ABOUT THE SPEAKERS
Beau Lotto - Neuroscientist, Artist
Beau Lotto is founder of Lottolab, a hybrid art studio and science lab. With glowing, interactive sculpture -- and old-fashioned peer-reviewed research--he's illuminating the mysteries of the brain's visual system.

Why you should listen

"Let there be perception," was evolution's proclamation, and so it was that all creatures, from honeybees to humans, came to see the world not as it is, but as was most useful. This uncomfortable place--where what an organism's brain sees diverges from what is actually out there--is what Beau Lotto and his team at Lottolab are exploring through their dazzling art-sci experiments and public illusions. Their Bee Matrix installation, for example, places a live bee in a transparent enclosure where gallerygoers may watch it seek nectar in a virtual meadow of luminous Plexiglas flowers. (Bees, Lotto will tell you, see colors much like we humans do.) The data captured isn't just discarded, either: it's put to good use in probing scientific papers, and sometimes in more exhibits.

At their home in London’s Science Museum, the lab holds "synesthetic workshops" where kids and adults make abstract paintings that computers interpret into music, and they host regular Lates--evenings of science, music and "mass experiments." Lotto is passionate about involving people from all walks of life in research on perception--both as subjects and as fellow researchers. One such program, called "i,scientist," in fact led to the publication of the first ever peer-reviewed scientific paper written by schoolchildren ("Blackawton Bees," December 2010). It starts, "Once upon a time ..."

These and Lotto's other conjurings are slowly, charmingly bending the science of perception--and our perceptions of what science can be.

More profile about the speaker
Beau Lotto | Speaker | TED.com
Amy O'Toole - Student
Amy O'Toole is a 12-year-old student who helped run a science experiment inspired by Beau Lotto's participative science approach. At age 10 she became one of the youngest people ever to publish a peer-reviewed science paper.

Why you should listen

Amy O'Toole is a 12-year-old student with a peer-reviewed scientific publication under her belt. She took part in a participative science program led by Beau Lotto , called "i, scientist," which inspired a science experiment by a group of 26 primary school students in Blackawton, Devon, UK. O'Toole was never interested in science before this project, but now intends to study the human mind and body. The project led to the publication of the first ever peer-reviewed scientific paper written by schoolchildren ("Blackawton Bees," Royal Society's Biology Letters, December 2010). It starts: "Once upon a time ... ."

More profile about the speaker
Amy O'Toole | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2012

Beau Lotto + Amy O'Toole: Science is for everyone, kids included

ボー・ロット&エイミー・オトゥール 「科学は万人のもの (子どもも含む)」

Filmed:
1,504,898 views

科学と遊びに共通するものは何でしょう? 神経科学者のボー・ロットは、(子どもも含む)すべての人が科学に取り組み、発見プロセスを通じて認識を変えるべきだと考えています。12歳のエイミー・オトゥールもこれには同意見です。彼女は25人のクラスメートと共にブラックオウトン・ミツバチ・プロジェクトを遂行し、学童による初の査読付き論文を生むことになりました。「昔々あるところに・・・」で始まる論文です。
- Neuroscientist, Artist
Beau Lotto is founder of Lottolab, a hybrid art studio and science lab. With glowing, interactive sculpture -- and old-fashioned peer-reviewed research--he's illuminating the mysteries of the brain's visual system. Full bio - Student
Amy O'Toole is a 12-year-old student who helped run a science experiment inspired by Beau Lotto's participative science approach. At age 10 she became one of the youngest people ever to publish a peer-reviewed science paper. Full bio

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

00:17
Beauボー Lottoロト: So, this gameゲーム is very simple単純.
0
1487
2169
簡単なゲームをしましょう
00:19
All you have to do is read読む what you see. Right?
1
3656
4047
見たものを読んでください
00:23
So, I'm going to countカウント to you, so we don't all do it together一緒に.
2
7703
3201
123で 声に出して
一緒に読んでください
00:26
Okay, one, two, three.Audienceオーディエンス: Can you read読む this?
3
10904
2499
1 2 3
(観客: Can you read this? / これが読めますか?)
00:29
BLBL: Amazing素晴らしい. What about this one? One, two, three.Audienceオーディエンス: You are not reading読書 this.
4
13403
4379
すばらしい これはどうですか? 1 2 3
(観客: You are not reading this. / これを読んでいませんね)
00:33
BLBL: All right. One, two, three. (Laughter笑い)
5
17782
5316
いいですよ 1 2 3
(観客: ・・・・) (笑)
00:38
If you were Portugueseポルトガル, right? How about this one? One, two, three.
6
23098
4797
ポルトガル人なら読めますね
これはどうですか? 1 2 3
00:43
Audienceオーディエンス: What are you reading読書?
7
27895
1978
(観客: What are you reading? / 何を読んでいるんですか?)
00:45
BLBL: What are you reading読書? There are no words言葉 there.
8
29873
3458
何を読んでいるんですか?
言葉は書かれていません
00:49
I said, read読む what you're seeing見る. Right?
9
33331
2537
見たものを読んでくださいと
言いましたよね?
00:51
It literally文字通り says言う, "Watワット arar ouOU reaレア in?" (Laughter笑い) Right?
10
35868
3850
見たとおりなら
“Wat ar ou rea in?” でしょ? (笑)
00:55
That's what you should have said. Right? Why is this?
11
39718
3828
そうなるはずが
どういうことなんでしょう?
00:59
It's because perception知覚 is grounded接地された in our experience経験.
12
43546
3536
これは認識というのは
経験に基づいているためです
01:02
Right? The brain takes meaningless無意味な information情報
13
47082
2897
脳は意味のない情報を
受け取ると
01:05
and makes作る meaning意味 out of it, whichどの means手段 we never see
14
49979
2959
そこから意味を
引き出そうとします
01:08
what's there, we never see information情報,
15
52938
2256
つまり 見えている情報
そのものを見るのではなく
01:11
we only ever see what was useful有用 to see in the past過去.
16
55194
3275
過去に有用だったものを
そこに見るのです
01:14
All right? Whichどの means手段, when it comes来る to perception知覚,
17
58469
2736
認識に関する限り
01:17
we're all like this frogカエル.
18
61205
6795
人間はこのカエルと
同じです
01:23
(Laughter笑い)
19
68000
912
(笑)
01:24
Right? It's getting取得 information情報. It's generating生成する behavior動作
20
68912
3395
ほら 情報を得て
01:28
that's useful有用. (Laughter笑い)
21
72307
4468
かつて有用だった行動を
しています (笑)
01:32
(Laughter笑い)
22
76775
7032
(笑)
01:39
(Videoビデオ) Man: Owアウ! Owアウ! (Laughter笑い) (Applause拍手)
23
83807
5982
(ビデオの男: 痛てっ! 痛てっ!)
(笑いと拍手)
01:45
BLBL: And sometimes時々, when things don't go our way,
24
89789
2712
そして物事が思い通りに
いかないと
01:48
we get a little bitビット annoyed悩まされる, right?
25
92501
2259
うんざりするわけですが
01:50
But we're talking話す about perception知覚 here, right?
26
94760
2730
ここで問題なのは
認識なのです
01:53
And perception知覚 underpins下支え everything we think, we know,
27
97490
4365
認識はあらゆるものを
支えています
01:57
we believe, our hopes希望, our dreams, the clothes we wear着る,
28
101855
2871
思考 知識 信念
希望 夢 着ている服
02:00
falling落下 in love, everything begins始まる with perception知覚.
29
104726
3743
恋に落ちること
すべてが認識から始まります
02:04
Now if perception知覚 is grounded接地された in our history歴史, it means手段
30
108469
2945
認識が過去に
基づいているのなら
02:07
we're only ever responding応答する accordingに従って to what we've私たちは done完了 before.
31
111414
3459
私たちは経験に従って
反応しているだけということです
02:10
But actually実際に, it's a tremendousすばらしい problem問題,
32
114873
3076
しかしこれには
大きな問題があります
02:13
because how can we ever see differently異なって?
33
117949
3617
違った見方をすることが
できません
02:17
Now, I want to tell you a storyストーリー about seeing見る differently異なって,
34
121566
4063
そこで違った見方について
お話ししようと思います
02:21
and all new新しい perceptions知覚 beginベギン in the same同じ way.
35
125629
3988
新しい認識の生まれ方というのは
いつも同じです
02:25
They beginベギン with a question質問.
36
129617
2582
疑問から生まれるのです
02:28
The problem問題 with questions質問 is they create作成する uncertainty不確実性.
37
132199
3238
疑問のやっかいな点は
不確かさを生じることです
02:31
Now, uncertainty不確実性 is a very bad悪い thing. It's evolutionarily進化的に
38
135437
2729
不確かというのは
進化の上では好ましくないことです
02:34
a bad悪い thing. If you're not sure that's a predator捕食者, it's too late遅く.
39
138166
3601
相手が捕食者かどうか悩んでいたら
手遅れになります
02:37
Okay? (Laughter笑い)
40
141767
1360
でしょ? (笑)
02:39
Even seasickness船酔い is a consequence結果 of uncertainty不確実性.
41
143127
3160
船酔いだって
不確かさの結果です
02:42
Right? If you go down below以下 on a boatボート, your innerインナー ears
42
146287
2252
船内に入ると
02:44
are you telling伝える you you're moving動く. Your eyes, because
43
148539
2176
内耳は動いていることを
伝えているのに
02:46
it's moving動く in register登録 with the boatボート, say I'm standing立っている still.
44
150715
2316
目は 船と一緒に動いているので
動いていないと伝えます
02:48
Your brain cannotできない deal対処 with the uncertainty不確実性 of that information情報, and it gets取得 ill病気.
45
153031
4655
脳はこの情報の不確かさを処理できず
具合が悪くなるのです
02:53
The question質問 "why?" is one of the most最も dangerous危険な things you can do,
46
157686
3929
「なぜか?」と問うのは
最も危険な行為です
02:57
because it takes you into uncertainty不確実性.
47
161615
2992
不確かさへと導くからです
03:00
And yetまだ, the ironyアイロニー is, the only way we can ever
48
164607
2879
しかし皮肉なことに
何であれ新しいことをする
03:03
do anything new新しい is to stepステップ into that spaceスペース.
49
167486
3536
唯一の方法は その領域に
足を踏み入れることなのです
03:06
So how can we ever do anything new新しい? Well fortunately幸いにも,
50
171022
3224
それでは新しいことなど
できなくなってしまいそうです
03:10
evolution進化 has given与えられた us an answer回答, right?
51
174246
3584
幸い進化は私たちに
答えを与えてくれました
03:13
And it enables可能にする us to address住所 even the most最も difficult難しい
52
177830
3595
それは最も難しい疑問にも
対処することを可能にします
03:17
of questions質問. The bestベスト questions質問 are the onesもの that create作成する the most最も uncertainty不確実性.
53
181425
4679
最高の疑問が何かというと それは
最も大きな不確かさを生み出すものであり
03:22
They're the onesもの that question質問 the things we think to be true真実 already既に. Right?
54
186104
3956
それは真実だと思っている
ことに対する疑問です
03:25
It's easy簡単 to ask尋ねる questions質問 about how did life beginベギン,
55
190060
1989
「生命はいかに始まったのか」とか
03:27
or what extends拡張する beyond超えて the universe宇宙, but to question質問 what you think to be true真実 already既に
56
192049
3308
「宇宙の果てには何があるのか」と
問うのは むしろ簡単です
03:31
is really steppingステッピング into that spaceスペース.
57
195357
3001
真実と思っていることへの疑問こそ
不確かさをもたらすものなのです
03:34
So what is evolution's進化論 answer回答 to the problem問題 of uncertainty不確実性?
58
198358
4810
では不確かなものに 進化は
どう対処してきたのでしょう?
03:39
It's play遊びます.
59
203168
1773
その答えは「遊び」です
03:40
Now play遊びます is not simply単に a processプロセス. Experts専門家 in play遊びます will tell you
60
204941
4193
遊びというのは単なるプロセスではありません
遊びの専門家は
03:45
that actually実際に it's a way of beingであること.
61
209134
2615
「遊びとは生き方そのものである」と
言うでしょう
03:47
Play遊びます is one of the only human人間 endeavors努力 where uncertainty不確実性
62
211749
2891
遊びは人間の活動の中で
不確かさが称えられる唯一のものです
03:50
is actually実際に celebrated祝われた. Uncertainty不確実性 is what makes作る play遊びます fun楽しい.
63
214640
4326
不確かさこそが遊びを
楽しいものにするのです
03:54
Right? It's adaptable適応性のある to change変化する. Right? It opens開く possibility可能性,
64
218966
4275
変化に適応できるようにし
可能性を開きます
03:59
and it's cooperative協力的. It's actually実際に how we do our socialソーシャル bondingボンディング,
65
223241
4109
遊びはまた共同的でもあり
人が社会的な絆を作る手段になります
04:03
and it's intrinsically本質的に motivated意欲的な. What that means手段
66
227350
1726
そして遊びには 内的な
動機付けがあります
04:04
is that we play遊びます to play遊びます. Play遊びます is its own自分の reward褒賞.
67
229076
4606
私たちは遊ぶために遊びます
遊ぶこと自体が報いなのです
04:09
Now if you look at these five ways方法 of beingであること,
68
233682
3891
この5つの行動様式を見ると
04:13
these are the exact正確 same同じ ways方法 of beingであること you need
69
237573
2721
これは良い科学者
であるための条件と
04:16
in order注文 to be a good scientist科学者.
70
240294
2036
同じということが分かります
04:18
Science科学 is not defined定義された by the method方法 sectionセクション of a paper.
71
242330
3027
科学は論文の方法の欄で定義された
ものではありません
04:21
It's actually実際に a way of beingであること, whichどの is here, and this is true真実
72
245357
3140
科学とは ここに挙げたような
考え方をすることであり
04:24
for anything that is creative創造的な.
73
248497
2653
このことはクリエイティブなもの
すべてに当てはまります
04:27
So if you add追加する rulesルール to play遊びます, you have a gameゲーム.
74
251150
4203
遊びにルールを設けると
ゲームになりますが
04:31
That's actually実際に what an experiment実験 is.
75
255353
2790
実験もまたそうなのです
04:34
So armed武装した with these two ideasアイデア,
76
258143
1919
この2つの考え
04:35
that science科学 is a way of beingであること and experiments実験 are play遊びます,
77
260062
4322
科学とは態度であり
実験は遊びだという考えに基づいて
04:40
we asked尋ねた, can anyone誰でも become〜になる a scientist科学者?
78
264384
3453
誰でも科学者になれるものなのか
という疑問を持ちました
04:43
And who better to ask尋ねる than 25 eight-8- to 10-year-old-歳 children子供?
79
267837
3500
それを尋ねるのに 25人の8〜10歳児よりも
良い相手はいないでしょう?
04:47
Because they're experts専門家 in play遊びます. So I took取った my bee arenaアリーナ
80
271337
3507
彼らは遊びの専門家です
04:50
down to a small小さい school学校 in Devonデボン, and the aim目的 of this
81
274844
3547
それで私はミツバチの実験道具を持って
デボン州の小さな学校に行きました
04:54
was to not just get the kids子供たち to see science科学 differently異なって,
82
278391
4244
子どもたちに科学を違った目で
見てもらうというだけでなく
04:58
but, throughを通して the processプロセス of science科学, to see themselves自分自身 differently異なって. Right?
83
282635
4598
科学のプロセスを通して
自分を違った目で見てもらうためです
05:03
The first stepステップ was to ask尋ねる a question質問.
84
287233
3408
最初のステップは
疑問を持つことです
05:06
Now, I should say that we didn't get funding資金調達 for this study調査
85
290641
2880
この研究費は どこからも出なかったのを
言っておくべきでしょう
05:09
because the scientists科学者 said small小さい children子供 couldn'tできなかった make
86
293521
3330
科学者たちは 小さな子どもに
科学への貢献など不可能だと言い
05:12
a useful有用 contribution貢献 to science科学, and the teachers教師 said kids子供たち couldn'tできなかった do it.
87
296851
4302
先生たちは 子どもにそんなこと
無理だと言いました
05:17
So we did it anywayとにかく. Right? Of courseコース.
88
301153
3734
それでも私たちは
やってみることにしたんです
05:20
So, here are some of the questions質問. I put them in small小さい print印刷する
89
304887
2819
これは子どもたちの疑問です
小さな字で書いてあるので
05:23
so you wouldn'tしないだろう bother気にする reading読書 it. Pointポイント is that five of the questions質問 that the kids子供たち came来た up with
90
307706
4440
読もうとしなくて結構です
肝心なのは 子どもたちが考えた疑問のうちの5つは
05:28
were actually実際に the basis基礎 of science科学 publication出版 the last five to 15 years. Right?
91
312146
4618
この5〜15年の科学出版物の
基礎となるものだったということです
05:32
So they were asking尋ねる questions質問 that were significant重要な
92
316764
2660
本職の科学者にとって
重要な疑問を
05:35
to expert専門家 scientists科学者.
93
319424
2130
子どもたちは問うていた
ということです
05:37
Now here, I want to shareシェア the stageステージ with someone誰か quiteかなり special特別. Right?
94
321554
4134
ここで特別な人に登場して
もらおうと思います
05:41
She was one of the young若い people who was involved関係する in this study調査,
95
325688
2612
彼女はこの研究に取り組んだ
子どもたちの1人で
05:44
and she's now one of the youngest最年少 published出版された scientists科学者
96
328300
2334
論文を出版した
世界最年少の科学者です
05:46
in the world世界. Right? She will now, once一度 she comes来る onto〜に stageステージ,
97
330634
3883
彼女がこのステージに
上がったら
05:50
will be the youngest最年少 person to ever speak話す at TEDTED. Right?
98
334517
3698
TEDで最年少の講演者
ということになります
05:54
Now, science科学 and asking尋ねる questions質問 is about courage勇気.
99
338215
2875
科学することや疑問を問うことには
勇気が必要です
05:56
Now she is the personification擬人 of courage勇気, because she's
100
341090
3200
彼女は勇気の塊です
この場に立って 皆さんに
06:00
going to standスタンド up here and talk to you all.
101
344290
1387
話そうというのですから
06:01
So Amyエイミー, would you please come up? (Applause拍手)
102
345677
5254
ではエイミー 来てくれるかな? (拍手)
06:06
(Applause拍手)
103
350931
7185
(拍手)
06:14
So Amy'sエイミーズ going to help me tell the storyストーリー of what we call
104
358116
2519
エイミーが聞かせてくれるのは
06:16
the Blackawtonブラックウォットン Beesミツバチ Projectプロジェクト, and first she's going to tell you
105
360635
2666
ブラックオウトン・ミツバチ・
プロジェクトの話です
06:19
the question質問 that they came来た up with. So go ahead前方に, Amyエイミー.
106
363301
2545
まずは子どもたちが思い付いた
疑問についてです
06:21
Amyエイミー O'Tooleオトゥール: Thank you, Beauボー. We thought
107
365846
1719
ありがとう ボー
06:23
that it was easy簡単 to see the linkリンク betweenの間に humans人間 and apes類人猿
108
367565
3401
人間とサルの間にある
考え方の類似性なら
06:26
in the way that we think, because we look alike似ている.
109
370966
3024
すぐ見て取れるでしょう
似たもの同士ですから
06:29
But we wondered疑問に思った if there's a possible可能 linkリンク
110
373990
2689
でも他の動物とは 類似性が
あるのだろうかと思いました
06:32
with other animals動物. It'dそれは be amazing素晴らしい if humans人間 and beesミツバチ
111
376679
4704
もし人間とミツバチが同じように
考えるとしたら すごいことです
06:37
thought similar類似, since以来 they seem思われる so different異なる from us.
112
381383
4113
とても違って見えますから
06:41
So we asked尋ねた if humans人間 and beesミツバチ mightかもしれない solve解決する
113
385496
3053
それで人間とミツバチは
複雑な問題を
06:44
complex複合体 problems問題 in the same同じ way.
114
388549
2407
同じよう解くものだろうかと
疑問を持ちました
06:46
Really, we wanted to know if beesミツバチ can alsoまた、 adapt適応する
115
390956
3287
ミツバチが以前に覚えた
ルールや条件によって
06:50
themselves自分自身 to new新しい situations状況 usingを使用して previously前に learned学んだ rulesルール
116
394243
3707
新しい状況に適応できるものか
知りたかったのです
06:53
and conditions条件. So what if beesミツバチ can think like us?
117
397950
4214
もしミツバチが人間のように
考えることができたとしたら?
06:58
Well, it'dそれは be amazing素晴らしい, since以来 we're talking話す about an insect昆虫
118
402164
2552
驚くべきことだと思います
07:00
with only one million百万 brain cells細胞.
119
404716
2525
脳細胞がたった百万しかない
昆虫なんですから
07:03
But it actually実際に makes作る a lot of senseセンス they should,
120
407241
2142
でも そうできるはずだとも
思えます
07:05
because beesミツバチ, like us, can recognize認識する a good flower
121
409383
3277
だってミツバチは
人間と同じように
07:08
regardless関係なく of the time of day, the light, the weather天気,
122
412660
3613
時刻や光や天気や
近づく方向などに関わらず
07:12
or from any angle角度 they approachアプローチ it from. (Applause拍手)
123
416273
5742
良い花を認識することが
できるからです (拍手)
07:17
BLBL: So the next stepステップ was to design設計 an experiment実験,
124
422015
3782
次のステップは 実験
07:21
whichどの is a gameゲーム. So the kids子供たち went行った off and they designed設計
125
425797
3302
つまりゲームのデザインです
07:24
this experiment実験, and so -- well, gameゲーム -- and so,
126
429099
3301
子どもたちが この実験ならぬ
ゲームをデザインしました
07:28
Amyエイミー, can you tell us what the gameゲーム was,
127
432400
1466
エイミー
07:29
and the puzzleパズル that you setセット the beesミツバチ?
128
433866
2143
ミツバチにやらせたパズルが
どんなものか話してくれるかな?
07:31
AOAO: The puzzleパズル we came来た up with was an if-thenif-then ruleルール.
129
436009
3023
私たちが考え出したのは
if-then ルールです
07:34
We asked尋ねた the beesミツバチ to learn学ぶ not just to go to a certainある color,
130
439032
3645
ミツバチに花の色だけでなく
07:38
but to a certainある color flower only
131
442677
2668
特定の色の花が特定の
パターンのときだけ
07:41
when it's in a certainある patternパターン.
132
445345
1632
行くように学習させたのです
07:42
They were only rewarded報酬を与えられた if they went行った to the yellow flowersフラワーズ
133
446977
3259
ご褒美がもらえるのは
07:46
if the yellow flowersフラワーズ were surrounded囲まれた by the blue,
134
450236
3060
黄色い花が青い花に
囲まれている時
07:49
or if the blue flowersフラワーズ were surrounded囲まれた by the yellow.
135
453296
3268
あるいは 青い花が黄色い花に
囲まれている時だけです
07:52
Now there's a number of different異なる rulesルール the beesミツバチ can learn学ぶ
136
456564
2585
このパズルを解くため ミツバチに
学べるルールはたくさんあります
07:55
to solve解決する this puzzleパズル. The interesting面白い question質問 is, whichどの?
137
459149
3425
知りたかったのは
それがどれかということです
07:58
What was really excitingエキサイティング about this projectプロジェクト was we,
138
462574
2780
このプロジェクトが面白かったのは
うまくいくのか
08:01
and Beauボー, had no ideaアイディア whetherかどうか it would work.
139
465354
2343
誰にも分からなかったことです
08:03
It was completely完全に new新しい, and no one had done完了 it before,
140
467697
2454
まったく新しい 誰もやったことが
ないことだったのです
08:06
includingを含む adults大人. (Laughter笑い)
141
470151
3723
大人たちも含めて (笑)
08:09
BLBL: Including含む the teachers教師, and that was really hardハード for the teachers教師.
142
473874
3464
先生たちにとってもです
先生にはとても難しいことでした
08:13
It's easy簡単 for a scientist科学者 to go in and not have a clue手がかり what he's doing,
143
477338
2904
科学者には見当も付かない領域に
踏み込むのは簡単です
08:16
because that's what we do in the lab研究室, but for a teacher先生
144
480242
2544
いつも実験室で
やっていることですから
08:18
not to know what's going to happen起こる at the end終わり of the day --
145
482786
1625
でも先生はそういう
わけにはいきません
08:20
so much of the creditクレジット goes行く to Daveデイブ Strudwickストラッドウィック, who was
146
484411
2599
ですからプロジェクトの協力者の
デイブ・ストラドウィック先生には
08:22
the collaborator協力者 on this projectプロジェクト. Okay?
147
487010
2209
大変な仕事をしていただきました
08:25
So I'm not going to go throughを通して the whole全体 details詳細 of the study調査
148
489219
2732
研究の詳細は
読むことができるので
08:27
because actually実際に you can read読む about it, but the next stepステップ
149
491951
2638
細かくは話しませんが
08:30
is observation観察. So here are some of the students学生の
150
494589
3645
次のステップは観察です
08:34
doing the observations観察. They're recording録音 the dataデータ
151
498234
2768
生徒が何人かで
観察をしています
08:36
of where the beesミツバチ fly飛ぶ.
152
501002
5044
ミツバチがどこへ飛んだか
記録しています
08:41
(Videoビデオ) Daveデイブ Strudwickストラッドウィック: So what we're going to do —Student学生: 5C.
153
506046
2023
(先生: 今どこをやってるの?
生徒: 5C)
08:43
Daveデイブ Strudwickストラッドウィック: Is she still going up here?Student学生: Yeah.
154
508069
3990
(先生: まだ上にいる?
生徒: うん)
08:47
Daveデイブ Strudwickストラッドウィック: So you keep trackトラック of each.Student学生: Henryヘンリー, can you help me here?
155
512059
3597
(先生: それぞれ記録するわけだ
生徒: ヘンリー 手伝ってくれない?)
08:51
BLBL: "Can you help me, Henryヘンリー?" What good scientist科学者 says言う that, right?
156
515656
2904
「手伝ってくれない ヘンリー?」
素晴らしい科学者ぶりですね
08:54
Student学生: There's two up there.
157
518560
4710
(生徒: 2匹が上で 3匹がこっち)
08:59
And three in here.
158
523270
2874
(生徒: 2匹が上で 3匹がこっち)
09:02
BLBL: Right? So we've私たちは got our observations観察. We've私たちは got our dataデータ.
159
526144
2275
観察をしてデータが
手に入りました
09:04
They do the simple単純 mathematics数学, averaging平均化, etc., etc.
160
528419
3773
簡単な統計処理をし 平均を取るなどして
結果を公開したいと思いました
09:08
And now we want to shareシェア. That's the next stepステップ.
161
532192
1931
それが次のステップです
09:10
So we're going to write書きます this up and try to submit提出する this
162
534123
1608
結果をまとめて
09:11
for publication出版. Right? So we have to write書きます it up.
163
535731
2856
学術誌に投稿することにしたんです
まず書かなきゃいけません
09:14
So we go, of courseコース, to the pubパブ. All right? (Laughter笑い)
164
538587
4513
書き物といったら
やはりパブでしょう (笑)
09:19
The one on the left is mine鉱山, okay? (Laughter笑い)
165
543100
2284
ちなみに左端のグラスは
私のですから (笑)
09:21
Now, I tell them, a paper has four4つの different異なる sectionsセクション:
166
545384
2086
論文には
4つの部分があると
09:23
an introduction前書き, a methodsメソッド, a results結果, a discussion討論.
167
547470
2807
教えました
序論 方法 結果 考察です
09:26
The introduction前書き says言う, what's the question質問 and why?
168
550277
2604
序論では 問題を提起します
09:28
Methodsメソッド, what did you do? Results結果, what was the observation観察?
169
552881
3119
方法は 何をしたか
結果は 何が観察されたか
09:31
And the discussion討論 is, who cares心配? Right?
170
556000
2143
考察は まあ適当に
09:34
That's a science科学 paper, basically基本的に. (Laughter笑い)
171
558143
2459
基本的には それが
科学論文です (笑)
09:36
So the kids子供たち give me the words言葉, right? I put it into a narrative物語,
172
560602
4529
子どもたちが文章を考えて
私がまとめました
09:41
whichどの means手段 that this paper is written書かれた in kidspeakキッズスピーク.
173
565131
3247
つまりこの論文は
子ども言葉で書かれています
09:44
It's not written書かれた by me. It's written書かれた by Amyエイミー
174
568378
2528
私が書いたのではなく
09:46
and the other students学生の in the classクラス. As a consequence結果,
175
570906
3320
エイミーとその他の
クラスの子どもたちが書いたのです
09:50
this science科学 paper begins始まる, "Once一度 upon〜に a time ... " (Laughter笑い)
176
574226
6017
その結果として この論文は
「昔々あるところに・・・」と始まります (笑)
09:56
The results結果 sectionセクション, it says言う: "Trainingトレーニング phase段階, the puzzleパズル ... duhデュ duhデュ duuuuuhhhデュアウーフー." Right? (Laughter笑い)
177
580243
5312
結果の部分は「トレーニング段階における
そのパズルとは・・・ダッダッダーン」(笑)
10:01
And the methodsメソッド, it says言う, "Then we put the beesミツバチ
178
585555
2196
方法の部分は
10:03
into the fridge冷蔵庫 (and made bee pieパイ)," smileyスマイリー face. Right? (Laughter笑い)
179
587751
3317
「それからミツバチを冷蔵庫に入れ
(ミツバチパイを作り☺)」(笑)
10:06
This is a science科学 paper. We're going to try to get it published出版された.
180
591068
3833
科学論文としての出版を
目指していたんですからね
10:10
So here'sここにいる the titleタイトル pageページ. We have a number of authors著者 there.
181
594901
2834
これはタイトルの部分で
著者名が並んでいますが
10:13
All the onesもの in bold大胆な are eight8 to 10 years old古い.
182
597735
2851
太字になっているのはみんな
8〜10歳の子どもたちです
10:16
The first author著者 is Blackawtonブラックウォットン Primary一次 School学校, because
183
600586
2050
最初の著者がBlackawton, P.S.
(ブラックオウトン小学校)なのは
10:18
if it were ever referenced参照される, it would be "Blackawtonブラックウォットン etet alアル,"
184
602636
3246
引用される時に誰かの個人名でなく
“Blackawton et al.” となるようにです
10:21
and not one individual個人. So we submit提出する it to a publicパブリック accessアクセス journalジャーナル,
185
605882
3057
これを とあるオープンアクセスの
学術誌に投稿したところ
10:24
and it says言う this. It said manyたくさんの things, but it said this.
186
608939
3332
返事にはいろいろ
書いてありましたが
10:28
"I'm afraid恐れ the paper fails失敗する our initial初期 quality品質 controlコントロール checks小切手 in severalいくつかの different異なる ways方法." (Laughter笑い)
187
612271
3919
「恐れ入りますが この論文はいくつかの点で
当誌の基本的な品質基準を満たしていません」(笑)
10:32
In other words言葉, it starts開始する off "once一度 upon〜に a time,"
188
616190
2560
これはつまり 「昔々あるところに」
で始まったり
10:34
the figures数字 are in crayonクレヨン, etc. (Laughter笑い)
189
618750
2526
図がクレヨン画だといったことを
指しているのかと思います (笑)
10:37
So we said, we'll私たちは get it reviewed審査. So I sent送られた it to Daleデール Purvesパープル,
190
621276
4353
それで私たちはレビューを
してもらうことにしました
10:41
who is at the Nationalナショナル Academyアカデミー of Science科学, one of the leading先導 neuroscientists神経科学者 in the world世界,
191
625629
3533
米国科学アカデミーのデール・パーヴェスに
送りました 神経科学の第一人者です
10:45
and he says言う, "This is the most最も original元の science科学 paper I have ever read読む" — (Laughter笑い) —
192
629162
3449
「これは私が読んだ最も
独創的な科学論文であり
10:48
"and it certainly確かに deserves〜に値する wideワイド exposure暴露."
193
632611
2097
広く公開するに値する」
10:50
Larryラリー Maloneyマロニー, expert専門家 in visionビジョン, says言う, "The paper is magnificent壮大.
194
634708
4271
視覚の専門家であるラリー・マローニーは
「見事な論文だ
10:54
The work would be publishable発行可能な if done完了 by adults大人."
195
638979
3366
やったのが大人なら
出版されてしかるべき内容だ」
10:58
So what did we do? We send送信する it back to the editor編集者.
196
642345
1979
それで私たちは編集者に
再送しましたが
11:00
They say no.
197
644324
1589
それでもダメだと
11:01
So we asked尋ねた Larryラリー and Natalieナタリー Hempelヘンプル to write書きます
198
645913
2454
それならと ラリー・マローニーと
ナタリー・ヘンペルに
11:04
a commentary解説 situating状況 the findings所見 for scientists科学者, right,
199
648367
4007
この発見を科学者の立場で見た
コメントを書いてもらい
11:08
puttingパッティング in the referencesリファレンス, and we submit提出する it to Biology生物学 Letters手紙.
200
652374
4128
それを推薦状として
バイオロジー・レター誌に送りました
11:12
And there, it was reviewed審査 by five independent独立した referees審判,
201
656502
3327
そして5人の査読者による
査読を経て
11:15
and it was published出版された. Okay? (Applause拍手)
202
659829
4421
出版されたのです (拍手)
11:20
(Applause拍手)
203
664250
6000
(拍手)
11:26
It took取った four4つの months数ヶ月 to do the science科学,
204
670250
3021
実験にかかったのは
4ヶ月でしたが
11:29
two years to get it published出版された. (Laughter笑い)
205
673271
3228
出版には2年かかりました (笑)
11:32
Typical典型的な science科学, actually実際に, right? So this makes作る Amyエイミー and
206
676499
4835
科学ではありがちなことですね
これでエイミーとクラスメートたちは
11:37
her friends友達 the youngest最年少 published出版された scientists科学者 in the world世界.
207
681334
2433
論文を出版された世界最年少の
科学者になりました
11:39
What was the feedbackフィードバック like?
208
683767
2016
どんな反響があったでしょう?
11:41
Well, it was published出版された two days日々 before Christmasクリスマス,
209
685783
2885
クリスマスの2日前に
出版されましたが
11:44
downloadedダウンロードした 30,000 times in the first day, right?
210
688668
4003
最初の日に3万回
ダウンロードされました
11:48
It was the Editors'編集者は、 Choice選択 in Science科学, whichどの is a top science科学 magazineマガジン.
211
692671
4040
トップレベルの科学誌であるサイエンス誌から
エディターズ・チョイスに選ばれました
11:52
It's forever永遠に freely自由に accessibleアクセス可能な by Biology生物学 Letters手紙.
212
696711
2542
バイオロジー・レター誌は恒久的に
無償公開することにしました
11:55
It's the only paper that will ever be freely自由に accessibleアクセス可能な by this journalジャーナル.
213
699253
3680
この雑誌で無償公開された
唯一の論文です
11:58
Last year, it was the second-most二番目に downloadedダウンロードした paper
214
702933
2699
この雑誌で去年2番目に多く
ダウンロードされた論文でした
12:01
by Biology生物学 Letters手紙, and the feedbackフィードバック from not just scientists科学者
215
705632
4104
反響は科学者や
教師ばかりでなく
12:05
and teachers教師 but the publicパブリック as well.
216
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12:08
And I'll just read読む one.
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最近読みました
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words言葉 to explain説明する exactly正確に how I am feeling感じ right now.
219
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2313
今どう感じているか
言い表す言葉が見つかりません
12:14
What you guys have done完了 is realリアル, true真実 and amazing素晴らしい.
220
718859
2479
あなた方がやったのは
まったくもってすごいことです
12:17
Curiosity好奇心, interest利子, innocenceイノセンス and zeal熱意 are the most最も basic基本的な
221
721338
3109
好奇心 興味 純真 熱意は
12:20
and most最も important重要 things to do science科学.
222
724447
1724
科学をやる上で
最も重要なものでしょう
12:22
Who elseelse can have these qualities品質 more than children子供?
223
726171
2478
この資質を子ども以上に
持つ人がいるでしょうか?
12:24
Please congratulateおめでとう your children's子供たち teamチーム from my side."
224
728649
3541
どうか子どもたちのチームに
私の祝福の気持ちを伝えてください」
12:28
So I'd like to conclude結論づける with a physical物理的 metaphor隠喩.
225
732190
3383
まとめとして 物を使った
メタファーをお見せしましょう
12:31
Can I do it on you? (Laughter笑い)
226
735573
2968
お手伝いいただけますか? (笑)
12:34
Oh yeah, yeah, yeah, come on. Yeah yeah. Okay.
227
738541
3093
さあ 来て 来て
12:37
Now, science科学 is about taking取る risksリスク, so this is an incredible信じられない riskリスク, right? (Laughter笑い)
228
741634
5177
科学はリスクを取るものです
これはものすごくリスクがあります (笑)
12:42
For me, not for him. Right? Because we've私たちは only done完了 this once一度 before. (Laughter笑い)
229
746811
6098
私にとってです 彼にではなく
いっぺんしか試したことがないんです (笑)
12:48
And you like technology技術, right?
230
752909
1576
テクノロジーは
お好きですよね?
12:50
Shimonシモン Schockenショーケン: Right, but I like myself私自身.
231
754485
2176
(シモン・ショケン: ああ でも自分の方が大事だ)
12:52
BLBL: This is the epitome典型的な of technology技術. Right. Okay.
232
756661
2951
これぞテクノロジーの
極みです
12:55
Now ... (Laughter笑い)
233
759612
3608
さあ・・・ (笑)
12:59
Okay. (Laughter笑い)
234
763220
2880
いいでしょう (笑)
13:02
Now, we're going to do a little demonstrationデモンストレーション, right?
235
766100
4084
ちょっと試しに
やってみましょう
13:06
You have to close閉じる your eyes, and you have to pointポイント
236
770184
4019
目を閉じて
手拍子のした方を
13:10
where you hear聞く me clapping拍手. All right?
237
774203
3157
指さしてください
13:13
(Clapping拍手)
238
777360
4398
(手拍子)
13:17
(Clapping拍手)
239
781758
3144
(手拍子)
13:20
Okay, how about if everyoneみんな over there shouts叫ぶ. One, two, three?
240
784902
2903
じゃあ こっちの人 叫んでください
1 2 3
13:23
Audienceオーディエンス: (Shouts叫び声)
241
787805
2901
(叫び)
13:26
(Laughter笑い)
242
790706
4446
(笑)
13:31
(Shouts叫び声) (Laughter笑い)
243
795152
3171
(叫び)(笑)
13:34
Brilliantブリリアント. Now, open開いた your eyes. We'll私たちは do it one more time.
244
798323
3641
素晴らしい では目を開けて
もう一度やりましょう
13:37
Everyoneみんな over there shout叫ぶ. (Shouts叫び声)
245
801964
2802
こっちの人 叫んでください
(叫び)
13:40
Where'sどこですか the sound coming到来 from? (Laughter笑い) (Applause拍手)
246
804766
5932
音はどちらから聞こえましたか?
(笑いと拍手)
13:46
Thank you very much. (Applause拍手)
247
810698
4230
ありがとうございました (拍手)
13:50
What's the pointポイント? The pointポイント is what science科学 does for us.
248
814928
3713
要点は何かというと それは科学が
私たちにしてくれることです
13:54
Right? We normally通常は walk歩く throughを通して life responding応答する,
249
818641
2406
私たちは普段
反応的に生きていますが
13:56
but if we ever want to do anything different異なる, we have to
250
821047
2212
何か違ったように
やろうと思ったら
13:59
stepステップ into uncertainty不確実性. When he opened開かれた his eyes,
251
823259
2689
不確かさに足を
踏み入れる必要があります
14:01
he was ableできる to see the world世界 in a new新しい way.
252
825948
2382
目を開いた時 彼は世界を
新しい見方で見られました
14:04
That's what science科学 offersオファー us. It offersオファー the possibility可能性
253
828330
3168
それが科学が私たちに
与えてくれるものです
14:07
to stepステップ on uncertainty不確実性 throughを通して the processプロセス of play遊びます, right?
254
831498
4016
遊びのプロセスを通して 不確かさに
足を踏み入れる機会を与えてくれるのです
14:11
Now, true真実 science科学 education教育 I think should be about
255
835514
3024
真の科学教育は
人々に声を与え
14:14
giving与える people a voice音声 and enabling可能にする to express表現する that voice音声,
256
838538
3399
その声で表現できるように
することだと思います
14:17
so I've asked尋ねた Amyエイミー to be the last voice音声 in this shortショート storyストーリー.
257
841937
4369
だから この短い物語のしめくくりは
エイミーにお願いしましょう
14:22
So, Amyエイミー?
258
846306
3105
じゃあ エイミー
14:25
AOAO: This projectプロジェクト was really excitingエキサイティング for me,
259
849411
2553
このプロジェクトは本当に
ワクワクするものでした
14:27
because it brought持ってきた the processプロセス of discovery発見 to life,
260
851964
2671
人生に発見の
プロセスをもたらし
14:30
and it showed示した me that anyone誰でも, and I mean anyone誰でも,
261
854635
2911
誰にでも何か新しいことを
14:33
has the potential潜在的な to discover発見する something new新しい,
262
857546
2753
発見できる可能性があること
14:36
and that a small小さい question質問 can lead into a big大きい discovery発見.
263
860299
4072
小さな疑問が大きな発見に繋がりうることを
示してくれたからです
14:40
Changing変化 the way a person thinks考える about something
264
864371
2652
人が考え方を変えるというのは
14:42
can be easy簡単 or hardハード. It all depends依存する on the way the person
265
867023
3712
簡単なことでも
難しいことでもあり得ます
14:46
feels感じる about change変化する.
266
870735
1488
その人が変化に対して
どう感じているかによります
14:48
But changing変化 the way I thought about science科学 was
267
872223
2452
でも私が科学に対する
考えを変えるのは
14:50
surprisingly驚くほど easy簡単. Once一度 we playedプレーした the gamesゲーム
268
874675
2275
驚くほど簡単でした
14:52
and then started開始した to think about the puzzleパズル,
269
876950
2418
ゲームで遊び
パズルについて考え始めると
14:55
I then realized実現した that science科学 isn't just a boring退屈な subject主題,
270
879368
3857
科学は退屈な教科なんかではなく
14:59
and that anyone誰でも can discover発見する something new新しい.
271
883225
3194
誰でも新しいことを
発見できるんだと気付いたんです
15:02
You just need an opportunity機会. My opportunity機会 came来た
272
886419
3200
ただ機会が必要なだけです
それを与えてくれたのが
15:05
in the form of Beauボー, and the Blackawtonブラックウォットン Bee Projectプロジェクト.
273
889619
2636
ボーと ブラックオウトン・
ミツバチ・プロジェクトでした
15:08
Thank you.BLBL: Thank you very much. (Applause拍手)
274
892255
4361
エイミー: ありがとう
ボー: ありがとうございました (拍手)
15:12
(Applause拍手)
275
896616
7747
(拍手)
Translated by Yasushi Aoki
Reviewed by Akiko Hicks

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ABOUT THE SPEAKERS
Beau Lotto - Neuroscientist, Artist
Beau Lotto is founder of Lottolab, a hybrid art studio and science lab. With glowing, interactive sculpture -- and old-fashioned peer-reviewed research--he's illuminating the mysteries of the brain's visual system.

Why you should listen

"Let there be perception," was evolution's proclamation, and so it was that all creatures, from honeybees to humans, came to see the world not as it is, but as was most useful. This uncomfortable place--where what an organism's brain sees diverges from what is actually out there--is what Beau Lotto and his team at Lottolab are exploring through their dazzling art-sci experiments and public illusions. Their Bee Matrix installation, for example, places a live bee in a transparent enclosure where gallerygoers may watch it seek nectar in a virtual meadow of luminous Plexiglas flowers. (Bees, Lotto will tell you, see colors much like we humans do.) The data captured isn't just discarded, either: it's put to good use in probing scientific papers, and sometimes in more exhibits.

At their home in London’s Science Museum, the lab holds "synesthetic workshops" where kids and adults make abstract paintings that computers interpret into music, and they host regular Lates--evenings of science, music and "mass experiments." Lotto is passionate about involving people from all walks of life in research on perception--both as subjects and as fellow researchers. One such program, called "i,scientist," in fact led to the publication of the first ever peer-reviewed scientific paper written by schoolchildren ("Blackawton Bees," December 2010). It starts, "Once upon a time ..."

These and Lotto's other conjurings are slowly, charmingly bending the science of perception--and our perceptions of what science can be.

More profile about the speaker
Beau Lotto | Speaker | TED.com
Amy O'Toole - Student
Amy O'Toole is a 12-year-old student who helped run a science experiment inspired by Beau Lotto's participative science approach. At age 10 she became one of the youngest people ever to publish a peer-reviewed science paper.

Why you should listen

Amy O'Toole is a 12-year-old student with a peer-reviewed scientific publication under her belt. She took part in a participative science program led by Beau Lotto , called "i, scientist," which inspired a science experiment by a group of 26 primary school students in Blackawton, Devon, UK. O'Toole was never interested in science before this project, but now intends to study the human mind and body. The project led to the publication of the first ever peer-reviewed scientific paper written by schoolchildren ("Blackawton Bees," Royal Society's Biology Letters, December 2010). It starts: "Once upon a time ... ."

More profile about the speaker
Amy O'Toole | Speaker | TED.com