TEDGlobal 2010
Stefano Mancuso: The roots of plant intelligence
Stefano Mancuso: Korzenie inteligencji roślin
Filmed:
Readability: 3.6
1,305,118 views
Rośliny zachowują się w niezwykle inteligentne sposoby: walczą z drapieżnikami, zwiększają swoje szanse na zdobycie pożywienia... Lecz czy możemy myśleć o nich jako posiadających własną inteligencję? Włoski botanik przedstawia intrygujące dowody na poparcie tej tezy.
Stefano Mancuso - Plant neurobiologist
Stefano Mancuso is a founder of the study of plant neurobiology, which explores signaling and communication at all levels of biological organization, from genetics to molecules, cells and ecological communities. Full bio
Stefano Mancuso is a founder of the study of plant neurobiology, which explores signaling and communication at all levels of biological organization, from genetics to molecules, cells and ecological communities. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
Sometimes I go browsing
0
0
3000
Czasami przeglądam
00:18
[through] a very old magazine.
1
3000
2000
bardzo stare czasopisma.
00:20
I found this observation test
2
5000
3000
Znalazłem tam test na spostrzegawczość
00:23
about the story of the ark.
3
8000
3000
o przypowieści o arce.
00:26
And the artist that drew this observation test
4
11000
3000
Artysta, który go narysował
00:29
did some errors, had some mistakes --
5
14000
2000
wprowadził kilka błędów.
00:31
there are more or less 12 mistakes.
6
16000
2000
Jest ich tam 12.
00:33
Some of them are very easy.
7
18000
2000
Niektóre z nich są oczywiste.
00:35
There is a funnel, an aerial part,
8
20000
3000
Jest tam lejek, część anteny,
00:38
a lamp and clockwork key on the ark.
9
23000
2000
lampa i klucz do zegarków.
00:40
Some of them are about the animals, the number.
10
25000
3000
Niektóre dotyczą liczby zwierząt.
00:43
But there is a much more fundamental mistake
11
28000
3000
Ale jest tam ważniejszy błąd,
00:46
in the overall story of the ark
12
31000
3000
w całej opowieści o arce,
00:49
that's not reported here.
13
34000
2000
którego nie wzięto pod uwagę.
00:51
And this problem is: where are the plants?
14
36000
3000
Gdzie są rośliny?
00:54
So now we have God
15
39000
2000
Mamy więc Boga,
00:56
that is going to submerge Earth permanently
16
41000
3000
który zamierza zalać Ziemie na stałe
00:59
or at least for a very long period,
17
44000
3000
lub na bardzo długo,
01:02
and no one is taking care of plants.
18
47000
3000
a nikt nie zatroszczył się o rośliny.
01:05
Noah needed to take two of every kind of bird,
19
50000
2000
Noe zebrał po parze
01:07
of every kind of animal,
20
52000
2000
z każdego gatunku zwierząt,
01:09
of every kind of creature that moves,
21
54000
2000
stworzeń, które się poruszają,
01:11
but no mention about plants.
22
56000
3000
ale żadnej wzmianki o roślinach.
01:14
Why?
23
59000
2000
Dlaczego?
01:16
In another part of the same story,
24
61000
2000
W innej części tej samej przypowieści,
01:18
all the living creatures
25
63000
2000
wszystkie żyjące stworzenia
01:20
are just the living creatures
26
65000
2000
są tylko żyjącymi stworzeniami,
01:22
that came out from the ark,
27
67000
2000
które wyszły z arki,
01:24
so birds, livestock and wild animals.
28
69000
3000
ptaki, żywy inwentarz i inne zwierzęta.
01:27
Plants are not living creatures --
29
72000
2000
Rośliny nie są żywymi stworzeniami.
01:29
this is the point.
30
74000
2000
Taki jest wniosek.
01:31
That is a point that is not
31
76000
2000
To jest puenta,
01:33
coming out from the Bible,
32
78000
2000
która nie wywodzi się z Biblii
01:35
but it's something that
33
80000
2000
ale jest czymś, co zawsze
01:37
really accompanied humanity.
34
82000
3000
towarzyszyło ludzkości.
01:40
Let's have a look at this nice code
35
85000
3000
Spójrzmy na ten obraz
01:43
that is coming from a Renaissance book.
36
88000
3000
z książki epoki renesansu.
01:46
Here we have the description
37
91000
2000
Tutaj mamy opis
01:48
of the order of nature.
38
93000
2000
porządku w naturze.
01:50
It's a nice description because it's starting from left --
39
95000
3000
Od lewej mamy kamienie,
01:53
you have the stones --
40
98000
2000
Od lewej mamy kamienie,
01:55
immediately after the stones, the plants
41
100000
2000
od razu za kamieniami, rośliny,
01:57
that are just able to live.
42
102000
3000
które mogą tylko żyć.
02:00
We have the animals that are able to live and to sense,
43
105000
3000
Zwierzęta są zdolne do życia
02:03
and on the top of the pyramid,
44
108000
2000
i do postrzegania,
02:05
there is the man.
45
110000
2000
a na szczycie jest człowiek.
02:07
This is not the common man.
46
112000
2000
Nie taki zwyczajny.
02:09
The "Homo studiosus" -- the studying man.
47
114000
3000
To uczony.
02:12
This is quite comforting
48
117000
3000
To pocieszające
02:15
for people like me -- I'm a professor --
49
120000
3000
dla profesorów jak ja,
02:18
this to be over there on the top of creation.
50
123000
3000
być na szczycie hierarchii.
02:21
But it's something completely wrong.
51
126000
3000
Ale to błąd.
02:24
You know very well about professors.
52
129000
3000
Tyle wiecie o profesorach.
02:27
But it's also wrong about plants,
53
132000
3000
Ale przy roślinach też jest błąd,
02:30
because plants are not just able to live;
54
135000
2000
bo one nie tylko są zdolne do życia,
02:32
they are able to sense.
55
137000
2000
są również zdolne do postrzegania.
02:34
They are much more sophisticated
56
139000
2000
Są bardziej wyrafinowane
02:36
in sensing than animals.
57
141000
2000
w postrzeganiu niż zwierzęta.
02:38
Just to give you an example,
58
143000
2000
Dam wam przykład,
02:40
every single root apex
59
145000
2000
każdy wierzchołek korzenia
02:42
is able to detect and to monitor
60
147000
3000
jest zdolny do wykrywania
02:45
concurrently and continuously
61
150000
2000
i ciągłego monitorowania
02:47
at least 15 different chemical
62
152000
2000
przynajmniej 15 różnych
02:49
and physical parameters.
63
154000
3000
chemicznych i fizycznych parametrów.
02:52
And they also are able to show and to exhibit
64
157000
3000
Są również zdolne do wykazywania
02:55
such a wonderful and complex behavior
65
160000
3000
tak pięknych i skomplikowanych zachowań
02:58
that can be described just with the term of intelligence.
66
163000
3000
które trzeba określić jako inteligentne.
03:01
Well, but this is something --
67
166000
3000
Niedocenianie roślin jest czymś,
03:04
this underestimation of plants is something
68
169000
2000
Niedocenianie roślin jest czymś,
03:06
that is always with us.
69
171000
3000
co towarzyszy nam od zawsze.
03:09
Let's have a look at this short movie now.
70
174000
3000
Obejrzymy teraz krótki filmik.
03:12
We have David Attenborough.
71
177000
2000
Mamy Davida Attenborough.
03:14
Now David Attenborough is really a plant lover;
72
179000
2000
To miłośnik roślin.
03:16
he did some of the most beautiful movies
73
181000
3000
Stworzył piękne filmy
03:19
about plant behavior.
74
184000
2000
dotyczące roślin.
03:21
Now, when he speaks about plants,
75
186000
2000
Kiedy mówi o roślinach
03:23
everything is correct.
76
188000
2000
wszystko jest poprawne.
03:25
When he speaks about animals,
77
190000
2000
Kiedy mówi o zwierzętach,
03:27
[he] tends to remove the fact
78
192000
2000
zdarza mu się pominąć fakt,
03:29
that plants exist.
79
194000
2000
że rośliny istnieją.
03:31
The blue whale,
80
196000
2000
Płetwal błękitny jest największą
03:33
the biggest creature that exists on the planet --
81
198000
2000
istotą, która występuje na Ziemi.
03:35
that is wrong, completely wrong.
82
200000
3000
Ale to nieprawda.
03:38
The blue whale, it's a dwarf
83
203000
3000
To karzeł w porównaniu
03:41
if compared with the real biggest creature
84
206000
2000
z największą istotą na Ziemi,
03:43
that exists on the planet --
85
208000
2000
czyli tym pięknym
03:45
that is, this wonderful,
86
210000
2000
i wspaniałym
03:47
magnificent Sequoiadendron giganteum.
87
212000
4000
Sequoiadendron giganteum.
03:51
(Applause)
88
216000
2000
(Brawa)
03:53
And this is a living organism
89
218000
3000
To żywa istota
03:56
that has a mass of at least 2,000 tons.
90
221000
3000
o masie przekraczającej 2,000 ton.
03:59
Now, the story
91
224000
2000
Twierdzenie, że rośliny
04:01
that plants are some low-level organisms
92
226000
3000
są mało rozwiniętymi organizami
04:04
has been formalized
93
229000
3000
zostało sformułowane dawno temu
04:07
many times ago by Aristotle,
94
232000
3000
przez Arystotelesa w książce "De Anima",
04:10
that in "De Anima" --
95
235000
2000
przez Arystotelesa w książce "De Anima",
04:12
that is a very influential book for the Western civilization --
96
237000
3000
tak ważnej dla cywilizacji zachodu.
04:15
wrote that the plants are on the edge
97
240000
3000
Napisał, że rośliny są na granicy
04:18
between living and not living.
98
243000
3000
świata żywego i nieożywionego.
04:21
They have just a kind of very low-level soul.
99
246000
3000
Że mają tylko podstawową duszę.
04:24
It's called the vegetative soul,
100
249000
3000
Duszę wegetatywną.
04:27
because they lack movement,
101
252000
3000
Bo się nie poruszają
04:30
and so they don't need to sense.
102
255000
2000
i nie korzystają ze zmysłów.
04:32
Let's see.
103
257000
2000
Zobaczmy.
04:34
Okay, some of the movements of the plants are very well-known.
104
259000
3000
Niektóre ruchy roślin są dobrze poznane.
04:37
This is a very fast movement.
105
262000
2000
Jest to bardzo szybki ruch.
04:39
This is a Dionaea, a Venus fly trap
106
264000
3000
To jest Deonar, muchołówka
04:42
hunting snails --
107
267000
2000
polująca na ślimaki.
04:44
sorry for the snail.
108
269000
2000
Przepraszam za ślimaka.
04:46
This has been something that has been refused for centuries,
109
271000
3000
To jest coś, czemu zaprzeczano
04:49
despite the evidence.
110
274000
3000
przez stulecia, pomimo dowodów.
04:52
No one can say that the plants were able to eat an animal,
111
277000
3000
Rośliny nie mogły zjadać zwierząt,
04:55
because it was against the order of nature.
112
280000
3000
bo to przeczyło porządkowi natury.
04:58
But plants are also able
113
283000
2000
Ale rośliny są również
05:00
to show a lot of movement.
114
285000
3000
zdolne do ruchu.
05:03
Some of them are very well known, like the flowering.
115
288000
3000
Dobrze wiemy, że mogą kwitnąć.
05:06
It's just a question to use some techniques
116
291000
3000
Wystarczy użyć odpowiednich technik
05:09
like the time lapse.
117
294000
2000
jak ekspozycja poklatkowa.
05:11
Some of them are much more sophisticated.
118
296000
3000
Ale robią też wyrafinowane rzeczy.
05:14
Look at this young bean
119
299000
2000
Spójrzmy na tę młodą fasolkę,
05:16
that is moving to catch the light every time.
120
301000
3000
która rusza się w kierunku światła.
05:19
And it's really so graceful;
121
304000
2000
Jest przy tym pełna wdzięku.
05:21
it's like a dancing angel.
122
306000
3000
Niczym tańczący anioł.
05:24
They are also able to play --
123
309000
3000
Rośliny są też zdolne do zabawy.
05:27
they are really playing.
124
312000
2000
One naprawdę się bawią.
05:29
These are young sunflowers,
125
314000
3000
To są młode słoneczniki,
05:32
and what they are doing
126
317000
2000
a ich ruchy
05:34
cannot be described
127
319000
2000
nie mogą być opisane
05:36
with any other terms than playing.
128
321000
2000
inaczej niż zabawa.
05:38
They are training themselves,
129
323000
2000
Ćwiczą sobie,
05:40
as many young animals do,
130
325000
2000
jak czynią to młode zwierzęta,
05:42
to the adult life
131
327000
2000
przed dorosłym życiem,
05:44
where they will be called to track the sun
132
329000
3000
kiedy to będą musiały podążać za słońcem
05:47
all the day.
133
332000
2000
przez cały dzień.
05:49
They are able to respond to gravity, of course,
134
334000
3000
Reagują na grawitację,
05:52
so the shoots are growing
135
337000
2000
tak, że pędy rosną
05:54
against the vector of gravity
136
339000
2000
przeciwko sile grawitacji,
05:56
and the roots toward the vector of gravity.
137
341000
3000
a korzenie w stronę grawitacji.
05:59
But they are also able to sleep.
138
344000
3000
Są również zdolne do snu.
06:02
This is one, Mimosa pudica.
139
347000
2000
To mimoza wstydliwa.
06:04
So during the night,
140
349000
2000
W nocy zwija liście
06:06
they curl the leaves
141
351000
2000
W nocy zwija liście
06:08
and reduce the movement,
142
353000
2000
i ogranicza ruch,
06:10
and during the day, you have the opening of the leaves --
143
355000
2000
by podczas dnia je rozwinąć
06:12
there is much more movement.
144
357000
2000
i na nowo ożyć.
06:14
This is interesting
145
359000
2000
To interesujące
06:16
because this sleeping machinery,
146
361000
2000
ponieważ ten śpiący mechanizm
06:18
it's perfectly conserved.
147
363000
2000
jest doskonale zachowany.
06:20
It's the same in plants, in insects
148
365000
2000
Tak samo jest u roślin,
06:22
and in animals.
149
367000
2000
owadów, jak i u zwierząt.
06:24
And so if you need to study this sleeping problem,
150
369000
3000
Więc badanie kwestii snu
06:27
it's easy to study on plants, for example,
151
372000
3000
jest łatwiejsze na roślinach
06:30
than in animals
152
375000
2000
niż na zwierzętach,
06:32
and it's much more easy even ethically.
153
377000
3000
i zarazem jest bardziej etyczne.
06:35
It's a kind of vegetarian
154
380000
3000
No i mamy wegetariański eksperyment.
06:38
experimentation.
155
383000
2000
No i mamy wegetariański eksperyment.
06:40
Plants are even able to communicate --
156
385000
3000
Rośliny są też zdolne do komunikacji.
06:43
they are extraordinary communicators.
157
388000
2000
Są w tym niesamowite.
06:45
They communicate with other plants.
158
390000
2000
Porozumiewają się z innymi roślinami.
06:47
They are able to distinguish kin and non-kin.
159
392000
3000
Potrafią rozróżnić krewniaków.
06:50
They communicate
160
395000
2000
Komunikują się
06:52
with plants of other species
161
397000
2000
z roślinami i innymi gatunkami,
06:54
and they communicate with animals
162
399000
2000
jak i ze zwierzętami
06:56
by producing chemical volatiles,
163
401000
3000
poprzez lotne związki organiczne,
06:59
for example, during the pollination.
164
404000
2000
na przykład, podczas zapylania.
07:01
Now with the pollination, it's a very serious issue for plants,
165
406000
3000
Zapylanie jest bardzo ważne,
07:04
because they move the pollen from one flower to the other,
166
409000
3000
muszą przenieść pyłki do innej rośliny,
07:07
yet they cannot move from one flower to the other.
167
412000
2000
bez możliwości podróży.
07:09
So they need a vector --
168
414000
2000
Do tego potrzebują pośrednika,
07:11
and this vector,
169
416000
2000
którym zazwyczaj
07:13
it's normally an animal.
170
418000
2000
jest jakieś zwierzę.
07:15
Many insects
171
420000
2000
Wiele owadów
07:17
have been used by plants as vectors
172
422000
3000
jest używanych przez rośliny
07:20
for the transport of the pollination,
173
425000
2000
do transportu pyłków kwiatowych,
07:22
but not just insects; even birds, reptiles,
174
427000
3000
ale nie tylko, robią to też ptaki,
07:25
and mammals like bats rats
175
430000
3000
gady i ssaki,
07:28
are normally used for the transportation of the pollen.
176
433000
3000
jak nietoperze i szczury.
07:31
This is a serious business.
177
436000
2000
To jest poważna sprawa.
07:33
We have the plants that are giving to the animals
178
438000
3000
Rośliny oferują zwierzętom
07:36
a kind of sweet substance --
179
441000
3000
słodkie substancje,
07:39
very energizing --
180
444000
2000
bardzo energetyzujące
07:41
having in change this transportation of the pollen.
181
446000
3000
w zamian za transport pyłków.
07:44
But some plants are manipulating animals,
182
449000
3000
Rośliny też potrafią manipulować zwierzętami
07:47
like in the case of orchids
183
452000
2000
tak jak w przypadku orchidei,
07:49
that promise sex and nectar
184
454000
2000
które obiecują sex oraz nektar,
07:51
and give in change nothing
185
456000
2000
a nie dają nic,
07:53
for the transportation of the pollen.
186
458000
3000
w zamian za transport pyłków.
07:56
Now, there is a big problem
187
461000
3000
Ale jest jeden problem,
07:59
behind all this behavior that we have seen.
188
464000
3000
związany z tym zachowaniem.
08:02
How is it possible to do this without a brain?
189
467000
3000
Jak można to osiągnąć bez mózgu?
08:05
We need to wait until 1880,
190
470000
3000
Musimy cofnąć się do 1880 roku,
08:08
when this big man,
191
473000
2000
kiedy to ten wielki człowiek,
08:10
Charles Darwin,
192
475000
2000
Karol Darwin,
08:12
publishes a wonderful, astonishing book
193
477000
3000
opublikował zadziwiającą książkę,
08:15
that starts a revolution.
194
480000
3000
która dała początek rewolucji.
08:18
The title is "The Power of Movement in Plants."
195
483000
3000
Jej tytuł brzmi "Siła ruchu u roślin."
08:21
No one was allowed to speak about movement in plants
196
486000
2000
Nie można było mówić o ruchu u roślin
08:23
before Charles Darwin.
197
488000
2000
przed Karolem Darwinem.
08:25
In his book,
198
490000
2000
W tej książce,
08:27
assisted by his son, Francis --
199
492000
2000
współtworzonej przez jego syna, Francis'a,
08:29
who was the first professor of plant physiology in the world, in Cambridge --
200
494000
3000
który był pierwszym profesorem fizjologi roślin,
08:32
they took into consideration every single movement
201
497000
3000
przeanalizowano każdy ruch,
08:35
for 500 pages.
202
500000
2000
a wszystko zawarto w 500 stronach.
08:37
And in the last paragraph of the book,
203
502000
3000
Akapit kończący książkę
08:40
it's a kind of stylistic mark,
204
505000
2000
jest znaczący,
08:42
because normally Charles Darwin stored,
205
507000
3000
gdyż zazwyczaj Karol Darwin
08:45
in the last paragraph of a book,
206
510000
2000
w ostatnim akapicie zapisywał
08:47
the most important message.
207
512000
2000
najważniejsze przesłanie.
08:49
He wrote that,
208
514000
2000
Napisał tam, że:
08:51
"It's hardly an exaggeration
209
516000
2000
"Nie jest przesadą
08:53
to say that the tip of the radical
210
518000
3000
twierdzenie, że końcówka korzonka
08:56
acts like the brain
211
521000
2000
działa niczym mózg
08:58
of one of the lower animals."
212
523000
2000
u niższych gatunków zwierząt."
09:00
This is not a metaphor.
213
525000
2000
To nie metafora.
09:02
He wrote some very interesting letters to one of his friends
214
527000
3000
Darwin napisał bardzo interesujący list
09:05
who was J.D. Hooker, or at that time, president of the Royal Society,
215
530000
4000
do prezesa Towarzystwa Królewskiego,
09:09
so the maximum scientific authority in Britain
216
534000
3000
najważniejszego towarzystwa naukowego w Wielkiej Brytanii,
09:12
speaking about the brain in the plants.
217
537000
3000
na temat mózgu u roślin.
09:15
Now, this is a root apex
218
540000
2000
To jest wierzchołek korzenia
09:17
growing against a slope.
219
542000
2000
rosnący pod nachyleniem.
09:19
So you can recognize this kind of movement,
220
544000
3000
Rozpoznajecie ten rodzaj ruchu,
09:22
the same movement that worms, snakes
221
547000
3000
którego używają robaki,
09:25
and every animal
222
550000
2000
węże i wszystkie zwierzęta
09:27
that are moving on the ground without legs
223
552000
3000
poruszające się bez nóg
09:30
is able to display.
224
555000
2000
po ziemi.
09:32
And it's not an easy movement
225
557000
2000
Nie jest to łatwy ruch,
09:34
because, to have this kind of movement,
226
559000
3000
ponieważ, by go wykonać trzeba
09:37
you need to move different regions of the root
227
562000
3000
poruszyć różne regiony korzenia
09:40
and to synchronize these different regions
228
565000
2000
i synchronizować ruchy
09:42
without having a brain.
229
567000
2000
nie posiadając mózgu.
09:44
So we studied the root apex
230
569000
3000
Badając wierzchołek korzenia
09:47
and we found that there is a specific region
231
572000
2000
odkryliśmy pewien region,
09:49
that is here, depicted in blue --
232
574000
3000
tutaj oznaczony na niebiesko,
09:52
that is called the "transition zone."
233
577000
2000
nazwijmy go strefą przejściową.
09:54
And this region, it's a very small region --
234
579000
3000
To bardzo mały obszar.
09:57
it's less than one millimeter.
235
582000
3000
Mniejszy niż milimetr.
10:00
And in this small region
236
585000
2000
W tym obszarze
10:02
you have the highest consumption
237
587000
2000
jest największe zużycie
10:04
of oxygen in the plants
238
589000
2000
tlenu w roślinach,
10:06
and more important,
239
591000
2000
tutaj też przepływają
10:08
you have these kinds of signals here.
240
593000
2000
wszystkie rodzaje sygnałów.
10:10
The signals that you are seeing here are action potential,
241
595000
3000
To potencjał czynnościowy,
10:13
are the same signals
242
598000
2000
to takie same sygnały
10:15
that the neurons of my brain, of our brain,
243
600000
3000
jakich używają neurony
10:18
use to exchange information.
244
603000
3000
w celu wymiany informacji.
10:21
Now we know that a root apex
245
606000
3000
W wierzchołku korzenia
10:24
has just a few hundred cells
246
609000
2000
znajduje się parę setek komórek,
10:26
that show this kind of feature,
247
611000
2000
które przejawiają te cechy
10:28
but we know how big
248
613000
2000
lecz wiemy też jak duży
10:30
the root apparatus of a small plant, like a plant of rye.
249
615000
3000
jest wierzchołek korzenia małej rośliny.
10:33
We have almost
250
618000
2000
Żyto ma prawie
10:35
14 million roots.
251
620000
2000
14 milionów korzeni.
10:37
We have 11 and a half million
252
622000
3000
To 11,5 miliona
10:40
root apex
253
625000
2000
wierzchołków korzeni
10:42
and a total length of 600 or more kilometers
254
627000
3000
o łącznej długości ponad 600 km.
10:45
and a very high surface area.
255
630000
2000
i o bardzo dużej powierzchni.
10:47
Now let's imagine
256
632000
2000
Wyobraźmy sobie teraz,
10:49
that each single root apex
257
634000
2000
że każdy z wierzchołków korzeni
10:51
is working in network with all the others.
258
636000
3000
jest połączony z innymi w sieci.
10:54
Here were have on the left, the Internet
259
639000
3000
Mamy tutaj, po lewej, internet
10:57
and on the right, the root apparatus.
260
642000
3000
a po prawej, korzenie.
11:00
They work in the same way.
261
645000
2000
Zachowują się w taki sam sposób.
11:02
They are a network
262
647000
2000
Są niczym sieć
11:04
of small computing machines,
263
649000
2000
maszyn obliczeniowych,
11:06
working in networks.
264
651000
2000
współpracujących ze sobą.
11:08
And why are they so similar?
265
653000
2000
Dlaczego są tak podobne?
11:10
Because they evolved
266
655000
2000
Ponieważ ewaluowały
11:12
for the same reason:
267
657000
2000
z tego samego powodu:
11:14
to survive predation.
268
659000
3000
by przetrwać.
11:17
They work in the same way.
269
662000
2000
Pracują w ten sam sposób.
11:19
So you can remove 90 percent of the root apparatus
270
664000
3000
Gdy usunąć 90% ukorzenienia,
11:22
and the plants [continue] to work.
271
667000
2000
roślina dalej będzie "działała".
11:24
You can remove 90 percent of the Internet
272
669000
3000
Gdy usunąć 90% zawartości internetu
11:27
and it is [continuing] to work.
273
672000
3000
on nadal będzie funkcjonował.
11:30
So, a suggestion
274
675000
2000
Więc mała sugestia
11:32
for the people working with networks:
275
677000
3000
dla ludzi pracujących z sieciami:
11:35
plants are able
276
680000
3000
rośliny są
11:38
to give you good suggestions
277
683000
2000
źródłem sugestii
11:40
about how to evolve networks.
278
685000
3000
jak rozwijać sieci.
11:43
And another possibility
279
688000
3000
Jeszcze jedna możliwość,
11:46
is a technological possibility.
280
691000
3000
natury technologicznej.
11:49
Let's imagine
281
694000
2000
Wyobraźmy sobie,
11:51
that we can build robots
282
696000
2000
że możemy budować roboty
11:53
and robots that are inspired by plants.
283
698000
3000
zainspirowane przez rośliny.
11:56
Until now,
284
701000
2000
Do tej pory
11:58
the man was inspired
285
703000
3000
człowiek czerpał inspirację
12:01
just by man or the animals
286
706000
2000
tylko z człowieka lub zwierząt
12:03
in producing a robot.
287
708000
2000
przy produkcji robotów.
12:05
We have the animaloid --
288
710000
3000
Mamy "zwierzętoidy",
12:08
and the normal robots inspired by animals,
289
713000
2000
roboty inspirowane zwierzętami,
12:10
insectoid, so on.
290
715000
2000
insektoidy i tym podobne.
12:12
We have the androids
291
717000
2000
Mamy też androidy
12:14
that are inspired by man.
292
719000
3000
zainspirowane człowiekiem.
12:17
But why have we not any plantoid?
293
722000
3000
Ale dlaczego nie mamy "roślinoidów"?
12:20
Well, if you want to fly,
294
725000
2000
Jeśli chce się latać
12:22
it's good that you look at birds --
295
727000
2000
warto spojrzeć na ptaki,
12:24
to be inspired by birds.
296
729000
2000
czerpać z nich natchnienie.
12:26
But if you want to explore soils,
297
731000
3000
Lecz by badać gleby
12:29
or if you want to colonize
298
734000
3000
lub kolonizować nowe tereny,
12:32
new territory,
299
737000
2000
lub kolonizować nowe tereny.
12:34
to best thing that you can do is to be inspired by plants
300
739000
3000
najlepiej czerpać inspirację z roślin,
12:37
that are masters in doing this.
301
742000
3000
które są w tym ekspertami.
12:40
We have another possibility
302
745000
2000
Mamy też inną możliwość,
12:42
we are working [on] in our lab,
303
747000
2000
nad którą właśnie pracujemy,
12:44
[which] is to build hybrids.
304
749000
2000
mianowicie budowanie hybryd.
12:46
It's much more easy to build hybrids.
305
751000
3000
O wiele łatwiej jest stworzyć hybrydę.
12:49
Hybrid means it's something
306
754000
2000
Hybryda oznacza
12:51
that's half living and half machine.
307
756000
3000
coś w połowie żyjące i w połowie maszynę.
12:54
It's much more easy to work with plants
308
759000
2000
O wiele łatwiej pracować z roślinami,
12:56
than with animals.
309
761000
2000
niż ze zwierzętami.
12:58
They have computing power,
310
763000
2000
One mają moc obliczeniową.
13:00
they have electrical signals.
311
765000
2000
Mają sygnały elektryczne.
13:02
The connection with the machine is much more easy,
312
767000
3000
Połączenie z maszyną jest łatwiejsze,
13:05
much more even ethically possible.
313
770000
4000
oraz bardziej etyczne.
13:10
And these are three possibilities
314
775000
2000
Są trzy możliwości
13:12
that we are working on
315
777000
3000
nad którymi pracujemy
13:15
to build hybrids,
316
780000
2000
by wyhodować hybrydy,
13:17
driven by algae
317
782000
2000
napędzane przez algi
13:19
or by the leaves at the end,
318
784000
3000
lub przez liście,
13:22
by the most, most powerful parts of the plants,
319
787000
2000
lub przez najmocniejszą
13:24
by the roots.
320
789000
2000
część roślin: korzenie.
13:26
Well, thank you for your attention.
321
791000
2000
Dziękuję za uwagę.
13:28
And before I finish,
322
793000
3000
Na koniec powiem tylko:
13:31
I would like to reassure that no snails were harmed
323
796000
3000
Żaden ślimak nie ucierpiał
13:34
in making this presentation.
324
799000
2000
przy tworzeniu tej prezentacji.
13:36
Thank you.
325
801000
2000
Dziękuję.
13:38
(Applause)
326
803000
5000
(Brawa)
ABOUT THE SPEAKER
Stefano Mancuso - Plant neurobiologistStefano Mancuso is a founder of the study of plant neurobiology, which explores signaling and communication at all levels of biological organization, from genetics to molecules, cells and ecological communities.
Why you should listen
Does the Boston fern you're dutifully misting each morning appreciate your care? Or can the spreading oak in your local park take umbrage at the kids climbing its knotted branches? Not likely, says Italian researcher Stefano Mancuso, but that doesn't mean that these same living organisms aren't capable of incredibly sophisticated and dynamic forms of awareness and communication.
From his laboratory near Florence, Mancuso and his team explore how plants communicate, or "signal," with each other, using a complex internal analysis system to find nutrients, spread their species and even defend themselves against predators. Their research continues to transform our view of plants from simple organisms to complex ecological structures and communities that can gather, process and -- most incredibly -- share important information.
Stefano Mancuso | Speaker | TED.com