TEDGlobal 2009
Rebecca Saxe: How we read each other's minds
Rebecca Saxe: Wie unser Gehirn Moralurteile trifft.
Filmed:
Readability: 3.6
3,311,612 views
Die Motive, Überzeugungen und Gefühle von Familienmitgliedern, Freunden und Bekannten, ja selbst von völlig fremden Personen wahrzunehmen und zu erkennen, ist eine natürliche Begabung des Menschen. Aber wie tun wir das? Rebecca Saxe präsentiert faszinierende Forschungsergebnisse aus ihrem Labor, die erklären, wie unser Gehirn den Gedanken unserer Mitmenschen nachspürt - und wie es deren Handlungen beurteilt.
Rebecca Saxe - Cognitive neuroscientist
Rebecca Saxe studies how we think about other people's thoughts. At the Saxelab at MIT, she uses fMRI to identify what happens in our brains when we consider the motives, passions and beliefs of others. Full bio
Rebecca Saxe studies how we think about other people's thoughts. At the Saxelab at MIT, she uses fMRI to identify what happens in our brains when we consider the motives, passions and beliefs of others. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Today I'm going to talk to you about the problem of other minds.
0
0
3000
Heute möchte ich zu Ihnen über die Frage nach dem "Bewusstsein der Anderen" sprechen.
00:15
And the problem I'm going to talk about
1
3000
2000
Und die Frage, über die ich sprechen möchte,
00:17
is not the familiar one from philosophy,
2
5000
3000
ist nicht die aus der Philosophie bekannte,
00:20
which is, "How can we know
3
8000
2000
welche lautet: „Wie können wir überhaupt wissen,
00:22
whether other people have minds?"
4
10000
2000
ob andere Menschen ein Bewusstsein haben?“
00:24
That is, maybe you have a mind,
5
12000
2000
Und die besagt: Vielleicht hat man selbst ein Bewusstsein,
00:26
and everyone else is just a really convincing robot.
6
14000
3000
während alle anderen einfach sehr überzeugende Roboter sind.
00:29
So that's a problem in philosophy,
7
17000
2000
Also das ist ein Problem der Philosophie.
00:31
but for today's purposes I'm going to assume
8
19000
2000
Aber für den heutigen Zweck werde ich unterstellen,
00:33
that many people in this audience have a mind,
9
21000
2000
dass viele Leute hier im Publikum ein Bewusstsein haben,
00:35
and that I don't have to worry about this.
10
23000
2000
so dass ich mich darum nicht weiter sorgen muss.
00:37
There is a second problem that is maybe even more familiar to us
11
25000
3000
Es gibt noch ein zweites Problem, das uns sogar bekannter vorkommen dürfte
00:40
as parents and teachers and spouses
12
28000
3000
z.B. als Eltern, als Lehrern oder Eheleuten,
00:43
and novelists,
13
31000
2000
und als Schriftstellern.
00:45
which is, "Why is it so hard
14
33000
2000
Das Problem lautet: „Warum ist es so schwer
00:47
to know what somebody else wants or believes?"
15
35000
2000
die Wünsche und Überzeugungen anderer einzuschätzen?“
00:49
Or perhaps, more relevantly,
16
37000
2000
Oder vielleicht noch wichtiger:
00:51
"Why is it so hard to change what somebody else wants or believes?"
17
39000
3000
„Warum ist so schwer, die Wünsche und Überzeugungen anderer zu verändern?"
00:54
I think novelists put this best.
18
42000
2000
Ich denke, Schriftsteller drücken das besonders treffend aus.
00:56
Like Philip Roth, who said,
19
44000
2000
Wie Philip Roth, der schreibt:
00:58
"And yet, what are we to do about this terribly significant business
20
46000
3000
"Nun, was sollen wir machen mit diesen schrecklich wichtigen
01:01
of other people?
21
49000
2000
Angelegenheiten anderer Leute?
01:03
So ill equipped are we all,
22
51000
2000
Denn wir alle sind so schlecht gerüstet,
01:05
to envision one another's interior workings
23
53000
2000
uns das innere Erleben unserer Mitmenschen vorzustellen
01:07
and invisible aims."
24
55000
2000
und ihre geheimen Absichten."
01:09
So as a teacher and as a spouse,
25
57000
3000
Als Lehrende und als Ehefrau ist das
01:12
this is, of course, a problem I confront every day.
26
60000
2000
natürlich ein Problem, dem ich mich jeden Tag stelle.
01:14
But as a scientist, I'm interested in a different problem of other minds,
27
62000
3000
Aber als Wissenschaftlerin interessiert mich eine andere Frage zum "Bewusstsein der Anderen",
01:17
and that is the one I'm going to introduce to you today.
28
65000
3000
und diese werde ich Ihnen heute vorstellen.
01:20
And that problem is, "How is it so easy
29
68000
2000
Diese Frage lautet: „Warum ist es so einfach,
01:22
to know other minds?"
30
70000
2000
das Bewusstsein anderer einzuschätzen?“
01:24
So to start with an illustration,
31
72000
2000
Um mit einem Beispiel zu beginnen:
01:26
you need almost no information,
32
74000
2000
Sie benötigen fast keine Informationen,
01:28
one snapshot of a stranger,
33
76000
2000
nur den Schnappschuss eines Fremden,
01:30
to guess what this woman is thinking,
34
78000
2000
um zu erschließen, was in dieser Frau vorgeht,
01:32
or what this man is.
35
80000
3000
oder was dieser Mann denkt.
01:35
And put another way, the crux of the problem is
36
83000
2000
Anders ausgedrückt: Der Kern des Problems ist,
01:37
the machine that we use for thinking about other minds,
37
85000
3000
dass die Maschine mit der wir über andere nachdenken
01:40
our brain, is made up of pieces, brain cells,
38
88000
3000
- unser Gehirn - aus Teilen besteht - den Gehirnzellen -
01:43
that we share with all other animals, with monkeys
39
91000
2000
die wir mit allen Tieren gemeinsam haben, mit Affen
01:45
and mice and even sea slugs.
40
93000
3000
und Mäusen, sogar mit Meeresschnecken.
01:48
And yet, you put them together in a particular network,
41
96000
3000
Dennoch, kombiniert man die Teile zu einem bestimmten Netzwerk
01:51
and what you get is the capacity to write Romeo and Juliet.
42
99000
3000
erhält man die Fähigkeit, Romeo und Julia zu verfassen.
01:54
Or to say, as Alan Greenspan did,
43
102000
2000
Oder, um es mit Alan Greenspan zu sagen:
01:56
"I know you think you understand what you thought I said,
44
104000
3000
„Ich weiß, Sie meinen zu verstehen, was Sie meinen, das ich sagte.
01:59
but I'm not sure you realize that what you heard
45
107000
2000
Aber ich bin nicht sicher, ob Sie erkennen, dass das, was Sie gehört haben,
02:01
is not what I meant."
46
109000
2000
nicht das ist, was ich meinte.“
02:03
(Laughter)
47
111000
3000
(Gelächter.)
02:06
So, the job of my field of cognitive neuroscience
48
114000
2000
Die Aufgabe meines Gebiets der Kognitiven Neurowissenschaften ist es also,
02:08
is to stand with these ideas,
49
116000
2000
mit diesen Ideen umzugehen
02:10
one in each hand.
50
118000
2000
jede in einer Hand
02:12
And to try to understand how you can put together
51
120000
3000
und versuchen zu verstehen, wie man durch die Kombination♫
02:15
simple units, simple messages over space and time, in a network,
52
123000
4000
einfacher Einheiten, einfacher Information in Raum und Zeit, zu einem Netzwerk
02:19
and get this amazing human capacity to think about minds.
53
127000
4000
diese erstaunliche menschliche Fähigkeit erhält, über Bewusstsein zu reflektieren.
02:23
So I'm going to tell you three things about this today.
54
131000
3000
Dazu werde ich Ihnen heute drei Punkte darstellen.
02:26
Obviously the whole project here is huge.
55
134000
3000
Offensichtlich ist es insgesamt ein gewaltiges Vorhaben.
02:29
And I'm going to tell you just our first few steps
56
137000
3000
Also werde ich Ihnen über unsere ersten kleinen Schritte berichten,
02:32
about the discovery of a special brain region
57
140000
2000
über die Entdeckung eines speziellen Hirnareals,
02:34
for thinking about other people's thoughts.
58
142000
2000
mit dem man über die Gedanken seiner Mitmenschen nachdenkt.
02:36
Some observations on the slow development of this system
59
144000
2000
Ich werde Beobachtungen zur Entwicklung dieses Systems vorstellen,
02:38
as we learn how to do this difficult job.
60
146000
4000
während der wir langsam jene schwierige Aufgabe erlernen.
02:42
And then finally, to show that some of the differences
61
150000
2000
Und schließlich werde ich darstellen, dass ein Teil der Unterschiede
02:44
between people, in how we judge others,
62
152000
3000
zwischen Menschen, wie wir andere einschätzen,
02:47
can be explained by differences in this brain system.
63
155000
4000
durch Unterschiede in diesem Teilsystems des Gehirns erklärt werden können.
02:51
So first, the first thing I want to tell you is that
64
159000
2000
Zunächst will ich Ihnen verraten, dass es eine Hirnregion
02:53
there is a brain region in the human brain, in your brains,
65
161000
3000
im menschlichen Gehirn gibt - in Ihren Gehirnen -
02:56
whose job it is to think about other people's thoughts.
66
164000
3000
deren Aufgabe das Nachdenken über die Gedanken anderer Menschen ist.
02:59
This is a picture of it.
67
167000
2000
Und hier ist eine Aufnahme davon.
03:01
It's called the Right Temporo-Parietal Junction.
68
169000
2000
Die Region heißt rechte temporoparietale Verbindung (RTPJ).
03:03
It's above and behind your right ear.
69
171000
2000
Sie befindet sich schräg oberhalb Ihres rechten Ohrs.
03:05
And this is the brain region you used when you saw the pictures I showed you,
70
173000
2000
Und diese Region haben Sie benutzt, als Sie die gezeigten Bilder betrachteten,
03:07
or when you read Romeo and Juliet
71
175000
2000
oder als Sie Romeo und Julia lasen,
03:09
or when you tried to understand Alan Greenspan.
72
177000
3000
oder als Sie versuchten, Alan Greenspan zu verstehen.
03:12
And you don't use it for solving any other kinds of logical problems.
73
180000
4000
Und Sie verwenden sie nicht, um andere Arten logischer Probleme zu lösen.
03:16
So this brain region is called the Right TPJ.
74
184000
3000
Dieses Hirnareal nennt man also RTPJ.
03:19
And this picture shows the average activation
75
187000
2000
Und diese Aufnahme zeigt die durchschnittliche Aktivität
03:21
in a group of what we call typical human adults.
76
189000
2000
bei einer Gruppe von - wie wir sagen - typischen menschlichen Erwachsenen.
03:23
They're MIT undergraduates.
77
191000
2000
Es sind Studenten des MIT.
03:25
(Laughter)
78
193000
4000
(Gelächter.)
03:29
The second thing I want to say about this brain system
79
197000
2000
Als zweites möchte ich zu diesem Hirnsystem sagen,
03:31
is that although we human adults
80
199000
2000
dass, obwohl erwachsene Menschen
03:33
are really good at understanding other minds,
81
201000
2000
wirklich gut im Verstehen ihres Gegenüber sind,
03:35
we weren't always that way.
82
203000
2000
wir nicht schon immer so gut darin waren.
03:37
It takes children a long time to break into the system.
83
205000
3000
Kinder brauchen eine lange Zeit, bis sie das System beherrschen.
03:40
I'm going to show you a little bit of that long, extended process.
84
208000
4000
Ich möchte Ihnen einen Einblick in diesen ausgedehnten Prozess geben.
03:44
The first thing I'm going to show you is a change between age three and five,
85
212000
3000
Als erstes werde ich Ihnen den Übergang zwischen Drei- und Fünfjährigen zeigen,
03:47
as kids learn to understand
86
215000
2000
während dessen die Kinder lernen zu verstehen,
03:49
that somebody else can have beliefs that are different from their own.
87
217000
3000
dass jemand eine andere Vorstellung als sie selbst haben kann.
03:52
So I'm going to show you a five-year-old
88
220000
2000
Ich möchte Ihnen einen Fünfjährigen zeigen,
03:54
who is getting a standard kind of puzzle
89
222000
2000
dem eine standardisierte Rätselaufgabe gestellt wird,
03:56
that we call the false belief task.
90
224000
3000
die wir Fehlvorstellungsaufgabe nennen.
03:59
Rebecca Saxe (Video): This is the first pirate. His name is Ivan.
91
227000
3000
(Video:) Rebecca Saxe: Dies ist der erst Pirat. Er heißt Ivan.
04:02
And you know what pirates really like?
92
230000
2000
Und weißt du, was Piraten wirklich gern mögen?
04:04
Child: What? RS: Pirates really like cheese sandwiches.
93
232000
3000
Piraten mögen wirklich gern Käse-Sandwiches.
04:07
Child: Cheese? I love cheese!
94
235000
3000
Kind: Käse? Ich liebe Käse.
04:10
RS: Yeah. So Ivan has this cheese sandwich,
95
238000
2000
R.S.: Ja genau. Also Ivan hat dieses Käsebrot
04:12
and he says, "Yum yum yum yum yum!
96
240000
2000
und er sagt: "Mhh, lecker, mhh!
04:14
I really love cheese sandwiches."
97
242000
2000
Wirklich, ich liebe Käsebrote."
04:16
And Ivan puts his sandwich over here, on top of the pirate chest.
98
244000
4000
Und Ivan legt sein Sandwich dorthin, oben auf die Schatztruhe.
04:20
And Ivan says, "You know what? I need a drink with my lunch."
99
248000
4000
Dann sagt Ivan: "Weißt du was? Zu dem Essen brauche ich noch ein Getränk."
04:24
And so Ivan goes to get a drink.
100
252000
3000
Also geht Ivan los, um sich ein Getränk zu holen.
04:27
And while Ivan is away
101
255000
2000
Und während Ivan fort ist
04:29
the wind comes,
102
257000
3000
kommt ein Sturm
04:32
and it blows the sandwich down onto the grass.
103
260000
2000
und der weht das Brot von der Kiste ins Gras.
04:34
And now, here comes the other pirate.
104
262000
4000
Und da kommt nun ein anderer Pirat.
04:38
This pirate is called Joshua.
105
266000
3000
Der heißt Joshua.
04:41
And Joshua also really loves cheese sandwiches.
106
269000
2000
Und Joshua mag auch so gerne Käse-Sandwiches.
04:43
So Joshua has a cheese sandwich and he says,
107
271000
2000
Deswegen hat Joshua sein eigenes Käsebrot und er sagt:
04:45
"Yum yum yum yum yum! I love cheese sandwiches."
108
273000
4000
"Mhh, lecker! Ich liebe Käse-Sandwiches."
04:49
And he puts his cheese sandwich over here on top of the pirate chest.
109
277000
3000
Dann legt er sein Käsebrot oben auf die Schatztruhe.
04:52
Child: So, that one is his.
110
280000
2000
Kind: Also, das ist seines.
04:54
RS: That one is Joshua's. That's right.
111
282000
2000
R.S.: Dieses hier gehört Joshua. Ganz genau.
04:56
Child: And then his went on the ground.
112
284000
2000
Kind: Und dann ist seines also auf den Boden gefallen.
04:58
RS: That's exactly right.
113
286000
2000
R.S.: Stimmt ganz genau.
05:00
Child: So he won't know which one is his.
114
288000
2000
Kind: Dann wird er ja nicht wissen, welches seines ist.
05:02
RS: Oh. So now Joshua goes off to get a drink.
115
290000
3000
R.S.: Oha. - Jetzt geht Joshua los, um sich etwas zu trinken zu holen.
05:05
Ivan comes back and he says, "I want my cheese sandwich."
116
293000
4000
Ivan kommt zurück und sagt: "Ich will mein Käsebrot."
05:09
So which one do you think Ivan is going to take?
117
297000
3000
Welches, denkst du, wird Ivan sich nun also nehmen?
05:12
Child: I think he is going to take that one.
118
300000
2000
Kind: Ich denke, er wird das dort nehmen.
05:14
RS: Yeah, you think he's going to take that one? All right. Let's see.
119
302000
2000
R.S.: Ja, du meinst, er wird sich dieses nehmen. Gut, dann wollen wir mal sehen.
05:16
Oh yeah, you were right. He took that one.
120
304000
3000
Oh ja. Du hast recht. Er hat dieses genommen.
05:19
So that's a five-year-old who clearly understands
121
307000
2000
Das war also ein Fünfjähriger, der genau versteht,
05:21
that other people can have false beliefs
122
309000
2000
dass andere Menschen eine Fehlvorstellung haben können
05:23
and what the consequences are for their actions.
123
311000
2000
und was dies für ihre Handlungen zur Folge hat.
05:25
Now I'm going to show you a three-year-old
124
313000
3000
Ich werde Ihnen jetzt einen Dreijährigen zeigen,
05:28
who got the same puzzle.
125
316000
2000
dem die gleiche Aufgabe gestellt wurde.
05:30
RS: And Ivan says, "I want my cheese sandwich."
126
318000
2000
(Video:) Rebecca Saxe: Und Ivan sagt: "Ich will mein Käsebrot."
05:32
Which sandwich is he going to take?
127
320000
3000
Welches Sandwich wird er sich wohl nehmen?
05:35
Do you think he's going to take that one? Let's see what happens.
128
323000
2000
Du meinst also, er wird dieses nehmen? Lass uns mal sehen, was passiert.
05:37
Let's see what he does. Here comes Ivan.
129
325000
2000
Mal schauen, was er macht. Hier kommt Ivan.
05:39
And he says, "I want my cheese sandwich."
130
327000
3000
Und er sagt: "Ich will mein Käse-Sandwich."
05:42
And he takes this one.
131
330000
2000
Dann nimmt er sich dieses hier.
05:44
Uh-oh. Why did he take that one?
132
332000
3000
Oh-oh. Warum hat er denn dieses hier genommen?
05:47
Child: His was on the grass.
133
335000
4000
Kind: Seins lag im Gras.
05:51
So the three-year-old does two things differently.
134
339000
3000
Der Dreijährige macht also zwei Dinge anders:
05:54
First, he predicts Ivan will take the sandwich
135
342000
3000
Erstens schätzt er, dass Ivan das Brot nehmen wird,
05:57
that's really his.
136
345000
2000
das wirklich seines ist.
05:59
And second, when he sees Ivan taking the sandwich where he left his,
137
347000
4000
Und zweitens, als er beobachtet, dass Ivan das Brot von der Truhe nimmt
06:03
where we would say he's taking that one because he thinks it's his,
138
351000
3000
- wenn wir sagen würden, er tut dies, weil er es für sein Brot hält -
06:06
the three-year-old comes up with another explanation:
139
354000
3000
kommt der Dreijährige zu einer andere Erklärung:
06:09
He's not taking his own sandwich because he doesn't want it,
140
357000
2000
Er nimmt sein eigenes Brot deswegen nicht, weil er es nicht mehr möchte,
06:11
because now it's dirty, on the ground.
141
359000
2000
da es jetzt im Schmutz auf dem Boden liegt.
06:13
So that's why he's taking the other sandwich.
142
361000
2000
Deswegen also nimmt er das andere Sandwich.
06:15
Now of course, development doesn't end at five.
143
363000
4000
Nun, natürlich endet die Entwicklung nicht mit fünf.
06:19
And we can see the continuation of this process
144
367000
2000
Und wir können die Fortsetzung dieses Prozesses betrachten,
06:21
of learning to think about other people's thoughts
145
369000
2000
wie man lernt, die Gedanken seiner Mitmenschen nachzuvollziehen.
06:23
by upping the ante
146
371000
2000
Dazu erhöhen wir den Einsatz
06:25
and asking children now, not for an action prediction,
147
373000
3000
und fragen die Kinder nun nicht nach der voraussichtlichen Handlung,
06:28
but for a moral judgment.
148
376000
2000
sondern nach einer moralischen Beurteilung.
06:30
So first I'm going to show you the three-year-old again.
149
378000
2000
Als erstes möchte ich Ihnen noch einmal den Dreijährigen zeigen.
06:32
RS.: So is Ivan being mean and naughty for taking Joshua's sandwich?
150
380000
3000
(Video:) Rebecca Saxe: Ist Ivan nun also gemein und frech, weil er Joshuas Brot genommen hat?
06:35
Child: Yeah.
151
383000
1000
Kind: Ja, genau.
06:36
RS: Should Ivan get in trouble for taking Joshua's sandwich?
152
384000
3000
R.S.: Sollte Ivan deswegen nun Ärger bekommen?
06:39
Child: Yeah.
153
387000
2000
Kind: Ja.
06:41
So it's maybe not surprising he thinks it was mean of Ivan
154
389000
2000
Das ist wahrscheinlich nicht überraschend, da er Ivan für gemein hält,
06:43
to take Joshua's sandwich,
155
391000
2000
weil er Joshuas Sandwich genommen hat.
06:45
since he thinks Ivan only took Joshua's sandwich
156
393000
2000
Denn er nimmt an, Ivan habe Joshuas Brot nur genommen,
06:47
to avoid having to eat his own dirty sandwich.
157
395000
3000
um nicht sein eigenes verschmutztes Brot essen zu müssen.
06:50
But now I'm going to show you the five-year-old.
158
398000
2000
Aber jetzt werde ich Ihnen den Fünfjährigen zeigen.
06:52
Remember the five-year-old completely understood
159
400000
2000
Bedenken Sie, dass der Fünfjährige vollständig verstanden hatte,
06:54
why Ivan took Joshua's sandwich.
160
402000
2000
warum Ivan sich Joshuas Brot nahm.
06:56
RS: Was Ivan being mean and naughty
161
404000
2000
(Video:) Rebecca Saxe: War Ivan gemein und frech,
06:58
for taking Joshua's sandwich?
162
406000
2000
weil er Joshuas Sandwich genommen hat?
07:00
Child: Um, yeah.
163
408000
2000
Kind: Ähm, ja.
07:02
And so, it is not until age seven
164
410000
2000
Es dauert bis zu einem Alter von sieben Jahren
07:04
that we get what looks more like an adult response.
165
412000
3000
bis wir eine Antwort bekommen, die eher der eines Erwachsenen ähnelt.
07:07
RS: Should Ivan get in trouble for taking Joshua's sandwich?
166
415000
3000
(Video:) Rebecca Saxe: Sollte Ivan bestraft werden, weil er Joshuas Brot genommen hat?
07:10
Child: No, because the wind should get in trouble.
167
418000
2000
Kind: Nein, denn der Wind sollte den Ärger bekommen.
07:12
He says the wind should get in trouble
168
420000
3000
Er sagt, der Wind sollte Ärger bekommen,
07:15
for switching the sandwiches.
169
423000
2000
weil er die Brote vertauscht hat.
07:17
(Laughter)
170
425000
2000
(Gelächter.)
07:19
And now what we've started to do in my lab
171
427000
2000
Und nun haben wir in meinem Labor begonnen
07:21
is to put children into the brain scanner
172
429000
2000
die Kinder in einen Gehirn-Scanner zu legen,
07:23
and ask what's going on in their brain
173
431000
3000
um zu erforschen, was in ihrem Gehirn abläuft
07:26
as they develop this ability to think about other people's thoughts.
174
434000
3000
während sie die Fähigkeit entwickeln, über die Gedanken anderer Menschen nachzudenken.
07:29
So the first thing is that in children we see this same brain region, the Right TPJ,
175
437000
4000
Erstens, auch bei Kindern können wir sehen, dass das besagte Hirnareal RTPJ
07:33
being used while children are thinking about other people.
176
441000
3000
verwendet wird, wenn die Kinder über andere nachdenken.
07:36
But it's not quite like the adult brain.
177
444000
2000
Aber das ist nicht vergleichbar mit dem erwachsenen Gehirn.
07:38
So whereas in the adults, as I told you,
178
446000
2000
Während bei Erwachsenen - wie ich bereits sagte -
07:40
this brain region is almost completely specialized --
179
448000
3000
diese Hirnregion hoch spezialisiert ist
07:43
it does almost nothing else except for thinking about other people's thoughts --
180
451000
3000
- sie also fast nichts anderes tut, außer die Gedanken eines Gegenüber zu reflektieren -
07:46
in children it's much less so,
181
454000
2000
ist das bei Kindern viel weniger der Fall,
07:48
when they are age five to eight,
182
456000
2000
solange sie im Alter zwischen fünf und acht sind,
07:50
the age range of the children I just showed you.
183
458000
2000
dem Alter, das ich Ihnen gerade gezeigt habe,
07:52
And actually if we even look at eight to 11-year-olds,
184
460000
3000
Selbst wenn wir Acht- bis Elfjährige betrachten,
07:55
getting into early adolescence,
185
463000
2000
junge Heranwachsende also,
07:57
they still don't have quite an adult-like brain region.
186
465000
3000
dann ähnelt auch bei ihnen das Hirnareal noch nicht dem der Erwachsenen.
08:00
And so, what we can see is that over the course of childhood
187
468000
3000
Was wir daraus folgern können ist, dass während der Kindheit
08:03
and even into adolescence,
188
471000
2000
und bis in die frühe Jugend
08:05
both the cognitive system,
189
473000
2000
sowohl das kognitive System
08:07
our mind's ability to think about other minds,
190
475000
2000
- also unsere geistige Fähigkeit über das Bewusstsein anderer nachzudenken -
08:09
and the brain system that supports it
191
477000
2000
als auch das zuständige Hirnareal
08:11
are continuing, slowly, to develop.
192
479000
3000
langsam in ihrer Entwicklung fortschreiten.
08:14
But of course, as you're probably aware,
193
482000
2000
Aber natürlich - wie Sie wahrscheinlich bemerken -
08:16
even in adulthood,
194
484000
2000
unterscheiden sich selbst im Erwachsenenalter
08:18
people differ from one another in how good they are
195
486000
2000
die Menschen voneinander qualitativ
08:20
at thinking of other minds, how often they do it
196
488000
2000
in ihrem Nachdenken über andere, also wie häufig sie das tun,
08:22
and how accurately.
197
490000
2000
und wie richtig sie damit liegen.
08:24
And so what we wanted to know was, could differences among adults
198
492000
3000
Also wollten wir wissen, ob die Unterschiede zwischen Erwachsenen,
08:27
in how they think about other people's thoughts
199
495000
2000
wie sie über die Gedanken ihrer Mitmenschen nachdenken,
08:29
be explained in terms of differences in this brain region?
200
497000
3000
erklärt werden können durch Unterschiede in dieser Hirnregion.
08:32
So, the first thing that we did is we gave adults a version
201
500000
3000
Zunächst gaben wir den Erwachsenen daher eine Abwandlung
08:35
of the pirate problem that we gave to the kids.
202
503000
2000
der Piraten-Aufgabe, die wir den Kindern gestellt hatten.
08:37
And I'm going to give that to you now.
203
505000
2000
Und diese Version möchte ich jetzt auch Ihnen vorstellen:
08:39
So Grace and her friend are on a tour of a chemical factory,
204
507000
3000
Also, Grace und ihre Freundin sind auf einem Rundgang durch eine Chemiefabrik,
08:42
and they take a break for coffee.
205
510000
2000
als sie eine Kaffeepause machen.
08:44
And Grace's friend asks for some sugar in her coffee.
206
512000
3000
Graces Freundin fragt nach etwas Zucker für ihren Kaffee.
08:47
Grace goes to make the coffee
207
515000
3000
Grace geht los, um den Kaffee zu kochen
08:50
and finds by the coffee a pot
208
518000
2000
und sieht neben dem Kaffee eine Dose,
08:52
containing a white powder, which is sugar.
209
520000
3000
die einen weißen Puder enthält, der in der Tat Zucker ist.
08:55
But the powder is labeled "Deadly Poison,"
210
523000
3000
Aber die Aufschrift auf der Dose lautet: "Tödliches Gift".
08:58
so Grace thinks that the powder is a deadly poison.
211
526000
3000
Grace denkt also, es handle sich bei dem Puder um tödliches Gift.
09:01
And she puts it in her friend's coffee.
212
529000
2000
Und sie gibt es in den Kaffee ihrer Freundin.
09:03
And her friend drinks the coffee, and is fine.
213
531000
3000
Die Freundin trinkt den Kaffee - ihr passiert nichts.
09:06
How many people think it was morally permissible
214
534000
2000
Wie viele von Ihnen denken, es war moralisch in Ordnung,
09:08
for Grace to put the powder in the coffee?
215
536000
4000
dass Grace den Puder in den Kaffee gegeben hat?
09:12
Okay. Good. (Laughter)
216
540000
3000
OK. Gut. (Gelächter.)
09:15
So we ask people, how much should Grace be blamed
217
543000
3000
Also fragen wir die Versuchspersonen, wie sehr sich Grace schuldig gemacht hat
09:18
in this case, which we call a failed attempt to harm?
218
546000
2000
in diesem Fall, den wir "fehlgeschlagenen Versuch der Schädigung" nennen.
09:20
And we can compare that to another case,
219
548000
2000
Das Ergebnis vergleichen wir mit einem anderen Fall,
09:22
where everything in the real world is the same.
220
550000
2000
in dem in der objektiven Realität alles gleich bleibt.
09:24
The powder is still sugar, but what's different is what Grace thinks.
221
552000
3000
Der Puder ist weiterhin Zucker, aber was Grace denkt, ist anders:
09:27
Now she thinks the powder is sugar.
222
555000
3000
Jetzt hält sie den Puder für Zucker.
09:30
And perhaps unsurprisingly, if Grace thinks the powder is sugar
223
558000
3000
Und vielleicht ist es nicht überraschend: Wenn Grace den Puder für Zucker hält
09:33
and puts it in her friend's coffee,
224
561000
2000
und ihn in den Kaffee ihrer Freundin gibt,
09:35
people say she deserves no blame at all.
225
563000
2000
dann sagen die Probanden, sie habe sich überhaupt nicht schuldig gemacht.
09:37
Whereas if she thinks the powder was poison, even though it's really sugar,
226
565000
4000
Wenn sie aber denkt, der Puder sei Gift, auch wenn es tatsächlich Zucker ist,
09:41
now people say she deserves a lot of blame,
227
569000
3000
sagen die Probanden dagegen, sie sei in hohem Maße schuldig,
09:44
even though what happened in the real world was exactly the same.
228
572000
3000
obwohl das reale Geschehen ganz genau identisch ist.
09:47
And in fact, they say she deserves more blame
229
575000
2000
Und tatsächlich sagen sie, Grace trage größere Schuld
09:49
in this case, the failed attempt to harm,
230
577000
2000
in diesem Fall, dem fehlgeschlagenen Versuch der Schädigung,
09:51
than in another case,
231
579000
2000
als in einem dritten Szenario,
09:53
which we call an accident.
232
581000
2000
das wir den Unfall nennen.
09:55
Where Grace thought the powder was sugar,
233
583000
2000
Hier denkt Grace, der Puder sei Zucker,
09:57
because it was labeled "sugar" and by the coffee machine,
234
585000
2000
da er mit "Zucker" beschriftet ist und bei der Kaffeemaschine steht,
09:59
but actually the powder was poison.
235
587000
2000
aber tatsächlich ist der Puder ein Gift.
10:01
So even though when the powder was poison,
236
589000
3000
Also, selbst wenn der Puder wirklich ein Gift ist,
10:04
the friend drank the coffee and died,
237
592000
3000
die Freundin den Kaffee trinkt und daran stirbt,
10:07
people say Grace deserves less blame in that case,
238
595000
3000
sagen die Probanden, Grace sei in diesem Fall weniger schuldig,
10:10
when she innocently thought it was sugar,
239
598000
2000
insofern sie arglos dachte, es sei Zucker,
10:12
than in the other case, where she thought it was poison
240
600000
2000
als in dem anderen Fall, als sie dachte, es sei Gift,
10:14
and no harm occurred.
241
602000
3000
und kein Schaden eingetreten ist.
10:17
People, though, disagree a little bit
242
605000
2000
Allerdings sind die Probanden sich etwas uneinig darüber,
10:19
about exactly how much blame Grace should get
243
607000
2000
wie viel Schuld man Grace tatsächlich geben könne
10:21
in the accident case.
244
609000
2000
in diesem Unfall-Szenario.
10:23
Some people think she should deserve more blame,
245
611000
2000
Eingie denken, man sollte ihr mehr Schuld geben,
10:25
and other people less.
246
613000
2000
andere meinen weniger.
10:27
And what I'm going to show you is what happened when we look inside
247
615000
2000
Was ich ihnen nun zeigen werde ist, was passiert, wenn wir
10:29
the brains of people while they're making that judgment.
248
617000
2000
den Probanden ins Gehirn sehen, während sie ihr Urteil treffen.
10:31
So what I'm showing you, from left to right,
249
619000
2000
Ich zeige Ihnen hier, von links nach rechts,
10:33
is how much activity there was in this brain region,
250
621000
3000
die Höhe der Aktivität, die wir in dem Hirnareal gemessen haben
10:36
and from top to bottom, how much blame
251
624000
2000
und von oben nach unten, das Maße der Schuld,
10:38
people said that Grace deserved.
252
626000
2000
die die Probanden Grace zuschrieben.
10:40
And what you can see is, on the left
253
628000
2000
Was wir sehen können ist, dass links,
10:42
when there was very little activity in this brain region,
254
630000
2000
wenn die Hirnregion nur wenig aktiv war,
10:44
people paid little attention to her innocent belief
255
632000
3000
die Probanden Graces arglose Überzeugung nur wenig beachteten
10:47
and said she deserved a lot of blame for the accident.
256
635000
3000
und sagten, sie trage große Schuld an dem Unfall.
10:50
Whereas on the right, where there was a lot of activity,
257
638000
2000
Rechts dagegen, wo die Aktivität hoch war,
10:52
people paid a lot more attention to her innocent belief,
258
640000
3000
beachteten die Probanden viel stärker Graces Arglosigkeit
10:55
and said she deserved a lot less blame
259
643000
2000
und ihr wurde eine geringere Schuld zugeschrieben,
10:57
for causing the accident.
260
645000
2000
den Unfall verursacht zu haben.
10:59
So that's good, but of course
261
647000
2000
Das ist schon ziemlich gut, aber natürlich
11:01
what we'd rather is have a way to interfere
262
649000
2000
hätten wir noch lieber eine Möglichkeit,
11:03
with function in this brain region,
263
651000
2000
in die Funktionsweise dieses Hirnareals einzugreifen
11:05
and see if we could change people's moral judgment.
264
653000
3000
und zu sehen, ob wir das Moralurteil der Probanden verändern können.
11:08
And we do have such a tool.
265
656000
2000
Und wir haben tatsächlich ein entsprechendes Instrument.
11:10
It's called Trans-Cranial Magnetic Stimulation,
266
658000
2000
Es heißt "Transkranielle Magnetstimulation",
11:12
or TMS.
267
660000
2000
kurz: TMS.
11:14
This is a tool that lets us pass a magnetic pulse
268
662000
2000
Mit diesem Gerät können wir einen mangnetischen Impuls
11:16
through somebody's skull, into a small region of their brain,
269
664000
4000
durch den Schädel in eine begrenzte Region des Gehirns schicken,
11:20
and temporarily disorganize the function of the neurons in that region.
270
668000
4000
wodurch die Neuronenfunktion in dieser Region kurzzeitig desorganisiert wird.
11:24
So I'm going to show you a demo of this.
271
672000
2000
Ich werde Ihnen jetzt ein Demo dazu zeigen.
11:26
First, I'm going to show you that this is a magnetic pulse.
272
674000
3000
Zunächst werde ich Ihnen beweisen, dass es sich um ein Magentfeld handelt,
11:29
I'm going to show you what happens when you put a quarter on the machine.
273
677000
3000
indem ich Ihnen zeige, was passiert, wenn man eine Vierteldollar-Münze auf das Gerät legt.
11:32
When you hear clicks, we're turning the machine on.
274
680000
4000
Wenn Sie ein Klicken hören, schalten wir das Gerät ein.
11:42
So now I'm going to apply that same pulse to my brain,
275
690000
3000
Jetzt werde ich diesen Magnetimpuls auf mein Gehirn anwenden,
11:45
to the part of my brain that controls my hand.
276
693000
2000
und zwar in dem Bereich, der meine Hand steuert.
11:47
So there is no physical force, just a magnetic pulse.
277
695000
3000
Es wirkt also keine physikalische Kraft, sondern nur das Magentfeld.
11:54
Woman (Video): Ready, Rebecca? RS: Yes.
278
702000
2000
(Video:) Frau: Bereit? Rebecca Saxe: Ja.
11:57
Okay, so it causes a small involuntary contraction in my hand
279
705000
3000
OK, also es wird unwillentlich eine kleine Kontraktion meiner Hand hervorgerufen,
12:00
by putting a magnetic pulse in my brain.
280
708000
3000
nachdem der Impuls in mein Gehirn gedrungen ist.
12:03
And we can use that same pulse,
281
711000
2000
Und den gleichen Impuls können wir verwenden,
12:05
now applied to the RTPJ,
282
713000
2000
jetzt angewandt auf das RTPJ,
12:07
to ask if we can change people's moral judgments.
283
715000
3000
um zu erforschen, ob wir das Moralurteil von Probanden beeinflussen können.
12:10
So these are the judgments I showed you before, people's normal moral judgments.
284
718000
2000
Dies sind nochmal die normalen Moralurteile der Probanden, die ich Ihnen zuvor gezeigt hatte
12:12
And then we can apply TMS to the RTPJ
285
720000
3000
Jetzt wenden wir TMS auf das RTPJ an
12:15
and ask how people's judgments change.
286
723000
2000
um zu sehen, wie sich die Urteile der Probanden verändern.
12:17
And the first thing is, people can still do this task overall.
287
725000
4000
Zunächst einmal können die Leute diese Aufgabe weiterhin leisten.
12:21
So their judgments of the case when everything was fine
288
729000
2000
Ihre Beurteilung des Szenarios, in dem alles in Ordnung war,
12:23
remain the same. They say she deserves no blame.
289
731000
3000
bleibt gleich: Sie halten Grace für unschuldig.
12:26
But in the case of a failed attempt to harm,
290
734000
4000
Aber im Fall des fehlgeschlagenen Versuchs der Schädigung,
12:30
where Grace thought that it was poison, although it was really sugar,
291
738000
3000
als Grace dachte, der Zucker sei ein Gift,
12:33
people now say it was more okay, she deserves less blame
292
741000
3000
halten die Probanden ihr Verhalten jetzt eher für OK,
12:36
for putting the powder in the coffee.
293
744000
3000
sie verdiene weniger Schuld dafür, dass sie den Puder in den Kaffee gab.
12:39
And in the case of the accident, where she thought that it was sugar,
294
747000
2000
Und im Unfall-Szenario, als sie dachte es sei Zucker,
12:41
but it was really poison and so she caused a death,
295
749000
3000
obwohl es tatsächlich Gift war und sie den Tod verschuldet hat,
12:44
people say that it was less okay, she deserves more blame.
296
752000
6000
sagen die Probanden, dieses Verhalten sei weniger OK, sie trage eine größe Schuld.
12:50
So what I've told you today is that
297
758000
2000
Was ich Ihnen heute vorgetragen habe ist,
12:52
people come, actually, especially well equipped
298
760000
4000
dass Menschen - eigentlich - besonders gut gerüstet sind,
12:56
to think about other people's thoughts.
299
764000
2000
um über die Gedanken ihrer Mitmenschen nachzudenken.
12:58
We have a special brain system
300
766000
2000
Wir alle haben ein spezielles Hirnsystem,
13:00
that lets us think about what other people are thinking.
301
768000
3000
das es uns ermöglicht, das Denken anderer Menschen zu reflektieren.
13:03
This system takes a long time to develop,
302
771000
2000
Die vollständige Entwicklung dieses Systems benötigt eine lange Zeit,
13:05
slowly throughout the course of childhood and into early adolescence.
303
773000
3000
und vollzieht sich langsam während der Kindheit und frühen Jugend.
13:08
And even in adulthood, differences in this brain region
304
776000
3000
Und selbst im Erwachsenenalter können Unterschiede in dieser Region
13:11
can explain differences among adults
305
779000
2000
zur Erklärung interindividueller Unterschiede
13:13
in how we think about and judge other people.
306
781000
3000
des Nachdenkens und Urteilens über andere Menschen beitragen.
13:16
But I want to give the last word back to the novelists,
307
784000
3000
Die letzten Worte möchte ich aber wieder den Schriftstellern überlassen.
13:19
and to Philip Roth, who ended by saying,
308
787000
3000
Nämlich Philip Roth, dessen Zitat wie folgt endet:
13:22
"The fact remains that getting people right
309
790000
2000
"Der Fakt bleibt: Die Menschen recht zu verstehen
13:24
is not what living is all about anyway.
310
792000
2000
ist ohnehin nicht das, worum es im Leben geht.
13:26
It's getting them wrong that is living.
311
794000
2000
Sie falsch zu verstehen, das ist Leben.
13:28
Getting them wrong and wrong and wrong,
312
796000
3000
Sie falsch, und falsch, und falsch zu verstehen,
13:31
and then on careful reconsideration,
313
799000
2000
um sie dann, nach sorgfältigem Nachdenken,
13:33
getting them wrong again."
314
801000
2000
wiederum zu missverstehen."
13:35
Thank you.
315
803000
2000
Ich danke Ihnen.
13:37
(Applause)
316
805000
10000
(Applaus.)
13:47
Chris Anderson: So, I have a question. When you start talking about using
317
815000
2000
Chris Anderson: Als Sie anfingen darüber zu sprechen,
13:49
magnetic pulses to change people's moral judgments,
318
817000
3000
mit magnetischen Impulsen das moralische Urteil von Menschen zu verändern
13:52
that sounds alarming.
319
820000
3000
- das klingt alarmierend!
13:55
(Laughter)
320
823000
1000
(Gelächter.)
13:56
Please tell me that you're not taking phone calls from the Pentagon, say.
321
824000
4000
Bitte sagen Sie mir, dass Sie nicht rangehen, wenn, sagen wir mal, das Pentagon deswegen anruft.
14:00
RS: I'm not.
322
828000
2000
Rebecca Saxe: Nein, tue ich nicht.
14:02
I mean, they're calling, but I'm not taking the call.
323
830000
3000
Was ich damit sagen will: Sie rufen an, aber ich gehe nicht ran.
14:05
(Laughter)
324
833000
1000
(Gelächter.)
14:06
CA: They really are calling?
325
834000
2000
C.A.: Die rufen Sie also wirklich an?
14:08
So then seriously,
326
836000
3000
Dann mal im Ernst,
14:11
you must lie awake at night sometimes
327
839000
3000
Sie müssen nachts ja manchmal wach liegen
14:14
wondering where this work leads.
328
842000
2000
und sich fragen, wohin diese Arbeit führt.
14:16
I mean, you're clearly an incredible human being,
329
844000
2000
Ich meine, Sie sind offensichtlich eine unglaubliche Frau.
14:18
but someone could take this knowledge
330
846000
3000
Aber jemand könnte dieses Wissen verwenden
14:21
and in some future
331
849000
2000
und damit in einer zukünftigen
14:23
not-torture chamber,
332
851000
2000
- nun ja - Folterkammer Dinge anstellen,
14:25
do acts that people here might be worried about.
333
853000
3000
über die die Leute hier sicher besorgt wären.
14:28
RS: Yeah, we worry about this.
334
856000
2000
R.S.: Ja, auch wir sind darüber besorgt.
14:30
So, there's a couple of things to say about TMS.
335
858000
3000
Also, zu TMS muss man noch ein paar Worte sagen.
14:33
One is that you can't be TMSed without knowing it.
336
861000
2000
Zum einen kann man es nicht anwenden, ohne dass der Betroffene davon weiß.
14:35
So it's not a surreptitious technology.
337
863000
3000
Es ist also keine heimlich wirkende Technologie.
14:38
It's quite hard, actually, to get those very small changes.
338
866000
3000
Außerdem ist es ziemlich schwierig, allein diese kleinen Veränderungen hervorzurufen.
14:41
The changes I showed you are impressive to me
339
869000
3000
Die Veränderungen, die ich Ihnen gezeigt habe, sind für mich schon sehr beeindruckend,
14:44
because of what they tell us about the function of the brain,
340
872000
2000
weil sie uns etwas über die Funktionsweise des Gehirns verraten.
14:46
but they're small on the scale
341
874000
2000
Aber sie sind sehr klein auf der Skala
14:48
of the moral judgments that we actually make.
342
876000
2000
der Moralurteile, die wir tatsächlich und alltäglich treffen.
14:50
And what we changed was not people's
343
878000
2000
Und was wir da verändert haben, war außerdem nicht
14:52
moral judgments when they're deciding what to do,
344
880000
3000
das Moralverständnis, als die Probanden entscheiden, was sie tun wollen,
14:55
when they're making action choices.
345
883000
2000
während sie also Handlungsentscheidungen treffen.
14:57
We changed their ability to judge other people's actions.
346
885000
3000
Stattdessen haben wir ihre Fähigkeit, die Handlungen anderer zu beurteilen verändert.
15:00
And so, I think of what I'm doing not so much as
347
888000
2000
Daher stelle ich mir meine Arbeit nicht als
15:02
studying the defendant in a criminal trial,
348
890000
2000
das Studium eines Angeklagten im Strafprozess vor,
15:04
but studying the jury.
349
892000
2000
sondern eher als das Studium der Geschworenenjury.
15:06
CA: Is your work going to lead to any recommendations
350
894000
3000
C.A.: Wird Ihre Forschung zu Vorschlägen
15:09
in education, to perhaps bring up
351
897000
3000
im Bildungsbereich führen, vielleicht zur Erziehung
15:12
a generation of kids able to make fairer moral judgments?
352
900000
5000
einer Generation von Kindern, die gerechtere moralische Entscheidungen treffen kann?
15:17
RS: That's one of the idealistic hopes.
353
905000
3000
R.S.: Das ist eine der idealistischen Hoffnungen.
15:20
The whole research program here of studying
354
908000
4000
Dieses gesamte Forschungsprogramm,
15:24
the distinctive parts of the human brain is brand new.
355
912000
4000
die unterschiedlichen Hirnareale zu untersuchen, ist noch sehr neu.
15:28
Until recently, what we knew about the brain
356
916000
2000
Bis vor kurzem wussten wir über unser Gehirn
15:30
were the things that any other animal's brain could do too,
357
918000
3000
nur Dinge, zu denen auch die Gehirne von Tieren fähig sind.
15:33
so we could study it in animal models.
358
921000
2000
Wir konnten es also anhand des tierischen Modells untersuchen.
15:35
We knew how brains see, and how they control the body
359
923000
2000
Wir wussten, wie das Gehirn sieht, wie es den Körper steuert,
15:37
and how they hear and sense.
360
925000
2000
wie es hört und sinnlich wahrnimmt.
15:39
And the whole project of understanding
361
927000
3000
Aber das gesamte Projekt: Zu verstehen,
15:42
how brains do the uniquely human things --
362
930000
2000
wie das Gehirn die allein menschlichen Leistungen vollbringt
15:44
learn language and abstract concepts,
363
932000
3000
- Sprachen oder abstrakte Konzepte erlernen,
15:47
and thinking about other people's thoughts -- that's brand new.
364
935000
2000
über die Gedanken anderer Menschen zu reflektieren - das ist brandneu.
15:49
And we don't know yet what the implications will be
365
937000
2000
Und wir wissen noch nicht, was die Implikationen
15:51
of understanding it.
366
939000
2000
dieses Verständnisses sein werden.
15:53
CA: So I've got one last question. There is this thing called
367
941000
2000
C.A.: Ich habe noch eine letzte Frage.
15:55
the hard problem of consciousness,
368
943000
2000
Da ist also diese harte Nuss, das Problem des Bewusstseins,
15:57
that puzzles a lot of people.
369
945000
2000
das so viele Leute vor ein Rätsel stellt.
15:59
The notion that you can understand
370
947000
3000
Der Gedanke, dass man vielleicht verstehen kann,
16:02
why a brain works, perhaps.
371
950000
2000
warum ein Gehirn funktioniert.
16:04
But why does anyone have to feel anything?
372
952000
3000
Aber warum muss man überhaupt etwas fühlen?
16:07
Why does it seem to require these beings who sense things
373
955000
3000
Warum scheint es für uns Menschen notwendig zu sein,
16:10
for us to operate?
374
958000
2000
zu empfinden, damit wir funktionieren?
16:12
You're a brilliant young neuroscientist.
375
960000
3000
Sie sind eine brillante junge Neurowissenschaftlerin.
16:15
I mean, what chances do you think there are
376
963000
2000
Worauf ich hinaus will: Welche Chance sehen Sie,
16:17
that at some time in your career,
377
965000
2000
dass während Ihrer weiteren Karriere
16:19
someone, you or someone else,
378
967000
2000
jemand - Sie oder ein anderer -
16:21
is going to come up with some paradigm shift
379
969000
2000
einen Paradigmenwechsel auslösen wird
16:23
in understanding what seems an impossible problem?
380
971000
4000
in dieser Frage, die jetzt noch ein unlösbares Problem darstellt.
16:27
RS: I hope they do. And I think they probably won't.
381
975000
4000
R.S.: I hoffe, es gelingt jemandem. Aber ich denke, dass es ihnen wahrscheinlich nicht gelingen wird.
16:31
CA: Why?
382
979000
3000
C.A.: Warum?
16:34
RS: It's not called the hard problem of consciousness for nothing.
383
982000
3000
R.S.: Das Problem wird sicher nicht umsonst als harte Nuss genannt.
16:37
(Laughter)
384
985000
2000
(Gelächter.)
16:39
CA: That's a great answer. Rebecca Saxe, thank you very much. That was fantastic.
385
987000
3000
Das ist eine großartige Antwort. Rebecca Saxe, vielen Dank. Das war fantastisch.
16:42
(Applause)
386
990000
4000
(Applaus.)
ABOUT THE SPEAKER
Rebecca Saxe - Cognitive neuroscientistRebecca Saxe studies how we think about other people's thoughts. At the Saxelab at MIT, she uses fMRI to identify what happens in our brains when we consider the motives, passions and beliefs of others.
Why you should listen
While still a graduate student, Rebecca Saxe made a breakthrough discovery: There's a specific region in our brain that becomes active when we contemplate the workings of other minds. Now, at MIT's Saxelab, she and her team have been further exploring her grad-school finding, exploring how it may help us understand conditions such as autism.
As Saxe delves into the complexities of social cognition, this young scientist is working toward revealing the enigma of human minds interacting.
Rebecca Saxe | Speaker | TED.com