ABOUT THE SPEAKER
Neil Turok - Physicist, education activist
Neil Turok is working on a model of the universe that explains the big bang -- while, closer to home, he's founded a network of math and science academies across Africa.

Why you should listen

Neil Turok works on understanding the universe's very beginnings. With Stephen Hawking, he developed the Hawking-Turok instanton solutions, describing the birth of an inflationary universe -- positing that, big bang or no, the universe came from something, not from utter nothingness.

Recently, with Paul Steinhardt at Princeton, Turok has been working on a cyclic model for the universe in which the big bang is explained as a collision between two “brane-worlds.” The two physicists cowrote the popular-science book Endless Universe.

In 2003, Turok, who was born in South Africa, founded the African Institute for Mathematical Sciences (AIMS) in Muizenberg, a postgraduate center supporting math and science. His TED Prize wish: Help him grow AIMS and promote the study and math and science in Africa, so that the world's next Einstein may be African.

Turok is the Director of the Perimeter Institute for Theoretical Physics, in Ontario, Canada. In 2010, the Canadian government funded a $20million expansion of the AIMS schools, working with the Perimeter Institute to start five new AIMS schools in different African nations.

In 2016, he won the Tate Medal for International Leadership in Physics

More profile about the speaker
Neil Turok | Speaker | TED.com
TED2008

Neil Turok: My wish: Find the next Einstein in Africa

ניל טורוק מביע את משאלת ה - TED שלו

Filmed:
537,379 views

תוך שהוא מקבל את פרס TED 2008, מספר הפיזיקאי ניל טורוק על צעירים אפריקאים מוכשרים שרעבים להזדמנות. על ידי שחרור ופיתוח של הפוטנציאל היצרתי של היבשת, אנחנו יכולים לשנות את העתיד של אפריקה.
- Physicist, education activist
Neil Turok is working on a model of the universe that explains the big bang -- while, closer to home, he's founded a network of math and science academies across Africa. Full bio

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

00:13
It was an incredibleמדהים surpriseהַפתָעָה to me
0
1000
3000
זו הייתה הפתעה מדהימה בשבילי
00:16
to find out that there was actuallyלמעשה an organizationאִרגוּן that caredדאגתי about bothשניהם partsחלקים of my life.
1
4000
6000
לגלות שלמעשה יש ארגון שמטפל בשני חלקים של החיים שלי.
00:22
Because, basicallyבעיקרון,
2
10000
1000
בגלל, שבאופן בסיסי,
00:23
I work as a theoreticalתֵאוֹרֵטִי physicistפִיסִיקַאִי.
3
11000
2000
אני עובד כפיזיקאי תיאורטי.
00:25
I developלְפַתֵחַ and testמִבְחָן modelsמודלים of the Bigגָדוֹל Bangלִדפּוֹק,
4
13000
3000
אני מפתח ובוחן מודלים של המפץ הגדול,
00:28
usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני observationalתצפית dataנתונים.
5
16000
3000
כשאני משתמש במידע מתצפיות.
00:31
And I've been moonlightingאור ירח for the last fiveחָמֵשׁ yearsשנים
6
19000
3000
ובחמש שנים האחרונות אני עובד בעבודה נוספת
00:34
helpingמָנָה with a projectפּרוֹיֶקט in Africaאַפְרִיקָה.
7
22000
3000
ועוזר לפרוייקט באפריקה.
00:37
And, I get a lot of flakפלאק for this at Cambridgeקיימברידג '.
8
25000
4000
ואני מקבל הרבה תגובות על זה בקיימברידג'.
00:41
People wonderפֶּלֶא, you know, "How do you have time to do this?" And so on.
9
29000
4000
אנשים תוהים, אתם יודעים, "איך יש לך זמן לעשות את זה?" וכו'.
00:45
And so it was simplyבפשטות astonishingמַפתִיעַ to me
10
33000
3000
אז זה היה לי פשוט מדהים
00:48
to find an organizationאִרגוּן that actuallyלמעשה appreciatedמוערך bothשניהם those sidesצדדים.
11
36000
4000
למצוא ארגון שהעריך את שני הצדדים.
00:52
So I thought I'd startהַתחָלָה off by just tellingאומר you a little bitbit about myselfעצמי
12
40000
3000
אז חשבתי להתחיל פשוט בלספר לכם קצת על עצמי
00:55
and why I leadעוֹפֶרֶת this schizophrenicסכיזופרני life.
13
43000
4000
ולמה אני מנהל חיים סכיזופרניים כאלה.
00:59
Well, I was bornנוֹלָד in Southדָרוֹם Africaאַפְרִיקָה and my parentsהורים were imprisonedכָּלוּא
14
47000
5000
ובכן, נולדתי בדרום אפריקה וההורים שלי נשלחו לכלא
01:04
for resistingהתנגדות the racistגִזעָן regimeמִשׁטָר.
15
52000
2000
על התנגדות למשטר הגזעני.
01:06
When they were releasedמְשׁוּחרָר, we left and we wentהלך as refugeesפליטים to Kenyaקניה and Tanzaniaטנזניה.
16
54000
7000
כשהשתחררו, עזבנו והלכנו כפליטים לקניה וטנזניה.
01:13
Bothשניהם were very youngצָעִיר countriesמדינות then,
17
61000
2000
שתיהן היו אז מדינות צעירות מאוד,
01:15
and fullמלא of hopeלְקַווֹת for the futureעתיד.
18
63000
3000
ומלאות בתקווה לעתיד.
01:18
We had an amazingמדהים childhoodיַלדוּת. We didn't have any moneyכֶּסֶף,
19
66000
2000
הייתה לנו ילדות מדהימה. לא היה לנו כסף בכלל,
01:20
but we were outdoorsמחוץ לבית mostרוב of the time.
20
68000
3000
אבל היינו בחוץ רוב הזמן.
01:23
We had fantasticפַנטַסטִי friendsחברים and we saw the wondersפלאים of the worldעוֹלָם,
21
71000
5000
היו לנו חברים נהדרים וחזינו בנפלאות העולם,
01:28
like Kilimanjaroקילימנג'רו, Serengetiסרנגטי and the OlduvaiOlduvai Gorgeעָרוּץ.
22
76000
6000
כמו קלימנג'רו, סרנגטי, וערוץ האולדובאי.
01:34
Well, then we movedנִרגָשׁ to Londonלונדון for highגָבוֹהַ schoolבית ספר.
23
82000
2000
ובכן, אז עברנו ללונדון בשביל התיכון.
01:36
And after that -- there's nothing much to say about that.
24
84000
5000
ואחרי זה - אין יותר מדי מה להגיד על זה.
01:41
It was ratherבמקום dullמשעמם. But I cameבא back to Africaאַפְרִיקָה
25
89000
4000
זה היה די משעמם. אבל חזרתי לאפריקה
01:45
at the ageגיל of 17, as a volunteerלְהִתְנַדֵב teacherמוֹרֶה
26
93000
4000
בגיל 17, כמורה מתנדב
01:49
to Lesothoלסוטו, whichאיזה is a tinyזָעִיר countryמדינה,
27
97000
3000
ללסוטו, שזו מדינה קטנטנה,
01:52
surroundedמוּקָף at that time by apartheidאפרטהייד Southדָרוֹם Africaאַפְרִיקָה.
28
100000
5000
שדרום אפריקה של האפרטהייד הקיפה אותה בתקופה ההיא.
01:57
Well, 80 percentאָחוּז of the menגברים in Lesothoלסוטו
29
105000
3000
ובכן, 80 אחוז מהגברים בלסוטו
02:00
workedעבד in the minesמוקשים over the borderגבול,
30
108000
4000
עבדו במכרות שבגבול.
02:04
in brutalאַכְזָרִי conditionsתנאים.
31
112000
3000
בתנאים אכזריים.
02:07
Neverthelessעל כל פנים, I -- as I'm sure -- as a ratherבמקום irritatingמְעַצבֵּן youngצָעִיר, whiteלבן man
32
115000
6000
אף על פי כן, אני - כמו שאני בטוח - כגבר לבן צעיר ומעצבן
02:13
comingמגיע into theirשֶׁלָהֶם villageכְּפָר, I was welcomedבברכה with incredibleמדהים hospitalityהכנסת אורחים and warmthחוֹם.
33
121000
6000
שמגיע אליהם לכפר, התקבלתי ביידים פתוחות ובהרבה חום.
02:19
But the kidsילדים were the bestהטוב ביותר partחֵלֶק.
34
127000
2000
אבל הילדים היו החלק הכי טוב.
02:21
The kidsילדים were amazingמדהים: extremelyמְאוֹד eagerלָהוּט and oftenלעתים קרובות very brightבָּהִיר.
35
129000
5000
הילדים היו מדהימים. נלהבים מאוד ולעיתים קרובות מבריקים.
02:26
And I'm just going to tell you one storyכַּתָבָה,
36
134000
2000
ואני רק הולך לספר לכם סיפור אחד,
02:28
whichאיזה got throughדרך to me.
37
136000
3000
שנגע בי.
02:31
I used to try to take the kidsילדים outsideבחוץ as oftenלעתים קרובות as possibleאפשרי,
38
139000
2000
נסיתי להוציא את הילדים החוצה כמה שאפשר,
02:33
to try to connectלְחַבֵּר the academicאקדמי stuffדברים with the realאמיתי worldעוֹלָם.
39
141000
5000
בנסיון לחבר בין החומר הלימודי לעולם האמיתי.
02:38
And they weren'tלא היו used to that.
40
146000
3000
והם לא היו רגילים לזה.
02:41
But I tookלקח them outsideבחוץ one day and I said,
41
149000
2000
אבל הוצאתי אותם החוצה יום אחד ואמרתי,
02:43
"I want you to estimateלְהַעֲרִיך the heightגוֹבַה of the buildingבִּניָן."
42
151000
3000
"אני רוצה שתאמדו את גובה הבניין".
02:46
And I expectedצָפוּי them to put a rulerבעל שליטה nextהַבָּא to the wallקִיר,
43
154000
3000
וצפיתי מהם לשים את הסרגל על הקיר,
02:49
sizeגודל it up with a fingerאֶצבַּע, and make an estimateלְהַעֲרִיך of the heightגוֹבַה.
44
157000
5000
למדוד עם האצבע, ולתת אומדן של הגובה.
02:54
But there was one little boyיֶלֶד, very smallקָטָן for his ageגיל.
45
162000
4000
אבל היה ילד אחד קטן, מאוד קטן לגילו.
02:58
He was the sonבֵּן of one of the poorestענייה familiesמשפחות in the villageכְּפָר.
46
166000
3000
הוא היה הבן של אחת המשפחות העניות ביותר בכפר.
03:01
And he wasn'tלא היה doing that. He was scribblingשִׁרבּוּט with chalkגִיר on the pavementמִדרָכָה.
47
169000
5000
והוא לא עשה את זה. הוא שרבט עם גיר על המדרכה.
03:06
And so, I said -- I was annoyedמְרוּגָז -- I said, "What are you doing?
48
174000
3000
אז אמרתי - התעצבנתי - אמרתי "מה אתה עושה?
03:09
I want you to estimateלְהַעֲרִיך the heightגוֹבַה of the buildingבִּניָן."
49
177000
2000
אני רוצה שתאמוד את גובה הבניין".
03:11
He said, "OK. I measuredנמדד the heightגוֹבַה of a brickלְבֵנָה.
50
179000
3000
הוא אמר "אוקיי. מדדתי את גובה הלבנה.
03:14
I countedספרתי the numberמספר of bricksלבנים and now I'm multiplyingהכפלה."
51
182000
5000
ספרתי את מספר הלבנים ועכשיו אני מכפיל".
03:19
Well -- (Laughterצחוק) -- I hadn'tלא thought of that one.
52
187000
5000
ובכן, לא חשבתי על זה.
03:24
And manyרב experiencesחוויות like this happenedקרה to me.
53
192000
4000
וקרו לי הרבה מקרים כאלה.
03:28
Anotherאַחֵר one is that I metנפגש a minerכּוֹרֶה. He was home on his three-monthשלושה חודשים leaveלעזוב from the minesמוקשים.
54
196000
8000
עוד אחד זה שפגשתי כורה. הוא היה בבית לרגל חופשה בת שלושה חודשים מהמכרות.
03:36
Sittingיְשִׁיבָה nextהַבָּא to him one day, he said, "There's only one thing that I really lovedאהוב at schoolבית ספר.
55
204000
6000
תוך כדי שאני יושב לידו יום אחד, הוא אמר "יש רק דבר אחד שבאמת אהבתי בבית ספר.
03:42
And you know what it was? Shakespeareשייקספיר." And he recitedדקלמו some to me.
56
210000
7000
ואתה יודע מה זה היה? שייקספיר". והוא ציטט לי קצת.
03:49
And these and manyרב similarדוֹמֶה experiencesחוויות convincedמְשׁוּכנָע me
57
217000
4000
וזה ועוד הרבה מקרים דומים שיכנעו אותי
03:53
that there are just tonsטונות of brightבָּהִיר kidsילדים in Africaאַפְרִיקָה
58
221000
4000
שפשוט יש המון ילדים מבריקים באפריקה
03:57
-- inventiveתַחבְּלָנִי kidsילדים, intellectualאִינטֶלֶקְטוּאַלִי kidsילדים --
59
225000
4000
ילדים בעלי כושר המצאה, ילדים אינטלקטואלים,
04:01
and starvedמוּרעָב of opportunityהִזדַמְנוּת.
60
229000
1000
ורעבים להזמדנות.
04:02
And if Africaאַפְרִיקָה is going to get fixedתוקן, it's by them, not by us.
61
230000
6000
ואם אפריקה תתוקן, זה יהיה על ידם, לא על ידנו.
04:08
Well, after -- (Applauseתְשׁוּאוֹת) -- that's the truthאֶמֶת.
62
236000
6000
ובכן, אחרי... זו האמת.
04:14
Well, after Lesothoלסוטו, I traveledנסעתי acrossלְרוֹחָב Africaאַפְרִיקָה
63
242000
3000
ובכן, אחרי לסוטו, טיילתי ברחבי אפריקה
04:17
before returningחוזרים to Englandאַנְגלִיָה
64
245000
2000
לפני שחזרתי לאנגליה
04:20
-- so grayאפור and depressingמְדַכֵּא, in comparisonהשוואה.
65
248000
3000
- כל כך אפורה ומדכאת בהשוואה.
04:23
And I wentהלך to Cambridgeקיימברידג '. And there, I fellנפל for theoreticalתֵאוֹרֵטִי physicsפיזיקה.
66
251000
7000
והלכתי לקיימברידג'. ושם, התאהבתי בפיסיקה תיאורטית.
04:30
Well, I'm not going to explainלהסביר this equationמשוואה,
67
258000
2000
ובכן, אני לא הולך להסביר את המשוואה הזו,
04:32
but theoreticalתֵאוֹרֵטִי physicsפיזיקה is really an amazingמדהים subjectנושא.
68
260000
4000
אבל פיסיקה תיאורטית היא, באמת, נושא מדהים.
04:36
We can writeלִכתוֹב down all the lawsחוקי of physicsפיזיקה we know in one lineקַו.
69
264000
6000
אנחנו יכולים לכתוב את כל חוקי הפיסיקה שאנחנו מכירים בשורה אחת.
04:42
And, admittedlyיש להודות, it's in a very shorthandקַצרָנוּת notationסִמוּן.
70
270000
5000
ויש להודות, זה בסימון מאוד מקוצר.
04:47
And it containsמכיל 18 freeחופשי parametersפרמטרים,
71
275000
4000
וזה מכיל 18 פרמטרים חופשיים,
04:51
OK, whichאיזה we have to fitלְהַתְאִים to the dataנתונים.
72
279000
3000
אוקיי, שעלינו להתאים למידע.
04:54
So it's not the finalסופי storyכַּתָבָה,
73
282000
2000
אז זה לא סוף הסיפור,
04:56
but it's an incrediblyבצורה מדהימה powerfulחָזָק summaryסיכום of everything we know
74
284000
5000
אבל זה סיכום מדהים בעוצמתו של כל מה שאנחנו יודעים
05:01
about natureטֶבַע at the mostרוב basicבסיסי levelרָמָה.
75
289000
4000
לגבי הטבע ברמה הכי בסיסית.
05:05
And apartמלבד from a fewמְעַטִים very importantחָשׁוּב looseמְשׁוּחרָר endsמסתיים, whichאיזה you've heardשמע about here --
76
293000
4000
ומלבד לכמה סימני שאלה מאוד חשובים, שעליהם שמעתם כאן -
05:09
like darkאפל energyאֵנֶרְגִיָה and darkאפל matterחוֹמֶר --
77
297000
3000
כמו אנרגיה אפלה, וחומר אפל -
05:12
this equationמשוואה describesמתאר,
78
300000
2000
המשוואה הזו מתארת -
05:14
seemsנראה to describeלְתַאֵר everything about the universeעוֹלָם and what's in it.
79
302000
5000
נראה שהיא מתארת הכל על היקום ומה שבתוכו.
05:19
But there's one bigגָדוֹל puzzleחִידָה remainingנוֹתָר,
80
307000
2000
אבל עדיין נשארת חידה גדולה,
05:21
and this was mostרוב succinctlyבתמציתיות put to me by my primaryיְסוֹדִי schoolבית ספר mathמתמטיקה teacherמוֹרֶה in
81
309000
5000
וזה נוסח לי באופן תמציתי ביותר על ידי המורה שלי למתמטיקה בבית ספר היסודי
05:26
Tanzaniaטנזניה, who'sמי זה a wonderfulנִפלָא Scottishסקוטי ladyגברת
82
314000
3000
בטנזניה, שהיא אישה סקוטית נהדרת
05:29
who I still stayשָׁהוּת in touchלגעת with.
83
317000
3000
שאני עדיין בקשר איתה.
05:32
And she's now in her 80s.
84
320000
2000
והיא עכשיו בשנות השמונים לחייה.
05:34
And when I try to explainלהסביר my work to her, she wavedנופף away all the detailsפרטים, and she said,
85
322000
5000
וכשאני מנסה להסביר לה את העבודה שלי, היא מבטלת את כל הפרטים ואומרת:
05:39
"Neilניל, there's only one questionשְׁאֵלָה that really mattersעניינים.
86
327000
5000
ניל, יש רק שאלה אחת שבאמת חשובה.
05:44
What bangedדפק?" (Laughterצחוק)
87
332000
4000
מה התפוצץ?"
05:48
"Everyoneכל אחד talksשיחות about the Bigגָדוֹל Bangלִדפּוֹק. What bangedדפק?"
88
336000
5000
"כולם מדברים על המפץ הגדול. מה התפוצץ?"
05:53
And she's right. It's a questionשְׁאֵלָה we'veיש לנו all been avoidingהימנעות.
89
341000
5000
והיא צודקת. זו שאלה שכולנו התחמקנו ממנה.
05:58
The standardתֶקֶן explanationהֶסבֵּר is that the universeעוֹלָם somehowאיכשהו sprangזינק into existenceקִיוּם,
90
346000
5000
ההסבר הרווח הוא שהיקום איכשהו קפץ לקיימות,
06:03
fullמלא of a strangeמוּזָר kindסוג of energyאֵנֶרְגִיָה
91
351000
2000
מלא באנרגיה מסוג מוזר
06:05
-- inflationaryאִינפלַצִיוֹנִי energyאֵנֶרְגִיָה -- whichאיזה blewנשבה it up.
92
353000
5000
- אנרגיית אינפלציה - שפוצצה אותו.
06:10
But the puzzleחִידָה of why the universeעוֹלָם emergedיצא in that peculiarמוּזָר stateמדינה
93
358000
4000
אבל החידה למה היקום צץ במצב הייחודי הזה
06:14
is completelyלַחֲלוּטִין unsolvedלא פתור.
94
362000
4000
לא פתורה בכלל.
06:18
Now, I workedעבד on that theoryתֵאוֹרִיָה for a while, with Stephenסטיבן Hawkingרוֹכְלוּת and othersאחרים.
95
366000
4000
עכשיו, עבדתי על התיאוריה זמן מה, יחד עם סטפן הוקינג ואחרים.
06:22
But then I beganהחל to exploreלַחקוֹר anotherאַחֵר alternativeחֲלוּפָה.
96
370000
3000
אבל אז התחלתי לחקור חלופה אחרת.
06:25
The alternativeחֲלוּפָה is that the Bigגָדוֹל Bangלִדפּוֹק wasn'tלא היה the beginningהתחלה.
97
373000
3000
החלופה היא שהמפץ הגדול לא היה ההתחלה.
06:28
Perhapsאוּלַי the universeעוֹלָם existedהיה קיים before the bangלִדפּוֹק,
98
376000
3000
אולי היקום היה קיים לפני המפץ,
06:31
and the bangלִדפּוֹק was just a violentאַלִים eventמִקרֶה in a pre-existingקיים מראש universeעוֹלָם.
99
379000
5000
והמפץ היה פשוט אירוע אלים ביקום שהיה קיים קודם.
06:36
Well, this possibilityאפשרות is actuallyלמעשה suggestedמוּצָע
100
384000
3000
ובכן, האפשרות למעשה הועלתה
06:39
by the latestהכי מאוחר theoriesתיאוריות, the unifiedמאוחד theoriesתיאוריות,
101
387000
3000
בתיאוריות האחרונות, התיאוריות המאוחדות,
06:42
whichאיזה try to explainלהסביר all those 18 freeחופשי parametersפרמטרים
102
390000
3000
שמנסות להסביר את כל אותם 18 פרמטרים חופשיים
06:45
in a singleיחיד frameworkמִסגֶרֶת, whichאיזה will hopefullyבתקווה predictלַחֲזוֹת all of them.
103
393000
7000
בשלד בודד, שבתקווה יחזה את כולם.
06:52
And I'll just shareלַחֲלוֹק a cartoonקָרִיקָטוּרָה of this ideaרַעְיוֹן here.
104
400000
3000
ואני רק אציג סרטון של הרעיון הזה.
06:55
It's all I can conveyלְהַעֲבִיר. Accordingלפי to these theoriesתיאוריות,
105
403000
3000
זה כל מה שאני יכול להעביר. על פי התיאוריות האלה,
06:58
there are extraתוֹסֶפֶת dimensionsממדים of spaceמֶרחָב, not just the threeשְׁלוֹשָׁה we're familiarמוּכָּר with,
106
406000
3000
יש מימדים נוספים בחלל, לא רק השלושה שאנחנו מכירים,
07:01
but at everyכֹּל pointנְקוּדָה in the roomחֶדֶר there are more dimensionsממדים.
107
409000
4000
אלא בכל נקודה בחדר יש מימדים נוספים.
07:05
And in particularמיוחד, there's one ratherבמקום strangeמוּזָר one,
108
413000
2000
ובמיוחד, יש אחד משונה למדי,
07:07
in the mostרוב elegantאֵלֶגַנטִי unifiedמאוחד theoriesתיאוריות we have.
109
415000
3000
בתיאוריות המאוחדות האלגנטיות ביותר שיש לנו.
07:10
The strangeמוּזָר one looksנראה likesאוהב this:
110
418000
2000
המשונה נראה כך:
07:12
that we liveלחיות in a three-dimensionalתלת ממד worldעוֹלָם.
111
420000
3000
שאנחנו חיים בעולם תלת מימדי.
07:15
We liveלחיות in one of these worldsעולמות, and I can only showלְהַצִיג it as a sheetדַף,
112
423000
4000
אנחנו חיים באחד העולמות האלה, ואני יכול להראות את זה רק כדף,
07:19
but it's really three-dimensionalתלת ממד.
113
427000
3000
אבל זה באמת תלת מימדי.
07:22
And a tinyזָעִיר distanceמֶרְחָק away, there's anotherאַחֵר sheetדַף,
114
430000
4000
ובמרחק זעיר, יש דף נוסף,
07:26
alsoגַם three-dimensionalתלת ממד, and they're separatedמופרד by a gapפער.
115
434000
2000
גם תלת מימדי, והם מופרדים על ידי רווח.
07:28
The gapפער is very tinyזָעִיר, and I've blownפוצצו it up so you can see it.
116
436000
3000
הרווח מאוד קטן, וניפחתי את זה על מנת שתראו אותו.
07:31
But it's really a tinyזָעִיר fractionשבריר of the sizeגודל of an atomicאָטוֹמִי nucleusגַרעִין.
117
439000
5000
אבל באמת הוא בגודל של חלקיק מהגודל של גרעין אטום.
07:36
I won'tרָגִיל go into the detailsפרטים of why we think the universeעוֹלָם is like this,
118
444000
3000
לא אכנס לפרטים על למה אנחנו חושבים שהייקום הוא ככה
07:39
but it comesבא out of the mathמתמטיקה and tryingמנסה to explainלהסביר the physicsפיזיקה that we know.
119
447000
4000
אבל זה על פי המתמטיקה וזה מנסה להסביר את הפיסיקה שאנחנו יודעים.
07:43
Well, I got interestedמעוניין in this because it seemedנראה to me that it was an obviousברור questionשְׁאֵלָה.
120
451000
4000
ובכן, התעניינתי בזה בגלל שזה היה נראה לי כמו שאלה מובנת מאליה.
07:47
Whichאיזה is, what happensקורה if these two, three-dimensionalתלת ממד worldsעולמות
121
455000
3000
שהיא, מה קורה אם שני העולמות התלת מימדיים האלה
07:50
should actuallyלמעשה collideלְהִתְנַגֵשׁ?
122
458000
3000
ממש יתנגשו?
07:54
And if they collideלְהִתְנַגֵשׁ, it would look a lot like the Bigגָדוֹל Bangלִדפּוֹק.
123
462000
3000
ואם הם מתנגשים, זה ייראה ממש כמו המפץ הגדול.
07:57
But it's slightlyמְעַט differentשונה than in the conventionalמוּסכָּם pictureתְמוּנָה.
124
465000
3000
אבל זה קצת שונה מהתמונה השגרתית.
08:00
The conventionalמוּסכָּם pictureתְמוּנָה of the Bigגָדוֹל Bangלִדפּוֹק is a pointנְקוּדָה.
125
468000
2000
התמונה השגרתית של המפץ הגדול היא נקודה.
08:02
Everything comesבא out of a pointנְקוּדָה;
126
470000
2000
הכל יוצא מנקודה.
08:04
you have infiniteאֵינְסוֹף densityצְפִיפוּת. And all the equationsמשוואות breakלשבור down.
127
472000
4000
יש את הצפיפות האינסופית. וכל המשוואות מתמוטטות.
08:08
No hopeלְקַווֹת of describingהמתאר that.
128
476000
2000
אין סיכוי לתאר את זה.
08:10
In this pictureתְמוּנָה, you'llאתה noticeהודעה,
129
478000
2000
בתמונה, אתם תשימו לב,
08:12
the bangלִדפּוֹק is extendedמורחב. It's not a pointנְקוּדָה.
130
480000
2000
המפץ מתרחב. זה לא נקודה.
08:14
The densityצְפִיפוּת of matterחוֹמֶר is finiteסוֹפִי, and we have a chanceהִזדַמְנוּת
131
482000
3000
צפיפות החומר סופית, ויש לנו סיכוי
08:17
of a consistentעִקבִי setמַעֲרֶכֶת of equationsמשוואות that can describeלְתַאֵר the wholeכֹּל processתהליך.
132
485000
5000
לקבוצת משוואות עקבית שיכולה לתאר את כל התהליך.
08:22
So, to cutגזירה a long storyכַּתָבָה shortקצר, we'veיש לנו exploredנחקרו this alternativeחֲלוּפָה.
133
490000
3000
בקיצור, חקרנו את החלופה הזו.
08:25
We'veללא שם: יש לנו shownמוצג that it can fitלְהַתְאִים
134
493000
2000
הראנו שהיא יכולה להתאים
08:27
all of the dataנתונים that we have about the formationהיווצרות of galaxiesגלקסיות,
135
495000
4000
לכל המידע שיש לנו על היווצרות הגלקסיות,
08:31
the fluctuationsתנודות in the microwaveמיקרוגל backgroundרקע כללי.
136
499000
3000
התנודות ברקע קרינת גלי המיקרו.
08:34
Furthermoreיתר על כן, there's an experimentalנִסיוֹנִי way
137
502000
2000
מעבר לכך, ישנה דרך ניסויית
08:36
to tell this theoryתֵאוֹרִיָה, apartמלבד from the inflationaryאִינפלַצִיוֹנִי explanationהֶסבֵּר that I told you before.
138
504000
7000
להסביר את התיאורה הזו מלבד להסבר האינפלציה שהסברתי לכם קודם.
08:43
It involvesכרוך gravitationalכבידה wavesגלים.
139
511000
3000
זה כולל גלי כבידה.
08:46
And in this scenarioתַרחִישׁ, not only was the Bigגָדוֹל Bangלִדפּוֹק not the beginningהתחלה,
140
514000
3000
ובתרחיש הזה, לא רק שהמפץ הגדול לא היה ההתחלה,
08:49
as you can see from the pictureתְמוּנָה,
141
517000
3000
כמו שאפשר לראות בתמונה הזו,
08:52
it can happenלִקְרוֹת over and over again.
142
520000
2000
זה יכול לקרות שוב ושוב.
08:54
It mayמאי be that we liveלחיות in an endlessאינסופי universeעוֹלָם,
143
522000
3000
ייתכן ואנחנו חיים ביקום שלא נגמר,
08:57
bothשניהם in spaceמֶרחָב and in time.
144
525000
1000
מבחינת מרחב וגם זמן.
09:01
And there'veיש been bangsפּוֹנִי in the pastעבר, and there will be bangsפּוֹנִי in the futureעתיד.
145
529000
3000
והיו מפצים בעבר, ויהיו מפצים בעתיד.
09:04
And maybe we liveלחיות in an endlessאינסופי universeעוֹלָם.
146
532000
4000
וייתכן ואנחנו חיים ביקום שלא נגמר.
09:08
Well, makingהֲכָנָה and testingבדיקה modelsמודלים of the universeעוֹלָם
147
536000
5000
ובכן, ליצור ולבחון מודלים של היקום,
09:13
is, for me, the bestהטוב ביותר way I have of enjoyingנהנה and appreciatingלהעריך the universeעוֹלָם.
148
541000
7000
בשבילי, זו הדרך הטובה ביותר שיש לי ליהנות ולהעריך את היקום.
09:20
We need to make the bestהטוב ביותר mathematicalמָתֵימָטִי modelsמודלים we can,
149
548000
2000
אנחנו צריכים ליצור את המודלים המתמטיים הכי טובים שביכולתנו,
09:22
the mostרוב consistentעִקבִי onesיחידות.
150
550000
2000
הכי עקביים.
09:24
And then we scrutinizeלִבחוֹן them, logicallyבאופן הגיוני and with dataנתונים.
151
552000
4000
ואז אנחנו חוקרים אותם בעיון רב, בהיגיון ועם מידע.
09:28
And we try to convinceלְשַׁכְנֵעַ ourselvesבְּעָצמֵנוּ --
152
556000
3000
ואנחנו מנסים לשכנע את עצמנו -
09:31
we really try to convinceלְשַׁכְנֵעַ ourselvesבְּעָצמֵנוּ they're wrongלא בסדר.
153
559000
2000
אנחנו ממש מנסים לשכנע את עצמנו שהם לא נכונים.
09:33
That's progressהתקדמות: when we proveלְהוֹכִיחַ things wrongלא בסדר.
154
561000
3000
זהו תהליך: כשאנחנו מפריכים דברים.
09:36
And graduallyבאופן הדרגתי, we hopefullyבתקווה moveמהלך \ לזוז \ לעבור closerיותר קרוב and closerיותר קרוב to understandingהֲבָנָה the worldעוֹלָם.
155
564000
6000
ובהדרגה, ובתקווה, אנחנו מתקרבים יותר ויותר להבנת העולם.
09:42
As I pursuedרדף my careerקריירה, something was always gnawingכִּרסוּם away insideבְּתוֹך me.
156
570000
5000
בזמן ששקדתי על הקריירה שלי, משהו בפנים כירסם אותי.
09:47
What about Africaאַפְרִיקָה?
157
575000
3000
מה עם אפריקה?
09:50
What about those kidsילדים I'd left behindמֵאָחוֹר?
158
578000
5000
מה עם הילדים האלה שהשארתי מאחור?
09:55
Insteadבמקום זאת of developingמתפתח, as we'dלהתחתן all hopedקיווה in the '60s,
159
583000
3000
במקום להתפתח, כפי שכולנו קיווינו בשנות השישים,
09:58
things had gottenקיבל worseרע יותר.
160
586000
2000
המצב רק הידרדר.
10:00
Africaאַפְרִיקָה was grippedאחזה by povertyעוני, diseaseמַחֲלָה and warמִלחָמָה.
161
588000
4000
אפריקה נשבתה על ידי עוני, חולי ומלחמה.
10:04
This is very graphicallyבְּצוּרָה גְרָפִית shownמוצג by the Worldmapperוורלדמפר websiteאתר אינטרנט and projectפּרוֹיֶקט.
162
592000
6000
ניתן לראות את זה באופן מאוד גרפי באתר ובפרוייקט של Worldmapper.
10:10
And so the ideaרַעְיוֹן is to representלְיַצֵג eachכל אחד countryמדינה
163
598000
3000
אז הרעיון הוא להציג כל מדינה
10:13
on a mapמַפָּה, but scaleסוּלָם the areaאֵזוֹר accordingלפי to some quantityכַּמוּת.
164
601000
6000
על מפה, אך למדוד את האיזור על פי מידה מסויימת.
10:19
So here'sהנה just the standardתֶקֶן areaאֵזוֹר mapמַפָּה of the worldעוֹלָם.
165
607000
2000
אז יש את מפת האיזור הסטנדרטית.
10:21
By the way, Africaאַפְרִיקָה is very largeגָדוֹל.
166
609000
2000
דרך אגב, אפריקה גדולה מאוד.
10:23
And the nextהַבָּא mapמַפָּה now showsמופעים Africa'sשל אפריקה GDPתמ"ג in 1960,
167
611000
5000
והמפה הבאה מראה את התמ"ג של אפריקה ב - 1960,
10:28
around the time of independenceעצמאות for manyרב Africanאַפְרִיקַנִי statesמדינות.
168
616000
5000
סביב השנים בהן הרבה מדינות אפריקאיות זכו בעצמאות.
10:33
Now, this is 1990, and then 2002. And here'sהנה a projectionהַקרָנָה for 2015.
169
621000
10000
עכשיו, זו 1990 ואז 2002. והנה תחזית ל - 2015.
10:44
Bigגָדוֹל changesשינויים are happeningמתרחש in the worldעוֹלָם,
170
632000
1000
שינויים גדולים קורים בעולם,
10:45
but they're not helpingמָנָה Africaאַפְרִיקָה.
171
633000
3000
אבל הם לא עוזרים לאפריקה.
10:48
What about Africa'sשל אפריקה populationאוּכְלוֹסִיָה? The populationאוּכְלוֹסִיָה isn't out of proportionפּרוֹפּוֹרצִיָה to its areaאֵזוֹר,
172
636000
4000
מה עם אוכלוסיית אפריקה? האוכלוסייה בהחלט פופורציונאלית לאיזור שלה,
10:52
but Africaאַפְרִיקָה leadsמוביל the worldעוֹלָם in deathsמוות from oftenלעתים קרובות preventableמָנִיעַ causesגורם ל:
173
640000
5000
אבל אפריקה מובילה בתמותה מסיבות שלרוב ניתן למנוע:
10:57
malnutritionתת תזונה, simpleפָּשׁוּט infectionsזיהומים and birthהוּלֶדֶת complicationsסיבוכים.
174
645000
7000
תת-תזונה, זיהומים פשוטים, וסיבוכי לידה.
11:04
Then there's HIVHIV/AIDSאיידס. And then there are deathsמוות from warמִלחָמָה.
175
652000
5000
ואז יש HIV/AIDS. ואז יש מוות במלחמות.
11:09
OK, currentlyכַּיוֹם there are 45,000 people a monthחוֹדֶשׁ dyingגְסִיסָה in the Congoקונגו,
176
657000
5000
אוקיי, יש נכון להיום 45,000 אנשים שמתים בחודש בקונגו,
11:14
as a consequenceתוֹצָאָה of the warמִלחָמָה
177
662000
2000
כתוצאה מהמלחמה
11:16
there over coltanקולטן and diamondsיהלומים and other things.
178
664000
4000
על קולטן, יהלומים, וכו'...
11:20
It's still going on.
179
668000
4000
זה עדיין נמשך.
11:24
What about Africa'sשל אפריקה capacityקיבולת to do something about these problemsבעיות?
180
672000
3000
מה עם היכולת של אפריקה להתמודד עם הבעיות האלה?
11:27
Well, here'sהנה the numberמספר of physiciansרופאים in Africaאַפְרִיקָה.
181
675000
5000
ובכן, הנה מספר הרופאים באפריקה.
11:32
Here'sהנה the numberמספר of people in higherגבוה יותר educationהַשׂכָּלָה.
182
680000
5000
הנה מספר האנשים בהשכלה גבוהה.
11:37
And here -- mostרוב shockingמְזַעזֵעַ to me --
183
685000
2000
והנה - מה שאותי הכי מזעזע -
11:39
the numberמספר of scientificמַדָעִי researchמחקר papersניירות comingמגיע out of Africaאַפְרִיקָה.
184
687000
4000
מספר המאמרים המדעיים שיוצאים מאפריקה.
11:43
It just doesn't existקיימים scientificallyמבחינה מדעית.
185
691000
5000
פשוט לא קיים.
11:48
And this was very eloquentlyברהיטות arguedטען at TEDTED Africaאַפְרִיקָה:
186
696000
3000
ואת כל זה טענו באופן משכנע ב - TED אפריקה:
11:51
that all of the aidסיוע that's been givenנָתוּן
187
699000
2000
שכל העזרה הזו שנתנו לאפריקה
11:53
has completelyלַחֲלוּטִין failedנִכשָׁל to put Africaאַפְרִיקָה ontoעַל גַבֵּי its ownשֶׁלוֹ two feetרגל.
188
701000
8000
לא עזרה במאום להעמיד את אפריקה על שתי רגליה.
12:01
Well, the transitionמַעֲבָר to democracyדֵמוֹקרָטִיָה in Southדָרוֹם Africaאַפְרִיקָה in 1994
189
709000
3000
ובכן, המעבר לדמוקרטיה בדרום אפריקה ב- 1994
12:04
was literallyפשוטו כמשמעו a dreamחולם come trueנָכוֹן for manyרב of us.
190
712000
4000
היה לא פחות מחלום לרבים מאיתנו.
12:08
My parentsהורים were bothשניהם electedנבחר to the first parliamentפַּרלָמֶנט,
191
716000
3000
שני הוריי נבחרו לפרלמנט הראשון,
12:11
alongsideבַּצַד Nelsonנלסון and Winnieויני Mandelaמנדלה. They were the only other coupleזוּג.
192
719000
5000
לצד נלסון וויני מנדלה. הם היו הזוג הנוסף היחידי.
12:16
And in 2001, I tookלקח a researchמחקר leaveלעזוב to visitלְבַקֵר them.
193
724000
4000
וב- 2001, לקחתי חופש מחקר כדי לבקר אותם.
12:20
And while I was busyעסוק workingעובד -- I was workingעובד on these collidingהתנגשות worldsעולמות, in the day.
194
728000
7000
וכשהייתי עסוק בעבודה - עבדתי על העולמות המתנגשים האלה, ביום.
12:27
But I learnedמְלוּמָד that there was a desperateנוֹאָשׁ shortageמחסור of skillsמיומנויות,
195
735000
3000
ולמדתי, שיש מחסור משווע של מיומנויות,
12:30
especiallyבמיוחד mathematicalמָתֵימָטִי skillsמיומנויות, in industryתַעֲשִׂיָה, in governmentמֶמְשָׁלָה, in educationהַשׂכָּלָה.
196
738000
8000
במיוחד מיומנויות מתמטיות, בתעשייה, בממשלה, בחינוך.
12:38
The abilityיְכוֹלֶת to make and testמִבְחָן modelsמודלים has becomeהפכו essentialחִיוּנִי,
197
746000
4000
היכולת ליצור ולבחון מודלים נהייתה הכרחית,
12:42
not only to everyכֹּל singleיחיד areaאֵזוֹר of scienceמַדָע todayהיום,
198
750000
3000
לא רק לכל תחום במדע היום,
12:45
but alsoגַם to modernמוֹדֶרנִי societyחֶברָה itselfעצמה.
199
753000
4000
אלא גם לחברה המודרנית עצמה.
12:49
And if you don't have mathמתמטיקה, you're not going to enterלהיכנס the modernמוֹדֶרנִי ageגיל.
200
757000
6000
ואם אין לך מתמטיקה, אתה לא תיכנס לעידן המודרני.
12:55
So I had an ideaרַעְיוֹן. And the ideaרַעְיוֹן was very simpleפָּשׁוּט.
201
763000
3000
אז היה לי רעיון. והרעיון היה פשוט מאוד.
12:58
The ideaרַעְיוֹן was to setמַעֲרֶכֶת up an Africanאַפְרִיקַנִי Instituteמכון for Mathematicalמָתֵימָטִי Sciencesמדעים, or AIMSAIMS.
202
766000
6000
הרעיון היה להקים מוסד אפריקאי למדעים מתמטיים, או בקיצור AIMS.
13:04
And let's recruitלגיס studentsסטודנטים from the wholeכֹּל of Africaאַפְרִיקָה,
203
772000
4000
ובוא נגייס סטודנטים מאפריקה כולה,
13:08
bringלְהָבִיא them togetherיַחַד with lecturersמרצים from all over the worldעוֹלָם,
204
776000
4000
ונפגיש אותם עם מרצים מכל רחבי העולם,
13:12
and we'llטוֹב try to give them a fantasticפַנטַסטִי educationהַשׂכָּלָה.
205
780000
5000
וננסה להעניק להם השכלה מצויינת.
13:17
Well, as a Cambridgeקיימברידג ' professorפּרוֹפֶסוֹר, I had manyרב contactsאנשי קשר.
206
785000
3000
ובכן, בתור פרופסור מקמברידג', היו לי הרבה קשרים.
13:20
And to my astonishmentתַדְהֵמָה, they backedמגובה me 100 percentאָחוּז.
207
788000
3000
ולתדהמתי, הם גיבו אותי ב - 100%.
13:23
They said, "Go and do it,
208
791000
2000
הם אמרו "לך תעשה את זה,
13:25
and we'llטוֹב come and lectureהַרצָאָה."
209
793000
4000
ונבוא להרצות".
13:29
And I knewידע it would be amazingמדהים funכֵּיף to bringלְהָבִיא brilliantמַברִיק studentsסטודנטים
210
797000
4000
וידעתי שזה כיף אדיר להביא סטודנטים מבריקים
13:33
from these countriesמדינות -- where they don't have any opportunitiesהזדמנויות -- togetherיַחַד
211
801000
4000
מהמדינות האלו, בהן אין להם הזדמנויות, יחד
13:37
with the bestהטוב ביותר lecturersמרצים in the worldעוֹלָם --
212
805000
2000
עם המרצים הטובים בעולם,
13:39
who I knewידע would come, because of the interestריבית in Africaאַפְרִיקָה --
213
807000
3000
שידעתי שהם יבואו, בגלל העניין באפריקה.
13:42
and put them togetherיַחַד and just let the sparksניצוצות flyלטוס, זבוב.
214
810000
7000
ולשים אותם יחד ולתת לניצוצות לעוף.
13:49
So we boughtקנה a derelictנָטוּשׁ hotelמלון nearליד Capeכַּף Townהעיר.
215
817000
4000
אז קנינו מלון נטוש בקרבת קייפטאון.
13:53
It's an 80-room-חֶדֶר Artאומנות Decoדקו hotelמלון from the 1920s.
216
821000
3000
זה מלון ארט דקו עם 80 חדרים משנות ה - 20.
13:56
The areaאֵזוֹר was kindסוג of seedyמוּזנָח, so we got an 80-room-חֶדֶר hotelמלון for 100,000 dollarsדולר.
217
824000
6000
זה היה איזור די מוזנח, ככה שקנינו מלון עם 80 חדרים ב - 100,000$.
14:02
It's a beautifulיפה buildingבִּניָן. We decidedהחליט we would refurbishלְחַדֵשׁ it
218
830000
4000
זה בניין יפהפה. החלטנו לשפץ אותו
14:06
and then put out the wordמִלָה:
219
834000
2000
ואז הפצנו את השמועה:
14:08
we're going to startהַתחָלָה the bestהטוב ביותר mathמתמטיקה instituteמכון in Africaאַפְרִיקָה
220
836000
4000
אנחנו פותחים את המוסד הכי טוב למתמטיקה באפריקה
14:12
in this hotelמלון.
221
840000
1000
במלון הזה.
14:13
Well, the newחָדָשׁ Southדָרוֹם Africaאַפְרִיקָה is a very excitingמְרַגֵשׁ countryמדינה.
222
841000
3000
ובכן, דרום אפריקה החדשה היא מדינה מאוד מרתקת.
14:16
And those of you who haven'tלא been there, you should go.
223
844000
3000
ואלה מביניכם שלא היו שם, כדאי לכם ללכת.
14:19
It's very, very interestingמעניין what's happeningמתרחש.
224
847000
3000
מאוד, מאוד מעניין מה שקורה.
14:22
And we recruitedגויסו wonderfulנִפלָא staffצוות,
225
850000
3000
וגייסנו צוות נהדר,
14:25
highlyמְאוֹד motivatedמוטיבציה staffצוות.
226
853000
2000
צוות חדור מוטיבציה.
14:27
The other thing that's happenedקרה, whichאיזה was good for us, is the Internetאינטרנט.
227
855000
4000
הדבר השני שקרה, והיה טוב מאוד עבורנו, הוא האינטרנט.
14:31
Even thoughאם כי the Internetאינטרנט is very expensiveיָקָר all over Africaאַפְרִיקָה,
228
859000
3000
למרות שהאינטרנט יקר מאוד ברחבי אפריקה,
14:34
there are Internetאינטרנט cafesבתי קפה everywhereבכל מקום.
229
862000
2000
יש אינטרנט קפה בכל מקום.
14:36
And brightבָּהִיר youngצָעִיר Africansאפריקאים are desperateנוֹאָשׁ to joinלְהִצְטַרֵף the globalגלוֹבָּלִי communityהקהילה,
230
864000
5000
ואפריקאים צעירים ומבריקים נואשים להצטרף לקהילה הגלובאלית,
14:41
to be successfulמוּצלָח -- and they're very ambitiousשְׁאַפתָנִי.
231
869000
3000
כדי להצליח - והם מאוד שאפתניים.
14:44
They want to be the nextהַבָּא Einsteinאיינשטיין.
232
872000
4000
הם רוצים להיות האיינשטיין הבא.
14:50
And so when wordמִלָה cameבא out that AIMSAIMS was openingפְּתִיחָה,
233
878000
3000
אז כשהשמועה על פתיחת AIMS נפוצה,
14:53
it spreadהתפשטות very quicklyבִּמְהִירוּת viaבְּאֶמצָעוּת e-mailאֶלֶקטרוֹנִי and our websiteאתר אינטרנט.
234
881000
4000
היא נפוצה מהר מאוד דרך אי-מייל והאתר שלנו.
14:57
And we got lots of applicantsמועמדים.
235
885000
2000
וקיבלנו פניות רבות.
14:59
Well, we designedמְעוּצָב AIMSAIMS as a 24-hour-שָׁעָה learningלְמִידָה environmentסביבה,
236
887000
3000
ובכן, תיכננו את AIMS כסביבת למידה סביב השעון,
15:02
and it was fantasticפַנטַסטִי to startהַתחָלָה a universityאוּנִיבֶרְסִיטָה from the beginningהתחלה.
237
890000
4000
וזה היה נהדר לפתוח אוניברסיטה מההתחלה שלה.
15:06
You have to rethinkלחשוב מחדש, what is the universityאוּנִיבֶרְסִיטָה for?
238
894000
4000
אתה חייב לעשות חשיבה מחדש, מה מטרת האוניברסיטה?
15:10
And that's really excitingמְרַגֵשׁ.
239
898000
2000
וזה מאוד מרגש.
15:12
So we designedמְעוּצָב it to have interactiveאינטראקטיבי teachingהוֹרָאָה.
240
900000
3000
אז תכננו אותה כך שתהיה בה למידה אינטראקטיבית.
15:15
No droningמלמטה on at the chalkboardלוח.
241
903000
4000
בלי למידה חד גונית עם לוח וגיר.
15:19
We emphasizeלהדגיש problem-solvingפתרון בעיות, workingעובד in groupsקבוצות,
242
907000
4000
אנחנו שמים דגש על פיתרון-בעיות, עבודה בקבוצות,
15:23
everyכֹּל studentתלמיד discoveringלגלות and maximizingמקסום theirשֶׁלָהֶם ownשֶׁלוֹ potentialפוטנציאל
243
911000
4000
כל סטודנט מגלה וממצה את הפוטנציאל שבו,
15:27
and not chasingרודף אחרי gradesציוני.
244
915000
3000
ולא רודף אחר ציונים.
15:30
Everyoneכל אחד livesחיים togetherיַחַד in this hotelמלון -- lecturersמרצים and studentsסטודנטים --
245
918000
2000
כולם גרים ביחד במלון, מרצים וסטודנטים
15:32
and it's not surprisingמַפתִיעַ at all to find an impromptuמְאוּלתָר tutorialהדרכה at 1 a.m.
246
920000
6000
ולא מפתיע למצוא שיעור פרטי מאולתר באחת בלילה.
15:38
The studentsסטודנטים don't usuallyבְּדֶרֶך כְּלַל leaveלעזוב the computerמַחשֵׁב labמַעבָּדָה tillעד 2 or 3 a.m.
247
926000
4000
בדרך כלל הסטודנטים לא עוזבים את מעבדת המחשבים עד 2:00 או 3:00 בלילה.
15:42
And then they're up again at eightשמונה in the morningשַׁחַר.
248
930000
2000
והם קמים שוב ב - 8:00 בבוקר.
15:44
Lecturesהרצאות, problem-solvingפתרון בעיות and so on. It's an extraordinaryיוצא דופן placeמקום.
249
932000
7000
הרצאות, פיתרון בעיות וכדומה. זה מקום יוצא מן הכלל.
15:51
We especiallyבמיוחד emphasizeלהדגיש areasאזורי of great relevanceהרלוונטיות to Africa'sשל אפריקה developmentהתפתחות,
250
939000
5000
במיוחד אנחנו שמים דגש על תחומים שרלוונטים לפיתוח של אפריקה,
15:56
because, in those areasאזורי, scientistsמדענים workingעובד in Africaאַפְרִיקָה will have a competitiveתַחֲרוּתִי advantageיתרון.
251
944000
6000
מכיוון שבתחומים האלו, למדענים שעובדים באפריקה יהיה יתרון תחרותי.
16:02
They'llהם יהיו publishלְפַרְסֵם, be invitedמוזמן to conferencesכנסים.
252
950000
2000
הם יפרסמו, יוזמנו לכנסים.
16:04
They'llהם יהיו do well. They'llהם יהיו have successfulמוּצלָח careersקריירה.
253
952000
6000
הם יצליחו; תהיה להם קריירה מוצלחת.
16:10
And AIMSAIMS has doneבוצע extremelyמְאוֹד well.
254
958000
2000
ו-AIMS עשתה עבודה טובה מאוד.
16:12
Here is a listרשימה of last year'sשנה graduatesבוגרי, graduatedבוגר in Juneיוני,
255
960000
4000
הנה רשימה של הבוגרים של שנה שעברה, הם סיימו ביוני,
16:16
and what they're currentlyכַּיוֹם doing -- 48 of them.
256
964000
3000
ומה הם שעושים כרגע, 48 מהם.
16:19
And where they are is indicatedציין over here.
257
967000
4000
וכאן כתוב איפה הם נמצאים.
16:23
And where they'veהם כבר goneנעלם. So these are all postgraduateשֶׁלְאַחַר הַתוֹאַר הַרִאשׁוֹן studentsסטודנטים.
258
971000
4000
ולאן הם הלכו. אז כל הסטודנטים האלה הם אחרי תואר ראשון.
16:27
And they'veהם כבר all goneנעלם on to master'sמאסטר and PhPh.D. degreesמעלות in excellentמְעוּלֶה placesמקומות.
259
975000
7000
והם כולם המשיכו לתואר שני ודוקטורט במקומות מצויינים.
16:34
Fiveחָמֵשׁ studentsסטודנטים can be educatedמְחוּנָך at AIMSAIMS
260
982000
2000
אפשר ללמד חמישה סטודנטים ב - AIMS
16:36
for the costעֲלוּת of educatingחינוך one in the U.S. or Europeאֵירוֹפָּה.
261
984000
4000
בעלות לימודים של סטודנט אחד בארה"ב או אירופה.
16:40
But more importantחָשׁוּב, the pan-Africanפאן אפריקני studentתלמיד bodyגוּף
262
988000
3000
אבל יותר חשוב מכך, אוכלוסיית הסטודנטים בכללותה
16:43
is a continualמִתמַשֵׁך sourceמָקוֹר of strengthכוח, prideגאווה and commitmentמְחוּיָבוּת to Africaאַפְרִיקָה.
263
991000
6000
היא מקור בלתי נלאה של כח, גאווה ומחוייבות לאפריקה.
16:49
We illustrateלהמחיש AIMS'AIMS ' progressהתקדמות by coloringגִוּוּן in the countriesמדינות of Africaאַפְרִיקָה.
264
997000
5000
אנחנו ממחישים את ההתקדמות של AIMS על ידי צביעה של המדינות באפריקה.
16:54
So here you can see behindמֵאָחוֹר this listרשימה.
265
1002000
2000
אז אתם יכולים לראות כאן מאחורי הרשימה.
16:56
When a countyמָחוֹז is coloredצבעוני yellowצהוב, we'veיש לנו receivedקיבלו an applicationיישום;
266
1004000
4000
כשמדינה נצבעת בצהוב: קיבלנו פנייה;
17:00
orangeתפוז, we'veיש לנו acceptedמְקוּבָּל an applicationיישום; and greenירוק,
267
1008000
5000
כתום: קיבלנו מישהו שהגיש פנייה; וירוק:
17:05
a studentתלמיד has graduatedבוגר.
268
1013000
2000
סטודנט שסיים.
17:07
So here is where we were after the first graduationסיום לימודים in 2004.
269
1015000
4000
אז זה היה מצבנו אחרי טקס הסיום הראשון ב - 2004.
17:11
And we setמַעֲרֶכֶת ourselvesבְּעָצמֵנוּ a goalמטרה of turningחֲרִיטָה the continentיַבֶּשֶׁת greenירוק.
270
1019000
4000
והצבנו לעצמנו מטרה להפוך את היבשת לירוקה.
17:15
So there's 2005, -6, -7, -8.
271
1023000
4000
אז הנה 2005, 6, 7, 8.
17:19
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
272
1027000
10000
(מחיאות כפיים)
17:29
We're well on the way to achievingהשגתי our initialהתחלתי goalמטרה.
273
1037000
4000
אנחנו בדרך הנכונה להשיג את המטרה הראשונית שלנו.
17:33
We had some of the studentsסטודנטים filmedמוּסרָט at home before they cameבא to AIMSAIMS.
274
1041000
4000
ביקשנו מכמה תלמידים לצלם את עצמם בבית לפני שבאו ל - AIMS.
17:37
And I'll just showלְהַצִיג you one.
275
1045000
3000
ואני רק אראה לכם אחת.
17:40
Tendaiטנדאי Mugwagwaמוגוואגווה: My nameשֵׁם is Tendaiטנדאי Mugwagwaמוגוואגווה.
276
1048000
4000
שמי טנדאי מוגוואגווה.
17:44
I have a Bachelorבּוֹגֵר תוֹאַר רִאשׁוֹן of Scienceמַדָע with an educationהַשׂכָּלָה degreeתוֹאַר.
277
1052000
3000
יש לי תואר ראשון במדעים וחינוך.
17:47
I will be attendingהשתתפות AIMSAIMS.
278
1055000
2000
אני אלמד ב - AIMS.
17:49
My understandingהֲבָנָה of the courseקוּרס is that it coversכריכות quiteדַי a lot.
279
1057000
4000
להבנתי הקורס מכסה די הרבה.
17:53
You know, from physicsפיזיקה to medicineתרופה,
280
1061000
4000
אתם יודעים, מפיסיקה ועד רפואה,
17:57
in particularמיוחד, epidemiologyאֶפִּידֶמִיוֹלוֹגִיָה and alsoגַם mathematicalמָתֵימָטִי modelingדוּגמָנוּת.
281
1065000
6000
במיוחד, אפידימיולוגיה וגם מידול מתמטי.
18:03
Neilניל Turokטורוק: So Tendaiטנדאי cameבא to AIMSAIMS and did very well.
282
1071000
5000
אז טנדאי הגיעה ל - AIMS והצליחה מאוד.
18:08
And I'll let her take it from there.
283
1076000
4000
ואתן לה להמשיך מכאן.
18:16
TMTM: My nameשֵׁם is Tendaiטנדאי Mugwagwaמוגוואגווה
284
1084000
2000
שמי טנדאי מוגוואגווה
18:18
and I was a studentתלמיד at AIMSAIMS in 2003 and 2004.
285
1086000
4000
והייתי סטודנטית ב - AIMS ב - 2003 ו- 2004.
18:22
After leavingעֲזִיבָה AIMSAIMS, I wentהלך on to do a master'sמאסטר in appliedהוחל mathematicsמָתֵימָטִיקָה
286
1090000
5000
אחרי שעזבתי את AIMS, המשכתי לתואר שני במתמטיקה שימושית
18:27
at the Universityאוּנִיבֶרְסִיטָה of Capeכַּף Townהעיר in Southדָרוֹם Africaאַפְרִיקָה.
287
1095000
3000
באוניברסיטת קייפטאון בדרום אפריקה.
18:30
After that, I cameבא to the Netherlandsהולנד
288
1098000
2000
לאחר מכן, הגעתי להולנד
18:32
where I'm now doing a PhPh.D. in theoreticalתֵאוֹרֵטִי immunologyתוֹרַת הַחִסוּן.
289
1100000
3000
שם אני עושה עכשיו דוקטורט באימונולוגיה תיאורטית.
18:35
Professorפּרוֹפֶסוֹר: Tendaiטנדאי is workingעובד very independentlyבאופן עצמאי.
290
1103000
3000
טנדאי עובדת באופן מאוד עצמאי.
18:38
She communicatesמתקשר well with the immunologistsאימונולוגים at the hospitalבית חולים.
291
1106000
4000
היא מתקשרת טוב עם האימונולוגים בבית החולים,
18:42
So all in all I have a very good PhPh.D. studentתלמיד from Southדָרוֹם Africaאַפְרִיקָה.
292
1110000
4000
אז סך הכל יש לי דוקטורנטית טובה מאוד מדרום אפריקה.
18:46
So I'm happyשַׂמֵחַ she's here.
293
1114000
3000
אני שמח שהיא כאן.
18:49
NTNT: Anotherאַחֵר studentתלמיד in the first yearשָׁנָה of AIMSAIMS was Shehuשאהו.
294
1117000
4000
עוד סטודנט שהיה בשנה הראשונה של AIMS הוא שהו.
18:53
And he's shownמוצג here with his favoriteהכי אהוב highגָבוֹהַ schoolבית ספר teacherמוֹרֶה.
295
1121000
5000
רואים אותו פה עם המורה האהוב עליו בתיכון.
18:58
And then enteringכניסה universityאוּנִיבֶרְסִיטָה in northernצְפוֹנִי Nigeriaניגריה.
296
1126000
6000
ואז מתחיל ללמוד באוניברסיטה בצפון ניגריה.
19:04
And after AIMSAIMS, Shehuשאהו wanted to do high-energyאנרגיה גבוהה physicsפיזיקה,
297
1132000
5000
ואחרי AIMS, שהו רצה לעסוק בפיסיקה של אנרגיות גבוהות,
19:09
and he cameבא to Cambridgeקיימברידג '.
298
1137000
2000
והוא הגיע לקיימברידג'.
19:11
He's about to finishסִיוּם his PhPh.D.,
299
1139000
3000
הוא עומד לסיים את הדוקטורט שלו.
19:14
and he was filmedמוּסרָט recentlyלאחרונה with someoneמִישֶׁהוּ you all know.
300
1142000
4000
והוא צולם לאחרונה עם מישהו שכולם מכירים.
19:18
Shehuשאהו: And from there we will be ableיכול to,
301
1146000
2000
ומשם נוכל
19:20
hopefullyבתקווה, make better predictionsתחזיות and then we compareלְהַשְׁווֹת it
302
1148000
3000
בתקווה, לעשות תחזיות טובות יותר ואז נשווה את זה
19:23
to the graphגרָף and alsoגַם make some predictionsתחזיות.
303
1151000
5000
לגרף ונעשה כמה תחזיות.
19:28
Stephenסטיבן Hawkingרוֹכְלוּת: That is niceנֶחְמָד.
304
1156000
3000
נחמד.
19:31
NTNT: Here are the currentנוֹכְחִי studentsסטודנטים at AIMSAIMS. There are 53 of them
305
1159000
3000
הנה הסטודנטים הנוכחיים ב - AIMS. יש 53
19:34
from 20 differentשונה countriesמדינות, includingלְרַבּוֹת 20 womenנשים.
306
1162000
4000
מ- 20 מדינות שונות, כולל 20 נשים.
19:38
So now I'm going to get to my TEDTED businessעֵסֶק.
307
1166000
3000
אז עכשיו אני אגיע לעניין TED בהקשר שלי.
19:41
Well, we had a partyמפלגה. This is Africaאַפְרִיקָה --
308
1169000
3000
ובכן, ערכנו מסיבה. זו אפריקה -
19:44
we have good partiesמסיבות in Africaאַפְרִיקָה. And last monthחוֹדֶשׁ, they threwזרק a surpriseהַפתָעָה partyמפלגה for me.
309
1172000
4000
יש לנו מסיבות טובות באפריקה. ובחודש שעבר הם עשו לי מסיבת הפתעה.
19:48
Here'sהנה somebodyמִישֶׁהוּ you've seenלראות alreadyכְּבָר.
310
1176000
2000
הנה מישהו שכבר יצא לכם לראות.
19:50
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
311
1178000
24000
(מחיאות כפיים)
20:14
I want to pointנְקוּדָה out a fewמְעַטִים other exceptionalיוֹצֵא דוֹפֶן people in this pictureתְמוּנָה.
312
1202000
4000
אני רוצה להציג עוד כמה אנשים יוצאי דופן בתמונה הזו.
20:18
So, we were havingשיש a partyמפלגה,
313
1206000
1000
אז ערכנו מסיבה,
20:19
as you can see they're completelyלַחֲלוּטִין eclipsingליקוי me at this pointנְקוּדָה.
314
1207000
4000
כמו שאתם רואים הם מאפילים עליי לחלוטין בשלב הזה.
20:23
This is Ezraעזרא. She's from Darfurדארפור.
315
1211000
3000
זו עזרא. היא מדארפור.
20:26
She's a physicistפִיסִיקַאִי, and somehowאיכשהו staysנשאר smilingמחייך,
316
1214000
4000
היא פיזיקאית. ואיכשהו עדיין מחייכת,
20:30
in spiteלְהַכעִיס of everything going on back home.
317
1218000
2000
למרות כל מה שקורה בבית.
20:32
But she wants to continueלְהַמשִׁיך in physicsפיזיקה, and she's doing extremelyמְאוֹד well.
318
1220000
4000
אבל היא רוצה להמשיך בפיסיקה והיא מצליחה מאוד.
20:36
This is Lydiaלידיה. Lydiaלידיה is the first ever womanאִשָׁה
319
1224000
4000
זו לידיה. לידיה היא האישה הראשונה אי פעם
20:40
to graduateבוגר in mathematicsמָתֵימָטִיקָה in the Centralמֶרכָּזִי Africanאַפְרִיקַנִי Republicרפובליקה.
320
1228000
3000
שסיימה תואר במתמטיקה ברפובליקה המרכז-אפריקאית.
20:43
And she's now at AIMSAIMS. (Applauseתְשׁוּאוֹת)
321
1231000
5000
והיא עכשיו ב- AIMS.
20:49
So now let me get to our TEDTED wishבַּקָשָׁה.
322
1237000
4000
אז עכשיו בוא ניגש למשאלת TED שלנו.
20:53
Well, it's not my TEDTED wishבַּקָשָׁה; it's our wishבַּקָשָׁה, as you've alreadyכְּבָר gatheredהתאספו.
323
1241000
5000
ובכן, זו לא משאלת TED שלי. זו המשאלה שלנו, כפי שכבר הבנתם.
20:58
And our wishבַּקָשָׁה has two partsחלקים:
324
1246000
3000
ולמשאלה שלנו יש 2 חלקים:
21:01
one is a dreamחולם and the other'sאחרים a planלְתַכְנֵן. OK.
325
1249000
5000
אחד זה חלום והשני זה תכנית. אוקיי.
21:06
Our TEDTED dreamחולם is that the nextהַבָּא Einsteinאיינשטיין will be Africanאַפְרִיקַנִי. (Applauseתְשׁוּאוֹת)
326
1254000
16000
חלום TED שלנו הוא שהאיינשטיין הבא יהיה אפריקאי.
21:25
In strivingשאיפה for the heightsגבהים of creativeיְצִירָתִי geniusגָאוֹן,
327
1273000
1000
בשאיפה לגבהים של גאונות יצירתית,
21:26
we want to give thousandsאלפים of people the motivationמוֹטִיבָצִיָה,
328
1274000
5000
אנחנו רוצים להחדיר מוטיבציה באלפי אנשים,
21:31
the encouragementעידוד and the courageאומץ
329
1279000
2000
לתת עידוד ואומץ
21:33
to obtainלְהַשִׂיג the high-levelרמה גבוהה skillsמיומנויות they need to help Africaאַפְרִיקָה.
330
1281000
5000
להשיג את היכולות הגבוהות הדרושות לעזור לאפריקה.
21:38
Amongבין them will be not only brilliantמַברִיק scientistsמדענים --
331
1286000
3000
יהיו ביניהם לא רק מדענים מבריקים -
21:41
I'm sure of that from what we'veיש לנו seenלראות at AIMSAIMS --
332
1289000
3000
בזה אני בטוח ממה שראינו ב- AIMS -
21:44
they'llהם יהיו alsoגַם be the Africanאַפְרִיקַנִי Gatesשערים, Brinsברינס and Pagesדפים of the futureעתיד.
333
1292000
6000
הם גם יהיו הגייטסים, הברינים, והפייג'ים האפריקאים של העתיד.
21:50
Well, I said we alsoגַם have a planלְתַכְנֵן. And our planלְתַכְנֵן is quiteדַי simpleפָּשׁוּט.
334
1298000
4000
ובכן, אמרתי גם שיש לנו תכנית. והתכנית שלנו די פשוטה.
21:54
AIMSAIMS is now a provenמוּכָח modelדֶגֶם.
335
1302000
2000
AIMS היא עכשיו מודל מוכח.
21:56
And what we need to do is to replicateלשכפל it.
336
1304000
4000
ומה שעלינו לעשות זה לשכפל אותו.
22:00
We want to rollגָלִיל out 15 AIMSAIMS centersלמרכז in the nextהַבָּא fiveחָמֵשׁ yearsשנים, all over Africaאַפְרִיקָה.
337
1308000
4000
אנחנו רוצים לפתוח 15 מרכזי AIMS בחמש השנים הבאות, בכל רחבי אפריקה.
22:04
Eachכל אחד will have a pan-Africanפאן אפריקני studentתלמיד bodyגוּף,
338
1312000
5000
בכל אחד תהיה שכבת סטודנטים כלל-אפריקאית,
22:09
but specializeלְהִתְמַחוֹת in a differentשונה areaאֵזוֹר of scienceמַדָע.
339
1317000
2000
אך יתמחה בתחום מדעי שונה.
22:11
We want to use scienceמַדָע to overcomeלְהִתְגַבֵּר the nationalלאומי and culturalתַרְבּוּתִי barriersחסמים,
340
1319000
5000
אנחנו רוצים להשתמש במדע להתגבר על מחסומים לאומיים ותרבותיים,
22:16
as it does at AIMSAIMS.
341
1324000
1000
כמו שנעשה ב- AIMS.
22:17
And we want to addלְהוֹסִיף elementsאלמנטים to the curriculumתכנית לימודים.
342
1325000
2000
ואנחנו רוצים להוסיף אלמנטים לתכנית הלימודים.
22:19
We want to addלְהוֹסִיף entrepreneurshipיזמות and policyמְדִינִיוּת skillsמיומנויות.
343
1327000
5000
אנחנו רוצים להוסיף מיומנויות של יזמות ומדיניות.
22:24
The expandedמוּרחָב AIMSAIMS will be a coherentקוהרנטית pan-Africanפאן אפריקני institutionמוֹסָד,
344
1332000
3000
AIMS המורחב יהיה מוסד כלל-אפריקאי מובהק,
22:27
and its graduatesבוגרי will formטופס a powerfulחָזָק networkרֶשֶׁת,
345
1335000
4000
ובוגריו יהוו רשת חזקה,
22:31
workingעובד togetherיַחַד for peaceשָׁלוֹם and progressהתקדמות acrossלְרוֹחָב the continentיַבֶּשֶׁת.
346
1339000
6000
שיעבדו יחדיו למען שלום וקידמה ברחבי היבשת.
22:37
Over the last yearשָׁנָה,
347
1345000
2000
במהלך השנה האחרונה,
22:39
we'veיש לנו been visitingמבקר sitesאתרים in Africaאַפְרִיקָה,
348
1347000
2000
ביקרנו באתרים באפריקה,
22:41
looking at potentialפוטנציאל sitesאתרים for newחָדָשׁ AIMSAIMS centersלמרכז.
349
1349000
3000
בחיפוש אחר אתרים אפשריים למרכזי AIMS חדשים.
22:44
And here are the onesיחידות we'veיש לנו selectedנבחר.
350
1352000
2000
והנה אלה שבחרנו.
22:46
And eachכל אחד of these centersלמרכז has a strongחָזָק localמְקוֹמִי teamקְבוּצָה,
351
1354000
4000
ולכל אחד מהמרכזים האלה יש צוות מקומי חזק,
22:50
eachכל אחד is in a beautifulיפה placeמקום, an interestingמעניין placeמקום,
352
1358000
2000
כל אחד במקום יפהפה, מקום מעניין,
22:52
whichאיזה internationalבינלאומי lecturersמרצים will be happyשַׂמֵחַ to visitלְבַקֵר.
353
1360000
3000
שמרצים בינלאומיים יהיו שמחים לבקר.
22:55
And our partnersשותפים acrossלְרוֹחָב Africaאַפְרִיקָה are extremelyמְאוֹד enthusiasticנלהב about this.
354
1363000
5000
והשותפים שלנו ברחבי אפריקה מאוד נלהבים לגבי זה.
23:00
Everyoneכל אחד wants an AIMSAIMS centerמֶרְכָּז in theirשֶׁלָהֶם countryמדינה.
355
1368000
4000
כולם רוצים מרכז AIMS במדינה שלהם.
23:04
And last Novemberנוֹבֶמבֶּר,
356
1372000
2000
בנובמר האחרון,
23:06
the conferenceוְעִידָה of all the Africanאַפְרִיקַנִי ministersשרים of scienceמַדָע and technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה,
357
1374000
4000
ועידת שרי המדע והטכנולוגיה של אפריקה
23:10
heldמוּחזָק in Mombasaמומבסה, calledשקוראים לו for a comprehensiveמַקִיף planלְתַכְנֵן to rollגָלִיל out AIMSAIMS.
358
1378000
5000
שנערכה במומבסה, קראה לתוכנית פריסה מקיפה ל- AIMS.
23:15
So we have politicalפּוֹלִיטִי supportתמיכה right acrossלְרוֹחָב the continentיַבֶּשֶׁת.
359
1383000
3000
כך שיש לנו תמיכה פוליטית ברחבי היבשת.
23:18
It won'tרָגִיל be easyקַל.
360
1386000
3000
זה לא יהיה קל.
23:21
At everyכֹּל siteאֲתַר there will be hugeעָצוּם challengesאתגרים.
361
1389000
2000
בכל אתר יהיו אתגרים גדולים מאוד.
23:23
Localמְקוֹמִי scientistsמדענים mustצריך playלְשַׂחֵק leadingמוֹבִיל rolesתפקידים
362
1391000
3000
מדענים מקומיים יהיו חייבים ליטול את ההובלה
23:26
and governmentsממשלות mustצריך be persuadedהשתכנע to buyלִקְנוֹת in.
363
1394000
4000
וחייבים לשכנע ממשלות להשקיע.
23:30
Conditionsתנאים are very difficultקָשֶׁה,
364
1398000
2000
התנאים קשים מאוד,
23:32
but we cannotלא יכול affordלְהַרְשׁוֹת לְעַצמוֹ to compromiseפְּשָׁרָה on those principlesעקרונות whichאיזה madeעָשׂוּי AIMSAIMS work.
365
1400000
7000
אך אנחנו לא יכולים להרשות לעצמנו להתפשר על אותם עקרונות שגרמו ל-AIMS להצליח.
23:39
And we summarizeלְסַכֵּם them this way:
366
1407000
2000
ואנחנו מסכמים אותם בצורה הבאה:
23:41
the institutesמכונים have got to be relevantרלוונטי, innovativeחדשני,
367
1409000
3000
המוסדות חייבים להיות רלוונטים, חדשניים,
23:44
cost-effectiveעלות תועלת and highגָבוֹהַ qualityאיכות. Why?
368
1412000
2000
תועלתיים ובאיכות גבוהה. למה?
23:46
Because we want Africaאַפְרִיקָה to be richעָשִׁיר.
369
1414000
3000
בגלל שאנחנו רוצים שאפריקה תהיה עשירה.
23:49
Easyקַל to rememberלִזכּוֹר the basicבסיסי rulesכללים we need.
370
1417000
7000
קל לזכור את הכללים הבסיסים שאנחנו צריכים.
23:56
So, just in endingסִיוּם, let me say the only people who can fixלתקן Africaאַפְרִיקָה
371
1424000
3000
אז, לסיום, תנו רק לומר שהאנשים היחידים שיכולים לתקן את אפריקה
23:59
are talentedמוּכשָׁר youngצָעִיר Africansאפריקאים.
372
1427000
3000
הם אפריקאים צעירים ומוכשרים.
24:02
By unlockingפותח and nurturingמטפח theirשֶׁלָהֶם creativeיְצִירָתִי potentialפוטנציאל,
373
1430000
3000
על ידי שחרור וטיפוח של הפוטנציאל היצירתי שלהם,
24:05
we can createלִיצוֹר a stepשלב changeשינוי in Africa'sשל אפריקה futureעתיד.
374
1433000
4000
אנחנו יכולים להביא לקפיצת מדרגה בעתידה של אפריקה.
24:09
Over time, they will contributeלתרום to Africanאַפְרִיקַנִי developmentהתפתחות
375
1437000
4000
במשך הזמן הם יתרמו לפיתוח של אפריקה
24:13
and to scienceמַדָע in waysדרכים we can only imagineלדמיין.
376
1441000
3000
ולמדע בדרכים שאנחנו יכולים רק לדמיין.
24:16
Thank you.
377
1444000
2000
תודה.
24:18
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
378
1446000
21000
(מחיאות כפיים)
Translated by Ariel Rosenfelder
Reviewed by Ido Dekkers

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Neil Turok - Physicist, education activist
Neil Turok is working on a model of the universe that explains the big bang -- while, closer to home, he's founded a network of math and science academies across Africa.

Why you should listen

Neil Turok works on understanding the universe's very beginnings. With Stephen Hawking, he developed the Hawking-Turok instanton solutions, describing the birth of an inflationary universe -- positing that, big bang or no, the universe came from something, not from utter nothingness.

Recently, with Paul Steinhardt at Princeton, Turok has been working on a cyclic model for the universe in which the big bang is explained as a collision between two “brane-worlds.” The two physicists cowrote the popular-science book Endless Universe.

In 2003, Turok, who was born in South Africa, founded the African Institute for Mathematical Sciences (AIMS) in Muizenberg, a postgraduate center supporting math and science. His TED Prize wish: Help him grow AIMS and promote the study and math and science in Africa, so that the world's next Einstein may be African.

Turok is the Director of the Perimeter Institute for Theoretical Physics, in Ontario, Canada. In 2010, the Canadian government funded a $20million expansion of the AIMS schools, working with the Perimeter Institute to start five new AIMS schools in different African nations.

In 2016, he won the Tate Medal for International Leadership in Physics

More profile about the speaker
Neil Turok | Speaker | TED.com