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TED2013

Stuart Firestein: The pursuit of ignorance

スチュワート・ファイアスタイン: 無知の追及

Filmed
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真の科学的研究とはどういうものでしょうか?科学的手法よりはむしろ無為の時間を暗闇で過ごすことに近い、というのは神経科学者のスチュワート・ファイアスタインのジョークです。 ファイアスタインは、この機知に溢れる講演で、科学の核心が実践される様子に触れます。さらに彼は、私たちは知らないものごとを ―あるいは「高品質の無知」を― 既知のものごとと同じくらい評価すべきであると提言しています

- Neuroscientist
Stuart Firestein teaches students and “citizen scientists” that ignorance is far more important to discovery than knowledge. Full bio

00:12
Thereそこ is an ancient古代 proverb thatそれ says言う
こんな古い諺があります
「暗い部屋で黒猫を探すのは
とても難しい
00:16
it'sそれは very非常に difficult難しい to find見つける a black catネコ in a darkダーク roomルーム,
00:20
especially特に whenいつ thereそこ is noいいえ catネコ.
特に 猫が居ないなら なおさらだ」
科学とその仕組みを説明するのに
00:22
I find見つける thisこの a particularly特に apt適切 description説明 of science科学
適した諺です
00:26
and howどうやって science科学 works作品 --
暗い部屋の中で 動いて
何かにぶつかれば
00:28
bumblingうんざりする aroundまわり in a darkダーク roomルーム, bumpingぶつかる into thingsもの,
ぶつかったものの形やそれが何かを
00:31
trying試す to figure数字 outでる what shape形状 thisこの mightかもしれない be,
解き明かそうと試みます
どこかに猫がいるらしいという報告もあるが
00:33
what thatそれ mightかもしれない be,
信頼できるのやらできないのやら
00:35
thereそこ are reportsレポート of a catネコ somewhereどこかで aroundまわり,
というありさまです
00:37
they彼ら mayかもしれない notない be reliable信頼性のある, they彼ら mayかもしれない be,
00:39
and soそう forth前進 and soそう on.
00:41
Now I know知っている thisこの is different異なる thanより the way most最も people
一般に考えられている科学とは
違っていますね
00:43
think思う about science科学.
00:44
Science科学, we我々 generally一般的に are told言った,
科学は普通こう説明されます
00:46
is a very非常に well-ordered順不同 mechanism機構 for
整然とした仕組みによって
00:49
understanding理解 the world世界,
00:50
for gaining獲得する facts事実, for gaining獲得する dataデータ,
世界を理解したり
事実やデータを得るものであり
ルールに基づいたものである
00:52
thatそれ it'sそれは rule-basedルールベース,
科学者はいわゆる科学的手法を用いるもの
00:54
thatそれ scientists科学者 useつかいます thisこの thingもの calledと呼ばれる the scientific科学的 method方法
14世代にわたって適用されている
00:57
and we've私たちは been doing thisこの for 14 generations世代 orまたは soそう now,
科学的手法とは 一連の規則によって
01:00
and the scientific科学的 method方法 is a setセット of rulesルール
データから揺るぎない冷厳な事実を得るものだ
01:02
for getting取得 hardハード, coldコールド facts事実 outでる of the dataデータ.
それは事実ではないと申し上げたいのです
01:07
I'd like to telltell you君は that'sそれは notない the case場合.
確かに科学的手法はあります
01:09
Soだから there'sそこに the scientific科学的 method方法,
しかし これが実情です  (笑)
01:10
butだけど what's何ですか really本当に going on is thisこの. (Laughter笑い)
<科学的手法 あるいは 
無為の時間>
01:13
[The Scientific科学的 Method方法 vs. Fartingおなら Around周り]
そして こう続きます
01:14
And it'sそれは going on kind種類 of like thatそれ.
<科学的手法 あるいは 
無為の時間を暗闇で過ごす> (笑)
01:17
[... in the darkダーク] (Laughter笑い)
01:18
Soだから what is the difference, then次に,
ならば
私が信じている科学の追及と
人々の認識とでは
01:23
betweenの間に the way I believe信じる science科学 is pursued追求された
何が違うのでしょうか?
01:27
and the way itそれ seems思われる to be perceived知覚される?
この違いについての初めて思い当たったのは
01:29
Soだから thisこの difference first最初 came来た to me in some一部 ways方法
コロンビア大学で役職を2つ兼務した時でした
01:32
in myじぶんの dualデュアル role役割 at Columbiaコロンビア University大学,
私は 教授であり 同時に
神経科学の研究室を率いています
01:34
whereどこで I'm私は bothどちらも a professor教授 and run走る a laboratory研究室 in neuroscience神経科学
脳の働きについて研究しています
01:38
whereどこで we我々 try to figure数字 outでる howどうやって the brain works作品.
匂いの研究を通して取り組んでいます
01:41
We私たち do thisこの by studying勉強する the senseセンス of smell臭い,
つまり 嗅覚についてです
01:43
the senseセンス of olfaction嗅覚, and in the laboratory研究室,
研究室においては それは大きな喜びであり
魅了させられる仕事です
01:46
it'sそれは a greatすばらしいです pleasure喜び and fascinating魅力的な work
院生や博士研究員と一緒に
01:48
and excitingエキサイティング to work with〜と graduate卒業 students学生の and post-docsポストドキュメント
01:51
and think思う upアップ coolクール experiments実験 to understandわかる howどうやって thisこの
嗅覚の働きや 脳の働きを理解するために
面白い実験を考え出すのは刺激的で
01:54
senseセンス of smell臭い works作品 and howどうやって the brain mightかもしれない be workingワーキング,
01:56
and, well, frankly率直に, it'sそれは kind種類 of exhilarating爽快.
率直に言って わくわくする仕事です
一方同時に
01:59
Butだがしかし at the same同じ time時間, it'sそれは myじぶんの responsibility責任
学部生に大教室の講座で
脳について教えることも私の職務です
02:02
to teach教える a large courseコース to undergraduates学部 on the brain,
脳は大きな題材であり 準備には時間がかかります
02:05
and that'sそれは a big大きい subject主題,
02:06
and itそれ takes quiteかなり a whilewhile to organize整理する thatそれ,
大変やりがいがありますし
とても興味深いものでもあります
02:08
and it'sそれは quiteかなり challenging挑戦 and it'sそれは quiteかなり interesting面白い,
しかし わくわくするものではないと
言わざるを得ません
02:11
butだけど I have to sayいう, it'sそれは notない soそう exhilarating爽快.
その違いは何でしょうか?
02:14
Soだから what was the difference?
私が教えた また
いまだに教えているその講座は
02:16
Well, the courseコース I was and am teaching教える
02:18
is calledと呼ばれる Cellular携帯電話 and Molecular分子 Neuroscience神経科学 - I. (Laughs笑う)
細胞分子神経科学と言います
その1 です   (笑)
02:24
It'sそれは、します。 25 lectures講義 full満員 of allすべて sortsソート of facts事実,
25コマの講義で 様々な事実をたくさん含み
講義では この分厚い本を使います
02:29
itそれ uses用途 thisこの giant巨人 book calledと呼ばれる "Principles原則 of Neuralニューラル Science科学"
「神経科学の基礎」という本で
3人の有名な神経科学者の著書です
02:33
by three famous有名な neuroscientists神経科学者.
この本は1414ページあり
02:36
Thisこれ book comes来る in at 1,414 pagesページ,
ずっしりと重くて7ポンド半もあります
02:39
itそれ weighs重く a hefty重い sevenセブン and a halfハーフ poundsポンド.
違った言い方で表現すると
02:42
Justちょうど to put thatそれ in some一部 perspective視点,
標準的な人間の脳2つ分の重さです
02:44
that'sそれは the weight重量 of two normal正常 human人間 brains頭脳.
(笑)
02:47
(Laughter笑い)
この講座の終わる頃に
私は思い到りました
02:51
Soだから I began始まった to realize実現する, by the end終わり of thisこの courseコース,
生徒達は
脳について知るべきことは
02:54
thatそれ the students学生の maybe多分 were getting取得 the ideaアイディア
知り尽くすべきだと
受け止めたかもしれません
02:56
thatそれ we我々 must必須 know知っている everythingすべて thereそこ is to know知っている about the brain.
02:59
That'sそれです clearlyはっきりと notない true真実.
それは明らかに真実ではありません
またこんなふうに
考えているようなのです
03:01
And they彼ら must必須 alsoまた、 have thisこの ideaアイディア, I suppose想定する,
科学者は
データを集め 事実を集めて
03:04
thatそれ what scientists科学者 do is collect集める dataデータ and collect集める facts事実
こんな分厚い本に仕立てるものだ
03:07
and stickスティック themそれら in theseこれら big大きい books.
実情は 違っています
03:09
And that'sそれは notない really本当に the case場合 eitherどちらか.
私が会議に出て 会議の一日が終わった後で
03:11
Whenいつ I go to a meeting会議, after the meeting会議 day is over
バーで集まって ビールを飲んでいる時に
同業者とは
03:14
and we我々 collect集める in the barバー over a coupleカップル of beersビール with〜と myじぶんの colleagues同僚,
「知っていること」 の話は決してしません
03:17
we我々 never決して talkトーク about what we我々 know知っている.
私達は 「知らないこと」 について語ります
03:19
We私たち talkトーク about what we我々 don'tしない know知っている.
未だ残っているすべきこと について語り
03:21
We私たち talkトーク about what stillまだ has to get done完了,
実験室で何をすることが重要なのか
について語るのです
03:24
what's何ですか soそう criticalクリティカルな to get done完了 in the lab研究室.
マリ・キュリー夫人が
いみじくも
03:26
Indeed確かに, thisこの was, I think思う, bestベスト said前記 by Marieマリー Curieキュリー
こう述べています
03:29
who said前記 thatそれ one1 never決して notices通知 what has been done完了
「人々は 成されたことは語らない
残された成すべきことのみを語る」
03:31
butだけど onlyのみ what remains残っている to be done完了.
03:33
Thisこれ was in a letter文字 to her彼女 brother after obtaining取得する
これは 彼女が兄に宛てた手紙にありました
二つ目の学士号を取得した際に
と付け加えておきましょう
03:35
her彼女 second二番 graduate卒業 degree, I should sayいう.
ちなみに このキュリー夫人の写真が
気に入っています
03:39
I have to pointポイント outでる thisこの has always常に been one1 of myじぶんの favoriteお気に入り picturesピクチャー of Marieマリー Curieキュリー,
なぜなら 彼女の背後の光
これは写真効果ではないと確信しているからです  (笑)
03:42
becauseなぜなら I am convinced確信している thatそれ thatそれ glow輝き behind後ろに her彼女
03:44
is notない a photographic写真 effect効果. (Laughter笑い)
本物(放射能)なのです  (笑)
03:47
That'sそれです the realリアル thingもの.
03:48
Itそれ is true真実 thatそれ her彼女 papers論文 are, to thisこの day,
確かに 彼女の論文は 今現在も
フランス国立図書館の地下にある
03:53
stored保存された in a basement地下 roomルーム in the Biblioth聖書èqueキュー FranフランçaiseAise
鉛で覆われたコンクリート部屋の中に収められ
03:56
in a concreteコンクリート roomルーム that'sそれは lead-linedリードライニング,
研究者として これらのノートを閲覧したい場合は
03:58
and ifif you'reあなたは a scholar学者 and you君は want accessアクセス to theseこれら notebooksノート,
完全放射能防護服を着用しないといけません
04:01
you君は have to put on a full満員 radiation放射線 hazmatハザード suitスーツ,
結構怖いことではあります
04:03
soそう it'sそれは prettyかなり scary怖い businessビジネス.
ともかく これこそが 私達の講座が
04:06
Nonethelessそれにもかかわらず, thisこの is what I think思う we我々 were leaving去る outでる
見失っていたもの
04:08
of our我々の coursesコース
研究者としての社会との交流で見失っていた
ものだと思います
04:10
and leaving去る outでる of the interactionインタラクション thatそれ we我々 have
04:13
with〜と the publicパブリック as scientists科学者, the what-remains-to-be-done何が残されるべきか.
解くべき課題の残りは何か
これこそがわくわくし面白いことなのです
04:16
Thisこれ is the stuffもの that'sそれは exhilarating爽快 and interesting面白い.
この 言うなれば 「無知」
これこそが
04:18
Itそれ is, ifif you君は will, the ignorance無知.
欠けていました
04:21
That'sそれです what was missing行方不明.
そこで私は思いました
04:22
Soだから I thought, well, maybe多分 I should teach教える a courseコース
何か卓越したことについて講義するなら
04:25
on ignorance無知,
04:27
something何か I can finally最後に excel優れた at, perhapsおそらく, for example.
「無知」について教えるべきかもしれない
そこで「無知」についての
講義を始めてみると
04:31
Soだから I did start開始 teaching教える thisこの courseコース on ignorance無知,
とても興味深いものでした
04:33
and it'sそれは been quiteかなり interesting面白い
04:34
and I'd like to telltell you君は to go to the websiteウェブサイト.
是非ウェブサイトをご覧ください
04:36
Youあなたが can find見つける allすべて sortsソート of information情報 thereそこ. It'sそれは、します。 wideワイド open開いた.
あらゆる情報が
ウェブで広く公開されています
そして私にとって とても興味深い時間でもありました
04:39
And it'sそれは been really本当に quiteかなり an interesting面白い time時間 for me
他の科学者に会い
彼等が知らないことについて話してもらうのです
04:43
to meet会う upアップ with〜と otherその他 scientists科学者 who come in and talkトーク
04:45
about what itそれ is they彼ら don'tしない know知っている.
04:46
Now I useつかいます thisこの wordワード "ignorance無知," of courseコース,
さてこの「無知」という言葉を
もちろん 意図して少し挑発的に使っています
04:48
to be at least少なくとも in part intentionally故意に provocative挑発的な,
なぜならば 「無知」には悪い意味合いも多く
04:51
becauseなぜなら ignorance無知 has a lot of bad悪い connotations意味
そういうことを意図してはいないからです
04:54
and I clearlyはっきりと don'tしない mean平均 anyどれか of thoseそれら.
つまり愚かさだとか
04:56
Soだから I don'tしない mean平均 stupidity愚かな, I don'tしない mean平均 a callowコールウォー indifference無関心
未熟ゆえに事実や根拠やデータに無関心だとか
ということではありません
04:59
to fact事実 orまたは reason理由 orまたは dataデータ.
無知な人は明らかに 未啓発で 注意不足
05:02
The ignorant無知な are clearlyはっきりと unenlightened啓蒙されていない, unaware認識しない,
知識も不足しています
本日ここにいらっしゃる皆様を除いたら
05:05
uninformed知らない, and presentプレゼント company会社 today今日 excepted例外,
選挙で選ばれる公職者に多いと 私は思うのです
05:08
oftenしばしば occupy占める elected選出された officesオフィス, itそれ seems思われる to me.
まあ別の問題でしょう
05:11
That'sそれです another別の storyストーリー, perhapsおそらく.
それとは別の「無知」の話です
05:13
I mean平均 a different異なる kind種類 of ignorance無知.
この「無知」には 悪い意味あいは薄く
05:15
I mean平均 a kind種類 of ignorance無知 that'sそれは lessもっと少なく pejorative敬虔な,
人類全体の知識の不足として
認識されるものです
05:17
a kind種類 of ignorance無知 thatそれ comes来る fromから a communal共同体 gapギャップ in our我々の knowledge知識,
知っているべきなのに
欠けている知識や
05:20
something何か that'sそれは justちょうど notない thereそこ to be known既知の
05:22
orまたは isn'tない known既知の well enough十分な yetまだ orまたは we我々 can'tできない make作る predictions予測 fromから,
まだ知るに至らない知識や
予測もできない知識です
05:25
the kind種類 of ignorance無知 that'sそれは maybe多分 bestベスト summed合計 upアップ
その「無知」をうまく言い表しているのは
多分 マクスウェルの言葉でしょう
05:27
in a statementステートメント by Jamesジェームス Clerk店員 Maxwellマクスウェル,
彼はニュートンとアインシュタインの間で最も偉大な物理学者で
05:29
perhapsおそらく the greatest最大 physicist物理学者 betweenの間に Newtonニュートン and Einsteinアインシュタイン,
こう言いました
「無知が十分に認識されることは
05:33
who said前記, "Thoroughly徹底的に conscious意識的な ignorance無知
あらゆる科学的な進歩の前奏曲である」
05:35
is the prelude前奏曲 to everyすべて realリアル advance前進 in science科学."
素晴らしい考えだと思います
05:38
I think思う it'sそれは a wonderful素晴らしい ideaアイディア:
徹底的に自覚された「無知」
05:39
thoroughly徹底的に conscious意識的な ignorance無知.
今日はそんな「無知」の話をします
05:42
Soだから that'sそれは the kind種類 of ignorance無知 thatそれ I want to talkトーク about today今日,
でも まず先に片づけたいのは
05:44
butだけど of courseコース the first最初 thingもの we我々 have to clearクリア upアップ
「事実」について どう考えるかということ
05:46
is what are we我々 going to do with〜と allすべて thoseそれら facts事実?
確かに 驚くべき速度で
科学知識は積み上がっています
05:48
Soだから itそれ is true真実 thatそれ science科学 piles upアップ at an alarming警戒する rateレート.
私達は皆 事実を積み上げたものが科学だ
と感じています
05:52
We私たち allすべて have thisこの senseセンス thatそれ science科学 is thisこの mountain of facts事実,
これは科学知識の蓄積モデル
と呼ばれ
05:55
thisこの accumulation累積 modelモデル of science科学, as manyたくさんの have calledと呼ばれる itそれ,
難攻不落で手に負えないように思われます
05:59
and itそれ seems思われる impregnable難攻不落, itそれ seems思われる impossible不可能.
全てを知ることなどできません
06:01
Howどう can you君は everこれまで know知っている allすべて of thisこの?
06:02
And indeed確かに, the scientific科学的 literature文献 grows成長する at an alarming警戒する rateレート.
確かに 驚異的な速度で科学文献は膨れ上がっています
2006年には130万もの文献が出版されました
06:06
In 2006, thereそこ were 1.3 million百万 papers論文 published出版された.
おそらく2.5%の年間増加率となっています
06:10
There'sあります。 about a two-and-a-half-percent2分の1パーセント yearly毎年 growth成長 rateレート,
そして昨年は 150万の文献が出版されたと目されています
06:12
and soそう last最終 year we我々 saw over one1 and a halfハーフ million百万 papers論文 beingであること published出版された.
その数を1年間で割って毎分に換算すると
06:17
Divide分割 thatそれ by the number of minutes in a year,
1分毎に新しい文献が3つとなります
06:19
and you君は wind upアップ with〜と three new新しい papers論文 per〜ごと minute.
ここに居る10分ほどの間に
06:22
Soだから I've私は been upアップ hereここに a little少し over 10 minutes,
すで文献を3件逃しました
06:23
I've私は already既に lost失われた three papers論文.
さあもう行かなくちゃ
読みに行かなくちゃ
06:25
I have to get outでる of hereここに actually実際に. I have to go read読む.
さて どうすればいいのでしょう
06:28
Soだから what do we我々 do about thisこの? Well, the fact事実 is
実は科学者たちは この状況に対して
06:32
thatそれ what scientists科学者 do about itそれ is a kind種類 of a controlled制御された neglect無視する, ifif you君は will.
意図的な無視を決め込んでいます
06:36
We私たち justちょうど don'tしない worry心配 about itそれ, in a way.
ある意味 気にしないんです
事実は重要です
科学者になるには
06:39
The facts事実 are important重要. Youあなたが have to know知っている a lot of stuffもの
多くの知識が必要です
間違いなく
06:41
to be a scientist科学者. That'sそれです true真実.
しかし 多く知っているだけでは 科学者になれません
06:43
Butだがしかし knowing知っている a lot of stuffもの doesn'tしない make作る you君は a scientist科学者.
法律家になるには
多くの知識が要ります
06:46
Youあなたが need必要 to know知っている a lot of stuffもの to be a lawyer弁護士
会計士も電気技師も大工も
同じです
06:48
orまたは an accountant会計士 orまたは an electrician電気技師 orまたは a carpenter大工.
しかし 科学において
多くの知識が重要なのではありません
06:52
Butだがしかし in science科学, knowing知っている a lot of stuffもの is notない the pointポイント.
多くの知識は
そこから より多くの無知に
06:56
Knowing知っている a lot of stuffもの is thereそこ to help助けて you君は get
到達するのに役立ちます
06:59
to moreもっと ignorance無知.
07:01
Soだから knowledge知識 is a big大きい subject主題, butだけど I would sayいう
知識は大きな主題ですが
私に言わせれば 「無知」はさらに大きな主題なのです
07:03
ignorance無知 is a biggerより大きい one1.
そこまで考えますと 更に もう少し考えることになります
07:06
Soだから thisこの leadsリード us to maybe多分 think思う about, a little少し bitビット
科学について
よく用いられるモデルを検討して
07:08
about, some一部 of the modelsモデル of science科学 thatそれ we我々 tend傾向がある to useつかいます,
見方を改めていただこうと思います
07:11
and I'd like to disabuse乱用する you君は of some一部 of themそれら.
最も一般的な誤解は 科学者とは
07:13
Soだから one1 of themそれら, a popular人気 one1, is thatそれ scientists科学者
忍耐強くパズルのピースを組み立てて
07:15
are patiently辛抱強く puttingパッティング the pieces作品 of a puzzleパズル together一緒に
何らかの大きな体系を解き明かすというもの
07:18
to reveal明らかにする some一部 grand壮大 schemeスキーム orまたは another別の.
これは明らかに違います
まず パズルですが
07:20
Thisこれ is clearlyはっきりと notない true真実. For one1, with〜と puzzlesパズル,
製造者は何らかの解があると保証しています
07:23
the manufacturerメーカー has guaranteed保証付き thatそれ there'sそこに a solution溶液.
07:27
We私たち don'tしない have anyどれか suchそのような guarantee保証.
私達にそんな保証は全くないのです
07:28
Indeed確かに, thereそこ are manyたくさんの of us who aren'tない soそう sure確かに about the manufacturerメーカー.
そもそも 製造者も良くわからないという人も多いです
07:31
(Laughter笑い)
(笑)
パズルのモデルは当てはまりません
07:34
Soだから I think思う the puzzleパズル modelモデル doesn'tしない work.
その次に一般的なモデルは
07:36
Anotherもう一つ popular人気 modelモデル is thatそれ science科学 is busy忙しい unraveling解く thingsもの
科学者は玉ねぎをむくようにして
物事の解明に励んでいる
というものです
07:40
the way you君は unravel解く the peelsピール of an onion玉ねぎ.
一枚一枚玉ねぎを剥いていくと
07:42
Soだから peelはがす by peelはがす, you君は take away離れて the layers of the onion玉ねぎ
何か核となる真実に至るというモデルです
07:45
to get at some一部 fundamental基本的な kernelカーネル of truth真実.
科学はそういうものでもありません
07:47
I don'tしない think思う that'sそれは the way itそれ works作品 eitherどちらか.
また
氷山もよくあるアイデアです
07:49
Anotherもう一つ one1, a kind種類 of popular人気 one1, is the iceberg氷山 ideaアイディア,
ほんの一部しか見えていない氷山の下に
07:52
thatそれ we我々 onlyのみ see見る the tip先端 of the iceberg氷山 butだけど underneath下の
大部分は隠れているのです
07:55
is whereどこで most最も of the iceberg氷山 is hidden隠された.
しかしこれらのモデルは全て
07:57
Butだがしかし allすべて of theseこれら modelsモデル are basedベース on the ideaアイディア of a large body of facts事実
事実の膨大なかたまりであっても
08:01
thatそれ we我々 can somehow何とか orまたは another別の get completed完成した.
やがては制覇できるという考え方です
氷山を削っていけば 理解が進みます
08:03
We私たち can chipチップ away離れて at thisこの iceberg氷山 and figure数字 outでる what itそれ is,
最近だと 待っているだけでも溶けてしまいます
08:06
orまたは we我々 could justちょうど wait待つ for itそれ to melt溶かす, I suppose想定する, theseこれら days日々,
でもいずれは氷山全体を終えられるのです
ですよね?
08:09
butだけど one1 way orまたは another別の we我々 could get to the whole全体 iceberg氷山. Right?
管理していけるという考え
これも違うと思います
08:12
Orまたは make作る itそれ manageable管理しやすい. Butだがしかし I don'tしない think思う that'sそれは the case場合.
私の考えでは 科学の実際は
08:15
I think思う what really本当に happens起こる in science科学
魔法の井戸のようなモデルであって
08:17
is a modelモデル moreもっと like the magicマジック well,
どれだけバケツですくいだしても
08:19
whereどこで noいいえ matter問題 howどうやって manyたくさんの bucketsバケツ you君は take outでる,
つねに水が残っているのです
08:21
there'sそこに always常に another別の bucketバケツ of water to be had,
私がとりわけ好きなのは
08:23
orまたは myじぶんの particularly特に favoriteお気に入り one1,
結果や様々な面で
池の波紋 に例えたものです
08:25
with〜と the effect効果 and everythingすべて, the ripples波紋 on a pond.
知識を どこまでも広がる池の波紋であると考えますと
08:28
Soだから ifif you君は think思う of knowledge知識 beingであること thisこの ever-expanding絶えず拡大する ripple波紋 on a pond,
私達の「無知」すなわち
知識の限界が
08:31
the important重要 thingもの to realize実現する is thatそれ our我々の ignorance無知,
知識とともに大きくなっていくという
大事なことに気づきます
08:34
the circumference of thisこの knowledge知識, alsoまた、 grows成長する with〜と knowledge知識.
ですので 知識が「無知」を生むのです
08:38
Soだから the knowledge知識 generates生成する ignorance無知.
バーナード・ショーの言葉が
大変うまい表現だと思います
08:41
Thisこれ is really本当に well said前記, I thought, by Georgeジョージ Bernardバーナード Shawショー.
アインシュタインの功績を称える晩餐で
08:43
Thisこれ is actually実際に part of a toastトースト thatそれ he delivered配信された
乾杯のあいさつとして
アインシュタインをたたえる言葉の中で
08:46
to celebrate祝う Einsteinアインシュタイン at a dinnerディナー celebrating祝う Einstein'sアインシュタイン work,
彼は述べました
08:50
in whichどの he claims請求 thatそれ science科学
「科学は 答え以上に
多くの疑問をつくりだす」
08:51
justちょうど creates作成する moreもっと questions質問 thanより itそれ answers答え.
["Science科学 is always常に wrong違う. Itそれ never決して solves解決する a problem問題 withoutなし creating作成 10 moreもっと."]
愉快な話です
彼はまさに正しいと思います
08:53
I find見つける thatそれ kind種類 of glorious栄光の, and I think思う he's彼は precisely正確に right,
さらに 仕事も安泰です
(笑)
08:57
plusプラス it'sそれは a kind種類 of jobジョブ securityセキュリティ.
実は
哲学者のイマヌエル・カントが
09:00
As itそれ turnsターン outでる, he kind種類 of cribbed浮き彫りにされた thatそれ
09:02
fromから the philosopher哲学者 Immanuelイマヌエル Kantカント
すでにこのことを言っていました
09:04
who a hundred years earlier先に had come upアップ with〜と thisこの ideaアイディア
100年以上前に 疑問の伝搬
すなわち
全ての回答は更に疑問を引き起こすと
気付いていました
09:07
of question質問 propagation伝搬, thatそれ everyすべて answer回答 begets収穫 moreもっと questions質問.
私はこの「疑問の伝播」という言葉が好きなのですが
09:11
I love thatそれ term期間, "question質問 propagation伝搬,"
この疑問が伝播するという考え方が大好きなのです
09:13
thisこの ideaアイディア of questions質問 propagating伝播する outでる thereそこ.
私達が選びたいモデルは
09:16
Soだから I'd sayいう the modelモデル we我々 want to take is notない
「無知」から始まり
事実を集めて
09:17
thatそれ we我々 start開始 outでる kind種類 of ignorant無知な and we我々 get some一部 facts事実 together一緒に
知識を得ていくのではありません
09:21
and then次に we我々 gain利得 knowledge知識.
実際 むしろ逆方向なのです
09:23
It'sそれは、します。 ratherむしろ kind種類 of the otherその他 way aroundまわり, really本当に.
私達は この知識というものを何に使うのでしょうか?
09:25
What do we我々 useつかいます thisこの knowledge知識 for?
私達は集めた事実を何に使うのでしょうか?
09:27
What are we我々 usingを使用して thisこの collectionコレクション of facts事実 for?
より良い「無知」を生みだすために使います
09:30
We're我々 はしています。 usingを使用して itそれ to make作る betterより良い ignorance無知,
いうなれば 高品質の「無知」を
得るためです
09:33
to come upアップ with〜と, ifif you君は will, higher-quality高品質 ignorance無知.
なぜな 「無知」には低品質から
09:36
Becauseというのは, you君は know知っている, there'sそこに low-quality低品質 ignorance無知
高品質まであり
一様ではありません
09:38
and there'sそこに high-quality高品質 ignorance無知. It'sそれは、します。 notない allすべて the same同じ.
科学者は いつもこのことを議論しています
09:40
Scientists科学者 argue主張する about thisこの allすべて the time時間.
ときには雑談として
09:42
Sometimes時々 we我々 callコール themそれら bullブル sessionsセッション.
ときには研究予算申請として
09:44
Sometimes時々 we我々 callコール themそれら grant付与 proposals提案.
いずれにしても
議論の的となっているもの ―
09:46
Butだがしかし nonethelessそれにもかかわらず, it'sそれは what the argument引数 is about.
それが「無知」です
私達が知らない何かなのです
09:50
It'sそれは、します。 the ignorance無知. It'sそれは、します。 the what we我々 don'tしない know知っている.
そこから良い疑問が生じます
09:52
It'sそれは、します。 what makes作る a good良い question質問.
では 疑問はいかに生ずるのでしょう?
09:54
Soだから howどうやって do we我々 think思う about theseこれら questions質問?
グラフをお見せしましょう
09:56
I'm私は going to showショー you君は a graphグラフ thatそれ showsショー upアップ
様々な科学部門の懇親会で
目にするポスターみたいなものです
09:58
quiteかなり a bitビット on happyハッピー hour時間 postersポスター in various様々な science科学 departments部門.
このグラフが示す関係は
あなたが知っていることと
10:02
Thisこれ graphグラフ asks尋ねる the relationship関係 betweenの間に what you君は know知っている
どの程度それを知っているか を表します
10:06
and howどうやって muchたくさん you君は know知っている about itそれ.
何を知っているか
「皆無」から「すべて」まで幅があり
10:08
Soだから what you君は know知っている, you君は can know知っている anywhereどこでも fromから nothing何も to everythingすべて, of courseコース,
どこまで知っているかも
10:12
and howどうやって muchたくさん you君は know知っている about itそれ can be anywhereどこでも
「わずか」から「沢山」まで幅があります
10:13
fromから a little少し to a lot.
ではプロットしていきましょう
学生はここです
10:16
Soだから let'sさあ put a pointポイント on the graphグラフ. There'sあります。 an undergraduate学部.
知識は少ないが
興味の幅は広く
10:20
Doesn'tしない know知っている muchたくさん butだけど they彼ら have a lot of interest利子.
ほぼ何にでも興味を持ちます
10:22
They're彼らは interested興味がある in almostほぼ everythingすべて.
修士の学生は 少し教育が進んで
10:24
Now you君は look見える at a master'sマスターズ student学生, a little少し furtherさらに along一緒に in their彼らの education教育,
知識は少し深まり
10:28
and you君は see見る they彼ら know知っている a bitビット moreもっと,
しかし その幅が狭まります
10:29
butだけど it'sそれは been narrowed狭められた somewhat幾分.
そして 博士号を取ると
驚異的に深く知るものの
10:31
And finally最後に you君は get yourきみの PhPh.D., whereどこで itそれ turnsターン outでる
10:34
you君は know知っている a tremendousすばらしい amount about almostほぼ nothing何も. (Laughter笑い)
知っている対象は無きに等しいのです  (笑)
一番心配なのは
傾いた線の延長線上です
10:39
What's何の really本当に disturbing邪魔する is the trend傾向 lineライン thatそれ goes行く throughを通して thatそれ
なぜならば ゼロから更に下がれば
当然マイナスの領域です
10:42
becauseなぜなら, of courseコース, whenいつ itそれ dipsディップ below以下 the zeroゼロ axis, thereそこ,
10:46
itそれ gets取得 into a negative areaエリア.
10:48
That'sそれです whereどこで you君は find見つける people like me, I'm私は afraid恐れ.
私などは 残念ながら
この位置にいます
重要なことは これはすべて変えられるということです
10:51
Soだから the important重要 thingもの hereここに is thatそれ thisこの can allすべて be changedかわった.
この見方は
10:55
Thisこれ whole全体 view見る can be changedかわった
x軸のラベルを変えるだけで
がらりと変わります
10:57
by justちょうど changing変化 the labelラベル on the x-axisx軸.
どれほど多く知っているかではなく
11:00
Soだから instead代わりに of howどうやって muchたくさん you君は know知っている about itそれ,
「何について聞くことができるか」と言いかえられます
11:02
we我々 could sayいう, "What can you君は ask尋ねる about itそれ?"
科学者は多くを知っている必要がありますが
11:05
Soだから yesはい, you君は do need必要 to know知っている a lot of stuffもの as a scientist科学者,
それら多くを知っていなければならない その目的は
11:08
butだけど the purpose目的 of knowing知っている a lot of stuffもの
多く知っていたり マニアになることではありません
11:11
is notない justちょうど to know知っている a lot of stuffもの. Thatそれ justちょうど makes作る you君は a geekオタク, right?
多くの物事を知ることの目的は
11:13
Knowing知っている a lot of stuffもの, the purpose目的 is
多くの疑問が生み出せるようにすることです
11:15
to be ableできる to ask尋ねる lots of questions質問,
考え抜かれた 興味深い疑問を
問うことができるようにです
11:17
to be ableできる to frameフレーム thoughtful思慮深い, interesting面白い questions質問,
それこそが本当の研究だからです
11:20
becauseなぜなら that'sそれは whereどこで the realリアル work is.
幾つかこういった疑問の簡単な例をご紹介しましょう
11:22
Let me give you君は a quickクイック ideaアイディア of a coupleカップル of theseこれら sortsソート of questions質問.
神経科学者として
いかに神経科学の
11:24
I'm私は a neuroscientist神経科学者, soそう howどうやって would we我々 come upアップ
問いに至るのでしょうか?
11:27
with〜と a question質問 in neuroscience神経科学?
なぜならば 必ずしも簡単ではないのです
11:28
Becauseというのは it'sそれは notない always常に quiteかなり soそう straightforward簡単.
例えば 脳は何をするのか?
と考えてみましょう
11:31
Soだから, for example, we我々 could sayいう, well what is itそれ thatそれ the brain does?
脳の働きで
私達は動き回ります
11:33
Well, one1 thingもの the brain does, itそれ moves動き us aroundまわり.
11:35
We私たち walk歩く aroundまわり on two legs.
私達は二本の足で歩きます
11:37
Thatそれ seems思われる kind種類 of simple単純, somehow何とか orまたは another別の.
わかりやすいですね
11:39
I mean平均, virtually事実上 everybodyみんな over 10 months数ヶ月 of age年齢
なにしろ 生後10ケ月以上になれば
ほぼ誰でも二本の足で歩きますよね?
11:42
walksあるきます aroundまわり on two legs, right?
それほど興味深くなりませんね
11:44
Soだから thatそれ maybe多分 is notない thatそれ interesting面白い.
それでは もう少し難しい材料を選びましょうか
11:45
Soだから instead代わりに maybe多分 we我々 want to choose選択する something何か a little少し moreもっと complicated複雑な to look見える at.
たとえば視覚系などどうでしょうか?
11:48
Howどう about the visualビジュアル systemシステム?
これがそうです 視覚系です
11:51
Thereそこ itそれ is, the visualビジュアル systemシステム.
私達は視覚系が大好きです 素敵なことがたくさんできます
11:53
I mean平均, we我々 love our我々の visualビジュアル systemsシステム. We私たち do allすべて kinds種類 of coolクール stuffもの.
事実 一万二千人以上もの神経科学者が
11:56
Indeed確かに, thereそこ are over 12,000 neuroscientists神経科学者
視覚系を研究しています
11:59
who work on the visualビジュアル systemシステム,
網膜から視覚野まで
12:01
fromから the retina網膜 to the visualビジュアル cortex皮質,
視覚系の理解だけにとどまらない試みで
12:03
in an attempt試みる to understandわかる notない justちょうど the visualビジュアル systemシステム
同時に 一般的原則として脳が
どう働くのかを理解しようとしています
12:06
butだけど to alsoまた、 understandわかる howどうやって general一般 principles原則
12:09
of howどうやって the brain mightかもしれない work.
12:11
Butだがしかし now here'sここにいる the thingもの:
しかし ここに問題があります
私達の技術はかなり優秀で
12:12
Our私たち technology技術 has actually実際に been prettyかなり good良い
視覚系が行うことを再現することができます
12:15
at replicating複製する what the visualビジュアル systemシステム does.
テレビや映画があります
12:17
We私たち have TVテレビ, we我々 have movies映画,
アニメや写真があります
12:20
we我々 have animationアニメーション, we我々 have photography写真,
パターン認識や さまざまなものがあります
12:23
we我々 have patternパターン recognition認識, allすべて of theseこれら sortsソート of thingsもの.
時には私達の視覚系とは違った機能の場合もありますが
12:26
They彼らが work differently異なって thanより our我々の visualビジュアル systemsシステム in some一部 cases症例,
私達の視覚系と同じようにはたらく
12:29
butだけど nonethelessそれにもかかわらず we've私たちは been prettyかなり good良い at
技術がうまくできています
12:30
making作る a technology技術 work like our我々の visualビジュアル systemシステム.
しかしながら 百年あまりのロボット工学がありながら
12:34
Somehow何とか orまたは another別の, a hundred years of roboticsロボット工学,
未だ二本の足で歩くロボットは見当たりません
12:37
you君は never決して saw a robotロボット walk歩く on two legs,
ロボットが二本足で歩行しないのは
12:39
becauseなぜなら robotsロボット don'tしない walk歩く on two legs
簡単にできることではないからです
12:41
becauseなぜなら it'sそれは notない suchそのような an easy簡単 thingもの to do.
百年研究しても
12:43
A hundred years of roboticsロボット工学,
数歩以上歩けるロボットはなかなかできないのです
12:45
and we我々 can'tできない get a robotロボット thatそれ can move動く moreもっと thanより a coupleカップル stepsステップ one1 way orまたは the otherその他.
斜面を登らせようとすると 倒れてしまいます
12:48
Youあなたが ask尋ねる themそれら to go upアップ an inclined傾斜 plane飛行機, and they彼ら fall over.
向きを変えても 倒れます
難問なのです
12:51
Turn順番 aroundまわり, and they彼ら fall over. It'sそれは、します。 a serious深刻な problem問題.
では 脳にとって最も難しいことは何でしょうか?
12:53
Soだから what is itそれ that'sそれは the most最も difficult難しい thingもの for a brain to do?
何を研究すべきでしょうか?
12:57
What oughtすべきだ we我々 to be studying勉強する?
二本足歩行か運動系かもしれません
12:58
Perhapsおそらく itそれ oughtすべきだ to be walking歩く on two legs, orまたは the motorモーター systemシステム.
私の研究所からの例をご紹介しましょう
13:02
I'll give you君は an example fromから myじぶんの own自分の lab研究室,
とりわけ鼻につく疑問です
13:04
myじぶんの own自分の particularly特に smelly臭い question質問,
私達は嗅覚を研究していますからね
13:06
since以来 we我々 work on the senseセンス of smell臭い.
図に5つの分子を示します
13:08
Butだがしかし here'sここにいる a diagram of five molecules分子
化学の記号の一種です
13:11
and sortソート of a chemical化学 notation記法.
これらはただの単純な分子ですが これらの分子を
13:13
Theseこれら are justちょうど plainプレーン old古い molecules分子, butだけど ifif you君は sniffスニフ thoseそれら molecules分子
顔についている二つの小さな穴から嗅ぐと
13:16
upアップ theseこれら two little少し holes in the frontフロント of yourきみの face,
はっきりとバラを感じるのです
13:18
you君は will have in yourきみの mindマインド the distinct明確な impression印象 of a roseローズ.
実際のバラがあれば
これらの分子を伴います
13:22
Ifもし there'sそこに a realリアル roseローズ thereそこ, thoseそれら molecules分子 will be the onesもの,
でもバラがなくても
13:24
butだけど even ifif there'sそこに noいいえ roseローズ thereそこ,
分子を覚えているのです
13:26
you'llあなたは have the memory記憶 of a molecule分子.
分子は
どうやって知覚されるのでしょうか?
13:27
Howどう do we我々 turn順番 molecules分子 into perceptions知覚?
どのような過程で可能になるのか?
13:30
What's何の the processプロセス by whichどの thatそれ could happen起こる?
他の例です 単純な分子が2つあります
別の化学の記号を使っています
13:32
Here'sここにいる another別の example: two very非常に simple単純 molecules分子, again再び in thisこの kind種類 of chemical化学 notation記法.
こちらのほうが分かりやすいでしょうか
13:36
Itそれ mightかもしれない be easierより簡単に to visualize視覚化する themそれら thisこの way,
灰色の丸が炭素原子で 白いのは
13:38
soそう the grayグレー circles are carbon炭素 atoms原子, the white onesもの
水素原子で 赤いのは酸素原子です
13:41
are hydrogen水素 atoms原子 and the red onesもの are oxygen酸素 atoms原子.
二つの分子の違いは
炭素原子が1つと
13:44
Now theseこれら two molecules分子 differ異なる by onlyのみ one1 carbon炭素 atom原子
そこに付いた小さな水素原子2つだけです
13:48
and two little少し hydrogen水素 atoms原子 thatそれ rideライド along一緒に with〜と itそれ,
このうち一方は
酢酸アセテートで
13:51
and yetまだ one1 of themそれら, heptylヘプチル acetateアセテート,
はっきりした梨の匂いですが
13:53
has the distinct明確な odor臭い of a pear,
酢酸ヘキシルのほうは
まぎれなくバナナです
13:55
and hexylヘキシル acetateアセテート is unmistakably間違いなく bananaバナナ.
ここに 2つの興味深い疑問があると 私には思えるのです
13:59
Soだから thereそこ are two really本当に interesting面白い questions質問 hereここに, itそれ seems思われる to me.
第一に いかにして
こんな簡単で小さな分子が
14:02
One1 つ is, howどうやって can a simple単純 little少し molecule分子 like thatそれ
脳にもたらす知覚は
はっきりと梨やバナナだとわかるのでしょうか?
14:05
create作成する a perception知覚 in yourきみの brain that'sそれは soそう clearクリア
14:07
as a pear orまたは a bananaバナナ?
2つ目は 一体 どうやって
炭素原子ひとつだけが違っている
14:09
And secondly第二に, howどうやって the hell地獄 can we我々 telltell the difference
14:12
betweenの間に two molecules分子 thatそれ differ異なる by a singleシングル carbon炭素 atom原子?
分子を区別しているのでしょうか?
これはまったく驚異です
14:16
I mean平均, that'sそれは remarkable顕著 to me,
地球上で 最も優れた化学物質検出器に違いありません
14:18
clearlyはっきりと the bestベスト chemical化学 detector検出器 on the face of the planet惑星.
そのようなこと考えたことありませんよね? ありますか?
14:21
And you君は don'tしない even think思う about itそれ, do you君は?
私が好きな引用があります
14:24
Soだから thisこの is a favoriteお気に入り quote見積もり of mine鉱山 thatそれ takes us
そこから「無知」と疑問の話に戻りましょう
14:27
backバック to the ignorance無知 and the ideaアイディア of questions質問.
引用を好むのは死者たちも
14:28
I like to quote見積もり becauseなぜなら I think思う deadデッド people
会話の仲間にできるからです
14:30
shouldn'tすべきではない be excluded除外された fromから the conversation会話.
そしてまた この会話は
14:33
And I alsoまた、 think思う it'sそれは important重要 to realize実現する thatそれ
相当長く続いているということも重要だと思います
14:35
the conversation's会話 been going on for a whilewhile, by the way.
さて偉大な量子物理学者であり
哲学者ともいうべき
14:37
Soだから Erwinアーウィン Schrodingerシュレーディンガー, a greatすばらしいです quantum量子 physicist物理学者
シュレーディンガーが指摘したことですが
14:40
and, I think思う, philosopher哲学者, pointsポイント outでる howどうやって you君は have to
期限を定めず「無知」を受け入れなければならないのです
14:43
"abide〜に従う by ignorance無知 for an indefinite不定 period期間" of time時間.
この 「無知」を受け入れる ということを
14:46
And it'sそれは thisこの abiding遵守する by ignorance無知
いかに行うか習得するべきです
14:48
thatそれ I think思う we我々 have to learn学ぶ howどうやって to do.
これは少し難しいことです
簡単なことではありません
14:50
Thisこれ is a trickyトリッキー thingもの. Thisこれ is notない suchそのような an easy簡単 businessビジネス.
結局は教育システムの問題でしょう
14:53
I guess推測 itそれ comes来る downダウン to our我々の education教育 systemシステム,
では 「無知」と教育についてお話ししましょう
14:55
soそう I'm私は going to talkトーク a little少し bitビット about ignorance無知 and education教育,
なぜなら そこで勝負すべきと思うからです
14:57
becauseなぜなら I think思う that'sそれは whereどこで itそれ really本当に has to play遊びます outでる.
手始めに
現実を見ましょう
14:59
Soだから for one1, let'sさあ face itそれ,
グーグルとウィキペディアの時代に
15:02
in the age年齢 of GoogleGoogle and Wikipediaウィキペディア,
大学やたぶん中等学校も
15:05
the businessビジネス modelモデル of the university大学
とにかくビジネスモデルを
変えねばなりません
15:07
and probably多分 secondary二次的 schools学校 is simply単に going to have to change変化する.
事実を売っても
生きていけません
15:10
We私たち justちょうど can'tできない sell売る facts事実 for a living生活 anymoreもう.
15:12
They're彼らは available利用可能な with〜と a clickクリック of the mouseマウス,
マウスのクリック一つで手に入るのです
15:14
orまたは ifif you君は want to, you君は could probably多分 justちょうど ask尋ねる the wall
(フェースブックの)ウォールでも聞けます
これらあらゆる情報源を
15:17
one1 of theseこれら days日々, whereverどこにでも they're彼らは going to hide隠す the thingsもの
15:18
thatそれ telltell us allすべて thisこの stuffもの.
隠すことは無駄なのです
15:20
Soだから what do we我々 have to do? We私たち have to give our我々の students学生の
どうすべきでしょう?
生徒たちに境界線を体験させ
限界の外側のもの
15:23
a taste for the boundaries境界, for what's何ですか outside外側 thatそれ circumference,
事実の外にあるもの
事実の届かない先を考えさせるべきです
15:27
for what's何ですか outside外側 the facts事実, what's何ですか justちょうど beyond超えて the facts事実.
それにはどうするのでしょうか?
15:31
Howどう do we我々 do thatそれ?
やはり 問題の一つは
15:33
Well, one1 of the problems問題, of courseコース,
テストでしょう
15:35
turnsターン outでる to be testingテスト.
とても効率的な現在の教育システムは
15:37
We私たち currently現在 have an educational教育的 systemシステム
よくない面で効率的なのです
15:39
whichどの is very非常に efficient効率的な butだけど is very非常に efficient効率的な at a ratherむしろ bad悪い thingもの.
二年生では 女の子も男の子も子供たち全員が
15:43
Soだから in second二番 gradeグレード, allすべて the kids子供たち are interested興味がある in science科学,
科学に興味を持っています
15:46
the girls女の子 and the boys男の子.
分解するのが好きです
好奇心のかたまりです
15:47
They彼らが like to take stuffもの apart離れて. They彼らが have greatすばらしいです curiosity好奇心.
調査するのも好きです
科学博物館にも行きます
15:51
They彼らが like to investigate調査する thingsもの. They彼らが go to science科学 museums美術館.
何でも遊びにします
二年生はこうです
15:54
They彼らが like to play遊びます aroundまわり. They're彼らは in second二番 gradeグレード.
彼等は興味を持っているのです
16:00
They're彼らは interested興味がある.
しかし 高校の2年や3年では
科学に対して何か興味を
16:01
Butだがしかし by 11thth orまたは 12thth gradeグレード, fewer少ない thanより 10 percentパーセント
持っている人はわずかで
10パーセント以下で
16:04
of themそれら have anyどれか interest利子 in science科学 whatsoever何でも,
まして生涯の仕事として科学を志すものなどいません
16:07
let alone単独で a desire慾望 to go into science科学 as a careerキャリア.
私達には素晴らしく効率的なシステムによって
16:10
Soだから we我々 have thisこの remarkably著しく efficient効率的な systemシステム
皆の頭から科学についての興味を
消し去っているのです
16:13
for beating打つ anyどれか interest利子 in science科学 outでる of everybody'sみんな head.
これが私達が望んでいることでしょうか?
16:17
Is thisこの what we我々 want?
同業者である教師の言葉だと思うのですが
16:19
I think思う thisこの comes来る fromから what a teacher先生 colleague同僚 of mine鉱山
これを「拒食症方式の教育」と呼んでいます
16:22
callsコール "the bulimic膨大な method方法 of education教育."
イメージできますね
16:24
Youあなたが know知っている. Youあなたが can imagine想像する what itそれ is.
一方で 膨大な事実を喉から詰め込み
16:26
We私たち justちょうど jamジャム a whole全体 bunch of facts事実 downダウン their彼らの throats over hereここに
他方で それを試験で吐き出すのです
16:29
and then次に they彼ら pukeポケ itそれ upアップ on an exam試験 over hereここに
知識は肉にも血にもならずに
帰されるのです
16:31
and everybodyみんな goes行く home自宅 with〜と noいいえ added追加された intellectual知的 heft体重 whatsoever何でも.
こんなことを続けてはいけません
16:36
Thisこれ can'tできない possiblyおそらく continue持続する to go on.
どうしましょうか?
16:38
Soだから what do we我々 do? Well the geneticists遺伝学者, I have to sayいう,
遺伝子学者が拠っている
こんな原則をお話します
16:40
have an interesting面白い maximマキシム they彼ら liveライブ by.
スクリーニングすれば常に
求めたものが得られる
16:42
Geneticists遺伝学者 always常に sayいう, you君は always常に get what you君は screen画面 for.
これは 警告としての言葉です
16:47
And that'sそれは meant意味した as a warning警告.
スクリーニングすれば常に
求めたものが得られるのです
16:50
Soだから we我々 always常に will get what we我々 screen画面 for,
16:52
and part of what we我々 screen画面 for is in our我々の testingテスト methodsメソッド.
何をスクリーニングするか
それは試験の方法の一部でもあります
確かに 試験と評価の話は良く聞きますが
16:56
Well, we我々 hear聞く a lot about testingテスト and evaluation評価,
試験については注意深く考えねばなりません
16:59
and we我々 have to think思う carefully慎重に whenいつ we're私たちは testingテスト
これは評価なのか 選別なのか
17:01
whetherかどうか we're私たちは evaluating評価する orまたは whetherかどうか we're私たちは weeding除草,
選別してはじこうとしていないか
17:04
whetherかどうか we're私たちは weeding除草 people outでる,
何かを切り捨ようとしていないか
17:06
whetherかどうか we're私たちは making作る some一部 cutカット.
評価は別の話です
最近の教育誌などでは
17:09
Evaluation評価 is one1 thingもの. Youあなたが hear聞く a lot about evaluation評価
評価の話が溢れていますが
17:12
in the literature文献 theseこれら days日々, in the educational教育的 literature文献,
本来 評価とはフィードバックと
17:14
butだけど evaluation評価 really本当に amounts金額 to feedbackフィードバック and itそれ amounts金額
試行錯誤の機会を意味します
17:17
to an opportunity機会 for trial試行 and errorエラー.
このようなフィードバックについては
17:20
Itそれ amounts金額 to a chanceチャンス to work over a longerより長いです period期間 of time時間
長い時間をかけて取り組むべきなのです
17:24
with〜と thisこの kind種類 of feedbackフィードバック.
それは選別とは違います
苦言を呈しますが
17:26
That'sそれです different異なる thanより weeding除草, and usually通常, I have to telltell you君は,
人々が評価について語るとき
生徒を評価するとき
17:29
whenいつ people talkトーク about evaluation評価, evaluating評価する students学生の,
先生を評価するとき 学校を評価するとき
課程を評価するとき
17:32
evaluating評価する teachers教師, evaluating評価する schools学校,
17:34
evaluating評価する programsプログラム, thatそれ they're彼らは really本当に talking話す about weeding除草.
実は 選別について話しているのです
それは良いことではありません
スクリーニングすれば求めたものが得られるからです
17:39
And that'sそれは a bad悪い thingもの, becauseなぜなら then次に you君は will get what you君は select選択する for,
私達が今いま直面している現在のことです
17:43
whichどの is what we've私たちは gotten得た soそう far遠い.
今必要な試験とは
「X とは何か?」 というものです
17:45
Soだから I'd sayいう what we我々 need必要 is a testテスト thatそれ says言う, "What is x?"
その答が 「知りません
誰も知らないからです」とか
17:48
and the answers答え are "I don'tしない know知っている, becauseなぜなら noいいえ one1 does,"
「問いは何ですか?」 となれば
一層良いでしょう
17:51
orまたは "What's何の the question質問?" Even betterより良い.
または 「調べてみます 誰かに聞いてみて
17:53
Orまたは, "Youあなたが know知っている what, I'll look見える itそれ upアップ, I'll ask尋ねる someone誰か,
電話してみて 解明してみます」
17:55
I'll phone電話 someone誰か. I'll find見つける outでる."
こういうふるまいを望むなら
17:58
Becauseというのは that'sそれは what we我々 want people to do,
そうなるよう評価するべきです
18:00
and that'sそれは howどうやって you君は evaluate評価する themそれら.
そして もしかしたら飛び級のクラスには
18:01
And maybe多分 for the advanced高度な placement配置 classesクラス,
「これが解答です 次の問は?」
でもいいでしょう
18:03
itそれ could be, "Here'sここにいる the answer回答. What's何の the next question質問?"
これこそが特に好きなやつです
18:07
That'sそれです the one1 I like in particular特に.
18:08
Soだから let me end終わり with〜と a quote見積もり fromから Williamウィリアム Butler執事 Yeatsイェイツ,
イェイツの引用で
終わりにしたいと思います
「教育はバケツを満たすことではない
18:10
who said前記 "Education教育 is notない about filling充填 bucketsバケツ;
火をともすことなのだ」
18:14
itそれ is lighting点灯 fires火災."
ですから
18:16
Soだから I'd sayいう, let'sさあ get outでる the matchesマッチ.
ともにマッチを持っていきましょう
ありがとうございました
18:20
Thankありがとうございます you君は.
(拍手)
18:21
(Applause拍手)
ありがとうございます (拍手)
18:24
Thankありがとうございます you君は. (Applause拍手)
Translated by Aya Okayama
Reviewed by Yoshifumi Yamada

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About the speaker:

Stuart Firestein - Neuroscientist
Stuart Firestein teaches students and “citizen scientists” that ignorance is far more important to discovery than knowledge.

Why you should listen

You’d think that a scientist who studies how the human brain receives and perceives information would be inherently interested in what we know. But Stuart Firestein says he’s far more intrigued by what we don’t. “Answers create questions,” he says. “We may commonly think that we begin with ignorance and we gain knowledge [but] the more critical step in the process is the reverse of that.”

Firestein, who chairs the biological sciences department at Columbia University, teaches a course about how ignorance drives science. In it -- and in his 2012 book on the topic -- he challenges the idea that knowledge and the accumulation of data create certainty. Facts are fleeting, he says; their real purpose is to lead us to ask better questions.

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Stuart Firestein | Speaker | TED.com