Sebastian Seung: I am my connectome

Sebastian Seung: Ich bin mein Connectome

247,777 views ・ 2010-09-28

TED


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Übersetzung: Jan Weidner Lektorat: Alex Boos
00:17
We live in in a remarkable time,
0
17260
3000
Wir leben in einer bemerkenswerten Zeit
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the age of genomics.
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20260
3000
dem Genzeitalter.
00:23
Your genome is the entire sequence of your DNA.
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23260
3000
Ihr Genom is die komplette Sequenz ihrer DNA.
00:26
Your sequence and mine are slightly different.
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26260
3000
Ihre und meine Sequenz unterscheiden sich nur wenig.
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That's why we look different.
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29260
2000
Deshalb sehen wir unterschiedlich aus.
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I've got brown eyes;
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31260
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Ich habe braune Augen.
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you might have blue or gray.
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33260
3000
Sie mögen blaue oder graue haben.
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But it's not just skin-deep.
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36260
2000
Aber dies ist nich nur äußerlich.
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The headlines tell us
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38260
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Die Schlagzeilen berichten,
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that genes can give us scary diseases,
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40260
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dass Gene schreckliche Krankheiten verursachen können,
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maybe even shape our personality,
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43260
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vielleicht sogar unseren Charakter formen
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or give us mental disorders.
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oder psychische Störungen hervorrufen.
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Our genes seem to have
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Unsere Gene scheinen
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awesome power over our destinies.
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eine seltsame Macht über unsere Schicksale zu haben.
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And yet, I would like to think
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Und dennoch, ich gehe davon aus,
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that I am more than my genes.
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dass ich mehr bin als meine Gene.
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What do you guys think?
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Was denken Sie?
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Are you more than your genes?
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Sind sie mehr als Ihre Gene?
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(Audience: Yes.) Yes?
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(Zuschauer: Ja.) Ja?
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I think some people agree with me.
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Ich denke einige stimmen mir zu.
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I think we should make a statement.
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Ich denke wir sollten ein Statement abgeben.
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I think we should say it all together.
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Ich denke wir sollte es alle gemeinsam sagen.
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All right: "I'm more than my genes" -- all together.
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3000
In Ordnung: "Ich bin mehr als meine Gene" – alle gemeinsam.
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Everybody: I am more than my genes.
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83260
4000
Alle: Ich bin mehr als meine Gene.
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(Cheering)
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2000
(Jubel)
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Sebastian Seung: What am I?
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2000
Sebastian Seung: Was bin ich?
01:32
(Laughter)
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92260
3000
(Gelächter)
01:35
I am my connectome.
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95260
3000
Ich bin mein Connectome.
01:40
Now, since you guys are really great,
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2000
Nachdem das so gut mit euch geklappt hat
01:42
maybe you can humor me and say this all together too.
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102260
2000
könnt ihr mir vielleicht den Gefallen tun und dies ebenfalls gemeinsam sagen.
01:44
(Laughter)
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104260
2000
(Gelächter)
01:46
Right. All together now.
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106260
2000
Genau, jetzt alle gemeinsam:
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Everybody: I am my connectome.
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3000
Alle: Ich bin mein Connectome.
01:53
SS: That sounded great.
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113260
2000
Sebastian Seung: Das klang Klasse.
01:55
You know, you guys are so great, you don't even know what a connectome is,
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115260
2000
Wisst ihr, ihr seid klasse, ihr wisst noch nicht mal was ein Connectome ist
01:57
and you're willing to play along with me.
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2000
und seid bereit mitzumachen.
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I could just go home now.
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119260
3000
Ich kann jetzt nach Hause gehen.
02:02
Well, so far only one connectome is known,
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122260
3000
Nun, bisher ist nur ein Connectome bekannt,
02:05
that of this tiny worm.
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125260
3000
jenes dieses kleinen Wurms.
02:08
Its modest nervous system
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2000
Dieses schlichte Nervensystem
02:10
consists of just 300 neurons.
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130260
2000
besteht aus gerade 300 Neuronen.
02:12
And in the 1970s and '80s,
41
132260
2000
In den 70ern und 80ern
02:14
a team of scientists
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134260
2000
kartierte ein Team aus Wissenschaftlern
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mapped all 7,000 connections
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136260
2000
alle 7000 Verbindungen
02:18
between the neurons.
44
138260
2000
zwischen den Nervenzellen.
02:21
In this diagram, every node is a neuron,
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141260
2000
In diesem Diagramm ist jeder Knoten eine Nervenzellen
02:23
and every line is a connection.
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143260
2000
und jede Linie ist eine Verbindung.
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This is the connectome
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145260
2000
Dies ist das Connectome
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of the worm C. elegans.
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147260
4000
des Wurms C. elegans.
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Your connectome is far more complex than this
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151260
3000
Euer Connectome ist wesentlich komplexer als jenes,
02:34
because your brain
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154260
2000
weil euer Gehirn
02:36
contains 100 billion neurons
51
156260
2000
über 100 Milliarden Nervenzellen
02:38
and 10,000 times as many connections.
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158260
3000
und 10 000 mal mehr Verbindungen beinhaltet.
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There's a diagram like this for your brain,
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2000
Es gibt ein ähnliche Graphik für euer Gehirn,
02:43
but there's no way it would fit on this slide.
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163260
3000
es würde aber niemals auf diese Folie passen.
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Your connectome contains one million times more connections
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167260
3000
Euer Connectome beinhaltet eine Milliarde mal mehr Verbindungen
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than your genome has letters.
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170260
3000
als euer Genom Buchstaben hat.
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That's a lot of information.
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173260
2000
Das ist eine Menge Information.
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What's in that information?
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3000
Welche Information?
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We don't know for sure, but there are theories.
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179260
3000
Wir wissen es nicht genau, aber es gibt Theorien.
03:02
Since the 19th century, neuroscientists have speculated
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182260
3000
Seit dem 19. Jahrhundert haben Neurowissenschaftler spekuliert
03:05
that maybe your memories --
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185260
2000
dass vielleicht eure Erinnerungen –
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the information that makes you, you --
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187260
2000
die Informationen, die euch ausmachen –
03:09
maybe your memories are stored
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189260
2000
dass diese Erinnerungen
03:11
in the connections between your brain's neurons.
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191260
2000
in den Verbindungen zwischen den einzelnen Nervenzellen eures Gehirns gespeichert sind.
03:15
And perhaps other aspects of your personal identity --
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2000
Und vielleicht andere Aspekte euerer Persönlichkeit –
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maybe your personality and your intellect --
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3000
vielleicht eure Persönlichkeit und euer Verstand –
03:20
maybe they're also encoded
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200260
2000
vielleicht sind sie ebenso in den Verbindungen
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in the connections between your neurons.
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202260
3000
zwischen den Nervenzellen verschlüsselt.
03:26
And so now you can see why I proposed this hypothesis:
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206260
3000
Das ist der Grund warum ich diese Hypothese vorschlage:
03:29
I am my connectome.
70
209260
3000
Ich bin mein Connectome.
03:32
I didn't ask you to chant it because it's true;
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212260
3000
Ich habe euch nicht gebeten es zu skandieren weil es wahr ist,
03:35
I just want you to remember it.
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215260
2000
sondern um euch daran zu erinnern.
03:37
And in fact, we don't know if this hypothesis is correct,
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217260
2000
Und in der Tat wissen wir nicht, ob diese Hypothese richtig ist,
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because we have never had technologies
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219260
2000
weil wir bisher keine Technologie hatten,
03:41
powerful enough to test it.
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221260
2000
die mächtig genug ist diese zu testen.
03:44
Finding that worm connectome
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224260
3000
Das Connectome des Wurms als Ergebnis
03:47
took over a dozen years of tedious labor.
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227260
3000
braucht mehr als ein Dutzend mühsamer Jahre an Arbeit.
03:50
And to find the connectomes of brains more like our own,
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230260
3000
Um das Connectome eines Gehirns, so wie euer eigenes, zu finden
03:53
we need more sophisticated technologies, that are automated,
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233260
3000
brauchen wir mehr hoch entwickelte automatisierte Technologien,
03:56
that will speed up the process of finding connectomes.
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236260
3000
welche den Prozess des Suchens nach dem Connectome beschleunigt.
03:59
And in the next few minutes, I'll tell you about some of these technologies,
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239260
3000
In den nächsten Minuten werde ich Ihnen etwas über diese Technologien erzählen,
04:02
which are currently under development
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242260
2000
welche momentan entwickelt werden;
04:04
in my lab and the labs of my collaborators.
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244260
3000
in meinem Labor und in den Laboren meiner Mitarbeiter.
04:08
Now you've probably seen pictures of neurons before.
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248260
3000
Sie haben vielleicht vorher schon Bilder von Nervenzellen gesehen.
04:11
You can recognize them instantly
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251260
2000
Sie können sie sofort erkennen
04:13
by their fantastic shapes.
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253260
3000
an ihren fantastischen Formen.
04:16
They extend long and delicate branches,
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256260
3000
Sie erstrecken sich als feingliedrige Äste
04:19
and in short, they look like trees.
88
259260
3000
und um es kurz zu machen, sie sehen aus wie Bäume.
04:22
But this is just a single neuron.
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262260
3000
Aber dies ist nur eine einzige Nervenzelle.
04:25
In order to find connectomes,
90
265260
2000
Um ein Connectome zu finden
04:27
we have to see all the neurons at the same time.
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267260
3000
müssen wir alle Nervenzellen gleichzeitig sehen.
04:30
So let's meet Bobby Kasthuri,
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270260
2000
Lernen wir Bobby Kasthuri kennen
04:32
who works in the laboratory of Jeff Lichtman
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272260
2000
er arbeitet im Labor von Jeff Lichtman
04:34
at Harvard University.
94
274260
2000
an der Harvard Universität.
04:36
Bobby is holding fantastically thin slices
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276260
2000
Bobby hält erstaunlich dünne Schnitte
04:38
of a mouse brain.
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278260
2000
eines Mausgehirns.
04:40
And we're zooming in by a factor of 100,000 times
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280260
3000
Wir vergrößern um einen Faktor größer als 100.000,
04:44
to obtain the resolution,
98
284260
2000
um die Auflösung zu erhalten,
04:46
so that we can see the branches of neurons all at the same time.
99
286260
3000
so dass wir die Verzweigungen der Nervenzellen gleichzeitig sehen können.
04:50
Except, you still may not really recognize them,
100
290260
3000
Bis auf wenige Ausnahme mögen Sie sie noch nicht erkennen,
04:53
and that's because we have to work in three dimensions.
101
293260
3000
weil wir dreidimensional arbeiten müssen.
04:56
If we take many images of many slices of the brain
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296260
2000
Wenn wir viele Bilder von vielen Teilen des Gehirns nehmen
04:58
and stack them up,
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298260
2000
und stapeln,
05:00
we get a three-dimensional image.
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300260
2000
erhalten wir ein dreidimensionales Bild.
05:02
And still, you may not see the branches.
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302260
2000
Und Sie mögen immer noch nicht die Verzweigung sehen
05:04
So we start at the top,
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304260
2000
deshalb fangen wir oben an
05:06
and we color in the cross-section of one branch in red,
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306260
3000
und färben die Schnittfläche eines Zweiges in Rot
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and we do that for the next slice
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309260
2000
und wiederholen dies für den nächsten Schnitt
05:11
and for the next slice.
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311260
2000
und für den nächsten Schnitt.
05:13
And we keep on doing that,
110
313260
2000
Und wir machen das
05:15
slice after slice.
111
315260
3000
Schnitt für Schnitt.
05:18
If we continue through the entire stack,
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318260
2000
Wenn wir dies für den gesamten Stapel tun
05:20
we can reconstruct the three-dimensional shape
113
320260
3000
können wir eine dreidimensionale Form
05:23
of a small fragment of a branch of a neuron.
114
323260
3000
eines kleinen Teils eines Zweiges einer Nervenzelle rekonstruieren.
05:26
And we can do that for another neuron in green.
115
326260
2000
Wir können das für eine andere Nervenzelle in Grün machen.
05:28
And you can see that the green neuron touches the red neuron
116
328260
2000
und sie können sehen, das die grüne Nervenzelle die rote
05:30
at two locations,
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330260
2000
an zwei Stellen berührt,
05:32
and these are what are called synapses.
118
332260
2000
diese Stellen nennen wir Synapsen.
05:34
Let's zoom in on one synapse,
119
334260
2000
Vergrößern wir eine Synapse
05:36
and keep your eyes on the interior of the green neuron.
120
336260
3000
und konzentrieren uns auf das Innere der grünen Nervenzelle,
05:39
You should see small circles --
121
339260
2000
dann sehen Sie kleine Kreise.
05:41
these are called vesicles.
122
341260
3000
Diese nennen wir Bläschen.
05:44
They contain a molecule know as a neurotransmitter.
123
344260
3000
Sie enthalten ein Molekül, welches wir als Neurotransmitter kennen.
05:47
And so when the green neuron wants to communicate,
124
347260
2000
Wenn also die grüne Nervenzelle kommunizieren möchte,
05:49
it wants to send a message to the red neuron,
125
349260
2000
um eine Nachricht an die rote Nervenzelle zu schicken,
05:51
it spits out neurotransmitter.
126
351260
3000
schüttet sie Neurotransmitter aus.
05:54
At the synapse, the two neurons
127
354260
2000
An der Synapse sind die beiden Nervenzellen
05:56
are said to be connected
128
356260
2000
sozusagen verbunden
05:58
like two friends talking on the telephone.
129
358260
3000
wie zwei Freunde, die telefonieren.
06:02
So you see how to find a synapse.
130
362260
2000
Nun wissen wir, wie eine Synapse zu finden ist.
06:04
How can we find an entire connectome?
131
364260
3000
Wie können wir ein gesamtes Connectome finden?
06:07
Well, we take this three-dimensional stack of images
132
367260
3000
Wir nehmen diesen dreidimensionalen Bilderstapel
06:10
and treat it as a gigantic three-dimensional coloring book.
133
370260
3000
und behandeln ihn als gigantisches dreidimensionales Malbuch.
06:13
We color every neuron in, in a different color,
134
373260
3000
Wir färben jede Nervenzelle in einer unterschiedlichen Farbe
06:16
and then we look through all of the images,
135
376260
2000
und wenn wir alle Bilder betrachten
06:18
find the synapses
136
378260
2000
finden wir die Synapsen
06:20
and note the colors of the two neurons involved in each synapse.
137
380260
3000
und beachten wir die Farben der beiden beteiligten Nervenzellen,
06:23
If we can do that throughout all the images,
138
383260
3000
wenn wir das für alle Bilder machen
06:26
we could find a connectome.
139
386260
2000
finden wir ein Connectome.
06:29
Now, at this point,
140
389260
2000
In diesem Moment
06:31
you've learned the basics of neurons and synapses.
141
391260
2000
habt ihr die Grundkenntnisse über Nervenzellen und Synapsen gelernt.
06:33
And so I think we're ready to tackle
142
393260
2000
Deshalb denke ich, sind wir in der Lage
06:35
one of the most important questions in neuroscience:
143
395260
3000
eine der wichtigsten Fragen der Neurowissenschaft anzugehen:
06:39
how are the brains of men and women different?
144
399260
3000
Wie unterscheiden sich die Gehirne von Männern und Frauen?
06:42
(Laughter)
145
402260
2000
(Gelächter)
06:44
According to this self-help book,
146
404260
2000
Laut diesem Sebsthilfebuch
06:46
guys brains are like waffles;
147
406260
2000
sind Männergehirne wie Waffeln;
06:48
they keep their lives compartmentalized in boxes.
148
408260
3000
sie gliedern ihr Leben in Kisten.
06:51
Girls' brains are like spaghetti;
149
411260
3000
Frauengehirne sind wie Spaghetti;
06:54
everything in their life is connected to everything else.
150
414260
3000
alles in ihrem Leben ist mit allem verbunden
06:57
(Laughter)
151
417260
2000
(Gelächter)
06:59
You guys are laughing,
152
419260
2000
Ihr lacht,
07:01
but you know, this book changed my life.
153
421260
2000
aber, wisst ihr, dieses Buch hat mein Leben verändert.
07:03
(Laughter)
154
423260
2000
(Gelächter)
07:07
But seriously, what's wrong with this?
155
427260
3000
Ernsthaft, was ist daran falsch?
07:10
You already know enough to tell me -- what's wrong with this statement?
156
430260
3000
Ihr wisst bereits genug um mir zu sagen was falsch ist an dieser Behauptung?
07:20
It doesn't matter whether you're a guy or girl,
157
440260
3000
Es spielt keine Rolle, ob ihr Mann oder Frau seid,
07:23
everyone's brains are like spaghetti.
158
443260
3000
jedes Gehirn ist wie Spaghetti.
07:26
Or maybe really, really fine capellini with branches.
159
446260
3000
oder vielmehr wie sehr, sehr feine Capellini mit Verästelungen.
07:30
Just as one strand of spaghetti
160
450260
2000
So wie ein Strang Spaghetti
07:32
contacts many other strands on your plate,
161
452260
3000
viele andere Stränge Spaghetti auf eurem Teller berührt,
07:35
one neuron touches many other neurons
162
455260
2000
berührt eine Nervenzelle viele andere Nervenzellen
07:37
through their entangled branches.
163
457260
2000
durch ihre verzweigten Äste.
07:39
One neuron can be connected to so many other neurons,
164
459260
3000
Eine Nervenzellen kann so viele andere Nervenzellen berühren,
07:42
because there can be synapses
165
462260
2000
weil an diesen Kontaktstellen
07:44
at these points of contact.
166
464260
3000
Synapsen entstehen können.
07:49
By now, you might have sort of lost perspective
167
469260
3000
Inzwischen haben Sie vielleicht ein wenig die Perspektive verloren
07:52
on how large this cube of brain tissue actually is.
168
472260
3000
wie groß dieser Würfel Hirngewebe wirklich ist.
07:55
And so let's do a series of comparisons to show you.
169
475260
3000
Ich zeige Ihnen eine Serie von Vergleichen.
07:58
I assure you, this is very tiny. It's just six microns on a side.
170
478260
3000
Ich versichere ihnen, dies ist sehr klein. Es sind nur sechs Mikrometer.
08:03
So, here's how it stacks up against an entire neuron.
171
483260
3000
hier im Vergleich zu einer ganzen Nervenzelle
08:06
And you can tell that, really, only the smallest fragments of branches
172
486260
3000
und sie sehen, nur die kleinsten Teile der Verästelung
08:09
are contained inside this cube.
173
489260
3000
sind innerhalb dieses Würfels.
08:12
And a neuron, well, that's smaller than brain.
174
492260
3000
Eine Nervenzelle, dass ist kleiner als ein Gehirn.
08:17
And that's just a mouse brain --
175
497260
2000
und das ist nur ein Mäusegehirn.
08:21
it's a lot smaller than a human brain.
176
501260
3000
Es ist viel kleiner als ein menschliches Gehrin.
08:25
So when show my friends this,
177
505260
2000
Wenn ich meinen Freunden dies gezeigt habe,
08:27
sometimes they've told me,
178
507260
2000
haben sie mir manchmal gesagt,
08:29
"You know, Sebastian, you should just give up.
179
509260
3000
"Weißt du, Sebastian, warum gibst du nicht einfach aus?
08:32
Neuroscience is hopeless."
180
512260
2000
Neurowissenschaft ist hoffnungslos.
08:34
Because if you look at a brain with your naked eye,
181
514260
2000
Wenn wir ein Gehirn mit unserem bloßen Auge betrachten
08:36
you don't really see how complex it is,
182
516260
2000
sehen wir nicht wie komplex es ist,
08:38
but when you use a microscope,
183
518260
2000
aber wenn wir ein Mikroskop benutzen
08:40
finally the hidden complexity is revealed.
184
520260
3000
wird die versteckte Komplexität schließlich aufgedeckt.
08:45
In the 17th century,
185
525260
2000
Im 17. Jahrhundert
08:47
the mathematician and philosopher, Blaise Pascal,
186
527260
2000
schrieb der Mathematiker und Philosoph, Blaise Pascal,
08:49
wrote of his dread of the infinite,
187
529260
3000
über seine Furcht vor dem Unendlichen.
08:52
his feeling of insignificance
188
532260
2000
sein Gefühl der Bedeutungslosigkeit
08:54
at contemplating the vast reaches of outer space.
189
534260
3000
bei Betrachtung der enormen Ausmaße des Weltalls.
08:59
And, as a scientist,
190
539260
2000
Und, als ein Wissenschaftler,
09:01
I'm not supposed to talk about my feelings --
191
541260
3000
sollte ich nicht über meine Gefühle reden.
09:04
too much information, professor.
192
544260
2000
Zu viel Information, Professor.
09:06
(Laughter)
193
546260
2000
(Gelächter)
09:08
But may I?
194
548260
2000
Aber darf ich?
09:10
(Laughter)
195
550260
2000
(Gelächter)
09:12
(Applause)
196
552260
2000
(Applaus)
09:14
I feel curiosity,
197
554260
2000
Ich fühle Neugier
09:16
and I feel wonder,
198
556260
2000
und ich wundere mich
09:18
but at times I have also felt despair.
199
558260
3000
aber manchmal habe ich auch Verzweiflung gespürt.
09:22
Why did I choose to study
200
562260
2000
Warum habe ich mich entschieden
09:24
this organ that is so awesome in its complexity
201
564260
3000
dieses in seiner Komplexität so wunderbare Organ
09:27
that it might well be infinite?
202
567260
2000
dass es vielleicht unendlich ist, zu studieren?
09:29
It's absurd.
203
569260
2000
Es ist absurd.
09:31
How could we even dare to think
204
571260
2000
Wie konnte ich es wagen zu denken,
09:33
that we might ever understand this?
205
573260
3000
dass wir es jemals verstehen werden?
09:38
And yet, I persist in this quixotic endeavor.
206
578260
3000
Und doch, Ich beharre auf diesem abenteuerliche Unterfangen.
09:41
And indeed, these days I harbor new hopes.
207
581260
3000
und tatsächlich habe ich schöpfe ich heutzutage neue Hoffnung
09:45
Someday,
208
585260
2000
eines Tages
09:47
a fleet of microscopes will capture
209
587260
2000
mit einer Flotte von Mikroskopen
09:49
every neuron and every synapse
210
589260
2000
jede Nervenzelle und jede Synapse
09:51
in a vast database of images.
211
591260
3000
in einer enormen Bilderdatenbank zu erfassen.
09:54
And some day, artificially intelligent supercomputers
212
594260
3000
Und eines Tages, künstlich intelligente Supercomputer
09:57
will analyze the images without human assistance
213
597260
3000
diese Bilder ohne menschliche Hilfe analysieren werden
10:00
to summarize them in a connectome.
214
600260
3000
und sie in einem Connectome zusammenzufassen.
10:04
I do not know, but I hope that I will live to see that day,
215
604260
3000
Ich weiß es nicht, aber ich hoffe ich lebe lang genug, diesen Tag zu erleben.
10:08
because finding an entire human connectome
216
608260
2000
Denn das Erfassen eines gesamtes menschliches Connectome
10:10
is one of the greatest technological challenges of all time.
217
610260
3000
ist eine der größten technischen Herausforderungen aller Zeiten
10:13
It will take the work of generations to succeed.
218
613260
3000
Es wird die Arbeit von Generationen brauchen, um erfolgreich zu sein.
10:17
At the present time, my collaborators and I,
219
617260
3000
Zur Zeit arbeiten meine Mitarbeiter und ich,
10:20
what we're aiming for is much more modest --
220
620260
2000
auf ein wesentlich bescheideneres Ziel hin –
10:22
just to find partial connectomes
221
622260
2000
ein Teil eines Connectomes
10:24
of tiny chunks of mouse and human brain.
222
624260
3000
aus kleinen Stücken von Mäuse- und Menschengehirnen zu finden.
10:27
But even that will be enough for the first tests of this hypothesis
223
627260
3000
Selbst jene Stücke werden ausreichen für die ersten Tests der Hypothese
10:30
that I am my connectome.
224
630260
3000
das ich mein Connectome bin.
10:35
For now, let me try to convince you of the plausibility of this hypothesis,
225
635260
3000
Vorerst lassen sie mich versuchen sie von der Plausibilität dieser Hypothese zu überzeugen
10:38
that it's actually worth taking seriously.
226
638260
3000
dass sie es wirklich wert ist ernsthaft genommen zu werden.
10:42
As you grow during childhood
227
642260
2000
Während sie durch Ihre Kindheut wachsen
10:44
and age during adulthood,
228
644260
3000
und altern während des Erwachsenendaseins
10:47
your personal identity changes slowly.
229
647260
3000
ändert sich ihre Persönlichkeit langsam.
10:50
Likewise, every connectome
230
650260
2000
Zugleich ändert sich jedes Connectome
10:52
changes over time.
231
652260
2000
mit der Zeit.
10:55
What kinds of changes happen?
232
655260
2000
Welche Art von Veränderungen passieren?
10:57
Well, neurons, like trees,
233
657260
2000
Nun, Nervenzellen, wie auch Bäume,
10:59
can grow new branches,
234
659260
2000
können neue Zweige wachsen lassen
11:01
and they can lose old ones.
235
661260
3000
und alte verlieren.
11:04
Synapses can be created,
236
664260
3000
Synapsen können entstehen
11:07
and they can be eliminated.
237
667260
3000
und beseitigt werden.
11:10
And synapses can grow larger,
238
670260
2000
Synapsen können größer und
11:12
and they can grow smaller.
239
672260
3000
kleiner werden.
11:15
Second question:
240
675260
2000
Zweite Frage:
11:17
what causes these changes?
241
677260
3000
Was verursacht diese Veränderungen?
11:20
Well, it's true.
242
680260
2000
Nun, es stimmt,
11:22
To some extent, they are programmed by your genes.
243
682260
3000
dass bis zu einem gewissen Maße wir von unseren Genen bestimmt sind.
11:25
But that's not the whole story,
244
685260
2000
Dass ist aber nicht ganze Wahrheit,
11:27
because there are signals, electrical signals,
245
687260
2000
denn es gibt Signale, elektrische Impulse
11:29
that travel along the branches of neurons
246
689260
2000
die entlang der Verzweigungen der Nervenzellen wandern
11:31
and chemical signals
247
691260
2000
sowie chemische Signale
11:33
that jump across from branch to branch.
248
693260
2000
welche von Ast zu Ast wandern.
11:35
These signals are called neural activity.
249
695260
3000
Diese Signale werden neuronale Aktivität genannt.
11:38
And there's a lot of evidence
250
698260
2000
Und es gibt eine Menge Hinweise
11:40
that neural activity
251
700260
3000
dass in neuronale Aktivität
11:43
is encoding our thoughts, feelings and perceptions,
252
703260
3000
unsere Gedanken, Gefühle und Wahrnehmung
11:46
our mental experiences.
253
706260
2000
sowie unsere geistige Erfahrung verschlüsselt ist.
11:48
And there's a lot of evidence that neural activity
254
708260
3000
Und es gibt eine Menge Hinweise darauf, dass neuronale Aktivität
11:51
can cause your connections to change.
255
711260
3000
unsere Verbindungen verändern kann.
11:54
And if you put those two facts together,
256
714260
3000
Und wenn wir diese beiden Tatsachen zusammennehmen
11:57
it means that your experiences
257
717260
2000
bedeutet dies, dass unsere Erlebnisse
11:59
can change your connectome.
258
719260
3000
unser Connectome verändern können.
12:02
And that's why every connectome is unique,
259
722260
2000
Aus diesem Grund ist jedes Connectome einzigartig,
12:04
even those of genetically identical twins.
260
724260
3000
sogar solche genetisch identischer Zwillinge.
12:08
The connectome is where nature meets nurture.
261
728260
3000
Im Connectome treffen sich Veranlagung und Erziehung.
12:12
And it might true
262
732260
2000
Es mag stimmen,
12:14
that just the mere act of thinking
263
734260
2000
dass nur der bloße Akt des Denkens
12:16
can change your connectome --
264
736260
2000
unser Connectome verändern kann
12:18
an idea that you may find empowering.
265
738260
3000
eine Idee, die sie als bereichernd empfinden.
12:24
What's in this picture?
266
744260
2000
Was sehen sie in diesem Bild?
12:28
A cool and refreshing stream of water, you say.
267
748260
3000
Sie mögen erwidern: Einen angenehmen erfrischenden Flusslauf.
12:32
What else is in this picture?
268
752260
2000
Was noch?
12:37
Do not forget that groove in the Earth
269
757260
2000
Vergessen sie nicht die Vertiefung in der Erde
12:39
called the stream bed.
270
759260
3000
Flussbett genannt.
12:42
Without it, the water would not know in which direction to flow.
271
762260
3000
Ohne wüsste das Wasser nicht in welche Richtung es fließen sollte,
12:45
And with the stream,
272
765260
2000
und mit dem Bach
12:47
I would like to propose a metaphor
273
767260
2000
möchte ich eine Metapher vorschlagen:
12:49
for the relationship between neural activity
274
769260
2000
für die Beziehung zwischen neuronaler Aktivität
12:51
and connectivity.
275
771260
2000
und Verbindung.
12:54
Neural activity is constantly changing.
276
774260
3000
Die neuronale Aktivität verändert sich konstant.
12:57
It's like the water of the stream; it never sits still.
277
777260
3000
Sie ist wie das Wasser des Bachs; es steht niemals still.
13:00
The connections
278
780260
2000
Die Verbindungen
13:02
of the brain's neural network
279
782260
2000
des neuronalen Netzes im Gehirn
13:04
determines the pathways
280
784260
2000
bestimmen die Pfade
13:06
along which neural activity flows.
281
786260
2000
anhand welcher die neuronale Aktivität fließt.
13:08
And so the connectome is like bed of the stream;
282
788260
3000
Und so ist das Connectome wie das Flussbett.
13:13
but the metaphor is richer than that,
283
793260
3000
Aber die Metapher ist vielschichtiger.
13:16
because it's true that the stream bed
284
796260
3000
Es stimmt, dass das Flussbett
13:19
guides the flow of the water,
285
799260
2000
den Fluss des Wassers lenkt,
13:21
but over long timescales,
286
801260
2000
aber über lange Zeiträume
13:23
the water also reshapes the bed of the stream.
287
803260
3000
verformt das Wasser ebenso das Flussbett.
13:26
And as I told you just now,
288
806260
2000
Und wie ich ihnen eben gerade erzählt habe,
13:28
neural activity can change the connectome.
289
808260
3000
kann die neuronale Aktivität das Connectome verändern.
13:33
And if you'll allow me to ascend
290
813260
2000
Und erlauben sie mir in
13:35
to metaphorical heights,
291
815260
3000
metaphorische Höhen aufzusteigen,
13:38
I will remind you that neural activity
292
818260
3000
ich möchte ich sie daran erinnern, dass neuronale Aktivität
13:41
is the physical basis -- or so neuroscientists think --
293
821260
2000
die physische Basis – so glauben die Neurowissenschaftler –
13:43
of thoughts, feelings and perceptions.
294
823260
3000
der Gedanken, Gefühle und Wahrnehmungen ist.
13:46
And so we might even speak of
295
826260
2000
Und wir können sogar vom
13:48
the stream of consciousness.
296
828260
2000
Bewusstseinsstrom sprechen.
13:50
Neural activity is its water,
297
830260
3000
Neuronale Aktivität ist das Wasser
13:53
and the connectome is its bed.
298
833260
3000
sowie das Connectome sein Bett ist.
13:57
So let's return from the heights of metaphor
299
837260
2000
Kehren wir von den metaphorischen Höhen
13:59
and return to science.
300
839260
2000
zurück zur Wissenschaft.
14:01
Suppose our technologies for finding connectomes
301
841260
2000
Nehmen wir an unsere Technologien zum Entdecken eines Connectomes
14:03
actually work.
302
843260
2000
funktionieren wirklich.
14:05
How will we go about testing the hypothesis
303
845260
2000
Wie werden wir die Hypothese
14:07
"I am my connectome?"
304
847260
3000
"Ich bin mein Connectome" testen?
14:10
Well, I propose a direct test.
305
850260
3000
Nun, ich schlage einen unmittelbaren Test vor.
14:13
Let us attempt
306
853260
2000
Lasst uns versuchen
14:15
to read out memories from connectomes.
307
855260
3000
Erinnerungen aus einem Connectome auszulesen.
14:18
Consider the memory
308
858260
2000
Betrachten wir das Gedächtnis
14:20
of long temporal sequences of movements,
309
860260
3000
als eine lange temporäre Sequenz von Bewegungen,
14:23
like a pianist playing a Beethoven sonata.
310
863260
3000
wie zum Beispiel ein Pianist eine Beethoven Sonate spielt.
14:26
According to a theory that dates back to the 19th century,
311
866260
3000
Laut einer Theorie, die auf das 19te Jahrhundert zurück geht
14:29
such memories are stored
312
869260
2000
werden solche Erinnerungen
14:31
as chains of synaptic connections inside your brain.
313
871260
3000
als Ketten von synaptischen Verbindungen innerhalb unseres Gehirns gespeichert.
14:35
Because, if the first neurons in the chain are activated,
314
875260
3000
Wenn die ersten Nervenzellen in der Kette aktiviert werden
14:38
through their synapses they send messages to the second neurons, which are activated,
315
878260
3000
senden diese durch ihre Synapsen die Botschaft an die zweite Nervenzellen, welche wieder aktiviert wird
14:41
and so on down the line,
316
881260
2000
und so weiter uns so fort,
14:43
like a chain of falling dominoes.
317
883260
2000
wie eine Kette fallender Dominosteine.
14:45
And this sequence of neural activation
318
885260
2000
Diese Sequenz von neuronaler Aktivität
14:47
is hypothesized to be the neural basis
319
887260
3000
könnte hypothetisch die neuronale Basis
14:50
of those sequence of movements.
320
890260
2000
solcher Bewegungsabläufe sein.
14:52
So one way of trying to test the theory
321
892260
2000
Eine Möglichkeit die Theorie zu testen
14:54
is to look for such chains
322
894260
2000
ist nach solchen Ketten
14:56
inside connectomes.
323
896260
2000
innerhalb eines Connectomes zu suchen.
14:58
But it won't be easy, because they're not going to look like this.
324
898260
3000
Das ist allerdings nicht einfach, weil sie natürlich nicht so aussehen.
15:01
They're going to be scrambled up.
325
901260
2000
Sie werden chaotisch aufgewickelt sein.
15:03
So we'll have to use our computers
326
903260
2000
Wir müssen also unsere Computer benutzen
15:05
to try to unscramble the chain.
327
905260
3000
um diese Ketten zu entwirren.
15:08
And if we can do that,
328
908260
2000
Wenn wir das können,
15:10
the sequence of the neurons we recover from that unscrambling
329
910260
3000
wird die Nervenzellensequenz, die wir durch das entwirren erhalten
15:13
will be a prediction of the pattern of neural activity
330
913260
3000
eine Vorhersage der Muster der neuronalen Aktivität sein
15:16
that is replayed in the brain during memory recall.
331
916260
3000
welche abgespielt wird während des Erinnerungsprozesses.
15:19
And if that were successful,
332
919260
2000
Wenn wir das geschafft haben,
15:21
that would be the first example of reading a memory from a connectome.
333
921260
3000
wäre dies ein erstes Beispiel für das Auslesen einer Erinnerung aus einem Connectome.
15:28
(Laughter)
334
928260
2000
(Gelächter)
15:30
What a mess --
335
930260
2000
Was für eine Unordnung.
15:33
have you ever tried to wire up a system
336
933260
2000
Haben sie jemals versucht solch ein komplexes
15:35
as complex as this?
337
935260
2000
System wie dieses zu verkabeln?
15:37
I hope not.
338
937260
2000
Ich hoffe nicht.
15:39
But if you have, you know it's very easy to make a mistake.
339
939260
3000
Aber wenn sie haben, dann wissen Sie, dass sehr leicht Fehler passieren.
15:45
The branches of neurons are like the wires of the brain.
340
945260
2000
Die Nervenzellenzweige sind wie Adern des Gehirns.
15:47
Can anyone guess: what's the total length of wires in your brain?
341
947260
4000
Kann jemand die Gesamtlänge innerhalb Ihres Gehirns schätzen?
15:54
I'll give you a hint. It's a big number.
342
954260
2000
Ich gebe Euch einen Hinweis. Es ist eine hohe Zahl.
15:56
(Laughter)
343
956260
2000
(Gelächter)
15:59
I estimate, millions of miles,
344
959260
3000
Ich schätze Milliarden von Meilen.
16:02
all packed in your skull.
345
962260
3000
Alle verpackt in unserem Schädel.
16:05
And if you appreciate that number,
346
965260
2000
Wenn Sie diese Zahl würdigen,
16:07
you can easily see
347
967260
2000
dann können sie leicht erahnen
16:09
there is huge potential for mis-wiring of the brain.
348
969260
2000
dass es ein großes Potential für Fehlverbindungen im Gehirn gibt.
16:11
And indeed, the popular press loves headlines like,
349
971260
3000
Und tatsächlich, die Boulevardpresse liebt Schlagzeilen wie
16:14
"Anorexic brains are wired differently,"
350
974260
2000
"Gehirne Magersüchtiger sind anders verknüpft"
16:16
or "Autistic brains are wired differently."
351
976260
2000
oder "Gehirne von Autisten sind anders verknüpft."
16:18
These are plausible claims,
352
978260
2000
Dies sind glaubhafte Behauptungen,
16:20
but in truth,
353
980260
2000
aber in Wahrheit
16:22
we can't see the brain's wiring clearly enough
354
982260
2000
können wir die Verknüpfungen des Gehirns nicht klar genug sehen
16:24
to tell if these are really true.
355
984260
2000
um dies wirklich zu beurteilen.
16:26
And so the technologies for seeing connectomes
356
986260
3000
Deshalb werden uns die Techniken zum Entdecken eines Connectomes
16:29
will allow us to finally
357
989260
2000
endlich erlauben
16:31
read mis-wiring of the brain,
358
991260
2000
falsche Verknüpfungen im Gehirn auszulesen
16:33
to see mental disorders in connectomes.
359
993260
3000
und Geistesstörungen im Connectome zu entdecken.
16:40
Sometimes the best way to test a hypothesis
360
1000260
3000
Manchmal ist der beste Weg eine Hypothese zu testen
16:43
is to consider its most extreme implication.
361
1003260
3000
die extremsten Folgen zu betrachten.
16:46
Philosophers know this game very well.
362
1006260
3000
Philosophen kennen diese Vorgehensweise sehr gut.
16:50
If you believe that I am my connectome,
363
1010260
3000
Wenn sie an "Ich bin mein Connectome" glauben,
16:53
I think you must also accept the idea
364
1013260
3000
dann müssen sie meiner Meinung nach auch die Idee
16:56
that death is the destruction
365
1016260
2000
akzeptieren, dass der Tod die Zerstörung
16:58
of your connectome.
366
1018260
3000
des Connectomes ist.
17:02
I mention this because there are prophets today
367
1022260
3000
Ich erwähne dies, weil es heutzutage Propheten gibt,
17:05
who claim that technology
368
1025260
3000
die Behaupten das die Technik
17:08
will fundamentally alter the human condition
369
1028260
3000
die menschliche Lebensweise grundlegend ändern wird
17:11
and perhaps even transform the human species.
370
1031260
3000
oder sogar die gesamte Menschheit.
17:14
One of their most cherished dreams
371
1034260
3000
Eine ihrer langgehegten Träume
17:17
is to cheat death
372
1037260
2000
ist es, den Tod durch
17:19
by that practice known as cryonics.
373
1039260
2000
ein Verfahren namens Kryonik zu überlisten.
17:21
If you pay 100,000 dollars,
374
1041260
2000
Für 100.000 Dollar
17:23
you can arrange to have your body frozen after death
375
1043260
3000
können Sie vereinbaren, dass ihr Körper nach ihrem Tod eingefroren
17:26
and stored in liquid nitrogen
376
1046260
2000
und in flüssigen Stickstoff
17:28
in one of these tanks in an Arizona warehouse,
377
1048260
2000
in einem dieser Behälter in einem Lagerhaus in Arizona gelagert wird,
17:30
awaiting a future civilization
378
1050260
2000
um eine zukünftige Zivilisation abzuwarten,
17:32
that is advanced to resurrect you.
379
1052260
3000
die fortschrittlich genug ist um sie wiederzubeleben.
17:36
Should we ridicule the modern seekers of immortality,
380
1056260
2000
Sollten wir diese modernen Sucher nach Unsterblichkeit verspotten,
17:38
calling them fools?
381
1058260
2000
sie Narren nennen?
17:40
Or will they someday chuckle
382
1060260
2000
Oder werden sie eines Tages
17:42
over our graves?
383
1062260
2000
über unseren Gräbern in sich hineinlachen.
17:45
I don't know --
384
1065260
2000
Ich weiß es nicht.
17:47
I prefer to test their beliefs, scientifically.
385
1067260
3000
Ich ziehe es vor ihren Glauben wissenschaftlich in Frage zu stellen.
17:50
I propose that we attempt to find a connectome
386
1070260
2000
Ich schlage vor wir versuchen ein Connectome
17:52
of a frozen brain.
387
1072260
2000
in einem gefrorenen Gehirn zu finden.
17:54
We know that damage to the brain
388
1074260
2000
Wir wissen das der Schaden am Gehirn
17:56
occurs after death and during freezing.
389
1076260
2000
kurz nach dem Tod durch Frost verursacht wird.
17:58
The question is: has that damage erased the connectome?
390
1078260
3000
Die Frage ist: Löscht dieser Schaden das Connectome aus?
18:01
If it has, there is no way that any future civilization
391
1081260
3000
Wenn das der Fall ist, gibt es keinen Weg, dass eine zukünftige Zivilisation
18:04
will be able to recover the memories of these frozen brains.
392
1084260
3000
in der Lage sein wird, Erinnerungen aus diesen gefrorenen Gehirnen wiederherzustellen.
18:07
Resurrection might succeed for the body,
393
1087260
2000
Auferstehung mag für den Körper funktionieren,
18:09
but not for the mind.
394
1089260
2000
aber nicht für den Verstand.
18:11
On the other hand, if the connectome is still intact,
395
1091260
3000
Ist andererseits das Connectome immer noch intakt
18:14
we cannot ridicule the claims of cryonics so easily.
396
1094260
3000
können wir nicht so einfach die Behauptung der Kyonik verspotten.
18:20
I've described a quest
397
1100260
2000
Ich habe eine suche Beschrieben,
18:22
that begins in the world of the very small,
398
1102260
3000
welche im Mikrokosmos beginnt
18:25
and propels us to the world of the far future.
399
1105260
3000
und uns in die weite Welt der Zukunft führt.
18:28
Connectomes will mark a turning point in human history.
400
1108260
3000
Connectomes werden einen Wendepunkt in der Geschichte der Menschen darstellen.
18:32
As we evolved from our ape-like ancestors
401
1112260
2000
Als wir von unseren tierischen Verwandten
18:34
on the African savanna,
402
1114260
2000
aus der afrikanischen Savanne entwickelt haben,
18:36
what distinguished us was our larger brains.
403
1116260
3000
zeichneten uns unsere größeren Gehirne aus.
18:40
We have used our brains to fashion
404
1120260
2000
Wir haben unsere Gehirne benutzt um
18:42
ever more amazing technologies.
405
1122260
3000
immer faszinierendere Technik zu entwickeln
18:45
Eventually, these technologies will become so powerful
406
1125260
3000
Eventuell wird diese Technik in der Lage sein,
18:48
that we will use them to know ourselves
407
1128260
3000
dass wir uns selber kennenlernen
18:51
by deconstructing and reconstructing
408
1131260
3000
durch Auseinandernehmen und Zusammensetzen
18:54
our own brains.
409
1134260
3000
unseres eigenen Gehirns.
18:57
I believe that this voyage of self-discovery
410
1137260
3000
Ich glaube, das diese weiter Reise der Selbsterkenntnis
19:00
is not just for scientists,
411
1140260
3000
ist nicht nur für Wissenschaftler,
19:03
but for all of us.
412
1143260
2000
sondern für uns alle.
19:05
And I'm grateful for the opportunity to share this voyage with you today.
413
1145260
3000
Ich bin dankbar für diese Gelegenheit diese weite Reise mit Ihnen heute zu teilen.
19:08
Thank you.
414
1148260
2000
Vielen Dank.
19:10
(Applause)
415
1150260
8000
(Applaus)
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