TEDGlobal 2012
Beau Lotto + Amy O'Toole: Science is for everyone, kids included
Beau Lotto + Amy O’Toole: Bilim herkes içindir, çocuklar da dahil
Filmed:
Readability: 3.5
1,504,898 views
Bilim ve oyunların ortak bir yönü var mı? Nöroloji ile ilgili bilim adamı Beau Lotto, herkesin (çocuklar da dahil) bilime, keşif süreciyle katılıp algıları değiştirmesi gerektiğini düşünüyor. 25 sınıf arkadaşıyla, okull öğrencileri tarafından yayımlanmış ilk meslektaş incelemesinden geçmiş makaleyi yazan 12 yaşındaki Amy O'Toole'da onu destekliyor. Makale, "Evvel zaman içinde..." diye başlıyor.
Beau Lotto - Neuroscientist, Artist
Beau Lotto is founder of Lottolab, a hybrid art studio and science lab. With glowing, interactive sculpture -- and old-fashioned peer-reviewed research--he's illuminating the mysteries of the brain's visual system. Full bioAmy O'Toole - Student
Amy O'Toole is a 12-year-old student who helped run a science experiment inspired by Beau Lotto's participative science approach. At age 10 she became one of the youngest people ever to publish a peer-reviewed science paper. Full bio
Beau Lotto is founder of Lottolab, a hybrid art studio and science lab. With glowing, interactive sculpture -- and old-fashioned peer-reviewed research--he's illuminating the mysteries of the brain's visual system. Full bioAmy O'Toole - Student
Amy O'Toole is a 12-year-old student who helped run a science experiment inspired by Beau Lotto's participative science approach. At age 10 she became one of the youngest people ever to publish a peer-reviewed science paper. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:17
Beau Lotto: So, this game is very simple.
0
1487
2169
Bu çok basit bir oyun.
00:19
All you have to do is read what you see. Right?
1
3656
4047
Tek yapacağınız gördüklerinizi okumak. Tamam mı?
00:23
So, I'm going to count to you, so we don't all do it together.
2
7703
3201
Şimdi üçe kadar sayacağım ki hep beraber söyleyelim.
00:26
Okay, one, two, three.Audience: Can you read this?
3
10904
2499
Tamam, 1, 2, 3.
Seyirciler: Can you read this? (Bunu okuyabilir misiniz?)
Seyirciler: Can you read this? (Bunu okuyabilir misiniz?)
00:29
BL: Amazing. What about this one? One, two, three.Audience: You are not reading this.
4
13403
4379
BL: Harika. Peki ya bunu, 1, 2, 3
Seyirci: You are not reading this. (Bunu okumuyorsunuz..)
Seyirci: You are not reading this. (Bunu okumuyorsunuz..)
00:33
BL: All right. One, two, three. (Laughter)
5
17782
5316
BL: Peki. 1, 2, 3 (Gülüşmeler)
00:38
If you were Portuguese, right? How about this one? One, two, three.
6
23098
4797
Eğer Portekizli olsaydınız... Bunu okuyabiliyor musunuz?
1, 2, 3
1, 2, 3
00:43
Audience: What are you reading?
7
27895
1978
Seyirci: What are you reading? (Ne okuyorsunuz?)
00:45
BL: What are you reading? There are no words there.
8
29873
3458
BL: Ne okuyorsunuz? Orada kelimeler yok ki.
00:49
I said, read what you're seeing. Right?
9
33331
2537
Ben size ne görürseniz onu okuyun dedim değil mi?
00:51
It literally says, "Wat ar ou rea in?" (Laughter) Right?
10
35868
3850
Orada tam olarak "Wat ar ou rea in?" yazıyor. (Gülüşmeler)
00:55
That's what you should have said. Right? Why is this?
11
39718
3828
Bu şekilde okumanız gerekiyordu. Peki neden böyle oldu?
00:59
It's because perception is grounded in our experience.
12
43546
3536
Çünkü algımızın temeli deneyimlerimizden geliyor.
01:02
Right? The brain takes meaningless information
13
47082
2897
Beyin anlamsız bilgileri alıp
01:05
and makes meaning out of it, which means we never see
14
49979
2959
onlara bir anlam katıyor, yani asla orada olanı
01:08
what's there, we never see information,
15
52938
2256
asla bilgiyi görmüyoruz, sadece
01:11
we only ever see what was useful to see in the past.
16
55194
3275
geçmişte görmenin faydalı olduğu şeyleri görüyoruz.
01:14
All right? Which means, when it comes to perception,
17
58469
2736
Bunun anlamı şu, algı konusunda
01:17
we're all like this frog.
18
61205
6795
hepimiz bu kurbağa gibiyiz.
01:23
(Laughter)
19
68000
912
(Gülüşmeler)
01:24
Right? It's getting information. It's generating behavior
20
68912
3395
Bilgi topluyor. Kullanışlı olan bir davranış
01:28
that's useful. (Laughter)
21
72307
4468
oluşturuyor. (Gülüşmeler)
01:32
(Laughter)
22
76775
7032
(Gülüşmeler)
01:39
(Video) Man: Ow! Ow! (Laughter) (Applause)
23
83807
5982
(Video) Adam: Ah! ahh! (Gülüşmeler) (Alkışlar)
01:45
BL: And sometimes, when things don't go our way,
24
89789
2712
BL: Ve bazen işler istediğimiz gibi gitmediğinde
01:48
we get a little bit annoyed, right?
25
92501
2259
biraz canımız sıkılıyor, değil mi?
01:50
But we're talking about perception here, right?
26
94760
2730
Ama şimdi algıdan bahsediyoruz.
01:53
And perception underpins everything we think, we know,
27
97490
4365
Algı, düşündüğümüz, bildiğimiz, inandığımız her şeyin,
01:57
we believe, our hopes, our dreams, the clothes we wear,
28
101855
2871
inançlarımızın, umutlarımızın, giydiğimiz kıyafetlerin
02:00
falling in love, everything begins with perception.
29
104726
3743
aşık olmamızın altında yatar, her şey algı ile başlar.
02:04
Now if perception is grounded in our history, it means
30
108469
2945
Eğer algının temeli geçmişimizde ise, bunun anlamı,
02:07
we're only ever responding according to what we've done before.
31
111414
3459
sadece daha önce yaptıklarımıza göre tepki verdiğimizdir.
02:10
But actually, it's a tremendous problem,
32
114873
3076
Ama aslında bu çok büyük bir sorun,
02:13
because how can we ever see differently?
33
117949
3617
çünkü, bu durumda bir şeylere nasıl farklı bakabiliriz ki?
02:17
Now, I want to tell you a story about seeing differently,
34
121566
4063
Şimdi size farklı bakmakla ilgili bir hikaye anlatmak istiyorum
02:21
and all new perceptions begin in the same way.
35
125629
3988
ve bütün yeni algılar aynı şekilde başlar.
02:25
They begin with a question.
36
129617
2582
Hepsi bir soruyla başlar.
02:28
The problem with questions is they create uncertainty.
37
132199
3238
Sorularla ilgili problem belirsizlik yaratmalarıdır.
02:31
Now, uncertainty is a very bad thing. It's evolutionarily
38
135437
2729
Belirsizlik çok kötü bir şeydir. Evrimsel olarak kötüdür. Eğer onun
02:34
a bad thing. If you're not sure that's a predator, it's too late.
39
138166
3601
yırtıcı bir hayvan olup olmadığından emin değilseniz, çok geç.
02:37
Okay? (Laughter)
40
141767
1360
Tamam mı? (Gülüşmeler)
02:39
Even seasickness is a consequence of uncertainty.
41
143127
3160
Hatta deniz tutması da belirsizliğin bir sonucudur.
02:42
Right? If you go down below on a boat, your inner ears
42
146287
2252
Eğer bir teknenin içine girerseniz, iç kulağınız size
02:44
are you telling you you're moving. Your eyes, because
43
148539
2176
hareket ettiğinizi söyler. Gözleriniz ise, tekne ile
02:46
it's moving in register with the boat, say I'm standing still.
44
150715
2316
aynı şekilde hareket ettiğinden, dik durduğunuzu söyler.
02:48
Your brain cannot deal with the uncertainty of that information, and it gets ill.
45
153031
4655
Beyniniz bu bilgilerin belirsizliği ile uğraşamaz ve rahatsızlanır.
02:53
The question "why?" is one of the most dangerous things you can do,
46
157686
3929
"Neden?" diye sormak yapabileceğiniz en tehlikeli şeylerden biridir
02:57
because it takes you into uncertainty.
47
161615
2992
çünkü sizi belirsizliğe götürür.
03:00
And yet, the irony is, the only way we can ever
48
164607
2879
Ama gariptir ki yeni bir şey yapabilmemizin
03:03
do anything new is to step into that space.
49
167486
3536
tek yolu o boşluğa adım atmaktır.
03:06
So how can we ever do anything new? Well fortunately,
50
171022
3224
Peki nasıl yeni bir şey yapabiliriz? Şansımıza,
03:10
evolution has given us an answer, right?
51
174246
3584
evrim bize cevabı verdi.
03:13
And it enables us to address even the most difficult
52
177830
3595
Ve en zor sorularla bile uğraşabilmemizi sağlıyor.
03:17
of questions. The best questions are the ones that create the most uncertainty.
53
181425
4679
En iyi sorular, en fazla belirsizlik yaratanlardır.
03:22
They're the ones that question the things we think to be true already. Right?
54
186104
3956
Doğru olduğunu sandığımız şeyleri sorgulayanlardır. Değil mi?
03:25
It's easy to ask questions about how did life begin,
55
190060
1989
Hayatın nasıl başladığı veya evrenin dışında neler
03:27
or what extends beyond the universe, but to question what you think to be true already
56
192049
3308
olduğuna dair sorular sormak kolaydır ama zaten doğru
03:31
is really stepping into that space.
57
195357
3001
olduğuna inandığın bir şeyi sorgulamak, gerçekten o boşluğa adım atmaktır.
03:34
So what is evolution's answer to the problem of uncertainty?
58
198358
4810
Peki evrimin belirsizlik problemine cevabı nedir?
03:39
It's play.
59
203168
1773
Oynamak.
03:40
Now play is not simply a process. Experts in play will tell you
60
204941
4193
Oynamak sadece bir süreç değildir. Oynama üzerine uzmanlar
03:45
that actually it's a way of being.
61
209134
2615
bunun aslında bir var oluş şekli olduğunu söyleyecektir.
03:47
Play is one of the only human endeavors where uncertainty
62
211749
2891
Oynamak, insanların uğraşları içinde belirsizliğin sevildiği sayılı
03:50
is actually celebrated. Uncertainty is what makes play fun.
63
214640
4326
uğraşlardan biridir. Oynamayı eğlenceli yapan şey belirsizliktir.
03:54
Right? It's adaptable to change. Right? It opens possibility,
64
218966
4275
Değil mi? Değişikliğe adapte olabilir. Değil mi? Olasılıklar yaratır ve
03:59
and it's cooperative. It's actually how we do our social bonding,
65
223241
4109
ve işbirliğine açıktır. Aslında biz bu şekilde sosyalleşiriz,
04:03
and it's intrinsically motivated. What that means
66
227350
1726
ve içsel motivasyon sağlar. Bunun anlamı,
04:04
is that we play to play. Play is its own reward.
67
229076
4606
oynamak için oynadığımızdır. Oynamak zaten ödüldür.
04:09
Now if you look at these five ways of being,
68
233682
3891
Şimdi bu beş varoluş şekline bakarsanız,
04:13
these are the exact same ways of being you need
69
237573
2721
bunlar sizin iyi bir bilim insanı olabilmek için ihtiyacınız olan
04:16
in order to be a good scientist.
70
240294
2036
varoluş şekilleriyle aynıdır.
04:18
Science is not defined by the method section of a paper.
71
242330
3027
Bilim bir makalenin yöntem kısmı ile tanımlanmaz.
04:21
It's actually a way of being, which is here, and this is true
72
245357
3140
Aslında buradaki varoluş biçimidir ve bu yaratıcı
04:24
for anything that is creative.
73
248497
2653
olan her şey için geçerlidir.
04:27
So if you add rules to play, you have a game.
74
251150
4203
Eğer oynamanın içine kurallar eklerseniz, bir oyununuz olur.
04:31
That's actually what an experiment is.
75
255353
2790
Aslında deney de budur.
04:34
So armed with these two ideas,
76
258143
1919
Bilimin bir var oluş biçimi olduğu
04:35
that science is a way of being and experiments are play,
77
260062
4322
ve deneylerin oyun olduğu fikirleriyle donanmış olarak
04:40
we asked, can anyone become a scientist?
78
264384
3453
sorduk, herkes bir bilim insanı olabilir mi?
04:43
And who better to ask than 25 eight- to 10-year-old children?
79
267837
3500
Buna en iyi cevabı 25 tane sekiz ila 10 yaş arası çocuktan başka kim verebilir?
04:47
Because they're experts in play. So I took my bee arena
80
271337
3507
Çünkü onlar oynamakta uzmanlar. Ben de arı sahamı
04:50
down to a small school in Devon, and the aim of this
81
274844
3547
Devon'da küçük bir okula götürdüm, ve amacım
04:54
was to not just get the kids to see science differently,
82
278391
4244
sadece çocukların bilimi farklı görmesini sağlamak değil, ayrıca
04:58
but, through the process of science, to see themselves differently. Right?
83
282635
4598
bilimin süreci boyunca kendilerini farklı görmelerini sağlamaktı.
05:03
The first step was to ask a question.
84
287233
3408
İlk adım bir soru sormaktı.
05:06
Now, I should say that we didn't get funding for this study
85
290641
2880
Şunu da belirtmeliyim ki bu çalışma için finansman almadık
05:09
because the scientists said small children couldn't make
86
293521
3330
çünkü bilim insanları küçük çocukların bilime yararlı
05:12
a useful contribution to science, and the teachers said kids couldn't do it.
87
296851
4302
bir katkı sağlayamayacağını söylediler ve öğretmenler de çocuklar yapamaz dediler.
05:17
So we did it anyway. Right? Of course.
88
301153
3734
Ama biz yine de yaptık. Değil mi? Tabi ki.
05:20
So, here are some of the questions. I put them in small print
89
304887
2819
Burada sorulardan bazıları şunlar. Özellikle küçük puntoyla yazdım
05:23
so you wouldn't bother reading it. Point is that five of the questions that the kids came up with
90
307706
4440
ki okumakla uğraşmayın. Olay şu ki, çocukların bulduğu sorulardan beşi
05:28
were actually the basis of science publication the last five to 15 years. Right?
91
312146
4618
aslında son 5 ila 15 yıldır çıkan bilim yayınlarının temeliydi.
05:32
So they were asking questions that were significant
92
316764
2660
Yani çocuklar uzman bilim insanları gibi önemli
05:35
to expert scientists.
93
319424
2130
sorular soruyorlardı.
05:37
Now here, I want to share the stage with someone quite special. Right?
94
321554
4134
Şimdi sahneyi çok özel bir insanla paylaşmak istiyorum.
05:41
She was one of the young people who was involved in this study,
95
325688
2612
Bu çalışmaya katılan genç insanlardan biriydi
05:44
and she's now one of the youngest published scientists
96
328300
2334
ve şu anda Dünya'da makalesi yayınlanmış en
05:46
in the world. Right? She will now, once she comes onto stage,
97
330634
3883
genç insanlardan biri. Sahneye geldiğinde, ki şimdi gelecek,
05:50
will be the youngest person to ever speak at TED. Right?
98
334517
3698
TED'de bu güne kadar konuşan en genç insan olacak.
05:54
Now, science and asking questions is about courage.
99
338215
2875
Bilim ve soru sormak cesaret ile ilgilidir.
05:56
Now she is the personification of courage, because she's
100
341090
3200
Şimdi o cesaretin ete kemiğe bürünmüş hali çünkü
06:00
going to stand up here and talk to you all.
101
344290
1387
burada durup hepinize konuşma yapacak.
06:01
So Amy, would you please come up? (Applause)
102
345677
5254
Amy, Lütfen buraya gelir misin? (Alkışlar)
06:06
(Applause)
103
350931
7185
(Alkışlar)
06:14
So Amy's going to help me tell the story of what we call
104
358116
2519
Amy bana Blackawton Arıları Projesi dediğimiz şeyin
06:16
the Blackawton Bees Project, and first she's going to tell you
105
360635
2666
hikayesini anlatmakta yardım edecek ve öncelikle size buldukları
06:19
the question that they came up with. So go ahead, Amy.
106
363301
2545
soruyu anlatacak. Amy, başlayabilirsin.
06:21
Amy O'Toole: Thank you, Beau. We thought
107
365846
1719
Amy O'Toole: Teşekkür ederim, Beau. İnsanlar ve maymunlar
06:23
that it was easy to see the link between humans and apes
108
367565
3401
arasındaki ilişkiyi birbirimize benzediğimiz için
06:26
in the way that we think, because we look alike.
109
370966
3024
düşünce yoluyla görmenin kolay olduğunu düşündük.
06:29
But we wondered if there's a possible link
110
373990
2689
Ancak biz diğer hayvanlarla muhtemel bir bağ olup olmadığını
06:32
with other animals. It'd be amazing if humans and bees
111
376679
4704
merak ettik. Eğer insanlar ve arılar aynı şekilde düşünüyolarsa
06:37
thought similar, since they seem so different from us.
112
381383
4113
bizden çok farklı göründüklerinden dolayı şaşırtıcı olurdu.
06:41
So we asked if humans and bees might solve
113
385496
3053
Biz de insanlar ve arılar karmaşık problemleri
06:44
complex problems in the same way.
114
388549
2407
aynı şekilde mi çözüyorlar diye sorduk.
06:46
Really, we wanted to know if bees can also adapt
115
390956
3287
Gerçekten arıların daha önce öğrenilmiş kurallar ve koşulları kullanarak
06:50
themselves to new situations using previously learned rules
116
394243
3707
kendilerini yeni durumlara adapte edip edemediklerini
06:53
and conditions. So what if bees can think like us?
117
397950
4214
öğrenmek istedik. Ya arılar da bizim gibi düşünebiliyorlarsa?
06:58
Well, it'd be amazing, since we're talking about an insect
118
402164
2552
Muhteşem olurdu çünkü burada bahsettiğimiz şey
07:00
with only one million brain cells.
119
404716
2525
sadece bir milyon beyin hücresine sahip bir böcek.
07:03
But it actually makes a lot of sense they should,
120
407241
2142
Aslında bizim gibi düşünmeleri çok mantıklı olur çünkü
07:05
because bees, like us, can recognize a good flower
121
409383
3277
arılar da bizim gibi iyi çiçekleri, günün hangi saati olduğuna
07:08
regardless of the time of day, the light, the weather,
122
412660
3613
ışığa, hava durumuna veya hangi açıdan yaklaştıklarına
07:12
or from any angle they approach it from. (Applause)
123
416273
5742
bakmadan tanıyabiliyorlar. (Alkışlar)
07:17
BL: So the next step was to design an experiment,
124
422015
3782
BL: Bir sonraki adım, bir oyun olan deneyi
07:21
which is a game. So the kids went off and they designed
125
425797
3302
tasarlamaktı. Çocuklar gidip tasarlamaya başladılar
07:24
this experiment, and so -- well, game -- and so,
126
429099
3301
bu deneyi, şey, yani oyunu
07:28
Amy, can you tell us what the game was,
127
432400
1466
Amy, bize oyunun ne olduğunu ve
07:29
and the puzzle that you set the bees?
128
433866
2143
arılara hazırladığınız bulmacayı anlatır mısın?
07:31
AO: The puzzle we came up with was an if-then rule.
129
436009
3023
AO: Bulmacamız bir "eğer öyleyse-böyle" kuralıydı.
07:34
We asked the bees to learn not just to go to a certain color,
130
439032
3645
Arılardan sadece belirli bir renge gitmeyi değil, ayrıca
07:38
but to a certain color flower only
131
442677
2668
belirli bir renkteki çiçeğe sadece özel bir şablondaysa
07:41
when it's in a certain pattern.
132
445345
1632
gitmeyi öğrenmelerini istedik.
07:42
They were only rewarded if they went to the yellow flowers
133
446977
3259
Sadece mavi çiçeklerle çevreli sarı çiçeklere
07:46
if the yellow flowers were surrounded by the blue,
134
450236
3060
veya sarı çiçeklerle sarılı mavi çiçeklere
07:49
or if the blue flowers were surrounded by the yellow.
135
453296
3268
gittiklerinde ödüllendiriliyorlardı.
07:52
Now there's a number of different rules the bees can learn
136
456564
2585
Arıların bu bulmacayı çözmeleri için öğrenebilecekleri
07:55
to solve this puzzle. The interesting question is, which?
137
459149
3425
birçok kural var. İlginç soru hangisi olduğu?
07:58
What was really exciting about this project was we,
138
462574
2780
Bu projeyle ilgili en ilginç şey ise Beau ve bizim bunun işe yarayıp
08:01
and Beau, had no idea whether it would work.
139
465354
2343
yaramayacağına dair hiçbir fikrimiz olmamasıydı.
08:03
It was completely new, and no one had done it before,
140
467697
2454
Tamamen yeni bir şeydi ve daha önce kimse bunu denememişti,
08:06
including adults. (Laughter)
141
470151
3723
yetişkinler de dahil. (Gülüşmeler)
08:09
BL: Including the teachers, and that was really hard for the teachers.
142
473874
3464
BL: Öğretmenler de dahil ki bu öğretmenler için gerçekten zordu.
08:13
It's easy for a scientist to go in and not have a clue what he's doing,
143
477338
2904
Bir bilim insanı için ne yaptığını bilmeden bir işe kalkışmak kolaydır
08:16
because that's what we do in the lab, but for a teacher
144
480242
2544
çünkü laboratuarda yaptığımız zaten bu, ama bir öğretmen için
08:18
not to know what's going to happen at the end of the day --
145
482786
1625
günün sonunda ne olacağını bilmemek --
08:20
so much of the credit goes to Dave Strudwick, who was
146
484411
2599
dolayısıyla övgülerin çoğu bu projede destekçimiz olan
08:22
the collaborator on this project. Okay?
147
487010
2209
Dave Strudwick'e gitmeli.
08:25
So I'm not going to go through the whole details of the study
148
489219
2732
Çalışmanın tüm detaylarına girmeyeceğim çünkü bunları
08:27
because actually you can read about it, but the next step
149
491951
2638
zaten okuyabilirsiniz ama bir sonraki adımımız
08:30
is observation. So here are some of the students
150
494589
3645
gözlemdi. Burada birkaç öğrenci
08:34
doing the observations. They're recording the data
151
498234
2768
gözlem yapıyor. Arıların nereye uçtuğunun
08:36
of where the bees fly.
152
501002
5044
verilerini kaydediyorlar.
08:41
(Video) Dave Strudwick: So what we're going to do —Student: 5C.
153
506046
2023
(Video) Dave Strudwick: Şimdi ne yapacağız --
Öğrenci: 5C
Öğrenci: 5C
08:43
Dave Strudwick: Is she still going up here?Student: Yeah.
154
508069
3990
Dave Strudwick: Hala oraya mı gidiyor? Öğrenci: Evet.
08:47
Dave Strudwick: So you keep track of each.Student: Henry, can you help me here?
155
512059
3597
Dave Strudwick: Yani her birini takip ediyorsun. Öğrenci: Henry, burada bana yardım eder misin?
08:51
BL: "Can you help me, Henry?" What good scientist says that, right?
156
515656
2904
BL: "Yardım eder misin Henry?" Hangi iyi bilim insanı böyle bir şey söyler ki?
08:54
Student: There's two up there.
157
518560
4710
Öğrenci: Burada iki tane var.
08:59
And three in here.
158
523270
2874
Üç tane de orada.
09:02
BL: Right? So we've got our observations. We've got our data.
159
526144
2275
BL: Tamam artık gözlemlerimiz var. Verilerimiz var.
09:04
They do the simple mathematics, averaging, etc., etc.
160
528419
3773
Ortalama gibi basit matematik işlemlerini yaptılar vs. vs.
09:08
And now we want to share. That's the next step.
161
532192
1931
Artık paylaşmak istiyoruz. Bir sonraki adım bu.
09:10
So we're going to write this up and try to submit this
162
534123
1608
Dolayısıyla bunu yazıp, yayımlamanması için
09:11
for publication. Right? So we have to write it up.
163
535731
2856
göndermemiz gerekiyor. Yani önce yazmalıyız.
09:14
So we go, of course, to the pub. All right? (Laughter)
164
538587
4513
Dolayısıyla tabiki bir bara gittik. (Gülüşmeler)
09:19
The one on the left is mine, okay? (Laughter)
165
543100
2284
Soldaki bardak benim, tamam mı? (Gülüşmeler)
09:21
Now, I tell them, a paper has four different sections:
166
545384
2086
Şimdi onlara bir makalenin dört farklı bölümü olduğunu söyledim:
09:23
an introduction, a methods, a results, a discussion.
167
547470
2807
giriş, yöntemler, sonuçlar ve bir tartışma bölümü.
09:26
The introduction says, what's the question and why?
168
550277
2604
Giriş, sorunun ne olduğunu ve nedenini anlatır.
09:28
Methods, what did you do? Results, what was the observation?
169
552881
3119
Yöntemler, neler yaptın? Sonuçlar, gözlemler nelerdi?
09:31
And the discussion is, who cares? Right?
170
556000
2143
Ve tartışma da, kimin umrunda? Değil mi?
09:34
That's a science paper, basically. (Laughter)
171
558143
2459
Temel olarak bilimsel makale budur. (Gülüşmeler)
09:36
So the kids give me the words, right? I put it into a narrative,
172
560602
4529
Dolayısıyla çocuklar bana kelimeleri söylediler. Ben bunları
09:41
which means that this paper is written in kidspeak.
173
565131
3247
cümleleştirdim. Yani bu makale çocuk diliyle yazıldı.
09:44
It's not written by me. It's written by Amy
174
568378
2528
Benim tarafımdan yazılmadı. Amy
09:46
and the other students in the class. As a consequence,
175
570906
3320
ve sınıftaki diğer çocuklar tarafından yazıldı. Dolayısıyla
09:50
this science paper begins, "Once upon a time ... " (Laughter)
176
574226
6017
bilimsel makale, "Evvel zaman içinde..." diye başlıyor. (Gülüşmeler)
09:56
The results section, it says: "Training phase, the puzzle ... duh duh duuuuuhhh." Right? (Laughter)
177
580243
5312
Sonuç bölümünde "Eğitim aşaması, bulmaca ... ta ta taaaaa" diyor. (Gülüşmeler)
10:01
And the methods, it says, "Then we put the bees
178
585555
2196
Yöntem bölümünde "Sonra da arıları buzdolabına koyduk
10:03
into the fridge (and made bee pie)," smiley face. Right? (Laughter)
179
587751
3317
(ve arı pastası yaptık), deyip gülen surat koyuyor. (Gülüşmeler)
10:06
This is a science paper. We're going to try to get it published.
180
591068
3833
Bu bilimsel bir makale. Bunu yayımlatmaya çalışacağız.
10:10
So here's the title page. We have a number of authors there.
181
594901
2834
Burası kapak sayfası. Burada bir kaç tane yazarımız var.
10:13
All the ones in bold are eight to 10 years old.
182
597735
2851
Kalın yazılmış olanlar sekiz ila 10 yaş arası.
10:16
The first author is Blackawton Primary School, because
183
600586
2050
İlk yazar Blackawton İlkokulu ki eğer makale referans olarak
10:18
if it were ever referenced, it would be "Blackawton et al,"
184
602636
3246
kullanılırsa tek bir kişinin adına değil "Blackawton ve ark."
10:21
and not one individual. So we submit it to a public access journal,
185
605882
3057
olarak kullanılsın. Bunu halka açık bir dergiye gönderdik
10:24
and it says this. It said many things, but it said this.
186
608939
3332
ve bu cevabı aldık. Birçok şey yazıyordu ama bunu dediler.
10:28
"I'm afraid the paper fails our initial quality control checks in several different ways." (Laughter)
187
612271
3919
"Korkarım bu makale birincil kalite kontrollerimizi birçok sebeple geçemiyor." (Gülüşmeler)
10:32
In other words, it starts off "once upon a time,"
188
616190
2560
Yani diyor ki, "Evvel zaman içinde" diyerek başlıyor,
10:34
the figures are in crayon, etc. (Laughter)
189
618750
2526
şekiller pastel boyayla çizilmiş, vs. (Gülüşmeler) Biz bunu
10:37
So we said, we'll get it reviewed. So I sent it to Dale Purves,
190
621276
4353
inceleteceğiz dedik. Ben de makaleyi Ulusal Bilim Akademisinden nöroloji ile ilgili
10:41
who is at the National Academy of Science, one of the leading neuroscientists in the world,
191
625629
3533
dünyanın önde gelen bilim adamlarından olan Dale Purves'e gönderdim
10:45
and he says, "This is the most original science paper I have ever read" — (Laughter) —
192
629162
3449
ve dedi ki "Bu makale bu güne kadar okuduğum en orijinal bilimsel makale" - (Gülüşmeler) -
10:48
"and it certainly deserves wide exposure."
193
632611
2097
"ve kesinlikle geniş bir çevreye yayılmayı hak ediyor."
10:50
Larry Maloney, expert in vision, says, "The paper is magnificent.
194
634708
4271
Görme uzmanı Larry Maloney "Makale muhteşem.
10:54
The work would be publishable if done by adults."
195
638979
3366
Eğer yetişkinler tarafından yapılsaydı yayımlanabilirdi." dedi.
10:58
So what did we do? We send it back to the editor.
196
642345
1979
Peki biz ne yaptık? Makaleyi editöre geri yolladık.
11:00
They say no.
197
644324
1589
Hayır dediler.
11:01
So we asked Larry and Natalie Hempel to write
198
645913
2454
Biz de Larry ve Natalie Hempel'den referansları
11:04
a commentary situating the findings for scientists, right,
199
648367
4007
koyarak bilim insanları için bulguları belirten bir
11:08
putting in the references, and we submit it to Biology Letters.
200
652374
4128
yorum yazmalarını istedik ve bunu Biology Letters dergisine gönderdik.
11:12
And there, it was reviewed by five independent referees,
201
656502
3327
Orada bu makale beş bağımsız hakem tarafından incelendi
11:15
and it was published. Okay? (Applause)
202
659829
4421
ve yayımlandı. (Alkışlar)
11:20
(Applause)
203
664250
6000
(Alkışlar)
11:26
It took four months to do the science,
204
670250
3021
Bilim bölümünü yapmak dört ayımızı aldı,
11:29
two years to get it published. (Laughter)
205
673271
3228
yayımlanmasını sağlamak ise iki yılımızı (Gülüşmeler)
11:32
Typical science, actually, right? So this makes Amy and
206
676499
4835
Tipik bilim olayı aslında değil mi? Bu Amy ve arkadaşlarını
11:37
her friends the youngest published scientists in the world.
207
681334
2433
dünyada yayımlanmış en genç bilim insanları yapıyor.
11:39
What was the feedback like?
208
683767
2016
Geridönütler nasıldı?
11:41
Well, it was published two days before Christmas,
209
685783
2885
Noel'den iki gün önce yayımlandı,
11:44
downloaded 30,000 times in the first day, right?
210
688668
4003
ilk gününde 30,000'den fazla indirildi.
11:48
It was the Editors' Choice in Science, which is a top science magazine.
211
692671
4040
En iyi bilim dergilerinden olan Science'ta Editörün Seçimi oldu.
11:52
It's forever freely accessible by Biology Letters.
212
696711
2542
Biology Letters dergisi tarafından sonsuza kadar ücretsiz erişilebilir.
11:55
It's the only paper that will ever be freely accessible by this journal.
213
699253
3680
Bu dergi tarafından ücretsiz erişilebilir olan tek makale budur.
11:58
Last year, it was the second-most downloaded paper
214
702933
2699
Geçen sene Biology Letters dergisinden en çok indirilen ikinci
12:01
by Biology Letters, and the feedback from not just scientists
215
705632
4104
makaleydi ve sadece bilim insanlarından değil ayrıca
12:05
and teachers but the public as well.
216
709736
2548
öğretmenler ve halk tarafından da geridönüt aldı.
12:08
And I'll just read one.
217
712284
1772
Birini okuyacağım.
12:09
"I have read 'Blackawton Bees' recently. I don't have
218
714056
2490
"Blackawton Arılarını yeni okudum. Nasıl hissettiğimi
12:12
words to explain exactly how I am feeling right now.
219
716546
2313
anlatacak kelime bulamıyorum şu an.
12:14
What you guys have done is real, true and amazing.
220
718859
2479
Yaptığınız şey gerçek, doğru ve muhteşem.
12:17
Curiosity, interest, innocence and zeal are the most basic
221
721338
3109
Merak, ilgi, masumiyet ve coşku, bilim
12:20
and most important things to do science.
222
724447
1724
yapmak için en temel ve en önemli şeyler.
12:22
Who else can have these qualities more than children?
223
726171
2478
Bu özelliklere çocuklardan daha fazla kim sahip olabilir?
12:24
Please congratulate your children's team from my side."
224
728649
3541
Lütfen çocukları benim için tebrik edin."
12:28
So I'd like to conclude with a physical metaphor.
225
732190
3383
Fiziksel bir mecazla bitirmek istiyorum.
12:31
Can I do it on you? (Laughter)
226
735573
2968
Senin üzerinde yapabilir miyim? (Gülüşmeler)
12:34
Oh yeah, yeah, yeah, come on. Yeah yeah. Okay.
227
738541
3093
Evet, evet, evet haydi gel. Evet. Evet. Tamam.
12:37
Now, science is about taking risks, so this is an incredible risk, right? (Laughter)
228
741634
5177
Şimdi, bilim risk almakla ilgili değil mi? Bu da büyük bir risk değil mi? (Gülüşmeler)
12:42
For me, not for him. Right? Because we've only done this once before. (Laughter)
229
746811
6098
Benim için risk, onun için değil. Çünkü bunu şu ana kadar sadece 1 kez yaptık. (Gülüşmeler)
12:48
And you like technology, right?
230
752909
1576
Teknolojiyi seviyorsun değil mi?
12:50
Shimon Schocken: Right, but I like myself.
231
754485
2176
Shimon Schocken: Evet ama kendimi de seviyorum.
12:52
BL: This is the epitome of technology. Right. Okay.
232
756661
2951
BL: Bu teknolojinin somut bir örneği.
12:55
Now ... (Laughter)
233
759612
3608
Şimdi... (Gülüşmeler)
12:59
Okay. (Laughter)
234
763220
2880
Tamam. (Gülüşmeler)
13:02
Now, we're going to do a little demonstration, right?
235
766100
4084
Şimdi küçük bir gösteri yapacağız.
13:06
You have to close your eyes, and you have to point
236
770184
4019
Gözlerini kapatman lazım ve alkışladığımı
13:10
where you hear me clapping. All right?
237
774203
3157
duyduğun tarafı işaret etmelisin. Tamam mı?
13:13
(Clapping)
238
777360
4398
(Alkış sesi)
13:17
(Clapping)
239
781758
3144
(Alkış sesi)
13:20
Okay, how about if everyone over there shouts. One, two, three?
240
784902
2903
Tamam şimdi bu taraftaki herkes bağıracak. Bir, iki, üç?
13:23
Audience: (Shouts)
241
787805
2901
Seyirciler: (Bağrışmalar)
13:26
(Laughter)
242
790706
4446
(Gülüşmeler)
13:31
(Shouts) (Laughter)
243
795152
3171
(Bağrışmalar) (Gülüşmeler)
13:34
Brilliant. Now, open your eyes. We'll do it one more time.
244
798323
3641
Muhteşem. Şimdi gözlerini açabilirsin. Bir kez daha yapacağız.
13:37
Everyone over there shout. (Shouts)
245
801964
2802
O taraftakiler bağırsın. (Bağrışmalar)
13:40
Where's the sound coming from? (Laughter) (Applause)
246
804766
5932
Ses ne taraftan geliyordu? (Gülüşmeler) (Alkışlar)
13:46
Thank you very much. (Applause)
247
810698
4230
Çok teşekkür ederim. (Alkışlar)
13:50
What's the point? The point is what science does for us.
248
814928
3713
Bunun amacı ne? Amacı, bilimin bizim için ne yaptığı.
13:54
Right? We normally walk through life responding,
249
818641
2406
Normalde hayatımızı tepki vererek yaşıyoruz ama
13:56
but if we ever want to do anything different, we have to
250
821047
2212
eğer değişik bir şey yapmak istersek, bilinmeze
13:59
step into uncertainty. When he opened his eyes,
251
823259
2689
doğru adım atmamız gerekiyor. Gözlerini açtığında
14:01
he was able to see the world in a new way.
252
825948
2382
dünyayı yeni bir şekilde görebildi.
14:04
That's what science offers us. It offers the possibility
253
828330
3168
Bilimin bize sunduğu bu. Oyun yoluyla bilinmezliğe
14:07
to step on uncertainty through the process of play, right?
254
831498
4016
adım atma olasılığı sunuyor, değil mi?
14:11
Now, true science education I think should be about
255
835514
3024
Bence gerçek bilim eğitimi insanlara konuşma hakkı vermek
14:14
giving people a voice and enabling to express that voice,
256
838538
3399
ve seslerini duyurma şansı tanımakla ilgili olmalıdır,
14:17
so I've asked Amy to be the last voice in this short story.
257
841937
4369
dolayısıyla Amy'den bu kısa hikayedeki son ses olmasını istedim.
14:22
So, Amy?
258
846306
3105
Amy?
14:25
AO: This project was really exciting for me,
259
849411
2553
AO: Bu proje benim için gerçekten heyecan vericiydi
14:27
because it brought the process of discovery to life,
260
851964
2671
çünkü keşfetme sürecini yaşamıma soktu
14:30
and it showed me that anyone, and I mean anyone,
261
854635
2911
ve herkesin, gerçekten herkesin
14:33
has the potential to discover something new,
262
857546
2753
yeni bir şey keşfetme potansiyeli olduğunu
14:36
and that a small question can lead into a big discovery.
263
860299
4072
ve küçük bir sorunun büyük bir keşifle sonuçlanabileceğini gösterdi
14:40
Changing the way a person thinks about something
264
864371
2652
Bir insanı bir şey hakkında düşüncesini değiştirmek
14:42
can be easy or hard. It all depends on the way the person
265
867023
3712
kolay veya zor olabilir. Bu tamamen o insanın değişim
14:46
feels about change.
266
870735
1488
hakkında nasıl hissettiğine bağlıdır.
14:48
But changing the way I thought about science was
267
872223
2452
Benim bilim hakkındaki düşüncemi değiştirmek şaşırtıcı
14:50
surprisingly easy. Once we played the games
268
874675
2275
derecede kolaydı. Önce oyunları oynadık ve
14:52
and then started to think about the puzzle,
269
876950
2418
bulmaca üzerine düşünmeye başladık,
14:55
I then realized that science isn't just a boring subject,
270
879368
3857
sonra farkettim ki bilim sadece sıkıcı bir konu değil
14:59
and that anyone can discover something new.
271
883225
3194
ve herkes yeni bir şeyler keşfedebilir.
15:02
You just need an opportunity. My opportunity came
272
886419
3200
Sadece bir fırsata ihtiyacınız var. Benim fırsatım Beau'dan
15:05
in the form of Beau, and the Blackawton Bee Project.
273
889619
2636
ve Blackawton Arı Projesinden geldi.
15:08
Thank you.BL: Thank you very much. (Applause)
274
892255
4361
Teşekkür ederim. BL: Çok teşekkür ederim. (Alkışlar)
15:12
(Applause)
275
896616
7747
(Alkışlar)
ABOUT THE SPEAKERS
Beau Lotto - Neuroscientist, ArtistBeau Lotto is founder of Lottolab, a hybrid art studio and science lab. With glowing, interactive sculpture -- and old-fashioned peer-reviewed research--he's illuminating the mysteries of the brain's visual system.
Why you should listen
"Let there be perception," was evolution's proclamation, and so it was that all creatures, from honeybees to humans, came to see the world not as it is, but as was most useful. This uncomfortable place--where what an organism's brain sees diverges from what is actually out there--is what Beau Lotto and his team at Lottolab are exploring through their dazzling art-sci experiments and public illusions. Their Bee Matrix installation, for example, places a live bee in a transparent enclosure where gallerygoers may watch it seek nectar in a virtual meadow of luminous Plexiglas flowers. (Bees, Lotto will tell you, see colors much like we humans do.) The data captured isn't just discarded, either: it's put to good use in probing scientific papers, and sometimes in more exhibits.
At their home in London’s Science Museum, the lab holds "synesthetic workshops" where kids and adults make abstract paintings that computers interpret into music, and they host regular Lates--evenings of science, music and "mass experiments." Lotto is passionate about involving people from all walks of life in research on perception--both as subjects and as fellow researchers. One such program, called "i,scientist," in fact led to the publication of the first ever peer-reviewed scientific paper written by schoolchildren ("Blackawton Bees," December 2010). It starts, "Once upon a time ..."
These and Lotto's other conjurings are slowly, charmingly bending the science of perception--and our perceptions of what science can be.
Beau Lotto | Speaker | TED.com
Amy O'Toole - Student
Amy O'Toole is a 12-year-old student who helped run a science experiment inspired by Beau Lotto's participative science approach. At age 10 she became one of the youngest people ever to publish a peer-reviewed science paper.
Why you should listen
Amy O'Toole is a 12-year-old student with a peer-reviewed scientific publication under her belt. She took part in a participative science program led by Beau Lotto , called "i, scientist," which inspired a science experiment by a group of 26 primary school students in Blackawton, Devon, UK. O'Toole was never interested in science before this project, but now intends to study the human mind and body. The project led to the publication of the first ever peer-reviewed scientific paper written by schoolchildren ("Blackawton Bees," Royal Society's Biology Letters, December 2010). It starts: "Once upon a time ... ."
Amy O'Toole | Speaker | TED.com