What is consciousness? - Michael S. A. Graziano

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TED-Ed


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Translator: Kashish Middha Reviewer: Arvind Patil
00:06
Here are two images of a house.
0
6657
2420
यहां एक घर की दो छवियां दी गई हैं।
00:09
There’s one obvious difference,
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9077
2270
यहाँ एक स्पष्ट अंतर है,
00:11
but to this patient, P.S.,
2
11347
2460
लेकिन इस रोगी , P.S. को,
00:13
they looked completely identical.
3
13807
2800
वे पूरी तरह से समान लग रहे थे।
00:16
P.S. had suffered a stroke that damaged the right side of her brain,
4
16607
3760
अनुलेख को पक्षाघात हुआ उसके मस्तिष्क के दाहिने हिस्से को क्षतिग्रस्त कर दिया,
00:20
leaving her unaware of everything on her left side.
5
20367
3650
जिससे वो आपने बाई और की हर चीज़ से बेखबर छोर दिया है।
00:24
But though she could discern no difference between the houses,
6
24017
3540
हालांकि वह घरों के बीच कोई फर्क नहीं समझ सकी,,
00:27
when researchers asked her which she would prefer to live in,
7
27557
3390
जब शोधकर्ताओं ने उससे पूछा किसमे वह रहना पसंद करेगी;
00:30
she chose the house that wasn’t burning—
8
30947
2840
उसने वह घर चुना जो जल नहीं रहा था—
00:33
not once, but again and again.
9
33787
3110
एक बार नहीं, बार-बार।
00:36
P.S.’s brain was still processing information
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36897
3420
P.S. का मस्तिष्क अभी भी प्रसंस्करण कर रहा था
00:40
from her whole field of vision.
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40317
2120
दृष्टि के अपने पूरे क्षेत्र से।
00:42
She could see both images
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42437
1660
वह दोनों चित्र देख सकती थी
00:44
and tell the difference between them,
13
44097
1980
और उनके बीच का अंतर बता सकती थी,
00:46
she just didn’t know it.
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46077
1760
उसे अभी यह पता नहीं था।
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If someone threw a ball at her left side,
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47837
2710
अगर कोई उसके बाईं ओर गेंद फेंकता था,
00:50
she might duck.
16
50547
980
वो शायद बचाव कर सकती ,
00:51
But she wouldn’t have any awareness of the ball,
17
51527
3250
लेकिन उसके पास गेंद के बारे में कोई जागरूकता न होती ,
00:54
or any idea why she ducked.
18
54777
2680
या कोई बी विचार की वो क्यों झुकी।
00:57
P.S.’s condition,
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57457
1420
P.S. की हालत
00:58
known as hemispatial neglect,
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58877
2270
जिसे गोलार्द्ध की उपेक्षा के रूप में जाना जाता है,
01:01
reveals an important distinction between the brain’s processing of information
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61147
4840
जिससे मस्तिष्क प्रसंस्करण में महत्वपूर्ण अंतर
01:05
and our experience of that processing.
22
65987
3177
और हमारा अनुभव|
01:09
That experience is what we call consciousness.
23
69164
3870
उस अनुभव को हम चेतना कहते है|
01:13
We are conscious of both the external world and our internal selves—
24
73034
5010
हम बाहरी और आंतरिक दुनिया से सुचेत है—
01:18
we are aware of an image
25
78044
1771
हम एक छवि से अवगत हैं
01:19
in much the same way we are aware of ourselves looking at an image,
26
79815
3870
उसी तरह से हम खुद एक छवि देखते हुए ,
या हमारे भीतर के विचार और भावनाएं से अवगत हैं ।
01:23
or our inner thoughts and emotions.
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83685
2770
01:26
But where does consciousness come from?
28
86455
2510
लेकिन चेतना कहाँ से आती है?
01:28
Scientists, theologians, and philosophers
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88965
2850
वैज्ञानिक, धर्मशास्त्री और दार्शनिक
01:31
have been trying to get to the bottom of this question for centuries—
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91815
3810
सदियों से यह सवाल की तह तक जाने की कोशिश कर रहे है—
01:35
without reaching any consensus.
31
95625
2600
बिना किसी सहमति में पहुंचे |
01:38
One recent theory is that
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98225
1710
एक हालिया सिद्धांत यह है कि
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consciousness is the brain’s imperfect picture of its own activity.
33
99935
4930
चेतना मस्तिष्क की अपूर्णता की गतिविधि की तस्वीर है।
इस सिद्धांत को समझने के लिए,
01:44
To understand this theory,
34
104865
1470
यह स्पष्ट विचार रखने में मदद करता है
01:46
it helps to have a clear idea
35
106335
1630
01:47
of one important way the brain processes information from our senses.
36
107965
4830
मस्तिष्क प्रक्रियाऐ हमारी इंद्रियों से जानकारी लेने का एक महत्वपूर्ण तरीका है |
संवेदी इनपुट के आधार पर,
01:52
Based on sensory input,
37
112795
1609
01:54
it builds models,
38
114404
1360
यह मॉडल बनाता है,
01:55
which are continuously updating, simplified descriptions
39
115764
3400
जो सरलीकृत विवरण को लगातार अपडेट कर रहे हैं,
01:59
of objects and events in the world.
40
119164
2940
दुनिया में वस्तुओं और घटनाओं की।
02:02
Everything we know is based on these models.
41
122104
3350
हम जो कुछ भी जानते हैं वह इन मॉडलों पर आधारित है।
02:05
They never capture every detail of the things they describe,
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125454
3590
वे कभी भी हर विवरण पर कब्जा नहीं करते हैं जिनका वो वर्णन करते हैं,
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just enough for the brain to determine appropriate responses.
43
129044
4053
मस्तिष्क को निर्धारित करने के लिए बस पर्याप्त हैउपयुक्त प्रतिसाद।
02:13
For instance, one model built deep into the visual system
44
133397
3480
उदाहरण के लिए, एक मॉडल गहरा बनाया गया दृश्य प्रणाली में
02:16
codes white light as brightness without color.
45
136877
3260
बिना रंग के चमक के रूप में सफेद प्रकाश को कोड करता है ।
वास्तव में,
02:20
In reality,
46
140137
1060
सफेद प्रकाश में तरंग दैर्ध्य शामिल हैं
02:21
white light includes wavelengths
47
141197
1790
02:22
that correspond to all the different colors we can see.
48
142987
3350
वह उन विभिन्न रंग िजने हम देख सकते हैं के अनुरूप है।
02:26
Our perception of white light is wrong and oversimplified,
49
146337
3690
श्वेत प्रकाश की हमारी धारणा गलत है,
लेकिन हमारे कार्य करने के लिए काफी अच्छी है।
02:30
but good enough for us to function.
50
150027
2460
02:32
Likewise, the brain’s model of the physical body
51
152487
2640
इसी तरह, मस्तिष्क का शारीरिक काया का मॉडल
02:35
keeps track of the configuration of our limbs,
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155127
2670
हमारे अंगों के कॉन्फ़िगरेशन का ट्रैक रखता है हमारे अंगों
02:37
but not of individual cells or even muscles,
53
157797
3190
लेकिन व्यक्तिगत कोशिकाओं या मांसपेशियों के नहीं
02:40
because that level of information isn’t needed to plan movement.
54
160987
3980
क्योंकि सूचना का वह स्तर आंदोलन की योजना बनाने के लिए नहीं है
02:44
If it didn’t have the model keeping track of the body’s size, shape,
55
164967
3740
यदि यह मॉडल शरीर के आकार का और यह किसी भी क्षण
02:48
and how it is moving at any moment,
56
168707
1970
कैसे बढ़ रहा है का ट्रैक नहीं रखता
02:50
we would quickly injure ourselves.
57
170677
2410
तो हम अपने आप को घायल कर लेते
02:53
The brain also needs models of itself.
58
173087
2710
मस्तिष्क को भी स्वयं के मॉडल की आवश्यकता होती है।
02:55
For example,
59
175797
870
उदाहरण के लिए,
02:56
the brain has the ability to pay attention to specific objects and events.
60
176667
4520
मस्तिष्क में विशिष्ट वस्तुओं और घटनाओं ध्यान देने की क्षमता है।
03:01
It also controls that focus,
61
181187
2171
यह उस फोकस को भी नियंत्रित करता है,
03:03
shifting it from one thing to another,
62
183358
1910
जो एक वस्तु से दूसरी में शिफ्ट करता है ,
03:05
internal and external,
63
185268
1490
आंतरिक व बाहरी,
03:06
according to our needs.
64
186758
1610
हमारी जरूरतों के अनुसार।
03:08
Without the ability to direct our focus,
65
188368
2210
हमारे ध्यान को निर्देशित करने की क्षमता के बिना,
03:10
we wouldn’t be able to assess threats, finish a meal, or function at all.
66
190578
4740
हम खतरों का आकलन ,भोजन या अन्य कार्य करने में सक्षम नहीं होते ।
03:15
To control focus effectively,
67
195318
2179
प्रभावी ढंग से फोकस को नियंत्रित करने के लिए,
03:17
the brain has to construct a model of its own attention.
68
197497
3410
मस्तिष्क को अपने स्वयं के ध्यान के एक मॉडल का निर्माण करना है।
03:20
With 86 billion neurons constantly interacting with each other,
69
200907
3960
लगातार 86 बिलियन न्यूरॉन्स के साथ आपस में बातचीत करते हुए,
03:24
there’s no way the brain’s model of its own information processing
70
204867
3790
दिमाग के मॉडल का खुद की जानकारी प्रसंस्करण करने का कोई तरीका नहीं है
03:28
can be perfectly self-descriptive.
71
208657
2460
यह पूरी तरह से आत्म-वर्णनात्मक हो सकता है।
03:31
But like the model of the body,
72
211117
1670
लेकिन शरीर के मॉडल की तरह,
03:32
or our conception of white light,
73
212787
2110
या सफेद प्रकाश की हमारी अवधारणा,
03:34
it doesn’t have to be.
74
214897
1630
यह नहीं होना चाहिए
03:36
Our certainty that we have a metaphysical, subjective experience
75
216527
3810
हमारी निश्चितता है कि हमें आध्यात्मिक, व्यक्तिपरक अनुभव
03:40
may come from one of the brain’s models,
76
220337
2310
मस्तिष्क के किसी एक मॉडल से आ सकता है:
03:42
a cut-corner description of what it means to process information
77
222647
3730
एक कट-कॉर्नर विवरण का अर्थ है जानकारी संसाधित करने के लिए
03:46
in a focused and deep manner.
78
226377
2820
एक केंद्रित और गहरे तरीक।
03:49
Scientists have already begun trying to figure out
79
229197
2670
वैज्ञानिकों ने पहले ही प्रयास करना शुरू कर दिया है
03:51
how the brain creates that self model.
80
231867
2920
की मस्तिष्क उस आत्म मॉडल को कैसे बनाता है।
03:54
MRI studies are a promising avenue for pinpointing the networks involved.
81
234787
4730
इसमें शामिल नेटवर्क को पिनपॉइंट करने के लिए एमआरआई अध्ययन एक आशाजनक आय है|
03:59
These studies compare patterns of neural activation
82
239517
2980
ये अध्ययन पैटर्न कीतंत्रिका सक्रियण की तुलना करते हैं
04:02
when someone is and isn’t conscious of a sensory stimulus, like an image.
83
242497
5010
जब कोई संवेदी उत्तेजना की हो और होश में न हो एक छवि की तरह।
04:07
The results show that the areas needed for visual processing
84
247507
3440
परिणाम बताते हैं कि क्षेत्रों की जरूरत है दृश्य प्रसंस्करण के लिए
04:10
are activated whether or not the participant is aware of the image,
85
250947
3969
सक्रिय हैं या नहीं प्रतिभागी छवि से अवगत है,
04:14
but a whole additional network lights up
86
254916
2761
लेकिन एक अतिरिक्त रोशनी का नेटवर्क
04:17
only when they are conscious of seeing the image.
87
257677
3710
केवल जब वे सचेत होते हैं छवि को देखने को।
04:21
Patients with hemispatial neglect, like P.S.,
88
261387
2850
गोलार्ध की उपेक्षा वाले रोगी, जैसे की P.S.,
04:24
typically have damage to one particular part of this network.
89
264237
4230
आमतौर पर एक विशेष रूप से इस नेटवर्क के हिस्से का नुकसान होता है।
04:28
More extensive damage to the network can sometimes lead to a vegetative state,
90
268467
4322
नेटवर्क को अधिक व्यापक नुकसान कभी-कभी वानस्पतिक अवस्था
04:32
with no sign of consciousness.
91
272789
2930
बिना चेतना वाले संकेत में ले जा सकते हैं|
04:35
Evidence like this brings us closer to understanding
92
275719
2780
इस तरह के साक्ष्य हमें समझ
04:38
how consciousness is built into the brain,
93
278499
2750
मस्तिष्क में चेतना कैसे निर्मित होती है, समझने के लिए करीब लाते हैं
04:41
but there’s still much more to learn.
94
281249
1900
लेकिन अभी बहुत कुछ सीखना बाकी है।
04:43
For instance,
95
283149
860
उदाहरण के लिए,
04:44
the way neurons in the networks related to consciousness
96
284009
2850
जिस तरह से नेटवर्क में न्यूरॉन्स चेतना से संबंधित
04:46
compute specific pieces of information
97
286859
2540
सूचना के विशिष्ट टुकड़ों की गणना करते है
04:49
is outside the scope of our current technology.
98
289399
2970
यह हमारी वर्तमान तकनीक के दायरे के बाहर है|
04:52
As we approach questions of consciousness with science,
99
292369
3080
जैसे-जैसे हम विज्ञान के साथ चेतना के प्रश्नों पर पहुँचते हैं,
04:55
we’ll open new lines of inquiry into human identity.
100
295449
3530
वैसे ही हम मानव की पहचान में पूछताछ की नई लाइनें खोलेंगे।
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