ABOUT THE SPEAKER
Tim Harford - Economist, journalist, broadcaster
Tim Harford's writings reveal the economic ideas behind everyday experiences.

Why you should listen

In the Undercover Economist column he writes for the Financial Times, Tim Harford looks at familiar situations in unfamiliar ways and explains the fundamental principles of the modern economy. He illuminates them with clear writing and a variety of examples borrowed from daily life.

His book, Adapt: Why Success Always Starts With Failure, argues that the world has become far too unpredictable and complex for today's challenges to be tackled with ready-made solutions and expert opinions. Instead, Harford suggests, we need to learn to embrace failure and to constantly adapt, to improvise rather than plan, to work from the bottom up rather than the top down. His next book, Messy: Thriving in a Tidy-Minded World will be published in September 2016. 

Harford also presents the BBC radio series More or Less, a rare broadcast program devoted, as he says, to "the powerful, sometimes beautiful, often abused but ever ubiquitous world of numbers."

He says: "I’d like to see many more complex problems approached with a willingness to experiment."

More profile about the speaker
Tim Harford | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2011

Tim Harford: Trial, error and the God complex

טים הרפורד: נסייה, טעייה, ותסביך האלוהים

Filmed:
2,044,503 views

סופר הכלכלה טים הרפורד חוקר מערכות מורכבות - ומוצא חוליה מקשרת מפתיעה בין המערכות המצליחות: הן נבנו בתהליך של נסייה וטעייה. בהרצאה המלבבת הזה מכנס TEDGlobal 2011, הוא מבקש מאיתנו לאמץ אל ליבינו את האקראיות ולהתחיל לעשות טעויות טובות יותר.
- Economist, journalist, broadcaster
Tim Harford's writings reveal the economic ideas behind everyday experiences. Full bio

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

00:15
It's the Secondשְׁנִיָה Worldעוֹלָם Warמִלחָמָה.
0
0
2000
מלחמת העולם השנייה,
00:17
A Germanגֶרמָנִיָת prisonבית כלא campמַחֲנֶה.
1
2000
3000
מחנה שבויים גרמני,
00:20
And this man,
2
5000
3000
והאיש הזה,
00:23
Archieארצ'י Cochraneקוקרן,
3
8000
3000
ארצ'י קוקריין,
00:26
is a prisonerאָסִיר of warמִלחָמָה and a doctorדוֹקטוֹר,
4
11000
3000
הוא שבוי מלחמה ורופא,
00:29
and he has a problemבְּעָיָה.
5
14000
3000
ויש לו בעיה.
00:32
The problemבְּעָיָה is that the menגברים underתַחַת his careלְטַפֵּל
6
17000
3000
הבעיה היא שהגברים שבטיפולו
00:35
are sufferingסֵבֶל
7
20000
2000
סובלים
00:37
from an excruciatingמתסכל and debilitatingDV conditionמַצָב
8
22000
3000
ממחלה מייסרת ומגבילה
00:40
that Archieארצ'י doesn't really understandמבין.
9
25000
3000
שארצ'י לא ממש מבין אותה.
00:43
The symptomsהסימפטומים
10
28000
2000
התסמינים הם
00:45
are this horribleמַחרִיד swellingנְפִיחוּת up of fluidsנוזלים underתַחַת the skinעור.
11
30000
3000
מעין נפיחות איומה מהצטברות נוזלים מתחת לעור.
00:48
But he doesn't know whetherהאם it's an infectionהַדבָּקָה, whetherהאם it's to do with malnutritionתת תזונה.
12
33000
3000
אבל הוא לא יודע האם זה זהום, האם זה קשור לתת-תזונה.
00:51
He doesn't know how to cureריפוי it.
13
36000
2000
הוא לא יודע כיצד לרפא את זה.
00:53
And he's operatingהפעלה in a hostileעוין environmentסביבה.
14
38000
3000
והוא פועל בסביבה עוינת.
00:56
And people do terribleנורא things in warsמלחמות.
15
41000
2000
ואנשים עושים דברים איומים במלחמות.
00:58
The Germanגֶרמָנִיָת campמַחֲנֶה guardsשומרים, they'veהם כבר got boredמְשׁוּעֲמָם.
16
43000
3000
שומרי המחנה הגרמנים, הם השתעממו.
01:01
They'veהם עשו זאת takenנלקח to just firingירי into the prisonבית כלא campמַחֲנֶה at randomאַקרַאִי
17
46000
2000
הם מצאו עניין פשוט בלירות לתוך מחנה המאסר, באקראי
01:03
for funכֵּיף.
18
48000
2000
בשביל הכיף.
01:05
On one particularמיוחד occasionהִזדַמְנוּת,
19
50000
2000
במקרה אחד ספציפי,
01:07
one of the guardsשומרים threwזרק a grenadeרימון into the prisoners'אסירים lavatoryשֵׁירוּתִים
20
52000
3000
אחד השומרים זרק רימון-יד
01:10
while it was fullמלא of prisonersאסירים.
21
55000
3000
לתוך חדר השירותים של האסירים בזמן שהיה מלא באסירים.
01:13
He said he heardשמע suspiciousחָשׁוּד laughterצחוק.
22
58000
2000
הוא אמר שהוא שמע צחוק חשוד.
01:15
And Archieארצ'י Cochraneקוקרן, as the campמַחֲנֶה doctorדוֹקטוֹר,
23
60000
3000
וארצ'י קוקריין, כרופא המחנה,
01:18
was one of the first menגברים in
24
63000
2000
היה אחד מהאנשים הראשונים שנכנס
01:20
to clearברור up the messאי סדר.
25
65000
2000
לטפל בכאוס.
01:22
And one more thing:
26
67000
2000
ודבר אחד נוסף:
01:24
Archieארצ'י was sufferingסֵבֶל from this illnessמַחֲלָה himselfעַצמוֹ.
27
69000
3000
ארצ'י בעצמו סבל מאותה מחלה.
01:27
So the situationמַצָב seemedנראה prettyיפה desperateנוֹאָשׁ.
28
72000
3000
אז המצב נראה די אבוד.
01:30
But Archieארצ'י Cochraneקוקרן
29
75000
2000
אבל ארצ'י קוקריין
01:32
was a resourcefulבַּעַל תוּשִׁיָה personאדם.
30
77000
3000
היה איש רב-תושייה.
01:35
He'dהוא היה alreadyכְּבָר smuggledמוּברָח vitaminוִיטָמִין C into the campמַחֲנֶה,
31
80000
3000
הוא כבר הבריח בעבר ויטמין C אל תוך המחנה,
01:38
and now he managedמנוהל
32
83000
2000
ועכשיו הצליח
01:40
to get holdלְהַחזִיק of suppliesאספקה of marmiteמרמיט
33
85000
2000
להשיג אספקה של מרמייט
01:42
on the blackשָׁחוֹר marketשׁוּק.
34
87000
2000
בשוק השחור.
01:44
Now some of you will be wonderingתוהה what marmiteמרמיט is.
35
89000
3000
חלקכם אולי תוהים מה זה מרמייט.
01:47
Marmiteמרמיטה is a breakfastארוחת בוקר spreadהתפשטות belovedאָהוּב of the Britishבריטי.
36
92000
3000
מרמייט הוא ממרח אנגלי לארוחת בוקר שחביב על הבריטים.
01:50
It looksנראה like crudeגס oilשֶׁמֶן.
37
95000
2000
הוא נראה כמו נפט גולמי.
01:52
It tastesטעים ...
38
97000
2000
והטעם...
01:54
zestyzesty.
39
99000
2000
מעקצץ.
01:56
And importantlyחשוב,
40
101000
2000
והכי חשוב,
01:58
it's a richעָשִׁיר sourceמָקוֹר
41
103000
2000
זהו מקור עשיר
02:00
of vitaminוִיטָמִין B12.
42
105000
2000
של ויטמין B12.
02:02
So Archieארצ'י splitsפיצולים the menגברים underתַחַת his careלְטַפֵּל as bestהטוב ביותר he can
43
107000
3000
אז ארצ'י מחלק את הגברים שבטיפולו, כמיטב יכולתו
02:05
into two equalשווה groupsקבוצות.
44
110000
2000
לשתי קבוצות שוות.
02:07
He givesנותן halfחֲצִי of them vitaminוִיטָמִין C.
45
112000
2000
ולמחציתם הוא נותן ויטמין C.
02:09
He givesנותן halfחֲצִי of them vitaminוִיטָמִין B12.
46
114000
3000
והוא נותן למחצית השנייה ויטמין B12.
02:12
He very carefullyבקפידה and meticulouslyבקפידה notesהערות his resultsתוצאות
47
117000
3000
הוא מתעד בקפידה ובזהירות רבה את התוצאות
02:15
in an exerciseתרגיל bookסֵפֶר.
48
120000
2000
במחברת ניסוי.
02:17
And after just a fewמְעַטִים daysימים,
49
122000
2000
ואחרי רק כמה ימים בודדים
02:19
it becomesהופך clearברור
50
124000
2000
כבר ברור
02:21
that whateverמה שתגיד is causingגורם this illnessמַחֲלָה,
51
126000
3000
שמה שזה לא יהיה שגורם למחלה הזו,
02:24
marmiteמרמיט is the cureריפוי.
52
129000
3000
מרמייט מרפא אותה.
02:27
So Cochraneקוקרן then goesהולך to the Germansגרמנים who are runningרץ the prisonבית כלא campמַחֲנֶה.
53
132000
3000
קוקריין אז פונה לגרמנים שמנהלים את מחנה השבויים.
02:30
Now you've got to imagineלדמיין at the momentרֶגַע --
54
135000
2000
עכשיו - אתם חייבים לדמיין את הרגע...
02:32
forgetלשכוח this photoתמונה, imagineלדמיין this guy
55
137000
2000
עזבו את התמונה הזה, דמיינו איש
02:34
with this long gingerג'ינג'ר beardזָקָן and this shockהֶלֶם of redאָדוֹם hairשיער.
56
139000
3000
עם זקן ג'ינג'י ארוך ורעמת שיער אדמוני.
02:37
He hasn'tלא been ableיכול to shaveלְגַלֵחַ -- a sortסוג of Billyבילי Connollyקונולי figureדמות.
57
142000
3000
הוא לא יכול היה להתגלח - מזכיר את בילי קונולי.
02:40
Cochraneקוקרן, he startsמתחיל rantingמתנשף at these Germansגרמנים
58
145000
2000
קוקריין, מתחיל להשתלח בגרמנים
02:42
in this Scottishסקוטי accentמִבטָא --
59
147000
2000
עם המבטא הסקוטי שלו...
02:44
in fluentשׁוֹטֵף Germanגֶרמָנִיָת, by the way, but in a Scottishסקוטי accentמִבטָא --
60
149000
3000
בגרמנית שוטפת, דרך אגב, אבל במבטא סקוטי...
02:47
and explainsמסביר to them how Germanגֶרמָנִיָת cultureתַרְבּוּת was the cultureתַרְבּוּת
61
152000
3000
ומסביר להם שהתרבות הגרמנית היא התרבות
02:50
that gaveנתן Schillerשילר and Goetheגתה to the worldעוֹלָם.
62
155000
2000
שהביאה את שילר וגתה לעולם.
02:52
And he can't understandמבין
63
157000
2000
והוא לא מסוגל להבין
02:54
how this barbarismבַּרבָּרִיוּת can be toleratedנִסבָּל,
64
159000
2000
איך אפשר לסבול את הברבריות הזאת.
02:56
and he ventsפתחי אוורור his frustrationsתסכולים.
65
161000
3000
והוא מוציא את כל התסכול שלו.
02:59
And then he goesהולך back to his quartersמְגוּרִים,
66
164000
3000
ואז הוא חוזר חזרה לביתן המגורים שלו,
03:02
breaksהפסקות down and weepsבוכה
67
167000
3000
נשבר ובוכה
03:05
because he's convincedמְשׁוּכנָע that the situationמַצָב is hopelessאָבוּד.
68
170000
3000
כי הוא משוכנע שהמצב חסר סיכוי.
03:10
But a youngצָעִיר Germanגֶרמָנִיָת doctorדוֹקטוֹר
69
175000
3000
אבל רופא גרמני צעיר
03:13
picksמבחר up Archieארצ'י Cochrane'sשל קוקרן exerciseתרגיל bookסֵפֶר
70
178000
3000
מרים את מחברת הניסוי של ארצ'י קוקריין
03:16
and saysאומר to his colleaguesעמיתים,
71
181000
4000
ואומר לעמיתיו -
03:20
"This evidenceעֵדוּת is incontrovertibleבלתי הפיך.
72
185000
5000
"הראיות האלו הן חד-משמעיות.
03:25
If we don't supplyלְסַפֵּק vitaminsויטמינים to the prisonersאסירים,
73
190000
3000
אם לא נספק ויטמינים לשבויים,
03:28
it's a warמִלחָמָה crimeפֶּשַׁע."
74
193000
2000
זה פשע מלחמה."
03:30
And the nextהַבָּא morningשַׁחַר,
75
195000
2000
ולמחרת בבוקר,
03:32
suppliesאספקה of vitaminוִיטָמִין B12 are deliveredנמסר to the campמַחֲנֶה,
76
197000
3000
אספקה של ויטמין B12 מגיעה למחנה,
03:35
and the prisonersאסירים beginהתחל to recoverלְהַחלִים.
77
200000
3000
והשבויים מתחילים להחלים.
03:39
Now I'm not tellingאומר you this storyכַּתָבָה
78
204000
2000
אני לא מספר לכם את הסיפור הזה
03:41
because I think Archieארצ'י Cochraneקוקרן is a dudeאחי,
79
206000
2000
כי אני חושב שארצ'י קוקריין הוא "אחלה גבר",
03:43
althoughלמרות ש Archieארצ'י Cochraneקוקרן is a dudeאחי.
80
208000
4000
למרות שארצ'י קוקריין הוא "אחלה גבר".
03:47
I'm not even tellingאומר you the storyכַּתָבָה
81
212000
2000
ואני אפילו לא מספר את הסיפור
03:49
because I think we should be runningרץ
82
214000
2000
כי אני חושב שאנחנו צריכים לבצע
03:51
more carefullyבקפידה controlledמְבוּקָר randomizedאקראי trialsניסויים
83
216000
2000
יותר ניסויים אקראיים מבוקרים
03:53
in all aspectsהיבטים of publicפּוּמְבֵּי policyמְדִינִיוּת,
84
218000
2000
בכל ההיבטים של המדיניות הציבורית,
03:55
althoughלמרות ש I think that would alsoגַם be completelyלַחֲלוּטִין awesomeמדהים.
85
220000
4000
למרות שאני חושב שגם זה יהיה לגמרי מגניב.
03:59
I'm tellingאומר you this storyכַּתָבָה
86
224000
2000
אני מספר לכם את הסיפור הזה
04:01
because Archieארצ'י Cochraneקוקרן, all his life,
87
226000
3000
כי ארצ'י קוקריין, כל חייו,
04:04
foughtנלחם againstמול a terribleנורא afflictionמֶמֶר,
88
229000
4000
נלחם נגד פגע-רע נוראי.
04:08
and he realizedהבין it was debilitatingDV to individualsיחידים
89
233000
4000
והוא הבין שזה מחליש אנשים
04:12
and it was corrosiveמְאַכֵּל to societiesחברות.
90
237000
2000
ושזה גורם לריקבון בחברות.
04:14
And he had a nameשֵׁם for it.
91
239000
2000
והיה לו שם לזה.
04:16
He calledשקוראים לו it the God complexמורכב.
92
241000
3000
הוא כינה את זה "תסביך האלוהים".
04:19
Now I can describeלְתַאֵר the symptomsהסימפטומים of the God complexמורכב very, very easilyבְּקַלוּת.
93
244000
4000
אני יכול לתאר את התסמינים של תסביך האלוהים מאוד מאוד בקלות.
04:23
So the symptomsהסימפטומים of the complexמורכב
94
248000
3000
התסמינים של התסביך הם,
04:26
are, no matterחוֹמֶר how complicatedמסובך the problemבְּעָיָה,
95
251000
3000
שלא משנה עד כמה הבעיה מורכבת,
04:29
you have an absolutelyבהחלט overwhelmingמַכרִיעַ beliefאמונה
96
254000
3000
יש לך אמונה מוחלטת ומוחצת
04:32
that you are infalliblyללא הרף right in your solutionפִּתָרוֹן.
97
257000
4000
שאתה ללא ספק צודק בפתרון שלך.
04:36
Now Archieארצ'י was a doctorדוֹקטוֹר,
98
261000
2000
ארצ'י היה רופא.
04:38
so he hungתלוי around with doctorsרופאים a lot.
99
263000
2000
כך שהוא בילה הרבה בחברת רופאים.
04:40
And doctorsרופאים sufferסובל from the God complexמורכב a lot.
100
265000
3000
ורופאים סובלים מהתסביך הזה הרבה.
04:43
Now I'm an economistכַּלכָּלָן, I'm not a doctorדוֹקטוֹר,
101
268000
2000
אני כלכלן, אני לא רופא,
04:45
but I see the God complexמורכב around me all the time
102
270000
2000
אבל אני רואה את תסביך האלוהים מסביבי כל הזמן
04:47
in my fellowעָמִית economistsכלכלנים.
103
272000
2000
בקרב עמיתיי הכלכלנים.
04:49
I see it in our businessעֵסֶק leadersמנהיגים.
104
274000
2000
אני רואה אותו בקרב המנהיגים בעולם העסקי שלנו.
04:51
I see it in the politiciansפוליטיקאים we voteהַצבָּעָה for --
105
276000
2000
אני רואה אותו בפוליטיקאים שאנחנו מצביעים עבורם...
04:53
people who, in the faceפָּנִים of an incrediblyבצורה מדהימה complicatedמסובך worldעוֹלָם,
106
278000
4000
אנשים, שלנוכח עולם מורכב ביותר,
04:57
are neverthelessעל כל פנים absolutelyבהחלט convincedמְשׁוּכנָע
107
282000
3000
עדיין משוכנעים לחלוטין
05:00
that they understandמבין the way that the worldעוֹלָם worksעובד.
108
285000
3000
שהם מבינים איך העולם עובד.
05:03
And you know, with the futureעתיד billionsמיליארדים that we'veיש לנו been hearingשמיעה about,
109
288000
3000
ואתם יודעים, עם המיליארדים העתידיים שאנחנו שומעים עליהם,
05:06
the worldעוֹלָם is simplyבפשטות farרָחוֹק too complexמורכב
110
291000
2000
העולם פשוט הרבה יותר מורכב
05:08
to understandמבין in that way.
111
293000
2000
מכדי שנוכל להבינו בצורה כזו.
05:10
Well let me give you an exampleדוגמא.
112
295000
2000
הרשו לי לתת לכם דוגמה.
05:12
Imagineלדמיין for a momentרֶגַע
113
297000
2000
דמיינו לרגע
05:14
that, insteadבמקום זאת of Timטים Harfordהרפורד in frontחֲזִית of you,
114
299000
2000
שבמקום טים הרפורד מולכם,
05:16
there was Hansהנס Roslingרוזלינג presentingמציג his graphsגרפים.
115
301000
3000
היה עומד הנס רוסלינג ומציג את הגרפים שלו.
05:19
You know Hansהנס:
116
304000
2000
אתם מכירים את האנס:
05:21
the Mickמיק Jaggerג'אגר of TEDTED.
117
306000
2000
ה"מיק-ג'אגר" של TED.
05:23
(Laughterצחוק)
118
308000
2000
(צחוק)
05:25
And he'dהוא היה be showingמראה you these amazingמדהים statisticsסטָטִיסטִיקָה,
119
310000
2000
והוא היה מראה לכם את הסטטיסטיקות המדהימות האלו,
05:27
these amazingמדהים animationsאנימציות.
120
312000
2000
את האנימציות המדהימות.
05:29
And they are brilliantמַברִיק; it's wonderfulנִפלָא work.
121
314000
2000
והן מבריקות, עבודה נהדרת.
05:31
But a typicalאופייני Hansהנס Roslingרוזלינג graphגרָף:
122
316000
2000
אבל גרף טיפוסי של האנס רוסלינג:
05:33
think for a momentרֶגַע, not what it showsמופעים,
123
318000
3000
חשבו רגע, לא על מה שהוא מציג,
05:36
but think insteadבמקום זאת about what it leavesמשאיר out.
124
321000
3000
אלא חשבו על מה שנעדר ממנו.
05:39
So it'llזה יהיה showלְהַצִיג you GDPתמ"ג perלְכָל capitaלנפש,
125
324000
3000
אז הוא מציג את התוצר הלאומי גולמי לנפש,
05:42
populationאוּכְלוֹסִיָה, longevityאֲרִיכוּת יָמִים,
126
327000
2000
אוכלוסיה, תוחלת חיים,
05:44
that's about it.
127
329000
2000
וזהו בערך.
05:46
So threeשְׁלוֹשָׁה piecesחתיכות of dataנתונים for eachכל אחד countryמדינה --
128
331000
2000
אז שלוש פיסות מידע לגבי כל מדינה...
05:48
threeשְׁלוֹשָׁה piecesחתיכות of dataנתונים.
129
333000
2000
שלוש פיסות מידע.
05:50
Threeשְׁלוֹשָׁה piecesחתיכות of dataנתונים is nothing.
130
335000
2000
שלוש פיסות מידע זה כלום.
05:52
I mean, have a look at this graphגרָף.
131
337000
2000
אני מתכוון, תסתכלו על הגרף הזה.
05:54
This is producedמיוצר by the physicistפִיסִיקַאִי Cesarסזאר HidalgoHidalgo.
132
339000
2000
הוא הופק ע"י הפיזיקאי סזאר הידאלגו
05:56
He's at MITMIT.
133
341000
2000
הוא מ- MIT (המכון הטכנולוגי של מסצ'וסטס)
05:58
Now you won'tרָגִיל be ableיכול to understandמבין a wordמִלָה of it,
134
343000
2000
אתם לא תצליחו להבין מילה מכל זה,
06:00
but this is what it looksנראה like.
135
345000
2000
אבל ככה זה נראה.
06:02
Cesarסזאר has trolledטרולים the databaseמאגר מידע
136
347000
2000
סזאר "סייר" בבסיס נתונים
06:04
of over 5,000 differentשונה productsמוצרים,
137
349000
3000
של למעלה מ- 5,000 מוצרים שונים,
06:07
and he's used techniquesטכניקות of networkרֶשֶׁת analysisאָנָלִיזָה
138
352000
5000
והוא השתמש בטכנולוגיות של ניתוח רשת
06:12
to interrogateלַחקוֹר this databaseמאגר מידע
139
357000
2000
כדי לחקור את בסיס הנתונים הזה
06:14
and to graphגרָף relationshipsיחסים betweenבֵּין the differentשונה productsמוצרים.
140
359000
2000
ולהציג בצורה גרפית את היחסים בין המוצרים השונים.
06:16
And it's wonderfulנִפלָא, wonderfulנִפלָא work.
141
361000
2000
וזו עבודה מדהימה, מדהימה.
06:18
You showלְהַצִיג all these interconnectionsחיבורים, all these interrelationsיחסי גומלין.
142
363000
3000
מציגה את כל ההקשרים, כל הזיקות ההדדיות.
06:21
And I think it'llזה יהיה be profoundlyעמוק usefulמוֹעִיל
143
366000
2000
ואני חושב שזה מאוד יסייע
06:23
in understandingהֲבָנָה how it is that economiesכלכלות growלגדול.
144
368000
3000
להבין איך כלכלות צומחות.
06:26
Brilliantמַברִיק work.
145
371000
2000
עבודה מבריקה.
06:28
Cesarסזאר and I triedניסה to writeלִכתוֹב a pieceלְחַבֵּר for The Newחָדָשׁ Yorkיורק Timesפִּי Magazineמגזין
146
373000
2000
סזאר ואני ניסינו לכתוב מאמר למגזין ניו יורק טיימס
06:30
explainingמסביר how this worksעובד.
147
375000
2000
שיסביר איך זה עובד.
06:32
And what we learnedמְלוּמָד
148
377000
2000
ומה שגילינו זה
06:34
is Cesar'sסזאר work is farרָחוֹק too good to explainלהסביר
149
379000
2000
שעבודתו של סזאר היא טובה מדי בשביל להסביר
06:36
in The Newחָדָשׁ Yorkיורק Timesפִּי Magazineמגזין.
150
381000
2000
במגזין הניו יורק טיימס.
06:40
Fiveחָמֵשׁ thousandאלף productsמוצרים --
151
385000
3000
אבל 5,000 מוצרים...
06:43
that's still nothing.
152
388000
2000
זה עדיין שום דבר.
06:45
Fiveחָמֵשׁ thousandאלף productsמוצרים --
153
390000
2000
5,000 מוצרים...
06:47
imagineלדמיין countingסְפִירָה everyכֹּל productמוצר categoryקטגוריה
154
392000
2000
תארו לעצמכם מה זה לספור כל קטגוריית מוצרים
06:49
in Cesarסזאר Hidalgo'sשל הידאלגו dataנתונים.
155
394000
2000
בבסיס הנתונים של סזאר הידאלגו.
06:51
Imagineלדמיין you had one secondשְׁנִיָה
156
396000
2000
דמיינו ששמעתם שנייה אחת
06:53
perלְכָל productמוצר categoryקטגוריה.
157
398000
2000
עבור כל קטגוריית מוצרים.
06:55
In about the lengthאורך of this sessionמוֹשָׁב,
158
400000
3000
במשך זמן שזהה בערך להרצאה הזו,
06:58
you would have countedספרתי all 5,000.
159
403000
2000
הייתם סופרים את כל ה- 5,000.
07:00
Now imagineלדמיין doing the sameאותו thing
160
405000
2000
עכשיו תארו לעצמכם בדיוק את אותו דבר
07:02
for everyכֹּל differentשונה typeסוּג of productמוצר on saleמְכִירָה in Walmartוולמארט.
161
407000
3000
עבור כל סוג מוצר שנמכר ברשת וולמרט.
07:05
There are 100,000 there. It would take you all day.
162
410000
3000
ישנם 100,000 שם. זה ייקח לכם יום שלם.
07:08
Now imagineלדמיין tryingמנסה to countלספור
163
413000
2000
עכשיו תארו לעצמכם מה זה לספור
07:10
everyכֹּל differentשונה specificספֵּצִיפִי productמוצר and serviceשֵׁרוּת
164
415000
3000
כל מוצר ספציפי וכל שירות
07:13
on saleמְכִירָה in a majorגדול economyכַּלְכָּלָה
165
418000
2000
שמוצע למכירה בכלכלה גדולה
07:15
suchכגון as Tokyoטוקיו, Londonלונדון or Newחָדָשׁ Yorkיורק.
166
420000
2000
כמו זו של טוקיו, לונדון או ניו-יורק.
07:17
It's even more difficultקָשֶׁה in Edinburghאדינבורו
167
422000
2000
זה אפילו קשה יותר באדינבורו
07:19
because you have to countלספור all the whiskyוויסקי and the tartanטרטני.
168
424000
3000
כי צריך לספור את כל הוויסקי והטארטנים.
07:22
If you wanted to countלספור everyכֹּל productמוצר and serviceשֵׁרוּת
169
427000
2000
לו רציתם לספור את כל המוצרים והשירותים
07:24
on offerהַצָעָה in Newחָדָשׁ Yorkיורק --
170
429000
2000
שמוצעים בניו-יורק -
07:26
there are 10 billionמיליארד of them --
171
431000
2000
יש 10 מיליארד כאלו -
07:28
it would take you 317 yearsשנים.
172
433000
3000
זה ייקח לכם 317 שנים.
07:31
This is how complexמורכב the economyכַּלְכָּלָה we'veיש לנו createdשנוצר is.
173
436000
3000
זו מידת המורכבות של הכלכלה שיצרנו.
07:34
And I'm just countingסְפִירָה toastersטוסטרים here.
174
439000
2000
ואני בסה"כ סופר פה טוסטרים.
07:36
I'm not tryingמנסה to solveלִפְתוֹר the Middleאֶמצַע Eastמזרח problemבְּעָיָה.
175
441000
2000
אני לא מנסה לפתור את הבעיות במזרח התיכון.
07:39
The complexityמוּרכָּבוּת here is unbelievableבלתי יאומן.
176
444000
3000
מידת המורכבות פה היא לא תאומן.
07:42
And just a pieceלְחַבֵּר of contextהֶקשֵׁר --
177
447000
2000
ורק בשביל ההקשר -
07:44
the societiesחברות in whichאיזה our brainsמוֹחַ evolvedהתפתח
178
449000
2000
בחברות שבהן המוח שלנו התפתח
07:46
had about 300 productsמוצרים and servicesשירותים.
179
451000
2000
היו כ- 300 מוצרים ושירותים.
07:48
You could countלספור them in fiveחָמֵשׁ minutesדקות.
180
453000
3000
אפשר לספור אותם בחמש דקות.
07:51
So this is the complexityמוּרכָּבוּת of the worldעוֹלָם that surroundsסובב us.
181
456000
3000
אז זו המורכבות של העולם שמסביבנו.
07:54
This perhapsאוּלַי is why
182
459000
2000
ואולי זו הסיבה
07:56
we find the God complexמורכב so temptingמפתה.
183
461000
3000
לכך שאנחנו מוצאים את תסביך האלוהים כה מפתה.
07:59
We tendנוטה to retreatלָסֶגֶת and say, "We can drawלצייר a pictureתְמוּנָה,
184
464000
3000
אנחנו נוטים לסגת ולומר, "אנחנו יכולים לצייר תמונה,
08:02
we can postהודעה some graphsגרפים,
185
467000
2000
להציג כמה גרפים,
08:04
we get it, we understandמבין how this worksעובד."
186
469000
3000
תפסנו, אנחנו מבינים איך זה עובד."
08:07
And we don't.
187
472000
2000
ואנחנו לא.
08:09
We never do.
188
474000
2000
אף פעם לא.
08:11
Now I'm not tryingמנסה to deliverלִמְסוֹר a nihilisticניהיליסטית messageהוֹדָעָה here.
189
476000
2000
אני לא מנסה להעביר איזה מסר ניהיליסטי פה.
08:13
I'm not tryingמנסה to say we can't solveלִפְתוֹר
190
478000
2000
אני לא מנסה להגיד שאנחנו לא יכולים לפתור
08:15
complicatedמסובך problemsבעיות in a complicatedמסובך worldעוֹלָם.
191
480000
2000
בעיות מורכבות בעולם מורכב.
08:17
We clearlyבְּבִירוּר can.
192
482000
2000
ברור שאנחנו יכולים.
08:19
But the way we solveלִפְתוֹר them
193
484000
2000
אבל האופן שבו אנחנו פותרים אותן
08:21
is with humilityעֲנָוָה --
194
486000
2000
זה בענווה -
08:23
to abandonלִנְטוֹשׁ the God complexמורכב
195
488000
2000
לזנוח את תסביך האלוהים
08:25
and to actuallyלמעשה use a problem-solvingפתרון בעיות techniqueטֶכנִיקָה that worksעובד.
196
490000
3000
וממש להשתמש בטכניקה לפתרון בעיות שעובדת.
08:28
And we have a problem-solvingפתרון בעיות techniqueטֶכנִיקָה that worksעובד.
197
493000
3000
ויש בידינו טכניקה לפתרון בעיות שעובדת.
08:31
Now you showלְהַצִיג me
198
496000
2000
תצביעו לי על
08:33
a successfulמוּצלָח complexמורכב systemמערכת,
199
498000
2000
מערכת מורכבת ומצליחה
08:35
and I will showלְהַצִיג you a systemמערכת
200
500000
3000
ואני אראה לכם מערכת
08:38
that has evolvedהתפתח throughדרך trialמִשׁפָּט and errorשְׁגִיאָה.
201
503000
2000
שהתפתחה מתוך נסייה וטעייה.
08:40
Here'sהנה an exampleדוגמא.
202
505000
2000
הנה דוגמה.
08:42
This babyתִינוֹק was producedמיוצר throughדרך trialמִשׁפָּט and errorשְׁגִיאָה.
203
507000
3000
התינוק הזה נוצר על-ידי נסייה וטעייה.
08:46
I realizeלִהַבִין that's an ambiguousדו - משמעי statementהַצהָרָה.
204
511000
3000
אני מבין שזו הצהרה מבלבלת.
08:49
Maybe I should clarifyלהבהיר it.
205
514000
2000
אולי כדאי שאבהיר זאת.
08:51
This babyתִינוֹק is a humanבן אנוש bodyגוּף: it evolvedהתפתח.
206
516000
3000
התינוק הזה הוא הגוף האנושי: הוא עבר אבולוציה.
08:54
What is evolutionאבולוציה?
207
519000
2000
ומהי האבולוציה?
08:56
Over millionsמיליונים of yearsשנים, variationוָרִיאַצִיָה and selectionבְּחִירָה,
208
521000
3000
במשך מיליוני שנים - שינוי ובחירה,
08:59
variationוָרִיאַצִיָה and selectionבְּחִירָה --
209
524000
3000
שינוי ובחירה
09:02
trialמִשׁפָּט and errorשְׁגִיאָה,
210
527000
2000
נסייה וטעייה,
09:04
trialמִשׁפָּט and errorשְׁגִיאָה.
211
529000
3000
נסייה וטעייה.
09:07
And it's not just biologicalבִּיוֹלוֹגִי systemsמערכות
212
532000
2000
וזה לא רק מערכות ביולוגיות
09:09
that produceליצר miraclesנסים throughדרך trialמִשׁפָּט and errorשְׁגִיאָה.
213
534000
2000
שיוצרות ניסים דרך נסייה וטעייה.
09:11
You could use it in an industrialתַעֲשִׂיָתִי contextהֶקשֵׁר.
214
536000
2000
אפשר להשתמש בזה בהקשר התעשייתי.
09:13
So let's say you wanted to make detergentחומר ניקוי.
215
538000
2000
נאמר שהיתם רוצים לייצר חומר ניקוי.
09:15
Let's say you're Unileverיוניליוור
216
540000
2000
נגיד שאתם יוניליוור.
09:17
and you want to make detergentחומר ניקוי in a factoryבית חרושת nearליד Liverpoolליברפול.
217
542000
3000
ואתם רוצים לייצר חומר ניקוי במפעל ליד ליברפול.
09:20
How do you do it?
218
545000
2000
איך אתם עושים את זה?
09:22
Well you have this great bigגָדוֹל tankטַנק fullמלא of liquidנוזל detergentחומר ניקוי.
219
547000
3000
יש לכם מיכל ענק מלא בנוזל ניקוי.
09:25
You pumpלִשְׁאוֹב it at a highגָבוֹהַ pressureלַחַץ throughדרך a nozzleזרבובית.
220
550000
2000
אתם מזרימים אותו בלחץ גבוה דרך זרבובית.
09:27
You createלִיצוֹר a sprayתַרסִיס of detergentחומר ניקוי.
221
552000
3000
יוצרים רסס של חומר ניקוי.
09:30
Then the sprayתַרסִיס driesמתייבש. It turnsפונה into powderאֲבָקָה.
222
555000
2000
ואז הרסס מתייבש. הופך לאבקה.
09:32
It fallsנופל to the floorקוֹמָה.
223
557000
2000
הוא נופל לרצפה.
09:34
You scoopסְקוּפּ it up. You put it in cardboardקַרטוֹן boxesתיבות.
224
559000
2000
אתם אוספים אותו. שמים אותו בקופסאות קרטון.
09:36
You sellמכירה it at a supermarketסוּפֶּרמַרקֶט.
225
561000
2000
מוכרים אותו בסופרמרקט.
09:38
You make lots of moneyכֶּסֶף.
226
563000
2000
עושים הרבה כסף.
09:40
How do you designלְעַצֵב that nozzleזרבובית?
227
565000
3000
איך מתכננים את הזרבובית הזאת?
09:43
It turnsפונה out to be very importantחָשׁוּב.
228
568000
3000
מסתבר שזה מאוד חשוב.
09:46
Now if you ascribeלְשַׁיֵך to the God complexמורכב,
229
571000
2000
אם תסביך האלוהים חל עליכם,
09:48
what you do is you find yourselfעַצמְךָ a little God.
230
573000
3000
מה שאתם עושים זה מוצאים לכם אלוהים קטן.
09:51
You find yourselfעַצמְךָ a mathematicianמתמטיקאי; you find yourselfעַצמְךָ a physicistפִיסִיקַאִי --
231
576000
3000
אתם מוצאים לכם מתמטיקאי; אתם מוצאים לעצמכם פיזיקאי -
09:54
somebodyמִישֶׁהוּ who understandsמבין the dynamicsדִינָמִיקָה of this fluidנוֹזֵל.
232
579000
3000
מישהו שמבין את הדינמיקה של הנוזל הזה.
09:57
And he will, or she will,
233
582000
3000
והוא או היא
10:00
calculateלחשב the optimalאוֹפְּטִימָלִי designלְעַצֵב of the nozzleזרבובית.
234
585000
3000
מחשבים את העיצוב האופטימאלי של הזרבובית.
10:03
Now Unileverיוניליוור did this and it didn't work --
235
588000
2000
יוניליוור עשו את זה וזה לא עבד -
10:05
too complicatedמסובך.
236
590000
2000
יותר מדי מורכב.
10:07
Even this problemבְּעָיָה, too complicatedמסובך.
237
592000
3000
אפילו הבעיה הזו, יותר מדי מורכבת.
10:10
But the geneticistגנטיקאי Professorפּרוֹפֶסוֹר Steveסטיב Jonesג'ונס
238
595000
3000
אבל הפרופסור לגנטיקה סטיב ג'ונס
10:13
describesמתאר how Unileverיוניליוור actuallyלמעשה did solveלִפְתוֹר this problemבְּעָיָה --
239
598000
3000
מתאר איך יוניליוור למעשה פתרו את הבעיה הזו -
10:16
trialמִשׁפָּט and errorשְׁגִיאָה,
240
601000
2000
נסייה וטעייה,
10:18
variationוָרִיאַצִיָה and selectionבְּחִירָה.
241
603000
2000
שינוי ובחירה.
10:20
You take a nozzleזרבובית
242
605000
2000
לוקחים זרבובית
10:22
and you createלִיצוֹר 10 randomאַקרַאִי variationsוריאציות on the nozzleזרבובית.
243
607000
4000
ויוצרים 10 וריאציות אקראיות על הזרבובית.
10:26
You try out all 10; you keep the one that worksעובד bestהטוב ביותר.
244
611000
3000
מנסים את כל ה- 10, משאירים את האחת שעבדה הכי טוב.
10:29
You createלִיצוֹר 10 variationsוריאציות on that one.
245
614000
2000
יוצרים 10 וריאציות שונות שלה.
10:31
You try out all 10. You keep the one that worksעובד bestהטוב ביותר.
246
616000
3000
מנסים את כל ה-10. משאירים את האחת שעבדה הכי טוב.
10:34
You try out 10 variationsוריאציות on that one.
247
619000
2000
מנסים 10 וריאציות שלה.
10:36
You see how this worksעובד, right?
248
621000
2000
אתם מבינים איך זה עובד, נכון?
10:38
And after 45 generationsדורות,
249
623000
2000
ואחרי 45 דורות,
10:40
you have this incredibleמדהים nozzleזרבובית.
250
625000
2000
מקבלים מין זרבובית מדהימה.
10:42
It looksנראה a bitbit like a chessשַׁחְמָט pieceלְחַבֵּר --
251
627000
2000
נראית קצת כמו כלי שחמט -
10:44
functionsפונקציות absolutelyבהחלט brilliantlyמבריק.
252
629000
3000
מתפקדת בצורה פשוט גאונית.
10:47
We have no ideaרַעְיוֹן
253
632000
2000
אין לנו מושג
10:49
why it worksעובד,
254
634000
2000
למה זה עובד,
10:51
no ideaרַעְיוֹן at all.
255
636000
2000
לגמרי שום מושג.
10:53
And the momentרֶגַע you stepשלב back from the God complexמורכב --
256
638000
2000
אבל ברגע שלוקחים צעד אחורה מתסביך האלוהים -
10:55
let's just try to have a bunchצְרוֹר of stuffדברים;
257
640000
2000
ואומרים בואו ננסה פשוט כל מיני דברים;
10:57
let's have a systematicשִׁיטָתִי way of determiningקביעת what's workingעובד and what's not --
258
642000
3000
בואו ניצור שיטה סיסטמתית כדי לקבוע מה עובד ומה לא -
11:00
you can solveלִפְתוֹר your problemבְּעָיָה.
259
645000
2000
אפשר לפתור את הבעיה.
11:02
Now this processתהליך of trialמִשׁפָּט and errorשְׁגִיאָה
260
647000
2000
עכשיו התהליך הזה של נסייה וטעייה
11:04
is actuallyלמעשה farרָחוֹק more commonמשותף in successfulמוּצלָח institutionsמוסדות
261
649000
3000
הוא למעשה נפוץ הרבה יותר במוסדות מצליחים
11:07
than we careלְטַפֵּל to recognizeלזהות.
262
652000
2000
ממה שאנחנו מוכנים להודות.
11:09
And we'veיש לנו heardשמע a lot about how economiesכלכלות functionפוּנקצִיָה.
263
654000
3000
ושמענו הרבה על איך כלכלות מתפקדות.
11:12
The U.S. economyכַּלְכָּלָה is still the world'sשל העולם greatestהגדול ביותר economyכַּלְכָּלָה.
264
657000
4000
כלכלת ארה"ב היא עדיין הכלכלה הגדולה ביותר.
11:16
How did it becomeהפכו the world'sשל העולם greatestהגדול ביותר economyכַּלְכָּלָה?
265
661000
3000
איך היא הפכה לכלכלה הגדולה ביותר?
11:19
I could give you all kindsמיני of factsעובדות and figuresדמויות
266
664000
2000
אני יכול לתת לכם כל מיני נתונים ומספרים
11:21
about the U.S. economyכַּלְכָּלָה,
267
666000
2000
על כלכלת ארה"ב
11:23
but I think the mostרוב salientבּוֹלֵט one is this:
268
668000
3000
אבל אני חושב שהעובדה הכי בולטת היא זו:
11:26
tenעשר percentאָחוּז of Americanאֲמֶרִיקָאִי businessesעסקים
269
671000
3000
10 אחוזים מהעסקים האמריקאים
11:29
disappearלְהֵעָלֵם everyכֹּל yearשָׁנָה.
270
674000
3000
נעלמים בכל שנה.
11:32
That is a hugeעָצוּם failureכישלון rateציון.
271
677000
3000
זה שיעור כישלון ענק.
11:35
It's farרָחוֹק higherגבוה יותר than the failureכישלון rateציון of, say, Americansאמריקאים.
272
680000
2000
הרבה יותר גבוה משיעור הכישלון של, למשל, אמריקאים.
11:37
Tenעשר percentאָחוּז of Americansאמריקאים don't disappearלְהֵעָלֵם everyכֹּל yearשָׁנָה.
273
682000
3000
10 אחוזים מהאמריקאים לא נעלמים כל שנה.
11:40
Whichאיזה leadsמוביל us to concludeלְהַסִיק
274
685000
2000
מה שמוביל אותנו למסקנה
11:42
Americanאֲמֶרִיקָאִי businessesעסקים failלְהִכָּשֵׁל fasterמהיר יותר than Americansאמריקאים,
275
687000
3000
שעסקים אמריקאים נכשלים מהר יותר מהאמריקאים,
11:45
and thereforeלכן Americanאֲמֶרִיקָאִי businessesעסקים are evolvingמתפתח fasterמהיר יותר than Americansאמריקאים.
276
690000
3000
ועל כן עסקים אמריקאים גם מתפתחים מהר יותר מהאמריקאים.
11:48
And eventuallyבסופו של דבר, they'llהם יהיו have evolvedהתפתח to suchכגון a highגָבוֹהַ peakשִׂיא of perfectionשְׁלֵמוּת
277
693000
3000
ובסופו של דבר, הם יתפתחו לפסגה כל כך גבוהה של שלמות
11:51
that they will make us all theirשֶׁלָהֶם petsחיות מחמד --
278
696000
3000
שהם יהפכו את כולנו לחיות המחמד שלהם...
11:54
(Laughterצחוק)
279
699000
2000
(צחוק)
11:56
if, of courseקוּרס, they haven'tלא alreadyכְּבָר doneבוצע so.
280
701000
3000
בהנחה, כמובן, שזה לא קרה כבר.
11:59
I sometimesלִפְעָמִים wonderפֶּלֶא.
281
704000
3000
לפעמים אני לא בטוח.
12:02
But it's this processתהליך of trialמִשׁפָּט and errorשְׁגִיאָה
282
707000
2000
אבל זה התהליך הזה של נסייה וטעייה
12:04
that explainsמסביר this great divergenceהִסתַעֲפוּת,
283
709000
4000
שמסביר את ההסתעפות הגדולה הזו,
12:08
this incredibleמדהים performanceביצועים of Westernהמערבי economiesכלכלות.
284
713000
3000
את הביצועים המדהימים האלו של הכלכלות המערביות.
12:11
It didn't come because you put some incrediblyבצורה מדהימה smartלִכאוֹב personאדם in chargeלחייב.
285
716000
3000
זה לא קרה בגלל שהעברנו פיקוד לאנשים ממש חכמים.
12:14
It's come throughדרך trialמִשׁפָּט and errorשְׁגִיאָה.
286
719000
2000
זה קרה דרך נסייה וטעייה.
12:16
Now I've been sortסוג of bangingטְרִיקָה on about this
287
721000
2000
אני מנדנד על הנושא הזה
12:18
for the last coupleזוּג of monthsחודשים,
288
723000
2000
בחודשים האחרונים
12:20
and people sometimesלִפְעָמִים say to me,
289
725000
2000
ואנשים לפעמים אומרים לי,
12:22
"Well Timטים, it's kindסוג of obviousברור.
290
727000
2000
"נו טים, זה די ברור.
12:24
Obviouslyמובן מאליו trialמִשׁפָּט and errorשְׁגִיאָה is very importantחָשׁוּב.
291
729000
2000
ברור שנסייה וטעייה זה דבר חשוב.
12:26
Obviouslyמובן מאליו experimentationניסוי is very importantחָשׁוּב.
292
731000
2000
ברור שניסויים זה מאוד חשוב.
12:28
Now why are you just wanderingנְדוּדִים around sayingפִּתגָם this obviousברור thing?"
293
733000
3000
למה את מתרוצץ בכל מקום ואומר דבר כל כך מובן מאליו?"
12:31
So I say, okay, fine.
294
736000
2000
ואני אומר, או.קיי., בסדר.
12:33
You think it's obviousברור?
295
738000
2000
אתם חושבים שזה מובן מאליו?
12:35
I will admitלְהוֹדוֹת it's obviousברור
296
740000
2000
אני אהיה מוכן להודות שזה מובן מאליו
12:37
when schoolsבתי ספר
297
742000
2000
כשבתי ספר
12:39
startהַתחָלָה teachingהוֹרָאָה childrenיְלָדִים
298
744000
3000
יתחילו ללמד ילדים
12:42
that there are some problemsבעיות that don't have a correctנכון answerתשובה.
299
747000
3000
שישנן בעיות מסוימות שאין להן תשובה נכונה.
12:45
Stop givingמַתָן them listsרשימות of questionsשאלות
300
750000
3000
תפסיקו לתת להם רשימות של שאלות
12:48
everyכֹּל singleיחיד one of whichאיזה has an answerתשובה.
301
753000
2000
שלכל אחת מהן יש תשובה.
12:50
And there's an authorityרָשׁוּת figureדמות in the cornerפינה
302
755000
2000
ויש דמות סמכותית בפינה
12:52
behindמֵאָחוֹר the teacher'sמורה deskשׁוּלְחָן כְּתִיבָה who knowsיודע all the answersתשובות.
303
757000
2000
מאחורי שולחן המורה שיודעת את כל התשובות.
12:54
And if you can't find the answersתשובות,
304
759000
2000
ואם אתם לא מצליחים למצוא את התשובה,
12:56
you mustצריך be lazyעָצֵל or stupidמְטוּפָּשׁ.
305
761000
2000
אתם בטח עצלנים או טיפשים.
12:58
When schoolsבתי ספר stop doing that all the time,
306
763000
2000
כשבתי הספר יפסיקו לעשות את זה כל הזמן,
13:00
I will admitלְהוֹדוֹת that, yes,
307
765000
2000
אני אודה שכן,
13:02
it's obviousברור that trialמִשׁפָּט and errorשְׁגִיאָה is a good thing.
308
767000
2000
מובן מאליו שנסייה וטעייה זה דבר טוב.
13:04
When a politicianפּוֹלִיטִיקָאִי standsעומד up
309
769000
3000
כשפוליטיקאי יתייצב
13:07
campaigningמסע פרסום for electedנבחר officeמִשׂרָד
310
772000
2000
במסע בחירות למשרה ציבורית
13:09
and saysאומר, "I want to fixלתקן our healthבְּרִיאוּת systemמערכת.
311
774000
2000
ויגיד "אני רוצה לתקן את מערכת הבריאות.
13:11
I want to fixלתקן our educationהַשׂכָּלָה systemמערכת.
312
776000
2000
אני רוצה לתקן את מערכת החינוך שלנו.
13:13
I have no ideaרַעְיוֹן how to do it.
313
778000
3000
אין לי מושג איך לעשות את זה.
13:16
I have halfחֲצִי a dozenתְרֵיסַר ideasרעיונות.
314
781000
2000
יש לי שישה רעיונות.
13:18
We're going to testמִבְחָן them out. They'llהם יהיו probablyכנראה all failלְהִכָּשֵׁל.
315
783000
3000
אנחנו ננסה אותם. סביר להניח שהם כולם יכשלו.
13:21
Then we'llטוֹב testמִבְחָן some other ideasרעיונות out.
316
786000
2000
ואז ננסה כמה רעיונות אחרים.
13:23
We'llטוֹב find some that work. We'llטוֹב buildלִבנוֹת on those.
317
788000
2000
נמצא את אלו שעובדים, נבנה הלאה מהם.
13:25
We'llטוֹב get ridלְשַׁחְרֵר of the onesיחידות that don't." --
318
790000
2000
נעיף את אלו שלא עובדים."
13:27
when a politicianפּוֹלִיטִיקָאִי campaignsמסעות פרסום on that platformפּלַטפוֹרמָה,
319
792000
3000
כשפוליטיקאי יבסס קמפיין על מצע כזה,
13:30
and more importantlyחשוב, when votersהבוחרים like you and me
320
795000
3000
ויותר חשוב, כשמצביעים כמותכם וכמוני
13:33
are willingמוּכָן to voteהַצבָּעָה for that kindסוג of politicianפּוֹלִיטִיקָאִי,
321
798000
2000
יהיו מוכנים להצביע לפוליטיקאי כזה,
13:35
then I will admitלְהוֹדוֹת
322
800000
2000
אז אני אודה
13:37
that it is obviousברור that trialמִשׁפָּט and errorשְׁגִיאָה worksעובד, and that -- thank you.
323
802000
3000
שזה מובן מאליו שנסייה וטעייה עובד, וש... תודה.
13:40
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
324
805000
4000
(מחיאות כפיים)
13:44
Untilעד then, untilעד then
325
809000
3000
עד אז, עד אז
13:47
I'm going to keep bangingטְרִיקָה on about trialמִשׁפָּט and errorשְׁגִיאָה
326
812000
2000
אני אמשיך לנדנד על נסייה וטעייה
13:49
and why we should abandonלִנְטוֹשׁ the God complexמורכב.
327
814000
3000
ועל למה עלינו לזנוח את תסביך האלוהים.
13:52
Because it's so hardקָשֶׁה
328
817000
3000
כי זה כל-כך קשה
13:55
to admitלְהוֹדוֹת our ownשֶׁלוֹ fallibilityאֶפשָׁרוּת הַטעָיָה.
329
820000
2000
להודות באפשרות שאנחנו טועים.
13:57
It's so uncomfortableלא נוח.
330
822000
2000
זה כל-כך לא נוח.
13:59
And Archieארצ'י Cochraneקוקרן understoodהבין this as well as anybodyמִישֶׁהוּ.
331
824000
3000
וארצ'י קוקריין הבין את זה טוב מכולם.
14:02
There's this one trialמִשׁפָּט he ranרץ
332
827000
2000
היה ניסוי אחד שהוא ערך
14:04
manyרב yearsשנים after Worldעוֹלָם Warמִלחָמָה IIII.
333
829000
2000
שנים רבות אחרי מלחמת העולם ה-2.
14:06
He wanted to testמִבְחָן out
334
831000
3000
הוא רצה לבדוק
14:09
the questionשְׁאֵלָה of, where is it
335
834000
2000
את השאלה מה המקום שבו
14:11
that patientsחולים should recoverלְהַחלִים
336
836000
2000
מטופלים צריכים להתאושש
14:13
from heartלֵב attacksהתקפות?
337
838000
2000
מהתקפי לב?
14:15
Should they recoverלְהַחלִים in a specializedהתמחה cardiacשֶׁל הַלֵב unitיחידה in hospitalבית חולים,
338
840000
3000
האם הם צריכים להתאושש במחלקות קרדיולוגיות בבתי חולים,
14:18
or should they recoverלְהַחלִים at home?
339
843000
3000
או שעליהם להתאושש בבית?
14:21
All the cardiacשֶׁל הַלֵב doctorsרופאים triedניסה to shutלִסְגוֹר him down.
340
846000
3000
כל הרופאים הקרדיולוגים ניסוי להשתיק אותו.
14:24
They had the God complexמורכב in spadesעפר.
341
849000
3000
אצלם היה תסביך האלוהים
14:27
They knewידע that theirשֶׁלָהֶם hospitalsבתי חולים were the right placeמקום for patientsחולים,
342
852000
3000
הם ידעו שבתי החולים שלהם הם המקום הנכון למטופלים.
14:30
and they knewידע it was very unethicalלא מוסרי
343
855000
2000
והם ידעו שזה מאוד לא אתי
14:32
to runלָרוּץ any kindסוג of trialמִשׁפָּט or experimentלְנַסוֹת.
344
857000
3000
לערוך ניסויים או בדיקות כלשהם.
14:35
Neverthelessעל כל פנים, Archieארצ'י managedמנוהל to get permissionרְשׁוּת to do this.
345
860000
2000
ובכל זאת, ארצ'י הצליח להשיג אישור לעשות זאת.
14:37
He ranרץ his trialמִשׁפָּט.
346
862000
2000
הוא ערך את הניסוי שלו.
14:39
And after the trialמִשׁפָּט had been runningרץ for a little while,
347
864000
2000
וזמן קצר אחרי שהניסוי התחיל,
14:41
he gatheredהתאספו togetherיַחַד all his colleaguesעמיתים
348
866000
2000
הוא אסף את כל עמיתיו
14:43
around his tableשולחן,
349
868000
2000
מסביב לשולחנו,
14:45
and he said, "Well, gentlemenרבותי,
350
870000
2000
ואמר "ובכן, רבותיי,
14:47
we have some preliminaryמקדים resultsתוצאות.
351
872000
2000
יש לנו תוצאות ראשוניות.
14:49
They're not statisticallyסטטיסטית significantמשמעותי.
352
874000
2000
מבחינה סטטיסטית הן לא משמעותיות.
14:51
But we have something.
353
876000
3000
אבל יש בידינו משהו.
14:54
And it turnsפונה out that you're right and I'm wrongלא בסדר.
354
879000
3000
ומסתבר שאתם צודקים ואני טועה.
14:57
It is dangerousמְסוּכָּן for patientsחולים
355
882000
2000
אכן זה מסוכן עבור מטופלים
14:59
to recoverלְהַחלִים from heartלֵב attacksהתקפות at home.
356
884000
2000
להתאושש מהתקפי לב בבית.
15:01
They should be in hospitalבית חולים."
357
886000
3000
הם צריכים להיות בבית החולים."
15:04
And there's this uproarהֲמוּלָה, and all the doctorsרופאים startהַתחָלָה poundingכְּתִישָׁה the tableשולחן
358
889000
2000
ויש מין התרעמות, וכל הרופאים מתחילים להלום בשולחן
15:06
and sayingפִּתגָם, "We always said you were unethicalלא מוסרי, Archieארצ'י.
359
891000
3000
ולהגיד "תמיד אמרנו שאתה חסר אתיקה, ארצ'י."
15:09
You're killingהֶרֶג people with your clinicalקליני trialsניסויים. You need to shutלִסְגוֹר it down now.
360
894000
3000
אתה הורג אנשים עם הניסויים הקליניים שלך. אתה חייב להפסיק עכשיו.
15:12
Shutלִסְגוֹר it down at onceפַּעַם."
361
897000
2000
תסגור אותו לאלתר."
15:14
And there's this hugeעָצוּם hubbubהֲמוּלָה.
362
899000
2000
ויש מהומה גדולה.
15:16
Archieארצ'י letsמאפשר it dieלָמוּת down.
363
901000
2000
ארצ'י נותן לה לדעוך.
15:18
And then he saysאומר, "Well that's very interestingמעניין, gentlemenרבותי,
364
903000
2000
ואז אומר "ובכן, זה מאוד מעניין, רבותיי
15:20
because when I gaveנתן you the tableשולחן of resultsתוצאות,
365
905000
3000
כי כשנתתי לכם את טבלת התוצאות,
15:23
I swappedהחליפו the two columnsעמודות around.
366
908000
4000
החלפתי בין שתי העמודות.
15:27
It turnsפונה out your hospitalsבתי חולים are killingהֶרֶג people,
367
912000
2000
מסתבר שבתי החולים שלכם הורגים אנשים,
15:29
and they should be at home.
368
914000
2000
ושהם צריכים להיות בבית.
15:31
Would you like to closeלִסְגוֹר down the trialמִשׁפָּט now,
369
916000
3000
אתם רוצים להפסיק את הניסוי עכשיו,
15:34
or should we wait untilעד we have robustחָסוֹן resultsתוצאות?"
370
919000
3000
או שעלינו לחכות שיהיו לנו תוצאות משמעותיות?"
15:38
Tumbleweedטמבלוויד
371
923000
2000
דממה
15:40
rollsלחמניות throughדרך the meetingפְּגִישָׁה roomחֶדֶר.
372
925000
3000
חולפת בחדר הישיבות.
15:43
But Cochraneקוקרן would do that kindסוג of thing.
373
928000
3000
אבל קוקריין היה עושה דברים מסוג זה.
15:46
And the reasonסיבה he would do that kindסוג of thing
374
931000
2000
והסיבה שהיה עושה דברים כאלו
15:48
is because he understoodהבין
375
933000
2000
היא שהוא הבין
15:50
it feelsמרגיש so much better
376
935000
2000
שזה מרגיש הרבה יותר טוב
15:52
to standלַעֲמוֹד there and say,
377
937000
2000
לעמוד שם ולהגיד
15:54
"Here in my ownשֶׁלוֹ little worldעוֹלָם,
378
939000
2000
"פה בעולם הקטן שלי,
15:56
I am a god, I understandמבין everything.
379
941000
2000
אני האלוהים, אני מבין הכול.
15:58
I do not want to have my opinionsדעות challengedתיגר.
380
943000
2000
אני לא רוצה שיערערו את הדעות שלי.
16:00
I do not want to have my conclusionsמסקנות testedבָּדוּק."
381
945000
3000
אני לא רוצה שייבדקו את המסקנות שלי."
16:03
It feelsמרגיש so much more comfortableנוֹחַ
382
948000
2000
אני מרגיש הרבה יותר בנוח
16:05
simplyבפשטות to layלְהַנִיחַ down the lawחוֹק.
383
950000
3000
פשוט לקבוע את הכללים.
16:08
Cochraneקוקרן understoodהבין
384
953000
2000
קוקריין הבין
16:10
that uncertaintyחוסר ודאות, that fallibilityאֶפשָׁרוּת הַטעָיָה,
385
955000
2000
שאי-הוודאות, שהאפשרות שאנחנו טועים,
16:12
that beingלהיות challengedתיגר, they hurtכאב.
386
957000
2000
שלהיות מאותגר, כל אלו כואבים.
16:14
And you sometimesלִפְעָמִים need to be shockedמְזוּעזָע out of that.
387
959000
4000
ולפעמים צריך לנער אותך מזה.
16:18
Now I'm not going to pretendלהעמיד פנים that this is easyקַל.
388
963000
3000
אני לא אעמיד פנים שזה קל.
16:21
It isn't easyקַל.
389
966000
2000
זה לא קל.
16:23
It's incrediblyבצורה מדהימה painfulכּוֹאֵב.
390
968000
2000
זה מאוד מכאיב.
16:25
And sinceמאז I startedהתחיל talkingשִׂיחָה about this subjectנושא
391
970000
2000
ומאז שהתחלתי לדבר על הנושא הזה
16:27
and researchingמחקר this subjectנושא,
392
972000
2000
ולחקור את הנושא הזה,
16:29
I've been really hauntedרָדוּף רוּחוֹת by something
393
974000
2000
יש משהו שממש רודף אותי
16:31
a Japaneseיַפָּנִית mathematicianמתמטיקאי said on the subjectנושא.
394
976000
2000
שמתמטיקאי יפני אמר על הנושא הזה.
16:33
So shortlyבְּקָרוּב after the warמִלחָמָה,
395
978000
2000
זמן קצר אחרי המלחמה,
16:35
this youngצָעִיר man, Yutakaיוטקה Taniyamaטניאמה,
396
980000
3000
בחור צעיר, Yutaka Taniyama,
16:38
developedמפותח this amazingמדהים conjectureלְשַׁעֵר
397
983000
2000
הגה השערה מדהימה
16:40
calledשקוראים לו the Taniyama-Shimuraטניאמה-שימורה Conjectureלְשַׁעֵר.
398
985000
2000
שנקראת "השערת טניאמה-שימורה".
16:42
It turnedפנה out to be absolutelyבהחלט instrumentalמוֹעִיל
399
987000
3000
שהתגלתה ככלי שימושי מאוד
16:45
manyרב decadesעשרות שנים laterיותר מאוחר
400
990000
2000
עשרות שנים מאוחר יותר
16:47
in provingלהוכיח Fermat'sשל פרמה Last Theoremמִשׁפָּט.
401
992000
2000
בהוכחת המשפט האחרון של פרמה.
16:49
In factעוּבדָה, it turnsפונה out it's equivalentהמקבילה
402
994000
2000
למעשה, הסתבר שהיא שקולה
16:51
to provingלהוכיח Fermat'sשל פרמה Last Theoremמִשׁפָּט.
403
996000
2000
להוכחת המשפט האחרון של פרמה.
16:53
You proveלְהוֹכִיחַ one, you proveלְהוֹכִיחַ the other.
404
998000
4000
הוכחת את האחת, הוכחת את השנייה.
16:57
But it was always a conjectureלְשַׁעֵר.
405
1002000
3000
אבל זו תמיד היתה השערה.
17:00
Taniyamaטניאמה triedניסה and triedניסה and triedניסה
406
1005000
3000
טניאמה ניסה וניסה וניסה
17:03
and he could never proveלְהוֹכִיחַ that it was trueנָכוֹן.
407
1008000
3000
והוא אף פעם לא הצליח להוכיח שהיא נכונה.
17:06
And shortlyבְּקָרוּב before his 30thה birthdayיום הולדת in 1958,
408
1011000
3000
וקצת לפני יום הולדתו ה- 30 בשנת 1958,
17:09
Yutakaיוטקה Taniyamaטניאמה killedנהרג himselfעַצמוֹ.
409
1014000
4000
יוטקה טניאמה התאבד.
17:13
His friendחָבֵר, Goroגורו Shimuraשימורה --
410
1018000
2000
חברו, גורו שימורה -
17:15
who workedעבד on the mathematicsמָתֵימָטִיקָה with him --
411
1020000
2000
שעבד אף הוא במתמטיקה יחד איתו -
17:17
manyרב decadesעשרות שנים laterיותר מאוחר, reflectedמשתקף on Taniyama'sשל טניאמה life.
412
1022000
3000
עשורים רבים לאחר מכן, הרהר על חייו של טניאמה.
17:22
He said,
413
1027000
3000
הוא אמר,
17:25
"He was not a very carefulזָהִיר personאדם
414
1030000
2000
"הוא לא היה אדם מאוד זהיר
17:27
as a mathematicianמתמטיקאי.
415
1032000
2000
בתור מתמטיקאי.
17:29
He madeעָשׂוּי a lot of mistakesטעויות.
416
1034000
3000
הוא עשה הרבה טעויות.
17:32
But he madeעָשׂוּי mistakesטעויות in a good directionכיוון.
417
1037000
4000
אבל הוא עשה טעויות בכיוון טוב.
17:36
I triedניסה to emulateלחקות him,
418
1041000
3000
ניסיתי לחקות אותו,
17:39
but I realizedהבין
419
1044000
2000
אבל נוכחתי לדעת
17:41
it is very difficultקָשֶׁה
420
1046000
2000
שזה מאוד קשה
17:43
to make good mistakesטעויות."
421
1048000
3000
לעשות טעויות טובות."
17:46
Thank you.
422
1051000
2000
תודה.
17:48
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
423
1053000
12000
(מחיאות כפיים).
Translated by Yael BST
Reviewed by Ido Dekkers

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Tim Harford - Economist, journalist, broadcaster
Tim Harford's writings reveal the economic ideas behind everyday experiences.

Why you should listen

In the Undercover Economist column he writes for the Financial Times, Tim Harford looks at familiar situations in unfamiliar ways and explains the fundamental principles of the modern economy. He illuminates them with clear writing and a variety of examples borrowed from daily life.

His book, Adapt: Why Success Always Starts With Failure, argues that the world has become far too unpredictable and complex for today's challenges to be tackled with ready-made solutions and expert opinions. Instead, Harford suggests, we need to learn to embrace failure and to constantly adapt, to improvise rather than plan, to work from the bottom up rather than the top down. His next book, Messy: Thriving in a Tidy-Minded World will be published in September 2016. 

Harford also presents the BBC radio series More or Less, a rare broadcast program devoted, as he says, to "the powerful, sometimes beautiful, often abused but ever ubiquitous world of numbers."

He says: "I’d like to see many more complex problems approached with a willingness to experiment."

More profile about the speaker
Tim Harford | Speaker | TED.com