TEDGlobal 2007
Zeresenay Alemseged: The search for humanity's roots
Zeresenajs Alemsegeds: Cilvēces sakņu meklējumos
Filmed:
Readability: 4
1,114,952 views
Paleoantropologs Zeresenajs Alemsegeds meklē cilvēces saknes Etiopijas neauglīgajos tuksnešos. Šajā runā viņš stāsta par visvecākā cilvēkveidīgā bērna skeleta atrašanu un to, kā Āfrika glabā mūsu cilvēces atbildes.
Zeresenay Alemseged - Paleoanthropologist
Zeresenay "Zeray" Alemseged digs in the Ethiopian desert, looking for the earliest signs of humanity. His most exciting find: the 3.3-million-year-old bones of Selam, a 3-year-old hominid child, from the species Australopithecus afarensis. Full bio
Zeresenay "Zeray" Alemseged digs in the Ethiopian desert, looking for the earliest signs of humanity. His most exciting find: the 3.3-million-year-old bones of Selam, a 3-year-old hominid child, from the species Australopithecus afarensis. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:25
I have 18 minutes to tell you what happened
0
0
2000
Man ir 18 minūtes, lai pastāstītu,
kas noticis pēdējo 6 miljonu gadu laikā.
00:27
over the past six million years.
1
2000
3000
00:30
All right.
2
5000
2000
Labi.
00:32
We all have come from a long way,
3
7000
3000
Mēs visi esam mērojuši tālu ceļu Āfrikā
00:35
here in Africa, and converged in this region of Africa,
4
10000
3000
un saplūduši šajā Āfrikas reģionā
00:38
which is a place where 90 percent of our evolutionary process took place.
5
13000
6000
— vietā, kur norisinājās 90 procenti
mūsu evolūcijas procesa.
mūsu evolūcijas procesa.
00:44
And I say that not because I am African,
6
19000
3000
Es tā nesaku, jo esmu afrikānis,
00:47
but it's in Africa that you find the earliest evidence
7
22000
3000
taču tieši Āfrikā var atrast
senākās liecības
senākās liecības
00:50
for human ancestors, upright walking traces,
8
25000
5000
par cilvēku senčiem,
divkājaino cilvēku atstātās pēdas,
00:55
even the first technologies in the form of stone tools.
9
30000
3000
pat pirmās tehnoloģijas
akmens darbarīku veidolā.
akmens darbarīku veidolā.
00:58
So we all are Africans, and welcome home.
10
33000
3000
Tā ka mēs visi esam afrikāņi,
un laipni lūgti mājās!
un laipni lūgti mājās!
01:01
All right.
11
36000
2000
Labi.
01:03
I'm a paleoanthropologist, and my job is to define
12
38000
3000
Esmu paleoantropologs,
un mans darbs ir noskaidrot
un mans darbs ir noskaidrot
01:06
man's place in nature and explore what makes us human.
13
41000
4000
cilvēka vietu dabā un pētīt,
kas padara mūs par cilvēkiem.
kas padara mūs par cilvēkiem.
Šodien es izmantošu Selamu,
vissenāko jebkad atklāto bērnu,
vissenāko jebkad atklāto bērnu,
01:10
And today, I will use Selam, the earliest child ever discovered,
14
45000
4000
01:14
to tell you a story of all of us.
15
49000
2000
lai pastāstītu par mums visiem.
01:16
Selam is our most complete skeleton of a three-year-old girl
16
51000
4000
Selama ir vispilnīgāk saglabājies
trīsgadīgas meitenes skelets,
trīsgadīgas meitenes skelets,
01:20
who lived and died 3.3 million years ago.
17
55000
4000
kura dzīvoja un mira
pirms 3,3 miljoniem gadu.
pirms 3,3 miljoniem gadu.
01:24
She belongs to the species known as Australopithecus afarensis.
18
59000
4000
Viņa pieder pie sugas, kas
pazīstama kā Afāras australopiteks,
pazīstama kā Afāras australopiteks,
01:28
You don't need to remember that.
19
63000
2000
bet tas jums nav jāatceras.
01:30
That's the Lucy species, and was found by my research team
20
65000
4000
Tā ir Lūsijas suga,
un to 2000. gada decembrī Dikikā
un to 2000. gada decembrī Dikikā
01:34
in December of 2000 in an area called Dikika.
21
69000
3000
atrada mana pētnieku komanda
Tas ir Etiopijas ziemeļaustrumu daļā.
01:37
It's in the northeastern part of Ethiopia.
22
72000
2000
01:39
And Selam means peace in many Ethiopian languages.
23
74000
3000
„Selam” daudzās etiopiešu
valodās nozīmē „miers”.
valodās nozīmē „miers”.
01:42
We use that name to celebrate peace in the region and in the planet.
24
77000
6000
Mēs izmantojam šo vārdu,
lai cildinātu mieru reģionā un pasaulē.
lai cildinātu mieru reģionā un pasaulē.
01:48
And the fact that it was the cover story of all these famous magazines
25
83000
4000
Fakts, ka par atklājumu vēstīja
visu šo slaveno žurnālu vāki,
visu šo slaveno žurnālu vāki,
01:52
gives you already an idea of her significance, I think.
26
87000
3000
manuprāt, sniedz nojausmu
par tā nozīmīgumu.
par tā nozīmīgumu.
01:55
After I was invited by TED, I did some digging,
27
90000
3000
Kad mani ielūdza uz TED,
es nedaudz paraku,
es nedaudz paraku,
01:58
because that's what we do, to know about my host.
28
93000
3000
— jo tieši to mēs darām —
lai uzzinātu vairāk par savu namatēvu,
02:01
You don't just jump into an invitation.
29
96000
2000
jo nevar tā vienkārši ierasties.
02:03
And I learned that the first technology appeared
30
98000
2000
Es noskaidroju, ka
pirmā tehnoloģija parādījās
pirmā tehnoloģija parādījās
02:05
in the form of stone tools, 2.6 million years ago.
31
100000
3000
pirms 2,6 miljoniem gadu
akmens darbarīku veidolā.
akmens darbarīku veidolā.
02:08
First entertainment comes evidence from flutes that are 35,000 years old.
32
103000
5000
Pirmās liecības par izklaidi
ir 35 000 gadu senas flautas,
ir 35 000 gadu senas flautas,
02:13
And evidence for first design comes 75,000 years old -- beads.
33
108000
6000
un liecības par pirmo dizainu nāk
no 75 000 gadu senām krellēm.
no 75 000 gadu senām krellēm.
02:19
And you can do the same with your genes and track them back in time.
34
114000
5000
To pašu varam darīt ar saviem gēniem
un izsekot to attīstībai laika gaitā.
02:24
And DNA analysis of living humans and chimpanzees
35
119000
4000
Dzīvo cilvēku un šimpanžu
DNS analīze mums atklāj,
DNS analīze mums atklāj,
02:28
teaches us today that we diverged sometime around seven million years ago
36
123000
4000
ka mūsu ceļi šķīrās pirms
aptuveni 7 miljoniem gadu,
aptuveni 7 miljoniem gadu,
02:32
and that these two species share over 98 percent of the same genetic material.
37
127000
6000
un ka šīs divas sugas vieno vairāk nekā
90% kopīga ģenētiskā materiāla.
90% kopīga ģenētiskā materiāla.
02:38
I think knowing this is a very useful context
38
133000
2000
Manuprāt, tas veido ļoti vērtīgu kontekstu,
02:40
within which we can think of our ancestry.
39
135000
4000
kādā domāt par mūsu izcelsmi.
02:44
However, DNA analysis informs us only about
40
139000
4000
Tomēr DNS analīze
sniedz ziņas vien par sākumu
sniedz ziņas vien par sākumu
02:48
the beginning and the end, telling us nothing
41
143000
4000
un beigām,
neko nepasakot par to, kas notika pa vidu.
02:52
about what happened in the middle.
42
147000
2000
Tāpēc mūsu, paleoantropologu, darbs
02:54
So, for us, paleoanthropologists, our job is to find the hard evidence,
43
149000
5000
ir meklēt konkrētus, fosilus
pierādījumus, lai šo robu aizpildītu
pierādījumus, lai šo robu aizpildītu
02:59
the fossil evidence, to fill in this gap
44
154000
3000
03:02
and see the different stages of development.
45
157000
3000
un ieraudzītu attīstības dažādos posmus.
03:05
Because it's only when you do that, that you can talk about --
46
160000
3000
Jo tikai tad mēs varam runāt par...
03:08
(Laughter) --
47
163000
4000
(Smiekli)
Tikai tad mēs varam runāt,
03:12
it's only when you do that, [that] you can talk about
48
167000
3000
03:15
how we looked like and how we behaved at different times,
49
170000
4000
kā mēs dažādos laikos
izskatījāmies un uzvedāmies,
izskatījāmies un uzvedāmies,
03:19
and how those likes and looks and behaviors changed through time.
50
174000
5000
un kā šis izskats un uzvedība
laika gaitā mainījās.
laika gaitā mainījās.
03:24
That then gives you an access
51
179000
2000
Tas tālāk ļauj pētīt bioloģiskos
mehānismus un spēkus,
mehānismus un spēkus,
03:26
to explore the biological mechanisms
52
181000
3000
03:29
and forces that are responsible for this gradual change
53
184000
3000
kas atbildīgi par šīm
pakāpeniskajām izmaiņām,
pakāpeniskajām izmaiņām,
03:32
that made us what we are today.
54
187000
3000
kas padarīja mūs tādus, kādi esam pašlaik.
03:35
But finding the hard evidence is a very complicated endeavor.
55
190000
4000
Taču konkrētu pierādījumu
meklēšana ir ļoti sarežģīta.
meklēšana ir ļoti sarežģīta.
03:39
It's a systematic and scientific approach,
56
194000
3000
Tā ir sistemātiska un zinātniska pieeja,
kas aizved mūs uz attālām, karstām,
bīstamām un nereti nepieejamām vietām.
bīstamām un nereti nepieejamām vietām.
03:42
which takes you to places that are remote, hot, hostile and often with no access.
57
197000
6000
Piemēram, dodoties uz Dikiku,
kur 1999. gadā atradām Selamu,
kur 1999. gadā atradām Selamu,
03:48
Just to give you an example, when I went to Dikika,
58
203000
2000
03:50
where Selam was found, in '99 -- and it's about 500 kilometers
59
205000
4000
— tā atrodas apmēram 500 kilometrus
no Adisabebas, Etiopijas galvaspilsētas —
no Adisabebas, Etiopijas galvaspilsētas —
03:54
from Addis Ababa, the capital of Ethiopia.
60
209000
4000
03:58
It took us only seven hours to do the first 470 kilometers of the 500,
61
213000
7000
pirmos 470 kilometrus
mēs paveicām 7 stundās,
mēs paveicām 7 stundās,
taču atlikušie 30 kilometru
mums prasīja veselas 4 stundas.
mums prasīja veselas 4 stundas.
04:05
but took four, solid hours to do the last only 30 kilometers.
62
220000
5000
04:10
With the help of the locals and using just shovels and picks, I made my way.
63
225000
4000
Ar vietējo palīdzību un lāpstām,
un cērtēm es tiku uz priekšu —
un cērtēm es tiku uz priekšu —
04:14
I was the first person to actually drive a car to the spot.
64
229000
4000
faktiski es biju pirmais cilvēks,
kurš turp brauca ar mašīnu.
kurš turp brauca ar mašīnu.
04:18
When you get there, this is what you see,
65
233000
3000
Lūk, ko jūs ieraugāt, nonākot galā —
04:21
and it's the vastness of the place which makes you feel helpless and vulnerable.
66
236000
5000
tieši vietas plašums liek justies
bezpalīdzīgam un ievainojamam.
bezpalīdzīgam un ievainojamam.
04:26
And once you make it there, the big question is where to start.
67
241000
4000
Tur nonākot, galvenais jautājums ir —
ar ko lai sāk?
04:30
(Laughter)
68
245000
2000
(Smiekli)
04:32
And you find nothing for years and years.
69
247000
3000
Gadiem ilgi jūs neko neatrodat.
04:35
When I go to places like this, which are paleontological sites,
70
250000
4000
Doties uz šādām
paleontoloģisko izrakumu vietām
paleontoloģisko izrakumu vietām
04:39
it's like going to a game park, an extinct game park.
71
254000
4000
ir kā doties uz atrakciju parku,
izmirušu atrakciju parku.
izmirušu atrakciju parku.
04:43
But what you find are not the human remains,
72
258000
3000
Taču tādas cilvēku paliekas kā Selama
vai Lūsija mēs neatrodam katru dienu.
vai Lūsija mēs neatrodam katru dienu.
04:46
such as Selam and Lucy, on a day-to-day basis.
73
261000
3000
04:49
You find elephants, rhinos, monkeys, pigs, etc.
74
264000
4000
Mēs atrodam ziloņus, degunradžus,
pērtiķus, cūkas un tā tālāk.
pērtiķus, cūkas un tā tālāk.
Varētu vaicāt, kā šie lielie zīdītāji
spēja dzīvot šajā tuksnešainajā vidē?
spēja dzīvot šajā tuksnešainajā vidē?
04:53
But you could ask, how could these large mammals
75
268000
2000
04:55
live in this desert environment?
76
270000
2000
Protams, nespēja, taču es uzreiz saku,
04:57
Of course, they cannot, but I'm telling you already
77
272000
2000
04:59
that the environment and the carrying capacity
78
274000
3000
ka šī reģiona vide un
tā ekoloģiskā ietilpība
tā ekoloģiskā ietilpība
05:02
of this region was drastically different from what we have today.
79
277000
5000
bija pavisam citāda, nekā tā ir mūsdienās.
05:07
A very important environmental lesson could be learned from this.
80
282000
4000
No šī var daudz ko mācīties
par apkārtējo vidi.
par apkārtējo vidi.
05:11
Anyway, once we made it there, then it's a game park, as I said, an extinct game park.
81
286000
6000
Lai vai kā, nokļūstot tur,
tas, kā jau teicu, ir
izmiris atrakciju parks.
izmiris atrakciju parks.
05:17
And our ancestors lived in that game park,
82
292000
3000
Šajā atrakciju parkā dzīvoja mūsu senči,
tomēr viņi bija mazākumā.
05:20
but were just the minorities. They were not as successful
83
295000
2000
Viņi nebija tik sekmīgi un plaši izplatīti
kā mūsdienu saprātīgais cilvēks.
kā mūsdienu saprātīgais cilvēks.
05:22
and as widespread as the Homo sapiens that we are.
84
297000
5000
05:27
To tell you just an example, an anecdote about their rarity,
85
302000
3000
Tikai viens piemērs, anekdote
par to reto sastopamību —
par to reto sastopamību —
es turp devos katru gadu,
lai veiktu pētījumus laukā,
lai veiktu pētījumus laukā,
05:30
I was going to this place every year and would do fieldwork here,
86
305000
5000
05:35
and the assistants, of course, helped me do the surveys.
87
310000
3000
un šajā darbā man,
protams, palīdzēja asistenti.
protams, palīdzēja asistenti.
Viņi atrod kaulu un saka:
„Lūk, tevis meklētais!”
„Lūk, tevis meklētais!”
05:38
They would find a bone and tell me, "Here is what you're looking for."
88
313000
2000
05:40
I would say, "No, that's an elephant."
89
315000
1000
Es atbildu: „Nē, tas ir zilonis.”
05:41
Again, another one, "That's a monkey." "That's a pig," etc.
90
316000
3000
Viņi atrod citu — tas ir pērtiķis,
tā ir cūka un tā tālāk.
tā ir cūka un tā tālāk.
05:44
So one of my assistants, who never went to school, said to me, "Listen, Zeray.
91
319000
3000
Kāds palīgs, kurš nekad
nebija gājis skolā, teica:
nebija gājis skolā, teica:
05:47
You either don't know what you're looking for,
92
322000
2000
„Paklau, Zeraj —
vai nu tu nezini, ko meklē,
vai nu tu nezini, ko meklē,
05:49
or you're looking in the wrong place," he said.
93
324000
3000
vai arī tu meklē nepareizajā vietā.”
(Smiekli)
05:52
(Laughter)
94
327000
1000
05:53
And I said, "Why?" "Because there were elephants and lions,
95
328000
3000
„Kāpēc?” es vaicāju.
„Jo te bija ziloņi un lauvas. Cilvēkiem
bija bail, tāpēc viņi devās projām.
bija bail, tāpēc viņi devās projām.
05:56
and the people were scared and went somewhere else.
96
331000
2000
05:58
Let's go somewhere else."
97
333000
2000
Dosimies citur!”
Viņš bija ļoti noguris,
un tas patiešām ir ļoti nogurdinoši.
un tas patiešām ir ļoti nogurdinoši.
06:00
Well, he was very tired, and it's really tiring.
98
335000
2000
06:02
It was then, after such hard work and many frustrating years that we found Selam,
99
337000
5000
Tieši tad, pēc smaga darba un
daudziem bezsekmīgiem gadiem,
daudziem bezsekmīgiem gadiem,
mēs atradām Selamu.
06:07
and you see the face here covered by sandstone.
100
342000
3000
Šeit jūs redzat smilšakmens klāto seju,
06:10
And here is actually the spinal column
101
345000
2000
un, lūk, mugurkauls un pārējais
smilšakmens bluķī ietvertais rumpis,
smilšakmens bluķī ietvertais rumpis,
06:12
and the whole torso encased in a sandstone block,
102
347000
4000
06:16
because she was buried by a river.
103
351000
3000
jo viņu apraka upe.
06:19
What you have here seems to be nothing,
104
354000
2000
Redzētais varbūt nešķiet nekas īpašs,
06:21
but contains an incredible amount of scientific information
105
356000
4000
taču tas ietver milzīgu daudzumu
zinātniskas informācijas,
zinātniskas informācijas,
06:25
that helps us explore what makes us human.
106
360000
3000
kas palīdz mums atklāt to,
kas padara mūs par cilvēkiem.
kas padara mūs par cilvēkiem.
06:28
This is the earliest and most complete juvenile human ancestor
107
363000
4000
Šis ir senākais un vispilnīgāk saglabājies
cilvēkbērna priekštecis,
cilvēkbērna priekštecis,
06:32
ever found in the history of paleoanthropology,
108
367000
2000
kāds paleoantropoloģijā jebkad atrasts —
06:34
an amazing piece of our long, long history.
109
369000
4000
apbrīnojama mūsu
garu garās vēstures daļiņa.
garu garās vēstures daļiņa.
06:38
There were these three people and me, and I am taking the pictures,
110
373000
3000
Tur biju es un vēl trīs cilvēki.
Es biju tas, kurš fotografēja,
tāpēc manis tur nav.
tāpēc manis tur nav.
06:41
that's why I am not in.
111
376000
2000
06:43
How would you feel if you were me? You have something extraordinary in your hand,
112
378000
3000
Kā jūs justos, ja būtu manā vietā?
Jums rokās ir kas ļoti īpašs,
taču jūs esat nekurienes vidū?
taču jūs esat nekurienes vidū?
06:46
but you are in the middle of nowhere?
113
381000
2000
06:48
The feeling I had was a deep and quiet happiness and excitement,
114
383000
5000
Es izjutu spēcīgu un klusu
laimi un saviļņojumu,
laimi un saviļņojumu,
06:53
of course accompanied by a huge sense of responsibility,
115
388000
3000
kam, protams, līdzi nāca
milzīga atbildības sajūta —
milzīga atbildības sajūta —
06:56
of making sure everything is safe.
116
391000
3000
gādāt, lai viss būtu drošībā.
06:59
Here is a close-up of the fossil, after five years of cleaning,
117
394000
5000
Lūk, fosilijas tuvplāns
pēc piecu gadu tīrīšanas, sagatavošanas
un aprakstīšanas, kas bija ļoti ilga,
un aprakstīšanas, kas bija ļoti ilga,
07:04
preparation and description, which was very long,
118
399000
4000
07:08
as I had to expose the bones from the sandstone block
119
403000
3000
jo kauli bija jāatsedz
no smilšakmens bluķa,
no smilšakmens bluķa,
07:11
I just showed you in the previous slide.
120
406000
2000
ko tikko rādīju iepriekšējā slaidā.
Tas prasīja piecus gadus!
07:13
It took five years.
121
408000
1000
07:14
In a way, this was like the second birth for the child, after 3.3 million years,
122
409000
5000
Savā ziņā tā bija kā bērna otrā dzimšana
3,3 miljonus gadu vēlāk,
3,3 miljonus gadu vēlāk,
07:19
but the labor was very long.
123
414000
3000
bet šīs dzemdības bija ļoti ilgas.
07:22
And here is full scale -- it's a tiny bone.
124
417000
4000
Lūk, mērogam — tas ir sīciņš kauliņš.
07:26
And in the middle is the minister of Ethiopian tourism,
125
421000
3000
Pa vidu ir Etiopijas tūrisma ministrs,
kurš ieradās apciemot
Etiopijas Nacionālo muzeju,
Etiopijas Nacionālo muzeju,
07:29
who came to visit the National Museum of Ethiopia while I was working there.
126
424000
4000
kamēr es tur strādāju.
Kā redzat, esmu bažīgs
un cenšos pasargāt savu bērnu,
un cenšos pasargāt savu bērnu,
07:33
And you see me worried and trying to protect my child,
127
428000
3000
07:36
because you don't leave anyone with this kind of child,
128
431000
3000
jo šādu bērnu neuztic nevienam,
07:39
even a minister.
129
434000
3000
pat ne ministram.
Tātad, kad tas ir paveikts,
nākamais solis ir noskaidrot, kas tas ir.
nākamais solis ir noskaidrot, kas tas ir.
07:42
So then, once you've done that, the next stage is to know what it is.
130
437000
4000
07:46
(Laughter)
131
441000
3000
(Smiekli)
07:49
Once that was done, then it was possible to compare.
132
444000
4000
Kad tas bija paveikts,
mēs varējām salīdzināt.
mēs varējām salīdzināt.
07:53
We were able to tell that she belonged
133
448000
2000
Mēs varējām noteikt, ka viņa
pieder cilvēku dzimtas kokam,
pieder cilvēku dzimtas kokam,
07:55
to the human family tree because the legs, the foot,
134
450000
4000
jo kājas, pēdas,
kā arī dažas citas pazīmes
kā arī dažas citas pazīmes
07:59
and some features clearly showed that she walked upright,
135
454000
4000
skaidri norādīja, ka viņa
pārvietojusies stāvus,
pārvietojusies stāvus,
08:03
and upright walking is a hallmark in humanity.
136
458000
3000
un staigāšana stāvus
ir cilvēkiem raksturīga iezīme.
ir cilvēkiem raksturīga iezīme.
08:06
But in addition, if you compare the skull
137
461000
3000
Turklāt, ja salīdzinām šo galvaskausu
08:09
with a comparably aged chimpanzee and little George Bush here,
138
464000
3000
ar līdzīga vecuma šimpanzi
un mazo Džordžu Bušu,
un mazo Džordžu Bušu,
08:12
you see that you have vertical forehead.
139
467000
4000
redzams, ka mums ir vertikāla piere.
Cilvēkiem tā ir raksturīga
08:16
And you see that in humans, because of the development
140
471000
3000
tā saucamās prefrontālās
smadzeņu garozas attīstības dēļ.
smadzeņu garozas attīstības dēļ.
08:19
of the pre-frontal cortex, it's called.
141
474000
2000
08:21
You don't see that in chimpanzees,
142
476000
3000
Tā nav novērojama šimpanzēm.
08:24
and you don't see this very projecting canine.
143
479000
4000
Tām nav arī šie ļoti izvirzītie acu zobi.
Tātad viņa pieder mūsu dzimtas kokam,
08:28
So she belongs to our family tree, but within that, of course,
144
483000
3000
taču tās ietvaros mēs, protams,
mēs veicam sīkāku analīzi,
mēs veicam sīkāku analīzi,
08:31
you do detailed analysis, and we know now
145
486000
2000
un nu mēs zinām,
ka viņa pieder Lūsijas sugai,
ka viņa pieder Lūsijas sugai,
08:33
that she belongs to the Lucy species,
146
488000
2000
08:35
known as Australopithecus afarensis.
147
490000
3000
kas pazīstama kā Afāras australopitēki.
08:38
The next exciting question is, girl or boy?
148
493000
3000
Nākamais satraucošais jautājums ir —
puika vai meitene?
puika vai meitene?
08:41
And how old was she when she died?
149
496000
2000
Un cik vecs bija bērns nāves brīdī?
08:43
You can determine the sex of the individual
150
498000
3000
Īpatņa dzimumu var noteikt
08:46
based on the size of the teeth.
151
501000
3000
pēc zobu lieluma.
08:49
How?
152
504000
1000
Kā?
08:50
You know, in primates, there is this phenomenon
153
505000
2000
Primātiem raksturīga parādība
ir dzimumu dimorfisms,
ir dzimumu dimorfisms,
08:52
called sexual dimorphism, which simply means
154
507000
2000
kas vienkārši nozīmē,
08:54
males are larger than females and males have larger teeth
155
509000
2000
ka tēviņi ir lielāki nekā mātītes
un tēviņiem ir lielāki zobi nekā mātītēm.
un tēviņiem ir lielāki zobi nekā mātītēm.
08:56
than the females.
156
511000
2000
08:58
But to do that, you need the permanent dentition,
157
513000
2000
Lai to noteiktu, vajag pastāvīgos zobus,
09:00
which you don't see here, because what you have here
158
515000
2000
taču tos mēs neredzam,
jo šie te ir piena zobi.
09:02
are the baby teeth.
159
517000
2000
Taču, izmantojot
datortomogrāfijas tehnoloģiju,
datortomogrāfijas tehnoloģiju,
09:04
But using the CT scanning technology,
160
519000
2000
09:06
which is normally used for medical purposes,
161
521000
2000
ko parasti izmanto medicīniskiem nolūkiem,
09:08
you can go deep into the mouth and come up with this beautiful image
162
523000
3000
var ielūkoties dziļi mutē
un iegūt šo skaisto attēlu,
un iegūt šo skaisto attēlu,
09:11
showing you both the baby teeth here
163
526000
2000
kurā redzami abi — gan piena zobi te,
09:13
and the still-growing adult teeth here.
164
528000
4000
gan vēl augošie īstie zobi te.
Izmērot šos zobus,
09:17
So when you measure those teeth,
165
532000
2000
bija skaidrs, ka tā bija meitene
09:19
it was clear that she turned out to be a girl
166
534000
3000
09:22
with very small canine teeth.
167
537000
3000
ar ļoti maziem acu zobiem.
Lai noskaidrotu, cik veca
viņa bija nāves brīdī,
viņa bija nāves brīdī,
09:25
And to know how old she was when she died, what you do is
168
540000
2000
09:27
you do an informed estimate, and you say, how much time would be required
169
542000
6000
ir jāveic informētas aplēses
un jājautā, cik daudz laika vajadzētu,
un jājautā, cik daudz laika vajadzētu,
09:33
to form this amount of teeth, and the answer was three.
170
548000
5000
lai viņai izveidotos tik daudz zobu,
un atbilde ir trīs gadi.
09:38
So, this girl died when she was about three,
171
553000
3000
Šī meitene nomira aptuveni 3 gadu
vecumā pirms 3,3 miljoniem gadu.
vecumā pirms 3,3 miljoniem gadu.
09:41
3.3 million years ago.
172
556000
2000
09:43
So, with all that information, the big question is --
173
558000
3000
Ņemot vērā visu šo informāciju,
lielākais jautājums ir, ko mēs patiesībā...
09:46
what do we actually -- what does she tell us?
174
561000
4000
ko viņa mums atklāj?
09:50
To answer this question, we can phrase another question.
175
565000
2000
Lai atbildētu uz šo jautājumu,
mēs varam uzdot vēl vienu.
mēs varam uzdot vēl vienu.
09:52
What do we actually know about our ancestors?
176
567000
3000
Ko mēs patiesībā zinām par saviem senčiem?
09:55
We want to know how they looked like, how they behaved,
177
570000
2000
Mēs gribam zināt, kā viņi izskatījās,
kā uzvedās, kā pārvietojās,
09:57
how they walked around,
178
572000
2000
09:59
and how they lived and grew up.
179
574000
3000
kā dzīvoja un izauga.
10:02
And among the answers that you can get from this skeleton
180
577000
5000
Atbildes, ko varam gūt
no šī skeleta, ir, pirmkārt,
no šī skeleta, ir, pirmkārt,
10:07
are included: first, this skeleton documents,
181
582000
5000
šis skelets ir pirmais pierādījums tam,
10:12
for the first time, how infants looked over three million years ago.
182
587000
5000
kā pirms trim miljoniem
gadu izskatījās bērni.
gadu izskatījās bērni.
10:17
And second, she tells us that she walked upright,
183
592000
3000
Otrkārt, viņa mums atklāj,
ka staigāja stāvus,
ka staigāja stāvus,
10:20
but had some adaptation for tree climbing.
184
595000
3000
taču bija arī zināmā mērā
pielāgojusies kāpelēšanai kokos.
pielāgojusies kāpelēšanai kokos.
Tomēr vēl interesantāk ir tas,
10:23
And more interesting, however,
185
598000
2000
10:25
is the brain in this child was still growing.
186
600000
2000
ka šī bērna smadzenes joprojām auga.
10:27
At age three, if you have a still-growing brain,
187
602000
3000
Triju gadu vecumā
joprojām augošas smadzenes
joprojām augošas smadzenes
10:30
it's a human behavior.
188
605000
2000
ir cilvēkiem raksturīga pazīme.
10:32
In chimps, by age three, the brain is formed over 90 percent.
189
607000
5000
Šimpanzēm triju gadu vecumā
smadzenes jau ir izveidojušās par
vairāk nekā 90 procentiem.
vairāk nekā 90 procentiem.
10:37
That's why they can cope with their environment
190
612000
3000
Tādēļ tie drīz vien pēc dzimšanas
viegli tiek galā ar vidi,
viegli tiek galā ar vidi,
10:40
very easily after birth -- faster than us, anyway.
191
615000
3000
vismaz ātrāk nekā mēs.
10:43
But in humans, we continue to grow our brains.
192
618000
2000
Taču mūsu, cilvēku,
smadzenes turpina augt,
smadzenes turpina augt,
10:45
That's why we need care from our parents.
193
620000
3000
tādēļ mums vajadzīgas vecāku rūpes.
10:48
But that care means also you learn.
194
623000
2000
Taču rūpes arī nozīmē mācīšanos.
Mēs pavadām vairāk laika
ar saviem vecākiem.
ar saviem vecākiem.
10:50
You spend more time with your parents.
195
625000
2000
Cilvēkiem tas ir ļoti raksturīgi,
un to sauc par bērnību,
un to sauc par bērnību,
10:52
And that's very characteristic of humans and it's called childhood,
196
627000
3000
10:55
which is this extended dependence of human children
197
630000
3000
kas ir cilvēkbērna paildzināta atkarība
no savas ģimenes vai vecākiem.
10:58
on their family or parents.
198
633000
3000
Tātad šī īpatņa joprojām augošās smadzenes
11:01
So, the still-growing brain in this individual
199
636000
4000
mums atklāj, ka bērnība, kurai vajadzīga
11:05
tells us that childhood, which requires
200
640000
3000
11:08
an incredible social organization,
201
643000
3000
apbrīnojama sociālā kārtība,
11:11
a very complex social organization,
202
646000
2000
ļoti sarežģīta sociālā kārtība,
11:13
emerged over three million years ago.
203
648000
2000
radās vairāk nekā pirms
trim miljoniem gadu.
trim miljoniem gadu.
11:15
So, by being at the cusp of our evolutionary history,
204
650000
4000
Atrodoties uz mūsu
evolūcijas vēstures sliekšņa,
evolūcijas vēstures sliekšņa,
Selama mūs visus vieno
un sniedz vienreizīgu informāciju
un sniedz vienreizīgu informāciju
11:19
Selam unites us all and gives us a unique account
205
654000
5000
par to, kas padara mūs par cilvēkiem.
11:24
on what makes us human.
206
659000
3000
Tomēr ne viss viņā bija kā cilvēkiem,
11:27
But not everything was human, and I will give you
207
662000
3000
es minēšu ļoti interesantu piemēru.
11:30
a very exciting example.
208
665000
2000
Šo kaulu sauc par mēles kaulu —
11:32
This is called the hyoid bone. It's a bone which is right here.
209
667000
2000
tas atrodas, lūk, šeit,
tas no aizmugures balsta mēli.
tas no aizmugures balsta mēli.
11:34
It supports your tongue from behind.
210
669000
2000
11:36
It's, in a way, your voice box.
211
671000
3000
Tā savā ziņā ir jūsu balsene,
11:39
It determines the type of voice you produce.
212
674000
4000
kas nosaka, kādu skaņu jūs spējat radīt.
Līdzšinējām fosilijām tas nebija atklāts,
11:43
It was not known in the fossil record,
213
678000
2000
un šajā skeletā tas ir.
11:45
and we have it in this skeleton.
214
680000
3000
11:48
When we did the analysis of this bone, it was clear
215
683000
4000
Veicot šī kaula analīzi,
bija skaidrs, ka tas izskatās ļoti līdzīgs
šimpanzei, šimpanzes kaulam.
šimpanzei, šimpanzes kaulam.
11:52
that it looked very chimp-like, chimpanzee-like.
216
687000
4000
11:56
So if you were there 3.3 million years ago,
217
691000
4000
Tātad, ja jūs būtu tur
pirms 3,3 miljoniem gadu
pirms 3,3 miljoniem gadu
un dzirdētu šo meiteni saucam savu māti,
12:00
to hear when this girl was crying out for her mother,
218
695000
3000
viņa drīzāk izklausītos pēc
šimpanzes, nevis cilvēka.
šimpanzes, nevis cilvēka.
12:03
she would have sounded more like a chimpanzee than a human.
219
698000
3000
Jūs, iespējams, brīnāties: „Pērtiķu pazīme,
cilvēku pazīme, atkal pērtiķu pazīme —
cilvēku pazīme, atkal pērtiķu pazīme —
12:06
Maybe you're wondering, "So, you see this ape feature, human feature, ape feature.
220
701000
4000
12:10
What does that tell us?"
221
705000
2000
ko tas mums pastāsta?”
Ziniet, tas patiesībā ir ļoti aizraujoši,
12:12
You know, that is very exciting for us,
222
707000
2000
jo parāda, ka viss mainījās
lēni un pakāpeniski
lēni un pakāpeniski
12:14
because it demonstrates that things were changing slowly and progressively,
223
709000
3000
12:17
and that evolution is in the making.
224
712000
3000
un ka evolūcija bija tapšanas stadijā.
12:20
To summarize the significance of this fossil,
225
715000
3000
Apkopojot šīs fosilijas nozīmi,
12:23
we can say the following.
226
718000
2000
mēs varam teikt, ka
12:25
Up to now, the knowledge that we had about our ancestors
227
720000
4000
līdz šim mūsu zināšanas par mūsu senčiem
12:29
came essentially from adult individuals
228
724000
4000
būtībā nāca no pieaugušiem īpatņiem,
jo trūka bērnu fosiliju.
12:33
because the fossils, the baby fossils, were missing.
229
728000
3000
Tās diez cik labi nesaglabājas.
12:36
They don't preserve well, as you know.
230
731000
2000
12:38
So the knowledge that we had about our ancestors,
231
733000
4000
Tāpēc mūsu zināšanas par senčiem,
to, kā viņi izskatījās un kā uzvedās,
12:42
on how they looked like, how they behaved,
232
737000
2000
12:44
was kind of biased toward adults.
233
739000
5000
bija diezgan neobjektīvi
vērstas uz pieaugušajiem.
vērstas uz pieaugušajiem.
12:49
Imagine somebody coming from Mars
234
744000
3000
Iedomājieties, ja kāds ierastos no Marsa
12:52
and his job is to report on the type of people
235
747000
2000
un viņa darbs būtu ziņot,
kādi cilvēki apdzīvo planētu Zeme,
kādi cilvēki apdzīvo planētu Zeme,
12:54
occupying our planet Earth, and you hide all the babies,
236
749000
3000
un mēs paslēptu visus zīdaiņus un bērnus,
12:57
the children, and he goes back and reports.
237
752000
4000
un viņš atgrieztos un ziņotu.
Vai varat iedomāties,
cik neobjektīvs būtu viņa ziņojums?
cik neobjektīvs būtu viņa ziņojums?
13:01
Can you imagine how much biased his report would be?
238
756000
4000
Trūksot bērnu fosilijām, tieši to
mēs līdz šim savā ziņā darījām,
mēs līdz šim savā ziņā darījām,
13:05
That's what somehow we were doing so far
239
760000
2000
13:07
in the absence of the fossil children,
240
762000
2000
13:09
so I think the new fossil fixes this problem.
241
764000
5000
un es domāju, ka jaunā fosilija
atrisina šo problēmu.
atrisina šo problēmu.
13:14
So, I think the most important question at the end is,
242
769000
5000
Galu galā, manuprāt,
vissvarīgākais jautājums ir,
vissvarīgākais jautājums ir,
13:19
what do we actually learn from specimens like this
243
774000
3000
ko mēs patiesībā iemācāmies
no šādiem atradumiem
no šādiem atradumiem
13:22
and from our past in general?
244
777000
3000
un savas pagātnes kopumā.
13:25
Of course, in addition to extracting this huge amount
245
780000
3000
Protams, papildus tam, ka ieguvām
milzīgu daudzumu zinātniskās informācijas
milzīgu daudzumu zinātniskās informācijas
13:28
of scientific information as to what makes us human,
246
783000
3000
par to, kas padara mūs par cilvēkiem.
13:31
you know, the many human ancestors that have existed
247
786000
3000
Pēdējo 6 miljonu gadu laikā
dzīvojušajiem cilvēku senčiem
dzīvojušajiem cilvēku senčiem
13:34
over the past six million years -- and there are more than 10 --
248
789000
4000
— to ir vairāk kā 10 —
nebija tādu zināšanu,
tehnoloģijas un greznības,
tehnoloģijas un greznības,
13:38
they did not have the knowledge, the technology and sophistications
249
793000
3000
kāda mūsdienās ir mums,
saprātīgajam cilvēkam.
saprātīgajam cilvēkam.
13:41
that we, Homo sapiens, have today.
250
796000
2000
13:43
But if this species, ancient species,
251
798000
4000
Taču, ja šīs sugas, šīs senās sugas,
varētu ceļot laikā un redzētu mūs pašlaik,
13:47
would travel in time and see us today,
252
802000
3000
viņi ļoti lepotos ar
sevis atstāto mantojumu,
sevis atstāto mantojumu,
13:50
they would very much be very proud of their legacy,
253
805000
5000
jo viņi kļuva par Visuma
vissekmīgākās sugas priekštečiem.
vissekmīgākās sugas priekštečiem.
13:55
because they became the ancestors of
254
810000
2000
13:57
the most successful species in the universe.
255
812000
2000
13:59
And they were probably not aware of this future legacy,
256
814000
2000
Viņi droši vien neapzinājās
šo nākotnes mantojumu,
šo nākotnes mantojumu,
14:01
but they did great.
257
816000
2000
taču viņi lieliski pastrādāja.
Jautājums ir, vai mēs,
saprātīgie cilvēki, esam spējīgi lemt
saprātīgie cilvēki, esam spējīgi lemt
14:03
Now the question is, we Homo sapiens today
258
818000
3000
14:06
are in a position to decide about the future of our planet, possibly more.
259
821000
6000
par mūsu — un, iespējams,
ne tikai mūsu — planētas nākotni.
ne tikai mūsu — planētas nākotni.
Jautājums ir, vai mēs
uzņemsimies šo izaicinājumu?
uzņemsimies šo izaicinājumu?
14:12
So the question is, are we up to the challenge?
260
827000
3000
14:15
And can we really do better than these primitive,
261
830000
3000
Un vai tiešām būsim spējīgāki
par šiem primitīvajiem senčiem
ar mazajām smadzenēm?
ar mazajām smadzenēm?
14:18
small-brained ancestors?
262
833000
3000
14:21
Among the most pressing challenges that our species
263
836000
4000
Viens no steidzamākajiem izaicinājumiem,
ar ko mūsdienās saskaras mūsu suga,
14:25
is faced with today are the chronic problems of Africa.
264
840000
5000
ir Āfrikas pastāvīgās problēmas.
14:30
Needless to list them here, and there are more competent people
265
845000
3000
Nav vērts tās tagad uzskaitīt,
turklāt ir kompetentāki cilvēki,
kas varētu par to runāt.
kas varētu par to runāt.
14:33
to talk about this.
266
848000
3000
14:36
Still, in my opinion, we have two choices.
267
851000
3000
Tomēr —
manuprāt, mums ir divi varianti.
Pirmais ir turpināt noskatīties
14:42
One is to continue to see a poor, ill, crying Africa,
268
857000
6000
nabadzīgā, novārgušā un raudošā Āfrikā,
14:48
carrying guns, that depends on other people forever,
269
863000
5000
kas nēsā ieročus un paliek
mūžam atkarīga no citiem,
mūžam atkarīga no citiem,
14:53
or to promote an Africa which is confident,
270
868000
5000
vai arī veidot Āfriku,
kas ir pašpārliecināta,
miermīlīga, neatkarīga,
miermīlīga, neatkarīga,
14:58
peaceful, independent, but cognizant of its huge problems
271
873000
4000
tomēr reizē apzinās gan savas milzīgās
problēmas, gan lielās vērtības.
problēmas, gan lielās vērtības.
15:02
and great values at the same time.
272
877000
4000
Es esmu par otro variantu,
15:06
I am for the second option, and I'm sure many of you are.
273
881000
5000
un esmu drošs, ka arī daudzi no jums ir.
15:11
And the key is to promote a positive African attitude towards Africa.
274
886000
10000
Galvenais ir veicināt
pozitīvu afrikāņu attieksmi pret Āfriku,
pozitīvu afrikāņu attieksmi pret Āfriku,
jo mēs, afrikāņi...
15:21
That's because we Africans concentrate --
275
896000
4000
— es, starp citu, esmu no Etiopijas —
15:25
I am from Ethiopia, by the way --
276
900000
2000
mēs par daudz koncentrējamies uz to,
15:27
we concentrate too much on how we are seen
277
902000
2000
kā mūs uztver citur, ārpasaulē.
15:29
from elsewhere, or from outside.
278
904000
3000
15:32
I think it's important to promote in a more positive way
279
907000
5000
Manuprāt, svarīgi ir veicināt
pozitīvāku priekšstatu pašiem par sevi —
15:37
on how we see ourselves.
280
912000
3000
tieši to es saucu par
pozitīvu afrikāņu attieksmi.
pozitīvu afrikāņu attieksmi.
15:40
That's what I call positive African attitude.
281
915000
3000
15:43
So finally, I would like to say,
282
918000
3000
Visbeidzot es vēlētos aicināt
15:46
so let's help Africa walk upright and forward,
283
921000
5000
palīdzēt Āfrikai piecelties kājās
un soļot uz priekšu,
un soļot uz priekšu,
15:51
then we all can be proud of our future legacy as a species.
284
926000
5000
lai mēs kā suga varam lepoties
ar savu nākotnes mantojumu.
ar savu nākotnes mantojumu.
15:56
Thank you.
285
931000
2000
Paldies.
(Aplausi)
15:58
(Applause)
286
933000
1000
ABOUT THE SPEAKER
Zeresenay Alemseged - PaleoanthropologistZeresenay "Zeray" Alemseged digs in the Ethiopian desert, looking for the earliest signs of humanity. His most exciting find: the 3.3-million-year-old bones of Selam, a 3-year-old hominid child, from the species Australopithecus afarensis.
Why you should listen
Paleoanthropologist Zeresenay Alemseged studies the origins of humanity. Through his Dikika Research Project (DRP) in the Afar desert of Ethiopia, he has discovered the earliest known skeleton of a hominid child, the 3.3-million-year-old bones of Selam, a 3-year-old girl of the species Australopithecus afarensis. She is a member of the same species as Lucy, discovered nearby in 1974.
In studying Selam's tiny bones, Alemseged is searching for the points at which we humans diverged from apes. For instance, Selam may have had ape-like shoulders, made for climbing trees -- but her legs were angled for walking upright. Her young brain, at age 3, was still growing, which implies that she was set to have a long human-style childhood. And in the hyoid bone of her throat, Alemseged sees the beginning of human speech.
Born in Axum, Ethiopia, Alemseged is based in San Francisco at the California Academy of Sciences where is is the Director and Curator of the Anthropology department. Prior to this, he was a senior researcher at the Max Planck Institute for Evolutionary Anthropology in Leipzig. To see more video from Alemseged, visit the video archives of Nature.
Zeresenay Alemseged | Speaker | TED.com