ABOUT THE SPEAKERS

Beau Lotto - Neuroscientist, Artist
Beau Lotto is founder of Lottolab, a hybrid art studio and science lab. With glowing, interactive sculpture -- and old-fashioned peer-reviewed research--he's illuminating the mysteries of the brain's visual system.

Why you should listen

"Let there be perception," was evolution's proclamation, and so it was that all creatures, from honeybees to humans, came to see the world not as it is, but as was most useful. This uncomfortable place--where what an organism's brain sees diverges from what is actually out there--is what Beau Lotto and his team at Lottolab are exploring through their dazzling art-sci experiments and public illusions. Their Bee Matrix installation, for example, places a live bee in a transparent enclosure where gallerygoers may watch it seek nectar in a virtual meadow of luminous Plexiglas flowers. (Bees, Lotto will tell you, see colors much like we humans do.) The data captured isn't just discarded, either: it's put to good use in probing scientific papers, and sometimes in more exhibits.

At their home in London’s Science Museum, the lab holds "synesthetic workshops" where kids and adults make abstract paintings that computers interpret into music, and they host regular Lates--evenings of science, music and "mass experiments." Lotto is passionate about involving people from all walks of life in research on perception--both as subjects and as fellow researchers. One such program, called "i,scientist," in fact led to the publication of the first ever peer-reviewed scientific paper written by schoolchildren ("Blackawton Bees," December 2010). It starts, "Once upon a time ..."

These and Lotto's other conjurings are slowly, charmingly bending the science of perception--and our perceptions of what science can be.

More profile about the speaker
Beau Lotto | Speaker | TED.com

Amy O'Toole - Student
Amy O'Toole is a 12-year-old student who helped run a science experiment inspired by Beau Lotto's participative science approach. At age 10 she became one of the youngest people ever to publish a peer-reviewed science paper.

Why you should listen

Amy O'Toole is a 12-year-old student with a peer-reviewed scientific publication under her belt. She took part in a participative science program led by Beau Lotto , called "i, scientist," which inspired a science experiment by a group of 26 primary school students in Blackawton, Devon, UK. O'Toole was never interested in science before this project, but now intends to study the human mind and body. The project led to the publication of the first ever peer-reviewed scientific paper written by schoolchildren ("Blackawton Bees," Royal Society's Biology Letters, December 2010). It starts: "Once upon a time ... ."

More profile about the speaker
Amy O'Toole | Speaker | TED.com

TEDGlobal 2012

Beau Lotto + Amy O'Toole: Science is for everyone, kids included

ボー・ロット&エイミー・オトゥール「科学は万人のもの (子どもも含む)」

Filmed: 2012-06-26

Readability: 3.5

1,504,898 views

科学と遊びに共通するものは何でしょう？神経科学者のボー・ロットは、(子どもも含む)すべての人が科学に取り組み、発見プロセスを通じて認識を変えるべきだと考えています。12歳のエイミー・オトゥールもこれには同意見です。彼女は25人のクラスメートと共にブラックオウトン・ミツバチ・プロジェクトを遂行し、学童による初の査読付き論文を生むことになりました。「昔々あるところに･･･」で始まる論文です。

Beau Lotto - Neuroscientist, Artist
Beau Lotto is founder of Lottolab, a hybrid art studio and science lab. With glowing, interactive sculpture -- and old-fashioned peer-reviewed research--he's illuminating the mysteries of the brain's visual system. Full bioAmy O'Toole - Student
Amy O'Toole is a 12-year-old student who helped run a science experiment inspired by Beau Lotto's participative science approach. At age 10 she became one of the youngest people ever to publish a peer-reviewed science paper. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:17

Beauボー Lottoロト: So, this gameゲーム is very simple単純.

0

1487

2169

簡単なゲームをしましょう

00:19

All you have to do is read読む what you see. Right?

1

3656

4047

見たものを読んでください

00:23

So, I'm going to countカウント to you, so we don't all do it together一緒に.

2

7703

3201

１２３で声に出して
一緒に読んでください

00:26

Okay, one, two, three三.Audienceオーディエンス: Can you read読む this?

3

10904

2499

１２３
(観客: Can you read this? / これが読めますか？)

00:29

BLBL: Amazing素晴らしい. What about this one? One, two, three三.Audienceオーディエンス: You are not reading読書 this.

4

13403

4379

すばらしいこれはどうですか？１２３
(観客: You are not reading this. / これを読んでいませんね)

00:33

BLBL: All right. One, two, three三. (Laughter笑い)

5

17782

5316

いいですよ１２３
(観客: ･･･・) (笑)

00:38

If you were Portugueseポルトガル, right? How about this one? One, two, three三.

6

23098

4797

ポルトガル人なら読めますね
これはどうですか？１２３

00:43

Audienceオーディエンス: What are you reading読書?

7

27895

1978

(観客: What are you reading? / 何を読んでいるんですか？)

00:45

BLBL: What are you reading読書? There are no words言葉 there.

8

29873

3458

何を読んでいるんですか？
言葉は書かれていません

00:49

I said, read読む what you're seeing見る. Right?

9

33331

2537

見たものを読んでくださいと
言いましたよね？

00:51

It literally文字通り says言う, "Watワット arar ouOU reaレア in?" (Laughter笑い) Right?

10

35868

3850

見たとおりなら
“Wat ar ou rea in?” でしょ？ (笑)

00:55

That's what you should have said. Right? Why is this?

11

39718

3828

そうなるはずが
どういうことなんでしょう？

00:59

It's because perception知覚 is grounded接地された in our experience経験.

12

43546

3536

これは認識というのは
経験に基づいているためです

01:02

Right? The brain脳 takes meaningless無意味な information情報

13

47082

2897

脳は意味のない情報を
受け取ると

01:05

and makes作る meaning意味 out of it, whichどの means手段 we never see

14

49979

2959

そこから意味を
引き出そうとします

01:08

what's there, we never see information情報,

15

52938

2256

つまり見えている情報
そのものを見るのではなく

01:11

we only ever see what was useful有用 to see in the past過去.

16

55194

3275

過去に有用だったものを
そこに見るのです

01:14

All right? Whichどの means手段, when it comes来る to perception知覚,

17

58469

2736

認識に関する限り

01:17

we're all like this frogカエル.

18

61205

6795

人間はこのカエルと
同じです

01:23

(Laughter笑い)

19

68000

912

(笑)

01:24

Right? It's getting取得 information情報. It's generating生成する behavior動作

20

68912

3395

ほら情報を得て

01:28

that's useful有用. (Laughter笑い)

21

72307

4468

かつて有用だった行動を
しています (笑)

01:32

(Laughter笑い)

22

76775

7032

(笑)

01:39

(Videoビデオ) Man: Owアウ! Owアウ! (Laughter笑い) (Applause拍手)

23

83807

5982

(ビデオの男: 痛てっ！痛てっ！)
(笑いと拍手)

01:45

BLBL: And sometimes時々, when things don't go our way,

24

89789

2712

そして物事が思い通りに
いかないと

01:48

we get a little bitビット annoyed悩まされる, right?

25

92501

2259

うんざりするわけですが

01:50

But we're talking話す about perception知覚 here, right?

26

94760

2730

ここで問題なのは
認識なのです

01:53

And perception知覚 underpins下支え everything we think, we know,

27

97490

4365

認識はあらゆるものを
支えています

01:57

we believe, our hopes希望, our dreams夢, the clothes服 we wear着る,

28

101855

2871

思考知識信念
希望夢着ている服

02:00

falling落下 in love, everything begins始まる with perception知覚.

29

104726

3743

恋に落ちること
すべてが認識から始まります

02:04

Now if perception知覚 is grounded接地された in our history歴史, it means手段

30

108469

2945

認識が過去に
基づいているのなら

02:07

we're only ever responding応答する accordingに従って to what we've私たちは done完了 before.

31

111414

3459

私たちは経験に従って
反応しているだけということです

02:10

But actually実際に, it's a tremendousすばらしい problem問題,

32

114873

3076

しかしこれには
大きな問題があります

02:13

because how can we ever see differently異なって?

33

117949

3617

違った見方をすることが
できません

02:17

Now, I want to tell you a storyストーリー about seeing見る differently異なって,

34

121566

4063

そこで違った見方について
お話ししようと思います

02:21

and all new新しい perceptions知覚 beginベギン in the same同じ way.

35

125629

3988

新しい認識の生まれ方というのは
いつも同じです

02:25

They beginベギン with a question質問.

36

129617

2582

疑問から生まれるのです

02:28

The problem問題 with questions質問 is they create作成する uncertainty不確実性.

37

132199

3238

疑問のやっかいな点は
不確かさを生じることです

02:31

Now, uncertainty不確実性 is a very bad悪い thing. It's evolutionarily進化的に

38

135437

2729

不確かというのは
進化の上では好ましくないことです

02:34

a bad悪い thing. If you're not sure that's a predator捕食者, it's too late遅く.

39

138166

3601

相手が捕食者かどうか悩んでいたら
手遅れになります

02:37

Okay? (Laughter笑い)

40

141767

1360

でしょ？ (笑)

02:39

Even seasickness船酔い is a consequence結果 of uncertainty不確実性.

41

143127

3160

船酔いだって
不確かさの結果です

02:42

Right? If you go down below以下 on a boatボート, your innerインナー ears耳

42

146287

2252

船内に入ると

02:44

are you telling伝える you you're moving動く. Your eyes目, because

43

148539

2176

内耳は動いていることを
伝えているのに

02:46

it's moving動く in register登録 with the boatボート, say I'm standing立っている still.

44

150715

2316

目は船と一緒に動いているので
動いていないと伝えます

02:48

Your brain脳 cannotできない deal対処 with the uncertainty不確実性 of that information情報, and it gets取得 ill病気.

45

153031

4655

脳はこの情報の不確かさを処理できず
具合が悪くなるのです

02:53

The question質問 "why?" is one of the most最も dangerous危険な things you can do,

46

157686

3929

「なぜか？」と問うのは
最も危険な行為です

02:57

because it takes you into uncertainty不確実性.

47

161615

2992

不確かさへと導くからです

03:00

And yetまだ, the ironyアイロニー is, the only way we can ever

48

164607

2879

しかし皮肉なことに
何であれ新しいことをする

03:03

do anything new新しい is to stepステップ into that spaceスペース.

49

167486

3536

唯一の方法はその領域に
足を踏み入れることなのです

03:06

So how can we ever do anything new新しい? Well fortunately幸いにも,

50

171022

3224

それでは新しいことなど
できなくなってしまいそうです

03:10

evolution進化 has given与えられた us an answer回答, right?

51

174246

3584

幸い進化は私たちに
答えを与えてくれました

03:13

And it enables可能にする us to address住所 even the most最も difficult難しい

52

177830

3595

それは最も難しい疑問にも
対処することを可能にします

03:17

of questions質問. The bestベスト questions質問 are the onesもの that create作成する the most最も uncertainty不確実性.

53

181425

4679

最高の疑問が何かというとそれは
最も大きな不確かさを生み出すものであり

03:22

They're the onesもの that question質問 the things we think to be true真実 already既に. Right?

54

186104

3956

それは真実だと思っている
ことに対する疑問です

03:25

It's easy簡単 to ask尋ねる questions質問 about how did life beginベギン,

55

190060

1989

「生命はいかに始まったのか」とか

03:27

or what extends拡張する beyond超えて the universe宇宙, but to question質問 what you think to be true真実 already既に

56

192049

3308

「宇宙の果てには何があるのか」と
問うのはむしろ簡単です

03:31

is really steppingステッピング into that spaceスペース.

57

195357

3001

真実と思っていることへの疑問こそ
不確かさをもたらすものなのです

03:34

So what is evolution's進化論 answer回答 to the problem問題 of uncertainty不確実性?

58

198358

4810

では不確かなものに進化は
どう対処してきたのでしょう？

03:39

It's play遊びます.

59

203168

1773

その答えは「遊び」です

03:40

Now play遊びます is not simply単に a processプロセス. Experts専門家 in play遊びます will tell you

60

204941

4193

遊びというのは単なるプロセスではありません
遊びの専門家は

03:45

that actually実際に it's a way of beingであること.

61

209134

2615

「遊びとは生き方そのものである」と
言うでしょう

03:47

Play遊びます is one of the only human人間 endeavors努力 where uncertainty不確実性

62

211749

2891

遊びは人間の活動の中で
不確かさが称えられる唯一のものです

03:50

is actually実際に celebrated祝われた. Uncertainty不確実性 is what makes作る play遊びます fun楽しい.

63

214640

4326

不確かさこそが遊びを
楽しいものにするのです

03:54

Right? It's adaptable適応性のある to change変化する. Right? It opens開く possibility可能性,

64

218966

4275

変化に適応できるようにし
可能性を開きます

03:59

and it's cooperative協力的. It's actually実際に how we do our socialソーシャル bondingボンディング,

65

223241

4109

遊びはまた共同的でもあり
人が社会的な絆を作る手段になります

04:03

and it's intrinsically本質的に motivated意欲的な. What that means手段

66

227350

1726

そして遊びには内的な
動機付けがあります

04:04

is that we play遊びます to play遊びます. Play遊びます is its own自分の reward褒賞.

67

229076

4606

私たちは遊ぶために遊びます
遊ぶこと自体が報いなのです

04:09

Now if you look at these five五 ways方法 of beingであること,

68

233682

3891

この５つの行動様式を見ると

04:13

these are the exact正確 same同じ ways方法 of beingであること you need

69

237573

2721

これは良い科学者
であるための条件と

04:16

in order注文 to be a good scientist科学者.

70

240294

2036

同じということが分かります

04:18

Science科学 is not defined定義された by the method方法 sectionセクション of a paper紙.

71

242330

3027

科学は論文の方法の欄で定義された
ものではありません

04:21

It's actually実際に a way of beingであること, whichどの is here, and this is true真実

72

245357

3140

科学とはここに挙げたような
考え方をすることであり

04:24

for anything that is creative創造的な.

73

248497

2653

このことはクリエイティブなもの
すべてに当てはまります

04:27

So if you add追加する rulesルール to play遊びます, you have a gameゲーム.

74

251150

4203

遊びにルールを設けると
ゲームになりますが

04:31

That's actually実際に what an experiment実験 is.

75

255353

2790

実験もまたそうなのです

04:34

So armed武装した with these two ideasアイデア,

76

258143

1919

この２つの考え

04:35

that science科学 is a way of beingであること and experiments実験 are play遊びます,

77

260062

4322

科学とは態度であり
実験は遊びだという考えに基づいて

04:40

we asked尋ねた, can anyone誰でも become〜になる a scientist科学者?

78

264384

3453

誰でも科学者になれるものなのか
という疑問を持ちました

04:43

And who better to ask尋ねる than 25 eight-8- to 10-year-old-歳 children子供?

79

267837

3500

それを尋ねるのに 25人の8〜10歳児よりも
良い相手はいないでしょう？

04:47

Because they're experts専門家 in play遊びます. So I took取った my bee蜂 arenaアリーナ

80

271337

3507

彼らは遊びの専門家です

04:50

down to a small小さい school学校 in Devonデボン, and the aim目的 of this

81

274844

3547

それで私はミツバチの実験道具を持って
デボン州の小さな学校に行きました

04:54

was to not just get the kids子供たち to see science科学 differently異なって,

82

278391

4244

子どもたちに科学を違った目で
見てもらうというだけでなく

04:58

but, throughを通して the processプロセス of science科学, to see themselves自分自身 differently異なって. Right?

83

282635

4598

科学のプロセスを通して
自分を違った目で見てもらうためです

05:03

The first stepステップ was to ask尋ねる a question質問.

84

287233

3408

最初のステップは
疑問を持つことです

05:06

Now, I should say that we didn't get funding資金調達 for this study調査

85

290641

2880

この研究費はどこからも出なかったのを
言っておくべきでしょう

05:09

because the scientists科学者 said small小さい children子供 couldn'tできなかった make

86

293521

3330

科学者たちは小さな子どもに
科学への貢献など不可能だと言い

05:12

a useful有用 contribution貢献 to science科学, and the teachers教師 said kids子供たち couldn'tできなかった do it.

87

296851

4302

先生たちは子どもにそんなこと
無理だと言いました

05:17

So we did it anywayとにかく. Right? Of courseコース.

88

301153

3734

それでも私たちは
やってみることにしたんです

05:20

So, here are some of the questions質問. I put them in small小さい print印刷する

89

304887

2819

これは子どもたちの疑問です
小さな字で書いてあるので

05:23

so you wouldn'tしないだろう bother気にする reading読書 it. Pointポイント is that five五 of the questions質問 that the kids子供たち came来た up with

90

307706

4440

読もうとしなくて結構です
肝心なのは子どもたちが考えた疑問のうちの５つは

05:28

were actually実際に the basis基礎 of science科学 publication出版 the last five五 to 15 years年. Right?

91

312146

4618

この5〜15年の科学出版物の
基礎となるものだったということです

05:32

So they were asking尋ねる questions質問 that were significant重要な

92

316764

2660

本職の科学者にとって
重要な疑問を

05:35

to expert専門家 scientists科学者.

93

319424

2130

子どもたちは問うていた
ということです

05:37

Now here, I want to shareシェア the stageステージ with someone誰か quiteかなり special特別. Right?

94

321554

4134

ここで特別な人に登場して
もらおうと思います

05:41

She was one of the young若い people who was involved関係する in this study調査,

95

325688

2612

彼女はこの研究に取り組んだ
子どもたちの１人で

05:44

and she's now one of the youngest最年少 published出版された scientists科学者

96

328300

2334

論文を出版した
世界最年少の科学者です

05:46

in the world世界. Right? She will now, once一度 she comes来る onto〜に stageステージ,

97

330634

3883

彼女がこのステージに
上がったら

05:50

will be the youngest最年少 person人 to ever speak話す at TEDTED. Right?

98

334517

3698

TEDで最年少の講演者
ということになります

05:54

Now, science科学 and asking尋ねる questions質問 is about courage勇気.

99

338215

2875

科学することや疑問を問うことには
勇気が必要です

05:56

Now she is the personification擬人 of courage勇気, because she's

100

341090

3200

彼女は勇気の塊です
この場に立って皆さんに

06:00

going to standスタンド up here and talk to you all.

101

344290

1387

話そうというのですから

06:01

So Amyエイミー, would you please come up? (Applause拍手)

102

345677

5254

ではエイミー来てくれるかな？ (拍手)

06:06

(Applause拍手)

103

350931

7185

(拍手)

06:14

So Amy'sエイミーズ going to help me tell the storyストーリー of what we call

104

358116

2519

エイミーが聞かせてくれるのは

06:16

the Blackawtonブラックウォットン Beesミツバチ Projectプロジェクト, and first she's going to tell you

105

360635

2666

ブラックオウトン・ミツバチ・
プロジェクトの話です

06:19

the question質問 that they came来た up with. So go ahead前方に, Amyエイミー.

106

363301

2545

まずは子どもたちが思い付いた
疑問についてです

06:21

Amyエイミー O'Tooleオトゥール: Thank you, Beauボー. We thought

107

365846

1719

ありがとうボー

06:23

that it was easy簡単 to see the linkリンク betweenの間に humans人間 and apes類人猿

108

367565

3401

人間とサルの間にある
考え方の類似性なら

06:26

in the way that we think, because we look alike似ている.

109

370966

3024

すぐ見て取れるでしょう
似たもの同士ですから

06:29

But we wondered疑問に思った if there's a possible可能 linkリンク

110

373990

2689

でも他の動物とは類似性が
あるのだろうかと思いました

06:32

with other animals動物. It'dそれは be amazing素晴らしい if humans人間 and beesミツバチ

111

376679

4704

もし人間とミツバチが同じように
考えるとしたらすごいことです

06:37

thought similar類似, since以来 they seem思われる so different異なる from us.

112

381383

4113

とても違って見えますから

06:41

So we asked尋ねた if humans人間 and beesミツバチ mightかもしれない solve解決する

113

385496

3053

それで人間とミツバチは
複雑な問題を

06:44

complex複合体 problems問題 in the same同じ way.

114

388549

2407

同じよう解くものだろうかと
疑問を持ちました

06:46

Really, we wanted to know if beesミツバチ can alsoまた、 adapt適応する

115

390956

3287

ミツバチが以前に覚えた
ルールや条件によって

06:50

themselves自分自身 to new新しい situations状況 usingを使用して previously前に learned学んだ rulesルール

116

394243

3707

新しい状況に適応できるものか
知りたかったのです

06:53

and conditions条件. So what if beesミツバチ can think like us?

117

397950

4214

もしミツバチが人間のように
考えることができたとしたら？

06:58

Well, it'dそれは be amazing素晴らしい, since以来 we're talking話す about an insect昆虫

118

402164

2552

驚くべきことだと思います

07:00

with only one million百万 brain脳 cells細胞.

119

404716

2525

脳細胞がたった百万しかない
昆虫なんですから

07:03

But it actually実際に makes作る a lot of senseセンス they should,

120

407241

2142

でもそうできるはずだとも
思えます

07:05

because beesミツバチ, like us, can recognize認識する a good flower花

121

409383

3277

だってミツバチは
人間と同じように

07:08

regardless関係なく of the time of day, the light光, the weather天気,

122

412660

3613

時刻や光や天気や
近づく方向などに関わらず

07:12

or from any angle角度 they approachアプローチ it from. (Applause拍手)

123

416273

5742

良い花を認識することが
できるからです (拍手)

07:17

BLBL: So the next次 stepステップ was to design設計 an experiment実験,

124

422015

3782

次のステップは実験

07:21

whichどの is a gameゲーム. So the kids子供たち went行った off and they designed設計

125

425797

3302

つまりゲームのデザインです

07:24

this experiment実験, and so -- well, gameゲーム -- and so,

126

429099

3301

子どもたちがこの実験ならぬ
ゲームをデザインしました

07:28

Amyエイミー, can you tell us what the gameゲーム was,

127

432400

1466

エイミー

07:29

and the puzzleパズル that you setセット the beesミツバチ?

128

433866

2143

ミツバチにやらせたパズルが
どんなものか話してくれるかな？

07:31

AOAO: The puzzleパズル we came来た up with was an if-thenif-then ruleルール.

129

436009

3023

私たちが考え出したのは
if-then ルールです

07:34

We asked尋ねた the beesミツバチ to learn学ぶ not just to go to a certainある color色,

130

439032

3645

ミツバチに花の色だけでなく

07:38

but to a certainある color色 flower花 only

131

442677

2668

特定の色の花が特定の
パターンのときだけ

07:41

when it's in a certainある patternパターン.

132

445345

1632

行くように学習させたのです

07:42

They were only rewarded報酬を与えられた if they went行った to the yellow黄 flowersフラワーズ

133

446977

3259

ご褒美がもらえるのは

07:46

if the yellow黄 flowersフラワーズ were surrounded囲まれた by the blue青,

134

450236

3060

黄色い花が青い花に
囲まれている時

07:49

or if the blue青 flowersフラワーズ were surrounded囲まれた by the yellow黄.

135

453296

3268

あるいは青い花が黄色い花に
囲まれている時だけです

07:52

Now there's a number数 of different異なる rulesルール the beesミツバチ can learn学ぶ

136

456564

2585

このパズルを解くためミツバチに
学べるルールはたくさんあります

07:55

to solve解決する this puzzleパズル. The interesting面白い question質問 is, whichどの?

137

459149

3425

知りたかったのは
それがどれかということです

07:58

What was really excitingエキサイティング about this projectプロジェクト was we,

138

462574

2780

このプロジェクトが面白かったのは
うまくいくのか

08:01

and Beauボー, had no ideaアイディア whetherかどうか it would work.

139

465354

2343

誰にも分からなかったことです

08:03

It was completely完全に new新しい, and no one had done完了 it before,

140

467697

2454

まったく新しい誰もやったことが
ないことだったのです

08:06

includingを含む adults大人. (Laughter笑い)

141

470151

3723

大人たちも含めて (笑)

08:09

BLBL: Including含む the teachers教師, and that was really hardハード for the teachers教師.

142

473874

3464

先生たちにとってもです
先生にはとても難しいことでした

08:13

It's easy簡単 for a scientist科学者 to go in and not have a clue手がかり what he's doing,

143

477338

2904

科学者には見当も付かない領域に
踏み込むのは簡単です

08:16

because that's what we do in the lab研究室, but for a teacher先生

144

480242

2544

いつも実験室で
やっていることですから

08:18

not to know what's going to happen起こる at the end終わり of the day --

145

482786

1625

でも先生はそういう
わけにはいきません

08:20

so much of the creditクレジット goes行く to Daveデイブ Strudwickストラッドウィック, who was

146

484411

2599

ですからプロジェクトの協力者の
デイブ・ストラドウィック先生には

08:22

the collaborator協力者 on this projectプロジェクト. Okay?

147

487010

2209

大変な仕事をしていただきました

08:25

So I'm not going to go throughを通して the whole全体 details詳細 of the study調査

148

489219

2732

研究の詳細は
読むことができるので

08:27

because actually実際に you can read読む about it, but the next次 stepステップ

149

491951

2638

細かくは話しませんが

08:30

is observation観察. So here are some of the students学生の

150

494589

3645

次のステップは観察です

08:34

doing the observations観察. They're recording録音 the dataデータ

151

498234

2768

生徒が何人かで
観察をしています

08:36

of where the beesミツバチ fly飛ぶ.

152

501002

5044

ミツバチがどこへ飛んだか
記録しています

08:41

(Videoビデオ) Daveデイブ Strudwickストラッドウィック: So what we're going to do —Student学生: 5C.

153

506046

2023

(先生: 今どこをやってるの？
生徒: 5C)

08:43

Daveデイブ Strudwickストラッドウィック: Is she still going up here?Student学生: Yeah.

154

508069

3990

(先生: まだ上にいる？
生徒: うん)

08:47

Daveデイブ Strudwickストラッドウィック: So you keep trackトラック of each各.Student学生: Henryヘンリー, can you help me here?

155

512059

3597

(先生: それぞれ記録するわけだ
生徒: ヘンリー手伝ってくれない？)

08:51

BLBL: "Can you help me, Henryヘンリー?" What good scientist科学者 says言う that, right?

156

515656

2904

「手伝ってくれないヘンリー？」
素晴らしい科学者ぶりですね

08:54

Student学生: There's two up there.

157

518560

4710

(生徒: ２匹が上で３匹がこっち)

08:59

And three三 in here.

158

523270

2874

(生徒: ２匹が上で３匹がこっち)

09:02

BLBL: Right? So we've私たちは got our observations観察. We've私たちは got our dataデータ.

159

526144

2275

観察をしてデータが
手に入りました

09:04

They do the simple単純 mathematics数学, averaging平均化, etc等., etc等.

160

528419

3773

簡単な統計処理をし平均を取るなどして
結果を公開したいと思いました

09:08

And now we want to shareシェア. That's the next次 stepステップ.

161

532192

1931

それが次のステップです

09:10

So we're going to write書きます this up and try to submit提出する this

162

534123

1608

結果をまとめて

09:11

for publication出版. Right? So we have to write書きます it up.

163

535731

2856

学術誌に投稿することにしたんです
まず書かなきゃいけません

09:14

So we go, of courseコース, to the pubパブ. All right? (Laughter笑い)

164

538587

4513

書き物といったら
やはりパブでしょう (笑)

09:19

The one on the left is mine鉱山, okay? (Laughter笑い)

165

543100

2284

ちなみに左端のグラスは
私のですから (笑)

09:21

Now, I tell them, a paper紙 has four4つの different異なる sectionsセクション:

166

545384

2086

論文には
４つの部分があると

09:23

an introduction前書き, a methodsメソッド, a results結果, a discussion討論.

167

547470

2807

教えました
序論方法結果考察です

09:26

The introduction前書き says言う, what's the question質問 and why?

168

550277

2604

序論では問題を提起します

09:28

Methodsメソッド, what did you do? Results結果, what was the observation観察?

169

552881

3119

方法は何をしたか
結果は何が観察されたか

09:31

And the discussion討論 is, who cares心配? Right?

170

556000

2143

考察はまあ適当に

09:34

That's a science科学 paper紙, basically基本的に. (Laughter笑い)

171

558143

2459

基本的にはそれが
科学論文です (笑)

09:36

So the kids子供たち give me the words言葉, right? I put it into a narrative物語,

172

560602

4529

子どもたちが文章を考えて
私がまとめました

09:41

whichどの means手段 that this paper紙 is written書かれた in kidspeakキッズスピーク.

173

565131

3247

つまりこの論文は
子ども言葉で書かれています

09:44

It's not written書かれた by me. It's written書かれた by Amyエイミー

174

568378

2528

私が書いたのではなく

09:46

and the other students学生の in the classクラス. As a consequence結果,

175

570906

3320

エイミーとその他の
クラスの子どもたちが書いたのです

09:50

this science科学 paper紙 begins始まる, "Once一度 upon〜に a time ... " (Laughter笑い)

176

574226

6017

その結果としてこの論文は
「昔々あるところに･･･」と始まります (笑)

09:56

The results結果 sectionセクション, it says言う: "Trainingトレーニング phase段階, the puzzleパズル ... duhデュ duhデュ duuuuuhhhデュアウーフー." Right? (Laughter笑い)

177

580243

5312

結果の部分は「トレーニング段階における
そのパズルとは･･･ダッダッダーン」(笑)

10:01

And the methodsメソッド, it says言う, "Then we put the beesミツバチ

178

585555

2196

方法の部分は

10:03

into the fridge冷蔵庫 (and made製 bee蜂 pieパイ)," smileyスマイリー face面. Right? (Laughter笑い)

179

587751

3317

「それからミツバチを冷蔵庫に入れ
(ミツバチパイを作り☺)」(笑)

10:06

This is a science科学 paper紙. We're going to try to get it published出版された.

180

591068

3833

科学論文としての出版を
目指していたんですからね

10:10

So here'sここにいる the titleタイトル pageページ. We have a number数 of authors著者 there.

181

594901

2834

これはタイトルの部分で
著者名が並んでいますが

10:13

All the onesもの in bold大胆な are eight8 to 10 years年 old古い.

182

597735

2851

太字になっているのはみんな
8〜10歳の子どもたちです

10:16

The first author著者 is Blackawtonブラックウォットン Primary一次 School学校, because

183

600586

2050

最初の著者がBlackawton, P.S.
(ブラックオウトン小学校)なのは

10:18

if it were ever referenced参照される, it would be "Blackawtonブラックウォットン etet alアル,"

184

602636

3246

引用される時に誰かの個人名でなく
“Blackawton et al.” となるようにです

10:21

and not one individual個人. So we submit提出する it to a publicパブリック accessアクセス journalジャーナル,

185

605882

3057

これをとあるオープンアクセスの
学術誌に投稿したところ

10:24

and it says言う this. It said manyたくさんの things, but it said this.

186

608939

3332

返事にはいろいろ
書いてありましたが

10:28

"I'm afraid恐れ the paper紙 fails失敗する our initial初期 quality品質 controlコントロール checks小切手 in severalいくつかの different異なる ways方法." (Laughter笑い)

187

612271

3919

「恐れ入りますがこの論文はいくつかの点で
当誌の基本的な品質基準を満たしていません」(笑)

10:32

In other words言葉, it starts開始する off "once一度 upon〜に a time,"

188

616190

2560

これはつまり「昔々あるところに」
で始まったり

10:34

the figures数字 are in crayonクレヨン, etc等. (Laughter笑い)

189

618750

2526

図がクレヨン画だといったことを
指しているのかと思います (笑)

10:37

So we said, we'll私たちは get it reviewed審査. So I sent送られた it to Daleデール Purvesパープル,

190

621276

4353

それで私たちはレビューを
してもらうことにしました

10:41

who is at the Nationalナショナル Academyアカデミー of Science科学, one of the leading先導 neuroscientists神経科学者 in the world世界,

191

625629

3533

米国科学アカデミーのデール・パーヴェスに
送りました神経科学の第一人者です

10:45

and he says言う, "This is the most最も original元の science科学 paper紙 I have ever read読む" — (Laughter笑い) —

192

629162

3449

「これは私が読んだ最も
独創的な科学論文であり

10:48

"and it certainly確かに deserves〜に値する wideワイド exposure暴露."

193

632611

2097

広く公開するに値する」

10:50

Larryラリー Maloneyマロニー, expert専門家 in visionビジョン, says言う, "The paper紙 is magnificent壮大.

194

634708

4271

視覚の専門家であるラリー・マローニーは
「見事な論文だ

10:54

The work would be publishable発行可能な if done完了 by adults大人."

195

638979

3366

やったのが大人なら
出版されてしかるべき内容だ」

10:58

So what did we do? We send送信する it back to the editor編集者.

196

642345

1979

それで私たちは編集者に
再送しましたが

11:00

They say no.

197

644324

1589

それでもダメだと

11:01

So we asked尋ねた Larryラリー and Natalieナタリー Hempelヘンプル to write書きます

198

645913

2454

それならとラリー・マローニーと
ナタリー・ヘンペルに

11:04

a commentary解説 situating状況 the findings所見 for scientists科学者, right,

199

648367

4007

この発見を科学者の立場で見た
コメントを書いてもらい

11:08

puttingパッティング in the referencesリファレンス, and we submit提出する it to Biology生物学 Letters手紙.

200

652374

4128

それを推薦状として
バイオロジー・レター誌に送りました

11:12

And there, it was reviewed審査 by five五 independent独立した referees審判,

201

656502

3327

そして５人の査読者による
査読を経て

11:15

and it was published出版された. Okay? (Applause拍手)

202

659829

4421

出版されたのです (拍手)

11:20

(Applause拍手)

203

664250

6000

(拍手)

11:26

It took取った four4つの months数ヶ月 to do the science科学,

204

670250

3021

実験にかかったのは
４ヶ月でしたが

11:29

two years年 to get it published出版された. (Laughter笑い)

205

673271

3228

出版には２年かかりました (笑)

11:32

Typical典型的な science科学, actually実際に, right? So this makes作る Amyエイミー and

206

676499

4835

科学ではありがちなことですね
これでエイミーとクラスメートたちは

11:37

her friends友達 the youngest最年少 published出版された scientists科学者 in the world世界.

207

681334

2433

論文を出版された世界最年少の
科学者になりました

11:39

What was the feedbackフィードバック like?

208

683767

2016

どんな反響があったでしょう？

11:41

Well, it was published出版された two days日々 before Christmasクリスマス,

209

685783

2885

クリスマスの２日前に
出版されましたが

11:44

downloadedダウンロードした 30,000 times回 in the first day, right?

210

688668

4003

最初の日に３万回
ダウンロードされました

11:48

It was the Editors'編集者は、 Choice選択 in Science科学, whichどの is a top上 science科学 magazineマガジン.

211

692671

4040

トップレベルの科学誌であるサイエンス誌から
エディターズ・チョイスに選ばれました

11:52

It's forever永遠に freely自由に accessibleアクセス可能な by Biology生物学 Letters手紙.

212

696711

2542

バイオロジー・レター誌は恒久的に
無償公開することにしました

11:55

It's the only paper紙 that will ever be freely自由に accessibleアクセス可能な by this journalジャーナル.

213

699253

3680

この雑誌で無償公開された
唯一の論文です

11:58

Last year年, it was the second-most二番目に downloadedダウンロードした paper紙

214

702933

2699

この雑誌で去年２番目に多く
ダウンロードされた論文でした

12:01

by Biology生物学 Letters手紙, and the feedbackフィードバック from not just scientists科学者

215

705632

4104

反響は科学者や
教師ばかりでなく

12:05

and teachers教師 but the publicパブリック as well.

216

709736

2548

一般の人からも
寄せられています

12:08

And I'll just read読む one.

217

712284

1772

１つだけご紹介しましょう

12:09

"I have read読む 'Blackawton'Blackawton Bees'ミツバチ ' recently最近. I don't have

218

714056

2490

「ブラックオウトンのミツバチ」を
最近読みました

12:12

words言葉 to explain説明する exactly正確に how I am feeling感じ right now.

219

716546

2313

今どう感じているか
言い表す言葉が見つかりません

12:14

What you guys have done完了 is realリアル, true真実 and amazing素晴らしい.

220

718859

2479

あなた方がやったのは
まったくもってすごいことです

12:17

Curiosity好奇心, interest利子, innocenceイノセンス and zeal熱意 are the most最も basic基本的な

221

721338

3109

好奇心興味純真熱意は

12:20

and most最も important重要 things to do science科学.

222

724447

1724

科学をやる上で
最も重要なものでしょう

12:22

Who elseelse can have these qualities品質 more than children子供?

223

726171

2478

この資質を子ども以上に
持つ人がいるでしょうか？

12:24

Please congratulateおめでとう your children's子供たち teamチーム from my side側."

224

728649

3541

どうか子どもたちのチームに
私の祝福の気持ちを伝えてください」

12:28

So I'd like to conclude結論づける with a physical物理的 metaphor隠喩.

225

732190

3383

まとめとして物を使った
メタファーをお見せしましょう

12:31

Can I do it on you? (Laughter笑い)

226

735573

2968

お手伝いいただけますか？ (笑)

12:34

Oh yeah, yeah, yeah, come on. Yeah yeah. Okay.

227

738541

3093

さあ来て来て

12:37

Now, science科学 is about taking取る risksリスク, so this is an incredible信じられない riskリスク, right? (Laughter笑い)

228

741634

5177

科学はリスクを取るものです
これはものすごくリスクがあります (笑)

12:42

For me, not for him. Right? Because we've私たちは only done完了 this once一度 before. (Laughter笑い)

229

746811

6098

私にとってです彼にではなく
いっぺんしか試したことがないんです (笑)

12:48

And you like technology技術, right?

230

752909

1576

テクノロジーは
お好きですよね？

12:50

Shimonシモン Schockenショーケン: Right, but I like myself私自身.

231

754485

2176

(シモン・ショケン: ああでも自分の方が大事だ)

12:52

BLBL: This is the epitome典型的な of technology技術. Right. Okay.

232

756661

2951

これぞテクノロジーの
極みです

12:55

Now ... (Laughter笑い)

233

759612

3608

さあ･･･ (笑)

12:59

Okay. (Laughter笑い)

234

763220

2880

いいでしょう (笑)

13:02

Now, we're going to do a little demonstrationデモンストレーション, right?

235

766100

4084

ちょっと試しに
やってみましょう

13:06

You have to close閉じる your eyes目, and you have to pointポイント

236

770184

4019

目を閉じて
手拍子のした方を

13:10

where you hear聞く me clapping拍手. All right?

237

774203

3157

指さしてください

13:13

(Clapping拍手)

238

777360

4398

(手拍子)

13:17

(Clapping拍手)

239

781758

3144

(手拍子)

13:20

Okay, how about if everyoneみんな over there shouts叫ぶ. One, two, three三?

240

784902

2903

じゃあこっちの人叫んでください
１２３

13:23

Audienceオーディエンス: (Shouts叫び声)

241

787805

2901

(叫び)

13:26

(Laughter笑い)

242

790706

4446

(笑)

13:31

(Shouts叫び声) (Laughter笑い)

243

795152

3171

(叫び)(笑)

13:34

Brilliantブリリアント. Now, open開いた your eyes目. We'll私たちは do it one more time.

244

798323

3641

素晴らしいでは目を開けて
もう一度やりましょう

13:37

Everyoneみんな over there shout叫ぶ. (Shouts叫び声)

245

801964

2802

こっちの人叫んでください
(叫び)

13:40

Where'sどこですか the sound音 coming到来 from? (Laughter笑い) (Applause拍手)

246

804766

5932

音はどちらから聞こえましたか？
(笑いと拍手)

13:46

Thank you very much. (Applause拍手)

247

810698

4230

ありがとうございました (拍手)

13:50

What's the pointポイント? The pointポイント is what science科学 does for us.

248

814928

3713

要点は何かというとそれは科学が
私たちにしてくれることです

13:54

Right? We normally通常は walk歩く throughを通して life responding応答する,

249

818641

2406

私たちは普段
反応的に生きていますが

13:56

but if we ever want to do anything different異なる, we have to

250

821047

2212

何か違ったように
やろうと思ったら

13:59

stepステップ into uncertainty不確実性. When he opened開かれた his eyes目,

251

823259

2689

不確かさに足を
踏み入れる必要があります

14:01

he was ableできる to see the world世界 in a new新しい way.

252

825948

2382

目を開いた時彼は世界を
新しい見方で見られました

14:04

That's what science科学 offersオファー us. It offersオファー the possibility可能性

253

828330

3168

それが科学が私たちに
与えてくれるものです

14:07

to stepステップ on uncertainty不確実性 throughを通して the processプロセス of play遊びます, right?

254

831498

4016

遊びのプロセスを通して不確かさに
足を踏み入れる機会を与えてくれるのです

14:11

Now, true真実 science科学 education教育 I think should be about

255

835514

3024

真の科学教育は
人々に声を与え

14:14

giving与える people a voice音声 and enabling可能にする to express表現する that voice音声,

256

838538

3399

その声で表現できるように
することだと思います

14:17

so I've asked尋ねた Amyエイミー to be the last voice音声 in this shortショート storyストーリー.

257

841937

4369

だからこの短い物語のしめくくりは
エイミーにお願いしましょう

14:22

So, Amyエイミー?

258

846306

3105

じゃあエイミー

14:25

AOAO: This projectプロジェクト was really excitingエキサイティング for me,

259

849411

2553

このプロジェクトは本当に
ワクワクするものでした

14:27

because it brought持ってきた the processプロセス of discovery発見 to life,

260

851964

2671

人生に発見の
プロセスをもたらし

14:30

and it showed示した me that anyone誰でも, and I mean anyone誰でも,

261

854635

2911

誰にでも何か新しいことを

14:33

has the potential潜在的な to discover発見する something new新しい,

262

857546

2753

発見できる可能性があること

14:36

and that a small小さい question質問 can lead鉛 into a big大きい discovery発見.

263

860299

4072

小さな疑問が大きな発見に繋がりうることを
示してくれたからです

14:40

Changing変化 the way a person人 thinks考える about something

264

864371

2652

人が考え方を変えるというのは

14:42

can be easy簡単 or hardハード. It all depends依存する on the way the person人

265

867023

3712

簡単なことでも
難しいことでもあり得ます

14:46

feels感じる about change変化する.

266

870735

1488

その人が変化に対して
どう感じているかによります

14:48

But changing変化 the way I thought about science科学 was

267

872223

2452

でも私が科学に対する
考えを変えるのは

14:50

surprisingly驚くほど easy簡単. Once一度 we playedプレーした the gamesゲーム

268

874675

2275

驚くほど簡単でした

14:52

and then started開始した to think about the puzzleパズル,

269

876950

2418

ゲームで遊び
パズルについて考え始めると

14:55

I then realized実現した that science科学 isn't just a boring退屈な subject主題,

270

879368

3857

科学は退屈な教科なんかではなく

14:59

and that anyone誰でも can discover発見する something new新しい.

271

883225

3194

誰でも新しいことを
発見できるんだと気付いたんです

15:02

You just need an opportunity機会. My opportunity機会 came来た

272

886419

3200

ただ機会が必要なだけです
それを与えてくれたのが

15:05

in the form形 of Beauボー, and the Blackawtonブラックウォットン Bee蜂 Projectプロジェクト.

273

889619

2636

ボーとブラックオウトン・
ミツバチ・プロジェクトでした

15:08

Thank you.BLBL: Thank you very much. (Applause拍手)

274

892255

4361

エイミー: ありがとう
ボー: ありがとうございました (拍手)

15:12

(Applause拍手)

275

896616

7747

(拍手)

Translated by Yasushi Aoki
Reviewed by Akiko Hicks

ABOUT THE SPEAKERS

Beau Lotto - Neuroscientist, Artist
Beau Lotto is founder of Lottolab, a hybrid art studio and science lab. With glowing, interactive sculpture -- and old-fashioned peer-reviewed research--he's illuminating the mysteries of the brain's visual system.

Why you should listen

"Let there be perception," was evolution's proclamation, and so it was that all creatures, from honeybees to humans, came to see the world not as it is, but as was most useful. This uncomfortable place--where what an organism's brain sees diverges from what is actually out there--is what Beau Lotto and his team at Lottolab are exploring through their dazzling art-sci experiments and public illusions. Their Bee Matrix installation, for example, places a live bee in a transparent enclosure where gallerygoers may watch it seek nectar in a virtual meadow of luminous Plexiglas flowers. (Bees, Lotto will tell you, see colors much like we humans do.) The data captured isn't just discarded, either: it's put to good use in probing scientific papers, and sometimes in more exhibits.

At their home in London’s Science Museum, the lab holds "synesthetic workshops" where kids and adults make abstract paintings that computers interpret into music, and they host regular Lates--evenings of science, music and "mass experiments." Lotto is passionate about involving people from all walks of life in research on perception--both as subjects and as fellow researchers. One such program, called "i,scientist," in fact led to the publication of the first ever peer-reviewed scientific paper written by schoolchildren ("Blackawton Bees," December 2010). It starts, "Once upon a time ..."

These and Lotto's other conjurings are slowly, charmingly bending the science of perception--and our perceptions of what science can be.

More profile about the speaker
Beau Lotto | Speaker | TED.com

Amy O'Toole - Student
Amy O'Toole is a 12-year-old student who helped run a science experiment inspired by Beau Lotto's participative science approach. At age 10 she became one of the youngest people ever to publish a peer-reviewed science paper.

Why you should listen

Amy O'Toole is a 12-year-old student with a peer-reviewed scientific publication under her belt. She took part in a participative science program led by Beau Lotto , called "i, scientist," which inspired a science experiment by a group of 26 primary school students in Blackawton, Devon, UK. O'Toole was never interested in science before this project, but now intends to study the human mind and body. The project led to the publication of the first ever peer-reviewed scientific paper written by schoolchildren ("Blackawton Bees," Royal Society's Biology Letters, December 2010). It starts: "Once upon a time ... ."

More profile about the speaker
Amy O'Toole | Speaker | TED.com

THE ORIGINAL VIDEO ON TED.COM

ボー・ロット&エイミー・オトゥール「科学は万人のもの (子どもも含む)」 | TED Talk | TED.com