TED2011
David Brooks: The social animal
David Brooks: A társas lény
Filmed:
Readability: 4.6
1,363,457 views
Legutóbbi könyvéből merítve, David Brooks, a New York Times újságírója új betekintést ajánl az emberi természet rejtelmeibe a kognitív tudományokon keresztül -- mely betekintés jelentős horderővel bír a közgazdaságra és politikára, ugyanakkor a saját önismeretünkre is. Humorral átszőtt beszédében elmondja, miért nem remélhetjük megérteni az embereket, mint önálló, öntudatuk alapján döntést hozó lényeket.
David Brooks - Op-ed columnist
Writer and thinker David Brooks has covered business, crime and politics over a long career in journalism. Full bio
Writer and thinker David Brooks has covered business, crime and politics over a long career in journalism. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
When I got my current job, I was given a good piece of advice,
0
0
3000
Amikor megkaptam a mostani munkámat, kaptam egy jó tanácsot,
00:18
which was to interview three politicians every day.
1
3000
3000
minden nap meginterjúvolni három politikust.
00:21
And from that much contact with politicians,
2
6000
2000
És annyi politikusokkal való érintkezés után
00:23
I can tell you they're all emotional freaks of one sort or another.
3
8000
3000
megmondhatom, hogy így vagy úgy, de az összes érzelmileg labilis.
00:27
They have what I called "logorrhea dementia,"
4
12000
2000
Olyanjuk van, amit csak úgy nevezek, hogy szófosó elmezavar,
00:29
which is they talk so much they drive themselves insane.
5
14000
3000
vagyis annyit beszélnek, hogy magukat kergetik vele az őrületbe.
00:32
(Laughter)
6
17000
2000
(Nevetés)
00:34
But what they do have is incredible social skills.
7
19000
3000
De amilyük van, az a hihetetlenül jó szociális készség.
00:37
When you meet them, they lock into you,
8
22000
2000
Ha találkozol velük, rád hangolódnak,
00:39
they look you in the eye,
9
24000
2000
a szemedbe néznek,
00:41
they invade your personal space,
10
26000
2000
elfoglalják a személyes teredet,
00:43
they massage the back of your head.
11
28000
2000
megmasszírozzák a fejedet.
00:45
I had dinner with a Republican senator several months ago
12
30000
2000
Sok hónappal ezelőtt vacsoráztam egy republikánus szenátorral,
00:47
who kept his hand on my inner thigh
13
32000
2000
a belső combomon tartotta a kezét
00:49
throughout the whole meal -- squeezing it.
14
34000
3000
az egész étkezés alatt -- meg-megszorítgatva.
00:52
I once -- this was years ago --
15
37000
2000
Egyszer -- évekkel ezelőtt --
00:54
I saw Ted Kennedy and Dan Quayle meet in the well of the Senate.
16
39000
2000
láttam Ted Kennedy-t és Dan Quayle-t találkozni a Szenátus szószékénél.
00:56
And they were friends, and they hugged each other
17
41000
2000
Jóban voltak, megölelték egymást,
00:58
and they were laughing, and their faces were like this far apart.
18
43000
3000
egymással nevetgéltek, és az arcuk ilyen közelre volt egymástól.
01:01
And they were moving and grinding
19
46000
2000
És mozogtak és nyomultak egymásra
01:03
and moving their arms up and down each other.
20
48000
2000
és fel-le mozgatták a karjukat egymáson.
01:05
And I was like, "Get a room. I don't want to see this."
21
50000
3000
Gondoltam magamban: "Menjetek szobára. Senki nem kíváncsi erre."
01:08
But they have those social skills.
22
53000
2000
De jók a szociális képességeik.
01:10
Another case:
23
55000
2000
Egy másik eset:
01:12
Last election cycle,
24
57000
2000
A legutóbbi választásokon
01:14
I was following Mitt Romney around New Hampshire,
25
59000
2000
Mitt Romney-t követtem nyomon New Hampshire-ben.
01:16
and he was campaigning with his five perfect sons:
26
61000
3000
Éppen kampányolt az öt tökéletes fiával:
01:19
Bip, Chip, Rip, Zip, Lip and Dip.
27
64000
2000
Bippel, Chippel, Rippel, Zippel, Lippel és Dippel.
01:21
(Laughter)
28
66000
2000
(Nevetés)
01:23
And he's going into a diner.
29
68000
2000
És bemegy egy kis étterembe.
01:25
And he goes into the diner, introduces himself to a family
30
70000
3000
Szóval bemegy az étterembe, bemutatkozik egy családnak,
01:28
and says, "What village are you from in New Hampshire?"
31
73000
2000
"Hé, melyik faluból vannak New Hampshire-ban?"
01:30
And then he describes the home he owned in their village.
32
75000
3000
Aztán leírta a házat, amit birtokol a falujukban.
01:34
And so he goes around the room,
33
79000
3000
És jár körbe a teremben,
01:37
and then as he's leaving the diner,
34
82000
2000
és aztán mire elhagyja az éttermet,
01:39
he first-names almost everybody he's just met.
35
84000
3000
majdnem mindenkivel, akivel épphogy csak megismerkedett, tegeződik.
01:42
I was like, "Okay, that's social skill."
36
87000
2000
Gondoltam magamban, "Najó, ez aztán a szociális készség."
01:44
But the paradox is,
37
89000
2000
De az ellentmondás az,
01:46
when a lot of these people slip into the policy-making mode,
38
91000
4000
hogy amikor a legtöbbjük politizáló módba kapcsol,
01:50
that social awareness vanishes
39
95000
2000
a szociális érzékenységük eltűnik
01:52
and they start talking like accountants.
40
97000
2000
és elkezdenek úgy beszélni, mint egy könyvelő.
01:54
So in the course of my career,
41
99000
2000
Szóval a karrierem folyamán
01:56
I have covered a series of failures.
42
101000
2000
egy sor mulasztással foglalkoztam.
01:58
We sent economists in the Soviet Union
43
103000
2000
Közgazdászokat küldtünk a Szovjetúnióba
02:00
with privatization plans when it broke up,
44
105000
2000
privatizálási tervekkel, mikor éppenhogy felbomoltak,
02:02
and what they really lacked was social trust.
45
107000
3000
és ami igazán hiányzott, az a társadalmi bizalom.
02:05
We invaded Iraq with a military
46
110000
2000
Katonailag elfoglaltuk Irakot,
02:07
oblivious to the cultural and psychological realities.
47
112000
3000
elhanyagolva a kulturális és pszichológiai tényeket.
02:10
We had a financial regulatory regime
48
115000
2000
Volt egy pénzügy-szabályozó rendszerünk
02:12
based on the assumptions
49
117000
2000
olyan feltételezések alapján,
02:14
that traders were rational creatures
50
119000
2000
hogy a kereskedők racionális lények,
02:16
who wouldn't do anything stupid.
51
121000
2000
akik soha nem csinálnak hülyeséget.
02:18
For 30 years, I've been covering school reform
52
123000
3000
30 évig foglalkoztam iskolaügyi reformokkal,
02:21
and we've basically reorganized the bureaucratic boxes --
53
126000
3000
és mást sem csináltunk, mint átrendeztük a bürokrácia dobozait --
02:24
charters, private schools, vouchers --
54
129000
3000
kísérleti iskolák, magániskolák, iskolai utalványok --
02:27
but we've had disappointing results year after year.
55
132000
4000
de egymás után jöttek a csalódást keltő eredmények.
02:31
And the fact is, people learn from people they love.
56
136000
3000
És tény, hogy az emberek azoktól az emberektől tanulnak, akiket szeretnek.
02:34
And if you're not talking about the individual relationship
57
139000
2000
És ha nem az egyéni kapcsolatokról beszélünk
02:36
between a teacher and a student,
58
141000
2000
tanár és diák között,
02:38
you're not talking about that reality.
59
143000
2000
nem arról a valóságról beszélünk,
02:40
But that reality is expunged
60
145000
2000
mert az a valóság kitörlődik
02:42
from our policy-making process.
61
147000
2000
a törvényhozó folyamataink során.
02:44
And so that's led to a question for me:
62
149000
3000
Ez tehát engem a következő kérdéshez vezet:
02:47
Why are the most socially-attuned people on earth
63
152000
3000
Miért van az, hogy a világ legszociálisabb emberei
02:50
completely dehumanized
64
155000
2000
teljesen embertelenekké válnak,
02:52
when they think about policy?
65
157000
3000
amikor törvényekről gondolkodnak?
02:55
And I came to the conclusion,
66
160000
2000
És arra a következtetésre jutottam,
02:57
this is a symptom of a larger problem.
67
162000
3000
hogy ez egy nagyobb problémának a tünete.
03:00
That, for centuries, we've inherited a view of human nature
68
165000
3000
Annak, hogy századokig azt a nézetet örököltük az emberi természetről,
03:03
based on the notion
69
168000
2000
ami azon az elven alapul,
03:05
that we're divided selves,
70
170000
2000
hogy osztott személyiségek vagyunk,
03:07
that reason is separated from the emotions
71
172000
3000
hogy az értelem el van választva az érzelmektől
03:10
and that society progresses
72
175000
2000
és hogy a társadalom egészen odáig halad,
03:12
to the extent that reason can suppress the passions.
73
177000
3000
hogy az értelem el képes nyomni a szenvedélyeket.
03:15
And it's led to a view of human nature
74
180000
3000
És ez ahhoz a nézethez vezetett az emberi természetről,
03:18
that we're rational individuals
75
183000
2000
hogy racionális egyének vagyunk,
03:20
who respond in straightforward ways to incentives,
76
185000
3000
akik egyértelmű módon reagálnak az ingerekre.
03:23
and it's led to ways of seeing the world
77
188000
3000
És ez olyan világnézetekhez vezetett,
03:26
where people try to use the assumptions of physics
78
191000
3000
ahol az emberek fizikai elveket próbálnak használni
03:29
to measure how human behavior is.
79
194000
4000
az emberi viselkedés mérésére.
03:34
And it's produced a great amputation,
80
199000
2000
És ez egy hatalmas csonkot idézett elő,
03:36
a shallow view of human nature.
81
201000
3000
egy felszínes nézetet az emberi természetről.
03:39
We're really good at talking about material things,
82
204000
2000
Nagyon jól tudunk beszélni az anyagi dolgokról,
03:41
but we're really bad at talking about emotions.
83
206000
3000
de nagyon rosszak vagyunk érzelmekből.
03:44
We're really good at talking about skills
84
209000
2000
Nagyon jól tudunk beszélni képességekről
03:46
and safety and health;
85
211000
2000
és biztonságról és egészségről,
03:48
we're really bad at talking about character.
86
213000
3000
és nagyon rosszul beszélünk személyiségről.
03:51
Alasdair MacIntyre, the famous philosopher,
87
216000
3000
Alasdair MacIntyre, a híres filozófus
03:54
said that, "We have the concepts of the ancient morality
88
219000
3000
azt mondta, "Vannak elképzeléseink az ókori erkölcsökről,
03:57
of virtue, honor, goodness,
89
222000
2000
mint erény, becsület, jóság,
03:59
but we no longer have a system
90
224000
2000
de már nincs meg nekünk a rendszer,
04:01
by which to connect them."
91
226000
2000
amivel összekapcsolhatnánk őket."
04:03
And so this has led to a shallow path in politics,
92
228000
3000
S ez tehát egy felszínes úthoz vezetett a politikában,
04:06
but also in a whole range of human endeavors.
93
231000
4000
de ugyanakkor egy egész sor emberi törekvésben is.
04:10
You can see it in the way we raise our young kids.
94
235000
3000
Látható ez abban, ahogyan felneveljük a gyerekeinket.
04:13
You go to an elementary school at three in the afternoon
95
238000
3000
Ha elmegyünk egy általános iskolához délután háromkor
04:16
and you watch the kids come out,
96
241000
2000
és nézzük, ahogy kijönnek a gyerekek,
04:18
and they're wearing these 80-pound backpacks.
97
243000
3000
negyvenkilós hátizsákkal a vállukon.
04:21
If the wind blows them over, they're like beetles stuck there on the ground.
98
246000
4000
Ha elfújja őket a szél, úgy néznek ki, mint bogarak a hátukra fordulva.
04:25
You see these cars that drive up --
99
250000
2000
Látjuk ezeket a kocsikat begurulni --
04:27
usually it's Saabs and Audis and Volvos,
100
252000
3000
általában Saabok és Audik és Volvók,
04:30
because in certain neighborhoods it's socially acceptable to have a luxury car,
101
255000
3000
mert bizonyos kerületekben társadalmilag elfogadott luxuskocsival járni,
04:33
so long as it comes from a country hostile to U.S. foreign policy --
102
258000
3000
amíg olyan országokból jönnek, amik ellenségesek az USA külpolitikájával szemben --
04:36
that's fine.
103
261000
2000
addig rendben.
04:38
They get picked up by these creatures I've called uber-moms,
104
263000
3000
A gyerekeket ezek a lények veszik fel, akiket én csak úgy hívok, über-anyukák,
04:41
who are highly successful career women
105
266000
2000
akik igencsak sikeres karriernők,
04:43
who have taken time off to make sure all their kids get into Harvard.
106
268000
3000
akik szabadságra mennek, hogy elintézzék, hogy a gyerekük a Harvardra kerüljön.
04:46
And you can usually tell the uber-moms
107
271000
2000
Rendszerint meg lehet mondani, ha über-anyukákról van szó,
04:48
because they actually weigh less than their own children.
108
273000
2000
mert tulajdonképpen kevesebbet nyomnak, mint a saját gyerekeik.
04:50
(Laughter)
109
275000
2000
(Nevetés)
04:52
So at the moment of conception,
110
277000
2000
Szóval a megtermékenyités pillanatában
04:54
they're doing little butt exercises.
111
279000
2000
apró fenékgyakorlatokat hajtanak végre.
04:56
Babies flop out,
112
281000
2000
A babák kicsusszanak,
04:58
they're flashing Mandarin flashcards at the things.
113
283000
3000
és mandarin szókártyákat mutogatnak nekik.
05:01
Driving them home, and they want them to be enlightened,
114
286000
3000
Hazakocsikáznak, és felvilágosultakká akarják nevelni őket,
05:04
so they take them to Ben & Jerry's ice cream company
115
289000
2000
úgyhogy elviszik őket a Ben & Jerry fagylaltgyárba,
05:06
with its own foreign policy.
116
291000
2000
amelynek saját külpolitikája van.
05:08
In one of my books,
117
293000
2000
Egyik könyvemben
05:10
I joke that Ben & Jerry's should make a pacifist toothpaste --
118
295000
2000
viccelődtem, hogy Ben & Jerry-nek készítenie kéne békepárti fogkrémet --
05:12
doesn't kill germs, just asks them to leave.
119
297000
2000
nem öli meg a bacikat, csak megkéri őket, hogy távozzanak.
05:14
It would be a big seller.
120
299000
2000
Jó üzlet lenne.
05:16
(Laughter)
121
301000
2000
(Nevetés)
05:18
And they go to Whole Foods to get their baby formula,
122
303000
3000
Aztán elmennek a Whole Foods-hoz a csecsmőtápjukért.
05:21
and Whole Foods is one of those progressive grocery stores
123
306000
2000
És Whole Foods egyike azoknak a progressziv közérteknek,
05:23
where all the cashiers look like they're on loan from Amnesty International.
124
308000
3000
ahol mindegyik pénztáros úgy néz ki, mintha az Amnesty International-től kölcsönözték volna.
05:26
(Laughter)
125
311000
2000
(Nevetés)
05:28
They buy these seaweed-based snacks there
126
313000
2000
Megveszik ott ezeket a hínár-alapú harapnivalókat,
05:30
called Veggie Booty with Kale,
127
315000
2000
úgynevezett Veggie Booty-t leveles kellel,
05:32
which is for kids who come home and say,
128
317000
2000
azoknak a gyerekeknek, akik így jönnek haza:
05:34
"Mom, mom, I want a snack that'll help prevent colon-rectal cancer."
129
319000
3000
"Anya, anya, szeretnék valami harapnivalót, ami segít megelőzni a végbélrákot."
05:37
(Laughter)
130
322000
2000
(Nevetés)
05:39
And so the kids are raised in a certain way,
131
324000
2000
Úgyhogy a gyerekek felnőnek egy bizonyos módon,
05:41
jumping through achievement hoops of the things we can measure --
132
326000
3000
lemérhető teljesítmény-karikákon ugrálnak keresztül --
05:44
SAT prep, oboe, soccer practice.
133
329000
3000
felvételi előkészítő, oboa, foci edzés.
05:47
They get into competitive colleges, they get good jobs,
134
332000
3000
Bejutnak a legjobb egyetemekre, jó állásokat kapnak,
05:50
and sometimes they make a success of themselves
135
335000
2000
és néha sikeresek lesznek egy
05:52
in a superficial manner, and they make a ton of money.
136
337000
3000
felszínes módon, és egy halom pénzt keresnek.
05:55
And sometimes you can see them at vacation places
137
340000
2000
És néha láthatóak üdülőhelyeken,
05:57
like Jackson Hole or Aspen.
138
342000
2000
mint Jackson Hole vagy Aspen.
05:59
And they've become elegant and slender --
139
344000
2000
És elegánsak és karcsúak lesznek --
06:01
they don't really have thighs;
140
346000
2000
nem igazán van combjuk;
06:03
they just have one elegant calve on top of another.
141
348000
3000
csak két elegáns vádlijuk van egymás tetején.
06:06
(Laughter)
142
351000
2000
(Nevetés)
06:08
They have kids of their own,
143
353000
2000
Megszülik a saját gyerekeiket,
06:10
and they've achieved a genetic miracle by marrying beautiful people,
144
355000
3000
és elérik a genetikai csodát azzal, hogy gyönyörű emberekkel házasodnak,
06:13
so their grandmoms look like Gertrude Stein,
145
358000
3000
úgyhogy a nagymamáik úgy néznek ki, mint Gertrude Stein,
06:16
their daughters looks like Halle Berry -- I don't know how they've done that.
146
361000
3000
a lányaik meg úgy, mint Halle Berry -- nem tudom, hogy csinálják.
06:19
They get there and they realize
147
364000
3000
Odaérnek, és rájönnek,
06:22
it's fashionable now to have dogs a third as tall as your ceiling heights.
148
367000
4000
hogy most divatos olyan kutyákat tartani, amik harmad olyan magasak, mint a plafon,
06:26
So they've got these furry 160-pound dogs --
149
371000
3000
És tartják ezeket a szőrös 73 kilós kutyákat --
06:29
all look like velociraptors,
150
374000
3000
úgy néznek ki, mint a velociraptorok,
06:32
all named after Jane Austen characters.
151
377000
3000
mind Jane Austen szereplők után elnevezve.
06:35
And then when they get old, they haven't really developed a philosophy of life,
152
380000
3000
És aztán amikor megöregednek, nem igazán gondoltak ki egy életfilozófiát,
06:38
but they've decided, "I've been successful at everything;
153
383000
2000
de eldöntötték, hogy "Mindenben sikeres voltam,
06:40
I'm just not going to die."
154
385000
2000
most már csak nem fogok meghalni."
06:42
And so they hire personal trainers;
155
387000
3000
És tehát személyes edzőket vesznek fel,
06:45
they're popping Cialis like breath mints.
156
390000
2000
veszik a Cialist, mint a mentacukrot.
06:47
You see them on the mountains up there.
157
392000
2000
Láthatóak fenn a hegyeken.
06:49
They're cross-country skiing up the mountain
158
394000
2000
Sífutást végeznek a hegyre fel
06:51
with these grim expressions
159
396000
2000
olyan bősz arccal
06:53
that make Dick Cheney look like Jerry Lewis.
160
398000
2000
ami mellett Dick Cheney úgy néz ki, mint Jerry Lewis.
06:55
(Laughter)
161
400000
2000
(Nevetés)
06:57
And as they whiz by you,
162
402000
2000
És elsuhannak az ember mellett,
06:59
it's like being passed by a little iron Raisinet
163
404000
2000
olyan, mintha apró vas-mazsola hagyná le az embert,
07:01
going up the hill.
164
406000
2000
ahogy felfelé megy.
07:03
(Laughter)
165
408000
2000
(Nevetés)
07:05
And so this is part of what life is,
166
410000
3000
És tehát ez az élet része,
07:08
but it's not all of what life is.
167
413000
3000
de nem az egész élet.
07:11
And over the past few years,
168
416000
2000
És az utóbbi pár év alatt
07:13
I think we've been given a deeper view of human nature
169
418000
4000
szerintem mélyebb betekintést nyertünk az emberi természetbe
07:17
and a deeper view of who we are.
170
422000
2000
és mélyebb betekintést abba, hogy kik vagyunk.
07:19
And it's not based on theology or philosophy,
171
424000
2000
És nem teológián vagy filozófián alapszik,
07:21
it's in the study of the mind,
172
426000
2000
hanem az elme tanulmányozásában,
07:23
across all these spheres of research,
173
428000
2000
a kutatás mindezen területeiben,
07:25
from neuroscience to the cognitive scientists,
174
430000
2000
az idegtudósoktól kezdve a kognitív tudósokig,
07:27
behavioral economists, psychologists,
175
432000
2000
magatartás-közgazdászok, pszichológusok,
07:29
sociology,
176
434000
2000
szociológia,
07:31
we're developing a revolution in consciousness.
177
436000
3000
forradalmasítjuk mindazt, amit tudunk az öntudatról.
07:34
And when you synthesize it all,
178
439000
2000
És mikor mindezt összegezzük,
07:36
it's giving us a new view of human nature.
179
441000
2000
egy új nézőpontot kapunk az emberi természetről.
07:38
And far from being a coldly materialistic view of nature,
180
443000
3000
És távol a hideg, materialista nézőponttól a természetről,
07:41
it's a new humanism, it's a new enchantment.
181
446000
3000
ez egy új humanizmus, egy új bűvölet.
07:44
And I think when you synthesize this research,
182
449000
2000
És azt gondolom, amikor összegezzük ezt a kutatást,
07:46
you start with three key insights.
183
451000
2000
három fontos betekintéssel kezdünk.
07:48
The first insight is
184
453000
2000
Az első betekintés az,
07:50
that while the conscious mind writes the autobiography of our species,
185
455000
3000
hogy amíg az öntudat írja a fajtánk önéletrajzát,
07:53
the unconscious mind does most of the work.
186
458000
4000
a tudatalatti végzi a munka nagy részét.
07:57
And so one way to formulate that is
187
462000
2000
Egyszóval úgy fogalmazhatunk,
07:59
the human mind can take in millions of pieces of information a minute,
188
464000
3000
hogy az emberi elme egy perc alatt millió információt bevehet,
08:02
of which it can be consciously aware of about 40.
189
467000
3000
amiből tudatosan csak 40-ről tud.
08:05
And this leads to oddities.
190
470000
2000
És ez furcsaságokhoz vezet.
08:07
One of my favorite is that people named Dennis
191
472000
2000
Egyik kedvencem az, hogy a Dennis nevűeknek
08:09
are disproportionately likely to become dentists,
192
474000
3000
aránytalanul nagyobb esélyük van arra, hogy fogorvosok legyenek,
08:12
people named Lawrence become lawyers,
193
477000
2000
és a Lawrence nevűek pedig ügyvédek,
08:14
because unconsciously we gravitate toward things
194
479000
2000
mert tudatalatt olyan dolgok felé vonzódunk,
08:16
that sound familiar,
195
481000
2000
amik ismerősen hangzanak,
08:18
which is why I named my daughter President of the United States Brooks.
196
483000
3000
ezért is neveztem el a lányomat Az Egyesült Államok Elnöke Brooks-nak.
08:21
(Laughter)
197
486000
3000
(Nevetés)
08:24
Another finding is that the unconscious,
198
489000
3000
Egy másik eredmény, hogy a tudatalatti,
08:27
far from being dumb and sexualized,
199
492000
2000
távol attól, hogy buta és szexualizált,
08:29
is actually quite smart.
200
494000
2000
igazából elég értelmes.
08:31
So one of the most cognitively demanding things we do is buy furniture.
201
496000
3000
Szóval az egyik legnehezebb kognitív feladat a bútorvásárlás.
08:34
It's really hard to imagine a sofa, how it's going to look in your house.
202
499000
3000
Igazán nehéz elképzelni egy szófát, hogy hogy fog kinézne a házunkban.
08:37
And the way you should do that
203
502000
2000
És ezt úgy kell csinálni,
08:39
is study the furniture,
204
504000
2000
hogy végignézzük a bútorokat,
08:41
let it marinate in your mind, distract yourself,
205
506000
2000
megemésztjük őket magunkban, eltereljük a figyelmünket,
08:43
and then a few days later, go with your gut,
206
508000
2000
aztán pár nappal később megérzés alapján választunk,
08:45
because unconsciously you've figured it out.
207
510000
2000
mert tudatalatt már mindezt kitaláltuk.
08:47
The second insight
208
512000
2000
A második betekintés,
08:49
is that emotions are at the center of our thinking.
209
514000
3000
hogy az érzelmek vannak a gondolkodásunk központjában.
08:52
People with strokes and lesions
210
517000
2000
Azok az emberek, akiknek szélütésük vagy léziójuk van
08:54
in the emotion-processing parts of the brain
211
519000
2000
az agy érzelem-feldolgozó részeiben,
08:56
are not super smart,
212
521000
2000
nem túlzottan okosak,
08:58
they're actually sometimes quite helpless.
213
523000
2000
sőt, néha eléggé tehetetlenek.
09:00
And the "giant" in the field is in the room tonight
214
525000
2000
És e terület óriása itt van ebben a teremben ma este,
09:02
and is speaking tomorrow morning -- Antonio Damasio.
215
527000
3000
és holnap reggel tart beszédet -- Antonio Damasio.
09:05
And one of the things he's really shown us
216
530000
2000
És az egyik dolog, amit megmutatott nekünk,
09:07
is that emotions are not separate from reason,
217
532000
3000
hogy az érzelmek nem függetlenek az értelemtől,
09:10
but they are the foundation of reason
218
535000
2000
sőt, az értelem alapja,
09:12
because they tell us what to value.
219
537000
2000
mert ők mondják meg, hogy mit tartunk értékesnek.
09:14
And so reading and educating your emotions
220
539000
2000
És tehát az érzelmek értelmezése és művelése
09:16
is one of the central activities of wisdom.
221
541000
3000
a bölcsesség egyik központi tevékenysége.
09:19
Now I'm a middle-aged guy.
222
544000
2000
Nos, középkorú férfi vagyok;
09:21
I'm not exactly comfortable with emotions.
223
546000
2000
nem igazán vagyok hozzászokva az érzelmekhez.
09:23
One of my favorite brain stories described these middle-aged guys.
224
548000
3000
Egyik kedvenc agyas történetem ezekről a középkorú férfiakról szól.
09:26
They put them into a brain scan machine --
225
551000
3000
Beteszik őket ebbe az agyi képalkotó gépbe --
09:29
this is apocryphal by the way, but I don't care --
226
554000
3000
ez egyébként apokrif, de nem érdekel --
09:32
and they had them watch a horror movie,
227
557000
3000
és horrorfilmeket nézettek velük,
09:35
and then they had them describe their feelings toward their wives.
228
560000
4000
és aztán el kellett mesélniük, mit éreznek a feleségük iránt.
09:39
And the brain scans were identical in both activities.
229
564000
3000
És az agy képek egyformák voltak mindkét tevékenység közben.
09:42
It was just sheer terror.
230
567000
2000
Merő terror.
09:44
So me talking about emotion
231
569000
2000
Szóval nekem érzelmekről beszélni
09:46
is like Gandhi talking about gluttony,
232
571000
2000
olyan, mint Gandhinak a falánkságról,
09:48
but it is the central organizing process
233
573000
2000
de ez a központi szervező folyamata
09:50
of the way we think.
234
575000
2000
a gondolkodásunknak.
09:52
It tells us what to imprint.
235
577000
2000
Megmondja nekünk, hogy mit véssünk emlékezetbe.
09:54
The brain is the record of the feelings of a life.
236
579000
2000
Az agy egy élet érzelmeinek a feljegyzése.
09:56
And the third insight
237
581000
2000
És a harmadik betekintés az,
09:58
is that we're not primarily self-contained individuals.
238
583000
4000
hogy elsődlegesen nem magunknak való egyének vagyunk.
10:02
We're social animals, not rational animals.
239
587000
3000
Társas lények vagyunk, nem racionális lények.
10:05
We emerge out of relationships,
240
590000
2000
Kapcsolatokból emelkedünk ki,
10:07
and we are deeply interpenetrated, one with another.
241
592000
3000
és mélyen egymásba fonódunk.
10:10
And so when we see another person,
242
595000
2000
És amikor meglátunk egy másik embert,
10:12
we reenact in our own minds
243
597000
2000
rekonstruáljuk a saját elménkben,
10:14
what we see in their minds.
244
599000
2000
hogy mit látunk az ő elméjükben.
10:16
When we watch a car chase in a movie,
245
601000
2000
Amikor egy autósüldözést nézünk egy filmben,
10:18
it's almost as if we are subtly having a car chase.
246
603000
3000
majdnem olyan, mintha mi lennénk egy autósüldözésben.
10:21
When we watch pornography,
247
606000
2000
Amikor pornót nézünk,
10:23
it's a little like having sex,
248
608000
2000
egy picit olyan, mint a szeretkezés,
10:25
though probably not as good.
249
610000
2000
bár valószinűleg nem olyan jó.
10:27
And we see this when lovers walk down the street,
250
612000
3000
És látjuk ezt, amikor szerelmesek sétálnak az utcán,
10:30
when a crowd in Egypt or Tunisia
251
615000
2000
amikor egy tömeget, Egyiptomban vagy Tunéziában,
10:32
gets caught up in an emotional contagion,
252
617000
2000
elkap egy érzelmi járvány,
10:34
the deep interpenetration.
253
619000
2000
a mély egymásba fonódás.
10:36
And this revolution in who we are
254
621000
3000
És ez a forradalom abban, hogy kik vagyunk,
10:39
gives us a different way of seeing, I think, politics,
255
624000
3000
ad nekünk egy más perspektívát, szerintem, a politikáról,
10:42
a different way, most importantly,
256
627000
2000
egy más látószöget, legfőképpen,
10:44
of seeing human capital.
257
629000
2000
az emberi erőforrásról.
10:46
We are now children of the French Enlightenment.
258
631000
4000
A francia felvilágosodás gyermekei vagyunk most.
10:50
We believe that reason is the highest of the faculties.
259
635000
3000
Hisszük, hogy az értelem az képességek legmagasabbika.
10:53
But I think this research shows
260
638000
2000
De úgy gondolom, ez a kutatás mutatja,
10:55
that the British Enlightenment, or the Scottish Enlightenment,
261
640000
2000
hogy a brit felvilágosodás vagy a skót felvilágosodás,
10:57
with David Hume, Adam Smith,
262
642000
2000
David Hume-mal, Adam Smith-el,
10:59
actually had a better handle on who we are --
263
644000
3000
igazából jobb kapaszkodót ad ahhoz, hogy kik vagyunk --
11:02
that reason is often weak, our sentiments are strong,
264
647000
3000
hogy az értelem sokszor gyenge, és az érzelmeink erősek,
11:05
and our sentiments are often trustworthy.
265
650000
3000
és hogy az érzelmeink gyakran megbizhatóak.
11:08
And this work corrects that bias in our culture,
266
653000
3000
És ez a munka helyrehozza kultúránknak ezt az előítéletét,
11:11
that dehumanizing bias.
267
656000
2000
ezt a dehumanizáló előítéletet.
11:13
It gives us a deeper sense
268
658000
2000
Egy mélyebb megértést ad nekünk
11:15
of what it actually takes
269
660000
2000
arról, hogy mit jelent igazán,
11:17
for us to thrive in this life.
270
662000
2000
nekünk ebben az életben boldogulni.
11:19
When we think about human capital
271
664000
2000
Amikor emberi erőforrásra gondolunk,
11:21
we think about the things we can measure easily --
272
666000
3000
könnyen lemérhető dolgokra gondolunk --
11:24
things like grades, SAT's, degrees,
273
669000
3000
mint például jegyek, érettségi, diplomák,
11:27
the number of years in schooling.
274
672000
2000
iskolában töltött évek száma.
11:29
What it really takes to do well, to lead a meaningful life,
275
674000
3000
Igazából boldogulásunkat, azt, hogy értelmes életet éljünk
11:32
are things that are deeper,
276
677000
2000
a mélyebb dolgok teszik ki,
11:34
things we don't really even have words for.
277
679000
3000
dolgok, amikre nem is igazán van szavunk.
11:37
And so let me list just a couple of the things
278
682000
2000
És hadd soroljak fel egy pár dolgot,
11:39
I think this research points us toward trying to understand.
279
684000
4000
aminek a megértéséhez szerintem ez a kutatás vezet minket.
11:43
The first gift, or talent, is mindsight --
280
688000
3000
Az első adottság az elmébe-látás --
11:46
the ability to enter into other people's minds
281
691000
4000
a képesség, hogy behatolunk más emberek elméibe,
11:50
and learn what they have to offer.
282
695000
2000
és megtudjuk mit tudnak felajánlani.
11:52
Babies come with this ability.
283
697000
2000
A csecsemők ezzel a képességgel születnek.
11:54
Meltzoff, who's at the University of Washington,
284
699000
2000
Meltzoff, aki a Washington egyetemen tanít
11:56
leaned over a baby who was 43 minutes old.
285
701000
3000
egy 43 perces baba fölé hajolt.
11:59
He wagged his tongue at the baby.
286
704000
2000
Kinyújtotta a nyelvét a baba felé.
12:01
The baby wagged her tongue back.
287
706000
3000
A baba visszanyújtotta neki a nyelvét.
12:04
Babies are born to interpenetrate into Mom's mind
288
709000
3000
A babák arra születnek, hogy behatoljanak a mama elméjébe,
12:07
and to download what they find --
289
712000
2000
és letöltsék, amit találnak --
12:09
their models of how to understand reality.
290
714000
2000
a modelljüket a valóság értelmezésére.
12:11
In the United States, 55 percent of babies
291
716000
3000
Az Egyesült Államokban a babák 55%-a
12:14
have a deep two-way conversation with Mom
292
719000
2000
mély, kétirányú beszélgetést folytat a mamával,
12:16
and they learn models to how to relate to other people.
293
721000
3000
és modelleket tanulnak más emberekhez való kapcsolódáshoz.
12:19
And those people who have models of how to relate
294
724000
2000
És azok az emberek, akiknek van modelljük a kapcsolatteremtéshez,
12:21
have a huge head start in life.
295
726000
2000
hatalmas lépéselőnnyel kezdik az életet.
12:23
Scientists at the University of Minnesota did a study
296
728000
2000
Tudósok a Minnesota egyetemen végeztek egy kutatást,
12:25
in which they could predict
297
730000
2000
amiben meg tudták jósolni
12:27
with 77 percent accuracy, at age 18 months,
298
732000
3000
77%-os pontossággal, 18 hónapos korban,
12:30
who was going to graduate from high school,
299
735000
2000
hogy ki fog leérettségizni,
12:32
based on who had good attachment with mom.
300
737000
3000
az alapján, hogy kinek volt szoros kötődése a mamához.
12:35
Twenty percent of kids do not have those relationships.
301
740000
3000
A gyerekek 20%-ának nincs meg ez a kapcsolata.
12:38
They are what we call avoidantly attached.
302
743000
2000
Ők azok az úgynevezett elkerülő gyerekek.
12:40
They have trouble relating to other people.
303
745000
2000
Nehezen kapcsolódnak másokhoz.
12:42
They go through life
304
747000
2000
Úgy élik végig az életet,
12:44
like sailboats tacking into the wind --
305
749000
2000
mint szélsodorta vitorláshajók --
12:46
wanting to get close to people,
306
751000
2000
közelebb akarnak kerülni az emberekhez,
12:48
but not really having the models of how to do that.
307
753000
3000
de nincs meg a modelljük arra, hogy hogyan.
12:51
And so this is one skill
308
756000
2000
És ez egy képesség
12:53
of how to hoover up knowledge, one from another.
309
758000
2000
a tudás felszippantására, egyik embernek a másiktól.
12:55
A second skill is equal poise,
310
760000
3000
A második készség az egyensúly.
12:58
the ability to have the serenity
311
763000
2000
Az a képesség, hogy higgadtan
13:00
to read the biases and failures in your own mind.
312
765000
3000
fel tudjuk fedezni a saját elménk elfogultságait és hibáit.
13:03
So for example, we are overconfidence machines.
313
768000
3000
Nos például, túlbizakkodott gépek vagyunk.
13:06
Ninety-five percent of our professors report
314
771000
3000
A professzoraink 95%-a állítja,
13:09
that they are above-average teachers.
315
774000
2000
hogy átlagon felüli tanárok.
13:11
Ninety-six percent of college students
316
776000
2000
Az egyetemisták 96%-a
13:13
say they have above-average social skills.
317
778000
3000
mondja, hogy átlagon felüli szociális készségeik vannak.
13:16
Time magazine asked Americans, "Are you in the top one percent of earners?"
318
781000
3000
A Time magazin megkérdezte az amerikaikat: "Benne van a pénzkeresők felső 1%-ában?"
13:19
Nineteen percent of Americans are in the top one percent of earners.
319
784000
3000
Az amerikaiak 19%-a benne van a pénzkeresők felső 1%-ában.
13:22
(Laughter)
320
787000
2000
(Nevetés)
13:24
This is a gender-linked trait, by the way.
321
789000
2000
Ez amúgy egy nem-hez kötött tulajdonság.
13:26
Men drown at twice the rate of women,
322
791000
2000
A férfiak kétszer gyakrabban fulladnak meg, mint a nők,
13:28
because men think they can swim across that lake.
323
793000
3000
mert a férfiak azt hiszik, át bírják úszni a tavat.
13:31
But some people have the ability and awareness
324
796000
3000
De néhány ember tudatában van
13:34
of their own biases, their own overconfidence.
325
799000
3000
a saját előitéleteinek, a saját túlbizakodottságának.
13:37
They have epistemological modesty.
326
802000
2000
Episztemológiai szerénységük van.
13:39
They are open-minded in the face of ambiguity.
327
804000
3000
Elfogulatlanok maradnak a kétértelművel szemben.
13:42
They are able to adjust strength of the conclusions
328
807000
2000
Hozzá tudják igazítani a végkövetkeztetések erejét
13:44
to the strength of their evidence.
329
809000
2000
a bizonyíték erejéhez.
13:46
They are curious.
330
811000
2000
Kíváncsiak.
13:48
And these traits are often unrelated and uncorrelated with IQ.
331
813000
3000
És ezek olyan tulajdonságok, amik gyakran függetlenek az IQ-tól.
13:51
The third trait is metis,
332
816000
2000
A harmadik tulajdonság a medes,
13:53
what we might call street smarts -- it's a Greek word.
333
818000
3000
úgy is mondhatjuk, hogy talpraesettség -- egy görög szó.
13:56
It's a sensitivity to the physical environment,
334
821000
2000
Egyfajta érzékenység a fizikai környezetre,
13:58
the ability to pick out patterns in an environment --
335
823000
2000
a környezetben előforduló minták felismerése --
14:00
derive a gist.
336
825000
2000
a lényeg meglátása.
14:02
One of my colleagues at the Times
337
827000
2000
Egyik kollégám a Times-nál
14:04
did a great story about soldiers in Iraq
338
829000
2000
írt egy igazán jó sztorit az Irakban lévő katonákról,
14:06
who could look down a street and detect somehow
339
831000
3000
akik végignéztek egy utcán, és valahogy érzékelni tudták,
14:09
whether there was an IED, a landmine, in the street.
340
834000
2000
hogy van-e robbanóeszköz vagy akna az utcán.
14:11
They couldn't tell you how they did it,
341
836000
2000
Nem tudták megmondani, hogy csinálták,
14:13
but they could feel cold, they felt a coldness,
342
838000
3000
de fáztak, hideget éreztek,
14:16
and they were more often right than wrong.
343
841000
3000
és gyakrabban volt igazuk, mint sem.
14:19
The third is what you might call sympathy,
344
844000
2000
A harmadik az, amit úgy hívhatunk, szimpátia,
14:21
the ability to work within groups.
345
846000
3000
a képesség, hogy csoportban tudjunk dolgozni.
14:24
And that comes in tremendously handy,
346
849000
3000
És ez borzasztóan hasznos,
14:27
because groups are smarter than individuals.
347
852000
2000
mert a csoportok okosabbak, mint az egyének --
14:29
And face-to-face groups are much smarter
348
854000
2000
és élőben, egymással dolgozó csoportok okosabbak,
14:31
than groups that communicate electronically,
349
856000
3000
mint az elektronikusan kommunikálók,
14:34
because 90 percent of our communication is non-verbal.
350
859000
3000
mert a kommunikáció 90%-a non-verbális.
14:37
And the effectiveness of a group
351
862000
2000
És egy csoport hatékonysága
14:39
is not determined by the IQ of the group;
352
864000
3000
nem a csoport IQ-jától függ,
14:42
it's determined by how well they communicate,
353
867000
3000
hanem attól, hogy mennyire jól kommunikálnak,
14:45
how often they take turns in conversation.
354
870000
3000
milyen gyakran váltják fel egymást párbeszédben.
14:48
Then you could talk about a trait like blending.
355
873000
3000
Aztán beszélhetünk az egybeolvadás képességéről.
14:51
Any child can say, "I'm a tiger," pretend to be a tiger.
356
876000
3000
Bármely gyerek mondhatja, hogy "Tigris vagyok", és úgy tesz, mint egy tigris.
14:54
It seems so elementary.
357
879000
2000
Annyira alapvetőnek látszik.
14:56
But in fact, it's phenomenally complicated
358
881000
2000
De igazából, rendkívül bonyolult
14:58
to take a concept "I" and a concept "tiger"
359
883000
2000
venni az "én" fogalmát és a "tigris" fogalmát,
15:00
and blend them together.
360
885000
2000
és egybeolvasztani őket.
15:02
But this is the source of innovation.
361
887000
2000
De ez az újitás forrása.
15:04
What Picasso did, for example,
362
889000
2000
Amit Picasso tett, például,
15:06
was take the concept "Western art"
363
891000
2000
az volt, hogy vette a nyugati művészetet
15:08
and the concept "African masks"
364
893000
2000
és az afrikai maszkokat,
15:10
and blend them together --
365
895000
2000
és egybegyúrta a kettőt --
15:12
not only the geometry,
366
897000
2000
nem csak a geometriájukat,
15:14
but the moral systems entailed in them.
367
899000
2000
hanem a bennük lévő erkölcsi rendszereket is.
15:16
And these are skills, again, we can't count and measure.
368
901000
2000
És ezek, még egyszer, olyan képességek, amik nem mérhetőek.
15:18
And then the final thing I'll mention
369
903000
2000
És az utolsó dolog, amit említeni fogok
15:20
is something you might call limerence.
370
905000
2000
az az úgynevezett limerencia.
15:22
And this is not an ability;
371
907000
2000
És ez nem egy képesség,
15:24
it's a drive and a motivation.
372
909000
3000
hanem egy hajtóerő és motiváció.
15:27
The conscious mind hungers for success and prestige.
373
912000
3000
A tudatos elme éhezi a sikert és presztízst.
15:30
The unconscious mind hungers
374
915000
2000
A tudatalatti elme éhezi
15:32
for those moments of transcendence,
375
917000
2000
a transzcendencia azon pillanatait,
15:34
when the skull line disappears
376
919000
2000
amikor a koponya határai eltűnnek,
15:36
and we are lost in a challenge or a task --
377
921000
3000
és elveszünk egy kihívásban vagy feladatban --
15:39
when a craftsman feels lost in his craft,
378
924000
3000
amikor a kézműves elveszik a saját művében,
15:42
when a naturalist feels at one with nature,
379
927000
3000
amikor a természetjáró egynek érzi magát a természettel,
15:45
when a believer feels at one with God's love.
380
930000
3000
amikor a hivő egynek érzi magát Isten szeretetével.
15:48
That is what the unconscious mind hungers for.
381
933000
3000
Ez az, amire a tudatalatti elme éhezik.
15:51
And many of us feel it in love
382
936000
2000
És sokunk érzi ezt a szerelemben,
15:53
when lovers feel fused.
383
938000
2000
amikor a szerelmesek egynek érzik magukat.
15:55
And one of the most beautiful descriptions
384
940000
2000
És az egyik legszebb leírása annak,
15:57
I've come across in this research
385
942000
3000
amit találtam ebben a kutatásban,
16:00
of how minds interpenetrate
386
945000
2000
arról, hogy hogyan hatolnak egymásba az elmék,
16:02
was written by a great theorist and scientist
387
947000
2000
egy nagyszerű teoretikus és tudós írta,
16:04
named Douglas Hofstadter at the University of Indiana.
388
949000
3000
Douglas Hofstadter a neve, az Indiana egyetemről.
16:07
He was married to a woman named Carol,
389
952000
2000
A feleségét Carolnak hívták,
16:09
and they had a wonderful relationship.
390
954000
2000
és egy csodálatos kapcsolatuk volt.
16:11
When their kids were five and two,
391
956000
2000
Amikor a gyerekeik öt és két évesek voltak,
16:13
Carol had a stroke and a brain tumor and died suddenly.
392
958000
4000
Carolnak szélhűdése volt és egy agy tumora, és hirtelen meghalt.
16:17
And Hofstadter wrote a book
393
962000
2000
És Hofstadter írt egy könyvet,
16:19
called "I Am a Strange Loop."
394
964000
2000
"Egy furcsa hurok vagyok" címmel.
16:21
In the course of that book, he describes a moment --
395
966000
2000
A könyv során leír egy pillanatot,
16:23
just months after Carol has died --
396
968000
3000
csupán hónapokkal Carol halála után --
16:26
he comes across her picture on the mantel,
397
971000
2000
meglátja a felesége képét a kandallópárkányon,
16:28
or on a bureau in his bedroom.
398
973000
2000
vagy a hálószobája komódján.
16:30
And here's what he wrote:
399
975000
2000
És ez az, amit írt:
16:32
"I looked at her face,
400
977000
2000
"Ránéztem az arcára,
16:34
and I looked so deeply
401
979000
2000
és olyan mélyre néztem,
16:36
that I felt I was behind her eyes.
402
981000
2000
hogy olyan volt, mintha a szemei mögött lennék.
16:38
And all at once I found myself saying
403
983000
2000
És rögvest azon kaptam magam, hogy
16:40
as tears flowed,
404
985000
2000
ahogy hulltak a könnyeim, azt mondom:
16:42
'That's me. That's me.'
405
987000
2000
"Az vagyok én. Az vagyok én."
16:44
And those simple words
406
989000
2000
És azok az egyszerű szavak
16:46
brought back many thoughts that I had had before,
407
991000
2000
visszahozták sok régebbi gondolatomat
16:48
about the fusion of our souls
408
993000
2000
a lelkek egybeolvadásáról
16:50
into one higher-level entity,
409
995000
2000
egy magasabb szintű létbe,
16:52
about the fact that at the core of both our souls
410
997000
3000
arról, hogy a mindkettőnk lelkének magjában
16:55
lay our identical hopes and dreams for our children,
411
1000000
4000
egyforma remények és álmok vannak a gyerekeinkért,
16:59
about the notion that those hopes
412
1004000
2000
arról, hogy azok a remények
17:01
were not separate or distinct hopes,
413
1006000
2000
nem külön vagy eltérő remények,
17:03
but were just one hope,
414
1008000
2000
de csupán egy remény,
17:05
one clear thing that defined us both,
415
1010000
2000
egy tiszta dolog, ami mindkettőnket meghatározott,
17:07
that welded us into a unit --
416
1012000
2000
ami egy egységbe kovácsolt minket --
17:09
the kind of unit I had but dimly imagined
417
1014000
3000
az a fajta egység, amit csak homályosan sejtettem,
17:12
before being married and having children.
418
1017000
3000
mielőtt megházasodtam és gyerekeim lettek.
17:15
I realized that, though Carol had died,
419
1020000
2000
Rájöttem, hogy, bár Carol meghalt,
17:17
that core piece of her had not died at all,
420
1022000
3000
a lelkének lényege egyáltalán nem halt meg,
17:20
but had lived on very determinedly in my brain."
421
1025000
4000
hanem nagyon is határozottan élt az én agyamban."
17:24
The Greeks say we suffer our way to wisdom.
422
1029000
3000
A görögök azt mondják, megszenvedjük utunkat a bölcsességig.
17:27
Through his suffering, Hofstadter understood
423
1032000
2000
A szenvedésén keresztül Hofstadter megértette,
17:29
how deeply interpenetrated we are.
424
1034000
3000
mennyire mélyen egymásba vagyunk fonódva.
17:32
Through the policy failures of the last 30 years,
425
1037000
3000
Az elmúlt 30 év politikai bukásain keresztül,
17:35
we have come to acknowledge, I think,
426
1040000
3000
rá kellett jönnünk, úgy gondolom,
17:38
how shallow our view of human nature has been.
427
1043000
3000
mennyire felületes a nézetünk az emberi természetről.
17:41
And now as we confront that shallowness
428
1046000
3000
És most, ahogy szembenézünk a felületességgel,
17:44
and the failures that derive from our inability
429
1049000
2000
és a hibákkal, amik a tehetetlenségünkből származik,
17:46
to get the depths of who we are,
430
1051000
2000
hogy megéljük a létünk mélységeit,
17:48
comes this revolution in consciousness --
431
1053000
2000
jön ez a forradalom az öntudatban --
17:50
these people in so many fields
432
1055000
3000
ezek az emberek, megannyi területről,
17:53
exploring the depth of our nature
433
1058000
2000
vizsgálják a természetünk mélységeit,
17:55
and coming away with this enchanted,
434
1060000
2000
és eredményül hozzák ezt az elbűvölő,
17:57
this new humanism.
435
1062000
2000
új humanizmust.
17:59
And when Freud discovered his sense of the unconscious,
436
1064000
2000
És amikor Freud felfedezte a tudatalatti érzését,
18:01
it had a vast effect on the climate of the times.
437
1066000
3000
óriási hatással volt a korabeli hangulatra.
18:04
Now we are discovering a more accurate vision
438
1069000
3000
Jelenleg egy még pontosabb látomást fedezünk fel
18:07
of the unconscious, of who we are deep inside,
439
1072000
3000
a tudatalattiról -- arról, hogy kik vagyunk legbelül.
18:10
and it's going to have a wonderful and profound
440
1075000
2000
És egy csodálatos és beható
18:12
and humanizing effect on our culture.
441
1077000
2000
és humanizáló hatással lesz a kultúránkra.
18:14
Thank you.
442
1079000
2000
Köszönöm.
18:16
(Applause)
443
1081000
20000
(Taps)
ABOUT THE SPEAKER
David Brooks - Op-ed columnistWriter and thinker David Brooks has covered business, crime and politics over a long career in journalism.
Why you should listen
David Brooks became an Op-Ed columnist for The New York Times in September 2003. He is currently a commentator on "The PBS Newshour," NPR’s "All Things Considered" and NBC's "Meet the Press."
He is the author of Bobos in Paradise and The Social Animal. In April 2015, he released with his fourth book, The Road to Character, which was a #1 New York Times bestseller.
Brooks also teaches at Yale University, and is a member of the American Academy of Arts & Sciences.
Born on August 11, 1961 in Toronto, Canada, Brooks graduated a bachelor of history from the University of Chicago in 1983. He became a police reporter for the City News Bureau, a wire service owned jointly by the Chicago Tribune and Sun-Times.
He worked at The Washington Times and then The Wall Street Journal for nine years. His last post at the Journal was as Op-ed Editor. Prior to that, he was posted in Brussels, covering Russia, the Middle East, South Africa and European affairs. His first post at the Journal was as editor of the book review section, and he filled in as the Journal's movie critic.
He also served as a senior editor at The Weekly Standard for 9 years, as well as contributing editor for The Atlantic and Newsweek.
David Brooks | Speaker | TED.com