Sebastian Seung: I am my connectome

Sebastian Seung: yo soy mi conectoma

248,430 views ・ 2010-09-28

TED


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Traductor: Sebastian Betti Revisor: carmen weitzel
00:17
We live in in a remarkable time,
0
17260
3000
Vivimos en un tiempo notable:
00:20
the age of genomics.
1
20260
3000
la era de la genómica.
00:23
Your genome is the entire sequence of your DNA.
2
23260
3000
El genoma es toda la secuencia del ADN.
00:26
Your sequence and mine are slightly different.
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26260
3000
Tu secuencia y la mía son levemente diferentes.
00:29
That's why we look different.
4
29260
2000
Por eso tenemos aspectos diferentes.
00:31
I've got brown eyes;
5
31260
2000
Yo tengo ojos marrones.
00:33
you might have blue or gray.
6
33260
3000
Ustedes quizá azules o grises.
00:36
But it's not just skin-deep.
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36260
2000
Pero no es sólo superficial.
00:38
The headlines tell us
8
38260
2000
Los titulares nos dicen
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that genes can give us scary diseases,
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40260
3000
que los genes pueden provocar enfermedades espantosas,
00:43
maybe even shape our personality,
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43260
3000
y quizá modelar nuestra personalidad
00:46
or give us mental disorders.
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46260
3000
o provocarnos trastornos mentales.
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Our genes seem to have
12
49260
3000
Nuestros genes parecen tener
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awesome power over our destinies.
13
52260
3000
un poder impresionante en nuestro destino.
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And yet, I would like to think
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Y, sin embargo, me gustaría pensar
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that I am more than my genes.
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3000
que soy más que mis genes.
01:04
What do you guys think?
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64260
2000
¿Qué piensan muchachos?
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Are you more than your genes?
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66260
3000
¿Son Uds más que sus genes?
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(Audience: Yes.) Yes?
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(Audiencia: Sí) ¿Sí?
01:13
I think some people agree with me.
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2000
Creo que algunas personas están de acuerdo conmigo.
01:15
I think we should make a statement.
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2000
Creo que deberíamos hacer una declaración.
01:17
I think we should say it all together.
21
77260
2000
Creo que debemos decirlo todos juntos.
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All right: "I'm more than my genes" -- all together.
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3000
Muy bien: "Soy más que mis genes", todos juntos.
01:23
Everybody: I am more than my genes.
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83260
4000
Todo el mundo: soy más que mis genes.
01:27
(Cheering)
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87260
2000
(Vítores)
01:30
Sebastian Seung: What am I?
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90260
2000
Sebastian Seung: ¿Qué soy?
01:32
(Laughter)
26
92260
3000
(Risas)
01:35
I am my connectome.
27
95260
3000
Soy mi conectoma.
01:40
Now, since you guys are really great,
28
100260
2000
Ahora, como son realmente geniales,
01:42
maybe you can humor me and say this all together too.
29
102260
2000
pueden seguirme la corriente y decirlo todos juntos también.
01:44
(Laughter)
30
104260
2000
(Risas)
01:46
Right. All together now.
31
106260
2000
Bien. Ahora todos juntos.
01:48
Everybody: I am my connectome.
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108260
3000
Todo el mundo: soy mi conectoma.
01:53
SS: That sounded great.
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2000
SS: eso estuvo genial.
01:55
You know, you guys are so great, you don't even know what a connectome is,
34
115260
2000
Gente, son fabulosos, ni siquiera saben qué es un conectoma
01:57
and you're willing to play along with me.
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117260
2000
pero están dispuestos a jugar conmigo.
01:59
I could just go home now.
36
119260
3000
Ya me puedo dar por satisfecho.
02:02
Well, so far only one connectome is known,
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122260
3000
Hasta ahora se conoce un solo conectoma:
02:05
that of this tiny worm.
38
125260
3000
el de este gusano minúsculo.
02:08
Its modest nervous system
39
128260
2000
Su modesto sistema nervioso
02:10
consists of just 300 neurons.
40
130260
2000
consta de sólo 300 neuronas.
02:12
And in the 1970s and '80s,
41
132260
2000
Y en las décadas del 70 y 80
02:14
a team of scientists
42
134260
2000
un equipo científico
02:16
mapped all 7,000 connections
43
136260
2000
trazó el mapa de sus 7.000
02:18
between the neurons.
44
138260
2000
conexiones interneuronales.
02:21
In this diagram, every node is a neuron,
45
141260
2000
En este diagrama cada nodo es una neurona
02:23
and every line is a connection.
46
143260
2000
y cada línea una conexión.
02:25
This is the connectome
47
145260
2000
Este es el conectoma
02:27
of the worm C. elegans.
48
147260
4000
del gusano C. elegans.
02:31
Your connectome is far more complex than this
49
151260
3000
Nuestro conectoma es mucho más complejo
02:34
because your brain
50
154260
2000
porque nuestro cerebro
02:36
contains 100 billion neurons
51
156260
2000
tiene más de 100 mil millones de neuronas
02:38
and 10,000 times as many connections.
52
158260
3000
y 10 mil veces más conexiones.
02:41
There's a diagram like this for your brain,
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161260
2000
Hay un diagrama como este para nuestro cerebro
02:43
but there's no way it would fit on this slide.
54
163260
3000
pero no hay manera de que quepa en esta diapositiva.
02:47
Your connectome contains one million times more connections
55
167260
3000
Nuestro conectoma tiene un millón de veces más conexiones
02:50
than your genome has letters.
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170260
3000
que letras en todo nuestro genoma.
02:53
That's a lot of information.
57
173260
2000
Eso es mucha información.
02:55
What's in that information?
58
175260
3000
¿Qué hay en esa información?
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We don't know for sure, but there are theories.
59
179260
3000
No lo sabemos con seguridad pero hay teorías.
03:02
Since the 19th century, neuroscientists have speculated
60
182260
3000
Desde el siglo XIX los neurocientíficos han especulado
03:05
that maybe your memories --
61
185260
2000
que quizá los recuerdos,
03:07
the information that makes you, you --
62
187260
2000
la información que te define --
03:09
maybe your memories are stored
63
189260
2000
quizá tus recuerdos, están almacenados
03:11
in the connections between your brain's neurons.
64
191260
2000
en las conexiones interneuronales.
03:15
And perhaps other aspects of your personal identity --
65
195260
2000
Y tal vez otros aspectos de la identidad personal,
03:17
maybe your personality and your intellect --
66
197260
3000
quizá tu personalidad, tu intelecto,
03:20
maybe they're also encoded
67
200260
2000
tal vez estén también codificados
03:22
in the connections between your neurons.
68
202260
3000
en las conexiones interneuronales.
03:26
And so now you can see why I proposed this hypothesis:
69
206260
3000
Ahora pueden ver por qué les propuse esta hipótesis:
03:29
I am my connectome.
70
209260
3000
soy mi conectoma.
03:32
I didn't ask you to chant it because it's true;
71
212260
3000
No les pedí que lo canten porque sea cierto,
03:35
I just want you to remember it.
72
215260
2000
sólo quiero que lo recuerden.
03:37
And in fact, we don't know if this hypothesis is correct,
73
217260
2000
Y, de hecho, no sabemos si esta hipótesis es correcta
03:39
because we have never had technologies
74
219260
2000
porque nunca hemos tenido tecnologías
03:41
powerful enough to test it.
75
221260
2000
tan potentes como para demostrarla.
03:44
Finding that worm connectome
76
224260
3000
Hallar el conectoma de ese gusano
03:47
took over a dozen years of tedious labor.
77
227260
3000
llevó una docena de años de tedioso trabajo.
03:50
And to find the connectomes of brains more like our own,
78
230260
3000
Y para encontrar conectomas de cerebros como los nuestros
03:53
we need more sophisticated technologies, that are automated,
79
233260
3000
necesitamos tecnologías más sofisticadas, automatizadas,
03:56
that will speed up the process of finding connectomes.
80
236260
3000
que aceleren el proceso de búsqueda de conectomas.
03:59
And in the next few minutes, I'll tell you about some of these technologies,
81
239260
3000
En los próximos minutos les voy a contar de alguna de estas tecnologías
04:02
which are currently under development
82
242260
2000
que se encuentran actualmente en desarrollo
04:04
in my lab and the labs of my collaborators.
83
244260
3000
en mi laboratorio y en el de mis colaboradores.
04:08
Now you've probably seen pictures of neurons before.
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248260
3000
Probablemente ya hayan visto imágenes de neuronas.
04:11
You can recognize them instantly
85
251260
2000
Pueden reconocerlas instantáneamente
04:13
by their fantastic shapes.
86
253260
3000
por sus formas fantásticas.
04:16
They extend long and delicate branches,
87
256260
3000
Tienen largas y delicadas ramificaciones;
04:19
and in short, they look like trees.
88
259260
3000
en pocas palabras: parecen árboles.
04:22
But this is just a single neuron.
89
262260
3000
Pero esto es una sola neurona.
04:25
In order to find connectomes,
90
265260
2000
Para encontrar conectomas
04:27
we have to see all the neurons at the same time.
91
267260
3000
tenemos que ver todas las neuronas al mismo tiempo.
04:30
So let's meet Bobby Kasthuri,
92
270260
2000
Vamos a conocer a Bobby Kasthuri
04:32
who works in the laboratory of Jeff Lichtman
93
272260
2000
del laboratorio de Jeff Lichtman
04:34
at Harvard University.
94
274260
2000
de la Universidad de Harvard.
04:36
Bobby is holding fantastically thin slices
95
276260
2000
Bobby tiene allí rebanadas muy delgadas
04:38
of a mouse brain.
96
278260
2000
de un cerebro de ratón.
04:40
And we're zooming in by a factor of 100,000 times
97
280260
3000
Y lo estamos aumentando 100.000 veces
04:44
to obtain the resolution,
98
284260
2000
para tener la resolución
04:46
so that we can see the branches of neurons all at the same time.
99
286260
3000
que nos permita ver las ramas de neuronas todas al mismo tiempo.
04:50
Except, you still may not really recognize them,
100
290260
3000
Salvo que todavía no pueden reconocerlas
04:53
and that's because we have to work in three dimensions.
101
293260
3000
y por eso tenemos que trabajar en tres dimensiones.
04:56
If we take many images of many slices of the brain
102
296260
2000
Si tomamos muchas imágenes de muchas rebanadas del cerebro
04:58
and stack them up,
103
298260
2000
y las apilamos
05:00
we get a three-dimensional image.
104
300260
2000
obtenemos una imagen tridimensional.
05:02
And still, you may not see the branches.
105
302260
2000
Todavía no pueden ver las ramas.
05:04
So we start at the top,
106
304260
2000
Así que empezamos por arriba
05:06
and we color in the cross-section of one branch in red,
107
306260
3000
y coloreamos de rojo la sección transversal de una rama,
05:09
and we do that for the next slice
108
309260
2000
y hacemos lo mismo con la rebanada siguiente
05:11
and for the next slice.
109
311260
2000
y con la próxima.
05:13
And we keep on doing that,
110
313260
2000
Y seguimos así,
05:15
slice after slice.
111
315260
3000
rebanada tras rebanada.
05:18
If we continue through the entire stack,
112
318260
2000
Si continuamos con toda la pila
05:20
we can reconstruct the three-dimensional shape
113
320260
3000
podemos reconstruir la figura tridimensional
05:23
of a small fragment of a branch of a neuron.
114
323260
3000
de un pequeño fragmento de la rama de una neurona.
05:26
And we can do that for another neuron in green.
115
326260
2000
Y podemos hacerlo con otra neurona en verde.
05:28
And you can see that the green neuron touches the red neuron
116
328260
2000
Y puede verse que la neurona verde toca a la neurona roja
05:30
at two locations,
117
330260
2000
en dos partes,
05:32
and these are what are called synapses.
118
332260
2000
y eso es lo que se llama sinapsis.
05:34
Let's zoom in on one synapse,
119
334260
2000
Acerquémonos a una sinapsis.
05:36
and keep your eyes on the interior of the green neuron.
120
336260
3000
Mantengamos la vista en el interior de la neurona verde.
05:39
You should see small circles --
121
339260
2000
Deberían ver unos circulitos.
05:41
these are called vesicles.
122
341260
3000
Se llaman vesículas.
05:44
They contain a molecule know as a neurotransmitter.
123
344260
3000
Contienen una molécula conocida como neurotransmisor.
05:47
And so when the green neuron wants to communicate,
124
347260
2000
Y así, cuando la neurona verde quiere comunicarse,
05:49
it wants to send a message to the red neuron,
125
349260
2000
cuando quiere enviar un mensaje a la neurona roja,
05:51
it spits out neurotransmitter.
126
351260
3000
escupe un neurotransmisor.
05:54
At the synapse, the two neurons
127
354260
2000
En la sinapsis las dos neuronas
05:56
are said to be connected
128
356260
2000
se dice que están conectadas
05:58
like two friends talking on the telephone.
129
358260
3000
como dos amigas que hablan por teléfono.
06:02
So you see how to find a synapse.
130
362260
2000
Ya ven cómo encontrar una sinapsis.
06:04
How can we find an entire connectome?
131
364260
3000
¿Cómo podemos encontrar un conectoma?
06:07
Well, we take this three-dimensional stack of images
132
367260
3000
Bueno, tomamos esta pila de imágenes tridimensionales
06:10
and treat it as a gigantic three-dimensional coloring book.
133
370260
3000
y la procesamos como si fuese un libro para colorear en 3D.
06:13
We color every neuron in, in a different color,
134
373260
3000
Pintamos cada neurona con un color diferente
06:16
and then we look through all of the images,
135
376260
2000
y luego miramos en todas las imágenes,
06:18
find the synapses
136
378260
2000
encontramos las sinapsis
06:20
and note the colors of the two neurons involved in each synapse.
137
380260
3000
y anotamos los colores de las dos neuronas involucradas en cada sinapsis.
06:23
If we can do that throughout all the images,
138
383260
3000
Si pudiéramos hacer esto con todas las imágenes
06:26
we could find a connectome.
139
386260
2000
encontraríamos un conectoma.
06:29
Now, at this point,
140
389260
2000
Hasta ahora
06:31
you've learned the basics of neurons and synapses.
141
391260
2000
han aprendido lo básico sobre neuronas y sinapsis.
06:33
And so I think we're ready to tackle
142
393260
2000
Por eso creo que están listos para abordar
06:35
one of the most important questions in neuroscience:
143
395260
3000
uno de los temas más importantes de la neurociencia:
06:39
how are the brains of men and women different?
144
399260
3000
¿en qué difieren los cerebros de hombres y mujeres?
06:42
(Laughter)
145
402260
2000
(Risas)
06:44
According to this self-help book,
146
404260
2000
Según este libro de auto-ayuda
06:46
guys brains are like waffles;
147
406260
2000
el cerebro masculino es como un gofre;
06:48
they keep their lives compartmentalized in boxes.
148
408260
3000
mantienen su vida dividida en secciones.
06:51
Girls' brains are like spaghetti;
149
411260
3000
El cerebro femenino es como los espaguetis:
06:54
everything in their life is connected to everything else.
150
414260
3000
todo en su vida está relacionado con todo lo demás.
06:57
(Laughter)
151
417260
2000
(Risas)
06:59
You guys are laughing,
152
419260
2000
Ustedes se ríen,
07:01
but you know, this book changed my life.
153
421260
2000
pero este libro cambió mi vida.
07:03
(Laughter)
154
423260
2000
(Risas)
07:07
But seriously, what's wrong with this?
155
427260
3000
En serio, ¿cuál es el error en esto?
07:10
You already know enough to tell me -- what's wrong with this statement?
156
430260
3000
Ya saben lo suficiente como para responder cuál es el error en esta afirmación.
07:20
It doesn't matter whether you're a guy or girl,
157
440260
3000
No importa si uno es hombre o mujer
07:23
everyone's brains are like spaghetti.
158
443260
3000
todos los cerebros son como espaguetis.
07:26
Or maybe really, really fine capellini with branches.
159
446260
3000
O tal vez son capellini delgadísimos con ramificaciones.
07:30
Just as one strand of spaghetti
160
450260
2000
Así como un espagueti
07:32
contacts many other strands on your plate,
161
452260
3000
toca a muchos otros en el plato,
07:35
one neuron touches many other neurons
162
455260
2000
una neurona toca a muchas otras
07:37
through their entangled branches.
163
457260
2000
mediante sus ramas enredadas.
07:39
One neuron can be connected to so many other neurons,
164
459260
3000
Una neurona puede estar conectada con muchas otras,
07:42
because there can be synapses
165
462260
2000
porque puede haber sinapsis
07:44
at these points of contact.
166
464260
3000
en estos puntos de contacto.
07:49
By now, you might have sort of lost perspective
167
469260
3000
A estas alturas es posible que hayan perdido la perspectiva
07:52
on how large this cube of brain tissue actually is.
168
472260
3000
del tamaño real de este cubo de tejido cerebral.
07:55
And so let's do a series of comparisons to show you.
169
475260
3000
Veamos una serie de comparaciones.
07:58
I assure you, this is very tiny. It's just six microns on a side.
170
478260
3000
Les voy a mostrar. Esto es muy diminuto. Tiene 6 micrones de lado.
08:03
So, here's how it stacks up against an entire neuron.
171
483260
3000
Aquí está comparado con una neurona entera.
08:06
And you can tell that, really, only the smallest fragments of branches
172
486260
3000
Y se nota que en realidad sólo los fragmentos más pequeños de las ramas
08:09
are contained inside this cube.
173
489260
3000
están contenidos dentro de este cubo.
08:12
And a neuron, well, that's smaller than brain.
174
492260
3000
Y una neurona es más pequeña que el cerebro.
08:17
And that's just a mouse brain --
175
497260
2000
Ese es el cerebro de un ratón.
08:21
it's a lot smaller than a human brain.
176
501260
3000
Es mucho más pequeño que el humano.
08:25
So when show my friends this,
177
505260
2000
Por eso cuando le muestro esto a mis amigos
08:27
sometimes they've told me,
178
507260
2000
a veces me han dicho:
08:29
"You know, Sebastian, you should just give up.
179
509260
3000
"Sabes Sebastian, deberías darte por vencido.
08:32
Neuroscience is hopeless."
180
512260
2000
La neurociencia es imposible".
08:34
Because if you look at a brain with your naked eye,
181
514260
2000
Porque si uno mira al cerebro a simple vista
08:36
you don't really see how complex it is,
182
516260
2000
no ve realmente lo complejo que es
08:38
but when you use a microscope,
183
518260
2000
pero si usamos un microscopio
08:40
finally the hidden complexity is revealed.
184
520260
3000
finalmente se revela su oculta complejidad.
08:45
In the 17th century,
185
525260
2000
En el siglo XVII
08:47
the mathematician and philosopher, Blaise Pascal,
186
527260
2000
el matemático y filósofo Blaise Pascal,
08:49
wrote of his dread of the infinite,
187
529260
3000
escribió sobre su temor al infinito,
08:52
his feeling of insignificance
188
532260
2000
su sensación de insignificancia
08:54
at contemplating the vast reaches of outer space.
189
534260
3000
al contemplar las vastas extensiones del espacio exterior.
08:59
And, as a scientist,
190
539260
2000
Y, como científico,
09:01
I'm not supposed to talk about my feelings --
191
541260
3000
no se supone que deba hablar de mis sensaciones.
09:04
too much information, professor.
192
544260
2000
Demasiada información, profesor.
09:06
(Laughter)
193
546260
2000
(Risas)
09:08
But may I?
194
548260
2000
Pero, ¿puedo?
09:10
(Laughter)
195
550260
2000
(Risas)
09:12
(Applause)
196
552260
2000
(Aplausos)
09:14
I feel curiosity,
197
554260
2000
Siento curiosidad,
09:16
and I feel wonder,
198
556260
2000
y siento asombro,
09:18
but at times I have also felt despair.
199
558260
3000
pero a veces, también desesperación.
09:22
Why did I choose to study
200
562260
2000
¿Por qué elegí estudiar
09:24
this organ that is so awesome in its complexity
201
564260
3000
este órgano tan asombroso en su complejidad
09:27
that it might well be infinite?
202
567260
2000
que bien podría ser infinito?
09:29
It's absurd.
203
569260
2000
Es absurdo.
09:31
How could we even dare to think
204
571260
2000
¿Cómo nos atrevemos siquiera a pensar
09:33
that we might ever understand this?
205
573260
3000
que alguna vez podremos entender esto?
09:38
And yet, I persist in this quixotic endeavor.
206
578260
3000
Y, sin embargo, persisto en este empeño quijotesco.
09:41
And indeed, these days I harbor new hopes.
207
581260
3000
De hecho, actualmente abrigo nuevas esperanzas.
09:45
Someday,
208
585260
2000
Algún día
09:47
a fleet of microscopes will capture
209
587260
2000
una flota de microscopios capturará
09:49
every neuron and every synapse
210
589260
2000
cada neurona y cada sinapsis
09:51
in a vast database of images.
211
591260
3000
en una gran base de datos de imágenes.
09:54
And some day, artificially intelligent supercomputers
212
594260
3000
Y algún día supercomputadoras con inteligencia artificial
09:57
will analyze the images without human assistance
213
597260
3000
analizarán las imágenes sin supervisión humana
10:00
to summarize them in a connectome.
214
600260
3000
para sintetizarlas en un conectoma.
10:04
I do not know, but I hope that I will live to see that day,
215
604260
3000
No lo sé, pero espero vivir para ver ese día.
10:08
because finding an entire human connectome
216
608260
2000
Porque hallar un conectoma humano entero
10:10
is one of the greatest technological challenges of all time.
217
610260
3000
es uno de los desafíos tecnológicos más grandes de todos los tiempos.
10:13
It will take the work of generations to succeed.
218
613260
3000
El éxito demandará el trabajo de generaciones.
10:17
At the present time, my collaborators and I,
219
617260
3000
En la actualidad, mis colaboradores y yo,
10:20
what we're aiming for is much more modest --
220
620260
2000
estamos buscando algo mucho más modesto,
10:22
just to find partial connectomes
221
622260
2000
sólo encontrar conectomas parciales
10:24
of tiny chunks of mouse and human brain.
222
624260
3000
de pequeños trozos de cerebro de ratones y humanos.
10:27
But even that will be enough for the first tests of this hypothesis
223
627260
3000
Pero incluso eso será suficiente para las primeras pruebas de esta hipótesis
10:30
that I am my connectome.
224
630260
3000
de que soy un conectoma.
10:35
For now, let me try to convince you of the plausibility of this hypothesis,
225
635260
3000
Permítanme que intente convencerlos de la plausibilidad de esta hipótesis,
10:38
that it's actually worth taking seriously.
226
638260
3000
que vale la pena tomar en serio.
10:42
As you grow during childhood
227
642260
2000
A medida que crecemos en la infancia
10:44
and age during adulthood,
228
644260
3000
y envejecemos en la adultez
10:47
your personal identity changes slowly.
229
647260
3000
nuestra identidad cambia lentamente.
10:50
Likewise, every connectome
230
650260
2000
Del mismo modo cada conectoma
10:52
changes over time.
231
652260
2000
cambia con el tiempo.
10:55
What kinds of changes happen?
232
655260
2000
¿Qué tipo de cambios ocurren?
10:57
Well, neurons, like trees,
233
657260
2000
Bueno, las neuronas, como los árboles,
10:59
can grow new branches,
234
659260
2000
pueden tener nuevas ramas
11:01
and they can lose old ones.
235
661260
3000
y perder otras.
11:04
Synapses can be created,
236
664260
3000
Se pueden crear sinapsis
11:07
and they can be eliminated.
237
667260
3000
y se pueden eliminar otras.
11:10
And synapses can grow larger,
238
670260
2000
Y las sinapsis pueden aumentar de tamaño,
11:12
and they can grow smaller.
239
672260
3000
y pueden disminuir de tamaño.
11:15
Second question:
240
675260
2000
Segunda pregunta:
11:17
what causes these changes?
241
677260
3000
¿qué provoca estos cambios?
11:20
Well, it's true.
242
680260
2000
Bueno, es verdad.
11:22
To some extent, they are programmed by your genes.
243
682260
3000
Hasta cierto punto están programados por los genes.
11:25
But that's not the whole story,
244
685260
2000
Pero esa no es la historia completa
11:27
because there are signals, electrical signals,
245
687260
2000
porque hay señales, señales eléctricas,
11:29
that travel along the branches of neurons
246
689260
2000
que viajan por las ramas de las neuronas
11:31
and chemical signals
247
691260
2000
y señales químicas
11:33
that jump across from branch to branch.
248
693260
2000
que saltan de rama en rama.
11:35
These signals are called neural activity.
249
695260
3000
Estas señales se llaman actividad neuronal.
11:38
And there's a lot of evidence
250
698260
2000
Y hay mucha evidencia
11:40
that neural activity
251
700260
3000
de que la actividad neuronal
11:43
is encoding our thoughts, feelings and perceptions,
252
703260
3000
codifica el pensamiento, los sentimientos y las percepciones,
11:46
our mental experiences.
253
706260
2000
nuestras experiencias mentales.
11:48
And there's a lot of evidence that neural activity
254
708260
3000
Y hay mucha evidencia de que la actividad neuronal
11:51
can cause your connections to change.
255
711260
3000
puede hacer que cambien nuestras conexiones.
11:54
And if you put those two facts together,
256
714260
3000
Y si se unen estos dos hechos
11:57
it means that your experiences
257
717260
2000
esto significa que nuestras experiencias
11:59
can change your connectome.
258
719260
3000
pueden cambiar nuestro conectoma.
12:02
And that's why every connectome is unique,
259
722260
2000
Por eso cada conectoma es único,
12:04
even those of genetically identical twins.
260
724260
3000
incluso los de gemelos genéticamente idénticos.
12:08
The connectome is where nature meets nurture.
261
728260
3000
El conectoma es la confluencia de naturaleza y crianza.
12:12
And it might true
262
732260
2000
Y podría ser cierto
12:14
that just the mere act of thinking
263
734260
2000
que el mero acto de pensar
12:16
can change your connectome --
264
736260
2000
puede cambiar nuestro conectoma;
12:18
an idea that you may find empowering.
265
738260
3000
una idea que puede resultar poderosa.
12:24
What's in this picture?
266
744260
2000
¿Qué hay en esta imagen?
12:28
A cool and refreshing stream of water, you say.
267
748260
3000
Una corriente de agua fría y refrescante, dicen.
12:32
What else is in this picture?
268
752260
2000
¿Qué más hay en esta imagen?
12:37
Do not forget that groove in the Earth
269
757260
2000
No se olviden del surco de la Tierra
12:39
called the stream bed.
270
759260
3000
llamado lecho del arroyo.
12:42
Without it, the water would not know in which direction to flow.
271
762260
3000
Sin él el agua no sabría en qué dirección fluir.
12:45
And with the stream,
272
765260
2000
Y con el arroyo
12:47
I would like to propose a metaphor
273
767260
2000
me gustaría proponer una metáfora
12:49
for the relationship between neural activity
274
769260
2000
de la relación entre la actividad neuronal
12:51
and connectivity.
275
771260
2000
y la conectividad.
12:54
Neural activity is constantly changing.
276
774260
3000
La actividad neuronal cambia constantemente.
12:57
It's like the water of the stream; it never sits still.
277
777260
3000
Es como el agua del arroyo; nunca se queda quieta.
13:00
The connections
278
780260
2000
Las conexiones
13:02
of the brain's neural network
279
782260
2000
de la red neuronal del cerebro
13:04
determines the pathways
280
784260
2000
determinan las vías
13:06
along which neural activity flows.
281
786260
2000
por las que fluye la actividad neuronal.
13:08
And so the connectome is like bed of the stream;
282
788260
3000
Entonces el conectoma es como el lecho del arroyo.
13:13
but the metaphor is richer than that,
283
793260
3000
Pero la metáfora es más rica.
13:16
because it's true that the stream bed
284
796260
3000
Porque es verdad que el lecho del arroyo
13:19
guides the flow of the water,
285
799260
2000
guía al flujo de agua
13:21
but over long timescales,
286
801260
2000
pero, con el tiempo,
13:23
the water also reshapes the bed of the stream.
287
803260
3000
el agua también da forma al lecho del arroyo.
13:26
And as I told you just now,
288
806260
2000
Y como acabo de decirles
13:28
neural activity can change the connectome.
289
808260
3000
la actividad neuronal puede cambiar al conectoma.
13:33
And if you'll allow me to ascend
290
813260
2000
Y si me permiten elevar
13:35
to metaphorical heights,
291
815260
3000
el nivel de la metáfora
13:38
I will remind you that neural activity
292
818260
3000
les recordaré que la actividad neuronal
13:41
is the physical basis -- or so neuroscientists think --
293
821260
2000
es la base física, eso dicen los neurocientíficos,
13:43
of thoughts, feelings and perceptions.
294
823260
3000
de los pensamientos, los sentimientos y las percepciones.
13:46
And so we might even speak of
295
826260
2000
Por eso podríamos hablar de
13:48
the stream of consciousness.
296
828260
2000
de un torrente de conciencia.
13:50
Neural activity is its water,
297
830260
3000
La actividad neuronal es el agua
13:53
and the connectome is its bed.
298
833260
3000
y el conectoma el lecho del torrente.
13:57
So let's return from the heights of metaphor
299
837260
2000
Volvamos de la metáfora
13:59
and return to science.
300
839260
2000
y retomemos la ciencia.
14:01
Suppose our technologies for finding connectomes
301
841260
2000
Supongamos que las tecnologías para hallar conectomas
14:03
actually work.
302
843260
2000
funcionan.
14:05
How will we go about testing the hypothesis
303
845260
2000
¿Cómo vamos a probar la hipótesis
14:07
"I am my connectome?"
304
847260
3000
"soy mi conectoma"?
14:10
Well, I propose a direct test.
305
850260
3000
Bueno, propongo una prueba directa:
14:13
Let us attempt
306
853260
2000
tratemos
14:15
to read out memories from connectomes.
307
855260
3000
de leer recuerdos de los conectomas.
14:18
Consider the memory
308
858260
2000
Piensen en la memoria
14:20
of long temporal sequences of movements,
309
860260
3000
de largas secuencias temporales de movimientos
14:23
like a pianist playing a Beethoven sonata.
310
863260
3000
como las de un pianista que toca una sonata de Beethoven.
14:26
According to a theory that dates back to the 19th century,
311
866260
3000
Según la teoría que data del siglo XIX
14:29
such memories are stored
312
869260
2000
tales recuerdos están almacenados
14:31
as chains of synaptic connections inside your brain.
313
871260
3000
como cadenas de conexiones sinápticas en el cerebro.
14:35
Because, if the first neurons in the chain are activated,
314
875260
3000
Porque si se activan las primeras neuronas de la cadena
14:38
through their synapses they send messages to the second neurons, which are activated,
315
878260
3000
mediante sus sinapsis envían mensajes a las otras neuronas, que se activan,
14:41
and so on down the line,
316
881260
2000
y así sucesivamente
14:43
like a chain of falling dominoes.
317
883260
2000
siguiendo un efecto dominó.
14:45
And this sequence of neural activation
318
885260
2000
Y esta secuencia de activación neuronal
14:47
is hypothesized to be the neural basis
319
887260
3000
se presume que es la base neuronal
14:50
of those sequence of movements.
320
890260
2000
de esa secuencia de movimientos.
14:52
So one way of trying to test the theory
321
892260
2000
Así que una manera de tratar de probar la teoría
14:54
is to look for such chains
322
894260
2000
es buscar esas cadenas
14:56
inside connectomes.
323
896260
2000
dentro de los conectomas.
14:58
But it won't be easy, because they're not going to look like this.
324
898260
3000
Pero no va a ser fácil porque no van a tener este aspecto.
15:01
They're going to be scrambled up.
325
901260
2000
Van a estar cifradas.
15:03
So we'll have to use our computers
326
903260
2000
Tendremos que usar nuestras computadoras
15:05
to try to unscramble the chain.
327
905260
3000
para tratar de descifrar la cadena.
15:08
And if we can do that,
328
908260
2000
Y si podemos hacer eso
15:10
the sequence of the neurons we recover from that unscrambling
329
910260
3000
la secuencia de neuronas que recuperemos al descifrar [la cadena]
15:13
will be a prediction of the pattern of neural activity
330
913260
3000
será una predicción del patrón de actividad neuronal
15:16
that is replayed in the brain during memory recall.
331
916260
3000
que se reproduce en el cerebro en la recuperación de memoria.
15:19
And if that were successful,
332
919260
2000
Y si eso funcionara
15:21
that would be the first example of reading a memory from a connectome.
333
921260
3000
sería el primer ejemplo de lectura de memoria de un conectoma.
15:28
(Laughter)
334
928260
2000
(Risas)
15:30
What a mess --
335
930260
2000
¡Qué lío!
15:33
have you ever tried to wire up a system
336
933260
2000
¿Alguna vez han tratado de conectar un sistema
15:35
as complex as this?
337
935260
2000
tan complejo como ese?
15:37
I hope not.
338
937260
2000
Espero que no.
15:39
But if you have, you know it's very easy to make a mistake.
339
939260
3000
Pero si lo han hecho sabrán que es muy fácil cometer un error.
15:45
The branches of neurons are like the wires of the brain.
340
945260
2000
Las ramas neuronales son como los cables del cerebro.
15:47
Can anyone guess: what's the total length of wires in your brain?
341
947260
4000
¿Alguien puede adivinar cuál es la longitud total de cables del cerebro?
15:54
I'll give you a hint. It's a big number.
342
954260
2000
Les daré una pista. Es un número grande.
15:56
(Laughter)
343
956260
2000
(Risas)
15:59
I estimate, millions of miles,
344
959260
3000
Estimo millones de kilómetros.
16:02
all packed in your skull.
345
962260
3000
Todo dentro del cráneo.
16:05
And if you appreciate that number,
346
965260
2000
Y si uno entiende ese número
16:07
you can easily see
347
967260
2000
puede ver fácilmente que
16:09
there is huge potential for mis-wiring of the brain.
348
969260
2000
hay un enorme potencial de un mal cableado cerebral.
16:11
And indeed, the popular press loves headlines like,
349
971260
3000
De hecho a la prensa popular le encantan los titulares como:
16:14
"Anorexic brains are wired differently,"
350
974260
2000
"Los cerebros anoréxicos tienen un cableado diferente",
16:16
or "Autistic brains are wired differently."
351
976260
2000
o "Los cerebros autistas tienen un cableado diferente".
16:18
These are plausible claims,
352
978260
2000
Estas son afirmaciones plausibles,
16:20
but in truth,
353
980260
2000
pero en verdad,
16:22
we can't see the brain's wiring clearly enough
354
982260
2000
no podemos ver el cableado cerebral tan claramente
16:24
to tell if these are really true.
355
984260
2000
como para saber si son realmente ciertas.
16:26
And so the technologies for seeing connectomes
356
986260
3000
Las tecnologías de visualización de conectomas
16:29
will allow us to finally
357
989260
2000
nos permitirán finalmente
16:31
read mis-wiring of the brain,
358
991260
2000
leer el mal cableado del cerebro
16:33
to see mental disorders in connectomes.
359
993260
3000
para ver desórdenes mentales en los conectomas.
16:40
Sometimes the best way to test a hypothesis
360
1000260
3000
A veces la mejor manera de probar una hipótesis
16:43
is to consider its most extreme implication.
361
1003260
3000
es considerar sus consecuencias más extremas.
16:46
Philosophers know this game very well.
362
1006260
3000
Los filósofos conocen muy bien este juego.
16:50
If you believe that I am my connectome,
363
1010260
3000
Si uno cree que soy mi conectoma
16:53
I think you must also accept the idea
364
1013260
3000
tiene también que aceptar la idea
16:56
that death is the destruction
365
1016260
2000
de que la muerte es la destrucción
16:58
of your connectome.
366
1018260
3000
del conectoma.
17:02
I mention this because there are prophets today
367
1022260
3000
Menciono esto porque hay profetas hoy en día
17:05
who claim that technology
368
1025260
3000
que afirman que la tecnología
17:08
will fundamentally alter the human condition
369
1028260
3000
alterará fundamentalmente la condición humana
17:11
and perhaps even transform the human species.
370
1031260
3000
y tal vez incluso transforme la especie humana.
17:14
One of their most cherished dreams
371
1034260
3000
Uno de sus sueños más preciados
17:17
is to cheat death
372
1037260
2000
es engañar a la muerte
17:19
by that practice known as cryonics.
373
1039260
2000
mediante la práctica de la criogenia.
17:21
If you pay 100,000 dollars,
374
1041260
2000
Si uno paga 100.000 dólares
17:23
you can arrange to have your body frozen after death
375
1043260
3000
puede arreglar para que congelen el cuerpo después de muerto
17:26
and stored in liquid nitrogen
376
1046260
2000
y lo almacenen en nitrógeno líquido
17:28
in one of these tanks in an Arizona warehouse,
377
1048260
2000
en uno de estos tanques en un depósito de Arizona,
17:30
awaiting a future civilization
378
1050260
2000
a la espera de una futura civilización
17:32
that is advanced to resurrect you.
379
1052260
3000
avanzada que lo resucite.
17:36
Should we ridicule the modern seekers of immortality,
380
1056260
2000
¿Debemos ridiculizar a los buscadores modernos de la inmortalidad
17:38
calling them fools?
381
1058260
2000
llamándolos locos?
17:40
Or will they someday chuckle
382
1060260
2000
¿O algún día se reirán
17:42
over our graves?
383
1062260
2000
sobre nuestras tumbas?
17:45
I don't know --
384
1065260
2000
No lo sé.
17:47
I prefer to test their beliefs, scientifically.
385
1067260
3000
Yo prefiero poner a prueba sus creencias, científicamente.
17:50
I propose that we attempt to find a connectome
386
1070260
2000
Propongo que tratemos de encontrar un conectoma
17:52
of a frozen brain.
387
1072260
2000
en un cerebro congelado.
17:54
We know that damage to the brain
388
1074260
2000
Sabemos que se produce un daño cerebral
17:56
occurs after death and during freezing.
389
1076260
2000
después de la muerte y durante el congelamiento.
17:58
The question is: has that damage erased the connectome?
390
1078260
3000
La pregunta es: ¿elimina ese daño al conectoma?
18:01
If it has, there is no way that any future civilization
391
1081260
3000
Si lo hace, no hay manera de que una civilización futura
18:04
will be able to recover the memories of these frozen brains.
392
1084260
3000
sea capaz de recuperar los recuerdos de esos cerebros congelados.
18:07
Resurrection might succeed for the body,
393
1087260
2000
Podrían resucitar el cuerpo con éxito
18:09
but not for the mind.
394
1089260
2000
pero no la mente.
18:11
On the other hand, if the connectome is still intact,
395
1091260
3000
Por otro lado, si el conectoma todavía está intacto,
18:14
we cannot ridicule the claims of cryonics so easily.
396
1094260
3000
no se puede ridiculizar a la criogénesis tan fácilmente.
18:20
I've described a quest
397
1100260
2000
He descrito la búsqueda
18:22
that begins in the world of the very small,
398
1102260
3000
que se inicia en el mundo de lo muy pequeño
18:25
and propels us to the world of the far future.
399
1105260
3000
y nos impulsa hacia el mundo del futuro lejano.
18:28
Connectomes will mark a turning point in human history.
400
1108260
3000
Los conectomas marcarán un punto de inflexión en la historia humana.
18:32
As we evolved from our ape-like ancestors
401
1112260
2000
A medida que evolucionamos de nuestros antepasados simiescos
18:34
on the African savanna,
402
1114260
2000
en la sabana africana
18:36
what distinguished us was our larger brains.
403
1116260
3000
lo que nos distinguió fue el cerebro más grande.
18:40
We have used our brains to fashion
404
1120260
2000
Hemos usado el cerebro para elaborar
18:42
ever more amazing technologies.
405
1122260
3000
tecnologías cada vez más asombrosas.
18:45
Eventually, these technologies will become so powerful
406
1125260
3000
Con el tiempo estas tecnologías se volverán tan poderosas
18:48
that we will use them to know ourselves
407
1128260
3000
que las usaremos para conocernos a nosotros mismos
18:51
by deconstructing and reconstructing
408
1131260
3000
desarmando y reconstruyendo
18:54
our own brains.
409
1134260
3000
nuestros propios cerebros.
18:57
I believe that this voyage of self-discovery
410
1137260
3000
Creo que ese viaje de auto-descubrimiento
19:00
is not just for scientists,
411
1140260
3000
no sólo es para los científicos
19:03
but for all of us.
412
1143260
2000
sino para todos nosotros.
19:05
And I'm grateful for the opportunity to share this voyage with you today.
413
1145260
3000
Y estoy agradecido por la oportunidad de compartir este viaje hoy con ustedes.
19:08
Thank you.
414
1148260
2000
Gracias.
19:10
(Applause)
415
1150260
8000
(Aplausos)
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