← Tillbaka till radioufs.com

Radio Unga Forskare Stockholm - Vetenskap - Sveriges första podcast!

Mikrofon

Notering: vi håller på att bygga upp funktionen. Så allt är ännu inte klart. Bättre navigation och transkription är på väg.

Vi lade ut våra första episoder 1997, innan det ens fanns något som hette podcast. Sedan dess har vi lagt ut över 400 föredrag och diskussioner. 2004 sände vi vår sista avsnitt över 88,9 MHz i Stockholm. Sedan dess har podden legat i träda. Men nu är den tillbaka som arkiv.

Varför kryptera ?

Vi har tagit upp många aspekter på hur kryptografi fungerar. Men här diskuterar vi hur krypto kan missbrukas eller brukas på rätt sätt. Vi tar upp frågan om man ska behöva deponera sina kryptonycklar hos staten och mycket annat.

Medverkande: Anders Sandberg och Mikael Johansson
Föredraget handlar om datalogi och sänds december 1999 i Etervåg. Längd: 4 delar
Transkription116 repliker · 11:48

Transkriptionen är automatiskt genererad och kan innehålla fel.

Klicka på en replik för att höra den.

  1. Men Mikael, varför använder du det där trassliga programmet för att skicka mejl?

  2. Du menar PGP?

  3. Mm.

  4. Det är precis samma skäl som varför jag skriver många av mina personliga brev för hand.

  5. Skriver under med min egen namnteckning och lägger dem i ett kuvert innan jag skickar dem.

  6. För att krångla till det?

  7. Ja, snarare för att jag huvudsakligen vill att bara mottagaren ska läsa det.

  8. Mm.

  9. Och med PGP åstadkommer man ungefär samma sak som när man lägger ett brev i ett kuvert och på lådan.

  10. Bara att man gör det mycket enklare och med avsevärt högre säkerhet än om man låter brevet gå på posten.

  11. Ja, jag har ju sett en del av dina brev du har skickat till mig.

  12. De är ju bara en massa obegripliga skräptecken tills man kör dem genom det här programmet.

  13. Pretty good privacy tror jag det var kallat.

  14. Ja, precis.

  15. Och de här skräptecknen gör det omöjligt att få ut texten.

  16. Om man inte råkar vara du och har det här programmet rullande.

  17. Mm, och rätt nycklar.

  18. Men sån här kryptering, vad tusen ska man hålla på med det för?

  19. Kan vi inte bara skicka det rakt fram?

  20. Om man skickar det rakt fram utan att ha modifierat det så kan vem som helst fånga upp det på vägen och läsa det du skriver.

  21. Oavsett hur pass känsligt det må vara och oavsett hur pass säkert du vill hålla det.

  22. Ja, men har man rent mjöl i påsen så är det väl ingen fara?

  23. Även om chefer på företagen råkar ha rent mjöl i påsen så finns det ändå skäl att hålla deras kommunikation med sina anställda hemlig för cheferna på andra företag till exempel.

  24. Ja, och jag misstänker att en del kanske inte gillar att andra läser deras kärleksbrev.

  25. Nej, definitivt inte.

  26. Men det är inte riktigt riskabelt att man kan skicka säkra meddelande på det här sättet.

  27. Trots allt, man kan ju mycket väl tänka sig att brottslingar skickar mejl till varandra med det här och den blir oläslig så att polisen till exempel inte kan läsa det.

  28. Det finns ju så pass bra krypton nu för tiden.

  29. Men programvaran finns redan här.

  30. Skulle programvaran inte finnas så finns metoderna för att tillverka programvaran redan.

  31. Och brottslingarna kommer inte låta bli att använda stark krypton bara för att man förbjuder det.

  32. Eller för den delen begränsar det.

  33. De som verkligen vill använda det till inte helt heltliga syften kommer ju fortfarande använda sig av det i den utsträckning de vill.

  34. Oavsett vad vanliga, ärliga, hederliga människor gör med det.

  35. Oavsett hur mycket de följer de direktiv de får.

  36. Men trots allt, väldigt mycket av det man skriver behöver ju inte vara hemligt väl.

  37. Det kan man bara skicka i klartext.

  38. Problemet här är rätt mycket att du vet aldrig när saker kan användas på fel sätt.

  39. Du kan säga saker i god tro eller skriva någonting som du inte har en aning om.

  40. Att det kan vara stötande eller riktas mot dig eller felciteras på olika, till viss del obehagliga sätt.

  41. Det finns mycket problem med uttalanden som kommer på avvägar, felciteras, feluppfattas och ser man ger problem som de inte har varit avsedd att ge.

  42. Ja det händer ju att en del gånger när man söker arbete så tittar arbetsgivarna igenom till exempel Desha News och kollar igen vad man gjorde för inlägg på olika nyhetsgrupper.

  43. Och om du då har i alla fall en signatur med så kan du alltid peka på att de har inte sett helheten eftersom de bara tagit en bit av ditt medlande och häft ut.

  44. Och du kan också visa på hur helheten ser ut i och med att du har ett meddelande med signatur och med tidstämpel i signaturen.

  45. Vilket gör att det är svårare för falsk också.

  46. Det här kan man ju använda också för att skicka anonyma meddelanden.

  47. Men det är väl inte bra?

  48. Det beror på vem synvinkel man tittar ifrån.

  49. Till exempel kan det vara ytterst bra för till exempel dissidenter och regimkritiker i diktaturer att kunna skicka anonyma meddelanden för att kritisera det system de lever i.

  50. För om de inte har den möjligheten så kommer de själva att hamna i mycket stora problem så snart regimen får höra det.

  51. Och det gäller ju även de som vill kritisera sitt eget företag.

  52. Men trots allt, är det här att skicka meddelanden allt man kan ha krypton till?

  53. Nej, det finns betydligt fler användningar för det.

  54. Till exempel diskuteras och införs det väldigt mycket att kunna ha handel och hantering av pengar över internet.

  55. Ja, det låter ju lönsamt.

  56. Och en mycket viktig komponent i det här är just att en virtuell banksedel inte ska kunna kopieras utan att man märker av det.

  57. Och man ska kunna hålla ordning på sedlarna.

  58. Jo, det låter ju användbart. Okej, jag håller med om att kryptering kan vara användbart för den vanliga medborgaren som har rent mjöljpåsen och så vidare.

  59. Men trots allt, polisen måste ju också kunna arbeta.

  60. Borde man inte kunna lösa det genom att, okej, alla får kryptera men man får lämna in en kopia av nyckeln som man deponerar hos någon lämplig myndighet, låt säga Riksskatteverket.

  61. Så att om man beslutar då om husransakan eller tillåten avlyssning så kan polisen begära ut en kopia av den nyckeln.

  62. Till att börja med har vi då samma problem som vi hade tidigare.

  63. Det finns ingenting som säger att de som inte har rent mjöljpåsen kommer att följa det här systemet.

  64. Även om man lyckas genomföra att alla verkligen lämnar in en nyckel så kan ju alltid en hypotetisk brottsling ta en annan hemlig nyckel.

  65. Som man genererar utan att lämna in en kopia till Riksskatteverket.

  66. Kanske med programvara som man själv eller någon inom hans bekantskapskrets har skrivit.

  67. Medan att programvara kryptera medlandet.

  68. Sen krypterar det med den inlämnande nyckeln.

  69. Och fram till dess att man verkligen får sin ramsakningsorder och använder nyckeln för att kolla upp medlandet.

  70. Så kan man inte se skillnad på ett dubbelt krypterat och ett lagligt meddelande.

  71. Ja man kan ju alltid tänka sig inför ett förbud mot att skicka krypterade meddelanden så att man kan gripa honom för det.

  72. Men då får vi ju inga av de fördelarna med att kunna hålla kommunikation så pass säker som vi faktiskt konstaterat att vi ville hålla den.

  73. Eller att kunna hantera elektroniska pengar.

  74. För då har vi ju förbjudit krypto och vi har redan konstaterat att det fanns fördelar med krypto.

  75. Ja framförallt så finns det ju problem att han kan ju använda även det här deponerande kryptot två gånger.

  76. Han lånar någon annans nyckel så behövs det två ramsakningsorder.

  77. Och så kan man göra det många gånger så blir det väldigt byråkratiskt.

  78. Sen har vi också det problemet att det har förekommit även i Sverige rätt många fall genom åren av olagavlysning.

  79. När polisen tar sig eget mandat och avlysnar utan att egentligen ha domstolsbeslut på att de får det.

  80. Ja men det här kan man ju tänka sig att Riksdektskattverket håller bättre ordning på nycklarna.

  81. Det må vara men även om det fungerar bra idag så behöver det fortfarande inte betyda att det kommer fungera.

  82. Att samhället kommer fungera lika bra och vara lika demokratiskt om något tiotal år.

  83. Så att en framtida elak regim skulle utnyttja det då mot medborgarna.

  84. Och då har de ett system redan grundmurat åt sig som ger dem de verktygen de behöver att utnyttja medborgarna.

  85. Och medborgarna är inne, arbetar i systemet så att de får svårare att kritisera det när det väl börjar glida över åt ett mindre demokratiskt, mindre hanterbart håll.

  86. Det är en obehaglig tankegång.

  87. Man kan ju också tänka här på det här med att säkerhetstjänster mer och mer har börjat ägnas åt industrispionage.

  88. Vilket innebär att kommunikation inom multinationella företag mellan olika länder med olika säkerhetstjänster som regelbundet avlyssnar trafik mellan länderna.

  89. Till exempel som Echelon-programmet kan på ett eller annat sätt få oss att lämna ut den kommunikationen som ska vara intern och ofta är mycket känslig för just det företaget till dess konkurrenter.

  90. Ja eftersom det är förmodligen inte så svårt för CIA att få fullt laglig tillgång till nycklar deponerade i Amerika.

  91. Och på andra sidan Atlanten då motsvarande för till exempel franska, tyska eller svenska säkerhetstjänster.

  92. Ja det är ju en obehaglig tanke.

  93. Men om vi då antar att folk håller på med krypto är det inte ändå ganska illa här för man kan komma undan med så mycket hemskt om det finns fri kryptografi.

  94. Jag kan kidnappa någon och sedan så skickar jag anonyma brev som inte går att spåra genom nätet där jag begär digitala pengar utav föräldrarna.

  95. Och de kan inte heller spåras.

  96. Är inte det trots att det är skäl att inte tillåta kryptografi?

  97. Man kanske borde väga riskerna lite granna mot de möjligheter det öppnar.

  98. Även idag finns det ju många tekniker som kan användas på helt fel sätt.

  99. Men vi tackar ändå inte nej till att använda dem bara för att de har en potential att missbrukas under speciella omständigheter.

  100. Plus dessutom att förbrytaren finns ju kvar vare sig det finns krypto eller ej.

  101. Men det finns ju ett annat problem också.

  102. Det här värnar ju om privatlivet så att säga.

  103. Men det är ju allt enkla att avlyssna.

  104. Men det behöver ju inte nödvändigtvis vara något problem.

  105. Författaren David Brin har flera gånger beskrivit ett samhälle där man verkligen har dragit avlyssnandets teknik nästan till en extrem.

  106. Och där varje människa utan större problem kan avlyssna praktiskt vem som helst.

  107. Vilket då leder till att politiker och poliser blir avlyssnade.

  108. Även de blir avlyssnade relativt mycket.

  109. Och om någon av dem gör något felsteg så blir detta känt.

  110. Och man har även säker dokumentation på att de verkligen har gjort det man anklagar om för att ha gjort.

  111. Avlyssning i demokratin känns.

  112. Lillebror ser dig så att säga.

  113. Så att det verkar alltså som kryptografi och den här allt billar avlyssningstekniken verkar vända nästan lite grann på maktförhållandet mellan då individ och stat.

  114. Vilket kan ge oss i förlängningen den sanna demokratin.

  115. Intressant tanke.

  116. Jag får väl titta lite mer på den där mjukvaran och läsa lite av dokumentationen.

↓ Ladda ner föredraget (MP3) ↓ Ladda ner föredraget (Real Audio)

Manligt - kvinnligt

"Män är från mars och kvinnor från venus" är en känd boktitel, som tar upp skillnaden mellan de två könen. Det finns många andra källor och många olika teorier och åsikter om vad som egentligen skiljer män från kvinnor. Vi tar er in i hjärnan, där skillnaderna syns på de lilla skalan.

Medverkande: Anders Sandberg och Jenny Mångs
Föredraget handlar om biologi och sänds december 1999 i Etervåg. Längd: 4 delar
Transkription208 repliker · 12:35

Transkriptionen är automatiskt genererad och kan innehålla fel.

Klicka på en replik för att höra den.

  1. Det här med skillnader mellan könen.

  2. De fysiska skillnaderna har man ju rätt ut rätt ordentligt idag.

  3. Men hur är det med tänkandet? Hur mycket fakta finns det där egentligen?

  4. Ja, det börjar ju dyka upp mer och mer forskning.

  5. Just de vilka könsskillnader det finns inom psykologin.

  6. Och det är ju naturligtvis ett ganska kontroversiellt ämne.

  7. Jag tänkte så här, hur hjärnan fungerar?

  8. Och mycket pratas det ju om hur mycket som beror på uppväxten och hur mycket som faktiskt är arv.

  9. Oja, väldigt mycket forskning pekar just på att mycket det man normalt talar om som skillnader mellan könen.

  10. Det beror ju egentligen då på kultur och uppväxt.

  11. Ett typiskt exempel skulle ju vara det här med färger.

  12. Färger?

  13. Ja, ibland har det ju sagts att kvinnor har bättre färgseende än män.

  14. Och man gjorde ett experiment. Man visade då olika färger för män och kvinnor.

  15. Och sedan bad man dem namnge dem.

  16. Och kvinnorna kunde namnge många färger.

  17. Har man kommit under full med vad det var som var orsaken?

  18. Ja, och det var ju kulturen.

  19. Därför att man testade sedan då, okej, kan män och kvinnor skilja mellan färgerna?

  20. Så man provade istället att jämföra.

  21. Man visade två färgade fält.

  22. Och så ska man tala om om man kunde se skillnad mellan dem.

  23. Och det visade sig att män och kvinnor har precis lika bra syn.

  24. Skillnaden är att kvinnor har bättre vokabulär än männen för färg.

  25. Och det är ju egentligen en kulturberoende sak.

  26. Eftersom kvinnor traditionellt har uppmuntrat sig att hålla på mer med färger.

  27. Broderi, sömnad.

  28. Exakt.

  29. Så det har ingenting med en verklig biologisk skillnad att göra.

  30. Och det här visar ju hur farligt det kan vara att dra för hastade slutsatser.

  31. Är det inte så att hjärnan utvecklas också fram till sin viss ålder?

  32. Oja, hjärnan utvecklas fram till slutet av puberteten.

  33. Och hur den utvecklas beror lite grann på hur den stimuleras också.

  34. Oja, det är mycket hög grad.

  35. Det är det som gör att det blir väldigt osäkert med att säga om det är arv eller miljö.

  36. Och även efter att hjärnan slutar utvecklas i den vanliga utvecklingsmeningen.

  37. Så sker ju fortfarande en massa förändringar genom inlärning och påverkan långt upp i vuxen ålder.

  38. Men så har någonting angående minnet med kvinnor och män?

  39. Ja, det finns en del skillnader man kan mäta med psykologiska tester.

  40. Och när det gäller minnet så är väl kvinnor och män inte så där jätteolika.

  41. Om man inte börjar titta på specifika typer av minne.

  42. Och där gäller även olika typer av tänkande.

  43. Så vad man har funnit då, det är att män i allmänhet löser visuella och spatiala, det vill säga rumsliga problem, bättre än kvinnor.

  44. Men kvinnorna har bättre verbal förmåga.

  45. Sen har vi den här detaljen med simultankapacitet.

  46. De säger ju att kvinnor kan ha bättre simultankapacitet på grund av att de tar hand om barn.

  47. Att det beror på att de måste hålla uppsikt på flera saker samtidigt, till exempelvis flera barn.

  48. Men hur mycket ligger bakom det? Känner man till någonting om det?

  49. Det känner jag inte till någonting om hur läget är med.

  50. Men där kan det vara intressant att börja titta på de rent biologiska sidorna.

  51. Men det där kan ju också vara träning.

  52. Oh ja.

  53. Men det där blir intressant att börja titta på den verkliga biologin.

  54. Ser mäns och kvinnors hjärnor olika ut?

  55. Ja, gör de det?

  56. Ja, till och början kan man märka en enkel skillnad och det är storleken och vikten.

  57. Mäns hjärnor är något större än kvinnors.

  58. Vad innebär det i praktiken?

  59. Ja, det är svårt att säga.

  60. I allmänhet menar man ju det att hjärnans volym säger väldigt lite egentligen om tänkandet.

  61. Det är så att säga kvaliteten på kopplingarna.

  62. Och man ser ju då att om man jämför olika hjärnor inom samma kön så finns det ju en ganska avsevärd variation.

  63. Och det här är någonting man måste komma ihåg i sådana här diskussioner.

  64. Att även om det finns skillnad mellan män och kvinnor så är de statistiska.

  65. Det är så att säga en ganska stor fördelning från stora hjärnor till små hjärnor.

  66. Och de här överlappar.

  67. Det är bara att medelvärdena kanske är något olika.

  68. Du sa någonting om kopplingar i hjärnan.

  69. Finns det några direkta skillnader där?

  70. Ja.

  71. Det är nämligen så att om man tittar i en manlig hjärna så ser man att det finns fler neuroner.

  72. Alltså de nervceller som bearbetar informationen.

  73. Men hos kvinnor finns det mer kopplingar mellan dem.

  74. Och det här leder ju då till förmodligen en annan funktion i viss mening.

  75. Och där kan man ju då studera till exempel hur de är kopplade.

  76. Jag tänkte bara fråga en sak.

  77. Man säger ju, det finns ju gamla myter eller vad man ska säga.

  78. Angående att kvinnor har lättare att använda högre hjärnhalvan.

  79. Det vet jag inte.

  80. Hur mycket fakta finns det bakom det?

  81. Det finns inte sådär värst mycket fakta.

  82. Tvärtom så tyder en del studier på att det är tvärtom.

  83. Att män i allmänhet har något mer utvecklad höger hjärnhalva än vänster hjärnhalva.

  84. Det är ju nämligen så att man ofta talar då om att höger och vänster hjärnhalva är specialiserade för olika saker.

  85. De kan också säga att höger är specialiserad på känslor och det är väl det som är orsaken antar jag.

  86. Ja, det är mer komplicerat än så.

  87. Vänster hjärnhalva hos högerhänta människor så är det den som styr högersida.

  88. Och det är där man oftast tittar då språkcentrum och liknande funktioner.

  89. Och man säger då gärna att den är analytisk, den är logisk.

  90. Medan höger hjärnhalva den är mer estetisk.

  91. Den ser helheter, den är känslomässig.

  92. Men väldigt mycket av det här är att man har överdrivit skillnaderna väldigt kraftigt.

  93. Men så är det väl med det mesta.

  94. Ja, men det finns alltså skillnader.

  95. Och det intressanta är att män verkar ha något mer utvecklad hjärnbark i visuella områden på högersida.

  96. Vilket då skulle kunna förklara varför män löser visuella uppgifter något snabbare, något bättre än kvinnor.

  97. Medan kvinnor verkar ha något mer utvecklad språkcentrum då på vänstersidan.

  98. Det är bara en sak som jag blir nyfiken på i det här fallet.

  99. Påverkar det här inlärning och sånt här för män och kvinnor?

  100. Att man lär sig på olika sätt?

  101. Nej, förmodligen.

  102. För att om man specialiserar sig på en modalitet, det vill säga ett sinne, så blir man ju förmodligen bättre på att lära sig på det.

  103. Och man kanske lättare tar till sig då information som till exempel finns i bildform om man är man.

  104. Jag tänkte på det här att det är mycket skrik om att skolsystemet idag är anpassat till män.

  105. Ja, men det är nog inte helt sant om man tittar på betyg och liknande.

  106. För där klarar sig i almhet tjejer bättre.

  107. Det här beror naturligtvis lite på ämnet också.

  108. Och naturligtvis oerhört mycket på individen och utbildningen.

  109. Men finns det någonting annat som påverkar förutom direkt hjärnan?

  110. Ja, jag skulle vilja återgå där till kopplingen mellan hjärnhalvorna.

  111. Därför att den är ju rätt viktig i sammanhanget.

  112. Det är nämligen så att den kallas för corpus callosum.

  113. Och det är alltså en bunt nervtråd som förbinder höger och vänster hjärnhalvar.

  114. Och den är något större hos kvinnor.

  115. Och det här brukar man ibland säga att det ger dem större simultankapacitet.

  116. Men jag tror inte det är något starkt stöd för det.

  117. Men däremot har man märkt av att om man gör olika former av intelligens och tanketester på kvinnor.

  118. Så kan man finna att de korrelerar.

  119. Det vill säga hänger ihop en smula med olika delar av den här bunten.

  120. Så att om en del är något större än den brukar vara.

  121. Så kan man förvänta sig att kvinnan klarar sig ett visst test bättre eller sämre.

  122. Och det här gäller då för olika delar.

  123. Men för män finns det inga sådana här kopplingar.

  124. Formen verkar vara tämligen oberoende av tänkandet.

  125. Vad det här betyder är ju väldigt svårt att säga.

  126. Det är väldigt subtila skillnader.

  127. Men om man går tillbaka till att hjärnan påverkas under hela ens uppväxt.

  128. Vad är det som...

  129. Vet man någonting direkt som påverkar hjärnan?

  130. Hormoner gör ju definitivt det.

  131. Nu menar jag mer rent i praktiken.

  132. Händelser, sätt av uppfostran...

  133. Allt sånt påverkar hjärnan.

  134. Men de gör det på så himla komplicerade sätt.

  135. Till exempel en stimulerande och rik miljö leder till att det blir fler neuroner och fler kopplingar mellan dem oberoende av kön.

  136. Men vilka kopplingar som uppstår?

  137. Ja, det beror ju på de specifika erfarenheterna.

  138. Så där är det väldigt svårt att säga något generellt.

  139. Du sa att hormoner påverkar.

  140. Blir det någon skillnad mellan...

  141. Man får ju hormoner genom modersmjölken.

  142. Ja, även innan.

  143. Även innan, ja.

  144. Finns det någon skillnad på barn som har blivit ammade och sedan som är föräldralösa, alltså inte har fått bröstmjölk?

  145. Det känner jag inte till.

  146. Okej.

  147. Däremot, man vet ju då att barn som har utsatts för olika mängder hormoner i moderlivet, de verkar utveckla något olika personligheter.

  148. Ja, det stämmer ju.

  149. De har gjort undersökningar med kvinnor angående om de är väldigt stressade eller lugna under graviditeten och sådana saker.

  150. Ja, det handlar både om stresshormoner och om könshormonerna.

  151. Man kan säga då att kvinnliga foster som utsätts för stora mängder kvinnligt könshormon, de tenderar också vara mer feminina eller rent av överdrivet feminina än kvinnor som har normala nivåer.

  152. Medan då män som utsätts för större halter kvinnligt könshormon i moderliv, de tenderar vara mer feminina än då vanliga män.

  153. Intressant.

  154. Och stresshormoner verkar kunna störa det här.

  155. Det har till exempel framkastats då att till exempel ändringar i sexuell orientering, det beror då på stresshormoner.

  156. Förresten, vad menar du med feminin i så fall?

  157. Bara rent, det finns ju en hel del klassiska drag när det gäller femininitet, men menar du nu rent?

  158. Det där är en väldigt bra fråga.

  159. En gång i tiden var det väldigt enkelt att tala om manligt och kvinnligt.

  160. Men ju mer man utreder det, desto mer sammansått blir begreppen.

  161. Det är ju en sak då att tala om det rent fysiska könet.

  162. Men man talar också om en könsrollsidentitet.

  163. Och det är det beteende man har lärt sig.

  164. Och om man uppförs som en riktig machoman eller en riktig feminin kvinna eller någonstans mitt emellan.

  165. Sen så har man då naturligtvis hjärnans kön.

  166. Hur den är organiserad, om den liknar mer den arketypiska manliga än den arketypiska kvinnliga hjärnan.

  167. Och det här kan vara olika.

  168. Ja just det, jo det finns ju faktiskt sådana som anser att de har fötts i fel kropp.

  169. Att de har kvinnligt sinne om de är en man eller respektive manligt sinne om de är en kvinna.

  170. Man vet inte så mycket om vad som orsakar det här.

  171. Men däremot så kan man ju se då att en del människor tänker också på sätt som inte är lika könsspecifika.

  172. Nu ska man ju vara medveten om att det här är ju en fråga om väldigt komplicerade samspel.

  173. Så till exempel att man tar till sig en helhetslösning.

  174. Det säger väldigt lite om man är manlig eller kvinnlig.

  175. Däremot kan man då göra psykologiska tester när man kontrollerar vilka idéer har folk om sin könstillhörighet.

  176. Vilken könsroll anser de sig ha?

  177. Och hur löser de problem?

  178. Hur reagerar man till exempel på omgivningen?

  179. För det finns ju även mer subtila skillnader där ju män och kvinnor reagerar till exempel på omvärlden.

  180. Vi har till exempel den här med uppmärksamhet som verkar påverkas av testosteron.

  181. Påverkas av testosteron?

  182. Ja, testosteron det är ju det manliga könshormonet.

  183. Och det verkar ha en ganska kraftig påverkan under hela livet både på män och kvinnor.

  184. Även kvinnor har ju vissa halter av testosteron i blodet.

  185. Och det visar sig då att testosteron har man ju kopplat till aggressivitet.

  186. Kopplingen är inte så stark men den finns.

  187. Dessutom så verkar som att högre halter testosteron upp till en viss nivå verkar förbättra minnet, den smula.

  188. Och dessutom den visuella sidan av det.

  189. Men inte den verbala.

  190. Men framförallt så är det det att den tenderar att rikt den.

  191. Man gör en sak åt gången någonting man kan bra.

  192. Men det här är ju inte så mycket simultankapacitet.

  193. Däremot har man funnit att östrogen som också förbättrar minnet hos kvinnor och även hos män man ger det till.

  194. Har en motsatt effekt som testosteron.

  195. Man håller på med mer saker på en gång.

  196. Det var intressant.

  197. Men allting är alltså fruktansvärt teoretiskt än så länge.

  198. Ja, det är väl svårt att säga.

  199. Inte teoretiskt.

  200. Det här är ju någonting som påverkar oss alla.

  201. Och det är en ganska relevant fråga.

  202. Däremot är det så komplicerat att det inte finns några klara, enkla svar att ge.

  203. Okej.

  204. Man vet att det finns skillnader men man vet inte vad de innebär.

  205. Nej, det är betydligt mer kvalitativt än kvantitativt.

  206. Och till man lyckas forska mer i det så misstänker jag att debatten kommer att fortgå.

  207. Den lär nog fortgå långt efter man är klar med forskning.

  208. Jo, det lär det nog.

↓ Ladda ner föredraget (MP3) ↓ Ladda ner föredraget (Real Audio)

Kvarkar och nycklar

Metallen i nycklar ger den dess karaktäristiska klirrande ljud när den slås mot andra nycklar. Djupt ner under atomnivån finns förklaringen varför.

Medverkande: Anders Sandberg
Föredraget handlar om diverse och sänds den 16 januari 2000 i Förklarade fenomen. Längd: 3.04
Transkription33 repliker · 3:03

Transkriptionen är automatiskt genererad och kan innehålla fel.

Klicka på en replik för att höra den.

  1. Nycklar och kvarkar. Vad är det egentligen som ger en nyckelknippa, dess typiska ljud?

  2. Ja, det måste ju bero på vad nycklarna har för material och vad de har för form.

  3. Normalt är det så att när ett material vibrerar så kan vi oftast höra ett ljud från det.

  4. Eftersom ljud är ju bara vibrationer i luften.

  5. Men hur ett material eller ett förmål vibrerar beror dels på dess fysiska egenskaper, dels på dess form.

  6. En nyckel som vibrerar gör det på ett karaktäristiskt sätt som beror på dess form.

  7. Och dessutom beror det på material egenskaperna.

  8. Den ljusa tonen beror på att ljudhastigheten i nyckeln är ganska hög.

  9. Så att vibrationer kan fortplanta sig från ena änden till den andra och komma tillbaks snabbt.

  10. Andra material har lägre ljudhastighet och ger ifrån sig lägre toner.

  11. Dessutom beror det här naturligtvis mycket på formen.

  12. Små föremål kan vibrera snabbare och ger ljusare toner än stora föremål som ger mörkare toner.

  13. Men hur kommer det sig att metaller som nyckeln är gjorda av har en så hög ljudhastighet?

  14. Ja, det beror i sin tur på material egenskaperna som beror på hur atomerna är arrangerade.

  15. Det visar sig alltså att nyckelns ljud beror på atomerna.

  16. Och ett atomer i metaller är arrangerade i ett enkelt gitter, ett rutmönster.

  17. Och det visar sig att de elektroner som kretsar runt om, de yttersta sitter inte fast så hårt, utan kan driva från atom till atom.

  18. De bildar vad man kallar en elektrongas som kan glida omkring lite hur som helst.

  19. Det är därför som metaller leder ström bra och det är därför de också reflekterar ljus.

  20. Det är helt enkelt så att när en ljuspartikel träffar en metallsyta så kan man säga att den studsar mot elektrongasen

  21. och åker iväg med samma utfallsvinkel som infallsvinkeln om man säger att metallen är speglande.

  22. Men hur kommer det sig att atomerna uppför sig på det sättet i metaller när de inte gör det i andra ämnen, till exempel syrgas?

  23. Ja, det beror på hur många elektroner som finns i metallen.

  24. Och det beror i sin tur på hur många protoner och neutroner som finns i atomkärnorna.

  25. Det här följer av matematiska samband som beskrivs av partikelfysiken.

  26. Och det intressanta är att dessa samband i sin tur beror på hur kvarkarna är arrangerade.

  27. Det finns något som kallas för standardmodellen som beskriver hur de fyra kända naturkrafterna interagerar.

  28. Den starka kärnkraften som binder ihop atomkärna, den svaga som ansvarar för en del strålning

  29. och även den elektromagnetiska kraften som ansvarar för ljus och elektricitet och gravitationen.

  30. Dessa tillsammans formulerar hur kvarkar håller ihop, hur de bilder atomer, hur atomerna kan bindas samman

  31. och dessa egenskaper i sin tur påverkar, talar om hur en metall kommer att få för egenskaper.

  32. Vilket i sin tur talar om hur kommer en nyckel att låta henne slå på henne.

  33. Så i slutändan, nyckelknippans hjul beror på partiklarnas egenskaper.

↓ Ladda ner föredraget (MP3) ↓ Ladda ner föredraget (Real Audio)

Betingning

Pavlovs hundar är ett berömt praktiskt experiment. Pavlov lyckades lära hundar att dräggla varje gång han ringde i en klocka. Det handlar om att lära in ett beteende och att hjälpa till att lära av folk felaktiga beteenden.

Medverkande: Anders Sandberg
Föredraget handlar om biologi och sänds den 13 december 1999 i Förklarade fenomen. Längd: 3.38
Transkription51 repliker · 3:38

Transkriptionen är automatiskt genererad och kan innehålla fel.

Klicka på en replik för att höra den.

  1. Betingning.

  2. Man talar ibland om Pavlovs hundar.

  3. Men vad var det egentligen för experiment?

  4. Det här tilldrog sig i Ryssland i början av seklet.

  5. Där var det en forskare vid namn Pavlov som gjorde experiment med hundar.

  6. Han studerade hur mycket magsaft de producerade när man lockade dem med mat av diverse anledningar.

  7. Men han upptäckte ett intressant fenomen.

  8. Normalt när maten kommer till hundarna så börjar hundarna dräggla av entusiasm.

  9. Men han märkte också att när de hörde ljudet av matvagnen så började de dräggla långt innan de stötte på maten.

  10. Där tyckte han var intressant så han gjorde ett experiment.

  11. Så innan maten serverades varje dag så ringde han en klocka.

  12. Och efter ett tag så kunde han få hundarna att dräggla så snart han ringde på klockan.

  13. Och det här är vad man idag kallar för klassisk betingning.

  14. Det innebär att man tar en stimulus, som i det här fallet klockan, som inte har någonting med mat eller att dräggla i förväntan över maten.

  15. Och kopplar det till någonting annat.

  16. Någonting som får hundarna att bli entusiastiska.

  17. Nämligen matens serverande.

  18. Och genom att koppla ihop de här så kommer hundarna att lära sig att när man hör en ringklocka så kommer maten.

  19. Om man däremot provar att ringa i klockan gång på gång på gång utan att ge hundarna mat så tröttnar de efter ett tag.

  20. De lär sig att det här fungerar inte längre.

  21. Och det kallas för utsläckning.

  22. Dessutom så kan man göra andra former av inlärning på samma sätt.

  23. Och där ligger det lite grann till grunden för mycket av den klassiska forskningen om hur inlärning går till hos olika djur.

  24. Man talar till exempel om habituering.

  25. Vilket innebär att när man stimulerar ett djur med någonting gång på gång så blir reaktionen mindre och mindre.

  26. Ett typiskt exempel är havsnigen aplysia som många minnesforskare studerar.

  27. När man tar och petar på ett jälar drar den åt sig dem eftersom det kanske är farligt.

  28. Men om man gör det här många gånger så slutar den reagera på det.

  29. Den är van. Den har habituerat.

  30. Men det finns andra reaktioner där man blir känslor och känslor för varje gång de inträffar.

  31. Och då talar man om sensitivisering.

  32. Belöningar och bestraffningar kan påverka inlärningen väldigt kraftigt.

  33. Det finns något som heter operant conditioning.

  34. Eller operant betingning.

  35. Vilket innebär att man belönar eller bestraffar ett djur beroende på vad det gör.

  36. Det klassiska exemplet är att man har en duva i en bur.

  37. Och den får mat varje gång den pickar med näbben till exempel på en spark.

  38. Med tiden kommer duvan att lära sig att den får en belöning när den gör det här och tycka på spaken ofta.

  39. Då kan man komplicera saken.

  40. Till exempel att den måste trycka på två spakar i rätt sekvens.

  41. Och ganska snart lär sig duvan även detta.

  42. Genom att på det här sättet bygga upp en lång sekvens så kan man träna duvor och göra mest fantastiska saker.

  43. Det föreslogs till exempel att under andra världskriget skulle man använda just duvor för att styra missiler mot japanska slagskepp.

  44. Man vågade aldrig prova det i praktiken men experimenten var mycket lovande.

  45. Det här kan naturligtvis användas till mycket.

  46. Det kan användas allt ifrån att träna djur till hjärntvätt.

  47. Men det är också en förklaring till varför det är ständigt så populärt med Lotto och Las Vegas.

  48. Därför att vi får en belöning när vi vinner.

  49. Och även vår förväntan gör att vi blir intresserade.

  50. Men tyvärr så bedömer vi inte speciellt väl hur ofta vi får de här belöningarna.

  51. Och det är ju därför som till exempel fiskarna sitter kvar och metar även om de mycket sällan får napp.

↓ Ladda ner föredraget (MP3) ↓ Ladda ner föredraget (Real Audio)

Algoritmisk informationslagring

En bild säger mer en tusen ord, brukar man säga. Men olika bilder kräver olika långa beskrivningar. Om du slår på TVn och tittar på "myrornas krig", inser du hur svårt det skulle vara att förklara exakt var alla prickar är.

Medverkande: Anders Sandberg
Föredraget handlar om diverse och sänds den 09 januari 2000 i Förklarade fenomen. Längd: 3.29
Transkription41 repliker · 3:29

Transkriptionen är automatiskt genererad och kan innehålla fel.

Klicka på en replik för att höra den.

  1. Algoritmisk informationsteori.

  2. När man tittar på en tv som inte är inställd på någon kanal får man antingen myrornas krig, en massa svarta och vita punkter som bara flimmer omkring, eller ingen bild alls, en svart kanal.

  3. Vilken av de bilderna innehåller mest information?

  4. Man kan fundera lite grann på det och tänka så här.

  5. Hur mycket information måste jag använda för att beskriva vad jag ser på bildskärmen?

  6. Ja, i den svarta rutan är det ganska enkelt.

  7. Jag kan tala om att den är helt svart.

  8. Men när det gäller myrornas krig, varje ögonblick måste jag tala om vilka punkter som är svarta och vilka som är vita.

  9. Vilket är en väldigt lång förklaring.

  10. Det här ligger till grunden för vad man kallar algoritmisk informationsteori.

  11. Man studerar hur komplicerade olika saker är genom att studera hur enkelt de kan beskrivas.

  12. Vissa fenomen är ganska ordnade och därmed lätt att beskriva.

  13. Ett typiskt exempel är en kristall.

  14. Atomerna sitter i ett stelt rutmönster och man kan specificera kristalligen och tala om hur stor den är, vilka atomer det är, vilken sorts rutmönster de ligger i.

  15. Och sen är den helt specificerad.

  16. Men atomerna är en gas.

  17. De studsar omkring slumpmässigt.

  18. Där måste man beskriva den med hjälp av statistik.

  19. Och det är den stora beskrivningen som inte säger så mycket om detaljerna.

  20. Och om man ska beskriva en detalj, ja då måste man skriva var varje atom är och vart den är på väg.

  21. Oerhört komplicerat.

  22. Man kan säga att när det är mycket information, då är det slumpmässigt, då är det kaotiskt.

  23. Där strider naturligtvis lite grann mot vår vanliga uppfattning om vad vi menar med information och komplexitet.

  24. Normalt när någonting är informativt så tänker vi till exempel på en bok som är meningsfull.

  25. Inte på en myrornas krig på tv.

  26. Men det beror på att vi när vi använder termen information så talar vi egentligen om exformation.

  27. Det vill säga information som är meningsfull, som har extraherats ifrån kaoset omkring oss.

  28. Mycket av våra hjärnor går ju ut på att rensa bort ovidkommande störningar.

  29. Att hitta de mönster som är viktiga utan att förfalla till att bli överväldigad av all den här ströinformationen vi ser på brusiga bildskärmar och bullriga lägenheter omkring oss.

  30. Medan vi däremot försöker undvika att fasta i det här stela tänkandet som gör att vi inte kan anpassa oss till vår omvärld.

  31. Så det är där verklig komplexitet ligger.

  32. Sådant här beskrivs av en disciplin som kallas för algoritmisk informationsteori.

  33. Man studerar helt enkelt hur långa datorprogram krävs för att beskriva ett system.

  34. Datorprogram kan nämligen visas att de är egentligen densamma.

  35. Alla datorer kan egentligen köra varannas datorprogram om man bäddar in dem i ett större system som simulerar den andra datorn.

  36. Och det gör att man kan jämföra längderna.

  37. Och på det här sättet så kan man då tala allmänhet om informationsinnehållet omkring oss.

  38. Studera vetenskapliga teoriers effektivitet.

  39. En bra teori förklarar ju många fakta med ett fåtal enkla antaganden och förklaringar.

  40. Medan en dålig teori kräver mycket undantag.

  41. Kort sagt, det verkar som att det finns mycket information på tv men vi är mer intresserade av x-formationen på andra kanaler.

↓ Ladda ner föredraget (MP3) ↓ Ladda ner föredraget (Real Audio)

Olika stjärntyper

Det finns många olika sorters stjärnor. Vår sol är varken den största eller hetaste typen.

Medverkande: Anders Sandberg
Föredraget handlar om astronomi och sänds den 28 november 1999 i Förklarade fenomen. Längd: 3:37
Transkription34 repliker · 3:36

Transkriptionen är automatiskt genererad och kan innehålla fel.

Klicka på en replik för att höra den.

  1. Stjärntyper. När man tittar upp på natthimlen så ser man stjärnor som lyser olika starkt. En del beror det här naturligtvis på att de ligger nära och en del lyser starkt för att de verkligen lyser mycket, mycket kraftigt.

  2. Det visar sig nämligen att solen inte är en speciell kraftfull stjärna jämförs med många andra som under prydde himlen.

  3. Stjärnor bildas genom att stora gasmoln av väte och helium drar sig samman. De är helt enkelt så massiva att deras tyngdkraft drar ihop dem.

  4. Vad som händer när den drar ihop sig är att lägesenergin omvandlas till värme. Det här gör att den blir hetare och hetare.

  5. Är det tillräckligt mycket väte som samlas så får man en globul, ett moln gas som är väldigt tätt som kollapsar inåt och i kärnan blir trycket så högt och temperaturn så hög att funktionsprocesser inleds.

  6. Väte börjar slå sig ihop till helium och stjärnor börjar producera energi.

  7. Det här värmer upp den så mycket att kontraktionen inte fortsätter utan stjärnan håller sig någorlunda stabil.

  8. Men beroende på hur mycket gas det var så blir stjärnan olika massiv.

  9. Är det en ganska liten gasmängd så blir det också en liten dvärgstjärna som kanske inte är kapabel att hålla sig speciellt varm.

  10. Men om det är en stor mängd gas så blir det kraftiga kärnreaktioner och det blir också en mycket hetare stjärna.

  11. Man kan avgöra hur varm en stjärna är beroende på dess färg.

  12. Om man tittar på spektrum, alltså hur mycket energi som sänds ut i olika våglängder, så ser man då att maximum flyttar sig till blåare och blåare färger ju hetare stjärnan blir.

  13. Och det här kan man avgöra hur het stjärnas yta är.

  14. Men dessutom så kan man ju titta då på hur ljusstark stjärnan är.

  15. Om man kan räkna ut avståndet kan man räkna ut hur mycket energi stjärnan sänder ut.

  16. Och där kan man rita upp ett diagram, vilket kallas för härtsprung-rossel-diagrammet.

  17. I det här diagrammet kan man se en väg av stjärnor som kallas huvudsekvensen.

  18. Den går från de små röda dvärgstjärnorna som har ganska liten massa och inte är speciellt varma, bara några tusen grader på ytan.

  19. De säger man att de har spektralklass M.

  20. Det finns väldigt många av dem.

  21. Över då till de orangea dvärgstjärnorna som är lite större och är lite ljusstarkare.

  22. Över till de gula G-stjärnorna där solen har till dem.

  23. Över då till de hetare F-stjärnorna och sedan över till B- och O-klasserna som är ännu hetare och ännu ljusstarkare.

  24. Över huvudsekvensen av stjärnor i diagrammet så kan man se andra grupper av mycket ljusstarkare och kraftfullare stjärnor.

  25. Där finns de röda jättarna som är gamla stjärnor som lyser med enkelt rött ljus på grund av att de är uppsvullna men inte speciellt heta.

  26. Men de har en enormt stor radie.

  27. Stora delar av vårt solsystem skulle till exempel rymmas in till Betelsjöse som är den ljudstarkaste stjärnan stjärnbilden Orion.

  28. Det finns också de blåvita superjättarna som är oerhört massiva stjärnor som samtidigt bränner ut sig så snabbt att de exploderar supernovor efter kort tid.

  29. Och sedan finns de små vita dvärgarna.

  30. Små, täta, heta stjärnor som är kvar sedan en röd jätt har kollapsat.

  31. Men det finns även många andra märkliga stjärntyper.

  32. Så när man tittar upp på natthimlen så ska man tänka på att det man ser det är bara de vanligaste och mest märkbara stjärnorna.

  33. Men mellan dem finns många andra säregna grupper.

  34. Små dvärgar, bruna dvärgar och annat märkligt.

↓ Ladda ner föredraget (MP3) ↓ Ladda ner föredraget (Real Audio)

Datorns historia

Anders plockar fram en skönhet från början av 80-talet. En alldeles äkta Spectrum ZX-81. Jenny är måttligt imponerad, eftersom hon anser att den är från "stenåldern". I själva verket är datorns historia betydligt äldre än början på 1980-talet.

Medverkande: Anders Sandberg och Jenny Mångs
Föredraget handlar om datalogi och sänds november 1999 i Etervåg. Längd: 4 delar
Transkription237 repliker · 12:23

Transkriptionen är automatiskt genererad och kan innehålla fel.

Klicka på en replik för att höra den.

  1. Jenny, vad sägs om den här skönheten?

  2. En kilobit minne.

  3. 995 kronor på en Beckman Innovation.

  4. Man kopplar den till tvn och får en svartvit bild.

  5. 44 gånger 63 punkters upplösning.

  6. Klockfrekvens på nästan en megahertz.

  7. Anders, det där är en stenåldersdator.

  8. Nej, det här är en ZX81. Helt briljant konstruktion.

  9. Det är fortfarande en stenåldersdator.

  10. Inte alls. Det finns betydligt äldre datorer. Den här kom ju 81.

  11. Jo, men det säger inte mycket i dagens datasamhälle.

  12. Nej, men om man tittar på datorerna vi hade på 30-talet.

  13. De var ju betydligt värre.

  14. Om man nu kan kalla dem för datorer.

  15. Ja, vi kanske skulle kunna ta det från början.

  16. Hur de började. Det skulle vara intressant faktiskt.

  17. Att få reda på lite igen om hur datorerna började egentligen.

  18. Ja, man har alltid behövt olika räkninghjälpmedel och sånt där.

  19. Så man har byggt maskiner för det.

  20. Men det var på 30-talet man började komma på att

  21. de här kan man ju göra på lite slugare sätt så att det går att

  22. använda för många olika uppgifter.

  23. Inte bara en enda konstruktion.

  24. Till exempel var det ju så att

  25. tidigare så ville man göra en viss matematisk operation

  26. så kunde man bygga en elektronisk krets som utförde dem.

  27. Så lödde man ihop de här kretsarna och fick förhoppningsvis en maskin som gjorde beräkningen då.

  28. Men det var rent analogt.

  29. Den gjorde som sagt bara beräkningar, inget annat.

  30. Ja, och ville man ändra beräkningen fick man ju bygga om maskinen.

  31. Ja, det var ju lite krångligt då.

  32. Dessutom brus och fel i de elektroniska komponenterna gjorde ju att

  33. räknefelen blev större och större.

  34. Så det var vad man fick dras med på tidiga 30-talet.

  35. Men då började en del komma på att vänta.

  36. Man kanske kan göra en digital konstruktion.

  37. Ja, hur såg egentligen den absolut första datorn ut?

  38. Eller det kanske ågår händelserna lite i förväg?

  39. Ja, det problemet är att det är inte svårt att säga vad som är den första datorn.

  40. Till exempel, Alan Turing höll på kring 1937 och gjorde en matematisk beskrivning av vad vi skulle kalla en dator.

  41. Men det var en rent abstrakt idé om hur en dator skulle kunna fungera.

  42. Så han byggde ingenting.

  43. Men i hans fall så var det en oändligt lång pappersremsa där en liten maskin kunde åka fram och tillbaka och skriva dit tal och läsa dem.

  44. Och det påminner lite grann om vad dagens datorer gör när de läser ifrån hårdisken.

  45. Ja, lite grann, ja.

  46. Men sen så i Tyskland, där fanns ju Conrad Suse.

  47. Suse? Där känner jag igen om det.

  48. Ja, han är väl inte så känd nu för tiden.

  49. Men det finns en Linux-variant som heter Suse, men det stavas med S och hans efternads stavas med Z.

  50. Okej, det är inte samma sak då.

  51. Nej, men i vilket fall som helst. Han byggde en dator som han kallar för Z1 hemma i sina föräldrars vardagsrum.

  52. Kring 1936.

  53. Hur gammal var han då?

  54. Det vet jag faktiskt inte, men han var väl relativt vuxen.

  55. Okej, jag trodde han var väldigt ung i så fall så han bodde hos sina föräldrar.

  56. Ja, men du vet ju hur det är med hyror och sånt.

  57. I vilket fall som helst. Sen byggde han en ännu större apparat som han kallar Z2.

  58. Och de här var baserade på radiorör och reläer och kunde göra olika beräkningar.

  59. Man kunde ändra vad de gjorde för uppgifter.

  60. Men de där datorerna var ju väldigt stora och väldigt, väldigt otympliga.

  61. Hur lyckades man minska ner dem så småningom?

  62. Ja, det kom senare. Suses problem var ju det att sen kom kriget.

  63. Ja.

  64. Och han föreslog ju för den tyska militären att man kanske kunde använda datorerna till något.

  65. Men militären konstaterade att det där är värdelösandprylar. Strunt i det.

  66. Ett av de större misstag.

  67. Just det. För de allierade höll ju på med datorer istället.

  68. Vilken sort datorer då?

  69. Ja, det fanns till exempel en kille som hette Atanasoff vid University of Iowa i Amerika.

  70. Och han ville lösa ekvationer så han byggde en stor maskin för att lösa ekvationssystem.

  71. Som kan sägas vara en första försök till en dator.

  72. Och Howard Aitken vid Harvard.

  73. Han tog och byggde Mark 1 som den kallas.

  74. En väldigt stor och avancerad räknemaskin som man kunde ändra uppgifter i.

  75. Man programmerade genom att det fanns som en telefonväxel.

  76. Man drog om sladdar.

  77. Men hur kunde de ha nytta av det under kriget?

  78. Ja, dels var det då artilleriberäkningar.

  79. Räkna ut kastbanor och sånt där.

  80. Men framförallt så var det ju engelsmänna som hade glädje av datorer.

  81. De höll ju på att knäcka de tyska koderna.

  82. Tyskarna hade ju då en krypteringsmaskin som kallade Enigma som de var väldigt stolta över.

  83. För den var oknäckbar.

  84. Den är jag hört talas om.

  85. Den var ju inte så oknäckbar visade det sig.

  86. Nej, det var ett enormt misstag de gjorde.

  87. De litade för mycket på den.

  88. Och i Bletchley Park mellan Cambridge och Oxford.

  89. Där hade engelsmänna samlat ihop alla sina matematiska genier.

  90. Däribland Turing.

  91. Och där byggde de bland annat en apparat som kallas Colossus.

  92. Och de satt och knäckte koder.

  93. Och de lyckades knäcka de tyska koderna så de kunde veta var U-båtarna var.

  94. Men efter kriget då? Hur fortsatte utvecklingen där?

  95. Ja, det var ju militären som fattade.

  96. Oj, här har vi världens möjlighet.

  97. Så då man började sätta igång ett stort projekt för en dator som man tänkte kalla Eniak.

  98. Men där fick man idén att vänta nu här.

  99. Att programmera om genom att flytta om sladdar är ju mycket enklare än att behöva bygga om hela datorn.

  100. Men man kanske skulle kunna lagra i minnet ett program.

  101. Så man började arbeta med det här vid den här tiden.

  102. Eniak var fortfarande ganska primitiv.

  103. Det var fortfarande mycket sladdomkopplingar som gällde.

  104. Det var radiorör som brann ut var åttonde timme.

  105. Och den tog ju upp ett mycket stort rum.

  106. Men det var egentligen den första riktigt äkta datorn.

  107. Men hur löste man det där med radiorörerna?

  108. Eftersom de brann ut rätt snart.

  109. Det var ju ett himla otyg.

  110. För ju större datorn blev desto oftare gick den sönder.

  111. Men man kom ju på det här med transistorer.

  112. Om man tar kisel och så tillsätter man vissa ämnen så får den väldigt märkliga elektriska egenskaper.

  113. Och det går att sätta ihop en liten pryl som kan reglera strömen.

  114. Så att om man sänder in ström på ett ställe i den så kommer den att släppa igenom ström.

  115. Om man inte släpper in ström så hindrar den.

  116. Och det här kan man använda för att bygga elektroniska kretsar.

  117. Och även göra logiska operationer.

  118. Ja men det funkade ju lite bättre.

  119. Så då kunde man krympa datorerna.

  120. Istället för att de fyllde ett stort rum med massa varma radiorör och rasslande reléer.

  121. Så tog man istället och blev kretskort efter kretskort med transistorer.

  122. Så nu fyllde de bara ett halvt rum.

  123. När var det här ungefär?

  124. Det här kom väl då mer på 50-talet och lite mer mot 60-talet.

  125. Framförallt vad som hände där på 50-talet var att man började upptäcka programmering.

  126. Man kom på det att vänta nu här.

  127. Att göra en multiplikation.

  128. Med den snutten kod skriver vi varenda dag massor med gånger överallt i våra program där vi gör det.

  129. Ja just det. Det tänker man inte på idag när man sitter vid en dator.

  130. Nej.

  131. Så idén var att då paketerar man en massa nyttiga funktioner.

  132. Och sen så skriver man ett program där man säger att multiplicera de här två talen.

  133. Och sen så tar något annat program och stoppar in alla de här operationerna för multiplikation.

  134. Eller att skriva ut någonting på skärmen.

  135. Och det här blev då vad man kallar en kompilator.

  136. Och där på 50-talet började de första datorspråken dyka upp.

  137. Det kan ju inte ha varit så långt där eftersom den första hemdatorn dök upp.

  138. Ja det var en ganska bra bit.

  139. För datorerna var ju fortfarande stora som ett rum och det var ju väldigt dyrt.

  140. Ja.

  141. Men på 60-talet så började datorerna bli så billiga att företag kunde ha råd med.

  142. I annat fall fick man ju bara råd om man var amerikanska militären ungefär.

  143. Men när företagen skaffar det här, dels vill de ett eget programspråk.

  144. Och det skapar de.

  145. COBOL.

  146. Common Business Oriented Language.

  147. En nyfiken sidfråga.

  148. Hur kom det sig att ingen någonsin tog patent på en dator?

  149. Ja det försökte man faktiskt.

  150. Men man trodde att man hade ett patent.

  151. Jag tror det var Unisys.

  152. Och det blev en patentbråk om det här.

  153. Då någon påpekade Atanasovs dator på 30-talet.

  154. Och därför lyckades man aldrig patentera datorn.

  155. Vilket var en jäkla stor tur.

  156. Förmodligen.

  157. För det gjorde ju att många kunde utveckla sina varianter.

  158. Och då på 50- och 60-talet så blev datorerna mindre.

  159. Man kom ju nämligen på hur man kunde ta och krympa dem.

  160. Så istället för att datorn fyllde hela rummet så fick man plats med en sån kylskåp.

  161. Man fick minidatorer.

  162. Och sen så kunde man då ta många många transistor och lägga in på ett chip.

  163. Och då fick man en mikrodator.

  164. Den fick plats på ett skrivbord.

  165. Och därav kom Dagens Hemdatorer då.

  166. Ungefär.

  167. På 70-talet då.

  168. 75 så kom det en byggsats som man kunde köpa.

  169. Datorn hette Altair.

  170. Och den hade ingen skärm och inget tangentbord eller något sånt.

  171. Den hade små lampor på framsidan.

  172. Och små switchar man kunde då flippa mellan håll och...

  173. Den här klassiska blinkande saken.

  174. Just det.

  175. Och den blev en jättesuccé.

  176. Det är ett litet företag som heter Microsoft skrev till exempel en Basic-läsare för den.

  177. Och man lekte med den.

  178. Och eftersom den större radio kunde man spela musik med den genom att köra program olika snabbt.

  179. Var det inte en viss bill som skapade den första hemdatorn också tillsammans med några vänner?

  180. Nej, det tror jag inte stämmer.

  181. Men däremot finns det Apple.

  182. Apple startades av Steve Jobs och Steve Osniak.

  183. Och de byggde en allra första hembyggdator som kallade Apple 1 som inte sålde så bra.

  184. Men sen Apple 2 blev en jättesuccé.

  185. Man skrev nämligen också till den här.

  186. I 1978 så skrev man ett program som heter VisiCalc.

  187. Och det var det första kalkylprogrammet.

  188. Folk kunde sitta och göra hemekonomi på den.

  189. Men de första datorerna, de kunde väl inte tala med varandra?

  190. Eller det var väl inte så att de var kompatibla som man säger idag?

  191. Nej, men det har inte blivit sen.

  192. Ja, det var ju att man började experimentera med uppkopplingar.

  193. Det gjorde man ganska mycket.

  194. Men 1969 började man med ett stort projekt som hette Arpanet.

  195. Och det innebar att man kopplade ihop datorer vid lite längre avstånd.

  196. Och det här i all tysthet vidareutvecklades.

  197. Det var ju först militären som höll på.

  198. Men amerikanska universiteten...

  199. Ja, men de hittade inte sådär jättemycket nytta i det.

  200. Men de amerikanska universiteten gillade det.

  201. Och man kunde skicka mejl via det här.

  202. Och det var en massa unga hackers som uppskattade det.

  203. Så man arbetade vidare på det och utvecklade sig i ett större och större nätverk.

  204. Men ingen utanför datavärlden hörde ju någonsin talas om det här.

  205. Men sen kom ju 80-talet.

  206. Och då började mikrodatorerna bli så billiga och så enkla att skaffa.

  207. Så då kunde vem som helst gå till en affär och köpa dem.

  208. Och där har vi ju då ZX81.

  209. Och samma år så kom ju också IBM fram med sin IBM PC.

  210. Och från den har det då utvecklats vidare.

  211. Ja, de här PC-datorerna har utvecklats till dagens persondatorer.

  212. Och samtidigt börjar då nätet bli så pass stort och effektivt.

  213. Så att på 90-talet när man började folk upptäcka.

  214. Oj, det finns någonting här och det är användbart.

  215. Och det var då internet.

  216. Och där kom den stora explosionen när folk i allmänhet började använda datorer.

  217. Och kommunicera via nätet.

  218. Det var 93 det började va?

  219. Ungefär. Det var då man fattade att det var något på gång.

  220. Men redan 89, det var då man skrev den första läsaren för World Wide Web.

  221. Det var då forskare vid CERN, partikelforskningslaboratoriet nere i Schweiz.

  222. behövde kommunicera med varandra.

  223. Så man skrev ett program som var med hypertext.

  224. Man kunde lägga in bilder i dokument.

  225. Och det visade sig att det blev en succé.

  226. Fascinerande.

  227. Jag tänker på hur snabbt som nu...

  228. Utvecklingen idag i datorer har gått otroligt snabbt på sista tiden.

  229. Så man kan fundera på hur framtidens datorer kommer att se ut.

  230. Om det fortsätter i den här takten.

  231. Det finns ju det här Moore's lag som säger ungefär att processorkapaciteten fördubblas per två år eller något liknande.

  232. Och den har hållit i sig ganska bra.

  233. Så det lär nog bli väldigt spännande om vi är tio år.

  234. Och tjugo.

  235. Och trettio.

  236. Och hundra.

  237. Det ska bli spännande att se hur det har utvecklats.

↓ Ladda ner föredraget (MP3) ↓ Ladda ner föredraget (Real Audio)

Räknemaskiner

Jenny har problem att räkna ut ett tal, och Anders föreslår alla möjliga metoder och maskiner för att räkna ut det. Samtidigt får vi en resa in i matematikens historia. Kulramar, räknestickor, miniräknare, Pascals räknemaskin får ni veta med om.

Medverkande: Anders Sandberg och Jenny Mångs
Föredraget handlar om filosofi och sänds november 1999 i Etervåg. Längd: 3 delar
Transkription140 repliker · 9:43

Transkriptionen är automatiskt genererad och kan innehålla fel.

Klicka på en replik för att höra den.

  1. Anders, jag har problem med tal. Ska du kunna hjälpa mig med det här?

  2. Jag är hemskt ledsen Jenny, men jag är matematiker. Jag har klart av det där med siffror.

  3. Ja, tyvärr. Min miniräknare är trasig, men finns det någonting annat? Det är en rätt komplicerad räkning jag ska göra.

  4. Ja, man kan ju alltid gå tillbaka till de gamla grunderna.

  5. Jaha, så är det.

  6. Man räknar ju saker. Redan de gamla summererna hade till exempel en sten för varje får i en fårjord.

  7. Och så kunde man ha motsvarande stenar och en liten påse.

  8. Men Anders, jag skulle inte vilja släppa omkring med ett ton stenar i en påse efter mig.

  9. Nej, det blir rätt jobbigt. Så de kom på en bra idé. Man tar en speciell sten för motsvarande fem stenar till exempel.

  10. På det här sättet så utvecklar man ju då siffrorna.

  11. Ja, okej. Intressant.

  12. Det är också därifrån det här ordet kalkyl kommer. Det är från latinets kalkulus, liten sten.

  13. Intressant. Men det här hjälper inte mig så mycket just nu.

  14. En idé man skulle kunna använda sig av, det är ju då naturligtvis kulramen.

  15. Man kom på det att varför har en massa stenar som drällde runt där när man sätter träperlor på en ram så kan man flytta runt dem då och räkna ganska enkelt med.

  16. Jo, det gör ett steg lite bättre. Men jag ska göra rätt stor multiplikation. Det blir en massa flyttande fram och tillbaka.

  17. Ja, det blir. Fast det är ju värt att notera att på många ställen i Asien använder man fortfarande kulramar och det är väldigt effektivt när man väl vet hur man gör.

  18. Kan hända. Men har du någonting bättre för mig?

  19. Ja, det beror på lite grann. Du behöver nog en bra algoritm.

  20. En algoritm?

  21. Ja, det döpt efter Mohammed Al-Qwarizimi som i Taskent på 1100-talet hittade på idén.

  22. Det är att man följer ett recept för att räkna ut någonting.

  23. Mm, ungefär som att ställa upp typ liggande stolen när man ska dela och sånt där.

  24. Mm, det är en algoritm. Man sätter in de siffror och motsvarande talet man ska dividera och så följer man då en regel och när man är klar med den, om man då har gjort rätt, så har man fått rätt svar.

  25. Det är en enkel algoritm.

  26. Jo, jag vet hur det här funkar, men det kommer ta lite för lång tid ändå.

  27. Ja, det är ju synd. Men multiplikationer överhuvudtaget, de är ju rätt jobbiga.

  28. Men additioner är ju rätt lätt. Eller hur?

  29. Ja, det är det med.

  30. Åtminstone om man jämför multiplikationen. Så då kanske om man kunde förvandla en multiplikation till en addition så skulle uppgiften bli enklare.

  31. Hur skulle man kunna göra det?

  32. Ja, det finns något som heter logaritmer som kan vara en bra idé.

  33. Logaritmer? Jo, jag har hört talas om det, men du kanske kan förklara lite närmare.

  34. Jo, det var på 1600-talet då John Napier, han hade då problem att räkna.

  35. Och han kom på att om jag gör en tabell med tal, så för varje tal har jag vad jag kallar dess logaritm.

  36. Och det är ett annat tal.

  37. Och nu är det så att om jag tar två logaritmer och lägger ihop dem, då får jag en tredje logaritm.

  38. Och om jag nu slår upp den i min tabell så får jag tillbaka ett tal.

  39. Som är produkten av första två talen.

  40. Det var ett listigt räknehjälpmedel han gjorde.

  41. Jag vet inte riktigt om jag förstår vad du pratar om, men det stämmer nog.

  42. Man hittar ju då de här gamla logaritmtabellerna i många matteböcker och sånt där.

  43. De används inte så mycket nu för tiden, men de var väldigt effektiva och används mycket inom sjöfarten till exempel.

  44. Jo, jag tror jag har sett det i min mattebök någon gång.

  45. Men tyvärr så har jag inte den här, annars skulle det vara bra.

  46. Ja, Napier hittar ju på en annan liten sak. Man kallar det för Napiers ben.

  47. Och det var små fyrkantiga stickor där multiplikationstabellerna stod.

  48. Och sen kunde man lägga ut dem på bordet och forma det tal man ville multiplicera med.

  49. Och så la man en annan sticka motsvarande andra talet.

  50. Och så kunde man använda sig av det som stod på dem för snabbt räkna ut när man multiplicerade.

  51. Mm, intressant. Men nu har jag inga sådana stickor heller.

  52. Ja, det var ju synd.

  53. Då kan man ju kanske ta till en räknesticka.

  54. En räknesticka?

  55. Mm, de är nästan bortglömda idag men de var sedan 1600-talet och framåt har de varit en jättefavorit bland ingenjörer och folk som behöver räkna.

  56. Du vet ju hur man kan addera med hjälp av en linjal.

  57. Ja, självklart. Det är inte så svårt.

  58. Ja, om man tar två linjaler och så tar man det ena talet man ska addera och mäter upp det med första linjalen.

  59. Sätter andra linjaler mot och mäter upp ytterligare en sträcka av det andra talet man ska addera.

  60. Så ser man hur långt det blir totalt.

  61. Ja, det är inga större problem.

  62. Men nu visar det sig att om man använder en annan skala på linjalen, en logaritmisk skala, då kan man använda sig av Napers logaritmer och få göra multiplikation på samma sätt.

  63. Så jag ställer in i ettan på min räknesticka. Den räknesticka har en liten sticka på som man kan dra ut mot det första talet jag ska multiplicera.

  64. Och sen läser jag av vid det andra talet vad resultatet blir.

  65. Mm, intressant. Jag tror jag har sett en sån hemma hos min mor faktiskt någon gång.

  66. Mm, de här användes en bra byte in på 1900-talet.

  67. Mm.

  68. De har ett litet problem naturligtvis och det är ju att de inte är så här jätteexakta.

  69. Mm.

  70. Därför att man måste ju ställa in det rätt. Är det några millimeter fel, ja, då blir det som det blir.

  71. Mm. Man kan få fotbollet ungefär. Men som sagt, en sån har jag inte heller tillgång till.

  72. Ja, det var ju tråkigt. Har du tillgång till en Pascals räknemaskin då?

  73. En Pascals räknemaskin? Är det den Pascal jag tror?

  74. Jag blev Pascal allmänt universal geni och matematiker då på 1600-talet.

  75. Mm.

  76. Han ville ju då som liten unge att hans pappas skattmasen skulle vara hemma mycket av tiden.

  77. Mm.

  78. Men pappa satt ju och räknade så att han byggde en apparat för att göra det lättare att addera.

  79. Mm. Hur funkade den?

  80. Ja, den bestod av en massa kopplade kugghjul. Så när man vred första kugghjulet ett varv, då flyttade sig nästa fram ett steg.

  81. Och när man vrede första tio varv så flyttade sig det andra fram ett helt varv och så det tredje räknar upp. Så det var egentligen en räknare.

  82. Mm.

  83. Så vad man gjorde var att man ställde in då det första talet man skulle addera och sen så hade man en liten pinne eller penna som man vred runt hjulen på och så kunde man då se resultaten.

  84. Mm. Det var intressant. Det måste vara den första minoräknaren eller?

  85. Ja.

  86. Eller begenuset inne.

  87. Ja. Den var väl inte så här jätteportabel trots att den vägde väl ett par kilo. Men den sålde ganska många exemplar och folk hade den väl som conversation piece.

  88. Man ställde den på något ställe där folk kunde se den och bli imponerade att man hade en så avancerad pryl hemma.

  89. Ja. Jag kan tänka mig att den kunde vara praktisk. Men hur utvecklades den vidare sen? Till dagens minoräknare menar jag.

  90. Ja det är en bit däremellan men vad man snabbt började inse var ju det att det är lite svårt att multiplicera med sådana här. Leibniz hittade på en variant. Den gjorde man genom att man adderar samma tal till sig själv många gånger. Det var inte sådär jätteeffektivt. Man började komma på andra mekaniska räknare som kunde göra multiplikationer.

  91. Ja. Men det här var fortfarande inte så bra och framförallt logaritmtabeller behövde man ju många av.

  92. Ja. Och hur räknar man ut logaritmer? Ja då måste man ju räkna.

  93. Jo det är ju ett litet hinder.

  94. Ja. Så då började man undra. Kunde man inte göra maskin för att räkna ut logaritmtabeller?

  95. Ja. Hur skulle den maskinen se ut?

  96. Ja ett sätt skulle ju vara att man har en lång list av tal och så tittar man på differenserna mellan de talen.

  97. Ja. Första talet minus andra talet, andra minus tredje och så vidare.

  98. Och sen kan man titta på differenserna av differenserna och så vidare.

  99. Och då visar det sig att i ganska många fall så kan man utifrån de här differenserna räkna ut vad nästa tal i serien ska bli med hög noggrannhet ganska enkelt.

  100. Och då kunde man ju tänka att här gör en maskin.

  101. Och det är vad man skulle kalla en differensmaskin.

  102. Hur fungerade den?

  103. Ja det var just det med kugghjul som gjorde allt jobbet.

  104. Och det här började ju komma fram på allvar på 1800-talet.

  105. Men det måste ju bli jobbigt att hålla på och skruva på dem där hela tiden.

  106. Ja man kanske kunde koppla motor till dem.

  107. Och det var precis det som Charles Babbage var ute efter.

  108. Vem var det?

  109. Ja han var engelsk forskare och uppfinnare och han började intressera sig för det här.

  110. Han var orolig just över att sjöfarten hade så dåliga astronomiska tabeller att de lätt kunde gå sönder.

  111. Så att han framförde idén om en differensmaskin till engelska staten och de gav honom en massa pengar att utveckla en bra.

  112. Mm.

  113. Det gick dock inte sådär jättebra.

  114. Som många projekt där man får pengar från staten för att forska rätt på något så används pengarna till mycket annat.

  115. Och i hans fall var det att han satt och förbättrade ritningarna hela tiden.

  116. Han kom på bättre och bättre maskiner men ingen blev riktigt byggd.

  117. Nej det var väl ett problem. Lyckades han någonsin komma fram till någonting?

  118. Nej inte han men det var en del andra som blev inspirerade av hans arbete.

  119. Det var faktiskt en svensk som på 1830-talet tog och byggde en differensmaskin inspirerad just av Babbage arbete.

  120. Men Babbage han började få större del.

  121. Han ville bygga en analytisk maskin.

  122. Den skulle inte bara göra differenser och räkna ut en tabell.

  123. Man kunde programmera den att göra lite vad som helst.

  124. Det måste ju faktiskt ha varit begynnelsen till dagens datorer.

  125. Jajamän. Det var det.

  126. Men den blev inte heller byggd.

  127. Det blev alldeles för stort och komplicerat.

  128. Och engelska staten började bli lite trött på att det kostade mer än det smakade.

  129. Så projektet las ner. Tyvärr.

  130. Men sen genom åren så utvecklades ju datorerna.

  131. Fast det ska vi nog ta någon annan gång tror jag.

  132. Ja oja.

  133. Men de blev ju mindre och mindre.

  134. Sen en vacker dag så började räkningstickorna få konkurrens.

  135. Och idag finns det ju nästan ingen som vet hur man använder räkningstickan.

  136. Men alla går omkring med en liten hjuletpack av delicassio i fickan.

  137. Som jag gör nu. Fast min för närvarande är trasig.

  138. Eller jag kanske bara behöver byta batterier i den.

  139. Ja. Eller öva det med räkningstickan.

  140. Bra motion.

↓ Ladda ner föredraget (MP3) ↓ Ladda ner föredraget (Real Audio)

Uppfinningarnas historia

Är det verkligen sant att "nöden är uppfinningarnas moder". Är alla uppfinningar till för att vi vill vara lata eller kunna kriga bättre? Varför finns i så fall musikinstrument?

Medverkande: Anders Sandberg och Jenny Mångs
Föredraget handlar om filosofi och sänds november 1999 i Etervåg. Längd: 2 delar
Transkription132 repliker · 7:35

Transkriptionen är automatiskt genererad och kan innehålla fel.

Klicka på en replik för att höra den.

  1. Man säger ju att krig och lättja är uppfinningarnas moder. Stämmer det här?

  2. Nej, det håller jag inte alls med om. Trots allt musikinstrument då?

  3. Ja, det kan man ju inte kalla för lättja eller krig egentligen.

  4. För jag tror inte att man kan kriga med de som finns, nej.

  5. Nej, även om vissa av dem kan vara ganska tunga.

  6. Men trots allt, folk har lagt ner väldigt mycket energi på att göra avancerade musikinstrument.

  7. I många fall har ju de varit nästan det mest avancerade under sin era.

  8. Det finns ju många skäl till att uppfinna förutom krig och lättja.

  9. Jo, det kan det finnas. Kan du nämna några fler skäl?

  10. Jag äter ju ren nyfikenhet eller att man bara råkar hitta någonting man kommer på att vara användbart.

  11. Ja, slumpen är en väldigt stor.

  12. Oja, till exempel på 1800-talet så hittade Hertz en märkligt fenomen.

  13. När han hade en gnista i sitt elektriska laboratorium så reagerade järnfilspånet att han hade ett glasrör på den flera meter bort.

  14. Oj, det var ett rätt långt avstånd.

  15. Och då tänkte han ju, kan man använda det här för att skicka en signal?

  16. Så han provade.

  17. Och det visade sig att spraka med en gnista så kunde man också få en annan apparat att reagera på det.

  18. Var det inte så? De här, åh, morse-språket.

  19. Det fanns ju telegrafer redan innan men då måste man ha en ledning som skickar signalen.

  20. Men det här skedde genom luft.

  21. Aha, så det var så man kunde göra på exempel vid båtar och sånt sen.

  22. Och det här utvecklas sedermera då till radion.

  23. Det är därför som också på tyska är man tala om rundfunk för rundradio.

  24. Funk betyder just gnista.

  25. Jaha, det visste jag faktiskt inte.

  26. En annan uppfinning som, jag tror den har inte uppkommit av en slump, det är väl flygplanet, flygmaskinen.

  27. Nej, det var jättemånga som ville flyga.

  28. Jo, människan har ju alla tider velat försöka flyga.

  29. Oja, men där visste man ju vad man ville uppnå.

  30. Det var bara det att man visste inte riktigt hur.

  31. Nej, även om det var många som hade sina teorier.

  32. Oja, luftballongen var ju ett sätt.

  33. Men många ville ju ha, ja, att kunna flyga mer likt fåglarna.

  34. Och vad bröderna Bright gjorde, det var ju att de helt enkelt, de lyckades hitta rätt lösning.

  35. De använde rätt metoder för det.

  36. Men det var inte något slumpmässigt sökande eller något sånt.

  37. Det var rent intresse.

  38. Men det är väl så att de flesta uppfinningar har väl uppkommit av en slump?

  39. Jag vet inte. Jag tror att det är svårt att räkna efter egentligen.

  40. Ibland är det ju slump.

  41. Och ibland är det att någon får en plötsligt infall.

  42. Men det är kanske inte slumpmässigt.

  43. Och ibland är det ju för att man vet att man har ett problem som man måste lösa.

  44. Klockor till exempel.

  45. Det var också en sån precis som flygmaskinen.

  46. Att man hade någonting som man visste vad man ville få fram, men inte hur.

  47. Och det var ju då ett pris som utlystes i England på 1600-talet.

  48. Just för att skapa en noggrann klocka som inte drog sig.

  49. Man behövde den för navigationen.

  50. Och där var det många som tävlade.

  51. Det tog lång tid när man till sist fick fram en så bra klocka.

  52. Men man visste vad problemet var.

  53. Men nu behöver man bara hitta en bra lösning.

  54. Datorer är väl någonting som kan ha uppkommit av en slump?

  55. Eller delvis kanske?

  56. Ja, vissa bitar av datorer har vi folk kommit på på olika sätt.

  57. Det var ju till exempel då vissa av de tidigare minnena var baserade på vibrationer av kvicksilver i långa rör.

  58. Där påstås att orgelrör har spelat in för att inspirera uppfinnen.

  59. Medan då annat har varit beställda lösningar.

  60. Sen så finns det ju andra skäl också.

  61. Vi har ju till exempel misstag.

  62. Ja, det är rätt vanligt ja.

  63. Till exempel så försökte ju kinesiska alkemister hitta på en odödlighetselixir.

  64. Vilket man väl vet idag att det inte är så möjligt.

  65. Ja, eftersom de gamla taoisterna fortfarande inte i livet så tror jag att de misslyckades.

  66. Men de hittade på att om man brannar kol, svavor och salpeter så får man något som reagerar lustigt när man antänder.

  67. Ja, fyrverkerier, krut.

  68. Ja, som då man senare ska vi säga förfinade nojar man kan debattera i Västerlaren till att använda som vapen.

  69. Där är att man tar en gammal uppfinning och använder det till något nytt.

  70. Ja, men fyrverkerier använder de väl väldigt tidigt i Kina.

  71. Ja, och de i sin tur förfinades när man ville göra raketer då, rymdraketer.

  72. Det är samma princip när man tar över den på ett nytt område.

  73. Man lånar sig en idé.

  74. Känner du till något om glödlampan exempelvis?

  75. Ja, det var ju ett problem man visste om att man hade.

  76. Man behövde belysning, framförallt i gruvor.

  77. Men man kan inte ha en lågad i gruvorna, framförallt inte kolgruvor.

  78. För då kan metanet antändas.

  79. Det fanns en hel del gasfickor där.

  80. Då visste man att om man tar två kolstavar och sänder ström genom dem så kan man få en ljusbåge mellan.

  81. Och den lyser väldigt starkt.

  82. För starkt.

  83. Men det är väl fortfarande så att det riskerar att antändas också.

  84. Ja, men man kunde stänga in den glaskupan var tanken.

  85. Problemet var det att det här ljuset var alldeles för intensivt för att vara bra i en gruva.

  86. Så då började man leta efter andra möjligheter.

  87. Ederson fick väl en idé en dag när han råkade bränna upp någon ledning eller något sånt.

  88. Att man kanske kunde utnyttja en glödtråd.

  89. Men om man ska ta några exempel av vad som har orsakat olika uppfinningar.

  90. Om man tar krig då, för det har trots allt orsakat en hel del uppfinningar.

  91. Nätet till exempelvis.

  92. Du menar internet?

  93. Internet, ja.

  94. Ja, det var ju då att man kände ett behov av säkra kommunikationer.

  95. Och idén är att då har man ett stort diffust nätverk som om en del går sönder så kan man alltid skicka signalerna runt den.

  96. Men finns det inte en hel del, förutom internet då, men en hel del militära uppfinningar som har fått betydelse i atomkraften till exempel?

  97. Ja, till exempel.

  98. Det börjar liksom atombomben.

  99. Ja, eller radarn.

  100. En gång i tiden var ju radarn enbart avsedd militärbruk.

  101. Men nu använder man den både för civila saker som flyget eller radarvarnare på bilar.

  102. Eller varför inte GPS?

  103. GPS?

  104. Global Positioning System.

  105. Det är den här man kan navigera sig med.

  106. En sån där som jag skulle behöva, jag har inget lokalsinne.

  107. Just det, det är väldigt praktiskt.

  108. Men det var ju en militär uppfinning, det är fortfarande en militär som har stått för mycket av utvecklingsarbetet.

  109. Men den har enormt mycket civila tillämpningar.

  110. Finns det någonting som har skett tvärtom också?

  111. Du menar civila uppfinningar som blir militära?

  112. Ja.

  113. Ja, vi har ju till exempel krutet.

  114. Ja, naturligtvis.

  115. Det var ju en leksak då som blev högst våldsam.

  116. Sen har man ju andra intressanta infallsvinklar.

  117. Religiösa skäl till exempel.

  118. Religiösa skäl?

  119. Ja visst, ja munkarna, de uppfann väl en hel del.

  120. Ja, på 1100-talet så tyckte åtminstone sisternienserordnen att det var ju jättebra om man kunde bygga kvarna.

  121. För då behövde inte bönderna jobba så mycket.

  122. Och då fick de ju tid över att be och vara religiösa.

  123. Det här måste ha väldigt stora skillnader beroende på vilken sorts religion man trodde på.

  124. Eller vilken inriktning av den kristna religion man trodde på.

  125. Ja, men det här var ganska allmänt förekommande då under högmedeltiden.

  126. Att kyrkan var väldigt mycket för införande av ny teknik.

  127. Och adeln var emot den.

  128. För den störde ju deras ekonomiska privilegier.

  129. Jag skulle vilja påstå att dagen är nästan tvärtom.

  130. Om man tar de riktigt, ska man säga, traditionsbundna delarna av kyrkan.

  131. Oh ja, men man ska inte glömma att religioner i vissa fall har hjälpt fram tekniken.

  132. Det är ju till exempel av religiösa skäl mycket av astronomin utvecklades.

↓ Ladda ner föredraget (MP3) ↓ Ladda ner föredraget (Real Audio)

Stående vågor

Vad är egentligen en stående våg. Vi talar om fenomenet som bland annat förklarar varför Stradivarius är den bästa fiolen.

Medverkande: Anders Sandberg
Föredraget handlar om fysik och sänds den 21 november 1999 i Förklarade fenomen. Längd: 3:22
Transkription41 repliker · 3:22

Transkriptionen är automatiskt genererad och kan innehålla fel.

Klicka på en replik för att höra den.

  1. Stående vågor. Normalt sett så brukar vågor gå rakt fram, vare sig i vatten, luft eller radiovågor.

  2. Men ibland kan man få fram stående vågor, vågor som verkar stå kvar på samma plats i rummet.

  3. Där kan man se om man till exempel slänger ner en sten i en vattenpöl.

  4. Vågor går utifrån nedslagsplatsen och träffar kanten, men där studsar de och återvänder in.

  5. Men de reflekterade vågorna möter våra vågor som är på väg ut och de påverkar varandra.

  6. Det här kallas för interferens.

  7. Vad som händer är att man ser att det blir vissa områden i vattnet som ligger stilla medan andra guppar upp och ner.

  8. Men de här platserna ligger kvar på ungefär samma ställe.

  9. Där kan man till exempel se om man ställer ett glas vatten på ett vibrerande underlag eller om man skakar den försiktigt.

  10. Sådana här stående vågor spelar en enormt viktig roll inom fysiken och även inom många andra praktiska områden.

  11. En av de typiska tillämpningarna är ju orgelpipor.

  12. En orgelpipa, där kan stående vågor uppstå och eftersom de inte kan ha viken våglängd som helst så kan också orgelpipan få en viss tonhöjd.

  13. Genom att reglera hur lång orgelpipan blir kan man reglera vad den blir för ton.

  14. Och genom att vibrera luft i de här så får man frambringa ljud.

  15. I huvud taget är många musikinstrument helt beroende av det här med stående vågor.

  16. Det är nämligen så att när man slår an på en sträng på en gitarr så vibreras strängen och det uppstår en stående våg.

  17. Men vilket ljud den här vågen ger ifrån sig beror på strängens längd.

  18. Men det visar sig att det kan finnas många olika system av stående vågor.

  19. Det finns ett som har den lägsta frekvensen, det vill säga den lägsta tonen.

  20. Men sen finns det stående vågor som kan uppstå som har högre ton.

  21. Och de kan finnas på samma sträng.

  22. Och de är vad man kallar övertoner.

  23. Och det är det som ger gitarrn det speciella ljud.

  24. På en fiol uppstår komplicerade mönster av stående vågor när man drar stråken.

  25. Eftersom det inte bara är strängen som vibrerar utan även hela instrumentet.

  26. Och just instrumentets form påverkar vad det blir för ljud.

  27. Och det är därför som en Stradivarius, dessa dyrbara gamla fioler, har så mycket bättre ljud än andra.

  28. De har helt enkelt rätt typ av stående vågor.

  29. Men det förekommer stående vågor på andra ställen också.

  30. Vi har till exempel ute i naturen.

  31. Där kan det uppstå vågor i sjöar som blir stående.

  32. Det blir regelbundna ändringar i vattenståndet.

  33. Och uppe bland berg kan vindarna producera stående vågor tvärs över en dal.

  34. Dessutom så kan det inträffa andra lustiga fenomen.

  35. Man kan till exempel ta en metallplatt av vibreran och hälla ut sand.

  36. Då kommer sanden att ordna upp sig i de områden som rör sig minst.

  37. Och man får ett mönster som kan visa hur de stående vågorna på plattan ser ut.

  38. Man har även spekulerat en smula i att om man kände till vilket spektrum av stående vågor som fanns i ett objekt kan man då förutsäge hur objektet ser ut.

  39. Och det här var länge ett olöst matematiskt problem.

  40. Men nyligen har man kunnat visa att det går att konstruera trummor till exempel som har exakt samma ljud men ser helt olika ut.

  41. Matematikerna har på sistone börjat uppskatta stående vågor de också.

↓ Ladda ner föredraget (MP3) ↓ Ladda ner föredraget (Real Audio)

För att ladda ner föredragen till din dator istället för att bara lyssna på dem, högerklickar du på länken “Ladda ner föredraget” och väljer “Spara som” eller motsvarande för din webbläsare.