ABOUT THE SPEAKER
Susan Blackmore - Memeticist
Susan Blackmore studies memes -- those self-replicating "life forms" that spread themselves via human consciousness. We're now headed, she believes, toward a new form of meme, spread by the technology we've created.

Why you should listen

Susan Blackmore is dedicated to understanding the scientific nature of consciousness. Her latest work centers on the existence of memes -- little bits of knowledge, lore, habit that seem to spread themselves using human brains as mere carriers. She's exploring the existence of a new class of meme, spread by human technology. It's temporarily named the "teme."

She has written about memes, consciousness, and near-death experiences; has appeared on the British Big Brother to discuss the psychology of the participants; and writes for the Guardian UK.

More profile about the speaker
Susan Blackmore | Speaker | TED.com
TED2008

Susan Blackmore: Memes and "temes"

סוזן בלקמור: על ממים ו"טמים"

Filmed:
882,044 views

סוזן בלקמור חוקרת את הממים: הרעיונות המשכפלים עצמם ממוח למוח כמו וירוסים. היא מציגה טיעון חדש ונועז: האנושות הביאה לעולם מם מסוג חדש, והוא הטם, אשר מפיץ עצמו באמצעות הטכנולוגיה - וממציא דרכים לשמר את קיומו.
- Memeticist
Susan Blackmore studies memes -- those self-replicating "life forms" that spread themselves via human consciousness. We're now headed, she believes, toward a new form of meme, spread by the technology we've created. Full bio

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

00:18
Culturalתַרְבּוּתִי evolutionאבולוציה is a dangerousמְסוּכָּן childיֶלֶד
0
0
3000
אבולוציה תרבותית היא צאצא מסוכן
00:21
for any speciesמִין to let looseמְשׁוּחרָר on its planetכוכב לכת.
1
3000
3000
לכל מין שמתיר מעליה את הרסן
בכוכב הלכת שלו.
00:24
By the time you realizeלִהַבִין what's happeningמתרחש, the childיֶלֶד is a toddlerפָּעוֹט,
2
6000
4000
עד שתופסים מה קורה,
התינוק נעשה לפעוט,
00:28
up and causingגורם havocהֶרֶס, and it's too lateמאוחר to put it back.
3
10000
6000
שמשתולל וזורע מהומה,
ומאוחר מדי להכניסו בחזרה.
00:34
We humansבני אנוש are Earth'sכדור הארץ Pandoranפנדורן speciesמִין.
4
16000
3000
כמין, אנו בני האדם הננו
תיבת-פנדורה של עולמנו.
00:37
We're the onesיחידות who let the secondשְׁנִיָה replicatorמשכפל out of its boxקופסא,
5
19000
5000
אנחנו מי ששיחררו מכלאו
את המשכפל השני,
00:42
and we can't pushלִדחוֹף it back in.
6
24000
2000
ואיננו יכולים להחזירו לשם.
00:44
We're seeingרְאִיָה the consequencesהשלכות all around us.
7
26000
3000
אנו רואים היום את התוצאות
בכל מקום.
00:48
Now that, I suggestלְהַצִיעַ, is the viewנוף that
8
30000
4000
ואני טוענת שזו ההשקפה שנובעת
00:52
comesבא out of takingלְקִיחָה memeticsמתמטיקה seriouslyברצינות.
9
34000
2000
מכך שמתייחסים ברצינות לממטיקה.
00:54
And it givesנותן us a newחָדָשׁ way of thinkingחושב about
10
36000
2000
וזה נותן לנו דרך חדשה לחשוב
00:56
not only what's going on on our planetכוכב לכת,
11
38000
2000
לא רק על מה שקורה בעולמנו,
00:58
but what mightאולי be going on elsewhereבְּמָקוֹם אַחֵר in the cosmosקוֹסמוֹס.
12
40000
3000
אלא על מה שאולי מתרחש
במקומות אחרים ביקום.
01:01
So first of all, I'd like to say something about memeticsמתמטיקה
13
43000
3000
ראשית, ברצוני לומר משהו על הממטיקה
01:04
and the theoryתֵאוֹרִיָה of memesממים,
14
46000
2000
ועל תיאוריית הממים,
01:06
and secondlyשנית, how this mightאולי answerתשובה questionsשאלות about who'sמי זה out there,
15
48000
5000
ושנית, איך זה עשוי לענות
על שאלת החיים החוצניים,
01:11
if indeedאכן anyoneכֹּל אֶחָד is.
16
53000
3000
אם אכן יש כאלה.
01:14
So, memeticsמתמטיקה:
17
56000
2000
ובכן, הממטיקה.
01:16
memeticsמתמטיקה is foundedמְבוּסָס on the principleעִקָרוֹן of Universalאוניברסלי Darwinismדרוויניזם.
18
58000
4000
הממטיקה מבוססת על עקרון
הדרוויניזם האוניברסלי.
01:20
Darwinדרווין had this amazingמדהים ideaרַעְיוֹן.
19
62000
3000
לדרווין היה רעיון מדהים.
01:23
Indeedאכן, some people say
20
65000
2000
למען האמת, יש הטוענים
01:25
it's the bestהטוב ביותר ideaרַעְיוֹן anybodyמִישֶׁהוּ ever had.
21
67000
3000
שזה הרעיון הכי טוב מאז ומתמיד.
01:28
Isn't that a wonderfulנִפלָא thought, that there could be suchכגון a thing
22
70000
4000
האין זו מחשבה נפלאה,
שייתכן דבר כזה,
01:32
as a bestהטוב ביותר ideaרַעְיוֹן anybodyמִישֶׁהוּ ever had?
23
74000
2000
"הרעיון הכי טוב מאז ומתמיד"?
01:34
Do you think there could?
24
76000
1000
נראה לכם שזה ייתכן?
01:35
Audienceקהל: No.
25
77000
1000
קהל: לא.
01:36
(Laughterצחוק)
26
78000
1000
[צחוק]
01:37
Susanסוזן Blackmoreבלקמור: Someoneמִישֶׁהוּ saysאומר no, very loudlyבקול רם, from over there.
27
79000
2000
מישהו שם אמר "לא"
בקול רם מאד.
01:39
Well, I say yes, and if there is, I give the prizeפרס to Darwinדרווין.
28
81000
4000
ואני אומרת שכן. ואם יש רעיון כזה,
אני נותנת את הפרס לדרווין.
01:43
Why?
29
85000
2000
ומדוע?
01:45
Because the ideaרַעְיוֹן was so simpleפָּשׁוּט,
30
87000
3000
כי הרעיון היה כה פשוט,
01:48
and yetעדיין it explainsמסביר all designלְעַצֵב in the universeעוֹלָם.
31
90000
6000
ועם זאת הוא מסביר
את כל התכנון ביקום.
01:54
I would say not just biologicalבִּיוֹלוֹגִי designלְעַצֵב,
32
96000
2000
ואני טוענת שלא רק
את התכנון הביולוגי,
01:56
but all of the designלְעַצֵב that we think of as humanבן אנוש designלְעַצֵב.
33
98000
2000
אלא את כל התכנון
שנחשב בעינינו לתכנון אנושי.
01:58
It's all just the sameאותו thing happeningמתרחש.
34
100000
2000
אותו הדבר בדיוק
חוזר ומתרחש שוב ושוב.
02:00
What did Darwinדרווין say?
35
102000
2000
מה אמר דרווין?
02:02
I know you know the ideaרַעְיוֹן, naturalטִבעִי selectionבְּחִירָה,
36
104000
2000
אני יודעת שאתם מכירים
את רעיון הברירה הטבעית,
02:04
but let me just paraphraseפָּרָפרָזָה "The Originמָקוֹר of Speciesמִין," 1859,
37
106000
5000
אך הבה ואסכם
את "מוצא המינים", 1859,
02:09
in a fewמְעַטִים sentencesמשפטים.
38
111000
2000
בכמה משפטים.
02:11
What Darwinדרווין said was something like this:
39
113000
3000
מה שדרווין אמר היה משהו כזה:
02:14
if you have creaturesיצורים that varyלְהִשְׁתַנוֹת, and that can't be doubtedספק --
40
116000
4000
אם יש יצורים שונים אלה מאלה,
ובכך אין ספק -
02:18
I've been to the Galapagosגלפגוס, and I've measuredנמדד the sizeגודל of the beaksמקורים
41
120000
3000
ביקרתי באיי גאלאפגוס
ומדדתי את גדלי המקורים
02:21
and the sizeגודל of the turtleצָב shellsפגזים and so on, and so on.
42
123000
2000
ואת גדלי שריוני הצבים וכו' וכו'.
02:23
And 100 pagesדפים laterיותר מאוחר.
43
125000
2000
ואחרי 100 עמודים -
02:25
(Laughterצחוק)
44
127000
2000
[צחוק]
02:27
And if there is a struggleמַאֲבָק for life,
45
129000
4000
ואם יש מלחמת קיום,
02:31
suchכגון that nearlyכמעט all of these creaturesיצורים dieלָמוּת --
46
133000
3000
שבה מתים כמעט כל היצורים האלה --
02:34
and this can't be doubtedספק, I've readלקרוא Malthusמלתוס
47
136000
3000
ובכך אין ספק.
קראתי את מאלתוס
02:37
and I've calculatedמְחוֹשָׁב how long it would take for elephantsפילים
48
139000
2000
וחישבתי כמה זמן היה נחוץ לפילים
02:39
to coverכיסוי the wholeכֹּל worldעוֹלָם if they bredbred unrestrictedבלתי מוגבל, and so on and so on.
49
141000
3000
להתפשט בכל העולם
אילו התרבו ללא הגבלה, וכו' וכו'
02:42
And anotherאַחֵר 100 pagesדפים laterיותר מאוחר.
50
144000
4000
ואחרי עוד 100 עמודים,
02:46
And if the very fewמְעַטִים that surviveלִשְׂרוֹד passלַעֲבוֹר ontoעַל גַבֵּי theirשֶׁלָהֶם offspringצֶאֱצָאִים
51
148000
5000
ואם הקומץ ששרדו מעבירים לצאצאיהם
02:51
whateverמה שתגיד it was that helpedעזר them surviveלִשְׂרוֹד,
52
153000
3000
את מה שסייע להם לשרוד,
02:54
then those offspringצֶאֱצָאִים mustצריך be better adaptedמְעוּבָּד
53
156000
2000
הרי שאותם צאצאים
ודאי מותאמים טוב יותר
02:56
to the circumstancesנסיבות in whichאיזה all this happenedקרה
54
158000
2000
לנסיבות שבהן התרחש כל זה
02:58
than theirשֶׁלָהֶם parentsהורים were.
55
160000
3000
מאשר הוריהם.
03:01
You see the ideaרַעְיוֹן?
56
163000
2000
אתם מבינים את הרעיון?
03:03
If, if, if, then.
57
165000
2000
אם, אם, אם - אז.
03:05
He had no conceptמוּשָׂג of the ideaרַעְיוֹן of an algorithmאַלגוֹרִיתְם,
58
167000
2000
לא היה לו מושג מהו אלגוריתם.
03:07
but that's what he describedמְתוּאָר in that bookסֵפֶר,
59
169000
3000
אך זה מה שהוא תיאר
באותו ספר,
03:10
and this is what we now know as the evolutionaryאֵבוֹלוּצִיוֹנִי algorithmאַלגוֹרִיתְם.
60
172000
3000
וזה מה שמוכר לנו כיום
כאלגוריתם האבולוציוני.
03:13
The principleעִקָרוֹן is you just need those threeשְׁלוֹשָׁה things --
61
175000
4000
העקרון הוא
שנחוצים רק 3 דברים אלה -
03:17
variationוָרִיאַצִיָה, selectionבְּחִירָה and heredityתוֹרָשָׁה.
62
179000
3000
גיוון, ברירה ותורשה.
03:20
And as Danדן Dennettדנט putsמעמיד it, if you have those,
63
182000
4000
וכפי שמציג זאת דן דנט,
אם הם קיימים,
03:24
then you mustצריך get evolutionאבולוציה.
64
186000
2000
אתם מוכרחים לקבל אבולוציה
03:26
Or designלְעַצֵב out of chaosאי סדר, withoutלְלֹא the aidסיוע of mindאכפת.
65
188000
5000
או תכנון שנובע מתוהו,
ללא סיוע של מוח כלשהו.
03:31
There's one wordמִלָה I love on that slideשקופית.
66
193000
2000
יש בשיקופית זו מילה אחת
שאהובה עלי.
03:33
What do you think my favoriteהכי אהוב wordמִלָה is?
67
195000
2000
מה לדעתכם היא מילה זו?
03:35
Audienceקהל: Chaosאי סדר.
68
197000
1000
קהל: תוהו.
03:36
SBSB: Chaosאי סדר? No. What? Mindאכפת? No.
69
198000
3000
תוהו? לא.
מה? מוח? לא.
03:39
Audienceקהל: Withoutלְלֹא.
70
201000
1000
קהל: בלי.
03:40
SBSB: No, not withoutלְלֹא.
71
202000
1000
לא, לא 'בלי'.
03:41
(Laughterצחוק)
72
203000
1000
[צחוק]
03:42
You try them all in orderלהזמין: Mmmמממ...?
73
204000
2000
ניסיתם את כולם לפי הסדר, כן?
03:44
Audienceקהל: Mustצריך.
74
206000
1000
קהל: מוכרחים.
03:45
SBSB: Mustצריך, at mustצריך. Mustצריך, mustצריך.
75
207000
4000
מוכרחים. מוכרחים. מוכרחים.
03:49
This is what makesעושה it so amazingמדהים.
76
211000
2000
זה מה שעושה זאת מדהים כל כך.
03:51
You don't need a designerמְעַצֵב,
77
213000
3000
אין צורך במתכנן,
03:54
or a planלְתַכְנֵן, or foresightרְאִיַת הַנוֹלָד, or anything elseאַחֵר.
78
216000
3000
או תכנית, או חזון, או כל דבר אחר.
03:57
If there's something that is copiedמוּעֲתָק with variationוָרִיאַצִיָה
79
219000
3000
אם יש משהו שמועתק תוך התגוונות
04:00
and it's selectedנבחר, then you mustצריך get designלְעַצֵב appearingמופיע out of nowhereלְשׁוּם מָקוֹם.
80
222000
4000
ודרך ברירה, אתם מוכרחים לקבל
תכנון שנובע מן האין.
04:04
You can't stop it.
81
226000
2000
אי-אפשר לעצור זאת.
04:06
Mustצריך is my favoriteהכי אהוב wordמִלָה there.
82
228000
4000
'מוכרחים' היא המילה האהובה עלי כאן.
04:11
Now, what's this to do with memesממים?
83
233000
2000
אבל מה הקשר לממים?
04:13
Well, the principleעִקָרוֹן here appliesחל to anything
84
235000
5000
ובכן, העקרון הזה יפה לכל דבר
04:18
that is copiedמוּעֲתָק with variationוָרִיאַצִיָה and selectionבְּחִירָה.
85
240000
1000
שמועתק תוך התגוונות וברירה.
04:19
We're so used to thinkingחושב in termsמונחים of biologyביולוגיה,
86
241000
3000
אנו כה רגילים לחשוב
במונחים של ביולוגיה,
04:22
we think about genesגנים this way.
87
244000
2000
אנו חושבים כך על הגנים.
04:24
Darwinדרווין didn't, of courseקוּרס; he didn't know about genesגנים.
88
246000
3000
אך לא דרווין, כמובן.
הוא לא ידע על הגנים.
04:27
He talkedדיבר mostlyבעיקר about animalsבעלי חיים and plantsצמחים,
89
249000
2000
הוא דיבר בעיקר על חיות וצמחים,
04:29
but alsoגַם about languagesשפות evolvingמתפתח and becomingהִתהַוּוּת extinctנִכחָד.
90
251000
3000
אך גם על שפות
שמתפתחות ונכחדות.
04:32
But the principleעִקָרוֹן of Universalאוניברסלי Darwinismדרוויניזם
91
254000
2000
אך עקרון הדרוויניזם האוניברסלי
04:34
is that any informationמֵידָע that is variedמגוון and selectedנבחר
92
256000
4000
אומר שכל מידע שמתגוון ונברר
04:38
will produceליצר designלְעַצֵב.
93
260000
2000
עתיד להפיק תכנון.
04:40
And this is what Richardריצ'רד Dawkinsדוקינס was on about
94
262000
2000
ועל זה עלה ריצ'רד דוקינס
04:42
in his 1976 bestsellerרב מכר, "The Selfishאָנוֹכִי Geneגֵן."
95
264000
3000
ברב-המכר שלו מ-1976,
"הגן האנוכי".
04:45
The informationמֵידָע that is copiedמוּעֲתָק, he calledשקוראים לו the replicatorמשכפל.
96
267000
4000
למידע המועתק הוא קרא 'משכפל'.
04:49
It selfishlyאנוכית copiesעותקים.
97
271000
2000
ההעתקה היא אנוכית.
04:51
Not meaningמַשְׁמָעוּת it kindסוג of sitsיושב around insideבְּתוֹך cellsתאים going, "I want to get copiedמוּעֲתָק."
98
273000
4000
המידע לא יושב לו בתא ואומר,
"ברצוני להיות מועתק"
04:55
But that it will get copiedמוּעֲתָק if it can,
99
277000
2000
אלא הוא יועתק אם יוכל,
04:57
regardlessללא קשר of the consequencesהשלכות.
100
279000
2000
ללא קשר לתוצאות.
05:00
It doesn't careלְטַפֵּל about the consequencesהשלכות because it can't,
101
282000
3000
לא אכפת לו מהתוצאות
כי לא יכול להיות לו איכפת,
05:03
because it's just informationמֵידָע beingלהיות copiedמוּעֲתָק.
102
285000
2000
כי זהו רק מידע שמועתק.
05:06
And he wanted to get away
103
288000
1000
והוא שאף להתרחק
05:07
from everybodyכולם thinkingחושב all the time about genesגנים,
104
289000
3000
מהחשיבה הכללית על גנים,
05:10
and so he said, "Is there anotherאַחֵר replicatorמשכפל out there on the planetכוכב לכת?"
105
292000
3000
ולכן הוא שאל,
"האם יש עוד משכפלים בעולמנו?"
05:13
Ahאה, yes, there is.
106
295000
2000
ואכן, יש ויש.
05:15
Look around you -- here will do, in this roomחֶדֶר.
107
297000
3000
הביטו סביב, כאן באולם זה.
05:18
All around us, still clumsilyמגושם driftingנסחף about
108
300000
3000
על כל סביבותינו,
כשהוא עודנו נסחף בגמלוניות
05:21
in its primevalרֵאשִׁיתִי soupמרק of cultureתַרְבּוּת, is anotherאַחֵר replicatorמשכפל.
109
303000
3000
במרק הקדום של התרבות,
קיים משכפל נוסף.
05:24
Informationמֵידָע that we copyעותק from personאדם to personאדם, by imitationחיקוי,
110
306000
5000
המידע שאנו מעתיקים מאדם לאדם
דרך חיקוי,
05:29
by languageשפה, by talkingשִׂיחָה, by tellingאומר storiesסיפורים,
111
311000
2000
דרך השפה, בדיבור, בסיפורים,
05:31
by wearingלובש clothesבגדים, by doing things.
112
313000
3000
בבגדים שאנו לובשים, במעשינו.
05:34
This is informationמֵידָע copiedמוּעֲתָק with variationוָרִיאַצִיָה and selectionבְּחִירָה.
113
316000
5000
זהו מידע המועתק
תוך התגוונות וברירה.
05:39
This is designלְעַצֵב processתהליך going on.
114
321000
3000
זהו תהליך תכנוני בעיצומו.
05:42
He wanted a nameשֵׁם for the newחָדָשׁ replicatorמשכפל.
115
324000
3000
הוא חיפש שם למשכפל החדש הזה.
05:45
So, he tookלקח the Greekיווני wordמִלָה "mimememimeme," whichאיזה meansאומר that whichאיזה is imitatedחיקוי.
116
327000
4000
והוא שאל את המילה היוונית "מימם",
שמשמעותה: 'זה שזוכה לחיקוי'.
05:49
Rememberלִזכּוֹר that, that's the coreהליבה definitionהַגדָרָה:
117
331000
2000
זיכרו זאת,
זוהי ההגדרה המרכזית,
05:52
that whichאיזה is imitatedחיקוי.
118
334000
1000
"זה שזוכה לחיקוי".
05:53
And abbreviatedמְקוּצָר it to memeאני אני, just because it soundsקולות good
119
335000
3000
והוא קיצר אותה ל"מם",
רק מפני שזה נשמע טוב
05:56
and madeעָשׂוּי a good memeאני אני, an effectiveיָעִיל spreadingפְּרִיסָה memeאני אני.
120
338000
3000
וזה יצר מם טוב,
מם שמתפשט ביעילות.
05:59
So that's how the ideaרַעְיוֹן cameבא about.
121
341000
3000
כך נוצר הרעיון.
06:03
It's importantחָשׁוּב to stickמקל with that definitionהַגדָרָה.
122
345000
3000
חשוב להיצמד להגדרה זו.
06:06
The wholeכֹּל scienceמַדָע of memeticsמתמטיקה is much malignedמרושעת,
123
348000
4000
כל מדע הממטיקה
זוכה לקיתונות של בוז,
06:10
much misunderstoodלא מובנת, much fearedפחד.
124
352000
3000
מרבים לא להבינו ולחשוש ממנו.
06:13
But a lot of these problemsבעיות can be avoidedנמנע
125
355000
3000
אבל ניתן להימנע
מרבות מהבעיות האלה
06:16
by rememberingזוכרת the definitionהַגדָרָה.
126
358000
2000
אם זוכרים את ההגדרה.
06:18
A memeאני אני is not equivalentהמקבילה to an ideaרַעְיוֹן.
127
360000
2000
מם איננו שקול לרעיון.
06:20
It's not an ideaרַעְיוֹן. It's not equivalentהמקבילה to anything elseאַחֵר, really.
128
362000
2000
הוא אינו רעיון.
הוא אינו שקול לשום דבר אחר, בעצם.
06:22
Stickמקל with the definitionהַגדָרָה.
129
364000
2000
היצמדו להגדרה:
06:24
It's that whichאיזה is imitatedחיקוי,
130
366000
2000
"זה שזוכה לחיקוי",
06:26
or informationמֵידָע whichאיזה is copiedמוּעֲתָק from personאדם to personאדם.
131
368000
3000
או מידע המועתק מאדם לאדם.
06:30
So, let's see some memesממים.
132
372000
1000
אז בואו נבחן כמה ממים.
06:31
Well, you sirאֲדוֹנִי, you've got those glassesמשקפיים hungתלוי around your neckעורף
133
373000
3000
אתה, אדוני, עם המשקפיים התלויות
סביב צווארך
06:34
in that particularlyבִּמְיוּחָד fetchingמַקסִים way.
134
376000
2000
בדרך שובת-לב במיוחד.
06:36
I wonderפֶּלֶא whetherהאם you inventedבדוי that ideaרַעְיוֹן for yourselfעַצמְךָ,
135
378000
2000
אני תוהה אם המצאת רעיון זה בעצמך,
06:38
or copiedמוּעֲתָק it from someoneמִישֶׁהוּ elseאַחֵר?
136
380000
2000
או העתקת אותו ממישהו אחר?
06:40
If you copiedמוּעֲתָק it from someoneמִישֶׁהוּ elseאַחֵר, it's a memeאני אני.
137
382000
3000
אם העתקת אותו ממישהו אחר,
זהו מם.
06:43
And what about, oh, I can't see any interestingמעניין memesממים here.
138
385000
3000
ומה בדבר --
איני רואה כאן ממים מעניינים.
06:46
All right everyoneכל אחד, who'sמי זה got some interestingמעניין memesממים for me?
139
388000
3000
אוקיי חבר'ה,
למי יש איזה מם מעניין עבורי?
06:49
Oh, well, your earringsעגילים,
140
391000
2000
אה כן, העגילים שלך,
06:51
I don't supposeלְהַנִיחַ you inventedבדוי the ideaרַעְיוֹן of earringsעגילים.
141
393000
2000
אני מניחה שלא את המצאת
את רעיון העגילים.
06:53
You probablyכנראה wentהלך out and boughtקנה them.
142
395000
2000
סביר שיצאת וקנית אותם.
06:55
There are plentyשפע more in the shopsחנויות.
143
397000
2000
יש עוד הרבה כאלה בחנויות.
06:57
That's something that's passedעבר on from personאדם to personאדם.
144
399000
2000
זהו משהו שעובר מאדם לאדם.
06:59
All the storiesסיפורים that we're tellingאומר -- well, of courseקוּרס,
145
401000
3000
כל הסיפורים שאנחנו מספרים, כמובן,
07:02
TEDTED is a great meme-festמם פסט, massesהמוני of memesממים.
146
404000
4000
"TED" הוא חגיגת ממים, המוני ממים.
07:06
The way to think about memesממים, thoughאם כי,
147
408000
2000
אך הדרך לחשוב על ממים,
07:08
is to think, why do they spreadהתפשטות?
148
410000
2000
היא מדוע הם מתפשטים?
07:10
They're selfishאָנוֹכִי informationמֵידָע, they will get copiedמוּעֲתָק, if they can.
149
412000
4000
מדובר במידע אנוכי,
והם יועתקו במידה ויוכלו.
07:14
But some of them will be copiedמוּעֲתָק because they're good,
150
416000
3000
אך ממים מסוימים יועתקו
מפני שהם טובים,
07:17
or trueנָכוֹן, or usefulמוֹעִיל, or beautifulיפה.
151
419000
2000
או נכונים, או מועילים, או יפים.
07:19
Some of them will be copiedמוּעֲתָק even thoughאם כי they're not.
152
421000
2000
חלקם יועתקו אפילו שאינם כאלה.
07:21
Some, it's quiteדַי hardקָשֶׁה to tell why.
153
423000
2000
וחלקם - קשה מאד לומר מדוע.
07:24
There's one particularמיוחד curiousסקרן memeאני אני whichאיזה I ratherבמקום enjoyלהנות.
154
426000
3000
יש מם מסוים אחד
שאני די נהנית ממנו,
07:27
And I'm gladשַׂמֵחַ to say, as I expectedצָפוּי, I foundמצאתי it when I cameבא here,
155
429000
3000
ואני שמחה לומר שכפי שציפיתי,
מצאתי אותו כשבאתי הנה
07:30
and I'm sure all of you foundמצאתי it, too.
156
432000
2000
ואני בטוחה שגם אתם מצאתם אותו.
07:32
You go to your niceנֶחְמָד, poshמְהוּדָר, internationalבינלאומי hotelמלון somewhereאי שם,
157
434000
3000
אתם הולכים לאיזה מלון בינלאומי מפואר,
07:36
and you come in and you put down your clothesבגדים
158
438000
2000
אתם נכנסים ומסירים את בגדיכם,
07:38
and you go to the bathroomחדר אמבטיה, and what do you see?
159
440000
3000
ונכנסים למקלחת, ומה אתם רואים?
07:41
Audienceקהל: Bathroomחדר אמבטיה soapסַבּוֹן.
160
443000
1000
קהל: סבון רחצה.
07:42
SBSB: Pardonחֲנִינָה?
161
444000
1000
סליחה?
07:43
Audienceקהל: Soapסַבּוֹן.
162
445000
1000
קהל: סבון.
07:44
SBSB: Soapסַבּוֹן, yeah. What elseאַחֵר do you see?
163
446000
2000
סבון. נכון. מה עוד אתם רואים?
07:46
Audienceקהל: (Inaudibleלא נשמע)
164
448000
1000
קהל: (לא מובן)
07:47
SBSB: Mmmמממ mmmמממ.
165
449000
1000
מממ.
07:48
Audienceקהל: Sinkכִּיוֹר, toiletשֵׁרוּתִים!
166
450000
1000
קהל: כיור, אסלה!
07:49
SBSB: Sinkכִּיוֹר, toiletשֵׁרוּתִים, yes, these are all memesממים, they're all memesממים,
167
451000
2000
כיור, אסלה, כן. כל אלה ממים.
כולם ממים,
07:51
but they're sortסוג of usefulמוֹעִיל onesיחידות, and then there's this one.
168
453000
3000
וכולם שימושיים,
אך ישנו גם המם הזה.
07:54
(Laughterצחוק)
169
456000
3000
[צחוק]
07:58
What is this one doing?
170
460000
2000
מה הדבר הזה עושה?
08:00
(Laughterצחוק)
171
462000
1000
[צחוק]
08:01
This has spreadהתפשטות all over the worldעוֹלָם.
172
463000
2000
זה נפוץ בכל העולם.
08:03
It's not surprisingמַפתִיעַ that you all foundמצאתי it
173
465000
2000
לא מפתיע שכולכם מצאתם אותו
08:05
when you arrivedהגיע in your bathroomsחדרי אמבטיה here.
174
467000
2000
כשנכנסתם לחדרי הרחצה שלכם כאן.
08:07
But I tookלקח this photographתַצלוּם in a toiletשֵׁרוּתִים at the back of a tentאוֹהֶל
175
469000
5000
אך אני צילמתי זאת בשירותים
בקצהו של אוהל,
08:12
in the eco-campמחנה אקולוגי in the jungleג'וּנגֶל in Assamאסאם.
176
474000
2000
במחנה האקולוגי שבג'ונגל של אסאם.
08:14
(Laughterצחוק)
177
476000
1000
[צחוק]
08:16
Who foldedמְקוּפָּל that thing up there, and why?
178
478000
3000
מי קיפל זאת שם ומדוע?
08:19
(Laughterצחוק)
179
481000
1000
[צחוק]
08:20
Some people get carriedנשא away.
180
482000
2000
לפעמים האנשים נסחפים.
08:22
(Laughterצחוק)
181
484000
3000
[צחוק]
08:26
Other people are just lazyעָצֵל and make mistakesטעויות.
182
488000
3000
אחרים סתם מתעצלים ועושים טעויות.
08:29
Some hotelsבתי מלון exploitלְנַצֵל the opportunityהִזדַמְנוּת to put even more memesממים
183
491000
3000
יש מלונות שמחדירים בהזדמנות זו עוד ממים
08:32
with a little stickerמַדבֵּקָה.
184
494000
2000
בעזרת מדבקה קטנה.
08:34
(Laughterצחוק)
185
496000
1000
[צחוק]
08:35
What is this all about?
186
497000
2000
מה המשמעות של זה?
08:37
I supposeלְהַנִיחַ it's there to tell you that somebody'sשל מישהו
187
499000
2000
אני מניחה
שזה בא להודיע לכם שמישהו
08:39
cleanedנקי the placeמקום, and it's all lovelyיָפֶה.
188
501000
2000
ניקה את המקום והכל מאד נחמד.
08:41
And you know, actuallyלמעשה, all it tellsאומר you is that anotherאַחֵר personאדם
189
503000
3000
ובעצם זה אומר לכם
שייתכן שמישהו אחר
08:44
has potentiallyפוטנציאל spreadהתפשטות germsחיידקים from placeמקום to placeמקום.
190
506000
3000
העביר חיידקים ממקום למקום.
08:47
(Laughterצחוק)
191
509000
1000
[צחוק]
08:48
So, think of it this way.
192
510000
2000
אז תחשבו על זה כך.
08:50
Imagineלדמיין a worldעוֹלָם fullמלא of brainsמוֹחַ
193
512000
2000
תארו לעצמכם עולם מלא מוחות
08:52
and farרָחוֹק more memesממים than can possiblyיִתָכֵן find homesבתים.
194
514000
3000
ובו הרבה יותר ממים
מכפי שיוכלו למצוא לעצמם בית.
08:55
The memesממים are all tryingמנסה to get copiedמוּעֲתָק --
195
517000
3000
כל הממים מנסים להיות מועתקים,
08:58
tryingמנסה, in invertedהָפוּך commasפסיקים -- i.e.,
196
520000
3000
מנסים במרכאות כפולות, כלומר,
09:01
that's the shorthandקַצרָנוּת for, if they can get copiedמוּעֲתָק, they will.
197
523000
3000
קיצור של:
אם יוכלו להיות מועתקים, יעשו זאת.
09:04
They're usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני you and me as theirשֶׁלָהֶם propagatingהפצה, copyingהַעתָקָה machineryמְכוֹנוֹת,
198
526000
6000
הם משתמשים בכם ובי
כבציוד ההעתקה וההפצה,
09:10
and we are the memeאני אני machinesמכונה.
199
532000
3000
ואנחנו מכונות הממים.
09:13
Now, why is this importantחָשׁוּב?
200
535000
2000
ומדוע זה חשוב?
09:15
Why is this usefulמוֹעִיל, or what does it tell us?
201
537000
2000
מדוע זה מועיל,
או מה זה אומר לנו?
09:17
It givesנותן us a completelyלַחֲלוּטִין newחָדָשׁ viewנוף of humanבן אנוש originsמקורות
202
539000
4000
זה נותן לנו מבט חדש לגמרי
על מקורות האדם
09:21
and what it meansאומר to be humanבן אנוש,
203
543000
1000
ומה משמעות היות אנושי.
09:22
all conventionalמוּסכָּם theoriesתיאוריות of culturalתַרְבּוּתִי evolutionאבולוציה,
204
544000
4000
כל התיאוריות הרגילות
על התפתחות התרבות,
09:26
of the originמָקוֹר of humansבני אנוש,
205
548000
2000
על מקור האדם,
09:28
and what makesעושה us so differentשונה from other speciesמִין.
206
550000
4000
ועל מה שכל-כך מבדיל אותנו
ממינים אחרים.
09:32
All other theoriesתיאוריות explainingמסביר the bigגָדוֹל brainמוֹחַ, and languageשפה, and toolכְּלִי use
207
554000
2000
כל שאר תיאוריות המוח הגדול,
השפה והשימוש בכלים
09:34
and all these things that make us uniqueייחודי,
208
556000
2000
וכל יתר הדברים שמייחדים אותנו,
09:36
are basedמבוסס uponעַל genesגנים.
209
558000
3000
מבוססות על הגנים.
09:39
Languageשפה mustצריך have been usefulמוֹעִיל for the genesגנים.
210
561000
3000
השפה ודאי הועילה מאד לגנים.
09:42
Toolכְּלִי use mustצריך have enhancedמשופרת our survivalהישרדות, matingהזדווגות and so on.
211
564000
3000
השימוש בכלים ודאי תרם להישרדותנו,
למציאת בני זוג וכו'
09:45
It always comesבא back, as Richardריצ'רד Dawkinsדוקינס complainedהתלונן
212
567000
3000
הכל חוזר -
כפי שהתלונן ריצ'רד דוקינס
09:48
all that long time agoלִפנֵי, it always comesבא back to genesגנים.
213
570000
3000
לפני זמן כה רב -
הכל חוזר לגנים.
09:51
The pointנְקוּדָה of memeticsמתמטיקה is to say, "Oh no, it doesn't."
214
573000
4000
ואילו הממטיקה טוענת,
"לא, זה לא נכון."
09:55
There are two replicatorsמשכפלים now on this planetכוכב לכת.
215
577000
3000
כיום יש בעולמנו שני משכפלים.
09:58
From the momentרֶגַע that our ancestorsאבות,
216
580000
3000
מהרגע בו אבותינו,
10:01
perhapsאוּלַי two and a halfחֲצִי millionמִילִיוֹן yearsשנים agoלִפנֵי or so,
217
583000
2000
לפני כ-2.5 מליון שנה,
10:03
beganהחל imitatingמחקה, there was a newחָדָשׁ copyingהַעתָקָה processתהליך.
218
585000
4000
החלו לחקות,
החל תהליך העתקה חדש.
10:07
Copyingהַעתָקָה with variationוָרִיאַצִיָה and selectionבְּחִירָה.
219
589000
2000
העתקה עם התגוונות וברירה.
10:09
A newחָדָשׁ replicatorמשכפל was let looseמְשׁוּחרָר, and it could never be --
220
591000
5000
שוחרר משכפל חדש, ולא ייתכן -
10:14
right from the startהַתחָלָה -- it could never be
221
596000
1000
כבר מן ההתחלה, לא ייתכן
10:15
that humanבן אנוש beingsישויות who let looseמְשׁוּחרָר this newחָדָשׁ creatureיְצוּר,
222
597000
5000
שבני האדם,
שהוציאו לחופשי יצור חדש זה,
10:20
could just copyעותק the usefulמוֹעִיל, beautifulיפה, trueנָכוֹן things,
223
602000
3000
יוכלו להעתיק רק
את מה שמועיל, יפה ונכון,
10:23
and not copyעותק the other things.
224
605000
2000
ולא את כל יתר הדברים.
10:25
While theirשֶׁלָהֶם brainsמוֹחַ were havingשיש an advantageיתרון from beingלהיות ableיכול to copyעותק --
225
607000
3000
כשלמוחותיהם היה היתרון
הודות ליכולת ההעתקה --
10:28
lightingתְאוּרָה firesשריפות, keepingשְׁמִירָה firesשריפות going, newחָדָשׁ techniquesטכניקות of huntingציד,
226
610000
5000
להדליק אש, לשמור עליה,
טכניקות ציד חדשות,
10:33
these kindsמיני of things --
227
615000
2000
דברים כאלה --
10:35
inevitablyבאופן בלתי נמנע they were alsoגַם copyingהַעתָקָה puttingלשים feathersנוצות in theirשֶׁלָהֶם hairשיער,
228
617000
3000
באופן בלתי-נמנע הם העתיקו
גם את תחיבת הנוצות לשיער
10:38
or wearingלובש strangeמוּזָר clothesבגדים, or paintingצִיוּר theirשֶׁלָהֶם facesפרצופים,
229
620000
2000
או את לבישתם של בגדים משונים,
או את צביעת הפנים,
10:40
or whateverמה שתגיד.
230
622000
1000
כל דבר שהוא.
10:41
So, you get an armsנשק raceגזע betweenבֵּין the genesגנים
231
623000
4000
וקיבלתם מירוץ חימוש בין הגנים,
10:45
whichאיזה are tryingמנסה to get the humansבני אנוש to have smallקָטָן economicalחסכוני brainsמוֹחַ
232
627000
4000
שמשתדלים שלאדם יהיה
מוח קטן וחסכוני
10:49
and not wasteמבזבז theirשֶׁלָהֶם time copyingהַעתָקָה all this stuffדברים,
233
631000
2000
ושלא יבזבז את זמנו
בהעתקת כל הדברים האלה,
10:51
and the memesממים themselvesעצמם, like the soundsקולות that people madeעָשׂוּי and copiedמוּעֲתָק --
234
633000
4000
ובין הממים עצמם, כמו הקולות
שאנשים השמיעו והעתיקו --
10:56
in other wordsמילים, what turnedפנה out to be languageשפה --
235
638000
2000
כלומר, מה שהפך להיות השפה --
10:58
competingמתחרים to get the brainsמוֹחַ to get biggerגדול יותר and biggerגדול יותר.
236
640000
3000
שמתחרים על הגדלת המוחות עוד ועוד.
11:01
So, the bigגָדוֹל brainמוֹחַ, on this theoryתֵאוֹרִיָה, is drivenמוּנָע by the memesממים.
237
643000
4000
כך שלפי תיאוריה זו
המוח הגדול מונע ע"י הממים.
11:05
This is why, in "The Memeאני אני Machineמְכוֹנָה," I calledשקוראים לו it memeticחיקוי driveנהיגה.
238
647000
4000
ולכן, ב"מכונת הממים",
אני מכנה זאת 'מנוע ממטי',
11:09
As the memesממים evolveלְהִתְפַּתֵחַ, as they inevitablyבאופן בלתי נמנע mustצריך,
239
651000
3000
עם התפתחות הממים הבלתי-נמנעת,
11:12
they driveנהיגה a biggerגדול יותר brainמוֹחַ that is better at copyingהַעתָקָה the memesממים
240
654000
4000
הם דוחפים למוח גדול יותר
שייטיב להעתיק את הממים
11:16
that are doing the drivingנְהִיגָה.
241
658000
2000
שדוחפים לכך.
11:18
This is why we'veיש לנו endedהסתיים up with suchכגון peculiarמוּזָר brainsמוֹחַ,
242
660000
4000
וזו הסיבה שיש לנו
מוחות משונים כאלה,
11:22
that we like religionדָת, and musicמוּסִיקָה, and artאומנות.
243
664000
3000
ואנו אוהבים דת, מוסיקה ואמנות.
11:25
Languageשפה is a parasiteטַפִּיל that we'veיש לנו adaptedמְעוּבָּד to,
244
667000
3000
השפה הינה טפיל שאליו הסתגלנו,
11:28
not something that was there originallyבְּמָקוֹר for our genesגנים,
245
670000
2000
ולא משהו שהתקיים במקור
לטובת הגנים שלנו,
11:30
on this viewנוף.
246
672000
2000
לפי השקפה זו.
11:32
And like mostרוב parasitesטפילים, it can beginהתחל dangerousמְסוּכָּן,
247
674000
3000
וכמו רוב הטפילים,
היא יכולה להיות מסוכנת,
11:35
but then it coevolvescoevolves and adaptsהסתגלות,
248
677000
3000
אך במקביל
גם היא מתפתחת ומסתגלת
11:38
and we endסוֹף up with a symbioticשִׁתוּפָנִי relationshipמערכת יחסים
249
680000
2000
ובסופו של דבר יש לנו
מערכת-יחסים סימביוטית
11:40
with this newחָדָשׁ parasiteטַפִּיל.
250
682000
1000
עם הטפיל החדש הזה.
11:41
And so, from our perspectiveפֶּרספֶּקטִיבָה,
251
683000
2000
כך שמנקודת מבטנו,
11:43
we don't realizeלִהַבִין that that's how it beganהחל.
252
685000
3000
איננו מבינים שכך זה החל.
11:46
So, this is a viewנוף of what humansבני אנוש are.
253
688000
3000
כך שזוהי השקפה על מהו אנושי.
11:49
All other speciesמִין on this planetכוכב לכת are geneגֵן machinesמכונה only,
254
691000
3000
כל שאר המינים בעולם
הם מכונות גנים בלבד,
11:52
they don't imitateלְחַקוֹת at all well, hardlyבְּקוֹשִׁי at all.
255
694000
3000
הם לא מחקים היטב,
כמעט ולא.
11:55
We aloneלבד are geneגֵן machinesמכונה and memeאני אני machinesמכונה as well.
256
697000
5000
רק אנחנו הננו מכונות גנים
וגם מכונות ממים.
12:00
The memesממים tookלקח a geneגֵן machineמְכוֹנָה and turnedפנה it into a memeאני אני machineמְכוֹנָה.
257
702000
4000
הממים לקחו מכונת גנים
והפכו אותה למכונת ממים.
12:04
But that's not all.
258
706000
2000
אך זה לא הכל.
12:06
We have a newחָדָשׁ kindסוג of memesממים now.
259
708000
3000
כעת יש לנו ממים מסוג חדש.
12:09
I've been wonderingתוהה for a long time,
260
711000
1000
תהיתי במשך זמן רב,
12:10
sinceמאז I've been thinkingחושב about memesממים a lot,
261
712000
2000
מפני שהרביתי לחשוב על ממים,
12:12
is there a differenceהֶבדֵל betweenבֵּין the memesממים that we copyעותק --
262
714000
2000
האם יש הבדל בין הממים
שאנו מעתיקים --
12:14
the wordsמילים we speakלְדַבֵּר to eachכל אחד other,
263
716000
2000
המלים שאנו אומרים זה לזה,
12:16
the gesturesמחוות we copyעותק, the humanבן אנוש things --
264
718000
2000
המחוות שאנו מעתיקים,
הדברים האנושיים -
12:18
and all these technologicalטֶכנוֹלוֹגִי things around us?
265
720000
2000
וכל הדברים הטכנולוגיים האלה שמסביבנו?
12:20
I have always, untilעד now, calledשקוראים לו them all memesממים,
266
722000
4000
עד כה
תמיד כיניתי אותם "ממים",
12:24
but I do honestlyבִּיוֹשֶׁר think now
267
726000
3000
אך כעת אני באמת חושבת
12:27
we need a newחָדָשׁ wordמִלָה for technologicalטֶכנוֹלוֹגִי memesממים.
268
729000
3000
שאנו זקוקים למילה
עבור ממים טכנולוגיים.
12:30
Let's call them techno-memesטכנו-ממים or temesטמס.
269
732000
3000
הבה נכנה אותם
"טכנו-ממים" או "טמים".
12:33
Because the processesתהליכים are gettingמקבל differentשונה.
270
735000
3000
כי התהליכים נעשים שונים.
12:37
We beganהחל, perhapsאוּלַי 5,000 yearsשנים agoלִפנֵי, with writingכְּתִיבָה.
271
739000
3000
התחלנו, לפני כ-5,000 שנה,
עם הכתיבה.
12:40
We put the storageאִחסוּן of memesממים out there on a clayחֶרֶס tabletלוּחַ,
272
742000
7000
הפצנו את איחסון הממים
מעל גבי לוחות חימר,
12:48
but in orderלהזמין to get trueנָכוֹן temesטמס and trueנָכוֹן temeteme machinesמכונה,
273
750000
2000
אך טמים אמיתיים
ומכונות טמים אמיתיות,
12:50
you need to get the variationוָרִיאַצִיָה, the selectionבְּחִירָה and the copyingהַעתָקָה,
274
752000
3000
מחייבים שהגיוון, הברירה וההעתקה,
12:53
all doneבוצע outsideבחוץ of humansבני אנוש.
275
755000
2000
ייעשו כולם מחוץ לבני האדם.
12:55
And we're gettingמקבל there.
276
757000
2000
ואנו מתקרבים לכך.
12:57
We're at this extraordinaryיוצא דופן pointנְקוּדָה where we're nearlyכמעט there,
277
759000
2000
אנו מצויים בשלב המופלא,
שכמעט הגענו לכך
12:59
that there are machinesמכונה like that.
278
761000
2000
שיש מכונות כאלה.
13:01
And indeedאכן, in the shortקצר time I've alreadyכְּבָר been at TEDTED,
279
763000
2000
ולמעשה, בשהות הקצרה שלי ב"TED",
13:03
I see we're even closerיותר קרוב than I thought we were before.
280
765000
2000
ראיתי שאנו קרובים לכך
יותר מכפי שחשבתי.
13:05
So actuallyלמעשה, now the temesטמס are forcingכופה our brainsמוֹחַ
281
767000
6000
כך שבעצם,
עכשיו הטמים כופים על מוחותינו
13:11
to becomeהפכו more like temeteme machinesמכונה.
282
773000
2000
להפוך יותר ויותר למכונות טמים.
13:13
Our childrenיְלָדִים are growingגָדֵל up very quicklyבִּמְהִירוּת learningלְמִידָה to readלקרוא,
283
775000
3000
ילדינו לומדים מהר יותר לקרוא,
13:16
learningלְמִידָה to use machineryמְכוֹנוֹת.
284
778000
2000
לומדים להשתמש במכונות.
13:18
We're going to have all kindsמיני of implantsשתלים,
285
780000
1000
יהיו לנו כל מיני שתלים,
13:19
drugsסמים that forceכּוֹחַ us to stayשָׁהוּת awakeעֵר all the time.
286
781000
3000
סמים שיאלצו אותנו
להישאר ערים כל הזמן.
13:22
We'llטוֹב think we're choosingבְּחִירָה these things,
287
784000
2000
אנו נחשוב שאנו בוחרים
את כל אלה,
13:24
but the temesטמס are makingהֲכָנָה us do it.
288
786000
3000
אך הטמים הם שגורמים לנו
לעשות זאת.
13:28
So, we're at this cuspנִיב now
289
790000
1000
וכעת אנו עומדים על הסף הזה,
13:29
of havingשיש a thirdשְׁלִישִׁי replicatorמשכפל on our planetכוכב לכת.
290
791000
4000
שיהיה לנו משכפל שלישי בעולמנו.
13:34
Now, what about what elseאַחֵר is going on out there in the universeעוֹלָם?
291
796000
5000
ומה עם כל מה שקורה
אי-שם ביקום?
13:39
Is there anyoneכֹּל אֶחָד elseאַחֵר out there?
292
801000
2000
האם יש שם עוד מישהו?
13:41
People have been askingשואל this questionשְׁאֵלָה for a long time.
293
803000
3000
אנשים שואלים שאלה זו מזה זמן רב.
13:44
We'veללא שם: יש לנו been askingשואל it here at TEDTED alreadyכְּבָר.
294
806000
2000
כבר שאלנו אותה כאן ב"TED".
13:46
In 1961, Frankגלוי לב Drakeדרייק madeעָשׂוּי his famousמפורסם equationמשוואה,
295
808000
4000
ב-1961 הציג פרנק דרייק
את המשוואה הידועה שלו,
13:50
but I think he concentratedמְרוּכָּז on the wrongלא בסדר things.
296
812000
2000
אך לדעתי הוא התרכז
בדברים הלא-נכונים.
13:52
It's been very productiveפּרוּדוּקטִיבִי, that equationמשוואה.
297
814000
2000
זו היתה משוואה מאד פוריה.
13:54
He wanted to estimateלְהַעֲרִיך N,
298
816000
2000
הוא ביקש להעריך את "אן",
13:56
the numberמספר of communicativeתקשורתי civilizationsתרבויות out there in our galaxyגָלַקסִיָה,
299
818000
4000
מספר התרבויות המסוגלות לתקשורת
בגלקסיה שלנו.
14:00
and he includedכלול in there the rateציון of starכוכב formationהיווצרות,
300
822000
4000
והוא כלל בכך
את שיעור היווצרות הכוכבים,
14:04
the rateציון of planetsכוכבי לכת, but cruciallyבאופן מכריע, intelligenceאינטליגנציה.
301
826000
4000
וכוכבי הלכת, אך בעיקר
את שיעור התבונה.
14:08
I think that's the wrongלא בסדר way to think about it.
302
830000
4000
לדעתי זו דרך שגויה לחשוב על כך.
14:12
Intelligenceאינטליגנציה appearsמופיע all over the placeמקום, in all kindsמיני of guisesבתחפושות.
303
834000
3000
התבונה מופיעה בכל מקום
ובכל מיני צורות.
14:15
Humanבן אנוש intelligenceאינטליגנציה is only one kindסוג of a thing.
304
837000
2000
התבונה האנושית
היא רק סוג אחד שלה.
14:17
But what's really importantחָשׁוּב is the replicatorsמשכפלים you have
305
839000
3000
אך מה שבאמת חשוב הוא
מהם המשכפלים
14:20
and the levelsרמות of replicatorsמשכפלים, one feedingהַאֲכָלָה on the one before.
306
842000
4000
ורמות המשכפלים,
כשכל אחת ניזונה מזו שקדמה לה.
14:24
So, I would suggestלְהַצִיעַ that we don't think intelligenceאינטליגנציה,
307
846000
5000
לכן אני מציעה
שלא נחשוב על תבונה,
14:29
we think replicatorsמשכפלים.
308
851000
2000
אלא על משכפלים.
14:31
And on that basisבָּסִיס, I've suggestedמוּצָע a differentשונה kindסוג of equationמשוואה.
309
853000
3000
ועל סמך זה הייתי מציעה
משוואה מסוג שונה.
14:34
A very simpleפָּשׁוּט equationמשוואה.
310
856000
2000
משוואה פשוטה מאד.
14:36
N, the sameאותו thing,
311
858000
2000
"אן" תייצג את אותו הדבר,
14:38
the numberמספר of communicativeתקשורתי civilizationsתרבויות out there
312
860000
3000
מספר התרבויות המסוגלות לתקשורת,
14:41
[that] we mightאולי expectלְצַפּוֹת in our galaxyגָלַקסִיָה.
313
863000
2000
שניתן לצפות שיהיו בגלקסיה שלנו.
14:43
Just startהַתחָלָה with the numberמספר of planetsכוכבי לכת there are in our galaxyגָלַקסִיָה.
314
865000
4000
פשוט להתחיל במספר כוכבי הלכת
שבגלקסיה שלנו.
14:47
The fractionשבריר of those whichאיזה get a first replicatorמשכפל.
315
869000
4000
חלקיק מאלו, שמגיע למשכפל ראשון.
14:51
The fractionשבריר of those that get the secondשְׁנִיָה replicatorמשכפל.
316
873000
4000
חלקיק מאלו, שמגיע למשכפל השני.
14:55
The fractionשבריר of those that get the thirdשְׁלִישִׁי replicatorמשכפל.
317
877000
2000
חלקיק מאלו, שמגיע למשכפל השלישי.
14:58
Because it's only the thirdשְׁלִישִׁי replicatorמשכפל that's going to reachלְהַגִיעַ out --
318
880000
3000
כי רק המשכפל השלישי הוא שייצור מגע --
15:01
sendingשְׁלִיחָה informationמֵידָע, sendingשְׁלִיחָה probesבדיקות, gettingמקבל out there,
319
883000
3000
שישלח מידע, ישגר גשושים וייצור קשר,
15:04
and communicatingמתקשר with anywhereבְּכָל מָקוֹם elseאַחֵר.
320
886000
2000
ויתקשר עם כל היתר.
15:06
OK, so if we take that equationמשוואה,
321
888000
3000
אז אם ניקח משוואה זו,
15:09
why haven'tלא we heardשמע from anybodyמִישֶׁהוּ out there?
322
891000
5000
מדוע לא שמענו משהו
ממישהו אי-שם בחוץ?
15:14
Because everyכֹּל stepשלב is dangerousמְסוּכָּן.
323
896000
4000
מפני שכל שלב הוא מסוכן.
15:18
Gettingמקבל a newחָדָשׁ replicatorמשכפל is dangerousמְסוּכָּן.
324
900000
3000
ההגעה למשכפל חדש מסוכנת.
15:21
You can pullמְשׁוֹך throughדרך, we have pulledמשך throughדרך,
325
903000
2000
אפשר לעבור את זה,
אנו עברנו את זה,
15:23
but it's dangerousמְסוּכָּן.
326
905000
2000
אבל זה מסוכן.
15:25
Take the first stepשלב, as soonבקרוב as life appearedהופיע on this earthכדור הארץ.
327
907000
3000
למשל, השלב הראשון.
מיד כשהופיעו החיים בעולמנו.
15:28
We mayמאי take the Gaianגיאן viewנוף.
328
910000
2000
אם ניקח את ההשקפה הגאיאנית.
15:30
I lovedאהוב Peterפיטר Ward'sשל וורד talk yesterdayאתמול -- it's not Gaianגיאן all the time.
329
912000
3000
נהניתי אתמול מהרצאתו של פטר וורד.
לא הכל גאיאני.
15:33
Actuallyבעצם, life formsטפסים produceליצר things that killלַהֲרוֹג themselvesעצמם.
330
915000
3000
למעשה, צורות החיים יוצרות דברים
שמשמידים את עצמם.
15:36
Well, we did pullמְשׁוֹך throughדרך on this planetכוכב לכת.
331
918000
3000
אז בעולמנו הצלחנו לעבור את זה.
15:39
But then, a long time laterיותר מאוחר, billionsמיליארדים of yearsשנים laterיותר מאוחר,
332
921000
2000
אבל זמן רב אח"כ,
מיליארדי שנים אח"כ,
15:41
we got the secondשְׁנִיָה replicatorמשכפל, the memesממים.
333
923000
3000
הגענו למשכפל השני, הממים.
15:44
That was dangerousמְסוּכָּן, all right.
334
926000
2000
זה היה בהחלט מסוכן.
15:46
Think of the bigגָדוֹל brainמוֹחַ.
335
928000
2000
חישבו על המוח הגדול.
15:48
How manyרב mothersאמהות do we have here?
336
930000
3000
כמה אימהות יש לנו בקהל?
15:51
You know all about bigגָדוֹל brainsמוֹחַ.
337
933000
2000
אתן מכירות טוב מאד
את המוח הגדול.
15:53
They are dangerousמְסוּכָּן to give birthהוּלֶדֶת to,
338
935000
2000
מסוכן ללדת אותו.
15:55
are agonizingמתייסר to give birthהוּלֶדֶת to.
339
937000
2000
מייסר ללדת אותו.
15:57
(Laughterצחוק)
340
939000
1000
[צחוק]
15:59
My catחתול gaveנתן birthהוּלֶדֶת to fourארבעה kittensגורים, purringמגרגר all the time.
341
941000
2000
החתולה שלי המליטה 4 גורים
וגירגרה כל הזמן.
16:01
Ahאה, mmמ"מ -- slightlyמְעַט differentשונה.
342
943000
2000
אצלנו זה שונה במקצת...
16:03
(Laughterצחוק)
343
945000
2000
[צחוק]
16:05
But not only is it painfulכּוֹאֵב, it killsהורג lots of babiesתינוקות,
344
947000
3000
ולא רק שזה כואב,
זה גם ממית הרבה תינוקות,
16:08
it killsהורג lots of mothersאמהות,
345
950000
2000
והרבה אימהות,
16:10
and it's very expensiveיָקָר to produceליצר.
346
952000
2000
וזה גם תהליך-ייצור יקר מאד.
16:12
The genesגנים are forcedכָּפוּי into producingייצור all this myelinהמיאלין,
347
954000
2000
הגנים נאלצים לייצר
את כל המיאלין הזה,
16:14
all the fatשמן to myelinatemyelinate the brainמוֹחַ.
348
956000
2000
כל השומן שעוטף את המוח.
16:16
Do you know, sittingיְשִׁיבָה here,
349
958000
2000
האם אתם יודעים
שבעודכם יושבים כאן,
16:18
your brainמוֹחַ is usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני about 20 percentאָחוּז of your body'sשל הגוף energyאֵנֶרְגִיָה outputתְפוּקָה
350
960000
4000
מוחכם מנצל 20%
מתפוקת האנרגיה של גופכם
16:22
for two percentאָחוּז of your bodyגוּף weightמִשׁקָל?
351
964000
2000
עבור 2% ממשקל גופכם?
16:24
It's a really expensiveיָקָר organאֵיבָר to runלָרוּץ.
352
966000
2000
זהו באמת איבר
שמאד יקר להפעילו.
16:26
Why? Because it's producingייצור the memesממים.
353
968000
2000
ומדוע?
מפני שהוא מייצר את הממים.
16:28
Now, it could have killedנהרג us off. It could have killedנהרג us off,
354
970000
4000
וזה היה יכול לחסל אותנו,
16:32
and maybe it nearlyכמעט did, but you see, we don't know.
355
974000
2000
ואולי זה כמעט קרה.
אבל איננו יודעים זאת.
16:34
But maybe it nearlyכמעט did.
356
976000
2000
אך אולי זה כמעט קרה.
16:36
Has it been triedניסה before?
357
978000
1000
האם זה נוסה לפני כן?
16:37
What about all those other speciesמִין?
358
979000
2000
מה עם כל יתר המינים?
16:39
Louiseלואיז LeakeyLeakey talkedדיבר yesterdayאתמול
359
981000
2000
לואיס ליקי הירצה אתמול
16:41
about how we're the only one in this branchענף left.
360
983000
3000
על כך שאנו היחידים שנותרו
בענף האבולוציוני שלנו.
16:44
What happenedקרה to the othersאחרים?
361
986000
2000
מה קרה לכל השאר?
16:46
Could it be that this experimentלְנַסוֹת in imitationחיקוי,
362
988000
2000
הייתכן שניסוי זה בחיקוי,
16:48
this experimentלְנַסוֹת in a secondשְׁנִיָה replicatorמשכפל,
363
990000
2000
ניסוי זה בהפעלת משכפל שני,
16:50
is dangerousמְסוּכָּן enoughמספיק to killלַהֲרוֹג people off?
364
992000
4000
מסוכן דיו לחסל בני-אדם?
16:54
Well, we did pullמְשׁוֹך throughדרך, and we adaptedמְעוּבָּד.
365
996000
2000
ובכן, שרדנו זאת, והסתגלנו.
16:56
But now, we're hittingלהכות, as I've just describedמְתוּאָר,
366
998000
3000
אך כעת אנו מגיעים,
כפי שזה עתה תיארתי,
16:59
we're hittingלהכות the thirdשְׁלִישִׁי replicatorמשכפל pointנְקוּדָה.
367
1001000
2000
לשלב המשכפל השלישי.
17:01
And this is even more dangerousמְסוּכָּן --
368
1003000
3000
וזה עוד יותר מסוכן --
17:04
well, it's dangerousמְסוּכָּן again.
369
1006000
2000
טוב, זה שוב מסוכן.
17:06
Why? Because the temesטמס are selfishאָנוֹכִי replicatorsמשכפלים
370
1008000
4000
ומדוע?
כי הטמים הם משכפלים אנוכיים
17:10
and they don't careלְטַפֵּל about us, or our planetכוכב לכת, or anything elseאַחֵר.
371
1012000
3000
ולא אכפת להם מאיתנו, מעולמנו
או מכל דבר אחר.
17:13
They're just informationמֵידָע, why would they?
372
1015000
3000
הם מידע בלבד.
למה שיהיה להם אכפת?
17:17
They are usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני us to suckלִמְצוֹץ up the planet'sהכוכב resourcesאֶמְצָעִי
373
1019000
2000
הם מנצלים אותנו
כדי למצות את משאבי העולם
17:19
to produceליצר more computersמחשבים,
374
1021000
2000
על מנת לייצר עוד מחשבים,
17:21
and more of all these amazingמדהים things we're hearingשמיעה about here at TEDTED.
375
1023000
3000
ועוד מהדברים המדהימים
שאנו שומעים עליהם ב"TED".
17:24
Don't think, "Oh, we createdשנוצר the Internetאינטרנט for our ownשֶׁלוֹ benefitתועלת."
376
1026000
4000
אל תחשבו,
"אנו יצרנו את האינטרנט לתועלתנו."
17:28
That's how it seemsנראה to us.
377
1030000
2000
זה רק נראה לנו כך.
17:30
Think, temesטמס spreadingפְּרִיסָה because they mustצריך.
378
1032000
4000
חישבו על טמים שמתפשטים
מפני שהם מוכרחים.
17:34
We are the oldישן machinesמכונה.
379
1036000
2000
אנו הננו המכונות הישנות.
17:36
Now, are we going to pullמְשׁוֹך throughדרך?
380
1038000
2000
ובכן, האם נשרוד את זה?
17:38
What's going to happenלִקְרוֹת?
381
1040000
2000
מה עתיד להתרחש?
17:40
What does it mean to pullמְשׁוֹך throughדרך?
382
1042000
2000
מה משמעות 'לשרוד את זה'?
17:42
Well, there are kindסוג of two waysדרכים of pullingמושך throughדרך.
383
1044000
2000
יש שתי דרכים לשרוד את זה.
17:45
One that is obviouslyמובן מאליו happeningמתרחש all around us now,
384
1047000
2000
אחת שמתרחשת כעת בבירור בכל מקום,
17:47
is that the temesטמס turnלפנות us into temeteme machinesמכונה,
385
1049000
4000
והיא שהטמים הופכים אותנו
למכונות טמים,
17:51
with these implantsשתלים, with the drugsסמים,
386
1053000
2000
עם השתלים האלה, עם הסמים,
17:53
with us mergingמיזוג with the technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה.
387
1055000
3000
עם התמזגותנו עם הטכנולוגיה.
17:56
And why would they do that?
388
1058000
2000
ולמה להם לעשות זאת?
17:58
Because we are self-replicatingשכפול עצמי.
389
1060000
2000
מפני שאנו משכפלים את עצמנו.
18:00
We have babiesתינוקות.
390
1062000
2000
אנו יולדים.
18:02
We make newחָדָשׁ onesיחידות, and so it's convenientנוֹחַ to piggybackעַל הַשֶׁכֶם on us,
391
1064000
3000
אנו מייצרים אנשים חדשים,
כך שנוח לתפוס עלינו טרמפ,
18:05
because we're not yetעדיין at the stageשלב on this planetכוכב לכת
392
1067000
4000
כי בעולם הזה טרם הגענו לשלב
18:09
where the other optionאוֹפְּצִיָה is viableבַּר חַיִים.
393
1071000
2000
שבו האפשרות השניה מעשית.
18:11
Althoughלמרות ש it's closerיותר קרוב, I heardשמע this morningשַׁחַר,
394
1073000
2000
למרות שזה קרוב, כך שמעתי הבוקר,
18:13
it's closerיותר קרוב than I thought it was.
395
1075000
2000
זה קרוב מכפי שחשבתי.
18:15
Where the temeteme machinesמכונה themselvesעצמם will replicateלשכפל themselvesעצמם.
396
1077000
3000
כשמכונות הטמים
הן שישכפלו את עצמן.
18:18
That way, it wouldn'tלא matterחוֹמֶר if the planet'sהכוכב climateאַקלִים
397
1080000
4000
ואז לא ישנה
אם האקלים של כוכב הלכת
18:22
was utterlyלגמרי destabilizedיציבות,
398
1084000
2000
ייצא לגמרי מאיזון,
18:24
and it was no longerארוך יותר possibleאפשרי for humansבני אנוש to liveלחיות here.
399
1086000
2000
ולא יתאפשרו כאן החיים האנושיים.
18:26
Because those temeteme machinesמכונה, they wouldn'tלא need --
400
1088000
2000
כי מכונות הטמים האלה לא יזדקקו -
18:28
they're not squishyסקוטי, wetרָטוֹב, oxygen-breathingנושם חמצן,
401
1090000
2000
הן אינן יצורים רכים, לחים,
נושמי-חמצן,
18:30
warmth-requiringחום המחייב creaturesיצורים.
402
1092000
3000
הזקוקים לחום.
18:33
They could carryלשאת on withoutלְלֹא us.
403
1095000
2000
הן תוכלנה להמשיך בלעדינו.
18:35
So, those are the two possibilitiesאפשרויות.
404
1097000
3000
אז אלה הן שתי האפשרויות.
18:38
The secondשְׁנִיָה, I don't think we're that closeלִסְגוֹר.
405
1100000
4000
איני חושבת שאנו קרובים כל כך
לאפשרות השניה.
18:42
It's comingמגיע, but we're not there yetעדיין.
406
1104000
2000
זה מתקרב, אך טרם הגענו לכך.
18:44
The first, it's comingמגיע too.
407
1106000
2000
גם הראשונה קרובה.
18:46
But the damageנֵזֶק that is alreadyכְּבָר beingלהיות doneבוצע
408
1108000
3000
אך הנזק שנגרם כבר עתה
18:49
to the planetכוכב לכת is showingמראה us how dangerousמְסוּכָּן the thirdשְׁלִישִׁי pointנְקוּדָה is,
409
1111000
5000
לכוכב הלכת,
מראה כמה השלב השלישי מסוכן,
18:54
that thirdשְׁלִישִׁי dangerסַכָּנָה pointנְקוּדָה, gettingמקבל a thirdשְׁלִישִׁי replicatorמשכפל.
410
1116000
3000
שלב הסכנה השלישי הזה,
ההגעה למשכפל שלישי.
18:58
And will we get throughדרך this thirdשְׁלִישִׁי dangerסַכָּנָה pointנְקוּדָה,
411
1120000
2000
האם אנו עתידים לשרוד
את שלב הסכנה השלישי,
19:00
like we got throughדרך the secondשְׁנִיָה and like we got throughדרך the first?
412
1122000
3000
כמו ששרדנו את השני ואת הראשון?
19:04
Maybe we will, maybe we won'tרָגִיל.
413
1126000
2000
אולי כן, ואולי לא.
19:06
I have no ideaרַעְיוֹן.
414
1128000
3000
אין לי מושג.
19:13
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
415
1135000
10000
[מחיאות כפיים]
19:24
Chrisכריס Andersonאנדרסון: That was an incredibleמדהים talk.
416
1146000
2000
כריס אנדרסון: זו היתה הרצאה מדהימה.
19:26
SBSB: Thank you. I scaredמפוחד myselfעצמי.
417
1148000
2000
ס"ב: תודה לך. הבהלתי את עצמי.
19:28
CACA: (Laughterצחוק)
418
1150000
1000
כ"א: [צחוק]
Translated by Shlomo Adam
Reviewed by osnat mader willensky

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Susan Blackmore - Memeticist
Susan Blackmore studies memes -- those self-replicating "life forms" that spread themselves via human consciousness. We're now headed, she believes, toward a new form of meme, spread by the technology we've created.

Why you should listen

Susan Blackmore is dedicated to understanding the scientific nature of consciousness. Her latest work centers on the existence of memes -- little bits of knowledge, lore, habit that seem to spread themselves using human brains as mere carriers. She's exploring the existence of a new class of meme, spread by human technology. It's temporarily named the "teme."

She has written about memes, consciousness, and near-death experiences; has appeared on the British Big Brother to discuss the psychology of the participants; and writes for the Guardian UK.

More profile about the speaker
Susan Blackmore | Speaker | TED.com