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TED2015

Donald Hoffman: Do we see reality as it is?

Donald Hoffman: Voyons-nous la réalité telle qu'elle est ?

Filmed:
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Donald Hoffman est un expert en sciences cognitives qui essaie de répondre à une grande question : ressentons-nous le monde tel quel est vraiment ... ou comme on a besoin qu'il soit ? Dans cet époustouflant discours, il médite sur la façon dont notre esprit construit la réalité pour nous.

- Cognitive scientist
Donald Hoffman studies how our visual perception, guided by millions of years of natural selection, authors every aspect of our everyday reality. Full bio

Les grands mystères me fascinent,
00:12
I love a great mysterymystère,
et je le suis par le plus grand mystère
non-résolu de la science,
00:14
and I'm fascinatedfasciné by the greatestplus grand
unsolvednon résolus mysterymystère in sciencescience,
peut-être à cause de sa
dimension personnelle.
00:19
perhapspeut être because it's personalpersonnel.
C'est à propos de qui nous sommes,
00:21
It's about who we are,
et je ne peux m'empêcher d'être curieux.
00:23
and I can't help but be curiouscurieuse.
Voici le mystère :
00:26
The mysterymystère is this:
quelle est la relation entre
notre cerveau
00:28
What is the relationshiprelation
betweenentre your braincerveau
et nos expériences conscientes,
00:31
and your consciousconscient experiencesexpériences,
telle que goûter du chocolat
00:33
suchtel as your experienceexpérience
of the tastegoût of chocolateChocolat
ou toucher du velours ?
00:35
or the feelingsentiment of velvetvelours?
Ce mystère n'est pas nouveau.
00:38
Now, this mysterymystère is not newNouveau.
En 1868, Thomas Huxley écrivait :
00:40
In 1868, ThomasThomas HuxleyHuxley wrotea écrit,
« Comment se fait-il que quelque chose
d'aussi remarquable que
00:44
"How it is that anything so remarkableremarquable
as a stateEtat of consciousnessconscience comesvient about
l'état conscient,
résultat de l'excitation
de tissus nerveux,
00:49
as the resultrésultat of irritatingirritant nervousnerveux tissuetissu
00:53
is just as unaccountableirresponsable
soit aussi inexplicable
00:55
as the appearanceapparence of the geniegénie
when AladdinAladdin rubbedfrotté his lamplampe."
que l'apparition du génie
quand Aladin frotta la lampe.»
01:01
Now, HuxleyHuxley knewa connu that braincerveau activityactivité
Huxley savait que l'activité cérébrale
01:03
and consciousconscient experiencesexpériences are correlatedcorrélé,
et les expériences conscientes
étaient liées,
mais sans savoir pourquoi.
01:06
but he didn't know why.
Pour la science de son époque,
c'était un mystère.
01:08
To the sciencescience of his day,
it was a mysterymystère.
01:12
In the yearsannées sincedepuis HuxleyHuxley,
Pendant la période qui suivit,
01:14
sciencescience has learnedappris a lot
about braincerveau activityactivité,
la science a beaucoup appris
sur l'activité cérébrale,
01:17
but the relationshiprelation
betweenentre braincerveau activityactivité
mais la relation entre
l'activité cérébrale
01:19
and consciousconscient experiencesexpériences
is still a mysterymystère.
et les expériences conscientes
demeure mystèrieuse.
Pourquoi ? Pourquoi avons-nous
fait si peu de progrès ?
01:22
Why? Why have we madefabriqué so little progressle progrès?
Certains experts pensent que nous ne
pouvons pas résoudre ce problème
01:26
Well, some expertsexperts think
that we can't solverésoudre this problemproblème
car nous manquons de l'intelligence
et des concepts nécessaires.
01:31
because we lackmanquer de the necessarynécessaire
conceptsconcepts and intelligenceintelligence.
Nous n'attendons pas des
singes qu'ils résolvent
01:35
We don't expectattendre monkeyssinges to solverésoudre
problemsproblèmes in quantumquantum mechanicsmécanique,
des problèmes de mécanique quantique.
01:39
and as it happensarrive, we can't expectattendre
our speciesespèce to solverésoudre this problemproblème eithernon plus.
Dès lors, nous ne pouvons demander à
notre espèce de résoudre ce problème.
Pour ma part, je ne suis pas d'accord.
Je suis plus optimiste.
01:44
Well, I disagreeêtre en désaccord. I'm more optimisticoptimiste.
Je pense que nous avons simplement
fait une mauvaise hypothèse.
01:47
I think we'venous avons simplysimplement
madefabriqué a falsefaux assumptionsupposition.
Corrigeons cela et nous serons à même
de résoudre le problème.
01:50
OnceFois we fixréparer it, we just
mightpourrait solverésoudre this problemproblème.
Je suis là pour vous exposer
cette hypothèse, vous expliquer
01:54
TodayAujourd'hui, I'd like tell you
what that assumptionsupposition is,
01:56
why it's falsefaux, and how to fixréparer it.
pourquoi elle est fausse et
comment la corriger.
01:59
Let's begincommencer with a questionquestion:
Une question pour commencer :
voyons-nous la réalité telle qu'elle est ?
02:01
Do we see realityréalité as it is?
J'ouvre mes yeux
02:04
I openouvrir my eyesles yeux
et je décris mon expérience comme voyant
une tomate rouge à 1 mètre de distance.
02:06
and I have an experienceexpérience that I describedécrire
as a redrouge tomatotomate a metermètre away.
De ce fait, j'en viens à croire
qu'en réalité,
02:12
As a resultrésultat, I come to believe
that in realityréalité,
il y a une tomate rouge à un mètre.
02:15
there's a redrouge tomatotomate a metermètre away.
02:18
I then closeFermer my eyesles yeux, and my experienceexpérience
changeschangements to a graygris fieldchamp,
Je referme les yeux, et je
ne vois plus qu'un voile gris,
mais est-il toujours vrai que dans
la réalité il y a une tomate à 1 mètre ?
02:24
but is it still the caseCas that in realityréalité,
there's a redrouge tomatotomate a metermètre away?
Je crois, mais se peut-il que je
me trompe ?
02:30
I think so, but could I be wrongfaux?
Pourrais-je mal interpréter la nature de
mes perceptions ?
02:33
Could I be misinterpretingune mauvaise interprétation
the naturela nature of my perceptionsperceptions?
02:39
We have misinterpretedmal interprété
our perceptionsperceptions before.
Cela nous est déjà arrivé auparavant.
Nous pensions que la Terre était plate car
on la voyait ainsi.
02:42
We used to think the EarthTerre is flatappartement,
because it looksregards that way.
Pythagore découvrit
que nous nous trompions.
02:46
PythagorusPythagore discovereddécouvert that we were wrongfaux.
02:49
Then we thought that the EarthTerre
is the unmovingimmobile centercentre of the UniverseUnivers,
Nous pensions également que la Terre
était le centre immuable de l'Univers,
encore une fois, car ça y ressemblait.
02:53
again because it looksregards that way.
Copernic et Galilée découvrirent encore
une fois que nous nous trompions.
02:56
CopernicusCopernic and GalileoGalileo discovereddécouvert,
again, that we were wrongfaux.
Galilée se demanda alors
s'il était possible
03:01
GalileoGalileo then wondereddemandé if we mightpourrait
be misinterpretingune mauvaise interprétation our experiencesexpériences
que nous interprétions mal
nos autres expériences.
03:05
in other waysfaçons.
Il a écrit : « Je crois que les goûts,
les odeurs, les couleurs et tout le reste
03:06
He wrotea écrit: "I think that tastesgoûts,
odorsodeurs, colorscouleurs, and so on
n'existent que dans ma conscience.
03:11
residerésident in consciousnessconscience.
03:14
HenceC’est pourquoi if the livingvivant creaturecréature were removedsupprimé,
all these qualitiesqualités would be annihilatedanéantis."
Et que donc si les créatures
vivantes disparaissaient,
il en serait de même pour ces qualités. »
C'est une étonnante affirmation.
03:20
Now, that's a stunningétourdissant claimprétendre.
Se pourrait-il que Galilée
ait raison ?
03:23
Could GalileoGalileo be right?
Se pourrait-il que nous interprétions
si mal nos expériences ?
03:24
Could we really be misinterpretingune mauvaise interprétation
our experiencesexpériences that badlymal?
Quelle réponse peut apporter
la science moderne ?
03:29
What does modernmoderne sciencescience
have to say about this?
Eh bien, les neuroscientifiques
nous disent que
03:32
Well, neuroscientistsneuroscientifiques tell us
that about a thirdtroisième of the brain'scerveaux cortexcortex
la vision occupe environ
un tiers de notre cortex cérébral.
03:37
is engagedengagé in visionvision.
Quand vous ouvrez vos yeux et
jetez un coup d’œil dans cette pièce,
03:39
When you simplysimplement openouvrir your eyesles yeux
and look about this roomchambre,
des milliards de neurones
03:43
billionsdes milliards of neuronsneurones
and trillionsbillions of synapsessynapses are engagedengagé.
et des milliers de milliards de synapses
sont à l’œuvre.
03:47
Now, this is a bitbit surprisingsurprenant,
C'est un peu surprenant
dans la mesure où quand nous
pensons à notre vision,
03:49
because to the extentampleur that
we think about visionvision at all,
nous la voyons comme un
appareil photo.
03:51
we think of it as like a cameracaméra.
Elle prend juste une image objective
de la réalité.
03:54
It just takes a picturephoto
of objectiveobjectif realityréalité as it is.
Cela fonctionne en partie ainsi :
03:58
Now, there is a partpartie of visionvision
that's like a cameracaméra:
l’œil a une lentille qui concentre
une image sur l'arrière de l’œil
04:02
the eyeœil has a lenslentille that focusesse concentre
an imageimage on the back of the eyeœil
où se trouvent
130 millions de photorécepteurs,
04:06
where there are 130 millionmillion
photoreceptorsphotorécepteurs,
04:10
so the eyeœil is like a 130-megapixel-photo de megapixel cameracaméra.
donc on peut comparer l’œil à un appareil
photo de 130 mégapixels.
04:14
But that doesn't explainExplique
the billionsdes milliards of neuronsneurones
Mais ça n'explique pas
les milliards de neurones
04:17
and trillionsbillions of synapsessynapses
that are engagedengagé in visionvision.
et les milliers de milliards
de synapses mobilisées.
Que font ces neurones ?
04:21
What are these neuronsneurones up to?
Eh bien, les neuroscientifiques nous
disent qu'ils créent, en temps réel,
04:23
Well, neuroscientistsneuroscientifiques tell us
that they are creatingcréer, in realréal time,
04:27
all the shapesformes, objectsobjets, colorscouleurs,
and motionsrequêtes that we see.
toutes les formes, les objets,
les couleurs
et les mouvements que nous voyons.
04:32
It feelsse sent like we're just takingprise a snapshotinstantané
of this roomchambre the way it is,
Comme si nous prenions un cliché
de cette pièce telle quelle,
04:35
but in factfait, we're constructingconstruire
everything that we see.
mais qu'en fait, nous construisions
tout ce que nous voyons.
Nous ne construisons pas tout
en une seule fois.
04:39
We don't constructconstruction
the wholeentier worldmonde at onceune fois que.
Nous construisons ce dont nous avons
besoin à un moment donné.
04:42
We constructconstruction what we need in the momentmoment.
04:45
Now, there are manybeaucoup demonstrationsdes démonstrations
that are quiteassez compellingimpérieuses
Il existe plusieurs preuves
qui sont plutôt convaincantes
que nous construisons
ce que nous voyons.
04:48
that we constructconstruction what we see.
04:50
I'll just showmontrer you two.
Je vais vous en montrer deux.
04:52
In this exampleExemple, you see some redrouge discsdisques
with bitsmorceaux cutCouper out of them,
Dans cet exemple, vous voyez
des cercles rouges ajourés,
mais si je tourne
un peu ces cercles,
04:58
but if I just rotatetourner
the disksdisques a little bitbit,
vous pouvez voir tout à coup
un cube en 3D sortir de l'écran.
05:01
suddenlysoudainement, you see a 3D cubecube
poppop out of the screenécran.
L'écran bien sûr est plat,
05:06
Now, the screenécran of coursecours is flatappartement,
donc le cube en trois dimensions
que vous voyez
05:09
so the three-dimensionaltridimensionnel cubecube
that you're experiencingéprouver
05:11
mustdoit be your constructionconstruction.
est sûrement construit
par vous.
05:15
In this nextprochain exampleExemple,
Dans l'exemple qui suit,
05:17
you see glowingincandescent bluebleu barsbarres
with prettyjoli sharptranchant edgesbords
vous voyez des barres lumineuses
avec des bords très nets
05:21
movingen mouvement acrossà travers a fieldchamp of dotspoints.
qui se déplacent en continu
sur les points.
En réalité, aucun point ne bouge.
05:25
In factfait, no dotspoints movebouge toi.
05:28
All I'm doing from frameCadre to frameCadre
is changingen changeant the colorscouleurs of dotspoints
Je change simplement la
couleur des points image par image
de bleu en noir
ou de noir en bleu.
05:33
from bluebleu to blacknoir or blacknoir to bluebleu.
Mais quand je le fais rapidement,
05:35
But when I do this quicklyrapidement,
votre système oculaire crée ces
barres lumineuses
05:37
your visualvisuel systemsystème createscrée
the glowingincandescent bluebleu barsbarres
avec des bords nets et leur mouvement.
05:41
with the sharptranchant edgesbords and the motionmouvement.
05:44
There are manybeaucoup more examplesexemples,
but these are just two
Il existe plein d'autres exemples,
mais ces deux-là montrent bien
05:46
that you constructconstruction what you see.
que vous construisez
ce que vous voyez.
Mais les neuroscientifiques
vont plus loin.
05:49
But neuroscientistsneuroscientifiques go furtherplus loin.
Ils disent que nous reconstruisons
la réalité.
05:53
They say that we reconstructreconstruire realityréalité.
Donc, quand j'ai une expérience
05:58
So, when I have an experienceexpérience
that I describedécrire as a redrouge tomatotomate,
que je décris comme visualisant
une tomate rouge,
cette expérience est en fait une
reconstruction précise
06:02
that experienceexpérience is actuallyréellement
an accurateprécis reconstructionreconstruction
06:06
of the propertiesPropriétés of a realréal redrouge tomatotomate
des propriétés d'une vraie
tomate rouge
06:08
that would existexister
even if I weren'tn'étaient pas looking.
qui existerait même si nous ne la
regardions pas.
Pourquoi les neuroscientifiques
nous disent
06:13
Now, why would neuroscientistsneuroscientifiques
say that we don't just constructconstruction,
que nous ne construisons pas juste
simplement
06:16
we reconstructreconstruire?
mais que nous reconstruisons ?
06:18
Well, the standardla norme argumentargument givendonné
L'argument habituel qui est donné
06:21
is usuallyd'habitude an evolutionaryévolutionniste one.
est, en général, lié à l'évolution.
Ceux qui parmi nos ancêtres
voyaient le plus clair
06:24
Those of our ancestorsles ancêtres
who saw more accuratelyavec précision
avaient un net avantage
06:27
had a competitivecompétitif advantageavantage comparedpar rapport
to those who saw lessMoins accuratelyavec précision,
sur ceux qui voyaient moins bien.
De ce fait, ils avaient plus de chances
de le transmettre grâce aux gènes.
06:32
and thereforedonc they were more likelyprobable
to passpasser on theirleur genesgènes.
06:34
We are the offspringprogéniture of those
who saw more accuratelyavec précision,
Nous sommes les descendants
de ces derniers.
Nous pouvons donc être sûr,
qu'en général,
06:38
and so we can be confidentsur de soi that,
in the normalnormal caseCas,
nos perceptions sont précises.
06:41
our perceptionsperceptions are accurateprécis.
06:43
You see this in the standardla norme textbooksmanuels.
C'est écrit dans les manuels classiques.
06:47
One textbookcahier de texte saysdit, for exampleExemple,
Par exemple, un manuel nous dit :
06:49
"EvolutionarilyÉvolutionnaires speakingParlant,
En terme d'évolution,
la vision est utile précisément
parce qu'elle est si précise.
06:51
visionvision is usefulutile preciselyprécisément
because it is so accurateprécis."
06:55
So the ideaidée is that accurateprécis perceptionsperceptions
are fittermonteur d’installations au perceptionsperceptions.
D'où l'idée que les perceptions précises
sont meilleures.
Elles vous donnent un avantage
en terme de survie.
07:00
They give you a survivalsurvie advantageavantage.
Cela est-il vrai ?
07:02
Now, is this correctcorrect?
Est-ce la bonne interprétation
de la théorie de l'évolution ?
07:04
Is this the right interpretationinterprétation
of evolutionaryévolutionniste theorythéorie?
Jetons d'abord un coup d’œil
à quelques exemples dans la nature.
07:06
Well, let's first look at a couplecouple
of examplesexemples in naturela nature.
Le bupreste australien
07:10
The AustralianAustralien jewelbijou beetlescarabée
a une carapace solide,
il est brillant et marron.
07:13
is dimpledalvéolée, glossybrillant and brownmarron.
07:16
The femalefemelle is flightlessincapables de voler.
La femelle est incapable de voler.
07:18
The malemâle fliesmouches, looking,
of coursecours, for a hotchaud femalefemelle.
Le mâle vole et cherche bien sûr
une femelle en chaleur.
Quand il en trouve une,
il se pose et s'accouple.
07:22
When he findstrouve one, he alightsse pose and matescompagnons.
07:26
There's anotherun autre speciesespèce in the outbackOutback,
Il existe une autre espèce plus
loin dans la brousse.
07:29
HomoHomo sapienssapiens.
l'Homo Sapiens.
07:30
The malemâle of this speciesespèce
has a massivemassif braincerveau
Le mâle de cette espèce a
un très gros cerveau
07:33
that he usesles usages to huntchasse for colddu froid beerBière.
qu'il utilise pour chasser
la bière fraîche.
(Rires)
07:37
(LaughterRires)
07:39
And when he findstrouve one, he drainsdrains it,
Et quand il en trouve une,
il la vide,
07:41
and sometimesparfois throwsjette the bottlebouteille
into the outbackOutback.
et parfois il jette la bouteille
dans la nature.
07:44
Now, as it happensarrive, these bottlesbouteilles
are dimpledalvéolée, glossybrillant,
Comme par hasard, ces bouteilles sont
dures et brillantes
et ont la même nuance de marron
qui attire ces scarabées.
07:49
and just the right shadeombre of brownmarron
to tickleTickle the fancyfantaisie of these beetlescoléoptères.
Les mâles affluent sur toutes ces
bouteilles, essayant de s'accoupler.
07:54
The malesmâles swarmessaim all over
the bottlesbouteilles tryingen essayant to matematé.
Ils perdent tout intérêt pour
les vraies femelles.
07:59
They loseperdre all interestintérêt
in the realréal femalesfemelles.
Cas classique d'un mâle qui délaisse
la femelle pour la bouteille.
08:02
ClassicClassique caseCas of the malemâle
leavingen quittant the femalefemelle for the bottlebouteille.
(Rires) (Applaudissements)
08:06
(LaughterRires) (ApplauseApplaudissements)
L'espèce s'est presque éteinte.
08:11
The speciesespèce almostpresque wentest allé extinctdisparu.
L'Australie a dû modifier ses bouteilles
pour sauvegarder ses scarabées.
08:14
AustraliaAustralie had to changechangement its bottlesbouteilles
to saveenregistrer its beetlescoléoptères.
(Rires)
08:18
(LaughterRires)
08:21
Now, the malesmâles had successfullyavec succès
founda trouvé femalesfemelles for thousandsmilliers,
Les mâles trouvaient des femelles
depuis des milliers,
08:25
perhapspeut être millionsdes millions of yearsannées.
voire des millions d'années.
Voyaient-ils la réalité
telle qu'elle était ?
08:28
It lookedregardé like they saw realityréalité
as it is, but apparentlyApparemment not.
Apparemment non.
08:32
EvolutionEvolution had givendonné them a hackpirater.
L'évolution les avait floués.
08:35
A femalefemelle is anything dimpledalvéolée,
glossybrillant and brownmarron,
Une femelle doit être quelque
chose de solide, brillant et marron,
et plus c'est gros, mieux c'est.
08:40
the biggerplus gros the better.
(Rires)
08:42
(LaughterRires)
Même en rampant sur
toute la bouteille,
08:44
Even when crawlingrampant all over the bottlebouteille,
the malemâle couldn'tne pouvait pas discoverdécouvrir his mistakeerreur.
il ne pouvait pas se rendre
compte de son erreur.
Vous me direz, les scarabées sont des
créatures très simples,
08:49
Now, you mightpourrait say, beetlescoléoptères, sure,
they're very simplesimple creaturescréatures,
08:53
but surelysûrement not mammalsmammifères.
ce n'est pas comme les mammifères.
08:55
MammalsMammifères don't relycompter on tricksdes trucs.
Eux ne se font pas duper.
08:58
Well, I won'thabitude dwellDwell on this,
but you get the ideaidée. (LaughterRires)
Bref, je ne m'étendrai pas sur le
sujet, vous voyez l'idée.
(Rires)
09:04
So this raisessoulève an importantimportant
technicaltechnique questionquestion:
Mais cela soulève
une question technique importante :
l'évolution permet-elle de voir
la réalité telle qu'elle est ?
09:07
Does naturalNaturel selectionsélection really favorfavoriser
seeingvoyant realityréalité as it is?
Heureusement, pas besoin
de faire une foire aux questions.
09:13
FortunatelyHeureusement, we don't have
to wavevague our handsmains and guessdeviner;
09:17
evolutionévolution is a mathematicallymathématiquement
preciseprécis theorythéorie.
L'évolution est une théorie
mathématiquement précise.
Nous pouvons utiliser ses équations
et voir ce que cela donne.
09:20
We can use the equationséquations of evolutionévolution
to checkvérifier this out.
09:24
We can have variousdivers organismsorganismes
in artificialartificiel worldsmondes competerivaliser
On peut mettre en compétition
plusieurs organismes de divers mondes
et voir qui survit et qui se porte bien,
09:28
and see whichlequel survivesurvivre and whichlequel thriveprospérer,
09:30
whichlequel sensorysensoriel systemssystèmes are more fiten forme.
quels systèmes sensoriels
conviennent le mieux.
09:33
A keyclé notionnotion in those
equationséquations is fitnessremise en forme.
Une notion clé dans ces équations
est la condition physique.
09:37
ConsiderEnvisager de this steaksteak:
Ce steak par exemple.
Que procure-t-il à la condition physique
d'un animal ?
09:41
What does this steaksteak do
for the fitnessremise en forme of an animalanimal?
Eh bien, pour un lion affamé,
il l'améliore.
09:45
Well, for a hungryaffamé lionLion looking to eatmanger,
it enhancesaméliore fitnessremise en forme.
Pour un lion bien nourri cherchant
à s'accoupler, il ne fait rien.
09:52
For a well-fedbien nourris lionLion looking to matematé,
it doesn't enhanceaméliorer fitnessremise en forme.
Et pour un lapin, il ne l'améliore
en aucune façon,
09:58
And for a rabbitlapin in any stateEtat,
it doesn't enhanceaméliorer fitnessremise en forme,
10:01
so fitnessremise en forme does dependdépendre
on realityréalité as it is, yes,
donc la condition physique dépend
de la réalité telle qu'elle est, oui,
mais également de l'organisme,
de son état et son action.
10:06
but alsoaussi on the organismorganisme,
its stateEtat and its actionaction.
La condition physique n'est pas la même
chose que la réalité telle qu'elle est,
10:10
FitnessRemise en forme is not the sameMême thing
as realityréalité as it is,
10:13
and it's fitnessremise en forme,
and not realityréalité as it is,
et c'est la condition physique et
non la réalité
10:17
that figureschiffres centrallyau centre
in the equationséquations of evolutionévolution.
qui joue grandement dans l'équation
de l'évolution.
10:21
So, in my lablaboratoire,
Donc, dans mon laboratoire,
j'ai fait des centaines de milliers
de simulations
10:24
we have runcourir hundredsdes centaines of thousandsmilliers
of evolutionaryévolutionniste gameJeu simulationsdes simulations
10:28
with lots of differentdifférent
randomlyau hasard chosenchoisi worldsmondes
dans différents univers choisis
au hasard,
10:31
and organismsorganismes that competerivaliser
for resourcesRessources in those worldsmondes.
où les organismes se disputent
les ressources de ces mondes.
10:35
Some of the organismsorganismes
see all of the realityréalité,
Certains organismes voient
toute la réalité.
Certains en voient certaines parties,
10:39
othersautres see just partpartie of the realityréalité,
et d'autres ne la voient pas du tout,
10:41
and some see noneaucun of the realityréalité,
10:43
only fitnessremise en forme.
seulement la condition physique.
Qui l'emporte ?
10:46
Who winsgagne?
Eh bien, je suis désolé de vous l'annoncer
10:48
Well, I hatehaine to breakPause it to you,
but perceptionla perception of realityréalité goesva extinctdisparu.
mais ceux qui voient la réalité
s'éteignent.
Dans presque toutes les simulations,
10:54
In almostpresque everychaque simulationsimulation,
les organismes qui ne voient pas la
réalité telle qu'elle est vraiment
10:56
organismsorganismes that see noneaucun of realityréalité
10:58
but are just tunedaccordé to fitnessremise en forme
mais qui sont concentrés
sur la condition physique
11:00
driveconduire to extinctionextinction all the organismsorganismes
that perceivepercevoir realityréalité as it is.
poussent à l'extinction ceux
qui voient la réalité telle qu'elle est.
Tout ça pour dire que l'évolution
ne favorise pas
11:05
So the bottombas lineligne is, evolutionévolution
does not favorfavoriser verticalverticale,
les perceptions verticales ou précises.
11:10
or accurateprécis perceptionsperceptions.
Ces perceptions de la réalité
ne survivent pas.
11:11
Those perceptionsperceptions of realityréalité go extinctdisparu.
C'est assez étonnant.
11:15
Now, this is a bitbit stunningétourdissant.
Comment se fait-il que ne pas
voir le monde avec précision
11:17
How can it be that not seeingvoyant
the worldmonde accuratelyavec précision
donne un avantage à la survie ?
11:21
givesdonne us a survivalsurvie advantageavantage?
11:23
That is a bitbit counterintuitivecontre-intuitif.
C'est un peu contre-intuitif.
Mais souvenez-vous du scarabée.
11:25
But rememberrappelles toi the jewelbijou beetlescarabée.
Il a survécu durant des milliers
voire des millions d'années,
11:27
The jewelbijou beetlescarabée survivedsurvécu
for thousandsmilliers, perhapspeut être millionsdes millions of yearsannées,
11:30
usingen utilisant simplesimple tricksdes trucs and hackshacks.
avec des astuces simples.
Ce que disent les équations
de l'évolution,
11:33
What the equationséquations
of evolutionévolution are tellingrécit us
c'est que tous les organismes,
nous inclus,
11:36
is that all organismsorganismes, includingcomprenant us,
are in the sameMême boatbateau as the jewelbijou beetlescarabée.
sont dans le même bateau
que les scarabées.
Nous ne voyons pas la réalité
telle qu'elle est.
11:42
We do not see realityréalité as it is.
11:44
We're shapeden forme de with tricksdes trucs
and hackshacks that keep us alivevivant.
Nous fonctionnons sur la base
d'astuces et de raccourcis
qui nous maintiennent en vie.
11:48
Still,
Néanmoins, nous avons besoin d'aide
en ce qui concerne nos intuitions.
11:50
we need some help with our intuitionsintuitions.
Comment le fait de ne pas voir la réalité
peut nous aider ?
11:52
How can not perceivingpercevoir
realityréalité as it is be usefulutile?
11:57
Well, fortunatelyHeureusement, we have
a very helpfulutile metaphormétaphore:
Heureusement, il y a cette métaphore :
l'interface d'un ordinateur.
12:01
the desktopordinateur de bureau interfaceinterface on your computerordinateur.
Regardez l’icône d'un texte de TED
sur lequel vous travaillez.
12:03
ConsiderEnvisager de that bluebleu iconicône
for a TEDTED Talk that you're writingl'écriture.
L'icône est bleue et rectangulaire
12:08
Now, the iconicône is bluebleu and rectangularrectangulaire
et située en bas à droite de votre écran.
12:12
and in the lowerinférieur right cornercoin
of the desktopordinateur de bureau.
Cela signifie-t-il que le document est
lui aussi bleu,
12:15
Does that mean that the texttexte filefichier itselfse
in the computerordinateur is bluebleu,
rectangulaire et en bas
à droite de l'écran ?
12:20
rectangularrectangulaire, and in the lowerinférieur
right-handmain droite cornercoin of the computerordinateur?
Bien sûr que non.
12:23
Of coursecours not.
Celui qui pense ça interprète mal
le fonctionnement de l'interface.
12:25
AnyoneN’importe qui who thought that misinterpretsdénature
the purposeobjectif of the interfaceinterface.
Ce n'est pas là pour vous montrer
la réalité de l'ordinateur,
12:29
It's not there to showmontrer you
the realityréalité of the computerordinateur.
12:32
In factfait, it's there to hidecacher that realityréalité.
mais pour cacher la réalité.
On ne veut rien savoir de
toutes ces diodes,
12:35
You don't want to know about the diodesdiodes
12:37
and resistorsrésistances and all
the megabytesmégaoctets of softwareLogiciel.
et résistances et
megabytes du logiciel.
S'il fallait gérer tout cela, on ne
pourrait jamais écrire un texte
12:39
If you had to dealtraiter with that,
you could never writeécrire your texttexte filefichier
12:42
or editmodifier your photophoto.
ou imprimer une photo.
L'idée est que l'évolution nous
a dotés d'une interface
12:44
So the ideaidée is that evolutionévolution
has givendonné us an interfaceinterface
qui cache la réalité et guide
nos comportements.
12:49
that hidesmasque realityréalité and guidesguides
adaptiveadaptatif behaviorcomportement.
L'espace et le temps,
tels que vous les percevez
12:53
SpaceEspace and time, as you
perceivepercevoir them right now,
sont votre interface.
12:56
are your desktopordinateur de bureau.
Les objets physiques ne sont
que des icônes sur votre bureau.
12:58
PhysicalPhysique objectsobjets are simplysimplement iconsicônes
in that desktopordinateur de bureau.
Bien sûr, on peut objecter :
13:04
There's an obviousévident objectionobjection.
Hoffman, si tu penses que le train
qui arrive à 200 km/h
13:06
HoffmanHoffman, if you think that traintrain
comingvenir down the trackPiste at 200 MPHMI/H
n'est qu'une icône sur ton bureau,
13:10
is just an iconicône of your desktopordinateur de bureau,
pourquoi tu ne te postes pas
en face de lui ?
13:12
why don't you stepétape in frontde face of it?
Et une fois mort, et ta théorie avec,
13:14
And after you're gonedisparu,
and your theorythéorie with you,
nous saurons que ce train
était plus qu'une icône.
13:17
we'llbien know that there's more
to that traintrain than just an iconicône.
Bon, je ne ferais pas face à ce train,
13:20
Well, I wouldn'tne serait pas stepétape
in frontde face of that traintrain
pour la même raison
13:22
for the sameMême reasonraison
que je ne voudrais pas mettre
par erreur cette icône dans la corbeille,
13:24
that I wouldn'tne serait pas carelesslynégligemment dragtraîne
that iconicône to the trashpoubelle can:
pas parce que je la prends
au sens littéral,
13:28
not because I take the iconicône literallyLittéralement --
le dossier n'est pas vraiment bleu
ou rectangulaire,
13:31
the filefichier is not literallyLittéralement bluebleu
or rectangularrectangulaire --
mais parce qu'elle est importante.
13:34
but I do take it seriouslysérieusement.
Je perdrais des semaines de travail.
13:37
I could loseperdre weekssemaines of work.
De la même façon, l'évolution
nous a façonnés
13:39
SimilarlyDe la même façon, evolutionévolution has shapeden forme de us
avec des symboles perceptifs qui nous
maintiennent en vie.
13:41
with perceptualperceptuel symbolssymboles
that are designedconçu to keep us alivevivant.
On doit les prendre au sérieux.
13:46
We'dNous le ferions better take them seriouslysérieusement.
Si vous voyez un serpent,
ne l'attrapez pas.
13:49
If you see a snakeserpent, don't pickchoisir it up.
Si vous voyez une falaise, ne sautez pas.
13:52
If you see a clifffalaise, don't jumpsaut off.
Ces symboles garantissent notre sécurité,
il faut les prendre au sérieux.
13:55
They're designedconçu to keep us safesûr,
and we should take them seriouslysérieusement.
Cela ne veut pas dire tout prendre
au pied de la lettre.
13:58
That does not mean that we
should take them literallyLittéralement.
C'est une erreur de logique.
14:01
That's a logicallogique errorErreur.
On pourrait objecter que
tout cela n'est pas nouveau.
14:03
AnotherUn autre objectionobjection: There's
nothing really newNouveau here.
Les physiciens nous ont depuis longtemps
14:06
PhysicistsPhysiciens have told us for a long time
that the metalmétal of that traintrain looksregards solidsolide
expliqué que le métal d'un train
a l'air solide mais que ce n'est
14:10
but really it's mostlyla plupart emptyvide spaceespace
with microscopicmicroscopique particlesdes particules zippingzipper around.
qu'un espace vide rempli
de minuscules particules.
Rien de neuf.
14:15
There's nothing newNouveau here.
En fait, pas vraiment.
14:16
Well, not exactlyexactement.
C'est comme dire : Je sais que cette
icône bleue sur mon bureau
14:18
It's like sayingen disant, I know that
that bluebleu iconicône on the desktopordinateur de bureau
n'est pas la réalité de l'ordinateur,
14:22
is not the realityréalité of the computerordinateur,
mais si je prends ma loupe
et regarde de très près,
14:25
but if I pulltirer out my trustyfidèle
magnifyinggrossissant glassverre and look really closelyétroitement,
14:28
I see little pixelspixels,
je vais voir des petits pixels
et ça c'est la réalité de l'ordinateur.
14:30
and that's the realityréalité of the computerordinateur.
Eh bien, pas vraiment car
vous êtes toujours sur l'interface
14:32
Well, not really -- you're still
on the desktopordinateur de bureau, and that's the pointpoint.
et c'est là le problème.
14:36
Those microscopicmicroscopique particlesdes particules
are still in spaceespace and time:
Ces particules microscopiques sont
toujours dans le temps et l'espace :
14:39
they're still in the userutilisateur interfaceinterface.
elles sont toujours sur l'interface.
14:42
So I'm sayingen disant something farloin more radicalradical
than those physicistsphysiciens.
Je suis bien plus beaucoup plus radical
que ces physiciens.
Au final, vous pourrez objecter
14:46
FinallyEnfin, you mightpourrait objectobjet,
que vous voyez tous le train,
14:48
look, we all see the traintrain,
que personne ne construit ce train.
14:50
thereforedonc noneaucun of us constructsconstruit the traintrain.
Mais rappelez-vous cet exemple.
14:53
But rememberrappelles toi this exampleExemple.
Dans ce dernier, on voit tous un cube,
14:55
In this exampleExemple, we all see a cubecube,
mais l'écran est plat,
14:59
but the screenécran is flatappartement,
donc le cube que vous voyez est
le cube que vous avez construit.
15:01
so the cubecube that you see
is the cubecube that you constructconstruction.
On voit tous un cube
15:05
We all see a cubecube
parce que nous avons tous construit
le cube que nous voyons.
15:07
because we all, eachchaque one of us,
constructsconstruit the cubecube that we see.
C'est la même chose pour le train.
15:12
The sameMême is truevrai of the traintrain.
Nous voyons tous un train car nous voyons
tous le train que nous construisons
15:14
We all see a traintrain because
we eachchaque see the traintrain that we constructconstruction,
et il en va de même pour tous
les objets physiques.
15:19
and the sameMême is truevrai
of all physicalphysique objectsobjets.
Nous pourrions penser que
la perception est
15:24
We're inclinedinclinée to think that perceptionla perception
is like a windowfenêtre on realityréalité as it is.
comme une fenêtre sur la réalité vraie.
Mais la théorie de l’Évolution démontre
qu'il s'agit d'une mauvaise interprétation
15:29
The theorythéorie of evolutionévolution is tellingrécit us
that this is an incorrectincorrecte interpretationinterprétation
de nos perceptions.
15:34
of our perceptionsperceptions.
En fait, la réalité est plutôt comme
une interface 3D
15:37
InsteadAu lieu de cela, realityréalité is more like a 3D desktopordinateur de bureau
dont le but est de cacher la complexité
du monde réel
15:40
that's designedconçu to hidecacher
the complexitycomplexité of the realréal worldmonde
et d'avoir les comportements adaptés.
15:43
and guideguider adaptiveadaptatif behaviorcomportement.
L'Espace comme vous le percevez
est votre interface.
15:46
SpaceEspace as you perceivepercevoir it is your desktopordinateur de bureau.
Les objets physiques sont juste
des icônes sur le bureau.
15:49
PhysicalPhysique objectsobjets are just
the iconsicônes in that desktopordinateur de bureau.
On pensait que la Terre était plate car
ça y ressemblait.
15:53
We used to think that the EarthTerre is flatappartement
because it looksregards that way.
Ensuite, nous avons pensé que la Terre
15:57
Then we thought that the EarthTerre
is the unmovingimmobile centercentre of realityréalité
était le centre immuable de l'univers
16:00
because it looksregards that way.
parce que cela y ressemblait.
16:02
We were wrongfaux.
On se trompait.
Nous avions mal interprété
nos perceptions.
16:03
We had misinterpretedmal interprété our perceptionsperceptions.
Maintenant, nous pensons que
l'espace-temps et les objets
16:06
Now we believe that spacetimeespace-temps and objectsobjets
représentent le réel dans sa logique.
16:10
are the naturela nature of realityréalité as it is.
Le théorie de l’Évolution nous démontre
encore que nous nous trompons.
16:13
The theorythéorie of evolutionévolution is tellingrécit us
that onceune fois que again, we're wrongfaux.
Nous interprétons mal le contenu
de nos expériences sensorielles.
16:17
We're misinterpretingune mauvaise interprétation the contentcontenu
of our perceptualperceptuel experiencesexpériences.
Il y a quelque chose qui existe
quand on ne regarde pas,
16:22
There's something that existsexiste
when you don't look,
16:24
but it's not spacetimeespace-temps
and physicalphysique objectsobjets.
mais ce n'est ni l'espace-temps, ni
les objets physiques.
Nous avons du mal à nous détacher de cet
espace-temps et des objets,
16:28
It's as harddifficile for us to let go
of spacetimeespace-temps and objectsobjets
16:31
as it is for the jewelbijou beetlescarabée
to let go of its bottlebouteille.
comme le bupreste avec sa bouteille.
Pourquoi ? Parce que nous ne voyons pas
que nous sommes aveugles.
16:34
Why? Because we're blindaveugle
to our ownposséder blindnessesblindnesses.
Mais nous avons un avantage sur
le bupreste :
16:40
But we have an advantageavantage
over the jewelbijou beetlescarabée:
notre science et notre technologie.
16:42
our sciencescience and technologyLa technologie.
En regardant au travers d'un téléscope,
16:44
By peeringpeering throughpar the lenslentille of a telescopetélescope
nous avons découvert que la Terre n'était
pas le centre immuable de l'Univers
16:46
we discovereddécouvert that the EarthTerre
is not the unmovingimmobile centercentre of realityréalité,
et en regardant au travers
de la théorie de l’Évolution,
16:51
and by peeringpeering throughpar the lenslentille
of the theorythéorie of evolutionévolution
nous avons découvert que
l'espace-temps et les objets
16:54
we discovereddécouvert that spacetimeespace-temps and objectsobjets
16:56
are not the naturela nature of realityréalité.
ne sont pas la réalité dans sa logique.
Quand je vis une expérience sensorielle
où je décris une tomate rouge,
16:59
When I have a perceptualperceptuel experienceexpérience
that I describedécrire as a redrouge tomatotomate,
j’interagis avec la réalité,
17:03
I am interactinginteragir with realityréalité,
mais la réalité n'est pas une tomate rouge
et n'a rien d'une tomate rouge.
17:06
but that realityréalité is not a redrouge tomatotomate
and is nothing like a redrouge tomatotomate.
Idem, dans une expérience sensorielle
où je décris un lion ou un steak,
17:11
SimilarlyDe la même façon, when I have an experienceexpérience
that I describedécrire as a lionLion or a steaksteak,
j’interagis avec la réalité,
17:16
I'm interactinginteragir with realityréalité,
mais la réalité n'est pas un lion,
ni un steak.
17:18
but that realityréalité is not a lionLion or a steaksteak.
Alors voilà le problème :
17:21
And here'svoici the kickerkicker:
quand je vis une expérience sensorielle
où je décris un cerveau ou des neurones,
17:23
When I have a perceptualperceptuel experienceexpérience
that I describedécrire as a braincerveau, or neuronsneurones,
j’interagis avec la réalité,
17:28
I am interactinginteragir with realityréalité,
mais la réalité n'est pas un cerveau
ou des neurones
17:30
but that realityréalité is not a braincerveau or neuronsneurones
et n'a rien à voir avec un cerveau
ou des neurones.
17:34
and is nothing like a braincerveau or neuronsneurones.
Et cette réalité quelle qu'elle soit
17:37
And that realityréalité, whateverpeu importe it is,
est le seul lien de cause à effet
17:42
is the realréal sourcela source of causecause and effecteffet
dans le monde - pas le cerveau,
ni les neurones.
17:46
in the worldmonde -- not brainscerveaux, not neuronsneurones.
Les cerveaux et les neurones
n'ont pas de puissance causale.
17:50
BrainsCerveaux and neuronsneurones
have no causalcausal powerspouvoirs.
17:52
They causecause noneaucun of our
perceptualperceptuel experiencesexpériences,
Ils ne suscitent aucune de nos
expériences sensorielles
17:55
and noneaucun of our behaviorcomportement.
et aucun de nos comportements.
Les cerveaux et les neurones
sont un ensemble
17:57
BrainsCerveaux and neuronsneurones are a species-specificspécifique à l’espèce
setensemble of symbolssymboles, a hackpirater.
de symboles propres à l'espèce,
un piratage.
Quel rapport avec le mystère
de la conscience ?
18:02
What does this mean
for the mysterymystère of consciousnessconscience?
Eh bien, cela ouvre de
nouvelles possibilités.
18:05
Well, it openss'ouvre up newNouveau possibilitiespossibilités.
Par exemple,
18:09
For instanceexemple,
la réalité est peut-être
une grande machine
18:11
perhapspeut être realityréalité is some vastvaste machinemachine
that causescauses our consciousconscient experiencesexpériences.
qui provoque nos expériences
sensorielles.
J'en doute mais ça vaut la peine
de l'étudier.
18:18
I doubtdoute this, but it's worthvaut exploringexplorant.
La réalité est peut-être un réseau
interactif d'entités conscientes,
18:22
PerhapsPeut-être realityréalité is some vastvaste,
interactinginteragir networkréseau of consciousconscient agentsagents,
simple et complexe, qui est à la base
de chaque expérience consciente.
18:27
simplesimple and complexcomplexe, that causecause
eachchaque other'sautres consciousconscient experiencesexpériences.
En fait, ce n'est pas une idée aussi
folle qu'il n'y paraît
18:33
ActuallyEn fait, this isn't as crazyfou
an ideaidée as it seemssemble,
et je travaille dessus.
18:36
and I'm currentlyactuellement exploringexplorant it.
De quoi s'agit-il ?
18:38
But here'svoici the pointpoint:
Une fois abandonnée la forte mais fausse
intuition sur la nature de la réalité,
18:40
OnceFois we let go of our massivelymassivement intuitiveintuitif
18:43
but massivelymassivement falsefaux assumptionsupposition
about the naturela nature of realityréalité,
18:47
it openss'ouvre up newNouveau waysfaçons to think
about life'sla vie greatestplus grand mysterymystère.
de nouvelles portes s'ouvrent sur
le grand mystère de la vie.
Je suis prêt à parier que la réalité
va s'avérer bien plus fascinante
18:53
I betpari that realityréalité will endfin up
turningtournant out to be more fascinatingfascinant
et bien plus inattendue que l'on ne pense.
18:57
and unexpectedinattendu than we'venous avons ever imaginedimaginé.
La théorie de l’Évolution nous propose
le défi ultime :
19:01
The theorythéorie of evolutionévolution presentsprésente us
with the ultimateultime dareoser:
oser reconnaître que la perception
n'est pas de voir la vérité,
19:06
DareDare to recognizereconnaître that perceptionla perception
is not about seeingvoyant truthvérité,
mais avoir des enfants.
19:11
it's about havingayant kidsdes gamins.
Et tiens, au fait, cette conférence TED
n'est que dans votre tête.
19:15
And by the way, even this TEDTED
is just in your headtête.
Merci beaucoup.
19:20
Thank you very much.
(Applaudissements)
19:22
(ApplauseApplaudissements)
Chris Anderson : Ok, si c'est bien
vous ici, alors merci.
19:32
ChrisChris AndersonAnderson: If that's
really you there, thank you.
Il y a tellement à dire.
19:36
So there's so much from this.
Je veux dire, d'abord, certaines personnes
pourraient déprimer
19:39
I mean, first of all, some people
maymai just be profoundlyprofondément depresseddéprimé
en pensant que, si l’Évolution
ne prône pas la réalité,
19:42
at the thought that,
if evolutionévolution does not favorfavoriser realityréalité,
est-ce que finalement ça n'anéantit
pas tous nos efforts,
19:47
I mean, doesn't that to some extentampleur
underminesaper all our endeavorsefforts here,
et notre capacité à penser que
ce que nous pensons est vrai,
19:51
all our abilitycapacité to think
that we can think the truthvérité,
19:53
possiblypeut-être even includingcomprenant
your ownposséder theorythéorie, if you go there?
et cela est valable pour votre théorie ?
Donald Hoffman : Cela n'empêche pas
la science d'avancer.
19:57
DonaldDonald HoffmanHoffman: Well, this does not
stop us from a successfulréussi sciencescience.
Nous avons donc une théorie qui
s'avère fausse, selon laquelle
20:01
What we have is one theorythéorie
that turnedtourné out to be falsefaux,
20:04
that perceptionla perception is like realityréalité
and realityréalité is like our perceptionsperceptions.
la perception est comme la réalité
et la réalité est comme nos perceptions.
Cette théorie s'est avérée fausse.
20:09
That theorythéorie turnsse tourne out to be falsefaux.
OK, jetons aux orties cette théorie.
20:10
Okay, throwjeter that theorythéorie away.
20:12
That doesn't stop us from now postulatingpostulant
all sortssortes of other theoriesthéories
Cela ne nous empêche pas
d'énoncer
d'autres théories
sur la nature de la réalité.
20:15
about the naturela nature of realityréalité,
20:16
so it's actuallyréellement progressle progrès to recognizereconnaître
that one of our theoriesthéories was falsefaux.
C'est un vrai progrès de reconnaître
que l'une de nos théories était fausse.
20:20
So sciencescience continuescontinue as normalnormal.
There's no problemproblème here.
La science continue son chemin.
Il n'y a pas de problème.
20:23
CACA: So you think it's possiblepossible
-- (LaughterRires) --
CA : Donc vous pensez que c'est possible.
(Rires)
C'est cool mais ce que vous dites,
c'est que l’Évolution
20:25
This is coolcool, but what you're sayingen disant
I think is it's possiblepossible that evolutionévolution
peut vous ramener à la raison.
20:29
can still get you to reasonraison.
DH : Oui. Voilà un point très
très intéressant.
20:32
DHDH: Yes. Now that's a very,
very good pointpoint.
Les jeux que je vous ai montrés
sont spécifiques à la perception
20:34
The evolutionaryévolutionniste gameJeu simulationsdes simulations that I
showedmontré were specificallyPlus précisément about perceptionla perception,
et prouvent que nos perceptions
ont été façonnées
20:39
and they do showmontrer that our perceptionsperceptions
have been shapeden forme de
pour que nous ne voyons pas
la réalité telle qu'elle est.
20:41
not to showmontrer us realityréalité as it is,
20:43
but that does not mean the sameMême thing
about our logiclogique or mathematicsmathématiques.
Mais cela n'est pas valable pour les
mathématiques ou la logique.
Nous n'avons pas fait de simulations
mais je suis prêt à parier qu'il y a
20:48
We haven'tn'a pas doneterminé these simulationsdes simulations,
but my betpari is that we'llbien find
une sorte de pression qui agit sur notre
logique ou nos mathématiques
20:51
that there are some selectionsélection pressurespressions
for our logiclogique and our mathematicsmathématiques
au moins pour nous emmener dans la
direction de la vérité.
20:55
to be at leastmoins in the directiondirection of truthvérité.
20:57
I mean, if you're like me,
mathmath and logiclogique is not easyfacile.
Et, si comme moi, vous n'êtes pas
trop maths et logique,
21:00
We don't get it all right, but at leastmoins
the selectionsélection pressurespressions are not
même si c'est dur, les
choix induits ne sont pas
21:03
uniformlyuniformément away from truevrai mathmath and logiclogique.
si éloignés de la logique
et des maths.
21:05
So I think that we'llbien find that we have
to look at eachchaque cognitivecognitif facultyla faculté
Je pense donc qu'on découvrira
qu'il faut étudier chaque
faculté cognitive une par une
21:09
one at a time and see
what evolutionévolution does to it.
et voir quel effet
à sur elle l’Évolution.
21:11
What's truevrai about perceptionla perception maymai not
be truevrai about mathmath and logiclogique.
Ce qui est vrai pour la perception
ne l'est peut-être pas pour
les maths et la logique.
21:15
CACA: I mean, really what you're proposingproposer
is a kindgentil of modern-daymoderne BishopÉvêque BerkeleyBerkeley
CA : En fait, vous proposez une
vision moderne du monde
selon l’Évêque Berkeley :
21:19
interpretationinterprétation of the worldmonde:
c'est la conscience qui crée la matière
et non l'inverse.
21:21
consciousnessconscience causescauses mattermatière,
not the other way around.
DH : Eh bien, c'est un peu différent.
21:24
DHDH: Well, it's slightlylégèrement
differentdifférent than BerkeleyBerkeley.
Berkeley était un croyant qui pensait
donc que la nature de la réalité
21:27
BerkeleyBerkeley thought that, he was a deistdéiste,
and he thought that the ultimateultime
était Dieu, donc à partir de là,
21:30
naturela nature of realityréalité is God
and so forthavant,
je ne vais pas m'engager sur la
voie de Berbeley.
21:32
and I don't need to go
where Berkeley'sBerkeley going,
Donc, nos théories sont un
peu différentes.
21:35
so it's quiteassez a bitbit
differentdifférent from BerkeleyBerkeley.
J'appelle cela du réalisme
conscient,
21:39
I call this consciousconscient realismréalisme.
It's actuallyréellement a very differentdifférent approachapproche.
c'est une approche assez
différente en fait.
CA : Don, je pourrais littéralement en
parler avec vous pendant des heures.
21:43
CACA: DonDon, I could literallyLittéralement talk with you
for hoursheures, and I hopeespérer to do that.
Tous mes sincères remerciements.
DH : Merci.
21:46
ThanksMerci so much for that.
DHDH: Thank you. (ApplauseApplaudissements)
Translated by Céline DIVAY RIOUFOL
Reviewed by sann tint

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About the speaker:

Donald Hoffman - Cognitive scientist
Donald Hoffman studies how our visual perception, guided by millions of years of natural selection, authors every aspect of our everyday reality.

Why you should listen

In his research to uncover the underlying secrets of human perception, Donald Hoffman has discovered important clues pointing to the subjective nature of reality.

Rather than as a set of absolute physical principles, reality is best understood as a set of phenomena our brain constructs to guide our behavior. To put it simply: we actively create everything we see, and there is no aspect of reality that does not depend on consciousness.

Hoffman is a faculty member at UC Irvine and a recipient of the Troland Award of the US National Academy of Sciences.

More profile about the speaker
Donald Hoffman | Speaker | TED.com