TED2006
Michael Shermer: Why people believe weird things
Michael Shermer arról, hogy miért hiszünk el furcsa dolgokat
Filmed:
Readability: 4.2
7,339,268 views
Miért látják az emberek Szűz Mária képét egy sajtos szendvicsen vagy hallanak sátáni üzenetet a "Stairway to Heaven" című szám szövegében? Michael Shermer szkeptikus, videó és zene segítségével mutatja be, hogyan győzzük meg magunkat, hogy higgyünk -- és figyelmen kívül hagyjuk a tényeket.
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.
00:24
I'm Michael Shermer,
director of the Skeptics Society,
director of the Skeptics Society,
0
0
2532
Michael Shermer vagyok, a Szkeptikus Társaság igazgatója
és a Szkeptikus Magazin kiadója.
00:27
publisher of "Skeptic" magazine.
1
2556
1532
Állítólagos paranormális eseteket, áltudományosságot,
00:28
We investigate claims of the paranormal,
2
4112
1913
szélsőséges csoportokat, kultuszokat és hasonló állításokat vizsgálunk ki --
00:30
pseudo-science, fringe groups and cults,
and claims of all kinds between,
and claims of all kinds between,
3
6049
3682
00:34
science and pseudo-science
and non-science and junk science,
and non-science and junk science,
4
9755
2894
mindent, ami tudomány, áltudomány, nem-tudomány, szemét tudomány,
voodoo tudomány, patológikus tudomány, rossz tudomány, nem-tudomány
00:37
voodoo science, pathological science,
bad science, non-science,
bad science, non-science,
5
12673
3303
00:40
and plain old non-sense.
6
16000
1887
és jó öreg ostobaság.
00:42
And unless you've been on Mars recently,
7
17911
1917
És ha csak nem a Marson éltek eddig,
00:44
you know there's a lot of that out there.
8
19852
2018
tudják, hogy rengeteg van belőle.
00:46
Some people call us debunkers,
which is kind of a negative term.
which is kind of a negative term.
9
21894
3022
Egyesek leleplezőknek hívnak minket, ami egy kicsit negatív kifejezés.
00:49
But let's face it, there's a lot of bunk.
10
24940
2108
De lássuk be -- elég sok az üres duma,
és mi olyanok vagyunk, mint a rendőrség leleplező osztaga, lerántjuk róluk a leplet.
00:51
We are like the bunko squads
of the police departments out there --
of the police departments out there --
11
27072
3453
00:55
well, we're sort of like
the Ralph Naders of bad ideas,
the Ralph Naders of bad ideas,
12
30549
3427
Kicsit olyanok vagyunk, mint a rossz ötletek Ralph Nadere --
00:58
(Laughter)
13
34000
1230
(Nevetés)
-- megpróbáljuk kicserélni őket jó ötletekkel.
01:00
trying to replace bad ideas
with good ideas.
with good ideas.
14
35254
2722
01:02
I'll show you an example of a bad idea.
15
38000
1863
Mutatok példának egy rossz ötletet.
01:04
I brought this with me,
16
39887
1158
Ezt magammal hoztam.
01:05
this was given to us
by NBC Dateline to test.
by NBC Dateline to test.
17
41069
3907
Ezt az NBC Dateline programtól kaptuk tesztelésre.
01:09
It's produced by the Quadro
Corporation of West Virginia.
Corporation of West Virginia.
18
45000
3286
A Quadro Corporation gyártja West Virginiában.
Quadro 2000 Varázsvesszőnek hívják.
01:13
It's called the Quadro 2000 Dowser Rod.
19
48310
2910
(Nevetés)
01:16
(Laughter)
20
51244
1446
01:17
This was being sold to high-school
administrators for $900 apiece.
administrators for $900 apiece.
21
52714
5262
Középiskolai ügyintézőknek árulták darabonként 900 dollárért.
01:22
It's a piece of plastic with a Radio
Shack antenna attached to it.
Shack antenna attached to it.
22
58000
4327
Egy darab műanyag, amihez egy rádio antennát ragasztottak.
Sok mindent lehet vesszővel keresni, de ezt kifejezetten
01:27
You could dowse for all sorts of things,
23
62351
1966
01:29
but this particular one was built
to dowse for marijuana
to dowse for marijuana
24
64341
3393
arra tervezték, hogy marihuánát keressen a diákok szekrényeiben.
01:32
in students' lockers.
25
67758
1218
01:33
(Laughter)
26
69000
2460
(Nevetés)
Szóval úgy működik, hogy végigmész a folyósón,
01:36
So the way it works
is you go down the hallway,
is you go down the hallway,
27
71484
3545
01:39
and you see if it tilts
toward a particular locker,
toward a particular locker,
28
75053
2999
és ha egy bizonyos szekrény felé hajlik, kinyitod azt a szekrényt.
01:42
and then you open the locker.
29
78076
1444
Valahogy így néz ki.
01:44
So it looks something like this.
30
79544
1577
Megmutatom.
01:45
I'll show you.
31
81145
1183
01:48
(Laughter)
32
83809
1167
(Nevetés)
01:49
Well, it has kind of a right-leaning bias.
33
85000
3391
Nos, egy kicsit jobbra tart.
Megmutatom -- ez tudomány, tehát elvégzünk egy ellenőrzött kísérletet.
01:53
Well, this is science,
so we'll do a controlled experiment.
so we'll do a controlled experiment.
34
88415
2805
Biztos erre fog hajlani.
01:56
It'll go this way for sure.
35
91244
1582
(Nevetés)
01:57
(Laughter)
36
92850
3934
02:01
Sir, do you want to empty
your pockets, please, sir?
your pockets, please, sir?
37
96808
2526
Uram, ürítse ki a zsebeit! Kérem, uram?
(Nevetés)
02:04
(Laughter)
38
99358
1838
Az volt a kérdés, hogy tud-e marihuánát találni a diákok szekrényében?
02:06
So the question was, can it actually
find marijuana in students' lockers?
find marijuana in students' lockers?
39
101220
3457
És a válasz: ha eleget kinyitsz, akkor igen.
02:09
And the answer is,
if you open enough of them, yes.
if you open enough of them, yes.
40
104701
2598
(Nevetés)
02:12
(Laughter)
41
107323
1023
(Taps)
02:13
(Applause)
42
108370
1606
02:14
But in science, we have to keep track
of the misses, not just the hits.
of the misses, not just the hits.
43
110000
3381
De a tudományban a tévedéseket is számon kell tartanunk, nem csak a találatokat.
És ez valószínűleg a fő tanulsága ennek a rövid előadásnak, hogy
02:18
And that's probably the key lesson
to my short talk here:
to my short talk here:
44
113405
3266
02:21
This is how psychics work, astrologers,
tarot card readers and so on.
tarot card readers and so on.
45
116695
3734
így dolgoznak a médiumok, asztrológusok, tarot kártya olvasók és hasonlók.
Az emberek a találatokra emlékeznek, a tévedésekre nem.
02:25
People remember the hits
and forget the misses.
and forget the misses.
46
120453
2219
A tudományban fent kell tartanunk a teljes adatbázist,
02:27
In science, we keep the whole database,
47
122696
1895
és megvizsgálnunk, hogy a találatok száma magasabb-e
02:29
and look to see if the number
of hits somehow stands out
of hits somehow stands out
48
124615
2661
az eredménynél, amit a véletlentől elvárnánk.
02:32
from the total number
you'd expect by chance.
you'd expect by chance.
49
127300
2213
Ebben az esetben teszteltük ezt.
02:34
In this case, we tested it.
50
129537
1294
02:35
We had two opaque boxes:
51
130855
1492
Két átlátszatlan dobozunk volt,
02:37
one with government-approved THC
marijuana, and one with nothing.
marijuana, and one with nothing.
52
132371
3634
az egyikben államilag engedélyezett THC marihuána, a másikban semmi.
És az esetek 50%-ban megtalálta --
02:40
And it got it 50 percent of the time --
53
136029
1881
02:42
(Laughter)
54
137934
1093
-- ami pont annyi, mint amit egy pénzfeldobásos modelltől elvárnánk.
02:43
which is exactly what you'd expect
with a coin-flip model.
with a coin-flip model.
55
139051
2925
02:46
So that's just a fun little example
here of the sorts of things we do.
here of the sorts of things we do.
56
142000
3991
Ez csak egy vicces kis kísérlet példának arra, hogy mivel foglalkozunk.
A Szkeptikus egy negyedévente megjelenő kiadás.
02:50
"Skeptic" is the quarterly publication.
Each one has a particular theme.
Each one has a particular theme.
57
146015
3468
Minden számnak van egy témája, ez pl. az intelligencia jövőjéről szól.
02:54
This one is on the future of intelligence.
58
149507
2074
Az emberek egyre okosabbak vagy butábbak?
02:56
Are people getting smarter or dumber?
59
151605
1771
Erről megvan a saját véleményem a szakmám miatt.
02:58
I have an opinion of this myself
because of the business I'm in,
because of the business I'm in,
60
153400
3048
De valójában az emberek, mint kiderült, egyre okosabbak.
03:01
but in fact, people, it turns out,
are getting smarter.
are getting smarter.
61
156472
2667
3 IQ pont emelkedés tíz évenként.
03:03
Three IQ points per 10 years, going up.
62
159163
2813
03:06
Sort of an interesting thing.
63
162000
1651
Érdekes dolog.
03:08
With science, don't think of skepticism
as a thing, or science as a thing.
as a thing, or science as a thing.
64
163675
3547
Ne gondoljanak a szkepticizmusra, sőt, a tudományra úgy, mint egy konkrét dologra.
Összeegyeztethető a vallás és a tudomány?
03:12
Are science and religion compatible?
65
167246
1730
03:13
It's like, are science
and plumbing compatible?
and plumbing compatible?
66
169000
2231
Ez olyan, mint az, hogy összeegyeztethető-e a
tudomány és a vízszerelés? Két különböző dolog.
03:16
They're just two different things.
67
171255
1634
03:17
Science is not a thing. It's a verb.
68
172913
1739
A tudomány nem egy valami. Ez egy ige.
03:19
It's a way of thinking about things.
69
174676
1722
Egy módja annak, hogy gondolkodjunk dolgokról.
03:21
It's a way of looking for natural
explanations for all phenomena.
explanations for all phenomena.
70
176422
3070
Egy módszer, hogy természetes válaszokat találjunk minden jelenségre.
Úgy értem, mi a valószínűbb --
03:24
I mean, what's more likely:
71
179516
1350
03:25
that extraterrestrial intelligences
or multi-dimensional beings
or multi-dimensional beings
72
180890
3563
hogy földönkívüli és multi-dimenzionális lények átkelnek a csillagközi űr
03:29
travel across vast distances
of interstellar space
of interstellar space
73
184477
2390
hatalmas távolságain, hogy gabonaköröket hagyjanak
03:31
to leave a crop circle in Farmer Bob's
field in Puckerbrush, Kansas
field in Puckerbrush, Kansas
74
186891
3180
Jancsi bácsi földjén Mucsaröcsögén, hogy a skeptic.com-ot népszerűsítsék?
03:34
to promote skeptic.com, our web page?
75
190095
1810
Vagy valószínűbb, hogy a Szkeptikus egy olvasója készítette Photoshoppal?
03:36
Or is it more likely that a reader
of "Skeptic" did this with Photoshop?
of "Skeptic" did this with Photoshop?
76
191929
4478
És minden esetben meg kell kérdeznünk --
03:41
And in all cases we have to ask --
77
196431
1650
(Nevetés)
03:42
(Laughter)
78
198105
1824
03:44
What's the more likely explanation?
79
199953
2023
-- melyik a valószínűbb magyarázat?
03:46
Before we say something
is out of this world,
is out of this world,
80
202000
2167
És mielőtt valami földönkívülit mondunk,
meg kell vizsgálnunk, hogy nem földhözragadt-e.
03:48
we should first make sure
that it's not in this world.
that it's not in this world.
81
204191
2664
Mi a valószínűbb --
03:51
What's more likely:
82
206879
1151
hogy Arnold földönkívüli segítséget kapott a kormányzósági választáson?
03:52
that Arnold had extraterrestrial help
in his run for the governorship,
in his run for the governorship,
83
208054
3326
Vagy az, hogy a World Weekly News kitalál dolgokat?
03:56
or that the "World Weekly News"
makes stuff up?
makes stuff up?
84
211404
2498
03:58
(Laughter)
85
213926
1389
(Nevetés)
És részben -- ugyanezt a témát jól kifejezi
04:00
The same theme is expressed nicely
here in this Sidney Harris cartoon.
here in this Sidney Harris cartoon.
86
215339
4662
ez a Sidney Harris karikatúra.
04:04
For those of you in the back,
it says here: "Then a miracle occurs.
it says here: "Then a miracle occurs.
87
220025
3215
A hátul ülőknek, "És ekkor egy csoda történik.
04:08
I think you need to be more
explicit here in step two."
explicit here in step two."
88
223264
2712
Azt hiszem a második lépést kicsit ki kell fejteni."
04:10
This single slide completely dismantles
the intelligent design arguments.
the intelligent design arguments.
89
226000
4496
Ez az egyetlen dia teljesen leszereli az intelligens design érvelését.
Ehhez nincs mit hozzátenni.
04:15
There's nothing more to it than that.
90
230520
1848
(Taps)
04:17
(Applause)
91
232392
1050
Mondhatod, hogy csoda történik.
04:18
You can say a miracle occurs,
92
233466
1388
04:19
it's just that it doesn't explain
anything or offer anything.
anything or offer anything.
93
234878
2966
Csak ez nem magyaráz meg semmit.
Nem ad hozzá semmit. Nincs mit tesztelni.
04:22
There's nothing to test.
94
237868
1150
Ez a beszélgetés vége az intelligens design kreacionisták számára.
04:23
It's the end of the conversation
for intelligent design creationists.
for intelligent design creationists.
95
239042
3448
Miközben -- és igaz, néha a tudósok is bedobnak kifejezéseket, mint
04:27
And it's true, scientists sometimes throw
terms out as linguistic place fillers --
terms out as linguistic place fillers --
96
242514
4886
nyelvi tölteléket -- sötét energia vagy sötét anyag vagy valami hasonló.
04:32
dark energy or dark matter,
something like that --
something like that --
97
247424
2348
Amíg rá nem jövünk, hogy mi az, addig így hívjuk.
04:34
until we figure out what it is,
we'll call it this.
we'll call it this.
98
249796
2460
A tudomány számára ez az ok-okozati lánc kezdete.
04:37
It's the beginning of the causal
chain for science.
chain for science.
99
252280
2701
Az intelligens design kreacionistáknak ez a lánc vége.
04:39
For intelligent design creationists,
it's the end of the chain.
it's the end of the chain.
100
255005
4075
Szóval megint megkérdezhetjük -- mi a valószínűbb --
04:43
So again, we can ask this:
what's more likely?
what's more likely?
101
259104
2172
az UFO-k földönkívüli űrhajók, érzékelésbeli kognitív hibák, vagy hamisítványok?
04:46
Are UFOs alien spaceships, or perceptual
cognitive mistakes, or even fakes?
cognitive mistakes, or even fakes?
102
261300
4391
04:50
This is a UFO shot from my house
in Altadena, California,
in Altadena, California,
103
265715
3261
Ez az UFO-t a házamból fotóztam Altadenában, Californiában,
04:53
looking down over Pasadena.
104
269000
1976
Pasadena irányába.
04:55
And if it looks a lot like a Buick
hubcap, it's because it is.
hubcap, it's because it is.
105
271000
3521
És azért néz ki úgy, mint egy Buick dísztárcsa, mert az is.
04:59
You don't even need Photoshop
or high-tech equipment,
or high-tech equipment,
106
274545
2738
Még Photoshop sem kell hozzá, vagy komoly technikai berendezés,
nem kell hozzá számítógép.
05:02
you don't need computers.
107
277307
1198
05:03
This was shot with a throwaway
Kodak Instamatic camera.
Kodak Instamatic camera.
108
278529
3447
Ezt egy eldobható Kodak Instamatic fényképezőgéppel lőttem.
05:06
You just have somebody off on the side
with a hubcap ready to go.
with a hubcap ready to go.
109
282000
3096
Csak kell valaki, aki készen áll oldalt egy dísztárcsával.
Fényképezőgép készenlétben -- ennyi.
05:09
Camera's ready -- that's it.
110
285120
1898
(Nevetés)
05:11
(Laughter)
111
287042
1437
Habár lehetséges, hogy a legtöbbjük hamisítvány
05:13
So, although it's possible
that most of these things are fake
that most of these things are fake
112
288503
3473
05:16
or illusions or so on,
and that some of them are real,
and that some of them are real,
113
292000
3714
vagy illúzió vagy ilyesmi és néhányuk valódi,
valószínűbb, hogy mindegyik hamisítvány, mint a gabonakörök.
05:20
it's more likely that all of them
are fake, like the crop circles.
are fake, like the crop circles.
114
295738
3133
De komolyra fordítva a szót, a tudományban az egyensúlyt keressük
05:23
On a more serious note, in all of science
we're looking for a balance
we're looking for a balance
115
298895
3381
az adatok és az elmélet között.
05:27
between data and theory.
116
302300
1676
05:28
In the case of Galileo,
he had two problems
he had two problems
117
304000
3976
Galileonak két problémája volt, amikor
05:32
when he turned his telescope to Saturn.
118
308000
2361
a Szaturnusz felé fordította a távcsövét.
Először is nem volt elmélet a bolygó körüli gyűrűkről.
05:35
First of all, there was no
theory of planetary rings.
theory of planetary rings.
119
310385
3122
Másodszor, az adatai szemcsések és homályosak voltak,
05:38
Second of all, his data
was grainy and fuzzy,
was grainy and fuzzy,
120
313531
2193
és nem tudta kitalálni, hogy mi az, amit lát.
05:40
and he couldn't quite make out
what he was looking at.
what he was looking at.
121
315748
2528
Tehát azt írta, hogy --
05:43
So he wrote that he had seen --
122
318300
1676
05:44
"I have observed that the furthest
planet has three bodies."
planet has three bodies."
123
320000
3507
"Megfigyeléseim szerint a legtávolabbi bolygó három részből áll."
A végkövetkeztetése szerint ez az, amit látott.
05:48
And this is what he ended up
concluding that he saw.
concluding that he saw.
124
323531
2865
Tehát a bolygó körüli gyűrűk elmélete nélkül és homályos adatokkal
05:51
So without a theory of planetary
rings and with only grainy data,
rings and with only grainy data,
125
326420
3556
05:54
you can't have a good theory.
126
330000
1918
nem lehet jó elméletet kidolgozni.
05:56
It wasn't solved until 1655.
127
331942
1619
És nem oldották meg 1655-ig.
05:58
This is Christiaan Huygens's book
that catalogs all the mistakes
that catalogs all the mistakes
128
333585
3014
Christian Huygens könyvében összegyűjtötte az emberek tévedéseit,
06:01
people made trying to figure out
what was going on with Saturn.
what was going on with Saturn.
129
336623
2962
akik megpróbálták kitalálni, mi folyik a Szaturnusz körül.
Huygensnek két dolog állt rendelkezésére.
06:04
It wasn't till Huygens had two things:
130
339609
1856
Volt egy jó elmélete a gyűrűkről és a naprendszer működéséről.
06:06
He had a good theory of planetary rings
and how the solar system operated,
and how the solar system operated,
131
341489
4486
06:10
and he had better telescopic,
more fine-grain data
more fine-grain data
132
345999
2863
És egy jobb távcsöve, jobb felbontású adatokat kapott,
06:13
in which he could figure out that
as the Earth is going around faster --
as the Earth is going around faster --
133
348886
3543
amiből ki tudta dolgozni, hogy ahogy a Föld gyorsabban kering --
Kepler törvényei szerint -- a Szaturnusznál, utolérjük.
06:17
according to Kepler's Laws --
than Saturn, then we catch up with it.
than Saturn, then we catch up with it.
134
352453
3228
És a gyűrűk dőlésszögét más-más szögből látjuk.
06:20
And we see the angles of the rings
at different angles, there.
at different angles, there.
135
355705
3271
06:23
And that, in fact, turns out to be true.
136
359000
2220
És ez, valójában így van.
Az a probléma egy elmélettel,
06:26
The problem with having a theory is that
it may be loaded with cognitive biases.
it may be loaded with cognitive biases.
137
361244
5297
hogy lehet, hogy tele van kognitív előítélettel.
Azért is nehéz megmagyarázni, hogy miért hisznek az emberek furcsa dolgokban
06:31
So one of the problems of explaining
why people believe weird things
why people believe weird things
138
366565
3267
mert a dolgok egy egyszerű szinten vannak.
06:34
is that we have things, on a simple level,
139
369856
2068
És utána kitérek a komolyabbakra.
06:36
and then I'll go to more serious ones.
140
371948
1828
Például hajlamosak vagyunk arcokat látni.
06:38
Like, we have a tendency to see faces.
141
373800
1876
Ez az arc a Marson,
06:40
This is the face on Mars.
142
375700
1776
1976-ban, egész mozgalom született, hogy rávegyék
06:42
In 1976, where there was a whole movement
to get NASA to photograph that area
to get NASA to photograph that area
143
377500
4512
a NASA-t, hogy fényképezze ezt a területet,
06:46
because people thought this was monumental
architecture made by Martians.
architecture made by Martians.
144
382036
3916
mert az emberek hatalmas marslakó szobornak hitték.
Nos, mint kiderült -- ez a közeli 2001-ből.
06:50
Here's the close-up of it from 2001.
145
385976
2771
06:53
If you squint, you can still see the face.
146
388771
2460
Hunyorítva még mindig lehet látni az arcot.
És amikor hunyorítasz, akkor nagyfelbontásúból
06:56
And when you're squinting,
147
391255
1302
06:57
you're turning that from fine-grain
to coarse-grain,
to coarse-grain,
148
392581
3023
alacsony felbontásúvá alakítod a képet.
Tehát csökkented az adat minőségét.
07:00
so you're reducing
the quality of your data.
the quality of your data.
149
395628
2287
Ha nem mondom meg, mit keressenek, akkor is látnák az arcot,
07:02
And if I didn't tell you what to look for,
you'd still see the face,
you'd still see the face,
150
397939
3229
mert az evolúció belénk programozta az arcfelismerést.
07:05
because we're programmed
by evolution to see faces.
by evolution to see faces.
151
401192
2429
Az arcok szociálisan fontosak számunkra.
07:08
Faces are important for us socially.
152
403645
2151
És természetesen, mosolygós arcok.
07:10
And of course, happy faces,
faces of all kinds are easy to see.
faces of all kinds are easy to see.
153
405820
3468
Könnyű látni mindenféle arcot.
(Nevetés)
07:14
You see the happy face on Mars, there.
154
409312
1896
Ez a mosolygós arc a Marson.
07:16
(Laughter)
155
411232
1151
Ha a csillagászok békák lennének, akkor Kermitet, a békát látnák.
07:17
If astronomers were frogs,
perhaps they'd see Kermit the Frog.
perhaps they'd see Kermit the Frog.
156
412407
2913
Látják itt?
07:20
Do you see him there? Little froggy legs.
157
415344
1953
Kis béka lábak.
07:22
Or if geologists were elephants?
158
417688
2195
És ha a geológusok elefántok lennének?
07:25
Religious iconography.
159
420736
3240
Vallásos ikonográfia.
07:28
(Laughter)
160
424000
2801
(Nevetés)
Egy pék fedezte fel Tennesseeben 1996-ban.
07:31
Discovered by a Tennessee baker in 1996.
161
426825
2151
07:33
He charged five bucks a head
to come see the nun bun
to come see the nun bun
162
429000
2477
Fejenként 5 dollárért lehetett megnézni az apáca zsemlét,
amíg nem kapott egy beszüntetési végzést Teréz anya ügyvédeitől.
07:36
till he got a cease-and-desist
from Mother Teresa's lawyer.
from Mother Teresa's lawyer.
163
431501
3713
Itt van a Guadelupe-i Szűz Mária és a Watsinville-i Szűz Mária,
07:40
Here's Our Lady of Guadalupe and Our
Lady of Watsonville, just down the street,
Lady of Watsonville, just down the street,
164
435238
3738
07:43
or is it up the street from here?
165
439000
1604
nem messze innen.
07:45
Tree bark is particularly good
because it's nice and grainy, branchy,
because it's nice and grainy, branchy,
166
440628
3348
A fakéreg különösen jó, mert szemcsés, ágas-bogas,
07:48
black-and-white splotchy and you can
get the pattern-seeking --
get the pattern-seeking --
167
444000
3000
fekete-fehér foltos, jó a minta keresésre --
az emberek minta-kereső állatok.
07:51
humans are pattern-seeking animals.
168
447024
1952
07:53
Here's the Virgin Mary on the side
of a glass window in Sao Paulo.
of a glass window in Sao Paulo.
169
449000
3563
Ez Szűz Mária egy üvegablakon Sao Pauloban.
És itt a Szűz Mária egy sajtos szendvicsen jelent meg --
07:57
Here's when the Virgin Mary made
her appearance on a cheese sandwich --
her appearance on a cheese sandwich --
170
452587
3414
amit kézbevehettem egy Las Vegas-i kaszinóban,
08:00
which I got to actually
hold in a Las Vegas casino --
hold in a Las Vegas casino --
171
456025
2490
természetesen, ez lévén Amerika.
08:03
of course, this being America.
172
458539
1537
(Nevetés)
08:04
(Laughter)
173
460100
1525
08:06
This casino paid $28,500
on eBay for the cheese sandwich.
on eBay for the cheese sandwich.
174
461649
4327
A kaszinó 28.500 dollárt fizetett az eBay-en ezért a szendvicsért.
08:10
(Laughter)
175
466000
1976
(Nevetés)
08:12
But who does it really look like?
The Virgin Mary?
The Virgin Mary?
176
468000
2381
De kire hasonlít igazán, Szűz Máriára?
(Nevetés)
08:15
(Laughter)
177
470405
1979
Olyan teltek az ajkai, az 1940-es évek stílusa.
08:17
It has that sort of
puckered lips, 1940s-era look.
puckered lips, 1940s-era look.
178
472408
3865
Szűz Mária Clearwaterben, Floridában.
08:21
Virgin Mary in Clearwater, Florida.
179
476297
1679
08:22
I actually went to see this one.
180
478000
1976
Ezt megnéztem élőben.
08:24
There was a lot of people there.
181
480000
1834
Sokan voltak ott -- a hívők eljöttek kerekesszékben,
08:26
The faithful come in their wheelchairs
and crutches, and so on.
and crutches, and so on.
182
481858
4652
mankóval, és így tovább.
És mi elmentünk nyomozni.
08:31
We went down and investigated.
183
486534
1861
Csak az arány kedvéért -- ez Dawkins, én és az Amazing Randi,
08:33
Just to give you a size, that's Dawkins,
me and The Amazing Randi,
me and The Amazing Randi,
184
488419
3173
emellett a két, két és fél emelet magas kép mellett.
08:36
next to this two,
two and a half story-sized image.
two and a half story-sized image.
185
491616
2413
Rengeteg gyertya, az emberek több ezer gyertyát gyújtottak a tiszteletére.
08:38
All these candles, thousands of candles
people had lit in tribute to this.
people had lit in tribute to this.
186
494053
3502
Körbesétáltuk az épületet, csakhogy lássuk, mi történik,
08:42
So we walked around the backside,
to see what was going on.
to see what was going on.
187
497579
2805
és kiderült, hogy mindenhol, ahol van egy öntözőfej és egy pálmafa
08:45
It turns out wherever there's
a sprinkler head and a palm tree,
a sprinkler head and a palm tree,
188
500408
3331
létrejön ez a hatás.
08:48
you get the effect.
189
503763
1213
08:49
Here's the Virgin Mary on the backside,
which they started to wipe off.
which they started to wipe off.
190
505000
3381
Itt egy Szűz Mária a hátsó falon, amit már kezdtek letörölni.
Úgy tünik épületenként csak egy csoda lehet.
08:53
I guess you can only have
one miracle per building.
one miracle per building.
191
508405
2571
08:55
(Laughter)
192
511000
3333
(Nevetés)
Vajon ez a csodálatos Mária, vagy a csodálatos Marge?
08:59
So is it really a miracle of Mary,
or is it a miracle of Marge?
or is it a miracle of Marge?
193
514357
3679
(Nevetés)
09:02
(Laughter)
194
518060
1001
És egy másik példával fogom befejezni
09:03
And now I'm going to finish up
with another example of this,
with another example of this,
195
519085
3603
hanggal -- hallási illúziók.
09:07
with auditory illusions.
196
522712
2777
Van ez a film, "Fehér Zaj",
09:10
There's this film, "White Noise,"
with Michael Keaton,
with Michael Keaton,
197
525513
2526
Michael Keatonnal, amiben a halottak beszélnek hozzánk.
09:12
about the dead talking back to us.
198
528063
2534
Mellesleg, halottakkal beszélni nem nagy kunszt. Mint kiderül,
09:15
By the way, the whole business of talking
to the dead is not that big a deal.
to the dead is not that big a deal.
199
530621
3665
bárki képes erre.
09:19
Anybody can do it, turns out.
200
534310
1485
Hogy a halottak válaszoljanak, az az igazán nehéz.
09:20
It's getting the dead to talk
back that's the really hard part.
back that's the really hard part.
201
535819
3088
(Nevetés)
09:23
(Laughter)
202
538931
1098
Ebben az esetben, állítólag, az üzenetek elektromos jelenségekben vannak elrejtve.
09:24
In this case, supposedly, these messages
are hidden in electronic phenomena.
are hidden in electronic phenomena.
203
540053
3782
09:28
There's a ReverseSpeech.com web page
where I downloaded this stuff.
where I downloaded this stuff.
204
543859
3285
Van egy ReverseSpeech.com nevű weboldal, ahonnan ezt letöltöttem.
Ez előrefelé lejátszva -- ez a leghíresebb ezek közül.
09:31
This is the most famous one
of all of these.
of all of these.
205
547168
3151
Ez egy nagyon híres szám a helyes irányban lejátszva.
09:35
Here's the forward version
of the very famous song.
of the very famous song.
206
550343
2801
09:37
(Music with lyrics)
207
553168
1071
09:39
If there's a bustle in your hedgerow
don't be alarmed now.
don't be alarmed now.
208
554263
5158
09:44
It's just a spring clean
for the May Queen.
for the May Queen.
209
560089
3795
09:50
Yes, there are two paths you
can go by, but in the long run,
can go by, but in the long run,
210
565764
4987
09:56
There's still time to change
the road you're on
the road you're on
211
571870
3564
Egész nap lehetne ezt hallgatni, nem?
10:03
Couldn't you just listen to that all day?
212
578733
2611
(Nevetés)
Rendben, és itt van visszafelé,
10:06
All right, here it is backwards,
213
581368
1607
10:07
and see if you can hear the hidden
messages that are supposedly in there.
messages that are supposedly in there.
214
582999
4030
lássuk, hallják-e az elrejtett üzenetet, ami állítólag benne van.
10:12
(Music with unintelligible lyrics)
215
587513
6778
10:26
(Lyrics) Satan!
216
601450
1294
10:27
(Unintelligible lyrics continue)
217
602768
6477
Mit hallottak?
10:41
What did you get?
Audience: Satan!
Audience: Satan!
218
616934
1620
(Közönség: Sátán)
10:43
Satan. OK, at least we got "Satan".
219
618578
1712
Michael Shermer: Sátán? Rendben, legalább a Sátánt meghallottuk.
10:45
Now, I'll prime the auditory
part of your brain
part of your brain
220
620314
2302
Most előkészítem az agyuk hallási részét,
10:47
to tell you what you're supposed
to hear, and then hear it again.
to hear, and then hear it again.
221
622640
3437
hogy tudják, mit kell hallaniuk, és utána újra meghallgatjuk.
10:50
(Music with lyrics)
222
626101
3801
11:17
(Music ends)
223
652673
1086
(Nevetés)
11:18
(Laughter)
224
653783
1207
(Taps)
11:19
(Applause)
225
655014
6389
Nem lehet nem észrevenni, ha megmondom mi van ott.
11:26
You can't miss it
when I tell you what's there.
when I tell you what's there.
226
661427
2549
11:28
(Laughter)
227
664000
3250
(Nevetés)
Rendben, egy kis kedves, pozitív történettel fogom befejezni,
11:32
I'm going to just end
with a positive, nice little story.
with a positive, nice little story.
228
667274
4035
-- a Szkeptikusok egy nonprofit oktatási szervezet.
11:36
The Skeptics is a nonprofit
educational organization.
educational organization.
229
671333
2845
Mindig keresünk jó kis dolgokat, amit emberek csinálnak.
11:39
We're always looking for little
good things that people do.
good things that people do.
230
674202
2820
Angliában van egy pop énekes.
11:41
And in England, there's a pop singer.
231
677046
2009
Nagyon -- az egyik leghíresebb pop énekesnő ma Angliában, Katie Melua.
11:43
One of the top popular singers
in England today, Katie Melua.
in England today, Katie Melua.
232
679079
3745
És írt egy gyönyörű számot.
11:47
And she wrote a beautiful song.
233
682848
1528
A legjobb ötben volt 2005-ben, "9 millió bicikli Beijingben" a dal címe.
11:49
It was in the top five in 2005, called,
"Nine Million Bicycles in Beijing."
"Nine Million Bicycles in Beijing."
234
684400
5576
11:54
It's a love story -- she's sort
of the Norah Jones of the UK --
of the Norah Jones of the UK --
235
690000
3096
Egy szerelmes történet -- ő a UK Norah Jones-a --
arról, hogy mennyire szereti ezt a férfit,
11:57
about how she much loves her guy,
236
693120
1621
11:59
and compared to nine million
bicycles, and so forth.
bicycles, and so forth.
237
694765
2476
és 9 millió biciklihez hasonlítja, és így tovább.
És van benne ez a verszak.
12:02
And she has this one passage here.
238
697265
2225
12:04
(Music)
239
699514
1036
♫ 12 milliárd fényévre vagyunk a peremtől ♫
12:05
(Lyrics) We are 12 billion
light-years from the edge
light-years from the edge
240
700574
5771
♫ Ez egy becslés ♫
12:11
That's a guess,
241
706369
2325
♫ Senki nem tudhatja igazán ♫
12:13
No one can ever say it's true,
242
708718
3711
♫ De én tudom, hogy mindig veled leszek ♫
12:17
But I know that I will always be with you.
243
712453
4603
Nos, ez kedves.
12:22
Michael Shermer: Well, that's nice.
At least she got it close.
At least she got it close.
244
717731
2965
Legalább közel volt.
Amerikában ez így hangzana "6.000 fényévre vagyunk a peremtől."
12:25
In America it'd be,
"We're 6,000 light years from the edge."
"We're 6,000 light years from the edge."
245
720720
2923
(Nevetés)
12:28
(Laughter)
246
723667
1036
De a barátom, Simon Singh, részecske fizikusból lett tudományos oktató,
12:29
But my friend, Simon Singh, the particle
physicist now turned science educator,
physicist now turned science educator,
247
724727
3769
ő írta "A Nagy Bumm" c. könyvet, és így tovább.
12:33
who wrote the book
"The Big Bang," and so on,
"The Big Bang," and so on,
248
728520
2127
Minden alkalmat megragad, hogy terjessze a jó tudományt.
12:35
uses every chance he gets
to promote good science.
to promote good science.
249
730671
2405
Írt egy publicisztikát Katie daláról a The Guardian c. újságban,
12:37
And so he wrote an op-ed piece
in "The Guardian" about Katie's song,
in "The Guardian" about Katie's song,
250
733100
3286
amiben azt írta, nos, pontosan tudjuk, hogy milyen öreg és milyen messze van a peremtől.
12:41
in which he said, well, we know exactly
how far from the edge.
how far from the edge.
251
736410
5036
Tudják, 12 -- 13,7 milliárd fényév, tehát nem egy becslés.
12:46
You know, it's 13.7 billion light years,
and it's not a guess.
and it's not a guess.
252
741470
3818
Tudjuk egy pontos hibahatáron belül, hogy milyen közel van.
12:50
We know within precise
error bars how close it is.
error bars how close it is.
253
745312
4264
Tehát mondhatjuk, hogy bár nem teljesen igaz, de nagyon közel van az igazsághoz.
12:54
So we can say, although not absolutely
true, it's pretty close to being true.
true, it's pretty close to being true.
254
749600
3810
És Katie, becsületére legyen mondva, felhívta a cikk megjelenése után.
12:58
And, to his credit, Katie called him up
after this op-ed piece came out, and said,
after this op-ed piece came out, and said,
255
753434
4739
És azt mondta, "Úgy szégyellem magam.
13:02
"I'm so embarrassed.
I was in the astronomy club.
I was in the astronomy club.
256
758197
2371
Az asztronómia klub tagja voltam, és ezt tudnom kellett volna."
13:05
I should've known better."
257
760592
1278
És újra felvette a dalt.
13:06
And she re-cut the song.
258
761894
1222
És ezzel az új verzóval fogom befejezni.
13:07
So I will end with the new version.
259
763140
1848
♫ 13,7 milliárd fényévre vagyunk ♫
13:09
(Music with lyrics)
260
765012
1264
13:11
We are 13.7 billion light years
261
766300
2421
♫ a megfigyelhető univerzum peremétől ♫
13:13
from the edge of the observable universe.
262
768745
3491
♫ Ez egy jó becslés pontosan meghatározott hibahatárral ♫
13:17
That's a good estimate
with well-defined error bars.
with well-defined error bars.
263
772260
3769
♫ És a rendelkezésemre álló adatokból ♫
13:20
And with the available information,
264
776053
3152
♫ Arra következtetek, hogy mindig veled leszek ♫
13:24
I predict that I will always be with you.
265
779229
4343
(Taps)
13:28
(Laughter)
266
783596
1157
Hát nem iszonyú jó?
13:29
How cool is that?
267
784777
1168
(Taps)
13:30
(Applause)
268
785969
2031
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