TED2008
Susan Blackmore: Memes and "temes"
Susan Blackmore über Meme and "Teme"
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Susan Blackmore studiert Meme: Ideen die sich vo Gehirn zu Gehirn wie Viren selbst replizieren. Sie macht einen gewagten neuen Ansatz: Die Menschheit hat eine neue Art der Meme entwickelt: die Teme - sie replizieren sich via Technologie und entwickeln Wege sich selbst am Leben zu erhalten.
Susan Blackmore - Memeticist
Susan Blackmore studies memes -- those self-replicating "life forms" that spread themselves via human consciousness. We're now headed, she believes, toward a new form of meme, spread by the technology we've created. Full bio
Susan Blackmore studies memes -- those self-replicating "life forms" that spread themselves via human consciousness. We're now headed, she believes, toward a new form of meme, spread by the technology we've created. Full bio
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Cultural evolution is a dangerous child
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Die Evolution einer Kultur ist für jede Spezies
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for any species to let loose on its planet.
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3000
dieser Welt ein gefährliches Kind.
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By the time you realize what's happening, the child is a toddler,
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6000
4000
Bevor man realisiert was los ist, lernt es schon laufen
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up and causing havoc, and it's too late to put it back.
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stellt Chaos an und es ist bereits zu spät ist es aufzuhalten.
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We humans are Earth's Pandoran species.
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Wir Menschen sind die Pandora-Spezies der Erde.
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We're the ones who let the second replicator out of its box,
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5000
Wir sind die jenigen, die den 2ten Replikator aus der Kiste ließen
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and we can't push it back in.
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24000
2000
und wir können es nicht rückgängig machen..
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We're seeing the consequences all around us.
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26000
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Wir sehen die Konsequenzen überall um uns rum.
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Now that, I suggest, is the view that
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4000
Das, schlage ich vor, ist die Sicht die man hat, wenn man
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comes out of taking memetics seriously.
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Memetik ernst nimmt.
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And it gives us a new way of thinking about
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Und es ergibt sich eine neue Denkweise
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not only what's going on on our planet,
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38000
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nicht nur über Vorgänge auf unserem Planeten,
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but what might be going on elsewhere in the cosmos.
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40000
3000
sondern überall im Kosmos.
01:01
So first of all, I'd like to say something about memetics
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43000
3000
Als erstes will ich über Memetik sprechen
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and the theory of memes,
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und die Theorie der Meme. Und als zweites
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and secondly, how this might answer questions about who's out there,
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wie das die Frage beantwortet: wer tatsächlich da draussen ist.
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if indeed anyone is.
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3000
Wenn es überhaupt jemand gibt.
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So, memetics:
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Memetik.
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memetics is founded on the principle of Universal Darwinism.
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4000
Memetik basiert auf den Prinzipien des universalen Darwinismus.
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Darwin had this amazing idea.
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Darwin hatte die erstaunliche Idee.
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Indeed, some people say
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Tatsächlich sagen einige,
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it's the best idea anybody ever had.
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67000
3000
es sei die beste Idee, die jemand jemals hatte.
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Isn't that a wonderful thought, that there could be such a thing
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4000
Ist das nicht ein toller Gedanke, dass es sowas geben könnte:
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as a best idea anybody ever had?
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2000
eine beste Idee überhaupt?
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Do you think there could?
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76000
1000
Denkt Ihr, das gibt es?
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Audience: No.
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77000
1000
Zuschauer: Nein.
01:36
(Laughter)
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78000
1000
Lachen
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Susan Blackmore: Someone says no, very loudly, from over there.
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79000
2000
Jemand sagte: "Nein", ganz laut, von hier.
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Well, I say yes, and if there is, I give the prize to Darwin.
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4000
Nun, ich sage "Ja" und wenn es sowas gibt, geht der Preis an Darwin!
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Why?
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85000
2000
Warum?
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Because the idea was so simple,
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87000
3000
Weil seine Idee so einfach war
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and yet it explains all design in the universe.
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90000
6000
und dennoch erklärt es jegliches Design im Universum!
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I would say not just biological design,
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2000
Ich würde sagen, nicht nur das biologische
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but all of the design that we think of as human design.
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98000
2000
sondern Alles, was wir menschliches Design nennen.
01:58
It's all just the same thing happening.
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100000
2000
Es geschieht immer das Selbe.
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What did Darwin say?
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2000
Was hat Darwin gesagt?
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I know you know the idea, natural selection,
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2000
Ihr kennt die Idee: natürliche Auswahl.
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but let me just paraphrase "The Origin of Species," 1859,
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106000
5000
Aber lassen Sie mich "The Origin of Species" von 1859
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in a few sentences.
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111000
2000
in ein paar Sätzen wiederholen.
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What Darwin said was something like this:
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113000
3000
Was er sagte, war etwas wie:
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if you have creatures that vary, and that can't be doubted --
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116000
4000
wenn man sich unterscheidende Wesen hat und daran besteht kein Zweifel ...
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I've been to the Galapagos, and I've measured the size of the beaks
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120000
3000
...ich war auf den Galapagos Inseln und mass die Größe der Schnäbel
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and the size of the turtle shells and so on, and so on.
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123000
2000
und die der Schildkrötenpanzer usw. usw.
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And 100 pages later.
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125000
2000
Und 100 Seiten weiter..
02:25
(Laughter)
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127000
2000
Lachen
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And if there is a struggle for life,
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129000
4000
Und es gibt einen Kampf ums Überleben,
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such that nearly all of these creatures die --
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133000
3000
einer, bei dem fast alle Geschöpfe sterben -
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and this can't be doubted, I've read Malthus
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136000
3000
- und daran gibt es keinen Zweifel,ich las Malthus
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and I've calculated how long it would take for elephants
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139000
2000
und ich berechnete wie lange es dauern würde bis Elephanten
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to cover the whole world if they bred unrestricted, and so on and so on.
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141000
3000
die ganze Welt bevölkern, wenn sie sich ungehindert fortpflanzen etc.
02:42
And another 100 pages later.
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144000
4000
Und weitere 100 Seiten später.
02:46
And if the very few that survive pass onto their offspring
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148000
5000
Und wenn diejenigen, die überleben, das an ihre Nachkommen weitergeben,
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whatever it was that helped them survive,
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3000
was ihnen zum Überleben verhalf,
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then those offspring must be better adapted
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156000
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dann müssen diese Nachkommen besser angepasst
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to the circumstances in which all this happened
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2000
sein an die vorherschenden Umstände
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than their parents were.
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160000
3000
als ihre Eltern.
03:01
You see the idea?
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163000
2000
Sehen Sie die Idee?
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If, if, if, then.
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2000
Wenn, wenn, wenn, DANN!
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He had no concept of the idea of an algorithm,
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167000
2000
Er hatte kein Konzept von einer Idee eines Algorithmus.
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but that's what he described in that book,
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169000
3000
Aber das ist was er in seinem Buch beschreibt,
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and this is what we now know as the evolutionary algorithm.
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172000
3000
und was wir heutzutage evolutionären Algorithmus nennen.
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The principle is you just need those three things --
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175000
4000
Das Prinzip ist, man braucht nur diese 3 Sachen:
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variation, selection and heredity.
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179000
3000
Variation, Selektion und Vererbung.
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And as Dan Dennett puts it, if you have those,
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182000
4000
Und wie Dan Dannett es sagte: wenn man das hat,
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then you must get evolution.
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186000
2000
dann muss man Evolution bekomen.
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Or design out of chaos, without the aid of mind.
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188000
5000
Oder Design aus Chaos heraus ohne den Einfluss von Verstand
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There's one word I love on that slide.
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193000
2000
Es gibt ein Wort , dass ich auf dieser Folie liebe.
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What do you think my favorite word is?
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195000
2000
Was glaubt ihr, ist es?
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Audience: Chaos.
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197000
1000
Zuschauer: Chaos?
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SB: Chaos? No. What? Mind? No.
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198000
3000
SB:Chaos? -Nein. Was? Verstand? -Nein.
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Audience: Without.
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201000
1000
Zuschauer: Ohne?
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SB: No, not without.
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202000
1000
SB: Nein, nicht "ohne".
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(Laughter)
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203000
1000
Lachen
03:42
You try them all in order: Mmm...?
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204000
2000
Ihr probiert sie alle der Reihenfolge nach aus, was?
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Audience: Must.
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206000
1000
Zuschauer: Muss?
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SB: Must, at must. Must, must.
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207000
4000
Muss, ja muss! Muss! Muss!
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This is what makes it so amazing.
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211000
2000
Das ist, was es so erstaunlich macht!
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You don't need a designer,
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213000
3000
Man braucht keinen Schöpfer,
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or a plan, or foresight, or anything else.
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216000
3000
oder einen Plan, oder Vorraussehung oder sonstwas.
03:57
If there's something that is copied with variation
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219000
3000
Wenn es was gibt, dass mit Variation kopiert und
04:00
and it's selected, then you must get design appearing out of nowhere.
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222000
4000
selektiert wird, dann muss Design entstehen.
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You can't stop it.
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226000
2000
Aus Nichts heraus. Man kann es nicht aufhalten.
04:06
Must is my favorite word there.
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228000
4000
"Muss" ist hier mein Lieblingswort.
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Now, what's this to do with memes?
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233000
2000
So, was hat das nun mit Memen zu tun?
04:13
Well, the principle here applies to anything
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235000
5000
Nun, das Prinzip hier, lässt sich auf alles anwenden,
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that is copied with variation and selection.
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240000
1000
dass mit Variation kopiert und selektiert wird.
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We're so used to thinking in terms of biology,
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241000
3000
Wir sind so gewohnt in Begriffen der Biologie zu denken,
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we think about genes this way.
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244000
2000
wir denken an Gene in dieser Weise.
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Darwin didn't, of course; he didn't know about genes.
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246000
3000
Darwin natürlich nicht, er wusste nichts von Genen.
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He talked mostly about animals and plants,
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249000
2000
Er sprach hauptsächlich von Tieren und Pflanzen,
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but also about languages evolving and becoming extinct.
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251000
3000
aber auch über das Entstehen und Vergehen von Sprachen.
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But the principle of Universal Darwinism
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254000
2000
Aber das Prinzip des universellen Darwinismus ist, dass
04:34
is that any information that is varied and selected
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256000
4000
alle Information, welche variirt und selektiert wird
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will produce design.
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260000
2000
Design produzieren wird.
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And this is what Richard Dawkins was on about
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262000
2000
Und das ist was Richard Dawkins meinte
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in his 1976 bestseller, "The Selfish Gene."
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264000
3000
in seinem Bestseller von 1976: "Das egoistische Gen".
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The information that is copied, he called the replicator.
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267000
4000
Die Information, welche kopiert wird, nannte er Replikator.
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It selfishly copies.
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271000
2000
Es repliziert sich egoistisch.
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Not meaning it kind of sits around inside cells going, "I want to get copied."
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273000
4000
Nicht dass es in der Zelle rumsitzt und denkt: " ich will kopiert werde...."
04:55
But that it will get copied if it can,
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277000
2000
Aber das es nach Möglichkeit kopiert wird,
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regardless of the consequences.
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279000
2000
unabhängig der entstehenden Konsequenzen.
05:00
It doesn't care about the consequences because it can't,
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282000
3000
Es kümmert sich nicht um Konsequenzen, weil es das nicht kann!
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because it's just information being copied.
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285000
2000
Weil es nur zu kopierende Information ist.
05:06
And he wanted to get away
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288000
1000
Dawkins wollte, dass die Leute etwas wegkommen,
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from everybody thinking all the time about genes,
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289000
3000
von dem Begriff "Gen" , also fragte er:
05:10
and so he said, "Is there another replicator out there on the planet?"
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292000
3000
"Gibt es noch einen anderen Replikator auf diesem Planeten? "
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Ah, yes, there is.
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295000
2000
Und : ja, es gibt ihn!
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Look around you -- here will do, in this room.
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297000
3000
Schauen Sie sich um, hier in diesem Raum.
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All around us, still clumsily drifting about
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300000
3000
Überall um uns rum, klummpig umhertreibend
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in its primeval soup of culture, is another replicator.
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303000
3000
lässt sich ein anderer Replikator in dieser Urzeitsuppe der Kultur finden.
05:24
Information that we copy from person to person, by imitation,
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306000
5000
Informationen, die wir von Person zu Person durch Imitation kopieren,
05:29
by language, by talking, by telling stories,
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311000
2000
durch Sprache, durch Reden, durch erzählen von Geschichten,
05:31
by wearing clothes, by doing things.
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313000
3000
durch das Tragen von Kleidung oder Tun von Dingen.
05:34
This is information copied with variation and selection.
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316000
5000
Das ist Information, die kopiert wird mit Variation und Selektion.
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This is design process going on.
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321000
3000
Das ist wie der Prozess des Design entsteht.
05:42
He wanted a name for the new replicator.
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324000
3000
Er wollte einen Namen für den neuen Replikator.
05:45
So, he took the Greek word "mimeme," which means that which is imitated.
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327000
4000
Also nahm er das griechische Wort "Mimeme", was bedeutet: das was imitiert wird.
05:49
Remember that, that's the core definition:
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331000
2000
Denkt daran, das ist die Hauptbedeutung.
05:52
that which is imitated.
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334000
1000
DAS, was imitiert wird.
05:53
And abbreviated it to meme, just because it sounds good
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335000
3000
Und er verkürzte es zu: Mem, weil es besser klang,
05:56
and made a good meme, an effective spreading meme.
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338000
3000
und ein besseres Mem ergab, dass sich effektiver verbreitete.
05:59
So that's how the idea came about.
121
341000
3000
Das ist , wie die Idee entstand.
06:03
It's important to stick with that definition.
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345000
3000
Es ist wichtig bei der Definition zu bleiben.
06:06
The whole science of memetics is much maligned,
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348000
4000
Die Wissenschaft der Meme wird noch sehr verschmäht,
06:10
much misunderstood, much feared.
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352000
3000
sehr missverstanden und gefürchtet.
06:13
But a lot of these problems can be avoided
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355000
3000
Aber eine Menge dieser Probleme kann vermieden werden,
06:16
by remembering the definition.
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358000
2000
wenn man sich an die Definition hält.
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A meme is not equivalent to an idea.
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360000
2000
Ein Mem ist nicht das selbe wie eine Idee!
06:20
It's not an idea. It's not equivalent to anything else, really.
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362000
2000
Es ist keine Idee oder aquivalent zu etwas anderem, echt nicht.
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Stick with the definition.
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364000
2000
Bei der Definition bleiben.
06:24
It's that which is imitated,
130
366000
2000
Das was imitiert wird.
06:26
or information which is copied from person to person.
131
368000
3000
Oder Information, welche sich von Person zu Person überträgt.
06:30
So, let's see some memes.
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372000
1000
So, lasst uns ein paar Meme suchen.
06:31
Well, you sir, you've got those glasses hung around your neck
133
373000
3000
Nun, Sie Sir haben diese Brille so reizvoll um ihren Hals hängen.
06:34
in that particularly fetching way.
134
376000
2000
Nun, Sie Sir haben diese Brille so reizvoll um ihren Hals hängen.
06:36
I wonder whether you invented that idea for yourself,
135
378000
2000
Ich frage mich,ob Sie selber auf diese Idee kammen
06:38
or copied it from someone else?
136
380000
2000
oder sie von jemand anderem übernahmen?
06:40
If you copied it from someone else, it's a meme.
137
382000
3000
Wenn Sie es von jemandem übernahmen, ist es ein Mem.
06:43
And what about, oh, I can't see any interesting memes here.
138
385000
3000
Und was ist mit Ihnen, ah, ich sehe nicht viele interessante Meme hier.
06:46
All right everyone, who's got some interesting memes for me?
139
388000
3000
Gut, hat jemand ein interessantes Mem für mich?
06:49
Oh, well, your earrings,
140
391000
2000
Oh ja, Ihre Ohrringe,
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I don't suppose you invented the idea of earrings.
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393000
2000
ich nehme nicht an, dass Sie die Idee erfanden welche zu tragen?
06:53
You probably went out and bought them.
142
395000
2000
Sie haben sie vermutlich gekauft.
06:55
There are plenty more in the shops.
143
397000
2000
Es gibt sie in den Geschäften zu Hauf.
06:57
That's something that's passed on from person to person.
144
399000
2000
Das ist etwas, was von Person zu Person weitergegeben wird.
06:59
All the stories that we're telling -- well, of course,
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401000
3000
All die Geschichten die wir erzählen und natürlich ist
07:02
TED is a great meme-fest, masses of memes.
146
404000
4000
TED selbst ein riesieges Memfest, Massen von Memen.
07:06
The way to think about memes, though,
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408000
2000
Die richtige Art an Meme heranzugehen, ist
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is to think, why do they spread?
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410000
2000
zu verstehen: warum sie sich ausbreiten?
07:10
They're selfish information, they will get copied, if they can.
149
412000
4000
Sie sind eigennützige Information und sie werden kopiert, wenn sie können.
07:14
But some of them will be copied because they're good,
150
416000
3000
Aber einige von ihnen werden weitervererbt weil sie gut sind,
07:17
or true, or useful, or beautiful.
151
419000
2000
oder wahr, oder nützlich, oder schön.
07:19
Some of them will be copied even though they're not.
152
421000
2000
Einige von ihnen werden kopiert sogar wenn sie es nicht sind.
07:21
Some, it's quite hard to tell why.
153
423000
2000
Bei einigen ist es schwer zu sagen wieso.
07:24
There's one particular curious meme which I rather enjoy.
154
426000
3000
Es gibt ein bestimmtes Mem, das mir besonders gut gefällt.
07:27
And I'm glad to say, as I expected, I found it when I came here,
155
429000
3000
Und ich bin froh es, wie erwartet, auch hier vorgefunden zu haben.
07:30
and I'm sure all of you found it, too.
156
432000
2000
und ich bin sicher, dass ihr alle es auch gefunden habt.
07:32
You go to your nice, posh, international hotel somewhere,
157
434000
3000
Man geht in sein schickes internationales Hotel
07:36
and you come in and you put down your clothes
158
438000
2000
geht rein, zieht sich aus
07:38
and you go to the bathroom, and what do you see?
159
440000
3000
geht ins Bad und was findet man dort vor?
07:41
Audience: Bathroom soap.
160
443000
1000
Zuschauer: Seife?
07:42
SB: Pardon?
161
444000
1000
SB: Pardon?
07:43
Audience: Soap.
162
445000
1000
Zuschauer: Seife!
07:44
SB: Soap, yeah. What else do you see?
163
446000
2000
SB: Seife, ja. Und was sonst noch?
07:46
Audience: (Inaudible)
164
448000
1000
Zuschauer: ( unhörbar )
07:47
SB: Mmm mmm.
165
449000
1000
SB: Hm, hm.
07:48
Audience: Sink, toilet!
166
450000
1000
Zuschauer: Abflussbecken, Toilette?
07:49
SB: Sink, toilet, yes, these are all memes, they're all memes,
167
451000
2000
SB: Abflussbecken, Toilette, ja all das sind Meme, alles Meme,
07:51
but they're sort of useful ones, and then there's this one.
168
453000
3000
aber das sind alle von der nützlichen Sorte und dann gibt es noch dieses hier:
07:54
(Laughter)
169
456000
3000
aber das sind alle von der nützlichen Sorte und dann gibt es noch dieses hier:
07:58
What is this one doing?
170
460000
2000
Wozu ist das gut?
08:00
(Laughter)
171
462000
1000
Wozu ist das gut?
08:01
This has spread all over the world.
172
463000
2000
Dieses hier hat sich über die gesamte Welt verbreitet!
08:03
It's not surprising that you all found it
173
465000
2000
Es ist nicht überaschend, dass Ihr alle es gefunden habt
08:05
when you arrived in your bathrooms here.
174
467000
2000
als Ihr in eurem Bad angekommen seid.
08:07
But I took this photograph in a toilet at the back of a tent
175
469000
5000
Aber dieses Foto habe ich hinter einem Zelt gemacht
08:12
in the eco-camp in the jungle in Assam.
176
474000
2000
in einem Öko-Camp im Jungel von Assam.
08:14
(Laughter)
177
476000
1000
in einem Öko-Camp im Jungel von Assam.
08:16
Who folded that thing up there, and why?
178
478000
3000
Wer hat das dort gefaltet und wozu?
08:19
(Laughter)
179
481000
1000
Wer hing das dort auf und wozu?
08:20
Some people get carried away.
180
482000
2000
Manche Leute können es sogar übertreiben:
08:22
(Laughter)
181
484000
3000
Manche Leute können es sogar übertreiben:
08:26
Other people are just lazy and make mistakes.
182
488000
3000
Andere sind einfach faul und machen Fehler.
08:29
Some hotels exploit the opportunity to put even more memes
183
491000
3000
Manche Hotels nutzen die Gelegenheit und fügen
08:32
with a little sticker.
184
494000
2000
noch weitere Meme hinzu.
08:34
(Laughter)
185
496000
1000
noch weitere Meme hinzu.
08:35
What is this all about?
186
497000
2000
Was sagt uns das?
08:37
I suppose it's there to tell you that somebody's
187
499000
2000
Ich nehme an, dass sagt aus: dass jemand
08:39
cleaned the place, and it's all lovely.
188
501000
2000
aufgeräumt hat und alles sauber ist.
08:41
And you know, actually, all it tells you is that another person
189
503000
3000
Aber eigentlich weiß man, dass eine andere Person
08:44
has potentially spread germs from place to place.
190
506000
3000
hier war und wahrscheinlich Bazillen von Platz zu Platz trug.
08:47
(Laughter)
191
509000
1000
hier war und wahrscheinlich Bazillen von Platz zu Platz trug.
08:48
So, think of it this way.
192
510000
2000
Denken wir mal so rum an die Sache.
08:50
Imagine a world full of brains
193
512000
2000
Stellt Euch die Welt voller Gehirne vor
08:52
and far more memes than can possibly find homes.
194
514000
3000
und mehr Meme als Platz für sie alle da ist.
08:55
The memes are all trying to get copied --
195
517000
3000
Alle Meme versuchen kopiert zu werden,
08:58
trying, in inverted commas -- i.e.,
196
520000
3000
"versuchen" d.h.:
09:01
that's the shorthand for, if they can get copied, they will.
197
523000
3000
Sie werden kopiert, wenn die Möglichkeit dazu besteht.
09:04
They're using you and me as their propagating, copying machinery,
198
526000
6000
Sie nützen Sie und mich, als ihre ausbreitende Kopiermaschine,
09:10
and we are the meme machines.
199
532000
3000
und wir sind alle Mem-Maschinen.
09:13
Now, why is this important?
200
535000
2000
Nun, warum ist das wichtig?
09:15
Why is this useful, or what does it tell us?
201
537000
2000
Warum ist es nützlich und was sagt es uns?
09:17
It gives us a completely new view of human origins
202
539000
4000
Es gibt uns eine komplett neue Sicht auf die menschliche Entstehungsgeschichte
09:21
and what it means to be human,
203
543000
1000
und was es bedeutet:Mensche zu sein.
09:22
all conventional theories of cultural evolution,
204
544000
4000
Alle gängigen Theorien über die kulturelle Evolution
09:26
of the origin of humans,
205
548000
2000
über die Entstehung des Menschen
09:28
and what makes us so different from other species.
206
550000
4000
und was uns so stark von anderen Spezies unterscheidet.
09:32
All other theories explaining the big brain, and language, and tool use
207
554000
2000
Alle anderen Theorien, die unsere großen Gehirne, Sprache und Werkzeuge
09:34
and all these things that make us unique,
208
556000
2000
erklären sowie alles andere, das uns einzigartig macht,
09:36
are based upon genes.
209
558000
3000
basieren auf Genen.
09:39
Language must have been useful for the genes.
210
561000
3000
Sprache muss sehr nützlich für die Gene gewesen sein.
09:42
Tool use must have enhanced our survival, mating and so on.
211
564000
3000
Werkzeuge haben unser Überleben, unsere Vortpflanzung gesichert.
09:45
It always comes back, as Richard Dawkins complained
212
567000
3000
Alles wird, wie Richard Dawkins beanstandete,
09:48
all that long time ago, it always comes back to genes.
213
570000
3000
auf die Wirkung der Gene zurückgeführt.
09:51
The point of memetics is to say, "Oh no, it doesn't."
214
573000
4000
Die Ausage der Memetik ist nun: "Nein, so nicht"
09:55
There are two replicators now on this planet.
215
577000
3000
Es gibt auf diesem Planeten nun zwei Replikatoren.
09:58
From the moment that our ancestors,
216
580000
3000
Von dem Augenblick an, seit unsere Vorfahren
10:01
perhaps two and a half million years ago or so,
217
583000
2000
vor ungefähr zweieinhalb Millionen Jahren
10:03
began imitating, there was a new copying process.
218
585000
4000
zu imitieren begannen, entstand ein neuer Kopiervorgang.
10:07
Copying with variation and selection.
219
589000
2000
Weitergabe mit Variation und Selektion.
10:09
A new replicator was let loose, and it could never be --
220
591000
5000
Ein neuer Replikator war entstanden und er konnte nicht -
10:14
right from the start -- it could never be
221
596000
1000
schon von Anfang an war es nicht möglich -
10:15
that human beings who let loose this new creature,
222
597000
5000
dass die Menschen, die es freiließen,
10:20
could just copy the useful, beautiful, true things,
223
602000
3000
nur die nützlichen, schönen, wahren Dinge kopierten
10:23
and not copy the other things.
224
605000
2000
und die anderen nicht übernehmen.
10:25
While their brains were having an advantage from being able to copy --
225
607000
3000
Während die Gehirne, die fähig waren zum Imitieren, Vorteile davon hatten -
10:28
lighting fires, keeping fires going, new techniques of hunting,
226
610000
5000
Feuer zu machen, es zu erhalten, neue Wege zu Jagen...
10:33
these kinds of things --
227
615000
2000
all diese Sachen führten
10:35
inevitably they were also copying putting feathers in their hair,
228
617000
3000
unausweichlich dazu, dass auch "Federn in die Haare stecken"
10:38
or wearing strange clothes, or painting their faces,
229
620000
2000
oder seltsame Kleidung tragen, oder Gesichtsbemalung
10:40
or whatever.
230
622000
1000
oder sonstwas - mit übernommen wurde.
10:41
So, you get an arms race between the genes
231
623000
4000
Man erhält also ein Wettrüsten zwischen Genen, welche versuchen
10:45
which are trying to get the humans to have small economical brains
232
627000
4000
Menschen mit kleinen, ökonomischen Gehirnen auszustatten
10:49
and not waste their time copying all this stuff,
233
631000
2000
damit keine Zeit verschwendet wird das ganze Zeug zu kopieren,
10:51
and the memes themselves, like the sounds that people made and copied --
234
633000
4000
und den Memen selbst z.B. Laute,welche die Menschen machen-und nachmachen-
10:56
in other words, what turned out to be language --
235
638000
2000
mit anderen Worten: was sich letztlich als Sprache herausbildete-
10:58
competing to get the brains to get bigger and bigger.
236
640000
3000
wetteifernd darum, die Gehirne immer größer zu machen.
11:01
So, the big brain, on this theory, is driven by the memes.
237
643000
4000
Dieser Theorie nach, sind "Große Gehirne" also Ergebnisse von Memen.
11:05
This is why, in "The Meme Machine," I called it memetic drive.
238
647000
4000
Deshalb nenne ich es den "memetischen Antrieb", in "Die Mem-Maschine"
11:09
As the memes evolve, as they inevitably must,
239
651000
3000
All diese Meme entwickeln sich zwangsläufig, wie sie es müssen
11:12
they drive a bigger brain that is better at copying the memes
240
654000
4000
sie führen zu einem Gehirn, dass besser ist im Kopieren der Meme,
11:16
that are doing the driving.
241
658000
2000
die es antreiben.
11:18
This is why we've ended up with such peculiar brains,
242
660000
4000
Deshalb endeten wir mit solch auffälligen Gehirnen:
11:22
that we like religion, and music, and art.
243
664000
3000
Dass wir Religion mögen, Musik und Kunst.
11:25
Language is a parasite that we've adapted to,
244
667000
3000
Sprache ist ebenfalls ein Parasit, den wir übernahmen,
11:28
not something that was there originally for our genes,
245
670000
2000
nicht etwas, was ursprünglich für unsere Gene da war, aus dieser Sicht.
11:30
on this view.
246
672000
2000
nicht etwas, was ursprünglich für unsere Gene da war, aus dieser Sicht.
11:32
And like most parasites, it can begin dangerous,
247
674000
3000
Und wie alle Parasiten, kann es gefährlich anfangen,
11:35
but then it coevolves and adapts,
248
677000
3000
aber dann co-entwickelt es und passt sich an
11:38
and we end up with a symbiotic relationship
249
680000
2000
und übrig bleibt eine symbiotische Partnerschaft
11:40
with this new parasite.
250
682000
1000
mit diesem neuen Parasiten.
11:41
And so, from our perspective,
251
683000
2000
Und aus unserer Perspektive
11:43
we don't realize that that's how it began.
252
685000
3000
erkennen wir nicht, dass das alles so begann.
11:46
So, this is a view of what humans are.
253
688000
3000
Das ist eine Darstellung davon, was Menschen sind.
11:49
All other species on this planet are gene machines only,
254
691000
3000
Alle anderen Species dieses Planeten sind nur Gen-Maschinen,
11:52
they don't imitate at all well, hardly at all.
255
694000
3000
sie immitieren überhaupt nicht gut, wenn überhaupt.
11:55
We alone are gene machines and meme machines as well.
256
697000
5000
Wir sind die einzigen Gen- und Mem-Maschinen.
12:00
The memes took a gene machine and turned it into a meme machine.
257
702000
4000
Die Meme nahmen eine Gen- und wandelten diese zu einer Mem-Maschine.
12:04
But that's not all.
258
706000
2000
Aber das ist nicht alles.
12:06
We have a new kind of memes now.
259
708000
3000
Wir haben nun eine neue Art von Memen.
12:09
I've been wondering for a long time,
260
711000
1000
Ich habe mich lange gefragt,
12:10
since I've been thinking about memes a lot,
261
712000
2000
seit ich anfing häufig über Meme nachzudenken,
12:12
is there a difference between the memes that we copy --
262
714000
2000
ob es da einen Unterschied gibt zw. Memem die wir kopieren-
12:14
the words we speak to each other,
263
716000
2000
die Worte, die wir zu einander sprechen,
12:16
the gestures we copy, the human things --
264
718000
2000
Gesten, die wir kopieren, die menschlichen Dinge -
12:18
and all these technological things around us?
265
720000
2000
und den technischen Dingen überall um uns rum?
12:20
I have always, until now, called them all memes,
266
722000
4000
Ich habe sie, bis jetzt, Meme genannt,
12:24
but I do honestly think now
267
726000
3000
aber nun denke ich, dass wir für technologische Meme einen neuen Begriff brauchen.
12:27
we need a new word for technological memes.
268
729000
3000
aber nun denke ich, dass wir für technologische Meme einen neuen Begriff brauchen.
12:30
Let's call them techno-memes or temes.
269
732000
3000
Lasst sie und Technomeme oder Teme nennen.
12:33
Because the processes are getting different.
270
735000
3000
Weil die Prozesse sich verändern.
12:37
We began, perhaps 5,000 years ago, with writing.
271
739000
3000
Vor ungefähr 5000 Jahren begannen wir mit der Schrift.
12:40
We put the storage of memes out there on a clay tablet,
272
742000
7000
Wir lagern das Speichern unserer Meme aus aufs Lehm-Tablett,
12:48
but in order to get true temes and true teme machines,
273
750000
2000
aber um echte Teme und echte Tem-Maschinen zu bekommen
12:50
you need to get the variation, the selection and the copying,
274
752000
3000
braucht man Variation, Selektion und Vererbung
12:53
all done outside of humans.
275
755000
2000
alles ausserhalb der Menschen.
12:55
And we're getting there.
276
757000
2000
Und wir kommen da hin.
12:57
We're at this extraordinary point where we're nearly there,
277
759000
2000
wir sind an diesen aussergewöhnlichem Punkt,
12:59
that there are machines like that.
278
761000
2000
an dem wir Maschinen, die das können fast haben.
13:01
And indeed, in the short time I've already been at TED,
279
763000
2000
Und tatsächlich, in der kurzen Zeit, die ich bei TED bin,
13:03
I see we're even closer than I thought we were before.
280
765000
2000
Sehe ich, dass wir näher dran sind, als ich dachte.
13:05
So actually, now the temes are forcing our brains
281
767000
6000
Tatsächlich zwingen jetzt die Teme unsere Gehirne
13:11
to become more like teme machines.
282
773000
2000
als Tem-Maschinen zu wirken.
13:13
Our children are growing up very quickly learning to read,
283
775000
3000
Unsere Kinder wachsen auf und lernen schnell zu lesen,
13:16
learning to use machinery.
284
778000
2000
und Technik zu benutzen.
13:18
We're going to have all kinds of implants,
285
780000
1000
Wir werden alle möglichen Arten von Implantaten haben,
13:19
drugs that force us to stay awake all the time.
286
781000
3000
oder Drogen, die uns erlauben die ganze Zeit auf zu bleiben.
13:22
We'll think we're choosing these things,
287
784000
2000
Wir denken, dass wir es sind die sich das aussuchen,
13:24
but the temes are making us do it.
288
786000
3000
aber es sind die Teme, die uns dazu verleiten.
13:28
So, we're at this cusp now
289
790000
1000
Nun stehen wir an der Schwelle
13:29
of having a third replicator on our planet.
290
791000
4000
einen dritten Replikator auf dem Planeten zu haben.
13:34
Now, what about what else is going on out there in the universe?
291
796000
5000
Nun, was passiert sonst noch im Universum?
13:39
Is there anyone else out there?
292
801000
2000
Gibt es sonst noch Jemanden da draußen?
13:41
People have been asking this question for a long time.
293
803000
3000
Das fragen sich die Menschen schon lange.
13:44
We've been asking it here at TED already.
294
806000
2000
Das habe ich, hier bei TED bereits gefragt.
13:46
In 1961, Frank Drake made his famous equation,
295
808000
4000
1961 stellte Frank Drake seine berühmte Gleichung auf,
13:50
but I think he concentrated on the wrong things.
296
812000
2000
aber ich denke,er hat sich auf das falsche konzentriert hat.
13:52
It's been very productive, that equation.
297
814000
2000
Es war eine sehr ergiebige Gleichung.
13:54
He wanted to estimate N,
298
816000
2000
Er wollte N schätzen,
13:56
the number of communicative civilizations out there in our galaxy,
299
818000
4000
N= die Zahl kommunikationsfähiger Zivilisationen in der Galaxie.
14:00
and he included in there the rate of star formation,
300
822000
4000
Und er fügte ein: die Zahl ähnlicher Sternenformationen,
14:04
the rate of planets, but crucially, intelligence.
301
826000
4000
die Zahl von Planeten, aber noch wichtiger: Intelligenz.
14:08
I think that's the wrong way to think about it.
302
830000
4000
Ich denke, dass ist der falsche Ansatz.
14:12
Intelligence appears all over the place, in all kinds of guises.
303
834000
3000
Intelligenz entsteht überall, in allen möglichen Gestalten.
14:15
Human intelligence is only one kind of a thing.
304
837000
2000
Menschliche Intelligenz ist nur eine Erscheinung von vielen.
14:17
But what's really important is the replicators you have
305
839000
3000
Wirklich entscheidend ist, was für Replikatoren man hat
14:20
and the levels of replicators, one feeding on the one before.
306
842000
4000
sowie die Replikatorebenen, der eine basiert auf dem anderen.
14:24
So, I would suggest that we don't think intelligence,
307
846000
5000
Also schlage ich vor, dass wir nicht in Intelligenzen,
14:29
we think replicators.
308
851000
2000
sondern in Replikatoren denken.
14:31
And on that basis, I've suggested a different kind of equation.
309
853000
3000
Und basierend darauf, schlage ich eine neue Gleichung vor.
14:34
A very simple equation.
310
856000
2000
Eine sehr simple Gleichung.
14:36
N, the same thing,
311
858000
2000
N bleibt gleich,
14:38
the number of communicative civilizations out there
312
860000
3000
die Zahl kommunikationsfähiger Zivilisationen,
14:41
[that] we might expect in our galaxy.
313
863000
2000
die wir erwarten können in unserer Galaxie.
14:43
Just start with the number of planets there are in our galaxy.
314
865000
4000
Beginnen wir mit der Zahl der Planeten in unserer Galaxie.
14:47
The fraction of those which get a first replicator.
315
869000
4000
Dem Anteil mit dem ersten Replikator.
14:51
The fraction of those that get the second replicator.
316
873000
4000
Dem Anteil, der den zweiten Replikator hat.
14:55
The fraction of those that get the third replicator.
317
877000
2000
Dem Anteil, der den dritten Replikator hat.
14:58
Because it's only the third replicator that's going to reach out --
318
880000
3000
Weil nur der dritte für Kontakt nach aussen von Bedeutung ist-
15:01
sending information, sending probes, getting out there,
319
883000
3000
- Senden von Information, Sonden verschicken, Rauskommen
15:04
and communicating with anywhere else.
320
886000
2000
und mit Sonstwo zu kommunizieren.
15:06
OK, so if we take that equation,
321
888000
3000
Gut! Wenn wir also diese Gleichung nehmen,
15:09
why haven't we heard from anybody out there?
322
891000
5000
warum haben wir dann noch von Niemanden was gehört?
15:14
Because every step is dangerous.
323
896000
4000
Weil jeder einzelne Schritt gefährlich ist.
15:18
Getting a new replicator is dangerous.
324
900000
3000
Einen neuen Replikator zu entwickeln ist gefährlich.
15:21
You can pull through, we have pulled through,
325
903000
2000
Mann kann durchkommen, wir sind durchgekommen,
15:23
but it's dangerous.
326
905000
2000
aber es ist gefährlich.
15:25
Take the first step, as soon as life appeared on this earth.
327
907000
3000
Nehmen wir den ersten Schritt, als Leben auf der Erde begann.
15:28
We may take the Gaian view.
328
910000
2000
Wir können die Gaia-Sicht annehmen.
15:30
I loved Peter Ward's talk yesterday -- it's not Gaian all the time.
329
912000
3000
Ich mochte Peter Wards gestrigen Auftritt - es ist nicht dauernd Gaias Sicht.
15:33
Actually, life forms produce things that kill themselves.
330
915000
3000
Tatsächlich produziert Leben Dinge, die sich selber töten .
15:36
Well, we did pull through on this planet.
331
918000
3000
Nun, wir haben es geschafft.
15:39
But then, a long time later, billions of years later,
332
921000
2000
Aber dann, große Zeit- Millionen von Jahren später,
15:41
we got the second replicator, the memes.
333
923000
3000
haben wir den zweiten Replikator, die Meme bekommen.
15:44
That was dangerous, all right.
334
926000
2000
Das war gefährlich, aber Hallo.
15:46
Think of the big brain.
335
928000
2000
Denkt nur an das große Gehirn.
15:48
How many mothers do we have here?
336
930000
3000
Wieviele Mütter haben wir hier?
15:51
You know all about big brains.
337
933000
2000
Ihr wisst alles über große Gehirne.
15:53
They are dangerous to give birth to,
338
935000
2000
Es ist gefährlich sie zur Welt zu bringen.
15:55
are agonizing to give birth to.
339
937000
2000
Sie sind qualvoll zu gebären.
15:57
(Laughter)
340
939000
1000
Lachen
15:59
My cat gave birth to four kittens, purring all the time.
341
941000
2000
Meine Katze gebar vier - sie schnurrte die ganze Zeit.
16:01
Ah, mm -- slightly different.
342
943000
2000
Ah ja, ein bisschen anders.
16:03
(Laughter)
343
945000
2000
Lachen
16:05
But not only is it painful, it kills lots of babies,
344
947000
3000
Es ist nicht nur qualvoll, es tötet auch eine Vielzahl von Babys,
16:08
it kills lots of mothers,
345
950000
2000
es tötet auch viele Mütter
16:10
and it's very expensive to produce.
346
952000
2000
und es ist sehr aufwendig zu produzieren.
16:12
The genes are forced into producing all this myelin,
347
954000
2000
Die Gene werden in die Myelinproduktion gezwungen,
16:14
all the fat to myelinate the brain.
348
956000
2000
all das Fett um das Gehirn zu myelinisieren.
16:16
Do you know, sitting here,
349
958000
2000
Wisst Ihr, hier sitzend nutzt unser
16:18
your brain is using about 20 percent of your body's energy output
350
960000
4000
Gehirn ca. 20 Prozent des Energiehaushalts unseres Körpers
16:22
for two percent of your body weight?
351
964000
2000
für nur 2 Prozent unseres Körpergewichtes.
16:24
It's a really expensive organ to run.
352
966000
2000
Dieses Organ hat wirklich hohe Betriebskosten.
16:26
Why? Because it's producing the memes.
353
968000
2000
Warum? Weil es Meme produziert.
16:28
Now, it could have killed us off. It could have killed us off,
354
970000
4000
Es hätte uns auslöschen können. Uns auslöschen,
16:32
and maybe it nearly did, but you see, we don't know.
355
974000
2000
und vielleicht hat es das auch fast geschafft, wir wissen es nicht.
16:34
But maybe it nearly did.
356
976000
2000
Vielleicht hat es das fast.
16:36
Has it been tried before?
357
978000
1000
Wurde das schon zuvor versucht?
16:37
What about all those other species?
358
979000
2000
Was ist mit all den anderen Spezies?
16:39
Louise Leakey talked yesterday
359
981000
2000
Louise Leakey sprach gestern
16:41
about how we're the only one in this branch left.
360
983000
3000
darüber, dass wir die einzig übrig gebliebenen sind in diesem Zweig.
16:44
What happened to the others?
361
986000
2000
Was ist den anderen zugestossen?
16:46
Could it be that this experiment in imitation,
362
988000
2000
Kann es sein, dass dieses Immitationsexperiment
16:48
this experiment in a second replicator,
363
990000
2000
das Experiment des zweiten Replikator,
16:50
is dangerous enough to kill people off?
364
992000
4000
ausreichend gefährlich ist, Leute auszurotten?
16:54
Well, we did pull through, and we adapted.
365
996000
2000
Nun, wir schafften es und wir passten uns an.
16:56
But now, we're hitting, as I've just described,
366
998000
3000
Doch nun treffen wir, wie bereits gesagt
16:59
we're hitting the third replicator point.
367
1001000
2000
auf den dritten Replikator.
17:01
And this is even more dangerous --
368
1003000
3000
Und das ist noch gefährlicher -
17:04
well, it's dangerous again.
369
1006000
2000
nun, es ist wieder gefährlich.
17:06
Why? Because the temes are selfish replicators
370
1008000
4000
Warum? Weil Teme egoistische Replikatoren sind
17:10
and they don't care about us, or our planet, or anything else.
371
1012000
3000
und die kümmern sich nicht um uns, oder unseren Planeten, oder alles andere.
17:13
They're just information, why would they?
372
1015000
3000
Sie sind nur Information - warum sollten sie also?
17:17
They are using us to suck up the planet's resources
373
1019000
2000
Sie nutzen uns, um die Ressource des Planeten aufzusaugen
17:19
to produce more computers,
374
1021000
2000
um mehr und mehr Rechner zu produzieren,
17:21
and more of all these amazing things we're hearing about here at TED.
375
1023000
3000
und weitere erstaunliche Dinge, von denen wir hier bei TED hören.
17:24
Don't think, "Oh, we created the Internet for our own benefit."
376
1026000
4000
Ich denke nicht, dass wir "das Internet zu unserem eigenen wohl erfanden".
17:28
That's how it seems to us.
377
1030000
2000
So scheint es für uns auszusehen.
17:30
Think, temes spreading because they must.
378
1032000
4000
Denkt, die Teme breiten sich aus, weil sie es müssen.
17:34
We are the old machines.
379
1036000
2000
Wir sind die alten Maschinen.
17:36
Now, are we going to pull through?
380
1038000
2000
Werden wir es diesmal auch schaffen?
17:38
What's going to happen?
381
1040000
2000
Was wird diesmal passieren?
17:40
What does it mean to pull through?
382
1042000
2000
Was heißt es "durch zukommen"?
17:42
Well, there are kind of two ways of pulling through.
383
1044000
2000
Nun, es gibt zwei Arten um durch zukommen.
17:45
One that is obviously happening all around us now,
384
1047000
2000
Die Eine passiert offenbar überall um uns rum,
17:47
is that the temes turn us into teme machines,
385
1049000
4000
Teme wandeln uns in Tem-Maschinen,
17:51
with these implants, with the drugs,
386
1053000
2000
mit diesen Implantaten, den Drogen usw.
17:53
with us merging with the technology.
387
1055000
3000
wobei wir verschmelzen mit der Technologie.
17:56
And why would they do that?
388
1058000
2000
Und wozu würden die das tun?
17:58
Because we are self-replicating.
389
1060000
2000
Weil wir uns selbst replizieren.
18:00
We have babies.
390
1062000
2000
Wir haben Kinder.
18:02
We make new ones, and so it's convenient to piggyback on us,
391
1064000
3000
Wir machen neue Versionen, also ist es nur günstig huckepack auf uns zu reiten,
18:05
because we're not yet at the stage on this planet
392
1067000
4000
weil wir noch nicht auf der Ebene sind,
18:09
where the other option is viable.
393
1071000
2000
auf der die andere Option verfügbar wäre.
18:11
Although it's closer, I heard this morning,
394
1073000
2000
Obwohl es recht eng wird, wie ich heute morgen hörte,
18:13
it's closer than I thought it was.
395
1075000
2000
es ist enger, als ich dachte es wäre.
18:15
Where the teme machines themselves will replicate themselves.
396
1077000
3000
Die Zeit in der die Tem-Maschinen sich selber replizieren.
18:18
That way, it wouldn't matter if the planet's climate
397
1080000
4000
Deshalb würde es nichts ausmachen, wenn das Klima
18:22
was utterly destabilized,
398
1084000
2000
völlig destabilisiert werden würde
18:24
and it was no longer possible for humans to live here.
399
1086000
2000
und es für Menschen nicht länger möglich ist hier zu leben.
18:26
Because those teme machines, they wouldn't need --
400
1088000
2000
Sie sind Maschinen, sie brauchen nicht-
18:28
they're not squishy, wet, oxygen-breathing,
401
1090000
2000
-sie sind keine matschigen, nassen, Sauerstoff atmenden
18:30
warmth-requiring creatures.
402
1092000
3000
wärme brauchenden Kreaturen.
18:33
They could carry on without us.
403
1095000
2000
Die könnten ohne uns weitermachen..
18:35
So, those are the two possibilities.
404
1097000
3000
So, dass sind die zwei Möglichkeiten.
18:38
The second, I don't think we're that close.
405
1100000
4000
Die Zweite, ich denke nicht, dass wir schon so weit sind.
18:42
It's coming, but we're not there yet.
406
1104000
2000
Es kommt, aber es ist noch nicht hier.
18:44
The first, it's coming too.
407
1106000
2000
Die erste, kommt auch.
18:46
But the damage that is already being done
408
1108000
3000
Aber der Schaden, der diesem Planeten bereits
18:49
to the planet is showing us how dangerous the third point is,
409
1111000
5000
zugefügt wurde, zeigt uns wie gefährlich dieser dritte Punkt ist,
18:54
that third danger point, getting a third replicator.
410
1116000
3000
dieser dritte Punkt, Entstehung des dritten Replikator.
18:58
And will we get through this third danger point,
411
1120000
2000
Und werden wir diese dritte Gefahr durchstehen,
19:00
like we got through the second and like we got through the first?
412
1122000
3000
wie wir den zweiten und ersten überstanden haben?
19:04
Maybe we will, maybe we won't.
413
1126000
2000
Vielleicht ja, vielleicht nein.
19:06
I have no idea.
414
1128000
3000
Ich habe keine Ahnung.
19:13
(Applause)
415
1135000
10000
Applaus
19:24
Chris Anderson: That was an incredible talk.
416
1146000
2000
Chris Anderson: Das war eine unglaubliche Rede.
19:26
SB: Thank you. I scared myself.
417
1148000
2000
SB: Danke. Ich habe mich selbst erschreckt.
19:28
CA: (Laughter)
418
1150000
1000
CA: Lachen.
ABOUT THE SPEAKER
Susan Blackmore - MemeticistSusan Blackmore studies memes -- those self-replicating "life forms" that spread themselves via human consciousness. We're now headed, she believes, toward a new form of meme, spread by the technology we've created.
Why you should listen
Susan Blackmore is dedicated to understanding the scientific nature of consciousness. Her latest work centers on the existence of memes -- little bits of knowledge, lore, habit that seem to spread themselves using human brains as mere carriers. She's exploring the existence of a new class of meme, spread by human technology. It's temporarily named the "teme."
She has written about memes, consciousness, and near-death experiences; has appeared on the British Big Brother to discuss the psychology of the participants; and writes for the Guardian UK.
Susan Blackmore | Speaker | TED.com