ABOUT THE SPEAKER
Rajesh Rao - Computational neuroscientist
Rajesh Rao seeks to understand the human brain through computational modeling, on two fronts: developing computer models of our minds, and using tech to decipher the 4,000-year-old lost script of the Indus Valley civilization.

Why you should listen

Rajesh Rao is looking for the computational principles underlying the brain's remarkable ability to learn, process and store information --  hoping to apply this knowledge to the task of building adaptive robotic systems and artificially intelligent agents.

Some of the questions that motivate his research include: How does the brain learn efficient representations of novel objects and events occurring in the natural environment? What are the algorithms that allow useful sensorimotor routines and behaviors to be learned? What computational mechanisms allow the brain to adapt to changing circumstances and remain fault-tolerant and robust?

By investigating these questions within a computational and probabilistic framework, it is often possible to derive algorithms that not only provide functional interpretations of neurobiological properties but also suggest solutions to difficult problems in computer vision, speech, robotics and artificial intelligence.

More profile about the speaker
Rajesh Rao | Speaker | TED.com
TED2011

Rajesh Rao: A Rosetta Stone for a lost language

Rajesh Rao: Ein Stein von Rosette für die Indus-Schrift

Filmed:
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Rajesh Rao ist von der "Mutter aller Kreuzworträtsel" fasziniert: wie entschlüsselt man die 4000 Jahre alte Indus-Schrift? Bei TED 2011 erzählt er, wie er dazu moderne Rechenverfahren benutzt, um die Indus Sprache lesbar zu machen - der entscheidende Schlüssel, um diese alte Zivilisation zu verstehen.
- Computational neuroscientist
Rajesh Rao seeks to understand the human brain through computational modeling, on two fronts: developing computer models of our minds, and using tech to decipher the 4,000-year-old lost script of the Indus Valley civilization. Full bio

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00:15
I'd like to beginStart with a thought experimentExperiment.
0
0
3000
Ein Gedankenexperiment zu Beginn:
00:19
ImagineStellen Sie sich vor that it's 4,000 yearsJahre into the futureZukunft.
1
4000
3000
Stellt euch die Zukunft in 4.000 Jahren vor.
00:22
CivilizationZivilisation as we know it
2
7000
2000
Die Zivilisation, wie wir sie kennen,
00:24
has ceasednicht mehr to existexistieren --
3
9000
2000
existiert nicht mehr:
00:26
no booksBücher,
4
11000
2000
keine Bücher,
00:28
no electronicelektronisch devicesGeräte,
5
13000
3000
keine elektronischen Hilfsmittel,
00:31
no FacebookFacebook or TwitterTwitter.
6
16000
3000
kein Facebook oder Twitter.
00:34
All knowledgeWissen of the EnglishEnglisch languageSprache and the EnglishEnglisch alphabetAlphabet
7
19000
3000
Alles Wissen über die englische Sprache und
00:37
has been losthat verloren.
8
22000
2000
das Alphabet ist verloren gegangen.
00:39
Now imaginevorstellen archeologistsArchäologen
9
24000
2000
Jetzt stellt euch Archäologen vor,
00:41
digginggraben throughdurch the rubbleSchutt of one of our citiesStädte.
10
26000
2000
die Trümmer unserer Städte durchsuchend.
00:43
What mightMacht they find?
11
28000
2000
Was könnten sie finden?
00:45
Well perhapsvielleicht some rectangularrechteckige piecesStücke of plasticKunststoff
12
30000
3000
Vielleicht einige rechteckige Plastikstücke,
00:48
with strangekomisch symbolsSymbole on them.
13
33000
3000
von seltsamen Symbolen bedeckt.
00:51
PerhapsVielleicht some circularkreisförmig piecesStücke of metalMetall.
14
36000
3000
vielleicht runde Metallstücke,
00:54
Maybe some cylindricalzylindrische containersContainer
15
39000
2000
oder zylindrische Behälter,
00:56
with some symbolsSymbole on them.
16
41000
2000
mit Symbolen bedeckt.
00:58
And perhapsvielleicht one archeologistArchäologe becomeswird an instantsofortig celebrityBerühmtheit
17
43000
3000
Vielleicht wird eine der Archäologinnen berühmt
01:01
when she discoversentdeckt --
18
46000
2000
als sie irgendwo in den Bergen
01:03
buriedbegraben in the hillsHügel somewhereirgendwo in NorthNorden AmericaAmerika --
19
48000
2000
von Nordamerika riesige Versionen
01:05
massivemassiv versionsVersionen of these samegleich symbolsSymbole.
20
50000
3000
eben dieser Symbole entdeckt.
01:10
Now let's askFragen ourselvesuns selbst,
21
55000
2000
Fragen wir uns jetzt einmal,
01:12
what could sucheine solche artifactsArtefakte say about us
22
57000
3000
was solche Fundstücke über uns erzählen,
01:15
to people 4,000 yearsJahre into the futureZukunft?
23
60000
3000
in 4.000 Jahren, in der Zukunft ?
01:18
This is no hypotheticalhypothetisch questionFrage.
24
63000
2000
Das ist keine hypothetische Frage.
01:20
In factTatsache, this is exactlygenau the kindArt of questionFrage we're facedkonfrontiert with
25
65000
3000
Sondern die Sorte Fragen, mit der wir konfrontiert sind,
01:23
when we try to understandverstehen the IndusIndus ValleyTal civilizationZivilisation,
26
68000
3000
wenn wir die Indus-Tal Kultur verstehen wollen,
01:26
whichwelche existedexistierte 4,000 yearsJahre agovor.
27
71000
2000
die vor 4.000 Jahren existierte.
01:28
The IndusIndus civilizationZivilisation was roughlygrob contemporaneousgleichzeitigen
28
73000
3000
Sie existierte ungefähr zeitgleich mit den viel
01:31
with the much better knownbekannt EgyptianÄgyptische and the MesopotamianMesopotamischen civilizationsZivilisationen,
29
76000
3000
bekannteren Kulturen Agyptens und Mesopotamiens,
01:34
but it was actuallytatsächlich much largergrößer than eitherentweder of these two civilizationsZivilisationen.
30
79000
3000
aber sie war viel weiter verbreitet als jene.
01:37
It occupiedbelegt the areaBereich
31
82000
2000
Sie umfasste ein Gebiet
01:39
of approximatelyca one millionMillion squarePlatz kilometersKilometer,
32
84000
2000
von ungefähr 1 Million km²,
01:41
coveringVerkleidung what is now PakistanPakistan,
33
86000
2000
also das heutige Pakistan,
01:43
NorthwesternNordwesten IndiaIndien
34
88000
2000
den Nordwesten Indiens,
01:45
and partsTeile of AfghanistanAfghanistan and IranIran.
35
90000
2000
und Teile Afghanistans und des Irans.
01:47
GivenGegeben that it was sucheine solche a vastriesig civilizationZivilisation,
36
92000
2000
Bei solch grossen Zivilisationen erwartet man,
01:49
you mightMacht expecterwarten von to find really powerfulmächtig rulersLineale, kingsKönige,
37
94000
4000
mächtige Herrscher und Könige zu finden,
01:53
and hugeenorm monumentsMonumente glorifyingverherrlichen these powerfulmächtig kingsKönige.
38
98000
3000
und riesige Monumente zu deren Ehren.
01:56
In factTatsache,
39
101000
2000
Tatsächlich
01:58
what archeologistsArchäologen have foundgefunden is nonekeiner of that.
40
103000
2000
finden Archäologen das alles nicht.
02:00
They'veSie haben foundgefunden smallklein objectsObjekte sucheine solche as these.
41
105000
3000
Sie entdecken kleine Objekte wie diese.
02:03
Here'sHier ist an exampleBeispiel of one of these objectsObjekte.
42
108000
3000
Hier ein Beispiel eines solchen Objekts.
02:06
Well obviouslyoffensichtlich this is a replicaReplikat.
43
111000
2000
Natürlich nur eine Kopie.
02:08
But who is this personPerson?
44
113000
3000
Doch wer mag diese Person sein?
02:11
A kingKönig? A god?
45
116000
2000
... ein König? ..... ein Gott?
02:13
A priestPriester?
46
118000
2000
...ein Priester?
02:15
Or perhapsvielleicht an ordinarygewöhnlich personPerson
47
120000
2000
Oder vielleicht ein gewöhnlicher Mensch
02:17
like you or me?
48
122000
2000
wie ihr oder ich?
02:19
We don't know.
49
124000
2000
Wir wissen es nicht.
02:21
But the IndusIndus people alsoebenfalls left behindhinter artifactsArtefakte with writingSchreiben on them.
50
126000
3000
Aber die Indus Völker hinterliessen auch Schriftstücke.
02:24
Well no, not piecesStücke of plasticKunststoff,
51
129000
2000
Nein, keine Plastikkarten -
02:26
but stoneStein sealsDichtungen, copperKupfer tabletsTablets,
52
131000
3000
aber steinerne Siegel, Kupferplättchen,
02:29
potteryTöpferei and, surprisinglyüberraschenderweise,
53
134000
2000
Töpferwaren und - sehr überraschend
02:31
one largegroß signSchild boardTafel,
54
136000
2000
eine grosse Schrifttafel,
02:33
whichwelche was foundgefunden buriedbegraben nearin der Nähe von the gateTor of a cityStadt.
55
138000
2000
die in der Nähe eines Stadttors verschüttet war.
02:35
Now we don't know if it sayssagt HollywoodHollywood,
56
140000
2000
Wir wissen nicht, ob da etwa "Hollywood" steht,
02:37
or even BollywoodBollywood for that matterAngelegenheit.
57
142000
2000
oder sogar "Bollywood"!
02:39
In factTatsache, we don't even know
58
144000
2000
Eigentlich wissen wir überhaupt nicht,
02:41
what any of these objectsObjekte say,
59
146000
2000
was auf irgendeinem der Objekte steht.
02:43
and that's because the IndusIndus scriptSkript is undecipheredundeciphered.
60
148000
3000
Weil die Indus-Schrift noch nicht entziffert wurde.
02:46
We don't know what any of these symbolsSymbole mean.
61
151000
2000
Wir wissen nicht, was diese Symbole bedeuten.
02:48
The symbolsSymbole are mostdie meisten commonlyhäufig foundgefunden on sealsDichtungen.
62
153000
3000
Sie werden meist auf Siegeln gefunden.
02:51
So you see up there one sucheine solche objectObjekt.
63
156000
2000
Hier ist ein solches Objekt.
02:53
It's the squarePlatz objectObjekt with the unicorn-likeEinhorn-wie animalTier on it.
64
158000
3000
Quadratisch, mit einem Einhorn-ähnlichen Tier.
02:56
Now that's a magnificentherrlich pieceStück of artKunst.
65
161000
2000
Ein wundervolles Kunstwerk.
02:58
So how biggroß do you think that is?
66
163000
2000
Wie gross mag es wohl sein?
03:00
PerhapsVielleicht that biggroß?
67
165000
2000
So gross?
03:02
Or maybe that biggroß?
68
167000
2000
Oder vielleicht so gross?
03:04
Well let me showShow you.
69
169000
2000
Ich werde es euch zeigen.
03:07
Here'sHier ist a replicaReplikat of one sucheine solche sealDichtung.
70
172000
3000
Hier ist die Kopie eines solchen Siegels.
03:10
It's only about one inchZoll by one inchZoll in sizeGröße --
71
175000
2000
Es ist ca 3 x 3 cm gross
03:12
prettyziemlich tinysehr klein.
72
177000
2000
also recht winzig.
03:14
So what were these used for?
73
179000
2000
Wofür wurden sie benutzt?
03:16
We know that these were used for stampingStanzen clayLehm tagsTags
74
181000
3000
Damit wurden Siegel aus Ton abgestempelt,
03:19
that were attachedangebracht to bundlesBundles of goodsWaren that were sentgesendet from one placeOrt to the other.
75
184000
3000
die an Transportgut-Bündeln befestigt wurden.
03:22
So you know those packingVerpackung slipsrutscht you get on your FedExFedEx boxesKästen?
76
187000
3000
Ungefähr so wie eure Lieferscheine von FedEx.
03:25
These were used to make those kindsArten of packingVerpackung slipsrutscht.
77
190000
3000
Diese Siegelsteine erzeugten Lieferscheine.
03:28
You mightMacht wonderWunder what these objectsObjekte containenthalten
78
193000
3000
Ihr könntet fragen, was diese Objekte
03:31
in termsBegriffe of theirihr textText.
79
196000
2000
für Texte enthielten.
03:33
PerhapsVielleicht they're the nameName of the senderAbsender
80
198000
2000
Vielleicht der Name des Absenders,
03:35
or some informationInformation about the goodsWaren
81
200000
2000
oder Informationen über die Waren, die von
03:37
that are beingSein sentgesendet from one placeOrt to the other -- we don't know.
82
202000
3000
einem Ort zum andern verschickt wurden? Wir wissen es nicht.
03:40
We need to decipherentziffern the scriptSkript to answerAntworten that questionFrage.
83
205000
2000
Dazu müssten wir die Schrift entziffern.
03:42
DecipheringEntschlüsselung the scriptSkript
84
207000
2000
Das Entziffern dieser Schrift
03:44
is not just an intellectualgeistig puzzlePuzzle;
85
209000
2000
ist nicht nur ein intellektuelles Rätsel;
03:46
it's actuallytatsächlich becomewerden a questionFrage
86
211000
2000
es hat sich zu einer Frage entwickelt
03:48
that's becomewerden deeplytief intertwinedmiteinander verflochten
87
213000
2000
mit tiefem Einfluss auf die Politik und
03:50
with the politicsPolitik and the culturalkulturell historyGeschichte of SouthSüden AsiaAsien.
88
215000
3000
die Kulturgeschichte Südasiens.
03:53
In factTatsache, the scriptSkript has becomewerden a battlegroundSchlachtfeld of sortssortiert
89
218000
3000
Diese Schrift wurde zu einem Schlachtfeld, sozusagen,
03:56
betweenzwischen threedrei differentanders groupsGruppen of people.
90
221000
2000
von 3 Gruppen von Menschen:
03:58
First, there's a groupGruppe of people
91
223000
2000
Zunächst eine Gruppe,
04:00
who are very passionateleidenschaftlich in theirihr beliefGlauben
92
225000
2000
die sehr leidenschaftlich glaubt,
04:02
that the IndusIndus scriptSkript
93
227000
2000
dass die Indus-Schrift
04:04
does not representvertreten a languageSprache at all.
94
229000
2000
überhaupt keine Sprache darstellt.
04:06
These people believe that the symbolsSymbole
95
231000
2000
Sie glaubt, dass diese Symbole eher
04:08
are very similarähnlich to the kindArt of symbolsSymbole you find on trafficder Verkehr signsSchilder
96
233000
3000
Verkehrzeichen oder auch
04:11
or the emblemsEmbleme you find on shieldsSchilde.
97
236000
3000
Emblemen auf Schilden ähneln.
04:14
There's a secondzweite groupGruppe of people
98
239000
2000
Eine zweite Gruppe von Leuten glaubt,
04:16
who believe that the IndusIndus scriptSkript representsrepräsentiert an Indo-EuropeanIndo-Europäischen languageSprache.
99
241000
3000
dass die Indus-Schrift indo-europäisch sei.
04:19
If you look at a mapKarte of IndiaIndien todayheute,
100
244000
2000
Die Karte des heutigen Indiens zeigt,
04:21
you'lldu wirst see that mostdie meisten of the languagesSprachen spokengesprochen in NorthNorden IndiaIndien
101
246000
3000
dass die meisten nordindischen Sprachen
04:24
belonggehören to the Indo-EuropeanIndo-Europäischen languageSprache familyFamilie.
102
249000
3000
zur indo-europäischen Sprachfamilie gehören.
04:27
So some people believe that the IndusIndus scriptSkript
103
252000
2000
Manche glauben daher, die Indus-Schrift sei
04:29
representsrepräsentiert an ancientAntike Indo-EuropeanIndo-Europäischen languageSprache sucheine solche as SanskritSanskrit.
104
254000
3000
eine alte indo-europäische Sprache wie Sanskrit.
04:32
There's a last groupGruppe of people
105
257000
2000
Zuletzt noch eine Gruppe, die glaubt,
04:34
who believe that the IndusIndus people
106
259000
3000
dass das Indus Volk die Vorfahren
04:37
were the ancestorsVorfahren of people livingLeben in SouthSüden IndiaIndien todayheute.
107
262000
3000
der Menschen im heutigen Südindien seien.
04:40
These people believe that the IndusIndus scriptSkript
108
265000
2000
Diese Leute glauben, dass die Indus-Schrift
04:42
representsrepräsentiert an ancientAntike formbilden
109
267000
2000
eine alte Form der
04:44
of the DravidianDravidian languageSprache familyFamilie,
110
269000
2000
dravidischen Sprachfamilie darstellt,
04:46
whichwelche is the languageSprache familyFamilie spokengesprochen in much of SouthSüden IndiaIndien todayheute.
111
271000
3000
die heute noch in einem grossen Teil Südindiens gesprochen wird.
04:49
And the proponentsdie Befürworter of this theoryTheorie
112
274000
2000
Die Vertreter dieser Theorie
04:51
pointPunkt to that smallklein pocketTasche of Dravidian-speakingDravidian-sprechenden people in the NorthNorden,
113
276000
3000
verweisen auf die dravidische Sprachinsel
04:54
actuallytatsächlich nearin der Nähe von AfghanistanAfghanistan,
114
279000
2000
im Norden nahe Afghanistan.
04:56
and they say that perhapsvielleicht, sometimeetwas Zeit in the pastVergangenheit,
115
281000
3000
Sie sagen, dass man vielleicht früher irgendwann
04:59
DravidianDravidian languagesSprachen were spokengesprochen all over IndiaIndien
116
284000
3000
dravidische Sprachen in ganz Indien sprach,
05:02
and that this suggestsschlägt vor
117
287000
2000
und das würde nahelegen, dass auch die
05:04
that the IndusIndus civilizationZivilisation is perhapsvielleicht alsoebenfalls DravidianDravidian.
118
289000
3000
Indus Kultur dravidisch war.
05:07
WhichDie of these hypothesesHypothesen can be truewahr?
119
292000
3000
Welche dieser Hypothesen kann stimmen?
05:10
We don't know, but perhapsvielleicht if you decipheredentziffert the scriptSkript,
120
295000
2000
Wir wissen's nicht, doch wäre die Schrift entziffert,
05:12
you would be ablefähig to answerAntworten this questionFrage.
121
297000
2000
könnte man die Frage beantworten.
05:14
But decipheringEntschlüsselung the scriptSkript is a very challengingherausfordernd taskAufgabe.
122
299000
2000
Das Entziffern ist eine echte Herausforderung.
05:16
First, there's no RosettaRosetta StoneStein.
123
301000
2000
Erstens gibt es keinen "Rosetta Stone"
05:18
I don't mean the softwareSoftware;
124
303000
2000
Ich meine nicht die Software!
05:20
I mean an ancientAntike artifactArtefakt
125
305000
2000
Ich meine ein antikes Artefakt,
05:22
that containsenthält in the samegleich textText
126
307000
2000
das ein und denselben Text in
05:24
bothbeide a knownbekannt textText and an unknownunbekannt textText.
127
309000
3000
bekannter und unbekannter Form enthält.
05:27
We don't have sucheine solche an artifactArtefakt for the IndusIndus scriptSkript.
128
312000
3000
Für die Indus-Schrift gibt's kein solches Artefakt.
05:30
And furthermoreAußerdem, we don't even know what languageSprache they spokeSpeiche.
129
315000
3000
Wir wissen nicht mal, welche Sprache sie nutzten.
05:33
And to make mattersAngelegenheiten even worseschlechter,
130
318000
2000
Um alles noch schlimmer zu machen
05:35
mostdie meisten of the textText that we have are extremelyäußerst shortkurz.
131
320000
2000
sind die meisten Texte extrem kurz.
05:37
So as I showedzeigte you, they're usuallygewöhnlich foundgefunden on these sealsDichtungen
132
322000
2000
Wie gesagt, findet man sie meist auf Siegeln,
05:39
that are very, very tinysehr klein.
133
324000
2000
die sehr, sehr klein sind.
05:41
And so givengegeben these formidablegewaltige obstaclesHindernisse,
134
326000
2000
Dank all dieser tollen Hindernisse
05:43
one mightMacht wonderWunder and worrySorge
135
328000
2000
könnte man sich fragen und befürchten,
05:45
whetherob one will ever be ablefähig to decipherentziffern the IndusIndus scriptSkript.
136
330000
3000
ob die Indus-Schrift jemals entziffert wird.
05:48
In the restsich ausruhen of my talk,
137
333000
2000
Der Rest meines Vortrags erzählt,
05:50
I'd like to tell you about how I learnedgelernt to stop worryingbeunruhigend
138
335000
2000
wie ich lernte, diese Furcht zu überwinden, und
05:52
and love the challengeHerausforderung posedgestellt by the IndusIndus scriptSkript.
139
337000
2000
die Herausforderung der Indus-Schrift anzunehmen.
05:54
I've always been fascinatedfasziniert by the IndusIndus scriptSkript
140
339000
3000
Ich war von der Indus-Schrift fasziniert,
05:57
ever sinceschon seit I readlesen about it in a middleMitte schoolSchule textbookLehrbuch.
141
342000
2000
seit ich davon in einem Schulbuch las.
05:59
And why was I fascinatedfasziniert?
142
344000
2000
Doch warum genau war ich fasziniert? Weil sie
06:01
Well it's the last majorHaupt undecipheredundeciphered scriptSkript in the ancientAntike worldWelt.
143
346000
4000
die letzte grosse, noch unentzifferte Schrift der Antike ist.
06:05
My careerKarriere pathPfad led me to becomewerden a computationalrechnerisch neuroscientistNeurowissenschaftler,
144
350000
3000
Ich bin theoretischer Neurowissenschaftler von Beruf,
06:08
so in my day jobJob,
145
353000
2000
tagsüber erstelle ich also
06:10
I createerstellen computerComputer modelsModelle of the brainGehirn
146
355000
2000
Computermodelle des Gehirns, um zu verstehen,
06:12
to try to understandverstehen how the brainGehirn makesmacht predictionsVorhersagen,
147
357000
3000
wie das Hirn Vorhersagen macht,
06:15
how the brainGehirn makesmacht decisionsEntscheidungen,
148
360000
2000
wie das Hirn Entscheidungen fällt,
06:17
how the brainGehirn learnslernt and so on.
149
362000
2000
wie das Gehirn lernt undsoweiter.
06:19
But in 2007, my pathPfad crossedüberschritten again with the IndusIndus scriptSkript.
150
364000
3000
Aber in 2007 begegnete mir die Indus-Schrift wieder,
06:22
That's when I was in IndiaIndien,
151
367000
2000
als ich in Indien war,
06:24
and I had the wonderfulwunderbar opportunityGelegenheit
152
369000
2000
und ich die die Gelegenheit hatte,
06:26
to meetTreffen with some IndianIndian scientistsWissenschaftler
153
371000
2000
indische Wissenschaftlern zu treffen, die
06:28
who were usingmit computerComputer modelsModelle to try to analyzeanalysieren the scriptSkript.
154
373000
3000
Computermodelle zur Schriftanalyse nutzten.
06:31
And so it was then that I realizedrealisiert
155
376000
2000
Damals stellte ich fest, dass dies
06:33
there was an opportunityGelegenheit for me to collaboratezusammenarbeiten with these scientistsWissenschaftler,
156
378000
3000
eine Gelegenheit zur Zusammenarbeit war,
06:36
and so I jumpedsprang at that opportunityGelegenheit.
157
381000
2000
die ich gerne ergriff.
06:38
And I'd like to describebeschreiben some of the resultsErgebnisse that we have foundgefunden.
158
383000
2000
Gern zeige ich einige unserer Ergebnisse.
06:40
Or better yetnoch, let's all collectivelygemeinsam decipherentziffern.
159
385000
3000
Besser noch, wir entziffern gemeinsam!
06:43
Are you readybereit?
160
388000
2000
Seid ihr bereit?
06:45
The first thing that you need to do when you have an undecipheredundeciphered scriptSkript
161
390000
3000
Das erste bei einer nicht entzifferten Schrift,
06:48
is try to figureZahl out the directionRichtung of writingSchreiben.
162
393000
2000
ist die Schreib-Richtung herauszufinden.
06:50
Here are two textsTexte that containenthalten some symbolsSymbole on them.
163
395000
3000
Hier zwei Texte mit einigen Symbolen:
06:53
Can you tell me
164
398000
2000
Könnt ihr mir sagen, ob der Text
06:55
if the directionRichtung of writingSchreiben is right to left or left to right?
165
400000
3000
von rechts nach links oder umgekehrt läuft?
06:58
I'll give you a couplePaar of secondsSekunden.
166
403000
3000
Ich gebe euch ein paar Sekunden.
07:01
Okay. Right to left, how manyviele? Okay.
167
406000
3000
Rechts nach links, wie viele? Okay.
07:04
Okay. Left to right?
168
409000
2000
Links nach rechts?
07:06
Oh, it's almostfast 50/50. Okay.
169
411000
2000
Oh, beinahe 50 / 50. Okay.
07:08
The answerAntworten is:
170
413000
2000
Die Antwort lautet:
07:10
if you look at the left-handlinke Hand sideSeite of the two textsTexte,
171
415000
2000
auf der jeweils linken Seite bemerkt ihr
07:12
you'lldu wirst noticebeachten that there's a crampingKrämpfe of signsSchilder,
172
417000
3000
ein "Quetschen" der Zeichen.
07:15
and it seemsscheint like 4,000 yearsJahre agovor,
173
420000
2000
Es scheint, als ob vor 4.000 Jahren
07:17
when the scribeSchreiber was writingSchreiben from right to left,
174
422000
2000
beim Rechts-nach-Links-Schreiben
07:19
they ranlief out of spacePlatz.
175
424000
2000
der Platz ausging.
07:21
And so they had to cramStopfen the signSchild.
176
426000
2000
Deshab quetschte man die Zeichen.
07:23
One of the signsSchilder is alsoebenfalls belowunten the textText on the topoben.
177
428000
2000
Eins ist sogar unterhalb der Oberen.
07:25
This suggestsschlägt vor the directionRichtung of writingSchreiben
178
430000
2000
Das legt den Schluss nahe, dass man
07:27
was probablywahrscheinlich from right to left,
179
432000
2000
wohl von links nach rechts schrieb.
07:29
and so that's one of the first things we know,
180
434000
2000
Die Schreibrichtung ist einer der ersten
07:31
that directionalityDirektionalität is a very keySchlüssel aspectAspekt of linguisticsprachlich scriptsSkripte.
181
436000
3000
Schlüssel für linguistische Skripte.
07:34
And the IndusIndus scriptSkript now has
182
439000
2000
Und jetzt besitzt die Indus-Schrift
07:36
this particularinsbesondere propertyEigentum.
183
441000
2000
diese besondere Eigenschaft.
07:38
What other propertiesEigenschaften of languageSprache does the scriptSkript showShow?
184
443000
2000
Welche anderen Eigenschaften zeigt sie uns?
07:40
LanguagesSprachen containenthalten patternsMuster.
185
445000
2000
Sprachen enthalten Muster.
07:42
If I give you the letterBrief Q
186
447000
2000
Ich gebe euch hier ein "Q", und bitte euch,
07:44
and askFragen you to predictvorhersagen the nextNächster letterBrief, what do you think that would be?
187
449000
3000
den folgenden Buchstaben zu erraten.
07:47
MostDie meisten of you said U, whichwelche is right.
188
452000
2000
Die meisten würden "U" sagen, was stimmt.
07:49
Now if I askedaufgefordert you to predictvorhersagen one more letterBrief,
189
454000
2000
Und der nächste Buchstabe,
07:51
what do you think that would be?
190
456000
2000
welcher könnte das sein?
07:53
Now there's severalmehrere thoughtsGedanken. There's E. It could be I. It could be A,
191
458000
3000
Jetzt gibt es mehrere: ein "E", ein "I" oder ein "A",
07:56
but certainlybestimmt not B, C or D, right?
192
461000
3000
aber sicher kein "B", "C" oder "D".
07:59
The IndusIndus scriptSkript alsoebenfalls exhibitsAusstellungen similarähnlich kindsArten of patternsMuster.
193
464000
3000
Die Indus-Schrift zeigt ähnliche Arten von Mustern.
08:02
There's a lot of textText that startAnfang with this diamond-shapedrautenförmige symbolSymbol.
194
467000
3000
Anfangs steht oft ein rautenförmiges Symbol.
08:05
And this in turnWende tendsneigt to be followedgefolgt
195
470000
2000
Diesem folgt dann meist etwas
08:07
by this quotationZitat marks-likeMarken-wie symbolSymbol.
196
472000
2000
Anführungszeichen-ähnliches.
08:09
And this is very similarähnlich to a Q and U exampleBeispiel.
197
474000
2000
Ähnlich unserem "Q" und "U" Beispiel.
08:11
This symbolSymbol can in turnWende be followedgefolgt
198
476000
2000
Diesem Symbol können dann
08:13
by these fish-likefischähnlichen symbolsSymbole and some other signsSchilder,
199
478000
3000
dies Fisch-ähnliche und andere Zeichen folgen,
08:16
but never by these other signsSchilder at the bottomBoden.
200
481000
2000
aber niemals die Unteren.
08:18
And furthermoreAußerdem, there's some signsSchilder
201
483000
2000
Ausserdem gibt es einige Zeichen,
08:20
that really preferbevorzugen the endEnde of textsTexte,
202
485000
2000
die oft am Ende eines Textes stehen,
08:22
sucheine solche as this jar-shapedGlas förmigen- signSchild,
203
487000
2000
wie dieses Krug-ähnliche.
08:24
and this signSchild, in factTatsache, happensdas passiert to be
204
489000
2000
Dieses Zeichen ist übrigens
08:26
the mostdie meisten frequentlyhäufig occurringauftreten signSchild in the scriptSkript.
205
491000
2000
das am Häufigsten vorkommende.
08:28
GivenGegeben sucheine solche patternsMuster, here was our ideaIdee.
206
493000
3000
Die Muster brachten uns auf eine Idee.
08:31
The ideaIdee was to use a computerComputer
207
496000
2000
wir könnten einen Computer
08:33
to learnlernen these patternsMuster,
208
498000
2000
die Muster lernen lassen, und so
08:35
and so we gavegab the computerComputer the existingbestehende textsTexte.
209
500000
3000
fütterten wir ihm die vorhandenen Texte.
08:38
And the computerComputer learnedgelernt a statisticalstatistisch modelModell-
210
503000
2000
Er lernte so ein statistisches Modell,
08:40
of whichwelche symbolsSymbole tendneigen to occurauftreten togetherzusammen
211
505000
2000
welche der Symbole zusammen auftauchten,
08:42
and whichwelche symbolsSymbole tendneigen to followFolgen eachjede einzelne other.
212
507000
2000
welche einander oft folgten.
08:44
GivenGegeben the computerComputer modelModell-,
213
509000
2000
Mit dem Computermodell
08:46
we can testTest the modelModell- by essentiallyim Wesentlichen quizzingQuiz it.
214
511000
3000
können wir unser Sprachmodell testen.
08:49
So we could deliberatelybewusst eraselöschen some symbolsSymbole,
215
514000
2000
Wir könnten einige Symbole löschen
08:51
and we can askFragen it to predictvorhersagen the missingfehlt symbolsSymbole.
216
516000
3000
und es die fehlenden Zeichen erraten lassen.
08:54
Here are some examplesBeispiele.
217
519000
3000
Ein paar Beispiele:
09:00
You maykann regardbetrachten this
218
525000
2000
Man könnte dies als quasi die älteste Form
09:02
as perhapsvielleicht the mostdie meisten ancientAntike gameSpiel
219
527000
2000
eines bekannten Spiels betrachten,
09:04
of WheelRad of FortuneFortune.
220
529000
3000
dem "Glücksrad".
09:08
What we foundgefunden
221
533000
2000
Wir stellten fest, dass der Computer
09:10
was that the computerComputer was successfulerfolgreich in 75 percentProzent of the casesFälle
222
535000
2000
in 75% der Fälle erfolgreich
09:12
in predictingvorhersagen the correctrichtig symbolSymbol.
223
537000
2000
das korrekte Symbol hervorsagte.
09:14
In the restsich ausruhen of the casesFälle,
224
539000
2000
In den übrigen Fällen war seine
09:16
typicallytypischerweise the secondzweite bestBeste guessvermuten or thirddritte bestBeste guessvermuten was the right answerAntworten.
225
541000
3000
zweite oder dritte Alternative meist richtig.
09:19
There's alsoebenfalls practicalpraktisch use
226
544000
2000
Hier der praktische Nutzen
09:21
for this particularinsbesondere procedureVerfahren.
227
546000
2000
dieses speziellen Verfahrens:
09:23
There's a lot of these textsTexte that are damagedbeschädigt.
228
548000
2000
Viele der Texte sind beschädigt.
09:25
Here'sHier ist an exampleBeispiel of one sucheine solche textText.
229
550000
2000
Ein Beispiel: doch jetzt können wir
09:27
And we can use the computerComputer modelModell- now to try to completekomplett this textText
230
552000
3000
das Computermodell zur Ergänzung nutzen
09:30
and make a bestBeste guessvermuten predictionPrognose.
231
555000
2000
und erhalten sehr wahrscheinliche Vorhersagen.
09:32
Here'sHier ist an exampleBeispiel of a symbolSymbol that was predictedvorhergesagt.
232
557000
3000
Ein Beispiel einer Vorhersage!
09:35
And this could be really usefulsinnvoll as we try to decipherentziffern the scriptSkript
233
560000
2000
Es kann bei der Entzifferung nützlich sein, mehr
09:37
by generatingErzeugen more dataDaten that we can analyzeanalysieren.
234
562000
3000
Daten zu erzeugen, die dann analysierbar sind.
09:40
Now here'shier ist one other thing you can do with the computerComputer modelModell-.
235
565000
3000
Eine weitere Anwendung des Modells:
09:43
So imaginevorstellen a monkeyAffe
236
568000
2000
stellt euch einen Affen
09:45
sittingSitzung at a keyboardTastatur.
237
570000
2000
an einer Tastatur vor.
09:47
I think you mightMacht get a randomzufällig jumbledurcheinander of lettersBriefe that lookssieht aus like this.
238
572000
3000
Der tippt eine zufällige Abfolge von Zeichen wie diese.
09:50
SuchDiese a randomzufällig jumbledurcheinander of lettersBriefe
239
575000
2000
Eine solche Zufallsfolge
09:52
is said to have a very highhoch entropyEntropie.
240
577000
2000
hat einen hohen Grad an "Entropie",
09:54
This is a physicsPhysik and informationInformation theoryTheorie termBegriff.
241
579000
2000
ein Begriff aus Physik und Informationstheorie.
09:56
But just imaginevorstellen it's a really randomzufällig jumbledurcheinander of lettersBriefe.
242
581000
3000
Eben Buchstaben in ganz zufälliger Reihenfolge.
09:59
How manyviele of you have ever spilledverschüttet coffeeKaffee on a keyboardTastatur?
243
584000
4000
Schon mal Kaffee auf der Tastatur verkleckert?
10:03
You mightMacht have encounteredangetroffen the stuck-keystecken-Schlüssel problemProblem --
244
588000
2000
Dann gab's ein "verklemmte Tasten"- Problem, so
10:05
so basicallyGrundsätzlich gilt the samegleich symbolSymbol beingSein repeatedwiederholt over and over again.
245
590000
3000
schlimm, dass sich ein einziges Symbol ständig wiederholte.
10:08
This kindArt of a sequenceSequenz is said to have a very lowniedrig entropyEntropie
246
593000
3000
Solche Zeichenfolgen haben sehr geringe Entropie,
10:11
because there's no variationVariation at all.
247
596000
2000
weil überhaupt keine Veränderung vorkommt.
10:13
LanguageSprache, on the other handHand, has an intermediatemittlere levelEbene of entropyEntropie;
248
598000
3000
Sprachen haben einen mittleren Grad an Entropie.
10:16
it's neitherweder too rigidstarre,
249
601000
2000
Weder zu rigide
10:18
nornoch is it too randomzufällig.
250
603000
2000
noch zu zufällig.
10:20
What about the IndusIndus scriptSkript?
251
605000
2000
Wie steht es mit der Indus-Schrift?
10:22
Here'sHier ist a graphGraph that plotsGrundstücke the entropiesEntropien of a wholeganze bunchBündel of sequencesSequenzen.
252
607000
4000
Hier seht ihr Entropiegrade verschiedener Systeme.
10:26
At the very topoben you find the uniformlyeinheitlich randomzufällig sequenceSequenz,
253
611000
2000
Ganz oben vollkommen zufällige Folgen,
10:28
whichwelche is a randomzufällig jumbledurcheinander of lettersBriefe --
254
613000
2000
wie die Zufallsfolgen der Buchstaben.
10:30
and interestinglyinteressant, we alsoebenfalls find
255
615000
2000
Interessanterweise auch DNA Sequenzen aus dem
10:32
the DNADNA sequenceSequenz from the humanMensch genomeGenom and instrumentalInstrumental musicMusik-.
256
617000
3000
humanen Genom-Projekt und Instrumentalmusik.
10:35
And bothbeide of these are very, very flexibleflexibel,
257
620000
2000
Beide sind sehr, sehr flexibel,
10:37
whichwelche is why you find them in the very highhoch rangeAngebot.
258
622000
2000
weshalb sie sehr weit oben rangieren.
10:39
At the lowerniedriger endEnde of the scaleRahmen,
259
624000
2000
Am unteren Ende der Skala
10:41
you find a rigidstarre sequenceSequenz, a sequenceSequenz of all A'sA es,
260
626000
2000
die rigiden Folgen, sozusagen lauter A's.
10:43
and you alsoebenfalls find a computerComputer programProgramm,
261
628000
2000
Auch ein Computerprogramm,
10:45
in this caseFall in the languageSprache FortranFORTRAN,
262
630000
2000
(in der Programmiersprache Fortran),
10:47
whichwelche obeysgehorcht really strictstreng rulesRegeln.
263
632000
2000
das ganz strengen Regeln gehorcht.
10:49
LinguisticSprachliche scriptsSkripte
264
634000
2000
Linguistische Skripte
10:51
occupybesetzen the middleMitte rangeAngebot.
265
636000
2000
sind im mittleren Bereich.
10:53
Now what about the IndusIndus scriptSkript?
266
638000
2000
Wie ist es mit der Indus-Schrift?
10:55
We foundgefunden that the IndusIndus scriptSkript
267
640000
2000
Wir haben entdeckt, dass sie auch in die
10:57
actuallytatsächlich fallsStürze withininnerhalb the rangeAngebot of the linguisticsprachlich scriptsSkripte.
268
642000
2000
Bandbreite der linguistischen Skripte fällt.
10:59
When this resultErgebnis was first publishedveröffentlicht,
269
644000
2000
Als dieses Ergebnis zuerst publiziert wurde
11:01
it was highlyhöchst controversialumstritten.
270
646000
3000
wurde es sehr kontrovers aufgenommen.
11:04
There were people who raisedangehoben a hueFarbton and crySchrei,
271
649000
3000
Es gab Leute, die zu zetern anfingen.
11:07
and these people were the onesEinsen who believedglaubte
272
652000
2000
Das waren die, die nicht glaubten, dass die
11:09
that the IndusIndus scriptSkript does not representvertreten languageSprache.
273
654000
3000
Indus-Schrift eine Sprache repräsentiert.
11:12
I even startedhat angefangen to get some hateHass mailPost.
274
657000
2000
Ich erhielt sogar Hass-Mails.
11:14
My studentsStudenten said
275
659000
2000
Meine Studenten sagten, dass ich ernsthaft
11:16
that I should really seriouslyernst considerErwägen gettingbekommen some protectionSchutz.
276
661000
3000
über Schutzmassnahmen nachdenken solle.
11:19
Who'dWer würde have thought
277
664000
2000
Wer hätte gedacht, dass "Entzifferer"
11:21
that decipheringEntschlüsselung could be a dangerousgefährlich professionBeruf?
278
666000
2000
ein so gefährlicher Beruf sein könnte?
11:23
What does this resultErgebnis really showShow?
279
668000
2000
Was zeigt das Resultat aber wirklich?
11:25
It showszeigt an that the IndusIndus scriptSkript
280
670000
2000
Es belegt, dass die Indus-Schrift eine
11:27
sharesAnteile an importantwichtig propertyEigentum of languageSprache.
281
672000
2000
wichtige Eigenschaft von Sprachen besitzt.
11:29
So, as the oldalt sayingSprichwort goesgeht,
282
674000
2000
Das Sprichwort sagt,
11:31
if it lookssieht aus like a linguisticsprachlich scriptSkript
283
676000
2000
wenn es wie eine Sprachskript aussieht,
11:33
and it actshandelt like a linguisticsprachlich scriptSkript,
284
678000
2000
sich wie ein Sprachskript verhält, dann haben
11:35
then perhapsvielleicht we maykann have a linguisticsprachlich scriptSkript on our handsHände.
285
680000
3000
wir es vielleicht mit einem Sprachskript zu tun.
11:38
What other evidenceBeweise is there
286
683000
2000
Gibt es andere Beweise,
11:40
that the scriptSkript could actuallytatsächlich encodeCodieren languageSprache?
287
685000
2000
dass das Skript eine Sprache kodieren könnte?
11:42
Well linguisticsprachlich scriptsSkripte can actuallytatsächlich encodeCodieren multiplemehrere languagesSprachen.
288
687000
3000
Linguistische Skripte können mehrere Sprachen kodieren.
11:45
So for exampleBeispiel, here'shier ist the samegleich sentenceSatz writtengeschrieben in EnglishEnglisch
289
690000
3000
Als Beispiel derselbe Satz in
11:48
and the samegleich sentenceSatz writtengeschrieben in DutchHolländisch
290
693000
2000
Englisch und in Holländisch,
11:50
usingmit the samegleich lettersBriefe of the alphabetAlphabet.
291
695000
2000
aus Buchstaben des gleichen Alphabets.
11:52
If you don't know DutchHolländisch and you only know EnglishEnglisch
292
697000
3000
Wenn ihr kein Holländisch versteht,
11:55
and I give you some wordsWörter in DutchHolländisch,
293
700000
2000
ich euch aber holländische Worte vorgebe,
11:57
you'lldu wirst tell me that these wordsWörter containenthalten
294
702000
2000
sagt ihr, dass diese Worte einige
11:59
some very unusualungewöhnlich patternsMuster.
295
704000
2000
ungewöhnliche Muster enthalten.
12:01
Some things are not right,
296
706000
2000
Einiges stimmt nicht, und ihr werdet sagen,
12:03
and you'lldu wirst say these wordsWörter are probablywahrscheinlich not EnglishEnglisch wordsWörter.
297
708000
3000
dass diese Worte wohl nicht Englisch sind.
12:06
The samegleich thing happensdas passiert in the caseFall of the IndusIndus scriptSkript.
298
711000
2000
Das gleiche passiert mit der Indus-Schrift.
12:08
The computerComputer foundgefunden severalmehrere textsTexte --
299
713000
2000
Der Computer entdeckte mehrere Texte
12:10
two of them are showngezeigt here --
300
715000
2000
- zwei davon seht ihr hier -
12:12
that have very unusualungewöhnlich patternsMuster.
301
717000
2000
die sehr ungewöhnliche Muster haben.
12:14
So for exampleBeispiel the first textText:
302
719000
2000
Beim Ersten beispielsweise gibt es
12:16
there's a doublingVerdoppelung of this jar-shapedGlas förmigen- signSchild.
303
721000
3000
dieses doppelte Krug-Zeichen.
12:19
This signSchild is the mostdie meisten frequently-occurringhäufig auftretende signSchild
304
724000
2000
Dieses Zeichen ist das Häufigste
12:21
in the IndusIndus scriptSkript,
305
726000
2000
der Indus Schrift,
12:23
and it's only in this textText
306
728000
2000
und nur in diesem Text
12:25
that it occurstritt ein as a doublingVerdoppelung pairPaar.
307
730000
2000
erscheint es doppelt.
12:27
Why is that the caseFall?
308
732000
2000
Warum nur? Wir sahen nach,
12:29
We wentging back and lookedsah at where these particularinsbesondere textsTexte were foundgefunden,
309
734000
3000
wo genau diese Texte gefunden wurden,
12:32
and it turnswendet sich out that they were foundgefunden
310
737000
2000
und es stellte sich heraus, dass das
12:34
very, very farweit away from the IndusIndus ValleyTal.
311
739000
2000
sehr weit enfernt des Indus Tals war.
12:36
They were foundgefunden in presentGeschenk day IraqIrak and IranIran.
312
741000
3000
Im Gebiet des heutigen Irans bzw Iraks.
12:39
And why were they foundgefunden there?
313
744000
2000
Warum dort?
12:41
What I haven'thabe nicht told you is that
314
746000
2000
Ich hatte noch nicht gesagt, dass das
12:43
the IndusIndus people were very, very enterprisingunternehmungslustige.
315
748000
2000
Indus Volk sehr unternehmensfreudig war.
12:45
They used to tradeHandel with people prettyziemlich farweit away from where they livedlebte,
316
750000
3000
Sie handelten mit weit entfernt lebenden Völkern.
12:48
and so in this caseFall, they were travelingReisen by seaMeer
317
753000
3000
In diesem Fall reisten sie auf dem Seeweg bis nach
12:51
all the way to MesopotamiaMesopotamien, present-dayheutige Tag IraqIrak.
318
756000
3000
Mesopotamien, dem heutigen Irak.
12:54
And what seemsscheint to have happenedpassiert here
319
759000
2000
Und dort scheint es so, als ob die
12:56
is that the IndusIndus tradersHändler, the merchantsKaufleute,
320
761000
3000
Indus-Handlungsreisenden die Schrift nutzten,
12:59
were usingmit this scriptSkript to writeschreiben a foreignausländisch languageSprache.
321
764000
3000
um eine fremde Sprache zu notieren.
13:02
It's just like our EnglishEnglisch and DutchHolländisch exampleBeispiel.
322
767000
2000
Wie in unserem englisch-holländischem Beispiel.
13:04
And that would explainerklären why we have these strangekomisch patternsMuster
323
769000
2000
Das würde die seltsamen Muster erklären,
13:06
that are very differentanders from the kindsArten of patternsMuster you see in the textText
324
771000
3000
die anders als diejenigen sind,
13:09
that are foundgefunden withininnerhalb the IndusIndus ValleyTal.
325
774000
3000
die im Indus Tal selbst gefunden werden.
13:12
This suggestsschlägt vor that the samegleich scriptSkript, the IndusIndus scriptSkript,
326
777000
2000
Das legt nahe, dass die Indus-Schrift genutzt wurde,
13:14
could be used to writeschreiben differentanders languagesSprachen.
327
779000
3000
um verschiedene Sprachen zu notieren.
13:17
The resultsErgebnisse we have so farweit seemscheinen to pointPunkt to the conclusionSchlussfolgerung
328
782000
3000
Die bisherigen Ergebnisse legen den Schluss nahe,
13:20
that the IndusIndus scriptSkript probablywahrscheinlich does representvertreten languageSprache.
329
785000
3000
dass die Indus-Schrift eine Sprache repäsentiert.
13:23
If it does representvertreten languageSprache,
330
788000
2000
Wenn sie das tut,
13:25
then how do we readlesen the symbolsSymbole?
331
790000
2000
wie lesen wir die Symbole?
13:27
That's our nextNächster biggroß challengeHerausforderung.
332
792000
2000
Die nächste grosse Herausforderung!
13:29
So you'lldu wirst noticebeachten that manyviele of the symbolsSymbole
333
794000
2000
Ihr bemerkt, dass viele der Symbole
13:31
look like picturesBilder of humansMenschen, of insectsInsekten,
334
796000
2000
wie Bilder von Menschen, Insekten,
13:33
of fishesFische, of birdsVögel.
335
798000
3000
Fischen und Vögeln wirken.
13:36
MostDie meisten ancientAntike scriptsSkripte
336
801000
2000
Die meisten antiken Schriften
13:38
use the rebusRebus principlePrinzip,
337
803000
2000
nutzen das "Rebus"-Prinzip, das
13:40
whichwelche is, usingmit picturesBilder to representvertreten wordsWörter.
338
805000
3000
Bildfolgen nutzt, um Worte darzustellen.
13:43
So as an exampleBeispiel, here'shier ist a wordWort.
339
808000
3000
Hier beispielweise "belief" (Glaube).
13:46
Can you writeschreiben it usingmit picturesBilder?
340
811000
2000
Könnt ihr es in Bildern schreiben?
13:48
I'll give you a couplePaar secondsSekunden.
341
813000
2000
Ich gebe euch ein paar Sekunden.
13:50
Got it?
342
815000
2000
Habt ihr's?
13:52
Okay. Great.
343
817000
2000
Okay. Toll.
13:54
Here'sHier ist my solutionLösung.
344
819000
2000
Hier ist meine Lösung.
13:56
You could use the pictureBild of a beeBiene followedgefolgt by a pictureBild of a leafBlatt --
345
821000
2000
eine Biene ("bee") vor einem Blatt ("leaf"),
13:58
and that's "beliefGlauben," right.
346
823000
2000
das ist "Glaube". (bee+leaf=belief).
14:00
There could be other solutionsLösungen.
347
825000
2000
Es könnte andere Lösungen geben.
14:02
In the caseFall of the IndusIndus scriptSkript,
348
827000
2000
Im Falle der Indus-Schrift
14:04
the problemProblem is the reverseumkehren.
349
829000
2000
ist das Problem umgekehrt. Man muss die
14:06
You have to figureZahl out the soundsGeräusche of eachjede einzelne of these picturesBilder
350
831000
3000
Laute der einzelnen Bilder herausfinden,
14:09
sucheine solche that the entireganz sequenceSequenz makesmacht senseSinn.
351
834000
2000
damit der ganze Satz einen Sinn ergibt.
14:11
So this is just like a crosswordKreuzworträtsel puzzlePuzzle,
352
836000
3000
Es ist wie ein Kreuzworträtsel,
14:14
exceptaußer that this is the motherMutter of all crosswordKreuzworträtsel puzzlesRätsel
353
839000
3000
nur dass es die Mutter aller Kreuzworträtsel ist
14:17
because the stakesStakes are so highhoch if you solvelösen it.
354
842000
4000
da der Gewinn so hoch ist, wenn man es löst.
14:21
My colleaguesKollegen, IravathamIravatham MahadevanMahadevan and AskoAsko ParpolaParpola,
355
846000
3000
Meine Kollegen I. Mahadevan und A. Parpola
14:24
have been makingHerstellung some headwayFortschritte on this particularinsbesondere problemProblem.
356
849000
2000
haben grosse Fortschritte bei diesem Problem erzielt.
14:26
And I'd like to give you a quickschnell exampleBeispiel of Parpola'sParpola des work.
357
851000
2000
Ein kurzes Beispiel aus Parpolas Arbeit:
14:28
Here'sHier ist a really shortkurz textText.
358
853000
2000
ein wirklich kurzer Text: er enthält 7 senkrechte Striche,
14:30
It containsenthält sevenSieben verticalvertikal strokesSchläge followedgefolgt by this fish-likefischähnlichen signSchild.
359
855000
3000
gefolgt von diesem fisch-ähnlichen Zeichen.
14:33
And I want to mentionerwähnen that these sealsDichtungen were used
360
858000
2000
Erwähnt sei hier, dass mit diesen Siegeln
14:35
for stampingStanzen clayLehm tagsTags
361
860000
2000
Etiketten in Lehm gestempelt wurden,
14:37
that were attachedangebracht to bundlesBundles of goodsWaren,
362
862000
2000
die an Warenbündeln befestigt wurden,
14:39
so it's quiteganz likelywahrscheinlich that these tagsTags, at leastam wenigsten some of them,
363
864000
3000
so dass wahrscheinlich einige dieser Anhänger
14:42
containenthalten namesNamen of merchantsKaufleute.
364
867000
2000
die Namen von Händlern enthalten.
14:44
And it turnswendet sich out that in IndiaIndien
365
869000
2000
Es stellt sich heraus, dass es in Indien
14:46
there's a long traditionTradition
366
871000
2000
schon lange Tradition ist,
14:48
of namesNamen beingSein basedbasierend on horoscopesHoroskope
367
873000
2000
Namen auf der Basis von Sternbildern
14:50
and starStar constellationsKonstellationen presentGeschenk at the time of birthGeburt.
368
875000
3000
zum jeweiligen Zeitpunkt der Geburt zu vergeben.
14:53
In DravidianDravidian languagesSprachen,
369
878000
2000
In dravidischen Sprachen
14:55
the wordWort for fishFisch is "meenmeen"
370
880000
2000
lautet das Wort für Fisch "MEEN", das sich
14:57
whichwelche happensdas passiert to soundklingen just like the wordWort for starStar.
371
882000
3000
genauso anhört wie das Wort für Stern.
15:00
And so sevenSieben starsSterne
372
885000
2000
Sieben Sterne würden also
15:02
would standStand for "eluELU meenmeen,"
373
887000
2000
für "ELU MEEN" stehen,
15:04
whichwelche is the DravidianDravidian wordWort
374
889000
2000
den dravidischen Ausdruck für
15:06
for the BigGroß DipperDipper starStar constellationKonstellation.
375
891000
2000
den "Grossen Wagen".
15:08
SimilarlyIn ähnlicher Weise, there's anotherein anderer sequenceSequenz of sixsechs starsSterne,
376
893000
3000
Eine ähnliche Sequenz von 6 Sternen,
15:11
and that translatesübersetzt to "aruAru meenmeen,"
377
896000
2000
übersetzt "ARU MEEN",
15:13
whichwelche is the oldalt DravidianDravidian nameName
378
898000
2000
ist der alte dravidische Name für
15:15
for the starStar constellationKonstellation PleiadesPlejaden.
379
900000
2000
das Gestirn der Plejaden.
15:17
And finallyendlich, there's other combinationsKombinationen,
380
902000
3000
Schliesslich noch Kombinationen wie dieser Fisch
15:20
sucheine solche as this fishFisch signSchild with something that lookssieht aus like a roofDach on topoben of it.
381
905000
3000
mit einer Art Dach darüber.
15:23
And that could be translatedübersetzt into "meyMey meenmeen,"
382
908000
3000
Das könnte als "MEY MEEN" übersetzt werden,
15:26
whichwelche is the oldalt DravidianDravidian nameName for the planetPlanet SaturnSaturn.
383
911000
3000
dravidisch für den Saturn.
15:29
So that was prettyziemlich excitingaufregend.
384
914000
2000
Das war besonders aufregend.
15:31
It lookssieht aus like we're gettingbekommen somewhereirgendwo.
385
916000
2000
Es scheint irgendwohin zu führen.
15:33
But does this provebeweisen
386
918000
2000
Aber beweist es,
15:35
that these sealsDichtungen containenthalten DravidianDravidian namesNamen
387
920000
2000
dass die Siegel dravidische Namen enthalten,
15:37
basedbasierend on planetsPlaneten and starStar constellationsKonstellationen?
388
922000
2000
die auf Planeten und Sternbildern basieren?
15:39
Well not yetnoch.
389
924000
2000
Noch nicht.
15:41
So we have no way of validatingValidierung von
390
926000
2000
Wir haben keine Möglichkeit, diese
15:43
these particularinsbesondere readingsLesungen,
391
928000
2000
spezielle Lesarten zu validieren,
15:45
but if more and more of these readingsLesungen startAnfang makingHerstellung senseSinn,
392
930000
3000
doch wenn immer mehr davon Sinn ergeben
15:48
and if longerlänger and longerlänger sequencesSequenzen
393
933000
2000
und auch immer längere Sequenzen
15:50
appearerscheinen to be correctrichtig,
394
935000
2000
korrekt erscheinen,
15:52
then we know that we are on the right trackSpur.
395
937000
2000
wissen wir, dass wir auf dem richtigen Weg sind.
15:54
TodayHeute,
396
939000
2000
Heute können wir ein Wort wie
15:56
we can writeschreiben a wordWort sucheine solche as TEDTED
397
941000
3000
"TED" in ägyptischen Hieroglyphen
15:59
in EgyptianÄgyptische hieroglyphicsHieroglyphen and in cuneiformKeilschrift scriptSkript,
398
944000
3000
und in Keilschrift schreiben,
16:02
because bothbeide of these were decipheredentziffert
399
947000
2000
denn beide wurden schon im
16:04
in the 19thth centuryJahrhundert.
400
949000
2000
19. Jahrhundert entziffert.
16:06
The deciphermentEntzifferung of these two scriptsSkripte
401
951000
2000
Durch die Entzifferung dieser beiden Schriften
16:08
enabledaktiviert these civilizationsZivilisationen to speaksprechen to us again directlydirekt.
402
953000
3000
sprechen uns beide Kulturen wieder direkt an.
16:11
The MayansMayas
403
956000
2000
Die Maya begannen im
16:13
startedhat angefangen speakingApropos to us in the 20thth centuryJahrhundert,
404
958000
2000
20 Jhd. mit uns zu sprechen,
16:15
but the IndusIndus civilizationZivilisation remainsbleibt bestehen silentLeise.
405
960000
3000
doch die Indus Zivilisation blieb stumm.
16:18
Why should we carePflege?
406
963000
2000
Warum sollte uns das kümmern?
16:20
The IndusIndus civilizationZivilisation does not belonggehören
407
965000
2000
Die Indus Kultur gehört nicht nur
16:22
to just the SouthSüden IndiansInder or the NorthNorden IndiansInder
408
967000
2000
den Süd- oder den Nordindern
16:24
or the PakistanisPakistaner;
409
969000
2000
oder den Pakistani;
16:26
it belongsgehört to all of us.
410
971000
2000
sie gehört uns allen.
16:28
These are our ancestorsVorfahren --
411
973000
2000
Dies sind unsere Vorfahren,
16:30
yoursdeine and mineBergwerk.
412
975000
2000
eure und meine.
16:32
They were silencedzum Schweigen gebracht
413
977000
2000
Zum Schweigen gebracht durch einen
16:34
by an unfortunateunglücklich accidentUnfall of historyGeschichte.
414
979000
2000
unglücklichen Zufall der Geschichte.
16:36
If we decipherentziffern the scriptSkript,
415
981000
2000
Wenn wir ihre Schrift entziffern,
16:38
we would enableaktivieren them to speaksprechen to us again.
416
983000
2000
könnten sie wieder zu uns sprechen.
16:40
What would they tell us?
417
985000
3000
Was würden sie uns mitteilen?
16:43
What would we find out about them? About us?
418
988000
3000
Was würden wir über sie und uns herausfinden?
16:46
I can't wait to find out.
419
991000
3000
Ich kann es kaum erwarten, das herauszufinden!
16:49
Thank you.
420
994000
2000
Danke sehr.
16:51
(ApplauseApplaus)
421
996000
4000
(Applaus)
Translated by TeeKay Kreissig
Reviewed by Laura Pasquale

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ABOUT THE SPEAKER
Rajesh Rao - Computational neuroscientist
Rajesh Rao seeks to understand the human brain through computational modeling, on two fronts: developing computer models of our minds, and using tech to decipher the 4,000-year-old lost script of the Indus Valley civilization.

Why you should listen

Rajesh Rao is looking for the computational principles underlying the brain's remarkable ability to learn, process and store information --  hoping to apply this knowledge to the task of building adaptive robotic systems and artificially intelligent agents.

Some of the questions that motivate his research include: How does the brain learn efficient representations of novel objects and events occurring in the natural environment? What are the algorithms that allow useful sensorimotor routines and behaviors to be learned? What computational mechanisms allow the brain to adapt to changing circumstances and remain fault-tolerant and robust?

By investigating these questions within a computational and probabilistic framework, it is often possible to derive algorithms that not only provide functional interpretations of neurobiological properties but also suggest solutions to difficult problems in computer vision, speech, robotics and artificial intelligence.

More profile about the speaker
Rajesh Rao | Speaker | TED.com