TED2008
Susan Blackmore: Memes and "temes"
Susan Blackmore, mémekről és témekről
Filmed:
Readability: 3.8
882,044 views
Susan Blackmore mémeket tanulmányoz: Fogalmakat, amelyek a vírusokhoz hasonlóan viselkedve, átmásolják magukat, agyból - agyba. Egy merész új érveléssel rukkol elő: Az emberiség egy újfajta mémet hozott létre, a témet, amely a technológia segítségével terjed -- és talál újabb lehetőségeket, hogy fennmaradjon.
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:18
Cultural evolution is a dangerous child
0
0
3000
A kultúrális evolúció egy veszélyes gyermek
00:21
for any species to let loose on its planet.
1
3000
3000
bármely fajnak, hogy rászabadítsa a bolygójára.
00:24
By the time you realize what's happening, the child is a toddler,
2
6000
4000
Mire ráébredsz, hogy mi történik, a gyerek egy totyogó,
00:28
up and causing havoc, and it's too late to put it back.
3
10000
6000
elindult és rosszalkodik, rombol és már túl késő, hogy a helyére tegyük.
00:34
We humans are Earth's Pandoran species.
4
16000
3000
Mi emberek a Föld pandórai faja vagyunk.
00:37
We're the ones who let the second replicator out of its box,
5
19000
5000
Mi vagyunk azok akik kiengedték a második replikátort a dobozból,
00:42
and we can't push it back in.
6
24000
2000
és nem tudjuk visszanyomni.
00:44
We're seeing the consequences all around us.
7
26000
3000
Körülöttünk mindenhol látjuk a következményeit.
00:48
Now that, I suggest, is the view that
8
30000
4000
Nos, ez az a nézet, véleményem szerint
00:52
comes out of taking memetics seriously.
9
34000
2000
ami abból következik, ha a memetikát komolyan vesszük.
00:54
And it gives us a new way of thinking about
10
36000
2000
És egy új gondolkodásmódot kínál fel számunkra nemcsak arról,
00:56
not only what's going on on our planet,
11
38000
2000
hogy mi történik a saját bolygónkon,
00:58
but what might be going on elsewhere in the cosmos.
12
40000
3000
hanem arról is, hogy mi történhet máshol a világegyetemben.
01:01
So first of all, I'd like to say something about memetics
13
43000
3000
Úgyhogy először mondanék valamit a memetikáról
01:04
and the theory of memes,
14
46000
2000
és a mémek elméletéről,
01:06
and secondly, how this might answer questions about who's out there,
15
48000
5000
és másodsorban arról, hogy miként válaszolhat ez meg kérdéseket arról, hogy ki van ott kint,
01:11
if indeed anyone is.
16
53000
3000
ha ugyan bárki is van.
01:14
So, memetics:
17
56000
2000
Szóval, memetika.
01:16
memetics is founded on the principle of Universal Darwinism.
18
58000
4000
A memetika alapját az egyetemes Darwinizmus elvei képezik.
01:20
Darwin had this amazing idea.
19
62000
3000
Darwinnak volt ez a csodálatos ötlete,
01:23
Indeed, some people say
20
65000
2000
valójában, egyesek szerint
01:25
it's the best idea anybody ever had.
21
67000
3000
ez a legjobb ötlet, ami valaha bárkinek is eszébe jutott.
01:28
Isn't that a wonderful thought, that there could be such a thing
22
70000
4000
Hát nem egy csodás gondolat, hogy lehet egy olyan dolog
01:32
as a best idea anybody ever had?
23
74000
2000
mint a legjobb ötlet ami bárkinek is valaha eszébejutott.
01:34
Do you think there could?
24
76000
1000
Szerintetek lehet ilyen?
01:35
Audience: No.
25
77000
1000
Közönség: Nem.
01:36
(Laughter)
26
78000
1000
(Nevetés)
01:37
Susan Blackmore: Someone says no, very loudly, from over there.
27
79000
2000
Susan Blackmore: Onnan valaki nagyon hangosan mondja, hogy nem.
01:39
Well, I say yes, and if there is, I give the prize to Darwin.
28
81000
4000
Hát, szerintem igen és ha valaha is volt ilyen, akkor ezt a díjat én Darwinnak adom.
01:43
Why?
29
85000
2000
Miért?
01:45
Because the idea was so simple,
30
87000
3000
Mert az ötlet annyira egyszerű volt,
01:48
and yet it explains all design in the universe.
31
90000
6000
és mégis megmagyaráz minden szerveződést a világegyetemben.
01:54
I would say not just biological design,
32
96000
2000
Azt mondanán, hogy nemcsak a biológiai szerveződést,
01:56
but all of the design that we think of as human design.
33
98000
2000
hanem mindazt, amit emberi szerveződésnek, tervezésnek nevezünk.
01:58
It's all just the same thing happening.
34
100000
2000
Mindezen esetekben ugyanaz történik.
02:00
What did Darwin say?
35
102000
2000
Mit mondott Darwin?
02:02
I know you know the idea, natural selection,
36
104000
2000
Tudom, hogy tudjátok a választ, természetes szelekció,
02:04
but let me just paraphrase "The Origin of Species," 1859,
37
106000
5000
de engedjétek meg, hogy elmondjam a "Fajok elméletét", 1859,
02:09
in a few sentences.
38
111000
2000
néhány mondatban.
02:11
What Darwin said was something like this:
39
113000
3000
Amit Darwin mondott valahogy így hangzik --
02:14
if you have creatures that vary, and that can't be doubted --
40
116000
4000
ha vannak élőlények amelyek változatosak, és ehhez nem fér kétség --
02:18
I've been to the Galapagos, and I've measured the size of the beaks
41
120000
3000
mert voltam a Galapagoson és megmértem a csőrök méretét
02:21
and the size of the turtle shells and so on, and so on.
42
123000
2000
és a teknőc páncélok méretét és így tovább.
02:23
And 100 pages later.
43
125000
2000
És 100 oldal után --
02:25
(Laughter)
44
127000
2000
(Nevetés)
02:27
And if there is a struggle for life,
45
129000
4000
És ha küzdelem van az életért
02:31
such that nearly all of these creatures die --
46
133000
3000
úgy, hogy majdnem mindegyik ezen élőlények közül kihal --
02:34
and this can't be doubted, I've read Malthus
47
136000
3000
és ehhez nem fér kétség, mert olvastam Malthust
02:37
and I've calculated how long it would take for elephants
48
139000
2000
és kiszámoltam, hogy mennyi időbe telne, hogy elefántok
02:39
to cover the whole world if they bred unrestricted, and so on and so on.
49
141000
3000
borítsák be az egész Földet ha korlátok nélkül szaporodnának, stb. stb.
02:42
And another 100 pages later.
50
144000
4000
És újabb 100 oldal után.
02:46
And if the very few that survive pass onto their offspring
51
148000
5000
És ha az a kevés, ami túlél, továbbadja az utódainak
02:51
whatever it was that helped them survive,
52
153000
3000
azt az akármit ami segített nekik túlélni,
02:54
then those offspring must be better adapted
53
156000
2000
akkor azok az utódok jobban alkalmazkodtak
02:56
to the circumstances in which all this happened
54
158000
2000
a körülményekhez amelyekben mindez történik,
02:58
than their parents were.
55
160000
3000
mint amennyire a szüleik.
03:01
You see the idea?
56
163000
2000
Látjátok a felismerést?
03:03
If, if, if, then.
57
165000
2000
Ha, ha, ha, akkor.
03:05
He had no concept of the idea of an algorithm,
58
167000
2000
Nem ismerte az algoritmus fogalmát.
03:07
but that's what he described in that book,
59
169000
3000
De ezt írta le abban a könyvben,
03:10
and this is what we now know as the evolutionary algorithm.
60
172000
3000
és ez az, amit mi ma evolúciós algoritmusként ismerünk.
03:13
The principle is you just need those three things --
61
175000
4000
A lényeg az, hogy csak erre a három dologra van szükség --
03:17
variation, selection and heredity.
62
179000
3000
változatosság, szelekció és öröklődés.
03:20
And as Dan Dennett puts it, if you have those,
63
182000
4000
És ahogy Dan Dennett mondja, ha megvannak ezek
03:24
then you must get evolution.
64
186000
2000
akkor muszáj, hogy legyen evolúció.
03:26
Or design out of chaos, without the aid of mind.
65
188000
5000
Vagy tervezés a káoszból az elme segítsége nélkül.
03:31
There's one word I love on that slide.
66
193000
2000
Van ezen a dián egy szó amit szeretek.
03:33
What do you think my favorite word is?
67
195000
2000
Mit gondoltok mi a kedvenc szavam?
03:35
Audience: Chaos.
68
197000
1000
Közönség: Káosz.
03:36
SB: Chaos? No. What? Mind? No.
69
198000
3000
SB: Káosz? Nem. Hogyan? Elme? Nem.
03:39
Audience: Without.
70
201000
1000
Közönség: Nélkül.
03:40
SB: No, not without.
71
202000
1000
SB: Nem, nem a nélkül.
03:41
(Laughter)
72
203000
1000
(Nevetés)
03:42
You try them all in order: Mmm...?
73
204000
2000
Próbáljátok mindet sorrendben. Mmm... ?
03:44
Audience: Must.
74
206000
1000
Közönség: Muszáj.
03:45
SB: Must, at must. Must, must.
75
207000
4000
Muszáj, a muszáj. Muszáj, muszáj.
03:49
This is what makes it so amazing.
76
211000
2000
Ez az ami ennyire bámulatossá teszi.
03:51
You don't need a designer,
77
213000
3000
Nincs szükséged egy tervezőre,
03:54
or a plan, or foresight, or anything else.
78
216000
3000
vagy egy tervre, vagy előrelátásra vagy bármi másra.
03:57
If there's something that is copied with variation
79
219000
3000
Ha van valami ami lemásolódik variációval
04:00
and it's selected, then you must get design appearing out of nowhere.
80
222000
4000
és szelektálódik, akkor muszály hogy szerveződés jelenjen meg a semmiből.
04:04
You can't stop it.
81
226000
2000
Nem tudod megállítani.
04:06
Must is my favorite word there.
82
228000
4000
A muszáj a kedvenc szavam ott.
04:11
Now, what's this to do with memes?
83
233000
2000
Nos, mi köze van ennek a mémekhez?
04:13
Well, the principle here applies to anything
84
235000
5000
Az, hogy ez az alapelv mindenre érvényes
04:18
that is copied with variation and selection.
85
240000
1000
ami lemásolódik variációval és szelekcióval.
04:19
We're so used to thinking in terms of biology,
86
241000
3000
Annyira megszoktuk a biológia kereteiben való gondolkodást,
04:22
we think about genes this way.
87
244000
2000
a génekről gondolkodunk így.
04:24
Darwin didn't, of course; he didn't know about genes.
88
246000
3000
Természetesen Darwin nem, ő nem tudott a génekről.
04:27
He talked mostly about animals and plants,
89
249000
2000
Ő leginkább állatokról és növényekről beszélt,
04:29
but also about languages evolving and becoming extinct.
90
251000
3000
de nyelvekről is amint fejlődnek és kihalnak.
04:32
But the principle of Universal Darwinism
91
254000
2000
De az egyetemes Darwinizmus alapelve
04:34
is that any information that is varied and selected
92
256000
4000
az, hogy bármilyen információ ami változik és szelektálódik
04:38
will produce design.
93
260000
2000
szerveződést eredményez.
04:40
And this is what Richard Dawkins was on about
94
262000
2000
És ez az amiről Richard Dawkins írt
04:42
in his 1976 bestseller, "The Selfish Gene."
95
264000
3000
az 1976-os bestsellerében, "Az önző gén"-ben.
04:45
The information that is copied, he called the replicator.
96
267000
4000
Az információt ami másolódik, ő replikátornak nevezte.
04:49
It selfishly copies.
97
271000
2000
Ez önzően másolódik.
04:51
Not meaning it kind of sits around inside cells going, "I want to get copied."
98
273000
4000
Nem úgy értve, hogy csücsül a sejtben és mondogatja: "Másolódni akarok."
04:55
But that it will get copied if it can,
99
277000
2000
Hanem, hogy lemásolódik ha tud,
04:57
regardless of the consequences.
100
279000
2000
függetlenül a következményektől.
05:00
It doesn't care about the consequences because it can't,
101
282000
3000
Nem törődik a következményekkel, mert nem tud,
05:03
because it's just information being copied.
102
285000
2000
mert ő csak információ ami másolódik.
05:06
And he wanted to get away
103
288000
1000
És ő szeretett volna eltávolodni
05:07
from everybody thinking all the time about genes,
104
289000
3000
mindenkitől, aki csak egyfolytában génekben gondolkodik
05:10
and so he said, "Is there another replicator out there on the planet?"
105
292000
3000
és így azt mondta, "Van-e egy másik replikátor ezen a bolygón?"
05:13
Ah, yes, there is.
106
295000
2000
Oh, igen, van.
05:15
Look around you -- here will do, in this room.
107
297000
3000
Nézz csak magad köré, akár itt, ebben a teremben.
05:18
All around us, still clumsily drifting about
108
300000
3000
Mindenütt körülöttünk, ügyetlenül úszkálva
05:21
in its primeval soup of culture, is another replicator.
109
303000
3000
a kultúra őslevesében, van egy másik replikátor.
05:24
Information that we copy from person to person, by imitation,
110
306000
5000
Az információ amit átmásolunk emberről emberre utánzással,
05:29
by language, by talking, by telling stories,
111
311000
2000
a nyelv, a beszéd, a történetmondás,
05:31
by wearing clothes, by doing things.
112
313000
3000
a ruha hordás, a tevékenységünk által.
05:34
This is information copied with variation and selection.
113
316000
5000
Mindez információ amit variációval és szelekcióval másolunk.
05:39
This is design process going on.
114
321000
3000
Ez a folyamatban lévő szerveződés.
05:42
He wanted a name for the new replicator.
115
324000
3000
Szeretett volna egy nevet az új replikátornak.
05:45
So, he took the Greek word "mimeme," which means that which is imitated.
116
327000
4000
Úgyhogy vette a görög mimeme szót, ami annyit jelent, hogy az ami imitálódik.
05:49
Remember that, that's the core definition:
117
331000
2000
Emlékezzetek erre, ez a valódi meghatározás.
05:52
that which is imitated.
118
334000
1000
Az ami imitálódik.
05:53
And abbreviated it to meme, just because it sounds good
119
335000
3000
És lerövidítette mém-re, csak mert jól hangzott
05:56
and made a good meme, an effective spreading meme.
120
338000
3000
és egy jó mémet alkotott, egy hatékonyan terjedő mémet.
05:59
So that's how the idea came about.
121
341000
3000
Szóval így jött elő ez a fogalom.
06:03
It's important to stick with that definition.
122
345000
3000
Fontos, hogy ezt a meghatározást tartsuk szem előtt.
06:06
The whole science of memetics is much maligned,
123
348000
4000
A memetika egész tudományát erősen elferdítik,
06:10
much misunderstood, much feared.
124
352000
3000
erősen félreértik, félnek tőle.
06:13
But a lot of these problems can be avoided
125
355000
3000
De ezen problémák zöme elkerülhető
06:16
by remembering the definition.
126
358000
2000
ha felidézzük a meghatározást.
06:18
A meme is not equivalent to an idea.
127
360000
2000
Egy mém nem egyenértékű egy eszmével.
06:20
It's not an idea. It's not equivalent to anything else, really.
128
362000
2000
Nem egy eszme, igazából nem egyenértékű semmi egyébbel.
06:22
Stick with the definition.
129
364000
2000
Maradjunk a meghatározásnál.
06:24
It's that which is imitated,
130
366000
2000
Az ami imitálódik.
06:26
or information which is copied from person to person.
131
368000
3000
Vagy információ ami másolódik emberről emberre.
06:30
So, let's see some memes.
132
372000
1000
Nos, lássunk csak néhány mémet.
06:31
Well, you sir, you've got those glasses hung around your neck
133
373000
3000
Ön uram, azt a szemüveget a nyaka körül tartja
06:34
in that particularly fetching way.
134
376000
2000
olyan különösen elragadó módon.
06:36
I wonder whether you invented that idea for yourself,
135
378000
2000
Azon tűnődöm, hogy maga találta-e ki ezt a dolgot,
06:38
or copied it from someone else?
136
380000
2000
vagy lemásolta valaki mástól?
06:40
If you copied it from someone else, it's a meme.
137
382000
3000
Ha lemásolta valaki mástól, akkor ez egy mém.
06:43
And what about, oh, I can't see any interesting memes here.
138
385000
3000
És, ooh, nem látok semmi érdekes mémeket itt.
06:46
All right everyone, who's got some interesting memes for me?
139
388000
3000
Nos emberek, kinek vannak érdekes mémjei számomra?
06:49
Oh, well, your earrings,
140
391000
2000
A fülbevalói,
06:51
I don't suppose you invented the idea of earrings.
141
393000
2000
Nem feltételezem, hogy ön találta fel a fülbevalók fogalmát.
06:53
You probably went out and bought them.
142
395000
2000
Valószínüleg megvásárolta őket.
06:55
There are plenty more in the shops.
143
397000
2000
Van még jónéhány az üzletekben.
06:57
That's something that's passed on from person to person.
144
399000
2000
Ez egy olyan dolog amit emberről emberre továbbítunk.
06:59
All the stories that we're telling -- well, of course,
145
401000
3000
Az összes történet amit mesélünk, hát persze,
07:02
TED is a great meme-fest, masses of memes.
146
404000
4000
a TED is egy óriási mém-fesztivál, mémek tömegei.
07:06
The way to think about memes, though,
147
408000
2000
A mémek esetében arról is gondolkodhatunk,
07:08
is to think, why do they spread?
148
410000
2000
hogy miért is terjednek?
07:10
They're selfish information, they will get copied, if they can.
149
412000
4000
Ők csak önző információk, lemásolódnak ha lehetőséget kapnak rá.
07:14
But some of them will be copied because they're good,
150
416000
3000
De egyesek közülük lemásolódnak, mert jók,
07:17
or true, or useful, or beautiful.
151
419000
2000
vagy igazak, vagy hasznosak, vagy mert szépek.
07:19
Some of them will be copied even though they're not.
152
421000
2000
Egyesek közülük ennek ellenére is lemásolódnak.
07:21
Some, it's quite hard to tell why.
153
423000
2000
Egyesek esetében igazán nehéz megmondani, hogy miért is.
07:24
There's one particular curious meme which I rather enjoy.
154
426000
3000
Van egy különösen érdekes mém ami nekem igazán tetszik.
07:27
And I'm glad to say, as I expected, I found it when I came here,
155
429000
3000
És örömmel mondhatom, hogy amint már számítottam rá, meg is találtam, amikor ide értem,
07:30
and I'm sure all of you found it, too.
156
432000
2000
és biztos vagyok benne, hogy mindannyian megtaláltátok.
07:32
You go to your nice, posh, international hotel somewhere,
157
434000
3000
Elmentek az elegáns nemzetközi szállodátokba,
07:36
and you come in and you put down your clothes
158
438000
2000
és bementek és leteszitek a ruhátokat,
07:38
and you go to the bathroom, and what do you see?
159
440000
3000
és bementek a mosdóba és mit láttok?
07:41
Audience: Bathroom soap.
160
443000
1000
Hallgatóság: Szappant.
07:42
SB: Pardon?
161
444000
1000
SB: Tessék?
07:43
Audience: Soap.
162
445000
1000
Hallgatóság: Szappant.
07:44
SB: Soap, yeah. What else do you see?
163
446000
2000
SB: Szappant, igen. Mi mást láttok még?
07:46
Audience: (Inaudible)
164
448000
1000
Hallgatóság: (nem lehet hallani)
07:47
SB: Mmm mmm.
165
449000
1000
SB: Mmm mmm.
07:48
Audience: Sink, toilet!
166
450000
1000
Hallgatóság: Mosdókagyló, WC!
07:49
SB: Sink, toilet, yes, these are all memes, they're all memes,
167
451000
2000
SB: Mosdókagyló, WC, igen, ezek mind mémek, ezek mind mémek,
07:51
but they're sort of useful ones, and then there's this one.
168
453000
3000
de ezek valamelyest hasznos mémek, és akkor itt van ez.
07:54
(Laughter)
169
456000
3000
(Nevetés)
07:58
What is this one doing?
170
460000
2000
Mit akar ez itt?
08:00
(Laughter)
171
462000
1000
(Nevetés)
08:01
This has spread all over the world.
172
463000
2000
Ez elterjedt a Földön mindenütt.
08:03
It's not surprising that you all found it
173
465000
2000
Nem meglepő, hogy mindannyian megtaláltátok,
08:05
when you arrived in your bathrooms here.
174
467000
2000
amikor itt benyitottatok a mosdótokba.
08:07
But I took this photograph in a toilet at the back of a tent
175
469000
5000
Viszont ezt a fotót egy sátor mögötti mellékhelyiségben készítettem
08:12
in the eco-camp in the jungle in Assam.
176
474000
2000
egy öko-táborban az Assam-i dzsungelben.
08:14
(Laughter)
177
476000
1000
(Nevetés)
08:16
Who folded that thing up there, and why?
178
478000
3000
Kicsoda hajtotta azt ott be és miért?
08:19
(Laughter)
179
481000
1000
(Nevetés)
08:20
Some people get carried away.
180
482000
2000
Egyes emberek átesnek a ló túloldalára.
08:22
(Laughter)
181
484000
3000
(Nevetés)
08:26
Other people are just lazy and make mistakes.
182
488000
3000
Más emberek csak egyszerűen lusták és hibáznak.
08:29
Some hotels exploit the opportunity to put even more memes
183
491000
3000
Egyes szállodák kihasználják a lehetőséget, hogy még több mémet tegyenek oda
08:32
with a little sticker.
184
494000
2000
egy kis matricával.
08:34
(Laughter)
185
496000
1000
(Nevetés)
08:35
What is this all about?
186
497000
2000
Miről szól ez az egész?
08:37
I suppose it's there to tell you that somebody's
187
499000
2000
Gyanúm szerint azt a célt szolgálja, hogy elmondja, hogy valaki
08:39
cleaned the place, and it's all lovely.
188
501000
2000
kitakarította a helyiséget és minden rendben.
08:41
And you know, actually, all it tells you is that another person
189
503000
3000
És tudjátok, igazából csak azt üzeni, hogy valaki
08:44
has potentially spread germs from place to place.
190
506000
3000
valószínuleg innen - oda terjeszti a kórokozókat.
08:47
(Laughter)
191
509000
1000
(Nevetés)
08:48
So, think of it this way.
192
510000
2000
Szóval, gondolkodjunk a következő módon.
08:50
Imagine a world full of brains
193
512000
2000
Képzeljünk el egy világot tele agyakkal
08:52
and far more memes than can possibly find homes.
194
514000
3000
és sokkal több mémmel mint amennyi otthonra tud találni.
08:55
The memes are all trying to get copied --
195
517000
3000
A mémek mind próbálkoznak hogy lemásolódjanak,
08:58
trying, in inverted commas -- i.e.,
196
520000
3000
próbálkoznak idézőjelben, pl.,
09:01
that's the shorthand for, if they can get copied, they will.
197
523000
3000
ez arra a rövidítés, hogy lemásolódnak ha van erre lehetoség.
09:04
They're using you and me as their propagating, copying machinery,
198
526000
6000
Titeket és engem használnak terjesztő, másoló gépezet gyanánt,
09:10
and we are the meme machines.
199
532000
3000
mi vagyunk a mém masinák.
09:13
Now, why is this important?
200
535000
2000
Nos, miért is fontos ez?
09:15
Why is this useful, or what does it tell us?
201
537000
2000
Miért hasznos ez és mit mond ez el nekünk?
09:17
It gives us a completely new view of human origins
202
539000
4000
Egy teljesen új rálátást ad az emberi eredetre
09:21
and what it means to be human,
203
543000
1000
és arra, hogy mit jelent embernek lenni.
09:22
all conventional theories of cultural evolution,
204
544000
4000
A kultúrális evolúció hagyományos elméletei,
09:26
of the origin of humans,
205
548000
2000
az ember eredetéről,
09:28
and what makes us so different from other species.
206
550000
4000
és arról, hogy mi különböztet meg minket más fajoktól.
09:32
All other theories explaining the big brain, and language, and tool use
207
554000
2000
Az összes többi elmélet amely magyarázza a nagy agy méretét és a beszéd és eszköz használat kialakulását
09:34
and all these things that make us unique,
208
556000
2000
és az összes olyan dolgot ami egyedivé tesz bennünket,
09:36
are based upon genes.
209
558000
3000
a génekre alapulnak.
09:39
Language must have been useful for the genes.
210
561000
3000
A beszéd hasznos kellett hogy legyen a géneknek.
09:42
Tool use must have enhanced our survival, mating and so on.
211
564000
3000
Az eszköz használat meg kellett, hogy növelje a túlélési, szaporodási esélyeinket, stb.
09:45
It always comes back, as Richard Dawkins complained
212
567000
3000
Ahogy Richard Dawkins panaszkodott, az eszmefuttatás mindig arra vezetődik vissza,
09:48
all that long time ago, it always comes back to genes.
213
570000
3000
már régen, mindig a génekre vezetődik vissza.
09:51
The point of memetics is to say, "Oh no, it doesn't."
214
573000
4000
A memetika lényege az, hogy azt mondja: "Dehogyis."
09:55
There are two replicators now on this planet.
215
577000
3000
Most már két replikátor van ezen a bolygón.
09:58
From the moment that our ancestors,
216
580000
3000
Attól a pillanattól kezdve, hogy az őseink,
10:01
perhaps two and a half million years ago or so,
217
583000
2000
körülbelül két és fél millió éve
10:03
began imitating, there was a new copying process.
218
585000
4000
elkezdtek utánozni, megjelent az új másolási folyamat.
10:07
Copying with variation and selection.
219
589000
2000
Másolás variációval és szelekcióval.
10:09
A new replicator was let loose, and it could never be --
220
591000
5000
Egy új replikátort szabadítottunk ki és nem lehet már soha --
10:14
right from the start -- it could never be
221
596000
1000
egészen a kezdetektől, nem lehetett,
10:15
that human beings who let loose this new creature,
222
597000
5000
hogy az emberek, akik kiszabadították ezt az új teremtményt,
10:20
could just copy the useful, beautiful, true things,
223
602000
3000
csak a hasznos, szép, igaz dolgokat másolják,
10:23
and not copy the other things.
224
605000
2000
és ne utánozzanak le más dolgokat.
10:25
While their brains were having an advantage from being able to copy --
225
607000
3000
Amig az agyuk az utánozás képességébol előnyt kovácsolt --
10:28
lighting fires, keeping fires going, new techniques of hunting,
226
610000
5000
tűzgyújtás, tűz fenntartása, új vadászati technikák,
10:33
these kinds of things --
227
615000
2000
és ezekhez hasonló dolgok --
10:35
inevitably they were also copying putting feathers in their hair,
228
617000
3000
elkerülhetetlenül lemásolták a tollak hajba való tűzését,
10:38
or wearing strange clothes, or painting their faces,
229
620000
2000
vagy a furcsa ruhák hordását, vagy az arcuk kifestését,
10:40
or whatever.
230
622000
1000
vagy bármi mást.
10:41
So, you get an arms race between the genes
231
623000
4000
Úgyhogy előállt egy versengés a gének
10:45
which are trying to get the humans to have small economical brains
232
627000
4000
amelyek azt szeretnék, hogy az emereknek kicsi és takarékos agyuk legyen
10:49
and not waste their time copying all this stuff,
233
631000
2000
és hogy ne pazarolják az idejüket mindezen dolgok másolgatására,
10:51
and the memes themselves, like the sounds that people made and copied --
234
633000
4000
és a mémek között, mint pl. a hangok amelyeket az emberek kiadtak és lemásoltak --
10:56
in other words, what turned out to be language --
235
638000
2000
más szavakkal ami késobb beszéddé alakult --
10:58
competing to get the brains to get bigger and bigger.
236
640000
3000
versengtek, hogy nagyobbá és nagyobbá alakítsák az agyunkat.
11:01
So, the big brain, on this theory, is driven by the memes.
237
643000
4000
Szóval, ebben az elméletben, a nagy agyméret kialakulásában a mémek voltak a hajtóerő.
11:05
This is why, in "The Meme Machine," I called it memetic drive.
238
647000
4000
Ez az oka annak, hogy "A mémgépezet"-ben memetikus hajtóerőnek neveztem.
11:09
As the memes evolve, as they inevitably must,
239
651000
3000
Ahogy a mémek fejlődnek, mivel ez elkerülhetetlenül muszáj nekik,
11:12
they drive a bigger brain that is better at copying the memes
240
654000
4000
egy nagyobb agyméretet erőltetnek, amely hatékonyabb a mémek másolásában,
11:16
that are doing the driving.
241
658000
2000
amelyek a hajtóerőt biztosítják.
11:18
This is why we've ended up with such peculiar brains,
242
660000
4000
Ez az oka annak, hogy ilyen egyedi aggyal rendelkezünk,
11:22
that we like religion, and music, and art.
243
664000
3000
hogy szeretjük a vallást, és a zenét, és a művészetet.
11:25
Language is a parasite that we've adapted to,
244
667000
3000
A beszéd egy parazita, amelyhez alkalmazkodtunk,
11:28
not something that was there originally for our genes,
245
670000
2000
nem valami ami már eredetileg a génjeinkben kódolt,
11:30
on this view.
246
672000
2000
ezen megközelítés szerint.
11:32
And like most parasites, it can begin dangerous,
247
674000
3000
És mint minden parazita esetében, eleinte veszélyes,
11:35
but then it coevolves and adapts,
248
677000
3000
de később együtt fejlődik velünk és alkalmazkodik
11:38
and we end up with a symbiotic relationship
249
680000
2000
és egy szimbiotikus kapcsolatban maradunk
11:40
with this new parasite.
250
682000
1000
ezzel az új parazitával.
11:41
And so, from our perspective,
251
683000
2000
Ezek szerint a mi szemszögünkből nézve,
11:43
we don't realize that that's how it began.
252
685000
3000
mi nem vesszük észre, hogy így kezdődött.
11:46
So, this is a view of what humans are.
253
688000
3000
Szóval ez egy elképzelés arról, hogy mi az ember.
11:49
All other species on this planet are gene machines only,
254
691000
3000
Az összes többi faj ezen a bolygón csupán gén gépezet,
11:52
they don't imitate at all well, hardly at all.
255
694000
3000
ők nem utánoznak jól, ha egyáltalán képesek erre.
11:55
We alone are gene machines and meme machines as well.
256
697000
5000
Mi egyedül vagyunk gén gépek és mém gépek is egyszerre.
12:00
The memes took a gene machine and turned it into a meme machine.
257
702000
4000
A mémek vettek egy gén gépet és átalakították egy mém géppé.
12:04
But that's not all.
258
706000
2000
De ez nem minden.
12:06
We have a new kind of memes now.
259
708000
3000
Mostmár vannak újfajta mémjeink is.
12:09
I've been wondering for a long time,
260
711000
1000
Egy jó ideje már tűnődöm ezen,
12:10
since I've been thinking about memes a lot,
261
712000
2000
mivelhogy sokat gondolkodtam már mémekről,
12:12
is there a difference between the memes that we copy --
262
714000
2000
hogy van-e különbség a mémek, amelyeket lemásolunk, --
12:14
the words we speak to each other,
263
716000
2000
a szavak amelyeket beszélünk,
12:16
the gestures we copy, the human things --
264
718000
2000
a gesztusok amelyeket lemásolunk, az emberi dolgok --
12:18
and all these technological things around us?
265
720000
2000
és mindezen techikai dolog között ami körülvesz minket?
12:20
I have always, until now, called them all memes,
266
722000
4000
Én mostanáig mindig csak mémeknek neveztem mindegyiket,
12:24
but I do honestly think now
267
726000
3000
de mostmár őszintén úgy gondolom,
12:27
we need a new word for technological memes.
268
729000
3000
hogy szükségünk van egy új megnevezésre a technikai mémekre.
12:30
Let's call them techno-memes or temes.
269
732000
3000
Nevezzük őket techno-mémeknek vagy témeknek.
12:33
Because the processes are getting different.
270
735000
3000
Mert a folyamatok kezdenek különbözni.
12:37
We began, perhaps 5,000 years ago, with writing.
271
739000
3000
Mi kezdtük, talán 5000 éve az írással.
12:40
We put the storage of memes out there on a clay tablet,
272
742000
7000
Egy agyagtáblára bíztuk a mémek tárolását,
12:48
but in order to get true temes and true teme machines,
273
750000
2000
de ahhoz, hogy igazi témeket és igazi tém gépeket kapjunk,
12:50
you need to get the variation, the selection and the copying,
274
752000
3000
szükség van variációra, szelekcióra és másolásra,
12:53
all done outside of humans.
275
755000
2000
emberi beavatkozás nélkül.
12:55
And we're getting there.
276
757000
2000
És egyre közelebb vagyunk ehhez.
12:57
We're at this extraordinary point where we're nearly there,
277
759000
2000
Ezen a különleges ponton vagyunk ahol majdem lehetséges ez,
12:59
that there are machines like that.
278
761000
2000
hogy vannak olyan gépek amelyek képesek ilyesmire.
13:01
And indeed, in the short time I've already been at TED,
279
763000
2000
És tényleg, a rövid idő alatt amit a TED-en töltöttem,
13:03
I see we're even closer than I thought we were before.
280
765000
2000
Úgy látom, hogy közelebb vagyunk, mint ahogy eredetileg gondoltam.
13:05
So actually, now the temes are forcing our brains
281
767000
6000
Úgyhogy igazából mostmár a témek kényszerítik az agyunkat,
13:11
to become more like teme machines.
282
773000
2000
hogy tém gépekhez hasonlóbb legyen.
13:13
Our children are growing up very quickly learning to read,
283
775000
3000
A gyerekeink úgy nőnek fel, hogy nagyon gyorsan megtanulnak olvasni,
13:16
learning to use machinery.
284
778000
2000
gépeket használni.
13:18
We're going to have all kinds of implants,
285
780000
1000
Mindenféle implantátumokat fogunk magunkban hordani,
13:19
drugs that force us to stay awake all the time.
286
781000
3000
gyógyszereket, amelyekkel folyton ébren maradhatunk.
13:22
We'll think we're choosing these things,
287
784000
2000
És úgy fogjuk gondolni, hogy mi választjuk ezeket a dolgokat,
13:24
but the temes are making us do it.
288
786000
3000
de a témek bírnak rá erre minket.
13:28
So, we're at this cusp now
289
790000
1000
Úgyhogy most ennél a mérföldkőnél vagyunk,
13:29
of having a third replicator on our planet.
290
791000
4000
amikor egy újabb replikátor kerül a bolygónkra.
13:34
Now, what about what else is going on out there in the universe?
291
796000
5000
Nos, mi van azzal, hogy ki más lehet még ott kint az Univerzumban?
13:39
Is there anyone else out there?
292
801000
2000
Van még valaki más ott messze kint?
13:41
People have been asking this question for a long time.
293
803000
3000
Az emberek már régóta feszegetik ezt a kérdést.
13:44
We've been asking it here at TED already.
294
806000
2000
Itt a TED-en is feltettük már néhány alkalommal.
13:46
In 1961, Frank Drake made his famous equation,
295
808000
4000
1961-ben Frank Drake megfogalmazta a híres egyenletét,
13:50
but I think he concentrated on the wrong things.
296
812000
2000
de szerintem nem a megfelelő dolgokra koncentrált.
13:52
It's been very productive, that equation.
297
814000
2000
Nagyon produktív volt ez az egyenlet.
13:54
He wanted to estimate N,
298
816000
2000
Meg szerette volna becsülni N-et,
13:56
the number of communicative civilizations out there in our galaxy,
299
818000
4000
a kommunikációra képes civilizációk számát a galaxisunkban.
14:00
and he included in there the rate of star formation,
300
822000
4000
És ebbe az egyenletbe belefoglalta a csillagképződés valószínűségét,
14:04
the rate of planets, but crucially, intelligence.
301
826000
4000
a bolygóképződés és elengedethetetlenül az intelligencia kialakulásának a valószínűségét.
14:08
I think that's the wrong way to think about it.
302
830000
4000
Én úgy gondolom, hogy ez a helytelen gondolkodásmód.
14:12
Intelligence appears all over the place, in all kinds of guises.
303
834000
3000
Az intelligencia megjelenik mindenütt körülöttünk, mindenféle formában.
14:15
Human intelligence is only one kind of a thing.
304
837000
2000
Az emberi intelligencia csak egyfajta dolog.
14:17
But what's really important is the replicators you have
305
839000
3000
De ami a legfontosabb az, hogy milyen replikátoraid vannak
14:20
and the levels of replicators, one feeding on the one before.
306
842000
4000
és a replikátorok szintjei, egyik táplálkozva az előbbiből.
14:24
So, I would suggest that we don't think intelligence,
307
846000
5000
Úgyhogy én azt javasolnám, hogy ne intelligenciában gondolkodjunk,
14:29
we think replicators.
308
851000
2000
hanem replikátorokban.
14:31
And on that basis, I've suggested a different kind of equation.
309
853000
3000
Ennek alapján, egy másféle egyenletet javasoltam.
14:34
A very simple equation.
310
856000
2000
Egy nagyon egyszerű egyenletet.
14:36
N, the same thing,
311
858000
2000
N ugyanaz a dolog,
14:38
the number of communicative civilizations out there
312
860000
3000
a kommunikációra képes civilizációk száma,
14:41
[that] we might expect in our galaxy.
313
863000
2000
amelyekre számíthatunk a galaxisunkban.
14:43
Just start with the number of planets there are in our galaxy.
314
865000
4000
Egyszerűen induljunk ki a galaxisunkban lévő bolygók számából.
14:47
The fraction of those which get a first replicator.
315
869000
4000
Ezeknek az a hányada amelyeken megvan az első replikátor.
14:51
The fraction of those that get the second replicator.
316
873000
4000
Ezeknek az a hányada amelyeken megvan a második replikátor.
14:55
The fraction of those that get the third replicator.
317
877000
2000
Ezeknek az a hányada amelyeken megvan a harmadik replikátor.
14:58
Because it's only the third replicator that's going to reach out --
318
880000
3000
Mert csak a harmadik replikátor fog kiterjeszkedni --
15:01
sending information, sending probes, getting out there,
319
883000
3000
információt kiküldeni, felderítő szondákat küldeni, kijutni oda ki,
15:04
and communicating with anywhere else.
320
886000
2000
és kommunikálni bármi messzi hellyel.
15:06
OK, so if we take that equation,
321
888000
3000
OK, szóval ha ezt az egyenletet vesszük,
15:09
why haven't we heard from anybody out there?
322
891000
5000
miért nem hallottunk még bárkiről onnan messziről?
15:14
Because every step is dangerous.
323
896000
4000
Mert minden lépés veszélyes.
15:18
Getting a new replicator is dangerous.
324
900000
3000
Egy új replikátor megszerzése veszélyes.
15:21
You can pull through, we have pulled through,
325
903000
2000
Át lehet vészelni, mi átvészeltük,
15:23
but it's dangerous.
326
905000
2000
de veszélyes.
15:25
Take the first step, as soon as life appeared on this earth.
327
907000
3000
Vegyük csak az első lépést, amikor az élet megjelent a Földön.
15:28
We may take the Gaian view.
328
910000
2000
Vehetjük a Gaia-i nézetet.
15:30
I loved Peter Ward's talk yesterday -- it's not Gaian all the time.
329
912000
3000
Tetszett Peter Ward előadása a tegnap -- nem mindig Gaia-i.
15:33
Actually, life forms produce things that kill themselves.
330
915000
3000
Igazából az élőlények termelnek olyan dolgokat amellyekkel megölik magukat.
15:36
Well, we did pull through on this planet.
331
918000
3000
Nos, hát sikerült túlélni ezen a bolygón.
15:39
But then, a long time later, billions of years later,
332
921000
2000
De aztán, hosszú idő elteltével, milliárd évekkel később,
15:41
we got the second replicator, the memes.
333
923000
3000
megszereztük a második replikátort, a mémeket.
15:44
That was dangerous, all right.
334
926000
2000
No, ez aztán veszélyes volt.
15:46
Think of the big brain.
335
928000
2000
Gondoljunk csak a nagy agyra.
15:48
How many mothers do we have here?
336
930000
3000
Hány anyuka van itt köztünk?
15:51
You know all about big brains.
337
933000
2000
Ti mindent tudtok a nagy agyakról.
15:53
They are dangerous to give birth to,
338
935000
2000
Veszélyes megszülni őket.
15:55
are agonizing to give birth to.
339
937000
2000
Fájdalmas megszülni őket.
15:57
(Laughter)
340
939000
1000
(Nevetés)
15:59
My cat gave birth to four kittens, purring all the time.
341
941000
2000
A macskám négy kölyköt szült, végig dorombolva.
16:01
Ah, mm -- slightly different.
342
943000
2000
Ah, mm -- egy picit más helyzet.
16:03
(Laughter)
343
945000
2000
(Nevetés)
16:05
But not only is it painful, it kills lots of babies,
344
947000
3000
De nemcsak hogy fájdalmas, sok kisbabát meg is öl,
16:08
it kills lots of mothers,
345
950000
2000
sok kismamát megöl,
16:10
and it's very expensive to produce.
346
952000
2000
és nagyon költséges az előállítása.
16:12
The genes are forced into producing all this myelin,
347
954000
2000
A gének arra vannak kényszerítve, hogy mindezt a sok mielint termeljék,
16:14
all the fat to myelinate the brain.
348
956000
2000
a sok zsírszövetet, hogy mielinezze az agyat.
16:16
Do you know, sitting here,
349
958000
2000
Tudjátok, hogy itt üldögélve,
16:18
your brain is using about 20 percent of your body's energy output
350
960000
4000
az agyatok a testetek által termelt energiája 20 százalékát használja el,
16:22
for two percent of your body weight?
351
964000
2000
míg a test tömegének csak két százalékát teszi ki.
16:24
It's a really expensive organ to run.
352
966000
2000
Egy igazán költséges működésű szerv.
16:26
Why? Because it's producing the memes.
353
968000
2000
Miért? Mert a mémeket termeli.
16:28
Now, it could have killed us off. It could have killed us off,
354
970000
4000
Nos, elpusztíthatott volna -- elpusztíthatott volna,
16:32
and maybe it nearly did, but you see, we don't know.
355
974000
2000
és lehet, hogy majdnem így is volt, valójában nem tudjuk.
16:34
But maybe it nearly did.
356
976000
2000
De lehet, hogy majdnem kipusztított.
16:36
Has it been tried before?
357
978000
1000
Volt erre már próbálkozás?
16:37
What about all those other species?
358
979000
2000
Mi van az összes többi fajjal?
16:39
Louise Leakey talked yesterday
359
981000
2000
Louise Leakley beszélt erről a tegnap,
16:41
about how we're the only one in this branch left.
360
983000
3000
hogy mi vagyunk az utolsók ezen az ágon akik megmaradtak.
16:44
What happened to the others?
361
986000
2000
Mi történt a többiekkel?
16:46
Could it be that this experiment in imitation,
362
988000
2000
Lehetséges, hogy ez az imitációs kísérlet,
16:48
this experiment in a second replicator,
363
990000
2000
ez a kísérlet a második replikátorral,
16:50
is dangerous enough to kill people off?
364
992000
4000
eléggé veszélyes ahhoz, hogy kipusztítsa az egyedeket?
16:54
Well, we did pull through, and we adapted.
365
996000
2000
Nekünk sikerült mindezt átvészelni és mi alkalmazkodtunk.
16:56
But now, we're hitting, as I've just described,
366
998000
3000
De most, elértük, ahogy az előbb vázoltam,
16:59
we're hitting the third replicator point.
367
1001000
2000
elértük a harmadik replikátort.
17:01
And this is even more dangerous --
368
1003000
3000
És ez méginkább veszélyes --
17:04
well, it's dangerous again.
369
1006000
2000
vagyis, ez újra veszélyes.
17:06
Why? Because the temes are selfish replicators
370
1008000
4000
Miért? Mert a témek önző replikátorok
17:10
and they don't care about us, or our planet, or anything else.
371
1012000
3000
és nem törődnek velünk, vagy a bolygónkkal, vagy bármi mással.
17:13
They're just information, why would they?
372
1015000
3000
Ők csak információ -- miért is tennék?
17:17
They are using us to suck up the planet's resources
373
1019000
2000
Minket használnak fel, hogy kiaknázzák a bolygó nyersanyagait,
17:19
to produce more computers,
374
1021000
2000
hogy több számítógépet gyártsanak,
17:21
and more of all these amazing things we're hearing about here at TED.
375
1023000
3000
és még többet azokból a bámulatos dolgokból, amelyekről itt a TED-en hallunk.
17:24
Don't think, "Oh, we created the Internet for our own benefit."
376
1026000
4000
Ne gondoljátok, hogy "Oh, az internetet a saját javunk érdekében hoztuk létre."
17:28
That's how it seems to us.
377
1030000
2000
Ez így tűnik nekünk.
17:30
Think, temes spreading because they must.
378
1032000
4000
Gondoljatok arra, hogy a témek terjednek mert muszáj nekik.
17:34
We are the old machines.
379
1036000
2000
Mi vagyunk a régi gépek.
17:36
Now, are we going to pull through?
380
1038000
2000
Nos, mi túl fogjuk élni mindezt?
17:38
What's going to happen?
381
1040000
2000
Mi fog történni?
17:40
What does it mean to pull through?
382
1042000
2000
Mit jelent az, hogy túlélni?
17:42
Well, there are kind of two ways of pulling through.
383
1044000
2000
Nos, úgymond két módja van a túlélésnek.
17:45
One that is obviously happening all around us now,
384
1047000
2000
Az egyik mostanában nyilvánvalóan történik körülöttünk,
17:47
is that the temes turn us into teme machines,
385
1049000
4000
ez pedig az, hogy a témek minket tém gépekké alakítanak,
17:51
with these implants, with the drugs,
386
1053000
2000
ezekkel az implantátumokkal, a gyógyszerekkel,
17:53
with us merging with the technology.
387
1055000
3000
a technológiával való egyesülésünk által.
17:56
And why would they do that?
388
1058000
2000
És miért tennék mindezt?
17:58
Because we are self-replicating.
389
1060000
2000
Mert mi képesek vagyunk a szaporodásra.
18:00
We have babies.
390
1062000
2000
Nekünk vannak gyerekeink.
18:02
We make new ones, and so it's convenient to piggyback on us,
391
1064000
3000
Mi készítünk új egyedeket, és így kényelmes minket használni,
18:05
because we're not yet at the stage on this planet
392
1067000
4000
mert még nem vagyunk annál a fázisnál ezen a bolygón
18:09
where the other option is viable.
393
1071000
2000
amikor a második opció is lehetséges lenne.
18:11
Although it's closer, I heard this morning,
394
1073000
2000
Viszont közel van, ahogy ma reggel hallottam,
18:13
it's closer than I thought it was.
395
1075000
2000
ez közelebb van mint gondoltam.
18:15
Where the teme machines themselves will replicate themselves.
396
1077000
3000
Amikor maguk a tém gépek önmagukat tudják legyártani.
18:18
That way, it wouldn't matter if the planet's climate
397
1080000
4000
Így, nem számítana ha a bolygó klímája
18:22
was utterly destabilized,
398
1084000
2000
teljesen destabilizálódna,
18:24
and it was no longer possible for humans to live here.
399
1086000
2000
és nem lenne többé lehetséges itt az emberi élet.
18:26
Because those teme machines, they wouldn't need --
400
1088000
2000
Mert ezek a tém gépek, nekik nem lenne szükségük --
18:28
they're not squishy, wet, oxygen-breathing,
401
1090000
2000
ők nem érzékeny, nedves, oxigént-lélegző,
18:30
warmth-requiring creatures.
402
1092000
3000
meleget-ígénylő lények.
18:33
They could carry on without us.
403
1095000
2000
Ők nélkülünk is boldogulnának.
18:35
So, those are the two possibilities.
404
1097000
3000
Nos, ez a két lehetőség van.
18:38
The second, I don't think we're that close.
405
1100000
4000
A második, szerintem nem vagyunk annyira közel hozzá.
18:42
It's coming, but we're not there yet.
406
1104000
2000
Úton van, de még nem értük el.
18:44
The first, it's coming too.
407
1106000
2000
Az első, az is úton van.
18:46
But the damage that is already being done
408
1108000
3000
De a kár, amit a bolygónk már most elszenved
18:49
to the planet is showing us how dangerous the third point is,
409
1111000
5000
azt mutatja, hogy mennyire is veszélyes a harmadik pont,
18:54
that third danger point, getting a third replicator.
410
1116000
3000
az a harmadik veszélyes pont, egy harmadik replikátor megszerzése.
18:58
And will we get through this third danger point,
411
1120000
2000
És sikerülni fog átvészelni ezt a harmadik veszélypontot,
19:00
like we got through the second and like we got through the first?
412
1122000
3000
amint átvészeltük a másodikot és amint átvészeltük az elsőt?
19:04
Maybe we will, maybe we won't.
413
1126000
2000
Lehet hogy igen, lehet hogy nem.
19:06
I have no idea.
414
1128000
3000
Nem tudom.
19:13
(Applause)
415
1135000
10000
(Taps)
19:24
Chris Anderson: That was an incredible talk.
416
1146000
2000
Chris Anderson: Ez egy elképesztő előadás volt.
19:26
SB: Thank you. I scared myself.
417
1148000
2000
SB: Köszönöm. Megijesztettem magamat.
19:28
CA: (Laughter)
418
1150000
1000
CA: Nevet.
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