TEDGlobal 2013
Suzana Herculano-Houzel: What is so special about the human brain?
Suzana Herculano-Houzel: Was ist so besonders am menschlichen Gehirn?
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Das menschliche Gehirn ist rätselhaft: Es ist eigenartig groß im Vergleich zu unserer Körpergröße, verbraucht viel zu viel Energie für sein Gewicht und verfügt über eine bizarr dichte Großhirnrinde. Aber warum? Die Neurowissenschaftlerin Suzana Herculano-Houzel setzt ihre Detektivkappe auf und führt uns durch dieses Geheimnis. Sie macht "Gehirnsuppe" und kommt zu einem verblüffenden Ergebnis.
Suzana Herculano-Houzel - Neuroscientist
Suzana Herculano-Houzel shrunk the human brain by 14 billion neurons -- by developing a new way to count them. Full bio
Suzana Herculano-Houzel shrunk the human brain by 14 billion neurons -- by developing a new way to count them. Full bio
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00:12
What is so special about the human brain?
0
946
2394
Was ist am menschlichen Gehirn
so besonders?
so besonders?
00:15
Why is it that we study other animals
1
3340
2212
Warum erforschen wir andere Tiere
00:17
instead of them studying us?
2
5552
2121
und nicht sie uns?
00:19
What does a human brain have or do
3
7673
1798
Was hat oder kann
ein menschliches Gehirn,
ein menschliches Gehirn,
00:21
that no other brain does?
4
9471
1733
was kein anderes Gehirn kann?
00:23
When I became interested
in these questions about 10 years ago,
in these questions about 10 years ago,
5
11204
2848
Als ich mich vor zehn Jahren
diesen Fragen widmete,
diesen Fragen widmete,
00:26
scientists thought they knew
what different brains were made of.
what different brains were made of.
6
14052
2942
dachte die Wissenschaft, sie wüsste,
wie Gehirne beschaffen sind.
wie Gehirne beschaffen sind.
00:28
Though it was based on very little evidence,
7
16994
1729
Obwohl es nur wenige Anhaltspunkte gab,
00:30
many scientists thought that all mammalian brains,
8
18723
2187
dachten viele Wissenschaftler,
dass die Gehirne aller Säugetiere,
dass die Gehirne aller Säugetiere,
00:32
including the human brain,
9
20910
1725
einschließlich die der Menschen,
00:34
were made in the same way,
10
22635
1300
gleich beschaffen seien:
00:35
with a number of neurons that was always
11
23935
1502
mit einer Anzahl von Neuronen,
00:37
proportional to the size of the brain.
12
25437
2231
die immer proportional
zur Größe des Gehirns war.
zur Größe des Gehirns war.
00:39
This means that two brains of the same size,
13
27668
2076
Das bedeutete, dass zwei
gleich große Gehirne
gleich große Gehirne
00:41
like these two, with a respectable 400 grams,
14
29744
3548
wie diese beiden,
mit respektablen 400 Gramm,
mit respektablen 400 Gramm,
00:45
should have similar numbers of neurons.
15
33292
2552
eine ähnliche Anzahl
Neuronen haben sollten.
Neuronen haben sollten.
00:47
Now, if neurons are the functional
16
35844
1796
Wenn Neuronen also
die funktionellen Einheiten
die funktionellen Einheiten
00:49
information processing units of the brain,
17
37640
2903
der Informationsverarbeitung
im Gehirn sind,
im Gehirn sind,
00:52
then the owners of these two brains
18
40543
1592
müssten die Besitzer dieser Gehirne
00:54
should have similar cognitive abilities.
19
42135
2729
ähnliche kognitive Fähigkeiten vorweisen.
00:56
And yet, one is a chimp,
20
44864
2349
Und doch ist eins
das eines Schimpansen
das eines Schimpansen
00:59
and the other is a cow.
21
47213
2637
und das andere das einer Kuh.
01:01
Now maybe cows have a really rich
22
49850
2362
Aber vielleicht haben Kühe wirklich
01:04
internal mental life and are so smart
23
52212
2253
ein reiches mentales Innenleben
und sind so schlau,
und sind so schlau,
01:06
that they choose not to let us realize it,
24
54465
3803
sich nichts anmerken zu lassen.
01:10
but we eat them.
25
58268
1445
Aber wir essen sie.
01:11
I think most people will agree
26
59713
1699
Ich glaube, die Mehrheit
kann dem zustimmen,
kann dem zustimmen,
01:13
that chimps are capable of much more complex,
27
61412
2001
dass Schimpansen zu viel
komplexeren, komplizierteren
komplexeren, komplizierteren
01:15
elaborate and flexible behaviors than cows are.
28
63413
3056
und flexibleren Verhaltensweisen
fähig sind als Kühe.
fähig sind als Kühe.
01:18
So this is a first indication that the
29
66469
1932
Dies ist also der erste
Hinweis dafür, dass das
Hinweis dafür, dass das
01:20
"all brains are made the same way" scenario
30
68401
2033
Szenario "alle Gehirne
sind gleich beschaffen"
sind gleich beschaffen"
01:22
is not quite right.
31
70434
1671
nicht ganz stimmen kann.
01:24
But let's play along.
32
72105
1346
Aber spielen wir mal mit.
01:25
If all brains were made the same way
33
73451
1778
Wenn alle Gehirne
gleich beschaffen wären
gleich beschaffen wären
01:27
and you were to compare animals
with brains of different sizes,
with brains of different sizes,
34
75229
2912
und man bei Tieren die Größe
ihrer Gehirne vergleichen würde,
ihrer Gehirne vergleichen würde,
01:30
larger brains should always have more neurons
35
78141
2182
sollten größere Gehirne stets
mehr Neuronen aufweisen
mehr Neuronen aufweisen
01:32
than smaller brains,
and the larger the brain,
and the larger the brain,
36
80323
2323
als kleinere Gehirne,
und umso größer das Gehirn,
und umso größer das Gehirn,
01:34
the more cognitively able its owner should be.
37
82646
3022
desto begabter sollte sein Besitzer sein.
01:37
So the largest brain around should also be
38
85668
2136
Die größten Gehirne
der Welt sollten auch
der Welt sollten auch
01:39
the most cognitively able.
39
87804
2289
die kognitiv fähigsten sein.
01:42
And here comes the bad news:
40
90093
1581
Jetzt die schlechte Nachricht:
01:43
Our brain, not the largest one around.
41
91674
2757
Unser Gehirn ist nicht
das größte auf der Welt.
das größte auf der Welt.
01:46
It seems quite vexing.
42
94431
1555
Das ist ziemlich verwirrend.
01:47
Our brain weighs between 1.2 and 1.5 kilos,
43
95986
2735
Unser Gehirn wiegt
zwischen 1,2 und 1,5 Kilo,
zwischen 1,2 und 1,5 Kilo,
01:50
but elephant brains weigh between four and five kilos,
44
98721
3317
aber das der Elefanten wiegt
zwischen vier und fünf Kilo
zwischen vier und fünf Kilo
01:54
and whale brains can weigh up to nine kilos,
45
102038
2585
und das Gehirn von Walen kann
bis zu neun Kilo wiegen,
bis zu neun Kilo wiegen,
01:56
which is why scientists used to resort to saying
46
104623
4738
weshalb Wissenschaftler
zu sagen pflegten,
zu sagen pflegten,
02:01
that our brain must be special
47
109361
2157
dass unser Gehirn speziell sein muss,
02:03
to explain our cognitive abilities.
48
111518
2862
wenn wir unsere kognitiven
Fähigkeiten erklären wollen.
Fähigkeiten erklären wollen.
02:06
It must be really extraordinary,
49
114380
2946
Es muss richtig außergewöhnlich sein,
02:09
an exception to the rule.
50
117326
1977
eine Ausnahme der Regel.
02:11
Theirs may be bigger, but ours is better,
51
119303
3226
Ihres mag größer sein,
aber unseres ist besser
aber unseres ist besser
02:14
and it could be better, for example,
52
122529
1875
und es könnte
z. B. besser darin sein,
z. B. besser darin sein,
02:16
in that it seems larger than it should be,
53
124404
2111
größer auszusehen, als es sollte,
02:18
with a much larger cerebral cortex
than we should have
than we should have
54
126515
2698
mit einem -- im Vergleich
zu unserem Körper --
zu unserem Körper --
02:21
for the size of our bodies.
55
129213
1539
viel größeren Kortex.
02:22
So that would give us extra cortex
56
130752
1652
Wir haben also extra viel Kortex,
02:24
to do more interesting things
than just operating the body.
than just operating the body.
57
132404
2960
um Interessanteres zu tun,
als nur den Körper zu bewegen.
als nur den Körper zu bewegen.
02:27
That's because the size of the brain
58
135364
1679
Die Größe des Gehirns passt sich
02:29
usually follows the size of the body.
59
137043
2333
nämlich oft der Körpergröße an.
02:31
So the main reason for saying that
60
139376
2317
Der Hauptgrund dieser Behauptung,
02:33
our brain is larger than it should be
61
141693
2087
unser Gehirn wäre größer,
als es sein sollte,
als es sein sollte,
02:35
actually comes from comparing ourselves
62
143780
1772
liegt wohl darin, dass wir uns selber mit
02:37
to great apes.
63
145552
1686
Menschenaffen vergleichen.
02:39
Gorillas can be two to three times larger than we are,
64
147238
2594
Gorillas können zwei- oder
dreimal größer sein als wir,
dreimal größer sein als wir,
02:41
so their brains should also be larger than ours,
65
149832
2421
ihre Gehirne sollten also
auch größer als unsere sein,
auch größer als unsere sein,
02:44
but instead it's the other way around.
66
152253
1945
aber es ist genau umgekehrt.
02:46
Our brain is three times larger than a gorilla brain.
67
154198
2935
Unser Gehirn ist dreimal
größer als das eines Gorillas.
größer als das eines Gorillas.
02:49
The human brain also seems special
68
157133
2120
Das menschliche Gehirn ist auch speziell
02:51
in the amount of energy that it uses.
69
159253
2247
in seinem Energieverbrauch.
02:53
Although it weighs only two percent of the body,
70
161500
2749
Obwohl es nur 2 Prozent
des Körpergewichts ausmacht,
des Körpergewichts ausmacht,
02:56
it alone uses 25 percent of all the energy
71
164249
3443
verbraucht es ganze 25 Prozent
der ganzen Energie,
der ganzen Energie,
02:59
that your body requires to run per day.
72
167692
2463
die Ihr Körper täglich braucht,
um zu funktionieren.
um zu funktionieren.
03:02
That's 500 calories out of a total of 2,000 calories,
73
170155
3353
Das sind 500 Kalorien
von insgesamt 2000,
von insgesamt 2000,
03:05
just to keep your brain working.
74
173508
2405
um Ihr Gehirn
am Funktionieren zu halten.
am Funktionieren zu halten.
03:07
So the human brain is larger than it should be,
75
175913
2928
Das menschliche Gehirn ist also
größer, als es sein sollte,
größer, als es sein sollte,
03:10
it uses much more energy than it should,
76
178841
2026
es verbraucht viel mehr Energie,
als es sollte,
als es sollte,
03:12
so it's special.
77
180867
1458
es ist also etwas Besonderes.
03:14
And this is where the story started to bother me.
78
182325
2571
Aber hier begann mich das Ganze zu stören.
03:16
In biology, we look for rules
79
184896
1671
In Biologie suchen wir Regeln,
03:18
that apply to all animals and to life in general,
80
186567
2846
für alle Tiere und das Leben im Allgemeinen,
03:21
so why should the rules of evolution
81
189413
1850
warum sollten also die Regeln der Evolution
03:23
apply to everybody else but not to us?
82
191263
3642
auf alle anwendbar sein außer auf uns?
03:26
Maybe the problem was with the basic assumption
83
194905
2197
Wahrscheinlich lag das Problem
in unserer Grundannahme,
in unserer Grundannahme,
03:29
that all brains are made in the same way.
84
197102
1871
dass alle Gehirne gleich beschaffen seien.
03:30
Maybe two brains of a similar size
85
198973
1599
Vielleicht können zwei ähnlich große Gehirne
03:32
can actually be made of
very different numbers of neurons.
very different numbers of neurons.
86
200572
2591
tatsächlich eine ganz verschiedene
Anzahl an Neuronen haben.
Anzahl an Neuronen haben.
03:35
Maybe a very large brain
87
203163
1607
Vielleicht hat ein größeres Gehirn
03:36
does not necessarily have more neurons
88
204770
1840
gar nicht unbedingt mehr Neuronen
03:38
than a more modest-sized brain.
89
206610
2221
als ein Gehirn von bescheidener Größe.
03:40
Maybe the human brain
actually has the most neurons
actually has the most neurons
90
208831
3009
Vielleicht hat das menschliche Gehirn
im Vergleich zu jedem Gehirn
im Vergleich zu jedem Gehirn
03:43
of any brain, regardless of its size,
91
211840
2573
die meisten Neuronen
und die Größe ist dabei egal,
und die Größe ist dabei egal,
03:46
especially in the cerebral cortex.
92
214413
2094
gerade in Bezug auf die Großhirnrinde.
03:48
So this to me became
93
216507
1552
Dies wurde also für mich
03:50
the important question to answer:
94
218059
1729
die zu eruierende Zentralfrage:
03:51
how many neurons does the human brain have,
95
219788
2400
Wie viele Neuronen
hat das menschliche Gehirn
hat das menschliche Gehirn
03:54
and how does that compare to other animals?
96
222188
2522
und das im Vergleich zu anderen Tieren?
03:56
Now, you may have heard or read somewhere
97
224710
2423
Sie haben sicherlich irgendwo
schon mal gelesen oder gehört,
schon mal gelesen oder gehört,
03:59
that we have 100 billion neurons,
98
227133
2111
dass wir 100 Milliarden Neuronen haben.
04:01
so 10 years ago, I asked my colleagues
99
229244
2086
Vor 10 Jahren fragte ich meine Kollegen,
04:03
if they knew where this number came from.
100
231330
1839
woher diese Zahl denn eigentlich stamme.
04:05
But nobody did.
101
233169
1458
Aber keiner wusste es.
04:06
I've been digging through the literature
102
234627
1453
Ich durchforstete die Fachliteratur
04:08
for the original reference for that number,
103
236080
2058
nach der Herkunft dieser Zahl,
04:10
and I could never find it.
104
238138
1783
aber finden konnte ich sie nie.
04:11
It seems that nobody had actually ever counted
105
239921
2739
Scheinbar hatte noch nie jemand
04:14
the number of neurons in the human brain,
106
242660
1534
die Anzahl der Neuronen
im menschlichen Gehirn gezählt
im menschlichen Gehirn gezählt
04:16
or in any other brain for that matter.
107
244194
2499
oder überhaupt in einem Gehirn
zu diesem Zweck nachgezählt.
zu diesem Zweck nachgezählt.
04:18
So I came up with my own way
to count cells in the brain,
to count cells in the brain,
108
246693
3535
Deshalb dachte ich mir selber was aus,
um im Gehirn Zellen zu zählen.
um im Gehirn Zellen zu zählen.
04:22
and it essentially consists of
109
250228
2108
Im Wesentlichen geht es darum,
04:24
dissolving that brain into soup.
110
252336
3245
das Gehirn in eine Suppe zu verwandeln.
04:27
It works like this:
111
255581
2037
Und so geht's:
04:29
You take a brain, or parts of that brain,
112
257618
3127
Sie nehmen ein Gehirn
oder nur einen Teil davon
oder nur einen Teil davon
04:32
and you dissolve it in detergent,
113
260745
1744
und lösen es in
einem Reinigungsmittel auf,
einem Reinigungsmittel auf,
04:34
which destroys the cell membranes
114
262489
1509
das die Zellmembranen zerstört
04:35
but keeps the cell nuclei intact,
115
263998
2436
aber den Zellkern intakt lässt,
04:38
so you end up with a suspension of free nuclei
116
266434
3140
so dass eine Suspension
freier Kerne herauskommt,
freier Kerne herauskommt,
04:41
that looks like this,
117
269574
1781
die so aussieht
04:43
like a clear soup.
118
271355
1273
wie eine klare Suppe.
04:44
This soup contains all the nuclei
119
272628
1891
Diese Suppe enthält alle Zellkerne,
04:46
that once were a mouse brain.
120
274519
2054
die einmal das Gehirn
einer Maus ausmachten.
einer Maus ausmachten.
04:48
Now, the beauty of a soup is that because it is soup,
121
276573
3030
Das Schöne an einer Suppe ist,
04:51
you can agitate it and make those nuclei
122
279603
2898
dass man sie schütteln und
so man die Zellkerne
so man die Zellkerne
04:54
be distributed homogeneously in the liquid,
123
282501
1971
homogen in der Flüssigkeit
verteilen kann,
verteilen kann,
04:56
so that now by looking under the microscope
124
284472
1981
so dass man unter dem Mikroskop
04:58
at just four or five samples
of this homogeneous solution,
of this homogeneous solution,
125
286453
4083
mit nur vier oder fünf Beispielen
dieser homogenen Lösung
dieser homogenen Lösung
05:02
you can count nuclei, and therefore tell
126
290536
2536
die Zellkerne zählen kann und darin erkennt,
05:05
how many cells that brain had.
127
293072
1679
wie viele Zellen das Gehirn hatte.
05:06
It's simple, it's straightforward,
128
294751
1625
Es ist einfach und unkompliziert
05:08
and it's really fast.
129
296376
1434
und richtig schnell.
05:09
So we've used that method to count neurons
130
297810
1997
Wir haben diese Methode
des Neuronenzählens
des Neuronenzählens
05:11
in dozens of different species so far,
131
299807
2311
bis jetzt bei Dutzenden
von Spezies angewendet
von Spezies angewendet
05:14
and it turns out that all brains
132
302118
1689
und es hat sich herausgestellt,
dass nicht alle Gehirne
dass nicht alle Gehirne
05:15
are not made the same way.
133
303807
2582
gleich beschaffen sind.
05:18
Take rodents and primates, for instance:
134
306389
2187
Nehmen wir z. B. Nagetiere und Primaten:
05:20
In larger rodent brains, the average size
135
308576
2284
Bei den größeren
Nagetiergehirnen nimmt die
Nagetiergehirnen nimmt die
05:22
of the neuron increases,
136
310860
1686
Durchschnittsgröße der Neuronen zu
05:24
so the brain inflates very rapidly
137
312546
2599
und bläht das Gehirn sehr rasch auf
05:27
and gains size much faster than it gains neurons.
138
315145
3165
und es wächst schneller, als
Neuronen hinzu gewonnen werden.
Neuronen hinzu gewonnen werden.
05:30
But primate brains gain neurons
139
318310
1703
Aber Primatengehirne
gewinnen Neuronen hinzu,
gewinnen Neuronen hinzu,
05:32
without the average neuron becoming any larger,
140
320013
2459
ohne dass das Durchschnittsneuron
größer wird
größer wird
05:34
which is a very economical way
141
322472
1525
und das ist eine sehr sparsame Art,
05:35
to add neurons to your brain.
142
323997
1653
dem Gehirn Neuronen hinzuzufügen.
05:37
The result is that a primate brain
143
325650
1764
Ein Primatengehirn hat also
05:39
will always have more neurons than
a rodent brain of the same size,
a rodent brain of the same size,
144
327414
3167
stets mehr Neuronen als das
eines gleich großen Nagetiers,
eines gleich großen Nagetiers,
05:42
and the larger the brain,
145
330581
1483
und je größer das Gehirn,
05:44
the larger this difference will be.
146
332064
2214
umso größer dieser Unterschied.
05:46
Well, what about our brain then?
147
334278
2103
Wie viele Neuronen hat nun unser Gehirn?
05:48
We found that we have, on average,
148
336381
1684
Im Durchschnitt haben wir
05:50
86 billion neurons,
149
338065
1785
86 Milliarden Neuronen,
05:51
16 billion of which are in the cerebral cortex,
150
339850
2999
16 Milliarden von ihnen liegen im Kortex
05:54
and if you consider that the cerebral cortex
151
342849
2081
und wenn Sie bedenken,
dass die Großhirnrinde
dass die Großhirnrinde
05:56
is the seat of functions like
152
344930
3094
der Sitz von Funktionen wie
06:00
awareness and logical and abstract reasoning,
153
348024
3137
das Bewusstsein und das logische
und abstrakte Denken ist
und abstrakte Denken ist
06:03
and that 16 billion is the most neurons
154
351161
2984
und dass 16 Milliarden überhaupt
die höchste Anzahl ist,
die höchste Anzahl ist,
06:06
that any cortex has,
155
354145
2621
die ein Kortex haben kann,
06:08
I think this is the simplest explanation
156
356766
1718
ist dies die einfachste Erklärung für
06:10
for our remarkable cognitive abilities.
157
358484
3142
unsere bemerkenswerten
kognitiven Fähigkeiten.
kognitiven Fähigkeiten.
06:13
But just as important is what
the 86 billion neurons mean.
the 86 billion neurons mean.
158
361626
3221
Ebenso wichtig ist die Bedeutung
dieser 86 Milliarden Neuronen.
dieser 86 Milliarden Neuronen.
06:16
Because we found that the relationship
159
364847
1529
Als wir herausfanden,
dass die Beziehung
dass die Beziehung
06:18
between the size of the brain
and its number of neurons
and its number of neurons
160
366376
2352
zwischen der Größe des Gehirns
und der Neuronenanzahl
und der Neuronenanzahl
06:20
could be described mathematically,
161
368728
1627
mathematisch ausgedrückt
werden konnte,
werden konnte,
06:22
we could calculate what a human brain
162
370355
2218
konnten wir auch ausrechnen,
wie ein menschliches Gehirn
wie ein menschliches Gehirn
06:24
would look like if it was made like a rodent brain.
163
372573
2674
aussehen würde, wenn es wie das Gehirn
eines Nagetieres beschaffen wäre.
eines Nagetieres beschaffen wäre.
06:27
So, a rodent brain with 86 billion neurons
164
375247
3574
Ein Gehirn eines Nagetieres
mit 86 Milliarden Neuronen
mit 86 Milliarden Neuronen
06:30
would weigh 36 kilos.
165
378821
3121
würde 36 Kilo wiegen.
06:33
That's not possible.
166
381942
1633
Das wäre unmöglich.
06:35
A brain that huge would be crushed
167
383575
1906
So ein Gehirn würde vom
06:37
by its own weight,
168
385481
1184
eigenen Gewicht zerquetscht,
06:38
and this impossible brain would go
169
386665
1587
und dieses unmögliche Gehirn entspräche
06:40
in the body of 89 tons.
170
388252
3771
einem Körper von neun Tonnen.
06:44
I don't think it looks like us.
171
392023
2134
Das sieht nicht aus wie wir.
06:46
So this brings us to a very important
conclusion already,
conclusion already,
172
394157
2553
Dies führt uns bereits
zu einem wichtigen Ergebnis:
zu einem wichtigen Ergebnis:
06:48
which is that we are not rodents.
173
396710
2647
Wir sind keine Nagetiere.
06:51
The human brain is not a large rat brain.
174
399357
3268
Das menschliche Gehirn ist
kein großes Rattengehirn.
kein großes Rattengehirn.
06:54
Compared to a rat, we might seem special, yes,
175
402625
2628
Verglichen mit einer Ratte
mögen wir besonders sein,
mögen wir besonders sein,
06:57
but that's not a fair comparison to make,
176
405253
2220
aber das ist kein fairer Vergleich,
06:59
given that we know that we are not rodents.
177
407473
2089
denn wir wissen ja,
dass wir keine Nagetiere sind.
dass wir keine Nagetiere sind.
07:01
We are primates,
178
409562
1390
Wir sind Primaten,
07:02
so the correct comparison is to other primates.
179
410952
2774
also müssen wir uns auch
mit ihnen vergleichen.
mit ihnen vergleichen.
07:05
And there, if you do the math,
180
413726
1227
Und wenn Sie da rechnen,
07:06
you find that a generic primate
181
414953
2786
finden Sie heraus,
dass ein arttypischer Primat
dass ein arttypischer Primat
07:09
with 86 billion neurons
182
417739
1930
mit 86 Milliarden Neuronen
07:11
would have a brain of about 1.2 kilos,
183
419669
3003
ein Gehirn von
etwa 1,2 kg haben würde,
etwa 1,2 kg haben würde,
07:14
which seems just right,
184
422672
1889
was ganz angemessen ist,
07:16
in a body of some 66 kilos,
185
424561
1972
wenn man einen Körper hat,
der 66 Kilo schwer ist,
der 66 Kilo schwer ist,
07:18
which in my case is exactly right,
186
426533
2645
was in meinem Fall exakt stimmt
07:21
which brings us to a very unsurprising
187
429178
2620
und uns zu einem
wenig überraschenden
wenig überraschenden
07:23
but still incredibly important conclusion:
188
431798
2969
und doch zu einem extrem
wichtigen Ergebnis führt:
wichtigen Ergebnis führt:
07:26
I am a primate.
189
434767
1341
Ich bin ein Primat.
07:28
And all of you are primates.
190
436108
2698
Und Sie alle sind Primaten.
07:30
And so was Darwin.
191
438806
1900
Auch Darwin.
07:32
I love to think that Darwin
would have really appreciated this.
would have really appreciated this.
192
440706
2940
Mir ist wohl dabei, dass Darwin
dies wirklich gewürdigt hätte.
dies wirklich gewürdigt hätte.
07:35
His brain, like ours,
193
443646
1967
Sein Gehirn, wie unseres auch,
07:37
was made in the image of other primate brains.
194
445613
3511
ist so beschaffen
wie das Gehirn anderer Primaten.
wie das Gehirn anderer Primaten.
07:41
So the human brain may be remarkable, yes,
195
449124
2302
Das menschliche Gehirn mag
also außergewöhnlich sein, ja,
also außergewöhnlich sein, ja,
07:43
but it is not special in its number of neurons.
196
451426
2781
aber nicht aufgrund
seiner Neuronen-Anzahl.
seiner Neuronen-Anzahl.
07:46
It is just a large primate brain.
197
454207
1855
Da ist es einfach nur
ein großes Primatengehirn.
ein großes Primatengehirn.
07:48
I think that's a very humbling and sobering thought
198
456062
3044
Dies ist ein sehr demütigender
und ernüchternder Gedanke,
und ernüchternder Gedanke,
07:51
that should remind us of our place in nature.
199
459106
3063
der uns unseren Platz
in der Natur klar macht.
in der Natur klar macht.
07:54
Why does it cost so much energy, then?
200
462169
2644
Warum benutzt es also so viel Energie?
07:56
Well, other people have figured out
201
464813
1447
Andere haben herausgefunden,
07:58
how much energy the human brain
202
466260
1503
wie viel Energie das menschliche Gehirn
07:59
and that of other species costs,
203
467763
1407
und das anderer Spezies verbraucht
08:01
and now that we knew how many neurons
204
469170
1652
und jetzt, wo wir wissen,
wie viele Neuronen
wie viele Neuronen
08:02
each brain was made of, we could do the math.
205
470822
2342
jedes Gehirn hat,
können wir diese berechnen.
können wir diese berechnen.
08:05
And it turns out that both human
206
473164
1866
Heraus kam,
dass das menschliche
dass das menschliche
08:07
and other brains cost about the same,
207
475030
2823
als auch andere Gehirne
fast dasselbe verbrauchen:
fast dasselbe verbrauchen:
08:09
an average of six calories
per billion neurons per day.
per billion neurons per day.
208
477853
3421
nämlich ungefähr 6 Kalorien
pro Milliarde Neuronen pro Tag.
pro Milliarde Neuronen pro Tag.
08:13
So the total energetic cost of a brain
209
481274
2139
Der gesamte Energieverbrauch
eines Gehirns
eines Gehirns
08:15
is a simple, linear function
210
483413
2034
ist eine simple, lineare Funktion
08:17
of its number of neurons,
211
485447
1709
seiner Anzahl an Neuronen
08:19
and it turns out that the human brain
212
487156
2183
und es stellte sich heraus,
dass das menschliche Gehirn
dass das menschliche Gehirn
08:21
costs just as much energy as you would expect.
213
489339
3841
so viel Energie verbraucht,
wie anzunehmen war.
wie anzunehmen war.
08:25
So the reason why the human brain
214
493180
2091
Der Grund dafür,
dass das menschliche Gehirn
dass das menschliche Gehirn
08:27
costs so much energy is simply because
215
495271
1672
so viel Energie verbraucht,
ist einfach der,
ist einfach der,
08:28
it has a huge number of neurons,
216
496943
1983
dass es eine hohe Anzahl an Neuronen hat
08:30
and because we are primates
217
498926
1485
und da wir Primaten sind,
08:32
with many more neurons for a given body size
218
500411
2499
die gemessen an unserer Größe
viel mehr Neuronen haben
viel mehr Neuronen haben
08:34
than any other animal,
219
502910
1522
als irgendein anderes Tier,
08:36
the relative cost of our brain is large,
220
504432
3540
ist der relative Verbrauch
unseres Gehirns hoch,
unseres Gehirns hoch,
08:39
but just because we're primates,
not because we're special.
not because we're special.
221
507972
3001
aber weil wir Primaten sind,
nicht weil wir besonders sind.
nicht weil wir besonders sind.
08:42
Last question, then:
222
510973
1190
Letzte Frage:
08:44
how did we come by this
remarkable number of neurons,
remarkable number of neurons,
223
512163
3115
Wie kommen wir zu dieser
bemerkenswerten Anzahl Neuronen
bemerkenswerten Anzahl Neuronen
08:47
and in particular, if great apes
224
515278
1900
und in Anbetracht der Tatsache,
dass Menschenaffen
dass Menschenaffen
08:49
are larger than we are,
225
517178
1555
größer sind als wir,
08:50
why don't they have a larger brain
than we do, with more neurons?
than we do, with more neurons?
226
518733
3765
warum haben sie nicht das größere
Gehirn mit mehr Neuronen?
Gehirn mit mehr Neuronen?
08:54
When we realized how much expensive it is
227
522498
2090
Als wir merkten,
wie viel mehr Energie
wie viel mehr Energie
08:56
to have a lot of neurons in the brain, I figured,
228
524588
2333
viele Neuronen
im Gehirn kosten, dachte ich,
im Gehirn kosten, dachte ich,
08:58
maybe there's a simple reason.
229
526921
2003
vielleicht ist die Erklärung ganz einfach.
09:00
They just can't afford the energy
230
528924
1683
Sie können sich den
Energieaufwand nicht leisten
Energieaufwand nicht leisten
09:02
for both a large body
and a large number of neurons.
and a large number of neurons.
231
530607
2950
für den großen Körper
und die vielen Neuronen.
und die vielen Neuronen.
09:05
So we did the math.
232
533557
1429
Wir rechneten erneut.
09:06
We calculated on the one hand
233
534986
1600
Wir rechneten aus, wie viel
09:08
how much energy a primate gets per day
234
536586
1941
Energie ein Primat am Tag braucht,
09:10
from eating raw foods,
235
538527
1350
wenn er Rohkost frisst.
09:11
and on the other hand, how much energy
236
539877
2037
und andererseits, wie viel Energie
09:13
a body of a certain size costs
237
541914
1764
ein Körper einer bestimmten Größe braucht.
09:15
and how much energy a brain of a
certain number of neurons costs,
certain number of neurons costs,
238
543678
3387
und wie viel Energie ein Gehirn mit
einer bestimmten Anzahl Neuronen braucht.
einer bestimmten Anzahl Neuronen braucht.
09:19
and we looked for the combinations
239
547065
1489
und schauten uns die Relation
09:20
of body size and number of brain neurons
240
548554
2411
von Körpergröße und
Anzahl Gehirnzellen an,
Anzahl Gehirnzellen an,
09:22
that a primate could afford
241
550965
1270
die ein Primat haben könnte,
09:24
if it ate a certain number of hours per day.
242
552235
2548
wenn er eine gewisse Stundenanzahl
pro Tag fräße.
pro Tag fräße.
09:26
And what we found is that
243
554783
1816
Es wurde deutlich,
09:28
because neurons are so expensive,
244
556599
1712
da die Neuronen
so viel Energie verbrauchen,
so viel Energie verbrauchen,
09:30
there is a tradeoff between
body size and number of neurons.
body size and number of neurons.
245
558311
3370
gibt es einen Kompromiss zwischen
Körpergröße und Neuronen-Anzahl.
Körpergröße und Neuronen-Anzahl.
09:33
So a primate that eats eight hours per day
246
561681
2951
Ein Primat, der 8 Stunden pro Tag frisst,
09:36
can afford at most 53 billion neurons,
247
564632
3024
kann sich höchstens
53 Milliarden Neuronen leisten,
53 Milliarden Neuronen leisten,
09:39
but then its body cannot be any bigger
248
567656
1727
aber dann kann sein Körper nicht größer
09:41
than 25 kilos.
249
569383
1954
als 25 Kilo sein.
09:43
To weigh any more than that,
250
571337
1701
Würde er mehr wiegen,
09:45
it has to give up neurons.
251
573038
1769
müsste er Neuronen einbüßen.
09:46
So it's either a large body
252
574807
2653
Es geht also entweder
um einen großen Körper
um einen großen Körper
09:49
or a large number of neurons.
253
577460
1495
oder um eine hohe Anzahl Neuronen.
09:50
When you eat like a primate,
254
578955
1365
Wenn man wie ein Primat frisst,
09:52
you can't afford both.
255
580320
2236
kann man sich beides nicht leisten.
09:54
One way out of this metabolic limitation
256
582556
1964
Ein Weg aus dieser Stoffwechsellimitation
09:56
would be to spend even more hours per day eating,
257
584520
3401
wäre, noch mehr als 8 Stunden zu fressen,
09:59
but that gets dangerous,
258
587921
1363
aber das wäre gefährlich
10:01
and past a certain point, it's just not possible.
259
589284
2719
und ab einem bestimmten Punkt unmöglich.
10:04
Gorillas and orangutans, for instance,
260
592003
1537
Gorillas und Orang Utans zum Beispiel
10:05
afford about 30 billion neurons
261
593540
1923
verfügen etwa über
30 Milliarden Neuronen,
30 Milliarden Neuronen,
10:07
by spending eight and a half hours per day eating,
262
595463
2966
und bringen 8,5 Stunden
pro Tag mit Fressen zu.
pro Tag mit Fressen zu.
10:10
and that seems to be about as much as they can do.
263
598429
3116
Dies ist die Höchstzahl,
die sie scheinbar erreichen können.
die sie scheinbar erreichen können.
10:13
Nine hours of feeding per day
264
601545
1791
Neun Stunden, um Nahrung aufzunehmen
10:15
seems to be the practical limit for a primate.
265
603336
3271
scheint für einen Primaten
die praktikable Grenze zu sein.
die praktikable Grenze zu sein.
10:18
What about us?
266
606607
1791
Und bei uns?
10:20
With our 86 billion neurons
267
608398
1600
Mit 86 Milliarden Neuronen
10:21
and 60 to 70 kilos of body mass,
268
609998
3035
und Körpergewicht von 60-70 kg
10:25
we should have to spend over nine hours
269
613033
3561
müssten wir über 9 Stunden am Tag
10:28
per day every single day feeding,
270
616594
3575
damit verbringen, uns zu ernähren,
10:32
which is just not feasible.
271
620169
2039
aber das wäre nicht machbar.
10:34
If we ate like a primate,
272
622208
1834
Wenn wir wie ein Primat essen würden,
10:36
we should not be here.
273
624042
2253
könnten wir gar nicht hier sein.
10:38
How did we get here, then?
274
626295
2127
Wie kam es dennoch dazu?
10:40
Well, if our brain costs just as much energy
275
628422
2735
Wenn unser Gehirn
so viel Energie verbraucht
so viel Energie verbraucht
10:43
as it should, and if we can't spend
276
631157
1723
wie angenommen und wir nicht jede
10:44
every waking hour of the day feeding,
277
632880
3674
wache Minute darauf verwenden
können, uns zu ernähren,
können, uns zu ernähren,
10:48
then the only alternative, really,
278
636554
1911
ist die einzige Alternative, in der Tat,
10:50
is to somehow get more energy
279
638465
1958
irgendwie mehr Energie
10:52
out of the same foods.
280
640423
1953
von derselben Kost zu erhalten.
10:54
And remarkably, that matches exactly
281
642376
3800
Und erstaunlicherweise
passt das genau
passt das genau
10:58
what our ancestors are believed to have invented
282
646176
3037
zu dem, was unsere Vorfahren wohl vor
11:01
one and a half million years ago,
283
649213
1839
1,5 Millionen Jahren erfunden haben,
11:03
when they invented cooking.
284
651052
2782
als sie das Kochen entdeckten.
11:05
To cook is to use fire
285
653834
1970
Kochen bedeutet Feuer zu nutzen
11:07
to pre-digest foods outside of your body.
286
655804
3800
und das Essen außerhalb
unseres Körpers vorzuverdauen.
unseres Körpers vorzuverdauen.
11:11
Cooked foods are softer, so they're easier to chew
287
659604
2606
Gekochte Nahrung ist weicher,
demnach einfacher zu kauen
demnach einfacher zu kauen
11:14
and to turn completely into mush in your mouth,
288
662210
2563
und im Mund in Brei zu verwandeln
11:16
so that allows them to be completely digested
289
664773
2152
so dass sie vollkommen
im Magen verdaut
im Magen verdaut
11:18
and absorbed in your gut,
290
666925
1436
und absorbiert werden kann,
11:20
which makes them yield much more
energy in much less time.
energy in much less time.
291
668361
3655
was ihnen in viel geringerer Zeit
viel mehr Energie einbrachte.
viel mehr Energie einbrachte.
11:24
So cooking frees time for us to do
292
672016
2489
Das Kochen ermöglicht uns also,
11:26
much more interesting things with our day
293
674505
2062
viel interessantere Dinge
mit unserem Tag und
mit unserem Tag und
11:28
and with our neurons
294
676567
1480
unseren Neuronen anzufangen,
11:30
than just thinking about food,
295
678047
1905
als nur über Nahrung nachzudenken,
11:31
looking for food, and gobbling down food
296
679952
1704
sie zu suchen und zu verschlingen,
11:33
all day long.
297
681656
1225
den ganzen Tag über.
11:34
So because of cooking, what once was
298
682881
2499
Dank des Kochens
wurde aus einem einst
wurde aus einem einst
11:37
a major liability, this large,
299
685380
2353
schwerem Bestandteil, diesem großen,
11:39
dangerously expensive brain with a lot of neurons,
300
687733
3033
gefährlich kostspieligem Gehirn
mit einer Menge Neuronen
mit einer Menge Neuronen
11:42
could now become a major asset,
301
690766
2036
nun ein Gehirn mit einem großen Pluspunkt.
11:44
now that we could both afford
the energy for a lot of neurons
the energy for a lot of neurons
302
692802
3251
Jetzt konnten wir uns beides leisten,
die Energie für viele Neuronen
die Energie für viele Neuronen
11:48
and the time to do interesting things with them.
303
696056
2503
und die Zeit,
mit ihnen interessante Dinge zu tun.
mit ihnen interessante Dinge zu tun.
11:50
So I think this explains why the human brain
304
698559
1974
Dies erklärt, glaube ich, warum
das menschliche Gehirn wuchs,
das menschliche Gehirn wuchs,
11:52
grew to become so large so fast in evolution,
305
700533
3240
um so schnell in der Evolution
so groß zu werden
so groß zu werden
11:55
all of the while remaining just a primate brain.
306
703773
3897
und trotzdem bloß das
Gehirn eines Primaten blieb.
Gehirn eines Primaten blieb.
11:59
With this large brain now affordable by cooking,
307
707670
2774
Mit dem großen Gehirn, das wir uns
dank des Kochens nun leisten konnten,
dank des Kochens nun leisten konnten,
12:02
we went rapidly from raw foods to culture,
308
710444
2913
gingen wir schnell von der
Rohkost zum Kultivieren über:
Rohkost zum Kultivieren über:
12:05
agriculture, civilization, grocery stores,
309
713357
2606
Agrikultur, Zivilisation,
Lebensmittelgeschäfte,
Lebensmittelgeschäfte,
12:07
electricity, refrigerators,
310
715963
1625
Elektrizität, Kühlschränke,
12:09
all of those things that nowadays
311
717588
1607
all diese Dinge, die uns nun erlauben,
12:11
allow us to get all the energy we need
312
719195
2042
all die Energie, die wir
für einen Tag brauchen,
für einen Tag brauchen,
12:13
for the whole day in a single sitting
313
721237
2782
an einem Tag zu tanken,
indem wir nur einmal
indem wir nur einmal
12:16
at your favorite fast food joint.
314
724019
2954
in unserem Lieblings-
Fastfood-Restaurant essen.
Fastfood-Restaurant essen.
12:18
So what once was a solution
315
726973
2437
Was einst eine Lösung gewesen war,
12:21
now became the problem,
316
729410
1699
wurde jetzt zum Problem und
12:23
and ironically, we look for the solution in raw food.
317
731109
5517
ironischerweise suchen wir
die Lösung jetzt bei der Rohkost.
die Lösung jetzt bei der Rohkost.
12:28
So what is the human advantage?
318
736626
2556
Welcher ist also der
Vorteil von uns Menschen?
Vorteil von uns Menschen?
12:31
What is it that we have
319
739182
1503
Was haben wir,
12:32
that no other animal has?
320
740685
2535
was kein anderes Tier hat?
12:35
My answer is that we have the largest number
321
743220
2348
Meine Antwort ist die größte Anzahl
12:37
of neurons in the cerebral cortex,
322
745568
1472
an Neuronen auf der Gehirnrinde.
12:39
and I think that's the simplest explanation
323
747040
1844
Die einfachste Erklärung dafür,
12:40
for our remarkable cognitive abilities.
324
748884
2013
dass wir kognitiv so fähig sind.
12:42
And what is it that we do that no other animal does,
325
750897
3227
Was machen wir,
was kein anderes Tier macht
was kein anderes Tier macht
12:46
and which I believe was fundamental
326
754124
1969
und was ausschlaggebend war,
12:48
to allow us to reach that large,
327
756093
3083
um diese größte Anzahl
12:51
largest number of neurons in the cortex?
328
759176
2222
an Neuronen im Kortex zu entwickeln?
12:53
In two words, we cook.
329
761398
2215
Mit zwei Worten: Wir kochen.
12:55
No other animal cooks its food. Only humans do.
330
763613
3566
Kein anderes Tier kocht sein Essen.
Nur Menschen machen das.
Nur Menschen machen das.
12:59
And I think that's how we got to become human.
331
767179
2870
Ich glaube, so wurden wir zu Menschen.
13:02
Studying the human brain changed
the way I think about food.
the way I think about food.
332
770049
2460
Seitdem ich das menschliche Gehirn erforsche,
denke ich anders über Essen ...
denke ich anders über Essen ...
13:04
I now look at my kitchen,
333
772509
1645
Jetzt sehe ich meine Küche an
13:06
and I bow to it,
334
774154
1470
und verneige mich vor ihr,
13:07
and I thank my ancestors for coming up
335
775624
1705
und ich danke meinen Vorfahren,
13:09
with the invention that probably made us humans.
336
777329
1900
die diese Erfindung machten, die uns
wahrscheinlich zu Menschen werden ließ.
wahrscheinlich zu Menschen werden ließ.
13:11
Thank you very much.
337
779229
2132
Vielen Dank.
13:13
(Applause)
338
781361
6353
(Applaus)
ABOUT THE SPEAKER
Suzana Herculano-Houzel - NeuroscientistSuzana Herculano-Houzel shrunk the human brain by 14 billion neurons -- by developing a new way to count them.
Why you should listen
How many neurons make a human brain? For years, the answer has been (give or take) 100 billion. But neuroscientist Suzana Herculano-Houzel decided to count them herself. Her research approach involved dissolving four human brains (donated to science) into a homogeneous mixture -- in her lab at the Institute of Biomedical Sciences in Rio de Janeiro, they call it "brain soup." She then took a sample of the mix, counted the number of cell nuclei belonging to neurons, and scaled that up. Result: the human brain has about 86 billion neurons, 14 billion fewer than assumed -- but intriguingly, far more than other animals, relative to brain size.
She suggests that it was the invention of cooking by our ancestors -- which makes food yield much more metabolic energy -- that allowed humans to develop the largest primate brain. She's now working on elephant and whale brains to test her hypothesis.
Suzana Herculano-Houzel | Speaker | TED.com