Thanks very much. I am Hannah Fry, the badass. And today I'm asking the question: Is life really that complex? Now, I've only got nine minutes to try and provide you with an answer, so what I've done is split this neatly into two parts: part one: yes; and later on, part two: no. Or, to be more accurate: no?
Mulțumesc mult! Sunt Hannah Fry cea groaznică. Astăzi, voi pune întrebarea: e viața într-adevăr atât de complexă? Mi-au rămas doar nouă minute pentru a oferi un răspuns, așa că l-am împărțit în două părți: prima parte: da; apoi, partea a doua: nu. Sau, pentru mai multă claritate: nu?
(Laughter)
(Râsete)
So first of all, let me try and define what I mean by "complex." Now, I could give you a host of formal definitions, but in the simplest terms, any problem in complexity is something that Einstein and his peers can't do. So, let's imagine -- if the clicker works ... there we go. Einstein is playing a game of snooker. He's a clever chap, so he knows that when he hits the cue ball, he could write you an equation and tell you exactly where the red ball is going to hit the sides, how fast it's going and where it's going to end up. Now, if you scale these snooker balls up to the size of the solar system, Einstein can still help you. Sure, the physics changes, but if you wanted to know about the path of the Earth around the Sun, Einstein could write you an equation telling you where both objects are at any point in time. Now, with a surprising increase in difficulty, Einstein could include the Moon in his calculations. But as you add more and more planets, Mars and Jupiter, say, the problem gets too tough for Einstein to solve with a pen and paper. Now, strangely, if instead of having a handful of planets, you had millions of objects or even billions, the problem actually becomes much simpler, and Einstein is back in the game. Let me explain what I mean by this, by scaling these objects back down to a molecular level.
Mai întâi, voi încerca să definesc ce înțeleg eu prin „complex”. Aș putea oferi câteva definiții teoretice, dar, simplu spus, orice problemă de complexitate e ceva ce Einstein și colegii săi nu pot rezolva. Hai să ne imaginăm că Einstein joacă o partidă de biliard. Isteț fiind, știe că atunci când lovește bila albă poate scrie o ecuație, calculând exact în ce punct se va lovi bila roșie de margini, cât de repede se rostogolește și exact unde se va opri. Dacă extindem jocul de biliard la dimensiunea sistemului solar, Einstein încă te poate ajuta. Sigur, dinamica se schimbă, dar dacă vrei să afli traiectoria Pământului în jurul Soarelui, Einstein îți poate scrie o ecuație care să spună exact unde se află cele două corpuri în orice moment dat. Cu un grad surprinzător de dificultate, Einstein ar putea include și Luna în aceste calcule. Dar dacă adăugăm tot mai multe planete, să zicem Marte și Jupiter, e tot mai greu pentru Einstein să rezolve problema cu hârtie și creion. În mod ciudat, însă, dacă în loc de câteva planete, am avea milioane de corpuri, sau chiar miliarde, problema devine mult mai simplă, și Einstein intră din nou în joc. Să explic ce vreau să spun cu asta, reducând aceste obiecte înapoi la nivel molecular.
If you wanted to trace the erratic path of an individual air molecule, you'd have absolutely no hope. But when you have millions of air molecules all together, they start to act in a way which is quantifiable, predictable and well-behaved. And thank goodness air is well-behaved, because if it wasn't, planes would fall out of the sky. Now, on an even bigger scale, across the whole of the world, the idea is exactly the same with all of these air molecules. It's true that you can't take an individual rain droplet and say where it's come from or where it's going to end up. But you can say with pretty good certainty whether it will be cloudy tomorrow. So that's it. In Einstein's time, this is how far science had got. We could do really small problems with a few objects with simple interactions, or we could do huge problems with millions of objects and simple interactions. But what about everything in the middle?
Dacă ar fi să calculăm traseul unei anumite molecule de aer, n-am avea nici o șansă. Când ai însă milioane de molecule de aer la un loc, vor începe să acționeze într-un mod cuantificabil, predictibil și disciplinat. Slavă Domnului că aerul e disciplinat, pentru că dacă n-ar fi, avioanele ar cădea din cer. La o scară și mai mare, a întregii lumi, ideea e exact aceeași ca în cazul moleculelor de aer. E adevărat că pentru o singură picătură de ploaie nu poți spune de unde vine și unde se va opri, dar poți prezice cu grad mare de siguranță dacă va fi înnorat mâine. Cam asta e. Pe vremea lui Einstein, până aici a progresat știința. Putem rezolva probleme simple cu câteva obiecte cu interacțiuni simple, sau probleme complexe cu milioane de obiecte și interacțiuni simple. Dar cum rămâne cu zona de mijloc?
Well, just seven years before Einstein's death, an American scientist called Warren Weaver made exactly this point. He said that scientific methodology has gone from one extreme to another, leaving out an untouched great middle region. Now, this middle region is where complexity science lies, and this is what I mean by complex. Now, unfortunately, almost every single problem you can think of to do with human behavior lies in this middle region. Einstein's got absolutely no idea how to model the movement of a crowd. There are too many people to look at them all individually and too few to treat them as a gas. Similarly, people are prone to annoying things like decisions and not wanting to walk into each other, which makes the problem all the more complicated. Einstein also couldn't tell you when the next stock market crash is going to be. Einstein couldn't tell you how to improve unemployment. Einstein can't even tell you whether the next iPhone is going to be a hit or a flop. So to conclude part one: we're completely screwed. We've got no tools to deal with this, and life is way too complex.
Cu șapte ani înainte de moartea lui Einstein, un om de știință american, Warren Weaver, a ridicat exact această problemă. El afirma că metodologia științifică a ajuns de la o extremă la alta, lăsând complet descoperită zona de mijloc. În această zonă de mijloc se află știința complexității, și asta înțeleg eu prin complexitate. Din păcate, aproape orice problemă legată de natura umană se plasează în această zonă de mijloc. Einstein n-avea nicio idee cum să modeleze mișcarea maselor. Sunt prea mulți oameni ca să-i analizezi individual și prea puțini ca să-i tratezi ca pe un gaz. La fel, oamenii au porniri enervante, cum ar fi să ia decizii și să evite să intre unul în altul, ceea ce complică lucrurile și mai mult. Einstein n-avea cum să spună când va avea loc următoarea prăbușire a bursei. Einstein habar n-avea cum să reducem șomajul. Einstein nu știa nici dacă următorul model de iPhone va fi un succes sau un dezastru. Ca să închei prima parte: suntem complet pierduți. Nu avem niciun instrument, iar viața e mult prea complexă.
But maybe there's hope, because in the last few years, we've begun to see the beginnings of a new area of science using mathematics to model our social systems. And I'm not just talking here about statistics and computer simulations. I'm talking about writing down equations about our society that will help us understand what's going on in the same way as with the snooker balls or the weather prediction. And this has come about because people have begun to realize that we can use and exploit analogies between our human systems and those of the physical world around us.
Dar poate mai există speranță, căci în ultimii ani a apărut un domeniu nou al științei, care utilizează matematica pentru a modela sistemele sociale. Și nu e vorba doar de statistici și simulări pe calculator, ci e vorba de scrierea unor ecuații despre societatea noastră care ne ajută să înțelegem ce se întâmplă, la fel ca în cazul biliardului sau al predicțiilor despre vreme. Am ajuns aici pentru că am început să ne dăm seama că putem folosi analogiile dintre sistemele umane și lumea fizică din jurul nostru.
Now, to give you an example: the incredibly complex problem of migration across Europe. Actually, as it turns out, when you view all of the people together, collectively, they behave as though they're following the laws of gravity. But instead of planets being attracted to one another, it's people who are attracted to areas with better job opportunities, higher pay, better quality of life and lower unemployment. And in the same way as people are more likely to go for opportunities close to where they live already -- London to Kent, for example, as opposed to London to Melbourne -- the gravitational effect of planets far away is felt much less.
Un exemplu e problema incredibil de complexă a migrației din Europa. Se pare că atunci când privești toți oamenii la un loc, comportamentul lor colectiv pare să se supună legii gravitației. Doar că, în loc de planete care se atrag între ele, e vorba de oameni ce sunt atrași de zone cu locuri de muncă mai bune, salarii mai mari, o calitate a vieții mai bună și șomaj scăzut. La fel cum oamenii tind să-și caute norocul mai aproape de zona unde locuiesc, din Londra în Kent, de exemplu, și nu din Londra în Melbourne, efectul de atracție al planetelor din depărtare se simte mai puțin.
So, to give you another example: in 2008, a group in UCLA were looking into the patterns of burglary hot spots in the city. Now, one thing about burglaries is this idea of repeat victimization. So if you have a group of burglars who manage to successfully rob an area, they'll tend to return to that area and carry on burgling it. So they learn the layout of the houses, the escape routes and the local security measures that are in place. And this will continue to happen until local residents and police ramp up the security, at which point, the burglars will move off elsewhere. And it's that balance between burglars and security which creates these dynamic hot spots of the city. As it turns out, this is exactly the same process as how a leopard gets its spots, except in the leopard example, it's not burglars and security, it's the chemical process that creates these patterns and something called "morphogenesis." We actually know an awful lot about the morphogenesis of leopard spots. Maybe we can use this to try and spot some of the warning signs with burglaries and perhaps, also to create better crime strategies to prevent crime. There's a group here at UCL who are working with the West Midlands police right now on this very question. I could give you plenty of examples like this, but I wanted to leave you with one from my own research on the London riots.
Să vă dau un alt exemplu: în 2008, un grup din UCLA studia tiparele zonelor din oraș mai expuse jafurilor. În ce privește jafurile, există conceptul de victimizare repetată. Dacă un grup de spărgători jefuiește cu succes o anumită zonă, vor avea tendința de a reveni în zonă și de a continua spargerile acolo. Învață structura locuințelor, ieșirile de urgență, și măsurile de securitate implementate în zonă. Asta va continua să se întâmple până când poliția și rezidenții vor întări securitatea, moment în care spărgătorii se vor muta în altă zonă. Echilibrul dintre spărgători și măsurile de securitate este ceea ce creează dinamica zonelor fierbinți din oraș. Se pare că exact prin același proces se formează petele unui leopard, doar că în cazul leopardului nu e vorba de spărgători și măsuri de siguranță, ci de procesul chimic care creează aceste modele, și ceea ce numim „morfogeneză”. Cunoaștem multe lucruri despre morfogeneza petelor de leopard. Ar fi posibil să le folosim pentru a afla unde vor apărea spargeri noi și să creăm strategii mai bune de prevenție a infracțiunilor. Există un grup aici, la UCL, care colaborează chiar acum cu poliția din West Midlands în această problemă. V-aș putea oferi multe exemple similare, însă aș dori să închei cu unul extras din studiile mele despre revoltele din Londra.
Now, you probably don't need me to tell you about the events of last summer, where London and the UK saw the worst sustained period of violent looting and arson for over twenty years. It's understandable that, as a society, we want to try and understand exactly what caused these riots, but also, perhaps, to equip our police with better strategies to lead to a swifter resolution in the future. Now, I don't want to upset the sociologists here, so I absolutely cannot talk about the individual motivations for a rioter, but when you look at the rioters all together, mathematically, you can separate it into a three-stage process and draw analogies accordingly.
Nu-i nevoie, probabil, să vă povestesc despre evenimentele din vara trecută, când Londra și Marea Britanie au trecut prin cea mai lungă perioadă de jafuri și incendieri violente din ultimii 20 de ani. Desigur, ca societate, ne dorim să înțelegem ce anume a provocat aceste revolte, dar și cum să găsim strategii mai bune pentru ca acțiunile poliției să stingă conflictul mai rapid în viitor. N-aș dori să-i supăr pe sociologii din sală, așa că nu voi analiza motivația personală a unui participant la revoltă, dar când analizăm toți protestatarii, ca grup, matematic vorbind, îl putem separa într-un proces cu trei etape și putem face analogii în consecință.
So, step one: let's say you've got a group of friends. None of them are involved in the riots, but one of them walks past a Foot Locker which is being raided, and goes in and bags himself a new pair of trainers. He texts one of his friends and says, "Come on down to the riots." So his friend joins him, and then the two of them text more of their friends, who join them, and text more of their friends and more and more, and so it continues. This process is identical to the way that a virus spreads through a population. If you think about the bird flu epidemic of a couple of years ago, the more people that were infected, the more people that got infected, and the faster the virus spread before the authorities managed to get a handle on events. And it's exactly the same process here.
Prima fază: să zicem că avem un grup de prieteni. Niciunul nu e implicat în revoltă, dar unul din ei trece pe lângă un Foot Locker tocmai când e devalizat, intră și-și îndeasă în sacoșă o pereche nouă de adidași. Îi trimite mesaj unuia din prieteni, spunând: „Hai că se jefuiește un magazin.” Prietenul i se alătură, și acum amândoi trimit mesaje altor prieteni, care vin și ei, chemând și mai mulți prieteni și tot mai mulți, iar grupul crește. Procesul e identic cu cel în care un virus se răspândește într-o populație. Dacă ne gândim la gripa aviară de acum câțiva ani, cu cât creștea numărul celor infectați, cu atât se infectau mai mulți, și virusul se răspândea mai rapid, înainte să reușească autoritățile să controleze situația. Exact același proces are loc aici.
So let's say you've got a rioter, he's decided he's going to riot. The next thing he has to do is pick a riot site. Now, what you should know about rioters is that, um ... Oops, clicker's gone. There we go. What you should know about rioters is, they're not prepared to travel that far from where they live, unless it's a really juicy riot site.
Să zicem că avem un protestatar care decide să pornească o revoltă. Următorul pas e să aleagă locația potrivită. Ce trebuie să știți despre protestatari... Ups, s-a blocat telecomanda. Trebuie să știți despre protestatari că nu sunt dispuși să se îndepărteze de locuința lor, decât dacă e o locație extrem de promițătoare.
(Laughter)
(Râsete)
So you can see that here from this graph, with an awful lot of rioters having traveled less than a kilometer to the site that they went to. Now, this pattern is seen in consumer models of retail spending, i.e., where we choose to go shopping. So, of course, people like to go to local shops, but you'd be prepared to go a little bit further if it was a really good retail site. And this analogy, actually, was already picked up by some of the papers, with some tabloid press calling the events "Shopping with violence," which probably sums it up in terms of our research. Oh! -- we're going backwards.
Se vede în acest grafic că foarte mulți participanți s-au deplasat mai puțin de un kilometru ca să ajungă la locul revoltei. Același model se regăsește în tiparele de consum, adică unde alegem să ne facem cumpărăturile. Desigur, oamenilor le place să meargă la magazinele locale, dar sunt dispuși să meargă mai departe dacă e vorba de un magazin foarte bun. Această analogie a fost deja preluată de presă, iar unele tabloide au numit fenomenul „Cumpărături cu violență”, ceea ce descrie destul de bine obiectul cercetării noastre. Oh! Am dat înapoi.
OK, step three. Finally, the rioter is at his site, and he wants to avoid getting caught by the police. The rioters will avoid the police at all times, but there is some safety in numbers. And on the flip side, the police, with their limited resources, are trying to protect as much of the city as possible, arrest rioters wherever possible and to create a deterrent effect. And actually, as it turns out, this mechanism between the two species, so to speak, of rioters and police, is identical to predators and prey in the wild. So if you can imagine rabbits and foxes, rabbits are trying to avoid foxes at all costs, while foxes are patrolling the space, trying to look for rabbits. We actually know an awful lot about the dynamics of predators and prey. We also know a lot about consumer spending flows. And we know a lot about how viruses spread through a population.
Bun, etapa a treia. În final, protestatarul a ajuns la locație și acum încearcă să nu fie prins de poliție. Protestatarii evită poliția tot timpul, dar sunt mai în siguranță în număr mare. Pe de altă parte, poliția, cu resurse limitate, încearcă să protejeze cât mai multe zone din oraș, să aresteze protestatarii când se poate și să creeze un efect de descurajare. Se pare că dinamica aceasta dintre cele două categorii, dintre protestatari și polițiști, e identică cu cea dintre animale sălbatice și prada lor. Gândiți-vă la iepuri și vulpi, iepurii vor evita vulpile cu orice preț, în timp ce vulpile patrulează permanent în căutarea iepurilor. Știm foarte multe despre dinamica dintre prădător și pradă. Știm multe despre fluxul cheltuielilor consumatorilor. De asemenea, știm multe despre răspândirea virusurilor într-o populație.
So if you take these three analogies together and exploit them, you can come up with a mathematical model of what actually happened, that's capable of replicating the general patterns of the riots themselves. Now, once we've got this, we can almost use this as a petri dish and start having conversations about which areas of the city were more susceptible than others and what police tactics could be used if this were ever to happen again in the future. Even twenty years ago, modeling of this sort was completely unheard of. But I think that these analogies are an incredibly important tool in tackling problems with our society, and perhaps, ultimately improving our society overall.
Iar dacă analizăm aceste trei analogii și le utilizăm, putem descoperi modelul matematic al fenomenului care a avut loc, care e capabil să copieze tiparele generale ale protestelor. Odată înțeles acest mecanism, îl putem folosi ca model, și putem începe discuțiile despre care sunt zonele orașului cele mai expuse și ce tactici ar putea folosi poliția dacă aceste fenomene s-ar repeta. Acum 20 de ani, nimeni nu auzise de astfel de modele matematice. Dar cred că aceste analogii sunt instrumente incredibil de importante pentru rezolvarea problemelor din societatea noastră și chiar pentru îmbunătățirea societății în ansamblul ei.
So, to conclude: life is complex, but perhaps understanding it need not necessarily be that complicated.
În concluzie: viața e complexă, dar poate că nu e atât de complicat s-o înțelegem.
Thank you.
Vă mulțumesc!
(Applause)
(Aplauze)