
כעת, כל הרעש סביב אחת מהתכונות שלנו
02:36
tells us there's something worth explaining.
60
141000
2000
אומר לנו שיש בזה משהו השווה הסבר.
02:38
And that is how and why
61
143000
2000
וזה איך ולמה
02:40
did this remarkable trait evolve,
62
145000
2000
התפתחה התכונה המרשימה הזו,
02:42
and why did it evolve
63
147000
2000
ולמה היא התפתחה
02:44
only in our species?
64
149000
2000
רק במין שלנו?
02:46
Now it's a little bit of a surprise
65
151000
2000
זה מעט מפתיע
02:48
that to get an answer to that question,
66
153000
2000
שבכדי לקבל תשובה לשאלה הזו,
02:50
we have to go to tool use
67
155000
2000
עלינו להסתכל על שימוש בכלים
02:52
in the chimpanzees.
68
157000
2000
בקרב שימפנזים.
02:54
Now these chimpanzees are using tools,
69
159000
2000
השימפנזים האלו משתמשים בכלים,
02:56
and we take that as a sign of their intelligence.
70
161000
3000
ואנחנו רואים בזאת סימן לאינטליגנציה שלהם.
02:59
But if they really were intelligent,
71
164000
2000
אך אם הם באמת אינטליגנטים,
03:01
why would they use a stick to extract termites from the ground
72
166000
3000
למה הם משתמשים במקל בכדי להוציא טרמיטים מהאדמה
03:04
rather than a shovel?
73
169000
2000
במקום להשתמש באת חפירה?
03:06
And if they really were intelligent,
74
171000
3000
ואם הם באמת אינטליגנטים,
03:09
why would they crack open nuts with a rock?
75
174000
2000
מדוע הם פותחים אגוזים עם אבן?
03:11
Why wouldn't they just go to a shop and buy a bag of nuts
76
176000
3000
למה שלא ילכו לחנות וייקנו שקית של אגוזים
03:14
that somebody else had already cracked open for them?
77
179000
3000
שמישהו אחר כבר פתח בשבילם?
03:17
Why not? I mean, that's what we do.
78
182000
2000
למה לא? זה מה שאנחנו עושים.
03:19
Now the reason the chimpanzees don't do that
79
184000
2000
הסיבה לכך שהשימפנזים לא עושים זאת
03:21
is that they lack what psychologists and anthropologists call
80
186000
3000
היא החוסר במה שפסיכולוגים ואנתרפולוגים מכנים
03:24
social learning.
81
189000
2000
למידה חברתית.
03:26
They seem to lack the ability
82
191000
2000
נראה כי חסרה להם היכולת
03:28
to learn from others
83
193000
2000
ללמוד מאחרים
03:30
by copying or imitating
84
195000
2000
על-ידיי העתקה או חיקוי,
03:32
or simply watching.
85
197000
2000
או פשוט דרך צפייה.
03:34
As a result,
86
199000
2000
כתוצאה,
03:36
they can't improve on others' ideas
87
201000
2000
הם לא יכולים לשפר רעיונות של אחרים
03:38
or learn from others' mistakes --
88
203000
2000
או ללמוד מטעויות של אחרים --
03:40
benefit from others' wisdom.
89
205000
2000
להרוויח מחוכמתם של אחרים.
03:42
And so they just do the same thing
90
207000
2000
וכך הם פשוט עושים את אותו הדבר
03:44
over and over and over again.
91
209000
2000
שוב ושוב ושוב.
03:46
In fact, we could go away for a million years and come back
92
211000
4000
למעשה, אנחנו יכולים ללכת למיליון שנה ולחזור,
03:50
and these chimpanzees would be doing the same thing
93
215000
3000
והשימפנזים הללו עדיין יעשו את אותו הדבר
03:53
with the same sticks for the termites
94
218000
2000
עם אותם מקלות עבור הטרמיטים
03:55
and the same rocks to crack open the nuts.
95
220000
3000
ואותן אבנים לפתיחת האגוזים.
03:58
Now this may sound arrogant, or even full of hubris.
96
223000
3000
עכשיו, זה יכול להישמע שחצני, או אפילו מלא היבריס.
04:01
How do we know this?
97
226000
2000
כיצד אנחנו יודעים זאת?
04:03
Because this is exactly what our ancestors, the Homo erectus, did.
98
228000
3000
בגלל שזה בדיוק מה שאבותינו, ההומו ארקטוס, עשו.
04:06
These upright apes
99
231000
2000
הקופים הזקופים האלו
04:08
evolved on the African savanna
100
233000
2000
התפתחו בסוואנה של אפריקה
04:10
about two million years ago,
101
235000
2000
לפני כשני מיליון שנים,
04:12
and they made these splendid hand axes
102
237000
2000
והם יצרו את גרזני היד המופלאים הללו
04:14
that fit wonderfully into your hands.
103
239000
2000
שהתאימו נהדר לכף ידך.
04:16
But if we look at the fossil record,
104
241000
2000
אך אם נסתכל על תיעוד המאובנים,
04:18
we see that they made the same hand axe
105
243000
3000
אנחנו רואים שהם השתמשו באותם גרזני יד
04:21
over and over and over again
106
246000
2000
שוב ושוב ושוב
04:23
for one million years.
107
248000
2000
למשך מיליון שנים.
04:25
You can follow it through the fossil record.
108
250000
2000
ניתן לעקוב אחרי זה דרך תיעוד המאובנים.
04:27
Now if we make some guesses about how long Homo erectus lived,
109
252000
2000
אם ננחש כמה זמן חי ההומו ארקטוס,
04:29
what their generation time was,
110
254000
2000
ומה היה משך הדור שלהם,
04:31
that's about 40,000 generations
111
256000
3000
זה בערך כ- 40,000 דורות
04:34
of parents to offspring, and other individuals watching,
112
259000
3000
של הורים וילדים, ואנשים הצופים מהצד,
04:37
in which that hand axe didn't change.
113
262000
2000
בהם גרזן היד לא השתנה.
04:39
It's not even clear
114
264000
2000
זה אפילו לא בטוח
04:41
that our very close genetic relatives, the Neanderthals,
115
266000
2000
שלקרובים אלינו גנטית, הניאנדרטאלים,
04:43
had social learning.
116
268000
2000
היתה למידה חברתית.
04:45
Sure enough, their tools were more complicated
117
270000
3000
בהחלט, הכלים שלהם היו יותר מורכבים
04:48
than those of Homo erectus,
118
273000
2000
מאשר אלו של ההומו ארקטוס,
04:50
but they too showed very little change
119
275000
2000
אך גם הם הראו מעט מאוד שינוי
04:52
over the 300,000 years or so
120
277000
3000
במהלך 300,000 השנים
04:55
that those species, the Neanderthals,
121
280000
2000
שהמינים האלה, הניאנדרטאלים,
04:57
lived in Eurasia.
122
282000
2000
חיו ביורו-אסיה.
04:59
Okay, so what this tells us
123
284000
2000
אוקיי, אז מה שזה אומר לנו
05:01
is that, contrary to the old adage,
124
286000
3000
זה, שבניגוד לממירה הישנה,
05:04
"monkey see, monkey do,"
125
289000
3000
"קוף רואה, קוף עושה,"
05:07
the surprise really is
126
292000
2000
ההפתעה היא למעשה
05:09
that all of the other animals
127
294000
2000
שכל שאר החיות
05:11
really cannot do that -- at least not very much.
128
296000
3000
באמת לא יכולות לעשות את זה -- לפחות לא הרבה.
05:14
And even this picture
129
299000
2000
ואפילו בתמונה הזו
05:16
has the suspicious taint of being rigged about it --
130
301000
3000
יש תחושה שיש בה משהו מבויים --
05:19
something from a Barnum & Bailey circus.
131
304000
2000
משהו הלקוח מהקרקס של בארנום וביילי.
05:21
But by comparison,
132
306000
2000
אך בהשוואה אליהם,
05:23
we can learn.
133
308000
2000
אנחנו יכולים ללמוד.
05:25
We can learn by watching other people
134
310000
3000
אנחנו יכולים ללמוד על-ידיי צפייה באנשים אחרים
05:28
and copying or imitating
135
313000
2000
או דרך העתקה או חיקויי
05:30
what they can do.
136
315000
2000
של מה שהם עושים.
05:32
We can then choose, from among a range of options,
137
317000
3000
אז אנחנו יכולים לבחור, מבין מגוון רחב של אפשרויות,
05:35
the best one.
138
320000
2000
את האפשרות הטובה ביותר.
05:37
We can benefit from others' ideas.
139
322000
2000
אנחנו יכולים להרוויח מרעיונות של אחרים.
05:39
We can build on their wisdom.
140
324000
2000
אנחנו יכולים לבנות על סמך החוכמה שלהם.
05:41
And as a result, our ideas do accumulate,
141
326000
3000
וכתוצאה, הרעיונות שלנו אכן מצטברים,
05:44
and our technology progresses.
142
329000
4000
והטכנולוגיה שלנו מתקדמת.
05:48
And this cumulative cultural adaptation,
143
333000
5000
וההסתגלות התרבותית המצטברת הזו,
05:53
as anthropologists call
144
338000
2000
כך אנתרפולוגים קוראים
05:55
this accumulation of ideas,
145
340000
2000
להצטברות של רעיונות,
05:57
is responsible for everything around you
146
342000
2000
היא אחראית לכל דבר סביבכם
05:59
in your bustling and teeming everyday lives.
147
344000
2000
במהלך חיי היום יום העמוסים והשוקקים שלכם.
06:01
I mean the world has changed out of all proportion
148
346000
2000
כלומר, העולם השתנה מכל קנה מידה
06:03
to what we would recognize
149
348000
2000
שאנחנו היינו מזהים
06:05
even 1,000 or 2,000 years ago.
150
350000
3000
אפילו לפני 1,000 או 2,000 שנים.
06:08
And all of this because of cumulative cultural adaptation.
151
353000
3000
וכל זה בגלל ההסתגלות התרבותית המצטברת.
06:11
The chairs you're sitting in, the lights in this auditorium,
152
356000
2000
הכיסאות עליהם אתם יושבים, האורות כאן באולם,
06:13
my microphone, the iPads and iPods that you carry around with you --
153
358000
3000
המיקרופון שלי, האייפד והאייפוד שאתם נושאים איתכם,
06:16
all are a result
154
361000
2000
כל אלו הם תוצאה
06:18
of cumulative cultural adaptation.
155
363000
2000
של ההסתגלות התרבותית המצטברת.
06:20
Now to many commentators,
156
365000
4000
רבים אומרים כי
06:24
cumulative cultural adaptation, or social learning,
157
369000
3000
הסתגלות תרבותית מצטברת או למידה חברתית,
06:27
is job done, end of story.
158
372000
3000
סיימו את תפקידם, סוף סיפור.
06:30
Our species can make stuff,
159
375000
3000
המין שלנו יכול ליצור דברים,
06:33
therefore we prospered in a way that no other species has.
160
378000
3000
לכן שגשגנו כפי שאף מין אחר לא שגשג.
06:36
In fact, we can even make the "stuff of life" --
161
381000
3000
אנחנו יכולים אפילו ליצור את "חומר החיים" --
06:39
as I just said, all the stuff around us.
162
384000
2000
כמו שאמרתי, כל הדברים סביבנו.
06:41
But in fact, it turns out
163
386000
2000
אך למעשה, מסתבר
06:43
that some time around 200,000 years ago,
164
388000
3000
שלפני 200,000 שנים בערך,
06:46
when our species first arose
165
391000
2000
כאשר המין שלנו עלה לראשונה
06:48
and acquired social learning,
166
393000
2000
ורכש את הלמידה החברתית,
06:50
that this was really the beginning of our story,
167
395000
2000
זו היתה רק תחילת הסיפור שלנו,
06:52
not the end of our story.
168
397000
2000
ולא סופו של הסיפור.
06:54
Because our acquisition of social learning
169
399000
3000
מכיוון שרכישת הלמידה החברתית
06:57
would create a social and evolutionary dilemma,
170
402000
3000
יצרה דילמה חברתית ואבולוציונית,
07:00
the resolution of which, it's fair to say,
171
405000
3000
שהתוצאה שלה, ניתן לומר,
07:03
would determine not only the future course of our psychology,
172
408000
4000
תכריע לא רק את עתיד הפסיכולוגיה שלנו,
07:07
but the future course of the entire world.
173
412000
2000
אלא את עתיד העולם כולו.
07:09
And most importantly for this,
174
414000
3000
והדבר החשוב ביותר הוא,
07:12
it'll tell us why we have language.
175
417000
3000
שזה יספר לנו מדוע יש לנו שפה.
07:15
And the reason that dilemma arose
176
420000
2000
והסיבה שהדילמה עלתה
07:17
is, it turns out, that social learning is visual theft.
177
422000
3000
היא מכיוון שלמידה חברתית היא למעשה גניבה חזותית.
07:20
If I can learn by watching you,
178
425000
3000
אם אני יכול ללמוד מצפייה בך,
07:23
I can steal your best ideas,
179
428000
2000
אני יכול לגנוב את רעיונותייך הטובים ביותר,
07:25
and I can benefit from your efforts,
180
430000
3000
ואני יכול להרוויח מהמאמצים שלך,
07:28
without having to put in the time and energy that you did
181
433000
2000
מבלי שאצטרך להשקיע את הזמן או האנרגיה שהשקעת
07:30
into developing them.
182
435000
2000
בנסיונך לפתח אותם.
07:32
If I can watch which lure you use to catch a fish,
183
437000
3000
אם אני אוכל לראות באיזה פיתיון אתה משתמש לדייג,
07:35
or I can watch how you flake your hand axe
184
440000
2000
או שאוכל לראות כיצד אתה מסתת את גרזן היד שלך
07:37
to make it better,
185
442000
2000
בכדי לשפר אותו,
07:39
or if I follow you secretly to your mushroom patch,
186
444000
3000
או אם אני עוקב אחרייך חרש חרש לחלקת הפטריות שלך,
07:42
I can benefit from your knowledge and wisdom and skills,
187
447000
3000
אני יכול להרוויח מהידע שלך, ומחוכמתך ומכישורייך,
07:45
and maybe even catch that fish
188
450000
2000
ואולי אפילו אוכל לתפוס את הדג ההוא
07:47
before you do.
189
452000
2000
לפנייך.
07:49
Social learning really is visual theft.
190
454000
3000
למידה חברתית היא למעשה גניבה חזותית.
07:52
And in any species that acquired it,
191
457000
2000
ובכל מין שרוכש אותה,
07:54
it would behoove you
192
459000
2000
זה יהיה חכם מצידך
07:56
to hide your best ideas,
193
461000
2000
להחביא את רעיונותייך הטובים ביותר,
07:58
lest somebody steal them from you.
194
463000
3000
כדי שלא יגנבו אותם ממך.
08:02
And so some time around 200,000 years ago,
195
467000
3000
וכך לפני כ- 200,000 שנים,
08:05
our species confronted this crisis.
196
470000
3000
המין שלנו התעמת עם המשבר הזה.
08:08
And we really had only two options
197
473000
3000
והיו לנו למעשה שתי אפשרויות
08:11
for dealing with the conflicts
198
476000
2000
להתמודד עם הקונפליקטים
08:13
that visual theft would bring.
199
478000
2000
שגניבה חזותית העלתה.
08:15
One of those options
200
480000
2000
אחת האפשרויות
08:17
was that we could have retreated
201
482000
3000
הייתה לסגת
08:20
into small family groups.
202
485000
2000
לקבוצות משפחתיות קטנות.
08:22
Because then the benefits of our ideas and knowledge
203
487000
3000
מכיוון שאז היתרונות של הרעיונות והידע שלנו
08:25
would flow just to our relatives.
204
490000
2000
יעברו אל הקרובים שלנו.
08:27
Had we chosen this option,
205
492000
2000
לו היינו בוחרים באפשרות הזו,
08:29
sometime around 200,000 years ago,
206
494000
3000
מתישהו לפני כ - 200,000 שנים,
08:32
we would probably still be living like the Neanderthals were
207
497000
3000
סביר להניח שעדיין היינו חיים כמו שחיו הניאנדרטאלים
08:35
when we first entered Europe 40,000 years ago.
208
500000
3000
כאשר הגענו לראשונה לאירופה לפני 40,000 שנים.
08:38
And this is because in small groups
209
503000
2000
וזה משום שבקבוצות קטנות
08:40
there are fewer ideas, there are fewer innovations.
210
505000
3000
ישנם פחות רעיונות, ישנם פחות חידושים.
08:43
And small groups are more prone to accidents and bad luck.
211
508000
3000
ולקבוצות קטנות יש נטייה רבה יותר לתאונות או למזל רע.
08:46
So if we'd chosen that path,
212
511000
2000
אז אם היינו בוחרים במסלול הזה,
08:48
our evolutionary path would have led into the forest --
213
513000
3000
אז השביל האבולוציוני שלנו היה מוביל לתוך היער --
08:51
and been a short one indeed.
214
516000
2000
והיה קצר ללא ספק.
08:53
The other option we could choose
215
518000
2000
האפשרות השנייה שיכולנו לבחור
08:55
was to develop the systems of communication
216
520000
3000
הייתה לפתח מערכת תקשורת
08:58
that would allow us to share ideas
217
523000
2000
שתאפשר לנו לחלוק רעיונות
09:00
and to cooperate amongst others.
218
525000
3000
ולעבוד בשיתוף פעולה עם אחרים.
09:03
Choosing this option would mean
219
528000
2000
בחירה באפשרות הזאת משמעה
09:05
that a vastly greater fund of accumulated knowledge and wisdom
220
530000
3000
שמאגר גדול בהרבה של ידע מצטבר וחוכמה
09:08
would become available to any one individual
221
533000
3000
יהיה זמין לכל פרט
09:11
than would ever arise from within an individual family
222
536000
3000
בהשוואה לזה שהיה נוצר במשפחה יחידה
09:14
or an individual person on their own.
223
539000
3000
או באדם יחיד.
09:18
Well, we chose the second option,
224
543000
3000
ובכן, אנחנו בחרנו באפשרות השנייה,
09:21
and language is the result.
225
546000
3000
והשפה היא התוצאה.
09:24
Language evolved to solve the crisis
226
549000
2000
השפה התפתחה בכדי לפתור את המשבר
09:26
of visual theft.
227
551000
2000
של גניבה חזותית.
09:28
Language is a piece of social technology
228
553000
3000
שפה היא חלק מטכנולוגיה חברתית
09:31
for enhancing the benefits of cooperation --
229
556000
3000
המעצימה את יתרונות שיתוף הפעולה --
09:34
for reaching agreements, for striking deals
230
559000
3000
בשביל להגיע להסכמה, בשביל לעשות עיסקאות
09:37
and for coordinating our activities.
231
562000
4000
ובשביל לתאם את הפעילויות שלנו.
09:41
And you can see that, in a developing society
232
566000
2000
ואתם יכולים לראות כי בחברה מתפתחת
09:43
that was beginning to acquire language,
233
568000
2000
שהתחילה לרכוש שפה,
09:45
not having language
234
570000
2000
חוסר בשפה
09:47
would be a like a bird without wings.
235
572000
2000
היה משול לציפור ללא כנפיים.
09:49
Just as wings open up this sphere of air
236
574000
3000
כשם שהכנפיים פותחות את ספירת האוויר
09:52
for birds to exploit,
237
577000
2000
לשימוש הציפורים,
09:54
language opened up the sphere of cooperation
238
579000
2000
השפה פתחה את ספירת שיתוף הפעולה
09:56
for humans to exploit.
239
581000
2000
לשימוש בני האדם.
09:58
And we take this utterly for granted,
240
583000
2000
ואנחנו לוקחים את זה כמובן מאליו,
10:00
because we're a species that is so at home with language,
241
585000
3000
מכיוון שאנחנו מין שמרגיש בנוח עם השפה.
10:03
but you have to realize
242
588000
2000
אבל עליכם להבין
10:05
that even the simplest acts of exchange that we engage in
243
590000
3000
שאפילו הפעולות הפשוטות ביותר של סחר שאנחנו עוסקים בהן
10:08
are utterly dependent upon language.
244
593000
3000
תלויות לחלוטין בשפה.
10:11
And to see why, consider two scenarios
245
596000
2000
ובכדי לראות מדוע, חשבו על שני מקרים
10:13
from early in our evolution.
246
598000
2000
משלב מוקדם באבולוציה שלנו.
10:15
Let's imagine that you are really good
247
600000
2000
בואו נדמיין שאתם טובים מאוד
10:17
at making arrowheads,
248
602000
2000
בהכנת ראשי חצים,
10:19
but you're hopeless at making the wooden shafts
249
604000
3000
אך גרועים בהכנת בסיס החץ
10:22
with the flight feathers attached.
250
607000
3000
עם נוצות התעופה.
10:25
Two other people you know are very good at making the wooden shafts,
251
610000
3000
שני אנשים אחרים מצטיינים בהכנת בסיס החץ,
10:28
but they're hopeless at making the arrowheads.
252
613000
3000
אך גרועים בהכנת ראשי החצים.
10:31
So what you do is --
253
616000
2000
אז מה שאתם עושים זה --
10:33
one of those people has not really acquired language yet.
254
618000
3000
אחד מהאנשים האלה לא רכש עדיין שפה.
10:36
And let's pretend the other one is good at language skills.
255
621000
2000
ובואו נאמר שהשני מצטיין בכישורי השפה.
10:38
So what you do one day is you take a pile of arrowheads,
256
623000
3000
אז מה שאתם עושים יום אחד זה לקחת את ערמת ראשי החצים,
10:41
and you walk up to the one that can't speak very well,
257
626000
2000
ואתם הולכים לאותו אחד שאינו יכול לדבר היטב,
10:43
and you put the arrowheads down in front of him,
258
628000
2000
ואתם מניחים את ראשי החצים מולו,
10:45
hoping that he'll get the idea that you want to trade your arrowheads
259
630000
3000
בתקווה שהוא יבין את הרעיון שאתם רוצים לסחור בראשי החצים שלכם
10:48
for finished arrows.
260
633000
2000
בתמורה לחצים מוגמרים.
10:50
But he looks at the pile of arrowheads, thinks they're a gift,
261
635000
2000
אך הוא מתבונן בערמת ראשי החצים, במחשבה שהם מתנה,
10:52
picks them up, smiles and walks off.
262
637000
3000
לוקח אותם, מחייך והולך.
10:55
Now you pursue this guy, gesticulating.
263
640000
2000
עכשיו אתם רודפים אחרי האיש בתנועות ידיים,
10:57
A scuffle ensues and you get stabbed
264
642000
2000
ומתפתחת התכתשות והוא דוקר אתכם
10:59
with one of your own arrowheads.
265
644000
3000
עם אחד מראשי החצים שלכם.
11:02
Okay, now replay this scene now, and you're approaching the one who has language.
266
647000
3000
אוקיי, עכשיו תריצו שוב את הסצנה הזו כשאתם מתקרבים לזה שיש לו שפה.
11:05
You put down your arrowheads and say,
267
650000
2000
אתם מניחים את ראשי החצים ואומרים:
11:07
"I'd like to trade these arrowheads for finished arrows. I'll split you 50/50."
268
652000
3000
"אני רוצה להחליף את ראשי החצים הללו בחצים מוגמרים. אני אתחלק איתך 50\50."
11:10
The other one says, "Fine. Looks good to me.
269
655000
2000
והבחור אומר "בסדר. נראה טוב בעיניי.
11:12
We'll do that."
270
657000
3000
נעשה את זה."
11:15
Now the job is done.
271
660000
3000
כעת העבודה נגמרה.
11:18
Once we have language,
272
663000
2000
ברגע שיש לנו שפה,
11:20
we can put our ideas together and cooperate
273
665000
2000
אנחנו יכולים לנסח רעיונות ולשתף פעולה
11:22
to have a prosperity
274
667000
2000
בכדי להשיג שגשוג
11:24
that we couldn't have before we acquired it.
275
669000
3000
כמוהו לא יכולנו לקבל לפני שרכשנו את השפה.
11:27
And this is why our species
276
672000
2000
וזו הסיבה מדוע המין שלנו
11:29
has prospered around the world
277
674000
2000
שגשג בכל רחבי העולם
11:31
while the rest of the animals
278
676000
2000
בזמן ששאר החיות
11:33
sit behind bars in zoos, languishing.
279
678000
3000
יושבות להן מאחורי סורגים בגני החיות, נמקות.
11:36
That's why we build space shuttles and cathedrals
280
681000
3000
זו הסיבה מדוע אנו בונים חלליות וקתדרלות
11:39
while the rest of the world sticks sticks into the ground
281
684000
2000
בזמן ששאר העולם תוקע מקלות לתוך האדמה
11:41
to extract termites.
282
686000
2000
כדי להוציא טרמיטים.
11:43
All right, if this view of language
283
688000
3000
טוב. אם המבט הזה על השפה
11:46
and its value
284
691000
2000
וערכה
11:48
in solving the crisis of visual theft is true,
285
693000
3000
והיכולת לפתור את בעיית משבר הגניבה החזותית הוא נכון,
11:51
any species that acquires it
286
696000
2000
אז כל מין שרוכש שפה
11:53
should show an explosion of creativity and prosperity.
287
698000
3000
אמור להראות התפוצצות של יצירתיות ושגשוג.
11:56
And this is exactly what the archeological record shows.
288
701000
3000
וזה בדיוק מה שמראים לנו תיעודי הארכיאולוגים.
11:59
If you look at our ancestors,
289
704000
2000
אם תסתכלו על אבותינו הקדמונים,
12:01
the Neanderthals and the Homo erectus, our immediate ancestors,
290
706000
3000
הניאנדרטאלים וההומו ארקטוס, אבותינו הקרובים ביותר,
12:04
they're confined to small regions of the world.
291
709000
3000
הם מוגבלים לאיזורים קטנים בעולם.
12:07
But when our species arose
292
712000
2000
אך כאשר המין שלנו עלה
12:09
about 200,000 years ago,
293
714000
2000
לפני כ- 200,000 שנים,
12:11
sometime after that we quickly walked out of Africa
294
716000
3000
זמן כלשהו אחרי זה יצאנו במהרה מאפריקה
12:14
and spread around the entire world,
295
719000
3000
והתפזרנו בכל קצוות תבל,
12:17
occupying nearly every habitat on Earth.
296
722000
3000
מאכלסים כמעט כל בית גידול על פני כדור-הארץ.
12:20
Now whereas other species are confined
297
725000
3000
בעוד שמינים אחרים מוגבלים
12:23
to places that their genes adapt them to,
298
728000
3000
למקומות שהגנים שלהם הותאמו.
12:26
with social learning and language,
299
731000
2000
עם למידה חברתית ושפה,
12:28
we could transform the environment
300
733000
2000
יכולנו לשנות את הסביבה
12:30
to suit our needs.
301
735000
2000
כך שתתאים לצרכינו.
12:32
And so we prospered in a way
302
737000
2000
וכך שגשגנו כפי
12:34
that no other animal has.
303
739000
2000
שאף חיה אחרת לא עשתה.
12:36
Language really is
304
741000
3000
השפה היא באמת
12:39
the most potent trait that has ever evolved.
305
744000
3000
התכונה החזקה ביותר שאי פעם התפתחה.
12:42
It is the most valuable trait we have
306
747000
3000
זוהי התכונה הכי שימושית שיש לנו
12:45
for converting new lands and resources
307
750000
3000
להסבת אדמות חדשות ומשאבים
12:48
into more people and their genes
308
753000
3000
לעוד אנשים והגנים שלהם
12:51
that natural selection has ever devised.
309
756000
2000
מכל מה שהברירה הטבעית אי פעם המציאה.
12:53
Language really is
310
758000
2000
השפה היא באמת
12:55
the voice of our genes.
311
760000
2000
הקול של הגנים שלנו.
12:57
Now having evolved language, though,
312
762000
2000
בגלל שפיתחנו את השפה,
12:59
we did something peculiar,
313
764000
2000
עשינו משהו מוזר,
13:01
even bizarre.
314
766000
2000
אפילו חריג.
13:03
As we spread out around the world,
315
768000
2000
בזמן שהתפזרנו ברחבי הכדור,
13:05
we developed thousands of different languages.
316
770000
3000
פיתחנו אלפי שפות שונות.
13:08
Currently, there are about seven or 8,000
317
773000
2000
כיום, ישנם כ 7,000-8,000
13:10
different languages spoken on Earth.
318
775000
3000
שפות שונות שמדוברות בעולם.
13:13
Now you might say, well, this is just natural.
319
778000
2000
כעת אתם יכולים לומר, ובכן, זה אך טבעי.
13:15
As we diverge, our languages are naturally going to diverge.
320
780000
3000
בזמן שאנחנו מסתעפים, כך יקרה גם לשפות שלנו.
13:18
But the real puzzle and irony
321
783000
2000
אך התהייה הגדולה והאירונית
13:20
is that the greatest density of different languages on Earth
322
785000
3000
היא שהצפיפות הכי גדולה של שפות שונות על כדור-הארץ
13:23
is found where people are most tightly packed together.
323
788000
4000
נמצאת במקום בו האנשים קרובים מאוד זה לזה.
13:27
If we go to the island of Papua New Guinea,
324
792000
2000
אם נלך לפפואה גינאה החדשה,
13:29
we can find about 800 to 1,000
325
794000
3000
נוכל למצוא בערך 800 עד 1,000
13:32
distinct human languages,
326
797000
2000
שפות אנושיות נבדלות,
13:34
different human languages,
327
799000
2000
שפות אנושיות שונות,
13:36
spoken on that island alone.
328
801000
2000
מדוברות על האי הזה בלבד.
13:38
There are places on that island
329
803000
2000
ישנם מקומות על האי הזה
13:40
where you can encounter a new language
330
805000
2000
בהם אתם יכולים לפגוש בשפה חדשה
13:42
every two or three miles.
331
807000
2000
כל 3 עד 5 קילומטרים.
13:44
Now, incredible as this sounds,
332
809000
2000
כעת, מדהים ככל שזה נשמע,
13:46
I once met a Papuan man, and I asked him if this could possibly be true.
333
811000
3000
פגשתי פעם איש מפפואה, ושאלתי אותו האם באמת הדבר יתכן.
13:49
And he said to me, "Oh no.
334
814000
2000
והוא אמר לי, "או לא.
13:51
They're far closer together than that."
335
816000
3000
הם הרבה יותר קרובים זה לזה."
13:54
And it's true; there are places on that island
336
819000
2000
וזה נכון; ישנם מקומות על האי הזה
13:56
where you can encounter a new language in under a mile.
337
821000
3000
בהם אתם יכולים לפגוש בשפה חדשה במרחק של פחות משלוש קילומטר.
13:59
And this is also true of some remote oceanic islands.
338
824000
3000
והדבר נכון גם לגבי כמה איים אוקיאנים מרוחקים.
14:03
And so it seems that we use our language,
339
828000
2000
וכך נדמה כי אנו משתמשים בשפה שלנו,
14:05
not just to cooperate,
340
830000
2000
לא רק לשיתוף פעולה,
14:07
but to draw rings around our cooperative groups
341
832000
3000
אלא גם לייצור טבעות צפופות סביב קבוצות המשתפות איתנו פעולה
14:10
and to establish identities,
342
835000
2000
ולבסס זהויות,
14:12
and perhaps to protect our knowledge and wisdom and skills
343
837000
3000
ואולי להגן על הידע והחוכמה והכישורים
14:15
from eavesdropping from outside.
344
840000
3000
מציתותים חיצוניים.
14:18
And we know this
345
843000
2000
ואנחנו יודעים זאת
14:20
because when we study different language groups
346
845000
2000
מכיוון שכאשר אנחנו חוקרים קבוצות שפה שונות
14:22
and associate them with their cultures,
347
847000
2000
ומקשרים אותן עם התרבויות שלהן,
14:24
we see that different languages
348
849000
2000
אנחנו רואים כי ההבדל בשפות
14:26
slow the flow of ideas between groups.
349
851000
3000
מאט את זרימת הרעיונות בין קבוצות.
14:29
They slow the flow of technologies.
350
854000
3000
הן מאטות את זרימתן של הטכנולוגיות.
14:32
And they even slow the flow of genes.
351
857000
3000
והן אפילו מעכבות את זרימת הגנים.
14:35
Now I can't speak for you,
352
860000
2000
עכשיו, אני לא יכול לדבר בשמכם,
14:37
but it seems to be the case
353
862000
2000
אך נדמה שזו הסיבה
14:39
that we don't have sex with people we can't talk to.
354
864000
3000
שאנחנו לא עושים סקס עם אנשים איתם אנחנו לא יכולים לדבר.
14:43
(Laughter)
355
868000
2000
(צחוק)
14:45
Now we have to counter that, though,
356
870000
2000
אבל עכשיו אנחנו צריכים לנגוד זאת,
14:47
against the evidence we've heard
357
872000
2000
כנגד הראייה ששמענו עליה
14:49
that we might have had some rather distasteful genetic dalliances
358
874000
3000
שאולי היו לנו כמה התמזמזויות גנטיות מפוקפקות
14:52
with the Neanderthals and the Denisovans.
359
877000
2000
עם הניאנדרטאלים ועם הדניסובנים.
14:54
(Laughter)
360
879000
2000
(צחוק)
14:56
Okay, this tendency we have,
361
881000
2000
אוקי, הנטייה שיש לנו,
14:58
this seemingly natural tendency we have,
362
883000
2000
הנטייה הטבעית לכאורה שיש לנו,
15:00
towards isolation, towards keeping to ourselves,
363
885000
3000
להתבודד, להתרחק מהאחר,
15:03
crashes head first into our modern world.
364
888000
3000
מתנגשת עם עולמנו המודרני.
15:06
This remarkable image
365
891000
2000
התמונה המדהימה הזו
15:08
is not a map of the world.
366
893000
2000
היא לא מפת העולם.
15:10
In fact, it's a map of Facebook friendship links.
367
895000
4000
למעשה, זוהי מפת קשרי חברויות בפייסבוק.
15:14
And when you plot those friendship links
368
899000
2000
וכאשר אתה מציב את אותם קשרי חברות
15:16
by their latitude and longitude,
369
901000
2000
לפי קווי האורך והרוחב שלהם,
15:18
it literally draws a map of the world.
370
903000
3000
זה מצייר לנו מפה של העולם.
15:21
Our modern world is communicating
371
906000
2000
עולמנו המודרני מתקשר
15:23
with itself and with each other
372
908000
2000
עם עצמו ואחד עם השני
15:25
more than it has
373
910000
2000
יותר מאשר
15:27
at any time in its past.
374
912000
2000
עשה זאת אי פעם בעבר.
15:29
And that communication, that connectivity around the world,
375
914000
3000
והתקשורת הזו, הקישוריות הזו סביב העולם,
15:32
that globalization
376
917000
2000
הגלובליזציה הזו
15:34
now raises a burden.
377
919000
3000
מעלה כעת בעיה.
15:37
Because these different languages
378
922000
2000
משום שאותן שפות שונות
15:39
impose a barrier, as we've just seen,
379
924000
2000
מהוות מחסום, כמו שזה עתה ראינו,
15:41
to the transfer of goods and ideas
380
926000
2000
למעבר מוצרים ורעיונות
15:43
and technologies and wisdom.
381
928000
2000
וטכנולוגיות וחוכמה.
15:45
And they impose a barrier to cooperation.
382
930000
3000
והן מהוות מחסום לשיתוף פעולה.
15:48
And nowhere do we see that more clearly
383
933000
3000
ואין מקום בו אנו רואים זאת בבירור יותר
15:51
than in the European Union,
384
936000
2000
מאשר באיחוד האירופי,
15:53
whose 27 member countries
385
938000
3000
בו חברות 27 מדינות
15:56
speak 23 official languages.
386
941000
3000
המדברות ב- 23 שפות רשמיות.
15:59
The European Union
387
944000
2000
האיחוד האירופי
16:01
is now spending over one billion euros annually
388
946000
4000
מבזבז למעלה ממיליארד יורו כל שנה
16:05
translating among their 23 official languages.
389
950000
3000
בתרגום לאותן 23 שפות רשמיות.
16:08
That's something on the order
390
953000
2000
זה משהו בסביבות
16:10
of 1.45 billion U.S. dollars
391
955000
2000
1.45 מיליארד דולרים
16:12
on translation costs alone.
392
957000
3000
על עלויות תרגום בלבד.
16:15
Now think of the absurdity of this situation.
393
960000
2000
חישבו על האבסורדיות של המצב הזה.
16:17
If 27 individuals
394
962000
2000
אם 27 אנשים
16:19
from those 27 member states
395
964000
2000
מ- 27 מדינות חברות
16:21
sat around table, speaking their 23 languages,
396
966000
3000
ישבו סביב שולחן, וידברו ב- 23 השפות שלהם,
16:24
some very simple mathematics will tell you
397
969000
2000
חישוב פשוט יראה לכם
16:26
that you need an army of 253 translators
398
971000
4000
שתזדקקו לצבא של 253 מתרגמים
16:30
to anticipate all the pairwise possibilities.
399
975000
4000
בכדי להתכונן לכל האפשרויות הזוגיות.
16:34
The European Union employs a permanent staff
400
979000
3000
האיחוד האירופי מעסיק צוות קבוע
16:37
of about 2,500 translators.
401
982000
2000
של כ- 2,500 מתרגמים.
16:39
And in 2007 alone --
402
984000
2000
ובשנת 2007 לבדה --
16:41
and I'm sure there are more recent figures --
403
986000
2000
אני בטוח כי ישנם נתונים מעודכנים יותר--
16:43
something on the order of 1.3 million pages
404
988000
3000
משהו באיזור ה- 1.3 מיליון דפים
16:46
were translated into English alone.
405
991000
3000
תורגמו לאנגלית בלבד.
16:49
And so if language really is
406
994000
3000
כך שאם שפה היא באמת
16:52
the solution to the crisis of visual theft,
407
997000
3000
הפתרון לגניבה חזותית,
16:55
if language really is
408
1000000
2000
אם השפה באמת
16:57
the conduit of our cooperation,
409
1002000
2000
סוללת את הדרך לשיתוף הפעולה שלנו,
16:59
the technology that our species derived
410
1004000
3000
הטכנולוגיה שהמין שלנו המציא
17:02
to promote the free flow and exchange of ideas,
411
1007000
4000
בכדי לקדם זרימה חופשית של החלפת רעיונות,
17:06
in our modern world,
412
1011000
2000
בעולמנו המודרני,
17:08
we confront a question.
413
1013000
2000
אנחנו ניצבים אל מול שאלה.
17:10
And that question is whether
414
1015000
2000
והשאלה הינה האם
17:12
in this modern, globalized world
415
1017000
2000
בעולם המודרני, הגלובלי הזה
17:14
we can really afford to have all these different languages.
416
1019000
3000
אנחנו באמת יכולים להרשות לעצמנו את כל השפות השונות הללו.
17:17
To put it this way, nature knows no other circumstance
417
1022000
3000
כלומר, הטבע לא מכיר שום מצב אחר
17:20
in which functionally equivalent traits coexist.
418
1025000
5000
בו תכונות שוות פונקציונאלית מתקיימות בו-זמנית.
17:25
One of them always drives the other extinct.
419
1030000
3000
אחת מהן תמיד מניעה את האחרת להכחדה.
17:28
And we see this in the inexorable march
420
1033000
2000
ואנו רואים זאת בצעדה הקשה
17:30
towards standardization.
421
1035000
2000
אל עבר ההאחדה.
17:32
There are lots and lots of ways of measuring things --
422
1037000
3000
ישנן דרכים רבות מאוד למדוד דברים --
17:35
weighing them and measuring their length --
423
1040000
2000
לשקול אותם ולמדוד את אורכם --
17:37
but the metric system is winning.
424
1042000
2000
אך השיטה המטרית מנצחת.
17:39
There are lots and lots of ways of measuring time,
425
1044000
3000
ישנן דרכים רבות מאוד למדוד את הזמן,
17:42
but a really bizarre base 60 system
426
1047000
3000
אך שיטה מוזרה המבוססת על 60
17:45
known as hours and minutes and seconds
427
1050000
2000
הידועה כשעות ודקות ושניות
17:47
is nearly universal around the world.
428
1052000
3000
היא כמעט כלל עולמית.
17:50
There are many, many ways
429
1055000
2000
ישנן דרכים רבות
17:52
of imprinting CDs or DVDs,
430
1057000
2000
של החתמה על דיסקים ועל DVD,
17:54
but those are all being standardized as well.
431
1059000
3000
אך כולן עוברות האחדה גם כן.
17:57
And you can probably think of many, many more
432
1062000
3000
ואתם יכולים בוודאי לחשוב על עוד דוגמאות
18:00
in your own everyday lives.
433
1065000
2000
בחיי היום יום שלכם.
18:02
And so our modern world now
434
1067000
3000
וכך עולמנו המודרני כעת
18:05
is confronting us with a dilemma.
435
1070000
2000
מציב אותנו אל מול בעיה.
18:07
And it's the dilemma
436
1072000
2000
וזו אותה בעיה
18:09
that this Chinese man faces,
437
1074000
2000
שעומדת בפני האיש הסיני הזה,
18:11
who's language is spoken
438
1076000
2000
אשר שפתו מדוברת
18:13
by more people in the world
439
1078000
2000
על-ידי יותר אנשים בעולם
18:15
than any other single language,
440
1080000
3000
מאשר כל שפה אחרת,
18:18
and yet he is sitting at his blackboard,
441
1083000
4000
ועדיין הוא יושב ליד הלוח שלו,
18:22
converting Chinese phrases
442
1087000
3000
ומתרגם ביטויים סיניים
18:25
into English language phrases.
443
1090000
2000
לביטויים בשפה האנגלית
18:27
And what this does is it raises the possibility to us
444
1092000
3000
וזה מעלה בפנינו את האפשרות
18:30
that in a world in which we want to promote
445
1095000
2000
שבעולם בו אנו רוצים לקדם
18:32
cooperation and exchange,
446
1097000
2000
שיתוף פעולה וחליפין,
18:34
and in a world that might be dependent more than ever before
447
1099000
3000
ובעולם שייתכן והוא תלוי יותר מאי פעם
18:37
on cooperation
448
1102000
2000
בשיתוף פעולה
18:39
to maintain and enhance our levels of prosperity,
449
1104000
3000
בכדי לשמר ולקדם את רמות השגשוג שלנו,
18:42
his actions suggest to us
450
1107000
2000
מעשיו מרמזים לנו
18:44
it might be inevitable
451
1109000
2000
שזה אולי בלתי נמנע
18:46
that we have to confront the idea
452
1111000
2000
שאנחנו צריכים להתמודד עם הרעיון
18:48
that our destiny is to be one world with one language.
453
1113000
3000
שגורלנו הוא להיות עולם אחד עם שפה אחת.
18:51
Thank you.
454
1116000
2000
תודה רבה.
18:53
(Applause)
455
1118000
8000
(מחיאות כפיים)
19:01
Matt Ridley: Mark, one question.
456
1126000
2000
מאט רידלי: מארק, שאלה אחת.
19:03
Svante found that the FOXP2 gene,
457
1128000
3000
סוואנטה מצא כי הגן FOXP2,
19:06
which seems to be associated with language,
458
1131000
2000
שנראה כי הוא מקושר עם השפה,
19:08
was also shared in the same form
459
1133000
2000
היה גם שותף באותה צורה
19:10
in Neanderthals as us.
460
1135000
2000
בניאנדרטלים כמו אצלנו.
19:12
Do we have any idea
461
1137000
2000
האם יש לנו איזשהו רעיון
19:14
how we could have defeated Neanderthals
462
1139000
2000
כיצד יכולנו לנצח את הניאנדרטאלים
19:16
if they also had language?
463
1141000
2000
אם גם להם הייתה שפה?
19:18
Mark Pagel: This is a very good question.
464
1143000
2000
מארק פאגל: זוהי שאלה טובה מאוד.
19:20
So many of you will be familiar with the idea that there's this gene called FOXP2
465
1145000
3000
אז רבים מכם יכירו את הרעיון שישנו גן הנקרא FOXP2
19:23
that seems to be implicated in some ways
466
1148000
3000
שנדמה שהוא מקושר בכמה דרכים
19:26
in the fine motor control that's associated with language.
467
1151000
3000
במוטוריקה העדינה המקושרת עם השפה.
19:29
The reason why I don't believe that tells us
468
1154000
2000
הסיבה בגללה אני לא מאמין שזה אומר לנו
19:31
that the Neanderthals had language
469
1156000
2000
שלניאנדרטאלים הייתה שפה
19:33
is -- here's a simple analogy:
470
1158000
3000
היא -- ישנה אנלוגיה פשוטה:
19:36
Ferraris are cars that have engines.
471
1161000
3000
פרארי הן מכוניות שיש להן מנועים.
19:39
My car has an engine,
472
1164000
2000
למכונית שלי יש מנוע,
19:41
but it's not a Ferrari.
473
1166000
2000
אבל היא אינה פרארי.
19:43
Now the simple answer then
474
1168000
2000
עכשיו התשובה הפשוטה לזה
19:45
is that genes alone don't, all by themselves,
475
1170000
2000
תהיה שגנים לבד לא, לגמרי לבדם,
19:47
determine the outcome
476
1172000
2000
קובעים את התוצאה הסופית
19:49
of very complicated things like language.
477
1174000
2000
של דבר מסובך כל-כך כמו שפה.
19:51
What we know about this FOXP2 and Neanderthals
478
1176000
2000
מה שאנחנו יודעים על הגן הזה FOXP2 ועל הניאנדרטאלים
19:53
is that they may have had fine motor control of their mouths -- who knows.
479
1178000
4000
הוא שייתכן והיה להם שליטה מוטורית עדינה על הפה שלהם -- מי יודע.
19:57
But that doesn't tell us they necessarily had language.
480
1182000
2000
אך זה לא בהכרח אומר לנו שהייתה להם שפה.
19:59
MR: Thank you very much indeed.
481
1184000
2000
מאט רידלי: באמת תודה רבה לך.
20:01
(Applause)
482
1186000
3000
(מחיאות כפיים)
ABOUT THE SPEAKER
Mark Pagel - Evolutionary biologistUsing biological evolution as a template, Mark Pagel wonders how languages evolve.
Why you should listen
Mark Pagel builds statistical models to examine the evolutionary processes imprinted in human behavior, from genomics to the emergence of complex systems -- to culture. His latest work examines the parallels between linguistic and biological evolution by applying methods of phylogenetics, or the study of evolutionary relatedness among groups, essentially viewing language as a culturally transmitted replicator with many of the same properties we find in genes. He’s looking for patterns in the rates of evolution of language elements, and hoping to find the social factors that influence trends of language evolution.
At the University of Reading, Pagel heads the Evolution Laboratory in the biology department, where he explores such questions as, "Why would humans evolve a system of communication that prevents them with communicating with other members of the same species?" He has used statistical methods to reconstruct features of dinosaur genomes, and to infer ancestral features of genes and proteins.
He says: "Just as we have highly conserved genes, we have highly conserved words. Language shows a truly remarkable fidelity."
Mark Pagel | Speaker | TED.com