ABOUT THE SPEAKER
James Flynn - Moral philosopher
James Flynn challenges our fundamental assumptions about intelligence.

Why you should listen

Year over year, people fare better on standardized tests, a global phenomenon known as the Flynn Effect. James Flynn, the New Zealand-based researcher who discovered this, believes that environmental factors play a greater role in intelligence than genetics does.

His latest findings, discussed in his 2012 book Are We Getting Smarter?, also suggest that women are not only as intelligent as men, but superior when it comes to executive function. “Women, when exposed to modernity, do equal men for IQ,” Flynn said to TV ONE’s Greg Boyed. “But in the formal educational setting where they apply their intelligence, they’re outperforming men all hollow.”

Flynn, a retired university professor, has written extensively about the connection between ongoing equality and IQ gains, democracy and human rights. He also wrote a compelling book about books, The Torchlight List, in which he lists 200 must-reads.

More profile about the speaker
James Flynn | Speaker | TED.com
TED2013

James Flynn: Why our IQ levels are higher than our grandparents'

James Flynn: Warum unsere IQ-Niveaus höher sind als die unserer Großeltern

Filmed:
4,330,212 views

Das nennt man den "Flynn-Effekt" – die Tatsache, dass jede Generation bei den IQ-Test besser abschneidet als die vorherige Generation. Werden wir wirklich schlauer oder denken wir einfach anders? In dieser temporeichen Tour durch die kognitive Geschichte des 20. Jahrhunderts behauptet Moralphilosoph James Flynn, dass Veränderungen in unserer Denkweise überraschende (und nicht immer positive) Konsequenzen hatten.
- Moral philosopher
James Flynn challenges our fundamental assumptions about intelligence. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
We are going to take a quickschnell voyageReise
0
791
2399
Wir unternehmen eine kurze Reise
00:15
over the cognitivekognitiv historyGeschichte of the 20thth centuryJahrhundert,
1
3190
3507
durch die kognitive Geschichte
des 20. Jahrhunderts,
00:18
because duringwährend that centuryJahrhundert,
2
6697
1789
denn während dieses Jahrhunderts
00:20
our mindsKöpfe have alteredverändert dramaticallydramatisch.
3
8486
2914
haben sich unsere Gehirne dramatisch verändert.
00:23
As you all know, the carsAutos that people drovefuhr in 1900
4
11400
3324
Wie Sie wissen, veränderten sich die Autos,
die die Menschen um 1900 fuhren,
00:26
have alteredverändert because the roadsStraßen are better
5
14724
2074
weil die Straßen besser waren
00:28
and because of technologyTechnologie.
6
16798
2355
und aufgrund von Technologie.
00:31
And our mindsKöpfe have alteredverändert, too.
7
19153
1969
Und unsere Gehirne haben sich auch verändert.
00:33
We'veWir haben goneWeg from people who confrontedkonfrontiert a concreteBeton worldWelt
8
21122
3944
Wir sind von Menschen, die einer
konkreten Welt gegenüberstanden
00:37
and analyzedanalysiert that worldWelt primarilyin erster Linie in termsBegriffe
9
25066
3399
und diese Welt primär danach analysierten,
00:40
of how much it would benefitVorteil them
10
28465
2233
wie sehr sie ihnen nutzen würde,
00:42
to people who confrontkonfrontieren a very complexKomplex worldWelt,
11
30698
4592
zu Menschen geworden, die einer
sehr komplexen Welt ausgesetzt sind.
00:47
and it's a worldWelt where we'vewir haben had to developentwickeln
12
35290
2209
Und in dieser Welt mussten wir
00:49
newneu mentalgeistig habitsGewohnheiten, newneu habitsGewohnheiten of mindVerstand.
13
37499
3495
neue mentale Gewohnheiten,
neue Denkschemata entwickeln.
00:52
And these includeeinschließen things like
14
40994
1997
Und das schließt Dinge ein wie
00:54
clothingKleidung that concreteBeton worldWelt with classificationKlassifizierung,
15
42991
4014
die konkrete Welt mit Klassifikationen auszukleiden,
00:59
introducingeinführen abstractionsAbstraktionen that we try to make
16
47005
2922
Abstraktionen einzuführen,
die wir versuchen
01:01
logicallylogisch consistentkonsistent,
17
49927
2196
logisch konsistent zu machen,
01:04
and alsoebenfalls takingunter the hypotheticalhypothetisch seriouslyernst,
18
52123
2830
und wir nehmen auch das Hypothetische ernst,
01:06
that is, wonderingwundernd about what mightMacht have been
19
54953
2250
d.h. wir fragen uns eher, was sein könnte,
01:09
ratherlieber than what is.
20
57203
2392
als was ist.
01:11
Now, this dramaticdramatisch changeVeränderung was drawngezeichnet to my attentionAufmerksamkeit
21
59595
3552
Meine Aufmerksamkeit wurde auf
diese dramatische Änderung gelenkt,
01:15
throughdurch massivemassiv I.Q. gainsGewinne over time,
22
63147
3760
durch massive IQ-Zunahmen im Lauf der Zeit,
01:18
and these have been trulywirklich massivemassiv.
23
66907
2369
und diese waren wirklich enorm.
01:21
That is, we don't just get a fewwenige more questionsFragen right
24
69276
4411
D.h. wir lösen bei IQ-Tests nicht nur
01:25
on I.Q. testsTests.
25
73687
1473
ein paar Fragen mehr.
01:27
We get farweit more questionsFragen right on I.Q. testsTests
26
75160
3459
Wir lösen viel mehr Fragen in IQ-Tests richtig,
01:30
than eachjede einzelne succeedingerfolgreich generationGeneration
27
78619
2248
als jede vorhergehende Generation
01:32
back to the time that they were inventederfunden.
28
80867
2910
bis zurück zur Zeit ihrer Erfindung.
01:35
IndeedIn der Tat, if you scoreErgebnis the people a centuryJahrhundert agovor
29
83777
3298
Wenn man die Leute freilich
vor einem Jahrhundert
01:39
againstgegen modernmodern normsNormen,
30
87075
1548
nach modernen Normen bewertet,
01:40
they would have an averagedurchschnittlich I.Q. of 70.
31
88623
3371
hätten sie einen durchschnittlichen IQ von 70.
01:43
If you scoreErgebnis us againstgegen theirihr normsNormen,
32
91994
2725
Wenn man uns nach
ihren Normen bewerten würde,
01:46
we would have an averagedurchschnittlich I.Q. of 130.
33
94719
3599
hätten wir einen durchschnittlichen IQ von 130.
01:50
Now this has raisedangehoben all sortssortiert of questionsFragen.
34
98318
3357
Das wirft alle möglichen Fragen auf.
01:53
Were our immediateSofort ancestorsVorfahren
35
101675
1905
Waren unsere unmittelbaren Vorfahren
01:55
on the vergeRand of mentalgeistig retardationRetardierung?
36
103580
3235
am Rande einer Geistesschwäche?
01:58
Because 70 is normallynormalerweise the scoreErgebnis for mentalgeistig retardationRetardierung.
37
106815
4075
Denn 70 ist normalerweise
der Wert für geistige Behinderung.
02:02
Or are we on the vergeRand of all beingSein giftedbegabt?
38
110890
3032
Oder sind wir kurz davor,
alle hochbegabt zu sein?
02:05
Because 130 is the cuttingSchneiden lineLinie for giftednessHochbegabung.
39
113922
4236
Denn 130 ist der Grenzwert für Hochbegabung.
02:10
Now I'm going to try and argueargumentieren for a thirddritte alternativeAlternative
40
118158
3120
Ich werde nun für
eine dritte Alternative plädieren,
02:13
that's much more illuminatingerleuchtend than eitherentweder of those,
41
121278
4053
die viel aufschlussreicher
als die beiden anderen ist,
02:17
and to put this into perspectivePerspektive,
42
125331
2622
und um diese zu relativieren,
02:19
let's imaginevorstellen that a MartianMartian camekam down to EarthErde
43
127953
2905
lassen Sie uns annehmen,
dass ein Marsmensch auf die Erde käme
02:22
and foundgefunden a ruinedruiniert civilizationZivilisation.
44
130858
2835
und eine zerstörte Gesellschaft vorfände.
02:25
And this MartianMartian was an archaeologistArchäologe,
45
133693
2407
Und dieser Marsmensch wäre ein Archäologe,
02:28
and they foundgefunden scoresNoten, targetZiel scoresNoten,
46
136100
2887
und sie fänden Punktezahlen,
02:30
that people had used for shootingSchießen.
47
138987
2923
die Menschen zum Schießen benutzt hatten.
02:33
And first they lookedsah at 1865,
48
141910
2503
Und zuerst betrachteten sie 1865
02:36
and they foundgefunden that in a minuteMinute,
49
144413
2071
und sie stellten in kurzer Zeit fest,
02:38
people had only put one bulletKugel in the bullseyeBullseye.
50
146484
3709
dass die Menschen nur
einen Volltreffer gelandet hatten.
02:42
And then they foundgefunden, in 1898,
51
150193
2317
Und sie stellten fest, dass sie 1898
02:44
that they'dSie würden put about fivefünf bulletsKugeln in the bullseyeBullseye in a minuteMinute.
52
152510
3784
in einer Minute fünf Mal
ins Schwarze getroffen hatten.
02:48
And then about 1918 they put a hundredhundert bulletsKugeln in the bullseyeBullseye.
53
156294
5227
Und um 1918 trafen sie 100 Mal ins Schwarze.
02:53
And initiallyanfänglich, that archaeologistArchäologe would be baffledverdutzt.
54
161521
3855
Anfangs war der Archäologe ratlos.
02:57
They would say, look, these testsTests were designedentworfen
55
165376
2597
Sie sagten etwa: "Diese Tests waren so angelegt,
02:59
to find out how much people were steadystetig of handHand,
56
167973
3598
um herauszufinden, ob die Menschen
eine ruhige Hand hatten,
03:03
how keendaran interessiert theirihr eyesightSehvermögen was,
57
171571
2775
wie gut ihr Sehvermögen war,
03:06
whetherob they had controlsteuern of theirihr weaponWaffe.
58
174346
2338
ob sie Kontrolle über ihre Waffen hatten.
03:08
How could these performancesAufführungen have escalatedeskalierte
59
176684
3021
Wie konnten die Leistungen sich
03:11
to this enormousenorm degreeGrad?
60
179705
2182
bis zu diesem enormen Maß steigern?"
03:13
Well we now know, of courseKurs, the answerAntworten.
61
181887
2275
Nun, wir kennen die Antwort natürlich.
03:16
If that MartianMartian lookedsah at battlefieldsSchlachtfelder,
62
184162
2812
Wenn sich dieser Marsmensch
die Schlachtfelder anschaut,
03:18
they would find that people had only musketsMusketen
63
186974
2824
würden sie entdecken,
dass die Menschen zur Zeit
03:21
at the time of the CivilZivile WarKrieg
64
189798
2064
des Bürgerkriegs nur Musketen hatten,
03:23
and that they had repeatingWiederholen riflesGewehre
65
191862
1807
und dass sie Repetiergewehre hatten
03:25
at the time of the Spanish-AmericanSpanisch-amerikanischen WarKrieg,
66
193669
3185
zur Zeit des Spanisch-Amerikanischen Krieges,
03:28
and then they had machineMaschine gunsWaffen
67
196854
1736
und bis zum 1. Weltkrieg
03:30
by the time of WorldWelt WarKrieg I.
68
198590
2815
hatten sie Maschinengewehre.
03:33
And, in other wordsWörter, it was the equipmentAusrüstung
69
201405
2551
Und anders gesagt war es die Ausstattung
03:35
that was in the handsHände of the averagedurchschnittlich soldierSoldat
70
203956
2167
in den Händen eines durchschnittlichen Soldaten,
03:38
that was responsibleverantwortlich, not greatergrößer keennessSchärfe of eyeAuge
71
206123
3063
die dafür verantwortlich war –
nicht die höhere Sehschärfe
03:41
or steadinessStetigkeit of handHand.
72
209186
2173
oder eine ruhigere Hand.
03:43
Now what we have to imaginevorstellen is the mentalgeistig artilleryArtillerie
73
211359
3320
Wir müssen uns die mentale Artillerie vorstellen,
03:46
that we have pickedabgeholt up over those hundredhundert yearsJahre,
74
214679
3493
die wir innerhalb dieser hundert
Jahre erworben haben,
03:50
and I think again that anotherein anderer thinkerDenker will help us here,
75
218172
4063
und ein anderer Denker wird uns
hierbei sicher helfen,
03:54
and that's LuriaLuria.
76
222235
2135
und das ist Luria.
03:56
LuriaLuria lookedsah at people
77
224370
2144
Luria betrachtete Menschen,
03:58
just before they enteredtrat ein the scientificwissenschaftlich ageAlter,
78
226514
3653
bevor sie ins wissenschaftliche Zeitalter eintraten,
04:02
and he foundgefunden that these people
79
230167
1997
und er fand heraus, dass diese Menschen
04:04
were resistantbeständig to classifyingKlassifizierung von the concreteBeton worldWelt.
80
232164
3657
resistent gegenüber einer Klassifizierung
der konkreten Welt waren.
04:07
They wanted to breakUnterbrechung it up
81
235821
1054
Sie wollten sie in Kleinteile
04:08
into little bitsBits that they could use.
82
236875
2590
aufbrechen, die sie benutzen konnten.
04:11
He foundgefunden that they were resistantbeständig
83
239465
2290
Er fand heraus, dass sie sich weigerten,
04:13
to deducingAufzucht the hypotheticalhypothetisch,
84
241755
3501
Hypothetisches zu folgern,
04:17
to speculatingspekulieren about what mightMacht be,
85
245256
2677
darüber zu spekulieren, was sein könnte,
04:19
and he foundgefunden finallyendlich that they didn't dealDeal well
86
247933
2637
und stellte schließlich fest,
dass sie sich mit Abstraktionen
04:22
with abstractionsAbstraktionen or usingmit logicLogik on those abstractionsAbstraktionen.
87
250570
4397
oder dem Anwenden von Logik
bei diesen Abstraktionen schwer taten.
04:26
Now let me give you a sampleSample of some of his interviewsInterviews.
88
254967
3140
Lassen Sie mich Ihnen ein Beispiel
für seine Interviews geben.
04:30
He talkedsprach to the headKopf man of a personPerson
89
258107
2366
Er sprach mit dem Chef einer Person
04:32
in ruralländlich RussiaRussland.
90
260473
1832
im ländlichen Russland.
04:34
They'dSie würden only had, as people had in 1900,
91
262305
2474
Sie hatten, wie bei Menschen um 1900 üblich,
04:36
about fourvier yearsJahre of schoolingSchulung.
92
264779
2181
etwa vier Jahre Schulbildung.
04:38
And he askedaufgefordert that particularinsbesondere personPerson,
93
266960
2360
Und er fragte diese bestimmte Person,
04:41
what do crowsKrähen and fishFisch have in commonverbreitet?
94
269320
3470
was Krähe und Fische gemeinsam haben.
04:44
And the fellowGefährte said, "AbsolutelyAbsolut nothing.
95
272790
3067
Und der Kerl sagte: "Absolut nichts.
04:47
You know, I can eatEssen a fishFisch. I can't eatEssen a crowKrähe.
96
275857
2993
Fisch kann ich essen, Krähen nicht.
04:50
A crowKrähe can peckPeck at a fishFisch.
97
278850
2326
Eine Krähe kann nach einem Fisch picken.
04:53
A fishFisch can't do anything to a crowKrähe."
98
281176
2851
Ein Fisch kann einer Krähe gar nichts antun."
04:56
And LuriaLuria said, "But aren'tsind nicht they bothbeide animalsTiere?"
99
284027
3226
Und Luria sagte: "Aber beide sind doch Tiere?"
04:59
And he said, "Of courseKurs not.
100
287253
1410
Und er sagte: "Natürlich nicht.
05:00
One'sJemandes a fishFisch.
101
288663
1987
Der eine ist ein Fisch.
05:02
The other is a birdVogel."
102
290650
1772
Das andere ist ein Vogel."
05:04
And he was interestedinteressiert, effectivelyeffektiv,
103
292422
2022
Ihn interessierte im Grunde,
05:06
in what he could do with those concreteBeton objectsObjekte.
104
294444
3668
was er mit diesen konkreten
Objekten machen könnte.
05:10
And then LuriaLuria wentging to anotherein anderer personPerson,
105
298112
2878
Und dann ging Luria zu einer anderen Person
05:12
and he said to them,
106
300990
2183
und sagte zu ihr:
05:15
"There are no camelsKamele in GermanyDeutschland.
107
303173
2696
"Es gibt keine Kamele in Deutschland.
05:17
HamburgHamburg is a cityStadt in GermanyDeutschland.
108
305869
2411
Hamburg ist eine Stadt in Deutschland.
05:20
Are there camelsKamele in HamburgHamburg?"
109
308280
2543
Gibt es in Hamburg Kamele?"
05:22
And the fellowGefährte said,
110
310823
891
Und der Typ sagte:
05:23
"Well, if it's largegroß enoughgenug, there oughtsollen to be camelsKamele there."
111
311714
4219
"Nun, wenn es groß genug ist,
sollte es Kamele geben."
05:27
And LuriaLuria said, "But what do my wordsWörter implyimplizieren?"
112
315933
3894
Und Luria sagte:
"Aber was bedeuten meine Worte?"
05:31
And he said, "Well, maybe it's a smallklein villageDorf,
113
319827
2277
Und er sagte: "Vielleicht ist es ja ein kleines Dorf
05:34
and there's no roomZimmer for camelsKamele."
114
322104
2569
und es gibt keinen Platz für Kamele."
05:36
In other wordsWörter, he was unwillingnicht bereit to treatbehandeln this
115
324673
2263
Anders gesagt war er nicht bereit, das
05:38
as anything but a concreteBeton problemProblem,
116
326936
2797
als etwas anderes als ein konkretes
Problem zu behandeln,
05:41
and he was used to camelsKamele beingSein in villagesDörfer,
117
329733
2558
und er war daran gewohnt,
Kamele in Dörfern zu sehen
05:44
and he was quiteganz unableunfähig to use the hypotheticalhypothetisch,
118
332291
3933
und unfähig, das Hypothetische anzuwenden,
05:48
to askFragen himselfselbst what if there were no camelsKamele in GermanyDeutschland.
119
336224
4907
um sich zu fragen, ob es
in Deutschland keine Kamele gibt.
05:53
A thirddritte interviewInterview was conductedgeführt
120
341131
2813
Ein drittes Interview wurde mit jemanden
05:55
with someonejemand about the NorthNorden PolePole.
121
343944
2984
über den Nordpol geführt.
05:58
And LuriaLuria said, "At the NorthNorden PolePole, there is always snowSchnee.
122
346928
4105
Da sagte Luria:
"Am Nordpol gibt es immer Schnee.
06:03
WhereverÜberall dort, wo there is always snowSchnee, the bearsBären are whiteWeiß.
123
351033
3955
Überall, wo es immer Schnee gibt,
sind die Bären weiß.
06:06
What colorFarbe are the bearsBären at the NorthNorden PolePole?"
124
354988
3279
Welche Farbe haben die Bären am Nordpol?"
06:10
And the responseAntwort was, "SuchDiese a thing
125
358267
2402
Und die Antwort war: "So etwas
06:12
is to be settledbeglichen by testimonyZeugnis.
126
360669
2310
muss durch eine Aussage entschieden werden.
06:14
If a wiseweise personPerson camekam from the NorthNorden PolePole
127
362979
2824
Wenn eine Person vom Nordpol kommt
06:17
and told me the bearsBären were whiteWeiß,
128
365803
1851
und mir sagt, dass die Bären weiß sind,
06:19
I mightMacht believe him,
129
367654
1479
könnte ich ihm glauben,
06:21
but everyjeden bearBär that I have seengesehen is a brownbraun bearBär."
130
369133
4205
aber jeder Bär, den ich bisher
gesehen habe, ist braun."
06:25
Now you see again, this personPerson has rejectedabgelehnt
131
373338
2984
Jetzt sehen Sie erneut,
dass diese Person sich weigert,
06:28
going beyonddarüber hinaus the concreteBeton worldWelt
132
376322
2195
über die konkrete Welt hinauszugehen
06:30
and analyzingAnalyse it throughdurch everydayjeden Tag experienceErfahrung,
133
378517
3173
und analysiert sie durch Alltagserfahrung,
06:33
and it was importantwichtig to that personPerson
134
381690
1866
und es war wichtig für diese Person,
06:35
what colorFarbe bearsBären were --
135
383556
1562
welche Farbe die Bären hatten –
06:37
that is, they had to huntJagd bearsBären.
136
385118
2281
d.h. sie mussten Bären jagen.
06:39
They weren'twaren nicht willingbereit to engageengagieren in this.
137
387399
2409
Sie waren nicht bereit, sich darauf einzulassen.
06:41
One of them said to LuriaLuria,
138
389808
1837
Einer von ihnen sagte zu Luria:
06:43
"How can we solvelösen things that aren'tsind nicht realecht problemsProbleme?
139
391645
3500
"Wie können wir Fälle lösen,
die keine realen Probleme sind?
06:47
NoneKeine of these problemsProbleme are realecht.
140
395145
1891
Keins dieser Probleme ist real.
06:49
How can we addressAdresse them?"
141
397036
2643
Wie können wir sie behandeln?"
06:51
Now, these threedrei categoriesKategorien --
142
399679
3545
Nun, diese drei Kategorien –
06:55
classificationKlassifizierung,
143
403224
1491
Klassifikation,
06:56
usingmit logicLogik on abstractionsAbstraktionen,
144
404715
2141
Anwendung von Logik auf Abstraktionen,
06:58
takingunter the hypotheticalhypothetisch seriouslyernst --
145
406856
2769
das Hypothetische ernst nehmen –
07:01
how much differenceUnterschied do they make in the realecht worldWelt
146
409625
2438
welchen Unterschied können sie
in der realen Welt ausmachen,
07:04
beyonddarüber hinaus the testingtesten roomZimmer?
147
412063
1893
über das Versuchslabor hinaus?
07:05
And let me give you a fewwenige illustrationsIllustrationen.
148
413956
2970
Lassen Sie mich Ihnen
ein paar Beispiele geben.
07:08
First, almostfast all of us todayheute get a highhoch schoolSchule diplomaDiplom.
149
416926
3389
Erstens bekommen fast alle von uns
heute einen Schulabschluss.
07:12
That is, we'vewir haben goneWeg from fourvier to eightacht yearsJahre of educationBildung
150
420315
3397
Also sind wir von 4 bis 8 Jahren an Schulausbildung
07:15
to 12 yearsJahre of formalformal educationBildung,
151
423712
2777
zu 12 Jahren an Schulbildung übergegangen,
07:18
and 52 percentProzent of AmericansAmerikaner
152
426489
1901
und 52 % der Amerikaner
07:20
have actuallytatsächlich experiencederfahren some typeArt of tertiaryTertiär educationBildung.
153
428390
3820
haben tatsächlich eine Form von
Hochschulbildung genossen.
07:24
Now, not only do we have much more educationBildung,
154
432210
4032
Nun, wir haben nicht nur viel mehr Bildung,
07:28
and much of that educationBildung is scientificwissenschaftlich,
155
436242
2693
und viel mehr dieser Ausbildung
ist wissenschaftlich,
07:30
and you can't do scienceWissenschaft withoutohne classifyingKlassifizierung von the worldWelt.
156
438935
4010
und man kann keine Wissenschaft betreiben,
ohne die Welt zu klassifizieren.
07:34
You can't do scienceWissenschaft withoutohne proposingvorschlagen hypothesesHypothesen.
157
442945
3859
Man kann keine Wissenschaft betreiben,
ohne Hypothesen zu formulieren.
07:38
You can't do scienceWissenschaft withoutohne makingHerstellung it logicallylogisch consistentkonsistent.
158
446804
4174
Man kann auch keine Wissenschaft betreiben,
ohne es logisch konsistent zu machen.
07:42
And even down in gradeKlasse schoolSchule, things have changedgeändert.
159
450978
3810
Und sogar in der Grundschule
haben sich die Dinge geändert.
07:46
In 1910, they lookedsah at the examinationsUntersuchungen
160
454788
2934
1910 schauten sie Prüfungen an,
07:49
that the stateBundesland of OhioOhio gavegab to 14-year-olds-Jährige,
161
457722
3820
die der Staat Ohio 14-Jährigen abnahm,
07:53
and they foundgefunden that they were all
162
461542
1606
und sie stellten fest, dass sie alle
07:55
for sociallysozial valuedgeschätzt concreteBeton informationInformation.
163
463148
3435
gesellschaftlich anerkannte,
konkrete Informationen betrafen.
07:58
They were things like,
164
466583
1331
Das waren Sachen wie:
07:59
what are the capitalsHauptstädte of the 44 or 45 statesZustände
165
467914
2887
Was sind die Hauptstädte der 44 oder 45 Staaten,
08:02
that existedexistierte at that time?
166
470801
2374
die damals existierten?
08:05
When they lookedsah at the examsPrüfungen
167
473175
1578
Wenn sie die Test anschauten,
08:06
that the stateBundesland of OhioOhio gavegab in 1990,
168
474753
3147
die der Staat Ohio 1990 abnahm,
08:09
they were all about abstractionsAbstraktionen.
169
477900
2386
ging es in allen um Abstraktionen.
08:12
They were things like,
170
480286
1593
Es waren Sachen wie:
08:13
why is the largestgrößten cityStadt of a stateBundesland rarelynur selten the capitalHauptstadt?
171
481879
5134
Warum ist die größte Stadt eines Staates
nur selten die Hauptstadt?
08:19
And you were supposedsoll to think, well,
172
487013
1564
Und man sollte denken, nun,
08:20
the stateBundesland legislatureGesetzgeber was rural-controlledländliche gesteuert,
173
488577
3214
der staatliche Gesetzgeber war ländlich kontrolliert,
08:23
and they hatedgehasst the biggroß cityStadt,
174
491791
2098
und sie hassten die Großstädte,
08:25
so ratherlieber than puttingPutten the capitalHauptstadt in a biggroß cityStadt,
175
493889
2593
statt daher die Hauptstadt in eine Großstadt zu legen,
08:28
they put it in a countyBezirk seatSitz.
176
496482
1438
wählten sie eine Bezirksstadt.
08:29
They put it in AlbanyAlbany ratherlieber than NewNeu YorkYork.
177
497920
2736
Sie wählten Albany anstatt New York.
08:32
They put it in HarrisburgHarrisburg ratherlieber than PhiladelphiaPhiladelphia.
178
500656
3056
Sie wählten eher Harrisburg anstatt Philadelphia.
08:35
And so forthher.
179
503712
1935
Und so weiter.
08:37
So the tenorTenor of educationBildung has changedgeändert.
180
505647
2431
Der Tenor der Ausbildung hat sich also geändert.
08:40
We are educatingerziehen people to take the hypotheticalhypothetisch seriouslyernst,
181
508078
4034
Wir bilden Menschen so aus, dass sie
das Hypothetische ernst nehmen,
08:44
to use abstractionsAbstraktionen, and to linkVerknüpfung them logicallylogisch.
182
512112
3578
Abstraktionen benutzen und sie logisch verbinden.
08:47
What about employmentBeschäftigung?
183
515690
2381
Was ist mit der Beschäftigung?
08:50
Well, in 1900, threedrei percentProzent of AmericansAmerikaner
184
518071
3900
Um 1900 übten 3 % der Amerikaner
08:53
practicedpraktiziert professionsBerufe that were cognitivelykognitiv demandinganspruchsvoll.
185
521971
3542
Berufe aus, die kognitiv anspruchsvoll waren.
08:57
Only threedrei percentProzent were lawyersAnwälte or doctorsÄrzte or teachersLehrer.
186
525513
4055
Nur 3 % waren Anwälte, Ärzte oder Lehrer.
09:01
TodayHeute, 35 percentProzent of AmericansAmerikaner
187
529568
2863
Heute üben 35 % der Amerikaner
09:04
practicetrainieren cognitivelykognitiv demandinganspruchsvoll professionsBerufe,
188
532431
3319
kognitiv anspruchsvolle Berufe aus.
09:07
not only to the professionsBerufe properordnungsgemäße like lawyerAnwalt
189
535750
2626
Nicht nur richtige Berufe wie Anwalt,
09:10
or doctorArzt or scientistWissenschaftler or lecturerDozent,
190
538376
2549
Arzt, Wissenschaftler oder Dozent,
09:12
but manyviele, manyviele sub-professionsSub-Berufe
191
540925
1818
sondern viele, viele Hilfsberufe
09:14
havingmit to do with beingSein a technicianTechniker,
192
542743
1941
haben damit zu tun: Techniker
09:16
a computerComputer programmerProgrammierer.
193
544684
2025
oder Computerprogrammierer.
09:18
A wholeganze rangeAngebot of professionsBerufe now make cognitivekognitiv demandsAnforderungen.
194
546709
4324
Eine ganze Reihe von Berufen
stellen jetzt kognitive Anforderungen.
09:23
And we can only meetTreffen the termsBegriffe of employmentBeschäftigung
195
551033
2930
Und wir können die Einsatzbedingungen
09:25
in the modernmodern worldWelt by beingSein cognitivelykognitiv
196
553963
2497
in der modernen Welt nur erfüllen,
indem wir kognitiv
09:28
farweit more flexibleflexibel.
197
556460
2261
viel flexibler sind.
09:30
And it's not just that we have manyviele more people
198
558721
3223
Und es geht nicht nur darum,
dass es viel mehr Menschen
09:33
in cognitivelykognitiv demandinganspruchsvoll professionsBerufe.
199
561944
2990
in kognitiv anspruchsvollen Berufen gibt.
09:36
The professionsBerufe have been upgradedaktualisiert.
200
564934
2403
Die Berufe sind auch anspruchsvoller geworden.
09:39
CompareVergleichen the doctorArzt in 1900,
201
567337
2111
Vergleichen Sie einen Doktor von 1900,
09:41
who really had only a fewwenige tricksTricks up his sleeveHülse,
202
569448
3049
der nur ein paar Tricks auf Lager hatte,
09:44
with the modernmodern generalGeneral practitionerPraktiker or specialistSpezialist,
203
572497
2808
mit einem modernen Allgemeinmediziner
oder Spezialisten,
09:47
with yearsJahre of scientificwissenschaftlich trainingAusbildung.
204
575305
2679
mit einer jahrelangen,
wissenschaftlichen Ausbildung.
09:49
CompareVergleichen the bankerBankier in 1900,
205
577984
2269
Vergleichen Sie den Banker von 1900,
09:52
who really just needederforderlich a good accountantBuchhalter
206
580253
2413
der im Grunde nur einen guten Buchhalter brauchte
09:54
and to know who was trustworthyvertrauenswürdige in the locallokal communityGemeinschaft
207
582666
3176
und wissen musste, wer in der
lokalen Gemeinde kreditfähig war,
09:57
for payingzahlend back theirihr mortgageHypothek.
208
585842
2291
um seine Hypothek zurückzuzahlen.
10:00
Well, the merchantHändler bankersBanker who broughtgebracht the worldWelt to theirihr kneesKnie
209
588133
3229
Nun, die Handelbanker, die die Welt
in die Knie gezwungen haben,
10:03
maykann have been morallymoralisch remissnachlässig,
210
591362
1766
können moralisch nachlässig gewesen sein,
10:05
but they were cognitivelykognitiv very agileAgile.
211
593128
3139
aber kognitiv waren sie sehr agil.
10:08
They wentging farweit beyonddarüber hinaus that 1900 bankerBankier.
212
596267
4611
Sie übertreffen die Banker von 1900 bei Weitem.
10:12
They had to look at computerComputer projectionsProjektionen
213
600878
2167
Sie mussten Computersimulationen
10:15
for the housingGehäuse marketMarkt.
214
603045
2000
für den Immobilienmarkt anschauen.
10:17
They had to get complicatedkompliziert CDO-squaredCDO-squared
215
605045
3905
Sie mussten komplizierte CDO-Squared
10:20
in orderAuftrag to bundlebündeln debtSchulden togetherzusammen
216
608950
2450
ordnen, um Schulden zu bündeln
10:23
and make debtSchulden look as if it were actuallytatsächlich a profitableprofitabel assetAktiva.
217
611400
3759
und diese wie eine profitable
Anlage aussehen zu lassen.
10:27
They had to preparevorbereiten a caseFall to get ratingBewertung agenciesAgenturen
218
615159
3100
Sie mussten einen Fall vorbereiten,
um die Ratingagenturen dazu zu bringen,
10:30
to give it a AAAAAA,
219
618259
1111
ihm ein AAA zu vergeben,
10:31
thoughobwohl in manyviele casesFälle, they had virtuallyvirtuell bribedbestochen the ratingBewertung agenciesAgenturen.
220
619370
4234
obwohl sie in vielen Fällen die Ratingagenturen praktisch bestochen hatten.
10:35
And they alsoebenfalls, of courseKurs, had to get people
221
623604
2029
Und sie mussten natürlich auch
die Menschen dazu bringen,
10:37
to acceptakzeptieren these so-calledsogenannt assetsVermögenswerte
222
625633
2687
diese sogenannten Anlagewerte zu akzeptieren
10:40
and payZahlen moneyGeld for them
223
628320
1500
und Geld für sie zu zahlen,
10:41
even thoughobwohl they were highlyhöchst vulnerableverwundbar.
224
629820
2587
obwohl sie sehr anfällig waren.
10:44
Or take a farmerFarmer todayheute.
225
632407
1590
Oder nehmen Sie einen heutigen Bauern.
10:45
I take the farmBauernhof managerManager of todayheute as very differentanders
226
633997
3280
Ein heutiger Leiter eines landwirtschaftlichen Betriebs
10:49
from the farmerFarmer of 1900.
227
637277
2491
ist ganz anders als ein Bauer von 1900.
10:51
So it hasn'that nicht just been the spreadVerbreitung
228
639768
1838
Es war nicht nur die Verbreitung
10:53
of cognitivelykognitiv demandinganspruchsvoll professionsBerufe.
229
641606
3191
von kognitiv anspruchsvollen Berufen.
10:56
It's alsoebenfalls been the upgradingUpgrade of tasksAufgaben
230
644797
2380
Es betrifft auch die Erweiterung von Aufgaben,
10:59
like lawyerAnwalt and doctorArzt and what have you
231
647177
2567
wie beim Anwalt oder Arzt, und was weiß ich noch,
11:01
that have madegemacht demandsAnforderungen on our cognitivekognitiv facultiesFakultäten.
232
649744
3777
die Anforderungen an unsere
kognitiven Fähigkeiten stellen.
11:05
But I've talkedsprach about educationBildung and employmentBeschäftigung.
233
653521
3159
Aber ich habe über Ausbildung
und Beschäftigung gesprochen.
11:08
Some of the habitsGewohnheiten of mindVerstand that we have developedentwickelt
234
656680
3339
Manche der Denkgewohnheiten, die sich
11:12
over the 20thth centuryJahrhundert
235
660019
1607
im Lauf des 20. Jahrhunderts entwickelt haben,
11:13
have paidbezahlt off in unexpectedunerwartet areasBereiche.
236
661626
2595
zahlen sich in unerwarteten Bereichen aus.
11:16
I'm primarilyin erster Linie a moralMoral- philosopherPhilosoph.
237
664221
2271
Ich bin vorrangig ein Moralphilosoph.
11:18
I merelynur have a holidayUrlaub in psychologyPsychologie,
238
666492
3688
Ich mache bloß Ferien in Psychologie,
11:22
and what interestsInteressen me in generalGeneral is moralMoral- debateDebatte.
239
670180
4408
und ich interessiere mich allgemein
für die Moraldebatte.
11:26
Now over the last centuryJahrhundert,
240
674588
2731
Nun ist im letzten Jahrhundert
11:29
in developedentwickelt nationsNationen like AmericaAmerika,
241
677319
2350
in entwickelten Ländern wie Amerika
11:31
moralMoral- debateDebatte has escalatedeskalierte
242
679669
1981
die Moraldebatte eskaliert,
11:33
because we take the hypotheticalhypothetisch seriouslyernst,
243
681650
3339
weil wir das Hypothetische ernst nehmen
11:36
and we alsoebenfalls take universalsUniversalien seriouslyernst
244
684989
3215
und auch Allgemeinbegriffe ernst nehmen,
11:40
and look for logicallogisch connectionsVerbindungen.
245
688204
2796
und nach logischen Verbindungen suchen.
11:43
When I camekam home in 1955 from universityUniversität
246
691000
3735
Als ich 1955 von der Universität nach Hause kam,
11:46
at the time of MartinMartin LutherLuther KingKönig,
247
694735
2307
zu der Zeit von Martin Luther King,
11:49
a lot of people camekam home at that time
248
697042
2322
kamen damals viele Personen nach Hause
11:51
and startedhat angefangen havingmit argumentsArgumente with theirihr parentsEltern and grandparentsGroßeltern.
249
699364
3750
und begannen mit ihren Eltern
und Großeltern zu streiten.
11:55
My fatherVater was borngeboren in 1885,
250
703114
3228
Mein Vater wurde 1885 geboren,
11:58
and he was mildlyleicht raciallyrassistisch biasedvoreingenommen.
251
706342
2563
und er war leicht rassistisch eingestellt.
12:00
As an IrishmanIre, he hatedgehasst the EnglishEnglisch so much
252
708905
2103
Als Ire hasste er die Engländer so sehr,
12:03
he didn't have much emotionEmotion for anyonejemand elsesonst.
253
711008
2321
dass er für alle anderen
nicht viel Emotionen übrig hatte.
12:05
(LaughterLachen)
254
713329
3271
(Gelächter)
12:08
But he did have a senseSinn that blackschwarz people were inferiorminderwertige.
255
716600
4508
Aber er hatte das Gefühl, dass schwarze Menschen "minderwertiger" waren.
12:13
And when we said to our parentsEltern and grandparentsGroßeltern,
256
721108
2848
Und als wir unseren Eltern und Großeltern sagten:
12:15
"How would you feel if tomorrowMorgen morningMorgen you wokeerwachte up blackschwarz?"
257
723956
4493
"Wie würdet ihr euch fühlen, wenn ihr
morgen als Schwarze aufwacht?",
12:20
they said that is the dumbestdümmste thing you've ever said.
258
728449
3621
meinten sie, dass wäre das Dümmste,
was sie je gehört hätten.
12:24
Who have you ever knownbekannt who wokeerwachte up in the morningMorgen --
259
732070
2502
Hat man schon mal von jemandem gehört,
der morgens aufwachte –
12:26
(LaughterLachen) --
260
734572
2402
(Gelächter) –
12:28
that turnedgedreht blackschwarz?
261
736974
1230
und schwarz geworden war?
12:30
In other wordsWörter, they were fixedFest in the concreteBeton
262
738204
3516
Anders gesagt, sie waren in den konkreten
12:33
moresMores and attitudesEinstellungen they had inheritedvererbt.
263
741720
3513
Sitten und Haltungen verwurzelt,
die sie geerbt hatten.
12:37
They would not take the hypotheticalhypothetisch seriouslyernst,
264
745233
3011
Sie nahmen das Hypothetische nicht ernst,
12:40
and withoutohne the hypotheticalhypothetisch,
265
748244
1484
und ohne das Hypothetische
12:41
it's very difficultschwer to get moralMoral- argumentStreit off the groundBoden.
266
749728
4019
ist es sehr schwer,
moralische Diskussionen zu führen.
12:45
You have to say, imaginevorstellen you were
267
753747
2635
Man muss sagen: Angenommen, ihr wärt
12:48
in IranIran, and imaginevorstellen that your relativesVerwandten
268
756382
5585
im Iran und eure Verwandten würden
12:53
all sufferedlitt from collateralSicherheiten damageBeschädigung
269
761967
2700
alle unter Kollateralschäden leiden,
12:56
even thoughobwohl they had doneerledigt no wrongfalsch.
270
764667
1946
obwohl sie nichts Falsches gemacht hätten.
12:58
How would you feel about that?
271
766613
2061
Wie würdet ihr euch dabei fühlen?
13:00
And if someonejemand of the olderälter generationGeneration sayssagt,
272
768674
2720
Und wenn jemand aus der älteren Generation sagt:
13:03
well, our governmentRegierung takes carePflege of us,
273
771394
1930
"Nun, unsere Regierung kümmert sich um uns,
13:05
and it's up to theirihr governmentRegierung to take carePflege of them,
274
773324
2943
und ihre Regierung muss sich um sie kümmern",
13:08
they're just not willingbereit to take the hypotheticalhypothetisch seriouslyernst.
275
776267
4068
dann sind sie einfach nicht bereit,
das Hypothetische ernst zu nehmen.
13:12
Or take an IslamicIslamische fatherVater whosederen daughterTochter has been rapedvergewaltigt,
276
780335
3367
Oder nehmen sie einen islamischen Vater,
dessen Tochter vergewaltigt wurde,
13:15
and he feelsfühlt sich he's honor-boundEhren-gebunden to killtöten her.
277
783702
3210
und er fühlt sich moralisch verpflichtet, sie zu töten.
13:18
Well, he's treatingbehandeln his moresMores
278
786912
2360
Er behandelt seine Moralvorstellungen
13:21
as if they were sticksStöcke and stonesSteine and rocksFelsen that he had inheritedvererbt,
279
789272
3900
wie Gestein und Fels, das er geerbt hatte,
13:25
and they're unmovablenicht verschiebbare in any way by logicLogik.
280
793172
2645
und die sich durch Logik nicht verändern lassen.
13:27
They're just inheritedvererbt moresMores.
281
795817
2576
Sie sind einfach vererbte Konventionen.
13:30
TodayHeute we would say something like,
282
798393
2201
Heute würde wir etwa sagen:
13:32
well, imaginevorstellen you were knockedklopfte unconsciousbewusstlos and sodomizedsodomized.
283
800594
3577
"Angenommen, Sie werden bewusstlos geschlagen
und sexuell missbraucht.
13:36
Would you deserveverdienen to be killedermordet?
284
804171
1673
Hätten Sie es verdient, getötet zu werden?"
13:37
And he would say, well that's not in the KoranKoran.
285
805844
2895
Und er würde sagen:
"Das steht ja nicht im Koran.
13:40
That's not one of the principlesPrinzipien I've got.
286
808739
4022
Das ist nicht eines meiner Prinzipien."
13:44
Well you, todayheute, universalizegeneralisierende your principlesPrinzipien.
287
812761
2841
Heutzutage generalisieren Sie Ihre Prinzipien.
13:47
You stateBundesland them as abstractionsAbstraktionen and you use logicLogik on them.
288
815602
3557
Sie erklären Sie zu Abstraktionen
und wenden Logik darauf an.
13:51
If you have a principlePrinzip sucheine solche as,
289
819159
2273
Wenn Sie ein Prinzip haben wie etwa:
13:53
people shouldn'tsollte nicht sufferleiden unlesses sei denn they're guiltyschuldig of something,
290
821432
3646
Menschen sollten nicht leiden,
außer sie sind schuldig,
13:57
then to excludeausschließen blackschwarz people
291
825078
2096
um dann schwarze Menschen auszuschließen,
13:59
you've got to make exceptionsAusnahmen, don't you?
292
827174
2498
muss man Ausnahmen machen, oder?
14:01
You have to say, well, blacknessSchwärze of skinHaut,
293
829672
2988
Man muss sagen, nun,
für die Dunkelheit der Haut,
14:04
you couldn'tkonnte nicht sufferleiden just for that.
294
832660
2623
sollte man nicht einfach leiden müssen.
14:07
It mustsollen be that blacksschwarze are somehowirgendwie taintedbefleckt.
295
835283
3263
Schwarze müssen irgendwie beschmutzt sein.
14:10
And then we can bringbringen empiricalempirischen evidenceBeweise to bearBär, can't we,
296
838546
3167
Und dann liefern wir einen tragfähigen
empirischen Nachweis,
14:13
and say, well how can you considerErwägen all blacksschwarze taintedbefleckt
297
841713
2916
und sagen, wie können Sie alle Schwarzen
als verdorben betrachten,
14:16
when StSt.. AugustineAugustine was blackschwarz and ThomasThomas SowellSowell is blackschwarz.
298
844629
3794
wenn St. Augustine und Thomas Sowell
beide schwarz waren.
14:20
And you can get moralMoral- argumentStreit off the groundBoden, then,
299
848423
3425
So bringt man die moralische Diskussion in Gang.
14:23
because you're not treatingbehandeln moralMoral- principlesPrinzipien as concreteBeton entitiesEntitäten.
300
851848
4554
denn man behandelt moralische Prinzipien
nicht als konkrete Instanzen.
14:28
You're treatingbehandeln them as universalsUniversalien,
301
856402
1937
Man behandelt sie als Universalien,
14:30
to be renderedgerendert consistentkonsistent by logicLogik.
302
858339
2779
die durch Logik plausibel werden.
14:33
Now how did all of this ariseentstehen out of I.Q. testsTests?
303
861118
3130
Nun, wie ist das alles
aus den IQ-Tests entstanden?
14:36
That's what initiallyanfänglich got me going on cognitivekognitiv historyGeschichte.
304
864248
4010
Das brachte mich ursprünglich
zur Geschichte der Kognition.
14:40
If you look at the I.Q. testTest,
305
868258
1885
Wenn man den IQ-Test betrachtet,
14:42
you find the gainsGewinne have been greatestgrößte in certainsicher areasBereiche.
306
870143
3985
stellt man fest, dass die Zuwächse
in bestimmten Bereichen am größten sind.
14:46
The similaritiesÄhnlichkeiten subtestUntertest of the WechslerWechsler
307
874128
2603
Beim Ähnlichkeits-Untertest des Wechsler
14:48
is about classificationKlassifizierung,
308
876731
2269
geht es um Klassifikation,
14:51
and we have madegemacht enormousenorm gainsGewinne
309
879000
2080
und wir haben enorme Fortschritte
14:53
on that classificationKlassifizierung subtestUntertest.
310
881080
3110
bei diesem Klassifikations-Untertest gemacht.
14:56
There are other partsTeile of the I.Q. testTest batteryBatterie
311
884190
3281
Es gibt andere Teile der IQ-Messbatterie,
14:59
that are about usingmit logicLogik on abstractionsAbstraktionen.
312
887471
3096
wo es um die Anwendung von Logik
bei Abstraktionen geht.
15:02
Some of you maykann have takengenommen Raven'sRavens ProgressiveProgressive MatricesMatrizen,
313
890567
3474
Manche von Ihnen haben vielleicht
Ravens Matrizentests gemacht,
15:06
and it's all about analogiesAnalogien.
314
894041
2538
da geht es nur um Analogien.
15:08
And in 1900, people could do simpleeinfach analogiesAnalogien.
315
896579
3856
Und 1900 konnten Menschen
einfache Analogien machen.
15:12
That is, if you said to them, catsKatzen are like wildcatsWildkatzen.
316
900435
4345
D.h. wenn man ihnen sagte,
Katzen sind wie Wildkatzen.
15:16
What are dogsHunde like?
317
904780
1576
Wem sind Hunde ähnlich?
15:18
They would say wolvesWölfe.
318
906356
2092
Würden sie Wölfe sagen.
15:20
But by 1960, people could attackAttacke Raven'sRavens
319
908448
3544
Aber um 1960 würden die Menschen Ravens Test
15:23
on a much more sophisticatedanspruchsvoll levelEbene.
320
911992
2650
auf einem viel anspruchsvolleren Niveau angehen.
15:26
If you said, we'vewir haben got two squaresPlätze followedgefolgt by a triangleDreieck,
321
914642
4507
Nehmen wir an, wir haben zwei Quadrate,
gefolgt von einem Dreieck,
15:31
what followsfolgt two circlesKreise?
322
919149
2236
was folgt dann auf zwei Kreise?
15:33
They could say a semicircleHalbkreis.
323
921385
2287
Sie könnten sagen, ein Halbkreis.
15:35
Just as a triangleDreieck is halfHälfte of a squarePlatz,
324
923672
2178
Genauso wie ein Dreieck ein halbes Quadrat ist,
15:37
a semicircleHalbkreis is halfHälfte of a circleKreis.
325
925850
2718
ist ein Halbkreis ein halber Kreis.
15:40
By 2010, collegeHochschule graduatesAbsolventen, if you said
326
928568
3593
Im Jahr 2010 – Uniabsolventen – wenn man sagte,
15:44
two circlesKreise followedgefolgt by a semicircleHalbkreis,
327
932161
3235
zwei Kreise gefolgt von einem Halbkreis,
15:47
two sixteensSixteens followedgefolgt by what,
328
935396
2790
2/16 gefolgt von irgendwas,
15:50
they would say eightacht, because eightacht is halfHälfte of 16.
329
938186
3736
dann würden sie 8 sagen,
denn 8 ist die Hälfte von 16.
15:53
That is, they had movedbewegt so farweit from the concreteBeton worldWelt
330
941922
2866
D.h. sie haben sich so weit
von der realen Welt entfernt,
15:56
that they could even ignoreignorieren
331
944788
2293
dass sie sogar das Auftreten von Zeichen
15:59
the appearanceAussehen of the symbolsSymbole that were involvedbeteiligt in the questionFrage.
332
947081
4523
ignorieren können,
die an der Frage beteiligt waren.
16:03
Now, I should say one thing that's very dishearteningentmutigend.
333
951604
3164
Ich sollte nun etwas
ziemlich Entmutigendes sagen:
16:06
We haven'thabe nicht madegemacht progressFortschritt on all frontsFronten.
334
954768
2872
Wir haben uns nicht
in allen Bereichen weiterentwickelt.
16:09
One of the waysWege in whichwelche we would like to dealDeal
335
957640
2764
Ein Weg mit dem Entwicklungsgrad
16:12
with the sophisticationRaffinesse of the modernmodern worldWelt
336
960404
2198
der modernen Welt umzugehen,
16:14
is throughdurch politicsPolitik,
337
962602
2036
könnte Politik sein,
16:16
and sadlyLeider you can have humanemenschlich moralMoral- principlesPrinzipien,
338
964638
3335
und leider können Sie
humane Moralprinzipien haben,
16:19
you can classifyklassifizieren, you can use logicLogik on abstractionsAbstraktionen,
339
967973
4420
Sie können klassifizieren,
Logik auf Abstraktionen anwenden,
16:24
and if you're ignorantignorant of historyGeschichte and of other countriesLänder,
340
972393
2930
aber wenn Sie die Geschichte
und andere Länder nicht kennen,
16:27
you can't do politicsPolitik.
341
975323
2427
können Sie keine Politik machen.
16:29
We'veWir haben noticedbemerkt, in a trendTrend amongunter youngjung AmericansAmerikaner,
342
977750
3020
Wir haben einen Trend unter
jungen Amerikanern bemerkt.
16:32
that they readlesen lessWeniger historyGeschichte and lessWeniger literatureLiteratur
343
980770
2875
Sie lesen weniger Geschichtsbücher und Literatur
16:35
and lessWeniger materialMaterial about foreignausländisch landslandet,
344
983645
2610
und viel weniger über fremde Länder,
16:38
and they're essentiallyim Wesentlichen ahistoricalahistorischen.
345
986255
1695
und sie sind grundsätzlich geschichtslos.
16:39
They liveLeben in the bubbleBlase of the presentGeschenk.
346
987950
2117
Sie leben in einer Gegenwartsblase.
16:42
They don't know the KoreanKoreanisch WarKrieg from the warKrieg in VietnamVietnam.
347
990067
2856
Sie können den Koreakrieg
nicht vom Vietnamkrieg unterscheiden.
16:44
They don't know who was an allyVerbündeter of AmericaAmerika in WorldWelt WarKrieg IIII.
348
992923
4183
Sie wissen nicht, wer im 2. Weltkrieg
Amerikas Verbündeter war.
16:49
Think how differentanders AmericaAmerika would be
349
997106
2621
Bedenken Sie, wie anders Amerika wäre,
16:51
if everyjeden AmericanAmerikanische knewwusste that this is the fifthfünfte time
350
999727
3596
wenn jeder Amerikaner wüsste,
dass es schon das fünfte Mal ist,
16:55
WesternWestern armiesArmeen have goneWeg to AfghanistanAfghanistan to put its houseHaus in orderAuftrag,
351
1003323
4094
dass westliche Armeen nach Afghanistan gehen,
um dessen Angelegenheiten in Ordnung zu bringen,
16:59
and if they had some ideaIdee of exactlygenau what had happenedpassiert
352
1007417
3364
und wenn sie wüssten, was genau
17:02
on those fourvier previousbisherige occasionsGelegenheiten.
353
1010781
2325
bei den vorherigen Malen passiert ist.
17:05
(LaughterLachen)
354
1013106
950
(Gelächter)
17:06
And that is, they had barelykaum left,
355
1014056
1948
Sie waren nämlich kaum abgereist,
17:08
and there wasn'twar nicht a traceSpur in the sandSand.
356
1016004
2332
da gab es schon kaum noch Spuren im Sand.
17:10
Or imaginevorstellen how differentanders things would be
357
1018336
3208
Oder stellen Sie sich vor,
wie anders die Dinge wären,
17:13
if mostdie meisten AmericansAmerikaner knewwusste that we had been liedgelogen
358
1021544
2756
wenn die meisten Amerikaner wüssten,
dass wir durch Lügen
17:16
into fourvier of our last sixsechs warsKriege.
359
1024300
2925
in 4 unserer 6 letzten Kriege
getrieben wurden.
17:19
You know, the SpanishSpanisch didn't sinksinken the battleshipSchlachtschiff MaineMaine,
360
1027225
2934
Die Spanier haben das Kriegsschiff
Maine nicht versenkt,
17:22
the LusitaniaLusitania was not an innocentunschuldig vesselSchiff
361
1030159
2258
die Lusitania war kein harmloses Schiff,
17:24
but was loadedgeladen with munitionsMunition,
362
1032417
2633
sondern voller Munition,
17:27
the NorthNorden VietnameseVietnamesisch did not attackAttacke the SeventhSiebte FleetFlotte,
363
1035050
4078
die Nordvietnamesen griffen
die 7. Flotte nicht an,
17:31
and, of courseKurs, SaddamSaddam HusseinHussein hatedgehasst alal QaedaQaida
364
1039128
3568
und natürlich hasste Saddam Hussein Al-Qaida
17:34
and had nothing to do with it,
365
1042696
1909
und hatte damit nichts zu tun,
17:36
and yetnoch the administrationVerwaltung convincedüberzeugt 45 percentProzent of the people
366
1044605
3803
und trotzdem überzeugte die Regierung
45% der Bevölkerung,
17:40
that they were brothersBrüder in armsArme,
367
1048408
1544
dass sie Waffenbrüder waren,
17:41
when he would hangaufhängen one from the nearestnächste lamppostLaternenpfahl.
368
1049952
3879
auch wenn er einen von ihnen
am nächsten Laternenpfahl aufhängte.
17:45
But I don't want to endEnde on a pessimisticpessimistisch noteHinweis.
369
1053831
3469
Aber ich möchte nicht mit
einer pessimistischen Bemerkung enden.
17:49
The 20thth centuryJahrhundert has showngezeigt enormousenorm cognitivekognitiv reservesReserven
370
1057300
4518
Das 20. Jahrhundert hat enorme kognitive Reserven
17:53
in ordinarygewöhnlich people that we have now realizedrealisiert,
371
1061818
3653
bei normalen Menschen aufgezeigt,
die wir bis jetzt erreicht haben,
17:57
and the aristocracyAdel was convincedüberzeugt
372
1065471
2064
und der Adel war überzeugt,
17:59
that the averagedurchschnittlich personPerson couldn'tkonnte nicht make it,
373
1067535
2179
dass der durchschnittliche Mensch das nicht schafft,
18:01
that they could never shareAktie theirihr mindsetDenkweise
374
1069714
2966
dass sie niemals ihre Denkweise
18:04
or theirihr cognitivekognitiv abilitiesFähigkeiten.
375
1072680
2606
oder ihre kognitiven Fähigkeiten teilen würden.
18:07
LordHerrn CurzonCurzon onceEinmal said
376
1075286
1714
Lord Curzon sagte einmal,
18:09
he saw people bathingBaden in the NorthNorden SeaMeer,
377
1077000
2264
dass er Menschen in der Nordsee baden sah
18:11
and he said, "Why did no one tell me
378
1079264
1663
und sagte: "Warum hat mir niemand gesagt,
18:12
what whiteWeiß bodiesKörper the lowerniedriger ordersBestellungen have?"
379
1080927
2976
was für weiße Körper
die unteren Schichten haben?"
18:15
As if they were a reptileReptil.
380
1083903
2351
Als wenn sie Reptilien wären.
18:18
Well, DickensDickens was right and he was wrongfalsch. [CorrectionKorrektur: RudyardRudyard KiplingKipling]
381
1086254
3050
Nun, Dickens hatte recht und er lag falsch.
[Korrektur: Rudyard Kipling]
18:21
[KiplingKipling] said, "The colonel'sder Oberst ladyDame and JudyJudy O'GradyO'Grady
382
1089304
3710
[Kipling] sagte:
"Die Frau des Oberst und Judy O'Grady
18:25
are sistersSchwestern underneathunterhalb the skinHaut."
383
1093014
3209
sind unter der Haut Schwestern."
18:28
(ApplauseApplaus)
384
1096223
4000
(Beifall)
Translated by Angelika Lueckert Leon
Reviewed by Judith Matz

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
James Flynn - Moral philosopher
James Flynn challenges our fundamental assumptions about intelligence.

Why you should listen

Year over year, people fare better on standardized tests, a global phenomenon known as the Flynn Effect. James Flynn, the New Zealand-based researcher who discovered this, believes that environmental factors play a greater role in intelligence than genetics does.

His latest findings, discussed in his 2012 book Are We Getting Smarter?, also suggest that women are not only as intelligent as men, but superior when it comes to executive function. “Women, when exposed to modernity, do equal men for IQ,” Flynn said to TV ONE’s Greg Boyed. “But in the formal educational setting where they apply their intelligence, they’re outperforming men all hollow.”

Flynn, a retired university professor, has written extensively about the connection between ongoing equality and IQ gains, democracy and human rights. He also wrote a compelling book about books, The Torchlight List, in which he lists 200 must-reads.

More profile about the speaker
James Flynn | Speaker | TED.com