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.

More profile about the speaker
Stuart Firestein | Speaker | TED.com
TED2013

Stuart Firestein: The pursuit of ignorance

Stuart Firestein: Cehalet arayışı

Filmed:
2,046,254 views

Gerçek bilim dünyası aslında nasıldır? Nörobilimci Stuart Firestein, bunu şöyle tanımlıyor: Bilimsel yöntemlerden bir o kadar uzak, daha çok ''aylakça zaman öldürmek... karanlıkta.'' Bu nükteli konuşmada, Firestein gerçekte uygulanan bilimin özüne iniyor ve bildiklerimiz kadar, bilmediğimiz şeylere veya ''yüksek seviyedeki cahilliğimize'' önem vermemiz gerektiğini öneriyor.
- Neuroscientist
Stuart Firestein teaches students and “citizen scientists” that ignorance is far more important to discovery than knowledge. Full bio

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

00:12
There is an ancienteski proverbatasözü that saysdiyor
0
495
3558
Eski bir atasözü der ki;
00:16
it's very difficultzor to find a blacksiyah catkedi in a darkkaranlık roomoda,
1
4053
4062
karanlık bir odada siyah
bir kedi bulmak çok zordur,
00:20
especiallyözellikle when there is no catkedi.
2
8115
2788
özellikle odada kedi yokken.
00:22
I find this a particularlyözellikle aptapt descriptionaçıklama of scienceBilim
3
10903
3329
Bu sözü, bilimin ve bilimin
nasıl işlediğini betimlemeye
00:26
and how scienceBilim worksEserleri --
4
14232
2136
bilhassa münasip buluyorum --
00:28
bumblingbumbling around in a darkkaranlık roomoda, bumpingçarpmak into things,
5
16368
3320
karanlık bir odada sakarca
hareket etmek, ona buna çarpmak,
00:31
tryingçalışıyor to figureşekil out what shapeşekil this mightbelki be,
6
19688
2302
şunun bunun şeklinin neye benzediğini
00:33
what that mightbelki be,
7
21990
1444
kavramaya çalışmak,
00:35
there are reportsraporlar of a catkedi somewherebir yerde around,
8
23434
2489
oralarda bir yerde bir kedi
olduğu söylentileri var,
00:37
they mayMayıs ayı not be reliabledürüst, they mayMayıs ayı be,
9
25923
1793
güvenilir olabilir de, olmayabilir de
00:39
and so forthileri and so on.
10
27716
1520
vesaire vesaire.
00:41
Now I know this is differentfarklı than the way mostçoğu people
11
29236
1976
Bunun, çoğu kişinin bilime yaklaşımından
00:43
think about scienceBilim.
12
31212
1552
farklı olduğunu biliyorum.
00:44
ScienceBilim, we generallygenellikle are told,
13
32764
1554
Bilim, genellikle bize söylendiği hâliyle,
00:46
is a very well-orderediyi mechanismmekanizma for
14
34318
2750
dünyayı anlamak,
veri ve bulguları toplamak için
00:49
understandinganlayış the worldDünya,
15
37068
1301
00:50
for gainingkazanma factsGerçekler, for gainingkazanma dataveri,
16
38369
2286
çok düzenli bir mekanizmadır.
00:52
that it's rule-basedkurala dayalı,
17
40655
1553
Bilimin kurallara dayandığı,
00:54
that scientistsBilim adamları use this thing calleddenilen the scientificilmi methodyöntem
18
42208
3241
bilim insanlarının bilimsel yöntem
denilen şeyi kullandığı
00:57
and we'vebiz ettik been doing this for 14 generationsnesiller or so now,
19
45449
2839
ve bunu yaklaşık 14
kuşaktır yapmakta olmamız
01:00
and the scientificilmi methodyöntem is a setset of ruleskurallar
20
48288
2571
ve bilimsel yöntemin ise,
verilerden sağlam ve somut gerçekleri
01:02
for gettingalma hardzor, coldsoğuk factsGerçekler out of the dataveri.
21
50859
4192
çıkarmaya yarayan kurallar
dizisi olduğu ifade edilir.
01:07
I'd like to tell you that's not the casedurum.
22
55051
2095
Belirtmek isterim ki işin aslı öyle değil.
01:09
So there's the scientificilmi methodyöntem,
23
57146
1832
Yani bir bilimsel yöntem var,
01:10
but what's really going on is this. (LaughterKahkaha)
24
58978
2319
ama aslında olan durum şu. (Gülüşmeler)
01:13
[The ScientificBilimsel MethodYöntemi vsvs. FartingOsurmak Around]
25
61297
958
[Bilimsel Yöntem'e karşı
Aylakça Zaman Öldürmek]
01:14
And it's going on kindtür of like that.
26
62255
3104
Bir nevi böyle sürüyor.
01:17
[... in the darkkaranlık] (LaughterKahkaha)
27
65359
1421
[... karanlıkta] (Gülüşmeler)
01:18
So what is the differencefark, then,
28
66780
4541
Öyleyse benim algıladığım
bilimin işleyişiyle
01:23
betweenarasında the way I believe scienceBilim is pursuedpeşine
29
71321
3816
görünürde algılanan bilimsel yaklaşım
01:27
and the way it seemsgörünüyor to be perceivedalgılanan?
30
75137
2861
arasındaki fark nedir?
01:29
So this differencefark first camegeldi to me in some waysyolları
31
77998
2715
Columbia Üniversitesi'nde hem profesör,
01:32
in my dualçift rolerol at ColumbiaColumbia UniversityÜniversitesi,
32
80713
2097
hem de beynin nasıl çalıştığını
01:34
where I'm bothher ikisi de a professorprofesör and runkoş a laboratorylaboratuvar in neurosciencenörobilim
33
82810
4155
anlamaya çalıştığımız nörobilim
laboratuvarında sorumlu olarak çalışırken,
01:38
where we try to figureşekil out how the brainbeyin worksEserleri.
34
86965
2195
bu farklılık çeşitli
şekillerde karşıma çıktı.
01:41
We do this by studyingders çalışıyor the senseduyu of smellkoku,
35
89160
2371
Beynin nasıl çalıştığını anlamak için,
koku duyusu, koku alma
yeteneğini inceliyoruz.
01:43
the senseduyu of olfactionkoku alma, and in the laboratorylaboratuvar,
36
91531
2531
Laboratuvarda bunu yapmak
büyük bir zevk, büyüleyici bir iş,
01:46
it's a great pleasureZevk and fascinatingbüyüleyici work
37
94062
2634
01:48
and excitingheyecan verici to work with graduatemezun olmak studentsöğrencilerin and post-docssonrası Dokümanlar
38
96696
2871
yüksek lisans öğrencileri ile doktora
sonrası araştırmacılarla çalışmak muazzam,
01:51
and think up coolgüzel experimentsdeneyler to understandanlama how this
39
99567
2611
koku alma duyusunun nasıl çalıştığını
01:54
senseduyu of smellkoku worksEserleri and how the brainbeyin mightbelki be workingçalışma,
40
102178
2386
ve beynin nasıl çalışıyor olabileceğini
anlamak için deneyler düzmek
01:56
and, well, franklyaçıkçası, it's kindtür of exhilaratingheyecan verici.
41
104564
2802
açıkçası insanı havalara uçuruyor.
01:59
But at the sameaynı time, it's my responsibilitysorumluluk
42
107366
2718
Aynı zamanda, lisans öğrencilerine
beyin üzerine kapsamlı
02:02
to teachöğretmek a largegeniş coursekurs to undergraduateslisans öğrencileri on the brainbeyin,
43
110084
2949
bir ders vermek de benim
sorumluluğum içerisinde
ve bu konu geniş bir konu,
02:05
and that's a bigbüyük subjectkonu,
44
113033
1075
02:06
and it takes quiteoldukça a while to organizedüzenlemek that,
45
114108
2391
hâliyle böyle bir konuyu
tertiplemek zaman alıyor,
02:08
and it's quiteoldukça challengingmeydan okuma and it's quiteoldukça interestingilginç,
46
116499
2811
oldukça zorlu ve oldukça ilginç bir alan
02:11
but I have to say, it's not so exhilaratingheyecan verici.
47
119310
3557
fakat havalara uçurmadığını
söylemeden edemeyeceğim.
02:14
So what was the differencefark?
48
122867
1396
Peki ya fark neydi?
02:16
Well, the coursekurs I was and am teachingöğretim
49
124263
2069
Öğrettiğim ve öğretmekte olduğum ders:
02:18
is calleddenilen CellularCep and MolecularMoleküler NeuroscienceNörolojik - I. (LaughsGülüyor)
50
126332
6464
Hücresel ve Moleküler Nörobilim 1.
(Gülüşmeler)
02:24
It's 25 lecturesdersler fulltam of all sortssıralar of factsGerçekler,
51
132796
4555
Her türden bilgilerle dolu
25 dersten oluşuyor.
02:29
it useskullanımları this giantdev bookkitap calleddenilen "Principlesİlkeleri of NeuralSinir ScienceBilim"
52
137351
4317
Derste, üç ünlü nörobilimcinin
yazdığı ''Sinir Bilimi İlkeleri'' adlı
02:33
by threeüç famousünlü neuroscientistsnörologlar.
53
141668
2334
devasa bir kitap kullanılıyor.
02:36
This bookkitap comesgeliyor in at 1,414 pagessayfalar,
54
144002
3781
Kitap 1414 sayfa,
02:39
it weighsağırlığındadır a heftyağır sevenYedi and a halfyarım poundspound.
55
147783
2736
sağlam üç buçuk kilo ağırlığında.
02:42
Just to put that in some perspectiveperspektif,
56
150519
1927
Bunu şöyle de düşünebiliriz;
02:44
that's the weightağırlık of two normalnormal humaninsan brainsbeyin.
57
152446
3455
bu ağırlık, iki normal insan beyninin
toplam ağırlığına tekabül ediyor.
02:47
(LaughterKahkaha)
58
155901
3283
(Gülüşmeler)
02:51
So I beganbaşladı to realizegerçekleştirmek, by the endson of this coursekurs,
59
159184
3267
Dolayısıyla dersin sonlarına doğru,
02:54
that the studentsöğrencilerin maybe were gettingalma the ideaFikir
60
162451
2248
öğrencilerimin beyin hakkında bilinen
02:56
that we mustşart know everything there is to know about the brainbeyin.
61
164699
3031
her şeyi bilmemiz gerektiği fikrine
kapılabileceklerini fark ettim.
02:59
That's clearlyAçıkça not truedoğru.
62
167730
1762
Bu kesinlikle doğru değil.
03:01
And they mustşart alsoAyrıca have this ideaFikir, I supposevarsaymak,
63
169492
2698
Bu öğrenciler aynı zamanda,
bilim insanlarının işlerinin,
03:04
that what scientistsBilim adamları do is collecttoplamak dataveri and collecttoplamak factsGerçekler
64
172190
3381
verileri ve bulguları toplayıp
bunları büyük kitaplara doldurmak
03:07
and stickÇubuk them in these bigbüyük bookskitaplar.
65
175571
2089
olduğu fikrini de edinmiş olabilirler.
03:09
And that's not really the casedurum eitherya.
66
177660
1407
Olay bu da değil.
03:11
When I go to a meetingtoplantı, after the meetingtoplantı day is over
67
179067
3303
Bir toplantıya gittiğimde,
toplantı günü bitip de
03:14
and we collecttoplamak in the barbar over a coupleçift of beersbira with my colleaguesmeslektaşlar,
68
182370
3097
meslektaşlarımla birkaç bira içmek
için bir barda toplandığımızda,
03:17
we never talk about what we know.
69
185467
2201
hiçbir zaman bildiklerimizi konuşmayız.
03:19
We talk about what we don't know.
70
187668
2166
Bilmediklerimiz hakkında konuşuruz.
03:21
We talk about what still has to get donetamam,
71
189834
2285
Daha neler yapılması gerektiği hakkında,
03:24
what's so criticalkritik to get donetamam in the lablaboratuvar.
72
192119
2825
laboratuvarda tamamlanması
elzem şeyleri konuşuruz.
Bu hakikaten en iyi Marie Curie
tarafından ifade edilmişti:
03:26
IndeedGerçekten de, this was, I think, besten iyi said by MarieMarie CurieCurie
73
194944
2557
03:29
who said that one never noticesbildirimler what has been donetamam
74
197501
2419
Kişi yapılıp tamamlananları
değil, sadece yapılacak
03:31
but only what remainskalıntılar to be donetamam.
75
199920
1461
daha nelerin kaldığını fark eder.
03:33
This was in a lettermektup to her brothererkek kardeş after obtainingelde etme
76
201381
2225
Bu ifade, kendisi ikinci lisans derecesini
03:35
her secondikinci graduatemezun olmak degreederece, I should say.
77
203606
3718
aldıktan sonra kardeşine yazdığı
bir mektupta yer almıştı.
03:39
I have to pointpuan out this has always been one of my favoritesevdiğim picturesresimler of MarieMarie CurieCurie,
78
207324
2813
Bu da Marie Curie'nin en sevdiğim
fotoğraflarından biridir,
03:42
because I am convincedikna olmuş that that glowkızdırma behindarkasında her
79
210137
2303
çünkü arkasındaki o ışıltının
03:44
is not a photographicFotoğraf effectEfekt. (LaughterKahkaha)
80
212440
2738
bir fotoğraf efekti olmadığına eminim.
(Gülüşmeler)
03:47
That's the realgerçek thing.
81
215178
1800
O gerçek bir ışıltı.
03:48
It is truedoğru that her paperskâğıtlar are, to this day,
82
216978
4380
Onun makaleleri, bugüne dek
Fransız Milli Kütüphanesi'nin
03:53
storeddepolanan in a basementBodrum kat roomoda in the BibliothBibliothèqueque FranFrançaiseço
83
221358
2879
bodrum katındaki bir odada saklandı,
03:56
in a concretebeton roomoda that's lead-linedkurşun kaplı,
84
224237
2197
kurşun astarlı, betonarme bir odada
03:58
and if you're a scholarbilim adamı and you want accesserişim to these notebooksdizüstü bilgisayarlar,
85
226434
2652
ve eğer bir bilim insanıysanız
ve bu defterlere erişmek istiyorsanız,
04:01
you have to put on a fulltam radiationradyasyon hazmattehlikeli madde suittakım elbise,
86
229086
2749
tam takım radyasyondan koruma
kıyafeti giymeniz gerekiyor,
04:03
so it's prettygüzel scarykorkutucu business.
87
231835
2351
anlaşılacağı gibi tehlikeli bir görev.
04:06
NonethelessYine de, this is what I think we were leavingayrılma out
88
234186
2796
Yine de sanırım bu, derslerimizden
04:08
of our coursesdersler
89
236982
1626
ve bilim insanları olarak
04:10
and leavingayrılma out of the interactionetkileşim that we have
90
238608
2526
toplumla kurduğumuz etkileşimden
04:13
with the publichalka açık as scientistsBilim adamları, the what-remains-to-be-donene-kalır-için--yapılması.
91
241134
2973
mahrum bıraktığımız şey:
Yapılacak nelerin kaldığı.
04:16
This is the stuffşey that's exhilaratingheyecan verici and interestingilginç.
92
244107
2634
Bu bizleri uçuracak ve ilginç olan şey.
04:18
It is, if you will, the ignorancecehalet.
93
246741
2910
Buna, diğer bir deyişle, cehalet diyoruz.
04:21
That's what was missingeksik.
94
249651
979
Eksik olan şey işte buydu.
04:22
So I thought, well, maybe I should teachöğretmek a coursekurs
95
250630
2860
Düşündüm de, belki de cehalet üzerine
04:25
on ignorancecehalet,
96
253490
2100
bir ders vermeliyim,
04:27
something I can finallyen sonunda excelexcel at, perhapsbelki, for exampleörnek.
97
255590
3629
sonunda başarılı olabileceğim
bir konu olduğunu zannediyorum.
04:31
So I did startbaşlama teachingöğretim this coursekurs on ignorancecehalet,
98
259219
1878
Cehalet üzerine bu dersi vermeye başladım
04:33
and it's been quiteoldukça interestingilginç
99
261097
1096
ve oldukça ilginçti
04:34
and I'd like to tell you to go to the websiteWeb sitesi.
100
262193
2086
ve internet sitesine bakmanızı öneririm.
04:36
You can find all sortssıralar of informationbilgi there. It's widegeniş openaçık.
101
264279
3636
Orada her tür bilgiyi
bulabilirsiniz, erişime açık.
04:39
And it's been really quiteoldukça an interestingilginç time for me
102
267915
3523
Bilmedikleri şeyler hakkında gelip
konuşan bilim insanlarıyla görüşmek,
04:43
to meetkarşılamak up with other scientistsBilim adamları who come in and talk
103
271438
1841
benim için gerçekten
04:45
about what it is they don't know.
104
273279
1548
ilginç bir dönemdi.
04:46
Now I use this wordsözcük "ignorancecehalet," of coursekurs,
105
274827
1985
"Cehalet" kelimesini,
elbette kısmen de olsa
04:48
to be at leasten az in partBölüm intentionallykasten provocativekışkırtıcı,
106
276812
3158
bilinçli bir şekilde
tahrik etmek için kullanıyorum,
04:51
because ignorancecehalet has a lot of badkötü connotationsçağrışımları
107
279970
2390
çünkü cehaletin çok
fazla kötü çağrışımı var
04:54
and I clearlyAçıkça don't mean any of those.
108
282360
2005
ve bunların hiçbirini kastetmiyorum.
04:56
So I don't mean stupidityaptallık, I don't mean a callowToy indifferencekayıtsızlık
109
284365
3505
Hakikate veya sebeplere
veya verilere karşı aptallığı
04:59
to factgerçek or reasonneden or dataveri.
110
287870
2308
veya çaylak kayıtsızlığını kastetmiyorum.
05:02
The ignorantcahil are clearlyAçıkça unenlightenedokumamış, unawarehabersiz,
111
290178
3271
Cahiller; aydınlanmamış
olurlar, farkında değillerdir,
05:05
uninformedbilgisiz, and presentmevcut companyşirket todaybugün exceptedhariç,
112
293449
3307
bihaberdiler ve sözüm meclisten dışarı,
05:08
oftensık sık occupyişgal etmek electedseçildi officesbürolar, it seemsgörünüyor to me.
113
296756
2908
çoğunlukla seçim sandıklarından
çıkan kişilerdir.
05:11
That's anotherbir diğeri storyÖykü, perhapsbelki.
114
299664
1806
O işin başka boyutu elbette.
05:13
I mean a differentfarklı kindtür of ignorancecehalet.
115
301470
1633
Farklı bir cehalet türü yani;
05:15
I mean a kindtür of ignorancecehalet that's lessaz pejorativeaşağılayıcı,
116
303103
2268
daha az aşağılanan bir cehalet türü,
05:17
a kindtür of ignorancecehalet that comesgeliyor from a communaltoplumsal gapboşluk in our knowledgebilgi,
117
305371
3487
aklımızdaki sınıf ayrımından
kaynaklı bir cehalet,
05:20
something that's just not there to be knownbilinen
118
308858
1865
henüz keşif için var olmayan
veya henüz yeterince bilinmeyen
ya da çıkarım yapamayacağımız,
05:22
or isn't knownbilinen well enoughyeterli yethenüz or we can't make predictionstahminler from,
119
310723
2821
05:25
the kindtür of ignorancecehalet that's maybe besten iyi summedtoplanmış up
120
313544
2318
Newton ve Einstein'ın
arasında belki de en iyi fizikçi olan
05:27
in a statementaçıklama by JamesJames ClerkKatip MaxwellMaxwell,
121
315862
1845
James Clerk Maxwell'in şu sözlerinde
05:29
perhapsbelki the greatestEn büyük physicistfizikçi betweenarasında NewtonNewton and EinsteinEinstein,
122
317707
3449
vücut bulan bir cehalet türü:
05:33
who said, "Thoroughlyİyice consciousbilinçli ignorancecehalet
123
321156
2301
Bütünüyle bilinçli cehalet,
05:35
is the preludePrelude to everyher realgerçek advanceilerlemek in scienceBilim."
124
323457
2568
bilimdeki her gerçek ilerlemenin
giriş faslıdır.
05:38
I think it's a wonderfulolağanüstü ideaFikir:
125
326025
1388
Bence mükemmel bir düşünce,
05:39
thoroughlyiyice consciousbilinçli ignorancecehalet.
126
327413
3147
bütünüyle bilinçli cehalet.
05:42
So that's the kindtür of ignorancecehalet that I want to talk about todaybugün,
127
330560
2421
Bugün bu cehalet türü
üzerine konuşmak istiyorum,
05:44
but of coursekurs the first thing we have to clearaçık up
128
332981
1519
ama tabii ilk önce bütün bu bilgilerle
05:46
is what are we going to do with all those factsGerçekler?
129
334500
2103
ne yapacağımızı açığa kavuşturalım.
05:48
So it is truedoğru that scienceBilim pilesbasur up at an alarmingendişe verici rateoran.
130
336603
3674
Bilimin ürkütücü bir
oranda büyüdüğü doğrudur.
05:52
We all have this senseduyu that scienceBilim is this mountaindağ of factsGerçekler,
131
340277
2810
Bilimin bulgu yığını olduğu
hissine hepimiz kapılırız,
05:55
this accumulationbirikim modelmodel of scienceBilim, as manyçok have calleddenilen it,
132
343087
4036
çoğunun bilimi birikim modeli
olarak adlandırdığı bu olgu,
05:59
and it seemsgörünüyor impregnablezapt edilemez, it seemsgörünüyor impossibleimkansız.
133
347123
2451
zaptedilemez ve imkânsız görünüyor.
06:01
How can you ever know all of this?
134
349574
1314
Bütün hepsini nasıl bilebilirsin ki?
06:02
And indeedaslında, the scientificilmi literatureEdebiyat growsbüyür at an alarmingendişe verici rateoran.
135
350888
3581
Cidden bu bilimsel edebiyat da
büyük bir hızla artıyor.
06:06
In 2006, there were 1.3 millionmilyon paperskâğıtlar publishedyayınlanan.
136
354469
3654
2006 yılında 1,3 milyon makale yayımlandı.
06:10
There's about a two-and-a-half-percentiki-ve-bir buçuk yüzde yearlyyıllık growthbüyüme rateoran,
137
358123
2632
Yaklaşık %2,5 yıllık büyüme oranı var
06:12
and so last yearyıl we saw over one and a halfyarım millionmilyon paperskâğıtlar beingolmak publishedyayınlanan.
138
360755
4390
ve geçen yıl, yayınlanan 1,5 milyon
makaleyi gözden geçirdik.
06:17
DivideBöl that by the numbernumara of minutesdakika in a yearyıl,
139
365145
2230
Bir yılda kaç dakika olduğuna böldüğümüzde
06:19
and you windrüzgar up with threeüç newyeni paperskâğıtlar perbaşına minutedakika.
140
367375
3138
her dakika için üç yeni
makaleye tekabül ediyor.
06:22
So I've been up here a little over 10 minutesdakika,
141
370513
1482
Buraya çıkalı 10 dakikadan fazla oldu,
06:23
I've alreadyzaten lostkayıp threeüç paperskâğıtlar.
142
371995
1776
3 tane makaleyi çoktan kaybettim.
06:25
I have to get out of here actuallyaslında. I have to go readokumak.
143
373771
2840
Buradan gitmem lazım, gidip okumam lazım.
06:28
So what do we do about this? Well, the factgerçek is
144
376611
3446
Peki ya ne yapıyoruz?
İşin aslı, bilim insanları bu konuda
kontrollü ihmale yöneliyorlar.
06:32
that what scientistsBilim adamları do about it is a kindtür of a controlledkontrollü neglectihmal, if you will.
145
380057
4509
06:36
We just don't worryendişelenmek about it, in a way.
146
384566
2664
Bir bakıma, bu konuda endişelenmiyoruz.
06:39
The factsGerçekler are importantönemli. You have to know a lot of stuffşey
147
387230
2243
Bulgular önemlidir,
bilim insanı olmak için
06:41
to be a scientistBilim insanı. That's truedoğru.
148
389473
1810
birçok şey bilmen gerek, orası öyle.
06:43
But knowingbilme a lot of stuffşey doesn't make you a scientistBilim insanı.
149
391283
2927
Ama birçok şey bilmek
seni bilim insanı yapmıyor.
06:46
You need to know a lot of stuffşey to be a lawyeravukat
150
394210
2665
Avukat, muhasebeci, elektrikçi
06:48
or an accountantMuhasebeci or an electricianElektrikçi or a carpentermarangoz.
151
396875
3892
veya marangoz olmak için
birçok şey bilmen gerekir.
06:52
But in scienceBilim, knowingbilme a lot of stuffşey is not the pointpuan.
152
400767
3610
Söz konusu bilim olduğunda
bu kural işlemiyor.
06:56
KnowingBilerek a lot of stuffşey is there to help you get
153
404377
3556
Birçok şey bilmek
sizi daha çok cahil kılıyor.
06:59
to more ignorancecehalet.
154
407933
1388
07:01
So knowledgebilgi is a bigbüyük subjectkonu, but I would say
155
409321
2510
Bilgi derin bir konu,
fakat cehalette dahası var.
07:03
ignorancecehalet is a biggerDaha büyük one.
156
411831
2487
07:06
So this leadspotansiyel müşteriler us to maybe think about, a little bitbit
157
414318
2194
Bu bizi, kullanma eğilimi gösterdiğimiz
07:08
about, some of the modelsmodeller of scienceBilim that we tendeğiliminde to use,
158
416528
2883
bilim modellerine düşünmeye sevk ediyor
ve sizleri bazıları hakkında
aydınlatmak istiyorum.
07:11
and I'd like to disabuseSheba you of some of them.
159
419411
1825
07:13
So one of them, a popularpopüler one, is that scientistsBilim adamları
160
421236
2313
Onlardan yaygın olan bir inanışa göre,
07:15
are patientlysabırla puttingkoyarak the piecesparçalar of a puzzlebulmaca togetherbirlikte
161
423549
2628
bilim insanları sabırlı bir şekilde,
büyük hakikati ortaya çıkarmak adına
07:18
to revealortaya çıkartmak some grandbüyük schemedüzen or anotherbir diğeri.
162
426177
2773
yapboz parçalarını oturtturmaya çalışır.
07:20
This is clearlyAçıkça not truedoğru. For one, with puzzlesbulmacalar,
163
428950
2558
Bu kesinlikle doğru değil;
bilhassa, yapboz ile üretici
bir çözüm vadediyor.
07:23
the manufacturerüretici firma has guaranteedgarantili that there's a solutionçözüm.
164
431508
3499
07:27
We don't have any suchböyle guaranteegaranti.
165
435007
1749
Bizde ise garanti yok.
07:28
IndeedGerçekten de, there are manyçok of us who aren'tdeğil so sure about the manufacturerüretici firma.
166
436756
3155
Nitekim bizde, üretici hakkında
emin olamayan birçok kişi var.
07:31
(LaughterKahkaha)
167
439911
3063
(Gülüşmeler)
07:34
So I think the puzzlebulmaca modelmodel doesn't work.
168
442974
1757
Bence yapboz modeli işe yaramıyor.
07:36
AnotherBaşka bir popularpopüler modelmodel is that scienceBilim is busymeşgul unravelingçözülüyor things
169
444731
3514
Başka bir popüler modele göre bilim,
soğanın tabakalarını ayırırcasına,
07:40
the way you unravelçözmek the peelskabukları of an onionsoğan.
170
448245
2196
bir şeyleri ortaya çıkarmakla meşgul.
07:42
So peelkabuk by peelkabuk, you take away the layerskatmanlar of the onionsoğan
171
450441
2989
Yani soya soya, hakikatin
özüne inebilmek adına
07:45
to get at some fundamentaltemel kernelçekirdek of truthhakikat.
172
453430
2319
soğanı kabuklarından ayrıştırıyorsun.
07:47
I don't think that's the way it worksEserleri eitherya.
173
455749
2187
Böyle de işlediğini düşünmüyorum.
07:49
AnotherBaşka bir one, a kindtür of popularpopüler one, is the icebergbuzdağı ideaFikir,
174
457936
2934
Popüler bir diğer tür ise
buz dağı teorisi;
07:52
that we only see the tipbahşiş of the icebergbuzdağı but underneathaltında
175
460870
2460
bizler sadece buz dağının
başını görürüz, ama altı
07:55
is where mostçoğu of the icebergbuzdağı is hiddengizli.
176
463330
2185
buz dağının görünmeyen
çoğunluğunu oluşturur.
07:57
But all of these modelsmodeller are basedmerkezli on the ideaFikir of a largegeniş bodyvücut of factsGerçekler
177
465515
3554
Bütün bu modeller, özünde bir şekilde
tamamlanabileceğimizi öne süren
08:01
that we can somehowbir şekilde or anotherbir diğeri get completedtamamlanan.
178
469069
2420
büyük bir bilgi boyutuna dayanır.
08:03
We can chipyonga away at this icebergbuzdağı and figureşekil out what it is,
179
471489
3343
Buz dağını ufaktan parçalara ayırıp
ne olduğunu anlamaya çalışabiliriz
08:06
or we could just wait for it to melteritmek, I supposevarsaymak, these daysgünler,
180
474832
2605
veya bugünlerde olduğu gibi,
öylece erimesini bekleriz
08:09
but one way or anotherbir diğeri we could get to the wholebütün icebergbuzdağı. Right?
181
477437
3227
ama öyle ya da böyle, bütün
buz dağına ulaşabiliriz, değil mi?
08:12
Or make it manageableyönetilebilir. But I don't think that's the casedurum.
182
480664
2467
Ya da zaptedebiliriz, ama konu bu değil.
08:15
I think what really happensolur in scienceBilim
183
483131
2399
Bence bilimde aslolan,
08:17
is a modelmodel more like the magicsihirli well,
184
485530
1830
daha çok sihirli kuyu modeli gibidir;
08:19
where no mattermadde how manyçok bucketskovalar you take out,
185
487360
1837
kaç kova dökersen dök,
08:21
there's always anotherbir diğeri bucketkova of waterSu to be had,
186
489197
2112
var olan bir başka kova su asla eksilmez
08:23
or my particularlyözellikle favoritesevdiğim one,
187
491309
2127
ya da özellikle benim en sevdiğim,
08:25
with the effectEfekt and everything, the ripplesdalgaların on a pondgölet.
188
493436
2939
etkileri ve her şeyiyle su
birikintisindeki dalgalanmalar.
08:28
So if you think of knowledgebilgi beingolmak this ever-expandingsürekli genişleyen rippledalgalanma on a pondgölet,
189
496375
3127
Bilgiyi su birikintisindeki bitip
tükenmeyen dalgalanmalar olarak alırsak,
08:31
the importantönemli thing to realizegerçekleştirmek is that our ignorancecehalet,
190
499502
3382
fark etmemiz gereken
önemli şey cehaletimizdir,
08:34
the circumferenceçevresi of this knowledgebilgi, alsoAyrıca growsbüyür with knowledgebilgi.
191
502884
3382
bu bilgi çemberi her daim
daha çok bilgi ile büyüyor.
08:38
So the knowledgebilgi generatesüretir ignorancecehalet.
192
506266
2763
Bundandır ki bilgi,
beraberinde cehaleti oluşturur.
08:41
This is really well said, I thought, by GeorgeGeorge BernardBernard ShawShaw.
193
509029
2915
George Bernard Shaw
tarafından güzelce de betimlenmiş.
08:43
This is actuallyaslında partBölüm of a toasttost that he deliveredteslim
194
511944
2677
Bu aslında Einstein'ın
eserinin kutlandığı bir yemekte,
08:46
to celebratekutlamak EinsteinEinstein at a dinnerakşam yemegi celebratingkutlama Einstein'sEinstein'ın work,
195
514621
3677
Einstein'ı kutlamak için verdiği
kutlama konuşmasının bir kısmı;
08:50
in whichhangi he claimsiddialar that scienceBilim
196
518298
1414
bilimin cevaplar yaratmaktansa
08:51
just createsyaratır more questionssorular than it answerscevaplar.
["ScienceBilim is always wrongyanlış. It never solvesçözer a problemsorun withoutolmadan creatingoluşturma 10 more."]
197
519712
2265
daha çok soru doğurduğunu öne sürüyor.
08:53
I find that kindtür of gloriousşanlı, and I think he's preciselytam right,
198
521977
3542
Fevkalade bir betimleme ve tamamen haklı
08:57
plusartı it's a kindtür of job securitygüvenlik.
199
525519
2526
artı olarak bir tür iş güvencesi gibi.
09:00
As it turnsdönüşler out, he kindtür of cribbedcribbed that
200
528045
2726
Meğerse bu fikri
09:02
from the philosopherfilozof ImmanuelImmanuel KantKant
201
530771
1852
yüzyıl önce,
09:04
who a hundredyüz yearsyıl earlierdaha erken had come up with this ideaFikir
202
532623
2645
her cevabın daha fazla soru doğuracağını,
09:07
of questionsoru propagationyayma, that everyher answerCevap begetsdoğurur more questionssorular.
203
535268
3808
soru yayılımı fikrini ortaya atan
filozof Immanuel Kant'dan aşırmış.
09:11
I love that termterim, "questionsoru propagationyayma,"
204
539076
2199
''Soru yayılımı'' kalıbını seviyorum,
09:13
this ideaFikir of questionssorular propagatingyayma out there.
205
541275
2739
soruların yayılmacı politika izleme fikri.
09:16
So I'd say the modelmodel we want to take is not
206
544014
1887
Kastettiğim şey, bilgisiz yola koyulup
09:17
that we startbaşlama out kindtür of ignorantcahil and we get some factsGerçekler togetherbirlikte
207
545901
3509
bulguları bir araya getirerek
09:21
and then we gainkazanç knowledgebilgi.
208
549410
2143
bilgi edinimi sağlamak değil.
09:23
It's ratherdaha doğrusu kindtür of the other way around, really.
209
551553
2379
Aslında tam tersi gibi.
09:25
What do we use this knowledgebilgi for?
210
553932
1907
Sahip olduğumuz bu
bilgilerle ne yapıyoruz?
09:27
What are we usingkullanma this collectionToplamak of factsGerçekler for?
211
555839
2528
Bu bulgu yığınlarını ne için kullanıyoruz?
09:30
We're usingkullanma it to make better ignorancecehalet,
212
558367
2857
Bunları cahilliği arttırmak,
09:33
to come up with, if you will, higher-qualityyüksek-nitelik ignorancecehalet.
213
561224
3079
daha üst seviyede bir cahilliğe
erişmek amacıyla kullanıyoruz.
09:36
Because, you know, there's low-qualitydüşük kalite ignorancecehalet
214
564303
1872
Çünkü bildiğiniz üzere
hem düşük kalite cahillik,
09:38
and there's high-qualityyüksek kalite ignorancecehalet. It's not all the sameaynı.
215
566175
2413
hem de yüksek kalite cahillik var,
bunlar farklı şeyler.
09:40
ScientistsBilim adamları arguetartışmak about this all the time.
216
568588
2370
Bilim adamları buna
her daim kafa yormuştur.
09:42
SometimesBazen we call them bullBoğa sessionsoturumları.
217
570958
1965
Bazen bunlara küçük söyleşilerimiz diyor,
09:44
SometimesBazen we call them granthibe proposalsöneriler.
218
572923
1918
bazense yardım organizasyonları diyoruz.
09:46
But nonethelessyine de, it's what the argumenttartışma is about.
219
574841
3508
Nihayetinde amaç tartışma konusu oluyor.
09:50
It's the ignorancecehalet. It's the what we don't know.
220
578349
1844
Bu cahilliktir, yani bilmediğimiz şey.
09:52
It's what makesmarkaları a good questionsoru.
221
580193
2690
Bu da güzel soru çıkartıyor.
09:54
So how do we think about these questionssorular?
222
582883
1630
Peki bu sorular aklımıza nasıl geliyor?
09:56
I'm going to showgöstermek you a graphgrafik that showsgösterileri up
223
584513
1952
Sizlere, çeşitli bilim departmanlarındaki
09:58
quiteoldukça a bitbit on happymutlu hoursaat postersafişler in variousçeşitli scienceBilim departmentsbölümler.
224
586465
3867
mutlu cuma posterleri ile
alakalı bir grafik göstereceğim.
10:02
This graphgrafik askssorar the relationshipilişki betweenarasında what you know
225
590332
4221
Bu grafik, bildiğin şey ile o şey hakkında
10:06
and how much you know about it.
226
594553
2190
ne kadar şey bildiğini sorguluyor.
10:08
So what you know, you can know anywhereherhangi bir yer from nothing to everything, of coursekurs,
227
596743
3515
Ne biliyorsun; hiçbir şey ile her şey
arasında bir şeyler biliyor olabilirsin
10:12
and how much you know about it can be anywhereherhangi bir yer
228
600258
1683
ve ne kadar bildiğin birazla çok arasında
10:13
from a little to a lot.
229
601941
2423
herhangi bir yerde olabilir.
10:16
So let's put a pointpuan on the graphgrafik. There's an undergraduateLisans.
230
604364
4232
Grafiğe bir nokta koyalım,
bir üniversiteli olduğunu farz edelim.
10:20
Doesn't know much but they have a lot of interestfaiz.
231
608596
2364
Pek fazla bilgisi yok,
ama birçok ilgi alanı var.
10:22
They're interestedilgili in almostneredeyse everything.
232
610960
1691
Neredeyse her şeye ilgi duyarlar.
10:24
Now you look at a master'syüksek lisans studentÖğrenci, a little furtherayrıca alonguzun bir in theironların educationEğitim,
233
612651
3454
Şimdi de bir yüksek lisans öğrencisine
bakalım, eğitiminde biraz daha ilerlemiş
10:28
and you see they know a bitbit more,
234
616105
1351
ve gördüğünüz gibi daha çok biliyor,
10:29
but it's been narroweddaralmış somewhatbiraz.
235
617456
1890
ama nedense bilgisi daralmış.
10:31
And finallyen sonunda you get your PhPH.D., where it turnsdönüşler out
236
619346
2719
Doktora seviyesi ise,
neredeyse hiçbir şey hakkındaki
10:34
you know a tremendousmuazzam amounttutar about almostneredeyse nothing. (LaughterKahkaha)
237
622065
5105
bilginin doruk noktalarına
ulaştığını gösteriyor. (Gülüşmeler)
10:39
What's really disturbingrahatsız edici is the trendakım linehat that goesgider throughvasitasiyla that
238
627170
3781
Aradan geçen eğim çizgisi
gerçekten rahatsız edici,
10:42
because, of coursekurs, when it dipsDips belowaltında the zerosıfır axiseksen, there,
239
630951
3775
tabii ki öyle çünkü sıfırın
altındaki eksene geçtiğinde
10:46
it getsalır into a negativenegatif areaalan.
240
634726
2262
negatif alana girmiş oluyor.
10:48
That's where you find people like me, I'm afraidkorkmuş.
241
636988
2915
Korkarım ki benim gibilerini
orada bulabilirsiniz.
10:51
So the importantönemli thing here is that this can all be changeddeğişmiş.
242
639903
3368
Burada mühim olan şey
bütün bunların değişebilir olması.
10:55
This wholebütün viewgörünüm can be changeddeğişmiş
243
643271
1804
X eksenindeki etiketi değiştirerek
10:57
by just changingdeğiştirme the labeletiket on the x-axisx ekseni.
244
645075
3161
bütün bu açıyı değiştirebiliriz.
11:00
So insteadyerine of how much you know about it,
245
648236
1917
Bu nedenle ne kadar biliyorsun yerine,
11:02
we could say, "What can you asksormak about it?"
246
650153
3541
''Bu konuda neler
sorabilirsin?'' diyebilliriz.
11:05
So yes, you do need to know a lot of stuffşey as a scientistBilim insanı,
247
653694
2867
Evet, bilim insanı olarak
cidden çok şey bilmek gerekir,
11:08
but the purposeamaç of knowingbilme a lot of stuffşey
248
656561
2629
fakat birçok şey bilmedeki amaç
sadece birçok şey bilmek değildir.
11:11
is not just to know a lot of stuffşey. That just makesmarkaları you a geekinek, right?
249
659190
2587
Bu seni inek yapar, değil mi?
11:13
KnowingBilerek a lot of stuffşey, the purposeamaç is
250
661777
2138
Birçok şey bilmekte amaç
11:15
to be ableyapabilmek to asksormak lots of questionssorular,
251
663915
1676
birçok soru sorabilmektir,
11:17
to be ableyapabilmek to frameçerçeve thoughtfuldüşünceli, interestingilginç questionssorular,
252
665591
3088
bilhassa düşünülmüş, ilginç sorular,
11:20
because that's where the realgerçek work is.
253
668679
1725
çünkü olay asıl orada başlıyor.
11:22
Let me give you a quickhızlı ideaFikir of a coupleçift of these sortssıralar of questionssorular.
254
670404
2552
Ne tarz sorulardan
bahsettiğimi biraz açayım.
11:24
I'm a neuroscientistsinirbilimci, so how would we come up
255
672956
2163
Ben bir nöroloğum, peki ya nörolojide
11:27
with a questionsoru in neurosciencenörobilim?
256
675119
1431
sorulara ne şekilde ulaşırız?
11:28
Because it's not always quiteoldukça so straightforwardbasit.
257
676550
2669
Her şey her zaman aşikâr olmuyor.
11:31
So, for exampleörnek, we could say, well what is it that the brainbeyin does?
258
679219
2559
Mesela örneğin, beynin
işlevi nedir diye soralım.
11:33
Well, one thing the brainbeyin does, it moveshamle us around.
259
681778
1814
İşlevlerinden birisi,
bizi hareket ettirmesi.
11:35
We walkyürümek around on two legsbacaklar.
260
683592
2005
İki ayak üzerinde geziniyoruz.
11:37
That seemsgörünüyor kindtür of simplebasit, somehowbir şekilde or anotherbir diğeri.
261
685597
1851
Öyle ya da böyle
gayet basit görünüyor.
11:39
I mean, virtuallyfiilen everybodyherkes over 10 monthsay of ageyaş
262
687448
2725
10 ayını deviren herkes iki ayak üzerinde
11:42
walksyürüyüşleri around on two legsbacaklar, right?
263
690173
2172
durabiliyor, değil mi?
Bu o kadar da ilgi çekici değil herhâlde.
11:44
So that maybe is not that interestingilginç.
264
692345
1391
11:45
So insteadyerine maybe we want to chooseseçmek something a little more complicatedkarmaşık to look at.
265
693736
3148
Bunun yerine, biraz daha karmaşık
bir şeye bakmayı tercih ediyor olabiliriz.
11:48
How about the visualgörsel systemsistem?
266
696884
2775
Mesela görsel sistem?
11:51
There it is, the visualgörsel systemsistem.
267
699659
1627
İşte görsel sistem.
11:53
I mean, we love our visualgörsel systemssistemler. We do all kindsçeşit of coolgüzel stuffşey.
268
701286
3248
Görsel sistemimize hayranız.
Birçok harika şey yapabiliyoruz.
11:56
IndeedGerçekten de, there are over 12,000 neuroscientistsnörologlar
269
704534
3391
Görsel sistem üzerine çalışan
11:59
who work on the visualgörsel systemsistem,
270
707925
1580
12.000'i aşkın nörolog var;
12:01
from the retinaretina to the visualgörsel cortexkorteks,
271
709505
2081
retinadan görme merkezine,
12:03
in an attemptgirişim to understandanlama not just the visualgörsel systemsistem
272
711586
2565
sadece görsel sistemi değil,
12:06
but to alsoAyrıca understandanlama how generalgenel principlesprensipler
273
714151
3024
aynı zamanda beynin nasıl
çalıştığına dair genel esasları
12:09
of how the brainbeyin mightbelki work.
274
717175
1951
belirlemek adına çalışıyorlar.
12:11
But now here'sburada the thing:
275
719126
1660
Yalnız şu var:
12:12
Our technologyteknoloji has actuallyaslında been prettygüzel good
276
720786
2480
Görsel sistemin yaptıklarını kopyalamayı
12:15
at replicatingkopyalayan what the visualgörsel systemsistem does.
277
723266
2590
iyi başaran bir teknolojiye sahibiz.
12:17
We have TVTV, we have moviesfilmler,
278
725856
3023
Televizyonumuz var, filmlerimiz var,
12:20
we have animationanimasyon, we have photographyfotoğrafçılık,
279
728879
2495
animasyonumuz var, fotoğrafçılık var,
12:23
we have patternmodel recognitiontanıma, all of these sortssıralar of things.
280
731374
3151
örüntü tanıma ve benzeri
birçok şeyimiz var.
12:26
They work differentlyfarklı olarak than our visualgörsel systemssistemler in some casesvakalar,
281
734525
2646
Bazı noktalarda görsel
sistemimizden farklı çalışıyorlar
12:29
but nonethelessyine de we'vebiz ettik been prettygüzel good at
282
737171
1591
fakat yine de kendi görsel sistemimize
12:30
makingyapma a technologyteknoloji work like our visualgörsel systemsistem.
283
738762
3476
benzer şekilde işleyen bir teknoloji
yaratmada iyi bir iş çıkardık.
12:34
SomehowBir şekilde or anotherbir diğeri, a hundredyüz yearsyıl of roboticsRobotik,
284
742238
2936
Öyle ya da böyle,
robotikte yüz yıllık süreçte,
12:37
you never saw a robotrobot walkyürümek on two legsbacaklar,
285
745174
2266
bir robotun iki ayak üzerinde
yürüdüğünü görmediniz,
12:39
because robotsrobotlar don't walkyürümek on two legsbacaklar
286
747440
2163
çünkü robotlar iki ayak üzerinde yürümez,
12:41
because it's not suchböyle an easykolay thing to do.
287
749603
2390
çünkü o kadar kolay bir şey değil.
12:43
A hundredyüz yearsyıl of roboticsRobotik,
288
751993
1528
Robotikte yüz yıllık süreç geçti
12:45
and we can't get a robotrobot that can movehareket more than a coupleçift stepsadımlar one way or the other.
289
753521
3367
ve biz herhangi bir yöne birkaç adımdan
fazla ilerleyebilen bir robot yapamadık.
12:48
You asksormak them to go up an inclinedeğimli planeuçak, and they falldüşmek over.
290
756888
2572
Eğik bir uçağa doğru çıkmalarını
istiyorsun, yuvarlanıveriyorlar.
12:51
TurnDönüş around, and they falldüşmek over. It's a seriousciddi problemsorun.
291
759460
2004
Dönüyorlar ve yuvarlanıyorlar,
bu ciddi bir sorun.
12:53
So what is it that's the mostçoğu difficultzor thing for a brainbeyin to do?
292
761464
3547
Beynin yapması en güç şey nedir?
12:57
What oughtgerektiğini we to be studyingders çalışıyor?
293
765011
1623
Ne üzerine çalışmamız gerekiyor?
12:58
PerhapsBelki de it oughtgerektiğini to be walkingyürüme on two legsbacaklar, or the motormotor systemsistem.
294
766634
4295
Belki de iki ayak üzerinde durmaya
ya da motor sistemi üzerine olmalı.
13:02
I'll give you an exampleörnek from my ownkendi lablaboratuvar,
295
770929
1735
Kendi laboratuvarımdan örneklendireyim,
13:04
my ownkendi particularlyözellikle smellypis kokulu questionsoru,
296
772664
1725
koku duyusu üzerine çalıştığımız için,
13:06
sincedan beri we work on the senseduyu of smellkoku.
297
774389
2099
benim kendi kokuşkan sorum.
13:08
But here'sburada a diagramdiyagram of fivebeş moleculesmoleküller
298
776488
3228
Bu, beş molekül ve bir tür kimyasal
13:11
and sortçeşit of a chemicalkimyasal notationgösterimi.
299
779716
1510
formülden oluşan bir şema.
13:13
These are just plainsade oldeski moleculesmoleküller, but if you sniffburnunu çekmek those moleculesmoleküller
300
781226
2996
Bunlar eski ve basit
moleküller ama bu molekülleri
13:16
up these two little holesdelikler in the frontön of your faceyüz,
301
784222
2470
yüzünüzün önündeki iki
küçük deliğe çekerseniz,
13:18
you will have in your mindus the distinctfarklı impressionizlenim of a rosegül.
302
786692
3874
aklınızda açıkça bir gül etkisi yaratacak.
13:22
If there's a realgerçek rosegül there, those moleculesmoleküller will be the onesolanlar,
303
790566
2158
Orada gerçek bir gül varsa,
moleküller ona ait olacak
13:24
but even if there's no rosegül there,
304
792724
1560
fakat eğer gül yoksa bile,
13:26
you'llEğer olacak have the memorybellek of a moleculemolekül.
305
794284
1591
molekülün anımsatmasını yaşayacaksınız.
13:27
How do we turndönüş moleculesmoleküller into perceptionsalgılamalar?
306
795875
3104
Peki bu molekülleri algıya
nasıl dönüştürebiliriz?
13:30
What's the processsüreç by whichhangi that could happenolmak?
307
798979
1857
Bunun için nasıl bir yol
izlememiz gerekiyor?
13:32
Here'sİşte anotherbir diğeri exampleörnek: two very simplebasit moleculesmoleküller, again in this kindtür of chemicalkimyasal notationgösterimi.
308
800836
3960
Başka bir örnek verelim; yine iki basit
molekül, benzer kimyasal bir formülde.
13:36
It mightbelki be easierDaha kolay to visualizegörselleştirmek them this way,
309
804796
2077
Onları bu şekilde canlandırmak daha iyi,
13:38
so the graygri circlesçevreler are carbonkarbon atomsatomları, the whitebeyaz onesolanlar
310
806873
2794
gri daireler karbon atomları,
13:41
are hydrogenhidrojen atomsatomları and the redkırmızı onesolanlar are oxygenoksijen atomsatomları.
311
809667
2775
beyazlar hidrojen atomları
ve kırmızılar oksijen atomları.
13:44
Now these two moleculesmoleküller differfarklılık by only one carbonkarbon atomatom
312
812442
4298
Bu iki molekülün yalnızca bir karbon atomu
13:48
and two little hydrogenhidrojen atomsatomları that ridebinmek alonguzun bir with it,
313
816740
2688
ve beraberindeki bu iki
küçük hidrojen atomu farkı var,
13:51
and yethenüz one of them, heptylheptil acetateasetat,
314
819428
1986
ama yine de onlardan biri, heptyl acetate,
13:53
has the distinctfarklı odorkoku of a pearArmut,
315
821414
2311
armut kokusuna sahip
13:55
and hexylHeksil acetateasetat is unmistakablyaçıkça bananamuz.
316
823725
3839
ve hexly acetate açıkça muz kokusu taşır.
13:59
So there are two really interestingilginç questionssorular here, it seemsgörünüyor to me.
317
827564
2557
Bana göre burada iki tane
gerçekten ilginç soru var.
14:02
One is, how can a simplebasit little moleculemolekül like that
318
830121
3215
Biri; bu kadar basit bir molekül,
14:05
createyaratmak a perceptionalgı in your brainbeyin that's so clearaçık
319
833336
2468
beyinde nasıl bu kadar açık bir armut
14:07
as a pearArmut or a bananamuz?
320
835804
1742
veya muz algısı yaratabiliyor?
14:09
And secondlyikinci olarak, how the hellcehennem can we tell the differencefark
321
837546
3121
İkincisi; tek bir karbon atomu dışında
14:12
betweenarasında two moleculesmoleküller that differfarklılık by a singletek carbonkarbon atomatom?
322
840667
4315
aynı olan iki molekülü, nasıl
oluyor da karıştırmıyoruz?
14:16
I mean, that's remarkabledikkat çekici to me,
323
844982
1646
Bana göre olağanüstü bir durum,
14:18
clearlyAçıkça the besten iyi chemicalkimyasal detectorDedektör on the faceyüz of the planetgezegen.
324
846628
3032
açık ara dünya üzerindeki
en iyi kimyasal dedektörler.
14:21
And you don't even think about it, do you?
325
849660
2776
Bunu oturup düşünmüyorsunuz bile değil mi?
14:24
So this is a favoritesevdiğim quotealıntı of mineMayın that takes us
326
852436
2617
Bizleri cahillik ve soru sorma konusuna
14:27
back to the ignorancecehalet and the ideaFikir of questionssorular.
327
855053
1746
geri götürecek en
sevdiğim alıntıyı paylaşayım.
14:28
I like to quotealıntı because I think deadölü people
328
856799
2019
Bu alıntıyı seviyorum, çünkü bence ölüler
14:30
shouldn'tolmamalı be excludedhariç from the conversationkonuşma.
329
858818
2543
muhabbetin dışında kalmamalılar.
14:33
And I alsoAyrıca think it's importantönemli to realizegerçekleştirmek that
330
861361
1939
Hem de, bu iletişimin uzun bir süredir
14:35
the conversation'skonuşma been going on for a while, by the way.
331
863300
2462
devam ettiğinin farkında
olmak önemli bir şey.
14:37
So ErwinErwin SchrodingerSchrödinger, a great quantumkuantum physicistfizikçi
332
865762
2758
Büyük kuantum fizikçisi Erwin Schrodinger,
14:40
and, I think, philosopherfilozof, pointsmakas out how you have to
333
868520
2566
ki bence filozoftur, ''müphem süre boyunca
14:43
"abideuymak by ignorancecehalet for an indefinitebelirsiz perioddönem" of time.
334
871086
3465
cahilliğe itaat etme'' zorunluluğumuz
olduğunu vurguluyor
14:46
And it's this abidinguyan by ignorancecehalet
335
874551
1987
ve bu cahilliğe itaat etme olayının,
14:48
that I think we have to learnöğrenmek how to do.
336
876538
1666
öğrenmemiz gereken şey
olduğunu düşünüyorum.
14:50
This is a trickyhileli thing. This is not suchböyle an easykolay business.
337
878204
2977
İnce bir iş, öyle kolay değil.
14:53
I guesstahmin it comesgeliyor down to our educationEğitim systemsistem,
338
881181
1959
Temelinde eğitim sistemini barındırıyor,
14:55
so I'm going to talk a little bitbit about ignorancecehalet and educationEğitim,
339
883140
2457
bu yüzden biraz cahillik
ve eğitimden bahsedeceğim,
14:57
because I think that's where it really has to playoyun out.
340
885597
2268
çünkü ancak eğitim sayesinde
buna bir son verebiliriz.
14:59
So for one, let's faceyüz it,
341
887865
2267
Öncelikle kabul edelim,
15:02
in the ageyaş of GoogleGoogle and WikipediaWikipedia,
342
890132
3352
Google ve Vikipedi çağında,
15:05
the business modelmodel of the universityÜniversite
343
893484
1793
üniversite iş modeli
15:07
and probablymuhtemelen secondaryikincil schoolsokullar is simplybasitçe going to have to changedeğişiklik.
344
895277
3421
ve muhtemelen ortaokullar
değişmek zorundalar.
15:10
We just can't sellsatmak factsGerçekler for a livingyaşam anymoreartık.
345
898698
1901
Artık iş olarak bilgi satamayız.
15:12
They're availablemevcut with a clicktık of the mousefare,
346
900599
2050
Fareyle bir tık uzaklarında
15:14
or if you want to, you could probablymuhtemelen just asksormak the wallduvar
347
902649
2496
ya da istersen, bugünlerde bizlere
15:17
one of these daysgünler, whereverher nerede they're going to hidesaklamak the things
348
905145
1712
bütün bunları söyleyen
ve bu bilgileri barındıran
15:18
that tell us all this stuffşey.
349
906857
1417
bir platforma sor.
15:20
So what do we have to do? We have to give our studentsöğrencilerin
350
908274
2883
O hâlde ne yapmamız gerekiyor?
Öğrencilere sınır hissi vermeliyiz,
dairenin dışında, bulguların dışında
15:23
a tastedamak zevki for the boundariessınırları, for what's outsidedışında that circumferenceçevresi,
351
911157
3896
15:27
for what's outsidedışında the factsGerçekler, what's just beyondötesinde the factsGerçekler.
352
915053
4308
ve ötesinde neler
olduğunu hissettirmeliyiz.
15:31
How do we do that?
353
919361
2157
Bunu nasıl başaracağız?
15:33
Well, one of the problemssorunlar, of coursekurs,
354
921518
1508
Zorluklardan biri, tabii ki de
15:35
turnsdönüşler out to be testingtest yapmak.
355
923026
2109
uygulamaya koymak olacak.
15:37
We currentlyşu anda have an educationaleğitici systemsistem
356
925135
2649
Şu anki eğitim sistemimiz, oldukça etkili,
15:39
whichhangi is very efficientverimli but is very efficientverimli at a ratherdaha doğrusu badkötü thing.
357
927784
3709
ama kötü bir şekilde oldukça etkili.
15:43
So in secondikinci gradesınıf, all the kidsçocuklar are interestedilgili in scienceBilim,
358
931493
2974
İkinci sınıfta, kızlar ve
erkekler, bütün çocuklar
15:46
the girlskızlar and the boysçocuklar.
359
934467
1263
bilime ilgili oluyor.
15:47
They like to take stuffşey apartayrı. They have great curiositymerak.
360
935730
3974
Bir şeyleri ayırmayı seviyorlar.
Oldukça meraklılar da.
15:51
They like to investigateincelemek things. They go to scienceBilim museumsMüze.
361
939704
2499
İncelemeyi seviyorlar,
bilim müzelerine gidiyorlar.
15:54
They like to playoyun around. They're in secondikinci gradesınıf.
362
942203
6188
Vakit geçirmeyi seviyorlar,
ikinci sınıftalar.
16:00
They're interestedilgili.
363
948407
1494
İlgililer.
16:01
But by 11thinci or 12thinci gradesınıf, fewerDaha az than 10 percentyüzde
364
949901
2934
11 veya 12. sınıfa kadar, %10'undan
16:04
of them have any interestfaiz in scienceBilim whatsoeverher ne,
365
952835
3075
daha azı bilime bir nebze
de olsa ilgili kalabiliyor,
16:07
let aloneyalnız a desirearzu etmek to go into scienceBilim as a careerkariyer.
366
955910
2945
bilimi kariyer hedefi olarak
alma konusuna hiç girmiyorum.
16:10
So we have this remarkablyoldukça efficientverimli systemsistem
367
958855
2982
Herkesin kafasından
bilime olan ilgiyi söküp atan,
16:13
for beatingdayak any interestfaiz in scienceBilim out of everybody'sherkesin headkafa.
368
961837
3973
etkili ve muazzam bir sistemimiz var.
16:17
Is this what we want?
369
965810
1914
Bunu mu istiyoruz?
16:19
I think this comesgeliyor from what a teacheröğretmen colleagueçalışma arkadaşı of mineMayın
370
967724
2342
Bir öğretmen meslektaşımın,
''eğitimde bulimya yöntemi''
16:22
callsaramalar "the bulimicbulimik methodyöntem of educationEğitim."
371
970066
2722
olarak adlandırdığı şeyden geliyor olmalı.
16:24
You know. You can imaginehayal etmek what it is.
372
972788
1373
Biliyorsunuz.
Ne olduğunu anlayabilirsiniz.
16:26
We just jamreçel a wholebütün bunchDemet of factsGerçekler down theironların throatsBoğazı over here
373
974161
2948
Boğazlarına bir yığın bilgiyi
olduğu gibi boşaltıyoruz
16:29
and then they pukekusmuk it up on an examsınav over here
374
977109
2354
ve sınavda kâğıtlarına bunları kusuyorlar
16:31
and everybodyherkes goesgider home with no addedkatma intellectualentellektüel heftağırlık whatsoeverher ne.
375
979463
4579
ve herkes evine entelektüel edinim
olmaksızın, mutlu mesut gidiyor.
16:36
This can't possiblybelki continuedevam et to go on.
376
984042
2081
Bu böyle devam edemez.
16:38
So what do we do? Well the geneticistsgenetikçileri, I have to say,
377
986123
2334
Peki ya ne yapacağız?
Genetikçilerin yaşamlarını
16:40
have an interestingilginç maximMaxim they livecanlı by.
378
988457
1983
dayandırdıkları bir vecize vardır.
16:42
GeneticistsGenetikçileri always say, you always get what you screenekran for.
379
990440
5252
Genetikçiler her zaman test edildiğin
şeyin sonucunun alındığını söyler.
16:47
And that's meantdemek as a warninguyarı.
380
995692
2861
Bu bir uyarıdır aslında.
16:50
So we always will get what we screenekran for,
381
998553
2319
Her zaman test edildiğimiz
şeyi yaşayacağız
16:52
and partBölüm of what we screenekran for is in our testingtest yapmak methodsyöntemleri.
382
1000872
3455
ve bunun bir kısmını
sınav yöntemleri oluşturuyor.
16:56
Well, we hearduymak a lot about testingtest yapmak and evaluationdeğerlendirme,
383
1004327
3243
Sınav ve değerlendirme
konusunda birçok şey duyuyoruz
16:59
and we have to think carefullydikkatlice when we're testingtest yapmak
384
1007570
2187
ve sınava tabi tuttuğumuzda
dikkat etmemiz gerekiyor;
17:01
whetherolup olmadığını we're evaluatingdeğerlendirilmesi or whetherolup olmadığını we're weedingayıklayacaktır,
385
1009757
3087
ister değerlendiriyor,
ister ayrıştırıyor olalım,
17:04
whetherolup olmadığını we're weedingayıklayacaktır people out,
386
1012844
1459
ister insanları ayıklıyor,
17:06
whetherolup olmadığını we're makingyapma some cutkesim.
387
1014303
3134
isterse de eleme yapıyor olalım.
17:09
EvaluationDeğerlendirme is one thing. You hearduymak a lot about evaluationdeğerlendirme
388
1017437
2641
Değerlendirme başka bir
mevzu, son dönemde bunun
17:12
in the literatureEdebiyat these daysgünler, in the educationaleğitici literatureEdebiyat,
389
1020078
2910
hakkında edebiyatta, eğitim
dünyasında birçok şey duyuyoruz,
17:14
but evaluationdeğerlendirme really amountsmiktarlar to feedbackgeri bildirim and it amountsmiktarlar
390
1022988
2958
ama değerlendirme
geri bildirime tekabül ediyor,
17:17
to an opportunityfırsat for trialDeneme and errorhata.
391
1025946
2154
deneme ve yanılma şansı veriyor.
17:20
It amountsmiktarlar to a chanceşans to work over a longeruzun perioddönem of time
392
1028100
4494
Bu tür bir geri bildirim için uzun bir
zaman boyunca kendini hırpalamak
17:24
with this kindtür of feedbackgeri bildirim.
393
1032594
1910
anlamına geliyor.
17:26
That's differentfarklı than weedingayıklayacaktır, and usuallygenellikle, I have to tell you,
394
1034504
2938
Bu ayrıştırmadan farklı bir şey
17:29
when people talk about evaluationdeğerlendirme, evaluatingdeğerlendirilmesi studentsöğrencilerin,
395
1037442
2726
ve genellikle insanlar değerlendirmeden,
17:32
evaluatingdeğerlendirilmesi teachersöğretmenler, evaluatingdeğerlendirilmesi schoolsokullar,
396
1040168
2787
yani öğrencileri, öğretmenleri, okulları
17:34
evaluatingdeğerlendirilmesi programsprogramlar, that they're really talkingkonuşma about weedingayıklayacaktır.
397
1042955
4161
veya programları değerlendirmeden bahseder
iken aslında ayrıştırmayı kastediyorlar.
17:39
And that's a badkötü thing, because then you will get what you selectseçmek for,
398
1047116
4210
Bu kötü bir durum,
çünkü aradığını seçeceksin,
17:43
whichhangi is what we'vebiz ettik gottenkazanılmış so faruzak.
399
1051326
1958
ki bu zamana kadar da bunu elde ettik.
17:45
So I'd say what we need is a testÖlçek that saysdiyor, "What is x?"
400
1053284
3441
''X nedir?'' sorusunu soran
sınavlara ihtiyacımız var
17:48
and the answerscevaplar are "I don't know, because no one does,"
401
1056725
3092
ve cevaplar; ''Bilmiyorum,
çünkü kimse bilmiyor,'' olabilir
17:51
or "What's the questionsoru?" Even better.
402
1059817
1741
veya ''Soru nedir?" gibi
daha iyi bir cevap olabilir.
17:53
Or, "You know what, I'll look it up, I'll asksormak someonebirisi,
403
1061558
2390
Ya da, ''Şöyle yapalım; araştıracağım,
17:55
I'll phonetelefon someonebirisi. I'll find out."
404
1063964
2700
birilerine soracağım,
soruşturacağım ve bulacağım.''
17:58
Because that's what we want people to do,
405
1066664
1550
Çünkü aslında insanlardan bunu bekliyoruz
18:00
and that's how you evaluatedeğerlendirmek them.
406
1068214
1371
ve bu şekilde değerlendirmeliyiz.
18:01
And maybe for the advancedileri placementyerleştirme classessınıflar,
407
1069585
1943
Belki de ileri düzey yerleştirme
18:03
it could be, "Here'sİşte the answerCevap. What's the nextSonraki questionsoru?"
408
1071528
3714
sınıfları için cevap:
''Cevap burada. Diğer soru nedir?''
18:07
That's the one I like in particularbelirli.
409
1075242
1511
Özellikle bunu seviyorum.
18:08
So let me endson with a quotealıntı from WilliamWilliam ButlerButler YeatsYeats,
410
1076753
2177
William Butler Yeats'den bir alıntı ile
18:10
who said "EducationEğitim is not about fillingdolgu bucketskovalar;
411
1078930
3167
sonlandırayım:
''Eğitim kovayı doldurmak değil,
18:14
it is lightingaydınlatma firesyangınlar."
412
1082097
2153
ateşi yakmaktır.''
18:16
So I'd say, let's get out the matchesmaçlar.
413
1084250
3875
Kibritlerimizi hazır edelim.
18:20
Thank you.
414
1088125
1208
Teşekkürler.
18:21
(ApplauseAlkış)
415
1089333
3227
(Alkışlar)
Teşekkürler. (Alkışlar)
18:24
Thank you. (ApplauseAlkış)
416
1092560
3816
Translated by Esra Çakmak
Reviewed by Ramazan Şen

▲Back to top

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.

More profile about the speaker
Stuart Firestein | Speaker | TED.com