ABOUT THE SPEAKER
Charles Limb - Researcher
Charles Limb is a doctor and a musician who researches the way musical creativity works in the brain.

Why you should listen

Charles Limb is the Francis A. Sooy, MD Professor and Chief of Otology/Neurotology and Skull Base Surgery at the University of California, San Francisco, and he's a Faculty Member at the Peabody Conservatory of Music. He combines his two passions to study the way the brain creates and perceives music. He's a hearing specialist and surgeon at Johns Hopkins who performs cochlear implantations on patients who have lost their hearing. And he plays sax, piano and bass.

In search of a better understanding of how the mind perceives complex auditory stimuli such as music, he's been working with Allen Braun to look at the brains of improvising musicians and study what parts of the brain are involved in the kind of deep creativity that happens when a musician is really in the groove.

Read our Q&A about hip-hop studies with Charles Limb on the TED Blog >>

Plus our quick catchup Q&A at TEDMED 2011 -- including his top 5 songs of all time >>

Read the 2014 paper "Neural Substrates of Interactive Musical Improvisation: An fMRI Study of ‘Trading Fours’ in Jazz" >>

More profile about the speaker
Charles Limb | Speaker | TED.com
TEDxMidAtlantic

Charles Limb: Your brain on improv

Charles Limb: Das Hirn auf Impro

Filmed:
1,351,678 views

Der Musiker und Jazz-Lehrer Cahrles Limb wollte wissen, wie das Gehirn während musikalischer Improvisation arbeitet -- um das herauszufinden, steckte er Jazz-Musiker und Rapper in einen Kernspintomographen. Was er und sein Team herausgefunden haben, hat grosse Bedeutung für unser Verständnis von Kreativität in allen Formen.
- Researcher
Charles Limb is a doctor and a musician who researches the way musical creativity works in the brain. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:15
So I am a surgeonChirurg who studiesStudien creativityKreativität,
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0
3000
Ich bin also ein Chirurg, der Kreativität erforscht,
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and I have never had a patientgeduldig tell me
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3000
3000
und noch nie hat ein Patient mich gebeten,
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that "I really want you to be creativekreativ duringwährend surgeryChirurgie,"
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6000
3000
"Ich möchte gerne, dass Sie bei meiner OP kreativ sind."
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and so I guessvermuten there's a little bitBit of ironyIronie to it.
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9000
3000
Und deshalb denke Ich, dass das Ganze ein bisschen ironisch ist.
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I will say thoughobwohl that, after havingmit doneerledigt surgeryChirurgie a lot,
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3000
Obwohl Ich schon viele OPs vorgenommen habe, kann ich sagen,
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it's somewhatetwas similarähnlich to playingspielen a musicalMusical instrumentInstrument.
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2000
dass es doch Ähnlichkeiten mit dem Spielen eines Instruments hat.
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And for me, this sortSortieren of deeptief and enduringdauerhafte fascinationFaszination with soundklingen
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Und mich hat diese starke und andauernde Faszination an Tönen
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is what led me to bothbeide be a surgeonChirurg
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20000
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dazu gebracht, sowohl Chirurg zu werden,
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and alsoebenfalls to studyStudie the scienceWissenschaft of soundklingen, particularlyinsbesondere musicMusik-.
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als auch die Wissenschaft der Töne, besonders Musik, zu studieren.
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And so I'm going to try to talk to you over the nextNächster fewwenige minutesProtokoll
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Deshalb werde ich Ihnen in den nächsten Minuten versuchen,
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about my careerKarriere
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über meine Karriere zu erzählen
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in termsBegriffe of how I'm ablefähig to actuallytatsächlich try to studyStudie musicMusik-
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und darüber, wie ich in effektiv versuche, Musik zu studieren
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and really try to grappleGreifer with all these questionsFragen
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30000
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und die Fragen dazu wirklich beim Schopf zu packen,
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of how the brainGehirn is ablefähig to be creativekreativ.
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wie das Gehirn kreativ werden kann.
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I've doneerledigt mostdie meisten of this work at JohnsJohns HopkinsHopkins UniversityUniversität,
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Den Großteil dieser Arbeit habe ich an der John Hopkins University durchgeführt,
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but alsoebenfalls at the NationalNationalen InstituteInstitut of HealthGesundheit where I was previouslyvorher.
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aber auch am National Institute of Health, wo ich vorher war.
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I'm going to go over some scienceWissenschaft experimentsExperimente
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Ich werde einige wissenschaftliche Experimente abhandeln
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and try to coverAbdeckung threedrei musicalMusical experimentsExperimente.
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41000
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und versuchen, drei musikalische Experimente zu behandeln.
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I'm going to startAnfang off by playingspielen a videoVideo for you.
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Als erstes spiele ich ein Video für Sie.
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And this videoVideo is a videoVideo of KeithKeith JarrettJarrett, who'swer ist a well-knownbekannte jazzJazz improviserImprovisator
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45000
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Dies ist ein Video von Keith Jarrett, einem bekannten Jazz-Improvisateur
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and probablywahrscheinlich the mostdie meisten well-knownbekannte, iconicikonische exampleBeispiel
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und wahrscheinlich das bekannteste, geradezu ikonenhafte Beispiel
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of someonejemand who takes improvisationImprovisation to a really higherhöher levelEbene.
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für jemanden, der Improvisation auf ein viel höheres Niveau bringt.
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And he'llHölle improviseimprovisieren entireganz concertsKonzerte
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Er improvisiert ganze Konzerte
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off the topoben of his headKopf,
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spontan,
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and he'llHölle never playspielen it exactlygenau the samegleich way again,
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57000
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und er wird sie nie wieder in der selben Weise spielen.
01:14
and so, as a formbilden of intenseintensiv creativityKreativität,
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59000
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Diese Form ausgeprägter Kreativität
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I think this is a great exampleBeispiel.
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61000
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finde ich, ist ein großartiges Beispiel.
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And so why don't we go and clickklicken the videoVideo.
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63000
2000
Warum schauen wir uns das Video nicht einfach an.
01:21
(MusicMusik)
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66000
4000
(Musik)
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It's really a remarkablebemerkenswert, awesomegenial thing that happensdas passiert there.
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122000
3000
Was da passiert ist bemerkenswert, ja phantastisch.
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I've always -- just as a listenerListener, as just a fanVentilator --
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125000
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Ich habe immer -- nur als Zuhörer, als Fan --
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I listen to that, and I'm just astoundedverblüfft.
31
127000
2000
Ich höre das, und ich bin verblüfft.
02:24
I think -- how can this possiblymöglicherweise be?
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129000
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Ich denke: Wie kann das möglich sein?
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How can the brainGehirn generategenerieren that much informationInformation,
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131000
2000
Wie kann das Gehirn so viele Informationen,
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that much musicMusik-, spontaneouslyspontan?
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133000
2000
so viel Musik spontan produzieren?
02:30
And so I setSet out with this conceptKonzept, scientificallywissenschaftlich,
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135000
3000
Also habe ich mich mit diesem Konzept wissenschaftlich auseinandergesetzt,
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that artistickünstlerisch creativityKreativität, it's magicalmagisch, but it's not magicMagie,
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138000
3000
dass künstlerische Kreativität zauberhaft ist, aber keine Zauberei.
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meaningBedeutung that it's a productProdukt of the brainGehirn.
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141000
2000
Das heißt, es ist ein Produkt des Gehirns.
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There's not too manyviele brain-deadhirntoten people creatingErstellen artKunst.
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143000
3000
Es gibt nicht zu viele hirntote Menschen, die Kunst schaffen.
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And so with this notionBegriff that artistickünstlerisch creativityKreativität
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146000
2000
Und mit dieser Idee, dass künstlerische Kreativität
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is in factTatsache a neurologicneurologische productProdukt,
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148000
2000
effektiv ein neurologisches Produkt ist,
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I tookdauerte this thesisThese that we could studyStudie it
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150000
3000
nahm ich diese These, damit wir sie untersuchen können,
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just like we studyStudie any other complexKomplex neurologicneurologische processverarbeiten.
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153000
3000
genau so, wie wir irgendeinen anderen komplexen neurologischen Prozess untersuchen können.
02:51
And I think there's some sub-questionsTeilfragen there that I put there.
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156000
2000
Und ich glaube, dort gibt es einige Teilfragen, die ich stelle.
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Is it trulywirklich possiblemöglich to studyStudie creativityKreativität scientificallywissenschaftlich?
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158000
2000
Ist es wirklich möglich, Kreativität wissenschaftlich zu untersuchen?
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And I think that's a good questionFrage.
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160000
2000
Das ist eine gute Frage, denke ich.
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And I'll tell you that mostdie meisten scientificwissenschaftlich studiesStudien of musicMusik-,
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162000
3000
Und ich kann Ihnen sagen, dass die meisten wissenschaftlichen Untersuchungen zu Musik
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they're very densedicht,
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165000
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sehr schwer zu verstehen sind.
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and when you actuallytatsächlich go throughdurch them, it's very hardhart to recognizeerkenne the musicMusik- in it.
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167000
3000
Wenn Sie sie durchgehen, werden Sie Schwierigkeiten haben, die Musik darin zu finden.
03:05
In factTatsache, they seemscheinen to be very unmusicalunmusikalisch entirelyvollständig
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170000
2000
Tatsächlich scheint es, als seien sie äußerst unmusikalisch
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and to missFräulein the wholeganze pointPunkt of the musicMusik-.
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172000
2000
und den ganzen Sinn der Musik verfehlen.
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And so it bringsbringt the secondzweite questionFrage:
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174000
2000
Das wirft die zweite Frage auf:
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Why should scientistsWissenschaftler studyStudie creativityKreativität?
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176000
2000
Warum sollten Wissenschaftler Kreativität untersuchen?
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Maybe we're not the right people to do it.
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178000
2000
Vielleicht sind wir nicht die Richtigen dafür.
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Well it maykann be,
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180000
2000
Es wäre gut möglich,
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but I will say that, from a scientificwissenschaftlich perspectivePerspektive --
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182000
2000
aber ich kann sagen, aus wissenschaftlicher Sicht --
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we talkedsprach a lot about innovationInnovation todayheute --
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184000
2000
wir haben heute viel über Innovation gesprochen --
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the scienceWissenschaft of innovationInnovation,
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186000
2000
die Forschung von Innovation,
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how much we understandverstehen about how the brainGehirn is ablefähig to innovateinnovieren
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188000
2000
unser Verständnis von der Innovationsfähigkeit unseres Gehirns
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is in its infancyKinderschuhen,
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190000
2000
steckt in den Kinderschuhen.
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and trulywirklich, we know very little about how we are ablefähig to be creativekreativ.
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192000
3000
Wir wissen wirklich äußerst wenig über unsere Fähigkeit zur Kreativität.
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And so I think that we're going to see
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195000
2000
Deswegen denke ich, dass wir
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over the nextNächster 10, 20, 30 yearsJahre
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197000
2000
während der nächten 10, 20, 30 Jahre
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a realecht scienceWissenschaft of creativityKreativität that's burgeoningaufkeimenden and is going to flourishblühen.
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199000
3000
eine wahre Kreativitätswissenschaft erleben werden, die aufkeimt und gedeiht.
03:37
Because we now have newneu methodsMethoden that can enableaktivieren us
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202000
2000
Denn jetzt haben wir neue Arbeitsmethoden,
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to take this processverarbeiten of something like this,
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204000
2000
um einen Vorgang wie diesen zu nehmen,
03:41
complexKomplex jazzJazz improvisationImprovisation, and studyStudie it rigorouslyrigoros.
66
206000
2000
komplexe Jazz-Improvisation, und durchdringend zu untersuchen.
03:43
And so it getsbekommt down to the brainGehirn.
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208000
2000
Und so kommen wir bis zum Gehirn.
03:45
And so all of us have this remarkablebemerkenswert brainGehirn,
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210000
2000
Alle von uns haben dieses bemerksenwerte Gehirn,
03:47
whichwelche is poorlyschlecht understoodverstanden to say the leastam wenigsten.
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212000
3000
das wir - nett ausgedrückt - kaum verstehen.
03:50
I think that neuroscientistsNeurowissenschaftler
70
215000
2000
Ich denke dass Neurowissenschaftler
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have manyviele more questionsFragen than answersAntworten,
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217000
2000
wesentlich mehr Fragen als Antworten haben.
03:54
and I myselfmich selber, I'm not going to give you manyviele answersAntworten todayheute,
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219000
2000
Und selbst ich werde Ihnen heute nicht viele Antworten geben,
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just askFragen a lot of questionsFragen.
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221000
2000
sondern nur eine Menge Fragen stellen.
03:58
And fundamentallygrundlegend that's what I do in my labLabor.
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223000
2000
Schließlich ist es das, was ich in meinem Labor tue.
04:00
I askFragen questionsFragen about what is this brainGehirn doing to enableaktivieren us to do this.
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225000
2000
Ich stelle Fragen dazu, wie unser Gehirn uns ermöglichen kann, das zu tun.
04:02
This is the mainMain methodMethode that I use. This is callednamens functionalfunktionell MRIMRI.
76
227000
3000
Das ist meine Hauptmethode. Sie heißt funktionelle MRT.
04:05
If you've been in an MRIMRI scannerScanner, it's very much the samegleich,
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230000
3000
Falls Sie in einer Kernspintomographie waren, ist das sehr ähnlich.
04:08
but this one is outfittedausgestattet in a specialbesondere way
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233000
2000
aber dieser ist speziell ausgestattet,
04:10
to not just take picturesBilder of your brainGehirn,
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235000
2000
um nicht nur Fotos vom Gehirn zu machen,
04:12
but to alsoebenfalls take picturesBilder of activeaktiv areasBereiche of the brainGehirn.
80
237000
3000
sondern auch von den aktiven Bereichen des Gehirns.
04:15
Now the way that's doneerledigt is by the followinges folgen.
81
240000
2000
Das funktioniert folgendermaßen.
04:17
There's something callednamens BOLDFETT imagingImaging,
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242000
2000
Es gibt eine Methode namens BOLD-Verfahren, was
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whichwelche is BloodBlut OxygenSauerstoff LevelEbene DependentAbhängige imagingImaging.
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244000
2000
soviel heißt wie die Darstellung des Sauerstoffgehaltes im Blut.
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Now when you're in an fMRIfMRI scannerScanner,
84
246000
2000
Wenn Sie also in einem MRT sind,
04:23
you're in a biggroß magnetMagnet
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248000
2000
sind Sie in einem großen Magneten
04:25
that's aligningAusrichten von your moleculesMoleküle in certainsicher areasBereiche.
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250000
2000
der Ihre Moleküle in bestimmten Bereichen ausrichtet.
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When an areaBereich of the brainGehirn is activeaktiv, meaningBedeutung a neuralneuronale areaBereich is activeaktiv,
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252000
3000
Wenn ein Hirnbereich, also ein neuraler Bereich, aktiv ist,
04:30
it getsbekommt bloodBlut flowfließen shuntedabgeschoben to that areaBereich.
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255000
3000
fließt viel Blut in diesen Bereich.
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That bloodBlut flowfließen causesUrsachen an increaseerhöhen, ansteigen
89
258000
2000
Dieser Blutfluss sorgt dafür,
04:35
in locallokal bloodBlut to that areaBereich
90
260000
2000
dass hier mehr Blut ist
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with a deoxyhemoglobindeoxyhemoglobin changeVeränderung in concentrationKonzentration.
91
262000
3000
und die Deoxyhämoglobin-Konzentration ändert.
04:40
DeoxyhemoglobinDeoxyhemoglobin can be detectederkannt by MRIMRI,
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265000
2000
Deoxyhämoglobin kann im MRT erfasst werden,
04:42
whereaswohingegen oxyhemoglobinoxyhemoglobin can't.
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267000
2000
Oxyhämoglobin dagegen nicht.
04:44
So throughdurch this methodMethode of inferenceInferenz --
94
269000
2000
Mit dieser Inferenzmethode --
04:46
and we're measuringMessung bloodBlut flowfließen, not neuralneuronale activityAktivität --
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271000
2000
wir messen den Blutfluss, nicht neurale Aktivität --
04:48
we say that an areaBereich of the brainGehirn that's gettingbekommen more bloodBlut
96
273000
2000
können wir den Bereich des Gehirns ausmachen, der mehr Blut bekommt
04:50
was activeaktiv duringwährend a particularinsbesondere taskAufgabe,
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275000
2000
und deswegen während einer bestimmten Aufgabe aktiv war.
04:52
and that's the cruxCrux of how fMRIfMRI worksWerke.
98
277000
2000
So genau furnktioniert ein MRT.
04:54
And it's been used sinceschon seit the '90s
99
279000
2000
Die Methode wurde seit den 90ern angewandt,
04:56
to studyStudie really complexKomplex processesProzesse.
100
281000
3000
um äußerst komplexe Vorgänge zu untersuchen.
04:59
Now I'm going to reviewÜberprüfung a studyStudie that I did,
101
284000
2000
Nun werde ich einer Studie besprechen, die ich durchgeführt habe.
05:01
whichwelche was jazzJazz in an fMRIfMRI scannerScanner.
102
286000
2000
Sie hieß Jazz in einem Kernspintomographen.
05:03
And this was doneerledigt with a colleagueKollege of mineBergwerk, AlanAlan BraunBraun, at the NIHNIH.
103
288000
2000
Ich hab sie mit einem Kollegen von mir, Alan Braun, an der NIH durchgeführt.
05:05
This is a shortkurz videoVideo of how we did this projectProjekt.
104
290000
3000
Hier ein kleines Video, wie wir dieses Projekts durchführten.
05:08
(VideoVideo) CharlesCharles LimbExtremität: This is a plasticKunststoff MIDIMIDI pianoKlavier keyboardTastatur
105
293000
2000
(Video) Charles Limb: Das ist ein MIDI-Keyboard aus Plastik
05:10
that we use for the jazzJazz experimentsExperimente.
106
295000
2000
das wir für Jazz-Experimente benutzen.
05:12
And it's a 35-key-Schlüssel keyboardTastatur
107
297000
2000
Es ist ein 35-Tasten Keyboard,
05:14
that is designedentworfen to fitpassen bothbeide insideinnen the scannerScanner,
108
299000
2000
das sowohl in den Scanner passt und
05:16
be magneticallymagnetisch safeSafe,
109
301000
2000
als auch magnetisch sicher ist.
05:18
have minimalminimal interferenceInterferenz
110
303000
2000
Außerdem hat es minimale Interferenz,
05:20
that would contributebeitragen to any artifactArtefakt
111
305000
2000
die zu irgendeinem Messfehler beitragen würde.
05:22
and have this cushionKissen so that it can restsich ausruhen on the players'Spieler legsBeine
112
307000
3000
Wir haben zudem dieses Kissen als Auflage auf den Beinen der Spieler,
05:25
while they're lyingliegend down in the scannerScanner, playingspielen on theirihr back.
113
310000
3000
während sie im Scanner auf dem Rücken liegend spielen.
05:28
And it worksWerke like this -- this doesn't actuallytatsächlich produceproduzieren any soundklingen.
114
313000
3000
Und das funktioniert so -- eigentlich gibts es gar keine Töne von sich.
05:31
It sendssendet out what's callednamens a MIDIMIDI signalSignal --
115
316000
2000
Es sendet ein sogenanntes MIDI-Signal --
05:33
or a MusicalMusikalische InstrumentInstrument DigitalDigital InterfaceSchnittstelle --
116
318000
2000
oder Musical Instrument Digital Interface --
05:35
throughdurch these wiresDrähte into the boxBox and then the computerComputer,
117
320000
3000
durch diese Drähte in dieses Gehäuse und dann in den Computer,
05:38
whichwelche then triggerAuslöser high-qualityqualitativ hochwertige pianoKlavier samplesProben like this.
118
323000
3000
der dann einen hochwertigen Klavierklang auslöst, etwa so.
05:41
(MusicMusik)
119
326000
3000
(Musik)
05:47
(MusicMusik)
120
332000
20000
(Musik)
06:09
CLCL: Okay, so it worksWerke.
121
354000
2000
CL: Okay, so funktioniert das.
06:11
And so throughdurch this pianoKlavier keyboardTastatur,
122
356000
2000
Und so haben wir durch dieses Keyboard
06:13
we now have the meansmeint to take a musicalMusical processverarbeiten and studyStudie it.
123
358000
2000
die Möglichkeit, einen musikalischen Vorgang zu nehmen und zu untersuchen.
06:15
So what do you do now that you have this coolcool pianoKlavier keyboardTastatur?
124
360000
3000
Was macht man also jetzt, wenn man dieses tolle Keyboard hat?
06:18
You can't just sortSortieren of -- "It's great we'vewir haben got this keyboardTastatur."
125
363000
2000
Man kann nicht einfach -- "Klasse dass wir dieses Keyboard haben."
06:20
We actuallytatsächlich have to come up with a scientificwissenschaftlich experimentExperiment.
126
365000
2000
Wir müssen ein wissenschaftliches Experiment ausdenken.
06:22
And so the experimentExperiment really restsruht on the followinges folgen:
127
367000
3000
So stützt sich das Experiment eigentlich auf Folgendes.
06:26
What happensdas passiert in the brainGehirn duringwährend something that's memorizedauswendig gelernt and over-learnedviel gelernt,
128
371000
3000
Was passiert im Gehirn, wenn etwas auswendig und überlernt wird,
06:29
and what happensdas passiert in the brainGehirn duringwährend something
129
374000
2000
und was geschieht im Gehirn, während etwas
06:31
that is spontaneouslyspontan generatedgeneriert, or improvisedimprovisiert,
130
376000
2000
spontan entsteht oder imporivisiert wird,
06:33
in a way that's matchedabgestimmt motoricallymotorisch
131
378000
2000
das motorisch übereinstimmt
06:35
and in termsBegriffe of lower-levelLow-level sensorysensorisch motorMotor- featuresEigenschaften?
132
380000
3000
aber auch auf der Basis der untergeordneten Sensomotorik?
06:38
And so, I have here what we call the "paradigmsParadigmen."
133
383000
3000
Und so habe ich hier, was ich Paradigmen nenne.
06:41
There's a scaleRahmen paradigmParadigma, whichwelche is just playingspielen a scaleRahmen up and down, memorizedauswendig gelernt.
134
386000
3000
Es gibt das Tonleiterparadigma, bei dem nur auswendig Tonleitern rauf und runter gespielt werden.
06:44
And then there's improvisingimprovisieren on a scaleRahmen --
135
389000
2000
Und dann kann man auf einer Tonleiter improvisieren.
06:46
quarterQuartal notesNotizen, metronomeMetronom, right handHand --
136
391000
2000
viertel Noten, Metronom, rechte Hand -
06:48
scientificallywissenschaftlich very safeSafe,
137
393000
2000
Wissenschaftlich sehr sicher,
06:50
but musicallymusikalisch really boringlangweilig.
138
395000
2000
aber musikalisch sehr langweilg.
06:52
And then there's the bottomBoden one, whichwelche is callednamens the jazzJazz paradigmParadigma.
139
397000
2000
Und dann gibt es das untere, das Jazz Paradigma heißt.
06:54
And so what we did was we broughtgebracht professionalProfessionel jazzJazz playersSpieler to the NIHNIH,
140
399000
2000
Wir brachten also professionelle Jazzmusiker ins NIH,
06:56
and we had them memorizesich einprägen this pieceStück of musicMusik- on the left, the lower-leftunten links --
141
401000
3000
und ließen sie das Musikstück links – unten links – auswendig lernen,
06:59
whichwelche is what you heardgehört me playingspielen --
142
404000
2000
das Stück, das ich Ihnen gespielt habe -
07:01
and then we had them improviseimprovisieren to the samegleich exactgenau chordAkkord changesÄnderungen.
143
406000
3000
und danach ließen wir sie zu den gleichen Akkordwechseln improvisieren.
07:04
And if you can hitschlagen that lower-rightunten rechts soundklingen iconSymbol,
144
409000
2000
Und wenn Sie hier auf das Ton-Icon unten links klicken könnten,
07:06
that's an exampleBeispiel of what was recordedverzeichnet in the scannerScanner.
145
411000
2000
das ist ein Beispiel, das im Tomographen aufgenommen wurde.
07:08
(MusicMusik)
146
413000
5000
(Musik)
07:36
So in the endEnde, it's not the mostdie meisten naturalnatürlich environmentUmwelt,
147
441000
2000
Letztlich ist es nicht eine sehr natürliche Umgebung,
07:38
but they're ablefähig to playspielen realecht musicMusik-.
148
443000
2000
aber sie sind im Stande, richtige Musik zu spielen.
07:40
And I've listenedhörte zu to that soloSolo 200 timesmal,
149
445000
2000
Und ich habe dieses Solo 200 Mal gehört,
07:42
and I still like it.
150
447000
2000
und ich mag es immer noch.
07:44
And the musiciansMusiker, they were comfortablegemütlich in the endEnde.
151
449000
2000
Und die Musiker fühlten sich am Ende wohl.
07:46
And so we first measuredgemessen the numberNummer of notesNotizen.
152
451000
2000
Und so analysierten wir zuerst die Anzahl Noten.
07:48
Were they in factTatsache just playingspielen a lot more notesNotizen when they were improvisingimprovisieren?
153
453000
2000
Spielten sie in Wirklichkeit einfach nur viel mehr Noten, wenn sie improvisierten?
07:50
That was not what was going on.
154
455000
2000
Das war nicht, was sich abspielte.
07:52
And then we lookedsah at the brainGehirn activityAktivität.
155
457000
2000
Und dann schauten wir die Gehirnaktivität an.
07:54
I'm going to try to condensekondensieren this for you.
156
459000
2000
Ich will versuchen, dies für Sie kurz darzustellen.
07:56
These are contrastKontrast mapsKarten that are showingzeigt subtractionsSubtraktionen
157
461000
3000
Dies sind Kontrastbilder, die die Unterschiede zeigen
07:59
betweenzwischen what changesÄnderungen when you're improvisingimprovisieren
158
464000
2000
zwischen den Veränderungen, wenn jemand improvisiert
08:01
versusgegen when you're doing something memorizedauswendig gelernt.
159
466000
2000
und wenn jemand etwas auswendig spielt.
08:03
In redrot is an areaBereich that activeaktiv in the prefrontalpräfrontalen cortexKortex,
160
468000
2000
Rot sind die aktiven Regionen im präfrontalen Kortex,
08:05
the frontalfrontal lobeLappen of the brainGehirn,
161
470000
2000
dem Stirnhirnlappen.
08:07
and in blueblau is this areaBereich that was deactivateddeaktiviert.
162
472000
2000
Und in blau ist diese inaktive Region.
08:09
And so we had this focalfokale areaBereich callednamens the medialmedial prefrontalpräfrontalen cortexKortex
163
474000
2000
Wir hatten also dieses Gebiet, das mittlerer präfrontaler Kortex heißt,
08:11
that wentging way up in activityAktivität.
164
476000
2000
in dem die Aktivität in die Höhe schoss.
08:13
We had this broadbreit patchPatch of areaBereich callednamens the lateralseitlich prefrontalpräfrontalen cortexKortex
165
478000
3000
Wir hatten diesen breiten Fleck, die Nebenhirnrinde
08:16
that wentging way down in activityAktivität, and I'll summarizezusammenfassen that for you here.
166
481000
3000
in der die Aktivität stark nachließ, und ich fasse für Sie hier zusammen.
08:19
Now these are multifunctionalmultifunktionale areasBereiche of the brainGehirn.
167
484000
2000
Dies hier sind multifunktionale Regionen des Gehirns.
08:21
As I like to say, these are not the "jazzJazz areasBereiche" of the brainGehirn.
168
486000
3000
Wie ich zu sagen pflege, dies sind nicht Jazz-Areale des Gehirns.
08:24
They do a wholeganze hostGastgeber of things
169
489000
2000
Sie machen eine Menge Dinge,
08:26
that have to do with self-reflectionSelbstreflexion,
170
491000
2000
die mit Selbst-Reflektion zu tun haben,
08:28
introspectionIntrospektion, workingArbeiten memoryErinnerung and so forthher.
171
493000
2000
Introspektion, Arbeitsgedächtnis, und so weiter.
08:30
Really, consciousnessBewusstsein is seatedsitzt in the frontalfrontal lobeLappen.
172
495000
3000
Wirklich, das Bewusstsein liegt im Frontalllappen.
08:33
But we have this combinationKombination
173
498000
2000
Aber wir haben diese Kombination
08:35
of an areaBereich that's thought to be involvedbeteiligt in self-monitoringSelf-monitoring, turningDrehen off,
174
500000
3000
dass eine Region, von der man denkt, dass sie für Selbststeuerung zuständig ist, ausschaltet,
08:38
and this areaBereich that's thought to be autobiographicalautobiographische,
175
503000
2000
und diese Region, die für Autobiographisches zuständig ist,
08:40
or self-expressiveselbst-expressiven, turningDrehen on.
176
505000
2000
oder Ausdrucksstärke, aktiv wird.
08:42
And we think, at leastam wenigsten in this preliminaryvorläufig --
177
507000
2000
Und wir denken, zumindest vorläufig -
08:44
it's one studyStudie; it's probablywahrscheinlich wrongfalsch,
178
509000
2000
es ist eine Studie. Sie ist wahrscheinlich falsch.
08:46
but it's one studyStudie --
179
511000
2000
Aber es ist eine Studie.
08:48
we think that at leastam wenigsten a reasonablevernünftig hypothesisHypothese
180
513000
3000
Wir glauben, dass es zumindest eine begründete Hypothese ist,
08:51
is that, to be creativekreativ,
181
516000
2000
dass man diese merkwürdige Trennung
08:53
you have to have this weirdseltsam dissociationDissoziation in your frontalfrontal lobeLappen.
182
518000
2000
im Frontallappen haben muss, um kreativ zu sein.
08:55
One areaBereich turnswendet sich on, and a biggroß areaBereich shutsschaltet off,
183
520000
2000
Eine Region ist eingeschaltet, eine andere große Region schaltet ab.
08:57
so that you're not inhibitedgehemmt, so that you're willingbereit to make mistakesFehler,
184
522000
3000
so dass man keine Hemmungen hat, bereit ist, Fehler zu machen,
09:00
so that you're not constantlyständig shuttingHerunterfahren down
185
525000
2000
so dass man nicht die ganze Zeit
09:02
all of these newneu generativegenerativ impulsesImpulse.
186
527000
3000
all diese neuen generativen Impulse unterbricht.
09:05
Now a lot of people know that musicMusik- is not always a soloSolo activityAktivität --
187
530000
3000
Nun wissen viele Leute, dass Musik nicht immer ein Solo ist -
09:08
sometimesmanchmal it's doneerledigt communicativelykommunikativ.
188
533000
2000
manchmal wird es kommunikativ gemacht.
09:10
And so the nextNächster questionFrage was:
189
535000
2000
Und so war die nächste Frage:
09:12
What happensdas passiert when musiciansMusiker are tradingHandel back and forthher,
190
537000
2000
Was geschieht, wenn Musizierende sich abwechseln,
09:14
something callednamens "tradingHandel foursvieren,"
191
539000
2000
etwas, das "trading fours" heißt,
09:16
whichwelche is something they do normallynormalerweise in a jazzJazz experimentExperiment?
192
541000
2000
etwas, das in Jazzexperimenten oft gemacht wird?
09:18
So this is a twelve-barzwölf-bar bluesBlues.
193
543000
2000
Dies ist ein Zwölftakt Blues.
09:20
And I've brokengebrochen it down into four-barvier Takte groupsGruppen here,
194
545000
2000
Und ich habe ihn hier in Viertakt-Gruppen gegliedert,
09:22
so you would know how you would tradeHandel.
195
547000
2000
damit Sie wissen, wann gewechselt wird.
09:24
Now what we did was we broughtgebracht a musicianMusiker into the scannerScanner -- samegleich way --
196
549000
2000
Was wir jetzt machten, war, Musiker in den Scanner zu bringen - gleich wie vorher -
09:26
had them memorizesich einprägen this melodyMelodie
197
551000
2000
diese Melodie auswendig lernen zu lassen
09:28
and then had anotherein anderer musicianMusiker out in the controlsteuern roomZimmer
198
553000
2000
und mit einen anderen Musiker draußen im Kontrollraum
09:30
tradingHandel back and forthher interactivelyinteraktiv.
199
555000
3000
hin und her zu wechseln.
09:33
So this is a musicianMusiker, MikeMike PopePapst,
200
558000
2000
Dies ist ein Musiker, Mike Pope,
09:35
one of the world'sWelt bestBeste bassistsBassisten and a fantasticfantastisch pianoKlavier playerSpieler.
201
560000
3000
einer der weltbesten Bassisten und ein fantastischer Klavierspieler.
09:43
So he's now playingspielen the pieceStück
202
568000
2000
Hier spielt er das Stück,
09:45
that we just saw
203
570000
2000
das wir soeben sahen.
09:47
just a little better than I wroteschrieb it.
204
572000
2000
nur etwas besser, als ich es geschrieben habe.
09:49
(VideoVideo) CLCL: MikeMike, come on in. MikeMike PopePapst: MayMai the forceKraft be with you.
205
574000
2000
(Video) CL: Mike, komm herein (Man:Möge die Macht mit dir sein).
09:51
NurseKrankenschwester: Nothing'sNichts in your pocketsTaschen, right MikeMike?
206
576000
2000
Krankenschwester: Sie haben nichts in Ihren Taschen, nicht wahr, Mike?
09:53
MPMP: Nope. Nothing'sNichts in my pocketsTaschen. NurseKrankenschwester: Okay.
207
578000
3000
Mike Pope: Nein, Nichts ist in meinen Taschen. (Nurse: OK)
10:05
CLCL: You have to have the right attitudeHaltung to agreezustimmen to it.
208
590000
2000
CL: Du musst die richtige Einstellung haben, um da mitzumachen.
10:07
(LaughterLachen)
209
592000
2000
(Gelächter)
10:09
It's kindArt of funSpaß actuallytatsächlich.
210
594000
2000
Es macht eigentlich noch Spaß.
10:11
And so now we're playingspielen back and forthher.
211
596000
3000
Und so spielen wir abwechselnd.
10:14
He's in there. You can see his legsBeine up there.
212
599000
3000
Er ist dort drin. Sie können hier oben seine Beine sehen.
10:18
And then I'm in the controlsteuern roomZimmer here, playingspielen back and forthher.
213
603000
3000
Und dann bin ich im Kontrollraum, hier, spiele im Wechsel.
10:21
(MusicMusik)
214
606000
3000
(Music)
10:33
(VideoVideo) MikeMike PopePapst: This is a prettyziemlich good representationDarstellung
215
618000
3000
(Video) Mike Pope: Dies ist eine recht gute Representation
10:36
of what it's like.
216
621000
2000
davon, wie es funktioniert.
10:38
And it's good that it's not too quickschnell.
217
623000
2000
Und es ist gut, dass es nicht zu schnell ist.
10:40
The factTatsache that we do it over and over again
218
625000
2000
Die Tatsache, dass wir es immer wieder spielen
10:42
letsLasst uns you acclimateakklimatisieren to your surroundingsUmgebung.
219
627000
3000
ermöglicht es dir, dich an die Umgebung zu gewöhnen.
10:46
So the hardesthärteste thing for me was the kinesthetickinästhetische thing,
220
631000
3000
So war das schwerste für mich dieses kinästethische Ding,
10:49
of looking at my handsHände
221
634000
2000
meine Hände zu sehen
10:51
throughdurch two mirrorsSpiegel,
222
636000
2000
durch zwei Spiegel,
10:53
layingVerlegung on my back
223
638000
2000
während ich auf dem Rücken lag
10:55
and not ablefähig to moveBewegung at all exceptaußer for my handHand.
224
640000
2000
und nichts bewegen konnte, außer meinen Händen.
10:57
That was challengingherausfordernd.
225
642000
2000
Das war anspruchsvoll.
10:59
But again,
226
644000
2000
Andererseits
11:01
there were momentsMomente, for sure,
227
646000
3000
gab es definitiv Momente,
11:04
there were momentsMomente
228
649000
2000
Es gab Momente
11:06
of realecht, honest-to-Godehrlich zu Gott musicalMusical interplayZusammenspiel, for sure.
229
651000
4000
von waschechtem gutem musikalischem Zwiegespräch. Definitiv.
11:10
CLCL: At this pointPunkt, I'll take a fewwenige momentsMomente.
230
655000
2000
CL: Jetzt werde ich mir einen Moment Zeit nehmen.
11:12
And so what you're seeingSehen here --
231
657000
2000
Und was Sie hier sehen -
11:14
and I'm doing a cardinalKardinal sinSünde in scienceWissenschaft,
232
659000
2000
Und ich begehe eine wissenschaftliche Todsünde,
11:16
whichwelche is to showShow you preliminaryvorläufig dataDaten.
233
661000
2000
in dem ich Ihnen vorläufige Resultate präsentiere.
11:18
This is one subject'sdes Antragstellers dataDaten.
234
663000
2000
Dies hier sind die Daten einer Person.
11:20
This is, in factTatsache, MikeMike Pope'sDes Papstes dataDaten.
235
665000
2000
Dies sind in der TAt Mike Popes Daten.
11:22
So what am I showingzeigt you here?
236
667000
2000
Was zeige ich Ihnen also hier?
11:24
When he was tradingHandel foursvieren with me, improvisingimprovisieren versusgegen memorizedauswendig gelernt,
237
669000
3000
Wenn er im 4-Takt-Wechsel mit mir improvisierte, anders als beim auswenig Gelernten,
11:27
his languageSprache areasBereiche litzündete up, his Broca'sBroca areaBereich,
238
672000
3000
leuchteten seine Sprachregionen, die Brocaregion, auf,
11:30
whichwelche is inferiorminderwertige frontalfrontal gyrusGyrus on the left.
239
675000
2000
das heißt, die unteren Frontallappen links.
11:32
He actuallytatsächlich had it alsoebenfalls homologoushomolog on the right.
240
677000
2000
Er hatte es auch übereinstimmend rechts.
11:34
This is an areaBereich thought to be involvedbeteiligt in expressiveexpressive communicationKommunikation.
241
679000
3000
Dies ist die Region, von der man glaubt, sie sei zuständig für ausdrucksstarke Kommunikation.
11:37
This wholeganze notionBegriff that musicMusik- is a languageSprache --
242
682000
2000
Das Konzept, dass Musik eine Sprache ist,
11:39
well maybe there's a neurologicneurologische basisBasis to it in factTatsache after all,
243
684000
3000
na ja, vielleicht gibt es wirklich eine neurologische Grundlage dafür,
11:42
and we can see it when two musiciansMusiker are havingmit a musicalMusical conversationKonversation.
244
687000
3000
und wir können es beobachten, wenn zwei Musiker ein musikalisches Zwiegespräch führen.
11:45
And so we'vewir haben doneerledigt this actuallytatsächlich on eightacht subjectsFächer now,
245
690000
2000
Und so haben wir dies mit acht Versuchspersonen gemacht,
11:47
and we're just gettingbekommen all the dataDaten togetherzusammen,
246
692000
2000
und sind eben erst dabei, die Resultate zusammen zu bringen.
11:49
so hopefullyhoffentlich we'llGut have something to say about it meaningfullysinnvoll.
247
694000
2000
So hoffe ich, dass wir bald etwas Sinnvolles dazu sagen können.
11:51
Now when I think about improvisationImprovisation and the languageSprache, well what's nextNächster?
248
696000
3000
Jetzt, wenn ich über Improvisation und Sprache nachdenke, was kommt als nächstes?
11:54
RapRap, of courseKurs, rapRap --
249
699000
2000
Rap, natürlich, rap -
11:56
free-styleFree style.
250
701000
2000
Freistil.
11:58
And so I've always been fascinatedfasziniert by free-styleFree style.
251
703000
2000
Und ich war immer fasziniert von Freestil-Rap.
12:00
And let's go aheadvoraus and playspielen this videoVideo here.
252
705000
2000
Und lassen Sie uns loslegen und dieses Video hier spielen.
12:02
(VideoVideo) MosMOS DefDEF: ♫ ... brownbraun skinHaut I be, standingStehen five-ten5-10 I be ♫
253
707000
2000
(Video) Mos Def: ♫... braune Haut bin ich,5-10 stehend bin ich♫
12:04
Rockin'Rockin ' it when I be, in your vicinityNähe
254
709000
3000
♫ Rocke, wenn ich in deiner Nähe bin♫
12:07
Whole-styleGanz-Stil synergySynergie, recognizeerkenne symmetrySymmetrie
255
712000
2000
Komplette Synergie, erkenne Symmetrie♫
12:09
♫ Go and try to injureverletzen me, brokepleite 'emsie down chemicallychemisch
256
714000
3000
Geh und versuch mich zu verletzen, chemisch runterzubrechen♫♫
12:12
Ain'tIst nicht the numberNummer 10 MCMC, talk about how been I be ♫
257
717000
2000
♫bin nicht Nr. 10 Zeremonienmeister, rede darüber, wenn ich es dann bin♫
12:14
StyledGestylt it like KennedyKennedy, latespät like a 10 to threedrei
258
719000
3000
♫style es wie Kennedy, spät wie ein 10 zu 3♫
12:17
♫ When I say when I be, girlsMädchen say bendBiege that keySchlüssel cutschneiden
259
722000
3000
♫Wenn ich sage wenn ich bin, sagen Mädchen, bieg diesen Schlüssel. Stop♫
12:20
CLCL: And so there's a lot of analogyAnalogie
260
725000
2000
CL: und so gibt es hier viel Analogien zwischen
12:22
betweenzwischen what takes placeOrt in free-styleFree style rapRap and jazzJazz.
261
727000
2000
dem, was bei Freistilrap und Jazz geschieht.
12:24
There are, in factTatsache, a lot of correlationsKorrelationen betweenzwischen the two formsFormen of musicMusik-
262
729000
2000
Es gibt tatsächlich sehr viele Übereinstimmungen zwischen den zwei Musikformen.
12:26
I think in differentanders time periodsZeiträume.
263
731000
2000
Ich denke in verschiedenen Zeitperioden.
12:28
In a lot a waysWege, rapRap servesdient the samegleich socialSozial functionFunktion
264
733000
2000
In vielem dient Rap den gleichen sozialen Aufgaben,
12:30
that jazzJazz used to servedienen.
265
735000
2000
denen der Jazz früher diente.
12:32
So how do you studyStudie rapRap scientificallywissenschaftlich?
266
737000
2000
Wie studiert man jetzt Rap wissenschaftlich?
12:34
And my colleaguesKollegen kindArt of think I'm crazyverrückt,
267
739000
2000
Und meine Kollegen denken ich bin verrrückt,
12:36
but I think it's very viablelebensfähig.
268
741000
2000
aber ich glaube, es ist sehr brauchbar.
12:38
And so this is what you do: you have a free-styleFree style artistKünstler
269
743000
2000
Und dies ist was Sie machen: Sie laden einen Freistil-Künstler ein,
12:40
come in and memorizesich einprägen a rapRap that you writeschreiben for them,
270
745000
2000
und lassen ihn einen Rap auswendig lernen, den Sie für ihn geschrieben haben,
12:42
that they'veSie haben never heardgehört before,
271
747000
2000
den er noch nie vorher gehört hat.
12:44
and then you have them free-styleFree style.
272
749000
2000
und danach lassen Sie ihn improvisieren.
12:46
So I told my labLabor membersMitglieder that I would rapRap for TEDTED,
273
751000
2000
Ich sagte also meinen Laborkollegen, ich würde für TED rappen,
12:48
and they said, "No, you won'tGewohnheit."
274
753000
2000
und sie antworteten: "das wirst du nicht tun."
12:50
And then I thought --
275
755000
2000
Und da dachte ich -
12:52
(ApplauseApplaus)
276
757000
6000
(Applaus)
12:58
But here'shier ist the thing.
277
763000
2000
Aber hier ist die Sache.
13:00
With this biggroß screenBildschirm, you can all rapRap with me. Okay?
278
765000
3000
Mit diesem großen Bildschirm können Sie alle mit uns rappen, O.K.?
13:03
So what we had them do
279
768000
2000
Ich ließ sie also diese Einheit
13:05
was memorizesich einprägen this lower-leftunten links soundklingen iconSymbol, please.
280
770000
2000
unten links auswendig zu lernen. Ton bitte.
13:07
This is the controlsteuern conditionBedingung. This is what they memorizedauswendig gelernt.
281
772000
3000
Das ist die Kontrollbedingung. Das lernten sie auswendig.
13:10
ComputerComputer: ♫ MemorySpeicher, thumpTHUMP. ♫
282
775000
2000
Computer: ♫Speicher, schlag♫
13:12
CLCL: ♫ ThumpTHUMP of the beatschlagen in a knownbekannt repeatwiederholen
283
777000
3000
CL:♫ Schlag zum Takt in bekannter Wiederholung♫
13:15
RhythmRhythmus and rhymeReim, they make me completekomplett
284
780000
3000
♫ Rhytmus und Vers, machen mich komplett♫
13:18
♫ The climbsteigen is sublimesublimieren when I'm on the micMikrofon
285
783000
2000
♫Der Aufstieg ist sublim, wenn ich am Mic bin♫
13:20
Spittin'Spittin' rhymesReime that hitschlagen you like a lightningBlitz strikeStreik
286
785000
3000
♫Reimwörter spalten, die dich treffen wie ein Blitz♫
13:23
♫ I searchSuche for the truthWahrheit in this eternalewige questSuche
287
788000
2000
♫Ich fahnde nach der Wahrheit in dieser ewigen Suche♫
13:25
♫ My passion'sPassion not fashionMode, you can see how I'm dressedangezogen
288
790000
3000
♫Meine Passion ist nicht Mode, Sie sehen, wie ich angezogen bin♫
13:28
PsychopathicPsychopathische wordsWörter in my headKopf appearerscheinen
289
793000
3000
♫Psychopatische Worte erscheinen in meinem Kopf♫
13:31
WhisperFlüstern these lyricsText only I can hearhören
290
796000
3000
♫Flüstern diesen Text, den nur ich hören kann♫
13:34
♫ The artKunst of discoveringentdecken and that whichwelche is hoveringschwebt
291
799000
2000
♫Die Kunst, das zu entdecken, das in der Luft hängt♫
13:36
InsideIm Inneren the mindVerstand of those unconfinedunbeschränkten
292
801000
3000
♫im Geist derer, die nicht eingeschränkt sind♫
13:39
♫ All of these wordsWörter keep pouringGießen out like rainRegen
293
804000
3000
♫ All diese Worte fließen hervor wie Regen ♫
13:42
♫ I need a madwütend scientistWissenschaftler to checkprüfen my brainGehirn
294
807000
3000
♫Ich brauche einen verrückten Wissenschaftler, um mein Gehirn zu prüfen♫
13:45
(ApplauseApplaus)
295
810000
9000
(Applause)
13:54
I guaranteeGarantie you that will never happengeschehen again.
296
819000
3000
Ich garantiere Ihnen, das wird nie wieder geschehen.
13:57
(LaughterLachen)
297
822000
2000
(Gelächter)
13:59
So now, what's great about these free-stylersFree-Styler,
298
824000
2000
So jetzt, was toll ist bei diesen Freistilern,
14:01
they will get cuedvorgehört differentanders wordsWörter.
299
826000
2000
Sie werden verschiedene Stichwörter erhalten
14:03
They don't know what's comingKommen, but they'llsie werden hearhören something off the cuffManschette.
300
828000
2000
Sie wissen nicht, was kommt, aber sie werden etwas spontan hören.
14:05
Go aheadvoraus and hitschlagen that right soundklingen iconSymbol.
301
830000
2000
Los, drücken Sie auf das rechte Ton-Icon.
14:07
They are going to be cuedvorgehört these threedrei squarePlatz wordsWörter: "like," "not" and "headKopf."
302
832000
3000
Sie werden drei normale Stichwörter bekommen: "wie", "nicht" und "Kopf".
14:10
He doesn't know what's comingKommen.
303
835000
2000
Er weiß nicht, was kommen wird.
14:12
Free-stylerFree styler: ♫ I'm like some kindArt of [unclearunklar] ♫
304
837000
2000
Freistiler: ♫Ich bin wie eine Art von (unverständlich)♫
14:14
♫ [unclearunklar] extraterrestrialAußerirdische, celestialCelestial sceneSzene
305
839000
3000
♫ (unverständlich) außerirdisch, himmlische Szene♫
14:17
♫ Back in the daysTage, I used to sitsitzen in pyramidsPyramiden and meditatemeditieren
306
842000
3000
♫Schwarz in den Tagen, an denen ich in Pyramiden saß und meditierte♫
14:20
♫ With two microphonesMikrofone hoveringschwebt over my headKopf
307
845000
3000
♫♫mit zwei Mikrofonen, die über meinem Kopf schwebten♫
14:23
♫ See if I could still listen, spittin'spittin' off the soundklingen
308
848000
3000
♫ Schau ob ich immer noch hören kann, den Ton abspalten♫
14:26
♫ See what you grinninggrinsend
309
851000
2000
♫Schau was grinst du♫
14:28
♫ I teachlehren the childrenKinder in the back of the classroomKlassenzimmer
310
853000
2000
♫Ich lehre die Kinder hinten im Schulzimmer♫
14:30
♫ About the messageNachricht of apocalypticalapokalyptische
311
855000
3000
♫die Botschaft der Apokalyptischen♫
14:33
♫ Not really thoughobwohl, 'causedenn I've got to keep it simpleeinfach
312
858000
3000
♫allerdings nicht wirklich, denn ich muss es einfach lassen♫
14:36
♫ [unclearunklar] instrumentalInstrumental
313
861000
2000
♫(unklar) instrumental♫
14:38
DetrimentalNachteilig playingspielen SuperSuper MarioMario
314
863000
3000
♫nachteilig, wenn Super Mario spielend♫
14:41
♫ [unclearunklar] boxesKästen [unclearunklar] hipHüfte hopHop
315
866000
4000
♫(unklar) Lautsprecher (unklar) hip hop♫
14:45
CLCL: So again, it's an incredibleunglaublich thing that's takingunter placeOrt.
316
870000
2000
CL: Wieder geschieht hier eine unglaubliche Sache.
14:47
It's doing something that, neurologicallyneurologisch, is remarkablebemerkenswert.
317
872000
2000
Es geschieht etwas, das neurologisch außergewöhnlich ist♫
14:49
WhetherOb or not you like the musicMusik- is irrelevantirrelevant.
318
874000
2000
Ob Sie die Musik mögen oder nicht, ist nicht relevant.
14:51
CreativelyKreativ speakingApropos, it's just a phenomenalphänomenal thing.
319
876000
2000
In Sachen Kreativität ist dies ein phänomenales Ding.
14:53
This is a shortkurz videoVideo of how we actuallytatsächlich do this in a scannerScanner.
320
878000
3000
Dies ist ein kurzes Video darüber, wie wir es im Scanner machen.
14:56
(LaughterLachen)
321
881000
3000
(Gelächter)
14:59
(VideoVideo) CLCL: We're here with EmmanuelEmmanuel.
322
884000
2000
(Video) CL: Wir sind hier mit Emmanuel.
15:01
CLCL: That was recordedverzeichnet in the scannerScanner, by the way.
323
886000
2000
CL: Das wurde übrigens im Scanner drin aufgenommen.
15:03
(VideoVideo) CLCL: That's EmmanuelEmmanuel in the scannerScanner.
324
888000
2000
(Video) CL: Das ist Emmanuel im Scanner.
15:06
He's just memorizedauswendig gelernt a rhymeReim for us.
325
891000
3000
Er hat soeben diesen Vers für uns auswendig gelernt.
15:12
EmmanuelEmmanuel: ♫ TopNach oben of the beatschlagen with no repeatwiederholen
326
897000
3000
Emmanuel ♫dicht am Takt, ohne zu wiederholen♫
15:15
RhythmRhythmus and rhymeReim make me completekomplett
327
900000
3000
♫machen Rhytmus und Reim micih komplett♫
15:18
ClimbKlettern is sublimesublimieren when I'm on the micMikrofon
328
903000
3000
♫Der Aufstieg ist sublim, wenn ich am Mic bin♫
15:21
Spittin'Spittin' rhymesReime that'lldas werde hitschlagen you like a lightningBlitz strikeStreik
329
906000
2000
♫Reimwörter spalten, die dich treffen wie ein Blitz♫
15:23
♫ I searchSuche for the truthWahrheit in this eternalewige questSuche
330
908000
3000
♫Ich fahnde nach der Wahrheit in dieser ewigen Suche♫
15:26
♫ I'm passingVorbeigehen on fashionMode; you can see how I'm dressedangezogen
331
911000
3000
♫ Ich geb Mode weiter, Sie sehen, wie ich angezogen bin♫
15:29
CLCL: Okay. So I'm going to stop that there. So what do we see in his brainGehirn?
332
914000
3000
CL: Ok, ich stoppe mal. Was sehen wir jetzt in seinem Gehirn?
15:32
Well, this is actuallytatsächlich fourvier rappers'Rapper brainsGehirne.
333
917000
2000
Also, das sind ehrlich gesagt vier Rapperhirne.
15:34
And what we see, we do see languageSprache areasBereiche lightingBeleuchtung up,
334
919000
2000
Und was wir sehen, die Sprachregionen leuchten auf.
15:36
but then -- eyesAugen closedabgeschlossen --
335
921000
2000
andererseits - mit geschlossenen Augen -
15:38
when you are free-stylingGratis-styling versusgegen memorizingAuswendiglernen,
336
923000
3000
im Vergleich von Freistilen und Auswendiglernen
15:41
you've got majorHaupt visualvisuell areasBereiche lightingBeleuchtung up.
337
926000
2000
feuern auch große visuelle Regionen.
15:43
You've got majorHaupt cerebellarzerebelläre activityAktivität, whichwelche is involvedbeteiligt in motorMotor- coordinationKoordinierung.
338
928000
3000
Da findet eine massive Gehirnaktivität statt, die in Bewegunsgkoordination involviert ist.
15:46
You have heightenederhöht brainGehirn activityAktivität when you're doing a comparablevergleichbar taskAufgabe,
339
931000
3000
Sie haben erhöhte Gehirnaktivität, wenn Sie eine vergleichbare Aufgabe erfüllen
15:49
when that one taskAufgabe is creativekreativ and the other taskAufgabe is memorizedauswendig gelernt.
340
934000
3000
wenn diese eine Aufgabe kreativ und die andere Aufgabe auswendig gelernt ist.
15:53
It's very preliminaryvorläufig, but I think it's kindArt of coolcool.
341
938000
2000
Es ist sehr provisorisch, aber ich finde es ziemlich cool.
15:55
So just to concludedaraus schließen, we'vewir haben got a lot of questionsFragen to askFragen,
342
940000
3000
Also schlussendlich müssen wir noch viele Fragen stellen.
15:58
and like I said, we'llGut askFragen questionsFragen here, not answerAntworten them.
343
943000
3000
Und wie ich schon sagte, wir werden hier Fragen stellen, nicht beantworten.
16:01
But we want to get at the rootWurzel of what is creativekreativ geniusGenius, neurologicallyneurologisch,
344
946000
3000
Aber wir wollen neurologisch and die Wurzel des kreativen Genies gelangen.
16:04
and I think, with these methodsMethoden, we're gettingbekommen closeschließen to beingSein there.
345
949000
3000
Und ich glaube, dass wir mit diesen Methoden nahe dran sind.
16:07
And I think hopefullyhoffentlich in the nextNächster 10, 20 yearsJahre
346
952000
2000
Und ich glaube, hoffentlich in den nächsten 10, 20 Jahren,
16:09
you'lldu wirst actuallytatsächlich see realecht, meaningfulsinnvoll studiesStudien
347
954000
2000
werden Sie richtige, aussagekräftige Studien sehen
16:11
that say scienceWissenschaft has to catchFang up to artKunst,
348
956000
4000
die sagen werden, dass die Wissenschaft zur Kunst aufschließen muss,
16:15
and maybe we're startingbeginnend now to get there.
349
960000
2000
und vielleicht fangen wir jetzt damit an, dorthin zu kommen.
16:17
And so I want to thank you for your time. I appreciateschätzen it.
350
962000
2000
Daher danke ich Ihnen. Vielmals.
16:19
(ApplauseApplaus)
351
964000
5000
(Applaus)
Translated by Susi Tuerler
Reviewed by Lex Asobo

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ABOUT THE SPEAKER
Charles Limb - Researcher
Charles Limb is a doctor and a musician who researches the way musical creativity works in the brain.

Why you should listen

Charles Limb is the Francis A. Sooy, MD Professor and Chief of Otology/Neurotology and Skull Base Surgery at the University of California, San Francisco, and he's a Faculty Member at the Peabody Conservatory of Music. He combines his two passions to study the way the brain creates and perceives music. He's a hearing specialist and surgeon at Johns Hopkins who performs cochlear implantations on patients who have lost their hearing. And he plays sax, piano and bass.

In search of a better understanding of how the mind perceives complex auditory stimuli such as music, he's been working with Allen Braun to look at the brains of improvising musicians and study what parts of the brain are involved in the kind of deep creativity that happens when a musician is really in the groove.

Read our Q&A about hip-hop studies with Charles Limb on the TED Blog >>

Plus our quick catchup Q&A at TEDMED 2011 -- including his top 5 songs of all time >>

Read the 2014 paper "Neural Substrates of Interactive Musical Improvisation: An fMRI Study of ‘Trading Fours’ in Jazz" >>

More profile about the speaker
Charles Limb | Speaker | TED.com