TEDSalon NY2014
Naomi Oreskes: Why we should trust scientists
Naomi Oreskes: Miért higgyünk a tudományban?
Filmed:
Readability: 4.7
1,316,791 views
Számos, a világot érintő probléma kapcsán a tudósok felé fordulunk. Honnan tudjuk azonban, hogy igazuk van? Naomi Oreskes tudománytörténész a bizalom kérdéskörét boncolgatja és a rávilágít a tudományos vizsgálati módszerek három gyenge pontjára. Saját okfejtése megmutatja, miért is bízhatunk a tudományban.
Naomi Oreskes - Historian of science
Naomi Oreskes is a historian of science who uses reason to fight climate change denial. Full bio
Naomi Oreskes is a historian of science who uses reason to fight climate change denial. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Every day we face issues like climate change
0
930
3128
Naponta nézünk szembe problémákkal,
mint a globális felmelegedés,
mint a globális felmelegedés,
00:16
or the safety of vaccines
1
4058
1430
vagy a védőoltások biztonsága.
00:17
where we have to answer questions whose answers
2
5488
3040
Az ezekkel kapcsolatos
kérdésekre adott válaszok
kérdésekre adott válaszok
00:20
rely heavily on scientific information.
3
8528
3461
legfőképp tudományos tényeken alapulnak.
00:23
Scientists tell us that the world is warming.
4
11989
2881
A tudósok azt állítják,
a Föld egyre melegszik.
a Föld egyre melegszik.
00:26
Scientists tell us that vaccines are safe.
5
14870
2541
Azt is mondják, hogy
a védőoltások biztonságosak.
a védőoltások biztonságosak.
00:29
But how do we know if they are right?
6
17411
2054
Honnan tudjuk azonban, hogy igazuk van?
00:31
Why should be believe the science?
7
19465
1964
Miért kellene hinnünk a tudománynak?
00:33
The fact is, many of us actually
don't believe the science.
don't believe the science.
8
21429
3469
Igazság szerint sokan közülünk
nem hisznek a tudománynak.
nem hisznek a tudománynak.
00:36
Public opinion polls consistently show
9
24898
2176
Közvélemény-kutatások
rendszeresen kimutatják,
rendszeresen kimutatják,
00:39
that significant proportions of the American people
10
27074
3010
hogy az amerikai emberek
egy jelentős része
egy jelentős része
00:42
don't believe the climate is
warming due to human activities,
warming due to human activities,
11
30084
3541
nem hiszi, hogy a globális felmelegedést
emberi tevékenység okozza,
emberi tevékenység okozza,
00:45
don't think that there is
evolution by natural selection,
evolution by natural selection,
12
33625
2939
hogy létezik természetes szelekció,
00:48
and aren't persuaded by the safety of vaccines.
13
36564
3901
és nem bíznak a
védőoltások hatékonyságában.
védőoltások hatékonyságában.
00:52
So why should we believe the science?
14
40465
3631
Miért higgyünk tehát a tudománynak?
00:56
Well, scientists don't like talking about
science as a matter of belief.
science as a matter of belief.
15
44096
3611
Nos, a tudósok nem szeretik a tudományt
és a bizalmat összekapcsolni.
és a bizalmat összekapcsolni.
00:59
In fact, they would contrast science with faith,
16
47707
2587
Valójában a tudományt
szembeállítanák a bizalommal,
szembeállítanák a bizalommal,
01:02
and they would say belief is the domain of faith.
17
50294
2966
és azt mondják, a hit alapja a bizalom,
01:05
And faith is a separate thing
apart and distinct from science.
apart and distinct from science.
18
53260
3778
ami teljesen elkülönül a tudománytól.
01:09
Indeed they would say religion is based on faith
19
57038
3152
Sőt, azt állítják, hogy a hit
a bizalomra alapul,
a bizalomra alapul,
01:12
or maybe the calculus of Pascal's wager.
20
60190
3694
vagy talán a Pascal-mérlegre.
01:15
Blaise Pascal was a 17th-century mathematician
21
63884
2676
Blaise Pascal egy 17. századi matematikus,
01:18
who tried to bring scientific
reasoning to the question of
reasoning to the question of
22
66560
2810
aki megpróbálta tudományosan
megválaszolni a kérdést,
megválaszolni a kérdést,
01:21
whether or not he should believe in God,
23
69370
1872
hogy higgyen-e vagy sem Istenben.
01:23
and his wager went like this:
24
71242
2604
Mérlege a következőt mutatta:
01:25
Well, if God doesn't exist
25
73846
2549
Ha Isten nem létezik,
01:28
but I decide to believe in him
26
76395
2025
de én hiszek benne,
01:30
nothing much is really lost.
27
78420
1978
nem vesztettem sokat.
01:32
Maybe a few hours on Sunday.
28
80398
1613
Talán egy-két órát vasárnap.
01:34
(Laughter)
29
82011
993
(Nevetés)
01:35
But if he does exist and I don't believe in him,
30
83004
3381
Ám, ha Isten létezik,
és én nem hiszek benne,
és én nem hiszek benne,
01:38
then I'm in deep trouble.
31
86385
2017
akkor nagy gondban vagyok.
01:40
And so Pascal said, we'd better believe in God.
32
88402
3036
Erre Pascal azt mondta,
jobb, ha hiszünk Istenben.
jobb, ha hiszünk Istenben.
01:43
Or as one of my college professors said,
33
91438
2172
Vagy, ahogy egy professzor
kollégám mondta,
kollégám mondta,
01:45
"He clutched for the handrail of faith."
34
93610
2226
"belekapaszkodott a bizalom korlátjába."
01:47
He made that leap of faith
35
95836
1936
A bizalom felé fordult,
01:49
leaving science and rationalism behind.
36
97772
4524
maga mögött hagyva
a tudományt és racionalitást.
a tudományt és racionalitást.
01:54
Now the fact is though, for most of us,
37
102296
2696
Legtöbbünknek világos,
01:56
most scientific claims are a leap of faith.
38
104992
3134
hogy a legtöbb tudományos állítás
bizalomra alapul.
bizalomra alapul.
02:00
We can't really judge scientific
claims for ourselves in most cases.
claims for ourselves in most cases.
39
108126
4385
A legtöbb esetben nem ítélkezhetünk
a tudományos állításokról.
a tudományos állításokról.
02:04
And indeed this is actually
true for most scientists as well
true for most scientists as well
40
112511
2840
Sőt, ez a tudósokra is igaz,
02:07
outside of their own specialties.
41
115351
2330
a saját szakterületükön kívül.
02:09
So if you think about it, a geologist can't tell you
42
117681
2520
Ha meggondoljuk, egy geológus
nem tudja megmondani,
nem tudja megmondani,
02:12
whether a vaccine is safe.
43
120201
1750
megbízható-e egy védőoltás.
02:13
Most chemists are not experts in evolutionary theory.
44
121951
3000
A legtöbb gyógyszerész
nem szakértője az evolúciónak.
nem szakértője az evolúciónak.
02:16
A physicist cannot tell you,
45
124951
2259
Egy fizikus nem tudja megmondani,
02:19
despite the claims of some of them,
46
127210
1443
leszámítva pár állításukat,
02:20
whether or not tobacco causes cancer.
47
128653
3354
hogy a dohányzás okoz-e rákot.
02:24
So, if even scientists themselves
48
132007
2450
Nos tehát, ha maguk a tudósok is
02:26
have to make a leap of faith
49
134457
1276
bizalomra vannak utalva
02:27
outside their own fields,
50
135733
1922
saját szakterületükön kívül,
02:29
then why do they accept the
claims of other scientists?
claims of other scientists?
51
137655
3928
akkor miért fogadják el
más tudósok állításait?
más tudósok állításait?
02:33
Why do they believe each other's claims?
52
141583
2298
Miért hisznek egymás állításaiban?
02:35
And should we believe those claims?
53
143881
3290
És vajon nekünk hinnünk kellene nekik?
02:39
So what I'd like to argue is yes, we should,
54
147171
2776
Amire ki akarok lyukadni az az, hogy igen,
02:41
but not for the reason that most of us think.
55
149947
2883
de nem azzal az indokkal,
amire legtöbben gondolunk.
amire legtöbben gondolunk.
02:44
Most of us were taught in school
that the reason we should
that the reason we should
56
152830
2330
Azt tanultuk,
hogy a tudományos módszer
hogy a tudományos módszer
02:47
believe in science is because of the scientific method.
57
155160
3412
miatt hihetünk a tudománynak.
02:50
We were taught that scientists follow a method
58
158572
2916
Hogy a tudósoknak van egy módszerük,
02:53
and that this method guarantees
59
161488
2356
és ez garantálja,
02:55
the truth of their claims.
60
163844
1996
hogy állításuk igaz.
02:57
The method that most of us were taught in school,
61
165840
3420
Az iskolában tanított módszerek szerint,
03:01
we can call it the textbook method,
62
169260
1576
nevezzük tankönyvi módszernek,
03:02
is the hypothetical deductive method.
63
170836
2784
ez a hipotetikus deduktív módszer.
03:05
According to the standard
model, the textbook model,
model, the textbook model,
64
173620
3094
A tankönyvi módszer
alapmodelljének megfelelően,
alapmodelljének megfelelően,
03:08
scientists develop hypotheses, they deduce
65
176714
2957
a tudósok felállítanak egy hipotézist,
03:11
the consequences of those hypotheses,
66
179671
2460
majd következtetéseket vonnak le,
03:14
and then they go out into the world and they say,
67
182131
1710
és a valóságba visszatérve kérdik:
03:15
"Okay, well are those consequences true?"
68
183841
2374
"Igazak ezek a következtetések?"
03:18
Can we observe them taking
place in the natural world?
place in the natural world?
69
186215
3333
Megfigyelhetőek körülöttünk a valóságban?
03:21
And if they are true, then the scientists say,
70
189548
2600
Amennyiben igen, a tudósok így felelnek:
03:24
"Great, we know the hypothesis is correct."
71
192148
2856
"Nagyszerű! A hipotézis helyes."
03:27
So there are many famous examples in the history
72
195004
2179
Számos híres példa ismert történelmünkből,
03:29
of science of scientists doing exactly this.
73
197183
2879
amikor a tudósok pontosan így jártak el.
03:32
One of the most famous examples
74
200062
2058
Az egyik leghíresebb példa
03:34
comes from the work of Albert Einstein.
75
202120
2213
Albert Einstein munkásságából származik.
03:36
When Einstein developed the
theory of general relativity,
theory of general relativity,
76
204333
2522
Einstein relativitáselméletén dolgozva,
03:38
one of the consequences of his theory
77
206855
2316
arra a következtetésre jutott,
03:41
was that space-time wasn't just an empty void
78
209171
2839
hogy a téridő nem egy üres szövedék,
03:44
but that it actually had a fabric.
79
212010
1909
hanem rendelkezik egyfajta textúrával.
03:45
And that that fabric was bent
80
213919
1601
Ez a téranyag, egy óriásobjektum
03:47
in the presence of massive objects like the sun.
81
215520
3380
jelenlétében, mint például a Nap, idomult.
03:50
So if this theory were true then it meant that light
82
218900
2749
Tehát ha a feltételezés igaz,
hogy a fénynek,
hogy a fénynek,
03:53
as it passed the sun
83
221649
1528
ahogy elkerüli a napot,
03:55
should actually be bent around it.
84
223177
2168
meg kellene görbülnie körülötte.
03:57
That was a pretty startling prediction
85
225345
2400
Ez egy meglehetősen meglepő feltevés volt,
03:59
and it took a few years before scientists
86
227745
1988
és eltartott pár évig,
04:01
were able to test it
87
229733
1278
míg tesztelni tudták,
04:03
but they did test it in 1919,
88
231011
2510
de 1919-ben sikerült,
04:05
and lo and behold it turned out to be true.
89
233521
2450
és kiderült, hogy igaz.
04:07
Starlight actually does bend
as it travels around the sun.
as it travels around the sun.
90
235971
3158
A csillagfény valóban meggörbül
ahogy megkerüli a Napot.
ahogy megkerüli a Napot.
04:11
This was a huge confirmation of the theory.
91
239129
2494
Ez hatalmas igazolása volt az elméletnek.
04:13
It was considered proof of the truth
92
241623
1805
Ezt a gyökeresen új feltevést
04:15
of this radical new idea,
93
243428
1312
bizonyítékokkal igazolták,
04:16
and it was written up in many newspapers
94
244740
1852
és számos újságban írtak róla
04:18
around the globe.
95
246592
2538
szerte a világban.
04:21
Now, sometimes this theory or this model
96
249130
2350
Nos, ezt az elméletet vagy modellt
04:23
is referred to as the deductive-nomological model,
97
251480
3434
deduktív nomologikus módszernek is hívják,
04:26
mainly because academics like
to make things complicated.
to make things complicated.
98
254914
3384
ahogyan a tudósok
szeretik bonyolítani a dolgokat.
szeretik bonyolítani a dolgokat.
04:30
But also because in the ideal case, it's about laws.
99
258298
5261
De azért is hívják így, mert
törvényszerűségekkel operál.
törvényszerűségekkel operál.
04:35
So nomological means having to do with laws.
100
263559
2502
A nomologikus azt jelenti,
hogy törvényeken alapul.
hogy törvényeken alapul.
04:38
And in the ideal case, the hypothesis isn't just an idea:
101
266061
3424
Optimális esetben a feltevés
nemcsak egy ötlet,
nemcsak egy ötlet,
04:41
ideally, it is a law of nature.
102
269485
2326
hanem egy természeti törvényszerűség.
04:43
Why does it matter that it is a law of nature?
103
271811
2287
Miért fontos, hogy
ez egy természeti törvény?
ez egy természeti törvény?
04:46
Because if it is a law, it can't be broken.
104
274098
2728
Azért, mert ha ez egy törvény,
akkor nem lehet megszegni.
akkor nem lehet megszegni.
04:48
If it's a law then it will always be true
105
276826
2108
Egy törvény minden esetben érvényes,
04:50
in all times and all places
106
278934
1244
minden időben és helyen,
04:52
no matter what the circumstances are.
107
280178
2206
a körülményektől függetlenül.
04:54
And all of you know of at least
one example of a famous law:
one example of a famous law:
108
282384
3229
Mindannyian ismerünk legalább
egy híres természeti törvényt:
egy híres természeti törvényt:
04:57
Einstein's famous equation, E=MC2,
109
285613
3755
Einstein híres képletét: E=mc2
05:01
which tells us what the relationship is
110
289368
1800
ami megmutatja,
milyen kapcsolat van
milyen kapcsolat van
05:03
between energy and mass.
111
291168
2193
az energia és a tömeg között.
05:05
And that relationship is true no matter what.
112
293361
4000
A képlet minden körülmények között igaz.
05:09
Now, it turns out, though, that there
are several problems with this model.
are several problems with this model.
113
297361
3649
Most azonban kiderül, hogy több
probléma is adódik ezzel a modellel.
probléma is adódik ezzel a modellel.
05:13
The main problem is that it's wrong.
114
301010
3635
A legfőbb probléma, hogy nem helyes.
05:16
It's just not true. (Laughter)
115
304645
3502
Egyszerűen nem az. (Nevetés)
05:20
And I'm going to talk about
three reasons why it's wrong.
three reasons why it's wrong.
116
308147
2723
Most pedig három okot fogok
bemutatni, amiért nem helyes.
bemutatni, amiért nem helyes.
05:22
So the first reason is a logical reason.
117
310870
2679
Az első egy logikai ok.
05:25
It's the problem of the fallacy
of affirming the consequent.
of affirming the consequent.
118
313549
3516
Ez a következtetés
téves megerősítésének problémája.
téves megerősítésének problémája.
05:29
So that's another fancy, academic way of saying
119
317065
2826
Egy tudományos szójárás szerint,
05:31
that false theories can make true predictions.
120
319891
2670
hogy hamis elméletekkel is,
tehetünk igaz jövendöléseket.
tehetünk igaz jövendöléseket.
05:34
So just because the prediction comes true
121
322561
1994
Tehát ha a jóslat beigazolódik,
05:36
doesn't actually logically
prove that the theory is correct.
prove that the theory is correct.
122
324555
3222
az még nem bizonyítja logikusan,
hogy az elmélet helyes.
hogy az elmélet helyes.
05:39
And I have a good example of that too,
again from the history of science.
again from the history of science.
123
327777
3931
Van egy remek példám is erre,
ismét a tudománytörténetből.
ismét a tudománytörténetből.
05:43
This is a picture of the Ptolemaic universe
124
331708
2695
Ezen a képen a ptolemaioszi
univerzumot látjuk,
univerzumot látjuk,
05:46
with the Earth at the center of the universe
125
334403
1862
a világ középpontjában a Földdel,
05:48
and the sun and the planets going around it.
126
336265
2595
s e körül kering a Nap és a többi bolygó.
05:50
The Ptolemaic model was believed
127
338860
2030
A ptolemaioszi világképben
05:52
by many very smart people for many centuries.
128
340890
3253
számos híres elme hitt
évszázadokon keresztül.
évszázadokon keresztül.
05:56
Well, why?
129
344143
1736
Nos, miért?
05:57
Well the answer is because it made
lots of predictions that came true.
lots of predictions that came true.
130
345879
3437
Azért, mert számos jövendölést
tartalmazott, melyek igaznak bizonyultak.
tartalmazott, melyek igaznak bizonyultak.
06:01
The Ptolemaic system enabled astronomers
131
349316
2016
A ptolemaioszi rendszer lehetővé tette,
06:03
to make accurate predictions
of the motions of the planet,
of the motions of the planet,
132
351332
2750
hogy a csillagászok pontosan
felfedjék a bolygók mozgását,
felfedjék a bolygók mozgását,
06:06
in fact more accurate predictions at first
133
354082
2519
sőt, valójában több helyes
következtetés fűződik hozzá,
következtetés fűződik hozzá,
06:08
than the Copernican theory
which we now would say is true.
which we now would say is true.
134
356601
4324
mint a kopernikuszi világképhez,
melyet máig igaznak tartunk.
melyet máig igaznak tartunk.
06:12
So that's one problem with the textbook model.
135
360925
2982
Ez tehát az első probléma
a tankönyvi módszerrel.
a tankönyvi módszerrel.
06:15
A second problem is a practical problem,
136
363907
2396
A második egy gyakorlati probléma,
06:18
and it's the problem of auxiliary hypotheses.
137
366303
3235
méghozzá a kiegészítő hipotézis.
06:21
Auxiliary hypotheses are assumptions
138
369538
2829
A kiegészítő hipotézisek
olyan feltételezések,
olyan feltételezések,
06:24
that scientists are making
139
372367
1779
amelyeket a tudósok úgy alkotnak meg,
06:26
that they may or may not even
be aware that they're making.
be aware that they're making.
140
374146
3043
hogy nem feltétlenül
vannak annak tudatában.
vannak annak tudatában.
06:29
So an important example of this
141
377189
2661
Egy fontos példa erre
06:31
comes from the Copernican model,
142
379850
2095
a kopernikuszi világképből ered,
06:33
which ultimately replaced the Ptolemaic system.
143
381945
3192
ami közvetlenül helyettesítette
a ptolemaioszi rendszert.
a ptolemaioszi rendszert.
06:37
So when Nicolaus Copernicus said,
144
385137
2040
Amikor Nikolausz Kopernikusz azt mondta,
06:39
actually the Earth is not the center of the universe,
145
387177
2650
hogy nem a Föld az univerzum központja,
06:41
the sun is the center of the solar system,
146
389827
1918
a naprendszer középpontjában a Nap áll,
06:43
the Earth moves around the sun.
147
391745
1382
és a Föld körülötte kering.
06:45
Scientists said, well okay, Nicolaus, if that's true
148
393127
3728
A tudósok erre azt felelték Nikolausznak,
hogy amennyiben ez igaz,
hogy amennyiben ez igaz,
06:48
we ought to be able to detect the motion
149
396855
1764
akkor megvizsgálható az a mozgás,
06:50
of the Earth around the sun.
150
398619
1958
amit a Föld végez a Nap körül.
06:52
And so this slide here illustrates a concept
151
400577
2056
Ezen a dián pedig látható
az, amit
az, amit
06:54
known as stellar parallax.
152
402633
1808
csillagok parallaxisának nevezünk.
06:56
And astronomers said, if the Earth is moving
153
404441
3822
A csillagászok szerint, ha a Föld mozog,
07:00
and we look at a prominent star, let's say, Sirius --
154
408263
3200
és egy fényes csillagot nézünk,
mondjuk a Szíriuszt,
mondjuk a Szíriuszt,
07:03
well I know I'm in Manhattan
so you guys can't see the stars,
so you guys can't see the stars,
155
411463
2414
tudom, Manhattanben
nem látni a csillagokat,
nem látni a csillagokat,
07:05
but imagine you're out in the country,
imagine you chose that rural life —
imagine you chose that rural life —
156
413877
3731
de képzeljék el, hogy vidéken vannak,
hogy a vidéki életet választják,
hogy a vidéki életet választják,
07:09
and we look at a star in December, we see that star
157
417608
2867
és decemberben egy csillagot néznek,
azt az egyet,
azt az egyet,
07:12
against the backdrop of distant stars.
158
420475
2765
és ahhoz viszonyítva a többit a háttérben.
07:15
If we now make the same observation six months later
159
423240
2954
Ha ugyanezt a megfigyelést
hat hónap múlva megismételjük,
hat hónap múlva megismételjük,
07:18
when the Earth has moved to this position in June,
160
426194
3812
amikor a Föld eléri júniusi pozícióját,
07:22
we look at that same star and we
see it against a different backdrop.
see it against a different backdrop.
161
430006
4099
ugyanahhoz a csillaghoz viszonyítva
más háttér rajzolódik ki.
más háttér rajzolódik ki.
07:26
That difference, that angular
difference, is the stellar parallax.
difference, is the stellar parallax.
162
434105
4182
Ez a különbség, a csillagok látszólagos
szögelmozdulása a csillagok parallaxisa.
szögelmozdulása a csillagok parallaxisa.
07:30
So this is a prediction that the Copernican model makes.
163
438287
2863
Ezt a feltételezés a kopernikuszi
modellből származik.
modellből származik.
07:33
Astronomers looked for the stellar parallax
164
441150
2561
Amikor a csillagászok ezt a
parallaxist vizsgálták,
parallaxist vizsgálták,
07:35
and they found nothing, nothing at all.
165
443711
4982
nem találtak semmit, semmit a világon.
07:40
And many people argued that this proved
that the Copernican model was false.
that the Copernican model was false.
166
448693
3866
Így aztán úgy vélték, ez bizonyítja,
hogy a kopernikuszi modell helytelen.
hogy a kopernikuszi modell helytelen.
07:44
So what happened?
167
452559
1488
Mi is történt valójában?
07:46
Well, in hindsight we can say
that astronomers were making
that astronomers were making
168
454047
2683
Visszatekintve megállapíthatjuk,
hogy a csillagászok
hogy a csillagászok
07:48
two auxiliary hypotheses, both of which
169
456730
2547
két olyan kiegészítő feltételezést
állítottak fel,
állítottak fel,
07:51
we would now say were incorrect.
170
459277
2663
melyet ma helytelennek tartunk.
07:53
The first was an assumption
about the size of the Earth's orbit.
about the size of the Earth's orbit.
171
461940
3635
Az első feltevés a Föld pályájának
nagyságáról szólt.
nagyságáról szólt.
07:57
Astronomers were assuming
that the Earth's orbit was large
that the Earth's orbit was large
172
465575
3036
A csillagászok úgy vélték,
hogy a Föld pályája hatalmas
hogy a Föld pályája hatalmas
08:00
relative to the distance to the stars.
173
468611
2338
a csillagoktól való távolságához képest.
08:02
Today we would draw the picture more like this,
174
470949
2464
Ma már inkább így ábrázolnánk ezt,
08:05
this comes from NASA,
175
473413
1347
ez a NASA-tól származik,
08:06
and you see the Earth's orbit is actually quite small.
176
474760
2423
és mint látható, a Föld pályája,
meglehetősen kicsi.
meglehetősen kicsi.
08:09
In fact, it's actually much
smaller even than shown here.
smaller even than shown here.
177
477183
2991
Sőt, valójában jóval kisebb
ennél is, mint ahogy itt látjuk.
ennél is, mint ahogy itt látjuk.
08:12
The stellar parallax therefore,
178
480174
1539
A csillagok parallaxisa viszont
08:13
is very small and actually very hard to detect.
179
481713
3584
nagyon kicsi és nagyon nehéz kimutatni.
08:17
And that leads to the second reason
180
485297
1974
Ezzel el is jutunk a második okhoz,
08:19
why the prediction didn't work,
181
487271
1859
hogy miért is nem működik a feltevés.
08:21
because scientists were also assuming
182
489130
1915
A tudósok ugyanis azt is feltételezték,
08:23
that the telescopes they had were sensitive enough
183
491045
3010
hogy a távcsövek elég pontosak ahhoz,
08:26
to detect the parallax.
184
494055
1900
hogy mutassák a szögelmozdulást.
08:27
And that turned out not to be true.
185
495955
2017
Kiderült azonban, hogy ez nem így van.
08:29
It wasn't until the 19th century
186
497972
2534
A 19. századig kellett várni,
08:32
that scientists were able to detect
187
500506
1684
mire a tudósok kinyomozták
08:34
the stellar parallax.
188
502190
1536
a csillagok szögelmozdulását.
08:35
So, there's a third problem as well.
189
503726
2646
Van azonban egy harmadik probléma is.
08:38
The third problem is simply a factual problem,
190
506372
2778
Ez egyszerűen az a tény,
08:41
that a lot of science doesn't fit the textbook model.
191
509150
2816
hogy számos tudomány alkalmatlan
a tankönyvi módszerre.
a tankönyvi módszerre.
08:43
A lot of science isn't deductive at all,
192
511966
2273
Sok tudományterület,
nem deduktív,
nem deduktív,
08:46
it's actually inductive.
193
514239
1768
hanem induktív.
08:48
And by that we mean that scientists don't necessarily
194
516007
2516
Ez azt jelenti, hogy sok tudós
08:50
start with theories and hypotheses,
195
518523
2231
nem elméletekkel és
hipotézisekkel kezd,
hipotézisekkel kezd,
08:52
often they just start with observations
196
520754
1869
hanem előbb
megfigyeléseket végez
megfigyeléseket végez
08:54
of stuff going on in the world.
197
522623
2409
a körülöttünk lévő világban.
08:57
And the most famous example
of that is one of the most
of that is one of the most
198
525032
2570
Az egyik legismertebb példa erre
08:59
famous scientists who ever lived, Charles Darwin.
199
527602
3065
az egyik valaha élt leghíresebb tudós,
Charles Darwin példája.
Charles Darwin példája.
09:02
When Darwin went out as a young
man on the voyage of the Beagle,
man on the voyage of the Beagle,
200
530667
3162
Amikor a fiatal Darwin
elindult a Beagle-hajóútra,
elindult a Beagle-hajóútra,
09:05
he didn't have a hypothesis, he didn't have a theory.
201
533829
3612
nem volt semmilyen
hipotézise vagy elmélete.
hipotézise vagy elmélete.
09:09
He just knew that he wanted
to have a career as a scientist
to have a career as a scientist
202
537441
3066
Egyszerűen tudományos karrierre vágyott,
09:12
and he started to collect data.
203
540507
2012
és elkezdett adatokat gyűjteni.
09:14
Mainly he knew that he hated medicine
204
542519
2730
Tudta, hogy a gyógyászat nem neki való,
09:17
because the sight of blood made him sick so
205
545249
1818
mert a vér láttán rögtön rosszul lett,
09:19
he had to have an alternative career path.
206
547067
2268
így másik karrier után kellett néznie.
09:21
So he started collecting data.
207
549335
2134
Elkezdett tehát adatot gyűjteni.
09:23
And he collected many things,
including his famous finches.
including his famous finches.
208
551469
3166
Sokféle dolgot gyűjtött, például
a pintyeket, mint ismert.
a pintyeket, mint ismert.
09:26
When he collected these finches,
he threw them in a bag
he threw them in a bag
209
554635
2210
A pintyeket egy zsákban gyűjtötte össze,
09:28
and he had no idea what they meant.
210
556845
2340
de fogalma sem volt, milyen céllal.
09:31
Many years later back in London,
211
559185
2287
Jó pár évvel később Londonban
09:33
Darwin looked at his data again and began
212
561472
2233
újra elővette az adatokat,
09:35
to develop an explanation,
213
563705
2448
és elkezdett magyarázatot keresni.
09:38
and that explanation was the
theory of natural selection.
theory of natural selection.
214
566153
3298
A magyarázat pedig
a természetes szelekció elmélete lett.
a természetes szelekció elmélete lett.
09:41
Besides inductive science,
215
569451
2059
Az induktív tudományos módszer mellett,
09:43
scientists also often participate in modeling.
216
571510
2936
a tudósok gyakran dolgoznak modellekkel.
09:46
One of the things scientists want to do in life
217
574446
2336
A tudósok egyik fő célkitűzése,
09:48
is to explain the causes of things.
218
576782
2268
hogy megmagyarázzák a
dolgok keletkezését, okát.
dolgok keletkezését, okát.
09:51
And how do we do that?
219
579050
1518
Hogy hogyan teszik?
09:52
Well, one way you can do it is to build a model
220
580568
2252
Az egyik mód, hogy készítenek egy modellt,
09:54
that tests an idea.
221
582820
1742
és ezzel tesztelik az ötletet.
09:56
So this is a picture of Henry Cadell,
222
584562
1931
Az alábbi képen Henry Cadell látható,
09:58
who was a Scottish geologist in the 19th century.
223
586493
2866
egy 19. századi skót geológus.
10:01
You can tell he's Scottish because he's wearing
224
589359
1433
Abból is látjuk, hogy skót,
10:02
a deerstalker cap and Wellington boots.
225
590792
2388
mivel vadászsapkát
és Wellington csizmát visel.
és Wellington csizmát visel.
10:05
(Laughter)
226
593180
2154
(Nevetés)
10:07
And Cadell wanted to answer the question,
227
595334
1566
Cadell azt kutatta,
10:08
how are mountains formed?
228
596900
1768
hogyan alakulnak ki a hegyek.
10:10
And one of the things he had observed
229
598668
1516
Egyik megfigyelése szerint,
10:12
is that if you look at mountains
like the Appalachians,
like the Appalachians,
230
600184
2574
ha megnézünk egyet,
mondjuk az Appalache-hegységet,
mondjuk az Appalache-hegységet,
10:14
you often find that the rocks in them
231
602758
1633
gyakran előfordul, hogy a kőzetek
10:16
are folded,
232
604391
1469
felgyűrődtek,
10:17
and they're folded in a particular way,
233
605860
1646
méghozzá ugyanolyan módon,
10:19
which suggested to him
234
607506
1444
ebből arra jutott,
10:20
that they were actually being
compressed from the side.
compressed from the side.
235
608950
2949
hogy a kőzeteket oldalról éri nyomás.
10:23
And this idea would later play a major role
236
611899
2088
Ez a felfedezés
nagy szerepet játszott
nagy szerepet játszott
10:25
in discussions of continental drift.
237
613987
2423
a kontinensvándorlásról folyó vitában.
10:28
So he built this model, this crazy contraption
238
616410
2506
Cadell modellt épített,
egy hihetetlen szerkezetet,
egy hihetetlen szerkezetet,
10:30
with levers and wood, and here's his wheelbarrow,
239
618916
2152
fából, emelőkkel
és itt látható a taligája,
és itt látható a taligája,
10:33
buckets, a big sledgehammer.
240
621068
2442
vödör és egy nagy pöröly.
10:35
I don't know why he's got the Wellington boots.
241
623510
1898
Nem tudom, minek a Wellington csizma.
10:37
Maybe it's going to rain.
242
625408
1577
Talán épp esős idő volt.
10:38
And he created this physical model in order
243
626985
3085
Megalkotta ezt a fizikai modellt,
10:42
to demonstrate that you could, in fact, create
244
630070
3965
hogy prezentálni tudja,
hogyan alakulnak ki
hogyan alakulnak ki
10:46
patterns in rocks, or at least, in this case, in mud,
245
634035
2674
mintázatok a kőzetekben,
ebben az esetben a sárban,
ebben az esetben a sárban,
10:48
that looked a lot like mountains
246
636709
2226
ami nagyon hasonlított a hegyre,
10:50
if you compressed them from the side.
247
638935
1842
ha oldalról érte nyomás.
10:52
So it was an argument about
the cause of mountains.
the cause of mountains.
248
640777
3628
Ezzel érvelt tehát a hegyek
kialakulásának formája mellett.
kialakulásának formája mellett.
10:56
Nowadays, most scientists prefer to work inside,
249
644405
3048
Manapság a legtöbb tudós
szívesebben dolgozik beltérben,
szívesebben dolgozik beltérben,
10:59
so they don't build physical models so much
250
647453
2427
tehát ritkán építenek fizikai modelleket,
11:01
as to make computer simulations.
251
649880
2361
inkább számítógépes
szimulációkat készítenek.
szimulációkat készítenek.
11:04
But a computer simulation is a kind of a model.
252
652241
2839
De ez a szimuláció is egyfajta modell.
11:07
It's a model that's made with mathematics,
253
655080
1863
Modell, amely
matematikai alapokra épül,
matematikai alapokra épül,
11:08
and like the physical models of the 19th century,
254
656943
3233
és csakúgy, mint a
19. századi fizikai modellek
19. századi fizikai modellek
11:12
it's very important for thinking about causes.
255
660176
3778
nélkülözhetetlen az okok
kikövetkeztetéséhez.
kikövetkeztetéséhez.
11:15
So one of the big questions
to do with climate change,
to do with climate change,
256
663954
2615
A globális felmelegedés
egyik legvitatottabb kérdése,
egyik legvitatottabb kérdése,
11:18
we have tremendous amounts of evidence
257
666569
1803
amiről számtalan bizonyítékunk van,
11:20
that the Earth is warming up.
258
668372
1880
hogy a Föld melegszik.
11:22
This slide here, the black line shows
259
670252
2464
Ezen a dián a fekete vonal azt mutatja,
11:24
the measurements that scientists have taken
260
672716
2120
milyen méréseket végeztek a tudósok
11:26
for the last 150 years
261
674836
1963
az elmúlt 150 évben,
11:28
showing that the Earth's temperature
262
676799
1410
a Föld hőmérsékletének
11:30
has steadily increased,
263
678209
1634
folyamatos emelkedéséről.
11:31
and you can see in particular
that in the last 50 years
that in the last 50 years
264
679843
2846
Látható, hogy az elmúlt 50 évben
11:34
there's been this dramatic increase
265
682689
1764
szignifikáns emelkedés történt,
11:36
of nearly one degree centigrade,
266
684453
2340
melynek értéke majdnem egy Celsius fok,
11:38
or almost two degrees Fahrenheit.
267
686793
2375
illetve majdnem két Fahrenheit.
11:41
So what, though, is driving that change?
268
689168
2437
Mi okozza tehát ezt a változást?
11:43
How can we know what's causing
269
691605
2335
Honnan tudjuk, hogy mi okozza
11:45
the observed warming?
270
693940
1516
ezt a megfigyelt felmelegedést?
11:47
Well, scientists can model it
271
695456
1714
A tudósok készítettek egy modellt,
11:49
using a computer simulation.
272
697170
2368
számítógépes szimulációkat használva.
11:51
So this diagram illustrates a computer simulation
273
699538
2792
Ezen a diagramon egy szimulációt látunk,
11:54
that has looked at all the different factors
274
702330
2121
amely minden tényezőt figyelembe vesz,
11:56
that we know can influence the Earth's climate,
275
704451
2605
amelyről tudjuk,
hogy befolyásolja a Föld éghajlatát.
hogy befolyásolja a Föld éghajlatát.
11:59
so sulfate particles from air pollution,
276
707056
2752
Ide tartozik a szulfátrészecskék
okozta légszennyezettség,
okozta légszennyezettség,
12:01
volcanic dust from volcanic eruptions,
277
709808
2970
a vulkánkitörésekből származó
vulkáni hamu,
vulkáni hamu,
12:04
changes in solar radiation,
278
712778
2234
a napsugárzás változása,
12:07
and, of course, greenhouse gases.
279
715012
2378
és persze az üvegházhatás.
12:09
And they asked the question,
280
717390
1818
Majd feltették a kérdést,
12:11
what set of variables put into a model
281
719208
3696
milyen változókat kell
bevezetnünk a modellbe,
bevezetnünk a modellbe,
12:14
will reproduce what we actually see in real life?
282
722904
2976
hogy le tudjuk írni,
amit valójában tapasztalunk.
amit valójában tapasztalunk.
12:17
So here is the real life in black.
283
725880
2020
Itt van tehát a valóság feketén.
12:19
Here's the model in this light gray,
284
727900
2280
Itt pedig a modell
halványszürke árnyalatban,
halványszürke árnyalatban,
12:22
and the answer is
285
730180
1560
és a válasz,
12:23
a model that includes, it's the answer E on that SAT,
286
731740
4387
egy modell, amiben
szerepel az összes tényező,
szerepel az összes tényező,
12:28
all of the above.
287
736127
2141
a válasz E a SAT-on.
12:30
The only way you can reproduce
288
738268
1506
Az egyetlen mód: reprodukálni
12:31
the observed temperature measurements
289
739774
1828
a hőmérséklet változását,
12:33
is with all of these things put together,
290
741602
1978
minden tényező együttesét feltételezi,
12:35
including greenhouse gases,
291
743580
2139
az üvegházhatásból származó gázokat is.
12:37
and in particular you can see that the increase
292
745719
2551
Így láthatóvá válik, hogy
12:40
in greenhouse gases tracks
293
748270
1884
a gázok mennyiségi növekedése felelős
12:42
this very dramatic increase in temperature
294
750154
2206
a hőmérséklet drasztikus emelkedéséért
12:44
over the last 50 years.
295
752360
1480
az elmúlt 50 évben.
12:45
And so this is why climate scientists say
296
753840
2434
Ezért mondják a meteorológusok,
12:48
it's not just that we know that
climate change is happening,
climate change is happening,
297
756274
3108
hogy a Föld éghajlata nem csak változik,
12:51
we know that greenhouse gases are a major part
298
759382
2768
de tudjuk, hogy ezért főképp
az üvegházhatásból származó
az üvegházhatásból származó
12:54
of the reason why.
299
762150
2730
gázok felelősek.
12:56
So now because there all these different things
300
764880
2388
Tehát mivel sok különböző eljárást
12:59
that scientists do,
301
767268
1489
követnek a tudósok,
13:00
the philosopher Paul Feyerabend famously said,
302
768757
3486
Paul Feyerabend filozófus azt mondta,
13:04
"The only principle in science
303
772243
1626
"Az egyetlen tudományos módszer
13:05
that doesn't inhibit progress is: anything goes."
304
773869
3979
amely nem akadályozza az eredményességet:
bármi elmegy."
bármi elmegy."
13:09
Now this quotation has often
been taken out of context,
been taken out of context,
305
777848
2616
Az idézetet gyakran
kiragadták eredeti kontextusából,
kiragadták eredeti kontextusából,
13:12
because Feyerabend was not actually saying
306
780464
2118
ugyanis Feyerabend nem azt mondta,
13:14
that in science anything goes.
307
782582
1950
hogy a tudományos munkában bármi elmegy.
13:16
What he was saying was,
308
784532
1344
Azt mondta,
13:17
actually the full quotation is,
309
785876
2024
a teljes idézetet véve,
13:19
"If you press me to say
310
787900
2090
"Ha kényszerítesz, hogy meghatározzam
13:21
what is the method of science,
311
789990
1646
milyen módszerrel él a tudomány,
13:23
I would have to say: anything goes."
312
791636
3629
akkor azt mondom: bármi elmegy."
13:27
What he was trying to say
313
795265
1078
Azt akarta mondani,
13:28
is that scientists do a lot of different things.
314
796343
2567
hogy a tudósok sokféle módon kutatnak.
13:30
Scientists are creative.
315
798910
2308
A tudósok kreatívak.
13:33
But then this pushes the question back:
316
801218
2110
Felmerül azonban a kérdés,
13:35
If scientists don't use a single method,
317
803328
3471
ha a tudósoknak nincsen
egyetlen, egységes módszere,
egyetlen, egységes módszere,
13:38
then how do they decide
318
806799
1899
akkor hogyan döntik el,
13:40
what's right and what's wrong?
319
808698
1458
mi igaz és mi hamis?
13:42
And who judges?
320
810156
1894
És ki dönti el egyáltalán?
13:44
And the answer is, scientists judge,
321
812050
2080
A válasz az, hogy a tudósok azok,
13:46
and they judge by judging evidence.
322
814130
2883
akik ítélkeznek a bizonyíték felett.
13:49
Scientists collect evidence in many different ways,
323
817013
3409
Sok módszerük van bizonyítékok gyűjtésére,
13:52
but however they collect it,
324
820422
1622
de akárhogy is gyűjtenek,
13:54
they have to subject it to scrutiny.
325
822044
2577
alaposan át kell vizsgálniuk azokat.
13:56
And this led the sociologist Robert Merton
326
824621
2560
Robert Merton szociológus
13:59
to focus on this question of how scientists
327
827181
2180
arra a kérdésre koncentrált,
miként vizsgálják
miként vizsgálják
14:01
scrutinize data and evidence,
328
829361
1679
a tudósok a bizonyítékokat.
14:03
and he said they do it in a way he called
329
831040
2808
Azt találta, hogy van egy módszerük, amit
14:05
"organized skepticism."
330
833848
1919
"szervezett szkepticizmusnak" nevez.
14:07
And by that he meant it's organized
331
835767
1884
Szervezettnek nevezi,
14:09
because they do it collectively,
332
837651
1478
mert közösen gyűjtenek,
14:11
they do it as a group,
333
839129
1629
egy csoportba szerveződve,
14:12
and skepticism, because they do it from a position
334
840758
2816
és szkepticizmusról beszél, mert
14:15
of distrust.
335
843574
1454
bizalmatlan a hozzáállásuk.
14:17
That is to say, the burden of proof
336
845028
1962
A bizonyíték terhe mindig azt terheli,
14:18
is on the person with a novel claim.
337
846990
2481
aki új állítással áll elő.
14:21
And in this sense, science
is intrinsically conservative.
is intrinsically conservative.
338
849471
3143
Ebben az értelemben
a tudomány valójában konzervatív.
a tudomány valójában konzervatív.
14:24
It's quite hard to persuade the scientific community
339
852614
2572
Meglehetősen nehéz meggyőzni
egy tudományos társaságot
egy tudományos társaságot
14:27
to say, "Yes, we know something, this is true."
340
855186
3711
azzal érvelve, hogy:
"Igen, rájöttünk valamire, és az igaz."
"Igen, rájöttünk valamire, és az igaz."
14:30
So despite the popularity of the concept
341
858897
2496
A paradigmaváltás fogalmának
népszerűsége mellett
14:33
of paradigm shifts,
342
861393
1597
azt találtuk,
14:34
what we find is that actually,
343
862990
1284
14:36
really major changes in scientific thinking
344
864274
2785
hogy jelentős változás
a tudományos gondolkodásban
a tudományos gondolkodásban
14:39
are relatively rare in the history of science.
345
867059
3720
a tudománytörténetben ritkán fordult elő.
14:42
So finally that brings us to one more idea:
346
870779
3563
Ezzel eljutunk a következő gondolathoz:
14:46
If scientists judge evidence collectively,
347
874342
3708
mivel a tudósok a bizonyítékokat
közösen bírálják el,
közösen bírálják el,
14:50
this has led historians to focus on the question
348
878050
2562
a tudománytörténészek megvizsgálták
14:52
of consensus,
349
880612
1419
ezt az eljárást,
14:54
and to say that at the end of the day,
350
882031
1895
hogy a nap végén elmondhassák,
14:55
what science is,
351
883926
1934
hogy a tudomány,
14:57
what scientific knowledge is,
352
885860
1670
illetve a tudományos ismeret
14:59
is the consensus of the scientific experts
353
887530
3379
egyenlő a tudósok
közmegegyezésen alapuló véleményével,
közmegegyezésen alapuló véleményével,
15:02
who through this process of organized scrutiny,
354
890909
2154
akik a szervezett vizsgálat folyamatában,
15:05
collective scrutiny,
355
893063
2305
egy közös vizsgálat keretében
15:07
have judged the evidence
356
895368
1242
döntenek a bizonyítékokról,
15:08
and come to a conclusion about it,
357
896610
2797
és végül eljutnak egy konklúzióhoz,
15:11
either yea or nay.
358
899407
2477
hogy az adott feltételezés helyes
vagy sem.
vagy sem.
15:13
So we can think of scientific knowledge
359
901884
1724
A tudományos ismeretek tehát
15:15
as a consensus of experts.
360
903608
2052
szakértők közös megegyezésén alapulnak.
15:17
We can also think of science as being
361
905660
1772
Úgy is felfoghatjuk a tudományt,
15:19
a kind of a jury,
362
907432
1578
mint egy bírálóbizottságot,
15:21
except it's a very special kind of jury.
363
909010
2514
egy egyedi zsűrit.
15:23
It's not a jury of your peers,
364
911524
2104
Ez a zsűri azonban nem akárkikből áll,
15:25
it's a jury of geeks.
365
913628
1896
hanem leginkább "stréberekből".
15:27
It's a jury of men and women with Ph.D.s,
366
915524
3634
Ez a bizottság PHD fokozattal rendelkező
nőkből és férfiakból áll.
nőkből és férfiakból áll.
15:31
and unlike a conventional jury,
367
919158
2442
Egy hagyományos ítélőszékkel szemben,
15:33
which has only two choices,
368
921600
1690
melynek csak két választása van:
15:35
guilty or not guilty,
369
923290
2685
bűnös vagy nem bűnös,
15:37
the scientific jury actually has a number of choices.
370
925975
3401
a "tudósok bírósága"
több döntést is hozhat.
több döntést is hozhat.
15:41
Scientists can say yes, something's true.
371
929376
2784
Ők kimondhatják, hogy egy feltevés igaz,
15:44
Scientists can say no, it's false.
372
932160
2580
vagy mondhatják, hogy hamis.
15:46
Or, they can say, well it might be true
373
934740
2540
Azt is mondhatják,
hogy a feltevés igaz,
hogy a feltevés igaz,
15:49
but we need to work more
and collect more evidence.
and collect more evidence.
374
937280
3044
de több kutatás és bizonyíték kell.
15:52
Or, they can say it might be true,
375
940324
1616
A másik opció, ha a feltevés igaz,
15:53
but we don't know how to answer the question
376
941940
1700
de nem tudjuk bizonyítani,
15:55
and we're going to put it aside
377
943640
1310
és félretesszük a problémát,
15:56
and maybe we'll come back to it later.
378
944950
2923
hogy később újra foglalkozzunk vele.
15:59
That's what scientists call "intractable."
379
947873
4002
Ez utóbbi a tudósok "hajthatatlansága".
16:03
But this leads us to one final problem:
380
951875
2606
Ezzel el is jutottunk a végső problémához:
16:06
If science is what scientists say it is,
381
954481
2938
Ha a tudomány az, amit
a tudósok annak neveznek,
a tudósok annak neveznek,
16:09
then isn't that just an appeal to authority?
382
957419
2541
akkor az tekintélyre való hivatkozás?
16:11
And weren't we all taught in school
383
959960
1062
Nem azt tanultuk,
16:13
that the appeal to authority is a logical fallacy?
384
961022
3227
hogy a tekintélyre való
hivatkozás érvelési hiba?
hivatkozás érvelési hiba?
16:16
Well, here's the paradox of modern science,
385
964249
3032
Ez a modern tudomány paradoxona.
16:19
the paradox of the conclusion I think historians
386
967281
2272
Azt gondolom, a történészeknek,
filozófusoknak
filozófusoknak
16:21
and philosophers and sociologists have come to,
387
969553
2601
és szociológusoknak is
el kell jutniuk odáig,
el kell jutniuk odáig,
16:24
that actually science is the appeal to authority,
388
972154
3501
hogy a tudomány a tekintélyre
való hivatkozással egyenlő.
való hivatkozással egyenlő.
16:27
but it's not the authority of the individual,
389
975655
3776
De nem egy személy tekintélyéről van szó,
16:31
no matter how smart that individual is,
390
979431
2399
legyen az illető akármilyen nagy elme,
16:33
like Plato or Socrates or Einstein.
391
981830
3865
mint Platón, Szókratész vagy Einstein.
16:37
It's the authority of the collective community.
392
985695
3114
Egy közösség tekintélyéről van szó.
16:40
You can think of it is a kind of wisdom of the crowd,
393
988809
2986
Felfoghatjuk úgy,
mint a sokaság bölcsességét,
mint a sokaság bölcsességét,
16:43
but a very special kind of crowd.
394
991795
4126
de ez a sokaság különleges.
16:47
Science does appeal to authority,
395
995921
1890
A tudomány hivatkozik a tekintélyre,
16:49
but it's not based on any individual,
396
997811
2050
de nem egy személyére,
16:51
no matter how smart that individual may be.
397
999861
2586
legyen az bármekkora lángelme.
16:54
It's based on the collective wisdom,
398
1002447
1751
Alapja az a közös bölcsesség,
16:56
the collective knowledge, the collective work,
399
1004198
2642
a közös tudás, közös munka, amely
16:58
of all of the scientists who have worked
400
1006840
1898
a tudósok munkája során összetevődik
17:00
on a particular problem.
401
1008738
2717
egy probléma kutatása közben.
17:03
Scientists have a kind of culture of collective distrust,
402
1011455
2796
A tudósokra jellemző a kollektív
bizalmatlanság kultúrája,
bizalmatlanság kultúrája,
17:06
this "show me" culture,
403
1014251
2200
a "mutasd csak" viselkedés,
17:08
illustrated by this nice woman here
404
1016451
1950
ahogy azt a hölgy a képen is mutatja,
17:10
showing her colleagues her evidence.
405
1018401
3082
aki bizonyítékokat mutat kollégáinak.
17:13
Of course, these people don't
really look like scientists,
really look like scientists,
406
1021483
1857
Persze ők nem igazán tűnnek tudósoknak,
17:15
because they're much too happy.
407
1023340
1986
ahhoz túl vidámak.
17:17
(Laughter)
408
1025326
4012
(Nevetés)
17:21
Okay, so that brings me to my final point.
409
1029338
4322
Elérkeztem az utolsó pontomhoz.
17:25
Most of us get up in the morning.
410
1033660
2648
A legtöbben reggel felkelünk.
17:28
Most of us trust our cars.
411
1036308
1410
Megbízunk az autónkban.
17:29
Well, see, now I'm thinking, I'm in Manhattan,
412
1037718
1542
Szerintem Manhattanben vagyok,
17:31
this is a bad analogy,
413
1039260
1298
bár ez egy rossz analógia,
17:32
but most Americans who don't live in Manhattan
414
1040558
2824
de a legtöbb amerikai,
aki nem Manhattanben él
aki nem Manhattanben él
17:35
get up in the morning and get in their cars
415
1043382
1738
reggel felkel, és beül az autójába,
17:37
and turn on that ignition, and their cars work,
416
1045120
2529
beindítja a motort és az autója működik,
17:39
and they work incredibly well.
417
1047649
2001
méghozzá kiválóan.
17:41
The modern automobile hardly ever breaks down.
418
1049650
2715
A modern autók szinte alig fulladnak le.
17:44
So why is that? Why do cars work so well?
419
1052365
2783
Miért van ez? Miért ilyen jók?
17:47
It's not because of the genius of Henry Ford
420
1055148
2504
Nem a zseni Henry Ford miatt,
17:49
or Karl Benz or even Elon Musk.
421
1057652
3091
vagy Karl Benz vagy Elon Musk miatt.
17:52
It's because the modern automobile
422
1060743
2142
Hanem azért, mert a modern autó
17:54
is the product of more than 100 years of work
423
1062885
5034
több mint száz év munkájának eredménye,
17:59
by hundreds and thousands
424
1067919
1590
százak, ezrek
18:01
and tens of thousands of people.
425
1069509
1336
és tízezrek munkája.
18:02
The modern automobile is the product
426
1070845
2111
A modern gépjármű az eredménye
18:04
of the collected work and wisdom and experience
427
1072956
2789
a közös munkának,
tapasztalatnak és tudásnak,
tapasztalatnak és tudásnak,
18:07
of every man and woman who has ever worked
428
1075745
2347
és minden egyes embernek köszönhető,
aki valaha
aki valaha
18:10
on a car,
429
1078092
1608
dolgozott egy-egy autón.
18:11
and the reliability of the technology is the result
430
1079700
2915
A technológia megbízhatósága az eredménye
18:14
of that accumulated effort.
431
1082615
2683
a befektetett energiának és fáradtságnak.
18:17
We benefit not just from the genius of Benz
432
1085298
2857
Nemcsak Benz, Ford és Musk személyének
18:20
and Ford and Musk
433
1088155
1066
köszönhető,
18:21
but from the collective intelligence and hard work
434
1089221
2768
hanem annak a közös tudásnak
és kemény munkának,
és kemény munkának,
18:23
of all of the people who have worked
435
1091989
2251
amit a dolgozók adtak
18:26
on the modern car.
436
1094240
1670
egy modern autóhoz.
18:27
And the same is true of science,
437
1095910
2050
Ugyanez érvényes a tudományra is.
18:29
only science is even older.
438
1097960
2844
Bár a tudomány még idősebb is.
18:32
Our basis for trust in science is actually the same
439
1100804
2574
A bizalom alapja a tudományban,
18:35
as our basis in trust in technology,
440
1103378
2674
ugyanúgy mint a technológia esetében,
18:38
and the same as our basis for trust in anything,
441
1106052
3987
vagy legyen szó bármilyen bizalomról,
18:42
namely, experience.
442
1110039
2278
nem más, mint a tapasztalat.
18:44
But it shouldn't be blind trust
443
1112317
1844
A bizalom azonban nem lehet vak,
18:46
any more than we would have blind trust in anything.
444
1114161
2760
semmiben sem bízhatunk vakon.
18:48
Our trust in science, like science itself,
445
1116921
2841
A belé vetett bizalmunk
és a tudomány is
és a tudomány is
18:51
should be based on evidence,
446
1119762
1913
bizonyítékokon alapul,
18:53
and that means that scientists
447
1121675
1502
úgyhogy a tudósoknak
18:55
have to become better communicators.
448
1123177
2048
hatékonyabb kommunikációra
van szükségük.
van szükségük.
18:57
They have to explain to us not just what they know
449
1125225
2887
El kell magyarázniuk
nemcsak azt amit tudnak,
nemcsak azt amit tudnak,
19:00
but how they know it,
450
1128112
1728
hanem azt is, hogy hogyan tudják.
19:01
and it means that we have
to become better listeners.
to become better listeners.
451
1129840
3890
Ez pedig azt is feltételezi,
hogy nekünk pedig jobban kell figyelnünk.
hogy nekünk pedig jobban kell figyelnünk.
19:05
Thank you very much.
452
1133730
1419
Köszönöm a figyelmet!
19:07
(Applause)
453
1135149
2303
(Taps)
ABOUT THE SPEAKER
Naomi Oreskes - Historian of scienceNaomi Oreskes is a historian of science who uses reason to fight climate change denial.
Why you should listen
Noami Oreskes is a professor of the History of Science and an affiliated professor of Earth and Planetary Sciences at Harvard University. She received her PhD at Stanford in 1990 in the Graduate Special Program in Geological Research and History of Science.
In her 2004 paper published in Science, "Beyond the Ivory Tower: The Scientific Consensus on Climate Change,” Oreskes analyzed nearly 1,000 scientific journals to directly assess the magnitude of scientific consensus around anthropogenic climate change. The paper was famously cited by Al Gore in his film An Inconvenient Truth and led Oreskes to testify in front of the U.S. Senate Committee on Environment and Public Works.
Oreskes is the co-author of the 2010 book Merchants of Doubt, which looks at how the tobacco industry attempted to cast doubt on the link between smoking and lung cancer, and the 2014 book The Collapse of Western Civilization: A View from the Future, which looks back at the present from the year 2093. Both are written with Erik M. Conway.
Naomi Oreskes | Speaker | TED.com