TEDGlobal 2010
Eric Berlow: Simplifying complexity
Cách mà sự phức tạp trở thành đơn giản
Filmed:
Readability: 4.8
1,361,116 views
Nhà sinh thái học Eric Berlow không hề cảm thấy bị quá tải khi phải đối mặt với các hệ thống phức tạp. Ông hiểu rằng nhiều thông tin hơn có thể đưa đến một giải pháp tốt hơn, đơn giản hơn. Bằng việc minh họa cách phân tích các vấn đề lớn, ông tóm tắt một bản đồ thông tin về chiến lược của Mỹ tại Afghanistan thành một vài điểm căn bản.
Eric Berlow - Ecologist
TED Senior Fellow Eric Berlow studies ecology and networks, exposing the interconnectedness of our ecosystems with climate change, government, corporations and more. Full bio
TED Senior Fellow Eric Berlow studies ecology and networks, exposing the interconnectedness of our ecosystems with climate change, government, corporations and more. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
Do you ever feel completely overwhelmed
0
0
2000
Có bao giờ bạn cảm thấy hoàn toàn bị quá tải
00:17
when you're faced with a complex problem?
1
2000
3000
khi phải đối mặt với một vấn đề phức tạp?
00:20
Well, I hope to change that in less than three minutes.
2
5000
3000
Vậy thì tôi hy vọng có thể thay đổi được điều này trong ít hơn ba phút
00:23
So, I hope to convince you that complex
3
8000
2000
Tôi hy vọng sẽ thuyết phục được bạn rằng
00:25
doesn't always equal complicated.
4
10000
2000
sự phức tạp không phải bao giờ cũng đồng nghĩa với rắc rối
00:27
So for me, a well-crafted baguette, fresh out of the oven,
5
12000
3000
Và với tôi, một ổ bánh mì thủ công ngon lành vừa mới ra lò
00:30
is complex,
6
15000
2000
là phức tạp,
00:32
but a curry onion green olive poppy cheese bread
7
17000
2000
nhưng một ổ bánh hành với oliu xanh và phó mát
00:34
is complicated.
8
19000
3000
chính là rắc rối
00:37
I'm an ecologist, and I study complexity. I love complexity.
9
22000
3000
Tôi là một nhà sinh thái học, và tôi nghiên cứu sự phức tạp. Tôi yêu sự phức tạp
00:40
And I study that in the natural world, the interconnectedness of species.
10
25000
3000
Và tôi nghiên cứu mối liên kết giữa các loài trong thế giới tự nhiên.
00:43
So here's a food web,
11
28000
2000
Và đây là chuỗi thức ăn,
00:45
or a map of feeding links between species
12
30000
2000
hay một bản đồ mối liên kết thức ăn giữa các loài
00:47
that live in Alpine Lakes in the mountains of California.
13
32000
3000
sống trong hồ trên một quả núi ở California thuộc dãy An Pơ
00:50
And this is what happens to that food web
14
35000
2000
Và đây là điều xảy đến với chuỗi thức ăn này
00:52
when it's stocked with non-native fish that never lived there before.
15
37000
2000
khi một loài cá xa lạ xuất hiện và ăn các loài sinh vật ở hồ
00:54
All the grayed-out species disappear.
16
39000
2000
Tất cả những loài được tô xám biến mất
00:56
Some are actually on the brink of extinction.
17
41000
2000
Vài loài khác thực sự ở bên bờ vực của sự tuyệt chủng
00:58
And lakes with fish have more mosquitos, even though they eat them.
18
43000
3000
và ngay cái hồ ngày càng có nhiều muỗi, ngay cả khi cá ăn những con lăng quăng
01:01
These effects were all unanticipated,
19
46000
2000
Những hệ quả này đều không được dự đoán
01:03
and yet we're discovering they're predictable.
20
48000
2000
dẫu vậy chúng tôi vẫn khám phá ra chúng có thể được báo trước
01:05
So I want to share with you a couple key insights
21
50000
2000
Vì vậy tôi muốn chia sẻ với bạn một vài chìa khóa để nhìn thấu suốt
01:07
about complexity we're learning from studying nature
22
52000
2000
sự phức tạp mà chúng ta có thể học được từ thiên nhiên
01:09
that maybe are applicable to other problems.
23
54000
3000
mà có thể cũng áp dụng được cho các vấn đề khác.
01:13
First is the simple power of good visualization tools
24
58000
2000
Đầu tiên là sức mạnh đơn thuần của các công cụ minh họa
01:15
to help untangle complexity
25
60000
2000
giúp chúng ta tháo gỡ các vấn đề phức tạp
01:17
and just encourage you to ask questions you didn't think of before.
26
62000
3000
và khuyến khích bạn đặt ra các câu hỏi mà bạn chưa từng nghĩ đến trước đó
01:20
For example, you could plot the flow of carbon
27
65000
3000
Ví dụ, bạn có thể vẽ sơ đồ dòng chảy của carbon
01:23
through corporate supply chains in a corporate ecosystem,
28
68000
3000
trong một chuỗi cung ứng trong một hệ sinh thái
01:26
or the interconnections of habitat patches
29
71000
2000
hay là mối liên kết nội tại của những môi trường sống
01:28
for endangered species in Yosemite National Park.
30
73000
3000
của các sinh vật đang nguy cấp trong công viên quốc gia Yosemite
01:31
The next thing is that if you want to predict
31
76000
2000
Thứ kế tiếp là, nếu bạn muốn dự đoán
01:33
the effect of one species on another,
32
78000
2000
tác động của một loài lên một loài khác,
01:35
if you focus only on that link,
33
80000
2000
nếu bạn chỉ chú ý vào mối liên kết giữa hai loài đó
01:37
and then you black box the rest,
34
82000
2000
và bạn không quan tâm đến các mối liên kết khác
01:39
it's actually less predictable
35
84000
2000
thì sự việc sẽ thực sự khó đoán hơn là
01:41
than if you step back, consider the entire system -- all the species, all the links --
36
86000
3000
nếu bạn quay lại, xem xét toàn bộ hệ thống -- mọi loài, mọi mối liên kết --
01:44
and from that place,
37
89000
2000
và từ chỗ đó,
01:46
hone in on the sphere of influence that matters most.
38
91000
2000
chỉ tập trung vào vùng ảnh hưởng đến vấn đề nhiều nhất
01:48
And we're discovering, with our research,
39
93000
2000
Và chúng tôi cũng khám phá ra trong nghiên cứu của mình,
01:50
that's often very local to the node you care about
40
95000
2000
việc này giúp bạn xác định được mối nối mà bạn thực sự quan tâm
01:52
within one or two degrees.
41
97000
2000
trong vòng một hay hai cấp
01:54
So the more you step back, embrace complexity,
42
99000
2000
Vì vậy, bạn càng lùi trở lại, nắm rõ sự phức tạp,
01:56
the better chance you have of finding simple answers,
43
101000
2000
bạn càng có nhiều cơ hội tìm được các câu trả lời đơn giản,
01:58
and it's often different than the simple answer that you started with.
44
103000
3000
và nó thường khác hẳn câu hỏi đơn giản lúc ban đầu,
02:02
So let's switch gears and look at a really complex problem
45
107000
3000
Bây giờ thì hãy quan sát một vấn đề phức tạp thật sự
02:05
courtesy of the U.S. government.
46
110000
3000
biểu đồ cúa chính phủ Mỹ.
02:08
This is a diagram of the U.S. counterinsurgency strategy in Afghanistan.
47
113000
3000
Đây là biểu đồ chiến lược chống quân phiến loạn của Mỹ tại Afghanistan
02:11
It was front page of the New York Times a couple months ago.
48
116000
3000
Đây là trang đầu của tờ New York Times một hai tháng trước --
02:14
Instantly ridiculed by the media
49
119000
2000
ngay lập tức bị giới truyền thông làm cho ngớ ngẩn
02:16
for being so crazy complicated.
50
121000
2000
vì quá điên rồ rắc rối.
02:18
And the stated goal was to increase popular support
51
123000
2000
và mục tiêu là tăng sự hỗ trợ thường xuyên hơn
02:20
for the Afghan government.
52
125000
2000
cho chính phủ Afghanistan.
02:22
Clearly a complex problem,
53
127000
2000
Rõ ràng đây là một vấn đề phức tạp,
02:24
but is it complicated?
54
129000
2000
nhưng liệu nó có rắc rối không?
02:26
Well, when I saw this in the front page of the Times,
55
131000
2000
Khi lần đầu tôi nhìn thấy nó trên trang đầu của tờ Times,
02:28
I thought, "Great. Finally something I can relate to.
56
133000
2000
Tôi đã nghĩ, "Thật tuyệt, cuối cùng tôi cũng thấy thứ mình có thể lấy làm minh họa.
02:30
I can sink my teeth into this."
57
135000
2000
Tôi có thể chúi mũi vào nó."
02:32
So let's do it. So here we go for the first time ever,
58
137000
3000
Và đó là vì sao chúng ta ở đây lần đầu tiên,
02:35
a world premiere view of this spaghetti diagram as an ordered network.
59
140000
3000
quan sát cái biểu đồ rối như mì spaghetti này ra một hệ thống có trật tự,
02:38
The circled node is the one we're trying to influence --
60
143000
2000
Mối nối được khoanh tròn này là cái mà chúng ta cố gắng tác động --
02:40
popular support for the government.
61
145000
2000
hỗ trợ cho chính phủ Afghanistan.
02:42
And so now we can look one degrees, two degrees,
62
147000
2000
Và bây giờ chúng ta nhìn dời ra một cấp, hai cấp,
02:44
three degrees away from that node
63
149000
2000
ba cấp khỏi mối nối đó
02:46
and eliminate three-quarters of the diagram outside that sphere of influence.
64
151000
3000
loại bỏ 3 phần tư biểu đồ ra khỏi vùng ảnh hưởng.
02:49
Within that sphere,
65
154000
2000
Trong khối cầu này,
02:51
most of those nodes are not actionable, like the harshness of the terrain,
66
156000
3000
phần lớn các mối nối là không làm gì được, như sự khắc nghiệt của lãnh thổ,
02:54
and a very small minority are actual military actions.
67
159000
3000
và hoạt động quân đội chỉ chiếm một phần nhỏ,
02:57
Most are non-violent and they fall into two broad categories:
68
162000
3000
Phần lớn là hoạt động phi bạo lực và chúng rơi vào hai nhóm lớn:
03:01
active engagement with ethnic rivalries and religious beliefs
69
166000
3000
đạo đức và sự cạnh tranh về tôn giáo
03:04
and fair, transparent economic development
70
169000
2000
và sự công bằng, minh bạch, sự phát triển kinh tế
03:06
and provisioning of services.
71
171000
2000
và sự hỗ trợ của các dịch vụ.
03:08
I don't know about this, but this is what I can decipher from this diagram
72
173000
3000
Tôi không biết về nhiều về vấn đề này, nhưng đây là cái tôi có thể đọc được từ biểu đồ
03:11
in 24 seconds.
73
176000
2000
trong 24 giây
03:13
When you see a diagram like this, I don't want you to be afraid.
74
178000
2000
Khi bạn thấy một biểu đồ như thế này, tôi muốn bạn đừng sợ hãi
03:15
I want you to be excited. I want you to be relieved.
75
180000
3000
Tôi muốn bạn thấy phấn khích, thấy nhẹ nhõm.
03:18
Because simple answers may emerge.
76
183000
2000
Vì câu trả lời đơn giản có thể xuất hiện.
03:20
We're discovering in nature that simplicity often lies
77
185000
2000
Chúng ta khám phá ra từ thiên nhiên rằng sự đơn giản thường nằm
03:22
on the other side of complexity.
78
187000
2000
bên mặt kia của sự phức tạp.
03:24
So for any problem, the more you can zoom out and embrace complexity,
79
189000
3000
Vì vậy, với bất kỳ vấn đề nào, bạn càng phóng to nó ra và nắm rõ sự phức tạp,
03:27
the better chance you have of zooming in
80
192000
2000
bạn càng có nhiều cơ hội nhìn rõ hơn
03:29
on the simple details that matter most.
81
194000
2000
các chi tiết đơn giản gây vấn đề nhất
03:31
Thank you.
82
196000
2000
Cảm ơn.
03:33
(Applause)
83
198000
3000
(Vỗ tay)
ABOUT THE SPEAKER
Eric Berlow - EcologistTED Senior Fellow Eric Berlow studies ecology and networks, exposing the interconnectedness of our ecosystems with climate change, government, corporations and more.
Why you should listen
Eric Berlow is an ecologist and network scientist who specializes in not specializing. A TED Senior Fellow, Berlow is recognized for his research on food webs and ecological networks and for creative approaches to complex problems. He was the founding director of the University of California's first environmental science center inside Yosemite National Park, where he continues to develop data-driven approaches to managing natural ecosystems.
In 2012 Berlow founded Vibrant Data Labs, which builds tools to use data for social good. Berlow's current projects range from helping spark an egalitarian personal data economy to protecting endangered amphibians in Yosemite to crowd-sourcing novel insights about human creativity. Berlow holds a Ph.D. from Oregon State University in marine ecology.
Eric Berlow | Speaker | TED.com