But we believe the answer for why those numbers have the values they do may rely on the form of the extra dimensions.	მაგრამ ჩვენ გვჯერა, პასუხი: თუ რატომ აქვს ამ ციფრებს ღირებულება შეიძლება დაეყრდნოს ექსტრა განზომილებებს.


And the wonderful thing is, if those numbers had any other values than the known ones, the universe, as we know it, wouldn't exist.	შესანიშნავია რომ თუ ამ ციფრებს ექნება სხვა ღირებულება, ცნობილებისგან განსხვავებით, სამყარო, ისეთი როგორიც ჩვენ ვიცით, არ უნდა არსებობდეს.


This is a deep question.	ეს არის სიღრმისეული კითხვა.


Why are those numbers so finely tuned to allow stars to shine and planets to form, when we recognize that if you fiddle with those numbers -- if I had 20 dials up here and I let you come up and fiddle with those numbers, almost any fiddling makes the universe disappear.	რატომ არის ეს ციფრები ასე ფაქიზად მოწყობილი რომ დაუშვან ვარსკვლავების ნათება და პლანეტების ჩამოყალიბება,. როდესაც ჩვენ ვაღიარებთ რომ გიკავია ეს ციფრები -- თუ მე მაქვს 20 ციფრი აქ და ნებას დაგრთავთ აამუშავო დაიკავო ციფრებთან, თითქმის ყველა ციფრი გააქრობს სამყაროს.


So can we explain those 20 numbers?	ასე რომ ჩვენ შეგვიძლია ამ 20 ციფრის ახსნა?


And string theory suggests that those 20 numbers have to do with the extra dimensions.	და სიმების თეორია გვთავაზობს რომ ამ 20 ციფრს საქმე აქვს ექსტრა განზომილებებთან


Let me show you how.	ნება მიბოძეთ განახოთ როგორ,


So when we talk about the extra dimensions in string theory, it's not one extra dimension, as in the older ideas of Kaluza and Klein.	ასე როცა ჩვენ ვსაუბრობთ ექსტრა განზომილებებზე სიმების თეორიაში. ეს არაა ექსტრა განზომილება, როგორც ძველ კალუზას და კლეინის იდეაში


This is what string theory says about the extra dimensions.	ეს არის ის რასაც სიმების თეორია ამბობს ექსტრა განზომილებებზე


They have a very rich, intertwined geometry.	მათ აქვთ ძალიან მდიდარი ჩახლართული გეომეტრია.


This is an example of something known as a Calabi-Yau shape -- name isn't all that important.	ეს არის მაგალითი ცნობილი როგორც Calabi-Yau ფორმა -- სახელი არაა იმდენად მნიშვნელოვანი.


But, as you can see, the extra dimensions fold in on themselves and intertwine in a very interesting shape, interesting structure.	მაგრამ როგორც ხედავთ, ექსტრა განზომილებები გახვეულია თავის თავში იხლართებიან ძალიან საინტერესო ფორმებში საინტერესო სტრუქტურაში.


And the idea is that if this is what the extra dimensions look like, then the microscopic landscape of our universe all around us would look like this on the tiniest of scales.	და იდეა არის ის რომ თუ ასე გამოიყურებიან ექსტრა განზომილებები, მაშინ ჩვენი სამყაროს მიკროსკოპული ლანდშაფტი ყველაფერი ჩვენს გარშემო ასე გამოიყურება უწვრილეს მასშტაბზე.


When you swing your hand, you'd be moving around these extra dimensions over and over again, but they're so small that we wouldn't know it.	როდესაც იქნევთ ხელს, თქვენ მოძრაობთ ამ ექსტრა განზომილებებს შორის, ისევ და ისევ, მაგრამ ისინი იმდენად მცირეა რომ ჩვენ არ ვიცით.


So what is the physical implication, though, relevant to those 20 numbers?	რა არის ამ 20 ციფრის შესაბამისი ფიზიკური მნიშვნელობა?


Consider this. If you look at the instrument, a French horn, notice that the vibrations of the airstreams are affected by the shape of the instrument.	შეადარეთ ეს, თუ თქვენ უყურებთ ინსტრუმენტს, ფრანგული საყვირი, შეამჩნევთ რომ ჰაერის ნაკადის ვიბრაცია ინსტრუმენტის ფორმის ზეგავლენის ქვეშაა.


Now in string theory, all the numbers are reflections of the way strings can vibrate.	ახლა სიმების თეორიაში, ყველა ციფრი აისახება იმ გზით რომ სიმებს შეუძლია ვიბრირება.


So just as those airstreams are affected by the twists and turns in the instrument, strings themselves will be affected by the vibrational patterns in the geometry within which they are moving.	და როგორც ის ჰაერის ნაკადი იცვლის ფორმას ინსტრუმენტში, სიმები თავის მხრივ იქნებიან ვიბრაციული მოდელის გეომეტრიის გავლენის ქვეშ.


So let me bring some strings into the story.	იქ სადაც ისინი მოძრაობენ ნება მომეცით მოვიტანო რამდენიმე სიმი ამ აბავში.


And if you watch these little fellows vibrating around -- they'll be there in a second -- right there, notice that they way they vibrate is affected by the geometry of the extra dimensions.	და თუ ხედავთ ამ პატარა სიმებს, რომლებიც ვიბრირებს -- ისინი უნდა იყვნენ აქ წამში -- სწორედ იქ, შეამჩნიეთ რომ ამ გზით მათი ვიბრაცია გავლენას ახდენს ექსტრა განზომილებების გეომეტრიაზე.


So, if we knew exactly what the extra dimensions look like -- we don't yet, but if we did -- we should be able to calculate the allowed notes, the allowed vibrational patterns.	ასე რომ თუ ჩვენ გვეცოდინებოდა ზედმიწევნით როგორ გამოიყურებიან ექსტრა განზომილებები -- ჩვენ ჯერ არ ვიცით -- მაგრამ თუ გვეცოდინებოდა ჩვენ შეგვეძლებოდა გამოგვეთვალა დაშვებული შენიშვნები, დაშვებული ვიბრაციული მოდელი.


And if we could calculate the allowed vibrational patterns, we should be able to calculate those 20 numbers.	და თუ ჩვენ შეგვეძლებოდა დაშვებული ვიბრაციული მოდელის გამოთვლა ჩვენ შეგვეძლებოდა გამოგვეთვალა ის 20 ციფრი.


And if the answer that we get from our calculations agrees with the values of those numbers that have been determined through detailed and precise experimentation, this in many ways would be the first fundamental explanation for why the structure of the universe is the way it is.	და თუ პასუხი რომელსაც ჩვენ მივირებთ ჩვენი გამოთვლებიდან, დათანხმდება ამ ციფრების ღირებულებებს განისაზღვრება დეტალური ექსპერიმენტი. ეს მრავალ მხრივ იქნება პირველი ფუნდამენტური ახსნა იმისა თუ რატომაა სამყაროს სტრუქტურა ისეთი როგორიც არის


Now, the second issue that I want to finish up with is: how might we test for these extra dimensions more directly?	ახლა მეორე ამოსავალი წერტილი რომლითაც მინდა დავამტავრო არის: როგორ შეიძლება ჩვენ შევამოწმოთ ეს ექსტრა განზომილებები უფრო უშუალოდ?


Is this just an interesting mathematical structure that might be able to explain some previously unexplained features of the world, or can we actually test for these extra dimensions?	არის კი ეს საინტერესო მათემატიკური სტრუქტურა, რომელსაც ძალუძს ახსნას სამყაროს, წინამდებარე რამდენიმე აუხსნელი მახასიათებელი? ან შეგვიძლია ჩვენ რეალურად შევამოწმოთ ეს ექსტრა განზომილებები?


And we think -- and this is, I think, very exciting -- that in the next five years or so we may be able to test for the existence of these extra dimensions.	და ჩვენ ვფიქრობთ -- ეს არის, მე ვფიქრობ, ძალიან ამაღელვებელი -- შემდეგ ხუთ წელიწადში ჩვენ შესაძლოა გვქონდეს საშუალება შევამოწმოთ ამ ექსტრა განზომილებების არსებობა.


Here's how it goes. In CERN, Geneva, Switzerland, a machine is being built called the Large Hadron Collider.	აი როგორ ხდება ცერნში, ჟენევა, შვეიცარია, მანქანა რომელიც აშენებულია, ქვია - დიდი ადრონული კოლაიდერი


It's a machine that will send particles around a tunnel, opposite directions, near the speed of light.	ეს არის მანქანა რომელის მილშიც უნდა შეუშვან ნაწილაკები რომლებიც იმოძრავებენ საწინააღმდეგო მიმართულებით სინათლის სიჩქარესთან ახლოს.


Every so often those particles will be aimed at each other, so there's a head-on collision.	ნაწილაკები იქნებიან დამიზნებული ერთმანეთის მიმართ ისე რომ ერთმანეთს პირისპირ შეეჯახონ


The hope is that if the collision has enough energy, it may eject some of the debris from the collision from our dimensions, forcing it to enter into the other dimensions.	იმედი არის იმისა რომ შეჯახებას ექნება საკმარისი ენერგია მას შეუძლია გამოსტყორცნოს, შეჯახების ნამსხვრევები ჩვენს განზომილებაში, სხვა განზომილებებში შეჭრით


How would we know it?	როგორ გავიგებთ ამას?


Well, we'll measure the amount of energy after the collision, compare it to the amount of energy before, and if there's less energy after the collision than before, this will be evidence that the energy has drifted away.	კარგი ჩვენ გავზომავთ ენერგიის რაოდენობას, შეჯახების შემდეგ შევადარებთ მანამდე არსებულ ენერგიის რაოდენობას და თუ იქნება აქ ნაკლები ენერგია შეჯახების მერე ვიდრე მანამდე იყო, ცხადი იქნება რომ ენერგია გაიფანტა.


And if it drifts away in the right pattern that we can calculate, this will be evidence that the extra dimensions are there.	და თუ გაიფანტა, იმ სახით რომელიც ჩვენ შეგვიძლია გამოვთვალოთ. ცხადი იქნება რომ ეს ექსტრა განზომილებები არსებობს.


Let me show you that idea visually.	ნება მომეცით გაჩვენოთ ეს იდეა ვიზუალურად.


So, imagine we have a certain kind of particle called a graviton -- that's the kind of debris we expect to be ejected out, if the extra dimensions are real.	წარმოიდგინეთ ჩვენ გვაქვს კონკრეტული ნაწილაკი რომელსაც გრავიტონი ჰქვია -- ეს არის ის ნამსხვრევი რომელსაც ჩვენ ველოდებით რომ გამოსტყორცნის გარეთ თუ ექსტრა განზომილებები რეალურია


But here's how the experiment will go.	მაგრამ აგერ როგორ წარიმართება ექსპერიმენტი.


You take these particles. You slam them together.	იღებთ ამ ნაწილაკებს, შეყრით მათ ერთად,


You slam them together, and if we are right, some of the energy of that collision will go into debris that flies off into these extra dimensions.	შეყრით ერთად და თუ ჩვენ სწორედ მივდივართ, ამ შეჯახების გარკვეული ენერგია წავა ამ ნამსხვრევებში რომელიც გაიფანტება ექსტრა განზოილებებში.


So this is the kind of experiment that we'll be looking at in the next five, seven to 10 years or so.	ეს ისეთი სახის ექსპერიმენტია, რომელსაც დავაკვირდებით შემდეგი ხუთი, შვიდი ან 10 წელი.


And if this experiment bears fruit, if we see that kind of particle ejected by noticing that there's less energy in our dimensions than when we began, this will show that the extra dimensions are real.	და თუ ეს ექსპერიმენტი ანახებს წარმატებულ შედეგს, თუ დავინახავთ რომ ამ სახის ნაწილაკები გამოიტყორცნება და დაიმზირება , რომ ნაკლები ენერგიაა ჩვენს განზომილებებში მაშინ ჩვენ დავიწყებთ, ეს აჩვენებს რომ ექსტრა განზომილებები რეალურია.


And to me this is a really remarkable story, and a remarkable opportunity. Going back to Newton with absolute space -- didn't provide anything but an arena, a stage in which the events of the universe take place.	და ეს ჩემთვის მართლაც შესანიშნავი ისტორიაა, და შესანიშნავი შესაძლებლობა. უკან რომ დავბრუნდეთ ნიუტონის აბსოლიტურ სივრცეში -- ის არ უზრუნველყოფდა არაფერს მაგრამ როგორც არენა, ეტაპი რომელზეც სამყაროს მოვლენების ახსნამ დაიდო ადგილი


Einstein comes along and says, well, space and time can warp and curve -- that's what gravity is.	აინშტაინი მოდის და ამბობს: სივრცე და დრო შეიძლება გამრუდდეს და დეფორმირდეს, ეს არის გრავიტაცია.


And now string theory comes along and says, yes, gravity, quantum mechanics, electromagnetism, all together in one package, but only if the universe has more dimensions than the ones that we see.	ახლა კი სიმების თეორია მოდის და ამბობს, დიახ გრავიტაცია, კვანტური მექანიკა, ელექტრომაგნიტიზმი -- ყველაფერი ერთ შეკვრაშია, ოღონდ მხოლოდ იმ შემთხვევაში თუ სამყაროს მეტი განზომილებები აქვს ვიდრე ჩვენ ვხედავთ


And this is an experiment that may test for them in our lifetime.	და ეს არის ექსპერიმენტი, რომელსაც შეუძლია შეამოწმოს ეს ჩვენს ცხოვრებაში.


Amazing possibility.	შესანიშნავი შესაძლებლობაა,


Thank you very much.	ძალიან დიდი მადლობა.


(Applause)	(აპლოდისმენტები)


So, I lead a team at Google that works on machine intelligence; in other words, the engineering discipline of making computers and devices able to do some of the things that brains do.	მე Google-ში ვხელმძღვანელობ ჯგუფს, რომელიც მანქანურ ინტელექტზე მუშაობს. სხვა სიტყვებით, ესაა საინჟინრო დისციპლინა, რომელიც კომპიუტერებს და მოწყობილობებს აკეთებინებს იმას, რასაც ტვინები აკეთებენ.


And this makes us interested in real brains and neuroscience as well, and especially interested in the things that our brains do that are still far superior to the performance of computers.	ამიტომ, ჩვენ ნამდვილი ტვინებითაც და ნეირომეცნიერებითაც ვართ დაინტერესებული. განსაკუთრებით ტვინის ისეთი ფუნქციებით, რომლებიც ბევრად აღემატება კომპიუტერებისას.


Historically, one of those areas has been perception, the process by which things out there in the world -- sounds and images -- can turn into concepts in the mind.	ისტორიულად, ერთ-ერთი ასეთი ფუნქცია აღქმაა. პროცესი, რომლის შედეგადაც მსოფლიოში არსებული ხმები და გამოსახულებები, ტვინში წარმოდგენებად იქცევა.


This is essential for our own brains, and it's also pretty useful on a computer.	ეს ჩვენი ტვინის აუცილებელი ფუნქციაა და კომპიუტერისთვისაც საკმაოდ გამოსადეგი.


The machine perception algorithms, for example, that our team makes, are what enable your pictures on Google Photos to become searchable, based on what's in them.	ჩვენი გუნდის მიერ შექმნილი მანქანური აღქმის ალგორითმების მაგალითია, როცა Google-ის ფოტოებში სურათების მოძებნა, მასზე არსებული გამოსახულებითაა შესაძლებელი.


The flip side of perception is creativity: turning a concept into something out there into the world.	აღქმის საპირისპირო მხარე შემოქმედებაა. როცა წარმოდგენას რეალობად აქცევთ.


So over the past year, our work on machine perception has also unexpectedly connected with the world of machine creativity and machine art.	გასულ წელს, მანქანურ აღქმაზე მუშაობამ, მოულოდნელად მანქანურ შემოქმედებასთან და მანქანურ ხელოვნებასთან დაგვაკავშირა.


I think Michelangelo had a penetrating insight into to this dual relationship between perception and creativity.	ვფიქრობ, მიქელანჯელოს აზრი ორმხრივ დამოკიდებულებაზე აღქმასა და შემოქმედებას შორის, მართლაც შორსმჭვრეტელი იყო.


This is a famous quote of his: "Every block of stone has a statue inside of it, and the job of the sculptor is to discover it."	მისი ეს ცნობილი ციტატა შემდეგია: "ქვის ყოველი ბლოკის შიგნით ქანდაკებაა და მოქანდაკის ამოცანაა ის აღმოაჩინოს"


So I think that what Michelangelo was getting at is that we create by perceiving, and that perception itself is an act of imagination and is the stuff of creativity.	მგონი, მიქელანჯელო იმას გულისხმობდა, რომ ჩვენ აღქმის წყალობით ვქმნით და აღქმა თვითონაა წარმოსახვის აქტი და მასალა შემოქმედებისთვის.


The organ that does all the thinking and perceiving and imagining, of course, is the brain.	ორგანო, რომელიც ამას ყველაფერს ფიქრობს, აღიქვამს და წარმოიდგენს რა თქმა უნდა ტვინია.


And I'd like to begin with a brief bit of history about what we know about brains.	მინდა ტვინზე ჩვენი ცოდნის მოკლე ისტორიული მიმოხილვით დავიწყო.


Because unlike, say, the heart or the intestines, you really can't say very much about a brain by just looking at it, at least with the naked eye.	გულისგან და ნაწლავებისგან განსხვავებით, ტვინს თუ შეხედავთ, მასზე ბევრს ვერაფერს იტყვით, ყოველ შემთხვევაში შეუიარაღებელი თვალით.


The early anatomists who looked at brains gave the superficial structures of this thing all kinds of fanciful names, like hippocampus, meaning "little shrimp."	ადრეული ანატომები, რომლებიც ტვინს აკვირდებოდნენ მის გარე სტრუქტურას სხვადასხვა უცნაურ სახელებს არქმევდნენ, მაგალითად, როგორც ჰიპოკამპი, რაც "პატარა კრევეტს" ნიშნავს


But of course that sort of thing doesn't tell us very much about what's actually going on inside.	თუმცა, რა თქმა უნდა, ეს ყველაფერი, ბევრს არაფერს გვეუბნება იმაზე, თუ რა ხდება სინამდვილეში შიგნით.


The first person who, I think, really developed some kind of insight into what was going on in the brain was the great Spanish neuroanatomist, Santiago Ramón y Cajal, in the 19th century, who used microscopy and special stains that could selectively fill in or render in very high contrast the individual cells in the brain, in order to start to understand their morphologies.	ვფიქრობ, პირველი, ვინც რეალურად შეიქმნა რაღაც წარმოდგენა მაინც, თუ რა ხდებოდა ტვინში, დიდი ესპანელი ნეიროანატომი სანტიაგო რამონ ი კახალი იყო, მე-19 საუკუნეში. მან მიკროსკოპი და სპეციალური საღებავი გამოიყენა, რომლითაც ტვინის ცალკეული უჯრედები შერჩევითად შეავსო და კონტრასტული გახადა, რითიც მათი მორფოლოგია გაიგო.


And these are the kinds of drawings that he made of neurons in the 19th century.	ესაა ნეირონების ის გამოსახულებები, რომლებიც მან მე-19 საუკუნეში დახატა.


This is from a bird brain.	ეს ჩიტის ტვინია.


And you see this incredible variety of different sorts of cells, even the cellular theory itself was quite new at this point.	აქ თქვენ უჯრედების არაჩვეულებრივ მრავალფეროვნებას ხედავთ, ამ დროს უჯრედული თეორიაც კი, საკმაოდ ახალი ხილი იყო.


And these structures, these cells that have these arborizations, these branches that can go very, very long distances -- this was very novel at the time.	მითუმეტეს, უჯრედთა სტრუქტურები უჯრედთა ეს განშტოებები და მათი ეს განტოტვა, რომელიც ძალიან შორს მიდის, ეს ძალიან ახალი იყო.


They're reminiscent, of course, of wires.	ისინი რა თქმა უნდა სადენებს გაგონებთ,


That might have been obvious to some people in the 19th century; the revolutions of wiring and electricity were just getting underway.	რაც შეიძლება უკვე ნაცნობი იყო ზოგისთვის მე-19 საუკუნეში. ელექტროფიკაცია სწორედ ამ დროს იწყებოდა.


But in many ways, these microanatomical drawings of Ramón y Cajal's, like this one, they're still in some ways unsurpassed.	თუმცა, დიდი ანგარიშით, რამონ ი კახალის ეს მიკრონატომიური გამოსახულებები რაღაც მხრივ დღესაც შეუდარებელია.


We're still more than a century later, trying to finish the job that Ramón y Cajal started.	ერთი საუკუნის შემდეგ, ჩვენ ჯერ კიდევ ვცდილობთ რამონ ი კახალის მიერ დაწყებული საქმის დასრულებას.


These are raw data from our collaborators at the Max Planck Institute of Neuroscience.	ეს ჩვენი კოლეგების მიერ მოპოვებული დაუმუშავებელი მონაცემებია, მაქს პლანკის ნეირომეცნიერების ინსტიტუტიდან.


And what our collaborators have done is to image little pieces of brain tissue.	ჩვენმა კოლეგებმა, ტვინის ქსოვილის პატარა ნაჭრები გამოსახეს.


The entire sample here is about one cubic millimeter in size, and I'm showing you a very, very small piece of it here.	ეს მთელი ნიმუში დაახლოებით 1 კუბური მილიმეტრია და მე აქ ძალიან პატარა ნაჭერს გაჩვენებთ.


That bar on the left is about one micron.	მარცხნივ, ეს ფირფიტა დაახლოებით 1 მიკრონია.


The structures you see are mitochondria that are the size of bacteria.	სტრუქტურები, რომელსაც ხედავთ ბაქტერიის ზომის მიტოქონდრიებია.


And these are consecutive slices through this very, very tiny block of tissue.	ეს ქსოვილის ძალიან მცირე ბლოკის მიმდევრობითი ჩამონაჭრებია.


Just for comparison's sake, the diameter of an average strand of hair is about 100 microns.	შედარებისთვის, თმის ერთი ღერის საშუალო დიამეტრი 100 მიკრონია.


So we're looking at something much, much smaller than a single strand of hair.	ანუ აქ ჩვენ ვუყურებთ თმის ღერზე ბევრად პატარა რამეს.


And from these kinds of serial electron microscopy slices, one can start to make reconstructions in 3D of neurons that look like these.	ამ მიკროსკოპული ჩამონაჭრების სერიიდან შეიძლება 3 განზომილებიანი ნეირონის მსგავსი რეკონსტრუქციების აწყობა.


So these are sort of in the same style as Ramón y Cajal.	სტილით ისინი, რამონ ი კახალის ნახატებს ჰგავს.


Only a few neurons lit up, because otherwise we wouldn't be able to see anything here.	მხოლოდ ცალკეული ნეირონები ნათდება, სხვაგვარად ვერაფერს დავინახავდით.


It would be so crowded, so full of structure, of wiring all connecting one neuron to another.	ისეთი გადაჭედილი იქნებოდა, სავსე სტრუქტურებითა და გაყვანილობებით, რომლებიც ერთ ნეირონს მეორესთან აერთებს


So Ramón y Cajal was a little bit ahead of his time, and progress on understanding the brain proceeded slowly over the next few decades.	მაშ, რამონ ი კახალი დროს ცოტათი უსწრებდა და ტვინის გაგება ნელა პროგრესირებდა შემდეგი რამდენიმე ათწლეულის მანძილზე.


But we knew that neurons used electricity, and by World War II, our technology was advanced enough to start doing real electrical experiments on live neurons to better understand how they worked.	თუმცა, ჩვენ ვიცოდით, რომ ნეირონები ელექტრობას იყენებდნენ და მეორე მსოფლიო ომისთვის, ტექნოლოგია საკმარისად განვითარებული იყო იმისთვის, რომ ცოცხალ ნეირონებზე ნამდვილი ელექტრო ექსპერიმენტები ჩატარებულიყო იმისთვის რომ უკეთ შეგვესწავლა, როგორ მუშაობენ ისინი.


This was the very same time when computers were being invented, very much based on the idea of modeling the brain -- of "intelligent machinery," as Alan Turing called it, one of the fathers of computer science.	ეს ზუსტად ის დროა, როცა კომპიუტერები გამოიგონეს, სწორედ ტვინის მოდელირებაზე, ე.წ. "გონიერ მანქანაზე" დაფუძნებით, როგორც მას კომპიუტერული მეცნიერების ერთ-ერთმა მამამ, ალან ტიურინგმა უწოდა.


Warren McCulloch and Walter Pitts looked at Ramón y Cajal's drawing of visual cortex, which I'm showing here.	უორენ მაკკალოკმა და უოლტერ პიტსმა შეხედეს რამონ ი კახალის ნახატებს, რომელზეც მხედველობის ქერქი იყო ახლა სწორედ ამას ხედავთ.


This is the cortex that processes imagery that comes from the eye.	ტვინის ეს ქერქი თვალებიდან შემოსულ გამოსახულებებს ამუშავებს


And for them, this looked like a circuit diagram.	მათთვის ეს შეკრული წრედის დიაგრამასავით იყო.


So there are a lot of details in McCulloch and Pitts's circuit diagram that are not quite right.	მაკკალოკმა და პიტსის წრედის დიაგრამაში ბევრი დეტალი მთლად ზუსტი არ არის,


But this basic idea that visual cortex works like a series of computational elements that pass information one to the next in a cascade, is essentially correct.	თუმცა ძირითადი იდეა, რომ მხედველობის ქერქი მუშაობს, როგორც გამოთვლითი ელემენტების სერია, რომლებიც ერთმანეთს კასკადურად გადასცემენ ინფორმაციას, არსებითად სწორია.


Let's talk for a moment about what a model for processing visual information would need to do.	მოდი, ერთი წუთით ვთქვათ რა უნდა გააკეთოს ვიზუალური ინფორმაციის დამუშავების მოდელმა


The basic task of perception is to take an image like this one and say, "That's a bird," which is a very simple thing for us to do with our brains.	აღქმის ძირითადი ამოცანაა, აიღოს მსგავსი გამოსახულება და თქვას "ეს ჩიტია" რაც ჩვენთვის ძალიან ადვილია ტვინის გამოყენებით.


But you should all understand that for a computer, this was pretty much impossible just a few years ago.	თუმცა, ყველას უნდა გესმოდეთ, რომ კომპიუტერისთვის სულ რაღაც რამდენიმე წლის წინ ეს პრაქტიკულად შეუძლებელი იყო.


The classical computing paradigm is not one in which this task is easy to do.	კომპიუტერის კლასიკურ პარადიგმაში მსგავსი რამის გაკეთება მარტივი არ არის.


So what's going on between the pixels, between the image of the bird and the word "bird," is essentially a set of neurons connected to each other in a neural network, as I'm diagramming here.	მაშ, რაც ხდება პიქსელებს, ჩიტის გამოსახულებასა და სიტყვა "ჩიტს" შორის, არსებითად ნეირონების სიმრავლეა, რომლებიც ერთმანეთს ნეირონულ ქსელში უკავშირდება, როგორც დიაგრამაზე ხედავთ.


This neural network could be biological, inside our visual cortices, or, nowadays, we start to have the capability to model such neural networks on the computer.	ეს ნეირონული ქსელი შეიძლება იყოს ბიოლოგიური, ჩვენ მხედველობის ქერქში, ან დღესდღეობით, ჩვენ გვაქვს საშუალება ასეთი ნეირონული ქსელების მოდელი კომპიუტერში შევქმნათ.


And I'll show you what that actually looks like.	გაჩვენებთ სინამდვილეში ეს როგორ გამოიყურება.


So the pixels you can think about as a first layer of neurons, and that's, in fact, how it works in the eye -- that's the neurons in the retina.	პიქსელები ნეირონების პირველ შრედ შეიძლება წარმოვიდგინოთ ფაქტიურად ასე მუშაობს თვალიც... ეს არის ნეირონები რეტინაში.


And those feed forward into one layer after another layer, after another layer of neurons, all connected by synapses of different weights.	ისინი აწვდიან ინფორმაციას ნეირონების ზედა შრეს და შემდეგ შრეებს, ერთი მეორის მიყოლებით, ისინი ყველა ერთმანეთს სხვადასხვა წონის სინაფსებით უკავშირდება.


The behavior of this network is characterized by the strengths of all of those synapses.	ამ ქსელის ქცევა, სინაფსების ძალებით ხასიათდება.


Those characterize the computational properties of this network.	ისინი ქსელის გამოთვლით თვისებებს ახასიათებენ.


And at the end of the day, you have a neuron or a small group of neurons that light up, saying, "bird."	და საბოლოოდ ვიღებთ ნეირონს ან ნეირონების მცირე ჯგუფს, რომლებიც ნათდებიან და ამბობენ "ჩიტი"


Now I'm going to represent those three things -- the input pixels and the synapses in the neural network, and bird, the output -- by three variables: x, w and y.	ვაპრებ შემდეგი სამი რამ: შემავალი პიქსელები, სინაფსები ნეირონული ქსელში და შედეგი - ჩიტი, სამ ცვლადად წარმოგიდგინოთ: x, w და y.


There are maybe a million or so x's -- a million pixels in that image.	გვაქვს სადღაც ალბათ მილიონი x. მილიონი პიქსელი ამ გამოსახულებაში.


There are billions or trillions of w's, which represent the weights of all these synapses in the neural network.	არსებობს მილიარდობით, ან ტრილიონობით w, რაც ნეირონულ ქსელში თითოეული სინაფსის წონას წარმოადგენს.


And there's a very small number of y's, of outputs that that network has.	და y-ები ძალიან მცირე რაოდენობით. რაც ქსელიდან გამომავალი შედეგებია.


"Bird" is only four letters, right?	"ჩიტი" მხოლოდ ოთხი ასოსგან შედგება.


So let's pretend that this is just a simple formula, x "x" w = y.	წარმოვიდგინოთ შემდეგი მარტივი ფორმულა: x "x" w = y.


I'm putting the times in scare quotes because what's really going on there, of course, is a very complicated series of mathematical operations.	გამრავლების ნიშანი ბრჭყალებში ჩავსვი, რადგან, რა თქმა უნდა, სინამდვილეში ამ ადგილას, ძალიან რთული მათემატიკური ოპერაციების წყებაა.


That's one equation.	ეს ერთი განტოლებაა


There are three variables.	და სამი ცვლადი.


And we all know that if you have one equation, you can solve one variable by knowing the other two things.	ჩვენ ვიცით, რომ თუ გვაქვს ერთი განტოლება, შეგვძილია ის ერთი ცვლადის მიმართ ამოვხსნათ თუ დანარჩენი ორი ცნობილია.


So the problem of inference, that is, figuring out that the picture of a bird is a bird, is this one: it's where y is the unknown and w and x are known.	მაშ, ამოცნობის პრობლემა, ანუ, იმის დადგენა, რომ ჩიტის სურათზე ჩიტია გამოსახული შემდეგზე დადის: y უცნობია და w და x კი - ცნობილი.


You know the neural network, you know the pixels.	ვიცით ნეირონული ქსელი და ვიცით პიქსელები.


As you can see, that's actually a relatively straightforward problem.	როგორც ხედავთ, ეს შედარებით სწორხაზოვანი ამოცანაა.


You multiply two times three and you're done.	ორს სამზე გაამრავლებთ და მორჩა.


I'll show you an artificial neural network that we've built recently, doing exactly that.	მე გაჩვენებთ ხელოვნურ ნეირონულ ქსელს, რომელიც ცოტა ხნის წინ, ზუსტად ასე ავაგეთ.


This is running in real time on a mobile phone, and that's, of course, amazing in its own right, that mobile phones can do so many billions and trillions of operations per second.	ის მობილურ ტელეფონზე მუშა რეჟიმშია და რა თქმა უნდა, თავისთავად საოცრებაა, რომ მობილურ ტელეფონებს ამდენი მილიარდობით და ტრილიონობით ოპერაციების შესრულება შეუძლიათ წამში.


What you're looking at is a phone looking at one after another picture of a bird, and actually not only saying, "Yes, it's a bird," but identifying the species of bird with a network of this sort.	ჩვენ ვხედავთ ტელეფონს, რომელიც უყურებს ჩიტის სურათებს ერთი მეორის მიყოლებით და არა მხოლოდ ამბობს: "დიახ, ეს ჩიტია", არამედ ამგვარი ქსელის გამოყენებით, ადგენს მის სახეობას.


So in that picture, the x and the w are known, and the y is the unknown.	მაშ, ამ სურათში, x და w ცნობილია, y - უცნობი.


I'm glossing over the very difficult part, of course, which is how on earth do we figure out the w, the brain that can do such a thing?	მე, რა თქმა უნდა, ვტოვებ იმ ურთულეს ნაწილს, თუ როგორ ვახერხებთ w-ს გაგებას, ტვინისას, რომელსაც ამის გაკეთება შეუძლია?


How would we ever learn such a model?	როგორ დავადგინოთ ეს მოდელი?


So this process of learning, of solving for w, if we were doing this with the simple equation in which we think about these as numbers, we know exactly how to do that: 6 = 2 x w, well, we divide by two and we're done.	w-ს გაგების ეს პროცესი თუ ამას მარტივი განტოლებიდან ვაკეთებთ, რომელშიც ცვლადებს რიცხვებად წარმოვიდგენთ, ზუსტად ვიცით ეს როგორ გავაკეთოთ: 6 = 2 x w, ვყოფთ 2-ზე და დამთავრდა.


The problem is with this operator.	პრობლემა სწორედ ამ ოპერაციაშია,


So, division -- we've used division because it's the inverse to multiplication, but as I've just said, the multiplication is a bit of a lie here.	გაყოფაში... ჩვენ ვიყენებთ გაყოფას, რადგან ის გამრავლების საპირისპიროა, მაგრამ როგორც გითხარით, ეს მთლად გამრავლება არ არის.


This is a very, very complicated, very non-linear operation; it has no inverse.	ეს ურთულესი, ძალიან არაწრფივი ოპერაციაა, რომელსაც საპირისპირო არ გააჩნია.


So we have to figure out a way to solve the equation without a division operator.	ამიტომ, ამ განტოლების ამოხსნა გაყოფის ოპერაციის გარეშე უნდა მოვახერხოთ.


And the way to do that is fairly straightforward.	ამის გაკეთება კი, საკმაოდ მარტივად შეიძლება.


You just say, let's play a little algebra trick, and move the six over to the right-hand side of the equation.	უბრალოდ, პატარა ალგებრული ხრიკი ვიხმაროთ და 6-იანი განტოლების მარჯვენა მხარეს გადავიტანოთ.


Now, we're still using multiplication.	ახლა, ისევ გამრავლება გვაქვს


And that zero -- let's think about it as an error.	და ეს ნული.... მოდი ის "ცდომილებად" წარმოვიდგინოთ.


In other words, if we've solved for w the right way, then the error will be zero.	სხვა სიტყვებით, w-ის მიმართ სწორად თუ ამოვხსნით, მაშინ ცდომილება 0 იქნება.


And if we haven't gotten it quite right, the error will be greater than zero.	ხოლო, თუ შევცდებით, ცდომილება 0-ზე მეტი უნდა იყოს.


So now we can just take guesses to minimize the error, and that's the sort of thing computers are very good at.	მაშ, ახლა უკვე ვარაუდით, შეგვიძლია ცდომილება მინიმუმზე დავიყვანოთ. სწორედ ამაში არიან კომპიუტერები ძალიან ძლიერები.


So you've taken an initial guess: what if w = 0?	მაშ, პირველადი ვარაუდი: იქნებ w = 0?


Well, then the error is 6.	მაშინ ცდომილება იქნება 6.


What if w = 1? The error is 4.	ახლა ვცადოთ w = 1?


And then the computer can sort of play Marco Polo, and drive down the error close to zero.	ცდომილებაა 4. შემდეგ კომპიუტერს შეუძლია "გამოცნობა" ითამაშოს და ცდომილება 0-ს მიუახლოვოს.


As it does that, it's getting successive approximations to w.	ამით ის w-ს მიმდევრობით მიახლოებებს იგებს.


Typically, it never quite gets there, but after about a dozen steps, we're up to w = 2.999, which is close enough.	როგორც წესი, ზუსტად ვერასდროს გაიგებს, მაგრამ ათეული ბიჯის შემდეგ, ჩვენ ვიღებთ w = 2.999, რაც საკმარისი მიახლოებაა.


And this is the learning process.	ესაა შესწავლის პროცესი.


So remember that what's been going on here is that we've been taking a lot of known x's and known y's and solving for the w in the middle through an iterative process.	გაგახსენებთ რას ვაკეთებთ. ვიღებთ უამრავ ცნობილ x-ს და y-ს და იტერაციული პროცესის გამოყენებით ვიგებთ w-ს.


It's exactly the same way that we do our own learning.	ზუსტად ასე ვსწავლობთ ჩვენც.


We have many, many images as babies and we get told, "This is a bird; this is not a bird."	ბავშვობაში უამრავ გამოსახულებას ვხედავთ და გვეუბნებიან: "ესაა ჩიტი, ეს არაა ჩიტი"


And over time, through iteration, we solve for w, we solve for those neural connections.	და დროთა განმავლობაში, იტერაციით, ჩვენ ვიგებთ w-ს და ვაგებთ ნეიონულ კავშირებს.


So now, we've held x and w fixed to solve for y; that's everyday, fast perception.	მაშ, ახლა ვიცით x და w და შეგვიძლია y-სთვის ამოვხსნათ; ეს ყოველდღიური სწრაფი აღქმაა.


We figure out how we can solve for w, that's learning, which is a lot harder, because we need to do error minimization, using a lot of training examples.	ჩვენ ვარკვევთ როგორ გავიგოთ w, ეს შესწავლაა, რაც ბევრად უფრო რთულია, რადგან უამრავ მაგალითზე წვრთნის გამოყენებით, ცდომილების მინიმიზაცია გვიწევს.


And about a year ago, Alex Mordvintsev, on our team, decided to experiment with what happens if we try solving for x, given a known w and a known y.	დაახლოებით 1 წლის წინ, ჩვენი გუნდის წევრმა, ალექს მორდვინცევმა, გადაწყვიტა ჩაეტარებინა განტოლების x-ის მიმართ ამოხსნის ექსპერიმენტი, მაშინ როცა w და y ცნობილია.


In other words, you know that it's a bird, and you already have your neural network that you've trained on birds, but what is the picture of a bird?	სხვა სიტყვებით, ვიცით, რომ ეს ჩიტია და გვაქვს ნეირონული ქსელი, რომელსაც ჩიტების ამოცნობა შეუძლია, მაგრამ როგორი იქნება ჩიტის გამოსახულება?


It turns out that by using exactly the same error-minimization procedure, one can do that with the network trained to recognize birds, and the result turns out to be ...	აღმოჩნდა, რომ ზუსტად ისეთივე ცდომილების შემამცირებელი პროცედურის გამოყენებით შეგვიძლია ეს ჩიტების ამოცნობაზე გაწვრთნილ ნეირონულ ქსელს გავუკეთოთ და შედეგი...


a picture of birds.	ჩიტების გამოსახულებაა.


So this is a picture of birds generated entirely by a neural network that was trained to recognize birds, just by solving for x rather than solving for y, and doing that iteratively.	მაშ, ჩიტების ეს გამოსახულება, მთლიანად ისეთი ნეირონული ქსელის მიერაა შექმნილი, რომლებიც ჩიტების ამოცნობაზეა გაწვრთნილი. ეს შესაძლებელი გახდა მხოლოდ y-ის ნაცვლად x მიმართ იტერაციული ამოხსნით.


Here's another fun example.	აი, კიდევ ერთი სახალისო მაგალითი.


This was a work made by Mike Tyka in our group, which he calls "Animal Parade."	ეს ჩვენი ჯგუფის წევრის, მაიკ ტაიკას გაკეთებულია. მან ამას "ცხოველების აღლუმი" დაარქვა.


It reminds me a little bit of William Kentridge's artworks, in which he makes sketches, rubs them out, makes sketches, rubs them out, and creates a movie this way.	ეს ცოტათი უილიამ კენტრიჯის შემოქმედებას მაგონებს, სადაც ის ესკიზებს აკეთებს, შემდეგ შლის, შემდეგ ისევ ხატავს, შემდეგ შლის და ასე ქმნის ფილმს.


In this case, what Mike is doing is varying y over the space of different animals, in a network designed to recognize and distinguish different animals from each other.	ამ შემთხვევაში მაიკი ცვლის y-ს სხვადასხვა ცხოველების სივრცეზე ქსელში, რომელიც სხვადასხვა ცხოველების ამოსაცნობად და გასარჩევადაა შექმნილი.


And you get this strange, Escher-like morph from one animal to another.	შედეგად იღებთ, რაღაც ეშერის სტილში, მორფულ გადასვლებს ცხოველებს შორის.


Here he and Alex together have tried reducing the y's to a space of only two dimensions, thereby making a map out of the space of all things recognized by this network.	აქ, მან და ალექსმა ერთად სცადეს შეემცირებინათ y-ების სიმრავლე მხოლოდ ორგანზომილებიან სივრცეზე რითიც მიიღეს, ამ ქსელის მიერ ყველა ამოცნობადი ობიექტისგან შემდგარი სივრცის რუკა.


Doing this kind of synthesis or generation of imagery over that entire surface, varying y over the surface, you make a kind of map -- a visual map of all the things the network knows how to recognize.	მსგავსი სინთეზის გაკეთებისას, ან გამოსახულებების გენერირებით მთელ ზედაპირზე, y-ის ცვლილებით ზედაპირზე, თქვენ ქმნით გარკვეულ რუკას. იმ ყველაფრის ვიზუალურ რუკას, რისი ამოცნობაც ქსელს შეუძლია.


The animals are all here; "armadillo" is right in that spot.	ყველა ცხოველი აქაა; "ჯავშნოსანი" ზუსტად ამ წერტილშია.


You can do this with other kinds of networks as well.	ამის გაკეთება, სხვა სახის ქსელებშიც შეგიძლიათ.


This is a network designed to recognize faces, to distinguish one face from another.	ეს სახეების ამოსაცნობად შექმნილი ქსელია, რომელიც ერთ სახეს მეორისგან ასხვავებს.


And here, we're putting in a y that says, "me," my own face parameters.	და აქ ვამატებთ y, რომელიც არის "მე", ჩემი სახის პარამეტრები.


And when this thing solves for x, it generates this rather crazy, kind of cubist, surreal, psychedelic picture of me from multiple points of view at once.	როცა ამას x მიმართ ვხსნით, ვიღებთ ჩემს საკმაოდ გიჟურ, კუბისტურ, სურეალისტურ, ფსიქოდელიურ სურათს, სხვადასხვა კუთხიდან ერთდროულად.


The reason it looks like multiple points of view at once is because that network is designed to get rid of the ambiguity of a face being in one pose or another pose, being looked at with one kind of lighting, another kind of lighting.	ის ერთდროულად სხვადასხვა კუთხიდან დანახულს იმიტომ ჰგავს, რომ ეს ქსელი ცდილობს გათავისუფლდეს იმ გაურკვევლობისგან, რომელიც სახის სხვადასხვა მდგომარეობაში, ან სხვადასხვა განათების პირობებში ყოფნას ახლავს.


So when you do this sort of reconstruction, if you don't use some sort of guide image or guide statistics, then you'll get a sort of confusion of different points of view, because it's ambiguous.	ამიტომ, როცა მსგავს რეკონსტრუქციას აკეთებთ, თუ საფუძვლად არ გამოიყენებთ რაღაც ტიპის სურათს, ან სტატისტიკას, მიიღებთ სხვადასხვა თვალთახედვის აღრევას, რადგან ადგილი აქვს გაურკვევლობას.


This is what happens if Alex uses his own face as a guide image during that optimization process to reconstruct my own face.	აი, რა მოხდება თუ ალექსი ჩემი სახის რეკონსტრუქციისთვის, ოპტიმიზაციის პროცესში საფუძვლად საკუთარ სახეს გამოიყენებს.


So you can see it's not perfect.	როგორც ხედავთ იდეალური არაა.


There's still quite a lot of work to do on how we optimize that optimization process.	კიდევ ბევრი სამუშაოა ჩასატარებელი თუ როგორ მოვახდინოთ ოპტიმიზაციის პროცესის ოპტიმიზება.


But you start to get something more like a coherent face, rendered using my own face as a guide.	თუმცა, უკვე ვიღებთ, რაღაც უფრო გამოკვეთილი სახის მსგავსს, როცა საფუძვლად ჩემს სახეს ვიყენებთ.


You don't have to start with a blank canvas or with white noise.	არ არის აუცილებელი სუფთა ფურცლიდან, ან თეთრი ხმაურიდან დაიწყოთ,


When you're solving for x, you can begin with an x, that is itself already some other image.	როცა x-ის მიმართ ხსნით. შეგიძლიათ დაიწყოთ x-ით, რომელიც თავისთავად რაღაც გამოსახულებაა.


That's what this little demonstration is.	ეს არის ამის პატარა დემონსტრირება.


This is a network that is designed to categorize all sorts of different objects -- man-made structures, animals ...	ეს არის ქსელი, რომელიც შექმნილია სხვადასხვა ობიექტების, ხელოვნური სტრუქტურების, ცხოველების კატეგორიზებისთვის


Here we're starting with just a picture of clouds, and as we optimize, basically, this network is figuring out what it sees in the clouds.	ვიწყებთ მხოლოდ ღრუბლების გამოსახულებით და ოპტიმიზაციასთან ერთად, ქსელი არკვევს, თუ რას ხედავს ის ღრუბლებში.


And the more time you spend looking at this, the more things you also will see in the clouds.	რაც უფრო დიდხანს უყურებთ, თქვენც მით უფრო მეტ რამეს დაინახავთ ღრუბლებში.


You could also use the face network to hallucinate into this, and you get some pretty crazy stuff.	თქვენ ასევე შეგიძლიათ ჰალუცინაციებისთვის, სახის ამომცნობი ქსელი გამოიყენოთ და საკმაოდ გიჟურ რამეებს მიიღებთ.


(Laughter) Or, Mike has done some other experiments in which he takes that cloud image, hallucinates, zooms, hallucinates, zooms hallucinates, zooms.	(სიცილი) მაიკმა კიდევ სხვა ექსპერიმენტებიც ჩაატარა, რომლებშიც ის იღებს ღრუბლების გამოსახულებას, ჰალუცინირებს, აახლოვებს, ჰალუცინირებს, აახლოვებსს, ჰალუცინირებს, აახლოვებს.


And in this way, you can get a sort of fugue state of the network, I suppose, or a sort of free association, in which the network is eating its own tail.	და ამგვარად, შეგიძლიათ მიიღოთ ქსელის დისოციაციური მდგომარეობის მაგვარი, ან რაღაც თავისუფალი ასოციაციების მაგვარი, რომელშიც ქსელი საკუთარ კუდს ჭამს.


So every image is now the basis for, "What do I think I see next?	ანუ, ყოველი გამოსახულება საფუძვლად უდევს: "რას დავინახავ შემდეგ?


What do I think I see next? What do I think I see next?"	რას დავინახავ შემდეგ? რას დავინახავ შემდეგ?"


I showed this for the first time in public to a group at a lecture in Seattle called "Higher Education" -- this was right after marijuana was legalized.	პირველად ეს საჯაროდ სიეტლში ვაჩვენე, ლექციაზე სახელად "უმაღლესი განათლება"... სწორედ მარიხუანას ლეგაიზაციის შემდეგ.


(Laughter) So I'd like to finish up quickly by just noting that this technology is not constrained.	(სიცილი) მინდა სწრაფათ დავასრულო იმით, რომ ეს ტექნოლოგია შეუზღუდავია.


I've shown you purely visual examples because they're really fun to look at.	მე მხოლოდ ვიზუალური მაგალითები გაჩვენეთ, იმიტომ რომ ისინი სახალისო სანახავია.


It's not a purely visual technology.	ეს არაა მხოლოდ ვიზუალური ტექნოლოგია.


Our artist collaborator, Ross Goodwin, has done experiments involving a camera that takes a picture, and then a computer in his backpack writes a poem using neural networks, based on the contents of the image.	ჩვენმა თანამშრომელმა, მხატვარმა, როს გუდუინმა, ექსპერიმენტები კამერის გამოყენებით ჩაატარა და მის ზურჩანთაში მყოფი კომპიუტერი ნეირონული ქსელის გამოყენებით ლექსებს წერს, მის მიერ გადაღებული სურათების შითავისის საფუძველზე.


And that poetry neural network has been trained on a large corpus of 20th-century poetry.	ეს პოეტური ნეირონული ქსელი მე-20 საუკუნის პოეზიის დიდ კრებულზეა გაწვრთნილი.


And the poetry is, you know, I think, kind of not bad, actually.	და ეს პოეზია, ვფიქრობ, არც ისე ცუდია, პრინციპში.


(Laughter) In closing, I think that per Michelangelo, I think he was right; perception and creativity are very intimately connected.	(სიცილი) და ბოლოს, ვფიქრობ მიქელანჯელო მართალი იყო; აღქმა და შემოქმედება, ძალიან მჭიდროდაა დაკავშირებული.


What we've just seen are neural networks that are entirely trained to discriminate, or to recognize different things in the world, able to be run in reverse, to generate.	ახლა ჩვენ ვნახეთ ნეირონული ქსელები, რომლებიც გაწვრთნილები არიან გაარჩიონ და ამოიცნონ სხვადასხვა ობიექტები მსოფლიოში. მათ შეუძლიათ უკუღმა გაეშვან და შექმნან.


One of the things that suggests to me is not only that Michelangelo really did see the sculpture in the blocks of stone, but that any creature, any being, any alien that is able to do perceptual acts of that sort is also able to create because it's exactly the same machinery that's used in both cases.	ერთ-ერთი რასაც ეს მაჩვენებს არა მხოლოდ ისაა, რომ მიქელანჯელო მართლაც ხედავდა ქანდაკებას ქვის ბლოკებში, არამედ, რომ ნებისმიერი ქმნილება, ნებისმიერი არსება, უცხოპლანეტელი, რომელსაც მსგავსი აღქმის უნარი აქვს, შეუძლია შექმნას კიდეც, რადგან ორივე შემთხვევაში ზუსტად ერთნაირი მექანიზმი გამოიყენება.


Also, I think that perception and creativity are by no means uniquely human.	ასევე ვფიქრობ, რომ აღქმა და შემოქმედება სულაც არ არის უნიკალურად ადამიანური.


We start to have computer models that can do exactly these sorts of things.	ჩვენ უკვე გვაქვს კოპიუტერული მოდელები, რომლებსაც მსგავსი რამეების კეთება შეუძლიათ


And that ought to be unsurprising; the brain is computational.	და გასაკვირი არც უნდა იყოს; ტვინიც ხომ ერთგვარი კომპიუტერია


And finally, computing began as an exercise in designing intelligent machinery.	და ბოლოს, კომპიუტერების შექმნა გონიერი მანქანების შექმნის მცდელობად დაიწყო.


It was very much modeled after the idea of how could we make machines intelligent.	მისი შემუშავება დიდწილად განსაზღვრა იდეამ, თუ როგორ შეგვიძლია მანქანები გახვადოთ გონიერი.


And we finally are starting to fulfill now some of the promises of those early pioneers, of Turing and von Neumann and McCulloch and Pitts.	და ახლა საბოლოოდ, ვიწყებთ ამ საქმის პიონერების, ტიურინგის და ვონ ნოიმანის, მაკკალოკის და პიტსის ზოგიერთი დანაპირების შესრულებას.


And I think that computing is not just about accounting or playing Candy Crush or something.	ვფიქრობ კომპიუტერები არა მხოლოდ გამოთვლაა, ან Candy Crush-ის, ან რამე მსგავსის თამაში.


From the beginning, we modeled them after our minds.	ჩვენ ისინი თავიდანვე ჩვენი ტვინის მიხედვით დავაპროექტეთ.


And they give us both the ability to understand our own minds better and to extend them.	ისინი საშუალებას გვაძლევს როგორც ჩვენი ტვინი გავიგოთ უკეთ, ასევე გავაუმჯობესოთ ის.


Thank you very much.	დიდი მადლობა.


(Applause)	(აპლოდისმენტები)


So I'd like you to imagine for a moment that you're a soldier in the heat of battle.	მინდა ერთი წამით წარმოიდგინოთ რომ ბრძოლაში ჩართული ჯარიკსაცი ხართ.


Maybe you're a Roman foot soldier or a medieval archer or maybe you're a Zulu warrior.	შეიძლება რომაელი ქვეითი იყოთ, ან მეისრე შუა საუკუნეებიდან, ან თუნდაც ზულუს მებრძოლი.


Regardless of your time and place, there are some things that are constant.	ადგილისა და დროის განურჩევლად ზოგი რამ უცვლელია.


Your adrenaline is elevated, and your actions are stemming from these deeply ingrained reflexes, reflexes rooted in a need to protect yourself and your side and to defeat the enemy.	თქვენი ადრენალინი მომატებულია და თქვენს ქმედებებს ღრმად გამჯდარი რეფლექსები განაპირობებს. რეფლექსები, რომლებიც თქვენი და თქვენი მოყვარეების დაცვისთვის და მტრის დამარცხებისთვისაა საჭირო.


So now, I'd like you to imagine playing a very different role, that of the scout.	ახლა, გთხოვთ ძალიან გასხვავებული რამ წარმოიდგინოთ. წარმოგდინეთ, რომ ხართ მზვერავი.


The scout's job is not to attack or defend.	მზვერავის საქმე შეტევა, ან დაცვა არაა.


The scout's job is to understand.	მზვერავის საქმე - გაგებაა.


The scout is the one going out, mapping the terrain, identifying potential obstacles.	მზვერავი გადის, ახდენს ადგილის რუკაზე დატანას და აღნიშნავს შესაძლო წინააღმდეგობებს.


And the scout may hope to learn that, say, there's a bridge in a convenient location across a river.	მზვერავი შეიძლება იმდევონებდეს, რომ ვთქვათ, სადღაც მოსახერხებელ ადგილას, მდინარეზე ხიდია,


But above all, the scout wants to know what's really there, as accurately as possible.	მაგრამ უპირველეს ყოვლისა, მას სურს, რაც შეიძლება ზუსტად იცოდეს რა არის იქ რეალურად.


And in a real, actual army, both the soldier and the scout are essential.	ნამდვილ, მოქმედ არმიაში, ჯარისკაციც და მზვერავიც აუცილებელია.


But you can also think of each of these roles as a mindset -- a metaphor for how all of us process information and ideas in our daily lives.	თითოეული ამ როლს შეგიძლიათ შეხედოთ როგორც მენტალობას. იმის მეტაფორას, თუ როგორ ამუშავებს ინფორმაციას და აზრებს ყოველი ჩვენგანი ყოველდღიურ ცხოვრებაში.


What I'm going to argue today is that having good judgment, making accurate predictions, making good decisions, is mostly about which mindset you're in.	დღეს ვაპირებ ვამტკიცო, რომ საღი მსჯელობა, ზუსტი პროგნოზები და სწორი გადაწყვეტილების მიღება დიდწილად იმით განისაზღვრება, თუ როგორი მენტალობა გაქვთ.


To illustrate these mindsets in action, I'm going to take you back to 19th-century France, where this innocuous-looking piece of paper launched one of the biggest political scandals in history.	ამის სადემონსტრაციოდ, მე-19 საუკუნის საფრანგეთში გამოგზაურებთ, სადაც ერთი თითქოს უწყინარი ფურცლის ნაგლეჯი, ისტორიაში ერთ-ერთ უდიდეს პოლიტიკურ სკანდალს დაედო საფუძვლად.


It was discovered in 1894 by officers in the French general staff.	ის 1894 წელს ფრანგული გენერალური შტაბის ოფიცერმა აღმოაჩინა.


It was torn up in a wastepaper basket, but when they pieced it back together, they discovered that someone in their ranks had been selling military secrets to Germany.	ის დახეული იყო და ნაგვის ყუთში ეგდო, მაგრამ როცა შეაერთეს აღმოჩნდა, რომ მათი რიგებიდან ვიღაც სამხედრო საიდუმლოებს გერმანიის მხარეს ჰყიდდა


So they launched a big investigation, and their suspicions quickly converged on this man, Alfred Dreyfus.	სერიოზული გამოძიება დაიწყეს და ეჭვები მალევე ერთ კაცზე, ალფრედ დრეიფუსზე შეჩერდა.


He had a sterling record, no past history of wrongdoing, no motive as far as they could tell.	მას იდეალური ისტორია ჰქონდა. არანაირი დარღვევა და არანაირი მოტივი.


But Dreyfus was the only Jewish officer at that rank in the army, and unfortunately at this time, the French Army was highly anti-Semitic.	თუმცა, დრეიფუსი ამ რანგის ერთადერთი ებრაელი ოფიცერი იყო არმიაში და საუბედუროდ ამ დროს საფრანგენის არმია მეტად ანტისემიტური იყო.


They compared Dreyfus's handwriting to that on the memo and concluded that it was a match, even though outside professional handwriting experts were much less confident in the similarity, but never mind that.	მათ დრეიფუსს ხელწერა იმ ფურცელზე დაწერილს შეადარეს და დაასკვნეს, რომ ისინი ერთმანეთს ემთხვეოდა, მიუხედავად იმისა, რომ არმიის გარეთ, ხელწერის ექპერტები გაცილებით ნაკლებად იყვნენ ამაში დარწმუნებულნი. თუმცა, ამას ყურადღება არ მიექცა.


They went and searched Dreyfus's apartment, looking for any signs of espionage.	ჯაშუშობის რამე მტკიცეულების აღმოჩენის მიზნით, დრეიფუსის სახლი გაჩხრიკეს.


They went through his files, and they didn't find anything.	გადაქექეს მისი ნივთები, მაგრამ ვერაფერი აღმოაჩნეს.


This just convinced them more that Dreyfus was not only guilty, but sneaky as well, because clearly he had hidden all of the evidence before they had managed to get to it.	ამან კიდევ უფრო დაარწმუნა ისინი, რომ დრეიფუსი არა მხოლოდ დამნაშავე იყო, არამედ მზაკვარიც, რადგან ცხადია, მან ყველა სამხილი დამალა, სანამ ვინმე მიაგნებდა.


Next, they went and looked through his personal history for any incriminating details.	შემდეგ მისი პირადი ისტორიით დაინტერესდნენ რამე მაკომპრომეტირებელის აღმოსაჩენად.


They talked to his teachers, they found that he had studied foreign languages in school, which clearly showed a desire to conspire with foreign governments later in life.	გაესაუბრნენ მის მასწავლებლებს და აღმიაჩინეს რომ სკოლაში უცხო ენებს სწავლობდა, რაც ცხადად აჩვენებდა მის სურვილს უცხო ქვეყნების სასარგებლოდ ეღვაწა მომავალში.


His teachers also said that Dreyfus was known for having a good memory, which was highly suspicious, right?	დრეიფუსის მასწავლებლებმა ასევე აღნიშნეს, რომ მას კარგი მეხსიერება ჰქონდა. რაც ძალიან საეჭვოა, არა?


You know, because a spy has to remember a lot of things.	რადგან ჯაშუშს ბევრი რამის დამახსოვრება უწევს.


So the case went to trial, and Dreyfus was found guilty.	მაშ, საქმე სასამართლომდე მივიდა და დრეიფუსი დამნაშავედ სცნეს.


Afterwards, they took him out into this public square and ritualistically tore his insignia from his uniform and broke his sword in two.	რის შემდეგაც, ის მოედანზე გაიყვანეს და სიმბოლურად, მისი ფორმიდან წარჩინების ნიშნები ჩამოგლიჯეს და ხმალი კი გადაუტეხეს.


This was called the Degradation of Dreyfus.	ეს იყო დრეიფუსის დამცირება.


And they sentenced him to life imprisonment on the aptly named Devil's Island, which is this barren rock off the coast of South America.	მას სამუდამო პატიმრობა მიუსაჯეს და ისეთ ადგილას გაუშვეს, რომელსაც ეშმაკის კუნძული ერქვა. ეს უნაყოფო კლდეა, სახმრეთ ამერიკის ნაპირებზე


So there he went, and there he spent his days alone, writing letters and letters to the French government begging them to reopen his case so they could discover his innocence.	დრეიფუსი იქ მარტო ატარებდა თავის დღეებს და წერილს წერილზე სწერდა საფრანგეთის მთავრობას თხოვნით, კვლავ განეხილათ მისი საქმე, რომ დაედგინათ მისი უდანაშაულობა.


But for the most part, France considered the matter closed.	თუმცა, საფრანგეთი ამ საქმეს დიდ წილად დახურულად მიიჩნევდა.


One thing that's really interesting to me about the Dreyfus Affair is this question of why the officers were so convinced that Dreyfus was guilty.	დრეიფუსის საქმეში ყველაზე საინტერესო ისაა, თუ რატომ იყვნენ ოფიცრები ასეთი დარწმუნებულები, რომ დრეიფუსი დამნაშავე იყო.


I mean, you might even assume that they were setting him up, that they were intentionally framing him.	შეიძლება იფიქროთ კიდეც, რომ მათ გაწირეს დრეიფუსი, რომ შეგნებულად შეუკერეს საქმე,


But historians don't think that's what happened.	მაგრამ ისტორიკოსები ასე არ ფიქრობენ.


As far as we can tell, the officers genuinely believed that the case against Dreyfus was strong.	როგორც ცნობილია, ოფიცრებს გულწრფელად სჯეროდათ, რომ დრეიფუსის განაჩენი უდავო იყო.


Which makes you wonder: What does it say about the human mind that we can find such paltry evidence to be compelling enough to convict a man?	ისმის კითხვა: რას გვეუბნება ეს ყველაფერი ადამიანის აზროვნებაზე, როცა მსგავსი სუსტი მტკიცებულებები, შეიძლება საკმარისი გამოდგეს ვინმეს დადანაშაულებისთვის?


Well, this is a case of what scientists call "motivated reasoning."	ეს ის შემთხვევაა, რომელსაც მეცნიერები: "მოტივირებულ მსჯელობას" უწოდებენ.


It's this phenomenon in which our unconscious motivations, our desires and fears, shape the way we interpret information.	ეს ხდება, როცა ჩვენი ქვეცნობიერი მოტივები, ჩვენი სურვილები და შიშები, ჩვენ მიერ ინფორმაციის ინტერპეტირებას განაპირობებენ.


Some information, some ideas, feel like our allies.	ზოგი ინფორმაცია, ზოგი აზრი თითქოს ჩვენი თანამოაზრეა.


We want them to win. We want to defend them.	გვინდა, რომ მათ გაიმარჯვონ. გვინდა, რომ ისინი დავიცვათ.


And other information or ideas are the enemy, and we want to shoot them down.	სხვა ინფორმაცია კი მტერია და მათი განადგურბა გვინდა.


So this is why I call motivated reasoning, "soldier mindset."	ამიტომაც ვეძახი "მოტივირებულ მსჯელობას" "ჯარისკაცის მენტალობას"


Probably most of you have never persecuted a French-Jewish officer for high treason, I assume, but maybe you've followed sports or politics, so you might have noticed that when the referee judges that your team committed a foul, for example, you're highly motivated to find reasons why he's wrong.	ალბათ, თქვენი უმეტესობა არ სდევდნიდა ფრანგ-ებრაელ ოფიცერს ღალატისთვის, ასე მგონია, მაგრამ შეიძლება სპორტით, ან პოლიტიკით ინტერესდებით და შეგიმჩნევიათ რომ როცა მსაჯი თქვენი გუნდის წინააღმდეგ, მაგალითად, ჯარიმას დააფიქსირებს, თქვენ ყველანაირად ეცდებით იპოვოთ მიზეზი, თუ რატომ ცდება ის.


But if he judges that the other team committed a foul -- awesome!	მაგრამ როცა თქვენს მოწინააღმდეგეს დააჯარიმებს - შესანიშნავია!


That's a good call, let's not examine it too closely.	მსაჯი მართალია და ნუ ჩავუღრმავდებით.


Or, maybe you've read an article or a study that examined some controversial policy, like capital punishment.	ან თუ სტატიას ან კვლევას წაიკითხავთ, რომელიც რაღაც საკამათო თემას ეხება, მაგალითად, როგორიცაა სიკვდილით დასჯა.


And, as researchers have demonstrated, if you support capital punishment and the study shows that it's not effective, then you're highly motivated to find all the reasons why the study was poorly designed.	როგორც მკვლევარებმა აჩვენეს, თუ თქვენ სიკვდილით დასჯის მომხრე ხართ და კვლევა აჩვენებს, რომ ის არაეფექტურია, მაშინ თქვენ ყველანაირად ეცდებით იპოვოთ მიზეზი, თუ რატომ ჩატარდა კვლევა არასწორად.


But if it shows that capital punishment works, it's a good study.	თუმცა, თუ ის აჩვენებს, რომ სიკვდილით დასჯა მუშაობს, ეს კარგი კვლევაა.


And vice versa: if you don't support capital punishment, same thing.	და პირიქით, როცა მხარს არ უჭერთ სიკვდილით დასჯას იგივე ხდება.


Our judgment is strongly influenced, unconsciously, by which side we want to win.	ჩვენი მსჯელობა დიდადაა დამოკიდებული იმაზე, თუ ქვეცნობიერად რომელმა მხარემ გვინდა რომ გაიმარჯვოს.


And this is ubiquitous.	ეს ყველაფერში ასეა.


This shapes how we think about our health, our relationships, how we decide how to vote, what we consider fair or ethical.	ეს განსაზღვრავს, თუ რას ვფიქრობთ ჩვენ ჯანმრთელობაზე, ურთიერთობებზე, იმას თუ როგორ ვაძლევთ ხმას, რას მივიჩნევთ სამართლიანად და ეთიკურად.


What's most scary to me about motivated reasoning or soldier mindset, is how unconscious it is.	"მოტივირებულ მსჯელობაში", ანუ "ჯარისკაცის მენტალობაში" ჩემთვის ყველაზე საშიში ისაა, თუ რამდენად ქვეცნობიერია ის.


We can think we're being objective and fair-minded and still wind up ruining the life of an innocent man.	ჩვენ მიგვაჩნია რომ ობიექტურები და სამართლიანები ვართ და მაინც ვახერხებთ, რომ უდანაშაულო ადამიანს ცხოვრება დავუნგრიოთ.


However, fortunately for Dreyfus, his story is not over.	თუმცა, დრეიფუსისთვის საბენდიეროდ, მისი ისტორია ამით არ დასრულებულა.


This is Colonel Picquart.	ეს პოლკოვნიკი პიკარია.


He's another high-ranking officer in the French Army, and like most people, he assumed Dreyfus was guilty.	ის ასევე მაღალი რანგის ოფიცერია საფრანგეთის არმიაში და როგორც უმეტესობა, ისიც თვლიდა, რომ დრეიფუსი დამნაშავე იყო


Also like most people in the army, he was at least casually anti-Semitic.	და როგორც უმეტესობა, ისიც ცოტათი ანტისემიტი იყო,


But at a certain point, Picquart began to suspect: "What if we're all wrong about Dreyfus?"	მაგრამ რაღაც მომენტში პიკარი დაეჭვდა: "იქნებ ყველა ვცდებით დრეიფუსთან დაკავშირებით?"


What happened was, he had discovered evidence that the spying for Germany had continued, even after Dreyfus was in prison.	მან აღმოაჩინა, რომ გერმანიის სასარგებლოდ ჯაშუშობა გაგრძელდა, მას შემდეგაც კი, რაც დრეიფუსი უკვე ციხეში იყო.


And he had also discovered that another officer in the army had handwriting that perfectly matched the memo, much closer than Dreyfus's handwriting.	მან ასევე აღმოაჩინა, რომ სხვა ოფიცრის ხელწერა ძალიან ჰგავდა ქაღალდის ნაგლეჯისას. ბევრად უფრო მეტად ვიდრე დრეიფუსისა.


So he brought these discoveries to his superiors, but to his dismay, they either didn't care or came up with elaborate rationalizations to explain his findings, like, "Well, all you've really shown, Picquart, is that there's another spy who learned how to mimic Dreyfus's handwriting, and he picked up the torch of spying after Dreyfus left.	მან თავისი აღმოჩენების შესახებ მის ზემდგომებს აცნობა, მაგრამ სამწუხაროდ, მათ ან არ ანაღვლებდათ, ან ამ აღმოჩენებს რაციონალური ახსნები მოუძებნეს: "რაც შენ აღმოაჩინე, პიკარ, ეს მხოლოდ იმას მიწმობს რომ კიდევ ერთი ჯაშუში გვყავს, რომელმაც ისწავლა თუ როგორ დაწეროს დრეიფუსის ხელით და მან განაგრძო დრეიფუსის მიერ, შეწყვტილი ჯაშუშობა,


But Dreyfus is still guilty."	მაგრამ დრეიფუსი მაინც დამნაშავეა"


Eventually, Picquart managed to get Dreyfus exonerated.	საბოლოოდ პიკარმა მიაღწია დრეიფუსის გამართლებას,


But it took him 10 years, and for part of that time, he himself was in prison for the crime of disloyalty to the army.	თუმცა, მას ამისთვის 10 წელი დასჭირდა და ამ პერიოდიში ის თავად აღმოჩნდა ციხეში არმიის მიმართ არაერთგულებითვის.


A lot of people feel like Picquart can't really be the hero of this story because he was an anti-Semite and that's bad, which I agree with.	ბევრი ფიქრობს რომ პიკარი არ შეიძლება ამ ამბის გმირი იყოს, რადგან ის ანტისემიტი იყო და ეს ცუდია, რასაც ვეთანხმები.


But personally, for me, the fact that Picquart was anti-Semitic actually makes his actions more admirable, because he had the same prejudices, the same reasons to be biased as his fellow officers, but his motivation to find the truth and uphold it trumped all of that.	თუმცა, ჩემთვის პირადად, ის ფაქტი, რომ პიკარი ანტისემიტი იყო, მის ქმედებას მით უფრო საგმიროს ხდის, რადგან მას იგივე წინარწმენები ჰქონდა და იგივე მიზეზები ყოფილიყო არაობიექტური, რაც მის თანაარმიელ ოფიცრებს, მაგრამ მისმა სიმართლის ძიების მოტივაციამ ეს ყველაფერი გადაფარა.


So to me, Picquart is a poster child for what I call "scout mindset."	მაშ, ჩემთვის, პიკარი "მზვერავის მენტალობის" სიმბოლოა.


It's the drive not to make one idea win or another lose, but just to see what's really there as honestly and accurately as you can, even if it's not pretty or convenient or pleasant.	როცა თქვენ არა ერთი აზრის გამარჯვება, ან მეორის დამარცხება გამოძრავებთ, არამედ რეალობის შეცნობა, რაც შეიძლება სინდისიერად და ზუსტად. მაშინაც კი, როცა ის არ არის სასიამოვნო, ან ხელსაყრელი.


This mindset is what I'm personally passionate about.	ამ ტიპის მენტალობა მხიბლავს მე პირადად.


And I've spent the last few years examining and trying to figure out what causes scout mindset.	ბოლო რამდენიმე წელი იმის კვლევას და გარკვევას დავუთმე, თუ რა განაპირობებს "მზვერავის მენტალობას."


Why are some people, sometimes at least, able to cut through their own prejudices and biases and motivations and just try to see the facts and the evidence as objectively as they can?	როგორ შეუძლია ზოგ ადამიანს, ზოგჯერ მაინც გადალახოს საკუთარი წინარწმენები, სტერეოტიპები და მოტოვები და შეეცადოს დაინახოს ფაქტები და მტკიცებულებები მაქსიმალურად ობიექტურად?


And the answer is emotional.	ამაზე პასუხი ემოციაა.


So, just as soldier mindset is rooted in emotions like defensiveness or tribalism, scout mindset is, too.	ისევე როგორც "ჯარისკაცის მენტალობის" საფუძველია თავდაცვის და ტომობრივი ემოციები, ასევეა "მზვერავის მენტალობის" შემთხვევაშიც.


It's just rooted in different emotions.	უბრალოდ ის სხვა ემოციებს ეფუძნება.


For example, scouts are curious.	მაგალითად, მზვერავები ცნობისმოყვარეები არიან.


They're more likely to say they feel pleasure when they learn new information or an itch to solve a puzzle.	ისინი სხვებზე უფრო მეტ სიამოვნებას იღებენ, როცა ახალ ინფორმაციას იღებენ, ან როცა თავსატეხს ხსნიან.


They're more likely to feel intrigued when they encounter something that contradicts their expectations.	მათთვის სხვებზე უფრო მეტად დამაინტრიგებელია, როცა ისეთ რამეს წააწყდებიან, რაც მათ მოლოდინებს ეწინააღმდეგება.


Scouts also have different values.	მზვერავების ფასეულობები ასევე განსხვავებულია.


They're more likely to say they think it's virtuous to test your own beliefs, and they're less likely to say that someone who changes his mind seems weak.	ისინი უფრო მეტად მიიჩნევენ, რომ საკუთარი რწმენა-წარმოდგენების შემოწმება ღირსებაა და მათ ნაკლებად ჰგონიათ, რომ ის ვინც აზრს იცვლის - სუსტია.


And above all, scouts are grounded, which means their self-worth as a person isn't tied to how right or wrong they are about any particular topic.	და რაც მთავარია, მზვერავები მტკიცე ხალხია. რაც ნიშნავს, რომ მათი თვითშეფასება იმაზე არაა დამოკიდებული, მართლები არიან ისინი, თუ ცდებიან კონკრეტულ საკითხზე.


So they can believe that capital punishment works.	ისინი შეიძლება მიიჩნევდნენ რომ სიკვდილით დასჯა მუშაობს.


If studies come out showing that it doesn't, they can say, "Huh. Looks like I might be wrong. Doesn't mean I'm bad or stupid."	თუ კვლევები აჩვენებს, რომ ასე არ არის ისინი იტყვიან: "ჰმ, როგორც ჩანს ვცდებოდი. ეს არ ნიშნავს, რომ ცუდი, ან სულელი ვარ"


This cluster of traits is what researchers have found -- and I've also found anecdotally -- predicts good judgment.	როგორც მკვლევარებმა აღმოაჩინეს და მეც წავაწყდი მსგავს შემთხვევებს, სწორედ ეს თვისებები განსაზღვრავს საღ მსჯელობას.


And the key takeaway I want to leave you with about those traits is that they're primarily not about how smart you are or about how much you know.	ყველაზე მთავარი რაც ამ თვისბებეზე მინდა იცოდეთ ისაა, რომ ისინი უპირეველსად იმას კი არ აჩვენებს, თუ რამდენად ჭკვიანი ხართ, ან რამდენად ბევრი იცით.


In fact, they don't correlate very much with IQ at all.	სინამდვილეში ისინი ინტლექტის კოეფიციეტთან, არც ისე დიდ კორელაციაშია.


They're about how you feel.	ეს თვისებები აჩვენებს, თუ როგორ გრძნობთ თავს.


There's a quote that I keep coming back to, by Saint-Exupéry.	"პატარა უფლისწულის" ავტორს, სენტ-ეგზიუპერს აქვს ერთი კარგი ციტატა,


He's the author of "The Little Prince."	რომელსაც ხშირად ვუბრუნდები:


He said, "If you want to build a ship, don't drum up your men to collect wood and give orders and distribute the work.	მან თქვა: "თუ გინდა, რომ ხომალდი ააგო, ნუ გააგზავნი შენს ხალხს ხის მოსაგროვებლად, ბრძანებების გასაცემად და საქმის გასანაწილებლად.


Instead, teach them to yearn for the vast and endless sea."	ამის ნაცვლად უსაზღვრო ზღვის ვნება გააღვივე მათში"


In other words, I claim, if we really want to improve our judgment as individuals and as societies, what we need most is not more instruction in logic or rhetoric or probability or economics, even though those things are quite valuable.	სხვა სიტყვებით, მე ვამტკიცებ, რომ თუ მართლაც გვინდა გავაუმჯობესოთ ჩვნი მსჯელობა როგორც ინდივიდებმა და როგორც საზოგადოებებმა, ყველაზე მეტად არა ინსტრუქციები და ლოგიკა გვჭრდება ან რიტორიკა და ალბათობა, ან ეკონომიკა, თუმცა ეს ყველაფერი საკმაოდ ფასეულია,


But what we most need to use those principles well is scout mindset.	არამედ ამ ყველაფრის სწორად გამოსაყენებლად ყველაზე მეტად "მზვერავის მენტალობა" გვჭირდება.


We need to change the way we feel.	უნდა შევცვალოთ ჩვენი გრძნობები.


We need to learn how to feel proud instead of ashamed when we notice we might have been wrong about something.	უნდა ვისწავლოთ, რომ სირცხვილის ნაცვლად, სიამაყე ვიგრძნოთ, როცა შევამჩნევთ, რომ შეიძლება რაღაცაში ვცდებოდით.


We need to learn how to feel intrigued instead of defensive when we encounter some information that contradicts our beliefs.	უნდა ვისწავლოთ, რომ თავდაცვითი რეაქციის ნაცვლად დამაინტრიგებელი იყოს, როცა ისეთ ინფორმაციას წავაწყდებოთ, რომელიც ჩვენს რწმენა-წარმოდგენებს ეწინააღმდეგება.


So the question I want to leave you with is: What do you most yearn for?	მაშ, კითხვა რომლითაც მინდა რომ დაგტოვოთ, შემდეგია: რისკენ ისწრაფვით ყველაზე მეტად?


Do you yearn to defend your own beliefs?	თქვენი რწმენა-წარმოდგენების დაცვისკენ,


Or do you yearn to see the world as clearly as you possibly can?	თუ იმისკენ, რომ სამყარო რაც შეიძლება უკეთ შეიცნოთ?


Thank you.	მადლობა.


(Applause)	(აპლოდისმენტები)


I am British.	მე ბრიტანელი ვარ.


(Laughter) (Applause) Never before has the phrase "I am British" elicited so much pity.	(სიცილი) (აპლოდისმენტები) ფრაზას "მე ბრიტანელი ვარ" აქამდე არასდროს გამოუწვევია ასეთი სიბრალული.


(Laughter) I come from an island where many of us like to believe there's been a lot of continuity over the last thousand years.	(სიცილი) მე ვარ კუნძულიდან სადაც ბევრ ჩვენგანს მიაჩნია, რომ ბოლო ათასი წლის მანძილზე უწყვეტი სტაბილურობა იყო.


We tend to have historically imposed change on others but done much less of it ourselves.	ისტორიულად ჩვენ სხვებს ვაიძულებდით შეცვლილიყვნენ, საკუთარ თავს კი ნაკლებად ვცვლიდით.


So it came as an immense shock to me when I woke up on the morning of June 24 to discover that my country had voted to leave the European Union, my Prime Minister had resigned, and Scotland was considering a referendum that could bring to an end the very existence of the United Kingdom.	ამიტომ, ჩემთვის შოკისმომგვრელი იყო როცა 24 ივნისის დილით გავიღვიძე და აღმოვაჩინე, რომ ჩემმა ქვეყანამ ევროკავშირიდან გასვლას დაუჭირა მხარი, ჩემი პრემიერმინისტრი გადადგა და შოტლანდია რეფერენდუმის ჩატარებაზე ფიქრობდა, რითიც გაერთიანებულმა სამეფომ შეიძლება არსებობა შეწყვიტოს.


So that was an immense shock for me, and it was an immense shock for many people, but it was also something that, over the following several days, created a complete political meltdown in my country.	ეს დიდი შოკი იყო ჩემთვის და ასევე იყო ბევრი სხვისთვისაც. და ასევე მომდევნო რამდენიმე დღის განმავლობაში ამან სრული პოლიტიკური რღვევა გამოიწვია ჩემს ქვეყანაში.


There were calls for a second referendum, almost as if, following a sports match, we could ask the opposition for a replay.	ისმოდა განმეორებითი რეფერენდუმის მოთხოვნები, როგორც სპორტული მატჩის შემდეგ, მოწინააღმდეგისგან განმეორებით შეხვედრას ითხოვენ.


Everybody was blaming everybody else.	ყველა ყველაფერს ერთმანეთს აბრალებდა.


People blamed the Prime Minister for calling the referendum in the first place.	ხალხი პრემიერმინისტრს ადანაშაულებდა, თავად რეფერენდუმის ჩატარებისთვის.


They blamed the leader of the opposition for not fighting it hard enough.	ადანაშაულებდნენ ოპოზიციის ლიდერს არასაკმარისი ბრძოლისთვის.


The young accused the old.	ახალგაზრდები აბრალებდნენ მოხუცებს.


The educated blamed the less well-educated.	განათლებულები აბრალებდნენ ნაკლებად განათლებულებს.


That complete meltdown was made even worse by the most tragic element of it: levels of xenophobia and racist abuse in the streets of Britain at a level that I have never seen before in my lifetime.	ეს სრული რღვევა კიდევ უფრო გაუარესდა, მისი ყველაზე ტრაგიკული ელემენტის გამო: ქსენოფობიის დონე და რასობრივი ძალადობა ბრიტანეთის ქუჩებში ისეთ დონეზე ავიდა როგორზეც მე არასდროს მინახავს ჩემ ცხოვრებაში.


People are now talking about whether my country is becoming a Little England, or, as one of my colleagues put it, whether we're about to become a 1950s nostalgia theme park floating in the Atlantic Ocean.	ხალხი ახლა იმაზე საუბრობს, ვხდებით თუ არა ჩვენ პატარა ინგლისი, ან როგორც ერთმა ჩემმა კოლეგამ თქვა 1950 წლის ნოსტალგიური გასართობი პარკი ხომ არ ვხდებით, რომელიც ატლანტის ოკეანეში დაცურავს.


(Laughter) But my question is really, should we have the degree of shock that we've experienced since?	(სიცილი) თუმცა სინამდვილეში ჩემი კითხვაა, უნდა ვიყოთ თუ არა ასე შოკირებულნი ამ ყველაფრის გამო?


Was it something that took place overnight?	არის ეს ისეთი რამ, რაც ერთ ღამეში დაგვატყდა თავს?


Or are there deeper structural factors that have led us to where we are today?	ან იქნებ უფრო ღრმა სტრუქტურული ფაქტორებია რამაც დღევანდელ დღემდე მიგვიყვანა?


So I want to take a step back and ask two very basic questions.	მინდა ერთი წამით შევჩერდე და ორი ძალიან მარტივი კითხვა დავსვა:


First, what does Brexit represent, not just for my country, but for all of us around the world?	პირველი, რას წარმოადგენს "ბრექსიტი"? არა მხოლოდ ჩემი ქვეყნისთვის, არამედ მთელი დანარჩენი მსოფლიოსთვისაც.


And second, what can we do about it?	და მეორე, რა შეიძლება მოვუხერხოთ?


How should we all respond?	როგორ უნდა მოვიქცეთ?


So first, what does Brexit represent?	მაშ პირველი, რას წარმოადგენს "ბრექსიტი"?


Hindsight is a wonderful thing.	უკანა რიცხვით მსჯელობა მშვენიერი რამაა.


Brexit teaches us many things about our society and about societies around the world.	"ბრექსიტი" ბევრ რამეს გვეუბნება ჩვენს საზოგადოებაზე და სხვა საზოგადოებებზე მსოფლიოში.


It highlights in ways that we seem embarrassingly unaware of how divided our societies are.	ის თვალსაჩინოს ხდის, რომ ჩვენ სამარცხვინო დონეზე არ ვიცით, თუ რამდენადაა დანაწევრებული ჩვენი საზოგადოებები


The vote split along lines of age, education, class and geography.	ხმები გაიყო ასაკის, განათლების, კლასის და გეოგრაფიის მიხედვით.


Young people didn't turn out to vote in great numbers, but those that did wanted to remain.	ახალგაზრდების დაბალი აქტივობა იყო, მაგრამ მათ ვინც მიიღო მონაწილეობა დარჩენა სურდათ.


Older people really wanted to leave the European Union.	ასაკოვანებს ძალიან უნდოდათ ევროკავშირიდან გასვლა.


Geographically, it was London and Scotland that most strongly committed to being part of the European Union, while in other parts of the country there was very strong ambivalence.	გეოგრაფიულად ლონდონი და შოტლანდია იყვნენ ყველაზე მონდომებულები დარჩენილიყვნენ ევროკავშირში. მაშინ როცა ქვეყნის სხვა ნაწილებში ხმები გაიყო.


Those divisions are things we really need to recognize and take seriously.	ეს დანაწევრება უნდა გავიაზროთ და სერიოზულად მივუდგეთ.


But more profoundly, the vote teaches us something about the nature of politics today.	კიდევ უფრო სიღრმისეული დასკვნაა, რომ ეს რეფერენდუმი დღევანდელი პოლიტიკის ბუნებას გვაჩვენებს.


Contemporary politics is no longer just about right and left.	თანამედროვე პოლიტიკა აღარაა მხოლოდ მემარჯვენეობა-მემარცხენეობაზე.


It's no longer just about tax and spend.	ის აღარაა მხოლოდ გადასახადებსა და ხარჯებზე.


It's about globalization.	ის გლობალიზაციაზეა.


The fault line of contemporary politics is between those that embrace globalization and those that fear globalization.	თანამედროვე პოლიტიკის გამყოფი ხაზი არის იმათ შორის ვინც ემხრობა გლობალიზაციას და იმათ შორის ვისაც ამის ეშინია.


(Applause) If we look at why those who wanted to leave -- we call them "Leavers," as opposed to "Remainers" -- we see two factors in the opinion polls that really mattered.	(აპლოდისმენტები) თუ შევხედავთ, რატომ აირჩიეს გასვლა... მათ დავარქვათ "გამსვლელები", მოწინააღმდეგეებს კი "დამრჩენები"... დავინახავთ, რომ გამოკითხვებში ორი ფაქტორი იყო მნიშვნელოვანი.


The first was immigration, and the second sovereignty, and these represent a desire for people to take back control of their own lives and the feeling that they are unrepresented by politicians.	პირველი იყო იმიგრაცია და მეორე სუვერენიტეტი. ეს აჩვენებს ხალხის სურვილს დაიბრუნონ კონტროლი საკუთარ ცხოვრებაზე და შეგრძნებას, რომ პოლიტიკოსები მათ არ წარმოადგენენ.


But those ideas are ones that signify fear and alienation.	ეს აზრები მიანიშნებს შიშსა და გაუცხოებაზე.


They represent a retreat back towards nationalism and borders in ways that many of us would reject.	ისინი წარმოადგენენ უკუსვლას ნაციონალიზმისა და საზღვრებისკენ ისე რომ ამას ბევრი ჩვენგანი შეეწინააღმდეგებოდა.


What I want to suggest is the picture is more complicated than that, that liberal internationalists, like myself, and I firmly include myself in that picture, need to write ourselves back into the picture in order to understand how we've got to where we are today.	მინდა გითხრათ, რომ სურათი ამაზე უფრო რთულია და რომ ლიბერალმა ინტერნაციონალისტებმა როგორც მე და მე საკუთარ თავს მათ რიცხვში მოვიაზრებ... კვლავ უნდა ჩავსვათ ჩვენი თავი ამ სურათში, რომ მივხვდეთ როგორ აღმოვჩნდით იქ სადაც დღეს ვართ.


When we look at the voting patterns across the United Kingdom, we can visibly see the divisions.	თუ გაერთიანებული სამეფოს მასშტაბით ხმის მიცემის ხასიათს დავაკვირდებით, ცხადად დავინახავთ დაყოფებს.


The blue areas show Remain and the red areas Leave.	ლურჯი რეგიონები აჩვენებს "დარჩენას" წითლები კი "გასვლას".


When I looked at this, what personally struck me was the very little time in my life I've actually spent in many of the red areas.	ამის დანახვისას, რამაც თავში დამარტყა, იყო ის ძალიან ცოტა დრო რაც წითელ რეგიონებში გამიტარებია ჩემი ცხოვრების მანძილზე.


I suddenly realized that, looking at the top 50 areas in the UK that have the strongest Leave vote, I've spent a combined total of four days of my life in those areas.	უცბად გავაცნობიერე, რომ 50 რეგიონში, რომელმაც ყველაზე მეტად დაუჭირა მხარი გასვლას ჯამში ჩემი ცხოვრების 4 დღე გავატარე.


In some of those places, I didn't even know the names of the voting districts.	ზოგიერთ ადგილას, საარჩევნო დასახლების სახელიც კი არ ვიცოდი.


It was a real shock to me, and it suggested that people like me who think of ourselves as inclusive, open and tolerant, perhaps don't know our own countries and societies nearly as well as we like to believe.	ეს ნამდვილი შოკი იყო ჩემთვის და აჩვენებდა, რომ ჩემნაირი ხალხი, რომელსაც თავი ტოლერანტი ღია და საყოველთაო ჩართულობის მომხრე ჰგონია სავარაუდოდ არ იცნობს საკუთარ ქვეყანას და საზოგადოებებს იმდენად, რამდენადაც გვგონია რომ ვიცით.


(Applause) And the challenge that comes from that is we need to find a new way to narrate globalization to those people, to recognize that for those people who have not necessarily been to university, who haven't necessarily grown up with the Internet, that don't get opportunities to travel, they may be unpersuaded by the narrative that we find persuasive in our often liberal bubbles.	(აპლოდისმენტები) ესაა გამოწვევა, რომ ამ ხალხისთვის გლობალიზაციის ახსნის ახალი გზები უნდა ვიპოვოთ. გავიაზროთ, რომ ხალხისთვის, რომელსაც არ უვლია უნივერსიტეტში, ვინც ინტერნეტხანაში არ გაზრდილა, ვისაც არ აქვს მოგზაურობის საშუალება, შეიძლება არ იყოს საკმარისი ის არგუმენტები, რომელიც ჩვენ ხშირად ლიბერალურ წრეებში საკმარისად მიგვაჩნია.


(Applause) It means that we need to reach out more broadly and understand.	(აპლოდისმენტები) ეს ნიშნავს, რომ ჩვენ უფრო ფართო მასაზე უნდა გავიდეთ და გავაანალიზოთ.


In the Leave vote, a minority have peddled the politics of fear and hatred, creating lies and mistrust around, for instance, the idea that the vote on Europe could reduce the number of refugees and asylum-seekers coming to Europe, when the vote on leaving had nothing to do with immigration from outside the European Union.	დატოვების მომხრეებში უმცირესობა ახდენდა შიშის და ზიზღის პედალირებას, რაც აჩენდა სიცრუეს და უნდობლობას. მაგალითად, ის აზრი რომ ევროპაზე რეფერენდუმი შეამცირებდა ლტოლვილების და თავშესაფრის მაძიებლების ევროპაში შემოსვლას, მაშინ როცა ევროკავშირის დატოვებაზე ხმის მიცემა არაფერ შუაშია ევროპის გარედან იმიგრაციასთან.


But for a significant majority of the Leave voters the concern was disillusionment with the political establishment.	მაგრამ გასვლაზე ხმის მიმცემების მნიშვნელოვანი უმრავლესობისთვის პრობლემა იყო პოლიტიკური მმართველებისადმი უნდობლობა.


This was a protest vote for many, a sense that nobody represented them, that they couldn't find a political party that spoke for them, and so they rejected that political establishment.	ბევრისთვის ეს პროტესტის ხმა იყო. შეგრძნება, რომ მათ არავინ წარმოადგენს, რომ მათ ვერ იპოვეს პოლიტიკური პარტია, რომელიც მათ სურვილებს გაახმოვანებდა და მათ უარი თქვეს ამ მმართველებზე.


This replicates around Europe and much of the liberal democratic world.	იგივე მეორდება ევროპაში და ლიბარლ- დემოკრატიული მსოფლიოს უმეტეს ნაწილში.


We see it with the rise in popularity of Donald Trump in the United States, with the growing nationalism of Viktor Orbán in Hungary, with the increase in popularity of Marine Le Pen in France.	ჩვენ იგივეს ვხედავთ აშშ-ში დონალტ ტრამპის პოპულარობის ზრდაში. უნგრეთში, ვიქტორ ორბანის მზარდ ნაციონალიზმში. მარინ ლე პენის გაზრდილ პოპულარობაში საფრანგეთში.


The specter of Brexit is in all of our societies.	"ბრექსიტის" აჩრდილი ყველა ჩვენ საზოგადოებას დასდევს.


So the question I think we need to ask is my second question, which is how should we collectively respond?	ამიტომ, ვფიქრობ კითხვა, რომელიც უნდა დავსვათ არის ჩემი მეორე კითხვა: ამ ყველაფერს როგორ უნდა ვუპასუხოთ?


For all of us who care about creating liberal, open, tolerant societies, we urgently need a new vision, a vision of a more tolerant, inclusive globalization, one that brings people with us rather than leaving them behind.	ყველა ჩვენგანს ვისაც ანაღვლებს ლიბარელური, ღია და ტოლერანტი საზოგადოებები სასწრაფოდ სჭირდება ახალი ხედვა. უფრო ტოლერანტული, ყოვლისმომცველად გლობალიზაციური. რომელიც ხალხის უკან ჩამოტოვების ნაცვლად შემოგვიერეთებს.


That vision of globalization is one that has to start by a recognition of the positive benefits of globalization.	გლობალიზაციის ასეთი ხედვა, გლობალზიაციის პოზიტიური სარგებელის გააზრებიდან უნდა დაიწყოს.


The consensus amongst economists is that free trade, the movement of capital, the movement of people across borders benefit everyone on aggregate.	ეკონომისტებს შორის კონსენსუსია, რომ თავისუფალი ვაჭრობა, კაპიტალბრუნვა, საზღვრებს შორის ხალხის მიმოსვლა, საერთო ჯამში ყველასთვის სასარგებლოა.


The consensus amongst international relations scholars is that globalization brings interdependence, which brings cooperation and peace.	საერთაშორისო ურთიერთობების სპეციალისტებს კონსენსუსია, რომ გლობალიზაციას ურთიერთდამოკიდებულება მოაქვს, რაც თავის მხრივ ურთიერთთანამშრომლობას და მშვიდობას ამკვიდრებს.


But globalization also has redistributive effects.	თუმცა, გლობალიზაციას ასევე გადანაწილების ეფექტი აქვს.


It creates winners and losers.	ის აჩენს მოგებულებს და წაგებულებს.


To take the example of migration, we know that immigration is a net positive for the economy as a whole under almost all circumstances.	ავიღოთ მიგრაციის მაგალითი. ვიცით, რომ მიგრაცია თითქმის ნებისმიერ პირობებში, საბოლო ჯამში პოზიტირია ეკონომიკისთვის,


But we also have to be very aware that there are redistributive consequences, that importantly, low-skilled immigration can lead to a reduction in wages for the most impoverished in our societies and also put pressure on house prices.	მაგრამ ჩვენ ასევე უნდა გავითვალისწინოთ რომ ამას მოჰყვება გადანაწილება, რომ დაბალკვალიფიციურმა მიგრაციამ, შეიძლება ყველაზე ღარიბ საზოგადოებებში ხელფასების დაწევა გამოიცვიოს და ასევე სახლის ფასებიც გაზარდოს.


That doesn't detract from the fact that it's positive, but it means more people have to share in those benefits and recognize them.	ეს მიგრაციის პოზიტიურობას არ აკნინებს, მაგრამ ნიშნავს, რომ უფრო მეტმა ხალხმა უნდა გაინაწილოს სარგებელი და გააცნობიეროს ეს.


In 2002, the former Secretary-General of the United Nations, Kofi Annan, gave a speech at Yale University, and that speech was on the topic of inclusive globalization.	2002-ში გაეროს ყოფილმა გენერალურმა მდივანმა, კოფი ანანმა, იელის უნივერსიტეტში სიტყვა წარმოთქვა და ეს სიტყვა იყო ყოვლისმომცველ გლობალიზაციაზე.


That was the speech in which he coined that term.	ეს იყო სიტყვა, რომელმაც გააჩინა ეს ტერმინი.


And he said, and I paraphrase, "The glass house of globalization has to be open to all if it is to remain secure.	მის პარაფრაზს გავაკეთებ. მან თქვა: "გლობალიზაციის შუშის სახლი ყველასთვის ღია უნდა იყოს, თუ მისი უსაფრთხოების შენარჩუნება გვინდა.


Bigotry and ignorance are the ugly face of exclusionary and antagonistic globalization."	შეუწყნარებლობა და უვიცობა, გამომრიცხველი და ანტაგონისტური გლობალიზაციის საშინელი სახეა."


That idea of inclusive globalization was briefly revived in 2008 in a conference on progressive governance involving many of the leaders of European countries.	ყოვლისმომცველი გლობალიზაციის ეს იდეა ცოტახნით გაცოცხლდა 2008 წელს პროგრესული მმართველობის კონფერენციაზე, რომელშიც ევროპული ქვეყნების ბევრი ლიდერი მონაწილეობდა.


But amid austerity and the financial crisis of 2008, the concept disappeared almost without a trace.	მაგრამ ასკეტიზმისა და 2008 წლის ფინანსური კრიზის ფონზე ეს კონცეპცია თითქმის უკვალოდ გაქრა.


Globalization has been taken to support a neoliberal agenda.	გლობალიზაცია გამოყენებული იქნა ნეოლიბერალური დღის წესრიგის მხარდასაჭერად.


It's perceived to be part of an elite agenda rather than something that benefits all.	ყველასთვის სარგებლის მომტანი რაღაცის ნაცვლად, ის აღიქმება როგორც ელიტური დღის წესრიგის ნაწილი.


And it needs to be reclaimed on a far more inclusive basis than it is today.	ამიტომ გლობალიზაცია ბევრად უფრო ყვლისმომცველი უნდა გავხადოთ. ვიდრე დღესაა.


So the question is, how can we achieve that goal?	მაშ, შეკითხვა შემდეგია: როგორ უნდა მივაღწიოთ ამას?


How can we balance on the one hand addressing fear and alienation while on the other hand refusing vehemently to give in to xenophobia and nationalism?	როგორ უნდა დავაბალანსოთ, ერთის მხრივ შიში და გაუცხოება, მეორეს მხრივ კი შევეწინააღმდეგოთ ქსენოფობიასა და ნაციონალიზმში გადავარდნას?


That is the question for all of us.	ეს კითხვა ყველა ჩვენგანისთვისაა.


And I think, as a social scientist, that social science offers some places to start.	როგორც სოციალური მეცნიერი, ვფიქრობ სოციალურ მეცნიერება გვთავაზობს დასაწყისისთვის გარკვეულ პასუხებს.


Our transformation has to be about both ideas and about material change, and I want to give you four ideas as a starting point.	ჩვენი ტრანსფორმაცია უნდა ეხებოდეს აზრებსაც და მატერიალურ საგნებსაც. მინდა 4 იდეა მოგცეთ დასაწყისისთვის.


The first relates to the idea of civic education.	პირველი ეხება სამოქალაქო განათლებას.


What stands out from Brexit is the gap between public perception and empirical reality.	"ბრექსიტიმა" აჩვენა ნაპრალი, საზოგადოებრივ წარმოდგენებსა და ემპირიულ რეალობას შორის.


It's been suggested that we've moved to a postfactual society, where evidence and truth no longer matter, and lies have equal status to the clarity of evidence.	ვარაუდობენ, რომ ჩვენ "პოსტფაქტიური" საზოგადოება გავხდით, სადაც მტკიცებულებას და ჭეშმარიტებას მნიშვნელობა აღარ აქვს და ტყუილს იგივე ავტორიტეტი აქვს რაც მტკიცებულების სიცხადეს.


So how can we -- (Applause) How can we rebuild respect for truth and evidence into our liberal democracies?	მაშ, როგორ... (აპლოდისმენტები) როგორ აღვადგინოთ პატივისცემა სიმართლის და მტკიცებულების მიმართ ლიბერალ-დემოკრატიებში


It has to begin with education, but it has to start with the recognition that there are huge gaps.	ეს განათლებიდან უნდა დაიწყოს, მაგრამ ამის საწყისი ამ უზარმაზარი ნაპრალების აღიარებაა.


In 2014, the pollster Ipsos MORI published a survey on attitudes to immigration, and it showed that as numbers of immigrants increase, so public concern with immigration also increases, although it obviously didn't unpack causality, because this could equally be to do not so much with numbers but the political and media narrative around it.	2014-ში საზოგადოებრივი კვლევის ორგანიზაციამ Ipsos MORI-მ გამოაქვეყნა გამოკითხვა, რომელიც იმიგრაციას ეხებოდა. მან აჩვენა, რომ რაც უფრო იზრდება იმიგრაცია, საზოგადოებრივი წუხილი ამ თემით უფრო მატულობს. თუმცა, ცხადია ეს არ აჩვენებს მიზეზ-შედეგობრიობას, რადგან ეს შეიძლება გამოწვეული იყოს არა იმიგრაციის ზრდით, არამედ მისი პოლიტიკური კომენტარითა და მედია გაშუქებით.


But the same survey also revealed huge public misinformation and misunderstanding about the nature of immigration.	იგივე გამოკითხვამ, იმიგრაციასთან დაკავშირებით საზოგადეობის უზარმაზარი არაინფორმირებულობა და გაურკვევლობა აჩვენა.


For example, in these attitudes in the United Kingdom, the public believed that levels of asylum were a greater proportion of immigration than they were, but they also believed the levels of educational migration were far lower as a proportion of overall migration than they actually are.	მაგალითად, ამ გამოკითხვაში გაერთიანებულ სამეფოში ხალხის წარმოდგენაში ლტოლვილთა წილი იმიგრანტებს შორის უფრო დიდი იყო ვიდრე სინამდვილეში. ხალხს ასევე ჰგონია, რომ საერთო მიგრაციიდან საგანმანათლებლო მიგრაციის წილი ბევრად უფრო დაბალია, ვიდრე ის არის რეალურად.


So we have to address this misinformation, the gap between perception and reality on key aspects of globalization.	ამიტომ ჩვენ უნდა ვუშველოთ ამ გაურკვევლობას ამ ნაპრალს აღქმასა და რეალობას შორის გლობალზიაციის საკვანძო ასპექტებში.


And that can't just be something that's left to our schools, although that's important to begin at an early age.	ამას მხოლოდ სკოლების იმედად ვერ დავტოვებთ, თუმცაღა მნიშვნელოვანია ეს მცირე ასაკიდან დავიწყოთ.


It has to be about lifelong civic participation and public engagement that we all encourage as societies.	ეს უნდა იყოს მთელი ცხოვრების მანძილზე სამოქალაქო თანამონაწილეობა და საჯარო ჩართულობა, რაც მთელმა საზოგადოებამ უნდა წავახალისოთ.


The second thing that I think is an opportunity is the idea to encourage more interaction across diverse communities.	მეორე შანსი ვფიქრობ არის განსხვავებულ საზოგადოებრივ ჯგუფებს შორის ინტენსიური ურთიერთობის წახალისების იდეა.


(Applause) One of the things that stands out for me very strikingly, looking at immigration attitudes in the United Kingdom, is that ironically, the regions of my country that are the most tolerant of immigrants have the highest numbers of immigrants.	(აპლოდისმენტები) ერთი რამ, რაც ჩემთვის თვალშისაცემია, როცა იმიგრაციის მიმართ გაერთიანებული სამეფოს მოსახლეობის დამოკიდებულებას ვუყურებ, არის რომ ქვეყნის იმ რეგიონებში, სადაც ყველაზე ტოლერანტულები არიან იმიგრანტების მიმართ, იმიგრანტების ყველაზე მაღალი რიცხვია.


So for instance, London and the Southeast have the highest numbers of immigrants, and they are also by far the most tolerant areas.	მაგალითად ლონდონსა და სამხრეთ-აღმოსავლეთში ყველაზე მეტი იმიგრანტია და ამავე დროს ეს ბევრად უფრო ტოლერანტული რეგიონებია.


It's those areas of the country that have the lowest levels of immigration that actually are the most exclusionary and intolerant towards migrants.	ქვეყნის იმ რეგიონებში, სადაც იმიგრაციის დონე ყველაზე დაბალია, სინამდვილეში ყველაზე გამრიყავები და არატოლერანტულები არიან მიგრანტების მიმართ.


So we need to encourage exchange programs.	მაშ, საჭიროა გაცვლითი პროგრამების წახალისება.


We need to ensure that older generations who maybe can't travel get access to the Internet.	საჭიროა ძველ თაობებს, რომლებიც შესაძლოაა ვერ მოგზაურობენ ინტერნეტზე წვდომა ჰქონდეთ.


We need to encourage, even on a local and national level, more movement, more participation, more interaction with people who we don't know and whose views we might not necessarily agree with.	საჭიროა როგორც ლოკალურ, ისე ეროვნულ დონეზე უფრო მეტი მიმოსვლის, მეტი თანამონაწილეობის, მეტი ინტერაქციის წახალისება ისეთ ხალხთან, ვისაც არ ვიცნობთ და ვის აზრსაც შეიძლება მაინცდამაინც არ ვეთანხმებოდეთ.


The third thing that I think is crucial, though, and this is really fundamental, is we have to ensure that everybody shares in the benefits of globalization.	მესამე რამ, რაც საკვანძო და ნამდვილად ფუნდამენტური მნიშვნელობის მგონია, არის ის, რომ გლობალიზაციიდან სარგებლის წილი ყველამ უნდა მიიღოს.


This illustration from the Financial Times post-Brexit is really striking.	Financial Times-ის ეს ბრექსიტის შემდგომი ილუსტრაცია


It shows tragically that those people who voted to leave the European Union were those who actually benefited the most materially from trade with the European Union.	კარგად აჩვენებს ტრაგედიას, რომ ხალხი ვინც ევროკავშირიდან გასვლას დაუჭირა მხარი არის სწორედ ის ხალხი, ვინც ყველაზე მეტ მატერიალურ სარგებელს ნახულობდა ევროკავშირთან ვაჭრობით.


But the problem is that those people in those areas didn't perceive themselves to be beneficiaries.	პრობლემაა, რომ ეს ხალხი არ აღიქვამდა თავს მოსარგებლედ.


They didn't believe that they were actually getting access to material benefits of increased trade and increased mobility around the world.	მათ არ სჯეროდათ, რომ მართლაც ჰქონდათ წვდომა, გაზრდილი ვაჭრობით და მობილობით მიღებულ სარგებელზე.


I work on questions predominantly to do with refugees, and one of the ideas I spent a lot of my time preaching, mainly to developing countries around the world, is that in order to encourage the integration of refugees, we can't just benefit the refugee populations, we also have to address the concerns of the host communities in local areas.	მე ძირითადად ლტოლვილებთან დაკავშირებულ საკითხებზე ვმუშაობ და ერთ-ერთი იდეა რის დამკვიდრებაზეც, ძირითადად განვითარებად ქვეყნებში, დიდ დროს ვხარჯავ, არის ის, რომ ლტოლვილების ინტეგრაციის წასახალისებლად მხოლოდ მათზე ზრუნვა არაა საკმარისი. ჩვენ ასევე უნდა ვიზრუნოთ მასპინძელი, ადგილობრივი საზოგადოებების წუხილზეც.


But in looking at that, one of the policy prescriptions is that we have to provide disproportionately better education facilities, health facilities, access to social services in those regions of high immigration to address the concerns of those local populations.	ამის მოსაგვარებლად, ერთ-ერთი გზა არის საგანმანათლებლო და ჯანდაცვითი შესაძლებლობების, სოციალურ სერვისებზე წვდომის განსაკუთრებული უზრუნველყოფა რეგიონებში მაღალი იმიგრაციით. იმისთვის რომ ადგილობრივი მოსახლეობის პრობლემები მოვაგვაროთ.


But while we encourage that around the developing world, we don't take those lessons home and incorporate them in our own societies.	თუმცა, მაშინ როცა ამას განვითარებად მსოფლიოში ვახალისებთ, შინ, საკუთარ საზოგადოებებში იგივეს არ ვაკეთებთ.


Furthermore, if we're going to really take seriously the need to ensure people share in the economic benefits, our businesses and corporations need a model of globalization that recognizes that they, too, have to take people with them.	უფრო მეტიც, თუ ჩვენ გვინდა მართლაც სერიოზულად მივუდგეთ, ეკონომიკური სარგებლის ხალხზე განაწილების საჭიროებას, ბიზნესებსაც და კორპორაციებსაც დასჭირდებათ გლობალიზაციის მოდელი, რომელიც აღიარებს, რომ მათაც უნდა ჩართონ სარგებელის მიღებაში ხალხი.


The fourth and final idea I want to put forward is an idea that we need more responsible politics.	ბოლო, მეოთხე იდეა, რომელიც მინდა წარმოგიდგინოთ, არის ის, რომ უფრო პასუხისმგებლიანი პოლიტიკა გვჭირდება.


There's very little social science evidence that compares attitudes on globalization.	ძალიან ცოტა სოციოლოგიური კვლევაა, რომელიც გლობალიზაციის მიმართ განწყობებს ადარებს,


But from the surveys that do exist, what we can see is there's huge variation across different countries and time periods in those countries for attitudes and tolerance of questions like migration and mobility on the one hand and free trade on the other.	მაგრამ რა გამოკითხვებიც არსებობს, იქიდან ჩანს, რომ უზარმაზარი განსხვავებებია სხვადასხვა ქვეყნებს და პერიოდებს შორის ამ ქვეყნებში, ერთის მხრივ მიგრაციის და მობილობის და მეორეს მხრივ თავისუფალი ვაჭრობის მიმართ განწყობების და ტოლერანტობის თვალსაზრისით.


But one hypothesis that I think emerges from a cursory look at that data is the idea that polarized societies are far less tolerant of globalization.	ერთი ჰიპოთეზა, რაც იკვეთება ამ მონაცემებიდან არის ის, რომ პოლარიზებული საზოგადოებები ნაკლებად ტოლერანტულები არიან გლობალიზაციის მიმართ.


It's the societies like Sweden in the past, like Canada today, where there is a centrist politics, where right and left work together, that we encourage supportive attitudes towards globalization.	წარსულში შვედეთის და დღევანდელი კანადისმაგვარი საზოგადოებებია, სადაც პოლიტიკა ცენტრისტულია, სადაც მემარჯვენეები და მემარცხენეები ერთად მუშაობენ, სადაც ვახალისებთ გლობალიზაციის მხარდამჭერ განწყობებს.


And what we see around the world today is a tragic polarization, a failure to have dialogue between the extremes in politics, and a gap in terms of that liberal center ground that can encourage communication and a shared understanding.	რასაც დღეს მსოფლიოში ვხედავთ, ტრაგიკული პოლარიზაციაა. პოლიტიკურ ექსტრიმებს შორის დიალოგის შეუძლებლობა და ნაპრალი ცენტრისტური ლიბერალური საყრდენის ადგილას, რომელიც შეძლებდა კომუნიკაციის და ურთიერთგაგების წახალისებას.


We might not achieve that today, but at the very least we have to call upon our politicians and our media to drop a language of fear and be far more tolerant of one another.	შეიძლება დღეს ამას ვერ მივაღწიოთ, მაგრამ სულ ცოტა ჩვენს პოლიტიკოსებს და მედიას უნდა მოვუწოდოთ, რომ შიშის რიტორიკას შეეშვან და ბევრად უფრო ურთიერთტოლერანტულები იყვნენ.


(Applause) These ideas are very tentative, and that's in part because this needs to be an inclusive and shared project.	(აპლოდისმენტები) ეს იდეები მხოლოდ დასაწყისისთვისაა. ნაწილობრივ იმიტომ, რომ ეს უნდა იყოს ყოვლისმომცველი და საზიარო პროექტი.


I am still British.	მე კვლავაც ბრიტანელი ვარ.


I am still European.	მე კვლავაც ევროპელი ვარ.


I am still a global citizen.	მე კვლავაც გლობალური მსოფლიოს მოქალაქე ვარ.


For those of us who believe that our identities are not mutually exclusive, we have to all work together to ensure that globalization takes everyone with us and doesn't leave people behind.	მათთვის ვისაც სჯერა, რომ ჩვენი იდენტობები არაა ურთიერთგამომრიცხავი, ჩვენ ყველამ ერთად უნდა ვიმუშაოთ, იმისთვის რომ გლობალიზაციამ ყველა თან წაგვიყოლოს და არავინ ჩამოიტოვოს.


Only then will we truly reconcile democracy and globalization.	მხოლოდ მაშინ შევძლებთ დემოკრატიის და გლობალიზაციის შეჯერებას.


Thank you.	მადლობა.


(Applause)	(აპლოდისმენტები)


Hello, everybody.	მოგესალმებით ყველას.


I brought with me today a baby diaper.	მე დღეს ბავშვის საფენი მოვიტანე.


You'll see why in a second.	ცოტა ხანში ნახავთ რატომაც.


Baby diapers have interesting properties.	ბავშვის საფენებს საინტერესო თვისებები აქვთ.


They can swell enormously when you add water to them, an experiment done by millions of kids every day.	როცა მათ წყალს დაასხამთ, ისინი უზომოდ იზრდებიან ზომაში. ამ ექსპერიმენტს მილიონობით ბავშვი ატარებს ყოველდღე.


(Laughter) But the reason why is that they're designed in a very clever way.	(სიცილი) ეს იმიტომ, რომ ისინი საკმაოდ ჭკვიანურადაა შექმნილი.


They're made out of a thing called a swellable material.	ისინი შექმნილია ნივთიერებისგან, რომელსაც გაფართოებად ნივთიერებას ეძახიან


It's a special kind of material that, when you add water, it will swell up enormously, maybe a thousand times in volume.	ეს სპეციფიური სახის ნივთიერებაა, რომელსაც წყალს რომ დაასხამთ, ის უზომოდ გაიზრდება, შეიძლება 1000-ჯერაც კი.


And this is a very useful, industrial kind of polymer.	ეს ძალიან ფართოდ გამოყენებადი სამრეწველო პოლიმერია.


But what we're trying to do in my group at MIT is to figure out if we can do something similar to the brain.	MIT - ში ჩვენი ჯგუფი ცდილობს ტვინზეც იგივე განახორციელოს.


Can we make it bigger, big enough that you can peer inside and see all the tiny building blocks, the biomolecules, how they're organized in three dimensions, the structure, the ground truth structure of the brain, if you will?	შეიძლება კი, ის იმდენად გავზარდოთ, რომ მისი უმცირესი შემადგენელი ნაწილები, ბიომოლეკულები დავინახოთ? როგორ არიან ორგანიზებულები სამ განზომილებაში, მათი სტრუქტურა, ტვინის ასე ვთქვათ, უშუალო სტრუქტურა.


If we could get that, maybe we could have a better understanding of how the brain is organized to yield thoughts and emotions and actions and sensations.	თუ ამას შევძლებთ, შეიძლება უკეთ გავიგოთ, თუ როგორ წარმოიშვება ტვინში აზრები და ემოიცები, ქმედებები და გრძნობები.


Maybe we could try to pinpoint the exact changes in the brain that result in diseases, diseases like Alzheimer's and epilepsy and Parkinson's, for which there are few treatments, much less cures, and for which, very often, we don't know the cause or the origins and what's really causing them to occur.	შეიძლება დაავდების გამომწვევ ზუსტ ცვლილებებს მივაგნოთ ტვინში. დაავადებებისას, როგორებიცაა ალცჰაიმერი და პარკინსონი, რომელთათვისაც ძალიან ცოტა მკურნალობის და უფრო ნაკლები განკურნების მეთოდია და რომელთა გამომწვევი მიზეზი, ხშირად არც კი ვიცით.


Now, our group at MIT is trying to take a different point of view from the way neuroscience has been done over the last hundred years.	ჩვენი ჯგუფი MIT-ში ცდილობს ამ პრობლემას ნეირომეცნიერებაში ბოლო 100 წლის მანძილზე არსებული ხედვებისგან განსხვავებულად მიუდგეს.


We're designers. We're inventors.	ჩვენ დიზაინერები და გამომგონებლები ვართ.


We're trying to figure out how to build technologies that let us look at and repair the brain.	ვცდილობთ გავარკვიოთ, როგორ შევქმნათ ტექნოლოგია, რომელიც ტვინის შესწავლის და განკურნების საშუალებას მოგვცემს.


And the reason is, the brain is incredibly, incredibly complicated.	საქმე იმაშია, რომ ტვინი უაღრესად რთული რამაა.


So what we've learned over the first century of neuroscience is that the brain is a very complicated network, made out of very specialized cells called neurons with very complex geometries, and electrical currents will flow through these complexly shaped neurons.	ნეირომეცნიერების პირველ საუკუნეში დავადგინეთ, რომ ტვინი ძალიან რთული ქსელია, რომელიც ძალიან სპეციფიური უჯრედებისგან, ნეირონებისგან შედგება, რომელთაც რთული გეომეტრია აქვთ და ელექტრული სიგნალები ამ რთული ფორმის ნეირონებში მიედინება.


Furthermore, neurons are connected in networks.	ეს ნეირონები ქსელშია ჩართული.


They're connected by little junctions called synapses that exchange chemicals and allow the neurons to talk to each other.	ამ ქსელში ისინი სინაფსებითაა შეერთებული, რომლებიც ქიმიკატების მიმოცვლას ახდენენ. ამ გზით ესაუბრებიან ნეირონები ერთმანეთს.


The density of the brain is incredible.	ტვინში მათი წარმოუდგენელი სიმჭიდროვეა.


In a cubic millimeter of your brain, there are about 100,000 of these neurons and maybe a billion of those connections.	ტვინის 1 კუბურ მილიმეტრში დაახლოებით 100 000 ნეირონია და ალბათ მილიარდი შეერთება


But it's worse.	უფრო მეტიც,


So, if you could zoom in to a neuron, and, of course, this is just our artist's rendition of it.	ნეირონის გადიდება რომ შეგეძლოთ და ეს რა თქმა უნდა გრაფიკული ვერსიაა,


What you would see are thousands and thousands of kinds of biomolecules, little nanoscale machines organized in complex, 3D patterns, and together they mediate those electrical pulses, those chemical exchanges that allow neurons to work together to generate things like thoughts and feelings and so forth.	დაინახავდით ათასობით სახის ბიომოლეკულას, პატარა ნანო ზომის მექანიზმებს, რომლებიც სამგანზილებიან, რთულ სტრუქტურას წარმოადგენენ. ისინი ერთად ელექტრულ იმპულსებს და ქიმიკატების მიმოცვლას უზრუნველყოფენ, რომლებიც ნეირონების ერთად მუშაობის შედეგად აზრებს, გრძნობებს და სხვა ფენომენებს წარმოქმნის.


Now, we don't know how the neurons in the brain are organized to form networks, and we don't know how the biomolecules are organized within neurons to form these complex, organized machines.	ჩვენ არ ვიცით როგორაა ნეირონები ტვინში ქსელის სახით ორგანიზებული და არც ბიომოლეკულები ვიცით როგორაა ნეიორონებში ორგანიზებული ისე, რომ ქმნიან რთულ მექანიზმებს.


If we really want to understand this, we're going to need new technologies.	ამის რეალურად შესწავლისთვის, ახალი ტექნოლოგიები დაგვჭირდება.


But if we could get such maps, if we could look at the organization of molecules and neurons and neurons and networks, maybe we could really understand how the brain conducts information from sensory regions, mixes it with emotion and feeling, and generates our decisions and actions.	თუ ჩვენ მივიღებთ რუკას, სადაც ვნახავთ მოლეკულების და ნეირონების და ნეირონული ქსელების ორგანიზაციულ სტრუქტურას, შეიძლება გავიგოთ, როგორ ამუშავებს ტვინი სენსორულ ინფორმაციას აზავებს მათ ემოციებსა და გრძნობებთან და წარმოქმნის ჩვენს გადაწყვეტილებებსა და ქმედებებს.


Maybe we could pinpoint the exact set of molecular changes that occur in a brain disorder.	იქნებ ტვინის დაავადებისას წარმოქნილი ზუსტი მოლეკულური ცვლილების დადგენა შევძლოთ


And once we know how those molecules have changed, whether they've increased in number or changed in pattern, we could use those as targets for new drugs, for new ways of delivering energy into the brain in order to repair the brain computations that are afflicted in patients who suffer from brain disorders.	და როცა უკვე გვეცოდინება რა ცვლილება მოხდა, იქნება ეს მათი რაოდენობის ზრდა, თუ მათი სტრუქტურის ცვლილება, ამას ახალი წამლების შესაქმნელად გამოვიყენებდით. ტვინში ენერგიის მიწოდების ახალი გზებისთვის, მისი დაზიანებული ფუნქციონალობის აღსადგენად, პაციენტებში, რომლებსაც ტვინის დაავადებები აწუხებთ.


We've all seen lots of different technologies over the last century to try to confront this.	უკანასკნელი საუკუნის მანძილზე ამის მოსაგვარებლად გამოყენებული უამრავი სხვადასხვა ტექნოლოგია გვინახავს..


I think we've all seen brain scans taken using MRI machines.	მგონი ყველას გვინახავს ტვინის მაგნიტურ რეზონანსული სურათი.


These, of course, have the great power that they are noninvasive, they can be used on living human subjects.	ეს, რა თქმა უნდა დიდებული არაინვაზიური საშუალებებია, რომლებიც შეიძლება ცოცხალ ადამიანებზე გამოვიყენოთ,


But also, they're spatially crude.	მაგრამ ისინი ასევე სივრცულად უზუსტოა.


Each of these blobs that you see, or voxels, as they're called, can contain millions and millions of neurons.	თითოეული ეს ლაქა, ან ე.წ. ვოქსელი, რომელსაც ხედავთ, მილიონობით ნეირონს შეიცავს.


So it's not at the level of resolution where it can pinpoint the molecular changes that occur or the changes in the wiring of these networks that contributes to our ability to be conscious and powerful beings.	ანუ, ეს გარჩევადობის ის დონე არაა, რომელზეც შესაძლებელი იქნებოდა იმ მოლეკულური ცვლილების, ან იმ დაქსელვის ცვლილების დადგენა, რომელიც ჩვენს ცნობიერ და ძლევამოსილ არსებებად ყოფნას უზრუნველყოფს.


At the other extreme, you have microscopes.	მოერეს მხრივ, გვაქვს მიკროსკოპები.


Microscopes, of course, will use light to look at little tiny things.	მიკროსკოპები უმცირესი ნაწილაკების გამოსაჩენად სინათლეს იყენებენ.