Gero Miesenboeck reengineers a brain

Gero Miesenboeck rediseña un cerebro

52,036 views ・ 2010-11-05

TED


Haga doble clic en los subtítulos en inglés para reproducir el vídeo.

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.
00:56
I control the brain
16
56260
2000
Yo controlo el cerebro
00:58
in order to understand how it works.
17
58260
2000
para entender cómo funciona.
01:00
Now wait a minute, you may say,
18
60260
2000
Y Uds dirán: espere un minuto,
01:02
how can you go straight to controlling the brain
19
62260
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)
Acerca de este sitio web

Este sitio le presentará vídeos de YouTube útiles para aprender inglés. Verá lecciones de inglés impartidas por profesores de primera categoría de todo el mundo. Haz doble clic en los subtítulos en inglés que aparecen en cada página de vídeo para reproducir el vídeo desde allí. Los subtítulos se desplazan en sincronía con la reproducción del vídeo. Si tiene algún comentario o petición, póngase en contacto con nosotros mediante este formulario de contacto.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7