TED2008
Neil Turok: My wish: Find the next Einstein in Africa
ניל טורוק מביע את משאלת ה - TED שלו
Filmed:
Readability: 4.1
609,381 views
תוך שהוא מקבל את פרס TED 2008, מספר הפיזיקאי ניל טורוק על צעירים אפריקאים מוכשרים שרעבים להזדמנות. על ידי שחרור ופיתוח של הפוטנציאל היצרתי של היבשת, אנחנו יכולים לשנות את העתיד של אפריקה.
Neil Turok - Physicist, education activist
Neil Turok is working on a model of the universe that explains the big bang -- while, closer to home, he's founded a network of math and science academies across Africa. Full bio
Neil Turok is working on a model of the universe that explains the big bang -- while, closer to home, he's founded a network of math and science academies across Africa. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:13
It was an incredible surprise to me
0
1000
3000
זו הייתה הפתעה מדהימה בשבילי
00:16
to find out that there was actually an organization that cared about both parts of my life.
1
4000
6000
לגלות שלמעשה יש ארגון שמטפל בשני חלקים של החיים שלי.
00:22
Because, basically,
2
10000
1000
בגלל, שבאופן בסיסי,
00:23
I work as a theoretical physicist.
3
11000
2000
אני עובד כפיזיקאי תיאורטי.
00:25
I develop and test models of the Big Bang,
4
13000
3000
אני מפתח ובוחן מודלים של המפץ הגדול,
00:28
using observational data.
5
16000
3000
כשאני משתמש במידע מתצפיות.
00:31
And I've been moonlighting for the last five years
6
19000
3000
ובחמש שנים האחרונות אני עובד בעבודה נוספת
00:34
helping with a project in Africa.
7
22000
3000
ועוזר לפרוייקט באפריקה.
00:37
And, I get a lot of flak for this at Cambridge.
8
25000
4000
ואני מקבל הרבה תגובות על זה בקיימברידג'.
00:41
People wonder, you know, "How do you have time to do this?" And so on.
9
29000
4000
אנשים תוהים, אתם יודעים, "איך יש לך זמן לעשות את זה?" וכו'.
00:45
And so it was simply astonishing to me
10
33000
3000
אז זה היה לי פשוט מדהים
00:48
to find an organization that actually appreciated both those sides.
11
36000
4000
למצוא ארגון שהעריך את שני הצדדים.
00:52
So I thought I'd start off by just telling you a little bit about myself
12
40000
3000
אז חשבתי להתחיל פשוט בלספר לכם קצת על עצמי
00:55
and why I lead this schizophrenic life.
13
43000
4000
ולמה אני מנהל חיים סכיזופרניים כאלה.
00:59
Well, I was born in South Africa and my parents were imprisoned
14
47000
5000
ובכן, נולדתי בדרום אפריקה וההורים שלי נשלחו לכלא
01:04
for resisting the racist regime.
15
52000
2000
על התנגדות למשטר הגזעני.
01:06
When they were released, we left and we went as refugees to Kenya and Tanzania.
16
54000
7000
כשהשתחררו, עזבנו והלכנו כפליטים לקניה וטנזניה.
01:13
Both were very young countries then,
17
61000
2000
שתיהן היו אז מדינות צעירות מאוד,
01:15
and full of hope for the future.
18
63000
3000
ומלאות בתקווה לעתיד.
01:18
We had an amazing childhood. We didn't have any money,
19
66000
2000
הייתה לנו ילדות מדהימה. לא היה לנו כסף בכלל,
01:20
but we were outdoors most of the time.
20
68000
3000
אבל היינו בחוץ רוב הזמן.
01:23
We had fantastic friends and we saw the wonders of the world,
21
71000
5000
היו לנו חברים נהדרים וחזינו בנפלאות העולם,
01:28
like Kilimanjaro, Serengeti and the Olduvai Gorge.
22
76000
6000
כמו קלימנג'רו, סרנגטי, וערוץ האולדובאי.
01:34
Well, then we moved to London for high school.
23
82000
2000
ובכן, אז עברנו ללונדון בשביל התיכון.
01:36
And after that -- there's nothing much to say about that.
24
84000
5000
ואחרי זה - אין יותר מדי מה להגיד על זה.
01:41
It was rather dull. But I came back to Africa
25
89000
4000
זה היה די משעמם. אבל חזרתי לאפריקה
01:45
at the age of 17, as a volunteer teacher
26
93000
4000
בגיל 17, כמורה מתנדב
01:49
to Lesotho, which is a tiny country,
27
97000
3000
ללסוטו, שזו מדינה קטנטנה,
01:52
surrounded at that time by apartheid South Africa.
28
100000
5000
שדרום אפריקה של האפרטהייד הקיפה אותה בתקופה ההיא.
01:57
Well, 80 percent of the men in Lesotho
29
105000
3000
ובכן, 80 אחוז מהגברים בלסוטו
02:00
worked in the mines over the border,
30
108000
4000
עבדו במכרות שבגבול.
02:04
in brutal conditions.
31
112000
3000
בתנאים אכזריים.
02:07
Nevertheless, I -- as I'm sure -- as a rather irritating young, white man
32
115000
6000
אף על פי כן, אני - כמו שאני בטוח - כגבר לבן צעיר ומעצבן
02:13
coming into their village, I was welcomed with incredible hospitality and warmth.
33
121000
6000
שמגיע אליהם לכפר, התקבלתי ביידים פתוחות ובהרבה חום.
02:19
But the kids were the best part.
34
127000
2000
אבל הילדים היו החלק הכי טוב.
02:21
The kids were amazing: extremely eager and often very bright.
35
129000
5000
הילדים היו מדהימים. נלהבים מאוד ולעיתים קרובות מבריקים.
02:26
And I'm just going to tell you one story,
36
134000
2000
ואני רק הולך לספר לכם סיפור אחד,
02:28
which got through to me.
37
136000
3000
שנגע בי.
02:31
I used to try to take the kids outside as often as possible,
38
139000
2000
נסיתי להוציא את הילדים החוצה כמה שאפשר,
02:33
to try to connect the academic stuff with the real world.
39
141000
5000
בנסיון לחבר בין החומר הלימודי לעולם האמיתי.
02:38
And they weren't used to that.
40
146000
3000
והם לא היו רגילים לזה.
02:41
But I took them outside one day and I said,
41
149000
2000
אבל הוצאתי אותם החוצה יום אחד ואמרתי,
02:43
"I want you to estimate the height of the building."
42
151000
3000
"אני רוצה שתאמדו את גובה הבניין".
02:46
And I expected them to put a ruler next to the wall,
43
154000
3000
וצפיתי מהם לשים את הסרגל על הקיר,
02:49
size it up with a finger, and make an estimate of the height.
44
157000
5000
למדוד עם האצבע, ולתת אומדן של הגובה.
02:54
But there was one little boy, very small for his age.
45
162000
4000
אבל היה ילד אחד קטן, מאוד קטן לגילו.
02:58
He was the son of one of the poorest families in the village.
46
166000
3000
הוא היה הבן של אחת המשפחות העניות ביותר בכפר.
03:01
And he wasn't doing that. He was scribbling with chalk on the pavement.
47
169000
5000
והוא לא עשה את זה. הוא שרבט עם גיר על המדרכה.
03:06
And so, I said -- I was annoyed -- I said, "What are you doing?
48
174000
3000
אז אמרתי - התעצבנתי - אמרתי "מה אתה עושה?
03:09
I want you to estimate the height of the building."
49
177000
2000
אני רוצה שתאמוד את גובה הבניין".
03:11
He said, "OK. I measured the height of a brick.
50
179000
3000
הוא אמר "אוקיי. מדדתי את גובה הלבנה.
03:14
I counted the number of bricks and now I'm multiplying."
51
182000
5000
ספרתי את מספר הלבנים ועכשיו אני מכפיל".
03:19
Well -- (Laughter) -- I hadn't thought of that one.
52
187000
5000
ובכן, לא חשבתי על זה.
03:24
And many experiences like this happened to me.
53
192000
4000
וקרו לי הרבה מקרים כאלה.
03:28
Another one is that I met a miner. He was home on his three-month leave from the mines.
54
196000
8000
עוד אחד זה שפגשתי כורה. הוא היה בבית לרגל חופשה בת שלושה חודשים מהמכרות.
03:36
Sitting next to him one day, he said, "There's only one thing that I really loved at school.
55
204000
6000
תוך כדי שאני יושב לידו יום אחד, הוא אמר "יש רק דבר אחד שבאמת אהבתי בבית ספר.
03:42
And you know what it was? Shakespeare." And he recited some to me.
56
210000
7000
ואתה יודע מה זה היה? שייקספיר". והוא ציטט לי קצת.
03:49
And these and many similar experiences convinced me
57
217000
4000
וזה ועוד הרבה מקרים דומים שיכנעו אותי
03:53
that there are just tons of bright kids in Africa
58
221000
4000
שפשוט יש המון ילדים מבריקים באפריקה
03:57
-- inventive kids, intellectual kids --
59
225000
4000
ילדים בעלי כושר המצאה, ילדים אינטלקטואלים,
04:01
and starved of opportunity.
60
229000
1000
ורעבים להזמדנות.
04:02
And if Africa is going to get fixed, it's by them, not by us.
61
230000
6000
ואם אפריקה תתוקן, זה יהיה על ידם, לא על ידנו.
04:08
Well, after -- (Applause) -- that's the truth.
62
236000
6000
ובכן, אחרי... זו האמת.
04:14
Well, after Lesotho, I traveled across Africa
63
242000
3000
ובכן, אחרי לסוטו, טיילתי ברחבי אפריקה
04:17
before returning to England
64
245000
2000
לפני שחזרתי לאנגליה
04:20
-- so gray and depressing, in comparison.
65
248000
3000
- כל כך אפורה ומדכאת בהשוואה.
04:23
And I went to Cambridge. And there, I fell for theoretical physics.
66
251000
7000
והלכתי לקיימברידג'. ושם, התאהבתי בפיסיקה תיאורטית.
04:30
Well, I'm not going to explain this equation,
67
258000
2000
ובכן, אני לא הולך להסביר את המשוואה הזו,
04:32
but theoretical physics is really an amazing subject.
68
260000
4000
אבל פיסיקה תיאורטית היא, באמת, נושא מדהים.
04:36
We can write down all the laws of physics we know in one line.
69
264000
6000
אנחנו יכולים לכתוב את כל חוקי הפיסיקה שאנחנו מכירים בשורה אחת.
04:42
And, admittedly, it's in a very shorthand notation.
70
270000
5000
ויש להודות, זה בסימון מאוד מקוצר.
04:47
And it contains 18 free parameters,
71
275000
4000
וזה מכיל 18 פרמטרים חופשיים,
04:51
OK, which we have to fit to the data.
72
279000
3000
אוקיי, שעלינו להתאים למידע.
04:54
So it's not the final story,
73
282000
2000
אז זה לא סוף הסיפור,
04:56
but it's an incredibly powerful summary of everything we know
74
284000
5000
אבל זה סיכום מדהים בעוצמתו של כל מה שאנחנו יודעים
05:01
about nature at the most basic level.
75
289000
4000
לגבי הטבע ברמה הכי בסיסית.
05:05
And apart from a few very important loose ends, which you've heard about here --
76
293000
4000
ומלבד לכמה סימני שאלה מאוד חשובים, שעליהם שמעתם כאן -
05:09
like dark energy and dark matter --
77
297000
3000
כמו אנרגיה אפלה, וחומר אפל -
05:12
this equation describes,
78
300000
2000
המשוואה הזו מתארת -
05:14
seems to describe everything about the universe and what's in it.
79
302000
5000
נראה שהיא מתארת הכל על היקום ומה שבתוכו.
05:19
But there's one big puzzle remaining,
80
307000
2000
אבל עדיין נשארת חידה גדולה,
05:21
and this was most succinctly put to me by my primary school math teacher in
81
309000
5000
וזה נוסח לי באופן תמציתי ביותר על ידי המורה שלי למתמטיקה בבית ספר היסודי
05:26
Tanzania, who's a wonderful Scottish lady
82
314000
3000
בטנזניה, שהיא אישה סקוטית נהדרת
05:29
who I still stay in touch with.
83
317000
3000
שאני עדיין בקשר איתה.
05:32
And she's now in her 80s.
84
320000
2000
והיא עכשיו בשנות השמונים לחייה.
05:34
And when I try to explain my work to her, she waved away all the details, and she said,
85
322000
5000
וכשאני מנסה להסביר לה את העבודה שלי, היא מבטלת את כל הפרטים ואומרת:
05:39
"Neil, there's only one question that really matters.
86
327000
5000
ניל, יש רק שאלה אחת שבאמת חשובה.
05:44
What banged?" (Laughter)
87
332000
4000
מה התפוצץ?"
05:48
"Everyone talks about the Big Bang. What banged?"
88
336000
5000
"כולם מדברים על המפץ הגדול. מה התפוצץ?"
05:53
And she's right. It's a question we've all been avoiding.
89
341000
5000
והיא צודקת. זו שאלה שכולנו התחמקנו ממנה.
05:58
The standard explanation is that the universe somehow sprang into existence,
90
346000
5000
ההסבר הרווח הוא שהיקום איכשהו קפץ לקיימות,
06:03
full of a strange kind of energy
91
351000
2000
מלא באנרגיה מסוג מוזר
06:05
-- inflationary energy -- which blew it up.
92
353000
5000
- אנרגיית אינפלציה - שפוצצה אותו.
06:10
But the puzzle of why the universe emerged in that peculiar state
93
358000
4000
אבל החידה למה היקום צץ במצב הייחודי הזה
06:14
is completely unsolved.
94
362000
4000
לא פתורה בכלל.
06:18
Now, I worked on that theory for a while, with Stephen Hawking and others.
95
366000
4000
עכשיו, עבדתי על התיאוריה זמן מה, יחד עם סטפן הוקינג ואחרים.
06:22
But then I began to explore another alternative.
96
370000
3000
אבל אז התחלתי לחקור חלופה אחרת.
06:25
The alternative is that the Big Bang wasn't the beginning.
97
373000
3000
החלופה היא שהמפץ הגדול לא היה ההתחלה.
06:28
Perhaps the universe existed before the bang,
98
376000
3000
אולי היקום היה קיים לפני המפץ,
06:31
and the bang was just a violent event in a pre-existing universe.
99
379000
5000
והמפץ היה פשוט אירוע אלים ביקום שהיה קיים קודם.
06:36
Well, this possibility is actually suggested
100
384000
3000
ובכן, האפשרות למעשה הועלתה
06:39
by the latest theories, the unified theories,
101
387000
3000
בתיאוריות האחרונות, התיאוריות המאוחדות,
06:42
which try to explain all those 18 free parameters
102
390000
3000
שמנסות להסביר את כל אותם 18 פרמטרים חופשיים
06:45
in a single framework, which will hopefully predict all of them.
103
393000
7000
בשלד בודד, שבתקווה יחזה את כולם.
06:52
And I'll just share a cartoon of this idea here.
104
400000
3000
ואני רק אציג סרטון של הרעיון הזה.
06:55
It's all I can convey. According to these theories,
105
403000
3000
זה כל מה שאני יכול להעביר. על פי התיאוריות האלה,
06:58
there are extra dimensions of space, not just the three we're familiar with,
106
406000
3000
יש מימדים נוספים בחלל, לא רק השלושה שאנחנו מכירים,
07:01
but at every point in the room there are more dimensions.
107
409000
4000
אלא בכל נקודה בחדר יש מימדים נוספים.
07:05
And in particular, there's one rather strange one,
108
413000
2000
ובמיוחד, יש אחד משונה למדי,
07:07
in the most elegant unified theories we have.
109
415000
3000
בתיאוריות המאוחדות האלגנטיות ביותר שיש לנו.
07:10
The strange one looks likes this:
110
418000
2000
המשונה נראה כך:
07:12
that we live in a three-dimensional world.
111
420000
3000
שאנחנו חיים בעולם תלת מימדי.
07:15
We live in one of these worlds, and I can only show it as a sheet,
112
423000
4000
אנחנו חיים באחד העולמות האלה, ואני יכול להראות את זה רק כדף,
07:19
but it's really three-dimensional.
113
427000
3000
אבל זה באמת תלת מימדי.
07:22
And a tiny distance away, there's another sheet,
114
430000
4000
ובמרחק זעיר, יש דף נוסף,
07:26
also three-dimensional, and they're separated by a gap.
115
434000
2000
גם תלת מימדי, והם מופרדים על ידי רווח.
07:28
The gap is very tiny, and I've blown it up so you can see it.
116
436000
3000
הרווח מאוד קטן, וניפחתי את זה על מנת שתראו אותו.
07:31
But it's really a tiny fraction of the size of an atomic nucleus.
117
439000
5000
אבל באמת הוא בגודל של חלקיק מהגודל של גרעין אטום.
07:36
I won't go into the details of why we think the universe is like this,
118
444000
3000
לא אכנס לפרטים על למה אנחנו חושבים שהייקום הוא ככה
07:39
but it comes out of the math and trying to explain the physics that we know.
119
447000
4000
אבל זה על פי המתמטיקה וזה מנסה להסביר את הפיסיקה שאנחנו יודעים.
07:43
Well, I got interested in this because it seemed to me that it was an obvious question.
120
451000
4000
ובכן, התעניינתי בזה בגלל שזה היה נראה לי כמו שאלה מובנת מאליה.
07:47
Which is, what happens if these two, three-dimensional worlds
121
455000
3000
שהיא, מה קורה אם שני העולמות התלת מימדיים האלה
07:50
should actually collide?
122
458000
3000
ממש יתנגשו?
07:54
And if they collide, it would look a lot like the Big Bang.
123
462000
3000
ואם הם מתנגשים, זה ייראה ממש כמו המפץ הגדול.
07:57
But it's slightly different than in the conventional picture.
124
465000
3000
אבל זה קצת שונה מהתמונה השגרתית.
08:00
The conventional picture of the Big Bang is a point.
125
468000
2000
התמונה השגרתית של המפץ הגדול היא נקודה.
08:02
Everything comes out of a point;
126
470000
2000
הכל יוצא מנקודה.
08:04
you have infinite density. And all the equations break down.
127
472000
4000
יש את הצפיפות האינסופית. וכל המשוואות מתמוטטות.
08:08
No hope of describing that.
128
476000
2000
אין סיכוי לתאר את זה.
08:10
In this picture, you'll notice,
129
478000
2000
בתמונה, אתם תשימו לב,
08:12
the bang is extended. It's not a point.
130
480000
2000
המפץ מתרחב. זה לא נקודה.
08:14
The density of matter is finite, and we have a chance
131
482000
3000
צפיפות החומר סופית, ויש לנו סיכוי
08:17
of a consistent set of equations that can describe the whole process.
132
485000
5000
לקבוצת משוואות עקבית שיכולה לתאר את כל התהליך.
08:22
So, to cut a long story short, we've explored this alternative.
133
490000
3000
בקיצור, חקרנו את החלופה הזו.
08:25
We've shown that it can fit
134
493000
2000
הראנו שהיא יכולה להתאים
08:27
all of the data that we have about the formation of galaxies,
135
495000
4000
לכל המידע שיש לנו על היווצרות הגלקסיות,
08:31
the fluctuations in the microwave background.
136
499000
3000
התנודות ברקע קרינת גלי המיקרו.
08:34
Furthermore, there's an experimental way
137
502000
2000
מעבר לכך, ישנה דרך ניסויית
08:36
to tell this theory, apart from the inflationary explanation that I told you before.
138
504000
7000
להסביר את התיאורה הזו מלבד להסבר האינפלציה שהסברתי לכם קודם.
08:43
It involves gravitational waves.
139
511000
3000
זה כולל גלי כבידה.
08:46
And in this scenario, not only was the Big Bang not the beginning,
140
514000
3000
ובתרחיש הזה, לא רק שהמפץ הגדול לא היה ההתחלה,
08:49
as you can see from the picture,
141
517000
3000
כמו שאפשר לראות בתמונה הזו,
08:52
it can happen over and over again.
142
520000
2000
זה יכול לקרות שוב ושוב.
08:54
It may be that we live in an endless universe,
143
522000
3000
ייתכן ואנחנו חיים ביקום שלא נגמר,
08:57
both in space and in time.
144
525000
1000
מבחינת מרחב וגם זמן.
09:01
And there've been bangs in the past, and there will be bangs in the future.
145
529000
3000
והיו מפצים בעבר, ויהיו מפצים בעתיד.
09:04
And maybe we live in an endless universe.
146
532000
4000
וייתכן ואנחנו חיים ביקום שלא נגמר.
09:08
Well, making and testing models of the universe
147
536000
5000
ובכן, ליצור ולבחון מודלים של היקום,
09:13
is, for me, the best way I have of enjoying and appreciating the universe.
148
541000
7000
בשבילי, זו הדרך הטובה ביותר שיש לי ליהנות ולהעריך את היקום.
09:20
We need to make the best mathematical models we can,
149
548000
2000
אנחנו צריכים ליצור את המודלים המתמטיים הכי טובים שביכולתנו,
09:22
the most consistent ones.
150
550000
2000
הכי עקביים.
09:24
And then we scrutinize them, logically and with data.
151
552000
4000
ואז אנחנו חוקרים אותם בעיון רב, בהיגיון ועם מידע.
09:28
And we try to convince ourselves --
152
556000
3000
ואנחנו מנסים לשכנע את עצמנו -
09:31
we really try to convince ourselves they're wrong.
153
559000
2000
אנחנו ממש מנסים לשכנע את עצמנו שהם לא נכונים.
09:33
That's progress: when we prove things wrong.
154
561000
3000
זהו תהליך: כשאנחנו מפריכים דברים.
09:36
And gradually, we hopefully move closer and closer to understanding the world.
155
564000
6000
ובהדרגה, ובתקווה, אנחנו מתקרבים יותר ויותר להבנת העולם.
09:42
As I pursued my career, something was always gnawing away inside me.
156
570000
5000
בזמן ששקדתי על הקריירה שלי, משהו בפנים כירסם אותי.
09:47
What about Africa?
157
575000
3000
מה עם אפריקה?
09:50
What about those kids I'd left behind?
158
578000
5000
מה עם הילדים האלה שהשארתי מאחור?
09:55
Instead of developing, as we'd all hoped in the '60s,
159
583000
3000
במקום להתפתח, כפי שכולנו קיווינו בשנות השישים,
09:58
things had gotten worse.
160
586000
2000
המצב רק הידרדר.
10:00
Africa was gripped by poverty, disease and war.
161
588000
4000
אפריקה נשבתה על ידי עוני, חולי ומלחמה.
10:04
This is very graphically shown by the Worldmapper website and project.
162
592000
6000
ניתן לראות את זה באופן מאוד גרפי באתר ובפרוייקט של Worldmapper.
10:10
And so the idea is to represent each country
163
598000
3000
אז הרעיון הוא להציג כל מדינה
10:13
on a map, but scale the area according to some quantity.
164
601000
6000
על מפה, אך למדוד את האיזור על פי מידה מסויימת.
10:19
So here's just the standard area map of the world.
165
607000
2000
אז יש את מפת האיזור הסטנדרטית.
10:21
By the way, Africa is very large.
166
609000
2000
דרך אגב, אפריקה גדולה מאוד.
10:23
And the next map now shows Africa's GDP in 1960,
167
611000
5000
והמפה הבאה מראה את התמ"ג של אפריקה ב - 1960,
10:28
around the time of independence for many African states.
168
616000
5000
סביב השנים בהן הרבה מדינות אפריקאיות זכו בעצמאות.
10:33
Now, this is 1990, and then 2002. And here's a projection for 2015.
169
621000
10000
עכשיו, זו 1990 ואז 2002. והנה תחזית ל - 2015.
10:44
Big changes are happening in the world,
170
632000
1000
שינויים גדולים קורים בעולם,
10:45
but they're not helping Africa.
171
633000
3000
אבל הם לא עוזרים לאפריקה.
10:48
What about Africa's population? The population isn't out of proportion to its area,
172
636000
4000
מה עם אוכלוסיית אפריקה? האוכלוסייה בהחלט פופורציונאלית לאיזור שלה,
10:52
but Africa leads the world in deaths from often preventable causes:
173
640000
5000
אבל אפריקה מובילה בתמותה מסיבות שלרוב ניתן למנוע:
10:57
malnutrition, simple infections and birth complications.
174
645000
7000
תת-תזונה, זיהומים פשוטים, וסיבוכי לידה.
11:04
Then there's HIV/AIDS. And then there are deaths from war.
175
652000
5000
ואז יש HIV/AIDS. ואז יש מוות במלחמות.
11:09
OK, currently there are 45,000 people a month dying in the Congo,
176
657000
5000
אוקיי, יש נכון להיום 45,000 אנשים שמתים בחודש בקונגו,
11:14
as a consequence of the war
177
662000
2000
כתוצאה מהמלחמה
11:16
there over coltan and diamonds and other things.
178
664000
4000
על קולטן, יהלומים, וכו'...
11:20
It's still going on.
179
668000
4000
זה עדיין נמשך.
11:24
What about Africa's capacity to do something about these problems?
180
672000
3000
מה עם היכולת של אפריקה להתמודד עם הבעיות האלה?
11:27
Well, here's the number of physicians in Africa.
181
675000
5000
ובכן, הנה מספר הרופאים באפריקה.
11:32
Here's the number of people in higher education.
182
680000
5000
הנה מספר האנשים בהשכלה גבוהה.
11:37
And here -- most shocking to me --
183
685000
2000
והנה - מה שאותי הכי מזעזע -
11:39
the number of scientific research papers coming out of Africa.
184
687000
4000
מספר המאמרים המדעיים שיוצאים מאפריקה.
11:43
It just doesn't exist scientifically.
185
691000
5000
פשוט לא קיים.
11:48
And this was very eloquently argued at TED Africa:
186
696000
3000
ואת כל זה טענו באופן משכנע ב - TED אפריקה:
11:51
that all of the aid that's been given
187
699000
2000
שכל העזרה הזו שנתנו לאפריקה
11:53
has completely failed to put Africa onto its own two feet.
188
701000
8000
לא עזרה במאום להעמיד את אפריקה על שתי רגליה.
12:01
Well, the transition to democracy in South Africa in 1994
189
709000
3000
ובכן, המעבר לדמוקרטיה בדרום אפריקה ב- 1994
12:04
was literally a dream come true for many of us.
190
712000
4000
היה לא פחות מחלום לרבים מאיתנו.
12:08
My parents were both elected to the first parliament,
191
716000
3000
שני הוריי נבחרו לפרלמנט הראשון,
12:11
alongside Nelson and Winnie Mandela. They were the only other couple.
192
719000
5000
לצד נלסון וויני מנדלה. הם היו הזוג הנוסף היחידי.
12:16
And in 2001, I took a research leave to visit them.
193
724000
4000
וב- 2001, לקחתי חופש מחקר כדי לבקר אותם.
12:20
And while I was busy working -- I was working on these colliding worlds, in the day.
194
728000
7000
וכשהייתי עסוק בעבודה - עבדתי על העולמות המתנגשים האלה, ביום.
12:27
But I learned that there was a desperate shortage of skills,
195
735000
3000
ולמדתי, שיש מחסור משווע של מיומנויות,
12:30
especially mathematical skills, in industry, in government, in education.
196
738000
8000
במיוחד מיומנויות מתמטיות, בתעשייה, בממשלה, בחינוך.
12:38
The ability to make and test models has become essential,
197
746000
4000
היכולת ליצור ולבחון מודלים נהייתה הכרחית,
12:42
not only to every single area of science today,
198
750000
3000
לא רק לכל תחום במדע היום,
12:45
but also to modern society itself.
199
753000
4000
אלא גם לחברה המודרנית עצמה.
12:49
And if you don't have math, you're not going to enter the modern age.
200
757000
6000
ואם אין לך מתמטיקה, אתה לא תיכנס לעידן המודרני.
12:55
So I had an idea. And the idea was very simple.
201
763000
3000
אז היה לי רעיון. והרעיון היה פשוט מאוד.
12:58
The idea was to set up an African Institute for Mathematical Sciences, or AIMS.
202
766000
6000
הרעיון היה להקים מוסד אפריקאי למדעים מתמטיים, או בקיצור AIMS.
13:04
And let's recruit students from the whole of Africa,
203
772000
4000
ובוא נגייס סטודנטים מאפריקה כולה,
13:08
bring them together with lecturers from all over the world,
204
776000
4000
ונפגיש אותם עם מרצים מכל רחבי העולם,
13:12
and we'll try to give them a fantastic education.
205
780000
5000
וננסה להעניק להם השכלה מצויינת.
13:17
Well, as a Cambridge professor, I had many contacts.
206
785000
3000
ובכן, בתור פרופסור מקמברידג', היו לי הרבה קשרים.
13:20
And to my astonishment, they backed me 100 percent.
207
788000
3000
ולתדהמתי, הם גיבו אותי ב - 100%.
13:23
They said, "Go and do it,
208
791000
2000
הם אמרו "לך תעשה את זה,
13:25
and we'll come and lecture."
209
793000
4000
ונבוא להרצות".
13:29
And I knew it would be amazing fun to bring brilliant students
210
797000
4000
וידעתי שזה כיף אדיר להביא סטודנטים מבריקים
13:33
from these countries -- where they don't have any opportunities -- together
211
801000
4000
מהמדינות האלו, בהן אין להם הזדמנויות, יחד
13:37
with the best lecturers in the world --
212
805000
2000
עם המרצים הטובים בעולם,
13:39
who I knew would come, because of the interest in Africa --
213
807000
3000
שידעתי שהם יבואו, בגלל העניין באפריקה.
13:42
and put them together and just let the sparks fly.
214
810000
7000
ולשים אותם יחד ולתת לניצוצות לעוף.
13:49
So we bought a derelict hotel near Cape Town.
215
817000
4000
אז קנינו מלון נטוש בקרבת קייפטאון.
13:53
It's an 80-room Art Deco hotel from the 1920s.
216
821000
3000
זה מלון ארט דקו עם 80 חדרים משנות ה - 20.
13:56
The area was kind of seedy, so we got an 80-room hotel for 100,000 dollars.
217
824000
6000
זה היה איזור די מוזנח, ככה שקנינו מלון עם 80 חדרים ב - 100,000$.
14:02
It's a beautiful building. We decided we would refurbish it
218
830000
4000
זה בניין יפהפה. החלטנו לשפץ אותו
14:06
and then put out the word:
219
834000
2000
ואז הפצנו את השמועה:
14:08
we're going to start the best math institute in Africa
220
836000
4000
אנחנו פותחים את המוסד הכי טוב למתמטיקה באפריקה
14:12
in this hotel.
221
840000
1000
במלון הזה.
14:13
Well, the new South Africa is a very exciting country.
222
841000
3000
ובכן, דרום אפריקה החדשה היא מדינה מאוד מרתקת.
14:16
And those of you who haven't been there, you should go.
223
844000
3000
ואלה מביניכם שלא היו שם, כדאי לכם ללכת.
14:19
It's very, very interesting what's happening.
224
847000
3000
מאוד, מאוד מעניין מה שקורה.
14:22
And we recruited wonderful staff,
225
850000
3000
וגייסנו צוות נהדר,
14:25
highly motivated staff.
226
853000
2000
צוות חדור מוטיבציה.
14:27
The other thing that's happened, which was good for us, is the Internet.
227
855000
4000
הדבר השני שקרה, והיה טוב מאוד עבורנו, הוא האינטרנט.
14:31
Even though the Internet is very expensive all over Africa,
228
859000
3000
למרות שהאינטרנט יקר מאוד ברחבי אפריקה,
14:34
there are Internet cafes everywhere.
229
862000
2000
יש אינטרנט קפה בכל מקום.
14:36
And bright young Africans are desperate to join the global community,
230
864000
5000
ואפריקאים צעירים ומבריקים נואשים להצטרף לקהילה הגלובאלית,
14:41
to be successful -- and they're very ambitious.
231
869000
3000
כדי להצליח - והם מאוד שאפתניים.
14:44
They want to be the next Einstein.
232
872000
4000
הם רוצים להיות האיינשטיין הבא.
14:50
And so when word came out that AIMS was opening,
233
878000
3000
אז כשהשמועה על פתיחת AIMS נפוצה,
14:53
it spread very quickly via e-mail and our website.
234
881000
4000
היא נפוצה מהר מאוד דרך אי-מייל והאתר שלנו.
14:57
And we got lots of applicants.
235
885000
2000
וקיבלנו פניות רבות.
14:59
Well, we designed AIMS as a 24-hour learning environment,
236
887000
3000
ובכן, תיכננו את AIMS כסביבת למידה סביב השעון,
15:02
and it was fantastic to start a university from the beginning.
237
890000
4000
וזה היה נהדר לפתוח אוניברסיטה מההתחלה שלה.
15:06
You have to rethink, what is the university for?
238
894000
4000
אתה חייב לעשות חשיבה מחדש, מה מטרת האוניברסיטה?
15:10
And that's really exciting.
239
898000
2000
וזה מאוד מרגש.
15:12
So we designed it to have interactive teaching.
240
900000
3000
אז תכננו אותה כך שתהיה בה למידה אינטראקטיבית.
15:15
No droning on at the chalkboard.
241
903000
4000
בלי למידה חד גונית עם לוח וגיר.
15:19
We emphasize problem-solving, working in groups,
242
907000
4000
אנחנו שמים דגש על פיתרון-בעיות, עבודה בקבוצות,
15:23
every student discovering and maximizing their own potential
243
911000
4000
כל סטודנט מגלה וממצה את הפוטנציאל שבו,
15:27
and not chasing grades.
244
915000
3000
ולא רודף אחר ציונים.
15:30
Everyone lives together in this hotel -- lecturers and students --
245
918000
2000
כולם גרים ביחד במלון, מרצים וסטודנטים
15:32
and it's not surprising at all to find an impromptu tutorial at 1 a.m.
246
920000
6000
ולא מפתיע למצוא שיעור פרטי מאולתר באחת בלילה.
15:38
The students don't usually leave the computer lab till 2 or 3 a.m.
247
926000
4000
בדרך כלל הסטודנטים לא עוזבים את מעבדת המחשבים עד 2:00 או 3:00 בלילה.
15:42
And then they're up again at eight in the morning.
248
930000
2000
והם קמים שוב ב - 8:00 בבוקר.
15:44
Lectures, problem-solving and so on. It's an extraordinary place.
249
932000
7000
הרצאות, פיתרון בעיות וכדומה. זה מקום יוצא מן הכלל.
15:51
We especially emphasize areas of great relevance to Africa's development,
250
939000
5000
במיוחד אנחנו שמים דגש על תחומים שרלוונטים לפיתוח של אפריקה,
15:56
because, in those areas, scientists working in Africa will have a competitive advantage.
251
944000
6000
מכיוון שבתחומים האלו, למדענים שעובדים באפריקה יהיה יתרון תחרותי.
16:02
They'll publish, be invited to conferences.
252
950000
2000
הם יפרסמו, יוזמנו לכנסים.
16:04
They'll do well. They'll have successful careers.
253
952000
6000
הם יצליחו; תהיה להם קריירה מוצלחת.
16:10
And AIMS has done extremely well.
254
958000
2000
ו-AIMS עשתה עבודה טובה מאוד.
16:12
Here is a list of last year's graduates, graduated in June,
255
960000
4000
הנה רשימה של הבוגרים של שנה שעברה, הם סיימו ביוני,
16:16
and what they're currently doing -- 48 of them.
256
964000
3000
ומה הם שעושים כרגע, 48 מהם.
16:19
And where they are is indicated over here.
257
967000
4000
וכאן כתוב איפה הם נמצאים.
16:23
And where they've gone. So these are all postgraduate students.
258
971000
4000
ולאן הם הלכו. אז כל הסטודנטים האלה הם אחרי תואר ראשון.
16:27
And they've all gone on to master's and Ph.D. degrees in excellent places.
259
975000
7000
והם כולם המשיכו לתואר שני ודוקטורט במקומות מצויינים.
16:34
Five students can be educated at AIMS
260
982000
2000
אפשר ללמד חמישה סטודנטים ב - AIMS
16:36
for the cost of educating one in the U.S. or Europe.
261
984000
4000
בעלות לימודים של סטודנט אחד בארה"ב או אירופה.
16:40
But more important, the pan-African student body
262
988000
3000
אבל יותר חשוב מכך, אוכלוסיית הסטודנטים בכללותה
16:43
is a continual source of strength, pride and commitment to Africa.
263
991000
6000
היא מקור בלתי נלאה של כח, גאווה ומחוייבות לאפריקה.
16:49
We illustrate AIMS' progress by coloring in the countries of Africa.
264
997000
5000
אנחנו ממחישים את ההתקדמות של AIMS על ידי צביעה של המדינות באפריקה.
16:54
So here you can see behind this list.
265
1002000
2000
אז אתם יכולים לראות כאן מאחורי הרשימה.
16:56
When a county is colored yellow, we've received an application;
266
1004000
4000
כשמדינה נצבעת בצהוב: קיבלנו פנייה;
17:00
orange, we've accepted an application; and green,
267
1008000
5000
כתום: קיבלנו מישהו שהגיש פנייה; וירוק:
17:05
a student has graduated.
268
1013000
2000
סטודנט שסיים.
17:07
So here is where we were after the first graduation in 2004.
269
1015000
4000
אז זה היה מצבנו אחרי טקס הסיום הראשון ב - 2004.
17:11
And we set ourselves a goal of turning the continent green.
270
1019000
4000
והצבנו לעצמנו מטרה להפוך את היבשת לירוקה.
17:15
So there's 2005, -6, -7, -8.
271
1023000
4000
אז הנה 2005, 6, 7, 8.
17:19
(Applause)
272
1027000
10000
(מחיאות כפיים)
17:29
We're well on the way to achieving our initial goal.
273
1037000
4000
אנחנו בדרך הנכונה להשיג את המטרה הראשונית שלנו.
17:33
We had some of the students filmed at home before they came to AIMS.
274
1041000
4000
ביקשנו מכמה תלמידים לצלם את עצמם בבית לפני שבאו ל - AIMS.
17:37
And I'll just show you one.
275
1045000
3000
ואני רק אראה לכם אחת.
17:40
Tendai Mugwagwa: My name is Tendai Mugwagwa.
276
1048000
4000
שמי טנדאי מוגוואגווה.
17:44
I have a Bachelor of Science with an education degree.
277
1052000
3000
יש לי תואר ראשון במדעים וחינוך.
17:47
I will be attending AIMS.
278
1055000
2000
אני אלמד ב - AIMS.
17:49
My understanding of the course is that it covers quite a lot.
279
1057000
4000
להבנתי הקורס מכסה די הרבה.
17:53
You know, from physics to medicine,
280
1061000
4000
אתם יודעים, מפיסיקה ועד רפואה,
17:57
in particular, epidemiology and also mathematical modeling.
281
1065000
6000
במיוחד, אפידימיולוגיה וגם מידול מתמטי.
18:03
Neil Turok: So Tendai came to AIMS and did very well.
282
1071000
5000
אז טנדאי הגיעה ל - AIMS והצליחה מאוד.
18:08
And I'll let her take it from there.
283
1076000
4000
ואתן לה להמשיך מכאן.
18:16
TM: My name is Tendai Mugwagwa
284
1084000
2000
שמי טנדאי מוגוואגווה
18:18
and I was a student at AIMS in 2003 and 2004.
285
1086000
4000
והייתי סטודנטית ב - AIMS ב - 2003 ו- 2004.
18:22
After leaving AIMS, I went on to do a master's in applied mathematics
286
1090000
5000
אחרי שעזבתי את AIMS, המשכתי לתואר שני במתמטיקה שימושית
18:27
at the University of Cape Town in South Africa.
287
1095000
3000
באוניברסיטת קייפטאון בדרום אפריקה.
18:30
After that, I came to the Netherlands
288
1098000
2000
לאחר מכן, הגעתי להולנד
18:32
where I'm now doing a Ph.D. in theoretical immunology.
289
1100000
3000
שם אני עושה עכשיו דוקטורט באימונולוגיה תיאורטית.
18:35
Professor: Tendai is working very independently.
290
1103000
3000
טנדאי עובדת באופן מאוד עצמאי.
18:38
She communicates well with the immunologists at the hospital.
291
1106000
4000
היא מתקשרת טוב עם האימונולוגים בבית החולים,
18:42
So all in all I have a very good Ph.D. student from South Africa.
292
1110000
4000
אז סך הכל יש לי דוקטורנטית טובה מאוד מדרום אפריקה.
18:46
So I'm happy she's here.
293
1114000
3000
אני שמח שהיא כאן.
18:49
NT: Another student in the first year of AIMS was Shehu.
294
1117000
4000
עוד סטודנט שהיה בשנה הראשונה של AIMS הוא שהו.
18:53
And he's shown here with his favorite high school teacher.
295
1121000
5000
רואים אותו פה עם המורה האהוב עליו בתיכון.
18:58
And then entering university in northern Nigeria.
296
1126000
6000
ואז מתחיל ללמוד באוניברסיטה בצפון ניגריה.
19:04
And after AIMS, Shehu wanted to do high-energy physics,
297
1132000
5000
ואחרי AIMS, שהו רצה לעסוק בפיסיקה של אנרגיות גבוהות,
19:09
and he came to Cambridge.
298
1137000
2000
והוא הגיע לקיימברידג'.
19:11
He's about to finish his Ph.D.,
299
1139000
3000
הוא עומד לסיים את הדוקטורט שלו.
19:14
and he was filmed recently with someone you all know.
300
1142000
4000
והוא צולם לאחרונה עם מישהו שכולם מכירים.
19:18
Shehu: And from there we will be able to,
301
1146000
2000
ומשם נוכל
19:20
hopefully, make better predictions and then we compare it
302
1148000
3000
בתקווה, לעשות תחזיות טובות יותר ואז נשווה את זה
19:23
to the graph and also make some predictions.
303
1151000
5000
לגרף ונעשה כמה תחזיות.
19:28
Stephen Hawking: That is nice.
304
1156000
3000
נחמד.
19:31
NT: Here are the current students at AIMS. There are 53 of them
305
1159000
3000
הנה הסטודנטים הנוכחיים ב - AIMS. יש 53
19:34
from 20 different countries, including 20 women.
306
1162000
4000
מ- 20 מדינות שונות, כולל 20 נשים.
19:38
So now I'm going to get to my TED business.
307
1166000
3000
אז עכשיו אני אגיע לעניין TED בהקשר שלי.
19:41
Well, we had a party. This is Africa --
308
1169000
3000
ובכן, ערכנו מסיבה. זו אפריקה -
19:44
we have good parties in Africa. And last month, they threw a surprise party for me.
309
1172000
4000
יש לנו מסיבות טובות באפריקה. ובחודש שעבר הם עשו לי מסיבת הפתעה.
19:48
Here's somebody you've seen already.
310
1176000
2000
הנה מישהו שכבר יצא לכם לראות.
19:50
(Applause)
311
1178000
24000
(מחיאות כפיים)
20:14
I want to point out a few other exceptional people in this picture.
312
1202000
4000
אני רוצה להציג עוד כמה אנשים יוצאי דופן בתמונה הזו.
20:18
So, we were having a party,
313
1206000
1000
אז ערכנו מסיבה,
20:19
as you can see they're completely eclipsing me at this point.
314
1207000
4000
כמו שאתם רואים הם מאפילים עליי לחלוטין בשלב הזה.
20:23
This is Ezra. She's from Darfur.
315
1211000
3000
זו עזרא. היא מדארפור.
20:26
She's a physicist, and somehow stays smiling,
316
1214000
4000
היא פיזיקאית. ואיכשהו עדיין מחייכת,
20:30
in spite of everything going on back home.
317
1218000
2000
למרות כל מה שקורה בבית.
20:32
But she wants to continue in physics, and she's doing extremely well.
318
1220000
4000
אבל היא רוצה להמשיך בפיסיקה והיא מצליחה מאוד.
20:36
This is Lydia. Lydia is the first ever woman
319
1224000
4000
זו לידיה. לידיה היא האישה הראשונה אי פעם
20:40
to graduate in mathematics in the Central African Republic.
320
1228000
3000
שסיימה תואר במתמטיקה ברפובליקה המרכז-אפריקאית.
20:43
And she's now at AIMS. (Applause)
321
1231000
5000
והיא עכשיו ב- AIMS.
20:49
So now let me get to our TED wish.
322
1237000
4000
אז עכשיו בוא ניגש למשאלת TED שלנו.
20:53
Well, it's not my TED wish; it's our wish, as you've already gathered.
323
1241000
5000
ובכן, זו לא משאלת TED שלי. זו המשאלה שלנו, כפי שכבר הבנתם.
20:58
And our wish has two parts:
324
1246000
3000
ולמשאלה שלנו יש 2 חלקים:
21:01
one is a dream and the other's a plan. OK.
325
1249000
5000
אחד זה חלום והשני זה תכנית. אוקיי.
21:06
Our TED dream is that the next Einstein will be African. (Applause)
326
1254000
16000
חלום TED שלנו הוא שהאיינשטיין הבא יהיה אפריקאי.
21:25
In striving for the heights of creative genius,
327
1273000
1000
בשאיפה לגבהים של גאונות יצירתית,
21:26
we want to give thousands of people the motivation,
328
1274000
5000
אנחנו רוצים להחדיר מוטיבציה באלפי אנשים,
21:31
the encouragement and the courage
329
1279000
2000
לתת עידוד ואומץ
21:33
to obtain the high-level skills they need to help Africa.
330
1281000
5000
להשיג את היכולות הגבוהות הדרושות לעזור לאפריקה.
21:38
Among them will be not only brilliant scientists --
331
1286000
3000
יהיו ביניהם לא רק מדענים מבריקים -
21:41
I'm sure of that from what we've seen at AIMS --
332
1289000
3000
בזה אני בטוח ממה שראינו ב- AIMS -
21:44
they'll also be the African Gates, Brins and Pages of the future.
333
1292000
6000
הם גם יהיו הגייטסים, הברינים, והפייג'ים האפריקאים של העתיד.
21:50
Well, I said we also have a plan. And our plan is quite simple.
334
1298000
4000
ובכן, אמרתי גם שיש לנו תכנית. והתכנית שלנו די פשוטה.
21:54
AIMS is now a proven model.
335
1302000
2000
AIMS היא עכשיו מודל מוכח.
21:56
And what we need to do is to replicate it.
336
1304000
4000
ומה שעלינו לעשות זה לשכפל אותו.
22:00
We want to roll out 15 AIMS centers in the next five years, all over Africa.
337
1308000
4000
אנחנו רוצים לפתוח 15 מרכזי AIMS בחמש השנים הבאות, בכל רחבי אפריקה.
22:04
Each will have a pan-African student body,
338
1312000
5000
בכל אחד תהיה שכבת סטודנטים כלל-אפריקאית,
22:09
but specialize in a different area of science.
339
1317000
2000
אך יתמחה בתחום מדעי שונה.
22:11
We want to use science to overcome the national and cultural barriers,
340
1319000
5000
אנחנו רוצים להשתמש במדע להתגבר על מחסומים לאומיים ותרבותיים,
22:16
as it does at AIMS.
341
1324000
1000
כמו שנעשה ב- AIMS.
22:17
And we want to add elements to the curriculum.
342
1325000
2000
ואנחנו רוצים להוסיף אלמנטים לתכנית הלימודים.
22:19
We want to add entrepreneurship and policy skills.
343
1327000
5000
אנחנו רוצים להוסיף מיומנויות של יזמות ומדיניות.
22:24
The expanded AIMS will be a coherent pan-African institution,
344
1332000
3000
AIMS המורחב יהיה מוסד כלל-אפריקאי מובהק,
22:27
and its graduates will form a powerful network,
345
1335000
4000
ובוגריו יהוו רשת חזקה,
22:31
working together for peace and progress across the continent.
346
1339000
6000
שיעבדו יחדיו למען שלום וקידמה ברחבי היבשת.
22:37
Over the last year,
347
1345000
2000
במהלך השנה האחרונה,
22:39
we've been visiting sites in Africa,
348
1347000
2000
ביקרנו באתרים באפריקה,
22:41
looking at potential sites for new AIMS centers.
349
1349000
3000
בחיפוש אחר אתרים אפשריים למרכזי AIMS חדשים.
22:44
And here are the ones we've selected.
350
1352000
2000
והנה אלה שבחרנו.
22:46
And each of these centers has a strong local team,
351
1354000
4000
ולכל אחד מהמרכזים האלה יש צוות מקומי חזק,
22:50
each is in a beautiful place, an interesting place,
352
1358000
2000
כל אחד במקום יפהפה, מקום מעניין,
22:52
which international lecturers will be happy to visit.
353
1360000
3000
שמרצים בינלאומיים יהיו שמחים לבקר.
22:55
And our partners across Africa are extremely enthusiastic about this.
354
1363000
5000
והשותפים שלנו ברחבי אפריקה מאוד נלהבים לגבי זה.
23:00
Everyone wants an AIMS center in their country.
355
1368000
4000
כולם רוצים מרכז AIMS במדינה שלהם.
23:04
And last November,
356
1372000
2000
בנובמר האחרון,
23:06
the conference of all the African ministers of science and technology,
357
1374000
4000
ועידת שרי המדע והטכנולוגיה של אפריקה
23:10
held in Mombasa, called for a comprehensive plan to roll out AIMS.
358
1378000
5000
שנערכה במומבסה, קראה לתוכנית פריסה מקיפה ל- AIMS.
23:15
So we have political support right across the continent.
359
1383000
3000
כך שיש לנו תמיכה פוליטית ברחבי היבשת.
23:18
It won't be easy.
360
1386000
3000
זה לא יהיה קל.
23:21
At every site there will be huge challenges.
361
1389000
2000
בכל אתר יהיו אתגרים גדולים מאוד.
23:23
Local scientists must play leading roles
362
1391000
3000
מדענים מקומיים יהיו חייבים ליטול את ההובלה
23:26
and governments must be persuaded to buy in.
363
1394000
4000
וחייבים לשכנע ממשלות להשקיע.
23:30
Conditions are very difficult,
364
1398000
2000
התנאים קשים מאוד,
23:32
but we cannot afford to compromise on those principles which made AIMS work.
365
1400000
7000
אך אנחנו לא יכולים להרשות לעצמנו להתפשר על אותם עקרונות שגרמו ל-AIMS להצליח.
23:39
And we summarize them this way:
366
1407000
2000
ואנחנו מסכמים אותם בצורה הבאה:
23:41
the institutes have got to be relevant, innovative,
367
1409000
3000
המוסדות חייבים להיות רלוונטים, חדשניים,
23:44
cost-effective and high quality. Why?
368
1412000
2000
תועלתיים ובאיכות גבוהה. למה?
23:46
Because we want Africa to be rich.
369
1414000
3000
בגלל שאנחנו רוצים שאפריקה תהיה עשירה.
23:49
Easy to remember the basic rules we need.
370
1417000
7000
קל לזכור את הכללים הבסיסים שאנחנו צריכים.
23:56
So, just in ending, let me say the only people who can fix Africa
371
1424000
3000
אז, לסיום, תנו רק לומר שהאנשים היחידים שיכולים לתקן את אפריקה
23:59
are talented young Africans.
372
1427000
3000
הם אפריקאים צעירים ומוכשרים.
24:02
By unlocking and nurturing their creative potential,
373
1430000
3000
על ידי שחרור וטיפוח של הפוטנציאל היצירתי שלהם,
24:05
we can create a step change in Africa's future.
374
1433000
4000
אנחנו יכולים להביא לקפיצת מדרגה בעתידה של אפריקה.
24:09
Over time, they will contribute to African development
375
1437000
4000
במשך הזמן הם יתרמו לפיתוח של אפריקה
24:13
and to science in ways we can only imagine.
376
1441000
3000
ולמדע בדרכים שאנחנו יכולים רק לדמיין.
24:16
Thank you.
377
1444000
2000
תודה.
24:18
(Applause)
378
1446000
21000
(מחיאות כפיים)
ABOUT THE SPEAKER
Neil Turok - Physicist, education activistNeil Turok is working on a model of the universe that explains the big bang -- while, closer to home, he's founded a network of math and science academies across Africa.
Why you should listen
Neil Turok works on understanding the universe's very beginnings. With Stephen Hawking, he developed the Hawking-Turok instanton solutions, describing the birth of an inflationary universe -- positing that, big bang or no, the universe came from something, not from utter nothingness.
Recently, with Paul Steinhardt at Princeton, Turok has been working on a cyclic model for the universe in which the big bang is explained as a collision between two “brane-worlds.” The two physicists cowrote the popular-science book Endless Universe.
In 2003, Turok, who was born in South Africa, founded the African Institute for Mathematical Sciences (AIMS) in Muizenberg, a postgraduate center supporting math and science. His TED Prize wish: Help him grow AIMS and promote the study and math and science in Africa, so that the world's next Einstein may be African.
Turok is the Director of the Perimeter Institute for Theoretical Physics, in Ontario, Canada. In 2010, the Canadian government funded a $20million expansion of the AIMS schools, working with the Perimeter Institute to start five new AIMS schools in different African nations.
In 2016, he won the Tate Medal for International Leadership in Physics .
Neil Turok | Speaker | TED.com