TED2015
Manuel Lima: A visual history of human knowledge
Manuel Lima: Vizuální historie lidského vědění
Filmed:
Readability: 5.4
1,916,809 views
Jak rostou vědění? Někdy vzniká díky jediné mu vhledu, který se rozroste do mnohých větví. Expert na infografiku Manuel Lima zkoumá tisíciletou historii zaznamenávání dat - od jazyků po dynastie - pomocí stromů informací. Překládá fascinující historii vizualizací a náhled na lidské snahy zmapovat to, co víme.
Manuel Lima - Data visualization researcher
Manuel Lima studies how information can be organized -- into elegant and beautiful diagrams that illustrate the many unexpected twists of big data. Full bio
Manuel Lima studies how information can be organized -- into elegant and beautiful diagrams that illustrate the many unexpected twists of big data. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:13
Over the past 10 years,
0
1126
1295
Posledních 10 let jsem zkoumal,
00:14
I've been researching the way
people organize and visualize information.
people organize and visualize information.
1
2445
4569
jak si lidé organizují
a vizualizují informace.
a vizualizují informace.
00:19
And I've noticed an interesting shift.
2
7786
2039
Došlo k zajímavému posunu.
00:22
For a long period of time,
3
10166
1720
Dlouho jsme věřili v přirozenou
sestupnou hierarchii ve světě kolem nás,
sestupnou hierarchii ve světě kolem nás,
00:23
we believed in a natural ranking order
in the world around us,
in the world around us,
4
11910
4428
00:28
also known as the great chain of being,
or "Scala naturae" in Latin,
or "Scala naturae" in Latin,
5
16362
4745
známou jako velký řetěz bytí
nebo latinsky "Scala naturae,"
nebo latinsky "Scala naturae,"
00:33
a top-down structure that normally starts
with God at the very top,
with God at the very top,
6
21131
4175
sestupná struktura, která normálně
na samém vrcholu začíná Bohem,
na samém vrcholu začíná Bohem,
00:37
followed by angels, noblemen,
7
25330
2405
následují andělé, šlechtici,
prostý lid, zvířata atd.
prostý lid, zvířata atd.
00:39
common people, animals, and so on.
8
27759
3013
00:43
This idea was actually based
on Aristotle's ontology,
on Aristotle's ontology,
9
31999
4275
Vychází z Aristotelovy ontologie,
která řadí všechny člověku známé věci
která řadí všechny člověku známé věci
00:48
which classified all things known to man
in a set of opposing categories,
in a set of opposing categories,
10
36298
4444
v protichůdné kategorie
jako ty, které vidíte za mnou.
jako ty, které vidíte za mnou.
00:52
like the ones you see behind me.
11
40766
1722
00:56
But over time, interestingly enough,
12
44687
2747
Časem však tento koncept převzal
schéma větvení stromu,
schéma větvení stromu,
00:59
this concept adopted
the branching schema of a tree
the branching schema of a tree
13
47458
4146
01:03
in what became known
as the Porphyrian tree,
as the Porphyrian tree,
14
51628
2873
známé jako "Porfyriův strom",
nebo "nejstarší strom vědomostí".
nebo "nejstarší strom vědomostí".
01:06
also considered to be
the oldest tree of knowledge.
the oldest tree of knowledge.
15
54525
3642
01:11
The branching scheme
of the tree was, in fact,
of the tree was, in fact,
16
59238
2174
Schéma stromu bylo tak silnou
metaforou vyjádření informace,
metaforou vyjádření informace,
01:13
such a powerful metaphor
for conveying information
for conveying information
17
61436
2949
01:16
that it became, over time,
an important communication tool
an important communication tool
18
64409
3270
že se stalo důležitým komunikačním
prostředkem k zobrazení systémů vědomostí.
prostředkem k zobrazení systémů vědomostí.
01:19
to map a variety of systems of knowledge.
19
67703
2274
01:22
We can see trees being used
to map morality,
to map morality,
20
70648
3083
Stromy se používaly k zobrazení morálky
– známý strom mravností a strom neřestí –
– známý strom mravností a strom neřestí –
01:25
with the popular tree of virtues
and tree of vices,
and tree of vices,
21
73755
2849
01:28
as you can see here, with these beautiful
illustrations from medieval Europe.
illustrations from medieval Europe.
22
76628
3792
jak můžete vidět na těchto nádherných
ilustracích ze středověké Evropy.
ilustracích ze středověké Evropy.
01:32
We can see trees being used
to map consanguinity,
to map consanguinity,
23
80825
3088
Stromy zobrazují příbuznost
a rozličná krevní pouta mezi lidmi.
a rozličná krevní pouta mezi lidmi.
01:35
the various blood ties between people.
24
83937
2244
01:39
We can also see trees being used
to map genealogy,
to map genealogy,
25
87110
3096
Stromy zobrazují genealogii,
asi nejslavnější stromový diagram.
asi nejslavnější stromový diagram.
01:42
perhaps the most famous archetype
of the tree diagram.
of the tree diagram.
26
90230
2810
01:45
I think many of you in the audience
have probably seen family trees.
have probably seen family trees.
27
93064
3316
Mnozí z vás nejspíš viděli rodokmeny
či dokonce podobně nakreslený vlastní.
či dokonce podobně nakreslený vlastní.
01:48
Many of you probably even have
your own family trees drawn in such a way.
your own family trees drawn in such a way.
28
96404
3705
01:53
We can see trees even mapping
systems of law,
systems of law,
29
101158
2911
Stromy dokonce mapují právní systémy,
01:56
the various decrees and rulings
of kings and rulers.
of kings and rulers.
30
104093
3851
rozličné dekrety a vlády králů a vládců.
02:01
And finally, of course,
also a very popular scientific metaphor,
also a very popular scientific metaphor,
31
109785
3758
A konečně velmi známou vědeckou metaforou
02:05
we can see trees being used
to map all species known to man.
to map all species known to man.
32
113567
3560
jsou stromy zobrazující
všechny živočišné druhy známé člověku.
všechny živočišné druhy známé člověku.
02:11
And trees ultimately became
such a powerful visual metaphor
such a powerful visual metaphor
33
119177
3906
Stromy se staly silnou vizuální metaforou,
02:15
because in many ways,
they really embody this human desire
they really embody this human desire
34
123107
2868
protože ztělesňují lidskou touhu
po řádu, rovnováze, jednotě a symetrii.
po řádu, rovnováze, jednotě a symetrii.
02:17
for order, for balance,
for unity, for symmetry.
for unity, for symmetry.
35
125999
3036
02:21
However, nowadays we are really facing
new complex, intricate challenges
new complex, intricate challenges
36
129999
4323
Dnes ale čelíme novým,
složitým a spletitým výzvám,
složitým a spletitým výzvám,
02:26
that cannot be understood by simply
employing a simple tree diagram.
employing a simple tree diagram.
37
134346
4190
které nemohou být pochopeny
jen jednoduchým stromovým diagramem.
jen jednoduchým stromovým diagramem.
02:32
And a new metaphor is currently emerging,
38
140037
3242
A tak místo stromu nastupuje nová metafora
ve vizualizaci různých systémů vědění.
ve vizualizaci různých systémů vědění.
02:35
and it's currently replacing the tree
39
143303
2150
02:37
in visualizing various
systems of knowledge.
systems of knowledge.
40
145477
2563
02:40
It's really providing us with a new lens
to understand the world around us.
to understand the world around us.
41
148064
4252
Skutečně nám poskytuje nové brýle
pro porozumění světu kolem nás.
pro porozumění světu kolem nás.
02:45
And this new metaphor
is the metaphor of the network.
is the metaphor of the network.
42
153495
3199
Tou metaforou je metafora sítě.
02:49
And we can see this shift
from trees into networks
from trees into networks
43
157511
3311
Tento posun od stromů k sítím
vidíme v mnoha oblastech vědění.
vidíme v mnoha oblastech vědění.
02:52
in many domains of knowledge.
44
160846
1640
02:54
We can see this shift in the way
we try to understand the brain.
we try to understand the brain.
45
162510
4189
V tom, jak se snažíme porozumět mozku.
03:00
While before, we used
to think of the brain
to think of the brain
46
168453
2038
Dříve jsme o mozku přemýšleli
jako o modulárním centralizovaném orgánu,
jako o modulárním centralizovaném orgánu,
03:02
as a modular, centralized organ,
47
170515
1991
03:04
where a given area was responsible
for a set of actions and behaviors,
for a set of actions and behaviors,
48
172530
4038
kde je určitá oblast zodpovědná
za sérii akcí a chování.
za sérii akcí a chování.
03:08
the more we know about the brain,
49
176592
1739
Čím více o mozku víme,
tím více o něm přemýšlíme
tím více o něm přemýšlíme
03:10
the more we think of it
as a large music symphony,
as a large music symphony,
50
178355
3286
jako o velké hudební symfonii
hrané stovkami a tisíci nástrojů.
hrané stovkami a tisíci nástrojů.
03:13
played by hundreds
and thousands of instruments.
and thousands of instruments.
51
181665
2610
03:16
This is a beautiful snapshot
created by the Blue Brain Project,
created by the Blue Brain Project,
52
184299
3676
Toto je nádherná fotka
vytvořená projektem Blue Brain,
vytvořená projektem Blue Brain,
03:19
where you can see 10,000 neurons
and 30 million connections.
and 30 million connections.
53
187999
4063
kde vidíte 10 tisíc neuronů
a 30 milionů cestiček.
a 30 milionů cestiček.
03:24
And this is only mapping 10 percent
of a mammalian neocortex.
of a mammalian neocortex.
54
192736
3888
Toto je zobrazení pouhých 10 %
savčí mozkové kůry.
savčí mozkové kůry.
03:30
We can also see this shift in the way
we try to conceive of human knowledge.
we try to conceive of human knowledge.
55
198815
4160
K posunu došlo i v tom,
jak si představujeme lidské vědomosti.
jak si představujeme lidské vědomosti.
03:36
These are some remarkable trees
of knowledge, or trees of science,
of knowledge, or trees of science,
56
204062
3148
Toto je pár nevšedních stromů vědění
nebo stromů věd
nebo stromů věd
03:39
by Spanish scholar Ramon Llull.
57
207234
2221
od španělského učence Ramona Llulla,
který byl předchůdcem – byl prvním,
který byl předchůdcem – byl prvním,
03:41
And Llull was actually the precursor,
58
209999
1810
kdo vytvořil metaforu vědy jako stromu,
kterou dnes běžně používáme,
kterou dnes běžně používáme,
03:43
the very first one who created
the metaphor of science as a tree,
the metaphor of science as a tree,
59
211833
3714
03:47
a metaphor we use
every single day, when we say,
every single day, when we say,
60
215571
2968
když říkáme:
"biologie je odvětvím vědy,"
"biologie je odvětvím vědy,"
03:50
"Biology is a branch of science,"
61
218563
1665
03:52
when we say,
62
220252
1153
když říkáme:
"genetika je odvětvím vědy."
"genetika je odvětvím vědy."
03:53
"Genetics is a branch of science."
63
221429
1933
03:56
But perhaps the most beautiful of all
trees of knowledge, at least for me,
trees of knowledge, at least for me,
64
224283
3595
Pro mě je tím nejkrásnějším
stromem vědění tento.
stromem vědění tento.
03:59
was created for the French encyclopedia
by Diderot and d'Alembert in 1751.
by Diderot and d'Alembert in 1751.
65
227902
4452
Byl vytvořen pro francouzskou encyklopedii
od Diderota a d'Alemberta v r. 1751.
od Diderota a d'Alemberta v r. 1751.
04:04
This was really the bastion
of the French Enlightenment,
of the French Enlightenment,
66
232378
2635
Ta byla opravdovou baštou
francouzkého osvícenství
francouzkého osvícenství
04:07
and this gorgeous illustration
was featured as a table of contents
was featured as a table of contents
67
235037
3825
a ilustrace byla použita
jako obsah této encyklopedie.
jako obsah této encyklopedie.
04:10
for the encyclopedia.
68
238886
1571
04:12
And it actually maps out
all domains of knowledge
all domains of knowledge
69
240481
4187
Ukazuje všechny oblasti vědění
jako jednotlivé větve stromu.
jako jednotlivé větve stromu.
04:16
as separate branches of a tree.
70
244692
2118
04:19
But knowledge is much more
intricate than this.
intricate than this.
71
247866
2333
Ale vědomosti jsou mnohem
složitější než toto.
složitější než toto.
04:22
These are two maps of Wikipedia
showing the inter-linkage of articles --
showing the inter-linkage of articles --
72
250794
4640
Tyto dvě mapy Wikipedie
ukazují propojenost článků
ukazují propojenost článků
04:27
related to history on the left,
and mathematics on the right.
and mathematics on the right.
73
255458
3890
související nalevo s historií
a napravo s matematikou.
a napravo s matematikou.
04:31
And I think by looking at these maps
74
259966
1739
Při pohledu na tyto mapy
a další, vytvořené Wikipedií --
a další, vytvořené Wikipedií --
04:33
and other ones that have been
created of Wikipedia --
created of Wikipedia --
75
261729
2544
jednou z největších rhizomatických
struktur vytvořených člověkem --
struktur vytvořených člověkem --
04:36
arguably one of the largest rhizomatic
structures ever created by man --
structures ever created by man --
76
264297
3392
04:39
we can really understand
how human knowledge is much more intricate
how human knowledge is much more intricate
77
267713
3822
můžeme pochopit složitost lidského vědění
a jeho provázanost, jako síť
a jeho provázanost, jako síť
04:43
and interdependent, just like a network.
78
271559
2436
04:47
We can also see this interesting shift
79
275455
2163
Také vidíme zajímavý posun ve znázornění
sociálních vazeb mezi lidmi.
sociálních vazeb mezi lidmi.
04:49
in the way we map
social ties between people.
social ties between people.
80
277642
2700
04:53
This is the typical organization chart.
81
281524
2295
Toto je typické schéma organizace.
04:55
I'm assuming many of you have seen
a similar chart as well,
a similar chart as well,
82
283843
2794
Předpokládám, že podobný graf
jste už viděli ve vašich korporacích.
jste už viděli ve vašich korporacích.
04:58
in your own corporations, or others.
83
286661
1746
05:00
It's a top-down structure
84
288431
1485
Je to sestupná struktura,
s ředitelem na samotném vrcholu,
s ředitelem na samotném vrcholu,
05:01
that normally starts
with the CEO at the very top,
with the CEO at the very top,
85
289940
2861
05:04
and where you can drill down all the way
to the individual workmen on the bottom.
to the individual workmen on the bottom.
86
292825
3960
odkud se můžete prokopat až
k jednotlivým pracovníkům dole.
k jednotlivým pracovníkům dole.
05:09
But humans sometimes are, well, actually,
all humans are unique in their own way,
all humans are unique in their own way,
87
297634
4848
Ale lidé jsou svým způsobem jedineční
05:14
and sometimes you really don't play well
under this really rigid structure.
under this really rigid structure.
88
302506
4698
a někdy se pod touto neohebnou
strukturou nedá pořádně hrát.
strukturou nedá pořádně hrát.
05:20
I think the Internet is really changing
this paradigm quite a lot.
this paradigm quite a lot.
89
308711
3110
Internet hodně mění tento model.
05:23
This is a fantastic map
of online social collaboration
of online social collaboration
90
311845
3365
Toto je fantastická mapa
online sociální spolupráce
online sociální spolupráce
05:27
between Perl developers.
91
315234
1629
mezi vývojáři Perlu,
známého programovacího jazyka.
známého programovacího jazyka.
05:28
Perl is a famous programming language,
92
316887
2088
Zde vidíte, jak si programátoři vyměňují
soubory a pracují společně na projektu.
soubory a pracují společně na projektu.
05:30
and here, you can see
how different programmers
how different programmers
93
318999
2723
05:33
are actually exchanging files,
and working together on a given project.
and working together on a given project.
94
321746
3827
05:37
And here, you can notice that this is
a completely decentralized process --
a completely decentralized process --
95
325597
4178
A tady si můžete všimnout, že je to
naprosto decentralizovaný proces --
naprosto decentralizovaný proces --
05:41
there's no leader in this organization,
96
329799
2156
není tu žádný vůdce této organizace,
05:43
it's a network.
97
331979
1157
je to síť.
05:46
We can also see this interesting shift
when we look at terrorism.
when we look at terrorism.
98
334337
4705
Tento zajímavý posun
vidíme i u terorismu.
vidíme i u terorismu.
05:51
One of the main challenges
of understanding terrorism nowadays
of understanding terrorism nowadays
99
339613
3104
Jeden z hlavních problémů
pochopení současného terorismu je,
pochopení současného terorismu je,
05:54
is that we are dealing with
decentralized, independent cells,
decentralized, independent cells,
100
342741
3730
že stojíme proti decentralizovaným,
nezávislým buňkám,
nezávislým buňkám,
05:58
where there's no leader
leading the whole process.
leading the whole process.
101
346495
2822
bez vůdce, který by celý proces řídil.
06:02
And here, you can actually see
how visualization is being used.
how visualization is being used.
102
350518
3298
A tady vidíte, jak se využívá vizualizace.
Diagram, který vidíte za mnou,
Diagram, který vidíte za mnou,
06:05
The diagram that you see behind me
103
353840
1657
06:07
shows all the terrorists involved
in the Madrid attack in 2004.
in the Madrid attack in 2004.
104
355521
3818
ukazuje všechny teroristy zapojené
do útoku v Madridu v r.2004.
do útoku v Madridu v r.2004.
06:11
And what they did here is,
they actually segmented the network
they actually segmented the network
105
359942
2927
Rozdělili síť do tří různých roků
představovaných svislými úrovněmi,
představovaných svislými úrovněmi,
06:14
into three different years,
106
362893
1499
06:16
represented by the vertical layers
that you see behind me.
that you see behind me.
107
364416
3042
06:19
And the blue lines tie together
108
367482
1969
A modré čáry spojují lidi
přítomné v té síti v jednotlivých letech.
přítomné v té síti v jednotlivých letech.
06:21
the people that were present
in that network year after year.
in that network year after year.
109
369475
3618
06:25
So even though there's no leader per se,
110
373117
2028
I když tu není žádný vůdce jako takový,
06:27
these people are probably the most
influential ones in that organization,
influential ones in that organization,
111
375169
3635
tito lidé jsou pravděpodobně ti
nejvlivnější v této organizaci,
nejvlivnější v této organizaci,
06:30
the ones that know more about the past,
112
378828
2008
znají lépe minulost a budoucí plány a cíle
této konkrétní buňky.
této konkrétní buňky.
06:32
and the future plans and goals
of this particular cell.
of this particular cell.
113
380860
2877
06:37
We can also see this shift
from trees into networks
from trees into networks
114
385232
3006
Tento posun ze stromů na sítě
zaznamenáváme i ve způsobu,
zaznamenáváme i ve způsobu,
06:40
in the way we classify
and organize species.
and organize species.
115
388262
2991
jakým řadíme a organizujeme
živočišné druhy.
živočišné druhy.
06:45
The image on the right
is the only illustration
is the only illustration
116
393245
2829
Obrázek napravo je jedinou
ilustrací, kterou Darwin zahrnul
ilustrací, kterou Darwin zahrnul
06:48
that Darwin included
in "The Origin of Species,"
in "The Origin of Species,"
117
396098
3112
do díla "O původu druhů",
a kterou nazval "Strom života."
a kterou nazval "Strom života."
06:51
which Darwin called the "Tree of Life."
118
399234
2261
06:54
There's actually a letter
from Darwin to the publisher,
from Darwin to the publisher,
119
402098
2885
Ve svém dopise vydavateli
Darwin popisuje jeho důležitost.
Darwin popisuje jeho důležitost.
06:57
expanding on the importance
of this particular diagram.
of this particular diagram.
120
405007
2656
06:59
It was critical for Darwin's
theory of evolution.
theory of evolution.
121
407687
2642
Byl nezbytný pro Darwinovu
teorii evoluce.
teorii evoluce.
07:03
But recently, scientists discovered
that overlaying this tree of life
that overlaying this tree of life
122
411408
3567
Vědci ale nedávno objevili,
že tento strom života
že tento strom života
07:06
is a dense network of bacteria,
123
414999
2435
překrývá hustá síť bakterií,
07:09
and these bacteria
are actually tying together
are actually tying together
124
417458
2161
které propojují živočišné druhy,
jež byly před tím naprosto oddělené
jež byly před tím naprosto oddělené
07:11
species that were completely
separated before,
separated before,
125
419643
2172
07:13
to what scientists are now calling
not the tree of life,
not the tree of life,
126
421839
3080
A to vědci nazývají ne strom života,
ale pavučina života, síť života.
ale pavučina života, síť života.
07:16
but the web of life, the network of life.
127
424943
2856
07:21
And finally, we can really
see this shift, again,
see this shift, again,
128
429489
2514
A konečně, tento posun vidíme
v ekosystému naší planety.
v ekosystému naší planety.
07:24
when we look at ecosystems
around our planet.
around our planet.
129
432027
2424
07:27
No more do we have these simplified
predator-versus-prey diagrams
predator-versus-prey diagrams
130
435599
3166
Ve školách se už neučíme
zjednodušené diagramy
zjednodušené diagramy
07:30
we have all learned at school.
131
438789
1447
predátor versus kořist,
07:33
This is a much more accurate
depiction of an ecosystem.
depiction of an ecosystem.
132
441201
2989
Toto je mnohem přesnější
vyobrazení ekosystému.
vyobrazení ekosystému.
07:36
This is a diagram created
by Professor David Lavigne,
by Professor David Lavigne,
133
444214
2904
Tento diagram vytvořil
profesor David Lavign,
profesor David Lavign,
07:39
mapping close to 100 species
that interact with the codfish
that interact with the codfish
134
447142
3500
mapuje téměř 100 druhů,
které se vzájemně ovlivňují s treskou
které se vzájemně ovlivňují s treskou
07:42
off the coast of Newfoundland in Canada.
135
450666
2951
u pobřeží Newfoundlandu v Kanadě.
A právě na něm
můžeme opravdu pochopit
můžeme opravdu pochopit
07:46
And I think here, we can really understand
the intricate and interdependent nature
the intricate and interdependent nature
136
454244
3937
složitou a vzájemně provázanou povahu
většiny ekosystémů naší planety.
většiny ekosystémů naší planety.
07:50
of most ecosystems
that abound on our planet.
that abound on our planet.
137
458205
2523
07:54
But even though recent,
this metaphor of the network,
this metaphor of the network,
138
462442
3644
I když je tato metafora sítě mladá,
již nabyla různých tvarů a forem
již nabyla různých tvarů a forem
07:58
is really already adopting
various shapes and forms,
various shapes and forms,
139
466110
3103
08:01
and it's almost becoming
a growing visual taxonomy.
a growing visual taxonomy.
140
469237
2463
a stává se rostoucí vizuální taxonomií.
08:03
It's almost becoming
the syntax of a new language.
the syntax of a new language.
141
471724
2647
Stává se větnou skladbou nového jazyka.
08:06
And this is one aspect
that truly fascinates me.
that truly fascinates me.
142
474395
2633
A to je jeden z aspektů,
který mě opravdu fascinuje.
který mě opravdu fascinuje.
08:09
And these are actually
15 different typologies
15 different typologies
143
477678
2533
Tohle je 15 rozdílných typologií,
které už nějakou chvíli sbírám.
které už nějakou chvíli sbírám.
08:12
I've been collecting over time,
144
480235
2135
08:14
and it really shows the immense
visual diversity of this new metaphor.
visual diversity of this new metaphor.
145
482394
4022
Ukazují ohromnou vizuální
různorodost této nové metafory.
různorodost této nové metafory.
08:19
And here is an example.
146
487001
1222
A tady je jeden příklad.
08:20
On the very top band,
you have radial convergence,
you have radial convergence,
147
488818
3933
V nejhornějším pruhu
máte paprsčitou sbíhavost,
máte paprsčitou sbíhavost,
08:24
a visualization model that has become
really popular over the last five years.
really popular over the last five years.
148
492775
3939
vizualizaci modelu, který se stal velmi
populární během posledních 5 let.
populární během posledních 5 let.
08:29
At the top left, the very first project
is a gene network,
is a gene network,
149
497198
4354
Nahoře vlevo, ten první projekt,
je genetická síť,
je genetická síť,
08:33
followed by a network
of IP addresses -- machines, servers --
of IP addresses -- machines, servers --
150
501576
4009
následuje síť IP adres - stroje, servery -
08:37
followed by a network of Facebook friends.
151
505609
2972
a po ní následuje Facebooková síť přátel.
08:41
You probably couldn't find
more disparate topics,
more disparate topics,
152
509240
2508
Těžko byste hledali odlišnější náměty,
přesto využívají stejné metafory,
přesto využívají stejné metafory,
08:43
yet they are using the same metaphor,
the same visual model,
the same visual model,
153
511772
3794
stejný vizuální model k zobrazení
nekonečné složitosti svého námětu.
nekonečné složitosti svého námětu.
08:47
to map the never-ending complexities
of its own subject.
of its own subject.
154
515590
3606
08:52
And here are a few more examples
of the many I've been collecting,
of the many I've been collecting,
155
520545
3124
A tady je pár dalších příkladů
rostoucích vizuálních klasifikací sítě.
rostoucích vizuálních klasifikací sítě.
08:55
of this growing visual
taxonomy of networks.
taxonomy of networks.
156
523693
2738
09:00
But networks are not just
a scientific metaphor.
a scientific metaphor.
157
528248
2865
Ale sítě nejsou pouze vědecké metafory.
09:04
As designers, researchers, and scientists
try to map a variety of complex systems,
try to map a variety of complex systems,
158
532192
5541
Jak designéři, výzkumníci a vědci usilují
o mapování různorodosti složitých systémů,
o mapování různorodosti složitých systémů,
09:09
they are in many ways influencing
traditional art fields,
traditional art fields,
159
537757
2813
ovlivňují tak tradiční pole umění,
jako je malba a sochařství
jako je malba a sochařství
09:12
like painting and sculpture,
160
540594
1402
09:14
and influencing many different artists.
161
542020
1993
a ovlivňují mnoho rozličných umělců.
09:16
And perhaps because networks have
this huge aesthetical force to them --
this huge aesthetical force to them --
162
544718
4042
A možná právě pro to, že pro ně
mají tak obrovskou estetickou sílu --
mají tak obrovskou estetickou sílu --
09:20
they're immensely gorgeous --
163
548784
1958
jsou ohromně nádherné ---
09:22
they are really becoming a cultural meme,
164
550766
2056
se stávají kulturním memem
09:24
and driving a new art movement,
which I've called "networkism."
which I've called "networkism."
165
552846
4325
a řídí nový umělecký směr,
který jsem nazval networkismus.
který jsem nazval networkismus.
09:30
And we can see this influence
in this movement in a variety of ways.
in this movement in a variety of ways.
166
558544
3208
A v něm vidíme tento vliv
nejrůznějšími způsoby.
nejrůznějšími způsoby.
09:33
This is just one of many examples,
167
561776
1793
Toto je jen jeden z mnoha příkladů,
kde vidíte vliv od vědy po umění.
kde vidíte vliv od vědy po umění.
09:35
where you can see this influence
from science into art.
from science into art.
168
563593
2725
09:38
The example on your left side
is IP-mapping,
is IP-mapping,
169
566342
2871
Nalevo je počítačově vytvořená
mapa IP adres - stroje, servery.
mapa IP adres - stroje, servery.
09:41
a computer-generated map of IP addresses;
again -- servers, machines.
again -- servers, machines.
170
569237
3659
09:45
And on your right side,
171
573253
1205
Napravo vidíte
"Pomíjivé struktury a nestabilní sítě"
"Pomíjivé struktury a nestabilní sítě"
09:46
you have "Transient Structures
and Unstable Networks" by Sharon Molloy,
and Unstable Networks" by Sharon Molloy,
172
574482
4618
od Sharona Molloye
za použití oleje a smaltu na plátně.
za použití oleje a smaltu na plátně.
09:51
using oil and enamel on canvas.
173
579124
2094
09:53
And here are a few more
paintings by Sharon Molloy,
paintings by Sharon Molloy,
174
581870
3105
A tady je pár dalších krásných a složitých
maleb od Sharona Molloye,
maleb od Sharona Molloye,
09:56
some gorgeous, intricate paintings.
175
584999
1932
10:00
And here's another example
of that interesting cross-pollination
of that interesting cross-pollination
176
588375
3306
A tady je další příklad tohoto
zajímavého spojení vědy a umění.
zajímavého spojení vědy a umění.
10:03
between science and art.
177
591705
1404
10:05
On your left side,
you have "Operation Smile."
you have "Operation Smile."
178
593475
2665
Nalevo je "Operace: Úsměv" --
počítačově vytvořená mapa sociální sítě.
počítačově vytvořená mapa sociální sítě.
10:08
It is a computer-generated map
of a social network.
of a social network.
179
596164
2889
10:11
And on your right side,
you have "Field 4," by Emma McNally,
you have "Field 4," by Emma McNally,
180
599077
3726
Napravo je "Pole 4" od Emmy McNally
za použití pouze grafitu na papíře.
za použití pouze grafitu na papíře.
10:14
using only graphite on paper.
181
602827
2086
10:17
Emma McNally is one of the main
leaders of this movement,
leaders of this movement,
182
605374
3517
Emma McNally je jedna z hlavních
vůdců tohoto směru
vůdců tohoto směru
10:20
and she creates these striking,
imaginary landscapes,
imaginary landscapes,
183
608915
2569
vytváří tyto dech beroucí
imaginární krajiny,
imaginární krajiny,
10:23
where you can really notice the influence
from traditional network visualization.
from traditional network visualization.
184
611508
4665
kde si můžete povšimnout vlivu
tradiční síťové vizualizace.
tradiční síťové vizualizace.
10:30
But networkism doesn't happen
only in two dimensions.
only in two dimensions.
185
618324
3007
Ale networkismus se neodehrává
pouze ve dvou dimenzích.
pouze ve dvou dimenzích.
10:33
This is perhaps
one of my favorite projects
one of my favorite projects
186
621355
2278
Zde je jeden můj oblíbený projekt
tohoto nového směru.
tohoto nového směru.
10:35
of this new movement.
187
623657
1405
10:37
And I think the title really
says it all -- it's called:
says it all -- it's called:
188
625086
2634
Myslím, že název říká vše.
Jmenuje se:
Jmenuje se:
10:39
"Galaxies Forming Along Filaments,
189
627744
2167
"Galaxie formující se po vláknech
jako kapičky na nitce pavoučí sítě"
jako kapičky na nitce pavoučí sítě"
10:41
Like Droplets Along the Strands
of a Spider's Web."
of a Spider's Web."
190
629935
3332
10:46
And I just find this particular project
to be immensely powerful.
to be immensely powerful.
191
634616
3080
A právě tento projekt považuji
za nesmírně mocný.
za nesmírně mocný.
10:49
It was created by Tomás Saraceno,
192
637720
1960
Vytvořil jej Tomás Saraceno
který zaplňuje obrovské prostory,
který zaplňuje obrovské prostory,
10:51
and he occupies these large spaces,
193
639704
2698
10:54
creates these massive installations
using only elastic ropes.
using only elastic ropes.
194
642426
3342
a vytváří masivní instalace
za použití pouze elastických provazů.
za použití pouze elastických provazů.
10:57
As you actually navigate that space
and bounce along those elastic ropes,
and bounce along those elastic ropes,
195
645792
3817
Jak procházíte tímto prostorem
a odrážíte se po elastických provazech,
a odrážíte se po elastických provazech,
11:01
the entire network kind of shifts,
almost like a real organic network would.
almost like a real organic network would.
196
649633
4575
celá sít se tak nějak mění,
téměř tak, jako skutečná organická síť.
téměř tak, jako skutečná organická síť.
11:07
And here's yet another example
197
655414
2032
A tady je další z příkladů
networkismu, na zcela jiné úrovni.
networkismu, na zcela jiné úrovni.
11:09
of networkism taken
to a whole different level.
to a whole different level.
198
657470
2389
11:12
This was created
by Japanese artist Chiharu Shiota
by Japanese artist Chiharu Shiota
199
660303
3213
Toto je dílo japonské umělkyně
Chiharu Shiotou, nazvané "V tichu".
Chiharu Shiotou, nazvané "V tichu".
11:15
in a piece called "In Silence."
200
663540
1755
11:17
And Chiharu, like Tomás Saraceno,
fills these rooms with this dense network,
fills these rooms with this dense network,
201
665834
5355
A Chiharu, stejně jako Tomás Saraceno,
zaplňuje prostory
zaplňuje prostory
hustou sítí z elastických provazů,
černé vlny a vláken
černé vlny a vláken
11:23
this dense web of elastic ropes
and black wool and thread,
and black wool and thread,
202
671213
3762
11:26
sometimes including objects,
as you can see here,
as you can see here,
203
674999
2759
někdy včetně předmětů,
jak můžete vidět tady
jak můžete vidět tady
11:29
sometimes even including people,
in many of her installations.
in many of her installations.
204
677782
3022
a v mnoha svých instalacích
dokonce i včetně lidí.
dokonce i včetně lidí.
11:35
But networks are also
not just a new trend,
not just a new trend,
205
683374
2691
Ale sítě nejsou jen
novým trendem
novým trendem
11:38
and it's too easy for us
to dismiss it as such.
to dismiss it as such.
206
686089
2364
a je jednoduché
je jako takové odmítnout.
je jako takové odmítnout.
11:41
Networks really embody
notions of decentralization,
notions of decentralization,
207
689029
3607
Sítě ztělesňují představu decentralizace,
provázanosti, vzájemné závislosti.
provázanosti, vzájemné závislosti.
11:44
of interconnectedness, of interdependence.
208
692660
3134
11:48
And this new way of thinking is critical
209
696303
2476
A tento nový způsob myšlení je zásadní
při řešení složitých problémů dneška --
při řešení složitých problémů dneška --
11:50
for us to solve many of the complex
problems we are facing nowadays,
problems we are facing nowadays,
210
698803
3730
11:54
from decoding the human brain,
211
702557
1841
od dešifrování lidského mozku
11:56
to understanding
the vast universe out there.
the vast universe out there.
212
704422
2403
po pochopení rozsáhlého
vesmíru kolem nás.
vesmíru kolem nás.
11:59
On your left side, you have a snapshot
of a neural network of a mouse --
of a neural network of a mouse --
213
707746
4489
Nalevo je fotka nervového systému myši,
v tomto měřítku velmi podobného našemu.
v tomto měřítku velmi podobného našemu.
12:04
very similar to our own
at this particular scale.
at this particular scale.
214
712259
2420
12:07
And on your right side, you have
the Millennium Simulation.
the Millennium Simulation.
215
715500
2966
Napravo je "Milennium Simulation",
12:10
It was the largest
and most realistic simulation
and most realistic simulation
216
718490
2748
největší a nejrealističtější simulace
růstu kosmické struktury.
růstu kosmické struktury.
12:13
of the growth of cosmic structure.
217
721262
1790
12:15
It was able to recreate the history
of 20 million galaxies
of 20 million galaxies
218
723490
4516
Oživila historii 20 miliónů galaxií
ve výstupu o přibližně 25 terabytů.
ve výstupu o přibližně 25 terabytů.
12:20
in approximately 25 terabytes of output.
219
728030
3090
12:24
And coincidentally or not,
220
732081
1413
A ať už náhodou, či ne,
tak toto konkrétní srovnání
tak toto konkrétní srovnání
12:25
I just find this particular comparison
221
733518
1873
12:27
between the smallest scale
of knowledge -- the brain --
of knowledge -- the brain --
222
735415
2703
mezi nejmenším měřítkem
vědomostí -- mozkem --
vědomostí -- mozkem --
12:30
and the largest scale of knowledge --
the universe itself --
the universe itself --
223
738142
2829
a největším měřítkem vědomostí
-- samotným vesmírem--
-- samotným vesmírem--
12:32
to be really quite striking
and fascinating.
and fascinating.
224
740995
2277
považuji za opravdu
překvapující a fascinující.
překvapující a fascinující.
12:35
Because as Bruce Mau once said,
225
743807
2634
Protože jak Bruce Mau jednou řekl:
12:38
"When everything is connected
to everything else,
to everything else,
226
746465
2412
"Ve chvíli kdy je vše propojeno se vším,
v dobrém i ve zlém, záleží na všem."
v dobrém i ve zlém, záleží na všem."
12:40
for better or for worse,
everything matters."
everything matters."
227
748901
2397
12:43
Thank you so much.
228
751322
1151
Děkuji mnohokrát.
12:44
(Applause)
229
752497
3802
(potlesk)
ABOUT THE SPEAKER
Manuel Lima - Data visualization researcherManuel Lima studies how information can be organized -- into elegant and beautiful diagrams that illustrate the many unexpected twists of big data.
Why you should listen
Data expert Manuel Lima approaches intimidatingly dry stacks of bits with the eye of a designer. His website, VisualComplexity, is an encyclopedic and visually stunning catalog of the myriad paths artists take to illuminate the shadowy corners of stockpiled information, whether it’s a taxonomy of rap names or tracking oil money.
Lima’s passion for data has also driven him to become a historian. In The Book of Trees, he digs to the 12th-century roots of the tree diagram, one of humanity’s most powerful and ancient tools for visually representing knowledge.
More profile about the speakerLima’s passion for data has also driven him to become a historian. In The Book of Trees, he digs to the 12th-century roots of the tree diagram, one of humanity’s most powerful and ancient tools for visually representing knowledge.
Manuel Lima | Speaker | TED.com