TEDGlobal 2010
Eric Berlow: Simplifying complexity
אריק ברלו: כיצד מורכבות מובילה לפשטות
Filmed:
Readability: 4.8
1,361,116 views
האקולוג אריק ברלו לא חש מאויים כאשר הוא נתקל במערכות מורכבות. הוא יודע שיותר מידע יכול להוביל לפיתרון טוב יותר, פשוט יותר. תוך המחשת הטיפים והתכסיסים לפירוק נושאים מורכבים לחלקים פשוטים יותר, הוא מבהיר ומפשט תרשימי מידע מדהימים במורכבותם, הנוגעים לאסטרטגיה של ארה"ב באפגניסטן, למספר מרכיבים אלמנטריים.
Eric Berlow - Ecologist
TED Senior Fellow Eric Berlow studies ecology and networks, exposing the interconnectedness of our ecosystems with climate change, government, corporations and more. Full bio
TED Senior Fellow Eric Berlow studies ecology and networks, exposing the interconnectedness of our ecosystems with climate change, government, corporations and more. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
Do you ever feel completely overwhelmed
0
0
2000
האם אתם מרגישים לפעמים
00:17
when you're faced with a complex problem?
1
2000
3000
המומים לגמרי כאשר אתם נתקלים בבעיה מורכבת?
00:20
Well, I hope to change that in less than three minutes.
2
5000
3000
אנסה לשנות זאת בפחות משלוש דקות.
00:23
So, I hope to convince you that complex
3
8000
2000
אני מקוה לשכנע אתכם
00:25
doesn't always equal complicated.
4
10000
2000
שמורכב אינו בהכרח מסובך.
00:27
So for me, a well-crafted baguette, fresh out of the oven,
5
12000
3000
לכן עבורי, באגט המעוצב היטב, טרי מתנור,
00:30
is complex,
6
15000
2000
הוא מורכב,
00:32
but a curry onion green olive poppy cheese bread
7
17000
2000
אבל לחם-גבינה תופח עשוי מבצל קארי וזיתים ירוקים
00:34
is complicated.
8
19000
3000
הוא מסובך.
00:37
I'm an ecologist, and I study complexity. I love complexity.
9
22000
3000
אני אקולוג, ואני חוקר מורכבות. אני אוהב מורכבות.
00:40
And I study that in the natural world, the interconnectedness of species.
10
25000
3000
ואני חוקר זאת בעולם הטבע, את הקשרים ההדדיים בין המינים.
00:43
So here's a food web,
11
28000
2000
אז הנה רשת מזון,
00:45
or a map of feeding links between species
12
30000
2000
או מפת קשרי ההזנה בין מינים
00:47
that live in Alpine Lakes in the mountains of California.
13
32000
3000
החיים באגמים הרריים בהרי קליפורניה.
00:50
And this is what happens to that food web
14
35000
2000
וזה מה שקורה לרשת המזון כאשר היא
00:52
when it's stocked with non-native fish that never lived there before.
15
37000
2000
מתאכלסת בדג זר שמעולם לא חי שם קודם.
00:54
All the grayed-out species disappear.
16
39000
2000
כל המינים הצבועים באפור נעלמים.
00:56
Some are actually on the brink of extinction.
17
41000
2000
חלקם על סף הכחדה.
00:58
And lakes with fish have more mosquitos, even though they eat them.
18
43000
3000
באגמים שיש בהם דגים יש יותר יתושים, למרות שהם אוכלים אותם.
01:01
These effects were all unanticipated,
19
46000
2000
התוצאות האלו היו כולן בלתי צפויות מראש,
01:03
and yet we're discovering they're predictable.
20
48000
2000
אבל אנו מגלים שניתן לחזותן.
01:05
So I want to share with you a couple key insights
21
50000
2000
לכן אני רוצה לחלוק אתכם כמה תובנות מפתח
01:07
about complexity we're learning from studying nature
22
52000
2000
שאנו מגיעים אליהן בחקר הטבע
01:09
that maybe are applicable to other problems.
23
54000
3000
שעשויות להיות ישימות בבעיות אחרות.
01:13
First is the simple power of good visualization tools
24
58000
2000
הראשונה היא העוצמה של כלי התבוננות יעיל
01:15
to help untangle complexity
25
60000
2000
כדי שיסייע להתיר את המורכבות
01:17
and just encourage you to ask questions you didn't think of before.
26
62000
3000
ויעודד אתכם לשאול שאלות שלא שאלתם קודם.
01:20
For example, you could plot the flow of carbon
27
65000
3000
לדוגמא, יכולתם להכין תרשים של זרימת פחמן
01:23
through corporate supply chains in a corporate ecosystem,
28
68000
3000
בשרשרת של קוי-אספקה משותפים במערכת אקולוגית משותפת,
01:26
or the interconnections of habitat patches
29
71000
2000
או של הקשרים ההדדיים בין אזורי המחיה
01:28
for endangered species in Yosemite National Park.
30
73000
3000
של מינים בסכנת הכחדה בפארק לאומי יוסימיטי.
01:31
The next thing is that if you want to predict
31
76000
2000
הדבר הבא הוא שאם ברצונכם לחזות
01:33
the effect of one species on another,
32
78000
2000
את השפעתו של מין אחד על מין שני,
01:35
if you focus only on that link,
33
80000
2000
אם אתם מתמקדים רק באותו קשר,
01:37
and then you black box the rest,
34
82000
2000
ואת השאר אתם מחשיכים,
01:39
it's actually less predictable
35
84000
2000
זה למעשה יותר קשה לחיזוי
01:41
than if you step back, consider the entire system -- all the species, all the links --
36
86000
3000
מאשר המצב בו אתם לוקחים צעד אחורה, מתיחסים לכלל המערכת -- כל המינים, כל הקשרים --
01:44
and from that place,
37
89000
2000
ומאותו מקום, מתכנסים אל עבר
01:46
hone in on the sphere of influence that matters most.
38
91000
2000
מרחב ההשפעה שהכי משמעותי עבורכם.
01:48
And we're discovering, with our research,
39
93000
2000
ואנו מגלים במחקר שלנו
01:50
that's often very local to the node you care about
40
95000
2000
שזה בדרך-כלל סמוך מאוד למוקד בו אתם מתעניינים,
01:52
within one or two degrees.
41
97000
2000
בתחום של דרגה אחת או שתיים.
01:54
So the more you step back, embrace complexity,
42
99000
2000
כך, ככל שלוקחים צעד אחורה, מאמצים את המורכבות לחיקנו,
01:56
the better chance you have of finding simple answers,
43
101000
2000
הסיכויים יותר גבוהים למצוא תשובות פשוטות,
01:58
and it's often different than the simple answer that you started with.
44
103000
3000
ובדרך-כלל הן שונות מהתשובה הפשוטה שאיתה התחלנו.
02:02
So let's switch gears and look at a really complex problem
45
107000
3000
כעת בואו נעביר הילוך ונתבונן בבעיה באמת מורכבת,
02:05
courtesy of the U.S. government.
46
110000
3000
באדיבות ממשלת ארה"ב.
02:08
This is a diagram of the U.S. counterinsurgency strategy in Afghanistan.
47
113000
3000
זהו תרשים של אסטרטגיה אמריקאית להתקוממות-נגד באפגניסטן.
02:11
It was front page of the New York Times a couple months ago.
48
116000
3000
הוא הופיע בעמוד הראשון בניו-יורק טיימס לפני כמה חודשים --
02:14
Instantly ridiculed by the media
49
119000
2000
שבאופן מיידי הושם ללעג בתקשורת
02:16
for being so crazy complicated.
50
121000
2000
על היותו מסובך בטירוף.
02:18
And the stated goal was to increase popular support
51
123000
2000
המטרה המוצהרת היתה להגביר את התמיכה העממית
02:20
for the Afghan government.
52
125000
2000
בממשלת אפגניסטן.
02:22
Clearly a complex problem,
53
127000
2000
בעיה מורכבת ללא ספק,
02:24
but is it complicated?
54
129000
2000
אבל האם היא גם מסובכת?
02:26
Well, when I saw this in the front page of the Times,
55
131000
2000
כאשר ראיתי את זה בניו-יורק טיימס,
02:28
I thought, "Great. Finally something I can relate to.
56
133000
2000
חשבתי לעצמי, "נהדר. סוף סוף משהו שאני מתחבר אליו.
02:30
I can sink my teeth into this."
57
135000
2000
אוכל לנעוץ בו את שיניי."
02:32
So let's do it. So here we go for the first time ever,
58
137000
3000
אז נעשה זאת עכשיו בפעם הראשונה אי-פעם,
02:35
a world premiere view of this spaghetti diagram as an ordered network.
59
140000
3000
מבט בכורה עולמי בתרשים ספגטי זה בתור מארג מסודר.
02:38
The circled node is the one we're trying to influence --
60
143000
2000
המוקד שמוקף בעיגול הוא זה שברצוננו להשפיע עליו --
02:40
popular support for the government.
61
145000
2000
תמיכה עממית בממשלה.
02:42
And so now we can look one degrees, two degrees,
62
147000
2000
אז נוכל כעת להתבונן דרגה אחת, שתי דרגות,
02:44
three degrees away from that node
63
149000
2000
שלוש דרגות מעבר למוקד
02:46
and eliminate three-quarters of the diagram outside that sphere of influence.
64
151000
3000
ולבטל שלושת רבעים של התרשים מחוץ למרחב השפעה.
02:49
Within that sphere,
65
154000
2000
בתוך אותו מרחב,
02:51
most of those nodes are not actionable, like the harshness of the terrain,
66
156000
3000
רוב המוקדים אינם ניתנים לשינוי, כגון פני-שטח קשים,
02:54
and a very small minority are actual military actions.
67
159000
3000
ומיעוט שולי של פעולות צבאיות.
02:57
Most are non-violent and they fall into two broad categories:
68
162000
3000
רובם בלתי אלימים והם נופלים בתוך שתי קטגוריות רחבות:
03:01
active engagement with ethnic rivalries and religious beliefs
69
166000
3000
התעסקות יזומה עם יריבויות אתניות ואמונות דתיות,
03:04
and fair, transparent economic development
70
169000
2000
ופיתוח כלכלי הוגן ושקוף
03:06
and provisioning of services.
71
171000
2000
ומתן שירותים.
03:08
I don't know about this, but this is what I can decipher from this diagram
72
173000
3000
לא מכיר את הנושא, אבל זה מה שאני מסוגל לפענח מהתרשים
03:11
in 24 seconds.
73
176000
2000
בתוך 24 שניות.
03:13
When you see a diagram like this, I don't want you to be afraid.
74
178000
2000
כאשר רואים תרשים כזה, אין צורך לפחד.
03:15
I want you to be excited. I want you to be relieved.
75
180000
3000
אני רוצה שתהיו נרגשים, שתהיו משוחררים.
03:18
Because simple answers may emerge.
76
183000
2000
מכיוון שתשובות פשוטות עשויות לצוץ.
03:20
We're discovering in nature that simplicity often lies
77
185000
2000
אנו מגלים בטבע שפשטות שוכנת לעיתים קרובות
03:22
on the other side of complexity.
78
187000
2000
מצידה השני של מורכבות.
03:24
So for any problem, the more you can zoom out and embrace complexity,
79
189000
3000
לכן בכל בעיה, ככל שניתן להתרחק ולאמץ לחיקנו את המורכבות,
03:27
the better chance you have of zooming in
80
192000
2000
יש לנו את הסיכוי היותר גדול להתכנס
03:29
on the simple details that matter most.
81
194000
2000
אל עבר פרטים פשוטים שהם גם הכי משמעותיים.
03:31
Thank you.
82
196000
2000
תודה לכם.
03:33
(Applause)
83
198000
3000
(מחיאות כפיים)
ABOUT THE SPEAKER
Eric Berlow - EcologistTED Senior Fellow Eric Berlow studies ecology and networks, exposing the interconnectedness of our ecosystems with climate change, government, corporations and more.
Why you should listen
Eric Berlow is an ecologist and network scientist who specializes in not specializing. A TED Senior Fellow, Berlow is recognized for his research on food webs and ecological networks and for creative approaches to complex problems. He was the founding director of the University of California's first environmental science center inside Yosemite National Park, where he continues to develop data-driven approaches to managing natural ecosystems.
In 2012 Berlow founded Vibrant Data Labs, which builds tools to use data for social good. Berlow's current projects range from helping spark an egalitarian personal data economy to protecting endangered amphibians in Yosemite to crowd-sourcing novel insights about human creativity. Berlow holds a Ph.D. from Oregon State University in marine ecology.
Eric Berlow | Speaker | TED.com