TEDGlobal 2012
Neil Harbisson: I listen to color
Neil Harbisson: Hallom a színeket
Filmed:
Readability: 3.8
2,994,716 views
Neil Harbisson teljesen színvakon született, de ma már a fején viselt szerkezet a színeket hallható frekvenciává tudja átalakítani. A szürkeárnyalatos világból kilépve Harbisson hallja a színek szimfóniáját -- és igen, akár arcokat vagy festményeket is képes meghallgatni.
Neil Harbisson - Sonochromatic Cyborg Artist
Neil Harbisson's "eyeborg" allows him to hear colors, even those beyond the range of sight. Full bio
Neil Harbisson's "eyeborg" allows him to hear colors, even those beyond the range of sight. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
Well, I was born with a rare visual condition
0
1012
3179
Ritka látászavarral születtem,
00:20
called achromatopsia, which is total color blindness,
1
4191
3713
a neve achromatopsia: teljes színvakságot jelent,
00:23
so I've never seen color,
2
7904
1870
tehát soha nem láttam színeket,
00:25
and I don't know what color looks like,
3
9774
2523
nem tudom, hogyan néznek ki,
00:28
because I come from a grayscale world.
4
12297
2975
mert egy monokróm világban élek.
00:31
To me, the sky is always gray,
5
15272
2660
Számomra az ég mindig szürke,
00:33
flowers are always gray,
6
17932
1852
a virágok is szürkék,
00:35
and television is still in black and white.
7
19784
2202
és a TV még mindig fekete-fehér.
00:37
But, since the age of 21,
8
21986
2293
Ámde 21 éves korom óta
00:40
instead of seeing color, I can hear color.
9
24279
4129
hallom a színeket, ahelyett, hogy látnám őket.
00:44
In 2003, I started a project
10
28408
2976
2003-ban elindítottunk egy projektet
00:47
with computer scientist Adam Montandon,
11
31384
2688
Adam Montandon számítástechnikussal,
00:49
and the result, with further collaborations
12
34072
3167
s a szolvéniai Peter Kese
00:53
with Peter Kese from Slovenia
13
37239
2848
valamint a barcelonai Matias Lizana
00:55
and Matias Lizana from Barcelona,
14
40087
2033
segítségével megalkottuk
00:58
is this electronic eye.
15
42120
2365
ezt az elektromos szemet.
01:00
It's a color sensor that detects
16
44485
2356
Ez egy színszenzor, amely érzékeli
01:02
the color frequency in front of me — (Frequency sounds) —
17
46841
3583
az előttem levő színek frekvenciáját — (frekvencia hangok)
01:06
and sends this frequency to a chip installed
18
50424
2352
és továbbítja ezt a frekvenciát egy chipbe,
01:08
at the back of my head, and I hear the color in front of me
19
52776
2991
amely a koponyámba van beépítve, s így hallom a színt
01:11
through the bone, through bone conduction.
20
55767
2896
a csontjaimon keresztül, csontvezetéssel.
01:14
(Frequency sounds) So, for example, if I have, like —
21
58663
3508
(Frekvencia hangok) Például --
01:21
This is the sound of purple. (Frequency sounds)
22
65724
2967
Így hangzik a lila. (Frekvencia hangok)
01:24
For example, this is the sound of grass. (Frequency sounds)
23
68691
7418
Illetve ez a fű hangja. (Frekvencia hangok)
01:32
This is red, like TED. (Frequency sounds)
24
76109
2125
Ez pedig a TED piros. (Frekvencia hangok)
01:34
This is the sound of a dirty sock. (Laughter)
25
78234
4369
Ez pedig egy koszos zokni hangja. (Nevetés)
01:38
Which is like yellow, this one.
26
82603
1877
Ami ugye most itt sárga.
01:40
So I've been hearing color all the time for eight years,
27
84480
4057
Tehát nyolc éve már folyamatosan hallom a színeket,
01:44
since 2004, so I find it completely normal now
28
88537
2635
2004 óta, s mára már teljesen normális számomra,
01:47
to hear color all the time.
29
91172
2479
hogy állandóan hallom a színeket.
01:49
At the start, though, I had to memorize the names you give
30
93651
4374
Az elején azonban meg kellett tanulnom
01:53
for each color, so I had to memorize the notes,
31
98025
2406
a színek neveit, és a hangokat,
01:56
but after some time, all this information
32
100431
1936
de kis idő múlva mindez
01:58
became a perception.
33
102367
1993
érzékeléssé vált.
02:00
I didn't have to think about the notes.
34
104360
1759
Nem kellett külön gondolnom a hangokra.
02:02
And after some time, this perception became a feeling.
35
106119
2625
Egy idő után ez az érzékelés érzéssé vált.
02:04
I started to have favorite colors,
36
108744
2006
Kedvenc színeim lettek,
02:06
and I started to dream in colors.
37
110750
1774
és színesben álmodtam.
02:08
So, when I started to dream in color is when I felt
38
112524
4275
Amikor az álmaim is színesek lettek, akkor éreztem,
02:12
that the software and my brain had united,
39
116799
2887
hogy a szoftver és az agyam egyesült,
02:15
because in my dreams, it was my brain creating
40
119686
2956
mert az álomban az agyam hozta létre
02:18
electronic sounds. It wasn't the software,
41
122642
2361
az elektronikus hangokat, nem a szoftver.
02:20
so that's when I started to feel like a cyborg.
42
125003
3519
Ekkor kezdtem úgy érzeni magam, mint egy kiborg.
02:24
It's when I started to feel that the cybernetic device
43
128522
3050
Kezdtem rájönni, hogy ez a kibernetikus eszköz
02:27
was no longer a device.
44
131572
2190
már nem csupán egy készülék.
02:29
It had become a part of my body,
45
133762
2415
A testem részévé vált,
02:32
an extension of my senses,
46
136177
2465
az érzékszerveim kiegészítése lett,
02:34
and after some time, it even became a part
47
138642
2626
és egy idő után még a hivatalos
02:37
of my official image.
48
141268
3527
megjelenésembe is beépült.
02:40
This is my passport from 2004.
49
144795
2346
Ez a 2004-es útlevelem.
02:43
You're not allowed to appear on U.K. passports
50
147141
3085
Az Egyesült Királyságban nem szabad az igazolványképeken
02:46
with electronic equipment, but I insisted
51
150226
2812
semmilyen elektronikus eszközzel megjelenni,
02:48
to the passport office that what they were seeing
52
153038
2401
de én erősködtem az okmányirodában,
02:51
was actually a new part of my body,
53
155439
2504
hogy amit látnak, az tulajdonképpen egy testrészem,
02:53
an extension of my brain, and they finally accepted me
54
157943
3520
az agyam nyúlványa, és végül megengedték,
02:57
to appear with the passport photo.
55
161463
2511
hogy így kerüljön be a fotó az útlevelembe.
02:59
So, life has changed dramatically since I hear color,
56
163974
3457
Jelentősen megváltozott az életem, amióta hallom a színeket,
03:03
because color is almost everywhere,
57
167431
2594
mert színek mindenhol vannak --
03:05
so the biggest change for example is
58
170025
2877
a legnagyobb változás például az,
03:08
going to an art gallery, I can listen to a Picasso,
59
172902
4538
hogy el tudok menni egy képtárba, hallom Picasso-t,
03:13
for example. So it's like I'm going to a concert hall,
60
177440
2854
például. Olyan, mintha koncertre mennék,
03:16
because I can listen to the paintings.
61
180294
2211
hallom a festményeket.
03:18
And supermarkets, I find this is very shocking,
62
182505
2461
És a szupermarketek - ez nagyon megdöbbentő,
03:20
it's very, very attractive to walk along a supermarket.
63
184966
2950
nagyon-nagyon jólesik végigsétálni egy szupermarketen.
03:23
It's like going to a nightclub.
64
187916
1488
Olyan, mint egy night club.
03:25
It's full of different melodies. (Laughter) Yeah.
65
189404
3256
Tele van különböző melódiákkal. (Nevetés) Na igen.
03:28
Especially the aisle with cleaning products.
66
192660
2075
Különösen a tisztítószerek sora,
03:30
It's just fabulous. (Laughter)
67
194735
3351
hát az valami csodálatos. (Nevetés)
03:33
Also, the way I dress has changed.
68
198086
2472
Az öltözködésem is változott.
03:36
Before, I used to dress in a way that it looked good.
69
200558
2408
Korábban azt vettem fel, ami jól nézett ki.
03:38
Now I dress in a way that it sounds good. (Laughter)
70
202966
4577
Most azt veszem fel, ami jól hangzik. (Nevetés)
03:43
(Applause)
71
207543
5131
(Taps)
03:48
So today I'm dressed in C major,
72
212674
2509
Ma például C-dúrban vagyok --
03:51
so it's quite a happy chord. (Laughter)
73
215183
3309
vidám akkord. (Nevetés)
03:54
If I had to go to a funeral, though,
74
218492
1874
Ha temetésre kellene mennem,
03:56
I would dress in B minor, which would be
75
220366
2567
akkor B mollt vennék fel,
03:58
turquoise, purple and orange. (Laughter)
76
222933
8759
ami türkiz, lila és narancssárga lenne. (Nevetés)
04:07
Also, food, the way I look at food has changed,
77
231692
4345
Ahogy az ételre tekintek, az is megváltozott,
04:11
because now I can display the food on a plate,
78
236037
3456
mert mostmár megjelenik az étel a tálon,
04:15
so I can eat my favorite song. (Laughter)
79
239493
2952
meg tudom enni a kedvenc dalomat. (Nevetés)
04:18
So depending on how I display it,
80
242445
1229
Attól függően, hogy hogyan rendezem el,
04:19
I can hear and I can compose music with food.
81
243674
2750
hallom az ételt és tudok zenét komponálni vele.
04:22
So imagine a restaurant where we can have, like,
82
246424
2725
Képzeljenek csak el egy éttermet,
04:25
Lady Gaga salads as starters. (Laughter) I mean,
83
249149
2984
ahol előételnek Lady Gaga salátát lehet rendelni. (Nevetés)
04:28
this would get teenagers to eat their vegetables, probably.
84
252133
3017
Lehet, hogy így még a tinédzserek is megennék a zöldségeket.
04:31
And also, some Rachmaninov piano concertos
85
255150
3439
Rachmaninov zongorakoncertje lehetne a főfogás,
04:34
as main dishes, and some Bjork or Madonna desserts,
86
258589
3234
és Björk vagy Madonna a desszert --
04:37
that would be a very exciting restaurant
87
261823
3109
jó kis étterem lenne,
04:40
where you can actually eat songs.
88
264932
2760
ahol dalokat lehetne enni.
04:43
Also, the way I perceive beauty has changed,
89
267692
4450
A szépségre is máshogy tekintek,
04:48
because when I look at someone, I hear their face,
90
272142
4680
mert ha ránézek valakire, hallom az arcát --
04:52
so someone might look very beautiful but sound terrible.
91
276822
5002
előfordulhat, hogy valaki nagyon szép, de borzasztóan hangzik.
04:57
(Laughter) And it might happen the opposite,
92
281824
1761
(Nevetés) És fordítva, épp az ellenkezője
04:59
the other way around. So I really enjoy creating, like,
93
283585
2248
is előfordulhat. Nagyon szeretek
05:01
sound portraits of people.
94
285833
1729
hangportrét készíteni emberekről.
05:03
Instead of drawing someone's face, like drawing the shape,
95
287562
3640
Ahelyett, hogy lerajzolnék egy arcot, az alakját,
05:07
I point at them with the eye and I write down
96
291202
2431
ránézek, és leírom a különböző hangokat, amiket hallok,
05:09
the different notes I hear, and then I create sound portraits.
97
293633
3271
s így készítek hangportrét.
05:12
Here's some faces.
98
296904
1737
Íme néhány arc.
05:14
(Musical chords)
99
298641
14527
(Zenei hangok)
05:29
Yeah, Nicole Kidman sounds good. (Laughter)
100
313168
3433
Hát igen, Nicole Kidman jól hangzik. (Nevetés)
05:32
Some people, I would never relate, but they sound similar.
101
316601
3049
Vannak emberek, akiket sohasem kapcsolnék össze, de mégis hasonlóan hangzanak.
05:35
Prince Charles has some similarities with Nicole Kidman.
102
319650
2798
Károly herceg és Nicole Kidman között van némi hasonlóság.
05:38
They have similar sound of eyes.
103
322448
2137
Hasonlóan hangzik a szemük.
05:40
So you relate people that you wouldn't relate,
104
324585
2048
Összekapcsolódnak emberek, akikben elvileg nincs közös,
05:42
and you can actually also create concerts
105
326633
3513
és egész koncerteket lehet megírni
05:46
by looking at the audience faces.
106
330146
2640
a közönség arcából.
05:48
So I connect the eye, and then I play the audience's faces.
107
332786
3096
Bekapcsolom a szemet, és lejátszom a közönség arcát.
05:51
The good thing about this is,
108
335882
1504
A legjobb az egészben az,
05:53
if the concert doesn't sound good, it's their fault.
109
337386
2967
hogy ha rosszul hangzik a muzsika, akkor az az ő hibájuk.
05:56
It's not my fault, because — (Laughter)
110
340353
2271
Nem rajtam múlik. (Nevetés)
05:58
And so another thing that happens is that
111
342624
4307
A másik dolog pedig,
06:02
I started having this secondary effect
112
346931
2877
hogy elkezdtem észlelni egy mellékhatást,
06:05
that normal sounds started to become color.
113
349808
3330
mégpedig azt, hogy a hangok színekké váltak.
06:09
I heard a telephone tone, and it felt green
114
353138
3761
Telefoncsörgést hallottam, és zöldnek érződött,
06:12
because it sounded just like the color green.
115
356899
2326
mert pont úgy hangzott, mint a zöld szín.
06:15
The BBC beeps, they sound turquoise,
116
359225
3298
A BBC-s pittyegések türkizkékek,
06:18
and listening to Mozart became a yellow experience,
117
362523
3127
Mozart pedig egészen sárga érzés,
06:21
so I started to paint music and paint people's voices,
118
365650
4760
így tehát elkezdtem lefesteni a zenét és az emberek hangjait,
06:26
because people's voices have frequencies
119
370410
1943
mert az emberi hangoknak is olyan frekvenciája van,
06:28
that I relate to color.
120
372353
1543
amelyet hozzá tudok rendelni a színekhez.
06:29
And here's some music translated into color.
121
373896
5119
Itt egy zenerészlet színekre fordítva.
06:34
For example, Mozart, "Queen of the Night," looks like this.
122
379015
5200
Mozart Éj Királynője pedig így mutat.
06:40
(Music) Very yellow and very colorful,
123
384215
1812
(Zene) Határozottan sárga és nagyon színes,
06:41
because there's many different frequencies.
124
386027
2190
mert annyi különböző frekvencia van benne.
06:44
(Music)
125
388217
2910
(Zene)
06:48
And this is a completely different song.
126
392143
2314
Ez egy teljesen más dal.
06:50
(Music) It's Justin Bieber's "Baby." (Laughter)
127
394457
3931
(Zene) A "Baby" Justin Bieber-től. (Nevetés)
06:54
(Music)
128
398388
1731
(Zene)
06:56
It is very pink and very yellow.
129
400119
3570
Nagyon pink és nagyon sárga.
06:59
So, also voices, I can transform speeches into color,
130
403689
7167
A beszédhangokra ugyanez vonatkozik, színekké konvertálom őket,
07:06
for example, these are two very well-known speeches.
131
410856
3544
itt van például két közismert beszéd.
07:10
One of them is Martin Luther King's "I Have A Dream,"
132
414400
3737
Az egyik Martin Luther King "Van egy álmom" beszéde,
07:14
and the other one is Hitler.
133
418137
1452
a másik pedig Hitler.
07:15
And I like to exhibit these paintings in the exhibition halls
134
419589
3476
Szeretem kiállítani ezeket a képeket,
07:18
without labels, and then I ask people,
135
423065
2576
felirat nélkül, és megkérdezni az embereket,
07:21
"Which one do you prefer?"
136
425641
1847
hogy melyik tetszik nekik.
07:23
And most people change their preference
137
427488
2265
A legtöbbüknek megváltozik a véleménye,
07:25
when I tell them that the one on the left is Hitler
138
429753
2911
miután megtudják, hogy a bal oldali Hitleré,
07:28
and the one on the right is Martin Luther King.
139
432664
3120
a másik jobb oldalt pedig Martin Luther Kingé.
07:31
So I got to a point when I was able to perceive 360 colors,
140
435784
5739
Végül eljutottam odáig, hogy 360 színt vagyok képes érzékelni,
07:37
just like human vision.
141
441523
1585
az emberi látásnak megfelelően.
07:39
I was able to differentiate all the degrees of the color wheel.
142
443108
3595
Képes lettem megkülönböztetni a színkör minden cikkelyét.
07:42
But then, I just thought that
143
446703
2082
De aztán arra gondoltam,
07:44
this human vision wasn't good enough.
144
448785
3239
hogy ez az emberi látás nem elég jó.
07:47
There's many, many more colors around us
145
452024
2211
Rengeteg szín vesz körül minket,
07:50
that we cannot perceive,
146
454235
1837
amelyeket nem látunk,
07:51
but that electronic eyes can perceive.
147
456072
1756
de egy elektronikus szem érzékelni tud.
07:53
So I decided to continue extending my color senses,
148
457828
3729
Így hát tovább fejlesztettem a színérzékelésemet,
07:57
and I added infrared and I added ultraviolet
149
461557
4250
és hozzáadtam az infravöröst és az ultraviolát is
08:01
to the color-to-sound scale, so now I can hear colors
150
465807
3358
a szín-hang skálámhoz, így már olyan színeket is érzékelek,
08:05
that the human eye cannot perceive.
151
469165
2224
amelyeket az emberi szem nem tud.
08:07
For example, perceiving infrared is good because you can
152
471389
3447
Infravöröset érzékelni például azért jó,
08:10
actually detect if there's movement detectors in a room.
153
474836
4068
mert meg tudom állapítani, van-e mozgásérzékelő a szobában.
08:14
I can hear if someone points at me with a remote control.
154
478904
3453
Hallom, ha valaki rám mutat egy távirányítóval.
08:18
And the good thing about perceiving ultraviolet is that
155
482357
3150
Az ultraviola érzékelésének pedig az az előnye,
08:21
you can hear if it's a good day or a bad day to sunbathe,
156
485507
4965
hogy tudom, jó ötlet-e aznap napozni,
08:26
because ultraviolet is a dangerous color,
157
490472
2157
mert ugye az ultraviola az egy veszélyes szín,
08:28
a color that can actually kill us, so I think we should all have this wish
158
492629
3984
akár halált is okozhat, szóval ez mindannyiunknak jól jönne,
08:32
to perceive things that we cannot perceive.
159
496613
2961
ha érzékelhetnénk pár dolgot, amit egyébként nem tudunk.
08:35
That's why, two years ago,
160
499574
1735
Két évvel ezelőtt ezért alapítottam
08:37
I created the Cyborg Foundation,
161
501309
1681
a Cyborg Alapítványt,
08:38
which is a foundation that tries to help people
162
502990
2442
melynek célja az emberek kiborggá válásának
08:41
become a cyborg, tries to encourage people
163
505432
2697
segítése, próbálunk bíztatni mindenkit,
08:44
to extend their senses
164
508129
1377
hogy bővítsék az érzékeiket
08:45
by using technology as part of the body.
165
509506
3071
a technológia testbe való építésével.
08:48
We should all think that knowledge comes from our senses,
166
512577
3903
A tudásunk az érzékelésünkből ered,
08:52
so if we extend our senses,
167
516480
1976
így ha kibővítjük azt,
08:54
we will consequently extend our knowledge.
168
518456
3088
következésképpen a tudásunk is nő.
08:57
I think life will be much more exciting
169
521544
2793
Szerintem sokkal izgalmasabb lesz az életünk,
09:00
when we stop creating applications for mobile phones
170
524337
3224
ha mobil appok fejlesztése helyett
09:03
and we start creating applications for our own body.
171
527561
3401
inkább a saját testünkre kezdünk alkalmazásokat fejleszteni.
09:06
I think this will be a big, big change
172
530962
1816
Azt gondolom, ez egy hatalmas változás lesz,
09:08
that we will see during this century.
173
532778
2078
és ebben az évszázadban fog megtörténni.
09:10
So I do encourage you all to think about which senses
174
534856
3915
Gondolkozzanak el azon,
09:14
you'd like to extend.
175
538771
1419
hogy melyik érzékszervüket fejlesztenék tovább.
09:16
I would encourage you to become a cyborg.
176
540190
3173
Legyenek Önök is kiborgok!
09:19
You won't be alone. Thank you. (Applause)
177
543363
4648
Nem lesznek egyedül. Köszönöm. (Taps)
09:23
(Applause)
178
548011
6520
(Taps)
ABOUT THE SPEAKER
Neil Harbisson - Sonochromatic Cyborg ArtistNeil Harbisson's "eyeborg" allows him to hear colors, even those beyond the range of sight.
Why you should listen
Born with the inability to see color, Neil Harbisson wears a prosthetic device — he calls it an "eyeborg" — that allows him to hear the spectrum, even those colors beyond the range of human sight. His unique experience of color informs his artwork — which, until he met cyberneticist Adam Montandon at a college lecture, was strictly black-and-white. By working with Montandon, and later with Peter Kese, Harbisson helped design a lightweight eyepiece that he wears on his forehead that transposes the light frequencies of color hues into sound frequencies.
Harbisson's artwork blurs the boundaries between sight and sound. In his Sound Portraits series, he listens to the colors of faces to create a microtonal chord. In the City Colours project, he expresses the capital cities of Europe in two colors (Monaco is azure and salmon pink; Bratislava yellow and turquoise).
Neil Harbisson | Speaker | TED.com