TED2015
Donald Hoffman: Do we see reality as it is?
Donald Hoffman: Czy widzimy rzeczywistość taką jaka jest?
Filmed:
Readability: 4.5
2,949,831 views
Naukowiec poznawczy, Donald Hoffman, próbuje odpowiedzieć na wielkie pytanie: Czy doświaczamy świat takim, jaki naprawę jest... czy takim jakiego go potrzebujemy? W tym szokującym wykładzie rozważa na tym, jak nasze umysły konstruują dla nas rzeczywistość.
Donald Hoffman - Cognitive scientist
Donald Hoffman studies how our visual perception, guided by millions of years of natural selection, authors every aspect of our everyday reality. Full bio
Donald Hoffman studies how our visual perception, guided by millions of years of natural selection, authors every aspect of our everyday reality. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
I love a great mystery,
0
835
2066
Uwielbiam wielkie tajemnice,
00:14
and I'm fascinated by the greatest
unsolved mystery in science,
unsolved mystery in science,
1
2901
4412
i jestem zafascynowany
jedną z największych zagadek nauki.
jedną z największych zagadek nauki.
00:19
perhaps because it's personal.
2
7313
1958
Jest to poniekąd sprawa osobista,
00:21
It's about who we are,
3
9681
1858
bo dotyczy tego, kim jesteśmy
00:23
and I can't help but be curious.
4
11539
2117
i jestem po prostu ciekawy.
00:26
The mystery is this:
5
14186
2089
Zagadką tą jest:
00:28
What is the relationship
between your brain
between your brain
6
16275
3435
Jaki jest związek pomiędzy mózgiem
00:31
and your conscious experiences,
7
19710
1511
a świadomymi doświadczeniami
00:33
such as your experience
of the taste of chocolate
of the taste of chocolate
8
21221
2670
np. smakiem czekolady
00:35
or the feeling of velvet?
9
23891
1774
czy dotykaniem aksamitu?
00:38
Now, this mystery is not new.
10
26805
1584
Ta zagadka nie jest nowa.
00:40
In 1868, Thomas Huxley wrote,
11
28999
3599
W 1868 Thomas Huxley napisał:
00:44
"How it is that anything so remarkable
as a state of consciousness comes about
as a state of consciousness comes about
12
32598
5294
"To że coś tak niezwykłego
jak stan świadomości
jak stan świadomości
00:49
as the result of irritating nervous tissue
13
37892
3367
jest rezultatem
podrażenienia komórek nerwowej
podrażenienia komórek nerwowej
00:53
is just as unaccountable
14
41259
2066
jest równie niewytłumaczalne
00:55
as the appearance of the genie
when Aladdin rubbed his lamp."
when Aladdin rubbed his lamp."
15
43325
4053
jak pojawienie się Gina
w lampie Alladyna."
w lampie Alladyna."
01:01
Now, Huxley knew that brain activity
16
49268
2277
Huxley wiedział, że aktywność mózgu
01:03
and conscious experiences are correlated,
17
51545
3274
i świadome doświadczenia są powiązane,
01:06
but he didn't know why.
18
54819
2159
ale nie wiedział dlaczego.
01:08
To the science of his day,
it was a mystery.
it was a mystery.
19
56978
3321
Dla nauki jego czasów była to zagadka.
01:12
In the years since Huxley,
20
60299
2136
Od czasów Huxleya,
01:14
science has learned a lot
about brain activity,
about brain activity,
21
62435
3366
naukowcy wiele się nauczyli
o aktywności mózgu,
o aktywności mózgu,
01:17
but the relationship
between brain activity
between brain activity
22
65801
2021
ale związek między nią
01:19
and conscious experiences
is still a mystery.
is still a mystery.
23
67822
3088
a świadomym doświadczeniem
wciąż pozostaje zagadką.
wciąż pozostaje zagadką.
01:22
Why? Why have we made so little progress?
24
70910
3645
Dlaczego?
Dlaczego zrobiliśmy tak mały postęp?
Dlaczego zrobiliśmy tak mały postęp?
01:26
Well, some experts think
that we can't solve this problem
that we can't solve this problem
25
74555
4859
Cóż, niektórzy eksperci twierdzą,
że nie możemy rozwiązać tego problemu,
że nie możemy rozwiązać tego problemu,
01:31
because we lack the necessary
concepts and intelligence.
concepts and intelligence.
26
79414
3799
ponieważ brakuje nam
niezbędnych pojęć i inteligencji.
niezbędnych pojęć i inteligencji.
01:35
We don't expect monkeys to solve
problems in quantum mechanics,
problems in quantum mechanics,
27
83883
4069
Nie oczekujemy, że małpy zdolne są
rozwiązać zadania z mechaniki kwantowej
rozwiązać zadania z mechaniki kwantowej
01:39
and as it happens, we can't expect
our species to solve this problem either.
our species to solve this problem either.
28
87952
4165
nie możemy więc oczekiwać,
że nasz gatunek rozwiąże ten problem.
że nasz gatunek rozwiąże ten problem.
01:44
Well, I disagree. I'm more optimistic.
29
92527
3134
Cóż, nie zgadzam się.
Jestem bardziej optymistyczny.
Jestem bardziej optymistyczny.
01:47
I think we've simply
made a false assumption.
made a false assumption.
30
95661
3042
Sądzę, że po prostu
dokonaliśmy błędnych założeń.
dokonaliśmy błędnych założeń.
01:50
Once we fix it, we just
might solve this problem.
might solve this problem.
31
98703
3506
Kiedy je naprawimy,
możemy rozwiązać ten problem.
możemy rozwiązać ten problem.
01:54
Today, I'd like tell you
what that assumption is,
what that assumption is,
32
102209
2417
Dzisiaj chciałbym wam powiedzieć
o tym założeniu,
o tym założeniu,
01:56
why it's false, and how to fix it.
33
104626
2758
dlaczego jest błędne
i jak je naprawić.
i jak je naprawić.
01:59
Let's begin with a question:
34
107874
1694
Zacznijmy od pytania:
02:01
Do we see reality as it is?
35
109778
3088
Czy postrzegamy rzeczywistość
taką, jaką jest?
taką, jaką jest?
02:04
I open my eyes
36
112866
1695
Otwieram oczy
02:06
and I have an experience that I describe
as a red tomato a meter away.
as a red tomato a meter away.
37
114561
4937
i doznaję czegoś, co opisuję jako
czerwony pomidor odległy o jeden metr.
czerwony pomidor odległy o jeden metr.
02:12
As a result, I come to believe
that in reality,
that in reality,
38
120606
3243
W rezultacie, wierzę, że rzeczywiście
02:15
there's a red tomato a meter away.
39
123849
2642
metr dalej znajduje się czerwony pomidor.
02:18
I then close my eyes, and my experience
changes to a gray field,
changes to a gray field,
40
126751
4864
Zamykam oczy i moje doświadczenie
zmienia się w szarą przestrzeń.
zmienia się w szarą przestrzeń.
02:24
but is it still the case that in reality,
there's a red tomato a meter away?
there's a red tomato a meter away?
41
132425
5166
ale czy w rzeczywistości faktycznie
metr dalej znajduje się czerwony pomidor?
metr dalej znajduje się czerwony pomidor?
02:30
I think so, but could I be wrong?
42
138361
3552
Tak myślę, ale czy mogę się mylić?
02:33
Could I be misinterpreting
the nature of my perceptions?
the nature of my perceptions?
43
141913
4598
Czy mogę źle interpretować
charakter mojego postrzegania?
charakter mojego postrzegania?
02:39
We have misinterpreted
our perceptions before.
our perceptions before.
44
147351
3200
Wcześniej źle zinterpretowaliśmy
nasze wyobrażenia.
nasze wyobrażenia.
02:42
We used to think the Earth is flat,
because it looks that way.
because it looks that way.
45
150551
3459
Myśleliśmy, ze Ziemia jest płaska,
bo tak wygląda.
bo tak wygląda.
02:46
Pythagorus discovered that we were wrong.
46
154707
2879
Pitagoras odkrył, że się myliliśmy.
02:49
Then we thought that the Earth
is the unmoving center of the Universe,
is the unmoving center of the Universe,
47
157586
4012
Myśleliśmy, że Ziemia to
centrum Wszechświata,
centrum Wszechświata,
02:53
again because it looks that way.
48
161603
1903
bo znowu, wszystko na to wskazywało.
02:56
Copernicus and Galileo discovered,
again, that we were wrong.
again, that we were wrong.
49
164406
4906
Kopernik i Galileusz odkryli,
że znowu się myliliśmy.
że znowu się myliliśmy.
03:01
Galileo then wondered if we might
be misinterpreting our experiences
be misinterpreting our experiences
50
169312
4088
Galileusz zastanawiał się czy
mogliśmy zle zinterpretować
mogliśmy zle zinterpretować
03:05
in other ways.
51
173400
1508
doznania w inny sposób.
03:06
He wrote: "I think that tastes,
odors, colors, and so on
odors, colors, and so on
52
174908
5009
Pisał: "Sądzę, że smaki,
zapachy, kolory, itd.
zapachy, kolory, itd.
03:11
reside in consciousness.
53
179917
2004
istnieją w świadomości.
03:14
Hence if the living creature were removed,
all these qualities would be annihilated."
all these qualities would be annihilated."
54
182291
5752
Gdyby więc żywe istoty przestały istnieć,
wszystkie te cechy zostałyby unicestwione.
wszystkie te cechy zostałyby unicestwione.
03:20
Now, that's a stunning claim.
55
188955
1839
Cóż to za oszałamiające stwierdzenie.
03:23
Could Galileo be right?
56
191184
1811
Czyżby Galileusz miał rację?
03:24
Could we really be misinterpreting
our experiences that badly?
our experiences that badly?
57
192995
4598
Czy rzeczywiście do tego stopnia błędnie
interpretujemy nasze doświadczenia?
interpretujemy nasze doświadczenia?
03:29
What does modern science
have to say about this?
have to say about this?
58
197593
2561
Co mówi o tym współczesna nauka?
03:32
Well, neuroscientists tell us
that about a third of the brain's cortex
that about a third of the brain's cortex
59
200704
5224
Neurobiolodzy twierdzą,
że 1/3 kory mózgowej
że 1/3 kory mózgowej
03:37
is engaged in vision.
60
205928
1858
jest zaangażowana w postrzeganie.
03:39
When you simply open your eyes
and look about this room,
and look about this room,
61
207786
3506
Kiedy otwierasz oczy
i rozglądasz się,
i rozglądasz się,
03:43
billions of neurons
and trillions of synapses are engaged.
and trillions of synapses are engaged.
62
211292
4272
pracują miliardy neuronów
i biliardy synaps.
i biliardy synaps.
03:47
Now, this is a bit surprising,
63
215564
1608
To trochę zaskakujące,
03:49
because to the extent that
we think about vision at all,
we think about vision at all,
64
217172
2641
ponieważ myślimy o wzroku,
03:51
we think of it as like a camera.
65
219813
2837
jak o aparacie fotograficznym,
03:54
It just takes a picture
of objective reality as it is.
of objective reality as it is.
66
222650
3940
który robi obiektywne zdjęcia
rzeczywistości.
rzeczywistości.
03:58
Now, there is a part of vision
that's like a camera:
that's like a camera:
67
226590
3700
Częściowo wzrok przypomina aparat:
04:02
the eye has a lens that focuses
an image on the back of the eye
an image on the back of the eye
68
230290
4639
soczewka skupia obraz w tyle oka,
04:06
where there are 130 million
photoreceptors,
photoreceptors,
69
234929
3390
gdzie jest 130 milionów fotoreceptorów,
04:10
so the eye is like a 130-megapixel camera.
70
238319
3900
więc oko jest jak
aparat o 130 megapixelach.
aparat o 130 megapixelach.
04:14
But that doesn't explain
the billions of neurons
the billions of neurons
71
242219
3483
Ale to nie wyjaśnia
miliardów neuronów
miliardów neuronów
04:17
and trillions of synapses
that are engaged in vision.
that are engaged in vision.
72
245702
3622
i trylionów synaps
zaangażowanych w postrzeganie.
zaangażowanych w postrzeganie.
04:21
What are these neurons up to?
73
249324
2299
Po co są te neurony?
04:23
Well, neuroscientists tell us
that they are creating, in real time,
that they are creating, in real time,
74
251623
4207
Neurobiolodzy twierdzą, że tworzą one,
w czasie rzeczywistym,
w czasie rzeczywistym,
04:27
all the shapes, objects, colors,
and motions that we see.
and motions that we see.
75
255830
4330
wszystkie kształty, obiekty, kolory
i ruchy, które widzimy.
i ruchy, które widzimy.
04:32
It feels like we're just taking a snapshot
of this room the way it is,
of this room the way it is,
76
260160
3491
Wydaję się jakbyśmy po prostu robili
zdjęcie pokoju takim jaki jest,
zdjęcie pokoju takim jaki jest,
04:35
but in fact, we're constructing
everything that we see.
everything that we see.
77
263651
3575
ale tak naprawdę konstruujemy
wszystko co widzimy.
wszystko co widzimy.
04:39
We don't construct
the whole world at once.
the whole world at once.
78
267226
3181
Nie konstruujemy całego świata na raz.
04:42
We construct what we need in the moment.
79
270407
2765
Konstruujemy to, co potrzebujemy w tym
momencie.
momencie.
04:45
Now, there are many demonstrations
that are quite compelling
that are quite compelling
80
273542
3367
Jest wiele pokazów, nawet przekonujących,
04:48
that we construct what we see.
81
276909
1811
że konstruujemy to co widzimy.
04:50
I'll just show you two.
82
278720
2043
Pokażę wam dwa.
04:52
In this example, you see some red discs
with bits cut out of them,
with bits cut out of them,
83
280763
5766
W tym przykładzie zobaczycei czerwone
dyski z wyciętymi kawałkami,
dyski z wyciętymi kawałkami,
04:58
but if I just rotate
the disks a little bit,
the disks a little bit,
84
286529
2941
ale jeśli je troszkę obrócę
05:01
suddenly, you see a 3D cube
pop out of the screen.
pop out of the screen.
85
289470
4737
nagle zobaczycie sześciany w 3D
wyskakujące z ekranu.
wyskakujące z ekranu.
05:06
Now, the screen of course is flat,
86
294207
2833
Ekran jest oczywiście płaski,
05:09
so the three-dimensional cube
that you're experiencing
that you're experiencing
87
297040
2600
więc trójwymiarowy sześcian, którego
doznajecie
doznajecie
05:11
must be your construction.
88
299640
2977
musi być waszą konstrukcją.
05:15
In this next example,
89
303397
1913
W kolejnym przykładzie
05:17
you see glowing blue bars
with pretty sharp edges
with pretty sharp edges
90
305310
4224
widzicie świecące niebieskie paski
z całkiem wyraznymi krawędziami
z całkiem wyraznymi krawędziami
05:21
moving across a field of dots.
91
309534
3184
poruszające się po polu kropek.
05:25
In fact, no dots move.
92
313708
3137
W rzeczywistości kropki się nie poruszają.
05:28
All I'm doing from frame to frame
is changing the colors of dots
is changing the colors of dots
93
316845
4621
Wszystko co robię od klatki do klatki to
zmiana koloru kropek
zmiana koloru kropek
05:33
from blue to black or black to blue.
94
321466
2461
z niebieskiego na czarny
albo czarnego na niebieski.
albo czarnego na niebieski.
05:35
But when I do this quickly,
95
323927
1834
Ale kiedy zrobię to szybko
05:37
your visual system creates
the glowing blue bars
the glowing blue bars
96
325761
3715
wasz system wzrokowy stworzy
świecące niebieskie paski
świecące niebieskie paski
05:41
with the sharp edges and the motion.
97
329476
2671
z wyraznymi krawędziami w ruchu.
05:44
There are many more examples,
but these are just two
but these are just two
98
332147
2670
Jest o wiele więcej przykładów
a to są tylko dwa,
a to są tylko dwa,
05:46
that you construct what you see.
99
334817
2763
w kórych konstruujecie to co widzicie.
05:49
But neuroscientists go further.
100
337580
2375
Neuronaukowcy idą dalej.
05:53
They say that we reconstruct reality.
101
341395
5101
Mówią, że rekonnstruujemy rzeczywistość.
05:58
So, when I have an experience
that I describe as a red tomato,
that I describe as a red tomato,
102
346496
4226
Więc, kiedy doznaję coś, co
opisuję jako czerwony pomidor,
opisuję jako czerwony pomidor,
06:02
that experience is actually
an accurate reconstruction
an accurate reconstruction
103
350722
4133
to doznanie jest właściwie trafną
rekonstrukcją
rekonstrukcją
06:06
of the properties of a real red tomato
104
354855
2115
właściwości prawdziwego czerwonego
pomidora,
pomidora,
06:08
that would exist
even if I weren't looking.
even if I weren't looking.
105
356970
3295
który istnieje nawet jeśli
na niego nie patrzymy.
na niego nie patrzymy.
06:13
Now, why would neuroscientists
say that we don't just construct,
say that we don't just construct,
106
361595
3221
Więc, dlaczego neuronaukowcy mówią, że
nie konstruujemy,
nie konstruujemy,
06:16
we reconstruct?
107
364816
1880
a rekonstruujemy?
06:18
Well, the standard argument given
108
366696
2531
Cóż, standardowym argumentem jest
06:21
is usually an evolutionary one.
109
369227
2554
zazwyczaj ewolucja.
06:24
Those of our ancestors
who saw more accurately
who saw more accurately
110
372941
2439
Ci spośród naszych przodków, którzy
widzieli lepiej
widzieli lepiej
06:27
had a competitive advantage compared
to those who saw less accurately,
to those who saw less accurately,
111
375380
4853
mielikonkurencyjną zaletę w porównaniu
do tych co widzili mniej dokładnie
do tych co widzili mniej dokładnie
06:32
and therefore they were more likely
to pass on their genes.
to pass on their genes.
112
380233
2756
i tak więc mieli większe szanse by
przekazać swoje geny.
przekazać swoje geny.
06:34
We are the offspring of those
who saw more accurately,
who saw more accurately,
113
382989
3391
Jesteśmy potomstwem tych, co
widzieli dokładniej
widzieli dokładniej
06:38
and so we can be confident that,
in the normal case,
in the normal case,
114
386380
2769
tak więc, możemy być pewni, że
w normalnym przypadku
w normalnym przypadku
06:41
our perceptions are accurate.
115
389149
2531
nasze postrzeganie jest właściwe.
06:43
You see this in the standard textbooks.
116
391680
3695
Widzimy to w zwykłych podręcznikach.
06:47
One textbook says, for example,
117
395375
1994
Na przykład, jeden podręcznik mówi:
06:49
"Evolutionarily speaking,
118
397369
1971
"Mówiąc ewolucyjnie
06:51
vision is useful precisely
because it is so accurate."
because it is so accurate."
119
399340
4043
widzenie jest pożyteczne właśnie
przez to, że jest tak dokładne."
przez to, że jest tak dokładne."
06:55
So the idea is that accurate perceptions
are fitter perceptions.
are fitter perceptions.
120
403383
4798
Więc idea jest taka, że dokładne
postrzeganie jest właściwym postrzeganiem.
postrzeganie jest właściwym postrzeganiem.
07:00
They give you a survival advantage.
121
408181
2144
Daje ci przewagę do przetrwania.
07:02
Now, is this correct?
122
410325
1915
Więc, czy jest to poprawne?
07:04
Is this the right interpretation
of evolutionary theory?
of evolutionary theory?
123
412240
2659
Czy jest to właściwa interpretacja
teorii ewolucji?
teorii ewolucji?
07:06
Well, let's first look at a couple
of examples in nature.
of examples in nature.
124
414899
3381
Cóż, spójrzmy najpierw na pare
przykładów z natury.
przykładów z natury.
07:10
The Australian jewel beetle
125
418800
2438
Australijski chrząszcz
07:13
is dimpled, glossy and brown.
126
421238
3111
ma dołeczki,
jest błyszczący i brązowy.
jest błyszczący i brązowy.
07:16
The female is flightless.
127
424349
2345
Samica nie lata.
07:18
The male flies, looking,
of course, for a hot female.
of course, for a hot female.
128
426694
4017
Samiec lata, szukając oczywiście
seksownej samiczki.
seksownej samiczki.
07:22
When he finds one, he alights and mates.
129
430711
3948
Kiedy ją znajdzie, ląduje i kopuluje.
07:26
There's another species in the outback,
130
434659
2471
Jest też inny gatunek w tych terenach,
07:29
Homo sapiens.
131
437130
1334
Homo sapiens.
07:30
The male of this species
has a massive brain
has a massive brain
132
438464
3067
Samiec tego gatunku ma masywny mózg,
07:33
that he uses to hunt for cold beer.
133
441531
3948
którego używa, by polować na zimne piwo.
07:37
(Laughter)
134
445889
1279
(Śmiech)
07:39
And when he finds one, he drains it,
135
447168
2374
A kiedy je znajdzie, odsącza je
07:41
and sometimes throws the bottle
into the outback.
into the outback.
136
449542
3390
i czasem wyrzuca butelkę na ziemię.
07:44
Now, as it happens, these bottles
are dimpled, glossy,
are dimpled, glossy,
137
452932
4248
A kiedy się to dzieje, te butelki
mają dołeczki i się świecą
mają dołeczki i się świecą
07:49
and just the right shade of brown
to tickle the fancy of these beetles.
to tickle the fancy of these beetles.
138
457180
4140
i mają odpowiedni odcień brązu
radując te chrząszcze
radując te chrząszcze
07:54
The males swarm all over
the bottles trying to mate.
the bottles trying to mate.
139
462772
3463
Samce zbierają się na tych butelkach
próbując kopulować.
próbując kopulować.
07:59
They lose all interest
in the real females.
in the real females.
140
467582
2787
Tracą zainteresowanie dla prawdziwych
samiczek.
samiczek.
08:02
Classic case of the male
leaving the female for the bottle.
leaving the female for the bottle.
141
470369
4203
Klasyczny przypadek mężczyzny
opuszczający kobietę dla butelki.
opuszczający kobietę dla butelki.
08:06
(Laughter) (Applause)
142
474572
2947
(Śmiech) (Brawa)
08:11
The species almost went extinct.
143
479402
2371
Gatunek ten prawie wymarł.
08:14
Australia had to change its bottles
to save its beetles.
to save its beetles.
144
482443
4309
Australi musiała zmienić butelki, by
uratować ich chrząszcze.
uratować ich chrząszcze.
08:18
(Laughter)
145
486752
3000
(Śmiech)
08:21
Now, the males had successfully
found females for thousands,
found females for thousands,
146
489752
4208
Samce z sukcesem znajdowali samice przez
tysiące
tysiące
08:25
perhaps millions of years.
147
493960
2438
możliwie miliony lat.
08:28
It looked like they saw reality
as it is, but apparently not.
as it is, but apparently not.
148
496398
4434
Wydawało się, że widzą rzeczywistość taką
jaka jest, ale najwyrazniej to nieprawda.
jaka jest, ale najwyrazniej to nieprawda.
08:32
Evolution had given them a hack.
149
500832
2857
Ewolucja dała im ułatwienie.
08:35
A female is anything dimpled,
glossy and brown,
glossy and brown,
150
503689
4736
Samica jest czymkowielek z dołeczkami,
świecąca i brązowa,
świecąca i brązowa,
08:40
the bigger the better.
151
508425
2276
im większa tym lepsza.
08:42
(Laughter)
152
510701
1834
(Śmiech)
08:44
Even when crawling all over the bottle,
the male couldn't discover his mistake.
the male couldn't discover his mistake.
153
512535
4840
Nawet przy pełzaniu po całej butelce,
samiec nie mógł odkryć swojego błędu.
samiec nie mógł odkryć swojego błędu.
08:49
Now, you might say, beetles, sure,
they're very simple creatures,
they're very simple creatures,
154
517945
3645
Teraz moglibyście powiedzieć, że
pewnie, chrząszcze to proste stworzenia,
pewnie, chrząszcze to proste stworzenia,
08:53
but surely not mammals.
155
521590
1858
ale na pewno nie ssaki.
08:55
Mammals don't rely on tricks.
156
523448
2717
Ssaki nie polegają na sztuczkach.
08:58
Well, I won't dwell on this,
but you get the idea. (Laughter)
but you get the idea. (Laughter)
157
526165
6013
Cóż, nie będę się nad tym rozwodził,
ale rozumiecie ideę. (Śmiech)
ale rozumiecie ideę. (Śmiech)
09:04
So this raises an important
technical question:
technical question:
158
532178
3158
Więc, to prowokuje nowe pytanie:
09:07
Does natural selection really favor
seeing reality as it is?
seeing reality as it is?
159
535336
5991
Czy naturalna selekcja jest przychylna
widzeniu świata takim jaki jest?
widzeniu świata takim jaki jest?
09:13
Fortunately, we don't have
to wave our hands and guess;
to wave our hands and guess;
160
541877
3536
Na szczęście, nie musimy
machać naszymi rękami i zgadywać;
machać naszymi rękami i zgadywać;
09:17
evolution is a mathematically
precise theory.
precise theory.
161
545413
3181
ewolucja jest matematycznie
precyzyjną teorią.
precyzyjną teorią.
09:20
We can use the equations of evolution
to check this out.
to check this out.
162
548594
3553
Możemy użyć równań ewolucji,
aby to sprawdzić.
aby to sprawdzić.
09:24
We can have various organisms
in artificial worlds compete
in artificial worlds compete
163
552147
4153
Możemy sprawić, że różne organizmy w
sztucznych światach będą rywalizować,
sztucznych światach będą rywalizować,
09:28
and see which survive and which thrive,
164
556300
1953
by zobaczyć, które przetrwają,
09:30
which sensory systems are more fit.
165
558253
3553
będą się dobrze rozwijać,
a ich zmysły są lepiej dostosowane.
a ich zmysły są lepiej dostosowane.
09:33
A key notion in those
equations is fitness.
equations is fitness.
166
561806
4085
Główne pojęcie w tych równaniach to
przystosowanie.
przystosowanie.
09:37
Consider this steak:
167
565891
2695
Rozważcie ten stek:
09:41
What does this steak do
for the fitness of an animal?
for the fitness of an animal?
168
569956
2962
Czy ten stek jesprawia, że zwierzę
jest przystosowane?
jest przystosowane?
09:45
Well, for a hungry lion looking to eat,
it enhances fitness.
it enhances fitness.
169
573438
6016
Cóż, zwiększa przystosowanie
głodnego lwa szukającego jedzenia.
głodnego lwa szukającego jedzenia.
09:52
For a well-fed lion looking to mate,
it doesn't enhance fitness.
it doesn't enhance fitness.
170
580179
4594
Nie zwiękasza przystosowania dla
najedzonego lwa chcącego kopulować.
najedzonego lwa chcącego kopulować.
09:58
And for a rabbit in any state,
it doesn't enhance fitness,
it doesn't enhance fitness,
171
586053
3871
I nie zwiększa przystosowania
królika w jakimkolwiek stanie.
królika w jakimkolwiek stanie.
10:01
so fitness does depend
on reality as it is, yes,
on reality as it is, yes,
172
589924
4124
więc przystosowanie zależy od
rzeczywistości jaka jest, tak,
rzeczywistości jaka jest, tak,
10:06
but also on the organism,
its state and its action.
its state and its action.
173
594048
4188
ale także od organizmu, jego stanu
i działania.
i działania.
10:10
Fitness is not the same thing
as reality as it is,
as reality as it is,
174
598236
3553
Przystosowanie nie jest tą samą rzeczą co
rzeczywistość taka jaka jest
rzeczywistość taka jaka jest
10:13
and it's fitness,
and not reality as it is,
and not reality as it is,
175
601789
3483
to przystosowanie,
nie rzeczywistość,
nie rzeczywistość,
10:17
that figures centrally
in the equations of evolution.
in the equations of evolution.
176
605272
4179
to jest dokłanie w równaniu o ewolucji.
10:21
So, in my lab,
177
609451
3191
Więc, w moim labolatorium
10:24
we have run hundreds of thousands
of evolutionary game simulations
of evolutionary game simulations
178
612642
3775
przeprowadziliśmy setki tysięcy
ewolucyjnych gier symulacyjnych
ewolucyjnych gier symulacyjnych
10:28
with lots of different
randomly chosen worlds
randomly chosen worlds
179
616417
3065
z wieloma różnymi losowo wybranymi
światami
światami
10:31
and organisms that compete
for resources in those worlds.
for resources in those worlds.
180
619482
4179
i organizmami, które rywalizują o
surowce w tych światach.
surowce w tych światach.
10:35
Some of the organisms
see all of the reality,
see all of the reality,
181
623661
4319
Niektóre spośród organizmów widzą
całą rzeczywstość,
całą rzeczywstość,
10:39
others see just part of the reality,
182
627980
1889
inne widzą tylko jej część,
10:41
and some see none of the reality,
183
629869
2105
a jeszcze inne nic rzeczywistego,
10:43
only fitness.
184
631974
1766
tylko przystosowanie.
10:46
Who wins?
185
634240
1580
Kto wygrywa?
10:48
Well, I hate to break it to you,
but perception of reality goes extinct.
but perception of reality goes extinct.
186
636290
5965
Cóż, nie chcę przekazywać tej wiadomości,
ale postrzeganie rzeczywistości wymiera.
ale postrzeganie rzeczywistości wymiera.
10:54
In almost every simulation,
187
642255
1909
W niemalże wszystkich symulacjach
10:56
organisms that see none of reality
188
644164
2182
organizmy, które nie widzą rzeczywistości,
10:58
but are just tuned to fitness
189
646346
2090
ale są tylko dobrze przystosowane
11:00
drive to extinction all the organisms
that perceive reality as it is.
that perceive reality as it is.
190
648436
5224
doprowadzją do wymarcia wszystkie
organizmy, które postrzegają rzeczywistość
organizmy, które postrzegają rzeczywistość
11:05
So the bottom line is, evolution
does not favor vertical,
does not favor vertical,
191
653660
4590
Ogólny rozrachunek to: ewolucja nie
jest przychylna prawdomówności,
jest przychylna prawdomówności,
11:10
or accurate perceptions.
192
658250
1656
albo właściwemu postrzeganiu.
11:11
Those perceptions of reality go extinct.
193
659906
3762
Te postrzeganie rzeczywistości wymiera.
11:15
Now, this is a bit stunning.
194
663668
2020
Jest to trochę zdumiewające.
11:17
How can it be that not seeing
the world accurately
the world accurately
195
665688
3682
Jak to może być, że niewidzenie
dokładnie świata
dokładnie świata
11:21
gives us a survival advantage?
196
669370
1820
daje nam przewagę w przetrwaniu?
11:23
That is a bit counterintuitive.
197
671190
2113
Jest to trochę sprzeczne z intuicją.
11:25
But remember the jewel beetle.
198
673303
1835
Ale pamiętajcie chrząszcza.
11:27
The jewel beetle survived
for thousands, perhaps millions of years,
for thousands, perhaps millions of years,
199
675138
3761
Australijski chrząszcz przetrwał tysiące,
może i nawet milion lat,
może i nawet milion lat,
11:30
using simple tricks and hacks.
200
678899
2694
używając prostych trików i ułatwień.
11:33
What the equations
of evolution are telling us
of evolution are telling us
201
681593
3177
To co równania ewolucji nam mówią
11:36
is that all organisms, including us,
are in the same boat as the jewel beetle.
are in the same boat as the jewel beetle.
202
684770
5643
to, to że wszystkie organizmy, włączając
nas, jadą na tym samym wózku co chrząszcz.
nas, jadą na tym samym wózku co chrząszcz.
11:42
We do not see reality as it is.
203
690413
1930
Nie widzimy
rzeczywistości jaką jest.
rzeczywistości jaką jest.
11:44
We're shaped with tricks
and hacks that keep us alive.
and hacks that keep us alive.
204
692343
4272
Jesteśmy ukształtowani na sztuczkach i
ułatwieniach trzymających nas przy życiu.
ułatwieniach trzymających nas przy życiu.
11:48
Still,
205
696615
2020
Pomimo tego
11:50
we need some help with our intuitions.
206
698635
2067
potrzebujemy pomocy przy naszej intuicji.
11:52
How can not perceiving
reality as it is be useful?
reality as it is be useful?
207
700702
4783
Jak niepostrzeganie rzeczywistości
jaką jest może być przydatne?
jaką jest może być przydatne?
11:57
Well, fortunately, we have
a very helpful metaphor:
a very helpful metaphor:
208
705485
3669
Cóż, na szczęście, mamy
bardzo przydatną metaforę:
bardzo przydatną metaforę:
12:01
the desktop interface on your computer.
209
709154
2832
pulpit na twoim komputerze.
12:03
Consider that blue icon
for a TED Talk that you're writing.
for a TED Talk that you're writing.
210
711986
4133
Rozważ tą niebieską ikonę dla TED Talk,
którą piszesz.
którą piszesz.
12:08
Now, the icon is blue and rectangular
211
716119
4004
Ikona jest niebieska i prostokątna
12:12
and in the lower right corner
of the desktop.
of the desktop.
212
720123
2381
i w prawym dolnym rogu pulpitu.
12:15
Does that mean that the text file itself
in the computer is blue,
in the computer is blue,
213
723324
4186
Czy to znaczy, że plik tekstowy w
komputerze jest niebieski,
komputerze jest niebieski,
12:20
rectangular, and in the lower
right-hand corner of the computer?
right-hand corner of the computer?
214
728200
3755
prostokątny i prawym
dolnym rogu komputera?
dolnym rogu komputera?
12:23
Of course not.
215
731955
1323
Oczywiście że nie.
12:25
Anyone who thought that misinterprets
the purpose of the interface.
the purpose of the interface.
216
733278
4709
Ktokolwiek kto tak pomyślał nie zrozumiał
celu pulpitu.
celu pulpitu.
12:29
It's not there to show you
the reality of the computer.
the reality of the computer.
217
737987
2768
Nie jest tak by pokazywać
rzeczywistość komputera.
rzeczywistość komputera.
12:32
In fact, it's there to hide that reality.
218
740755
2925
Prawdę mówiąc, jest tam by
ukryć tą rzeczywistość.
ukryć tą rzeczywistość.
12:35
You don't want to know about the diodes
219
743680
1875
Nie chcesz wiedzieć o diodach
12:37
and resistors and all
the megabytes of software.
the megabytes of software.
220
745555
2250
i rezystorach
i o megabajtach oprogramowania.
i o megabajtach oprogramowania.
12:39
If you had to deal with that,
you could never write your text file
you could never write your text file
221
747805
3131
Jeśli musiałbyś się z tym zmagać,
nie mógłbyś nigdy nic napisać
nie mógłbyś nigdy nic napisać
12:42
or edit your photo.
222
750936
1475
albo edytować swojego zdjęcia.
12:44
So the idea is that evolution
has given us an interface
has given us an interface
223
752411
4717
Więc, pomysł jest taki, że ewoucja
dała nam pulpit,
dała nam pulpit,
12:49
that hides reality and guides
adaptive behavior.
adaptive behavior.
224
757128
4315
który ukrywa rzeczywistość i prowadzi do
adaptacyjnych zachowań.
adaptacyjnych zachowań.
12:53
Space and time, as you
perceive them right now,
perceive them right now,
225
761443
3018
Czas i przestrzeń, takie jak je
teraz postrzegamy
teraz postrzegamy
12:56
are your desktop.
226
764461
2174
to nasz pulpit.
12:58
Physical objects are simply icons
in that desktop.
in that desktop.
227
766635
4737
Fizyczne obiekty to proste ikony na tym
pulpicie.
pulpicie.
13:04
There's an obvious objection.
228
772192
2221
Jest do tego prosty zarzut.
13:06
Hoffman, if you think that train
coming down the track at 200 MPH
coming down the track at 200 MPH
229
774413
3948
Hoffman, jeśli myślisz, że ten jadący
pociąg z prędkością 200km/h
pociąg z prędkością 200km/h
13:10
is just an icon of your desktop,
230
778361
2461
to tylko ikona na pulpicie,
13:12
why don't you step in front of it?
231
780822
2125
czemu się pod niego nie rzucisz?
13:14
And after you're gone,
and your theory with you,
and your theory with you,
232
782947
2293
I po tym jak cię już nie będzie
i twojej teorii
i twojej teorii
13:17
we'll know that there's more
to that train than just an icon.
to that train than just an icon.
233
785240
3314
dowiemy się, że jest to coś więcej
z tego pociągu niż tylko ikona.
z tego pociągu niż tylko ikona.
13:20
Well, I wouldn't step
in front of that train
in front of that train
234
788554
2043
Cóż, nie rzuciłbym się pod pociąg
13:22
for the same reason
235
790597
1556
z tego samego powodu,
dla którego
dla którego
13:24
that I wouldn't carelessly drag
that icon to the trash can:
that icon to the trash can:
236
792153
4295
nie przeciągnąłbym tamtej
ikony to śmietnika:
ikony to śmietnika:
13:28
not because I take the icon literally --
237
796448
3181
nie dlatego, że biorę ją dosłownie;
13:31
the file is not literally blue
or rectangular --
or rectangular --
238
799629
3005
dokument nie jest naprawdę niebieski czy
prostokątny,
prostokątny,
13:34
but I do take it seriously.
239
802934
2326
ale dlatego, że biorę ją na poważnie.
13:37
I could lose weeks of work.
240
805260
2031
Mógłbym stracić tygodnie pracy.
13:39
Similarly, evolution has shaped us
241
807291
2554
Podobnie ukształtowała nas ewolucja
13:41
with perceptual symbols
that are designed to keep us alive.
that are designed to keep us alive.
242
809845
4436
z postrzeżeniowymi symbolami, które są
zaprojektowane, aby trzymać nas przy życiu
zaprojektowane, aby trzymać nas przy życiu
13:46
We'd better take them seriously.
243
814811
2465
Powinniśmy brać je na poważnie.
13:49
If you see a snake, don't pick it up.
244
817276
2205
Jeśli widzisz węża, nie podnoś go.
13:52
If you see a cliff, don't jump off.
245
820391
2759
Jeśli widzisz klif, nie zeskakuj z niego.
13:55
They're designed to keep us safe,
and we should take them seriously.
and we should take them seriously.
246
823150
3576
Są zaprojektowane, byśmy byli bezpieczni
i powinniśmy brać je na poważnie.
i powinniśmy brać je na poważnie.
13:58
That does not mean that we
should take them literally.
should take them literally.
247
826726
2691
To nie znaczy, że mamy brać je dosłownie.
14:01
That's a logical error.
248
829417
2254
To logiczna niespójność.
14:03
Another objection: There's
nothing really new here.
nothing really new here.
249
831671
3205
Kolejny zarzut: Nie ma tutaj nic nowego.
14:06
Physicists have told us for a long time
that the metal of that train looks solid
that the metal of that train looks solid
250
834876
3924
Fizycy mówili nam przez dlugi czas, że
metal z pociągu wygląda na twardy,
metal z pociągu wygląda na twardy,
14:10
but really it's mostly empty space
with microscopic particles zipping around.
with microscopic particles zipping around.
251
838800
4388
ale tak naprawdę to głównie przestrzeń
z mikroskopijnymi cząstkami spiętymi razem
z mikroskopijnymi cząstkami spiętymi razem
14:15
There's nothing new here.
252
843188
1488
Nie ma tutaj nic nowego.
14:16
Well, not exactly.
253
844676
2204
Cóż, nie do końca.
14:18
It's like saying, I know that
that blue icon on the desktop
that blue icon on the desktop
254
846880
4040
To jak mówienie, że wiem, że ta niebieska
ikona na pulpicie
ikona na pulpicie
14:22
is not the reality of the computer,
255
850920
2299
nie jest rzeczywistością komputera,
14:25
but if I pull out my trusty
magnifying glass and look really closely,
magnifying glass and look really closely,
256
853219
3459
ale jeśli wyciągnę zaufane szkło
powiększające i popatrzę z bliska
powiększające i popatrzę z bliska
14:28
I see little pixels,
257
856678
1811
to zobaczę małe piksele
14:30
and that's the reality of the computer.
258
858489
2461
i to jest rzeczywistość komputera.
14:32
Well, not really -- you're still
on the desktop, and that's the point.
on the desktop, and that's the point.
259
860950
3808
Cóż, nie do końca - nadal jesteś na
pulpicie, ale to to chodzi.
pulpicie, ale to to chodzi.
14:36
Those microscopic particles
are still in space and time:
are still in space and time:
260
864758
2996
Te mikroskopowe cząstki
są nadal w czasie i przestrzeni:
są nadal w czasie i przestrzeni:
14:39
they're still in the user interface.
261
867754
2391
są nadal w interfejsie użytkownika.
14:42
So I'm saying something far more radical
than those physicists.
than those physicists.
262
870145
3762
Więc, ja mówię coś o wiele bardziej
radykalnego niż ci fizycy.
radykalnego niż ci fizycy.
14:46
Finally, you might object,
263
874727
1473
W końcu, mógłbyś się sprzeciwić
14:48
look, we all see the train,
264
876200
2559
spójrz, wszyscy widzimy pociąg,
14:50
therefore none of us constructs the train.
265
878759
3042
tak więc, nikt z nas nie
konstruował pociągu.
konstruował pociągu.
14:53
But remember this example.
266
881801
2090
Ale pamiętaj ten przykład.
14:55
In this example, we all see a cube,
267
883891
2716
W tym przykładzie, wszyscy widzimy
sześcian,
sześcian,
14:59
but the screen is flat,
268
887597
2093
ale ekran jest płaski,
15:01
so the cube that you see
is the cube that you construct.
is the cube that you construct.
269
889690
2737
więc sześcian który widzisz jest
przez ciebie konstruowany
przez ciebie konstruowany
15:05
We all see a cube
270
893736
2043
Wszyscy widzimy sześcian,
15:07
because we all, each one of us,
constructs the cube that we see.
constructs the cube that we see.
271
895779
4859
bo my wszyscy, każdy z nas
konstruuje ten sześcian, który widzimy.
konstruuje ten sześcian, który widzimy.
15:12
The same is true of the train.
272
900638
2060
To samo jest prawdą o pociągu.
15:14
We all see a train because
we each see the train that we construct,
we each see the train that we construct,
273
902698
4482
Wszyscy widzimy pociąg, bo każdy z nas
widzi pociąg, który konstruujemy
widzi pociąg, który konstruujemy
15:19
and the same is true
of all physical objects.
of all physical objects.
274
907180
3553
i to wszystko jest prawdą dla każdego
fizycznego obiektu.
fizycznego obiektu.
15:24
We're inclined to think that perception
is like a window on reality as it is.
is like a window on reality as it is.
275
912343
5053
Jesteśmy przysposobieni do myślenia, że
doznania są jak okno na rzeczywistość.
doznania są jak okno na rzeczywistość.
15:29
The theory of evolution is telling us
that this is an incorrect interpretation
that this is an incorrect interpretation
276
917396
5004
Teoria ewolucji mówi nam, że
to jest błędna interpretacja
to jest błędna interpretacja
15:34
of our perceptions.
277
922400
1465
naszych doznań.
15:37
Instead, reality is more like a 3D desktop
278
925095
3544
Natomiast, rzeczywistość jest
bardziej jak pulpit 3D,
bardziej jak pulpit 3D,
15:40
that's designed to hide
the complexity of the real world
the complexity of the real world
279
928639
3297
który jest zaprojektowany do chowania
komplikacji prawdziwego świata
komplikacji prawdziwego świata
15:43
and guide adaptive behavior.
280
931936
1866
i wskazówką do dostosowania się.
15:46
Space as you perceive it is your desktop.
281
934282
2928
Przestrzeń, tak jak ją postrzegasz, to
twój pulpit.
twój pulpit.
15:49
Physical objects are just
the icons in that desktop.
the icons in that desktop.
282
937210
3026
Fizyczne obiekty to tylko ikony na tym
pulpicie.
pulpicie.
15:53
We used to think that the Earth is flat
because it looks that way.
because it looks that way.
283
941456
3670
Kiedyś myśleliśmy, że Ziemia jest płaska,
bo tak wygląda.
bo tak wygląda.
15:57
Then we thought that the Earth
is the unmoving center of reality
is the unmoving center of reality
284
945520
3134
Potem pomyśleliśmy, że Ziemia to
nieruchome centrum rzeczywistości
nieruchome centrum rzeczywistości
16:00
because it looks that way.
285
948654
1724
bo tak wygląda.
16:02
We were wrong.
286
950378
1142
Myliliśmy się.
16:03
We had misinterpreted our perceptions.
287
951520
2670
Zle zinterpretowaliśmy nasze postrzeganie.
16:06
Now we believe that spacetime and objects
288
954910
3409
Teraz wierzymy, że czas i przedmioty
16:10
are the nature of reality as it is.
289
958319
2614
są naturą rzeczywistości, taką jaka jest.
16:13
The theory of evolution is telling us
that once again, we're wrong.
that once again, we're wrong.
290
961453
3924
Teoria ewolucji mówi nam po raz kolejny,
że się mylimy.
że się mylimy.
16:17
We're misinterpreting the content
of our perceptual experiences.
of our perceptual experiences.
291
965377
5039
Zle interpretujemy zawartość naszych
doznań zmysłowych.
doznań zmysłowych.
16:22
There's something that exists
when you don't look,
when you don't look,
292
970416
2531
Jest coś co istnieje, jeśli
na to nie patrzymy,
na to nie patrzymy,
16:24
but it's not spacetime
and physical objects.
and physical objects.
293
972947
3403
ale to nie czas czy obiekty fizyczne.
16:28
It's as hard for us to let go
of spacetime and objects
of spacetime and objects
294
976350
3028
To ciężkie dla nas, by porzucić ideę
czasu i przedmiotów
czasu i przedmiotów
16:31
as it is for the jewel beetle
to let go of its bottle.
to let go of its bottle.
295
979378
3483
tak jak chrząszczowi porzucić butelkę.
16:34
Why? Because we're blind
to our own blindnesses.
to our own blindnesses.
296
982861
4418
Dlaczego? Bo jesteśmy ślepi na
naszą ślepotę.
naszą ślepotę.
16:40
But we have an advantage
over the jewel beetle:
over the jewel beetle:
297
988409
2347
Ale mamy przewagę nad chrząszczem:
16:42
our science and technology.
298
990756
1788
nasza nauka i technologia.
16:44
By peering through the lens of a telescope
299
992544
2391
Przez badawcze patrzenie przez
obiektyw teleskopu
obiektyw teleskopu
16:46
we discovered that the Earth
is not the unmoving center of reality,
is not the unmoving center of reality,
300
994935
4636
odkryliśmy, że Ziemia nie jest nieruchomym
centrum rzeczywistości
centrum rzeczywistości
16:51
and by peering through the lens
of the theory of evolution
of the theory of evolution
301
999571
2878
i przez badawcze patrzenie przez
obiektyw teorii ewolucji
obiektyw teorii ewolucji
16:54
we discovered that spacetime and objects
302
1002449
2322
odkryliśmy, że czas i przedmioty
16:56
are not the nature of reality.
303
1004771
2368
nie są naturą rzeczywistości.
16:59
When I have a perceptual experience
that I describe as a red tomato,
that I describe as a red tomato,
304
1007139
4285
Kiedy mam zmysłowe doznanie, które
opisuję jako czerwony pomidor
opisuję jako czerwony pomidor
17:03
I am interacting with reality,
305
1011424
2937
Doznaję interakcji z rzeczywistością,
17:06
but that reality is not a red tomato
and is nothing like a red tomato.
and is nothing like a red tomato.
306
1014361
5210
ale ta rzeczywistość to nie czerwony
pomidor, ani nic podobnego do pomidora.
pomidor, ani nic podobnego do pomidora.
17:11
Similarly, when I have an experience
that I describe as a lion or a steak,
that I describe as a lion or a steak,
307
1019571
5401
Podobnie, gdy doświadczam i opisuję to
doświadczenie jako lwa czy stek,
doświadczenie jako lwa czy stek,
17:16
I'm interacting with reality,
308
1024972
1848
doznaję interakcji z rzeczywistością,
17:18
but that reality is not a lion or a steak.
309
1026820
3158
ale tą rzeczywistością
nie jest lew czy stek.
nie jest lew czy stek.
17:21
And here's the kicker:
310
1029978
2020
I jeszcze jedna niespodzianka:
17:23
When I have a perceptual experience
that I describe as a brain, or neurons,
that I describe as a brain, or neurons,
311
1031998
4690
Gdy mam zmysłowe doznanie, które
opisuję jako mózg czy neurony
opisuję jako mózg czy neurony
17:28
I am interacting with reality,
312
1036688
2090
doświadczam interakcji z rzeczywistością,
17:30
but that reality is not a brain or neurons
313
1038778
3529
ale tak naprawdę to nie jest
mózg czy neurony
mózg czy neurony
17:34
and is nothing like a brain or neurons.
314
1042307
3498
i to nie jest jak mózg czy neurony.
17:37
And that reality, whatever it is,
315
1045805
4779
I ta rzecczywistość, czymkolwiek jest,
17:42
is the real source of cause and effect
316
1050584
3611
jest prawdziwym zródłem przyczyny
i skutku
i skutku
17:46
in the world -- not brains, not neurons.
317
1054195
4032
w świecie - nie mózgi, nie neurony.
17:50
Brains and neurons
have no causal powers.
have no causal powers.
318
1058227
2600
Mózgi i neurony nie mają mocy.
17:52
They cause none of our
perceptual experiences,
perceptual experiences,
319
1060827
2601
Nie powodują naszych doznań zmysłowych
17:55
and none of our behavior.
320
1063428
1788
i naszego zachowania.
17:57
Brains and neurons are a species-specific
set of symbols, a hack.
set of symbols, a hack.
321
1065216
5376
Mózgi i neurony są gatunkowo-konkretnym
zestawem symboli, ułatwieniem.
zestawem symboli, ułatwieniem.
18:02
What does this mean
for the mystery of consciousness?
for the mystery of consciousness?
322
1070592
2681
Co to znaczy dla zagadki świadomości?
18:05
Well, it opens up new possibilities.
323
1073923
3993
Cóż, otwiera to nowe możliwości.
18:09
For instance,
324
1077916
1695
Na przykład,
18:11
perhaps reality is some vast machine
that causes our conscious experiences.
that causes our conscious experiences.
325
1079611
6979
może rzeczywistość jest jakąś ogromną
maszyną powodującą świadome doznania.
maszyną powodującą świadome doznania.
18:18
I doubt this, but it's worth exploring.
326
1086590
3670
Wątpię w to, ale jest to warte odkrywania.
18:22
Perhaps reality is some vast,
interacting network of conscious agents,
interacting network of conscious agents,
327
1090260
5349
Może rzeczywistość jest ogromną,
interaktywną siecią świadomych agentów,
interaktywną siecią świadomych agentów,
18:27
simple and complex, that cause
each other's conscious experiences.
each other's conscious experiences.
328
1095609
5573
łatwych i skomplikowanych, które powodują
świadome doświadczenia.
świadome doświadczenia.
18:33
Actually, this isn't as crazy
an idea as it seems,
an idea as it seems,
329
1101182
3250
Właściwie, to nie jest tak szalony pomysł
na jaki wygląda
na jaki wygląda
18:36
and I'm currently exploring it.
330
1104432
1620
i obecnie go odkrywam.
18:38
But here's the point:
331
1106592
2066
Ale to jest puenta:
18:40
Once we let go of our massively intuitive
332
1108658
3321
Raz puszczając naszą ogromnie intuicyjne,
18:43
but massively false assumption
about the nature of reality,
about the nature of reality,
333
1111979
3924
lecz ogromnie błędne założenie o naturze
rzeczywistości,
rzeczywistości,
18:47
it opens up new ways to think
about life's greatest mystery.
about life's greatest mystery.
334
1115903
4388
otworzą się nowe ścieżki myślenia o
największych życiowych zagadkach.
największych życiowych zagadkach.
18:53
I bet that reality will end up
turning out to be more fascinating
turning out to be more fascinating
335
1121251
4609
Założę się, że rzeczywistość okaże się
bardziej interesująca
bardziej interesująca
18:57
and unexpected than we've ever imagined.
336
1125860
3974
i nieprzewidywalna niż moglibyśmy
sobie ją kiedykolwiek wyobrazić.
sobie ją kiedykolwiek wyobrazić.
19:01
The theory of evolution presents us
with the ultimate dare:
with the ultimate dare:
337
1129834
4388
Teoria ewolucji prezentuje nam
otateczne wyzwanie:
otateczne wyzwanie:
19:06
Dare to recognize that perception
is not about seeing truth,
is not about seeing truth,
338
1134222
5142
Wyzwanie by rozpoznać, że postrzeganie
nie jest o dociekaniu prawdy,
nie jest o dociekaniu prawdy,
19:11
it's about having kids.
339
1139364
4096
ale o posiadaniu dzieci.
19:15
And by the way, even this TED
is just in your head.
is just in your head.
340
1143460
4740
A tak swoją drogą, nawet ten TED
jest tylko w twojej głowie.
jest tylko w twojej głowie.
19:20
Thank you very much.
341
1148200
2044
Dziękuję bardzo.
19:22
(Applause)
342
1150244
3388
(Brawa)
19:32
Chris Anderson: If that's
really you there, thank you.
really you there, thank you.
343
1160786
3435
Jeśli to naprawdę ty, dziękuję.
19:36
So there's so much from this.
344
1164221
2931
Tak wiele się dowiedzieliśmy.
19:39
I mean, first of all, some people
may just be profoundly depressed
may just be profoundly depressed
345
1167152
3269
Chodzi mi o to, że po pierwsze, pewni
ludzie mogą być pełni depresji
ludzie mogą być pełni depresji
19:42
at the thought that,
if evolution does not favor reality,
if evolution does not favor reality,
346
1170421
5549
na myśl o tym, że ewolucja nie
pochwala rzeczywistości,
pochwala rzeczywistości,
19:47
I mean, doesn't that to some extent
undermine all our endeavors here,
undermine all our endeavors here,
347
1175970
3330
znaczy się, czy to nie podważa rozmiaru
naszych wysiłków,
naszych wysiłków,
19:51
all our ability to think
that we can think the truth,
that we can think the truth,
348
1179300
2684
naszych zdolności do myślenia, że
możemy wymyślić prawdę
możemy wymyślić prawdę
19:53
possibly even including
your own theory, if you go there?
your own theory, if you go there?
349
1181984
3506
możliwie nawet włączając w to twoją
teorię?
teorię?
19:57
Donald Hoffman: Well, this does not
stop us from a successful science.
stop us from a successful science.
350
1185490
4454
Donald Hoffman: Cóż, to nas nie
powstrzymuje od odkryć naukowych.
powstrzymuje od odkryć naukowych.
20:01
What we have is one theory
that turned out to be false,
that turned out to be false,
351
1189944
2812
To co mamy, to jedna teoria, która
okazała się błędna,
okazała się błędna,
20:04
that perception is like reality
and reality is like our perceptions.
and reality is like our perceptions.
352
1192756
4459
że postrzeganie jest jak rzeczywistość a
rzeczywistość jest jak nasze postrzeganie.
rzeczywistość jest jak nasze postrzeganie.
20:09
That theory turns out to be false.
353
1197215
1685
Ta teoria okazuje się błędna.
20:10
Okay, throw that theory away.
354
1198900
1418
Okej, wyrzuć tą teorię.
20:12
That doesn't stop us from now postulating
all sorts of other theories
all sorts of other theories
355
1200318
3254
To nie powstrzymuje nas od tworzenia
nowych teorii
nowych teorii
20:15
about the nature of reality,
356
1203572
1358
o naturze rzeczywistości
20:16
so it's actually progress to recognize
that one of our theories was false.
that one of our theories was false.
357
1204930
3605
i to właściwie jest proces rozpoznania
że jedna z naszych teorii była błędna
że jedna z naszych teorii była błędna
20:20
So science continues as normal.
There's no problem here.
There's no problem here.
358
1208535
2658
Więc nauka działa nadal.
Nie ma w tym żadnego problemu.
Nie ma w tym żadnego problemu.
20:23
CA: So you think it's possible
-- (Laughter) --
-- (Laughter) --
359
1211193
2601
CA: Więc myślisz, że to możliwe.
(Śmiech)
(Śmiech)
20:25
This is cool, but what you're saying
I think is it's possible that evolution
I think is it's possible that evolution
360
1213794
4110
To super, ale myśląc o tym co mówisz,
uważam, że to możliwe, by ewolucja
uważam, że to możliwe, by ewolucja
20:29
can still get you to reason.
361
1217904
2647
przywróciała ci rozsądek.
20:32
DH: Yes. Now that's a very,
very good point.
very good point.
362
1220551
2313
DH: Teraz to bardzo, bardzo dobra kwestia.
20:34
The evolutionary game simulations that I
showed were specifically about perception,
showed were specifically about perception,
363
1222864
4527
Ewolucyjna gra symulacyjna, którą
pokazałem była właśnie o postrzeganiu, ona
pokazałem była właśnie o postrzeganiu, ona
20:39
and they do show that our perceptions
have been shaped
have been shaped
364
1227391
2578
naprawdę pokazuje, że nasze doznania
były ukształtowane
były ukształtowane
20:41
not to show us reality as it is,
365
1229969
1880
nie by pokazać nam prawdziwy świat,
20:43
but that does not mean the same thing
about our logic or mathematics.
about our logic or mathematics.
366
1231849
4273
ale to nie znaczy, że ta sama sprawa się
tyczyła naszej logiki czy matematyki.
tyczyła naszej logiki czy matematyki.
20:48
We haven't done these simulations,
but my bet is that we'll find
but my bet is that we'll find
367
1236122
3622
Nie przeprowadziliśmy symulacji, ale
założę się, że znajdziemy dowód,
założę się, że znajdziemy dowód,
20:51
that there are some selection pressures
for our logic and our mathematics
for our logic and our mathematics
368
1239744
3622
że jest jakaś selekcja nacisku na naszą
logikę i matematykę
logikę i matematykę
20:55
to be at least in the direction of truth.
369
1243366
2206
by iść w dobrym kierunku zmierzając
do prawdy.
do prawdy.
20:57
I mean, if you're like me,
math and logic is not easy.
math and logic is not easy.
370
1245572
2647
Jeśli jesteś jak ja
to matematyka i logika jest trudna.
to matematyka i logika jest trudna.
21:00
We don't get it all right, but at least
the selection pressures are not
the selection pressures are not
371
1248219
3351
Nie wszyscy to rozumiemy, ale przynajmniej
selekcja nacisku nie jest
selekcja nacisku nie jest
21:03
uniformly away from true math and logic.
372
1251570
2338
jednakowo odległa od prawdziwej
matmy i logiki.
matmy i logiki.
21:05
So I think that we'll find that we have
to look at each cognitive faculty
to look at each cognitive faculty
373
1253908
3320
Więc, myślę że odkryjemy, iż musimy
przyglądać się po kolei poznawczym
przyglądać się po kolei poznawczym
21:09
one at a time and see
what evolution does to it.
what evolution does to it.
374
1257228
2624
umiejętnościom i zobaczyć
co robi z nimi ewolucja.
co robi z nimi ewolucja.
21:11
What's true about perception may not
be true about math and logic.
be true about math and logic.
375
1259852
3761
Co jest prawdą dla postrzegania nie musi
być prawdziwe dla matmy i logiki.
być prawdziwe dla matmy i logiki.
21:15
CA: I mean, really what you're proposing
is a kind of modern-day Bishop Berkeley
is a kind of modern-day Bishop Berkeley
376
1263613
3994
CA: Naprawde, to co proponujesz to rodzaj
nowoczesnej Berkeley-owskiej
nowoczesnej Berkeley-owskiej
21:19
interpretation of the world:
377
1267607
2391
interpretacji świata:
21:21
consciousness causes matter,
not the other way around.
not the other way around.
378
1269998
2949
świadomość powoduje powstanie materii
a nie na odwrót.
a nie na odwrót.
21:24
DH: Well, it's slightly
different than Berkeley.
different than Berkeley.
379
1272947
2392
DH: Cóż, to jest troszkę inaczej niż
Berkeleya.
Berkeleya.
21:27
Berkeley thought that, he was a deist,
and he thought that the ultimate
and he thought that the ultimate
380
1275339
3362
Berkeley był deistą i myślał, że
ostateczną
ostateczną
21:30
nature of reality is God
and so forth,
and so forth,
381
1278701
2039
naturą rzeczywistości jest Bóg
i tak dalej
i tak dalej
21:32
and I don't need to go
where Berkeley's going,
where Berkeley's going,
382
1280740
3110
a ja nie muszę zmierzać z tym
tam gdzie Berkeley
tam gdzie Berkeley
21:35
so it's quite a bit
different from Berkeley.
different from Berkeley.
383
1283850
2695
więc to się trochę różni od interpretacji
Berkeleya.
Berkeleya.
21:39
I call this conscious realism.
It's actually a very different approach.
It's actually a very different approach.
384
1287725
3510
Nazywam to świadomym realizmem.
To właściwie zupełnie inne podejście.
To właściwie zupełnie inne podejście.
21:43
CA: Don, I could literally talk with you
for hours, and I hope to do that.
for hours, and I hope to do that.
385
1291235
3590
Don mógłbym dosłownie rozmawiać z tobą
godzinami, mam nadzieję że tak będzie
godzinami, mam nadzieję że tak będzie
21:46
Thanks so much for that.
DH: Thank you. (Applause)
DH: Thank you. (Applause)
386
1294825
2473
Dziękuję bardzo za to.
DH: Dziękuję. (Brawa)
DH: Dziękuję. (Brawa)
ABOUT THE SPEAKER
Donald Hoffman - Cognitive scientistDonald Hoffman studies how our visual perception, guided by millions of years of natural selection, authors every aspect of our everyday reality.
Why you should listen
In his research to uncover the underlying secrets of human perception, Donald Hoffman has discovered important clues pointing to the subjective nature of reality.
Rather than as a set of absolute physical principles, reality is best understood as a set of phenomena our brain constructs to guide our behavior. To put it simply: we actively create everything we see, and there is no aspect of reality that does not depend on consciousness.
Hoffman is a faculty member at UC Irvine and a recipient of the Troland Award of the US National Academy of Sciences.
Donald Hoffman | Speaker | TED.com