TEDGlobal 2012
Neil Harbisson: I listen to color
Neil Harbisson: "Słyszę kolory"
Filmed:
Readability: 3.8
2,994,716 views
Neil Harbisson urodził się z rzadką wadą: ślepotą barwną. Od pewnego czasu, elektryczne oko na jego głowie przetwarza kolory w dźwięki. W rezultacie zamiast widzieć gamę szarości słyszy symfonię kolorów. Co więcej, słyszy też obrazy i ludzkie twarze.
Neil Harbisson - Sonochromatic Cyborg Artist
Neil Harbisson's "eyeborg" allows him to hear colors, even those beyond the range of sight. Full bio
Neil Harbisson's "eyeborg" allows him to hear colors, even those beyond the range of sight. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
Well, I was born with a rare visual condition
0
1012
3179
Urodziłem się z rzadką wadą wzroku.
00:20
called achromatopsia, which is total color blindness,
1
4191
3713
Achromatopsja to całkowita ślepota barwna.
00:23
so I've never seen color,
2
7904
1870
Nie widzę kolorów.
00:25
and I don't know what color looks like,
3
9774
2523
Nie wiem jak wyglądają.
00:28
because I come from a grayscale world.
4
12297
2975
Pochodzę z szarego świata.
00:31
To me, the sky is always gray,
5
15272
2660
Niebo jest zawsze szare.
00:33
flowers are always gray,
6
17932
1852
Kwiaty też.
00:35
and television is still in black and white.
7
19784
2202
Telewizja nadal czarno-biała.
00:37
But, since the age of 21,
8
21986
2293
Od 21 roku życia
00:40
instead of seeing color, I can hear color.
9
24279
4129
słyszę kolory zamiast je widzieć.
00:44
In 2003, I started a project
10
28408
2976
W 2003 roku rozpocząłem projekt
00:47
with computer scientist Adam Montandon,
11
31384
2688
razem z informatykiem Adamem Montandonem.
00:49
and the result, with further collaborations
12
34072
3167
Przy współpracy kolejnych osób:
00:53
with Peter Kese from Slovenia
13
37239
2848
Piotra Kese ze Słowacji
00:55
and Matias Lizana from Barcelona,
14
40087
2033
i Matiasa Lizana z Barcelony,
00:58
is this electronic eye.
15
42120
2365
powstało elektroniczne oko.
01:00
It's a color sensor that detects
16
44485
2356
To czujnik kolorów,
01:02
the color frequency in front of me — (Frequency sounds) —
17
46841
3583
który wykrywa częstotliwość kolorów
01:06
and sends this frequency to a chip installed
18
50424
2352
i przesyła tę informację do czipa z tyłu głowy.
01:08
at the back of my head, and I hear the color in front of me
19
52776
2991
Sygnał przechodzi przez moje kości.
01:11
through the bone, through bone conduction.
20
55767
2896
W rezultacie słyszę kolory.
01:14
(Frequency sounds) So, for example, if I have, like —
21
58663
3508
(Dźwięk) Wydają one różne dźwięki.
01:21
This is the sound of purple. (Frequency sounds)
22
65724
2967
Tak brzmi fioletowy. (Dźwięk)
01:24
For example, this is the sound of grass. (Frequency sounds)
23
68691
7418
To dźwięk trawy. (Dźwięk)
01:32
This is red, like TED. (Frequency sounds)
24
76109
2125
Czerwony jak TED. (Dźwięk)
01:34
This is the sound of a dirty sock. (Laughter)
25
78234
4369
A to brudna skarpeta. (Śmiech)
01:38
Which is like yellow, this one.
26
82603
1877
Kolor żółty.
01:40
So I've been hearing color all the time for eight years,
27
84480
4057
Kolory słyszę już od 8 lat, od 2004 roku.
01:44
since 2004, so I find it completely normal now
28
88537
2635
Teraz to dla mnie normalne,
01:47
to hear color all the time.
29
91172
2479
że je słyszę, a nie widzę.
01:49
At the start, though, I had to memorize the names you give
30
93651
4374
Na początku musiałem zapamiętać
nazwę każdego koloru
nazwę każdego koloru
01:53
for each color, so I had to memorize the notes,
31
98025
2406
i przypisane im dźwięki.
01:56
but after some time, all this information
32
100431
1936
Po pewnym czasie
01:58
became a perception.
33
102367
1993
robiłem to automatycznie.
02:00
I didn't have to think about the notes.
34
104360
1759
Nie musiałem myśleć o dźwiękach.
02:02
And after some time, this perception became a feeling.
35
106119
2625
Zacząłem podświadomie je rozpoznawać.
02:04
I started to have favorite colors,
36
108744
2006
Odkryłem swoje ulubione kolory.
02:06
and I started to dream in colors.
37
110750
1774
Mam kolorowe sny.
02:08
So, when I started to dream in color is when I felt
38
112524
4275
Kiedy pojawiły się one w moich snach
02:12
that the software and my brain had united,
39
116799
2887
mózg zjednoczył się z urządzeniem.
02:15
because in my dreams, it was my brain creating
40
119686
2956
Wytwarzał dźwięki w snach
02:18
electronic sounds. It wasn't the software,
41
122642
2361
zastępując program komputerowy.
02:20
so that's when I started to feel like a cyborg.
42
125003
3519
Poczułem się jak cyborg.
02:24
It's when I started to feel that the cybernetic device
43
128522
3050
Cybernetyczne urządzenie
02:27
was no longer a device.
44
131572
2190
nie było już czymś osobnym.
02:29
It had become a part of my body,
45
133762
2415
Stało się częścią mnie.
02:32
an extension of my senses,
46
136177
2465
Przedłużeniem moich zmysłów.
02:34
and after some time, it even became a part
47
138642
2626
Po pewnym czasie
02:37
of my official image.
48
141268
3527
także częścią ubioru.
02:40
This is my passport from 2004.
49
144795
2346
To mój paszport z 2004 roku.
02:43
You're not allowed to appear on U.K. passports
50
147141
3085
Na zdjęciu nie wolno umieszczać
02:46
with electronic equipment, but I insisted
51
150226
2812
urządzeń elektrycznych.
02:48
to the passport office that what they were seeing
52
153038
2401
Tłumaczyłem urzędnikom,
02:51
was actually a new part of my body,
53
155439
2504
że to część mojego ciała,
02:53
an extension of my brain, and they finally accepted me
54
157943
3520
niemal element mózgu.
02:57
to appear with the passport photo.
55
161463
2511
W końcu dostałem pozwolenie.
02:59
So, life has changed dramatically since I hear color,
56
163974
3457
Odkąd słyszę kolory moje życie ogromnie się zmieniło.
03:03
because color is almost everywhere,
57
167431
2594
One są prawie wszędzie.
03:05
so the biggest change for example is
58
170025
2877
Gdy idę do galerii
03:08
going to an art gallery, I can listen to a Picasso,
59
172902
4538
mogę posłuchać Picassa.
03:13
for example. So it's like I'm going to a concert hall,
60
177440
2854
Czuję się prawie jak na koncercie,
03:16
because I can listen to the paintings.
61
180294
2211
bo słucham obrazów.
03:18
And supermarkets, I find this is very shocking,
62
182505
2461
Wizyty w supermarketach
03:20
it's very, very attractive to walk along a supermarket.
63
184966
2950
są dla mnie szczególnie atrakcyjne.
03:23
It's like going to a nightclub.
64
187916
1488
Czuję się jak w klubie nocnym.
03:25
It's full of different melodies. (Laughter) Yeah.
65
189404
3256
Pełno tam różnych melodii. (Śmiech)
03:28
Especially the aisle with cleaning products.
66
192660
2075
Najwięcej w dziale chemicznym.
03:30
It's just fabulous. (Laughter)
67
194735
3351
Tam jest bajecznie. (Śmiech)
03:33
Also, the way I dress has changed.
68
198086
2472
Zmieniłem też sposób ubierania się.
03:36
Before, I used to dress in a way that it looked good.
69
200558
2408
Wcześniej ubranie miało dobrze wyglądać.
03:38
Now I dress in a way that it sounds good. (Laughter)
70
202966
4577
Teraz ma dobrze brzmieć. (Śmiech)
03:43
(Applause)
71
207543
5131
(Okalski)
03:48
So today I'm dressed in C major,
72
212674
2509
Dziś ubrałem się w tonacji C-dur.
03:51
so it's quite a happy chord. (Laughter)
73
215183
3309
Wyszedł z tego wesoły akord. (Śmiech)
03:54
If I had to go to a funeral, though,
74
218492
1874
Gdybym szedł na pogrzeb,
03:56
I would dress in B minor, which would be
75
220366
2567
ubrałbym się w tonacji B-dur.
03:58
turquoise, purple and orange. (Laughter)
76
222933
8759
W turkus, filet i pomarańcz. (Śmiech)
04:07
Also, food, the way I look at food has changed,
77
231692
4345
Zmieniłem też sposób patrzenia na jedzenie.
04:11
because now I can display the food on a plate,
78
236037
3456
Umiem tak dobrać produkty,
04:15
so I can eat my favorite song. (Laughter)
79
239493
2952
żeby powstała moja ulubiona piosenka. (Śmiech)
04:18
So depending on how I display it,
80
242445
1229
Zmieniając ich kompozycję,
04:19
I can hear and I can compose music with food.
81
243674
2750
tworzę nową kompozycję muzyczną.
04:22
So imagine a restaurant where we can have, like,
82
246424
2725
Wyobraźcie sobie restaurację,
04:25
Lady Gaga salads as starters. (Laughter) I mean,
83
249149
2984
serwującą sałatki a'la Lady Gaga. (Śmiech)
04:28
this would get teenagers to eat their vegetables, probably.
84
252133
3017
Może nastolatki zaczęłyby jeść warzywa.
04:31
And also, some Rachmaninov piano concertos
85
255150
3439
Koncerty Rachmaninowa jako danie główne.
04:34
as main dishes, and some Bjork or Madonna desserts,
86
258589
3234
Bjork i Madonna na deser.
04:37
that would be a very exciting restaurant
87
261823
3109
Wspaniale byłoby zjeść
04:40
where you can actually eat songs.
88
264932
2760
w takiej restauracji.
04:43
Also, the way I perceive beauty has changed,
89
267692
4450
Inaczej postrzegam też urodę.
04:48
because when I look at someone, I hear their face,
90
272142
4680
Patrząc na czyjąś twarz słyszę jak wygląda.
04:52
so someone might look very beautiful but sound terrible.
91
276822
5002
Zdarza się, że ktoś jest piękny, a brzmi fatalnie.
04:57
(Laughter) And it might happen the opposite,
92
281824
1761
(Śmiech) Może też być na odwrót.
04:59
the other way around. So I really enjoy creating, like,
93
283585
2248
Bardzo lubię
05:01
sound portraits of people.
94
285833
1729
tworzyć dźwiękowe portrety.
05:03
Instead of drawing someone's face, like drawing the shape,
95
287562
3640
Badam twarze moim sztucznym okiem
05:07
I point at them with the eye and I write down
96
291202
2431
i zapisuję dźwięki, które słyszę.
05:09
the different notes I hear, and then I create sound portraits.
97
293633
3271
W ten sposób powstaje dźwiękowy portret.
05:12
Here's some faces.
98
296904
1737
Oto kilka z nich.
05:14
(Musical chords)
99
298641
14527
(Akordy muzyczne)
05:29
Yeah, Nicole Kidman sounds good. (Laughter)
100
313168
3433
Nicole Kidman przyjemnie brzmi. (Śmiech)
05:32
Some people, I would never relate, but they sound similar.
101
316601
3049
Niektórzy ludzie nie są podobni,
a brzmią prawie identycznie.
a brzmią prawie identycznie.
05:35
Prince Charles has some similarities with Nicole Kidman.
102
319650
2798
Książę Karol ma w sobie coś z Nicole Kidman.
05:38
They have similar sound of eyes.
103
322448
2137
Ich oczy brzmią tak samo.
05:40
So you relate people that you wouldn't relate,
104
324585
2048
Widać inne podobieństwa.
05:42
and you can actually also create concerts
105
326633
3513
Mogę komponować koncerty
05:46
by looking at the audience faces.
106
330146
2640
patrząc na ludzkie twarze.
05:48
So I connect the eye, and then I play the audience's faces.
107
332786
3096
Włączam moje oko i gram na twarzach publiczności.
05:51
The good thing about this is,
108
335882
1504
Jeśli koncert brzmi okropnie
05:53
if the concert doesn't sound good, it's their fault.
109
337386
2967
to przynajmniej nie z mojej winy.
05:56
It's not my fault, because — (Laughter)
110
340353
2271
To nie moja wina. (Śmiech)
05:58
And so another thing that happens is that
111
342624
4307
Inna sprawa
06:02
I started having this secondary effect
112
346931
2877
to efekty uboczne.
06:05
that normal sounds started to become color.
113
349808
3330
Zwykłe dźwięki odbieram jako kolory.
06:09
I heard a telephone tone, and it felt green
114
353138
3761
Słyszałem telefon i widziałem zielony,
06:12
because it sounded just like the color green.
115
356899
2326
bo dźwięk był podobny do tego koloru.
06:15
The BBC beeps, they sound turquoise,
116
359225
3298
Sygnał BBC brzmi jak turkusowy,
06:18
and listening to Mozart became a yellow experience,
117
362523
3127
a muzyka Mozarta jest żółta.
06:21
so I started to paint music and paint people's voices,
118
365650
4760
Zacząłem malować muzykę i ludzkie głosy.
06:26
because people's voices have frequencies
119
370410
1943
Ton głosu też mogę przyporządkować kolorom.
06:28
that I relate to color.
120
372353
1543
Ton głosu też mogę przyporządkować kolorom.
06:29
And here's some music translated into color.
121
373896
5119
"Królowa Nocy" Mozarta
06:34
For example, Mozart, "Queen of the Night," looks like this.
122
379015
5200
to taki obraz.
06:40
(Music) Very yellow and very colorful,
123
384215
1812
(Muzyka) Z przewagą żółcieni.
06:41
because there's many different frequencies.
124
386027
2190
Z powodu różnorodności dźwięków.
06:44
(Music)
125
388217
2910
(Muzyka)
06:48
And this is a completely different song.
126
392143
2314
A to zupełnie inna muzyka.
06:50
(Music) It's Justin Bieber's "Baby." (Laughter)
127
394457
3931
(Muzyka) "Baby" Justina Biebera. (Śmiech)
06:54
(Music)
128
398388
1731
(Muzyka)
06:56
It is very pink and very yellow.
129
400119
3570
Jest mocno różowa i mocno żółta.
06:59
So, also voices, I can transform speeches into color,
130
403689
7167
Głosy też umiem namalować.
07:06
for example, these are two very well-known speeches.
131
410856
3544
Oto dwie znane przemowy.
07:10
One of them is Martin Luther King's "I Have A Dream,"
132
414400
3737
Martin Luther King - "Mam marzenie",
07:14
and the other one is Hitler.
133
418137
1452
i wystąpienie Hitlera.
07:15
And I like to exhibit these paintings in the exhibition halls
134
419589
3476
Pokazuję te dwa niepodpisane obrazy na wystawie
07:18
without labels, and then I ask people,
135
423065
2576
i pytam ludzi,
07:21
"Which one do you prefer?"
136
425641
1847
który wolą.
07:23
And most people change their preference
137
427488
2265
Większość zmienia zdanie,
07:25
when I tell them that the one on the left is Hitler
138
429753
2911
gdy im mówię, że ten po lewej to Hitler,
07:28
and the one on the right is Martin Luther King.
139
432664
3120
a po prawej Martin Luter King.
07:31
So I got to a point when I was able to perceive 360 colors,
140
435784
5739
Rozpoznaję już 360 kolorów,
07:37
just like human vision.
141
441523
1585
zupełnie jak ludzkie oko.
07:39
I was able to differentiate all the degrees of the color wheel.
142
443108
3595
Rozróżniam wszystkie odcienie z koła barw.
07:42
But then, I just thought that
143
446703
2082
Pomyślałem jednak,
07:44
this human vision wasn't good enough.
144
448785
3239
że to wciąż za mało.
07:47
There's many, many more colors around us
145
452024
2211
Wokół nas jest o wiele więcej kolorów,
07:50
that we cannot perceive,
146
454235
1837
których my nie dostrzegamy,
07:51
but that electronic eyes can perceive.
147
456072
1756
a moje elektryczne oko tak.
07:53
So I decided to continue extending my color senses,
148
457828
3729
Postanowiłem rozwinąć zmysł widzenia
07:57
and I added infrared and I added ultraviolet
149
461557
4250
i dodać do kolorowo-dźwiękowej skali
podczerwień i ultrafiolet.
podczerwień i ultrafiolet.
08:01
to the color-to-sound scale, so now I can hear colors
150
465807
3358
i dodać do kolorowo-dźwiękowej skali
podczerwień i ultrafiolet.
podczerwień i ultrafiolet.
08:05
that the human eye cannot perceive.
151
469165
2224
Słyszę kolory, których oko nie widzi.
08:07
For example, perceiving infrared is good because you can
152
471389
3447
Podczerwień pozwala mi zobaczyć
08:10
actually detect if there's movement detectors in a room.
153
474836
4068
czy w pokoju znajdują się detektory ruchu.
08:14
I can hear if someone points at me with a remote control.
154
478904
3453
Słyszę jak ktoś wskazuje mnie pilotem.
08:18
And the good thing about perceiving ultraviolet is that
155
482357
3150
Odbieranie ultrafioletu umożliwia mi
08:21
you can hear if it's a good day or a bad day to sunbathe,
156
485507
4965
przewidzenie dobrej pogody na opalanie.
08:26
because ultraviolet is a dangerous color,
157
490472
2157
Promienie UV są przecież szkodliwe.
08:28
a color that can actually kill us, so I think we should all have this wish
158
492629
3984
Mogą przyczynić się do naszej śmierci.
08:32
to perceive things that we cannot perceive.
159
496613
2961
Dobrze jest widzieć więcej.
08:35
That's why, two years ago,
160
499574
1735
2 lata temu
08:37
I created the Cyborg Foundation,
161
501309
1681
założyłem Fundację Cyborgów.
08:38
which is a foundation that tries to help people
162
502990
2442
Pomaga ona ludziom
08:41
become a cyborg, tries to encourage people
163
505432
2697
stać się cyborgami.
08:44
to extend their senses
164
508129
1377
Zachęca do rozwinięcia zmysłów
08:45
by using technology as part of the body.
165
509506
3071
przez zastosowanie nowoczesnych urządzeń.
08:48
We should all think that knowledge comes from our senses,
166
512577
3903
Pamiętajmy, że wiedza pochodzi od zmysłów.
08:52
so if we extend our senses,
167
516480
1976
Gdy je rozwijamy,
08:54
we will consequently extend our knowledge.
168
518456
3088
przybywa nam też wiedzy.
08:57
I think life will be much more exciting
169
521544
2793
Życie stanie się ciekawsze,
09:00
when we stop creating applications for mobile phones
170
524337
3224
gdy zamiast telefonów komórkowych,
09:03
and we start creating applications for our own body.
171
527561
3401
zaczniemy doskonalić nasze ciała.
09:06
I think this will be a big, big change
172
530962
1816
Myślę, że XXI wiek
09:08
that we will see during this century.
173
532778
2078
przyniesie duże zmiany.
09:10
So I do encourage you all to think about which senses
174
534856
3915
Pomyślcie, które zmysły chcielibyście wyostrzyć.
09:14
you'd like to extend.
175
538771
1419
Pomyślcie, które zmysły chcielibyście wyostrzyć.
09:16
I would encourage you to become a cyborg.
176
540190
3173
Zachęcam do zostania cyborgami.
09:19
You won't be alone. Thank you. (Applause)
177
543363
4648
Nie będziecie sami. Dziękuję.
(Oklaski)
(Oklaski)
09:23
(Applause)
178
548011
6520
(Oklaski)
Reviewed by Marta Krzeminska
ABOUT THE SPEAKER
Neil Harbisson - Sonochromatic Cyborg ArtistNeil Harbisson's "eyeborg" allows him to hear colors, even those beyond the range of sight.
Why you should listen
Born with the inability to see color, Neil Harbisson wears a prosthetic device — he calls it an "eyeborg" — that allows him to hear the spectrum, even those colors beyond the range of human sight. His unique experience of color informs his artwork — which, until he met cyberneticist Adam Montandon at a college lecture, was strictly black-and-white. By working with Montandon, and later with Peter Kese, Harbisson helped design a lightweight eyepiece that he wears on his forehead that transposes the light frequencies of color hues into sound frequencies.
Harbisson's artwork blurs the boundaries between sight and sound. In his Sound Portraits series, he listens to the colors of faces to create a microtonal chord. In the City Colours project, he expresses the capital cities of Europe in two colors (Monaco is azure and salmon pink; Bratislava yellow and turquoise).
Neil Harbisson | Speaker | TED.com