ABOUT THE SPEAKER
Eric Haseltine - Author, futurist, innovator
Eric Haseltine applies discoveries about the brain to innovation and forecasting game-changing advances in science and technology.

Why you should listen

Dr. Eric Haseltine is a neuroscientist and futurist who has applied a brain-centered approach to help organizations in aerospace, entertainment, healthcare, consumer products and national security transform and innovate. He is the author of Long Fuse, Big Bang: Achieving Long-Term Success Through Daily Victories. For five years, he wrote a monthly column on the brain for Discover magazine and is a frequent contributor to Psychology Today's web site, where his popular blog on the brain has garnered over 800,000 views. Haseltine received the Distinguished Psychologist in Management Award from the Society of Psychologists in Management and has published 41 patents and patent applications in optics, media and entertainment technology.

In 1992 he joined Walt Disney Imagineering to help found the Virtual Reality Studio, which he ultimately ran until his departure from Disney in 2002. When he left Disney, Haseltine was executive vice president of Imagineering and head of R&D for the entire Disney Corporation, including film, television, theme parks, Internet and consumer products.

In the aftermath of 9/11, Eric joined the National Security Agency to run its Research Directorate. Three years later, he was promoted to associate of director of National Intelligence, where he oversaw all science and technology efforts within the United States Intelligence Community as well as fostering development innovative new technologies for countering cyber threats and terrorism. For his work on counter-terrorism technologies, he received the National Intelligence Distinguished Service Medal in 2007.

Haseltine serves on numerous boards, and is an active consultant, speaker and writer. Over the past three years, he has focused heavily on developing innovation strategies and consumer applications for the Internet of Things, virtual reality and augmented reality.

Haseltine continues to do basic research in neuroscience, with his most recent publications focusing on the mind-body health connection and exploitation of big-data to uncover subtle, but important trends in mental and physical health.

More profile about the speaker
Eric Haseltine | Speaker | TED.com
TED Talks Live

Eric Haseltine: What will be the next big scientific breakthrough?

Eric Haseltine: သိပ္ပံပညာရဲ့ နောက်တစ်ခု ထိုးဖောက်မှုကြီးက ဘာများဖြစ်မလဲ။

Filmed:
1,571,528 views

သမိုင်းတလျှောက်မှာ၊ တွေးဆချက်များက လှပကာ တော်လှန်ကြတဲ့ သိပ္ပံပညာများကို စေ့ဆော်ခဲ့ကြကာ ကျွန်ုပ်တို့ရှေ့မှာ လုံးဝကို အသစ်ဖြစ်ကြတဲ့ စကြာဝဠာတွေကို ဖွင့်ပြခဲ့ကြပါတယ်။ “အသေးအမွှားလေးတွေကို လုပ်ပေးခဲ့တဲ့ သိပ္ပံပညာကို ပြောနေတာ မဟုတ်ဘူး၊ တကယ့်ကို ဧရာမ ခြေလှမ်းတွေကို ချမှတ်ပေးနိုင်တဲ့ သိပ္ပံပညာ အကြောင်းကို ပြောနေတာပါ“လို့ Eric Haseltine က ဆိုပါတယ်။ သူဟာ အချက်နှစ်ချက်ကို တင်ပြထားရာ၊ တစ်ခုက သမိုင်းတွင်ကျန်ခဲ့တဲ့ အကြောင်းဖြစ်ပြီး နောက်တစ်ခုကျတော့၊ လူသားတို့အတွက် အကြီးမားဆုံး မေးခွန်းတစ်ခုကို နက်ရှိုင်းစွာ (တော်တော်များများတို့ရဲ့ ဝေဖန်ချက်များကိုပါ ထည့်သွင်းလျက်) တင်ပြထားပါတယ်။
- Author, futurist, innovator
Eric Haseltine applies discoveries about the brain to innovation and forecasting game-changing advances in science and technology. Full bio

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

00:12
Tonight, I'm going to share with you
my passion for science.
0
920
3616
ဒီညမှာ ကျွန်တော်ဟာ သိပ္ပံပညာကို
ကျွန်တော် အားကျပုံကို ပြောပြချင်ပါတယ်။
00:16
I'm not talking about science
that takes baby steps.
1
4560
3016
အသေးအမွှားလေးတွေကို လုပ်ပေးခဲ့တဲ့
သိပ္ပံပညာကိုပြောနေတာ မဟုတ်၊
00:19
I'm talking about science
that takes enormous leaps.
2
7600
4256
တကယ့်ကို ဧရာမ ခြေလှမ်းတွေကို ချမှတ်
နိုင်တဲ့ သိပ္ပံပညာ အကြောင်းကို ပြောနေတာပါ
00:23
I'm talking Darwin, I'm talking Einstein,
3
11880
3376
ကျွန်တော်ဟာ Darwin အကြောင်း၊
Einstein အကြောင်း ပြောနေတာပါ၊
00:27
I'm talking revolutionary science
that turns the world on its head.
4
15280
3600
တစ်ကမ္ဘာလုံးကို ဇောက်ထိုးမိုးမျှော်
လုပ်ပစ်တဲ့ တော်လှန်ရေး သိပ္ပံပညာကိုပါ။
00:31
In a moment, I'm going to talk
about two ideas that might do this.
5
19440
3400
အဲဒီလို လုပ်ပြနိုင်ကြတဲ့ အတွေးအခေါ်နှစ်ကို
ပြောပြသွားမှာပါ။
00:35
I say "might"
6
23800
1216
လုပ်ပြနိုင်ကြတယ်ဆိုပြီး
00:37
because, with revolutionary ideas,
most are flat wrong,
7
25040
2776
ထည့်သုံးလိုက်ရတာက၊ တော်လှန်ရေးဆံတဲ့
အတွေးအခေါ် တချို့ဆို
00:39
and even those that are right
seldom have the impact
8
27840
2456
လုံးဝ မှားနိုင်သလို မှန်တဲ့ဟာကျတော့
ကျွန်တော်တို့
လိုချင်တဲ့ သက်ရောက်မှုမျိုးရှိခဲ့လိုပါ။
00:42
that we want them to have.
9
30320
1696
00:44
To explain why I picked
two ideas in particular,
10
32040
2496
အတွေးအခေါ် နှစ်ခုကို
ရွေးချယ်ခဲ့ခြင်းကို ရှင်းပြရန်၊
00:46
I'm going to start with a mystery.
11
34560
1680
မယုံနိုင်ဖွယ်ရာ အကြောင်းနဲ့ စရမယ်။
00:48
1847, Vienna, Austria.
12
36840
3080
၁၈၄၇ ခုနှစ်၊ Vienna, Austria။
00:53
Ignaz Semmelweis was a somber,
compulsively thorough doctor
13
41080
3616
Ignaz Semmelweis ဟာ သုန်မှုန်သော
ဂဃနဏ လုပ်ကိုင်တတ်တဲ့ ဆရာဝန်ပါ၊
00:56
who ran two maternity clinics.
14
44720
1856
သူ့မှာ မီးဖွားဌာန နှစ်ခု ရှိခဲ့ပါတယ်။့
00:58
They were identical except for one thing.
15
46600
2440
၎င်းတို့ဟာ လုံးဝကို တူခဲ့ပေမဲ့
ခြားနားချက်ရှိခဲ့တယ်။
01:01
Women were dying of high fevers
soon after giving birth
16
49720
2656
ဆေးကုဌာန တစ်ခုထဲတွင် မိခင်တို့ဟာ
မီးဖွားပြီး နောက်မှာ
01:04
three times more often
at one of the clinics than at the other.
17
52400
3560
အဖျားတက်လျက် သေဆုံးကြတာ အခြားတစ်ခုထက်
သုံးဆ ပိုပြီးများခဲ့တယ်။
01:08
Trying to figure out
what the difference was that caused this,
18
56600
2936
ဘယ်လို အကြောင်ကြောင့် အဲဒီလို ဖြစ်ရတာကို
စူးစမ်း ရှာဖွေရန်
01:11
Semmelweis looked at everything he could.
19
59560
2016
Semmelweis ဟာ အရာတိုင်းကို လေ့လာကြည့်တယ်။
01:13
Sanitation? No.
20
61600
1736
ရေဆိုးစနစ်လား၊ မဟုတ်ခဲ့ပါ။
01:15
Medical procedures? No.
21
63360
2000
ဆေးကုသရေး လုပ်ရိုးလုပ်စဉ်လား၊ မဟုတ်ခဲ့ပါ။
01:18
Air flow? No.
22
66000
1920
လေဝင်လေထွက်များလား၊ မဟုတ်ခဲ့ပါ။
01:20
The puzzle went unsolved
until he happened to autopsy a doctor
23
68800
3256
ဆရာဝန် တစ်ယောက်ကို သူ ချောင်းမကြည့်မီအထိ
ပြဿနာအဖြေကို ရှာမတွေ့ခဲ့ပါ၊
01:24
who died of an infected scalpel cut.
24
72080
2000
ခွဲစိတ်ရေးဓါးရှမိကာ သေသွားခဲ့တဲ့ ဆရာဝန်ပါ။
01:26
The doctor's symptoms were identical
to those of the mothers who were dying.
25
74760
3776
ဆရာဝန်ရဲ့ ရောဂါလက္ခဏာများဟာ
သေဆုံးနေကြတဲ့ မိခင်တွေနဲ့ ထပ်တူရှိခဲ့တယ်။
01:30
How was that possible?
26
78560
1376
အဲဒါ ဘယ်လိုများ ဖြစ်နိုင်လဲ။
01:31
How could a male doctor
get the same thing as new mothers?
27
79960
2880
ယောက်ျား ဆရာဝန်ဟာ ဘယ်လိုလုပ်ပြီး
မီးဖွား မိခင်လို သေရတာလဲ။
01:35
Semmelweis reconstructed
everything the doctor had done
28
83560
3256
Semmelweis ဟာ ဆရာဝန် လုပ်ခဲ့တဲ့
အရာတိုင်းကို၊ ရောဂါရခဲ့တဲ့အထိကို၊
01:38
right before he got sick,
29
86840
1256
ပြန်ဆန်းစစ်ကြည့်ခဲ့ရာ၊
01:40
and he discovered
that he'd been autopsying a corpse.
30
88120
4296
သူဟာ အလောင်း တစ်ခုကို ခွဲစိတ်
စစ်ကြည့်နေခဲ့ကြောင်း တွေ့လိုက်ရတယ်။
01:44
Had something gotten
in his wound that killed him?
31
92440
2800
သူဟာ သူဒဏ်ရာထဲကို တစ်ခုခု ကူးစက်ခဲ့လို့
သေသွားတာများလား။
01:48
With growing excitement,
32
96760
1776
စိတ်လှုပ်ရှာစွာဖြင့် Semmelweis ဟာ
01:50
Semmelweis looked
for any connection he could
33
98560
2816
ရင်ခွဲရုံထဲက အလောင်းများနဲ့
မီးဖွားခန်းထဲက မိခင်အလောင်းများ
01:53
between dead bodies in the morgue
and dead mothers in his delivery room,
34
101400
5376
အကြားမှာ ရှိနိုင်တဲ့ ဆက်စပ်မှု အကြောင်းကို
စဉ်းစားကြည့်ခဲ့ရာ
01:58
and he found it.
35
106800
1600
အကြောင်းရင်းကို တွေ့ခဲ့တယ်။
02:01
It turned out that at the hospital
with the high death rate,
36
109320
2856
သေဆုံးမှုနှုန်း မြင့်မားခဲ့တဲ့ ဆေးရုံမှာ
02:04
but not the others,
37
112200
1776
အခြား တစ်ခုနဲ့မတူဘဲ၊ ဆရာဝန်များဟာ
02:06
doctors delivered babies immediately
after autopsying corpses in the morgue.
38
114000
5136
ရင်ခွဲရုံထဲ အလောင်းများကို ခွဲစိတ်ပြီး
ချက်ချင်းဆိုသလို ကလေးမွေးပေးခဲ့ကြတယ်။
02:11
Aha! Corpses were contaminating
the doctors' hands
39
119160
3936
ဟုတ်ပြီ၊ အလောင်းတွေက ဆရာဝန်တို့ရဲ့
လက်များကို ရောဂါကူးစက်စေခဲ့လို့
02:15
and killing his mothers.
40
123120
1240
မိခင်တွေကို သတ်ပစ်နေတာ။
02:17
So he ordered the doctors
to sterilize their hands,
41
125240
3055
အဲဒါနဲ့ ဆရာဝန်များအား လက်များ
ပိုးသတ်ကြရန် သူက ညွှန်ကြားလိုက်ရာ
02:20
and the deaths stopped.
42
128320
2280
သေဆုံးမှုတွေ ရပ်တန့်သွားပါတော့တယ်။
02:23
Dr. Ignaz Semmelweis
had discovered infectious disease.
43
131400
4400
Dr. Ignaz Semmelweis ဟာ ကူးစက်ရောဂါကို
စတင် တွေ့ရှိလိုက်ခြင်းပါပဲ။
02:28
But the doctors of the day
thought he was crazy,
44
136400
3416
ဒါပေမဲ့၊ ထိုခေတ်တုန်းက ဆရာဝန်တွေကျတော့
အဲဒါကို အလကားလို့ ထင်ခဲ့ကြမှာပါ၊
02:31
because they knew,
and had for hundreds of years,
45
139840
3496
နှစ်ပေါင်း ရာနဲ့ချီ အဲဒီရောဂါ ဖြစ်တာ
miasmas ဆိုတဲ့ အငွေ့ရဲ့ အနံ့ကြောင့်
02:35
that odorous vapors
called miasmas caused disease,
46
143360
5096
ဆိုပြီး သူတို့ သိရှိလာခဲ့ကြလို့ပါ၊
အသေးအမွှား အရာတွေကြောင့်
02:40
not these hypothetical particles
that you couldn't see.
47
148480
3400
မဖြစ်နိုင်ဘူးတို့ သူတို့
ယုံကြည့်နေခဲ့ကြလို့ပါ။
02:44
It took 20 years
for Frenchman Louis Pasteur
48
152880
4176
ဒါပေမဲ့၊ Semmelweis မှန်ကန်ခဲ့ကြောင်းကို
နောက်နှစ် ၂၀ အကြာတွင် ပြင်သစ်နိုင်ငံသား
02:49
to prove that Semmelweis was right.
49
157080
1960
Louis Pasteur က သက်သေထူပြခဲ့ပါတယ်။
02:51
Pasteur was an agricultural chemist
50
159680
2696
Pasteur ဟာ စိုက်ပျိုးရေး ဓာတုဗေဒ
ပညာရှင်ဖြစ်ခဲ့ပြီး
02:54
who tried to figure out
why milk and beer spoiled so often.
51
162400
4176
နွားနို့နဲ့ ဘီယာဟာ ဘာဖြစ်လို့
ပျက်လွယ်တာလဲ ဆိုတာ စူးစမ်းနေခဲ့တယ်။
02:58
He found that bacteria were the culprits.
52
166600
2440
ဗက်တီးရီးယားတွေရဲ့ လက်ချက်ဖြစ်တာကို
ရှာတွေ့ခဲ့ပါတယ်။
03:02
He also found that bacteria
could kill people in exactly the same way
53
170160
3856
ပြီးတော့ ဗက်တီးရီးယားတွေဟာ အလားတူ
နည်းနဲ့ လူတွေကိုပါ Semmelweis ရဲ့
03:06
that Semmelweis's patients were dying.
54
174040
2320
လူနာတွေလိုပဲ သတ်နိုင်တာကို တွေ့ခဲ့တယ်။
03:09
We now look at what I want
to talk about tonight, in two ideas.
55
177120
4400
အခုတော့ ကျွန်တော်တို့ ကျွန်တော် တင်ပြမယ့်
အကြောင်းအရာ နှစ်ခုကို ကြည့်ကြပါမည်။
03:14
We saw it with Semmelweis,
that he was a revolutionary.
56
182600
2920
ခုနက မြင်ခဲ့ကြရတဲ့ Semmelweis ဟာ
တော်လှန်ရေးသမား တစ်ဦးဖြစ်တယ်။
03:18
He did it for two reasons.
57
186560
1256
အကြောင်းနှစ်ခု ရှိခဲ့တယ်။
03:19
One, he opened our eyes
to a completely new world.
58
187840
3240
ပထမက သူဟာ လုံးဝအသစ်ဖြစ်တဲ့
ကမ္ဘာကြီးကို ဖွင့်ပြခဲ့တယ်။
03:23
We'd known since the 1680s about bacteria.
59
191720
2976
ကျွန်တော်တို့ဟာ ဗက်တီးရီးယား အကြောင်း
၁၈၆၀ ပြည့်နှစ်က သိလာတယ်။
03:26
We just didn't know
that bacteria killed people.
60
194720
2456
ဗက်တီးရီးယားက လူတွေကို သတ်နိုင်တာကို
မသိခဲ့ကြပါ။
03:29
And he also demolished fond ideas
that people kept close to their heart.
61
197200
5056
ပြီးတော့ သူဟာ လူတွေ နှစ်ခြိုက်
လက်ခံလာခဲ့ကြတဲ့ အယူအဆကို ဖျက်ပစ်လိုက်တယ်။
03:34
Miasmas didn't kill people.
Bacteria killed people.
62
202280
3320
လူတွေက သတ်နေခဲ့တာ Miasmas မဟုတ်ခဲ့ပါ။
ဗက်တီးရီးယားက လူတွေကို သတ်နေတာ။
03:38
So this brings me to the two ideas
I want to talk about tonight.
63
206080
3336
အဲဒါက ဒီနေ့ ကျွန်တော် ပြောမယ့်
အကြောင်းအရာဆီကို ခေါ်ဆောင်ပါတယ်။
03:41
One has opened our eyes
to a completely new universe,
64
209440
2816
တစ်ခုက လုံးဝအသစ်
ဖြစ်တဲ့ စကြာဝဠာကို ဖွင့်ပြလိုက်တယ်၊
03:44
and the other attacks long-held beliefs.
65
212280
3976
နောက်တစ်ခုက ရှေးဟောင်း ယူဆချက်ကို
ထိုးနှက်ပြောင်းပစ်တယ်။
03:48
Let's get started with Dr. Eric Betzig.
66
216280
1936
အခု Dr. Eric Betzig နဲ့ စတင်ကြပါစို့။
03:50
He's a physicist who has opened our eyes
to an entirely new world
67
218240
3896
သူဟာ ရူပဗေဒ နိယာများကို ချိုးဖောက်လိုက်ကာ
လုံးဝအသစ်ဖြစ်တဲ့ ကမ္ဘာကြီးကို
03:54
by violating the laws of physics.
68
222160
1880
ကျွန်တော်တို့အား ဖွင့်ပြလိုက်ပါတယ်။
03:56
Betzig is a true rebel.
69
224720
1280
Betzig တော်လှန်သူ အစစ်ပါ။
03:58
He quit a job at prestigious
Bell Laboratory
70
226560
2896
သူဟာ ဇီဝဗေဒအတွက် အဏုကြည့်
ကိရိယာများးကို ဖန်တီးနေခဲ့တဲ့
Bell Laboratory က
ဂုဏ်ရှိတဲ့ အလုပ်မှ ထွက်ခဲ့တယ်။
04:01
inventing new microscopes for biology
71
229480
2256
04:03
because he thought scientists
were taking his brilliant inventions
72
231760
4336
သိပ္ပံပညာရှင်တွေ အသုံးမကြဘူး၊ အံ့ဖွယ်
သူ့ဖန်တီးမှုတွေကို ခိုးယူနေကြတယ်လို့
04:08
and doing lousy work with them.
73
236120
1520
ထင်မြင်နေခဲ့လို့ ထွက်လိုက်တယ်။
04:10
So he became a househusband,
74
238880
3040
အဲဒီလိုနည်းဖြင့် သူဟာ
အိမ်နေယောင်္ကျား ဖြစ်လာတယ်။
04:15
but he never lost his passion
for figuring out
75
243360
2576
ဒါပေမဲ့၊ ပိုလို့ အသေးစိတ်
ကြည့်နိုင်မယ့် အရင်တုန်းက
04:17
how to get microscopes
to see finer and finer details
76
245960
2896
မြင်မရခဲ့တာ မြင်နိုင်စေမယ့် စက်တွေ
ဖန်တီးရေး ဆိုတဲ့
04:20
than had ever been seen before
or ever could be seen.
77
248880
2477
သူ့စိတ်ကူးကိုတော့ လုံးဝ မချန်ခဲ့ပါ။
04:23
This is crucial if we're ever
going to understand how cells work,
78
251960
4456
အပ်ရဲ့ ၁၅၀ ပုံ ၁ ပုံမျှသာရှိတဲ့ ဆဲလ်တွေ
အလုပ်လုပ်ကြပုံ၊ ကင်ဆာ အလုပ်လုပ်ပုံကို၊
04:28
and how cancer works,
79
256440
1495
အသားဓာတ်ကို ထုတ်လုပ်မှုလို၊
04:29
and how something
150th the size of a head of a pin
80
257959
5417
လျှပ်စစ်ဓာတ်တွေ စီးဆင်းနေပုံလို၊
04:35
can do all these amazing things,
81
263400
2136
အံ့ဖွယ်အရာတွေကို
04:37
like make proteins
82
265560
1576
ဆဲလ်တွေ လုပ်ကိုင်နေကြပုံကို
04:39
and move charges around
83
267160
1896
အခြားအရာတွေ ဖြစ်ပျက်ပုံ၊
04:41
and all of those things.
84
269080
1280
နားလည်ရန် အရေးကြီးတယ်။
04:43
There's just one problem.
85
271400
1680
ပြဿနာက တစ်ခုတည်းပါ။
04:46
There's this thing
called the law of physics,
86
274040
2976
ရူပဗေဒ နိယာများ ဆိုတာ ရှိကြပါတယ်၊
04:49
and part of the law of physics
is the thing called the diffraction limit.
87
277040
3456
အထူးသဖြင့် diffraction limit ဆိုတဲ့
ရူပဗေဒ နိယာမ ဆိုတာ ရှိပါတယ်။
04:52
The diffraction limit is kind of like
when you go to a doctor's office,
88
280520
3376
အဲဒီ diffraction limit ဆိုတာက၊ ဥပမာ၊
ခင်ဗျားဆို့ ဆရာဝန်ဆီကို သွားပြရင်၊
04:55
you can only see so far down,
no matter how good glasses you have.
89
283920
3136
မျက်မှန် ဘယ်လောက် ကောင်းပေစေ၊
ကိုယ်မြင်နိုင်သလောက်ဘဲ မြင်နိုင်တယ်။
04:59
This was a so-called impossible problem.
90
287080
3376
အဲဒါကို မဖြစ်နိုင်တဲ့ ပြဿနာလို့ ခေါ်ပါတယ်။
05:02
But one of Betzig's friends
figured out how to take a tiny molecule
91
290480
3176
Betzig ရဲ့ မိတ်ဆွေက အားအကောင်းဆုံး
အဏုကြည့်စက် မြင်နိုင်တာထက်
05:05
that was smaller than
the best microscope could see
92
293680
2416
သေးနုပ်တဲ့ မော်လီကြူး ဖန်တီးနိုင်ကာ
လင်းအောင်
05:08
and get it to light up and fluoresce.
93
296120
2136
လုပ်ပေးနိုင်တာကို ရှာတွေ့ခဲ့တယ်၊
05:10
"Aha!" Betzig said.
94
298280
2496
“ဟာ” ဆိုပြီး Betzig ဟစ်ကြွေးလိုက်တယ်။
05:12
"I think maybe the laws of physics
are not so unbreakable after all."
95
300800
4696
“ကြည့်ရတာ ရူပဗေဒ နိယာတွေကို ရိုက်ချိုး
မရဘူးဆိုတာ မဟုတ်ဘူးနဲ့ တူတယ်။”
05:17
So he lashed together a microscope
in his friend's living room.
96
305520
4856
အဲဒါနဲ့ သူဟာ သူ့မိတ်ဆွေ ဧည့်ခန်းထဲမှာကို
အဏုကြည့်စက်ကို ဆွဲယူလာခဲ့တယ်။
05:22
He had no laboratory.
97
310400
1816
သူ့ဆီမှာ ဓာတ်ခွဲခန်း မရှိခဲ့ဘူး။
05:24
This revolutionary instrument
got different protein molecules
98
312240
3576
အဲဒီ တော်လှန်ရေး အဏုကြည့်စက်ထဲမှာ
အရောင်မျိုးစုံမှာ လင်းဖို့
05:27
to light up in different colors,
99
315840
1560
အသားဓာတ် အမျိုးမျိုးပါတယ်။
05:30
and with a computer, he was able
to turn very, very fuzzy blurs
100
318080
4696
ပြီးတော့ ကွန်ပျူတာရဲ့ အကူအညီနဲ့ သူဟာ
အတော့ကို မှုန်နေတဲ့ အရာတွေကို
05:34
into very sharp dots and produce images
of unprecedented and startling clarity.
101
322800
6696
မကြုံစဖူး အံ့ဖွယ် ပြတ်သားတဲ့ အစက်များအဖြစ်
ပြောင်းလဲ ထုတ်လုပ်နိုင်ခဲ့တယ်။
05:41
For this work, last year,
102
329520
2296
အဲဒီအလုပ်အတွက် Eric Betzig ဟာ
05:43
Eric Betzig won the Nobel Prize.
103
331840
2600
မနှစ်တုန်းက နိုဘယ်ဆုကို ရရှိခဲ့ပါတယ်။
05:47
Why?
104
335360
1216
ဘာကြောင့်လဲ။
05:48
Because now we can see
with unprecedented detail
105
336600
4096
အရင်တုန်းက မြင်မရခဲ့တဲ့ အရာတွေကို
ကျွန်ုပ်တို့ဟာ မကြုံစူဖူး
05:52
things that we never had seen before,
106
340720
1816
ပြတ်သားစွာ မြင်နိုင်ကြလို့ပါ၊
05:54
and now doctors can get
a better handle on things like cancer.
107
342560
3840
ပြီးတော့ ဆရာဝန်တွေဟာ ကင်ဆာလို အရာကို
ပိုပြီး ကောင်းမွန်စွာ ကုသလာနိုင်ကြပါမယ်။
05:59
But do you think
Betzig was satisfied there?
108
347080
2496
Betzig ကကော ကျေနပ်လျက် အဲဒီမှာတင်
ရှိနေတယ် ထင်လား။
06:01
No.
109
349600
1296
မဟုတ်ပါ။
06:02
He wanted movies.
110
350920
1856
သူဟာ ရုပ်ရှင် ရိုက်လိုခဲ့တယ်။
06:04
The problem was
111
352800
1216
ပြဿနာက ဘာလဲဆိုတော့
06:06
that even the genius microscopes
that he invented were just too slow.
112
354040
3976
သူတီထွင်ပေးလိုက်တဲ့ အံ့ဘွယ် အဏုကြည့်စက်က
သိပ်ကို နှေးလွန်းနေခဲ့လို့ပါ။
06:10
So what did he do?
113
358040
1256
အဲဒါနဲ့ သူဘယ်လို လုပ်လဲ။
06:11
He came up with a 200-year-old idea
114
359320
3576
သူဟာ နှစ် ၂၀၀ ကြာသွားပြီဖြစ်တဲ့
အတွေးအခေါ်နဲ့ ပေါ်လာတယ်၊
06:14
called moiré patterns.
115
362920
1696
အဲဒါက moiré ပုံစံများပါ။
06:16
So the way that works is
if you take two very, very fine patterns
116
364640
3456
သိပ်ကို အနုစိတ်လှတဲ့ ပုံစံနှစ်ခုကို
ယူလိုက်ပြီး တစ်ခုကို တစ်ခုနဲ့
06:20
and you move them across each other,
117
368120
1776
ယှဉ်လျက် လှုပ်ရှားကြည့်မယ်ဆိုရင်၊
06:21
you will see a gross pattern
118
369920
3016
ကျွန်တော်တို့ဟာ အကြီးစား
ပုံစံကို မြင်ရမှာမို့
06:24
that a microscope can see
119
372960
1480
အဲဒါကို အဏကြည့်စက် မြင်နိုင်မယ်
06:27
that otherwise you would not
be able to see.
120
375360
2096
ဒီပြင်နည်းနဲ့ အဲဒါကို ကြည့်မရနိုင်ပါ။
06:29
So he applied this technique
to taking a really blurry image of a cell
121
377480
3296
အဲဒါနဲ့ သူဟာ အဲဒီနည်းကို သုံးလျက်
တကယ့်ကို မှုန်ဝါးနေတဲ့ ဆဲလ်ကိုယူကါ
06:32
and moving lots of structured
light patterns across it
122
380800
2576
အလင်းဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားတဲ့
ပုံစံတသီကြီးဖြင့် အဲဒီဆဲလ်
06:35
until this cell became crystal clear.
123
383400
2440
လုံးဝပြတ်သားလာတဲ့အထိ ရွှေ့ကြည့်နေခဲ့တယ်။
06:38
And here is the result:
124
386840
2016
အဲဒါရဲ့ ရလဒ်အဖြစ် အံ့အားသင့်ဖွယ်
06:40
a mysterious new world,
125
388880
2736
ကမ္ဘာကြီး အသစ်ကို ရရှိလာခဲ့တယ်၊
06:43
full of strange things zipping around
126
391640
2136
ခုန်လွှားနေကြတဲ့ အရာတွေနဲ့ ပြည့်နေကာ၊
06:45
doing things that
we don't know what they're doing.
127
393800
2400
ဘာလုပ်နေကြမှန်း မသိရတဲ့ အရာတွေကို
လုပ်နေခဲ့ကြပါတယ်။
06:49
But when we figure it out,
we'll have a better handle on life itself.
128
397600
3976
ဒါပေမဲ့ အဲဒါတွေကို ဆန်းစစ်ပြီးတဲ့ နောက်မှာ
ပိုပြီး ကောင်းမွန်စွာ အသုံးချလာနိုင်မယ်။
06:53
For example, those
green globs that you see?
129
401600
2096
ဥပမာ၊ ဟိုမှာ အလုံးလေးကို
မြင်ရတယ် မဟုတ်လား။
06:55
Those things are called clathrins.
130
403720
1680
အဲဒါတွေက clathrin များပါ။
06:57
They're molecules
that protect other molecules
131
405960
2416
ဆဲလ် တစ်ခုကို ဖြတ်သွားတဲ့
အခါမှာ အခြားမော်လီကြူးကို
07:00
as they move through a cell.
132
408400
1376
ထုတ်ပေးတဲ့ မော်လီကြူးတွေပါ။
07:01
Unfortunately, viruses sometimes
hijack those to infect cells.
133
409800
4336
ကံဆိုးချင်တော့ ဗိုင်းရပ်စ်တွေက အဲဒါတွေကို
အပိုင်စီးလျက် ဆဲလ်ထဲ ကူးစက်ကြတယ်။
07:06
Also, you see those little squiggly
wormlike things moving around?
134
414160
3096
ဟိုမှာ ကွေးကောက်နေတဲ့ တီကောင်လို
ဟာမျိုး လှုပ်နေတာ မြင်ကြလား။
07:09
Those are actin molecules.
135
417280
2296
အဲဒါတွေက actin မော်လီကြူးတွေပါ။
07:11
Unfortunately, viruses
also climb down those things
136
419600
2416
ကံဆိုးချင်တော့ ဗိုင်းရပ်စ်တွေဟာ ၎င်းကိုပါ
တွယ်ကပ်ကာ
07:14
to get into the cell nucleus
137
422040
1456
ဆဲလ် နျူကလိယထဲ ဝင်ဖို့ သုံးတယ်
07:15
to replicate themselves and make you sick.
138
423520
2120
ပွားယူလျက် ကျွန်တော်တို့ကို
ဖျားနာလာစေဖို့ပါ။
07:18
Now that we can look at movies
139
426240
1856
ဆဲလ်အထဲမှာ လက်တွေ့ ဖြစ်ပျက်နေတာရဲ့
07:20
of what's actually going on
deep inside a cell,
140
428120
2856
ရုပ်ရှင်ကို ကျွန်တော်တို့
မြင်နိုင်လာတဲ့ အခါမှာ
07:23
we have a much better chance
of curing viral diseases like AIDS.
141
431000
4080
AIDS လို ဗိုင်းရပ်စ် ရောဂါတွေကို ကုသရေး
ပိုကောင်းတဲ့ အခွင့်အလမ်း ရရှိလာမယ်။
07:27
So when you look at a movie like this,
142
435680
1856
ဒီတော့ ဒီလို ရုပ်ရှင်မျိုးကို မြင်ရရင်၊
07:29
it's very clear that Betzig has opened
our eyes to a completely new world.
143
437560
4000
Betzig က လုံးဝ အသစ်ဖြစ်တဲ့ ကမ္ဘာကြီးကို
ကျွန်တော်တို့အား ဖွင့်ပြတာ ရှင်းနေတယ်။
07:34
But he hasn't shattered
any cherished beliefs.
144
442560
4120
ဒါပေမဲ့ သူဟာ ကျွန်တော်တို့ရဲ့ အစဉ်အလာ
ယုံကြည်ချက်ကိုလည်း ရိုက်ချိုးမပစ်ခဲ့ပါ။
07:39
That leads us to Dr. Aubrey de Grey
145
447200
2936
အဲဒီနောက်မှာ ကျွန်တော်တို့ဟာ
Cambridge ရှိနေတဲ့
07:42
at Cambridge.
146
450160
1200
Dr. Aubrey de Grey ထံ သွားမယ်။
07:44
De Grey definitely has scientists
squirming with an interesting idea:
147
452440
4336
De Grey ထံတွင် စိတ်ဝင်စားစရာ စိတ်ကူးကို
စမ်းကြည့်ချင်တဲ့ သိပ္ပံပညာရှင်တွေ ရှိတယ်။
07:48
we can be immortal.
148
456800
1376
တို့ဟာ အမတတွေ ဖြစ်နိုင်တယ်၊
07:50
We can beat aging.
149
458200
1616
အိုမင်းမှုကို တိုက်ဖျက်နိုင်တယ်။
07:51
Now, most scientists
think he's a crackpot.
150
459840
2560
သူဟာ ပေါကြောင်ကြောင်ပါလို့
ပညာရှင် အများက ထင်နိုင်တယ်။
07:55
Any Biology 101 student knows
151
463320
3296
ဇီဝဗေဒကို လေ့လာတဲ့ ကျောင်းသားတိုင်းက
07:58
that aging is an inevitable
consequence of living.
152
466640
4016
အိုမင်းမှုဆိုတာ အသက်ရှင်နေထိုင်မှုရဲ့
ရှောင်မရနိုင်တဲ့ ရလဒ်ဆိုတာ သိတယ်။
08:02
For example, when we eat,
153
470680
2096
ဥပမာ၊ ကျွန်တော်တို့ ထမင်းစားနေစဉ်၊
08:04
we take in food and we metabolize it,
154
472800
1856
အစားအစာကို ယူသွင်းကာ ကြေချက်ကြတယ်၊
08:06
and that throws off
what we call free radicals.
155
474680
2376
အဲဒီကနေ free radicals ထုတ်လုပ်ပေးတယ်။
08:09
You might have heard of those.
156
477080
1456
ခင်ဗျားတို့ အဲဒါကိုသိနိုင်တယ်။
အောက်ဆီဂျင် အိုင်ယွန်လို့ ခေါ်ပါသေးတယ်။
08:10
Also known as oxygen ions,
157
478560
1936
ကျွန်တော်တို့ရဲ့ DNA မှာ တွဲချည်ကာ
ပုံစံပြောင်းစေတယ်။
08:12
those bind to our DNA, cause it to mutate,
158
480520
2376
08:14
and cause us to get old and lose our hair.
159
482920
2056
ကျွန်တော်တို့ အိုမင်းလာကြကာ
ဆံပင်ကျွတ်စေတယ်။
08:17
(Laughter)
160
485000
1576
(ရယ်မောသံများ)
08:18
It's just like, no, it's exactly like
161
486600
2736
ဒါက ဖြစ်နေကျပါ၊ ကွက်တိ ဖြစ်နေတာပါ၊
08:21
oxygen binding to iron and making it rust.
162
489360
2176
အောက်ဆီဂျင်က သံနဲ့ ပေါင်းမိကာ
သံချေးတက်သလိုပဲ။
08:23
So you age because you rust out.
163
491560
2456
ဒီတော့ ကျွန်တော်တို့ အိုမင်းလာတာက
သံချေးတက်လာလို့ပါ။
08:26
(Laughter)
164
494040
2176
(ရယ်မောသံများ)
08:28
Oh, and scientists also know
there is something called immortality:
165
496240
5096
ထာဝရ အသက်ရှင်တဲ့ အရာလည်း ရှိတာကို
သိပ္ပံပညာရှင်များ သိကြပါသေးတယ်-
ကင်ဆာ ဆဲလ်တွေပါ။
08:33
in cancer cells.
166
501360
1976
အဲဒါကြောင့် ကျွန်တော်တို့ အိုမင်းလာမှု
ရပ်တန့်သွားရင်၊
08:35
So if you stop aging,
167
503360
2296
08:37
all of you are going to turn
into giant walking malignant tumors.
168
505680
3920
ကျွန်တော်တို့ ခန္ဓာကိုယ်ကြီးဟာ လမ်းလျှောက်
နေတဲ့ ကင်ဆာ အကျိတ်ကြီးနဲ့ တူပါမယ်။
08:42
These are cherished beliefs,
but could de Grey be on to something?
169
510680
3160
အစဉ်အလာ ယုံကြည်မှုတွေ အဲဒီလို ရှိပေမဲ့၊
Grey ဆီမှာ တစ်ခုခုရှိလား။
08:47
I think he deserves a closer look.
170
515159
1657
သူ့ကို နီးကပ်စွာ လေ့လာထိုက်တယ်။
08:48
First of all, I have a really hard time
seeing him as a crackpot.
171
516840
3136
သူ့ကို တကယ့်ကို ပေါကြောင်
ကြောင်လို့ ကိုယ်တိုင် မြင်လာခဲ့လို့ပါ။
08:52
Yeah, he started off life
as a computer scientist,
172
520000
2336
ဟုတ်တယ်၊ ကွန်ပျူတာ သိပ္ပံပညာရှင်
ဘဝကနေ စခဲ့တာ၊
08:54
not a biologist,
173
522360
1496
ဇီဝဗေဒ သမား မဟုတ်၊
08:55
but he earned a PhD
in biology from Cambridge,
174
523880
3816
ဒါပေမဲ့ PhD ကိုကျတော့ Cambridge မှာ
ဇီဝဗေဒနဲ့ ရခဲ့တယ်၊
08:59
and he has published
some very significant work
175
527720
2376
သူ ထုတ်ပြန်ခဲ့တဲ့ သုတေသနတွေ
သိပ်ကို အရေးပါတယ်၊
09:02
on mitochondrial DNA
and a bunch of other stuff.
176
530120
2456
mitochondrial DNA နဲ့ အခြားအရာတွေ
အကြောင်းပါ။
09:04
Secondly, he started
an antiaging foundation
177
532600
3096
ဒုတိယအနေနဲ့ သူဟာ အိုမင်းမှုဆန့်ကျင်ရေး
ရန်ပုံငွေအဖွဲ့ကို စတင်ခဲ့ကာ
09:07
that has identified
seven different causes of aging,
178
535720
2576
အိုမင်းခြင်းရဲ့ အကြောင်းရင်း
ခုနစ်ခုကို ဖေါ်ထုတ်ခဲ့တယ်၊
09:10
to me, that seem very plausible,
179
538320
2256
အဲဒါကိုက ချီးကျူးစရာကြီးလို့ ထင်ပါတယ်၊
09:12
and he is hot in pursuit
of fixes for every single one of them.
180
540600
4136
ပြီးတော့ အဲဒါတစ်ခုချင်းစီကို အကျအန
လေ့လာရန် အားထုတ်နေသူပါ။
09:16
For example, one of the reasons we age
is that our mitochondrial DNA mutates,
181
544760
5016
အိုမင်းရခြင်းရဲ့ အကြောင်းရင်း တစ်ခုက
mitochondrial DNA ပုံစံ ပြောင်းလဲမှုပါ၊
09:21
and we get kind of old
and our cells lose energy.
182
549800
2680
အဲဒါနဲ့ ကျွန်တော် အိုမင်းလာကာ
ခွန်အား ဆုံးရှုံးလာကြရတယ်။
09:25
He believes, and he's made
a convincing case,
183
553160
2336
ဗိုင်းရပ်စ်တွေကို အသုံးပြုပြီး ကုသနိုင်ကာ
09:27
that using viruses we can do gene therapy,
184
555520
2536
ခုနက DNA ကို ပြင်ပေးလိုက်ကာ
ကျွန်တော်တို့ ဆဲလ်တွေကို
09:30
fix that DNA
185
558080
1656
ပြန်လည်ဆန်းသစ်လာစေ နိုင်ကြမယ်လို့
09:31
and rejuvenate our cells.
186
559760
1720
သူက ယုံကြည်ထားသူပါ။
09:35
One more thing.
187
563400
1336
နောက် တစ်ခု ရှိသေးတယ်။
09:36
We have an existent proof
188
564760
1856
အထူးကြာရှည်စွာ အသက်ရှင်နိုင်မှုအတွက်
09:38
that extreme longevity is possible.
189
566640
2720
သက်ရှိ အထောက်အထား ရှိပါတယ်။
09:42
Bristlecone pine trees live 5,000 years,
190
570520
4160
Bristlecone ထင်ရှူးပင်တွေ နှစ်ပေါင်း
၅၀၀၀ အသက်ရှင်ကြတယ်၊
09:47
and some lobsters don't age at all.
191
575720
3800
ကျောက်ပုစွန် တချို့ဆို
အိုမင်းတယ် ရယ်လို့ လုံးဝမရှိပါ။
09:52
Now, this doesn't mean that de Grey
is going to revolutionize our lifespans.
192
580640
4336
ဒါတွေက de Grey က ကျွန်တော်တို့
အသက်ကို တော်လှန်ပစ်မယ်လို့ မပြောလိုပါ။
09:57
I mean, after all, we're not trees,
and most of us are not lobsters.
193
585000
3816
ဘယ်လိုပဲဖြစ်ဖြစ်၊ ကျွန်တော်တို့ဟာ အပင်တွေ
မဟုတ်သလို ပုစွန်တွေလည်း မဟုတ်ပါ။
10:00
(Laughter)
194
588840
1216
(ရယ်မောသံများ)
10:02
But I've got to believe that there are
Darwins and Einsteins out there,
195
590080
4800
ဒါမေပမဲ့၊ ကျွန်တော်တို့ ကမ္ဘာကြီးထဲတွင်
Darwin တွေ၊ Einstein တွေ ရှိကြတယ်၊
10:07
and I'll tell you why.
196
595840
1376
ဘာကြောင့်လဲ ပြောပြပါ့မယ်။
10:09
Consider this:
197
597240
1200
စဉ်းစားကြည့်ပါ-
10:11
there are seven times more people
alive today than during Darwin's time.
198
599160
5296
Darwin ခေတ်နဲ့စာရင် ဒီနေ့ ကမ္ဘာကြီးမှာ
လူဦးရေဟာ ခုနစ်ဆ များပါတယ်။
10:16
There are four times as many people
alive today as Einstein.
199
604480
3456
တဖန် Einstein ခေတ်နဲ့စာရင် ဒီနေ့
လူဦးရေဟာ လေးဆ များပါတယ်။
10:19
When you consider
200
607960
1216
ပြီးတော့ သိပ္ပံပညာရှင်တွေ
10:21
that the proportion of scientists
in the population has skyrocketed,
201
609200
3216
အချိုးအစားကပါ လူဦးရေထဲ အဆမတန်
များပြားလာခဲ့တာကို ထည့်တွက်လိုက်ရင်၊
10:24
there are now seven million scientists.
202
612440
2376
ဒီနေ့တွင် သိပ္ပံပညာရှင်တွေ ခုနှစ်သန်း
ရှိနေကြပြီ။
10:26
I've got to believe, and I do believe,
that there's one of them out there
203
614840
3440
ဒါကြောင့်၊ သူတို့ထဲမှာ တစ်ယောက်ယောက်ဟာ
တစ်နေရာရာမှာ
ဘယ်သူမှ မသိတဲ့ နေရာမှာ၊
ကျွန်တော်တို့ရဲ့ အသက်ကို
10:31
who is working right now in obscurity
204
619720
2336
မြှင့်ပေးဖို့ ကြိုးပမ်းနေတယ်၊
ခင်ဗျားတို့တော့ မသိ၊
10:34
to rock our lives,
and I don't know about you,
205
622080
2416
အဲဒီလို မြှင့်ပေးမှာကို
မစောင့်နိုင်တော့ပါဘူး။
10:36
but I can't wait to be rocked.
206
624520
1816
10:38
Thank you.
207
626360
1256
ကျေးဇူးတင်ပါတယ်။
10:39
(Applause)
208
627640
6961
(လက်ခုပ်သံများ)
Translated by Myo Aung
Reviewed by sann tint

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Eric Haseltine - Author, futurist, innovator
Eric Haseltine applies discoveries about the brain to innovation and forecasting game-changing advances in science and technology.

Why you should listen

Dr. Eric Haseltine is a neuroscientist and futurist who has applied a brain-centered approach to help organizations in aerospace, entertainment, healthcare, consumer products and national security transform and innovate. He is the author of Long Fuse, Big Bang: Achieving Long-Term Success Through Daily Victories. For five years, he wrote a monthly column on the brain for Discover magazine and is a frequent contributor to Psychology Today's web site, where his popular blog on the brain has garnered over 800,000 views. Haseltine received the Distinguished Psychologist in Management Award from the Society of Psychologists in Management and has published 41 patents and patent applications in optics, media and entertainment technology.

In 1992 he joined Walt Disney Imagineering to help found the Virtual Reality Studio, which he ultimately ran until his departure from Disney in 2002. When he left Disney, Haseltine was executive vice president of Imagineering and head of R&D for the entire Disney Corporation, including film, television, theme parks, Internet and consumer products.

In the aftermath of 9/11, Eric joined the National Security Agency to run its Research Directorate. Three years later, he was promoted to associate of director of National Intelligence, where he oversaw all science and technology efforts within the United States Intelligence Community as well as fostering development innovative new technologies for countering cyber threats and terrorism. For his work on counter-terrorism technologies, he received the National Intelligence Distinguished Service Medal in 2007.

Haseltine serves on numerous boards, and is an active consultant, speaker and writer. Over the past three years, he has focused heavily on developing innovation strategies and consumer applications for the Internet of Things, virtual reality and augmented reality.

Haseltine continues to do basic research in neuroscience, with his most recent publications focusing on the mind-body health connection and exploitation of big-data to uncover subtle, but important trends in mental and physical health.

More profile about the speaker
Eric Haseltine | Speaker | TED.com

Data provided by TED.

This site was created in May 2015 and the last update was on January 12, 2020. It will no longer be updated.

We are currently creating a new site called "eng.lish.video" and would be grateful if you could access it.

If you have any questions or suggestions, please feel free to write comments in your language on the contact form.

Privacy Policy

Developer's Blog

Buy Me A Coffee