Miguel Nicolelis: A monkey that controls a robot with its thoughts. No, really.

247,580 views ・ 2013-02-18

TED


يرجى النقر نقرًا مزدوجًا فوق الترجمة الإنجليزية أدناه لتشغيل الفيديو.

00:00
Translator: Timothy Covell Reviewer: Morton Bast
0
0
7000
المترجم: Mira Kraïmia المدقّق: Anwar Dafa-Alla
00:15
The kind of neuroscience that I do and my colleagues do
1
15660
2851
نوع علم الأعصاب الذي أقوم به أنا و زملائي
00:18
is almost like the weatherman.
2
18511
2166
هو تقريبا مثل عمل خبير الأرصاد الجوية.
00:20
We are always chasing storms.
3
20677
3516
نقوم دائما بمطاردة العواصف.
00:24
We want to see and measure storms -- brainstorms, that is.
4
24193
4883
نرغب في مراقبة و قياس هذه العواصف، العواصف الدّماغية.
00:29
And we all talk about brainstorms in our daily lives,
5
29076
2768
و كلّنا نتحدّث عنها بصفة يوميّة،
00:31
but we rarely see or listen to one.
6
31844
3450
ولكن نادرا ما تمكّننا من أن نرى أو نستمع إلى أحدها.
00:35
So I always like to start these talks
7
35294
1634
لذا، أفضّل بدء هذه المحادثة
00:36
by actually introducing you to one of them.
8
36928
2982
من خلال عرض "عاصفة دماغيّة" لكم.
00:39
Actually, the first time we recorded more than one neuron --
9
39910
3427
في الواقع، وأثناء أوّل مرّة قمنا فيها بتسجيل أكثر من خليّة عصبيّة واحدة،
00:43
a hundred brain cells simultaneously --
10
43337
2223
بل 100 خليّة عصبيّة في نفس الوقت،
00:45
we could measure the electrical sparks
11
45560
2469
تمكّننا من قيس الشّرارات الكهربائية
00:48
of a hundred cells in the same animal,
12
48029
2680
الصّادرة من مئات الخلايا لنفس الحيوان،
00:50
this is the first image we got,
13
50709
1802
و هذه هي الصورة الأولى التي تحصّلنا عليها
00:52
the first 10 seconds of this recording.
14
52511
2315
بعد أوّل 10 ثوان من التّسجيل.
00:54
So we got a little snippet of a thought,
15
54826
3351
لقد تحصّلنا على نتف صغيرة من "فكرة"،
00:58
and we could see it in front of us.
16
58177
2905
و استطعنا أن نرى ذلك أمام أعيننا.
01:01
I always tell the students
17
61082
1012
دائما ما أقول للطّلاب
01:02
that we could also call neuroscientists some sort of astronomer,
18
62094
4106
بأنّ علماء الأعصاب يمكن تشبيههم بالفلكييّن
01:06
because we are dealing with a system
19
66200
1626
لأنّنا نتعامل مع نظام
01:07
that is only comparable in terms of number of cells
20
67826
2917
مشابه من حيث عدد الخلايا
01:10
to the number of galaxies that we have in the universe.
21
70743
2936
لعدد المجرّات الموجودة في الكون.
01:13
And here we are, out of billions of neurons,
22
73679
3030
من ضمن المليارات من الخلايا العصبيّة،
01:16
just recording, 10 years ago, a hundred.
23
76709
2818
كان من الممكن تسجيل قرابة المائة منها منذ 10 سنوات،
01:19
We are doing a thousand now.
24
79527
1583
الآن نستطيع تسجيل ألف منها.
01:21
And we hope to understand something fundamental about our human nature.
25
81110
5400
نحن نأمل أن نفهم أمرا جوهريّا حول طبيعتنا البشريّة.
01:26
Because, if you don't know yet,
26
86510
1932
لسبب بسيط وهو أنّ –إن لم تكونوا تعلمون-
01:28
everything that we use to define what human nature is comes from these storms,
27
88442
5250
كلّ ما نستعمله لوصف طبيعتنا البشريّة، مصدره هذه العواصف الذّهنية،
01:33
comes from these storms that roll over the hills and valleys of our brains
28
93692
4651
هذه العواصف التي تمرّ عبر "تلال" و "وديان" أدمغتنا
01:38
and define our memories, our beliefs,
29
98343
3885
و تشكّل ذكرياتنا، معتقداتنا،
01:42
our feelings, our plans for the future.
30
102228
2700
مشاعرنا و مشاريعنا المستقبليّة.
01:44
Everything that we ever do,
31
104928
2398
كلّ ما نقوم به،
01:47
everything that every human has ever done, do or will do,
32
107326
5067
كلّ ما قام به الإنسان، و كلّ ما سيقوم به على الإطلاق،
01:52
requires the toil of populations of neurons producing these kinds of storms.
33
112393
5434
كلّ هذا يتطلّب عمل مجموعات من الخلايا العصبيّة منتجة هذا النّوع من العواصف.
01:57
And the sound of a brainstorm, if you've never heard one,
34
117827
2483
أماّ بالنّسبة لصوت عاصفة ذهنيّة، إن كنت قد سمعته سابقا،
02:00
is somewhat like this.
35
120310
3349
فهو هكذا.
02:03
You can put it louder if you can.
36
123659
3146
يمكنك أن تزيد درجة ارتفاع الصّوت إن استطعت.
02:06
My son calls this "making popcorn while listening to a badly-tuned A.M. station."
37
126805
6403
يسمّي ابني ذلك ب"إعداد الفشار أثناء الاستماع إلى مذياع سيّء الضبط."
02:13
This is a brain.
38
133208
1485
ذلك هو الدّماغ.
02:14
This is what happens when you route these electrical storms to a loudspeaker
39
134693
3434
هذا ما يحدث عندما تقوم بوصل هذه العواصف الدماغيّة إلى مكبّر صوت
02:18
and you listen to a hundred brain cells firing,
40
138127
2866
و تستمع إلى مئات الخلايا الدماغيّة تعمل،
02:20
your brain will sound like this -- my brain, any brain.
41
140993
4622
هذا الصّوت يصدره دماغك، دماغي، و أيّ دماغ على الإطلاق.
02:25
And what we want to do as neuroscientists in this time
42
145615
3762
ما نطمح للقيام به حاليّا، نحن علماء الأعصاب
02:29
is to actually listen to these symphonies, these brain symphonies,
43
149377
5350
هو الاستماع لهذه السمفونيات، سمفونيّات الدّماغ،
02:34
and try to extract from them the messages they carry.
44
154727
3400
ثمّ محاولة استخراج الإشارات و الرّسائل التي تحملها.
02:38
In particular, about 12 years ago
45
158127
2851
بالتّحديد، منذ 12 سنة مضت،
02:40
we created a preparation that we named brain-machine interfaces.
46
160978
3048
قمنا بابتكار إعداد سمّيناه "الواجهات بين دماغ-آلة"
02:44
And you have a scheme here that describes how it works.
47
164026
2702
و هذا رسم بيانيّ يصف كيفيّة اشتغاله.
02:46
The idea is, let's have some sensors that listen to these storms, this electrical firing,
48
166728
5566
تكمن الفكرة في جعل بعض اللاّقطات الحسيّة تستمع إلى العواصف الدّماغية، هذا الإطلاق الالكترونيّ
02:52
and see if you can, in the same time that it takes
49
172294
3082
ومعرفة إن كان من الممكن، وفي نفس المدّة الزمنيّة التي تستغرقها
02:55
for this storm to leave the brain and reach the legs or the arms of an animal --
50
175376
4969
هذه الإشارات العصبيّة منذ مغادرتها الدّماغ إلى وقت وصولها إلى أذرع و أرجل حيوان
03:00
about half a second --
51
180345
2864
- أي قرابة نصف ثانية -
03:03
let's see if we can read these signals,
52
183209
2351
لنرى إن كان من الممكن أن نقوم بقراءة هذه الإشارات،
03:05
extract the motor messages that are embedded in it,
53
185560
3400
استخراج الرسائل الحركيّة الموجودة فيها،
03:08
translate it into digital commands
54
188960
2272
ثمّ تحويلها إلى أوامر رقميّة
03:11
and send it to an artificial device
55
191232
1886
نقوم بإرسالها إلى أداة اصطناعيّة
03:13
that will reproduce the voluntary motor wheel of that brain in real time.
56
193118
5893
التي ستنتج بالتّالي الحركة الطّوعية لذلك الدّماغ دون فارق توقيت.
03:19
And see if we can measure how well we can translate that message
57
199011
3848
أردنا أن نرى مدى قدرتنا على ترجمة تلك الإشارة
03:22
when we compare to the way the body does that.
58
202859
3518
ثمّ نقوم بمقارنتها بطريقة قيام الجسد بذلك.
03:26
And if we can actually provide feedback,
59
206377
2866
وإذا كان من الممكن في الواقع توفّر ردود فعل،
03:29
sensory signals that go back from this robotic, mechanical, computational actuator
60
209243
5734
أي عودة إشارات حسيّة من هذا المحرّك الميكانيكي الحسابي الآلي،
03:34
that is now under the control of the brain,
61
214977
2251
الذي هو الآن تحت سيطرة الدماغ،
03:37
back to the brain,
62
217228
1311
تعود إلى الدماغ،
03:38
how the brain deals with that,
63
218539
2121
و معرفة كيفيّة تعامل الدّماغ مع ذلك،
03:40
of receiving messages from an artificial piece of machinery.
64
220660
4901
مع تلقّيه لإشارات من آلة اصطناعيّة.
03:45
And that's exactly what we did 10 years ago.
65
225561
2321
هذا تماما ما قمنا به منذ 10 سنوات.
03:47
We started with a superstar monkey called Aurora
66
227882
2961
بدأنا أوّلا بأحد القرود الشهيرة، أورورا
03:50
that became one of the superstars of this field.
67
230843
2468
التي أصبحت فيما بعد من بين الأشهر في هذا المجال.
03:53
And Aurora liked to play video games.
68
233311
2299
أورورا كانت تهوى ألعاب الفيديو.
03:55
As you can see here,
69
235610
1373
و كما ترون هنا،
03:56
she likes to use a joystick, like any one of us, any of our kids, to play this game.
70
236983
4944
فهي تحبّ استعمال عصا التحكّم أثناء لعب ألعاب الفيديو، تماما مثلنا و مثل أطفالنا،
04:01
And as a good primate, she even tries to cheat before she gets the right answer.
71
241927
4671
وهي نموذج جيّد للرئيسيات، بل إنّها حتّى حاولت الغشّ قبل التوصّل إلى الإجابة الصحيحة.
04:06
So even before a target appears that she's supposed to cross
72
246598
4283
لذلك، وقبل أن يظهر لها الهدف الذي ينبغي عليها المرور عبره
04:10
with the cursor that she's controlling with this joystick,
73
250881
2850
بالمؤشّر الذي تتحكّم فيه من خلال عصا التحكم،
04:13
Aurora is trying to find the target, no matter where it is.
74
253731
3951
كانت أورورا تحاول إيجاد الهدف مهما يكن مكانه.
04:17
And if she's doing that,
75
257682
1469
و الدّافع الذي يجعلها تقوم بذلك،
04:19
because every time she crosses that target with the little cursor,
76
259151
3314
هو أنّها في كلّ مرّة تصيب الهدف،
04:22
she gets a drop of Brazilian orange juice.
77
262465
2950
تتحصّل على قطرة عصير برتقال برازيليّ.
04:25
And I can tell you, any monkey will do anything for you
78
265415
2950
صدّقني، أيّ قرد قد يفعل لك أيّ شيء
04:28
if you get a little drop of Brazilian orange juice.
79
268365
3100
إن كنت تمتلك عصير برتقال برازيليّ.
04:31
Actually any primate will do that.
80
271465
2731
في الواقع، أي نوع من الرئيسيّات قد يفعل.
04:34
Think about that.
81
274196
1334
فكّر في الأمر.
04:35
Well, while Aurora was playing this game, as you saw,
82
275530
3400
حسنا، بينما كانت أورورا تمارس هذه اللّعبة، كما رأيتم،
04:38
and doing a thousand trials a day
83
278930
2435
و تقوم بآلاف المحاولات في اليوم الواحد
04:41
and getting 97 percent correct and 350 milliliters of orange juice,
84
281365
3883
متحصّلة على 97 بالمائة إجابات صحيحة و 350 مليلترا من العصير،
04:45
we are recording the brainstorms that are produced in her head
85
285248
3399
كنّا نقوم بتسجيل النّشاط الدّماغيّ برأسها
04:48
and sending them to a robotic arm
86
288647
1647
ثمّ نقوم بإرساله إلى ذراع آليّة
04:50
that was learning to reproduce the movements that Aurora was making.
87
290294
3871
التي نرغب في جعلها تنفّذ نفس الحركات التي تقوم بها أورورا
04:54
Because the idea was to actually turn on this brain-machine interface
88
294165
3783
لأن فكرتنا تتمثّل في تشغيل هذه الواجهة بين الدماغ و الآلة
04:57
and have Aurora play the game just by thinking,
89
297948
4700
أي أن أورورا ستمارس اللعبة ذهنيّا، فقط عبر الفكر
05:02
without interference of her body.
90
302648
2617
و دون أيّ تدخّل جسدي.
05:05
Her brainstorms would control an arm
91
305265
2916
العواصف الدماغية الخاصة بها قد تتمكّن من التحكّم بذراع
05:08
that would move the cursor and cross the target.
92
308181
2709
التي ستقوم بدورها بتحريك المؤشّر و العبور فوق الهدف.
05:10
And to our shock, that's exactly what Aurora did.
93
310890
3191
الأمر الذي صدمنا جميعا، هو أنّ أورورا تمكّنت بالفعل من القيام بذلك.
05:14
She played the game without moving her body.
94
314081
4200
لقد قامت بلعب اللّعبة دون تحريك جسدها.
05:18
So every trajectory that you see of the cursor now,
95
318281
2237
كلّ مسار ترى المؤشّر يمرّ منه الآن،
05:20
this is the exact first moment she got that.
96
320518
3212
هي المرّة الأولى التي تقوم فيها أورورا بذلك.
05:23
That's the exact first moment
97
323730
1784
تلك هي المرّة الأولى بالذات التي
05:25
a brain intention was liberated from the physical domains of a body of a primate
98
325514
6767
تحرّر فيها رغبة الدماغ من المجال الماديّ لجسم القرد
05:32
and could act outside, in that outside world,
99
332281
3700
و تتصرّف هذه الرّغبة في الخارج، في العالم الخارجيّ،
05:35
just by controlling an artificial device.
100
335981
2966
فقط عبر التحكّم في أداة اصطناعيّة.
05:38
And Aurora kept playing the game, kept finding the little target
101
338947
4917
و أورورا كانت تواصل اللّعب، تواصل البحث عن الهدف الصغير
05:43
and getting the orange juice that she wanted to get, that she craved for.
102
343864
3917
و تتحصّل على عصير البرتقال الذي تريده بشدة.
05:47
Well, she did that because she, at that time, had acquired a new arm.
103
347781
6701
حسنا، لقد فعلت ذلك لأنّها في ذلك الوقت حصلت على ذراع جديدة.
05:54
The robotic arm that you see moving here 30 days later,
104
354482
2963
الذراع الرّوبوتية التي ترونها تتحرّك هنا بعد 30 يوما،
05:57
after the first video that I showed to you,
105
357445
2686
من الفيديو الأوّل الذي عرضته لكم،
06:00
is under the control of Aurora's brain
106
360131
2650
هي في الواقع تحت سيطرة دماغ أورورا
06:02
and is moving the cursor to get to the target.
107
362781
3168
وتقوم بتحربك المؤشّر حتى تصل إلى الهدف.
06:05
And Aurora now knows that she can play the game with this robotic arm,
108
365949
3899
بعد ذلك، أصبحت أورورا تعلم أنّ بامكانها اللّعب عبر هذه الذّراع الآلية،
06:09
but she has not lost the ability to use her biological arms to do what she pleases.
109
369848
5716
لكنّها في المقابل لم تفقد قدرتها على استعمال يديها البيولوجية للقيام بما تريد.
06:15
She can scratch her back, she can scratch one of us, she can play another game.
110
375564
4067
باستطاعتها حكّ ظهرها، أو حكّ أحدنا أو حتّى لعب لعبة أخرى.
06:19
By all purposes and means,
111
379631
1600
بطريقة ما،
06:21
Aurora's brain has incorporated that artificial device
112
381231
4116
قام دماغ أورورا بتقبّل تلك الآلة الاصطناعيّة
06:25
as an extension of her body.
113
385347
2750
كأنّها امتداد من جسمها.
06:28
The model of the self that Aurora had in her mind
114
388097
3533
نموذج الذّات الذي كان في ذهن أورورا
06:31
has been expanded to get one more arm.
115
391630
4084
كان قد توسّع لإضافة ذراع أخرى.
06:35
Well, we did that 10 years ago.
116
395714
2350
حسنا، لقد فعلنا ذلك قبل 10 سنوات.
06:38
Just fast forward 10 years.
117
398064
2833
لنتقدّم الآن بالزمن 10 سنوات.
06:40
Just last year we realized that you don't even need to have a robotic device.
118
400897
4983
في السنة الفارطة فقط توصّلنا إلى معرفة أنّنا في غنى عن أداة روبوتية.
06:45
You can just build a computational body, an avatar, a monkey avatar.
119
405880
5484
يمكنك بكل بساطة أن تصنع جسدا رقميا، أفاتار قرد.
06:51
And you can actually use it for our monkeys to either interact with them,
120
411364
4250
وبالامكان استعمالها إمّا كي تتواصل القردة معها،
06:55
or you can train them to assume in a virtual world
121
415614
4439
أو نقوم بتدريبها لتتخيّل وجودها في عالم افتراضيّ
07:00
the first-person perspective of that avatar
122
420053
3044
و الرؤية من منظور الشّخص الأول لذلك الآفاتار
07:03
and use her brain activity to control the movements of the avatar's arms or legs.
123
423097
5651
مستعملة نشاطها الدماغيّ للتحكّم في حركة أذرع أو أرجل الآفاتار.
07:08
And what we did basically was to train the animals
124
428748
2766
ما قمنا به أساسا هو تدريب الحيوانات
07:11
to learn how to control these avatars
125
431514
3050
و تعليمها كيفيّة التحكّم بالرموز الرقمية
07:14
and explore objects that appear in the virtual world.
126
434564
3899
واكتشاف الأشياء الموجودة في العالم الافتراضيّ.
07:18
And these objects are visually identical,
127
438463
2301
وهذه الأشياء تكون متشابهة بصريا
07:20
but when the avatar crosses the surface of these objects,
128
440764
3883
لكن عند مرور الآفاتار فوق سطحها،
07:24
they send an electrical message that is proportional to the microtactile texture of the object
129
444647
6400
فهي تقوم بارسال إشارات كهربائية تتماشى مع المملس الدقيق للشئ
07:31
that goes back directly to the monkey's brain,
130
451047
4016
و تتّجه هذه الإشارات مباشرة نحو دماغ القرد،
07:35
informing the brain what it is the avatar is touching.
131
455063
5052
لتعلمه أنّ الأفاتار يقوم باللّمس.
07:40
And in just four weeks, the brain learns to process this new sensation
132
460115
4765
و في غضون أربعة أسابيع فقط، تعلّم الدّماغ كيفيّة استيعاب هذا الاحساس الجديد
07:44
and acquires a new sensory pathway -- like a new sense.
133
464880
6434
و اكتسب مسارا حسّيا جديدا، كحاسّة جديدة.
07:51
And you truly liberate the brain now
134
471314
2416
والآن فأنت تقوم بالفعل بتحرير الدماغ
07:53
because you are allowing the brain to send motor commands to move this avatar.
135
473730
4384
لأنّك تسمح له بارسال أوامر حركيّة لتحريك الآفاتار.
07:58
And the feedback that comes from the avatar is being processed directly by the brain
136
478114
5000
وردّات الفعل الصادرة عن الآفاتار يتمّ استيعابها مباشرة من قبل الدماغ
08:03
without the interference of the skin.
137
483114
2433
دون وساطة الجلد.
08:05
So what you see here is this is the design of the task.
138
485547
2534
إذا، أنتم هنا ترون تصميم المهمّة.
08:08
You're going to see an animal basically touching these three targets.
139
488081
4250
سترون حيوانا يقوم بلمس هذه الأهداف الثلاثة
08:12
And he has to select one because only one carries the reward,
140
492331
4349
و عليه اختيار واحدة منها فقط، لأنّها هي التي تحمل المكافأة،
08:16
the orange juice that they want to get.
141
496680
1867
عصير البرتقال الذي يرغب في الحصول عليه.
08:18
And he has to select it by touch using a virtual arm, an arm that doesn't exist.
142
498547
5633
وعليه أن يقوم بهذا الاختيار عن طريق اللّمس غير المباشر، مستعملا ذراعا افتراضيّة، ذراعا غير موجودة في الواقع.
08:24
And that's exactly what they do.
143
504180
2000
وهذا تماما ما حصل.
08:26
This is a complete liberation of the brain
144
506180
3435
هذا تحرير كلّي للدّماغ
08:29
from the physical constraints of the body and the motor in a perceptual task.
145
509615
4282
من القيود الجسدية و من المحرّك أثناء مهمّة الإدراك الحسيّ.
08:33
The animal is controlling the avatar to touch the targets.
146
513897
4167
يقوم الحيوان بالسيطرة على الآفاتار ليلمس الأهداف.
08:38
And he's sensing the texture by receiving an electrical message directly in the brain.
147
518064
5651
و يحسّ بالملمس من خلال تلقّي إشارات كهربائية مباشرة إلى دماغه.
08:43
And the brain is deciding what is the texture associated with the reward.
148
523715
3883
فيقوم الدماغ باتّخاذ قرار إن كان الملمس مرتبطا بالمكافأة.
08:47
The legends that you see in the movie don't appear for the monkey.
149
527598
3832
العناوين التوضيحيّة التي ترونها الآن في الشريط هي غير مرئيّة للقرد.
08:51
And by the way, they don't read English anyway,
150
531430
2484
و على فكرة، فالقردة لا تستطيع قراءة اللّغة الانقليزية بأي حال من الأحوال،
08:53
so they are here just for you to know that the correct target is shifting position.
151
533914
5216
العناوين التوضيحيّة موجودة فقط لتريكم أنّ الهدف الصحيح يكون في مكان مختلف كلّ مرّة.
08:59
And yet, they can find them by tactile discrimination,
152
539130
3934
و رغم ذلك، فهي قادرة على تمييزها من خلال ملمسها،
09:03
and they can press it and select it.
153
543064
3217
و تستطبع أن تضغط عليها و تحدّدها.
09:06
So when we look at the brains of these animals,
154
546281
2682
فعندما نلقي نظرة على أدمغة هذه الحيوانات،
09:08
on the top panel you see the alignment of 125 cells
155
548963
3667
في اللّوحة بالأعلى ترون تجمّعا ل125 خلية محاذية لبعضها البعض
09:12
showing what happens with the brain activity, the electrical storms,
156
552630
4201
تكشف لنا النّشاط الدّماغي الذي يحدث، العواصف الكهربائية،
09:16
of this sample of neurons in the brain
157
556831
2067
لهذه العيّنة من الخلايا العصبية بالدّماغ
09:18
when the animal is using a joystick.
158
558898
2116
أثناء استعمال الحيوان لعصا التّحكم.
09:21
And that's a picture that every neurophysiologist knows.
159
561014
2600
و هذه صورة يعرفها كلّ عالم فيزيولوجيا عصبيّة.
09:23
The basic alignment shows that these cells are coding for all possible directions.
160
563614
5183
المحاذاة الأساسيّة تبيّن أن هذه الخلايا تقوم بالتّشفير نحو كلّ الاتجاهات الممكنة.
09:28
The bottom picture is what happens when the body stops moving
161
568797
5683
الصورة في الأسفل تكشف ما يحدث عندما توقّف الجسم عن الحركة
09:34
and the animal starts controlling either a robotic device or a computational avatar.
162
574480
6134
و يبدأ الحيوان في التحكّم بأداة روبوتية أو آفاتار رقميّ.
09:40
As fast as we can reset our computers,
163
580614
3066
ما إن قمنا بأعداد حواسيبنا،
09:43
the brain activity shifts to start representing this new tool,
164
583680
5818
تغيّر النّشاط الدماغيّ ليبدأ في تمثيل هذه الآداة الجديدة
09:49
as if this too was a part of that primate's body.
165
589498
5250
و كأنّها هي أيضا جزء من أجزاء الجسم.
09:54
The brain is assimilating that too, as fast as we can measure.
166
594748
4715
و الدّماغ يقوم باستيعاب ذلك أيضا، بأسرع ما تمكّننا من قياسه.
09:59
So that suggests to us that our sense of self
167
599463
3618
ممّا يقترح لنا أنّ احساسنا بالذّات
10:03
does not end at the last layer of the epithelium of our bodies,
168
603081
4150
لا ينتهي عند نهاية آخر طبقة من النّسيج الظهاري بأجسامنا،
10:07
but it ends at the last layer of electrons of the tools that we're commanding with our brains.
169
607231
5718
بل عند نهاية آخر طبقة من الالكترونات من الأداة التي تتلقّى الأوامر من أدمغتنا.
10:12
Our violins, our cars, our bicycles, our soccer balls, our clothing --
170
612949
4764
آلاتنا الموسيقيّة، سيّاراتنا، درّاجاتنا، كرة القدم الخّاصة بنا، ملابسنا
10:17
they all become assimilated by this voracious, amazing, dynamic system called the brain.
171
617713
6851
تصبح كلّها مدمجة في هذا النّظام الديناميكي المدهش الذي يسمّى الدماغ.
10:24
How far can we take it?
172
624564
1699
إلى أيّ مدى يمكننا الوصول؟
10:26
Well, in an experiment that we ran a few years ago, we took this to the limit.
173
626263
4218
حسنا، في إحدى التّجارب التي قمنا بها منذ سنوات قليلة،
10:30
We had an animal running on a treadmill
174
630481
2482
جعلنا حيوانا يجري في آلة للركض،
10:32
at Duke University on the East Coast of the United States,
175
632963
2267
بجامعة دوك بالسّاحل الشرقيّ للولايات المتّحدة الأمريكيّة،
10:35
producing the brainstorms necessary to move.
176
635230
2700
منتجا النّشاط العصبيّ الضّروريّ للحركة.
10:37
And we had a robotic device, a humanoid robot,
177
637930
4091
ثمّ استعننا بأداة روبوتيّة، روبوت مشابه للبشر،
10:42
in Kyoto, Japan at ATR Laboratories
178
642021
2394
بكيوطو بمختبرات المعهد الدّولي لبحوث الاتصالات السلكية واللاسلكية المتقدمة باليابان
10:44
that was dreaming its entire life to be controlled by a brain,
179
644415
6094
هذا الروبوت كان يحلم طيلة حياته بأن يتحكّم به دماغ،
10:50
a human brain, or a primate brain.
180
650509
3273
دماغ بشريّ أو دماغ فرد ينتمي إلى الرّئيسيّات.
10:53
What happens here is that the brain activity that generated the movements in the monkey
181
653782
4598
ما حدث هنا هو أنّ النّشاط الدّماغي الذي قام بتوليد الحركات عند القرد
10:58
was transmitted to Japan and made this robot walk
182
658380
3467
تمّ نقله إلى الروبوت باليابان، جاعلا إيّاه يمشي
11:01
while footage of this walking was sent back to Duke,
183
661847
4067
بينما تمّ نقل التّسجيل المباشر لحركة الروبوت إلى جامعة دوك،
11:05
so that the monkey could see the legs of this robot walking in front of her.
184
665914
5233
حتّى يرى القرد أمامه رجلي الآليّ وهي تمشي.
11:11
So she could be rewarded, not by what her body was doing
185
671147
4067
لكي تنال مكافأته، لكن ليس لما كان جسده يقوم به،
11:15
but for every correct step of the robot on the other side of the planet
186
675214
4961
بل على كلّ خطوة يخطوها الروبوت في الجزء الآخر من الكوكب
11:20
controlled by her brain activity.
187
680175
2609
الذي يتمّ التحكّم به عبر نشاط دماغ القرد.
11:22
Funny thing, that round trip around the globe took 20 milliseconds less
188
682784
7118
الأمر المثير للسخريّة هو أنّ هذه الرّحلة حول الكوكب استغرقت 20 ملّي ثانية أقلّ من
11:29
than it takes for that brainstorm to leave its head, the head of the monkey,
189
689902
4150
الوقت الذي يستغرقه النّشاط العصبيّ عند خروجه من رأس القرد
11:34
and reach its own muscle.
190
694052
3870
إلى أن يصل إلى إحدى عضلاته.
11:37
The monkey was moving a robot that was six times bigger, across the planet.
191
697922
6030
ذلك القرد كان يقوم بتحريك روبوت أكبر منه حجما ب6 مرّات، موجود في الجزء الآخر من الأرض.
11:43
This is one of the experiments in which that robot was able to walk autonomously.
192
703952
6400
هذه إحدى التّجارب التي تمكّن فيها روبوت من المشي بشكل ذاتيّ.
11:50
This is CB1 fulfilling its dream in Japan
193
710352
5267
هذا هو CB1 محقّقا حلمه في اليابان
11:55
under the control of the brain activity of a primate.
194
715619
3700
تحت سيطرة نشاط دماغ إحدى الرّئيسيّات.
11:59
So where are we taking all this?
195
719319
1989
إذا، إلى أين تقودنا هذه التّجارب؟
12:01
What are we going to do with all this research,
196
721308
2343
ما الذي ستفيدنا فيه هذه الأبحاث،
12:03
besides studying the properties of this dynamic universe that we have between our ears?
197
723651
5668
علاوة على كونها تمدّنا بمزيد المعلومات حول هذا الكون الديناميكيّ الذي نمتلكه بين أذنينا؟
12:09
Well the idea is to take all this knowledge and technology
198
729319
4833
تكمن فكرتنا في استغلال كلّ هذه المعرفو و التكنولوجيا
12:14
and try to restore one of the most severe neurological problems that we have in the world.
199
734152
5484
لمحاولة مساعدة واحدة من أكثر الأمراض العصبيّة انتشارا في العالم.
12:19
Millions of people have lost the ability to translate these brainstorms
200
739636
4583
ملايين من لنّاس فقدت القدرة على ترجمة هذه العواصف ادّماغيّة
12:24
into action, into movement.
201
744219
2116
إلى حركات.
12:26
Although their brains continue to produce those storms and code for movements,
202
746335
5234
رغم أنّ أدمغتهم لازالت تنتج هذه الأنشطة الدّماغية و تمدّ الجسم بالشيفرة الحركة،
12:31
they cannot cross a barrier that was created by a lesion on the spinal cord.
203
751569
5167
إلاّ أنّهم لا يستطيعون العبور بسبب الحاجز الذي سبّبته آفة على مستوى النّخاع الشوكيّ.
12:36
So our idea is to create a bypass,
204
756736
2450
إذا، فإنّنا نأمل في تجاوز هذا الحاجز،
12:39
is to use these brain-machine interfaces to read these signals,
205
759186
4032
من خلال صنع واجهات دماغ-آلة تتمكّن من قراءة إشارات الدّماغ،
12:43
larger-scale brainstorms that contain the desire to move again,
206
763218
4050
شحذ ذهنيّ واسع النّطاق، يوجد بها الرّغبة في التّحرك مجدّدا،
12:47
bypass the lesion using computational microengineering
207
767268
3969
سنتجاوز حاجز الآفة عبر استعمال الهندسة الحسابية الدقيقة
12:51
and send it to a new body, a whole body called an exoskeleton,
208
771237
7114
و إرسالها إلى جسد جديد، جسد كامل يسمّى بالهيكل الخارجيّ،
12:58
a whole robotic suit that will become the new body of these patients.
209
778351
5567
سترة روبوتيّة كاملة ستصبح بمثابة أجساد هؤلاء المصابين.
13:03
And you can see an image produced by this consortium.
210
783918
4126
و يمكنكم أن تروا هذه الصّورة التي أنتجها هذه الجمعيّة.
13:08
This is a nonprofit consortium called the Walk Again Project
211
788044
4059
هذه الجمعيّة الغير هادفة للرّبح اسمها مشروع المشي مجدّدا ( the Walk Again Project)
13:12
that is putting together scientists from Europe,
212
792103
2783
تضمّ مجموعة من العلماء من أوروبا،
13:14
from here in the United States, and in Brazil
213
794886
1865
من هنا، الولايات المتّحدة الأمريكيّة، و بالبرازيل
13:16
together to work to actually get this new body built --
214
796751
4517
يعملون معا لصناعة هذا الجسم الجديد،
13:21
a body that we believe, through the same plastic mechanisms
215
801268
3334
جسد نعتقد أنّه من خلال عمله عبر نفس هذه الآليّات،
13:24
that allow Aurora and other monkeys to use these tools through a brain-machine interface
216
804602
5802
سيمكّن أورورا و قردة أخرى من استعمال هذه الآلات فقط عبر واجهات بين الدماغ و الآلة
13:30
and that allows us to incorporate the tools that we produce and use in our daily life.
217
810404
5630
و ستسمح لنا بانتاج و ادماج هذه الآلات و استعمالها في حياتنا اليوميّة.
13:36
This same mechanism, we hope, will allow these patients,
218
816034
3684
نأمل أن تسمح نفس هذه الآلية للمصابين،
13:39
not only to imagine again the movements that they want to make
219
819718
3768
ليس فقط مجرّد تخيّل الحركات التي يرغبون في القيام بها
13:43
and translate them into movements of this new body,
220
823486
3207
و ترجمتها إلى حركات يقوم بها هذا الجسد الجديد،
13:46
but for this body to be assimilated as the new body that the brain controls.
221
826693
6758
لكن أن يتمّ استيعاب هذا الهيكل كأيّ جزء من أجسامهم يتحكّم به الدّماغ.
13:53
So I was told about 10 years ago
222
833451
3851
قيل لي منذ 10 سنوات
13:57
that this would never happen, that this was close to impossible.
223
837302
5066
أنّ هذا لن يحصل أبدا، أنّه أمر مستحيل.
14:02
And I can only tell you that as a scientist,
224
842368
2451
كلّ ما أستطيع قوله كعالم هو
14:04
I grew up in southern Brazil in the mid-'60s
225
844819
2986
أنّني ترعرعت جنوب البرازيل في منتصف السّتينات
14:07
watching a few crazy guys telling [us] that they would go to the Moon.
226
847805
5048
مشاهدا بعض "المخبولين" الذين كانوا يقولون أنّهم سيصعدون إلى القمر.
14:12
And I was five years old,
227
852853
1461
و عند بلوغي الخامسة من العمر،
14:14
and I never understood why NASA didn't hire Captain Kirk and Spock to do the job;
228
854314
4240
لم أفهم لما لم تستعن الناسا بالكابتن كيرك وسبوك للقيام بهذه المهمة؛
14:18
after all, they were very proficient --
229
858554
2432
ففي النّهاية، كنت أعتبرهما بارعين جدّا(ضحك)
14:20
but just seeing that as a kid
230
860986
3450
و مجرّد رؤية ذلك في صغري
14:24
made me believe, as my grandmother used to tell me,
231
864436
2985
جعلني أؤمن بأنّ، وكما كان جدّتي دائما تقول،
14:27
that "impossible is just the possible
232
867421
1845
"الغير ممكن هو أمر ممكن
14:29
that someone has not put in enough effort to make it come true."
233
869266
3904
لكن لم يكن هناك شخص بذل جهدا كافيا لتحقيقه."
14:33
So they told me that it's impossible to make someone walk.
234
873170
3799
قيل لي أنّه من المستحيل أن أجعل شخصا يمشي،
14:36
I think I'm going to follow my grandmother's advice.
235
876969
3251
لكن أظنّ أنّني سأعمل بنصيحة جدّتي.
14:40
Thank you.
236
880220
1450
شكرا لكم.
14:41
(Applause)
237
881670
8029
(تصفيق)
حول هذا الموقع

سيقدم لك هذا الموقع مقاطع فيديو YouTube المفيدة لتعلم اللغة الإنجليزية. سترى دروس اللغة الإنجليزية التي يتم تدريسها من قبل مدرسين من الدرجة الأولى من جميع أنحاء العالم. انقر نقرًا مزدوجًا فوق الترجمة الإنجليزية المعروضة على كل صفحة فيديو لتشغيل الفيديو من هناك. يتم تمرير الترجمات بالتزامن مع تشغيل الفيديو. إذا كان لديك أي تعليقات أو طلبات ، يرجى الاتصال بنا باستخدام نموذج الاتصال هذا.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7