TED2010
Michael Shermer: The pattern behind self-deception
Michael Shermer: Modelul din spatele auto-iluziei
Filmed:
Readability: 4.3
2,854,890 views
Michael Shermer spune că tendința umană de a crede în lucruri ciudate -- de la răpirile extratereștrilor la baghetele magice care detectează resurse subterane -- se rezumă la două dintre abilitățile fundamentale ale creierului, legate puternic de supraviețuire. El explică ce sunt aceste abilități și cum ne pot crea probleme.
Michael Shermer - Skeptic
Michael Shermer debunks myths, superstitions and urban legends -- and explains why we believe them. Along with publishing Skeptic Magazine, he's author of Why People Believe Weird Things and The Mind of the Market. Full bio
Michael Shermer debunks myths, superstitions and urban legends -- and explains why we believe them. Along with publishing Skeptic Magazine, he's author of Why People Believe Weird Things and The Mind of the Market. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
So since I was here last in '06,
0
1000
3000
Din 2006, când am fost ultima dată aici,
00:19
we discovered that global climate change
1
4000
2000
omenirea a descoperit că modificarea climei globale
00:21
is turning out to be a pretty serious issue,
2
6000
2000
se dovedește a fi o problemă destul de serioasă.
00:23
so we covered that fairly extensively
3
8000
2000
Noi am scris pe larg despre această situație
00:25
in Skeptic magazine.
4
10000
2000
în revista Skeptic.
00:27
We investigate all kinds
5
12000
2000
Investigăm toate tipurile
00:29
of scientific and quasi-scientific controversies,
6
14000
3000
de controverse științifice și cvasi-științifice.
00:32
but it turns out we don't have to worry about any of this
7
17000
2000
Dar se pare care nu trebuie să ne îngrijorăm deloc
00:34
because the world's going to end in 2012.
8
19000
2000
pentru că lumea se va sfârși în 2012.
00:36
Another update:
9
21000
2000
Și încă ceva:
00:38
You will recall I introduced you guys
10
23000
2000
Vă amintiți că v-am prezentat
00:40
to the Quadro Tracker.
11
25000
2000
Quadro Tracker.
00:42
It's like a water dowsing device.
12
27000
2000
Seamănă cu un instrument empiric de detectare a apei în subteran.
00:44
It's just a hollow piece of plastic with an antenna that swivels around.
13
29000
3000
E doar o bucată de plastic goală înăuntru, cu o antenă pivotantă.
00:47
And you walk around, and it points to things.
14
32000
2000
Pe masură ce mergi, indică spre obiecte.
00:49
Like if you're looking for marijuana in students' lockers,
15
34000
3000
E ca și cum ai căuta marijuana în dulapurile studenților,
00:52
it'll point right to somebody.
16
37000
2000
va indica direct spre cineva.
00:54
Oh, sorry. (Laughter)
17
39000
2000
Oh, scuze. (Râsete)
00:56
This particular one that was given to me
18
41000
2000
Aceasta pe care am primit-o eu
00:58
finds golf balls,
19
43000
2000
găsește mingi de golf,
01:00
especially if you're at a golf course
20
45000
2000
mai ales dacă ești pe un teren de golf
01:02
and you check under enough bushes.
21
47000
3000
și dacă te uiți prin destule tufișuri.
01:05
Well, under the category of "What's the harm of silly stuff like this?"
22
50000
3000
Ei bine, din categoria "Ce rău poate face un lucru ridicol ca acesta?"
01:08
this device, the ADE 651,
23
53000
3000
acest instrument, ADE 651,
01:11
was sold to the Iraqi government
24
56000
3000
a fost vândut guvernului irakian
01:14
for 40,000 dollars apiece.
25
59000
2000
pentru 40,000 de dolari bucata.
01:16
It's just like this one, completely worthless,
26
61000
2000
Este exact ca acesta, complet fără valoare,
01:18
in which it allegedly worked by "electrostatic
27
63000
2000
care chipurile funcționează prin
01:20
magnetic ion attraction,"
28
65000
3000
"atracție magnetică electrostatică a ionilor"
01:24
which translates to
29
69000
2000
și care se traduce prin
01:26
"pseudoscientific baloney" -- would be the nice word --
30
71000
3000
"prostie pseudoștiințifică" -- ar fi formularea decentă --
01:29
in which you string together a bunch of words that sound good,
31
74000
2000
în care înlănțuiești o grămadă de cuvinte care sună bine
01:31
but it does absolutely nothing.
32
76000
2000
dar instrumentul nu face absolut nimic.
01:33
In this case, at trespass points,
33
78000
3000
În acest caz, la punctele de control,
01:36
allowing people to go through
34
81000
2000
a permite oamenilor să treacă
01:38
because your little tracker device said they were okay,
35
83000
3000
pentru că micul instrument de detectare spune ca sunt în regulă
01:41
actually cost lives.
36
86000
3000
chiar costă vieți.
01:44
So there is a danger to pseudoscience,
37
89000
2000
Pseudoștiința este periculoasă
01:46
in believing in this sort of thing.
38
91000
3000
pentru că te face să ai încredere în astfel de instrumente.
01:49
So what I want to talk about today is belief.
39
94000
3000
Așadar, astăzi vreau să vorbesc despre ce credem.
01:52
I want to believe,
40
97000
2000
Vreau să cred,
01:54
and you do too.
41
99000
2000
la fel ca voi.
01:56
And in fact, I think my thesis here is that
42
101000
2000
Și cred că, de fapt, teza mea este că
01:58
belief is the natural state of things.
43
103000
2000
credința este starea naturală a lucrurilor.
02:00
It is the default option. We just believe.
44
105000
2000
Este opțiunea implicită. Pur și simplu, credem.
02:02
We believe all sorts of things.
45
107000
2000
Credem tot felul de lucruri.
02:04
Belief is natural;
46
109000
2000
Credința este naturală.
02:06
disbelief, skepticism, science, is not natural.
47
111000
2000
Neîncrederea, scepticismul și știința nu sunt naturale.
02:08
It's more difficult.
48
113000
2000
Este mai greu.
02:10
It's uncomfortable to not believe things.
49
115000
2000
Nu este confortabil să nu crezi lucruri.
02:12
So like Fox Mulder on "X-Files,"
50
117000
3000
Precum Fox Mulder în "X-Files,"
02:15
who wants to believe in UFOs? Well, we all do,
51
120000
3000
cine vrea să creadă în OZN-uri? Ei bine, toți vrem.
02:18
and the reason for that is because
52
123000
2000
Și motivul este că
02:20
we have a belief engine in our brains.
53
125000
3000
avem în creierele noastre un motor al credinței.
02:23
Essentially, we are pattern-seeking primates.
54
128000
3000
În esență, suntem primate care caută modele.
02:26
We connect the dots: A is connected to B; B is connected to C.
55
131000
3000
Facem conexiuni: A se leagă de B; B se leagă de C.
02:29
And sometimes A really is connected to B,
56
134000
3000
Și uneori A chiar este legat de B.
02:32
and that's called association learning.
57
137000
2000
Aceasta este învățarea prin asociere.
02:34
We find patterns, we make those connections,
58
139000
3000
Găsim modele, facem acele conexiuni,
02:37
whether it's Pavlov's dog here
59
142000
2000
fie că e vorba de câinele lui Pavlov
02:39
associating the sound of the bell with the food,
60
144000
3000
care asociază sunetul clopoțelului cu mâncarea
02:42
and then he salivates to the sound of the bell,
61
147000
2000
și apoi salivează când aude sunetul clopoțelului,
02:44
or whether it's a Skinnerian rat,
62
149000
2000
sau de șobolanul din experimentul lui Skinner
02:46
in which he's having an association
63
151000
2000
în care se face o asociere
02:48
between his behavior and a reward for it,
64
153000
2000
între comportamentul lui și recompensă
02:50
and therefore he repeats the behavior.
65
155000
2000
astfel că șobolanul repetă comportamentul.
02:52
In fact, what Skinner discovered
66
157000
2000
De fapt, ceea ce a descoperit Skinner
02:54
is that, if you put a pigeon in a box like this,
67
159000
3000
este că, dacă pui un porumbel într-o astfel de cutie,
02:57
and he has to press one of these two keys,
68
162000
2000
iar el trebuie să apese pe una dintre aceste două chei,
02:59
and he tries to figure out what the pattern is,
69
164000
2000
încercând să își dea seama care e modelul
03:01
and you give him a little reward in the hopper box there --
70
166000
2000
și dacă îi dai câte o mică recompensă în recipient
03:03
if you just randomly assign rewards
71
168000
3000
alocând recompensele aleator
03:06
such that there is no pattern,
72
171000
2000
ca și cum nu ar exista un model,
03:08
they will figure out any kind of pattern.
73
173000
2000
porumbelul va reuși să identifice orice tip de model.
03:10
And whatever they were doing just before they got the reward,
74
175000
2000
Indiferent de ce făceau înainte de a primi recompensa,
03:12
they repeat that particular pattern.
75
177000
2000
ei repetă acel model specific.
03:14
Sometimes it was even spinning around twice counterclockwise,
76
179000
3000
Uneori chiar se învârtea de două ori în sens invers acelor de ceasornic,
03:17
once clockwise and peck the key twice.
77
182000
3000
o dată în sensul acelor și loveau cheia de două ori cu ciocul.
03:20
And that's called superstition,
78
185000
2000
Iar asta se cheamă superstiție.
03:22
and that, I'm afraid,
79
187000
2000
Și, mi-e teamă
03:24
we will always have with us.
80
189000
2000
că o vom avea întotdeauna cu noi.
03:26
I call this process "patternicity" --
81
191000
2000
Îi spun acestui proces "patternicity",
03:28
that is, the tendency to find meaningful patterns
82
193000
2000
adică tendința de a găsi modele cu semnificație
03:30
in both meaningful and meaningless noise.
83
195000
3000
atât în perturbațiile cu înțeles cât și în cele fără înțeles.
03:33
When we do this process, we make two types of errors.
84
198000
3000
Când urmăm acest proces, facem două tipuri de greșeli.
03:36
A Type I error, or false positive,
85
201000
2000
Eroarea de Tipul I, sau fals pozitiv,
03:38
is believing a pattern is real
86
203000
2000
înseamnă a crede că un model este real
03:40
when it's not.
87
205000
2000
când nu este.
03:42
Our second type of error is a false negative.
88
207000
2000
Al doilea tip de eroare este falsul negativ.
03:44
A Type II error is not believing
89
209000
2000
Eroarea de Tipul II înseamnă să nu crezi
03:46
a pattern is real when it is.
90
211000
3000
că un model este real atunci când el chiar este.
03:49
So let's do a thought experiment.
91
214000
2000
Haideți să facem un experiment mental.
03:51
You are a hominid three million years ago
92
216000
2000
Ești un Hominid în urmă cu trei milioane de ani
03:53
walking on the plains of Africa.
93
218000
3000
și mergi prin șesurile Africii.
03:56
Your name is Lucy, okay?
94
221000
2000
Te cheamă Lucy, în regulă?
03:58
And you hear a rustle in the grass.
95
223000
2000
Și auzi un foșnet în iarbă.
04:00
Is it a dangerous predator,
96
225000
2000
Să fie un animal de pradă periculos,
04:02
or is it just the wind?
97
227000
2000
sau este doar vântul?
04:04
Your next decision could be the most important one of your life.
98
229000
3000
Următoarea decizie ar putea fi cea mai importantă din viața ta.
04:07
Well, if you think that the rustle in the grass is a dangerous predator
99
232000
3000
Ei bine, dacă crezi că foșnetul din iarbă e făcut de un animal de pradă periculos
04:10
and it turns out it's just the wind,
100
235000
2000
și se dovedește că e doar vântul,
04:12
you've made an error in cognition,
101
237000
2000
atunci ai făcut o eroare de percepție,
04:14
made a Type I error, false positive.
102
239000
2000
o eroare de Tipul I, fals pozitiv.
04:16
But no harm. You just move away.
103
241000
2000
Dar n-ai pățit nimic. Doar mergi mai departe.
04:18
You're more cautious. You're more vigilant.
104
243000
2000
Ești mai precaut. Ești mai vigilent.
04:20
On the other hand, if you believe that the rustle in the grass is just the wind,
105
245000
2000
Pe de altă parte, dacă crezi că foșnetul din iarbă e făcut doar de vânt,
04:22
and it turns out it's a dangerous predator,
106
247000
3000
și se dovedește că e făcut de un animal de pradă periculos,
04:25
you're lunch.
107
250000
2000
scrie "prânz" pe tine.
04:27
You've just won a Darwin award.
108
252000
2000
Tocmai ce ai câștigat un premiu Darwin.
04:29
You've been taken out of the gene pool.
109
254000
2000
Ai fost eliminat din rezervorul de gene.
04:31
Now the problem here is that
110
256000
2000
Acum problema este că
04:33
patternicities will occur whenever the cost
111
258000
2000
tendințele de a găsi modele cu semnificație vor apărea oricând costul
04:35
of making a Type I error
112
260000
2000
de a face o eroare de Tipul I
04:37
is less than the cost of making a Type II error.
113
262000
2000
este mai mic decât costul de a face o eroare de Tipul II.
04:39
This is the only equation in the talk by the way.
114
264000
2000
Apropo, asta este singura ecuație pe care o s-o auziți astăzi.
04:41
We have a pattern detection problem
115
266000
2000
Avem o problemă de identificare a modelului
04:43
that is assessing the difference between a Type I and a Type II error
116
268000
3000
însemnând că evaluarea diferenței dintre Tipul I și Tipul II de eroare
04:46
is highly problematic,
117
271000
2000
este foarte problematică,
04:48
especially in split-second, life-and-death situations.
118
273000
3000
mai ales în situațiile extreme, de viață și de moarte.
04:51
So the default position
119
276000
2000
Astfel, poziția implicită
04:53
is just: Believe all patterns are real --
120
278000
2000
este, pur și simplu, "a crede că toate modelele sunt reale."
04:55
All rustles in the grass are dangerous predators
121
280000
3000
"Toate foșnetele din iarbă sunt făcute de animale de pradă periculoase
04:58
and not just the wind.
122
283000
2000
și nu doar de vânt."
05:00
And so I think that we evolved ...
123
285000
2000
Și astfel cred că am evoluat...
05:02
there was a natural selection for the propensity for our belief engines,
124
287000
3000
a fost o selecție naturală a predilecției pentru motoarele noastre de credință,
05:05
our pattern-seeking brain processes,
125
290000
2000
pentru procesele prin care creierul nostru caută modele,
05:07
to always find meaningful patterns
126
292000
2000
pentru a găsi mereu modele cu semnificație
05:09
and infuse them with these sort of
127
294000
2000
și pentru a le umple cu aceste tipuri de
05:11
predatory or intentional agencies that I'll come back to.
128
296000
3000
factori de pradă sau de intenție asupra cărora voi reveni.
05:14
So for example, what do you see here?
129
299000
2000
De exemplu, ce vedeți aici?
05:16
It's a horse head, that's right.
130
301000
2000
E capul unui cal, corect.
05:18
It looks like a horse. It must be a horse.
131
303000
2000
Aduce cu un cal. Trebuie să fie un cal.
05:20
That's a pattern.
132
305000
2000
Acesta este un model.
05:22
And is it really a horse?
133
307000
2000
Dar este, de fapt, un cal?
05:24
Or is it more like a frog?
134
309000
3000
Sau seamănă mai mult cu o broască?
05:27
See, our pattern detection device,
135
312000
2000
Vedeți, dispozitivul nostru de identificare a modelelor
05:29
which appears to be located in the anterior cingulate cortex --
136
314000
3000
care apare localizat în cortexul cingulat anterior --
05:32
it's our little detection device there --
137
317000
3000
este micul nostru instrument de detecție --
05:35
can be easily fooled, and this is the problem.
138
320000
2000
poate fi păcălit ușor și, aceasta este problema.
05:37
For example, what do you see here?
139
322000
2000
De exemplu, ce vedeți aici?
05:39
Yes, of course, it's a cow.
140
324000
3000
Da, bineînțeles. Este o vacă.
05:42
Once I prime the brain -- it's called cognitive priming --
141
327000
3000
Odată ce pregătesc creierul -- se numește amorsare cognitivă --
05:45
once I prime the brain to see it,
142
330000
2000
odată ce creierul este pregătit s-o vadă,
05:47
it pops back out again even without the pattern that I've imposed on it.
143
332000
3000
imaginea va reapărea din nou, chiar fără ajutorul modelului impus.
05:50
And what do you see here?
144
335000
2000
Ce vedeți aici?
05:52
Some people see a Dalmatian dog.
145
337000
2000
Unii oameni văd un câine dalmațian.
05:54
Yes, there it is. And there's the prime.
146
339000
2000
Da, iată-l. Și iată și conturul.
05:56
So when I go back without the prime,
147
341000
2000
Astfel, când ne uităm din nou dar, fără contur,
05:58
your brain already has the model
148
343000
2000
creierul are deja modelul
06:00
so you can see it again.
149
345000
2000
și îl veți vedea din nou.
06:02
What do you see here?
150
347000
3000
Ce vedeți aici?
06:05
Planet Saturn. Yes, that's good.
151
350000
2000
Planeta Saturn. Da, este corect.
06:07
How about here?
152
352000
3000
Dar aici?
06:10
Just shout out anything you see.
153
355000
3000
Spuneți cu voce tare orice vedeți.
06:14
That's a good audience, Chris.
154
359000
2000
Chris, avem un public bun.
06:16
Because there's nothing in this. Well, allegedly there's nothing.
155
361000
3000
Pentru că nu e nimic de văzut aici. E de presupus că nu e nimic.
06:19
This is an experiment done by Jennifer Whitson
156
364000
3000
Acesta este un experiment realizat de Jennifer Whitson
06:22
at U.T. Austin
157
367000
2000
la U.T. Austin
06:24
on corporate environments
158
369000
2000
asupra mediilor corporatiste
06:26
and whether feelings of uncertainty and out of control
159
371000
3000
pentru a vedea dacă sentimentele de nesiguranță și lipsă de control
06:29
makes people see illusory patterns.
160
374000
2000
îi fac pe oameni să vadă modele acolo unde nu sunt.
06:31
That is, almost everybody sees the planet Saturn.
161
376000
3000
Aproape oricine vede planeta Saturn.
06:34
People that are put in a condition of feeling out of control
162
379000
3000
Oamenii care sunt puși într-o situație în care simt că nu dețin controlul
06:37
are more likely to see something in this,
163
382000
2000
sunt mai predispuși să vadă ceva aici,
06:39
which is allegedly patternless.
164
384000
3000
într-o imagine care e de presupus că nu conține niciun model.
06:42
In other words, the propensity to find these patterns
165
387000
3000
Cu alte cuvinte, tendința de a repera aceste modele
06:45
goes up when there's a lack of control.
166
390000
3000
crește când există o lipsă de control.
06:48
For example, baseball players are notoriously superstitious
167
393000
3000
De exemplu, jucătorii de baseball sunt faimoși pentru cât de superstițioși sunt
06:51
when they're batting,
168
396000
2000
când lovesc mingea,
06:53
but not so much when they're fielding.
169
398000
2000
dar mai puțin superstițioși când joacă în teren.
06:55
Because fielders are successful
170
400000
2000
Pentru că rata de succes a jucătorilor din teren
06:57
90 to 95 percent of the time.
171
402000
2000
este de 90-95%.
06:59
The best batters fail seven out of 10 times.
172
404000
3000
Cei mai buni lovitori ratează șapte din 10 încercări.
07:02
So their superstitions, their patternicities,
173
407000
2000
Astfel, superstițiile, tendințele lor de a vedea modele cu semnificație
07:04
are all associated with feelings of lack of control
174
409000
3000
sunt toate asociate cu sentimente de lipsă de control
07:07
and so forth.
175
412000
2000
și așa mai departe.
07:10
What do you see in this particular one here, in this field?
176
415000
3000
Ce vedeți în această imagine, în fondul ei?
07:13
Anybody see an object there?
177
418000
2000
Vede cineva un obiect?
07:15
There actually is something here,
178
420000
2000
De fapt, este ceva acolo,
07:17
but it's degraded.
179
422000
2000
dar imaginea este deteriorată.
07:19
While you're thinking about that,
180
424000
2000
În timp ce vă gândiți,
07:21
this was an experiment done by Susan Blackmore,
181
426000
2000
acesta a fost un experiment realizat de Susan Blackmore,
07:23
a psychologist in England,
182
428000
2000
un doctor psiholog din Anglia,
07:25
who showed subjects this degraded image
183
430000
2000
care le-a arătat această imagine deteriorată unor persoane
07:27
and then ran a correlation between
184
432000
2000
și apoi a corelat rezultatele
07:29
their scores on an ESP test:
185
434000
2000
cu punctajele lor obținute la un test ESP
07:31
How much did they believe in the paranormal,
186
436000
2000
legat de cât de mult cred în fenomenele paranormale,
07:33
supernatural, angels and so forth.
187
438000
3000
supernaturale, în îngeri și așa mai departe.
07:36
And those who scored high on the ESP scale,
188
441000
3000
Cei care au avut punctaje mari pe scara ESP
07:39
tended to not only see
189
444000
2000
au tins nu doar să vadă
07:41
more patterns in the degraded images
190
446000
2000
mai multe modele în imaginile deteriorate,
07:43
but incorrect patterns.
191
448000
2000
dar să vadă modele incorecte.
07:45
Here is what you show subjects.
192
450000
2000
Iată ce li se arată subiecților.
07:47
The fish is degraded 20 percent, 50 percent
193
452000
3000
Imaginea peștelui este deteriorată cu 20%, 50%
07:50
and then the one I showed you,
194
455000
2000
și acum iată imaginea pe care v-am arătat-o,
07:52
70 percent.
195
457000
2000
70%.
07:54
A similar experiment was done by another [Swiss] psychologist
196
459000
2000
Un experiment asemănător a fost realizat de alt psiholog elvețian,
07:56
named Peter Brugger,
197
461000
2000
pe numele său, Peter Brugger,
07:58
who found significantly more meaningful patterns
198
463000
3000
care a descoperit că preponderent mai multe modele cu semnificație
08:01
were perceived on the right hemisphere,
199
466000
2000
sunt percepute în emisfera dreaptă,
08:03
via the left visual field, than the left hemisphere.
200
468000
3000
prin câmpul vizual stâng, comparativ cu emisfera stângă.
08:06
So if you present subjects the images such
201
471000
2000
Astfel, dacă subiecților le sunt prezentate imaginile
08:08
that it's going to end up on the right hemisphere instead of the left,
202
473000
3000
astfel încât să fie percepute în emisfera dreaptă în loc de cea stângă,
08:11
then they're more likely to see patterns
203
476000
2000
atunci va fi mult mai probabil ca ei să vadă modele
08:13
than if you put it on the left hemisphere.
204
478000
2000
decât dacă ar fi fost percepute în emisfera stângă.
08:15
Our right hemisphere appears to be
205
480000
2000
Emisfera noastră dreaptă pare a fi
08:17
where a lot of this patternicity occurs.
206
482000
2000
locul unde se manifestă preponderent tendința de a vedea modele cu semnificație.
08:19
So what we're trying to do is bore into the brain
207
484000
2000
Ceea ce încercăm să facem este să pătrundem în creier
08:21
to see where all this happens.
208
486000
2000
să vedem unde se întâmplă toate aceste lucruri.
08:23
Brugger and his colleague, Christine Mohr,
209
488000
3000
Brugger și colega lui, Christine Mohr,
08:26
gave subjects L-DOPA.
210
491000
2000
le-au administrat subiecților L-DOPA.
08:28
L-DOPA's a drug, as you know, given for treating Parkinson's disease,
211
493000
3000
Așa cum știți, L-DOPA este un medicament care tratează boala Parkinson,
08:31
which is related to a decrease in dopamine.
212
496000
3000
care este legată de scăderea nivelului de dopamină.
08:34
L-DOPA increases dopamine.
213
499000
2000
L-DOPA crește nivelul dopaminei.
08:36
An increase of dopamine caused
214
501000
2000
Iar creșterea nivelului de dopamină
08:38
subjects to see more patterns
215
503000
2000
i-a făcut pe subiecți să vadă mai multe modele
08:40
than those that did not receive the dopamine.
216
505000
2000
decăt cei care nu au primit dopamină.
08:42
So dopamine appears to be the drug
217
507000
2000
Astfel, dopamina pare a fi medicamentul
08:44
associated with patternicity.
218
509000
2000
asociat cu tendința de a vedea modele cu semnificație.
08:46
In fact, neuroleptic drugs
219
511000
2000
De fapt, medicamentele neuroleptice
08:48
that are used to eliminate psychotic behavior,
220
513000
2000
sunt folosite pentru a elimina comportamentele de psihoză
08:50
things like paranoia, delusions
221
515000
2000
precum paranoia, maniile
08:52
and hallucinations,
222
517000
2000
și halucinațiile,
08:54
these are patternicities.
223
519000
2000
toate sunt tendințe de a vedea modele cu semnificație.
08:56
They're incorrect patterns. They're false positives. They're Type I errors.
224
521000
3000
Ele sunt modele incorecte. Sunt falsuri pozitive. Sunt erori de Tipul I.
08:59
And if you give them drugs
225
524000
2000
Dacă se administrează medicamente
09:01
that are dopamine antagonists,
226
526000
2000
impotriva nivelului dopaminei,
09:03
they go away.
227
528000
2000
ele vor dispărea.
09:05
That is, you decrease the amount of dopamine,
228
530000
2000
Scăzând cantitatea de dopamină,
09:07
and their tendency to see
229
532000
2000
și tendința lor de a vedea
09:09
patterns like that decreases.
230
534000
2000
modele de acel gen va scădea.
09:11
On the other hand, amphetamines like cocaine
231
536000
3000
Pe de altă parte, amfetaminele precum cocaina,
09:14
are dopamine agonists.
232
539000
2000
alimentează nivelul de dopamină.
09:16
They increase the amount of dopamine.
233
541000
2000
Ele cresc cantitatea de dopamină.
09:18
So you're more likely to feel in a euphoric state,
234
543000
3000
Este mult mai probabil să te simți într-o stare de euforie,
09:21
creativity, find more patterns.
235
546000
2000
să fii creativ și să găsești mai multe modele.
09:23
In fact, I saw Robin Williams recently
236
548000
2000
De fapt, l-am văzut de curând pe Robin Williams
09:25
talk about how he thought he was much funnier
237
550000
2000
vorbind despre cum se simțea mult mai amuzant
09:27
when he was doing cocaine, when he had that issue, than now.
238
552000
3000
când lua cocaină, atunci când a avut această problemă, decât acum.
09:30
So perhaps more dopamine
239
555000
2000
Deci, poate că un nivel mai mare de dopamină
09:32
is related to more creativity.
240
557000
2000
are legătură cu mai multă creativitate.
09:34
Dopamine, I think, changes
241
559000
2000
Cred că dopamina schimbă
09:36
our signal-to-noise ratio.
242
561000
2000
proporția în care reacționăm la perturbații.
09:38
That is, how accurate we are
243
563000
2000
Înseamnă cât de preciși suntem
09:40
in finding patterns.
244
565000
2000
în a găsi modele.
09:42
If it's too low, you're more likely to make too many Type II errors.
245
567000
3000
Dacă este prea scăzută, este mult mai probabil să faci prea multe erori de tipul II.
09:45
You miss the real patterns. You don't want to be too skeptical.
246
570000
2000
Îți scapă modelele reale. Nu vei vrea să fii nici prea sceptic.
09:47
If you're too skeptical, you'll miss the really interesting good ideas.
247
572000
3000
Dacă ești prea sceptic, vei pierde ideile bune, cu adevărat interesante.
09:51
Just right, you're creative, and yet you don't fall for too much baloney.
248
576000
3000
Dacă proporția este moderată, ești creativ dar, nu înghiți prea multe prostii.
09:54
Too high and maybe you see patterns everywhere.
249
579000
3000
Dacă este prea ridicată, vei vedea modele peste tot.
09:57
Every time somebody looks at you, you think people are staring at you.
250
582000
3000
De fiecare dată când cineva te privește, vei crede că se holbează la tine.
10:00
You think people are talking about you.
251
585000
2000
Crezi că oamenii vorbesc despre tine.
10:02
And if you go too far on that, that's just simply
252
587000
2000
Iar dacă exagerezi, atunci, pur și simplu,
10:04
labeled as madness.
253
589000
2000
se numește nebunie.
10:06
It's a distinction perhaps we might make
254
591000
2000
Am putea face totuși o distincție
10:08
between two Nobel laureates, Richard Feynman
255
593000
2000
între doi laureați Nobel, Richard Feynman
10:10
and John Nash.
256
595000
2000
și John Nash.
10:12
One sees maybe just the right number
257
597000
2000
Unul vede poate exact numărul potrivit
10:14
of patterns to win a Nobel Prize.
258
599000
2000
de modele pentru a câștiga premiul Nobel.
10:16
The other one also, but maybe too many patterns.
259
601000
2000
La fel și celălalt, dar vede poate prea multe modele.
10:18
And we then call that schizophrenia.
260
603000
3000
Și atunci îi spunem schizofrenie.
10:21
So the signal-to-noise ratio then presents us with a pattern-detection problem.
261
606000
3000
Gradul de reacție la perturbații prezintă o problemă de identificare a modelelor.
10:24
And of course you all know exactly
262
609000
2000
Și, bineînțeles că știți cu toții exact
10:26
what this is, right?
263
611000
2000
ce înseamnă asta, nu-i așa?
10:28
And what pattern do you see here?
264
613000
2000
Ce model vedeți aici?
10:30
Again, I'm putting your anterior cingulate cortex to the test here,
265
615000
3000
Din nou, vă testez cortexul cingulat anterior
10:33
causing you conflicting pattern detections.
266
618000
3000
care cauzează identificarea de modele contradictorii.
10:36
You know, of course, this is Via Uno shoes.
267
621000
2000
Desigur, știți că acesta este un pantof Via Uno.
10:38
These are sandals.
268
623000
3000
Acestea sunt sandale.
10:41
Pretty sexy feet, I must say.
269
626000
3000
Trebuie să recunosc că sunt niște picioare foarte sexy.
10:44
Maybe a little Photoshopped.
270
629000
2000
Poate puțin retușate în Photoshop.
10:46
And of course, the ambiguous figures
271
631000
2000
Și, desigur, imaginile ambigue
10:48
that seem to flip-flop back and forth.
272
633000
2000
care te fac să oscilezi într-una.
10:50
It turns out what you're thinking about a lot
273
635000
2000
Se dovedește că lucrurile la care te gândești intens
10:52
influences what you
274
637000
2000
influențează ceea ce
10:54
tend to see.
275
639000
2000
tinzi să vezi.
10:56
And you see the lamp here, I know.
276
641000
2000
Și sunt sigur că aici vedeți lampa.
10:58
Because the lights on here.
277
643000
3000
Pentru că lumina este aprinsă.
11:01
Of course, thanks to the environmentalist movement
278
646000
2000
Desigur, mulțumită mișcării ecologiste
11:03
we're all sensitive to the plight of marine mammals.
279
648000
3000
cu toții suntem sensibili la situația mamiferelor marine.
11:06
So what you see in this particular ambiguous figure
280
651000
3000
Astfel, ceea ce vedeși în această imagine ambiguă
11:09
is, of course, the dolphins, right?
281
654000
2000
desigur, sunt delfinii, nu-i așa?
11:11
You see a dolphin here,
282
656000
2000
Iată aici un delfin.
11:13
and there's a dolphin,
283
658000
2000
Și iată încă unul.
11:15
and there's a dolphin.
284
660000
2000
Și iată încă un delfin.
11:17
That's a dolphin tail there, guys.
285
662000
3000
Acolo e coada unui delfin, oameni buni.
11:20
(Laughter)
286
665000
3000
(Râsete)
11:25
If we can give you conflicting data, again,
287
670000
3000
Dacă vă putem da date contradictorii, din nou,
11:28
your ACC is going to be going into hyperdrive.
288
673000
3000
cortexul cingulat anterior (ACC) va intra într-o stare de hiperactivitate.
11:31
If you look down here, it's fine. If you look up here, then you get conflicting data.
289
676000
3000
Dacă priviți în partea de jos, e OK. Dacă priviți sus, primiți date contradictorii.
11:34
And then we have to flip the image
290
679000
2000
Și atunci va trebui să întoarcem imaginea
11:36
for you to see that it's a set up.
291
681000
2000
pentru a vedea că este o farsă.
11:40
The impossible crate illusion.
292
685000
2000
Iluzia lăzii imposibile.
11:42
It's easy to fool the brain in 2D.
293
687000
2000
Este ușor să păcălești creierul în 2D.
11:44
So you say, "Aw, come on Shermer, anybody can do that
294
689000
2000
Veți spune: "Haide, Shermer, oricine poate face asta
11:46
in a Psych 101 text with an illusion like that."
295
691000
2000
într-un text de psihologie generală cu o astfel de iluzie."
11:48
Well here's the late, great Jerry Andrus'
296
693000
2000
Ei bine, iată-l pe Jerry Andrus
11:50
"impossible crate" illusion in 3D,
297
695000
3000
și ultima sa mare iluzie 3D "a lăzii imposibile",
11:53
in which Jerry is standing inside
298
698000
2000
în care Jerry stă înăuntrul
11:55
the impossible crate.
299
700000
2000
lăzii imposibile.
11:57
And he was kind enough to post this
300
702000
2000
A fost foarte amabil să posteze această imagine
11:59
and give us the reveal.
301
704000
2000
și să ne ofere soluția.
12:01
Of course, camera angle is everything. The photographer is over there,
302
706000
3000
Bineînțeles, totul depinde de unghiul camerei. Fotograful se află acolo.
12:04
and this board appears to overlap with this one, and this one with that one, and so on.
303
709000
3000
Iar placa aceasta pare să se suprapună peste aceasta și tot așa mai departe.
12:07
But even when I take it away,
304
712000
2000
Dar, revenind la imaginea inițială,
12:09
the illusion is so powerful because of how are brains are wired
305
714000
2000
iluzia este atât de puternică din cauza felului în care creierele noastre
12:11
to find those certain kinds of patterns.
306
716000
3000
fac conexiunile pentru a găsi acele tipuri de modele pe care le caută.
12:14
This is a fairly new one
307
719000
2000
Această imagine este relativ nouă
12:16
that throws us off because of the conflicting patterns
308
721000
2000
și ne induce în eroare din cauza modelelor contradictorii
12:18
of comparing this angle with that angle.
309
723000
3000
care rezultă comparând cele două unghiuri.
12:21
In fact, it's the exact same picture side by side.
310
726000
3000
De fapt, este exact aceeași imagine alăturată.
12:24
So what you're doing is comparing that angle
311
729000
2000
Ceea ce faceți este să comparați
12:26
instead of with this one, but with that one.
312
731000
2000
unghiurile greșit.
12:28
And so your brain is fooled.
313
733000
2000
Și astfel, creierul este păcălit.
12:30
Yet again, your pattern detection devices are fooled.
314
735000
2000
Încă o dată, sistemul vostru de identiificare a modelelor este păcălit.
12:32
Faces are easy to see
315
737000
2000
Imaginile fețelor sunt ușor de observat
12:34
because we have an additional evolved
316
739000
2000
pentru că avem un software suplimentar și evoluat
12:36
facial recognition software
317
741000
2000
de recunoaștere a fețelor
12:38
in our temporal lobes.
318
743000
3000
în lobii noștri temporali.
12:41
Here's some faces on the side of a rock.
319
746000
3000
Iată niște fețe pe latura unei stâncii.
12:44
I'm actually not even sure if this is -- this might be Photoshopped.
320
749000
3000
De fapt, nici nu sunt sigur că așa este - imaginea ar putea fi retușată în Photoshop.
12:47
But anyway, the point is still made.
321
752000
2000
Dar, oricum, ați înțeles care este ideea.
12:49
Now which one of these looks odd to you?
322
754000
2000
Acum, care dintre aceste imagini vi se pare ciudată?
12:51
In a quick reaction, which one looks odd?
323
756000
2000
La prima vedere, care are arată ciudat?
12:53
The one on the left. Okay. So I'll rotate it
324
758000
2000
Cea din stânga. OK. O voi roti
12:55
so it'll be the one on the right.
325
760000
2000
și va deveni cea din dreapta.
12:57
And you are correct.
326
762000
2000
Și aveți dreptate.
12:59
A fairly famous illusion -- it was first done with Margaret Thatcher.
327
764000
3000
Este o iluzie relativ cunoscută -- prima dată a fost făcută cu Margaret Thatcher.
13:02
Now, they trade up the politicians every time.
328
767000
2000
Acum sunt folosite de politicieni tot timpul.
13:04
Well, why is this happening?
329
769000
2000
Ei bine, de ce se întâmplă așa?
13:06
Well, we know exactly where it happens,
330
771000
2000
Știm exact unde se întâmplă,
13:08
in the temporal lobe, right across, sort of above your ear there,
331
773000
3000
în lobul temporal, chiar deasupra urechii drepte.
13:11
in a little structure called the fusiform gyrus.
332
776000
3000
Este o structură mică numită gyrus fusiform.
13:14
And there's two types of cells that do this,
333
779000
2000
Există două tipuri de celule
13:16
that record facial features either globally,
334
781000
3000
care înregistrează fie trăsăturile generale ale feței
13:19
or specifically these large, rapid-firing cells,
335
784000
2000
fie pe cele specifice, iar aceste celule mari și rapide
13:21
first look at the general face.
336
786000
2000
întâi examinează trăsăturile generale ale feței.
13:23
So you recognize Obama immediately.
337
788000
2000
Astfel că îl recunoașteți pe Obama imediat.
13:25
And then you notice something quite
338
790000
2000
Apoi observați ceva
13:27
a little bit odd about the eyes and the mouth.
339
792000
2000
puțin ciudat la ochi și la gură.
13:29
Especially when they're upside down,
340
794000
2000
Mai ales când imaginea este întoarsă.
13:31
you're engaging that general facial recognition software there.
341
796000
3000
Folosiți acum acel software de recunoaștere generală a feței.
13:34
Now I said back in our little thought experiment,
342
799000
3000
Mai devreme spuneam în experimentul nostru mental
13:37
you're a hominid walking on the plains of Africa.
343
802000
2000
că sunteți un Hominid care umblă prin șesurile Africii.
13:39
Is it just the wind or a dangerous predator?
344
804000
3000
Să fie doar vântul sau un animal de pradă periculos?
13:42
What's the difference between those?
345
807000
2000
Care este diferența între ele?
13:44
Well, the wind is inanimate;
346
809000
2000
Ei bine, vântul este neînsuflețit;
13:46
the dangerous predator is an intentional agent.
347
811000
2000
animalul de pradă periculos este un factor cu intenție.
13:48
And I call this process agenticity.
348
813000
2000
Îi spun acestui proces "agenticity".
13:50
That is the tendency to infuse patterns
349
815000
2000
Înseamnă tendința de a insufla modele
13:52
with meaning, intention and agency,
350
817000
2000
cu semnificație, intenție și factor,
13:54
often invisible beings from the top down.
351
819000
3000
adesea fiind invizibile într-o abordare de la general la detaliu.
13:57
This is an idea that we got
352
822000
2000
Aceasta este o idee preluată
13:59
from a fellow TEDster here, Dan Dennett,
353
824000
2000
de la Dan Dennett, un alt prieten al comunității TED,
14:01
who talked about taking the intentional stance.
354
826000
2000
care a vorbit despre adoptarea atitudinii de intenție.
14:03
So it's a type of that expanded to explain, I think, a lot of different things:
355
828000
3000
Vorbim despre ceva similar care s-a extins la a explica multe lucruri diferite,
14:06
souls, spirits, ghosts, gods, demons, angels,
356
831000
3000
suflete, spirite, fantome, zei, demoni, îngeri,
14:09
aliens, intelligent designers,
357
834000
2000
extratereștri, proiectanți inteligenți,
14:11
government conspiracists
358
836000
2000
conspiraționiști guvernamentali
14:13
and all manner of invisible agents
359
838000
2000
și toate tipurile de factori invizibili
14:15
with power and intention, are believed
360
840000
2000
cu putere și intenție și despre care se crede
14:17
to haunt our world and control our lives.
361
842000
2000
că ne bântuie lumea și că ne controlează viețile.
14:19
I think it's the basis of animism
362
844000
2000
Cred că stă la baza animismului
14:21
and polytheism and monotheism.
363
846000
3000
și a politeismului și a monoteismului.
14:24
It's the belief that aliens are somehow
364
849000
2000
Este credința că extratereștrii sunt cumva
14:26
more advanced than us, more moral than us,
365
851000
2000
mai avansați decât noi, mai morali decât noi,
14:28
and the narratives always are
366
853000
2000
iar toate poveștirile spun
14:30
that they're coming here to save us and rescue us from on high.
367
855000
3000
că vin aici să ne salveze și să ne scape spre o existență superioară.
14:33
The intelligent designer's always portrayed
368
858000
2000
Proiectantul inteligent este întotdeauna ipostaziat
14:35
as this super intelligent, moral being
369
860000
3000
drept această ființă super-inteligentă și morală
14:38
that comes down to design life.
370
863000
2000
care coboară ca să proiecteze viața.
14:40
Even the idea that government can rescue us --
371
865000
2000
Până și ideea că guvernul ne poate salva.
14:42
that's no longer the wave of the future,
372
867000
2000
Nu mai are nicio legătură cu felul în care vedem viitorul.
14:44
but that is, I think, a type of agenticity:
373
869000
2000
Dar cred că este un tip de tendință de a insufla modele cu semnificație,
14:46
projecting somebody up there,
374
871000
2000
proiectarea faptului că cineva este deasupra lucrurilor,
14:48
big and powerful, will come rescue us.
375
873000
2000
că este imens și puternic și că va veni să ne salveze.
14:50
And this is also, I think, the basis of conspiracy theories.
376
875000
2000
Și, de asemenea, cred că stă la baza teoriilor conspirației.
14:52
There's somebody hiding behind there pulling the strings,
377
877000
3000
Există cineva care se ascunde pentru a trage sforile,
14:55
whether it's the Illuminati
378
880000
2000
fie că este vorba despre Illuminati
14:57
or the Bilderbergers.
379
882000
2000
sau de membrii grupului Bilderberg.
14:59
But this is a pattern detection problem, isn't it?
380
884000
2000
Dar nu-i așa că este o problemă de identificare a modelului?
15:01
Some patterns are real and some are not.
381
886000
2000
Unele modele sunt reale iar altele nu.
15:03
Was JFK assassinated by a conspiracy or by a lone assassin?
382
888000
3000
JFK a fost asasinat printr-o conspirație sau de un ucigaș singuratic?
15:06
Well, if you go there -- there's people there on any given day --
383
891000
3000
Ei bine, dacă mergeți la fața locului -- în orice zi sunt oameni acolo
15:09
like when I went there, here -- showing me where the different shooters were.
384
894000
3000
care îți arată unde erau diferiții lunetiști -- așa cum mi s-a întâmplat mie.
15:12
My favorite one was he was in the manhole.
385
897000
3000
Favorita mea este că ucigașul se află într-o gură de canal.
15:15
And he popped out at the last second, took that shot.
386
900000
3000
Și că a ieșit în ultimul moment și a tras.
15:18
But of course, Lincoln was assassinated by a conspiracy.
387
903000
2000
Dar, desigur, Lincoln a fost asasinat printr-o conspirație.
15:20
So we can't just uniformly dismiss
388
905000
2000
Astfel că nu putem pur și simplu anula
15:22
all patterns like that.
389
907000
2000
absolut toate modelele ca acesta.
15:24
Because, let's face it, some patterns are real.
390
909000
2000
Pentru că, haideți să recunoaștem, unele modele sunt reale.
15:26
Some conspiracies really are true.
391
911000
2000
Unele conspirații chiar sunt adevărate.
15:30
Explains a lot, maybe.
392
915000
2000
Poate că asta explică multe lucruri.
15:32
And 9/11 has a conspiracy theory. It is a conspiracy.
393
917000
3000
Și 9/11 are o teorie a conspirației. Este o conspirație.
15:35
We did a whole issue on it.
394
920000
2000
S-a creat o întreagă problemă din asta.
15:37
Nineteen members of Al Queda plotting to fly planes into buildings
395
922000
2000
19 membri ai Al Qaeda care au complotat să intre cu avioanele în clădiri
15:39
constitutes a conspiracy.
396
924000
2000
constituie o conspirație.
15:41
But that's not what the "9/11 truthers" think.
397
926000
2000
Dar "cei care spun adevărul despre 9/11" cred altceva.
15:43
They think it was an inside job by the Bush administration.
398
928000
3000
Ei cred că a fost o conspirație din interior gândită de administrația Bush.
15:46
Well, that's a whole other lecture.
399
931000
2000
Ei bine, asta e o cu totul altă discuție.
15:48
You know how we know that 9/11
400
933000
2000
Dar știți cum știm că 9/11
15:50
was not orchestrated by the Bush administration?
401
935000
2000
nu a fost orchestrată de administrația Bush?
15:52
Because it worked.
402
937000
2000
Pentru că a funcționat.
15:54
(Laughter)
403
939000
3000
(Râsete)
15:57
(Applause)
404
942000
3000
(Aplauze)
16:00
So we are natural-born dualists.
405
945000
2000
Deci, suntem dualiști înnăscuți.
16:02
Our agenticity process comes from
406
947000
2000
Procesul nostru prin care avem tendința să insuflăm modele vine
16:04
the fact that we can enjoy movies like these.
407
949000
2000
din faptul că ne pot plăcea filme ca acestea.
16:06
Because we can imagine, in essence,
408
951000
2000
Pentru că, în esență, ne putem imagina
16:08
continuing on.
409
953000
2000
cum continuă.
16:10
We know that if you stimulate the temporal lobe,
410
955000
2000
Știm că dacă se stimulează lobul temporal
16:12
you can produce a feeling of out-of-body experiences,
411
957000
2000
se poate produce un sentiment de experiențe extracorporale,
16:14
near-death experiences,
412
959000
2000
experiențe la limita morții,
16:16
which you can do by just touching an electrode to the temporal lobe there.
413
961000
3000
care pot fi induse prin simpla atingere a lobului temporal cu un electrod.
16:19
Or you can do it through loss of consciousness,
414
964000
2000
Sau pot fi induse prin pierderea cunoștinței,
16:21
by accelerating in a centrifuge.
415
966000
2000
accelerând într-o centrifugă.
16:23
You get a hypoxia, or a lower oxygen.
416
968000
3000
Faci hipoxie, sau scade concentrația de oxigen din sânge.
16:26
And the brain then senses
417
971000
2000
Și atunci creierul simte
16:28
that there's an out-of-body experience.
418
973000
2000
că trăiește o experiență extracorporală.
16:30
You can use -- which I did, went out and did --
419
975000
2000
Puteți folosi -- eu am făcut-o --
16:32
Michael Persinger's God Helmet,
420
977000
2000
Casca de Zeu a lui Michael Persinger,
16:34
that bombards your temporal lobes with electromagnetic waves.
421
979000
2000
care îți bombardează lobii temporali cu unde electromagnetice.
16:36
And you get a sense of out-of-body experience.
422
981000
3000
Și simți o experiență extracorporală.
16:39
So I'm going to end here with a short video clip
423
984000
2000
Voi încheia aici cu un scurt videoclip
16:41
that sort of brings all this together.
424
986000
2000
care integrează tot ce am discutat.
16:43
It's just a minute and a half.
425
988000
2000
Durează doar un minut și jumătate.
16:45
It ties together all this into the power of expectation and the power of belief.
426
990000
3000
Leagă tot ce am discutat în conceptele de forță a așteptării și de forță a credinței.
16:48
Go ahead and roll it.
427
993000
2000
Haideți, îi puteți da drumul.
16:50
Narrator: This is the venue they chose for their fake auditions
428
995000
3000
Povestitorul: Aceasta este locația aleasă pentru a înscena audițiile
16:53
for an advert for lip balm.
429
998000
2000
pentru o reclamă la un balsam de buze.
16:55
Woman: We're hoping we can use part of this
430
1000000
2000
Femeia: Sperăm să putem folosi o parte din această filmare
16:57
in a national commercial, right?
431
1002000
2000
într-o reclamă difuzată pe plan național, OK?
16:59
And this is test on some lip balms
432
1004000
2000
Vom testa niște balsamuri de buze
17:01
that we have over here.
433
1006000
2000
pe care le avem aici.
17:03
And these are our models who are going to help us,
434
1008000
2000
Ei sunt modelele noastre care ne vor ajuta,
17:05
Roger and Matt.
435
1010000
2000
Roger și Matt.
17:07
And we have our own lip balm,
436
1012000
2000
Avem propriul nostru balsam de buze,
17:09
and we have a leading brand.
437
1014000
2000
și avem și un brand de top.
17:11
Would you have any problem
438
1016000
2000
Te-ar deranja
17:13
kissing our models to test it?
439
1018000
2000
să săruți modelele noastre pentru a-l testa?
17:15
Girl: No.
440
1020000
2000
Fata: Nu.
17:17
Woman: You wouldn't? (Girl: No.) Woman: You'd think that was fine.
441
1022000
2000
Femeia: Nu te-ar deranja? (Fata: Nu) Femeia: Deci este in regulă.
17:19
Girl: That would be fine. (Woman: Okay.)
442
1024000
2000
Fata: Da, este în regulă. (Femeia: OK.)
17:21
So this is a blind test.
443
1026000
3000
Trebuie să fii legată la ochi.
17:24
I'm going to ask you to go ahead
444
1029000
2000
Te rog să mergi înainte
17:26
and put a blindfold on.
445
1031000
2000
și să-ți acoperi ochii.
17:29
Kay, now can you see anything? (Girl: No.)
446
1034000
3000
OK, poți vedea ceva? (Fata: Nu.)
17:32
Pull it so you can't even see down. (Girl: Okay.)
447
1037000
2000
Trage-o puțin să nu poți vedea nimic în jos. (Fata: În regulă.)
17:34
Woman: It's completely blind now, right?
448
1039000
2000
Femeia: Nu vezi absolut nimic acum, da?
17:36
Girl: Yes. (Woman: Okay.)
449
1041000
2000
Fata: Da. (Femeia: În regulă.)
17:38
Now, what I'm going to be looking for in this test
450
1043000
3000
Acum, ceea ce mă interesează la acest test
17:41
is how it protects your lips,
451
1046000
3000
este cum îți protejează balsamul buzele,
17:44
the texture, right,
452
1049000
2000
textura, în regulă,
17:46
and maybe if you can discern any flavor or not.
453
1051000
3000
și eventual dacă poți deosebi sau nu vreo aromă.
17:49
Girl: Okay. (Woman: Have you ever done a kissing test before?)
454
1054000
3000
Fata: OK. (Femeia: Ai mai făcut vreodată un test care să implice sărutul?)
17:52
Girl: No.
455
1057000
2000
Fata: Nu.
17:54
Woman: Take a step here.
456
1059000
2000
Femeia: Fă un pas în direcția asta.
17:56
Okay, now I'm going to ask you to pucker up.
457
1061000
2000
În regulă, acum pregătește-te.
17:58
Pucker up big and lean in just a little bit, okay?
458
1063000
3000
Pregătește-ți buzele bine și apleacă-te doar puțin, în regulă.
18:06
(Music)
459
1071000
4000
(Muzică)
18:10
(Laughter)
460
1075000
5000
(Râsete)
18:19
(Laughter)
461
1084000
3000
(Râsete)
18:30
Woman: Okay.
462
1095000
2000
OK.
18:32
And, Jennifer, how did that feel?
463
1097000
2000
Jennifer, cum te-ai simțit?
18:34
Jennifer: Good.
464
1099000
2000
Jennifer: A fost bine.
18:36
(Laughter)
465
1101000
7000
(Râsete)
18:43
Girl: Oh my God!
466
1108000
2000
Fata: Oh, doamne.
18:45
(Laughter)
467
1110000
4000
(Râsete)
18:50
Michael Shermer: Thank you very much. Thank you. Thanks.
468
1115000
3000
Michael Shermer: Vă mulțumesc foarte mult. Vă mulțumesc. Mulțumesc.
ABOUT THE SPEAKER
Michael Shermer - SkepticMichael Shermer debunks myths, superstitions and urban legends -- and explains why we believe them. Along with publishing Skeptic Magazine, he's author of Why People Believe Weird Things and The Mind of the Market.
Why you should listen
As founder and publisher of Skeptic Magazine, Michael Shermer has exposed fallacies behind intelligent design, 9/11 conspiracies, the low-carb craze, alien sightings and other popular beliefs and paranoias. But it's not about debunking for debunking's sake. Shermer defends the notion that we can understand our world better only by matching good theory with good science.
Shermer's work offers cognitive context for our often misguided beliefs: In the absence of sound science, incomplete information can powerfully combine with the power of suggestion (helping us hear Satanic lyrics when "Stairway to Heaven" plays backwards, for example). In fact, a common thread that runs through beliefs of all sorts, he says, is our tendency to convince ourselves: We overvalue the shreds of evidence that support our preferred outcome, and ignore the facts we aren't looking for.
He writes a monthly column for Scientific American, and is an adjunct at Claremont Graduate University and Chapman University. His latest book is The Believing Brain: From Ghosts and Gods to Politics and Conspiracies—How We Construct Beliefs and Reinforce Them as Truths. He is also the author of The Mind of the Market, on evolutionary economics, Why Darwin Matters: Evolution and the Case Against Intelligent Design, and The Science of Good and Evil. And his next book is titled The Moral Arc of Science.
Michael Shermer | Speaker | TED.com