TEDGlobal 2011
Tim Harford: Trial, error and the God complex
ทิม ฮาร์ฟอร์ด: การทดลอง ความล้มเหลว และภาวะพระเจ้า
Filmed:
Readability: 4.3
2,044,503 views
นักเขียนเชิงเศรษฐศาสตร์ ทิม ฮาร์ฟอร์ด ศึกษาเรื่องระบบที่มีความซับซ้อน -- เขาพบความเชื่อมโยงระหว่างการประสบความสำเร็จกับการลองผิดลองถูก ในการบรรยาย ณ TEDGlobal 2011 ครั้งนี้ เขาร้องขอให้พวกเราเลือกอยู่กับความไร้แบบแผน และหันมาสร้างสรรค์ความผิดพลาดที่มีคุณภาพมากขึ้น
Tim Harford - Economist, journalist, broadcaster
Tim Harford's writings reveal the economic ideas behind everyday experiences. Full bio
Tim Harford's writings reveal the economic ideas behind everyday experiences. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
It's the Second World War.
0
0
2000
นี่คือสงครามโลกครั้งที่สอง
00:17
A German prison camp.
1
2000
3000
ในค่ายเชลยศึกของเยอรมัน
00:20
And this man,
2
5000
3000
และผู้ชายคนนี้
00:23
Archie Cochrane,
3
8000
3000
อาร์ชีย์ คอเครนย์
00:26
is a prisoner of war and a doctor,
4
11000
3000
เป็นเชลยศึกคนหนึ่ง และเป็นหมอ
00:29
and he has a problem.
5
14000
3000
และเขามีปัญหา
00:32
The problem is that the men under his care
6
17000
3000
เหล่าเชลยศึกคนไข้ของเขา
00:35
are suffering
7
20000
2000
กำลังทรมาน
00:37
from an excruciating and debilitating condition
8
22000
3000
จากความเป็นอยู่ที่ลำบากและน่าหดหู่
00:40
that Archie doesn't really understand.
9
25000
3000
ที่อาร์ชี่ไม่ค่อยเข้าใจ
00:43
The symptoms
10
28000
2000
อาการของพวกเขาคือ
00:45
are this horrible swelling up of fluids under the skin.
11
30000
3000
มีของเหลวบวมสะสมอยู่ภายใต้ผิวหนัง
00:48
But he doesn't know whether it's an infection, whether it's to do with malnutrition.
12
33000
3000
แต่เขาไม่รู้ว่ามันเกิดจากการติดเชื้อ หรือสารอาหารที่ไม่ครบถ้วน
00:51
He doesn't know how to cure it.
13
36000
2000
เขาไม่รู้ว่าจะรักษามันอย่างไร
00:53
And he's operating in a hostile environment.
14
38000
3000
และเขากำลังอยู่ในสภาพแวดล้อมที่ไม่เป็นมิตร
00:56
And people do terrible things in wars.
15
41000
2000
หลายคนทำสิ่งแย่ๆระหว่างสงครามครับ
00:58
The German camp guards, they've got bored.
16
43000
3000
พวกผู้คุมชาวเยอรมัน พอพวกเขาเบื่อมากๆ
01:01
They've taken to just firing into the prison camp at random
17
46000
2000
เขาจะยิงกราดเข้าไปในค่ายเชลยศึก
01:03
for fun.
18
48000
2000
เพื่อแก้เบื่อ
01:05
On one particular occasion,
19
50000
2000
มีอยู่ครั้งหนึ่ง
01:07
one of the guards threw a grenade into the prisoners' lavatory
20
52000
3000
ผู้คุมโยนระเบิดเข้าไปในห้องน้ำเชลยศึก
01:10
while it was full of prisoners.
21
55000
3000
ในขณะที่มีเชลยศึกอยู่เต็มไปหมด
01:13
He said he heard suspicious laughter.
22
58000
2000
เขาบอกว่า เขาได้ยินเสียงหัวเราะแปลกๆ
01:15
And Archie Cochrane, as the camp doctor,
23
60000
3000
และอาร์ชีย์ คอเครนย์ ในฐานะแพทย์ประจำค่าย
01:18
was one of the first men in
24
63000
2000
เป็นหนึ่งในคนแรกๆ
01:20
to clear up the mess.
25
65000
2000
ที่เข้าไปเก็บกวาดให้เรียบร้อย
01:22
And one more thing:
26
67000
2000
อีกอย่างครับ
01:24
Archie was suffering from this illness himself.
27
69000
3000
อาร์ชีย์มีอาการป่วยเช่นเดียวกัน
01:27
So the situation seemed pretty desperate.
28
72000
3000
สภาพตอนนั้นสิ้นหวังมาก
01:30
But Archie Cochrane
29
75000
2000
แต่อาร์ชีย์ คอเครนย์
01:32
was a resourceful person.
30
77000
3000
เป็นคนชอบแก้ไขปัญหา
01:35
He'd already smuggled vitamin C into the camp,
31
80000
3000
เขาลักลอบนำวิตามินซีเข้าไปในค่าย
01:38
and now he managed
32
83000
2000
และเขาก็สามารถ
01:40
to get hold of supplies of marmite
33
85000
2000
หาเสบียงมาร์ไมท์
01:42
on the black market.
34
87000
2000
มาจากในตลาดมืดได้
01:44
Now some of you will be wondering what marmite is.
35
89000
3000
ถ้าคุณสงสัยว่ามาร์ไมท์คืออะไร
01:47
Marmite is a breakfast spread beloved of the British.
36
92000
3000
มันคือขนมปังสำหรับอาหารเช้าของชาวอังกฤษ
01:50
It looks like crude oil.
37
95000
2000
หน้าตาเหมือนน้ำมันดิบ
01:52
It tastes ...
38
97000
2000
รสชาติ...
01:54
zesty.
39
99000
2000
เอร็ดอร่อยครับ
01:56
And importantly,
40
101000
2000
และที่สำคัญ
01:58
it's a rich source
41
103000
2000
มันอุดมไปด้วย
02:00
of vitamin B12.
42
105000
2000
วิตามิน บี 12
02:02
So Archie splits the men under his care as best he can
43
107000
3000
อาร์ชีย์เลยแบ่งคนไข้เขาออก
02:05
into two equal groups.
44
110000
2000
เป็นสองกลุ่มเท่าๆกัน
02:07
He gives half of them vitamin C.
45
112000
2000
เขาแจกวิตามินให้คนไข้กลุ่มหนึ่ง
02:09
He gives half of them vitamin B12.
46
114000
3000
และวิตามินบี 12 ให้อีกกลุ่มหนึ่ง
02:12
He very carefully and meticulously notes his results
47
117000
3000
เขาค่อยๆบันทึกการเปลี่ยนแปลงอย่างละเอียด
02:15
in an exercise book.
48
120000
2000
ลงสมุดบันทึกเล่มหนึ่ง
02:17
And after just a few days,
49
122000
2000
เวลาผ่านไปไม่กี่วัน
02:19
it becomes clear
50
124000
2000
เขาเห็นได้ชัด
02:21
that whatever is causing this illness,
51
126000
3000
ว่าอะไรก็ตามที่เป็นสาเหตุของโรคนี้
02:24
marmite is the cure.
52
129000
3000
มาร์ไมท์สามารถช่วยได้
02:27
So Cochrane then goes to the Germans who are running the prison camp.
53
132000
3000
คอเครนย์เลยไปบอกผู้คุมชาวเยอรมัน
02:30
Now you've got to imagine at the moment --
54
135000
2000
ลองนึกภาพตามนะครับ
02:32
forget this photo, imagine this guy
55
137000
2000
ลืมๆรูปนี้ไป ลองนึกภาพผู้ชาย
02:34
with this long ginger beard and this shock of red hair.
56
139000
3000
ที่มีหนวดเคราเฟิ้ม ผมสีแดงรกรุงรัง
02:37
He hasn't been able to shave -- a sort of Billy Connolly figure.
57
142000
3000
เขาโกนหนวดโกนเคราไม่ได้ หน้าตาเหมือนบิลลี่ คอนโนลี่
02:40
Cochrane, he starts ranting at these Germans
58
145000
2000
เขาโวยวายให้ผู้คุมชาวเยอรมัน
02:42
in this Scottish accent --
59
147000
2000
ด้วยสำเนียงสก๊อตติชของเขา
02:44
in fluent German, by the way, but in a Scottish accent --
60
149000
3000
ภาษาเยอรมันนะครับ แต่ด้วยสำเนียงสก๊อตติช
02:47
and explains to them how German culture was the culture
61
152000
3000
และอธิบายว่า วัฒนธรรมเยอรมัน เป็นวัฒนธรรม
02:50
that gave Schiller and Goethe to the world.
62
155000
2000
ที่สร้างศิลปินระดับโลกแบบ ชิลเลอร์ และ เกอเธ่
02:52
And he can't understand
63
157000
2000
และเขาไม่เข้าใจ
02:54
how this barbarism can be tolerated,
64
159000
2000
ว่าความป่าเถื่อนแบบนี้เกิดขึ้นได้อย่างไร
02:56
and he vents his frustrations.
65
161000
3000
หลังจากอารมณ์เย็นลง
02:59
And then he goes back to his quarters,
66
164000
3000
เขากลับไปยังที่พัก
03:02
breaks down and weeps
67
167000
3000
ทรุดตัวลงแล้วร้องไห้
03:05
because he's convinced that the situation is hopeless.
68
170000
3000
เพราะเขาคิดว่า เขาไม่มีทางออกแล้ว
03:10
But a young German doctor
69
175000
3000
แต่หมอหนุ่มชาวเยอรมัน
03:13
picks up Archie Cochrane's exercise book
70
178000
3000
พบบันทึกของอาร์ชีย์ คอเครนย์เข้า
03:16
and says to his colleagues,
71
181000
4000
แล้วบอกกับเพื่อนพ้องว่า
03:20
"This evidence is incontrovertible.
72
185000
5000
"หลักฐานนี้ไม่มีใครโต้แย้งได้
03:25
If we don't supply vitamins to the prisoners,
73
190000
3000
ถ้าเราไม่แจกวิตามินให้นักโทษ
03:28
it's a war crime."
74
193000
2000
เรากำลังจะเป็นอาชญากรสงคราม"
03:30
And the next morning,
75
195000
2000
และในเช้าวันต่อมา
03:32
supplies of vitamin B12 are delivered to the camp,
76
197000
3000
วิตามินบี 12 ก็ถูกแจกจ่ายในค่าย
03:35
and the prisoners begin to recover.
77
200000
3000
นักโทษก็มีอาการดีขึ้น
03:39
Now I'm not telling you this story
78
204000
2000
ผมเล่าเรื่องนี้ให้ฟัง
03:41
because I think Archie Cochrane is a dude,
79
206000
2000
ไม่ใช่เพราะผมคิดว่าอาร์ชีย์เจ๋ง
03:43
although Archie Cochrane is a dude.
80
208000
4000
ถึงเขาจะเจ๋งจริงๆก็เถอะ
03:47
I'm not even telling you the story
81
212000
2000
และผมเล่าเรื่องนี้
03:49
because I think we should be running
82
214000
2000
ไม่ใช่เพราะผมคิดว่าเราควรจะให้โอกาส
03:51
more carefully controlled randomized trials
83
216000
2000
การลองผิดลองถูก
03:53
in all aspects of public policy,
84
218000
2000
กับนโยบายสาธารณะทั้งหลาย
03:55
although I think that would also be completely awesome.
85
220000
4000
ถึงแม้ผมคิดว่า มันคงเจ๋งมากๆ
03:59
I'm telling you this story
86
224000
2000
แต่ผมเล่าเรื่องนี้ให้คุณฟัง
04:01
because Archie Cochrane, all his life,
87
226000
3000
เพราะทั้งชีวิตของอาร์ชีย์ คอเครนย์
04:04
fought against a terrible affliction,
88
229000
4000
เขาต่อสู้กับความเดือดร้อน ความยากลำบาก
04:08
and he realized it was debilitating to individuals
89
233000
4000
และเขารู้ว่า มันทำให้ผู้คนอ่อนแอ
04:12
and it was corrosive to societies.
90
237000
2000
และสังคมเสื่อมโทรมลง
04:14
And he had a name for it.
91
239000
2000
และเขาก็มีชื่อให้มัน
04:16
He called it the God complex.
92
241000
3000
เขาเรียกมันว่า ภาวะพระเจ้า
04:19
Now I can describe the symptoms of the God complex very, very easily.
93
244000
4000
ผมสามารถอธิบายอาการของ ภาวะพระเจ้า ได้ง่ายมากๆครับ
04:23
So the symptoms of the complex
94
248000
3000
อาการของ ภาวะพระเจ้า นี้
04:26
are, no matter how complicated the problem,
95
251000
3000
คือไม่ว่าปัญหาจะซับซ้อนแค่ไหน
04:29
you have an absolutely overwhelming belief
96
254000
3000
คุณก็มีความเชื่อสุดโต่ง
04:32
that you are infallibly right in your solution.
97
257000
4000
ว่าคำตอบของคุณถูกต้องเสมอ
04:36
Now Archie was a doctor,
98
261000
2000
อาร์ชีย์เป็นหมอ
04:38
so he hung around with doctors a lot.
99
263000
2000
เขาจึงอยู่กับเพื่อนๆหมออยู่เยอะ
04:40
And doctors suffer from the God complex a lot.
100
265000
3000
และหมอเหล่านี้ล่ะ ที่มีอาการ ภาวะพระเจ้า อยู่มาก
04:43
Now I'm an economist, I'm not a doctor,
101
268000
2000
ผมเป็นนักเศรษฐศาสตร์ ไม่ใช่แพทย์
04:45
but I see the God complex around me all the time
102
270000
2000
แต่ผมเห็นภาวะพระเจ้านี้ทุกหนแห่ง
04:47
in my fellow economists.
103
272000
2000
จากเพื่อนๆนักเศรษฐศาสตร์ของผม
04:49
I see it in our business leaders.
104
274000
2000
ผมเห็นภาวะนี้ในผู้นำทางธุรกิจ
04:51
I see it in the politicians we vote for --
105
276000
2000
ผมเห็นภาวะนี้ในนักการเมืองที่เราเลือกขึ้นมา --
04:53
people who, in the face of an incredibly complicated world,
106
278000
4000
ผู้คน ที่ถึงแม้ว่าอยู่ในโลกที่ซับซ้อนมากๆ
04:57
are nevertheless absolutely convinced
107
282000
3000
ก็ยังเข้าใจว่า
05:00
that they understand the way that the world works.
108
285000
3000
ตัวตนของเขาเข้าใจโลกอย่างถ่องแท้แล้ว
05:03
And you know, with the future billions that we've been hearing about,
109
288000
3000
และคุณก็รู้ จากการบรรยายที่คุณได้ยินมาก่อนหน้านี้
05:06
the world is simply far too complex
110
291000
2000
ว่าโลกนี้ซับซ้อนเกินกว่า
05:08
to understand in that way.
111
293000
2000
ที่คนอย่างเราจะเข้าใจได้จริงๆ
05:10
Well let me give you an example.
112
295000
2000
ผมจะยกตัวอย่างหนึ่ง
05:12
Imagine for a moment
113
297000
2000
ลองนึกภาพ
05:14
that, instead of Tim Harford in front of you,
114
299000
2000
ว่าถ้าตอนนี้ผมไม่ได้พูดบนเวที
05:16
there was Hans Rosling presenting his graphs.
115
301000
3000
แต่เป็นฮานส์ รอสลิ่ง กำลังอธิบายกราฟของเขาอยู่
05:19
You know Hans:
116
304000
2000
คุณรู้จักฮานส์แน่นอน
05:21
the Mick Jagger of TED.
117
306000
2000
พี่เบิร์ดของชาว TED น่ะ
05:23
(Laughter)
118
308000
2000
(เสียงหัวเราะ)
05:25
And he'd be showing you these amazing statistics,
119
310000
2000
และเขากำลังอธิบายสถิติที่น่าสนใจของเขา
05:27
these amazing animations.
120
312000
2000
ด้วยภาพเคลื่อนไหวที่น่าตื่นตา
05:29
And they are brilliant; it's wonderful work.
121
314000
2000
และมันสวยงามมาก เป็นงานศิลป์ที่งดงาม
05:31
But a typical Hans Rosling graph:
122
316000
2000
แต่กราฟของฮานส์ รอสลิ่ง โดยทั่วไปแล้ว
05:33
think for a moment, not what it shows,
123
318000
3000
ไม่ต้องนึกถึงสิ่งที่อยู่บนกราฟ
05:36
but think instead about what it leaves out.
124
321000
3000
แต่ลองนึกถึงสิ่งที่ไม่ได้อยู่บนกราฟดู
05:39
So it'll show you GDP per capita,
125
324000
3000
กราฟแสดงให้เราเห็นผลผลิตมวลรวมต่อประชากร
05:42
population, longevity,
126
327000
2000
จำนวนประชากร อายุขัยเฉลี่ย
05:44
that's about it.
127
329000
2000
มีเท่านั้นครับ
05:46
So three pieces of data for each country --
128
331000
2000
ข้อมูลสามตัว สำหรับแต่ละประเทศ
05:48
three pieces of data.
129
333000
2000
ข้อมูลสามชิ้นเท่านั้น
05:50
Three pieces of data is nothing.
130
335000
2000
ข้อมูลสามชิ้นแทบไม่มีอะไรเลยครับ
05:52
I mean, have a look at this graph.
131
337000
2000
ถ้าคุณลองดูกราฟนี้
05:54
This is produced by the physicist Cesar Hidalgo.
132
339000
2000
นี่คือกราฟของนักฟิสิกส์ ซีซาร์ ฮิดาลโก
05:56
He's at MIT.
133
341000
2000
จากสถาบัน MIT
05:58
Now you won't be able to understand a word of it,
134
343000
2000
คุณคงไม่เข้าใจ
06:00
but this is what it looks like.
135
345000
2000
แต่นี่คือสิ่งที่เกิดขึ้น
06:02
Cesar has trolled the database
136
347000
2000
ซีซาร์หาข้อมูล
06:04
of over 5,000 different products,
137
349000
3000
เกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ 5,000 ชนิด
06:07
and he's used techniques of network analysis
138
352000
5000
และเขาใช้เทคนิควิเคราะห์เครือข่าย
06:12
to interrogate this database
139
357000
2000
เพื่อศึกษาข้อมูลเหล่านี้
06:14
and to graph relationships between the different products.
140
359000
2000
แล้วสร้างความสัมพันธ์ระหว่างแต่ละผลิตภัณฑ์
06:16
And it's wonderful, wonderful work.
141
361000
2000
มันเป็นชิ้นงานที่งดงามมากครับ
06:18
You show all these interconnections, all these interrelations.
142
363000
3000
คุณจะเห็นความสัมพันธ์ทั้งหมด
06:21
And I think it'll be profoundly useful
143
366000
2000
และผมคิดว่ามันสำคัญมาก
06:23
in understanding how it is that economies grow.
144
368000
3000
ที่จะเข้าใจว่าเศรษฐกิจโตได้อย่างไร
06:26
Brilliant work.
145
371000
2000
เจ๋งมากครับ
06:28
Cesar and I tried to write a piece for The New York Times Magazine
146
373000
2000
ผมและซีซาร์พยายามเขียนบทความลงนิวยอร์คไทมส์
06:30
explaining how this works.
147
375000
2000
เพื่ออธิบายสิ่งนี้
06:32
And what we learned
148
377000
2000
และที่เราเรียนรู้
06:34
is Cesar's work is far too good to explain
149
379000
2000
คืองานของซีซาร์มันดีเกินกว่าจะเขียน
06:36
in The New York Times Magazine.
150
381000
2000
ลงในนิตยสารนิวยอร์คไทมส์
06:40
Five thousand products --
151
385000
3000
ผลิตภัณฑ์ 5,000 ชนิด --
06:43
that's still nothing.
152
388000
2000
ยังเทียบไม่ติด
06:45
Five thousand products --
153
390000
2000
5,000 ชนิด --
06:47
imagine counting every product category
154
392000
2000
ลองนึกภาพคุณนับจำนวนผลิตภัณฑ์
06:49
in Cesar Hidalgo's data.
155
394000
2000
ทั้งหมดในฐานข้อมูลของ ซีซาร์ ฮิดาลโก
06:51
Imagine you had one second
156
396000
2000
ถ้าคุณใช้เวลา 1 วินาที
06:53
per product category.
157
398000
2000
ต่อผลิตภัณฑ์หนึ่งชิ้น
06:55
In about the length of this session,
158
400000
3000
คุณจะใช้เวลาพอๆกับการพูดครั้งนี้
06:58
you would have counted all 5,000.
159
403000
2000
เพื่อนับผลิตภัณฑ์ทั้ง 5,000 ทั้งชนิดนั้น
07:00
Now imagine doing the same thing
160
405000
2000
ถ้าคุณทำสิ่งเดียวกัน
07:02
for every different type of product on sale in Walmart.
161
407000
3000
กับผลิตภัณฑ์แต่ละชนิดในวอลมาร์ท
07:05
There are 100,000 there. It would take you all day.
162
410000
3000
ซึ่งมีประมาณ 100,000 ชิ้น คุณคงใช้เวลาทั้งวัน
07:08
Now imagine trying to count
163
413000
2000
และถ้าคุณจะนับ
07:10
every different specific product and service
164
415000
3000
จำนวนผลิตภัณฑ์และบริการทั้งหมด
07:13
on sale in a major economy
165
418000
2000
ที่มีในระบบเศรษฐกิจหนึ่ง
07:15
such as Tokyo, London or New York.
166
420000
2000
เช่นโตเกียว ลอนดอน หรือนิวยอร์ค
07:17
It's even more difficult in Edinburgh
167
422000
2000
ยิ่งใน เอดินเบิร์ก นี้ ยิ่งยากเข้าไปใหญ่
07:19
because you have to count all the whisky and the tartan.
168
424000
3000
เพราะคุณต้องนับวิสกี้และผ้าขนสัตว์ทั้งหลาย
07:22
If you wanted to count every product and service
169
427000
2000
ถ้าคุณต้องการนับจำนวนผลิตภัณฑ์และบริการ
07:24
on offer in New York --
170
429000
2000
ทั้งหมดที่มีในนิวยอร์ค --
07:26
there are 10 billion of them --
171
431000
2000
ซึ่งมีประมาณ 1 หมื่นล้านชนิด --
07:28
it would take you 317 years.
172
433000
3000
คุณจะใช้เวลาถึง 317 ปี
07:31
This is how complex the economy we've created is.
173
436000
3000
นั่นคือระดับความซับซ้อนของระบบเศรษฐกิจที่เราสร้างกันขึ้นมา
07:34
And I'm just counting toasters here.
174
439000
2000
และนี่เป็นแค่การนับสินค้าธรรมดาๆ
07:36
I'm not trying to solve the Middle East problem.
175
441000
2000
ผมยังไม่ได้พยายามแก้ปัญหาตะวันออกกลาง
07:39
The complexity here is unbelievable.
176
444000
3000
ความซับซ้อนบนโลกใบนี้มันเหลือเชื่อเลยครับ
07:42
And just a piece of context --
177
447000
2000
และถ้ามองเล็กลงมาหน่อย
07:44
the societies in which our brains evolved
178
449000
2000
ในสังคมสมัยที่สมองของเราพัฒนาแรกๆ
07:46
had about 300 products and services.
179
451000
2000
มีสินค้าและบริการประมาณ 300 ชนิด
07:48
You could count them in five minutes.
180
453000
3000
คุณสามารถนับมันทั้งหมดได้ใน 5 นาที
07:51
So this is the complexity of the world that surrounds us.
181
456000
3000
นั่นคือระดับความซับซ้อนของโลกเขาเราตอนนี้ครับ
07:54
This perhaps is why
182
459000
2000
และนั่นอาจจะเป็นเหตุผล
07:56
we find the God complex so tempting.
183
461000
3000
ที่เราคิดว่า ภาวะพระเจ้า มันช่างยั่วยวนเราเหลือเกิน
07:59
We tend to retreat and say, "We can draw a picture,
184
464000
3000
แล้วมักจะบอกว่า "เราสามารถวาดเป็นภาพ
08:02
we can post some graphs,
185
467000
2000
วาดเป็นกราฟ
08:04
we get it, we understand how this works."
186
469000
3000
แล้วเราเข้าใจแล้ว เราเข้าใจทุกอย่างแล้ว"
08:07
And we don't.
187
472000
2000
ซึ่งเราไม่เข้าใจ
08:09
We never do.
188
474000
2000
เราไม่มีวันเข้าใจ
08:11
Now I'm not trying to deliver a nihilistic message here.
189
476000
2000
ผมไม่ได้พยายามจะฉุดพวกคุณลงคลองนะครับ
08:13
I'm not trying to say we can't solve
190
478000
2000
ผมไม่ได้หมายความว่า เราจะไม่สามารถแก้ไข
08:15
complicated problems in a complicated world.
191
480000
2000
ปัญหาที่ซับซ้อน ในโลกที่ซับซ้อนได้เลย
08:17
We clearly can.
192
482000
2000
เราทำได้ครับ
08:19
But the way we solve them
193
484000
2000
แต่วิธีแก้ปัญหา
08:21
is with humility --
194
486000
2000
คือต้องใช้ความอ่อนน้อมถ่อมตน --
08:23
to abandon the God complex
195
488000
2000
ทิ้งภาวะพระเจ้าของเราไปซะ
08:25
and to actually use a problem-solving technique that works.
196
490000
3000
และใช้เทคนิคการแก้ปัญหาที่ใช้ได้จริงๆ
08:28
And we have a problem-solving technique that works.
197
493000
3000
และเรามีเทคนิคการแก้ปัญหาที่ใช้ได้จริงๆ
08:31
Now you show me
198
496000
2000
ถ้าคุณมี
08:33
a successful complex system,
199
498000
2000
ระบบที่ซับซ้อนที่ประสบความสำเร็จ
08:35
and I will show you a system
200
500000
3000
ผมจะแสดงระบบหนึ่ง
08:38
that has evolved through trial and error.
201
503000
2000
ที่วิวัฒนาการมาด้วยการลองผิดลองถูก
08:40
Here's an example.
202
505000
2000
นี่คือตัวอย่างหนึ่งครับ
08:42
This baby was produced through trial and error.
203
507000
3000
ทารกคนนี้ ถูกสร้างขึ้นจากการลองผิดลองถูก
08:46
I realize that's an ambiguous statement.
204
511000
3000
เป็นประโยคที่กำกวมนะครับ
08:49
Maybe I should clarify it.
205
514000
2000
ผมอาจจะต้องทำความเข้าใจอีกหน่อย
08:51
This baby is a human body: it evolved.
206
516000
3000
ทารกคนนี้ คือร่างการมนุษย์ เขาวิวัฒนาการ
08:54
What is evolution?
207
519000
2000
อะไรคือวิวัฒนาการ?
08:56
Over millions of years, variation and selection,
208
521000
3000
หลายล้านปีที่ผ่านมา การเปลี่ยนแปลง การคัดเลือก
08:59
variation and selection --
209
524000
3000
การเปลี่ยนแปลง และการคัดเลือก --
09:02
trial and error,
210
527000
2000
การลองผิดลองถูก
09:04
trial and error.
211
529000
3000
และการลองผิดลองถูก
09:07
And it's not just biological systems
212
532000
2000
ไม่ได้มีแค่ระบบชีววิทยานะครับ
09:09
that produce miracles through trial and error.
213
534000
2000
ที่สร้างปาฏิหารย์จากการลองผิดลองถูก
09:11
You could use it in an industrial context.
214
536000
2000
ในโลกอุตสาหกรรมก็เช่นเดียวกัน
09:13
So let's say you wanted to make detergent.
215
538000
2000
ถ้าคุณต้องการผลิตผงซักฟอก
09:15
Let's say you're Unilever
216
540000
2000
สมมุติว่าคุณคือ ยูนิลิเวอร์
09:17
and you want to make detergent in a factory near Liverpool.
217
542000
3000
และคุณต้องการผลิตผงซักฟอก ในโรงงานใกล้ลิเวอร์พูล
09:20
How do you do it?
218
545000
2000
คุณจะทำอย่างไร
09:22
Well you have this great big tank full of liquid detergent.
219
547000
3000
คุณต้องมีถังใส่น้ำยาซักฟอกขนาดใหญ่
09:25
You pump it at a high pressure through a nozzle.
220
550000
2000
พ่นมันออกมาด้วยแรงอัดสูง
09:27
You create a spray of detergent.
221
552000
3000
เพื่อให้มันกลายเป็นละอองน้ำยา
09:30
Then the spray dries. It turns into powder.
222
555000
2000
เมื่อละอองแข็งตัว มันกลายเป็นผง
09:32
It falls to the floor.
223
557000
2000
ตกลงสู่พื้น
09:34
You scoop it up. You put it in cardboard boxes.
224
559000
2000
คุณตักมันขึ้น แล้วใส่มันในกล่องกระดาษ
09:36
You sell it at a supermarket.
225
561000
2000
ตั้งขายตามซุปเปอร์มาร์เก็ต
09:38
You make lots of money.
226
563000
2000
คุณทำเงินได้มหาศาล
09:40
How do you design that nozzle?
227
565000
3000
คุณจะออกแบบหัวฉีดนั้นอย่างไร
09:43
It turns out to be very important.
228
568000
3000
มันเป็นเรื่องที่สำคัญมาก
09:46
Now if you ascribe to the God complex,
229
571000
2000
ถ้าคุณมีอาการ ภาวะพระเจ้า
09:48
what you do is you find yourself a little God.
230
573000
3000
ที่คุณจะทำ คือคุณมีพระเจ้าน้อยๆของตัวคุณเอง
09:51
You find yourself a mathematician; you find yourself a physicist --
231
576000
3000
คุณไปตามหานักคณิตศาสตร์ นักฟิสิกส์
09:54
somebody who understands the dynamics of this fluid.
232
579000
3000
คนที่เข้าใจพลศาสตร์ของของเหลว
09:57
And he will, or she will,
233
582000
3000
แล้วคนเล่านั้น
10:00
calculate the optimal design of the nozzle.
234
585000
3000
จะออกแบบหัวฉีดที่ดีที่สุดให้คุณ
10:03
Now Unilever did this and it didn't work --
235
588000
2000
ยูนิลิเวอร์ทำวิธีนี้ แต่ไม่ได้ผลครับ
10:05
too complicated.
236
590000
2000
มันซับซ้อนเกินไป
10:07
Even this problem, too complicated.
237
592000
3000
ขนาดปัญหาแค่นี้ ยังมีคำว่าซับซ้อนเกินไปเลย
10:10
But the geneticist Professor Steve Jones
238
595000
3000
แต่นักพันธุศาสตร์ ศาสตราจารย์สตีฟ โจนส์
10:13
describes how Unilever actually did solve this problem --
239
598000
3000
อธิบายให้ฟังว่ายูนิลิเวอร์แก้ปัญหานี้ได้อย่างไร --
10:16
trial and error,
240
601000
2000
จากการลองผิดลองถูกครับ
10:18
variation and selection.
241
603000
2000
การเปลี่ยนแปลง การคัดสรร
10:20
You take a nozzle
242
605000
2000
คุณเอาหัวฉีดมาหนึ่งอัน
10:22
and you create 10 random variations on the nozzle.
243
607000
4000
แล้วสร้างหัวฉีดที่แตกต่างออกไปอีก 10 อัน
10:26
You try out all 10; you keep the one that works best.
244
611000
3000
คุณลองทั้ง 10 อันนั้น แล้วเลือกอันที่ดีที่สุด
10:29
You create 10 variations on that one.
245
614000
2000
แล้วคุณก็แก้ไขเพิ่มอีก 10 อัน
10:31
You try out all 10. You keep the one that works best.
246
616000
3000
ลองทั้ง 10 อันนั้น แล้วเลือกอันที่ดีที่สุด
10:34
You try out 10 variations on that one.
247
619000
2000
แล้วลองทำขึ้นมาอีก 10 อัน
10:36
You see how this works, right?
248
621000
2000
คุณเข้าใจวิธีการแล้วใช่ไหม
10:38
And after 45 generations,
249
623000
2000
หลังจากทดลองทั้งหมด 45 รุ่น
10:40
you have this incredible nozzle.
250
625000
2000
คุณก็ได้หัวฉีดที่เจ๋งมากๆ
10:42
It looks a bit like a chess piece --
251
627000
2000
หน้าตาเหมือนตัวหมากรุก --
10:44
functions absolutely brilliantly.
252
629000
3000
ทำงานได้อย่างดีเยี่ยม
10:47
We have no idea
253
632000
2000
เราไม่รู้เลย
10:49
why it works,
254
634000
2000
ว่าทำไมมันถึงทำงานได้
10:51
no idea at all.
255
636000
2000
ไม่รู้เลยจริงๆ
10:53
And the moment you step back from the God complex --
256
638000
2000
และในจังหวะที่คุณหลุดออกจากภาวะพระเจ้าของคุณ --
10:55
let's just try to have a bunch of stuff;
257
640000
2000
ลองทำสิ่งต่างๆนาๆ
10:57
let's have a systematic way of determining what's working and what's not --
258
642000
3000
มีวิธีการคัดสรรสิ่งที่ใช้ได้ และใช้ไม่ได้ --
11:00
you can solve your problem.
259
645000
2000
คุณก็จะแก้ปัญหาได้แล้ว
11:02
Now this process of trial and error
260
647000
2000
การลองผิดลองถูกนี้
11:04
is actually far more common in successful institutions
261
649000
3000
มีการใช้จริงในสถาบันที่ประสบความสำเร็จมากมาย
11:07
than we care to recognize.
262
652000
2000
เกินกว่าที่เราจะเห็นคุณค่า
11:09
And we've heard a lot about how economies function.
263
654000
3000
เราได้ยินเรื่องราวมากมายเกี่ยวกับการทำงานของระบบเศรษฐกิจ
11:12
The U.S. economy is still the world's greatest economy.
264
657000
4000
เศรษฐกิจของสหรัฐอเมริกายังคงเป็นเศรษฐกิจที่ใหญ่ที่สุดในโลก
11:16
How did it become the world's greatest economy?
265
661000
3000
มันกลายเป็นระบบเศรษฐกิจที่ใหญ่ที่สุดในโลกได้อย่างไร?
11:19
I could give you all kinds of facts and figures
266
664000
2000
ผมสามารถไล่ตัวเลขทั้งหมด
11:21
about the U.S. economy,
267
666000
2000
เกี่ยวกับเศรษฐกิจอเมริกาได้
11:23
but I think the most salient one is this:
268
668000
3000
แต่ที่สำคัญที่สุดคือ
11:26
ten percent of American businesses
269
671000
3000
10 เปอร์เซ็นต์ของธุรกิจในอเมริกา
11:29
disappear every year.
270
674000
3000
ถูกปิดตัวลงในทุกๆปี
11:32
That is a huge failure rate.
271
677000
3000
เป็นอัตราที่สูงมากครับ
11:35
It's far higher than the failure rate of, say, Americans.
272
680000
2000
สูงกว่าอัตราประชากร
11:37
Ten percent of Americans don't disappear every year.
273
682000
3000
10 เปอร์เซ็นต์ของชาวอเมริกัน คงไม่ได้หายตัวไปทุกๆปี
11:40
Which leads us to conclude
274
685000
2000
ซึ่งสรุปได้ว่า
11:42
American businesses fail faster than Americans,
275
687000
3000
ธุรกิจอเมริกัน ล้มเหลวบ่อยกว่าชาวอเมริกัน
11:45
and therefore American businesses are evolving faster than Americans.
276
690000
3000
ดังนั้น ธุรกิจอเมริกัน จึงมีวิวัฒนาการเร็วกว่าชาวอเมริกัน
11:48
And eventually, they'll have evolved to such a high peak of perfection
277
693000
3000
และท้ายสุด พวกธุรกิจกำลังวิวัฒนาการไปสู่ความสมบูรณ์แบบ
11:51
that they will make us all their pets --
278
696000
3000
จนเราจะกลายเป็นสัตว์เลี้ยงของมันไปแล้ว --
11:54
(Laughter)
279
699000
2000
(เสียงหัวเราะ)
11:56
if, of course, they haven't already done so.
280
701000
3000
เราเป็นไปแล้วหรือเปล่าก็ไม่รู้
11:59
I sometimes wonder.
281
704000
3000
บางทีผมก็คิดนะ
12:02
But it's this process of trial and error
282
707000
2000
แต่วิธีการลองผิดลองถูกนี้
12:04
that explains this great divergence,
283
709000
4000
เป็นเหตุผลที่ระบบเศรษฐกิจของตะวันออก
12:08
this incredible performance of Western economies.
284
713000
3000
ช่างมีประสิทธิภาพเหลือเกิน
12:11
It didn't come because you put some incredibly smart person in charge.
285
716000
3000
ไม่ใช่เพราะเรามีคนที่ฉลาดที่สุดคอยควบคุม
12:14
It's come through trial and error.
286
719000
2000
มันมาจากการลองผิดลองถูกต่างหาก
12:16
Now I've been sort of banging on about this
287
721000
2000
ผมพยายามพูดมาตลอด
12:18
for the last couple of months,
288
723000
2000
ตลอดหลายเดือนที่ผ่านมา
12:20
and people sometimes say to me,
289
725000
2000
แล้วผู้คนก็จะบอกกับผมว่า
12:22
"Well Tim, it's kind of obvious.
290
727000
2000
"นี่ทิม มันก็ไม่ใช่เรื่องแปลก
12:24
Obviously trial and error is very important.
291
729000
2000
การลองผิดลองถูกมันสำคัญ
12:26
Obviously experimentation is very important.
292
731000
2000
การทดลองนั้นสำคัญมาก
12:28
Now why are you just wandering around saying this obvious thing?"
293
733000
3000
แต่ใครๆก็รู้อยู่แล้ว คุณจะมาบอกพวกเราทำไม"
12:31
So I say, okay, fine.
294
736000
2000
ผมเลยบอกว่า
12:33
You think it's obvious?
295
738000
2000
คุณแน่ใจแล้วหรอว่าคุณรู้อยู่แล้ว
12:35
I will admit it's obvious
296
740000
2000
ผมจะยอมรับก็ต่อเมื่อ
12:37
when schools
297
742000
2000
โรงเรียนของเรา
12:39
start teaching children
298
744000
3000
เริ่มสอนเด็กๆของเรา
12:42
that there are some problems that don't have a correct answer.
299
747000
3000
ว่าปัญหาต่างๆไม่จำเป็นต้องมีแค่คำตอบเดียว
12:45
Stop giving them lists of questions
300
750000
3000
เมื่อเราหยุดแจกคำถามเป็นข้อๆ
12:48
every single one of which has an answer.
301
753000
2000
และทุกๆข้อมีตัวเลือกที่ถูกต้อง
12:50
And there's an authority figure in the corner
302
755000
2000
และมีผู้กุมอำนาจนั่งอยู่ที่มุมห้อง
12:52
behind the teacher's desk who knows all the answers.
303
757000
2000
หลังโต๊ะอาจารย์ ผู้ซึ่งรู้คำตอบทั้งหมด
12:54
And if you can't find the answers,
304
759000
2000
และถ้าคุณหาคำตอบไม่ได้
12:56
you must be lazy or stupid.
305
761000
2000
คุณคงเป็นพวกขี้เกียจ ไม่ก็โง่จริงๆ
12:58
When schools stop doing that all the time,
306
763000
2000
เมื่อไหร่ที่โรงเรียนหยุดทำสิ่งเหล่านั้น
13:00
I will admit that, yes,
307
765000
2000
ผมถึงจะยอมรับครับ
13:02
it's obvious that trial and error is a good thing.
308
767000
2000
ว่าเราเข้าใจแล้ว ว่าการลองผิดลองถูกเป็นเรื่องที่ดี
13:04
When a politician stands up
309
769000
3000
เวลาที่นักการเมือง
13:07
campaigning for elected office
310
772000
2000
หาเสียงขอคะแนน
13:09
and says, "I want to fix our health system.
311
774000
2000
และพูดว่า "ผมต้องการแก้ไขระบบประกันสุขภาพ
13:11
I want to fix our education system.
312
776000
2000
ผมจะแก้ไขระบบการศึกษา
13:13
I have no idea how to do it.
313
778000
3000
แต่ผมไม่มีวิธีที่แน่นอนหรอก
13:16
I have half a dozen ideas.
314
781000
2000
ผมมีไอเดียอยู่เป็นสิบ
13:18
We're going to test them out. They'll probably all fail.
315
783000
3000
เราจะทดลองมัน มันอาจจะล้มเหลวหมดเลยก็ได้
13:21
Then we'll test some other ideas out.
316
786000
2000
แต่จากนั้นเราจะลองใหม่
13:23
We'll find some that work. We'll build on those.
317
788000
2000
เราจะหาสิ่งที่ใช้ได้ แล้วสร้างมันขึ้นมา
13:25
We'll get rid of the ones that don't." --
318
790000
2000
เราจะละทิ้งสิ่งที่ใช้ไม่ได้"
13:27
when a politician campaigns on that platform,
319
792000
3000
เมื่อนักการเมืองหาเสียงด้วยจุดนั้น
13:30
and more importantly, when voters like you and me
320
795000
3000
และที่สำคัญ เมื่อผู้ลงคะแนนอย่างคุณและผม
13:33
are willing to vote for that kind of politician,
321
798000
2000
จะยอมลงคะแนนให้นักการเมืองแบบนั้น
13:35
then I will admit
322
800000
2000
เมื่อนั้นแหละครับที่ผมจะยอมรับ
13:37
that it is obvious that trial and error works, and that -- thank you.
323
802000
3000
ว่าเรายอมรับการลองผิดลองถูกแล้ว ขอบคุณครับ
13:40
(Applause)
324
805000
4000
(เสียงปรบมือ)
13:44
Until then, until then
325
809000
3000
แต่ในเมื่อเรายังไม่ถึงจุดนั้น
13:47
I'm going to keep banging on about trial and error
326
812000
2000
ผมจะพูดหัวชนฝาต่อไป ถึงการลองผิดลองถูก
13:49
and why we should abandon the God complex.
327
814000
3000
และทำไมเราควรละทิ้งภาวะพระเจ้า
13:52
Because it's so hard
328
817000
3000
เพราะมันยากเหลือเกิน
13:55
to admit our own fallibility.
329
820000
2000
ที่จะยอมรับความผิดพลาดของตัวเอง
13:57
It's so uncomfortable.
330
822000
2000
มันช่างอึดอัด
13:59
And Archie Cochrane understood this as well as anybody.
331
824000
3000
และอาร์ชีย์ คอเครนย์เข้าใจสิ่งนี้ดี
14:02
There's this one trial he ran
332
827000
2000
เขาทำการทดลองครั้งหนึ่ง
14:04
many years after World War II.
333
829000
2000
หลังสงครามโลกหลายปีให้หลัง
14:06
He wanted to test out
334
831000
3000
เขาต้องการทดลอง
14:09
the question of, where is it
335
834000
2000
ว่าที่ไหน
14:11
that patients should recover
336
836000
2000
คือที่ที่คนไข้ควรอาศัย
14:13
from heart attacks?
337
838000
2000
เพื่อรักษาตัวจากโรคหัวใจ
14:15
Should they recover in a specialized cardiac unit in hospital,
338
840000
3000
พวกเขาควรรักษาตัวที่หน่วยโรคหัวใจในโรงพยาบาล
14:18
or should they recover at home?
339
843000
3000
หรือรักษาตัวที่บ้านดีกว่ากัน
14:21
All the cardiac doctors tried to shut him down.
340
846000
3000
แพทย์เฉพาะทางหัวใจทุกคนพยายามยับยั้งเขา
14:24
They had the God complex in spades.
341
849000
3000
พวกเขาล้วนมีภาวะพระเจ้าอย่างล้นหลาม
14:27
They knew that their hospitals were the right place for patients,
342
852000
3000
พวกเขารู้ว่าโรงพยาบาลเป็นที่ที่ดีสำหรับคนไข้
14:30
and they knew it was very unethical
343
855000
2000
และมันเป็นเรื่องผิดศีลธรรม
14:32
to run any kind of trial or experiment.
344
857000
3000
ที่จะทำการทดลองกับคนไข้
14:35
Nevertheless, Archie managed to get permission to do this.
345
860000
2000
อย่างไรก็ตาม อาร์ชีย์ก็ได้รับอนุญาต
14:37
He ran his trial.
346
862000
2000
เขาทำการทดลอง
14:39
And after the trial had been running for a little while,
347
864000
2000
และหลังจากการทดลอง
14:41
he gathered together all his colleagues
348
866000
2000
เขาเรียกประชุมเหล่าแพทย์
14:43
around his table,
349
868000
2000
ให้มารวมตัวกัน
14:45
and he said, "Well, gentlemen,
350
870000
2000
และเขากล่าวว่า "ทุกๆท่านครับ
14:47
we have some preliminary results.
351
872000
2000
เรามีผลลัพธ์เบื้องต้นแล้ว
14:49
They're not statistically significant.
352
874000
2000
มันไม่มีนัยทางสถิติ
14:51
But we have something.
353
876000
3000
แต่เราค้นพบบางอย่าง
14:54
And it turns out that you're right and I'm wrong.
354
879000
3000
ปรากฎว่า พวกคุณถูกต้อง ผมผิดเอง
14:57
It is dangerous for patients
355
882000
2000
การให้คนไข้รักษาตัวที่บ้าน
14:59
to recover from heart attacks at home.
356
884000
2000
เป็นเรื่องที่อันตราย
15:01
They should be in hospital."
357
886000
3000
พวกเขาควรอยู่ที่โรงพยาบาล"
15:04
And there's this uproar, and all the doctors start pounding the table
358
889000
2000
แล้วความโกลาหลก็เกิดขึ้น แพทย์ทั้งหลายเริ่มตบโต๊ะ
15:06
and saying, "We always said you were unethical, Archie.
359
891000
3000
และพูดว่า "ผมบอกแล้ว ว่าคุณกำลังผิดศีลธรรม
15:09
You're killing people with your clinical trials. You need to shut it down now.
360
894000
3000
คุณกำลังฆ่าคนด้วยการทดลองของคุณ คุณต้องล้มเลิกมันเดี๋ยวนี้
15:12
Shut it down at once."
361
897000
2000
ล้มเลิกมันเดี๋ยวนี้เลย"
15:14
And there's this huge hubbub.
362
899000
2000
ตามมาด้วยเสียงโหวกเหวกโวยวาย
15:16
Archie lets it die down.
363
901000
2000
อาร์ชีย์รอให้ทุกคนสงบ
15:18
And then he says, "Well that's very interesting, gentlemen,
364
903000
2000
แล้วเขาพูดว่า "มันน่าสนใจมากนะครับ
15:20
because when I gave you the table of results,
365
905000
3000
เพราะข้อมูลที่ผมแสดงให้คุณดู
15:23
I swapped the two columns around.
366
908000
4000
ผมสลับคอลัมน์เอง
15:27
It turns out your hospitals are killing people,
367
912000
2000
จริงๆแล้วโรงพยาบาลของคุณกำลังฆ่าคน
15:29
and they should be at home.
368
914000
2000
พวกเขาควรอยู่ที่บ้านมากกว่า
15:31
Would you like to close down the trial now,
369
916000
3000
คุณอยากล้มเลิกการทดลองนี้หรือเปล่า
15:34
or should we wait until we have robust results?"
370
919000
3000
หรือเราควรรอจนกว่าจะได้ผลลัพธ์ที่แน่นอน?"
15:38
Tumbleweed
371
923000
2000
ทุกคนในห้องประชุม
15:40
rolls through the meeting room.
372
925000
3000
ถึงกับชะงัก
15:43
But Cochrane would do that kind of thing.
373
928000
3000
แต่คอเครนย์มักทำอะไรแบบนั้น
15:46
And the reason he would do that kind of thing
374
931000
2000
และเหตุผลที่เขาทำ
15:48
is because he understood
375
933000
2000
คือเพราะเขาเข้าใจ
15:50
it feels so much better
376
935000
2000
ว่ามันรู้สึกดีกว่ามาก
15:52
to stand there and say,
377
937000
2000
ที่จะยืนตรงนั้น แล้วพูดว่า
15:54
"Here in my own little world,
378
939000
2000
"นี่คือโลกของฉัน
15:56
I am a god, I understand everything.
379
941000
2000
ฉันคือพระเจ้า ฉันเข้าใจทุกอย่าง
15:58
I do not want to have my opinions challenged.
380
943000
2000
ฉันไม่ต้องการให้ใครมาเถียงความคิดของฉัน
16:00
I do not want to have my conclusions tested."
381
945000
3000
ฉันไม่ต้องการให้ใครมาทดสอบความคิดของฉัน"
16:03
It feels so much more comfortable
382
948000
2000
มันรู้สึกดีกว่ามาก
16:05
simply to lay down the law.
383
950000
3000
ที่จะสร้างกฎของเราเอง
16:08
Cochrane understood
384
953000
2000
คอเครนย์เข้าใจ
16:10
that uncertainty, that fallibility,
385
955000
2000
ว่าความไม่แน่นอน ความผิดพลาด
16:12
that being challenged, they hurt.
386
957000
2000
การถูกท้าทาย ทำให้พวกเขาต้องเจ็บ
16:14
And you sometimes need to be shocked out of that.
387
959000
4000
และบางทีคุณก็ต้องถูกเขย่าแรงๆให้ตื่น
16:18
Now I'm not going to pretend that this is easy.
388
963000
3000
ผมไม่บอกว่ามันง่ายนะ
16:21
It isn't easy.
389
966000
2000
มันไม่ง่ายเลย
16:23
It's incredibly painful.
390
968000
2000
มันทรนมานมาก
16:25
And since I started talking about this subject
391
970000
2000
และตั้งแต่ที่ผมเริ่มพูดคุยเรื่องนี้
16:27
and researching this subject,
392
972000
2000
และค้นคว้าเรื่องนี้เพิ่มเติม
16:29
I've been really haunted by something
393
974000
2000
ผมถูกหลอกหลอน
16:31
a Japanese mathematician said on the subject.
394
976000
2000
โดยสิ่งที่นักคณิตศาสตร์ชาวญี่ปุ่นกล่าวไว้
16:33
So shortly after the war,
395
978000
2000
ไม่นานหลังจากสงครามจบลง
16:35
this young man, Yutaka Taniyama,
396
980000
3000
ชายหนุ่มนามว่า ยูทากะ ทานิยามะ
16:38
developed this amazing conjecture
397
983000
2000
ตั้งการคาดการณ์ขึ้นมา
16:40
called the Taniyama-Shimura Conjecture.
398
985000
2000
เรียกว่า การคาดการณ์ของทานิยามะ-ชิมูระ
16:42
It turned out to be absolutely instrumental
399
987000
3000
มันกลายเป็นเครื่องมือชิ้นสำคัญ
16:45
many decades later
400
990000
2000
ในหลายทศวรรษต่อมา
16:47
in proving Fermat's Last Theorem.
401
992000
2000
ในการพิสูจน์ ทฤษฎีสุดท้ายของเฟอร์แมต (Fermat's Last Theorem)
16:49
In fact, it turns out it's equivalent
402
994000
2000
จริงๆแล้ว มันเทียบเท่ากับ
16:51
to proving Fermat's Last Theorem.
403
996000
2000
การพิสูจน์ ทฤษฎีสุดท้ายของเฟอร์แมตเลย
16:53
You prove one, you prove the other.
404
998000
4000
ถ้าคุณพิสูจน์สิ่งหนึ่งได้ เท่ากับคุณพิสูจน์อีกสิ่งหนึ่งได้
16:57
But it was always a conjecture.
405
1002000
3000
แต่มันเป็นเพียงการคาดการณ์มาตลอด
17:00
Taniyama tried and tried and tried
406
1005000
3000
ทานิยามะพยายามแล้วพยายามอีก
17:03
and he could never prove that it was true.
407
1008000
3000
แต่เขาก็ไม่สามารถพิสูจน์ได้ว่ามันถูกต้อง
17:06
And shortly before his 30th birthday in 1958,
408
1011000
3000
และไม่นานก่อนครบรอบวันเกิด 30 ปีของเขา ในปี 1958
17:09
Yutaka Taniyama killed himself.
409
1014000
4000
ยูทากะ ทานิยามะ ฆ่าตัวตาย
17:13
His friend, Goro Shimura --
410
1018000
2000
เพื่อนของเขา โกโร ชิมูระ --
17:15
who worked on the mathematics with him --
411
1020000
2000
ผู้ซึ่งร่วมงานคณิตศาสตร์กับเขา --
17:17
many decades later, reflected on Taniyama's life.
412
1022000
3000
ในหลายทศวรรษต่อมา เล่าถึงชีวิตของทานิยามะ
17:22
He said,
413
1027000
3000
เขากล่าวว่า
17:25
"He was not a very careful person
414
1030000
2000
"เขาเป็นคนที่ไม่ค่อยระมัดระวัง
17:27
as a mathematician.
415
1032000
2000
ในฐานะนักวิทยาศาสตร์
17:29
He made a lot of mistakes.
416
1034000
3000
เขาทำผิดพลาดหลายครั้งหลายคราว
17:32
But he made mistakes in a good direction.
417
1037000
4000
แต่ความผิดพลาดของเขาเป็นไปในทางที่ดี
17:36
I tried to emulate him,
418
1041000
3000
ผมพยายามเลียนแบบเขา
17:39
but I realized
419
1044000
2000
แต่แล้วผมก็เข้าใจ
17:41
it is very difficult
420
1046000
2000
ว่ามันยากมากๆ
17:43
to make good mistakes."
421
1048000
3000
ที่จะผิดพลาดอย่างมีคุณภาพ"
17:46
Thank you.
422
1051000
2000
ขอบคุณครับ
17:48
(Applause)
423
1053000
12000
(เสียงปรบมือ)
ABOUT THE SPEAKER
Tim Harford - Economist, journalist, broadcasterTim Harford's writings reveal the economic ideas behind everyday experiences.
Why you should listen
In the Undercover Economist column he writes for the Financial Times, Tim Harford looks at familiar situations in unfamiliar ways and explains the fundamental principles of the modern economy. He illuminates them with clear writing and a variety of examples borrowed from daily life.
His book, Adapt: Why Success Always Starts With Failure, argues that the world has become far too unpredictable and complex for today's challenges to be tackled with ready-made solutions and expert opinions. Instead, Harford suggests, we need to learn to embrace failure and to constantly adapt, to improvise rather than plan, to work from the bottom up rather than the top down. His next book, Messy: Thriving in a Tidy-Minded World will be published in September 2016.
Harford also presents the BBC radio series More or Less, a rare broadcast program devoted, as he says, to "the powerful, sometimes beautiful, often abused but ever ubiquitous world of numbers."
He says: "I’d like to see many more complex problems approached with a willingness to experiment."
Tim Harford | Speaker | TED.com