1
00:00:01,566 --> 00:00:04,534
Ik zal het hebben over
de ontwikkeling van menselijk potentieel

2
00:00:04,534 --> 00:00:09,453
en begin met wellicht het populairste
moderne verhaal over ontwikkeling.

3
00:00:09,497 --> 00:00:13,476
Jullie hebben vast al gehoord
over de regel van 10.000 uur?

4
00:00:13,476 --> 00:00:15,568
Misschien pas je dit toe
in je eigen leven?

5
00:00:15,568 --> 00:00:18,266
Het idee is dat je
om écht goed in iets te worden

6
00:00:18,266 --> 00:00:21,203
10.000 uur gefocust moet oefenen,

7
00:00:21,203 --> 00:00:23,739
dus je kan maar beter 
zo vroeg mogelijk beginnen.

8
00:00:23,739 --> 00:00:27,614
Het boegbeeld van dit verhaal
is Tiger Woods.

9
00:00:27,614 --> 00:00:30,997
Zijn vader gaf hem een putter
toen hij 7 maanden oud was.

10
00:00:31,362 --> 00:00:34,782
Toen hij 10 maanden was,
begon hij zijn vaders swing te imiteren.

11
00:00:34,973 --> 00:00:38,443
Als tweejarige kwam hij op tv,
zoals je kan zien op YouTube.

12
00:00:38,467 --> 00:00:41,419
En op 21 was hij
de beste golfer ter wereld.

13
00:00:41,419 --> 00:00:43,684
Een typisch 10.000 uur-verhaal.

14
00:00:43,708 --> 00:00:47,630
Een ander bestsellerverhaal
gaat over de drie zusjes Polgar.

15
00:00:47,922 --> 00:00:51,040
Hun vader leerde hen schaken
op een heel technische manier

16
00:00:51,074 --> 00:00:52,470
en op zeer jonge leeftijd.

17
00:00:52,494 --> 00:00:55,638
Hij wou aantonen dat
met een vroege start en grote focus

18
00:00:55,638 --> 00:00:58,438
elk kind een genie
kan worden in eender wat.

19
00:00:58,462 --> 00:01:02,002
En inderdaad, twee dochters werden
grootmeesters in het schaken.

20
00:01:02,959 --> 00:01:07,277
Dus als wetenschapsschrijver voor
Sports Illustrated werd ik nieuwsgierig.

21
00:01:07,291 --> 00:01:10,437
Als de regel van 10.000 uur klopt,
zouden de beste atleten

22
00:01:10,441 --> 00:01:13,560
een voorsprong moeten krijgen
door 'bewuste training'.

23
00:01:13,566 --> 00:01:16,294
Training met een coach
gefocust op foutencorrectie,

24
00:01:16,294 --> 00:01:17,783
niet zomaar iets doen.

25
00:01:17,783 --> 00:01:19,830
Wetenschappers die eliteatleten bestuderen

26
00:01:19,830 --> 00:01:22,587
zien dat ze inderdaad
meer bezig zijn met bewuste training.

27
00:01:22,587 --> 00:01:23,886
Geen grote verrassing.

28
00:01:23,886 --> 00:01:27,172
Als ze atleten effectief opvolgen
doorheen hun ontwikkeling,

29
00:01:27,172 --> 00:01:28,664
ziet het patroon er zo uit:

30
00:01:28,664 --> 00:01:31,620
de toekomstige elite besteedt
aanvankelijk minder tijd

31
00:01:31,620 --> 00:01:34,412
aan bewuste training
in hun uiteindelijke sport.

32
00:01:34,412 --> 00:01:37,790
Ze doorlopen wat wetenschappers
een proefperiode noemen,

33
00:01:37,790 --> 00:01:40,154
waarin ze verschillende
disciplines uittesten

34
00:01:40,154 --> 00:01:41,962
en brede vaardigheden opdoen.

35
00:01:41,962 --> 00:01:43,998
Ze leren hun interesses en sterktes kennen

36
00:01:43,998 --> 00:01:46,327
en stellen specialisatie langer uit

37
00:01:46,327 --> 00:01:48,496
dan degenen die stranden
op een lager niveau.

38
00:01:48,677 --> 00:01:50,977
Toen ik dit zag, dacht ik:

39
00:01:51,001 --> 00:01:54,209
vreemd, dat komt niet overeen
met de regel van 10.000 uur.

40
00:01:54,209 --> 00:01:56,300
Dus ik dacht na over andere domeinen

41
00:01:56,300 --> 00:01:59,208
die we associëren
met de obligate vroege specialisatie,

42
00:01:59,472 --> 00:02:00,908
zoals muziek.

43
00:02:00,989 --> 00:02:02,841
Daar zien we hetzelfde patroon.

44
00:02:02,865 --> 00:02:05,281
Dit is onderzoek
uit een beroemde muziekacademie

45
00:02:05,305 --> 00:02:07,418
en ik wil jullie aandacht hierop richten:

46
00:02:07,418 --> 00:02:10,775
uitzonderlijke muzikanten begonnen
niet vroeger met bewuste training

47
00:02:10,775 --> 00:02:13,920
dan doorsnee muzikanten
tot hun derde instrument.

48
00:02:13,920 --> 00:02:16,081
Ook zij doorliepen eerst een proefperiode,

49
00:02:16,081 --> 00:02:19,594
zelfs vroegrijpe muzikanten als Yo-Yo Ma.

50
00:02:19,709 --> 00:02:21,094
Hij had een proefperiode,

51
00:02:21,094 --> 00:02:24,083
maar doorliep deze sneller
dan de meeste muzikanten.

52
00:02:24,107 --> 00:02:26,975
En toch wordt dit onderzoek
bijna volledig genegeerd.

53
00:02:27,290 --> 00:02:31,401
Veel meer impact heeft de eerste pagina
uit Battle Hymn of the Tiger Mother,

54
00:02:31,401 --> 00:02:34,618
waarin de schrijfster
haar dochter opdraagt viool te spelen.

55
00:02:34,618 --> 00:02:38,113
Niemand lijkt zich te herinneren
dat haar dochter later in het boek zegt:

56
00:02:38,113 --> 00:02:39,825
"Het was jouw keuze, niet de mijne",

57
00:02:39,825 --> 00:02:41,033
en ermee stopt.

58
00:02:41,033 --> 00:02:44,086
Toen ik dit verrassende patroon
ontdekte in sport en muziek,

59
00:02:44,086 --> 00:02:47,537
was ik benieuwd naar algemenere
domeinen, zoals onderwijs.

60
00:02:47,537 --> 00:02:49,975
Een econoom vond een natuurlijk experiment

61
00:02:49,975 --> 00:02:52,611
in het schoolsysteem
van Engeland en Schotland.

62
00:02:52,611 --> 00:02:55,306
Toen hij studeerde
leken de systemen erg op elkaar,

63
00:02:55,306 --> 00:02:58,750
behalve dat de Engelsen
als tiener al moesten specialiseren

64
00:02:58,750 --> 00:03:00,762
en zich toeleggen
op een specifieke studie,

65
00:03:00,762 --> 00:03:03,714
terwijl Schotten op de unief
dingen konden blijven uitproberen,

66
00:03:03,714 --> 00:03:04,924
als men dat wou.

67
00:03:04,924 --> 00:03:07,536
En zijn vraag was: wie wint?

68
00:03:07,536 --> 00:03:09,575
Zij die vroeg of laat specialiseren?

69
00:03:09,575 --> 00:03:12,843
Hij zag dat vroege specialisten
een voorsprong hadden op inkomensvlak

70
00:03:12,843 --> 00:03:14,877
door hun domeinspecifieke vaardigheden.

71
00:03:14,877 --> 00:03:17,276
De late specialisten
proberen meer dingen uit

72
00:03:17,276 --> 00:03:19,631
en hun uiteindelijke keuze
past beter bij hen.

73
00:03:19,631 --> 00:03:22,227
Wat economen 'match quality' noemen.

74
00:03:22,251 --> 00:03:24,909
Dus hun groeipercentage ligt hoger.

75
00:03:24,933 --> 00:03:27,346
Na zes jaar elimineren ze
het loonverschil.

76
00:03:27,772 --> 00:03:31,915
Ondertussen beginnen veel meer
vroege specialisten hun vak te verlaten

77
00:03:31,915 --> 00:03:35,698
omdat ze door hun vroege keuze
vaak slechtere keuzes maakten.

78
00:03:35,698 --> 00:03:37,976
De late specialisten
verliezen op korte termijn

79
00:03:37,976 --> 00:03:39,429
en winnen op lange termijn.

80
00:03:39,429 --> 00:03:41,833
Als we carrièrekeuze
zouden benaderen als daten,

81
00:03:41,833 --> 00:03:44,334
zouden we mensen niet pushen
om zo snel te kiezen.

82
00:03:44,334 --> 00:03:46,907
Het was interessant
om dit patroon te zien terugkeren

83
00:03:46,907 --> 00:03:50,594
toen ik de ontwikkeling onderzocht
van mensen die ik al lang bewonderde,

84
00:03:50,594 --> 00:03:53,225
zoals Duke Ellington,
die als kind geen muziekles wou,

85
00:03:53,225 --> 00:03:56,013
maar focuste op baseball,
schilderen en tekenen.

86
00:03:56,013 --> 00:03:59,144
Of Maryam Mirzakhani, die als kind
geen interesse had in wiskunde

87
00:03:59,144 --> 00:04:00,883
maar romans wou schrijven

88
00:04:00,883 --> 00:04:03,929
en later als eerste en voorlopig
enige vrouw de Fields Medal won,

89
00:04:03,929 --> 00:04:06,230
de meest prestigieuze
wiskundeprijs ter wereld.

90
00:04:06,230 --> 00:04:08,658
Vincent Van Gogh
had vijf verschillende carrières

91
00:04:09,019 --> 00:04:12,943
die hij elk als zijn roeping beschouwde
tot ze snel in tranen eindigde

92
00:04:13,223 --> 00:04:17,541
en hij als late twintiger
een basisboek over tekenen las.

93
00:04:17,828 --> 00:04:19,392
Dat liep goed af.

94
00:04:19,674 --> 00:04:23,022
Claude Shannon, een elektrotechnicus
aan de Universiteit van Michigan,

95
00:04:23,022 --> 00:04:25,809
volgde een filosofiecursus
om aan een vereiste te voldoen.

96
00:04:25,809 --> 00:04:29,161
Daar leerde hij over een logicasysteem
dat bijna een eeuw oud was

97
00:04:29,161 --> 00:04:30,937
waarbij juiste en foute verklaringen

98
00:04:30,937 --> 00:04:34,317
met enen en nullen werden gecodeerd
en opgelost als wiskundeproblemen.

99
00:04:34,624 --> 00:04:37,040
Dit leidde tot de ontwikkeling
van binaire code,

100
00:04:37,064 --> 00:04:40,137
waarop vandaag al onze computers draaien.

101
00:04:40,161 --> 00:04:42,869
Dan is er nog mijn eigen rolmodel,
Frances Hesselbein --

102
00:04:42,893 --> 00:04:44,141
hier zie je ons samen.

103
00:04:44,165 --> 00:04:47,316
Ze had haar eerste job toen ze 54 was

104
00:04:47,340 --> 00:04:49,428
en werd de CEO van de meisjesscouts,

105
00:04:49,428 --> 00:04:50,696
die ze redde.

106
00:04:50,736 --> 00:04:52,896
Het aantal minderheidsleden
verdrievoudigde,

107
00:04:52,896 --> 00:04:55,398
er kwamen 130.000 vrijwilligers bij,

108
00:04:55,422 --> 00:04:58,137
en dit is een van de badges
die zij in het leven riep:

109
00:04:58,137 --> 00:05:00,958
binair coderen voor meisjes
die met computers leren werken.

110
00:05:01,558 --> 00:05:05,546
Vandaag leidt ze een leiderschapsinstituut
waar ze elke weekdag werkt, in Manhattan.

111
00:05:05,546 --> 00:05:08,906
En ze is nog maar 104,
dus wie weet wat er nog komt.

112
00:05:08,963 --> 00:05:10,113
(Gelach)

113
00:05:10,605 --> 00:05:12,846
We horen nooit dergelijke
ontwikkelingsverhalen.

114
00:05:12,846 --> 00:05:16,179
We horen niet over het onderzoek
waaruit bleek dat Nobel-wetenschappers

115
00:05:16,179 --> 00:05:19,494
22 keer zo vaak een hobby
buiten hun werk hebben

116
00:05:19,494 --> 00:05:21,181
dan doorsnee wetenschappers.

117
00:05:21,181 --> 00:05:22,333
Daarover horen we nooit.

118
00:05:22,333 --> 00:05:25,858
Zelfs bij bekende personen
krijgen we die verhalen niet te horen.

119
00:05:25,858 --> 00:05:27,869
Dit is een atleet die ik volgde.

120
00:05:27,893 --> 00:05:30,903
Hier zie je hem toen hij zes was,
met een rugbykit.

121
00:05:30,903 --> 00:05:33,511
Hij probeerde tennis, skiën, worstelen.

122
00:05:33,511 --> 00:05:36,291
Zijn moeder was tenniscoach,
maar weigerde hem te coachen

123
00:05:36,291 --> 00:05:38,511
omdat hij de bal
niet normaal wou terugslaan.

124
00:05:38,965 --> 00:05:41,304
Hij deed basketbal, tafeltennis, zwemmen.

125
00:05:41,328 --> 00:05:44,982
Toen men hem een klas hoger wou steken
bij de oudere jongens, weigerde hij,

126
00:05:44,982 --> 00:05:48,261
omdat hij achteraf over worstelen
wou praten met zijn vrienden.

127
00:05:48,501 --> 00:05:50,321
En hij probeerde steeds meer uit.

128
00:05:50,321 --> 00:05:53,765
Handbal, volleybal, voetbal,
badminton, skateboarden...

129
00:05:53,789 --> 00:05:56,011
Wie is deze amateur?

130
00:05:56,674 --> 00:05:58,530
Roger Federer.

131
00:05:58,554 --> 00:06:01,754
Als volwassene even bekend
als Tiger Woods,

132
00:06:01,778 --> 00:06:06,457
en toch weten zelfs tennisfanaten
doorgaans niets over zijn ontwikkeling.

133
00:06:06,621 --> 00:06:09,221
Hoe komt dat, ook al is het de norm?

134
00:06:09,245 --> 00:06:12,424
Deels omdat het verhaal
van Tiger Woods veel dramatischer is,

135
00:06:12,448 --> 00:06:14,835
maar ook omdat het
een mooi afgelijnd verhaal is

136
00:06:14,859 --> 00:06:17,855
dat we kunnen toepassen
op alles wat we goed willen kunnen

137
00:06:17,879 --> 00:06:19,241
in ons eigen leven.

138
00:06:19,265 --> 00:06:20,861
Maar dat lijkt me een probleem.

139
00:06:20,885 --> 00:06:23,864
Want golf blijkt een uniek,
vreselijk model te zijn

140
00:06:23,864 --> 00:06:26,696
voor ongeveer alles wat we willen leren.

141
00:06:26,720 --> 00:06:28,050
(Gelach)

142
00:06:28,074 --> 00:06:29,237
Golf is het toppunt

143
00:06:29,261 --> 00:06:32,162
van wat Robin Hogarth
'een vriendelijke leeromgeving' noemde.

144
00:06:32,162 --> 00:06:35,425
Dergelijke omgevingen hebben
duidelijke volgende stappen en doelen,

145
00:06:35,429 --> 00:06:37,839
duidelijke regels die nooit veranderen,

146
00:06:37,863 --> 00:06:40,789
als je iets doet,
krijg je snelle, accurate feedback,

147
00:06:40,789 --> 00:06:43,339
het werk van volgend jaar
lijkt op vorig jaar.

148
00:06:43,363 --> 00:06:45,559
Schaken: nog zo'n
vriendelijke leeromgeving.

149
00:06:45,559 --> 00:06:47,000
De schaakmeester zijn voordeel

150
00:06:47,000 --> 00:06:49,425
ligt vooral in de kennis
van terugkerende patronen.

151
00:06:49,425 --> 00:06:51,708
Daarom is het ook
zo makkelijk te automatiseren.

152
00:06:51,708 --> 00:06:54,531
Aan de andere kant
heb je moeilijke leeromgevingen,

153
00:06:54,531 --> 00:06:56,999
waar de volgende stappen
niet duidelijk zijn.

154
00:06:56,999 --> 00:06:58,881
De regels kunnen veranderen.

155
00:06:58,905 --> 00:07:01,449
Je krijgt al dan niet feedback
als je iets doet,

156
00:07:01,473 --> 00:07:03,414
of het is uitgesteld of niet accuraat

157
00:07:03,438 --> 00:07:06,116
en het werk van volgend jaar
lijkt niet op vorig jaar.

158
00:07:06,140 --> 00:07:10,352
Op welke van beide lijkt de wereld
waarin we steeds vaker leven?

159
00:07:10,376 --> 00:07:12,844
De nood om ons denken
snel te kunnen aanpassen

160
00:07:12,868 --> 00:07:14,979
en onderlinge verbanden
in het oog te houden

161
00:07:15,003 --> 00:07:17,204
heeft onze perceptie
fundamenteel veranderd.

162
00:07:17,204 --> 00:07:18,925
Als je dit diagram bekijkt,

163
00:07:18,925 --> 00:07:22,551
ziet de centrale cirkel rechts
er waarschijnlijk groter uit,

164
00:07:22,575 --> 00:07:26,171
omdat je brein zich richt op
de relatie tussen de delen in het geheel,

165
00:07:26,194 --> 00:07:28,856
terwijl iemand die niets afweet
van het moderne werken,

166
00:07:28,880 --> 00:07:31,505
met zijn nood aan aanpasbaar
conceptueel denken,

167
00:07:31,529 --> 00:07:34,605
correct zal zien dat de centrale
cirkels even groot zijn.

168
00:07:35,073 --> 00:07:38,145
Dus hier zijn we dan,
in de complexe werkwereld

169
00:07:38,169 --> 00:07:41,680
waar hyperspecialisatie
een averechts effect kan hebben.

170
00:07:41,704 --> 00:07:43,837
In onderzoek in een tiental landen

171
00:07:43,837 --> 00:07:46,779
vergeleek men mensen
op hun ouders' aantal studiejaren,

172
00:07:46,779 --> 00:07:47,957
hun testscores,

173
00:07:47,957 --> 00:07:49,498
en hun eigen aantal studiejaren.

174
00:07:49,522 --> 00:07:52,226
Maar sommigen kregen
carrièregericht onderwijs

175
00:07:52,250 --> 00:07:54,411
en anderen een brede, algemene opleiding.

176
00:07:54,435 --> 00:07:56,974
Zij die carrièregericht onderwijs kregen,

177
00:07:56,974 --> 00:07:59,108
worden na hun studie sneller aangenomen

178
00:07:59,108 --> 00:08:01,083
en verdienen aanvankelijk meer,

179
00:08:01,083 --> 00:08:03,635
maar kunnen zich zo slecht
aanpassen aan verandering

180
00:08:03,635 --> 00:08:06,596
dat ze het veel minder lang
uithouden op de werkvloer.

181
00:08:06,596 --> 00:08:09,689
Zo winnen ze op korte termijn,
maar verliezen op lange termijn.

182
00:08:09,689 --> 00:08:13,189
Of neem het bekende
twintigjarige onderzoek van experts

183
00:08:13,213 --> 00:08:16,013
die geopolitieke en economische
voorspellingen maken.

184
00:08:16,037 --> 00:08:20,016
De slechtste voorspellers
waren de meest gespecialiseerde experts,

185
00:08:20,016 --> 00:08:23,129
zij die hun hele loopbaan
één of twee problemen hadden onderzocht

186
00:08:23,129 --> 00:08:26,053
en de wereld waren gaan zien
door één lens of mentaal model.

187
00:08:26,053 --> 00:08:27,513
Sommigen werden zelfs slechter

188
00:08:27,513 --> 00:08:30,446
naarmate ze meer ervaring
en referenties vergaarden.

189
00:08:30,470 --> 00:08:35,289
De beste voorspellers waren
intelligente mensen met brede interesses.

190
00:08:35,661 --> 00:08:37,518
In sommige domeinen, zoals geneeskunde,

191
00:08:37,518 --> 00:08:40,689
is een groeiende specialisatie
onvermijdelijk en gunstig,

192
00:08:40,689 --> 00:08:41,854
geen twijfel aan.

193
00:08:41,854 --> 00:08:43,717
En toch is het een tweesnijdend zwaard.

194
00:08:43,717 --> 00:08:44,790
Een paar jaar geleden

195
00:08:44,790 --> 00:08:47,607
werd een van de populairste
knieoperaties getest

196
00:08:47,607 --> 00:08:49,370
in een proef met placebocontrole.

197
00:08:49,370 --> 00:08:51,457
Sommigen kregen een schijnoperatie.

198
00:08:51,457 --> 00:08:53,191
Daarbij maken chirurgen een incisie,

199
00:08:53,191 --> 00:08:54,919
doen alsof ze iets veranderen

200
00:08:54,919 --> 00:08:56,742
en naaien de patiënt weer dicht.

201
00:08:56,742 --> 00:08:58,834
Het resultaat was even goed.

202
00:08:59,004 --> 00:09:03,408
En toch blijven gespecialiseerde chirurgen
de procedure met miljoenen uitvoeren.

203
00:09:04,043 --> 00:09:06,969
Dus als hyperspecialisatie
niet altijd de oplossing biedt,

204
00:09:06,969 --> 00:09:08,143
wat dan wel?

205
00:09:08,143 --> 00:09:11,989
Dat bespreken kan moeilijk zijn,
omdat het niet altijd op dit pad lijkt.

206
00:09:11,989 --> 00:09:15,352
Soms is het meanderen of zigzaggen
of een brede blik hebben.

207
00:09:15,352 --> 00:09:17,254
Soms lijkt het op achterstand.

208
00:09:17,254 --> 00:09:19,703
Maar ik wil het hebben
over mogelijke oplossingen.

209
00:09:19,703 --> 00:09:23,011
Onderzoek naar technologische innovatie
toont aan dat, steeds meer,

210
00:09:23,011 --> 00:09:25,376
de meest impactvolle patenten
niet op naam staan

211
00:09:25,376 --> 00:09:29,194
van zij die steeds dieper graven
in één gebied van technologie,

212
00:09:29,194 --> 00:09:31,376
zoals octrooien worden geclassificeerd,

213
00:09:31,376 --> 00:09:33,190
maar eerder door teams

214
00:09:33,190 --> 00:09:37,582
waarvan de leden gewerkt hebben
in heel uiteenlopende technologieklassen

215
00:09:37,582 --> 00:09:39,888
en vaak verschillende domeinen combineren.

216
00:09:39,888 --> 00:09:42,718
Iemand wiens werk ik bewonder
en hierin een voorloper was,

217
00:09:42,718 --> 00:09:45,349
is de Japanner Gunpei Yokoi.

218
00:09:45,349 --> 00:09:48,223
Yokoi scoorde niet goed
op zijn examens elektronica,

219
00:09:48,223 --> 00:09:50,517
dus moest hij genoegen nemen
met een lagere job:

220
00:09:50,517 --> 00:09:53,241
machineonderhoud
in een speelkaartenbedrijf in Kyoto.

221
00:09:53,546 --> 00:09:56,546
Hij wist dat hij niet geschikt was
voor geavanceerd werk,

222
00:09:56,546 --> 00:09:59,264
maar begreep dat er
zoveel informatie beschikbaar was

223
00:09:59,264 --> 00:10:02,151
dat hij dingen kon combineren
die al lang gekend waren

224
00:10:02,151 --> 00:10:05,025
op manieren die kortzichtige
experts niet zagen.

225
00:10:05,025 --> 00:10:08,591
Dus combineerde hij bekende technologie
uit de rekenmachine-industrie

226
00:10:08,591 --> 00:10:11,139
met bekende technologie
uit de creditcardindustrie

227
00:10:11,139 --> 00:10:13,084
en maakte draagbare spellen.

228
00:10:13,108 --> 00:10:14,462
Een groot succes.

229
00:10:14,486 --> 00:10:16,708
Het veranderde het speelkaartenbedrijf,

230
00:10:16,732 --> 00:10:20,303
dat in de 19e eeuw werd opgericht
in een houten winkelpand,

231
00:10:20,327 --> 00:10:22,084
in een speelgoed- en gamebedrijf.

232
00:10:22,108 --> 00:10:24,308
Je kent het misschien, het heet Nintendo.

233
00:10:24,308 --> 00:10:26,269
Zijn creatieve filosofie was:

234
00:10:26,269 --> 00:10:28,815
lateraal denken
met verouderde technologie,

235
00:10:28,884 --> 00:10:31,812
waarbij bekende technologie
op nieuwe manieren wordt gebruikt.

236
00:10:31,836 --> 00:10:34,913
En zijn magnum opus was dit:
de Game Boy.

237
00:10:34,913 --> 00:10:37,440
Een technologische grap in alle opzichten.

238
00:10:37,464 --> 00:10:41,279
Het verscheen tegelijkertijd
met kleurconcurrenten van Saga en Atari,

239
00:10:41,303 --> 00:10:42,965
en blies hen omver.

240
00:10:42,989 --> 00:10:45,629
Want Yokoi wist wat zijn klanten
belangrijk vonden.

241
00:10:45,653 --> 00:10:46,803
Niet kleur,

242
00:10:46,827 --> 00:10:50,679
maar wel duurzaamheid, draagbaarheid,
betaalbaarheid, batterijduur,

243
00:10:50,679 --> 00:10:52,112
keuze van games.

244
00:10:52,136 --> 00:10:54,589
Ik vond de mijne terug
in de kelder van mijn ouders.

245
00:10:54,613 --> 00:10:55,668
(Gelach)

246
00:10:55,668 --> 00:10:57,214
Hij heeft betere dagen gekend.

247
00:10:57,214 --> 00:10:58,571
Maar het rode lampje brandt.

248
00:10:58,571 --> 00:11:01,415
Ik zette hem aan en speelde Tetris,
wat indrukwekkend was

249
00:11:01,415 --> 00:11:04,689
want de batterijen waren verlopen
in 2007 en 2013.

250
00:11:04,689 --> 00:11:06,271
(Gelach)

251
00:11:07,489 --> 00:11:11,078
Het pluspunt van brede kennis
geldt ook voor meer subjectieve sferen.

252
00:11:11,102 --> 00:11:12,881
In een studie naar de reden

253
00:11:12,881 --> 00:11:17,341
waarom sommige stripmakers
meer blockbusters maken,

254
00:11:17,341 --> 00:11:22,095
vonden onderzoekers
dat niet het aantal jaren ervaring,

255
00:11:22,095 --> 00:11:25,026
noch de middelen van de uitgever,

256
00:11:25,026 --> 00:11:27,717
noch het aantal eerder gemaakte
strips van belang waren.

257
00:11:27,717 --> 00:11:31,699
Het was het aantal verschillende genres
waarin iemand had gewerkt.

258
00:11:31,699 --> 00:11:33,295
En interessant genoeg

259
00:11:33,319 --> 00:11:36,968
kon een individu met brede interesses
niet volledig worden vervangen

260
00:11:36,992 --> 00:11:39,026
door een team van specialisten.

261
00:11:39,154 --> 00:11:41,994
Waarschijnlijk brengen we niet genoeg
van die mensen voort,

262
00:11:41,994 --> 00:11:45,091
want op jonge leeftijd lijkt het
alsof ze achterop lopen

263
00:11:45,091 --> 00:11:47,827
en we stimuleren niets
wat niet op voorsprong lijkt

264
00:11:47,851 --> 00:11:49,188
of op specialisatie.

265
00:11:49,342 --> 00:11:52,429
Door onze goedbedoelde drang
naar een voorsprong

266
00:11:52,429 --> 00:11:56,621
belemmeren we zelfs de manier
waarop we nieuw materiaal leren

267
00:11:56,621 --> 00:11:58,555
op een fundamenteel niveau.

268
00:11:58,579 --> 00:12:02,185
In een studie van vorig jaar
werden wiskundeleerlingen in de VS

269
00:12:02,185 --> 00:12:05,165
willekeurig toegewezen
aan verschillende soorten leren.

270
00:12:05,169 --> 00:12:07,815
Sommigen kregen training in blokken:

271
00:12:07,815 --> 00:12:12,041
je krijgt een probleem van het type A,
AAAA, BBBB, enzovoort.

272
00:12:12,301 --> 00:12:14,838
Men maakt snel vooruitgang,
de kinderen zijn gelukkig,

273
00:12:14,838 --> 00:12:16,078
alles is super.

274
00:12:16,078 --> 00:12:20,188
Anderen kregen 'afwisselende training'.

275
00:12:20,403 --> 00:12:22,748
Je gooit verschillende
types problemen in een hoed

276
00:12:22,748 --> 00:12:24,363
en haalt er een willekeurige uit.

277
00:12:24,363 --> 00:12:28,097
De vooruitgang is trager,
de kinderen zijn meer gefrustreerd.

278
00:12:28,121 --> 00:12:30,784
Maar in plaats van te leren
hoe ze procedures uitvoeren,

279
00:12:30,808 --> 00:12:34,621
leren ze hun strategie aanpassen
aan het type probleem.

280
00:12:34,645 --> 00:12:39,530
En op de test veegde de tweede groep
de eerste groep volledig weg.

281
00:12:39,722 --> 00:12:41,799
Ze kwamen niet eens in de buurt.

282
00:12:41,825 --> 00:12:45,445
Veel van dit onderzoek
vond ik diep contra-intuïtief,

283
00:12:45,469 --> 00:12:46,818
het idee dat een voorsprong,

284
00:12:46,842 --> 00:12:48,981
in de keuze van een carrière
of een opleiding

285
00:12:48,981 --> 00:12:50,764
of gewoon nieuw materiaal aanleren,

286
00:12:50,788 --> 00:12:53,481
soms de ontwikkeling
op lange termijn ondermijnt.

287
00:12:53,505 --> 00:12:56,288
En natuurlijk zijn er
evenveel manieren om te slagen

288
00:12:56,312 --> 00:12:57,680
als dat er mensen zijn.

289
00:12:57,704 --> 00:13:01,925
Maar we lijken enkel de weg
van Tiger Woods aan te moedigen,

290
00:13:01,949 --> 00:13:03,900
terwijl we in een complexe wereld

291
00:13:03,900 --> 00:13:06,649
ook steeds meer mensen
als Federer nodig hebben.

292
00:13:06,713 --> 00:13:09,271
Of zoals de eminente fysicus en wiskundige

293
00:13:09,295 --> 00:13:12,719
en de geweldige schrijver
Freeman Dyson zei --

294
00:13:12,743 --> 00:13:15,638
en Dyson is gisteren overleden,

295
00:13:15,662 --> 00:13:17,937
dus ik hoop dat ik
zijn woorden eer aandoe --

296
00:13:17,961 --> 00:13:22,854
zoals hij zei: voor een gezond ecosysteem
hebben we zowel vogels als kikkers nodig.

297
00:13:22,878 --> 00:13:26,092
Kikkers zitten in de modder
en zien alle details.

298
00:13:26,327 --> 00:13:29,084
De vogels zweven hoog in de lucht
en zien de details niet,

299
00:13:29,108 --> 00:13:31,156
maar integreren de kennis van de kikkers.

300
00:13:31,180 --> 00:13:32,491
En we hebben beide nodig.

301
00:13:32,515 --> 00:13:34,210
Het probleem, volgens Dyson,

302
00:13:34,234 --> 00:13:36,909
is dat we iedereen aanmoedigen
om kikkers te worden.

303
00:13:36,933 --> 00:13:39,568
En ik denk dat dit in een complexe wereld

304
00:13:39,568 --> 00:13:41,786
steeds kortzichtiger is.

305
00:13:41,810 --> 00:13:43,102
Hartelijk dank.

306
00:13:43,126 --> 00:13:46,086
(Applaus)