ABOUT THE SPEAKER
David Eagleman - Neuroscientist
David Eagleman decodes the mysteries of the tangled web of neurons and electricity that make our minds tick -- and also make us human.

Why you should listen

As the creator of stacks of compelling research, books and now the 6-part PBS series The Brain, grey matter expert David Eagleman is our most visible evangelist for neuroscience. He has helmed ground-breaking studies on time perception, brain plasticity and neurolaw. His latest research explores technology that bypasses sensory impairment -- such as a smartphone-controlled vest that translates sound into patterns of vibration for the deaf.

Eagleman is also the author of Sum, an internationally bestselling short story collection speculating on life, death and what it means to be human. Translated into 28 languages, Sum has been turned into two separate operas at the Sydney Opera House and the Royal Opera House in London.

More profile about the speaker
David Eagleman | Speaker | TED.com
TED2015

David Eagleman: Can we create new senses for humans?

David Eagleman: İnsanlara yeni duyular ekleyebilir miyiz?

Filmed:
2,933,070 views

İnsanlar olarak, bütün ışık dalgalarının on trilyonda birinden daha azını algılayabiliyoruz. Sinirbilimci David Eagleman, "Gerçeklik hissimiz biyolojimiz tarafından kısıtlanıyor." diyor. Bu durumu değiştirmek istiyor. Beyin işlevlerimizle ilgili araştırmaları, etrafımızdaki dünyadaki daha önceden görülemeyen bilgileri anlayabilmemiz için — duyu yeleği gibi — yeni arayüzler oluşturmasını sağladı.
- Neuroscientist
David Eagleman decodes the mysteries of the tangled web of neurons and electricity that make our minds tick -- and also make us human. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
We are builtinşa edilmiş out of very smallküçük stuffşey,
0
973
4543
Bizler çok küçük şeylerden meydana geldik
00:17
and we are embeddedgömülü in
a very largegeniş cosmosEvren,
1
5516
2515
ve büyük bir evrenin içine yerleştirildik.
00:20
and the factgerçek is that we are not
very good at understandinganlayış realitygerçeklik
2
8031
4551
Gerçek şu ki, bizler bu iki ölçekteki
00:24
at eitherya of those scalesterazi,
3
12582
1579
gerçekliği de anlayamıyoruz;
00:26
and that's because our brainsbeyin
4
14161
1602
çünkü beyinlerimiz henüz dünyayı
00:27
haven'tyok evolvedgelişti to understandanlama
the worldDünya at that scaleölçek.
5
15763
4394
bu ölçekte anlayacak kadar gelişmedi.
00:32
InsteadBunun yerine, we're trappedhapsolmuş on this
very thinince slicedilim of perceptionalgı
6
20157
4220
Bunun yerine, bizler tam ortada duran
00:36
right in the middleorta.
7
24377
1766
bu çok dar algı dilimine hapsedildik.
00:38
But it getsalır strangegarip, because even at
that slicedilim of realitygerçeklik that we call home,
8
26723
4468
Daha da tuhafı, ev dediğimiz
gerçeklik diliminde bile
00:43
we're not seeinggörme mostçoğu
of the actionaksiyon that's going on.
9
31191
2985
gerçekleşen pek çok olayı göremiyoruz.
00:46
So take the colorsrenkler of our worldDünya.
10
34176
3390
Dünyamızdaki renkleri ele alalım.
00:49
This is lightışık wavesdalgalar, electromagneticElektromanyetik
radiationradyasyon that bouncessıçramalar off objectsnesneleri
11
37566
4713
Bunlar, nesnelerden seken ve gözlerimizin
arkasındaki özel alıcılara çarpan
00:54
and it hitsisabetler specializeduzman receptorsreseptörleri
in the back of our eyesgözleri.
12
42279
3437
ışık dalgaları, elektromanyetik ışınımlar.
00:57
But we're not seeinggörme
all the wavesdalgalar out there.
13
45716
3645
Ancak biz buradaki
bütün dalgaları göremiyoruz.
01:01
In factgerçek, what we see
14
49361
1695
Aslında gördüğümüz,
01:03
is lessaz than a 10 trillionthtrilyonda
of what's out there.
15
51056
4063
burada bulunanın
10 trilyonda birinden daha azı.
01:07
So you have radioradyo wavesdalgalar and microwavesmikrodalga fırın
16
55119
3367
Şu an radyo dalgaları, mikrodalgalar,
01:10
and X-raysX-ışınları and gammaGama raysışınları
passinggeçen throughvasitasiyla your bodyvücut right now
17
58486
3297
X-ray ışınları ve gama ışınları
vücudunuzdan geçiyor
01:13
and you're completelytamamen unawarehabersiz of it,
18
61783
2949
ve sizin bundan hiç haberiniz olmuyor;
01:16
because you don't come with
the properuygun biologicalbiyolojik receptorsreseptörleri
19
64732
3181
çünkü bunları görmek için gereken
biyolojik alıcılarla doğmadınız.
01:19
for pickingtoplama it up.
20
67913
1208
01:21
There are thousandsbinlerce
of cellhücre phonetelefon conversationskonuşmaları
21
69631
2567
Şu an vücudunuzdan geçen
01:24
passinggeçen throughvasitasiyla you right now,
22
72198
1556
binlerce telefon konuşması var
01:25
and you're utterlytamamen blindkör to it.
23
73754
2301
ve siz hiçbirini fark etmiyorsunuz.
01:28
Now, it's not that these things
are inherentlydoğal olarak unseeableunseeable.
24
76055
3898
Dediklerim doğası gereği
görünmez olan şeyler değiller.
01:31
SnakesYılan includeDahil etmek some infraredkızılötesi
in theironların realitygerçeklik,
25
79953
4899
Yılanlar çevrelerini algılamak için
bazı kızılötesi ışınlara sahiptir,
01:36
and honeybeesarıları includeDahil etmek ultravioletmorötesi
in theironların viewgörünüm of the worldDünya,
26
84852
3878
arılar dünyayı
morötesi ışınlarla görür
01:40
and of coursekurs we buildinşa etmek machinesmakineler
in the dashboardsPanolar of our carsarabalar
27
88730
2925
ve bizler araba göstergesinde
radyo frekansı aralığındaki
01:43
to pickalmak up on signalssinyalleri
in the radioradyo frequencySıklık rangemenzil,
28
91655
3228
sinyalleri algılayan
makineler yapıyoruz.
01:46
and we builtinşa edilmiş machinesmakineler in hospitalshastaneler
to pickalmak up on the X-rayX-ışını rangemenzil.
29
94883
3692
Hastanelerde X-ray ışınlarını
algılayan araçlar yapıyoruz.
01:50
But you can't senseduyu
any of those by yourselfkendin,
30
98575
3390
Fakat bunların hiçbirisini
kendiniz hissedemezsiniz,
01:53
at leasten az not yethenüz,
31
101965
1509
en azından henüz değil,
01:55
because you don't come equippeddonanımlı
with the properuygun sensorssensörler.
32
103474
3947
çünkü uygun algılayıcılarla
donatılı değilsiniz.
01:59
Now, what this meansanlamına geliyor is that
our experiencedeneyim of realitygerçeklik
33
107421
4481
Bu demek oluyor ki, gerçeklik deneyimimiz
02:03
is constrainedzoraki by our biologyBiyoloji,
34
111902
3460
biyolojik yapımızla kısıtlanmış durumda.
02:07
and that goesgider againstkarşısında
the commonortak senseduyu notionkavram
35
115362
2554
Söylediklerim;
gözlerimizin, kulaklarımızın,
02:09
that our eyesgözleri and our earskulaklar
and our fingertipsParmak uçları
36
117916
2263
parmak uçlarımızın değişmez gerçekliği
02:12
are just pickingtoplama up
the objectiveamaç realitygerçeklik that's out there.
37
120179
4215
algıladığını savunan düşünceye aykırıdır.
02:16
InsteadBunun yerine, our brainsbeyin are samplingörnekleme
just a little bitbit of the worldDünya.
38
124394
5619
Bunun yerine, beyinlerimiz dünyanın
yalnızca küçük bir kısmını örnekliyor.
02:22
Now, acrosskarşısında the animalhayvan kingdomkrallık,
39
130013
2067
Hayvanlar aleminde,
02:24
differentfarklı animalshayvanlar pickalmak up
on differentfarklı partsparçalar of realitygerçeklik.
40
132080
3320
farklı hayvanlar, gerçekliğin
farklı noktalarını algılar.
02:27
So in the blindkör
and deafSAĞIR worldDünya of the tickkene,
41
135400
2949
Kenenin kör ve sağır dünyasında,
02:30
the importantönemli signalssinyalleri
are temperaturesıcaklık and butyricbutyric acidasit;
42
138349
4481
önemli uyarıcılar, ısı ve bütirik asittir;
02:34
in the worldDünya of the blacksiyah ghosthayalet knifefishknifefish,
43
142830
2926
kara hayalet balığının dünyasında,
02:37
its sensoryduyusal worldDünya is lavishlybolca coloredrenkli
by electricalelektrik fieldsalanlar;
44
145756
4899
algı dünyası elektriksel alanlarla
dolu dolu boyanmıştır
02:42
and for the echolocatingecholocating batyarasa,
45
150655
2461
ve yankıyla yön bulan yarasa için,
02:45
its realitygerçeklik is constructedinşa
out of airhava compressionsıkıştırma wavesdalgalar.
46
153116
4040
gerçeklik, hava basınçlı
dalgalardan oluşur.
02:49
That's the slicedilim of theironların ecosystemekosistem
that they can pickalmak up on,
47
157156
4365
Her birisinin, çevresini
algılayabileyeceği dilim bu kadardır
02:53
and we have a wordsözcük for this in scienceBilim.
48
161521
1858
ve bilimde buna bir ad veriyoruz.
02:55
It's calleddenilen the umweltumwelt,
49
163403
1508
Verilen ad umwelt,
02:56
whichhangi is the GermanAlmanca wordsözcük
for the surroundingçevreleyen worldDünya.
50
164911
3692
çevre sözcüğünü karşılayan
Almanca bir sözcük.
03:00
Now, presumablymuhtemelen, everyher animalhayvan assumesvarsayar
51
168603
2995
Muhtemelen, her hayvan
03:03
that its umweltumwelt is the entiretüm
objectiveamaç realitygerçeklik out there,
52
171598
4389
umwelt'inin değişmez gerçeklik
olduğunu varsayar;
03:07
because why would you ever stop to imaginehayal etmek
53
175987
2294
algılayabildiğimizin dışında
bir şeyin olduğunu
03:10
that there's something beyondötesinde
what we can senseduyu.
54
178281
2521
düşünmemize ne gerek var ki?
03:13
InsteadBunun yerine, what we all do
is we acceptkabul etmek realitygerçeklik
55
181412
2714
Bunun yerine, hepimiz de
gerçekliği bize sunulan
03:16
as it's presentedsunulan to us.
56
184126
2646
neyse o olarak kabul ederiz.
03:19
Let's do a consciousness-raiserConsciousness-raiser on this.
57
187222
2495
Farkındalık sağlayacak bir şey yapalım.
03:21
ImagineHayal that you are a bloodhoundBloodhound dogköpek.
58
189717
2656
Bir tazı olduğunuzu düşleyin.
03:24
Your wholebütün worldDünya is about smellingkokulu.
59
192973
2205
Bütün dünyanız koku üzerine kurulu.
03:27
You've got a long snoutburun that has
200 millionmilyon scentkoku receptorsreseptörleri in it,
60
195178
4412
200 milyon koku alıcısı bulunan
uzun bir burnunuz var,
03:31
and you have wetıslak nostrilsburun delikleri
that attractçekmek and traptuzak scentkoku moleculesmoleküller,
61
199590
4504
koku moleküllerini çekip yakalayan
ıslak burun delikleriniz var
03:36
and your nostrilsburun delikleri even have slitsyırtmaçlı
so you can take bigbüyük nosefulsnosefuls of airhava.
62
204094
3994
ve hatta burun deliklerinizde, kocaman
nefesler alabilmek için yarıklarınız var.
03:40
Everything is about smellkoku for you.
63
208088
3274
Sizin için her şey koku demek.
03:43
So one day, you stop in your tracksraylar
with a revelationvahiy.
64
211362
3901
Bir gün, iz peşindeyken
bir aydınlanmayla duruyorsunuz.
03:47
You look at your humaninsan ownersahip
and you think,
65
215263
3320
İnsan sahibinize bakıp
düşünüyorsunuz:
03:50
"What is it like to have the pitifulzavallı,
impoverishedyoksul noseburun of a humaninsan?
66
218583
4810
"Acınası ve kısıtlı bir insan burnuna
sahip olmak acaba nasıldır?
03:55
(LaughterKahkaha)
67
223393
1690
(Gülüşmeler)
03:57
What is it like when you take
a feeblecılız little nosefulnoseful of airhava?
68
225083
3252
Cılız cılız solumak acaba nasıldır?
04:00
How can you not know that there's
a catkedi 100 yardskilometre away,
69
228335
4049
100 metre ötede kedi olduğunu
nasıl olur da bilemezsin
04:04
or that your neighborkomşu was on
this very spotyer sixaltı hourssaatler agoönce?"
70
232384
3334
ya da komşunun altı saat önce
tam burada olduğunu?"
04:07
(LaughterKahkaha)
71
235718
2740
(Gülüşmeler)
04:10
So because we're humansinsanlar,
72
238458
2299
İnsan olduğumuz için,
04:12
we'vebiz ettik never experienceddeneyimli
that worldDünya of smellkoku,
73
240757
2647
bu türde bir koku dünyasında
hiç yaşamadık,
04:15
so we don't missbayan it,
74
243404
2679
bu yüzden de yokluğunu hissetmiyoruz;
04:18
because we are firmlysıkıca settledyerleşik
into our umweltumwelt.
75
246083
4031
çünkü kendi umwelt'imize
sıkı sıkıya bağlıyız.
04:22
But the questionsoru is,
do we have to be stucksıkışmış there?
76
250114
3663
Ancak esas soru şu:
Burada sıkışıp kalmak zorunda mıyız?
04:26
So as a neuroscientistsinirbilimci, I'm interestedilgili
in the way that technologyteknoloji
77
254317
4528
Bir sinirbilimci olarak, teknolojinin
04:30
mightbelki expandgenişletmek our umweltumwelt,
78
258845
2623
umwelt'imizi genişletme yollarıyla
04:33
and how that's going to changedeğişiklik
the experiencedeneyim of beingolmak humaninsan.
79
261468
3640
ve insan olma hissini nasıl
değiştireceğiyle ilgileniyorum.
04:38
So we alreadyzaten know that we can marryevlenmek
our technologyteknoloji to our biologyBiyoloji,
80
266228
3553
Teknolojiyle biyolojimizi
birleştirebileceğimizi zaten biliyoruz;
04:41
because there are hundredsyüzlerce of thousandsbinlerce
of people walkingyürüme around
81
269781
3784
çünkü yapay duyma ve görme araçlarıyla
etrafta dolaşan yüzbinlerce insan var.
04:45
with artificialyapay hearingişitme
and artificialyapay visionvizyon.
82
273565
3599
04:49
So the way this worksEserleri is, you take
a microphonemikrofon and you digitizedijital ortama the signalişaret,
83
277164
4389
Çalışma şekli şöyle: Bir mikrofonu alıp
sinyali sayısallaştırıyorsunuz
04:53
and you put an electrodeelektrot stripşerit
directlydirekt olarak into the inner earkulak.
84
281553
3738
ve bir elektrot şeridini doğrudan
iç kulağa yerleştiriyorsunuz.
04:57
Or, with the retinalRetina implantimplant,
you take a camerakamera
85
285291
2299
Ya da retina yerleştirmesinde,
bir kamerayı alıp
04:59
and you digitizedijital ortama the signalişaret,
and then you plugfiş an electrodeelektrot gridızgara
86
287590
3274
sinyali sayısallaştırıyorsunuz
ve sonra bir elektrot ağını
05:02
directlydirekt olarak into the opticoptik nervesinir.
87
290864
3018
doğrudan göz sinirine bağlıyorsunuz.
05:05
And as recentlyson günlerde as 15 yearsyıl agoönce,
88
293882
3924
15 yıl gibi yakın zamana kadar,
05:09
there were a lot of scientistsBilim adamları who thought
these technologiesteknolojiler wouldn'tolmaz work.
89
297806
3738
bu teknolojilerin çalışmayacağını
söyleyen birçok bilim insanı vardı.
05:13
Why? It's because these technologiesteknolojiler
speakkonuşmak the languagedil of SiliconSilikon ValleyVadi,
90
301544
5179
Neden? Çünkü bu teknolojiler
Silikon Vadisi'nin dilini konuşuyor
05:18
and it's not exactlykesinlikle the sameaynı dialectlehçesi
as our naturaldoğal biologicalbiyolojik senseduyu organsorganları.
91
306723
5572
ve doğal biyolojik duyu organlarıyla
aynı ağız olmuyor bu dil.
05:24
But the factgerçek is that it worksEserleri;
92
312295
2415
Ancak gerçek şu ki, çalışıyor;
05:26
the brainbeyin figuresrakamlar out
how to use the signalssinyalleri just fine.
93
314710
4589
beyin sinyalleri kullanmanın
bir yolunu buluyor.
05:31
Now, how do we understandanlama that?
94
319719
1514
Peki bunu nasıl anlıyoruz?
05:33
Well, here'sburada the bigbüyük secretgizli:
95
321763
1695
Büyük sırrı söylüyorum:
05:35
Your brainbeyin is not hearingişitme
or seeinggörme any of this.
96
323458
5270
Beyniniz ne duyuyor, ne de görüyor.
05:40
Your brainbeyin is lockedkilitli in a vaultkasa of silenceSessizlik
and darknesskaranlık insideiçeride your skullkafatası.
97
328728
6455
Beyniniz kafatasınızın içindeki
sessiz ve karanlık kasanın içinde kilitli.
05:47
All it ever seesgörür are
electrochemicalelektrokimyasal signalssinyalleri
98
335183
3808
Görüp görebileceği şey,
elektrokimyasal sinyaller,
05:50
that come in alonguzun bir differentfarklı dataveri cableskabloları,
99
338991
2549
farklı veri kablolarından gelen sinyaller
05:53
and this is all it has to work with,
and nothing more.
100
341540
4452
ve tek işleyeceği şey bu, fazlası değil.
05:58
Now, amazinglyinanılmaz,
101
346672
2252
Şaşırtıcı bir biçimde,
06:00
the brainbeyin is really good
at takingalma in these signalssinyalleri
102
348924
2763
beyin, bu sinyalleri alıp
06:03
and extractingayıklama patternsdesenler
and assigningatama meaninganlam,
103
351687
3551
desenleri yakalayarak
anlam vermede çok başarılı,
06:07
so that it takes this inner cosmosEvren
and putskoyar togetherbirlikte a storyÖykü
104
355238
4054
bunu, iç evrenindekilerden
bir hikâye oluşturmak için yapıyor
06:11
of this, your subjectiveöznel worldDünya.
105
359292
4887
bu hikâye de sizin öznel dünyanız.
06:16
But here'sburada the keyanahtar pointpuan:
106
364179
1950
Ama asıl mesele şu:
06:18
Your brainbeyin doesn't know,
and it doesn't carebakım,
107
366129
3390
Beyniniz veriyi nereden aldığını bilmiyor
ve umrunda da değil.
06:21
where it getsalır the dataveri from.
108
369519
3042
Hangi bilgi gelirse gelsin,
bilgiyi nasıl işleyeceğini anlıyor.
06:24
WhateverNe olursa olsun informationbilgi comesgeliyor in,
it just figuresrakamlar out what to do with it.
109
372561
4853
06:29
And this is a very efficientverimli
kindtür of machinemakine.
110
377414
2438
Beyin çok verimli türde bir makine.
06:31
It's essentiallyesasen a generalgenel purposeamaç
computingbilgi işlem devicecihaz,
111
379852
4156
Özünde, çok amaçlı bir bilgi işleme aygıtı
06:36
and it just takes in everything
112
384008
2415
ve her şeyi içine alıyor
06:38
and figuresrakamlar out
what it's going to do with it,
113
386423
2600
ve aldıklarıyla ne yapacağını anlıyor
06:41
and that, I think, freesserbest bırakır up MotherAnne NatureDoğa
114
389023
3646
ve bence bu durum, Doğa Ana'ya
06:44
to tinkertamircilik around with differentfarklı
sortssıralar of inputgiriş channelskanallar.
115
392669
4783
farklı türde girdi yollarını
kurcalama özgürlüğü sunuyor.
06:49
So I call this the P.H.
modelmodel of evolutionevrim,
116
397452
2832
Ben buna, evrimin P.K. modeli diyorum,
06:52
and I don't want to get
too technicalteknik here,
117
400284
2044
çok teknik konuşmak istemiyorum
06:54
but P.H. standsstandları for PotatoPatates HeadKafa,
118
402328
3041
ama P.K. Patates Kafa demek
06:57
and I use this nameisim to emphasizevurgu yapmak
that all these sensorssensörler
119
405369
3831
ve bu adı şunu
vurgulamak için kullanıyorum:
07:01
that we know and love, like our eyesgözleri
and our earskulaklar and our fingertipsParmak uçları,
120
409200
3251
Bildiğimiz ve sevdiğimiz bütün duyular;
gözlerimiz, kulaklarımız,
07:04
these are merelysadece peripheralperiferik
plug-and-playTak ve Kullan devicescihazlar:
121
412451
4319
parmak uçlarımız, hepsi de yalnızca
çevresel tak-kullan türü aygıtlar:
07:08
You stickÇubuk them in, and you're good to go.
122
416770
3274
Takıyorsunuz ve kullanmaya hazırlar.
07:12
The brainbeyin figuresrakamlar out what to do
with the dataveri that comesgeliyor in.
123
420044
5109
Beyin bunlardan gelen veriyle
ne yapması gerektiğini çözüyor.
07:18
And when you look acrosskarşısında
the animalhayvan kingdomkrallık,
124
426243
2206
Hayvanlar alemine baktığınızda da,
07:20
you find lots of peripheralperiferik devicescihazlar.
125
428449
2647
birçok çevresel aygıt buluyorsunuz.
07:23
So snakesyılan have heatsıcaklık pitsçukurlar
with whichhangi to detectbelirlemek infraredkızılötesi,
126
431096
4110
Yılanların kızılötesini
algılamak için ısı çukurları var,
07:27
and the ghosthayalet knifefishknifefish has
electroreceptorselectroreceptors,
127
435206
3250
hayalet balıklarının elektrik alıcıları
07:30
and the star-nosedyıldız burunlu moleKöstebek has this appendageuzantı
128
438456
2601
ve yıldız burunlu köstebeğin
07:33
with 22 fingersparmaklar on it
129
441057
2647
22 parmaklı uzantısı var,
07:35
with whichhangi it feelshissediyor around and constructsyapılar
a 3D modelmodel of the worldDünya,
130
443704
3669
bununla çevresini hissederek dünyanın
3B bir örneklemini oluşturuyor
07:39
and manyçok birdskuşlar have magnetitemanyetit
so they can orientşark
131
447373
3924
ve birçok kuşun manyetiti var,
bu sayede yönlerini
07:43
to the magneticmanyetik fieldalan of the planetgezegen.
132
451297
2495
gezegenin manyetik
alanına göre buluyorlar.
07:45
So what this meansanlamına geliyor is that
naturedoğa doesn't have to continuallysürekli olarak
133
453792
3872
Bütün bunlar şu anlama geliyor:
Doğanın sürekli olarak
07:49
redesignyeniden tasarlamak the brainbeyin.
134
457664
2415
beyni yeniden tasarlaması gerekmiyor.
07:52
InsteadBunun yerine, with the principlesprensipler
of brainbeyin operationoperasyon establishedkurulmuş,
135
460079
4481
Bunun yerine, beynin
belirlenen kurallarıyla,
07:56
all naturedoğa has to worryendişelenmek about
is designingtasarım newyeni peripheralsçevre birimleri.
136
464560
4679
doğanın tek derdi,
yeni çevresel aygıtlar tasarlamak olmalı.
08:01
Okay. So what this meansanlamına geliyor is this:
137
469239
2925
Pekâlâ. Bu, şu demek:
08:04
The lessonders that surfacesyüzeyler
138
472164
2020
Ortaya çıkan ders diyor ki
08:06
is that there's nothing
really specialözel or fundamentaltemel
139
474184
3669
ele aldığımız biyolojiyle ilgili olarak
08:09
about the biologyBiyoloji that we
come to the tabletablo with.
140
477853
2995
aslında özel ya da temel hiçbir şey yok.
08:12
It's just what we have inheritedmiras
141
480848
2067
Bunlar, karmaşık evrim sürecinden
08:14
from a complexkarmaşık roadyol of evolutionevrim.
142
482915
3227
bize miras kalan şeyler.
08:18
But it's not what we have to stickÇubuk with,
143
486142
3529
Ama bunlara uymamız gerekmiyor,
08:21
and our besten iyi proofkanıt of principleprensip of this
144
489671
2044
bunun en iyi kanıtı da
08:23
comesgeliyor from what's calleddenilen
sensoryduyusal substitutionikame.
145
491715
2600
duyu değiştirme denilen
kavramdan geliyor.
08:26
And that refersatıfta to feedingbesleme
informationbilgi into the brainbeyin
146
494315
3228
Duyu değiştirme, beyne bilgiyi
08:29
viaüzerinden unusualolağandışı sensoryduyusal channelskanallar,
147
497543
2786
alışılmadık duyu
yollarından sağlamak demek
08:32
and the brainbeyin just figuresrakamlar out
what to do with it.
148
500329
2879
ve beyin bu bilgiyi
anlamanın bir yolunu buluyor.
08:35
Now, that mightbelki soundses speculativespekülatif,
149
503208
2461
Dediklerim kuruntu gibi gelebilir;
08:37
but the first paperkâğıt demonstratingtasviridir this was
publishedyayınlanan in the journaldergi NatureDoğa in 1969.
150
505669
4952
fakat bunu kanıtlayan ilk makale
Nature dergisinde 1969'da yayımlandı.
08:43
So a scientistBilim insanı namedadlı PaulPaul Bach-y-RitaBach-y-Rita
151
511985
2368
Paul Bach-y-Rita adlı bir biliminsanı
08:46
put blindkör people
in a modifieddeğiştirilme tarihi dentaldiş chairsandalye,
152
514353
3228
kör insanları değiştirilmiş
bir diş hekimi koltuğuna oturtup
08:49
and he setset up a videovideo feedbesleme,
153
517581
2345
bir video yayın düzeneği koyarak
08:51
and he put something
in frontön of the camerakamera,
154
519926
2252
kameranın önüne bir nesne koydu
08:54
and then you would feel that
155
522178
2461
ve kameranın önündeki nesne,
08:56
pokeduzaklarda bir yerlere uzanıp into your back
with a gridızgara of solenoidsSolenoid.
156
524639
2926
bobin telleri sayesinde
sırta bastırılıyor gibi hissettirdi.
08:59
So if you wiggleOynat a coffeeKahve cupFincan
in frontön of the camerakamera,
157
527565
2484
Kamerada bir fincanı kımıldatırsanız
09:02
you're feelingduygu that in your back,
158
530049
2345
sırtınızda hissediyorsunuz
09:04
and amazinglyinanılmaz, blindkör people
got prettygüzel good
159
532394
3088
ve şaşılacak biçimde, kör insanlar
kameranın önünde ne olduğunu
09:07
at beingolmak ableyapabilmek to determinebelirlemek
what was in frontön of the camerakamera
160
535482
3553
nesneyi yalnızca sırt boşluklarında
hissederek anlama noktasında
09:11
just by feelingduygu it
in the smallküçük of theironların back.
161
539035
3785
oldukça başarılı oldular.
Bu deneyin birçok güncel
uygulanışları gün yüzüne çıktı.
09:14
Now, there have been manyçok
modernmodern incarnationsenkarnasyonları of this.
162
542820
3506
09:18
The sonicSonic glassesgözlük take a videovideo feedbesleme
right in frontön of you
163
546326
3274
Ses dalgası yayan gözlükler
önünüzdeki nesneyi videoya alıyor
09:21
and turndönüş that into a sonicSonic landscapepeyzaj,
164
549600
2855
ve bunu bir ses manzarasına dönüştürüyor,
09:24
so as things movehareket around,
and get closeryakın and fartherdaha uzağa,
165
552455
2477
nesneler hareket ettikçe,
yakınlaşıp uzaklaştıkça
09:26
it soundssesleri like "BzzBZZ, bzzBZZ, bzzBZZ."
166
554956
2074
"Bızz, bızz, bızz." diye ses çıkarıyor.
09:29
It soundssesleri like a cacophonykakofoni,
167
557030
1973
Uyumsuz sesler gibi geliyor kulağa;
09:31
but after severalbirkaç weekshaftalar, blindkör people
startbaşlama gettingalma prettygüzel good
168
559003
3994
fakat birkaç hafta sonra, kör insanlar
önlerindeki nesneleri anlamakta
09:34
at understandinganlayış what's in frontön of them
169
562997
2322
oldukça başarılı oluyorlar,
09:37
just basedmerkezli on what they're hearingişitme.
170
565319
2647
bunu yalnızca duyarak başarıyorlar.
09:39
And it doesn't have to be
throughvasitasiyla the earskulaklar:
171
567966
2000
İllâ kulakların görev alması gerekmiyor:
09:41
this systemsistem useskullanımları an electrotactileelectrotactile gridızgara
on the foreheadalın,
172
569990
3364
bu sistem alın üzerinde dokunmaya
duyarlı elektrikli bir ağa sahip,
09:45
so whatever'sHer ne in frontön of the videovideo feedbesleme,
you're feelingduygu it on your foreheadalın.
173
573354
3690
video akışının önünde her ne varsa
bunu alnınızda hissediyorsunuz.
09:49
Why the foreheadalın? Because you're not
usingkullanma it for much elsebaşka.
174
577044
2853
Neden alın? Çünkü pek de
başka bir iş için kullanmıyorsunuz.
09:51
The mostçoğu modernmodern incarnationvücut bulma
is calleddenilen the brainportbrainport,
175
579897
4206
En güncel uygulanışın adı beyinkapısı,
09:56
and this is a little electrogridelectrogrid
that sitsoturur on your tonguedil,
176
584103
3749
küçük bir elektrik ağı dilinize konuyor
09:59
and the videovideo feedbesleme getsalır turneddönük into
these little electrotactileelectrotactile signalssinyalleri,
177
587852
4116
ve video akışı dokunmaya duyarlı
küçük uyarımlara dönüşüyor
10:03
and blindkör people get so good at usingkullanma this
that they can throwatmak a balltop into a basketsepet,
178
591968
6487
ve kör insanlar bunu kullanmakta o kadar
başarılı ki bir topu sepete atabiliyor
10:10
or they can navigategezinmek
complexkarmaşık obstacleengel coursesdersler.
179
598455
4016
ya da engelli koşu parkurunda
hareket edebiliyorlar.
10:15
They can come to see throughvasitasiyla theironların tonguedil.
180
603311
4214
Dilleriyle görebilir bir hâle geliyorlar.
10:19
Now, that soundssesleri completelytamamen insanedeli, right?
181
607525
2206
Dediklerim tamamen
çılgınca geliyor, değil mi?
10:21
But rememberhatırlamak, all visionvizyon ever is
182
609731
2809
Fakat unutmayın, bütün görüş dediğimiz şey
10:24
is electrochemicalelektrokimyasal signalssinyalleri
coursingakan around in your brainbeyin.
183
612540
4017
beyninizin içinde dolanan
elektrokimyasal uyarımlardan ibaret.
10:28
Your brainbeyin doesn't know
where the signalssinyalleri come from.
184
616557
2694
Beyniniz uyarımların
nereden geldiğini bilmiyor.
10:31
It just figuresrakamlar out what to do with them.
185
619251
3436
Yalnızca uyarımlara ne yapacağını çözüyor.
10:34
So my interestfaiz in my lablaboratuvar
is sensoryduyusal substitutionikame for the deafSAĞIR,
186
622687
5806
Laboratuvarımda benim ilgi alanım,
sağır insanlarda duyu değiştirmek
10:40
and this is a projectproje I've undertakenüstlenilen
187
628493
2739
ve bu projeyi laboratuvarımda
10:43
with a graduatemezun olmak studentÖğrenci
in my lablaboratuvar, ScottScott NovichNovich,
188
631232
2995
yüksek lisans öğrencisi
Scott Novich'le üstlendik,
10:46
who is spearheadingöncülük this for his thesistez.
189
634227
2299
kendi tezi için projeye öncülük ediyor.
10:48
And here is what we wanted to do:
190
636526
1996
Yapmak istediğimiz şey şuydu:
10:50
we wanted to make it so that
soundses from the worldDünya getsalır converteddönüştürülmüş
191
638522
3994
Dünyadaki sesi öyle
bir şeye dönüştürelim ki
10:54
in some way so that a deafSAĞIR personkişi
can understandanlama what is beingolmak said.
192
642516
4876
sağır birisi söylenenleri
bir şekilde anlayabilsin.
10:59
And we wanted to do this, givenverilmiş the powergüç
and ubiquityaynı anda her yerde bulunma of portabletaşınabilir computingbilgi işlem,
193
647392
4528
Taşınabilir bilgi işlemenin gücü ve
yaygınlığıyla bunu yapmak istedik,
11:03
we wanted to make sure that this
would runkoş on cellhücre phonestelefonlar and tabletstabletler,
194
651920
4876
cep telefonlarında ve tabletlerde
çalışmasını sağlamak istedik
11:08
and alsoAyrıca we wanted
to make this a wearabletakılabilir,
195
656796
2298
ve ayrıca bunun giyilebilir olmasını,
11:11
something that you could weargiyinmek
underaltında your clothingGiyim.
196
659094
3042
elbisenizin altına giyebileceğiniz
bir şey olmasını istedik.
11:14
So here'sburada the conceptkavram.
197
662136
1680
Taslak düşüncemiz şöyle.
11:17
So as I'm speakingkonuşuyorum, my soundses
is gettingalma capturedyakalanan by the tabletTablet,
198
665326
5076
Şu anda ben konuşurken, sesim
tablet tarafından alınıyor
11:22
and then it's gettingalma mappedeşlenen ontoüstüne a vestyelek
that's coveredkapalı in vibratorySıkıştırma silkicileri motorsmotorlar,
199
670402
5758
ve üstünde titreşim motorları
bulunan bir yeleğe eşleniyor,
11:28
just like the motorsmotorlar in your cellhücre phonetelefon.
200
676160
3437
telefonunuzdaki titreşim motoru gibi.
11:31
So as I'm speakingkonuşuyorum,
201
679597
2391
Şu anda ben konuşurken,
11:33
the soundses is gettingalma translatedtercüme
to a patternmodel of vibrationtitreşim on the vestyelek.
202
681988
6339
ses yeleğe titreşim deseni
olarak dönüştürülüyor.
11:40
Now, this is not just conceptualkavramsal:
203
688327
1579
Aslında yalnızca taslak değil:
11:41
this tabletTablet is transmittingverici BluetoothBluetooth,
and I'm wearinggiyme the vestyelek right now.
204
689906
5108
Bu tablet Bluetooth'la veri gönderiyor
ve ben yeleği şu anda giyiyorum.
11:47
So as I'm speakingkonuşuyorum -- (ApplauseAlkış) --
205
695014
2309
Şu anda ben konuşurken -- (Alkış) --
11:50
the soundses is gettingalma translatedtercüme
into dynamicdinamik patternsdesenler of vibrationtitreşim.
206
698033
5933
ses, hareketli titreşim
desenlerine dönüşüyor.
11:55
I'm feelingduygu the sonicSonic worldDünya around me.
207
703966
5374
Etrafımdaki ses dalgası
dünyasını hissediyorum.
12:01
So, we'vebiz ettik been testingtest yapmak this
with deafSAĞIR people now,
208
709340
4064
Bunu sağır insanlarla
bir süredir deniyoruz
12:05
and it turnsdönüşler out that after
just a little bitbit of time,
209
713404
3506
ve yalnızca biraz süre geçtikten sonra
12:08
people can startbaşlama feelingduygu,
they can startbaşlama understandinganlayış
210
716910
3390
insanların bunu
hissedebildiği ortaya çıktı,
12:12
the languagedil of the vestyelek.
211
720300
2670
yeleğin dilini anlayabildiği.
12:14
So this is JonathanJonathan. He's 37 yearsyıl oldeski.
He has a master'syüksek lisans degreederece.
212
722970
4783
Bu Jonathan. 37 yaşında.
Yüksek lisans mezunu.
12:19
He was borndoğmuş profoundlyderinden deafSAĞIR,
213
727753
2345
Tamamen sağır olarak doğdu,
12:22
whichhangi meansanlamına geliyor that there's a partBölüm
of his umweltumwelt that's unavailablekullanılamaz to him.
214
730098
4110
yani umwelt'inin bir bölümü
ona tamamen kapalı.
12:26
So we had JonathanJonathan traintren with the vestyelek
for fourdört daysgünler, two hourssaatler a day,
215
734208
4388
Jonathan'ı, yeleği günde iki saat
kullanarak dört gün boyunca eğittik
12:30
and here he is on the fifthbeşinci day.
216
738596
3280
ve burada beşinci gününü görüyoruz.
12:33
ScottScott NovichNovich: You.
217
741876
2136
Scott Novich: Sen.
12:36
DavidDavid EaglemanBiliyorum: So ScottScott saysdiyor a wordsözcük,
JonathanJonathan feelshissediyor it on the vestyelek,
218
744012
3214
David Eaglemen: Scott bir sözcük
söylüyor, Jonathan bunu yelekte
12:39
and he writesyazıyor it on the boardyazı tahtası.
219
747226
3056
hissedip tahtaya yazıyor.
12:42
SNSN: Where. Where.
220
750282
3886
SN: Nerede. Nerede.
12:46
DEDE: JonathanJonathan is ableyapabilmek to translateÇevirmek
this complicatedkarmaşık patternmodel of vibrationstitreşimler
221
754168
3637
DE: Jonathan bu karmaşık titreşim
desenlerini söyleneni anlayacak
12:49
into an understandinganlayış
of what's beingolmak said.
222
757805
2879
biçimde dönüştürebiliyor.
12:52
SNSN: TouchDokunmatik. TouchDokunmatik.
223
760684
3599
SN: Dokunmak. Dokunmak.
12:56
DEDE: Now, he's not doing this --
224
764283
4440
DE: Jonathan bunu --
13:00
(ApplauseAlkış) --
225
768723
6061
(Alkış) --
13:07
JonathanJonathan is not doing this consciouslybilinçli olarak,
because the patternsdesenler are too complicatedkarmaşık,
226
775944
4086
Jonathan bunu bilinçli yapmıyor,
çünkü desenler çok karmaşık;
13:12
but his brainbeyin is startingbaşlangıç to unlockkilidini
the patternmodel that allowsverir it to figureşekil out
227
780030
5480
fakat beyni desendeki verinin
ne anlama geldiğini çözmeye başlıyor
13:17
what the dataveri mean,
228
785510
2276
13:19
and our expectationbeklenti is that,
after wearinggiyme this for about threeüç monthsay,
229
787786
4202
ve bunu ortalama üç ay giydikten sonra,
13:23
he will have a directdirekt
perceptualalgısal experiencedeneyim of hearingişitme
230
791988
4598
kör birisinin parmağı Braille
alfabesine dokununca
13:28
in the sameaynı way that when a blindkör personkişi
passesgeçer a fingerparmak over brailleBraille,
231
796586
4179
bilinçli bir müdahale olmadan
anlamanın gerçekleştiği gibi
13:32
the meaninganlam comesgeliyor directlydirekt olarak off the pagesayfa
withoutolmadan any consciousbilinçli interventionmüdahale at all.
232
800765
5597
doğrudan algısal duyma hissi
yaşamasını bekliyoruz.
13:38
Now, this technologyteknoloji has the potentialpotansiyel
to be a game-changeroyun değiştirici,
233
806941
3553
Bu teknolojinin gerçekten de
ezber bozan olma potansiyeli var;
13:42
because the only other solutionçözüm
for deafnesssağırlık is a cochlearkoklear implantimplant,
234
810494
3784
çünkü sağırlık için diğer tek
seçenek biyonik kulak
13:46
and that requiresgerektirir an invasiveinvaziv surgerycerrahlık.
235
814278
2903
ve bu da tahrip edici
bir ameliyat gerektiriyor.
13:49
And this can be builtinşa edilmiş for 40 timeszamanlar cheaperdaha ucuz
than a cochlearkoklear implantimplant,
236
817181
5154
Elimizdeki teknoloji biyonik kulaktan
40 kat daha ucuza uygulanabilir,
13:54
whichhangi opensaçılan up this technologyteknoloji globallyküresel,
even for the poorestyoksul countriesülkeler.
237
822335
4899
bu da teknolojiyi tüm dünyaya, en fakir
ülkelere bile erişilebilir kılıyor.
14:00
Now, we'vebiz ettik been very encouragedteşvik
by our resultsSonuçlar with sensoryduyusal substitutionikame,
238
828052
5119
Duyu değiştirmedeki sonuçlardan
oldukça cesaretlendik,
14:05
but what we'vebiz ettik been thinkingdüşünme a lot about
is sensoryduyusal additionilave.
239
833171
4203
fakat uzun süredir düşündüğümüz
asıl şey duyu ekleme.
14:09
How could we use a technologyteknoloji like this
to addeklemek a completelytamamen newyeni kindtür of senseduyu,
240
837374
5429
Bu teknolojiyi, tamamen yeni bir duyu
eklemek için nasıl kullanabiliriz?
14:14
to expandgenişletmek the humaninsan umveltumvelt?
241
842803
3134
İnsan umwelt'ini nasıl genişletebiliriz?
14:17
For exampleörnek, could we feedbesleme
real-timegerçek zaman dataveri from the InternetInternet
242
845937
4249
Örneğin, Genel Ağ'daki
gerçek zamanlı veriyi
14:22
directlydirekt olarak into somebody'sbiri var brainbeyin,
243
850186
1881
doğrudan insan beynine gönderip
14:24
and can they developgeliştirmek a directdirekt
perceptualalgısal experiencedeneyim?
244
852067
3878
doğrudan algısal bir his
oluşturabilir miyiz?
14:27
So here'sburada an experimentdeney
we're doing in the lablaboratuvar.
245
855945
2537
Laboratuvarda yaptığımız
bir deney şöyle:
Deneğimiz Genel Ağ'dan gelen veriyi
gerçek zamanlı olarak
14:30
A subjectkonu is feelingduygu a real-timegerçek zaman
streamingyayın Akışı feedbesleme from the NetNET of dataveri
246
858482
3894
14:34
for fivebeş secondssaniye.
247
862376
1811
5 saniye boyunca hissediyor.
14:36
Then, two buttonsdüğmeleri appeargörünmek,
and he has to make a choiceseçim.
248
864187
3269
Sonra, iki düğme beliriyor
ve bir seçim yapması gerekiyor.
14:39
He doesn't know what's going on.
249
867456
1689
Neler olduğunu bilmiyor.
14:41
He makesmarkaları a choiceseçim,
and he getsalır feedbackgeri bildirim after one secondikinci.
250
869145
2696
Seçim yapıyor ve bir saniye
sonrasında dönüt alıyor.
14:43
Now, here'sburada the thing:
251
871841
1205
Çarpıcı olan şey şu:
14:45
The subjectkonu has no ideaFikir
what all the patternsdesenler mean,
252
873046
2644
Deneğin, desenlerin anlamı
hakkında hiçbir fikri yok;
14:47
but we're seeinggörme if he getsalır better
at figuringendam out whichhangi buttondüğme to pressbasın.
253
875690
3671
ama doğru düğmeye basmada
iyiye gidip gitmediğini görüyoruz.
14:51
He doesn't know that what we're feedingbesleme
254
879361
2067
Denek, sağladığımız verinin gerçek zamanlı
14:53
is real-timegerçek zaman dataveri from the stockStok marketpazar,
255
881428
3181
borsa verisi olduğunu bilmiyor,
14:56
and he's makingyapma buysatın almak and sellsatmak decisionskararlar.
256
884609
2507
aslında hisse alıp satma kararı veriyor.
14:59
(LaughterKahkaha)
257
887116
1754
(Gülüşmeler)
15:01
And the feedbackgeri bildirim is tellingsöylüyorum him
whetherolup olmadığını he did the right thing or not.
258
889490
3302
Gelen dönüt, doğru şeyi yapıp
yapmadığını bildiriyor.
15:04
And what we're seeinggörme is,
can we expandgenişletmek the humaninsan umveltumvelt
259
892792
2869
Ve gördüklerimize göre
insan umwelt'ini genişletebiliyoruz,
15:07
so that he comesgeliyor to have,
after severalbirkaç weekshaftalar,
260
895661
2995
böylelikle deneğimiz,
birkaç haftanın ardından
15:10
a directdirekt perceptualalgısal experiencedeneyim
of the economicekonomik movementshareketler of the planetgezegen.
261
898656
6107
gezegendeki ekonomik dalgalanmaları
doğrudan algılar hâle geldi.
15:16
So we'lliyi reportrapor on that latersonra
to see how well this goesgider.
262
904763
3366
Ne kadar başarılı olduğunu
daha sonra bildireceğiz.
15:20
(LaughterKahkaha)
263
908129
1821
(Gülüşmeler)
15:22
Here'sİşte anotherbir diğeri thing we're doing:
264
910730
2090
Sürdürdüğümüz bir başka deney:
15:24
DuringSırasında the talksgörüşmeler this morningsabah,
we'vebiz ettik been automaticallyotomatik olarak scrapingkazıma TwitterTwitter
265
912820
4597
Sabahki konuşmalardan beri,
Twitter'daki TED2015 etiketli
15:29
for the TEDTED2015 hashtaghashtag,
266
917417
2438
gönderileri otomatik olarak tarıyoruz
15:31
and we'vebiz ettik been doing
an automatedotomatikleştirilmiş sentimentduyguları analysisanaliz,
267
919855
2693
ve otomatik duygu
çözümlemesi uyguluyoruz,
15:34
whichhangi meansanlamına geliyor, are people usingkullanma positivepozitif
wordskelimeler or negativenegatif wordskelimeler or neutralnötr?
268
922548
4575
olumlu, olumsuz ya da yansız sözcüklerden
hangilerini kullanıldığına bakıyoruz.
15:39
And while this has been going on,
269
927123
2444
Konuşmam sürerken
15:41
I have been feelingduygu this,
270
929567
2995
bunu hissedebiliyorum
15:44
and so I am pluggedtakılı in
to the aggregatetoplam emotionduygu
271
932562
4273
ve şu anda binlerce insanın
duygusunu gerçek zamanlı olarak
15:48
of thousandsbinlerce of people in realgerçek time,
272
936835
4156
toplayacak biçimde bağlıyım,
15:52
and that's a newyeni kindtür of humaninsan experiencedeneyim,
because now I can know
273
940991
3738
bu yeni türde bir insan deneyimi,
çünkü şu anda insanların
15:56
how everyone'sherkesin var doing
and how much you're lovingseven this.
274
944729
3297
nasıl hissettiğini ve konuşmadan
ne kadar zevk aldığını bilebiliyorum.
16:00
(LaughterKahkaha) (ApplauseAlkış)
275
948026
5133
(Gülüşmeler) (Alkış)
16:06
It's a biggerDaha büyük experiencedeneyim
than a humaninsan can normallynormalde have.
276
954899
4356
Sıradan bir insanın edinebileceğinden
daha büyük bir his bu.
16:11
We're alsoAyrıca expandinggenişleyen the umveltumvelt of pilotspilotlar.
277
959845
2693
Ayrıca pilotların da
umwelt'ini genişletiyoruz.
16:14
So in this casedurum, the vestyelek is streamingyayın Akışı
ninedokuz differentfarklı measuresönlemler
278
962538
4086
Buradaki durumda, yelek
dokuz farklı bilgiyi alıyor
16:18
from this quadcopterquadcopter,
279
966624
1626
buradaki dörtpervaneden,
16:20
so pitchzift and yawyaw and rollrulo
and orientationYönlendirme and headingbaşlık,
280
968250
3367
bu bilgiler yalpalama, sapma,
yönelim ve ilerleme bilgileri
16:23
and that improvesgeliştirir
this pilot'sPilot abilitykabiliyet to flyuçmak it.
281
971617
4086
ve bu durum pilotun uçurma
yeteneğini geliştiriyor.
16:27
It's essentiallyesasen like he's extendinguzatma
his skincilt up there, faruzak away.
282
975703
5295
İşin özünde, sanki derisi yukarıda
uçuyormuş gibi oluyor.
16:32
And that's just the beginningbaşlangıç.
283
980998
1555
Bu yalnızca başlangıç.
16:34
What we're envisioningöngören is takingalma
a modernmodern cockpitpilot kabini fulltam of gaugesölçü aygıtları
284
982553
5804
Öngördüğümüz şey, birçok
düğmeyle dolu pilot kabinini alıp
16:40
and insteadyerine of tryingçalışıyor
to readokumak the wholebütün thing, you feel it.
285
988357
4551
bütün her şeyi okumaya çalıştığımız
durumdan hissettiğimiz duruma döndürmek.
16:44
We livecanlı in a worldDünya of informationbilgi now,
286
992908
2485
Artık bilgi dünyasında yaşıyoruz
16:47
and there is a differencefark
betweenarasında accessingerişme bigbüyük dataveri
287
995393
3808
ve büyük verilere erişmekle
16:51
and experiencingyaşandığı it.
288
999201
3088
deneyimlemek arasında fark var.
16:54
So I think there's really no endson
to the possibilitiesolasılıklar
289
1002289
3825
Bence, insan duyularını genişletmede
16:58
on the horizonufuk for humaninsan expansiongenişleme.
290
1006114
2322
ufuktaki olasılıklarda bir son yok.
17:00
Just imaginehayal etmek an astronautastronot
beingolmak ableyapabilmek to feel
291
1008436
4922
Bi düşünsenize; bir uzay insanı,
Uluslararası Uzay İstasyonu'nun
17:05
the overalltüm healthsağlık
of the InternationalUluslararası SpaceUzay Stationİstasyonu,
292
1013358
3321
genel durumunu
vücudunda hissedebilecek,
17:08
or, for that mattermadde, havingsahip olan you feel
the invisiblegörünmez statesdevletler of your ownkendi healthsağlık,
293
1016679
4876
ya da, hissetmek demişken, sağlığınız için
gözle görülmeyenleri hissedebileceksiniz,
17:13
like your bloodkan sugarşeker
and the statebelirtmek, bildirmek of your microbiomemicrobiome,
294
1021555
3939
kan şekeriniz, vücudunuzdaki mikrop oranı,
17:17
or havingsahip olan 360-degree-Derecesi visionvizyon
or seeinggörme in infraredkızılötesi or ultravioletmorötesi.
295
1025494
5627
360 derecelik görüş açısı, kızılötesi
veya morötesi görebilmek gibi şeyler.
17:23
So the keyanahtar is this:
As we movehareket into the futuregelecek,
296
1031121
3495
Kilit noktası şu:
Geleceğe doğru ilerledikçe,
17:26
we're going to increasinglygiderek be ableyapabilmek
to chooseseçmek our ownkendi peripheralperiferik devicescihazlar.
297
1034616
4899
gitgide daha çok kendi tak-kullan
çevresel aygıtlarımızı seçebileceğiz.
17:31
We no longeruzun have to wait
for MotherAnne Nature'sDoğa'nın sensoryduyusal giftsHediyeler
298
1039515
3854
Doğa Ana'nın kendi zaman akışına göre
duyu organları hediye etmesini
17:35
on her timescaleszaman ölçeği,
299
1043369
1858
artık beklemek zorunda değiliz,
17:37
but insteadyerine, like any good parentebeveyn,
she's givenverilmiş us the toolsaraçlar that we need
300
1045227
4272
bunun yerine, iyi anne babalar gibi,
Doğa Ana kendi yörüngemizi
17:41
to go out and definetanımlamak our ownkendi trajectoryYörünge.
301
1049499
4133
belirlememiz için gereken araçları verdi.
17:45
So the questionsoru now is,
302
1053632
1741
Şu anki sorumuz şu:
17:47
how do you want to go out
and experiencedeneyim your universeEvren?
303
1055373
5225
Kendi evreninizi nasıl
keşfetmek ve hissetmek istiyorsunuz?
17:52
Thank you.
304
1060598
2043
Teşekkür ederim.
17:54
(ApplauseAlkış)
305
1062641
8336
(Alkış)
18:11
ChrisChris AndersonAnderson: Can you feel it?
DEDE: Yeah.
306
1079365
2188
Chris Anderson: Hissedebiliyor musun?
DE: Evet.
18:13
ActuallyAslında, this was the first time
I feltkeçe applausealkış on the vestyelek.
307
1081553
3390
Aslına bakarsan, alkışları ilk kez
yeleğimde hissediyorum.
18:16
It's niceGüzel. It's like a massageMasaj. (LaughterKahkaha)
308
1084943
2159
Güzelmiş. Masaj gibi. (Gülüşmeler)
18:19
CACA: Twitter'sTwitter going crazyçılgın.
Twitter'sTwitter going maddeli.
309
1087102
3645
CA: Twitter kafayı yedi.
Twitter delirdi.
18:22
So that stockStok marketpazar experimentdeney.
310
1090747
2293
Şu borsa deneyi.
18:25
This could be the first experimentdeney
that securesgüvenlik altına alır its fundingfinansman forevermoresonsuza dek,
311
1093040
4528
Kaynak bütçesini sonsuza dek
güvenceye alan ilk deney olabilir,
18:29
right, if successfulbaşarılı?
312
1097568
1995
başarılı olursa, değil mi?
18:31
DEDE: Well, that's right, I wouldn'tolmaz
have to writeyazmak to NIHNIH anymoreartık.
313
1099563
3152
DE: Doğru, maddî destek için Ulusal Sağlık
Enstitüsü'ne başvurmama gerek kalmaz.
18:34
CACA: Well look, just to be
skepticalşüpheci for a minutedakika,
314
1102715
2817
CA: Fakat, yalnızca biraz
şüpheci olmak için soruyorum:
18:37
I mean, this is amazingşaşırtıcı,
but isn't mostçoğu of the evidencekanıt so faruzak
315
1105532
3170
Harika bir şey, ama şimdiye
kadarki kanıtların çoğunluğu
18:40
that sensoryduyusal substitutionikame worksEserleri,
316
1108702
2347
duyu değiştirmenin işe
yaradığını gösteriyor,
18:43
not necessarilyzorunlu olarak
that sensoryduyusal additionilave worksEserleri?
317
1111049
2107
duyu ekleme işe yarayacak demek değil?
18:45
I mean, isn't it possiblemümkün that the
blindkör personkişi can see throughvasitasiyla theironların tonguedil
318
1113156
3637
Demek istediğim, kör insanlar
dilleri aracılığıyla görebiliyor;
18:48
because the visualgörsel cortexkorteks is still there,
readyhazır to processsüreç,
319
1116793
5178
çünkü görme merkezi
hâlâ var, işlemeye hazır,
18:53
and that that is neededgerekli as partBölüm of it?
320
1121971
1819
böyle bir şey gerekmiyor mu?
18:55
DEDE: That's a great questionsoru.
We actuallyaslında have no ideaFikir
321
1123790
2644
DE: Harika bir soru.
Aslına bakarsan beynin işleyeceği
18:58
what the theoreticalteorik limitssınırları are of what
kindtür of dataveri the brainbeyin can take in.
322
1126434
3896
veri türlerindeki kuramsal sınırlar
hakkında hiçbir fikrimiz yok.
19:02
The generalgenel storyÖykü, thoughgerçi,
is that it's extraordinarilyolağanüstü flexibleesnek.
323
1130330
3048
Genel görüşe göre, beyin
olağanüstü bir biçimde esnek.
19:05
So when a personkişi goesgider blindkör,
what we used to call theironların visualgörsel cortexkorteks
324
1133402
3805
Bu yüzden, bir insan kör olunca,
eskiden görme merkezi olan bölge,
19:09
getsalır takenalınmış over by other things,
by touchdokunma, by hearingişitme, by vocabularykelime hazinesi.
325
1137207
5058
diğer duyularla; dokunma, duyma,
sözcüklerle yer değiştiriyor.
19:14
So what that tellsanlatır us is that
the cortexkorteks is kindtür of a one-trickbir numara ponyMidilli.
326
1142265
4062
Buna göre, beyin kabuğu
tek işlevli bir birim.
19:18
It just runskoşar certainbelli kindsçeşit
of computationshesaplamalar on things.
327
1146327
2648
Tek bildiği, gelen bilgiyle
belirli hesaplamalar yapmak.
19:20
And when we look around
at things like brailleBraille, for exampleörnek,
328
1148975
3101
Örneğin Braille alfabesine bakarsak,
19:24
people are gettingalma informationbilgi
throughvasitasiyla bumpstümsekleri on theironların fingersparmaklar.
329
1152076
3089
insanlar bilgiyi parmaklarındaki
çıkıntılardan ediniyor.
19:27
So I don't thing we have any reasonneden
to think there's a theoreticalteorik limitsınır
330
1155165
3655
Bu yüzden, sonunu bildiğimiz
bir kuramsal sınır olduğunu
19:30
that we know the edgekenar of.
331
1158820
1514
düşündürecek bir neden yok.
19:33
CACA: If this checksdenetler out,
you're going to be delugeddeluged.
332
1161244
3264
CA: Eğer bu doğrulanırsa,
insanlar sana akın edecek.
19:36
There are so manyçok
possiblemümkün applicationsuygulamaları for this.
333
1164508
3251
Bunun birçok olası
uygulama yolu bulunuyor.
19:39
Are you readyhazır for this? What are you mostçoğu
excitedheyecanlı about, the directionyön it mightbelki go?
334
1167759
3931
Hazır mısın buna? Seni en çok ne
heyecanlandırıyor, ucu nereye gidiyor?
19:43
DEDE: I mean, I think there's
a lot of applicationsuygulamaları here.
335
1171690
2577
DE: Sanırım birçok
uygulama yolu bulunuyor.
19:46
In termsşartlar of beyondötesinde sensoryduyusal substitutionikame,
the things I startedbaşladı mentioningsöz
336
1174267
3448
Duyu değiştirmeyle ilgili olarak,
ilk bahsetttiğim şeyler var,
19:49
about astronautsastronotlar on the spaceuzay stationistasyon,
they spendharcamak a lot of theironların time
337
1177715
4370
uzay istasyonundaki uzay insanları,
vakitlerinin büyük bir bölümünde
19:54
monitoringizleme things, and they could insteadyerine
just get what's going on,
338
1182085
3219
göstergeleri izliyorlar, bunun yerine
olan biteni hissedebilirler;
19:57
because what this is really good for
is multidimensionalçok boyutlu dataveri.
339
1185304
3460
çünkü duyu değiştirme, çok boyutlu veriyle
uğraşırken oldukça yararlı.
20:00
The keyanahtar is this: Our visualgörsel systemssistemler
are good at detectingalgılama blobslekeler and edgeskenarları,
340
1188764
4783
Kilit nokta şu: Görsel sistemimiz
kenarları ve içeriği algılamada başarılı,
20:05
but they're really badkötü
at what our worldDünya has becomeolmak,
341
1193547
2448
ama dünyamızın şimdiki hâlini
algılamada başarısız,
20:07
whichhangi is screensekranlar
with lots and lots of dataveri.
342
1195995
2187
ekranlar ve tonlarca
veriyle dolu dünyamız.
20:10
We have to crawlyavaş ilerleme that
with our attentionaldikkatte systemssistemler.
343
1198182
2403
Bu veriyi odaklanarak
yavaş algılamak zorundayız.
20:12
So this is a way of just
feelingduygu the statebelirtmek, bildirmek of something,
344
1200585
2670
Bu yenilik, nesnenin durumunu
hissetmemizi sağlıyor bize,
20:15
just like the way you know the statebelirtmek, bildirmek
of your bodyvücut as you're standingayakta around.
345
1203255
3594
tıpkı etrafta yürürken vücudumuzun
durumunu bildiğimiz gibi.
20:18
So I think heavyağır machinerymakinalar, safetyemniyet,
feelingduygu the statebelirtmek, bildirmek of a factoryfabrika,
346
1206849
3179
Bence, ağır iş makinelerini, güvenliği,
bir fabrikanın durumunu,
20:22
of your equipmentekipman, that's one placeyer
it'llolacak go right away.
347
1210028
3064
donanımlarınızı hissetmek,
işe yarayacağı noktalardan birisi.
20:25
CACA: DavidDavid EaglemanBiliyorum, that was one
mind-blowingsanrılama talk. Thank you very much.
348
1213092
3705
CA: David Eagleman, akılları baştan
alan bir konuşmaydı. Çok teşekkürler.
20:28
DEDE: Thank you, ChrisChris.
(ApplauseAlkış)
349
1216797
4779
DE: Teşekkürler Chris.
(Alkış)
Translated by Şâkir Aşçı
Reviewed by Ramazan Şen

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
David Eagleman - Neuroscientist
David Eagleman decodes the mysteries of the tangled web of neurons and electricity that make our minds tick -- and also make us human.

Why you should listen

As the creator of stacks of compelling research, books and now the 6-part PBS series The Brain, grey matter expert David Eagleman is our most visible evangelist for neuroscience. He has helmed ground-breaking studies on time perception, brain plasticity and neurolaw. His latest research explores technology that bypasses sensory impairment -- such as a smartphone-controlled vest that translates sound into patterns of vibration for the deaf.

Eagleman is also the author of Sum, an internationally bestselling short story collection speculating on life, death and what it means to be human. Translated into 28 languages, Sum has been turned into two separate operas at the Sydney Opera House and the Royal Opera House in London.

More profile about the speaker
David Eagleman | Speaker | TED.com