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
TED2013

Stuart Firestein: The pursuit of ignorance

斯达特•菲尔斯坦: 对无知的追求

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真正的科学研究是什么样的?作为神经学家,斯达特•菲尔斯坦开玩笑说,科学研究不想人们提到的那些科研模式,而更像”在黑暗里......四处排气。“在这个诙谐的演讲里,菲尔斯坦形象地描述了科学研究,并提议,我们更应该重视我们所不知道的东西——或者说”高质量的无知“——就像我们重视我们掌握的知识一样。
- Neuroscientist
Stuart Firestein teaches students and “citizen scientists” that ignorance is far more important to discovery than knowledge. Full bio

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00:12
There is an ancient proverb谚语 that says
0
495
3558
有句古老的谚语说
00:16
it's very difficult to find a black黑色 cat in a dark黑暗 room房间,
1
4053
4062
在暗室里很难找到黑猫,
00:20
especially特别 when there is no cat.
2
8115
2788
特别是里面根本没有猫的时候。
00:22
I find this a particularly尤其 apt易于 description描述 of science科学
3
10903
3329
我认为用这句话来描述科学
00:26
and how science科学 works作品 --
4
14232
2136
和科研方法特别恰当。
00:28
bumbling装模作样 around in a dark黑暗 room房间, bumping碰撞 into things,
5
16368
3320
在暗室里胡乱摸索,磕磕碰碰,
00:31
trying to figure数字 out what shape形状 this might威力 be,
6
19688
2302
想弄清楚不同东西的形状,
00:33
what that might威力 be,
7
21990
1444
猜想这些东西是什么。
00:35
there are reports报告 of a cat somewhere某处 around,
8
23434
2489
有报道说有只猫在暗室的某处了,
00:37
they may可能 not be reliable可靠, they may可能 be,
9
25923
1793
也许这个报道不可靠,也许可靠。
00:39
and so forth向前 and so on.
10
27716
1520
等等,等等。
00:41
Now I know this is different不同 than the way most people
11
29236
1976
我知道我现在所说的和大多数人
00:43
think about science科学.
12
31212
1552
对科学的看法是不同的。
00:44
Science科学, we generally通常 are told,
13
32764
1554
我们对科学的普遍认识是
00:46
is a very well-ordered良序 mechanism机制 for
14
34318
2750
它是一个
00:49
understanding理解 the world世界,
15
37068
1301
用来了解世界、
00:50
for gaining取得 facts事实, for gaining取得 data数据,
16
38369
2286
获得事实和数据的非常有序有理的机制。
00:52
that it's rule-based有章可循,
17
40655
1553
就是说科学是以各种原理为基础的。
00:54
that scientists科学家们 use this thing called the scientific科学 method方法
18
42208
3241
这些原理被称为科学方法。
00:57
and we've我们已经 been doing this for 14 generations or so now,
19
45449
2839
我们这样做科学研究已经大约14个世代了,
01:00
and the scientific科学 method方法 is a set of rules规则
20
48288
2571
科研方法被认为是一系列
01:02
for getting得到 hard, cold facts事实 out of the data数据.
21
50859
4192
用来从数据中得到事实真相的准则。
01:07
I'd like to tell you that's not the case案件.
22
55051
2095
我现在想告诉你,我们并不是这样搞科学的。
01:09
So there's the scientific科学 method方法,
23
57146
1832
确实是有一些科研方法,
01:10
but what's really going on is this. (Laughter笑声)
24
58978
2319
但是我们真正在做的就象是这样。(笑声)
01:13
[The Scientific科学 Method方法 vsVS. Farting放屁 Around]
25
61297
958
[科研方法Vs.四处排气]
01:14
And it's going on kind of like that.
26
62255
3104
真的是有点象
01:17
[... in the dark黑暗] (Laughter笑声)
27
65359
1421
[...在黑暗中四处排气](笑声)
01:18
So what is the difference区别, then,
28
66780
4541
那么,我所相信的
01:23
between之间 the way I believe science科学 is pursued追求的
29
71321
3816
对科学的追求方式
01:27
and the way it seems似乎 to be perceived感知?
30
75137
2861
和传统意义上的科学追求有什么不同呢?
01:29
So this difference区别 first came来了 to me in some ways方法
31
77998
2715
我第一次认识到这个差别是
01:32
in my dual role角色 at Columbia哥伦比亚 University大学,
32
80713
2097
在哥伦比亚大学担任两份工作的时候。
01:34
where I'm both a professor教授 and run a laboratory实验室 in neuroscience神经科学
33
82810
4155
在哥大,我是一名神经科学教授,同时也要掌管运作一个实验室。
01:38
where we try to figure数字 out how the brain works作品.
34
86965
2195
我们的实验室研究大脑如何运作。
01:41
We do this by studying研究 the sense of smell,
35
89160
2371
我们通过研究嗅觉
01:43
the sense of olfaction嗅觉, and in the laboratory实验室,
36
91531
2531
来做到这一点。
01:46
it's a great pleasure乐趣 and fascinating迷人 work
37
94062
2634
这是一个令人愉悦和振奋的工作。
01:48
and exciting扣人心弦 to work with graduate毕业 students学生们 and post-docs博士后
38
96696
2871
我很高兴能与我的研究生和博士后们一起工作,
01:51
and think up cool experiments实验 to understand理解 how this
39
99567
2611
想出一些很酷的实验来研究
01:54
sense of smell works作品 and how the brain might威力 be working加工,
40
102178
2386
嗅觉系统甚至是大脑是如何运作的。
01:56
and, well, frankly坦率地说, it's kind of exhilarating令人振奋.
41
104564
2802
确实,这样的科学实验令人心情振奋。
01:59
But at the same相同 time, it's my responsibility责任
42
107366
2718
但在同时,我担负着
02:02
to teach a large course课程 to undergraduates本科生 on the brain,
43
110084
2949
给本科生讲授神经科学的教职。
02:05
and that's a big subject学科,
44
113033
1075
这是个很重要的任务。
02:06
and it takes quite相当 a while to organize组织 that,
45
114108
2391
我需要花费很长时间来组织讲课内容。
02:08
and it's quite相当 challenging具有挑战性的 and it's quite相当 interesting有趣,
46
116499
2811
授课是非常有挑战性和非常有趣的工作。
02:11
but I have to say, it's not so exhilarating令人振奋.
47
119310
3557
但我不得不说,对我来说,它不是那么令人振奋。
02:14
So what was the difference区别?
48
122867
1396
那么这其中的区别是什么呢?
02:16
Well, the course课程 I was and am teaching教学
49
124263
2069
我的授课程内容
02:18
is called Cellular细胞的 and Molecular分子 Neuroscience神经科学 - I. (Laughs)
50
126332
6464
叫“细胞和分子神经科学(第一部分)”(笑声)
02:24
It's 25 lectures讲座 full充分 of all sorts排序 of facts事实,
51
132796
4555
它分为二十五讲,充满了各种各样的事实。
02:29
it uses使用 this giant巨人 book called "Principles原则 of Neural神经 Science科学"
52
137351
4317
使用的教科书是《神经科学原理》这本
02:33
by three famous著名 neuroscientists神经学家.
53
141668
2334
由三个著名的神经学家写就的鸿篇巨制。
02:36
This book comes in at 1,414 pages网页,
54
144002
3781
一共有 1,414 页。
02:39
it weighs a hefty沉重 seven and a half pounds英镑.
55
147783
2736
重达7.5磅。
02:42
Just to put that in some perspective透视,
56
150519
1927
要是换个角度来衡量,
02:44
that's the weight重量 of two normal正常 human人的 brains大脑.
57
152446
3455
这本书相当于两个正常人类大脑的重量。
02:47
(Laughter笑声)
58
155901
3283
(笑声)
02:51
So I began开始 to realize实现, by the end结束 of this course课程,
59
159184
3267
所以我开始意识到,这门课结束后,
02:54
that the students学生们 maybe were getting得到 the idea理念
60
162451
2248
学生们也许会觉得
02:56
that we must必须 know everything there is to know about the brain.
61
164699
3031
我们要想认识大脑,就必须要掌握这本书提供的所有知识
02:59
That's clearly明确地 not true真正.
62
167730
1762
这显然是不对的。
03:01
And they must必须 also have this idea理念, I suppose假设,
63
169492
2698
我想,他们一定也有这个想法,
03:04
that what scientists科学家们 do is collect搜集 data数据 and collect搜集 facts事实
64
172190
3381
科学家们做的就是收集数据,整理出事实,
03:07
and stick them in these big books图书.
65
175571
2089
然后把他们订在这样的厚重教科书里。
03:09
And that's not really the case案件 either.
66
177660
1407
这同样也不是事实。
03:11
When I go to a meeting会议, after the meeting会议 day is over
67
179067
3303
我去参加学术会议的时候,在会议结束后
03:14
and we collect搜集 in the bar酒吧 over a couple一对 of beers啤酒 with my colleagues同事,
68
182370
3097
我和我的同事们聚在酒吧里喝上几瓶啤酒。
03:17
we never talk about what we know.
69
185467
2201
我们从来不谈论我们已经知道的东西。
03:19
We talk about what we don't know.
70
187668
2166
我们谈论的是我们不知道的东西。
03:21
We talk about what still has to get doneDONE,
71
189834
2285
我们谈论还有什么是需要被研究的。
03:24
what's so critical危急 to get doneDONE in the lab实验室.
72
192119
2825
什么是实验室下一步的重点工作。
03:26
Indeed确实, this was, I think, best最好 said by Marie玛丽 Curie居里
73
194944
2557
事实上,我认为,玛丽 · 居里给出了最好的诠释:
03:29
who said that one never notices通告 what has been doneDONE
74
197501
2419
她说,一个科学家不在意已经落实的东西,
03:31
but only what remains遗迹 to be doneDONE.
75
199920
1461
而是在意那些还没有落实的东西。
03:33
This was in a letter to her brother哥哥 after obtaining获得
76
201381
2225
这是她在取得第二个研究生学位后,
03:35
her second第二 graduate毕业 degree, I should say.
77
203606
3718
在给她弟弟的信里这样说的。
03:39
I have to point out this has always been one of my favorite喜爱 pictures图片 of Marie玛丽 Curie居里,
78
207324
2813
告诉大家,这一直是我最喜爱的玛丽 · 居里照片之一。
03:42
because I am convinced相信 that that glow辉光 behind背后 her
79
210137
2303
我相信,在她身后的光芒
03:44
is not a photographic摄影 effect影响. (Laughter笑声)
80
212440
2738
绝对不是摄影棚的特效。(笑声)
03:47
That's the real真实 thing.
81
215178
1800
那一定是真的光芒。
03:48
It is true真正 that her papers文件 are, to this day,
82
216978
4380
她所撰写的论文现在
03:53
stored存储 in a basement地下室 room房间 in the BibliothBibliothèque Fran弗兰çaiseAISE
83
221358
2879
珍藏在法国国家图书馆的
03:56
in a concrete具体 room房间 that's lead-lined铅衬,
84
224237
2197
一个有含铅内墙的混凝土地下室里。
03:58
and if you're a scholar学者 and you want access访问 to these notebooks笔记本电脑,
85
226434
2652
如果你是一个学者,想要看看这些笔记本,
04:01
you have to put on a full充分 radiation辐射 hazmat危险品 suit适合,
86
229086
2749
你必须穿上一整套辐射防护服,
04:03
so it's pretty漂亮 scary害怕 business商业.
87
231835
2351
那是相当可怕的事儿。
04:06
Nonetheless尽管如此, this is what I think we were leaving离开 out
88
234186
2796
尽管如此,我认为我们的课程遗漏了(居里夫人所说的)
04:08
of our courses培训班
89
236982
1626
没有教给学生。
04:10
and leaving离开 out of the interaction相互作用 that we have
90
238608
2526
作为科学家,在与公众的互动中,
04:13
with the public上市 as scientists科学家们, the what-remains-to-be-done什么,仍然将要全熟.
91
241134
2973
也省略了告诉他们,什么是未被发现的。
04:16
This is the stuff东东 that's exhilarating令人振奋 and interesting有趣.
92
244107
2634
这是令人振奋和有趣的东西。
04:18
It is, if you will, the ignorance无知.
93
246741
2910
如果你愿意,你可以叫它无知。
04:21
That's what was missing失踪.
94
249651
979
这正是我们没注意到的方面。
04:22
So I thought, well, maybe I should teach a course课程
95
250630
2860
所以我想,嗯,也许我应该开一门课
04:25
on ignorance无知,
96
253490
2100
这门课讲的是“无知”
04:27
something I can finally最后 excel高强 at, perhaps也许, for example.
97
255590
3629
这也许就是我真正擅长的。
04:31
So I did start开始 teaching教学 this course课程 on ignorance无知,
98
259219
1878
后来我真的就开设了这门关于无知的课,
04:33
and it's been quite相当 interesting有趣
99
261097
1096
它真的是个相当有趣的课,
04:34
and I'd like to tell you to go to the website网站.
100
262193
2086
我会告诉你们这门课程的网址。
04:36
You can find all sorts排序 of information信息 there. It's wide open打开.
101
264279
3636
你可以在那里找到各种各样的信息。它完全是对外开放的。
04:39
And it's been really quite相当 an interesting有趣 time for me
102
267915
3523
对我来说,教这门课的那段时间是段美妙时光。
04:43
to meet遇到 up with other scientists科学家们 who come in and talk
103
271438
1841
我得以见到其他来参与的科学家,
04:45
about what it is they don't know.
104
273279
1548
和他们讨论他们所不知道的事情。
04:46
Now I use this word "ignorance无知," of course课程,
105
274827
1985
当然,我现在使用"无知"这个词,
04:48
to be at least最小 in part部分 intentionally故意地 provocative挑衅,
106
276812
3158
听起来好像有些恶意挑衅的意味,
04:51
because ignorance无知 has a lot of bad connotations内涵
107
279970
2390
因为无知有很多贬义的内涵
04:54
and I clearly明确地 don't mean any of those.
108
282360
2005
我说的当然不是那样的意思。
04:56
So I don't mean stupidity糊涂事, I don't mean a callow乳臭未干 indifference漠不关心
109
284365
3505
我不是说愚蠢,我也不是说对事实、原因和数据的
04:59
to fact事实 or reason原因 or data数据.
110
287870
2308
那种没心没肺的幼稚无知。
05:02
The ignorant愚昧 are clearly明确地 unenlightened闭塞, unaware不知道,
111
290178
3271
我说的无知是,未被启蒙的,没意识到的,
05:05
uninformed不知情, and present当下 company公司 today今天 excepted除外,
112
293449
3307
不了解的,除了占用自己的公司,
05:08
often经常 occupy占据 elected当选 offices办事处, it seems似乎 to me.
113
296756
2908
还经常占用选举办公室,在我看来。
05:11
That's another另一个 story故事, perhaps也许.
114
299664
1806
这也许是另一个故事。
05:13
I mean a different不同 kind of ignorance无知.
115
301470
1633
我这里指得的是另一种无知。
05:15
I mean a kind of ignorance无知 that's less pejorative贬义,
116
303103
2268
我所说的无知可没那么多贬义。
05:17
a kind of ignorance无知 that comes from a communal公社 gap间隙 in our knowledge知识,
117
305371
3487
我所说的无知是说我们在知识上共同的差距。
05:20
something that's just not there to be known已知
118
308858
1865
一些我们还没有了解的东西
05:22
or isn't known已知 well enough足够 yet然而 or we can't make predictions预测 from,
119
310723
2821
或者了解得还不够得东西,或者我们无法预知的东西。
05:25
the kind of ignorance无知 that's maybe best最好 summed总结 up
120
313544
2318
这种无知在
05:27
in a statement声明 by James詹姆士 Clerk书记 Maxwell麦克斯韦,
121
315862
1845
詹姆斯·克拉克·麦克斯韦发表的声明中有最好的诠释:
05:29
perhaps也许 the greatest最大 physicist物理学家 between之间 Newton牛顿 and Einstein爱因斯坦,
122
317707
3449
也许是最伟大的物理学家牛顿或者爱因斯坦
05:33
who said, "Thoroughly conscious意识 ignorance无知
123
321156
2301
说过,"完全自觉自醒的无知
05:35
is the prelude序幕 to every一切 real真实 advance提前 in science科学."
124
323457
2568
是每一次科学进步的前奏。“
05:38
I think it's a wonderful精彩 idea理念:
125
326025
1388
我认为这句话说得非常好,
05:39
thoroughly conscious意识 ignorance无知.
126
327413
3147
完全自觉自醒的无知。
05:42
So that's the kind of ignorance无知 that I want to talk about today今天,
127
330560
2421
这正是我今天所要讲的无知。
05:44
but of course课程 the first thing we have to clear明确 up
128
332981
1519
但当然,首先我们要搞清楚
05:46
is what are we going to do with all those facts事实?
129
334500
2103
我们该如何利用我们已经掌握的事实?
05:48
So it is true真正 that science科学 piles up at an alarming惊人 rate.
130
336603
3674
科学发现正以惊人的速度积累着,
05:52
We all have this sense that science科学 is this mountain of facts事实,
131
340277
2810
我们知道科学发现就是这些堆积如山的事实。
05:55
this accumulation积累 model模型 of science科学, as many许多 have called it,
132
343087
4036
科学的这种积累模式,就象很多人说的,
05:59
and it seems似乎 impregnable坚不可摧, it seems似乎 impossible不可能.
133
347123
2451
它看似坚不可摧,它看似毫无可能。
06:01
How can you ever know all of this?
134
349574
1314
你怎么可能掌握这一切呢?
06:02
And indeed确实, the scientific科学 literature文学 grows成长 at an alarming惊人 rate.
135
350888
3581
事实上,科学文献在以惊人的速度增长。
06:06
In 2006, there were 1.3 million百万 papers文件 published发表.
136
354469
3654
在 2006 年,共有一百三十万篇论文得以发表。
06:10
There's about a two-and-a-half-percent两个和一个半%的 yearly每年 growth发展 rate,
137
358123
2632
那是大约 2.5%的年增长率。
06:12
and so last year we saw over one and a half million百万 papers文件 being存在 published发表.
138
360755
4390
去年一年呢,有一百五十万篇论文被发表。
06:17
Divide划分 that by the number of minutes分钟 in a year,
139
365145
2230
这个数值除以一年的总分钟数,
06:19
and you wind up with three new papers文件 per minute分钟.
140
367375
3138
就意味着每一分钟就有三篇论文发表出来。
06:22
So I've been up here a little over 10 minutes分钟,
141
370513
1482
我在这儿已经讲了十多分钟了,
06:23
I've already已经 lost丢失 three papers文件.
142
371995
1776
就是说我已经失去了三篇论文。
06:25
I have to get out of here actually其实. I have to go read.
143
373771
2840
我需要离开这儿,赶紧去读那些论文呢。
06:28
So what do we do about this? Well, the fact事实 is
144
376611
3446
我们怎么利用这些已经发表的论文呢?嗯,事实是
06:32
that what scientists科学家们 do about it is a kind of a controlled受控 neglect忽略, if you will.
145
380057
4509
科学家在做的就是所谓的可控的忽略。
06:36
We just don't worry担心 about it, in a way.
146
384566
2664
就是说,我们不需要对我们操心那些发表的论文。
06:39
The facts事实 are important重要. You have to know a lot of stuff东东
147
387230
2243
事实当然是重要的。为了成为科学家,
06:41
to be a scientist科学家. That's true真正.
148
389473
1810
你要知道很多东西。这是事实。
06:43
But knowing会心 a lot of stuff东东 doesn't make you a scientist科学家.
149
391283
2927
但知识多并不会让你成为科学家。
06:46
You need to know a lot of stuff东东 to be a lawyer律师
150
394210
2665
要成为一名律师,你要掌握很多知识。
06:48
or an accountant会计 or an electrician电工 or a carpenter木匠.
151
396875
3892
要成为会计师、电工或者木工,你要掌握很多知识。
06:52
But in science科学, knowing会心 a lot of stuff东东 is not the point.
152
400767
3610
但在科学方面,掌握很多知识并不是重点。
06:56
Knowing会心 a lot of stuff东东 is there to help you get
153
404377
3556
掌握得知识多可以帮助你更好地
06:59
to more ignorance无知.
154
407933
1388
了解你的无知。
07:01
So knowledge知识 is a big subject学科, but I would say
155
409321
2510
所以掌握知识是很重要的,但我会说,
07:03
ignorance无知 is a bigger one.
156
411831
2487
知道自己的无知更重要。
07:06
So this leads引线 us to maybe think about, a little bit
157
414318
2194
这就让我们去思考,
07:08
about, some of the models楷模 of science科学 that we tend趋向 to use,
158
416528
2883
我们通常想采用的一些科学模式。
07:11
and I'd like to disabuse省悟 you of some of them.
159
419411
1825
在这里我要纠正你们对科学研究模式的一些偏见。
07:13
So one of them, a popular流行 one, is that scientists科学家们
160
421236
2313
其中一个很常见的科学研究模式,就是
07:15
are patiently耐心地 putting the pieces of a puzzle难题 together一起
161
423549
2628
科学家们在耐心地把拼图上的小图块一张一张地拼在一起,
07:18
to reveal揭示 some grand盛大 scheme方案 or another另一个.
162
426177
2773
去揭示一个又一个重大的发现。
07:20
This is clearly明确地 not true真正. For one, with puzzles谜题,
163
428950
2558
这显然不是那么回事。因为,说到拼图,
07:23
the manufacturer生产厂家 has guaranteed保证 that there's a solution.
164
431508
3499
厂家能保证你一定能做出完整的拼图。
07:27
We don't have any such这样 guarantee保证.
165
435007
1749
但我们对科学研究却没法打保票。
07:28
Indeed确实, there are many许多 of us who aren't so sure about the manufacturer生产厂家.
166
436756
3155
实际上,我们中的很多人对制造商也不是那么有信心。
07:31
(Laughter笑声)
167
439911
3063
(笑声)
07:34
So I think the puzzle难题 model模型 doesn't work.
168
442974
1757
所以我觉得科学研究并不遵循拼图模式。
07:36
Another另一个 popular流行 model模型 is that science科学 is busy unraveling解开 things
169
444731
3514
另一种普遍的模式是科学研究是需要一层层解开的难题。
07:40
the way you unravel the peels of an onion洋葱.
170
448245
2196
就象你拨开一层层的洋葱皮。
07:42
So peel by peel, you take away the layers of the onion洋葱
171
450441
2989
一层一层地,你一点点剥开洋葱的外皮,
07:45
to get at some fundamental基本的 kernel核心 of truth真相.
172
453430
2319
去了解其中的核心真相。
07:47
I don't think that's the way it works作品 either.
173
455749
2187
我同样不觉得这个模式是正确的。
07:49
Another另一个 one, a kind of popular流行 one, is the iceberg冰山 idea理念,
174
457936
2934
另一种,也是很普遍的一个,就是冰山模式。
07:52
that we only see the tip小费 of the iceberg冰山 but underneath
175
460870
2460
我们只能看到水面上的冰山尖,但是水面下
07:55
is where most of the iceberg冰山 is hidden.
176
463330
2185
才是隐藏着的大部分的冰山。
07:57
But all of these models楷模 are based基于 on the idea理念 of a large body身体 of facts事实
177
465515
3554
所有这些上述模式都是基于我们掌握的事实基础上的。
08:01
that we can somehow不知何故 or another另一个 get completed完成.
178
469069
2420
那些我们已经部分或者全部了解的事实。
08:03
We can chip芯片 away at this iceberg冰山 and figure数字 out what it is,
179
471489
3343
我们可以铲开冰山去了解它是怎么回事,
08:06
or we could just wait for it to melt熔化, I suppose假设, these days,
180
474832
2605
或者象现在的气候,我们等着它融化了就行了。
08:09
but one way or another另一个 we could get to the whole整个 iceberg冰山. Right?
181
477437
3227
不管怎么说我们最终会知道冰山到底什么样,对吧?
08:12
Or make it manageable管理. But I don't think that's the case案件.
182
480664
2467
这都是可控的。但我认为科学研究与此不同。
08:15
I think what really happens发生 in science科学
183
483131
2399
我觉得真正的科学研究模式
08:17
is a model模型 more like the magic魔法 well,
184
485530
1830
更像是个魔力井。
08:19
where no matter how many许多 buckets水桶 you take out,
185
487360
1837
不管你捞出多少桶水,
08:21
there's always another另一个 bucket of water to be had,
186
489197
2112
井里总有另桶水着你去捞。
08:23
or my particularly尤其 favorite喜爱 one,
187
491309
2127
还有一个我特别喜欢的说法,
08:25
with the effect影响 and everything, the ripples涟漪 on a pond池塘.
188
493436
2939
科学研究就象池塘上的一圈圈涟漪。
08:28
So if you think of knowledge知识 being存在 this ever-expanding不断扩大 ripple波纹 on a pond池塘,
189
496375
3127
科学研究就象是池塘里那不断扩展的一圈圈涟漪一样。
08:31
the important重要 thing to realize实现 is that our ignorance无知,
190
499502
3382
重要的是我们要意识到我们的无知和
08:34
the circumference圆周 of this knowledge知识, also grows成长 with knowledge知识.
191
502884
3382
知识的边界,是和我们所掌握的知识同时增长的。
08:38
So the knowledge知识 generates生成 ignorance无知.
192
506266
2763
所以说知识造就无知。
08:41
This is really well said, I thought, by George乔治 Bernard伯纳德 Shaw.
193
509029
2915
我觉得这句话真是说得太好。这是乔治 · 萧伯纳
08:43
This is actually其实 part部分 of a toast烤面包 that he delivered交付
194
511944
2677
在庆祝爱因斯坦工作成绩的晚宴上
08:46
to celebrate庆祝 Einstein爱因斯坦 at a dinner晚餐 celebrating庆祝 Einstein's爱因斯坦 work,
195
514621
3677
所说的祝酒词中的一句话。
08:50
in which哪一个 he claims索赔 that science科学
196
518298
1414
他认为:科学
08:51
just creates创建 more questions问题 than it answers答案.
["Science科学 is always wrong错误. It never solves解决了 a problem问题 without creating创建 10 more."]
197
519712
2265
只会创造出比答案更多的问题。["科学总是错误的。不创造出十个问题科学就没法解决任何一个问题。"]
08:53
I find that kind of glorious辉煌, and I think he's precisely恰恰 right,
198
521977
3542
我觉得这真是至理名言了。他说的一点没错。
08:57
plus it's a kind of job工作 security安全.
199
525519
2526
不过这也算是给科学界职业安全感。
09:00
As it turns out, he kind of cribbed那儿剽窃 that
200
528045
2726
结果呢,他可能是抄袭了
09:02
from the philosopher哲学家 Immanuel伊曼纽尔 Kant康德
201
530771
1852
哲学家康德。
09:04
who a hundred years年份 earlier had come up with this idea理念
202
532623
2645
早在一百年多年前,康德就有了同样的
09:07
of question propagation传播, that every一切 answer回答 begets相生 more questions问题.
203
535268
3808
问题繁殖的想法。就是说,每一个答案都会产生更多的问题。
09:11
I love that term术语, "question propagation传播,"
204
539076
2199
我喜欢"问题繁殖"这个词的意思,
09:13
this idea理念 of questions问题 propagating传播 out there.
205
541275
2739
把问题不断繁殖下去。
09:16
So I'd say the model模型 we want to take is not
206
544014
1887
所以我说搞科研的模式不是说
09:17
that we start开始 out kind of ignorant愚昧 and we get some facts事实 together一起
207
545901
3509
我们从无知开始找到事实答案,
09:21
and then we gain获得 knowledge知识.
208
549410
2143
然后我们获得知识这样的步骤。
09:23
It's rather kind of the other way around, really.
209
551553
2379
其实真的正好相反。
09:25
What do we use this knowledge知识 for?
210
553932
1907
我们会自问,我们用我们掌握的知识做什么好?
09:27
What are we using运用 this collection采集 of facts事实 for?
211
555839
2528
我们用我们收集到的事实来证明什么?
09:30
We're using运用 it to make better ignorance无知,
212
558367
2857
我们正是用知识和事实来推出更好的无知,
09:33
to come up with, if you will, higher-quality更高质量 ignorance无知.
213
561224
3079
如果可能,推出更高质的无知。
09:36
Because, you know, there's low-quality低质量 ignorance无知
214
564303
1872
因为,你知道有低质量的无知
09:38
and there's high-quality高质量 ignorance无知. It's not all the same相同.
215
566175
2413
也有高质量的无知。这两个可不是一样的。
09:40
Scientists科学家们 argue争论 about this all the time.
216
568588
2370
科学家总是为这个话题辩论。
09:42
Sometimes有时 we call them bull公牛 sessions会议.
217
570958
1965
有时我们叫它牛市会议。
09:44
Sometimes有时 we call them grant发放 proposals建议.
218
572923
1918
有时我们叫它研究提案。
09:46
But nonetheless尽管如此,, it's what the argument论据 is about.
219
574841
3508
不管怎么说,它就是关于无知的讨论。
09:50
It's the ignorance无知. It's the what we don't know.
220
578349
1844
它是我们的无知。它是我们所不知道的。
09:52
It's what makes品牌 a good question.
221
580193
2690
它也是一个好的提问。
09:54
So how do we think about these questions问题?
222
582883
1630
那么我们怎么考虑这些问题呢?
09:56
I'm going to show显示 you a graph图形 that shows节目 up
223
584513
1952
这里我给你们看一个图表
09:58
quite相当 a bit on happy快乐 hour小时 posters海报 in various各个 science科学 departments部门.
224
586465
3867
这个图表经常被各个科学部门用来做聚会的海报。
10:02
This graph图形 asks the relationship关系 between之间 what you know
225
590332
4221
这张图表关于你的科学兴趣
10:06
and how much you know about it.
226
594553
2190
和你掌握知识多少的关系。
10:08
So what you know, you can know anywhere随地 from nothing to everything, of course课程,
227
596743
3515
你的科学兴趣可能是从什么都不想知道到想掌握一切,当然,
10:12
and how much you know about it can be anywhere随地
228
600258
1683
你掌握知识的多少可以在
10:13
from a little to a lot.
229
601941
2423
或少或多的任何地方。
10:16
So let's put a point on the graph图形. There's an undergraduate大学本科.
230
604364
4232
所以我来举个例子。有一个本科生。
10:20
Doesn't know much but they have a lot of interest利益.
231
608596
2364
他知道的不多,但他有很多兴趣。
10:22
They're interested有兴趣 in almost几乎 everything.
232
610960
1691
他们几乎对所有的东西感兴趣。
10:24
Now you look at a master's硕士 student学生, a little further进一步 along沿 in their education教育,
233
612651
3454
现在来看一个硕士生,因为他受教育的时间更长,
10:28
and you see they know a bit more,
234
616105
1351
你看他知道得更多
10:29
but it's been narrowed收窄 somewhat有些.
235
617456
1890
但是他的兴趣却有点儿减少了。
10:31
And finally最后 you get your Ph博士.D., where it turns out
236
619346
2719
最后你来看看博士生,你会发现
10:34
you know a tremendous巨大 amount about almost几乎 nothing. (Laughter笑声)
237
622065
5105
他们感兴趣的东西几乎都没了。(笑声)
10:39
What's really disturbing烦扰的 is the trend趋势 line线 that goes through通过 that
238
627170
3781
在你沿着图表的线条在看下去的话,真正让人不安的是
10:42
because, of course课程, when it dips骤降 below下面 the zero axis, there,
239
630951
3775
在零点的下方的一个点,
10:46
it gets得到 into a negative area.
240
634726
2262
它是在负值区域的。
10:48
That's where you find people like me, I'm afraid害怕.
241
636988
2915
恐怕你们可以找到的就是像我这样的人了。
10:51
So the important重要 thing here is that this can all be changed.
242
639903
3368
但重要的是这些是可以改变的。
10:55
This whole整个 view视图 can be changed
243
643271
1804
仅仅是改变X轴上的某个标记,
10:57
by just changing改变 the label标签 on the x-axisx轴.
244
645075
3161
就可以改变整个视角。
11:00
So instead代替 of how much you know about it,
245
648236
1917
因此,与其问你知道多少,
11:02
we could say, "What can you ask about it?"
246
650153
3541
我们不如问,"你想问的问题是什么?"
11:05
So yes, you do need to know a lot of stuff东东 as a scientist科学家,
247
653694
2867
所以可以肯定,你确实需要掌握很多科学知识,
11:08
but the purpose目的 of knowing会心 a lot of stuff东东
248
656561
2629
但是掌握这些知识的目的
11:11
is not just to know a lot of stuff东东. That just makes品牌 you a geek极客, right?
249
659190
2587
不仅仅是为了了解这些知识。那只能让你变成一个科学怪人,对吧?
11:13
Knowing会心 a lot of stuff东东, the purpose目的 is
250
661777
2138
掌握很多知识的目的是
11:15
to be able能够 to ask lots of questions问题,
251
663915
1676
为了能够 提出更多的问题,
11:17
to be able能够 to frame thoughtful周到, interesting有趣 questions问题,
252
665591
3088
是为了能够提出细致、有趣的问题,
11:20
because that's where the real真实 work is.
253
668679
1725
那才是科学工作的重点。
11:22
Let me give you a quick idea理念 of a couple一对 of these sorts排序 of questions问题.
254
670404
2552
让我给你讲讲两个诸如此类的问题。
11:24
I'm a neuroscientist神经学家, so how would we come up
255
672956
2163
我是一个神经科学家,那么我们如何提出
11:27
with a question in neuroscience神经科学?
256
675119
1431
神经科学领域里的问题呢?
11:28
Because it's not always quite相当 so straightforward直截了当.
257
676550
2669
因为这些问题并不总是那么直接。
11:31
So, for example, we could say, well what is it that the brain does?
258
679219
2559
那么比如说,我们可以问,大脑是干嘛用的?
11:33
Well, one thing the brain does, it moves移动 us around.
259
681778
1814
嗯,大脑可以做到的一件事就是它能让我们移动。
11:35
We walk步行 around on two legs.
260
683592
2005
它能让我们用双腿行走。
11:37
That seems似乎 kind of simple简单, somehow不知何故 or another另一个.
261
685597
1851
这似乎有点太简单,是不是?
11:39
I mean, virtually实质上 everybody每个人 over 10 months个月 of age年龄
262
687448
2725
我的意思是,几乎每个都超过 10 个月龄的人
11:42
walks散步 around on two legs, right?
263
690173
2172
都可以用双腿走路,对吧?
11:44
So that maybe is not that interesting有趣.
264
692345
1391
所以说这个问题没什么意思。
11:45
So instead代替 maybe we want to choose选择 something a little more complicated复杂 to look at.
265
693736
3148
所以我们可能会选择提出一些更复杂些的问题去研究。
11:48
How about the visual视觉 system系统?
266
696884
2775
视觉系统怎么样?
11:51
There it is, the visual视觉 system系统.
267
699659
1627
对,就是视觉系统了。
11:53
I mean, we love our visual视觉 systems系统. We do all kinds of cool stuff东东.
268
701286
3248
我是说,我们喜欢研究视觉系统,可以搞很酷的研究。
11:56
Indeed确实, there are over 12,000 neuroscientists神经学家
269
704534
3391
事实上,超过 一万两千位神经科学家
11:59
who work on the visual视觉 system系统,
270
707925
1580
是研究视觉系统的。
12:01
from the retina视网膜 to the visual视觉 cortex皮质,
271
709505
2081
从视网膜到视觉皮层的
12:03
in an attempt尝试 to understand理解 not just the visual视觉 system系统
272
711586
2565
这些科研不仅仅是局限在视觉系统,
12:06
but to also understand理解 how general一般 principles原则
273
714151
3024
还包括如何通过视觉系统研究去了解
12:09
of how the brain might威力 work.
274
717175
1951
大脑是如何运作的普遍原理。
12:11
But now here's这里的 the thing:
275
719126
1660
目前的情况是:
12:12
Our technology技术 has actually其实 been pretty漂亮 good
276
720786
2480
我们现在拥有很好的
12:15
at replicating复制 what the visual视觉 system系统 does.
277
723266
2590
复制视觉系统的技术。
12:17
We have TV电视, we have movies电影,
278
725856
3023
我们有电视,我们有电影,
12:20
we have animation动画, we have photography摄影,
279
728879
2495
我们有动画,我们有摄影、
12:23
we have pattern模式 recognition承认, all of these sorts排序 of things.
280
731374
3151
我们有模型识别技术,很多其他的这一类技术。
12:26
They work differently不同 than our visual视觉 systems系统 in some cases,
281
734525
2646
有些视觉技术的工作原理和视觉系统不大一样。
12:29
but nonetheless尽管如此, we've我们已经 been pretty漂亮 good at
282
737171
1591
尽管如此,我们现有的视觉技术
12:30
making制造 a technology技术 work like our visual视觉 system系统.
283
738762
3476
已经与视觉系统非常近似了。
12:34
Somehow不知何故 or another另一个, a hundred years年份 of robotics机器人,
284
742238
2936
但是,机器人技术的发展已经有一百年了,
12:37
you never saw a robot机器人 walk步行 on two legs,
285
745174
2266
你还没见过一个用两条腿走路的机器人。
12:39
because robots机器人 don't walk步行 on two legs
286
747440
2163
因为机器人不是用两条腿走路的,
12:41
because it's not such这样 an easy简单 thing to do.
287
749603
2390
这可不是一件很容易做到的事。
12:43
A hundred years年份 of robotics机器人,
288
751993
1528
一百年的机器人技术,
12:45
and we can't get a robot机器人 that can move移动 more than a couple一对 steps脚步 one way or the other.
289
753521
3367
我们甚至不能让机器人走上一步或者两步。
12:48
You ask them to go up an inclined plane平面, and they fall秋季 over.
290
756888
2572
你让机器人走个斜面试试,它们肯定会摔倒。
12:51
Turn around, and they fall秋季 over. It's a serious严重 problem问题.
291
759460
2004
让它们转身,它们也会摔倒了。这是个科技上的难题。
12:53
So what is it that's the most difficult thing for a brain to do?
292
761464
3547
那么,对大脑来说,什么是最难完成的任务呢?
12:57
What ought应该 we to be studying研究?
293
765011
1623
我们应该学着研究什么呢?
12:58
Perhaps也许 it ought应该 to be walking步行 on two legs, or the motor发动机 system系统.
294
766634
4295
也许应该研究用两腿行走是怎么完成的,研究运动系统。
13:02
I'll give you an example from my own拥有 lab实验室,
295
770929
1735
我给你们举个我自己实验室的例子,
13:04
my own拥有 particularly尤其 smelly question,
296
772664
1725
我们对嗅觉问题特别感兴趣。
13:06
since以来 we work on the sense of smell.
297
774389
2099
我们研究嗅觉。
13:08
But here's这里的 a diagram of five molecules分子
298
776488
3228
这里是五个分子构图
13:11
and sort分类 of a chemical化学 notation符号.
299
779716
1510
和他们的化学排序。
13:13
These are just plain old molecules分子, but if you sniff吸气 those molecules分子
300
781226
2996
这都是些最普通的分子了,但如果你用你脸上那两个鼻梁下的小洞洞
13:16
up these two little holes in the front面前 of your face面对,
301
784222
2470
来闻闻那些分子的话,
13:18
you will have in your mind心神 the distinct不同 impression印象 of a rose玫瑰.
302
786692
3874
你会在脑海记住那个印象非常深刻的“玫瑰”。
13:22
If there's a real真实 rose玫瑰 there, those molecules分子 will be the ones那些,
303
790566
2158
如果说真的有玫瑰的话,那些分子就是“玫瑰”。
13:24
but even if there's no rose玫瑰 there,
304
792724
1560
但即使没有玫瑰,
13:26
you'll你会 have the memory记忆 of a molecule分子.
305
794284
1591
你也会有关于这些分子的记忆。
13:27
How do we turn molecules分子 into perceptions看法?
306
795875
3104
我们是如何把一些分子转变成脑海里的印象的?
13:30
What's the process处理 by which哪一个 that could happen发生?
307
798979
1857
这个怎样的一个过程呢?
13:32
Here's这里的 another另一个 example: two very simple简单 molecules分子, again in this kind of chemical化学 notation符号.
308
800836
3960
还有另一个例子: 两个非常简单的分子结构,带着这些化学符号。
13:36
It might威力 be easier更轻松 to visualize想象 them this way,
309
804796
2077
也许这样看着它们的分子式更容易,
13:38
so the gray灰色 circles are carbon atoms原子, the white白色 ones那些
310
806873
2794
灰色的圈圈是碳原子,白色的
13:41
are hydrogen atoms原子 and the red ones那些 are oxygen atoms原子.
311
809667
2775
是氢原子,红色的是氧原子。
13:44
Now these two molecules分子 differ不同 by only one carbon atom原子
312
812442
4298
那么这两个分子式的差别就在于一个碳原子
13:48
and two little hydrogen atoms原子 that ride along沿 with it,
313
816740
2688
和两个与碳原子相连的氢原子,
13:51
and yet然而 one of them, heptyl acetate醋酸盐,
314
819428
1986
其中的一个分子叫乙酸庚酯
13:53
has the distinct不同 odor气味 of a pear,
315
821414
2311
带着特殊的梨味儿。
13:55
and hexyl acetate醋酸盐 is unmistakably明白地 banana香蕉.
316
823725
3839
但是醋酸己酯却带来一种很明显的香蕉味儿。
13:59
So there are two really interesting有趣 questions问题 here, it seems似乎 to me.
317
827564
2557
我就想问两个非常有趣的问题。
14:02
One is, how can a simple简单 little molecule分子 like that
318
830121
3215
其中一个是,一个如此简单的小分子
14:05
create创建 a perception知觉 in your brain that's so clear明确
319
833336
2468
是如何在你的脑海里建立起如此清晰的认识
14:07
as a pear or a banana香蕉?
320
835804
1742
让你轻松辨别出一只梨或是一个香蕉的呢?
14:09
And secondly其次, how the hell地狱 can we tell the difference区别
321
837546
3121
第二,我们到底是怎样辨别出这个差异的呢?
14:12
between之间 two molecules分子 that differ不同 by a single carbon atom原子?
322
840667
4315
两个分子仅仅只有一个碳原子键的不同而已。
14:16
I mean, that's remarkable卓越 to me,
323
844982
1646
我的意思是,这样的问题对我来说简直是太有趣了。
14:18
clearly明确地 the best最好 chemical化学 detector探测器 on the face面对 of the planet行星.
324
846628
3032
我们每个人都拥有这个星球上最优质的化学探测器呀!
14:21
And you don't even think about it, do you?
325
849660
2776
你甚至从来都没想过这些,对吧?
14:24
So this is a favorite喜爱 quote引用 of mine that takes us
326
852436
2617
让我们再回来谈谈无知和设问。
14:27
back to the ignorance无知 and the idea理念 of questions问题.
327
855053
1746
这是我最喜欢讲给大家的一句名言。
14:28
I like to quote引用 because I think dead people
328
856799
2019
我喜欢引用名言是因为我想既使是死人
14:30
shouldn't不能 be excluded排除 from the conversation会话.
329
858818
2543
也应该参与这样的讨论。
14:33
And I also think it's important重要 to realize实现 that
330
861361
1939
我认为(关于无知的)
14:35
the conversation's对话的 been going on for a while, by the way.
331
863300
2462
谈论其实已经进行很久了。
14:37
So Erwin欧文 Schrodinger薛定谔, a great quantum量子 physicist物理学家
332
865762
2758
埃尔温 · 薛定谔是伟大的量子物理学家。
14:40
and, I think, philosopher哲学家, points out how you have to
333
868520
2566
我认为他也是哲学家。他指出你需要不懈地
14:43
"abide遵守 by ignorance无知 for an indefinite不定 period" of time.
334
871086
3465
“保持永久无限期的无知”
14:46
And it's this abiding守法 by ignorance无知
335
874551
1987
正是这种如何持久得保持无知
14:48
that I think we have to learn学习 how to do.
336
876538
1666
我认为,正是我们需要学会的。
14:50
This is a tricky狡猾 thing. This is not such这样 an easy简单 business商业.
337
878204
2977
这是件很不容易的事情。可没有那么简单。
14:53
I guess猜测 it comes down to our education教育 system系统,
338
881181
1959
现在我该讲讲我们的教育系统了。
14:55
so I'm going to talk a little bit about ignorance无知 and education教育,
339
883140
2457
我要讲讲无知和教育,
14:57
because I think that's where it really has to play out.
340
885597
2268
因为我觉得教育系统需要重视“无知”。
14:59
So for one, let's face面对 it,
341
887865
2267
那么现在让我们正视现实吧。
15:02
in the age年龄 of Google谷歌 and Wikipedia维基百科,
342
890132
3352
这个时代有谷歌,维基百科这样的网站,
15:05
the business商业 model模型 of the university大学
343
893484
1793
大学的运营模式,
15:07
and probably大概 secondary次要 schools学校 is simply只是 going to have to change更改.
344
895277
3421
甚至是我们的中学,真的都需要一些实质的改变。
15:10
We just can't sell facts事实 for a living活的 anymore.
345
898698
1901
我们真的不能光靠贩卖“事实”为生了。
15:12
They're available可得到 with a click点击 of the mouse老鼠,
346
900599
2050
你只要轻松的点击鼠标就可以找到事实的。
15:14
or if you want to, you could probably大概 just ask the wall
347
902649
2496
如果你想,在现在这样的年代,你甚至可能仅仅对着墙提问,
15:17
one of these days, wherever哪里 they're going to hide隐藏 the things
348
905145
1712
墙里面藏着的机器就可能
15:18
that tell us all this stuff东东.
349
906857
1417
回答你所有的问题。
15:20
So what do we have to do? We have to give our students学生们
350
908274
2883
我们要做的是什么?我们必须让我们的学生
15:23
a taste味道 for the boundaries边界, for what's outside that circumference圆周,
351
911157
3896
尝到探索的滋味,去了解事实以外的世界。
15:27
for what's outside the facts事实, what's just beyond the facts事实.
352
915053
4308
事实之外还有什么,除了事实还有什么。
15:31
How do we do that?
353
919361
2157
我们应该怎么做?
15:33
Well, one of the problems问题, of course课程,
354
921518
1508
是呀,现在有个问题,
15:35
turns out to be testing测试.
355
923026
2109
很难解决,那就是--考试。
15:37
We currently目前 have an educational教育性 system系统
356
925135
2649
目前,我们的教育制度
15:39
which哪一个 is very efficient高效 but is very efficient高效 at a rather bad thing.
357
927784
3709
是非常高效的,但是非常高效地干了件坏事。
15:43
So in second第二 grade年级, all the kids孩子 are interested有兴趣 in science科学,
358
931493
2974
在二年级时,几乎所有的孩子都对科学感兴趣,
15:46
the girls女孩 and the boys男孩.
359
934467
1263
无论女孩还是男孩。
15:47
They like to take stuff东东 apart距离. They have great curiosity好奇心.
360
935730
3974
他们喜欢把东西拆开。他们有很强的好奇心。
15:51
They like to investigate调查 things. They go to science科学 museums博物馆.
361
939704
2499
他们喜欢做调查。他们喜欢去科学博物馆。
15:54
They like to play around. They're in second第二 grade年级.
362
942203
6188
他们喜欢四处玩耍。他们是小学二年级的学生。
16:00
They're interested有兴趣.
363
948407
1494
他们对什么都感兴趣。
16:01
But by 11th or 12th grade年级, fewer than 10 percent百分
364
949901
2934
等到了第 11 或 12 年级(高中),只有 不到10%
16:04
of them have any interest利益 in science科学 whatsoever任何,
365
952835
3075
的学生对科学感兴趣,
16:07
let alone单独 a desire欲望 to go into science科学 as a career事业.
366
955910
2945
更别说想把科学探索作为自己的职业了。
16:10
So we have this remarkably异常 efficient高效 system系统
367
958855
2982
所以我说,我们有这个极其高效的系统
16:13
for beating跳动 any interest利益 in science科学 out of everybody's每个人的 head.
368
961837
3973
很善于打击这些孩子们心里的科学兴趣。
16:17
Is this what we want?
369
965810
1914
这真的是我们想要的吗?
16:19
I think this comes from what a teacher老师 colleague同事 of mine
370
967724
2342
我的一位大学老师同事把这样的现象
16:22
calls电话 "the bulimic贪食症 method方法 of education教育."
371
970066
2722
叫做"填鸭式教育"。
16:24
You know. You can imagine想像 what it is.
372
972788
1373
你知道吧?你可以想象出来的。
16:26
We just jam果酱 a whole整个 bunch of facts事实 down their throats喉咙 over here
373
974161
2948
我们只是把一大勺的“事实”塞进他们的喉咙里,
16:29
and then they puke呕吐 it up on an exam考试 over here
374
977109
2354
然后他们在考试的时候再把它吐出来。
16:31
and everybody每个人 goes home with no added添加 intellectual知识分子 heft分量 whatsoever任何.
375
979463
4579
每个回家的孩子从学校里没得到什么有益的收获。
16:36
This can't possibly或者 continue继续 to go on.
376
984042
2081
我们不能这样继续下去了。
16:38
So what do we do? Well the geneticists遗传学家, I have to say,
377
986123
2334
那么,我们该怎么办?那些遗传学家,我不得不说,
16:40
have an interesting有趣 maxim格言 they live生活 by.
378
988457
1983
他们中流传着很有趣的格言。
16:42
Geneticists遗传学家 always say, you always get what you screen屏幕 for.
379
990440
5252
遗传学家经常说,你总能得到你想要筛选出的东西。
16:47
And that's meant意味着 as a warning警告.
380
995692
2861
我们可以把这句话当成警告。
16:50
So we always will get what we screen屏幕 for,
381
998553
2319
我们总能得到我们想要筛选出的东西,
16:52
and part部分 of what we screen屏幕 for is in our testing测试 methods方法.
382
1000872
3455
测评方法是非常重要的。
16:56
Well, we hear a lot about testing测试 and evaluation评测,
383
1004327
3243
我们已经听过太多的测试呀,评价呀,
16:59
and we have to think carefully小心 when we're testing测试
384
1007570
2187
我们需要认真考虑我们在进行测试的时候
17:01
whether是否 we're evaluating评估 or whether是否 we're weeding除草,
385
1009757
3087
我们在评分还是在除草,
17:04
whether是否 we're weeding除草 people out,
386
1012844
1459
我们是不是要把一些人排除掉,
17:06
whether是否 we're making制造 some cut.
387
1014303
3134
我们是不是在裁掉一部分人。
17:09
Evaluation评估 is one thing. You hear a lot about evaluation评测
388
1017437
2641
评价是一回事。你在教育学类文献中,
17:12
in the literature文学 these days, in the educational教育性 literature文学,
389
1020078
2910
可以阅读到很多有关如何做测试的书。
17:14
but evaluation评测 really amounts to feedback反馈 and it amounts
390
1022988
2958
测评其实相当于反馈,
17:17
to an opportunity机会 for trial审讯 and error错误.
391
1025946
2154
测评为试验和错误提供机会。
17:20
It amounts to a chance机会 to work over a longer period of time
392
1028100
4494
测评提供的这些反馈
17:24
with this kind of feedback反馈.
393
1032594
1910
应该是为了以后的长期工作提供帮助
17:26
That's different不同 than weeding除草, and usually平时, I have to tell you,
394
1034504
2938
这就和除草不同,但我要告诉你们,通常情况下,
17:29
when people talk about evaluation评测, evaluating评估 students学生们,
395
1037442
2726
当人们谈论到评价,评价学生,
17:32
evaluating评估 teachers教师, evaluating评估 schools学校,
396
1040168
2787
评价教师,评价学校,
17:34
evaluating评估 programs程式, that they're really talking about weeding除草.
397
1042955
4161
评价项目,他们谈论的实际上就是除草
17:39
And that's a bad thing, because then you will get what you select选择 for,
398
1047116
4210
这就不是什么好事了。因为你会得到你想选择的,
17:43
which哪一个 is what we've我们已经 gotten得到 so far.
399
1051326
1958
结果呢我们真的得到了我们想要的(不到10%的高中生想搞科学)。
17:45
So I'd say what we need is a test测试 that says, "What is x?"
400
1053284
3441
我觉得我们需要有这样的测验问,“某某是什么?"
17:48
and the answers答案 are "I don't know, because no one does,"
401
1056725
3092
答案可以是"我不知道,因为没有人知道。”
17:51
or "What's the question?" Even better.
402
1059817
1741
或者更好的答案是"你的问题是什么?"
17:53
Or, "You know what, I'll look it up, I'll ask someone有人,
403
1061558
2390
或者,回答,"好的,我会查一下,我会问别人,
17:55
I'll phone电话 someone有人. I'll find out."
404
1063964
2700
我会打电话给别人问。我的找到答案"。
17:58
Because that's what we want people to do,
405
1066664
1550
这才是我们需要的反应,
18:00
and that's how you evaluate评估 them.
406
1068214
1371
这才是我们评价的方式。
18:01
And maybe for the advanced高级 placement放置 classes,
407
1069585
1943
对一些优等生班,
18:03
it could be, "Here's这里的 the answer回答. What's the next下一个 question?"
408
1071528
3714
答案可能是,"这就是答案。接下来的问题是什么?"
18:07
That's the one I like in particular特定.
409
1075242
1511
这是我特别喜欢的答案。
18:08
So let me end结束 with a quote引用 from William威廉 Butler男管家 Yeats叶芝,
410
1076753
2177
让我引述威廉 · 巴特勒 · 叶芝的话来结束我的演讲,
18:10
who said "Education教育 is not about filling填充 buckets水桶;
411
1078930
3167
他说"教育不是把桶填满 ;
18:14
it is lighting灯光 fires火灾."
412
1082097
2153
而是点亮火苗。“
18:16
So I'd say, let's get out the matches火柴.
413
1084250
3875
所以我建议,让我们拿出火柴来。
18:20
Thank you.
414
1088125
1208
谢谢。
18:21
(Applause掌声)
415
1089333
3227
(掌声)
18:24
Thank you. (Applause掌声)
416
1092560
3816
谢谢大家。(掌声)
Translated by Lin Piao
Reviewed by Zhiting Chen

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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