TED2008
Susan Blackmore: Memes and "temes"
Susan Blackmore parle des mèmes et des "tèmes"
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Susan Blackmore étudie les mèmes: des idées qui se reproduisent de cerveau en cerveau comme un virus. Elle fait une proposition étonnante: l'humanité a donné naissance à un nouveau genre de mème, les tèmes, qui se reproduisent par la technologie - et inventent de nouvelles manières de survivre.
Susan Blackmore - Memeticist
Susan Blackmore studies memes -- those self-replicating "life forms" that spread themselves via human consciousness. We're now headed, she believes, toward a new form of meme, spread by the technology we've created. Full bio
Susan Blackmore studies memes -- those self-replicating "life forms" that spread themselves via human consciousness. We're now headed, she believes, toward a new form of meme, spread by the technology we've created. Full bio
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Cultural evolution is a dangerous child
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L'évolution culturelle est comme un bébé
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for any species to let loose on its planet.
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3000
3000
qu'il est dangereux de laisser aller à sa guise sur la planète.
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By the time you realize what's happening, the child is a toddler,
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4000
Le temps de se rendre compte de ce qui se passe, le nouveau-né apprend à marcher
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up and causing havoc, and it's too late to put it back.
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10000
6000
et fait des ravages, et il est trop tard pour le rappeler.
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We humans are Earth's Pandoran species.
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3000
Nous les Humains sommes l'espèce de Pandore de la planète Terre.
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We're the ones who let the second replicator out of its box,
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19000
5000
C'est nous qui avons laissé sortir le second réplicateur de la boite,
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and we can't push it back in.
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24000
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et nous ne pouvons l'y remettre.
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We're seeing the consequences all around us.
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Nous en voyons les conséquences partout autour de nous.
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Now that, I suggest, is the view that
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30000
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Cette vision des choses s'impose, je pense,
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comes out of taking memetics seriously.
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34000
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si on prend la mémétique au sérieux.
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And it gives us a new way of thinking about
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36000
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Elle nous apporte une nouvelle manière d'envisager
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not only what's going on on our planet,
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38000
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non seulement ce qui se passe sur notre planète,
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but what might be going on elsewhere in the cosmos.
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40000
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mais aussi ce qui pourrait bien se passer ailleurs dans le cosmos.
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So first of all, I'd like to say something about memetics
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43000
3000
Je vais tout d'abord vous parler de la mémétique
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and the theory of memes,
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46000
2000
et de la théorie des mèmes,
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and secondly, how this might answer questions about who's out there,
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5000
puis ensuite comment elle peut répondre à la question de l'existence d'autres intelligences dans l'univers,
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if indeed anyone is.
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si tant est qu'il en existe.
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So, memetics:
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56000
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D'abord, la mémétique.
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memetics is founded on the principle of Universal Darwinism.
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58000
4000
La mémétique est fondée sur le principe du Darwinisme universel.
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Darwin had this amazing idea.
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Darwin a eu une idée extraordinaire.
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Indeed, some people say
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2000
Certains disent même que
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it's the best idea anybody ever had.
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67000
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c'est la meilleure idée qu'on ait jamais eu.
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Isn't that a wonderful thought, that there could be such a thing
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70000
4000
N'est-ce pas merveilleux de penser qu'il peut exister
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as a best idea anybody ever had?
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74000
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une "meilleure idée qu'on ait jamais eu" ?
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Do you think there could?
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76000
1000
Pensez-vous que c'est possible ?
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Audience: No.
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77000
1000
(Le public: "non !")
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(Laughter)
26
78000
1000
(rires)
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Susan Blackmore: Someone says no, very loudly, from over there.
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79000
2000
Susan Blackmore : Quelqu'un dit "non", très fort, là bas.
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Well, I say yes, and if there is, I give the prize to Darwin.
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Moi je dis oui, et si c'est possible je donne le prix à Darwin.
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Why?
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85000
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Pourquoi ?
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Because the idea was so simple,
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87000
3000
Parce que son idée est très simple,
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and yet it explains all design in the universe.
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90000
6000
et pourtant elle explique toute la conception de l'univers.
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I would say not just biological design,
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Non seulement la conception biologique,
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but all of the design that we think of as human design.
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98000
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mais aussi toutes les inventions humaines.
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It's all just the same thing happening.
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100000
2000
Tout fonctionne selon le même mécanisme.
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What did Darwin say?
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102000
2000
Qu'est-ce que Darwin a dit au juste ?
02:02
I know you know the idea, natural selection,
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104000
2000
Vous connaissez l'idée: la sélection naturelle.
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but let me just paraphrase "The Origin of Species," 1859,
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106000
5000
Laissez-moi juste paraphraser son livre "L'origine des Espèces" (1859)
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in a few sentences.
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111000
2000
en quelques phrases.
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What Darwin said was something like this:
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113000
3000
Darwin a dit à peu près cela:
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if you have creatures that vary, and that can't be doubted --
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116000
4000
s'il existe une variété entre les créatures d'une même espèce, et ça ne fait aucun doute --
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I've been to the Galapagos, and I've measured the size of the beaks
41
120000
3000
j'ai été aux Galapagos, j'ai mesuré la taille des becs
02:21
and the size of the turtle shells and so on, and so on.
42
123000
2000
et des carapaces de tortues, etc etc...
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And 100 pages later.
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125000
2000
et 100 pages plus tard --
02:25
(Laughter)
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127000
2000
(rires)
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And if there is a struggle for life,
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129000
4000
Et si la vie est un combat,
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such that nearly all of these creatures die --
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133000
3000
qui entraine la mort de presque toutes ces créatures --
02:34
and this can't be doubted, I've read Malthus
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136000
3000
et ça ne fait aucun doute, j'ai lu Malthus
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and I've calculated how long it would take for elephants
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139000
2000
et j'ai calculé le temps qu'il faudrait aux éléphants
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to cover the whole world if they bred unrestricted, and so on and so on.
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141000
3000
pour peupler la terre entière s'ils se reproduisaient sans contraintes, etc etc...
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And another 100 pages later.
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144000
4000
et à nouveau 100 pages plus tard --
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And if the very few that survive pass onto their offspring
51
148000
5000
Et si le petit nombre qui survit passe à leur descendance
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whatever it was that helped them survive,
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153000
3000
ce qui leur a permis de survivre,
02:54
then those offspring must be better adapted
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156000
2000
alors cette descendance doit être mieux adaptée
02:56
to the circumstances in which all this happened
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158000
2000
aux circonstances particulières qui l'entourent
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than their parents were.
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160000
3000
que ses parents.
03:01
You see the idea?
56
163000
2000
Vous voyez l'idée ?
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If, if, if, then.
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165000
2000
Si, Si, Si, Alors.
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He had no concept of the idea of an algorithm,
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167000
2000
Il n'avait aucune idée de ce qu'est un algorithme,
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but that's what he described in that book,
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169000
3000
mais c'est bien cela qu'il a décrit dans son livre,
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and this is what we now know as the evolutionary algorithm.
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172000
3000
que nous connaissons maintenant sous le terme d' "algorithme évolutionnaire".
03:13
The principle is you just need those three things --
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175000
4000
En principe vous n'avez besoin que de ces trois éléments:
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variation, selection and heredity.
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179000
3000
variation, sélection et hérédité.
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And as Dan Dennett puts it, if you have those,
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182000
4000
Et comme le dit Dan Dennett, si vous avez cela,
03:24
then you must get evolution.
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186000
2000
alors vous devez obtenir de l'évolution.
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Or design out of chaos, without the aid of mind.
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188000
5000
Ou de l'ordre à partir du chaos sans intervention d'intelligence.
03:31
There's one word I love on that slide.
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193000
2000
Il y a un mot que j'adore dans cette définition.
03:33
What do you think my favorite word is?
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195000
2000
A votre avis c'est lequel ?
03:35
Audience: Chaos.
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197000
1000
(Le public : "Chaos")
03:36
SB: Chaos? No. What? Mind? No.
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198000
3000
SB : Chaos ? Non. Quoi ? Intelligence ? Non.
03:39
Audience: Without.
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201000
1000
(Le public : "Sans")
03:40
SB: No, not without.
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202000
1000
SB : Non, pas Sans.
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(Laughter)
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203000
1000
(rires)
03:42
You try them all in order: Mmm...?
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204000
2000
Vous les essayez tous dans l'ordre ?
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Audience: Must.
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206000
1000
(audience: "Devez")
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SB: Must, at must. Must, must.
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207000
4000
Devez. Devoir. Obligation.
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This is what makes it so amazing.
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211000
2000
C'est ça qui est tellement étonnant.
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You don't need a designer,
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213000
3000
Vous n'avez pas besoin d'un concepteur,
03:54
or a plan, or foresight, or anything else.
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216000
3000
d'un plan, d'une idée préalable ou de quoi que ce soit d'autre.
03:57
If there's something that is copied with variation
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219000
3000
Si ça peut être copié avec variation
04:00
and it's selected, then you must get design appearing out of nowhere.
80
222000
4000
et si c'est sélectionné, alors vous aurez de l'intelligence qui sort de nulle part.
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You can't stop it.
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226000
2000
C'est inévitable.
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Must is my favorite word there.
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228000
4000
"Devez" est mon mot favori.
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Now, what's this to do with memes?
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233000
2000
Alors, quel rapport avec les mèmes ?
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Well, the principle here applies to anything
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235000
5000
Le principe que je viens d'expliquer s'applique à tout ce qui est copié
04:18
that is copied with variation and selection.
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240000
1000
avec variation et sélection.
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We're so used to thinking in terms of biology,
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241000
3000
On envisage habituellement cela dans le cadre
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we think about genes this way.
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244000
2000
de la biologie et des gènes.
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Darwin didn't, of course; he didn't know about genes.
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246000
3000
Darwin, lui, ne connaissait pas les gènes.
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He talked mostly about animals and plants,
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249000
2000
Il parlait surtout des animaux et des plantes,
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but also about languages evolving and becoming extinct.
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251000
3000
mais également des langages qui évoluent et s'éteignent.
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But the principle of Universal Darwinism
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254000
2000
Mais le principe du Darwinisme universel
04:34
is that any information that is varied and selected
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256000
4000
est que toute information qui peut varier et être sélectionnée
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will produce design.
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260000
2000
produira une évolution intelligente.
04:40
And this is what Richard Dawkins was on about
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262000
2000
C'est cela que Richard Dawkins a évoqué
04:42
in his 1976 bestseller, "The Selfish Gene."
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264000
3000
dans son livre à succès de 1976, "Le Gène égoïste".
04:45
The information that is copied, he called the replicator.
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267000
4000
Il appelle le phénomène de copie de l'information un Réplicateur.
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It selfishly copies.
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271000
2000
Il fait des copies de lui-même égoïstement.
04:51
Not meaning it kind of sits around inside cells going, "I want to get copied."
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273000
4000
Egoïste, non pas parce qu'il reste assis dans les cellules à crier "Je veux être copié !",
04:55
But that it will get copied if it can,
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277000
2000
mais plutôt parce qu'il se reproduit dès qu'il en a l'occasion,
04:57
regardless of the consequences.
100
279000
2000
quelles qu'en soient les conséquences.
05:00
It doesn't care about the consequences because it can't,
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282000
3000
Il ne s'occupe pas des conséquences car il ne le peut pas,
05:03
because it's just information being copied.
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285000
2000
car il est juste un bout d'information qui est copié.
05:06
And he wanted to get away
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288000
1000
Richard Dawkins voulait qu'on arrête
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from everybody thinking all the time about genes,
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289000
3000
de penser uniquement aux gènes,
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and so he said, "Is there another replicator out there on the planet?"
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292000
3000
et donc il demanda: "Y-a-t'il un autre réplicateur sur la planète ?"
05:13
Ah, yes, there is.
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295000
2000
Et oui, il y en a un.
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Look around you -- here will do, in this room.
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297000
3000
Regardez autour de vous, dans cette pièce même.
05:18
All around us, still clumsily drifting about
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300000
3000
Tout autour de nous, flottant maladroitement dans
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in its primeval soup of culture, is another replicator.
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303000
3000
son bouillon de culture primordial, se trouve un autre réplicateur.
05:24
Information that we copy from person to person, by imitation,
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306000
5000
Des informations que nous copions de l'un à l'autre par imitation,
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by language, by talking, by telling stories,
111
311000
2000
par la parole, en racontant des histoires,
05:31
by wearing clothes, by doing things.
112
313000
3000
en portant des vêtements, en faisant des choses.
05:34
This is information copied with variation and selection.
113
316000
5000
Ces informations sont copiées avec de la variation et de la sélection.
05:39
This is design process going on.
114
321000
3000
C'est un processus évolutif à l'oeuvre.
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He wanted a name for the new replicator.
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324000
3000
Dawkins voulait nommer ce nouveau réplicateur.
05:45
So, he took the Greek word "mimeme," which means that which is imitated.
116
327000
4000
Il a pris le mot grec mimeme, "ce qui est imité".
05:49
Remember that, that's the core definition:
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331000
2000
Souvenez-vous, c'est la définition de base.
05:52
that which is imitated.
118
334000
1000
Ce qui est imité.
05:53
And abbreviated it to meme, just because it sounds good
119
335000
3000
Il l'a abbrégé en "mème", car il trouvait le mot plus joli
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and made a good meme, an effective spreading meme.
120
338000
3000
et a ainsi fabriqué un nouveau mème, qui s'est répandu efficacement.
05:59
So that's how the idea came about.
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341000
3000
C'est ainsi que l'idée a été créée.
06:03
It's important to stick with that definition.
122
345000
3000
Il est important de s'en tenir à cette définition.
06:06
The whole science of memetics is much maligned,
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348000
4000
La mémétique est souvent décriée,
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much misunderstood, much feared.
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352000
3000
incomprise, crainte.
06:13
But a lot of these problems can be avoided
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355000
3000
Mais beaucoup de ces problèmes peuvent être évités
06:16
by remembering the definition.
126
358000
2000
si on se souvient de sa définition exacte.
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A meme is not equivalent to an idea.
127
360000
2000
Un mème n'est pas équivalent à une idée.
06:20
It's not an idea. It's not equivalent to anything else, really.
128
362000
2000
Le mème n'a en réalité pas d'équivalent.
06:22
Stick with the definition.
129
364000
2000
Collez à la définition:
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It's that which is imitated,
130
366000
2000
ce qui est imité.
06:26
or information which is copied from person to person.
131
368000
3000
Ou : des informations copiées d'une personne à une autre.
06:30
So, let's see some memes.
132
372000
1000
Bon, essayons de trouver quelques mèmes.
06:31
Well, you sir, you've got those glasses hung around your neck
133
373000
3000
Vous, monsieur, vous avez vos lunettes accrochées autour de votre cou
06:34
in that particularly fetching way.
134
376000
2000
de manière particulièrement élégante.
06:36
I wonder whether you invented that idea for yourself,
135
378000
2000
Je me demande si vous en avez eu l'idée vous-même,
06:38
or copied it from someone else?
136
380000
2000
ou si vous l'avez copié sur quelqu'un d'autre ?
06:40
If you copied it from someone else, it's a meme.
137
382000
3000
Si vous l'avez copié, c'est un mème.
06:43
And what about, oh, I can't see any interesting memes here.
138
385000
3000
Voyons... oh, je ne vois pas beaucoup de mèmes intéressants ici.
06:46
All right everyone, who's got some interesting memes for me?
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388000
3000
Quelqu'un a-t-il des mèmes intéressants dans la salle ?
06:49
Oh, well, your earrings,
140
391000
2000
Bien, vos boucles d'oreilles,
06:51
I don't suppose you invented the idea of earrings.
141
393000
2000
je ne pense pas que vous avez inventé l'idée des boucles d'oreilles.
06:53
You probably went out and bought them.
142
395000
2000
Vous les avez probablement achetées.
06:55
There are plenty more in the shops.
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397000
2000
On en trouve plein d'autres dans les magasins.
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That's something that's passed on from person to person.
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399000
2000
C'est une chose qui est passée de l'un à l'autre.
06:59
All the stories that we're telling -- well, of course,
145
401000
3000
Toutes les histoires qu'on raconte, comme bien sûr
07:02
TED is a great meme-fest, masses of memes.
146
404000
4000
ici à TED, la grand-messe des mèmes, des tonnes de mèmes.
07:06
The way to think about memes, though,
147
408000
2000
Ce qu'il faut se demander sur les mèmes,
07:08
is to think, why do they spread?
148
410000
2000
c'est: pourquoi est-ce qu'ils se répandent ?
07:10
They're selfish information, they will get copied, if they can.
149
412000
4000
C'est de l'information égoïste, qui est copiée tant qu'elle le peut.
07:14
But some of them will be copied because they're good,
150
416000
3000
Certains sont copiés parce qu'ils sont bons,
07:17
or true, or useful, or beautiful.
151
419000
2000
ou vrais, ou utiles, ou beaux.
07:19
Some of them will be copied even though they're not.
152
421000
2000
D'autres seront copiés alors qu'ils ne sont rien de cela.
07:21
Some, it's quite hard to tell why.
153
423000
2000
Pour certains il est vraiment difficile de savoir pourquoi.
07:24
There's one particular curious meme which I rather enjoy.
154
426000
3000
Comme par exemple, ce mème qui m'amuse beaucoup.
07:27
And I'm glad to say, as I expected, I found it when I came here,
155
429000
3000
Et je suis heureuse de l'avoir trouvé ici aussi, comme je m'y attendais.
07:30
and I'm sure all of you found it, too.
156
432000
2000
Et je suis sûr que vous l'avez trouvé aussi.
07:32
You go to your nice, posh, international hotel somewhere,
157
434000
3000
Vous allez dans votre petit hôtel international,
07:36
and you come in and you put down your clothes
158
438000
2000
vous entrez dans votre chambre, vous vous installez,
07:38
and you go to the bathroom, and what do you see?
159
440000
3000
vous allez dans la salle de bain, et qu'est-ce que vous trouvez ?
07:41
Audience: Bathroom soap.
160
443000
1000
(Le public : "du savon")
07:42
SB: Pardon?
161
444000
1000
SB : Pardon ?
07:43
Audience: Soap.
162
445000
1000
(Le public : "du savon")
07:44
SB: Soap, yeah. What else do you see?
163
446000
2000
Oui, du savon. Mais quoi d'autre ?
07:46
Audience: (Inaudible)
164
448000
1000
(Le public : inaudible)
07:47
SB: Mmm mmm.
165
449000
1000
SB : Mmmmh...
07:48
Audience: Sink, toilet!
166
450000
1000
(Le public : "lavabo ! toilettes !")
07:49
SB: Sink, toilet, yes, these are all memes, they're all memes,
167
451000
2000
SB : Oui, lavabo, toilettes, ce sont des mèmes,
07:51
but they're sort of useful ones, and then there's this one.
168
453000
3000
mais des mèmes utiles tout de même, et puis il y a celui-là.
07:54
(Laughter)
169
456000
3000
(rires)
07:58
What is this one doing?
170
460000
2000
Il sert à quoi celui-là ?
08:00
(Laughter)
171
462000
1000
(rires)
08:01
This has spread all over the world.
172
463000
2000
Il s'est répandu dans le monde entier.
08:03
It's not surprising that you all found it
173
465000
2000
Il n'est pas trop étonnant que vous l'ayez tous trouvé
08:05
when you arrived in your bathrooms here.
174
467000
2000
en arrivant dans vos salles de bain ici.
08:07
But I took this photograph in a toilet at the back of a tent
175
469000
5000
Mais j'ai pris cette photo dans les toilettes à l'arrière d'une tente
08:12
in the eco-camp in the jungle in Assam.
176
474000
2000
dans un éco-camp dans la jungle d'Assam (Inde)
08:14
(Laughter)
177
476000
1000
(rires)
08:16
Who folded that thing up there, and why?
178
478000
3000
Mais qui donc est allé plier ce truc là-bas, et pourquoi ?
08:19
(Laughter)
179
481000
1000
(rires)
08:20
Some people get carried away.
180
482000
2000
Certains en font même un peu trop.
08:22
(Laughter)
181
484000
3000
(rires)
08:26
Other people are just lazy and make mistakes.
182
488000
3000
D'autres sont paresseux et font des erreurs.
08:29
Some hotels exploit the opportunity to put even more memes
183
491000
3000
Certains hôtels utilisent cette opportunité pour rajouter un autre mème
08:32
with a little sticker.
184
494000
2000
avec un petit auto-collant.
08:34
(Laughter)
185
496000
1000
(rires)
08:35
What is this all about?
186
497000
2000
Quelle est la raison derrière tout cela ?
08:37
I suppose it's there to tell you that somebody's
187
499000
2000
Je suppose que c'est une manière de vous dire que quelqu'un
08:39
cleaned the place, and it's all lovely.
188
501000
2000
a nettoyé l'endroit, et c'est assez joli.
08:41
And you know, actually, all it tells you is that another person
189
503000
3000
En plus, ça vous permet de savoir que cette personne
08:44
has potentially spread germs from place to place.
190
506000
3000
a potentiellement transporté des microbes d'un endroit à un autre.
08:47
(Laughter)
191
509000
1000
(rires)
08:48
So, think of it this way.
192
510000
2000
Vous pouvez vous le représenter comme cela :
08:50
Imagine a world full of brains
193
512000
2000
imaginez un monde plein de cerveaux
08:52
and far more memes than can possibly find homes.
194
514000
3000
et encore plus de mèmes qui cherchent tous un refuge.
08:55
The memes are all trying to get copied --
195
517000
3000
Les mèmes essayent tous de se faire copier --
08:58
trying, in inverted commas -- i.e.,
196
520000
3000
-- "essayent" entre guillemets, c'est un raccourci
09:01
that's the shorthand for, if they can get copied, they will.
197
523000
3000
pour dire en réalité: s'ils peuvent être copiés ils le seront.
09:04
They're using you and me as their propagating, copying machinery,
198
526000
6000
Ils nous utilisent vous et moi comme machines à propager leurs copies,
09:10
and we are the meme machines.
199
532000
3000
et nous sommes donc des machines à mèmes.
09:13
Now, why is this important?
200
535000
2000
OK, pourquoi est-ce que cela est important ?
09:15
Why is this useful, or what does it tell us?
201
537000
2000
A quoi ça peut nous servir, qu'est-ce que cela nous fait comprendre ?
09:17
It gives us a completely new view of human origins
202
539000
4000
Cela nous apporte une perspective totalement nouvelle sur l'origine des hommes
09:21
and what it means to be human,
203
543000
1000
et sur ce que cela signifie d'être humain.
09:22
all conventional theories of cultural evolution,
204
544000
4000
Toutes les théories conventionnelles sur l'évolution culturelle,
09:26
of the origin of humans,
205
548000
2000
sur l'origine des hommes,
09:28
and what makes us so different from other species.
206
550000
4000
et sur ce qui nous différencie des autres espèces,
09:32
All other theories explaining the big brain, and language, and tool use
207
554000
2000
toutes ces théories expliquent que notre cerveau surdimensionné, le langage,
09:34
and all these things that make us unique,
208
556000
2000
l'utilisation des outils, et tout ces éléments qui nous rendent uniques,
09:36
are based upon genes.
209
558000
3000
sont issus des gènes.
09:39
Language must have been useful for the genes.
210
561000
3000
Le langage a dû être utile aux gènes.
09:42
Tool use must have enhanced our survival, mating and so on.
211
564000
3000
Les outils ont dû améliorer notre capacité à survivre, à nous reproduire, etc.
09:45
It always comes back, as Richard Dawkins complained
212
567000
3000
On en revient toujours aux gènes, ainsi que
09:48
all that long time ago, it always comes back to genes.
213
570000
3000
s'en est plaint Richard Dawkins il y a un moment déjà.
09:51
The point of memetics is to say, "Oh no, it doesn't."
214
573000
4000
La position de la mémétique, c'est: "Eh non, ce n'est pas lié aux gènes".
09:55
There are two replicators now on this planet.
215
577000
3000
Il y a maintenant deux réplicateurs sur cette planète.
09:58
From the moment that our ancestors,
216
580000
3000
A partir du moment où nos ancêtres,
10:01
perhaps two and a half million years ago or so,
217
583000
2000
il y a peut-être 2,5 millions d'années,
10:03
began imitating, there was a new copying process.
218
585000
4000
ont commencé à s'imiter entre eux, un nouveau processus de copie s'est créé.
10:07
Copying with variation and selection.
219
589000
2000
Copie avec variation et sélection.
10:09
A new replicator was let loose, and it could never be --
220
591000
5000
Un nouveau réplicateur a été lâché, et il était impossible --
10:14
right from the start -- it could never be
221
596000
1000
dès le début, il était absolument impossible
10:15
that human beings who let loose this new creature,
222
597000
5000
que les êtres humains qui ont lâché cette nouvelle créature
10:20
could just copy the useful, beautiful, true things,
223
602000
3000
ne copient que les choses utiles, belles, vraies,
10:23
and not copy the other things.
224
605000
2000
et pas les autres choses.
10:25
While their brains were having an advantage from being able to copy --
225
607000
3000
Dans la mesure où leurs cerveaux avaient la possibilité de copier --
10:28
lighting fires, keeping fires going, new techniques of hunting,
226
610000
5000
comment allumer un feu, l'entretenir, de nouvelles techniques de chasses,
10:33
these kinds of things --
227
615000
2000
ce genre de choses --
10:35
inevitably they were also copying putting feathers in their hair,
228
617000
3000
il était inévitable qu'ils copient également les plumes dans les cheveux,
10:38
or wearing strange clothes, or painting their faces,
229
620000
2000
les vêtements bizarres, les peintures sur le visage,
10:40
or whatever.
230
622000
1000
ou n'importe quoi d'autre.
10:41
So, you get an arms race between the genes
231
623000
4000
Vous avez donc une course aux armements entre les gènes,
10:45
which are trying to get the humans to have small economical brains
232
627000
4000
pour qui les humains doivent avoir de petits cerceaux économiques
10:49
and not waste their time copying all this stuff,
233
631000
2000
qui ne perdent pas leur énergie à copier tout ces machins,
10:51
and the memes themselves, like the sounds that people made and copied --
234
633000
4000
et les mèmes, comme ces sons qu'émettent les gens et qui sont copiés --
10:56
in other words, what turned out to be language --
235
638000
2000
autrement dit, ce qui est devenu le langage --
10:58
competing to get the brains to get bigger and bigger.
236
640000
3000
qui veulent que les cerveaux soient de plus en plus gros.
11:01
So, the big brain, on this theory, is driven by the memes.
237
643000
4000
Donc selon cette théorie, notre cerveau surdéveloppé est le produit des mèmes.
11:05
This is why, in "The Meme Machine," I called it memetic drive.
238
647000
4000
C'est pourquoi, dans mon livre "La machine à mème", je l'appelle la force mémétique.
11:09
As the memes evolve, as they inevitably must,
239
651000
3000
Du fait de l'évolution des mèmes, qui est inévitable,
11:12
they drive a bigger brain that is better at copying the memes
240
654000
4000
ils nous forcent à supporter un cerveau plus gros qui est mieux adapté
11:16
that are doing the driving.
241
658000
2000
pour copier ces mèmes.
11:18
This is why we've ended up with such peculiar brains,
242
660000
4000
C'est pour cela que nous avons ces cerveaux si particuliers,
11:22
that we like religion, and music, and art.
243
664000
3000
et que nous aimons la religion, la musique, et l'art.
11:25
Language is a parasite that we've adapted to,
244
667000
3000
Le langage est un parasite auquel nous nous sommes adaptés,
11:28
not something that was there originally for our genes,
245
670000
2000
pas quelque chose qui est issu de nos gènes,
11:30
on this view.
246
672000
2000
selon cette théorie.
11:32
And like most parasites, it can begin dangerous,
247
674000
3000
Et comme d'autres parasites il peut être dangereux au départ,
11:35
but then it coevolves and adapts,
248
677000
3000
mais ensuite il évolue avec son hôte et s'adapte
11:38
and we end up with a symbiotic relationship
249
680000
2000
et on obtient une relation symbiotique
11:40
with this new parasite.
250
682000
1000
avec ce nouveau parasite.
11:41
And so, from our perspective,
251
683000
2000
Et de notre point de vue
11:43
we don't realize that that's how it began.
252
685000
3000
il est très difficile de comprendre que c'est ainsi que cela a commencé.
11:46
So, this is a view of what humans are.
253
688000
3000
C'est une nouvelle perspective sur les êtres humains.
11:49
All other species on this planet are gene machines only,
254
691000
3000
Toutes les autres espèces de cette planète ne sont que des machines à gènes,
11:52
they don't imitate at all well, hardly at all.
255
694000
3000
elles n'imitent pas, ou très peu.
11:55
We alone are gene machines and meme machines as well.
256
697000
5000
Nous seuls sommes à la fois des machines à gènes et des machines à mèmes.
12:00
The memes took a gene machine and turned it into a meme machine.
257
702000
4000
Les mèmes ont pris une machine à gènes et l'ont transformé en machine à mème.
12:04
But that's not all.
258
706000
2000
Mais ce n'est pas tout.
12:06
We have a new kind of memes now.
259
708000
3000
Nous avons un nouveau genre de mèmes maintenant.
12:09
I've been wondering for a long time,
260
711000
1000
Comme je réfléchis beaucoup sur les mèmes,
12:10
since I've been thinking about memes a lot,
261
712000
2000
je me demande depuis longtemps
12:12
is there a difference between the memes that we copy --
262
714000
2000
s'il y a une différence entre les mèmes que nous copions --
12:14
the words we speak to each other,
263
716000
2000
les mots que nous prononçons,
12:16
the gestures we copy, the human things --
264
718000
2000
les gestes que nous copions, ces choses humaines --
12:18
and all these technological things around us?
265
720000
2000
et tout ces appareils technologiques qui nous entourent ?
12:20
I have always, until now, called them all memes,
266
722000
4000
Jusqu'à présent, je les appelais tous des mèmes,
12:24
but I do honestly think now
267
726000
3000
mais maintenant je pense honnêtement
12:27
we need a new word for technological memes.
268
729000
3000
qu'il nous faut un nouveau mot pour les mèmes technologiques.
12:30
Let's call them techno-memes or temes.
269
732000
3000
Appelons-les technomèmes, ou tèmes.
12:33
Because the processes are getting different.
270
735000
3000
Parce que les processus sont en train d'évoluer.
12:37
We began, perhaps 5,000 years ago, with writing.
271
739000
3000
Il y a peut-être 5000 ans est apparue l'écriture.
12:40
We put the storage of memes out there on a clay tablet,
272
742000
7000
Nous avons pu stocker des mèmes sur des tablettes d'argiles,
12:48
but in order to get true temes and true teme machines,
273
750000
2000
mais pour obtenir de vrais tèmes et de vraies machines à tèmes,
12:50
you need to get the variation, the selection and the copying,
274
752000
3000
nous avons besoin de variation, de sélection et de copie,
12:53
all done outside of humans.
275
755000
2000
qui ne dépendent pas des humains.
12:55
And we're getting there.
276
757000
2000
Et nous y arrivons.
12:57
We're at this extraordinary point where we're nearly there,
277
759000
2000
Nous arrivons à ce moment extraordinaire
12:59
that there are machines like that.
278
761000
2000
où apparaissent des machines qui peuvent faire cela.
13:01
And indeed, in the short time I've already been at TED,
279
763000
2000
Et en effet, depuis que je viens à TED,
13:03
I see we're even closer than I thought we were before.
280
765000
2000
je vois qu'on en est encore plus près que ce que je croyais.
13:05
So actually, now the temes are forcing our brains
281
767000
6000
En ce moment, les tèmes sont en train de forcer nos cerveaux
13:11
to become more like teme machines.
282
773000
2000
à devenir des machines à tèmes.
13:13
Our children are growing up very quickly learning to read,
283
775000
3000
Nos enfants en grandissant apprennent très vite à lire,
13:16
learning to use machinery.
284
778000
2000
et à utiliser cette technologie.
13:18
We're going to have all kinds of implants,
285
780000
1000
Nous disposerons bientôt d'un tas d'implants,
13:19
drugs that force us to stay awake all the time.
286
781000
3000
de drogues qui nous permettront de rester éveillés en permanence.
13:22
We'll think we're choosing these things,
287
784000
2000
Nous penserons choisir ces choses,
13:24
but the temes are making us do it.
288
786000
3000
mais en réalité ce sont les tèmes qui nous y forcent.
13:28
So, we're at this cusp now
289
790000
1000
Nous sommes donc sur le point
13:29
of having a third replicator on our planet.
290
791000
4000
de voir apparaître un troisième réplicateur sur notre planète.
13:34
Now, what about what else is going on out there in the universe?
291
796000
5000
En quoi cela nous renseigne-t-il sur ce qui se passe ailleurs dans l'univers ?
13:39
Is there anyone else out there?
292
801000
2000
Y a-t-il d'autres espèces intelligentes sur d'autres planètes ?
13:41
People have been asking this question for a long time.
293
803000
3000
On se pose cette question depuis fort longtemps.
13:44
We've been asking it here at TED already.
294
806000
2000
On se l'est même déjà posé ici à TED.
13:46
In 1961, Frank Drake made his famous equation,
295
808000
4000
En 1961, Frank Drake a proposé sa fameuse équation,
13:50
but I think he concentrated on the wrong things.
296
812000
2000
mais je pense qu'il s'est concentré sur les mauvais facteurs.
13:52
It's been very productive, that equation.
297
814000
2000
C'est pourtant une équation qui a été très utile.
13:54
He wanted to estimate N,
298
816000
2000
Il voulait estimer le nombre N
13:56
the number of communicative civilizations out there in our galaxy,
299
818000
4000
de civilisations capables de communiquer dans notre galaxie.
14:00
and he included in there the rate of star formation,
300
822000
4000
Il y a inclut le nombre d'étoiles,
14:04
the rate of planets, but crucially, intelligence.
301
826000
4000
le taux de planètes, et surtout un taux d'intelligence.
14:08
I think that's the wrong way to think about it.
302
830000
4000
Je pense que c'est là son erreur.
14:12
Intelligence appears all over the place, in all kinds of guises.
303
834000
3000
L'intelligence doit apparaître partout, sous des formes très diverses.
14:15
Human intelligence is only one kind of a thing.
304
837000
2000
L'intelligence humaine n'est qu'une de ces formes.
14:17
But what's really important is the replicators you have
305
839000
3000
Mais ce qui est réellement important c'est les réplicateurs,
14:20
and the levels of replicators, one feeding on the one before.
306
842000
4000
et le niveau des réplicateurs qui chacun se nourrissent du réplicateur qui les précède.
14:24
So, I would suggest that we don't think intelligence,
307
846000
5000
Donc je suggère qu'il ne faut pas penser en terme d'intelligence,
14:29
we think replicators.
308
851000
2000
il faut penser en terme de réplicateur.
14:31
And on that basis, I've suggested a different kind of equation.
309
853000
3000
Sur cette base, j'ai proposé une équation différente
14:34
A very simple equation.
310
856000
2000
et très simple.
14:36
N, the same thing,
311
858000
2000
N, le même nombre
14:38
the number of communicative civilizations out there
312
860000
3000
de civilisations communicantes
14:41
[that] we might expect in our galaxy.
313
863000
2000
qui existent dans notre galaxie.
14:43
Just start with the number of planets there are in our galaxy.
314
865000
4000
Commençons juste avec le nombre de planètes qu'il y a dans notre galaxie.
14:47
The fraction of those which get a first replicator.
315
869000
4000
Une fraction d'entre elles acquiert le premier réplicateur.
14:51
The fraction of those that get the second replicator.
316
873000
4000
Une fraction ensuite acquiert le second réplicateur.
14:55
The fraction of those that get the third replicator.
317
877000
2000
Et une nouvelle fraction acquiert le troisième réplicateur.
14:58
Because it's only the third replicator that's going to reach out --
318
880000
3000
Parce que c'est seulement le troisième réplicateur qui permet de s'élancer --
15:01
sending information, sending probes, getting out there,
319
883000
3000
d'envoyer de l'information, des sondes, de sortir d'ici
15:04
and communicating with anywhere else.
320
886000
2000
et de communiquer avec d'autres planètes.
15:06
OK, so if we take that equation,
321
888000
3000
Bon, si on accepte cette nouvelle équation,
15:09
why haven't we heard from anybody out there?
322
891000
5000
pourquoi n'avons pas encore entendu d'extra-terrestres ?
15:14
Because every step is dangerous.
323
896000
4000
Parce que chaque étape est dangereuse.
15:18
Getting a new replicator is dangerous.
324
900000
3000
Développer un nouveau réplicateur est risqué.
15:21
You can pull through, we have pulled through,
325
903000
2000
On peut s'en sortir, nous l'avons fait,
15:23
but it's dangerous.
326
905000
2000
mais c'est dangereux.
15:25
Take the first step, as soon as life appeared on this earth.
327
907000
3000
Prenez le premier pas, l'apparition de la vie sur cette terre.
15:28
We may take the Gaian view.
328
910000
2000
On peut considérer les théories Gaïa.
15:30
I loved Peter Ward's talk yesterday -- it's not Gaian all the time.
329
912000
3000
J'ai beaucoup aimé le discours de Peter Ward hier sur les extinctions massives - Gaïa ne fonctionne pas toujours.
15:33
Actually, life forms produce things that kill themselves.
330
915000
3000
En fait, certaines formes de vies ont produit des choses qui les ont décimées.
15:36
Well, we did pull through on this planet.
331
918000
3000
Nous avons eu de la chance, nous nous en sommes sorti sur cette planète.
15:39
But then, a long time later, billions of years later,
332
921000
2000
Mais ensuite, quelques milliards d'années plus tard,
15:41
we got the second replicator, the memes.
333
923000
3000
est apparu le second réplicateur, les mèmes.
15:44
That was dangerous, all right.
334
926000
2000
Là encore ça a été bien dangereux.
15:46
Think of the big brain.
335
928000
2000
Pensez au gros cerveau.
15:48
How many mothers do we have here?
336
930000
3000
Combien de mères y-a-t'il dans la salle ?
15:51
You know all about big brains.
337
933000
2000
Vous connaissez tout sur les gros cerveaux.
15:53
They are dangerous to give birth to,
338
935000
2000
Vous savez qu'ils sont dangereux à mettre au monde.
15:55
are agonizing to give birth to.
339
937000
2000
Ils sont extrêmement douloureux à mettre au monde.
15:57
(Laughter)
340
939000
1000
(rires)
15:59
My cat gave birth to four kittens, purring all the time.
341
941000
2000
Mon chat a donné naissance à quatre châtons en ronronnant.
16:01
Ah, mm -- slightly different.
342
943000
2000
Nous, mmmh... c'est un peu différent.
16:03
(Laughter)
343
945000
2000
(rires)
16:05
But not only is it painful, it kills lots of babies,
344
947000
3000
Ce n'est pas seulement douloureux, mais ça tue beaucoup de bébés,
16:08
it kills lots of mothers,
345
950000
2000
et beaucoup de mères,
16:10
and it's very expensive to produce.
346
952000
2000
et c'est très coûteux à produire.
16:12
The genes are forced into producing all this myelin,
347
954000
2000
Les gènes sont forcés de produire toute cette myéline
16:14
all the fat to myelinate the brain.
348
956000
2000
tout ces lipides pour protéger les cellules nerveuses.
16:16
Do you know, sitting here,
349
958000
2000
En ce moment, assis à votre place,
16:18
your brain is using about 20 percent of your body's energy output
350
960000
4000
votre cerveau consomme 20% de l'énergie produit par votre corps
16:22
for two percent of your body weight?
351
964000
2000
alors qu'il ne pèse que 2% de votre poids total.
16:24
It's a really expensive organ to run.
352
966000
2000
C'est un organe particulièrement dépensier.
16:26
Why? Because it's producing the memes.
353
968000
2000
Pourquoi ? Parce qu'il produit les mèmes !
16:28
Now, it could have killed us off. It could have killed us off,
354
970000
4000
Ça aurait très bien pu tous nous tuer.
16:32
and maybe it nearly did, but you see, we don't know.
355
974000
2000
Peut-être n'est on pas passé loin.
16:34
But maybe it nearly did.
356
976000
2000
On ne le sait pas vraiment.
16:36
Has it been tried before?
357
978000
1000
Y a-t'il des précédents ?
16:37
What about all those other species?
358
979000
2000
Qu'en est-il des autres espèces ?
16:39
Louise Leakey talked yesterday
359
981000
2000
Louise Leakey disait hier
16:41
about how we're the only one in this branch left.
360
983000
3000
que nous sommes les seuls survivants de notre branche évolutive.
16:44
What happened to the others?
361
986000
2000
Qu'est-il arrivé aux autres ?
16:46
Could it be that this experiment in imitation,
362
988000
2000
Serait-ce que cette expérience d'imitation,
16:48
this experiment in a second replicator,
363
990000
2000
l'apparation d'un second réplicateur,
16:50
is dangerous enough to kill people off?
364
992000
4000
peut être dangereuse au point de décimer une espèce entière ?
16:54
Well, we did pull through, and we adapted.
365
996000
2000
Bon, on s'en est sorti, on s'est adapté.
16:56
But now, we're hitting, as I've just described,
366
998000
3000
Mais nous en arrivons maintenant, comme je vous l'ai déjà dit,
16:59
we're hitting the third replicator point.
367
1001000
2000
à l'avènement du troisième réplicateur.
17:01
And this is even more dangerous --
368
1003000
3000
Et celui-là est particulièrement dangereux --
17:04
well, it's dangerous again.
369
1006000
2000
enfin, il est à nouveau dangereux.
17:06
Why? Because the temes are selfish replicators
370
1008000
4000
Pourquoi ? Parce que les tèmes sont des réplicateurs égoïstes,
17:10
and they don't care about us, or our planet, or anything else.
371
1012000
3000
et ils ne se préoccupent pas de nous, de notre planète, ou de quoi que ce soit d'autre.
17:13
They're just information, why would they?
372
1015000
3000
Et pourquoi s'en préoccuperaient-ils ? Ils ne sont que de l'information.
17:17
They are using us to suck up the planet's resources
373
1019000
2000
Ils nous utilisent pour épuiser toutes les ressources de la planète,
17:19
to produce more computers,
374
1021000
2000
pour produire plus d'ordinateurs
17:21
and more of all these amazing things we're hearing about here at TED.
375
1023000
3000
et plus de toutes ces choses merveilleuses dont nous entendons parler ici à TED.
17:24
Don't think, "Oh, we created the Internet for our own benefit."
376
1026000
4000
Et ne pensez pas : "Oh, nous avons créé Internet pour notre bénéfice".
17:28
That's how it seems to us.
377
1030000
2000
C'est une illusion.
17:30
Think, temes spreading because they must.
378
1032000
4000
Pensez que les tèmes se répandent parce qu'ils le doivent.
17:34
We are the old machines.
379
1036000
2000
Nous sommes les vieilles machines.
17:36
Now, are we going to pull through?
380
1038000
2000
Allons-nous nous en sortir ?
17:38
What's going to happen?
381
1040000
2000
Que va-t-il se passer ?
17:40
What does it mean to pull through?
382
1042000
2000
Et qu'est-ce que cela veut dire, s'en sortir ?
17:42
Well, there are kind of two ways of pulling through.
383
1044000
2000
Eh bien il y a deux manières de s'en sortir.
17:45
One that is obviously happening all around us now,
384
1047000
2000
La première, qui est évidente tout autour de nous,
17:47
is that the temes turn us into teme machines,
385
1049000
4000
est que les tèmes nous transforment en machines à tèmes,
17:51
with these implants, with the drugs,
386
1053000
2000
avec ces implants, ces drogues,
17:53
with us merging with the technology.
387
1055000
3000
nous nous confondons avec la technologie.
17:56
And why would they do that?
388
1058000
2000
Et pourquoi feraient-ils cela ?
17:58
Because we are self-replicating.
389
1060000
2000
Parce que nous nous reproduisons.
18:00
We have babies.
390
1062000
2000
Nous avons des bébés.
18:02
We make new ones, and so it's convenient to piggyback on us,
391
1064000
3000
Nous pouvons en faire des nouveaux, alors il est pratique de nous utiliser comme vecteur,
18:05
because we're not yet at the stage on this planet
392
1067000
4000
parce qu'on n'est pas encore à l'étape
18:09
where the other option is viable.
393
1071000
2000
où la seconde option est disponible.
18:11
Although it's closer, I heard this morning,
394
1073000
2000
Encore qu'on n'en est pas loin, d'après ce que j'ai entendu ce matin,
18:13
it's closer than I thought it was.
395
1075000
2000
on en est plus près que ce que je pensais.
18:15
Where the teme machines themselves will replicate themselves.
396
1077000
3000
Cette étape où les tèmes eux-même peuvent se reproduire.
18:18
That way, it wouldn't matter if the planet's climate
397
1080000
4000
La déstabilisation du climat de notre planète
18:22
was utterly destabilized,
398
1084000
2000
n'aura alors plus aucune importance,
18:24
and it was no longer possible for humans to live here.
399
1086000
2000
même si cela signifiera la disparition de l'espèce humaine.
18:26
Because those teme machines, they wouldn't need --
400
1088000
2000
Parce que les machines à tèmes n'en auront pas besoin --
18:28
they're not squishy, wet, oxygen-breathing,
401
1090000
2000
ce ne sont pas des créatures molles, humides,
18:30
warmth-requiring creatures.
402
1092000
3000
qui ont besoin de chaleur et d'oxygène.
18:33
They could carry on without us.
403
1095000
2000
Ils pourraient se passer de nous.
18:35
So, those are the two possibilities.
404
1097000
3000
Nous avons donc ces deux possibilités.
18:38
The second, I don't think we're that close.
405
1100000
4000
La deuxième n'est pas encore pour tout de suite.
18:42
It's coming, but we're not there yet.
406
1104000
2000
Elle approche, mais on n'y est pas encore.
18:44
The first, it's coming too.
407
1106000
2000
La première approche également.
18:46
But the damage that is already being done
408
1108000
3000
Mais les dégâts que nous constatons déjà
18:49
to the planet is showing us how dangerous the third point is,
409
1111000
5000
sur cette planète nous montrent combien ce troisième point est dangereux,
18:54
that third danger point, getting a third replicator.
410
1116000
3000
combien l'apparition du troisième réplicateur est risquée.
18:58
And will we get through this third danger point,
411
1120000
2000
Survivrons-nous à cette troisième étape,
19:00
like we got through the second and like we got through the first?
412
1122000
3000
comme nous avons survécu à la première et à la seconde ?
19:04
Maybe we will, maybe we won't.
413
1126000
2000
Peut-être que oui, peut-être que non.
19:06
I have no idea.
414
1128000
3000
Je n'en ai aucune idée.
19:13
(Applause)
415
1135000
10000
(applaudissements)
19:24
Chris Anderson: That was an incredible talk.
416
1146000
2000
Chris Anderson: C'était une présentation incroyable.
19:26
SB: Thank you. I scared myself.
417
1148000
2000
SB: Merci. Je me suis fait peur également.
19:28
CA: (Laughter)
418
1150000
1000
(rires)
ABOUT THE SPEAKER
Susan Blackmore - MemeticistSusan Blackmore studies memes -- those self-replicating "life forms" that spread themselves via human consciousness. We're now headed, she believes, toward a new form of meme, spread by the technology we've created.
Why you should listen
Susan Blackmore is dedicated to understanding the scientific nature of consciousness. Her latest work centers on the existence of memes -- little bits of knowledge, lore, habit that seem to spread themselves using human brains as mere carriers. She's exploring the existence of a new class of meme, spread by human technology. It's temporarily named the "teme."
She has written about memes, consciousness, and near-death experiences; has appeared on the British Big Brother to discuss the psychology of the participants; and writes for the Guardian UK.
Susan Blackmore | Speaker | TED.com