TEDGlobal 2010
Eric Berlow: Simplifying complexity
Eric Berlow: Jak złożoność prowadzi do prostoty
Filmed:
Readability: 4.8
1,361,116 views
Ekolog Eric Berlow nie jest przytłoczony, kiedy stawia się go przed złożonymi systemami. Wie, że posiadając wiele informacji, można uzyskać lepsze i prostsze rozwiązanie. Ilustrując sposoby na rozbicie złożonych problemów, rozkłada infografikę, pokazującą strategię USA w Afganistanie, na klika podstawowych elementów.
Eric Berlow - Ecologist
TED Senior Fellow Eric Berlow studies ecology and networks, exposing the interconnectedness of our ecosystems with climate change, government, corporations and more. Full bio
TED Senior Fellow Eric Berlow studies ecology and networks, exposing the interconnectedness of our ecosystems with climate change, government, corporations and more. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
Do you ever feel completely overwhelmed
0
0
2000
Czy czujecie się czasem przytłoczeni
00:17
when you're faced with a complex problem?
1
2000
3000
kiedy stajecie przed złożonym problemem?
00:20
Well, I hope to change that in less than three minutes.
2
5000
3000
Mam nadzieję zmienić to w mniej niż trzy minuty
00:23
So, I hope to convince you that complex
3
8000
2000
Mam nadzieję przekonać was,
00:25
doesn't always equal complicated.
4
10000
2000
że złożone nie zawsze znaczy skomplikowane.
00:27
So for me, a well-crafted baguette, fresh out of the oven,
5
12000
3000
Dla mnie dobrze wykonana bagietka prosto z pieca
00:30
is complex,
6
15000
2000
jest złożona
00:32
but a curry onion green olive poppy cheese bread
7
17000
2000
ale chleb cebulowy-curry z oliwkami i serem
00:34
is complicated.
8
19000
3000
jest skomplikowany.
00:37
I'm an ecologist, and I study complexity. I love complexity.
9
22000
3000
Jestem ekologiem, badam złożoności, kocham je.
00:40
And I study that in the natural world, the interconnectedness of species.
10
25000
3000
I badam je w naturze - powiązania miedzy gatunkami.
00:43
So here's a food web,
11
28000
2000
Tutaj mamy sieć,
00:45
or a map of feeding links between species
12
30000
2000
albo mapę zależności pokarmowych miedzy gatunkami,
00:47
that live in Alpine Lakes in the mountains of California.
13
32000
3000
które żyją w wysokogórskich jeziorach Kanady.
00:50
And this is what happens to that food web
14
35000
2000
Oto co dzieje się z tą siecią
00:52
when it's stocked with non-native fish that never lived there before.
15
37000
2000
kiedy wprowadzimy obcy gatunek ryby.
00:54
All the grayed-out species disappear.
16
39000
2000
Wszystkie szare miejsca znikają.
00:56
Some are actually on the brink of extinction.
17
41000
2000
Niektóre faktycznie są na granicy wyginięcia.
00:58
And lakes with fish have more mosquitos, even though they eat them.
18
43000
3000
A nad jeziorami z tą rybą jest więcej komarów, mimo że ona się nimi żywi.
01:01
These effects were all unanticipated,
19
46000
2000
Nikt się nie spodziewał takich efektów,
01:03
and yet we're discovering they're predictable.
20
48000
2000
teraz odkrywamy, że były do przewidzenia.
01:05
So I want to share with you a couple key insights
21
50000
2000
Chce się z wami podzielić kilkoma spostrzeżeniami
01:07
about complexity we're learning from studying nature
22
52000
2000
o złożoności, których uczymy się od natury
01:09
that maybe are applicable to other problems.
23
54000
3000
i mogą być zastosowane do innych problemów.
01:13
First is the simple power of good visualization tools
24
58000
2000
Po pierwsze to moc dobrych narzędzi do wizualizacji
01:15
to help untangle complexity
25
60000
2000
aby pomóc w uproszczeniu złożoności i zachęcić
01:17
and just encourage you to ask questions you didn't think of before.
26
62000
3000
do zadawania pytań, o których wcześniej nie pomyśleliście.
01:20
For example, you could plot the flow of carbon
27
65000
3000
Na przykład można prześledzić przepływ węgla
01:23
through corporate supply chains in a corporate ecosystem,
28
68000
3000
przez jego kanały dostaw i korporacyjny ekosystem
01:26
or the interconnections of habitat patches
29
71000
2000
albo powiązania pomiędzy habitatami
01:28
for endangered species in Yosemite National Park.
30
73000
3000
zagrożonych gatunków w Parku Narodowym Yosemite.
01:31
The next thing is that if you want to predict
31
76000
2000
Po drugie, jeśli chce się przewidzieć
01:33
the effect of one species on another,
32
78000
2000
wpływ jednego gatunku na inny,
01:35
if you focus only on that link,
33
80000
2000
jeśli skupi się tylko na tym powiązaniu
01:37
and then you black box the rest,
34
82000
2000
i wyblokuje pozostałe,
01:39
it's actually less predictable
35
84000
2000
układ staje się mniej przewidywalny,
01:41
than if you step back, consider the entire system -- all the species, all the links --
36
86000
3000
niż jeśli spojrzeć z dalszej perspektywy,
01:44
and from that place,
37
89000
2000
rozważyć cały system
01:46
hone in on the sphere of influence that matters most.
38
91000
2000
i skupić się na najistotniejszych zależnościach.
01:48
And we're discovering, with our research,
39
93000
2000
To co odkrywamy w naszych badaniach,
01:50
that's often very local to the node you care about
40
95000
2000
jest zwykle blisko centrum naszych zainteresowań
01:52
within one or two degrees.
41
97000
2000
oddalone o jedno lub dwa powiązania.
01:54
So the more you step back, embrace complexity,
42
99000
2000
Tak więc im bardziej się oddalać i obejmować całość,
01:56
the better chance you have of finding simple answers,
43
101000
2000
tym większe prawdopodobieństwo odnalezienia prostych odpowiedzi
01:58
and it's often different than the simple answer that you started with.
44
103000
3000
I często są one inne od tych z którymi się zaczynało.
02:02
So let's switch gears and look at a really complex problem
45
107000
3000
Spójrzmy więc na bardzo złożony problem
02:05
courtesy of the U.S. government.
46
110000
3000
dzięki rządowi USA.
02:08
This is a diagram of the U.S. counterinsurgency strategy in Afghanistan.
47
113000
3000
To jest diagram przeciwpartyzanckiej strategii w Afganistanie.
02:11
It was front page of the New York Times a couple months ago.
48
116000
3000
Był na okładce New York Timesa kilka miesięcy temu.
02:14
Instantly ridiculed by the media
49
119000
2000
Natychmiast został obśmiany przez media
02:16
for being so crazy complicated.
50
121000
2000
jako szalenie skomplikowany.
02:18
And the stated goal was to increase popular support
51
123000
2000
A jego zadaniem było zdobycie poparcia
02:20
for the Afghan government.
52
125000
2000
dla Afgańskiego rządu.
02:22
Clearly a complex problem,
53
127000
2000
Ewidentnie złożony problem
02:24
but is it complicated?
54
129000
2000
ale czy skomplikowany?
02:26
Well, when I saw this in the front page of the Times,
55
131000
2000
Kiedy zobaczyłem to na okładce Timesa,
02:28
I thought, "Great. Finally something I can relate to.
56
133000
2000
pomyślałem - Super, wreszcie coś do czego potrafię się odnieść.
02:30
I can sink my teeth into this."
57
135000
2000
Mogę go rozpracować.
02:32
So let's do it. So here we go for the first time ever,
58
137000
3000
A więc do dzieła. Oto po raz pierwszy światowa premiera
02:35
a world premiere view of this spaghetti diagram as an ordered network.
59
140000
3000
tego spaghetti-diagramu w formie uporządkowanej sieci.
02:38
The circled node is the one we're trying to influence --
60
143000
2000
Zakreślony węzeł, to ten na który chcemy wpłynąć --
02:40
popular support for the government.
61
145000
2000
powszechne poparcie dla rządu.
02:42
And so now we can look one degrees, two degrees,
62
147000
2000
A więc teraz możemy spojrzeć jeden, dwa, trzy stopnie
02:44
three degrees away from that node
63
149000
2000
od tego konkretnego węzła i wyeliminować trzy czwarte diagramu
02:46
and eliminate three-quarters of the diagram outside that sphere of influence.
64
151000
3000
będące poza strefą wpływu.
02:49
Within that sphere,
65
154000
2000
W tym obszarze większość czynników
02:51
most of those nodes are not actionable, like the harshness of the terrain,
66
156000
3000
nie może być zmieniona jak ukształtowanie terenu,
02:54
and a very small minority are actual military actions.
67
159000
3000
i tylko niektóre to działania wojskowe. Większość nie wiąże się
02:57
Most are non-violent and they fall into two broad categories:
68
162000
3000
z przemocą i dzielą się na dwie szerokie kategorie:
03:01
active engagement with ethnic rivalries and religious beliefs
69
166000
3000
aktywne zaangażowanie w etniczne rywalizacje i przekonania religijne
03:04
and fair, transparent economic development
70
169000
2000
oraz sprawiedliwy, przejrzysty rozwój ekonomiczny
03:06
and provisioning of services.
71
171000
2000
i dostarczanie usług.
03:08
I don't know about this, but this is what I can decipher from this diagram
72
173000
3000
Nie znam się na tym, ale to mogę odczytać z tego diagramu
03:11
in 24 seconds.
73
176000
2000
w 24 sekundy.
03:13
When you see a diagram like this, I don't want you to be afraid.
74
178000
2000
Kiedy widzicie taki diagram, nie obawiajcie się.
03:15
I want you to be excited. I want you to be relieved.
75
180000
3000
To powód do ekscytacji.
03:18
Because simple answers may emerge.
76
183000
2000
Ponieważ mogą pojawić się proste odpowiedzi.
03:20
We're discovering in nature that simplicity often lies
77
185000
2000
W naturze odkrywamy że prostota często leży
03:22
on the other side of complexity.
78
187000
2000
po drugiej stronie złożoności.
03:24
So for any problem, the more you can zoom out and embrace complexity,
79
189000
3000
Im bardziej się oddalasz od problemu aby zobaczyć jego złożoność,
03:27
the better chance you have of zooming in
80
192000
2000
tym większe prawdopodobieństwo, że uda ci się dostrzec
03:29
on the simple details that matter most.
81
194000
2000
proste szczegóły, które znaczą najwięcej.
03:31
Thank you.
82
196000
2000
Dziękuję
03:33
(Applause)
83
198000
3000
(Brawa)
ABOUT THE SPEAKER
Eric Berlow - EcologistTED Senior Fellow Eric Berlow studies ecology and networks, exposing the interconnectedness of our ecosystems with climate change, government, corporations and more.
Why you should listen
Eric Berlow is an ecologist and network scientist who specializes in not specializing. A TED Senior Fellow, Berlow is recognized for his research on food webs and ecological networks and for creative approaches to complex problems. He was the founding director of the University of California's first environmental science center inside Yosemite National Park, where he continues to develop data-driven approaches to managing natural ecosystems.
In 2012 Berlow founded Vibrant Data Labs, which builds tools to use data for social good. Berlow's current projects range from helping spark an egalitarian personal data economy to protecting endangered amphibians in Yosemite to crowd-sourcing novel insights about human creativity. Berlow holds a Ph.D. from Oregon State University in marine ecology.
Eric Berlow | Speaker | TED.com