TED2005
Charles Fleischer: All things are Moleeds
Charles Fleischer insistiert: Alle Dinge sind Moleeds
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In einem legendären Vortrag präsentiert Comedian Charles Fleischer eine urkomische Satire zu einem altehrwürdigen TED-Thema: die Karte. Geometrie, Zahlen, Diagramme und Briefmarkenkunst spielen auch eine Rolle (irgendwie), während er eine einzigartige Theorie von Allem entwirft - die Theorie der "Moleeds".
Charles Fleischer - Comedian, voice artist
Best known as the voice of Roger Rabbit, Charles Fleischer's multi-decade career includes work on stage and on screen, and an online emporium of unusual observations called MonkeyDog. Full bio
Best known as the voice of Roger Rabbit, Charles Fleischer's multi-decade career includes work on stage and on screen, and an online emporium of unusual observations called MonkeyDog. Full bio
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00:15
I am going to be talking about secrets.
0
0
3000
Ich werde über Geheimnisse sprechen.
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Obviously the best way to divulge a secret
1
3000
2000
Natürlich ist der beste Weg, ein Geheimnis zu verbreiten,
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is to tell someone to not say anything about it.
2
5000
3000
jemandem zu sagen, nicht darüber zu sprechen.
00:23
(Laughter)
3
8000
2000
(Lachen)
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Secrets. I'm using PowerPoint this year
4
10000
2000
Geheimnisse. Ich benutze dieses Jahr PowerPoint,
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just because, you know, I'm into the TED thing.
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12000
3000
nur weil, wissen Sie, ich steh' auf TED.
00:30
(Laughter)
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1000
(Lachen)
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And when you use these things you don't have to go like that.
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16000
2000
Und wenn Sie diese Dinger benutzen, dann brauchen Sie nicht soooo machen.
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You just press it.
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18000
2000
Sie drücken einfach.
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(Laughter)
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20000
4000
(Lachen)
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Oh, man. Um, yes.
10
24000
3000
Oh man, um, ja!
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(Laughter)
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27000
2000
(Lachen)
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Yes. I'm sure! Just change it!
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2000
Ja, ich bin sicher! Änder' es einfach!
00:46
(Laughter)
13
31000
5000
(Lachen)
00:51
Is Bill Gates here?
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36000
3000
Ist Bill Gates hier?
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Change it! Come on! What?
15
39000
2000
Änder' es! Los! Was?
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(Laughter)
16
41000
1000
(Lachen)
00:57
Ah! Okay.
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42000
2000
Ah! Okay.
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That's not my slides, but it's okay.
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44000
2000
Das ist nicht meine Präsentation, aber das ist okay.
01:01
(Laughter)
19
46000
3000
(Lachen)
01:04
As you can see, these are all maps.
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49000
3000
Wie Sie sehen können, das sind alles Karten.
01:07
And maps are important devices for transferring information,
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52000
4000
Und Karten sind wichtige Mittel, um Informationen zu übermitteln,
01:11
especially if you have human cognitive ability.
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56000
4000
besonders wenn Sie über menschliche kognitive Fähigkeiten verfügen.
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We can see that all formulas are really maps.
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60000
4000
Wir sehen, dass alle Formeln eigentlich Karten sind.
01:19
Now, as humans, we make maps of places
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64000
2000
Nun, als Menschen erstellen wir Karten von Orten,
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that we seldom even go,
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66000
2000
an die wir selten reisen.
01:23
which seems a little wasteful of time.
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68000
2000
Was ein bisschen wie Zeitverschwendung wirkt.
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This, of course, is a map of the moon.
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70000
4000
Dies ist natürlich eine Karte vom Mond.
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There're some very delightful names.
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74000
2000
Da gibt es ein paar sehr köstliche Namen.
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Tranquilacalitis, [unclear]. My favorite is Frigoris.
29
76000
3000
Tranquilacalitis ...... Mein Favorit ist Frigoris.
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What are these people thinking? Frigoris?
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79000
3000
Was denken sich diese Leute dabei? Frigoris?
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What the Frigoris you doing? Names are important.
31
82000
2000
Was zum Frigoris machen Sie? Namen sind wichtig.
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Frigoris? This is the Moon. People could live there one day.
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84000
3000
Frigoris? Das ist der Mond. Menschen könnten da eines Tages leben.
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I'll meet you at Frigoris. No. I don't think so.
33
87000
2000
Ich treff dich am Frigoris. Nein, ich glaub nicht.
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(Laughter)
34
89000
3000
(Lachen)
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There we see Mars, again with various names.
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92000
2000
Hier sehen wir den Mars, wieder mit den unterschiedlichsten Namen.
01:49
And this is all done, by the way,
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94000
2000
Und all das ist übrigens die Arbeit von
01:51
by the International Astronomical Union.
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96000
2000
der International Astronomical Union.
01:53
This is an actual group of people
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98000
3000
Das ist eine Gruppe von Menschen,
01:56
that sit around naming planetary objects.
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101000
3000
die herumsitzt und Himmelskörper benennt.
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This is from their actual book.
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104000
4000
Dies ist aus ihrem Buch.
02:03
These are some of the names that they have chosen, ladies and gentlemen.
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108000
3000
Dies sind ein paar Namen, die sie ausgewählt haben, meine Damen und Herren.
02:06
I'll go through a little of them. Bolotnitsa.
42
111000
3000
Ich werde ein paar durchgehen. Bolotnitsa.
02:09
That, of course, is the Slavic swamp mermaid.
43
114000
3000
Das ist - natürlich - die slawische Moor-Nixe.
02:12
(Laughter)
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117000
1000
(Lachen)
02:13
Now I think the whole concept of a mermaid
45
118000
2000
Nun denk ich, das ganze Nixen-Konzept
02:15
doesn't really blend into the swamp feel.
46
120000
3000
passt nicht wirklich zum Moor-Gefühl.
02:18
(Laughter)
47
123000
1000
(Lachen)
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"Oh look! Mermaid come out of swamp. Oh boy!
48
124000
3000
"Oh schau! Die Nixe kommt aus dem Moor. Alter Schwede!
02:22
It's time for Bolotnitsa!"
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127000
2000
"Hier kommt Bolotnitsa!"
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(Laughter)
50
129000
3000
(Lachen)
02:27
Djabran Fluctus.
51
132000
2000
Djabran Fluctus.
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If that don't flow off the tongue, what does?
52
134000
3000
Wenn das nicht leicht über die Lippen geht, was dann?
02:32
(Laughter)
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137000
2000
(Lachen)
02:34
I mean kids are studying this stuff
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2000
Ich meine, Kinder lernen dieses Zeugs
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and they've got the word "fluctus" up there. That's wrong.
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141000
2000
und sie haben das Wort "Fluctus" da stehen. Das ist falsch.
02:38
(Laughter)
56
143000
1000
(Lachen)
02:39
One dyslexic kid and he could be ruining his life.
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144000
3000
Ein legasthenisches Kind, und es könnte für sein Leben ruiniert sein.
02:42
(Laughter)
58
147000
2000
(Lachen)
02:44
"It fluctus up, Mama."
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149000
3000
"Es fluktuiert hoch, Mama."
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Hikuleo Fluctus.
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152000
2000
Hikuleo Fluctus.
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That's a little more flowing. Hikuleo
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154000
2000
Das ist ein bisschen geschmeidiger. Hikuleo.
02:51
sounds like a kind of a Leonardo DiCaprio
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156000
4000
Hört sich an wie so ein Leonardo di Caprio
02:55
17 syllable thing.
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160000
2000
17-Silben-Ding.
02:57
And that's the Tonga underworld.
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162000
2000
Und das ist die Tonga Unterwelt.
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And one of my favorites is the Itoki Fluctus,
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164000
2000
Und eine meiner Favoritinnen ist Itoki Fluctus,
03:01
who is the Nicaraguan goddess of insects, stars, and planets.
66
166000
4000
die nicaraguanische Göttin der Insekten, Sterne und Planeten.
03:05
Now, if you're a goddess of stars and planets
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170000
3000
Nun, wenn Sie eine Göttin der Sterne und Planeten wären,
03:08
wouldn't you relegate insects to somebody else?
68
173000
3000
würden Sie dann nicht die Insekten jemandem anderen zuschieben?
03:11
(Laughter)
69
176000
1000
(Lachen)
03:12
"No, no, really, I'm so busy with the stars.
70
177000
2000
"Nein, nein, wirklich, ich bin so busy mit den Sternen.
03:14
Would you mind taking the insects? Thank you darling.
71
179000
3000
Bist du so lieb und nimmst die Insekten? Danke, mein Schatz!
03:17
Oh take the spiders too. I know they're not insects, but I don't care.
72
182000
3000
Oh, nimm die Spinnen auch. Ich weiß, das sind keine Insekten, aber das ist mir Wurst.
03:20
Monkeys, chimps, just get rid of the hairy creatures."
73
185000
3000
Affen, Schimpansen, einfach die ganzen haarigen Kreaturen loswerden."
03:23
(Laughter)
74
188000
2000
(Lachen)
03:25
Now, we're going to be going to Mars one day. And when we do,
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190000
3000
Also, wir werden eines Tages zum Mars fliegen, und wenn wir das tun,
03:28
it's going to be unfair for the people that are living there
76
193000
2000
wird das unfair sein gegenüber den Leuten, die da leben,
03:30
to have to live with these ridiculous names.
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195000
2000
mit solch lächerlichen Namen leben zu müssen.
03:32
So, you'll be on Mars, and you're at
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197000
2000
Also, Sie sind auf dem Mars, und Sie sind in
03:34
Hellespointica Depressio
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199000
3000
Hellespointica Depressio,
03:37
which has got to be a really "up" place.
80
202000
2000
was ein wirklich gutgelaunter Ort sein muss.
03:39
(Laughter)
81
204000
2000
(Lachen)
03:41
Yeah, I'm at the Depressio, and I want to get over to Amazonis
82
206000
3000
Yeah, ich bin in Depressio, und will rüber nach Amazonis
03:44
so I plug it into the Mars map,
83
209000
2000
also ruf ich die Mars-Karte auf
03:46
and click the button and there's my directions.
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211000
2000
und klick den Knopf und da ist meine Route.
03:48
I go to Chrysokeras.
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213000
2000
Ich fahre nach Chrysokeras.
03:50
(Laughter) Left to the Thymiamata.
86
215000
3000
(Lachen) Links nach Thymiamata.
03:53
Then to Niliacus Lacus,
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218000
2000
Dann nach Niliacus Lacus,
03:55
which is not a bad name.
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220000
2000
was kein schlechter Name ist.
03:57
Niliacus Lacus, try to get the practice, slick-a-tick-a-bacus.
89
222000
3000
Niliacus Lacus, versuchen Sies zu üben, slick-a-tick-a-bacus.
04:00
That's a cool name. I will say that.
90
225000
2000
Das ist ein cooler Name, muss ich zugeben.
04:02
So, I hold back a little of my venom
91
227000
2000
Also, ich spritz ein bisschen weniger Gift
04:04
for these astronomical misnomers.
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229000
2000
wegen dieser astronomischen Fehlbezeichnungen.
04:06
And then of course Arnon to Thoth.
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231000
2000
Und dann ist da natürlich Arnon nach Thoth.
04:08
And of course there will be advertisements.
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233000
2000
Und natürlich wird es Werbeanzeigen geben.
04:10
This is from their rule book, the International Astronomical Union.
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235000
3000
Hier ist etwas aus ihrem Regelwerk, die International Astronomical Union.
04:13
And you know they're international because
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238000
1000
Und Sie sehen, dass die international sind,
04:14
they put it "en Francais" as well.
97
239000
3000
denn sie habens auch "en francais".
04:17
L'Union Astronomique Internationale,
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242000
2000
L'Union Astronomique International,
04:19
for those of you who don't speak French.
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244000
2000
für die unter Ihnen, die kein Französisch sprechen.
04:21
I thought I'd translate for you.
100
246000
2000
Ich dachte, ich sollte für Sie übersetzen.
04:23
From the rulebook: Nomenclature is a tool.
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248000
2000
Aus dem Regelwerk: Nomenklatur ist ein Werkzeug.
04:25
The first consideration, make it clear, simple and unambiguous.
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250000
4000
Die erste Überlegung: Formulieren Sie deutlich, einfach und eindeutig.
04:29
And I think that Djabran Fluctus,
103
254000
2000
Und ich denke, dass Djabran Fluctus,
04:31
that fits that mode.
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256000
2000
dieser Vorgabe entspricht.
04:33
(Laughter)
105
258000
2000
(Lachen)
04:35
That's simple, the goddess of goats, very simple.
106
260000
2000
Das ist einfach, die Göttin der Ziegen, sehr einfach.
04:37
Djabran Fluctus.
107
262000
2000
Djabran Fluctus.
04:39
"Now, Frank is this clear to you, Djabran Fluctus?"
108
264000
2000
"Also, Frank, ist das verständlich für dich, Djabran Fluctus?"
04:41
"Yeah, that's the goat goddess right? The Abacazanian?
109
266000
4000
"Yeah, das ist die Ziegengöttin, richtig? Die Abakasanische?
04:45
(Laughter)
110
270000
1000
(Lachen)
04:46
It's clear to me."
111
271000
2000
"Für mich ists deutlich"
04:48
"Listen, I'm going back to the swamp mermaid. Can you call me in a little while?"
112
273000
3000
"Hör zu, ich geh zurück zur Moor-Nixe. Kannst du mich später nochmal anrufen?
04:51
(Laughter)
113
276000
2000
(Lachen)
04:53
Also, from the actual document
114
278000
2000
Zusätzlich habe ich aus dem tatsächlichen Dokument
04:55
I highlighted a part I thought may be of interest.
115
280000
2000
einen Teil hervorgehoben, der von Interesse sein könnte.
04:57
Anyone can suggest changing a name.
116
282000
3000
Jeder kann eine Namensänderung vorschlagen.
05:00
So, I look to you, fellow member of the Earth community.
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285000
4000
Deswegen wende ich mich an Sie, Mitglieder der menschlichen Gemeinschaft.
05:04
We've got to change this stuff up fast.
118
289000
3000
Wir müssen das Zeug dringend ändern.
05:07
So, these are actual names of people that work there.
119
292000
3000
Also, das sind Namen von Leuten, die dort arbeiten.
05:10
I did some more investigation.
120
295000
2000
Ich hab noch mehr Untersuchungen angestellt.
05:12
These are more people working for this group.
121
297000
3000
Das sind noch mehr Leute, die für diese Gruppe arbeiten.
05:15
And, as you can see, they don't use their first names.
122
300000
4000
Und, wie Sie sehen können, die zeigen ihre Vornamen nicht.
05:19
(Laughter)
123
304000
1000
(Lachen)
05:20
These are people naming planets, and they won't use their first names.
124
305000
3000
Das sind Leute, die Planeten benennen, und die wollen ihre Vornamen nicht zeigen.
05:23
Something is askew here.
125
308000
2000
Irgendwas ist faul hier.
05:25
(Laughter)
126
310000
1000
(Lachen)
05:26
Is it because his name is really Jupiter Blunck?
127
311000
3000
Ists, weil sein Name in Wirklichkeit Jupiter Blunck ist?
05:29
(Laughter)
128
314000
2000
(Lachen)
05:31
Is that Ganymede Andromeda Burba?
129
316000
2000
Ist das Ganymede Andromeda Burba?
05:33
(Laughter)
130
318000
1000
(Lachen)
05:34
Is that Mars Ya Marov?
131
319000
2000
Ist das Mars Ya Marov?
05:36
I don't know. But it's investigative material, no doubt.
132
321000
3000
Keine Ahnung. Aber das ist ohne Zweifel Enthüllungs-Material.
05:39
There are some mapping people who do use their names.
133
324000
4000
Da gibts ein paar Kartographie-Typen, die enthüllen ihre Namen.
05:43
Witness please, Eugene Shoemaker,
134
328000
2000
Sehen Sie selbst, Eugene Shoemaker,
05:45
who, diligently, from a young boy
135
330000
2000
der, ganz emsig, als kleiner Junge
05:47
decided he wanted to make maps of celestial bodies.
136
332000
3000
entschied, Karten von Himmelskörpern erstellen zu wollen.
05:50
Must have been a very interesting day in the Shoemaker house.
137
335000
2000
Das muss ein interessanter Tag im Hause Shoemaker gewesen sein.
05:52
"Mom, I want to make maps."
138
337000
2000
"Mama, ich will Karten erstellen."
05:54
"That's wonderful Eugene. You could make maps of Toronto."
139
339000
3000
"Das ist wunderbar Eugene. Du könntest Karten von Toronto erstellen."
05:57
"No, I want to make maps of planets."
140
342000
2000
"Nein, ich will Karten von Planeten erstellen."
05:59
"Yeah, go to your room."
141
344000
2000
"Alles klar, geh auf dein Zimmer."
06:01
(Laughter)
142
346000
3000
(Lachen)
06:04
Martians, Venusians, Jovians.
143
349000
2000
Marsianer, Venusianer, Jovianer.
06:06
We have names for places where people don't exist.
144
351000
5000
Wir haben Namen für Orte, wo es gar keine Leute gibt.
06:11
That seems a little silly to me.
145
356000
2000
Das erscheint mir ein bisschen albern.
06:13
There are no Jovians.
146
358000
2000
Es gibt keine Jovianer.
06:15
Getting back to my premise, I used stamps, by the way,
147
360000
2000
Zurück zu meiner Prämisse - ich benutze übrigens Briefmarken,
06:17
because you don't have to pay anybody for the rights.
148
362000
2000
weil man dann niemandem etwas für die Rechte zahlen muss.
06:19
(Laughter)
149
364000
2000
(Lachen)
06:21
(Applause)
150
366000
1000
(Applaus)
06:22
There is obviously Einstein, Niels Bohr,
151
367000
2000
Hier ist natürlich Einstein, Niels Bohr,
06:24
de Fermat's last theorem, and I'm not sure whether that's James Coburn
152
369000
3000
Der Große Fermatsche Satz, und, ich bin nicht sicher, ob das James Coburn
06:27
or Richard Harris.
153
372000
2000
oder Richard Harris ist.
06:29
(Laughter)
154
374000
2000
(Lachen)
06:31
It's definitely one of the two. I'm not really clear which one.
155
376000
2000
Es ist auf jeden Fall einer der beiden. Ich bin nur nicht sicher welcher.
06:33
But obviously the point is that numbers are maps.
156
378000
2000
Aber der Punkt ist natürlich, Zahlen sind Karten.
06:35
And within numbers, is there an underlying secret to the universe?
157
380000
4000
Und innerhalb der Menge von Zahlen, gibt es da ein zugrunde liegendes Geheimnis über das Universum?
06:39
That is the premise of this particular presentation.
158
384000
3000
Das ist die Prämisse dieser speziellen Präsentation.
06:42
By the way, that's a natural picture of Saturn,
159
387000
3000
Übrigens, dies ist ein naturgetreues Foto vom Saturn,
06:45
no adjustments. I mean that's just beautiful.
160
390000
3000
keine Korrekturen. Ich meine, das ist einfach wunderschön.
06:48
So beautiful that I will even give up a laugh
161
393000
2000
So schön, dass ich sogar auf einen Lacher verzichte,
06:50
to explain my love of this particular planet,
162
395000
4000
um meine Liebe zu diesem speziellen Planeten auszudrücken,
06:54
and the day Saturday, named after it, wonderfully.
163
399000
3000
und der Tag "Saturday", nach ihm benannt, wunderbar.
06:57
So, formulas relate number to form.
164
402000
2000
Also, Formeln machen aus Zahlen Formen.
06:59
That's Euler, his formula
165
404000
3000
Das ist Euler - sein Satz
07:02
was one of the inspirations that lead to the beginning of string theory
166
407000
3000
war eine der Voraussetzungen, die die String-Theorie begründete,
07:05
which is kind of cool, not that funny, but it is cool.
167
410000
2000
was irgendwie cool ist, nicht so lustig, aber es ist cool.
07:07
(Laughter)
168
412000
2000
(Lachen)
07:09
He was also famous for having no body.
169
414000
2000
Er war auch dafür berühmt, keinen Körper zu haben.
07:11
(Laughter)
170
416000
3000
(Lachen)
07:14
Which a lot of you are like, "How did he figure that out?"
171
419000
2000
Was viele von Ihnen verwundert: "Wie hat er das herausgefunden?"
07:16
He's got no body, no man, just a head floating high.
172
421000
3000
Er hat keinen Körper, nix da, nur einen Kopf, der in der Luft schwebt.
07:19
Here comes Euler.
173
424000
2000
Hier kommt Euler.
07:21
(Laughter)
174
426000
2000
(Lachen)
07:23
And that's an icosahedron,
175
428000
3000
Und dies ist ein Ikosaeder,
07:26
which is one of the five sacred solids, very important shapes.
176
431000
3000
einer der fünf platonischen Körper, sehr wichtige Formen.
07:29
You see the icosahedron again.
177
434000
2000
Sie sehen noch einmal das Ikosaeder.
07:31
The dodecahedron, it's dual.
178
436000
2000
Das Dodekaeder, es ist doppelt.
07:33
There is a dodecahedron which I had to do in my room last night.
179
438000
3000
Hier ist ein Dodekaeder, das ich letzte Nacht in meinem Raum machen musste.
07:36
The five sacred solids, as you can see there.
180
441000
4000
Die fünf platonischen Körper, wie Sie hier sehen können.
07:40
Which is not to be confused with the five sacred salads.
181
445000
2000
Nicht zu verwechseln mit den fünf platonischen Salaten.
07:42
(Laughter)
182
447000
2000
(Lachen)
07:44
Blue cheese, ranch, oil and vinegar, thousand islands and house.
183
449000
2000
Blauschimmelkäse, Ranch, Essig und Öl, Thousand Island und Haus.
07:46
I suggest the house.
184
451000
3000
Ich empfehle den Haussalat.
07:49
The reality, now here is something important.
185
454000
2000
Die Wirklichkeit, also, jetzt kommt etwas Wichtiges.
07:51
What's important about this is
186
456000
2000
Was daran wichtig ist, ist
07:53
these shapes are duals of each other.
187
458000
2000
diese Formen sind jeweils ein Doppel von einander.
07:55
And you can see how the icosahedron
188
460000
2000
Und Sie können sehen, wie das Ikosaeder
07:57
withdraws into the dodecahedron
189
462000
2000
im Dodekaeder verschwindet,
07:59
and then they just merge into each other.
190
464000
3000
und dann verschmelzen sie einfach ineinander.
08:02
So, the whole concept of branes in the universe,
191
467000
2000
Also, das ganze Konzept von Branen im Universum,
08:04
if the universe is shaped like a dodecahedron
192
469000
2000
wenn das Universum wie ein Dodekaeder geformt ist,
08:06
this is a very good map of what could possibly be.
193
471000
3000
ist dies eine sehr gute Karte von dem, wie es sein könnte.
08:09
And that is, of course, what we are here to talk about.
194
474000
2000
Und das ist natürlich, worüber wir hier sprechen wollen.
08:11
What a coincidence!
195
476000
2000
Was für ein Zufall!
08:13
October 9th, in France, Jean-Pierre Luminet
196
478000
4000
Am neunten Oktober, in Frankreich, sagte Jean-Pierre Luminet,
08:17
said that the universe is probably shaped like a dodecahedron,
197
482000
3000
dass das Universum wahrscheinlich wie ein Dodekaeder geformt ist,
08:20
based on information that they got from this probe.
198
485000
3000
basierend auf Informationen, die er durch seine Untersuchungen erhalten hat.
08:23
This would be a normal wave pattern.
199
488000
2000
Dies wären normale Wellenmuster.
08:25
But what they're seeing, way out there in the far reaches
200
490000
3000
Aber was wir sehen, ganz am äußersten Rand
08:28
of the microwave background,
201
493000
2000
vom Mikrowellen-Hintergrund,
08:30
is this kind of odd undulation.
202
495000
2000
ist eine merkwürdige Wellenbewegung.
08:32
It doesn't plug in to what they suspected a flat universe would be.
203
497000
4000
Das passt nicht zu dem, was sie von einem flachen Universum erwartet haben.
08:36
So, you can kind of get an idea from this
204
501000
3000
Also, Sie bekommen eine Ahnung von dem,
08:39
extrapolating that back under this huge picture,
205
504000
3000
wenn Sie es zurück aufs Ganze hochrechnen,
08:42
so we get this idea of what the primal universe looked like.
206
507000
3000
und wir bekommen eine Vorstellung, wie das früheste Universum ausgesehen hat.
08:45
And judging from this, it looks a little like a cheeseburger.
207
510000
3000
Und, ausgehend von dem hier, sieht es aus wie ein Cheeseburger.
08:48
(Laughter)
208
513000
2000
(Lachen)
08:50
So, I'm thinking the universe is either a dodecahedron or a cheeseburger.
209
515000
3000
Also, ich denke, das Universum ist entweder ein Dodekaeder oder ein Cheeseburger.
08:53
And for me, that's a win-win.
210
518000
2000
Und ich denke, das ist eine Win-win-Situation.
08:55
Everybody goes, I'm happy.
211
520000
3000
Alles geht, ich bin zufrieden.
08:58
(Laughter)
212
523000
1000
(Lachen)
08:59
Better really hurry up.
213
524000
3000
Ich muss jetzt wirklich Gas geben.
09:02
I just threw this in because
214
527000
3000
Ich hab das eingeschoben, weil,
09:05
as important as all of our intellectual abilities are,
215
530000
3000
egal wie wichtig auch unsere intellektuellen Fähigkeiten sind,
09:08
without heart and without love it's just -- it's all meaningless.
216
533000
3000
ohne Herz und Liebe ists einfach - ist alles bedeutungslos.
09:11
And that, to me, is really beautiful.
217
536000
3000
Und für mich ist das wirklich schön.
09:14
(Laughter)
218
539000
1000
(Lachen)
09:15
Except for that creepy guy in the background.
219
540000
2000
Ausgenommen dieser gruselige Typ im Hintergrund.
09:17
(Laughter)
220
542000
5000
(Lachen)
09:22
Getting back to the point of my particular presentation,
221
547000
4000
Ich komm zurück zum Thema meiner Präsentation.
09:26
Kepler, one of my great heroes,
222
551000
2000
Kepler, einer meiner Helden,
09:28
who realized that these five solids, which I spoke of earlier,
223
553000
4000
der erkannte, dass die fünf platonischen Körper, von denen ich gerade gesprochen habe,
09:32
were related somehow to the planets,
224
557000
2000
irgendwie in Bezug zu den Planeten standen,
09:34
but he couldn't prove it. It freaked him out.
225
559000
2000
aber er konnte es nicht beweisen. Das hat ihn wahnsinnig gemacht.
09:36
But it did lead to Newton discovering gravity.
226
561000
3000
Doch es führte dazu, dass Newton die Schwerkraft entdeckte.
09:39
So, maps of things leading to organized understandings
227
564000
3000
Das heisst, Karten von Dingen führen zu einem strukturierten Verständnis
09:42
of the universe in which we emerge.
228
567000
2000
des Universums, in dem wir uns entwickeln.
09:44
Now this is Isaac from a Vietnamese stamp.
229
569000
3000
Aha, das ist Isaac auf einer vietnamesischen Briefmarke.
09:47
(Laughter)
230
572000
3000
(Lachen)
09:50
I am not suggesting at all that my Vietnamese brothers and sisters
231
575000
3000
Ich will jetzt nicht behaupten, dass meine vietnamesischen Brüder und Schwestern
09:53
could maybe use a little art class here and there. But ...
232
578000
2000
vielleicht ein bisschen Kunstunterricht gebrauchen könnten. Aber ...
09:55
(Laughter)
233
580000
1000
(Lachen)
09:56
that's not a good picture.
234
581000
2000
das ist kein gutes Bild.
09:58
(Laughter)
235
583000
3000
(Lachen)
10:01
Not a good picture. Now, my friends in the island of Nevis
236
586000
3000
Kein gutes Bild. Nun, meine Freunde von der Insel Nevis
10:04
are a little better. Look at that! That's Isaac Newton.
237
589000
2000
sind ein bisschen talentierter. Schauen Sie sich das an! Das ist Isaac Newton.
10:06
That guy is rockin'.
238
591000
2000
Der Typ rockt!
10:08
(Laughter)
239
593000
1000
(Lachen)
10:09
What a handsome cat.
240
594000
2000
Was für eine gutaussehende Katze.
10:11
Once again, Nicaragua let me down.
241
596000
2000
Schon wieder, Nicaragua, das macht mich fertig.
10:13
(Laughter)
242
598000
2000
(Lachen)
10:15
And Copernicus looks like Johnny Carson, which is really weird.
243
600000
4000
Und Kopernikus sieht aus wie Johnny Carson, was wirklich bizarr ist.
10:19
(Laughter)
244
604000
1000
(Lachen)
10:20
I don't get that at all.
245
605000
2000
Das versteh ich überhaupt nicht.
10:22
Once again, these guys rock it out.
246
607000
2000
Und wieder, die Typen rocken ab.
10:24
Isaac is kickin' ass. Man, he looks like a rock star.
247
609000
3000
Isaac ist so cool. Man, er sieht aus wie ein Rockstar.
10:27
This is freaky is a major way.
248
612000
2000
Das ist super freakig.
10:29
This is Sierra Leone.
249
614000
2000
Hier ist Sierra Leone.
10:31
They got little babies in there, floating in there.
250
616000
3000
Die haben kleine Babys hier drauf, die dahin schweben.
10:34
(Laughter)
251
619000
1000
(Lachen)
10:35
Man. I don't really need to comment on this.
252
620000
2000
Also, das hier muss ich echt nicht kommentieren.
10:37
But I didn't know that Isaac Newton was in the Moody Blues. Did you?
253
622000
3000
Aber ich wusste gar nicht, dass Isaac Newton bei den Moody Blues gespielt hat. Wussten Sies?
10:40
(Laughter)
254
625000
4000
(Lachen)
10:44
When did this happen?
255
629000
2000
Wann ist das passiert?
10:46
(Laughter)
256
631000
1000
(Lachen)
10:47
It's a different kind of course. And they've got five apples?
257
632000
3000
Dies ist eine ganz andere Richtung. Und sie haben fünf Äpfel benutzt?
10:50
I mean these guys are extrapolating in realms
258
635000
2000
Ich mein', die Typen betreiben Hochrechnung in Bereichen,
10:52
that are not necessarily valid.
259
637000
3000
die nicht unbedingt gültig sind.
10:55
Although five is a good number, of course.
260
640000
2000
Obwohl fünf eine gute Zahl ist, auf jeden Fall.
10:57
Ecuador, my friend Kepler,
261
642000
3000
Ecuador, mein Freund Kepler,
11:00
as you can see, they call him Juan.
262
645000
3000
wie Sie sehen können, sie nennen ihn Juan.
11:03
(Laughter)
263
648000
2000
(Lachen)
11:05
Juan? No! Johannes, not Juan.
264
650000
3000
Juan? Nein, Johan, nicht Juan.
11:08
It wasn't Carlos Chaplain. It's wrong.
265
653000
3000
Der hieß nicht Carlos Chaplin. Da läuft was schief.
11:11
(Laughter)
266
656000
3000
(Lachen)
11:14
René Descartes, of course. Once again
267
659000
2000
René Descartes, natürlich. Und wieder
11:16
these Grenada people, this is like way too sick
268
661000
2000
diese Typen aus Grenada, das ist wirklich zu krank
11:18
for anybody's imagination.
269
663000
2000
für unsere Vorstellung.
11:20
He's all murky. There is little kids leaning on his leg,
270
665000
3000
Er ist total düster. Da lehnen kleine Kinder an seinem Bein,
11:23
little ghosts flying around. We gotta clean this stuff up
271
668000
2000
kleine Geister fliegen umher. Wir müssen das Zeug korrigieren,
11:25
fast, ladies and gentlemen.
272
670000
2000
schnell, meine Damen und Herren.
11:27
(Laughter)
273
672000
1000
(Lachen)
11:28
This is, of course, the Cartesian coordinates.
274
673000
4000
Das sind, natürlich, die Kartesischen Koordinaten.
11:32
Once again, that's Sierra Leone.
275
677000
2000
Noch einmal, das ist Sierra Leone.
11:34
This is again, indicating how numbers
276
679000
3000
Das zeigt noch einmal, wie Zahlen
11:37
relate to space relate to form, maps of the universe.
277
682000
3000
sich zu Raum und Form verhalten, Karten des Universums.
11:40
Because that's why we're here, really, I think to figure stuff out and to love each other.
278
685000
3000
Denn das ist, warum wir hier sind, wirklich - ich denke, um Probleme zu lösen und einander lieb zu haben.
11:43
Descartes. (Laughter)
279
688000
2000
Descartes (Lachen)
11:45
Before the horse. (Laughter)
280
690000
2000
Vor dem Pferd (Lachen)
11:47
Now, Monaco took Descartes, and just flipped him around.
281
692000
3000
Ja, und Monaco nahm Descartes, und drehte ihn einfach um.
11:50
Now, Monaco is problematic for me, and I'll show you why.
282
695000
3000
Nun, Monaco ist für mich problematisch, und ich zeig Ihnen warum.
11:53
Here is a map. All they have is a casino on it.
283
698000
2000
Hier ist eine Karte. Alles, was die haben, ist ein Kasino.
11:55
(Laughter)
284
700000
2000
(Lachen)
11:57
And why Franklin Delano Roosevelt is on their map
285
702000
2000
Und warum ist Franklin Delano Roosevelt auf deren Karte?
11:59
I don't even want to hazard a guess.
286
704000
2000
Ich wage noch nicht einmal, eine Vermutung anzustellen.
12:01
But I'd say he'd been to Hellespointica Depressio recently.
287
706000
3000
Aber ich würd sagen, er war vor kurzem in Hellespointica Depressio.
12:04
(Laughter)
288
709000
1000
(Lachen)
12:05
This is the flag of Monaco. Ladies and gentlemen,
289
710000
2000
Dies ist die Flagge von Monaco. Meine Damen und Herren,
12:07
the flag of Indonesia. Please examine.
290
712000
2000
die Flagge von Indonesien. Bitte bewerten Sies!
12:09
(Laughter)
291
714000
2000
(Lachen)
12:11
(Applause)
292
716000
3000
(Applaus)
12:14
Not sure how this came to be, but it's not right.
293
719000
2000
Nicht sicher, wies passiert ist, aber da stimmt was nicht.
12:16
In Monaco, "No, what are you talking about?
294
721000
3000
In Monaco: "Nein, wovon sprechen Sie?
12:19
They are so different.
295
724000
2000
Die sind absolut unterschiedlich.
12:21
Look, ours is more red, it's longer.
296
726000
2000
Schauen Sie, unsere ist viel roter, und länger.
12:23
They stole our flag! They stole our flag!"
297
728000
3000
Die haben unsere Flagge gestohlen! Die haben unsere Flagge gestohlen!"
12:26
(Laughter)
298
731000
5000
(Lachen)
12:31
Bode's law wasn't even his law. It was a guy named Titus.
299
736000
2000
Bode's Gesetz war noch nicht einmal seins. Es war ein Typ namens Titus.
12:33
And the reason I just bring this up because it is a law that doesn't really work.
300
738000
3000
Und mein Beweggrund, das anzusprechen, ist, weil es ein Gesetz ist, das es nicht wirklich bringt.
12:36
That's Jude Law and some of his films recently didn't work.
301
741000
3000
Das ist Jude Law und und einige seiner letzten Filme habens nicht gebracht.
12:39
(Laughter)
302
744000
2000
(Lachen)
12:41
Just a correlation that indicates how things are misinterpreted.
303
746000
3000
Nur ein Zufall, der zeigt, wie Dinge missinterpretiert werden.
12:44
And I wonder if the photographer said, "Okay, Jude,
304
749000
2000
Und ich frage mich, ob der Fotograf sagte, "Okay, Jude,
12:46
could you touch your tooth? That's good."
305
751000
2000
könntest du deinen Zahn berühren? Das ist gut."
12:48
Just a tip, if you're being photographed
306
753000
2000
Nur ein Vorschlag, wenn Sie fotografiert werden,
12:50
for press pictures, don't touch your teeth.
307
755000
3000
für sowas wie Pressefotos, berühren Sie nicht Ihre Zähne.
12:53
(Laughter)
308
758000
2000
(Lachen)
12:55
Prime numbers, Gauss, one of my favorites.
309
760000
2000
Primzahlen, Gauss, einer meiner Favoriten.
12:57
Golden section, I've been obsessed with this thing
310
762000
2000
Der goldene Schnitt, ich war davon besessen
12:59
since before I was born.
311
764000
3000
schon bevor ich geboren wurde.
13:02
I know that scares a lot of you,
312
767000
2000
Ich weiss, dass das viele von Ihnen verängstigt,
13:04
but that was my purpose entirely.
313
769000
2000
aber das war genau meine Absicht.
13:06
There we can see Fibonacci numbers related to the Golden Section,
314
771000
2000
Hier können wir Fibonaccis Zahlen in Bezug auf den Goldenen Schnitt sehen,
13:08
because Fibonacci and Golden Section
315
773000
2000
weil Fibonacci und der Goldene Schnitt
13:10
relate to the unfolding of the measured meter of matter, as I refer to it.
316
775000
4000
die stehen in Bezug zu der Entfaltung des gemessenen Materie-Meters, wie ichs nenne.
13:14
If Fibonacci had been on Paxil,
317
779000
2000
Wenn Fibonacci Paxil genommen hätte,
13:16
(Laughter)
318
781000
3000
(Lachen)
13:19
that would be the Fibonacci series.
319
784000
2000
wäre das die Fibonacci-Folge.
13:21
"Ten milligram, 20 milligram."
320
786000
2000
"10 Milligramm, 20 Milligramm."
13:23
"Leonardo, dinner's ready, put down those books and take your pills."
321
788000
3000
"Leonardo, Abendbrot ist fertig, leg die Bücher weg und nimm deine Medikamente."
13:26
"Yes, Mama."
322
791000
2000
"Ja, Mama."
13:28
(Laughter)
323
793000
5000
(Lachen)
13:33
Alright where is this going? That's a good question.
324
798000
3000
Okay, worauf läuft das hinaus? Das ist eine gute Frage.
13:36
Here is the premise that I began 27 years ago.
325
801000
3000
Hier ist eine Prämisse, die ich vor 27 Jahren begonnen habe.
13:39
If numbers can express
326
804000
3000
Wenn Zahlen
13:42
the laws of this incredible universe that we live,
327
807000
2000
die Gesetze dieses unglaublichen Universums, in dem wir leben, ausdrücken können,
13:44
I reason, through some sort of reverse engineering,
328
809000
3000
dann schussfolgere ich, können wir durch eine Art umgekehrte Methode
13:47
we could extrapolate from them
329
812000
2000
anhand von ihnen
13:49
some basic structural element of this universe.
330
814000
3000
einige grundlegende Strukturelemente dieses Universums hochrechnen.
13:52
And that's what I did. Twenty-seven years ago
331
817000
2000
Und ist, was ich gemacht habe. Vor 27 Jahren
13:54
I started working on this.
332
819000
2000
begann ich mit dieser Arbeit.
13:56
And I tried to build a particle accelerator.
333
821000
5000
Und ich versuchte, einen Teilchenbeschleuniger zu bauen.
14:01
(Laughter)
334
826000
1000
(Lachen)
14:02
And that didn't work out well.
335
827000
2000
Und das hat nicht wirklich funktioniert.
14:04
So, then I thought a calculator is a metaphor.
336
829000
2000
Und, dann dachte ich, ein Taschenrechner ist eine Metapher.
14:06
I can just divide numbers, that's like atom smashing.
337
831000
3000
Ich kann einfach Zahlen teilen, das ist so wie Atome zertrümmern.
14:09
That's what I did. That's how I found Moleeds.
338
834000
3000
Das ist, was ich tat. Und so fand ich Moleeds.
14:12
Moleeds are what I believe
339
837000
2000
Moleeds sind, so wie ich es sehe,
14:14
the thing that will allow string theory to be proved.
340
839000
3000
das, was es ermöglicht, die String-Theorie zu beweisen.
14:17
They are the nodes on the string,
341
842000
3000
Sie sind die Knoten auf dem String,
14:20
patterns and relationships, 27, 37.
342
845000
2000
Muster und Relationen, 27, 37.
14:22
That was the first chart I came up with.
343
847000
3000
Dies war das erste Diagramm, das ich entworfen habe.
14:25
You can see, even if you don't go for the numbers,
344
850000
2000
Sie können, selbst wenn Sie sich nicht auf die Zahlen konzentrieren,
14:27
the beauty of the symmetry.
345
852000
2000
die Schönheit der Symmetrie sehen.
14:29
The numbers from one to 36, divided into six groups.
346
854000
3000
Die Zahlen von eins bis 36, in sechs Gruppen aufgeteilt.
14:32
Symmetry, pairs.
347
857000
2000
Symmetrie, Paare.
14:34
Every top adds up to 37.
348
859000
3000
Jede Spitze ergibt 37.
14:37
Bottom, all 74.
349
862000
2000
Unten, alle 74.
14:39
There is so many intricate relationships that I'm not going to go there now,
350
864000
3000
Es gibt so viele komplexe Beziehungen hier, dass ich darauf nicht eingehen werde,
14:42
because you would say, "Hey, go back to the Fluctus part."
351
867000
2000
weil Sie sagen würden, "Ey, geh zurück zum Fluctus-Teil."
14:44
(Laughter)
352
869000
4000
(Lachen)
14:48
Circle of Fifths, acoustic harmony, geometric symmetry.
353
873000
4000
Der Quintenzirkel, akustische Harmonie, geometrische Symmetrie.
14:52
I knew those two were related.
354
877000
1000
Ich wusste, die beiden hängen zusammen.
14:53
Once again, the Cartesian kind of cross-over.
355
878000
3000
Noch einmal, der Kartesische Kreuzungspunkt.
14:56
So, I said if I'm going to put a circle,
356
881000
3000
So, sagte ich, wenn ich einen Kreis ziehe,
14:59
see what kind of patterns I get, boom, the Red System.
357
884000
3000
mal sehen, was für Muster dabei heraus kommen, und, boom, das Rote System.
15:02
Look at that. You can't just make this stuff up, ladies and gentlemen.
358
887000
2000
Schauen Sie sich das an. Sowas kann man sich nicht ausdenken, meine Damen und Herren.
15:04
(Laughter)
359
889000
2000
(Lachen)
15:06
You can't just go around going, "Oh, I'm going to put some triangles in a circle
360
891000
3000
Sie können nicht einfach herumlaufen, "Oh, ich steck ein paar Dreiecke in einen Kreis
15:09
and they're going to be symmetrical. And they're all going to add up,
361
894000
2000
und die werden dann schon symmetrisch sein. Und sie werden einen Sinn ergeben,
15:11
and it's going to be, oh yeah, I figured that out."
362
896000
2000
und es klappt, oh ja, ich habs rausbekommen."
15:13
This is beyond anything anybody could just make up.
363
898000
3000
Dies ist jenseits von allem, was man sich ausdenken könnte.
15:16
There is the Orange System.
364
901000
2000
Da ist das Orangene System.
15:18
(Laughter)
365
903000
1000
(Lachen)
15:19
And you'll see over here, these are multiples of the number 27.
366
904000
4000
Und Sie können hier drüben sehen, dies sind alles Vielfache der Zahl 27.
15:23
And they recapitulate that shape,
367
908000
3000
Und sie wiederholen die Form,
15:26
even though that's a circle of nine and that's a circle of 36. It's nuts.
368
911000
4000
obwohl dies ein Kreis von neun und dies ein Kreis von 36 ist. Das ist verrückt.
15:30
(Laughter)
369
915000
1000
(Lachen)
15:31
That's the Green System. It all folds in half
370
916000
2000
Das ist das Grüne System. Es halbiert sich alles
15:33
on the Green System, right between 18 and 19.
371
918000
2000
im Grünen System, direkt zwischen 18 und 19.
15:35
The Blue System. The Violet. It's all there.
372
920000
3000
Das Blaue System. Das Violette. Es ist alles da!
15:38
(Laughter)
373
923000
8000
(Lachen)
15:46
Look at that! I mean you cannot make that stuff up.
374
931000
3000
Schauen Sie sich das an. Ich mein', sowas kann man sich nicht ausdenken.
15:49
(Laughter)
375
934000
1000
(Lachen)
15:50
That just doesn't fall out of a tree, ladies and gentlemen.
376
935000
3000
Das fällt nicht einfach vom Baum, meine Damen und Herren.
15:53
Twenty-seven years of my life!
377
938000
2000
27 Jahre meines Lebens!
15:55
(Laughter)
378
940000
1000
(Lachen)
15:56
And I'm presenting it here at TED. Why?
379
941000
2000
Und ich präsentiere es hier bei TED. Warum?
15:58
Because this is the place if aliens land, I hope they come here.
380
943000
2000
Denn, wenn Außerirdische landen hoffe ich, kommen sie hierher.
16:00
(Laughter)
381
945000
1000
(Lachen)
16:01
"We are going to destroy the Earth. Hmmm ... maybe not."
382
946000
3000
"Wir werden die Erde zerstören. Hmmm ... vielleicht nicht."
16:04
(Laughter)
383
949000
2000
(Lachen)
16:06
In this last year I have found these subsequent systems
384
951000
2000
In den letzten zwölf Monaten habe ich diese Untersysteme gefunden,
16:08
which allow for the mathematic possibilities
385
953000
4000
die mathematische Möglichkeiten ergeben,
16:12
of the Calabi-Yau manifolds
386
957000
2000
für die Calabi-Yau-Mannigfaltigkeit,
16:14
in a way that doesn't necessitate these little hidden dimensions.
387
959000
3000
in einer Art und Weise, die nicht diese kleinen versteckten Dimensionen erfordern.
16:17
Which works mathematically, but it just doesn't seem God-like to me.
388
962000
3000
Die funktionieren zwar rechnerisch, aber die erscheinen mir nicht gottgleich.
16:20
It just seems like it's not sexy and elegant, it's hidden.
389
965000
3000
Sie erscheinen irgendwie nicht sexy und elegant, die sind versteckt.
16:23
I don't want hidden, I want to see it.
390
968000
2000
Ich will nichts Verstecktes, ich will sie sehen.
16:25
(Laughter)
391
970000
2000
(Lachen)
16:27
I found other pairs all have symmetry,
392
972000
3000
Ich habe andere Paare gefunden. Alle weisen Symmetrie auf.
16:30
even though, unlike the master one, their symmetry is split.
393
975000
3000
Selbst wenn, anders als beim Hauptdiagramm, die Symmetrie gesplittet ist.
16:33
Unbelievable. This is like crazy.
394
978000
3000
Unglaublich. Das ist wirklich verrückt.
16:36
Am I the only one that sees this?
395
981000
2000
Bin ich der einzige, der das sieht?
16:38
(Laughter)
396
983000
5000
(Lachen)
16:43
You know, I didn't just draw this in a day, by the way.
397
988000
2000
Wissen Sie, ich hab das übrigens nicht an einem Tag entworfen.
16:45
You know, try making some charts like this at home.
398
990000
3000
Wissen Sie, versuchen Sie mal, solche Diagramme zu Hause anzufertigen.
16:48
You gotta be accurate! There's measurement involved, increments.
399
993000
2000
Sie müssen genau sein! Es geht um Messungen, Erweiterungen.
16:50
These are maps, by the way.
400
995000
2000
Dies sind übrigens Karten.
16:52
Not stamps, but one day.
401
997000
2000
Keine Briefmarken, aber irgendwann.
16:54
(Laughter)
402
999000
2000
(Lachen)
16:56
Okay, I'm getting to the punch. Golden Ratio, it's crazy.
403
1001000
3000
Okay, ich komme zum Clou. Der Goldene Schnitt, es ist verrückt.
16:59
And look at this, built within it is the Golden Ratio.
404
1004000
4000
Und sehen Sie dies, der Goldene Schnitt ist integriert.
17:03
I start looking at that, and look at them again.
405
1008000
2000
Ich beginn' sie anzuschauen, und ich schau noch einmal.
17:05
They start looking like planets.
406
1010000
2000
Sie beginnen, wie Planeten auszusehen.
17:07
I go to JPL.
407
1012000
2000
Ich geh zum JPL [Jet Propulsion Laboratory der NASA]
17:09
I look at the orbits of the planets.
408
1014000
3000
Ich schau mir die Orbits der Planeten an.
17:12
I find 18 examples of it in our solar system.
409
1017000
4000
Ich finde 18 Beispiele davon in unserem Sonnensystem.
17:16
I never told anybody. This is the first thing. This could be history.
410
1021000
3000
Ich hab noch nie jemandem davon erzählt. Das ist das erste Mal. Dies könnte historisch sein.
17:19
(Laughter)
411
1024000
1000
(Lachen)
17:20
Kepler was right.
412
1025000
4000
Kepler hatte Recht.
17:24
(Laughter)
413
1029000
6000
(Lachen)
17:30
Eighteen and 19, the middle of the Moleeds, 0.618 is the golden section.
414
1035000
2000
18 und 19, die Mitte der Moleeds, 0.618 ist der Goldene Schnitt.
17:32
Multiply them together, 18.618 x 19.618 is 365.247.
415
1037000
2000
Multiplizieren Sies, 18.618 x 19.618 ergibt 365.247
17:34
Which is .005 different from the number of days in a year.
416
1039000
5000
Was um .005 von der Zahl der Tage in einem Jahr abweicht.
17:39
Hey, you can't make this up.
417
1044000
2000
Ey, sowas kann man sich nicht ausdenken.
17:41
(Laughter)
418
1046000
2000
(Lachen)
17:43
Thank you very much.
419
1048000
2000
Vielen herzlichen Dank.
17:45
(Applause)
420
1050000
1000
(Applaus)
17:46
Thank you.
421
1051000
2000
Danke.
17:48
(Applause)
422
1053000
2000
(Applaus)
17:50
Thank you.
423
1055000
2000
Danke.
17:52
(Applause)
424
1057000
5000
(Applaus)
ABOUT THE SPEAKER
Charles Fleischer - Comedian, voice artistBest known as the voice of Roger Rabbit, Charles Fleischer's multi-decade career includes work on stage and on screen, and an online emporium of unusual observations called MonkeyDog.
Why you should listen
Stand-up comedian and voice artist Charles Fleischer hit his stride in the '80s with voice roles in the live action-animation hybrid Who Framed Roger Rabbit?, building a prolific career of roles in cartoons and feature films in the decades since.
But perhaps he found his true calling in more recent years, discovering an interesting relationship between the numbers 27 and 37, which (he tells us) affect everything, as he says, "from protons to neutrons to croutons." This "blueprint for infinity" is called Moleeds, and he explains it in detail on his website, MonkeyDog.
Currently, he runs a media company in Southern California, and contributes writing to television and film.
Charles Fleischer | Speaker | TED.com