Read Montague: What we're learning from 5,000 brains

46,909 views ・ 2012-09-24

TED


يرجى النقر نقرًا مزدوجًا فوق الترجمة الإنجليزية أدناه لتشغيل الفيديو.

00:00
Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
0
0
7000
المترجم: Emad Ahmad المدقّق: Ayman Mahmoud
00:15
Other people. Everyone is interested in other people.
1
15734
2809
الآخرون. كل شخص مهتم بالآخرين.
00:18
Everyone has relationships with other people,
2
18543
2123
الجميع لهم علاقات تربطهم بالآخرين،
00:20
and they're interested in these relationships
3
20666
1592
وهم مهتمون بتلك العلاقات
00:22
for a variety of reasons.
4
22258
1855
لأسباب عديدة
00:24
Good relationships, bad relationships,
5
24113
2012
علاقات جيدة، علاقات سيئة،
00:26
annoying relationships, agnostic relationships,
6
26125
3146
علاقات مزعجة، علاقات مضطربة،
00:29
and what I'm going to do is focus on the central piece
7
29271
3424
وما سأفعله هو التركيز على الجزء الأساسي
00:32
of an interaction that goes on in a relationship.
8
32695
3303
للتفاعل الذي يجري في علاقةٍ ما.
00:35
So I'm going to take as inspiration the fact that we're all
9
35998
2336
سأتخذ من حقيقة كوننا جميعا مهتمّون
00:38
interested in interacting with other people,
10
38334
2425
بالتفاعل مع الغير كمصدر إلهام.
00:40
I'm going to completely strip it of all its complicating features,
11
40759
3832
سأجرده من كل خصائصه المعقدة،
00:44
and I'm going to turn that object, that simplified object,
12
44591
3894
وسأقوم بتحويل ذلك الشيء، ذلك الشيء البسيط
00:48
into a scientific probe, and provide the early stages,
13
48485
4150
إلى تحقيق علميّ، وسأقوم بالكشف عن المراحل الأولى،
00:52
embryonic stages of new insights into what happens
14
52635
2449
المراحل الجنينيّة لرؤى جديدة عن حقيقة ما يحدث
00:55
in two brains while they simultaneously interact.
15
55084
3650
داخل دماغين أثناء تفاعلهما معاً.
00:58
But before I do that, let me tell you a couple of things
16
58734
2293
لكن قبل أن أقوم بذلك، دعني أخبركم عن بعض الأمور
01:01
that made this possible.
17
61027
1699
التي جعلت ذلك ممكناً.
01:02
The first is we can now eavesdrop safely
18
62726
2781
الأمر الأول هو أننا نستطيع الآن أن نتجسس
01:05
on healthy brain activity.
19
65507
2711
بأمان على نشاط دماغ سليم.
01:08
Without needles and radioactivity,
20
68218
2577
من دون استخدام الإبر أو النشاط الإشعاعي،
01:10
without any kind of clinical reason, we can go down the street
21
70795
2863
من دون أي نوع من الاستنتاجات السريرية، يمكننا النزول إلى الشارع
01:13
and record from your friends' and neighbors' brains
22
73658
3127
والتدوين من أدمغة أصدقائك أو جيرانك
01:16
while they do a variety of cognitive tasks, and we use
23
76785
2538
أثناء قيامهم بالعديد من المهمات الإدراكية، ونحن نستخدم
01:19
a method called functional magnetic resonance imaging.
24
79323
3734
طريقة تسمى بالتصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي.
01:23
You've probably all read about it or heard about in some
25
83057
2325
ولابد أنكم جميعاً قد قرأتهم أو سمعتم عنه في بعض
01:25
incarnation. Let me give you a two-sentence version of it.
26
85382
4378
العناوين. دعوني أفسّره لكم في جملتين.
01:29
So we've all heard of MRIs. MRIs use magnetic fields
27
89760
3484
سمعنا جميعاً بالتصوير بالرنين المغناطيسي. يُستخدم فيه مجال مغناطيسي
01:33
and radio waves and they take snapshots of your brain
28
93244
2029
وموجات إشعاعية تقوم بالتقاط صورة لدماغك
01:35
or your knee or your stomach,
29
95273
2361
أو ركبتك أو معدتك،
01:37
grayscale images that are frozen in time.
30
97634
2045
صور لا لونيّة يتم تجميدها في الوقت المناسب.
01:39
In the 1990s, it was discovered you could use
31
99679
2321
في التسعينات، اكتُشف أن بإمكانك استخدام
01:42
the same machines in a different mode,
32
102000
2659
نفس الآلات بطريقة مختلفة،
01:44
and in that mode, you could make microscopic blood flow
33
104659
2346
ويمكنك بتلك الطريقة صنع أفلام مجهرية لتدفق
01:47
movies from hundreds of thousands of sites independently in the brain.
34
107005
3300
الدم من مئات آلاف المواقع في الدماغ بشكل مستقل.
01:50
Okay, so what? In fact, the so what is, in the brain,
35
110305
3200
حسناً، وماذا في ذلك؟ في الواقع، في الدماغ،
01:53
changes in neural activity, the things that make your brain work,
36
113505
3832
التغييرات في النشاط العصبي، الأشياء التي تجعل دماغك يعمل،
01:57
the things that make your software work in your brain,
37
117337
2010
الأشياء التي تجعل البرمجة تعمل بدماغك،
01:59
are tightly correlated with changes in blood flow.
38
119347
2489
هي مرتبطة بشدة بالتغييرات في تدفق الدم.
02:01
You make a blood flow movie, you have an independent
39
121836
1973
فعندما تصنع فيلما لتدفق الدم، يكون لديك وكيل
02:03
proxy of brain activity.
40
123809
2339
وكيل لنشاط الدماغ.
02:06
This has literally revolutionized cognitive science.
41
126148
3034
وقد أحدث ذلك، بشكل حرفي، ثورة في العلوم المعرفية.
02:09
Take any cognitive domain you want, memory,
42
129182
1991
خذ أي مجال معرفي تريد، الذاكرة
02:11
motor planning, thinking about your mother-in-law,
43
131173
2141
التخطيط الحركي، التفكير في حماتك،
02:13
getting angry at people, emotional response, it goes on and on,
44
133314
3715
غضبك من الآخرين، الاستجابة العاطفية والقائمة تطول.
02:17
put people into functional MRI devices, and
45
137029
3089
ضع الناس في أجهزة التصوير بالرنين المغناطيسي،
02:20
image how these kinds of variables map onto brain activity.
46
140118
3383
و قم بتصوير كيفيّة ارتباط هذه الأنواع من المتغيرات بنشاط الدماغ.
02:23
It's in its early stages, and it's crude by some measures,
47
143501
2849
إنّها في مراحلها المبكرة، وهي أولية ببعض المقاييس،
02:26
but in fact, 20 years ago, we were at nothing.
48
146350
2568
لكن في الحقيقة، منذ عشرين عاماً، لم نتوصّل إلى شيء.
02:28
You couldn't do people like this. You couldn't do healthy people.
49
148918
2359
لم نكن نستطيع القيام بذلك على الأشخاص، على الأشخاص الأصحّاء.
02:31
That's caused a literal revolution, and it's opened us up
50
151277
2488
وهذا ما تسبّب بالثورة، وقد أوصلتنا
02:33
to a new experimental preparation. Neurobiologists,
51
153765
2818
إلى إعداد تجريبي جديد. علماء بيولوجيا الأعصاب،
02:36
as you well know, have lots of experimental preps,
52
156583
3760
كما تعرفونهم جيداً، لديهم الكثير من التحضيرات التجريبية،
02:40
worms and rodents and fruit flies and things like this.
53
160343
3141
ديدان وقوارض وذباب الفاكهة و ما شابه.
02:43
And now, we have a new experimental prep: human beings.
54
163484
3397
والآن، لدينا محضر تجريبي جديد: البشر.
02:46
We can now use human beings to study and model
55
166881
3761
يمكننا الآن استخدام البشر لدراسة وصياغة
02:50
the software in human beings, and we have a few
56
170642
2950
البرمجة في البشر، ولدينا القليل من
02:53
burgeoning biological measures.
57
173592
2835
الاستعدادات البيولوجية النّاشئة.
02:56
Okay, let me give you one example of the kinds of experiments that people do,
58
176427
3887
حسناً، دعوني أعطيكم مثالا لأنواع التجارب التي يجريها الناس،
03:00
and it's in the area of what you'd call valuation.
59
180314
2677
وهو في مجال ما نسمّيه بالتّقييم.
03:02
Valuation is just what you think it is, you know?
60
182991
2135
التقييم هو، كما تعلمون
03:05
If you went and you were valuing two companies against
61
185126
2804
عندما تذهب وتقيّم شركة مقابل شركة
03:07
one another, you'd want to know which was more valuable.
62
187930
2736
أخرى، فأنت تريد أن تعرف أيهما أكثر قيمة.
03:10
Cultures discovered the key feature of valuation thousands of years ago.
63
190666
3879
اكتشفت الثقافات السمة الرئيسية للتقييم منذ آلاف السنين.
03:14
If you want to compare oranges to windshields, what do you do?
64
194545
2690
إذا أردت أن تقارن بين البرتقال والزجاج الأمامي، فماذا تفعل؟
03:17
Well, you can't compare oranges to windshields.
65
197235
2356
حسناً، لا يمكنك أن تقارن البرتقال بالزجاج الأمامي.
03:19
They're immiscible. They don't mix with one another.
66
199591
2255
لا يمكن المزج بينهما. كلاهما لا يختلط مع الآخر.
03:21
So instead, you convert them to a common currency scale,
67
201846
2351
فبدلاً عن ذلك، تحوّلها إلى مقياس شائع،
03:24
put them on that scale, and value them accordingly.
68
204197
2706
تضعهما على ذلك المقياس وتقيّمهما وفقاً لذلك.
03:26
Well, your brain has to do something just like that as well,
69
206903
3436
يقوم دماغك بفعل نفس الشيء كذلك،
03:30
and we're now beginning to understand and identify
70
210339
2488
وبدأنا الآن في فهم وتحديد
03:32
brain systems involved in valuation,
71
212827
2137
أنظمة الدماغ المشاركة في التقييم.
03:34
and one of them includes a neurotransmitter system
72
214964
2632
وواحد منها يتّضمن نظام الناقل العصبي
03:37
whose cells are located in your brainstem
73
217596
2632
التي تقع خلاياه في جذع المخ
03:40
and deliver the chemical dopamine to the rest of your brain.
74
220228
3175
وتنقل مادة الدوبامين الكيميائية إلى باقي الدماغ.
03:43
I won't go through the details of it, but that's an important
75
223403
2442
لن أخوض في التفاصيل، لكنها اكتشاف
03:45
discovery, and we know a good bit about that now,
76
225845
2157
مهم، ونحن نعرف القليل عنه،
03:48
and it's just a small piece of it, but it's important because
77
228002
2230
وهو جزء بسيط من النظام، لكنه مهم لأنه
03:50
those are the neurons that you would lose if you had Parkinson's disease,
78
230232
3275
يمثّل تلك الخلايا العصبية التي تفقدها إذا أُصبت بمرض باركنسون،
03:53
and they're also the neurons that are hijacked by literally
79
233507
2016
وهي أيضاً الخلايا العصبية التي تم اختطافها بأتمّ معنى الكلمة
03:55
every drug of abuse, and that makes sense.
80
235523
2232
من قبل أيّ عقار مؤدّ للإدمان، وهذا منطقي.
03:57
Drugs of abuse would come in, and they would change
81
237755
2336
العقار المؤدي للإدمان سيدخل، وسيغيّر
04:00
the way you value the world. They change the way
82
240091
1789
الطريقة التي تقيّم بها العالم. ويغيّر الطريقة
04:01
you value the symbols associated with your drug of choice,
83
241880
3199
التي تقيّم بها الرموز المرتبطة بعقارك المفضل،
04:05
and they make you value that over everything else.
84
245079
2514
ويجعلك تقدّرها أكثر من أي شيء آخر.
04:07
Here's the key feature though. These neurons are also
85
247593
3021
وإليك السمة الأساسية. هذه الخلايا العصبية تشترك
04:10
involved in the way you can assign value to literally abstract ideas,
86
250614
3501
كذلك في طريقة تعيينك لقيمة الأفكار المجردة،
04:14
and I put some symbols up here that we assign value to
87
254115
2041
وقد وضعت بعض الرموز هنا التي نعيّن قيمة لها
04:16
for various reasons.
88
256156
2720
لأسباب متنوعة.
04:18
We have a behavioral superpower in our brain,
89
258876
2689
لدينا قوة خارقة سلوكية في دماغنا،
04:21
and it at least in part involves dopamine.
90
261565
1753
وهي تحتوي جزئياً على مادة الدوبامين.
04:23
We can deny every instinct we have for survival for an idea,
91
263318
4189
يمكننا أن ننكر كل غريزة لدينا للبقاء على قيد الحياة لأجل فكرة،
04:27
for a mere idea. No other species can do that.
92
267507
4005
فقط مجرد فكرة. الأنواع الأخرى لا يمكنها القيام بذلك.
04:31
In 1997, the cult Heaven's Gate committed mass suicide
93
271512
3606
في عام 1997، طائفة Heaven's Gate أقدمت على الانتحار الجماعي
04:35
predicated on the idea that there was a spaceship
94
275118
2215
مبنيّا على فكرة أن هناك سفينة فضائية
04:37
hiding in the tail of the then-visible comet Hale-Bopp
95
277333
3785
تختبئ في ذيل المذنب Hale-Bopp الذي كان مرئيّا آنذاك
04:41
waiting to take them to the next level. It was an incredibly tragic event.
96
281118
4272
منتظرين أن يتمّ نقلهم إلى المستوى التّالي. وهو حدث مأساوي بشكل لا يصدق.
04:45
More than two thirds of them had college degrees.
97
285390
3485
وكان لأكثر من ثلثيهم شهادات جامعية.
04:48
But the point here is they were able to deny their instincts for survival
98
288875
3723
ولكن العبرة هنا أنّهم كانوا قادرين على إنكار غرائزهم للبقاء على قيد الحياة
04:52
using exactly the same systems that were put there
99
292598
2866
باستخدام نفس الأنظمة التي كانت موجودة
04:55
to make them survive. That's a lot of control, okay?
100
295464
4042
لجعلهم يبقون على قيد الحياة. يتطلّب الأمر الكثير من التحكم.
04:59
One thing that I've left out of this narrative
101
299506
2089
هناك شيء واحد لم أذكره الأن،
05:01
is the obvious thing, which is the focus of the rest of my
102
301595
2234
هو الشيء الواضح، الذي هو محور بقية محادثتي
05:03
little talk, and that is other people.
103
303829
2159
وهو الناس الآخرون.
05:05
These same valuation systems are redeployed
104
305988
2996
يعاد توزيع نفس أنظمة التقييم هذه
05:08
when we're valuing interactions with other people.
105
308984
2492
عندما نقوم بتقييم التفاعلات مع أشخاص آخرين.
05:11
So this same dopamine system that gets addicted to drugs,
106
311476
3271
لذا نظام الدوبامين هذا نفسه الذي يصبح مدمنا على المخدرات
05:14
that makes you freeze when you get Parkinson's disease,
107
314747
2524
و الذي يصيبك بالشلل عند إصابتك بمرض باركنسون،
05:17
that contributes to various forms of psychosis,
108
317271
3077
الذي له دور في ظهور مختلف أشكال الذهان،
05:20
is also redeployed to value interactions with other people
109
320348
3920
له أيضا دور في التفاعل مع النّاس
05:24
and to assign value to gestures that you do
110
324268
2896
وتعيين قيمة للإيماءات التي يمكنك القيام بها
05:27
when you're interacting with somebody else.
111
327164
2574
عندما تتفاعل مع شخص آخر.
05:29
Let me give you an example of this.
112
329738
2577
واسمحوا لي أن أقدم لكم مثالاً على ذلك.
05:32
You bring to the table such enormous processing power
113
332315
2967
نضيف إلى الجدول قوة معالجة هائلة
05:35
in this domain that you hardly even notice it.
114
335282
2624
في هذا المجال لا نكاد حتى نحسّ بها.
05:37
Let me just give you a few examples. So here's a baby.
115
337906
1467
اسمحوا لي أن أقدم لكم بعض الأمثلة. هذا طفل رضيع.
05:39
She's three months old. She still poops in her diapers and she can't do calculus.
116
339373
3730
عمرها ثلاثة أشهر. لا تزال تتغوط في حفاضات الأطفال و بالطبع لا تستطيع القيام بالعمليات الحسابية.
05:43
She's related to me. Somebody will be very glad that she's up here on the screen.
117
343103
3353
هي من أقربائي. سيسعد شخصا ما كثيرا لرؤية صورتها هنا على الشاشة.
05:46
You can cover up one of her eyes, and you can still read
118
346456
2376
يمكنك تغطية أحد عينيها، ويمكنك أن ترى
05:48
something in the other eye, and I see sort of curiosity
119
348832
2755
شيئا ما في العين الأخرى، أنا أرى نوعا من الفضول
05:51
in one eye, I see maybe a little bit of surprise in the other.
120
351587
3597
في عين، و أرى ربما قليلا من التفاجؤ في الأخرى.
05:55
Here's a couple. They're sharing a moment together,
121
355184
3179
هنا فردان يتقاسمان لحظة حميمة معا،
05:58
and we've even done an experiment where you can cut out
122
358363
1318
وأجرينا حتّى تجربة حيث يمكنك قص
05:59
different pieces of this frame and you can still see
123
359681
3007
قطع مختلفة من هذا الإطار، ويمكنك أن ترى أنّهما
06:02
that they're sharing it. They're sharing it sort of in parallel.
124
362688
2504
لا يزالان يتقاسمان تلك المشاعر بشكل متواز نوعا ما.
06:05
Now, the elements of the scene also communicate this
125
365192
2463
الآن، عناصر المشهد أيضا تكشف لنا
06:07
to us, but you can read it straight off their faces,
126
367655
2235
هذا، لكن يمكننا أيضا أن نرى هذا في وجوههما،
06:09
and if you compare their faces to normal faces, it would be a very subtle cue.
127
369890
3503
وإذا قارنت وجوههما بالوجوه العادية، ستلاحظ الاختلاف بدقة.
06:13
Here's another couple. He's projecting out at us,
128
373393
3347
هذا زوج آخر، هو يكشف لنا
06:16
and she's clearly projecting, you know,
129
376740
2888
و هي أيضا تكشف لنا
06:19
love and admiration at him.
130
379628
2263
مشاعر الحب والاعجاب تجاهه.
06:21
Here's another couple. (Laughter)
131
381891
3635
هنا زوج آخر. (ضحك)
06:25
And I'm thinking I'm not seeing love and admiration on the left. (Laughter)
132
385526
5150
و أنا أفكّر في أنّنا لا نرى الحب والاعجاب على اليسار. (ضحك)
06:30
In fact, I know this is his sister, and you can just see
133
390676
2560
في الواقع، تلك هي شقيقته، ويمكنك أن تراه
06:33
him saying, "Okay, we're doing this for the camera,
134
393236
2513
يقول "حسنا، نحن نفعل هذا لأجل الكاميرا،
06:35
and then afterwards you steal my candy and you punch me in the face." (Laughter)
135
395749
5702
وثم بعد ذلك ستعودين لسرقة الحلوى خاصّتي و لكمي في الوجه. " (ضحك)
06:41
He'll kill me for showing that.
136
401451
2106
سيقتلني بسبب عرض هذه الصورة.
06:43
All right, so what does this mean?
137
403557
2797
إذن، ما الذي يعنيه كلّ هذا؟
06:46
It means we bring an enormous amount of processing power to the problem.
138
406354
3350
هذا يعني أنّنا نحمل كمية هائلة من طاقة المعالجة لهذه المشكلة.
06:49
It engages deep systems in our brain, in dopaminergic
139
409704
3648
وهو يشرك الأنظمة العميقة في الدماغ، في الأنطمة الدوباميطاقية
06:53
systems that are there to make you chase sex, food and salt.
140
413352
2818
المسؤولة عن غرائز البحث عن الجنس أو الطعام و الملح.
06:56
They keep you alive. It gives them the pie, it gives
141
416170
2894
هي تبقينا على قيد الحياة. تعطينا الفطيرة، تعطينا
06:59
that kind of a behavioral punch which we've called a superpower.
142
419064
2904
نوعا من اللّكمة السلوكيّة و التي سمّيناها بالقوة الخارقة.
07:01
So how can we take that and arrange a kind of staged
143
421968
3654
فكيف يمكننا أن نستفيد من ذلك و نخلق نوعا من
07:05
social interaction and turn that into a scientific probe?
144
425622
2698
التفاعل الاجتماعي وتحويله إلى تحقيق علمي؟
07:08
And the short answer is games.
145
428320
2691
الإجابة القصيرة هي: الألعاب.
07:11
Economic games. So what we do is we go into two areas.
146
431011
4404
الألعاب الاقتصادية. ما نقوم به هو أنّنا الخوض في مجالين.
07:15
One area is called experimental economics. The other area is called behavioral economics.
147
435415
3336
الأول هو الاقتصاد التجريبي والثاني هو الاقتصاد السلوكي.
07:18
And we steal their games. And we contrive them to our own purposes.
148
438751
4078
نقوم بسرقة ألعابهم و نستخدمها في أغراضنا الخاصة.
07:22
So this shows you one particular game called an ultimatum game.
149
442829
2967
هذا يظهر لكم لعبة تسمى لعبة إنذار.
07:25
Red person is given a hundred dollars and can offer
150
445796
1845
يتمّ إعطاء الشخص الأحمر 100 دولار، ويمكنه أن يعرض
07:27
a split to blue. Let's say red wants to keep 70,
151
447641
3723
أن يقسم مع الشخص الأزرق. دعونا نفترض أنّ الأحمر يريد إبقاء 70،
07:31
and offers blue 30. So he offers a 70-30 split with blue.
152
451364
4086
و يعطي الأزرق 30. حيث أنه يتقاسم 70-30 مع الأزرق.
07:35
Control passes to blue, and blue says, "I accept it,"
153
455450
2851
فينال الأزرق التّحكم و يقبل بالمبلغ،
07:38
in which case he'd get the money, or blue says,
154
458301
1956
في هذه الحالة سيحصل على المال، أو يمكنه أن يرفض
07:40
"I reject it," in which case no one gets anything. Okay?
155
460257
4307
و في هذه الحالة لا يحصل أيّ منهما على أيّ شيء.
07:44
So a rational choice economist would say, well,
156
464564
3392
عالم اقتصاد ذو قرار عقلانيّ قد يقول
07:47
you should take all non-zero offers.
157
467956
2056
عليك أن تقبل بكلّ عرض تنال فيه مالا.
07:50
What do people do? People are indifferent at an 80-20 split.
158
470012
3762
ماذا يفعل الناس؟ الناس لا يبالون في انقسام 80-20.
07:53
At 80-20, it's a coin flip whether you accept that or not.
159
473774
3524
80-20، هو ربح ذو وجهين ما إذا كنت ستقبل أم لا.
07:57
Why is that? You know, because you're pissed off.
160
477298
2891
لماذا؟ لأنك منزعج.
08:00
You're mad. That's an unfair offer, and you know what an unfair offer is.
161
480189
3609
غاضب، لأنّ هذا العرض غير عادل.
08:03
This is the kind of game done by my lab and many around the world.
162
483798
2704
هذا هو نوع الألعاب التي نقوم بها في مختبري و في العديد من المخابر بجميع أنحاء العالم.
08:06
That just gives you an example of the kind of thing that
163
486502
2544
هذا يعطيكم فكرة بسيطة على ما تقوم به أنواع مماثلة
08:09
these games probe. The interesting thing is, these games
164
489046
3738
من الألعاب. الشيء المثير للاهتمام هو، أنّ هذه الألعاب
08:12
require that you have a lot of cognitive apparatus on line.
165
492784
3707
تتطلّب أن يكون لديك الكثير من الجهاز المعرفي على الخط.
08:16
You have to be able to come to the table with a proper model of another person.
166
496491
2928
عليك أن تكون قادراً على المجيء إلى طاولة المفاوضات مع نموذج مناسب لشخص آخر.
08:19
You have to be able to remember what you've done.
167
499419
3213
عليك أن تكون قادراً على تذكر ما قمت به.
08:22
You have to stand up in the moment to do that.
168
502632
1420
عليك للوقوف في تلك اللحظة للقيام بذلك.
08:24
Then you have to update your model based on the signals coming back,
169
504052
3350
ثم عليك تحديث النموذج الخاص بك استناداً إلى الإشارات القادمة إليك،
08:27
and you have to do something that is interesting,
170
507402
2972
و عليك القيام بشيء مثير للاهتمام،
08:30
which is you have to do a kind of depth of thought assay.
171
510374
2597
وهو فحص فكريّ عميق نوعا ما.
08:32
That is, you have to decide what that other person expects of you.
172
512971
3333
إذ أنّ عليك أن تخمّن ما الذي سيقرّره الشخص الآخر.
08:36
You have to send signals to manage your image in their mind.
173
516304
2954
عليك إرسال إشارات للتحكم بصورتك في عقل الآخر.
08:39
Like a job interview. You sit across the desk from somebody,
174
519258
2853
مثلا في مقابلة عمل. تجلس عبر المكتب قبالة شخص ما،
08:42
they have some prior image of you,
175
522111
1369
لديه مسبقا بعض الصور و الأفكار عنك،
08:43
you send signals across the desk to move their image
176
523480
2751
يمكنك إرسال إشارات عبر مكتب لنقل الصور
08:46
of you from one place to a place where you want it to be.
177
526231
3920
التي يمتلكونها عنكم من مكان إلى آخر حيث تريد لها أن تكون.
08:50
We're so good at this we don't really even notice it.
178
530151
3385
نحن نجيد القيام بهذا لكننا لا ندرك ذلك.
08:53
These kinds of probes exploit it. Okay?
179
533536
3767
بعض الوضعيات المشابهة تكشف عنها.
08:57
In doing this, what we've discovered is that humans
180
537303
1807
عند القيام بذلك، ما اكتشفناه هو أنّ البشر
08:59
are literal canaries in social exchanges.
181
539110
2331
يشبهون طيور الكناري في التفاعلات الاجتماعية.
09:01
Canaries used to be used as kind of biosensors in mines.
182
541441
3397
كان يتمّ استخدام طيور الكناري كنوع من أجهزة استشعار للعوامل البيولوجية في المناجم.
09:04
When methane built up, or carbon dioxide built up,
183
544838
3560
عندما تزداد كميّات الميثان أو ثاني أكسيد الكربون،
09:08
or oxygen was diminished, the birds would swoon
184
548398
4186
أو تتضاءل كمية الأكسجين، يغمى على الطيور
09:12
before people would -- so it acted as an early warning system:
185
552584
2326
قبل الناس - لذا فقد كانت كنظام للإنذار المبكر:
09:14
Hey, get out of the mine. Things aren't going so well.
186
554910
2980
مهلا، اخرج من المنجم. الأمور ليست على ما على ما يرام هنا.
09:17
People come to the table, and even these very blunt,
187
557890
2954
الناس يجلسون إلى الطاولة، وحتّى السيؤو الطباع منهم
09:20
staged social interactions, and they, and there's just
188
560844
2990
ينظمون تفاعلات اجتماعية، و هناك
09:23
numbers going back and forth between the people,
189
563834
3016
أرقام تتباين بين الأشخاص،
09:26
and they bring enormous sensitivities to it.
190
566850
2199
وهي تجلب حساسيات هائلة لهم.
09:29
So we realized we could exploit this, and in fact,
191
569049
2689
أدركنا أنّه بإمكاننا اسغلال هذا، وفي الحقيقة،
09:31
as we've done that, and we've done this now in
192
571738
2556
هذا ما فعلناه، و جرّبنا الأمر مع
09:34
many thousands of people, I think on the order of
193
574294
2694
العديد من الآلاف من الناس، أعتقد أنّ العدد يقارب
09:36
five or six thousand. We actually, to make this
194
576988
2165
خمسة أو ستة آلاف. ونحن في الواقع، نحتاج إلى عدد أكبر
09:39
a biological probe, need bigger numbers than that,
195
579153
2224
إن أردنا جعل الأمر دراسة بيولوجية،
09:41
remarkably so. But anyway,
196
581377
3674
لكن على أي حال،
09:45
patterns have emerged, and we've been able to take
197
585051
2004
ظهرت أنماط معيّنة، و تمكّنا من تحويل
09:47
those patterns, convert them into mathematical models,
198
587055
3836
تلك الأنماط إلى نماذج رياضية،
09:50
and use those mathematical models to gain new insights
199
590891
2689
واستخدام هذه النماذج الرياضية لاكتساب رؤى جديدة
09:53
into these exchanges. Okay, so what?
200
593580
2131
لهذه التّفاعلات. وماذا بعد؟
09:55
Well, the so what is, that's a really nice behavioral measure,
201
595711
3313
لقد كانت عملية قيس سلوكيّة جيدة،
09:59
the economic games bring to us notions of optimal play.
202
599024
3319
ألعاب الاقتصادية تكشف لنا عن مفاهيم اللعب الأمثل.
10:02
We can compute that during the game.
203
602343
2484
يمكن أن نحسب ذلك خلال اللعبة.
10:04
And we can use that to sort of carve up the behavior.
204
604827
2953
ويمكننا استخدام ذلك لتجزئة تفاصيل السلوك.
10:07
Here's the cool thing. Six or seven years ago,
205
607780
4330
الأمر الرائع بهذا الشأن، هو أنّه منذ ست أو سبع سنوات مضت،
10:12
we developed a team. It was at the time in Houston, Texas.
206
612110
2550
قمنا بتطوير فريق في هيوستن، تكساس.
10:14
It's now in Virginia and London. And we built software
207
614660
3394
وهو الآن في ولاية فرجينيا ولندن أيضا. وبنينا البرمجيات
10:18
that'll link functional magnetic resonance imaging devices
208
618054
3207
التي سوف تربط أجهزة التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي
10:21
up over the Internet. I guess we've done up to six machines
209
621261
4035
بشبكة الإنترنت. أعتقد أنّنا وصلنا قرابة الستة آلات حينها
10:25
at a time, but let's just focus on two.
210
625296
1981
ولكن دعونا نركز فقط على اثنين.
10:27
So it synchronizes machines anywhere in the world.
211
627277
3058
وهي تعمل على مزامنة الأجهزة في أي مكان في العالم.
10:30
We synchronize the machines, set them into these
212
630335
3169
نزامن الآلات، ثمّ نعدّلها للعمل أثناء
10:33
staged social interactions, and we eavesdrop on both
213
633504
1983
هذه التفاعلات الاجتماعية، ثمّ نراقب الدماغين
10:35
of the interacting brains. So for the first time,
214
635487
1666
المتفاعلين. في المرة الأولى،
10:37
we don't have to look at just averages over single individuals,
215
637153
3607
لم نحتاج مراقبة معدّل لعب أشخاص فرديّين،
10:40
or have individuals playing computers, or try to make
216
640760
2897
أو جعل أفراد يلعبون مع الحاسوب، أو محاولة صنع
10:43
inferences that way. We can study individual dyads.
217
643657
2763
تفاعلات من ذلك النوع. يمكن أن نقوم بدراسة ثنائيّات.
10:46
We can study the way that one person interacts with another person,
218
646420
2785
يمكن أن نقوم بدراسة الطريقة تفاعل الشخص مع شخص آخر،
10:49
turn the numbers up, and start to gain new insights
219
649205
2564
يصل بدوره الأرقام، وتبدأ في اكتساب رؤى جديدة
10:51
into the boundaries of normal cognition,
220
651769
2515
في حدود الإدراك العادي،
10:54
but more importantly, we can put people with
221
654284
2732
ولكن الأهم من ذلك، يمكننا أن نضع الناس مع
10:57
classically defined mental illnesses, or brain damage,
222
657016
3337
أمراض عقلية محددة بشكل كلاسيكي، أو تلف في الدماغ،
11:00
into these social interactions, and use these as probes of that.
223
660353
3551
في هذه التفاعلات الاجتماعية، وتستخدم هذه كتحقيقات من هذا.
11:03
So we've started this effort. We've made a few hits,
224
663904
2350
حتى لقد بدأنا هذا الجهد. لقد حققنا مرات قليلة،
11:06
a few, I think, embryonic discoveries.
225
666254
2449
قليلة، كما أعتقد، الاكتشافات الجنينية.
11:08
We think there's a future to this. But it's our way
226
668703
2812
ونحن نعتقد أن هناك مستقبلا لهذا. ولكن هو طريقنا
11:11
of going in and redefining, with a new lexicon,
227
671515
2560
للذهاب وإعادة تعريف، مع معجم جديد،
11:14
a mathematical one actually, as opposed to the standard
228
674075
4022
واحدة رياضية فعلا، بدلاً من المعيار
11:18
ways that we think about mental illness,
229
678097
2578
السبل التي يمكننا التفكير في المرض العقلي،
11:20
characterizing these diseases, by using the people
230
680675
2067
تميز هذه الأمراض، باستخدام الناس
11:22
as birds in the exchanges. That is, we exploit the fact
231
682742
3007
كالطيور في التبادلات. فعلينا استغلال حقيقة
11:25
that the healthy partner, playing somebody with major depression,
232
685749
4244
أن الشريك صحية، يلعب شخص ما مع الاكتئاب الكبرى،
11:29
or playing somebody with autism spectrum disorder,
233
689993
2910
أو يلعب شخص ما مع اضطراب طيف التوحد،
11:32
or playing somebody with attention deficit hyperactivity disorder,
234
692903
3850
أو يلعب شخص ما مع اضطراب نقص الانتباه فرط النشاط،
11:36
we use that as a kind of biosensor, and then we use
235
696753
3219
علينا استخدام ذلك كنوع منحساسات بيلوجية، ومن ثم نستخدم
11:39
computer programs to model that person, and it gives us
236
699972
2644
برامج الكمبيوتر نموذج ذلك الشخص، وأنه يعطينا
11:42
a kind of assay of this.
237
702616
2470
نوع من الفحص لهذا.
11:45
Early days, and we're just beginning, we're setting up sites
238
705086
2131
كنت مجرد بداية الأيام الأولى، وإننا، ونحن تقوم بإعداد المواقع
11:47
around the world. Here are a few of our collaborating sites.
239
707217
3410
في كل أنحاء العالم. وفيما يلي عدد قليل المواقع المتعاونة.
11:50
The hub, ironically enough,
240
710627
2309
لوحة الوصل، ومن المفارقات أن
11:52
is centered in little Roanoke, Virginia.
241
712936
2889
يتم توسيط في ليتل رونوك بولاية فيرجينيا.
11:55
There's another hub in London, now, and the rest
242
715825
2269
وهناك مركز آخر في لندن، الآن، وبقية
11:58
are getting set up. We hope to give the data away
243
718094
4009
يتم الحصول على إقامة. ونأمل أن يعطي البيانات بعيداً
12:02
at some stage. That's a complicated issue
244
722103
3673
في مرحلة من المراحل. وهذه مسألة معقدة
12:05
about making it available to the rest of the world.
245
725776
2994
حول جعلها متاحة لبقية العالم.
12:08
But we're also studying just a small part
246
728770
1847
ولكن نحن ندرس أيضا مجرد جزء صغير
12:10
of what makes us interesting as human beings, and so
247
730617
2267
لما يجعلنا مثيرة للاهتمام كبشر، وما إلى ذلك
12:12
I would invite other people who are interested in this
248
732884
2041
وأود أن أدعو الآخرين المهتمين بهذا
12:14
to ask us for the software, or even for guidance
249
734925
2569
أن يطلب منا للبرامج، أو حتى للتوجيه
12:17
on how to move forward with that.
250
737494
2219
حول كيفية المضي قدما في ذلك.
12:19
Let me leave you with one thought in closing.
251
739713
2341
اسمحوا لي أن اترك لكم فكر واحدة في الختام.
12:22
The interesting thing about studying cognition
252
742054
1942
الشيء المثير للاهتمام حول دراسة الإدراك
12:23
has been that we've been limited, in a way.
253
743996
3732
هو أننا كنا محدودين، بطريقة ما.
12:27
We just haven't had the tools to look at interacting brains
254
747728
2943
فقط لم يكن لدينا الأدوات اللازمة لإلقاء نظرة على العقول المتفاعلة
12:30
simultaneously.
255
750671
1200
في نفس الوقت.
12:31
The fact is, though, that even when we're alone,
256
751871
2470
والحقيقة، على الرغم من أنه حتى عندما نكون وحدها،
12:34
we're a profoundly social creature. We're not a solitary mind
257
754341
4111
نحن مخلوق اجتماعية تأثيراً عميقا. نحن لسنا عقل الانفرادي
12:38
built out of properties that kept it alive in the world
258
758452
4373
بني من الخصائص التي أبقت على قيد الحياة في العالم
12:42
independent of other people. In fact, our minds
259
762825
3948
مستقلة من أشخاص آخرين. في الواقع، لدينا عقول
12:46
depend on other people. They depend on other people,
260
766773
2870
تعتمد على أشخاص آخرين. وهم يعتمدون على أشخاص آخرين،
12:49
and they're expressed in other people,
261
769643
1541
وهم يعبروا في أشخاص آخرين،
12:51
so the notion of who you are, you often don't know
262
771184
3652
حتى مفهوم من أنت، أنت غالباً لا تعرف
12:54
who you are until you see yourself in interaction with people
263
774836
2688
من أنت حتى ترى نفسك في التفاعل مع الناس
12:57
that are close to you, people that are enemies of you,
264
777524
2406
القريبين لك، الناس الذين هم أعداء لك،
12:59
people that are agnostic to you.
265
779930
2545
الناس الذين هم أدري لك.
13:02
So this is the first sort of step into using that insight
266
782475
3776
لذلك هذا هي الخطوة الأولى إلى استخدام تلك البصيرة
13:06
into what makes us human beings, turning it into a tool,
267
786251
3295
إلى ما يجعل منا كائنات بشرية، تحول إلى أداة،
13:09
and trying to gain new insights into mental illness.
268
789546
1978
وفي محاولة لاكتساب نظرة ثاقبة جديدة من المرض العقلي.
13:11
Thanks for having me. (Applause)
269
791524
3121
أشكركم على استضافتي. (تصفيق)
13:14
(Applause)
270
794645
3089
(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