ABOUT THE SPEAKERS
Diana Reiss - Cognitive psychologist
Diana Reiss studies animal cognition, and has found that bottlenose dolphins (and Asian elephants) can recognize themselves in the mirror.

Why you should listen

Diana Reiss’s research focuses on the cognition and communication of marine animals, with an emphasis on comparative animal cognition. Essentially, she studies the evolution of intelligence. Reiss pioneered the use of underwater keyboards with dolphins to investigate their communicative abilities and provide them with more degrees of choice and control. Reiss and her colleagues demonstrated that bottlenose dolphins and an Asian elephants possess the rare ability for mirror self-recognition previously thought to be restricted to humans and great apes. She wrote about this work in her recent book, The Dolphin in the Mirror.

Reiss' efforts also involve the rescue and rehabilitation of stranded marine mammals, including the successful rescue of Humphrey, the humpback whale, from San Francisco Bay waters. Her advocacy work in conservation and animal welfare includes the protection of dolphins in the tuna-fishing industry and efforts to bring an end to the killing of dolphins in the drive hunts in Japan. 

Reiss is a cognitive psychologist and professor in the Department of Psychology at Hunter College and the Biopsychology and Behavioral Neuroscience subprogram at the Graduate Center, CUNY. She directs a dolphin cognitive research program at the National Aquarium in Baltimore and is a research associate at the Smithsonian’s National Zoo in DC, where she investigates elephant cognition.

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Diana Reiss | Speaker | TED.com
Peter Gabriel - Musician, activist
Peter Gabriel writes incredible songs but, as the co-founder of WITNESS and TheElders.org, is also a powerful human rights advocate.

Why you should listen

Peter Gabriel was a founding member of the extraordinarily successful progressive rock band Genesis. He left the band in 1975 to go solo and, in 1980, set up the international arts festival WOMAD (which stands for World of Music, Arts and Dance) and the record label Real World, both to champion music and artistic innovation from all over the world. Gabriel's stop motion video for "Sledgehammer" has been named the most-played music video in the history of MTV.  

Gabriel is also very interested in human rights. In 1992, he co-founded WITNESS.org, an organization that helps human rights activists and citizen witnesses worldwide make change happen through the use of video. The organization not only distributes digital cameras to empower people to document human-rights abuses, but provides a platform for the spread of video that reveals what is really going on in places all over the globe.

In 2007, Gabriel also co-founded theElders.org with Richard Branson and Nelson Mandela, an independent group of global leaders working together for peace and human rights.

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Peter Gabriel | Speaker | TED.com
Neil Gershenfeld - Physicist, personal fab pioneer
As Director of MIT’s Center for Bits and Atoms, Neil Gershenfeld explores the boundaries between the digital and physical worlds.

Why you should listen

MIT's Neil Gershenfeld is redefining the boundaries between the digital and analog worlds. The digital revolution is over, Gershenfeld says. We won. What comes next? His Center for Bits and Atoms has developed quite a few answers, including Internet 0, a tiny web server that fits into lightbulbs and doorknobs, networking the physical world in previously unimaginable ways.

But Gershenfeld is best known as a pioneer in personal fabrication -- small-scale manufacturing enabled by digital technologies, which gives people the tools to build literally anything they can imagine. His famous Fab Lab is immensely popular among students at MIT, who crowd Gershenfeld's classes. But the concept is potentially life-altering in the developing world, where a Fab Lab with just $20,000 worth of laser cutters, milling machines and soldering irons can transform a community, helping people harness their creativity to build tools, replacement parts and essential products unavailable in the local market. Read more in Fab: The Coming Revolution on Your Desktop.

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Neil Gershenfeld | Speaker | TED.com
Vint Cerf - Computer scientist
Vint Cerf, now the chief Internet evangelist at Google, helped lay the foundations for the internet as we know it more than 30 years ago.

Why you should listen

TCP/IP. You may not know what it stands for, but you probably use it every day -- it's the set of communications protocols that allows data to flow from computer to computer across the internet. More than 30 years ago, while working at DARPA, Vint Cerf and Bob Kahn developed TCP/IP, and in so doing, they gave rise to the modern Internet. In 2004, Cerf was the recipient of the ACM Alan M. Turing award (sometimes called the “Nobel Prize of Computer Science”), and in 2005 he was awarded the Presidential Medal of Freedom.

Cerf is a vice president and chief Internet evangelist at Google, and chairman of the board of the Internet Corporation for Assigned Names and Numbers (ICANN), an organization he helped form; he was also recently elected president of the ACM Council. He served as founding president of the Internet Society from 1992 to 1995. He's an advocate for a truly free internet, speaking out in the face of increasing government demands to limit free speech and connection.

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Vint Cerf | Speaker | TED.com
TED2013

Diana Reiss, Peter Gabriel, Neil Gershenfeld and Vint Cerf: The interspecies internet? An idea in progress

Das Interspezies-Internet? Entstehung einer Idee

Filmed:
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Affen, Delphine und Elefanten sind Tiere mit bemerkenswerten Kommunikationskompetenzen. Kann das Internet dahin ausgeweitet werden, dass es fühlende Spezies wie sie miteinbezieht? Eine neuartige, sich entwickelnde Idee von 4 großen Denkern: Delfinforscherin Diana Reiss, Musiker Peter Gabriel, Internet-der-Dinge-Visionär Neil Gershenfeld und Vint Cerf, einem der Begründer des Internets.
- Cognitive psychologist
Diana Reiss studies animal cognition, and has found that bottlenose dolphins (and Asian elephants) can recognize themselves in the mirror. Full bio - Musician, activist
Peter Gabriel writes incredible songs but, as the co-founder of WITNESS and TheElders.org, is also a powerful human rights advocate. Full bio - Physicist, personal fab pioneer
As Director of MIT’s Center for Bits and Atoms, Neil Gershenfeld explores the boundaries between the digital and physical worlds. Full bio - Computer scientist
Vint Cerf, now the chief Internet evangelist at Google, helped lay the foundations for the internet as we know it more than 30 years ago. Full bio

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00:12
DianaDiana ReissReiss: You maykann think you're looking
0
859
1763
Diana Reiss: Sie glauben vielleicht,
dass Sie durch ein Fenster
00:14
throughdurch a windowFenster at a dolphinDelphin spinningSpinnen playfullyspielerisch,
1
2622
4320
einen Delphin sehen,
der sich verspielt dreht,
00:18
but what you're actuallytatsächlich looking throughdurch
2
6942
2158
aber in Wirklichkeit sehen Sie durch ein
00:21
is a two-wayzwei-Wege- mirrorSpiegel at a dolphinDelphin
3
9100
2561
Zwei-Wege-Spiegelglas einen Delphin an,
00:23
looking at itselfselbst spinningSpinnen playfullyspielerisch.
4
11661
3190
der sich selbst beim Spielen zuschaut.
00:26
This is a dolphinDelphin that is self-awareselbstbewusste.
5
14851
2123
Dieser Delphin ist sich
seiner selbst bewusst.
00:28
This dolphinDelphin has self-awarenessSelbst-Bewusstsein.
6
16974
1622
Dieser Delphin hat
ein eigenes Selbstbewusstsein:
00:30
It's a youngjung dolphinDelphin namedgenannt BayleyBayley.
7
18596
2080
Es ist ein junger Delphin namens Bayley.
00:32
I've been very interestedinteressiert in understandingVerstehen the natureNatur
8
20676
3048
Seit 30 Jahren interessiere ich mich sehr
00:35
of the intelligenceIntelligenz of dolphinsDelfine for the pastVergangenheit 30 yearsJahre.
9
23724
3423
für die Intelligenz von Delphinen.
00:39
How do we exploreerforschen intelligenceIntelligenz in this animalTier
10
27147
3184
Wie untersuchen wir
die Intelligenz dieser Tiere,
00:42
that's so differentanders from us?
11
30331
1490
die so anders ist als unsere?
00:43
And what I've used is a very simpleeinfach researchForschung toolWerkzeug,
12
31821
3060
Dabei habe ich ein
sehr simples Forschungstool benutzt,
00:46
a mirrorSpiegel, and we'vewir haben gainedgewonnen great informationInformation,
13
34881
2580
einen Spiegel;
und wir erhielten viele Informationen,
00:49
reflectionsReflexionen of these animalTier mindsKöpfe.
14
37461
3457
Spiegelbilder des Geistes dieser Tiere.
00:52
DolphinsDelfine aren'tsind nicht the only animalsTiere, the only non-humanunmenschlich animalsTiere,
15
40918
3600
Delphine sind nicht die einzigen
nichtmenschlichen Tiere,
00:56
to showShow mirrorSpiegel self-recognitionSelbsterkenntnis.
16
44518
2140
die sich selbst im Spiegel erkennen.
00:58
We used to think this was a uniquelyeinzigartig humanMensch abilityFähigkeit,
17
46658
2992
Früher dachten wir, das wäre eine
ausschließlich menschliche Eigenschaft,
01:01
but we learnedgelernt that the great apesAffen, our closestam nächsten relativesVerwandten,
18
49650
3301
aber die Menschenaffen,
unsere nächsten Verwandten,
01:04
alsoebenfalls showShow this abilityFähigkeit.
19
52951
1585
sind dazu auch fähig.
01:06
Then we showedzeigte it in dolphinsDelfine,
20
54536
1699
Dann bewiesen wir es bei Delphinen,
01:08
and then laterspäter in elephantsElefanten.
21
56235
2012
und dann bei Elefanten.
01:10
We did this work in my labLabor with the dolphinsDelfine and elephantsElefanten,
22
58247
2231
Wir haben diese Arbeit in meinem Labor
mit Delphinen und Elephanten gemacht
01:12
and it's been recentlyvor kurzem showngezeigt in the magpieElster.
23
60478
2772
und kürzlich auch bei Elstern
diese Fähigkeit gefunden.
01:15
Now, it's interestinginteressant, because we'vewir haben embracedumarmt
24
63250
2900
Das ist interessant, denn wir sind
01:18
this DarwinianDarwinistische viewAussicht of a continuityKontinuität in physicalphysisch evolutionEvolution,
25
66150
4022
Darwins Sicht bei der Kontinuität
in der physischen Evolution gefolgt
01:22
this physicalphysisch continuityKontinuität.
26
70172
1592
dieser physischen Kontinuität.
01:23
But we'vewir haben been much more reticentzurückhaltend, much slowerLangsamer
27
71764
3283
Aber wir waren viel
zurückhaltender, langsamer
01:27
at recognizingerkennen this continuityKontinuität in cognitionErkenntnis,
28
75047
3936
die Kontinuität in der Wahrnehmung,
01:30
in emotionEmotion, in consciousnessBewusstsein in other animalsTiere.
29
78983
2984
in den Gefühlen, im Selbstbewusstsein
anderer Tiere anzuerkennen.
01:33
Other animalsTiere are consciousbewusst.
30
81967
2566
Andere Tiere sind sich ihrer selbst bewusst.
01:36
They're emotionalemotional. They're awarebewusst.
31
84533
3290
Sie haben Gefühle.
Sie sind sich ihrer gewahr.
01:39
There have been multitudeseine Vielzahl of studiesStudien with manyviele speciesSpezies
32
87823
2885
Es gibt unzählige Studien
mit vielen Spezies,
01:42
over the yearsJahre that have givengegeben us exquisiteexquisite evidenceBeweise
33
90708
3571
die uns über die Jahre bewiesen haben,
01:46
for thinkingDenken and consciousnessBewusstsein in other animalsTiere,
34
94279
2871
dass Denken und Selbstbewusstsein
bei anderen Tieren existiert,
01:49
other animalsTiere that are quiteganz differentanders than we are in formbilden.
35
97150
3591
bei Tieren, die eine ganz
andere Form haben als wir.
01:52
We are not aloneallein.
36
100741
2693
Wir sind nicht allein.
01:55
We are not aloneallein in these abilitiesFähigkeiten.
37
103434
4130
Wir sind nicht die einzigen
mit diesen Fähigkeiten.
01:59
And I hopeHoffnung, and one of my biggestgrößte dreamsTräume,
38
107564
3365
Und mein größter Traum ist,
02:02
is that, with our growingwachsend awarenessdas Bewusstsein
39
110929
2771
dass mit unserer wachsenden Erkenntnis
02:05
about the consciousnessBewusstsein of othersAndere
40
113700
1482
über das Bewusstsein von anderen
02:07
and our relationshipBeziehung with the restsich ausruhen of the animalTier worldWelt,
41
115182
2594
und unserer Beziehung zur restlichen Tierwelt
02:09
that we'llGut give them the respectdie Achtung and protectionSchutz
42
117776
2754
wir ihnen den Respekt
und den Schutz geben werden,
02:12
that they deserveverdienen.
43
120530
881
den sie verdienen.
02:13
So that's a wishWunsch I'm throwingwerfen out here for everybodyjeder,
44
121411
2205
Diesen Wunsch möchte ich
Ihnen allen mitgeben,
02:15
and I hopeHoffnung I can really engageengagieren you in this ideaIdee.
45
123616
4184
und ich hoffe,
Sie für diese Idee zu begeistern.
02:19
Now, I want to returnRückkehr to dolphinsDelfine,
46
127800
1486
Kehren wir nun zu den Delphinen zurück,
02:21
because these are the animalsTiere that I feel like
47
129286
2042
denn ich arbeite mit diesen Tieren
02:23
I've been workingArbeiten up closelyeng and personalpersönlich with
48
131328
2876
persönlich und nah
02:26
for over 30 yearsJahre.
49
134204
1410
seit über 30 Jahren zusammen.
02:27
And these are realecht personalitiesPersönlichkeiten.
50
135614
1849
Und sie sind richtige Persönlichkeiten.
02:29
They are not personsPersonen, but they're personalitiesPersönlichkeiten
51
137463
3101
Sie sind keine Personen,
sondern Persönlichkeiten,
02:32
in everyjeden senseSinn of the wordWort.
52
140564
1486
im wahrsten Sinne des Wortes.
02:34
And you can't get more alienAusländer than the dolphinDelphin.
53
142050
3186
Fremdartiger als ein Delphin geht es kaum.
02:37
They are very differentanders from us in bodyKörper formbilden.
54
145236
2496
Ihr Körper unterscheidet sich
grundlegend von unserem.
02:39
They're radicallyradikal differentanders. They come from a radicallyradikal differentanders environmentUmwelt.
55
147732
2988
Sie sind radikal anders. Sie kommen
aus einem ganz anderen Umfeld.
02:42
In factTatsache, we're separatedgetrennt by 95 millionMillion yearsJahre
56
150720
4361
Tatsächlich trennen uns 95 Millionen Jahre
02:47
of divergentabweichend evolutionEvolution.
57
155081
2146
unterschiedlicher Evolution.
02:49
Look at this bodyKörper.
58
157227
1900
Schauen Sie sich diesen Körper an.
02:51
And in everyjeden senseSinn of makingHerstellung a punWortspiel here,
59
159127
3690
Im wahrsten Sinne von Wortspielereien
02:54
these are truewahr non-terrestrialsnicht Außerirdischen.
60
162817
4363
sind das wahre Außerirdische.
02:59
I wonderedwunderte sich how we mightMacht interfaceSchnittstelle with these animalsTiere.
61
167180
3448
Ich fragte mich, wie wir
diese Tiere erreichen könnten.
03:02
In the 1980s, I developedentwickelt an underwaterUnterwasser keyboardTastatur.
62
170628
3322
In den 1980ern entwickelte ich
ein Unterwasser-Keyboard.
03:05
This was a custom-madenach Maß touch-screenTouch-screen keyboardTastatur.
63
173950
2419
Es war eine Spezialanfertigung
eines Touch-Screen-Keyboards.
03:08
What I wanted to do was give the dolphinsDelfine choiceWahl and controlsteuern.
64
176369
2762
Ich wollte den Delphinen
Auswahl und Kontrolle ermöglichen.
03:11
These are biggroß brainsGehirne, highlyhöchst socialSozial animalsTiere,
65
179131
2289
Sie sind sehr intelligente
und hoch soziale Wesen,
03:13
and I thought, well, if we give them choiceWahl and controlsteuern,
66
181420
3166
und wenn man ihnen die Option
der Auswahl und Kontrolle gibt,
03:16
if they can hitschlagen a symbolSymbol on this keyboardTastatur --
67
184586
1787
wenn sie ein Symbol
auf diesem Keyboard anstupsen können ––
03:18
and by the way, it was interfacedeine Schnittstelle by fiberFaser opticOptik cablesKabel
68
186373
2956
übrigens wurde es
über einen Glasfaseranschluss
03:21
from Hewlett-PackardHewlett-Packard with an AppleApple IIII computerComputer.
69
189329
2870
von Hewlett-Packard mit
einem Apple II Computer verbunden.
03:24
This seemsscheint prehistoricprähistorische now,
70
192199
1887
Heute klingt das prähistorisch,
03:26
but this was where we were with technologyTechnologie.
71
194086
2197
aber das war der Technologiestand damals.
03:28
So the dolphinsDelfine could hitschlagen a keySchlüssel, a symbolSymbol,
72
196283
2823
Die Delphine konnten
eine Taste drücken, ein Symbol,
03:31
they heardgehört a computer-generatedComputer generierte- whistlePfeife,
73
199106
2174
sie hörten ein computergeneriertes Pfeifen
03:33
and they got an objectObjekt or activityAktivität.
74
201280
1805
und sie bekamen ein Objekt
oder eine Aufgabe.
03:35
Now here'shier ist a little videoVideo.
75
203085
1418
Hier ein Video.
03:36
This is DelphiDelphi and PanPan, and you're going to see DelphiDelphi
76
204503
2818
Dies sind Delphi und Pan.
Sie werden sehen, wie Delphi
03:39
hittingschlagen a keySchlüssel, he hearshört a computer-generatedComputer generierte- whistlePfeife -- (WhistlePfeife) --
77
207321
4149
auf eine Taste drückt, den Pfeifton hört – (Pfiff) –
03:43
and getsbekommt a ballBall, so they can actuallytatsächlich askFragen for things they want.
78
211470
3713
und einen Ball erhält. So können sie
um Dinge bitten, die sie wollen.
03:47
What was remarkablebemerkenswert is, they explorederforschten this keyboardTastatur
79
215183
4139
Bemerkenswert war,
dass sie dieses Keyboard
03:51
on theirihr ownbesitzen. There was no interventionIntervention on our partTeil.
80
219322
3347
selbst erforscht haben.
Wir haben nicht eingegriffen.
03:54
They explorederforschten the keyboardTastatur. They playedgespielt around with it.
81
222669
2303
Sie erforschten das Keyboard.
Spielten mit ihm rum.
03:56
They figuredabgebildet out how it workedhat funktioniert.
82
224972
1900
Verstanden, wie es funktioniert.
03:58
And they startedhat angefangen to quicklyschnell imitateimitieren the soundsGeräusche
83
226872
2069
Und begannen sehr schnell, die Töne, die sie
04:00
they were hearingHören on the keyboardTastatur.
84
228941
2895
auf dem Keyboard hörten, nachzuahmen.
04:03
They imitatedimitiert on theirihr ownbesitzen.
85
231836
1957
Sie ahmten sie selbständig nach.
04:05
BeyondDarüber hinaus that, thoughobwohl, they startedhat angefangen learningLernen
86
233793
2171
Außerdem begannen sie zu lernen,
04:07
associationsVerbände betweenzwischen the symbolsSymbole, the soundsGeräusche
87
235964
2760
die Symbole mit den Sachen und den Tönen
04:10
and the objectsObjekte.
88
238724
2325
zu assoziieren.
04:13
What we saw was self-organizedselbstorganisierte learningLernen,
89
241049
3527
Wir beobachteten selbstorganisiertes Lernen
04:16
and now I'm imaginingsich vorzustellen, what can we do
90
244576
3399
und ich stelle mir nun vor, was wir alles
04:19
with newneu technologiesTechnologien?
91
247975
1402
mit neuen Technologien machen können?
04:21
How can we createerstellen interfacesSchnittstellen, newneu windowsFenster into
92
249377
2935
Wie können wir Verbindungen herstellen,
neue Einblicke
04:24
the mindsKöpfe of animalsTiere, with the technologiesTechnologien that existexistieren todayheute?
93
252312
4922
in die Gedankenwelt der Tiere mit unseren
derzeitig existierenden Technologien gewinnen?
04:29
So I was thinkingDenken about this, and then, one day,
94
257234
3086
Darüber grübelte ich gerade nach,
als eines Tages
04:32
I got a call from PeterPeter.
95
260320
3960
Peter anrief.
04:38
PeterPeter GabrielGabriel: I make noisesGeräusche for a livingLeben.
96
266753
1857
Peter Gabriel: Ich lebe von Geräuschen.
04:40
On a good day, it's musicMusik-,
97
268610
1905
An einem guten Tag ist es Musik.
04:42
and I want to talk a little bitBit about
98
270515
1774
Ich möchte ein kleines bisschen
04:44
the mostdie meisten amazingtolle music-makingMusizieren experienceErfahrung I ever had.
99
272289
4151
von der erstaunlichsten Erfahrung,
die ich je mit Musik hatte, erzählen.
04:48
I'm a farmBauernhof boyJunge. I grewwuchs up surroundedumgeben by animalsTiere,
100
276440
3216
Ich bin ein Bauernjunge.
Ich wuchs mit Tieren auf
04:51
and I would look in these eyesAugen and wonderWunder
101
279656
1999
und ich guckte in diese Augen und fragte mich,
04:53
what was going on there?
102
281655
1695
was sie wohl dächten.
04:55
So as an adultErwachsene, when I startedhat angefangen to readlesen about
103
283350
2268
Als Erwachsener, als ich über
04:57
the amazingtolle breakthroughsDurchbrüche with PennyPenny PattersonPatterson and KokoKoko,
104
285618
3269
die erstaunlichen Erkenntnisse
von Penny Patterson und Koko,
05:00
with SueSue Savage-RumbaughSavage-Rumbaugh and KanziKanzi, PanbanishaPanbanisha,
105
288887
3234
Sue Savage-Rumbaugh
mit Kanzi und Panbanisha,
05:04
IreneIrene PepperbergPepperberg, AlexAlex the parrotPapagei,
106
292121
2421
Irene Pepperberg und Alex, den Papagei, hörte,
05:06
I got all excitedaufgeregt.
107
294542
2468
begeisterte ich mich dafür.
05:09
What was amazingtolle to me alsoebenfalls
108
297010
1971
Am erstaunlichsten fand ich,
05:10
was they seemedschien a lot more adeptAdept
109
298981
3829
dass ihnen viel mehr daran lag,
05:14
at gettingbekommen a handleGriff on our languageSprache
110
302810
2964
mit unserer Sprache zurecht zu kommen
05:17
than we were on gettingbekommen a handleGriff on theirsIhre.
111
305774
4164
als wir mit der ihrigen.
05:21
I work with a lot of musiciansMusiker from around the worldWelt,
112
309938
3619
Ich arbeite mit einem Haufen Musiker
aus der ganzen Welt zusammen
05:25
and oftenhäufig we don't have any commonverbreitet languageSprache at all,
113
313557
2768
und wir sprechen oft
keine gemeinsame Sprache,
05:28
but we sitsitzen down behindhinter our instrumentsInstrumente,
114
316325
3687
aber wir setzen uns hinter unsere Instrumente
05:32
and suddenlyplötzlich there's a way for us to connectverbinden and emoteEmote.
115
320012
3337
und plötzlich ist es uns möglich,
uns miteinander zu verbinden und zu fühlen.
05:35
So I startedhat angefangen cold-callingKälte-Aufruf, and eventuallyschließlich got throughdurch
116
323349
2816
Ich begann alle zu kontaktieren und eines Tages
05:38
to SueSue Savage-RumbaughSavage-Rumbaugh,
117
326165
2133
erreichte ich Sue Savage-Rumbaugh.
05:40
and she invitedeingeladen me down.
118
328298
1899
und sie lud mich ein.
05:42
I wentging down, and the bonobosBonobos
119
330197
4382
Ich fuhr hin und die Bonobos
05:46
had had accessZugriff to percussionPercussion instrumentsInstrumente,
120
334579
2771
durften Rhythmusinstrumente spielen,
05:49
musicalMusical toysSpielzeug, but never before to a keyboardTastatur.
121
337350
3634
musikalische Spielzeuge,
aber nie zuvor auf einem Keyboard.
05:52
At first they did what infantsKleinkinder do,
122
340984
1366
Am Anfang waren sie wie Kleinkinder.
05:54
just bashedverprügelt it with theirihr fistsFäuste,
123
342350
2309
Sie hauten mit ihren Fäusten drauf
05:56
and then I askedaufgefordert, throughdurch SueSue,
124
344659
2473
und dann fragte ich –– als Mittlerin Sue ––
05:59
if PanbanishaPanbanisha could try with one fingerFinger only.
125
347132
3973
ob Panbanisha es vielleicht
mit nur einem Finger versuchen wolle.
06:03
SueSue Savage-RumbaughSavage-Rumbaugh: Can you playspielen a groomingPflege songLied?
126
351105
5177
Sue Savage-Rumbaugh:
Kannst du ein Lied zum Lausen spielen?
06:08
I want to hearhören a groomingPflege songLied.
127
356282
1926
Ich möchte ein Lied zum Lausen hören.
06:10
PlaySpielen a realecht quietruhig groomingPflege songLied.
128
358208
4432
Spiel ein ruhiges Lied zum Lausen.
06:16
PGPG: So groomBräutigam was the subjectFach of the pieceStück.
129
364808
3592
PG: Das Thema war also "Lausen".
06:20
(MusicMusik)
130
368400
4812
(Musik)
06:37
So I'm just behindhinter, jammingVerklemmen,
131
385895
3770
Ich stand dahinter und spielte,
06:41
yeah, this is what we startedhat angefangen with.
132
389665
4745
ja, damit hatten wir begonnen.
06:46
Sue'sSues encouragingermutigend her to continuefortsetzen a little more.
133
394410
3517
Sue spornte sie an weiterzuspielen.
06:49
(MusicMusik)
134
397927
4901
(Musik)
07:38
She discoversentdeckt a noteHinweis she likesLikes,
135
446746
4906
Sie entdeckte eine Note, die sie mochte,
07:43
findsfindet the octaveOktave.
136
451652
3715
entdeckte die Oktave.
07:47
She'dSie würde never satsaß at a keyboardTastatur before.
137
455367
4904
Sie hatte noch nie zuvor
an einem Keyboard gesessen.
07:58
NiceSchön tripletsDrillinge.
138
466178
4320
Schöne Triolen.
08:12
SSRSSR: You did good. That was very good.
139
480709
3334
SSR: Gut gemacht. Das war sehr gut.
08:16
PGPG: She hitschlagen good.
140
484043
1415
PG: Gut gespielt.
08:17
(ApplauseApplaus)
141
485458
5491
(Applaus)
08:22
So that night, we beganbegann to dreamTraum,
142
490949
4245
An diesem Abend begannen wir zu träumen
08:27
and we thought, perhapsvielleicht the mostdie meisten amazingtolle toolWerkzeug
143
495194
2775
und dachten, dass das erstaunlichste Tool,
08:29
that man'sdes Mannes createderstellt is the InternetInternet,
144
497969
2180
das der Mensch geschaffen hat,
das Internet ist
08:32
and what would happengeschehen if we could somehowirgendwie
145
500149
3808
und was passieren könnte,
wenn wir irgendwie
08:35
find newneu interfacesSchnittstellen,
146
503957
1896
neue Verbindungen fänden,
08:37
visual-audioVisual-audio interfacesSchnittstellen that would allowzulassen
147
505853
3603
visueller-auditiver Art,
die uns erlaubten,
08:41
these remarkablebemerkenswert sentientempfindungsfähig beingsWesen
148
509456
2360
mit diesen fühlenden Wesen,
08:43
that we shareAktie the planetPlanet with accessZugriff?
149
511816
2586
mit denen wir den Planeten teilen,
in Kontakt zu treten?
08:46
And SueSue Savage-RumbaughSavage-Rumbaugh got excitedaufgeregt about that,
150
514402
4012
Und Sue Savage-Rumbaugh
begeisterte sich dafür,
08:50
callednamens her friendFreund SteveSteve WoodruffWaldmeister,
151
518414
2122
rief ihren Freund Steve Woodruff an
08:52
and we beganbegann hustlinghektische all sortssortiert of people
152
520536
3087
und wir begannen,
alle möglichen Leute zu nerven,
08:55
whosederen work relatedverwandte or was inspiringinspirierend,
153
523623
3063
deren Werke dazu in Bezug standen
oder inspirierend waren,
08:58
whichwelche led us to DianaDiana,
154
526686
2169
und das führte uns zu Diana
09:00
and led us to NeilNeil.
155
528855
2987
und zu Neil.
09:03
NeilNeil GershenfeldGershenfeld: ThanksVielen Dank, PeterPeter.
PGPG: Thank you.
156
531842
1688
Neil Gershenfeld: Danke, Peter.
PG: Danke.
09:05
(ApplauseApplaus)
157
533530
4136
(Applaus)
09:09
NGNG: So PeterPeter approachedangegangen me.
158
537666
1672
NG: Peter kontaktierte mich.
09:11
I losthat verloren it when I saw that clipKlammer.
159
539338
2620
Mir wurde ganz anders,
als ich diesen Clip sah.
09:13
He approachedangegangen me with a visionVision of doing these things
160
541958
3060
Er hatte diese Idee, diese Sachen nicht für
09:17
not for people, for animalsTiere.
161
545018
1614
Menschen, sondern für Tiere zu machen.
09:18
And then I was struckgeschlagen in the historyGeschichte of the InternetInternet.
162
546632
2778
Und dann war ich von
der Geschichte des Internets erschlagen.
09:21
This is what the InternetInternet lookedsah like when it was borngeboren
163
549410
3903
So sah es aus, als es anfing
09:25
and you can call that the InternetInternet
164
553313
2533
und man kann es als Internet
09:27
of middle-agedmittleren Alters whiteWeiß menMänner,
165
555846
1628
der weißen Männer mittleren Alters bezeichnen,
09:29
mostlymeist middle-agedmittleren Alters whiteWeiß menMänner.
166
557474
1020
überwiegend weiße Männer mittleren Alters.
09:30
VintVint CerfCerf: (LaughsLacht)
167
558494
2077
Vint Cerf: (Lacht)
09:32
(LaughterLachen)
168
560571
3038
(Lachen)
09:35
NGNG: SpeakingSprechen as one.
169
563609
1622
NG: Wie der da.
09:37
Then, when I first camekam to TEDTED,
170
565231
3108
Als ich zum ersten Mal zu TED kam,
09:40
whichwelche was where I metgetroffen PeterPeter, I showedzeigte this.
171
568339
2126
wo ich Peter traf, zeigte ich dies.
09:42
This is a $1 webweb serverServer,
172
570465
2386
Dies ist ein 1$-Webserver,
09:44
and at the time that was radicalRadikale.
173
572851
2449
damals einschneidend.
09:47
And the possibilityMöglichkeit of makingHerstellung a webweb serverServer for a dollarDollar
174
575300
3706
Die Möglichkeit,
einen Webserver für 1$ herzustellen,
09:51
grewwuchs into what becamewurde knownbekannt as the InternetInternet of Things,
175
579006
3545
entwickelte sich zum heutigen
"Internet der Dinge",
09:54
whichwelche is literallybuchstäblich an industryIndustrie now with tremendousenorm implicationsImplikationen
176
582551
3252
eine Industrie, die heutzutage
ungeheuerliche Auswirkungen hat,
09:57
for healthGesundheit carePflege, energyEnergie efficiencyEffizienz.
177
585803
2477
in der Medizin, der Energieeffizienz.
10:00
And we were happyglücklich with ourselvesuns selbst.
178
588280
1417
Und wir sind mit uns zufrieden.
10:01
And then when PeterPeter showedzeigte me that,
179
589697
1376
Und als Peter mir das zeigte,
10:03
I realizedrealisiert we had missedübersehen something,
180
591073
1278
bemerkte ich, dass wir etwas
außer Acht gelassen hatten,
10:04
whichwelche is the restsich ausruhen of the planetPlanet.
181
592351
2755
nämlich den Rest des Planeten.
10:07
So we startedhat angefangen up this interspeciesspeziesübergreifenden InternetInternet projectProjekt.
182
595106
2306
Wir starteten also
dieses Interspezies-Internet-Projekt.
10:09
Now we startedhat angefangen talkingim Gespräch with TEDTED
183
597412
1821
Dann redeten wir mit TED darüber,
10:11
about how you bringbringen dolphinsDelfine and great apesAffen and elephantsElefanten
184
599233
2577
wie wir Delphine, Menschenaffen und Elefanten
10:13
to TEDTED, and we realizedrealisiert that wouldn'twürde nicht work.
185
601810
2737
zu TED bringen könnten,
das ließ sich aber nicht umsetzen.
10:16
So we're going to bringbringen you to them.
186
604547
2074
Also bringen wir euch zu ihnen.
10:18
So if we could switchSchalter to the audioAudio- from this computerComputer,
187
606621
2510
Können wir jetzt das Audio anmachen?
10:21
we'vewir haben been videoVideo conferencingConferencing with cognitivekognitiv animalsTiere,
188
609131
3431
Wir halten Videokonferenzen
mit Tieren mit Bewusstsein
10:24
and we're going to have eachjede einzelne of them
189
612562
1212
und wir werden alle von ihnen
10:25
just brieflykurz introducevorstellen them.
190
613774
1735
kurz vorstellen.
10:27
And so if we could alsoebenfalls have this up, great.
191
615509
1902
Könnten wir dieses auch zeigen, Klasse.
10:29
So the first siteStandort we're going to meetTreffen
192
617411
2045
Das erste, das wir sehen werden,
10:31
is CameronCameron ParkPark ZooZoo in WacoWaco, with orangutansOrang-Utans.
193
619456
3068
ist der Cameron Park Zoo
in Waco mit Orang-Utans.
10:34
In the daytimetagsüber they liveLeben outsidedraußen. It's nighttimeNacht there now.
194
622524
2604
Tagsüber leben sie draußen.
Jetzt ist es gerade Abend.
10:37
So can you please go aheadvoraus?
195
625128
3295
Terri, du hast das Wort.
10:40
TerriTerri CoxCox: HiHallo, I'm TerriTerri CoxCox
196
628423
2659
Terri Cox: Hi, Ich bin Terri Cox
10:43
with the CameronCameron ParkPark ZooZoo in WacoWaco, TexasTexas,
197
631082
2430
im Cameron Park Zoo in Waco, Texas,
10:45
and with me I have KeraJaanMNG and MeiMei,
198
633512
3691
und bei mir sind KeraJaan und Mei,
10:49
two of our BorneanBornean orangutansOrang-Utans.
199
637203
2072
zwei Orang-Utans aus Borneo.
10:51
DuringWährend the day, they have a beautifulschön, largegroß outdoorim freien habitatLebensraum,
200
639275
5128
Tagsüber haben sie ein schönes
weitläufiges Habitat,
10:56
and at night, they come into this habitatLebensraum,
201
644403
2692
und nachts kommen sie in dieses Habitat,
10:59
into theirihr night quartersViertel,
202
647095
1716
in ihre Nachtquartiere,
11:00
where they can have a climate-controlledKlima-gesteuert
203
648811
1793
wo sie ein klimakontrolliertes,
11:02
and securesichern environmentUmwelt to sleepSchlaf in.
204
650604
2128
sicheres Umfeld zum Schlafen haben.
11:04
We participatesich beteiligen in the AppsApps for ApesAffen programProgramm
205
652732
4395
Wir beteiligen uns
am Programm "Orangutan Outreach",
11:09
OrangutanOrang-Utan OutreachOutreach, and we use iPadsiPads
206
657127
3433
im Rahmen von "Apps für Menschenaffen"
und wir benutzen iPads,
11:12
to help stimulatestimulieren and enrichbereichern the animalsTiere,
207
660560
2189
um die Tiere zu motivieren und zu bereichern,
11:14
and alsoebenfalls help raiseerziehen awarenessdas Bewusstsein
208
662749
1709
sowie Aufmerksamkeit auf diese
11:16
for these criticallykritisch endangeredgefährdet animalsTiere.
209
664458
2437
stark gefährdeten Arten zu lenken.
11:18
And they shareAktie 97 percentProzent of our DNADNA
210
666895
4248
Sie teilen mit uns 97% unser DNA
11:23
and are incrediblyunglaublich intelligentintelligent,
211
671143
1808
und sind unwahrscheinlich intelligent.
11:24
so it's so excitingaufregend to think of all the opportunitiesChancen
212
672951
3511
Es ist also sehr spannend,
an all diese Möglichkeiten
11:28
that we have viaüber technologyTechnologie and the InternetInternet
213
676462
3036
zu denken, die wir via
Internet und Technologie haben,
11:31
to really enrichbereichern theirihr livesLeben and openöffnen up theirihr worldWelt.
214
679498
3742
um ihr Leben zu bereichern
und ihre Welt zu öffnen.
11:35
We're really excitedaufgeregt about the possibilityMöglichkeit
215
683240
2077
Wir sind auf die Möglichkeiten
11:37
of an interspeciesspeziesübergreifenden InternetInternet,
216
685317
1850
eines Interspezies-Internet richtig gespannt.
11:39
and K.J. has been enjoyinggenießen the conferenceKonferenz very much.
217
687167
4353
K.J. hat diese Konferenz sehr genossen.
11:43
NGNG: That's great. When we were rehearsingProben last night,
218
691520
2124
NG: Großartig. Als wir letzte Nacht probten,
11:45
he had funSpaß watchingAufpassen the elephantsElefanten.
219
693644
2320
hatte er viel Spaß,
die Elefanten zu beobachten.
11:47
NextNächste userBenutzer groupGruppe are the dolphinsDelfine at the NationalNationalen AquariumAquarium.
220
695964
3068
Die nächste Gruppe sind die Delphine
des "National Aquarium".
11:51
Please go aheadvoraus.
221
699032
2494
Allison, leg los.
11:53
AllisonAllison GinsburgGinsburg: Good eveningAbend.
222
701526
1149
Allison Ginsburg: Guten Abend.
11:54
Well, my nameName is AllisonAllison GinsburgGinsburg,
223
702675
1197
Ich bin Allison Ginsburg
11:55
and we're liveLeben in BaltimoreBaltimore at the NationalNationalen AquariumAquarium.
224
703872
2846
und wir sind live in Baltimore
im National Aquarium.
11:58
JoiningBeitritt me are threedrei of our eightacht AtlanticAtlantik bottlenoseGroße Tümmler dolphinsDelfine:
225
706718
4092
Bei mir sind 8 große Tümmler:
12:02
20-year-old-Jahr alt ChesapeakeChesapeake, who was our first dolphinDelphin borngeboren here,
226
710810
3159
Die 20-jährige Chesapeake,
unser erster hier geborener Delphin,
12:05
her four-year-oldvier Jahre alt daughterTochter BayleyBayley,
227
713969
2712
ihre 4 Jahre alte Tochter Bayley
12:08
and her halfHälfte sisterSchwester, 11-year-old-Jahr alt MayaMaya.
228
716681
3419
und ihre Halbschwester, die 11 Jahre alte Maya.
12:12
Now, here at the NationalNationalen AquariumAquarium
229
720100
1476
Wir befinden uns im National Aquarium,
12:13
we are committedverpflichtet to excellenceExzellenz in animalTier carePflege,
230
721576
3145
wir engagieren uns für herausragende Tierpflege,
12:16
to researchForschung, and to conservationErhaltung.
231
724721
2472
für die Forschung und die Erhaltung.
12:19
The dolphinsDelfine are prettyziemlich intriguedfasziniert as to what's going on here tonightheute Abend.
232
727193
3312
Die Delphine sind schon ganz gespannt,
was sie heute Nacht erwartet.
12:22
They're not really used to havingmit camerasKameras here
233
730505
2174
Sie sind die Kameras nicht gewohnt
12:24
at 8 o'clockUhr at night.
234
732679
1518
um 8 Uhr abends.
12:26
In additionZusatz, we are very committedverpflichtet to doing
235
734197
2734
Zusätzlich sind wir auch sehr interessiert
12:28
differentanders typesTypen of researchForschung.
236
736931
1458
an unterschiedlichen Forschungsrichtungen.
12:30
As DianaDiana mentionederwähnt, our animalsTiere are involvedbeteiligt
237
738389
2613
Wie Diana erwähnte, sind unsere Tiere
12:33
in manyviele differentanders researchForschung studiesStudien.
238
741002
3111
an vielen verschiedenen Studien beteiligt.
12:46
NGNG: Those are for you.
239
754927
3389
NG: Diese sind für dich.
12:50
Okay, that's great, thank you.
240
758316
1798
Okay, Klasse, danke.
12:52
And the thirddritte userBenutzer groupGruppe, in ThailandThailand,
241
760114
3242
Und die dritte Gruppe in Thailand
12:55
is Think ElephantsElefanten. Go aheadvoraus, JoshJosh.
242
763356
4353
sind die "Denkenden Elefanten". Weiter Josh.
12:59
JoshJosh PlotnikPlotnik: HiHallo, my nameName is JoshJosh PlotnikPlotnik,
243
767709
2275
Josh Plotnik: Hi, ich bin Josh Plotnik
13:01
and I'm with Think ElephantsElefanten InternationalInternational,
244
769984
2216
und ich arbeite bei "Think Elephants International"
13:04
and we're here in the GoldenGolden TriangleDreieck of ThailandThailand
245
772200
2148
und wir befinden uns
im Goldenen Dreieck Thailands
13:06
with the GoldenGolden TriangleDreieck AsianAsiatische ElephantElefant FoundationStiftung elephantsElefanten.
246
774348
3075
mit den Elefanten
der Golden Triangle Asian Elephant Foundation.
13:09
And we have 26 elephantsElefanten here,
247
777423
2590
Wir haben 26 von ihnen hier.
13:12
and our researchForschung is focusedfokussiert on the evolutionEvolution of intelligenceIntelligenz with elephantsElefanten,
248
780013
4193
Der Fokus unserer Forschung bezieht sich
auf die Evolution der Intelligenz bei Elefanten,
13:16
but our foundationStiftung Think ElephantsElefanten is focusedfokussiert
249
784206
2363
aber unsere Stiftung "Think Elefants"
ist darauf fokussiert,
13:18
on bringingbringt elephantsElefanten into classroomsKlassenzimmer around the worldWelt
250
786569
3046
Elefanten auf der ganzen Welt
zur Schule zu bringen,
13:21
virtuallyvirtuell like this and showingzeigt people
251
789615
2204
wie hier zu sehen ist, und den Menschen
13:23
how incredibleunglaublich these animalsTiere are.
252
791819
2133
zu zeigen, wie außergewöhnlich sie sind.
13:25
So we're ablefähig to bringbringen the cameraKamera right up to the elephantElefant,
253
793952
2159
Wir sind in der Lage, die Kamera
auf den Elefanten zu platzieren,
13:28
put foodLebensmittel into the elephant'sdes Elefanten mouthMund,
254
796111
2218
ihnen etwas zu essen ins Maul zu legen
13:30
showShow people what's going on insideinnen theirihr mouthsMünder,
255
798329
2446
und zu zeigen, was im Maul passiert,
13:32
and showShow everyonejeder around the worldWelt
256
800775
2136
und allen Menschen auf der Welt zeigen,
13:34
how incredibleunglaublich these animalsTiere really are.
257
802911
2904
wie unglaublich diese Tiere sind.
13:37
NGNG: Okay, that's great. ThanksVielen Dank JoshJosh.
258
805815
2504
NG: Okay, sehr schön. Danke Josh.
13:40
And onceEinmal again, we'vewir haben been buildingGebäude great relationshipsBeziehungen
259
808319
1992
Und ein weiteres Mal haben wir
tolle Beziehungen aufgebaut
13:42
amongunter them just sinceschon seit we'vewir haben been rehearsingProben.
260
810311
2456
unter ihnen, bei der Probe.
13:44
So at that pointPunkt, if we can go back to the other computerComputer,
261
812767
2646
Gehen wir zum anderen Computer zurück.
13:47
we were startingbeginnend to think about how you integrateintegrieren
262
815413
2312
Wir dachten darüber nach, wie wir den Rest
13:49
the restsich ausruhen of the biomassBiomasse of the planetPlanet into the InternetInternet,
263
817725
3035
der Biomasse unseres Planeten
ins Internet integrieren könnten
13:52
and we wentging to the bestBeste possiblemöglich personPerson
264
820760
2607
und wir wendeten uns
an die passendste Person,
13:55
I can think of, whichwelche is VintVint CerfCerf,
265
823367
2663
die mir einfiel, nämlich Vint Cerf,
13:58
who is one of the foundersGründer who gavegab us the InternetInternet. VintVint?
266
826030
3046
einer der Gründer des Internets, Vint?
14:01
VCVC: Thank you, NeilNeil.
267
829076
2368
VC: Danke, Neil.
14:03
(ApplauseApplaus)
268
831444
3586
(Applaus)
14:07
A long time agovor in a galaxyGalaxisoopsOops, wrongfalsch scriptSkript.
269
835030
5080
Es war einmal in einer Galaxie –
ups, falsches Skript.
14:12
FortyVierzig yearsJahre agovor, BobBob KahnKahn and I
270
840110
2470
Vor 40 Jahren haben Bob Khan und ich
14:14
did the designEntwurf of the InternetInternet.
271
842580
1599
das Internet designt.
14:16
ThirtyDreißig yearsJahre agovor, we turnedgedreht it on.
272
844179
2763
Vor 30 Jahren schalteten wir es ein.
14:18
Just last yearJahr, we turnedgedreht on the productionProduktion InternetInternet.
273
846942
3085
Erst letztes Jahr schalteten wir
die Live-Version ein.
14:22
You've been usingmit the experimentalExperimental- versionVersion
274
850027
2123
Ihr habt die Testversion benutzt,
14:24
for the last 30 yearsJahre.
275
852150
1476
die letzten 30 Jahre.
14:25
The productionProduktion versionVersion, it usesVerwendungen IPIP versionVersion 6.
276
853626
3354
Die Live-Version benutzt die IP Version 6.
14:28
It has 3.4 timesmal 10 to the 38thth possiblemöglich terminationsKündigungen.
277
856980
5000
Es hat 3,4 mal 10 hoch 38 mögliche Kabelendverschlüsselungen.
14:33
That's a numberNummer only that CongressKongress can appreciateschätzen.
278
861980
3157
Nur der Kongress kann diese Zahl wertschätzen.
14:37
But it leadsführt to what is comingKommen nextNächster.
279
865137
4101
Aber es führt uns zu dem, was kommt.
14:41
When BobBob and I did this designEntwurf,
280
869238
2662
Als Bob und ich dies entwarfen,
14:43
we thought we were buildingGebäude a systemSystem to connectverbinden computersComputer togetherzusammen.
281
871900
3506
dachten wir, wir stellten ein System her,
das Computer miteinander verbindet.
14:47
What we very quicklyschnell discoveredentdeckt
282
875406
1835
Wir merkten aber ziemlich schnell,
14:49
is that this was a systemSystem for connectingVerbindung people togetherzusammen.
283
877241
3183
dass wir ein System erstellt hatten,
das Menschen miteinander verbindet.
14:52
And what you've seengesehen tonightheute Abend
284
880424
2468
Was ihr heute Abend gesehen habt,
14:54
tellserzählt you that we should not restrictbeschränken this networkNetzwerk
285
882892
3942
sagt euch, wir sollten dieses Netzwerk nicht nur
14:58
to one speciesSpezies,
286
886834
2182
einer Spezies zugänglich machen,
15:01
that these other intelligentintelligent, sentientempfindungsfähig speciesSpezies
287
889016
3841
andere, intelligente, fühlende Spezies
15:04
should be partTeil of the systemSystem too.
288
892857
2473
sollten ebenfalls Teil dieses Systems werden.
15:07
This is the systemSystem as it lookssieht aus todayheute, by the way.
289
895330
2183
Übrigens sieht so das System heute aus.
15:09
This is what the InternetInternet lookssieht aus like to a computerComputer
290
897513
3370
So sieht Internet für einen Computer aus,
15:12
that's tryingversuchen to figureZahl out where the trafficder Verkehr
291
900883
2270
der gerade herausfindet, wohin der Verkehr
15:15
is supposedsoll to go.
292
903153
1649
gehen soll.
15:16
This is generatedgeneriert by a programProgramm
293
904802
2625
Es wird von einem Programm generiert,
15:19
that's looking at the connectivityKonnektivität of the InternetInternet,
294
907427
2749
das die Konnektivität des Internets erforscht
15:22
and how all the variousverschiedene networksNetzwerke are connectedin Verbindung gebracht togetherzusammen.
295
910176
2837
und wie alle Netzwerke
miteinander zusammenarbeiten.
15:25
There are about 400,000 networksNetzwerke, interconnectedverbunden,
296
913013
3365
Es gibt 400.000
miteinander verbundene Netzwerke,
15:28
runLauf independentlyunabhängig by 400,000 differentanders operatingBetriebs agenciesAgenturen,
297
916378
5139
die unabhängig von 400.000
verschiedenen Agenturen betrieben werden
15:33
and the only reasonGrund this worksWerke
298
921517
1249
und es funktioniert bloß deshalb,
15:34
is that they all use the samegleich standardStandard TCPTCP/IPIP protocolsProtokolle.
299
922766
4029
weil alle denselben Standard
an TCP/IP Protokollen benutzen.
15:38
Well, you know where this is headedgeleitet.
300
926795
2355
Ihr wisst, worauf ich hinaus will.
15:41
The InternetInternet of Things tell us
301
929150
2291
Das Internet der Dinge lehrt uns,
15:43
that a lot of computer-enabledcomputergestützten appliancesGeräte and devicesGeräte
302
931441
4296
dass eine Menge
computerbasierter Geräte
15:47
are going to becomewerden partTeil of this systemSystem too:
303
935737
2456
auch Teil dieses Systems werden werden:
15:50
appliancesGeräte that you use around the houseHaus,
304
938193
2273
Geräte im Haushalt,
15:52
that you use in your officeBüro,
305
940466
1919
im Büro oder solche,
15:54
that you carrytragen around with yourselfdich selber or in the carAuto.
306
942385
2625
die man bei sich oder im Auto hat.
15:57
That's the InternetInternet of Things that's comingKommen.
307
945010
2367
Das ist das Internet der Dinge, das bald da ist.
15:59
Now, what's importantwichtig about what these people are doing
308
947377
2802
Wichtig bei der Sache ist aber,
16:02
is that they're beginningAnfang to learnlernen
309
950179
2351
dass Menschen lernen,
16:04
how to communicatekommunizieren with speciesSpezies
310
952530
3250
wie mit anderen Spezies
kommuniziert werden kann,
16:07
that are not us
311
955780
1342
die nicht wir sind,
16:09
but shareAktie a commonverbreitet sensorysensorisch environmentUmwelt.
312
957122
3103
aber dieselbe Umwelt teilen.
16:12
We're beginningAnfang to exploreerforschen what it meansmeint
313
960225
2224
Wir lernen, was es bedeutet,
16:14
to communicatekommunizieren with something
314
962449
1564
mit jemandem zu kommunizieren,
16:16
that isn't just anotherein anderer personPerson.
315
964013
2362
der nicht bloß ein anderer Mensch ist.
16:18
Well, you can see what's comingKommen nextNächster.
316
966375
2726
Ihr seht also was kommt.
16:21
All kindsArten of possiblemöglich sentientempfindungsfähig beingsWesen
317
969101
2928
Vielerlei Arten von fühlenden Kreaturen
16:24
maykann be interconnectedverbunden throughdurch this systemSystem,
318
972029
1876
werden vielleicht durch dieses System
miteinander verbunden sein
16:25
and I can't wait to see these experimentsExperimente unfoldzu entfalten.
319
973905
3265
und ich kann es kaum erwarten,
dieses Experiment zu erleben.
16:29
What happensdas passiert after that?
320
977170
2015
Was kommt danach?
16:31
Well, let's see.
321
979185
2730
Schauen wir mal.
16:33
There are machinesMaschinen that need to talk to machinesMaschinen
322
981915
3185
Es gibt Maschinen, die mit anderen
Maschinen kommunizieren müssen
16:37
and that we need to talk to, and so as time goesgeht on,
323
985100
3258
und zu denen wir reden müssen und dann
16:40
we're going to have to learnlernen
324
988358
1819
müssen wir lernen,
16:42
how to communicatekommunizieren with computersComputer
325
990177
1768
mit Computern zu kommunizieren
16:43
and how to get computersComputer to communicatekommunizieren with us
326
991945
2499
und sie dazu bringen,
mit uns so zu kommunizieren,
16:46
in the way that we're accustomedgewohnt to,
327
994444
1819
wie wir es gewohnt sind,
16:48
not with keyboardsTastaturen, not with miceMäuse,
328
996263
2863
nicht über Keyboards, nicht mit Mäusen,
16:51
but with speechRede and gesturesGesten
329
999126
2064
sondern mit Worten und Gesten
16:53
and all the naturalnatürlich humanMensch languageSprache that we're accustomedgewohnt to.
330
1001190
2984
und all der natürlichen
menschlichen Sprache, die wir kennen.
16:56
So we'llGut need something like C3POPO
331
1004174
2137
Wir brauchen so etwas wie C3PO,
16:58
to becomewerden a translatorÜbersetzer betweenzwischen ourselvesuns selbst
332
1006311
3448
um zwischen uns
17:01
and some of the other machinesMaschinen we liveLeben with.
333
1009759
2142
und einigen der Maschinen zu übersetzen,
mit denen wir zusammenleben.
17:03
Now, there is a projectProjekt that's underwayunterwegs
334
1011901
2376
Es gibt ein Projekt, das
17:06
callednamens the interplanetaryinterplanetare InternetInternet.
335
1014277
1822
"Das Interplanetarische Internet" heißt.
17:08
It's in operationBetrieb betweenzwischen EarthErde and MarsMars.
336
1016099
2724
Eine Transaktion zwischen der Erde und Mars.
17:10
It's operatingBetriebs on the InternationalInternational SpaceRaum StationBahnhof.
337
1018823
3022
Es operiert auf der International Space Station.
17:13
It's partTeil of the spacecraftRaumfahrzeug that's in orbitOrbit around the SunSonne
338
1021845
3691
Es ist Teil eines Raumschiffs,
das um die Sonne kreist,
17:17
that's rendezvousedSchumann with two planetsPlaneten.
339
1025536
1822
ein Rendezvous zwischen zwei Planeten.
17:19
So the interplanetaryinterplanetare systemSystem is on its way,
340
1027358
2265
Das interplanetarische System ist auf Kurs,
17:21
but there's a last projectProjekt,
341
1029623
1707
aber es gibt da noch ein letztes Projekt:
17:23
whichwelche the DefenseVerteidigung AdvancedErweiterte ResearchForschung ProjectsProjekte AgencyAgentur,
342
1031330
2796
Die Defense Advanced Research Projects Agency,
17:26
whichwelche fundedfinanziert the originalOriginal ARPANETARPANET,
343
1034126
1960
die ARPANET finanziert hat,
17:28
fundedfinanziert the InternetInternet, fundedfinanziert the interplanetaryinterplanetare architecturedie Architektur,
344
1036086
3490
das Internet finanzierte
und die interplanetarische Architektur,
17:31
is now fundingFinanzierung a projectProjekt to designEntwurf a spacecraftRaumfahrzeug
345
1039576
3335
finanziert gerade ein Projekt,
um ein Raumschiff zu entwerfen,
17:34
to get to the nearestnächste starStar in 100 years'Jahre' time.
346
1042911
4162
das in 100 Jahren zum nächsten Stern gelangt.
17:39
What that meansmeint is that what we're learningLernen
347
1047073
2603
Das bedeutet, dass das, was wir gerade
17:41
with these interactionsWechselwirkungen with other speciesSpezies
348
1049676
2172
über diese Interaktionen
mit anderen Arten lernen,
17:43
will teachlehren us, ultimatelyletzten Endes,
349
1051848
2139
uns letztendlich beibringt,
17:45
how we mightMacht interactinteragieren with an alienAusländer from anotherein anderer worldWelt.
350
1053987
3993
wie wir vielleicht mit Aliens
von einem anderen Planeten interagieren.
17:49
I can hardlykaum wait.
351
1057980
2650
Ich kann es kaum erwarten.
17:52
(ApplauseApplaus)
352
1060630
7201
(Applaus)
17:59
JuneJuni CohenCohen: So first of all, thank you,
353
1067831
978
June Cohen: Erstmal, danke!
18:00
and I would like to acknowledgebestätigen that fourvier people
354
1068809
2558
ich möchte hier gerne anmerken,
dass vier Leute,
18:03
who could talk to us for fullvoll fourvier daysTage
355
1071367
1913
die uns vier Tage lang
etwas erzählen könnten,
18:05
actuallytatsächlich managedgelang es to staybleibe to fourvier minutesProtokoll eachjede einzelne,
356
1073280
2152
und uns je eine vierminütige Rede hielten.
18:07
and we thank you for that.
357
1075432
1446
Dafür bedanken wir uns.
18:08
I have so manyviele questionsFragen,
358
1076878
1279
Ich hab so viele Fragen.
18:10
but maybe a fewwenige practicalpraktisch things that the audiencePublikum mightMacht want to know.
359
1078157
2837
Aber vielleicht möchte das Publikum
zuerst etwas Praktisches erfahren.
18:12
You're launchingstarten this ideaIdee here at TEDTED
PGPG: TodayHeute.
360
1080994
3047
Diese Idee hat bei TED Premiere.
PG: Heute!
18:16
JCJC: TodayHeute. This is the first time you're talkingim Gespräch about it.
361
1084041
1196
JC: Heute. Das ist das erste Mal,
dass ihr über dieses Thema sprecht.
18:17
Tell me a little bitBit about where you're going to take the ideaIdee.
362
1085237
2080
Wohin wird uns diese Idee führen?
18:19
What's nextNächster?
363
1087317
1977
Was kommt danach?
18:21
PGPG: I think we want to engageengagieren as manyviele people
364
1089294
3288
PG: Wir möchten so viele Menschen
wie möglich begeistern,
18:24
here as possiblemöglich in helpingPortion us
365
1092582
2060
uns dabei zu helfen,
über kluge Benutzeroberflächen nachzudenken,
18:26
think of smartsmart interfacesSchnittstellen that will make all this possiblemöglich.
366
1094642
4349
die all das ermöglichen werden.
18:30
NGNG: And just mechanicallymechanisch,
367
1098991
1366
NG: Und mechanisch gesprochen
18:32
there's a 501(c)(3) and webweb infrastructureInfrastruktur
368
1100357
2505
gibt es ein 501(c)(3) und eine Web-Infrastruktur
18:34
and all of that, but it's not quiteganz readybereit to turnWende on,
369
1102862
2023
und all das, aber sie kann noch nicht starten;
18:36
so we'llGut rollrollen that out, and contactKontakt us
370
1104885
2032
hier ist die Idee, also kontaktiert uns,
18:38
if you want the informationInformation on it.
371
1106917
1619
wenn ihr Infos dazu haben wollt.
18:40
The ideaIdee is this will be -- much like the InternetInternet functionsFunktionen
372
1108536
3132
Die Grundidee ist ähnlich der des Internets:
18:43
as a networkNetzwerk of networksNetzwerke,
373
1111668
1005
Es wird ein Netzwerk der Netzwerke geben,
18:44
whichwelche is Vint'sDie Vint coreAder contributionBeitrag,
374
1112673
1493
das ist Vints Hauptbeitrag,
18:46
this will be a wrapperWrapper around all of these initiativesInitiativen,
375
1114166
2265
das diese ganzen Initiativen zusammenhält,
18:48
that are wonderfulwunderbar individuallyindividuell, to linkVerknüpfung them globallyglobal.
376
1116431
2946
die wunderbar individuell sind
und global verlinkt werden.
18:51
JCJC: Right, and do you have a webweb addressAdresse
377
1119377
1564
JC: Richtig und hast du eine Webadresse,,
18:52
that we mightMacht look for yetnoch?
378
1120941
1044
die wir uns noch angucken sollten?
18:53
NGNG: ShortlyIn Kürze.
JCJC: ShortlyIn Kürze. We will come back to you on that.
379
1121985
2563
NG: Bald.
JC: Bald. Wir werden dich kontaktieren.
18:56
And very quicklyschnell, just to clarifyzu klären.
380
1124548
3500
Und noch schnell, um das klarzustellen;
19:00
Some people mightMacht have lookedsah at the videoVideo that you showedzeigte
381
1128048
2207
einige Leute könnten
bei deinem Video gedacht haben,
19:02
and thought, well, that's just a webcamWebcam.
382
1130255
1508
na ja, das ist nur eine Videokamera.
19:03
What's specialbesondere about it?
383
1131763
1071
Was ist daran so besonders?
19:04
If you could talk for just a momentMoment
384
1132834
1386
Könntest du uns noch kurz erklären,
19:06
about how you want to go pastVergangenheit that?
385
1134220
2046
wie du das umgehen möchtest?
19:08
NGNG: So this is scalableskalierbar videoVideo infrastructureInfrastruktur,
386
1136266
3517
NG: Dies ist eine skalierbare Videoinfrastruktur
19:11
not for a fewwenige to a fewwenige but manyviele to manyviele,
387
1139783
2413
nicht von wenigen zu wenigen,
sondern von vielen zu vielen,
19:14
so that it scalesWaage to symmetricalsymmetrisch videoVideo sharingTeilen
388
1142196
3010
die das symmetrische Teilen
von Videos ermöglicht
19:17
and contentInhalt sharingTeilen acrossüber these sitesStandorte around the planetPlanet.
389
1145206
3138
und das Teilen von Inhalten auf diesen Seiten
auf dem ganzen Planeten.
19:20
So there's a lot of back-endBackend- signalSignal processingwird bearbeitet,
390
1148344
2688
Es gibt eine integrierte Signalverarbeitung,
19:23
not for one to manyviele, but for manyviele to manyviele.
391
1151032
2618
nicht von einem zu vielen,
sondern von vielen zu vielen.
19:25
JCJC: Right, and then on a practicalpraktisch levelEbene,
392
1153650
1552
JC: Gut, auf einem praktischem Level,
19:27
whichwelche technologiesTechnologien are you looking at first?
393
1155202
1711
welche Technologien sind zuerst dran?
19:28
I know you mentionederwähnt that a keyboardTastatur is a really keySchlüssel partTeil of this.
394
1156913
3350
Das Keyboard scheint sehr bedeutsam zu sein.
19:32
DRDR: We're tryingversuchen to developentwickeln an interactiveinteraktiv touchberühren screenBildschirm for dolphinsDelfine.
395
1160263
3036
DR: Wir entwickeln gerade
einen Touchscreen für Delphine.
19:35
This is sortSortieren of a continuationFortsetzung of some of the earliervorhin work,
396
1163299
2614
Das schließt an einige der früheren Arbeiten an.
19:37
and we just got our first seedSamen moneyGeld todayheute towardsin Richtung that,
397
1165913
3100
Wir haben gerade Geld
für dieses Projekt erhalten,
19:41
so it's our first projectProjekt.
398
1169013
1373
es ist also unser erstes Projekt.
19:42
JCJC: Before the talk, even.
DRDR: Yeah.
399
1170386
1622
JC: Vor dieser Rede sogar.
DR: Yeah.
19:44
JCJC: WowWow. Well doneerledigt.
400
1172008
1468
JC: Wow. Gut gemacht.
19:45
All right, well thank you all so much for joiningBeitritt us.
401
1173476
2260
Nun, vielen Dank euch allen,
dass ihr dabei wart.
19:47
It's sucheine solche a delightFreude to have you on the stageStufe.
402
1175736
2376
Es war so eine Freude,
euch auf der Bühne zu haben.
19:50
DRDR: Thank you.
VCVC: Thank you.
403
1178112
1293
DR: Danke schön.
VC: Danke schön.
19:51
(ApplauseApplaus)
404
1179405
5137
(Applaus)

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ABOUT THE SPEAKERS
Diana Reiss - Cognitive psychologist
Diana Reiss studies animal cognition, and has found that bottlenose dolphins (and Asian elephants) can recognize themselves in the mirror.

Why you should listen

Diana Reiss’s research focuses on the cognition and communication of marine animals, with an emphasis on comparative animal cognition. Essentially, she studies the evolution of intelligence. Reiss pioneered the use of underwater keyboards with dolphins to investigate their communicative abilities and provide them with more degrees of choice and control. Reiss and her colleagues demonstrated that bottlenose dolphins and an Asian elephants possess the rare ability for mirror self-recognition previously thought to be restricted to humans and great apes. She wrote about this work in her recent book, The Dolphin in the Mirror.

Reiss' efforts also involve the rescue and rehabilitation of stranded marine mammals, including the successful rescue of Humphrey, the humpback whale, from San Francisco Bay waters. Her advocacy work in conservation and animal welfare includes the protection of dolphins in the tuna-fishing industry and efforts to bring an end to the killing of dolphins in the drive hunts in Japan. 

Reiss is a cognitive psychologist and professor in the Department of Psychology at Hunter College and the Biopsychology and Behavioral Neuroscience subprogram at the Graduate Center, CUNY. She directs a dolphin cognitive research program at the National Aquarium in Baltimore and is a research associate at the Smithsonian’s National Zoo in DC, where she investigates elephant cognition.

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Diana Reiss | Speaker | TED.com
Peter Gabriel - Musician, activist
Peter Gabriel writes incredible songs but, as the co-founder of WITNESS and TheElders.org, is also a powerful human rights advocate.

Why you should listen

Peter Gabriel was a founding member of the extraordinarily successful progressive rock band Genesis. He left the band in 1975 to go solo and, in 1980, set up the international arts festival WOMAD (which stands for World of Music, Arts and Dance) and the record label Real World, both to champion music and artistic innovation from all over the world. Gabriel's stop motion video for "Sledgehammer" has been named the most-played music video in the history of MTV.  

Gabriel is also very interested in human rights. In 1992, he co-founded WITNESS.org, an organization that helps human rights activists and citizen witnesses worldwide make change happen through the use of video. The organization not only distributes digital cameras to empower people to document human-rights abuses, but provides a platform for the spread of video that reveals what is really going on in places all over the globe.

In 2007, Gabriel also co-founded theElders.org with Richard Branson and Nelson Mandela, an independent group of global leaders working together for peace and human rights.

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Peter Gabriel | Speaker | TED.com
Neil Gershenfeld - Physicist, personal fab pioneer
As Director of MIT’s Center for Bits and Atoms, Neil Gershenfeld explores the boundaries between the digital and physical worlds.

Why you should listen

MIT's Neil Gershenfeld is redefining the boundaries between the digital and analog worlds. The digital revolution is over, Gershenfeld says. We won. What comes next? His Center for Bits and Atoms has developed quite a few answers, including Internet 0, a tiny web server that fits into lightbulbs and doorknobs, networking the physical world in previously unimaginable ways.

But Gershenfeld is best known as a pioneer in personal fabrication -- small-scale manufacturing enabled by digital technologies, which gives people the tools to build literally anything they can imagine. His famous Fab Lab is immensely popular among students at MIT, who crowd Gershenfeld's classes. But the concept is potentially life-altering in the developing world, where a Fab Lab with just $20,000 worth of laser cutters, milling machines and soldering irons can transform a community, helping people harness their creativity to build tools, replacement parts and essential products unavailable in the local market. Read more in Fab: The Coming Revolution on Your Desktop.

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Neil Gershenfeld | Speaker | TED.com
Vint Cerf - Computer scientist
Vint Cerf, now the chief Internet evangelist at Google, helped lay the foundations for the internet as we know it more than 30 years ago.

Why you should listen

TCP/IP. You may not know what it stands for, but you probably use it every day -- it's the set of communications protocols that allows data to flow from computer to computer across the internet. More than 30 years ago, while working at DARPA, Vint Cerf and Bob Kahn developed TCP/IP, and in so doing, they gave rise to the modern Internet. In 2004, Cerf was the recipient of the ACM Alan M. Turing award (sometimes called the “Nobel Prize of Computer Science”), and in 2005 he was awarded the Presidential Medal of Freedom.

Cerf is a vice president and chief Internet evangelist at Google, and chairman of the board of the Internet Corporation for Assigned Names and Numbers (ICANN), an organization he helped form; he was also recently elected president of the ACM Council. He served as founding president of the Internet Society from 1992 to 1995. He's an advocate for a truly free internet, speaking out in the face of increasing government demands to limit free speech and connection.

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Vint Cerf | Speaker | TED.com