TED2008
Neil Turok: My wish: Find the next Einstein in Africa
Neil Turok doet zijn TED Prize-wens
Filmed:
Readability: 4.1
609,381 views
Bij de ontvangst van zijn 2008 TED Prize, neemt fysicus Neil Turok het op voor getalenteerde jonge Afrikanen zonder kansen. Door het creatieve potentieel van het continent te ontsluiten en te koesteren, kunnen we de toekomst van Afrika veranderen.
Neil Turok - Physicist, education activist
Neil Turok is working on a model of the universe that explains the big bang -- while, closer to home, he's founded a network of math and science academies across Africa. Full bio
Neil Turok is working on a model of the universe that explains the big bang -- while, closer to home, he's founded a network of math and science academies across Africa. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:13
It was an incredible surprise to me
0
1000
3000
Het was een ongelooflijke verrassing voor mij
00:16
to find out that there was actually an organization that cared about both parts of my life.
1
4000
6000
om te ontdekken dat er een organisatie bestond die begaan was met beide delen van mijn leven.
00:22
Because, basically,
2
10000
1000
Want
00:23
I work as a theoretical physicist.
3
11000
2000
ik werk als theoretisch fysicus.
00:25
I develop and test models of the Big Bang,
4
13000
3000
Ik ontwikkel en test modellen van de Big Bang,
00:28
using observational data.
5
16000
3000
op basis van waarnemingsgegevens.
00:31
And I've been moonlighting for the last five years
6
19000
3000
En ik doe er stiekem al vijf jaar
00:34
helping with a project in Africa.
7
22000
3000
een project in Afrika bovenop.
00:37
And, I get a lot of flak for this at Cambridge.
8
25000
4000
Het levert me een hoop kritiek op in Cambridge.
00:41
People wonder, you know, "How do you have time to do this?" And so on.
9
29000
4000
Mensen vragen zich af: "Waar vind je de tijd om dat te doen?" en zo.
00:45
And so it was simply astonishing to me
10
33000
3000
Dus was ik stomverbaasd
00:48
to find an organization that actually appreciated both those sides.
11
36000
4000
dat er een organisatie bestond die beide kanten kon waarderen.
00:52
So I thought I'd start off by just telling you a little bit about myself
12
40000
3000
Dus dacht ik: ik begin met jullie wat te vertellen over mezelf
00:55
and why I lead this schizophrenic life.
13
43000
4000
en waarom ik dit schizofrene leven leid.
00:59
Well, I was born in South Africa and my parents were imprisoned
14
47000
5000
Ik werd geboren in Zuid-Afrika. Mijn ouders werden gevangen gezet
01:04
for resisting the racist regime.
15
52000
2000
omdat ze zich verzetten tegen het racistische regime.
01:06
When they were released, we left and we went as refugees to Kenya and Tanzania.
16
54000
7000
Toen ze vrijkwamen, gingen we weg en trokken als vluchteling naar Kenia en Tanzania.
01:13
Both were very young countries then,
17
61000
2000
Dat waren toen allebei piepjonge staten,
01:15
and full of hope for the future.
18
63000
3000
vol hoop voor de toekomst.
01:18
We had an amazing childhood. We didn't have any money,
19
66000
2000
We hadden een ongelooflijke jeugd. We hadden geen geld,
01:20
but we were outdoors most of the time.
20
68000
3000
maar we waren meestal buiten.
01:23
We had fantastic friends and we saw the wonders of the world,
21
71000
5000
We hadden fantastische vrienden en we zagen de wereldwonderen:
01:28
like Kilimanjaro, Serengeti and the Olduvai Gorge.
22
76000
6000
Kilimanjaro, Serengeti en de Olduvai Gorge.
01:34
Well, then we moved to London for high school.
23
82000
2000
Dan verhuisden we naar Londen voor de middelbare school.
01:36
And after that -- there's nothing much to say about that.
24
84000
5000
Daarna -- daar valt niet veel over te zeggen.
01:41
It was rather dull. But I came back to Africa
25
89000
4000
Het was nogal saai. Maar ik kwam terug naar Afrika
01:45
at the age of 17, as a volunteer teacher
26
93000
4000
op mijn zeventiende, als vrijwillige leerkracht,
01:49
to Lesotho, which is a tiny country,
27
97000
3000
naar Lesotho, een piepklein land,
01:52
surrounded at that time by apartheid South Africa.
28
100000
5000
toentertijd omgeven door het Zuid-Afrika van de apartheid.
01:57
Well, 80 percent of the men in Lesotho
29
105000
3000
80 procent van de mannen in Lesotho
02:00
worked in the mines over the border,
30
108000
4000
werkten in de mijnen over de grens,
02:04
in brutal conditions.
31
112000
3000
in vreselijke omstandigheden.
02:07
Nevertheless, I -- as I'm sure -- as a rather irritating young, white man
32
115000
6000
Hoewel ik ongetwijfeld een eerder irritante blanke jongeling was,
02:13
coming into their village, I was welcomed with incredible hospitality and warmth.
33
121000
6000
die hun dorp binnenkwam, werd ik met ongelooflijke gastvrijheid en warmte ontvangen.
02:19
But the kids were the best part.
34
127000
2000
De kinderen waren het beste deel.
02:21
The kids were amazing: extremely eager and often very bright.
35
129000
5000
De kinderen waren verbluffend: extreem leergierig en vaak briljant.
02:26
And I'm just going to tell you one story,
36
134000
2000
Ik ga jullie maar één verhaal vertellen,
02:28
which got through to me.
37
136000
3000
dat me heeft getroffen.
02:31
I used to try to take the kids outside as often as possible,
38
139000
2000
Ik nam de kinderen zo vaak mogelijk mee naar buiten,
02:33
to try to connect the academic stuff with the real world.
39
141000
5000
om het academische materiaal met de echte wereld te verbinden.
02:38
And they weren't used to that.
40
146000
3000
Dat waren ze niet gewend.
02:41
But I took them outside one day and I said,
41
149000
2000
Op zekere dag nam ik ze mee naar buiten en zei:
02:43
"I want you to estimate the height of the building."
42
151000
3000
"Ik zou willen dat jullie de hoogte van het gebouw schatten."
02:46
And I expected them to put a ruler next to the wall,
43
154000
3000
Ik had verwacht dat ze een lat naast de muur zouden leggen,
02:49
size it up with a finger, and make an estimate of the height.
44
157000
5000
die zouden meten met een vinger en de hoogte zouden schatten.
02:54
But there was one little boy, very small for his age.
45
162000
4000
Er was één kleine jongen, erg klein voor zijn leeftijd.
02:58
He was the son of one of the poorest families in the village.
46
166000
3000
Hij was de zoon van één van de armste families van het dorp.
03:01
And he wasn't doing that. He was scribbling with chalk on the pavement.
47
169000
5000
Hij deed iets anders. Hij kribbelde met krijt op de stoep.
03:06
And so, I said -- I was annoyed -- I said, "What are you doing?
48
174000
3000
Ik vond het vervelend en zei: "Wat ben je aan het doen?
03:09
I want you to estimate the height of the building."
49
177000
2000
Je moet de hoogte van het gebouw schatten."
03:11
He said, "OK. I measured the height of a brick.
50
179000
3000
Hij zei: "Oké. Ik heb de hoogte van een baksteen gemeten.
03:14
I counted the number of bricks and now I'm multiplying."
51
182000
5000
Ik heb het aantal bakstenen geteld, en nu vermenigvuldig ik."
03:19
Well -- (Laughter) -- I hadn't thought of that one.
52
187000
5000
Wel, -- (Gelach) -- daar had ik niet aan gedacht.
03:24
And many experiences like this happened to me.
53
192000
4000
Ik had vele soortgelijke ervaringen.
03:28
Another one is that I met a miner. He was home on his three-month leave from the mines.
54
196000
8000
Een andere is mijn ontmoeting met een mijnwerker. Hij had zijn driemaandelijks verlof uit de mijnen.
03:36
Sitting next to him one day, he said, "There's only one thing that I really loved at school.
55
204000
6000
Op een dag zat ik naast hem, en hij zei: "Ik vond maar één ding echt leuk op school."
03:42
And you know what it was? Shakespeare." And he recited some to me.
56
210000
7000
En weet je wat het was? Shakespeare. Hij reciteerde wat voor mij.
03:49
And these and many similar experiences convinced me
57
217000
4000
Deze en vele andere voorbeelden overtuigden me ervan
03:53
that there are just tons of bright kids in Africa
58
221000
4000
dat er massa's briljante jongeren zijn in Afrika
03:57
-- inventive kids, intellectual kids --
59
225000
4000
-- inventieve jongeren, intellectuele jongeren --
04:01
and starved of opportunity.
60
229000
1000
die verstoken zijn van kansen.
04:02
And if Africa is going to get fixed, it's by them, not by us.
61
230000
6000
Als het goed komt met Afrika, zal het hun werk zijn, niet het onze.
04:08
Well, after -- (Applause) -- that's the truth.
62
236000
6000
(Applaus) -- Dat is de waarheid.
04:14
Well, after Lesotho, I traveled across Africa
63
242000
3000
Na Lesotho reisde ik door Afrika
04:17
before returning to England
64
245000
2000
voor ik naar Engeland terugkeerde --
04:20
-- so gray and depressing, in comparison.
65
248000
3000
dat er zo grauw en deprimerend uitzag, in vergelijking met Afrika.
04:23
And I went to Cambridge. And there, I fell for theoretical physics.
66
251000
7000
Ik ging naar Cambridge. Daar viel ik voor de theoretische fysica.
04:30
Well, I'm not going to explain this equation,
67
258000
2000
Ik ga deze vergelijking niet uitleggen,
04:32
but theoretical physics is really an amazing subject.
68
260000
4000
maar theoretische fysica is echt een geweldig vak.
04:36
We can write down all the laws of physics we know in one line.
69
264000
6000
We kunnen alle bekende wetten van de fysica op één regel schrijven.
04:42
And, admittedly, it's in a very shorthand notation.
70
270000
5000
Ik geef toe, het is een schrift met nogal wat afkortingen.
04:47
And it contains 18 free parameters,
71
275000
4000
En er zitten 18 vrije parameters in,
04:51
OK, which we have to fit to the data.
72
279000
3000
waar we de gegevens in moeten doen passen.
04:54
So it's not the final story,
73
282000
2000
Het verhaal is dus nog niet af,
04:56
but it's an incredibly powerful summary of everything we know
74
284000
5000
maar het is een ongelooflijk krachtige samenvatting van alles wat we weten
05:01
about nature at the most basic level.
75
289000
4000
over de natuur op het meest elementaire niveau.
05:05
And apart from a few very important loose ends, which you've heard about here --
76
293000
4000
Afgezien van een paar belangrijke losse eindjes, waar je hier over gehoord hebt --
05:09
like dark energy and dark matter --
77
297000
3000
bijvoorbeeld donkere energie en donkere materie --
05:12
this equation describes,
78
300000
2000
beschrijft deze vergelijking --
05:14
seems to describe everything about the universe and what's in it.
79
302000
5000
lijkt ze alles over het universum en wat erin zit, te beschrijven.
05:19
But there's one big puzzle remaining,
80
307000
2000
Er blijft één groot vraagstuk over.
05:21
and this was most succinctly put to me by my primary school math teacher in
81
309000
5000
Het werd me het meest beknopt verwoord door mijn wiskundejuf in de lagere school
05:26
Tanzania, who's a wonderful Scottish lady
82
314000
3000
in Tanzanië, een geweldige Schotse dame.
05:29
who I still stay in touch with.
83
317000
3000
We hebben nog steeds contact met elkaar.
05:32
And she's now in her 80s.
84
320000
2000
Ze is al meer dan 80.
05:34
And when I try to explain my work to her, she waved away all the details, and she said,
85
322000
5000
Als ik mijn werk aan haar probeer uit te leggen, wuift ze alle details weg en zegt:
05:39
"Neil, there's only one question that really matters.
86
327000
5000
"Neil, er is maar één echt belangrijke vraag.
05:44
What banged?" (Laughter)
87
332000
4000
Wat heeft er gebangd?" (Gelach)
05:48
"Everyone talks about the Big Bang. What banged?"
88
336000
5000
"Iedereen heeft het over de Big Bang. Wat heeft er gebangd?"
05:53
And she's right. It's a question we've all been avoiding.
89
341000
5000
Ze heeft gelijk. Het is een vraag die we allemaal vermijden.
05:58
The standard explanation is that the universe somehow sprang into existence,
90
346000
5000
De standaardverklaring is dat het universum op één of andere manier begon te bestaan,
06:03
full of a strange kind of energy
91
351000
2000
vervuld van een vreemd soort energie
06:05
-- inflationary energy -- which blew it up.
92
353000
5000
-- opwellende energie -- die het deed ontploffen.
06:10
But the puzzle of why the universe emerged in that peculiar state
93
358000
4000
Het raadsel waarom het universum in die bepaalde staat tot stand kwam,
06:14
is completely unsolved.
94
362000
4000
is nog helemaal niet opgelost.
06:18
Now, I worked on that theory for a while, with Stephen Hawking and others.
95
366000
4000
Ik heb een tijdje aan die theorie gewerkt, met Stephen Hawking en anderen.
06:22
But then I began to explore another alternative.
96
370000
3000
Tot ik een ander alternatief begon te verkennen.
06:25
The alternative is that the Big Bang wasn't the beginning.
97
373000
3000
Het alternatief is dat de Big Bang niet het begin was.
06:28
Perhaps the universe existed before the bang,
98
376000
3000
Misschien bestond er een universum voor de bang,
06:31
and the bang was just a violent event in a pre-existing universe.
99
379000
5000
en was de bang gewoon een gewelddadige gebeurtenis in een universum dat daarvoor bestond.
06:36
Well, this possibility is actually suggested
100
384000
3000
Deze mogelijkheid wordt gesuggereerd
06:39
by the latest theories, the unified theories,
101
387000
3000
door de jongste theorieën, de eengemaakte theorieën,
06:42
which try to explain all those 18 free parameters
102
390000
3000
die elk van die 18 vrije parameters proberen te verklaren
06:45
in a single framework, which will hopefully predict all of them.
103
393000
7000
in één raamwerk, dat ze hopelijk allemaal kan voorspellen.
06:52
And I'll just share a cartoon of this idea here.
104
400000
3000
Hier heb je een cartoon van die idee.
06:55
It's all I can convey. According to these theories,
105
403000
3000
Dat is alles wat ik erover kan meegeven. Volgens deze theorieën
06:58
there are extra dimensions of space, not just the three we're familiar with,
106
406000
3000
zijn er extra dimensies in de ruimte, meer dan de drie die we kennen.
07:01
but at every point in the room there are more dimensions.
107
409000
4000
Overal zijn er meer dan drie dimensies.
07:05
And in particular, there's one rather strange one,
108
413000
2000
Een ervan in het bijzonder is nogal vreemd,
07:07
in the most elegant unified theories we have.
109
415000
3000
in de meest elegante eengemaakte theorieën die we hebben.
07:10
The strange one looks likes this:
110
418000
2000
De vreemde ziet er zo uit:
07:12
that we live in a three-dimensional world.
111
420000
3000
wij leven in een wereld met drie dimensies.
07:15
We live in one of these worlds, and I can only show it as a sheet,
112
423000
4000
We leven in een van deze werelden. Ik kan het allleen als een vlak tonen,
07:19
but it's really three-dimensional.
113
427000
3000
maar het heeft drie dimensies.
07:22
And a tiny distance away, there's another sheet,
114
430000
4000
Op een kleine afstand is er nog een vlak
07:26
also three-dimensional, and they're separated by a gap.
115
434000
2000
met drie dimensies. Er zit een gat tussen.
07:28
The gap is very tiny, and I've blown it up so you can see it.
116
436000
3000
Het gat is heel klein. Ik heb het vergroot om het te laten zien.
07:31
But it's really a tiny fraction of the size of an atomic nucleus.
117
439000
5000
Het is maar een kleine fractie van de omvang van een atoomkern.
07:36
I won't go into the details of why we think the universe is like this,
118
444000
3000
Ik bespaar jullie de details van waarom we denken dat het universum zo is,
07:39
but it comes out of the math and trying to explain the physics that we know.
119
447000
4000
maar het volgt uit de wiskunde en de pogingen om de bekende fysica te verklaren.
07:43
Well, I got interested in this because it seemed to me that it was an obvious question.
120
451000
4000
Ik kreeg hier interesse voor omdat dat een voor de hand liggende vraag leek.
07:47
Which is, what happens if these two, three-dimensional worlds
121
455000
3000
Namelijk: wat gebeurt er als deze twee driedimensionale werelden
07:50
should actually collide?
122
458000
3000
botsen?
07:54
And if they collide, it would look a lot like the Big Bang.
123
462000
3000
Als ze botsen, zou het erg op de Big Bang lijken.
07:57
But it's slightly different than in the conventional picture.
124
465000
3000
Maar het verschilt licht van het gebruikelijke beeld.
08:00
The conventional picture of the Big Bang is a point.
125
468000
2000
Het gebruikelijke beeld van de Big Bang is een punt.
08:02
Everything comes out of a point;
126
470000
2000
Alles komt voort uit een punt.
08:04
you have infinite density. And all the equations break down.
127
472000
4000
De dichtheid is oneindig. En alle vergelijkingen laten het afweten.
08:08
No hope of describing that.
128
476000
2000
Dat kan je onmogelijk beschrijven.
08:10
In this picture, you'll notice,
129
478000
2000
Je zal merken dat in dit beeld
08:12
the bang is extended. It's not a point.
130
480000
2000
de bang uitgerekt is. Het is geen punt.
08:14
The density of matter is finite, and we have a chance
131
482000
3000
De dichtheid van de materie is eindig. We hebben kans
08:17
of a consistent set of equations that can describe the whole process.
132
485000
5000
op een consistente reeks vergelijkingen die het hele proces kunnen beschrijven.
08:22
So, to cut a long story short, we've explored this alternative.
133
490000
3000
Om een lang verhaal kort te maken, we hebben dit alternatief verkend.
08:25
We've shown that it can fit
134
493000
2000
We hebben aangetoond dat alle data
08:27
all of the data that we have about the formation of galaxies,
135
495000
4000
die we hebben over het ontstaan van de melkwegen, erin passen.
08:31
the fluctuations in the microwave background.
136
499000
3000
de golfbewegingen in de microgolf-achtergrond.
08:34
Furthermore, there's an experimental way
137
502000
2000
Bovendien bestaat er een experimentele manier
08:36
to tell this theory, apart from the inflationary explanation that I told you before.
138
504000
7000
om dit verhaal te onderscheiden van de inflatoire verklaring die ik eerder gaf.
08:43
It involves gravitational waves.
139
511000
3000
Daar zijn zwaartekrachtsgolven mee gemoeid.
08:46
And in this scenario, not only was the Big Bang not the beginning,
140
514000
3000
In dit scenario was de Big Bang niet alleen niet het begin,
08:49
as you can see from the picture,
141
517000
3000
zoals duidelijk is uit het beeld,
08:52
it can happen over and over again.
142
520000
2000
maar hij kan keer op keer gebeuren.
08:54
It may be that we live in an endless universe,
143
522000
3000
Misschien leven we in een oneindig universum,
08:57
both in space and in time.
144
525000
1000
in ruimte en tijd.
09:01
And there've been bangs in the past, and there will be bangs in the future.
145
529000
3000
Er zijn bangs geweest in het verleden, en er zullen er in de toekomst zijn.
09:04
And maybe we live in an endless universe.
146
532000
4000
Misschien leven we in een oneindig universum.
09:08
Well, making and testing models of the universe
147
536000
5000
Modellen van het universum maken en testen,
09:13
is, for me, the best way I have of enjoying and appreciating the universe.
148
541000
7000
is de beste manier die ik ken om van het universum te genieten en het te appreciëren.
09:20
We need to make the best mathematical models we can,
149
548000
2000
We moeten de best mogelijke wiskundige modellen maken,
09:22
the most consistent ones.
150
550000
2000
de meet consistente.
09:24
And then we scrutinize them, logically and with data.
151
552000
4000
Dan pluizen we ze uit, logisch en met data.
09:28
And we try to convince ourselves --
152
556000
3000
We proberen onszelf ervan te overtuigen --
09:31
we really try to convince ourselves they're wrong.
153
559000
2000
dat ze verkeerd zijn.
09:33
That's progress: when we prove things wrong.
154
561000
3000
Dat is vooruitgang: als we bewijzen dat iets fout is.
09:36
And gradually, we hopefully move closer and closer to understanding the world.
155
564000
6000
We hopen geleidelijk alsmaar dichter bij een begrip van de wereld te komen.
09:42
As I pursued my career, something was always gnawing away inside me.
156
570000
5000
Terwijl ik carrière maakte, bleef er altijd iets knagen vanbinnen.
09:47
What about Africa?
157
575000
3000
Wat met Afrika?
09:50
What about those kids I'd left behind?
158
578000
5000
Wat met de kinderen die ik had achtergelaten?
09:55
Instead of developing, as we'd all hoped in the '60s,
159
583000
3000
In plaats van vooruit te gaan, zoals we allemaal hoopten in de jaren '60,
09:58
things had gotten worse.
160
586000
2000
was het achteruit gegaan.
10:00
Africa was gripped by poverty, disease and war.
161
588000
4000
Afrika was in de greep van armoede, ziekte en oorlog.
10:04
This is very graphically shown by the Worldmapper website and project.
162
592000
6000
Dat wordt treffend getoond door de website en het project Worldmapper.
10:10
And so the idea is to represent each country
163
598000
3000
De idee is dat je elk land weergeeft
10:13
on a map, but scale the area according to some quantity.
164
601000
6000
op een kaart, maar dat de oppervlakte in verhouding met een hoeveelheid staat.
10:19
So here's just the standard area map of the world.
165
607000
2000
Dit is gewoon de standaard oppervlaktekaart van de wereld.
10:21
By the way, Africa is very large.
166
609000
2000
Afrika is overigens heel groot.
10:23
And the next map now shows Africa's GDP in 1960,
167
611000
5000
De volgende kaart toont het bnp van Afrika in 1960,
10:28
around the time of independence for many African states.
168
616000
5000
rond de onafhankelijkheid van vele Afrikaanse staten.
10:33
Now, this is 1990, and then 2002. And here's a projection for 2015.
169
621000
10000
Dit is 1990, en dan 2002. Dit is een projectie voor 2015.
10:44
Big changes are happening in the world,
170
632000
1000
Grote wijzigingen hebben plaats in de wereld,
10:45
but they're not helping Africa.
171
633000
3000
maar ze zijn niet in het voordeel van Afrika.
10:48
What about Africa's population? The population isn't out of proportion to its area,
172
636000
4000
Wat met de bevolking van Afrika? Die staat in verhouding tot haar oppervlakte,
10:52
but Africa leads the world in deaths from often preventable causes:
173
640000
5000
maar Afrika is wereldleider in overlijdens door te voorkomen oorzaken:
10:57
malnutrition, simple infections and birth complications.
174
645000
7000
ondervoeding, gewone infecties en geboorteverwikkelingen.
11:04
Then there's HIV/AIDS. And then there are deaths from war.
175
652000
5000
Dan is er hiv/aids. En de doden door de oorlog.
11:09
OK, currently there are 45,000 people a month dying in the Congo,
176
657000
5000
Momenteel sterven er 45.000 mensen per maand in Congo
11:14
as a consequence of the war
177
662000
2000
ten gevolge van de oorlog daar
11:16
there over coltan and diamonds and other things.
178
664000
4000
om coltan, diamant en andere dingen.
11:20
It's still going on.
179
668000
4000
Het gaat nog steeds door.
11:24
What about Africa's capacity to do something about these problems?
180
672000
3000
Wat met het vermogen van Afrika om iets te doen aan deze problemen?
11:27
Well, here's the number of physicians in Africa.
181
675000
5000
Dit is het aantal dokters in Afrika.
11:32
Here's the number of people in higher education.
182
680000
5000
Dit is het aantal mensen dat hoger onderwijs volgt.
11:37
And here -- most shocking to me --
183
685000
2000
En dit -- voor mij het meest schokkende --
11:39
the number of scientific research papers coming out of Africa.
184
687000
4000
is het aantal wetenschappelijke onderzoekspapers uit Afrika.
11:43
It just doesn't exist scientifically.
185
691000
5000
Wetenschappelijk bestaat het gewoon niet.
11:48
And this was very eloquently argued at TED Africa:
186
696000
3000
Dit werd allemaal heel welbespraakt betoogd op TED Africa:
11:51
that all of the aid that's been given
187
699000
2000
dat alle hulp die is gegeven,
11:53
has completely failed to put Africa onto its own two feet.
188
701000
8000
er volstrekt niet in is geslaagd om Afrika op eigen benen te laten staan.
12:01
Well, the transition to democracy in South Africa in 1994
189
709000
3000
De overgang naar de democratie in Zuid-Afrika in 1994 was weliswaar
12:04
was literally a dream come true for many of us.
190
712000
4000
letterlijk een droom die waarheid werd voor velen van ons.
12:08
My parents were both elected to the first parliament,
191
716000
3000
Mijn ouders werden allebei verkozen in het eerste parlement,
12:11
alongside Nelson and Winnie Mandela. They were the only other couple.
192
719000
5000
naast Nelson en Winnie Mandela. Ze waren het enige andere koppel.
12:16
And in 2001, I took a research leave to visit them.
193
724000
4000
In 2001 nam ik een sabbatperiode om hen te bezoeken.
12:20
And while I was busy working -- I was working on these colliding worlds, in the day.
194
728000
7000
Terwijl ik aan de slag was -- ik werkte overdag aan die botsende werelden --
12:27
But I learned that there was a desperate shortage of skills,
195
735000
3000
hoorde ik dat er een schrijnend gebrek aan vaardigheden was,
12:30
especially mathematical skills, in industry, in government, in education.
196
738000
8000
vooral wiskundige vaardigheden, in de bedrijven, in de overheid, in het onderwijs.
12:38
The ability to make and test models has become essential,
197
746000
4000
Het vermogen om modellen te maken en te testen, is essentieel geworden,
12:42
not only to every single area of science today,
198
750000
3000
niet alleen voor elk gebied van de hedendaagse wetenschap,
12:45
but also to modern society itself.
199
753000
4000
maar ook voor de moderne maatschappij zelf.
12:49
And if you don't have math, you're not going to enter the modern age.
200
757000
6000
Zonder wiskunde kom je de moderne tijd niet in.
12:55
So I had an idea. And the idea was very simple.
201
763000
3000
Dus had ik een idee. Een heel simpel idee.
12:58
The idea was to set up an African Institute for Mathematical Sciences, or AIMS.
202
766000
6000
Die idee was om een Afrikaans Instituut voor Wiskundige Wetenschappen op te richten (Engelse afkorting=AIMS).
13:04
And let's recruit students from the whole of Africa,
203
772000
4000
Laten we studenten uit heel Afrika rekruteren,
13:08
bring them together with lecturers from all over the world,
204
776000
4000
ze samenbrengen met lesgevers uit de hele wereld,
13:12
and we'll try to give them a fantastic education.
205
780000
5000
en we zullen proberen om ze een fantastische opleiding te geven.
13:17
Well, as a Cambridge professor, I had many contacts.
206
785000
3000
Als professor in Cambridge had ik vele contacten.
13:20
And to my astonishment, they backed me 100 percent.
207
788000
3000
Tot mijn verbazing stonden ze 100 procent achter mij.
13:23
They said, "Go and do it,
208
791000
2000
Ze zeiden: "Ga het doen,
13:25
and we'll come and lecture."
209
793000
4000
wij zullen komen lesgeven."
13:29
And I knew it would be amazing fun to bring brilliant students
210
797000
4000
Ik wist dat het te gek zou zijn om briljante studenten
13:33
from these countries -- where they don't have any opportunities -- together
211
801000
4000
uit deze landen, waar ze geen kansen hebben, samen te brengen
13:37
with the best lecturers in the world --
212
805000
2000
met de beste lesgevers ter wereld.
13:39
who I knew would come, because of the interest in Africa --
213
807000
3000
Ik wist dat die zouden komen, vanwege hun belangstelling voor Afrika.
13:42
and put them together and just let the sparks fly.
214
810000
7000
Ik bracht ze samen en liet de vonken gewoon overspringen.
13:49
So we bought a derelict hotel near Cape Town.
215
817000
4000
We kochten een verlaten hotel nabij Kaapstad.
13:53
It's an 80-room Art Deco hotel from the 1920s.
216
821000
3000
Het is een Art Deco-hotel uit de jaren '20 met 80 kamers.
13:56
The area was kind of seedy, so we got an 80-room hotel for 100,000 dollars.
217
824000
6000
Het was een nogal groezelige wijk, dus kregen we een hotel met 80 kamers voor 100.000 dollar.
14:02
It's a beautiful building. We decided we would refurbish it
218
830000
4000
Het is een mooi gebouw. We besloten het op te knappen
14:06
and then put out the word:
219
834000
2000
en dan de boodschap te verspreiden:
14:08
we're going to start the best math institute in Africa
220
836000
4000
wij gaan het beste wiskunde-instituut van Afrika opstarten
14:12
in this hotel.
221
840000
1000
in dit hotel.
14:13
Well, the new South Africa is a very exciting country.
222
841000
3000
Het nieuwe Zuid-Afrika is een heel spannend land.
14:16
And those of you who haven't been there, you should go.
223
844000
3000
Diegenen van jullie die er nog niet zijn geweest, moeten erheen.
14:19
It's very, very interesting what's happening.
224
847000
3000
Wat er gebeurt is heel, heel interessant.
14:22
And we recruited wonderful staff,
225
850000
3000
We rekruteerden fantastisch personeel,
14:25
highly motivated staff.
226
853000
2000
zeer gemotiveerd personeel.
14:27
The other thing that's happened, which was good for us, is the Internet.
227
855000
4000
Het andere ding dat plaatsvond en dat voordelig was voor ons, was het internet.
14:31
Even though the Internet is very expensive all over Africa,
228
859000
3000
Zelfs al is het internet heel duur in heel Afrika,
14:34
there are Internet cafes everywhere.
229
862000
2000
dan nog zijn er overal internetcafés.
14:36
And bright young Africans are desperate to join the global community,
230
864000
5000
Briljante jonge Afrikanen staan te drummen om de globale gemeenschap te vervoegen,
14:41
to be successful -- and they're very ambitious.
231
869000
3000
om succesvol te zijn -- en ze zijn erg ambitieus.
14:44
They want to be the next Einstein.
232
872000
4000
Ze willen de volgende Einstein zijn.
14:50
And so when word came out that AIMS was opening,
233
878000
3000
Dus bekend werd dat ons instituut, het AIMS, openging,
14:53
it spread very quickly via e-mail and our website.
234
881000
4000
verspreidde het bericht zich heel snel via email en via onze website.
14:57
And we got lots of applicants.
235
885000
2000
Er waren veel kandidaten.
14:59
Well, we designed AIMS as a 24-hour learning environment,
236
887000
3000
We hadden het AIMS opgevat als een 24-uurs-leeromgeving,
15:02
and it was fantastic to start a university from the beginning.
237
890000
4000
en het was geweldig om een universiteit op te richten uit het niets.
15:06
You have to rethink, what is the university for?
238
894000
4000
Je moet opnieuw de vraag stellen: wat is het doel van de universiteit?
15:10
And that's really exciting.
239
898000
2000
En dat is echt spannend.
15:12
So we designed it to have interactive teaching.
240
900000
3000
We vatten het zo op dat de lessen interactief was.
15:15
No droning on at the chalkboard.
241
903000
4000
Niemand stond een les af te dreunen aan het bord.
15:19
We emphasize problem-solving, working in groups,
242
907000
4000
De nadruk ligt op het oplossen van problemen, groepswerk,
15:23
every student discovering and maximizing their own potential
243
911000
4000
iedere student ontdekt en benut zijn eigen mogelijkheden,
15:27
and not chasing grades.
244
915000
3000
en jaagt niet op goede punten.
15:30
Everyone lives together in this hotel -- lecturers and students --
245
918000
2000
Iedereen woont samen in het hotel, lesgevers en studenten.
15:32
and it's not surprising at all to find an impromptu tutorial at 1 a.m.
246
920000
6000
Het komt wel vaker voor dat je een geïmproviseerde les ziet om 1u 's ochtends.
15:38
The students don't usually leave the computer lab till 2 or 3 a.m.
247
926000
4000
De studenten verlaten het computerlaboratorium meestal pas om 2u of 3u 's ochtends.
15:42
And then they're up again at eight in the morning.
248
930000
2000
En om 8u 's ochtends staan ze al weer paraat.
15:44
Lectures, problem-solving and so on. It's an extraordinary place.
249
932000
7000
Lessen, problemen oplossen enzovoort. Het is een buitengewone plek.
15:51
We especially emphasize areas of great relevance to Africa's development,
250
939000
5000
We leggen in het bijzonder de nadruk op vakken die zeer relevant zijn voor de ontwikkeling van Afrika,
15:56
because, in those areas, scientists working in Africa will have a competitive advantage.
251
944000
6000
omdat wetenschappers die in Afrika werken, in die gebieden een competitief voordeel zullen hebben.
16:02
They'll publish, be invited to conferences.
252
950000
2000
Ze zullen publiceren, uitgenodigd worden op conferenties.
16:04
They'll do well. They'll have successful careers.
253
952000
6000
Ze zullen het goed doen. Ze zullen mooie carrières uitbouwen.
16:10
And AIMS has done extremely well.
254
958000
2000
Het AIMS heeft het uitzonderlijk goed gedaan.
16:12
Here is a list of last year's graduates, graduated in June,
255
960000
4000
Dit is een lijst van de afgestudeerden van vorig jaar, juni,
16:16
and what they're currently doing -- 48 of them.
256
964000
3000
en wat ze vandaag doen. Het zijn er 48.
16:19
And where they are is indicated over here.
257
967000
4000
Hier staat wat ze zijn.
16:23
And where they've gone. So these are all postgraduate students.
258
971000
4000
En waar ze naartoe zijn. Dit zijn dus allemaal postgraduaatsstudenten.
16:27
And they've all gone on to master's and Ph.D. degrees in excellent places.
259
975000
7000
Ze volgen allemaal Master- en doctoraatsstudies op voortreffelijke plaatsen.
16:34
Five students can be educated at AIMS
260
982000
2000
Op het AIMS kunnen vijf studenten worden opgeleid
16:36
for the cost of educating one in the U.S. or Europe.
261
984000
4000
tegen de kost van één opleiding in de VS of in Europa.
16:40
But more important, the pan-African student body
262
988000
3000
Belangrijker nog: het pan-Afrikaanse studentenkorps
16:43
is a continual source of strength, pride and commitment to Africa.
263
991000
6000
is een continue bron van kracht, trots en toewijding aan Afrika.
16:49
We illustrate AIMS' progress by coloring in the countries of Africa.
264
997000
5000
We illustreren de vorderingen van het AIMS door de landen van Afrika te kleuren.
16:54
So here you can see behind this list.
265
1002000
2000
Hier kan je achter de lijst kijken.
16:56
When a county is colored yellow, we've received an application;
266
1004000
4000
Als een land geel is, hebben we een aanvraag gekregen.
17:00
orange, we've accepted an application; and green,
267
1008000
5000
Oranje: we hebben een aanvraag goedgekeurd.
17:05
a student has graduated.
268
1013000
2000
Groen: een student is afgestudeerd.
17:07
So here is where we were after the first graduation in 2004.
269
1015000
4000
Hier stonden we na de eerste lichting in 2004.
17:11
And we set ourselves a goal of turning the continent green.
270
1019000
4000
We hebben onszelf tot doel gesteld om het continent groen te kleuren.
17:15
So there's 2005, -6, -7, -8.
271
1023000
4000
Daar is 2005, 2006, 2007, 2008.
17:19
(Applause)
272
1027000
10000
(Applaus)
17:29
We're well on the way to achieving our initial goal.
273
1037000
4000
We zijn goed op weg om ons initiële doel te bereiken.
17:33
We had some of the students filmed at home before they came to AIMS.
274
1041000
4000
We filmden sommige studenten thuis voor ze naar het AIMS kwamen.
17:37
And I'll just show you one.
275
1045000
3000
Ik toon je er eentje.
17:40
Tendai Mugwagwa: My name is Tendai Mugwagwa.
276
1048000
4000
Tendai Mugwagwa: Mijn naam is Tendai Mugwagwa.
17:44
I have a Bachelor of Science with an education degree.
277
1052000
3000
Ik heb een diploma in de Wetenschappen, met lesbevoegdheid.
17:47
I will be attending AIMS.
278
1055000
2000
Ik ga les volgen aan het AIMS.
17:49
My understanding of the course is that it covers quite a lot.
279
1057000
4000
Ik heb begrepen dat de cursus zeer veel dingen omvat.
17:53
You know, from physics to medicine,
280
1061000
4000
Van fysica tot medicijnen,
17:57
in particular, epidemiology and also mathematical modeling.
281
1065000
6000
en vooral epidemiologie en wiskundige modellering.
18:03
Neil Turok: So Tendai came to AIMS and did very well.
282
1071000
5000
Neil Turok: Tendai kwam naar het AIMS en deed het erg goed.
18:08
And I'll let her take it from there.
283
1076000
4000
Ik laat haar zelf aan het woord.
18:16
TM: My name is Tendai Mugwagwa
284
1084000
2000
TM: Mijn naam is Tendai Mugwagwa
18:18
and I was a student at AIMS in 2003 and 2004.
285
1086000
4000
en ik studeerde aan het AIMS in 2003 en 2004.
18:22
After leaving AIMS, I went on to do a master's in applied mathematics
286
1090000
5000
Na mijn studies aan het AIMS, ging ik verder met een Master in Toegepaste Wiskunde
18:27
at the University of Cape Town in South Africa.
287
1095000
3000
aan de Universiteit van Kaapstad in Zuid-Afrika.
18:30
After that, I came to the Netherlands
288
1098000
2000
Daarna kwam ik naar Nederland,
18:32
where I'm now doing a Ph.D. in theoretical immunology.
289
1100000
3000
waar ik nu een doctoraatsopleiding in Theoretische Immunologie volg.
18:35
Professor: Tendai is working very independently.
290
1103000
3000
Professor: Tendai werkt zeer zelfstandig.
18:38
She communicates well with the immunologists at the hospital.
291
1106000
4000
Ze communiceert goed met de immunologen in het ziekenhuis.
18:42
So all in all I have a very good Ph.D. student from South Africa.
292
1110000
4000
Ik heb dus een zeer goede doctoraatsstudent uit Zuid-Afrika.
18:46
So I'm happy she's here.
293
1114000
3000
Ik ben blij dat ze hier is.
18:49
NT: Another student in the first year of AIMS was Shehu.
294
1117000
4000
NT: Nog een student uit het eerste jaar van het AIMS was Shehu.
18:53
And he's shown here with his favorite high school teacher.
295
1121000
5000
Je ziet hem hier met zijn favoriete leerkracht uit de middelbare school.
18:58
And then entering university in northern Nigeria.
296
1126000
6000
En dan als hij start aan de universiteit van Noord-Nigeria.
19:04
And after AIMS, Shehu wanted to do high-energy physics,
297
1132000
5000
Na het AIMS wilde Shehu hoge-energie-fysica studeren,
19:09
and he came to Cambridge.
298
1137000
2000
en hij kwam naar Cambridge.
19:11
He's about to finish his Ph.D.,
299
1139000
3000
Hij is bijna klaar met zijn doctoraat.
19:14
and he was filmed recently with someone you all know.
300
1142000
4000
Hij werd recent gefilmd met iemand die jullie allemaal kennen.
19:18
Shehu: And from there we will be able to,
301
1146000
2000
Shehu: Hiermee zullen we in staat zijn,
19:20
hopefully, make better predictions and then we compare it
302
1148000
3000
hoop ik, om betere voorspellingen te maken. We vergelijken het
19:23
to the graph and also make some predictions.
303
1151000
5000
met de grafiek en doen wat voorspellingen.
19:28
Stephen Hawking: That is nice.
304
1156000
3000
Stephen Hawking: Ziet er goed uit.
19:31
NT: Here are the current students at AIMS. There are 53 of them
305
1159000
3000
NT: Dit zijn de huidige studenten aan het AIMS. Het zijn der 53,
19:34
from 20 different countries, including 20 women.
306
1162000
4000
uit 20 verschillende landen, met 20 vrouwen.
19:38
So now I'm going to get to my TED business.
307
1166000
3000
Nu kom ik tot de kern van mijn TED-zaak.
19:41
Well, we had a party. This is Africa --
308
1169000
3000
We hielden een feestje. Dit is Afrika --
19:44
we have good parties in Africa. And last month, they threw a surprise party for me.
309
1172000
4000
we houden goede feestjes in Afrika. Vorige maand was er een verrassingsfeestje voor mij.
19:48
Here's somebody you've seen already.
310
1176000
2000
Hier is iemand die jullie al hebben gezien.
19:50
(Applause)
311
1178000
24000
(Applaus)
20:14
I want to point out a few other exceptional people in this picture.
312
1202000
4000
Ik wil nog een paar andere uitzonderlijke mensen op deze foto aanwijzen.
20:18
So, we were having a party,
313
1206000
1000
We hielden dus een feestje,
20:19
as you can see they're completely eclipsing me at this point.
314
1207000
4000
Je ziet dat ze mij hier volledig overklassen.
20:23
This is Ezra. She's from Darfur.
315
1211000
3000
Dit is Ezra. Ze komt uit Darfur.
20:26
She's a physicist, and somehow stays smiling,
316
1214000
4000
Ze is natuurkundige. Op één of andere manier blijft ze glimlachen,
20:30
in spite of everything going on back home.
317
1218000
2000
ondanks alles wat er thuis gebeurt.
20:32
But she wants to continue in physics, and she's doing extremely well.
318
1220000
4000
Ze wil verdergaan in de fysica en ze doet het uitzonderlijk goed.
20:36
This is Lydia. Lydia is the first ever woman
319
1224000
4000
Dit is Lydia. Lydia is de eerste vrouw ooit
20:40
to graduate in mathematics in the Central African Republic.
320
1228000
3000
die afstudeert in de wiskunde in de Centraal-Afrikaanse Republiek.
20:43
And she's now at AIMS. (Applause)
321
1231000
5000
Ze studeert nu aan het AIMS. (Applaus)
20:49
So now let me get to our TED wish.
322
1237000
4000
Zo kom ik tot onze TED-wens.
20:53
Well, it's not my TED wish; it's our wish, as you've already gathered.
323
1241000
5000
Het is niet mijn TED-wens, het is onze wens, zoals je al had geraden.
20:58
And our wish has two parts:
324
1246000
3000
Onze wens heeft twee delen:
21:01
one is a dream and the other's a plan. OK.
325
1249000
5000
het eerste is een droom, het tweede is een plan.
21:06
Our TED dream is that the next Einstein will be African. (Applause)
326
1254000
16000
Onze TED-droom is dat de volgende Einstein uit Afrika zal komen. (Applaus)
21:25
In striving for the heights of creative genius,
327
1273000
1000
In ons streven naar de top van het creatieve genie,
21:26
we want to give thousands of people the motivation,
328
1274000
5000
willen we duizenden mensen de motivatie geven,
21:31
the encouragement and the courage
329
1279000
2000
de aanmoediging en de moed
21:33
to obtain the high-level skills they need to help Africa.
330
1281000
5000
om de krachtige vaardigheden te verwerven die ze nodig hebben om Afrika te helpen.
21:38
Among them will be not only brilliant scientists --
331
1286000
3000
Onder hen zullen er niet alleen briljante wetenschappers zijn --
21:41
I'm sure of that from what we've seen at AIMS --
332
1289000
3000
daar ben ik zeker van, dat hebben we op het AIMS gezien --
21:44
they'll also be the African Gates, Brins and Pages of the future.
333
1292000
6000
maar ook de Afrikaanse Gates, Brins en Pages van de toekomst.
21:50
Well, I said we also have a plan. And our plan is quite simple.
334
1298000
4000
Ik zei al dat we ook een plan hebben. Ons plan is echt eenvoudig.
21:54
AIMS is now a proven model.
335
1302000
2000
Het AIMS-model heeft zijn waarde bewezen.
21:56
And what we need to do is to replicate it.
336
1304000
4000
Wat we moeten doen, is het vermenigvuldigen.
22:00
We want to roll out 15 AIMS centers in the next five years, all over Africa.
337
1308000
4000
We willen 15 AIMS-centra uitrollen in de komende vijf jaar, in heel Afrika.
22:04
Each will have a pan-African student body,
338
1312000
5000
Ze zullen allemaal een pan-Afrikaans studentenkorps hebben, maar ze zullen zich
22:09
but specialize in a different area of science.
339
1317000
2000
in verschillende wetenschappelijke domeinen specialiseren.
22:11
We want to use science to overcome the national and cultural barriers,
340
1319000
5000
We willen wetenschap gebruiken om de nationale en culturele barrières te overwinnen,
22:16
as it does at AIMS.
341
1324000
1000
zoals dat op het AIMS gebeurt.
22:17
And we want to add elements to the curriculum.
342
1325000
2000
We wilden een paar dingen aan het curriculum toevoegen.
22:19
We want to add entrepreneurship and policy skills.
343
1327000
5000
We wilden ondernemerschap en beleidsvaardigheden toevoegen.
22:24
The expanded AIMS will be a coherent pan-African institution,
344
1332000
3000
Het uitgebreide AIMS zal een samenhangende pan-Afrikaanse instelling zijn,
22:27
and its graduates will form a powerful network,
345
1335000
4000
en zijn afgestudeerden zullen een krachtig netwerk vormen,
22:31
working together for peace and progress across the continent.
346
1339000
6000
die samen werken aan vrede en vooruitgang voor het continent.
22:37
Over the last year,
347
1345000
2000
Het laatste jaar
22:39
we've been visiting sites in Africa,
348
1347000
2000
hebben we sites in Afrika bezocht,
22:41
looking at potential sites for new AIMS centers.
349
1349000
3000
op zoek naar mogelijke plaatsen voor nieuwe AIMS-centra.
22:44
And here are the ones we've selected.
350
1352000
2000
Dit is onze selectie.
22:46
And each of these centers has a strong local team,
351
1354000
4000
Elk van deze centra heeft een sterk lokaal team,
22:50
each is in a beautiful place, an interesting place,
352
1358000
2000
en is op een mooie en interessante locatie gelegen,
22:52
which international lecturers will be happy to visit.
353
1360000
3000
waar internationale lesgevers graag naartoe zullen komen.
22:55
And our partners across Africa are extremely enthusiastic about this.
354
1363000
5000
Onze partners over heel Afrika zijn hier uitzonderlijk enthousiast over.
23:00
Everyone wants an AIMS center in their country.
355
1368000
4000
Iedereen wil een AIMS-centrum in zijn land.
23:04
And last November,
356
1372000
2000
Afgelopen november
23:06
the conference of all the African ministers of science and technology,
357
1374000
4000
deed de conferentie van alle Afrikaanse ministers van wetenschap en technologie,
23:10
held in Mombasa, called for a comprehensive plan to roll out AIMS.
358
1378000
5000
die plaatshad in Mombasa, een oproep tot een groot plan om AIMS uit te rollen.
23:15
So we have political support right across the continent.
359
1383000
3000
We krijgen dus politieke steun over het hele continent.
23:18
It won't be easy.
360
1386000
3000
Het zal niet eenvoudig zijn.
23:21
At every site there will be huge challenges.
361
1389000
2000
Op elke plek zullen we voor grote uitdagingen staan.
23:23
Local scientists must play leading roles
362
1391000
3000
Lokale wetenschappers moeten een belangrijke rol krijgen,
23:26
and governments must be persuaded to buy in.
363
1394000
4000
en overheden moeten overtuigd worden om mee te doen.
23:30
Conditions are very difficult,
364
1398000
2000
De omstandigheden zijn zeer moeilijk,
23:32
but we cannot afford to compromise on those principles which made AIMS work.
365
1400000
7000
maar we kunnen het ons niet veroorloven om af te dingen op de principes die van AIMS een succes hebben gemaakt.
23:39
And we summarize them this way:
366
1407000
2000
We vatten ze als volgt samen:
23:41
the institutes have got to be relevant, innovative,
367
1409000
3000
de instellingen moeten relevant, vernieuwend,
23:44
cost-effective and high quality. Why?
368
1412000
2000
kostenbewust en van hoge kwaliteit zijn. Waarom?
23:46
Because we want Africa to be rich.
369
1414000
3000
Omdat we willen dat Afrika rijk wordt.
23:49
Easy to remember the basic rules we need.
370
1417000
7000
Het is gemakkelijk om de basisregels te onthouden.
23:56
So, just in ending, let me say the only people who can fix Africa
371
1424000
3000
Laat me besluiten dat de enige mensen die Afrika kunnen genezen,
23:59
are talented young Africans.
372
1427000
3000
getalenteerde jonge Afrikanen zijn.
24:02
By unlocking and nurturing their creative potential,
373
1430000
3000
Door hun creatieve mogelijkheden te ontsluiten en te koesteren,
24:05
we can create a step change in Africa's future.
374
1433000
4000
kunnen we een grote stap zetten naar een betere toekomst voor Afrika.
24:09
Over time, they will contribute to African development
375
1437000
4000
Zij zullen bijdragen tot de ontwikkeling van Afrika
24:13
and to science in ways we can only imagine.
376
1441000
3000
en tot de wetenschap, op manieren waar we nog maar van kunnen dromen.
24:16
Thank you.
377
1444000
2000
Dank u wel.
24:18
(Applause)
378
1446000
21000
(Applaus)
ABOUT THE SPEAKER
Neil Turok - Physicist, education activistNeil Turok is working on a model of the universe that explains the big bang -- while, closer to home, he's founded a network of math and science academies across Africa.
Why you should listen
Neil Turok works on understanding the universe's very beginnings. With Stephen Hawking, he developed the Hawking-Turok instanton solutions, describing the birth of an inflationary universe -- positing that, big bang or no, the universe came from something, not from utter nothingness.
Recently, with Paul Steinhardt at Princeton, Turok has been working on a cyclic model for the universe in which the big bang is explained as a collision between two “brane-worlds.” The two physicists cowrote the popular-science book Endless Universe.
In 2003, Turok, who was born in South Africa, founded the African Institute for Mathematical Sciences (AIMS) in Muizenberg, a postgraduate center supporting math and science. His TED Prize wish: Help him grow AIMS and promote the study and math and science in Africa, so that the world's next Einstein may be African.
Turok is the Director of the Perimeter Institute for Theoretical Physics, in Ontario, Canada. In 2010, the Canadian government funded a $20million expansion of the AIMS schools, working with the Perimeter Institute to start five new AIMS schools in different African nations.
In 2016, he won the Tate Medal for International Leadership in Physics .
Neil Turok | Speaker | TED.com