Vizuelna istorija ljudskog znanja

Kako znanje raste? Ponekad počinje jednim uvidom i raste u mnogo grana. Stručnjak za infografike, Manuel Lima, istražuje hiljadu godina staru istoriju mapiranja podataka, od jezika do dinastija, pomoću stabala informacija. To je fascinantna istorija vizualizacije i pogled u potrebu ljudskog roda da sačini mapu onoga što znamo.

Tokom proteklih 10 godina,

istraživao sam način na koji ljudi
organizuju i vizualizuju informacije.

Primetio sam interesantnu promenu.

Tokom dužeg perioda,

verovali smo u prirodni poredak
u svetu oko nas,

što je poznato i kao veliki lanac bića
ili „scala naturae“ na latinskom,

struktura odozgo na dole
koja obično počinje od boga na samom vrhu,

koga slede anđeli, plemići,

obični ljudi, životinje i tako dalje.

Ova ideja je zapravo zasnovana
na Aristotelovoj ontologiji

koja je klasifikovala sve poznato čoveku
u skup suprotnih kategorija,

poput onih koje vidite iza mene.

Međutim, vremenom, što je zanimljivo,

ovaj koncept je usvojio
šemu stabla koje se grana

u okviru onog što je postalo
poznato kao Porfirijevo stablo,

što se takođe smatra
najstarijim stablom znanja.

Šema stabla koje se grana
bila je, zapravo,

tako moćna metafora
za prenošenje informacija

da je vremenom postala
važno sredstvo komunikacije

za mapiranje mnoštva sistema znanja.

Možemo videti kako se stabla koriste
da bi se napravila mapa moralnosti,

sa popularnim stablom vrline
i stablom poroka,

kao što možete videti ovde,

na ovim prelepim ilustracijama
iz srednjevekovne Evrope.

Možemo videti kako se stabla koriste
za mapiranje ukrštanja u srodstvu,

raznih krvnih veza među ljudima.

Takođe možemo videti
da se stabla koriste za mape rodoslova,

što je možda najpoznatiji arhetip
dijagrama stabla.

Mislim da su mnogi od vas u publici
verovatno videli porodična stabla.

Mnogi među vama čak imaju
nacrtana takva porodična stabla.

Možemo videti da stabla
čak služe za mape sistema zakona,

razne uredbe i odluke kraljeva i vladara.

Najzad, naravno,
kao veoma popularna naučna metafora,

možemo videti da se stabla koriste
za izradu mapa svih vrsta poznatih čoveku.

Stabla su na kraju postala
tako snažna vizuelna metafora

jer ona umnogome oličavaju ljudsku želju

za redom, ravnotežom,
jedinstvom, simetrijom.

Međutim, danas se zaista suočavamo
sa novim složenim, zamršenim izazovima

koji se ne mogu razumeti
primenom jednostavnog dijagrama stabla.

Trenutno je nova metafora u nastajanju

i sada zamenjuje stablo

u vizualizaciji različitih sistema znanja.

Zaista nam pruža novu perspektivu
za razumevanje sveta oko nas.

Ta nova metafora je metafora mreže.

Možemo videti ovaj preokret
od stabala u mreže

u mnogim domenima znanja.

Možemo videti ovaj preokret u načinu
na koji pokušavamo da razumemo mozak.

Dok smo ranije razmišljali o mozgu

kao o modularnom, centralizovanom organu,

gde je određena oblast odgovorna
za skup akcija i ponašanja,

što više saznajemo o mozgu,

sve više razmišljamo o njemu
kao o velikoj muzičkoj simfoniji

koju sviraju stotine
i hiljade instrumenata.

Ovo je divna slika koju je sačinio
projekat „Plavi mozak“,

gde možete videti 10 000 neurona
i 30 miliona veza.

Ovo mapira svega 10 procenata
neokorteksa sisara.

Možemo videti ovu promenu

i u načinu na koji pokušavamo
da zamislimo ljudsko znanje.

Ovo su izuzetna stabla znanja
ili stabla nauke

španskog učenjaka Ramona Ljulja.

Ljulj je zapravo bio preteča,

prvi koji je stvorio
metaforu o nauci kao stablu,

metaforu koju koristimo
svakodnevno kada kažemo:

„Biologija je grana nauke“,

kada kažemo:

„Genetika je grana nauke“.

Možda najlepše stablo znanja,
barem za mene,

napravili su za francusku enciklopediju
Didro i Dalamber 1751. godine.

Ovo je zaista bio uporište
francuskog prosvetiteljstva,

a ova divna ilustracija
izabrana je kao sadržaj

za enciklopediju.

Ona zapravo mapira sva područja znanja

kao odvojene grane na stablu.

Ipak, znanje je mnogo složenije od toga.

Ovo su dve mape Vikipedije koje pokazuju
međusobnu povezanost članaka -

vezanih za istoriju sa leve strane,
a za matematiku na desnoj strani.

Smatram da, kada pogledam ove mape

i druge koje su napravljene
pomoću Vikipedije -

možda jedne od najvećih rizomatskih
struktura koje je stvorio čovek -

možemo zaista razumeti
kako je ljudsko znanje mnogo složenije

i međuzavisno, baš kao mreža.

Takođe, možemo videti
ovu zanimljivu promenu

u načinu na koji mapiramo
društvene veze među ljudima.

Ovo je tipična organizaciona šema.

Pretpostavljam da su mnogi od vas
takođe videli slične šeme,

u svojim korporacijama ili nekim drugim.

To je struktura usmerena odozgo na dole
koja obično počinje direktorom na vrhu,

a odatle se možete spuštati
sve do pojedinačnih radnika na dnu.

Međutim, ljudi su ponekad, pa, zapravo,
svi ljudi su jedinstveni na svoj način,

a ponekad se ne odigra sve baš dobro
u okviru ove krute strukture.

Mislim da internet
prilično menja ovaj obrazac.

Ovo je fantastična mapa
onlajn društvenih saradnja

između programera Perla.

Perl je poznati programski jezik,

a ovde možete videti
kako različiti programeri

razmenjuju fajlove
i zajedno rade na datom projektu.

Ovde možete primetiti
da je ovo sasvim decentralizovan proces.

Nema vođe u ovoj organizaciji;

to je mreža.

Možemo videti ovu interesantnu promenu
i kada sagledamo terorizam.

Jedan od glavnih izazova
u razumevanju terorizma danas

je da imamo posla sa decentralizovanim,
nezavisnim ćelijama,

gde ne postoji vođa
koji rukovodi celim procesom.

Ovde možete zapravo videti
kako se vizualizacija koristi.

Dijagram koji vidite iza mene

prikazuje sve teroriste uključene
u napade u Madridu 2004. godine.

Ovde su zapravo podelili mrežu

na tri različite godine,

predstavljene vertikalnim slojevima
koje vidite iza mene.

Plave linije povezuju

ljude koji su bili prisutni
u toj mreži iz godine u godinu.

Dakle, iako ne postoji vođa sam po sebi,

ti ljudi su verovatno najuticajniji
u toj organizaciji,

oni koji znaju više

o prošlim i budućim planovima
i ciljevima ove konkretne ćelije.

Takođe, možemo videti
ovaj zaokret iz stabala u mreže

u načinu na koji klasifikujemo
i organizujemo vrste.

Slika na desnoj strani
je jedina ilustracija

koju je Darvin uneo u „Poreklo vrsta“,

koju je nazvao „drvo života“.

Zapravo, tu je pismo
od Darvina za izdavače

koje proširuje značaj
tog konkretnog dijagrama.

Bilo je od ključnog značaja
za Darvinovu teoriju evolucije.

Međutim, nedavno su naučnici otkrili
da ovo drvo života prekriva

gusta mreža bakterija,

a te bakterije zapravo povezuju vrste

koje su pre bile potpuno odvojene,

u ono što naučnici
sada ne nazivaju stablom,

već mrežom života.

Konačno, zaista možemo videti
ovu promenu, još jednom,

kada pogledamo ekosisteme
širom naše planete.

Više nemamo ove pojednostavljene dijagrame
„predator naspram plena“

koje smo svi izučavali u školi.

Ovo je mnogo precizniji prikaz ekosistema.

Ovo je dijagram koji je sačinio
profesor Dejvid Lavinj,

napravivši mapu približno 100 vrsta
u interakciji sa bakalarom

blizu obale Njufaundlenda u Kanadi.

Mislim da ovde možemo zaista razumeti
složenu i međuzavisnu prirodu

većine ekosistema
kojima naša planeta obiluje.

Međutim, iako je skorašnja,
ova metafora mreže

već prisvaja nove oblike i forme

i gotovo da postaje
rastuća vizuelna taksonomija.

Gotovo da postaje sintaksa novog jezika.

To je aspekt koji me stvarno fascinira.

Ovo je 15 različitih tipologija

koje sam prikupljao vremenom
i zaista prikazuju

neizmernu vizuelnu raznolikost
ove nove metafore.

Evo primera.

Na samom vrhu skupa,
imate radijalnu konvergenciju,

model vizualizacije koji je postao
veoma popularan poslednjih pet godina.

Gore levo, prvi projekat je mreža gena,

nakon čega sledi mreža IP adresa -
mašine, serveri -

a zatim mreža prijatelja na Fejsbuku.

Verovatno ne možete naći teme
koje su više odvojene,

a ipak koriste istu metaforu,
isti vizuelni model,

da bi sačinile mapu
beskrajnih složenosti svojih tema.

Evo još nekoliko primera
od mnogih koje sam prikupljao,

vizuelne taksonomije mreža
koja je u porastu.

Međutim, mreže nisu samo naučna metafora.

Dok dizajneri, istraživači i naučnici

pokušavaju da mapiraju
mnoštvo kompleksnih sistema,

oni na mnogo načina utiču
na tradicionalne oblasti umetnosti

poput slikarstva i vajarstva,

i utiču na mnogo različitih umetnika.

Možda zato što mreže imaju
tu ogromnu estetsku snagu -

neizmerno su lepe -

postaju vrsta kulturnog mema

i pokreću novi pokret u umetnosti
koji sam nazvao „mrežizam“.

Možemo videti ovaj uticaj
u ovom pokretu na mnogo načina.

Ovo je samo jedan od mnogo primera

gde možete videti uticaj
nauke na umetnost.

Primer sa vaše leve strane
je mapiranje internet protokola,

mapa IP adresa koju je napravio kompjuter;
opet, serveri, mašine.

A sa vaše desne strane

imate „Prolazne strukture
i nestabilne mreže“ autora Šeron Moloj,

koja koristi ulje i emajl na platnu.

Evo još nekoliko slika Šeron Moloj,

nekih divnih, složenih slika.

Evo još jednog primera
tog zanimljivog uzajamnog prenošenja

između nauke i umetnosti.

Na levoj strani imate „Operaciju 'Osmeh'“.

To je mapa društvene mreže
koju je napravio kompjuter.

Na vašoj desnoj strani,
imate „Polje 4“ autora Eme Maknali,

koje je sačinjeno
samo pomoću grafita na papiru.

Ema Maknali spada
u glavne predvodnike ovog pokreta

i stvara ove upečatljive,
imaginarne prizore,

gde zaista možete primetiti uticaj
tradicionalne vizualizacije mreža.

Međutim, mrežizam se ne odvija
samo u dve dimenzije.

Ovo je možda jedan
od mojih omiljenih projekata

ovog novog pokreta.

Mislim da naslov već sve govori.

Naziva se „Galaksije se formiraju
duž filamenata

kao kapljice uz niti paukove mreže“.

Smatram da je ovaj konkretan projekat
izuzetno moćan.

Stvorio ga je Tomas Saraseno

i zauzima ogroman prostor,

stvara te masivne instalacije
koristeći samo elastične konopce.

Dok se krećete tim prostorom
i poskakujete na tim elastičnim konopcima,

čitava mreža se nekako menja,

gotovo kao što bi to činila
stvarna organska mreža.

Evo još jednog primera

mrežizma koji prelazi
na potpuno drugačiji nivo.

Ovo je napravila
japanska umetnica Čijaru Šiota

u okviru dela pod imenom „U tišini“.

Čijaru je, kao i Tomas Saraseno,
ispunila prostorije gustom mrežom,

zbijenom mrežom elastičnih užadi,
crne vune i niti,

ponekad obuhvatajući predmete,
kao što možete videti ovde,

a ponekad čak i obuhvatajući ljude,
u mnogim od njenih instalacija.

Ipak, mreže nisu samo novi trend,

a veoma nam je lako
da ih odbacimo kao takve.

Mreže zapravo oličavaju
ideje decentralizacije,

međusobne povezanosti, međuzavisnosti.

Taj novi način razmišljanja je ključan

da bismo rešili mnoge složene probleme
sa kojima se suočavamo danas,

od dekodiranja ljudskog mozga

do razumevanja ogromnog univerzuma.

Na levoj strani imate sliku
neuralne mreže miša -

vrlo slične našoj
na ovom konkretnom nivou.

Na desnoj strani imate
„Milenijumsku simulaciju“.

To je bila najveća
i najrealističnija simulacija

rasta kosmičke strukture.

Bio sam u mogućnosti da iznova stvorim
istoriju 20 miliona galaksija

za otprilike 25 terabajta
izlazne vrednosti.

Slučajno ili ne,

smatram da je ovo konkretno poređenje

između znanja na najmanjem nivou, mozga,

i znanja na najvećem nivou,
samog univerzuma,

zaista izvanredno i fascinantno.

Jer, kao što je Brus Mau jednom rekao:

„Kada je sve povezano sa svim ostalim,

u dobru i u zlu, sve je bitno.“

Hvala vam.

(Aplauz)