Pawan Sinha on how brains learn to see

64,774 views ・ 2010-02-25

TED


Pro přehrání videa dvakrát klikněte na anglické titulky níže.

Překladatel: Marek Vanžura Korektor: Marta Kačíková
00:15
If you are a blind child in India,
0
15260
4000
Pokud jste slepým dítětem v Indii,
00:19
you will very likely have to contend with
1
19260
3000
velmi pravděpodobně se budete potýkat
00:22
at least two big pieces of bad news.
2
22260
3000
s přinejmenším dvěma opravdu špatnými zprávami.
00:25
The first bad news
3
25260
2000
První špatná zpráva je,
00:27
is that the chances of getting treatment
4
27260
3000
že šance na podstoupení léčby
00:30
are extremely slim to none,
5
30260
3000
jsou extrémně malé, prakticky žádné,
00:33
and that's because most of the blindness
6
33260
2000
což je dáno tím, že většina léčebných
00:35
alleviation programs in the country
7
35260
2000
programů slepoty v zemi,
00:37
are focused on adults,
8
37260
2000
je zaměřena na dospělé,
00:39
and there are very, very few hospitals
9
39260
3000
a je jen velmi málo nemocnic,
00:42
that are actually equipped to treat children.
10
42260
3000
které jsou vybaveny pro léčbu dětí.
00:46
In fact, if you were to be treated,
11
46260
4000
Ve skutečnosti, pokud jste měli být léčeni,
00:51
you might well end up being treated
12
51260
3000
můžete skončit jako osoba, kterou léčí
00:54
by a person who has no medical credentials
13
54260
3000
někdo, kdo nemá lékařské pověření,
00:57
as this case from Rajasthan illustrates.
14
57260
3000
jak ukazuje případ z Rádžasthánu.
01:00
This is a three-year-old orphan girl
15
60260
2000
Toto je tříleté osiřelé děvče,
01:02
who had cataracts.
16
62260
2000
které mělo šedý zákal.
01:04
So, her caretakers took her
17
64260
2000
A tak ji její ošetřovatelé vzali
01:06
to the village medicine man,
18
66260
2000
k vesnickému léčiteli,
01:08
and instead of suggesting to the caretakers
19
68260
3000
a ten namísto aby navrhl jejím ošetřovatelům
01:11
that the girl be taken to a hospital,
20
71260
3000
vzít ji do nemocnice,
01:14
the person decided to burn her abdomen
21
74260
2000
rozhodl se vypálit jí břicho
01:16
with red-hot iron bars
22
76260
2000
rozžhavenými železnými tyčemi,
01:18
to drive out the demons.
23
78260
2000
aby tak vyhnal démony.
01:20
The second piece of bad news
24
80260
3000
Druhou špatnou zprávu
01:23
will be delivered to you
25
83260
2000
by vám dali
01:25
by neuroscientists, who will tell you
26
85260
3000
neurovědci, kteří vám řeknou,
01:28
that if you are older than four or five years of age,
27
88260
3000
že pokud je vám více než čtyři či pět let,
01:31
that even if you have your eye corrected,
28
91260
3000
tak že i pokud by se jim povedlo vám oko napravit,
01:34
the chances of your brain learning how to see
29
94260
3000
šance, že se mozek naučí vidět,
01:37
are very, very slim --
30
97260
2000
jsou velice malé --
01:39
again, slim or none.
31
99260
3000
opět, malé až žádné.
01:42
So when I heard these two things,
32
102260
2000
A tak když jsem slyšel tyto dvě věci,
01:44
it troubled me deeply,
33
104260
2000
velmi hluboce mě trápily,
01:46
both because of personal reasons
34
106260
2000
jak z osobních důvodů,
01:48
and scientific reasons.
35
108260
2000
tak z vědeckých důvodů.
01:50
So let me first start with the personal reason.
36
110260
3000
Dovolte mi začít s osobními důvody.
01:53
It'll sound corny, but it's sincere.
37
113260
3000
Bude to znít banálně, ale je to upřímné.
01:56
That's my son, Darius.
38
116260
2000
Tohle je můj syn Darius.
01:58
As a new father,
39
118260
2000
Jako čerstvý otec
02:00
I have a qualitatively different sense
40
120260
4000
mám kvalitativně odlišné cítění
02:04
of just how delicate babies are,
41
124260
3000
k tomu, jak křehké děti jsou,
02:07
what our obligations are towards them
42
127260
3000
jaké jsou naše povinnosti vůči nim
02:10
and how much love
43
130260
2000
a kolik lásky
02:12
we can feel towards a child.
44
132260
3000
k nim můžeme chovat.
02:15
I would move heaven and earth
45
135260
2000
Udělal bych naprosto cokoli,
02:17
in order to get treatment for Darius,
46
137260
3000
abych pro Dariuse získal léčbu,
02:20
and for me to be told
47
140260
2000
a bylo mi řečeno,
02:22
that there might be other Dariuses
48
142260
2000
že zde mohou být další Dariusové,
02:24
who are not getting treatment,
49
144260
2000
kterým se nedostane léčba,
02:26
that's just viscerally wrong.
50
146260
3000
což je vnitřně špatné.
02:29
So that's the personal reason.
51
149260
2000
Takže tohle je osobní důvod.
02:31
Scientific reason is that this notion
52
151260
3000
Vědecký důvod je ten, že představa
02:34
from neuroscience of critical periods --
53
154260
2000
neurovědy o kritickém období --
02:36
that if the brain is older
54
156260
3000
že jestliže je mozek starší
02:39
than four or five years of age,
55
159260
2000
než čtyři či pět let,
02:41
it loses its ability to learn --
56
161260
2000
pak ztrácí schopnost se učit --
02:43
that doesn't sit well with me,
57
163260
2000
se mi příliš nepozdávala,
02:45
because I don't think that idea
58
165260
2000
protože si nemyslím, že tato myšlenka
02:47
has been tested adequately.
59
167260
3000
byla adekvátně ověřena.
02:50
The birth of the idea is from
60
170260
2000
Počátek této myšlenky pochází
02:52
David Hubel and Torsten Wiesel's work,
61
172260
2000
z práce Davida Hubela a Torstena Wiesela,
02:54
two researchers who were at Harvard,
62
174260
2000
dvou harvardských výzkumníků,
02:56
and they got the Nobel Prize in 1981
63
176260
3000
kteří v roce 1981 získali Nobelovu cenu
02:59
for their studies of visual physiology,
64
179260
2000
za studium zrakové fyziologie,
03:01
which are remarkably beautiful studies,
65
181260
2000
což jsou neskutečně úžasné studie,
03:03
but I believe some of their work
66
183260
2000
nicméně jsem přesvědčen, že část jejich práce
03:05
has been extrapolated
67
185260
2000
byla vztažena
03:07
into the human domain prematurely.
68
187260
2000
na doménu lidí předčasně.
03:09
So, they did their work with kittens,
69
189260
2000
Pracovali s koťaty,
03:11
with different kinds of deprivation regiments,
70
191260
2000
s různými schématy deprivace,
03:13
and those studies,
71
193260
2000
a tyto studie,
03:15
which date back to the '60s,
72
195260
2000
které se datují zpět do 60. let,
03:17
are now being applied to human children.
73
197260
3000
jsou nyní uplatňovány na děti.
03:20
So I felt that I needed to do two things.
74
200260
3000
A tak jsem cítil, že potřebuji udělat dvě věci.
03:23
One: provide care
75
203260
3000
První: zajistit péči
03:26
to children who are currently
76
206260
2000
dětem, kterým je v současné době
03:28
being deprived of treatment.
77
208260
2000
odepřena léčba.
03:30
That's the humanitarian mission.
78
210260
2000
To je humanitární mise.
03:32
And the scientific mission would be
79
212260
2000
A vědeckou misí by mělo být
03:34
to test the limits
80
214260
2000
testovat hranice
03:36
of visual plasticity.
81
216260
2000
zrakové plasticity.
03:38
And these two missions, as you can tell,
82
218260
3000
A tyto dvě mise, jak můžete říci,
03:41
thread together perfectly. One adds to the other;
83
221260
3000
do sebe skvěle zapadají. Jedna zapadá do druhé,
03:44
in fact, one would be impossible without the other.
84
224260
3000
a ve skutečnosti by byla jedna bez druhé nemožná.
03:49
So, to implement
85
229260
2000
Takže, k provedení
03:51
these twin missions,
86
231260
2000
těchto dvou misí
03:53
a few years ago, I launched Project Prakash.
87
233260
3000
jsem před pár lety zahájil Projekt Prakaš.
03:56
Prakash, as many of you know,
88
236260
2000
Prakaš, jak mnozí z vás vědí,
03:58
is the Sanskrit word for light,
89
238260
2000
je sanskrtské slovo pro světlo,
04:00
and the idea is that
90
240260
2000
což odráží myšlenku
04:02
in bringing light into the lives of children,
91
242260
3000
přinést světlo do života dětí,
04:05
we also have a chance
92
245260
2000
a také máme šanci
04:07
of shedding light on some of the
93
247260
2000
vrhnout světlo na některé
04:09
deepest mysteries of neuroscience.
94
249260
3000
z nejhlubších záhad neurovědy.
04:12
And the logo -- even though it looks extremely Irish,
95
252260
3000
A logo -- i když vypadá mimořádně irsky,
04:15
it's actually derived from
96
255260
2000
je ve skutečnosti odvozeno
04:17
the Indian symbol of Diya, an earthen lamp.
97
257260
4000
z indického symbolu Diya, hliněné lampy.
04:21
The Prakash, the overall effort
98
261260
3000
Celkové úsilí Prakaše
04:24
has three components:
99
264260
2000
má tři části:
04:26
outreach, to identify children in need of care;
100
266260
4000
najít a identifikovat děti, které potřebují péči;
04:30
medical treatment; and in subsequent study.
101
270260
3000
léčit; a provádět další studie.
04:33
And I want to show you a short video clip
102
273260
3000
Chci vám ukázat krátký videoklip,
04:36
that illustrates the first two components of this work.
103
276260
3000
který ilustruje první dvě části této práce.
04:41
This is an outreach station
104
281260
2000
Toto je terénní stanice
04:43
conducted at a school for the blind.
105
283260
3000
provozovaná ve škole pro slepé.
04:46
(Text: Most of the children are profoundly and permanently blind ...)
106
286260
5000
(Text: Většina z dětí je zcela a trvale slepá ...)
04:51
Pawan Sinha: So, because this is a school for the blind,
107
291260
5000
Pawan Sinha: Takže, protože toto je škola pro slepé,
04:56
many children have permanent conditions.
108
296260
2000
mnoho dětí má trvalé poškození.
04:58
That's a case of microphthalmos,
109
298260
3000
Tohle je případ mikroftalmie,
05:01
which is malformed eyes,
110
301260
2000
což je poškození očí,
05:03
and that's a permanent condition;
111
303260
2000
které je trvalé.
05:05
it cannot be treated.
112
305260
2000
Nemůže být léčeno.
05:07
That's an extreme of micropthalmos
113
307260
2000
Tohle je extrémní mikroftalmus,
05:09
called enophthalmos.
114
309260
2000
zvaný enoftalmus (oko vklesné do očnice).
05:11
But, every so often, we come across children
115
311260
2000
Ale často se setkáváme s dětmi,
05:13
who show some residual vision,
116
313260
3000
které mají zbytkové vidění,
05:16
and that is a very good sign
117
316260
3000
a to je velice dobrý znak toho,
05:19
that the condition might actually be treatable.
118
319260
2000
že jejich stav může být léčitelný.
05:21
So, after that screening, we bring the children to the hospital.
119
321260
3000
Takže po prohlídce převezeme děti do nemocnice.
05:24
That's the hospital we're working with in Delhi,
120
324260
2000
Tohle je nemocnice v Dillí, se kterou spolupracujeme,
05:26
the Schroff Charity Eye Hospital.
121
326260
3000
Oční nemocnice charity doktora Schroffa.
05:29
It has a very well-equipped
122
329260
2000
Má velmi dobře vybavené
05:31
pediatric ophthalmic center,
123
331260
3000
pediatrické oční centrum,
05:35
which was made possible in part
124
335260
2000
které bylo pořízeno částečně
05:37
by a gift from the Ronald McDonald charity.
125
337260
4000
díky daru od Charity Ronalda McDonalda.
05:41
So, eating burgers actually helps.
126
341260
3000
Takže jezení hamburgerů vlastně pomáhá.
05:45
(Text: Such examinations allow us to improve
127
345260
2000
(Text: Tito zkoušející nám dovolují zlepšit
05:47
eye-health in many children, and ...
128
347260
2000
oční léčbu mnoha dětí a ...
05:54
... help us find children who can participate in Project Prakash.)
129
354260
3000
... pomáhají nám najít děti, které se mohou účastnit Projektu Prakaš.)
05:57
PS: So, as I zoom in to the eyes of this child,
130
357260
2000
PS: Jakmile se přiblížíte k očím těchto dětí,
05:59
you will see the cause of his blindness.
131
359260
3000
uvidíte příčinu jejich slepoty.
06:03
The whites that you see in the middle of his pupils
132
363260
3000
To bílé, co vidíte ve středu jejich zorniček,
06:06
are congenital cataracts,
133
366260
3000
jsou vrozené zákaly,
06:09
so opacities of the lens.
134
369260
2000
tedy neprůhledné čočky.
06:11
In our eyes, the lens is clear,
135
371260
3000
V našich očích jsou čočky čisté,
06:14
but in this child, the lens has become opaque,
136
374260
2000
ale u těchto dětí se čočky staly neprůhlednými,
06:16
and therefore he can't see the world.
137
376260
3000
takže se nemohou dívat na svět.
06:19
So, the child is given treatment. You'll see shots of the eye.
138
379260
3000
Tak se dítěti dostalo léčby. Uvidíte to na snímcích oka.
06:22
Here's the eye with the opaque lens,
139
382260
2000
Zde je oko s neprůhlednou čočkou,
06:24
the opaque lens extracted
140
384260
2000
neprůhledná čočka se odstraní
06:26
and an acrylic lens inserted.
141
386260
3000
a místo ní se vloží čirá čočka.
06:29
And here's the same child
142
389260
2000
A tady je to samé dítě
06:31
three weeks post-operation,
143
391260
3000
tři týdny po operaci,
06:34
with the right eye open.
144
394260
3000
s pravým okem otevřeným.
06:40
(Applause)
145
400260
6000
(Potlesk)
06:46
Thank you.
146
406260
2000
Děkuji.
06:48
So, even from that little clip, you can begin to get the sense
147
408260
3000
Takže i z tohoto krátkého klipu si můžete udělat obrázek o tom,
06:51
that recovery is possible,
148
411260
2000
že zotavení je možné.
06:53
and we have now
149
413260
2000
A dosud jsme
06:55
provided treatment to over 200 children,
150
415260
3000
provedli léčbu u více než 200 dětí,
06:58
and the story repeats itself.
151
418260
2000
příběh se tak opakuje.
07:00
After treatment, the child
152
420260
2000
Po léčbě dítě
07:02
gains significant functionality.
153
422260
3000
získává významnou funkčnost oka.
07:05
In fact, the story holds true
154
425260
3000
Ve skutečnosti tento příběh funguje
07:08
even if you have a person who got sight
155
428260
2000
i u osoby, která tak získala zrak
07:10
after several years of deprivation.
156
430260
2000
po několika letech slepoty.
07:12
We did a paper a few years ago
157
432260
2000
Napsali jsme před pár lety článek
07:14
about this woman that you see on the right, SRD,
158
434260
4000
o této ženě, kterou můžete vidět napravo, říkejme jí SRD,
07:18
and she got her sight late in life,
159
438260
2000
začala vidět až v dost pozdním věku
07:20
and her vision is remarkable at this age.
160
440260
4000
a její zrak byl v tomto věku již obdivuhodný.
07:24
I should add a tragic postscript to this --
161
444260
3000
Měl bych k tomu přidat tragický dovětek --
07:27
she died two years ago
162
447260
2000
zemřela před dvěma lety
07:29
in a bus accident.
163
449260
2000
při nehodě autobusu.
07:31
So, hers is just a truly inspiring story --
164
451260
4000
Její příběh je vážně inspirativní --
07:35
unknown, but inspiring story.
165
455260
3000
anonymní, ale inspirativní příběh.
07:38
So when we started finding these results,
166
458260
2000
Takže když se začaly objevovat tyto výsledky,
07:40
as you might imagine, it created quite a bit of stir
167
460260
3000
jistě si dokážete představit, že dokázaly vyvolat docela velký rozruch
07:43
in the scientific and the popular press.
168
463260
3000
ve vědeckém a populárním tisku.
07:46
Here's an article in Nature
169
466260
2000
Tady je článek z časopisu Nature,
07:48
that profiled this work,
170
468260
2000
který psal o této práci,
07:50
and another one in Time.
171
470260
2000
a jiný článek v časopise Time.
07:52
So, we were fairly convinced -- we are convinced --
172
472260
2000
Byli jsme vážně přesvědčeni -- jsme přesvědčeni --
07:54
that recovery is feasible,
173
474260
2000
že zotavení je proveditelné
07:56
despite extended visual deprivation.
174
476260
3000
navzdory rozsáhlé zrakové deprivaci.
07:59
The next obvious question to ask:
175
479260
2000
Další zřejmá otázka, kterou si musíme položit:
08:01
What is the process of recovery?
176
481260
3000
Co je proces zotavení?
08:04
So, the way we study that is,
177
484260
3000
Způsob, jakým jej studujeme, je,
08:07
let's say we find a child who has light sensitivity.
178
487260
2000
řekněme, že jsme našli dítě, které je citlivé na světlo.
08:09
The child is provided treatment,
179
489260
2000
Dítěti je poskytnuta léčba
08:11
and I want to stress that the treatment
180
491260
2000
a chci zdůraznit, že léčba
08:13
is completely unconditional;
181
493260
2000
je naprosto finančně nepodmíněná;
08:15
there is no quid pro quo.
182
495260
2000
není za ni žádná protihodnota.
08:17
We treat many more children then we actually work with.
183
497260
3000
Léčíme mnohem více dětí než se kterými pracujeme.
08:20
Every child who needs treatment is treated.
184
500260
3000
Každé dítě, které potřebuje léčbu, je léčeno.
08:23
After treatment, about every week,
185
503260
2000
Po léčbě, zhruba každý týden,
08:25
we run the child
186
505260
2000
dítě vykonává
08:27
on a battery of simple visual tests
187
507260
3000
skupinu jednoduchých zrakových testů,
08:30
in order to see how their visual skills
188
510260
2000
abychom viděli, jak se jeho zrakové dovednosti
08:32
are coming on line.
189
512260
2000
zlepšují.
08:34
And we try to do this for as long as possible.
190
514260
3000
A snažíme se to dělat tak dlouho jak je to jen možné.
08:37
This arc of development
191
517260
2000
Tento oblouk vývoje
08:39
gives us unprecedented
192
519260
2000
nám dává nevídanou
08:41
and extremely valuable information
193
521260
2000
a extrémně cennou informaci
08:43
about how the scaffolding of vision
194
523260
2000
o tom, jak se lešení kolem zraku
08:45
gets set up.
195
525260
2000
nastavuje.
08:47
What might be the causal connections
196
527260
2000
Co může být kauzálním spojením
08:49
between the early developing skills
197
529260
2000
mezi časným rozvíjením dovedností
08:51
and the later developing ones?
198
531260
2000
a pozdním rozvíjením?
08:53
And we've used this general approach to study
199
533260
2000
Používali jsme tento obecný přístup ke studiu
08:55
many different visual proficiencies,
200
535260
3000
mnoha rozličných zrakových dovedností,
08:58
but I want to highlight one particular one,
201
538260
4000
ale chci zvýraznit jednu konkrétní,
09:02
and that is image parsing into objects.
202
542260
3000
a toto je obrázek, který k tomu poslouží.
09:05
So, any image of the kind that you see on the left,
203
545260
2000
Jakýkoli obrázek stejného typu, jaký vidíte nalevo,
09:07
be it a real image or a synthetic image,
204
547260
3000
ať už skutečný obrázek nebo umělý obrázek,
09:10
it's made up of little regions
205
550260
2000
je složen z malých oblastí,
09:12
that you see in the middle column,
206
552260
2000
které vidíte ve středním sloupečku,
09:14
regions of different colors, different luminances.
207
554260
3000
oblasti mají různé barvy, rozdílné jasy.
09:17
The brain has this complex task
208
557260
3000
Mozek dělá složitý úkol
09:20
of putting together, integrating,
209
560260
3000
seskládávání, slučování
09:23
subsets of these regions
210
563260
2000
podčástí těchto oblastí
09:25
into something that's more meaningful,
211
565260
2000
do něčeho mnohem smysluplnějšího,
09:27
into what we would consider to be objects,
212
567260
2000
do něčeho, co bychom nazvali předmětem,
09:29
as you see on the right.
213
569260
2000
jak vidíte napravo.
09:31
And nobody knows how this integration happens,
214
571260
2000
A nikdo neví, jak toto slučování probíhá,
09:33
and that's the question we asked with Project Prakash.
215
573260
4000
a to je otázka, kterou si pokládáme v Projektu Prakaš.
09:37
So, here's what happens
216
577260
2000
Takže, toto se stane
09:39
very soon after the onset of sight.
217
579260
3000
velmi brzy po navrácení zraku.
09:42
Here's a person who had gained sight just a couple of weeks ago,
218
582260
3000
Tady je osoba, která získala zrak jen před pár týdny,
09:45
and you see Ethan Myers, a graduate student from MIT,
219
585260
3000
vidíte Ethana Myerse, absolventa MIT,
09:48
running the experiment with him.
220
588260
3000
který s ním dělá experiment.
09:51
His visual-motor coordination is quite poor,
221
591260
4000
Jeho koordinace zraku a pohybu je dost špatná,
09:55
but you get a general sense
222
595260
2000
ale získáte obecné tušení
09:57
of what are the regions that he's trying to trace out.
223
597260
3000
o tom, jaké jsou oblasti, které se snaží vysledovat.
10:00
If you show him real world images,
224
600260
2000
Když mu předvedete obrázky skutečného světa,
10:02
if you show others like him real world images,
225
602260
3000
když ukážete i jiným jako je on obrázky reálného světa,
10:05
they are unable to recognize most of the objects
226
605260
2000
nejsou schopni rozeznat většinu z předmětů,
10:07
because the world to them is over-fragmented;
227
607260
3000
protože svět je pro ně příliš roztříštěný;
10:10
it's made up of a collage, a patchwork,
228
610260
3000
je vytvořen z koláží, mozaiek,
10:13
of regions of different colors and luminances.
229
613260
2000
oblastí různých barev a jasů.
10:15
And that's what's indicated in the green outlines.
230
615260
2000
A to je to, co je obsaženo v zelených obrysech.
10:17
When you ask them,
231
617260
2000
Když se jich zeptáme:
10:19
"Even if you can't name the objects, just point to where the objects are,"
232
619260
3000
"I když nemůžete pojmenovat předměty, zkuste jen ukázat, kde předměty jsou,"
10:22
these are the regions that they point to.
233
622260
2000
toto jsou oblasti, na které ukáží.
10:24
So the world is this complex
234
624260
2000
Takže svět je takto složité
10:26
patchwork of regions.
235
626260
2000
seskládání oblastí.
10:28
Even the shadow on the ball
236
628260
2000
I stíny na míči
10:30
becomes its own object.
237
630260
3000
se stávají samostatnými předměty.
10:33
Interestingly enough,
238
633260
2000
Je zajímavé
10:35
you give them a few months,
239
635260
2000
dát jím pár měsíců,
10:37
and this is what happens.
240
637260
3000
pak se stane toto.
10:43
Doctor: How many are these?
241
643260
2000
Doktor: Kolik jich je?
10:45
Patient: These are two things.
242
645260
2000
Pacient: Jsou to dvě věci.
10:47
Doctor: What are their shapes?
243
647260
2000
Doktor: Jaké jsou jejich tvary?
10:49
Patient: Their shapes ...
244
649260
2000
Pacient: Jejich tvary ...
10:51
This one is a circle,
245
651260
3000
Tento je kruh
10:54
and this
246
654260
2000
a tento
10:56
is a square.
247
656260
2000
je čtverec.
10:58
PS: A very dramatic transformation has come about.
248
658260
3000
PS: Došlo k velmi dramatické přeměně.
11:01
And the question is:
249
661260
2000
A otázka zní:
11:03
What underlies this transformation?
250
663260
2000
Co stojí za touto přeměnou?
11:05
It's a profound question,
251
665260
2000
Je to hluboká otázka,
11:07
and what's even more amazing is how simple
252
667260
2000
a ještě úžasnější je, jak jednoduchá
11:09
the answer is.
253
669260
2000
je odpověď.
11:11
The answer lies in motion
254
671260
2000
Odpověď spočívá v pohybu,
11:13
and that's what I want to show you in the next clip.
255
673260
3000
a to je to, co vám chci ukázat v další nahrávce.
11:18
Doctor: What shape do you see here?
256
678260
2000
Doktor: Jaký tvar tady vidíte?
11:20
Patient: I can't make it out.
257
680260
3000
Pacient: Nemůžu na to přijít.
11:28
Doctor: Now?
258
688260
2000
Doktor: A teď?
11:31
Patient: Triangle.
259
691260
2000
Pacient: Trojúhelník.
11:35
Doctor: How many things are these?
260
695260
3000
Doktor: Kolik je tady věcí?
11:48
Now, how many things are these?
261
708260
3000
Kolik je teď tady věcí?
11:51
Patient: Two.
262
711260
2000
Pacient: Dvě.
11:53
Doctor: What are these things?
263
713260
2000
Doktor: Co je to za věci?
11:56
Patient: A square and a circle.
264
716260
2000
Pacient: Čtverec a kruh.
11:58
PS: And we see this pattern over and over again.
265
718260
3000
PS: A sledujeme tento vzorec stále dokola a dokola.
12:01
The one thing the visual system needs
266
721260
3000
Jedna věc, kterou zrakový systém potřebuje,
12:04
in order to begin parsing the world
267
724260
2000
abychom začali správně analyzovat svět,
12:06
is dynamic information.
268
726260
2000
je dynamická informace.
12:08
So the inference we are deriving from this,
269
728260
2000
Závěr, který vyvozujeme z tohoto
12:10
and several such experiments,
270
730260
2000
a dalších takových experimentů,
12:12
is that dynamic information processing,
271
732260
2000
je, že zpracování dynamické informace
12:14
or motion processing,
272
734260
2000
či zpracování pohybu
12:16
serves as the bedrock for building
273
736260
2000
slouží jako podklad pro budování
12:18
the rest of the complexity of visual processing;
274
738260
4000
zbytku složitosti zrakového zpracování,
12:22
it leads to visual integration
275
742260
2000
což vede ke zrakovému seskupování
12:24
and eventually to recognition.
276
744260
3000
a případně k rozpoznání.
12:27
This simple idea has far reaching implications.
277
747260
3000
Tato jednoduchá myšlenka má dalekosáhlé implikace.
12:30
And let me just quickly mention two,
278
750260
3000
Dovolte mi jen rychle zmínit dvě.
12:33
one, drawing from the domain of engineering,
279
753260
2000
Jedna vychází z oblasti inženýrství,
12:35
and one from the clinic.
280
755260
2000
jedna z kliniky.
12:37
So, from the perspective of engineering,
281
757260
2000
Takže z pohledu inženýrství
12:39
we can ask: Goven that we know
282
759260
3000
se můžeme ptát: Víme-li, že
12:42
that motion is so important for the human visual system,
283
762260
2000
pohyb je důležitý pro lidský zrakový systém,
12:44
can we use this as a recipe
284
764260
3000
můžeme to použít jako recept
12:47
for constructing machine-based vision systems
285
767260
3000
pro vytváření systémů strojového vidění,
12:50
that can learn on their own, that don't need to be programmed
286
770260
3000
které se budou samy učit, takže nebude potřeba, aby je programoval
12:53
by a human programmer?
287
773260
2000
lidský programátor?
12:55
And that's what we're trying to do.
288
775260
2000
A to je to, co se snažíme udělat.
12:57
I'm at MIT, at MIT you need to apply
289
777260
3000
Pracuji na MIT, na MIT je potřeba uplatnit
13:00
whatever basic knowledge you gain.
290
780260
2000
jakékoli základní znalosti, které jste získali.
13:02
So we are creating Dylan,
291
782260
2000
A tak vytváříme Dylana,
13:04
which is a computational system
292
784260
2000
což je výpočetní systém
13:06
with an ambitious goal
293
786260
2000
s ambiciozním cílem --
13:08
of taking in visual inputs
294
788260
2000
bude přijímat vizuální vstupy
13:10
of the same kind that a human child would receive,
295
790260
3000
stejného druhu jaké by přijímalo lidské dítě
13:13
and autonomously discovering:
296
793260
2000
a samostatně objevovat:
13:15
What are the objects in this visual input?
297
795260
3000
Co jsou předměty v jeho vizuálním vstupu?
13:18
So, don't worry about the internals of Dylan.
298
798260
3000
Ponechme teď stranou Dylanovy útroby.
13:21
Here, I'm just going to talk about
299
801260
3000
Chci jenom mluvit o tom,
13:24
how we test Dylan.
300
804260
2000
jak testujeme Dylana.
13:26
The way we test Dylan is by giving it
301
806260
2000
Způsob, jakým Dylana testujeme, je, že mu dáváme
13:28
inputs, as I said, of the same kind
302
808260
3000
vstupy, jak jsem řekl, stejného typu
13:31
that a baby, or a child in Project Prakash would get.
303
811260
3000
jako by dostávala miminka či děti v Projektu Prakaš.
13:34
But for a long time we couldn't quite figure out:
304
814260
3000
Ale dlouhou dobu jsme si s tím nedokázali poradit.
13:37
Wow can we get these kinds of video inputs?
305
817260
3000
Páni, můžeme získat tento typ video vstupů?
13:41
So, I thought,
306
821260
2000
Tak, napadlo mě,
13:43
could we have Darius
307
823260
2000
mohl by Darius
13:45
serve as our babycam carrier,
308
825260
3000
sloužit jako náš nosič dětské kamery
13:48
and that way get the inputs that we feed into Dylan?
309
828260
3000
a tímto způsobem získávat vstupy, které bychom předkládali Dylanovi?
13:51
So that's what we did.
310
831260
2000
A tak jsme to udělali.
13:53
(Laughter)
311
833260
7000
(Smích)
14:00
I had to have long conversations with my wife.
312
840260
3000
Musel jsem podstoupit dlouhé rozhovory se svou manželkou.
14:03
(Laughter)
313
843260
5000
(Smích)
14:08
In fact, Pam, if you're watching this,
314
848260
2000
Pam, jestli se na tohle díváš,
14:10
please forgive me.
315
850260
2000
prosím, odpusť mi.
14:13
So, we modified the optics of the camera
316
853260
4000
Upravili jsme optiku kamery,
14:17
in order to mimic the baby's visual acuity.
317
857260
3000
abychom napodobili dětskou zrakovou ostrost.
14:20
As some of you might know,
318
860260
2000
Jak mohou někteří z vás vědět,
14:22
babyies are born pretty much legally blind.
319
862260
4000
miminka se rodí do značné míry slepá.
14:26
Their acuity -- our acuity is 20/20;
320
866260
3000
Jejich ostrost -- naše ostrost je 20/20;
14:29
babies' acuity is like 20/800,
321
869260
3000
ostrost miminek je přibližně 20/800,
14:32
so they are looking at the world
322
872260
2000
takže se dívají na svět
14:34
in a very, very blurry fashion.
323
874260
3000
velmi, velmi rozmazaným způsobem.
14:37
Here's what a baby-cam video looks like.
324
877260
3000
Tady je ukázka, jak takové video z dětské kamery vypadá.
14:41
(Laughter)
325
881260
9000
(Smích)
14:50
(Applause)
326
890260
3000
(Potlesk)
14:53
Thankfully, there isn't any audio
327
893260
2000
Naštěstí u něj není
14:55
to go with this.
328
895260
3000
žádný zvuk.
14:58
What's amazing is that working with such
329
898260
2000
Úžasné je, že i když pracuje s takto
15:00
highly degraded input,
330
900260
2000
vysoce degradovaným vstupem,
15:02
the baby, very quickly, is able
331
902260
2000
je miminko velice rychle schopné
15:04
to discover meaning in such input.
332
904260
3000
odhalit význam těchto vstupů.
15:07
But then two or three days afterward,
333
907260
2000
A po dvou až třech dnech
15:09
babies begin to pay attention
334
909260
2000
už začínají miminka věnovat pozornost
15:11
to their mother's or their father's face.
335
911260
2000
obličejům jejich maminky či tatínka.
15:13
How does that happen? We want Dylan to be able to do that,
336
913260
3000
Jak se to stane? Chceme, aby toho byl schopný i Dylan,
15:16
and using this mantra of motion,
337
916260
3000
a použitím mantry pohybu
15:19
Dylan actually can do that.
338
919260
2000
to Dylan skutečně dovede.
15:21
So, given that kind of video input,
339
921260
3000
Takže dostane-li tento typ video vstupu,
15:24
with just about six or seven minutes worth of video,
340
924260
3000
s videonahrávkou o délce šesti či sedmi minut,
15:27
Dylan can begin to extract patterns
341
927260
3000
začne Dylan získávat vzorce,
15:30
that include faces.
342
930260
3000
které obsahují tváře.
15:33
So, it's an important demonstration
343
933260
2000
Je to důležitá ukázka
15:35
of the power of motion.
344
935260
2000
síly pohybu.
15:37
The clinical implication, it comes from the domain of autism.
345
937260
3000
Klinické implikace jsou především v oblasti autismu.
15:40
Visual integration has been associated with autism
346
940260
2000
Zrakové začlenění bylo spojováno s autismem
15:42
by several researchers.
347
942260
2000
několika výzkumníky.
15:44
When we saw that, we asked:
348
944260
2000
Když jsme to viděli, zeptali jsme se:
15:46
Could the impairment in visual integration
349
946260
3000
Mohlo by zhoršení zrakového začlenění
15:49
be the manifestation of something underneath,
350
949260
3000
být projevem něčeho hlubšího,
15:52
of dynamic information processing deficiencies in autism?
351
952260
3000
nedostatkem zpracování dynamické informace u autistů?
15:55
Because, if that hypothesis were to be true,
352
955260
3000
Protože, pokud by se tato hypotéza ukázala jako pravdivá,
15:58
it would have massive repercussions in our understanding
353
958260
3000
mělo by to obrovské důsledky na naše chápání
16:01
of what's causing the many different aspects
354
961260
2000
toho, co zapřičiňuje mnohé rozdílné aspekty
16:03
of the autism phenotype.
355
963260
3000
autistického fenotypu.
16:06
What you're going to see are
356
966260
2000
Uvidíme teď
16:08
video clips of two children -- one neurotypical,
357
968260
3000
nahrávky dvou dětí -- jedno zdravé,
16:11
one with autism, playing Pong.
358
971260
2000
jedno s autismem, jak hrají Pong.
16:13
So, while the child is playing Pong, we are tracking where they're looking.
359
973260
3000
Zatímco dítě hraje Pong, sledujeme, kam se dívá.
16:16
In red are the eye movement traces.
360
976260
3000
Trasy očních pohybů jsou červeně.
16:19
This is the neurotypical child, and what you see
361
979260
3000
Toto je zdravé dítě, vidíte,
16:22
is that the child is able to make cues
362
982260
2000
že dítě je schopné dělat tipy
16:24
of the dynamic information
363
984260
2000
dynamické informace
16:26
to predict where the ball is going to go.
364
986260
2000
k předpovídání, kam se míč bude pohybovat.
16:28
Even before the ball gets to a place,
365
988260
3000
I předtím, než se míč na dané místo dostane,
16:31
the child is already looking there.
366
991260
3000
se dítě již na toto místo dívá.
16:34
Contrast this with a child
367
994260
2000
Naproti tomu dítě
16:36
with autism playing the same game.
368
996260
2000
s autismem hrající stejnou hru.
16:38
Instead of anticipating,
369
998260
2000
Namísto předpovídání,
16:40
the child always follows where the ball has been.
370
1000260
3000
dítě stále sleduje, kde míč právě je.
16:43
The efficiency of the use
371
1003260
2000
Účinnost využití
16:45
of dynamic information
372
1005260
2000
dynamické informace
16:47
seems to be significantly compromised in autism.
373
1007260
3000
se zdá být v případě autistů výrazně omezená.
16:51
So we are pursuing this line of work
374
1011260
3000
Pokračujeme v tomto směru bádání
16:54
and hopefully we'll have
375
1014260
2000
a doufejme, že budeme mít
16:56
more results to report soon.
376
1016260
2000
brzy více výsledků k prezentaci.
16:58
Looking ahead, if you think of this disk
377
1018260
3000
Dívám-li se dopředu, tak pokud tato tečka
17:01
as representing all of the children
378
1021260
2000
reprezentuje všechny děti,
17:03
we've treated so far,
379
1023260
2000
které jsme dosud léčili,
17:05
this is the magnitude of the problem.
380
1025260
2000
ukáže nám rozsah problému.
17:07
The red dots are the children we have not treated.
381
1027260
3000
Červené tečky jsou děti, které jsme neléčili.
17:10
So, there are many, many more children who need to be treated,
382
1030260
2000
Je zde mnohem, mnohem více dětí, které potřebují léčbu
17:12
and in order to expand the scope of the project,
383
1032260
3000
a abychom rozšířili záběr projektu,
17:15
we are planning on launching
384
1035260
2000
plánujeme zahájit
17:17
The Prakash Center for Children,
385
1037260
2000
Centrum Prakaš pro děti,
17:19
which will have a dedicated pediatric hospital,
386
1039260
3000
které bude mít vlastní pediatrickou nemocnici,
17:22
a school for the children we are treating
387
1042260
2000
školu pro děti, které jsou na léčení
17:24
and also a cutting-edge research facility.
388
1044260
2000
a také špičkové výzkumné zařízení.
17:26
The Prakash Center will integrate health care,
389
1046260
3000
Centrum Prakaš bude spojovat péči o zdraví,
17:29
education and research in a way
390
1049260
2000
výuku a výzkum ve smyslu,
17:31
that truly creates the whole
391
1051260
2000
který stvoří celek,
17:33
to be greater than the sum of the parts.
392
1053260
3000
který je větší než součet všech jeho částí.
17:36
So, to summarize: Prakash, in its five years of existence,
393
1056260
3000
Abych to shrnul: Prakaš za pět let své existence
17:39
it's had an impact in multiple areas,
394
1059260
3000
měl dopad na množství oblastí,
17:42
ranging from basic neuroscience
395
1062260
2000
od základů neurovědy,
17:44
plasticity and learning in the brain,
396
1064260
2000
plasticitu a učení mozku
17:46
to clinically relevant hypotheses like in autism,
397
1066260
4000
po klinicky relevantní hypotézy jako tu v případě autismu,
17:50
the development of autonomous machine vision systems,
398
1070260
3000
vývoj samostatných strojových vizuálních systémů,
17:53
education of the undergraduate and graduate students,
399
1073260
3000
vzdělání studentů
17:56
and most importantly in the alleviation
400
1076260
2000
a především ve zmírňování
17:58
of childhood blindness.
401
1078260
2000
dětské slepoty.
18:00
And for my students and I, it's been
402
1080260
2000
A pro mnoho mých studentů a pro mě to byl
18:02
just a phenomenal experience
403
1082260
2000
fenomenální zážitek,
18:04
because we have gotten to do interesting research,
404
1084260
4000
protože jsme se dostali do zajímavého výzkumu,
18:08
while at the same time
405
1088260
2000
zatímco současně
18:10
helping the many children that we have worked with.
406
1090260
2000
jsme pomáhali mnoha dětem, se kterými jsme pracovali.
18:12
Thank you very much.
407
1092260
2000
Mnohokrát vám děkuji.
18:14
(Applause)
408
1094260
2000
(Potlesk)
O tomto webu

Tato stránka vám představí videa na YouTube, která jsou užitečná pro výuku angličtiny. Uvidíte lekce angličtiny vedené špičkovými učiteli z celého světa. Dvojklikem na anglické titulky zobrazené na každé stránce s videem si video přehrajete přímo odtud. Titulky se posouvají synchronizovaně s přehráváním videa. Pokud máte nějaké připomínky nebo požadavky, kontaktujte nás prosím pomocí tohoto kontaktního formuláře.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7