I asked a forester -- high-powered, paper-qualified expert -- I said, "What can you build in this place?"	მე ვკითხე მეტყევეს - მნიშვნელოვან, დიპლომირებულ ექსპერტს - ვკითხე:"რისი აშენება შეგიძლია აქ?"


He had one look at the soil and said, "Forget it. No way.	ნიადაგს შეხედა ერთხელ და თქვა:"დაივიწყე.


Not even worth it.	არ არსებობს. არ ღირს.


No water, rocky soil."	არ არის წყალი, ქვიანი ნიადაგი."


I was in a bit of a spot.	რთულ სიტუაციაში აღვმოჩნდი.


And I said, "Okay, I'll go to the old man in village and say, 'What should I grow in this spot?'" He looked quietly at me and said, "You build this, you build this, you put this, and it'll work."	მე ვუთხარი: "კაი, მე წავალ სოფლის უხუცესთან და ვკითხავ, რა უნდა გავზარდო ამ ადგილას?" უხუცესმა შემხედა და მითხრა: ააშენე ის, ააშენე ეს, ეს დათესეთ და ყველაფერი იმუშავებს."


This is what it looks like today.	დღეს ეგ ადგილი ესე გამოიყურება.


Went to the roof, and all the women said, "Clear out.	სახურავზე რომ ავედი ყველა ქალმა მითხრა:" გადი აქედან.


The men should clear out because we don't want to share this technology with the men.	კაცები უნდა გავიდნენ, რადგან ჩვენ არ გვინდა ამ ტექნოლოგიის გაზიარება მამაკაცებისთვის.


This is waterproofing the roof."	ეს არის სახურავის ჰიდროიზოლაცია."


(Laughter) It is a bit of jaggery, a bit of urens and a bit of other things I don't know.	(სიცილი) ცოტა გაუსუფათავებული შაქრის ლერწამი, შარდი და კიდე ცოტა სხვა რაღაცეები, არ ვიცი რა არი.


But it actually doesn't leak.	მაგრამ ის ფაქტიურად არ ჟონავს.


Since 1986, it hasn't leaked.	1986 წლიდან არ გაუჟონია.


This technology, the women will not share with the men.	ამ ტექნოლოგიას ქალების არ გაუზიარებენ მამაკაცებს.


(Laughter) It's the only college which is fully solar-electrified.	(სიცილი) ეს ერთადერთი კოლეჯია რომელიც სრულად მზის ენერგიაზეა.


All the power comes from the sun.	ენერგია მთლიანად მზისგან მოდის.


45 kilowatts of panels on the roof.	45 კილოვატიანი პანელები სახურავზე.


And everything works off the sun for the next 25 years.	ყველაფერი მზეზე იმუშავებს მომავალი 25 წლის განმავლობაში.


So long as the sun shines, we'll have no problem with power.	ასე რომ, სანამ მზე ანათებს ენერგიასათან პრობლემები არ გვექნება.


But the beauty is that is was installed by a priest, a Hindu priest, who's only done eight years of primary schooling -- never been to school, never been to college.	მაგრამ მთავარი ის არის, რომ ეს იყო დამონატაჟბული მღვდლის, ინდუსი მღვდლის მიერ, რომელსაც დაწყებითი სკოლის მხოლოდ 8 წელი აქვს დამთავრებული - სკოლაში არასდროს უვლია, კოლეჯში არასდროს უსწავლია.


He knows more about solar than anyone I know anywhere in the world guaranteed.	მან მეტი იცის მზის ენერგიაზე ვიდრე ვინმე სხვა ვისაც ვიცნობ მთელს მსოფლიოში, პირობას გაძლევთ.


Food, if you come to the Barefoot College, is solar cooked.	საკვები - თუ ფეხშიშველთა კოლეჯში მოხვდებით - მზის ენერგიით მზადდება.


But the people who fabricated that solar cooker are women, illiterate women, who actually fabricate the most sophisticated solar cooker.	მაგრამ ადამიანები ვინც შექმენს ეს "მზის ქურა" ქალები არიან, უწიგნური ქალები, რომლებმაც ფაქტიურად შექმნეს მსფლიოში ყველაზე რთული "მზის ქურა".


It's a parabolic Scheffler solar cooker.	ესაა შეფლერის პარაბოლური "მზის ქურა".


Unfortunately, they're almost half German, they're so precise.	სამწუხაროდ, ისინი თითქმის სანახევროდ გერმანელები არიან, ისე აკურატულად აკეთებენ.


(Laughter) You'll never find Indian women so precise.	(სიცილი) თქვენ ვერ ნახავთ ასეთ აკურატულ ინდოელ ქალებს.


Absolutely to the last inch, they can make that cooker.	მთლიანად, ბოლო დიუმამდე მათ შეუძლიათ მაგ ქურის აწყობა.


And we have 60 meals twice a day of solar cooking.	დღეში ორჯერ 60 კერძს ვამზადებთ მზის ქურებით.


We have a dentist -- she's a grandmother, illiterate, who's a dentist.	ჩვენ გვყავს დანტისტი - ის ბებიაა, უწიგნურია და ის დანტისტია.


She actually looks after the teeth of 7,000 children.	ის ფაქტიურად 7000 ბავშვის კბილებს უვლის.


Barefoot technology: this was 1986 -- no engineer, no architect thought of it -- but we are collecting rainwater from the roofs.	ფეხშიშველთა ტექნოლოგია: იყო 1986 წელი - არც ერთ ინჟინერს, არც ერთ არქიტექტორს არ მოსვლია აზრად - მაგრამ ჩვენ ვაგროვებთ წვიმის წყალს სახურავებიდან.


Very little water is wasted.	ძალიან მცირე წყალი იკარგება.


All the roofs are connected underground to a 400,000 liter tank, and no water is wasted.	ყველა სახურავი დაკავშირებულია მიწისქვეშ განლაგებული 400,000 ლიტრიან ავზთან და წყალი არ იფლანგება.


If we have four years of drought, we still have water on the campus, because we collect rainwater.	თუ გვალვა თუნდაც ოთხი წელი გაგრძელდეს, ჩვენ მაინც გვექნება წყალი კოლეჯში რადგან ჩვენ ვაგროვებთ წყალს.


60 percent of children don't go to school, because they have to look after animals -- sheep, goats -- domestic chores.	ბავშვების 60% არ დადის სკოლაში, რადგან მათ უწევთ ცხოველებზე ზრუნვა - ცხვრები, თხები - საოჯახო მეურნეობა.


So we thought of starting a school at night for the children.	ამიტომ ჩვენ შევქმენით საღამოს სკოლა ბავშვებისთვის.


Because the night schools of Tilonia, over 75,000 children have gone through these night schools.	ტილონიას საღამოს სკოლების მეშვეობით 75,000-სზე მეტმა ბავშვმა მიიღო ცოდნა.


Because it's for the convenience of the child; it's not for the convenience of the teacher.	რადგან ეს არის ხელსაყრელი ბავშვისთვის და არა იმისთვის, რომ მასწავლებლისთვის იყოს მოსახერხებელი.


And what do we teach in these schools?	საერთოდ რას ვასწავლით ამ სკოლებში?


Democracy, citizenship, how you should measure your land, what you should do if you're arrested, what you should do if your animal is sick.	დემოკრატიას, მოქალაქეობას, როგორ უნდა გაზომო შენი მიწა, რა უნდა გააკეთო თუ დაგაპატიმრეს, რა უნდა გააკეთო თუ ცხოველი ავად გაგიხდა.


This is what we teach in the night schools.	ეს არის რასაც ვასწავლით ამ საღამოს სკოლებში.


But all the schools are solar-lit.	ყველა სკოლა განათებულია მზის ენერგიით.


Every five years we have an election.	ხუთ წელიწადში ერთხელ ჩვენ გვაქ არჩევნები.


Between six to 14 year-old children participate in a democratic process, and they elect a prime minister.	6-დან 14 წლამდე ასაკის ბავშვები მონაწილეობენ დემოკრატიულ პროცესში და ირჩევენ პრემიერ მინისტრსს.


The prime minister is 12 years old.	პრემიერ მინისტრი 12 წლისაა.


She looks after 20 goats in the morning, but she's prime minister in the evening.	დილით 20 თხაზე ზრუნავს, მაგრამ საღამოს ის პრემიერ მინისტრია.


She has a cabinet, a minister of education, a minister for energy, a minister for health.	მას აქვს მინისტრთა კაბინეტი, განათლების მინისტრი, ენერგეტიკის მინისტრი, ჯანდაცვის მინისტრი.


And they actually monitor and supervise 150 schools for 7,000 children.	ისინი სინამდვილეში უწევენ მონიტორინგს და კონტროლს 150 სკოლას 7,000 ბავშვისთვის.


She got the World's Children's Prize five years ago, and she went to Sweden.	მან მიიღო ბავშვთა მსოფლიო ჯილდა ხუთი წლის წინ და შვედეთში გაემგზავრა.


First time ever going out of her village.	ცხოვრებაში პირველად დატოვა სოფელი.


Never seen Sweden.	შვედეთი არასდორს უნახავს.


Wasn't dazzled at all by what was happening.	საერთოდ არ იყო გაოცებული იმით რაც ხდებოდა.


And the Queen of Sweden, who's there, turned to me and said, "Can you ask this child where she got her confidence from?	და შვედეთის დედოფალი, რომელსაც ხედავთ, მობრუნდა ჩემსკენ და მკითხა:"შეგიძლიათ ჰკითხოთ ამ ბავშვს საიდან იღებს თავის თავდაჯერებულობას?


She's only 12 years old, and she's not dazzled by anything."	ის მხოლოდ 12 წლისაა და არაფერითაა გაოცებული."


And the girl, who's on her left, turned to me and looked at the queen straight in the eye and said, "Please tell her I'm the prime minister."	და გოგონა, რომელიც მის მარცხვნივაა, მოტრილდა ჩემსკენ და შეხედა დედოფალს პირდაპირ თვალებში და თქვა,"თუ შეიძლება უთხარით, რომ მე პრემიერ მინისთრი ვარ."


(Laughter) (Applause) Where the percentage of illiteracy is very high, we use puppetry.	(სიცილი) (აპლოდისმენტები) სადაც უწიგნურობის დონე ძალიან მაღალია ჩვენ თოჯინებს ვიყენებთ.


Puppets is the way we communicate.	თოჯინებით ვახდენთ კომუნიკაციას.


You have Jokhim Chacha who is 300 years old.	ეს არის ჯოკიმ ჩაჩა რომელიც 300 წლისაა.


He is my psychoanalyst. He is my teacher.	ის ჩემი ფსიქოანალიტიკოსია. ის ჩემი მასწავლებელია.


He's my doctor. He's my lawyer.	ის ჩემი ექიმია. ის ჩემი ადვოკატია.


He's my donor.	ის ჩემი დონორია.


He actually raises money, solves my disputes.	სინამდვილეში ის აგროვებს შემოწირულობას, აგვარებს პრობლემებს.


He solves my problems in the village.	ის აგვარებს ჩემს პრობლემებს სოფელში.


If there's tension in the village, if attendance at the schools goes down and there's a friction between the teacher and the parent, the puppet calls the teacher and the parent in front of the whole village and says, "Shake hands.	თუ სოფელში არის დაძაბულობა, თუ დასწრება სკოლებში ეცემა და მასწავლებლსა და მშობელს შორის უთანხმოებაა, თონიჯინა ურეკავს მასწავლებეს და მშობელს მთელი სოფლის წინაშე და ეუბლენა." ჩამოართვით ერთმანეთს ხელი.


The attendance must not drop."	დასწრება არ უნდა დაეცეს."


These puppets are made out of recycled World Bank reports.	ეს თოჯინები გაკეთებულია მსფლიო ბანკის გადამუსავებული ანგარიშებისგან.


(Laughter) (Applause) So this decentralized, demystified approach of solar-electrifying villages, we've covered all over India from Ladakh up to Bhutan -- all solar-electrified villages by people who have been trained.	(სიცილი) (აპლოდისმენტები) ასე რომ, ეს დეცენტრალიზებული, არა მისტიფიცირებული მიდგომა სოფლების უზრუნველყოფის მზის ენერგიით ჩვენ მთელ იდოეთში გავავრცელეთ ლადახიდან ბუტანამდე - ყველა სოფელი უზრუნველყოფილია მზის ენერგიით ჩვენს მიერ მომზადებული ხალხით.


And we went to Ladakh, and we asked this woman -- this, at minus 40, you have to come out of the roof, because there's no place, it was all snowed up on both sides -- and we asked this woman, "What was the benefit you had from solar electricity?"	ჩვენ გავემგზავრეთ კადახში და ვკითხეთ ამ ქალს - და ეს მინუს 40-ზე, თქვენ გიწევთ სახურავიდან გამოსვლა, რადგან სხვა გზა არ არის, ყველფერი თოვლით იყო დაფარული ორევე მხრიდან - და ჩვენ ვკითხეთ ამ ქალს" "რა სარგებელი მიიღეთ მზის ენერგიისგან?"


And she thought for a minute and said, "It's the first time I can see my husband's face in winter."	ეს დაფიქრდა და გვიპასუხა" "პირველად შევძელი ჩემი ქმრის სახის დანახვა ზამთარში."


(Laughter) Went to Afghanistan.	(სიცილი) გავემგზავრეთ ავღანეთში.


One lesson we learned in India was men are untrainable.	ერთი რამ რაც ინდოეთი ვისაწავლეთ ის იყო, რომ კაცებს ვერ ასწავლი.


(Laughter) Men are restless, men are ambitious, men are compulsively mobile, and they all want a certificate.	(სიცილი) კაცები მოუსვენრები, ამბიციურები, და ზედმეტავ მოძრავი არიან და მათ ყველას უნდათ სერტიფიკატი.


(Laughter) All across the globe, you have this tendency of men wanting a certificate.	(სიცილი) მთელ მსოფლიოში თქვენ ნახავთ ამ ტენდეციას - კაცებს უნდათ სერტიფიკატი.


Why? Because they want to leave the village and go to a city, looking for a job.	რატოო? იმიტომ, რომ მათ უნდა სოფლის დატოვება და ქალქში გადასვ, სამუშაოს საძებნელად.


So we came up with a great solution: train grandmothers.	ამიტომ ჩვენ მივაგენით შესანიშნავ გამოსავალს - ბებიებს ვასწავლით.


What's the best way of communicating in the world today?	რომელია კომუნიკციის ყველია კარგი საშუალება დღეს მსოფლიოში?


Television? No.	ტელევიზია?


Telegraph? No.	არა. ტელეგრაფი?


Telephone? No.	არა. ტელეფონი?


Tell a woman.	არა. უთხარით ქალს.


(Laughter) (Applause) So we went to Afghanistan for the first time, and we picked three women and said, "We want to take them to India."	(სიცილი) (აპლოდისმენტები) ამიტომ ჩვენ პირველად გავემგზავრეთ ავღანეთში და შევარჩიეთ სამი ქალი და ვუთხარით:"ჩვენ გვინდა მათი ინდოეთში წაყვანა."


They said, "Impossible. They don't even go out of their rooms, and you want to take them to India."	მათ გვიპასუხეს:"შეუძლებელია. ისი საკუთარ ოთახებს კი არ ტოვებენ" და თქვენ გინდა მათი ინდოეთში წაყვანა.


I said, "I'll make a concession. I'll take the husbands along as well."	მე ვუთხარი:"დათმობაზე წავალ. ქმერბსაც წავიყვანთ."


So I took the husbands along.	ასე რომ, ქმრებიც წავიყვანეთ.


Of course, the women were much more intelligent than the men.	რა თქმა უნდა, ქალები უფრო გონივრულები აღმოჩნდნენ ვიდრე კაცები.


In six months, how do we train these women?	ექვს თვეში, როგორ ვასწავლიდით ამ ქალებს?


Sign language.	ჟესტების ენით.


You don't choose the written word.	თქვენ არ იყენებთ დაწერილ სიტყვას.


You don't choose the spoken word.	თქვენ არ იყენებთ წარმოთქმულ სიტყვას.


You use sign language.	თქვენ იყენებთ ჯესტების ენა.


And in six months they can become solar engineers.	და ექვსი თვის მერე ისინი შეიძლება გახდნენ ინჟენრები მზის ენერგიაში.


They go back and solar-electrify their own village.	ისი ბრუნდენდებიან და უზრუნველყოფენ მზის ენერგიით საკუთარ სოფლებს.


This woman went back and solar-electrified the first village, set up a workshop -- the first village ever to be solar-electrified in Afghanistan [was] by the three women.	ეს ქალები დაბრუნდნენ და უზრუნველყვეს მზის ენერგიით პირველი სოფელი, გახსნეს სახელოსნო - პირველი სოფელი ავღანეთში უზრუნველყოფილი მზის ენერგიით სამი ქალის მიერ.


This woman is an extraordinary grandmother.	ეს ქალი არის საოცარი ბებია.


55 years old, and she's solar-electrified 200 houses for me in Afghanistan.	55 წლის და მან უზრუნველყო 200 სახლი ავღანეთში მზის ენერგიით.


And they haven't collapsed.	და ისინი არ ჩამოიქცნენ.


She actually went and spoke to an engineering department in Afghanistan and told the head of the department the difference between AC and DC.	ის სინამდვილეში წავიდა და ელაპარაკა ავაღანეთის საინჟინრო დეპარტამენტს და აუხსნა დეპარტამენტის უფროსს განსხვავება ცვალებად და მუდმივ დენს შორის.


He didn't know.	მან არ იცოდა.


Those three women have trained 27 more women and solar-electrified 100 villages in Afghanistan.	ამ სამმა ქალმა თავისმხრის ასწევს 27 ქალს და უზრუნველყვეს მზის ენერგიით 100 საფელი ავღანეთში.


We went to Africa, and we did the same thing.	ჩვენ გავემგზავრეთ აფრიაკში და იგივე გავაკეთეთ.


All these women sitting at one table from eight, nine countries, all chatting to each other, not understanding a word, because they're all speaking a different language.	ყველა ეს ქალი რომელიც ზის მაგიდასთან, რვა, ცხრა ქვეყნიდან, ყველა ელაპარაკება ერთმანეთს, თუმცა ერთი სიტყვაც არ ესმით, რადგამ ყველა განსხვავებულ ენაზე საუბრობს.


But their body language is great.	მაგრამ მათი სხეულის ენა საოცარია.


They're speaking to each other and actually becoming solar engineers.	ისინი საუბრობენ და მართალაც ხდებიან მზის ენერგიის ინჟინრები.


I went to Sierra Leone, and there was this minister driving down in the dead of night -- comes across this village.	მე გავემგზავრე სიერა-ლეონეში და შევხვდი ამ მინისტრს, ის სიბნელეში მგზავრობდა - სოფლის ახლომახლო.


Comes back, goes into the village, says, "Well what's the story?"	უკან დაბრუნდა, მივიდა სოფელში და იკითხა:"რა მოხდა აქ?"


They said, "These two grandmothers ... " "Grandmothers?" The minister couldn't believe what was happening.	მათ უპასუხეს:"ეს ორი ბებია ..." "ბებია?" მინისტრი თვალებს არ უჯერებდა.


"Where did they go?" "Went to India and back."	"სად იყვნენ ისინი?" "ინდოეთში და უკან დაბრუნდნენ."


Went straight to the president.	პირდაპირ პრეზიდენტთან წავიდა.


He said, "Do you know there's a solar-electrified village in Sierra Leone?"	ჰკითხა მას:"იცი რომ სიერა-ლეონეში არის მზის ენერგიით უზრუნველყოფილი სოფელი?"


He said, "No." Half the cabinet went to see the grandmothers the next day.	მან უპასუხა:"არა." მეორე დღეს მინისტრთა კაბინეტის ნახევა წავიდა ბებიების სანახავად.


"What's the story."	"აი რა მოხდა აქ."


So he summoned me and said, "Can you train me 150 grandmothers?"	მან დამიბარა და მკითხა:" თუ შეგიძლია 150 ბებიას ასწავლო?"


I said, "I can't, Mr. President.	მე ვუპასუხე:"არ შემიძლია ბატონო პრეზიდენტო.


But they will. The grandmothers will."	მაგრამ მათ შეუძლიათ. ბებიებს შეუძლიათ."


So he built me the first Barefoot training center in Sierra Leone.	მან ამიშენა პირველი ფეხშიშველთა სასწავლო ცენტრი სიერა-ლეონეში.


And 150 grandmothers have been trained in Sierra Leone.	და 150 ბებიას ასწავლეს სიერა-ლეონეში.


Gambia: we went to select a grandmother in Gambia.	გამბია: ჩვენ წავედით ბებიის შესარჩევად გამბიაში.


Went to this village.	ამ სოფელში მივედით.


I knew which woman I would like to take.	მე ვიცოდი რომელი ქალი უნდა წამეყვანა.


The community got together and said, "Take these two women."	თემი შეიკრიბა და მითხრეს:"ეს ორი ქალი წაიყვანე."


I said, "No, I want to take this woman."	მე ვუთხარი:"არა, ეს მინდა რომ წავიყვანო."


They said, "Why? She doesn't know the language. You don't know her."	მათ მკითხეს:"რატო? მან ენა არ იცის.


I said, "I like the body language. I like the way she speaks."	არ იცნობ მას." მე ვუპასუხე:"მე მომწონს მისი სხეულის ენა.


"Difficult husband; not possible."	მომწონს როგორ ლაპარაკობს." "რთული ქმარი; შეუძლებელია."


Called the husband, the husband came, swaggering, politician, mobile in his hand. "Not possible."	დავუძახე ქმარს, ქმარი მოვიდა, ყოყლოჩინა, პოლიტიკოსი, მობილურით ხელში:"შეუძლებელია."


"Why not?" "The woman, look how beautiful she is."	"რატომ არა?" "შეხედე, როგორი ლამაზი ქალია."


I said, "Yeah, she is very beautiful."	ვუთხარი:"კი, ძალიან ლამაზია."


"What happens if she runs off with an Indian man?"	"რა მოხდება, თუ ის ინდოელ კაცთან გაიქცევა?"


That was his biggest fear.	ყველაზე მეტად მაგის ეშინოდა.


I said, "She'll be happy. She'll ring you up on the mobile."	მეთქი:"ის ბედნიერი იქნება. ის დაგირეკავ ხოლმე მობილურზე."


She went like a grandmother and came back like a tiger.	ის წავიდა როგორც ბებია და დაბრუნდა როგორც ვეფხვი.


She walked out of the plane and spoke to the whole press as if she was a veteran.	თვითმრინავიდან ჩამოვიდა და პრესას ისე ელაპარაკა, როგორც კარგად გამოცდილი ამ საქმეში.


She handled the national press, and she was a star.	მან თავი გაართვა ნაციონალურ პრესას, ის იყო ვარსკვლავი.


And when I went back six months later, I said, "Where's your husband?"	ექვსი თვის მერე რომ დავბრუნდი, ვკითხე"სად არის შენი ქმარი?"


"Oh, somewhere. It doesn't matter."	"ოჰ, სადღაც. არ აქვს მნიშვნელობა."


(Laughter) Success story.	(სიცილი) წარმატების ისტორია.


(Laughter) (Applause) I'll just wind up by saying that I think you don't have to look for solutions outside.	(სიცილი) (აპლოდისმენტები) შეჯამებისთვის ვიტყვი, რომ არ არის საჭირო შორს წასვლა პასუხის საძიებლად.


Look for solutions within.	ეძებეთ პასუხები თქვენს გარშემო.


And listen to people. They have the solutions in front of you.	და უსმინეთ ხალხს თქვენს გარშემო.


They're all over the world.	მათ აქვთ პასუხები. ისინი ყველგან არიან.


Don't even worry.	არც იღელვოთ.


Don't listen to the World Bank, listen to the people on the ground.	ნუ უსმენთ მსოფლიო ბანკს, მოუსმინეთ ადგილობრივ ხალხს.


They have all the solutions in the world.	მათ აქვთ ყველა პასუხი ამ ქვეყნად.


I'll end with a quotation by Mahatma Gandhi.	მაჰათმა განდის ციტატით დავამთავრებ.


"First they ignore you, then they laugh at you, then they fight you, and then you win."	"თავიდან გაიგნორებე, მერე დაგცინიან, მერე გებრძვიან და მერე იმარჯვებ."


Thank you.	გმადლობთ.


(Applause)	(აპლოდისმენტები)


I do two things: I design mobile computers and I study brains.	მე ორ სფეროში ვსაქმიანობ: ვაკეთებ მობილურ კომპიუტერებს და ვსწავლობ ადამიანის ტვინს.


Today's talk is about brains and -- (Audience member cheers) Yay! I have a brain fan out there.	და დღევანდელი ჩემი მოხსენება შეეხება ადამიანის ტვინს, ჰუჰ, აქ ვიღაც ტვინის ფანი ყოფილა .


(Laughter) If I could have my first slide, you'll see the title of my talk and my two affiliations.	(სიცილი) გაჩვენებთ ჩემს პირველ სლაიდს და თქვენ ნახავთ ჩემი მოხსენების სათაურს და ჩემს ორ საქმიანობის სფეროს.


So what I'm going to talk about is why we don't have a good brain theory, why it is important that we should develop one and what we can do about it.	მოკლედ, მინდა ვისაუბრო, თუ რატომ არ გვაქვს ტვინის ნორმალური თეორია, რატომ არის აუცილებელი, რომ განვავითაროთ ასეთი თეორია და რა უნდა გავაკეთოთ ამ სფეროში.


I'll try to do all that in 20 minutes.	ვეცდები ეს ყველაფერი 20 წუთში მოგახსენოთ.


I have two affiliations.	მე ორ ორგანიზაციას მივეკუთვნები უმეტესობა მიცნობთ Palm-დან და Handspring-დან,


Most of you know me from my Palm and Handspring days, but I also run a nonprofit scientific research institute called the Redwood Neuroscience Institute in Menlo Park.	მაგრამ მე ასევე ვხელმძღვანელობ არაკომერციულ სამეცნიერო კვლევის ინსტიტუტს, რომელსაც ჰქვია Redwood Neuroscience Institute მენლო პარკში,


We study theoretical neuroscience and how the neocortex works.	და ჩვენ ვსწავლობთ თეორიულ ნეირომეცნიერებას, და ვსწავლობთ, თუ როგორ მუშაობს ნეოკორტექსი.


I'm going to talk all about that.	ახლა ამის შესახებ ვაპირებ საუბარს.


I have one slide on my other life, the computer life, and that's this slide here.	აქ ერთი სლაიდი მაქვს ჩემს მეორე ცხოვრებაზე, კომპიუტერულ ცხოვრებაზე. ეს არის რამდენიმე ის პროდუქტი, რომლებზეც ვმუშაობდი ბოლო 20 წლის განმავლობაში,


These are some of the products I've worked on over the last 20 years, starting from the very original laptop to some of the first tablet computers and so on, ending up most recently with the Treo, and we're continuing to do this.	დაწყებული პირველი თაობის ლეპტოპით დამთავრებული პირველი პლანშეტური კომპიუტერით და ა.შ. სულ ბოლოს აღმოვჩნდი Treo-ში, და ჩვენ ვაგრძელებთ მსგავსი რამეების კეთებას.


I've done this because I believe mobile computing is the future of personal computing, and I'm trying to make the world a little bit better by working on these things.	მე ვაკეთებ ამას, რადგან ნამდვილად მჯერა, რომ მობილური კომპიუტერები არის პერსონალური კომპიუტერების მომავალი, და ვცდილობ, რომ ამ საგნებზე მუშაობით ეს სამყარო გავხადო თუნდაც ცოტათი უკეთესი.


But this was, I admit, all an accident.	თუმცა ყველაფერი ეს, უნდა ვაღიარო, რომ შემთხვევითობა იყო.


I really didn't want to do any of these products.	მე სინამდვილეში არ მინდოდა გამეკეთებინა რომელიმე ეს პროდუქტი


Very early in my career I decided I was not going to be in the computer industry.	და ჩემი კარიერის ძალიან ადრეულ ეტაპზე მე გადავწყვიტე, რომ არ ვიქნებოდი ჩაბმული კომპიუტერულ ინდუსტრიაში.


Before that, I just have to tell you about this picture of Graffiti I picked off the web the other day.	სანამ ამაზე მოგახსენებთ, მინდა ესეც გითხრათ: მოკლედ, აქ მაქვს გრაფიტის პატარა სურათი, რომელიც ინტერნეტიდან ავიღე რამდენიმე დღის წინ.


I was looking for a picture for Graffiti that'll text input language.	ვეძებდი მცირე ტექსტის შემყვანი ენის ვიზუალურ სურათს, რომელსაც გრაფიტი ჰქვია


I found a website dedicated to teachers who want to make script-writing things across the top of their blackboard, and they had added Graffiti to it, and I'm sorry about that.	და ვიპოვე მასწავლებლების ვებსაიტი, რომლებსაც ამის გაკეთება უნდათ, ანუ ამგვარი ხელნაწერის ამომცნობი რაღაცის დამატება დაფის ზედა ნაწილში, და მათ ამისთვის გრაფიტი გამოიყენეს, რის გამოც ძალიან ვწუხვარ.


(Laughter) So what happened was, when I was young and got out of engineering school at Cornell in '79, I went to work for Intel and was in the computer industry, and three months into that, I fell in love with something else.	(სიცილი) მოკლედ, როცა ვიყავი ახალგაზრდა და დავამთავრე ინჟინერიის სკოლა, კორნელში 1979 წელს, გადავწყვიტე, რომ მემუშავა "ინტელში". მე უკვე სამი თვე ვიყავი ჩაბმული კომპიუტერულ ინდუსტრიაში


I said, "I made the wrong career choice here," and I fell in love with brains.	და უცბად შემიყვარდა სრულიად სხვა რამ და ვთქვი, რომ "მე გავაკეთე არასწორი კარიერული არჩევანი," მე შემიყვარდა ტვინები.


This is not a real brain.	ეს ნამდვილი ტვინი არ არის.


This is a picture of one, a line drawing.	სურათია, ხაზებით დახატული.


And I don't remember exactly how it happened, but I have one recollection, which was pretty strong in my mind.	ზუსტად არ მახსოვს, როგორ მოხდა მაგრამ ერთი მოგონება მაქვს, რომელიც გონებაში მყარად აღმებეჭდა.


In September of 1979, Scientific American came out with a single-topic issue about the brain.	1979 წლის სექტემბეში, ჟურნალ "Scientific American"-ის ახალი ნომერი გამოვიდა, რომელიც მთლიანად ეძღვენებოდა ტვინის თემას.


It was one of their best issues ever.	მართლა კარგი ნომერი იყო. უფრო სწორედ, ამ ჟურნალის ერთ-ერთი ყველაზე საუკეთესო ნომერი.


They talked about the neuron, development, disease, vision and all the things you might want to know about brains.	და ისინი საუბრობდნენ ნეირონზე განვითარებაზე, დაავადებაზე, ხედვასა და ყველა იმ საკითხზე რაც შეიძლება რომ გაინტერესებდეთ ტვინების შესახებ.


It was really quite impressive.	ეს ყველაფერი ნამდვილად შთამბეჭდავი იყო. ვიღაცას შეიძლება შეჰქმნოდა ისეთი შთაბეჭდილება, რომ ტვინების შესახებ ბევრი რამ ვიცით.


But the last article in that issue was written by Francis Crick of DNA fame.	ერთ-ერთი სტატია იმ ნომერში იყო ფრენსის კრიკის, დნმ-ის აღმომჩენის.


Today is, I think, the 50th anniversary of the discovery of DNA.	დღეს, როგორც ვიცი, დნმ-ის აღმოჩენის 50-ე წლისთავია.


And he wrote a story basically saying, this is all well and good, but you know, we don't know diddly squat about brains, and no one has a clue how they work, so don't believe what anyone tells you.	და ის წერდა, რომ ეს ყველაფერი ძალიან კარგი და გასაგებია, მაგრამ იცით რა, ჩვენ სინამდვილეში არაფერი ვიცით ტვინების შესახებ და არავის წარმოდგენაც არ აქვს, თუ როგორ მუშაობენ ისინი, ამიტომ არ დაიჯეროთ, ამ საკითხზე რასაც გეტყვიან.


This is a quote from that article, he says: "What is conspicuously lacking" -- he's a very proper British gentleman -- "What is conspicuously lacking is a broad framework of ideas in which to interpret these different approaches."	აი, ციტატა იმ სტატიიდან. იგი ამბობდა, "რაც მხედველობიდან აშკარად გვაკლია," ის ნამდვილი ბრიტანელი ჯენტლმენია, "რაც მხედველობიდან აშკარად გვაკლია, არის ფართო ჩარჩო იდეებისა, რითაც შევძლებდით ამ სხვადასხვა მიდგომების ინტერპრეტირებას." მე ვიფიქრე, რომ სიტყვა "ჩარჩო" მართლაც დიდებული იყო.


I thought the word "framework" was great.	მან ის კი არ თქვა, ჩვენ თეორიაც კი არ გვაქვსო.


He didn't say we didn't have a theory.	მან თქვა, რომ ჩვენ ისიც კი არ ვიცით, როგორ დავიწყოთ ამაზე ფიქრიო -


He says we don't even know how to begin to think about it.	ჩვენ ჩარჩოც კი არ გვაქვსო.


We don't even have a framework.	ჩვენ პრე-პარადიგმულ პერიოდში ვართ, თუ ტომას კუნის ლექსიკონს გამოვიყენებთ.


So I fell in love with this.	მოკლედ, მე შემიყვარდა ეს ყველაფერი და ვთქვი, რომ


I said, look: We have all this knowledge about brains -- how hard can it be?	თუ ამდენი ცოდნა გვაქვს ტვინებზე, რატომ უნდა იყოს ჩარჩოს შემუშავება რთული?


It's something we can work on in my lifetime; I could make a difference.	ეს ის არის, რაზეც შეიძლება ვიმუშავოთ მთელი ცხოვრების მანძილზე. ვგრძნობდი, რომ შემეძლო გარდატეხა შემეტანა


So I tried to get out of the computer business, into the brain business.	და ვეცადე, რომ გამოვსულიყავი კომპიუტერების ბიზნესიდან და შევსულიყავი ტვინის ბიზნესში.


First, I went to MIT, the AI lab was there.	პირველად, მე მივედი მასაჩუსეტსის ტექნოლოგიურ ინსტიტუტში, სადაც იყო ხელოვნური ინტელექტის ლაბორატორია


I said, I want to build intelligent machines too, but I want to study how brains work first.	და ვუთხარი, რომ მე მინდა ჭკვიანი მანქანების შექმნაც. და ამისათვის თავპირველად უნდა შევისწავლო, თუ როგორ მუშაობს ტვინები.


And they said, "Oh, you don't need to do that.	მათ მითხრეს, რომ უჰ, ამის გაკეთება არ გჭირდებაო.


You're just going to program computers, that's all.	ჩვენ უბრალოდ გვინდა კომპიუტერების დაპროგრამირება, სულ ეს არის, რაც გვინდაო.


I said, you really ought to study brains.	და მე ვუთხარი, რომ არა, თქვენ აუცილებლად უნდა შეისწავლოთ ტვინები.


They said, "No, you're wrong."	მათ მითხრეს, რომ ვცდები.


I said, "No, you're wrong," and I didn't get in.	მე ვუთხარი, რომ მე კი არ ვცდები, თქვენ ცდებით-მეთქი და არაფერი გამოვიდა.


(Laughter) I was a little disappointed -- pretty young -- but I went back again a few years later, this time in California, and I went to Berkeley.	(სიცილი) ცოტა იმედგაცრუებული ვიყავი - საკმაოდ ახალგაზრდა, მაგრამ მაინც უკან დავბრუნდი რამდენიმე წლის შემდეგ, ამჯერად კალიფორნიაში, ბერკლიში. და ვთქვი, რომ ამ ყველაფერს მივუდგებოდი ბიოლოგიის კუთხიდან.


So I got in the PhD program in biophysics.	დავიცავი სადოქტორო ბიოფიზიკაში და ყველაფერი კარგად მიდიოდა:


I was like, I'm studying brains now. Well, I want to study theory.	ვსწავლობდი ტვინებს... მაგრამ შემდეგ ვთქვი, რომ მინდოდა მესწავლა თეორია.


They said, "You can't study theory about brains.	მათ მითხრეს, რომ ოჰ, არა, შენ ვერ შეისწავლი თეორიას ტვინების შესახებო.


You can't get funded for that.	ამისთვის დაფინანსებას ვერ მიიღებო.


And as a graduate student, you can't do that."	და როგორც სადოქტოროს სტუდენტი, ამას ვერ იზამო.


I was depressed; I said, but I can make a difference in this field.	დეპრესიაში ჩავვარდი, მაგრამ ვთქვი, რომ ამ სფეროში გარდატეხის შეტანა შემიძლია-მეთქი.


I went back in the computer industry and said, I'll have to work here for a while.	ავდექი და დავბრუნდი კომპიუტერულ ინდუსტრიაში და ვთქვი, რომ აქ ვიმუშავებდი რამდენიმე ხნის მანძილზე.


That's when I designed all those computer products.	ასე გავაკეთე ეს კომპიუტერული პროდუქტები.


(Laughter) I said, I want to do this for four years, make some money, I was having a family, and I would mature a bit, and maybe the business of neuroscience would mature a bit.	(სიცილი) ვთქვი, რომ ამ ყველაფერს გავაკეთებდი ოთხი წლის მანძილზე, გარკვეულ თანხას დავაგროვებდი, რადგან მყავდა ოჯახი, მოვმწიფდებოდი, და შესაძლოა ამასობაში ნეირომეცნიერების ბიზნესიც მომწიფებულიყო.


Well, it took longer than four years. It's been about 16 years.	სინამდვილეში, ამ ყველაფერში 4 წელზე მეტი დრო გავიდა, დაახლოებით 16 წელი.


But I'm doing it now, and I'm going to tell you about it.	მაგრამ ტვინებზე უკვე ახლა ვმუშაობ, რაზეც უნდა მოგიყვეთ კიდეც.


So why should we have a good brain theory?	რატომ უნდა გვქონდეს ტვინების კარგი თეორია?


Well, there's lots of reasons people do science.	არის ბევრი მიზეზია, რატომაც ადამიანები მისდევენ მეცნიერებას.


The most basic one is, people like to know things.	პირველი და ყველაზე მთავარი, რომ ადამიანებს უყვართ რაღაცების ცოდნა.


We're curious, and we go out and get knowledge.	ჩვენ ვართ ცნობისმოყვარენი, გავდივართ და ვღებულობთ ცოდნას.


Why do we study ants? It's interesting.	რატომ ვსწავლობთ ჭიანჭველებს? იმიტომ, რომ საინტერესოა.


Maybe we'll learn something useful, but it's interesting and fascinating.	შეიძლება აქედან რამე პრაქტიკულიც ვისწავლოთ, მაგრამ ეს ნამდვილად საინტერესო და შთამბეჭდავია.


But sometimes a science has other attributes which makes it really interesting.	ხანდახან, მეცნიერებას აქვს სხვა მხარეებიც რაც ხდის მას ძალიან, ძალიან საინტერესოს.


Sometimes a science will tell something about ourselves; it'll tell us who we are.	ხანდახან მეცნიერება შეიძლება იყოს რაღაც ჩვენ შესახებ, გვითხრას, თუ ვინ ვართ ჩვენ.


Evolution did this and Copernicus did this, where we have a new understanding of who we are.	მაგრამ იშვიათად; ეს შეძლო ევოლუციამ და კოპერნიკმა, მოგვცეს ჩვენი საკუთარი თავის ახალი გაგება.


And after all, we are our brains. My brain is talking to your brain.	ბოლოსდაბოლოს, ჩვენ ყველანი ვართ ტვინები. ჩემი ტვინი ესაუბრება თქვენს ტვინს.


Our bodies are hanging along for the ride, but my brain is talking to your brain.	ჩვენი სხეულები აქეთ-იქით დაბოდიალობენ, მაგრამ ჩემი ტვინი ესაუბრება თქვენს ტვინს. თუ გვსურს, რომ გავიგოთ, ვინ ვართ, როგორ ვგრძნობთ და აღვიქვამთ,


And if we want to understand who we are and how we feel and perceive, we need to understand brains.	ეს ნიშნავს იმას, რომ უნდა გავიგოთ, რა არის ტვინი. ხდება ისეც, რომ მეცნიერებას ზოგჯერ


Another thing is sometimes science leads to big societal benefits, technologies, or businesses or whatever.	დიდი საზოგადოებრივი სარგებლობა და ტექნოლოგიები მოაქვს, ან ბიზნესები, ან რაც კი მისგან შეიძლება წარმოიქმნას.


This is one, too, because when we understand how brains work, we'll be able to build intelligent machines.	როდესაც ჩვენ გავიგებთ, როგორ მუშაობს ტვინი, ჩვენ ასევე შეგვეძლება ავაგოთ ჭკვიანი მანქანები, და ვფიქრობ, ზოგადად ეს მართლაც კარგი რამ იქნება


That's a good thing on the whole, with tremendous benefits to society, just like a fundamental technology.	და დიდ სარგებლობას მოუტანს ჩვენს საზოგადოებას როგორც ფუნდამენტალური ტექნოლოგია.


So why don't we have a good theory of brains?	მაშ, რატომ არ გვაქვს ტვინის ნორმალური თეორია?


People have been working on it for 100 years.	ადამიანები მასზე 100 წელი მუშაობდნენ.


Let's first take a look at what normal science looks like.	მოდით, ჯერ შევხედოთ როგორ გამოიყურება ჩვეულებრივი მეცნიერება.


This is normal science.	ეს არის ნორმალური მეცნიერება.


Normal science is a nice balance between theory and experimentalists.	ნორმალური მეცნიერება არის სათანადო ბალანსი თეორიასა და ექსპერიმენტებს შორის.


The theorist guy says, "I think this is what's going on," the experimentalist says, "You're wrong."	ანუ თეორეტიკოსი ამბობს, რომ ესა და ეს პროცესი ხდება და ექსპერიმენტატორი ეუბნება, რომ არა, მართალი არ ხარ! და ესე ხდება წინ და უკან.


It goes back and forth, this works in physics, this in geology.	ასე ხდება ფიზიკაში, გეოლოგიაში... მაგრამ თუ ნორმალური მეცნიერება ასეთია,


But if this is normal science, what does neuroscience look like?	მაშინ რა ხდება ნეირომეცნიერებაში? აი, რა ხდება ნეირომეცნიერებაში:


This is what neuroscience looks like.	ჩვენ გვაქვს ზღვა მასალა, მათ შორის ანატომიური, ფიზიოლოგიური და ქცევითი.


You can't imagine how much detail we know about brains.	ვერც კი წარმოიდგენთ, რამდენი დეტალი ვიცით ტვინების შესახებ.


There were 28,000 people who went to the neuroscience conference this year, and every one of them is doing research in brains.	ამ წელს 28 000 ადამიანი დაესწრო ნეირომეცნიერების კონფერენციას, და თითოეული მათგანი აკეთებს კვლევას ტვინებზე.


A lot of data, but no theory.	უამრავი მასალაა, მაგრამ არ არის თეორია.


There's a little wimpy box on top there.	პატარა, მყიფე ყუთია ამ ყველაფრის თავზე.


And theory has not played a role in any sort of grand way in the neurosciences.	თეორიას არ უთამაშია რაიმე სახის წამყვანი როლი ნეირომეცნიერებაში.


And it's a real shame.	ეს ნამდვილი სირცხვილია.


Now, why has this come about?	რატომ მოხდა ასე?


If you ask neuroscientists why is this the state of affairs, first, they'll admit it.	თუ ჰკითხავთ ნეირომეცნიერებს, რატომ ხდება ასე, ისინი პირველ რიგში ამ ყველაფერს აღიარებენ.


But if you ask them, they say, there's various reasons we don't have a good brain theory.	ისინი ასევე იტყვიან, რომ არსებობს რამდენიმე მიზეზი, რატომაც არ გვაქვს ტვინის ნორმალური თეორია.


Some say we still don't have enough data, we need more information, there's all these things we don't know.	ზოგიერთი იტყვის, რომ არ არის საკმარისი ინფორმაცია, გვჭირდება მეტი ინფორმაციის მიღება; უამრავი რამეა, რაც არ ვიცით.


Well, I just told you there's data coming out of your ears.	მე ახლახანს გითხარით, რომ ინფორმაცია მართლა უამრავია.


We have so much information, we don't even know how to organize it.	იმდენი ინფორმაცია გვაქვს, რომ არც კი ვიცით, როგორ მოვახდინოთ ორგანიზება.


What good is more going to do?	რას გვიზამს უფრო მეტი ინფორმაცია?


Maybe we'll be lucky and discover some magic thing, but I don't think so.	შეიძლება აღმოვჩნდეთ იღბლიანები და რაღაც მაგიური რამ აღმოვაჩინოთ, მაგრამ მაინც არა მგონია.


This is a symptom of the fact that we just don't have a theory.	ეს ყველაფერი იმის სიმპტომი უფრო მგონია, რომ თეორია არ გვაქვს.


We don't need more data, we need a good theory.	ჩვენ არ გვჭირდება მეტი ინფორმაცია - ჩვენ გვჭირდება კარგი თეორია ამ ყველაფრის შესახებ.


Another one is sometimes people say, "Brains are so complex, it'll take another 50 years."	და კიდევ, ხანდახან ხალხი ამბობს ხოლმე, რომ ტვინები ძალიან რთული და კომპლექსურია, და მომდევნო 50 წელი გვჭირდება მათ გამოსაცნობად.


I even think Chris said something like this yesterday, something like, it's one of the most complicated things in the universe.	კრისმაც კი თქვა ამაზე რაღაც გუშინ. ზუსტად აღარ მახსოვს, როგორ თქვი, კრის, მაგრამ მგონი დაახლოებით ის, რომ ტვინი ყველაზე უფრო რთული რამაა სამყაროშიო.


That's not true -- you're more complicated than your brain.	არადა, ასე არ არის. შენ უფრო რთული მექანიზმი ხარ, ვიდრე შენი ტვინი.


You've got a brain.	შენ გაქვს ტვინი. მართალია, ტვინი ძალიან რთულად გამოიყურება,


And although the brain looks very complicated, things look complicated until you understand them.	მაგრამ საგნები რთულად გამოიყურებიან, სანამ არ ახსნი.


That's always been the case.	ეს ყოველთვის ასე იყო. ამიტომ ყველას შეგვიძლია ვთქვათ, რომ


So we can say, my neocortex, the part of the brain I'm interested in, has 30 billion cells.	ჩემს ნეოკორტექსს, რომელიც არის ტვინის ის ნაწილი, რომელიც მაინტერესებს, აქვს 30 მილიარდი უჯრედი.


But, you know what? It's very, very regular.	მაგრამ იცით რა? ის არის ძალიან, ძალიან რეგულარული.


In fact, it looks like it's the same thing repeated over and over again.	სინამდვილეში, ის ისე გამოიყურება, თითქოს ერთი და იგივე რამ ბევრჯერ მეორდებოდეს.


It's not as complex as it looks. That's not the issue.	ის არც ისე რთულია, როგორც ჩანს.


Some people say, brains can't understand brains.	ზოგიერთი ადამიანი ამბობს, რომ ტვინები ვერ ჩაწვდებიან ტვინებს.


Very Zen-like. Woo.	რაღაც ძენის ფილოსოფიასავით ჟღერს... ვუუუუ....


(Laughter) You know, it sounds good, but why? I mean, what's the point?	(სიცილი) კარგად ჟღერს, მაგრამ რატომ? რას გულისხმობს?


It's just a bunch of cells. You understand your liver.	უჯრედების რაღაც ნაკრებია. ჩვენ კარგად გვესმის ჩვენი ღვიძლის.


It's got a lot of cells in it too, right?	ისიც უჯრედების ნაკრებია, არა?


So, you know, I don't think there's anything to that.	ასე რომ, მე არ ვფიქრობ, რომ აქ რამე პრობლემაა.


And finally, some people say, "I don't feel like a bunch of cells -- I'm conscious.	და ბოლოს, ზოგიერთი ადამიანი ამბობს, რომ იცით რა, მე არ განვიხილავ ჩემს თავს, როგორც უჯრედების გროვას.


I've got this experience, I'm in the world.	მე ვარ ცნობიერი. მე მაქვს გამოცდილება, ვარსებობ სამყაროში...


I can't be just a bunch of cells."	მე ვერ ვიქნები უჯრედების გროვა.


Well, people used to believe there was a life force to be living, and we now know that's really not true at all.	მაგრამ ხალხს სჯეროდა, რომ არსებობდა სიცოცხლის ძალა და ახლა ჩვენ ყველამ ვიცით, რომ ეს მართალი არ არის.


And there's really no evidence, other than that people just disbelieve that cells can do what they do.	და არ არსებობს მტკიცება, გარდა იმ ადამიანებისა, რომლებიც ამბობენ, რომ უჯრედებს შეუძლიათ აკეთონ ის, რასაც აკეთებენ.


So some people have fallen into the pit of metaphysical dualism, some really smart people, too, but we can reject all that.	თუ ზოგიერთი ადამიანი ჩავარდა ამ მეტაფიზიკური დუალიზმის ორმოში, ზოგიერთი ნამდვილად ჭკვიანი ადამიანი, ჩვენ შეგვიძლია რომ ამას უბრალოდ ყურადღება არ მივაქციოთ.


(Laughter) No, there's something else, something really fundamental, and it is: another reason why we don't have a good brain theory is because we have an intuitive, strongly held but incorrect assumption that has prevented us from seeing the answer.	(სიცილი) მე მინდა გითხრათ, რომ რაღაც სხვა მიზეზია, უფრო ფუნდამენტური მიზეზი, თუ რატომ არ გვაქვს ტვინის კარგი თეორია, ეს იმიტომ არის, რომ ჩვენ გვაქვს ინტუიტური, მყარი, მაგრამ არასწორი რწმენა, რომელიც ხელს გვიშლის პასუხის დანახვაში.


There's something we believe that just, it's obvious, but it's wrong.	არსებობს რაღაც, რისიც გვჯერა, რომ ჭეშმარიტებაა, მაგრამ სინამდვილეში ასე არ არის.


Now, there's a history of this in science and before I tell you what it is, I'll tell you about the history of it in science.	მსგავსი ისტორიები მეცნიერებაში არსებობს და სანამ გეტყოდეთ ეს რა არის, გეტყვით ამ ისტორიებზე.


Look at other scientific revolutions -- the solar system, that's Copernicus, Darwin's evolution, and tectonic plates, that's Wegener.	შეხედეთ სხვა სამეცნიერო რევოლუციებს, ამ შემთხვევაში, მაგალითად, მზის სისტემის შესახებ, კოპერნიკის, ან დარვინის ევოლუციას, ან ვეგენერის ტექტონიკურ ფილებს.


They all have a lot in common with brain science.	მათ ბევრი საერთო აქვთ ტვინის მეცნიერებასთან.


First, they had a lot of unexplained data. A lot of it.	პირველ რიგში, ისინი შეიცავდნენ ძალიან ბევრ ამოუხსნელ ინფორმაციას, ძალიან ბევრს...


But it got more manageable once they had a theory.	მაგრამ ეს ინფორმაცია გახდა ადვილად ორგანიზებადი, როდესაც მათ მოიგონეს თეორია.


The best minds were stumped -- really smart people.	საუკეთესო გონების მქონე ადამიანები დაბნეულები იყვნენ, ნამდვილად ძალიან ჭკვიანი ადამიანები,


We're not smarter now than they were then; it just turns out it's really hard to think of things, but once you've thought of them, it's easy to understand.	ჩვენ არ ვართ მათზე უფრო ჭკვიანები, ვიდრე ისინი მაშინ იყვნენ. უბრალოდ, როგორც ჩანს, რთულია საგნებზე ფიქრი, მაგრამ როდესაც მოიფიქრებ, უკვე ადვილი ხდება მისი გაგება.


My daughters understood these three theories, in their basic framework, in kindergarten.	ეს სამი თეორია ჩემმა ქალიშვილებმა გაიგეს მაშინ, როდესაც ისინი ჯერ კიდევ იყვნენ საბავშო ბაღში.


It's not that hard -- here's the apple, here's the orange, the Earth goes around, that kind of stuff.	და ახლა არც ისე რთულია. აი გაქვს ვაშლი, ან ფორთოხალი, და დედამიწა ბრუნავს თავისი ღერძის გარშემო და ა.შ.


Another thing is the answer was there all along, but we kind of ignored it because of this obvious thing.	პასუხი ყოველთვის არსებობდა, უბრალოდ ჩვენ იგნორირებას ვუწევდით ამ აშკარა პასუხს.


It was an intuitive, strongly held belief that was wrong.	ჩვენ ვინარჩუნებდით ინტუიტურ, მყარ რწმენას, რომელიც იყო მცდარი.


In the case of the solar system, the idea that the Earth is spinning, the surface is going a thousand miles an hour, and it's going through the solar system at a million miles an hour -- this is lunacy; we all know the Earth isn't moving.	მზის სისტემის შემთხვევაში, ეს არის იდეა, რომ დედამიწა ბრუნავს და დედამიწის ზედაპირი საათში ათას მილს გადის, და რომ დედამიწა მზის სისტემაში საათში მილიონ მილს გადის. ეს ხო სიგიჟეა. ჩვენ ყველამ ვიცით, რომ დედამიწა არ ბრუნავს.


Do you feel like you're moving a thousand miles an hour?	რა, გრძნობთ, რომ საათში ათასობით მილს გავდივართ? რა თქმა უნდა, არა.


If you said Earth was spinning around in space and was huge -- they would lock you up, that's what they did back then.	ვინმეს რომ ეთქვა, რომ ის ბრუნავს თავის თავის გარშემო სივრცეში და ის ძალიან დიდია, ალბათ დაგამწყვევდნენ, და იმ დროში მართლაც ასეც შვრებოდნენ. (სიცილი)


So it was intuitive and obvious. Now, what about evolution?	ანუ მათ ჰქონდათ ინტუიტური და ცხადი რწმენა. ახლა რაც შეეხება ევოლუციას.


Evolution, same thing.	ევოლუციაც მსგავსი ისტორიაა. ჩვენ ჩვენს შვილებს ვასწავლეთ, რომ ბიბლია როგორც ამბობს,


We taught our kids the Bible says God created all these species, cats are cats; dogs are dogs; people are people; plants are plants; they don't change.	ღმერთმა შექმნა ყველა არსება, კატები არიან კატები, ძაღლები არიან ძაღლები, ადამიანები არიან ადამიანები, მცენარეები არიან მცენარეები, ისინი არ იცვლებიან. ნოემ ჩასვა ისინი კიდობანში , ბლაბლაბლაბლა....იცით დანარჩენი.


The fact is, if you believe in evolution, we all have a common ancestor.	ფაქტი ის არის, რომ თუ გჯერა ევოლუციის, ჩვენ ყველას გვყავს საერთო წინაპარი,


We all have a common ancestor with the plant in the lobby!	ჩვენ და დერეფანში დარგულ მცენარეს ერთი წინაპარი გვყავს.


This is what evolution tells us. And it's true. It's kind of unbelievable.	ევოლუცია ამას გვეუბნება. და ეს სიმართლეა, თუმცა დაუჯერებელია.


And the same thing about tectonic plates.	იგივე შეიძლება ითქვას ტექტონიკურ ფილებზეც.


All the mountains and the continents are kind of floating around on top of the Earth.	ყველა მთა და კონტინენტი დაფარფატებს დედამიწაზე.


It doesn't make any sense.	ისე ჩანს თითქოს უაზრობაა.


So what is the intuitive, but incorrect assumption, that's kept us from understanding brains?	ასე რომ, რა არის ის ინტუიტური, მაგრამ არასწორი რწმენა, რომელიც ხელს გვიშლიდა ტვინების გააზრებაში?


I'll tell you. It'll seem obvious that it's correct. That's the point.	ახლა მე ამას გეტყვით, და თქვენ მოგეჩვენებათ, რომ ეს იმდენად ცხადია, რომ სწორია.


Then I'll make an argument why you're incorrect on the other assumption.	და მიზანიც ეს არის, არა? შემდეგ მე წამოვაყენებ ჩემს არგუმენტს, თუ რატომ ცდებით თქვენ.


The intuitive but obvious thing is: somehow, intelligence is defined by behavior; we're intelligent because of how we do things and how we behave intelligently.	ინტიუტური, მაგრამ აშკარა "სიმართლე" ის არის, რომ თითქოს ჭკუა განისაზღვრება ქცევით. ჩვენ ვართ ჭკვიანები იმიტომ, რომ რაღაც წესით ვაკეთებთ რაღაცებს... და ვიქცევით ჭკვიანურად.


And I'm going to tell you that's wrong.	სინამდვილეში, ეს ტყუილია.


Intelligence is defined by prediction.	სინამდვილეში, ჭკუა განისაზღვრება პროგნოზირებით.


I'm going to work you through this in a few slides, and give you an example of what this means.	ამაზე მოგახსენებთ რამდენიმე სლაიდის დახმარებით, მაგალითს მოგცემთ, თუ რას ვგულისხმობ.


Here's a system.	აი, აქ არის სისტემა.


Engineers and scientists like to look at systems like this.	ინჟინრებს უყვართ ამგვარ სისტემებზე დაკვირვება.


They say, we have a thing in a box. We have its inputs and outputs.	მეცნიერებს უყვართ ამგვარ სისტემებზე დაკვირვება. ისინი ამბობენ, რომ ჩვენ გვაქვს საგანი ყუთში, და გვაქვს მის შიგნით შემავალი და გარეთ გამომავალი საგნები.


The AI people said, the thing in the box is a programmable computer, because it's equivalent to a brain.	ხელოვნური ინტელექტის (AI) მკვლევარებმა თქვეს, რომ ეს საგანი ყუთში არის პროგრამირებადი კომპიუტერი რადგან იგი ექვივალენტურია ტვინის, და ჩვენ გამოვკვებავთ მას შიგ შემავალი ინფორმაციით.


We'll feed it some inputs and get it to do something, have some behavior.	ჩვენ მას ვაიძულებთ გააკეთოს რამე, ჰქონდეს გარკვეული ქცევა.


Alan Turing defined the Turing test, which essentially says, we'll know if something's intelligent if it behaves identical to a human -- a behavioral metric of what intelligence is that has stuck in our minds for a long time.	ალან ტურინგმა შეადგინა ტურინგის ტესტი, რომელიც გულისხმობს, რომ ჩვენ ვიგებთ რაღაცის ჭკუას იმგვარად, რომ ვადარებთ მას ადამიანს. ეს არის ჭკუის ბიჰევიორული საზომი, რომელიც ჩვენს გონებაში დიდი ხნით იყო აღბეჭდილი.


Reality, though -- I call it real intelligence.	რეალობა კი, მე ვეძახი მას რეალურ ჭკუას


Real intelligence is built on something else.	რეალური ჭკუა დაფუძნებულია სრულიად სხვა რამეზე.


We experience the world through a sequence of patterns, and we store them, and we recall them.	ჩვენ სამყაროს განვიცდით შაბლონების თანმიმდევრობით და ჩვენ მათ ვინახავთ, შემდეგ ჩვენ მათ ვიხსენებთ. როდესაც ვიხსენებთ, ჩვენ მათ ვაწყვილებთ რეალობასთან


When we recall them, we match them up against reality, and we're making predictions all the time.	და ჩვენ ვახდენთ პროგნოზირებას.


It's an internal metric; there's an internal metric about us, saying, do we understand the world, am I making predictions, and so on.	ეს არის მუდმივი საზომი. ეს არის მუდმივი საზომი, რომელიც გვეკითხება: ვიგებთ სამყაროს? ვაკეთებ პროგნოზირებას?


You're all being intelligent now, but you're not doing anything.	და ა.შ. თქვენ ამ წუთას იქცევით ჭკვიანურად, მაგრამ თქვენ არ აკეთებთ არაფერს. შეიძლება იფხანთ თქვენს სხეულს, ან ცხვირში იქექებით,


Maybe you're scratching yourself, but you're not doing anything.	არ ვიცი, მაგრამ ახლა არაფერს აკეთებთ.


But you're being intelligent; you're understanding what I'm saying.	მაგრამ თქვენ ხართ ჭკვიანები, თქვენ იგებთ, რასაც ვამბობ.


Because you're intelligent and you speak English, you know the word at the end of this sentence.	იმიტომ, რომ თქვენ ხართ ჭკვიანები და საუბრობთ ინგლისურად, თქვენ იცით, თუ რა იქნება ბოლოში ამ -- (სიჩუმე) წინადადების. ეს სიტყვა უცბად მოგივიდათ თავში.


The word came to you; you make these predictions all the time.	ამგვარ წინასწარგათვლებს გამუდმებით აკეთებთ.


What I'm saying is, the internal prediction is the output in the neocortex, and somehow, prediction leads to intelligent behavior.	მე ვამბობ, რომ ეს გამუდმებითი პროგნოზირება არის ნეოკორტექსიდან გამომავალი. რაღაცნაირად პროგნოზირებას მივყავართ აზრიან მოქმედებამდე.


Here's how that happens: Let's start with a non-intelligent brain.	გეტყვით, როგორ ხდება. ჯერ დავიწყოთ განუვითარებელი ტვინით. ავიღოთ ძველი ტვინი


And we'll say it's a non-mammal, like a reptile, say, an alligator; we have an alligator.	მოდი ეს არ იყოს ძუძუმწოვრის ტვინი, არამედ იყოს რეპტილიის, მაგალითად, ალიგატორის. იყოს ეს ალიგატორის ტვინი.


And the alligator has some very sophisticated senses.	ალიგატორის ტვინს აქვს ძალიან დახვეწილი სენსორები.


It's got good eyes and ears and touch senses and so on, a mouth and a nose.	მას აქვს კარგი თვალები, ყურები და შეხების შეგრძნებები პირი და ცხვირი. მას აქვს ძალიან კომპლექსური ქცევა.


It can run and hide. It has fears and emotions. It can eat you.	მას შეუძლია გაიქცეს და დაიმალოს. აქვს შიშები და ემოციები.


It can attack. It can do all kinds of stuff.	მას შეუძლია ასევე შეგჭამოთ. მას შეუძლია თავს დაგესხათ. მოკლედ, გააკეთოს სხვადასხვა მოქმედება


But we don't consider the alligator very intelligent, not in a human sort of way.	თუმცა ჩვენ არ ვთვლით, რომ ალიგატორი ძალიან ჭკვიანია, ადამიანური გაგებით ჭკვიანი.


But it has all this complex behavior already.	ამავე დროს, მას აქვს კომპლექსური და რთული ქცევები.


Now in evolution, what happened?	რა მოხდა ევოლუციის დროს?


First thing that happened in evolution with mammals is we started to develop a thing called the neocortex.	პირველი, რაც მოხდა ძუძუმწოვრების ევოლუციაში, ჩვენ განგვივითარდა რაღაც, რომელსაც ჰქვია ნეოკორტექსი.


I'm going to represent the neocortex by this box on top of the old brain.	ახლავე განახებთ ნეოკორტექსის სურათს, აი, ეს ყუთი, რომელიც ძველი ტვინის თავზეა დამაგრებული.


Neocortex means "new layer." It's a new layer on top of your brain.	ნეოკორტექსი ახალი ფენაა. ეს არის ახალი ფენა თქვენს ტვინზე.


It's the wrinkly thing on the top of your head that got wrinkly because it got shoved in there and doesn't fit.	თუ არ იცით, რაზე ვამბობ. ეს არის ნაოჭებიანი ფენა თქვენს თავში, ის გახდა ნაოჭებიანი იმიტომ, რომ თავის ქალაში ვერ ეტეოდა და ჩაიხვია.


(Laughter) Literally, it's about the size of a table napkin and doesn't fit, so it's wrinkly.	(სიცილი) არა, მართლა, მართლა ესეა. ის დაახლოებით მაგიდის ხელსახოცის ზომაა. მაგრამ ის არ ეტევა თავის ქალაში და ამიტომ გახდა ნაოჭიანი.


Now, look at how I've drawn this.	შეხედეთ, როგორ დავხატე:


The old brain is still there.	ძველი ტვინი კვლავ ადგილზეა.


You still have that alligator brain. You do. It's your emotional brain.	ეს კვლავ ალიგატორის ტვინია. თქვენ შენარჩუნებული გაქვთ ეს ტვინი, ეს თქვენი ემოციონალური ტვინია.


It's all those gut reactions you have.	ემოციური რეაქციები აქედან მოდის


On top of it, we have this memory system called the neocortex.	და მის თავზე ჩვენ გვაქვს მახსოვრობის სისტემა, რომელსაც ნეოკორტექსი ჰქვია.


And the memory system is sitting over the sensory part of the brain.	ეს მახსოვრობის სისტემა ტვინის გრძნობითი ნაწილის თავზეა,


So as the sensory input comes in and feeds from the old brain, it also goes up into the neocortex.	ანუ გრძნობითი იმპულსი გამოდის ძველი ტვინიდან და შედის ნეოკორტექსში.


And the neocortex is just memorizing.	ნეოკორტექსი მას იმახსოვრებს.


It's sitting there saying, I'm going to memorize all the things going on: where I've been, people I've seen, things I've heard, and so on.	იმახსოვრებს ყველაფერს, რაც ხდება, სად ვიყავი, ვინ ვნახე, რა გავიგე და ა.შ.


And in the future, when it sees something similar to that again, in a similar environment, or the exact same environment, it'll start playing it back: "Oh, I've been here before," and when you were here before, this happened next.	მომავალში, როცა ხედავ რამე მსგავსს, უკვე განცდილს იმავე გარემოში, ან ზუსტად იმავე გარემოში, ის ახვევს უკან გამოცდილებას, ანუ იხსენებს. ოჰ, მე აქ უკვე ვიყავი. როცა აქ ვიყავი, შემდეგ ეს მოხდა. ასე ის გაძლევთ მომავლის პროგნოზირების უნარს.


It literally feeds back the signals into your brain; they'll let you see what's going to happen next, will let you hear the word "sentence" before I said it.	ის უკუსიგნალებს აწვდის თქვენს ტვინს, რომელიც გაძლევთ საშუალებას გაიგოთ, შემდეგ რა მოხდება, მაგალითად, გაიგოთ სიტყვა "წინადადება", ვიდრე მე მას წარმოვთქვამდე.


And it's this feeding back into the old brain that will allow you to make more intelligent decisions.	ეს უკუსიგნალი ძველ ტვინში გვაძლევს საშუალებას, რომ მივიღოთ ჭკვიანური გადაწყვეტილებები.


This is the most important slide of my talk, so I'll dwell on it a little.	ეს ჩემი მოხსენების ყველაზე მნიშვნელოვანი სლაიდია, ამიტომ, მასზე ცოტა ხნით კიდევ გავჩერდები.


And all the time you say, "Oh, I can predict things," so if you're a rat and you go through a maze, and you learn the maze, next time you're in one, you have the same behavior.	ანუ ყოველთვის, როცა ამბობ, რომ შეგიძლია მოვლენების პროგნოზირება, თუ ხარ თაგვი, გაივლი ლაბირინთში და დაიმახსოვრებ ამ ლაბირინთს. მომავალში როცა ლაბირინთში მოხვდები და არ იცი როგორ მოიქცე,


But suddenly, you're smarter; you say, "I recognize this maze, I know which way to go; I've been here before; I can envision the future."	უცბად გაგახსენდება, რომ უი, მე ვიცი ეს ლაბირინთი, ვიცი რა გზით უნდა წავიდე. მე აქ უკვე ვიყავი, მე შემიძლია მომავალი ქცევის გათვლა.


That's what it's doing.	ეს მექანიზმი სწორედ ასე მუშაობს. ეს ასე მუშაობს ადამიანებში და ყველა ძუძუმწოვარში,


This is true for all mammals -- in humans, it got a lot worse.	თუმცა ადამიანების შემთხვევაში საქმე უფრო რთულადაა.


Humans actually developed the front of the neocortex, called the anterior part of the neocortex.	ადამიანებს განუვითარდათ ნეოკორტექსის წინა ნაწილი, რომელსაც ჰქვია ნეოკორტექსის ფრონტალური ნაწილი.


And nature did a little trick.	ბუნებამ პატარა ოინი ჩაგვიტარა.


It copied the posterior, the back part, which is sensory, and put it in the front.	მან ტვინის უკანა ნაწილის წინ კოპირება მოახდინა. უკანა ნაწილი გრძნობითია და ეს ნაწილი ჩასვა წინაც.


Humans uniquely have the same mechanism on the front, but we use it for motor control.	ამიტომ, მხოლოდ ადამიანებს აქვთ იგივე მექანიზმი ტვინის ფრონტალურ ნაწილშიც, რომელსაც ვიყენებთ მოტორული კონტროლისთვის,


So we're now able to do very sophisticated motor planning, things like that.	ანუ ჩვენ გვაქვს უნარი განვახორციელოთ დახვეწილი მოტორული დაგეგმარება.


I don't have time to explain, but to understand how a brain works, you have to understand how the first part of the mammalian neocortex works, how it is we store patterns and make predictions.	დრო არ მაქვს ამაში ჩასაღრმავებლად, მაგრამ თუ გვინდა რომ გავიგოთ, როგორ მუშაობს ტვინი, უნდა გავიგოთ, ძუძუმწოვრების ნეოკორტექსის პირველი ნაწილი როგორ მუშაობს, როგორ ვინახავთ მაგალითებს და ვაკეთებთ პროგნოზირებას. მოდით, პროგნოზირების რამდენიმე შემთხვევას გეტყვით.


I already said the word "sentence."	უკვე გითხარით სიტყვა "წინადადება". მუსიკაში


In music, if you've heard a song before, when you hear it, the next note pops into your head already -- you anticipate it.	თუ სიმღერა უკვე მოსმენილი გაქვთ, მაგალითად, თუ ჯილის მიერ ნამღერი სიმღერები უკვე მოგისმენია, როდესაც ის კვლავ დაიწყებს მათ მღერას, შემდეგი ნოტი უკვე თავისით ამოგიხტებათ ტვინში. თქვენ ახდენთ იმის წინასწარმეტყველებას, თუ რას იზამს ის.


With an album, at the end of a song, the next song pops into your head.	მაგალითად, როდესაც მუსიკალურ ალბომს უსმენთ, შემდეგი სიმღერა ალბომის მიმდევრობაში თავისით გახსენდებათ.


It happens all the time, you make predictions.	ასეთი რამეები გამუდმებით ხდება. თქვენ ახდენთ პროგნოზირებას.


I have this thing called the "altered door" thought experiment.	მე მაქვს ერთი ექსპერიმენტი, რომელსაც ჰქვია შეცვლილი კარის ექსპერიმენტი.


It says, you have a door at home; when you're here, I'm changing it -- I've got a guy back at your house right now, moving the door around, moving your doorknob over two inches.	ამ ექსპერიმენტის მიხედვით, თქვენი სახლის კარს მე ახლა, როდესაც თქვენ აქ იმყოფებით, შევცვლი. გავაგზავნი ვინმეს ვინც თქვენს სახლში კარებს გამოგიცვლით. ისინი თქვენს სახელურს ორი ინჩის იქით გადაადგილებენ.


When you go home tonight, you'll put your hand out, reach for the doorknob, notice it's in the wrong spot and go, "Whoa, something happened."	როდესაც დღეს საღამოს სახლში მიხვალთ, თქვენ თქვენს ხელს წაიღებთ იქ, სადაც სახელური გეგულებათ, და უცბად შეამჩნევთ, რომ არასწორად წაიღეთ ხელი, და იტყვით, რომ ვა, რაღაც მოხდა.


It may take a second, but something happened.	რამდენიმე წამი წაიღებს იმის გააზრებას, თუ რა მოხდა.


I can change your doorknob in other ways -- make it larger, smaller, change its brass to silver, make it a lever, I can change the door; put colors on, put windows in.	თქვენი სახელურის შეცვლა კიდევ სხვანაირად შემიძლია. მას გავხდი უფრო დიდს ან პატარას. თუ იყო ბრინჯაოსი, გავხდი ვერცხლისას. ან გავხდი მას ჩამკეტს. გადავღებავ თქვენს კარს, დავაყანებ მასზე ფანჯრებს.


I can change a thousand things about your door and in the two seconds you take to open it, you'll notice something has changed.	ათასი რამის შეცვლა შემიძლია თქვენს კარებზე, და იმ ორ წამში, რაც კარის გაღებას სჭირდება, თქვენ გაიაზრებთ, რომ რაღაც შეიცვალა.


Now, the engineering approach, the AI approach to this, is to build a door database with all the door attributes.	ინჟინერული მიდგომა, AI (ხელოვნური ინტელექტის) მიდგომა იქნება კარიბების საინფორმაციო საცავის შექმნა. მასში იქნება კარების ყველა ატრიბუტი.


And as you go up to the door, we check them off one at time: door, door, color ...	როდესაც საკუთარი სახლის კარს მიუახლოვდები, საცავი შეამოწმებს მას: კარები, კარები კარები, ფერი... და ა.შ.


We don't do that. Your brain doesn't do that.	ხვდებით ალბათ, რასაც ვგულიხმობ. ჩვენ ამას არ ვაკეთებთ.


Your brain is making constant predictions all the time about what will happen in your environment.	ჩვენი ტვინი ამას არ აკეთებს. ჩვენი ტვინი უბრალოდ ახდენს მუდმივ პროგნოზირებას ანუ იმის გათვლას, თუ რა მოხდება მოცემულ გარემოში.


As I put my hand on this table, I expect to feel it stop.	როდესაც ჩემს ხელს ამ მაგიდაზე ვდებ, ჩემი მოლოდინი არის, რომ ის გაჩერდება.


When I walk, every step, if I missed it by an eighth of an inch, I'll know something has changed.	როდესაც დავდივარ, თუ ინჩის მეოთხედით ავაცილე, ვხვდები, რომ რაღაც იცვლება.


You're constantly making predictions about your environment.	ჩვენ ყოველთვის ვაკეთებთ წინასწარმეტყველებებს გარემოში.


I'll talk about vision, briefly.	მოკლედ ვისაუბროთ ხედვის უნარზე.


This is a picture of a woman.	აქ მაქვს ქალის სურათი


When we look at people, our eyes saccade over two to three times a second.	როდესაც ხალხს უყურებთ, თქვენი თვალი მოძრაობს ორ-სამჯერ წამში.


We're not aware of it, but our eyes are always moving.	თქვენ ამას ვერ ხვდებით, მაგრამ თქვენი თვალები მუდმივად მოძრაობენ. როდესაც ვიღაცას თვალებში უყურებთ,


When we look at a face, we typically go from eye to eye to nose to mouth.	ჩვეულებრივ, ჯერ თვალიდან იწყებთ, შემდეგ ცხვირი, პირი...


When your eye moves from eye to eye, if there was something else there like a nose, you'd see a nose where an eye is supposed to be and go, "Oh, shit!"	როდესაც თვალიდან თვალზე გადადიხარ და ხედავ რაღაცას , რაც ჰგავს ცხვირს, ხედავ ცხვირს იქ, სადაც წესით თვალი უნდა იყოს, ამბობ, ოჰ, ჯანდაბა...


(Laughter) "There's something wrong about this person."	(სიცილი) ამ ტიპს რაღაც სჭირს.


That's because you're making a prediction.	ეს იმიტომ ხდება, რომ შენ ახდენ წინასწარგანსაზღვრას,


It's not like you just look over and say, "What am I seeing? A nose? OK."	ისე არ ხდება, რომ უბრალოდ შეხედავ ვინმეს და იტყვი, "ვა რას ვხედავ?" "ცხვირია, მერე რა..." არა, თქვენ გაქვთ მოლოდინი, რომ იმ ადგილას რაღაც დაგხვდებათ.


No, you have an expectation of what you're going to see.	(სიცილი)


Every single moment.	და ბოლოს, მოდი შევხედოთ იმასაც, რანაირად ვსაზღვრავთ ჭკუას.


We test it by prediction: What is the next word in this ...?	ჩვენ ვსაზღვრავთ მას პროგნოზირებას უნარით. რა იქნება შემდეგი სიტყვა?


This is to this as this is to this. What is the next number in this sentence?	ეს მოდის ამის შემდეგ და ეს ამის შემდეგ... რა იქნება შემდეგი ციფრი ამ წინადადებაში?


Here's three visions of an object. What's the fourth one?	აქ არის ობიექტის სამი ხედვა. რა არის მეოთხე?


That's how we test it. It's all about prediction.	მეოთხე არის ის, თუ რანაირად ვახდენთ მის "დატესტვას", როგორ ვახდენთ წინასწარგანსაზღვრას, წინასწარმეტყველებას.


So what is the recipe for brain theory?	რა იქნება ტვინის თეორიის რეცეპტი?


First of all, we have to have the right framework.	პირველ რიგში, უნდა გვქონდეს შესაბამისი ჩარჩო.


And the framework is a memory framework, not a computational or behavior framework, it's a memory framework.	ეს ჩარჩო არის მეხსიერების ჩარჩო, და არა გამოთვლითი ან ქცევითი ჩართო. ეს არის მეხსიერების ჩარჩო. როგორ ინახავ და იხსენებ ამ მოდელების შაბლონებს?


It's spatiotemporal patterns.	ეს სივრცით-დროითი შაბლონებია. სწორედ ამ ჩარჩოში სამუშაოდ უნდა მოვაქციოთ რამდენიმე კარგი თეორეტიკოსი.


Then, if in that framework, you take a bunch of theoreticians -- biologists generally are not good theoreticians.	ბიოლოგები არც ისე კარგი თეორეტიკოსები არიან. ეს ყოველთვის ასე არ არის, მაგრამ ზოგადად, ბიოლოგიაში თეორიის სანიმუშო ისტორია არ აქვთ.


I've found the best people to work with are physicists, engineers and mathematicians, who tend to think algorithmically.	საუკეთესო ხალხი, ვისთანაც ვმუშაობ, არიან ფიზიკოსები, ინჟინრები და მათემატიკოსები, რომლებიც ფიქრობენ ალგორითმულად.


Then they have to learn the anatomy and the physiology.	მათ სჭირდებათ ანატომიის და ფიზიოლოგიის შესწავლა.


You have to make these theories very realistic in anatomical terms.	ეს თეორიები ანატომიური თვალსაზრისით რეალისტური უნდა იყოს.


Anyone who tells you their theory about how the brain works and doesn't tell you exactly how it's working and how the wiring works -- it's not a theory.	ვინმე როცა ადგება და გიყვება, თავის თეორიას, როგორ მუშაობს ტვინი, და არ გიყვება ზუსტად თუ რა პროცესები ხდება ტვინში კარგ თეორიას ვერ აყალიბებს. ამას ვაკეთებთ რედვუდის ნეირომეცნიერების ინსტიტუტში.


I'd love to tell you we're making fantastic progress in this thing, and I expect to be back on this stage sometime in the not too distant future, to tell you about it.	მეტი დრო რომ მქონდეს, სიამოვნებით მოგიყვებით ფანტასტიურ პროგრესზე, რაც ჩვენს საქმეში გვაქვს, და მე ვიმედოვნებ, რომ ამ სცენაზე კვლავ დავბრუნდები, იმედია არც ის შორეულ მომავალში. მე ნამდვილად ძალიან აღტყინებული ვარ.


I'm really excited; this is not going to take 50 years.	ეს არ წაიღებს 50 წელს.


What will brain theory look like?	როგორი იქნება ტვინის თეორია?


First of all, it's going to be about memory.	პირველ რიგში, ეს იქნება თეორია მეხსიერების შესახებ,


Not like computer memory -- not at all like computer memory.	არა როგორც კომპიეტული მეხსიერების. ეს სრულებითაც არ ჰგავს კომპიუტერულ მეხსიერებას.


It's very different.	ის ძალიან, ძალიან განსხვავებულია.ეს არის ამ მაღალი განზომილებების


It's a memory of very high-dimensional patterns, like the things that come from your eyes.	შაბლონების მეხსიერება, რაღაცების რაც შენში შენი თვალებიდან შედის.


It's also memory of sequences: you cannot learn or recall anything outside of a sequence.	ეს არის ასევე მიმდევრობების მეხსიერება. თქვენ ვერ ისწავლით ან გაიხსნებთ რამეს მიმდევრობების გარეშე.


A song must be heard in sequence over time, and you must play it back in sequence over time.	სიმღერას უსმენთ რაღაც მიმდევრობით დროში და ის უნდა გადაახვიოთ ასევე რაღაც მიმდევრობით.


And these sequences are auto-associatively recalled, so if I see something, I hear something, it reminds me of it, and it plays back automatically.	და ეს მიმდევრობები ავტო-ასოციაციურად გვახსენდება, ანუ თუ ვხედავ რამეს, ან თუ ვისმენ რამეს, რაც რაღაცას მაგონებს, ავტომატურად ეხვევა ჩემი მეხსიერება უკან. ეს ავტომატური გადახვევაა.


It's an automatic playback.	მომავალი მიღებული ინფორმაციის პროგნოზირება სასურველი შედეგია.


And as I said, the theory must be biologically accurate, it must be testable and you must be able to build it.	როგორც ვთქვი, თეორია უნდა იყოს ბიოლოგიურად გამართული და შეიძლებოდეს მისი გამოცდა, ასევე მისი აშენებაც.


If you don't build it, you don't understand it.	თუ მას ვერ ააშენებ, მაშინ ვერც გაიგებ.


One more slide.	აი, კიდევ ერთი სლაიდიც. რა იქნება შედეგი?


What is this going to result in?	ჩვენ ნამდვილად ვაპირებთ ჭკვიანი მანქანების შექმნას?


Are we going to really build intelligent machines?	დიახ, აბსოლუტურად ასეა.


Absolutely. And it's going to be different than people think.	და ისინი არ იქნებიან ისეთი, როგორიც ხალხს წარმოუდგენია.


No doubt that it's going to happen, in my mind.	ეს ნამდვილად მოხდება.


First of all, we're going to build this stuff out of silicon.	პირველ რიგში, ჩვენ შევქმნით მას სილიკონისგან,


The same techniques we use to build silicon computer memories, we can use here.	იგივე ტექნიკით, რასაც ვხმარობთ კომპიუტერების სილიკონის მეხსიერების შექმნაში. მისი გამოყენება აქაც შეიძლება.


But they're very different types of memories.	ეს იქნება განსხვავებული ტიპის მეხსიერებები.


And we'll attach these memories to sensors, and the sensors will experience real-live, real-world data, and learn about their environment.	ამ მეხსიერებებს მივაბამთ სენსორებს და სენსორები განიცდიან რეალური ცხოვრების ფაქტებს, და ისინი დაიწყებენ საკუთარი გარემოს შესწავლას.


Now, it's very unlikely the first things you'll see are like robots.	ეს არ ნიშნავს იმას, რომ პირველი რასაც დაინახავთ, რობოტები იქნება.


Not that robots aren't useful; people can build robots.	არა იმიტომ, რომ რობოტები არიან გამოუსადეგარნი ან იმიტომ, რომ ადამიანები ვერ შექმნიან რობოტებს.


But the robotics part is the hardest part. That's old brain. That's really hard.	რობოტიკის ნაწილი ყველაზე რთულია. ეს ჩვენი საწყისი, "ძველი" ტვინია, რისი აგებაც ძალიან რთულია.


The new brain is easier than the old brain.	ახალი ტვინის აგება უფრო ადვილია, ვიდრე ძველის.


So first we'll do things that don't require a lot of robotics.	პირველ რიგში რასაც გავაკეთებთ არის ის, რაც მოითხოვს ნაკლებ რობოტიკას.


So you're not going to see C-3PO.	ანუ თქვენ ვერ იხილავთ C-3PO-ს.


You're going to see things more like intelligent cars that really understand what traffic is, what driving is and have learned that cars with the blinkers on for half a minute probably aren't going to turn.	თქვენ უფრო იხილავთ ისეთ საგნებს, როგორიცაა მაგალითად ჭკვიანი მანქანები, რომლებმაც იციან, თუ რა არის საცობი და რას ნიშნავს სიარული, და ისწავლიან, რომ ზოგიერთი ტიპის მანქანას ფანრები ნახევარი წუთით თუ აქვთ ანთებული ესე იგი მობრუნებას არ აპირებს და ა.შ.


(Laughter) We can also do intelligent security systems.	(სიცილი) ჩვენ ასევე შეგვიძლია დაცვის სისტემების შექმნა.


Anytime we're basically using our brain but not doing a lot of mechanics -- those are the things that will happen first.	ასეთ რამეებს გამოვიყენებთ ნებისმიერ სფეროში, სადაც ჯერ კიდევ ვიყენებთ ჩვენს ტვინს და არ ვიყენებთ საკმარის მექანიკას. ეს ისეთი რამეებია, რაც მალე მოხდება.


But ultimately, the world's the limit.	სამყაროს აქვს რაღაც ზღვარი.


I don't know how this will turn out.	მე არ ვიცი რაში გადაიზრდება ეს ყველაფერი.


I know a lot of people who invented the microprocessor.	მე ვიცი ბევრი ადამიანი, ვინც შექმნა მიკროპროცესორი,


And if you talk to them, they knew what they were doing was really significant, but they didn't really know what was going to happen.	და თუ თქვენ მათ დაელაპარაკებით, ისინი გეტყვიან, რომ აკეთებდნენ რაღაც მნიშვნელოვანს, მაგრამ ზუსტად რა მოხდებოდა, არავინ იცოდა.


They couldn't anticipate cell phones and the Internet and all this kind of stuff.	ისინი ვერ წარმოიდგენდნენ მობილურ ტელეფონებს, ინტერნეტს და ა.შ.


They just knew like, "We're going to build calculators and traffic-light controllers.	მათ იცოდნენ, რომ შექმნიდნენ კალკულატორებს და საცობის შუქნიშნის კონტროლიორებს. ისინი ვერ წარმოიდგენდნენ, რომ რაღაც დიდს ქმნიდნენ.


But it's going to be big!"	იგივე გზით, ტვინის მეცნიერება და მეხსიერებები


In the same way, brain science and these memories are going to be a very fundamental technology, and it will lead to unbelievable changes in the next 100 years.	იქნება ფუნდამენტური ტექნოლოგია, რომელიც მომდევნო 100 წლის მანძილზე წარმოუდგენელ ცვლილებებამდე მიგვიყვანს.


And I'm most excited about how we're going to use them in science.	და მე ყველაზე მეტად აღტყნიებული ვარ, თუ როგორ გამოვიყენებთ მათ მეცნიერებაში.


So I think that's all my time -- I'm over, and I'm going to end my talk right there.	ვფიქრობ, რომ ჩემი საუბრის დრო ამოიწურა და მე ამით დავამთავრებ.


You all know the truth of what I'm going to say.	თქვენ ყველამ იცით იმ ჭეშმარიტების შესახებ, რაზეც უნდა გესაუბროთ.


I think the intuition that inequality is divisive and socially corrosive has been around since before the French Revolution.	ვგონებ, ის ფაქტი, რომ უთანასწორობა საზოგადოებას ვნებს და უთანხმოებას აჩენს საფრანგეთის რევოლუციის შემდეგ არსებობს.


What's changed is we now can look at the evidence, we can compare societies, more and less equal societies, and see what inequality does.	ერთადერთი რაც შეიცვალა, არის ის, რომ დღეს ჩვენ შეგვიძლია გადავხედოთ ფაქტებს, შევადაროთ საზოგადოებები, ასე თუ ისე თანასწორი საზოგადოებები და დავინახოთ, რას იწვევს უთანასწორობა.


I'm going to take you through that data and then explain why the links I'm going to be showing you exist.	მე წარმოგიდგენთ მონაცემებს და შემდგომ ავხსნი, რატომ არსებობს ის კავშირები, რომლებზეც მე მიგითითებთ.


But first, see what a miserable lot we are.	მაგრამ ჯერ დავაკვირდეთ რამდენად საბრალონი ვართ.


(Laughter) I want to start though with a paradox.	(სიცილი) მე სურს, პარადოქსით დავიწყო.


This shows you life expectancy against gross national income -- how rich countries are on average.	ამ ცხრილზე ჩანს სიცოცხლის ხანგრძლივობა მთლიან ეროვნულ შემოსავალთან მიმართებით -- თუ, რამდენად მდიდრები არიან ქვეყნები საშუალოდ


And you see the countries on the right, like Norway and the USA, are twice as rich as Israel, Greece, Portugal on the left.	და თქვენ ხედავთ ქვეყნებს მარცხენა მხარეს ნორვეგიას, აშშ-ს, რომლებიც საბერძნეთზე, პორტუგალიაზე ორჯერ მდიდარი ქვეყნებია.


And it makes no difference to their life expectancy at all.	და ეს მათ სიცოცხლის ხანგრძლივობაზე საერთოდ არ აისახება.


There's no suggestion of a relationship there.	არ არსებობს რაიმე მიმართება მათ შორის,


But if we look within our societies, there are extraordinary social gradients in health running right across society.	მაგრამ თუ დავაკვირდებით საზოგადოებებს შიგნით არსებულ სხვაობებს, შევამჩნევთ განსაკუთრებულ სოციალურ განსხავებებს, რომლებიც მჟღავნდება საზოგადოების ჯანმრთელობის მდგომარეობაში


This, again, is life expectancy.	აი, გიჩვენებთ სიცოხლის ხანგრძლივობის მონაცემებს,


These are small areas of England and Wales -- the poorest on the right, the richest on the left.	ეს არის ინგლისისა და უელსის მცირე ნაწილი--- უღარიბესი ნაწილი მარჯვნივ, უმდიდრესი კი მარცხნივ.


A lot of difference between the poor and the rest of us.	ძალიან დიდი განსხვავებაა ღარიბებსა და ჩვენს შორის.


Even the people just below the top have less good health than the people at the top.	ზედა ფენაზე ოდნავ ქვევით მყოფთაც კი ნაკლებად კარგი ჯანმრთელობა აქვთ ვიდრე მათ, ვინც ზედა ფენას ეკუთვნის.


So income means something very important within our societies, and nothing between them.	ე.ი. შემოსავალი დიდ მნიშვნელობას იძენს საზოგადოების შიგნით, და უმნიშვნელო რჩება საზოგადოებებს შორის მიმართებაში


The explanation of that paradox is that, within our societies, we're looking at relative income or social position, social status -- where we are in relation to each other and the size of the gaps between us.	ეს პარადოქსი იმით აიხსნება, რომ ჩვენს საზოგადოებებს შიგნით ჩვენ ფარდოფითი შემოსავალი გვაინტერესებს ან სოციალური მდგომარეობა, სტატუსი-- რა ადგილი გვიკავია სხვებთან მიმართებით და ჩვენს შორის რამხელა სივრცეა.


And as soon as you've got that idea, you should immediately wonder: what happens if we widen the differences, or compress them, make the income differences bigger or smaller?	მიხვდებით თუ არა ამას, იკითხავთ: რა მოხდება, თუ ჩვენ ამ განსხვავებას გავზრდით ან შევამცირებთ, შემოსავლებს შორის სხვაობას გავზრდით ან დავაპატარავებთ?


And that's what I'm going to show you.	სწორედ ამას გაჩვენებთ ეხლა.


I'm not using any hypothetical data.	მე არანაირ ჰიპოთეტურ ინფორმაციას არ ვიყენებ.


I'm taking data from the U.N. -- it's the same as the World Bank has -- on the scale of income differences in these rich developed market democracies.	მე მომაქვს გაეროს მონაცემები -- იგივე მონაცემებს ფლობს მსოფლიო ბანკიც -- განვითარებული მდიდარი საბაზრო ეკონომიკის დემოკრატიების შემოსავლებთან დაკავშირებით.


The measure we've used, because it's easy to understand and you can download it, is how much richer the top 20 percent than the bottom 20 percent in each country.	საზომი, რომელიც ჩვენ გამოვიყენეთ მარტივი გასაგებია და თქვენც შეგიძლიათ ჩამოტვირთოთ. გვიჩვენებს, რამდენად მდიდარია ზედა 20 პროცენტი მოსახლეობა ქვედა(ღარიბ) 20 პროცენზე თითოეულ ქვეყანაში.


And you see in the more equal countries on the left -- Japan, Finland, Norway, Sweden -- the top 20 percent are about three and a half, four times as rich as the bottom 20 percent.	თქვენ ხედავთ, რომ შედარებით თანასწორ ქვეყნებში - მარცხნივ იაპონია, ფინეთი, ნორვეგია, შევედეთი - ზედა 20 პროცენტი სამნახევარჯერ მდიდარია ქვედა 20 პროცენტზე.


But on the more unequal end -- U.K., Portugal, USA, Singapore -- the differences are twice as big.	მაგრამ უფრო სოციალურად უთანასწორო გარემოში დიდი ბრიტანეთი, პორტუგალია, აშშ, სინგაპური სხვაობა ორჯერ დიდია.


On that measure, we are twice as unequal as some of the other successful market democracies.	იგივე საზომით, ჩვენ ორჯერ უფრო უთანაწორო საზოგადეობა გვაქვს ვიდრე სხვა წარმატებულ საბაზრო დემოკრატიებს.


Now I'm going to show you what that does to our societies.	ახალა გაჩვენებთ რა გავლენა აქვს ამას ჩვენს საზოგადოებაზე.


We collected data on problems with social gradients, the kind of problems that are more common at the bottom of the social ladder.	ჩვენ შევაგროვეთ მონაცემები იმ პრობლემების შესახებ, რომლებიც უფრო ფართოდ გვხვდება საზოგადოების ქვედა ფენაში.


Internationally comparable data on life expectancy, on kids' maths and literacy scores, on infant mortality rates, homicide rates, proportion of the population in prison, teenage birthrates, levels of trust, obesity, mental illness -- which in standard diagnostic classification includes drug and alcohol addiction -- and social mobility.	საერთაშორისო მონაცემები სიცოცხლის განხგრძლივობაზე, ბავშვთა მათემატიკისა და წერა-კითხვის ქულებზე ჩვილ ბავშვთა სიკვიდლიანობისა და მკვლელობის დონეზე, პატიმარი მოსახლეობის წილზე, ახალგაზრდების ორსულებაზე, ნდობის დონეზე, სიმსუქნეზე, ფსიქიურ დაავადებებზე --- რომლებიც სტანდარტული დიაგნოსტიკური კლასიფიკაციით გულისხმობს ნარკომანიასა და ალკოჰილიზმს, და სოციალურ მობილობაზე.


We put them all in one index.	ყოველივეს ერთი ინდექსი მივანიჭეთ.


They're all weighted equally.	ყველა მონაცემი თანასწორადაა შეწონილი -


Where a country is is a sort of average score on these things.	გამოყვანილია ქვეყნის საშუალო ქულა ამ საკითებში.


And there, you see it in relation to the measure of inequality I've just shown you, which I shall use over and over again in the data.	და აი, თქვენ ხედავთ რა მიმართებაა უთანასწორობის საზომთან, რომელიც მე ახლახანს გაჩვენეთ. და მე კიდევ ხშირად მოვიყვან ამ ინფორმაციას.


The more unequal countries are doing worse on all these kinds of social problems.	შედარებით უფრო უთანასწორო ქვეყნებში სიტუაცია უარესია ყველა ამ სოციალურ პრობლემებთან დაკავშირებით.


It's an extraordinarily close correlation.	საგრძნობლად დიდია თანაფარდობა.


But if you look at that same index of health and social problems in relation to GNP per capita, gross national income, there's nothing there, no correlation anymore.	მაგრამ თუკი იგივე ინდექსს ავიღებთ ჯანმრთელობასა და სოციალურ პრობელემებთან დაკავშირებით ერთ სულ მოსახლეზე, მთლიან ეროვნულ პროდუქტთან მიმართებით, აქ კავშირი არ არსებობს, აღარანაირი თანაფარდობა არ გვაქვს.


We were a little bit worried that people might think we'd been choosing problems to suit our argument and just manufactured this evidence, so we also did a paper in the British Medical Journal on the UNICEF index of child well-being.	ჩვენ ოდნავ გვაღელვებდა, რომ ხალხი იფიქრებდა, ჩვენ პრობლემებს ჩვენი მოსაზრების დასასაბუთებლად ვარჩევდით, უბრალოდ ვქმნიდით სამხილებს -- ამის გამო, ჩვენ UNICEF-ის ბავშვის კეთიდლღეობის ინდექსთან დაკავშირებით ბრიტანეთის სამედიცინო ჟურნალში ნაშრომიც ვიკვლიეთ.


It has 40 different components put together by other people.	ეს ინდექსი სხვადასხვა ხალხის მიერ მოყვანილი 40 სხვადასხვა კომპონენტისაგან შედგებოდა.


It contains whether kids can talk to their parents, whether they have books at home, what immunization rates are like, whether there's bullying at school.	ეს გულისხმობდა - შეუძლიათ თუ არა ბავშვებს მშობლებთან ურთიერთობა, აქვთ თუ არა მათ სახლში წიგნები, როგორია იმუნიზაციის დონე, აქვთ თუ არა ჩხუბები სკოლაში.


Everything goes into it.	ყველაფერს მოიცავდა.


Here it is in relation to that same measure of inequality.	აი, რა მიმართებაშია ის იგივე უთანასწორობის საზომთან.


Kids do worse in the more unequal societies.	ბავშვები უარასედ არიან უთანასწორო საზოგადოებებში.


Highly significant relationship.	თანაფარდობა შესამჩნევად მაღალია.


But once again, if you look at that measure of child well-being, in relation to national income per person, there's no relationship, no suggestion of a relationship.	მაგრამ, კიდევ ერთხელ, თუ დააკვირდებით ბავშვის კეთილდღეობის საზომს ერთ სულ მოსახლეზე ეროვნულ შემოსავალთან მიმართებით, ვერანაირ დამოკიდებულებას ვერ იპოვით. არანაირი მიმართება არ არსებობს.


What all the data I've shown you so far says is the same thing.	რა მონაცემებიც მე აქამდე წარმოგიდგინეთ, იგივეს ადასტურებს.


The average well-being of our societies is not dependent any longer on national income and economic growth.	ჩვენი საზოგადოებების საშუალო კეთილდღეობა აღარ არის დამოკიდებული ეროვნულ შემოსავალზე და ეკონომიკურ ზრდაზე.


That's very important in poorer countries, but not in the rich developed world.	ეს ძალიან მნიშვნელოვანია უფრო ღარიბ ქვეყნებში, მაგრამ არა მდიდარ, განვითარებულ სამყაროში.


But the differences between us and where we are in relation to each other now matter very much.	მაგრამ ჩვენს შორის განსხვავებები და ის, თუ სად ვართ ერთმანეთთან მიმართებით, დღეს ძალიან ბევრს ნიშნავს.


I'm going to show you some of the separate bits of our index.	მე ჩვენი ინდექსის გარკვეულ ნაწილებს წარმოგიდგენთ.


Here, for instance, is trust.	მაგალითად, ნდობა.


It's simply the proportion of the population who agree most people can be trusted.	ეს არის უბრალოდ მოსახლეობის ის ნაწილი, რომელიც ეთანხმება, რომ ხალხს შეგვიძლია ვენდოთ.


It comes from the World Values Survey.	ეს "მსოფლიოს ღირებულებათა კვევის" მონაცემებია.


You see, at the more unequal end, it's about 15 percent of the population who feel they can trust others.	შედარებით უთანასწორო ნაწილში მოსახლეობის 15%-ია ვინც თვლის, რომ მათ სხვების ნდობა შეუძლიათ.


But in the more equal societies, it rises to 60 or 65 percent.	მაგრამ უფრო თანასწორ საზოგადოებებში, ეს მაჩვენებელი 60-დან 65 პროცენტამდე იზრდება.


And if you look at measures of involvement in community life or social capital, very similar relationships closely related to inequality.	და თუ დააკვირდებით საზოგადოებრივ ცხოვრებაში ჩართულობის ხარისხს, ან სოციალურ კაპიტალს, ძალიან მსგავსი მაჩვენებლებია უთანასწორობასთან მიმართებით.


I may say, we did all this work twice.	მე შემიძლია გითხრათ, რომ ჩვენ ეს სამუშაო 2-ჯერ შევასრულეთ.


We did it first on these rich, developed countries, and then as a separate test bed, we repeated it all on the 50 American states -- asking just the same question: do the more unequal states do worse on all these kinds of measures?	პირველად მდიდარ, განვითარებად ქვეყნებზე, და შემდეგ ცალცალკე ტესტად გავიმეორეთ ყველაფერი ამერიკის 50 შტატში -- ვსვამდით ერთსა და იმავე კითხვას: შედარებით უთანასწორო შტატები უფრო უარეს მდგომარეობაში არიან მოცემული საზომების მიხედვით?


So here is trust from a general social survey of the federal government related to inequality.	აქ არის ნდობის მაჩვენებელი ფედერალური მთავრობის სოციალური კვლევის მიხედვით უთანასწორობასთან მიმართებით.


Very similar scatter over a similar range of levels of trust.	ძალიან მსგავსი გაბნებვაა ნდობის ხარისხის დიაპაზონში.


Same thing is going on.	იგივე რამ ხდება.


Basically we found that almost anything that's related to trust internationally is related to trust amongst the 50 states in that separate test bed.	ძირითადად, ჩვენ აღმოვაჩინეთ, რომ ყველაფერი, რაც უკავშირდება ნდობას საერთაშორისო დონეზე, უკავშირდება ნდობას 50 შტატს შორის -


We're not just talking about a fluke.	ჩვენ უბრალო დამთხვევაზე არ ვსაუბრობთ.


This is mental illness.	ეს ფსიქიკური დაავადებაა.


WHO put together figures using the same diagnostic interviews on random samples of the population to allow us to compare rates of mental illness in each society.	მსოფლიო ჯანდაცვის ორგანიზაციამ შემთხევით შერჩევაზე ერთი და იგივე დიაგნოსტიკური გამოკითხვების გამოყენებით ეს მონაცემები შეაგროვა. და მოგვცა საშუალება შეგვედარებინა მენტალური დაავადების დონე თითოეულ საზოგადოებაში.


This is the percent of the population with any mental illness in the preceding year.	ეს მოსახლეობის ის პროცენტია, რომელსაც გასული წლის განმავლობაში რაიმე მენტალური დაავადება აღენიშნებოდა.


And it goes from about eight percent up to three times that -- whole societies with three times the level of mental illness of others.	რაც 8 პროცენტიდან სამჯერ უფრი დიდ მაჩვენებლამდე ადის -- გვაჩვენებს მთელს საზოგადოებებს, სადაც მენტალური დაავადებები სამჯერ ხშირია სხვებთან შედარებით.


And again, closely related to inequality.	და კვლავაც დიდი კავშირი გვაქვს უთანასწორობასთან.


This is violence.	ეს ძალადობაა.


These red dots are American states, and the blue triangles are Canadian provinces.	ეს წითელი წერტილები ამერიკის შტატებია, და ლურჯი სამკუთხედები კანადის პროვინციებია.


But look at the scale of the differences.	მაგრამ შეხედეთ განსხვავების მასშტაბებს.


It goes from 15 homicides per million up to 150.	15 მკვლევლობიდან 150-მდე ავდივართ.


This is the proportion of the population in prison.	ეს არის პატიმართა წილი მთლიან მოსახლეობაში.


There's a about a tenfold difference there, log scale up the side.	დაახლოებით ათმაგი განსხვავებაა


But it goes from about 40 to 400 people in prison.	40-დან 400-მდე ადის პატიმართა მოსახლეობა.


That relationship is not mainly driven by more crime.	ეს დამოკიდებულება არ არის დანაშაულის ზრდით განპირობებული.


In some places, that's part of it.	ზოგ შემთხევევებში ეს ასეა.


But most of it is about more punitive sentencing, harsher sentencing.	მაგრამ ძირითადად ეს გაძლიერებულ სადამსჯელო ნორმებს ეხება, უფრო მკაცრ სასჯელებს.


And the more unequal societies are more likely also to retain the death penalty.	და უფრო უთანასწორო საზოგადოებები ინარჩუნებენ სიკვდილით დასჯას.


Here we have children dropping out of high school.	აქ ჩანს ბავშვები, რომლებიც სკოლიდან გამოდიან.


Again, quite big differences.	კვლავაც დიდი განსხვავებაა.


Extraordinarily damaging, if you're talking about using the talents of the population.	საოცრად საზიანო, თუ მოსახლეობის ნიჭის გამოყენებაზე ვსაუბრობთ.


This is social mobility.	ეს სოციალური მობილობაა.


It's actually a measure of mobility based on income.	ეს არის მობილობის დონე, შემოსავლებთან მიმართებაში,


Basically, it's asking: do rich fathers have rich sons and poor fathers have poor sons, or is there no relationship between the two?	რომელიც გვეკითხება: ყავთ თუ არა მდიდარ მამებს მდიდარი შვილები და ღარიბ მამებს ღარიბი შვილები? თუ საერთოდ არ არის დამოკიდებულება მათ შორის?


And at the more unequal end, fathers' income is much more important -- in the U.K., USA.	უფრო უთანასწორო საზოგადოებებში მამების შემოსავალი გაცილებით უფრო მნიშვნელოვანია - დიდ ბირტანეთში, აშშ-ში.


And in Scandinavian countries, fathers' income is much less important.	და სკანდინავიის ქვეყნებში, მამების შემოსავალი ნაკლებად მნიშვნელოვანია.


There's more social mobility.	და უფრო ხშირია სოციალური მობილობა.


And as we like to say -- and I know there are a lot of Americans in the audience here -- if Americans want to live the American dream, they should go to Denmark.	და როგორც ამბობენ - და მე ვიცი ბევრი ამერიკელია აუდიტორიაში - თუ ამერიკელებს სურთ იცხოვრონ "ამერიკული ოცნებით", ისინი დანიაში უნდა გადასახლდნენ.


(Laughter) (Applause) I've shown you just a few things in italics here.	(სიცილი) (აპლოდისმენტები) რამდენიმე რამ გამოვყავი თქვენთვის.


I could have shown a number of other problems.	შემეძლო ბევრი სხვა პრობლემა მომეყვანა.


They're all problems that tend to be more common at the bottom of the social gradient.	ეს ყველა ის პრობლემებია, რომლებიც ხშირად გვხვდება ქვედა ფენებში.


But there are endless problems with social gradients that are worse in more unequal countries -- not just a little bit worse, but anything from twice as common to 10 times as common.	მაგრამ უამრავი პრობლემაა სხვადასხვა შრეებში, რომლებიც უარესია უთანასწორო ქვეყნებში - არა უბრალოდ უარესი, არამედ ორჯერ და 10-ჯერ უარესი.


Think of the expense, the human cost of that.	იფიქრეთ დანახარჯებზე, მის ადამიანურ საფასურზე.


I want to go back though to this graph that I showed you earlier where we put it all together to make two points.	უკვე მოყვანილ გრაფიკს მინდა დავუბრუნდე, სადაც ყველაფერს მოვუყარეთ თავი, ორ დასკვნას გავაკეთებ.


One is that, in graph after graph, we find the countries that do worse, whatever the outcome, seem to be the more unequal ones, and the ones that do well seem to be the Nordic countries and Japan.	ერთი, რომ გრაფიკიდან გრაფიკამდე იკვეთება, რომ ქვეყნები, რომლებსაც უარესი მდგომარეობა ახასიათებთ - უთანასწოროა. და ისინი, რომლებსაც უკეთესად ვახასიათებთ - არის სკანდინავიური ქვეყნები და იაპონია,


So what we're looking at is general social disfunction related to inequality.	სჩანს, რომ საქმე გვაქვს უთანასწორობასთან დაკავშირებულ საერთო სოციალურ დისფუნქციასთან.


It's not just one or two things that go wrong, it's most things.	არა მარტო ერთი და ორი რამ შავდება, არამედ საკითხთა უმრავლესობა.


The other really important point I want to make on this graph is that, if you look at the bottom, Sweden and Japan, they're very different countries in all sorts of ways.	კიდევ ერთი შენიშვნა ამ გრაფიკთან დაკავშირებით არის, რომ თუ ქვევით დავაკვირდებით, შვედეთი და იაპონია - ისინი ძალიან განსხვავებული ქვეყნებია ყოველ მხრივ.


The position of women, how closely they keep to the nuclear family, are on opposite ends of the poles in terms of the rich developed world.	ქალთა პოზიცია, რამდენად ახლოს არიან ისინი ოჯახურ ბირთვთან, სავსებით განსხვავებულია მდიდარი განვითარებული ქვეყნების პირობაზე.


But another really important difference is how they get their greater equality.	არანაკლებ მნიშვნელოვანი განსხვავებაა იმაში, თუ როგორ აღწევენ მაღალი დონის თანასწორობას.


Sweden has huge differences in earnings, and it narrows the gap through taxation, general welfare state, generous benefits and so on.	შვედეთში დიდი სხვაობაა შემოსავლებს შორის. სხვაობას ბეგარით ამცირებენ. როგორც ზოგადად კეთილდღეობის სახელმწიფოში, გულუხვი დახმარებების გზებით და ა.შ.


Japan is rather different though.	იაპონია ბევრად განსხვავბულია ამ მხრივ.


It starts off with much smaller differences in earnings before tax.	აქ ბევრად ნაკლებია სხვაობა შემოსავლებს შორის.


It has lower taxes.	გაცილებით დაბალი ბეგარაცაა.


It has a smaller welfare state.	კეთილდღეობის სახელმწიფო ბევრად მცირეა


And in our analysis of the American states, we find rather the same contrast.	ამერიკის შტატების ანალიზისას მსგავს კონტრასტს ვაწყდებით.


There are some states that do well through redistribution, some states that do well because they have smaller income differences before tax.	არსებობს ქვეყნები, რომლებიც გადანაწილებით იგებენ, და ქვეყნები, სადაც იმით იგებენ, რომ შემოსავლებს შორის მცირე სხვაობას ინარჩუნებენ.


So we conclude that it doesn't much matter how you get your greater equality, as long as you get there somehow.	აქედან ვასკვნით, რომ დიდად არ აქვს მნიშვნელობა რა გზით აღწევ თანასწორობას, მთავარია შედეგამდე მისვლა.


I am not talking about perfect equality, I'm talking about what exists in rich developed market democracies.	მე არ ვსაუბრობ სრულ თანასწორობაზე, მე ვსაუბრობ იმაზე, რაც ხდება მდიდარ საბაზრო დემოკრატიებში.


Another really surprising part of this picture is that it's not just the poor who are affected by inequality.	კიდევ ერთი მართლაც საოცარი ფაქტია, რომ არა მხოლოდ ღარიბები ზარალდებიან უთანასწორობით.


There seems to be some truth in John Donne's "No man is an island."	არის რაღაც სიმართლე ჯონ დონსის "არც ერთი ადამიანი არ არის კუნძული".


And in a number of studies, it's possible to compare how people do in more and less equal countries at each level in the social hierarchy.	ბევრ კვლევაში შეგვიძლია შევადაროთ, როგორ იქცევინ ადამიანები შედარებით თანასწორ თუ უთანასწორო ქვეყნებში, იერარქიის თითოეულ საფეხურზე.


This is just one example.	აი ერთი მაგალითი.


It's infant mortality.	ეს არის ჩვილთა სიკვდილინობა.


Some Swedes very kindly classified a lot of their infant deaths according to the British register of general socioeconomic classification.	რამდენიმე შვედმა გამოიკვლია ჩვილთა სიკვდილიანობა ბრიტანული სოციოეკონომიკური კლასიფიკაციის მეთოდით.


And so it's anachronistically a classification by fathers' occupations, so single parents go on their own.	ანაქრონულად დალაგებულია - კლასიფიცირებულია მამების პროფესიის მიხედვით, მარტოხელა მშობლები დამოუკიდებლად არის განხილული.


But then where it says "low social class," that's unskilled manual occupations.	და სადაც "დაბალი სოციალური კლასი” წერია უკვალიფიკაციო ხელობის მცდონენი იგულისხმება.


It goes through towards the skilled manual occupations in the middle, then the junior non-manual, going up high to the professional occupations -- doctors, lawyers, directors of larger companies.	შუაში კვალიფიციური ხელობის მცოდნეა, შემდეგ უმცროსი ხელობის მცოდნე, და ასე გრძელდება პროფესიონალამდე - ექიმამდე, იურისტამდე, დიდი კომპანიის დირექტორებამდე.


You see there that Sweden does better than Britain all the way across the social hierarchy.	თქვენ ხედავთ, რომ შვედეთი უფრო კარგ მდგომარეობაშია, ვიდრე ბრიტანეთი მთელს სოციალურ იერარქიაში.


The biggest differences are at the bottom of society.	ყველაზე დიდი სხვაობა საზოგადოების ქვედა ფენაში შეინიშნება,


But even at the top, there seems to be a small benefit to being in a more equal society.	მაგრამ ზედა ფენაშიც კი ნაკლები სარგებელი ჩანს, როდესაც უთანასწორო საზოგადოებაში იმყოფები.


We show that on about five different sets of data covering educational outcomes and health in the United States and internationally.	ეს ჩანს 5 სხვადასხვა მონაცემში, რომელიც ეხება საგანმანათლებლო სისტემას და ჯანმრთელობას აშშ-ში და საერთაშორისო დონეზე.


And that seems to be the general picture -- that greater equality makes most difference at the bottom, but has some benefits even at the top.	ეს საერთო სურათია - უფრო დიდი დონის უთანასწორორბა დიდ სხვაობებს ქვედა ფენაში წარმოქმნის. და მცირე სარგებელი მოაქვს ზედა ფენაში.


But I should say a few words about what's going on.	მე რამდენიმე სიტყვა უნდა ვთქვა ამის ასახსნელად.


I think I'm looking and talking about the psychosocial effects of inequality.	ვგონებ, მე ვსაუბრობ უთანასაწორობის ფსიქოსოციალურ ეფექტებზე.


More to do with feelings of superiority and inferiority, of being valued and devalued, respected and disrespected.	მეტი კავშირია უფროს-უმცროსობის აღქმასთან, იმასთან, ხარ თუ არა დაფასებული, ან გცემენ თუ არა პატივს.


And of course, those feelings of the status competition that comes out of that drives the consumerism in our society.	შესაბამისად, სოციალურ სტატუსთან დაკავშირებული გრძნობები აღძრავს მომხმარებლურ დამოკიდებულებას ჩვენს საზოგადოებაში.


It also leads to status insecurity.	ეს ასევე იწვევს უსაფრთხოების განცდას.


We worry more about how we're judged and seen by others, whether we're regarded as attractive, clever, all that kind of thing.	მეტად გვაღელვებს, თუ როგორ გვიყურებენ და გვსჯიან, გვთვლიან თუ არა მიმზიდველებად, ჭკვიანებად, და მისთ.


The social-evaluative judgments increase, the fear of those social-evaluative judgments.	საზოგადოების შეფასებაზე დამოკიდებული გადაწყვეტილებები იზრდება, იზრდება შიში ამგვარად განსჯისა.


Interestingly, some parallel work going on in social psychology: some people reviewed 208 different studies in which volunteers had been invited into a psychological laboratory and had their stress hormones, their responses to doing stressful tasks, measured.	საინტერესოა ფაქტი - სოციალურ ფსიქოლოგში პარალელურად ტარდებოდა კვლევა: ადამიანების ჯგუფმა შეისწავლა 208 შემთხვევა, სადაც მოხალისეები ფსიქოლოგიურ ლაბორატორიაში მოიხმეს. გაუზომეს სტრესის ჰორმონები, მათი რეაქცია სტრესული დავალებების შესრულებისას.


And in the review, what they were interested in seeing is what kind of stresses most reliably raise levels of cortisol, the central stress hormone.	საბოლოოდ, მათ აინტერესებდათ ენახათ, როგორი სტრესული შემთხვევების დროს იზრდებოდა კორტიზოლის დონე ყველაზე ხშირად - დონე მთავარი სტრესის ჰორმონისა.


And the conclusion was it was tasks that included social-evaluative threat -- threats to self-esteem or social status in which others can negatively judge your performance.	დასკვნა იყო, რომ იმ მომენტებში, როდესაც დავალება საზოგადოებისაგან განსჯის საფრთხეს შეიცავდა. საფრთხეს უქმნიდა თვით-შეფასებას და სოციალურ სტატუსს. გულისხმობდა შემთხვევებს, როდესაც ურაყოფითად განგსჯიდნენ.


Those kind of stresses have a very particular effect on the physiology of stress.	მსგავსი ტიპის სტრესს განსაკუთრებული ეფექტი აქვს სტრესის ფსიქოლოგიაზე.


Now we have been criticized.	ჩვენ გაგვაკრიტიკეს.


Of course, there are people who dislike this stuff and people who find it very surprising.	- რა თქმა უნდა არსებობს ხალხი, ვისაც ეს არ მოსწონს და ხალხი, ვისაც ეს აოცებს.


I should tell you though that when people criticize us for picking and choosing data, we never pick and choose data.	მაგრამ ერთი რამ უნდა გითხრათ, როდესაც ხალხი გვადანაშაულებს მონაცემების თვითნებურად შერჩევაში - ცდებიან.


We have an absolute rule that if our data source has data for one of the countries we're looking at, it goes into the analysis.	ჩვენ გვაქვს წესი - როდესაც წყარო გვაწვდის მონაცემს ერთი ქვეყნის შესახებ, ჩვენ მას ვაანალიზებთ.


Our data source decides whether it's reliable data, we don't.	ჩვენი წყარო განსაზღვრავს, არის მონაცემი სანდო, თუ არა და არა ჩვენ.


Otherwise that would introduce bias.	სხვა შემთხვევაში მიკერძოებასთან გვექნებოდა საქმე.


What about other countries?	რა შეგვიძლია ვთქვათ სხვა ქვეყნებზე?


There are 200 studies of health in relation to income and equality in the academic peer-reviewed journals.	200-მდე კვლევა არსებობს აკადემიურ ჟურნალებში ჯანმრთელობის შემოსავალთან და თანასწორობასთან დამოკიდებულების სასწავლად.


This isn't confined to these countries here, hiding a very simple demonstration.	ეს კვლევები მხოლოდ ამ ქვეყნებს არ ეხება, და ამჟღავნებს ერთსა და იმავე ტენდენციას.


The same countries, the same measure of inequality, one problem after another.	იგივე ქვეყნები, იგივე დონის უთანასწორობა, პრობლემას პრობლემა მოსდევს.


Why don't we control for other factors?	რატომ არ შემოგვყავს სხვა ფაქტორები?


Well we've shown you that GNP per capita doesn't make any difference.	ჩვენ გაჩვენეთ, რომ ეეპ ერთ სულ მოსახლეზე არანაირ გავლენას არ ახდენს.


And of course, others using more sophisticated methods in the literature have controlled for poverty and education and so on.	რა თქმა უნდა სხვებს, ვისაც უფრო სრულყოფილი მეთოდები გამოუყნებია ჰქონიათ კონტროლი სიღარიბესა და განათლებაზე, და ა.შ.


What about causality?	რა შეგვიძლია ვთქვათ მიზეზ-შედეგობრიობაზე?


Correlation in itself doesn't prove causality.	თანაფარდობა თავისთავად არ ამტკიცებს მიზეზ-შედეგობრიობას.


We spend a good bit of time.	ჩვენ დიდ დროს ვხარჯავთ.


And indeed, people know the causal links quite well in some of these outcomes.	მართლაც, ხალხმა იცის ამ შემთხვევებში მიზეზ-შედეგობრიობის შესახებ.


The big change in our understanding of drivers of chronic health in the rich developed world is how important chronic stress from social sources is affecting the immune system, the cardiovascular system.	ჩვენს ცნობიერებაში ცვლილებაა საჭირო, რომ მივხვდეთ მძღოლის ჯანმრთელობის მდგომარეობას, განვითარებულ ქვეყანაში, მხოლოდ იმუნური და კარდიოვასკულარული სისტემა არ განსაზღვრავს, მასზე სოციალური სტერესებიც მოქმედებს.


Or for instance, the reason why violence becomes more common in more unequal societies is because people are sensitive to being looked down on.	მაგალითად, ამბობენ, რომ მიზეზი თუ რატომ არის ძალადობა უფრო ხშირი უთანასწორო საზოგადოებებში, არის ის, რომ ხალხი ვერ იტანს, როდესაც ზევიდან უყურებენ.


I should say that to deal with this, we've got to deal with the post-tax things and the pre-tax things.	ეს რომ მოვაგვაროთ, საჭიროა, გავუმკლვდეთ პოსტ და პრე დაბეგვრასთან დაკავშირებულ საკითხებს.


We've got to constrain income, the bonus culture incomes at the top.	უნდა შევზღუდოთ შემოსავალი, განსაკუთრებით, ზედმეტი შემოსვლების კულტურა.


I think we must make our bosses accountable to their employees in any way we can.	ვგონებ, ჩვენი უფროსები სკუთარ თანამშრომლებთან ანგარიშვალდებულები უნდა გავხადოთ, ყველანაირად, როგორც კი შეგვიძლია.


I think the take-home message though is that we can improve the real quality of human life by reducing the differences in incomes between us.	სახლში წასაღები მესიჯი შეიძლება იყოს, - რომ ჩვენ შეგვიძლია ადამიანის ცხოვრების გაუმჯობესება ჩვენს შემოსავლებს შორის სხვაობის შემცირებით.


Suddenly we have a handle on the psychosocial well-being of whole societies, and that's exciting.	უცებ ჩვენს ხელთაა მთელი საზოგადოების ფსიქო-სოციალური კეთილდღეობა, ეს აღმაფრთოვანებელია.


Thank you.	მადლობა


(Applause)	(აპლოდისმენტები)


Thank you.	გმადლობთ.


It's a real pleasure to be here.	აქ ყოფნა ნამდვილი სიამოვნებაა.


I last did a TED Talk I think about seven years ago or so.	ბოლოს აქ ვისაუბრე ალბათ შვიდი წლის წინ.


I talked about spaghetti sauce.	ვყვებოდი სპაგეტის სოუსზე.


And so many people, I guess, watch those videos.	და იმდენი ადამიანი უყურებს ამ ვიდეოებს, როგორც ჩანს.


People have been coming up to me ever since to ask me questions about spaghetti sauce, which is a wonderful thing in the short term -- (Laughter) but it's proven to be less than ideal over seven years.	მას მერე მოდის ხალხი ჩემთან და მეკითხება სპაგეტის სოუსზე, რაც მშვენიერი რამეა ცოტა ხნის განმავლობაში (სიცილი) მაგრამ არც ისე იდეალურია როდესაც შვიდი წელი გრძელდება.


And so I though I would come and try and put spaghetti sauce behind me.	ასე რომ მოვედი იმისთვის, რომ სპაგეტის სოუსი უკან მოვიტოვო.


(Laughter) The theme of this morning's session is Things We Make.	(სიცილი) დილის სესიის თემა არის "ჩვენი ნაკეთობები".


And so I thought I would tell a story about someone who made one of the most precious objects of his era.	ასე რომ ვიფიქრე რომ მოვყვები ისტორიას ერთ ადამიანზე რომელმაც შექმნა თავის ერაში ერთ-ერთი ძვირფასი ნივთი.


And the man's name is Carl Norden.	მისი სახელია კარლ ნორდენი.


Carl Norden was born in 1880.	კარლ ნორდენი დაიბადა 1880 წელს.


And he was Swiss.	ის შვეიცარიელი იყო.


And of course, the Swiss can be divided into two general categories: those who make small, exquisite, expensive objects and those who handle the money of those who buy small, exquisite, expensive objects.	და რა თქმა უნდა, შვეიცარიელები შეიძლება ორ კატეგორიად დაიყოს: რომლებიც აკეთებენ პატარა, იშვიათ, ძვირფას ობიექტებს და რომლებიც იმათ ფულს მართავენ რომლებიც ყიდულობენ პატარა, იშვიათ, ძვირფას ნივთებს.


And Carl Norden is very firmly in the former camp.	კარლ ნორდელი მტკიცედ მიეკუთვნება პირველ ბანაკს.


He's an engineer.	ის ინჟინერია.


He goes to the Federal Polytech in Zurich.	სწავლობს ფედერალურ პოლიტექნიკურ ინსტიტუტში, ციურიხში.


In fact, one of his classmates is a young man named Lenin who would go on to break small, expensive, exquisite objects.	მისი ერთ-ერთი კლასელი იყო ყმაწვილი სახელად ლენინი რომელიც შემდგომ პატარა, ძვირფასი, იშვიათი ნივთების განადგურებას შეუდგა.


And he's a Swiss engineer, Carl.	ის შვეიცარიელი ინჟინერია, კარლი.


And I mean that in its fullest sense of the word.	და ამას სიტყვის სრული მნიშვნელობით ვამბობ.


He wears three-piece suits; and he has a very, very small, important mustache; and he is domineering and narcissistic and driven and has an extraordinary ego; and he works 16-hour days; and he has very strong feelings about alternating current; and he feels like a suntan is a sign of moral weakness; and he drinks lots of coffee; and he does his best work sitting in his mother's kitchen in Zurich for hours in complete silence with nothing but a slide rule.	აცვია სამ ნაწილიანი კოსტიუმები; და ატარებს ძალიან ძალიან პატარა, მაგრამ მნიშვნელოვან ულვაშს; ის დომინანტურია ნარცისისტული და მოტივირებული და აქვს გასაოცარი ეგო; და მუშაობს 16 საათს დღეში; და თავისი მტკიცე მოსაზრებები აქვს ცვლად ძაბვასთან დაკავშირებით; და მისი აზრით ნამზეური მორალური არამდგრადობის გამოვლინებაა; და სვამს დიდი ოდენობით ყავას; და თავის საუკეთესო შრომას ციურიხში, დედის სამზარეულოში საათობით აბსოლუტურ სიჩუმეში აკეთებს მხოლოდ სახაზავის თანხლებით.


In any case, Carl Norden emigrates to the United States just before the First World War and sets up shop on Lafayette Street in downtown Manhattan.	ნებისმიერ შემთხვევაში, კარლ ნორდენი ემიგრირებს შეერთებულ შტატებში ზუსტად პირველი მსოფლიო ომის დაწყებამდე და სახელოსნოს ხსნის ლაფაიეტის ქუჩაზე მანჰეტენის ცენტრში.


And he becomes obsessed with the question of how to drop bombs from an airplane.	და ის შეპყრობილი ხდება კითხვით როგორ ჩამოაგდოს ბომბი თვითმფრინავიდან.