TEDxUIUC
Christoph Adami: Finding life we can't imagine
Christoph Adami: Tìm sự sống ngoài sức tưởng tượng
Filmed:
Readability: 3.7
652,149 views
Chúng ta tìm kiếm sự sống ngoài hành tinh như thế nào nếu nó không giống sự sống mà chúng ta biết? Tại TEDxUIUC Christoph Adami cho thấy cách ông sử dụng nghiên cứu của mình về sự sống nhân tạo - những chương trình máy tính tự tái tạo- để tìm một dấu hiệu, 'dấu hiệu sinh học', không giống với những quan niệm trước đây về sự sống.
Christoph Adami - Artificial life researcher
Christoph Adami works on the nature of life and evolution, trying to define life in a way that is as free as possible from our preconceptions. Full bio
Christoph Adami works on the nature of life and evolution, trying to define life in a way that is as free as possible from our preconceptions. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
So I have a strange career.
0
0
2000
Tôi có một nghề nghiệp khá lạ.
00:17
I know it because people come up to me, like colleagues,
1
2000
3000
Tôi biết điều đó vì mọi người gặp tôi, giống như các đồng nghiệp,
00:20
and say, "Chris, you have a strange career."
2
5000
2000
và nói, "Chris này, anh có một công việc thật lạ lùng."
00:22
(Laughter)
3
7000
2000
(tiếng cười)
00:24
And I can see their point,
4
9000
2000
Và tôi hiểu ý họ,
00:26
because I started my career
5
11000
2000
vì tôi đã bắt đầu sự nghiệp của mình
00:28
as a theoretical nuclear physicist.
6
13000
2000
bằng việc làm một nhà vật lý thuyết nguyên tử.
00:30
And I was thinking about quarks and gluons
7
15000
2000
Và tôi đã suy nghĩ về hạt quark và gluon
00:32
and heavy ion collisions,
8
17000
2000
và những vụ va chạm ion mạnh,
00:34
and I was only 14 years old.
9
19000
2000
khi tôi mới 14 tuổi.
00:36
No, no, I wasn't 14 years old.
10
21000
3000
Không phải, lúc đó tôi không 14 tuổi.
00:40
But after that,
11
25000
2000
Nhưng sau đó,
00:42
I actually had my own lab
12
27000
2000
tôi thực sự có riêng một phòng thí nghiệm
00:44
in the computational neuroscience department,
13
29000
2000
trong phòng sinh học thần kinh máy tính,
00:46
and I wasn't doing any neuroscience.
14
31000
2000
và tôi không làm bất kỳ sinh học thần kinh nào.
00:48
Later, I would work on evolutionary genetics,
15
33000
3000
Sau đó, tôi làm về gen tiến hóa,
00:51
and I would work on systems biology.
16
36000
2000
và sinh học hệ thống.
00:53
But I'm going to tell you about something else today.
17
38000
3000
Nhưng tôi sẽ nói với quý vị về một thứ khác trong ngày hôm nay.
00:56
I'm going to tell you
18
41000
2000
Tôi sẽ kể với quý vị
00:58
about how I learned something about life.
19
43000
2000
về việc tôi đã biết về sự sống như thế nào.
01:00
And I was actually a rocket scientist.
20
45000
4000
Và tôi thực ra đã là kĩ sư hàng không vũ trụ gian.
01:04
I wasn't really a rocket scientist,
21
49000
2000
Tôi không thực sự là kĩ sư hàng không vũ trụ gian,
01:06
but I was working
22
51000
2000
nhưng tôi đang làm
01:08
at the Jet Propulsion Laboratory
23
53000
2000
tại Phòng thí nghiệm Phản lực
01:10
in sunny California where it's warm;
24
55000
3000
ở bang California đầy nắng ấm,
01:13
whereas now I'm in the mid-West,
25
58000
2000
nhưng giờ thì tôi ở vùng Tây Trung Bộ
01:15
and it's cold.
26
60000
2000
với thời tiết lạnh.
01:17
But it was an exciting experience.
27
62000
3000
Nhưng tôi hứng thú với trải nghiệm này.
01:20
One day a NASA manager comes into my office,
28
65000
3000
Một ngày nọ, người quản lý của NASA tới văn phòng tôi,
01:23
sits down and says,
29
68000
3000
ngồi xuống và nói,
01:26
"Can you please tell us,
30
71000
2000
"Xin anh cho biết,
01:28
how do we look for life outside Earth?"
31
73000
2000
làm cách nào chúng ta tìm thấy sự sống ngoài Trái đất?"
01:30
And that came as a surprise to me,
32
75000
2000
Tôi rất bất ngờ,
01:32
because I was actually hired
33
77000
2000
vì tôi thực ra được thuê
01:34
to work on quantum computation.
34
79000
2000
làm về tính toán lượng tử.
01:36
Yet, I had a very good answer.
35
81000
2000
Nhưng tôi đã có một câu trả lời hay.
01:38
I said, "I have no idea."
36
83000
3000
Tôi nói, "Tôi không biết"
01:41
And he told me, "Biosignatures,
37
86000
3000
Và ông ấy nói với tôi, "Dấu hiệu sinh học,
01:44
we need to look for a biosignature."
38
89000
2000
chúng tôi cần tìm dấu hiệu sinh học."
01:46
And I said, "What is that?"
39
91000
2000
Và tôi nói, "Đó là gì?"
01:48
And he said, "It's any measurable phenomenon
40
93000
2000
Ông ta nói, "Đó là bất kỳ hiện tượng có thể định lượng
01:50
that allows us to indicate
41
95000
2000
cho phép chúng ta chỉ ra
01:52
the presence of life."
42
97000
2000
sự tồn tại của sự sống."
01:54
And I said, "Really?
43
99000
2000
Và tôi nói, "Vậy à?
01:56
Because isn't that easy?
44
101000
2000
Vì cái đó rất dễ mà?
01:58
I mean, we have life.
45
103000
2000
Ý tôi là chúng ta có sự sống.
02:00
Can't you apply a definition,
46
105000
2000
Sao chúng ta không áp dụng một định nghĩa,
02:02
like for example, a Supreme Court-like definition of life?"
47
107000
4000
giống như là, một định nghĩa giống Tòa án Tối cao về sự sống?"
02:06
And then I thought about it a little bit, and I said,
48
111000
2000
Và sau đó tôi suy nghĩ một chút về việc này và nói,
02:08
"Well, is it really that easy?
49
113000
2000
"Dễ như vậy sao?
02:10
Because, yes, if you see something like this,
50
115000
3000
vậy nếu bạn thấy một thứ như thế này
02:13
then all right, fine, I'm going to call it life --
51
118000
2000
thì được rồi, tôi sẽ gọi đó là sự sống -
02:15
no doubt about it.
52
120000
2000
chắc chắn là thế.
02:17
But here's something."
53
122000
2000
Nhưng có một thứ thế này "
02:19
And he goes, "Right, that's life too. I know that."
54
124000
3000
Và ông ta nói tiếp"Đó cũng là sự sống. Tôi biết thế mà"
02:22
Except, if you think life is also defined
55
127000
2000
Trừ phi các bạn cho rằng sự sống được định nghĩa
02:24
by things that die,
56
129000
2000
bởi những thứ đã chết,
02:26
you're not in luck with this thing,
57
131000
2000
bạn sẽ không may mắn với điều này,
02:28
because that's actually a very strange organism.
58
133000
2000
bởi nó thực sự là một sinh vật rất kì lạ.
02:30
It grows up into the adult stage like that
59
135000
2000
Nó phát triển tới giai đoạn trưởng thành như vậy
02:32
and then goes through a Benjamin Button phase,
60
137000
3000
và rồi trải qua một giai đoạn Benjamin Button,
02:35
and actually goes backwards and backwards
61
140000
2000
và cứ thế trở lại như cũ
02:37
until it's like a little embryo again,
62
142000
2000
cho đến khi nó lại là một tế bào nhỏ bé.
02:39
and then actually grows back up, and back down and back up -- sort of yo-yo --
63
144000
3000
và thực tế là lại lớn lên, rồi nhỏ lại và lớn lên-- cứ như vậy--
02:42
and it never dies.
64
147000
2000
và không bao giờ chết.
02:44
So it's actually life,
65
149000
2000
Đó thực ra là sự sống,
02:46
but it's actually not
66
151000
2000
nhưng thực sự lại không phải
02:48
as we thought life would be.
67
153000
3000
là cái mà chúng ta tưởng là sự sống
02:51
And then you see something like that.
68
156000
2000
và rồi bạn nhìn thấy một thứ như thế này
02:53
And he was like, "My God, what kind of a life form is that?"
69
158000
2000
Và ông ta đã như thế này" Chúa ơi, sao lại có loại sự sống như vậy?"
02:55
Anyone know?
70
160000
2000
Có ai biết không ?
02:57
It's actually not life, it's a crystal.
71
162000
3000
Nó thực tế không phải sự sống mà là một tinh thể.
03:00
So once you start looking and looking
72
165000
2000
Một khi các bạn bắt đầu nhìn và nhìn
03:02
at smaller and smaller things --
73
167000
2000
vào những thứ nhỏ hơn--
03:04
so this particular person
74
169000
2000
thì người này
03:06
wrote a whole article and said, "Hey, these are bacteria."
75
171000
3000
đã viết cả một bài báo nói rằng," Này, đó chính là vi khuẩn đấy."
03:09
Except, if you look a little bit closer,
76
174000
2000
Trừ phi, bạn nhìn kĩ hơn một chút,
03:11
you see, in fact, that this thing is way too small to be anything like that.
77
176000
3000
bạn có thể thấy rằng nó quá nhỏ để là một thứ gì tương tự như vậy.
03:14
So he was convinced,
78
179000
2000
Vậy nên ông ta bị thuyết phục,
03:16
but, in fact, most people aren't.
79
181000
2000
nhưng, thực tế, phần lớn mọi người không như vậy.
03:18
And then, of course,
80
183000
2000
Và rồi, tất nhiên,
03:20
NASA also had a big announcement,
81
185000
2000
NASA đã có một thông báo lớn,
03:22
and President Clinton gave a press conference,
82
187000
2000
và Tổng thống Clinton đã có một cuộc họp báo,
03:24
about this amazing discovery
83
189000
2000
về khám phá kì diệu
03:26
of life in a Martian meteorite.
84
191000
3000
về sự sống trong một thiên thạch từ sao Hỏa.
03:29
Except that nowadays, it's heavily disputed.
85
194000
4000
Tuy nhiên, ngày nay điều này vẫn đang được tranh cãi gay gắt.
03:33
If you take the lesson of all these pictures,
86
198000
3000
Nếu bạn hiểu về những bức ảnh này,
03:36
then you realize, well actually maybe it's not that easy.
87
201000
2000
thì bạn sẽ nhận ra rằng, trên thực tế, nó không hề đơn giản.
03:38
Maybe I do need
88
203000
2000
Có thể tôi thực sự rất cần
03:40
a definition of life
89
205000
2000
một định nghĩa về sự sống
03:42
in order to make that kind of distinction.
90
207000
2000
để làm rõ sự khác biệt đó.
03:44
So can life be defined?
91
209000
2000
Vậy thì sự sống có thể được định nghĩa không?
03:46
Well how would you go about it?
92
211000
2000
Nếu có thì chúng ta sẽ làm thế nào?
03:48
Well of course,
93
213000
2000
Vâng tất nhiên,
03:50
you'd go to Encyclopedia Britannica and open at L.
94
215000
2000
bạn có thể dùng Bách Khoa toàn thư nước Anh và lật tới vần L.
03:52
No, of course you don't do that; you put it somewhere in Google.
95
217000
3000
Không tất nhiên là bạn sẽ không làm như vậy, bạn sẽ gõ nó trên Google.
03:55
And then you might get something.
96
220000
3000
Và bạn có thể tìm thấy cái gì đó.
03:58
And what you might get --
97
223000
2000
Và cái bạn có thể tìm thấy--
04:00
and anything that actually refers to things that we are used to,
98
225000
2000
và bất cứ định nghĩa nào mà chúng ta đã quen với,
04:02
you throw away.
99
227000
2000
bạn sẽ bỏ nó đi.
04:04
And then you might come up with something like this.
100
229000
2000
Và bạn sẽ nảy ra một thứ như thế này.
04:06
And it says something complicated
101
231000
2000
Và nó đề cập tới một thứ vô cùng phức tạp
04:08
with lots and lots of concepts.
102
233000
2000
với rất rất nhiều khái niệm.
04:10
Who on Earth would write something
103
235000
2000
Ai lại có thể viết ra một thứ
04:12
as convoluted and complex
104
237000
2000
phức tạp và rắc rối
04:14
and inane?
105
239000
3000
và điên rồ như thế?
04:17
Oh, it's actually a really, really, important set of concepts.
106
242000
4000
Nhưng nó thực tế lại là các khái niệm rất rất rất quan trọng đấy.
04:21
So I'm highlighting just a few words
107
246000
3000
Tôi chỉ nhấn mạnh một số từ
04:24
and saying definitions like that
108
249000
2000
và nêu ra định nghĩa như sau
04:26
rely on things that are not based
109
251000
2000
dựa trên những thứ mà không dựa trên
04:28
on amino acids or leaves
110
253000
3000
amino acid
04:31
or anything that we are used to,
111
256000
2000
hay bất cứ thứ gì mà chúng ta vẫn biết,
04:33
but in fact on processes only.
112
258000
2000
mà chỉ dựa trên những quá trình.
04:35
And if you take a look at that,
113
260000
2000
Và nếu bạn xem xét nó,
04:37
this was actually in a book that I wrote that deals with artificial life.
114
262000
3000
đây là điều tôi đã viết trong một cuốn sách về các dạng sống nhân tạo.
04:40
And that explains why
115
265000
2000
Và điều này giải thích tại sao
04:42
that NASA manager was actually in my office to begin with.
116
267000
3000
giám đốc NASA đã tới văn phòng của tôi.
04:45
Because the idea was that, with concepts like that,
117
270000
3000
Vì ý tưởng là, với những khái niệm như thế,
04:48
maybe we can actually manufacture
118
273000
2000
chúng ta có thể sản xuất
04:50
a form of life.
119
275000
2000
một dạng sống.
04:52
And so if you go and ask yourself,
120
277000
3000
Nếu bạn tự hỏi mình,
04:55
"What on Earth is artificial life?",
121
280000
2000
"Sự sống nhân tạo là cái quái gì ?",
04:57
let me give you a whirlwind tour
122
282000
2000
hãy để tôi đưa bạn đi một chuyến đi lốc xoáy
04:59
of how all this stuff came about.
123
284000
2000
về việc làm cách nào những thứ này xảy ra.
05:01
And it started out quite a while ago
124
286000
3000
Nó xảy ra cũng lâu rồi
05:04
when someone wrote
125
289000
2000
khi một người nào đó đã tạo ra thành công
05:06
one of the first successful computer viruses.
126
291000
2000
một trong những loại virus máy tính đầu tiên.
05:08
And for those of you who aren't old enough,
127
293000
3000
Đối với những người trong số các bạn còn quá trẻ,
05:11
you have no idea how this infection was working --
128
296000
3000
các bạn không thể có bất cứ một ý niệm gì về cách mà sự lây nhiễm này hoạt động--
05:14
namely, through these floppy disks.
129
299000
2000
qua những chiếc đĩa mềm.
05:16
But the interesting thing about these computer virus infections
130
301000
3000
Nhưng điều thú vị về sự lây nhiễm những lại virus máy tính này
05:19
was that, if you look at the rate
131
304000
2000
là, nếu bạn thấy tốc độ
05:21
at which the infection worked,
132
306000
2000
mà chúng lây nhiễm,
05:23
they show this spiky behavior
133
308000
2000
chúng cho thấy hành vi dữ dội
05:25
that you're used to from a flu virus.
134
310000
3000
mà bạn đã thấy ở virus cảm cúm.
05:28
And it is in fact due to this arms race
135
313000
2000
Và điều này thực tế là do sự chạy đua vũ trang
05:30
between hackers and operating system designers
136
315000
3000
giữa những tên hacker và những người thiết kế hệ thống điều hành
05:33
that things go back and forth.
137
318000
2000
mà mọi thứ cứ thay đổi liên tục.
05:35
And the result is kind of a tree of life
138
320000
2000
Và kết quả là sự phát triển của đời sống
05:37
of these viruses,
139
322000
2000
của những loại virus này,
05:39
a phylogeny that looks very much
140
324000
3000
giống như sự phát sinh loài.
05:42
like the type of life that we're used to, at least on the viral level.
141
327000
3000
tương tự như dạng sự sống mà chúng ta đã biết, ít nhất là ở cấp độ virus.
05:45
So is that life? Not as far as I'm concerned.
142
330000
3000
Vậy đó có được coi là sự sống? Theo tôi được biết thì không.
05:48
Why? Because these things don't evolve by themselves.
143
333000
3000
Tại sao?Vì thực thể này không tự nó phát triển.
05:51
In fact, they have hackers writing them.
144
336000
2000
Thực tế thì những hacker đã lập trình nên chúng.
05:53
But the idea was taken very quickly a little bit further
145
338000
4000
Nhưng ý tưởng này đã nhanh chóng được cân nhắc sâu sa hơn
05:57
when a scientist working at the Scientific Institute decided,
146
342000
3000
khi một nhà khoa học làm việc tại Viên Khoa học quyết định,
06:00
"Why don't we try to package these little viruses
147
345000
3000
"Tại sao chúng ta không gói gọn những con virus nhỏ này
06:03
in artificial worlds inside of the computer
148
348000
2000
trong thế giới nhân tạo bên trong máy tính
06:05
and let them evolve?"
149
350000
2000
và để chúng phát triển?"
06:07
And this was Steen Rasmussen.
150
352000
2000
Và đây là Steen Rasmussen.
06:09
And he designed this system, but it really didn't work,
151
354000
2000
Ông đã thiết kế ra hệ thống này, nhưng nó thực sự không hoạt động,
06:11
because his viruses were constantly destroying each other.
152
356000
3000
vì những con virus của ông ý thực tế là tàn phá lẫn nhau.
06:14
But there was another scientist who had been watching this, an ecologist.
153
359000
3000
Nhưng có một nhà khoa học khác cũng theo dõi điều này, một nhà sinh thái học
06:17
And he went home and says, "I know how to fix this."
154
362000
3000
Và ông ý về nhà và nói"Tôi biết cách chữa nó."
06:20
And he wrote the Tierra system,
155
365000
2000
Và ông ta đã viết hệ Tiera
06:22
and, in my book, is in fact one of the first
156
367000
3000
, trong cuốn sách của tôi, thực tế là một trong
06:25
truly artificial living systems --
157
370000
2000
những hệ thống sự sống nhân tạo đầu tiên--
06:27
except for the fact that these programs didn't really grow in complexity.
158
372000
3000
ngoại trừ việc những chương trình này không thực sự phát triển về mức độ phức tạp.
06:30
So having seen this work, worked a little bit on this,
159
375000
3000
Nên quan sát việc này,nghiên cứu một chút về chúng
06:33
this is where I came in.
160
378000
2000
và đây là lúc tôi bắt tay vào
06:35
And I decided to create a system
161
380000
2000
Và tôi đã quyết định tạo ra một hệ thống
06:37
that has all the properties that are necessary
162
382000
2000
có tất cả các thành phần cần thiết
06:39
to see the evolution of complexity,
163
384000
3000
để quan sát được sự tiến hóa của mức độ phức tạp,
06:42
more and more complex problems constantly evolving.
164
387000
3000
càng nhiều các vấn đề phức tạp tiến hóa liên tục xuất hiện.
06:45
And of course, since I really don't know how to write code, I had help in this.
165
390000
3000
và tất nhiên,vì tôi không biết lập trình, tôi được trợ giúp trong việc này
06:48
I had two undergraduate students
166
393000
2000
tôi có hai sinh viên đại học
06:50
at California Institute of Technology that worked with me.
167
395000
3000
tai Học viện Khoa học Kĩ thuật California làm việc với tôi.
06:53
That's Charles Offria on the left, Titus Brown on the right.
168
398000
3000
Bên tay trái là Charles Offria , và bên tay phải là Titus Brown.
06:56
They are now actually respectable professors
169
401000
3000
Họ bây giờ đã là những giáo sư có danh tiếng
06:59
at Michigan State University,
170
404000
2000
tại Đại học Michigan,
07:01
but I can assure you, back in the day,
171
406000
2000
nhưng tôi có thể đảm bảo với các bạn rằng, trở lại những ngày trước kia,
07:03
we were not a respectable team.
172
408000
2000
chúng tôi không phải là một đội có tiếng.
07:05
And I'm really happy that no photo survives
173
410000
2000
Và tôi thực sự hạnh phúc vì không có bức ảnh nào còn sót lại
07:07
of the three of us anywhere close together.
174
412000
3000
mà có cả 3 chúng tôi chụp chung.
07:10
But what is this system like?
175
415000
2000
Nhưng hệ thống này trông như thế nào?
07:12
Well I can't really go into the details,
176
417000
3000
Tôi không thể đi vào chi tiết,
07:15
but what you see here is some of the entrails.
177
420000
2000
nhưng những gì mà các bạn thấy ở đây là những phần thiết yếu nhất.
07:17
But what I wanted to focus on
178
422000
2000
Nhưng cái mà tôi muốn tập trung vào
07:19
is this type of population structure.
179
424000
2000
là loại cấu trúc tập thể này.
07:21
There's about 10,000 programs sitting here.
180
426000
3000
Có khoảng 10,000 chương trình ở đây.
07:24
And all different strains are colored in different colors.
181
429000
3000
Và tất cả những mối khác nhau có màu khác nhau.
07:27
And as you see here, there are groups that are growing on top of each other,
182
432000
3000
Và bạn có thấy rằng có những nhóm phát triển trên những nhóm khác,
07:30
because they are spreading.
183
435000
2000
vì chúng đang lan rộng.
07:32
Any time there is a program
184
437000
2000
Bất cứ khi có một chương trình
07:34
that's better at surviving in this world,
185
439000
2000
nó có thể phát triển tốt hơn trong thế giới đó,
07:36
due to whatever mutation it has acquired,
186
441000
2000
vì cho dù nó có bất kì sự biến đổi nào,
07:38
it is going to spread over the others and drive the others to extinction.
187
443000
3000
nó cũng sẽ lan rộng ra tất cả những cái khác và khiến cho những cái khác tuyệt chủng.
07:41
So I'm going to show you a movie where you're going to see that kind of dynamic.
188
446000
3000
Vì thế tôi sẽ cho các bạn xem một đoạn phim về sự vận động đó.
07:44
And these kinds of experiments are started
189
449000
3000
Và hình thức thử nghiệm này được khởi đầu
07:47
with programs that we wrote ourselves.
190
452000
2000
với chương trình mà chúng tôi tự viết.
07:49
We write our own stuff, replicate it,
191
454000
2000
Chúng tôi tự viết nó, tự nhân bản nó,
07:51
and are very proud of ourselves.
192
456000
2000
và rất tự hào về bản thân chúng tôi.
07:53
And we put them in, and what you see immediately
193
458000
3000
Và chúng tôi thử nghiệm nó, và cái mà bạn sẽ nhìn ngay sau đây
07:56
is that there are waves and waves of innovation.
194
461000
3000
là luôn luôn có làn sóng đổi mới.
07:59
By the way, this is highly accelerated,
195
464000
2000
Nhân tiện. nó đã được tăng tốc cao,
08:01
so it's like a thousand generations a second.
196
466000
2000
nên nó có vẻ như có cả nghìn thế hệ trong một giây.
08:03
But immediately the system goes like,
197
468000
2000
Tuy nhiên, ngay lập tức hệ thống này sẽ như thể,
08:05
"What kind of dumb piece of code was this?
198
470000
2000
"Có loại mã lệnh nào lại như thế này?"
08:07
This can be improved upon in so many ways
199
472000
2000
Nó có thể được cải tiến bằng rất nhiều cách
08:09
so quickly."
200
474000
2000
một các nhanh chóng."
08:11
So you see waves of new types
201
476000
2000
Các bạn có thể thấy có rất nhiều làn sóng các thế hệ mới
08:13
taking over the other types.
202
478000
2000
tràn vào các loại đã có.
08:15
And this type of activity goes on for quite awhile,
203
480000
3000
Và chuyển động này diễn ra trong một khoảng thời gian,
08:18
until the main easy things have been acquired by these programs.
204
483000
4000
cho đến khi những thứ chính đã được thu lại bởi chương trình.
08:22
And then you see sort of like a stasis coming on
205
487000
4000
Và sau đó thì bạn thấy có một dạng như sự ứ lại tràn lên
08:26
where the system essentially waits
206
491000
2000
khi mà hệ thống sẽ chờ
08:28
for a new type of innovation, like this one,
207
493000
3000
cho một dạng mới , như cái này,
08:31
which is going to spread
208
496000
2000
sẽ lan ra
08:33
over all the other innovations that were before
209
498000
2000
ra tất cả các đổi mới đã có từ trước
08:35
and is erasing the genes that it had before,
210
500000
3000
và xóa đi các gen đã có từ trước,
08:38
until a new type of higher level of complexity has been achieved.
211
503000
4000
cho đến khi đạt tới một cấp độ phức tạp cao hơn.
08:42
And this process goes on and on and on.
212
507000
3000
Và quá trình này cứ diễn ra liên tục.
08:45
So what we see here
213
510000
2000
Những gì chúng ta quan sát thấy ở đây
08:47
is a system that lives
214
512000
2000
là một hệ thống sống
08:49
in very much the way we're used to life [going.]
215
514000
2000
theo một cách rất giống với cách mà chúng ta quen với sự sống.
08:51
But what the NASA people had asked me really
216
516000
4000
Nhưng cái mà NASA đã hỏi tôi
08:55
was, "Do these guys
217
520000
2000
thực sự là, "Có phải chúng
08:57
have a biosignature?
218
522000
2000
có một dấu hiệu sinh học?
08:59
Can we measure this type of life?
219
524000
2000
Liệu chúng ta có thể đo được dạng sự sống này?
09:01
Because if we can,
220
526000
2000
Vì nếu chúng ta có thể,
09:03
maybe we have a chance of actually discovering life somewhere else
221
528000
3000
có thể chúng ta có cơ hội tìm ra sự sống ở một nơi nào đó
09:06
without being biased
222
531000
2000
mà không định kiến
09:08
by things like amino acids."
223
533000
2000
về những thứ như amino acid."
09:10
So I said, "Well, perhaps we should construct
224
535000
3000
Vậy thì tôi nói," có lẽ chúng ta nên xây dựng
09:13
a biosignature
225
538000
2000
một dấu hiệu sinh học
09:15
based on life as a universal process.
226
540000
3000
dựa trên sự sống như một quá trình tổng thể.
09:18
In fact, it should perhaps make use
227
543000
2000
Thực tế, có lẽ nó nên tận dụng
09:20
of the concepts that I developed
228
545000
2000
những khái niệm mà tôi đã phát triển
09:22
just in order to sort of capture
229
547000
2000
để thu được
09:24
what a simple living system might be."
230
549000
2000
một hệ thống sự sống đơn giản sẽ như thế nào."
09:26
And the thing I came up with --
231
551000
2000
Và thứ mà tôi đã nảy ra --
09:28
I have to first give you an introduction about the idea,
232
553000
4000
trước hết tôi phải giới thiệu với các bạn ý tưởng này,
09:32
and maybe that would be a meaning detector,
233
557000
3000
và có lẽ nó như một máy phát hiện ý nghĩa,
09:35
rather than a life detector.
234
560000
3000
hơn là máy phát hiện sự sống.
09:38
And the way we would do that --
235
563000
2000
Và cái cách mà chúng tôi làm điều đó --
09:40
I would like to find out how I can distinguish
236
565000
2000
Tôi muốn xem xem bằng cách nào mà tôi có thể phân biệt
09:42
text that was written by a million monkeys,
237
567000
2000
đoạn văn được viết bởi cả triệu con khỉ,
09:44
as opposed to text that [is] in our books.
238
569000
3000
với đoạn văn được viết trong cuốn sách của chúng tôi.
09:47
And I would like to do it in such a way
239
572000
2000
Và tôi muốn thực hiện điều đó theo cái cách
09:49
that I don't actually have to be able to read the language,
240
574000
2000
mà tôi không nhất thiết phải biết đọc ngôn ngữ đó,
09:51
because I'm sure I won't be able to.
241
576000
2000
vì tôi biết rằng tôi cũng không thể làm như vậy.
09:53
As long as I know that there's some sort of alphabet.
242
578000
2000
Miễn là tôi biết tới có một hệ thống chữ cái như vậy.
09:55
So here would be a frequency plot
243
580000
3000
đây sẽ là biểu đồ tần suất
09:58
of how often you find
244
583000
2000
về mức độ mà bạn tìm thấy
10:00
each of the 26 letters of the alphabet
245
585000
2000
mỗi chữ cái trong bảng chữ cái 26 chữ
10:02
in a text written by random monkeys.
246
587000
3000
trong một đoạn văn được viết bởi những con khỉ bất kì.
10:05
And obviously each of these letters
247
590000
2000
Và rõ ràng là mỗi chữ cái này
10:07
comes off about roughly equally frequent.
248
592000
2000
xuất hiện với tần suất khá giống nhau.
10:09
But if you now look at the same distribution in English texts,
249
594000
4000
Nhưng nếu bạn nhìn vào sự phân bố chữ cái trong một đoạn văn Tiếng Anh,
10:13
it looks like that.
250
598000
2000
nó y như vậy.
10:15
And I'm telling you, this is very robust across English texts.
251
600000
3000
Và tôi có thể nói với các bạn rằng, điều này rất phổ biến trong những đoạn văn Tiếng Anh.
10:18
And if I look at French texts, it looks a little bit different,
252
603000
2000
Và nếu bạn nhìn vào một đoạn văn tiếng Pháp, nó sẽ hơi khác một chút,
10:20
or Italian or German.
253
605000
2000
hay tiếng Ý, tiếng Đức.
10:22
They all have their own type of frequency distribution,
254
607000
3000
Chúng đều có tần suất phân bố riêng biệt,
10:25
but it's robust.
255
610000
2000
nhưng rất phổ biến.
10:27
It doesn't matter whether it writes about politics or about science.
256
612000
3000
Không kể nó nói về chính trị hay khoa học.
10:30
It doesn't matter whether it's a poem
257
615000
3000
Không kể nó là thơ
10:33
or whether it's a mathematical text.
258
618000
3000
hay một đoạn về toán học.
10:36
It's a robust signature,
259
621000
2000
Nó là một dấu hiệu rất mạnh,
10:38
and it's very stable.
260
623000
2000
và rất ổn định.
10:40
As long as our books are written in English --
261
625000
2000
Miễn là những quyển sách của chúng tôi được viết bằng tiếng Anh --
10:42
because people are rewriting them and recopying them --
262
627000
3000
vì mọi người vẫn đang viết lại nó và sao chụp lại --
10:45
it's going to be there.
263
630000
2000
nó sẽ vẫn như thế.
10:47
So that inspired me to think about,
264
632000
2000
Điều này khiến tôi nghĩ tới,
10:49
well, what if I try to use this idea
265
634000
3000
điều gì sẽ xảy ra nếu tôi cố gắng sử dụng ý tưởng này
10:52
in order, not to detect random texts
266
637000
2000
không phải với mục đích phát hiện ra những đoạn trích bất kì
10:54
from texts with meaning,
267
639000
2000
từ những đoạn có ý nghĩa,
10:56
but rather detect the fact that there is meaning
268
641000
4000
mà để phát hiện ra những ý niệm có ý nghĩa
11:00
in the biomolecules that make up life.
269
645000
2000
trong những phần tử cấu thành nên sự sống.
11:02
But first I have to ask:
270
647000
2000
Nhưng đầu tiên tôi phải hỏi:
11:04
what are these building blocks, like the alphabet, elements that I showed you?
271
649000
3000
những khối , như là bảng chữ cái, nguyên tố mà tôi cho các bạn xem là gì?
11:07
Well it turns out, we have many different alternatives
272
652000
3000
Hóa ra chúng ta có rất nhiều phương án khác nhau
11:10
for such a set of building blocks.
273
655000
2000
cho nhưng khối đó.
11:12
We could use amino acids,
274
657000
2000
Chúng ta có thể dùng amino acid,
11:14
we could use nucleic acids, carboxylic acids, fatty acids.
275
659000
3000
dùng nucleic acid,carboxylic acids,và acid béo.
11:17
In fact, chemistry's extremely rich, and our body uses a lot of them.
276
662000
3000
Thực tế, hóa học rất phong phú và cơ thể ta đang sử dụng nó rất nhiều.
11:20
So that we actually, to test this idea,
277
665000
3000
Vậy nên chúng tôi, để kiểm nghiệm ý tưởng này,
11:23
first took a look at amino acids and some other carboxylic acids.
278
668000
3000
đầu tiên kiểm tra amino acid và một số carboxylic acids.
11:26
And here's the result.
279
671000
2000
Và đây là kết quả.
11:28
Here is, in fact, what you get
280
673000
3000
Đây là những thứ bạn có được
11:31
if you, for example, look at the distribution of amino acids
281
676000
3000
nếu bạn, ví dụ, xem sự phân bố của các amino acid
11:34
on a comet or in interstellar space
282
679000
3000
trên một sao chổi hay trong khoảng không gian giữa các ngôi sao
11:37
or, in fact, in a laboratory,
283
682000
2000
hay thực tế là ở trong một phòng thí nghiệm,
11:39
where you made very sure that in your primordial soup
284
684000
2000
nơi mà bạn chắc chắn rằng ở tình trạng nguyên thủy
11:41
that there is not living stuff in there.
285
686000
2000
không có bất cứ một thứ tạp chất sống nào.
11:43
What you find is mostly glycine and then alanine
286
688000
3000
Thứ bạn tìm thấy phần lớn là glycine và rồi alanine
11:46
and there's some trace elements of the other ones.
287
691000
3000
và có một số dấu vết của một số nguyên tố khác.
11:49
That is also very robust --
288
694000
3000
Nó cũng rất mạnh --
11:52
what you find in systems like Earth
289
697000
3000
thứ mà bạn tìm thấy trong những hệ thống như Trái Đất
11:55
where there are amino acids,
290
700000
2000
nơi mà có amino acid,
11:57
but there is no life.
291
702000
2000
nhưng không có sự sống.
11:59
But suppose you take some dirt
292
704000
2000
Giả sử bạn lấy một ít bụi bẩn
12:01
and dig through it
293
706000
2000
và đào sâu và nó
12:03
and then put it into these spectrometers,
294
708000
3000
và rồi đặt nó vào những cái máy phổ này,
12:06
because there's bacteria all over the place;
295
711000
2000
vì có vi khuẩn ở khắp mọi nơi;
12:08
or you take water anywhere on Earth,
296
713000
2000
hay như bạn mang nước đi khắp nơi trên Trái Đất,
12:10
because it's teaming with life,
297
715000
2000
vì nó có đầy ắp sự sống,
12:12
and you make the same analysis;
298
717000
2000
và bạn thực hiện những phân tích tương tự;
12:14
the spectrum looks completely different.
299
719000
2000
hình ảnh sẽ hoàn toàn khác biệt.
12:16
Of course, there is still glycine and alanine,
300
721000
4000
Tất nhiên sẽ vẫn có glycine và alanine,
12:20
but in fact, there are these heavy elements, these heavy amino acids,
301
725000
3000
nhưng thực tế thì có rất nhiều nguyên tố nặng nữa, những amino acid nặng này,
12:23
that are being produced
302
728000
2000
mà được sản sinh ra
12:25
because these are valuable to the organism.
303
730000
2000
bởi vì nó có giá trị đối với sinh vật.
12:27
And some other ones
304
732000
2000
Và một số cái khác
12:29
that are not used in the set of 20,
305
734000
2000
mà không được sử dụng trong bộ 20,
12:31
they will not appear at all
306
736000
2000
chúng sẽ thậm chí không xuất hiện
12:33
in any type of concentration.
307
738000
2000
dưới bât kì dạng cô cạn nào.
12:35
So this also turns out to be extremely robust.
308
740000
2000
Điều này vì thế cũng rất tràn đầy sức sống.
12:37
It doesn't matter what kind of sediment you're using to grind up,
309
742000
3000
Không kể bất kì loại cặn nào mà bạn xay nghiền ra,
12:40
whether it's bacteria or any other plants or animals.
310
745000
3000
cho dù nó là vi khuẩn hay thực vật, động vật gì.
12:43
Anywhere there's life,
311
748000
2000
Bất cứ nơi đâu có sự sống,
12:45
you're going to have this distribution,
312
750000
2000
bạn cũng sẽ có sự phân bố này,
12:47
as opposed to that distribution.
313
752000
2000
đối nghịch với sự phân bố kia.
12:49
And it is detectable not just in amino acids.
314
754000
3000
Nó được tìm thấy không chỉ ở amino acid.
12:52
Now you could ask:
315
757000
2000
Bây giờ bạn có thể hỏi:
12:54
well, what about these Avidians?
316
759000
2000
thế còn những Avidian thì sao?
12:56
The Avidians being the denizens of this computer world
317
761000
4000
Avidians là những công dân của thế giới máy tính
13:00
where they are perfectly happy replicating and growing in complexity.
318
765000
3000
nơi mà chúng hoàn toàn sao lại và phát triển về mức độ phức tạp.
13:03
So this is the distribution that you get
319
768000
3000
Vậy đây là sự phân bố mà bạn có được
13:06
if, in fact, there is no life.
320
771000
2000
khi mà thực tế là không có sự sống.
13:08
They have about 28 of these instructions.
321
773000
3000
Có khoảng 28 loại cấu trúc này.
13:11
And if you have a system where they're being replaced one by the other,
322
776000
3000
Và nếu bạn có một hệ thống mà chúng bị thay thế cái này bởi cái khác,
13:14
it's like the monkeys writing on a typewriter.
323
779000
2000
nó như là những con khỉ đánh máy .
13:16
Each of these instructions appears
324
781000
3000
Mỗi cấu trúc xuất hiện
13:19
with roughly the equal frequency.
325
784000
3000
với tần suất tương đối tương đương.
13:22
But if you now take a set of replicating guys
326
787000
4000
Nhưng nếu bạn lấy một bộ bản sao
13:26
like in the video that you saw,
327
791000
2000
như ở trong video mà bạn xem,
13:28
it looks like this.
328
793000
2000
nó trong như thế này.
13:30
So there are some instructions
329
795000
2000
Vậy thì có một số những cấu trúc
13:32
that are extremely valuable to these organisms,
330
797000
2000
mà cực kì có giá trị với sinh vật,
13:34
and their frequency is going to be high.
331
799000
3000
và tần suất của chúng sẽ rất cao.
13:37
And there's actually some instructions
332
802000
2000
Thực tế thì có một số cấu trúc
13:39
that you only use once, if ever.
333
804000
2000
mà bạn chỉ sử dụng duy nhất có một lần.
13:41
So they are either poisonous
334
806000
2000
Chúng hoặc độc hại
13:43
or really should be used at less of a level than random.
335
808000
4000
hoặc thực sự cần được sử dụng ở một cấp độ nào ít hơn mức độ bất kì .
13:47
In this case, the frequency is lower.
336
812000
3000
Trong trường hợp này, tần suất thấp hơn.
13:50
And so now we can see, is that really a robust signature?
337
815000
3000
các bạn có thể thấy, có phải nó là một dấu hiệu tràn đầy sự sống?
13:53
I can tell you indeed it is,
338
818000
2000
Thực sự là nó có,
13:55
because this type of spectrum, just like what you've seen in books,
339
820000
3000
bởi loại quang phổ này, như bạn đã nhìn thấy trong sách,
13:58
and just like what you've seen in amino acids,
340
823000
2000
và cũng như thứ mà bạn đã quan sát ở amno acid,
14:00
it doesn't really matter how you change the environment, it's very robust;
341
825000
3000
không kể bạn có thay đổi môi trường hay không, nó rất mạnh,
14:03
it's going to reflect the environment.
342
828000
2000
nó sẽ phản ánh môi trường.
14:05
So I'm going to show you now a little experiment that we did.
343
830000
2000
Bây giờ tôi sẽ cho các bạn thấy một ít thí nghiệm mà chúng tôi đã làm.
14:07
And I have to explain to you,
344
832000
2000
và tôi phải giải thích cho các bạn rằng,
14:09
the top of this graph
345
834000
2000
đỉnh của biểu đồ này
14:11
shows you that frequency distribution that I talked about.
346
836000
3000
cho thấy sự phân bố tần suất mà tôi đã nói tới
14:14
Here, in fact, that's the lifeless environment
347
839000
3000
Trên thực tế thì đây là môi trường không sự sống
14:17
where each instruction occurs
348
842000
2000
nơi mà mỗi cấu trúc xảy ra
14:19
at an equal frequency.
349
844000
2000
ở một tần sất tương đương.
14:21
And below there, I show, in fact,
350
846000
3000
Và dưới đây, tôi cho các bạn thấy
14:24
the mutation rate in the environment.
351
849000
3000
tỉ lệ biến đổi trong môi trường.
14:27
And I'm starting this at a mutation rate that is so high
352
852000
3000
Và tôi bắt đầu ở một mức độ biến đổi khá cao
14:30
that, even if you would drop
353
855000
2000
mà thậm chí nếu bạn giảm đột ngột
14:32
a replicating program
354
857000
2000
chương trình sao bản
14:34
that would otherwise happily grow up
355
859000
2000
nó vẫn sẽ tiếp tục phát triển
14:36
to fill the entire world,
356
861000
2000
để lấp đầy cả thế giới,
14:38
if you drop it in, it gets mutated to death immediately.
357
863000
4000
nếu bạn thả nó vào, nó sẽ biến đổi tới chết ngay lập tức.
14:42
So there is no life possible
358
867000
2000
Vậy thì không có sự sống tồn tại
14:44
at that type of mutation rate.
359
869000
3000
tại mức độ biến đổi đó.
14:47
But then I'm going to slowly turn down the heat, so to speak,
360
872000
4000
Nhưng rồi tôi sẽ từ từ giảm nhiệt độ
14:51
and then there's this viability threshold
361
876000
2000
tới ngưỡng cửa của sự sống
14:53
where now it would be possible
362
878000
2000
nơi mà phù hợp cho
14:55
for a replicator to actually live.
363
880000
2000
bản sao có thể sống.
14:57
And indeed, we're going to be dropping these guys
364
882000
3000
Và chúng ta sẽ thả anh chàng này
15:00
into that soup all the time.
365
885000
2000
vào bát súp đó.
15:02
So let's see what that looks like.
366
887000
2000
Vậy thì hãy xem chuyện gì xảy ra.
15:04
So first, nothing, nothing, nothing.
367
889000
3000
Đầu tiên, không có gì, không có gì, không có gì.
15:07
Too hot, too hot.
368
892000
2000
Quá nóng, quá nóng.
15:09
Now the viability threshold is reached,
369
894000
3000
Bây giờ thì ngưỡng của sựu sống đã đạt tới,
15:12
and the frequency distribution
370
897000
2000
và tần suất phân bố
15:14
has dramatically changed and, in fact, stabilizes.
371
899000
3000
đã biến đổi nhanh chóng và ổn định.
15:17
And now what I did there
372
902000
2000
Điều mà tôi đã làm
15:19
is, I was being nasty, I just turned up the heat again and again.
373
904000
3000
là,tôi đã hơi ác, tôi lại tăng nhiệt độ lên.
15:22
And of course, it reaches the viability threshold.
374
907000
3000
và tất nhiên nó chạm ngưỡng sự sống.
15:25
And I'm just showing this to you again because it's so nice.
375
910000
3000
Và tôi chỉ muốn cho các bạn thấy một lần nữa vì nó khá đẹp.
15:28
You hit the viability threshold.
376
913000
2000
Bạn chạm tới ngưỡng sống.
15:30
The distribution changes to "alive!"
377
915000
2000
Sự phân bố thay đổi sang "sống"
15:32
And then, once you hit the threshold
378
917000
3000
và rồi bạn lại chạm ngưỡng sống
15:35
where the mutation rate is so high
379
920000
2000
nơi mà mức biến đổi quá lớn
15:37
that you cannot self-reproduce,
380
922000
2000
mà bạn không thể tự tái tạo,
15:39
you cannot copy the information
381
924000
3000
không thể sao thông tin
15:42
forward to your offspring
382
927000
2000
chuyển tới cho con cái của bạn
15:44
without making so many mistakes
383
929000
2000
mà không có quá nhiều lỗi
15:46
that your ability to replicate vanishes.
384
931000
3000
đấy là khả năng sao của bạn đã biến mất.
15:49
And then that signature is lost.
385
934000
3000
Và dấu hiệu bị mất.
15:52
What do we learn from that?
386
937000
2000
Chúng ta có thể rút ra gì từ điều đó?
15:54
Well, I think we learn a number of things from that.
387
939000
4000
Tôi nghĩ rằng chúng ta đã học được nhiều điều từ đó.
15:58
One of them is,
388
943000
2000
Một trong số đó là,
16:00
if we are able to think about life
389
945000
3000
nếu chúng ta có thể nghĩ về sự sống
16:03
in abstract terms --
390
948000
2000
theo một cách trừu tượng --
16:05
and we're not talking about things like plants,
391
950000
2000
và chúng ta không nói về những thứ như thực vật,
16:07
and we're not talking about amino acids,
392
952000
2000
và chúng ta không nói về amino acid,
16:09
and we're not talking about bacteria,
393
954000
2000
và cũng không về vi khuẩn,
16:11
but we think in terms of processes --
394
956000
2000
mà chúng ta nghĩ về những quá trình --
16:13
then we could start to think about life,
395
958000
3000
vậy thì chúng ta bắt đầu quan niệm về sự sống,
16:16
not as something that is so special to Earth,
396
961000
2000
không phải như một thứ đặc biệt nào đó chỉ thuộc về Trái Đất,
16:18
but that, in fact, could exist anywhere.
397
963000
3000
mà như một thứ tồn tại ở khắp mọi nơi.
16:21
Because it really only has to do
398
966000
2000
Vì nó chỉ liên quan tới
16:23
with these concepts of information,
399
968000
2000
những khái niệm thông tin,
16:25
of storing information
400
970000
2000
việc lưu trữ thông tin
16:27
within physical substrates --
401
972000
2000
trong cơ sở thể chất --
16:29
anything: bits, nucleic acids,
402
974000
2000
bất cứ thứ gì: bit, nucleic acid,
16:31
anything that's an alphabet --
403
976000
2000
bất kì thứ gì mà là chữ cái --
16:33
and make sure that there's some process
404
978000
2000
và đảm bảo rằng có một số quá trình
16:35
so that this information can be stored
405
980000
2000
mà thông tin có thể được lưu trữ
16:37
for much longer than you would expect
406
982000
2000
lâu hơn mà bạn nghĩ
16:39
the time scales for the deterioration of information.
407
984000
4000
về thời gian để thông tin bị phân hủy.
16:43
And if you can do that,
408
988000
2000
Và nếu mà bạn có thể làm như vậy,
16:45
then you have life.
409
990000
2000
vậy thì bạn đã có sự sống.
16:47
So the first thing that we learn
410
992000
2000
Vậy thì thứ đầu tiên bạn học được
16:49
is that it is possible to define life
411
994000
3000
là hoàn toàn có thể định nghĩa sự sống
16:52
in terms of processes alone,
412
997000
3000
về phương diện quá trình thôi,
16:55
without referring at all
413
1000000
2000
mà không phải đè cập tới
16:57
to the type of things that we hold dear,
414
1002000
2000
những thứ mà chúng ta quan tâm,
16:59
as far as the type of life on Earth is.
415
1004000
3000
như là dạng sống trên Trái Đất là gì.
17:02
And that in a sense removes us again,
416
1007000
3000
Và nó lại loại bỏ chúng ta,
17:05
like all of our scientific discoveries, or many of them --
417
1010000
3000
như tất cả các khám phá khoa học, nhiều trong số chúng --
17:08
it's this continuous dethroning of man --
418
1013000
2000
nó là sự liên tục phế truất con người --
17:10
of how we think we're special because we're alive.
419
1015000
3000
về sự đặc biệt mà chúng ta nghĩ tới chúng ta vì chúng ta sống
17:13
Well we can make life. We can make life in the computer.
420
1018000
3000
Chúng ta có thể tạo ra sự sống.Chúng ta có thể tạo sự sống trong máy tính.
17:16
Granted, it's limited,
421
1021000
2000
Cho rằng nó hữu hạn,
17:18
but we have learned what it takes
422
1023000
3000
nhưng chúng ta cũng đã hiểu được rằng bằng cách nào mà nó
17:21
in order to actually construct it.
423
1026000
2000
có thể xây dựng nên.
17:23
And once we have that,
424
1028000
3000
Chúng ta hiểu rằng,
17:26
then it is not such a difficult task anymore
425
1031000
3000
đó không còn là một điều khó khăn nữa
17:29
to say, if we understand the fundamental processes
426
1034000
4000
nếu chúng ta hiểu bản chất quá trình
17:33
that do not refer to any particular substrate,
427
1038000
3000
mà không đề cập tới bất kì cơ sở cụ thể nào,
17:36
then we can go out
428
1041000
2000
vậy chúng ta có thể ra ngoài
17:38
and try other worlds,
429
1043000
2000
và tìm kiếm những thế giới khác,
17:40
figure out what kind of chemical alphabets might there be,
430
1045000
4000
xem liệu có chữ cái hóa học nào đang ở đó,
17:44
figure enough about the normal chemistry,
431
1049000
2000
tìm hiểu đủ về hóa học thường rồi,
17:46
the geochemistry of the planet,
432
1051000
3000
địa hóa của hành tinh này,
17:49
so that we know what this distribution would look like
433
1054000
2000
để chúng ta có thể biết được sự phân bố này như thế nào
17:51
in the absence of life,
434
1056000
2000
mà không có sự sống,
17:53
and then look for large deviations from this --
435
1058000
3000
và tìm kiếm sự lệch lạc khỏi nó --
17:56
this thing sticking out, which says,
436
1061000
3000
mà khẳng định rằng,
17:59
"This chemical really shouldn't be there."
437
1064000
2000
"Hóa chất này không thể ở đây."
18:01
Now we don't know that there's life then,
438
1066000
2000
Chúng ta không biết có sự sống ở đó,
18:03
but we could say,
439
1068000
2000
nhưng chúng ta có thể nói,
18:05
"Well at least I'm going to have to take a look very precisely at this chemical
440
1070000
3000
"Ít nhất thì tôi sẽ cân nhắc kĩ càng chính xác hóa chất này
18:08
and see where it comes from."
441
1073000
2000
và xem nó từ đâu tới."
18:10
And that might be our chance
442
1075000
2000
Đó có thể là cơ hội của chúng ta
18:12
of actually discovering life
443
1077000
2000
để tìm kiếm sự sống
18:14
when we cannot visibly see it.
444
1079000
2000
mà chúng chúng ta có thể không thể nhìn thấy bằng mắt thường.
18:16
And so that's really the only take-home message
445
1081000
3000
Và đấy là thông điệp đáng nhớ duy nhất
18:19
that I have for you.
446
1084000
2000
mà tôi muốn truyền tải tới các bạn.
18:21
Life can be less mysterious
447
1086000
2000
Sự sống có thể ít bí ẩn
18:23
than we make it out to be
448
1088000
2000
hơn thực tế mà chúng ta vẽ nó lên.
18:25
when we try to think about how it would be on other planets.
449
1090000
4000
khi mà chúng ta nghĩ về sự sống trên những hành tinh khác.
18:29
And if we remove the mystery of life,
450
1094000
3000
Và nếu chúng ta loại bỏ đi sự bí ẩn của sự sống,
18:32
then I think it is a little bit easier
451
1097000
3000
thì tôi nghĩ rằng mọi thứ sẽ dề dàng hơn nhiều
18:35
for us to think about how we live,
452
1100000
2000
cho chúng ta khi nghĩ về cách mà chúng ta sống,
18:37
and how perhaps we're not as special as we always think we are.
453
1102000
3000
và sự đặc biệt mà chúng ta có lẽ không phải như chúng ta vẫn hằng nghĩ.
18:40
And I'm going to leave you with that.
454
1105000
2000
Đó là những điều tôi muốn truyền tải tới các bạn.
18:42
And thank you very much.
455
1107000
2000
Cám ơn các bạn rất nhiều.
18:44
(Applause)
456
1109000
2000
(Vỗ tay)
ABOUT THE SPEAKER
Christoph Adami - Artificial life researcherChristoph Adami works on the nature of life and evolution, trying to define life in a way that is as free as possible from our preconceptions.
Why you should listen
Christoph Adami researches the nature of living systems, using 'artificial life' -- small, self-replicating computer programs. His main research focus is Darwinian evolution, which he studies at different levels of organization (from simple molecules to brains). He has pioneered theapplication of methods from information theory to the study of evolution, and designed the "Avida" system that launched the use of digital life as a tool for investigating basic questions in evolutionary biology.
He is Professor of Applied Life Sciences at the Keck Graduate Institute in Claremont, CA, and a Visiting Professor at the BEACON Center for the Study of Evolution in Action at Michigan State University. He obtained his PhD in theoretical physics from the State University of New York at Stony Brook.
Christoph Adami | Speaker | TED.com