TEDGlobal 2012
Beau Lotto + Amy O'Toole: Science is for everyone, kids included
뷰 로토, 에이미 오툴(Beau Lotto + Amy O’Toole): 과학은, 아이들을 포함해서, 모든 사람들의 것이다.
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과학과 놀이의 공통점은 무엇일까? 신경과학자인 뷰 로토는 모든 사람들이(아이들을 포함해서) 과학에 참여해야 하고. 발견의 과정을 통해서 인식이 바뀐다고 생각한다. 그는 12살 소녀 메이미 오툴의 도움을 받는다. 에이미는 다른 25명의 학급 친구들과 함께 아이들이 쓰고 동료심사를 받은 첫번째 논문을 발표하였다. 그 논문은 "블랙어톤 꿀벌(Blackawton Bees)" 프로젝트였는데 논문은 "옛날 옛적에는.. "이라고 서문을 시작한다.
Beau Lotto - Neuroscientist, Artist
Beau Lotto is founder of Lottolab, a hybrid art studio and science lab. With glowing, interactive sculpture -- and old-fashioned peer-reviewed research--he's illuminating the mysteries of the brain's visual system. Full bioAmy O'Toole - Student
Amy O'Toole is a 12-year-old student who helped run a science experiment inspired by Beau Lotto's participative science approach. At age 10 she became one of the youngest people ever to publish a peer-reviewed science paper. Full bio
Beau Lotto is founder of Lottolab, a hybrid art studio and science lab. With glowing, interactive sculpture -- and old-fashioned peer-reviewed research--he's illuminating the mysteries of the brain's visual system. Full bioAmy O'Toole - Student
Amy O'Toole is a 12-year-old student who helped run a science experiment inspired by Beau Lotto's participative science approach. At age 10 she became one of the youngest people ever to publish a peer-reviewed science paper. Full bio
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00:17
Beau Lotto: So, this game is very simple.
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뷰 로토(연사): 아주 간단한 게임을 해볼까요.
00:19
All you have to do is read what you see. Right?
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여러분들이 하실 일은 보이는 것을 읽는 겁니다. 괜찮죠?
00:23
So, I'm going to count to you, so we don't all do it together.
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7703
3201
여러분들을 믿어보겠습니다. 해볼까요.
00:26
Okay, one, two, three.Audience: Can you read this?
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좋습니다. 하나, 둘, 셋.
청중: 이걸 읽을 수 있습니까?
청중: 이걸 읽을 수 있습니까?
00:29
BL: Amazing. What about this one? One, two, three.Audience: You are not reading this.
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연사: 잘 하시네요. 이건요? 하나, 둘, 셋.
청중: 여러분들은 이걸 읽지 않습니다.
청중: 여러분들은 이걸 읽지 않습니다.
00:33
BL: All right. One, two, three. (Laughter)
5
17782
5316
연사: 좋아요. 하나, 둘, 셋. (웃음)
00:38
If you were Portuguese, right? How about this one? One, two, three.
6
23098
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포르투갈 사람이었으면 좋겠죠? 이건 어때요?
하나, 둘, 셋.
하나, 둘, 셋.
00:43
Audience: What are you reading?
7
27895
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청중: 무엇을 읽고 있나요?
00:45
BL: What are you reading? There are no words there.
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연사: 무엇을 읽고 계세요? 저기엔 단어도 없는데요.
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I said, read what you're seeing. Right?
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제가 말씀드렸죠? 보는대로 읽으셔야 한다고요.
00:51
It literally says, "Wat ar ou rea in?" (Laughter) Right?
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3850
보이는대로라면 " 엇을 읽 있 요?"죠. (웃음)
00:55
That's what you should have said. Right? Why is this?
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3828
어렇게 읽으셨어야 했거든요. 그런데, 왜 이런 일이 일어날까요?
00:59
It's because perception is grounded in our experience.
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3536
그건 인지한다는 것이 사람들의 경험에 영향받기 때문이에요.
01:02
Right? The brain takes meaningless information
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2897
맞죠? 뇌는 아무 의미도 없는 정보를 받아서
01:05
and makes meaning out of it, which means we never see
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2959
그것으로부터 의미를 만들어 냅니다. 무슨 뜻인가 하면,
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what's there, we never see information,
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우리는 있는대로 보지 않는다는 겁니다. 정보를 보는게 아니에요.
01:11
we only ever see what was useful to see in the past.
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3275
우리가 보는 것은 과거에 쓸모가 있던 것만 봅니다.
01:14
All right? Which means, when it comes to perception,
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2736
그말은, 어떤 것을 인지할 때,
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we're all like this frog.
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사람들은 모두 이 개구리 같이 행동한다는 뜻이죠.
01:23
(Laughter)
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(웃음)
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Right? It's getting information. It's generating behavior
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그렇죠? 개구리는 정보를 받아들이고
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that's useful. (Laughter)
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쓸모있는 행동을 합니다. (웃음)
01:32
(Laughter)
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76775
7032
(웃음)
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(Video) Man: Ow! Ow! (Laughter) (Applause)
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5982
(영상) 남자: 아야! 아야! (웃음) (박수)
01:45
BL: And sometimes, when things don't go our way,
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연사: 그리고 때로, 일이 잘 풀리지 않으면
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we get a little bit annoyed, right?
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짜증도 내죠?
01:50
But we're talking about perception here, right?
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지금 우리는 인식에 대한 이야기를 하고 있어요.
01:53
And perception underpins everything we think, we know,
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인지라는 것은 우리가 생각하고 있는 모든 것을 뒷받침합니다.
01:57
we believe, our hopes, our dreams, the clothes we wear,
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우리가 알고 있거나, 믿는 것, 우리의 꿈이라든가 입고 있는 옷,
02:00
falling in love, everything begins with perception.
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사랑에 빠지는 일 등, 모든 것은 인지로부터 시작되지요.
02:04
Now if perception is grounded in our history, it means
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인지라는 것을 역사로만 국한 시켜보면, 우리는
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we're only ever responding according to what we've done before.
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3459
이전에 해봤던 경험에 의해서 반응할 따름이죠.
02:10
But actually, it's a tremendous problem,
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3076
그렇지만 그건 기본적으로 엄청난 문제를 제기합니다.
02:13
because how can we ever see differently?
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3617
왜냐하면, 그렇다면, 우리는 어떻게 다르게 볼 수 있겠는가 하는 문제에요.
02:17
Now, I want to tell you a story about seeing differently,
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다른게 본다는 것에 대한 이야기를 하나 들려드리죠.
02:21
and all new perceptions begin in the same way.
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모든 인식은 같은 방법으로 시작됩니다.
02:25
They begin with a question.
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다르게 보는 것은 의문에서 시작합니다.
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The problem with questions is they create uncertainty.
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의문이란 것의 문제점은 불확실하다는 것이죠.
02:31
Now, uncertainty is a very bad thing. It's evolutionarily
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불확실하다는 것은 아주 좋지 않은거에요. 진화의 관점에도 봐도
02:34
a bad thing. If you're not sure that's a predator, it's too late.
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좋지 않은 거에요. 저기 보이는게 날 잡아먹는 포식자인지 잘 모르겠다면, 이미 늦은거죠.
02:37
Okay? (Laughter)
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그렇죠? (웃음)
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Even seasickness is a consequence of uncertainty.
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심지어 배멀미도 불확실의 산물이에요.
02:42
Right? If you go down below on a boat, your inner ears
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배를 타고 아래쪽으로 출렁이면, 귀속에서는
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are you telling you you're moving. Your eyes, because
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몸이 움직이고 있다고 생각합니다. 하지만, 눈은
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it's moving in register with the boat, say I'm standing still.
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배를 보고 있기 때문에 계속 서있다고 혼동을 일으키는거죠.
02:48
Your brain cannot deal with the uncertainty of that information, and it gets ill.
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사람의 뇌는 그런 정보의 불확실함을 처리하지 못하고 멀미를 느끼는거죠.
02:53
The question "why?" is one of the most dangerous things you can do,
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"왜?"라는 질문은 사람이 할 수 있는 가장 위험한 일이에요.
02:57
because it takes you into uncertainty.
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왜냐하면 그래서 불확실하게 생각되거든요.
03:00
And yet, the irony is, the only way we can ever
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하지만, 인간이 뭔가 새로운 일을 해볼 수 있는 유일한 방법은
03:03
do anything new is to step into that space.
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그것에 발을 딛어 보는 방법 뿐입니다.
03:06
So how can we ever do anything new? Well fortunately,
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그러면 사람은 어떻게 새로운 걸 시도해 볼까요? 다행히도
03:10
evolution has given us an answer, right?
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3584
진화라는 것이 그 해답을 알려줬습니다.
03:13
And it enables us to address even the most difficult
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진화를 통해 우리는 가장 어려운 문제까지도 해결할 수 있습니다.
03:17
of questions. The best questions are the ones that create the most uncertainty.
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4679
최고의 의문은 곧 가장 불확실하게 만드는 질문들이죠.
03:22
They're the ones that question the things we think to be true already. Right?
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이런 것들은 이미 우리가 진실이라고 믿고 있는 것에 대한 의문점들 입니다.
03:25
It's easy to ask questions about how did life begin,
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1989
생명이 어떻게 시작했는지, 또는 우주 밖에는 무엇이 있는지
03:27
or what extends beyond the universe, but to question what you think to be true already
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같은 것들은 쉬운 질문이에요. 하지만 이미 사실이라고 믿고 있는 것에 의문을 품는 것은
03:31
is really stepping into that space.
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3001
진정으로 새로운 세계에 발을 내딛는 행동입니다.
03:34
So what is evolution's answer to the problem of uncertainty?
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198358
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그렇다면, 불확실성의 문제에 대한 진화론적 대답은 무엇이었을까요?
03:39
It's play.
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1773
한번 볼까요.
03:40
Now play is not simply a process. Experts in play will tell you
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행동은 단순한 과정이 아닙니다. 전문가들은
03:45
that actually it's a way of being.
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2615
사실 그것이 존재의 방식이라고 말합니다.
03:47
Play is one of the only human endeavors where uncertainty
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2891
행동은 불확실성을 찬양하는 인간의 유일한 노력이에요.
03:50
is actually celebrated. Uncertainty is what makes play fun.
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불확실성으로 인해 행동은 재미있게 느껴집니다.
03:54
Right? It's adaptable to change. Right? It opens possibility,
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218966
4275
그렇죠? 변화에 적응하는거죠. 가능성을 열어두고
03:59
and it's cooperative. It's actually how we do our social bonding,
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223241
4109
협력적으로 되는 겁니다. 사실 우리는 그렇게 사회적인 연결성을 이룩하죠.
04:03
and it's intrinsically motivated. What that means
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227350
1726
그리고 본질적인 동기도 얻게 됩니다. 그것은
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is that we play to play. Play is its own reward.
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229076
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우리는 행동을 위해 행동한다는 의미입니다. 행동은 자체로도 보답인거죠.
04:09
Now if you look at these five ways of being,
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233682
3891
자 이제 저기있는 5가지 존재의 방식을 보면
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these are the exact same ways of being you need
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이것들은 좋은 과학자가 되기 위해 필요한
04:16
in order to be a good scientist.
70
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2036
존재성들이에요.
04:18
Science is not defined by the method section of a paper.
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3027
과학은 논문의 방법론으로 정의되지 않습니다.
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It's actually a way of being, which is here, and this is true
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245357
3140
과학은 사실 존재의 한 가지 방법이죠. 그건 여기에 있듯이,
04:24
for anything that is creative.
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248497
2653
창의적인 어떤 것에 대해서도 적용되는 것들이에요.
04:27
So if you add rules to play, you have a game.
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251150
4203
그러니까, 행동에 어떤 규칙을 더하면,. 그건 이제 게임이 되는겁니다.
04:31
That's actually what an experiment is.
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255353
2790
사실 그게 실험이기도 하죠.
04:34
So armed with these two ideas,
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1919
이런 두가지 생각을 가지고
04:35
that science is a way of being and experiments are play,
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260062
4322
즉, 과학은 존재의 한 방법이고 실험은 게임이라는 생각이죠,
04:40
we asked, can anyone become a scientist?
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264384
3453
우리가 질문합니다. 누구든지 과학자가 될 수 있을까?
04:43
And who better to ask than 25 eight- to 10-year-old children?
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267837
3500
누가 8살에서 10살까지 25명의 어린이들 보다 더 질문을 잘 하겠어요?
04:47
Because they're experts in play. So I took my bee arena
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3507
이 아이들은 게임에는 천재들이죠. 그래서 저는 제 꿀벌 통들을
04:50
down to a small school in Devon, and the aim of this
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3547
데본에 있는 작은 학교로 가져갔습니다. 그 목적은
04:54
was to not just get the kids to see science differently,
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278391
4244
아이들에게 그저 과학을 다르게 보여주려는게 아니었습니다.
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but, through the process of science, to see themselves differently. Right?
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282635
4598
그 대신, 과학이라는 과정을 통해, 자기 자신을 다르게 보도록 하는 것이었죠.
05:03
The first step was to ask a question.
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287233
3408
첫 단계는 질문을 던지는 거에요.
05:06
Now, I should say that we didn't get funding for this study
85
290641
2880
음, 여기서 저는 이 연구가 어떤 지원도 받지 못했다는 걸 밝혀야겠습니다.
05:09
because the scientists said small children couldn't make
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3330
왜냐하면 과학자들은 어린 아이들이 쓸모있는 결과를 내지 못할거라 했고
05:12
a useful contribution to science, and the teachers said kids couldn't do it.
87
296851
4302
선생님들은 아이들이 실험을 해내지 못 할거라 생각했거든요.
05:17
So we did it anyway. Right? Of course.
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301153
3734
어쨌든 저희는 물론 진행을 했어요.
05:20
So, here are some of the questions. I put them in small print
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304887
2819
여기 몇 개의 질문이 있습니다. 제가 여러분들이 쉽게 보실 수 있도록
05:23
so you wouldn't bother reading it. Point is that five of the questions that the kids came up with
90
307706
4440
프린트해왔습니다. 요점은 아이들이 받아든 질문들 가운데 5개가
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were actually the basis of science publication the last five to 15 years. Right?
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312146
4618
실제로 지난 10년에서 15년 사이에 발표된 논문의 근본적 질문이었다는 겁니다.
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So they were asking questions that were significant
92
316764
2660
그러니까 사실 전문 과학자들에게도 중요한 질문을
05:35
to expert scientists.
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319424
2130
던졌던거죠.
05:37
Now here, I want to share the stage with someone quite special. Right?
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321554
4134
저는 오늘 이 무대를 특별한 한 사람과 함께 하고자 합니다.
05:41
She was one of the young people who was involved in this study,
95
325688
2612
이 아이는 저희 연구에 참여했던 어린 친구들중 한 명이고
05:44
and she's now one of the youngest published scientists
96
328300
2334
발표 논문을 가진 세계의 가장 젊은 사람 가운데 한 사람입니다.
05:46
in the world. Right? She will now, once she comes onto stage,
97
330634
3883
이 아이가 무대에 오르면 아마
05:50
will be the youngest person to ever speak at TED. Right?
98
334517
3698
TED에서 강연한 가장 어린 사람이 될 겁니다.
05:54
Now, science and asking questions is about courage.
99
338215
2875
과학과 질문을 던지는 것은 용기와 관련된 것 입니다.
05:56
Now she is the personification of courage, because she's
100
341090
3200
이 아이는 용기의 화신이라고 할 수 있겠죠, 왜냐하면
06:00
going to stand up here and talk to you all.
101
344290
1387
여기 올라와서 여러분들에게 강연을 할테니까요.
06:01
So Amy, would you please come up? (Applause)
102
345677
5254
에이미, 이리 올라오겠니? (박수)
06:06
(Applause)
103
350931
7185
(박수)
06:14
So Amy's going to help me tell the story of what we call
104
358116
2519
에이미가 저를 도와 Blackawton Bee 프로젝트라고 하는 것에 대한
06:16
the Blackawton Bees Project, and first she's going to tell you
105
360635
2666
이야기를 들여드릴 것입니다. 먼저 아이들이 제기했던
06:19
the question that they came up with. So go ahead, Amy.
106
363301
2545
의문점에 대해말씀드릴 겁니다. 에이미, 시작해보렴.
06:21
Amy O'Toole: Thank you, Beau. We thought
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365846
1719
에이미 오툴: 고맙습니다. 저희가 생각했을 때,
06:23
that it was easy to see the link between humans and apes
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367565
3401
인간과 유인원의 연관 관계에 대해서 알아내는 건 쉬울거라고 봤어요.
06:26
in the way that we think, because we look alike.
109
370966
3024
저희가 생각한 방식으로는 비슷하게 생겼기 때문이었죠.
06:29
But we wondered if there's a possible link
110
373990
2689
그런데, 다른 동물과의 연관 간계도 있을까 하는 점이었어요.
06:32
with other animals. It'd be amazing if humans and bees
111
376679
4704
인간이 꿀벌과 비슷하게 생각한다면 그건 정말 놀라운 일이겠죠,
06:37
thought similar, since they seem so different from us.
112
381383
4113
왜냐하면 이 두 종은 서로 아주 다르게 생겼으니까요.
06:41
So we asked if humans and bees might solve
113
385496
3053
그래서 저희는 인간과 꿀벌이 복잡한 문제를 해결하는 데에는
06:44
complex problems in the same way.
114
388549
2407
같은 방법을 쓸지에 대해서 의문을 가졌죠.
06:46
Really, we wanted to know if bees can also adapt
115
390956
3287
실제로 저희는 꿀벌들이 이미 습득한 규칙과 조건에 따라
06:50
themselves to new situations using previously learned rules
116
394243
3707
새로운 환경에 적응할 수 있는지 알고 싶었어요.
06:53
and conditions. So what if bees can think like us?
117
397950
4214
꿀벌이 사람과 비슷하게 생각한다면 어떨까? 하는 거였죠.
06:58
Well, it'd be amazing, since we're talking about an insect
118
402164
2552
그건 아마 놀랄만한 일이겠죠. 왜냐하면 곤충의 두뇌 세포는
07:00
with only one million brain cells.
119
404716
2525
겨우 백만개 정도라고 알고 있으니까요.
07:03
But it actually makes a lot of sense they should,
120
407241
2142
정말 그렇다면 이건 굉장한 의미가 있는거겟죠
07:05
because bees, like us, can recognize a good flower
121
409383
3277
사람들처럼, 꿀벌들도 하루 중 어느 때든, 빛이나 날씨,
07:08
regardless of the time of day, the light, the weather,
122
412660
3613
아니면 어느 쪽에서 가까이 가는지와 상관없이
07:12
or from any angle they approach it from. (Applause)
123
416273
5742
좋은 꽃을 알아볼 수 있을테니까요. (박수)
07:17
BL: So the next step was to design an experiment,
124
422015
3782
강연자: 다음 단계는 실험을 계획하는 것이었죠.
07:21
which is a game. So the kids went off and they designed
125
425797
3302
그건 게임이었어요. 아이들은 나아가 이런 실험을
07:24
this experiment, and so -- well, game -- and so,
126
429099
3301
계획했습니다. 그래서.. 게임이에요, 그래서
07:28
Amy, can you tell us what the game was,
127
432400
1466
에이미, 그 게임이 어떤거였는지 그리고
07:29
and the puzzle that you set the bees?
128
433866
2143
너희들이 꿀벌에게 준 문제가 어떤거 였는지 말해주겠니?
07:31
AO: The puzzle we came up with was an if-then rule.
129
436009
3023
에이미: 저희가 만들어 낸 문제는 "만약-그러면" 법칙이었어요.
07:34
We asked the bees to learn not just to go to a certain color,
130
439032
3645
저희가 꿀벌들에게 어떤 특별한 상황에서는
07:38
but to a certain color flower only
131
442677
2668
특정한 색깔을 따라가는 대신
07:41
when it's in a certain pattern.
132
445345
1632
특정한 꽃만을 따라 가도록 학습시켰어요.
07:42
They were only rewarded if they went to the yellow flowers
133
446977
3259
꿀벌들에게는 노란 꽃에 갈 때만 상을 줬어요.
07:46
if the yellow flowers were surrounded by the blue,
134
450236
3060
그러니까, 노란 꽃이 파란 꽃으로 둘러 싸여 있거나
07:49
or if the blue flowers were surrounded by the yellow.
135
453296
3268
반대로 파란 꽃이 노란 꽃으로 둘려 싸여 있을 때만 상을 준거죠.
07:52
Now there's a number of different rules the bees can learn
136
456564
2585
이 문제를 풀기 위해서 꿀벌들은 상당히 많은 규칙을
07:55
to solve this puzzle. The interesting question is, which?
137
459149
3425
배워야만 했죠. 흥미로운 질문은, 어떤 것일까? 였어요.
07:58
What was really exciting about this project was we,
138
462574
2780
이 프로젝트에서 정말 흥분되는 것은
08:01
and Beau, had no idea whether it would work.
139
465354
2343
저희들에게는 무슨 일이 일어날지 전혀 모르고 있었다는 점이죠.
08:03
It was completely new, and no one had done it before,
140
467697
2454
이건 완전히 새로운 것이고, 이전에 다른 사람이 실험했던 적이 없는거였어요.
08:06
including adults. (Laughter)
141
470151
3723
어른들도요. (웃음)
08:09
BL: Including the teachers, and that was really hard for the teachers.
142
473874
3464
강연자: 교사를 포함해서, 이건 교사들에게도 어려운 문제죠?
08:13
It's easy for a scientist to go in and not have a clue what he's doing,
143
477338
2904
과학자들이 나서도 아무런 실마리를 찾지 못하는 경우는 많습니다.
08:16
because that's what we do in the lab, but for a teacher
144
480242
2544
그런게 우리가 실험실에서 하는 일이거든요. 그런데
08:18
not to know what's going to happen at the end of the day --
145
482786
1625
어떤 결과가 나올지 모르는 교사들에게는 말할 것도 없죠.
08:20
so much of the credit goes to Dave Strudwick, who was
146
484411
2599
데이빗 스트러드윅이 상당한 공을 들였습니다.
08:22
the collaborator on this project. Okay?
147
487010
2209
이 분은 저와 공동연구를 하고 있었죠.
08:25
So I'm not going to go through the whole details of the study
148
489219
2732
이 연구의 세세한 부분까지 모두 말씀드리지는 않겠습니다.
08:27
because actually you can read about it, but the next step
149
491951
2638
사실 여러분들께서 직접 읽어 보실 수 있으니까요.
08:30
is observation. So here are some of the students
150
494589
3645
다음 단계는 관찰이었어요. 여기 관찰을 하고 있는 학생들이
08:34
doing the observations. They're recording the data
151
498234
2768
있죠. 이 학생들은 어디서 꿀벌이 나르는지에 대한
08:36
of where the bees fly.
152
501002
5044
자료를 기록하고 있습니다.
08:41
(Video) Dave Strudwick: So what we're going to do —Student: 5C.
153
506046
2023
(영상) 데이브 스트러드윅: 그러니까 너희들이 할 일은--
학생들: 5C
학생들: 5C
08:43
Dave Strudwick: Is she still going up here?Student: Yeah.
154
508069
3990
데이브 스트러드윅: 꿀벌이 여전히 위로 올라가고 있니?
학생: 네.
학생: 네.
08:47
Dave Strudwick: So you keep track of each.Student: Henry, can you help me here?
155
512059
3597
데이브 스트러드윅: 전부 다 추적해봐.
학생: 헨리, 나 좀 도와줄래?
학생: 헨리, 나 좀 도와줄래?
08:51
BL: "Can you help me, Henry?" What good scientist says that, right?
156
515656
2904
강연자: "헨리, 나 좀 도와줄래?" 이런 말을 할줄 아는 훌륭한 과학자죠.
08:54
Student: There's two up there.
157
518560
4710
학생: 위쪽에 두마리가 있어요.
08:59
And three in here.
158
523270
2874
이쪽엔 세마리고요.
09:02
BL: Right? So we've got our observations. We've got our data.
159
526144
2275
강연자: 저희는 그렇게 관찰해서 자료를 만들었습니다.
09:04
They do the simple mathematics, averaging, etc., etc.
160
528419
3773
학생들은 간단한 수학을 사용했어요, 평균을 내거나 그런거요.
09:08
And now we want to share. That's the next step.
161
532192
1931
이제 학생들은 그걸 공유하고자 합니다. 그게 다음 단계에요.
09:10
So we're going to write this up and try to submit this
162
534123
1608
저희는 이걸 써서 발표하려면
09:11
for publication. Right? So we have to write it up.
163
535731
2856
제출해야죠. 이걸 정리해서 써내야 했습니다.
09:14
So we go, of course, to the pub. All right? (Laughter)
164
538587
4513
물론, 그걸 하려고 술집에도 가겠죠? (웃음)
09:19
The one on the left is mine, okay? (Laughter)
165
543100
2284
왼쪽에 보이는게 저에요. (웃음)
09:21
Now, I tell them, a paper has four different sections:
166
545384
2086
제가 아이들에게 이렇게 알려줍니다. 논문에는 4단원이 있단다:
09:23
an introduction, a methods, a results, a discussion.
167
547470
2807
도입, 방법, 결과, 그리고 토의라고요.
09:26
The introduction says, what's the question and why?
168
550277
2604
도입에는, 의문점이 무엇이고 그 이유는 왜 그런가를 쓰는거죠.
09:28
Methods, what did you do? Results, what was the observation?
169
552881
3119
방법에는 무엇을 했는지를 쓰는겁니다. 결과는 관찰한게 무엇인가를,
09:31
And the discussion is, who cares? Right?
170
556000
2143
그리고 토의에는, 무슨 상관있겠어요.
09:34
That's a science paper, basically. (Laughter)
171
558143
2459
그래봐야 과학적 논문인데요. (웃음)
09:36
So the kids give me the words, right? I put it into a narrative,
172
560602
4529
아이들이 제게 말을하고 저는 그걸 대화식으로 썼어요.
09:41
which means that this paper is written in kidspeak.
173
565131
3247
그러니까 이 논문은 어린 아이들의 대화체로 쓰였어요.
09:44
It's not written by me. It's written by Amy
174
568378
2528
제가 쓴게 아니라 에이미와 학급의 다른 친구들이
09:46
and the other students in the class. As a consequence,
175
570906
3320
쓴겁니다. 그 결과,
09:50
this science paper begins, "Once upon a time ... " (Laughter)
176
574226
6017
이 과학 논문은 "아주 옛날에는.. "으로 시작합니다. (웃음)
09:56
The results section, it says: "Training phase, the puzzle ... duh duh duuuuuhhh." Right? (Laughter)
177
580243
5312
결과 단원은 이렇게 되죠 "훈련 단계, 문제는.. 어쩌고" (웃음)
10:01
And the methods, it says, "Then we put the bees
178
585555
2196
그리고 방법론에는 "그 다음엔 꿀벌을
10:03
into the fridge (and made bee pie)," smiley face. Right? (Laughter)
179
587751
3317
냉장고에 넣고 (꿀벌파이를 만들죠)" 미소가 지어집니다. (웃음)
10:06
This is a science paper. We're going to try to get it published.
180
591068
3833
이제 과학 논문이 완성됐고, 저희는 그걸 발표하려고 했어요.
10:10
So here's the title page. We have a number of authors there.
181
594901
2834
이것은 제목이 나온 쪽이고, 저자가 상당히 많죠.
10:13
All the ones in bold are eight to 10 years old.
182
597735
2851
굵게 쓰인건 8살에서 10살 아이들이에요.
10:16
The first author is Blackawton Primary School, because
183
600586
2050
제 1저자는 Blackawton초등학교에요. 왜냐하면 누군가
10:18
if it were ever referenced, it would be "Blackawton et al,"
184
602636
3246
논문을 인용한다면 한 개인이 아니라 "Blackawton 등등" 이
10:21
and not one individual. So we submit it to a public access journal,
185
605882
3057
될테니까요. 그렇게 해서 저희는 일반인도 볼 수 있는 잡지에 제출했습니다.
10:24
and it says this. It said many things, but it said this.
186
608939
3332
그랬더니 잡지쪽에서 이렇게 말하더군요. 많은 이야기를 했지만 이런 말도 했어요.
10:28
"I'm afraid the paper fails our initial quality control checks in several different ways." (Laughter)
187
612271
3919
"이 논문은 여러 측면에서 저희들의 기본 원칙을 만족하지 못합니다." (웃음)
10:32
In other words, it starts off "once upon a time,"
188
616190
2560
바꿔말하면, 논문이 "엣날 옛적에"로 시작한다는거죠.
10:34
the figures are in crayon, etc. (Laughter)
189
618750
2526
그림이 크레용으로 그려졌거나 그런 문제들이요. (웃음)
10:37
So we said, we'll get it reviewed. So I sent it to Dale Purves,
190
621276
4353
그래서 저희가 그랬습니다. '평가를 받아보겠습니다.' 결국 논문이 데일 퍼브스에게 보내졌어요.
10:41
who is at the National Academy of Science, one of the leading neuroscientists in the world,
191
625629
3533
이 분은 국립학술원 회원이고 신경과학 분야에서 세계적인 인물이죠.
10:45
and he says, "This is the most original science paper I have ever read" — (Laughter) —
192
629162
3449
그분이 이렇게 답했습니다. " 이 논문은 내가 본 논문 중에 가장 독창적인 논문입니다." (웃음)
10:48
"and it certainly deserves wide exposure."
193
632611
2097
"그리고 이 결과는 널리 알려질 가치가 있습니다."
10:50
Larry Maloney, expert in vision, says, "The paper is magnificent.
194
634708
4271
시과학 전문가인 래리 멀로니는 "이 논문은 놀라운 결과이고
10:54
The work would be publishable if done by adults."
195
638979
3366
어른들이 실행했다면 발표되었을 것이다."라고요.
10:58
So what did we do? We send it back to the editor.
196
642345
1979
그래서 저희가 어떻게 했을까요? 저희는 편집장에게 논문을 다시 보냈습니다.
11:00
They say no.
197
644324
1589
그들은 거부했고
11:01
So we asked Larry and Natalie Hempel to write
198
645913
2454
저희는 래리와 나타리 헴펠에게 과학적으로 얻어낸 결과를
11:04
a commentary situating the findings for scientists, right,
199
648367
4007
설명하는 내용을 참고 문헌에 넣어서 편지로 써달라고
11:08
putting in the references, and we submit it to Biology Letters.
200
652374
4128
부탁했어요. 그리고는 Biology Letter 라는 잡지에 체출했죠.
11:12
And there, it was reviewed by five independent referees,
201
656502
3327
거기서는 독립적인 평가자들이 논문을 검토하도록 했고
11:15
and it was published. Okay? (Applause)
202
659829
4421
논문이 발표되었습니다. (박수)
11:20
(Applause)
203
664250
6000
(박수)
11:26
It took four months to do the science,
204
670250
3021
과학을 하는데 4개월이 걸렸는데
11:29
two years to get it published. (Laughter)
205
673271
3228
그걸 발표하는데 2년이 걸렸어요.
11:32
Typical science, actually, right? So this makes Amy and
206
676499
4835
전형적인 과학의 행태죠? 어쨌든 이런 과정을 통해
11:37
her friends the youngest published scientists in the world.
207
681334
2433
에이미과 친구들은 세상에 결과를 세상에 발표한 과학자가 되었습니다.
11:39
What was the feedback like?
208
683767
2016
결과가 어땠냐구요?
11:41
Well, it was published two days before Christmas,
209
685783
2885
글쎄요, 논문이 발표된 것이 크리스마스 이틀 전이었는데
11:44
downloaded 30,000 times in the first day, right?
210
688668
4003
첫날, 30,000건이 다운로드 됐어요.
11:48
It was the Editors' Choice in Science, which is a top science magazine.
211
692671
4040
세계 최고의 과학 잡지인 "사이언스"에 편집자가 추천한 논문이 되었죠.
11:52
It's forever freely accessible by Biology Letters.
212
696711
2542
"바이올로지 레터"라는 잡지에는 영원히 공짜로 게제되어 있어요.
11:55
It's the only paper that will ever be freely accessible by this journal.
213
699253
3680
이 잡지에서 돈을 내지 않고 볼 수 있는 유일한 논문이에요.
11:58
Last year, it was the second-most downloaded paper
214
702933
2699
작년에 이 논문은 바이올로지 레터에서 두번째로 많이
12:01
by Biology Letters, and the feedback from not just scientists
215
705632
4104
다운로드 되었습니다. 그리고 반응은 과핮자들 뿐만 아니라
12:05
and teachers but the public as well.
216
709736
2548
교사와 일반 대중으로부터 왔어요.
12:08
And I'll just read one.
217
712284
1772
제가 하나 읽어드릴게요.
12:09
"I have read 'Blackawton Bees' recently. I don't have
218
714056
2490
"저는 최근에 Blackawton 꿀벌이라는 논문을 읽었는데
12:12
words to explain exactly how I am feeling right now.
219
716546
2313
지금 그 느낌에 대해서 정확하게 표현할 수 없을 정도입니다.
12:14
What you guys have done is real, true and amazing.
220
718859
2479
아이들이 해낸 것은 실제적이고, 진실되며 놀라운 일이에요.
12:17
Curiosity, interest, innocence and zeal are the most basic
221
721338
3109
호기심과 흥미 순수함과 열정은 과학을 하는데 있어
12:20
and most important things to do science.
222
724447
1724
가장 기본적이고도 중요한 일입니다.
12:22
Who else can have these qualities more than children?
223
726171
2478
어린이들 말고 누가 이런 좋은 자질을 갖겠습니까?
12:24
Please congratulate your children's team from my side."
224
728649
3541
아이들에게 축하의 말을 전합니다."
12:28
So I'd like to conclude with a physical metaphor.
225
732190
3383
이제 저는 물리적인 은유로 마치려고 합니다.
12:31
Can I do it on you? (Laughter)
226
735573
2968
여러분들도 쉽게 해낼 수 있겠죠? (웃음)
12:34
Oh yeah, yeah, yeah, come on. Yeah yeah. Okay.
227
738541
3093
내 그럼요, 그렇죠, 물론입니다.
12:37
Now, science is about taking risks, so this is an incredible risk, right? (Laughter)
228
741634
5177
과학은 위험을 감수하는 일입니다. 저희가 한 일도 대단한 위험을 감수한거죠?
12:42
For me, not for him. Right? Because we've only done this once before. (Laughter)
229
746811
6098
제게 그런거지 이분에게 그런게 아니죠?
12:48
And you like technology, right?
230
752909
1576
기술을 좋아하시겠죠?
12:50
Shimon Schocken: Right, but I like myself.
231
754485
2176
쉬몬 쇼켄: 네, 하지만 저는 저 자신을 좋아합니다.
12:52
BL: This is the epitome of technology. Right. Okay.
232
756661
2951
연사: 이건 기술의 완벽한 본보기에요.
12:55
Now ... (Laughter)
233
759612
3608
이제.. (웃음)
12:59
Okay. (Laughter)
234
763220
2880
됐어요. (웃음)
13:02
Now, we're going to do a little demonstration, right?
235
766100
4084
이제 저희가 시범을 보여드리겠습니다.
13:06
You have to close your eyes, and you have to point
236
770184
4019
눈을 감으시고 제가 박수를 치는 방향을
13:10
where you hear me clapping. All right?
237
774203
3157
지적해 보세요. 하실 수 있죠?
13:13
(Clapping)
238
777360
4398
(박수)
13:17
(Clapping)
239
781758
3144
(박수)
13:20
Okay, how about if everyone over there shouts. One, two, three?
240
784902
2903
네 좋습니다. 저쪽에 계신 분들이 모두 소리를 치면 어떨까요? 하나, 둘, 셋.
13:23
Audience: (Shouts)
241
787805
2901
청중들: (고함소리)
13:26
(Laughter)
242
790706
4446
(웃음)
13:31
(Shouts) (Laughter)
243
795152
3171
(고함소리) (웃음)
13:34
Brilliant. Now, open your eyes. We'll do it one more time.
244
798323
3641
대단하군요. 이제 눈을 뜨셔도 됩니다. 한번 더 해보죠.
13:37
Everyone over there shout. (Shouts)
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저쪽에 계신분들은 고함을 쳐 주세요. (고함소리)
13:40
Where's the sound coming from? (Laughter) (Applause)
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5932
소리가 어느 쪽에서 나죠? (웃음) (환호)
13:46
Thank you very much. (Applause)
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감사합니다. (환호)
13:50
What's the point? The point is what science does for us.
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3713
요점은 뭔가요? 요점은 과학이 우리에게 어떤 일을 하는가 입니다.
13:54
Right? We normally walk through life responding,
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우리는 보통 교감하면서 삶을 살아 나갑니다.
13:56
but if we ever want to do anything different, we have to
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하지만 우리가 뭔가 다른 것을 하려면, 우리는 불확정적인 곳에
13:59
step into uncertainty. When he opened his eyes,
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발걸음을 딛어야 하죠. 저 분이 눈을 뜰 때,
14:01
he was able to see the world in a new way.
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세상을 새로운 방식으로 보실 수 있었습니다.
14:04
That's what science offers us. It offers the possibility
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그게 바로 과학이 우리에게 하는 일입니다. 그건 노는 것같은 과정을 통해
14:07
to step on uncertainty through the process of play, right?
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불확실한 것에 발걸음을 딛는 가능성을 제공하는 겁니다.
14:11
Now, true science education I think should be about
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진정한 과학 교육은, 제 생각에, 그런 목소리를 내고
14:14
giving people a voice and enabling to express that voice,
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또 사람들에게 그런 목소리를 낼 수 있게 해주는 것입니다.
14:17
so I've asked Amy to be the last voice in this short story.
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그래서 제가 에이미에게 이 짧은 이야기의 마지막을 부탁했습니다.
14:22
So, Amy?
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에이미?
14:25
AO: This project was really exciting for me,
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에이미: 이 프로젝트는 저를 정말로 흥분시켰어요.
14:27
because it brought the process of discovery to life,
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왜냐하면 그건 제 삶에 발견의 과정을 가져다 주었기 때문이에요.
14:30
and it showed me that anyone, and I mean anyone,
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2911
그리고 누구나, 어느 누구나 뭔가 새로운 것을
14:33
has the potential to discover something new,
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2753
발견할 수 있다는 사실을 제게 보여 주었어요.
14:36
and that a small question can lead into a big discovery.
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그 작은 질문이 커다란 발견으로 이어질 수 있다는 사실을 알게 된거죠.
14:40
Changing the way a person thinks about something
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한 사람이 무엇인가에 대해 생각하는 방법을 바꾸는 것은
14:42
can be easy or hard. It all depends on the way the person
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쉬울 수도 어려울 수도 있어요. 그건 전부 그 사람이
14:46
feels about change.
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변화에 대하여 생각하는 방식에 따라 달라집니다.
14:48
But changing the way I thought about science was
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제가 과학에 대한 생각을 바꾼 것은
14:50
surprisingly easy. Once we played the games
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괸장히 쉬웠어요. 저희가 게임을 하면서
14:52
and then started to think about the puzzle,
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퍼즐에 대해 생각하기 시작햇죠.
14:55
I then realized that science isn't just a boring subject,
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그 다음엔 과학이 지루한 과목이 아니라는 것을 알게 됐습니다.
14:59
and that anyone can discover something new.
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3194
그리고 어누 누구나 새로운 것을 발견할 수 있다는 것도요.
15:02
You just need an opportunity. My opportunity came
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단지 기회가 필요할 따름이에요. 저의 기회는
15:05
in the form of Beau, and the Blackawton Bee Project.
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뷰라는 분과 Blackawton 꿀벌 프로젝트를 통해서 온거에요.
15:08
Thank you.BL: Thank you very much. (Applause)
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4361
감사합니다. (연사) 감사합니다. (환호)
15:12
(Applause)
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7747
(박수)
ABOUT THE SPEAKERS
Beau Lotto - Neuroscientist, ArtistBeau Lotto is founder of Lottolab, a hybrid art studio and science lab. With glowing, interactive sculpture -- and old-fashioned peer-reviewed research--he's illuminating the mysteries of the brain's visual system.
Why you should listen
"Let there be perception," was evolution's proclamation, and so it was that all creatures, from honeybees to humans, came to see the world not as it is, but as was most useful. This uncomfortable place--where what an organism's brain sees diverges from what is actually out there--is what Beau Lotto and his team at Lottolab are exploring through their dazzling art-sci experiments and public illusions. Their Bee Matrix installation, for example, places a live bee in a transparent enclosure where gallerygoers may watch it seek nectar in a virtual meadow of luminous Plexiglas flowers. (Bees, Lotto will tell you, see colors much like we humans do.) The data captured isn't just discarded, either: it's put to good use in probing scientific papers, and sometimes in more exhibits.
At their home in London’s Science Museum, the lab holds "synesthetic workshops" where kids and adults make abstract paintings that computers interpret into music, and they host regular Lates--evenings of science, music and "mass experiments." Lotto is passionate about involving people from all walks of life in research on perception--both as subjects and as fellow researchers. One such program, called "i,scientist," in fact led to the publication of the first ever peer-reviewed scientific paper written by schoolchildren ("Blackawton Bees," December 2010). It starts, "Once upon a time ..."
These and Lotto's other conjurings are slowly, charmingly bending the science of perception--and our perceptions of what science can be.
Beau Lotto | Speaker | TED.com
Amy O'Toole - Student
Amy O'Toole is a 12-year-old student who helped run a science experiment inspired by Beau Lotto's participative science approach. At age 10 she became one of the youngest people ever to publish a peer-reviewed science paper.
Why you should listen
Amy O'Toole is a 12-year-old student with a peer-reviewed scientific publication under her belt. She took part in a participative science program led by Beau Lotto , called "i, scientist," which inspired a science experiment by a group of 26 primary school students in Blackawton, Devon, UK. O'Toole was never interested in science before this project, but now intends to study the human mind and body. The project led to the publication of the first ever peer-reviewed scientific paper written by schoolchildren ("Blackawton Bees," Royal Society's Biology Letters, December 2010). It starts: "Once upon a time ... ."
Amy O'Toole | Speaker | TED.com