Gero Miesenboeck reengineers a brain

Gero Miesenboeck rediseña un cerebro

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TED


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Traductor: Sebastian Betti Revisor: Eduardo Sierra
00:15
I have a doppelganger.
0
15260
3000
Tengo un doble.
00:18
(Laughter)
1
18260
3000
(Risas)
00:21
Dr. Gero is a brilliant
2
21260
3000
El Dr. Gero es un científico
00:24
but slightly mad scientist
3
24260
2000
brillante pero un poco loco
00:26
in the "Dragonball Z: Android Saga."
4
26260
3000
de la "Saga Androids" de Dragon Ball Z.
00:29
If you look very carefully,
5
29260
2000
Si miran con cuidado,
00:31
you see that his skull has been replaced
6
31260
3000
se ve que su cráneo ha sido sustituido
00:34
with a transparent Plexiglas dome
7
34260
2000
por una cúpula transparente de plexiglás
00:36
so that the workings of his brain can be observed
8
36260
3000
así que el funcionamiento de su cerebro se puede observar
00:39
and also controlled with light.
9
39260
3000
y controlar con luz.
00:42
That's exactly what I do --
10
42260
2000
Eso es exactamente lo que hago...
00:44
optical mind control.
11
44260
2000
control óptico de la mente.
00:46
(Laughter)
12
46260
2000
(Risas)
00:48
But in contrast to my evil twin
13
48260
2000
Pero a diferencia de mi gemelo malvado,
00:50
who lusts after world domination,
14
50260
3000
que quiere dominar el mundo,
00:53
my motives are not sinister.
15
53260
3000
mis motivos no son siniestros.
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I control the brain
16
56260
2000
Yo controlo el cerebro
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in order to understand how it works.
17
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2000
para entender cómo funciona.
01:00
Now wait a minute, you may say,
18
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2000
Y Uds dirán: espere un minuto,
01:02
how can you go straight to controlling the brain
19
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3000
¿cómo puede controlar el cerebro...
01:05
without understanding it first?
20
65260
2000
...sin entenderlo primero?
01:07
Isn't that putting the cart before the horse?
21
67260
3000
¿No es poner el carro delante del caballo?
01:11
Many neuroscientists agree with this view
22
71260
3000
Muchos neurocientíficos piensan lo mismo,
01:14
and think that understanding will come
23
74260
3000
que la comprensión vendrá
01:17
from more detailed observation and analysis.
24
77260
3000
de una observación y un análisis más detallados.
01:20
They say, "If we could record the activity of our neurons,
25
80260
4000
Dicen: "Si pudiéramos registrar la actividad neuronal...
01:24
we would understand the brain."
26
84260
3000
...entenderíamos al cerebro".
01:27
But think for a moment what that means.
27
87260
3000
Pero piensen un momento lo que eso significa.
01:30
Even if we could measure
28
90260
2000
Aún si pudiéramos medir
01:32
what every cell is doing at all times,
29
92260
2000
lo hace cada célula en todo momento,
01:34
we would still have to make sense
30
94260
2000
todavía tendría que darle sentido
01:36
of the recorded activity patterns,
31
96260
2000
a los patrones de actividad registrados
01:38
and that's so difficult,
32
98260
2000
y eso es muy difícil;
01:40
chances are we'll understand these patterns
33
100260
2000
lo más probable es que entendamos tan poco
01:42
just as little as the brains that produce them.
34
102260
3000
estos patrones como al cerebro que los produce.
01:45
Take a look at what brain activity might look like.
35
105260
3000
Miren cómo se vería la actividad cerebral.
01:48
In this simulation, each black dot
36
108260
2000
En esta simulación, cada punto negro
01:50
is one nerve cell.
37
110260
2000
es una célula nerviosa.
01:52
The dot is visible
38
112260
2000
El punto es visible
01:54
whenever a cell fires an electrical impulse.
39
114260
2000
cada vez que una célula dispara un impulso eléctrico.
01:56
There's 10,000 neurons here.
40
116260
2000
Hay 10.000 neuronas aquí.
01:58
So you're looking at roughly one percent
41
118260
2000
Estamos mirando cerca de un 1%
02:00
of the brain of a cockroach.
42
120260
3000
del cerebro de una cucaracha.
02:04
Your brains are about 100 million times
43
124260
3000
Nuestros cerebros son unos 100 millones de veces
02:07
more complicated.
44
127260
2000
más complicados.
02:09
Somewhere, in a pattern like this,
45
129260
2000
En algún punto es un patrón como este,
02:11
is you,
46
131260
2000
eres tú,
02:13
your perceptions,
47
133260
2000
tus percepciones,
02:15
your emotions, your memories,
48
135260
3000
tus emociones, tus recuerdos,
02:18
your plans for the future.
49
138260
2000
tus planes para el futuro.
02:20
But we don't know where,
50
140260
2000
Pero no sabemos dónde,
02:22
since we don't know how to read the pattern.
51
142260
3000
dado que no conocemos cómo leer el patrón.
02:25
We don't understand the code used by the brain.
52
145260
3000
No entendemos el código que usa el cerebro.
02:28
To make progress,
53
148260
2000
Para avanzar
02:30
we need to break the code.
54
150260
2000
tenemos que descifrar el código.
02:32
But how?
55
152260
2000
Pero, ¿cómo?
02:35
An experienced code-breaker will tell you
56
155260
2000
Un desencriptador con experiencia les dirá
02:37
that in order to figure out what the symbols in a code mean,
57
157260
3000
que para descubrir qué significan los símbolos de un código
02:40
it's essential to be able to play with them,
58
160260
3000
es esencial poder jugar con ellos,
02:43
to rearrange them at will.
59
163260
2000
reacomodarlos a voluntad.
02:45
So in this situation too,
60
165260
2000
Así que en esta situación también,
02:47
to decode the information
61
167260
2000
para decodificar la información
02:49
contained in patterns like this,
62
169260
2000
contenida en los patrones de este tipo,
02:51
watching alone won't do.
63
171260
2000
con sólo mirar no basta;
02:53
We need to rearrange the pattern.
64
173260
2000
tenemos que reacomodar el patrón.
02:55
In other words,
65
175260
2000
En otras palabras,
02:57
instead of recording the activity of neurons,
66
177260
2000
en vez de grabar la actividad neuronal
02:59
we need to control it.
67
179260
2000
tenemos que controlarla.
03:01
It's not essential that we can control
68
181260
2000
No es esencial que podamos controlar
03:03
the activity of all neurons in the brain, just some.
69
183260
3000
la actividad de todas las neuronas del cerebro, sólo algunas.
03:06
The more targeted our interventions, the better.
70
186260
2000
Cuanto más orientadas nuestras intervenciones, mejor.
03:08
And I'll show you in a moment
71
188260
2000
En un momento les voy a mostrar
03:10
how we can achieve the necessary precision.
72
190260
3000
cómo alcanzar la precisión necesaria.
03:13
And since I'm realistic, rather than grandiose,
73
193260
3000
Y como soy realista, más que ambicioso,
03:16
I don't claim that the ability to control the function of the nervous system
74
196260
3000
no afirmo que la capacidad de controlar la función del sistema nervioso
03:19
will at once unravel all its mysteries.
75
199260
3000
desentrañe de una vez todos sus misterios.
03:22
But we'll certainly learn a lot.
76
202260
3000
Pero sin duda vamos a aprender mucho.
03:27
Now, I'm by no means
77
207260
2000
Ahora, de ninguna manera soy
03:29
the first person to realize
78
209260
2000
la primera persona en darse cuenta
03:31
how powerful a tool intervention is.
79
211260
3000
qué herramienta poderosa es la intervención.
03:34
The history of attempts
80
214260
2000
La historia de los intentos
03:36
to tinker with the function of the nervous system
81
216260
2000
de jugar con la función del sistema nervioso
03:38
is long and illustrious.
82
218260
2000
es larga e ilustre.
03:40
It dates back at least 200 years,
83
220260
3000
Su origen se remonta al menos 200 años,
03:43
to Galvani's famous experiments
84
223260
2000
a los famosos experimentos de Galvani
03:45
in the late 18th century and beyond.
85
225260
3000
de fines del siglo XVIII y más allá.
03:49
Galvani showed that a frog's legs twitched
86
229260
3000
Galvani demostró que las patas de una rana se movían
03:52
when he connected the lumbar nerve
87
232260
2000
cuando él conectaba el nervio lumbar
03:54
to a source of electrical current.
88
234260
3000
a una fuente de corriente eléctrica.
03:57
This experiment revealed the first, and perhaps most fundamental,
89
237260
3000
Este experimento reveló la primera, y tal vez fundamental,
04:00
nugget of the neural code:
90
240260
2000
pista del código neuronal:
04:02
that information is written in the form
91
242260
2000
que la información está escrita en forma
04:04
of electrical impulses.
92
244260
3000
de impulsos eléctricos.
04:08
Galvani's approach
93
248260
2000
El enfoque de Galvani,
04:10
of probing the nervous system with electrodes
94
250260
2000
de sondear el sistema nervioso con electrodos,
04:12
has remained state-of-the-art until today,
95
252260
3000
sigue siendo la norma hoy en día,
04:15
despite a number of drawbacks.
96
255260
3000
a pesar de una serie de inconvenientes.
04:18
Sticking wires into the brain is obviously rather crude.
97
258260
3000
Poner cables en el cerebro obviamente es más bien tosco.
04:21
It's hard to do in animals that run around,
98
261260
2000
Es difícil de hacer en animales en movimiento
04:23
and there is a physical limit
99
263260
2000
y hay un límite físico
04:25
to the number of wires
100
265260
2000
de la cantidad de cables
04:27
that can be inserted simultaneously.
101
267260
3000
que se pueden insertar de forma simultánea.
04:30
So around the turn of the last century,
102
270260
2000
Así que a fines del siglo pasado,
04:32
I started to think,
103
272260
2000
empecé a pensar
04:34
"Wouldn't it be wonderful if one could take this logic
104
274260
3000
que sería maravilloso tomar esta lógica
04:37
and turn it upside down?"
105
277260
2000
y poder revertirla.
04:39
So instead of inserting a wire
106
279260
2000
Así, en vez de insertar un cable
04:41
into one spot of the brain,
107
281260
3000
en un solo lugar del cerebro,
04:44
re-engineer the brain itself
108
284260
2000
mejor rediseñar el propio cerebro
04:46
so that some of its neural elements
109
286260
3000
para que algunos de sus elementos neurales
04:49
become responsive to diffusely broadcast signals
110
289260
3000
sean sensibles a señales de transmisión difusa,
04:52
such as a flash of light.
111
292260
3000
como un destello de luz.
04:55
Such an approach would literally, in a flash of light,
112
295260
3000
Un enfoque tal superaría, en un destello de luz,
04:58
overcome many of the obstacles to discovery.
113
298260
3000
muchos de los obstáculos para el descubrimiento.
05:01
First, it's clearly a non-invasive,
114
301260
3000
En primer lugar, es claramente una forma
05:04
wireless form of communication.
115
304260
3000
de comunicación inalámbrica, no invasiva.
05:07
And second, just as in a radio broadcast,
116
307260
2000
En segundo lugar, como en un programa de radio,
05:09
you can communicate with many receivers at once.
117
309260
3000
uno puede comunicarse con muchos receptores a la vez.
05:12
You don't need to know where these receivers are,
118
312260
3000
No es necesario saber dónde están estos receptores.
05:15
and it doesn't matter if these receivers move --
119
315260
2000
Y no importa si estos receptores se mueven;
05:17
just think of the stereo in your car.
120
317260
3000
basta pensar en el estéreo del coche.
05:20
It gets even better,
121
320260
3000
Se pone aún mejor,
05:23
for it turns out that we can fabricate the receivers
122
323260
3000
pues resulta que podemos fabricar los receptores
05:26
out of materials that are encoded in DNA.
123
326260
3000
a partir de materiales codificados en el ADN.
05:29
So each nerve cell
124
329260
2000
Así, cada célula nerviosa
05:31
with the right genetic makeup
125
331260
2000
con la estructura genética correcta
05:33
will spontaneously produce a receiver
126
333260
3000
producirá de forma espontánea un receptor
05:36
that allows us to control its function.
127
336260
3000
que nos permitirá controlar su función.
05:39
I hope you'll appreciate
128
339260
2000
Espero que aprecien
05:41
the beautiful simplicity
129
341260
2000
la hermosa sencillez
05:43
of this concept.
130
343260
2000
de este concepto.
05:45
There's no high-tech gizmos here,
131
345260
2000
Aquí no hay artilugios de alta tecnología,
05:47
just biology revealed through biology.
132
347260
3000
sólo biología revelada con biología.
05:51
Now let's take a look at these miraculous receivers up close.
133
351260
3000
Ahora miremos de cerca a estos receptores milagrosos.
05:54
As we zoom in on one of these purple neurons,
134
354260
3000
A medida que nos acercamos a estas neuronas púrpura
05:57
we see that its outer membrane
135
357260
2000
vemos que su membrana exterior
05:59
is studded with microscopic pores.
136
359260
2000
está salpicada de poros microscópicos.
06:01
Pores like these conduct electrical current
137
361260
2000
Poros como estos conducen la corriente eléctrica
06:03
and are responsible
138
363260
2000
y son responsables
06:05
for all the communication in the nervous system.
139
365260
2000
de toda la comunicación en el sistema nervioso.
06:07
But these pores here are special.
140
367260
2000
Pero estos poros de aquí son especiales.
06:09
They are coupled to light receptors
141
369260
2000
Están acoplados a receptores de luz
06:11
similar to the ones in your eyes.
142
371260
3000
similares a los de los ojos.
06:14
Whenever a flash of light hits the receptor,
143
374260
2000
Cada vez que un rayo de luz incide en el receptor,
06:16
the pore opens, an electrical current is switched on,
144
376260
3000
se abre el poro, se enciende la corriente eléctrica,
06:19
and the neuron fires electrical impulses.
145
379260
3000
y la neurona dispara impulsos eléctricos.
06:22
Because the light-activated pore is encoded in DNA,
146
382260
3000
Debido a que el poro está codificado en el ADN,
06:25
we can achieve incredible precision.
147
385260
3000
podemos lograr una precisión increíble.
06:28
This is because,
148
388260
2000
Esto se debe a que,
06:30
although each cell in our bodies
149
390260
2000
aunque cada célula de nuestro cuerpo
06:32
contains the same set of genes,
150
392260
2000
contiene el mismo conjunto de genes,
06:34
different mixes of genes get turned on and off
151
394260
2000
se activan y desactivan distintas combinaciones de genes
06:36
in different cells.
152
396260
2000
en células diferentes.
06:38
You can exploit this to make sure
153
398260
2000
Esto se puede aprovechar para asegurarse
06:40
that only some neurons
154
400260
2000
de que sólo algunas neuronas
06:42
contain our light-activated pore and others don't.
155
402260
3000
contengan poros fotosensibles y otras no.
06:45
So in this cartoon, the bluish white cell
156
405260
2000
En esta lámina la célula blanco-azulada
06:47
in the upper-left corner
157
407260
2000
de la esquina superior izquierda
06:49
does not respond to light
158
409260
2000
no responde a la luz
06:51
because it lacks the light-activated pore.
159
411260
3000
porque carece de poros fotosensibles.
06:54
The approach works so well
160
414260
2000
El método funciona tan bien
06:56
that we can write purely artificial messages
161
416260
2000
que se puede escribir mensajes puramente artificiales
06:58
directly to the brain.
162
418260
2000
directamente en el cerebro.
07:00
In this example, each electrical impulse,
163
420260
2000
En este ejemplo cada impuso eléctrico,
07:02
each deflection on the trace,
164
422260
3000
cada desviación de la traza,
07:05
is caused by a brief pulse of light.
165
425260
3000
es causado por un breve pulso de luz.
07:08
And the approach, of course, also works
166
428260
2000
Y el enfoque también funciona
07:10
in moving, behaving animals.
167
430260
3000
en animales en movimiento.
07:13
This is the first ever such experiment,
168
433260
2000
Este es el primer experimento en su tipo,
07:15
sort of the optical equivalent of Galvani's.
169
435260
3000
una especie de equivalente óptico del de Galvani.
07:18
It was done six or seven years ago
170
438260
2000
Fue hecho hace 6 ó 7 años por mi, en ese entonces,
07:20
by my then graduate student, Susana Lima.
171
440260
3000
estudiante de posgrado Susana Lima.
07:23
Susana had engineered the fruit fly on the left
172
443260
3000
Susana diseñó la mosca de la fruta de la izquierda
07:26
so that just two out of the 200,000 cells in its brain
173
446260
4000
para que sólo 2 de las 200.000 células del cerebro
07:30
expressed the light-activated pore.
174
450260
3000
expresaran el poro fotosensible.
07:33
You're familiar with these cells
175
453260
2000
Uds conocen bien estas células
07:35
because they are the ones that frustrate you
176
455260
2000
porque son las que los frustran
07:37
when you try to swat the fly.
177
457260
2000
cuando intentan aplastar la mosca.
07:39
They trained the escape reflex that makes the fly jump into the air
178
459260
3000
Entrenan el reflejo de escape que las hace saltar por el aire
07:42
and fly away whenever you move your hand in position.
179
462260
3000
y volar cada vez que uno mueve la mano de su dirección.
07:46
And you can see here that the flash of light has exactly the same effect.
180
466260
3000
Y aquí pueden ver que el destello de luz tiene exactamente el mismo efecto.
07:49
The animal jumps, it spreads its wings, it vibrates them,
181
469260
3000
El animal salta, despliega sus alas, las hace vibrar,
07:52
but it can't actually take off
182
472260
2000
pero no puede despegar
07:54
because the fly is sandwiched between two glass plates.
183
474260
3000
porque la mosca está atrapada entre dos placas de vidrio.
07:58
Now to make sure that this was no reaction of the fly
184
478260
2000
Para asegurarnos de que no se trataba de la reacción de la mosca
08:00
to a flash it could see,
185
480260
3000
a un destello que podía ver
08:03
Susana did a simple
186
483260
2000
Susana realizó un experimento
08:05
but brutally effective experiment.
187
485260
2000
simple pero brutalmente eficaz.
08:07
She cut the heads off of her flies.
188
487260
3000
Decapitó a sus moscas.
08:11
These headless bodies can live for about a day,
189
491260
3000
Estos cuerpos decapitados pueden vivir un día,
08:14
but they don't do much.
190
494260
2000
pero no hacen mucho.
08:16
They just stand around
191
496260
3000
Sólo se pasean
08:19
and groom excessively.
192
499260
3000
y se pavonean en exceso.
08:22
So it seems that the only trait that survives decapitation is vanity.
193
502260
3000
Parece que el único rasgo que sobrevive a la decapitación es la vanidad.
08:25
(Laughter)
194
505260
3000
(Risas)
08:30
Anyway, as you'll see in a moment,
195
510260
2000
De todos modos, como veremos en un momento,
08:32
Susana was able to turn on the flight motor
196
512260
3000
Susana pudo encender el motor de vuelo
08:35
of what's the equivalent of the spinal cord of these flies
197
515260
3000
del equivalente de la columna vertebral de estas moscas
08:38
and get some of the headless bodies
198
518260
2000
y hacer que algunos cuerpos decapitados
08:40
to actually take off and fly away.
199
520260
3000
realmente despegaran y volaran.
08:47
They didn't get very far, obviously.
200
527260
2000
No llegaron muy lejos, obviamente.
08:50
Since we took these first steps,
201
530260
2000
Desde que dimos estos primeros pasos
08:52
the field of optogenetics has exploded.
202
532260
3000
el campo de la opto genética se ha disparado.
08:55
And there are now hundreds of labs
203
535260
2000
Ahora hay cientos de laboratorios
08:57
using these approaches.
204
537260
2000
que usan estos enfoques.
08:59
And we've come a long way
205
539260
2000
Y hemos recorrido un largo camino
09:01
since Galvani's and Susana's first successes
206
541260
3000
desde los primeros éxitos de Galvani y Susana
09:04
in making animals twitch or jump.
207
544260
2000
en hacer mover a los animales.
09:06
We can now actually interfere with their psychology
208
546260
3000
Ahora podemos interferir con su psicología
09:09
in rather profound ways,
209
549260
2000
de maneras más profundas
09:11
as I'll show you in my last example,
210
551260
2000
como les mostraré en mi último ejemplo,
09:13
which is directed at a familiar question.
211
553260
3000
que apunta a una cuestión familiar.
09:16
Life is a string of choices
212
556260
3000
La vida es una serie de opciones
09:19
creating a constant pressure to decide what to do next.
213
559260
3000
que crean una presión constante para decidir qué hacer a continuación.
09:23
We cope with this pressure by having brains,
214
563260
3000
Hacemos frente a esa presión con el cerebro
09:26
and within our brains, decision-making centers
215
566260
3000
y dentro del cerebro, con los centros de toma de decisiones
09:29
that I've called here the "Actor."
216
569260
3000
que aquí he llamado el Actor.
09:33
The Actor implements a policy that takes into account
217
573260
3000
El Actor implementa una política que tiene en cuenta
09:36
the state of the environment
218
576260
2000
el estado del entorno
09:38
and the context in which we operate.
219
578260
3000
y el contexto en el que operamos.
09:41
Our actions change the environment, or context,
220
581260
3000
Nuestras acciones cambian al medio ambiente o contexto,
09:44
and these changes are then fed back into the decision loop.
221
584260
3000
y estos cambios retroalimentan luego el circuito de decisión.
09:48
Now to put some neurobiological meat
222
588260
3000
Para poner un poco de carne neurobiológica
09:51
on this abstract model,
223
591260
2000
en este modelo abstracto,
09:53
we constructed a simple one-dimensional world
224
593260
2000
construimos un mundo simple unidimensional
09:55
for our favorite subject, fruit flies.
225
595260
3000
para nuestro sujeto favorito, la mosca de la fruta.
09:58
Each chamber in these two vertical stacks
226
598260
2000
Cada cámara en estas dos pilas verticales
10:00
contains one fly.
227
600260
2000
contiene una mosca.
10:02
The left and the right halves of the chamber
228
602260
3000
La mitad izquierda y la derecha de la cámara
10:05
are filled with two different odors,
229
605260
2000
se llenan con dos olores diferentes,
10:07
and a security camera watches
230
607260
2000
y una cámara de seguridad mira
10:09
as the flies pace up and down between them.
231
609260
3000
cómo las moscas se pasean entre ellas.
10:12
Here's some such CCTV footage.
232
612260
2000
Aquí hay algunas tomas del CCTV.
10:14
Whenever a fly reaches the midpoint of the chamber
233
614260
3000
Cada vez que una mosca llega al medio de la cámara
10:17
where the two odor streams meet,
234
617260
2000
donde se juntan los dos olores
10:19
it has to make a decision.
235
619260
2000
tiene que tomar una decisión.
10:21
It has to decide whether to turn around
236
621260
2000
Tiene que decidir si dar la vuelta
10:23
and stay in the same odor,
237
623260
2000
y quedarse en el mismo olor,
10:25
or whether to cross the midline
238
625260
2000
o si cruzar la línea del medio
10:27
and try something new.
239
627260
2000
y probar algo nuevo.
10:29
These decisions are clearly a reflection
240
629260
3000
Estas decisiones son claramente un reflejo
10:32
of the Actor's policy.
241
632260
3000
de la política del Actor.
10:36
Now for an intelligent being like our fly,
242
636260
3000
Para un ser inteligente como nuestra mosca,
10:39
this policy is not written in stone
243
639260
3000
esta política no es algo rígido,
10:42
but rather changes as the animal learns from experience.
244
642260
3000
sino que cambia a medida que el animal aprende de la experiencia.
10:45
We can incorporate such an element
245
645260
2000
Podemos incorporar un elemento tal
10:47
of adaptive intelligence into our model
246
647260
3000
de inteligencia de adaptación al modelo
10:50
by assuming that the fly's brain
247
650260
2000
suponiendo que el cerebro de la mosca
10:52
contains not only an Actor,
248
652260
2000
contiene no sólo un Actor,
10:54
but a different group of cells,
249
654260
2000
sino un grupo diferente de células,
10:56
a "Critic," that provides a running commentary
250
656260
3000
una Crítica, que ofrece comentarios continuos
10:59
on the Actor's choices.
251
659260
2000
sobre la elección del Actor.
11:01
You can think of this nagging inner voice
252
661260
3000
Puede pensarse esta voz interior incesante
11:04
as sort of the brain's equivalent
253
664260
2000
como un equivalente cerebral
11:06
of the Catholic Church,
254
666260
2000
de la Iglesia Católica
11:08
if you're an Austrian like me,
255
668260
3000
para un austríaco como yo,
11:11
or the super-ego, if you're Freudian,
256
671260
3000
o del superego para los freudianos,
11:14
or your mother, if you're Jewish.
257
674260
2000
o de la madre para los judíos.
11:16
(Laughter)
258
676260
4000
(Risas)
11:20
Now obviously,
259
680260
2000
Ahora, obviamente,
11:22
the Critic is a key ingredient
260
682260
3000
la Crítica es un ingrediente clave
11:25
in what makes us intelligent.
261
685260
2000
de lo que nos hace inteligentes.
11:27
So we set out to identify
262
687260
2000
Así, nos propusimos identificar
11:29
the cells in the fly's brain
263
689260
2000
las células del cerebro de la mosca
11:31
that played the role of the Critic.
264
691260
2000
que desempeñaban el papel de la Crítica.
11:33
And the logic of our experiment was simple.
265
693260
3000
Y la lógica de nuestro experimento era sencilla.
11:36
We thought if we could use our optical remote control
266
696260
3000
Si podíamos usar nuestro control remoto óptico
11:39
to activate the cells of the Critic,
267
699260
3000
para activar las células de la Crítica,
11:42
we should be able, artificially, to nag the Actor
268
702260
3000
podríamos, artificialmente, fastidiar al Actor
11:45
into changing its policy.
269
705260
2000
para que cambie su política.
11:47
In other words,
270
707260
2000
En otras palabras,
11:49
the fly should learn from mistakes
271
709260
2000
la mosca debería aprender de los errores
11:51
that it thought it had made
272
711260
2000
que pensara que había cometido,
11:53
but, in reality, it had not made.
273
713260
3000
pero que en realidad no cometió.
11:56
So we bred flies
274
716260
2000
Así que criamos moscas
11:58
whose brains were more or less randomly peppered
275
718260
3000
cuyos cerebros fueron salpicados más o menos al azar
12:01
with cells that were light addressable.
276
721260
2000
con células direccionables por la luz.
12:03
And then we took these flies
277
723260
2000
Y luego tomamos estas moscas
12:05
and allowed them to make choices.
278
725260
2000
y les permitimos tomar decisiones.
12:07
And whenever they made one of the two choices,
279
727260
2000
Y cada vez que elegían una de las dos opciones,
12:09
chose one odor,
280
729260
2000
elegían un olor,
12:11
in this case the blue one over the orange one,
281
731260
2000
en este caso el azul sobre el naranja,
12:13
we switched on the lights.
282
733260
2000
encendíamos las luces.
12:15
If the Critic was among the optically activated cells,
283
735260
3000
Si la Crítica estaba entre las células ópticamente activas,
12:18
the result of this intervention
284
738260
2000
el resultado de esta intervención
12:20
should be a change in policy.
285
740260
3000
debía ser un cambio de política.
12:23
The fly should learn to avoid
286
743260
2000
La mosca debía aprender a evitar
12:25
the optically reinforced odor.
287
745260
2000
el olor ópticamente reforzado.
12:27
Here's what happened in two instances:
288
747260
3000
Esto es lo que sucedió en dos casos.
12:30
We're comparing two strains of flies,
289
750260
3000
Estamos comparando dos cepas de moscas,
12:33
each of them having
290
753260
2000
cada una con
12:35
about 100 light-addressable cells in their brains,
291
755260
2000
unas 100 células direccionables en sus cerebros,
12:37
shown here in green on the left and on the right.
292
757260
3000
mostradas aquí en verde a izquierda y derecha.
12:40
What's common among these groups of cells
293
760260
3000
Lo común entre estos grupos de células
12:43
is that they all produce the neurotransmitter dopamine.
294
763260
3000
es que todas producen el neurotransmisor dopamina.
12:46
But the identities of the individual
295
766260
2000
Pero la identidad de las neuronas
12:48
dopamine-producing neurons
296
768260
2000
individuales productoras de dopamina
12:50
are clearly largely different on the left and on the right.
297
770260
3000
son muy diferentes a la izquierda y a la derecha.
12:53
Optically activating
298
773260
2000
La activación óptica
12:55
these hundred or so cells
299
775260
2000
de estas cientos de células
12:57
into two strains of flies
300
777260
2000
en dos cepas de moscas,
12:59
has dramatically different consequences.
301
779260
2000
tienen consecuencias radicalmente diferentes.
13:01
If you look first at the behavior
302
781260
2000
Si miran primero el comportamiento
13:03
of the fly on the right,
303
783260
2000
de la mosca de la derecha
13:05
you can see that whenever it reaches the midpoint of the chamber
304
785260
3000
se puede ver que cada vez que llega al medio de la cámara
13:08
where the two odors meet,
305
788260
2000
donde se encuentran los dos olores,
13:10
it marches straight through, as it did before.
306
790260
3000
sigue derecho como lo hacía antes.
13:13
Its behavior is completely unchanged.
307
793260
2000
Su comportamiento no cambia.
13:15
But the behavior of the fly on the left is very different.
308
795260
3000
Pero el comportamiento de la mosca de la izquierda es muy diferente.
13:18
Whenever it comes up to the midpoint,
309
798260
3000
Cada vez que llega al medio,
13:21
it pauses,
310
801260
2000
se detiene
13:23
it carefully scans the odor interface
311
803260
2000
analiza con cuidado la interfaz de olor,
13:25
as if it was sniffing out its environment,
312
805260
2000
como si estuviera olfateando su entorno,
13:27
and then it turns around.
313
807260
2000
y luego da la vuelta.
13:29
This means that the policy that the Actor implements
314
809260
3000
Esto significa que la política que implementa el Actor
13:32
now includes an instruction to avoid the odor
315
812260
2000
ahora incluye una instrucción para evitar el olor
13:34
that's in the right half of the chamber.
316
814260
3000
que está en la mitad derecha de la cámara.
13:37
This means that the Critic
317
817260
2000
Esto significa que la Crítica
13:39
must have spoken in that animal,
318
819260
2000
debe haber hablado a ese animal,
13:41
and that the Critic must be contained
319
821260
2000
y que la Crítica debe estar contenida
13:43
among the dopamine-producing neurons on the left,
320
823260
3000
entre las neuronas productoras de dopamina de la izquierda,
13:46
but not among the dopamine producing neurons on the right.
321
826260
3000
pero no en las productoras de dopamina de la derecha.
13:49
Through many such experiments,
322
829260
3000
A través de muchos experimentos,
13:52
we were able to narrow down
323
832260
2000
pudimos reducir
13:54
the identity of the Critic
324
834260
2000
la identidad de la Crítica
13:56
to just 12 cells.
325
836260
2000
a sólo 12 células.
13:58
These 12 cells, as shown here in green,
326
838260
3000
Estas 12 células, como mostramos en verde,
14:01
send the output to a brain structure
327
841260
2000
envían el resultado a una estructura cerebral
14:03
called the "mushroom body,"
328
843260
2000
llamada cuerpo de hongo
14:05
which is shown here in gray.
329
845260
2000
que está aquí en gris.
14:07
We know from our formal model
330
847260
2000
Sabemos por nuestro modelo formal
14:09
that the brain structure
331
849260
2000
que la estructura del cerebro
14:11
at the receiving end of the Critic's commentary is the Actor.
332
851260
3000
en el extremo receptor de los comentarios de la Crítica es el Actor.
14:14
So this anatomy suggests
333
854260
2000
Esta anatomía sugiere
14:16
that the mushroom bodies have something to do
334
856260
3000
que los cuerpos de hongos tienen algo que ver
14:19
with action choice.
335
859260
2000
con la elección de la acción.
14:21
Based on everything we know about the mushroom bodies,
336
861260
2000
En base a todo lo que sabemos sobre los cuerpos de hongos,
14:23
this makes perfect sense.
337
863260
2000
esto tiene mucho sentido.
14:25
In fact, it makes so much sense
338
865260
2000
De hecho, tiene tanto sentido
14:27
that we can construct an electronic toy circuit
339
867260
3000
que podemos construir un circuito electrónico de juguete
14:30
that simulates the behavior of the fly.
340
870260
3000
que simule el comportamiento de la mosca.
14:33
In this electronic toy circuit,
341
873260
3000
En este circuito electrónico de juguete
14:36
the mushroom body neurons are symbolized
342
876260
2000
las neuronas del cuerpo de hongo son simbolizadas
14:38
by the vertical bank of blue LEDs
343
878260
3000
por la hilera vertical de LED azul
14:41
in the center of the board.
344
881260
3000
del centro del tablero.
14:44
These LED's are wired to sensors
345
884260
2000
Estos LEDs están conectados a sensores
14:46
that detect the presence of odorous molecules in the air.
346
886260
3000
que detectan la presencia de moléculas de olor en el aire.
14:50
Each odor activates a different combination of sensors,
347
890260
3000
Cada olor activa una combinación diferente de sensores,
14:53
which in turn activates
348
893260
2000
que a su vez activa
14:55
a different odor detector in the mushroom body.
349
895260
3000
un detector de olores diferente en el cuerpo de hongo.
14:58
So the pilot in the cockpit of the fly,
350
898260
2000
Así que el piloto en la cabina de la mosca,
15:00
the Actor,
351
900260
2000
el Actor,
15:02
can tell which odor is present
352
902260
2000
puede decir qué olor está presente
15:04
simply by looking at which of the blue LEDs lights up.
353
904260
4000
simplemente mirando qué luz del LED azul está encendida.
15:09
What the Actor does with this information
354
909260
2000
Lo que hace el actor con esta información
15:11
depends on its policy,
355
911260
2000
depende de su política
15:13
which is stored in the strengths of the connection,
356
913260
2000
que se almacena en los puntos fuertes de la conexión,
15:15
between the odor detectors
357
915260
2000
entre los detectores de olores
15:17
and the motors
358
917260
2000
y los motores
15:19
that power the fly's evasive actions.
359
919260
2000
que alimentan las acciones evasivas de la mosca.
15:22
If the connection is weak, the motors will stay off
360
922260
2000
Si la conexión es débil, los motores se quedarán apagados
15:24
and the fly will continue straight on its course.
361
924260
3000
y la mosca seguirá derecho en su curso.
15:27
If the connection is strong, the motors will turn on
362
927260
3000
Si la conexión es fuerte, los motores se encenderán
15:30
and the fly will initiate a turn.
363
930260
3000
y la mosca iniciará un giro.
15:33
Now consider a situation
364
933260
2000
Consideren ahora una situación
15:35
in which the motors stay off,
365
935260
2000
con los motores apagados,
15:37
the fly continues on its path
366
937260
3000
la mosca sigue su camino
15:40
and it suffers some painful consequence
367
940260
2000
y sufre una consecuencia dolorosa
15:42
such as getting zapped.
368
942260
2000
cercana a la muerte.
15:44
In a situation like this,
369
944260
2000
En una situación como esa
15:46
we would expect the Critic to speak up
370
946260
2000
esperaríamos que la Crítica se expida
15:48
and to tell the Actor
371
948260
2000
y le diga al Actor
15:50
to change its policy.
372
950260
2000
que cambie de política.
15:52
We have created such a situation, artificially,
373
952260
3000
Hemos creado tal situación de manera artificial
15:55
by turning on the critic with a flash of light.
374
955260
3000
activando la Crítica con un destello de luz.
15:58
That caused a strengthening of the connections
375
958260
3000
Eso provocó un refuerzo de las conexiones
16:01
between the currently active odor detector
376
961260
3000
entre el detector de olores activo actual
16:04
and the motors.
377
964260
2000
y los motores.
16:06
So the next time
378
966260
2000
Así, la próxima vez
16:08
the fly finds itself facing the same odor again,
379
968260
3000
que la mosca se encuentra ante el mismo olor de nuevo,
16:11
the connection is strong enough to turn on the motors
380
971260
3000
la conexión es lo suficientemente fuerte como para encender los motores
16:14
and to trigger an evasive maneuver.
381
974260
3000
y disparar una maniobra evasiva.
16:19
I don't know about you,
382
979260
3000
No se ustedes
16:22
but I find it exhilarating to see
383
982260
3000
pero a mí me resulta emocionante ver
16:25
how vague psychological notions
384
985260
3000
cómo nociones psicológicas vagas
16:28
evaporate and give rise
385
988260
2000
se evaporan y dan lugar
16:30
to a physical, mechanistic understanding of the mind,
386
990260
3000
a una comprensión física, mecánica, de la mente
16:33
even if it's the mind of the fly.
387
993260
3000
incluso si es la mente de una mosca.
16:36
This is one piece of good news.
388
996260
3000
Esta es una buena noticia.
16:39
The other piece of good news,
389
999260
2000
La otra buena noticia,
16:41
for a scientist at least,
390
1001260
2000
al menos para un científico,
16:43
is that much remains to be discovered.
391
1003260
3000
es que aún queda mucho por descubrir.
16:46
In the experiments I told you about,
392
1006260
2000
En los experimentos que les conté
16:48
we have lifted the identity of the Critic,
393
1008260
3000
hemos revelado la identidad de la Crítica,
16:51
but we still have no idea
394
1011260
2000
pero todavía no tenemos idea de
16:53
how the Critic does its job.
395
1013260
2000
cómo hace su trabajo la Crítica.
16:55
Come to think of it, knowing when you're wrong
396
1015260
2000
Si lo pensamos, saber cuándo uno se equivoca
16:57
without a teacher, or your mother, telling you,
397
1017260
3000
sin un maestro, o una madre que nos lo diga,
17:00
is a very hard problem.
398
1020260
2000
es un problema muy difícil.
17:02
There are some ideas in computer science
399
1022260
2000
Hay algunas ideas en ciencias de la computación
17:04
and in artificial intelligence
400
1024260
2000
y en la inteligencia artificial
17:06
as to how this might be done,
401
1026260
2000
de cómo podría hacerse
17:08
but we still haven't solved
402
1028260
2000
pero todavía no hemos resuelto
17:10
a single example
403
1030260
2000
un ejemplo simple
17:12
of how intelligent behavior
404
1032260
3000
de cómo el comportamiento inteligente
17:15
springs from the physical interactions
405
1035260
2000
surge de las interacciones físicas
17:17
in living matter.
406
1037260
2000
en la materia viva.
17:19
I think we'll get there in the not too distant future.
407
1039260
3000
Creo que lo haremos en un futuro no muy lejano.
17:22
Thank you.
408
1042260
2000
Gracias.
17:24
(Applause)
409
1044260
4000
(Aplausos)
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