TED2010
Michael Shermer: The pattern behind self-deception
מייקל שרמר: הדפוס מאחורי הונאה-עצמית
Filmed:
Readability: 4.3
2,854,890 views
מייקל שרמר טוען שהנטייה האנושית להאמין בדברים מוזרים כמו חטיפה על-ידי חייזרים היא תוצאה של שניים ממנגנוני ההישרדות הבסיסיים ביותר של המוח. הוא מסביר מהם, ואיך הם מסבכים אותנו.
Michael Shermer - Skeptic
Michael Shermer debunks myths, superstitions and urban legends -- and explains why we believe them. Along with publishing Skeptic Magazine, he's author of Why People Believe Weird Things and The Mind of the Market. Full bio
Michael Shermer debunks myths, superstitions and urban legends -- and explains why we believe them. Along with publishing Skeptic Magazine, he's author of Why People Believe Weird Things and The Mind of the Market. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
So since I was here last in '06,
0
1000
3000
מאז הפעם האחרונה שלי כאן, ב 2006,
00:19
we discovered that global climate change
1
4000
2000
גילינו שההתחממות העולמית
00:21
is turning out to be a pretty serious issue,
2
6000
2000
עומדת להיות בעיה רצינית.
00:23
so we covered that fairly extensively
3
8000
2000
אז כיסינו את זה בהרחבה
00:25
in Skeptic magazine.
4
10000
2000
במגזין "Skeptic".
00:27
We investigate all kinds
5
12000
2000
אנחנו בודקים כל מיני
00:29
of scientific and quasi-scientific controversies,
6
14000
3000
מחלוקות מדעיות וכאילו-מדעיות.
00:32
but it turns out we don't have to worry about any of this
7
17000
2000
אבל מתברר שאנחנו לא צריכים לדאוג לגבי כל זה
00:34
because the world's going to end in 2012.
8
19000
2000
כי העולם עומד לבוא לקיצו ב 2012.
00:36
Another update:
9
21000
2000
ועוד עדכון:
00:38
You will recall I introduced you guys
10
23000
2000
אם אתם זוכרים הצגתי בפניכם
00:40
to the Quadro Tracker.
11
25000
2000
את "עוקב הקוואדרו".
00:42
It's like a water dowsing device.
12
27000
2000
זה כמו מתקן לאיתור מים.
00:44
It's just a hollow piece of plastic with an antenna that swivels around.
13
29000
3000
זאת בסה"כ חתיכת פלסטיק חלולה עם אנטנה שמסתובבת.
00:47
And you walk around, and it points to things.
14
32000
2000
ואתה הולך איתה והיא מצביעה על דברים.
00:49
Like if you're looking for marijuana in students' lockers,
15
34000
3000
למשל, אם אתה מחפש מריחואנה בארוניות של תלמידים,
00:52
it'll point right to somebody.
16
37000
2000
היא תצביע ישר על מישהו.
00:54
Oh, sorry. (Laughter)
17
39000
2000
אה, סליחה. (צחוק)
00:56
This particular one that was given to me
18
41000
2000
זה שאני קיבלתי מיועד
00:58
finds golf balls,
19
43000
2000
לאיתור כדורי גולף,
01:00
especially if you're at a golf course
20
45000
2000
במיוחד אם אתה במגרש גולף
01:02
and you check under enough bushes.
21
47000
3000
ואתה מחפש מתחת למספיק שיחים.
01:05
Well, under the category of "What's the harm of silly stuff like this?"
22
50000
3000
טוב, אז תחת הקטגוריה "מה הנזק בשטויות כאלה?"
01:08
this device, the ADE 651,
23
53000
3000
המתקן ADE 651,
01:11
was sold to the Iraqi government
24
56000
3000
נמכר לממשלת עירק
01:14
for 40,000 dollars apiece.
25
59000
2000
ב $40,000 ליחידה.
01:16
It's just like this one, completely worthless,
26
61000
2000
הוא בדיוק כמו המתקן הזה - חסר ערך לחלוטין,
01:18
in which it allegedly worked by "electrostatic
27
63000
2000
שאמור היה לפעול ע"י "משיכת יונים
01:20
magnetic ion attraction,"
28
65000
3000
בכוח אלקטרו-סטטי מגנטי,"
01:24
which translates to
29
69000
2000
או בתרגום לשפה יפה:
01:26
"pseudoscientific baloney" -- would be the nice word --
30
71000
3000
"שטויות פסאודו-מדעיות"
01:29
in which you string together a bunch of words that sound good,
31
74000
2000
בהן אתה מחבר יחד אוסף מילים שנשמע טוב,
01:31
but it does absolutely nothing.
32
76000
2000
מבלי לעשות מאום.
01:33
In this case, at trespass points,
33
78000
3000
במקרה הזה בנקודות של הסגת גבול,
01:36
allowing people to go through
34
81000
2000
זה מאפשר לאנשים לעבור
01:38
because your little tracker device said they were okay,
35
83000
3000
כי המתקן הקטן שלך אמר שהם בסדר,
01:41
actually cost lives.
36
86000
3000
וזה בעצם גרם לאובדן חיים.
01:44
So there is a danger to pseudoscience,
37
89000
2000
אז ישנה סכנה בפסאודו-מדע,
01:46
in believing in this sort of thing.
38
91000
3000
באמונה בדברים כגון אלה.
01:49
So what I want to talk about today is belief.
39
94000
3000
אז אני רוצה לדבר היום על אמונה.
01:52
I want to believe,
40
97000
2000
אני רוצה להאמין,
01:54
and you do too.
41
99000
2000
וגם אתם רוצים להאמין.
01:56
And in fact, I think my thesis here is that
42
101000
2000
ולמעשה, אני חושב שהטענה שלי היא
01:58
belief is the natural state of things.
43
103000
2000
שאמונה היא המצב הטבעי.
02:00
It is the default option. We just believe.
44
105000
2000
זוהי ברירת המחדל. אנו פשוט מאמינים.
02:02
We believe all sorts of things.
45
107000
2000
אנו מאמינים בכל מיני דברים.
02:04
Belief is natural;
46
109000
2000
אמונה היא טבעית.
02:06
disbelief, skepticism, science, is not natural.
47
111000
2000
חוסר אמונה, ספקנות, מדע, הם לא טבעיים.
02:08
It's more difficult.
48
113000
2000
יותר קשה,
02:10
It's uncomfortable to not believe things.
49
115000
2000
פחות נוח שלא להאמין בדברים.
02:12
So like Fox Mulder on "X-Files,"
50
117000
3000
אז כמו פוקס מולדר ב"תיקים באפלה,"
02:15
who wants to believe in UFOs? Well, we all do,
51
120000
3000
שרוצה להאמין בחייזרים, כך גם כולנו.
02:18
and the reason for that is because
52
123000
2000
והסיבה לכך היא
02:20
we have a belief engine in our brains.
53
125000
3000
שיש לנו מנוע אמונות במוח.
02:23
Essentially, we are pattern-seeking primates.
54
128000
3000
ביסודו של דבר אנחנו פרימאטים שמחפשים דפוסים.
02:26
We connect the dots: A is connected to B; B is connected to C.
55
131000
3000
אנחנו מחברים את הנקודות: A מחוברת ל B, B מחוברת ל C.
02:29
And sometimes A really is connected to B,
56
134000
3000
ולפעמים A באמת מחוברת ל B.
02:32
and that's called association learning.
57
137000
2000
וזה נקרא לימוד קשרים.
02:34
We find patterns, we make those connections,
58
139000
3000
אנו מוצאים דפוסים, עושים קישורים,
02:37
whether it's Pavlov's dog here
59
142000
2000
גם אם זה הכלב של פבלוב שרואים כאן
02:39
associating the sound of the bell with the food,
60
144000
3000
המקשר בין צליל הפעמון לבין המזון,
02:42
and then he salivates to the sound of the bell,
61
147000
2000
ואז הוא מרייר למשמע הפעמון,
02:44
or whether it's a Skinnerian rat,
62
149000
2000
או אם זה חולדה סקינריאנית,
02:46
in which he's having an association
63
151000
2000
המקשרת בין
02:48
between his behavior and a reward for it,
64
153000
2000
ההתנהגות שלה לבין התגמול,
02:50
and therefore he repeats the behavior.
65
155000
2000
ולכן חוזרת על ההתנהגות.
02:52
In fact, what Skinner discovered
66
157000
2000
למעשה, מה שסקינר גילה
02:54
is that, if you put a pigeon in a box like this,
67
159000
3000
הוא שאם תכניסו יונה לתוך קופסא כזו,
02:57
and he has to press one of these two keys,
68
162000
2000
והיא תצטרך ללחוץ על אחד משני הכפתורים הללו,
02:59
and he tries to figure out what the pattern is,
69
164000
2000
והיא תנסה להבין מהו הדפוס,
03:01
and you give him a little reward in the hopper box there --
70
166000
2000
ותתנו לה תגמול קטן בקופסא כאן.
03:03
if you just randomly assign rewards
71
168000
3000
אם תתנו תגמולים רנדומליים
03:06
such that there is no pattern,
72
171000
2000
כך שלא יהיה שום דפוס,
03:08
they will figure out any kind of pattern.
73
173000
2000
הן יחשבו דפוס כלשהו.
03:10
And whatever they were doing just before they got the reward,
74
175000
2000
וכל מה שהן עשו לפני קבלת התגמול,
03:12
they repeat that particular pattern.
75
177000
2000
הן יחזרו על אותו דפוס.
03:14
Sometimes it was even spinning around twice counterclockwise,
76
179000
3000
לפעמים זה אפילו היה להסתובב פעמיים נגד כיוון השעון,
03:17
once clockwise and peck the key twice.
77
182000
3000
פעם אחת עם כיוון השעון, ואז לנקר את הכפתור פעמיים.
03:20
And that's called superstition,
78
185000
2000
ולזה קוראים אמונה תפלה.
03:22
and that, I'm afraid,
79
187000
2000
וזה, אני חושש,
03:24
we will always have with us.
80
189000
2000
תמיד יהיה עמנו.
03:26
I call this process "patternicity" --
81
191000
2000
אני קורא לתהליך הזה "דפוסיות,"
03:28
that is, the tendency to find meaningful patterns
82
193000
2000
כלומר, הנטייה לאתר דפוסים בעלי משמעות
03:30
in both meaningful and meaningless noise.
83
195000
3000
בתוך רעש בעל משמעות או חסר משמעות.
03:33
When we do this process, we make two types of errors.
84
198000
3000
כאשר אנחנו מבצעים את התהליך הזה אנחנו שוגים בשני סוגי שגיאות.
03:36
A Type I error, or false positive,
85
201000
2000
שגיאה מסוג I, או חיובי שגוי (אזעקת שווא)
03:38
is believing a pattern is real
86
203000
2000
היא כשמאמינים שדפוס הוא אמיתי
03:40
when it's not.
87
205000
2000
כשבעצם הוא לא.
03:42
Our second type of error is a false negative.
88
207000
2000
שגיאה מסוג II היא שלילי שגוי (פספוס)
03:44
A Type II error is not believing
89
209000
2000
שגיאה מסוג II היא כשאתה לא מאמין
03:46
a pattern is real when it is.
90
211000
3000
שדפוס הוא אמיתי, כאשר הוא באמת אמיתי.
03:49
So let's do a thought experiment.
91
214000
2000
אז בואו נעשה ניסוי מחשבתי.
03:51
You are a hominid three million years ago
92
216000
2000
את הומינידית החיה לפני 3 מיליון שנים
03:53
walking on the plains of Africa.
93
218000
3000
צועדת בערבות אפריקה.
03:56
Your name is Lucy, okay?
94
221000
2000
קוראים לך לוסי, בסדר?
03:58
And you hear a rustle in the grass.
95
223000
2000
ואת שומעת רשרוש בדשא.
04:00
Is it a dangerous predator,
96
225000
2000
האם זה טורף מסוכן,
04:02
or is it just the wind?
97
227000
2000
או שזו רק הרוח?
04:04
Your next decision could be the most important one of your life.
98
229000
3000
יתכן שההחלטה הבאה שלך היא החשובה ביותר בחייך.
04:07
Well, if you think that the rustle in the grass is a dangerous predator
99
232000
3000
ובכן, אם תחשבי שהרשרוש בדשא הוא טורף מסוכן
04:10
and it turns out it's just the wind,
100
235000
2000
ומתברר שזאת רק הרוח,
04:12
you've made an error in cognition,
101
237000
2000
עשית טעות חשיבתית,
04:14
made a Type I error, false positive.
102
239000
2000
טעות מסוג I של אזעקת שווא.
04:16
But no harm. You just move away.
103
241000
2000
אבל לא קרה כלום. את פשוט הולכת משם.
04:18
You're more cautious. You're more vigilant.
104
243000
2000
את יותר זהירה. את יותר עירנית.
04:20
On the other hand, if you believe that the rustle in the grass is just the wind,
105
245000
2000
מצד שני, אם חשבת שזאת רק הרוח,
04:22
and it turns out it's a dangerous predator,
106
247000
3000
ומתברר שזה טורף מסוכן,
04:25
you're lunch.
107
250000
2000
נטרפת.
04:27
You've just won a Darwin award.
108
252000
2000
הרגע זכית בפרס דארווין.
04:29
You've been taken out of the gene pool.
109
254000
2000
הוצאת מתוך המאגר הגנטי.
04:31
Now the problem here is that
110
256000
2000
עכשיו הבעיה היא
04:33
patternicities will occur whenever the cost
111
258000
2000
שדפוסיות תתרחש בכל מצב בו המחיר
04:35
of making a Type I error
112
260000
2000
בטעות מסוג I
04:37
is less than the cost of making a Type II error.
113
262000
2000
קטנה מזה של טעות מסוג II.
04:39
This is the only equation in the talk by the way.
114
264000
2000
זאת דרך אגב המשוואה היחידה בהרצאה שלי.
04:41
We have a pattern detection problem
115
266000
2000
יש לנו בעיה בזיהוי דפוסים
04:43
that is assessing the difference between a Type I and a Type II error
116
268000
3000
והיא שקשה מאוד להעריך את ההבדל
04:46
is highly problematic,
117
271000
2000
בין טעות מסוג I לטעות מסוג II,
04:48
especially in split-second, life-and-death situations.
118
273000
3000
במיוחד במצבים מידיים של חיים או מוות.
04:51
So the default position
119
276000
2000
ולכן ברירת המחדל היא
04:53
is just: Believe all patterns are real --
120
278000
2000
"האמיני שכל הדפוסים הם אמיתיים."
04:55
All rustles in the grass are dangerous predators
121
280000
3000
"כל הרשרושים בדשא הם טורפים מסוכנים
04:58
and not just the wind.
122
283000
2000
ולא רק הרוח."
05:00
And so I think that we evolved ...
123
285000
2000
ולכן אני חושב שנבררנו...
05:02
there was a natural selection for the propensity for our belief engines,
124
287000
3000
היתה ברירה טבעית לנטייה שלנו להאמין,
05:05
our pattern-seeking brain processes,
125
290000
2000
לתהליכים מוחיים המחפשים דפוסים,
05:07
to always find meaningful patterns
126
292000
2000
לכך שתמיד נמצא דפוסים משמעותיים
05:09
and infuse them with these sort of
127
294000
2000
ולהחדיר אליהם ישויות טורפות
05:11
predatory or intentional agencies that I'll come back to.
128
296000
3000
או בעלות כוונה, אבל אני אחזור לזה אח"כ.
05:14
So for example, what do you see here?
129
299000
2000
אז לדוגמא, מה אתם רואים כאן?
05:16
It's a horse head, that's right.
130
301000
2000
זה ראש של סוס, זה נכון.
05:18
It looks like a horse. It must be a horse.
131
303000
2000
זה נראה כמו סוס. זה חייב להיות סוס.
05:20
That's a pattern.
132
305000
2000
זה דפוס.
05:22
And is it really a horse?
133
307000
2000
והאם זה באמת סוס?
05:24
Or is it more like a frog?
134
309000
3000
או שאולי זה יותר דומה לצפרדע?
05:27
See, our pattern detection device,
135
312000
2000
תראו, מנגנון איתור הדפוסים שלנו,
05:29
which appears to be located in the anterior cingulate cortex --
136
314000
3000
שנמצא כנראה ב anterior cingulate cortex
05:32
it's our little detection device there --
137
317000
3000
זה מנגנון הזיהוי הקטן שלנו כאן -
05:35
can be easily fooled, and this is the problem.
138
320000
2000
ניתן לרמייה בקלות, וזאת הבעיה.
05:37
For example, what do you see here?
139
322000
2000
לדוגמא, מה אתם רואים כאן?
05:39
Yes, of course, it's a cow.
140
324000
3000
כמובן, זאת פרה.
05:42
Once I prime the brain -- it's called cognitive priming --
141
327000
3000
ברגע שאני מכין את המוח - זה נקרא הטרמה קוגניטיבית -
05:45
once I prime the brain to see it,
142
330000
2000
ברגע שאני מכין את המוח לראות את זה,
05:47
it pops back out again even without the pattern that I've imposed on it.
143
332000
3000
זה קופץ חזרה גם בלי הדפוס שכפיתי עליו.
05:50
And what do you see here?
144
335000
2000
ומה אתם רואים כאן?
05:52
Some people see a Dalmatian dog.
145
337000
2000
יש אנשים שרואים כאן כלב דלמטי.
05:54
Yes, there it is. And there's the prime.
146
339000
2000
נכון, הנה הוא. והנה ההטרמה.
05:56
So when I go back without the prime,
147
341000
2000
אז אם אני חוזר אחורה ללא ההטרמה,
05:58
your brain already has the model
148
343000
2000
המוח שלכם כבר ראה את המודל
06:00
so you can see it again.
149
345000
2000
אז אתם יכולים לראותו שוב.
06:02
What do you see here?
150
347000
3000
מה אתם רואים כאן?
06:05
Planet Saturn. Yes, that's good.
151
350000
2000
כוכב שבתאי. נכון, זה טוב.
06:07
How about here?
152
352000
3000
ומה כאן?
06:10
Just shout out anything you see.
153
355000
3000
תצעקו כל מה שאתם רואים.
06:14
That's a good audience, Chris.
154
359000
2000
זה קהל טוב, כריס.
06:16
Because there's nothing in this. Well, allegedly there's nothing.
155
361000
3000
כי אין כאן כלום. טוב, לכאורה אין כאן כלום.
06:19
This is an experiment done by Jennifer Whitson
156
364000
3000
זה מחקר שנערך ע"י ג'ניפר ויטסון
06:22
at U.T. Austin
157
367000
2000
באוניברסיטת אוסטין בטקסס
06:24
on corporate environments
158
369000
2000
על סביבה משותפת
06:26
and whether feelings of uncertainty and out of control
159
371000
3000
ועל השאלה אם חוסר ודאות וחוסר שליטה
06:29
makes people see illusory patterns.
160
374000
2000
גורמים לאנשים לראות דפוסים אשלייתיים.
06:31
That is, almost everybody sees the planet Saturn.
161
376000
3000
כלומר, כמעט כולם רואים את כוכב שבתאי.
06:34
People that are put in a condition of feeling out of control
162
379000
3000
אם מכניסים אנשים למצב של חוסר שליטה
06:37
are more likely to see something in this,
163
382000
2000
עולה הסיכוי שהם יראו משהו בזה,
06:39
which is allegedly patternless.
164
384000
3000
שהוא לכאורה חסר דפוס.
06:42
In other words, the propensity to find these patterns
165
387000
3000
במילים אחרות, הנטייה לאתר דפוסים כאלה
06:45
goes up when there's a lack of control.
166
390000
3000
עולה במצבים של חוסר שליטה.
06:48
For example, baseball players are notoriously superstitious
167
393000
3000
למשל, שחקני בייסבול ידועים לשמצה בכך שהם מחזיקים באמונות תפלות
06:51
when they're batting,
168
396000
2000
כשהם עולים להכות בכדור,
06:53
but not so much when they're fielding.
169
398000
2000
אבל לא כ"כ כשהם בשדה בהגנה.
06:55
Because fielders are successful
170
400000
2000
זה משום שאחוזי ההצלחה בשדה הם
06:57
90 to 95 percent of the time.
171
402000
2000
בין 90 עד 95 אחוזים.
06:59
The best batters fail seven out of 10 times.
172
404000
3000
ואילו המכים הכי טובים נכשלים 7 פעמים מתוך 10.
07:02
So their superstitions, their patternicities,
173
407000
2000
אז האמונות התפלות שלהם, הדפוסיות שלהם,
07:04
are all associated with feelings of lack of control
174
409000
3000
מקושרות לתחושות של חוסר שליטה
07:07
and so forth.
175
412000
2000
וכן הלאה.
07:10
What do you see in this particular one here, in this field?
176
415000
3000
מה אתם רואים בשדה הזה כאן?
07:13
Anybody see an object there?
177
418000
2000
מישהו רואה כאן משהו?
07:15
There actually is something here,
178
420000
2000
למעשה יש כאן משהו,
07:17
but it's degraded.
179
422000
2000
אבל באיכות ירודה.
07:19
While you're thinking about that,
180
424000
2000
בזמן שאתם חושבים על זה,
07:21
this was an experiment done by Susan Blackmore,
181
426000
2000
זהו מחקר שנעשה ע"י סוזן בלקמור,
07:23
a psychologist in England,
182
428000
2000
פסיכולוגית מאנגליה,
07:25
who showed subjects this degraded image
183
430000
2000
שהראתה לאנשים את הדימוי הירוד הזה
07:27
and then ran a correlation between
184
432000
2000
ואז בדקה את המתאם עם
07:29
their scores on an ESP test:
185
434000
2000
הציונים שלהם במבחן על-חושי,
07:31
How much did they believe in the paranormal,
186
436000
2000
עד כמה הם מאמינים בעל-טבעי,
07:33
supernatural, angels and so forth.
187
438000
3000
מלאכים וכדומה.
07:36
And those who scored high on the ESP scale,
188
441000
3000
ואלה שקיבלו ציון גבוה במבחן העל-חושי,
07:39
tended to not only see
189
444000
2000
נטו לא רק לראות יותר
07:41
more patterns in the degraded images
190
446000
2000
דפוסים בדימויים הירודים,
07:43
but incorrect patterns.
191
448000
2000
אלא גם דפוסים שגויים.
07:45
Here is what you show subjects.
192
450000
2000
הנה מה שמראים לאותם נבדקים.
07:47
The fish is degraded 20 percent, 50 percent
193
452000
3000
איכות הדג ירודה ב 20%, 50%
07:50
and then the one I showed you,
194
455000
2000
והנה מה שהראיתי לכם קודם,
07:52
70 percent.
195
457000
2000
70%.
07:54
A similar experiment was done by another [Swiss] psychologist
196
459000
2000
ניסוי דומה נעשה ע"י פסיכולוג שוויצרי אחר
07:56
named Peter Brugger,
197
461000
2000
בשם פיטר ברוגר,
07:58
who found significantly more meaningful patterns
198
463000
3000
שמצא שיותר דפוסים בעלי משמעות
08:01
were perceived on the right hemisphere,
199
466000
2000
נתפסו באונה הימנית במוח,
08:03
via the left visual field, than the left hemisphere.
200
468000
3000
דרך שדה הראייה השמאלי, לעומת האונה השמאלית.
08:06
So if you present subjects the images such
201
471000
2000
אז אם תראו לנבדקים את הדימויים כך שהם
08:08
that it's going to end up on the right hemisphere instead of the left,
202
473000
3000
יגיעו אל האונה הימנית במקום לשמאלית,
08:11
then they're more likely to see patterns
203
476000
2000
עולה הסיכוי שהם יראו דפוסים,
08:13
than if you put it on the left hemisphere.
204
478000
2000
יחסית לתצוגה לאונה השמאלית.
08:15
Our right hemisphere appears to be
205
480000
2000
נראה שבאונה הימנית
08:17
where a lot of this patternicity occurs.
206
482000
2000
מתרחשת חלק ניכר מהדפוסיות הזו.
08:19
So what we're trying to do is bore into the brain
207
484000
2000
אז מה שאנחנו מנסים לעשות זה לקדוח לתוך המוח
08:21
to see where all this happens.
208
486000
2000
כדי לראות היכן כל זה מתרחש.
08:23
Brugger and his colleague, Christine Mohr,
209
488000
3000
ברוגר ושותפתו קריסטין מור
08:26
gave subjects L-DOPA.
210
491000
2000
נתנו לנבדקים L-DOPA.
08:28
L-DOPA's a drug, as you know, given for treating Parkinson's disease,
211
493000
3000
L-DOPA היא תרופה שכידוע ניתנת לחולי פרקינסון,
08:31
which is related to a decrease in dopamine.
212
496000
3000
והיא קשורה לעלייה בדופמין.
08:34
L-DOPA increases dopamine.
213
499000
2000
L-DOPA מגבירה דופמין.
08:36
An increase of dopamine caused
214
501000
2000
והגברת הדופמין גרמה
08:38
subjects to see more patterns
215
503000
2000
לנבדקים לראות יותר דפוסים
08:40
than those that did not receive the dopamine.
216
505000
2000
מאשר אלה שלא קיבלו את הדופמין.
08:42
So dopamine appears to be the drug
217
507000
2000
אז נראה שדופמין הוא החומר
08:44
associated with patternicity.
218
509000
2000
הקשור לדפוסיות.
08:46
In fact, neuroleptic drugs
219
511000
2000
למעשה סמים נוירולפטיים
08:48
that are used to eliminate psychotic behavior,
220
513000
2000
שאמורים למנוע התנהגות פסיכוטית
08:50
things like paranoia, delusions
221
515000
2000
כמו פרנויה, מחשבות שווא
08:52
and hallucinations,
222
517000
2000
והזיות,
08:54
these are patternicities.
223
519000
2000
אלה הם דפוסיויות.
08:56
They're incorrect patterns. They're false positives. They're Type I errors.
224
521000
3000
אלה דפוסים לא נכונים, שקריים. אלה טעויות מסוג I.
08:59
And if you give them drugs
225
524000
2000
ואם תתנו להם תרופות
09:01
that are dopamine antagonists,
226
526000
2000
שנוגדות דופמין (אנטגוניסטים)
09:03
they go away.
227
528000
2000
הם ייעלמו.
09:05
That is, you decrease the amount of dopamine,
228
530000
2000
כלומר, אתם תקטינו את כמות הדופמין,
09:07
and their tendency to see
229
532000
2000
והנטייה שלהם לראות
09:09
patterns like that decreases.
230
534000
2000
דפוסים כאלה תקטן.
09:11
On the other hand, amphetamines like cocaine
231
536000
3000
מצד שני אמפטימינים כמו קוקאין
09:14
are dopamine agonists.
232
539000
2000
הם אגוניסטים של דופמין.
09:16
They increase the amount of dopamine.
233
541000
2000
הם מגבירים את כמות הדופמין.
09:18
So you're more likely to feel in a euphoric state,
234
543000
3000
אז עולים הסיכויים שתרגישו תחושת אופוריה,
09:21
creativity, find more patterns.
235
546000
2000
יצירתיות, ותמצאו יותר דפוסים.
09:23
In fact, I saw Robin Williams recently
236
548000
2000
למעשה, לאחרונה ראיתי את רובין וויליאמס
09:25
talk about how he thought he was much funnier
237
550000
2000
מספר איך הוא חשב שהוא הרבה יותר מצחיק
09:27
when he was doing cocaine, when he had that issue, than now.
238
552000
3000
כשהוא היה על קוקאין, כשהוא היה מכור, מאשר עכשיו.
09:30
So perhaps more dopamine
239
555000
2000
אז אולי דופמין
09:32
is related to more creativity.
240
557000
2000
קשור להגברת יצירתיות.
09:34
Dopamine, I think, changes
241
559000
2000
אני חושב שדופמין משנה
09:36
our signal-to-noise ratio.
242
561000
2000
את היחס בין אות לרעש.
09:38
That is, how accurate we are
243
563000
2000
כלומר, עד כמה אנחנו מדוייקים
09:40
in finding patterns.
244
565000
2000
באיתור דפוסים.
09:42
If it's too low, you're more likely to make too many Type II errors.
245
567000
3000
אם הוא נמוך מדי, אתם בסיכון ליותר מדי טעויות מסוג II.
09:45
You miss the real patterns. You don't want to be too skeptical.
246
570000
2000
אתם מפספסים את הדפוסים האמיתיים. אתם לא רוצים להיות ספקניים מדי.
09:47
If you're too skeptical, you'll miss the really interesting good ideas.
247
572000
3000
אם אתם יותר מדי ספקניים, אתם תפספסו רעיונות ממש מעניינים וטובים.
09:51
Just right, you're creative, and yet you don't fall for too much baloney.
248
576000
3000
במידה הנכונה אתם תהיו יצירתיים ועדיין לא ימכרו לכם לוקשים.
09:54
Too high and maybe you see patterns everywhere.
249
579000
3000
גבוה מדי ואולי תראו דפוסים בכל מקום.
09:57
Every time somebody looks at you, you think people are staring at you.
250
582000
3000
בכל פעם שמישהו מסתכל עליכם, אתם תחשבו שהוא נועץ בכם עיניים.
10:00
You think people are talking about you.
251
585000
2000
אתם תחשבו שאנשים מדברים עליכם.
10:02
And if you go too far on that, that's just simply
252
587000
2000
ואם תרחיקו לכת, זה כבר
10:04
labeled as madness.
253
589000
2000
נקרא טירוף.
10:06
It's a distinction perhaps we might make
254
591000
2000
זאת ההבחנה אולי שניתן לעשות
10:08
between two Nobel laureates, Richard Feynman
255
593000
2000
בין שני זוכי פרס נובל, ריצ'רד פיינמן
10:10
and John Nash.
256
595000
2000
וג'ון נאש.
10:12
One sees maybe just the right number
257
597000
2000
האחד רואה אולי בדיוק את מספר הדפוסים
10:14
of patterns to win a Nobel Prize.
258
599000
2000
הנכון על מנת לזכות בפרס נובל.
10:16
The other one also, but maybe too many patterns.
259
601000
2000
השני גם, אבל אולי יותר מדי דפוסים.
10:18
And we then call that schizophrenia.
260
603000
3000
ואז אנחנו קוראים לזה סכיזופרניה.
10:21
So the signal-to-noise ratio then presents us with a pattern-detection problem.
261
606000
3000
אז היחס בין האות לרעש מעמיד בפנינו בעיה בזיהוי דפוסים.
10:24
And of course you all know exactly
262
609000
2000
וכמובן כולכם יודעים בדיוק
10:26
what this is, right?
263
611000
2000
מה זה, נכון.
10:28
And what pattern do you see here?
264
613000
2000
ומה הדפוס שאתם רואים כאן?
10:30
Again, I'm putting your anterior cingulate cortex to the test here,
265
615000
3000
שוב, אני מעמיד במבחן את ה anterior cingulate cortex שלכם,
10:33
causing you conflicting pattern detections.
266
618000
3000
ובכך גורם לכם לאתר דפוסים סותרים.
10:36
You know, of course, this is Via Uno shoes.
267
621000
2000
אתם יודעים, כמובן, שאלה נעלי ויה אונו.
10:38
These are sandals.
268
623000
3000
אלה סנדלים.
10:41
Pretty sexy feet, I must say.
269
626000
3000
רגליים די סקסיות, אני חייב לומר.
10:44
Maybe a little Photoshopped.
270
629000
2000
אולי עברו פוטושופ.
10:46
And of course, the ambiguous figures
271
631000
2000
וכמובן, דמויות דו-משמעיות
10:48
that seem to flip-flop back and forth.
272
633000
2000
שנראה כאילו קופצות הלוך ושוב.
10:50
It turns out what you're thinking about a lot
273
635000
2000
מתברר שהנושאים שמעסיקים אותכם
10:52
influences what you
274
637000
2000
משפיעים על מה
10:54
tend to see.
275
639000
2000
שאתם נוטים לראות.
10:56
And you see the lamp here, I know.
276
641000
2000
ואתם רואים כאן את המנורה, אני יודע.
10:58
Because the lights on here.
277
643000
3000
בגלל שהאורות דולקים כאן.
11:01
Of course, thanks to the environmentalist movement
278
646000
2000
כמובן, הודות לתנועה הסביבתית
11:03
we're all sensitive to the plight of marine mammals.
279
648000
3000
כולנו רגישים למצוקת היונקים הימיים.
11:06
So what you see in this particular ambiguous figure
280
651000
3000
ולכן מה שאתם רואים בציור הדו משמעי הזה
11:09
is, of course, the dolphins, right?
281
654000
2000
הוא כמובן דולפינים, נכון.
11:11
You see a dolphin here,
282
656000
2000
אתם רואים דולפין כאן.
11:13
and there's a dolphin,
283
658000
2000
וכאן יש דולפין.
11:15
and there's a dolphin.
284
660000
2000
וכאן יש דולפין.
11:17
That's a dolphin tail there, guys.
285
662000
3000
זה זנב של דולפין כאן, בחורים.
11:20
(Laughter)
286
665000
3000
(צחוק)
11:25
If we can give you conflicting data, again,
287
670000
3000
אם ניתן לכם מידע סותר שוב,
11:28
your ACC is going to be going into hyperdrive.
288
673000
3000
ה ACC במוח יופעל במהירות-על.
11:31
If you look down here, it's fine. If you look up here, then you get conflicting data.
289
676000
3000
אם תסתכלו למטה, זה בסדר. אם תסתכלו למעלה תקבלו מידע סותר.
11:34
And then we have to flip the image
290
679000
2000
ואז אנחנו חייבים להפוך את הדימוי
11:36
for you to see that it's a set up.
291
681000
2000
כדי שתוכלו לראות שעבדנו עליכם.
11:40
The impossible crate illusion.
292
685000
2000
אשליית הארגז הבלתי-אפשרי.
11:42
It's easy to fool the brain in 2D.
293
687000
2000
קל לעבוד על המוח בשני מימדים.
11:44
So you say, "Aw, come on Shermer, anybody can do that
294
689000
2000
אז תגידו "באמת שרמר, כל אחד יכול לעשות את זה
11:46
in a Psych 101 text with an illusion like that."
295
691000
2000
בספר מבוא לפסיכולוגיה עם אשליה כזו."
11:48
Well here's the late, great Jerry Andrus'
296
693000
2000
אז הנה האשליה התלת-מימדית הנהדרת של
11:50
"impossible crate" illusion in 3D,
297
695000
3000
ג'רי אנדרוס המנוח - "ארגז בלתי אפשרי,"
11:53
in which Jerry is standing inside
298
698000
2000
ובה ג'רי עומד בתוך
11:55
the impossible crate.
299
700000
2000
הארגז הבלתי אפשרי.
11:57
And he was kind enough to post this
300
702000
2000
והוא היה נחמד ופרסם את זה
11:59
and give us the reveal.
301
704000
2000
וגילה לנו איך זה עובד.
12:01
Of course, camera angle is everything. The photographer is over there,
302
706000
3000
כמובן שהזוית של המצלמה היא העיקר. הצלם עומד כאן.
12:04
and this board appears to overlap with this one, and this one with that one, and so on.
303
709000
3000
והלוח הזה נראה חופף עם זה וזה וזה וזה וכן הלאה.
12:07
But even when I take it away,
304
712000
2000
אבל אפילו כשאני מסיר את זה,
12:09
the illusion is so powerful because of how are brains are wired
305
714000
2000
האשליה כל כך חזקה בגלל הדרך בה המוח מחווט
12:11
to find those certain kinds of patterns.
306
716000
3000
לאתר דפוסים שכאלה.
12:14
This is a fairly new one
307
719000
2000
הנה אשליה חדשה יחסית
12:16
that throws us off because of the conflicting patterns
308
721000
2000
שמטעה אותנו בשל הדפוסים הסותרים
12:18
of comparing this angle with that angle.
309
723000
3000
כשמשווים את הזוית הזאת עם הזוית הזאת.
12:21
In fact, it's the exact same picture side by side.
310
726000
3000
למעשה, אלה שתי תמונות זהות צמודות.
12:24
So what you're doing is comparing that angle
311
729000
2000
אז מה שאתם עושים זה משווים את הזויות הזו
12:26
instead of with this one, but with that one.
312
731000
2000
במקום לזו, לזו.
12:28
And so your brain is fooled.
313
733000
2000
וכך המוח שלכם מולך שולל.
12:30
Yet again, your pattern detection devices are fooled.
314
735000
2000
שוב המנגנונים לאיתור דפוסים מוטעים.
12:32
Faces are easy to see
315
737000
2000
קל לראות פנים
12:34
because we have an additional evolved
316
739000
2000
כי נבררה אצלנו תוכנה
12:36
facial recognition software
317
741000
2000
לזיהוי פנים
12:38
in our temporal lobes.
318
743000
3000
באונות הטמפורליות (צדיות) שלנו.
12:41
Here's some faces on the side of a rock.
319
746000
3000
הנה כמה פנים בצד הסלע.
12:44
I'm actually not even sure if this is -- this might be Photoshopped.
320
749000
3000
אני אפילו לא בטוח אם זה - יכול להיות שזה עבר פוטושופ.
12:47
But anyway, the point is still made.
321
752000
2000
אבל על כל פנים, זאת אותה הנקודה.
12:49
Now which one of these looks odd to you?
322
754000
2000
עכשיו, איזה מבט כאן נראה לכם יוצא דופן?
12:51
In a quick reaction, which one looks odd?
323
756000
2000
בתגובה מהירה, מי יוצא דופן?
12:53
The one on the left. Okay. So I'll rotate it
324
758000
2000
זה שמשמאל. אוקיי, אני אסובב אותו
12:55
so it'll be the one on the right.
325
760000
2000
כך שהוא יהיה מימין.
12:57
And you are correct.
326
762000
2000
ואתם צודקים.
12:59
A fairly famous illusion -- it was first done with Margaret Thatcher.
327
764000
3000
אשליה מפורסמת יחסית נעשתה לראשונה על מרגרט ת'אצ'ר.
13:02
Now, they trade up the politicians every time.
328
767000
2000
עכישו, הם מחליפים את הפוליטיקאים כל פעם.
13:04
Well, why is this happening?
329
769000
2000
אז למה זה קורה?
13:06
Well, we know exactly where it happens,
330
771000
2000
ובכן, אנחנו יודעים בדיוק היכן זה מתרחש,
13:08
in the temporal lobe, right across, sort of above your ear there,
331
773000
3000
באונה הטמפורלית, מעל לאוזן שלכם כאן.
13:11
in a little structure called the fusiform gyrus.
332
776000
3000
במבנה קטן הנקרא פיתול דמוי-כישור (fusiform gyrus).
13:14
And there's two types of cells that do this,
333
779000
2000
ויש שני סוגי תאים שעושים זאת,
13:16
that record facial features either globally,
334
781000
3000
שמקודדים תווי פנים באופן גלובאלי,
13:19
or specifically these large, rapid-firing cells,
335
784000
2000
או באופן ספציפי. אלה תאים גדולים ומהירי תגובה,
13:21
first look at the general face.
336
786000
2000
תחילה מסתכלים על הפנים הכלליים.
13:23
So you recognize Obama immediately.
337
788000
2000
כך אתם מזהים מיידית את אובמה.
13:25
And then you notice something quite
338
790000
2000
ואז אתם שמים לב למשהו מעט
13:27
a little bit odd about the eyes and the mouth.
339
792000
2000
מוזר בקשר לעיניים ולפה.
13:29
Especially when they're upside down,
340
794000
2000
במיוחד כשהם הפוכים,
13:31
you're engaging that general facial recognition software there.
341
796000
3000
אתם מפעילים את התוכנה הכללית לזיהוי פנים.
13:34
Now I said back in our little thought experiment,
342
799000
3000
עכשיו בניסוי המחשבתי מקודם אמרתי
13:37
you're a hominid walking on the plains of Africa.
343
802000
2000
שאת הומינידית הצועדת בערבות אפריקה.
13:39
Is it just the wind or a dangerous predator?
344
804000
3000
האם זאת רק הרוח או טורף מסוכן?
13:42
What's the difference between those?
345
807000
2000
מה ההבדל ביניהם?
13:44
Well, the wind is inanimate;
346
809000
2000
ובכן, הרוח אינה חיה,
13:46
the dangerous predator is an intentional agent.
347
811000
2000
הטורף, המסוכן הוא סוכן בעל כוונה.
13:48
And I call this process agenticity.
348
813000
2000
ואני קורא לתהליך הזה סוכניות
13:50
That is the tendency to infuse patterns
349
815000
2000
הנטייה להכניס לדפוסים
13:52
with meaning, intention and agency,
350
817000
2000
משמעות, כוונה וסוכני פעולה,
13:54
often invisible beings from the top down.
351
819000
3000
לעיתים ישויות בלתי נראות.
13:57
This is an idea that we got
352
822000
2000
זה רעיון שקיבלתי
13:59
from a fellow TEDster here, Dan Dennett,
353
824000
2000
מחבר TED כאן, דן דנט,
14:01
who talked about taking the intentional stance.
354
826000
2000
שדיבר על נקיטת עמדה בעלת כוונה.
14:03
So it's a type of that expanded to explain, I think, a lot of different things:
355
828000
3000
אז זה לדעתי מסביר הרבה דברים שונים,
14:06
souls, spirits, ghosts, gods, demons, angels,
356
831000
3000
נשמות, רוחות, אלוהויות, שדים, מלאכים,
14:09
aliens, intelligent designers,
357
834000
2000
חייזרים, בריאתנים,
14:11
government conspiracists
358
836000
2000
קונספירטורים ממשלתיים,
14:13
and all manner of invisible agents
359
838000
2000
וכל סוג של סוכנים בלתי נראים
14:15
with power and intention, are believed
360
840000
2000
בעלי כוח וכוונה, שמאמינים
14:17
to haunt our world and control our lives.
361
842000
2000
שהם רודפים את עולמנו ושולטים בחיינו.
14:19
I think it's the basis of animism
362
844000
2000
אני חושב שזה הבסיס לאנימיזם
14:21
and polytheism and monotheism.
363
846000
3000
פוליתאיזם ומונותאיזם.
14:24
It's the belief that aliens are somehow
364
849000
2000
זאת האמונה שחייזרים הם בדרך כלשהי
14:26
more advanced than us, more moral than us,
365
851000
2000
מתקדמים יותר מאיתנו, מוסריים יותר מאיתנו,
14:28
and the narratives always are
366
853000
2000
והנרטיבים הם תמיד
14:30
that they're coming here to save us and rescue us from on high.
367
855000
3000
שהם באים הנה מהשמים כדי להציל אותנו.
14:33
The intelligent designer's always portrayed
368
858000
2000
המתכנן האינטליגנטי מתואר תמיד
14:35
as this super intelligent, moral being
369
860000
3000
כישות מוסרית סופר-אינטליגנטית
14:38
that comes down to design life.
370
863000
2000
היורדת אל העולם כדי לתכנן את החיים.
14:40
Even the idea that government can rescue us --
371
865000
2000
אפילו הרעיון שהממשל יכול להציל אותנו.
14:42
that's no longer the wave of the future,
372
867000
2000
זאת אינה המגמה העתידית
14:44
but that is, I think, a type of agenticity:
373
869000
2000
אבל אני חושב שזה סוג של סוכניות,
14:46
projecting somebody up there,
374
871000
2000
שמישהו נעלה שם למעלה,
14:48
big and powerful, will come rescue us.
375
873000
2000
גדול ורב עוצמה, יבוא להציל אותנו.
14:50
And this is also, I think, the basis of conspiracy theories.
376
875000
2000
ואני חושב שזה גם הבסיס לתיאוריות קונספירציה.
14:52
There's somebody hiding behind there pulling the strings,
377
877000
3000
מישהו שם מתחבא ומושך בחוטים,
14:55
whether it's the Illuminati
378
880000
2000
אם זה האילומינטי
14:57
or the Bilderbergers.
379
882000
2000
או הבילדרברגרים.
14:59
But this is a pattern detection problem, isn't it?
380
884000
2000
אבל זו בעיה של זיהוי דפוסים, נכון?
15:01
Some patterns are real and some are not.
381
886000
2000
ישנם דפוסים אמיתיים וישנם כאלה שלא.
15:03
Was JFK assassinated by a conspiracy or by a lone assassin?
382
888000
3000
האם קנדי נרצח ע"י קונספירציה או ע"י מתנקש בודד?
15:06
Well, if you go there -- there's people there on any given day --
383
891000
3000
אם הולכים לשם - יש שם אנשים בכל יום -
15:09
like when I went there, here -- showing me where the different shooters were.
384
894000
3000
למשל כשאני הייתי שם, הנה - מראים לי היכן היו כל הצלפים.
15:12
My favorite one was he was in the manhole.
385
897000
3000
החביב עלי זה שהוא היה בתוך פיר
15:15
And he popped out at the last second, took that shot.
386
900000
3000
והוא קפץ החוצה ברגע האחרון וירה.
15:18
But of course, Lincoln was assassinated by a conspiracy.
387
903000
2000
אבל כמובן, לינקולן נרצח בשל קונספירציה.
15:20
So we can't just uniformly dismiss
388
905000
2000
אז אי אפשר לדחות באופן גורף
15:22
all patterns like that.
389
907000
2000
את כל הדפוסים האלה.
15:24
Because, let's face it, some patterns are real.
390
909000
2000
כי בואו נודה באמת, חלק מהדפוסים הוא אמיתי.
15:26
Some conspiracies really are true.
391
911000
2000
חלק מהקונספירציות הן אכן נכונות.
15:30
Explains a lot, maybe.
392
915000
2000
מסביר הרבה, אולי.
15:32
And 9/11 has a conspiracy theory. It is a conspiracy.
393
917000
3000
ולארועי 9 בספטמבר יש תיאוריית קונספירציה.
15:35
We did a whole issue on it.
394
920000
2000
הקדשנו לכך גליון שלם.
15:37
Nineteen members of Al Queda plotting to fly planes into buildings
395
922000
2000
19 חברי אל קעידה זוממים להטיס מטוסים לתוך מבנים
15:39
constitutes a conspiracy.
396
924000
2000
זאת קונספירציה.
15:41
But that's not what the "9/11 truthers" think.
397
926000
2000
אבל זה לא מה שחושבים אנשי "האמת על 9/11."
15:43
They think it was an inside job by the Bush administration.
398
928000
3000
הם חושבים שזה היה מבצע פנימי של ממשל בוש.
15:46
Well, that's a whole other lecture.
399
931000
2000
ובכן, זאת כבר הרצאה אחרת.
15:48
You know how we know that 9/11
400
933000
2000
אבל אתם יודעים איך אנחנו יודעים ש 9/11
15:50
was not orchestrated by the Bush administration?
401
935000
2000
לא תוזמר ע"י ממשל בוש?
15:52
Because it worked.
402
937000
2000
כי זה הצליח.
15:54
(Laughter)
403
939000
3000
(צחוק)
15:57
(Applause)
404
942000
3000
(מחיאות כפיים)
16:00
So we are natural-born dualists.
405
945000
2000
אז אנחנו דואליסטים מבטן ומלידה.
16:02
Our agenticity process comes from
406
947000
2000
תהליך הסוכניות שלנו נובע
16:04
the fact that we can enjoy movies like these.
407
949000
2000
מהעובדה שאנחנו יכולים להנות מסרטים כמו אלה.
16:06
Because we can imagine, in essence,
408
951000
2000
כי אנחנו יכולים לדמיין, במהות,
16:08
continuing on.
409
953000
2000
המשכיות.
16:10
We know that if you stimulate the temporal lobe,
410
955000
2000
אנחנו יודעים שאם מגרים את האונה הטמפורלית,
16:12
you can produce a feeling of out-of-body experiences,
411
957000
2000
ניתן ליצור חויות חוץ גופיות,
16:14
near-death experiences,
412
959000
2000
חויות קרובות למוות,
16:16
which you can do by just touching an electrode to the temporal lobe there.
413
961000
3000
שאפשר להרגיש רק באמצעות נגיעה של אלקטרודה באונה הטמפורלית שם.
16:19
Or you can do it through loss of consciousness,
414
964000
2000
או שאפשר לעשות זאת ע"י אובדן הכרה,
16:21
by accelerating in a centrifuge.
415
966000
2000
ע"י האצה בתוך צנטריפוגה.
16:23
You get a hypoxia, or a lower oxygen.
416
968000
3000
מגיעים למצב של היפוקסיה, או חמצן נמוך.
16:26
And the brain then senses
417
971000
2000
ואז המוח חש
16:28
that there's an out-of-body experience.
418
973000
2000
חוויה חוץ גופית.
16:30
You can use -- which I did, went out and did --
419
975000
2000
אפשר להשתמש - ואני ניסיתי את זה -
16:32
Michael Persinger's God Helmet,
420
977000
2000
בקסדת האלוהים של מייקל פרסינגר,
16:34
that bombards your temporal lobes with electromagnetic waves.
421
979000
2000
שמפגיזה את האונות הטמפורליות שלכם בגלים אלקטרומגנטיים.
16:36
And you get a sense of out-of-body experience.
422
981000
3000
ואתם חשים מעין חוויה חוץ גופית.
16:39
So I'm going to end here with a short video clip
423
984000
2000
אז אני אסיים כאן עם סרטון קצר
16:41
that sort of brings all this together.
424
986000
2000
שמחבר את כל זה יחד.
16:43
It's just a minute and a half.
425
988000
2000
זה רק דקה וחצי.
16:45
It ties together all this into the power of expectation and the power of belief.
426
990000
3000
זה קושר את כל זה לעוצמה של ציפייה ואמונה.
16:48
Go ahead and roll it.
427
993000
2000
אפשר להקרין.
16:50
Narrator: This is the venue they chose for their fake auditions
428
995000
3000
קריין: זהו המקום אותו הם בחרו עבור האודישנים המזוייפים
16:53
for an advert for lip balm.
429
998000
2000
לפרסומת לשפתון.
16:55
Woman: We're hoping we can use part of this
430
1000000
2000
אשה: אנחנו מקווים להשתמש בחלק מזה
16:57
in a national commercial, right?
431
1002000
2000
לפרסומת לאומית, טוב.
16:59
And this is test on some lip balms
432
1004000
2000
וזה מבחן של כמה שפתונים
17:01
that we have over here.
433
1006000
2000
שיש לנו כאן.
17:03
And these are our models who are going to help us,
434
1008000
2000
ואלה הדוגמנים שיסייעו לנו,
17:05
Roger and Matt.
435
1010000
2000
רוג'ר ומאט.
17:07
And we have our own lip balm,
436
1012000
2000
ויש לנו את השפתון שלנו,
17:09
and we have a leading brand.
437
1014000
2000
ואת המוצר המוביל בשוק.
17:11
Would you have any problem
438
1016000
2000
האם אכפת לכן
17:13
kissing our models to test it?
439
1018000
2000
לנשק את הדוגמנים שלנו כדי לבחון אותם?
17:15
Girl: No.
440
1020000
2000
בחורה: "לא."
17:17
Woman: You wouldn't? (Girl: No.) Woman: You'd think that was fine.
441
1022000
2000
"לא אכפת לך?" "לא" "זה נראה לך בסדר?"
17:19
Girl: That would be fine. (Woman: Okay.)
442
1024000
2000
"זה יהיה בסדר." "אוקיי."
17:21
So this is a blind test.
443
1026000
3000
"אז זה מבחן עיוור.
17:24
I'm going to ask you to go ahead
444
1029000
2000
אני עומדת לבקש ממך
17:26
and put a blindfold on.
445
1031000
2000
לכסות את עיניך.
17:29
Kay, now can you see anything? (Girl: No.)
446
1034000
3000
אוקיי, את יכולה לראות משהו?" "לא."
17:32
Pull it so you can't even see down. (Girl: Okay.)
447
1037000
2000
"תורידי את זה קצת כדי שלא תראי למטה." "אוקיי."
17:34
Woman: It's completely blind now, right?
448
1039000
2000
"את לא רואה כלום, נכון?"
17:36
Girl: Yes. (Woman: Okay.)
449
1041000
2000
"נכון." "אוקיי.
17:38
Now, what I'm going to be looking for in this test
450
1043000
3000
עכשיו, מה שאני עומדת לבחון זה
17:41
is how it protects your lips,
451
1046000
3000
איך השפתון מגן על שפתיך,
17:44
the texture, right,
452
1049000
2000
המרקם, כן?
17:46
and maybe if you can discern any flavor or not.
453
1051000
3000
ואולי גם אם את מבחינה בטעם כלשהו."
17:49
Girl: Okay. (Woman: Have you ever done a kissing test before?)
454
1054000
3000
"אוקיי." "האם עברת מבחן נישוק בעבר?"
17:52
Girl: No.
455
1057000
2000
"לא."
17:54
Woman: Take a step here.
456
1059000
2000
"בואי לכאן.
17:56
Okay, now I'm going to ask you to pucker up.
457
1061000
2000
אוקיי, אני רוצה שתכיני את השפתיים.
17:58
Pucker up big and lean in just a little bit, okay?
458
1063000
3000
תתכונני ותישעני מעט קדימה, אוקיי."
18:06
(Music)
459
1071000
4000
(מוזיקה)
18:10
(Laughter)
460
1075000
5000
(צחוק)
18:19
(Laughter)
461
1084000
3000
(צחוק)
18:30
Woman: Okay.
462
1095000
2000
"אוקיי.
18:32
And, Jennifer, how did that feel?
463
1097000
2000
ג'ניפר - איך זה היה?"
18:34
Jennifer: Good.
464
1099000
2000
"טוב."
18:36
(Laughter)
465
1101000
7000
(צחוק)
18:43
Girl: Oh my God!
466
1108000
2000
"אלוהים אדירים."
18:45
(Laughter)
467
1110000
4000
(צחוק)
18:50
Michael Shermer: Thank you very much. Thank you. Thanks.
468
1115000
3000
מייקל שרמר: תודה רבה. תודה. תודה.
ABOUT THE SPEAKER
Michael Shermer - SkepticMichael Shermer debunks myths, superstitions and urban legends -- and explains why we believe them. Along with publishing Skeptic Magazine, he's author of Why People Believe Weird Things and The Mind of the Market.
Why you should listen
As founder and publisher of Skeptic Magazine, Michael Shermer has exposed fallacies behind intelligent design, 9/11 conspiracies, the low-carb craze, alien sightings and other popular beliefs and paranoias. But it's not about debunking for debunking's sake. Shermer defends the notion that we can understand our world better only by matching good theory with good science.
Shermer's work offers cognitive context for our often misguided beliefs: In the absence of sound science, incomplete information can powerfully combine with the power of suggestion (helping us hear Satanic lyrics when "Stairway to Heaven" plays backwards, for example). In fact, a common thread that runs through beliefs of all sorts, he says, is our tendency to convince ourselves: We overvalue the shreds of evidence that support our preferred outcome, and ignore the facts we aren't looking for.
He writes a monthly column for Scientific American, and is an adjunct at Claremont Graduate University and Chapman University. His latest book is The Believing Brain: From Ghosts and Gods to Politics and Conspiracies—How We Construct Beliefs and Reinforce Them as Truths. He is also the author of The Mind of the Market, on evolutionary economics, Why Darwin Matters: Evolution and the Case Against Intelligent Design, and The Science of Good and Evil. And his next book is titled The Moral Arc of Science.
Michael Shermer | Speaker | TED.com