Ray Kurzweil: Get ready for hybrid thinking

Ray Kurzweil: Bereit für das hybride Denken?

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TED


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Übersetzung: Rafael Barranco-Droege Lektorat: Angelika Lueckert Leon
00:12
Let me tell you a story.
0
12988
2316
Ich erzähle Ihnen eine Geschichte, die sich vor 200 Mio. Jahren abspielte.
00:15
It goes back 200 million years.
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15304
1799
00:17
It's a story of the neocortex,
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17103
1984
Es ist die Geschichte des Neokortex, was so viel wie "Neurinde" heißt.
00:19
which means "new rind."
3
19087
1974
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So in these early mammals,
4
21061
2431
Bei den frühen Säugetieren
00:23
because only mammals have a neocortex,
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23492
2055
-- nur Säugetiere haben einen Neokortex --
00:25
rodent-like creatures.
6
25547
1664
sie sahen aus wie Nagetiere,
00:27
It was the size of a postage stamp and just as thin,
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27211
3579
war der Neokortex so klein und dünn wie eine Briefmarke.
00:30
and was a thin covering around
8
30790
1439
Es war eine dünne Schicht, die ihr walnussgroßes Gehirn umgab.
00:32
their walnut-sized brain,
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32229
2264
00:34
but it was capable of a new type of thinking.
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34493
3701
Das gab ihnen die Möglichkeit, auf eine ganz neue Weise zu denken.
00:38
Rather than the fixed behaviors
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38194
1567
Über die festen Verhaltensweisen der Nicht-Säugetiere hinaus
00:39
that non-mammalian animals have,
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39761
1992
00:41
it could invent new behaviors.
13
41753
2692
ermöglichte der Neokortex ganz neue Verhaltensweisen.
00:44
So a mouse is escaping a predator,
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44445
2553
Flieht eine Maus vor einem Raubtier und der Weg ist versperrt,
00:46
its path is blocked,
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46998
1540
00:48
it'll try to invent a new solution.
16
48538
2129
sucht sie eine neue Lösung.
00:50
That may work, it may not,
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50667
1266
Funktioniert diese,
00:51
but if it does, it will remember that
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51933
1910
wird sich die Maus dieses Verhalten aneignen und daraus lernen.
00:53
and have a new behavior,
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53843
1292
00:55
and that can actually spread virally
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55135
1457
In der Tat kann sich diese wie ein Virus im gesamten Mäusebau verbreiten.
00:56
through the rest of the community.
21
56592
2195
00:58
Another mouse watching this could say,
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58787
1609
Eine andere Maus denkt sich z. B.:
01:00
"Hey, that was pretty clever, going around that rock,"
23
60396
2704
"Hey, es war schlau, um den Felsen herumzulaufen",
01:03
and it could adopt a new behavior as well.
24
63100
3725
und übernimmt das gleiche Verhalten.
01:06
Non-mammalian animals
25
66825
1717
Nicht-Säugetiere konnten das aber nicht. Ihr Verhalten war festgelegt.
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couldn't do any of those things.
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68542
1713
01:10
They had fixed behaviors.
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70255
1215
01:11
Now they could learn a new behavior
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71470
1331
Sie konnten zwar neue Verhaltensweisen lernen, aber nicht im Laufe eines Lebens.
01:12
but not in the course of one lifetime.
29
72801
2576
01:15
In the course of maybe a thousand lifetimes,
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75377
1767
Nur im Laufe von tausend Generationen kann sich ein neues Verhalten entwickeln.
01:17
it could evolve a new fixed behavior.
31
77144
3330
01:20
That was perfectly okay 200 million years ago.
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80474
3377
Vor 200 Mio. Jahren war das gut genug, da sich die Umwelt nur langsam veränderte.
01:23
The environment changed very slowly.
33
83851
1981
01:25
It could take 10,000 years for there to be
34
85832
1554
Eine wesentliche Veränderung brauchte vielleicht 10 000 Jahre,
01:27
a significant environmental change,
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87386
2092
01:29
and during that period of time
36
89478
1382
und dann gab es auch genug Zeit, um neue Verhaltensweisen zu entwickeln.
01:30
it would evolve a new behavior.
37
90860
2929
01:33
Now that went along fine,
38
93789
1521
Das lief eine ganze Zeit gut, aber dann geschah etwas.
01:35
but then something happened.
39
95310
1704
01:37
Sixty-five million years ago,
40
97014
2246
Vor 65 Mio. Jahren gab es eine plötzliche, gewaltige Veränderung in der Umwelt:
01:39
there was a sudden, violent change to the environment.
41
99260
2615
01:41
We call it the Cretaceous extinction event.
42
101875
3505
das "Große Aussterben" in der Kreidezeit.
01:45
That's when the dinosaurs went extinct,
43
105380
2293
Damals starben auch die Dinosaurier, zusammen mit 75% aller Tiere und Pflanzen.
01:47
that's when 75 percent of the
44
107673
3449
01:51
animal and plant species went extinct,
45
111122
2746
01:53
and that's when mammals
46
113868
1745
Die Säugetiere übernahmen dann ihre ökologische Nische.
01:55
overtook their ecological niche,
47
115613
2152
01:57
and to anthropomorphize, biological evolution said,
48
117765
3654
Wäre die Evolution ein Mensch, hätte sie zu sich gesagt:
02:01
"Hmm, this neocortex is pretty good stuff,"
49
121419
2025
"Hm, dieser Neokortex ist echt cool" und begann ihn weiterzuentwickeln.
02:03
and it began to grow it.
50
123444
1793
02:05
And mammals got bigger,
51
125237
1342
Die Säugetiere wurden größer, ihr Gehirn wuchs noch schneller,
02:06
their brains got bigger at an even faster pace,
52
126579
2915
02:09
and the neocortex got bigger even faster than that
53
129494
3807
und ihr Neokortex sogar noch schneller.
02:13
and developed these distinctive ridges and folds
54
133301
2929
Dabei entwickelte er diese markanten Hügel und Windungen,
02:16
basically to increase its surface area.
55
136230
2881
vor allem, um seinen Oberflächenumfang zu erhöhen.
02:19
If you took the human neocortex
56
139111
1819
Würde man den menschlichen Neokortex auseinanderfalten,
02:20
and stretched it out,
57
140930
1301
02:22
it's about the size of a table napkin,
58
142231
1713
wäre er so groß wie eine Tischdecke.
02:23
and it's still a thin structure.
59
143944
1306
Es ist ein dünnes Gewebe, eben wie eine Tischdecke.
02:25
It's about the thickness of a table napkin.
60
145250
1980
02:27
But it has so many convolutions and ridges
61
147230
2497
Der Neokortex hat aber so viele Windungen, dass er 80 % unseres Gehirns ausmacht.
02:29
it's now 80 percent of our brain,
62
149727
3075
02:32
and that's where we do our thinking,
63
152802
2461
Dort geschieht unser Denken, und er verfeinert unsere Gedanken.
02:35
and it's the great sublimator.
64
155263
1761
02:37
We still have that old brain
65
157024
1114
Wir haben immer noch unser altes Hirn, wo unsere Triebe und Antriebe entstehen.
02:38
that provides our basic drives and motivations,
66
158138
2764
02:40
but I may have a drive for conquest,
67
160902
2716
Wenn ich aber einen Eroberungsdrang spüre, veredelt ihn der Neokortex,
02:43
and that'll be sublimated by the neocortex
68
163618
2715
02:46
into writing a poem or inventing an app
69
166333
2909
und ich schreibe ein Gedicht, erfinde eine App
02:49
or giving a TED Talk,
70
169242
1509
oder halte einen TED-Vortrag.
02:50
and it's really the neocortex that's where
71
170751
3622
Dahinter steckt der Neokortex -- dort geht alles ab.
02:54
the action is.
72
174373
1968
02:56
Fifty years ago, I wrote a paper
73
176341
1717
Vor 50 Jahren beschrieb ich,
02:58
describing how I thought the brain worked,
74
178058
1918
wie das Gehirn funktioniert.
02:59
and I described it as a series of modules.
75
179976
3199
Demnach besteht das Gehirn aus Bestandteilen
und jedes wendet bestimmte Verhaltensmuster an.
03:03
Each module could do things with a pattern.
76
183175
2128
03:05
It could learn a pattern. It could remember a pattern.
77
185303
2746
Es kann sich Muster aneignen und abrufen
und neue Verhaltensmuster entwickeln.
03:08
It could implement a pattern.
78
188049
1407
03:09
And these modules were organized in hierarchies,
79
189456
2679
Diese Bestandteile sind hierarchisch angeordnet,
03:12
and we created that hierarchy with our own thinking.
80
192135
2954
und diese Hierarchie bauen wir selbst gedanklich auf.
03:15
And there was actually very little to go on
81
195089
3333
Aber vor 50 Jahren gab es wenig, woran wir anknüpfen könnten,
03:18
50 years ago.
82
198422
1562
03:19
It led me to meet President Johnson.
83
199984
2115
ich traf zwar Präsident Johnson ...
Aber 50 Jahre lang machte ich mir weiter Gedanken dazu.
03:22
I've been thinking about this for 50 years,
84
202099
2173
03:24
and a year and a half ago I came out with the book
85
204272
2828
Vor anderthalb Jahren veröffentlichte ich das Buch
"Das Geheimnis des menschlichen Denkens".
03:27
"How To Create A Mind,"
86
207100
1265
03:28
which has the same thesis,
87
208365
1613
Darin vertrete ich dieselbe These -- nun durch zahlreiche Belege untermauert.
03:29
but now there's a plethora of evidence.
88
209978
2812
03:32
The amount of data we're getting about the brain
89
212790
1814
Jedes Jahr liefert die Neurowissenschaft doppelt so viele Daten über das Gehirn.
03:34
from neuroscience is doubling every year.
90
214604
2203
03:36
Spatial resolution of brainscanning of all types
91
216807
2654
Jedes Jahr verdoppelt sich die Auflösung der bildgebenden Verfahren aller Art.
03:39
is doubling every year.
92
219461
2285
03:41
We can now see inside a living brain
93
221746
1717
Heute können wir die Nervenzellen dabei beobachten,
03:43
and see individual interneural connections
94
223463
2870
wie sie sich miteinander verbinden, und dies in Echtzeit.
03:46
connecting in real time, firing in real time.
95
226333
2703
Wir können sehen, wie im Gehirn Gedanken entstehen,
03:49
We can see your brain create your thoughts.
96
229036
2419
03:51
We can see your thoughts create your brain,
97
231455
1575
wie es selbst daraus entsteht und demnach, wie es funktioniert.
03:53
which is really key to how it works.
98
233030
1999
03:55
So let me describe briefly how it works.
99
235029
2219
Lassen Sie mich dies kurz erläutern.
03:57
I've actually counted these modules.
100
237248
2275
Ich habe diese Bestandteile gezählt.
03:59
We have about 300 million of them,
101
239523
2046
Wir haben etwa 300 Mio. davon, und wir bauen sie hierarchisch auf.
04:01
and we create them in these hierarchies.
102
241569
2229
04:03
I'll give you a simple example.
103
243798
2082
Ich gebe Ihnen ein einfaches Beispiel.
04:05
I've got a bunch of modules
104
245880
2805
Ich habe eine Handvoll Bestandteile,
04:08
that can recognize the crossbar to a capital A,
105
248685
3403
mit denen wir den waagerechten Balken im Buchstaben "A" erkennen.
04:12
and that's all they care about.
106
252088
1914
Das ist alles, was sie interessiert.
04:14
A beautiful song can play,
107
254002
1578
Es läuft ein schönes Lied oder ein schönes Mädchen vorbei --
04:15
a pretty girl could walk by,
108
255580
1434
04:17
they don't care, but they see a crossbar to a capital A,
109
257014
2846
das ist ihnen egal.
Aber sehen sie den Balken in einem "A", rufen sie entzückt "Balken!"
04:19
they get very excited and they say "crossbar,"
110
259860
3021
04:22
and they put out a high probability
111
262881
2112
und stellen ihre Neuraxonen auf "hohe Wahrscheinlichkeit" um.
04:24
on their output axon.
112
264993
1634
04:26
That goes to the next level,
113
266627
1333
Dies geht auf die nächste Ebene über.
04:27
and these layers are organized in conceptual levels.
114
267960
2750
Jede Ebene entspricht einer konzeptuellen Ebene.
04:30
Each is more abstract than the next one,
115
270710
1856
Die Ebenen werden immer abstrakter.
04:32
so the next one might say "capital A."
116
272566
2418
Die nächste Ebene könnte z. B. "Großbuchstabe A!" ausrufen.
04:34
That goes up to a higher level that might say "Apple."
117
274984
2891
Dann geht es zur nächsten Ebene, wo es "Apfel" heißt.
04:37
Information flows down also.
118
277875
2167
Die Information fließt aber auch nach unten.
Sobald das entsprechende Bestandteil die Folge A-P-F-E erkennt,
04:40
If the apple recognizer has seen A-P-P-L,
119
280042
2936
04:42
it'll think to itself, "Hmm, I think an E is probably likely,"
120
282978
3219
mag es zu sich sagen: "Hm, jetzt kommt wahrscheinlich ein L".
Dann schickt es ein Signal an alle Bestandteile zur L-Erkennung:
04:46
and it'll send a signal down to all the E recognizers
121
286197
2564
04:48
saying, "Be on the lookout for an E,
122
288761
1619
"Haltet Ausschau nach einem L, es kommt vielleicht eins."
04:50
I think one might be coming."
123
290380
1556
04:51
The E recognizers will lower their threshold
124
291936
2843
Daraufhin senken diese Bestandteile den Schwellenwert für das L
04:54
and they see some sloppy thing, could be an E.
125
294779
1945
und erkennen auch ein schwammiges L.
04:56
Ordinarily you wouldn't think so,
126
296724
1490
Sonst würden sie es nicht tun, aber man erwartet ein L:
04:58
but we're expecting an E, it's good enough,
127
298214
2009
"Ja, ich habe ein L gesehen".
05:00
and yeah, I've seen an E, and then apple says,
128
300223
1817
Das "Apfel-Bestandteil" entgegnet: "Ja, es ist das Wort APFEL."
05:02
"Yeah, I've seen an Apple."
129
302040
1728
05:03
Go up another five levels,
130
303768
1746
Fünf Ebenen höher ist aber ziemlich weit oben.
05:05
and you're now at a pretty high level
131
305514
1353
05:06
of this hierarchy,
132
306867
1569
05:08
and stretch down into the different senses,
133
308436
2353
Bezieht man die verschiedenen Sinne ein,
05:10
and you may have a module that sees a certain fabric,
134
310789
2655
entdeckt man ein Bestandteil, das ein bestimmtes Gewebe erkennt,
05:13
hears a certain voice quality, smells a certain perfume,
135
313444
2844
eine bestimmte Stimmeigenschaft oder ein Parfüm unterscheidet,
05:16
and will say, "My wife has entered the room."
136
316288
2513
und sagt dann: "Meine Frau ist gerade herein gekommen."
05:18
Go up another 10 levels, and now you're at
137
318801
1895
10 Stufen höher befindet sich eine viel höhere Ebene.
05:20
a very high level.
138
320696
1160
05:21
You're probably in the frontal cortex,
139
321856
1937
Wir sind womöglich im frontalen Kortex angelangt,
05:23
and you'll have modules that say, "That was ironic.
140
323793
3767
und es gibt wohl Bestandteile, die sagen: "Das war ironisch gemeint."
05:27
That's funny. She's pretty."
141
327560
2370
"Das ist witzig. Sie ist schön."
05:29
You might think that those are more sophisticated,
142
329930
2105
Man könnte meinen, diese Gedanken seien raffinierter,
05:32
but actually what's more complicated
143
332035
1506
aber wirklich komplex sind all die Ebenen darunter.
05:33
is the hierarchy beneath them.
144
333541
2669
Es gab einmal ein 16-jähriges Mädchen, das am Hirn operiert wurde.
05:36
There was a 16-year-old girl, she had brain surgery,
145
336210
2620
05:38
and she was conscious because the surgeons
146
338830
2051
Sie war bei Bewusstsein, weil die Chirurgen mit ihr reden wollten.
05:40
wanted to talk to her.
147
340881
1537
05:42
You can do that because there's no pain receptors
148
342418
1822
Dies ist möglich, weil es im Hirn keine Schmerzrezeptoren gibt.
05:44
in the brain.
149
344240
1038
05:45
And whenever they stimulated particular,
150
345278
1800
Wann immer sie bestimmte Stellen in ihrem Neokortex stimulierten,
05:47
very small points on her neocortex,
151
347078
2463
05:49
shown here in red, she would laugh.
152
349541
2665
die hier rot gekennzeichnet sind, lachte sie.
05:52
So at first they thought they were triggering
153
352206
1440
Die Ärzte dachten also zunächst, dass sie einen Lachreflex auslösten.
05:53
some kind of laugh reflex,
154
353646
1720
05:55
but no, they quickly realized they had found
155
355366
2519
Aber bald merkten sie, dass jene Stellen im Neokortex getroffen wurden,
05:57
the points in her neocortex that detect humor,
156
357885
3044
die für den Humor zuständig sind,
06:00
and she just found everything hilarious
157
360929
1969
sodass sie einfach alles witzig fand, wenn sie diese Stellen stimulierten.
06:02
whenever they stimulated these points.
158
362898
2437
06:05
"You guys are so funny just standing around,"
159
365335
1925
"Ihr steht da so witzig herum", meinte sie immer wieder.
06:07
was the typical comment,
160
367260
1738
06:08
and they weren't funny,
161
368998
2302
Aber sie waren nicht witzig -- also nicht während des Eingriffs.
06:11
not while doing surgery.
162
371300
3247
06:14
So how are we doing today?
163
374547
4830
Womit beschäftigt sich die heutige Forschung?
06:19
Well, computers are actually beginning to master
164
379377
3054
Computer sind dabei, die menschliche Sprache
06:22
human language with techniques
165
382431
2001
mit ähnlichen Techniken wie der Neokortex zu beherrschen.
06:24
that are similar to the neocortex.
166
384432
2867
Ich beschrieb den entsprechenden Algorithmus,
06:27
I actually described the algorithm,
167
387299
1514
06:28
which is similar to something called
168
388813
2054
der so ähnlich wie ein Markov'sches Modell funktioniert.
06:30
a hierarchical hidden Markov model,
169
390867
2233
06:33
something I've worked on since the '90s.
170
393100
3241
Daran habe ich seit den 90er Jahren gearbeitet.
"Jeopardy!" ist ein ziemlich breit gefasstes Sprachspiel,
06:36
"Jeopardy" is a very broad natural language game,
171
396341
3238
und IBMs Computer Watson erlangte eine höhere Punktzahl
06:39
and Watson got a higher score
172
399579
1892
06:41
than the best two players combined.
173
401471
2000
als die besten zwei Spieler zusammen.
06:43
It got this query correct:
174
403471
2499
Er löste sogar diese Aufgabe korrekt:
06:45
"A long, tiresome speech
175
405970
2085
"Die lange, ermüdende Rede eines süßen Kuchenbelags."
06:48
delivered by a frothy pie topping,"
176
408055
2152
Die prompte Antwort: "Was ist eine Schokolade-Tirade?"
06:50
and it quickly responded, "What is a meringue harangue?"
177
410207
2796
Jennings und der andere Typ schafften die Quizfrage aber nicht.
06:53
And Jennings and the other guy didn't get that.
178
413003
2635
06:55
It's a pretty sophisticated example of
179
415638
1926
Dies ist ein gutes Beispiel dafür,
06:57
computers actually understanding human language,
180
417564
1914
wie raffiniert Computer mit Sprache umgehen können.
06:59
and it actually got its knowledge by reading
181
419478
1652
Watson lernte dies übrigens bloß aus Wikipedia und anderen Enzyklopädien.
07:01
Wikipedia and several other encyclopedias.
182
421130
3785
07:04
Five to 10 years from now,
183
424915
2133
In fünf bis zehn Jahren
07:07
search engines will actually be based on
184
427048
2184
werden Suchmaschinen nicht einfach Wörter und Links miteinander verbinden,
07:09
not just looking for combinations of words and links
185
429232
2794
sondern wirklich verstehen --
07:12
but actually understanding,
186
432026
1914
07:13
reading for understanding the billions of pages
187
433940
2411
lesen, um Milliarden Seiten im Web und aus Büchern zu verstehen.
07:16
on the web and in books.
188
436351
2733
Wenn wir spazieren gehen, wird sich Google öffnen und meinen:
07:19
So you'll be walking along, and Google will pop up
189
439084
2616
07:21
and say, "You know, Mary, you expressed concern
190
441700
3081
"Mary, vor einem Monat hast du beklagt,
07:24
to me a month ago that your glutathione supplement
191
444781
3019
dass das Glutathion nicht vom Blut ins Gehirn gelangen würde.
07:27
wasn't getting past the blood-brain barrier.
192
447800
2231
07:30
Well, new research just came out 13 seconds ago
193
450031
2593
Vor 13 Sekunden wurde aber eine Studie veröffentlicht,
07:32
that shows a whole new approach to that
194
452624
1711
in der ein neuer Ansatz zur Einnahme von Glutathion vorgestellt wird.
07:34
and a new way to take glutathione.
195
454335
1993
07:36
Let me summarize it for you."
196
456328
2562
Ich fasse ihn für dich zusammen."
07:38
Twenty years from now, we'll have nanobots,
197
458890
3684
In 20 Jahren werden wir Nanoroboter haben,
07:42
because another exponential trend
198
462574
1627
denn eine weitere rasante Entwicklung ist die Miniaturisierung der Technik.
07:44
is the shrinking of technology.
199
464201
1615
07:45
They'll go into our brain
200
465816
2370
Die Roboter werden durch die Kapillare in unserem Gehirn ankommen
07:48
through the capillaries
201
468186
1703
07:49
and basically connect our neocortex
202
469889
2477
und unseren Neokortex mit einem Neokortex in der Cloud verbinden,
07:52
to a synthetic neocortex in the cloud
203
472366
3185
07:55
providing an extension of our neocortex.
204
475551
3591
als künstliche Gehirn-Erweiterung.
07:59
Now today, I mean,
205
479142
1578
Heute befindet sich in jedem Handy ein Computer.
08:00
you have a computer in your phone,
206
480720
1530
08:02
but if you need 10,000 computers for a few seconds
207
482250
2754
Wenn man aber für eine Suche kurz mal 10 000 Rechner braucht,
08:05
to do a complex search,
208
485004
1495
08:06
you can access that for a second or two in the cloud.
209
486499
3396
wird man sich dafür mit der Cloud verbinden können.
08:09
In the 2030s, if you need some extra neocortex,
210
489895
3095
Wenn man in den 2030ern ein wenig mehr Neokortex braucht,
08:12
you'll be able to connect to that in the cloud
211
492990
2273
kann man das Gehirn direkt mit der Cloud verbinden.
08:15
directly from your brain.
212
495263
1648
08:16
So I'm walking along and I say,
213
496911
1543
Ich gehe also spazieren und merke:
08:18
"Oh, there's Chris Anderson.
214
498454
1363
"Ach, da kommt ja Chris Anderson.
08:19
He's coming my way.
215
499817
1525
08:21
I'd better think of something clever to say.
216
501342
2335
Ich sollte mir lieber etwas Schlaues ausdenken.
08:23
I've got three seconds.
217
503677
1524
Dafür habe ich drei Sekunden.
08:25
My 300 million modules in my neocortex
218
505201
3097
Die 300 Mio. Bestandteile in meinem Neokortex schaffen das aber nicht.
08:28
isn't going to cut it.
219
508298
1240
08:29
I need a billion more."
220
509538
1246
Ich brauche 1 Milliarde mehr."
08:30
I'll be able to access that in the cloud.
221
510784
3323
Dann kann ich auf die Cloud zurückgreifen.
08:34
And our thinking, then, will be a hybrid
222
514107
2812
Unser Denken wird also eine Mischform von (nicht-)biologischem Denken sein,
08:36
of biological and non-biological thinking,
223
516919
3522
08:40
but the non-biological portion
224
520441
1898
wobei der nicht-biologische Teil
dem "Gesetz des sich beschleunigenden Nutzens" unterworfen ist --
08:42
is subject to my law of accelerating returns.
225
522339
2682
08:45
It will grow exponentially.
226
525021
2239
es wird exponentiell wachsen.
08:47
And remember what happens
227
527260
2016
Erinnern Sie sich daran, was geschah,
08:49
the last time we expanded our neocortex?
228
529276
2645
als sich der Neokortex das letzte Mal erweiterte?
08:51
That was two million years ago
229
531921
1426
Das war vor 2 Mio. Jahren.
08:53
when we became humanoids
230
533347
1236
Da wurden wir zu Hominiden, entwickelten eine gewölbte Stirn.
08:54
and developed these large foreheads.
231
534583
1594
08:56
Other primates have a slanted brow.
232
536177
2583
Alle anderen Menschenaffen haben eine schräge Stirn,
08:58
They don't have the frontal cortex.
233
538760
1745
denn sie haben keinen frontalen Kortex.
09:00
But the frontal cortex is not really qualitatively different.
234
540505
3685
Aber unser frontaler Kortex ist qualitativ eigentlich nicht anders.
09:04
It's a quantitative expansion of neocortex,
235
544190
2743
Es ist einfach eine quantitative Erweiterung des Neokortex,
09:06
but that additional quantity of thinking
236
546933
2703
aber die vergrößerte Datenkapazität ermöglichte es uns,
09:09
was the enabling factor for us to take
237
549636
1779
09:11
a qualitative leap and invent language
238
551415
3346
einen qualitativen Sprung zu machen,
und die Sprache, die Kunst, die Wissenschaft und die Technik
09:14
and art and science and technology
239
554761
1967
09:16
and TED conferences.
240
556728
1454
sowie die TED-Konferenzen zu erfinden.
09:18
No other species has done that.
241
558182
2131
Das hat keine andere Spezies erreicht.
09:20
And so, over the next few decades,
242
560313
2075
Im Laufe der kommenden Jahrzehnte werden wir das noch mal schaffen.
09:22
we're going to do it again.
243
562388
1760
09:24
We're going to again expand our neocortex,
244
564148
2274
Wir werden unseren Neokortex wieder erweitern,
09:26
only this time we won't be limited
245
566422
1756
nur werden wir dieses Mal keine räumliche Einschränkung durch den Schädel zulassen.
09:28
by a fixed architecture of enclosure.
246
568178
4280
09:32
It'll be expanded without limit.
247
572458
3304
Diesmal ist die Erweiterung grenzenlos.
09:35
That additional quantity will again
248
575762
2243
Die quantitative Erweiterung wird es uns ermöglichen,
09:38
be the enabling factor for another qualitative leap
249
578005
3005
einen qualitativen Sprung in unserer Kultur und Technologie zu machen.
09:41
in culture and technology.
250
581010
1635
09:42
Thank you very much.
251
582645
2054
Vielen Dank.
09:44
(Applause)
252
584699
3086
(Applaus)
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