TEDGlobal 2010
Steven Johnson: Where good ideas come from
Steven Johnson: Wo gute Ideen herkommen
Filmed:
Readability: 4
4,960,715 views
Die Leute schreiben ihre Ideen oft einzelne "Heureka!" Momente zu. Aber Steven Johnson zeigt, das unsere Geschichte etwas anderes erzählt. Seine faszinierende Tour nimmt uns mit von den "flüssigen Netzen" der Londoner Kaffeehäuser über Charles Darwins langer, langsamer Ahnung bis hin zum heutigen hochgeschwindigkeits Web.
Steven Johnson - Writer
Steven Berlin Johnson examines the intersection of science, technology and personal experience. Full bio
Steven Berlin Johnson examines the intersection of science, technology and personal experience. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
Just a few minutes ago, I took this picture
0
0
3000
Vor ein paar Minuten machte ich dieses Bild,
00:18
about 10 blocks from here.
1
3000
2000
ungefähr 10 Blocks von hier entfernt.
00:20
This is the Grand Cafe here in Oxford.
2
5000
3000
Es zeigt das Grand Café hier in Oxford.
00:23
I took this picture because this turns out to be
3
8000
3000
Ich machte dieses Foto, weil es tatsächlich
00:26
the first coffeehouse to open
4
11000
2000
das erste Café in England war,
00:28
in England in 1650.
5
13000
2000
eröffnet im Jahr 1650.
00:30
That's its great claim to fame,
6
15000
2000
Das ist sein großer Anspruch auf Ruhm.
00:32
and I wanted to show it to you,
7
17000
2000
Und ich zeige Ihnen dieses Bild
00:34
not because I want to give you the kind of Starbucks tour
8
19000
2000
nicht weil ich Ihnen eine Art Starbucks Tour
00:36
of historic England,
9
21000
2000
des historischen England geben will,
00:38
but rather because
10
23000
2000
sondern vielmehr
00:40
the English coffeehouse was crucial
11
25000
2000
weil das englische Kaffeehaus
00:42
to the development and spread
12
27000
3000
für die Entwicklung und den Aufstieg
00:45
of one of the great intellectual flowerings of the last 500 years,
13
30000
3000
einer der großen intellektuellen Blütezeiten der letzten 500 Jahre entscheidend war,
00:48
what we now call the Enlightenment.
14
33000
3000
die wir heute die Aufklärung nennen.
00:51
And the coffeehouse played such a big role
15
36000
2000
Das Kaffeehaus spielte eine so große Rolle
00:53
in the birth of the Enlightenment,
16
38000
2000
bei der Geburt der Aufklärung,
00:55
in part, because of what people were drinking there.
17
40000
2000
zum Teil aufgrund dessen, was die Leute dort tranken.
00:57
Because, before the spread
18
42000
3000
Denn vor der Verbreitung von
01:00
of coffee and tea through British culture,
19
45000
3000
Kaffee oder Tee in der britischen Kultur
01:03
what people drank -- both elite and mass folks drank --
20
48000
3000
tranken die Menschen - sowohl die Eliten als auch das gemeine Volk -
01:06
day-in and day-out, from dawn until dusk
21
51000
2000
tagtäglich, von morgens bis abends
01:08
was alcohol.
22
53000
2000
Alkohol.
01:10
Alcohol was the daytime beverage of choice.
23
55000
2000
Alkohol war das tägliche Getränk der Wahl.
01:12
You would drink a little beer with breakfast and have a little wine at lunch,
24
57000
3000
Man trank etwas Bier zum Frühstück und etwas Wein zu Mittag
01:15
a little gin -- particularly around 1650 --
25
60000
3000
ein wenig Gin - besonders in der Zeit um 1650 -
01:18
and top it off with a little beer and wine at the end of the day.
26
63000
2000
und krönte mit etwas Bier und Wein das Ende des Tages.
01:20
That was the healthy choice -- right --
27
65000
2000
Das war die gesunde Alternative,
01:22
because the water wasn't safe to drink.
28
67000
2000
denn Wasser war nicht zum Trinken geeignet.
01:24
And so, effectively until the rise of the coffeehouse,
29
69000
3000
Bis zum Aufstieg des Kaffeehaus war
01:27
you had an entire population
30
72000
2000
die komplette Bevölkerung
01:29
that was effectively drunk all day.
31
74000
3000
tatsächlich den ganzen Tag betrunken.
01:32
And you can imagine what that would be like, right, in your own life --
32
77000
2000
Und Sie können sich sicher am eigenen Leib vorstellen, wie es wäre --
01:34
and I know this is true of some of you --
33
79000
2000
ich weiß, dass es auf manche von Ihnen zutrifft -
01:36
if you were drinking all day,
34
81000
3000
wenn Sie den ganzen Tag trinken würden,
01:39
and then you switched from a depressant to a stimulant in your life,
35
84000
3000
und würden dann von einem Beruhigungsmittel auf ein Stimulans umschalten
01:42
you would have better ideas.
36
87000
2000
hätten Sie bessere Ideen.
01:44
You would be sharper and more alert.
37
89000
2000
Sie wären scharfsinniger und wachsamer.
01:46
And so it's not an accident that a great flowering of innovation happened
38
91000
3000
Darum ist es kein Zufall, dass es zu einer großen Blüte von Innovation kam,
01:49
as England switched to tea and coffee.
39
94000
3000
als England sich auf Tee und Kaffee umstellte..
01:52
But the other thing that makes the coffeehouse important
40
97000
3000
Ein weiterer wichtiger Aspekt des Kaffeehauses
01:55
is the architecture of the space.
41
100000
2000
war dessen räumliche Architektur.
01:57
It was a space where people would get together
42
102000
2000
Es war ein Ort, an dem Menschen
01:59
from different backgrounds,
43
104000
2000
mit verschiedenster Herkunft
02:01
different fields of expertise, and share.
44
106000
2000
und mit verschiedenen Wissensgebieten zusammenkamen und sich austauschten.
02:03
It was a space, as Matt Ridley talked about, where ideas could have sex.
45
108000
3000
Es war ein Ort, an dem wie Matt Ridley sagt, Ideen Sex haben können.
02:06
This was their conjugal bed, in a sense --
46
111000
2000
Es war in einem gewissen Sinne ihr eheliches Bett.
02:08
ideas would get together there.
47
113000
2000
Ideen würden sich hier vermehren.
02:10
And an astonishing number of innovations from this period
48
115000
3000
Und eine erstaunliche Anzahl von Innovationen aus dieser Zeit
02:13
have a coffeehouse somewhere in their story.
49
118000
3000
haben irgendwann in ihrer Geschichte ein Kaffeehaus.
02:16
I've been spending a lot of time thinking about coffeehouses
50
121000
3000
Ich habe in den letzten fünf Jahren viel Zeit damit verbracht,
02:19
for the last five years,
51
124000
2000
über Kaffeehäuser nachzudenken,
02:21
because I've been kind of on this quest
52
126000
2000
weil ich auf der Suche
02:23
to investigate this question
53
128000
2000
nach der Antwort auf die Frage war,
02:25
of where good ideas come from.
54
130000
2000
wo gute Ideen herkommen.
02:27
What are the environments
55
132000
2000
Wie sehen Umgebungen aus,
02:29
that lead to unusual levels of innovation,
56
134000
3000
zu ungewöhnlichen Innovationsniveaus,
02:32
unusual levels of creativity?
57
137000
3000
ungewöhnlichen Kreativitätniveaus führen?
02:35
What's the kind of environmental --
58
140000
2000
Welcher Art von Umgebung -
02:37
what is the space of creativity?
59
142000
2000
welchen Raum für Kreativität?
02:39
And what I've done is
60
144000
2000
Was ich tat war,
02:41
I've looked at both environments like the coffeehouse;
61
146000
2000
ich habe mir beide Umgebungen, die dem Kaffeehaus entsprechen angesehen;
02:43
I've looked at media environments, like the world wide web,
62
148000
2000
ich habe mir Medienumgebungen, wie die des World Wide Web, angesehen,
02:45
that have been extraordinarily innovative;
63
150000
2000
die außerordentlich innovativ gewesen sind;
02:47
I've gone back to the history of the first cities;
64
152000
3000
Ich bin in der Geschichte zurück zu den ersten Städten gegangen;
02:50
I've even gone to biological environments,
65
155000
2000
Ich mich sogar mit biologischen Umgebungen,
02:52
like coral reefs and rainforests,
66
157000
2000
wie Korallenriffe und Regenwälder, beschäftigt,
02:54
that involve unusual levels of biological innovation;
67
159000
3000
die ungewöhnliche Niveaus biologischer Innovationen beinhalten;
02:57
and what I've been looking for is shared patterns,
68
162000
3000
wonach ich suchte waren gemeinsame Muster,
03:00
kind of signature behavior that shows up
69
165000
2000
ein bestimmtes Verhalten, das
03:02
again and again in all of these environments.
70
167000
3000
in allen Umgebungen wieder und wieder auftaucht.
03:05
Are there recurring patterns that we can learn from,
71
170000
3000
Gibt es wiederkehrende Muster, von denen wir lernen können,
03:08
that we can take and kind of apply to our own lives,
72
173000
2000
die wir nehmen und auf unser Leben übertragen können,
03:10
or our own organizations,
73
175000
2000
oder auf unsere Organisationen,
03:12
or our own environments to make them more creative and innovative?
74
177000
2000
oder unsere Umgebung, um sie kreativer und innovativer zu gestalten?
03:14
And I think I've found a few.
75
179000
2000
Ich glaube, ich habe einige gefunden.
03:16
But what you have to do to make sense of this
76
181000
3000
Was man tun muss, um den Sinn zu sehen
03:19
and to really understand these principles
77
184000
2000
und das Prinzip zu verstehen
03:21
is you have to do away
78
186000
2000
ist, den Weg zu verlassen, auf welchem wir
03:23
with a lot of the way in which our conventional metaphors and language
79
188000
3000
durch konventionelle Metaphern und die Sprache,
03:26
steers us towards
80
191000
2000
in Richtung
03:28
certain concepts of idea-creation.
81
193000
2000
bestimmter Konzepte der Ideenschaffung gesteuert werden,
03:30
We have this very rich vocabulary
82
195000
2000
Wir haben ein sehr reiches Vokabular,
03:32
to describe moments of inspiration.
83
197000
2000
um Momente der Inspiration zu beschreiben.
03:34
We have the kind of the flash of insight,
84
199000
3000
Wir haben "Gedankenblitze",
03:37
the stroke of insight,
85
202000
2000
"die Einsicht trifft uns wie ein Schlag",
03:39
we have epiphanies, we have "eureka!" moments,
86
204000
3000
wir haben Erscheinungen, wir haben "Eureka!"-Momente,
03:42
we have the lightbulb moments, right?
87
207000
2000
"uns geht ein Licht auf" Momente, richtig?
03:44
All of these concepts,
88
209000
2000
All diese Konzepte,
03:46
as kind of rhetorically florid as they are,
89
211000
3000
so hübsch sie rhetorisch auch sind,
03:49
share this basic assumption,
90
214000
2000
teilen die Annahme,
03:51
which is that an idea is a single thing,
91
216000
3000
dass eine Idee ein einzelnes Ereignis ist,
03:54
it's something that happens often
92
219000
2000
etwas, dass meistens in einem
03:56
in a wonderful illuminating moment.
93
221000
3000
wundervoll erhellendem Moment entsteht.
03:59
But in fact, what I would argue and what you really need to kind of begin with
94
224000
3000
Ich aber würde sagen, und Sie sollten sich mit dieser Idee anfreunden,
04:02
is this idea that an idea is a network
95
227000
3000
dass eine Idee auf der elementarsten Ebene
04:05
on the most elemental level.
96
230000
2000
ein Netzwerk ist.
04:07
I mean, this is what is happening inside your brain.
97
232000
2000
Ich meine das, was in Ihrem Gehirn geschieht.
04:09
An idea -- a new idea -- is a new network of neurons
98
234000
3000
Eine Idee, eine neue Idee, ist ein neues Netzwerk von Neuronen,
04:12
firing in sync with each other inside your brain.
99
237000
3000
die gleichzeitig in Ihrem Gehirn feuern.
04:15
It's a new configuration that has never formed before.
100
240000
3000
Es ist eine neue Konfiguration, die es vorher so nicht gab.
04:18
And the question is: how do you get your brain into environments
101
243000
3000
Und die Frage lautet: Wie schafft man für das Gehirn Umgebungen,
04:21
where these new networks are going to be more likely to form?
102
246000
3000
die es wahrscheinlicher machen, dass solche neuen Netzwerke gebildet werden?
04:24
And it turns out that, in fact, the kind of network patterns of the outside world
103
249000
3000
Und es zeigt sich, dass die Netzwerkmuster der Außenwelt
04:27
mimic a lot of the network patterns
104
252000
2000
tatsächlich viele der Netzwerkmuster
04:29
of the internal world of the human brain.
105
254000
3000
der internen Welt des menschlichen Gehirns nachahmen.
04:32
So the metaphor I'd like the use
106
257000
2000
Die Metapher die ich darum verwenden möchte,
04:34
I can take
107
259000
2000
nehme ich von einer Geschichte
04:36
from a story of a great idea that's quite recent --
108
261000
3000
über eine großartige Idee die ziemlich neu ist -
04:39
a lot more recent than the 1650s.
109
264000
3000
viel neuer als die 1650er.
04:43
A wonderful guy named Timothy Prestero,
110
268000
2000
Ein wunderbarer Typ mit Namen Timothy Prestero,
04:45
who has a company called ... an organization called Design That Matters.
111
270000
3000
hatte eine Gesellschaft genannt ... eine Organisation, die "Geschmacksangelegenheiten" genannt wird.
04:48
They decided to tackle this really pressing problem
112
273000
3000
Sie beschlossen, dieses wirklich dringende Problem anzugehen,
04:53
of, you know, the terrible problems we have with infant mortality rates
113
278000
2000
diese schrecklichen Probleme der Kindersterblichkeit, die wir
04:55
in the developing world.
114
280000
2000
in den Entwicklungsländern haben.
04:57
One of the things that's very frustrating about this is that we know,
115
282000
3000
Ein frustrierender Aspekt ist, dass wir wissen,
05:00
by getting modern neonatal incubators
116
285000
3000
indem wir moderne neonatale Inkubatoren
05:03
into any context,
117
288000
2000
in jede Umgebung bringen,
05:05
if we can keep premature babies warm, basically -- it's very simple --
118
290000
3000
so dass Frühgeborene warmgehalten werden - es ist wirklich einfach -
05:08
we can halve infant mortality rates in those environments.
119
293000
3000
können wir die Kindersterblichkeit in diesen Umgebungen um die Hälfte senken.
05:11
So, the technology is there.
120
296000
2000
Die Technologie existiert.
05:13
These are standard in all the industrialized worlds.
121
298000
3000
Sie ist Standard in allen industrialisierten Ländern.
05:16
The problem is, if you buy a $40,000 incubator,
122
301000
3000
Das Problem ist, dass wenn man einen 40 000$ teuren Inkubator
05:19
and you send it off
123
304000
2000
kauft und in ein
05:21
to a mid-sized village in Africa,
124
306000
2000
mittelgroßes Dorf in Afrika verschickt,
05:23
it will work great for a year or two years,
125
308000
2000
wird er ein oder zwei Jahre funktionieren
05:25
and then something will go wrong and it will break,
126
310000
3000
und dann geht etwas schief, er geht kaputt
05:28
and it will remain broken forever,
127
313000
2000
und bleibt kaputt.
05:30
because you don't have a whole system of spare parts,
128
315000
3000
weil Sie kein Ersatzteillager haben
05:33
and you don't have the on-the-ground expertise
129
318000
2000
und Ihnen fehlt die Sachkenntnis
05:35
to fix this $40,000 piece of equipment.
130
320000
2000
um dieses $ 40,000 Utensil zu reparieren.
05:37
And so you end up having this problem where you spend all this money
131
322000
2000
Und nun haben Sie das Problem, dass Sie das ganze Geld ausgegeben haben,
05:39
getting aid and all these advanced electronics to these countries,
132
324000
3000
um Hilfe zu leisten mit dieser fortschrittlichen Elektronik in diesen Ländern
05:42
and then it ends up being useless.
133
327000
2000
und nun ist alles unbrauchbar.
05:44
So what Prestero and his team decided to do
134
329000
2000
Prestero und sein Team beschlossen daher,
05:46
is to look around and see: what are the abundant resources
135
331000
3000
sich umzuschauen und herauszufinden, welche Ressourcen reichhaltig
05:49
in these developing world contexts?
136
334000
2000
in diesen Entwicklungsländern vorhanden sind.
05:51
And what they noticed was they don't have a lot of DVRs,
137
336000
3000
Sie stellten fest, dass sie nicht viele DVRs haben
05:54
they don't have a lot of microwaves,
138
339000
2000
sie haben nur wenige Mikrowellen,
05:56
but they seem to do a pretty good job of keeping their cars on the road.
139
341000
3000
aber sie leisten eine gute Arbeit, um ihre Autos auf der Straße zu halten.
05:59
There's a Toyota Forerunner
140
344000
2000
Es gibt einen Toyotavorläufer
06:01
on the street in all these places.
141
346000
2000
auf der Straße an all diesen Stellen.
06:03
They seem to have the expertise to keep cars working.
142
348000
3000
Sie scheinen die Sachkenntnis zu haben, dass Autos funktionieren.
06:06
So they started to think,
143
351000
2000
Daher überlegten sie:
06:08
"Could we build a neonatal incubator
144
353000
2000
"Könnten wir einen Brutkasten bauen,
06:10
that's built entirely out of automobile parts?"
145
355000
3000
der nur aus Automobilteilen bestehtt?"
06:13
And this is what they ended up coming with.
146
358000
2000
Und mit diesem Gedanken kamen sie zum Ziel.
06:15
It's called a "neonurture device."
147
360000
2000
Es wurde "frühernährungs Gerät" genannt.
06:17
From the outside, it looks like a normal little thing
148
362000
2000
Von außen sah es aus wie so ein normales kleines Ding,
06:19
you'd find in a modern, Western hospital.
149
364000
2000
das man in modernen westlichen Krankenhäusern finden kann.
06:21
In the inside, it's all car parts.
150
366000
2000
Innen bestand es ausschließlich aus Autoteilen.
06:23
It's got a fan, it's got headlights for warmth,
151
368000
2000
Es hat ein Gebläse, es hat einen Wärme-Strahler,
06:25
it's got door chimes for alarm --
152
370000
2000
es hat eine Warnklingel an der Tür.
06:27
it runs off a car battery.
153
372000
2000
Es wird über eine Autobatterie betrieben.
06:29
And so all you need is the spare parts from your Toyota
154
374000
2000
Alles, was Sie brauchen, sind Ersatzteile IhresToyotas
06:31
and the ability to fix a headlight,
155
376000
2000
und die Fähigkeit, einen Scheinwerfer zu befestigen
06:33
and you can repair this thing.
156
378000
2000
und man kann dieses Ding reparieren.
06:35
Now, that's a great idea, but what I'd like to say is that, in fact,
157
380000
3000
Das ist eine tolle Idee, aber was ich sagen möchte ist,
06:38
this is a great metaphor for the way that ideas happen.
158
383000
2000
dass dies in der Tat eine große Metapher für die Art ist, wie Ideen entstehen.
06:40
We like to think our breakthrough ideas, you know,
159
385000
2000
Wir glauben, dass unsere bahnbrechenden Ideen,
06:42
are like that $40,000, brand new incubator,
160
387000
2000
den $40 000 entsprechen, brandneue Inkubatoren,
06:44
state-of-the-art technology,
161
389000
2000
auf dem neuesten Stand der Technik entsprechen,
06:46
but more often than not, they're cobbled together
162
391000
2000
aber viel öfter werden sie zusammen geflickt,
06:48
from whatever parts that happen to be around nearby.
163
393000
2000
aus irgendwelchen Teilen, die zufällig um uns in der Nähe sind.
06:50
We take ideas from other people,
164
395000
2000
Wir nehmen Ideen anderer Leute,
06:52
from people we've learned from, from people we run into in the coffee shop,
165
397000
3000
Menschen, von denen wir gelernt haben, denen wir im Kaffeehaus begegnet sind
06:55
and we stitch them together into new forms and we create something new.
166
400000
3000
und wir verknüpfen sie miteinander zu neuen Formen, wir schaffen etwas Neues.
06:58
That's really where innovation happens.
167
403000
3000
So geschieht Innovation wirklich.
07:01
And that means that we have to change some of our models
168
406000
2000
Das bedeutet, dass wir einige unserer Modelle über Innovation
07:03
of what innovation and deep thinking really looks like, right.
169
408000
3000
und intensives Nachdenken, wie es wirklich ist, ändern müssen.
07:06
I mean, this is one vision of it.
170
411000
2000
Ich meine, dies ist eine Vision davon.
07:08
Another is Newton and the apple, when Newton was at Cambridge.
171
413000
3000
Eine andere ist Newton und der Apfel, als Newton in Cambridge war.
07:11
This is a statue from Oxford.
172
416000
2000
Dies ist eine Statue aus Oxford.
07:13
You know, you're sitting there thinking a deep thought,
173
418000
2000
Sie wissen, Sie sitzen dort in Gedanken versunken,
07:15
and the apple falls from the tree, and you have the theory of gravity.
174
420000
3000
und der Apfel fällt vom Baum, und Sie haben die Theorie der Schwerkraft.
07:18
In fact, the spaces that have historically led to innovation
175
423000
3000
In der Tat tendieren solche Vorkommnisse, die in der Vergangenheit
07:21
tend to look like this, right.
176
426000
2000
zu Innovation geführt haben, dazu, so auszusehen.
07:23
This is Hogarth's famous painting of a kind of political dinner at a tavern,
177
428000
3000
Dies ist Hogarths berühmtes Bild einer Art vom politischen Abendessen in einer Taverne,
07:26
but this is what the coffee shops looked like back then.
178
431000
3000
aber genau so sahen die Kaffehäuser damals aus.
07:29
This is the kind of chaotic environment
179
434000
2000
Eine etwas chaotische Umgebung,
07:31
where ideas were likely to come together,
180
436000
2000
wo wahrscheinlich viele Ideen entstanden,
07:33
where people were likely to have
181
438000
2000
wo Menschen eher neue, interessante,
07:35
new, interesting, unpredictable collisions -- people from different backgrounds.
182
440000
3000
unvorhersehbare Auseinandersetzungen hatten - Menschen verschiedener Herkunft.
07:38
So, if we're trying to build organizations that are more innovative,
183
443000
2000
Wenn wir also versuchen, Organisationen zu bauen, die innovativer sind,
07:40
we have to build spaces that -- strangely enough -- look a little bit more like this.
184
445000
3000
müssen wir Räume schaffen, die in etwa so sonderbar aussehen.
07:43
This is what your office should look like,
185
448000
2000
So sollte Ihr Büro aussehen,
07:45
is part of my message here.
186
450000
2000
das ist ein Teil meines Anliegens.
07:47
And one of the problems with this is that
187
452000
2000
Ein Problem dabei ist,
07:49
people are actually -- when you research this field --
188
454000
3000
dass Menschen - so man der Forschung auf diesem Gebiet glaubt -
07:52
people are notoriously unreliable,
189
457000
2000
notorisch unzuverlässig sind,
07:54
when they actually kind of self-report
190
459000
2000
wenn sie berichten sollen,
07:56
on where they have their own good ideas,
191
461000
2000
wo sie ihre besten Ideen hatten
07:58
or their history of their best ideas.
192
463000
2000
bzw. wann sie ihre besten Ideen hatten
08:00
And a few years ago, a wonderful researcher named Kevin Dunbar
193
465000
3000
Ein wunderbarer Forscher, Kevin Dunbar,
08:03
decided to go around
194
468000
2000
beschloss vor ein paar Jahren herzugehen,
08:05
and basically do the Big Brother approach
195
470000
2000
und den Grundgedanken von Big Brother zu nutzen,
08:07
to figuring out where good ideas come from.
196
472000
2000
um herauszufinden, woher gute Ideen kommen.
08:09
He went to a bunch of science labs around the world
197
474000
3000
Er besuchte eine Reihe von Wissenschaftslaboratorien auf der ganzen Welt
08:12
and videotaped everyone
198
477000
2000
und filmte jeden akribisch
08:14
as they were doing every little bit of their job.
199
479000
2000
jeden kleinsten Teil ihrer Arbeit.
08:16
So when they were sitting in front of the microscope,
200
481000
2000
Während an ihren Mikroskopen saßen,
08:18
when they were talking to their colleague at the water cooler, and all these things.
201
483000
2000
wenn sie am Wasserspender mit Kollegen sprachen, all diese Dinge.
08:20
And he recorded all of these conversations
202
485000
2000
Und er nahm alle Gespräche auf
08:22
and tried to figure out where the most important ideas,
203
487000
2000
und versuchte die wichtigsten Ideen herauszufiltern wo,
08:24
where they happened.
204
489000
2000
wann sie entstanden.
08:26
And when we think about the classic image of the scientist in the lab,
205
491000
3000
Wenn man an das klassische Bild eines Wissenschaftlabors denkt,
08:29
we have this image -- you know, they're pouring over the microscope,
206
494000
3000
haben wir das Bild, wie sie sich über das Mikroskop beugen
08:32
and they see something in the tissue sample.
207
497000
2000
und sie sehen etwas in der Gewebeprobe.
08:34
And "oh, eureka," they've got the idea.
208
499000
3000
Und "Oh, Heureka!" sie haben eine Idee.
08:37
What happened actually when Dunbar kind of looked at the tape
209
502000
3000
Was tatsächlich geschah, als Dunbar sich den Film anschaute
08:40
is that, in fact, almost all of the important breakthrough ideas
210
505000
3000
war, dass fast alle der wichtigsten Ideen
08:43
did not happen alone in the lab, in front of the microscope.
211
508000
3000
nicht in der Einsamkeit am Mikroskop entstanden.
08:46
They happened at the conference table
212
511000
2000
Sie wurden am Konferenztisch entwickelt,
08:48
at the weekly lab meeting,
213
513000
2000
in wöchentlichen Meetings,
08:50
when everybody got together and shared their kind of latest data and findings,
214
515000
3000
wenn alle zusammensaßen und ihre aktuellen Fakten und Befunde austauschten,
08:53
oftentimes when people shared the mistakes they were having,
215
518000
2000
häufig, wenn sie über Fehler, die sie gemacht hatten, berichteten,
08:55
the error, the noise in the signal they were discovering.
216
520000
3000
Messfehler, Alarmsignale, die sie entdeckten.
08:58
And something about that environment --
217
523000
3000
Und etwas in dieser Umgebung -
09:01
and I've started calling it the "liquid network,"
218
526000
2000
ich nenne es inzwischen "liquid network"
09:03
where you have lots of different ideas that are together,
219
528000
3000
wo viele verschiedenen Ideen zusammen kommen,
09:06
different backgrounds, different interests,
220
531000
2000
verschiedene Hintergründe, verschiedene Interessen,
09:08
jostling with each other, bouncing off each other --
221
533000
2000
die miteinander konkurrieren, die aneinander abprallen,
09:10
that environment is, in fact,
222
535000
2000
diese Umgebung ist tatsächlich
09:12
the environment that leads to innovation.
223
537000
2000
eine Umgebung die zu Innovation führt.
09:14
The other problem that people have
224
539000
2000
Das anderes Problem, das die Leute haben, ist,
09:16
is they like to condense their stories of innovation down
225
541000
2000
dass sie ihre Geschichten über Innovation stark verkürzen
09:18
to kind of shorter time frames.
226
543000
2000
auf ein kleines Zeitfenster.
09:20
So they want to tell the story of the "eureka!" moment.
227
545000
3000
Sie möchten ihre Geschichte über den "Heureka!"-Moment erzählen.
09:23
They want to say, "There I was, I was standing there
228
548000
2000
Sie möchten sagen: "Ich war da, ich stand da
09:25
and I had it all suddenly clear in my head."
229
550000
2000
und ich hatte alles plötzlich ganz klar in meinem Kopf."
09:27
But in fact, if you go back and look at the historical record,
230
552000
3000
Wenn man aber einen Blick auf die Aufzeichnungen wirft,
09:30
it turns out that a lot of important ideas
231
555000
3000
zeigt sich, dass viele wichtige Ideen
09:33
have very long incubation periods --
232
558000
3000
eine lange Inkubationszeit durchlaufen..
09:36
I call this the "slow hunch."
233
561000
2000
Ich nenne das die "langsame Ahnung".
09:38
We've heard a lot recently
234
563000
2000
Wir haben in letzter Zeit viel über
09:40
about hunch and instinct
235
565000
2000
Gefühl und Instinkt
09:42
and blink-like sudden moments of clarity,
236
567000
3000
und das Aufblitzen von Momenten der Klarheit gehört,
09:45
but in fact, a lot of great ideas
237
570000
2000
aber viele großartige Ideen
09:47
linger on, sometimes for decades,
238
572000
2000
bleiben,manchmal für Jahrzehnte,
09:49
in the back of people's minds.
239
574000
2000
dem Verstand verborgen.
09:51
They have a feeling that there's an interesting problem,
240
576000
2000
Sie haben ein Gefühl, dass es ein interessantes Problem gibt,
09:53
but they don't quite have the tools yet to discover them.
241
578000
3000
aber ihnen fehlt das Werkzeug, um sie freizulegen.
09:56
They spend all this time working on certain problems,
242
581000
3000
Sie verbringen die ganze Zeit damit, bestimmte Probleme zu lösen,
09:59
but there's another thing lingering there
243
584000
2000
aber da ist noch etwas anderes,
10:01
that they're interested in, but they can't quite solve.
244
586000
2000
was sie interessiert , aber sie wissen nicht was.
10:03
Darwin is a great example of this.
245
588000
2000
Darwin ist ein großartiges Beispiel dafür.
10:05
Darwin himself, in his autobiography,
246
590000
2000
Darwin erzählt in seiner Autobiographie,
10:07
tells the story of coming up with the idea
247
592000
2000
die Geschichte der Entstehung der Idee
10:09
for natural selection
248
594000
2000
der natürlichen Selektion
10:11
as a classic "eureka!" moment.
249
596000
2000
als ein klassischer "Heureka" Moment
10:13
He's in his study,
250
598000
2000
Er arbeitet an seiner Studie,
10:15
it's October of 1838,
251
600000
2000
es ist Oktober,1838,
10:17
and he's reading Malthus, actually, on population.
252
602000
2000
und er liest Malthus, es geht um Fortpflanzung..
10:19
And all of a sudden,
253
604000
2000
Und plötzlich ist
10:21
the basic algorithm of natural selection kind of pops into his head
254
606000
3000
der Grundalgorithmus der natürlichen Selektion von Populationen in seinen Kopf.
10:24
and he says, "Ah, at last, I had a theory with which to work."
255
609000
3000
und er sagte: " Endlich hatte ich eine Theorie, mit der ich arbeiten konnte."
10:27
That's in his autobiography.
256
612000
2000
So steht es in seiner Biographie.
10:29
About a decade or two ago,
257
614000
2000
Vor etwa ein oder zwei Jahrzehnten
10:31
a wonderful scholar named Howard Gruber went back
258
616000
2000
ging ein wunderbarer Stipendiat mit dem Namen Howard Gruber hin
10:33
and looked at Darwin's notebooks from this period.
259
618000
3000
und las Darwins Notizbuch aus dieser Periode.
10:36
And Darwin kept these copious notebooks
260
621000
2000
Und Darwin behielt diese reichhaltigen Notizbücher,
10:38
where he wrote down every little idea he had, every little hunch.
261
623000
3000
in denen er jede kleine Idee, die er hatte, jedes kleine Gefühl aufschrieb.
10:41
And what Gruber found was
262
626000
2000
Gruber fand heraus,
10:43
that Darwin had the full theory of natural selection
263
628000
3000
dass Darwin die vollständige Theorie der natürlichen Selektion
10:46
for months and months and months
264
631000
2000
vor Monaten hatte,
10:48
before he had his alleged epiphany,
265
633000
2000
lange bevor er seine vermeintliche Erleuchtung hatte,
10:50
reading Malthus in October of 1838.
266
635000
3000
als er Malthus, Oktober 1838, las.
10:53
There are passages where you can read it,
267
638000
2000
Es gibt Passagen, wo Sie es nachlesen können,
10:55
and you think you're reading from a Darwin textbook,
268
640000
3000
und man meint, man liest in einem Darwin Lehrbuch,
10:58
from the period before he has this epiphany.
269
643000
3000
aus der Periode bevor er dieses Erscheinungsfest hat.
11:01
And so what you realize is that Darwin, in a sense,
270
646000
2000
Sie werden feststellen, dass Darwin im gewissem Sinne
11:03
had the idea, he had the concept,
271
648000
2000
die Idee hatte, er das Konzept hatte,
11:05
but was unable of fully thinking it yet.
272
650000
3000
aber außerstande war, es schon vollständig zu denken.
11:08
And that is actually how great ideas often happen;
273
653000
3000
Und genau so entwickeln sich großartige Ideen,
11:11
they fade into view over long periods of time.
274
656000
2000
sie sind über lange Zeiträume kaum wahrnehmbar.
11:13
Now the challenge for all of us is:
275
658000
2000
Die Aufgabe für uns für alle ist:
11:15
how do you create environments
276
660000
2000
wie schafft man Umgebungen,
11:17
that allow these ideas to have this kind of long half-life, right?
277
662000
2000
die Ideen mit einer Art Halbwertzeit ermöglichen?
11:19
It's hard to go to your boss and say,
278
664000
2000
Es wird schwierig sein zum Chef zu gehen und zu sagen:
11:21
"I have an excellent idea for our organization.
279
666000
2000
"Ich habe eine ausgezeichnete Idee für unsere Organisation.
11:23
It will be useful in 2020.
280
668000
3000
Sie wird im Jahr 2020 nützlich sein.
11:26
Could you just give me some time to do that?"
281
671000
2000
Könnten Sie mir etwas Zeit geben, sie zu entwickeln?"
11:28
Now a couple of companies -- like Google --
282
673000
2000
Einige Organisationen, wie Google,
11:30
they have innovation time off, 20 percent time,
283
675000
2000
gewähren 20% der Arbeitszeit für Innovationen,
11:32
where, in a sense, those are hunch-cultivating mechanisms in an organization.
284
677000
3000
eine Art Ahnungs-Kultivierungs-Mechanismen in einer Organisation.
11:35
But that's a key thing.
285
680000
3000
Aber das ist ein Schlüsselfaktor.
11:38
And the other thing is to allow those hunches
286
683000
2000
Und ein anderer Faktor erlaubt diesen Ahnungen
11:40
to connect with other people's hunches; that's what often happens.
287
685000
3000
sich mit den Ahnungen der anderen Leute zu verbinden; was oft geschieht.
11:43
You have half of an idea, somebody else has the other half,
288
688000
2000
Sie haben eine Hälfte der Idee, jemand anders hat die andere Hälfte,
11:45
and if you're in the right environment,
289
690000
2000
und in der richtigen Umgebung
11:47
they turn into something larger than the sum of their parts.
290
692000
2000
werden sie zu mehr als die Summe ihrer Teile.
11:49
So, in a sense,
291
694000
2000
In gewissem Sinne
11:51
we often talk about the value
292
696000
2000
reden wir oft über den Wert,
11:53
of protecting intellectual property,
293
698000
2000
geistiges Eigentum zu schützen,
11:55
you know, building barricades,
294
700000
2000
bauen Barrikaden,
11:57
having secretive R&D labs, patenting everything that we have,
295
702000
3000
haben geheimnisvolle R&D Laboratorien, die alles patentieren lassen,
12:00
so that those ideas will remain valuable,
296
705000
3000
so dass jene Ideen wertvoll bleiben
12:03
and people will be incentivized to come up with more ideas,
297
708000
2000
und die Leute belohnt werden für weitere Ideen
12:05
and the culture will be more innovative.
298
710000
3000
und die Kultur wird immer innovativer.
12:08
But I think there's a case to be made
299
713000
2000
Aber ich denke, dass es eine Tatsache gibt,
12:10
that we should spend at least as much time, if not more,
300
715000
3000
der wir mindestens ebenso viel Zeit widmen sollten,
12:13
valuing the premise of connecting ideas
301
718000
2000
den Wert der Verbindungen von Ideen zu schätzen
12:15
and not just protecting them.
302
720000
2000
und nicht nur sie zu schützen.
12:17
And I'll leave you with this story,
303
722000
2000
Zum Schluss noch diese Geschichte,
12:19
which I think captures a lot of these values,
304
724000
3000
von der ich denke, dass sie viele dieser Werte beinhaltet,
12:22
and it's just wonderful kind of tale of innovation
305
727000
2000
es ist eine wunderbare Geschichte über Innovation,
12:24
and how it happens in unlikely ways.
306
729000
3000
und auf welch ungewöhliche Arten sie passieren kann..
12:27
It's October of 1957,
307
732000
3000
Es ist Oktober, 1957
12:30
and Sputnik has just launched,
308
735000
2000
und Sputnik ist gerade gestartet,
12:32
and we're in Laurel Maryland,
309
737000
2000
wir sind in Laurel Maryland,
12:34
at the applied physics lab
310
739000
2000
im Labor für Angewandte Physik
12:36
associated with Johns Hopkins University.
311
741000
2000
der John Hopkins Universität.
12:38
And it's Monday morning,
312
743000
2000
Es ist Montagmorgen,
12:40
and the news has just broken about this satellite
313
745000
2000
und die Nachrichten haben gerade über diesen Satelitten berichtet,
12:42
that's now orbiting the planet.
314
747000
3000
dass er nun den Planeten umrundet.
12:45
And of course, this is nerd heaven, right?
315
750000
2000
Das ist natürlich der Himmel für Nerds, richtig?
12:47
There are all these physics geeks who are there thinking,
316
752000
2000
Da sind all diese Physik-Freaks und denken:
12:49
"Oh my gosh! This is incredible. I can't believe this has happened."
317
754000
3000
Oh mein Gott! Das ist unglaublich. Ich kann nicht glauben, dass das passiert ist. "
12:52
And two of them,
318
757000
2000
Und zwei von ihnen,
12:54
two 20-something researchers at the APL
319
759000
2000
zwei von etwa 20 Forschern am APL
12:56
are there at the cafeteria table
320
761000
2000
sitzen in der Cafeteria
12:58
having an informal conversation with a bunch of their colleagues.
321
763000
3000
bei einem lockeren Gespräch mit einigen Kollegen.
13:01
And these two guys are named Guier and Weiffenbach.
322
766000
3000
Und diese zwei Jungs heißen Guier und Weiffenbach.
13:04
And they start talking, and one of them says,
323
769000
2000
Und sie reden miteinander und einer von ihnen sagt:
13:06
"Hey, has anybody tried to listen for this thing?
324
771000
2000
"Hey, hat irgendjemand versucht, dieses Ding zu empfangen?
13:08
There's this, you know, man-made satellite up there in outer space
325
773000
3000
Da ist dieser künstliche Satellit oben im Weltraum,
13:11
that's obviously broadcasting some kind of signal.
326
776000
2000
der offensichtlich ein Signal sendet.
13:13
We could probably hear it, if we tune in."
327
778000
3000
Wir könnten es wahrscheinlich empfangen, falls wir einstimmen können."
13:16
And so they ask around to a couple of their colleagues,
328
781000
2000
Sie erkundigen sich bei ihren Kollegen,
13:18
and everybody's like, "No, I hadn't thought of doing that.
329
783000
2000
aber jeder sagte: " Nein, ich habe nicht daran gedacht es zu tun.
13:20
That's an interesting idea."
330
785000
2000
Das ist eine interessante Idee."
13:22
And it turns out Weiffenbach is kind of an expert
331
787000
3000
Es stellt sich heraus, dass Weiffenbach eine Art Experte
13:25
in microwave reception,
332
790000
2000
des Mikrowellenempfangs ist
13:27
and he's got a little antennae set up
333
792000
2000
und er hatte eine kleine Antenne mit
13:29
with an amplifier in his office.
334
794000
2000
einem Verstärker in seinem Büro aufgebaut.
13:31
And so Guier and Weiffenbach go back to Weiffenbach's office,
335
796000
2000
Also gehen Guier und Weiffenbach zu dessen Büro
13:33
and they start kind of noodling around -- hacking, as we might call it now.
336
798000
3000
und sie beginnen einiges auszuprobieren - wir würden es heute "hacken" nennen.
13:36
And after a couple of hours, they actually start picking up the signal,
337
801000
3000
Und nach ein paar Stunden empfangen sie tatsächlich das Signal,,
13:39
because the Soviets made Sputnik
338
804000
2000
weil die Sowjets Sputnik so gebaut hatten,
13:41
very easy to track.
339
806000
2000
dass man sie leicht aufspüren konnte.
13:43
It was right at 20 MHz, so you could pick it up really easily,
340
808000
3000
Es war genau bei 20 MHz, man konnte sie wirklich leicht entdecken,
13:46
because they were afraid that people would think it was a hoax, basically.
341
811000
2000
weil sie fürchteten, dass die Leute denken würden, es sei eine Falschmeldung.
13:48
So they made it really easy to find it.
342
813000
2000
Also machten sie es leicht auffindbar.
13:50
So these two guys are sitting there listening to this signal,
343
815000
3000
Diese zwei Typen sitzen da und horchen auf das Signal
13:53
and people start kind of coming into the office and saying,
344
818000
2000
als Leute in das Büro kommen und sagen:
13:55
"Wow, that's pretty cool. Can I hear? Wow, that's great."
345
820000
3000
"Wow, das ist cool. Darf ich mal hören? Wow, großartig."
13:58
And before long, they think, "Well jeez, this is kind of historic.
346
823000
3000
Und kurze Zeit später begreifen sie: "Das ist ein historischer Moment.
14:01
We may be the first people in the United States to be listening to this.
347
826000
2000
Wir sind die ersten Menschen in den Vereinigten Staaten, die das hören.
14:03
We should record it."
348
828000
2000
Wir sollten es aufzeichnen."
14:05
And so they bring in this big, clunky analog tape recorder
349
830000
2000
Also holen sie diesen großen, klobigen analogen Rekorder,
14:07
and they start recording these little bleep, bleeps.
350
832000
3000
und zeichnen diese schwachen Pieptöne auf.
14:10
And they start writing the kind of date stamp, time stamps
351
835000
3000
Und sie notieren das Datum und die Zeit
14:13
for each little bleep that they record.
352
838000
3000
zu jedem einzelnen Piepton, den sie aufnehmen.
14:16
And they they start thinking, "Well gosh, you know, we're noticing
353
841000
2000
Und dann denken sie: "Oh Gott, wir nehmen
14:18
small little frequency variations here.
354
843000
3000
hier winzige Frequenzschwankungen wahr.
14:21
We could probably calculate the speed
355
846000
3000
Wir könnten wahrscheinlich die Geschwindigkeit berechnen,
14:24
that the satellite is traveling,
356
849000
2000
mit der sich der Satellit bewegt,
14:26
if we do a little basic math here
357
851000
2000
wenn wir etwas grundlegende Mathematik machen
14:28
using the Doppler effect."
358
853000
2000
und den Dopplereffekt verwenden."
14:30
And then they played around with it a little bit more,
359
855000
2000
Und dann spielten sie etwas mehr damit herum
14:32
and they talked to a couple of their colleagues
360
857000
2000
und sprachen mit einigen ihrer Kollegen,
14:34
who had other kind of specialties.
361
859000
2000
die anderes Spezialwissen hatten.
14:36
And they said, "Jeez, you know,
362
861000
2000
Sie sagten: "Ihr wisst,
14:38
we think we could actually take a look at the slope of the Doppler effect
363
863000
2000
dass wir tatsächlich einen Blick auf die Neigung des Doppler-Effekts brauchen,
14:40
to figure out the points at which
364
865000
2000
um herauszufinden, an welchen Punkten
14:42
the satellite is closest to our antennae
365
867000
2000
der Satellit unseren Antennen am nächsten ist
14:44
and the points at which it's farthest away.
366
869000
2000
und an welchen es am weitesten weg ist.
14:46
That's pretty cool."
367
871000
2000
Das ist ziemlich cool."
14:48
And eventually, they get permission --
368
873000
2000
Und sie bekommen schließlich die Erlaubnis -
14:50
this is all a little side project that hadn't been officially part of their job description.
369
875000
3000
als kleines Nebenprojekt, das nicht offiziell Teil ihrer Aufgaben war.
14:53
They get permission to use the new, you know, UNIVAC computer
370
878000
3000
Sie erhalten die Erlaubnis, den neuen UNIVAC-Computer zu nutzen
14:56
that takes up an entire room that they'd just gotten at the APL.
371
881000
3000
der das ganze Zimmer einnahm, das sie vom APL erhalten hatten.
14:59
They run some more of the numbers, and at the end of about three or four weeks,
372
884000
3000
Sie führen mehrere Rechnungen durch und nach drei oder vier Wochen
15:02
turns out they have mapped the exact trajectory
373
887000
3000
haben sie die genaue Flugbahn
15:05
of this satellite around the Earth,
374
890000
2000
des Satelliten errechnet,
15:07
just from listening to this one little signal,
375
892000
2000
einfach, indem sie diesem kleinen Signal lauschten,
15:09
going off on this little side hunch that they'd been inspired to do
376
894000
3000
inspiriert durch diese Ahnung
15:12
over lunch one morning.
377
897000
3000
an einem Vormittag.
15:15
A couple weeks later their boss, Frank McClure,
378
900000
3000
Ein paar Wochen später holte ihr Chef, Frank McClure
15:18
pulls them into the room and says,
379
903000
2000
sie in ein Zimmer und sagt:
15:20
"Hey, you guys, I have to ask you something
380
905000
2000
"Jungs, ich muss euch etwas fragen über
15:22
about that project you were working on.
381
907000
2000
das Projekt, an dem ihr gearbeitet habt.
15:24
You've figured out an unknown location
382
909000
2000
Ihr habt einen unbekannten Standort
15:26
of a satellite orbiting the planet
383
911000
3000
eines Satelliten lokalisiert, der um den Planeten kreist,
15:29
from a known location on the ground.
384
914000
2000
ausgehend von einem bekannten Standort auf dem Boden.
15:31
Could you go the other way?
385
916000
2000
Geht das auch andersherum?
15:33
Could you figure out an unknown location on the ground,
386
918000
2000
Könntet Ihr einen unbekannten Ort auf der Erde finden,
15:35
if you knew the location of the satellite?"
387
920000
3000
wenn ihr den Standort des Satelliten kennt?"
15:38
And they thought about it and they said,
388
923000
2000
Sie dachten darüber nach und sagten:
15:40
"Well, I guess maybe you could. Let's run the numbers here."
389
925000
3000
"Nun, ich nehme an, dass man das kann. Lassen sie uns das durchrechnen."
15:43
So they went back, and they thought about it.
390
928000
2000
Sie gingen zurück und dachten darüber nach.
15:45
And they came back and said, "Actually, it'll be easier."
391
930000
2000
Und sie kamen zurück und sagten: " Es geht sogar einfacher."
15:47
And he said, "Oh, that's great.
392
932000
2000
Er sagte: " Oh, das ist großartig.
15:49
Because see, I have these new nuclear submarines
393
934000
3000
Denn ich habe diese neuen Atom-Unterseeboote
15:52
that I'm building.
394
937000
2000
die ich gerade baue.
15:54
And it's really hard to figure out how to get your missile
395
939000
3000
Es ist schwierig die Bomben so zu programmieren,
15:57
so that it will land right on top of Moscow,
396
942000
2000
dass sie genau in Moskau landen werden,
15:59
if you don't know where the submarine is in the middle of the Pacific Ocean.
397
944000
3000
wenn man nicht weiß, wo genau sich das U-Boot im Pazifik befindet.
16:02
So we're thinking, we could throw up a bunch of satellites
398
947000
3000
Also denken wir, dass wir ein paar Satelliten hochschicken
16:05
and use it to track our submarines
399
950000
3000
damit sie unseren U-Booten folgen
16:08
and figure out their location in the middle of the ocean.
400
953000
2000
und ihren Standort in der Mitte des Ozeans lokalisieren könnten.
16:10
Could you work on that problem?"
401
955000
2000
Könnten Sie an diesem Problem arbeiten?"
16:12
And that's how GPS was born.
402
957000
3000
Und so wurde GPS geboren.
16:15
30 years later,
403
960000
2000
30 Jahre später
16:17
Ronald Reagan actually opened it up and made it an open platform
404
962000
3000
machte Ronald Reagen es zu einer öffentlichen Plattform,
16:20
that anybody could kind of build upon
405
965000
2000
die jeder nutzen und erweitern kann
16:22
and anybody could come along and build new technology
406
967000
3000
und jeder darf sie nutzen für die Entwicklung neuer Technologien
16:25
that would create and innovate
407
970000
2000
die auf dieser
16:27
on top of this open platform,
408
972000
2000
offenen Plattform aufbauen,
16:29
left it open for anyone to do
409
974000
2000
offen für alle,
16:31
pretty much anything they wanted with it.
410
976000
2000
damit zu tun, was immer sie wollen.
16:33
And now, I guarantee you
411
978000
2000
Ich garantiere Ihnen
16:35
certainly half of this room, if not more,
412
980000
2000
dass sicherlich die Hälfte des Publikums, wenn nicht mehr
16:37
has a device sitting in their pocket right now
413
982000
2000
in diesem Augenblick etwas in ihrer Tasche haben,
16:39
that is talking to one of these satellites in outer space.
414
984000
3000
das mit einem dieser Satelitten in Kontakt steht.
16:42
And I bet you one of you, if not more,
415
987000
3000
Und ich wette, einer von Ihnen, wenn nicht mehr
16:45
has used said device and said satellite system
416
990000
3000
hat besagtes Gerät benutzt und das Satellitensystem beauftragt,
16:48
to locate a nearby coffeehouse somewhere in the last --
417
993000
3000
irgendwo ein nahe gelegenes Kaffehaus zu finden, in den letzten -
16:51
(Laughter)
418
996000
2000
Lachen
16:53
in the last day or last week, right?
419
998000
3000
in den letzten Tagen oder Wochen, oder?
16:56
(Applause)
420
1001000
3000
Applaus
16:59
And that, I think,
421
1004000
2000
Das ist, wie ich finde,
17:01
is a great case study, a great lesson
422
1006000
3000
ein großartiges Beispiel, eine großartige Lektion
17:04
in the power, the marvelous, kind of unplanned
423
1009000
2000
über die Kraft, das fabelhafte, unplanbare
17:06
emergent, unpredictable power
424
1011000
3000
emergente, unvorhersagbare Potential
17:09
of open innovative systems.
425
1014000
2000
von offenen innovativen Systemen.
17:11
When you build them right, they will be led to completely new directions
426
1016000
2000
Wenn man sie richtig aufbaut, schlagen sie Richtungen ein,
17:13
that the creators never even dreamed of.
427
1018000
2000
an die ihr Schöpfer noch nicht einmal im Traum gedacht hat.
17:15
I mean, here you have these guys
428
1020000
2000
Hier sind die Jungs,
17:17
who basically thought they were just following this hunch,
429
1022000
2000
die zunächst dachten, dass sie nur dieser Ahnung folgen,
17:19
this little passion that had developed,
430
1024000
2000
diese nebensächliche Leidenschaft, die sich entwickelte,
17:21
then they thought they were fighting the Cold War,
431
1026000
2000
dann dachten sie, sie würden den Kalten Krieg bekämpfen
17:23
and then it turns out they're just helping somebody
432
1028000
2000
und dann stellt sich heraus, dass sie jemandem bei der Suche
17:25
find a soy latte.
433
1030000
2000
einer Soja Latte helfen.
17:27
(Laughter)
434
1032000
2000
Lachen
17:29
That is how innovation happens.
435
1034000
2000
So funktioniert Innovation.
17:31
Chance favors the connected mind.
436
1036000
2000
Der Zufall begünstigt den vorbereiteten Geist.
17:33
Thank you very much.
437
1038000
2000
Danke vielmals.
17:35
(Applause)
438
1040000
3000
Applaus
ABOUT THE SPEAKER
Steven Johnson - WriterSteven Berlin Johnson examines the intersection of science, technology and personal experience.
Why you should listen
Steven Johnson is a leading light of today's interdisciplinary and collaborative approach to innovation. His writings have influenced everything from cutting-edge ideas in urban planning to the battle against 21st-century terrorism. Johnson was chosen by Prospect magazine as one of the top ten brains of the digital future, and The Wall Street Journal calls him "one of the most persuasive advocates for the role of collaboration in innovation."
Johnson's work on the history of innovation inspired the Emmy-nominated six-part series on PBS, "How We Got To Now with Steven Johnson," which aired in the fall of 2014. The book version of How We Got To Now was a finalist for the PEN/E.O. Wilson Literary Science Writing Award. His new book, Wonderland: How Play Made the Modern World, revolves around the creative power of play and delight: ideas and innovations that set into motion many momentous changes in science, technology, politics and society.
Johnson is also the author of the bestselling Where Good Ideas Come From: The Natural History of Innovation, one of his many books celebrating progress and innovation. Others include The Invention of Air and The Ghost Map. Everything Bad Is Good For You, one of the most discussed books of 2005, argued that the increasing complexity of modern media is training us to think in more complex ways. Emergence and Future Perfect explore the power of bottom-up intelligence in both nature and contemporary society.
An innovator himself, Johnson has co-created three influential sites: the pioneering online magazine FEED, the Webby-Award-winning community site, Plastic.com, and the hyperlocal media site outside.in, which was acquired by AOL in 2011.
Johnson is a regular contributor to WIRED magazine, as well as the New York Times, The Wall Street Journal and many other periodicals. He has appeared on many high-profile television programs, including "The Charlie Rose Show," "The Daily Show with Jon Stewart" and "The NewsHour with Jim Lehrer."
Steven Johnson | Speaker | TED.com